JPWO2018002995A1 - 生体リズムの検出装置、検出方法、及び、検出プログラム - Google Patents

Abstract

被験者の活動量を測定する活動量計（２，４）で測定された活動量データの時間波形を周波数解析した結果において、ピークパワーを示す周波数を前記被験者の生体リズムに由来する周波数として検出する。

Description

本明細書に記載する技術は、生体リズムの検出装置、検出方法、及び、検出プログラムに関する。

生体の生理的なリズム（「生体リズム」と称してよい。）を検出又は推定する技術がある。例えば、被験者の直腸温を２４時間以上にわたって測定して生体リズム曲線を推定する技術や、被験者の心拍を２４時間以上にわたって測定して生体リズム曲線を推定する技術が知られている。

特開平６−１８９９１４号公報 特開平６−２１７９４６号公報 特開２００５−１９８８２９号公報 特開平６−２１７９４６号公報 特開２０１２−２３９７９９号公報 国際公開第２０１２／０１１３１８号 特開平９−３１３４９２号公報 特開２０１５−２２８９１１号公報

しかしながら、直腸温の測定では、計測プローブを被験者の直腸に挿入する必要があり、また、心拍の測定では計測パッチを胸部に貼り付ける必要がある。また、生体リズムの推定には、生体情報の２４時間以上にわたる連続的な測定が要求される。

そのため、被験者は、侵襲的な測定のために苦痛や不快感等を経験することになり、また、２４時間以上にわたる長期間の測定によって日常生活を阻害されてしまう。このように、既知の生体リズムの推定技術では、被験者の生体リズムを簡易に推定又は検出することが難しい。

１つの側面では、本明細書に記載する技術の目的の１つは、生体リズムを簡易に検出できるようにすることにある。

１つの側面において、生体リズムの検出装置は、取得部と、処理部と、を備えてよい。取得部は、被験者の活動量を測定する活動量計で測定された前記活動量を示す活動量データを取得してよい。処理部は、前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果においてピークパワーを示す周波数を前記被験者の生体リズムに由来する周波数として検出してよい。

また、１つの側面において、生体リズムの検出方法は、被験者の活動量を測定する活動量計で測定された前記活動量を示す活動量データを取得し、前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果においてピークパワーを示す周波数を前記被験者の生体リズムに由来する周波数として検出してよい。
生体リズム検出方法。

更に、１つの側面において、生体リズムの検出プログラムは、コンピュータに、被験者の活動量を測定する活動量計で測定された前記活動量を示す活動量データを取得し、前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果においてピークパワーを示す周波数を前記被験者の生体リズムに由来する周波数として検出する、処理を実行させてよい。

１つの側面として、生体リズムを簡易に検出することができる。

一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。 図１に例示した活動量計（又は携帯端末）の構成例を示すブロック図である。 図１に例示したパーソナルコンピュータ（ＰＣ）（又はサーバ）の構成例を示すブロック図である。 一実施形態に係る情報処理システム（生体リズム検出装置）の動作例を説明するためのフローチャートである。 活動量計で測定された活動量データの一例を示す図である。 図５に例示した活動量データに対して移動平均をとった例を示す図である。 １週間（７日）のうちの１日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。 １週間（７日）のうちの２日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。 １週間（７日）のうちの３日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。 １週間（７日）のうちの４日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。 １週間（７日）のうちの５日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。 １週間（７日）のうちの６日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。 １週間（７日）のうちの７日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。 図７〜図１３に例示した７日分の活動量データから求められた、被験者の１日毎の生体リズム（周波数ｆ）、生体リズムから算出された時間、及び、２４時間に対する時間差の一例を示す図である。 被験者の生体リズムの時間波形と基準となる概日リズムの時間波形とを併せて示す図である。 （Ａ）は、２４時間の活動量データの時間波形の一例を示す図であり、（Ｂ）は、（Ａ）の時間波形をバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）によってフィルタリングして得られる時間波形の一例を示す図である。 図１６（Ａ）及び図１６（Ｂ）に例示した時間波形を重畳して表示する例を示す図である。 概日リズムに関するデータの視覚的な表示態様の一例を示す図である。 概日リズムに関するデータの視覚的な表示態様の一例を示す図である。 概日リズムに関するデータの視覚的な表示態様の一例を示す図である。 一実施形態の変形例に係る動作例を説明するためのフローチャートである。 一実施形態の変形例に係る動作例を説明するためのフローチャートである。

生体リズムは、生体が自律的に刻む周期的なリズムであり、人の場合であれば、約２４時間を１サイクルとして睡眠、体温、血圧、自律神経等の生理的な変動が調節されている。人の生体リズムは「概日リズム」又は「サーカディアンリズム（circadian rhythm）」とも称される。

「概日リズム」は、通常、朝及び夜の明暗の周期（約２４時間）に同調している。「概日リズム」に乱れが生じて約２４時間の周期（「基準リズム」と称してよい。）に同調しなくなると、時差ぼけ、睡眠障害、季節性鬱等の症状に影響を及ぼし得ると考えられている。そのため、概日リズムの治療が注目されている。

「概日リズム」が基準リズムからずれると、被験者の身体能力の発揮、薬剤の効能にも影響を及ぼし得ると考えられており、例えば、時間薬理学の分野で、概日リズムの正常化による効能等の最大化が注目されている。そのため、被験者の概日リズムを簡易に検出できる技術が期待されている。

例えば、概日リズムを検出するために、被験者の毛根細胞や血液、直腸温等を２４時間以上にわたって計測しようとすると、被験者の日常生活に支障をきたすため、日常生活への適用は困難であると考えられる。

また、被験者は、概日リズムによって睡眠に影響のあるホルモン（例えば、メラトニン）が分泌されることで眠りにつくが、例えば血液検査によってホルモンの分泌を直接知ることは困難である。

そこで、本実施形態では、被験者の日常生活における活動状態及び睡眠状態を含む活動量を示すデータから、被験者の生体リズムに由来する周期性を検出することを試みる。なお、被験者の「活動量」は、被験者の「動き量」と言い換えてもよい。また、被験者の活動量を示すデータは、「活動量データ」と略称してよい。

