JP5644231B2 - 生体リズム推定装置、生体リズム推定方法およびプログラム - Google Patents

生体リズム推定装置、生体リズム推定方法およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、生体リズム推定装置、生体リズム推定方法およびプログラムに関する。
生体リズムは、生体が有する自律的な周期リズムであり、睡眠、体温、血圧、自律神経等の日内変動を調節している。生体リズムのずれは、時差ぼけ、睡眠障害、季節性鬱等の症状に影響を及ぼすと考えられており、生体リズムの治療が注目されている。生体リズムは、身体能力の発揮、薬剤の効能にも影響を及ぼすと考えられており、それら効果の最大化が注目されている。このため、被験者の生体リズムを簡易に推定することが求められる。
例えば、下記特許文献1、2には、被験者の直腸温を24時間以上計測して生体リズム曲線を推定することが開示されている。また、下記特許文献2には、被験者の心拍を24時間以上計測して生体リズム曲線を推定することが開示されている。
特開平6−189914号公報 特開平6−217946号公報
しかし、被験者は、直腸温の計測では計測プローブを肛門から10cm以上挿入しなければならず、心拍の計測では計測パッチを胸部に装着しなければならない。また、生体リズムの推定には被験者の生体情報を24時間以上に亘って連続計測することが要求される。よって、被験者は、侵襲的な計測により苦痛、不快感等を経験するとともに、長期間の計測により日常生活を阻害されてしまう。このように、従来技術では、被験者の生体リズムを簡易に推定することができなかった。
そこで、本発明は、非侵襲かつ簡易に測定した生体情報に基づき被験者の生体リズムを推定可能な、生体リズム推定装置、生体リズム推定方法およびプログラムを提供しようとするものである。
本発明のある観点によれば、生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として作成された、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線を格納する基準リズム曲線格納部と、被験者の生体情報を非侵襲で計測する生体情報計測部と、生体情報の計測値から指標値を算出する指標値算出部と、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値に基準リズム曲線を適合させ、被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成する被験者リズム曲線作成部と、被験者リズム曲線を格納する被験者リズム曲線格納部と、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値を被験者リズム曲線に当てはめ、被験者の生体リズムを推定する生体リズム推定部とを備える生体リズム推定装置が提供される。
上記基準リズム曲線は、複数の被験者サンプルについて24時間以上計測された生体情報の計測値から算出された指標値から作成され、上記被験者リズム曲線作成部は、被験者について時間を隔てて非侵襲で2回以上計測された生体情報から算出された2以上の指標値に基準リズム曲線を適合させ、上記生体リズム推定部は、被験者について非侵襲で1回以上計測された生体情報から算出された2以上の指標値を被験者リズム曲線に当てはめてもよい。
上記基準リズム曲線および被験者リズム曲線は、各々に、1以上の生体情報から算出された第1の指標値の日内変動特性を表す第1のリズム曲線および第1の指標値とは異なる種類の第2の指標値の日内変動特性を表す第2のリズム曲線を有し、上記指標値算出部は、被験者について非侵襲で1回計測された1以上の生体情報から第1の指標値および第2の指標値を算出し、上記生体リズム推定部は、第1のリズム曲線上で第1の指標値に対応する時刻t11、t12(t11<t12)を導出し、かつ、第2のリズム曲線上で第2の指標値に対応する時刻t21、t22(t21<t22)を導出し、期間|t11−t21|と期間|t12−t22|のうち最小の期間に対応する時刻から被験者の生体リズムを推定してもよい。
上記第1の指標値は、脈波から算出された脈拍数であり、第2の指標値は、脈波から算出されたAI値でもよい。
上記第1の指標値は、脈波から算出された脈拍数またはAI値であり、第2の指標値は、口内温または耳内温でもよい。
上記基準リズム曲線および被験者リズム曲線は、各々に、生体情報から算出された指標値の日内変動特性を表すリズム曲線を有し、上記指標値算出部は、被験者について12時間以内の計測間隔を隔てて非侵襲で2回計測された生体情報から計測時点が相異なる第1の指標値および第2の指標値を算出し、上記生体リズム推定部は、被験者リズム曲線上で第1の指標値に対応する1以上の第1の時刻を導出し、かつ、被験者リズム曲線上で第2の指標値に対応する1以上の第2の時刻を導出し、第1の時刻と第2の時刻の間の期間のうち、計測間隔に最も近い期間に対応する時刻から被験者の生体リズムを推定してもよい。
上記第1および第2の指標値は、脈波から算出された脈拍数もしくはAI値、または口内温もしくは耳内温でもよい。
上記基準リズム曲線および被験者リズム曲線は、各々に、生体情報から算出された指標値の日内変動特性を表すリズム曲線を有し、上記指標値算出部は、被験者について時間を隔てて非侵襲で3回以上計測された生体情報から計測時点が相異なる3以上の指標値を算出し、上記生体リズム推定部は、3以上の指標値に被験者リズム曲線に当てはめ、被験者リズム曲線上で3以上の指標値に対応する時刻から被験者の生体リズムを推定してもよい。
上記指標値は、脈波から算出された脈拍数もしくはAI値、または口内温もしくは耳内温でもよい。
上記基準リズム曲線は、少なくとも第1の生活時間パターンを有する複数の被験者サンプルを対象とする第1のリズム曲線と、第1の生活時間パターンとは異なる第2の生活時間パターンを有する複数の被験者サンプルを対象とする第2のリズム曲線として準備され、被験者リズム曲線作成部は、少なくとも第1または第2のリズム曲線のうち被験者の生活時間パターンに一致するリズム曲線を指標値に適合させて被験者リズム曲線を作成してもよい。
