JP7433428B2 - 生体信号処理装置および見守りシステム、見守り方法 - Google Patents

Description

本願は、生体信号処理装置および見守りシステム、見守り方法に関する。

従来より、工場などにおける作業者、車両を運転中のドライバー、１人暮らしの高齢者などの身体的状態および精神的状態を一元的に管理する見守りシステムがあり、その中には、生体信号から見守り対象の状態を判定するものがある。このような見守りシステムにおいては、センサにより計測される生体信号の信頼性が重要となる。従来、心電位波形からＲ波を抽出し、時系列で隣接する２つのＲ波の計測状態の種別に応じて、当該２つのＲ波の間隔である瞬時心拍（ＲＲＩ：Ｒ－Ｒ－ｉｎｔｅｒｖａｌ）の計測状態の信頼性を評価するものがある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術では、抽出した各Ｒ波の電位情報に基づいて各Ｒ波の計測状態を判別することにより、ＲＲＩの信頼性の評価を行っている。

特開第２０１８－０９４１５６号公報

特許文献１に記載の技術では、ＲＲＩ情報のみならず、各Ｒ波の形状に関する情報も必要となる。しかしながら、生体信号を計測するセンサの中には、ＲＲＩ情報のみを出力し、心電位波形そのものは出力しないものも多い。このようなセンサを上記見守りシステムに用いる場合、生体信号の計測状態の信頼性をＲＲＩ情報のみから評価することが必要であるが、特許文献１に記載の技術では対応できない。

本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、生体信号の計測状態の信頼性をＲＲＩ情報に基づいて評価することができる生体信号処理装置を得ることを目的とする。

また本願は、生体信号の計測状態の信頼性をＲＲＩ情報に基づいて評価するとともに、見守り対象の状態をＲＲＩ情報から把握することができる見守りシステムおよび見守り方法を得ることを目的とする。

本願に開示される生体信号処理装置は、見守り対象の生体信号のＲＲＩを算出するセンサから、時系列に並べられた複数のＲＲＩによって構成される、ＲＲＩ情報を取得するＲＲＩ情報取得手段と、ＲＲＩ情報を構成するＲＲＩのうちの、正常状態におけるＲＲＩの時系列から、２以上の次元を持つ特徴空間の次元と同じ数ずつ、ＲＲＩの値を順に取り出し、取り出したＲＲＩの値により特徴空間における第１の位置座標を複数生成して、特徴空間において、第１の位置座標により示される位置に第１の点をそれぞれプロットし、複数の第１の点に基づいて特徴空間からマップを生成するマップ生成手段と、評価対象のＲＲＩの時系列により構成される、評価対象のＲＲＩ情報から、特徴空間の次元と同じ数ずつ、評価対象のＲＲＩの値を順に取り出し、取り出した評価対象のＲＲＩの値により特徴空間における第２の位置座標を生成して、特徴空間において、第２の位置座標により示される位置に第２の点をプロットし、評価対象のＲＲＩの心拍変動らしさを示す指標を、マップに基づいて決まる点群または領域と第２の点との位置関係に基づいて算出する指標算出手段と、評価対象のＲＲＩの信頼度を示すＲＲＩ信頼度を、指標によって示される、心拍変動らしさの度合いの関数に基づいて算出する信頼度算出手段とを備えたものである。

また、本願に開示される見守りシステムは、見守り対象の生体信号のＲＲＩを算出するセンサと、
時系列に並べられた複数のＲＲＩによって構成される、ＲＲＩ情報を取得するＲＲＩ情報取得手段と、ＲＲＩ情報を構成するＲＲＩのうちの、正常状態におけるＲＲＩの時系列から、２以上の次元を持つ特徴空間の次元と同じ数ずつ、ＲＲＩの値を順に取り出し、取り出したＲＲＩの値により特徴空間における第１の位置座標を複数生成して、特徴空間において、第１の位置座標により示される位置に第１の点をそれぞれプロットし、複数の第１の点に基づいて特徴空間からマップを生成するマップ生成手段と、評価対象のＲＲＩの時系列により構成される、評価対象のＲＲＩ情報から、特徴空間の次元と同じ数ずつ、評価対象のＲＲＩの値を順に取り出し、取り出した評価対象のＲＲＩの値により特徴空間における第２の位置座標を生成して、特徴空間において、第２の位置座標により示される位置に第２の点をプロットし、評価対象のＲＲＩの心拍変動らしさを示す指標を、マップに基づいて決まる点群または領域と第２の点との位置関係に基づいて算出する指標算出手段と、評価対象のＲＲＩの信頼度を示すＲＲＩ信頼度を、指標によって示される、心拍変動らしさの度合いの関数に基づいて算出する信頼度算出手段と、ＲＲＩ信頼度と、予め定められた閾値との比較結果を得て、評価対象のＲＲＩのうち、比較結果が予め定められた条件を満たすＲＲＩ信頼度に対応する評価対象のＲＲＩを評価対象のＲＲＩ情報から除外することにより、評価対象のＲＲＩ情報を修正し、修正ＲＲＩ情報として出力するＲＲＩ情報修正手段と、修正ＲＲＩ情報に基づいて見守り対象の心拍変動を解析する心拍変動解析手段と、心拍変動解析手段による解析結果を出力する解析結果出力手段とを備えたものである。

また、本願に開示される見守り方法は、１つまたは複数のプロセッサにより実施される見守り方法であって、プロセッサが、見守り対象の生体信号のＲＲＩをセンサにより取得して、時系列に並べられた複数のＲＲＩによって構成される、ＲＲＩ情報を取得する工程と、プロセッサが、ＲＲＩ情報を構成するＲＲＩのうちの、正常状態におけるＲＲＩの時系列から、２以上の次元を持つ特徴空間の次元と同じ数ずつ、ＲＲＩの値を順に取り出し、取り出したＲＲＩの値により特徴空間における第１の位置座標を複数生成して、特徴空間において、第１の位置座標により示される位置に第１の点をそれぞれプロットし、複数の第１の点に基づいて特徴空間からマップを生成する工程と、プロセッサが、評価対象のＲＲＩの時系列により構成される、評価対象のＲＲＩ情報から、特徴空間の次元と同じ数ずつ、評価対象のＲＲＩの値を順に取り出し、取り出した評価対象のＲＲＩの値により特徴空間における第２の位置座標を生成して、特徴空間において、第２の位置座標により示される位置に第２の点をプロットし、評価対象のＲＲＩの心拍変動らしさを示す指標を、マップに基づいて決まる点群または領域と第２の点との位置関係に基づいて算出する工程と、プロセッサが、評価対象のＲＲＩの信頼度を示すＲＲＩ信頼度を、指標によって示される、心拍変動らしさの度合いの関数に基づいて算出する工程と、プロセッサが、ＲＲＩ信頼度と、予め定められた閾値との比較結果を得て、評価対象のＲＲＩのうち、比較結果が予め定められた条件を満たすＲＲＩ信頼度に対応する評価対象のＲＲＩを評価対象のＲＲＩ情報から除外することにより、評価対象のＲＲＩ情報を修正し、修正ＲＲＩ情報を得る工程と、プロセッサが、修正ＲＲＩ情報に基づいて見守り対象の心拍変動を解析する心拍変動解析工程と、プロセッサが、心拍変動解析工程による解析結果を出力する解析結果出力工程とを備えたものである。

本願に開示される生体信号処理装置によれば、生体信号の計測状態の信頼性をＲＲＩ情報に基づいて評価することができる。

また、本願に開示される見守りシステムによれば、生体信号の計測状態の信頼性をＲＲＩ情報に基づいて評価するとともに、見守り対象の状態をＲＲＩ情報から把握することができる。

一般的な心電位波形を示す図である。 一般的な脈波の波形を示す図である。 Ｒ波の検出漏れが起こる場合の心電位波形を示す図である。 Ｒ波の誤検出が起こる場合の心電位波形を示す図である。 一般的なＲＲＩ情報の特徴を説明する図である 実施の形態１における生体信号処理装置を示すブロック図である。 実施の形態１に係る指標算出方法を説明する図である。 実施の形態１における生体信号処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 実施の形態１における見守りシステムを示すブロック図である。 実施の形態１に係る見守りサーバを示すブロック図である。 実施の形態１における見守りシステムの動作を示すフロー図である。 実施の形態１の他の例における見守りシステムを示すブロック図である。 実施の形態１の他の例に係る見守りサーバを示すブロック図である。 実施の形態２に係るマップおよび指標算出方法を説明する図である。 実施の形態３における生体信号処理装置を示すブロック図である。 実施の形態３に係るマップおよび指標算出方法を説明する図である。 実施の形態３における見守りシステムの動作を示すフロー図である。 実施の形態４に係るマップおよび指標算出方法を説明する図である。 実施の形態４に係る正常領域を示す二等辺三角形の頂角の角度θ＊と、正常領域内の点Ｐ_ｋ＊の個数の関係と示す図である。

