JP6647415B2 - 状態取得コンピュータ、状態の取得方法、および情報処理システム - Google Patents

Description

以下の開示は、生物の精神的状態または肉体的状態を取得するための技術に関し、特に拍動間隔から生物の精神的状態または肉体的状態を取得するための状態取得コンピュータ、状態の取得方法、および情報処理システムの技術に関する。

従来から、生物の精神的または肉体的な状態を取得するための技術が知られている。例えば、特許第５１６０５８６号明細書（特許文献１）には、脈波診断装置及び脈波診断装置制御方法が開示されている。特許文献１によると、動脈を透過した透過光又は動脈で散乱された散乱光を受光して脈波を検出する光電脈波検出部と、前記光電脈波検出部の検出する脈波の１拍ごとの脈波振幅を算出し、連続して算出された２つの前記脈波振幅同士で形成される直交座標平面上での前記脈波振幅の点をポアンカレ座標として１拍ごとに算出する脈波振幅ポアンカレ算出部と、前記脈波振幅ポアンカレ算出部の算出する脈波振幅のポアンカレ座標の最大及び最小の変化幅を算出する脈波振幅分布算出部と、を備え、前記脈波振幅分布算出部は、前記脈波振幅ポアンカレ算出部の算出する脈波振幅のポアンカレ座標上のＹ＝Ｘ＋ａ及びＹ＝Ｘ−ａで表される２本の直線で規定された範囲内での最大及び最小の変化幅を算出することを特徴とする脈波診断装置が提供される。

特許第５１６０５８６号明細書

生物の精神的または肉体的な状態を従来よりも正確に把握したり、あるいは従来よりも効率的に把握したりすることができる技術が求められている。本開示は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、生物の精神的状態または肉体的状態を従来よりも正確に把握したり、あるいは従来よりも効率的に把握したりすることができる状態取得コンピュータ、状態の取得方法、および情報処理システムを提供することにある。

この発明のある態様に従うと、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換し、変換後のポアンカレプロットの標準偏差に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータが提供される。

好ましくは、プロセッサは、ポアンカレプロットの２軸以上の標準偏差の積に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得する。

この発明の別の局面に従うと、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、拍動間隔のポアンカレプロットの連続する２つのプロットの距離の平均に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータが提供される。

この発明の別の局面に従うと、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、拍動間隔のポアンカレプロットの中心部分のプロットの量または割合に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータが提供される。

好ましくは、状態取得コンピュータは、複数種類の精神的状態または肉体的状態のそれぞれに対応する数値範囲を記憶するためのメモリをさらに備える。プロセッサは、標準偏差または平均またはプロットの量または割合に基づいて、数値範囲を参照することによって、生物の精神的状態または肉体的状態を特定する。

この発明の別の局面に従うと、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、拍動間隔のヒストグラムを作成することによって、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータが提供される。

この発明の別の局面に従うと、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、拍動間隔のポアンカレプロットの軌跡を作成することによって、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータが提供される。

好ましくは、状態取得コンピュータは、複数種類の精神的状態または肉体的状態のそれぞれに対応するヒストグラムまたはポアンカレプロットの軌跡に関するデータを記憶するためのメモリをさらに備える。プロセッサは、作成したヒストグラムまたは作成したポアンカレプロットの軌跡に基づいて、データを参照することによって、生物の精神的状態または肉体的状態を特定する。

好ましくは、プロセッサは、上記の生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得する方法のうちの複数の方法を利用して、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得する。

好ましくは、対象となる生物が、呼吸性の不整脈を有する。

この発明の別の局面に従うと、プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法が提供される。取得方法は、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換するステップと、変換後のポアンカレプロットの標準偏差を計算するステップと、当該標準偏差に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える。

この発明の別の局面に従うと、プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法が提供される。取得方法は、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、拍動間隔のポアンカレプロットの連続する２つのプロットの距離の平均を計算するステップと、平均に基づいて生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える。

この発明の別の局面に従うと、プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法が提供される。取得方法は、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、拍動間隔のヒストグラムを作成するステップと、ヒストグラムに基づいて生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える。

この発明の別の局面に従うと、プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法が提供される。取得方法は、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、拍動間隔のポアンカレプロットの軌跡を作成するステップと、軌跡に基づいて生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える。

この発明の別の局面に従うと、プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法が提供される。取得方法は、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、拍動間隔のポアンカレプロットの中心部分のプロットの量に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える。

この発明の別の局面に従うと、出力装置と、生物の拍動を検知するためのセンサと、センサから生物の拍動間隔を示すためのデータを取得し、拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換し、変換後のポアンカレプロットの標準偏差に基づいて生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得し、当該情報を出力装置に出力させるためのコンピュータと、を備える情報処理システムが提供される。

以上のように、本開示によれば、生物の精神的状態または肉体的状態を従来よりも正確に把握したり、あるいは従来よりも効率的に把握したりすることができる状態取得コンピュータ、状態の取得方法、および情報処理システムが提供される。

第１の実施の形態にかかる状態取得システム１の全体構成を示す図である。 第１の実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第１の実施の形態にかかる拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブルを示す図である。 第１の実施の形態にかかる拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１ＡからＹ＝Ｘ方向とそれに垂直な方向の軸への変換を示すイメージ図である。 第１の実施の形態にかかる犬の精神的状態または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差との目安を示す表である。 第１の実施の形態にかかる状態取得システム１のサーバを含む全体構成を示す図である。 第１の実施の形態にかかる犬の興奮状態におけるポアンカレプロット図である。 第１の実施の形態にかかる犬の通常状態で呼吸が安定している状態におけるポアンカレプロット図である。 第１の実施の形態にかかる犬の通常状態におけるポアンカレプロット図である。 第１の実施の形態にかかる犬の安静状態におけるポアンカレプロット図である。 第２の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。 第２の実施の形態にかかる犬の精神的または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差と、標準偏差の積と、標準偏差の比との目安を示す表である。 第３の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。 第４の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第４の実施の形態にかかる距離テーブル３２１Ｂを示す図である。 第４の実施の形態にかかる犬の精神的状態または肉体的状態毎の、距離の平均値との目安を示す表である。 第５の実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第５の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第７の実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第７実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第７の実施の形態にかかる犬の興奮状態におけるヒストグラムの数値を折 れ線で表した図である。 第７の実施の形態にかかる犬の通常状態で呼吸が安定している状態におけるヒストグラムである。 第７の実施の形態にかかる犬の通常状態におけるヒストグラムである。 第７の実施の形態にかかる犬の安静状態におけるヒストグラムである。 第８の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第８の実施の形態にかかる犬の興奮状態におけるポアンカレプロットの軌跡である。 第８の実施の形態にかかる犬の通常状態で呼吸が安定している状態におけるポアンカレプロットの軌跡である。 第８の実施の形態にかかる犬の通常状態におけるポアンカレプロットの軌跡である。 第８の実施の形態にかかる犬の安静状態におけるポアンカレプロットの軌跡である。 第１０の実施の形態にかかるヒストグラムまたはポアンカレプロットの軌 跡のパターンとその一致度合を数値で表す例を示す図である。 第１１の実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１３の実施の形態にかかる第１の状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１３の実施の形態にかかる第２の状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１３の実施の形態にかかる第３の状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１３の実施の形態にかかる第４の状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１４の実施の形態にかかる軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の時系列のグラフを示す図である。 第１４の実施の形態にかかる軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の平均値やバラツキを示す図である。 第１４の実施の形態にかかる状態取得システム１の第１の処理手順を示すフローチャートである。 第１４の実施の形態にかかる状態取得システム１の第２の処理手順を示すフローチャートである。 第１５の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第１６の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第１６の実施の形態にかかる時刻Ａと時刻Ｂにおける軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の平均値やバラツキの比較のための図である。 第１７の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第１７の実施の形態にかかる時刻Ａと時刻Ｂにおける軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の平均値やバラツキの正規化後の比較のための図である。