上記生体リズム曲線は、単一モードの関数でもよい。上記単一モードの関数は、24時間周期の三角関数でもよい。
また、本発明の別の観点によれば、生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線を準備し、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値に基準リズム曲線を適合させ、被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成し、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値を被験者リズム曲線に当てはめ、被験者の生体リズムを推定することを含む生体リズム推定方法が提供される。
また、本発明の別の観点によれば、上記生体リズム推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。ここで、プログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体を用いて提供されてもよく、通信手段等を介して提供されてもよい。
以上説明したように本発明によれば、非侵襲かつ簡易に測定した生体情報に基づき被験者の生体リズムを推定可能な、生体リズム推定装置、生体リズム推定方法およびプログラムを提供することができる。
本発明の実施形態に係る生体リズム推定方法の概要を示す図である。 本発明の実施形態に係る生体リズム推定装置の構成を示すブロック図である。 生体リズム推定方法の全体手順を示すフロー図である。 AI値を説明する図である。 基準リズム曲線の作成手順を示すフロー図である。 基準リズム曲線の作成方法を示す図(1/4)である。 基準リズム曲線の作成方法を示す図(2/4)である。 基準リズム曲線の作成方法を示す図(3/4)である。 基準リズム曲線の作成方法を示す図(4/4)である。 生体情報の計測手順を示すフロー図である。 生体情報の計測方法を示す図(1/3)である。 生体情報の計測方法を示す図(2/3)である。 生体情報の計測方法を示す図(3/3)である。 被験者リズム曲線の作成手順を示すフロー図である。 被験者リズム曲線の作成方法を示す図である。 1点法による生体リズムの推定手順を示すフロー図である。 1点法による生体リズムの推定方法を示す図である。 2点法による生体リズムの推定手順を示すフロー図である。 2点法による生体リズムの推定方法を示す図(1/4)である。 2点法による生体リズムの推定方法を示す図(2/4)である。 2点法による生体リズムの推定方法を示す図(3/4)である。 2点法による生体リズムの推定方法を示す図(4/4)である。 領域法による生体リズムの推定手順を示すフロー図である。 領域法による生体リズムの推定方法を示す図である。
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
[1.生体リズム推定方法の概要]
まず、図1を参照して、本発明の実施形態に係る生体リズム推定方法の概要について説明する。図1に示すように、生体リズム推定方法では、まず、生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線RCが準備される(ステップS1)。つぎに、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値Cに基準リズム曲線RCを適合させ、被験者を対象とする被験者リズム曲線ECが作成される(ステップS2、S3)。そして、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値C´を被験者リズム曲線ECに当てはめ、被験者の生体リズムが推定される(ステップS4)。
ここで、生体リズムの推定には、非侵襲的にかつ短時間で計測が可能であり、生体リズムの把握が容易な、換言すれば生体リズム曲線と指標値の適合度が高い生体情報が用いられる。生体情報としては、非限定的に、被験者または被験者サンプル(以下、被験者等とも称する。)の脈波、口内・耳内温等が用いられる。
このため、生体情報を24時間連続計測しなくても、時間を隔てた2回以上の計測値から被験者リズム曲線ECが作成可能となり、さらに1回以上の計測値から生体リズムが推定可能となる。基準リズム曲線RCおよび被験者リズム曲線ECは、例えば、24時間周期の三角関数等の単一モードの関数として作成される。
このため、被験者は、従来の生体リズム推定方法とは異なり、侵襲的な計測により苦痛、不快感等を経験することもなく、長期間の計測により日常生活を阻害されることもない。よって、非侵襲かつ簡易に測定した生体情報に基づき被験者の生体リズムを推定することができる。
[2.生体リズム推定装置1の構成]
つぎに、図2を参照して、本発明の実施形態に係る生体リズム推定装置1の主要な機能構成について説明する。図2に示すように、生体リズム推定装置1は、生体情報計測センサ11、外乱情報計測センサ12、計測タイマ13、計測値格納部14、指標値算出部15、基準リズム曲線作成部16、基準リズム曲線格納部17、被験者リズム曲線作成部18、被験者リズム曲線格納部19、生体リズム推定部20、生体リズム出力部21を含んで構成される。
図2に示す生体リズム推定装置1では、基準リズム曲線RCの作成、被験者リズム曲線ECの作成、および生体リズムの推定が行われる。なお、生体リズム推定装置1は、生体リズム推定装置1とは異なる外部装置により作成された基準リズム曲線RCを格納するように構成されてもよく、この場合、基準リズム曲線作成部16を省略可能となる。
