JP4891879B2 - 入力装置 - Google Patents

Description

この発明は、健康度を判定するための基礎情報となる血流情報を取得する技術に関するものである。

健康度などを判断するため、血流情報を取得し、これをカオス解析する手法が本件発明者によって提唱されている（特許文献１）。特許文献１の手法によれば、健康度などを視覚的に表現できて、その判断を容易にできるという効果がもたらされる点において、大きな注目を集めている。

特開２００６−２０４５０２

しかしながら、特許文献１の技術においては、血流測定のために指先などにセンサを装着しなければならず、煩わしいという問題があった。

この発明は、上記の問題点を解決して、血流測定のためにセンサ装着などの必要がない技術を提供することを目的とする。

この発明のいくつかの特徴を下記に示す。これら特徴は、互いに組み合わせて、あるいは独立して成立するものである。

(1)この発明に係る入力装置は、使用者が指によって保持し移動することの可能な本体と、本体の移動を検出する移動検出手段とを備えた入力装置であって、前記本体には、使用時に使用者の指によって塞がれる位置に、当該指の内部の血管における血流を測定するための光学的血流測定手段が設けられていることを特徴としている。

したがって、本体の移動を検出する入力装置、たとえば、コンピュータへの入力装置を用いて血流測定を行うことができる。

(2)この発明に係る入力装置は、使用者が指によって保持し移動することの可能な本体と、本体の移動を検出する移動検出手段とを備えた入力装置であって、前記本体には、使用者の指に沿うように凹部が設けられており、当該凹部に指の内部の血管における血流を測定するための光学的血流測定手段が設けられていることを特徴としている。

したがって、入力装置を使用するために指によって入力装置本体を保持することにより、凹部に設けられた光学的血流測定手段によって血流情報を得ることができる。また、指に沿う形状の凹部に光学的血流測定手段が設けられているので、外部ノイズの影響を小さくして正確な測定を行うことができる。

(3)この発明に係る入力装置は、移動検出手段の出力および血流測定手段の出力をパケット化し、時分割にてコンピュータ本体に送信するためのインターフェイス手段をさらに備えていることを特徴としている。

したがって、入力装置とコンピュータとの接続ラインを増やすことなく、血流情報を送信することができる。

(4)この発明に係る入力装置は、光学的血流測定手段は、親指に対応して設けられていることを特徴としている。

(5)この発明に係る入力装置は、光学的血流測定手段は、複数の指に対応して設けられていることを特徴としている。

したがって、確実に血流情報を取得することができる。

(6)この発明に係る健康度判定システムは、前記入力装置からの血流情報を受けて、時間遅れτ、次元ｎとして、アトラクタを構成するアトラクタ構成手段と、アトラクタ構成手段によって構成したアトラクタに基づいて、各次元のリアプノフ指数を算出し、算出した各次元のリアプノフ指数の特性値を算出する特性値算出手段とを備えている。

したがって、入力装置を使用するために指によって入力装置本体を保持することにより、凹部に設けられた光学的血流測定手段によって血流情報を得て健康度を判定することができる。また、指に沿う形状の凹部に光学的血流測定手段が設けられているので、外部ノイズの影響を小さくして正確な測定を行うことができる。

(7)この発明に係る入力装置はマウスである。したがって、コンピュータへの入力装置を用いて血流測定を行うことができる。一般に、前記マウスは、移動したり、ボタンやホイールを動かすことにより、選択等を行うポインティングデバイスである。このような操作者が手を置いている場合には動かすことが前提となっている機器を用いて、前記血流測定が可能となる。

(8)この発明に係る入力装置は、使用者が指によって保持することの可能な本体を備えた入力装置であって、前記本体には、使用時に使用者の指によって塞がれる位置に、当該指の内部の血管における血流を測定するための光学的血流検出手段が設けられており、前記本体内には、測定した血流情報を送信するための送信手段を設けている。したがって、前記本体を保持する状態にて血流測定を行うことができ、計測結果を当該入力装置の外部に送信することができる。

(9)この発明に係る入力装置は、使用者が指によって保持することの可能な本体を備えた入力装置であって、前記本体には、使用者の指に沿うように凹部が設けられており、当該凹部に指の内部の血管における血流を測定するための光学的血流検出手段が設けられており、前記本体内には、測定した血流情報を送信するための送信手段を設けている。したがって、入力装置を使用するために指によって入力装置本体を保持することにより、凹部に設けられた光学的血流測定手段によって血流情報を得ることができる。また、指に沿う形状の凹部に光学的血流測定手段が設けられているので、外部ノイズの影響を小さくして正確な測定を行うことができる。

(10)この発明に係る入力装置は携帯電話である。したがって、携帯電話を保持する状態にて血流測定を行うことができる。

(11)この発明に係る入力装置は個人情報端末である。したがって、個人情報端末を保持する状態にて血流測定を行うことができる。

(12)この発明に係る入力装置においては、前記光学的血流検出手段は、使用者が手によって保持した場合に、親指が位置するあたりに設けられている。したがって、前記光学的血流検出手段が親指に対向するように保持されるので、簡単に血流計測が可能となる。

(13)この発明に係る入力装置においては、前記光学的血流検出手段は、使用者が手によって保持した場合に、複数の指が位置するあたりに設けられている。前記光学的血流検出手段が複数の指に対向するように保持されるので、簡単に血流計測が可能となる。

