JP6356616B2 - 逐次姿勢識別装置および自律神経機能情報取得装置、方法ならびにプログラム - Google Patents
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Description
超高齢化社会を迎えて、個人が健康を維持し疾病を予防して自立した生活を送ることができるようにするための調査研究が進められている。その中で、個人の生活習慣と疾病の因果関係に関する綿密かつ長期的な調査、特に、身体活動、姿勢および運動に関する情報の調査が重要と考えられている。
次に、高齢化社会において特に対策が急務となっている心臓循環器系疾患に関しては、これまでに心臓循環器系の自律神経機能と心臓病患者の死亡率との相関性が指摘されている。また、自律神経系の変調や調節機能の低下等の機能障害が心臓循環器系疾患の発症に関係すると考えられている。したがって、心臓循環器系の疾病の予防・抑制において自律神経機能のモニタリングや評価が重要と考えられる。
以上を踏まえ、第1の実施形態にかかる逐次姿勢識別装置、方法およびプログラムならびに自律神経機能情報取得装置、方法およびプログラムについて説明する。
図1は、第1の実施形態にかかる逐次姿勢識別システム1の構成の一例を示す概略図である。図1に示す逐次姿勢識別システム1は、ウェアラブル機器10と、逐次姿勢識別装置20と、を備える。ウェアラブル機器10と逐次姿勢識別装置20とはネットワークを介して通信可能に接続される。
ウェアラブル機器10は、被験者が装着して携帯することができる電子機器である。ウェアラブル機器10は、被験者の体幹の動きを計測することができるよう、少なくとも一部が被験者の体幹近傍に配置される形状であることが好ましい。具体的には、ウェアラブル機器10は、被験者がウェアラブル機器10を装着したときにウェアラブル機器10が備えるセンサ等の計測部によって被験者の体幹の動きを検知することができるような形状であればよい。
逐次姿勢識別装置20は、送受信部201、特徴量抽出部202、第1の作成部203、第2の作成部204、第3の作成部205、第1の特定部206、第2の特定部207、第3の特定部208、識別部209、生成部210および入力部211を備える。
図2は、第1の実施形態にかかる逐次姿勢識別処理の流れの一例を示すフローチャートである。処理が開始すると、逐次姿勢識別装置20はモードの選択を受け付ける(ステップS201)。具体的には、学習モードまたは識別モードの選択を受け付ける。ここで、学習モードとは、逐次姿勢識別装置20が学習処理を実行する動作態様である。また、識別モードとは、逐次姿勢識別装置20が識別処理(姿勢特定処理を含む)を実行する動作態様である。なお、図2では説明の便宜上、学習モードまたは識別モードのいずれかを選択する構成としたが、学習処理と識別処理を並行して行うモードをさらに設けて実行できるようにしてもよい。
第1の実施形態の逐次姿勢識別装置20では、特徴量抽出部202は、所定の期間において計測された加速度情報および生体信号情報をウェアラブル機器10から受信し、当該所定の期間を重なり合う複数の異なる長さの期間に分割する。そして特徴量抽出部202は、各期間について特徴量を算出する。学習処理および姿勢特定処理においてはこれら複数の特徴量が使用される。なお、第1の作成部203で用いる特徴量およびその抽出サイクル(下記T1〜T4)は、第1の特定部206で用いる特徴量およびその抽出サイクルと同じである。また、第2の作成部204で用いる特徴量およびその抽出サイクルは、第2の作成部204で用いる特徴量およびその抽出サイクルと同じである。また、第3の作成部205で用いる特徴量およびその抽出サイクルは、第3の特定部208で用いる特徴量およびその抽出サイクルと同じである。ただし、第1の作成部203が用いる特徴量およびその抽出サイクルと、第2の作成部204が用いる特徴量およびその抽出サイクルと、第3の作成部205が用いる特徴量およびその抽出サイクルは相互に異なってもよい。
第1の特徴量として、特徴量抽出部202は、T1秒間における各軸の加速度情報の時系列集合における基本統計量を算出する。たとえば、最大値、最小値、平均値および分散値のうち少なくとも一つを算出する。たとえば、T1=0.4秒として、0.4秒間に各軸について10個の加速度情報が計測されるとする。この場合、特徴量抽出部202は、各軸についての10個の情報の基本統計量を各軸の特徴量として抽出する。
第2の特徴量として、特徴量抽出部202は、T2秒間(ただし、T1<T2)における各軸の加速度情報の時系列集合における基本統計量を算出する。たとえば、最大値、最小値、平均値および分散値のうち少なくとも一つを算出する。たとえば、T2=2秒とする。
