WO2019107267A1 - 情報処理装置、プログラム、サーバ、および情報処理方法 - Google Patents

情報処理装置、プログラム、サーバ、および情報処理方法 Download PDF

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WO2019107267A1
WO2019107267A1 PCT/JP2018/043155 JP2018043155W WO2019107267A1 WO 2019107267 A1 WO2019107267 A1 WO 2019107267A1 JP 2018043155 W JP2018043155 W JP 2018043155W WO 2019107267 A1 WO2019107267 A1 WO 2019107267A1
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WO
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numerical value
display
vital data
data
graph
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Application number
PCT/JP2018/043155
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English (en)
French (fr)
Inventor
濱本　将樹
あずさ 中野
林　哲也
啓司 武田
Original Assignee
シャープ株式会社
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval

Definitions

  • the following disclosure relates to techniques for obtaining the mental or physical condition of an organism.
  • a pulse wave diagnostic device and a pulse wave diagnostic device control method are disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open Publication No. 2010-155166 (patent document 1).
  • the pulse wave diagnostic apparatus and the pulse wave diagnostic apparatus control method are characterized in that a pulse wave is detected using a photoelectric sensor and fluctuation of the pulse wave is calculated from the detected pulse wave.
  • the pulse wave diagnostic apparatus control method includes: a photoplethysmogram detection unit that detects a pulse wave by receiving transmitted light transmitted through an artery or scattered light scattered by an artery; The pulse wave amplitude of each pulse of the pulse wave to be detected is calculated, and the point of the pulse wave amplitude on the orthogonal coordinate plane formed by the two continuously calculated pulse wave amplitudes is taken as the Poincare coordinate 1 And a pulse wave amplitude Poincare calculation unit which is calculated for each beat.
  • An object of the present disclosure is to provide an information processing apparatus, a program, a server, and an information processing apparatus capable of grasping the mental state or physical state of an organism more accurately than before or more efficiently than before. To provide a way.
  • vital data on a display and an organism is acquired, one of the horizontal axis and the vertical axis indicates a first numerical value based on the vital data, and the other of the horizontal axis and the vertical axis is a first
  • a processor for causing a display to display a contoured image indicating the density of a plot while plotting data at a plurality of timings on an organism on a graph showing a second numeric value based on a type of vital data different from the numeric value An information processing apparatus is provided.
  • an information processing apparatus and program capable of grasping the mental state or physical state of an organism more accurately than before or more efficiently than before.
  • a server and an information processing method are provided.
  • FIG. 1 is a diagram showing an entire configuration of an information processing system 1 according to a first embodiment. It is a figure showing functional composition of information processing system 1 concerning a 1st embodiment. It is a flowchart which shows the process sequence for calculating the 1st autonomic-nerves balance of the information processing system 1 concerning 1st Embodiment. It is an example of the electrocardiogram data and the pulsation interval according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing a correspondence relationship table between a pulsation interval RR (n) and a subsequent pulsation interval RR (n + 1) according to the first embodiment.
  • the relationship between the pulsation interval RR (n) and the subsequent pulsation interval RR (n + 1) from the correspondence table 321A to the axis in the Y X direction and the direction perpendicular to it It is an image figure which shows conversion.
  • RRI fluctuation and power spectrum distribution after spline interpolation at the time of resting of a dog concerning a 1st embodiment It is an example of RRI fluctuation and power spectrum distribution after spline interpolation at the time of the excitement of the dog concerning a 1st embodiment. It is an example of the effect of the acquisition method of the respiration rate by 1st Embodiment. It is a flow chart which shows the 2nd processing procedure of the respiration rate of information processing system 1 concerning a 1st embodiment. It is an image figure showing an output graph concerning a 1st embodiment. It is a flowchart which shows the processing procedure of a diagnostic graph of the information processing system 1 concerning 1st Embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an entire configuration of an information processing system 1 according to the present embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an entire configuration of an information processing system 1 according to the present embodiment.
  • the state of the dog which has a respiratory arrhythmia is judged on behalf of a biological thing is demonstrated.
  • the information processing system 1 mainly includes an electrode for acquiring electrocardiograms 401, 402, and 403 attached to the chest of a dog, a signal processing device 500 for processing an electrocardiogram signal, and signal processing.
  • a diagnostic terminal 300 capable of communicating with the device 500 is included.
  • the electrodes 401, 402, 403 for acquiring the electrocardiogram are preferably attached at positions sandwiching the heart in the chest etc. For example, hairs such as the bulbar portions of both forefoot (or forefoot and hindfoot) are grown There may be no place. In addition, it is desirable that the hair is in a cut state, or an electrode with a gel or the like attached, or has a protrusion-like structure so as to be in contact with the skin even with hair. Alternatively, it is desirable to use a form that induces the electrocardiogram in a non-contact manner via the capacitive material in the presence of hair. As a result, it is possible to obtain an electrocardiogram even if the skin of a dog or the like is covered with hair. In the present embodiment, three electrodes 401, 402, and 403 are used. However, two or more electrodes may be used, and more electrodes may be used. ⁇ Functional Configuration and Processing Procedure of Information Processing System>
  • FIG. 2 is a diagram showing a functional configuration of the information processing system 1 according to the present embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the processing procedure of the information processing system 1 according to the present embodiment.
