WO2018055782A1 - 状態取得コンピュータ、状態の取得方法、および情報処理システム - Google Patents

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

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organism
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interval
mental
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林　哲也
洋 昌谷
あずさ 中野
俊介 島村
照雅 嶋田
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シャープ株式会社
公立大学法人大阪府立大学
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    • A61B5/339—Displays specially adapted therefor

Definitions

  • the following disclosure relates to a technique for acquiring a mental state or a physical state of an organism, and in particular, a state acquisition computer for acquiring an organism's mental state or a physical state from a beat interval, a state acquisition method, And information processing system technology.
  • Patent Document 1 discloses a pulse wave diagnostic device and a pulse wave diagnostic device control method.
  • a photoelectric pulse wave detecting unit that detects a pulse wave by receiving transmitted light that has passed through an artery or scattered light scattered by an artery, and one beat of a pulse wave that is detected by the photoelectric pulse wave detecting unit.
  • the pulse wave is calculated for each beat by calculating the pulse wave amplitude for each pulse and using the point of the pulse wave amplitude on the orthogonal coordinate plane formed by the two pulse wave amplitudes calculated successively as Poincare coordinates.
  • a pulse wave diagnostic device characterized by calculating a width It is subjected.
  • An object of the present invention is to provide a state acquisition computer, a state acquisition method, and an information processing system.
  • an interface for acquiring data for indicating a beat interval of an organism, and a Poincare plot of the beat interval are converted into a predetermined coordinate system, and converted into a standard deviation of the converted Poincare plot.
  • a state acquisition computer comprising a processor for acquiring information indicative of the mental state or physical state of an organism.
  • the processor acquires information indicating a mental state or a physical state of the organism based on a product of standard deviations of two or more axes of the Poincare plot.
  • a state acquisition computer includes a processor for acquiring information indicative of a physical state or a physical state.
  • an interface for obtaining data to indicate the beating interval of an organism and the amount or percentage of the plot of the central portion of the Poincare plot of the beating interval is based on the spirit of the organism.
  • a state acquisition computer comprising a processor for acquiring information indicative of the state or physical state.
  • the state acquisition computer further includes a memory for storing a numerical range corresponding to each of a plurality of types of mental states or physical states.
  • the processor identifies the mental or physical state of the organism by referring to the numerical range based on the standard deviation or average or amount or percentage of the plot.
  • an interface for acquiring data for indicating the beat interval of an organism and information indicating the mental state or physical state of the organism by creating a histogram of the beat interval And a processor for obtaining a status acquisition computer.
  • the state acquisition computer further includes a memory for storing data relating to a histogram or a Poincare plot trajectory corresponding to each of a plurality of types of mental states or physical states.
  • the processor identifies the mental state or the physical state of the organism by referring to the data based on the created histogram or the created Poincare plot trajectory.
  • the processor obtains the information indicating the mental state or the physical state of the organism using a plurality of methods of obtaining the information indicating the mental state or the physical state of the organism. .
  • the target organism has a respiratory arrhythmia.
  • a method for acquiring a mental state or a physical state of a living organism in a computer having a processor includes a step of acquiring data for indicating a beat interval of an organism, a step of converting a Poincare plot of the beat interval into a predetermined coordinate system, and a step of calculating a standard deviation of the converted Poincare plot. Obtaining information indicating the mental state or physical state of the organism based on the standard deviation.
  • a method for acquiring a mental state or a physical state of a living organism in a computer having a processor includes a step of acquiring data for indicating a beating interval of an organism, a step of calculating an average of distances between two consecutive plots of a Poincare plot of the beating interval, and a spirituality of the organism based on the average.
  • a method for acquiring a mental state or a physical state of a living organism in a computer having a processor includes a step of acquiring data for indicating a beating interval of an organism, a step of creating a histogram of the beating interval, and acquiring information indicating a mental state or a physical state of the organism based on the histogram. Steps.
  • a method for acquiring a mental state or a physical state of a living organism in a computer having a processor includes a step of acquiring data for indicating a beating interval of an organism, a step of creating a Poincare plot locus of the beating interval, and information indicating a mental state or a physical state of the organism based on the locus.
  • a method for acquiring a mental state or a physical state of a living organism in a computer having a processor includes the steps of acquiring data for indicating the beat interval of the organism, and information indicating the mental state or physical state of the organism based on the amount of the plot of the central portion of the Poincare plot of the beat interval. Acquiring.
  • an output device a sensor for detecting the pulsation of a living thing, and data for indicating the pulsation interval of the living thing are obtained from the sensor, and a Poincare plot of the pulsation interval is set to a predetermined value.
  • An information processing system comprising: a computer for converting into a coordinate system, acquiring information indicating a mental state or a physical state of an organism based on the standard deviation of the converted Poincare plot, and causing the output device to output the information A system is provided.
  • a state acquisition computer capable of grasping the mental state or physical state of a living organism more accurately than before or grasping more efficiently than before.
  • surface which shows the standard of the standard deviation regarding the Y X axis
  • vertical to Y X for every mental state or physical state of the dog concerning 1st Embodiment. It is a figure which shows the whole structure containing the server of the state acquisition system 1 concerning 1st Embodiment. It is a Poincare plot figure in the excitement state of the dog concerning a 1st embodiment. It is a Poincare plot figure in the state where breathing is stable in the normal state of the dog concerning a 1st embodiment. It is a Poincare plot figure in the normal state of the dog concerning 1st Embodiment.
  • FIG. It is a figure for the comparison of the average value and variation of the product of the standard deviation of the Poincare plot after the axis conversion in the time A concerning the 16th Embodiment, and the time B.
  • FIG. It is a flowchart which shows the process sequence of the state acquisition system 1 concerning 17th Embodiment. It is a figure for the comparison after the average value of the product of the standard deviation of the Poincare plot after the axis conversion in the time A concerning the 17th Embodiment, and the time B, and the normalization of variation.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a state acquisition system 1 according to the present embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a state acquisition system 1 according to the present embodiment.
  • the case where the state of the dog which has a respiratory arrhythmia is judged on behalf of a living body is demonstrated.
  • the state acquisition system 1 mainly includes electrodes 401, 402, and 403 for acquiring an electrocardiogram attached to the chest of a dog, a signal processing device 500 for processing an electrocardiogram signal, and signal processing.
  • a communication terminal 300 that can communicate with the device 500 is included.
  • the electrodes 401, 402, and 403 for acquiring electrocardiograms are preferably attached to the chest and the like so as to sandwich the heart part.
  • the hair balls such as the paws of both front legs (or front legs and rear legs) are grown. There may be no place.
  • it is desirable that the hair is in a state of being trimmed, or has an electrode with a gel attached thereto, or a protrusion-like structure that contacts the skin even if hair is present. Or the form which induces an electrocardiogram through a capacitive material without contact in the state where hair exists is desirable. Thereby, it becomes possible to acquire an electrocardiogram even if it is a living organism whose dog's epidermis is covered with hair.
  • three electrodes 401, 402, and 403 are used. However, the number of electrodes may be two or more, and more electrodes may be used.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration of the state acquisition system 1 according to the present embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of the state acquisition system 1 according to the present embodiment.
  • the signal processing device 500 includes an electrocardiogram preprocessing unit 511, a pulsation interval calculation unit 512, and a transmission unit 560.
  • the electrocardiogram preprocessing unit 511 includes a filter and an amplifier.
  • the electrocardiogram pre-processing unit 511 converts the electrocardiogram signal sent from the electrodes 401, 402, and 403 into pulsation data, and delivers it to the pulsation interval calculation unit 512.
  • the electrocardiogram preprocessing unit 511 includes a filter device such as a high-pass filter and a low-pass filter, an amplification device including an operational amplifier, an A / D conversion device that converts an electrocardiogram analog signal into a digital signal, and the like. Is included.
  • the filter device, the amplification device, and the like may be implemented by software.
  • the beat interval calculation unit 512 is realized by, for example, a CPU (Central Processing Unit) 510 executing a memory program.
  • the pulsation interval calculation unit 512 sequentially calculates pulsation intervals based on the pulsation data. More specifically, the pulsation interval calculation unit 512 detects an electrocardiographic peak signal (R wave) by a method such as threshold detection, and calculates the interval (time) of each electrocardiographic peak.
  • the pulsation interval may be calculated by derivation of a period using an autocorrelation function or a method using a rectangular wave correlation trigger.
  • the pulsation interval calculation unit 512 continuously calculates the pulsation interval for the electrocardiogram signals that are continuously input.
  • the pulsation interval calculation unit 512 transmits the calculated pulsation interval and pulsation data itself to the communication terminal 300 via the transmission unit 560.
  • the transmission unit 560 is realized by a communication interface including an antenna, a connector, and the like, for example.
  • the communication terminal 300 includes a reception unit 361, a beat interval storage unit 321, a statistical processing unit 311, a Poincare plot creation unit 312, a result output unit 313, a display 330, a data storage unit 322, and a transmission unit 362. Including.
  • the reception unit 361 and the transmission unit 362 are realized by a communication interface 360 including an antenna, a connector, and the like, for example.
  • the receiving unit 361 receives data indicating the beat interval from the signal processing device 500 (step S102).
  • the pulsation interval storage unit 321 includes various types of memory 320 and stores data received from the signal processing device 500.
  • CPU 310 sequentially accumulates beat intervals received via communication interface 360 as a beat interval table in memory 320 (step S104).
  • these data may be stored in the memory 320 of the communication terminal 300 or may be stored in another device accessible from the communication terminal 300.
  • the statistical processing unit 311, the Poincare plot creation unit 312, and the result output unit 313 are realized by the CPU 310 executing a program in the memory 320, for example.
  • the statistical processing unit 311 reads out the beat interval data from the beat interval storage unit 321 in a unit of time necessary for determining the state, for example, 1 minute, 10 minutes, 1 hour, etc.
  • a correspondence table 321A between the pulsation interval RR (n) and the next pulsation interval RR (n + 1) is created (step S106).
  • the beat interval is calculated in units of msec (millisec) as shown in the figure.
  • the statistical processing unit 311 may specify an axis that maximizes the variance by a method such as principal component analysis, and may calculate a standard deviation regarding the axis and an axis perpendicular to the axis. Furthermore, the statistical processing unit 311 may calculate a standard deviation regarding the X axis and the Y axis without performing axis conversion.
  • the direction of large variance is the X-axis direction and the Y-axis direction
  • the standard deviation of the X-axis and the Y-axis is calculated without performing axis conversion, thereby evaluating the variation state of the beat interval plotted by Poincare plot. it can. In this case, since it is not necessary to perform axis conversion, the amount of calculation can be reduced.
  • the state acquisition system 1 may include a server 100 that can communicate with the communication terminal 300 as shown in FIG.
  • the CPU 310 as the result output unit 313 accumulates the standard deviation and the relation table in the data storage unit 322 or uses the transmission unit 362 to transmit to the server 100 via the Internet or the like.
  • the current output result can be used for grasping the short-term or long-term stress state of the observation target.
  • the Poincare plot creation unit 312 separately calculates the pulsation interval RR (n) in the range used for calculating the standard deviation and the subsequent steps from the correspondence table in FIG.
  • the data with the pulsation interval RR (n + 1) is acquired, and Poincare plots as shown in FIGS. 8 to 11 are created.
  • the result output unit 313 displays the created Poincare plot on its own or an external output device such as a display.
  • the Poincare plot creation unit 312 may create and output a Poincare plot after the axis conversion using the result of Step S108.
  • FIG. 8 is a Poincare plot in the excited state of the dog according to the present embodiment.
  • FIG. 9 is a Poincare plot in a state where the breathing is stable in the normal state of the dog according to the present embodiment.
  • FIG. 10 is a Poincare plot in the normal state of the dog according to the present embodiment.
  • FIG. 11 is a Poincare plot in the resting state of the dog according to the present embodiment.
  • the size and shape of the distribution of the plot points of the Poincare plot is indirectly estimated based on the calculation result, and whether or not the plot is often observed or reduced in the central portion.
  • the mental state or physical state of the organism can be predicted.
  • the product of these two standard deviations is calculated.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure of the state acquisition system 1 according to the present embodiment. Steps S202 to S208 are the same as steps S102 to S108 of the first embodiment, and therefore description thereof will not be repeated here.
  • the CPU 310 as the statistical processing unit 311 calculates the standard deviation for each axis after the axis conversion (step S210). Note that the statistical processing unit 311 may specify an axis that maximizes the variance and calculate a standard deviation regarding the axis and an axis perpendicular to the axis.