以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
＜第１の実施の形態＞
＜状態取得システムの全体構成＞

まず、図１を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の全体構成について説明する。図１は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の全体構成を示す図である。なお、以下では、生物を代表して、呼吸性の不整脈を有する犬の状態を判断する場合について説明する。

本実施の形態にかかる状態取得システム１は、主に、犬の胸部に取り付けられる心電取得用の電極４０１，４０２，４０３と、心電信号を処理するための信号処理装置５００と、信号処理装置５００と通信可能な通信端末３００とを含む。

心電取得用の電極４０１，４０２，４０３は、胸部等において、心臓部を挟むような位置に取り付けることが望ましく、例えば、両前足（または、前足と後ろ足）の肉球部など毛の生えていない場所であってもよい。また、毛を刈った状態であるか、ゲルなどが付着した電極、あるいは、突起状の構造を持ち、毛があっても皮膚と接触する構成であることが望ましい。あるいは、毛がある状態で、非接触で容量性材料を介して心電を誘導する形態が望ましい。それにより、犬等の表皮が毛に覆われた生物であっても心電を取得することが可能となる。本実施の形態においては、３個の電極４０１，４０２，４０３を使用する構成としているが、電極は、２個以上であればよく、さらに、多くの電極を使用する構成としてもよい。
＜状態取得システムの機能構成と処理手順＞

次に、図２および図３を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成と処理手順とについて説明する。図２は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。図３は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。

まず、状態取得システム１の信号処理装置５００の構成について説明する。信号処理装置５００は、心電前処理部５１１と拍動間隔算出部５１２と送信部５６０を含む。

心電前処理部５１１は、フィルタや増幅器を含む。心電前処理部５１１は、電極４０１，４０２，４０３から送られている心電信号を拍動データに変換して、拍動間隔算出部５１２に受け渡す。

より詳細には、心電前処理部５１１には、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタなどのフィルタ装置、オペアンプなどから構成される増幅装置、心電のアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換装置等が含まれる。尚、フィルタ装置、増幅装置などは、ソフトウェアにより実装される形態であってもよい。また、Ａ／Ｄ変換装置においては、拍動間隔のゆらぎ量の差異が判別できる周期と精度でのサンプリングを行うことが望ましい。すなわち、Ａ／Ｄ変換の周波数が、２５Ｈｚ以上の周波数で取得することが望ましい。例えば、本実施の形態においては、１００Ｈｚでの心電信号のサンプリングを行っている。サンプリングの周波数を高めることにより、拍動間隔の揺らぎ量を正確に把握することが可能となる。

拍動間隔算出部５１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）５１０がメモリのプログラムを実行することによって実現される。拍動間隔算出部５１２は、拍動データに基づいて、拍動間隔を逐次算出する。より詳細には、拍動間隔算出部５１２は、閾値検出などの方法により、心電のピーク信号（Ｒ波）を検出し、各心電のピークの間隔（時間）を算出する。拍動間隔の算出方法として、上記の他に、自己相関関数を用いた周期の導出や矩形波相関トリガを用いる方法などで行ってもよい。

本実施の形態においては、拍動間隔算出部５１２は、連続して入力される心電信号に対して連続して拍動間隔の算出を実行する。拍動間隔算出部５１２は、算出した拍動間隔や拍動データ自体を、送信部５６０を介して通信端末３００に送信する。なお、送信部５６０は、例えば、アンテナやコネクタなどを含む通信インターフェイスによって実現される。

次に、通信端末３００の構成について説明する。通信端末３００は、受信部３６１、拍動間隔記憶部３２１、統計処理部３１１と、ポアンカレプロット作成部３１２と、結果出力部３１３と、ディスプレイ３３０と、データ記憶部３２２と、送信部３６２とを含む。

まず、受信部３６１と送信部３６２は、例えば、アンテナやコネクタなどを含む通信インターフェイス３６０によって実現される。受信部３６１は、信号処理装置５００からの拍動間隔を示すデータを受信する（ステップＳ１０２）。

拍動間隔記憶部３２１は各種のメモリ３２０などによって構成され、信号処理装置５００から受信したデータを格納する。本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０が、通信インターフェイス３６０を介して受信した拍動間隔を拍動間隔テーブルとして逐次メモリ３２０に蓄積していく（ステップＳ１０４）。ただし、これらのデータは、通信端末３００のメモリ３２０に記憶されてもよいし、通信端末３００からアクセス可能な他の装置に記憶されてもよい。

統計処理部３１１と、ポアンカレプロット作成部３１２と、結果出力部３１３とは、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することによって実現される。統計処理部３１１は、一定時間単位、例えば、１分、１０分、１時間など、状態を判定するために必要な時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、図４に示すような、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１Ａを作成する（ステップＳ１０６）。拍動間隔は、例えば、図に示すようにｍｓｅｃ（ミリセック）の単位で計算される。

統計処理部３１１は、図５に示すように、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブルからＹ＝Ｘ方向とそれに垂直な方向の軸への変換を行う（ステップＳ１０８）。

統計処理部３１１は、軸の変換を行った後のそれぞれの軸を構成する数値列に関する標準偏差を算出する（ステップＳ１１０）。なお、統計処理部３１１は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差だけを算出してもよいし、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差だけを算出してもよいし、両方を算出してもよい。図６は、犬の精神状態または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差との目安を示す表である。

なお、統計処理部３１１は、主成分分析などの方法により分散が最大になる軸を特定し、当該軸と当該軸に垂直な軸に関する標準偏差を算出してもよい。さらには、統計処理部３１１は、軸変換を行わずに、Ｘ軸とＹ軸に関する標準偏差を算出するものであってもよい。分散の大きい方向がＸ軸方向とＹ軸方向である場合には、軸変換を行わなくとも、Ｘ軸とＹ軸の標準偏差を算出することで、ポアンカレプロットした拍動間隔のばらつき状態を評価できる。この場合、軸変換を行う必要が無いために、計算量を低減することができる。

結果出力部３１３は、例えば、自身の、あるいは外部の、ディスプレイ３３０やスピーカなどの出力装置に、標準偏差を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ１１４）。より詳細には、結果出力部３１３は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差だけを出力させてもよいし、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差だけを出力させてもよいし、両方を出力させてもよいし、大きい方だけを出力させてもよいし、小さい方だけを出力させてもよい。