  • the signal processing device 500 includes an electrocardiogram pre-processing unit 511, a pulsation interval calculation unit 512, and a transmission unit 560.
  • the electrocardiogram pre-processing 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 the pulsation data to the pulsation interval calculation unit 512.
  • the electrocardiogram pre-processing unit 511 includes a filter device such as a high pass filter or 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 Is included.
  • the filter device, the amplification device, and the like may be implemented by software.
  • the pulsation interval calculation unit 512 is realized, for example, by the CPU (Central Processing Unit) 510 executing a program of the memory.
  • the pulsation interval calculation unit 512 sequentially calculates the pulsation interval based on the pulsation data. More specifically, the heartbeat interval calculation unit 512 detects the peak signal (R wave) of the electrocardiogram by a method such as threshold detection, and calculates the interval (time) of the peak of each electrocardiogram.
  • a method of calculating the pulsation interval in addition to the above, a method of deriving a period using an autocorrelation function, a method using a rectangular wave correlation trigger, or the like may be used.
  • the pulsation interval calculation unit 512 continuously calculates the pulsation interval on the electrocardiogram signal input continuously.
  • the pulsation interval calculation unit 512 transmits the calculated pulsation interval and the pulsation data itself to the diagnostic terminal 300 via the transmission unit 560.
  • the transmission unit 560 is realized by, for example, a communication interface including an antenna, a connector, and the like.
  • the diagnostic terminal 300 includes a receiving unit 361, a pulsation interval storage unit 321, a statistical processing unit 311, a diagnostic graph creating unit 312, a result output unit 313, a display 330, a data storage unit 322, and a transmitting unit 362. Including.
  • the reception unit 361 and the transmission unit 362 are realized by, for example, the communication interface 360 including an antenna, a connector, and the like.
  • the receiving unit 361 receives data indicating the pulsation interval from the signal processing device 500 (step S102).
  • the pulsation interval storage unit 321 is configured by various memories 320 and the like, and stores data received from the signal processing device 500.
  • CPU 310 successively stores the pulsation intervals received via communication interface 360 in memory 320 as a pulsation interval table (step S104).
  • these data may be stored in the memory 320 of the diagnostic terminal 300 or may be stored in another device accessible from the diagnostic terminal 300.
  • the statistical processing unit 311, the diagnostic graph creation unit 312, and the result output unit 313 are realized, for example, by the CPU 310 executing a program of the memory 320.
  • the statistical processing unit 311 reads out the pulsation interval data from the pulsation interval storage unit 321 in a fixed time unit, for example, a time unit necessary to determine the state, such as 1 minute, 10 minutes, 1 hour, etc.
  • a correspondence relationship table 321A between the pulsation interval RR (n) and the next pulsation interval RR (n + 1) as shown in 5 is created (step S106).
  • the pulsation interval is calculated, for example, in units of msec (millisec) as shown in the figure.
  • the statistical processing unit 311 calculates, as a numerical value indicating the autonomic nervous balance, a standard deviation regarding a numerical value sequence constituting each axis after axis conversion (step S110).
  • the statistical processing unit 311 may specify an axis with the largest variance by a method such as principal component analysis, and calculate the standard deviation of the axis and an axis perpendicular to the axis. Furthermore, the statistical processing unit 311 may calculate the standard deviation regarding the X axis and the Y axis without performing axis conversion.
  • the direction of large dispersion is the X-axis direction and the Y-axis direction
  • the dispersion state of the beat interval plotted by Poincare plot is evaluated by calculating the standard deviation of the X-axis and Y-axis without performing axis conversion. it can. In this case, the amount of calculation can be reduced because there is no need to perform axis conversion.
  • the degree of variation in pulsation interval is regarded as the degree of autonomic nervous balance.
  • the numerical value indicating the autonomic nervous balance is not limited to the standard deviation after axis conversion.
  • the CPU 310 performs the calculation shown in FIG. 3 every predetermined period, for example, several minutes, and accumulates the calculation result in the database of the memory 320 for creating a diagnostic graph described later.
  • the information processing system 1 may have a form including the server 100 with which the diagnostic terminal 300 can communicate, as shown in FIG.
  • the CPU 310 as the result output unit 313 stores the standard deviation, the relationship table, and the like in the data storage unit 322, and transmits the data to the server 100 via the Internet or the like by using the transmission unit 362.