実施の形態１．
（ＲＲＩ情報の説明）
実施の形態１を図１Ａから図９Ｂに基づいて説明する。なお、実施の形態１における「見守り対象」は、工場などで作業を行う作業者、車両を運転中のドライバー、１人暮らしの高齢者など、監視または見守りの対象となりうるヒトである。まず、本願で扱うＲＲＩ情報について、図１Ａおよび図１Ｂを用いて説明する。図１Ａは、一般的な心電位波形を示す図であり、横軸が時刻、縦軸が電位を表している。図１Ａに示す心電位波形Ｖ１には、間隔を空けて鋭い山が出現している。この山の部分Ｖ２が一般的にＲ波と呼ばれるものである。Ｒ波は、心室の興奮を反映して生じる信号変化であり、時系列的に互いに隣接するＲ波の間の間隔はＲＲＩと定義されている。ＲＲＩは、心臓の一拍の拍動に要する時間を表す。通常、Ｒ波はピーク検出によって抽出され、順次計測されるＲ波の時間間隔がＲＲＩとなる。ＲＲＩは、一連の時系列データとして心電位波形から取得することができる。図１Ａでは、ｎ回目に得られたＲＲＩをＲＲＩ（ｎ）とし、ｎ＋１回目に得られたＲＲＩをＲＲＩ（ｎ＋１）としている。心拍数が１分間当たりの心臓の拍動回数を表すのに対して、ＲＲＩの逆数は瞬時心拍数として運動負荷の変動を細やかに把握するために用いられることがある。また、Ｒ波の出現間隔は自律神経の支配を受けて変動する。このため、ＲＲＩの時間変動を解析することで自律神経の状態を推定することがある。

図１Ｂに示すように、脈波Ｗは、心電位波形と同様に一拍毎に似た波形を繰り返す。このため、心電位波形と同様に脈波についてもＲＲＩに相当するものを算出することができる。例えば、互いに隣接する山の間隔または互いに隣接する谷の間隔をＲＲＩと同様に扱うことができる。図１Ｂでは、心電位波形におけるＲＲＩとの区別のためにＲＲＩ＊と表している。また、図１Ｂの点線で示すように閾値Ｗｔｈを設定し、閾値Ｗｔｈを超えるタイミングの間隔をＲＲＩと同様に扱うことも可能である。この場合のＲＲＩを図１ＢではＲＲＩ＊＊と表している。なお、以後の説明は心電位波形Ｖ１におけるＲＲＩについて説明するが、特に断りが無い限り、脈波ＷにおけるＲＲＩ＊、およびＲＲＩ＊＊についても同様である。

（Ｒ波の検出漏れおよび誤検出）
心電位波形を用いる場合におけるＲ波の検出漏れおよび誤検出を図２Ａおよび図２Ｂを用いて説明する。接触式のセンサを用いて心電位波形または脈波を取得する場合、激しい体動またはセンサの装着異常により信号の検出が不安定となり、心電位波形のデータの欠損またはノイズの混入が起こることがある。例えば図２Ａに示すＶ３は、Ｒ波ではあるもののピーク電位が小さく、Ｒ波として検出されない。このため、図２Ａのような心電位波形ではＲ波の検出漏れが起こる。また、図２Ｂに示すノイズＶ４は、Ｒ波ではないがＲ波として検出されてしまう。このため、図２Ｂのような心電位波形ではＲ波の誤検出が起こる。図２Ａおよび図２Ｂでは、本来計測されるべきＲＲＩを点線矢印で示し、実際に計測されるＲＲＩを実戦矢印で示しているが、ＲＲＩが正確に計測されていないことを示している。

（ＲＲＩ情報の特徴）
ＲＲＩ情報の特徴について、図３を用いて説明する。ある期間において時系列で取得されたＲＲＩより、以下の式（１）で示すようにＲＲＩ情報を表すとする。
ＲＲＩ＝｛ＲＲＩ（１）、ＲＲＩ（２）、・・・ＲＲＩ（ｉ）、ＲＲＩ（ｉ＋１）、・・・ＲＲＩ（Ｎ）｝ ・・・（１）

Ｐ＝（Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３、・・・Ｐ_ｉ、・・・Ｐ_Ｎ－１） ・・・（３）

図３は、点群Ｐを構成する各点Ｐ_ｉ（ｉ＝１、２、・・・Ｎ－１）をｘｙ平面上にプロットした図であり、一般的なＲＲＩ情報の特徴を説明する図となっている。すなわち、各点Ｐ_ｉを構成するＲＲＩを取得した期間において見守り対象の状態が正常である場合、心電位波形が定常となるので、ＲＲＩはほぼ一定となる。その結果、ｙ＝ｘである直線Ｌ０の近辺に各点Ｐ_ｉがプロットされ、直線Ｌ０の近辺に点群Ｐが生成される。点群Ｐの分布領域、すなわち、点群Ｐを構成する各点Ｐ_ｉの分布領域は楕円状に形成され、直線Ｌ０と交差する。ここで直線Ｌ０は、ＲＲＩ情報を構成する各ＲＲＩが一定である状態をｘｙ平面上で示す直線である。

（生体信号処理装置の説明）
図４は、実施の形態１における生体信号処理装置を示すブロック図である。生体信号処理装置１０は、センサ８０から出力されるＲＲＩ情報８２を取得するＲＲＩ情報取得手段１１と、ＲＲＩ情報８２の信頼性を評価するための「マップ」を生成するマップ生成手段１２と、マップ生成手段により生成されたマップのマップ情報８４を記憶するマップ記憶手段１３と、評価対象のＲＲＩ情報８２を構成する各ＲＲＩの指標８３を、マップを用いて算出する指標算出手段１４と、指標８３から評価対象のＲＲＩ情報８２を構成する各ＲＲＩの信頼性の度合いを示すＲＲＩ信頼度８５を算出する信頼度算出手段１５と、ＲＲＩ信頼度８５に基づいてＲＲＩ情報８２の修正を行い、修正されたＲＲＩ情報８２を修正ＲＲＩ情報８６として出力するＲＲＩ情報修正手段１６とを備える。

センサ８０は、見守り対象のＲＲＩを算出し、計測したＲＲＩを時系列に並べて構成したＲＲＩ情報８２を出力する。またセンサ８０は、ＲＲＩ情報８２を出力する際、見守り対象を識別する識別情報（図示なし）をＲＲＩ情報８２に付加している。この識別情報は、後述するＲＲＩ信頼度８５および修正ＲＲＩ情報８６にも付加され、ＲＲＩ情報８２、ＲＲＩ信頼度８５、および修正ＲＲＩ情報８６が、見守り対象に紐づけられることとなる。なお、センサ８０としては、心電位または脈波などの生体信号を検知し、検知した生体信号からＲＲＩを算出可能なセンサであればよい。例えば、心電位を検知する電極または脈波を検知する光学素子を備えたウエアラブルセンサなどをセンサ８０として用いることができる。また、顔表面の血流から脈波を検出する非接触式の脈波センサを用いることもできる。

ＲＲＩ情報取得手段１１は、予め定められた期間において、センサ８０から定期的に出力されるＲＲＩ情報８２を取得する。実施の形態１におけるＲＲＩ情報８２の取得は、「事前学習における取得」および「実運用における取得」がある（詳細は後述する）。ＲＲＩ情報取得手段１１は、「事前学習における取得」で取得したＲＲＩ情報８２１をマップ生成手段１２に送信し、「実運用における取得」で取得したＲＲＩ情報８２２を指標算出手段１４に送信する。

（マップ生成方法の説明）
マップ生成手段１２は、事前学習において取得されたＲＲＩ情報８２１よりマップを生成する。説明のため、ＲＲＩ情報８２１がＭ個のＲＲＩを含むとする。すなわち、ＲＲＩ情報８２１は、式（１）のＮをＭに置き換えたものとなる。なお、Ｍは予め定められる数である。マップ生成手段１２は、式（２）および式（３）のＮをＭで置き換えた式に従って、Ｍ－１個の点Ｐ_ｉ（ｉ＝１、２、・・・Ｍ－１）、すなわち第１の点をｘｙ平面上にプロットし、点群Ｐを構成する。このようにして生成された点群Ｐは、図３に示したように直線Ｌ０（ｙ＝ｘ）と交差する。実施の形態１では、特徴空間であるｘｙ平面上に点群Ｐを構成したものを「マップ」とする。「マップ」は、ＲＲＩ情報８２の心拍変動らしさ評価し、ＲＲＩ情報８２の信頼性を評価するために用いられる。このため、マップを生成するための点群Ｐを構成する各点Ｐ_ｉの位置は、正常状態のＲＲＩの値に基づいて決める必要がある。このため、事前学習による点群Ｐの生成の際は、データ欠損およびノイズの影響を極力排除して正常状態を保つ。具体的には、センサの装着を正常に保った状態で事前学習を実施する。また、上記の状態を保ちつつ、実運用時に想定される様々な状況のＲＲＩ情報８２１をできるだけ多く取得してマップを生成することが望ましい。マップ生成手段１２は、生成したマップを再現するための情報をマップ情報８４としてマップ記憶手段１３に出力する。マップ記憶手段１３は、マップ情報８４を記憶する。

マップ情報８４は、マップ生成手段１２によって生成されたマップを特徴空間に再現するために必要な情報である。実施の形態１のように点群Ｐに基づいてマップが生成される場合、マップ情報８４は、点群Ｐを構成する全ての点Ｐ_ｉの座標を含む。実施の形態１では、上述のように事前学習により点群Ｐを構成し、点群Ｐに基づいてマップを生成するため、実運用開始前にマップが生成される。このため、後述する指標算出からＲＲＩ修正までの工程を、実運用においてリアルタイムで行うことができる。