生体情報計測センサ11は、被験者等の脈波、口内・耳内温等の生体情報を計測するためのセンサである。脈波は、被験者等の指先等で光電脈波や圧力脈波として計測され、口内・耳内温は、被験者等の体内温として計測される。生体情報の計測値は、後続の処理のために計測値格納部14に格納される。
外乱情報計測センサ12は、被験者等の動き等に起因して生体情報の計測時に生じる外乱情報(被験者等の動作に伴う加速度等)を計測するためのセンサである。外乱情報の計測値も、後続の処理のために計測値格納部14に格納される。
計測タイマ13は、所定の計測タイミングを示すタイミング情報を生体情報計測センサ11および外乱情報計測センサ12に供給する。
指標値算出部15は、被験者等の生体情報および外乱情報の計測値に基づき、生体情報から指標値を算出する。指標値は、非限定的に、脈波から算出される平均脈拍数、平均AI(Augmentation Index)値、平均口内・耳内温等である。
生体情報および外乱情報の計測値は、指標値を算出するために計測値格納部14から読み出される。被験者サンプルの指標値は、基準リズム曲線作成部16に供給される。また、被験者の指標値は、被験者リズム曲線作成部18に供給されて被験者リズム曲線ECの作成に用いられ、および/または生体リズム推定部20に供給されて生体リズムの推定に用いられる。
基準リズム曲線作成部16は、複数の被験者サンプルについて24時間以上計測された生体情報の計測値から算出された指標値から基準リズム曲線RCを作成する。基準リズム曲線RCとは、複数の被験者サンプルを対象とする指標値の平均的な日内変動特性を表す曲線である。作成された基準リズム曲線RCは、基準リズム曲線格納部17に格納される。
被験者リズム曲線作成部18は、被験者について時間を隔てて非侵襲で2回以上計測された生体情報から算出された2以上の指標値Cに基準リズム曲線RCを適合させ、被験者リズム曲線ECを作成する。被験者リズム曲線ECとは、被験者を対象とする指標値の日内変動特性を表す曲線である。被験者リズム曲線作成部18には、指標値算出部15から指標値Cが供給され、基準リズム曲線格納部17から基準リズム曲線RCが供給される。作成された被験者リズム曲線ECは、被験者リズム曲線格納部19に格納される。
生体リズム推定部20は、被験者について非侵襲で1回以上計測された生体情報から算出された2以上の指標値C´を被験者リズム曲線ECに当てはめ、被験者の生体リズムを推定する。生体リズム推定部20には、指標値算出部15から被験者の指標値C´が供給され、被験者リズム曲線格納部19から被験者リズム曲線ECが供給される。生体リズムの推定値は、生体リズム出力部21に供給される。
生体リズム出力部21は、生体リズムの推定値を出力する。生体リズムの推定値は、生体リズム推定装置1内または外部の表示装置、印刷装置、記憶装置(いずれも不図示)に供給または出力される。生体リズムとしては、被験者リズム曲線EC上で計測値に対応する時刻が出力されてもよく、被験者リズム曲線EC上で計測値に対応する時刻と実際の計測時刻との差分(生体リズムのずれ)が出力されてもよい。
ここで、上記機能構成において、指標値算出部15、基準リズム曲線作成部16、被験者リズム曲線作成部18、生体リズム推定部20、生体リズム出力部21は、CPU、DSP(デジタル信号処理装置)等の演算処理装置により構成される。計測値格納部14、基準リズム曲線格納部17、被験者リズム曲線格納部19は、フラッシュメモリ等の内部記憶装置、ハードディスクドライブ、ブルーレイディスクドライブ等の外部記憶装置により構成される。そして、CPUは、ROM等から読み出されたプログラムをRAM上に展開して実行することで、生体リズム推定方法を実現する。なお、上記機能構成は、少なくとも一部が専用ロジック等のハードウェアとして構成されてもよい。
[3.生体リズム推定装置1の動作]
つぎに、図3から図16を参照して、本発明の実施形態に係る生体リズム推定装置1の動作について説明する。
図3に示すように、まず、基準リズム曲線RCが準備される(ステップS11)。基準リズム曲線RCとは、生体情報の指標値の日内変動特性を24時間周期の三角関数等の単一モードの関数により表す生体リズム曲線であり、複数の被験者サンプルを対象とする指標値の平均的な日内変動特性を表す生体リズム曲線である。
つぎに、被験者の生体情報が非侵襲で計測され(ステップS12)、計測値から算出された指標値Cに基準リズム曲線RCが適合される(ステップS13)ことで、被験者リズム曲線ECが作成される(ステップS14)。被験者リズム曲線ECとは、被験者を対象とする指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線である。
つぎに、被験者の生体情報が非侵襲で計測され(ステップS15)、計測値から算出された指標値C´が被験者リズム曲線ECに当てはめられる(ステップS16)ことで、被験者の生体リズムが推定される(ステップS17)。なお、ステップS16の指標値C´として、ステップS13の指標値Cの一部が用いられてもよい。
ここで、生体リズムの推定には、非侵襲的にかつ短時間で計測が可能であり、生体リズムの把握が容易な、換言すれば生体リズム曲線と計測値から算出された指標値の適合度が高い生体情報が用いられる。このような生体情報としては、被験者等の指先等の光電脈波や圧力脈波、口内・耳内温等が非限定的に挙げられる。
以下では、生体情報として脈波を計測し、脈波の計測値から脈拍数およびAI値を指標値として算出する場合について説明する。ここで、脈波とは、心臓から血液を送り出す時に血管内に生じる圧力波である。図4に示すように、脈波は、心臓の収縮により生じる圧力波「駆出波」と、末梢血管や動脈の分岐部での駆出波の反射により生じる圧力波「反射波」を含んでいる。そして、AI値は、駆出波のピークP1に対する反射波のピークP2の比率P2/P1であり、心臓への負荷や動脈の硬さを表す指標として用いられている。
[3−1.基準リズム曲線RCの準備]
