JP3351160B2 - 生体評価装置 - Google Patents
生体評価装置Info
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- JP3351160B2 JP3351160B2 JP06610795A JP6610795A JP3351160B2 JP 3351160 B2 JP3351160 B2 JP 3351160B2 JP 06610795 A JP06610795 A JP 06610795A JP 6610795 A JP6610795 A JP 6610795A JP 3351160 B2 JP3351160 B2 JP 3351160B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、睡眠前後の生体信号を
分析することにより、生体の睡眠による回復度を検査す
る生体評価装置に関するものである。
分析することにより、生体の睡眠による回復度を検査す
る生体評価装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】生体信号は、武者利光著「ゆらぎの世
界」などに記載されているように、ゆらぎがあることが
知られている。一般的に、周波数ｆに逆比例する１／ｆ
特性があるといわれている。
界」などに記載されているように、ゆらぎがあることが
知られている。一般的に、周波数ｆに逆比例する１／ｆ
特性があるといわれている。
【０００３】また、鳥居鎮夫著「睡眠の科学」などに記
載されているように、睡眠によって疲労回復があること
は周知である。
載されているように、睡眠によって疲労回復があること
は周知である。
【０００４】睡眠による生体の回復度を調べるために
は、脳波の測定や、ホルモンの分泌量の測定、あるいは
労働試験による作業量の比較などを行って評価されてい
た。
は、脳波の測定や、ホルモンの分泌量の測定、あるいは
労働試験による作業量の比較などを行って評価されてい
た。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
の構成では、生体がどのような状態にあるときに、どの
ようなゆらぎになるかまでは、言及されていなかった。
そして、生体信号のゆらぎによる生体の回復度の評価の
具体的方法は明示されていなかった。
の構成では、生体がどのような状態にあるときに、どの
ようなゆらぎになるかまでは、言及されていなかった。
そして、生体信号のゆらぎによる生体の回復度の評価の
具体的方法は明示されていなかった。
【０００６】また、睡眠前後の生体信号の変動を測定す
るために、被験者に様々なセンサーを取り付けなければ
ならず、睡眠が妨害されてしまう問題や、被験者に測定
を意識させてしまうために、十分な精度で比較すること
が難しかった。
るために、被験者に様々なセンサーを取り付けなければ
ならず、睡眠が妨害されてしまう問題や、被験者に測定
を意識させてしまうために、十分な精度で比較すること
が難しかった。
【０００７】本発明は上記課題を解決するもので、常に
最高の健康状態のデータと比較して疲労回復度をチェッ
クすることを第１の目的としている。そして、睡眠によ
る生体の回復度を生体信号の周期のゆらぎのパワースペ
クトルの勾配から検出することを第２の目的としてい
る。
最高の健康状態のデータと比較して疲労回復度をチェッ
クすることを第１の目的としている。そして、睡眠によ
る生体の回復度を生体信号の周期のゆらぎのパワースペ
クトルの勾配から検出することを第２の目的としてい
る。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は上記第１の目的
を達成するための第１の手段は、心拍、呼吸などの生体
信号を検出する生体信号検出手段としての振動センサー
を内蔵した寝具と、前記振動センサーの信号で入眠と起
床を判定する睡眠検出手段と、前記生体信号の周期のゆ
らぎの大きさを分析する変動分析手段と、前記生体信号
の分析結果を記憶する記憶装置と、記憶された第１の分
析結果と計測された生体信号を前記変動分析手段で分析
した第２の分析結果から疲労回復度を自動的に評価する
評価手段とを備え、前記評価手段の結果から記憶データ
より健康状態が向上したとき、計測された生体信号の分
析結果を記憶装置に自動的に記憶更新する構成とした。
そして、第２の目的を達成するための第２の手段は、生
体信号の周期のゆらぎのパワースペクトルの勾配を分析
する変動分析手段を備えた構成とした。
を達成するための第１の手段は、心拍、呼吸などの生体