  • the output result of this time can be used for grasping the short-term or long-term stress condition to be observed.
  • diagnostic graph creation unit 312 determines from the correspondence relationship table of FIG. 5 the beat interval RR (n) of the range used for the calculation of the standard deviation and the next one. Data with the pulsation interval RR (n + 1) is acquired, and a Poincare plot as shown in FIGS. 8 to 11 is created.
  • the result output unit 313 displays the created Poincare plot on an output device such as the display of the diagnostic terminal 300 or an external display.
  • the diagnosis graph creating unit 312 may create and output a Poincare plot after axis conversion using the result of step S108.
  • FIG. 8 is a Poincare plot of the dog in the excited state according to the present embodiment.
  • FIG. 9 is a Poincare plot of the dog according to the present embodiment in a normal state in which breathing is stable.
  • 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 spread of the distribution of the plot points of the Poincare plot indirectly, and whether the number of plots appears in the center or not are indirectly predicted based on the calculation results.
  • the statistical processing unit 311 calculates the degree of variation of the Poincare plot, that is, the standard deviation of the pulsation interval, as a numerical value indicating the autonomic nervous balance. ⁇ Another form of autonomic balance>
  • the product of the two standard deviations may be calculated as a value indicating autonomic balance.
  • FIG. 12 is a flowchart showing the processing procedure of the information processing system 1 according to the present embodiment. Steps S102 to S108 are the same as those in FIG. 3, and therefore the description will not be repeated here.
  • the CPU 310 as the statistical processing unit 311 calculates the standard deviation of each axis after the conversion of the axis (step S110).
  • the statistical processing unit 311 may specify an axis at which the variance is maximized, and calculate the standard deviation with respect to the axis and an axis perpendicular to the axis.
  • the statistical processing unit 311 calculates a product of the two standard deviations, a square root of the product, and the like as a numerical value indicating the autonomic nervous balance (step S112).
  • the result output unit 313 stores the standard deviation, the product of the standard deviation, the square root of the product, the correspondence relationship table, etc. in the data storage unit 322 or by using the transmission unit 362 via the Internet etc. Send to the server 100 or the like. By this, the output result of this time can be used for grasping the short-term or long-term stress condition to be observed.
  • the statistical processing unit 311 calculates the product of the standard deviations of the two axes and the square root of the product, etc. However, even if it calculates the product of the standard deviations of three or more axes and the power root thereof Good.
  • the CPU 310 performs the calculation shown in FIG. 12 every predetermined period, for example, several minutes, and accumulates the calculation result in the database of the memory 320 for creating a diagnostic graph to be described later. ⁇ Method of calculating respiratory rate>
  • the CPU 310 of the diagnosis terminal 300 may calculate the respiration rate of the target organism in addition to the information indicating the autonomic nervous balance of the target organism.
  • CPU 310 of diagnostic terminal 300 executes the program of memory 320 to execute, for example, the following processing.
  • the CPU 310 acquires a pulsation interval as shown in FIG. 4 (step S204).
  • the CPU 310 mathematically interpolates (for example, spline interpolation) the relationship between the pulsation detection time for one minute and the pulsation interval (step S206). More specifically, the CPU 310 detects a peak signal (R wave) of the electrocardiogram by a method such as threshold detection, and calculates an interval (time) of the peak of each electrocardiogram.
  • a method of calculating the pulsation interval in addition to the above, a method of deriving a period using an autocorrelation function, a method using a rectangular wave correlation trigger, or the like may be used.
  • the CPU 310 analyzes the frequency of the function obtained as shown in FIG. 16 (step S208).
  • the CPU 310 identifies the largest peak of the power spectrum in an arbitrary frequency range (for example, between 0.05 and 0.5 Hz) in the power spectrum distribution as shown in FIG. 16 obtained by the frequency analysis (step S210).
  • an arbitrary frequency range for example, between 0.05 and 0.5 Hz
  • the ratio of the largest peak compared to the second largest peak has a magnitude (for example, three times) greater than or equal to an arbitrary threshold, it is determined to be the “measurable state”.
  • RRI variation after spline interpolation of a dog in a state of relaxing in a quiet room indoors is as shown in FIG. 17 (a).
  • the power spectrum distribution in this case is as shown in FIG. 17 (b), and the ratio of the largest peak to the second largest peak is greater than an arbitrary threshold (for example, three times).
  • the CPU 310 determines that the measurement is possible.
  • the RRI fluctuation after spline interpolation in a restless dog in an outdoor noisy environment is as shown in FIG. 18 (a).
  • the power spectrum distribution in this case is as shown in FIG. 18 (b), and the ratio of the largest peak to the second largest peak has a magnitude (for example, three times) greater than an arbitrary threshold Because there is not, the CPU 310 determines that the measurement is not possible.