本明細書において、「血流を測定するための光学的血流検出手段」とは、指の内部の血管における血流を測定するための手段を全て含み、実施形態では、発光素子１４および受光素子１６が該当する。なお、本実施形態においては、発光素子１４および受光素子１６を測定箇所に設置したので、窓１２に隣接して光学的血流検出手段が存在する。しかし、光学的血流検出手段を導光手段を含むように構成してもよい。たとえば、発光素子１４および受光素子１６の設置位置を窓１２から離して設けておき、発光素子１４からの光を光ファイバー等の導光手段で、窓１２から発し、反射光を導光手段を用いて、受光素子１６によって受光するようにしてもよい。この場合、導光手段が窓に隣接して配置されるので、これを含む光学的血流検出手段が親指が位置するあたりに設けられる。

また、実施形態においては、アンプ１８、フィルタ２０、Ａ／Ｄ変換器２２によって光学的血流検出手段が検出した信号を変換する信号変換手段が構成されている。

また、「インターフェイス手段」とは、実施形態では、ＵＳＢインタフェース２６が該当する。

１．マウスの構造
(1)この発明の一実施形態による入力装置としてのマウス２の外観を、図１、図２に示す。マウス２は、本体の先端部にクリックボタン４、６を備えている。さらに、ホイール８を備えている。また、本体裏面には、光学式または機械式の移動検出センサ（図示せず）が備えられている。

図２は、側面から見た図である。図にあるように、側面部には、赤外線センサのため赤外線を透過する材料によって構成された窓１２が設けられている。この窓１２は、マウス２を使用する際に、親指の先端部が位置する部分に設けられている。

マウス２の平面断面を、図３ａに示す。窓１２に向けて、発光素子（近赤外線）１４が設けられている。また、同じく窓１２に向けて、受光素子（近赤外線）１６が設けられている。発行素子１４、受光素子１６は、ベース１５に固定されている。

マウス使用時には、使用者の親指がこの窓１２を覆うことになる。したがって、発光素子１４からの近赤外線が窓１２を透過し、指内部の血管において反射し、再び窓１２を透過して、受光素子１６によって受光される。受光素子１６によって受光される受光量は、血管の血流量に応じて変化する。つまり、受光素子からは、脈波出力が得られる。

図３ｂに、発光素子１４の詳細を示す。発光素子１４は、ＣＰＵ２４から命令に基づき、アンプ（図示せず）から一定電圧が印可され、これにより、発光面１４ａから一定の強さの近赤外線を放出する。放射光は、図に示すように、中心軸Ｃを中心として、放射角Ωをもって放射される。高先鋭度、低精度（検出精度よりも迅速な検出を重視）の測定を行う場合には、この放射角Ωは、４２度〜９０度の範囲とすることが好ましい。より好ましくは、７０度〜８０度の範囲である。

一方、低先鋭度、高精度（迅速な検出よりも検出精度を重視）の測定を行う場合には、この放射角Ωは、４度〜５２度の範囲とすることが好ましい。より好ましくは、２０度〜３０度の範囲である。

なお、低先鋭度、高精度の測定を行う場合には、図３ｃに示すように、発光素子１４の発光面１４ａと、受光素子１６の受光面１６ａは、水平とするよりも、角度αを持たせることが好ましい。この角度αは、２度〜５７度の範囲が好ましい。５７度よりも大きくなると、発光素子１４からの光の大半を、受信側で受光できなくなるからである。また、高先鋭度、低精度の測定を行う場合には、角度αは０度(つまり水平)であってもよい。

また、４２度〜５２度の範囲であれば、先鋭度、精度ともにバランスのとれた測定を行うことができる。

なお、受光素子の受光角Ωは、高先鋭度・低精度、低先鋭度・高精度に拘わらず小さい方がよい。この実施形態では、受光素子の受光面に対して（実質的に）垂直な方向からの光のみを受光するようにしている。受光角Ωが広すぎると、ノイズの影響を受けるからである。

この実施形態では、親指がくる位置に窓１２を設けているので、親指によって確実に窓１２が塞がれ、外乱光の影響を小さくして正確な計測が可能となっている。

図４に、このマウス２の回路ブロック図を示す。発光素子１４に対応して受光素子１６が設けられている。受光素子１６の脈波出力は、アンプ１８によって増幅された後、フィルタ２０に与えられる。この実施形態では、フィルタによって０．０９８Ｈｚ〜２０．２Ｈｚの範囲を透過させ、それ以外の成分を遮断している。これにより、ノイズの影響を抑えている。

フィルタ２０の出力は、Ａ／Ｄ変換器２２によってディジタル信号に変換される。ＣＰＵ２４は、この脈波ディジタル信号を、ＵＳＢインターフェイス２６を介して、ＵＳＢコネクタ２８に出力する。ＵＳＢコネクタ２８は、コンピュータに接続されるので、脈波ディジタル信号をコンピュータに送信することができる。

マウス２の本体の移動量を検出するため本体の裏側に設けられた光学センサ３２の出力は、回転検出回路３４に与えられる。ホイール８の回転は、回転検出回路３４によって検出される。クリックボタン４、６の押下は、スイッチ３６によって検出される。

ＣＰＵ２４は、移動量検出回路３０からの出力、回転検出回路３４からの出力、スイッチ３６からの出力も併せて、ＵＳＢインタフェース２６を介して、ＵＳＢコネクタ２８に出力する。

ＵＳＢインターフェイス２６は、受け取った各データをパケット化し、時分割して送信する。

なお、この実施形態では、親指に対応する部分に発光素子、受光素子を設けたが、他の指に対応する部分に設けるようにしてもよい。

さらに、複数の指からの脈波信号を取得するようにしてもよい。ＣＰＵ２４は、複数の脈波信号をそれぞれＵＳＢコネクタ２８から出力するようにしてもよいし、平均した信号を出力するようにしてもよい。また、複数の脈波信号のうち、最も振幅が大きいものを選択し、これを出力するようにしてもよい。