  • the statistical processing unit 311 calculates the product of these two standard deviations (step S212).
  • the result output unit 313 accumulates the standard deviation, the product of the standard deviation, the correspondence table, and the like in the data storage unit 322, or transmits the data to the server 100 via the Internet by using the transmission unit 362. .
  • the current output result can be used for grasping the short-term or long-term stress state of the observation target.
  • the CPU 310 as the Poincare plot creation unit 312 may create a Poincare plot diagram as shown in FIGS. 8 to 11, or the created Poincare plot diagram may be output to an output device such as a display. It may be displayed or transmitted to the server 100.
  • the statistical processing unit 311 calculates a product of standard deviations of two axes, but may calculate a product of standard deviations of three or more axes. .
  • the standard deviation or the product of the standard deviation with respect to the X axis or the Y axis of the Poincare plot before the axis conversion is calculated.
  • FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure of the state acquisition system 1 according to the present embodiment. Steps S302 to S304 are the same as steps S102 to S104 of the first embodiment, and therefore description thereof will not be repeated here.
  • the statistical processing unit 311 reads pulsation interval data from the pulsation interval storage unit 321 in a certain time unit, for example, a unit of time necessary to determine the state, such as 1 minute, 10 minutes, 1 hour, etc.
  • a relation table between the interval RR (n) and the next pulsation interval RR (n + 1) is created (step S306).
  • the statistical processing unit 311 calculates the standard deviation for the X axis and the standard deviation for the Y axis (step S310).
  • the statistical processing unit 311 calculates the product of these two standard deviations (step S312).
  • the CPU 310 as the result output unit 313 displays the product of the standard deviation or outputs a voice message on an output device such as a display or a speaker (step S314). More specifically, the result output unit 313 may output a standard deviation for the X axis, a standard deviation for the Y axis, and the product of both.
  • the CPU 310 as the result output unit 313 accumulates the data in the data storage unit 322 such as a standard deviation, a product of standard deviations, and a correspondence table, or uses the transmission unit 362, and the like. Or transmitted to the server 100.
  • the current output result can be used for grasping the short-term or long-term stress state of the observation target.
  • the CPU 310 as the Poincare plot creation unit 312 may create a Poincare plot diagram as shown in FIGS. 8 to 11, or the created Poincare plot diagram may be output to an output device such as a display. It may be displayed or transmitted to the server 100.
  • the excited state, the first normal state (the state in which breathing is stable in the normal state), the second normal state, and the rest state are used as indices representing the stress state. Can also be used.
  • the LF / HF analysis of the beat interval In the state of FIG. 8, the LF / HF value is large, transitions to FIGS. 9, 10, and 11, and the numerical value of LF / HF is also small. That is, it becomes a relaxed state. Thereby, the transition of the stress state of the dog can also be grasped.
  • the range that can be distinguished is limited, and the state can be identified in more detail by using the Poincare plot. Further, by using Poincare plot, there is an advantage that the amount of calculation is reduced because it is not necessary to perform frequency analysis unlike LF / HF analysis.
  • the size and shape of the distribution of the Poincare plot can be predicted, and whether the plot is often seen or seen at the center can be predicted. Can predict the mental state or physical state of an organism.
  • the communication terminal 300 outputs the standard deviation of Poincare plot and the product of the standard deviation. However, in the present embodiment, the average of the distance between two consecutive Poincare plots is calculated. Below, with reference to FIG. 15, the process sequence of the state acquisition system 1 concerning this Embodiment is demonstrated.
  • FIG. 15 is a flowchart showing a processing procedure of the state acquisition system 1 according to the present embodiment. Steps S402 to S406 are the same as steps S102 to S106 of the first embodiment, and thus description thereof will not be repeated here.
  • the CPU 310 serving as the statistical processing unit 311 calculates the distance from [R ⁇ R (n), R ⁇ R (n + 1)] to the next [R ⁇ R (n), R ⁇ R (n + 1)] in a certain period.
  • the distance table 321B as shown in FIG. CPU310 calculates the average value of the said distance (step S410). Note that the statistical processing unit 311 may specify an axis that maximizes the variance, and calculate an average value of distances after conversion to the axis.
  • the CPU 310 as the result output unit 313 displays an average value of the distance or outputs a voice message on an output device such as a display or a speaker (step S412).
  • FIG. 17 is a table showing a guide to the average value of distance for each mental state or physical state of the dog according to the present embodiment.
  • the shape of the Poincare plot can be reflected by obtaining an average value.
  • the size and shape of the distribution of the Poincare plot can be predicted, and whether the plot is often seen or seen at the center can be predicted. Can predict the mental state or physical state of an organism.
  • the communication terminal 300 outputs the Poincare plot itself, the standard deviation, the product of the standard deviation, the average distance, and the like.
  • the determination of the state of the organism is performed based on those numerical values.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating a functional configuration of the state acquisition system 1 according to the present embodiment.
  • the communication terminal 300 includes a state determination unit 314 as compared with the communication terminal 300 according to the first to fourth embodiments.
  • the state determination unit 314 is realized by the CPU 310 executing a program in the memory 320, for example.
  • the memory 320 of the communication terminal 300 stores a numerical range, feature data of a model, and the like for each biological state.
  • the memory 320 stores a numerical range of standard deviation and a threshold value for each state.
  • the memory 320 stores a numerical range or a threshold value of a product of standard deviations for each state.
  • the memory stores an average numerical range or threshold value of the distance for each state.
  • the memory 320 stores a Poincare plot model shape for each state.
  • FIG. 19 is a flowchart showing a processing procedure of the state acquisition system 1 according to the present embodiment. Steps S502 to S508 are the same as steps S102 to S108 of the first embodiment, and thus description thereof will not be repeated here.
  • the statistical processing unit 311 calculates a standard deviation, a product of standard deviations, an average of distances, and the like (step S510).
  • the Poincare plot creation unit 312 may create a Poincare plot.
  • the CPU 310 as the state determination unit 314 determines in which numerical range the standard deviation from the statistical processing unit 311 falls (step S512). Alternatively, the state determination unit 314 determines which state the product of the standard deviation from the statistical processing unit 311 falls within. Alternatively, the state determination unit 314 determines in which numerical range the average value of the distance from the statistical processing unit 311 falls. The state determination unit 314 determines which state of the Poincare plot from the statistical processing unit 311 or the Poincare plot creation unit 312 is similar to the model shape of the Poincare plot.
  • the numerical range of the product of the standard deviation is less than 5.0 ⁇ 10 4 in the excited state, and 5.0 ⁇ 10 4 or more and less than 1.0 ⁇ 10 5 is the first.
  • Data indicating that the normal state is 1.0 ⁇ 10 5 or more and less than 1.4 ⁇ 10 5 is the second normal state, and 1.4.0 ⁇ 10 5 or more is the rest state.
  • the state determination part 314 determines a state based on the said data.
  • the memory 320 serving as the data storage unit 322 has an average numerical range of distances of less than 4.0 ⁇ 10 2 in an excited state, and 4.0 ⁇ 10 2 or more and less than 5.0 ⁇ 10 2 is the first normal range.
  • the data that the state, 5.0 ⁇ 10 2 or more and less than 6.0 ⁇ 10 2 is the second normal state, and 6.0 ⁇ 10 2 or more is the rest state is stored.
  • the state determination unit 314 determines which state falls within the numerical range corresponding to the calculation result from the statistical processing unit 311.
  • the CPU 310 as the result output unit 313 displays, for example, the standard deviation, the product of the standard deviation, the average of the distance, the Poincare plot graph itself, and the state of the organism as the determination result on an output device such as a display or a speaker.
  • a voice message is output (step S514).
  • the result output unit 313 accumulates calculation results, determination results, and the like in the data storage unit 322 or transmits them to the server 100 via the Internet or the like by using the transmission unit 362.
  • the current output result can be used for grasping the short-term or long-term stress state of the observation target.
  • the size and shape of the distribution of the Poincare plot can be predicted, and whether the plot is often seen or seen at the center can be predicted.
  • the state of variation in the pulsation interval changes. Changes in these states can be expected.
  • grasping the change in the state it becomes possible to communicate between living things and humans, assist communication, adjust habits, and exercise load.
  • the statistical processing unit 311 may acquire a plurality of indices among a standard deviation, a product of standard deviations, an average of distances, a Poincare plot graph, and the like (step S510). And the state determination part 314 may determine the state of a living organism
  • the state of the organism is mainly determined using the Poincare plot.
  • the state of a living thing is determined using a histogram of beat intervals.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating a functional configuration of the state acquisition system 1 according to the present embodiment.
  • the communication terminal 300 includes a histogram creation unit 315 instead of the Poincare plot creation unit 312 as compared with the communication terminal 300 of the fifth embodiment.
  • the histogram creation unit 315 is realized by the CPU 310 executing a program in the memory 320, for example.
  • the memory 320 of the communication terminal 300 stores histogram model data for each biological state.
  • FIG. 21 is a flowchart showing a processing procedure of the state acquisition system 1 according to the present embodiment. Steps S702 to S704 are the same as steps S102 to S104 of the first embodiment, and thus description thereof will not be repeated here.
  • the CPU 310 as the statistical processing unit 311 reads the beat interval data from the beat interval storage unit 321 in a certain time unit, for example, a time unit necessary to determine the state, such as 1 minute, 10 minutes, 1 hour, and the like.
  • a time unit necessary to determine the state such as 1 minute, 10 minutes, 1 hour, and the like.
  • a histogram showing the relationship between the beat interval and its frequency as shown in FIGS. 22 to 25 is created (step S706).
  • the CPU 310 as the state determination unit 314 determines which state of the histogram shape from the histogram creation unit 315 is similar to the model shape of the histogram (step S712).
  • the CPU 310 as the result output unit 313 displays, for example, a histogram graph itself and / or a biological state as a determination result, or outputs a voice message on an output device such as a display or a speaker (step). S714).
  • the result output unit 313 accumulates calculation results, determination results, and the like in the data storage unit 322 or transmits them to the server 100 via the Internet or the like by using the transmission unit 362.
  • the current output result can be used for grasping the short-term or long-term stress state of the observation target.
  • the state determination unit 314 determines a model close to the shape of the histogram and identifies a corresponding state, thereby determining an excited state, a first normal state, a second normal state, a resting state, and the like. For example, the state determination unit 314 detects the number of peaks by peak detection, and determines the degree of distribution spread using a threshold value by obtaining a half-value width (peak tail spread). In this case, the memory 320 stores a numerical range indicating the spread of the histogram distribution for each state.
  • the state determination unit 314 determines that the state is excited when there is one peak and the half width is narrow.
  • the state determination unit 314 determines the second normal state when there is one peak and the half width is wide.
  • the state determination unit 314 determines the first normal state when there are two peaks and the half width is narrow. When the number of peaks is two and the half-value width is wide, the state determination unit 314 determines that the state is resting.
  • these thresholds and numerical ranges may vary depending on the dog type and age, so it is desirable to change the settings according to these conditions.
  • the user may input a dog type, gender, and age, and set a threshold according to the dog type, gender, and age.
  • the state of the organism may be determined using the locus of the Poincare plot.
  • the CPU 310 as the Poincare plot creating unit 312 in FIG. 18 uses the correspondence table to determine the pulsation interval RR (n) in the range used for calculating the standard deviation and the next pulsation interval. Data with RR (n + 1) is acquired, and Poincare plot diagrams as shown in FIGS. 8 to 11 are created. More specifically, in the present embodiment, the Poincare plot creation unit 312 acquires not only a plot but also a trajectory from one plot to the next plot for recognition and drawing.
  • the memory 320 of the communication terminal 300 stores Poincare plot trajectory model data and the like for each biological state.
  • FIG. 26 is a flowchart illustrating a processing procedure of the state acquisition system 1 according to the present embodiment. Steps S802 to S806 are the same as steps S102 to S106 of the first embodiment, and therefore description thereof will not be repeated here.
  • the CPU 310 serving as the statistical processing unit 311 uses the correspondence table 321A between the pulsation interval RR (n) and the next pulsation interval RR (n + 1) to determine the locus between plots.
  • a Poincare plot graph including is drawn (step S810).
  • the state determination unit 314 refers to the memory 320 and determines whether there is a trajectory model similar to the drawn Poincare plot trajectory by a technique such as pattern recognition (step S812). If the drawn Poincare plot trajectory does not resemble any of the trajectory models (NO in step S812), the correspondence relationship between pulsation intervals at different timings is read out and again from step S810. Repeat the process.