（指標算出方法の説明）
指標算出手段１４は、実運用において取得した、評価対象であるＲＲＩ情報８２２を構成する各ＲＲＩの指標８３を算出する。ここで指標８３は、ＲＲＩ情報８２２を構成する各ＲＲＩの「心拍変動らしさ」を示す。図５は、実施の形態１に係る指標算出方法を説明する図である。まず、指標算出手段１４は、マップ記憶手段１３からマップ情報８４を取得し、マップ情報８４を用いて点群Ｐをｘｙ平面上に構成することでマップを再現する。次に、ＲＲＩ情報８２２を構成する、評価対象の各ＲＲＩに式（２）を適用し、評価対象のＲＲＩの値に対応する点をｘｙ平面上にそれぞれプロットする。ここでは、Ｎ個のＲＲＩを取得したとし、プロットした点を点Ｐ_ｋ＊（ｋ＝１、２、・・・Ｎ－１）とする。点Ｐ_ｋ＊は、第２の点に相当する。指標算出手段１４は、指標を算出する前段階の数値として、点Ｐ_ｋ＊の点群Ｐからの乖離度を算出する。「乖離度」の具体例としては、点群Ｐを構成する各点Ｐ_ｉのうち、点Ｐ_ｋ＊との間の距離が最も小さい点Ｐ_ｉと点Ｐ_ｋ＊との距離ｄを点Ｐ_ｋ＊の乖離度とすることが考えられる。点Ｐ_ｋ＊の乖離度を算出後、点Ｐ_ｋ＊の要素である各ＲＲＩの指標８３を各点Ｐ_ｋ＊の乖離度から算出する。式（２）より、例えばＲＲＩ（ｋ）は、点Ｐ_ｋ－１＊の要素でもあり、かつ、点Ｐ_ｋ＊の要素でもあるように、各ＲＲＩは、２つの点Ｐ_ｋ＊の要素となることがある。このため、ＲＲＩ（ｋ）の指標８３としては、点Ｐ_ｋ－１＊の乖離度の逆数と、点Ｐ_ｋ＊の乖離度の逆数の単純平均とすることが考えられる。これにより、点Ｐ_ｋ＊が点群Ｐにより近いほど指標８３が小さくなり、心拍変動らしさがより大きいこととなる。評価対象の各ＲＲＩの指標８３を算出後、指標算出手段１４は、各ＲＲＩの指標８３を信頼度算出手段１５に出力する。

なお、点Ｐ_ｋ＊の乖離度としては、点Ｐ_ｋ＊の周辺の複数の点Ｐ_ｉの距離ｄを算出し、小さいものから予め定められた数（例えば１０個）の距離ｄを加算して合計値を求め、この合計値を乖離度としてもよい。また、各ＲＲＩの指標８３は、上記のような乖離度の逆数の単純平均に限らず、乖離度の和の逆数であってもよいし、最大値若しくは最小値の逆数であってもよい。

（ＲＲＩ信頼度算出の説明）
信頼度算出手段１５は、評価対象の各ＲＲＩについて、それぞれの指標８３に基づいてＲＲＩ信頼度８５を算出する。ＲＲＩ信頼度８５は、生体信号の計測状態の信頼性を示す指標であり、指標８３の関数で表される。すなわち、ＲＲＩ（ｋ）の指標８３の値をα（ｋ）とし、ＲＲＩ（ｋ）のＲＲＩ信頼度８５の値をβ（ｋ）とした場合、一般的には以下の式（４）のようになる。

β（ｋ）＝ｆ（α（ｋ））・・（４）

ここで、α（ｋ）は心拍変動らしさの度合いを示し、β（ｋ）はＲＲＩ（ｋ）の信頼度を示すことから、関数ｆは一般的には単調増加関数であると考えられる。最も簡単な形として、指標８３をそのＲＲＩのＲＲＩ信頼度８５としてもよい。また、例えばシグモイド関数など、関数ｆを非線形の単調増加関数とすることも考えられる。

また、前後一定区間のＲＲＩの指標８３に基づいてＲＲＩ信頼度８５を算出してもよい。すなわち、以下の式（５）を用いてＲＲＩ（ｋ）のＲＲＩ信頼度８５を求めてもよい。

β（ｋ）＝ｆ（α（ｋ－ｊ）、α（ｋ－ｊ＋１）・・、α（ｋ－１）、α（ｋ）、α（ｋ＋１）、・・・α（ｋ＋ｊ－１）、α（ｋ＋ｊ）） ・・・（５）

式（５）では、区間[ｋ－ｊ、ｋ＋ｊ]のＲＲＩの指標８３に基づいてＲＲＩ（ｋ）のＲＲＩ信頼度８５を求める。より具体的には、区間[ｋ－ｊ、ｋ＋ｊ]のＲＲＩの指標８３の平均値をＲＲＩ（ｋ）のＲＲＩ信頼度とすることが考えられる。

信頼度算出手段１５は、各ＲＲＩのＲＲＩ信頼度８５をＲＲＩ情報修正手段１６に出力する。また信頼度算出手段１５は、各ＲＲＩのＲＲＩ信頼度８５を生体信号処理装置１０の出力として、後述する見守りサーバ７０に出力する。なお、ＲＲＩ信頼度８５の見守りサーバ７０への出力は、後述するセンサ８０の装着状態の判定を行わない場合は省略することができる。

（ＲＲＩ情報修正の説明）
ＲＲＩ情報修正手段１６は、各ＲＲＩのＲＲＩ信頼度８５の値を予め定められた閾値ｔｈと比較し、ＲＲＩ信頼度８５の値が閾値ｔｈよりも小さい場合、対応するＲＲＩを無効とする。すなわち、β（ｋ）＜ｔｈの場合にＲＲＩ（ｋ）を無効とする。またＲＲＩ情報修正手段１６は、無効としたＲＲＩを評価対象のＲＲＩ情報であるＲＲＩ情報８２２から削除することによりＲＲＩ情報８２２を修正する。修正されたＲＲＩ情報８２２は、修正ＲＲＩ情報８６として出力される。

なお、実施の形態１の生体信号処理装置１０はＲＲＩ情報の修正を実施するが、生体信号処理装置１０ではＲＲＩ信頼度８５の算出までを実施することも考えられる。この場合、生体信号処理装置１０は、ＲＲＩ情報８２の信頼性の評価装置として、ＲＲＩ信頼度８５を出力する。

また、正常時でも一定の不整脈が起こりうることを考慮し、予め定められた回数連続してＲＲＩ信頼度８５の値が閾値ｔｈを下回った場合のみ、対応するＲＲＩを無効としてもよい。例えば、上記予め定められた回数を２回とし、β（ｋ－１）＜ｔｈかつβ（ｋ）＜ｔｈの場合、または、β（ｋ）＜ｔｈかつβ（ｋ＋１）＜ｔｈの場合に、ＲＲＩ（ｋ）を無効としてもよい。これにより、正常時に起こりうる不整脈のＲＲＩを修正ＲＲＩ情報８６に残すことができ、正常なＲＲＩを誤って削除してしまうことを防ぐことができる。

（ハードウェア構成の説明）
次に、生体信号処理装置１０の各機能部を実現するハードウェア構成を説明する。
図６は、生体信号処理装置１０の各機能部を実現するハードウェア構成の一例を示す図である。生体信号処理装置１０は、主に、プロセッサ９１と、主記憶装置としてもメモリ９２および補助記憶装置９３から構成される。プロセッサ９１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などで構成される。メモリ９２はランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置で構成され、補助記憶装置９３はフラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置またはハードディスクなどで構成される。補助記憶装置９３には、プロセッサ９１が実行する所定のプログラムが記憶されており、プロセッサ９１は、このプログラムを適宜読み出して実行し、各種演算処理を行う。この際、補助記憶装置９３からメモリ９２に上記所定のプログラムが一時的に保存され、プロセッサ９１はメモリ９２からプログラムを読み出す。図４に示した各機能部による演算処理は、上記のようにプロセッサ９１が所定のプログラムを実行することで実現される。プロセッサ９１による演算処理の結果は、一旦メモリ９２に記憶され、実行された演算処理の目的に応じて補助記憶装置９３に記憶される。

また、生体信号処理装置１０は、センサ８０が出力するＲＲＩ情報８２を受信する受信回路９４と、生体信号処理装置１０が出力するＲＲＩ信頼度８５および修正ＲＲＩ情報８６を外部の機器に送信する送信回路９５を備えている。

（見守りシステムの説明）
図７Ａは、実施の形態１における見守りシステムを示すブロック図であり、図７Ｂは、実施の形態１に係る見守りサーバを示すブロック図である。見守りシステム１００は、心電位または脈波など、見守り対象の生体信号を検知し、検知した生体信号のＲＲＩを順次算出し、時系列に並べられた複数のＲＲＩによって構成されるＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂをそれぞれ出力するセンサ８０Ａ、８０Ｂと、それぞれのセンサ８０Ａ、８０Ｂに対応し、センサ８０Ａ、８０Ｂが出力するＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂを処理してＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５Ｂおよび修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを生成する生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂと、それぞれの生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂが出力するＲＲＩ信頼度８５および修正ＲＲＩ情報８６を受信し、修正ＲＲＩ情報８６を解析して解析結果Ｅを出力する見守りサーバ７０とを備える。生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂの構成は、図４を用いて説明した生体信号処理装置１０と同様である。すなわち、センサ８０Ａまたはセンサ８０Ｂから取得したＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂ構成するＲＲＩからマップを生成し、評価対象の各ＲＲＩの心拍変動らしさを示す指標８３を算出して、指標８３を用いて各ＲＲＩの信頼度を算出することでＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５Ｂを得る。また、ＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５ＢによりＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂを修正し、修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを得る。マップ生成、指標８３の算出、ＲＲＩ信頼度の算出、およびＲＲＩ情報８２の修正についての具体的な説明は上述したとおりである。