本実施形態においては、ＣＰＵ２４が、検出した脈波信号、およびマウスとしての信号の双方を制御する場合について説明したが、Ａ／Ｄ変換器２２の先に、脈波信号を制御する脈波信号コントローラを別途設けるとともに、検出移動量検出回路３０からの出力、回転検出回路３４からの出力、およびスイッチ３６からの出力の制御を行うマウスコントローラを別途設け、これらのコントローラからの出力をＵＳＢインタフェース２６に与えるようにしてもよい。この場合、ＵＳＢインタフェース２６をＨＵＢ入力が可能なもので構成すればよい。その場合、ＣＰＵ２４は不要となる。

(2)他の実施形態によるマウス２の外観を、図３４、図３５に示す。この実施形態では、本体の側面部に、親指の形状に沿うように凹部１０が設けられている。この凹部１０によって、指による保持がしやすいようになっている。

図３５は、凹部１０を側面から見た図である。図にあるように、凹部１０には、赤外線センサのため赤外線を透過する材料によって構成された窓１２が設けられている。この窓１２は、マウス２を使用する際に、親指の先端部が位置する部分に設けられている。

窓１２近傍の断面を、図３６に示す。窓１２に向けて、発光素子（近赤外線）１４が設けられている。また、同じく窓１２に向けて、受光素子（近赤外線）１６が設けられている。マウス使用時には、使用者の親指がこの窓１２を覆うことになる。凹部１０に窓１２を設けているので、親指によって確実に窓１２が塞がれ、外乱光の影響を小さくして正確な計測が可能となっている。なお、発光素子１４、受光素子１６の配置については、図１のものと同じように構成することができる。

なお、この実施形態では、親指に対応する部分に発光素子、受光素子を設けたが、他の指に対応する部分に設けるようにしてもよい。この際、指に対応して、凹部を設けることが好ましい。

２．システム構成例
図５に、この発明の一実施形態による精神的免疫度（健康度）判定装置の機能ブロック図を示す。マウス２は、対象者の血流情報（脈波情報）を取得する。アトラクタ構成手段４４は、取得した血流情報に基づいて、ｎ次元カオスアトラクタを構成する。リアプノフ指数算出手段４７は、構成されたｎカオスアトラクタに基づいて、リアプノフ指数を算出し、各次元のリアプノフ指数を代表する代表リアプノフ指数を算出する。代表特性値算出手段４９は、代表リアプノフ指数の時系列に基づいて、代表リアプノフ指数の特性値を算出する。判定手段４６は、算出された特性値に基づいて対象者の精神的免疫度を判定する。このようにして、対象者の生体情報に基づいて、対象者の精神的免疫度を判定することができる。なお、この実施形態では、リアプノフ指数算出手段４７と代表特性値算出手段４９によって、特性値算出手段４５が構成されている。

図６に、図５の精神的免疫度判定装置をＣＰＵを用いて実現した場合のハードウエア構成を示す。この実施形態では、精神的免疫度として意思疎通力、痴呆度を判定する場合について説明を行うが、健康度についても同様に判定を行うことができる。生体情報計測器であるマウス２は、図１〜４に示す構造を有している。

図７に、マウス２から出力される血流情報（指尖脈波）の例を示す。実際にはディジタルデータであるが、図においては波形として示している。

ＣＰＵ１２０には、上記マウス２の他、メモリ１２２、プリンタ１２４、ディスプレイ１２６、ハードディスク１２８、キーボード１３４、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１４０が接続されている。ハードディスク１２８には、オペレーティングシステム（マイクロソフト社のWINDOWS（商標）など）１３０、解析プログラム１３２、意思疎通力テーブル１３５、痴呆度テーブル１３７が記録されている。解析プログラム１３２は、オペレーティングシステム１３０と協働してその機能を発揮する。また、解析プログラム１３２は、ＣＤ−ＲＯＭ１４２に記録されていたものが、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１４０を介して、ハードディスク１２８にインストールされたものである。

図８に、解析プログラム１３２のフローチャートを示す。ＣＰＵ１２０は、ステップＳ１においてｉを「０」とする。次に、ｉに「１」を加えて、ｉを「１」とする（ステップＳ２）。ＣＰＵ１２０は、マウス２からの出力を取り込み、ハードディスク１２８に記録する（ステップＳ３）。この実施形態では、３分間のデータ（３６０００点のデータ）を記録するようにしている。なお、他の実施形態では、３分より長い時間のデータを記録してもよいし、３分より短い時間のデータを記録してもよい。

３分間の指尖脈波データを記録すると、ＣＰＵ１２０は、ｉ＝３であるか否かを判断する（ステップＳ４）。ここでは、ｉ＝１であるから、ステップＳ２以下を再び実行する。つまり、ｉ＝２として、３分間の指尖脈波データを記録する。

このようにして、ＣＰＵ１２０は、３回分の指尖脈波データをハードディスク１２８に記録する。図１１Ａ、図１１Ｂ、図１１Ｃに、記録された３回分の指尖脈波データを示す。図１１Ａが１番目の指尖脈波データ、図１１Ｂが２番目の指尖脈波データ、図１１Ｃが３番目の指尖脈波データである。

３回分の記録を終えると（ｉ＝３になると）、ＣＰＵ１２０は、ｉ＝０、ｊ＝０とする（ステップＳ５）。続いて、ｉ＝１、ｊ＝１に設定し（ステップＳ６、Ｓ７）、第１番目の指尖脈波データにつき、第１番目のブロックを対象ブロックとする（ステップＳ８）。この実施形態では、図１１Ａに示すように、先頭から３５００点のデータを第１番目のブロックＢ１としている。

