JP7337353B2

JP7337353B2 - うつ状態であると判定するための、プロセッサを備える装置の作動方法、うつ状態判定システム、及びうつ状態判定装置

Info

Publication number: JP7337353B2
Application number: JP2022572042A
Authority: JP
Inventors: 陽子小松; 浩功刀; 亮篠▲崎▼
Original assignee: National Center of Neurology and Psychiatry; Toyobo Co Ltd; Union Tool Co
Current assignee: National Center of Neurology and Psychiatry; Toyobo Co Ltd; Union Tool Co
Priority date: 2020-12-22
Filing date: 2021-12-02
Publication date: 2023-09-04
Anticipated expiration: 2041-12-02
Also published as: JPWO2022138041A1; WO2022138041A1

Description

本発明は、うつ状態であると判定するための判別方法、及びうつ状態判定システムに関する。

近年では、うつ病等の精神疾患の患者が増えているため、うつ状態であると判定するための方法や、装置の開発の要求が高まっている。例えば、特許文献１では、被検者の覚醒時間帯において、拍動間隔、活動量を計測し、拍動間隔を周波数スペクトル変換して得られたパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値（ＬＦ）と、周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値（ＨＦ）とを算出して、（ＬＦ／ＨＦ）／活動量が所定の値（定数Ｃ３）より大きくなる場合に、うつ状態であると判定する方法、装置が開示されている。

国際公開第２０１６／０３１６５０号

特許文献１に開示されているように、うつ状態の判定方法等については知られていたが、これまでに被験者の年齢や性別に応じた判定方法は知られていなかった。本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、被験者の年齢、性別に応じてうつ状態であると判定するための判別方法、及びうつ状態判定システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決することのできた本発明の実施の形態に係るうつ状態であると判定するための判別方法は下記［１］の通りである。
［１］被検者がうつ状態であると判定するために、前記被検者の拍動間隔を計測する計測ステップ、前記被検者の性別と年齢に応じて下記式の左辺を計算する計算ステップ、及び前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足するか否かを判別する判別ステップを含む判別方法。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ１・・・（１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ２・・・（２）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ３・・・（３）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ４・・・（４）
但し、前記第１の所定年齢と前記第２の所定年齢は、それぞれ３３歳～３７歳のうちいずれか一つの年齢であり、ＬＦ、ＨＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを定積分して得た値であり、Ｒ１～Ｒ４は定数である。

上記構成により、被験者の年齢、性別に応じてうつ状態であると判定するための判別方法を提供することができる。判別方法の好ましい態様は、下記［２］～［１３］、［１ａ］～［１ｄ］、［３ａ］、［３ｂ］、［５ａ］、［５ｂ］、［６ａ］、［６ｂ］の通りである。
［２］Ｒ１≧Ｒ２、Ｒ３≧Ｒ４である［１］に記載の判別方法。
［３］前記被検者の性別と年齢に応じて下記式の左辺を計算する計算ステップ、及び
前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足するか否かを判別する判別ステップを含む［１］または［２］に記載の判別方法。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ１・・・（５）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ２・・・（６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ３・・・（７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＞Ｈ４・・・（８）
但し、Ｈ１～Ｈ４は定数である。
［４］Ｈ１＞Ｈ２、Ｈ３＞Ｈ４である［３］に記載の判別方法。
［５］被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測ステップ、前記被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算する計算ステップ、及び前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足するか否かを判別する判別ステップを含む［１］～［４］のいずれか１項に記載の判別方法。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ１・・・（９）
ＨＦ×活動量＜Ｂ１・・・（１０）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ１・・・（１１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ２・・・（１２）
ＨＦ×活動量＜Ｂ２・・・（１３）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ２・・・（１４）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ３・・・（１５）
ＨＦ×活動量＜Ｂ３・・・（１６）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３・・・（１７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ４・・・（１８）
ＨＦ×活動量＜Ｂ４・・・（１９）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ４・・・（２０）
但し、Ａ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４は定数である。
［６］前記被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算する計算ステップ、及び前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足するか否かを判別する判別ステップを含む［５］に記載の判別方法。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ５・・・（２１）
ＨＦ／活動量＜Ｂ５・・・（２２）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ５・・・（２３）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ６・・・（２４）
ＨＦ／活動量＜Ｂ６・・・（２５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６・・・（２６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ７・・・（２７）
ＨＦ／活動量＜Ｂ７・・・（２８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ７・・・（２９）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ８・・・（３０）
ＨＦ／活動量＜Ｂ８・・・（３１）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ８・・・（３２）
但し、Ａ５～Ａ８、Ｂ５～Ｂ８、Ｃ５～Ｃ８は定数である。
［７］前記覚醒時間帯および前記睡眠時間帯として、被検者の姿勢に伴う加速度を計測し、該加速度と所定値を比較することによって分類された覚醒時間帯と睡眠時間帯を用いる［６］に記載の判別方法。
［８］前記加速度は、被検者の姿勢に伴う身長方向の加速度である［５］～［７］のいずれか１項に記載の判別方法。
［９］前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に－１を乗算した値を負加速度Ｔとし、
前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、
下記（３３）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、下記（３３）式が満足されない時間帯を覚醒時間帯に分類する［８］に記載の判別方法。
負加速度Ｔ≧Ｄ１・・・（３３）
但し、Ｄ１は定数である。
［１０］前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に－１を乗算した値を負加速度Ｔとし、前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、
下記（３３）式が満足される時間帯のうち最長の時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する［８］に記載の判別方法。
負加速度Ｔ≧Ｄ１・・・（３３）
但し、Ｄ１は定数である。
［１１］前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に－１を乗算した値を負加速度Ｔとし、前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、
所定時間以上連続して下記（３３）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する［８］に記載の判別方法。
負加速度Ｔ≧Ｄ１・・・（３３）
但し、Ｄ１は定数である。
［１２］前記加速度は、加速度－時間波形に対してモルフォロジー演算を行った後の値である［５］～［１１］のいずれか１項に記載の判別方法。
［１３］前記モルフォロジー演算が、所定の時間幅で行われるオープニング処理とクロージング処理の少なくともいずれか一方である［１２］に記載の判別方法。
［１ａ］前記第１の所定年齢が３４歳、３５歳、または３６歳であり、前記第２の所定年齢が３４歳、３５歳、または３６歳である［１］～［１３］のいずれか１項に記載の判別方法。
［１ｂ］前記第１の所定年齢が３５歳であり、前記第２の所定年齢が３５歳である［１］～［１３］のいずれか１項に記載の判別方法。
［１ｃ］Ｒ１は３．０～３．４であり、Ｒ２は３．３５～３．６０であり、Ｒ３は２．７～３．１であり、Ｒ４は３．００～３．４０である［１］～［１３］、［１ａ］、［１ｂ］のいずれか１項に記載の判別方法。
［１ｄ］Ｒ１は３．４であり、Ｒ２は３．３５であり、Ｒ３は３．１であり、Ｒ４は３．００である［１］～［１３］、［１ａ］、［１ｂ］のいずれか１項に記載の判別方法。
［３ａ］Ｈ１は３９０～４１０、Ｈ２は２４０～３００、Ｈ３は３６０～４２０、Ｈ４は２４０～２８０である［３］～［１３］、［１ａ］～［１ｄ］のいずれか１項に記載の判別方法。
［３ｂ］Ｈ１は３９０、Ｈ２は２４０、Ｈ３は３６０、Ｈ４は２８０である［３］～［１３］、［１ａ］～［１ｄ］のいずれか１項に記載の判別方法。
［５ａ］Ａ１は１６０～１８０、Ｂ１は８０～１００、Ｃ１は５～１５、Ａ２は１３０～１５０、Ｂ２は７０～９０、Ｃ２は０．５～０．９、Ａ３は１６０～１８０、Ｂ３は５５～６５、Ｃ３は９～１４、Ａ４は１４５～１６５、Ｂ４は５０～６０、Ｃ４は０．４５～０．５５である［５］～［１３］、［１ａ］～［１ｄ］、［３ａ］、［３ｂ］のいずれか１項に記載の判別方法。
［５ｂ］Ａ１は１６０、Ｂ１は８０、Ｃ１は１５、Ａ２は１３０、Ｂ２は７０、Ｃ２は０．５、Ａ３は１６０、Ｂ３は５５、Ｃ３は１４、Ａ４は１４５、Ｂ４は５０、Ｃ４は０．４５である［５］～［１３］、［１ａ］～［１ｄ］、［３ａ］、［３ｂ］のいずれか１項に記載の判別方法。
［６ａ］Ａ５は３６０００～４６０００、Ｂ５は２３０００～２６０００、Ｃ５は０．０７０～０．０８０、Ａ６は３７０００～４１０００、Ｂ６は１５０００～１８０００、Ｃ６は０．０８～０．１０、Ａ７は５７０００～６１０００、Ｂ７は２８０００～３４０００、Ｃ７は０．０３～０．０５、Ａ８は４００００～４２０００、Ｂ８は１７０００～２００００、Ｃ８は０．０４～０．０６である［６］～［１３］、［１ａ］～［１ｄ］、［３ａ］、［３ｂ］、［５ａ］、［５ｂ］のいずれか１項に記載の判別方法。
［６ｂ］Ａ５は３６０００、Ｂ５は２３０００、Ｃ５は０．０８０、Ａ６は３７０００、Ｂ６は１５０００、Ｃ６は０．１０、Ａ７は５７０００、Ｂ７は２８０００、Ｃ７は０．０５、Ａ８は４００００、Ｂ８は１７０００、Ｃ８は０．０６である［６］～［１３］、［１ａ］～［１ｄ］、［３ａ］、［３ｂ］、［５ａ］、［５ｂ］のいずれか１項に記載の判別方法。