図5から図6A−6Dには、基準リズム曲線RCの作成方法が示されている。基準リズム曲線RCは、複数の被験者サンプルについて生体情報を24時間以上計測し、24時間以上の計測値から指標値を算出して作成される。以下では、図5を参照して、基準リズム曲線RCの作成手順について説明する。
基準リズム曲線作成部16では、生体情報計測センサ11の計測値から算出された指標値から基準リズム曲線RCが作成され、作成された基準リズム曲線RCが基準リズム曲線格納部17に格納される。基準リズム曲線RCの作成では、生体情報の計測値を連続的な計測値として計測してもよいが、以下では、非連続的な計測値として計測する場合について説明する。
まず、N人(i=1〜N)の各被験者サンプル(以下、サンプルとも称する。)について脈波が24時間以上計測される(ステップS21)。図6Aに示すように、脈波は、計測周期Δtで時刻t(=0、Δt、2Δt、…、(n−1)Δt)毎に計測期間yで計測される。なお、各サンプルiの計測回数に相当するnは、サンプル毎に任意の値となる。ここで、計測周期Δtは、0.5時間、1時間等であり、計測期間yは、数十秒から数分等である。
つぎに、各サンプルiについて、時刻t毎に計測期間yの脈波から平均的な指標値Xi、t(平均脈拍数、平均AI値等)が算出される(ステップS22)。指標値算出部15では、生体情報および外乱情報の計測値から時刻t毎の指標値Xi、tが算出される。なお、指標値Xi、tの算出手順については、図7を参照して説明する。
指標値Xi、tの算出では、図7に示すように、まず、計測期間yの脈波の計測値(一連の脈波形)がフィルタ処理される(ステップS31)。脈波の計測値は、ローパスフィルタやバンドパスフィルタを用いて整形される。
つぎに、図8Aに示すように、各脈波形(一連の脈波形を構成する各脈波形)について、主ピーク(駆出波のピーク)が抽出される(ステップS32)。そして、計測期間yに含まれる主ピークを計数(図8Aの計数値「1、2、3、…」に相当)し、1分間当りの値に換算する(ステップS33)ことで、指標値Xi、tとして時刻tの平均脈拍数が算出される(ステップS34)。
つぎに、図8Bに示すように、各脈波形を二次微分し、二次微分値が2番目に正値から負値に変化する変化点の時刻tが算出される。なお、各脈波形の二次微分は、例えば200Hz程度のサンプリング周期で計測された隣接サンプル値の差分値、または近傍サンプル値を重み付けた差分値を用いて行われる。
つぎに、図8Cに示すように、各脈波形について、主ピークに対応するピーク値P1と、変化点に対応する副ピーク(反射波のピーク)のピーク値P2が算出される(ステップS35、S36)。つぎに、各脈波形について、ピーク値P2/ピーク値P1がAI値として算出される(ステップS37)。そして、計測期間yに含まれる脈波形のAI値を平均化する(ステップS38)ことで、指標値Xi、tとして時刻tの平均AI値が算出される(ステップS39)。
指標値Xi、tを算出すると、処理は、図5に示した基準リズム曲線RCの作成手順に戻る。以下の手順は、指標毎(平均脈拍数、平均AI値等)に行われる。つぎに、図6Bに示すように、各サンプルについて、起床時刻に直近の時刻tをt=0として指標値Xi、tが並び替えられる(ステップS23)。各サンプルの起床時刻は、サンプルに装着された外乱情報計測センサ12により計測されてもよく、計測者により記録されてもよい。
つぎに、指標値Xi、tに含まれる異常値が棄却される(ステップS24)。例えば、相前後する指標値(指標値Xi、tとXi、t+Δt等)または所定時間内の指標値(指標値Xi、tとXi、t+ΔtとXi、t+2Δt等)について差分値が所定閾値を超える場合、生体情報または外乱情報の計測値よりサンプルの非安静状態が確認される場合には、該当する指標値が異常値として棄却される。なお、異常値の数が所定閾値を越えた場合、通知部(不図示)等を通じて被験者等に脈波の再計測が促される。
つぎに、図6Cに示すように、各サンプルについて、指標値Xi、tの24時間平均値<X>を算出し(ステップS25)、指標値Xi、tが24時間平均値<X>からの変動値に変換される(Xi、t→Xi、t−<X>)(ステップS26)。
つぎに、図6Dに示すように、各時刻tについて、N人の指標値Xi、tのサンプル平均値<X>が算出される(<X>=avr(Xi、t))(ステップS27)。そして、サンプル平均値<X>を、24時間周期の三角関数等、単一モードの関数に最小自乗法等により当てはめる(ステップS28)ことで、基準リズム曲線RCが作成される(ステップS29)。ここで、24時間周期の三角関数は、例えば式(1)のように表される。サンプル平均値<X>の当てはめでは、未知数Atmp、Btmpが推定される。
RC(t)=Atmpsin(wt+Btmp)、w=2π/24時間 …(1)
脈波の計測に際しては、各被験者サンプルは、自らの生活時間パターンに従って就寝・起床してもよく、計測条件として定められた時刻に就寝・起床してもよい。ここで、複数の被験者サンプルおよび被験者は、各種の生活時間パターン(朝型、夜型、中間型等)に属していると考えられる。このため、被験者サンプルの生活時間パターンを特定した上で、各種の生活時間パターンに対応する1以上の基準リズム曲線(朝型のリズム曲線、夜型のリズム曲線等)が作成されてもよい。
なお、生体リズム曲線が生活時間パターンに応じて異なる点については、例えば、“E.K.Baehr et al.、Individual differences in the phase and amplitude of the human circadian temperature rhythm: with an emphasis on morningness−eveningness、J.Sleep Res、2000、9、117−127”に記載されている。また、生活時間パターンに応じた生体リズム曲線を作成する場合には、「朝型夜型質問紙」(“Morningness Eveningness Questionnaire、 Home and Ostberg 1976”)等を用いて、被験者等の生活時間パターンを区分してもよい.