活動量データから生体リズムに由来する周期性を求めるためには、被験者の生理的な変動とは異なる外乱起因（例えば、被験者の身体的な活動に伴う動き）を、活動量データから分離できるとよい。

分離が可能であれば、約２４時間という期間において活動量の時間的な「うねり」、つまりは生体リズムに由来する周期性を見つけることが可能である。

そこで、本願発明者は、例えば、活動量データの時間波形において、約２４時間の期間で１周期を示す、被験者の身体的な活動に伴う動きに影響されにくい成分を検出することで、被験者の生体リズムを簡易に検出できることを発見した。なお、「活動量データの時間波形」は、「活動量の時間波形」と略称してもよい。

以下、図面を参照して実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。また、以下に説明する各種の例示的態様は、適宜に組み合わせて実施しても構わない。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。

図１は、一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。図１に示す情報処理システム１は、例示的に、活動量計２、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）３、携帯端末４、ネットワーク５、ルータ６、及び、情報処理装置７を備えてよい。

活動量計２は、「ライフコーダ２」とも称され、例示的に、生体の一例である人体の動きに応じた活動量を示すデータ（「活動量データ」と称してよい。）を測定する。活動量計２は、接触式でも非接触式でもよい。活動量計２による測定対象である「人」は、「利用者」、「被観測者」、あるいは「被験者」と称してもよい。

被験者は、複数人であってよく、複数人のそれぞれの活動量が、個別の活動量計２によって測定されてよい。あるいは、活動量計２は、複数人の一部又は全部に兼用されてもよい。１つの活動量計２が複数人に兼用される場合、活動量計２は、複数人の別に、測定結果をメモリ等に記憶してよい。

活動量計２によって得られた活動量データは、適宜に、ＰＣ３に入力されてよい。例示的に、活動量計２は、ＰＣ３と通信して活動量データをＰＣ３に入力してよい。ＰＣは、デスクトップＰＣでもよいし、ノートＰＣ（又は、ラップトップＰＣ）やタブレットＰＣ等でもよい。

活動量計２とＰＣ３との接続は、有線接続でもよいし無線接続でもよい。また、活動量計２とＰＣ３との通信は、ルータ６を介した通信でもよいしルータ６を介さないダイレクトな通信でもよい。

有線接続には、非限定的な一例として、ＬＡＮ（local area network）ケーブルやＵＳＢ（universal serial bus）ケーブル等の適用可能な通信ケーブルが用いられてよい。無線接続には、「ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）」（登録商標）や「Bluetooth」（登録商標）、「ＮＦＣ」（near field communication）等の適用可能な無線接続方式が用いられてよい。

ＰＣ３は、ルータ６と通信可能に接続されて、ネットワーク５経由で情報処理装置７と通信することが可能であってよい。なお、「ＰＣ」も「情報処理装置」の一例である。

ＰＣ３とルータ６との接続は、有線接続でもよいし無線接続でもよい。有線接続には、非限定的な一例として、ＬＡＮケーブルやＵＳＢケーブル等の適用可能な通信ケーブルが用いられてよい。無線接続には、非限定的な一例として、「ＷｉＦｉ」や「Bluetooth」等の適用可能な無線接続方式が用いられてよい。

ネットワーク５は、例示的に、インターネットや、ＬＡＮ、ＷＡＮ（wide area network）等であってよい。また、ネットワーク５には、無線アクセス網が含まれてもよい。無線アクセス網は、例示的に、３ＧＰＰ（3rd generation partnership project）のＬＴＥ（long term evolution）やＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄに準拠した無線アクセス網であってよい。

情報処理装置７は、ＰＣでもよいしサーバコンピュータ（「サーバ」と略称してよい。）でもよい。サーバは、データセンタ等に設置されるクラウドサーバであってもよい。以下では、便宜的に、情報処理装置７が「サーバ」であると仮定する。サーバ７は、ネットワーク５経由でＰＣ３と通信することによって、活動量データを受信、取得してよい。

活動量計２が、ネットワーク５に接続されたルータ６と通信可能に接続されていれば、サーバ７は、ＰＣ３を介さずに、活動量計２からネットワーク５経由で活動量データを受信、取得してもよい。

活動量計２とルータ６との接続は、有線接続でもよいし無線接続でもよい。有線接続には、ＬＡＮケーブルやＵＳＢケーブル等の適用可能な通信ケーブルが用いられてよい。無線接続には、「ＷｉＦｉ」や「Bluetooth」、「ＮＦＣ」等の適用可能な無線接続方式が用いられてよい。

あるいは、サーバ７は、ルータ６を介さずに無線アクセス網を介して活動量計２で得られた活動量データを受信、取得してもよい。

なお、活動量データは、携帯端末４によって測定されてもよい。例えば、活動量計２と同等の機能の全部又は一部が、携帯端末４に備えられてもよい。携帯端末４は、スマートフォン等の携帯電話機であってもよいしウェアラブル端末であってもよい。

携帯端末４で得られた活動量データが、活動量計２で得られた活動量データと同様の通信経路にて、ＰＣ３やサーバ７によって受信、取得されてよい。

活動量計２や携帯端末４からＰＣ３やサーバ７へ提供される活動量データは、活動量計２や携帯端末４において全部又は一部が処理されたり加工されたりしたデータであってもよい。

活動量データを取得したＰＣ３やサーバ７は、取得した活動量データを処理する。活動量データを処理することには、活動量データを記憶、管理することが含まれてよい。活動量データの管理には、活動量データをデータベース（ＤＢ）化することが含まれてよい。ＤＢ化されたデータは、「クラウドデータ」や「ビッグデータ」等と称されてよい。

また、ＰＣ３やサーバ７は、取得した活動量データを基に、被験者の生体リズムを検出してよい。生体リズムの「検出」は、「測定」、「判定」又は「推定」と称してもよい。

そのため、ＰＣ３やサーバ７は、生体リズムの検出装置、測定装置、判定装置、あるいは、推定装置と称してもよい。以下では、便宜的に、ＰＣ３やサーバ７を「生体リズム検出装置」と称することがある。