上記課題を解決することのできた本発明の実施の形態に係るうつ状態判定システムは、下記［１４］の通りであり、好ましい態様は下記［１５］～［２０］、［１４ａ］～［１４ｄ］、［１６ａ］、［１６ｂ］、［１８ａ］、［１８ｂ］、［１９ａ］、［１９ｂ］の通りである。
［１４］被検者の拍動間隔を計測する計測部と、前記拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを定積分して、ＬＦおよびＨＦを算出する処理部と、前記被検者の性別と年齢に応じて下記式の左辺を計算し、前記左辺の値が下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判定する判定部と、を備えることを特徴とするうつ状態判定システム。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ１・・・（１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ２・・・（２）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ３・・・（３）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ４・・・（４）
但し、前記第１の所定年齢と前記第２の所定年齢は、それぞれ３３歳～３７歳のうちいずれか一つの年齢であり、
Ｒ１～Ｒ４は定数である。
［１５］Ｒ１≧Ｒ２、Ｒ３≧Ｒ４である［１４］に記載のうつ状態判定システム。
［１６］前記判定部は、前記被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算し、前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判定するように制御されている［１４］または［１５］に記載のうつ状態判定システム。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ１・・・（５）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ２・・・（６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ３・・・（７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＞Ｈ４・・・（８）
但し、Ｈ１～Ｈ４は定数である。
［１７］Ｈ１＞Ｈ２、Ｈ３＞Ｈ４である［１６］に記載のうつ状態判定システム。
［１８］前記被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部を有し、前記判定部は、前記被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算し、前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判定するように制御されている［１４］～［１７］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ１・・・（９）
ＨＦ×活動量＜Ｂ１・・・（１０）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ１・・・（１１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ２・・・（１２）
ＨＦ×活動量＜Ｂ２・・・（１３）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ２・・・（１４）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ３・・・（１５）
ＨＦ×活動量＜Ｂ３・・・（１６）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３・・・（１７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ４・・・（１８）
ＨＦ×活動量＜Ｂ４・・・（１９）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ４・・・（２０）
但し、Ａ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４は定数である。
［１９］前記判定部は、前記被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算し、前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判定するように制御されている［１８］に記載のうつ状態判定システム。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ５・・・（２１）
ＨＦ／活動量＜Ｂ５・・・（２２）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ５・・・（２３）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ６・・・（２４）
ＨＦ／活動量＜Ｂ６・・・（２５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６・・・（２６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ７・・・（２７）
ＨＦ／活動量＜Ｂ７・・・（２８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ７・・・（２９）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ８・・・（３０）
ＨＦ／活動量＜Ｂ８・・・（３１）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ８・・・（３２）
但し、Ａ５～Ａ８、Ｂ５～Ｂ８、Ｃ５～Ｃ８は定数である。
［２０］前記拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔を用いる［１４］～［１９］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［１４ａ］前記第１の所定年齢が３４歳、３５歳、または３６歳であり、前記第２の所定年齢が３４歳、３５歳、または３６歳である［１４］～［２０］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［１４ｂ］前記第１の所定年齢が３５歳であり、前記第２の所定年齢が３５歳である［１４］～［２０］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［１４ｃ］Ｒ１は３．０～３．４であり、Ｒ２は３．３５～３．６０であり、Ｒ３は２．７～３．１であり、Ｒ４は３．００～３．４０である［１４］～［２０］、［１４ａ］、［１４ｂ］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［１４ｄ］Ｒ１は３．４であり、Ｒ２は３．３５であり、Ｒ３は３．１であり、Ｒ４は３．００である［１４］～［２０］、［１４ａ］、［１４ｂ］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［１６ａ］Ｈ１は３９０～４１０、Ｈ２は２４０～３００、Ｈ３は３６０～４２０、Ｈ４は２４０～２８０である［１６］～［２０］、［１４ａ］～［１４ｄ］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［１６ｂ］Ｈ１は３９０、Ｈ２は２４０、Ｈ３は３６０、Ｈ４は２８０である［１６］～［２０］、［１４ａ］～［１４ｄ］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［１８ａ］Ａ１は１６０～１８０、Ｂ１は８０～１００、Ｃ１は５～１５、Ａ２は１３０～１５０、Ｂ２は７０～９０、Ｃ２は０．５～０．９、Ａ３は１６０～１８０、Ｂ３は５５～６５、Ｃ３は９～１４、Ａ４は１４５～１６５、Ｂ４は５０～６０、Ｃ４は０．４５～０．５５である［１８］～［２０］、［１４ａ］～［１４ｄ］、［１６ａ］、［１６ｂ］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［１８ｂ］Ａ１は１６０、Ｂ１は８０、Ｃ１は１５、Ａ２は１３０、Ｂ２は７０、Ｃ２は０．５、Ａ３は１６０、Ｂ３は５５、Ｃ３は１４、Ａ４は１４５、Ｂ４は５０、Ｃ４は０．４５である［１８］～［２０］、［１４ａ］～［１４ｄ］、［１６ａ］、［１６ｂ］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［１９ａ］Ａ５は３６０００～４６０００、Ｂ５は２３０００～２６０００、Ｃ５は０．０７０～０．０８０、Ａ６は３７０００～４１０００、Ｂ６は１５０００～１８０００、Ｃ６は０．０８～０．１０、Ａ７は５７０００～６１０００、Ｂ７は２８０００～３４０００、Ｃ７は０．０３～０．０５、Ａ８は４００００～４２０００、Ｂ８は１７０００～２００００、Ｃ８は０．０４～０．０６である［１９］～［２０］、［１４ａ］～［１４ｄ］、［１６ａ］、［１６ｂ］、［１８ａ］、［１８ｂ］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［１９ｂ］Ａ５は３６０００、Ｂ５は２３０００、Ｃ５は０．０８０、Ａ６は３７０００、Ｂ６は１５０００、Ｃ６は０．１０、Ａ７は５７０００、Ｂ７は２８０００、Ｃ７は０．０５、Ａ８は４００００、Ｂ８は１７０００、Ｃ８は０．０６である［１９］～［２０］、［１４ａ］～［１４ｄ］、［１６ａ］、［１６ｂ］、［１８ａ］、［１８ｂ］のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。

本発明のうつ状態であると判定するための判別方法、及びうつ状態判定システムによれば、被験者の年齢、性別に応じてうつ状態であるか否かを判別することができる。これにより、医療機関への受診等が促進されて、うつ病の早期発見、早期治療につながる。

図１は、パワースペクトル積分の説明図である。図２は、実施の形態１に係るうつ状態判定システムの構成を示すブロック図である。図３は、実施の形態２に係るうつ状態判定システムの構成を示すブロック図である。図４は、実施の形態３に係るうつ状態判定システムの構成を示すブロック図である。図５は、実施の形態４に係るうつ状態判定システムの構成を示すブロック図である。図６は、実施の形態５に係るうつ状態判定システムの構成を示すブロック図である。図７は、実施の形態６に係るうつ状態判定システムの構成を示すブロック図である。

本発明の実施の形態に係る判別方法は、被検者がうつ状態であると判定するために、被検者の拍動間隔を計測する計測ステップ、被検者の性別と年齢に応じて下記式の左辺を計算する計算ステップ、及び左辺の値が、下記式の大小関係を満足するか否かを判別する判別ステップを含む。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ１・・・（１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ２・・・（２）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ３・・・（３）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ４・・・（４）
但し、第１の所定年齢と第２の所定年齢は、それぞれ３３歳～３７歳のうちいずれか一つの年齢であり、ＬＦ、ＨＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを定積分して得た値であり、Ｒ１～Ｒ４は定数である。

特許文献１では、上述の通り、被検者の年齢、性別に関わらず覚醒時間帯における（ＬＦ／ＨＦ）／活動量等がうつ状態の判定のためのパラメータとして用いられていた。本発明者らの検討により、所定年齢未満の男女においてはＬＦ／ＨＦが所定値を超える場合にうつ状態である可能性が高い一方で、所定年齢以上の男女においてはＬＦ／ＨＦが所定値を下回る場合にうつ状態である可能性が高いことが分かった。これにより被験者の年齢、性別に応じてうつ状態であるか否かを判別し易くすることができる。以下では、当該判別方法、うつ状態判定システムの順に説明する。

１．うつ状態であると判定するための判別方法
以下では、うつ状態であると判定するための判別方法についてステップ毎に説明する。

〈計測ステップ〉
計測ステップでは、被検者の拍動間隔を計測する。

拍動間隔としては、心拍あるいは脈拍の間隔が好ましい（単位：ｍｓ）。心拍間隔は、心電図からＲ波とＲ波の間隔を読み取ること、あるいは隣り合う心拍同士の間隔を計測することにより取得してもよい。脈拍間隔は、隣り合う脈拍同士の間隔を計測することにより取得してもよい。拍動間隔またはその揺動は、自律神経活動を示しているといわれている。

拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔（以下、「ＲＲＩ」と記載する）を用いることが好ましい。ＲＲＩは信号のピークがはっきり出ることにより拍動間隔の精度が高くなるため、ピーク位置の誤認識が起こりにくい。

計測ステップでは、更に、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測することが好ましい。活動量とは、被検者の動きに伴う加速度または角速度であり、重力加速度ｇに対する比で表してもよい（単位：無次元量）。被検者の動きに伴う加速度Ａとしては、例えば以下の式（Ｉ）で表されるように、３軸加速度計等を用いて計測される加速度であるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向の加速度ｘ、ｙ、ｚの二乗和の平方根から重力加速度ｇ（＝９．８ｍ／ｓ²）分を減じた値が挙げられる（ここで単位ｇは重力加速度の大きさを表す）。動きがないときの加速度Ａは０である。

被検者の動きに伴う加速度Ａは、２軸加速度計を用いて計測される被験者の加速度であるＸ軸、Ｙ軸の加速度ｘ、ｙの二乗和の平方根であってもよく、更にこれを重力加速度ｇ（＝９．８ｍ／ｓ²）に対する比で表したものであってもよい（単位：無次元量）。この場合、２軸加速度計は、測定方向が重力方向と垂直な方向になるように被験者に取付けられることが好ましい。加速度計として、ユニオンツール株式会社製のｍｙＢｅａｔ（登録商標）が挙げられる。加速度計は被験者の胸部または腹部に配置されることが好ましく、胸部に配置されることがより好ましい。

一方、角速度Ωは被検者のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸周りの角速度ω_ｘ、ω_ｙ、ω_ｚの二乗和の平方根であり、単位はｒａｄ／ｓまたは１／ｓである。つまり、角速度Ωは以下の式（ＩＩ）で表される。

角速度は回転を検出するため、例えば、睡眠時間帯における被検者の寝返りの頻度などを検出するのに適している。

〈計算ステップ〉
計算ステップでは、被検者の性別と年齢に応じて、上記式（１）～（４）の左辺を計算する。これらのうち被検者の性別と年齢に応じて、被験者一人当り上記式（１）～（４）のうちの一つの左辺を計算すればよい。以下では、式（１）～（４）をまとめて第１群の式と呼ぶ場合がある。

式（１）、（２）に係る第１の所定年齢は、３３歳～３７歳のうちいずれか一つの年齢であり、３４歳～３６歳のうちいずれか一つの年齢であることが好ましく、３５歳であることがより好ましい。

式（３）、（４）に係る第２の所定年齢は、３３歳～３７歳のうちいずれか一つの年齢であり、３４歳～３６歳のうちいずれか一つの年齢であることが好ましく、３５歳であることがより好ましい。第２の所定年齢は、第１の所定年齢と異なっていてもよいが、同じ年齢であることが好ましい。

式（１）～（４）中、ＬＦ、ＨＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを定積分して得た値である。ＬＦは、例えば、時間信号ｆである拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、例えば、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値である。好ましくはＨｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、より好ましくはＨｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２、Ｈｆ１≧Ｌｆ２である。例えば、ＬＦは、時間信号ｆである拍動間隔を周波数スペクトル変換したもの（周波数スペクトルＦ）を二乗することにより得られるパワースペクトルＦ²（第１のパワースペクトル）を周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルＦ²（第１のパワースペクトル）を周波数Ｈｆ１（＞Ｌｆ１）からＨｆ２（＞Ｌｆ２）まで定積分した値とすることができる。第１のパワースペクトルＦ²を用いて計算されるＬＦ、ＨＦの単位はｍｓ²である。具体的なＲ１～Ｒ４の値は特に制限されるものではなく、パワースペクトル積分の積分範囲、活動量の種類（加速度または角速度）、被検者の年齢、性別等の条件に応じて設定することができる。周波数スペクトル変換の方法としては、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、ウェーブレット解析、最大エントロピー法などを用いることができる。なお、本明細書においては、ＦＦＴを用いた場合を例として説明するが、もちろん他の方法を用いることも可能である。

例えば、拍動間隔をスプライン補間しサンプリング間隔Δｔで再サンプリングした拍動間隔ＲＲＩ_kの離散フーリエ変換Ｇ_kは、以下の式（ＩＩＩ）で表され、パワースペクトルＦ²（第１のパワースペクトル）（単位：ｍｓ²／Ｈｚ）は、以下の式（ＩＶ）で表される。ここで、ｋは時系列、Ｎはデータ数を表し、Ｓは任意のスケールであり、一般にパワースペクトラムではＳ＝１である。

他方、ＬＦおよびＨＦの値として、拍動間隔を周波数スペクトル変換した値から得たパワースペクトルＦ（第２のパワースペクトル）（単位：ｍｓ）を所定の区間で定積分したものを用いてもよい。このように、パワースペクトルとして拍動間隔を周波数スペクトル変換した値を用いれば、より簡便にＬＦおよびＨＦの値を算出することができる。第２のパワースペクトルＦを用いて計算されるＬＦ、ＨＦの単位は無次元量であることが好ましい。パワースペクトルＦ（第２のパワースペクトル）は、以下の式（Ｖ）で表される。

パワースペクトル積分について、図１を参照しながら説明する。図１の縦軸はパワースペクトル（単位：ｍｓ²／Ｈｚ）であり、横軸は周波数（単位：Ｈｚ）である。ＬＦは、パワースペクトルＦ²を例えば０．０４Ｈｚ（Ｌｆ１）から０．１５Ｈｚ（Ｌｆ２）まで定積分した値であり、図１において斜線によりハッチングがされている部分の面積である。一方、ＨＦは、パワースペクトルＦ²を例えば０．１５Ｈｚ（Ｈｆ１）から０．４Ｈｚ（Ｈｆ２）まで定積分した値であり、図１において縦線によりハッチングがされている部分の面積である。図１では、Ｌｆ２とＨｆ１がいずれも０．１５Ｈｚと等しくなるように積分範囲を設定したが、Ｌｆ１＜Ｈｆ１及びＬｆ２＜Ｈｆ２の関係を満たしていることが好ましく、更にＨｆ１≧Ｌｆ２の関係を満たしていることがより好ましい。ここでは、パワースペクトル積分の方法を、第１のパワースペクトルＦ²を用いて説明したが、第２のパワースペクトルＦによる定積分も同様に行うことができる。

