JP4347621B2 - 生体評価システム、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体の状態を評価するシステムに関し、特に、人が活性状態から睡眠状態に移行する状態を検出するための生体評価システム、コンピュータプログラム及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
人の生体の状態、例えば、活性状態（覚醒状態）であるか、睡眠状態であるかを検出するには、従来、脳波を測定し、その脳波パターンを解析することにより行われている。しかしながら、脳波を測定するには、被検者の頭部に脳波電極や眼電位電極を取り付ける必要があるなど、人の通常動作を制約する環境下で行わなければならず、例えば、自動車、電車などの各種輸送機器の運転時における生体状態を運転者に負担をかけずに評価することは困難である。
一方、運転中の運転者の生体状態（心身状態）を監視することは、近年、事故予防策として注目されており、例えば、特許文献１、特許文献２には、心拍又は脈拍を用いて生体状態を監視する技術が提案されている。特許文献１及び２に開示の技術によれば、脳波測定用の大がかりな装置の頭部への装着が不要で、簡易に運転者の生体状態を評価できる。
【０００３】
【特許文献１】
特開平９−３０８６１４号公報
【特許文献２】
特開平１０−１４６３２１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献１及び２に開示された装置は、いずれも、心拍又は脈拍についてのカオス指標を算出し、そのカオス指標から運転者の心身状態を判定するものである。具体的には、カオス指標の一つとして、心拍又は脈拍のリアプノフ指数を求め、その時間的変化において、一定時間以上のリアプノフ指数の減少を示した場合に、休憩が必要な程度にストレス負荷が生じ、居眠りに至る直前状態（眠気を感じた状態）となっていると判定する構成である。生体信号のカオス指標によって生体の状態を客観的に診断できることは、既に特開平４−２０８１３６号公報により報告されており、特許文献１及び２に開示された装置によって居眠りに至る直前状態を検出することも可能であると推定される。
【０００５】
しかしながら、特許文献１及び２は、測定した心拍又は脈拍を、リアプノフ指数などのカオス指標のみによって処理し、リアプノフ指数の減少変化から精神的に安定した状態に至る過程を検出し、眠気を催すような疲労状態を判定することを開示しているに過ぎない。
【０００６】
一般に、体力には、生命を維持するために関わる生存性の体力と、生存性の体力を背景とする活動性の体力がある。生存性の体力は、生命、健康を維持する能力に相当し、防衛体力とも呼ばれ、活動性の体力は体を動かす行動体力であり、一般的には運動能力として理解されている。行動体力を支える機能には、エネルギー発生システム、エネルギー供給システム、及びエネルギー制御システムがある。エネルギー発生システムは、筋肉系の働き具合で、筋力、持久力などの筋肉疲労の元となる機能である。エネルギー供給システムは、酸素摂取量や心拍数から求められる呼吸・循環系の機能であり、エネルギー制御システムは、敏捷性、協調性、平衡性及び適応性の機能である。従って、エネルギー供給システム又はエネルギー制御システムの状態を分析することにより、筋肉疲労の元となるエネルギー発生システムの活動状態を把握できる。
【０００７】
ここで、生体信号データのリアプノフ指数を求めることにより、上記エネルギー制御システムの状態を把握でき、生体信号の周期のピーク値から求められる抵抗力（パワー値）を測定処理することにより、上記エネルギー供給システムの状態を把握できる。従って、生体信号データから得られるリアプノフ指数又はパワー値を用いることにより、エネルギー発生システムの活動状態を把握できるわけであるが、上記したように、従来、着目されているのはリアプノフ指数のみであり、パワー値を用いてエネルギー発生システムの活動状態を把握することはなされていない。
【０００８】
また、眠気を催すような疲労状態を生じた際の特徴として、リアプノフ指数の減少傾向が顕著に現れる場合もあれば、活性状態におけるエネルギーの放出によってエネルギー供給システムの機能が低下し、その結果、パワー値の変化がリアプノフ指数の変化よりも顕著に現れる場合もある。このような変化の現れ方の違いは、個人差や健康状態に左右されることが大きい。従って、眠気を催すような疲労状態の出現をより正確に検知するためには、エネルギー制御システムの状態の指標であるリアプノフ指数の時系列変化、及び、エネルギー供給システムの状態指標であるパワー値の時系列変化のいずれか一方というだけでなく、両方を検知できるシステムであることが望ましい。
換言すれば、覚醒状態（活性状態）とは、精神的に刺激を受け、消費カロリーが高い状態であるが、入眠する際には、消費カロリーが高いまま精神的にリラックスする傾向を経由して、精神的にリラックスし、消費カロリーも低い睡眠状態に至るか、あるいは、精神的に刺激を受けているが、消費カロリーが低下した状態を経由して、精神的にリラックスし、消費カロリーも低い睡眠状態に至る。前者の消費カロリーが高いまま精神的にリラックスする傾向を顕著に示す場合には、リアプノフ指数の低下が顕著に現れ、後者の精神的に刺激を受けているが、消費カロリーが低下した状態を顕著に示す場合には、パワー値の低下が顕著に現れる。かかる点からも、リアプノフ指数とパワー値はいずれか一方ではなく、両方を検知できることが望ましい。
さらに、特許文献１及び２におけるリアプノフ指数及び心拍数の値は、時系列変化を捉えているものの、１５分あるいは３０分ごとの値を用いている。従って、運転時のモニタリングに必要な実質的にリアルタイムの状態変化を見ることはできない。
【０００９】
本発明は上記した点に鑑みなされたものであり、生体信号のリアプノフ指数だけでなく、パワー値の時系列変化にも着目し、従来と比較して、活性状態から睡眠状態への入眠移行シグナルをより正確に判定でき、特に運転者の生体状態を評価するのに適した生体評価システム、コンピュータプログラム及び記録媒体を提供することを課題とする。
【００１０】
すなわち、請求項１記載の本発明では、人の生体信号を測定する生体信号測定器により採取された生体信号データを解析する生体信号解析手段を備えた生体評価システムであって、
前記生体信号解析手段が、
前記生体信号データの原波形の各周期のピーク値を検出する生体信号ピーク値検出手段と、
前記生体信号ピーク値検出手段により得られる各ピーク値から、所定時間範囲ごとに上限側のピーク値と下限側のピーク値との差を算出し、この差をパワー値として設定するパワー値算出手段と、
前記パワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、前記所定時間に対して所定のラップ率で所定回数スライド計算して求める傾き算出手段と、
前記傾き算出手段によりスライド計算して得られたパワー値の傾きの時系列変化において、パワー値の傾きが急低下する状態を有するか否かを比較・判定し、急低下する状態が現れた範囲を、エネルギー代謝が活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定する比較・判定手段と
を具備することを特徴とする生体評価システムを提供する。