  • step S106 When the CPU 310 determines that it is in the “non-measurable state”, the processing from step S106 is repeated based on the pulsation interval already acquired by the signal processing device 500 with respect to another timing.
  • the CPU 310 detects various types of vital data when it is determined that the “measurable state” is set. For example, the CPU 310 calculates the respiration rate by calculating the reciprocal with the maximum peak in an arbitrary frequency range (for example, a range of 0.05 to 0.5 Hz) in frequency analysis as the respiration frequency.
  • an arbitrary frequency range for example, a range of 0.05 to 0.5 Hz
  • the CPU 310 displays the respiration rate per unit time or outputs an audio through the display 330, the speaker 370, the communication interface 360 for transmitting data to the outside, and the like. Further, the CPU 310 performs the calculation shown in FIG. 14 every predetermined period, for example, several minutes, and accumulates the calculation result in the database of the memory 320 for creating a diagnostic graph to be described later.
  • CPU 310 calculates the respiration rate by calculating the reciprocal of the frequency with the frequency of the maximum peak in frequency analysis as the frequency of respiration.
  • FIG. 19 shows the results of 60-minute respiration rate measurement. When the status is not determined, the measurement result can be output every minute as shown in FIG. 19 (a), but the measurement result in various states is included, and it is difficult to secure the accuracy. . On the other hand, it is possible to calculate the respiration rate as shown in FIG. 19 (b) by not calculating the data of the time determined to be the “immeasurable state”, and only the respiration rate under appropriate conditions is obtained. be able to.
  • accumulating vital data has medical significance, but it is necessary to compare and analyze data measured in a certain environment (for example, at rest).
  • a certain environment for example, at rest
  • the subject for example, a dog
  • it is difficult for a person to be measured to create a consciously measurable state because the respiratory rate changes arbitrarily, and at present, no means has been established to determine whether it can be measured automatically.
  • the condition of the subject is determined by analyzing measurement data (for example, an electrocardiogram signal), and vital data (for example, the respiration rate derived from the electrocardiogram signal) is calculated based on the determination result of the condition. , Can be recorded.
  • measurement data for example, an electrocardiogram signal
  • vital data for example, the respiration rate derived from the electrocardiogram signal
  • Can be recorded it is determined whether or not the appropriate state has been maintained for a certain period of time (for example, one minute) during measurement. Then, the determination criterion of "whether the appropriate state is maintained" is defined from a fluctuation cycle due to respiration, for example, using a heart rate fluctuation analysis.
  • Animals such as dogs also have changes in heart rate and respiration rate even when motion is not seen, and this discrimination criterion can determine the appropriate state with higher accuracy than analyzing motion using an acceleration sensor or the like. Further, by performing both the state determination and the vital data detection from a single measurement data such as an electrocardiogram signal, the measurement device can be made compact and simple. And, by miniaturizing the apparatus or system, it is possible to reduce stress and load on the measurer side and to perform measurement in a more natural state.
  • step S110 of FIG. 14 CPU 310 searches for the maximum peak of the power spectrum in an arbitrary frequency range (for example, between 0.05 Hz and 0.5 Hz) in the power spectrum distribution obtained by frequency analysis. If the ratio of the integral value of the power spectrum from the peak to the half value width is equal to or more than the set threshold value, it may be determined that the respiratory rate can be measured. More specifically, in the power spectrum distribution, it can be determined whether or not the largest peak in any frequency range (for example, between 0.05 and 0.5 Hz) is prominent compared to other power spectra. Alternatively, the CPU 310 may determine that it is in the “measurable state” by another method.
  • an arbitrary frequency range for example, between 0.05 Hz and 0.5 Hz
  • the CPU 310 determines that the target organism is in a resting state when the product of the standard deviation or the product of the standard deviation or the square root thereof is larger than a predetermined value based on the Poincare plot of the pulsation interval. It may be determined (steps S302 to S312). Then, when it is determined that the “measurable state” is set, the CPU 310 may calculate the number of local maxima (or local minima) in the time-series change of the pulsation interval as the respiration rate as shown in FIG. The CPU 310 performs the calculation shown in FIG. 20 every predetermined period, for example, several minutes, and accumulates the calculation result in the database of the memory 320 for creating a diagnostic graph described later. ⁇ Output method of diagnostic graph>
  • the CPU 310 of the diagnostic terminal 300 causes the display 330 to display various diagnostic graphs based on the signal as shown in FIG. 4 acquired by the signal processing device 500.
  • the CPU 310 uses the numerical value indicating the autonomic nervous balance calculated at each of a plurality of timings, for example, one minute, and the respiratory rate on the horizontal axis. Display a diagnostic graph whose vertical axis is a numerical value of respiratory rate.
  • the CPU 310 receives a designation of a diagnosis period, for example, several hours or several days, for the target individual based on the program stored in the memory 320, the process shown in FIG. Run.