生体リズム検出装置としての機能や処理（あるいはアルゴリズム）は、単一のＰＣやサーバによって実現されてもよいし、複数のＰＣやサーバの分散処理によって実現されてもよい。

別言すると、活動量データや活動量データに基づく生体リズムの検出処理は、１つの情報処理装置によって処理又は管理されてもよいし、複数の情報処理装置によって分散的に処理又は管理されてもよい。

（活動量計２の構成例）
図２に、活動量計２の構成例を示す。なお、活動量データを測定可能な携帯端末４も、図２に例示する構成を有していてよく、携帯端末４のエレメントについては括弧付きの符号を付して示している。

以下では、重複的な説明を避けるために、活動量計２のエレメント２１〜２５について説明する。図２において括弧付きの４１〜４５で表した携帯端末４のエレメントについては、特に断らない限り、それぞれ活動量計２のエレメント２１〜２５と同等の機能を有すると捉えてよい。

図２に示すように、活動量計２は、例示的に、活動量センサ２１、プロセッサ２２、メモリ２３、及び、通信インタフェース（ＩＦ）２４を備えてよい。活動量センサ２１、プロセッサ２２、メモリ２３、及び、通信ＩＦ２４は、例示的に、バス２５に接続されて、互いにプロセッサ２２を介した通信が可能であってよい。

活動量センサ２１（以下「センサ２１」と略称することがある。）は、例示的に、生体の活動に応じた活動量データをセンシング可能なセンサであればよい。なお、活動量データは、バイタル情報の一例である。センサ２１によってセンシングされた活動量データは、便宜的に、「センサデータ」と称されてもよい。「センシング」は、「検出」あるいは「測定」と言い換えてもよい。

生体の活動量データを測定可能なセンサ２１としては、非限定的な一例として、慣性センサや電波センサ、心拍センサ、脈拍センサ等が適用されてよい。

慣性センサは、加速度センサでもよいし、ジャイロスコープでもよい。加速度センサには、例示的に、圧電式及び静電容量式のいずれのセンサを適用してもよい。ジャイロスコープには、回転機械（コマ）式、光学式、及び、振動式のいずれのセンサを適用してもよい。

慣性センサは、１又は複数の検出軸を有していてよい。検出軸に沿う方向の重力成分が例えば「加速度」として検出されてよい。「加速度」の検出によって、生体の動きや姿勢等に応じた活動量データを検出することができる。

電波センサは、マイクロ波等の電波をセンシング対象に照射し、センシング対象で反射して受信される反射波の変化を基に、生体の動きを非接触で検出することができる。

例えば、電波センサとセンシング対象との間の距離が変化すると、ドップラー効果によって、反射波に変化が生じる。反射波の変化は、例示的に、反射波の振幅及び周波数の一方又は双方の変化として捉えることができる。「電波センサ」は、「マイクロ波センサ」、「ＲＦ（Radio Frequency）センサ」、あるいは、「ドップラーセンサ」と称されてもよい。

心拍センサは、例示的に、生体の心拍に応じた血管の脈動を検出する。例えば、生体の心拍は、心臓の鼓動に応じた、電磁波や圧力、音の変化として捉えることができる。

例示的に、指や耳たぶ等の血管に赤外線等の光を照射すると、血流の律動的な変化と光の吸収特性とによって、反射光が周期的に変動する。したがって、心拍は、血流変化に応じた反射光の変動として光学的に計測することが可能である。

あるいは、生体にマイクロ波等の電波を照射すると、心臓の鼓動に応じて生体表面（例えば、皮膚）に律動的な動きが生じるから、当該動きに応じて皮膚と電波の送信源との間の距離に変化が生じ、反射波にドップラー効果による変化が生じる。

したがって、生体の心拍は、生体に照射した反射波のドップラー効果による変動として計測することも可能である。別言すると、心拍センサに電波センサを用いることもできる。

また、心臓が律動的に収縮と弛緩とを繰り返すと、血管の圧力（「血圧」と称してよい。）が律動的に変動するから、心拍は、血圧の律動的な変動として、圧力センサや圧電センサ等によって計測することも可能である。

更に、心拍は、心電計や心音計のように、心臓の鼓動に応じた心筋の電位変化や音の変化として計測することも可能である。

なお、既述のように、心拍を示す情報は脈拍を示す情報と等価的に扱ってよい場合があるから、「心拍センサ」は「脈拍センサ」と称されてもよい。

センサ２１を含む活動量計２は、便宜的に、センサユニット２と称してもよい。センサユニット２は、例示的に、人体の皮膚に接触して取り付けられてもよいし、バイタル情報をセンシング可能な範囲で人体から離れた位置に非接触で取り付けられてもよい。

活動量計２や携帯端末４からＰＣ３やサーバ７に提供される活動量データは、センサ２１によって検出された一次データでもよいし、検出されたデータを基にして得られた２次データでもよい。別言すると、活動量データは、被験者の日々の活動に応じた動きを示すデータであればよい。

プロセッサ２２は、演算処理能力を備えた演算処理装置の一例である。演算処理装置は、演算処理デバイス又は演算処理回路と称されてもよい。演算処理装置には、例示的に、ＣＰＵ（central processing unit）、ＤＳＰ（digital signal processor）、ＭＰＵ（micro processing unit）、ＩＣ（integrated circuit）等が適用されてよい。なお、「プロセッサ」は、「処理部」、「制御部」あるいは「コンピュータ」と称してもよい。

プロセッサ２２は、例示的に、活動量計２としての機能や処理を実現し、また、当該機能や処理に応じた動作を制御する。活動量計２としての機能や処理、制御を実現するプログラムやデータがメモリ２３に記憶されてよい。

「プログラム」は、「ソフトウェア」あるいは「アプリケーション」と称されてもよい。「データ」には、活動量データやプロセッサ２２の動作に応じて生成されたデータが含まれてよい。