信号を検出する生体信号検出手段としての振動センサー
を内蔵した寝具と、前記振動センサーの信号で入眠と起
床を判定する睡眠検出手段と、前記生体信号の周期のゆ
らぎの大きさを分析する変動分析手段と、前記生体信号
の分析結果を記憶する記憶装置と、記憶された第１の分
析結果と計測された生体信号を前記変動分析手段で分析
した第２の分析結果から疲労回復度を自動的に評価する
評価手段とを備え、前記評価手段の結果から記憶データ
より健康状態が向上したとき、計測された生体信号の分
析結果を記憶装置に自動的に記憶更新する構成とした。
そして、第２の目的を達成するための第２の手段は、生
体信号の周期のゆらぎのパワースペクトルの勾配を分析
する変動分析手段を備えた構成とした。
【０００９】
【作用】本発明は上記構成によって、第１の手段によれ
ば、最高の健康状態として記憶された生体信号を変動
と、睡眠中に計測された生体信号の変動を比較すること
により、生体の疲労回復度を最高状態と比べて評価する
ことができるのである。そして、第２の手段によれば、
生体信号の周期のゆらぎのパワースペクトルの勾配を評
価することにより、生体の疲労回復度を検出することが
できるのである。
ば、最高の健康状態として記憶された生体信号を変動
と、睡眠中に計測された生体信号の変動を比較すること
により、生体の疲労回復度を最高状態と比べて評価する
ことができるのである。そして、第２の手段によれば、
生体信号の周期のゆらぎのパワースペクトルの勾配を評
価することにより、生体の疲労回復度を検出することが
できるのである。
【００１０】
【実施例】以下、本発明の第１の実施例の生体評価装置
を、図１から図６を参照して説明する。
を、図１から図６を参照して説明する。
【００１１】図１と図２に示すように、寝具としてのベ
ッドバッド１に内蔵した生体信号検出手段としての振動
センサー２と、前記生体信号の周期のゆらぎの大きさを
分析する変動分析装置３と、振動センサー２からの信号
によって睡眠状態を判定する睡眠検出手段としての睡眠
検出装置４と、前記睡眠検出装置４により入眠が検知さ
れた時の生体信号の第１の分析結果と前記睡眠検出装置
４により起床が検知された時の生体信号の第２の分析結
果を評価して生体回復度を評価する評価手段としての評
価装置５とを備えた構成とした。これらの装置は図２に
示すように、ベッド上に配置され、毎日の睡眠行動を自
動的に分析して人体の疲労回復度を評価するものであ
る。ここで、６、７はフィルター付増幅器、８は生体評
価装置、９は評価結果を表示する表示装置、１０はベッ
ド、１１は枕である。そして、図１０に健康状態の分析
データを記憶する記憶装置１２を示す。
ッドバッド１に内蔵した生体信号検出手段としての振動
センサー２と、前記生体信号の周期のゆらぎの大きさを
分析する変動分析装置３と、振動センサー２からの信号
によって睡眠状態を判定する睡眠検出手段としての睡眠
検出装置４と、前記睡眠検出装置４により入眠が検知さ
れた時の生体信号の第１の分析結果と前記睡眠検出装置
４により起床が検知された時の生体信号の第２の分析結
果を評価して生体回復度を評価する評価手段としての評
価装置５とを備えた構成とした。これらの装置は図２に
示すように、ベッド上に配置され、毎日の睡眠行動を自
動的に分析して人体の疲労回復度を評価するものであ
る。ここで、６、７はフィルター付増幅器、８は生体評
価装置、９は評価結果を表示する表示装置、１０はベッ
ド、１１は枕である。そして、図１０に健康状態の分析
データを記憶する記憶装置１２を示す。
【００１２】上記構成によれば、図３に示すように、振
動センサー２から生体信号としての心拍信号が検出され
る。この信号の周期をそれぞれの時刻毎にＴi、Ｔi＋１
として測定し、図４に示すような特性図を描く。すなわ
ち、ＴiをＸ軸に、Ｔi＋１をＹ軸に描き、つぎの周期の
時には、前のＴi＋１がＴiとなり、新しい周期がＴi＋
１となるように、順次ＸＹ座標軸上にプロットしてい
く。そして、その軌跡が描く軌道の最小面積Ｓ１を、Ｘ
軸の最小幅とＹの最小幅を乗算することによって求め
る。このＳ１を睡眠前の評価値とする。そして、睡眠後
も同様に図５に示すような特性図を描き、その最小面積
Ｓ２を求める。このＳ１とＳ２から評価装置５によっ
て、Ｓ２／Ｓ１を求め、１００倍したものを疲労回復度
として評価するものである。
動センサー２から生体信号としての心拍信号が検出され
る。この信号の周期をそれぞれの時刻毎にＴi、Ｔi＋１
として測定し、図４に示すような特性図を描く。すなわ
ち、ＴiをＸ軸に、Ｔi＋１をＹ軸に描き、つぎの周期の
時には、前のＴi＋１がＴiとなり、新しい周期がＴi＋