  • the CPU 310 calculates the numerical value indicating the autonomic nervous balance calculated by the processing shown in FIG. 3 and FIG. 12 every predetermined period belonging to the diagnosis period, for example, every minute, and the database of the diagnostic terminal 300 or the external database (Step S402).
  • the CPU 310 calculates a numerical value indicating the respiratory rate calculated by the process shown in FIG. 14 or 20 for each predetermined period, and accumulates it in the database of the diagnostic terminal 300 or an external database (step). S404).
  • CPU 310 combines the two numerical values. Are plotted on a graph in which the horizontal axis is the autonomic balance value and the vertical axis is the respiratory rate (step S408).
  • the CPU 310 displays the graph on the display 330 (step S410).
  • the CPU 310 In addition to a numerical value indicating autonomic balance and a numerical value indicating respiratory rate corresponding to a plurality of periods, the CPU 310 also displays an image for easily understanding the density of the plots on the diagnosis graph as shown in FIG. It is preferable to display.
  • CPU 310 performs plotting based on a combination of a numerical value indicating autonomic nervous balance and a numerical value indicating respiration rate corresponding to a plurality of predetermined periods, for example, several minutes, according to the program of memory 320. Calculate and draw contour lines for density. This makes it easier for veterinarians who are not used to using the graph to understand the condition of the target individual.
  • the contours may be drawn by any known method and is not particularly limited as long as the area with many plots can be easily grasped.
  • the CPU 310 determines, in step S408, a plurality of plots relating to the density of a plot based on a combination of a number indicating autonomic nervous balance corresponding to a plurality of predetermined periods, for example, several minutes, and a number indicating respiration rate.
  • the contours of the level may be calculated and drawn. This makes it easier for a veterinarian who is not used to using the graph to grasp the condition of the subject individual.
  • the CPU 310 copes with a plurality of second predetermined periods, for example, every day, for example, several minutes, for each of a plurality of first predetermined periods in the plotted period in step S408.
  • Contour lines related to the density of the plot may be calculated and drawn based on a combination of a numerical value indicating autonomic nervous balance and a numerical value indicating respiratory rate.
  • the CPU 310 executes the following processing in step S408. That is, the CPU 310 plots a combination of a numerical value indicating autonomic nervous balance and a numerical value indicating respiratory rate corresponding to a plurality of predetermined periods, for example, every several minutes, over a measurement period over a plurality of days. Then, the CPU 310 calculates contour lines relating to the density of the plot on the first day based on a combination of a numerical value indicating autonomic nervous balance and a numerical value indicating respiratory rate corresponding to a plurality of predetermined periods, for example, several minutes on the first day. draw.
  • the CPU 310 calculates contour lines relating to the density of the plot on the second day based on a combination of a numerical value indicating autonomic nervous balance and a numerical value indicating respiratory rate corresponding to a plurality of predetermined periods on the second day, for example, several minutes.
  • the CPU 310 calculates and draws contour lines relating to the density of the third day plot based on a combination of a number indicating the autonomic nervous balance and a number indicating the respiratory rate corresponding to a plurality of predetermined periods, for example, several minutes, on the third day. . This allows the veterinarian to recognize the set of plots when the individual in question is in a stable state, as a result of which it is easier to grasp the state of the solid more accurately.
  • plots and contours for different periods may change the type and color of the line, or change the type and color of the point.
  • the CPU 310 In addition to a numerical value indicating autonomic balance and a numerical value indicating respiratory rate corresponding to a plurality of periods, the CPU 310 relates to a combination of a numerical value indicating autonomic nervous balance and a numerical value indicating respiratory rate as shown in FIG. It is preferable to also display a range serving as a criterion for the mental condition or physical condition of the subject on the diagnosis graph.
  • CPU 310 stores a combination of a numerical value indicating autonomic nervous balance corresponding to a plurality of periods and a numerical value indicating respiratory rate in advance in memory 320 according to the program of memory 320. The normal range is superimposed and displayed on the graph.
  • the diagnostic graph This makes it easier for veterinarians who are not used to using the diagnostic graph to understand the condition of the target individual.
  • the range in which the subject is relaxed or excited is displayed on the diagnostic graph as a criterion of the mental condition of the subject.
  • a range in which a specific disease such as a cardiovascular disease is suspected may be illustrated as a criterion of the physical condition of the subject.
  • the mental condition or physical condition of the subject may be displayed in several stages. For example, the possibility that the subject is suffering from a particular disease may be displayed on the diagnosis graph in several stages.
  • step S408 the CPU 310 plots a combination of a numerical value indicating autonomic nervous balance corresponding to a plurality of predetermined periods and a numerical value indicating a respiratory rate in a diagnosis graph in a plurality of individuals. May be
  • step S408 the CPU 310 determines a plurality of individuals based on a combination of a numerical value indicating autonomic nervous balance corresponding to a plurality of predetermined periods and a numerical value indicating a respiration rate.