標準偏差を計算することにより、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）とをそれぞれ軸としてポアンカレプロットした拍動間隔のばらつき状態が評価できる。

なお、本実施の形態にかかる状態取得システム１は、図７に示すように通信端末３００が通信可能なサーバ１００を含む形態であってもよい。その場合、結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、標準偏差や関係テーブルなどデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに利用することができる。

本実施の形態においては、ステップＳ１０８とは別に、同時にポアンカレプロット作成部３１２は、図４の対応関係テーブルから、標準偏差の計算に使用した範囲の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）とのデータを取得して、図８〜図１１に示すようなポアンカレプロット図を作成する。

そして、結果出力部３１３は、作成されたポアンカレプロット図を、自身の、または外部の、ディスプレイなどの出力装置に表示させる。なお、ポアンカレプロット作成部３１２は、ステップＳ１０８の結果を利用して、軸変換後のポアンカレプロット図を作成して出力してもよい。

ここで、ポアンカレプロット図に関して説明する。図８は、本実施の形態にかかる犬の興奮状態におけるポアンカレプロット図である。図９は、本実施の形態にかかる犬の通常状態で呼吸が安定している状態におけるポアンカレプロット図である。図１０は、本実施の形態にかかる犬の通常状態におけるポアンカレプロット図である。図１１は、本実施の形態にかかる犬の安静状態におけるポアンカレプロット図である。

まず、例えば犬などの呼吸性の不整脈を有する生物の場合、図８のような興奮状態においては、心拍数が上昇し（拍動間隔は短くなる）、拍動間隔の揺らぎは小さくなり、プロットの点が一定の場所に集まるような状態になる。

そして、図９のような呼吸が安定している通常の状態においては、心拍数が安静状態ほどは少なくない（プロットの点の広がりが安静状態ほど大きくない）が、プロット点の分布の中心にプロットが少ない（穴の空白）領域が存在する。このような形状になるのは、犬の心拍が呼吸の影響を大きく受けるため、拍動変動が周期的に変化することが原因と考えられる（呼吸性不整脈）。そのため、リラックスした緩やかな拍動ではないが、呼吸が安定して行われているため、空白の存在する状態になると考えられる。

そして、図１０のような通常状態においては、拍動に揺らぎがみられ、ばらつきは大きくなる（プロット点が広がる）が、プロット点が散乱している状態となる。

そして、図１１の安静状態においては、犬がリラックスしているために拍動の間隔が大きくなり、さらに呼吸性不整脈の影響を大きく受けるために、プロット点の広がりが大きくなると共に、円形や四角形に近い形状や、三角形に近い形状となる。そのいずれの形状においても、安静状態ではポアンカレプロットのプロット点の分布の中心部に空白部分が見られる形状となる。

このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて間接的に、ポアンカレプロットのプロット点の分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
＜第２の実施の形態＞

第１の実施の形態においては、通信端末３００が、ポアンカレプロットのＹ＝Ｘの軸に沿った標準偏差またはＹ＝Ｘと垂直な軸に沿った標準偏差を出力するものであった。しかしながら、本実施の形態においては、それら２つの標準偏差の積を算出するものである。以下では、図１２を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。

図１２は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ２０２〜ステップＳ２０８は、第１の実施の形態のステップＳ１０２〜ステップＳ１０８と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。

統計処理部３１１としてのＣＰＵ３１０は、軸の変換を行った後のそれぞれの軸に関する標準偏差を算出する（ステップＳ２１０）。なお、統計処理部３１１は、分散が最大になる軸を特定し、当該軸と当該軸に垂直な軸に関する標準偏差を算出してもよい。

そして、統計処理部３１１は、それらの２つの標準偏差の積を計算する（ステップＳ２１２）。

結果出力部３１３は、例えば、自身の、または外部の、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、標準偏差の積を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ２１４）。より詳細には、結果出力部３１３は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝−Ｘの軸に関する標準偏差と、両者の積とを出力させてもよい。

図１３は、犬の精神状態または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差と、標準偏差の積と、標準偏差の比との目安を示す表である。

標準偏差の積を計算することにより、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）とをそれぞれ軸としてポアンカレプロットした拍動間隔の分布の広がりの大きさや形状、一様に分散している、中心に空白がある等のばらつき状態が評価できる。また、縦横比が同じで大きさのみ変化している状態や分布の広がり面積が同じで中心部のばらつき状態が異なる場合などに有効にばらつき状態を評価できる。

なお、結果出力部３１３は、標準偏差や標準偏差の積や対応関係テーブルなどデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに利用することができる。

本実施の形態においても、ポアンカレプロット作成部３１２としてのＣＰＵ３１０が、図８〜図１１に示すようなポアンカレプロット図を作成してもよいし、作成されたポアンカレプロット図をディスプレイなどの出力装置に表示させたり、サーバ１００に送信したりしてもよい。

なお、本実施の形態においては、統計処理部３１１が、２つの軸の標準偏差の積を計算するものであるが、３つ以上の軸の標準偏差の積を計算するものであってもよい。

このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて間接的に、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
＜第３の実施の形態＞

第１の実施の形態においては、通信端末３００が、ポアンカレプロットのＹ＝Ｘ軸および／またはＹ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差を出力するものであった。しかしながら、本実施の形態においては、軸変換する前のポアンカレプロットのＸ軸またはＹ軸に関する標準偏差または標準偏差の積を算出するものである。以下では、図１４を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。

図１４は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ３０２〜ステップＳ３０４は、第１の実施の形態のステップＳ１０２〜ステップＳ１０４それと同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。

統計処理部３１１は、一定時間単位、例えば、１分、１０分、１時間など状態を判定するために必要な時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との関係テーブルを作成する（ステップＳ３０６）。

統計処理部３１１は、Ｘ軸に関する標準偏差とＹ軸に関する標準偏差とを算出する（ステップＳ３１０）。

そして、統計処理部３１１は、それらの２つの標準偏差の積を計算する（ステップＳ３１２）。

結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、例えば、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、標準偏差の積を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ３１４）。より詳細には、結果出力部３１３は、Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙの軸に関する標準偏差と、両者の積とを出力させてもよい。

標準偏差の積を計算することにより、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）とをそれぞれ軸としてポアンカレプロットした拍動間隔のばらつき状態が評価できる。

なお、本実施の形態においても、結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、標準偏差や標準偏差の積や対応関係テーブルなどデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに使用することができる。

本実施の形態においても、ポアンカレプロット作成部３１２としてのＣＰＵ３１０が、図８〜図１１に示すようなポアンカレプロット図を作成してもよいし、作成されたポアンカレプロット図をディスプレイなどの出力装置に表示させたり、サーバ１００に送信したりしてもよい。

なお、第１〜第３の実施の形態における、興奮状態、第１の通常状態（通常状態で呼吸が安定している状態）、第２の通常状態、安静状態は、ストレス状態を表す指標としても、利用することが可能である。拍動間隔のＬＦ／ＨＦ解析とも相関がある。図８の状態では、ＬＦ／ＨＦ値が大きく、図９、図１０、図１１と遷移すると共に、ＬＦ／ＨＦの数値も小さくなる。すなわち、リラックスしている状態となる。これにより、犬のストレス状態の推移も把握できる。ただし、ＬＦ／ＨＦでは、区別できる範囲に限界があり、ポアンカレプロットを利用する方が、より詳細に状態を識別することが可能である。また、ポアンカレプロットを利用することにより、ＬＦ／ＨＦ解析のように周波解析を行う必要がないため、計算量が少なくなるという利点がある。

このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
＜第４の実施の形態＞

第１〜３の実施の形態においては、通信端末３００が、ポアンカレプロットの標準偏差や標準偏差の積を出力するものであった。しかしながら、本実施の形態においては、ポアンカレプロットの連続する２つのプロット間の距離の平均を算出するものである。以下では、図１５を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。

図１５は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ４０２〜ステップＳ４０６は、第１の実施の形態のステップＳ１０２〜ステップＳ１０６と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。

統計処理部３１１としてのＣＰＵ３１０は、一定期間における、［Ｒ−Ｒ（ｎ），Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）］から次の［Ｒ−Ｒ（ｎ），Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）］までの距離を計算して、図１６に示すような距離テーブル３２１Ｂをメモリ３２０に格納する。ＣＰＵ３１０は、当該距離の平均値を算出する（ステップＳ４１０）。なお、統計処理部３１１は、分散が最大になる軸を特定し、当該軸への変換後に距離の平均値を算出してもよい。

結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、例えば、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、当該距離の平均値を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ４１２）。

図１７は、本実施の形態にかかる犬の精神的状態または肉体的状態毎の、距離の平均値との目安を示す表である。

ポアンカレプロットの分布状態によって各点の間の距離が異なるため、平均値を求めることでポアンカレプロットの形状を反映させることができる。このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
＜第５の実施の形態＞

第１〜４の実施の形態においては、通信端末３００が、ポアンカレプロット自体や、標準偏差や、標準偏差の積や、距離の平均などを出力するものであった。しかしながら、本実施の形態においては、それらの数値に基づいて、生物の状態の判定まで行うものである。

まず、図１８を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成について説明する。図１８は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。

通信端末３００は、第１〜第４の実施の形態にかかる通信端末３００と比較して、状態判定部３１４を含む。状態判定部３１４は、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することなどによって実現される。

通信端末３００のメモリ３２０は、生物の状態毎の、数値範囲やモデルの特徴データなどを記憶する。例えば、メモリ３２０は、状態毎の標準偏差の数値範囲や閾値を格納する。あるいは、メモリ３２０は、状態毎の標準偏差の積の数値範囲や閾値を格納する。あるいは、メモリは、状態毎の距離の平均の数値範囲や閾値を格納する。あるいは、メモリ３２０は、状態毎のポアンカレプロットのモデル形状を格納する。

以下では、図１９を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。図１９は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ５０２〜ステップＳ５０８は、第１の実施の形態のステップＳ１０２〜ステップＳ１０８と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。

統計処理部３１１は、標準偏差、標準偏差の積、距離の平均などを算出する（ステップＳ５１０）。なお、ここで、ポアンカレプロット作成部３１２が、ポアンカレプロットを作成してもよい。

次に、状態判定部３１４としてのＣＰＵ３１０は、統計処理部３１１からの標準偏差が、どの状態に対応する数値範囲に収まるかを判定する（ステップＳ５１２）。あるいは、状態判定部３１４は、統計処理部３１１からの標準偏差の積が、どの状態に対応する数値範囲に収まるかを判定する。あるいは、状態判定部３１４は、統計処理部３１１からの距離の平均値が、どの状態に対応する数値範囲に収まるかを判定する。状態判定部３１４は、統計処理部３１１またはポアンカレプロット作成部３１２からのポアンカレプロットの形状が、どの状態のポアンカレプロットのモデル形状に似通っているかを判定する。

例えば、データ記憶部３２２としてのメモリ３２０は、標準偏差の積の数値範囲として、５．０×１０^４未満が興奮状態、５．０×１０^４以上１．０×１０^５未満が第１の通常状態、１．０×１０^５以上１．４×１０^５未満が第２の通常状態、１．４０×１０^５以上が安静状態、というデータを記憶する。そして、状態判定部３１４が、当該データに基づいて、状態を判定する。

あるいは、データ記憶部３２２としてのメモリ３２０は、距離の平均の数値範囲として、４．０×１０^２未満が興奮状態、４．０×１０^２以上５．０×１０^２未満が第１の通常状態、５．０×１０^２以上６．０×１０^２未満が第２の通常状態、６．０×１０^２以上が安静状態、というデータを記憶する。そして、状態判定部３１４が、統計処理部３１１からの計算結果が、どの状態に対応する数値範囲に収まるかを判定する。

結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、例えば、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、標準偏差、標準偏差の積、距離の平均、ポアンカレプロットのグラフ自体、そして判定結果としての生物の状態を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ５１４）。

なお、結果出力部３１３は、計算結果や判定結果などをデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに使用することができる。

このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。すなわち、生物においては、精神的状態（興奮、怒り、喜び、悲しみ、楽しみ、ストレス状態、非ストレス状態）により、拍動間隔のばらつきの状態が変化する。また、肉体的状態（運動、体動、睡眠、安静、疾患、痛みに起因する）の変化においても、拍動間隔のばらつきの状態が変化する。これらの状態の変化を予想することができる。状態の変化を把握することで、生物と人の間の意思の疎通やコミュニケーションの援助、躾、運動負荷の調整などが可能になる。また、病気による精神的な状態や肉体的な状態の変化を検出し、治療や病状の観察に役立てることが可能となる。
＜第６の実施の形態＞

なお図１９において、統計処理部３１１が、標準偏差、標準偏差の積、距離の平均、ポアンカレプロットのグラフなどのうちの複数の指標を取得してもよい（ステップＳ５１０）。そして、状態判定部３１４が、当該複数の指標に基づいて、生物の状態を判断してもよい（ステップＳ５１２）。この場合は、状態判定部３１４は、より一致度が高い指標に基づいて状態を判定したり、複数の判定結果のうちのもっとも不安定な状態を判定結果にしたりしてもよい。
＜第７の実施の形態＞

第１〜第６の実施の形態においては、主に、ポアンカレプロットを利用して生物の状態を判断するものであった。本実施の形態においては、拍動間隔のヒストグラムを利用して生物の状態を判断するものである。

まず、図２０を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成について説明する。図２０は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。

通信端末３００は、第５の実施の形態の通信端末３００と比較して、ポアンカレプロット作成部３１２の代わりに、ヒストグラム作成部３１５を含む。ヒストグラム作成部３１５は、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することによって実現される。

通信端末３００のメモリ３２０は、生物の状態毎の、ヒストグラムのモデルのデータなどを記憶する。

以下では、図２１を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。図２１は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ７０２〜ステップＳ７０４は、第１の実施の形態のステップＳ１０２〜ステップＳ１０４と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。

統計処理部３１１としてのＣＰＵ３１０は、一定時間単位、例えば、１分、１０分、１時間など状態を判定するために必要な時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、図２２〜図２５に示すような、拍動間隔とその頻度と関係を示すヒストグラムを作成する（ステップＳ７０６）。