  • the trajectory graph itself and / or the state of the organism as the determination result are displayed or a voice message is output (step S814).
  • the CPU 310 as the result output unit 313 accumulates calculation results, determination results, and the like in the data storage unit 322, or transmits them to the server 100 via the Internet or the like by using the transmission unit 362.
  • the current output result can be used for grasping the short-term or long-term stress state of the observation target.
  • a trajectory as shown in FIG. 27 in the excited state, a trajectory as shown in FIG. 28 in the first normal state, and a trajectory as shown in FIG. 29 in the second normal state are in a resting state.
  • a trajectory as shown in FIG. 30 is drawn.
  • the size and shape of the distribution of the Poincare plot can be predicted, and whether the plot is often seen or seen at the center can be predicted. Can predict the mental state or physical state of an organism.
  • the state acquisition system 1 In order to determine the resting state, the state acquisition system 1 only needs to be able to determine whether or not an area with a small number of plots exists in the central portion of the Poincare plot graph. A plurality of methods out of the eight embodiments may be used, or methods different from the first to eighth embodiments may be used. In other words, the state acquisition system 1 may determine the state of the organism in the Poincare plot graph according to the amount and ratio of the plot of the central portion of the entire plot.
  • the state determination unit 314 may plot less than a first predetermined ratio of the total number of plots within a distance from the average value of all plots to a predetermined multiple of the standard deviation for two axes. Otherwise, it may be determined that the patient is in a resting state. Then, the state determination unit 314 has a second value equal to or greater than a first predetermined ratio of the total number of plots within a distance from an average value of all plots to a predetermined multiple of the standard deviation with respect to two axes in the Poincare plot graph. If there is only a plot less than the predetermined ratio, it may be determined that the normal state.
  • the state determination unit 314 may plot more than a second predetermined ratio of the total number of plots within a distance from the average value of all plots to a predetermined multiple of the standard deviation for two axes. It may be determined that the state is excited.
  • the state determination unit 314 has less than 10% of the total number of plots within a distance from the average value of all plots to 0.5 times the standard deviation. If there is no plot, it may be determined that the person is at rest. Then, the state determination unit 314 has only 10% to less than 30% of the total number of plots within a distance from the average value of all plots to 0.5 times the standard deviation for each of the two axes of the Poincare plot. If there is no plot, it may be determined that the current state is normal.
  • the state determination unit 314 has a plot of 30% or more of the total number of plots within a distance from the average value of all plots to 0.5 times the standard deviation. You may determine that you are in an excited state.
  • the size and shape of the distribution of the Poincare plot can be predicted, and whether the plot is often seen or seen at the center can be predicted. Can predict the mental state or physical state of an organism.
  • the state of the target organism is determined by using a plurality of methods of the first to ninth embodiments or using a method different from the first to ninth embodiments. May be.
  • the state determination unit 314 calculates the degree of coincidence between the acquired histogram and the model of the histogram for each state, and based on the sum of the degrees of coincidence weighted for each state. The state may be determined.
  • the state determination unit 314 calculates the degree of coincidence between the acquired Poincare plot trajectory and the Poincare plot trajectory model for each state, and weights each state for coincidence.
  • the state may be determined based on the total degree.
  • the state determination unit 314 calculates the degree of coincidence between the acquired histogram and the Poincare plot trajectory, and the histogram model and the Poincare plot trajectory model for each state.
  • the state may be determined based on the total degree of coincidence weighted.
  • the size and shape of the distribution of the Poincare plot can be predicted, and whether the plot is often seen or seen at the center can be predicted. Can predict the mental state or physical state of an organism.
  • the numerical range and threshold value for determining the state are corrected with new data by the user inputting the actual current state of the organism.
  • the CPU 310 adjusts the threshold value for determination, and increases the accuracy so that the user can output without a sense of incongruity. it can.
  • FIG. 32 is a diagram illustrating a functional configuration of the state acquisition system 1 according to the present embodiment.
  • the communication terminal 300 includes a state determination reference creation unit 316 and a state input unit 340, as compared with the communication terminal 300 of the fifth embodiment.
  • the state determination reference creation unit 316 is realized by the CPU 310 executing a program in the memory 320, for example.
  • the state input unit 340 is realized by a switch, a keyboard, a touch panel, or the like, and delivers an operation command from the user to the state determination criterion creation unit 316 of the CPU 310 or the like.
  • the state determination reference creation unit 316 matches the state of the organism input from the user with the determination result of the state determination unit 314. Judge whether or not. When the state of the organism input from the user and the determination result of the state determination unit 314 do not match, the state determination reference creation unit 316 changes the state so as to approach the state where the determination result of the state determination unit 314 is input. Correct the numerical range or threshold for determination.
  • the pulsation interval is calculated using the electrodes 401, 402, and 403 for acquiring electrocardiograms, but this is not a limitation.
  • a pulse wave signal may be acquired by a photoelectric pulse wave type pulse wave meter or a pulse oximeter, and a pulsation interval may be calculated from the pulse wave signal.
  • the pulse wave measurement site is preferably the site where the skin, including the tongue and ears, is exposed.
  • a heart sound signal may be acquired by an electronic stethoscope or the like, and the heart sound signal or the beat interval may be calculated. In these cases, measurement can be performed by a method that does not use an electrode.
  • a pulse wave signal may be acquired using a pulse wave acquisition sensor such as a microwave Doppler sensor, and the pulsation interval may be calculated from the pulse wave signal.
  • a microwave transmission device is installed on the ceiling or the like, and a form of acquiring a pulse wave from a living organism such as a dog without contact is conceivable. In this case, non-contact measurement is possible and there is an effect of further reducing the load on the subject.
  • the signal processing device 500 acquires the pulsation interval based on the electrocardiogram signals from the electrodes 401, 402, and 403, and the communication terminal 300 acquires the pulsation interval.
  • the information for judging the state of the living thing or the information on the result of judging the state of the living thing is calculated and output.
  • all or some of the roles of the one device may be played by another device or may be shared by a plurality of devices. Conversely, one device may play the role of all or part of the plurality of devices, or another device may play the role.
  • the server 100 may play the role of the communication terminal 300.
  • the server 100 is equipped with the function of the communication terminal 300 of the first to twelfth embodiments.
  • the communication terminal 300 transmits necessary information such as a beat interval from the signal processing device 500 to the server 100 via a router, a carrier network, the Internet, or the like.
  • the server 100 calculates information for determining the state of the organism or information indicating the determination result of the state of the organism, and transmits the information to the communication terminal 300. It is conceivable that the communication terminal 300 outputs the final result information to a display or a speaker.
  • the reception unit 161 and the transmission unit 162 of the server 100 are realized by the communication interface 160 of the server 100.
  • the beat interval storage unit 121 and the data storage unit 122 are realized by the memory 120 of the server 100 or another device accessible from the server 100.
  • the statistical processing unit 111, the Poincare plot creation unit 112, and the result output unit 113 are realized by the CPU 110 executing a program in the memory 120.
  • the signal processing device 500 transmits necessary information such as a beat interval to the server 100 via a router, a carrier network, the Internet, or the like.
  • the server 100 calculates information for determining the state of the organism or information on the determination result of the organism state, and transmits the information to the communication terminal 300 via the Internet, a carrier network, a router, or the like.
  • the communication terminal 300 outputs the final result information to a display or a speaker.
  • the signal processing device 500 and the communication terminal 300 may not be connected by a wireless LAN or a priority LAN.
  • the reception unit 161 and the transmission unit 162 of the server 100 are realized by the communication interface 160 of the server 100.
  • the beat interval storage unit 121 and the data storage unit 122 are realized by the memory 120 of the server 100 or another device accessible from the server 100.
  • the statistical processing unit 111, the Poincare plot creation unit 112, and the result output unit 113 are realized by the CPU 110 executing a program in the memory 120.
  • the signal processing device 500 may be equipped with all or part of the functions of the communication terminal 300. In this case, based on the electrocardiogram signals from the electrodes 401, 402, and 403, the signal processing device 500 calculates information for determining the pulsation interval and the state of the organism, or information on the determination result of the organism state. Then, the signal processing device 500 outputs the final result information to a display or a speaker.
  • the communication terminal 300 may be equipped with all or part of the functions of the signal processing device 500.
  • the communication terminal 300 acquires the electrocardiogram signals from the electrodes 401, 402, and 403 from the simple signal processing device 501 by wireless communication.
  • An electrocardiogram signal from the electrode is converted into a digital signal by a simple electrocardiogram preprocessing unit 570 including a minimum filter device, amplification device, and A / D conversion device, and transmitted from the transmission unit 560.
  • the communication terminal 300 calculates information for determining a beating interval and a biological state from the electrocardiogram signal or information on a determination result of the biological state. Then, the communication terminal 300 outputs the final result information to a display or a speaker.
  • the state acquisition system 1 may further include the following functions.
  • it is also effective to output a time-series graph of products of standard deviations of Poincare plots after axis conversion.
  • FIG. 37 shows the change in the value of the product of standard deviations per minute when a drug is administered to a dog.
  • propranolol sympathetic blocking agent: 0.05 mg / kg BW
  • atropine parasympathetic blocking agent: 0.1 mg / kg BW
  • FIG. 38 it is also effective to output a graph showing the average value and variation (standard deviation) of the standard deviation products of the Poincare plot after axis conversion.
  • FIG. 38 is a graph showing an average value and variation of products of standard deviations for 20 minutes before administration of the drug.
  • the CPU 310 that implements the statistical processing unit 311 and the result output unit 313 of the first to thirteenth embodiments executes the processing shown in FIG. 39, as described in the thirteenth embodiment, part or all of the processing may be executed by the communication terminal 300, the server 100, or the signal It may be executed by the processing device 500 or may be executed by another device.
  • the terminal which outputs information, such as a graph and a numerical value, such as FIG. 38 and FIG. 39, is not limited.
  • state acquisition system 1 may or may not have the Poincare plot creation unit 312 shown in FIG.
  • the receiving unit 361 receives data indicating the beat interval from the signal processing device 500 (step S1102).
  • the pulsation interval storage unit 321 includes various types of memory 320 and stores data received from the signal processing device 500.
  • CPU 310 sequentially accumulates beat intervals received via communication interface 360 as a beat interval table in memory 320 (step S1104).
  • these data may be stored in the memory 320 of the communication terminal 300 or may be stored in another device accessible from the communication terminal 300.
  • the statistical processing unit 311 and the result output unit 313 are realized by the CPU 310 executing a program in the memory 320, for example.
  • the statistical processing unit 311 reads out the beat interval data from the beat interval storage unit 321 in a fixed time unit, and the beat interval R—R (n) and the next beat interval R as shown in FIG.
  • a correspondence table 321A with -R (n + 1) is created (step S1106).
  • the statistical processing unit 311 accumulates the product of the standard deviation after the current axis conversion in the storage unit 322 (step S1112). If the second predetermined time, for example, 20 minutes or 24 hours has not elapsed (NO in step S1118), statistical processing unit 311 repeats the processing from step S1102.
  • the statistical processing unit 311 determines the average value of the products of standard deviations in the second predetermined time range and the variation in the products of standard deviations (standard Deviation) is calculated (step S1120).
  • the result output unit 313 causes the output device such as the display 330 or the speaker, for example, to output the resulting image, text, or voice message, for example (step S1122). More specifically, the result output unit 313 outputs or updates a time-series graph of products of standard deviations of Poincare plots after axis conversion as shown in FIG. 37, based on the data accumulated in step S1112. . Further, the result output unit 313 outputs or updates a graph indicating the average value or variation of the products of the standard deviation as shown in FIG. 38 based on the calculation result of step S1120.
  • Step S1112 a time series graph of the product of the standard deviation of the Poincare plot after axis conversion as shown in FIG. 37 is output or updated. (Step S1114).
  • the CPU 310 may execute a process as shown in FIG. That is, the receiving unit 361 receives data indicating the beat interval from the signal processing device 500 (step S1202).
  • the pulsation interval storage unit 321 includes various types of memory 320 and stores data received from the signal processing device 500.
  • a first predetermined time for example, 20 minutes, 1 hour, 24 hours, or the like has elapsed (YES in step S1204)
  • CPU 310 has communicated via communication interface 360 so far.
  • the received beat intervals are sequentially stored in the memory 320 as a beat interval table (step S1206).