  • the contours of a plurality of individuals may be drawn while plotting the states.
  • the CPU 310 executes the following processing in step S408. That is, the CPU 310 plots, for a plurality of individuals, a combination of a numerical value indicating autonomic nervous balance and a numerical value indicating respiratory rate corresponding to a plurality of predetermined periods, for example, every several minutes. Then, the CPU 310 calculates and draws contour lines relating to the density of the first plot based on the combination of the first autonomic balance value and the respiratory rate numerical value. Similarly, the CPU 310 calculates and draws contour lines related to the density of the second plot based on the combination of the second autonomic balance numerical value and the respiratory rate numerical value. The CPU 310 calculates and draws contour lines regarding the density of the third plot based on the combination of the third autonomic balance value and the respiratory rate numerical value.
  • the CPU 310 it is preferable for the CPU 310 to display a normal range superimposed on the graph.
  • the veterinarian can judge that the individual A is healthy with respect to the graph as shown in FIG.
  • Individual B also has high respiration rate, but can be determined to be healthy because it is the cause of many excited states for some reason.
  • the individual C out of the normal range is out of the normal range and the respiratory rate is high, a cardiovascular disease etc. is suspected.
  • plots and contours for different periods may change the type and color of the line, or change the type and color of the point.
  • the CPU 310 can switch between the display of plots and contour lines, the display of only plots, and the display of only contour lines based on designation from a user such as a veterinarian.
  • the CPU 310 according to the program of the memory 320 is not limited to the numerical value indicating the autonomic nervous balance and the numerical value indicating the respiratory rate, and the autonomic nervous balance is on the horizontal axis and the heart rate on the vertical axis.
  • An image obtained by plotting data for each of a plurality of periods may be displayed on the display 330 in a graph in which is set. Referring to FIG. 27, the individual A and the individual B are normal because the heart rate is output according to the autonomic nervous balance. On the other hand, the heart rate of the individual C is lower than that of the autonomic nervous balance, and it can be determined that bradycardia is suspected.
  • the CPU 310 displays an image obtained by plotting data for each of a plurality of periods on a graph in which the activity amount is set on the horizontal axis and the respiratory rate is set on the vertical axis according to the program of the memory 320. It may be displayed.
  • respiratory rates increase according to the amount of activity, A and B are normal, but some respiratory diseases are suspected for the individual C showing an increase in respiratory rate with respect to an increase in the amount of activity.
  • the pulsation interval is calculated using the electrodes 401, 402, and 403 for acquiring an electrocardiogram, but the present invention is not limited to such a form.
  • a pulse wave signal may be acquired by a pulse wave meter or pulse oximeter of a photoelectric pulse wave system, and the pulsation interval may be calculated from the pulse wave signal.
  • the measurement site of the pulse wave is a site where the skin is exposed, such as the tongue and the ear.
  • a heart sound signal may be acquired by an electronic stethoscope or the like, and the heart sound signal or the pulsation interval may be calculated. In these cases, measurement can be performed by a method that does not use an electrode.
  • a pulse wave acquisition sensor such as a microwave Doppler sensor may be used to acquire a pulse wave signal, and the pulsation interval may be calculated from the pulse wave signal.
  • a microwave transmission device is installed on a ceiling etc., and the form which acquires the pulse wave from living things, such as a dog, without contact can be considered. In this case, non-contact measurement is possible, which has the effect of further reducing the load on the subject.
  • the signal processing device 500 acquires the pulsation interval based on the electrocardiogram signal from the electrodes 401, 402, 403, and the diagnosis terminal 300 determines the state of the living body from the pulsation interval.
  • Information for determining the condition of the living body or the result of the determination of the condition of the living body may be played by another device or may be shared by a plurality of devices.
  • one device may play a role of all or part of the plurality of devices, and another device may play a role.
  • the diagnostic terminal 300 may be equipped with all or part of the functions of the signal processing device 500.
  • the diagnostic terminal 300 acquires an electrocardiogram signal from the electrodes 401, 402, and 403 from the simplified signal processing device 501 by wireless communication.
  • the electrocardiogram signal from the electrode is converted into a digital signal by the simplified electrocardiogram pre-processing unit 570 including the minimum filter device, amplification device and A / D conversion device, and is transmitted from the transmission unit 560.
  • the diagnostic terminal 300 calculates, from the electrocardiogram signal, information for determining the pulsation interval and the condition of the living body or information of the determination result of the living condition. Then, the diagnostic terminal 300 outputs information of the final result to a display or a speaker.
  • the signal processing device 500 may be equipped with all or part of the functions of the diagnostic terminal 300. In this case, based on the electrocardiogram signal from the electrodes 401, 402, 403, the signal processing device 500 calculates information for determining the pulsation interval or the state of the living thing or the information of the determination result of the living thing state. Then, the signal processing device 500 outputs information of the final result to a display or a speaker.