１となるように、順次ＸＹ座標軸上にプロットしてい
く。そして、その軌跡が描く軌道の最小面積Ｓ１を、Ｘ
軸の最小幅とＹの最小幅を乗算することによって求め
る。このＳ１を睡眠前の評価値とする。そして、睡眠後
も同様に図５に示すような特性図を描き、その最小面積
Ｓ２を求める。このＳ１とＳ２から評価装置５によっ
て、Ｓ２／Ｓ１を求め、１００倍したものを疲労回復度
として評価するものである。
【００１３】生体信号のゆらぎの大きさは、ストレスな
どがたまってくると小さくなり、健康状態ほど大きなゆ
らぎとなると考えられているので、この評価値は、１０
０％以上で疲労回復が行われ、１００％以下では、疲労
回復が十分に行われなかったと判断することができるの
である。ここで、Ｔの変動分ΔＴが非常に小さい時は、
ΔＴの変動がわかりにくくなるので、Ｔの平均値Ｔave
を求め、Ｔ−ＴaveをＴ’として、Ｔ’iとＴ’i＋１と
で分析する方法をとることする。
どがたまってくると小さくなり、健康状態ほど大きなゆ
らぎとなると考えられているので、この評価値は、１０
０％以上で疲労回復が行われ、１００％以下では、疲労
回復が十分に行われなかったと判断することができるの
である。ここで、Ｔの変動分ΔＴが非常に小さい時は、
ΔＴの変動がわかりにくくなるので、Ｔの平均値Ｔave
を求め、Ｔ−ＴaveをＴ’として、Ｔ’iとＴ’i＋１と
で分析する方法をとることする。
【００１４】また、睡眠状態は、図６に示すような振動
センサーの信号から判定する。すなわち、ベッドに入床
すると大きな振動が発生し、振動センサーからは非常に
大きな信号が得られる。その後、信号が安定して所定時
間Ｔの間、一定の周期が繰り返されると睡眠している状
態であると判断する。この判断を睡眠検出装置が行うも
ので、大きな信号の検出と、その発生後の信号の自己相
関係数を演算しながら、相関係数が所定値以上になれば
安定状態であると判断することによって、睡眠状態であ
ると判定するものである。そして、起床時には、振動セ
ンサーからの大きな振動が信号が入った後、離床によっ
て所定時間Ｔの間、信号が発生しなかった場合を起床と
して判断する。
センサーの信号から判定する。すなわち、ベッドに入床
すると大きな振動が発生し、振動センサーからは非常に
大きな信号が得られる。その後、信号が安定して所定時
間Ｔの間、一定の周期が繰り返されると睡眠している状
態であると判断する。この判断を睡眠検出装置が行うも
ので、大きな信号の検出と、その発生後の信号の自己相
関係数を演算しながら、相関係数が所定値以上になれば
安定状態であると判断することによって、睡眠状態であ
ると判定するものである。そして、起床時には、振動セ
ンサーからの大きな振動が信号が入った後、離床によっ
て所定時間Ｔの間、信号が発生しなかった場合を起床と
して判断する。
【００１５】これらの判断と、生体評価の処理の流れを
図７に示す。起床が判定されたときには、生体信号は測
定できない状態になっているので、起床前のデータを逐
次測定し、記憶保持しながなら、起床の判定を行うこと
とした。これによって、離床しても睡眠後の生体信号の
評価は記憶したデータから分析可能となるのである。
図７に示す。起床が判定されたときには、生体信号は測
定できない状態になっているので、起床前のデータを逐
次測定し、記憶保持しながなら、起床の判定を行うこと
とした。これによって、離床しても睡眠後の生体信号の
評価は記憶したデータから分析可能となるのである。
【００１６】そして、図１１に示すように、分析結果と
してのＳ２／Ｓ１＊１００の値が、１００を超えたとき
を、最高の健康状態と判断し、自動的に記憶された過去
のデータと入れ替えを行い、データの記憶更新を行うこ
ことした。これによって、常に最高の健康状態と比較し
て評価されるので、睡眠によって回復した健康状態が、
過去の最高レベルに対してどのレベルにあるかが判定で
きる。また、記憶データは、睡眠の前後で最高レベルを
超えたとき、自動的に更新されるので、データは徐々に
レベルの高いものとなっていく。さらに、過去の最高レ
ベルと比較して評価することができるので、過去の最高
レベルと比較してどのくらい回復したかを判断すること
ができる効果がある。また、分析結果の数値の比（Ｓ２
／Ｓ１＊１００）を取って１次元のデータとしたこと
で、最高の健康状態を検出することが容易で処理しやす
く、最高の生体データを決定しやすい効果がある。以上
のように、睡眠の前後の生体信号のゆらぎの大きさを評
価することによって、疲労の回復度が評価できる。しか
も、寝具に内蔵した振動センサーで生体信号や睡眠状態