  • these data may be stored in the memory 320 of the communication terminal 300 or may be stored in another device accessible from the communication terminal 300.
  • the statistical processing unit 311 reads out the beat interval data from the beat interval storage unit 321 in a fixed time unit, and the beat interval R—R (n) and the next beat interval R as shown in FIG. A correspondence table 321A with -R (n + 1) is created (step S1208).
  • the statistical processing unit 311 performs a pulsation interval RR (n) and a subsequent pulsation interval RR () every second predetermined time, for example, 1 minute or 10 minutes.
  • the statistical processing unit 311 calculates the standard deviation and the product of the numerical sequence constituting each axis after the axis conversion (step S1212).
  • the statistical processing unit 311 accumulates the product of the standard deviation after the current axis conversion in the storage unit 322 (step S1214).
  • the statistical processing unit 311 calculates the average value of the products of the standard deviation and the variation (standard deviation) of the products of the standard deviation in the first predetermined time range (step S1220).
  • the result output unit 313, causes the output device such as the display 330 or the speaker of its own or outside to output the resulting image, text, or voice message (step S1222). More specifically, the result output unit 313 outputs or updates a time-series graph of products of standard deviations of Poincare plots after axis conversion, as shown in FIG. 37, based on the data accumulated in step S1112. To do. Further, the result output unit 313 outputs or updates a graph indicating the average value or variation of the products of the standard deviations as shown in FIG. 38 based on the calculation result of step S1120. ⁇ Sixteenth Embodiment>
  • the statistical processing unit 311 may execute processing as shown in FIG. 42 after step S1120 or step S1220.
  • statistical processing unit 311 receives settings of time A and time B to be compared from, for example, server 100 or a smartphone (step S1302).
  • the statistical processing unit 311 reads the average value of the products of standard deviations at a predetermined time at time A and time B calculated at step S1120 and step S1220 (step S1304).
  • the result output unit 313 causes the output device such as the display 330 or the speaker, for example, to output the resulting image, text, or voice message, for example (step S1308).
  • the result output unit 313 displays the average value of the accumulated data for 20 minutes and the product of the standard deviation for the product of the standard deviation for each minute before and after the administration of the drug. Output a graph of (standard deviation).
  • FIG. 43 shows the result of calculating the average value in each 20 minutes excluding 5 minutes before and after administration as shown in FIG. 37 (because 5 minutes before and after drug administration varies due to administration) Is shown. Compared with before administration, the variation in pulsation interval is suppressed by the drug after administration, and the product of standard deviation is also reduced. By averaging the variation of the standard deviation, it becomes easy to compare the magnitude of the time series variation of the variation of the beat interval.
  • a specific time is specified as a comparison target, but the present invention is not limited to this. For example, compare the average value of one week's data at 8 am and the average value at 8 am, compare the average value of one month's data with the average value of another month's data, etc. Data acquired at an arbitrary time interval in an arbitrary period may be averaged and compared.
  • the comparison target is not limited to two periods, and an average value of a predetermined time may be calculated every predetermined time, for example, every two hours, and the transition may be output as a graph.
  • the statistical processing unit 311 may execute processing as shown in FIG. 44 after step S1120 or step S1220.
  • step S1304 statistical processing unit 311 obtains the average value of products of standard deviations at a predetermined time at time A and time B, and the average value of products of standard deviations at a predetermined time at time A. May be normalized (step S1306).
  • the result output unit 313 preferably outputs a graph after normalization of the product of the standard deviations of the pulsation intervals before and after the drug administration (step S1308).
  • the product of the standard deviation of the Poincare plot after axis conversion is targeted.
  • the target numerical value is not limited to this, and may be a product of standard deviations of Poincare plots without axis conversion, or any standard deviation, or between two Poincare plots. It may be a distance.
  • Poincare plot and the processing for performing “axis conversion after Poincare plot processing” are described.
  • the processing is performed by the CPU of the communication terminal 300, the server 100, and the signal processing device 500.
  • the process is a concept including, for example, a process in which the CPU stores or expands data that substantially indicates a Poincare plot in a memory.
  • “Poincare plot” is also expressed as “Lorentz plot”, but plots on two orthogonal axes with an arbitrary point of time n and the next point of time n + 1 as respective axes. It is not necessarily bound by the term “Poincare plot”. ⁇ Other application examples>
  • the present disclosure can also be applied to a case where the present disclosure is achieved by supplying a program to a system or apparatus. Then, a storage medium (or memory) storing a program represented by software for achieving the present disclosure is supplied to the system or apparatus, and the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus stores it in the storage medium.
  • the effect of the present disclosure can also be enjoyed by reading and executing the program code.
  • the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiments, and the storage medium storing the program code constitutes the present disclosure.

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Abstract

生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイス（３６０）と、拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換し、変換後のポアンカレプロットの標準偏差に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサ（３１０）と、を備える、状態取得コンピュータ（３００）が提供される。

Description

状態取得コンピュータ、状態の取得方法、および情報処理システム
　以下の開示は、生物の精神的状態または肉体的状態を取得するための技術に関し、特に拍動間隔から生物の精神的状態または肉体的状態を取得するための状態取得コンピュータ、状態の取得方法、および情報処理システムの技術に関する。
　従来から、生物の精神的または肉体的な状態を取得するための技術が知られている。例えば、特許第５１６０５８６号明細書（特許文献１）には、脈波診断装置及び脈波診断装置制御方法が開示されている。特許文献１によると、動脈を透過した透過光又は動脈で散乱された散乱光を受光して脈波を検出する光電脈波検出部と、前記光電脈波検出部の検出する脈波の１拍ごとの脈波振幅を算出し、連続して算出された２つの前記脈波振幅同士で形成される直交座標平面上での前記脈波振幅の点をポアンカレ座標として１拍ごとに算出する脈波振幅ポアンカレ算出部と、前記脈波振幅ポアンカレ算出部の算出する脈波振幅のポアンカレ座標の最大及び最小の変化幅を算出する脈波振幅分布算出部と、を備え、前記脈波振幅分布算出部は、前記脈波振幅ポアンカレ算出部の算出する脈波振幅のポアンカレ座標上のＹ＝Ｘ＋ａ及びＹ＝Ｘ－ａで表される２本の直線で規定された範囲内での最大及び最小の変化幅を算出することを特徴とする脈波診断装置が提供される。
特許第５１６０５８６号明細書
　生物の精神的または肉体的な状態を従来よりも正確に把握したり、あるいは従来よりも効率的に把握したりすることができる技術が求められている。本開示は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、生物の精神的状態または肉体的状態を従来よりも正確に把握したり、あるいは従来よりも効率的に把握したりすることができる状態取得コンピュータ、状態の取得方法、および情報処理システムを提供することにある。
　この発明のある態様に従うと、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換し、変換後のポアンカレプロットの標準偏差に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータが提供される。
　好ましくは、プロセッサは、ポアンカレプロットの２軸以上の標準偏差の積に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得する。
　この発明の別の局面に従うと、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、拍動間隔のポアンカレプロットの連続する２つのプロットの距離の平均に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータが提供される。
　この発明の別の局面に従うと、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、拍動間隔のポアンカレプロットの中心部分のプロットの量または割合に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータが提供される。
　好ましくは、状態取得コンピュータは、複数種類の精神的状態または肉体的状態のそれぞれに対応する数値範囲を記憶するためのメモリをさらに備える。プロセッサは、標準偏差または平均またはプロットの量または割合に基づいて、数値範囲を参照することによって、生物の精神的状態または肉体的状態を特定する。
　この発明の別の局面に従うと、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、拍動間隔のヒストグラムを作成することによって、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータが提供される。
　この発明の別の局面に従うと、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、拍動間隔のポアンカレプロットの軌跡を作成することによって、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータが提供される。