周波数スペクトル変換により得られるパワースペクトルは、血圧の変動に由来する成分でＭａｙｅｒ－Ｗａｖｅ関連成分ともいわれるＬＦと、呼吸に由来する成分ＨＦとに分けられる。血圧変動成分ＬＦは０．１Ｈｚ周辺のパワースペクトルであり、交感神経活動と副交感神経活動の双方に関連している。一方、呼吸由来の成分ＨＦは０．３Ｈｚ周辺のパワースペクトルで、副交感神経活動に関連していると考えられている。以上のことから、交感神経活動及び副交感神経活動を示すＬＦの積分範囲は、少なくとも０．１Ｈｚを含み、Ｌｆ１＜０．１＜Ｌｆ２であることが好ましい。また、Ｌｆ１は０．０３Ｈｚであることがより好ましく、０．０４Ｈｚであることがさらに好ましい。Ｌｆ２は０．１６Ｈｚであることがより好ましく、０．１５Ｈｚであることがさらに好ましい。また、副交感神経活動を示すＨＦの積分範囲は、少なくとも０．３Ｈｚを含み、Ｈｆ１＜０．３＜Ｈｆ２であることが好ましい。Ｈｆ１は０．１４Ｈｚであることがより好ましく、０．１５Ｈｚであることがさらに好ましい。Ｈｆ２は０．４１Ｈｚであることがより好ましく、０．４Ｈｚであることがさらに好ましい。

〈判別ステップ〉
判別ステップでは、計算ステップにて算出された左辺の値が、各式の大小関係を満足するか否かを判別する。

判別ステップでは、第１の所定年齢未満の男性については、被検者の覚醒時間帯における式（１）の（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ１の大小関係を満たすか否か判別する。当該大小関係を満たすと判別する場合には、うつ状態である可能性が高いことを意味する。例えば、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｒ１は３．０であることが好ましく、３．２であることがより好ましく、３．４であることがさらに好ましい。ここでＲ１の単位は無次元量である。他方、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｒ１は１．８であることが好ましく、２．０であることがより好ましく、２．２であることがさらに好ましい。ここでＲ１の単位は無次元量である。

判別ステップでは、第１の所定年齢以上の男性については、被検者の覚醒時間帯における式（２）の（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ２の大小関係を満たすか否か判別する。当該大小関係を満たすと判別する場合には、うつ状態である可能性が高いことを意味する。例えば、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｒ２は３．６０であることが好ましく、３．４０であることがより好ましく、３．３５であることがさらに好ましい。ここでＲ２の単位は無次元量である。他方、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｒ２は２．０であることが好ましく、１．８であることがより好ましく、１．６であることがさらに好ましい。ここでＲ２の単位は無次元量である。

判別ステップでは、第２の所定年齢未満の女性については、被検者の覚醒時間帯における式（３）の（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ３の大小関係を満たすか否か判別する。当該大小関係を満たすと判別する場合には、うつ状態である可能性が高いことを意味する。例えば、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｒ３は２．７であることが好ましく、２．９であることがより好ましく、３．１であることがさらに好ましい。ここでＲ３の単位は無次元量である。他方、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｒ３は１．７であることが好ましく、１．８であることがより好ましく、１．９であることがさらに好ましい。ここでＲ３の単位は無次元量である。

判別ステップでは、第２の所定年齢以上の女性については、被検者の覚醒時間帯における式（４）の（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ４の大小関係を満たすか否か判別する。当該大小関係を満たすと判別する場合には、うつ状態である可能性が高いことを意味する。例えば、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｒ４は３．４０であることが好ましく、３．２０であることがより好ましく、３．００であることがさらに好ましい。ここでＲ４の単位は無次元量である。他方、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｒ４は１．７であることが好ましく、１．６であることがより好ましく、１．５であることがさらに好ましい。ここでＲ４の単位は無次元量である。

Ｒ１≧Ｒ２、及びＲ３≧Ｒ４のうち少なくとも一つの大小関係を満たすことが好ましく、Ｒ１≧Ｒ２、及びＲ３≧Ｒ４の大小関係を満たすことがより好ましい。またＲ１＞Ｒ２、及びＲ３＞Ｒ４の大小関係を満たしてもよい。男女共に加齢によりＬＦ／ＨＦの値が高くなり易いため、当該大小関係を満たすように定数を設定することにより、うつ状態の判別の精度が向上する。

うつ状態であると判定するための判別方法は、被検者の性別と年齢に応じて下記式の左辺を計算する計算ステップ、及び左辺の値が、下記式の大小関係を満足するか否かを判別する判別ステップを含むことが好ましい。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ１・・・（５）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ２・・・（６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ３・・・（７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＞Ｈ４・・・（８）
但し、Ｈ１～Ｈ４は定数である。

上記左辺の値が、各式の大小関係を満足するか否かについても判別することにより、健常者をうつ状態と判別してしまう誤判定の発生を低減することができる。以下では、上記式（５）～（８）をまとめて第２群の式と呼ぶ場合がある。

判別ステップでは、第１の所定年齢未満の男性については、被検者の覚醒時間帯における式（５）のＨＦ＜Ｈ１の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｈ１は４１０であることが好ましく、４００であることがより好ましく、３９０であることがさらに好ましい。ここでＨ１の単位は無次元量である。他方、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｈ１は２１であることが好ましく、２０であることがより好ましく、１９であることがさらに好ましい。ここでＨ１の単位は無次元量である。

判別ステップでは、第１の所定年齢以上の男性については、被検者の覚醒時間帯における式（６）のＨＦ＜Ｈ２の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｈ２は３００であることが好ましく、２７０であることがより好ましく、２４０であることがさらに好ましい。ここでＨ２の単位は無次元量である。他方、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｈ２は１７であることが好ましく、１６であることがより好ましく、１５であることがさらに好ましい。ここでＨ２の単位は無次元量である。

判別ステップでは、第２の所定年齢未満の女性については、被検者の覚醒時間帯における式（７）のＨＦ＜Ｈ３の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｈ３は４２０であることが好ましく、３９０であることがより好ましく、３６０であることがさらに好ましい。ここでＨ３の単位は無次元量である。他方、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｈ３は２０であることが好ましく、１９であることがより好ましく、１８であることがさらに好ましい。ここでＨ３の単位は無次元量である。

判別ステップでは、第２の所定年齢以上の女性については、被検者の覚醒時間帯における式（８）のＨＦ＞Ｈ４の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｈ４は２４０であることが好ましく、２６０であることがより好ましく、２８０であることがさらに好ましい。ここでＨ４の単位は無次元量である。他方、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｈ４は１６であることが好ましく、１７であることがより好ましく、１８であることがさらに好ましい。ここでＨ４の単位は無次元量である。

Ｈ１＞Ｈ２、Ｈ３＞Ｈ４のうち少なくとも一つの大小関係を満たすことが好ましい。これにより、誤判定の発生を低減し易くすることができる。そのため、Ｈ１＞Ｈ２、及びＨ３＞Ｈ４の大小関係を満たすことがより好ましい。

被験者毎に、上記第１群の式である式（１）～（４）のうちの一つの式に加えて、上記第２群の式（５）～（８）のうちの一つの式の大小関係を満たす場合に、うつ状態であると判定することが好ましい。上記第２群の式（５）～（８）の条件を加えることにより、健常者をうつ状態と判別してしまう誤判定の発生を低減することができる。

うつ状態であると判定するための判別方法は、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測ステップ、被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算する計算ステップ、及び左辺の値が、下記式の大小関係を満足するか否かを判別する判別ステップを含むことが好ましい。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ１・・・（９）
ＨＦ×活動量＜Ｂ１・・・（１０）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ１・・・（１１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ２・・・（１２）
ＨＦ×活動量＜Ｂ２・・・（１３）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ２・・・（１４）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ３・・・（１５）
ＨＦ×活動量＜Ｂ３・・・（１６）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３・・・（１７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ４・・・（１８）
ＨＦ×活動量＜Ｂ４・・・（１９）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ４・・・（２０）
但し、Ａ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４は定数である。

上記左辺の値が、各式の大小関係を満足するか否かについても判別することにより、健常者をうつ状態と判別してしまう誤判定の発生を低減することができる。以下では、上記式（９）～（２０）をまとめて第３群の式と呼ぶ場合がある。

上記計算ステップでは、被検者の性別と年齢に応じて第１群の式の左辺と第３群の式の左辺とを計算することが好ましい。例えば、第１の所定年齢未満の男性の場合には、式（１）、及び式（１１）の左辺を計算することが好ましく、式（１）、式（９）、式（１０）及び、式（１１）の左辺を計算することがより好ましい。また、第１の所定年齢以上の男性の場合には、式（２）、及び式（１４）の左辺を計算することが好ましく、式（２）、式（１２）、式（１３）及び、式（１４）の左辺を計算することがより好ましい。また、第２の所定年齢未満の女性の場合には、式（３）、及び式（１７）の左辺を計算することが好ましく、式（３）、式（１５）、式（１６）及び、式（１７）の左辺を計算することがより好ましい。また、第２の所定年齢以上の女性の場合には、式（４）、及び式（２０）の左辺を計算することが好ましく、式（４）、式（１８）、式（１９）及び、式（２０）の左辺を計算することがより好ましい。

判別ステップでは、第１の所定年齢未満の男性については、被検者の覚醒時間帯における式（９）の拍動間隔×活動量＜Ａ１の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量が加速度の場合には、Ａ１は１８０ｍｓであることが好ましく、１７０ｍｓであることがより好ましく、１６０ｍｓであることがさらに好ましい。なお、うつ状態の判定をしやすくするために、式（９）は拍動間隔×活動量／１００＜Ａ１１としてもよい。このときＡ１１は、Ａ１を１００で除した値、つまりＡ１１＝Ａ１／１００で表される。

判別ステップでは、第１の所定年齢未満の男性については、被検者の覚醒時間帯における式（１０）のＨＦ×活動量＜Ｂ１の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ１は１００ｍｓ²であることが好ましく、９０ｍｓ²であることがより好ましく、８０ｍｓ²であることがさらに好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために、式（１０）はＨＦ×活動量×１００＜Ｂ１１としてもよい。このときＢ１１は、Ｂ１に１００を乗じた値、つまりＢ１１＝Ｂ１×１００で表される。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ１は１０であることが好ましく、９であることがより好ましく、８であることがさらに好ましい。ここでＢ１の単位は無次元量である。

判別ステップでは、第１の所定年齢未満の男性については、被検者の覚醒時間帯における式（１１）の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ１の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ１は５であることが好ましく、１０であることがより好ましく、１５であることがさらに好ましい。ここでＣ１の単位は無次元量である。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ１は５であることが好ましく、１０であることがより好ましく、１５であることがさらに好ましい。ここでＣ１の単位は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、式（１１）は（ＬＦ／ＨＦ）／活動量×１００＞Ｃ１１としてもよい。このときＣ１１は、Ｃ１に１００を乗じた値、つまりＣ１１＝Ｃ１×１００で表される。

判別ステップでは、第１の所定年齢以上の男性については、被検者の覚醒時間帯における式（１２）の拍動間隔×活動量＜Ａ２の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量が加速度の場合には、Ａ２は１５０ｍｓであることが好ましく、１４０ｍｓであることがより好ましく、１３０ｍｓであることがさらに好ましい。なお、うつ状態の判定をしやすくするために、式（１２）式は拍動間隔×活動量／１００＜Ａ２１としてもよい。このときＡ２１は、Ａ２を１００で除した値、つまりＡ２１＝Ａ２／１００で表される。