を検出するために、被験者の睡眠を妨害することなく、
また人体を拘束して試験を意識させることなく評価でき
るので、精度の高い評価を行うことができる。また、寝
具に設置されているため、毎日の睡眠が自動的に定量的
に評価されるため、睡眠に不満を持っている人や、スト
レスがたまっている人の判断基準とすることができ、精
神的に安心感を与えることができる。そして、健康状態
が向上したときに記憶データが自動的に更新されるの
で、記憶データは常に最高の健康状態となり、その最高
状態と比較することで、疲労回復度を評価することがで
きる。
してのＳ２／Ｓ１＊１００の値が、１００を超えたとき
を、最高の健康状態と判断し、自動的に記憶された過去
のデータと入れ替えを行い、データの記憶更新を行うこ
ことした。これによって、常に最高の健康状態と比較し
て評価されるので、睡眠によって回復した健康状態が、
過去の最高レベルに対してどのレベルにあるかが判定で
きる。また、記憶データは、睡眠の前後で最高レベルを
超えたとき、自動的に更新されるので、データは徐々に
レベルの高いものとなっていく。さらに、過去の最高レ
ベルと比較して評価することができるので、過去の最高
レベルと比較してどのくらい回復したかを判断すること
ができる効果がある。また、分析結果の数値の比（Ｓ２
／Ｓ１＊１００）を取って１次元のデータとしたこと
で、最高の健康状態を検出することが容易で処理しやす
く、最高の生体データを決定しやすい効果がある。以上
のように、睡眠の前後の生体信号のゆらぎの大きさを評
価することによって、疲労の回復度が評価できる。しか
も、寝具に内蔵した振動センサーで生体信号や睡眠状態
を検出するために、被験者の睡眠を妨害することなく、
また人体を拘束して試験を意識させることなく評価でき
るので、精度の高い評価を行うことができる。また、寝
具に設置されているため、毎日の睡眠が自動的に定量的
に評価されるため、睡眠に不満を持っている人や、スト
レスがたまっている人の判断基準とすることができ、精
神的に安心感を与えることができる。そして、健康状態
が向上したときに記憶データが自動的に更新されるの
で、記憶データは常に最高の健康状態となり、その最高
状態と比較することで、疲労回復度を評価することがで
きる。
【００１７】次に、第２の実施例について図８と図９を
用いて説明する。上記第１の実施例と同一構造で、かつ
同一作用をする部分には同一符号を付して詳細な説明は
略し、異なる部分を中心に説明する。
用いて説明する。上記第１の実施例と同一構造で、かつ
同一作用をする部分には同一符号を付して詳細な説明は
略し、異なる部分を中心に説明する。
【００１８】この生体回復度の評価装置の評価方法は、
図８に示すように、生体信号としての心拍信号のゆらぎ
のパワースペクトルを求め、その勾配を指標として疲労
回復度を評価することとした。すなわち、図９に示すよ
うに、入眠検知後のゆらぎのパワースペクトルを求め、
その勾配ａを回帰解析演算を用いて求める。そして、睡
眠後の勾配ｂを起床検知後に求め、｜１−ａ｜／｜１−
ｂ｜＊１００を演算して、疲労回復度として表示装置に
表示する。
図８に示すように、生体信号としての心拍信号のゆらぎ
のパワースペクトルを求め、その勾配を指標として疲労
回復度を評価することとした。すなわち、図９に示すよ
うに、入眠検知後のゆらぎのパワースペクトルを求め、
その勾配ａを回帰解析演算を用いて求める。そして、睡
眠後の勾配ｂを起床検知後に求め、｜１−ａ｜／｜１−
ｂ｜＊１００を演算して、疲労回復度として表示装置に
表示する。
【００１９】ここで、ａは１／ｆa、ｂは１／ｆbとなる
式の係数である。ａとｂをこのように定義することで、
｜１−ａ｜／｜１−ｂ｜＊１００は、１／ｆ特性にどれ
だけ近いかが判定できることになる。
式の係数である。ａとｂをこのように定義することで、
｜１−ａ｜／｜１−ｂ｜＊１００は、１／ｆ特性にどれ
だけ近いかが判定できることになる。
【００２０】例えば、図８に示すような特性が得られた
とすると、睡眠後の生体信号の変動が１／ｆに近づいて
いると考えられるので、疲労回復が十分に行われたと判
定する。
とすると、睡眠後の生体信号の変動が１／ｆに近づいて
いると考えられるので、疲労回復が十分に行われたと判
定する。
【００２１】評価値｜１−ａ｜／｜１−ｂ｜＊１００
は、１００％以上になり数字が大きくなれば回復度が大
きいと考えることができるので感覚的にも一致する。こ
のように、睡眠の前後の生体信号のゆらぎのパワースペ
クトルの勾配を評価することによって、疲労の回復度が
評価できるのである。
は、１００％以上になり数字が大きくなれば回復度が大