[3−2.被験者リズム曲線ECの作成]
図9から図10には、被験者リズム曲線ECの作成方法が示されている。被験者リズム曲線ECは、被験者の生体情報を時間を隔てて非侵襲で2回以上計測し、2回以上の計測値から2以上の指標値Cを算出し、2以上の指標値Cに基準リズム曲線RCを適合させて作成される。なお、2回以上の計測値の各々は、2以上の指標値Cの各々に対応している。ここで、被験者の生活時間パターンを考慮する場合、被験者リズム曲線ECは、被験者の生活時間パターンと一致する基準リズム曲線RCを2以上の指標値Cに適合させて作成される。
被験者リズム曲線作成部18では、生体情報計測センサ11の計測値から算出された指標値Cに基準リズム曲線RCを適合させて被験者リズム曲線ECが作成され、作成された被験者リズム曲線ECが被験者リズム曲線格納部19に格納される。被験者リズム曲線ECの作成では、生体情報の計測値を非連続的な計測値として計測する。なお、被験者リズム曲線ECは、指標毎(平均脈拍数、平均AI値等)に作成される。
被験者リズム曲線ECは、2回計測値または3回計測値を用いて作成される。以下では、任意の時刻t、時刻tの6時間後、時刻tの12時間後で3回計測する場合について主に説明する。
まず、図9を参照して、3回計測値を用いる場合について説明する。図9に示すように、まず、例えば、任意の時刻t、t+6h、t+12hで脈波が3回計測される(ステップS41)。例えば、時刻t=9時、15時、21時とすれば、脈拍数またはAI値の日最大値または日最小値に近い値を計測可能であり、精度良い被験者リズム曲線ECを作成することができる。つぎに、図7を参照して説明した手順で、時刻t毎の指標値C(t)、C(t+6h)、C(t+12h)が算出される(ステップS42)。
3回計測値に対応する指標値C(t)、C(t+6h)、C(t+12h)は、式(2)に示すように、基準リズム曲線RCを表す式(1)と同様の単一モードの関数に当てはめることができる。ここで、当てはめでは、指標値の変動中心と三角関数の基線(振幅中心)の差分に相当する未知数m、三角関数の振幅に相当する未知数A、および三角関数の位相に相当する未知数Bが推定される。
ここで、被験者リズム曲線ECは、基準リズム曲線RCに対して、未知数mにより基線を調整し、未知数Aにより振幅を調整し、未知数Bにより位相を調整することで作成される。
EC(t)=m+Asin(Z)、Z=wt+B、w=2π/24時間 …(2)
指標値C(t)、C(t+6h)、C(t+12h)は、式(3)−(5)として表される。
C(t)=m+Asin(Z) …(3)
C(t+6h)=m+Acos(Z) …(4)
C(t+12h)=m−Asin(Z) …(5)
つぎに、指標値C(t)、C(t+12h)を用いて、未知数mが式(6)のとおり推定される(ステップS43)。同様に、指標値C(t)とC(t+6h)、または指標値C(t+6h)とC(t+12h)を用いて、未知数Aが式(7)のとおり推定される(ステップS44)。さらに、値wと値tが既知であるので、指標値C(t)とC(t+6h)、または指標値C(t+6h)とC(t+12h)を用いて、未知数Bが推定される(ステップS45)。そして、推定値m、A、Bを式(2)に代入する(ステップS46)ことで、被験者リズム曲線ECが作成される(ステップS47)。
m=(C(t)+C(t+12h))/2 …(6)
A=√((C(t)−m)+(C(t+6h)−m)) …(7)
つぎに、任意の時刻t、時刻tの3時間後、時刻tの6時間後で3回計測する場合について簡単に説明する。この場合、指標値C(t)、C(t+3h)、C(t+6h)は、式(8)−(10)として表される。
C(t)=m+Asin(Z) …(8)
C(t+3h)=m+A(sinZ+cosZ)/√2 …(9)
C(t+6h)=m+AcosZ …(10)
ここで、Z=wt+B
未知数m、Aは、式(8)−(10)から式(11)、(12)のとおり推定される。
m=C{C(t)+C(t+6h)−√2・C(t+3h)}/(2−√2) …(11)
A=√{(C(t)−m)+(C(t+6h)−m)} …(12)
未知数Aは、式(12)に式(11)を代入して推定される。
未知数Zは、式(8)、(10)に推定値m、Aを代入して推定される。ここで、値w、値tが既知であるので、未知数Bが求められる。そして、推定値m、A、Bを式(2)に代入することで、被験者リズム曲線ECが作成される。
つぎに、任意の時刻t、時刻tで2回計測する場合について簡単に説明する。この場合、指標値C(t)、C(t)は、式(13)、(14)として表される。
C(t)=m+Asin(Z+t) …(13)
C(t)=m+Asin(Z+t) …(14)
ここで、Z=wt+B
未知数m、Aは、式(13)、(14)からなる連立方程式を解いて、式(15)、(16)のように推定される。
m={C(t)sin(Z+t)−C(t)sin(Z+t)}/{sin(Z+t)−sin(Z+t)} …(15)
A={C(t)−C(t)}/{sin(Z+t)−sin(Z+t)} …(16)
なお、未知数Bとしては、基準リズム曲線RCの作成に用いた推定値Btmpを適用する。推定値Btmpは、Nのサンプル平均値<Xt>から推定され、未知数Bよりも高い精度を有しているので、定数として扱われる。そして、推定値m、A、B(=Btmp)を式(2)に代入することで、被験者リズム曲線ECが作成される。
[3−3.生体リズムの推定]
図11から図16には、被験者の生体リズムの推定方法が示されている。以下では、1点法、2点法、領域法による生体リズムの推定手順について、順を追って説明する。
生体リズム推定部20では、被験者について非侵襲で1回以上計測された生体情報から算出された2以上の指標値C´を被験者リズム曲線ECに当てはめて被験者の生体リズムが推定され、生体リズムの推定値が生体リズム出力部21に供給される。ここで、被験者の生活時間パターンを考慮する場合、被験者の生体リズムは、被験者の生活時間パターンを考慮した被験者リズム曲線ECに、生体情報の1回以上の計測値から算出された2以上の指標値C´を当てはめて推定される。