第3の特徴量として、特徴量抽出部202は、T3秒間(ただし、T2<T3)における各軸の揺れ数、全体の揺れ数の平均値および分散値、または生体信号情報から抽出される心拍間隔の平均値および分散値のうち少なくとも一つを算出する。揺れ数とは、被験者の体の振動数に対応する特徴量である。揺れ数の検出手法については以下に詳述する。
第4の特徴量として、特徴量抽出部202は、T4秒間(ただし、T3<T4)における各軸の揺れ数、全体の揺れ数の基本統計量、または生体信号情報から抽出される心拍間隔の基本統計量のうち少なくとも一つを算出する。基本統計量としては、たとえば、最大値、最小値、平均値および分散値が挙げられる。
次に、揺れ数の検出手法につき説明する。ここで、「揺れ数」とは、体の上下方向ならば歩数やジャンプ回数など体の振動数と同様の意味を持つ回数である。揺れ数を姿勢識別のための特徴量として用いることで、被験者の身体の傾きの程度や振動すなわち揺れを考慮した識別モデルを作成して詳細な姿勢および運動の識別を実現することができる。
図5は、第1の実施形態にかかる逐次姿勢識別装置20による逐次姿勢識別処理のうち学習処理の流れの一例を示す概略図である。図5を用いて、具体的な学習処理の例を説明する。
図6は、第1の実施形態にかかる逐次姿勢識別装置20による逐次姿勢識別処理のうち識別処理(姿勢特定処理含む)の流れの一例を示す概略図である。次に、図6を参照しつつ、姿勢特定処理および識別処理について具体的な一例を説明する。なお、第1の実施形態にかかる逐次姿勢識別装置20は、図6に示す姿勢特定処理および識別処理を実行中であっても、並行して図5の学習処理を実行し、適宜識別モデルを更新していくことができる。
このように、第1の実施形態にかかる逐次姿勢識別装置20は、被験者の姿勢や運動状態を識別する。さらに、逐次姿勢識別装置20の生成部210は、識別した姿勢や運動状態と、生体信号情報の変動を対応づけることで、被験者の健康状態の判断に利用できる情報を生成する。次に、生成部210が生成する情報の一例として、姿勢変動と自律神経機能とを対応付けた情報について説明する。
このように、第1の実施形態にかかる逐次姿勢識別装置は、ウェアラブル機器に設けられ、ウェアラブル機器を装着する被験者の動作の加速度情報を計測する加速度情報計測部を備える。また、逐次姿勢識別装置は、ウェアラブル機器に設けられ、被験者の生体信号情報を計測する生体信号情報計測部を備える。また、逐次姿勢識別装置は、加速度情報および生体信号情報から第1の所定期間に対応する第1の特徴量および第2の所定期間に対応する第2の特徴量を抽出する特徴量抽出部を備える。また、逐次姿勢識別装置は、第1の特徴量に基づく機械学習により、被験者が運動しているか静止しているかを識別する運動・静止識別モデルを作成する第1の作成部を備える。逐次姿勢識別装置は、第1の特徴量に基づく機械学習により、複数の運動パターンを識別する運動識別モデルを作成する第2の作成部を備える。また、逐次姿勢識別装置は、第1の特徴量に基づく機械学習により、複数の静止パターンを識別する静止識別モデルを作成する第3の作成部を備える。逐次姿勢識別装置は、運動・静止識別モデルと第2の特徴量とに基づき、第2の所定期間において被験者が運動しているか静止しているかを特定する第1の特定部を備える。逐次姿勢識別装置は、運動識別モデルと第2の特徴量とに基づき、第2の所定期間における被験者の1の運動パターンを特定する第2の特定部を備える。逐次姿勢識別装置は、静止識別モデルと第2の特徴量とに基づき、第2の所定期間における被験者の1の静止パターンを特定する第3の特定部を備える。逐次姿勢識別装置は、第1、第2および第3の特定部による特定結果を統合することにより、第2の所定期間における被験者の姿勢および運動を識別する識別部を備える。逐次姿勢識別装置は、識別部が識別した姿勢および運動と、第2の所定期間の被験者の生体信号情報とを対応づけた対応情報を生成する生成部を備える。
次に、生体信号情報として自律神経機能評価のために心拍を計測しモニタリングして、識別される姿勢等と対応付ける技術について第2の実施形態として説明する。なお、第2の実施形態においても、逐次姿勢識別処理は第1の実施形態にかかる逐次姿勢識別装置20と同様に実行するため、以下の説明では、逐次姿勢識別処理の詳細は省略する。
まず前提として、心拍解析における課題について説明する。