次に、状態判定部３１４としてのＣＰＵ３１０は、ヒストグラム作成部３１５からのヒストグラムの形状が、どの状態のヒストグラムのモデル形状に似通っているかを判定する（ステップＳ７１２）。

結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、例えば、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、ヒストグラムのグラフ自体、および／あるいは、判定結果としての生物の状態、を表示させたり音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ７１４）。

なお、結果出力部３１３は、計算結果や判定結果などをデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに使用することができる。

例えば、犬の場合、興奮状態では、図２２に示すように、１つの半値幅の狭いピークが現れる。また、第１の通常状態では、図２３に示すように、ポアンカレプロットにおいて中心部に空白があることを反映し、２つのピークを持つ比較的半値幅の狭いピークとなる。また、図２４に示すように、第２の通常状態では、ピークが１つではあるが、半値幅が広いピークが現れる。図２５に示すように、安静状態においては、ポアンカレプロットにおいて中心部に空白があることを反映し、ピークが２つ存在する。

状態判定部３１４は、このヒストグラムの形状に近いモデルを判別し、対応する状態を特定することによって、興奮状態、第１の通常状態、第２の通常状態、安静状態などを判断する。例えば、状態判定部３１４は、ピーク検出により、ピークの個数を検出し、また、半値幅（ピークの裾の広がり）を求めることによって、分布の広がり度合を閾値を用いて判定する。この場合は、メモリ３２０が、状態毎の、ヒストグラムの分布の広がりを示す数値範囲を記憶する。

具体的には、状態判定部３１４は、ピークが１つで半値幅が狭い場合は、興奮状態であると判定する。状態判定部３１４は、ピークが１つで半値幅が広い場合には、第２の通常状態と判定する。状態判定部３１４は、ピークが２個で半値幅が狭い場合には、第１の通常状態と判定する。状態判定部３１４は、ピークが２個で半値幅が広い場合には、安静状態であると判定する。

なお、これらの閾値や数値範囲は、犬の種類や年令によって、異なる可能性があるため、それらの条件に従って設定を変更することが望ましい。例えば、ユーザが犬の種類や性別や年令を入力し、犬の種類や性別や年令に応じた閾値を設定する構成としてもよい。

このように、拍動間隔の長さ毎に拍動の個数をカウントすることによってヒストグラムを作成し、その分布により状態を判別することが可能である。状態を判別するまでの計算量を抑えることができる。そして、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
＜第８の実施の形態＞

あるいは、ポアンカレプロットの軌跡を利用して生物の状態を判定してもよい。本実施の形態においては、図１８のポアンカレプロット作成部３１２としてのＣＰＵ３１０は、対応関係テーブルから、標準偏差の計算に使用した範囲の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）とのデータを取得して、図８〜図１１に示すようなポアンカレプロット図を作成する。より詳細には、本実施の形態においては、ポアンカレプロット作成部３１２は、プロットだけでなく、プロットから次のプロットへの軌跡も取得して認識したり描画したりする。

また、通信端末３００のメモリ３２０は、生物の状態毎の、ポアンカレプロットの軌跡のモデルのデータなどを記憶する。

以下では、図２６を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。図２６は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。なお、ステップＳ８０２〜ステップＳ８０６は、第１の実施の形態のステップＳ１０２〜ステップＳ１０６のそれと同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。

統計処理部３１１としてのＣＰＵ３１０は、図５に示すように、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１Ａから、プロット間の軌跡を含むポアンカレプロットグラフを描画する（ステップＳ８１０）。

次に、状態判定部３１４は、メモリ３２０を参照して、描画されたポアンカレプロットの軌跡に似通っている軌跡のモデルがあるか否かをパターン認識等の技術により判断する（ステップＳ８１２）。描画されたポアンカレプロットの軌跡が、いずれの軌跡のモデルにも似通っていない場合は（ステップＳ８１２にてＮＯである場合）、別のタイミングの拍動間隔の対応関係を読み出して、再度ステップＳ８１０からの処理を繰り返す。

描画されたポアンカレプロットの軌跡に似通っている軌跡のモデルがある場合（ステップＳ８１２にてＹＥＳである場合）、結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、例えば、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、ポアンカレプロットの軌跡のグラフ自体、および／または、判定結果としての生物の状態、を表示させたり音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ８１４）。

なお、結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、計算結果や判定結果などをデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに使用することができる。

例えば、犬の場合、興奮状態では図２７に示すような軌跡が、第１の通常状態では図２８に示すような軌跡が、第２の通常状態では図２９に示すような軌跡が、安静状態においては図３０に示すような軌跡が描画される。

このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
＜第９の実施の形態＞

安静状態を判定するために、状態取得システム１は、ポアンカレプロットのグラフにおいて、プロットの中央部分にプロットが少ないエリアが存在しているか否かを判定できればよく、当該判定方法は、第１〜第８の実施の形態のうちの複数の方法を利用したり、第１〜第８の実施の形態とは異なる方法を利用したりしてもよい。換言すれば、状態取得システム１は、ポアンカレプロットのグラフにおいて、プロット全体のうちの中央部分のプロットの量や割合に応じて生物の状態を判定してもよい。

例えば、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットのグラフにおいて、２つの軸に関し、全プロットの平均値から、標準偏差の所定倍までの距離以内に、プロットの総数の第１の所定割合未満しかプロットがなければ安静状態である、と判断してもよい。そして、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットのグラフにおいて、２つの軸に関し、全プロットの平均値から、標準偏差の所定倍までの距離以内に、プロットの総数の第１の所定割合以上第２の所定割合未満しかプロットがなければ通常状態である、と判断してもよい。そして、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットのグラフにおいて、２つの軸に関し、全プロットの平均値から、標準偏差の所定倍までの距離以内に、プロットの総数の第２の所定割合以上プロットがあれば興奮状態である、と判断してもよい。

具体的には、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットの、２つの軸の各々に関して、全プロットの平均値から、標準偏差の０．５倍までの距離以内に、プロットの総数の１割未満しかプロットがなければ安静状態である、と判断してもよい。そして、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットの、２つの軸の各々に関して、全プロットの平均値から、標準偏差の０．５倍までの距離以内に、プロットの総数の１割以上３割未満しかプロットがなければ通常状態である、と判断してもよい。そして、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットの、２つの軸の各々に関して、全プロットの平均値から、標準偏差の０．５倍までの距離以内に、プロットの総数の３割以上プロットがあれば興奮状態である、と判断してもよい。

このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
＜第１０の実施の形態＞

あるいは、第１〜第９の実施の形態のうちの複数の方法を利用したり、第１〜第９の実施の形態とは異なる方法を利用したりして、対象の生物の状態を判定してもよい。例えば、図３１に示すように、状態判定部３１４は、取得したヒストグラムと、それぞれの状態毎のヒストグラムのモデルとの一致度を算出し、状態毎に重みづけをした一致度の合計に基づいて、状態を判断してもよい。

あるいは、図３１に示すように、状態判定部３１４は、取得したポアンカレプロットの軌跡と、それぞれの状態毎のポアンカレプロットの軌跡のモデルとの一致度を算出し、状態毎に重みづけをした一致度の合計に基づいて、状態を判断してもよい。