判別ステップでは、第１の所定年齢以上の男性については、被検者の覚醒時間帯における式（１３）のＨＦ×活動量＜Ｂ２の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ２は９０ｍｓ²であることが好ましく、８０ｍｓ²であることがより好ましく、７０ｍｓ²であることがさらに好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために、式（１３）はＨＦ×活動量×１００＜Ｂ２１としてもよい。このときＢ２１は、Ｂ２に１００を乗じた値、つまりＢ２１＝Ｂ２×１００で表される。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ２は４．５であることが好ましく、３．５であることがより好ましく、２．５であることがさらに好ましい。ここでＢ２の単位は無次元量である。

判別ステップでは、第１の所定年齢以上の男性については、被検者の覚醒時間帯における式（１４）の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ２の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ２は０．９であることが好ましく、０．７であることがより好ましく、０．５であることがさらに好ましい。ここでＣ２の単位は無次元量である。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ２は０．５であることが好ましく、０．４であることがより好ましく、０．３であることがさらに好ましい。ここでＣ２の単位は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、式（１４）は（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００＜Ｃ２１としてもよい。このときＣ２１は、Ｃ２に１００を乗じた値、つまりＣ２１＝Ｃ２×１００で表される。

判別ステップでは、第２の所定年齢未満の女性については、被検者の覚醒時間帯における式（１５）の拍動間隔×活動量＜Ａ３の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量が加速度の場合には、Ａ３は１８０ｍｓであることが好ましく、１７０ｍｓであることがより好ましく、１６０ｍｓであることがさらに好ましい。なお、うつ状態の判定をしやすくするために、式（１５）は拍動間隔×活動量／１００＜Ａ３１としてもよい。このときＡ３１は、Ａ３を１００で除した値、つまりＡ３１＝Ａ３／１００で表される。

判別ステップでは、第２の所定年齢未満の女性については、被検者の覚醒時間帯における式（１６）のＨＦ×活動量＜Ｂ３の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ３は６５ｍｓ²であることが好ましく、６０ｍｓ²であることがより好ましく、５５ｍｓ²であることがさらに好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために、式（１６）はＨＦ×活動量×１００＜Ｂ３１としてもよい。このときＢ３１は、Ｂ３に１００を乗じた値、つまりＢ３１＝Ｂ３×１００で表される。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ３は１０であることが好ましく、９であることがより好ましく、８であることがさらに好ましい。ここでＢ３の単位は無次元量である。

判別ステップでは、第２の所定年齢未満の女性については、被検者の覚醒時間帯における式（１７）の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。当該大小関係を満たすと判別する場合には、うつ状態である可能性が高いことを意味する。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ３は９であることが好ましく、１１であることがより好ましく、１４であることがさらに好ましい。ここでＣ３の単位は無次元量である。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ３は４であることが好ましく、７であることがより好ましく、１０であることがさらに好ましい。ここでＣ３の単位は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、式（１７）は（ＬＦ／ＨＦ）／活動量×１００＞Ｃ３１としてもよい。このときＣ３１は、Ｃ３に１００を乗じた値、つまりＣ３１＝Ｃ３×１００で表される。

判別ステップでは、第２の所定年齢以上の女性については、被検者の覚醒時間帯における式（１８）の拍動間隔×活動量＜Ａ４の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量が加速度の場合には、Ａ４は１６５ｍｓであることが好ましく、１５５ｍｓであることがより好ましく、１４５ｍｓであることがさらに好ましい。なお、うつ状態の判定をしやすくするために、式（１８）は拍動間隔×活動量／１００＜Ａ４１としてもよい。このときＡ４１は、Ａ４を１００で除した値、つまりＡ４１＝Ａ４／１００で表される。

判別ステップでは、第２の所定年齢以上の女性については、被検者の覚醒時間帯における式（１９）のＨＦ×活動量＜Ｂ４の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ４は６０ｍｓ²であることが好ましく、５５ｍｓ²であることがより好ましく、５０ｍｓ²であることがさらに好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために、式（１９）はＨＦ×活動量×１００＜Ｂ４１としてもよい。このときＢ４１は、Ｂ４に１００を乗じた値、つまりＢ４１＝Ｂ４×１００で表される。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ４は４．０であることが好ましく、３．５であることがより好ましく、３．０であることがさらに好ましい。ここでＢ４の単位は無次元量である。

判別ステップでは、第２の所定年齢以上の女性については、被検者の覚醒時間帯における式（２０）の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ４の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。当該大小関係を満たすと判別する場合には、うつ状態である可能性が高いことを意味する。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ４は０．５５であることが好ましく、０．５０であることがより好ましく、０．４５であることがさらに好ましい。ここでＣ４の単位は無次元量である。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ４は０．０４５であることが好ましく、０．０３０であることがより好ましく、０．０１５であることがさらに好ましい。ここでＣ４の単位は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、式（２０）は（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００＜Ｃ４１としてもよい。このときＣ４１は、Ｃ４に１００を乗じた値、つまりＣ４１＝Ｃ４×１００で表される。

Ａ１＞Ａ２であることが好ましい。若年層の男性の方が高年層の男性の方よりも覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の値が大きくなり易いため、Ａ１＞Ａ２とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。Ａ３＞Ａ４であることが好ましい。若年層の女性の方が高年層の女性の方よりも覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の値が大きくなり易いため、Ａ３＞Ａ４とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。

Ｂ１＞Ｂ２であることが好ましい。若年層の男性の方が高年層の男性の方よりも覚醒時間帯のＨＦ×活動量の値が大きくなり易いため、Ｂ１＞Ｂ２とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。Ｂ３＞Ｂ４であることが好ましい。若年層の女性の方が高年層の女性の方よりも覚醒時間帯のＨＦ×活動量の値が大きくなり易いため、Ｂ３＞Ｂ４とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。

Ｃ１＞Ｃ３であることが好ましい。若年層において男性の方が女性より覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量の値が大きくなり易いため、Ｃ１＞Ｃ３とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。Ｃ２＞Ｃ４であることが好ましい。高年層において男性の方が女性より覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の値が大きくなり易いため、Ｃ２＞Ｃ４とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。

Ａ１＞Ａ２、Ａ３＞Ａ４、Ｂ１＞Ｂ２、Ｂ３＞Ｂ４、Ｃ１＞Ｃ３、及びＣ２＞Ｃ４のうち少なくとも一つの大小関係を満たすことが好ましく、Ａ１＞Ａ２、Ｂ１＞Ｂ２、Ｂ３＞Ｂ４、Ｃ１＞Ｃ３、及びＣ２＞Ｃ４の大小関係を満たすことがより好ましく、Ａ１＞Ａ２、Ａ３＞Ａ４、Ｂ１＞Ｂ２、Ｂ３＞Ｂ４、Ｃ１＞Ｃ３、及びＣ２＞Ｃ４の大小関係を満たすことがさらに好ましい。

被験者毎に、上記第１群の式である式（１）～（４）のうちの少なくとも一つの式に加えて、上記第３群の式（９）～（２０）のうちの少なくとも一つの式の大小関係を満たす場合に、うつ状態であると判定することが好ましい。上記第３群の式（９）～（２０）の条件を加えることにより、健常者をうつ状態と判別してしまう誤判定の発生を低減することができる。

上記計測ステップ、および計算ステップでは、覚醒時間帯における被験者の生体情報を処理するが、更に、睡眠時間帯における被験者の生体情報を処理することが好ましい。覚醒時間帯とは被検者の目が覚めている、つまり起きている時間帯を指す。一方、睡眠時間帯とは、被検者が眠っている時間帯であり、覚醒時間帯以外の時間帯を指す。覚醒時間帯と睡眠時間帯は、被検者の生活環境や精神状態により様々な態様を示すものであり、時間長や時間帯が特に限定されるものではない。

覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類は、被検者へのアンケートによって睡眠開始時間と覚醒開始時間を自己申告してもらうことにより行ってもよいし、後述するうつ状態判定システムに設けられる入力手段により行ってもよい。そのほか、例えば特開２０１０－１７９１３３号公報や特開２００９－２９７４７４号公報に記載の公知の睡眠状態計測方法等を適用することもできる。

被検者の姿勢に伴う加速度を計測し、加速度と所定値を比較することによって覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することが好ましい。この分類方法によれば、被検者の自己申告は不要であるため、被検者の検査負担が軽減される。また、被検者の申告漏れや申告誤りによる覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類ミスの発生も抑止される。

睡眠時間帯の身長方向の加速度が立位時に負の値となるように加速度計が調整されている場合、睡眠時間帯の身長方向の加速度は、覚醒時間帯の身長方向の加速度と比べて大きい傾向にある。このように、身長方向の加速度は、覚醒時間帯と睡眠時間帯で差があることから、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類に適している。そのため、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類に用いる加速度としては、被検者の姿勢に伴う身長方向の加速度であることが好ましい。身長方向とは、被検者の足部から頭部へ向かう方向である。

身長方向の加速度を用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類としては、以下の第一の分類方法、第二の分類方法、第三の分類方法が挙げられる。

第一の分類方法は、式（３３）が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、式（３３）が満足されない時間帯を覚醒時間帯に分類する方法である。以降説明する覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類方法の例示において、被検者の立位時に計測された身長方向の加速度が正の値の場合は、身長方向の加速度に－１を乗算した値を負加速度Ｔ（単位：無次元量）とし、被検者の立位時に計測された身長方向の加速度が負の値の場合は、当該負の値を負加速度Ｔとする。
Ｔ≧Ｄ１・・・（３３）
但し、Ｄ１は定数である（単位：無次元量）。

このように式（３３）を用いて負加速度Ｔと所定値Ｄ１の大小を比較することによって、覚醒時間帯と睡眠時間帯を容易に分類することができる。この方法は、リアルタイムで覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する必要がある場合に適している。Ｄ１は、－０．８５であることが好ましく、－０．８０であることがより好ましく、－０．７５であることが更に好ましい。

第二の分類方法は、式（３３）が満足される時間帯のうち最長の時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する方法である。具体的には、計測単位時間の間、式（３３）が満足される時間帯のうち最長の時間帯を睡眠時間帯に分類し、当該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する。計測単位時間は、計測開始から計測終了までの時間長である。本方法では式（３３）が満足される最長の時間帯を睡眠時間帯に分類することから、この際、１日に少なくとも１つの睡眠時間帯が得られるように、計測単位時間は２４時間以内の時間長である。第二の分類方法は、睡眠時に中途半端な時間で起きずに連続して眠ることができる被検者に対して有効である。

第三の分類方法は、所定時間以上連続して式（３３）が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、当該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する方法である。所定時間は、睡眠時以外の状態で臥位になったと推定される時間帯を覚醒時間帯とみなすために設定される時間長である。所定時間は例えば１５分以上、好ましくは３０分以上、より好ましくは１時間以上に設定することができる。第三の分類方法では、細切れに分類された睡眠時間帯を積算することにより実質的な睡眠時間帯を推定するため、睡眠時に中途半端な時間で起きてしまう中途覚醒の不眠症を抱えた被検者に対して有効である。

加速度を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する場合、当該加速度は、加速度－時間波形に対してモルフォロジー演算を行った後の値であることが好ましい。モルフォロジー演算は、画像処理でノイズ除去のために用いられる。このため、加速度－時間波形に対してモルフォロジー演算を行った後の値を式（３３）に適用すれば、得られた加速度のうち、総計測時間と比較して短時間（例えば、総計測時間の１／１５０時間以内）に変化する値は除去される。このため、加速度－時間波形の全体の輪郭が抽出されて、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類しやすくなる。

モルフォロジー演算に要する処理時間を短縮するために、所定値Ｄ１をしきい値として２値化処理がなされた加速度－時間波形に対してモルフォロジー演算を行うことも好ましい。２値化処理では、例えば、加速度が所定値（しきい値）Ｄ１以上の場合に加速度を０とみなし、加速度が所定値Ｄ１未満での場合に加速度を１とみなす。