上記を踏まえ、第2の実施形態にかかる自律神経機能情報取得処理においては、逐次姿勢識別処理によって姿勢および運動を識別した後、姿勢および運動の各条件に対応する心拍データを分類しグループ化する。また、第2の実施形態にかかる自律神経機能情報取得処理においては、グループ化した各条件に対応する心拍データ同士に対してノイズ等を除去する処理を加えた上でつなぎ合わせる。また、第2の実施形態にかかる自律神経機能情報取得処理においては、グループ化してつなぎ合わせた各条件に対応する心拍データに基づき、各条件における自律神経機能評価のパラメータを算出する。また、第2の実施形態にかかる自律神経機能情報取得処理においては、逐次得られる生体信号情報(心拍データ)に対して機械学習を実行することで被験者の自律神経機能の状態を評価するためのベースラインとなる情報を取得する。そして、第2の実施形態にかかる自律神経機能情報取得処理においては、ベースラインとなる情報をもとに、新たに逐次得られる生体信号情報を解析することで、被験者の異常を迅速に検知する。
図10は、第2の実施形態にかかる自律神経機能情報取得システム2の構成の一例を示す概略図である。図10において、ウェアラブル機器10および逐次姿勢識別装置20Aの構成および機能は、第1の実施形態のウェアラブル機器10および逐次姿勢識別装置20の構成および機能と同様である。ただし、図10に示す逐次姿勢識別装置20Aは、図1に示す逐次姿勢識別装置20の生成部210は備えないものとする。
図10を参照し、自律神経機能情報取得装置30の構成の一例につき説明する。自律神経機能情報取得装置30は、逐次姿勢識別装置20Aを備える。また、自律神経機能情報取得装置30は、分類抽出部301、データ接続処理部302、学習部303、異常判定部304、同期加算部305、自律神経機能評価部306および記憶部307を備える。
図11は、第2の実施形態にかかる自律神経機能情報取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。図11に示すように、第2の実施形態の自律神経機能情報取得装置30は、まず、逐次姿勢識別装置20Aによる逐次姿勢識別処理を実行する(ステップS601)。次に、分類抽出部301は、姿勢識別処理の結果得られる姿勢および運動の情報と対応づけて、同じ姿勢および運動のときの心拍データを分類抽出する(ステップS602)。そして、抽出された心拍データの不連続やノイズに対処して、データ接続処理部302はデータ接続処理を実行する(ステップS603)。学習部303は、データ接続処理後の心拍データの機械学習を行う(ステップS604)。そして、異常判定部304は、学習結果に基づき、新たに得られる心拍データの異常検出を実行する(ステップS605)。同期加算部305は、同じ姿勢および動作の連続的変化に対応する複数の心拍データを所定時点を同期させて加算し、自律神経機能評価のパラメータを算出する(ステップS606)。自律神経機能評価部306は、たとえば異常判定部304が検出した異常を通知する自律神経機能評価情報等、種々の自律神経機能評価情報を生成する(ステップS607)。これによって自律神経機能情報取得処理の一例が終了する。
次に、分類抽出部301が実行する分類抽出処理について説明する。図12は、第2の実施形態にかかる自律神経機能情報取得処理における生体信号情報(心拍データ)の分類(グループ化)について説明するための図である。図12中(1)は、被験者が就寝中(すなわち、「姿勢、運動」が「臥位、静止」)のときの心拍間隔の分布を示す。図12中(2)は、被験者が立ったままでじっとしているとき(すなわち、「姿勢、運動」が「立位、静止」)の心拍間隔の分布を示す。また、図12中(3)は、被験者が立って運動しているとき(すなわち、「姿勢、運動」が「立位、運動」)の心拍間隔の分布を示す。なお、図12中、点線は各時点において計測される心拍間隔の計測値を示し、実線は計測された心拍間隔の値の分布を示す。
次に、データ接続処理部302が実行するデータ接続処理について説明する。図13は、第2の実施形態にかかる自律神経機能情報取得処理におけるデータ接続処理について説明するための図である。
図13では、時刻t−16から時刻tまでの間にウェアラブル機器10において計測した生体信号情報である心拍間隔データを、データ接続処理の対象とする。なお、時刻tにおいて得られる心拍間隔データをytと表す。ここで、逐次姿勢識別装置20Aが、時刻t−16から時刻tまでの間の被験者の姿勢と運動とを識別した結果、時刻t−14から時刻t−13の間に姿勢S1(たとえば臥位)から姿勢S2(たとえば立位)への遷移が生じていたとする。また、時刻t−6から時刻t−5の間に姿勢S2から姿勢S1への遷移が生じていたとする。
また、同一の条件下で取得された心拍間隔データに欠損が生じる場合も考えられる。図14は、第2の実施形態にかかる自律神経機能情報取得処理におけるデータ接続処理について説明するための他の図である。図14は、同一条件すなわち、被験者が「立位、静止」の条件下で取得された心拍間隔データに欠損がある場合を示している。たとえば、自律神経の過渡的な反応による不安定区間においてデータの欠損が続くことが考えられる。データに欠損が多数生じるとデータ数が不足して適切な学習や識別を行うことができない。