  • the server 100 may play the role of the diagnosis terminal 300.
  • the server 100 has the function of the diagnostic terminal 300 of the above embodiment.
  • the communication terminal as the diagnostic terminal 300 transmits necessary information such as the pulsation 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 living thing or information indicating the determination result of the state of the living thing, and transmits the information to the diagnostic terminal 300. It is conceivable that the diagnostic terminal 300 outputs information of the final result to a display or a speaker.
  • the receiving unit 161 and the transmitting unit 162 of the server 100 are realized by the communication interface 160 of the server 100.
  • the pulsation 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 or the like.
  • the statistical processing unit 111, the diagnosis graph creating unit 112, and the result output unit 113 are realized by the CPU 110 executing a program of the memory 120.
  • the signal processing apparatus 500 transmits necessary information such as a pulsation 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 a living thing or information of a determination result of the state of the living thing, and transmits the information to the communication terminal as the diagnostic terminal 300 via the Internet, a carrier network, a router, or the like.
  • the diagnostic terminal 300 outputs information of the final result to a display or a speaker.
  • the signal processing apparatus 500 and the diagnostic terminal 300 may not be connected by a wireless LAN or a wired 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 pulsation 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 or the like.
  • the statistical processing unit 111, the diagnosis graph creating unit 112, and the result output unit 113 are realized by the CPU 110 executing a program of the memory 120.
  • the processing is performed by the diagnostic terminal 300, the server 100, and the signal processing. It should not be limited to the CPU of the device 500 actually printing or displaying the Poincare plot image on a paper medium or display.
  • the process is, for example, a concept including a process in which the CPU substantially stores, in a memory, data representing a Poincare plot or develops.
  • the present disclosure can be applied to the case where it 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 a system or apparatus, and a computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus stores the storage medium in the storage medium.
  • a storage medium or memory
  • a computer or CPU or MPU
  • the program code itself read from the storage medium implements the functions of the above-described embodiments, and the storage medium storing the program code constitutes the present disclosure.
  • the present invention also includes the case where the processing of part or all of the actual processing is performed, and the processing realizes the functions of the above-described embodiment.
  • the display 330 and vital data on an organism are acquired, and one of the horizontal axis and the vertical axis indicates the first numerical value based on the vital data, and the other of the horizontal axis and the vertical axis is the first
  • An information processing apparatus 300 comprising:
  • processor 310 causes display 330 to display contour lines indicating the density of the plot at predetermined intervals.
  • processor 310 causes display 330 to display a normal range for the type of organism along with the graph.
  • the steps of acquiring vital data on the organism, calculating a first numerical value based on the vital data at each of a plurality of timings on the biological, and a first numerical value on each of the plurality of timings on the biological Calculating a second numerical value based on a different type of vital data, and a graph in which one of the horizontal axis and the vertical axis indicates the first numerical value and the other of the horizontal axis and the vertical axis indicates the second numerical value.
  • a program is provided that causes the processor 310 to execute: displaying on the display 330 a contour line indicating the density of a plot while plotting data for a plurality of timings.
  • vital data regarding a living thing is acquired via the communication interface 160 for communicating with the output device and the communication interface 160, and the horizontal axis and the vertical axis are obtained.
  • a server 100 comprising: a processor 110 for displaying on the output device 300 a contoured image indicating a plot density while plotting data.
  • an information processing method in the server 100 comprises the steps of receiving vital data relating to a living thing, calculating a first numerical value based on the vital data at each of a plurality of timings, and vital data of a type different from the first numerical value at each of a plurality of timings. Calculating a second numerical value based on a graph, wherein one of the horizontal axis and the vertical axis indicates the first numerical value, and the other of the horizontal axis and the vertical axis indicates the second numerical value; Displaying on the output device 300 an image with contour lines indicating the density of the plot while plotting.