(1点法による生体リズムの推定)
1点法では、第1および第2の基準リズム曲線RC1、RC2と、第1および第2の被験者リズム曲線EC1、EC2が用いられる。第1の基準リズム曲線RC1および被験者リズム曲線EC1は、第1の指標値C1´の日内変動特性を表す曲線である。第2の基準リズム曲線RC2および被験者リズム曲線EC2は、第1の指標値C1´とは異なる種類の第2の指標値C2´の日内変動特性を表す曲線である。
指標値算出部15では、被験者について非侵襲で1回計測された1以上の生体情報から第1および第2の指標値C1´、C2´が算出される。また、生体リズム推定部20では、第1のリズム曲線EC1上で第1の指標値C1´に対応する時刻t12、t22(t11<t12)が導出され、かつ、第2のリズム曲線EC2上で第2の指標値C2´に対応する時刻t21、t22(t21<t22)が導出される。そして、期間d1(=|t11−t21|)と期間d2(=|t12−t22|)のうち最小の期間に対応する時刻から被験者の生体リズムが推定される。
以下では、第1の指標値C1´が被験者等の脈拍数であり、第2の指標値C2´が被験者等のAI値である場合について説明する。しかし、第1の指標値C1´と第2の指標値C2´の組合せは、脈拍数もしくはAI値と口内もしくは耳内温の組合せでもよく、他の指標値の組合せでもよい。以下では、図11を参照して、1点法による生体リズムの推定手順について説明する。
図11に示すように、まず、平均脈拍数について、第1の基準リズム曲線RC1および被験者リズム曲線EC1が準備される(ステップS51)。同様に、平均AI値について、第2の基準リズム曲線RC2および被験者リズム曲線EC2が準備される(ステップS52)。なお、ステップS51、S52の処理は、図5、図7および図9を参照して説明した手順と同様に行われる。
つぎに、任意の時刻tに計測期間y秒で脈波が計測され、図7を参照して説明した手順で、時刻tでの平均脈拍数C1´(t)および平均AI値C2´(t)が算出される(ステップS53)。
つぎに、図12に示すように、脈拍数の日内変動特性を表す第1の被験者リズム曲線EC1上で、平均脈拍数C1´(t)に対応する時刻t11、t12(t11<t12)が導出される(ステップS54)。同様に、平均AI値の日内変動特性を表す第2の被験者リズム曲線EC2上で、平均AI値C2´(t)に対応する時刻t21、t22(t21<t22)が導出される(ステップS55)。
つぎに、算出された時刻t11、t12、t21、t22から異常値が棄却される(ステップS56)。ここで、例えば、時刻t11とt21の差分値または時刻t21とt22の差分値が所定閾値を超える場合、平均脈拍数C1´(t)および平均AI値C2´(t)の両方がリズム曲線の基線よりも上または下に位置する場合には、算出された時刻から異常値が棄却される。異常値が棄却された場合、被験者に脈波の再計測が促される。
つぎに、図12に示すように、時刻t11、t21から期間d1=|t11−t21|および時刻t12、t22から期間d2=|t12−t22|が算出される(ステップS57)。そして、2つの期間d1、d2のうち最小の期間が選択され(ステップS58)、選択された期間に対応して、例えば、時刻t11と時刻t21の中央の時刻(=t11+(t21−t11)/2)が被験者の生体リズムとして推定される(ステップS59)。
(2点法による生体リズムの推定)
2点法では、指標値C´の日内変動特性を表す基準リズム曲線RCおよび被験者リズム曲線ECが用いられる。指標値算出部15では、被験者について12時間以内の計測間隔Δtを隔てて非侵襲で2回計測された生体情報から計測時点が相異なる2つの指標値C´(t)、C´(t)が算出される。
そして、生体リズム推定部20では、被験者リズム曲線EC上で指標値C´(t)に対応する1以上の時刻t11が導出され、かつ、被験者リズム曲線EC上で指標値C´(t)に対応する1以上の時刻t21、t22が導出される。そして、時刻t11と時刻t21、t22の間の期間dのうち、計測間隔Δtに最も近い期間に対応する時刻から被験者の生体リズムが推定される。
以下では、指標値C´が被験者等の脈拍数である場合について説明する。しかし、指標値C´は、AI値、口内もしくは耳内温等でもよく、他の指標値でもよい。以下では、図13を参照して、2点法による生体リズムの推定手順について説明する。
図13に示すように、まず、平均脈拍数について、基準リズム曲線RCおよび被験者リズム曲線ECが準備される(ステップS61)。なお、ステップS61の処理は、図5、図7および図9を参照して説明した手順と同様に行われる。
まず、任意の時刻tに計測期間y秒で脈波が計測され、図7を参照して説明した手順で、時刻t=tの指標値C´(t)が算出される(ステップS62)。同様に、時刻tから計測間隔Δt(Δt<12時間)後の時刻tに計測期間y秒で脈波が計測され、時刻tの指標値C´(t)が算出される(ステップS63)。以下では、計測間隔Δt=3時間である場合について説明するが、計測間隔Δtは、12時間以内であれば3時間以外でもよい。
つぎに、被験者リズム曲線EC上で指標値C´(t)とC´(t)の位置関係が推定される(ステップS64)。図14Aに示すように、指標値C´(t)とC´(t)の位置関係は、以下の4つの状態のうちいずれかと推定される。
状態1:C´(t)、C´(t)が曲線ECの下凸部、かつ曲線ECのピークに跨らずに位置する。
状態2:C´(t)、C´(t)が曲線ECの下凸部、かつ曲線ECのピークに跨って位置する。
状態3:C´(t)、C´(t)が曲線ECの上凸部、かつ曲線ECのピークに跨らずに位置する。
状態4:C´(t)、C´(t)が曲線ECの上凸部、かつ曲線ECのピークに跨って位置する。
つぎに、指標値C´(t)、C´(t)と曲線ECの基線mの大小関係が確認される(ステップS65)。これにより、指標値C´(t)、C´(t)が曲線ECの上凸部または下凸部に位置するかが判定される。例えば、図14Bに示すように、指標値C´(t)、C´(t)が基線mよりも大きければ、指標値C´(t)とC´(t)の位置関係として状態3または状態4が推定される。