ＣＰＵ１２０は、対象ブロックの指尖脈波データについて、Takensの埋め込み定理によって、埋め込み次元をｎとし埋め込み遅延をτとして、カオスアトラクターを再構成する（ステップＳ９）。図１２に、指尖脈波データからのカオスアトラクタ構成の手順を示す。時系列の指尖脈波データをｗ（ｔ）とする（図１２Ａ）。この指尖脈波データに基づいて、ＣＰＵ１２０は、ベクトルＰ（ｉ）＝ｗ（ｉ）、ｗ（ｉ＋τ）、ｗ（ｉ＋２τ）を生成する（図１２Ａ参照）。説明のため、３次元ベクトルとした。ここでτは埋め込み遅延である。

このベクトルＰ（ｉ）を、図１２Ｂに示すように、３次元再構成相空間内に順次プロットする。この３次元再構成相空間の、座標軸は、Ｘｉ＝ｗ（ｉ）、Ｙｉ＝（ｉ＋τ）、Ｚｉ＝（ｉ＋２τ）である。このようにして、図１２Ｃに示すようなアトラクタを得ることができる。

なお、この実施形態では、埋め込み次元ｎを４とし、埋め込み遅延τを１０点（１０サンプリング点）とした。なお、埋め込み次元ｎ、埋め込み遅延τは他の値としてもよい。ＣＰＵ１２０は、このようにして算出したアトラクタ（ベクトルＰ（ｉ））を、ハードディスク１２８に記録する。

次に、ＣＰＵ１２０は、算出したアトラクタの各次元について、リアプノフ指数を算出する（ステップＳ１０）。リアプノフ指数とは、ｘ_n+1＝ｆ(ｘ_n)という力学系について、近接した２点から出発した２つの軌道｛ｘ_n｝がどのくらいｎ→無限大のとき離れてゆくかを測る尺度である。ＣＰＵ１２０は、下式によって各次元のリアプノフ指数を算出する。

ＣＰＵ１２０は、上式に基づいて算出した４つの次元のそれぞれのリアプノフ指数のうち、最も多いものを代表値として最大リアプノフ指数λ（ｉ，ｊ）とする（ステップＳ１１）。このようにして、第１回目測定（ｉ＝１）の指尖脈波の第１ブロック（ｊ＝１）のデータについて、最大リアプノフ指数λ（１，１）が得られる。ＣＰＵ１２０は、この最大リアプノフ指数λ（１，１）を、ハードディスク１２８に記録する。

次に、ＣＰＵ１２０は、第１回目測定の指尖脈波の全てのブロックについて、最大リアプノフ指数を算出したかどうかを判断する（ステップＳ１２）。未処理のブロックがあれば、ステップＳ７に戻りｊに「１」を加える。ここでは、ｊ＝２となる。したがって、第２番目のブロックを対象ブロックとし（ステップＳ８）、ステップＳ９以下の処理を繰り返す。

なお、この実施形態では、図１１Ａに示すように、第２番目のブロックＢ２は、第１番目のブロックＢ１と同じ点数（３５００サンプル点数）であり、２００サンプル点ずれた位置としている。ＣＰＵ１２０は、この第２番目のブロックＢ２についても、最大リアプノフ指数λ（１，２）を算出し、ハードディスク１２８に記録する。

上記の処理を繰り返し、第１回目の指尖脈波における全てのブロックについて最大リアプノフ指数を算出すると（ステップＳ１２）、ｉ＝３であるか（つまり３回の測定脈波全てについて処理を終えたか）否かを判断する（ステップＳ１３）。ここでは、ｉ＝１であるから、ステップＳ６に戻りｉ＝２とし、第２回目の指尖脈波（図１１Ｂ）について、ステップＳ７以下を繰り返し実行する。これにより、第２回目の指尖脈波について、各ブロックの最大リアプノフ指数λ（２，１）・・・λ（２，ｋ）を算出し、記録することができる。

同様にして第３回目の指尖脈波について各ブロックの最大リアプノフ指数λ（３，１）・・・λ（３，ｋ）を記録すると、ＣＰＵ１２０は、ステップＳ１３からステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４においては、まず、第１回目〜第３回目の指尖脈波の第１ブロックの最大リアプノフ指数λ（１，１）、λ（２，１）、λ（３，１）を、ハードディスク１２８から読み出し、オフセット重み付けによる平均Weightedλ（１）を算出する。

この実施形態では、以下のようにしてWeightedλ（１）を算出している。まず、ＣＰＵ１２０は、第１ブロックの最大リアプノフ指数λ（１，１）、λ（２，１）、λ（３，１）のうちの最大値と最小値の差ＤＥＦを算出する。また、第１ブロックの最大リアプノフ指数λ（１，１）、λ（２，１）、λ（３，１）の平均値Ｍを算出する。差ＤＥＦが平均値Ｍよりも小さい場合には、当該平均値ＭをWeightedλ（１）として用いる。一方、差ＤＥＦが平均値Ｍよりも小さくない場合には、最大リアプノフ指数λ（１，１）、λ（２，１）、λ（３，１）の中央値をWeightedλ（１）として用いる。

次に、第２ブロックの最大リアプノフ指数λ（１，２）、λ（２，２）、λ（３，２）を、ハードディスク２８から読み出し、そのWeightedλ（２）を算出する。ＣＰＵ１２０は、これを繰り返し、全てのブロックのWeightedλを算出する。