請求項２記載の本発明では、前記生体信号解析手段が、さらに、前記生体信号データをカオス解析してリアプノフ指数を算出するリアプノフ指数算出手段と、算出されたリアプノフ指数の時系列変化波形の各周期のピーク値を検出するリアプノフ指数ピーク値検出手段とを備え、
前記傾き算出手段において、前記パワー値の傾きに加え、前記リアプノフ指数ピーク値検出手段により得られるリアプノフ指数の各ピーク値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを求める手段を備え、
前記比較・判定手段において、前記傾き算出手段によりスライド計算して得られたパワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの時系列変化に、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きの少なくとも一方が急低下する状態を有するか否かを比較・判定し、この急低下する状態が現れた範囲を、エネルギー代謝が活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定することを特徴とする請求項１記載の生体評価システムを提供する。
請求項３記載の本発明では、前記比較・判定手段において、前記傾き算出手段によりスライド計算して得られたパワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きの時系列変化を比較し、パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きが急低下する状態が現れる範囲又はその前に、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きが逆位相状態が現れているか否かを判定し、前記パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの急低下が、この逆位相を伴って現れた場合に前記活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定することを特徴とする請求項２記載の生体評価システムを提供する。
請求項４記載の本発明では、前記比較・判定手段において、前記パワー値の傾きの急低下状態が現れた後に、パワー値の傾きの時系列変化が相対的に低振幅で現れている場合に、前記睡眠状態へ変化したと判定する手段を具備することを特徴とする請求項１記載の生体評価システムを提供する。
請求項５記載の本発明では、前記比較・判定手段において、前記パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの急低下状態が現れた後に、パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの各時系列変化が相対的に低振幅で現れている場合に、前記睡眠状態へ変化したと判定する手段を具備することを特徴とする請求項２又は３記載の生体評価システムを提供する。
請求項６記載の本発明では、前記生体信号ピーク値検出手段は、生体信号データの平滑化微分を行って微分波形の傾きゼロ近辺を特定し、この特定された範囲に対応する原波形からピーク値を検出する手段を具備することを特徴とする請求項１又は２記載の生体評価システムを提供する。
請求項７記載の本発明では、前記リアプノフ指数ピーク値検出手段は、リアプノフ指数の平滑化微分を行って微分波形の傾きゼロ近辺を特定し、この特定された範囲に対応する原波形からピーク値を検出する手段を具備することを特徴とする請求項２記載の生体評価システムを提供する。
請求項８記載の本発明では、前記パワー値算出手段が、生体信号データの所定時間範囲における、上限側のピーク値の平均値と下限側のピーク値の平均値との差をパワー値として算出する手段であることを特徴とする請求項１又は２記載の生体評価システムを提供する。
請求項９記載の本発明では、前記傾き算出手段において算出されるパワー値の傾きが、最小二乗法により求められた値であることを特徴とする請求項１記載の生体評価システムを提供する。
請求項１０記載の本発明では、前記傾き算出手段において算出されるパワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きが、最小二乗法により求められた値であることを特徴とする請求項２記載の生体評価システムを提供する。
請求項１１記載の本発明では、さらに、パワー値の傾きを周波数解析して生体状態を判定する手段を具備することを特徴とする請求項１記載の生体評価システムを提供する。
請求項１２記載の本発明では、さらに、パワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きを周波数解析して生体状態を判定する手段を具備することを特徴とする請求項２記載の生体評価システムを提供する。
請求項１３記載の本発明では、前記比較・判定手段において前記活性状態から睡眠状態への入眠移行シグナルが検出された場合に、人を覚醒状態へ復帰させる覚醒状態復帰手段を動作させる出力手段を備えていることを有することを特徴とする請求項１又は２記載の生体評価システムを提供する。
請求項１４記載の本発明では、人の生体信号を測定する生体信号測定器により採取された生体信号データを解析して生体の状態を評価するプロセスをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記生体信号データの原波形の各周期のピーク値を検出する生体信号ピーク値検出ステップと、
前記生体信号ピーク値検出ステップにより得られる各ピーク値から、所定時間範囲ごとに上限側のピーク値と下限側のピーク値との差を算出し、この差をパワー値として設定するパワー値算出ステップと、
前記パワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、前記所定時間に対して所定のラップ率で所定回数スライド計算して求める傾き算出ステップと、
前記傾き算出ステップによりスライド計算して得られたパワー値の傾きの時系列変化において、パワー値の傾きが急低下する状態を有するか否かを比較・判定し、急低下する状態が現れた範囲を、生体のエネルギー代謝が活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定する比較・判定ステップと
を具備することを特徴とするコンピュータプログラムを提供する。
請求項１５記載の本発明では、さらに、前記生体信号データをカオス解析してリアプノフ指数を算出するリアプノフ指数算出ステップと、算出されたリアプノフ指数の時系列変化波形の各周期のピーク値を検出するリアプノフ指数ピーク値検出ステップとを備え、
前記傾き算出ステップにおいて、前記パワー値の傾きに加え、前記リアプノフ指数ピーク値検出ステップにより得られるリアプノフ指数の各ピーク値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを求めるステップを備え、
前記比較・判定ステップにおいて、前記傾き算出ステップによりスライド計算して得られたパワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの時系列変化に、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きの少なくとも一方が急低下する状態を有するか否かを比較・判定し、この急低下する状態が現れた範囲を、生体のエネルギー代謝が活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定することを特徴とする請求項１４記載のコンピュータプログラムを提供する。