モルフォロジー演算は、例えば、線を太くする処理を行う膨張演算、線を細くする処理を行う収縮演算、収縮演算後に膨張演算を行うオープニング処理、膨張演算後に収縮演算を行うクロージング処理がある。モルフォロジー演算後の加速度を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する場合、モルフォロジー演算が、所定の時間幅で行われるオープニング処理とクロージング処理の少なくともいずれか一方であることが好ましい。また、モルフォロジー演算として、オープニング処理およびクロージング処理の両方を行うことがより好ましい。このように膨張演算と収縮演算を組み合わせることによって、加速度－時間波形の全体の輪郭を抽出しやすくなるため、覚醒時間帯と睡眠時間帯をより一層分類しやすくなる。

オープニング処理やクロージング処理を行う回数は特に限定されないが、オープニング処理、クロージング処理をそれぞれ１回以上実施することが好ましく、オープニング処理、クロージング処理をそれぞれ２回以上実施することがより好ましい。

膨張演算や収縮演算を行う際の時間幅についても適宜設定すればよいが、例えば、１回目のオープニング処理及びクロージング処理の時間幅を２分とし、２回目のオープニング処理およびクロージング処理の時間幅を５分とすることができる。このように処理回数を重ねる毎に、処理時の時間幅を大きくすることが好ましい。このように、オープニング処理およびクロージング処理の時間幅を段階的に大きくすることで、総計測時間と比較して短時間に変化した加速度のデータが除去されるのを抑止する。

うつ状態であると判定するための判別方法は、被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算する計算ステップ、及び左辺の値が、下記式の大小関係を満足するか否かを判別する判別ステップを含むことが好ましい。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ５・・・（２１）
ＨＦ／活動量＜Ｂ５・・・（２２）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ５・・・（２３）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ６・・・（２４）
ＨＦ／活動量＜Ｂ６・・・（２５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６・・・（２６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ７・・・（２７）
ＨＦ／活動量＜Ｂ７・・・（２８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ７・・・（２９）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ８・・・（３０）
ＨＦ／活動量＜Ｂ８・・・（３１）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ８・・・（３２）
但し、Ａ５～Ａ８、Ｂ５～Ｂ８、Ｃ５～Ｃ８は定数である。

被検者の性別と年齢に応じて、睡眠時間帯における上記左辺の値が、各式の大小関係を満足するか否かについても判別することにより、健常者をうつ状態と過って判別してしまう誤判定の発生を低減することができる。以下では、上記式（２１）～（３２）をまとめて第４群の式と呼ぶ場合がある。

計算ステップでは、第１群の式の左辺と、第２群の式の左辺、第３群の式の左辺、および第４群の式の左辺のうち少なくとも一つの群の左辺とを計算することが好ましく、第１群の式の左辺と、第２群の式の左辺、第３群の式の左辺、または第４群の式の左辺とを計算することがより好ましく、第１群の式の左辺と、第３群の式の左辺とを計算することが更に好ましい。

計算ステップでは、被検者の性別と年齢に応じて式（２１）～（３２）の左辺を計算することが好ましい。第４群の式の左辺について、例えば、第１の所定年齢未満の男性の場合には、式（２３）の左辺を計算することが好ましく、式（２１）、式（２２）及び式（２３）の左辺を計算することがより好ましい。第１の所定年齢以上の男性の場合には、式（２６）の左辺を計算することが好ましく、式（２４）、式（２５）及び式（２６）の左辺を計算することがより好ましい。第２の所定年齢未満の女性の場合には、式（２９）の左辺を計算することが好ましく、式（２７）、式（２８）及び式（２９）の左辺を計算することがより好ましい。第２の所定年齢以上の女性の場合には、式（３２）の左辺を計算することが好ましく、式（３０）、式（３１）及び式（３２）の左辺を計算することがより好ましい。

判別ステップでは、第１の所定年齢未満の男性については、被験者の睡眠時間帯における式（２１）の拍動間隔／活動量＜Ａ５の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量が加速度の場合には、Ａ５は４６０００ｍｓであることが好ましく、４１０００ｍｓであることがより好ましく、３６０００ｍｓであることがさらに好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために、式（２１）は（拍動間隔／活動量）／１００＜Ａ５１としてもよい。このときＡ５１は、Ａ５を１００で除した値、つまりＡ５１＝Ａ５／１００で表される。

判別ステップでは、第１の所定年齢未満の男性については、被検者の睡眠時間帯における式（２２）のＨＦ／活動量＜Ｂ５の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ５は２６０００ｍｓ²であることが好ましく、２５０００ｍｓ²であることがより好ましく、２４０００ｍｓ²であることがさらに好ましく、２３０００ｍｓ²であることが最も好ましい。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ５は６２５であることが好ましく、６１５であることがより好ましく、６０５であることがさらに好ましい。ここでＢ５の単位は無次元量である。この場合、うつ状態の判定をしやすくするために、式（２２）は（ＨＦ／活動量）／１０００＜Ｂ５１としてもよい。このときＢ５１は、Ｂ５を１０００で除した値、つまりＢ５１＝Ｂ５／１０００で表される。

判別ステップでは、第１の所定年齢未満の男性については、被検者の睡眠時間帯における式（２３）の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ５の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ５は０．０７０であることが好ましく、０．０７５であることがより好ましく、０．０８０であることがさらに好ましい。ここでＣ５の単位は無次元量である。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ５は０．０１５であることが好ましく、０．０３０であることがより好ましく、０．０４５であることがさらに好ましい。ここでＣ５の単位は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、式（２３）は（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００＞Ｃ５１としてもよい。このときＣ５１は、Ｃ５に１００を乗じた値、つまりＣ５１＝Ｃ５×１００で表される。

判別ステップでは、第１の所定年齢以上の男性については、被験者の睡眠時間帯における式（２４）の拍動間隔／活動量＜Ａ６の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量が加速度の場合には、Ａ６は４１０００ｍｓであることが好ましく、３９０００ｍｓであることがより好ましく、３７０００ｍｓであることがさらに好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために、式（２４）は（拍動間隔／活動量）／１００＜Ａ６１としてもよい。このときＡ６１は、Ａ６を１００で除した値、つまりＡ６１＝Ａ６／１００で表される。

判別ステップでは、第１の所定年齢以上の男性については、被検者の睡眠時間帯における式（２５）のＨＦ／活動量＜Ｂ６の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ６は１８０００ｍｓ²であることが好ましく、１７０００ｍｓ²であることがより好ましく、１６０００ｍｓ²であることがさらに好ましく、１５０００ｍｓ²であることが最も好ましい。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ６は５５０であることが好ましく、５４０であることがより好ましく、５３０であることがさらに好ましい。ここでＢ６の単位は無次元量である。この場合、うつ状態の判定をしやすくするために、式（２５）は（ＨＦ／活動量）／１０００＜Ｂ６１としてもよい。このときＢ６１は、Ｂ６を１０００で除した値、つまりＢ６１＝Ｂ６／１０００で表される。

判別ステップでは、第１の所定年齢以上の男性については、被検者の睡眠時間帯における式（２６）の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ６は０．０８であることが好ましく、０．０９であることがより好ましく、０．１０であることがさらに好ましい。ここでＣ６の単位は無次元量である。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ６は０．０５６であることが好ましく、０．０５９であることがより好ましく、０．０６２であることがさらに好ましい。ここでＣ６の単位は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、式（２６）は（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００＞Ｃ６１としてもよい。このときＣ６１は、Ｃ６に１００を乗じた値、つまりＣ６１＝Ｃ６×１００で表される。

判別ステップでは、第２の所定年齢未満の女性については、被験者の睡眠時間帯における式（２７）の拍動間隔／活動量＜Ａ７の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量が加速度の場合には、Ａ７は６１０００ｍｓであることが好ましく、５９０００ｍｓであることがより好ましく、５７０００ｍｓであることがさらに好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために、式（２７）は（拍動間隔／活動量）／１００＜Ａ７１としてもよい。このときＡ７１は、Ａ７を１００で除した値、つまりＡ７１＝Ａ７／１００で表される。

判別ステップでは、第２の所定年齢未満の女性については、被検者の睡眠時間帯における式（２８）のＨＦ／活動量＜Ｂ７の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ７は３４０００ｍｓ²であることが好ましく、３２０００ｍｓ²であることがより好ましく、３００００ｍｓ²であることがさらに好ましく、２８０００ｍｓ²であることが最も好ましい。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ７は６５０であることが好ましく、６４０であることがより好ましく、６３０であることがさらに好ましい。ここでＢ７の単位は無次元量である。この場合、うつ状態の判定をしやすくするために、式（２８）は（ＨＦ／活動量）／１０００＜Ｂ７１としてもよい。このときＢ７１は、Ｂ７を１０００で除した値、つまりＢ７１＝Ｂ７／１０００で表される。

判別ステップでは、第２の所定年齢未満の女性については、被検者の睡眠時間帯における式（２９）の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ７の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ７は０．０３であることが好ましく、０．０４であることがより好ましく、０．０５であることがさらに好ましい。ここでＣ７の単位は無次元量である。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ７は０．０５０であることが好ましく、０．０５３であることがより好ましく、０．０５６であることがさらに好ましい。ここでＣ７の単位は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、式（２９）は（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００＞Ｃ７１としてもよい。このときＣ７１は、Ｃ７に１００を乗じた値、つまりＣ７１＝Ｃ７×１００で表される。

判別ステップでは、第２の所定年齢以上の女性については、被験者の睡眠時間帯における式（３０）の拍動間隔／活動量＜Ａ８の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量が加速度の場合には、Ａ８は４２０００ｍｓであることが好ましく、４１０００ｍｓであることがより好ましく、４００００ｍｓであることがさらに好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために、式（３０）は（拍動間隔／活動量）／１００＜Ａ８１としてもよい。このときＡ８１は、Ａ８を１００で除した値、つまりＡ８１＝Ａ８／１００で表される。

判別ステップでは、第２の所定年齢以上の女性については、被検者の睡眠時間帯における式（３１）のＨＦ／活動量＜Ｂ８の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ８は２００００ｍｓ²であることが好ましく、１９０００ｍｓ²であることがより好ましく、１８０００ｍｓ²であることがさらに好ましく、１７０００ｍｓ²であることが最も好ましい。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｂ８は５５０であることが好ましく、５２５であることがより好ましく、５００であることがさらに好ましい。ここでＢ８の単位は無次元量である。この場合、うつ状態の判定をしやすくするために、式（３１）は（ＨＦ／活動量）／１０００＜Ｂ８１としてもよい。このときＢ８１は、Ｂ８を１０００で除した値、つまりＢ８１＝Ｂ８／１０００で表される。

判別ステップでは、第２の所定年齢以上の女性については、被検者の睡眠時間帯における式（３２）の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ８の大小関係を満たすか否か判別することが好ましい。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ８は０．０４であることが好ましく、０．０５であることがより好ましく、０．０６であることがさらに好ましい。ここでＣ８の単位は無次元量である。他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４～０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚにした場合、Ｃ８は０．０４９であることが好ましく、０．０５２であることがより好ましく、０．０５５であることがさらに好ましい。ここでＣ８の単位は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、式（３２）は（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００＞Ｃ８１としてもよい。このときＣ８１は、Ｃ８に１００を乗じた値、つまりＣ８１＝Ｃ８×１００で表される。

Ａ５＜Ａ６であることが好ましい。若年層の男性の方が高年層の男性よりも睡眠時間帯の拍動間隔／活動量の値が小さくなり易いため、Ａ５＜Ａ６とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。Ａ７＞Ａ８であることが好ましい。若年層の女性の方が高年層の女性よりも睡眠時間帯の拍動間隔／活動量の値が大きくなり易いため、Ａ７＞Ａ８とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。

Ｂ５＞Ｂ６であることが好ましい。若年層の男性の方が高年層の男性よりも睡眠時間帯のＨＦ／活動量の値が大きくなり易いため、Ｂ５＞Ｂ６とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。Ｂ７＞Ｂ８であることが好ましい。若年層の女性の方が高年層の女性よりも睡眠時間帯のＨＦ／活動量の値が大きくなり易いため、Ｂ７＞Ｂ８とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。