（見守りサーバの説明）
見守りサーバ７０は、ＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５Ｂおよび修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを受信する受信手段７１と、修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂに基づいてそれぞれの見守り対象の心拍変動を解析し、それぞれの見守り対象の身体的負荷および自律神経の状態などを推定する心拍変動解析手段７２と、心拍変動解析手段７２による解析の結果を解析結果Ｅとして出力する解析結果出力手段７３とを備えている。

（心拍変動解析の説明）
心拍変動解析手段７２は、修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを構成する各ＲＲＩの時系列変動から、見守り対象の心拍変動を解析する。例えば、呼吸性不整脈成分の強度分布から副交感神経と交感神経の活性度バランスを評価し、自律神経の状態を推定することによって、見守り対象にかかっているストレスの強度を評価してもよい。また、作業負荷または運動負荷の変動とＲＲＩの変動を比較し、見守り対象の身体的負荷を推定する。具体的には、作業負荷などの変動に対するＲＲＩの変動（作業負荷などが増大した場合に心拍数が増加し、作業負荷などが平常に戻った場合に心拍数も戻る）より、見守り対象の身体的負荷を推定する。作業負荷などの変動は、見守り対象の動作を加速度センサなどで計測し、計測された加速度の偏差の有無を判定することなどにより把握することができる。心拍変動解析手段７２は、解析結果Ｅを解析結果出力手段７３に出力する。
なお、上述したように、実施の形態１ではＲＲＩ信頼度の値が閾値ｔｈよりも小さいＲＲＩは無効とされ、修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂには含まれていない。このため、上記した心拍変動の解析は、センサ８０Ａ、８０Ｂの装着異常による影響を除いた状態で実施することができる。

心拍変動解析手段７２は、心拍変動の解析に先立ち、見守り対象が装着しているセンサ８０Ａ、８０Ｂの装着状態の異常の有無を判定してもよい。具体的には、受信した修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを構成する各ＲＲＩについて、ＲＲＩ信頼度の値が閾値ｔｈを下回る状態が予め定められた期間連続して続いた場合に、センサ８０Ａ、８０Ｂの装着状態に異常があると判定する。このような場合、解析結果Ｅに装着異常を示す警告メッセージを付加する。

解析結果出力手段７３は、解析結果Ｅを外部の表示装置などに出力し、解析結果Ｅの内容を監督者などに対して表示させる。

なお、図７Ａに示す例では１つのセンサに１つの生体信号処理装置が対応しているが、複数のセンサに１つの生体信号処理装置が対応する構成にしてもよい。この場合、生体信号処理装置は、対応するそれぞれのセンサが出力するＲＲＩ情報をそれぞれ処理し、各ＲＲＩ情報に対するＲＲＩ信頼度および修正ＲＲＩ情報を出力することとなる。

（見守り方法の説明）
次に、動作について説明する。図８は、実施の形態１における見守りシステムの動作、すなわち実施の形態１における見守り方法を示すフロー図である。図８において、ステップＳＴ１０１からステップＳＴ１０２は事前学習工程であり、ステップＳＴ１０３からステップＳＴ１０８は実運用工程である。まず、学習用のＲＲＩ情報を取得する（ステップＳＴ１０１）。センサ８０Ａ、８０Ｂは、見守り対象の正常時の生体信号を検知し、検知した生体信号のＲＲＩを時系列に算出する。生体信号処理装置１０Ａ、１０ＢのＲＲＩ情報取得手段１１は、時系列に並べられた複数のＲＲＩによってそれぞれ構成されるＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂをセンサ８０Ａ、８０Ｂから取得する。

次に、ステップＳＴ１０１で取得した正常時のＲＲＩ情報よりマップを生成する（ステップＳＴ１０２）。生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂのマップ生成手段１２は、ＲＲＩ情報８２１を用いて、マップとしての点群Ｐをｘｙ平面上に構成する。点群Ｐの具体的な生成については、上述したとおりである。点群Ｐを構成する全ての点Ｐ_ｉの座標を、マップ情報８４としてマップ記憶手段１３に記憶する。これにより、事前学習工程が完了する。

次に、実運用において見守り対象のＲＲＩ情報を取得する（ステップＳＴ１０３）。生体信号処理装置１０Ａ、１０ＢのＲＲＩ情報取得手段１１は、見守り対象の生体信号を検知するセンサ８０Ａ、８０Ｂから定期的に出力されるＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂを取得する。生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂによってそれぞれ取得されたＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂは、評価対象のＲＲＩ情報８２２として生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂの指標算出手段１４に出力される。

次に、評価対象の各ＲＲＩの指標を算出する（ステップＳＴ１０４）。上述したように、生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂの指標算出手段１４は、ＲＲＩ情報８２２を構成する、評価対象の各ＲＲＩに対応する点Ｐ_ｋ＊と、事前学習で生成した点群Ｐとの乖離度から各ＲＲＩの指標８３を算出する。

次に、ＲＲＩ信頼度および修正ＲＲＩ情報を算出する（ステップＳＴ１０５）。生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂの信頼度算出手段１５は、ステップＳＴ１０４で算出した各ＲＲＩの指標８３からＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５Ｂを算出し、生体信号処理装置１０Ａ、１０ＢのＲＲＩ情報修正手段１６、および見守りサーバ７０にそれぞれ出力する。生体信号処理装置１０Ａ、１０ＢのＲＲＩ情報修正手段１６は、評価対象のＲＲＩ情報８２２をＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５Ｂに基づいてそれぞれ修正し、修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを得る。ＲＲＩ情報の具体的な修正方法は上述したとおりである。生体信号処理装置１０Ａ、１０ＢのＲＲＩ情報修正手段１６は、修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを見守りサーバ７０に出力する。

次に、センサ８０の装着状態を判定する（ステップＳＴ１０６）。見守りサーバ７０は、生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂから出力されたＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５Ｂおよび修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを受信手段７１により受信し、見守りサーバ７０の心拍変動解析手段７２は、ＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５Ｂの値と閾値ｔｈをそれぞれ比較することにより、センサ８０Ａ、８０Ｂの装着状態をそれぞれ判定する。

次に、見守り対象の心拍変動の解析を実施する（ステップＳＴ１０７）。心拍変動解析手段７２は、修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを構成するＲＲＩの時系列変動から、自律神経の状態の推定および見守り対象の身体的負荷を推定する。具体的な解析方法については、上述したとおりである。

次に、解析結果を表示する（ステップＳＴ１０８）。見守りサーバ７０の解析結果出力手段７３は、心拍変動解析手段７２による解析結果Ｅを外部の表示装置などに出力し、解析結果Ｅの内容を監督者などに対して表示させる。この際、監督者に対して注意を促す情報がある場合は、警告メッセージの表示または警告音の出力などを行う。監督者は、解析結果Ｅおよび警告の内容に応じて、見守り対象のセンサの装着状態の確認および見守り対象の安否確認などを行う。

次に、実施の形態１における見守りシステムの他の例について説明する。図９Ａは、実施の形態１の他の例における見守りシステムを示すブロック図であり、図９Ｂは、実施の形態１の他の例に係る見守りサーバを示すブロック図である。見守りシステム１０１は、見守り対象の生体信号を検知し、検知した生体信号のＲＲＩを時系列に算出して、時系列に並べられた複数のＲＲＩによって構成されるＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂをそれぞれ出力するセンサ８０Ａ、８０Ｂと、センサ８０Ａ、８０Ｂが出力するＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂを取得して、取得したＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂを解析した結果を解析結果Ｅとして出力する見守りサーバ７０１とを備えている。

見守りサーバ７０１は、ＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂを受信する受信手段７１１と、ＲＲＩ情報８２Ａ、８２ＢからＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５Ｂおよび修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを生成する生体信号処理手段７１５と、修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂに基づいてそれぞれの見守り対象の心拍変動を解析し、それぞれの見守り対象の身体的負荷および自律神経の状態などを推定する心拍変動解析手段７２と、心拍変動解析手段７２による解析の結果を解析結果Ｅとして出力する解析結果出力手段７３とを備えている。生体信号処理手段７１５の構成は、生体信号処理装置１０と同様である。また、その他の構成についても見守りサーバ７０と同様である。このように、見守りサーバ７０１は、見守りサーバ７０に生体信号処理装置１０の機能を組み込み、センサ８０Ａ、８０ＢからＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂを直接取得して、見守りサーバ内でＲＲＩ情報の修正などを行う構成としている。

見守りシステム１００と見守りシステム１０１を比較すると分かるように、生体信号処理装置１０の一部の機能を見守りサーバ７０に移すことが可能である。要は、見守りシステム１００において、ＲＲＩ情報の取得から修正、心拍変動の解析、および解析結果の出力までを実施できればよい。例えば、心拍変動解析手段７２を生体信号処理装置１０に設けることも考えられる。この場合は心拍変動のオフライン分析が可能であり、生体信号処理装置１０から見守りサーバ７０に解析結果Ｅが送信される。見守りサーバ７０は、監督者に対する解析結果Ｅの表示などが行われるのみとなる。