次に、ＣＰＵ１２０は、ハードディスク１２８に記録している指尖脈波、最大リアプノフ指数、アトラクタなどをディスプレイ２６に表示する（ステップＳ１５）。その表示例を、図１３、図１４に示す。図１３は、第１回目の指尖脈波、時系列に並べた最大リアプノフ指数λ（１，１）〜λ（ｋ，１）、アトラクタなどを示している。なお、この実施形態では、縦・横・高さおよび色によって、４次元アトラクタを表示している。

図１４は、第２回目の指尖脈波、時系列に並べた最大リアプノフ指数λ（１，２）〜λ（ｋ，２）、アトラクタなどを示している。図示は略しているが、第３回目の指尖脈波、時系列に並べた最大リアプノフ指数λ（１，３）〜λ（ｋ，３）、アトラクタなども表示される。

次に、ＣＰＵ１２０は、リアプノフ指数のWeightedλ（１）〜Weightedλ（ｋ）の標準偏差を算出する（ステップＳ１６）。さらに、ＣＰＵ１２０は、ハードディスク１２８の意思疎通力テーブル１３５、痴呆度テーブル１３７を参照して、算出した標準偏差に基づいて、意思疎通力、痴呆度を判定する（ステップＳ１７）。

図１５に、意思疎通力テーブル３５の例を示す。ランクは、意思疎通力の程度を示しており、ランクａは「完全に通じる」、ランクｂは「ある程度通じる」、ランクｃは「ほとんど通じない」である。標準偏差が１．１９８を超えていればランクａ、１．１９８〜１．０５であればランクｂ、１．０５未満であればランクｃであると判定する。

図１６に、痴呆度テーブル３７の例を示す。ランクは、痴呆度を示し、数値が大きいほど痴呆が進んでいることを示す。ランク０は「痴呆なし」、ランク１は「軽度」、ランク２は「中度」、ランク３は「重度」、ランク４は「最重度」である。標準偏差が１．２５４を超えていればランク０、１．２５４〜１．１５７であればランク１、１．１５７〜１．１２であればランク２、１．１２．〜０．９６４であればランク３、０．９６４未満であればランク４であると判定する。

ＣＰＵ１２０は、この判定結果をディスプレイ１２６に表示する（ステップＳ１８）。このようにして、迅速かつ客観的に意思疎通力、痴呆度を判定することができる。

上記の意思疎通力テーブル１３５、痴呆度テーブル１３７は、発明者が行った実験・調査により、意思疎通力・痴呆度とリアプノフ指数の加重平均Weightedλの標準偏差との間に関連があることが見いだされたことに基づいて得られたものである。

図１７および図１９に、発明者の行った意思疎通力と標準偏差の調査結果を示す。この実験・調査結果から、リアプノフ指数のWeightedλの標準偏差に基づいて意思疎通力を判断できることがわかる。

なお、図１５の意思疎通力テーブル１３５では、実験調査によって得られたランクａの人の標準偏差の平均と、ランクｂの人の標準偏差の平均との中間値を第１の値（図１５では１．１９８）とし、ランクｂの人の標準偏差の平均と、ランクｃの人の標準偏差の平均との中間値を第２の値（図１５では１．０５）とし、標準偏差が第１の値より大きければランクａ、標準偏差が第１の値と第２の値の間にあればランクｂ、標準偏差が第２の値より小さければランクｃとした。この実施形態では、中間値を第１の値・第２の値としたが、中間値以外の値を採用してもよい。

図２０および図２２に、発明者の行った痴呆度と標準偏差の調査結果を示す。この実験・調査結果から、リアプノフ指数のWeightedλの標準偏差に基づいて痴呆度を判断できることがわかる。

なお、図１６の痴呆度テーブル１３７では、実験調査によって得られたランク０の人の標準偏差の平均と、ランク１の人の標準偏差の平均との中間値を第１の値（図１６では１．２５４）とし、ランク１の人の標準偏差の平均と、ランク２の人の標準偏差の平均との中間値を第２の値（図１６では１．１５７）とし、以下同様にして第４の値まで算出し、標準偏差が第１の値より大きければランク０、標準偏差が第１の値と第２の値の間にあればランク１、標準偏差が第２の値と第３の値の間にあればランク２、標準偏差が第３の値と第４の値の間にあればランク３、標準偏差が第４の値より小さければランク４とした。この実施形態では、中間値を第１の値・第２の値としたが、中間値以外の値を採用してもよい。

上記実施形態では、リアプノフ指数のWeightedλの標準偏差を用いて、意思疎通力、痴呆度を判定している。しかし、発明者の実験・調査によれば、図１８、図１９に示すように、リアプノフ指数のWeightedλの平均値と意思疎通力との間に関係が見いだされている。同様に、図２１、図２２に示すように、リアプノフ指数のWeightedλの平均値と痴呆度との間に関係が見いだされている。したがって、上記の標準偏差と同じように意思疎通力テーブル、痴呆度テーブルを生成し、リアプノフ指数のWeightedλの平均値に基づいて、意思疎通力、痴呆度を判定することができる。

なお、発明者の実験によれば、リアプノフ指数の平均値が高くても標準偏差（揺らぎ）が小さい状態が長く続くと、対象者の高度の緊張状態が続いていることを示していることが判明している。多くの場合、その後、リアプノフ指数の平均値が小さく、標準偏差が小さい状態になることも判明している。したがって、リアプノフ指数の平均値と標準偏差（揺らぎ）の双方に基づいて、ＣＰＵ１２０に対象者の精神的免疫度を判定させることができる。