つぎに、図14Cに示すように、状態3、4について、曲線EC上で指標値C´(t)、C´(t)に対応する時刻t11、t21、t22が導出され(ステップS66、S67)、時刻t11とt21の期間d1および時刻t11とt22の期間d2が算出される(ステップS68)。そして、算出された期間d1、d2のうち、実際の計測間隔Δtと近似する期間が選択される(ステップS69)。そして、選択された期間に対応する時刻t11、t21またはt22が被験者の生体リズムとして推定される(ステップS70)。
また、図14Dに示すように、状態3、4について、時刻t11とt21と指標値C´(t)、C´(t)から第1の勾配g1が算出され、時刻t11とt22と指標値C´(t)、C´(t)から第2の勾配g2が算出されてもよい。そして、算出された勾配g1、g2のうち、実際の計測期間Δtと指標値C´(t)とC´(t)の関係から算出された勾配に近い勾配を伴う期間が選択される。そして、選択された勾配に対応する時刻t11、t21またはt22が被験者の生体リズムとして推定される。
2点法では、前述した1点法が12時間以内に2回行われてもよい。これにより、第1および第2の指標値C1´(t)、C2´(t)を算出できた場合、第1および第2の指標値C1´(t)、C2´(t)に2点法を各々に適用して第1および第2の推定値を算出することができる。そして、第1および第2の推定値の誤差が小さい場合、いずれか一方の推定値を採用してもよく、2つの推定値の平均値を採用してもよい。一方、第1および第2の推定値の誤差が大きい場合、推定が失敗したと判定し、被験者に再計測が促されてもよい。また、何らかの原因により第1または第2の指標値C1´(t)、C2´(t)のうち一方を算出できなかった場合でも、算出できた指標値に2点法を適用して生体リズムを推定することができる。
(領域法による生体リズムの推定)
領域法では、指標値の日内変動特性を表す基準リズム曲線RCおよび被験者リズム曲線ECが用いられる。指標値算出部15では、被験者について非侵襲で3回以上計測された生体情報から計測時点が相異なる3以上の指標値C´(t)、C´(t)、C´(t)、…が算出される
そして、生体リズム推定部20では、3以上の指標値C´(t)、C´(t)、C´(t)、…を被験者リズム曲線ECに当てはめ、被験者リズム曲線EC上で3以上の指標値に対応する時刻から被験者の生体リズムが推定される。
以下では、指標値C´が被験者等の脈拍数である場合について説明する。しかし、指標値C´は、AI値、口内もしくは耳内温等でもよく、他の指標値でもよい。以下では、図15を参照して、領域法による生体リズムの推定手順について説明する。
図15に示すように、まず、平均脈拍数について、基準リズム曲線RCおよび被験者リズム曲線ECが準備される(ステップS71)。なお、ステップS71の処理は、図5、図7および図9を参照して説明した手順と同様に行われる。
つぎに、3回以上の任意の時刻t=t、t、t、…に計測期間y秒で脈波が計測され(ステップS72)、図7を参照して説明した手順で、時刻t=t、t、t、…の指標値C´(t)、C´(t)、C´(t)、…が算出される(ステップS73)。
ここで、脈波は、睡眠中または覚醒中に連続的な計測値として計測されてもよい。この場合、計測された脈波を0.5時間、1時間等、一定時間間隔に区分し、図7を参照して説明した手順で、区間毎に指標値C´(t)、C´(t)、C´(t)、…が算出される。なお、脈波を一定時間間隔に区分する場合、隣接する区間同士が部分的に重複するようにしてもよい。
つぎに、図16に示すように、一連の指標値C´(t)、C´(t)、C´(t)、…を被験者リズム曲線ECに当てはめる(カーブフィッティングする)(ステップS74)。カーブフィッティングでは、被験者リズム曲線ECと一連の指標値C´とを時間方向にずらすことで、両者の差分値を最小化する時刻tが求められてもよく、両者の相互相関係数を最大化する時刻tが求められてもよい。
そして、被験者リズム曲線EC上で指標値C´(t)、C´(t)、C´(t)、…に対応する時刻t11、t12、t13、…の少なくとも1つが被験者の生体リズムとして推定される(ステップS75)。例えば、図16に示す例では、睡眠中の計測値が用いられ、起床時の指標値C´(t)に対応する時刻t17が生体リズムとして推定されている。
領域法でも、前述した1点法が3回以上行われてもよい。これにより、第1および第2の指標値C1´(t)、C2´(t)を算出できた場合、第1および第2の指標値C1´(t)、C2´(t)に領域法を各々に適用して第1および第2の推定値を算出することができる。そして、第1および第2の推定値の誤差が小さい場合、いずれか一方の推定値を採用してもよく、2つの推定値の平均値を採用してもよい。一方、第1および第2の推定値の誤差が大きい場合、推定が失敗したと判定し、被験者に再計測が促されてもよい。また、何らかの原因により第1または第2の指標値C1´(t)、C2´(t)のうち一方を算出できなかった場合でも、算出できた指標値に領域法を適用して生体リズムを推定することができる。
[4.まとめ]
以上説明したように、本発明の実施形態に係る生体リズム推定方法によれば、生体リズムの推定には、非侵襲的にかつ短時間で計測が可能であり、生体リズムの把握が容易な、換言すれば生体リズム曲線と指標値の適合度が高い生体情報が用いられる。
このため、被験者は、従来の生体リズム推定方法とは異なり、侵襲的な計測により苦痛、不快感等を経験することもなく、長期間の計測により日常生活を阻害されることもない。よって、非侵襲かつ簡易に測定した生体情報に基づき被験者の生体リズムを推定することができる。
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上記説明では、生体情報として脈波を用いる場合について主に説明した。しかし、生体情報としては、脈波に限らず、口内・耳内温を始めとして、非侵襲的にかつ短時間で計測が可能であり、生体リズムの把握が容易な、換言すれば生体リズム曲線と指標値の適合度が高い他の生体情報が用いられてもよい。
1 生体リズム推定装置
11 生体情報計測センサ