プロセッサ２２が、メモリ２３に記憶されたプログラムやデータを読み取って動作することで、活動量計２としての機能や処理、制御が具現される。なお、メモリ２３は、記憶媒体の一例であり、ＲＡＭ（random access memory）やフラッシュメモリ等であってよい。

プログラムを成すプログラムコードの全部又は一部は、記憶部に記憶されてもよいし、オペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として記述されてもよい。

プログラムやデータは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてよい。記録媒体の一例としては、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ポータブルハードディスク等が上げられる。また、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の半導体メモリも記録媒体の一例である。

あるいは、プログラムやデータは、サーバ等からネットワーク５経由で活動量計２に提供（例えば、ダウンロード）されてもよい。例えば、通信ＩＦ２４を通じてプログラムやデータが活動量計２に提供されてよい。

通信ＩＦ２４は、活動量計２に備えられた通信部の一例であり、例示的に、ＰＣ３やルータ６、無線アクセス網との通信を可能にする。センサ２１又はプロセッサ２２によって得られた活動量データが、通信ＩＦ２４を介してＰＣ３やサーバ７宛に送信されてよい。

（ＰＣ３の構成例）
次に、図３にＰＣ３の構成例を示す。ＰＣ３は情報処理装置の一例であるから、サーバ７と構成は同等で構わない。そのため、図３において、サーバ７のエレメントについては括弧付きの符号７１〜７６を付して示している。

以下では、重複的な説明を避けるために、ＰＣ３のエレメント３１〜３６について説明する。図３において括弧付きの７１〜７６で表したサーバ７のエレメントについては、特に断らない限り、それぞれＰＣ３のエレメント３１〜３６と同等の機能を有すると捉えてよい。

図３に示すように、ＰＣ３は、例示的に、プロセッサ３１、メモリ３２、記憶装置３３、通信ＩＦ３４、及び、ペリフェラルＩＦ３５を備えてよい。プロセッサ３１、メモリ３２、記憶装置３３、通信ＩＦ３４、及び、ペリフェラルＩＦ３５は、例示的に、バス３６に接続されて、互いにプロセッサ３１を介した通信が可能であってよい。

プロセッサ３１は、演算処理能力を備えた演算処理装置の一例である。演算処理装置は、演算処理デバイス又は演算処理回路と称されてもよい。演算処理装置には、例示的に、ＣＰＵ（central processing unit）、ＤＳＰ（digital signal processor）、ＭＰＵ（micro processing unit）、ＩＣ（integrated circuit）等が適用されてよい。なお、「プロセッサ」は、「処理部」、「制御部」あるいは「コンピュータ」と称してもよい。

プロセッサ３１は、例示的に、ＰＣ３を生体リズム検出装置として機能又は処理させ、また、当該機能や処理に応じた動作を制御する。生体リズム検出装置３としての機能や処理、制御を実現するプログラムやデータがメモリ３２や記憶装置３３に記憶されてよい。

プロセッサ３１が、メモリ３２や記憶装置３３に記憶されたプログラムやデータを読み取って動作することで、生体リズム検出装置３としての機能や処理、制御が具現される。

メモリ３２は、記憶媒体の一例であり、ＲＡＭやフラッシュメモリ等であってよい。

記憶装置３３は、種々のデータやプログラムを記憶してよい。記憶装置３３には、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）や、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等が用いられてよい。

記憶装置３３に記憶されるデータには、例示的に、通信ＩＦ３４で受信された活動量データが含まれてよい。記憶装置３３に記憶されたデータは、適宜に、データベース（ＤＢ）化されてよい。ＤＢ化されたデータは、「クラウドデータ」や「ビッグデータ」等と称されてよい。

なお、記憶装置３３及びメモリ３２は、ＰＣ３における「記憶部３０」と総称してもよい。サーバ７における記憶装置３３及びメモリ３２についても、同様に、「記憶部７０」と総称してよい。

記憶部３０に記憶されるプログラムには、図４や図２１、図２２にて後述する処理を実行するプログラムが含まれてよい。当該プログラムは、便宜的に、「生体リズム検出プログラム」と称してよい。

プログラムを成すプログラムコードの全部又は一部は、記憶部に記憶されてもよいし、ＯＳの一部として記述されてもよい。

プログラムやデータは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてよい。記録媒体の一例としては、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ポータブルハードディスク等が上げられる。また、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の半導体メモリも記録媒体の一例である。

あるいは、プログラムやデータは、サーバ等からネットワーク５経由で活動量計２に提供（例えば、ダウンロード）されてもよい。例えば、通信ＩＦ３４を通じてプログラムやデータがＰＣ３に提供されてよい。

通信ＩＦ３４は、ＰＣ３に備えられた通信部の一例であり、例示的に、活動量計２や携帯端末４、ルータ６、無線アクセス網等との通信を可能にする。

通信ＩＦ３４は、受信処理に着目すれば、活動量計２や携帯端末４で得られた活動量データを受信する受信部（「取得部」と称してもよい。）の一例である。一方、送信処理に着目すれば、通信ＩＦ３４は、例えば、活動量計２や携帯端末４で得られた活動量データをサーバ７宛に送信する送信部の一例である。

なお、サーバ７の通信ＩＦ７４については、例示的に、ネットワーク５経由で、活動量計２やＰＣ３、携帯端末４宛にデータを送信することが可能である。活動量計２やＰＣ３、携帯端末４宛のデータには、例示的に、活動量データの処理結果（例えば、概日リズムの判定結果）が含まれてよい。

ペリフェラルＩＦ３５は、例示的に、ＰＣ３に周辺機器を接続するためのインタフェースである。周辺機器には、ＰＣ３に情報を入力するための入力機器や、ＰＣ３が生成した情報を出力する出力機器が含まれてよい。