上記実施形態では、標準偏差や平均値に基づいて意思疎通力や痴呆度を判定して出力するようにしているが、標準偏差や平均値を出力するようにしてもよい。また、アトラクタの図形を出力し、これに基づいて操作者が判断するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、ディスプレイに表示することによって判定結果などを出力するようにしているが、プリンタなどで印刷して出力するようにしてもよい。あるいは、記録媒体などに判定結果などをデータとして出力するようにしてもよい。

なお、リアプノフ指数のWeightedλ（１）〜Weightedλ（ｋ）の値を角度に変換し、ｋ個のベクトルの軌跡を星座グラフとして出力するようにしてもよい。ＣＰＵ１２０は、リアプノフ指数のWeightedλ（１）〜Weightedλ（ｋ）の値に対応する角度ξ1〜ξkを算出する。この実施形態では、Weightedλが大きいほど角度ξを大きくするようにしている。次に、ＣＰＵ１２０は、図２３に示すように、原点Ｏを基点とし、Weightedλ（１）の値に対応する角度ξ1によってベクトルを描く。さらに、このベクトルの先端を基点とし、Weightedλ（２）の値に対応する角度ξ2によってベクトルを描く。これを繰り返して、Weightedλ（ｋ）の値に対応する角度ξkまでベクトルを描く。なお、各ベクトルの長さは、Weightedλの値にかかわらず同じにする。

図２４に、このようにして描かれた星座グラフを示す。図中ａの符号を付した軌跡が意思疎通力ａの人、図中ｂの符号を付した軌跡が意思疎通力ｂの人、図中ｃの符号を付した軌跡が意思疎通力ｃの人であり、明確に区別ができている。したがって、予め、軌跡の到達する領域によって意思疎通力のランク付けをしておけば、操作者はこの星座グラフを見て容易に意思疎通力を判断することができる。

図２５に、同じ星座グラフについて、痴呆度との関係を示す。意思疎通力と同じように、痴呆度についても、明確に区別ができている。したがって、予め、軌跡の到達する領域によって痴呆度のランク付けをしておけば、操作者はこの星座グラフを見て容易に痴呆度を判断することができる。このように、星座グラフを用いると、リアプノフ指数の平均値と揺らぎ（標準偏差に対応）とを同時に表示することができる。

なお、上記実施形態では、予め、Weightedλの値と角度との対応関係を定めておき、これにしたがって各ベクトルの角度を決定するようにしている。しかし、複数人の対象者を比較する場合には、各対象者のWeightedλ（１）〜（ｋ）のうち最大の値を有するものを１８０度、最小の値を有するものを０度とし、最大の値を有するWeightedλ、最小の値を有するWeightedλとの比率によって角度を決定するようにしてもよい。つまり、下式によって各ベクトルの角度ξijを決定してもよい。

ξij ＝180 * (λij − λmin) / (λmax − λmin)
なお、ｉはブロックの番号であり１〜ｋ、ｊは対象者を示し１〜ｍである（ｍ人の場合）。λijは、対象者ｊのブロックｉのWeightedλである。λmaxはすべての対象者のすべてのブロックのうちの最大値、λminはすべての対象者のすべてのブロックのうちの最小値である。

複数人の比較を行う際には、上記のように角度を決定すれば、有効に星座グラフ領域を使用することができる。

上記実施形態では、生体情報として指先における血流を計測するようにしている。しかし、耳たぶ等他の部位から血流を計測するようにしてもよい。また、生体情報として、指尖脈派などの血流量だけでなく、心電波形、呼吸量などを用いてもよい。また、圧電センサー等を用いて身体から出る振動を測定した情報を用いてもよい。

上記実施形態では、各次元の最大のリアプノフ指数を代表リアプノフ指数としている。しかし、いずれか一つの次元のリアプノフ指数を代表リアプノフ指数としてもよい。また、各次元のリアプノフ指数の平均を代表リアプノフ指数としてもよい。

上記実施形態では、４次元のアトラクタに基づいてリアプノフ指数を算出するようにしている。しかし、３次元以下、５次元以上のアトラクタに基づいてリアプノフ指数を算出するようにしてもよい。

上記実施形態では、リアプノフ指数の特性値として、標準偏差や平均を用いているが、最大値、最小値など他の特性値を用いるようにしてもよい。

上記実施形態では、指尖脈派を３回測定しているが、１回の測定を行うだけでも良い。この場合には、Weightedλを算出する必要はなく、最大リアプノフ指数をそのまま用いることができる。また、指尖脈波を、２回以下、４回以上測定するようにしてもよい。

なお、上記では、オフセット重み付けをしたWeightedλを用いているが、単純平均など、他の平均値を用いるようにしてもよい。

上記実施形態では、１台のコンピュータによって装置を実現しているが、生体情報を取得して記録するコンピュータ、判定処理を行うコンピュータなど複数台のコンピュータによって装置を実現するようにしてもよい。この場合、コンピュータ間のデータ交換は、インターネット、ＬＡＮ等によるオンライン通信だけでなく、記録媒体によるデータ交換を用いることもできる。

なお、第１の実施形態及びその変形例は、下記に示す第２の実施形態にも適用することができる。

２．その他のシステム構築例
図２６に、この発明の他の実施形態による精神的免疫度判定システムの機能ブロック図を示す。この例では、マウス２、コンピュータ５８およびコンピュータ５８と通信可能なサーバ装置６０とを備えてシステムが構成されている。マウス２によって計測された生体情報は、コンピュータ５８の送信手段３によって、サーバ装置６０に送信される。