　好ましくは、状態取得コンピュータは、複数種類の精神的状態または肉体的状態のそれぞれに対応するヒストグラムまたはポアンカレプロットの軌跡に関するデータを記憶するためのメモリをさらに備える。プロセッサは、作成したヒストグラムまたは作成したポアンカレプロットの軌跡に基づいて、データを参照することによって、生物の精神的状態または肉体的状態を特定する。
　好ましくは、プロセッサは、上記の生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得する方法のうちの複数の方法を利用して、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得する。
　好ましくは、対象となる生物が、呼吸性の不整脈を有する。
　この発明の別の局面に従うと、プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法が提供される。取得方法は、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換するステップと、変換後のポアンカレプロットの標準偏差を計算するステップと、当該標準偏差に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える。
　この発明の別の局面に従うと、プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法が提供される。取得方法は、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、拍動間隔のポアンカレプロットの連続する２つのプロットの距離の平均を計算するステップと、平均に基づいて生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える。
　この発明の別の局面に従うと、プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法が提供される。取得方法は、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、拍動間隔のヒストグラムを作成するステップと、ヒストグラムに基づいて生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える。
　この発明の別の局面に従うと、プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法が提供される。取得方法は、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、拍動間隔のポアンカレプロットの軌跡を作成するステップと、軌跡に基づいて生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える。
　この発明の別の局面に従うと、プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法が提供される。取得方法は、生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、拍動間隔のポアンカレプロットの中心部分のプロットの量に基づいて、生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える。
　この発明の別の局面に従うと、出力装置と、生物の拍動を検知するためのセンサと、センサから生物の拍動間隔を示すためのデータを取得し、拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換し、変換後のポアンカレプロットの標準偏差に基づいて生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得し、当該情報を出力装置に出力させるためのコンピュータと、を備える情報処理システムが提供される。
　以上のように、本開示によれば、生物の精神的状態または肉体的状態を従来よりも正確に把握したり、あるいは従来よりも効率的に把握したりすることができる状態取得コンピュータ、状態の取得方法、および情報処理システムが提供される。
第１の実施の形態にかかる状態取得システム１の全体構成を示す図である。 第１の実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第１の実施の形態にかかる拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブルを示す図である。 第１の実施の形態にかかる拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１ＡからＹ＝Ｘ方向とそれに垂直な方向の軸への変換を示すイメージ図である。 第１の実施の形態にかかる犬の精神的状態または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差との目安を示す表である。 第１の実施の形態にかかる状態取得システム１のサーバを含む全体構成を示す図である。 第１の実施の形態にかかる犬の興奮状態におけるポアンカレプロット図である。 第１の実施の形態にかかる犬の通常状態で呼吸が安定している状態におけるポアンカレプロット図である。 第１の実施の形態にかかる犬の通常状態におけるポアンカレプロット図である。 第１の実施の形態にかかる犬の安静状態におけるポアンカレプロット図である。 第２の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。 第２の実施の形態にかかる犬の精神的または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差と、標準偏差の積と、標準偏差の比との目安を示す表である。 第３の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。 第４の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第４の実施の形態にかかる距離テーブル３２１Ｂを示す図である。 第４の実施の形態にかかる犬の精神的状態または肉体的状態毎の、距離の平均値との目安を示す表である。 第５の実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第５の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第７の実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第７実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第７の実施の形態にかかる犬の興奮状態におけるヒストグラムである。 第７の実施の形態にかかる犬の通常状態で呼吸が安定している状態におけるヒストグラムである。 第７の実施の形態にかかる犬の通常状態におけるヒストグラムである。 第７の実施の形態にかかる犬の安静状態におけるヒストグラムである。 第８の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第８の実施の形態にかかる犬の興奮状態におけるポアンカレプロットの軌跡である。 第８の実施の形態にかかる犬の通常状態で呼吸が安定している状態におけるポアンカレプロットの軌跡である。 第８の実施の形態にかかる犬の通常状態におけるポアンカレプロットの軌跡である。 第８の実施の形態にかかる犬の安静状態におけるポアンカレプロットの軌跡である。 第１０の実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１１の実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１３の実施の形態にかかる第１の状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１３の実施の形態にかかる第２の状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１３の実施の形態にかかる第３の状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１３の実施の形態にかかる第４の状態取得システム１の機能構成を示す図である。 第１４の実施の形態にかかる軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の時系列のグラフを示す図である。 第１４の実施の形態にかかる軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の平均値やバラツキを示す図である。 第１４の実施の形態にかかる状態取得システム１の第１の処理手順を示すフローチャートである。 第１４の実施の形態にかかる状態取得システム１の第２の処理手順を示すフローチャートである。 第１５の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第１６の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第１６の実施の形態にかかる時刻Ａと時刻Ｂにおける軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の平均値やバラツキの比較のための図である。 第１７の実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。 第１７の実施の形態にかかる時刻Ａと時刻Ｂにおける軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の平均値やバラツキの正規化後の比較のための図である。
　以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
　＜第１の実施の形態＞
　＜状態取得システムの全体構成＞
　まず、図１を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の全体構成について説明する。図１は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の全体構成を示す図である。なお、以下では、生物を代表して、呼吸性の不整脈を有する犬の状態を判断する場合について説明する。
　本実施の形態にかかる状態取得システム１は、主に、犬の胸部に取り付けられる心電取得用の電極４０１，４０２，４０３と、心電信号を処理するための信号処理装置５００と、信号処理装置５００と通信可能な通信端末３００とを含む。
　心電取得用の電極４０１，４０２，４０３は、胸部等において、心臓部を挟むような位置に取り付けることが望ましく、例えば、両前足（または、前足と後ろ足）の肉球部など毛の生えていない場所であってもよい。また、毛を刈った状態であるか、ゲルなどが付着した電極、あるいは、突起状の構造を持ち、毛があっても皮膚と接触する構成であることが望ましい。あるいは、毛がある状態で、非接触で容量性材料を介して心電を誘導する形態が望ましい。それにより、犬等の表皮が毛に覆われた生物であっても心電を取得することが可能となる。本実施の形態においては、３個の電極４０１，４０２，４０３を使用する構成としているが、電極は、２個以上であればよく、さらに、多くの電極を使用する構成としてもよい。
　＜状態取得システムの機能構成と処理手順＞
　次に、図２および図３を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成と処理手順とについて説明する。図２は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。図３は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。
　まず、状態取得システム１の信号処理装置５００の構成について説明する。信号処理装置５００は、心電前処理部５１１と拍動間隔算出部５１２と送信部５６０を含む。
　心電前処理部５１１は、フィルタや増幅器を含む。心電前処理部５１１は、電極４０１，４０２，４０３から送られている心電信号を拍動データに変換して、拍動間隔算出部５１２に受け渡す。
　より詳細には、心電前処理部５１１には、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタなどのフィルタ装置、オペアンプなどから構成される増幅装置、心電のアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換装置等が含まれる。尚、フィルタ装置、増幅装置などは、ソフトウェアにより実装される形態であってもよい。また、Ａ／Ｄ変換装置においては、拍動間隔のゆらぎ量の差異が判別できる周期と精度でのサンプリングを行うことが望ましい。すなわち、Ａ／Ｄ変換の周波数が、２５Ｈｚ以上の周波数で取得することが望ましい。例えば、本実施の形態においては、１００Ｈｚでの心電信号のサンプリングを行っている。サンプリングの周波数を高めることにより、拍動間隔の揺らぎ量を正確に把握することが可能となる。
　拍動間隔算出部５１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）５１０がメモリのプログラムを実行することによって実現される。拍動間隔算出部５１２は、拍動データに基づいて、拍動間隔を逐次算出する。より詳細には、拍動間隔算出部５１２は、閾値検出などの方法により、心電のピーク信号（Ｒ波）を検出し、各心電のピークの間隔（時間）を算出する。拍動間隔の算出方法として、上記の他に、自己相関関数を用いた周期の導出や矩形波相関トリガを用いる方法などで行ってもよい。
　本実施の形態においては、拍動間隔算出部５１２は、連続して入力される心電信号に対して連続して拍動間隔の算出を実行する。拍動間隔算出部５１２は、算出した拍動間隔や拍動データ自体を、送信部５６０を介して通信端末３００に送信する。なお、送信部５６０は、例えば、アンテナやコネクタなどを含む通信インターフェイスによって実現される。
　次に、通信端末３００の構成について説明する。通信端末３００は、受信部３６１、拍動間隔記憶部３２１、統計処理部３１１と、ポアンカレプロット作成部３１２と、結果出力部３１３と、ディスプレイ３３０と、データ記憶部３２２と、送信部３６２とを含む。
　まず、受信部３６１と送信部３６２は、例えば、アンテナやコネクタなどを含む通信インターフェイス３６０によって実現される。受信部３６１は、信号処理装置５００からの拍動間隔を示すデータを受信する（ステップＳ１０２）。
　拍動間隔記憶部３２１は各種のメモリ３２０などによって構成され、信号処理装置５００から受信したデータを格納する。本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０が、通信インターフェイス３６０を介して受信した拍動間隔を拍動間隔テーブルとして逐次メモリ３２０に蓄積していく（ステップＳ１０４）。ただし、これらのデータは、通信端末３００のメモリ３２０に記憶されてもよいし、通信端末３００からアクセス可能な他の装置に記憶されてもよい。
　統計処理部３１１と、ポアンカレプロット作成部３１２と、結果出力部３１３とは、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することによって実現される。統計処理部３１１は、一定時間単位、例えば、１分、１０分、１時間など、状態を判定するために必要な時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、図４に示すような、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１Ａを作成する（ステップＳ１０６）。拍動間隔は、例えば、図に示すようにｍｓｅｃ（ミリセック）の単位で計算される。
　統計処理部３１１は、図５に示すように、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブルからＹ＝Ｘ方向とそれに垂直な方向の軸への変換を行う（ステップＳ１０８）。
　統計処理部３１１は、軸の変換を行った後のそれぞれの軸を構成する数値列に関する標準偏差を算出する（ステップＳ１１０）。なお、統計処理部３１１は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差だけを算出してもよいし、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差だけを算出してもよいし、両方を算出してもよい。図６は、犬の精神状態または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差との目安を示す表である。
　なお、統計処理部３１１は、主成分分析などの方法により分散が最大になる軸を特定し、当該軸と当該軸に垂直な軸に関する標準偏差を算出してもよい。さらには、統計処理部３１１は、軸変換を行わずに、Ｘ軸とＹ軸に関する標準偏差を算出するものであってもよい。分散の大きい方向がＸ軸方向とＹ軸方向である場合には、軸変換を行わなくとも、Ｘ軸とＹ軸の標準偏差を算出することで、ポアンカレプロットした拍動間隔のばらつき状態を評価できる。この場合、軸変換を行う必要が無いために、計算量を低減することができる。
　結果出力部３１３は、例えば、自身の、あるいは外部の、ディスプレイ３３０やスピーカなどの出力装置に、標準偏差を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ１１４）。より詳細には、結果出力部３１３は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差だけを出力させてもよいし、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差だけを出力させてもよいし、両方を出力させてもよいし、大きい方だけを出力させてもよいし、小さい方だけを出力させてもよい。
　標準偏差を計算することにより、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）とをそれぞれ軸としてポアンカレプロットした拍動間隔のばらつき状態が評価できる。
　なお、本実施の形態にかかる状態取得システム１は、図７に示すように通信端末３００が通信可能なサーバ１００を含む形態であってもよい。その場合、結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、標準偏差や関係テーブルなどデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに利用することができる。