また、図示は省略するが、マップ情報を記憶するマップ記憶手段およびマップ情報を送信する送信手段を見守りサーバ７０に設け、生体信号処理装置１０Ａで生成したマップを見守りサーバのマップ記憶手段に記憶させ、生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂでマップを共有することも考えられる。この場合、既に利用可能なマップのマップ情報が見守りサーバ７０に記憶されていれば、事前学習工程を省略することができる。

なお、実施の形態１では特徴空間として２次元平面を用いたが、特徴空間は３次元以上の空間でもよい。特徴空間を３次元とする場合、点群Ｐを構成する各点Ｐｉの座標を、隣接する３つのＲＲＩにより構成する。（例えば、Ｐ_ｉ＝（ＲＲＩ（ｉ－１）、ＲＲＩ（ｉ）、ＲＲＩ（ｉ＋１））^Ｔ）。特徴空間をｘｙｚ空間とすれば、ＲＲＩが定常である場合、点群Ｐを構成する点Ｐ_ｉは直線ｘ＝ｙ＝ｚの周辺に分布するので、２次元の場合と同様にしてＲＲＩの指標８３およびＲＲＩ信頼度８５を算出することができる。

実施の形態１の生体信号処理装置によれば、生体信号の計測状態の信頼性をＲＲＩ情報に基づいて評価することができる。より具体的には、見守り対象の生体信号のＲＲＩのうちの、正常状態のＲＲＩの値に基づいて位置が決まる点を特徴空間に複数プロットすることで特徴空間からマップを生成するマップ生成手段と、評価対象のＲＲＩの値に基づいて位置が決まる点とマップを比較することにより、評価対象のＲＲＩの心拍変動らしさを示す指標を算出する指標算出手段と、評価対象のＲＲＩの信頼度を示すＲＲＩ信頼度を指標から算出する信頼度算出手段とを備えた。これにより、評価の基準となるマップを事前学習において生成するとともに、実運用においては、計測された見守り対象のＲＲＩの値の信頼性をＲＲＩ情報のみから評価する。このため、見守り対象について、生体信号の計測状態の信頼性をＲＲＩ情報に基づいて評価することができる。

また、ＲＲＩ信頼度が予め定められた閾値を下回るＲＲＩをＲＲＩ情報から削除することでＲＲＩ情報を修正するにＲＲＩ情報修正手段を備えたので、装着異常が心拍変動解析に影響を与えることを抑制できる。

また、実施の形態１の見守りシステムによれば、生体信号の計測状態の信頼性をＲＲＩ情報に基づいて評価するとともに、見守り対象の状態をＲＲＩ情報から把握することができる。より具体的には、見守り対象の生体信号のＲＲＩを算出するセンサと、対応するセンサからＲＲＩ情報を取得する実施の形態１の生体信号処理装置と、実施の形態１の信号処理装置から受信する修正ＲＲＩ情報に基づいて見守り対象の心拍変動を解析する心拍変動解析手段を有する見守りサーバを備えた。実施の形態１の生体信号処理装置により、生体信号の計測状態の信頼性をＲＲＩ情報に基づいて評価することができることは上述したとおりである。さらに、心拍変動解析手段により、修正ＲＲＩ情報に基づく心拍変動の解析を見守りサーバにて行うことができるので、見守り対象の状態をＲＲＩ情報から把握することができる。

また、心拍変動解析手段は、ＲＲＩ信頼度に基づいてセンサの装着状態を評価するので、センサの装着異常を示す警告を監督者に発することができる。

実施の形態２．
次に、実施の形態２を図１０に基づいて説明する。実施の形態２は、ＲＲＩ情報の信頼性を評価するためのマップの生成方法およびＲＲＩの指標の算出方法が実施の形態１と異なる。図１０は、実施の形態２に係るマップおよび指標算出方法を説明する図である。実施の形態２では、事前学習で得られる点群を含むように定められた領域を正常領域とし、実運用において、評価対象のＲＲＩを用いてプロットされた点が上記正常領域の領域内にあるか領域外にあるかでそのＲＲＩの指標を定める。以下、詳細に説明する。

（マップ生成方法の説明）
マップ生成手段１２は、まず、事前学習のために取得されたＲＲＩ情報８２１より点群Ｐを構成する。点群Ｐの生成は、実施の形態１と同様に、例えばＭ個のＲＲＩに対して式（２）および式（３）を適用すればよい。点群Ｐは直線Ｌ０と交差し、点Ｐ_ｉの分布範囲が楕円状に形成される点は実施の形態１と同様である。

次に、点群Ｐを構成する点Ｐ_ｉのうち、直線Ｌ０（ｙ＝ｘ）から最も離れた位置にある点Ｐａを通り、かつ、交点Ｃ０において直線Ｌ０と交差する直線Ｌ０１を引く。ここで、直線Ｌ０と直線Ｌ０１がなす角がθｍｉｎであるとする。次に、θｍｉｎにマージンΔθを加えた角θ（＝θｍｉｎ＋Δθ）を算出し、交点Ｃ０において直線Ｌ０と交差するとともに、直線Ｌ０となす角がθである直線Ｌ１を引く。さらに、直線Ｌ０を対称軸として直線Ｌ１と対称関係にある直線Ｌ２を引く。また、傾きが－１であり、交点Ｃ１および交点Ｃ２において直線Ｌ１および直線Ｌ２とそれぞれ交差する直線Ｌ３を引く。直線Ｌ１、直線Ｌ２、および直線Ｌ３で囲まれる領域を正常領域Ｓとする。なお、図中の直線Ｌ０２は、直線Ｌ０を対称軸として直線Ｌ０１と対称関係にある直線である。このため、直線Ｌ０２と直線Ｌ０のなす角もθｍｉｎである（ただし、図１０においては図示省略している）。

θｍｉｎは、点群Ｐを構成する全ての点Ｐ_ｉを内部に含めるための最小角度であるため、直線Ｌ０１、直線Ｌ０２、直線Ｌ３で囲まれた領域には点群Ｐを構成する全ての点Ｐ_ｉが含まれる。直線Ｌ１および直線Ｌ２は、直線Ｌ０１および直線Ｌ０２より、マージンΔθだけ直線Ｌ０となす角が大きいことから、直線Ｌ１、直線Ｌ２、直線Ｌ３で囲まれた領域である正常領域Ｓの領域内にも、点群Ｐを構成する全ての点Ｐ_ｉが含まれる。実施の形態２では、特徴空間であるｘｙ平面上に正常領域Ｓを設定したものを「マップ」とする。正常領域Ｓは直線Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３によって決まることから、実施の形態２におけるマップ情報８４は、正常領域Ｓの境界となっている直線Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３を示す数式または数式を決定する係数など含めばよい。このため、実施の形態１のように、点群Ｐを構成する全ての点Ｐ_ｉの座標情報をマップ情報８４に含める必要はない。

なお、交点Ｃ０、Ｃ１、およびＣ２の位置は予め定めておく。生理的な知見に基づき、心拍間隔として有りうる最大値から交点Ｃ１、Ｃ２の位置を定め、有りうる最小値から交点Ｃ０の位置を定めることが考えられる。実施の形態１におけるマップの生成では、事前学習のサンプル数を多くし、より網羅的なサンプリングをした上で点群Ｐを構成する必要があった。実施の形態２では、生理的な知見に基づく交点の設定によりマップの範囲を調整できるので、実施の形態１よりも柔軟にマップを調整することができる。このことから、例えば、事前学習において瞬時心拍数が低い状態のデータしか得られていなくても、瞬時心拍数が高い状態も想定したマップを生成することができる。

また、図１０に示す正常領域Ｓは、交点Ｃ０を頂角とし、交点Ｃ１と交点Ｃ２を結ぶ線分を底辺とする二等辺三角形となっているが、正常領域Ｓは、点群Ｐを構成する全ての点Ｐ_ｉを境界上または内部に含む領域であればよく、正常領域Ｓの幾何学的形状は特に限定されない。例えば、楕円または菱形などを用いてもよい。また、特徴空間をｘｙｚ空間の３次元とする場合の、点群Ｐを構成する全ての点Ｐ_ｉを境界上または内部に含むともに、その頂点および底面の中心が直線ｘ＝ｙ＝ｚと交差する円錐を正常領域Ｓとすることが考えられる。