あるいは、図３１に示すように、状態判定部３１４は、取得したヒストグラムとポアンカレプロットの軌跡と、それぞれの状態毎のヒストグラムのモデルとポアンカレプロットの軌跡のモデルとの一致度を算出し、状態毎に重みづけをした一致度の合計に基づいて、状態を判断してもよい。

このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
＜第１１の実施の形態＞

さらに、実際の現在の生物の状態をユーザが入力することで、状態を判定するための数値範囲や閾値を新たなデータで修正していくことが好ましい。換言すれば、犬の個体差による状態に関して、ユーザに正解を入力してもらうことにより、ＣＰＵ３１０は、判定のための閾値を調整し、ユーザにとって違和感のない出力ができるように精度を高めることができる。

以下では、図３２を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成について説明する。図３２は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。

本実施の形態にかかる通信端末３００は、第５の実施の形態の通信端末３００と比較して、状態判定基準作成部３１６と状態入力部３４０とを含む。状態判定基準作成部３１６は、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することなどによって実現される。状態入力部３４０は、スイッチやキーボードやタッチパネルなどによって実現され、ユーザからの操作命令をＣＰＵ３１０の状態判定基準作成部３１６などに受け渡す。

ユーザが、対象となる生物の現在の状態を状態入力部３４０に入力すると、状態判定基準作成部３１６が、ユーザから入力された生物の状態と、状態判定部３１４の判定結果とが一致するか否かを判断する。ユーザから入力された生物の状態と状態判定部３１４の判定結果とが一致しない場合に、状態判定基準作成部３１６が、状態判定部３１４の判定結果が入力された状態に近づくように、状態を判定するための数値範囲または閾値を修正する。

これによって、本実施の形態にかかる状態取得システム１は、状態判定の精度を高めることが可能になる。
＜第１２の実施の形態＞

第１〜第１１の実施の形態においては、心電取得用の電極４０１，４０２，４０３を用いて拍動間隔を算出しているが、このような形態には限られない。例えば、光電脈波方式の脈波計やパルスオキシメータによって脈波信号を取得し、脈波信号から拍動間隔を算出してもよい。この場合は、脈波の測定部位は、舌、耳などをはじめとした皮膚が露出した部位であることが好ましい。また、電子聴診器などにより心音信号を取得し、心音信号か拍動間隔を算出してもよい。これらこの場合、電極を使用しない方法での測定が可能となる。マイクロ波ドップラーセンサ等の脈波取得センサを利用して、脈波信号を取得し、脈波信号から拍動間隔を算出してもよい。たとえば、マイクロ波発信装置が天井等に設置されており、非接触で犬などの生物からの脈波を取得する形態が考えられる。この場合には、非接触での測定が可能となり、被験体への負荷をより軽減する効果がある。
＜第１３の実施の形態＞

第１〜第１２の実施の形態にかかる状態取得システム１は、電極４０１，４０２，４０３からの心電信号に基づいて信号処理装置５００が拍動間隔を取得し、通信端末３００が拍動間隔から生物の状態を判断するための情報または生物の状態の判定結果の情報を算出して出力するものであった。しかしながら、それらの１つの装置の全部または一部の役割が、別の装置によって担われてもよいし、複数の装置によって分担されてもよい。逆に、それら複数の装置の全部または一部の役割を、１つの装置が担ってもよいし、別の装置が担ってもよい。

例えば、図３３に示すように、通信端末３００の役割をサーバ１００が担ってもよい。この場合は、サーバ１００が、第１〜第１２の実施の形態の通信端末３００の機能を搭載することになる。例えば、通信端末３００が信号処理装置５００からの拍動間隔などの必要な情報をルータやキャリア網やインターネットなどを介してサーバ１００に送信する。サーバ１００が生物の状態を判断するための情報または生物の状態の判定結果を示す情報を算出し、当該情報を通信端末３００に送信する。通信端末３００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力することが考えられる。

なお、この場合は、当然に、サーバ１００の受信部１６１や送信部１６２は、サーバ１００の通信インターフェイス１６０によって実現される。そして、拍動間隔記憶部１２１やデータ記憶部１２２は、サーバ１００のメモリ１２０またはサーバ１００からアクセス可能な他の装置などによって実現される。統計処理部１１１やポアンカレプロット作成部１１２や結果出力部１１３は、ＣＰＵ１１０がメモリ１２０のプログラムを実行することによって実現される。

あるいは、図３４に示すように、信号処理装置５００が拍動間隔などの必要な情報をルータやキャリア網やインターネットなどを介してサーバ１００に送信する。サーバ１００が生物の状態を判断するための情報または生物の状態の判定結果の情報を算出して、当該情報をインターネットやキャリア網やルータなどを介して通信端末３００に送信する。通信端末３００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力する。この場合は、信号処理装置５００と通信端末３００とは無線ＬＡＮまたは有線ＬＡＮで接続されていなくてもよい。

なお、この場合も、当然に、サーバ１００の受信部１６１や送信部１６２は、サーバ１００の通信インターフェイス１６０によって実現される。そして、拍動間隔記憶部１２１やデータ記憶部１２２は、サーバ１００のメモリ１２０またはサーバ１００からアクセス可能な他の装置などによって実現される。統計処理部１１１やポアンカレプロット作成部１１２や結果出力部１１３は、ＣＰＵ１１０がメモリ１２０のプログラムを実行することによって実現される。

あるいは、図３５に示すように、信号処理装置５００が通信端末３００の全部または一部の機能を搭載するものであってもよい。この場合は、電極４０１，４０２，４０３からの心電信号に基づいて、信号処理装置５００が拍動間隔や生物の状態を判断するための情報または生物の状態の判定結果の情報を算出する。そして、信号処理装置５００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力する。

あるいは、図３６に示すように、通信端末３００が信号処理装置５００の全部または一部の機能を搭載するものであってもよい。この場合は、通信端末３００は、簡易信号処理装置５０１から、電極４０１，４０２，４０３からの心電信号を無線通信によって取得する。電極からの心電信号は、最低限のフィルタ装置、増幅装置及びＡ／Ｄ変換装置を含む簡易心電前処理部５７０によりデジタル信号に変換され、送信部５６０から送信される。通信端末３００は、心電信号から拍動間隔や生物の状態を判断するための情報または生物の状態の判定結果の情報を算出する。そして、通信端末３００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力する。
＜第１４の実施の形態＞

第１〜第１３の実施の形態の状態取得システム１の機能に加えて、状態取得システム１にさらに以下のような機能を搭載してもよい。たとえば、図３７に示すように、軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の時系列のグラフを出力することも有効である。なお、図３７は、犬に薬剤の投与を行った際の１分毎の標準偏差の積の値の変化を示す。ここでは、プロプラノロール（交感神経遮断薬：0.05mg/kg BW）とアトロピン（副交感神経遮断薬：0.1mg/kg BW）を投与し、心臓の拍動に対する神経作用を遮断し、標準偏差の積の変化を見ている。