請求項１６記載の本発明では、前記比較・判定ステップにおいて、前記傾き算出ステップによりスライド計算して得られたパワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きの時系列変化を比較し、パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きが急低下する状態が現れる範囲又はその前に、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きが逆位相状態で現れているか否かを判定し、前記パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの急低下が、この逆位相を伴って現れた場合に、前記活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定することを特徴とする請求項１５記載のコンピュータプログラムを提供する。
請求項１７記載の本発明では、前記比較・判定ステップにおいて、前記パワー値の傾きの急低下状態が現れた後に、パワー値の傾きの時系列変化が相対的に低振幅で現れている場合に、前記睡眠状態へ変化したと判定するステップを具備することを特徴とする請求項１４記載のコンピュータプログラムを提供する。
請求項１８記載の本発明では、前記比較・判定ステップにおいて、前記パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの急低下状態が現れた後に、パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの各時系列変化が相対的に低振幅で現れている場合に、前記睡眠状態へ変化したと判定するステップを具備することを特徴とする請求項１５又は１６記載のコンピュータプログラムを提供する。
請求項１９記載の本発明では、さらに、パワー値の傾きを周波数解析して生体状態を判定するステップを具備することを特徴とする請求項１４記載のコンピュータプログラムを提供する。
請求項２０記載の本発明では、さらに、パワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きを周波数解析して生体状態を判定するステップを具備することを特徴とする請求項１５記載のコンピュータプログラムを低供する。
請求項２１記載の本発明では、前記比較・判定ステップにおいて前記活性状態から睡眠状態への入眠移行シグナルが検出された場合に、人を覚醒状態へ復帰させる覚醒状態復帰手段を動作させる出力ステップを備えていることを有することを特徴とする請求項１４又は１５記載のコンピュータプログラムを提供する。
請求項２２記載の本発明では、請求項１４〜２１のいずれか１に記載のコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面に示した実施形態に基づき本発明をさらに詳細に説明する。図１は、本発明の一の実施形態に係る生体評価システム１のブロック図である。この図に示したように、本実施形態の生体評価システム１は、生体信号測定器１０から採取された生体信号データを受信する生体信号解析手段２０を有して構成される。
【００１２】
生体信号測定器１０としては、圧力センサなどのセンサを備えたものを用いることができ、例えば、自動車や電車の運転席に着座した人の生体信号を検知する場合には、運転席のシートバックやシートクッションに圧力センサを取り付けて用いることができ、ベッドで寝姿勢状態の人の生体信号を検知する場合には、ベッドのクッション層に取り付けて用いることができる。但し、着座時や寝姿勢時において、人に異物感を感じさせない必要があり、圧力センサとしては、例えば、フィルム状の圧電素子を用い、これを、シートバック、シートクッション、あるいはベッドの表面などに貼着して取り付けることが好ましい。これにより、生体信号である脈拍に伴う体表面の振動を圧力値の変化として容易に検知することができる。
【００１３】
生体信号解析手段（ステップ）２０は、プログラムとしての、リアプノフ指数算出手段（リアプノフ指数算出ステップ）２１、リアプノフ指数ピーク値検出手段（リアプノフ指数ピーク値検出ステップ）２２と、生体信号ピーク値検出手段（生体信号ピーク値検出ステップ）２３と、パワー値算出手段（パワー値算出ステップ）２４と、傾き算出手段（傾き算出ステップ）２５と、比較・判定手段（比較・判定ステップ）２６とを備えて構成される。
【００１４】
リアプノフ指数は、カオス指標の一つであり、カオスの初期値依存性の程度を指数で示した数値で、カオスアトラクタが描く軌道のうち、近接した２本の軌道間の距離が、時間経過に伴って離れていく度合いを示す量である。具体的には、生体信号測定器１０により採取した生体信号データを、リアプノフ指数算出手段（リアプノフ指数算出ステップ）２１により、例えば、埋め込み遅延時間２５ｍｓｅｃで４次元で埋め込んでアトラクタを生成し、埋め込み遅延時間と同等の値の発展時間を与えてリアプノフ指数を計算する。なお、４次元相空間でアトラクタを生成するためには、生体信号の時系列データは少なくとも２００００点は必要である。リアプノフ指数の計算には、Ｗｏｌｆ法、Ｋａｎｔｚ法などがあるが、運転者の生体状態などの判定に当たっては、迅速に計算しないと評価結果をフィードバックしても意味をなさない場合がある。従って、Ｓａｎｏ−Ｓａｗａｄａ（佐野−沢田）法による近似的な計算手法を用いて実質的にリアルタイム処理をすることが好ましい。
【００１５】
本実施形態のリアプノフ指数ピーク値検出手段（リアプノフ指数ピーク値検出ステップ）２２は、上記により計算されるリアプノフ指数の時系列変化波形の各周期のピーク値を検出する。具体的には、ピーク値は、上記により計算されるリアプノフ指数を平滑化微分し、微分波形で傾きゼロ周辺を特定し、この特定した範囲に対応するリアプノフ指数の時系列変化の原波形の中から検出する。なお、ピーク値には、各周期の上限側のピーク値及び下限側のピーク値があるが、本実施形態では、上限側のピーク値のみを検出し、後述の傾き算出手段２５で採用している。
【００１６】
生体信号ピーク値検出手段（生体信号ピーク値検出ステップ）２３は、生体信号測定器１０により得られた生体信号データの原波形の各周期のピーク値を検出するものである。具体的には、上記したリアプノフ指数のピーク値を検出する場合と同様に、生体信号データを平滑化微分し、微分波形の傾きゼロ周辺を特定し、この特定した範囲に対応する生体信号データの原波形の中からピーク値を検出する。
【００１７】
パワー値算出手段（パワー値算出ステップ）２４においては、生体信号ピーク値検出手段２３により得られた生体信号データの原波形の各周期のピーク値を、予め設定した所定の時間範囲ごと、例えば、５秒（ｓ）ごとに切り分け、その時間範囲の中で上限側ピーク値の平均値と下限側ピーク値の平均値との差をパワー値として求める。但し、変化量を強調するために、本実施形態では、上記の所定時間範囲における上限側ピーク値の平均値と下限側ピーク値の平均値との差を二乗してパワー値としている。パワー値は、外部からの侵入、破壊に対する生体の抵抗力を意味する。
【００１８】