（指標算出方法の説明）
指標算出手段１４は、実運用において取得した、評価対象であるＲＲＩ情報８２２を構成する各ＲＲＩの指標８３を算出する。まず、指標算出手段１４はマップ記憶手段１３からマップ情報８４を取得し、マップ情報８４を用いてｘｙ平面上に正常領域Ｓを設定することでマップを再現する。次に、ＲＲＩ情報８２２を構成する、評価対象の各ＲＲＩに式（２）を適用し、評価対象のＲＲＩの値に対応する点をｘｙ平面上にそれぞれプロットする。指標算出手段１４は、それぞれの点Ｐ_ｋ＊が正常領域Ｓの領域内にあるか否かを判定し、正常領域Ｓの領域内にある点Ｐ_ｋ＊に「１」を、正常領域Ｓの領域外にある点Ｐ_ｋ＊に「０」を割り当てる。これにより、全ての点Ｐ_ｋ＊に「０」または「１」を割り当てたら、各点Ｐ_ｋ＊を構成するＲＲＩの指標８３を実施の形態１と同様にして算出する。すなわち、実施の形態１で説明した点Ｐ_ｋ＊の乖離度８３１に相当するものが「０」または「１」であると考えればよい。指標算出手段１４は、各ＲＲＩの指標８３を信頼度算出手段１５に出力する。
その他については実施の形態１と同様であるので、説明を省略する。
なお、実施の形態２では指標算出において点Ｐ_ｋ＊に「０」または「１」を割り当てたが、点Ｐ_ｋ＊に割り当てる数値は点Ｐ_ｋ＊の位置により決まる。すなわち、「心拍変動らしさ」を示す数値はｘｙ平面上の位置によって決まる。このことを利用し、正常領域Ｓの領域内を「１」、正常領域Ｓの領域外を「０」とするポテンシャル情報をマップ生成において設定し、特徴空間にこのポテンシャル情報を付加したものをマップとしてもよい。この場合、マップ情報８４は上記ポテンシャル情報を含む。また指標算出においては、点Ｐ_ｋ＊の位置と上記ポテンシャル情報に従って、「０」または「１」の値を点Ｐ_ｋ＊に割り当てればよい。

実施の形態２によれば、実施の形態１と同様の効果を得ることができる。
また、特徴空間上に正常領域を設定してマップを生成する。このため、マップ情報は正常領域の境界を示す数式または数式を決定する係数を含めればよく、マップ情報の情報量を小さくすることができる。

実施の形態３．
次に、実施の形態３を図１１から図１３に基づいて説明する。実施の形態３は、事前学習ではなく、実運用において取得したＲＲＩ情報を用いてマップを生成する点が実施の形態１および実施の形態２と異なる。図１１は、実施の形態３における生体信号処理装置を示すブロック図であり、図１２は、実施の形態３に係るマップおよび指標算出方法を説明する図である。図１１に示すように、生体信号処理装置３０のＲＲＩ情報取得手段１１は、「実運用における取得」で取得したＲＲＩ情報８２２を指標算出手段３４とマップ生成手段３２の両方に出力する。指標算出手段３４は、マップを用いてＲＲＩ情報８２２の指標８３を算出する。また、実施の形態３ではマップ記憶手段は必須ではないので、生体信号処理装置３０はマップ記憶手段を備えていない。以下、詳細に説明する。

（マップ生成方法の説明）
マップ生成手段３２は、式（２）に従って、実運用において取得されたＲＲＩ情報８２２を構成するＲＲＩから点Ｐ_ｋ＊の座標を定め、各点Ｐ_ｋ＊をｘｙ平面にプロットし、自己組織化マップまたはｋ－ｍｅａｎｓ法などのクラスタリングの手法により、各点Ｐ_ｋ＊を分類して複数の点群を形成する。実施の形態３では、この点群を「クラスタ」と呼ぶ。図１２に示す例では、３つのクラスタ（クラスタＣＬ、ＣＬ１、ＣＬ２）が形成される。次に、形成されたクラスタのうち、直線Ｌ０と交差するクラスタを有効クラスタ、直線Ｌ０と交差しないクラスタを無効クラスタとする。図１２に示す例では、クラスタＣＬが有効クラスタ、クラスタＣＬ１、ＣＬ２が無効クラスタとなる。実施の形態３では、特徴空間であるｘｙ平面上に有効クラスタおよび無効クラスタを生成したものを「マップ」とする。実施の形態３のマップ情報８４は、有効クラスタであるクラスタＣＬに含まれる各点Ｐ_ｋ＊の座標を含めばよい。これは、有効クラスタであるクラスタＣＬに含まれない点Ｐ_ｋ＊は、無効クラスタに含まれることとなるためである。マップ生成手段３２は、マップ情報８４を指標算出手段３４に出力する。

（指標算出方法の説明）
指標算出手段３４は、マップ情報８４を用いて再現されたマップにおいて、有効クラスタに含まれる点Ｐ_ｋ＊には「１」を、それ以外の点Ｐ_ｋ＊、すなわち、無効クラスタに含まれる点Ｐ_ｋ＊には「０」を割り当てる。その後、実施の形態１と同様にして各点Ｐ_ｋ＊を構成するＲＲＩの指標８３を算出する。指標算出手段３４は、各ＲＲＩの指標８３を信頼度算出手段１５に出力する。

各点Ｐ_ｋ＊の座標を決めるＲＲＩは、実運用において取得されたＲＲＩであるので、異常値も含まれている可能性がある。実施の形態３では、有効クラスタに含まれる点Ｐ_ｋ＊を有効として「１」を割り当てるとともに、無効クラスタに含まれる点Ｐ_ｋ＊を無効として「０」を割り当てているため、そこから算出される指標８３は、各ＲＲＩの正常・異常の区別が反映される。
指標算出以降については実施の形態１と同様である。

実施の形態３における見守りシステムの構成は、図７Ａで説明した実施の形態１における見守りシステムにおいて、生体信号処理装置１０Ａ、１０Ｂが、それぞれ生体信号処理装置３０と同じ構成を持つ生体信号処理装置３０Ａ、３０Ｂ（図示なし）に置き換わるのみである。その他の構成については同様であるので説明を省略する。実施の形態３における見守りシステムの動作、すなわち見守り方法について、以下説明する。

（見守り方法の説明）
図１３は、実施の形態３における見守りシステムの動作を示すフロー図である。実施の形態３ではマップ生成も実運用において行われるため事前学習が行われない。すなわち、ステップＳＴ３０１からステップＳＴ３０７が実運用工程となる。
まず、見守り対象のＲＲＩ情報を取得する（ステップＳＴ３０１）。生体信号処理装置３０Ａ、３０ＢのＲＲＩ情報取得手段１１は、見守り対象の生体信号を検知するセンサ８０Ａ、８０Ｂから定期的に出力されるＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂを取得する。生体信号処理装置３０Ａ、３０Ｂによってそれぞれ取得されたＲＲＩ情報８２Ａ、８２Ｂは、実運用において取得されたＲＲＩ情報８２２として、生体信号処理装置３０Ａ、３０Ｂの指標算出手段３４およびマップ生成手段３２に出力される。

次に、ステップＳＴ３０１で取得したＲＲＩ情報よりマップを生成する（ステップＳＴ３０２）。生体信号処理装置３０Ａ、３０Ｂのマップ生成手段３２は、実運用において取得されたＲＲＩ情報８２２を構成するＲＲＩの値によって点Ｐ_ｋ＊をｘｙ平面にプロットし、上記したように各点Ｐ_ｋ＊を分類して複数のクラスタを形成する。また、直線Ｌ０と交差するクラスタＣＬを有効クラスタする。

次に、各ＲＲＩの指標を算出する（ステップＳＴ３０３）。指標算出手段３４は、有効クラスタに含まれる点Ｐ_ｋ＊には「１」を、無効クラスタに含まれる点Ｐ_ｋ＊には「０」を割り当てる。その後、実施の形態１と同様にして各点Ｐ_ｋ＊を構成するＲＲＩの指標８３を算出する。指標算出手段３４は、各ＲＲＩの指標８３を信頼度算出手段１５に出力する。

次に、ＲＲＩ信頼度および修正ＲＲＩ情報を算出する（ステップＳＴ３０４）。生体信号処理装置３０Ａ、３０Ｂの信頼度算出手段１５は、各ＲＲＩの指標８３からＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５Ｂを算出し、生体信号処理装置３０Ａ、３０ＢのＲＲＩ情報修正手段１６、および見守りサーバ７０に出力する。ＲＲＩ情報修正手段１６は、ＲＲＩ信頼度８５Ａ、８５Ｂを用いて、評価対象であるＲＲＩ情報８２２を修正する。具体的な修正方法は上述したとおりである。生体信号処理装置３０Ａ、３０ＢのＲＲＩ情報修正手段１６は、修正ＲＲＩ情報８６Ａ、８６Ｂを見守りサーバ７０に出力する。

次に、センサ８０の装着状態を判定する（ステップＳＴ３０５）。詳細な説明は、実施の形態１におけるステップＳＴ１０６と同様である。
次に、見守り対象の心拍変動の解析を実施する（ステップＳＴ３０６）。詳細な説明は、実施の形態１におけるステップＳＴ１０７と同様である。
次に、解析結果を表示する（ステップＳＴ３０７）。詳細な説明は、実施の形態１におけるステップＳＴ１０８と同様である。
その他については実施の形態１と同様であるので、説明を省略する。

実施の形態３によれば、事前学習を実施することなく、実運用で取得したＲＲＩ情報のみから、生体信号の計測状態の信頼性を評価することができる。より具体的には、実運用で取得したＲＲＩ情報を、基準となる正常状態のＲＲＩ情報と評価対象のＲＲＩ情報とに区別することなく、指標算出手段とマップ生成手段の両方に出力する。マップ生成手段は、取得したＲＲＩ情報を構成するＲＲＩに基づいて特徴空間であるｘｙ平面に点をプロットした後、プロットした点をクラスタリングにより複数のクラスタに分類し、有効クラスタと無効クラスタを決定する。実運用において取得されるＲＲＩには異常なものが含まれる可能性もあるが、複数のクラスタの中から有効クラスタを決定し、評価対象のＲＲＩにより構成される点が有効クラスタに含まれるか否かで異なる値を割り当て、この値に基づいてＲＲＩの指標を算出ているので、取得したＲＲＩ情報を評価することができる。実施の形態１、２においては、事前学習を行うことにより、実運用においては見守り対象の状態をリアルタイムで分析することができた。一方で、見守り対象の状態をリアルタイムでモニタする必要がなく、例えば事後に状態を分析するような用途ではリアルタイムの分析は必要ない。実施の形態３によれば、実運用において収集を完了したＲＲＩ情報をオフラインで分析し、正常な計測ができている区間と、正常な計測ができていない区間に分離することができる。