Ｃ５＜Ｃ６であることが好ましい。若年層の男性の方が高年層の男性よりも睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の値が小さくなり易いため、Ｃ５＜Ｃ６とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。Ｃ７＜Ｃ８であることが好ましい。若年層の女性の方が高年層の女性よりも睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の値が小さくなり易いため、Ｃ７＜Ｃ８とすることにより、うつ状態の判別の精度が向上する。

Ａ５＜Ａ６、Ａ７＞Ａ８、Ｂ５＞Ｂ６、Ｂ７＞Ｂ８、Ｃ５＜Ｃ６、及びＣ７＜Ｃ８のうち少なくとも一つの大小関係を満たすことが好ましく、Ａ５＜Ａ６、Ａ７＞Ａ８、Ｂ５＞Ｂ６、及びＢ７＞Ｂ８のうち少なくとも一つの大小関係を満たすことが好ましく、Ａ５＜Ａ６、Ａ７＞Ａ８、Ｂ５＞Ｂ６、及びＢ７＞Ｂ８の大小関係を満たすことがより好ましく、Ａ５＜Ａ６、Ａ７＞Ａ８、Ｂ５＞Ｂ６、Ｂ７＞Ｂ８、Ｃ５＜Ｃ６、及びＣ７＜Ｃ８の大小関係を満たすことが更に好ましい。

被験者毎に、上記第１群の式である式（１）～（４）のうちの一つの式に加えて、上記第４群の性別と年齢に応じた式（２１）～（３２）のうちの少なくとも一つの式の大小関係を満たす場合に、うつ状態であると判定することが好ましい。上記第４群の式（２１）～（３２）の条件を加えることにより、健常者をうつ状態と判別してしまう誤判定の発生を低減することができる。また被験者毎に、上記第１群の性別と年齢に応じた式（１）～（４）のうちの一つの式に、上記第２群の性別と年齢に応じた式（５）～（８）のうちの一つの式、及び式（２１）～（３２）のうちの少なくとも一つの大小関係を満たす場合に、うつ状態であると判定することがより好ましく、上記第１群の性別と年齢に応じた式（１）～（４）のうちの一つの式に、上記第３群の性別と年齢に応じた式（９）～（２０）のうちの少なくとも一つの式、及び式（２１）～（３２）のうちの少なくとも一つの式の大小関係を満たす場合に、うつ状態であると判定することが更に好ましい。

うつ状態であると判定するための判別方法は、うつ状態の判別結果を被検者等に通知する通知ステップを含むことが好ましい。通知方法は、音声、静止画、動画などが挙げられる。被検者に判別結果を通知することにより、医療機関への受診等が促進される。

これらのうつ状態であると判定するための判別方法は、例えば以下に詳述するうつ状態判定システム等を用いて実施することができる。上記判別方法の各ステップの少なくとも一部のステップは、被験者、操作者等により実行されてもよく、計測ステップ、計算ステップ、及び判別ステップが下記のうつ状態判定システムにより実行されることが好ましく、計測ステップ、計算ステップ、判別ステップ、及び通知ステップが下記のうつ状態判定システムにより実行されることがより好ましい。なお全ステップが下記うつ状態判定システムにより実行されてもよい。

２．うつ状態判定システム
うつ状態判定システムは、被検者の拍動間隔を計測する計測部と、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを定積分して、ＬＦおよびＨＦを算出する処理部と、被検者の性別と年齢に応じて下記式の左辺を計算し、左辺の値が下記式の大小関係を満足する場合に被検者がうつ状態であると判定する判定部と、を備える。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ１・・・（１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ２・・・（２）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ３・・・（３）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ４・・・（４）
但し、第１の所定年齢と第２の所定年齢は、それぞれ３３歳～３７歳のうちいずれか一つの年齢であり、Ｒ１～Ｒ４は定数である。

上記の通り、うつ状態判定システムは、計測部と、処理部と、判定部とを備える。計測部は、例えば、被検者の心拍を計測する心電計や心拍センサ、被検者の脈波を計測して脈拍を求める脈波センサ、被検者の活動量を計測する加速度センサまたは角速度センサ等である。処理部は、計測部により計測された拍動間隔に基づき、周波数スペクトル変換を行い、パワースペクトル積分値を算出し、うつ状態の判定に用いるＬＦ及びＨＦを算出する。処理部は、計測部で計測された被検者の加速度等に基づいて、活動量を算出してもよい。判定部は、計測部で計測された処理部で得られたＬＦ及びＨＦを用いて、被検者の性別と年齢に応じて判定データを作成して、定数Ｒ１～Ｒ４等の所定値と判定データを比較することによりうつ状態の判定を行う。処理部及び判定部を構成する装置としては、うつ状態の判定に用いる判定データの作成や、所定値と判定用データの比較等を行うソフトウェアを搭載するコンピュータや計測機器等の解析機が挙げられる。

上記式（１）～（４）の詳細については、「１．うつ状態であると判定するための判別方法」の記載を参照することができる。

判定部は、被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算し、左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に被検者がうつ状態であると判定するように制御されていることが好ましい。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ１・・・（５）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ２・・・（６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ３・・・（７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＞Ｈ４・・・（８）
但し、Ｈ１～Ｈ４は定数である。

上記式（５）～（８）の詳細については、「１．うつ状態であると判定するための判別方法」の記載を参照することができる。

うつ状態判定システムは、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部を有し、判定部は、被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算し、左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に被検者がうつ状態であると判定するように制御されていることが好ましい。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ１・・・（９）
ＨＦ×活動量＜Ｂ１・・・（１０）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ１・・・（１１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ２・・・（１２）
ＨＦ×活動量＜Ｂ２・・・（１３）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ２・・・（１４）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ３・・・（１５）
ＨＦ×活動量＜Ｂ３・・・（１６）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３・・・（１７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ４・・・（１８）
ＨＦ×活動量＜Ｂ４・・・（１９）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ４・・・（２０）
但し、Ａ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４は定数である。

上記式（９）～（２０）の詳細については、「１．うつ状態であると判定するための判別方法」の記載を参照することができる。

判定部は、被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算し、左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に被検者がうつ状態であると判定するように制御されていることが好ましい。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ５・・・（２１）
ＨＦ／活動量＜Ｂ５・・・（２２）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ５・・・（２３）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ６・・・（２４）
ＨＦ／活動量＜Ｂ６・・・（２５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６・・・（２６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ７・・・（２７）
ＨＦ／活動量＜Ｂ７・・・（２８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ７・・・（２９）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ８・・・（３０）
ＨＦ／活動量＜Ｂ８・・・（３１）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ８・・・（３２）
但し、Ａ５～Ａ８、Ｂ５～Ｂ８、Ｃ５～Ｃ８は定数である。

上記式（２１）～（３２）の詳細については、「１．うつ状態であると判定するための判別方法」の記載を参照することができる。以下では、うつ状態判定システムの実施の形態１～６について説明する。

（実施の形態１）
図２は、実施の形態１に係るうつ状態判定システム１の構成を示すブロック図である。図２に示すうつ状態判定システム１は、計測部を構成するセンサ１０と、解析機５０とを備える。

（１）計測部
センサ１０は、計測部１１を有し、計測部１１は拍動間隔を検出する拍動計測部１２を有している。計測部１１は、更に、活動量を検出する活動量計測部１３を有することが好ましい。センサ１０は、小型軽量であり、本体裏面の電極（図示せず）を被検者の胸部に密着させた状態で、被検者の肌に本体ごと取りつけることができる。これにより、センサ１０は服の下に隠れ目立たなくなる。

うつ状態判定システムは、拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔（ＲＲＩ）を用いることが好ましい。ＲＲＩは信号のピークがはっきり出ることにより拍動間隔の精度が高くなるため、ピーク位置の誤認識が起こりにくい。なお、本実施の形態においては、拍動間隔としてＲＲＩを、活動量として加速度を計測することが好ましい。

拍動計測部１２は、電極を被検者の胸部に密着させた状態で心電信号を計測し、この心電信号に基づきＲＲＩを算出して解析機５０へ送信する。なお、センサ１０の拍動計測部１２が心電信号に基づきＲＲＩを算出したが、ＲＲＩの算出は後述する処理部５１で行われてもよい。

拍動計測部１２では、心拍を測定する代わりに脈波を測定してもよい。脈波は、人の指先や耳たぶ等に波長が７００ｎｍ～１２００ｎｍの近赤外線を照射し、近赤外線の反射量を接触あるいは非接触で測定することができる。脈波を測定する場合は、比較的測定器を体に取り付け易いという利点があり、特に非接触で測定するタイプを使用した場合には、測定器を体に取り付ける煩わしさがなくなるので、広く普及する可能性がある。このように測定した脈波の隣り合うピーク同士の間隔から脈拍間隔を求めることができる。

計測部１１の活動量計測部１３では、例えば被検者のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向における加速度を計測して解析機５０へ送信する。加速度を計測するセンサの種類は特に限定されず、例えば、ピエゾ抵抗体型加速度センサ、圧電型加速度センサ、静電容量型加速度センサなどを用いることができる。ピエゾ抵抗体型加速度センサは、半導体を用いているため小型で量産化がしやすい。圧電型加速度センサは、比較的高い加速度の検出がしやすい。静電容量型加速度センサはピエゾ抵抗体型加速度センサに比べて高感度で、検出可能な加速度の範囲が広く、温度依存性も小さい。

活動量として、加速度の代わりに角速度を検出してもよい。角速度を計測するセンサの種類は特に限定されず、例えば、回転型、振動型、ガス型、光ファイバー型、リングレーザー型の角速度センサを用いることができる。

計測部１１で計測された拍動間隔、活動量等のデータを解析機５０の受信部５２に送信する方法として、無線通信を用いてもよいし、有線通信を用いてもよい。特に無線通信でデータを送受する場合は、内蔵するバッテリーの持ちを向上させるために、例えば３個分のＲＲＩをまとめて送信する等により送受信の頻度を下げることが好ましい。また、活動量を用いる場合には、加速度はＲＲＩと同じタイミングで送受することが好ましい。

消費電力を抑制する観点から、センサは電源をＯＮ状態にしてから所定時間経過した後、自動的に電源がＯＦＦ状態になることが好ましい。所定時間はうつ状態の判定に必要なデータ数を考慮して設定すればよく、例えば２４時間や４８時間などに設定することができる。

（２）処理部
解析機５０は、処理部５１と判定部８１を備え、処理部５１は受信部５２、周波数スペクトル変換部５５、パワースペクトル積分算出部５６を備える。受信部５２では、センサ１０から送信されるＲＲＩと活動量を受信する。

周波数スペクトル変換部５５では、ＦＦＴ等の周波数スペクトル変換方法を用いて、受信部５２から送信された時間信号であるＲＲＩを周波数スペクトルに変換する。次に、パワースペクトル積分算出部５６では、周波数スペクトル変換部５５で得られたスペクトルからパワースペクトルを算出して、所定の周波数範囲で積分を行うことにより、ＬＦ及びＨＦを求める。具体的には、以下のような処理が行われる。まず、周波数スペクトル変換部５５で得られた周波数スペクトルからパワースペクトルを算出すると、縦軸がパワースペクトル密度、横軸が周波数の分布図が得られる。次に、Ｌｆ１～Ｌｆ２の範囲、及びＨｆ１～Ｈｆ２の範囲でパワースペクトルを積分することにより、ＬＦとＨＦをそれぞれ求める。なお、好ましくはＬｆ１＜Ｈｆ１、Ｌｆ２＜Ｈｆ２である。なお、パワースペクトルの具体的な算出方法は、「１．うつ状態であると判定するための判別方法」で述べたとおりであり、パワースペクトルとして、例えば第１のパワースペクトルＦ²を用いてもよ
く、第２のパワースペクトルＦを用いてもよい。

（３）判定部
うつ状態判定システムの判定部８１は、判定データ作成部８２と、所定値格納部８３と、比較部８４を備える。まず、判定データ作成部８２では、被検者の性別と年齢に応じて、うつ状態の判定に用いる式（１）～式（４）のうちのいずれか一つの左辺の算出に必要な判定データを作成する。式（９）等を用いる場合、ＲＲＩ、活動量等は処理部５１の受信部５２から判定データ作成部８２へ送信される。ＨＦ及びＬＦは処理部５１のパワースペクトル積分算出部５６から判定部８１の判定データ作成部８２に送信される。これらのデータに基づいて式（１）～式（４）のうちのいずれか一つの左辺に記載される判定データを作成する。判定データ作成部８２は、例えば後述する入力部から性別、年齢を取得して、性別、年齢に応じて式（１）～式（４）のうちのいずれか一つの左辺を選択して、左辺の値を算出することができる。