分類抽出部301およびデータ接続処理部302の処理により各条件に対応づけて心拍データが蓄積される。そこで、ベースラインとしての心拍データが取得され蓄積されると同時に、学習部303が機械学習を行う。そして、異常判定部304が、学習結果に基づいて新たに取得されるデータとの対比を行い異常を検出する。たとえば、学習部303として高速度な機械学習器(線形および非線形分類器)を用いる。たとえば、線形関数や非線形関数を用いた識別機を用いる。また、近傍探索やクラスタリング等の手法を用いてもよい。これにより、心拍間隔データの取得と同時または取得から短時間内に、迅速な異常検知を実現することができる。機械学習については、第1の実施形態で用いたオンライン学習のような逐次機械学習を利用できる。これによって大量のデータを準備する必要なく、一定の学習期間後に、同一の姿勢、運動状態についての異常判定を実現することができる。
同期加算部305は、データ接続処理部302、学習部303、異常判定部304の処理とは別に同期加算処理を実行する。たとえば、同期加算部305は、逐次姿勢識別装置20Aが識別した「姿勢、運動」の分類に基づいて姿勢および運動の連続的変化のまとまりを作成する。そして、同期加算部305は、身体の角度変化から姿勢変更の開始時間を算出し、姿勢遷移に伴う心拍変動を分類ごとに同期加算する。たとえば、同期加算部305は、被験者が寝ているときに寝返りを打った結果心拍間隔に変動が生じたような場合に対応するデータのみを複数抽出して、寝返りを打った時点に相当する時点を同期の始点として設定する。そして、同期加算部305は、複数のデータを同期加算して、同様の姿勢変化が生じたときの自律神経評価の指標となるパラメータを算出する。
このように、第2の実施形態にかかる自律神経機能評価装置は、ウェアラブル機器に設けられ、ウェアラブル機器を装着する被験者の動作の加速度情報を計測する加速度情報計測部を備える。また、第2の実施形態にかかる自律神経機能評価装置は、ウェアラブル機器に設けられ、被験者の生体信号情報を計測する生体信号情報計測部を備える。また、第2の実施形態にかかる自律神経機能評価装置は、第1の所定期間における加速度情報および生体信号情報に対して逐次機械学習を実行することにより第2の所定期間における被験者の姿勢および運動を識別する識別部とを備える。また、第2の実施形態にかかる自律神経機能評価装置は、識別部が識別した同じ姿勢および運動の組み合わせに対応する生体信号情報を抽出する抽出部を備える。また、第2の実施形態にかかる自律神経機能評価装置は、抽出部が抽出した同じ姿勢および運動の組み合わせに対応する生体信号情報から自律神経機能評価のパラメータを算出する算出部を備える。
図21は、開示の技術に係る逐次姿勢識別プログラムおよび自律神経機能情報取得プログラムによる情報処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。図21に例示するように、コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010と、CPU(Central Processing Unit)1020と、ハードディスクドライブ1080と、ネットワークインタフェース1070とを有する。コンピュータ1000の各部はバス1100によって接続される。
なお、本実施形態で説明した逐次姿勢識別プログラムおよび自律神経機能情報取得プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、ファイル監視周期算出プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、MO、DVDなどのコンピュータで読取可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
10 ウェアラブル機器
101 加速度情報計測部
102 生体信号情報計測部
103 送受信部
2 自律神経機能情報取得システム
20 逐次姿勢識別装置
201 送受信部
202 特徴量抽出部
203 第1の作成部
204 第2の作成部
205 第3の作成部
206 第1の特定部
207 第2の特定部
208 第3の特定部
209 識別部
210 生成部
211 入力部
30 自律神経機能情報取得装置
301 分類抽出部
302 データ接続処理部
303 学習部
304 異常判定部
305 同期加算部