なお、実施の形態３の生体信号処理装置にマップ記憶手段を設ければ、最初のオフライン分析において生成したマップのマップ情報をマップ記憶手段に記憶させ、次回以降の分析ではマップ記憶手段に記憶されたマップ情報を用いてマップを再現することで、見守り対象の状態をリアルタイムでモニタすることができる。

実施の形態４．
次に、実施の形態４を図１４および図１５に基づいて説明する。実施の形態４は、ＲＲＩ情報の信頼性を評価するためのマップの生成方法およびＲＲＩの指標の算出方法が実施の形態３と異なる。図１４は、実施の形態４に係るマップおよび指標算出方法を説明する図であり、図１５は、実施の形態４に係る正常領域を示す二等辺三角形の頂角の角度θ＊と、正常領域内の点Ｐ_ｋ＊の個数の関係と示す図である。実施の形態４では、実運用において得られるＲＲＩに基づいて各点Ｐ_ｋ＊をｘｙ平面上にプロットする。また、正常領域を広げていったときの、正常領域の領域内にある点Ｐ_ｋ＊の変動に基づいて正常領域を確定させ、ＲＲＩの指標を算出する。以下、詳細に説明する。

（マップ生成方法の説明）
マップ生成手段３２は、式（２）に従って、実運用において取得されたＲＲＩ情報８２２を構成するＲＲＩから点Ｐ_ｋ＊の座標を定め、点Ｐ_ｋ＊をｘｙ平面にプロットする。ここではＮ個のＲＲＩが取得されたとする（Ｎ－１個の点Ｐ_ｋ＊がプロットされる）。マップ生成手段３２は、実施の形態３と同様にして各点Ｐ_ｋ＊を分類し、複数のクラスタ、すなわち点群を形成する。図１４に示す例では、３つのクラスタ（クラスタＣＬ、ＣＬ１、ＣＬ２）が形成される。次に、形成されたクラスタのうち、直線Ｌ０と交差するクラスタを有効クラスタ、直線Ｌ０と交差しないクラスタを無効クラスタとする。次に、直線Ｌ０（ｙ＝ｘ）を対称軸とし、それぞれ交点Ｃ０＊で直線Ｌ０と交差するとともに、直線Ｌ０となす角がθ＊である２つの直線Ｌ１＊および直線Ｌ２＊を引く。さらに、傾きが－１であり、交点Ｃ１＊および交点Ｃ２＊において直線Ｌ１＊および直線Ｌ２＊とそれぞれ交差する直線Ｌ３＊を引く。直線Ｌ１＊、直線Ｌ２＊、直線Ｌ３＊で囲まれた領域を正常領域Ｓ＊とする。交点Ｃ０＊の位置、および交点Ｃ１＊、Ｃ２＊の初期位置（θ＊＝０における位置）は、生理的な知見に基づいて予め定めておく。

マップ生成手段３２は、θ＊を可変とし、初期値を０としてθ＊の値を徐々に増加させる。また、θ＊の値を増加させながら、正常領域Ｓ＊の領域内にある点Ｐ_ｋ＊の個数をカウントする。図１５に示すように、θ＊の値を０から増加させていった場合、正常領域Ｓ＊内の点Ｐ_ｋ＊の個数は増加するが、ある値θｔｈにおいて個数の増加がほぼ０になる。これは、正常領域Ｓ＊の境界が有効クラスタであるクラスタＣＬと無効クラスタであるクラスタＣＬ１、ＣＬ２の間に達したことを意味する。マップ生成手段３２は、θｔｈを境界値と判定し、正常領域Ｓ＊を設定する。設定した正常領域Ｓ＊は、図１４においてθ＊＝θｔｈとした場合に対応し、その内部または境界上に、有効クラスタであるクラスタＣＬを構成する全ての点Ｐ_ｋ＊が配置される。このことから、正常領域Ｓ＊の設定は、有効クラスタと無効クラスタの境界の設定でもある。実施の形態４では、特徴空間であるｘｙ平面上に正常領域Ｓ＊を設定したものを「マップ」とする。

正常領域Ｓ＊は、θ＊＝θｔｈのときの直線Ｌ１＊、Ｌ２＊、およびＬ３＊で決まることから、実施の形態４では、これらの直線を示す数式がマップ情報８４となる。また、θｔｈ、交点Ｃ０＊、Ｃ１＊、およびＣ２＊によっても正常領域Ｓ＊が決まるので、これらをマップ情報８４としてもよい。すなわち、実施の形態４のマップ情報も実施の形態２と同様に、マップである正常領域Ｓ＊の境界を示す数式または数式を決定する係数を含めればよいこととなる。

図１４に示す例において、正常領域Ｓ＊の形状は二等辺三角形であるが、実施の形態２の正常領域Ｓと同様に、正常領域Ｓ＊の幾何学的形状は限定されない。また、特徴空間を３次元にする場合でも正常領域Ｓ＊を定めることができる。

なお、異常値が多い場合、有効クラスタと無効クラスタとを必ずしも分離できない可能性がある。この場合、θ＊を増加させていっても正常領域Ｓ＊内の点Ｐ_ｋ＊の個数がいつまでも増加し続け、正常領域Ｓ＊を確定させることができない。このような可能性を考慮し、θ＊が予め定められた大きさの値に達した場合に、取得したＲＲＩに異常値が多過ぎることを示す異常検知を行うことが考えられる。マップ生成において異常検知が行われた場合、ＲＲＩ情報８２を取得し直し、改めてマップ生成を実施することが考えられる。

（指標算出方法の説明）
指標算出手段１４は、各点Ｐｋ＊とマップ情報８４を比較し、確定された正常領域Ｓ＊の領域内にある点Ｐ_ｋ＊には「１」を、確定された正常領域Ｓ＊の領域外にある点Ｐ_ｋ＊には「０」を割り当てる。その後、実施の形態２と同様に各点Ｐ_ｋ＊を構成するＲＲＩに指標８３を算出する。指標算出手段１４は、各ＲＲＩの指標８３を信頼度算出手段１５に出力する。
その他については実施の形態３と同様であるので、説明を省略する。
なお、実施の形態４においても実施の形態２と同様に、正常領域Ｓ＊の領域内を「１」、正常領域Ｓ＊の領域外を「０」とするポテンシャル情報をマップ生成において設定し、特徴空間にこのポテンシャル情報を付加したものをマップとしてもよい。この場合、マップ情報８４は上記ポテンシャル情報を含む。また指標算出においては、点Ｐ_ｋ＊の位置と上記ポテンシャル情報に従って、「０」または「１」の値を点Ｐ_ｋ＊に割り当てればよい。

実施の形態４によれば、実施の形態３と同様の効果を得ることができる。

本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

１０、１０Ａ、１０Ｂ、３０ 生体信号処理装置、１１ ＲＲＩ情報取得手段、１２、３２ マップ生成手段、１３ マップ記憶手段、１４、３４ 指標算出手段、１５ 信頼度算出手段、１６ ＲＲＩ情報修正手段、７０、７０１ 見守りサーバ、７１５ 生体信号処理手段、７２ 心拍変動解析手段、７３ 解析結果出力手段、８０、８０Ａ、８０Ｂ センサ、８２、８２Ａ、８２Ｂ、８２１、８２２ ＲＲＩ情報、８３ 指標、８４ マップ情報、８５、８５Ａ、８５Ｂ ＲＲＩ信頼度、８６、８６Ａ、８６Ｂ 修正ＲＲＩ情報、１００、１０１ 見守りシステム、ＣＬ、ＣＬ１、ＣＬ２ クラスタ、Ｅ 解析結果、Ｌ０ 直線、Ｐ 点群、Ｐ_ｉ、Ｐ_ｋ＊ 点、Ｓ、Ｓ＊ 正常領域

Claims (17)