　本実施の形態においては、ステップＳ１０８とは別に、同時にポアンカレプロット作成部３１２は、図４の対応関係テーブルから、標準偏差の計算に使用した範囲の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）とのデータを取得して、図８～図１１に示すようなポアンカレプロット図を作成する。
　そして、結果出力部３１３は、作成されたポアンカレプロット図を、自身の、または外部の、ディスプレイなどの出力装置に表示させる。なお、ポアンカレプロット作成部３１２は、ステップＳ１０８の結果を利用して、軸変換後のポアンカレプロット図を作成して出力してもよい。
　ここで、ポアンカレプロット図に関して説明する。図８は、本実施の形態にかかる犬の興奮状態におけるポアンカレプロット図である。図９は、本実施の形態にかかる犬の通常状態で呼吸が安定している状態におけるポアンカレプロット図である。図１０は、本実施の形態にかかる犬の通常状態におけるポアンカレプロット図である。図１１は、本実施の形態にかかる犬の安静状態におけるポアンカレプロット図である。
　まず、例えば犬などの呼吸性の不整脈を有する生物の場合、図８のような興奮状態においては、心拍数が上昇し（拍動間隔は短くなる）、拍動間隔の揺らぎは小さくなり、プロットの点が一定の場所に集まるような状態になる。
　そして、図９のような呼吸が安定している通常の状態においては、心拍数が安静状態ほどは少なくない（プロットの点の広がりが安静状態ほど大きくない）が、プロット点の分布の中心にプロットが少ない（穴の空白）領域が存在する。このような形状になるのは、犬の心拍が呼吸の影響を大きく受けるため、拍動変動が周期的に変化することが原因と考えられる（呼吸性不整脈）。そのため、リラックスした緩やかな拍動ではないが、呼吸が安定して行われているため、空白の存在する状態になると考えられる。
　そして、図１０のような通常状態においては、拍動に揺らぎがみられ、ばらつきは大きくなる（プロット点が広がる）が、プロット点が散乱している状態となる。
　そして、図１１の安静状態においては、犬がリラックスしているために拍動の間隔が大きくなり、さらに呼吸性不整脈の影響を大きく受けるために、プロット点の広がりが大きくなると共に、円形や四角形に近い形状や、三角形に近い形状となる。そのいずれの形状においても、安静状態ではポアンカレプロットのプロット点の分布の中心部に空白部分が見られる形状となる。
　このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて間接的に、ポアンカレプロットのプロット点の分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
　＜第２の実施の形態＞
　第１の実施の形態においては、通信端末３００が、ポアンカレプロットのＹ＝Ｘの軸に沿った標準偏差またはＹ＝Ｘと垂直な軸に沿った標準偏差を出力するものであった。しかしながら、本実施の形態においては、それら２つの標準偏差の積を算出するものである。以下では、図１２を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。
　図１２は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ２０２～ステップＳ２０８は、第１の実施の形態のステップＳ１０２～ステップＳ１０８と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。
　統計処理部３１１としてのＣＰＵ３１０は、軸の変換を行った後のそれぞれの軸に関する標準偏差を算出する（ステップＳ２１０）。なお、統計処理部３１１は、分散が最大になる軸を特定し、当該軸と当該軸に垂直な軸に関する標準偏差を算出してもよい。
　そして、統計処理部３１１は、それらの２つの標準偏差の積を計算する（ステップＳ２１２）。
　結果出力部３１３は、例えば、自身の、または外部の、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、標準偏差の積を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ２１４）。より詳細には、結果出力部３１３は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝－Ｘの軸に関する標準偏差と、両者の積とを出力させてもよい。
　図１３は、犬の精神状態または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差と、標準偏差の積と、標準偏差の比との目安を示す表である。
　標準偏差の積を計算することにより、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）とをそれぞれ軸としてポアンカレプロットした拍動間隔の分布の広がりの大きさや形状、一様に分散している、中心に空白がある等のばらつき状態が評価できる。また、縦横比が同じで大きさのみ変化している状態や分布の広がり面積が同じで中心部のばらつき状態が異なる場合などに有効にばらつき状態を評価できる。
　なお、結果出力部３１３は、標準偏差や標準偏差の積や対応関係テーブルなどデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに利用することができる。
　本実施の形態においても、ポアンカレプロット作成部３１２としてのＣＰＵ３１０が、図８～図１１に示すようなポアンカレプロット図を作成してもよいし、作成されたポアンカレプロット図をディスプレイなどの出力装置に表示させたり、サーバ１００に送信したりしてもよい。
　なお、本実施の形態においては、統計処理部３１１が、２つの軸の標準偏差の積を計算するものであるが、３つ以上の軸の標準偏差の積を計算するものであってもよい。
　このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて間接的に、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
　＜第３の実施の形態＞
　第１の実施の形態においては、通信端末３００が、ポアンカレプロットのＹ＝Ｘ軸および／またはＹ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差を出力するものであった。しかしながら、本実施の形態においては、軸変換する前のポアンカレプロットのＸ軸またはＹ軸に関する標準偏差または標準偏差の積を算出するものである。以下では、図１４を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。
　図１４は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ３０２～ステップＳ３０４は、第１の実施の形態のステップＳ１０２～ステップＳ１０４それと同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。
　統計処理部３１１は、一定時間単位、例えば、１分、１０分、１時間など状態を判定するために必要な時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）との関係テーブルを作成する（ステップＳ３０６）。
　統計処理部３１１は、Ｘ軸に関する標準偏差とＹ軸に関する標準偏差とを算出する（ステップＳ３１０）。
　そして、統計処理部３１１は、それらの２つの標準偏差の積を計算する（ステップＳ３１２）。
　結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、例えば、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、標準偏差の積を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ３１４）。より詳細には、結果出力部３１３は、Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙの軸に関する標準偏差と、両者の積とを出力させてもよい。
　標準偏差の積を計算することにより、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）とをそれぞれ軸としてポアンカレプロットした拍動間隔のばらつき状態が評価できる。
　なお、本実施の形態においても、結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、標準偏差や標準偏差の積や対応関係テーブルなどデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに使用することができる。
　本実施の形態においても、ポアンカレプロット作成部３１２としてのＣＰＵ３１０が、図８～図１１に示すようなポアンカレプロット図を作成してもよいし、作成されたポアンカレプロット図をディスプレイなどの出力装置に表示させたり、サーバ１００に送信したりしてもよい。
　なお、第１～第３の実施の形態における、興奮状態、第１の通常状態（通常状態で呼吸が安定している状態）、第２の通常状態、安静状態は、ストレス状態を表す指標としても、利用することが可能である。拍動間隔のＬＦ／ＨＦ解析とも相関がある。図８の状態では、ＬＦ／ＨＦ値が大きく、図９、図１０、図１１と遷移すると共に、ＬＦ／ＨＦの数値も小さくなる。すなわち、リラックスしている状態となる。これにより、犬のストレス状態の推移も把握できる。ただし、ＬＦ／ＨＦでは、区別できる範囲に限界があり、ポアンカレプロットを利用する方が、より詳細に状態を識別することが可能である。また、ポアンカレプロットを利用することにより、ＬＦ／ＨＦ解析のように周波解析を行う必要がないため、計算量が少なくなるという利点がある。
　このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
　＜第４の実施の形態＞
　第１～３の実施の形態においては、通信端末３００が、ポアンカレプロットの標準偏差や標準偏差の積を出力するものであった。しかしながら、本実施の形態においては、ポアンカレプロットの連続する２つのプロット間の距離の平均を算出するものである。以下では、図１５を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。
　図１５は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ４０２～ステップＳ４０６は、第１の実施の形態のステップＳ１０２～ステップＳ１０６と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。
　統計処理部３１１としてのＣＰＵ３１０は、一定期間における、［Ｒ－Ｒ（ｎ），Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）］から次の［Ｒ－Ｒ（ｎ），Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）］までの距離を計算して、図１６に示すような距離テーブル３２１Ｂをメモリ３２０に格納する。ＣＰＵ３１０は、当該距離の平均値を算出する（ステップＳ４１０）。なお、統計処理部３１１は、分散が最大になる軸を特定し、当該軸への変換後に距離の平均値を算出してもよい。
　結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、例えば、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、当該距離の平均値を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ４１２）。
　図１７は、本実施の形態にかかる犬の精神的状態または肉体的状態毎の、距離の平均値との目安を示す表である。
　ポアンカレプロットの分布状態によって各点の間の距離が異なるため、平均値を求めることでポアンカレプロットの形状を反映させることができる。このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
　＜第５の実施の形態＞
　第１～４の実施の形態においては、通信端末３００が、ポアンカレプロット自体や、標準偏差や、標準偏差の積や、距離の平均などを出力するものであった。しかしながら、本実施の形態においては、それらの数値に基づいて、生物の状態の判定まで行うものである。
　まず、図１８を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成について説明する。図１８は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。
　通信端末３００は、第１～第４の実施の形態にかかる通信端末３００と比較して、状態判定部３１４を含む。状態判定部３１４は、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することなどによって実現される。
　通信端末３００のメモリ３２０は、生物の状態毎の、数値範囲やモデルの特徴データなどを記憶する。例えば、メモリ３２０は、状態毎の標準偏差の数値範囲や閾値を格納する。あるいは、メモリ３２０は、状態毎の標準偏差の積の数値範囲や閾値を格納する。あるいは、メモリは、状態毎の距離の平均の数値範囲や閾値を格納する。あるいは、メモリ３２０は、状態毎のポアンカレプロットのモデル形状を格納する。
　以下では、図１９を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。図１９は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ５０２～ステップＳ５０８は、第１の実施の形態のステップＳ１０２～ステップＳ１０８と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。
　統計処理部３１１は、標準偏差、標準偏差の積、距離の平均などを算出する（ステップＳ５１０）。なお、ここで、ポアンカレプロット作成部３１２が、ポアンカレプロットを作成してもよい。
　次に、状態判定部３１４としてのＣＰＵ３１０は、統計処理部３１１からの標準偏差が、どの状態に対応する数値範囲に収まるかを判定する（ステップＳ５１２）。あるいは、状態判定部３１４は、統計処理部３１１からの標準偏差の積が、どの状態に対応する数値範囲に収まるかを判定する。あるいは、状態判定部３１４は、統計処理部３１１からの距離の平均値が、どの状態に対応する数値範囲に収まるかを判定する。状態判定部３１４は、統計処理部３１１またはポアンカレプロット作成部３１２からのポアンカレプロットの形状が、どの状態のポアンカレプロットのモデル形状に似通っているかを判定する。
　例えば、データ記憶部３２２としてのメモリ３２０は、標準偏差の積の数値範囲として、５．０×１０４未満が興奮状態、５．０×１０４以上１．０×１０５未満が第１の通常状態、１．０×１０５以上１．４×１０５未満が第２の通常状態、１．４．０×１０５以上が安静状態、というデータを記憶する。そして、状態判定部３１４が、当該データに基づいて、状態を判定する。
　あるいは、データ記憶部３２２としてのメモリ３２０は、距離の平均の数値範囲として、４．０×１０２未満が興奮状態、４．０×１０２以上５．０×１０２未満が第１の通常状態、５．０×１０２以上６．０×１０２未満が第２の通常状態、６．０×１０２以上が安静状態、というデータを記憶する。そして、状態判定部３１４が、統計処理部３１１からの計算結果が、どの状態に対応する数値範囲に収まるかを判定する。
　結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、例えば、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、標準偏差、標準偏差の積、距離の平均、ポアンカレプロットのグラフ自体、そして判定結果としての生物の状態を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ５１４）。
　なお、結果出力部３１３は、計算結果や判定結果などをデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに使用することができる。
　このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。すなわち、生物においては、精神的状態（興奮、怒り、喜び、悲しみ、楽しみ、ストレス状態、非ストレス状態）により、拍動間隔のばらつきの状態が変化する。また、肉体的状態（運動、体動、睡眠、安静、疾患、痛みに起因する）の変化においても、拍動間隔のばらつきの状態が変化する。これらの状態の変化を予想することができる。状態の変化を把握することで、生物と人の間の意思の疎通やコミュニケーションの援助、躾、運動負荷の調整などが可能になる。また、病気による精神的な状態や肉体的な状態の変化を検出し、治療や病状の観察に役立てることが可能となる。
　＜第６の実施の形態＞
　なお図１９において、統計処理部３１１が、標準偏差、標準偏差の積、距離の平均、ポアンカレプロットのグラフなどのうちの複数の指標を取得してもよい（ステップＳ５１０）。そして、状態判定部３１４が、当該複数の指標に基づいて、生物の状態を判断してもよい（ステップＳ５１２）。この場合は、状態判定部３１４は、より一致度が高い指標に基づいて状態を判定したり、複数の判定結果のうちのもっとも不安定な状態を判定結果にしたりしてもよい。
　＜第７の実施の形態＞
　第１～第６の実施の形態においては、主に、ポアンカレプロットを利用して生物の状態を判断するものであった。本実施の形態においては、拍動間隔のヒストグラムを利用して生物の状態を判断するものである。
　まず、図２０を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成について説明する。図２０は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。
　通信端末３００は、第５の実施の形態の通信端末３００と比較して、ポアンカレプロット作成部３１２の代わりに、ヒストグラム作成部３１５を含む。ヒストグラム作成部３１５は、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することによって実現される。
　通信端末３００のメモリ３２０は、生物の状態毎の、ヒストグラムのモデルのデータなどを記憶する。
　以下では、図２１を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。図２１は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ７０２～ステップＳ７０４は、第１の実施の形態のステップＳ１０２～ステップＳ１０４と同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。