306 自律神経機能評価部
307 記憶部
Claims (22)
- ウェアラブル機器に設けられ、前記ウェアラブル機器を装着する被験者の動作の加速度情報を計測する加速度情報計測部と、
前記ウェアラブル機器に設けられ、前記被験者の生体信号情報として少なくとも心拍に関する情報を計測する生体信号情報計測部と、
前記加速度情報および前記生体信号情報から第1の所定期間に対応する第1の特徴量および第2の所定期間に対応する第2の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記第1の特徴量に基づく機械学習により、前記被験者が運動しているか静止しているかを識別する運動・静止識別モデルを作成する第1の作成部と、
前記第1の特徴量に基づく機械学習により、複数の運動パターンを識別する運動識別モデルを作成する第2の作成部と、
前記第1の特徴量に基づく機械学習により、複数の静止パターンを識別する静止識別モデルを作成する第3の作成部と、
前記運動・静止識別モデルと第2の特徴量とに基づき、前記第2の所定期間において前記被験者が運動しているか静止しているかを特定する第1の特定部と、
前記運動識別モデルと前記第2の特徴量とに基づき、前記第2の所定期間における前記被験者の1の運動パターンを特定する第2の特定部と、
前記静止識別モデルと前記第2の特徴量とに基づき、前記第2の所定期間における前記被験者の1の静止パターンを特定する第3の特定部と、
前記第1、第2および第3の特定部による特定結果を統合することにより、前記第2の所定期間における前記被験者の姿勢および運動を識別する識別部と、
前記識別部が識別した姿勢および運動と、前記第2の所定期間の前記被験者の生体信号情報とを対応づけた対応情報であって、所定の時点より前の姿勢と運動及び前記所定の時点より後の姿勢と運動と、心拍数の増加または心拍数の減少と、の組み合わせごとに自律神経機能の評価情報を対応付けた対応情報を生成し、前記対応情報を用いて、前記識別部の識別結果を基に求めた評価対象の時点に対応する姿勢、及び、心拍数の増加または減少から、自律神経機能の評価を行う生成部と、
を備えることを特徴とする逐次姿勢識別装置。 - 前記特徴量抽出部は、前記第1の所定期間から、重なりあう複数の異なる長さの期間を抽出し抽出した各期間について前記第1の特徴量を抽出し、前記第2の所定期間から、前記第1の所定期間からの抽出サイクルと同じ抽出サイクルで、重なりあう複数の異なる長さの期間を抽出し、抽出した各期間について前記第2の特徴量を抽出することを特徴とする請求項1に記載の逐次姿勢識別装置。
- 前記特徴量抽出部は、前記第1の所定期間の前記重なりあう複数の異なる長さの期間のうち第1の期間における加速度情報の時系列集合における最大値、最小値、平均値および分散値のうち少なくとも一つと、前記重なりあう複数の異なる長さの期間のうち第2の期間における心拍間隔の最大値、最小値、平均値および分散値のうち少なくとも一つと、に基づき前記第1の特徴量を抽出し、前記第2の所定期間の重なりあう複数の異なる長さの期間のうち、前記第1の所定期間における前記第1の期間と同じサイクルの第3の期間における加速度情報の時系列集合における最大値、最小値、平均値および分散値のうち少なくとも一つと、前記第2の所定期間のうちの重なりあう複数の異なる長さの期間のうち、前記第1の所定期間における前記第2の期間と同じサイクルの第4の期間における心拍間隔の最大値、最小値、平均値および分散値のうち少なくとも一つと、に基づき前記第2の特徴量を抽出することを特徴とする請求項2に記載の逐次姿勢識別装置。
- 前記特徴量抽出部はさらに、前記第1の所定期間の前記第2の期間において測定される加速度の各軸に沿った振動数、振動数の平均値および分散値のうち少なくとも一つに基づき前記第1の特徴量を抽出し、前記第2の所定期間の前記第4の期間において測定される加速度の各軸に沿った振動数、振動数の平均値および分散値のうち少なくとも一つに基づき前記第2の特徴量を抽出することを特徴とする請求項3に記載の逐次姿勢識別装置。
- 前記第2の期間は前記第1の期間よりも長く、前記第4の期間は前記第3の期間よりも長いことを特徴とする請求項3または4に記載の逐次姿勢識別装置。
- 前記第1、第2および第3の作成部による処理は、前記第1、第2および第3の特定部による処理と並行して実行されることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の逐次姿勢識別装置。
- 前記静止パターンは少なくとも、立位、座位および臥位であることを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の逐次姿勢識別装置。