入力機器には、キーボードやマウス、タッチパネル等が含まれてよい。出力機器には、図３に模式的に例示するように、ディスプレイ１１やプリンタ１２等が含まれてよい。

（動作例）
以下、上述した情報処理システム１の動作例について、図４〜図２０を参照して説明する。なお、以下の動作例の説明では、便宜的に、ＰＣ３が「生体リズム検出装置」として動作して活動量データに基づく概日リズムの検出処理を実施する例について説明する。また、生体リズム検出装置３が処理する活動量データは、活動量計２で測定された活動量データであると仮定する。

ただし、以下に説明する動作例の全部又は一部は、「生体リズム検出装置」として動作するサーバ７（例えば、プロセッサ７１）での動作例に読み替えてよい。また、以下に説明する動作例において、「活動量計２」は「携帯端末４」に読み替えてよい。

図４は、生体リズム検出装置３の動作例を示すフローチャートである。図４に例示するフローチャートは、例示的に、生体リズム検出装置３のプロセッサ３１によって実行されてよい。

図４に例示するように、生体リズム検出装置３は、活動量計２で測定されたセンサデータを受信する（処理Ｐ１１）。

センサデータは、活動量データでもよいし、活動量データを算出可能なデータであってもよい。後者の活動量データを算出可能なデータであれば、生体リズム検出装置３は、当該データを基に活動量データを算出してよい（処理Ｐ１２）。

図５に、活動量データの一例を示す。図５には、非限定的な一例として、活動量センサ２１（又は４１）として慣性センサが用いた場合の、被験者の１日（＝２４時間）の活動量の変化が示されている。

図５の横軸は時間（例示的に、サンプリングタイミング）を表し、縦軸は活動量のパワーを表す。図５の横軸には、非限定的な一例として、活動量データが２４時間に７２０回サンプリングされて７２０個のサンプリングデータ（「時系列データ」と称してもよい。）が得られていることを示している。別言すると、活動量データのサンプリングレートは７２０Ｈｚである。

生体リズム検出装置３は、図５に例示するような活動量データから被験者の概日リズム（別言すると、約２４時間〜２５時間の周期性）を検出する。ここで、図５に例示する時系列の活動量データに対して、例えば１４区間の移動平均をとることで、２４時間の活動量データを平滑化してみると、例えば図６に示すように、一定の周期性が現われる。

しかし、当該周期性は、元の活動量データ（「原データ」と称してよい。）の大小に依存している、別言すると、被験者の活動に伴う動きの大小に依存しているため、概日リズムの周期とは大きく異なる。したがって、活動量データを移動平均によって平滑化しても、概日リズムを検出することは難しい。

そこで、本実施形態の生体リズム検出装置３（例えばプロセッサ３１）は、例示的に、時系列の活動量データを時間波形として捉えて周波数解析し（処理Ｐ１３）、周波数解析結果において特徴点を検出、抽出する（処理Ｐ１４）。

周波数解析には、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）や離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を適用してよい。「特徴点」は、概日リズムの周期性を示す特徴的な周波数である。例えば、「特徴点」は、周波数解析結果において、パワースペクトル密度のピーク（「ピークパワー」と称してよい。）をもつ周波数成分であってよい。

図７〜図１３に、１週間（７日）分の活動量データをそれぞれ周波数解析した結果の一例を示す。図７〜図１３の横軸は周波数を表し、縦軸はパワーを表す。生体リズム検出装置３は、図７〜図１３に例示する周波数解析結果のそれぞれにおいて、ピークパワーをもつ周波数（矢印参照）を探索して「特徴点」として検出、抽出してよい。

図７〜図１３に例示するように、ピークパワーをもつ周波数（便宜的に「ピーク周波数」と称してよい。）は、１日２４時間の近傍で１周期となる周波数である。例示的に、１日２４時間を擬似的に１Ｈｚと定義すると、生体リズム検出装置３は、周波数解析結果において、１Ｈｚに最も近いピーク周波数を探索してよい。

１日２４時間を擬似的に１Ｈｚと定義する理由は、次のとおりである。例えば、周期をＴ［秒］で表すと、波の周波数ｆ［Ｈｚ］は、ｆ＝１／Ｔ［Ｈｚ］で表わされる。２４時間は、６０秒×６０×２４＝８６４００秒であるから、１日２４時間で１波長とすると、ｆ＝１１．５７［μＨｚ］となる。

ここで、活動量データを周波数解析する場合に、２４時間の活動量データを１秒毎にサンプリングして８６４００個のサンプル数を得る、別言すると、サンプリングレートを８６４００Ｈｚとすると、サンプル数に対して求めようとする周波数のバランスが悪い。そのため、サンプル数の割に計算量が大きくなる。

そこで、１日を擬似的に１秒と見立てて、１日１周期＝１Ｈｚと定義する。生体リズム検出装置３は、周波数解析結果において、１Ｈｚに最も近いピーク周波数の周期を見つけることで、被験者の１日の生体的なリズム（「サイクル」と称してもよい。）である概日リズムを算出する（図４の処理Ｐ１５）。

８６４００秒を１２０分の１の７２０秒に間引いても、あるいは、積算しても同様の結果が得られるため、サンプル数を８６４００個から７２０個、つまり、サンプリングレートを７２０Ｈｚとして処理を行なうことで計算量を大幅に削減することが可能である。

なお、１日を擬似的に１Ｈｚと定義するため、１８時間（３／４日）や１２時間（１／２日）といった２４時間よりも短い期間の活動量データを周波数解析した結果においては、１Ｈｚよりも低い周波数を探索周波数に設定してよい。

例えば、３／４日の活動量データの周波数解析結果では、０．７５Ｈｚに最も近いピーク周波数を探索すればよく、また、１／２日の活動量データの周波数解析結果では、０．５Ｈｚに最も近いピーク周波数を探索すればよい。

別言すると、概日リズムの検出に用いる活動量データ又は周波数解析結果は、２４時間に満たない期間のデータであっても構わない。

例えば、被験者の概日リズムは、被験者が日光を浴びることでリセットされ得るから、被験者が朝に起床してから数時間の活動量データは概日リズムの特徴的な周期性を示さない場合がある。