1. 見守り対象の生体信号のＲＲＩを算出するセンサから、時系列に並べられた複数の前記ＲＲＩによって構成される、ＲＲＩ情報を取得するＲＲＩ情報取得手段と、
   前記ＲＲＩ情報を構成するＲＲＩのうちの、正常状態におけるＲＲＩの時系列から、２以上の次元を持つ特徴空間の次元と同じ数ずつ、前記ＲＲＩの値を順に取り出し、取り出した前記ＲＲＩの値により前記特徴空間における第１の位置座標を複数生成して、前記特徴空間において、前記第１の位置座標により示される位置に第１の点をそれぞれプロットし、複数の前記第１の点に基づいて前記特徴空間からマップを生成するマップ生成手段と、
   評価対象のＲＲＩの時系列により構成される、評価対象のＲＲＩ情報から、前記特徴空間の次元と同じ数ずつ、前記評価対象のＲＲＩの値を順に取り出し、取り出した前記評価対象のＲＲＩの値により前記特徴空間における第２の位置座標を生成して、前記特徴空間において、前記第２の位置座標により示される位置に第２の点をプロットし、前記評価対象のＲＲＩの心拍変動らしさを示す指標を、前記マップに基づいて決まる点群または領域と前記第２の点との位置関係に基づいて算出する指標算出手段と、
   前記評価対象のＲＲＩの信頼度を示すＲＲＩ信頼度を、前記指標によって示される、前記心拍変動らしさの度合いの関数に基づいて算出する信頼度算出手段と
   を備えたことを特徴とする生体信号処理装置。
2. 前記ＲＲＩ信頼度と、予め定められた閾値との比較結果を得て、前記評価対象のＲＲＩのうち、前記比較結果が予め定められた条件を満たす前記ＲＲＩ信頼度に対応する前記評価対象のＲＲＩを前記評価対象のＲＲＩ情報から除外することにより、前記評価対象のＲＲＩ情報を修正するＲＲＩ情報修正手段をさらに備えた請求項１に記載の生体信号処理装置。
3. 前記ＲＲＩ情報修正手段は、対応する前記ＲＲＩ信頼度が予め定められた閾値よりも小さい前記評価対象のＲＲＩを無効とし、無効とした前記評価対象のＲＲＩを前記評価対象のＲＲＩ情報から削除することにより、前記評価対象のＲＲＩ情報を修正する請求項２に記載の生体信号処理装置。
4. 前記ＲＲＩ情報修正手段は、前記ＲＲＩ信頼度が予め定められた回数連続して前記閾値を下回った場合に、該ＲＲＩ信頼度に対応する前記評価対象のＲＲＩを無効とし、無効とした前記評価対象のＲＲＩを前記評価対象のＲＲＩ情報から削除することにより、前記評価対象のＲＲＩ情報を修正する請求項２に記載の生体信号処理装置。
5. 前記マップを前記特徴空間から再現させるマップ情報を記憶するマップ記憶手段をさらに備え、
   前記ＲＲＩ情報取得手段は、前記正常状態のＲＲＩを含むＲＲＩ情報を事前学習により取得し、
   前記マップ生成手段は、前記事前学習において取得した前記正常状態のＲＲＩの値に基づいて前記第１の点の位置を決めることにより前記マップを生成し、生成したマップの前記マップ情報を前記マップ記憶手段に出力する請求項１から４のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
6. 前記マップ情報は、前記ＲＲＩが一定である状態を前記特徴空間内で示す直線と交差する点群を構成するそれぞれの点の座標を含み、
   前記指標算出手段は、前記点群と前記第２の点との乖離度に基づいて前記指標を算出する請求項５に記載の生体信号処理装置。
7. 前記マップ情報は、前記ＲＲＩが一定である状態を前記特徴空間内で示す直線と交差する点群が境界上または内部に配置される正常領域の境界を表す数式の情報を含み、
   前記指標算出手段は、前記第２の点が前記正常領域の境界上または内部にあるか否かに基づいて前記指標を算出する請求項５に記載の生体信号処理装置。
8. 前記特徴空間は２次元平面であり、
   前記正常領域は、前記直線を対称軸とする二等辺三角形の形状を有する請求項７に記載の生体信号処理装置。
9. 前記ＲＲＩ情報取得手段は、前記正常状態のＲＲＩを含むＲＲＩ情報を実運用において取得し、
   前記マップ生成手段は、前記実運用において取得した前記正常状態のＲＲＩの値に基づいて前記第１の点の位置を決めることにより前記マップを生成する請求項１から４のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
10. 前記第１の点は、前記ＲＲＩが一定である状態を前記特徴空間内で示す直線と交差する点群を構成し、
    前記指標算出手段は、前記第２の点が前記点群に含まれるか否かに基づいて前記指標を算出する請求項９に記載の生体信号処理装置。
11. 前記第１の点は、前記ＲＲＩが一定である状態を前記特徴空間内で示す直線と交差する点群を構成し、
    前記指標算出手段は、前記点群が境界上または内部に配置される正常領域の境界上または内部に前記第２の点があるか否かに基づいて前記指標を算出する請求項９に記載の生体信号処理装置。
12. 前記特徴空間は２次元平面であり、
    前記正常領域は、前記直線を対称軸とする二等辺三角形の形状を有する請求項１１に記載の生体信号処理装置。
13. 前記マップを前記特徴空間から再現させるマップ情報を記憶するマップ記憶手段をさらに備え、
    前記マップ生成手段は、生成したマップの前記マップ情報を前記マップ記憶手段に出力する請求項９から１２のいずれか１項に記載の生体信号処理装置。
14. 見守り対象の生体信号のＲＲＩを算出するセンサと、
    時系列に並べられた複数の前記ＲＲＩによって構成される、ＲＲＩ情報を取得するＲＲＩ情報取得手段と、
    前記ＲＲＩ情報を構成するＲＲＩのうちの、正常状態におけるＲＲＩの時系列から、２以上の次元を持つ特徴空間の次元と同じ数ずつ、前記ＲＲＩの値を順に取り出し、取り出した前記ＲＲＩの値により前記特徴空間における第１の位置座標を複数生成して、前記特徴空間において、前記第１の位置座標により示される位置に第１の点をそれぞれプロットし、複数の前記第１の点に基づいて前記特徴空間からマップを生成するマップ生成手段と、
    評価対象のＲＲＩの時系列により構成される、評価対象のＲＲＩ情報から、前記特徴空間の次元と同じ数ずつ、前記評価対象のＲＲＩの値を順に取り出し、取り出した前記評価対象のＲＲＩの値により前記特徴空間における第２の位置座標を生成して、前記特徴空間において、前記第２の位置座標により示される位置に第２の点をプロットし、前記評価対象のＲＲＩの心拍変動らしさを示す指標を、前記マップに基づいて決まる点群または領域と前記第２の点との位置関係に基づいて算出する指標算出手段と、
    前記評価対象のＲＲＩの信頼度を示すＲＲＩ信頼度を、前記指標によって示される、前記心拍変動らしさの度合いの関数に基づいて算出する信頼度算出手段と、
    前記ＲＲＩ信頼度と、予め定められた閾値との比較結果を得て、前記評価対象のＲＲＩのうち、前記比較結果が予め定められた条件を満たす前記ＲＲＩ信頼度に対応する前記評価対象のＲＲＩを前記評価対象のＲＲＩ情報から除外することにより、前記評価対象のＲＲＩ情報を修正し、修正ＲＲＩ情報として出力するＲＲＩ情報修正手段と、
    前記修正ＲＲＩ情報に基づいて前記見守り対象の心拍変動を解析する心拍変動解析手段と、
    前記心拍変動解析手段による解析結果を出力する解析結果出力手段と
    を備えたことを特徴とする見守りシステム。
15. 前記心拍変動解析手段は、前記ＲＲＩ信頼度に基づいて、前記見守り対象が装着している前記センサの装着状態を評価する請求項１４に記載の見守りシステム。
16. １つまたは複数のプロセッサにより実施される見守り方法であって、
    前記プロセッサが、見守り対象の生体信号のＲＲＩをセンサにより取得して、時系列に並べられた複数の前記ＲＲＩによって構成される、ＲＲＩ情報を取得する工程と、
    前記プロセッサが、前記ＲＲＩ情報を構成するＲＲＩのうちの、正常状態におけるＲＲＩの時系列から、２以上の次元を持つ特徴空間の次元と同じ数ずつ、前記ＲＲＩの値を順に取り出し、取り出した前記ＲＲＩの値により前記特徴空間における第１の位置座標を複数生成して、前記特徴空間において、前記第１の位置座標により示される位置に第１の点をそれぞれプロットし、複数の前記第１の点に基づいて前記特徴空間からマップを生成する工程と、
    前記プロセッサが、評価対象のＲＲＩの時系列により構成される、評価対象のＲＲＩ情報から、前記特徴空間の次元と同じ数ずつ、前記評価対象のＲＲＩの値を順に取り出し、取り出した前記評価対象のＲＲＩの値により前記特徴空間における第２の位置座標を生成して、前記特徴空間において、前記第２の位置座標により示される位置に第２の点をプロットし、前記評価対象のＲＲＩの心拍変動らしさを示す指標を、前記マップに基づいて決まる点群または領域と前記第２の点との位置関係に基づいて算出する工程と、
    前記プロセッサが、前記評価対象のＲＲＩの信頼度を示すＲＲＩ信頼度を、前記指標によって示される、前記心拍変動らしさの度合いの関数に基づいて算出する工程と、
    前記プロセッサが、前記ＲＲＩ信頼度と、予め定められた閾値との比較結果を得て、前記評価対象のＲＲＩのうち、前記比較結果が予め定められた条件を満たす前記ＲＲＩ信頼度に対応する前記評価対象のＲＲＩを前記評価対象のＲＲＩ情報から除外することにより、前記評価対象のＲＲＩ情報を修正し、修正ＲＲＩ情報を得る工程と、
    前記プロセッサが、前記修正ＲＲＩ情報に基づいて前記見守り対象の心拍変動を解析する心拍変動解析工程と、
    前記プロセッサが、前記心拍変動解析工程による解析結果を出力する解析結果出力工程と
    を備えたことを特徴とする見守り方法。
17. 前記プロセッサが、前記ＲＲＩ信頼度に基づいて、前記見守り対象が装着している前記センサの装着状態を評価する請求項１６に記載の見守り方法。

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