サーバ装置６０の受信手段５は、コンピュータ５８からの生体情報を受信する。アトラクタ構成手段４４は、この生体情報に基づいて時系列のアトラクタを構成する。リアプノフ指数算出手段４７は、アトラクタに基づいて、時系列のリアプノフ指数を算出する。星座グラフ生成手段５０は、時系列のリアプノフ指数を角度に変換して、星座グラフを生成する。送信手段５２は、生成された星座グラフのデータを、コンピュータ５８に送信する。

コンピュータ５８の受信手段５４は、星座グラフのデータを受信する。表示部５６は、受信した星座グラフのデータに基づいて、星座グラフを表示する。

図２７にこのシステムの概略構成を示す。図５のシステムと同じように、マウス２を用いている。コンピュータ５８とサーバ装置６０とは、インターネット６２を介して通信可能となっている。

図２８は、コンピュータ５８のハードウエア構成である。ＣＰＵ１８０には、Ｉ／Ｏポート１１８を介して、マウス２、ディスプレイ１８６、メモリ１８２、キーボード１３５、通信回路１３７が接続されている。通信回路１３７は、インターネット６２に接続するための回路である。キーボード１３５は、ユーザが入力を行うためのものである。メモリ１８２には、サーバ装置６０と接続し、サーバ装置６０からの情報を表示するためのブラウザプログラムや処理プログラムが記録されている。ディスプレイ１８６は、表示を行うためのものである。

図２９に、サーバ装置６０のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ１２０には、メモリ１２２、通信回路１２５、ディスプレイ１２６、ハードディスク１２８、キーボード／マウス１３４、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１４０が接続されている。ハードディスク１２８には、オペレーティングシステム（マイクロソフト社のWINDOWS（商標）など）１３０、解析プログラム１３２が記録されている。解析プログラム１３２は、オペレーティングシステム１３０と協働してその機能を発揮する。また、解析プログラム１３２は、ＣＤ−ＲＯＭ１４２に記録されていたものが、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１４０を介して、ハードディスク１２８にインストールされたものである。通信回路１２５は、インターネットに接続するための回路である。

図３０および図３１に、コンピュータ５８のブラウザプログラム・処理プログラムのフローチャートと、サーバ装置６０の解析プログラム１３２のフローチャートを示す。ユーザがマウス２を使用することによって指尖脈波の計測を行うと、ＣＰＵ１８０は、指尖脈波データを取り込み、メモリ１８２に記録する（ステップＳ５１）。続いて、ＣＰＵ１８０は、脈波データを通信回路１３７を介して、サーバ装置６０に送信する（ステップＳ５２）。

サーバ装置６０のＣＰＵ１２０は、通信回路１２５を介して受信した脈波データを、ハードディスク１２８に記録する（ステップＳ８１）。ＣＰＵ１２０は、記録した脈波データにつき、ステップＳ８２〜Ｓ８８を実行して、時系列の最大リアプノフ指数を算出する。ステップＳ８２〜Ｓ８８の処理は、図５の実施形態のステップＳ６〜Ｓ１２と同様である。ただし、図３０の実施形態においては、１回分の指尖脈波だけを対象として、最大リアプノフ指数を算出している点が異なっている。したがって、第１の実施形態のようにオフセット重み付けをしたWeightedλを算出せず、最大リアプノフ指数をそのまま用いて以後の処理を行う。

ステップＳ８９において、ＣＰＵ１２０は、算出した時系列の最大リアプノフ指数λ(j)に基づいて、星座グラフを生成する。

ＣＰＵ１２０は、最大リアプノフ指数λ（１）〜λ（ｋ）の値に対応する角度ξ1〜ξkを算出する。この実施形態では、λが大きいほど角度ξを大きくするようにしている。次に、ＣＰＵ１２０は、図２３に示すように、原点Ｏを基点とし、λ（１）の値に対応する角度ξ1によってベクトルを描く。さらに、このベクトルの先端を基点とし、λ（２）の値に対応する角度ξ2によってベクトルを描く。これを繰り返して、λ（ｋ）の値に対応する角度ξkまでベクトルを描く。なお、各ベクトルの長さは、λの値にかかわらず同じにする。

このようにして生成された星座グラフチャートを図３２に示す。グラフの描画領域は、たとえば、３つの領域Ａ、Ｂ、Ｃに色分けして示されており、その上に星座グラフ１０５が表示される。領域Ａ、Ｂ、Ｃの順に精神的免疫度が高い。ＣＰＵ１２０は、この星座グラフチャートのデータを、通信回路１２５を介してコンピュータ５８に送信する。

コンピュータ５８のＣＰＵ１８０は、通信回路１３７を介してこれを受信し（ステップＳ５３）、ディスプレイ１８６に表示する（ステップＳ５４）。これにより、ユーザは、図３２に示すような星座グラフチャートを見ることができる。どの領域に星座グラフ１０５が位置するかによって、精神的免疫度を判定することができる。また、星座グラフ１０５の揺れ具合によって、揺らぎの大きさを知ることができる。また、揺らぎが小さいと星座グラフが直線的になり、星座グラフが外側の半径線３００まで届くことになり、揺らぎが大きいと星座グラフのジグザグが大きくなり、半径線３００まで届かないことになる。したがって、半径線３００にどの程度まで近づいたかということも、指標の一つとすることができる。

上記実施形態では、コンピュータ２８を端末装置としているが、ＰＤＡや携帯電話など、インターネットに接続できる機器であれば端末装置として使用することができる。この場合、端末装置にマウスを接続するのではなく、携帯電話に、血流情報（脈波情報）を取得する測定手段および測定された値をサーバに送信する送信手段を設けるようにしてもよい。図３７に、携帯電話１１０の側面に窓を設けた一例を示す。図に示すように、携帯電話を右手で保持した場合に、親指が位置するあたりに窓１１２が設けられている。