そこで、１日２４時間を例えば６時間で４分割した場合の、起床から６時間〜１２時間（１／４日〜１／２日）程度に相当する活動量データ又は周波数解析結果は、概日リズムの算出に用いる候補から除外してよい。これにより、概日リズムの算出処理量を削減でき、また、概日リズムの算出精度が低下することを抑制できる。

図１４に、図７〜図１３に例示した７日分の活動量データから求められた、被験者の１日毎の生体リズム（周波数ｆ）の一例を示す。

周波数ｆに対する１時間（hour）単位のリズムＣｉｒ（図１４の「算出時間」）は、Ｃｉｒ＝２４／ｆで表わすことができる。したがって、１日２４時間（hour）に対するリズムＣｉｒの時間差は、「２４−Ｃｉｒ」で求めることができる。

よって、図１４に例示したデータから、被験者個人の生体リズムが１日２４時間からどの程度ずれているかを検出、判定できる。

例えば、図１４において、１日目、４日目、及び、７日目は、周波数ｆが１Ｈｚよりも高いため、２４時間に対するリズムの時間差は「負」の値になる。

したがって、被験者の概日リズムは、基準となる２４時間よりも短くなっている（短縮）と判定できる。概日リズムが２４時間よりも短くなると、例えば、早朝覚醒の原因になり得る。

一方、図１４において、２日目、３日目、５日目、及び、６日目は、周波数ｆが１Ｈｚよりも低いため、２４時間に対するリズムの時間差が「正」の値になる。

したがって、被験者の概日リズムは、基準となる２４時間よりも長くなっている（延伸）と判定できる。概日リズムが２４時間よりも長くなると、例えば、寝起きが辛かったり夜に眠れないといった症状の原因になり得る。

図１５に、被験者の２日分のリズムＣｉｒの時間波形の一例を示す。図１５において、実線で示す波形が、被験者の概日リズムが２４時間に近い正常な波形を表している。これに対し、一点鎖線で示す波形は、被験者の概日リズムが２４時間よりも短い場合の波形を表し、点線で示す波形は、被験者の概日リズムが２４時間よりも長い場合の波形を表わしている。

概日リズムは、１日約２４〜２５時間の周期でリズムを刻んでおり、概日リズムが正常であれば、２日間で２波長となる。概日リズムが長くなると２波長未満となるため、体内リズムが遅くなり、既述のように、寝起きが辛かったり、夜に眠れない、といった症状の原因になり得る。逆に、概日リズムが短くなると、２日間で２波長を超過するため、体内リズムが早まり、既述のように、早朝覚醒等の原因になり得る。

なお、図１４に例示した、「日」、「周波数」、「算出時間」、及び、「２４時間に対する時間差」の各項目についてのデータ全部が、外部機器（例えば、ディスプレイ１１やプリンタ１２）に出力されてよい。

あるいは、「日」のデータと、「周波数」、「算出時間」、及び、「２４時間に対する時間差」のいずれか１つ又は２つの項目についてのデータと、が、外部機器に出力されてもよい。

なお、「算出時間」のデータは、被験者の生体リズムの１周期に相当する時間を示すデータである。被験者の生体リズムの１周期に相当する時間は、開始時刻及び終了時刻の一方又は双方よって表わされてもよい。

追加的あるいは代替的に、図１５に例示した時間波形のデータが、外部機器に出力されてもよい。

以上のようにして、被験者の概日リズムの基準からのずれを検出、判定することができる。したがって、その判定結果を、例えば、概日リズムが正常なリズムに近づくように（例えば、なるべく１Ｈｚに近づくように）、被験者に、生活習慣や睡眠等に関するコメントやアドバイスを提供するために役立てることができる。

なお、図４に例示するように、生体リズム検出装置３は、概日リズムの算出処理（Ｐ１５）と並行して、処理Ｐ１４において検出したピーク周波数に基づいて、周波数解析前の活動量データ（原データ）の時間波形をフィルタリングしてよい（処理Ｐ１６）。

フィルタリングには、例示的に、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）が用いられてよい。ＢＰＦは、非限定的な一例として、処理Ｐ１４において検出したピーク周波数を透過中心周波数（ｆｃ）に有し、かつ、透過中心周波数ｆｃに対して±０．２５Ｈｚ程度の透過帯域幅を有するフィルタであってよい。透過中心周波数ｆｃは、可変であってよい。

このような透過帯域特性を有するＢＰＦによって、活動量データの時間波形をフィルタリングすると、被験者の概日リズムの時間波形を検出することができる。例えば図１６（Ａ）に例示するような、１日２４時間の活動量データの時間波形を、上述した特性を有するＢＰＦにてフィルタリングすると、図１６（Ｂ）に例示するような時間波形が得られる。

図１６（Ｂ）の時間波形は、図１６（Ａ）の活動量データの時間波形に含まれている、被験者の１日の生体リズム、つまりは概日リズムに由来する周波数成分の時間変化を表している。

生体リズム検出装置３は、活動量データをＢＰＦ処理して得られた図１６（Ｂ）のような時間波形を被験者の概日リズムとして、視覚的に表示してよい（図４の処理Ｐ１７）。

視覚的な表示は、例示的に、ディスプレイ１１（図３参照）への表示であってもよいし、プリンタ１２（図３参照）による印刷であってもよい。被験者の概日リズムを視覚的に表示することで、被験者に自身の概日リズムを視認させ易くなる。

また、生体リズム検出装置３は、図１６（Ｂ）のような概日リズムの時間波形と共に、図１６（Ａ）のような原データである活動量データの時間波形を視覚的に表示してもよい。その際、概日リズムの時間波形と原データの時間波形とは、個別的に表示されてもよいし、例えば図１７に示すように、重畳して表示されてもよい。

重畳表示によれば、被験者に、当該被験者の１日の活動量の時間変化に対する概日リズムを認識させ易くなる。例えば、概日リズムに乱れが生じている場合に、１日の活動において乱れの原因となるような活動時間を視覚的に認識させ易くなる。