また、図３８に示すように、軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の平均値やバラツキ（標準偏差）を示すグラフを出力することも有効である。なお、図３８は、上記薬剤の投与前２０分間の標準偏差の積の平均値やバラツキを示すグラフである。

より詳細には、本実施の形態においては、第１〜１３の実施の形態の統計処理部３１１や結果出力部３１３などを実現するＣＰＵ３１０が、図３９に示す処理を実行する。なお、図３９の処理は、第１３の実施の形態において説明した通り、その一部または全部の処理が、通信端末３００で実行されてもよいし、サーバ１００で実行されてもよいし、信号処理装置５００で実行されてもよいし、さらに他の装置で実行されてもよい。そして、図３８や図３９などのグラフや数値などの情報が出力される端末も限定されるものではない。

また、本実施の形態にかかる状態取得システム１は、図２に示すポアンカレプロット作成部３１２を有してもよいし、有していなくてもよい。

図３９を参照して、受信部３６１は、信号処理装置５００からの拍動間隔を示すデータを受信する（ステップＳ１１０２）。

拍動間隔記憶部３２１は各種のメモリ３２０などによって構成され、信号処理装置５００から受信したデータを格納する。本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０が、通信インターフェイス３６０を介して受信した拍動間隔を拍動間隔テーブルとして逐次メモリ３２０に蓄積していく（ステップＳ１１０４）。ただし、これらのデータは、通信端末３００のメモリ３２０に記憶されてもよいし、通信端末３００からアクセス可能な他の装置に記憶されてもよい。

統計処理部３１１と、結果出力部３１３とは、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することによって実現される。統計処理部３１１は、一定時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、図４に示すような、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１Ａを作成する（ステップＳ１１０６）。

統計処理部３１１は、第１の所定時間、たとえば１分間や１０分など、経過すると（ステップＳ１１０７にてＹＥＳである場合）、図５に示すように、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブルからＹ＝Ｘ方向とそれに垂直な方向の軸への変換を行う（ステップＳ１１０８）。

統計処理部３１１は、軸の変換を行った後のそれぞれの軸を構成する数値列に関する標準偏差とその積を算出する（ステップＳ１１１０）。なお、統計処理部３１１は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差だけを算出してもよいし、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差だけを算出してもよいし、両方を算出してもよい。

統計処理部３１１は、今回の軸変換後の標準偏差の積を記憶部３２２に蓄積する（ステップＳ１１１２）。統計処理部３１１は、第２の所定時間、たとえば２０分や２４時間など、が経過していない場合（ステップＳ１１１８にてＮＯである場合）は、ステップＳ１１０２からの処理を繰り返す。

統計処理部３１１は、第２の所定時間が経過した場合（ステップＳ１１１８にてＹＥＳである場合）は、第２の所定時間範囲の標準偏差の積の平均値や標準偏差の積のバラツキ（標準偏差）を計算する（ステップＳ１１２０）。

結果出力部３１３は、例えば、自身の、あるいは外部の、ディスプレイ３３０やスピーカなどの出力装置に、結果の画像やテキストや音声メッセージを出力させる（ステップＳ１１２２）。より詳細には、結果出力部３１３は、ステップＳ１１１２で蓄積したデータに基づいて、図３７のような軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の時系列のグラフを出力したり更新したりする。また、結果出力部３１３は、ステップＳ１１２０の計算結果に基づいて、図３８に示すような標準偏差の積の平均値やバラツキを示すグラフを出力したり更新したりする。

なお、図４０に示すように、ステップＳ１１１２の後、すなわち第１の所定時間毎に、図３７のような軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の時系列のグラフを出力したり更新したりしてもよい（ステップＳ１１１４）。
＜第１５の実施の形態＞

あるいは、ＣＰＵ３１０は、図４１に示すような処理を実行してもよい。すなわち、受信部３６１が、信号処理装置５００からの拍動間隔を示すデータを受信する（ステップＳ１２０２）。

拍動間隔記憶部３２１は各種のメモリ３２０などによって構成され、信号処理装置５００から受信したデータを格納する。本実施の形態においては、第１の所定時間、たとえば２０分や１時間や２４時間など、が経過すると（ステップＳ１２０４にてＹＥＳである場合）、ＣＰＵ３１０が、それまでに通信インターフェイス３６０を介して受信した拍動間隔を拍動間隔テーブルとして逐次メモリ３２０に蓄積していく（ステップＳ１２０６）。ただし、これらのデータは、通信端末３００のメモリ３２０に記憶されてもよいし、通信端末３００からアクセス可能な他の装置に記憶されてもよい。

統計処理部３１１は、一定時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、図４に示すような、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１Ａを作成する（ステップＳ１２０８）。

統計処理部３１１は、第２の所定時間、たとえば１分間や１０分など、毎に、図５に示すように、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブルからＹ＝Ｘ方向とそれに垂直な方向の軸への変換を行う（ステップＳ１２１０）。

統計処理部３１１は、軸の変換を行った後のそれぞれの軸を構成する数値列に関する標準偏差とその積を算出する（ステップＳ１２１２）。統計処理部３１１は、今回の軸変換後の標準偏差の積を記憶部３２２に蓄積する（ステップＳ１２１４）。

統計処理部３１１は、第１の所定時間範囲における標準偏差の積の平均値や標準偏差の積のバラツキ（標準偏差）を計算する（ステップＳ１２２０）。

結果出力部３１３は、例えば、自身の、あるいは外部の、ディスプレイ３３０やスピーカなどの出力装置に、結果の画像やテキストや音声メッセージを出力させる（ステップＳ１２２２）。より詳細には、結果出力部３１３は、ステップＳ１１１２で蓄積したデータに基づいて、図３７のような、軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の時系列のグラフを出力したり更新したりする。また、結果出力部３１３は、ステップＳ１１２０の計算結果に基づいて、図３８に示すような、標準偏差の積の平均値やバラツキを示すグラフを出力したり更新したりする。
＜第１６の実施の形態＞

さらに、統計処理部３１１は、ステップＳ１１２０やステップＳ１２２０の後に、図４２に示すような処理を実行してもよい。図４２を参照して、統計処理部３１１は、比較する時刻Ａと時刻Ｂとの設定を、たとえばサーバ１００やスマートフォンなどから受け付ける（ステップＳ１３０２）。統計処理部３１１は、ステップＳ１１２０やステップＳ１２２０などで計算された、時刻Ａと時刻Ｂとにおける所定時間の標準偏差の積の平均値を読み出す（ステップＳ１３０４）。

結果出力部３１３は、例えば、自身の、あるいは外部の、ディスプレイ３３０やスピーカなどの出力装置に、結果の画像やテキストや音声メッセージを出力させる（ステップＳ１３０８）。たとえば、結果出力部３１３は、図４３に示すように、薬剤の投与前と投与後とにおける、１分毎の標準偏差の積の２０分間分の蓄積データの平均値や標準偏差の積のバラツキ（標準偏差）のグラフを出力する。