所定値格納部８３にはうつ状態の判定に用いる式（１）～式（４）の右辺に記載される定数Ｒ１～Ｒ４等の所定値が格納されている。所定値格納部８３は、所定値を被検者の性別、年齢毎に適宜変更することができるように制御されていることが好ましい。例えば、所定値格納部８３は、例えば後述する入力部から性別、年齢に応じた所定値を取得することがより好ましい。

比較部８４では、判定データ作成部８２で作成された判定用データ（例えば式（１）～式（４）のうちのいずれか一つの左辺のデータ）と、所定値格納部８３に格納されている所定値（例えば式（１）～式（４）のうちのいずれか一つの右辺のデータ）を式に代入して、左辺と右辺の大小を比較し、式の大小関係を満足するか判定する。大小関係を満足する場合はうつ状態であると判定し、満足しない場合にはうつ状態ではないと判定する。

解析機５０は、被験者の性別、年齢、所定値等を入力するための入力部を有することが好ましい。これにより、判定データ作成部８２が、性別、年齢に応じて式（１）～式（４）のうちのいずれか一つの左辺を選択して、左辺の値を算出することができる。またこれにより、所定値格納部８３は、入力部から性別、年齢に応じた所定値を取得することができる。入力部としては、ボタン、タッチパネル、キーボード等が挙げられる。入力部は、センサ１０に設けられていてもよい。

解析機５０は、判定部８１からうつ状態の判定結果を被検者等に通知する通知部９１を有することが好ましい。通知方法は、音声、静止画、動画など特に限定されない。医師やカウンセラーなどの専門家、被検者やその家族等、通知対象者の専門知識レベルに応じて通知内容を変えることも可能である。ここではうつ状態判定システム１に通知部９１が設けられる例を示したが、うつ状態判定システム１とは別の通知用機器に判定結果を送信し、被検者等へ結果を通知してもよい。通知用機器としては、例えば外付けモニタ、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、スピーカー、イヤホンなどが挙げられる。

（実施の形態２）
図３は、実施の形態２に係るうつ状態判定システム２の構成を示すブロック図である。図３に示すうつ状態判定システム２は、センサ１０と、解析機６０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定システム１と同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。

解析機６０は、処理部６１と、判定部８１を備え、処理部６１は、受信部６２、異常値検出部６３、異常値除去部６４、周波数スペクトル変換部６５、パワースペクトル積分算出部６６を含む。

異常値検出部６３は、受信部６２から出力されたＲＲＩ及び活動量が、異常値とみなすべきものであるか否かを判断する。ＲＲＩが異常値とみなすべきものであるか否かは次のように判断する。実施の形態２では、ＲＲＩ（秒単位）の逆数を６０倍して瞬時心拍数を算出し、１拍分前の瞬時心拍数との差の絶対値が第１の所定数（本実施の形態では、「１８」とする）以下である直近の複数点（本実施の形態では、「８点」とする）における平均を算出する。次に当該平均と評価対象のＲＲＩに対応する瞬時心拍数との差の絶対値が第２の所定数（本実施の形態では「３５」とする）以上である場合に、評価対象のＲＲＩを異常値とみなす。ここで、第１の所定数は３０が好ましく、より好ましくは２０、さらに好ましくは１５である。また、第２の所定数は５０が好ましく、より好ましくは４０、さらに好ましくは３０である。

なお、第１の所定数、第２の所定数、直近の複数点の数を、個人差等に応じて適宜変更してもよい。例えば、第１の所定数を３０以下、第２の所定数を３０以上、直近の複数点の数を４～２０の範囲内で適宜変更してもよい。

活動量については、活動量がマイナスの値になっているときには異常値とみなしてもよい。

異常値除去部６４は、異常値検出部６３により異常値とみなされたＲＲＩを周波数スペクトル変換部６５におけるデータ処理の対象から除外する。また、異常値除去部６４は、異常値検出部６３により異常値とみなされたＲＲＩ及び活動量を判定データ作成部８２におけるデータ処理の対象から除外する。

実施の形態２に係るうつ状態判定システム２は、上記第３群の式、上記第４群の式を用いる場合に特に有効である。

（実施の形態３）
図４は、実施の形態３に係るうつ状態判定システム３の構成を示すブロック図である。図４に示すうつ状態判定システム３は、センサ２０と、解析機５０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定システム１と同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。

センサ２０の計測部２１には、拍動計測部２２と、活動量計測部２３に加えて、覚醒状態または睡眠状態を入力する入力手段２４が設けられることが好ましい。これにより、覚醒時間帯の開始時と睡眠時間帯の開始時に被検者が自ら入力手段２４を操作することにより、覚醒情報及び睡眠情報を得ることができる。入力手段２４とは、例えば、センサの表面に設けられたスイッチであり、このスイッチはボタン型でもよく、レバー型でもよく、その方式は特に限定されない。

入力手段２４はうつ状態判定システム３のセンサ２０ではなく、解析機５０に設けられることも好ましい。これにより、センサ２０に入力手段２４が設けられる場合に比べて、睡眠時の寝返りなどに伴って被検者が無意識のうちに入力手段２４を操作することを防止することができる。

（実施の形態４）
図５は、実施の形態４に係るうつ状態判定システム４の構成を示すブロック図である。図５に示すうつ状態判定システム４は、センサ３０と、解析機５０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定システム１と同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。

センサ３０の計測部３１には、拍動計測部３２と、活動量計測部３３に加えて、体温計測部３４となる体温計測手段が設けられることが好ましい。うつ状態の場合は低体温になりやすいことが知られている。うつ状態では夜型の生活になりやすくなり、日の光を浴びる機会が減少するため、体内時計を正常に合わせることが困難になるためである。さらに、うつ状態の患者は夜間であっても体温が高いため、身体が休まらない状態になり易い。このため、体温計測手段（体温計測部３４）により体温データを取得して、上記式（１）～式（４）によるうつ状態の判定と組み合わせることにより、うつ状態の判定精度をさらに向上させることができる。

一般に体温は口腔、腋下、鼓膜など環境温度による影響が小さい身体の深部で測定されるが、うつ状態判定システムの計測部は、心拍や脈波を測定するために被検者の肌に取りつけられるものであるため、深部体温を直接計測することは困難である。したがって、ここでの体温とは深部体温だけではなく、体表面温も含むものとする。また、体温を直接測定せずに計測部を構成する部材、例えばセンサの基板の温度を測定することも可能である。被検者の体温が上昇すればセンサの基板温度も上昇するため、センサの基板温度を測定すれば相対的に体温の変化を計測することができる。体温計測手段は温度センサであればその種類は特に限定されず、例えば白金、ニッケル、銅などの金属測温抵抗体、熱電対、サーミスタ、ＩＣ化温度センサ、水晶温度計などを用いることができる。

（実施の形態５）
図６は、実施の形態５に係るうつ状態判定システム５の構成を示すブロック図である。図６に示すうつ状態判定システム５は、センサ４０と、解析機７０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定システム１と同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。

センサ４０には、拍動計測部４２と活動量計測部４３から構成される計測部４１で取得した生体情報を一時的に保存するデータ保存部４４が設けられることが好ましい。センサ４０で取得したデータを逐次的に解析機７０に送信してデータを処理する必要がないため、データ通信によって消費する電力量を抑制することができる。例えば、被検者が自宅でセンサを用いて計測を行い、後日、医療機関にある解析機を用いて医師がうつ状態であるか否かを判定する場合などに適している。

解析機７０の処理部７１は、周波数スペクトル変換及びパワースペクトル積分を行うためにデータ保存部４４に保存されたＲＲＩのデータを読み出す。判定部８１では、データ保存部４４から読み出したＲＲＩのデータと、周波数スペクトル変換部７５及びパワースペクトル積分算出部７６で算出されたＬＦ及びＨＦを用いてうつ状態の判定を行う。判定部８１では、活動量を用いてもよい。なお、小型軽量なセンサを得るために、データ保存部４４には公知の半導体メモリを用いることが好ましい。

（実施の形態６）
図７は、実施の形態６に係るうつ状態判定システム６の構成を示すブロック図である。図７に示すうつ状態判定システム６は、センサ１０と、解析機１００とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定システム１と同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。

センサ１０の計測部１１の活動量計測部１３ではＸ、Ｙ、Ｚ軸のうちいずれか１軸が身長方向の加速度と一致している。これは、身長方向の加速度の値を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類を行うためである。

解析機１００は、処理部１０１と、判定部８１を備え、処理部１０１は、受信部１０２、周波数スペクトル変換部１０５、パワースペクトル積分算出部１０６、モルフォロジー演算部１０７を含む。

モルフォロジー演算部１０７では、受信部１０２から出力された負加速度－時間波形のノイズを除去するために負加速度－時間波形に対してモルフォロジー演算を行う。ここでモルフォロジー演算としては上述したように、例えば、膨張演算、収縮演算、オープニング処理、クロージング処理、これらの組み合わせを適用することができる。なお、図７には示していないが、処理部１０１には、モルフォロジー演算部１０７での処理前に、所定値Ｄ１をしきい値として負加速度の値の大きさを二値化する二値化処理部を設けることもできる。二値化処理部では、例えば、負加速度ＴがＤ１以上であれば負加速度Ｔは０とみなされ、負加速度ＴがＤ１未満であれば１とみなされる。このように、モルフォロジー演算に先立って、加速度に対して二値化処理を行うことにより、モルフォロジー演算に要する処理時間を短縮することができる。所定値Ｄ１の値は特に制限されないが、例えば－０．８５ｇであることが好ましく、－０．８ｇであることがより好ましく、－０．７５ｇであることがさらに好ましい（ここで単位ｇは重力加速度の大きさを表す）。

判定部８１では、処理部１０１のモルフォロジー演算部１０７で処理された負加速度Ｔの値を所定値Ｄ１と比較して、式（３３）が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、式（３３）が満足されない時間帯を覚醒時間帯に分類する。
Ｔ≧Ｄ１・・・（３３）
但し、Ｄ１は定数である。

ここでは単に式（３３）を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する第一の分類方法を用いて説明したが、上述したように、式（３３）が満足される時間帯のうち最長の時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する方法（第二の分類方法）や、所定時間以上連続して式（３３）が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、当該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する方法（第三の分類方法）を用いることが可能である。

実施の形態６に係るうつ状態判定システム６は、特に上記第４群の式を用いる場合に有効である。

処理部、判定部、及び通知部は、解析機の構成単位であることが好ましいが、これらのうち少なくとも一つが他の機器の構成単位であってもよい。各部は、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ（ＭＰＵ）等のプロセッサ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の論理回路これらの一部または全部等から構成されていてもよい。また解析機は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の補助記憶装置、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体を有していてもよい。

本願は、２０２０年１２月２２日に出願された日本国特許出願第２０２０－２１２２２３号に基づく優先権の利益を主張するものである。２０２０年１２月２２日に出願された日本国特許出願第２０２０－２１２２２３号の明細書の全内容が、本願に参考のため援用される。

（検証）
精神系の医療機関に通院していない健常者８４人と、双極性障害または大うつ病患者と医師に診断され医療機関に通院している患者５７人を被験者として、実施の形態１のうつ状態判定システム１の有用性についての検証を行った。

まず被験者を健常者と患者に分け、更に男性と女性に分け、更に３５歳未満と３５歳以上に分けて、最終的に表１、２に示す通り８群（ＭＰ１群、ＭＰ２群、ＦＰ１群、ＦＰ２群、ＭＨ１群、ＭＨ２群、ＦＨ１群、ＦＨ２群）に分けた。