傾き算出手段（傾き検出ステップ）２５においては、リアプノフ指数ピーク値検出手段２２により得られたリアプノフ指数の各ピーク値の所定時間範囲における時間軸に対する傾き、及び、パワー値算出手段２４により得られたパワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、それぞれ前記所定時間に対して所定のラップ率で所定回数スライド計算して求める。スライド計算は、次のようにして行う。
【００１９】
例えば、Ｔ秒（ｓ）間における傾きを、スライドラップ率９０％で求める場合には、まず、Ｏ（ｓ）〜Ｔ（ｓ）間におけるリアプノフ指数のピーク値、及びパワー値の時間軸に対する傾きを、最小二乗近似により求める。次いで、
スライド計算（１）：Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋Ｔ／１０（ｓ）間、
スライド計算（２）：２×Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋２×Ｔ／１０（ｓ）間、
スライド計算（ｎ）：ｎ×Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋ｎ×Ｔ／１０（ｓ）間
における各傾きを最小二乗近似により求めていく。
【００２０】
このようにして得られるリアプノフ指数のピーク値の傾き及びパワー値の傾きは、上記したように前者がエネルギー制御システムの状態を示し、後者がエネルギー供給システムの状態を示している。従って、これらのうちのいずれかの時系列変化が大きく低下する場合には、エネルギー制御システムとエネルギー供給システムのいずれかの活動状態を要因として、筋肉系の働き具合であるエネルギー発生システムの活動状態が低下し、眠気を催すような疲労状態に至り、安静状態を経て睡眠状態に移行しようとしていることを検知できる。しかも、本実施形態においては、上記のように生体信号データやリアプノフ指数の原波形を観察するのではなく、スライド計算を行って算出される各傾きを観察しており、生体におけるエネルギー制御システムとエネルギー供給システムの活動状態の時系列変化をより拡大し、その微細な現象を正確に把握することができる。
【００２１】
比較・判定手段（比較・判定ステップ）２６は、傾き算出手段２５により得られたパワー値の傾きとリアプノフ指数のピーク値の傾きとから、パワー値の傾きが急低下したか否か、又は本実施形態のようにパワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きの双方を求めている場合には、いずれか少なくとも一方が急低下する状態を有するか否かを比較・判定するプログラムであり、急低下する状態が現れた範囲を、活性状態から睡眠状態への入眠移行シグナルと判定する。
【００２２】
比較・判定手段２６は、このように、傾き算出手段２５により得られたパワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの急低下状態からのみ、入眠移行シグナルを検出する構成としてもよいが、後述の試験例からわかるように、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きとを同じグラフで重ねて表示した場合には、活性状態から睡眠状態へ移行した場合に、いずれかの急低下変化の直前範囲におけるパワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きが逆位相状態を示しており、いずれかの急低下変化のみで、直前範囲の逆位相を伴わない場合には、完全には睡眠状態に移行せず、うとうとした状態と判定できる。従って、逆位相状態を伴った急低下が現れた場合に初めて活性状態から睡眠状態へとエネルギー代謝が変化し、入眠移行シグナルと判定する構成とすることもできる。
【００２３】
また、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きとを同じグラフで重ねて表示した場合には、パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの急低下状態が現れた後において、パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの各時系列変化が相対的に低振幅で現れている場合もあり、かかる低振幅の領域が現れない場合には、完全には睡眠状態に移行しない場合もある。従って、逆位相状態を伴った急低下が現れた後、さらに、このような低振幅領域が現れて初めて、睡眠状態へ変化したと判定する構成とすることもできる。
【００２４】
パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きのいずれかが急低下した場合には、活性状態から必ず完全な睡眠状態に移行するとは限らないが、少なくとも眠気を催すような疲れを生じた状態と判定できる。従って、かかる急低下が現れたことをもって入眠移行シグナルと判定することを基本として、上記した逆位相状態を伴うか否か、低振幅領域を伴うか否かについては、本発明の生体評価システムの用途により、それらの組み合わせは適宜に設定できる。但し、運転者の眠気を検知して、その信号を出力手段（出力ステップ）２７を介して電気信号として出力し、警報装置などの覚醒状態復帰手段３０と組み合わせて使用する場合には、できるだけ早めに覚醒状態に戻すことが重要となる。従って、この場合には、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きのいずれかが急低下した場合には、本格的な睡眠に移行する前に、入眠移行シグナルと判定して覚醒状態復帰手段に出力する構成とすることが好ましい。
【００２５】
また、上記した傾き算出手段２５において、パワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きを算出したならば、さらに、それらの周波数解析を行い、周波数応答面積が小さくなっているか否かによって、睡眠状態に移行したか否かを比較・判定手段２６で判定する構成を付加することもできる。同様に、周波数解析結果を基に算出されるゆらぎが、１／ｆゆらぎに近づいているか否かを判定して、生体が睡眠代謝に近い状態となっているか否かを判定する構成を付加することもできる。
【００２６】
これらの構成を付加するか否かは、上記と同様に本発明の生体評価システムの用途により任意に設定することができる。例えば、睡眠検査などに用いる場合には、生体状態をより正確に検知するために、これらの手段も付加した構成とすることが好ましい。一方、運転者などへの警告に用いる場合には、これらの周波数解析等の算出は、上記したパワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きの算出後となるため、通常は、これらの結果を待って覚醒状態復帰手段３０を動作させる構成としたのでは、警告タイミングが遅れる。しかしながら、プログラムによっては、例えば、周波数解析等も上記した傾き算出手段２５における計算とほぼ並行に処理し、即座に出力することも可能であり、周波数解析等の結果も踏まえて判定し、覚醒状態復帰手段３０を動作させる構成とすることも可能である。
【００２７】
（試験例）