きいと考えることができるので感覚的にも一致する。こ
のように、睡眠の前後の生体信号のゆらぎのパワースペ
クトルの勾配を評価することによって、疲労の回復度が
評価できるのである。
【００２２】次に、第３の実施例について図２と図１０
と図１１を用いて説明する。上記第１の実施例と同一構
造で、かつ同一作用をする部分には同一符号を付して詳
細な説明は略し、異なる部分を中心に説明する。
と図１１を用いて説明する。上記第１の実施例と同一構
造で、かつ同一作用をする部分には同一符号を付して詳
細な説明は略し、異なる部分を中心に説明する。
【００２３】図２と図１０に示すように、寝具としての
ベッドバッド１に内蔵した生体信号検出手段としての振
動センサー２と、前記生体信号の周期のゆらぎの大きさ
を分析する変動分析手段３と、振動センサー２からの信
号によって睡眠状態を判定する睡眠検出手段としての睡
眠検出装置４と、所定の生体信号の分析結果Ｓ１を記憶
する記憶装置１２と、前記記憶装置の生体信号の第１の
分析結果と前記睡眠検出装置４により起床が検知された
時の生体信号の第２の分析結果を評価して回復度を評価
する評価装置５とを備えた構成とした。
ベッドバッド１に内蔵した生体信号検出手段としての振
動センサー２と、前記生体信号の周期のゆらぎの大きさ
を分析する変動分析手段３と、振動センサー２からの信
号によって睡眠状態を判定する睡眠検出手段としての睡
眠検出装置４と、所定の生体信号の分析結果Ｓ１を記憶
する記憶装置１２と、前記記憶装置の生体信号の第１の
分析結果と前記睡眠検出装置４により起床が検知された
時の生体信号の第２の分析結果を評価して回復度を評価
する評価装置５とを備えた構成とした。
【００２４】ここで生体の評価は、図４と図５に示すよ
うな生体信号としての心拍信号のゆらぎの大きさを比較
して疲労回復度を評価することとした。すなわち、所定
の心拍信号のゆらぎの大きさを図５として考え、睡眠後
の心拍信号のゆらぎの大きさを図４と考えると、第１の
実施例と同様にＳ１／Ｓ２＊１００が１００％に近づけ
ば近づくほど、健康状態に近づいたと考えることができ
る。また、１００％を越えた場合は、その状態を最高状
態として従来の健康データと入れ替えを行い、そのデー
タを記憶保持することとして更新していくことによっ
て、常に最高の健康状態と比較することができる。ま
た、記憶データを入れ替えするか、しないかは、使用者
が選択できるようにした。よって、所定の生体信号のデ
ータは、通常の状態の生体信号の情報を記憶させておく
ことで、この装置を使用するたびに自動的に新しく健康
的なデータに更新される。
うな生体信号としての心拍信号のゆらぎの大きさを比較
して疲労回復度を評価することとした。すなわち、所定
の心拍信号のゆらぎの大きさを図５として考え、睡眠後
の心拍信号のゆらぎの大きさを図４と考えると、第１の
実施例と同様にＳ１／Ｓ２＊１００が１００％に近づけ
ば近づくほど、健康状態に近づいたと考えることができ
る。また、１００％を越えた場合は、その状態を最高状
態として従来の健康データと入れ替えを行い、そのデー
タを記憶保持することとして更新していくことによっ
て、常に最高の健康状態と比較することができる。ま
た、記憶データを入れ替えするか、しないかは、使用者
が選択できるようにした。よって、所定の生体信号のデ
ータは、通常の状態の生体信号の情報を記憶させておく
ことで、この装置を使用するたびに自動的に新しく健康
的なデータに更新される。
【００２５】このように、所定の生体信号のゆらぎの大
きさと、睡眠後の生体信号のゆらぎの大きさを比較評価
することによって、疲労の回復度を評価することができ
る。
きさと、睡眠後の生体信号のゆらぎの大きさを比較評価
することによって、疲労の回復度を評価することができ
る。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように本発明の第１の手段
によれば、健康状態の分析データを記憶して更新するこ
とで、常に最高の健康状態のデータと比較した疲労回復
度をチェックすることができる。そして、寝具に内蔵し
た振動センサーで睡眠状態を検出することによって、試
験を意識させることなく評価できるので、精度の高い評
価を行うことができるとともに、毎日の睡眠時に自動的
に評価できる。また、第２の手段によれば、睡眠前後の
生体信号のゆらぎのパワースペクトルの勾配を評価する
ことによって、疲労の回復度が評価できる。
によれば、健康状態の分析データを記憶して更新するこ
とで、常に最高の健康状態のデータと比較した疲労回復
度をチェックすることができる。そして、寝具に内蔵し