また、個人情報端末（ＰＤＡ）に測定手段および測定された値をコンピュータ２８に送信する送信手段を設けるようにしてもよい。図３８に、個人情報端末１１３の側面に窓を設けた一例を示す。図に示すように、個人情報端末を右手で保持した場合に、親指が位置するあたりに窓１１５が設けられている。送信手段としては、たとえば、優先接続や近距離無線接続（ブルートゥース等）を採用することができる。

なお、図３７，図３８においては、右手で保持する場合について説明したが、左手で保持した場合に、親指が位置するあたりに窓を設けてもよい。

また、前記窓部１１２，１１５は、親指に対向するように保持される位置ではなく、複数の指で保持される位置に設けるようにしてもよい。

なお、携帯電話や個人情報端末の場合には、内部にＣＰＵを有しているので、前記アトラクタ構成手段および前記特性値算出手段を内蔵させ、携帯電話や個人情報端末内にて前記血流情報から前記判断を行い画面にて表示するようにしてもよい。また、全ての処理を携帯電話や個人情報端末で行うのではなく、前処理をだけを携帯電話や個人情報端末でやるようにしてもよい。これにより、データ通信量を減らすことができる。

また、サーバ装置の側に、ユーザごとに生体データ取得日と対応付けて星座グラフを記録しておき、図３３に示すように、現在の星座グラフ１０５ａだけでなく、過去の星座グラフ１０５ｂを履歴として示すようにしてもよい。この際、図に示すように、各星座グラフの近傍に、測定年月日を表示することが好ましい。このように履歴を示すことによって、ユーザは、精神的免疫度の変化を知ることができる。

この実施形態では、１回だけの測定を行っているが、図５の実施形態のように複数回の測定を行い、Weightedλを算出して処理を行うようにしてもよい。

また、この実施形態では、星座グラフをコンピュータ２８に送信して表示するようにしているが、星座グラフに代えて（あるいは加えて）第１の実施形態において算出した精神的免疫度などを送信して表示するようにしてもよい。

上記各実施形態では、意思疎通力や痴呆度についての判定を行っているが、移動、食事、排泄、入浴、着替え、整容などの他の精神的免疫力等の心理学的データについても同様に判定を行うことができる。

この発明の一実施形態によるマウスの外観図である。 この発明の一実施形態によるマウスの外観図である。 マウス２の断面図である。 発光素子１４の詳細を示す図である。 発光素子１４と受光素子１６の位置関係を示す図である。 マウス２の回路ブロック図である。 この発明の一実施形態によるマウスを用いたシステムの機能ブロック図である。 図５の精神的免疫度判定装置をＣＰＵを用いて実現した場合のハードウエア構成である。 マウス２によって計測した指尖脈派の例である。 解析プログラムのフローチャートである。 解析プログラムのフローチャートである。 解析プログラムのフローチャートである。 第１回測定から第３回測定までの指尖脈派の例である。 アトラクタの構成処理を示す図である。 指尖脈派、時系列のリアプノフ指数、アトラクタなどの表示画面である。 指尖脈派、時系列のリアプノフ指数、アトラクタなどの表示画面である。 意志疎通力テーブルの例を示す図である。 痴呆度テーブルの例を示す図である。 リアプノフ指数の標準偏差と意思疎通力との関係を実験調査した結果である。 リアプノフ指数の標準偏差と意思疎通力との関係を実験調査した結果である。 図１７、図１８のデータをまとめたものである。 リアプノフ指数の平均と意思疎通力との関係を実験調査した結果である。 リアプノフ指数の平均と意思疎通力との関係を実験調査した結果である。 図２０、図２１のデータをまとめたものである。 星座グラフを描く処理を説明する図である。 星座グラフの例である。 星座グラフの例である。 他の例によるシステムの機能ブロック図である。 図２６のシステムの構成例である。 コンピュータ２８のハードウエア構成である。 サーバ装置６０のハードウエア構成である。 コンピュータ２８およびサーバ装置６０の処理を示すフローチャートである。 コンピュータ２８およびサーバ装置６０の処理を示すフローチャートである。 星座グラフの例である。 星座グラフの例である。 この発明の一実施形態によるマウスの外観図である。 この発明の一実施形態によるマウスの外観図である。 マウス２の断面図である。 窓１１２を側面に設けた携帯電話１１１の概要斜視図である。 窓１１５を側面に設けた個人情報端末１１３の概要斜視図である。

符号の説明

２・・・マウス
１０・・・凹部
１２・・・窓

Claims (3)

1. A)使用者が指によって保持し、移動させることが可能な本体と、
   B)前記本体の移動を検出する移動検出手段と、
   を備え、
   C）前記本体には、この入力装置の移動時に、使用者の親指によって塞がれる位置に、窓を有しており、
   D)前記窓の内側には当該指の内部の血管における血流を測定するための光学的血流測定手段が設けられた、
   E)マウスであって、
   F）前記光学的血流測定手段は、
   f1)前記窓に対して光を発する発光手段、
   f2)前記発せられた光が前記親指表面で反射し、前記窓を通過した光を受光する受光手段、
   を有し、意思疎通力測定に用いる所定時間の脈波履歴データを測定すること、
   を特徴とするマウス。
2. 請求項１のマウスにおいて、
   前記発光手段と前記受光手段の間に導光手段が設けられていること、
   を特徴とするマウス。
3. 請求項１または請求項２のマウスにおいて、
   前記移動検出手段の出力および光学的血流測定手段の出力をパケット化し、時分割にてコンピュータ本体に送信するためのインターフェイス手段をさらに備えていること、
   を特徴とするマウス。