したがって、被験者に、生活習慣や睡眠の改善等に関して、被験者の実生活に応じた、より的確で具体的なコメントやアドバイスを提供し易くなる。

なお、生体リズム検出装置３は、例えば図１８〜図２０に例示するように、被験者の概日リズムと基準リズムとのずれ（別言すると、差分）を視認させ易い表示態様で、概日リズムに関するデータの視覚的な表示を行なってもよい。

図１８は、図１４に例示した４列の項目のうち、「日」及び「２４時間に対する時間差」の項目についてのデータを抜き出して表示する態様の一例を示す図である。ただし、図１８において、「２４時間に対する時間差」のデータ（数値）の一部は、四捨五入によって「丸め」られている。数値の「丸め」によって見易さを向上できるが、「丸め」は必須でなくても構わない。

図１９は、図１８に例示した２つの項目を横軸及び縦軸にとって７日分のデータをグラフ化して表示する態様の一例を示す図である。図２０は、図１８に例示した２つの項目をレーダーチャートの各軸にとって７日分のデータをグラフ化して表示する態様の一例を示す図である。

図２０に例示するレーダーチャートには、概日リズムの理想的な基準リズム（理想値）が被験者のデータ共に表示されてよい。これにより、被験者の概日リズムと基準リズムとのずれを被験者に視認させ易くなる。

なお、図１８〜図２０に例示した表示態様は、適宜に組み合わされてよい。例えば、生体リズム検出装置３は、図１８〜図２０に例示した表示態様のいずれか２以上の組み合せによって視覚的な表示を行なってよい。

また、概日リズムに関するデータの表示態様は、図１８〜図２０に例示した態様に限られない。被験者に、本人の概日リズムや基準リズムとのずれを視認させ易い態様であれば、どのような表示態様を採用してもよい。強調表示や弱調表示が併用されてもよい。

上述した各種の表示態様による表示先は、ＰＣ３やサーバ７のディスプレイ１１に限らず、活動量計２のディスプレイでもよいし、携帯端末４のディスプレイであってもよい。

例えば、ＰＣ３やサーバ７は、概日リズムに関するデータを表示させるための信号を活動量計２や携帯端末４宛に送信してよい。当該信号には、概日リズムに関するデータに限らず、上述した各種の表示態様を制御するデータが含まれてもよい。

（変形例）
上述した実施形態では、図４に例示したように、特徴点の抽出処理（Ｐ１４）後に、概日リズムの算出処理（Ｐ１５）と、ＢＰＦ処理（Ｐ１６）及び概日リズムの表示処理（Ｐ１７）とを並行して実施した。しかし、処理Ｐ１５と、処理Ｐ１６及びＰ１７とは、図２１及び図２２に例示するように、単独で実施されてもよい。

例えば、概日リズムの表示処理が不要であれば、生体リズム検出装置３は、図２１に例示するように、既述の処理Ｐ１１〜Ｐ１５を実施すればよい。概日リズムの算出処理が不要であれば、生体リズム検出装置３は、図２２に例示すように、既述の処理Ｐ１１〜Ｐ１４並びに処理Ｐ１６及びＰ１７を実施すればよい。

なお、処理Ｐ１１〜Ｐ１７は、全部がＰＣ３やサーバ７において実行されなくてもよい。活動量計２のプロセッサ２２や携帯端末４のプロセッサ４２の処理能力に応じて、一部が活動量計２のプロセッサ２２や携帯端末４のプロセッサ４２にて実行されてもよい。

以上のように、上述した実施形態及び変形例によれば、被験者の活動量データの時間波形を周波数解析した結果から特徴点に相当するピーク周波数を検出することで、約２４時間の期間で１周期を示す、被験者の生体リズムに由来する周波数成分を検出できる。

別言すると、被験者の活動量データの時間波形から、被験者の身体的な活動に伴う動きに影響され易い成分を除去又は抑制して、被験者の生体リズムに由来する周波数成分を検出できる。

したがって、被験者の血液や直腸温度を取得しなくても、被験者の概日リズムを簡易に検出することができる。よって、被験者の概日リズムと基準リズムとのずれを検出でき、ずれを改善するようなコメントやアドバイスを被験者に提供することができ、被験者の健康管理等に役立てることができる。

例えば、概日リズムのずれが小さくなるように、好ましい起床時間や入眠時間等について被験者にアドバイスすることが可能となる。また、概日リズムをコントロールするには、光が有効とされているから、光を浴びる時間や浴びない時間等をコントロールするようなアドバイスを被験者に行なうことも可能となる。

また、活動量計２や携帯端末４は、活動量データの測定のために被験者に拘束される態様で取り付けられなくてもよい。例えば、活動量センサ２１（又は４１）に、慣性センサや電波センサ等の非接触で被験者の活動量を測定可能なセンサを適用することで、被験者は、活動量計２や携帯端末４を、腰に付けたり、着衣のポケット等に収容しておけば、活動量の測定が可能である。

また、活動量センサ２１（又は４１）に、電波センサを適用した場合には、活動量計２や携帯端末４は、被験者の身体から離れた場所に置かれていても被験者に電波が到達可能な範囲であれば活動量の測定が可能である。

したがって、活動量計２や携帯端末４は、必ずしも被験者に携行されなくても構わない。例えば、活動量計２や携帯端末４が、被験者の位置する室内空間に置かれていても構わない。

いずれにしても、例えば、センサを被験者に拘束する形態で装着（例えば、皮膚に直接センサを取り付ける等）する必要がないから、活動量測定のために被験者に身体的及び精神的な負担をかけなくて済む。

よって、例えば２４時間以上の長時間にわたって活動量を測定する場合であっても、被験者の日常生活を測定のために阻害せずに、被験者の概日リズムを簡易に検出できる。別言すると、概日リズムの測定に関してユーザビリティの向上を図ることができる。

なお、被験者の活動量は、複数の活動量センサ２１を時間的に組み合わせて測定されても構わない。複数の活動量センサ２１は、異なる種類のセンサの組み合わせ、例えば、電波センサと慣性センサとの組み合わせであってもよい。