図４３は、図３７に示すように投与前と投与後の前後５分間を除いた（薬剤投与の前後５分は投与のために変動が生じるため）それぞれの２０分間において平均値を算出した結果を示すものである。投与前と比較すると、投与後では、薬剤により、拍動間隔のばらつきが抑制され、標準偏差の積も小さくなっている。標準偏差のばらつきを、平均化することで、拍動間隔のばらつきの時系列変化の大きさを比較しやすくなる。

ここでは、比較の対象としてある特定の時刻を指定することを例として示したが、それに限るものではない。例えば、１週間分の朝８時のデータの平均値と夜８時のデータの平均値を比較する、ある１ヶ月のデータの平均値と別の１ヶ月のデータの平均値を比較するなど、任意の期間に任意の時間間隔で取得したデータを平均化して比較してもよい。また、比較対象は２つの期間に限られるものではなく、所定の時間毎、例えば、２時間毎に所定の時間の平均値を計算し、その推移をグラフとして出力してもよい。
＜第１７の実施の形態＞

さらに、統計処理部３１１は、ステップＳ１１２０やステップＳ１２２０の後に、図４４に示すような処理を実行してもよい。図４４を参照して、統計処理部３１１は、ステップＳ１３０４の後に、時刻Ａと時刻Ｂとにおける所定時間の標準偏差の積の平均値を、時刻Ａの所定時間の標準偏差の積の平均値によって正規化してもよい（ステップＳ１３０６）。そして、結果出力部３１３は、図４５に示すように、薬剤の投与前と投与後とにおける、拍動間隔の標準偏差の積の正規化後のグラフを出力することが好ましい（ステップＳ１３０８）。

これにより、個体差や時間によるばらつきを抑え、所定の時間前後の数値の変化率を比較することができる。
＜第１４〜第１７の実施の形態の補足＞

第１４〜第１７の実施の形態においては、図３７に示す通り、軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積を対象としたものである。しかしながら、対象とする数値はそれに限られるものではなく、軸変換無しのポアンカレプロットの標準偏差の積であってもよいし、単にいずれかの標準偏差であってもよいし、２つのポアンカレプロット間の距離などであってもよい。
＜用語について＞

上記の説明においては、「ポアンカレプロット」を行う処理や「ポアンカレプロット処理後の軸変換」を行う処理について述べられているが、当該処理は、通信端末３００・サーバ１００・信号処理装置５００のＣＰＵが実際に紙媒体やディスプレイにポアンカレプロットの画像を印刷したり表示したりすることに限定されるべきではない。当該処理は、たとえば、ＣＰＵが、メモリに、実質的にポアンカレプロットを示すデータを格納したり展開したりする処理をも含む概念である。また、「ポアンカレプロット」は「ローレンツプロット」とも表現されるものであるが、任意の時間ｎの点とその次の時間ｎ＋１の点をそれぞれの軸として、直行する２軸上にプロットするものを指し、かならずしも「ポアンカレプロット」という用語に縛られるものではない。
＜その他の応用例＞

本開示は、システム或いは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。そして、本開示を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記憶媒体（あるいはメモリ）を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、本開示の効果を享受することが可能となる。

この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本開示を構成することになる。

また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる他の記憶媒体に書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ ：状態取得システム
１００ ：状態取得コンピュータ（サーバ）
１１０ ：プロセッサ（ＣＰＵ））
１１１ ：統計処理部
１１２ ：ポアンカレプロット作成部
１１３ ：結果出力部
１２０ ：メモリ
１２１ ：拍動間隔記憶部
１２２ ：データ記憶部
１６０ ：通信インターフェイス
１６１ ：受信部
１６２ ：送信部
３００ ：状態取得コンピュータ（通信端末）
３１０ ：プロセッサ（ＣＰＵ）
３１１ ：統計処理部
３１２ ：ポアンカレプロット作成部
３１３ ：結果出力部
３１４ ：状態判定部
３１５ ：ヒストグラム作成部
３１６ ：状態判定基準作成部
３２０ ：メモリ
３２１ ：拍動間隔記憶部
３２１Ａ ：対応関係テーブル
３２１Ｂ ：距離テーブル
３２２ ：データ記憶部
３３０ ：ディスプレイ（出力装置）
３４０ ：状態入力部
３６０ ：通信インターフェイス
３６１ ：受信部
３６２ ：送信部
４０１ ：センサ（電極）
４０２ ：センサ（電極）
４０３ ：センサ（電極）
５００ ：信号処理装置
５０１ ：簡易信号処理装置
５１０ ：プロセッサ（ＣＰＵ）
５１１ ：心電前処理部
５１２ ：拍動間隔算出部
５６０ ：送信部
５７０ ：簡易心電前処理部

Claims (12)

1. 生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、
   拍動間隔のポアンカレプロットの２軸以上の標準偏差の積に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータ。
2. 前記プロセッサは、前記拍動間隔のポアンカレプロットのＹ＝Ｘの軸に沿った標準偏差およびＹ＝Ｘと垂直な軸に沿った標準偏差の積に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得する、請求項１に記載の状態取得コンピュータ。
3. 前記プロセッサは、前記拍動間隔のポアンカレプロットにおける分散が最大となる軸を特定し、前記拍動間隔のポアンカレプロットにおける分散が最大となる軸に沿った標準偏差と前記拍動間隔のポアンカレプロットにおける分散が最大となる軸に垂直な軸に関する標準偏差の積に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得する、請求項１に記載の状態取得コンピュータ。
4. 生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、 拍動間隔のポアンカレプロットの連続する２つのプロットの距離の平均に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータ。
5. 複数種類の精神的状態または肉体的状態のそれぞれに対応する数値範囲を記憶するため
   のメモリをさらに備え、
   前記プロセッサは、前記標準偏差または前記平均または前記プロットの量または割合に基づいて、前記数値範囲を参照することによって、前記生物の精神的状態または肉体的状態を特定する、請求項１から４のいずれか１項に記載の状態取得コンピュータ。
6. 対象となる生物が、呼吸性の不整脈を有する、請求項１から５のいずれか１項に記載の状態取得コンピュータ。
7. プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的または肉体的な状態の取得方法であって、
   生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、
   拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換するステップと、
   変換後のポアンカレプロットの２軸以上の標準偏差の積を計算するステップと、
   当該標準偏差の積に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える、状態の取得方法。
8. プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法であって、
   生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、
   拍動間隔のポアンカレプロットの連続する２つのプロットの距離の平均を計算するステップと、
   前記平均に基づいて前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える、状態の取得方法。
9. 出力装置と、
   生物の拍動を検知するためのセンサと、
   前記センサから前記生物の拍動間隔を示すためのデータを取得し、拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換し、変換後のポアンカレプロットの２軸以上の標準偏差の積に基づいて前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得し、当該情報を前記出力装置に出力させるためのコンピュータと、を備える情報処理システム。
10. 請求項１〜請求項６に記載のコンピュータを機能させる、制御プログラム。
11. 請求項１０に記載の制御プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
12. 出力装置と、
    生物の拍動を検知するためのセンサと、
    前記センサから前記生物の拍動間隔を示すためのデータを取得し、拍動間隔のポアンカレプロットの連続する２つのプロットの距離の平均に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得し、当該情報を前記出力装置に出力させるためのコンピュータと、を備える情報処理システム。

Images