- 前記運動パターンは少なくとも、歩行、跳躍および足踏みであることを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の逐次姿勢識別装置。
- ウェアラブル機器に設けられる加速度情報計測部および少なくとも心拍に関する情報を生体信号情報として計測する生体信号情報計測部から、それぞれ前記ウェアラブル機器を装着する被験者の動作の加速度情報および前記被験者の生体信号情報を受信する受信工程と、
前記加速度情報および前記生体信号情報から第1の所定期間に対応する第1の特徴量および第2の所定期間に対応する第2の特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、
前記第1の特徴量に基づく機械学習により、前記被験者が運動しているか静止しているかを識別する運動・静止識別モデルを作成する第1の作成工程と、
前記第1の特徴量に基づく機械学習により、複数の運動パターンを識別する運動識別モデルを作成する第2の作成工程と、
前記第1の特徴量に基づく機械学習により、複数の静止パターンを識別する静止識別モデルを作成する第3の作成工程と、
前記運動・静止識別モデルと第2の特徴量とに基づき、前記第2の所定期間において前記被験者が運動しているか静止しているかを特定する第1の特定工程と、
前記運動識別モデルと前記第2の特徴量とに基づき、前記第2の所定期間における前記被験者の1の運動パターンを特定する第2の特定工程と、
前記静止識別モデルと前記第2の特徴量とに基づき、前記第2の所定期間における前記被験者の1の静止パターンを特定する第3の特定工程と、
前記第1、第2および第3の特定工程における特定結果を統合することにより、前記第2の所定期間における前記被験者の姿勢および運動を識別する識別工程と、
前記識別工程において識別した姿勢および運動と、前記第2の所定期間の前記被験者の生体信号情報とを対応づけた対応情報であって、所定の時点より前の姿勢と運動及び前記所定の時点より後の姿勢と運動と、心拍数の増加または心拍数の減少と、の組み合わせごとに自律神経機能の評価情報を対応付けた対応情報を生成し、前記対応情報を用いて、前記識別部の識別結果を基に求めた評価対象の時点に対応する姿勢、及び、心拍数の増加または減少から、自律神経機能の評価を行う生成工程と、
を含むことを特徴とする逐次姿勢識別方法。 - ウェアラブル機器に設けられる加速度情報計測部および少なくとも心拍に関する情報を生体信号情報として計測する生体信号情報計測部から、それぞれ前記ウェアラブル機器を装着する被験者の動作の加速度情報および前記被験者の生体信号情報を受信する受信手順と、
前記加速度情報および前記生体信号情報から第1の所定期間に対応する第1の特徴量および第2の所定期間に対応する第2の特徴量を抽出する特徴量抽出手順と、
前記第1の特徴量に基づく機械学習により、前記被験者が運動しているか静止しているかを識別する運動・静止識別モデルを作成する第1の作成手順と、
前記第1の特徴量に基づく機械学習により、複数の運動パターンを識別する運動識別モデルを作成する第2の作成手順と、
前記第1の特徴量に基づく機械学習により、複数の静止パターンを識別する静止識別モデルを作成する第3の作成手順と、
前記運動・静止識別モデルと第2の特徴量とに基づき、前記第2の所定期間において前記被験者が運動しているか静止しているかを特定する第1の特定手順と、
前記運動識別モデルと前記第2の特徴量とに基づき、前記第2の所定期間における前記被験者の1の運動パターンを特定する第2の特定手順と、
前記静止識別モデルと前記第2の特徴量とに基づき、前記第2の所定期間における前記被験者の1の静止パターンを特定する第3の特定手順と、
前記第1、第2および第3の特定手順における特定結果を統合することにより、前記第2の所定期間における前記被験者の姿勢および運動を識別する識別手順と、
前記識別手順において識別した姿勢および運動と、前記第2の所定期間の前記被験者の生体信号情報とを対応づけた対応情報であって、所定の時点より前の姿勢と運動及び前記所定の時点より後の姿勢と運動と、心拍数の増加または心拍数の減少と、の組み合わせごとに自律神経機能の評価情報を対応付けた対応情報を生成し、前記対応情報を用いて、前記識別部の識別結果を基に求めた評価対象の時点に対応する姿勢、及び、心拍数の増加または減少から、自律神経機能の評価を行う生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする逐次姿勢識別プログラム。 - ウェアラブル機器に設けられ、前記ウェアラブル機器を装着する被験者の動作の加速度情報を計測する加速度情報計測部と、