次に、睡眠実験を行い、パワー値の傾き（Ｐｏｗｅｒ傾き）及びリアプノフ指数のピーク値の傾き（リアプノフ指数傾き）の時系列変化を求めた。また、睡眠時、安静時におけるパワー値の傾き及びリアプノフ指数のピーク値の傾きについて周波数解析を行った。なお、いずれも、生体信号測定器は、フィルム状の圧電素子からなる圧力センサ（（株）東京センサ、製品名：ＰＩＥＺＯ ＦＩＬＭ ＬＤＴシリーズ、型番：ＬＤＴ４−０２８Ｋ／Ｌ）を用い、被験者を支持するマット（布団）又はシートの臀部下にセットして生体信号を採取した。また、Ｐｏｗｅｒ傾き及びリアプノフ指数傾きは、得られた生体信号データ及びリアプノフ指数の全測定時間について５秒間ごとのピーク値を求めた後、算出した。傾き算出手段においては、スライドラップ率を９０％に設定して測定開始後３分までについて最初の傾き算出を行った。すなわち、まず、測定開始後０秒〜１８０秒までの各傾きを算出し、次に、測定開始後１８秒〜１９８秒までの各傾きを算出し、次に、測定開始後３６秒〜２１６秒までの各傾きを算出し、これを測定時間終了時まで繰り返して算出し、それぞれを測定時間に対してプロットした。
【００２８】
（試験例１）
被験者Ａ氏（性別：男性、年齢：６１才、身長：１６３ｃｍ、体重：６３ｋｇ、健康状態：良好）
【００２９】
実験条件：
測定時間：１３時２２分から１時間
被験者支持部材：綿製のマット
測定時姿勢：仰臥
【００３０】
結果：
図２に、試験例１のＰｏｗｅｒの傾き及びリアプノフ指数の傾きを示す。
（１）被験者コメント（自己申告）
測定開始後７〜８分過ぎから最後まで熟睡し、さわやかに目覚め、活力がよみがえった感覚を持った。
【００３１】
（２）考察
実験開始後から、仰臥した安静状態にあるため、Ｐｏｗｅｒ傾きは減少していき、やや減少傾向が鈍化した後、約４２０〜５２０秒にかけてＰｏｗｅｒ傾きが大きく減少し、その後、上昇傾向を示した。Ｐｏｗｅｒ傾きの上昇は、睡眠状態に移行した結果、生命・健康を維持するための防衛体力の上昇を示すものと考えられ、Ｐｏｗｅｒ傾きの最初の大きな減少を示した付近で、活性状態（安静状態）から睡眠状態（安静代謝から睡眠代謝）へ移行したと考えられる。また、リアプノフ指数傾きも、約５００〜５５０秒にかけて減少しており、エネルギー制御システムを司る脳の活動も、ほぼ同時期にも睡眠状態に移行している。
また、安静状態から上記の入眠移行期を経た後の睡眠状態では、Ｐｏｗｅｒ傾きを見ると、睡眠の第１段階、第２段階、第１段階、第２段階の順で移行し、高齢者の典型的な睡眠パターンを示すと共に、この第２段階で実験が終了し、被験者Ａ氏は起こされている。睡眠の第２段階で目覚めた場合には、ほとんどの人がすっきり目覚めると言われており、被験者Ａ氏のコメントとも一致している。なお、睡眠の移行期（入眠移行シグナルの発生期）は、うとうとした状態であり、睡眠の第１段階とは、移行期を経た後に覚醒と睡眠との境界状態にいる浅い眠りの状態（Ｐｏｗｅｒ傾き及びリアプノフ指数傾きでは、これらがほぼ同位相で推移している段階）であり、睡眠の第２段階とは、外部刺激に対して反応がなくなる状態（Ｐｏｗｅｒ傾き及びリアプノフ指数傾きでは、両者間に逆位相が比較的多く見られる段階）である。つまり、筋肉の緊張が緩み、脳幹の刺激が弱まり、睡眠が誘発される状態である。
【００３２】
図３（ａ）〜（ｅ）は、図２のＰｏｗｅｒ傾きの周波数解析の結果を示し、図４（ａ）〜（ｅ）は、リアプノフ指数傾きの周波数解析の結果を示す図である。この結果から明らかなように、図３（ａ）及び図４（ａ）の入眠移行期における周波数応答において、他の段階と比較して大きく突出した周波数帯が存在し、周波数解析に特徴があることがわかる。
【００３３】
すなわち、図３（ａ）〜（ｅ）及び図４（ａ）〜（ｅ）により、図２においてＰｏｗｅｒ傾きの大きな減少を示した約４２０〜５２０秒以降において、被験者が睡眠状態に移行したことが明らかになった。
【００３４】
図５は、図３の周波数解析から、Ｐｏｗｅｒ傾き周波数応答と周波数との関係を対数軸にプロットした図であり、図６は、図４の周波数解析から、リアプノフ指数傾き周波数応答と周波数との関係を対数軸にプロットした図である。これらの図から、図５（ｂ）及び図６（ｂ）の睡眠の第１段階では、傾きβが大きく、外部刺激に対する反応が見られることがわかるが、図５（ａ）及び図６（ａ）の睡眠移行期では、傾きβがいずれも睡眠の第１段階より小さく、消費カロリーが低下し、精神的に安定化して、睡眠に移行しようとしていることがわかった。
【００３５】
この結果から、図２においてＰｏｗｅｒ傾きの大きな減少を示した約２００〜５２０秒にかけての範囲は、本試験例の被験者の入眠移行シグナルに相当する。すなわち、このＰｏｗｅｒ傾きの急激な低下を示した状態は、完全に睡眠状態に移行する直前の眠気を生じたときである。従って、比較・判定手段２６において、Ｐｏｗｅｒ傾きのこのような減少を検知したならば、その検知信号を出力手段２７を介して、例えば、自動車に搭載されているならば、警告音発生装置などの覚醒状態復帰手段３０に電気信号として出力することにより、該覚醒状態復帰手段３０を動作させ、運転者を覚醒状態に戻すことが可能となる。そして、付近のパーキングでの休息を促すシグナルを発生させることもできる。
【００３６】
（試験例２）
被験者Ｂ氏（性別：男性、年齢：３１才、身長：１６１ｃｍ、体重：５９ｋｇ、健康状態：良好）
【００３７】
実験条件：
測定時間：０時４５分から１時間
被験者支持部材：羽毛のふとん
測定時姿勢：仰臥
【００３８】
結果：
図７に、試験例２のＰｏｗｅｒの傾き及びリアプノフ指数の傾きを示す。図８（ａ）〜（ｄ）に、図７のＰｏｗｅｒ傾きの周波数解析の結果を示し、図９（ａ）〜（ｄ）にリアプノフ指数傾きの周波数解析の結果を示す。また、図１０（ａ）〜（ｄ）及び図１１（ａ）〜（ｄ）に、Ｐｏｗｅｒ傾き周波数応答と周波数との関係、及びリアプノフ指数傾き周波数応答と周波数との関係を、それぞれ対数軸にプロットした図を示す。
【００３９】
（１）被験者コメント（自己申告）
測定開始後、推定で１５分過ぎから測定終了まで熟睡したが、起こされたときはしばらく頭がボーっとしていた。
【００４０】
（２）考察
図７から、実験開始後、約４５０〜５５０秒にかけてＰｏｗｅｒ傾きが大きく減少し、その後、一旦上昇した後、約６５０〜１０５０秒にかけて２回目の急低下を示した。Ｐｏｗｅｒ傾きの１回目の急低下で、眠気を催していると考えられるが、Ｐｏｗｅｒ傾きの２回目の急低下の範囲では、リアプノフ指数傾きも低下している。これに対し、Ｐｏｗｅｒ傾きの１回目の急低下範囲では、リアプノフ指数傾きは上昇しており、Ｐｏｗｅｒ傾きとリアプノフ指数傾きとが逆位相状態となって、睡眠への移行に対して抵抗しようとしている。また、Ｐｏｗｅｒ傾きの２回目の急低下が生じて上昇した後は、Ｐｏｗｅｒ傾き及びリアプノフ指数傾き共に低振幅状態になっている。
【００４１】
これらのことを総合し、さらに、被験者の自己申告によるコメントを考慮すると、Ｐｏｗｅｒ傾きの１回目の急低下が生じたリアプノフ指数傾きと逆位相状態となっている範囲において眠気を催し始め、リアプノフ指数傾きの低下と共に、Ｐｏｗｅｒ傾きの２回目の急低下を生じた範囲で、両者がほぼ同位相となり睡眠の第１段階である覚醒と睡眠の境界状態にいると考えられる。そして、約１３００〜２３００秒の間に睡眠の第２段階へ移行し、約２３００秒以降は睡眠の第３段階、第４段階にあったものと考えられる。なお、睡眠の第３段階、第４段階とは、深い眠りで徐波睡眠と呼ばれ、Ｐｏｗｅｒ傾き及びリアプノフ指数傾きで見る場合は、これらの振幅が第１段階及び第２段階と比較して相対的に低振幅となっている状態である。