　統計処理部３１１としてのＣＰＵ３１０は、一定時間単位、例えば、１分、１０分、１時間など状態を判定するために必要な時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、図２２～図２５に示すような、拍動間隔とその頻度と関係を示すヒストグラムを作成する（ステップＳ７０６）。
　次に、状態判定部３１４としてのＣＰＵ３１０は、ヒストグラム作成部３１５からのヒストグラムの形状が、どの状態のヒストグラムのモデル形状に似通っているかを判定する（ステップＳ７１２）。
　結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、例えば、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、ヒストグラムのグラフ自体、および／あるいは、判定結果としての生物の状態、を表示させたり音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ７１４）。
　なお、結果出力部３１３は、計算結果や判定結果などをデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに使用することができる。
　例えば、犬の場合、興奮状態では、図２２に示すように、１つの半値幅の狭いピークが現れる。また、第１の通常状態では、図２３に示すように、ポアンカレプロットにおいて中心部に空白があることを反映し、２つのピークを持つ比較的半値幅の狭いピークとなる。また、図２４に示すように、第２の通常状態では、ピークが１つではあるが、半値幅が広いピークが現れる。図２５に示すように、安静状態においては、ポアンカレプロットにおいて中心部に空白があることを反映し、ピークが２つ存在する。
　状態判定部３１４は、このヒストグラムの形状に近いモデルを判別し、対応する状態を特定することによって、興奮状態、第１の通常状態、第２の通常状態、安静状態などを判断する。例えば、状態判定部３１４は、ピーク検出により、ピークの個数を検出し、また、半値幅（ピークの裾の広がり）を求めることによって、分布の広がり度合を閾値を用いて判定する。この場合は、メモリ３２０が、状態毎の、ヒストグラムの分布の広がりを示す数値範囲を記憶する。
　具体的には、状態判定部３１４は、ピークが１つで半値幅が狭い場合は、興奮状態であると判定する。状態判定部３１４は、ピークが１つで半値幅が広い場合には、第２の通常状態と判定する。状態判定部３１４は、ピークが２個で半値幅が狭い場合には、第１の通常状態と判定する。状態判定部３１４は、ピークが２個で半値幅が広い場合には、安静状態であると判定する。
　なお、これらの閾値や数値範囲は、犬の種類や年令によって、異なる可能性があるため、それらの条件に従って設定を変更することが望ましい。例えば、ユーザが犬の種類や性別や年令を入力し、犬の種類や性別や年令に応じた閾値を設定する構成としてもよい。
　このように、拍動間隔の長さ毎に拍動の個数をカウントすることによってヒストグラムを作成し、その分布により状態を判別することが可能である。状態を判別するまでの計算量を抑えることができる。そして、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
　＜第８の実施の形態＞
　あるいは、ポアンカレプロットの軌跡を利用して生物の状態を判定してもよい。本実施の形態においては、図１８のポアンカレプロット作成部３１２としてのＣＰＵ３１０は、対応関係テーブルから、標準偏差の計算に使用した範囲の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）とのデータを取得して、図８～図１１に示すようなポアンカレプロット図を作成する。より詳細には、本実施の形態においては、ポアンカレプロット作成部３１２は、プロットだけでなく、プロットから次のプロットへの軌跡も取得して認識したり描画したりする。
　また、通信端末３００のメモリ３２０は、生物の状態毎の、ポアンカレプロットの軌跡のモデルのデータなどを記憶する。
　以下では、図２６を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順について説明する。図２６は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の処理手順を示すフローチャートである。なお、ステップＳ８０２～ステップＳ８０６は、第１の実施の形態のステップＳ１０２～ステップＳ１０６のそれと同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。
　統計処理部３１１としてのＣＰＵ３１０は、図５に示すように、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１Ａから、プロット間の軌跡を含むポアンカレプロットグラフを描画する（ステップＳ８１０）。
　次に、状態判定部３１４は、メモリ３２０を参照して、描画されたポアンカレプロットの軌跡に似通っている軌跡のモデルがあるか否かをパターン認識等の技術により判断する（ステップＳ８１２）。描画されたポアンカレプロットの軌跡が、いずれの軌跡のモデルにも似通っていない場合は（ステップＳ８１２にてＮＯである場合）、別のタイミングの拍動間隔の対応関係を読み出して、再度ステップＳ８１０からの処理を繰り返す。
　描画されたポアンカレプロットの軌跡に似通っている軌跡のモデルがある場合（ステップＳ８１２にてＹＥＳである場合）、結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、例えば、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、ポアンカレプロットの軌跡のグラフ自体、および／または、判定結果としての生物の状態、を表示させたり音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ８１４）。
　なお、結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、計算結果や判定結果などをデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに使用することができる。
　例えば、犬の場合、興奮状態では図２７に示すような軌跡が、第１の通常状態では図２８に示すような軌跡が、第２の通常状態では図２９に示すような軌跡が、安静状態においては図３０に示すような軌跡が描画される。
　このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
　＜第９の実施の形態＞
　安静状態を判定するために、状態取得システム１は、ポアンカレプロットのグラフにおいて、プロットの中央部分にプロットが少ないエリアが存在しているか否かを判定できればよく、当該判定方法は、第１～第８の実施の形態のうちの複数の方法を利用したり、第１～第８の実施の形態とは異なる方法を利用したりしてもよい。換言すれば、状態取得システム１は、ポアンカレプロットのグラフにおいて、プロット全体のうちの中央部分のプロットの量や割合に応じて生物の状態を判定してもよい。
　例えば、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットのグラフにおいて、２つの軸に関し、全プロットの平均値から、標準偏差の所定倍までの距離以内に、プロットの総数の第１の所定割合未満しかプロットがなければ安静状態である、と判断してもよい。そして、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットのグラフにおいて、２つの軸に関し、全プロットの平均値から、標準偏差の所定倍までの距離以内に、プロットの総数の第１の所定割合以上第２の所定割合未満しかプロットがなければ通常状態である、と判断してもよい。そして、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットのグラフにおいて、２つの軸に関し、全プロットの平均値から、標準偏差の所定倍までの距離以内に、プロットの総数の第２の所定割合以上プロットがあれば興奮状態である、と判断してもよい。
　具体的には、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットの、２つの軸の各々に関して、全プロットの平均値から、標準偏差の０．５倍までの距離以内に、プロットの総数の１割未満しかプロットがなければ安静状態である、と判断してもよい。そして、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットの、２つの軸の各々に関して、全プロットの平均値から、標準偏差の０．５倍までの距離以内に、プロットの総数の１割以上３割未満しかプロットがなければ通常状態である、と判断してもよい。そして、状態判定部３１４は、ポアンカレプロットの、２つの軸の各々に関して、全プロットの平均値から、標準偏差の０．５倍までの距離以内に、プロットの総数の３割以上プロットがあれば興奮状態である、と判断してもよい。
　このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
　＜第１０の実施の形態＞
　あるいは、第１～第９の実施の形態のうちの複数の方法を利用したり、第１～第９の実施の形態とは異なる方法を利用したりして、対象の生物の状態を判定してもよい。例えば、図３１に示すように、状態判定部３１４は、取得したヒストグラムと、それぞれの状態毎のヒストグラムのモデルとの一致度を算出し、状態毎に重みづけをした一致度の合計に基づいて、状態を判断してもよい。
　あるいは、図３１に示すように、状態判定部３１４は、取得したポアンカレプロットの軌跡と、それぞれの状態毎のポアンカレプロットの軌跡のモデルとの一致度を算出し、状態毎に重みづけをした一致度の合計に基づいて、状態を判断してもよい。
　あるいは、図３１に示すように、状態判定部３１４は、取得したヒストグラムとポアンカレプロットの軌跡と、それぞれの状態毎のヒストグラムのモデルとポアンカレプロットの軌跡のモデルとの一致度を算出し、状態毎に重みづけをした一致度の合計に基づいて、状態を判断してもよい。
　このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて、ポアンカレプロットの分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、生物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。
　＜第１１の実施の形態＞
　さらに、実際の現在の生物の状態をユーザが入力することで、状態を判定するための数値範囲や閾値を新たなデータで修正していくことが好ましい。換言すれば、犬の個体差による状態に関して、ユーザに正解を入力してもらうことにより、ＣＰＵ３１０は、判定のための閾値を調整し、ユーザにとって違和感のない出力ができるように精度を高めることができる。
　以下では、図３２を参照して、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成について説明する。図３２は、本実施の形態にかかる状態取得システム１の機能構成を示す図である。
　本実施の形態にかかる通信端末３００は、第５の実施の形態の通信端末３００と比較して、状態判定基準作成部３１６と状態入力部３４０とを含む。状態判定基準作成部３１６は、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することなどによって実現される。状態入力部３４０は、スイッチやキーボードやタッチパネルなどによって実現され、ユーザからの操作命令をＣＰＵ３１０の状態判定基準作成部３１６などに受け渡す。
　ユーザが、対象となる生物の現在の状態を状態入力部３４０に入力すると、状態判定基準作成部３１６が、ユーザから入力された生物の状態と、状態判定部３１４の判定結果とが一致するか否かを判断する。ユーザから入力された生物の状態と状態判定部３１４の判定結果とが一致しない場合に、状態判定基準作成部３１６が、状態判定部３１４の判定結果が入力された状態に近づくように、状態を判定するための数値範囲または閾値を修正する。
　これによって、本実施の形態にかかる状態取得システム１は、状態判定の精度を高めることが可能になる。
　＜第１２の実施の形態＞
　第１～第１１の実施の形態においては、心電取得用の電極４０１，４０２，４０３を用いて拍動間隔を算出しているが、このような形態には限られない。例えば、光電脈波方式の脈波計やパルスオキシメータによって脈波信号を取得し、脈波信号から拍動間隔を算出してもよい。この場合は、脈波の測定部位は、舌、耳などをはじめとした皮膚が露出した部位であることが好ましい。また、電子聴診器などにより心音信号を取得し、心音信号か拍動間隔を算出してもよい。これらこの場合、電極を使用しない方法での測定が可能となる。マイクロ波ドップラーセンサ等の脈波取得センサを利用して、脈波信号を取得し、脈波信号から拍動間隔を算出してもよい。たとえば、マイクロ波発信装置が天井等に設置されており、非接触で犬などの生物からの脈波を取得する形態が考えられる。この場合には、非接触での測定が可能となり、被験体への負荷をより軽減する効果がある。
　＜第１３の実施の形態＞
　第１～第１２の実施の形態にかかる状態取得システム１は、電極４０１，４０２，４０３からの心電信号に基づいて信号処理装置５００が拍動間隔を取得し、通信端末３００が拍動間隔から生物の状態を判断するための情報または生物の状態の判定結果の情報を算出して出力するものであった。しかしながら、それらの１つの装置の全部または一部の役割が、別の装置によって担われてもよいし、複数の装置によって分担されてもよい。逆に、それら複数の装置の全部または一部の役割を、１つの装置が担ってもよいし、別の装置が担ってもよい。
　例えば、図３３に示すように、通信端末３００の役割をサーバ１００が担ってもよい。この場合は、サーバ１００が、第１～第１２の実施の形態の通信端末３００の機能を搭載することになる。例えば、通信端末３００が信号処理装置５００からの拍動間隔などの必要な情報をルータやキャリア網やインターネットなどを介してサーバ１００に送信する。サーバ１００が生物の状態を判断するための情報または生物の状態の判定結果を示す情報を算出し、当該情報を通信端末３００に送信する。通信端末３００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力することが考えられる。
　なお、この場合は、当然に、サーバ１００の受信部１６１や送信部１６２は、サーバ１００の通信インターフェイス１６０によって実現される。そして、拍動間隔記憶部１２１やデータ記憶部１２２は、サーバ１００のメモリ１２０またはサーバ１００からアクセス可能な他の装置などによって実現される。統計処理部１１１やポアンカレプロット作成部１１２や結果出力部１１３は、ＣＰＵ１１０がメモリ１２０のプログラムを実行することによって実現される。
　あるいは、図３４に示すように、信号処理装置５００が拍動間隔などの必要な情報をルータやキャリア網やインターネットなどを介してサーバ１００に送信する。サーバ１００が生物の状態を判断するための情報または生物の状態の判定結果の情報を算出して、当該情報をインターネットやキャリア網やルータなどを介して通信端末３００に送信する。通信端末３００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力する。この場合は、信号処理装置５００と通信端末３００とは無線ＬＡＮまたは優先ＬＡＮで接続されていなくてもよい。
　なお、この場合も、当然に、サーバ１００の受信部１６１や送信部１６２は、サーバ１００の通信インターフェイス１６０によって実現される。そして、拍動間隔記憶部１２１やデータ記憶部１２２は、サーバ１００のメモリ１２０またはサーバ１００からアクセス可能な他の装置などによって実現される。統計処理部１１１やポアンカレプロット作成部１１２や結果出力部１１３は、ＣＰＵ１１０がメモリ１２０のプログラムを実行することによって実現される。
　あるいは、図３５に示すように、信号処理装置５００が通信端末３００の全部または一部の機能を搭載するものであってもよい。この場合は、電極４０１，４０２，４０３からの心電信号に基づいて、信号処理装置５００が拍動間隔や生物の状態を判断するための情報または生物の状態の判定結果の情報を算出する。そして、信号処理装置５００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力する。
　あるいは、図３６に示すように、通信端末３００が信号処理装置５００の全部または一部の機能を搭載するものであってもよい。この場合は、通信端末３００は、簡易信号処理装置５０１から、電極４０１，４０２，４０３からの心電信号を無線通信によって取得する。電極からの心電信号は、最低限のフィルタ装置、増幅装置及びＡ／Ｄ変換装置を含む簡易心電前処理部５７０によりデジタル信号に変換され、送信部５６０から送信される。通信端末３００は、心電信号から拍動間隔や生物の状態を判断するための情報または生物の状態の判定結果の情報を算出する。そして、通信端末３００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力する。
　＜第１４の実施の形態＞
　第１～第１３の実施の形態の状態取得システム１の機能に加えて、状態取得システム１にさらに以下のような機能を搭載してもよい。たとえば、図３７に示すように、軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の時系列のグラフを出力することも有効である。なお、図３７は、犬に薬剤の投与を行った際の１分毎の標準偏差の積の値の変化を示す。ここでは、プロプラノロール（交感神経遮断薬：0.05mg/kg BW）とアトロピン（副交感神経遮断薬：0.1mg/kg BW）を投与し、心臓の拍動に対する神経作用を遮断し、標準偏差の積の変化を見ている。
　また、図３８に示すように、軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の平均値やバラツキ（標準偏差）を示すグラフを出力することも有効である。なお、図３８は、上記薬剤の投与前２０分間の標準偏差の積の平均値やバラツキを示すグラフである。
　より詳細には、本実施の形態においては、第１～１３の実施の形態の統計処理部３１１や結果出力部３１３などを実現するＣＰＵ３１０が、図３９に示す処理を実行する。なお、図３９の処理は、第１３の実施の形態において説明した通り、その一部または全部の処理が、通信端末３００で実行されてもよいし、サーバ１００で実行されてもよいし、信号処理装置５００で実行されてもよいし、さらに他の装置で実行されてもよい。そして、図３８や図３９などのグラフや数値などの情報が出力される端末も限定されるものではない。
　また、本実施の形態にかかる状態取得システム１は、図２に示すポアンカレプロット作成部３１２を有してもよいし、有していなくてもよい。