た振動センサーで睡眠状態を検出することによって、試
験を意識させることなく評価できるので、精度の高い評
価を行うことができるとともに、毎日の睡眠時に自動的
に評価できる。また、第２の手段によれば、睡眠前後の
生体信号のゆらぎのパワースペクトルの勾配を評価する
ことによって、疲労の回復度が評価できる。
【図１】本発明の一実施例を示す生体評価装置のブロッ
ク図
ク図
【図２】同装置の構成を示す斜視図
【図３】同装置の生体信号を示す特性図
【図４】同装置の睡眠前の生体信号の変動を示す特性図
【図５】同装置の睡眠後の生体信号の変動を示す特性図
【図６】同装置の睡眠検出方法を示す生体信号の特性図
【図７】同装置の評価処理を示すフローチャート
【図８】他の実施例の評価を示す生体信号のパワースペ
クトル図
クトル図
【図９】同装置のフローチャート
【図１０】他の実施例を示す生体評価装置のブロック図
【図１１】同装置の評価処理を示すフローチャート
１ 寝具としてのベッドパッド ２ 生体信号検出手段としての振動センサー ３ 変動分析装置 ４ 睡眠検出手段としての睡眠検出装置 ５ 評価装置 １２ 記憶装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山内 美幸 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電 器産業株式会社内 (56)参考文献 特開 平６−98863（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−59757（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−38365（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−283623（ＪＰ，Ａ) 実開 昭62−119903（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) A61B 5/00 - 5/22
Claims (2)
- 【請求項１】 心拍、呼吸などの生体信号を検出する生
体信号検出手段としての振動センサーを内蔵した寝具
と、前記振動センサーの信号で入眠と起床を判定する睡
眠検出手段と、前記生体信号の周期のゆらぎの大きさを
分析する変動分析手段と、前記生体信号の分析結果を記
憶する記憶装置と、記憶された第１の分析結果と計測さ
れた生体信号を前記変動分析手段で分析した第２の分析
結果から疲労回復度を自動的に評価する評価手段とを備
え、前記評価手段の結果から記憶データより健康状態が
向上したとき、計測された生体信号の分析結果を記憶装
置に自動的に記憶更新する生体評価装置。 - 【請求項２】 生体信号の周期のゆらぎのパワースペク
トルの勾配を分析する変動分析手段を備えた請求項１記
載の生体評価装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06610795A JP3351160B2 (ja) | 1995-03-24 | 1995-03-24 | 生体評価装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06610795A JP3351160B2 (ja) | 1995-03-24 | 1995-03-24 | 生体評価装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08256995A JPH08256995A (ja) | 1996-10-08 |
| JP3351160B2 true JP3351160B2 (ja) | 2002-11-25 |
Family
ID=13306343
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06610795A Expired - Fee Related JP3351160B2 (ja) | 1995-03-24 | 1995-03-24 | 生体評価装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3351160B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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1995
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