【００４２】
従って、（１）睡眠状態の移行に対して抵抗する状態を示すＰｏｗｅｒ傾きとリアプノフ指数傾きとの逆位相状態の波形、（２）Ｐｏｗｅｒ傾きの急低下の波形、及び（３）急低下後におけるＰｏｗｅｒ傾きとリアプノフ指数傾きの少なくとも一方の低振幅の波形が、連続して現れた後、睡眠状態に変化しており、この３つの状態を参照して、入眠移行シグナルを判定すると、睡眠状態に陥ったことを確実に検知できる。なお、この３つの状態が現れることについては、試験例２の結果が顕著であるが、試験例１においても、同様の傾向を示している。すなわち、試験例１においてもＰｏｗｅｒ傾きが急低下した約４２０〜５２０秒の範囲の直前においては、Ｐｏｗｅｒ傾きとリアプノフ指数傾きとがほぼ逆位相となっており、急低下範囲の直後においては、Ｐｏｗｅｒ傾き及びリアプノフ指数傾き共に低振幅の傾向となっている。
【００４３】
但し、上記した３つの状態のうち、逆位相状態の波形、Ｐｏｗｅｒ傾きの急低下の波形は、いずれも、本格的な睡眠状態に陥る前の前兆であるため、本発明を、例えば、運転者の生体評価に用いる場合には、逆位相状態の波形、Ｐｏｗｅｒ傾きの急低下のいずれか少なくとも一つの現象が現れたならば、入眠移行シグナルと判定して出力手段２７を介して覚醒状態復帰手段３０に出力する構成とすることが好ましい。
【００４４】
図８及び図９により、Ｐｏｗｅｒ傾き及びリアプノフ指数傾きの周波数解析結果を見ると、いずれも周波数応答面積が睡眠移行期（睡眠導入期）よりも睡眠時の方が低下しており、睡眠移行期において特徴的な周波数応答が見られ、上記した入眠移行シグナルと判定された時間帯を境として安静代謝から睡眠代謝に移行していることが裏付けられた。睡眠の第１段階よりも、第２段階及び第３段階の周波数応答面積がさらに小さくなり、深い睡眠に陥っていることがわかった。また、図１０及び図１１により、周波数応答のゆらぎを算出した結果を見ると、上記試験例１と同様に、睡眠の第１段階の傾きβが大きく、外部刺激に対する反応が見られることがわかるが、睡眠移行期では、傾きβがいずれも睡眠の第１段階より小さく、消費カロリーが低下し、精神的に安定化して、睡眠に移行しようとしていることが裏付けられた。
【００４５】
（試験例３）
被験者Ｃ氏（性別：男性、年齢：３１才、身長：１６６ｃｍ、体重：７０ｋｇ、健康状態：良好）
【００４６】
実験条件：
測定時間：１４時３０分から１時間
被験者支持部材：綿製のマット
測定時姿勢：仰臥
【００４７】
結果：
図１２に、試験例３のＰｏｗｅｒの傾き及びリアプノフ指数の傾きを示す。図１３（ａ）〜（ｄ）に、図１２のＰｏｗｅｒ傾きの周波数解析の結果を示し、図１４（ａ）〜（ｄ）にリアプノフ指数傾きの周波数解析の結果を示す。また、図１５（ａ）〜（ｄ）及び図１６（ａ）〜（ｄ）に、Ｐｏｗｅｒ傾き周波数応答と周波数との関係、及びリアプノフ指数傾き周波数応答と周波数との関係を、それぞれ対数軸にプロットした図を示す
【００４８】
（１）被験者コメント（自己申告）
２０分過ぎから２０分間ほど、寝ていたような気がするが、その後は起きているのか寝ているのかわからない状態であった。
【００４９】
（２）考察
被験者のコメントからも明らかなように、本試験例の被験者は、実験開始から終了まで深い睡眠に陥ることなく、うとうとした状態の睡眠の第１段階で覚醒と睡眠の境界をさまよっていたと思われる。図１２を見てもわかるように、Ｐｏｗｅｒ傾きは、実験開始時から約７００秒までの間に２回急低下しており、この時期が睡眠移行期であったようだが、その後は、約９００〜１７００秒にかけての睡眠の第１段階が訪れた後、起伏の小さい約１７００〜２６００秒にかけての睡眠の第２段階を経て、再び、睡眠の第１段階となり、そのまま実験終了に至ってしまっている。一方、リアプノフ指数傾きは、実験開始直後から約３００秒にかけて減少し、その後、一旦上昇してやや低振幅状態に移行している。
従って、外的刺激への反応が鈍る睡眠の第２段階は、被験者のコメントで寝ていたと考えられる時間帯に一致している。また、約２５００秒過ぎにおいて、リアプノフ指数傾きの大きな上下動が見られる。これは、外的刺激に反応しており、脳が寝きっていないことを示すものであり、この点も、被験者のコメントとも一致する。
【００５０】
図１３及び図１４により、Ｐｏｗｅｒ傾き及びリアプノフ指数傾きの周波数解析結果を見ると、特に、Ｐｏｗｅｒ傾きの周波数応答面積において、睡眠移行期よりも睡眠時の方が顕著に低下しており、睡眠移行期において特徴的な周波数応答が見られ、上記した入眠移行シグナルと判定された時間帯を境として安静代謝から睡眠代謝に移行していることが裏付けられた。また、図１５及び図１６の周波数応答のゆらぎを算出した結果を見ると、特に、図１６のリアプノフ指数に関しては、睡眠の第１段階の傾きβが大きく、外部刺激に対する反応が見られることがわかるが、睡眠移行期では、傾きβがいずれも睡眠の第１段階より小さく、精神的に安定化して、睡眠に移行しようとしていることがわかる。
また、ゆらぎ傾きβに関する考察を明確にするため、試験例１及び試験例３については、睡眠移行期と直後の睡眠の第１段階のゆらぎの傾きβの比を求め、試験例２については、睡眠移行期と直後の睡眠の第１段階（Ｎｏ．１）及び睡眠移行期と直前の安静状態（Ｎｏ．２）に関するそれぞれのゆらぎの傾きβの比を求め、図１７にプロットした。この結果を見ると明らかなように、リアプノフ指数に関してはその比が１以下となり、睡眠移行期に精神的な安定性が高まっていることがわかる。また、パワー値に関しても、比が１以下か、１を超えても僅かであり、消費カロリーが低下して睡眠状態に移行しようとしていることがわかる。
【００５１】
ここで、上記した実施形態では、リアプノフ指数に基づく解析と、パワー値に基づく解析とを併用している。この結果、リアプノフ指数の傾きとパワー値の傾きとのいずれか一方の急低下範囲等を検出することで、個人差、健康状態の良否などに拘わらず、安定して入眠移行シグナルを検知することができる。しかしながら、パワー値の傾きのみに着目し、その急低下範囲等を検出することによっても、入眠移行シグナルは上記試験例から明らかなようにほぼ確実に検知でき、それによっても、従来のリアプノフ指数のみによる生体評価システムとは異なる新たな生体評価システムを提供することができる。
【００５２】
なお、上記したリアプノフ指数算出手段（リアプノフ指数算出ステップ）、リアプノフ指数ピーク値検出手段（リアプノフ指数ピーク値検出ステップ）と、生体信号ピーク値検出手段（生体信号ピーク値検出ステップ）と、パワー値算出手段（パワー値算出ステップ）と、傾き算出手段（傾き算出ステップ）と、比較・判定手段（比較・判定ステップ）等を含んで構成される本発明のコンピュータプログラムである生体信号解析手段（生体信号解析ステップ）は、記録媒体へ記憶させて提供することができる。「記録媒体」とは、それ自身では空間を占有し得ないプログラムを担持することができる媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ−ＲＯＭなどである。また、本発明に係るプログラムをインストールしたコンピュータから、通信回線を通じて他のコンピュータへ伝送することも可能である。また、汎用的な端末装置に対して、上記のプログラムをプリインストール、あるいはダウンロードすることで、本発明の生体評価システムを形成することは、もちろん可能である。
【００５３】
【発明の効果】