　図３９を参照して、受信部３６１は、信号処理装置５００からの拍動間隔を示すデータを受信する（ステップＳ１１０２）。
　拍動間隔記憶部３２１は各種のメモリ３２０などによって構成され、信号処理装置５００から受信したデータを格納する。本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０が、通信インターフェイス３６０を介して受信した拍動間隔を拍動間隔テーブルとして逐次メモリ３２０に蓄積していく（ステップＳ１１０４）。ただし、これらのデータは、通信端末３００のメモリ３２０に記憶されてもよいし、通信端末３００からアクセス可能な他の装置に記憶されてもよい。
　統計処理部３１１と、結果出力部３１３とは、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することによって実現される。統計処理部３１１は、一定時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、図４に示すような、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１Ａを作成する（ステップＳ１１０６）。
　統計処理部３１１は、第１の所定時間、たとえば１分間や１０分など、経過すると（ステップＳ１１０７にてＹＥＳである場合）、図５に示すように、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブルからＹ＝Ｘ方向とそれに垂直な方向の軸への変換を行う（ステップＳ１１０８）。
　統計処理部３１１は、軸の変換を行った後のそれぞれの軸を構成する数値列に関する標準偏差とその積を算出する（ステップＳ１１１０）。なお、統計処理部３１１は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差だけを算出してもよいし、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差だけを算出してもよいし、両方を算出してもよい。
　統計処理部３１１は、今回の軸変換後の標準偏差の積を記憶部３２２に蓄積する（ステップＳ１１１２）。統計処理部３１１は、第２の所定時間、たとえば２０分や２４時間など、が経過していない場合（ステップＳ１１１８にてＮＯである場合）は、ステップＳ１１０２からの処理を繰り返す。
　統計処理部３１１は、第２の所定時間が経過した場合（ステップＳ１１１８にてＹＥＳである場合）は、第２の所定時間範囲の標準偏差の積の平均値や標準偏差の積のバラツキ（標準偏差）を計算する（ステップＳ１１２０）。
　結果出力部３１３は、例えば、自身の、あるいは外部の、ディスプレイ３３０やスピーカなどの出力装置に、結果の画像やテキストや音声メッセージを出力させる（ステップＳ１１２２）。より詳細には、結果出力部３１３は、ステップＳ１１１２で蓄積したデータに基づいて、図３７のような軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の時系列のグラフを出力したり更新したりする。また、結果出力部３１３は、ステップＳ１１２０の計算結果に基づいて、図３８に示すような標準偏差の積の平均値やバラツキを示すグラフを出力したり更新したりする。
　なお、図４０に示すように、ステップＳ１１１２の後、すなわち第１の所定時間毎に、図３７のような軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の時系列のグラフを出力したり更新したりしてもよい（ステップＳ１１１４）。
　＜第１５の実施の形態＞
　あるいは、ＣＰＵ３１０は、図４１に示すような処理を実行してもよい。すなわち、受信部３６１が、信号処理装置５００からの拍動間隔を示すデータを受信する（ステップＳ１２０２）。
　拍動間隔記憶部３２１は各種のメモリ３２０などによって構成され、信号処理装置５００から受信したデータを格納する。本実施の形態においては、第１の所定時間、たとえば２０分や１時間や２４時間など、が経過すると（ステップＳ１２０４にてＹＥＳである場合）、ＣＰＵ３１０が、それまでに通信インターフェイス３６０を介して受信した拍動間隔を拍動間隔テーブルとして逐次メモリ３２０に蓄積していく（ステップＳ１２０６）。ただし、これらのデータは、通信端末３００のメモリ３２０に記憶されてもよいし、通信端末３００からアクセス可能な他の装置に記憶されてもよい。
　統計処理部３１１は、一定時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、図４に示すような、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１Ａを作成する（ステップＳ１２０８）。
　統計処理部３１１は、第２の所定時間、たとえば１分間や１０分など、毎に、図５に示すように、拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ－Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブルからＹ＝Ｘ方向とそれに垂直な方向の軸への変換を行う（ステップＳ１２１０）。
　統計処理部３１１は、軸の変換を行った後のそれぞれの軸を構成する数値列に関する標準偏差とその積を算出する（ステップＳ１２１２）。統計処理部３１１は、今回の軸変換後の標準偏差の積を記憶部３２２に蓄積する（ステップＳ１２１４）。
　統計処理部３１１は、第１の所定時間範囲における標準偏差の積の平均値や標準偏差の積のバラツキ（標準偏差）を計算する（ステップＳ１２２０）。
　結果出力部３１３は、例えば、自身の、あるいは外部の、ディスプレイ３３０やスピーカなどの出力装置に、結果の画像やテキストや音声メッセージを出力させる（ステップＳ１２２２）。より詳細には、結果出力部３１３は、ステップＳ１１１２で蓄積したデータに基づいて、図３７のような、軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積の時系列のグラフを出力したり更新したりする。また、結果出力部３１３は、ステップＳ１１２０の計算結果に基づいて、図３８に示すような、標準偏差の積の平均値やバラツキを示すグラフを出力したり更新したりする。
　＜第１６の実施の形態＞
　さらに、統計処理部３１１は、ステップＳ１１２０やステップＳ１２２０の後に、図４２に示すような処理を実行してもよい。図４２を参照して、統計処理部３１１は、比較する時刻Ａと時刻Ｂとの設定を、たとえばサーバ１００やスマートフォンなどから受け付ける（ステップＳ１３０２）。統計処理部３１１は、ステップＳ１１２０やステップＳ１２２０などで計算された、時刻Ａと時刻Ｂとにおける所定時間の標準偏差の積の平均値を読み出す（ステップＳ１３０４）。
　結果出力部３１３は、例えば、自身の、あるいは外部の、ディスプレイ３３０やスピーカなどの出力装置に、結果の画像やテキストや音声メッセージを出力させる（ステップＳ１３０８）。たとえば、結果出力部３１３は、図４３に示すように、薬剤の投与前と投与後とにおける、１分毎の標準偏差の積の２０分間分の蓄積データの平均値や標準偏差の積のバラツキ（標準偏差）のグラフを出力する。
　図４３は、図３７に示すように投与前と投与後の前後５分間を除いた（薬剤投与の前後５分は投与のために変動が生じるため）それぞれの２０分間において平均値を算出した結果を示すものである。投与前と比較すると、投与後では、薬剤により、拍動間隔のばらつきが抑制され、標準偏差の積も小さくなっている。標準偏差のばらつきを、平均化することで、拍動間隔のばらつきの時系列変化の大きさを比較しやすくなる。
　ここでは、比較の対象としてある特定の時刻を指定することを例として示したが、それに限るものではない。例えば、１週間分の朝８時のデータの平均値と夜８時のデータの平均値を比較する、ある１ヶ月のデータの平均値と別の１ヶ月のデータの平均値を比較するなど、任意の期間に任意の時間間隔で取得したデータを平均化して比較してもよい。また、比較対象は２つの期間に限られるものではなく、所定の時間毎、例えば、２時間毎に所定の時間の平均値を計算し、その推移をグラフとして出力してもよい。
　＜第１７の実施の形態＞
　さらに、統計処理部３１１は、ステップＳ１１２０やステップＳ１２２０の後に、図４４に示すような処理を実行してもよい。図４４を参照して、統計処理部３１１は、ステップＳ１３０４の後に、時刻Ａと時刻Ｂとにおける所定時間の標準偏差の積の平均値を、時刻Ａの所定時間の標準偏差の積の平均値によって正規化してもよい（ステップＳ１３０６）。そして、結果出力部３１３は、図４５に示すように、薬剤の投与前と投与後とにおける、拍動間隔の標準偏差の積の正規化後のグラフを出力することが好ましい（ステップＳ１３０８）。
　これにより、個体差や時間によるばらつきを抑え、所定の時間前後の数値の変化率を比較することができる。
　＜第１４～第１７の実施の形態の補足＞
　第１４～第１７の実施の形態においては、図３７に示す通り、軸変換後のポアンカレプロットの標準偏差の積を対象としたものである。しかしながら、対象とする数値はそれに限られるものではなく、軸変換無しのポアンカレプロットの標準偏差の積であってもよいし、単にいずれかの標準偏差であってもよいし、２つのポアンカレプロット間の距離などであってもよい。
　＜用語について＞
　上記の説明においては、「ポアンカレプロット」を行う処理や「ポアンカレプロット処理後の軸変換」を行う処理について述べられているが、当該処理は、通信端末３００・サーバ１００・信号処理装置５００のＣＰＵが実際に紙媒体やディスプレイにポアンカレプロットの画像を印刷したり表示したりすることに限定されるべきではない。当該処理は、たとえば、ＣＰＵが、メモリに、実質的にポアンカレプロットを示すデータを格納したり展開したりする処理をも含む概念である。また、「ポアンカレプロット」は「ローレンツプロット」とも表現されるものであるが、任意の時間ｎの点とその次の時間ｎ＋１の点をそれぞれの軸として、直行する２軸上にプロットするものを指し、かならずしも「ポアンカレプロット」という用語に縛られるものではない。
　＜その他の応用例＞
　本開示は、システム或いは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。そして、本開示を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記憶媒体（あるいはメモリ）を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、本開示の効果を享受することが可能となる。
　この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本開示を構成することになる。
　また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
　さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる他の記憶媒体に書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
１　　　　：状態取得システム
１００　　：状態取得コンピュータ（サーバ）
１１０　　：プロセッサ（ＣＰＵ））
１１１　　：統計処理部
１１２　　：ポアンカレプロット作成部
１１３　　：結果出力部
１２０　　：メモリ
１２１　　：拍動間隔記憶部
１２２　　：データ記憶部
１６０　　：通信インターフェイス
１６１　　：受信部
１６２　　：送信部
３００　　：状態取得コンピュータ（通信端末）
３１０　　：プロセッサ（ＣＰＵ）
３１１　　：統計処理部
３１２　　：ポアンカレプロット作成部
３１３　　：結果出力部
３１４　　：状態判定部
３１５　　：ヒストグラム作成部
３１６　　：状態判定基準作成部
３２０　　：メモリ
３２１　　：拍動間隔記憶部
３２１Ａ　：対応関係テーブル
３２１Ｂ　：距離テーブル
３２２　　：データ記憶部
３３０　　：ディスプレイ（出力装置）
３４０　　：状態入力部
３６０　　：通信インターフェイス
３６１　　：受信部
３６２　　：送信部
４０１　　：センサ（電極）
４０２　　：センサ（電極）
４０３　　：センサ（電極）
５００　　：信号処理装置
５０１　　：簡易信号処理装置
５１０　　：プロセッサ（ＣＰＵ）
５１１　　：心電前処理部
５１２　　：拍動間隔算出部
５６０　　：送信部
５７０　　：簡易心電前処理部

Claims (15)

  1. 　生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、
    　拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換し、変換後のポアンカレプロットの標準偏差に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータ。
  2. 　前記プロセッサは、前記ポアンカレプロットの２軸以上の標準偏差の積に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得する、請求項１に記載の状態取得コンピュータ。
  3. 　生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、
    　拍動間隔のポアンカレプロットの連続する２つのプロットの距離の平均に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータ。
  4. 　生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、
    　拍動間隔のポアンカレプロットの中心部分のプロットの量または割合に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータ。
  5. 　複数種類の精神的状態または肉体的状態のそれぞれに対応する数値範囲を記憶するためのメモリをさらに備え、
    　前記プロセッサは、前記標準偏差または前記平均または前記プロットの量または割合に基づいて、前記数値範囲を参照することによって、前記生物の精神的状態または肉体的状態を特定する、請求項１から４のいずれか１項に記載の状態取得コンピュータ。
  6. 　生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、
    　拍動間隔のヒストグラムを作成することによって、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータ。
  7. 　生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するためのインターフェイスと、
    　拍動間隔のポアンカレプロットの軌跡を作成することによって、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するためのプロセッサと、を備える、状態取得コンピュータ。
  8. 　複数種類の精神的状態または肉体的状態のそれぞれに対応するヒストグラムまたはポアンカレプロットの軌跡に関するデータを記憶するためのメモリをさらに備え、
    　前記プロセッサは、前記作成したヒストグラムまたは前記作成したポアンカレプロットの軌跡に基づいて、前記データを参照することによって、前記生物の精神的状態または肉体的状態を特定する、請求項６または７に記載の状態取得コンピュータ。
  9. 　対象となる生物が、呼吸性の不整脈を有する、請求項１から８のいずれか１項に記載の状態取得コンピュータ。
  10. 　プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的または肉体的な状態の取得方法であって、
    　生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、
    　拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換するステップと、
    　変換後のポアンカレプロットの標準偏差を計算するステップと、
    　当該標準偏差に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える、状態の取得方法。
  11. 　プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法であって、
    　生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、
    　拍動間隔のポアンカレプロットの連続する２つのプロットの距離の平均を計算するステップと、
    　前記平均に基づいて前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える、状態の取得方法。
  12. 　プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法であって、
    　生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、
    　拍動間隔のヒストグラムを作成するステップと、
    　前記ヒストグラムに基づいて前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える、状態の取得方法。
  13. 　プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法であって、
    　生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、
    　拍動間隔のポアンカレプロットの軌跡を作成するステップと、
    　前記軌跡に基づいて前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える、状態の取得方法。
  14. 　プロセッサを有するコンピュータにおける生物の精神的状態または肉体的状態の取得方法であって、
    　生物の拍動間隔を示すためのデータを取得するステップと、
    　拍動間隔のポアンカレプロットの中心部分のプロットの量に基づいて、前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得するステップと、を備える、状態の取得方法。
  15. 　出力装置と、
    　生物の拍動を検知するためのセンサと、
    　前記センサから前記生物の拍動間隔を示すためのデータを取得し、拍動間隔のポアンカレプロットを所定の座標系に変換し、変換後のポアンカレプロットの標準偏差に基づいて前記生物の精神的状態または肉体的状態を示す情報を取得し、当該情報を前記出力装置に出力させるためのコンピュータと、を備える情報処理システム。
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