12 外乱情報計測センサ
13 計測タイマ
14 計測値格納部
15 指標値算出部
16 基準リズム曲線作成部
17 基準リズム曲線格納部
18 被験者リズム曲線作成部
19 被験者リズム曲線格納部
20 生体リズム推定部
21 生体リズム出力部
RC 基準リズム曲線
EC 被験者リズム曲線

Claims (14)

  1. 体リズム基準リズム曲線を取得する基準リズム曲線取得部と、
    被験者の生体情報を計測する生体情報計測部と、
    前記生体情報の計測値から指標値を算出する指標値算出部と、
    記指標値前記基準リズム曲線とに基づいて、前記被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成する被験者リズム曲線作成部と、
    前記被験者リズム曲線を格納する被験者リズム曲線格納部と、
    記指標値前記被験者リズム曲線とに基づいて、前記被験者の生体リズムを推定する生体リズム推定部と
    を備える生体リズム推定装置。
  2. 前記基準リズム曲線は、数の被験者サンプルについて計測された前記生体情報の計測値から算出された前記指標値から作成され、
    前記被験者リズム曲線作成部は、計測された前記生体情報から算出された2以上の前記指標値に前記基準リズム曲線を適合させ、
    前記生体リズム推定部は、計測された前記生体情報から算出された2以上の前記指標値を前記被験者リズム曲線に当てはめる、請求項1に記載の生体リズム推定装置。
  3. 前記基準リズム曲線および前記被験者リズム曲線は、各々に、1以上の前記生体情報から算出された第1の指標値の変動特性を表す第1のリズム曲線および第2の指標値の変動特性を表す第2のリズム曲線を有し、
    前記指標値算出部は、1回計測された前記1以上の生体情報から前記第1の指標値および前記第2の指標値を算出し、
    前記生体リズム推定部は、前記第1のリズム曲線上で前記第1の指標値に対応する時刻t11、t12(t11<t12)を導出し、かつ、前記第2のリズム曲線上で前記第2の指標値に対応する時刻t21、t22(t21<t22)を導出し、期間|t11−t21|と期間|t12−t22|のうち最小の期間に対応する時刻から前記被験者の生体リズムを推定する、請求項2に記載の生体リズム推定装置。
  4. 前記第1の指標値は、脈波から算出された脈拍数であり、前記第2の指標値は、前記脈波から算出されたAI値である、請求項3に記載の生体リズム推定装置。
  5. 前記第1の指標値は、脈波から算出された脈拍数またはAI値であり、前記第2の指標値は、口内温または耳内温である、請求項3に記載の生体リズム推定装置。
  6. 前記基準リズム曲線および前記被験者リズム曲線は、各々に、前記生体情報から算出された前記指標値の日内変動特性を表すリズム曲線を有し、
    前記指標値算出部は、12時間以内の計測間隔を隔てて2回計測された前記生体情報から計測時点が相異なる第1の指標値および第2の指標値を算出し、
    前記生体リズム推定部は、前記被験者リズム曲線上で前記第1の指標値に対応する1以上の第1の時刻を導出し、かつ、前記被験者リズム曲線上で前記第2の指標値に対応する1以上の第2の時刻を導出し、前記第1の時刻と前記第2の時刻の間の期間のうち、前記計測間隔に最も近い期間に対応する時刻から前記被験者の生体リズムを推定する、請求項2に記載の生体リズム推定装置。
  7. 前記第1および第2の指標値は、脈波から算出された脈拍数もしくはAI値、または口内温もしくは耳内温である、請求項6に記載の生体リズム推定装置。
  8. 前記基準リズム曲線および前記被験者リズム曲線は、各々に、前記生体情報から算出された前記指標値の変動特性を表すリズム曲線を有し、
    前記指標値算出部は、計測された前記生体情報から計測時点が相異なる3以上の前記指標値を算出し、
    前記生体リズム推定部は、前記3以上の指標値を前記被験者リズム曲線に当てはめ、前記被験者リズム曲線上で前記3以上の指標値に対応する時刻から前記被験者の生体リズムを推定する、請求項2に記載の生体リズム推定装置。
  9. 前記指標値は、脈波から算出された脈拍数もしくはAI値、または口内温もしくは耳内温である、請求項8に記載の生体リズム推定装置。
  10. 前記基準リズム曲線は、少なくとも第1の生活時間パターンを有する複数の被験者サンプルを対象とする第1のリズム曲線と、前記第1の生活時間パターンとは異なる第2の生活時間パターンを有する複数の被験者サンプルを対象とする第2のリズム曲線として準備され、
    前記被験者リズム曲線作成部は、少なくとも前記第1または前記第2のリズム曲線のうち前記被験者の生活時間パターンに一致するリズム曲線を前記指標値に適合させて前記被験者リズム曲線を作成する、請求項1に記載の生体リズム推定装置。
  11. 前記基準リズム曲線は、単一モードの関数である、請求項1に記載の生体リズム推定装置。
  12. 前記単一モードの関数は、24時間周期の三角関数である、請求項11に記載の生体リズム推定装置。
  13. 体リズムの基準リズム曲線を準備し、
    被験者の生体情報を計測した計測値から算出された指標値前記基準リズム曲線とに基づいて、前記被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成し、
    記指標値前記被験者リズム曲線とに基づいて、前記被験者の生体リズムを推定すること
    を含む生体リズム推定方法。
  14. 体リズムの基準リズム曲線を準備し、
    被験者の生体情報を計測した計測値から算出された指標値前記基準リズム曲線とに基づいて、前記被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成し、
    記指標値前記被験者リズム曲線とに基づいて、前記被験者の生体リズムを推定すること
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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