次いで、被験者に対して一人ずつうつ状態判定システム１の小型の心電計を４８時間、装着させて、覚醒時間帯及び睡眠時間帯におけるＲＲＩ（単位：ｍｓ）と活動量（加速度）（単位：無次元量）を測定した。心電計で測定したＲＲＩを周波数スペクトル変換して、得られた第１のパワースペクトルＦ²（単位：ｍｓ²／Ｈｚ）についてパワースペクトル積分を行うことによりＬＦ及びＨＦ（単位：ｍｓ²）を算出した。そして得られたＨＦ／ＬＦの値を、うつ状態であると判定するための判別方法の式（１）～（４）等に適用して、各式を満足するか判別した。なお、本検証においてＲ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４等の定数（所定値）は表１、２の通り、うつ状態判定システム１に設定し、ＬＦ及びＨＦの積分範囲はＬｆ１＝０．０４Ｈｚ、Ｌｆ２＝０．１５Ｈｚ、Ｈｆ１＝０．１５Ｈｚ、Ｈｆ２＝０．４Ｈｚとした。また、覚醒時間帯及び睡眠時間帯の分類は、第一の分類方法を用い、定数Ｄ１は、－０．７５とした。

次いで、医療機関が双極性障害または大うつ病患者と診断したＭＰ１群、ＭＰ２群、ＦＰ１群、ＦＰ２群の被験者のうち、うつ状態判定システム１が上記第１群の式（１）～（４）のいずれか一つを満たすと判別した被験者の割合を算出した。即ち、双極性障害または大うつ病患者に罹患している患者をうつ状態と判別する正判定率を算出した。

次に、実施の形態１のうつ状態判定システム１の設定を変更して、ＭＰ１群、ＭＰ２群、ＦＰ１群、ＦＰ２群の被験者に対して、順に上記第１群の式（２）、（１）、（４）、（３）の式を満たすとうつ状態判定システム１が判別した被験者の割合も算出した。これらの結果を表１に示す。

表１に示す通り、男性、３５歳未満、患者のＭＰ１群については、表１に示す通り、被験者の３３．３％が式（２）を満たした。一方、被験者の６６．７％が式（１）を満たした。このようにＭＰ１群において、式（１）により正判定率を向上できることが分かった。

男性、３５歳以上、患者のＭＰ２群については、表１に示す通り、被験者の４１．２％が式（１）を満たした。一方、被験者の５８．８％が式（２）を満たした。このようにＭＰ２群において、式（２）により正判定率を向上できることが分かった。

女性、３５歳未満、患者のＦＰ１群については、表１に示す通り被験者の２３．５％が式（４）を満たした。一方、被験者の６４．３％が式（３）を満たした。このようにＦＰ１群において、式（３）により正判定率を向上できることが分かった。

女性、３５歳以上、患者のＦＰ２群については、表１に示す通り被験者の２３．５％が式（３）を満たした。一方、被験者の７６．５％が式（４）を満たした。このようにＦＰ２群において、式（４）により正判定率を向上できることが分かった。

更に、健常者のＭＨ１群、ＭＨ２群、ＦＨ１群、ＦＨ２群のうち、うつ状態判定システム１が上記第１群の式、および上記第２群の式、上記第１群の式および上記第３群の式、上記第１群の式および上記第４群の式を満たすと判別した被験者の割合を算出した。即ち、健常者をうつ状態と判別してしまう誤判定率を算出した。その結果を表２に示す。その結果、いずれの群においても、上記第１群の式である式（１）～（４）に加えて、上記第２群の式である式（５）～（８）、上記第３群の式である式（９）～（２０）、または上記第４群の式である式（２１）～（３２）を用いることにより、誤判定率を低減することができた。

１～６：うつ状態判定システム
１０、２０、３０、４０：センサ
１１、２１、３１、４１：計測部
１２、２２、３２、４２：拍動計測部
１３、２３、３３、４３：活動量計測部
２４：入力手段、３４：体温計測部、４４：データ保存部
５０、６０、７０、１００：解析機
５１、６１、７１、１０１：処理部
５２、６２、１０２：受信部
５５、６５、７５、１０５：周波数スペクトル変換部
５６、６６、７６、１０６：パワースペクトル積分算出部
６３：異常値検出部、６４：異常値除去部
８１：判定部、８２：判定データ作成部、８３：所定値格納部、８４：比較部
９１：通知部
１０７：モルフォロジー演算部

Claims

被検者がうつ状態であると判定するための、プロセッサを備える装置の作動方法であって、
計測された前記被検者の拍動間隔を受信する受信ステップ、
受信した前記被検者の拍動間隔に基づき前記被検者の性別と年齢に応じて下記式の左辺を計算する計算ステップ、及び
計算した前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判別する判別ステップを含む、プロセッサを備える装置の作動方法。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ１・・・（１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ２・・・（２）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ３・・・（３）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ４・・・（４）
但し、前記第１の所定年齢と前記第２の所定年齢は、それぞれ３３歳～３７歳のうちいずれか一つの年齢であり、
ＬＦ、ＨＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを定積分して得た値であり、
Ｒ１～Ｒ４は定数である。
Ｒ１≧Ｒ２、Ｒ３≧Ｒ４である請求項１に記載の装置の作動方法。
受信した前記被検者の拍動間隔に基づき前記被検者の性別と年齢に応じて下記式の左辺を計算する計算ステップ、及び
計算した前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判別する判別ステップを含む請求項１または２に記載の装置の作動方法。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ１・・・（５）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ２・・・（６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ３・・・（７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＞Ｈ４・・・（８）
但し、Ｈ１～Ｈ４は定数である。
Ｈ１＞Ｈ２、Ｈ３＞Ｈ４である請求項３に記載の装置の作動方法。
計測された被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）を受信する受信ステップ、
受信した前記被検者の拍動間隔及び活動量に基づき前記被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算する計算ステップ、及び
計算した前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判別する判別ステップを含む請求項１～４のいずれか１項に記載の装置の作動方法。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ１・・・（９）
ＨＦ×活動量＜Ｂ１・・・（１０）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ１・・・（１１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ２・・・（１２）
ＨＦ×活動量＜Ｂ２・・・（１３）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ２・・・（１４）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ３・・・（１５）
ＨＦ×活動量＜Ｂ３・・・（１６）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３・・・（１７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ４・・・（１８）
ＨＦ×活動量＜Ｂ４・・・（１９）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ４・・・（２０）
但し、Ａ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４は定数である。
受信した前記被検者の拍動間隔及び活動量に基づき前記被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算する計算ステップ、及び
計算した前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判別する判別ステップを含む請求項５に記載の装置の作動方法。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ５・・・（２１）
ＨＦ／活動量＜Ｂ５・・・（２２）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ５・・・（２３）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ６・・・（２４）
ＨＦ／活動量＜Ｂ６・・・（２５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６・・・（２６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ７・・・（２７）
ＨＦ／活動量＜Ｂ７・・・（２８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ７・・・（２９）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ８・・・（３０）
ＨＦ／活動量＜Ｂ８・・・（３１）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ８・・・（３２）
但し、Ａ５～Ａ８、Ｂ５～Ｂ８、Ｃ５～Ｃ８は定数である。
前記覚醒時間帯および前記睡眠時間帯として、被検者の姿勢に伴う加速度と所定値を比較することによって分類された覚醒時間帯と睡眠時間帯を用いる請求項６に記載の装置の作動方法。
前記加速度は、被検者の姿勢に伴う身長方向の加速度である請求項５～７のいずれか１項に記載の装置の作動方法。
前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に－１を乗算した値を負加速度Ｔとし、
前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、
下記（３３）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、下記（３３）式が満足されない時間帯を覚醒時間帯に分類する請求項８に記載の装置の作動方法。
負加速度Ｔ≧Ｄ１・・・（３３）
但し、Ｄ１は定数である。
前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に－１を乗算した値を負加速度Ｔとし、
前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、
下記（３３）式が満足される時間帯のうち最長の時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する請求項８に記載の装置の作動方法。
負加速度Ｔ≧Ｄ１・・・（３３）
但し、Ｄ１は定数である。
前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に－１を乗算した値を負加速度Ｔとし、
前記被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、
所定時間以上連続して下記（３３）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する請求項８に記載の装置の作動方法。
負加速度Ｔ≧Ｄ１・・・（３３）
但し、Ｄ１は定数である。
前記加速度は、加速度－時間波形に対してモルフォロジー演算を行った後の値である請求項５～１１のいずれか１項に記載の装置の作動方法。
前記モルフォロジー演算が、所定の時間幅で行われるオープニング処理とクロージング処理の少なくともいずれか一方である請求項１２に記載の装置の作動方法。
被検者の拍動間隔を計測する計測部と、
前記拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを定積分して、ＬＦおよびＨＦを算出する処理部と、
前記被検者の性別と年齢に応じて下記式の左辺を計算し、前記左辺の値が下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判定する判定部と、を備えることを特徴とするうつ状態判定システム。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ１・・・（１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ２・・・（２）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ３・・・（３）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ４・・・（４）
但し、前記第１の所定年齢と前記第２の所定年齢は、それぞれ３３歳～３７歳のうちいずれか一つの年齢であり、
Ｒ１～Ｒ４は定数である。
Ｒ１≧Ｒ２、Ｒ３≧Ｒ４である請求項１４に記載のうつ状態判定システム。
前記判定部は、前記被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算し、前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判定するように制御されている請求項１４または１５に記載のうつ状態判定システム。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ１・・・（５）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ２・・・（６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＜Ｈ３・・・（７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
ＨＦ＞Ｈ４・・・（８）
但し、Ｈ１～Ｈ４は定数である。
Ｈ１＞Ｈ２、Ｈ３＞Ｈ４である請求項１６に記載のうつ状態判定システム。
前記被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部を有し、
前記判定部は、前記被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算し、前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判定するように制御されている請求項１４～１７のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ１・・・（９）
ＨＦ×活動量＜Ｂ１・・・（１０）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ１・・・（１１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ２・・・（１２）
ＨＦ×活動量＜Ｂ２・・・（１３）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ２・・・（１４）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ３・・・（１５）
ＨＦ×活動量＜Ｂ３・・・（１６）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３・・・（１７）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
拍動間隔×活動量＜Ａ４・・・（１８）
ＨＦ×活動量＜Ｂ４・・・（１９）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＜Ｃ４・・・（２０）
但し、Ａ１～Ａ４、Ｂ１～Ｂ４、Ｃ１～Ｃ４は定数である。
前記判定部は、前記被検者の性別と年齢に応じて下記式のうち少なくとも一つの式の左辺を計算し、前記左辺の値が、下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判定するように制御されている請求項１８に記載のうつ状態判定システム。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ５・・・（２１）
ＨＦ／活動量＜Ｂ５・・・（２２）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ５・・・（２３）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ６・・・（２４）
ＨＦ／活動量＜Ｂ６・・・（２５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６・・・（２６）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ７・・・（２７）
ＨＦ／活動量＜Ｂ７・・・（２８）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ７・・・（２９）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の睡眠時間帯における、
拍動間隔／活動量＜Ａ８・・・（３０）
ＨＦ／活動量＜Ｂ８・・・（３１）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ８・・・（３２）
但し、Ａ５～Ａ８、Ｂ５～Ｂ８、Ｃ５～Ｃ８は定数である。
前記拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔を用いる請求項１４～１９のいずれか１項に記載のうつ状態判定システム。
計測された被検者の拍動間隔を受信する受信部と、
受信した前記被検者の拍動間隔に基づき前記被検者の性別と年齢に応じて下記式の左辺を計算し、計算した前記左辺の値が下記式の大小関係を満足する場合に前記被検者がうつ状態であると判定する判定部と、を備えることを特徴とするうつ状態判定装置。
［Ｉ］第１の所定年齢未満の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ１・・・（１）
［ＩＩ］第１の所定年齢以上の男性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ２・・・（２）
［ＩＩＩ］第２の所定年齢未満の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＞Ｒ３・・・（３）
［ＩＶ］第２の所定年齢以上の女性
被検者の覚醒時間帯における、
（ＬＦ／ＨＦ）＜Ｒ４・・・（４）
但し、前記第１の所定年齢と前記第２の所定年齢は、それぞれ３３歳～３７歳のうちいずれか一つの年齢であり、
ＬＦ、ＨＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを定積分して得た値であり、
Ｒ１～Ｒ４は定数である。