前記ウェアラブル機器に設けられ、前記被験者の生体信号情報として少なくとも心拍に関する情報を計測する生体信号情報計測部と、
第1の所定期間における前記加速度情報および前記生体信号情報に対して逐次機械学習を実行することにより第2の所定期間における前記被験者の姿勢および運動を識別する識別部と、
前記識別部が識別した同じ姿勢および運動の組み合わせに対応する生体信号情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した同じ姿勢および運動の組み合わせに対応する生体信号情報から心拍数の増加または減少に関する自律神経機能評価のパラメータを算出する算出部と、
前記心拍に関する情報から得られる心拍間隔の統計値を通知する自律神経機能評価情報を生成するとともに、前記識別部が識別した姿勢及び運動と、前記第2の所定期間の前記被験者の生体信号情報とを対応づけた対応情報であって、所定時点より前の姿勢と運動及び前記所定時点より後の姿勢と運動と、心拍数の増加または心拍数の減少と、の組み合わせごとに自律神経機能の評価情報を対応付けた対応情報を生成し、前記対応情報を用いて、前記算出部が算出した評価時点における心拍数の増加または減少に関するパラメータ、及び、前記識別部の識別結果を基に求めた評価時点に対応する姿勢から自律神経機能の評価を行う自律神経機能評価部と、
を備えることを特徴とする自律神経機能情報取得装置。 - 前記生体信号情報計測部は、前記生体信号情報として前記被験者の心拍データを計測し、
前記抽出部は、同じ姿勢および運動の組み合わせに対応する心拍データを抽出し、
前記算出部は、前記抽出部が抽出した心拍データの平均値、分散値および重心のうち少なくとも一つを前記パラメータとして算出することを特徴とする請求項11に記載の自律神経機能情報取得装置。 - 前記抽出部が抽出した同じ姿勢および運動の組み合わせに対応する心拍データを接続してひとまとまりのデータとする接続部をさらに備え、
前記接続部は、接続する心拍データの接続部分の値のずれが所定の閾値より小さい場合、ずれを修正する推定値を統計的に算出し、当該推定値による修正後の心拍データを接続することを特徴とする請求項12に記載の自律神経機能情報取得装置。 - 前記抽出部が抽出した同じ姿勢および運動の組み合わせに対応する心拍データを接続してひとまとまりのデータとする接続部をさらに備え、
前記接続部は、接続する心拍データの接続部分の値のずれが所定の閾値以上の場合、当該所定の閾値を超える値を削除して前記心拍データを接続することを特徴とする請求項12に記載の自律神経機能情報取得装置。 - 前記生体信号情報計測部は、前記生体信号情報として前記被験者の心拍データを計測し、
前記抽出部は、同じ姿勢および運動の連続的変化に対応する期間に対応する複数の心拍データを抽出し、
前記算出部は、前記抽出部が抽出した複数の心拍データ中、前記姿勢または前記運動の変化の開始時点または終了時点を同期させて前記複数の心拍データを同期加算し、同期加算したデータから前記パラメータを算出することを特徴とする請求項11に記載の自律神経機能情報取得装置。 - 前記抽出部は、前記同じ姿勢および運動の連続的変化に対応する期間として、前記被験者が姿勢を変えた期間であって、姿勢を変えた時点の前後は前記被験者の身体が静止している期間に対応する複数の心拍データを抽出し、
前記算出部は、前記姿勢を変えた時点の前後の平均心拍間隔の差、初期応答における心拍間隔の最大傾きおよび後期応答における心拍間隔の最大傾きのうち少なくとも一つを前記パラメータとして算出することを特徴とする請求項15に記載の自律神経機能情報取得装置。 - 前記抽出部は、前記同じ姿勢および運動の連続的変化に対応する期間として、前記被験者が静止状態から運動状態に遷移した後再び静止状態に戻る期間であって、当該期間中被験者の姿勢が変化していない期間に対応する複数の心拍データを抽出し、
前記算出部は、前記運動状態の開始時点を同期させて前記複数の心拍データを同期加算し、心拍の上昇相の最大傾き、上昇後の平均心拍数および前記運動状態開始前と前記運動状態中の平均心拍数または平均心拍間隔の差のうち少なくとも一つを前記パラメータとして算出し、
前記自律神経機能評価部は、前記算出部が算出したパラメータから心拍数の増加がある場合には少なくとも交感神経系活性化を評価し、心拍数の減少がある場合には少なくとも副交感神経活性化を評価することを特徴とする請求項15に記載の自律神経機能情報取得装置。 - 前記抽出部は、前記同じ姿勢および運動の連続的変化に対応する期間として、前記被験者が静止状態から運動状態に遷移した後再び静止状態に戻る期間であって、当該期間中被験者の姿勢が変化していない期間に対応する複数の心拍データを抽出し、