本発明は、生体信号解析手段が、生体信号データの原波形の各周期のピーク値を検出する生体信号ピーク値検出手段と、生体信号ピーク値検出手段により得られる各ピーク値から、所定時間範囲ごとに上限側のピーク値と下限側のピーク値との差を算出し、この差をパワー値として設定するパワー値算出手段とを備え、パワー値の時系列変化に基づき、生体のエネルギー代謝が活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルを判定する構成である。従って、本発明によれば、従来用いられているリアプノフ指数を指標とした生体評価とは別の、生体のエネルギー発生システムの活動状態に着目した新たな生体評価システムを提供することができた。
【００５４】
また、本発明では、パワー値及び／又はリアプノフ指数の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、該所定時間に対して所定のラップ率で所定回数スライド計算して求める傾き算出手段を備えており、パワー値及び／又はリアプノフ指数の時系列変化をより正確かつリアルタイムで判定でき、活性状態から睡眠状態への移行をより正確に検知することができる。
【００５５】
また、生体信号解析手段として、パワー値のほかに、生体信号のリアプノフ指数も併用した手段を採用することにより、個人差、健康状態に拘わらず、生体状態をより正確に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の一の実施の形態にかかる生体評価システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、試験例１のＰｏｗｅｒの傾き及びリアプノフ指数の傾きを示す図である。
【図３】図３（ａ）〜（ｅ）は、図２のＰｏｗｅｒ傾きの周波数解析の結果を示す図である。
【図４】図４（ａ）〜（ｅ）は、図２のリアプノフ指数傾きの周波数解析の結果を示す図である。
【図５】図５（ａ）〜（ｅ）は、図３のＰｏｗｅｒ傾き周波数応答と周波数との関係を対数軸にプロットした図である。
【図６】図６（ａ）〜（ｅ）は、図４のリアプノフ指数傾き周波数応答と周波数との関係を対数軸にプロットした図である。
【図７】図７は、試験例２のＰｏｗｅｒの傾き及びリアプノフ指数の傾きを示す図である。
【図８】図８（ａ）〜（ｄ）は、図７のＰｏｗｅｒ傾きの周波数解析の結果を示す図である。
【図９】図９（ａ）〜（ｄ）は、図７のリアプノフ指数傾きの周波数解析の結果を示す図である。
【図１０】図１０（ａ）〜（ｄ）は、図８のＰｏｗｅｒ傾き周波数応答と周波数との関係を対数軸にプロットした図である。
【図１１】図１１（ａ）〜（ｄ）は、図９のリアプノフ指数傾き周波数応答と周波数との関係を対数軸にプロットした図である。
【図１２】図１２は、試験例３のＰｏｗｅｒの傾き及びリアプノフ指数の傾きを示す図である。
【図１３】図１３（ａ）〜（ｄ）は、図１２のＰｏｗｅｒ傾きの周波数解析の結果を示す図である。
【図１４】図１４（ａ）〜（ｄ）は、図１２のリアプノフ指数傾きの周波数解析の結果を示す図である。
【図１５】図１５（ａ）〜（ｄ）は、図１３のＰｏｗｅｒ傾き周波数応答と周波数との関係を対数軸にプロットした図である。
【図１６】図１６（ａ）〜（ｄ）は、図１４のリアプノフ指数傾き周波数応答と周波数との関係を対数軸にプロットした図である。
【図１７】図１７は、各試験例におけるゆらぎ傾きの睡眠移行期と該当区間との比を示す図である。
【符号の説明】
１ 生体評価システム
１０ 生体信号測定器
２０ 生体信号解析手段
２１ リアプノフ指数算出手段
２２ リアプノフ指数ピーク値検出手段
２３ 生体信号ピーク値検出手段
２４ パワー値算出手段
２５ 傾き算出手段
２６ 比較・判定手段
２７ 出力手段
３０ 覚醒状態復帰手段

Claims (22)

1. 人の生体信号を測定する生体信号測定器により採取された生体信号データを解析する生体信号解析手段を備えた生体評価システムであって、
   前記生体信号解析手段が、
   前記生体信号データの原波形の各周期のピーク値を検出する生体信号ピーク値検出手段と、
   前記生体信号ピーク値検出手段により得られる各ピーク値から、所定時間範囲ごとに上限側のピーク値と下限側のピーク値との差を算出し、この差をパワー値として設定するパワー値算出手段と、
   前記パワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、前記所定時間に対して所定のラップ率で所定回数スライド計算して求める傾き算出手段と、
   前記傾き算出手段によりスライド計算して得られたパワー値の傾きの時系列変化において、パワー値の傾きが急低下する状態を有するか否かを比較・判定し、急低下する状態が現れた範囲を、エネルギー代謝が活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定する比較・判定手段と
   を具備することを特徴とする生体評価システム。
2. 前記生体信号解析手段が、さらに、前記生体信号データをカオス解析してリアプノフ指数を算出するリアプノフ指数算出手段と、算出されたリアプノフ指数の時系列変化波形の各周期のピーク値を検出するリアプノフ指数ピーク値検出手段とを備え、
   前記傾き算出手段において、前記パワー値の傾きに加え、前記リアプノフ指数ピーク値検出手段により得られるリアプノフ指数の各ピーク値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを求める手段を備え、
   前記比較・判定手段において、前記傾き算出手段によりスライド計算して得られたパワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの時系列変化に、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きの少なくとも一方が急低下する状態を有するか否かを比較・判定し、この急低下する状態が現れた範囲を、エネルギー代謝が活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定することを特徴とする請求項１記載の生体評価システム。
3. 前記比較・判定手段において、前記傾き算出手段によりスライド計算して得られたパワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きの時系列変化を比較し、パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きが急低下する状態が現れる範囲又はその前に、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きが逆位相状態が現れているか否かを判定し、前記パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの急低下が、この逆位相を伴って現れた場合に前記活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定することを特徴とする請求項２記載の生体評価システム。
4. 前記比較・判定手段において、前記パワー値の傾きの急低下状態が現れた後に、パワー値の傾きの時系列変化が相対的に低振幅で現れている場合に、前記睡眠状態へ変化したと判定する手段を具備することを特徴とする請求項１記載の生体評価システム。