例えば、被験者が家の中に居る間は、室内に設置された電波センサによって被験者の活動量を測定し、被験者が家から外出している間は、被験者に携行される活動量計２の慣性センサによって活動量を測定することもできる。

非限定的な一例として、９時から１８時までは被験者に携行される活動量計２の慣性センサによって活動量が測定され、１８時から翌朝９時までは室内に設置された電波センサによって活動量が測定されたとする。

この場合、生体リズム検出装置３は、９時から１８時までの間に慣性センサによって測定された活動量データと、１８時から翌朝９時までの間に室内に設置された電波センサによって測定された活動量データとを、時系列でつなぎ合わせて周波数解析してよい。

別言すると、図５や図１６（Ａ）に例示した活動量データは、複数の活動量センサ２１によって得られた活動量データを時系列につなぎ合わせたデータに相当する、と捉えてもよい。

そして、生体リズム検出装置３は、例えば、１日を擬似的に１秒と見立て、１日１周期＝１Ｈｚとして、１Ｈｚに近い被験者の生体リズムを求めることができる。なお、生体リズム検出装置３は、被験者に携行された活動量センサ２１、及び、室内に設置された電波センサでそれぞれ活動量データが測定された有効時間から生体リズムに由来する周期を求めてもよい。

なお、電波センサの測定値から活動量データを求める手法には、例えば、前掲の特許文献８に記載された手法が適用されてよい。例えば、電波センサの出力信号である、ドップラー効果に応じたビート信号には、被験者の動きの大きさ及び速さに応じた振幅及び周波数の変化が現れる。

このように、電波センサの出力信号には、被験者の活動量と相関する情報が含まれているから、電波センサの測定値から被験者の活動量（「運動強度」と称してもよい。）を求めることができる。

例えば、被験者の動きの大きさ及び速さに応じた振幅及び周波数の変化が、時間領域において描く軌跡の長さを「伸展時波長」と定義する。別言すると、「伸展時波長」は、電波センサの測定値の時間波形を時間領域において直線に伸ばした線分の長さに相当する。したがって、「伸展時波長」は、通常の「波長」とは異なる概念である。

単位時間あたりの被験者の活動量が多いほど、単位時間あたりの「伸展時波長」は長くなり、逆に、単位時間あたりの被験者の活動量が少ないほど、単位時間あたりの「伸展時波長」は短くなる傾向にある。

したがって、生体リズム検出装置３は、電波センサの測定値を「伸展時波長」に変換することで、「伸展時波長」から被験者の活動量データを求めることができる。

「伸展時波長」は、例示的に、電波センサの測定値を、或る周期（「サンプリング周期」と称してよい。）で、逐次的に、記憶部３０（又は７０）に記憶してゆき、単位時間にわたって振幅値の変化量を加算することで算出できる。

あるいは、「伸展時波長」は、電波センサの測定値である時間波形における或る曲線Ａ−Ｂの区間をｎ個の微小区間に分割し、各微小区間を線分で近似し、その長さの和を求める演算式によって算出されてもよい。

「伸展時波長」の概念は、電波センサの測定値に限らず、被験者の活動量を測定可能なセンサであれば、例えば、慣性センサの測定値や、心拍センサ、脈拍センサ等の他の種類のセンサの測定値に適用されてもよい。

（その他）
なお、上述した実施形態及び変形例では、活動量データの測定対象及び生体リズムの検出対象が「人」である例について説明したが、活動量データの測定対象及び生体リズムの検出対象は、「人」以外の動物に適用されてもよい。

例えば、ペットや動物園における動物の活動量を測定して生体リズムを簡易に検出することで、ペット等の動物の健康管理に役立てることもできる。

１ 情報処理システム
２ 活動量計
３ パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
４ 携帯端末
５ ネットワーク
６ ルータ
７ 情報処理装置（サーバ）
１１ ディスプレイ
１２ プリンタ
２１，４１ 活動量センサ
２２，３１，４２，７１ プロセッサ
２３，３２，４３，７２ メモリ
２４，３４，４４，７４ 通信インタフェース（ＩＦ）
２５，３６，４５，７６ バス
３０，７０ 記憶部
３３，７３ 記憶装置
３５，７５ ペリフェラルＩＦ

Claims (9)

1. 被験者の活動量を測定する活動量計で測定された前記活動量を示す活動量データを取得する取得部と、
   前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果においてピークパワーを示す周波数を前記被験者の生体リズムに由来する周波数として検出する処理部と、
   を備えた、生体リズムの検出装置。
2. 前記処理部は、
   ２４時間を１Ｈｚと定義して、前記周波数解析した結果において１Ｈｚに最も近い前記ピークパワーを探索する、請求項１に記載の生体リズムの検出装置。
3. 前記処理部は、
   前記生体リズムと、前記生体リズムの基準となる基準リズムと、の差分を示す情報を出力する、請求項２又は３に記載の生体リズムの検出装置。
4. 前記処理部は、
   前記ピークパワーを示す周波数を透過中心周波数に有するバンドパスフィルタによって前記活動量データの時間波形をフィルタリングする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の生体リズムの検出装置。
5. 前記処理部は、
   前記活動量データの時間波形と前記フィルタリングによって得られた時間波形とを出力する、請求項４に記載の生体リズムの検出装置。
6. 前記処理部は、
   前記各時間波形をディスプレイに出力し、前記ディスプレイにおいて前記各時間波形を重畳して表示させる、請求項５に記載の生体リズムの検出装置。
7. 前記活動量計は、慣性センサを有する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の生体リズムの検出装置。
8. 被験者の活動量を測定する活動量計で測定された前記活動量を示す活動量データを取得し、
   前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果においてピークパワーを示す周波数を前記被験者の生体リズムに由来する周波数として検出する、
   生体リズムの検出方法。
9. コンピュータに、
   被験者の活動量を測定する活動量計で測定された前記活動量を示す活動量データを取得し、
   前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果においてピークパワーを示す周波数を前記被験者の生体リズムに由来する周波数として検出する、
   処理を実行させる、生体リズムの検出プログラム。

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