前記算出部は、前記運動状態の終了時点を同期させて前記複数の心拍データを同期加算し、心拍の下降相の最大傾き、下降後の平均心拍数および前記運動状態中と前記運動状態終了後の平均心拍数または平均心拍間隔の差のうち少なくとも一つを前記パラメータとして算出し、
前記自律神経機能評価部は、前記算出部が算出したパラメータから心拍数の増加がある場合には少なくとも交感神経系活性化を評価し、心拍数の減少がある場合には少なくとも副交感神経活性化を評価することを特徴とする請求項15に記載の自律神経機能情報取得装置。 - 前記識別部が識別した姿勢および運動と前記生体信号情報との対応付けに基づく機械学習を実行する学習部と、
前記学習部の機械学習結果に基づき、前記加速度情報計測部および前記生体信号情報計測部により計測される加速度情報および生体信号情報から前記被験者の異常を検知する異常検知部と、
をさらに備え、
前記自律神経機能評価部は、前記異常検知部が異常を検知した場合に異常を通知するための自立神経機能情報を生成することを特徴とする請求項11から18のいずれか1項に記載の自律神経機能情報取得装置。 - 前記第1の所定期間と前記第2の所定期間とは少なくとも一部が重なりあうことを特徴とする請求項11から19のいずれか1項に記載の自律神経機能情報取得装置。
- ウェアラブル機器に設けられる加速度情報計測部および少なくとも心拍に関する情報を生体信号情報として計測する生体信号情報計測部から、それぞれ前記ウェアラブル機器を装着する被験者の動作の加速度情報および前記被験者の生体信号情報を受信する受信工程と、
第1の所定期間における前記加速度情報および前記生体信号情報に対して逐次機械学習を実行することにより第2の所定期間における前記被験者の姿勢および運動を識別する識別工程と、
前記識別工程において識別された同じ姿勢および運動の組み合わせに対応する生体信号情報を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された、前記同じ姿勢および運動の組み合わせに対応する生体信号情報から心拍数の増加または減少に関する自律神経機能評価のパラメータを算出する算出工程と、
前記心拍に関する情報から得られる心拍間隔の統計値を通知する自律神経機能評価情報を生成するとともに、前記識別部が識別した姿勢及び運動と、前記第2の所定期間の前記被験者の生体信号情報とを対応づけた対応情報であって、所定時点より前の姿勢と運動及び前記所定時点より後の姿勢と運動と、心拍数の増加または心拍数の減少と、の組み合わせごとに自律神経機能の評価情報を対応付けた対応情報を生成し、前記対応情報を用いて、前記算出部が算出した評価時点における心拍数の増加または減少に関するパラメータ、及び、前記識別部の識別結果を基に求めた評価時点に対応する姿勢から自律神経機能の評価を行う自律神経機能評価工程と、
を含むことを特徴とする自律神経機能情報取得方法。 - ウェアラブル機器に設けられる加速度情報計測部および少なくとも心拍に関する情報を生体信号情報として計測する生体信号情報計測部から、それぞれ前記ウェアラブル機器を装着する被験者の動作の加速度情報および前記被験者の生体信号情報を受信する受信手順と、
第1の所定期間における前記加速度情報および前記生体信号情報に対して逐次機械学習を実行することにより第2の所定期間における前記被験者の姿勢および運動を識別する識別手順と、
前記識別手順において識別された同じ姿勢および運4動の組み合わせに対応する生体信号情報を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順において抽出された、前記同じ姿勢および運動の組み合わせに対応する生体信号情報から心拍数の増加または減少に関する自律神経機能評価のパラメータを算出する算出手順と、
前記心拍に関する情報から得られる心拍間隔の統計値を通知する自律神経機能評価情報を生成するとともに、前記識別部が識別した姿勢及び運動と、前記第2の所定期間の前記被験者の生体信号情報とを対応づけた対応情報であって、所定時点より前の姿勢と運動及び前記所定時点より後の姿勢と運動と、心拍数の増加または心拍数の減少と、の組み合わせごとに自律神経機能の評価情報を対応付けた対応情報を生成し、前記対応情報を用いて、前記算出部が算出した評価時点における心拍数の増加または減少に関するパラメータ、及び、前記識別部の識別結果を基に求めた評価時点に対応する姿勢から自律神経機能の評価を行う自律神経機能評価手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする自律神経機能情報取得プログラム。
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