5. 前記比較・判定手段において、前記パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの急低下状態が現れた後に、パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの各時系列変化が相対的に低振幅で現れている場合に、前記睡眠状態へ変化したと判定する手段を具備することを特徴とする請求項２又は３記載の生体評価システム。
6. 前記生体信号ピーク値検出手段は、生体信号データの平滑化微分を行って微分波形の傾きゼロ近辺を特定し、この特定された範囲に対応する原波形からピーク値を検出する手段を具備することを特徴とする請求項１又は２記載の生体評価システム。
7. 前記リアプノフ指数ピーク値検出手段は、リアプノフ指数の平滑化微分を行って微分波形の傾きゼロ近辺を特定し、この特定された範囲に対応する原波形からピーク値を検出する手段を具備することを特徴とする請求項２記載の生体評価システム。
8. 前記パワー値算出手段が、生体信号データの所定時間範囲における、上限側のピーク値の平均値と下限側のピーク値の平均値との差をパワー値として算出する手段であることを特徴とする請求項１又は２記載の生体評価システム。
9. 前記傾き算出手段において算出されるパワー値の傾きが、最小二乗法により求められた値であることを特徴とする請求項１記載の生体評価システム。
10. 前記傾き算出手段において算出されるパワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きが、最小二乗法により求められた値であることを特徴とする請求項２記載の生体評価システム。
11. さらに、パワー値の傾きを周波数解析して生体状態を判定する手段を具備することを特徴とする請求項１記載の生体評価システム。
12. さらに、パワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きを周波数解析して生体状態を判定する手段を具備することを特徴とする請求項２記載の生体評価システム。
13. 前記比較・判定手段において前記活性状態から睡眠状態への入眠移行シグナルが検出された場合に、人を覚醒状態へ復帰させる覚醒状態復帰手段を動作させる出力手段を備えていることを有することを特徴とする請求項１又は２記載の生体評価システム。
14. 人の生体信号を測定する生体信号測定器により採取された生体信号データを解析して生体の状態を評価するプロセスをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
    前記生体信号データの原波形の各周期のピーク値を検出する生体信号ピーク値検出ステップと、
    前記生体信号ピーク値検出ステップにより得られる各ピーク値から、所定時間範囲ごとに上限側のピーク値と下限側のピーク値との差を算出し、この差をパワー値として設定するパワー値算出ステップと、
    前記パワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、前記所定時間に対して所定のラップ率で所定回数スライド計算して求める傾き算出ステップと、
    前記傾き算出ステップによりスライド計算して得られたパワー値の傾きの時系列変化において、パワー値の傾きが急低下する状態を有するか否かを比較・判定し、急低下する状態が現れた範囲を、生体のエネルギー代謝が活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定する比較・判定ステップと
    を具備することを特徴とするコンピュータプログラム。
15. さらに、前記生体信号データをカオス解析してリアプノフ指数を算出するリアプノフ指数算出ステップと、算出されたリアプノフ指数の時系列変化波形の各周期のピーク値を検出するリアプノフ指数ピーク値検出ステップとを備え、
    前記傾き算出ステップにおいて、前記パワー値の傾きに加え、前記リアプノフ指数ピーク値検出ステップにより得られるリアプノフ指数の各ピーク値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを求めるステップを備え、
    前記比較・判定ステップにおいて、前記傾き算出ステップによりスライド計算して得られたパワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの時系列変化に、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きの少なくとも一方が急低下する状態を有するか否かを比較・判定し、この急低下する状態が現れた範囲を、生体のエネルギー代謝が活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定することを特徴とする請求項１４記載のコンピュータプログラム。
16. 前記比較・判定ステップにおいて、前記傾き算出ステップによりスライド計算して得られたパワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きの時系列変化を比較し、パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きが急低下する状態が現れる範囲又はその前に、パワー値の傾きとリアプノフ指数の傾きが逆位相状態で現れているか否かを判定し、前記パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの急低下が、この逆位相を伴って現れた場合に、前記活性状態から睡眠状態へ変化する際の入眠移行シグナルと判定することを特徴とする請求項１５記載のコンピュータプログラム。
17. 前記比較・判定ステップにおいて、前記パワー値の傾きの急低下状態が現れた後に、パワー値の傾きの時系列変化が相対的に低振幅で現れている場合に、前記睡眠状態へ変化したと判定するステップを具備することを特徴とする請求項１４記載のコンピュータプログラム。
18. 前記比較・判定ステップにおいて、前記パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの急低下状態が現れた後に、パワー値の傾き又はリアプノフ指数の傾きの各時系列変化が相対的に低振幅で現れている場合に、前記睡眠状態へ変化したと判定するステップを具備することを特徴とする請求項１５又は１６記載のコンピュータプログラム。
19. さらに、パワー値の傾きを周波数解析して生体状態を判定するステップを具備することを特徴とする請求項１４記載のコンピュータプログラム。
20. さらに、パワー値の傾き及びリアプノフ指数の傾きを周波数解析して生体状態を判定するステップを具備することを特徴とする請求項１５記載のコンピュータプログラム。
21. 前記比較・判定ステップにおいて前記活性状態から睡眠状態への入眠移行シグナルが検出された場合に、人を覚醒状態へ復帰させる覚醒状態復帰手段を動作させる出力ステップを備えていることを有することを特徴とする請求項１４又は１５記載のコンピュータプログラム。
22. 請求項１４〜２１のいずれか１に記載のコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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