  • Information processing system 100 Server 110: CPU 111: statistical processing unit 112: diagnostic graph creation unit 113: result output unit 120: memory 121: pulsation interval storage unit 122: data storage unit 160: communication interface 161: reception unit 162: transmission unit 300: diagnostic terminal 310: CPU 311: statistical processing unit 312: diagnostic graph creation unit 313: result output unit 320: memory 321: pulsation interval storage unit 321A: correspondence relationship table 322: data storage unit 330: display 360: communication interface 361: reception unit 362: transmission Unit 370: Speaker 401: Electrode 402: Electrode 403: Electrode 500: Signal processing device 501: Simplified signal processing device 511: Electrocardiogram pre-processing unit 512: Pulsation interval calculation unit 560: Transmission unit 570: Simplified ECG processing unit

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Abstract

ディスプレイ（３３０）と、生物に関するバイタルデータを取得して、横軸および縦軸の一方がバイタルデータに基づく第１の数値を示し、横軸および縦軸の他方が第１の数値とは異なる種類のバイタルデータに基づく第２の数値を示すグラフに、生物に関する複数のタイミング毎のデータをプロットしつつプロットの密度を示す等高線を付した画像、をディスプレイ（３３０）に表示させるためのプロセッサ（３１０）とを備える、情報処理装置（３００）が提供される。

Description

情報処理装置、プログラム、サーバ、および情報処理方法
　本出願は、２０１７年１１月２９日に出願された日本国特許出願：「特願２０１７－２２９２２６」に対して、優先権の利益を主張するものであり、それを参照することにより、その内容の全てを本書に含めるものである。
　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、日本国公開特許公報「特開２０１０－１５５１６６号公報」（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、脈波診断装置及び脈波診断装置制御方法は、光電センサを用いて脈波を検出し、検出した脈波から脈波の変動を算出することを特徴とする。具体的には、脈波診断装置制御方法は、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、を備えることを特徴とする。
日本国公開特許公報「特開２０１０－１５５１６６号公報」
　本開示の目的は、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情報処理装置、プログラム、サーバ、および情報処理方法を提供することにある。
　本開示のある態様に従うと、ディスプレイと、生物に関するバイタルデータを取得して、横軸および縦軸の一方がバイタルデータに基づく第１の数値を示し、横軸および縦軸の他方が第１の数値とは異なる種類のバイタルデータに基づく第２の数値を示すグラフに、生物に関する複数のタイミング毎のデータをプロットしつつプロットの密度を示す等高線を付した画像、をディスプレイに表示させるためのプロセッサとを備える、情報処理装置が提供される。
　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情報処理装置、プログラム、サーバ、および情報処理方法が提供される。
第１の実施の形態にかかる情報処理システム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情報処理システム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情報処理システム１の第１の自律神経バランスを算出するため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心電データと拍動間隔との例である。 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、第１の自律神経バランスとしての、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１の実施の形態にかかる情報処理システム１の第２の自律神経バランスを算出するため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、第２の自律神経バランスとしての標準偏差の積と、標準偏差の比との目安を示す表である。 第１の実施の形態にかかる情報処理システム１の呼吸数を算出するための第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検出タイミングと拍動間隔との関係の例である。 第１の実施の形態にかかるパワースペクトル分布の例である。 第１の実施の形態にかかる犬の安静時におけるスプライン補間後のＲＲＩ変動とパワースペクトル分布との例である。 第１の実施の形態にかかる犬の興奮時におけるスプライン補間後のＲＲＩ変動とパワースペクトル分布との例である。 第１の実施の形態による呼吸数の取得方法の効果の例である。 第１の実施の形態にかかる情報処理システム１の呼吸数の第２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出力グラフを示すイメージ図である。 第１の実施の形態にかかる情報処理システム１の診断グラフの描画の処理手順を示すフローチャートである。 第２の実施の形態にかかる第１の診断グラフを示すイメージ図である。 第２の実施の形態にかかる第２の診断グラフを示すイメージ図である。 第２の実施の形態にかかる第３の診断グラフを示すイメージ図である。 第４の実施の形態にかかる診断グラフを示すイメージ図である。 第５の実施の形態にかかる第１の診断グラフを示すイメージ図である。 第５の実施の形態にかかる第２の診断グラフを示すイメージ図である。 第６の実施の形態にかかる第１の情報処理システム１の機能構成を示す図である。 第６の実施の形態にかかる第２の情報処理システム１の機能構成を示す図である。 第６の実施の形態にかかる第３の情報処理システム１の機能構成を示す図である。 第６の実施の形態にかかる第４の情報処理システム１の機能構成を示す図である。
　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＞
　＜情報処理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情報処理システム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情報処理システム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情報処理システム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と通信可能な診断端末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。
　＜情報処理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情報処理システム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情報処理システム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情報処理システム１の処理手順を示すフローチャートである。
　まず、情報処理システム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、少なくとも２５Ｈｚ以上の周波数で心電信号を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、図４に示すように、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を介して診断端末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、診断端末３００の構成について説明する。診断端末３００は、受信部３６１、拍動間隔記憶部３２１、統計処理部３１１と、診断グラフ作成部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、診断端末３００のメモリ３２０に記憶されてもよいし、診断端末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、診断グラフ作成部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５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６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、自律神経バランスを示す数値としての、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７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、診断端末３００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。ここでは、拍動間隔のばらつきの程度を自律神経バランスの程度とみなしている。なお、後述するように、自律神経バランスを示す数値は、軸変換後の標準偏差に限られるものではない。
　本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０は、所定の期間たとえば数分間毎の図３に示す計算を行い、当該計算結果を後述する診断グラフ作成のためにメモリ３２０のデータベースに蓄積していく。
　なお、詳しくは後述するが、本実施の形態にかかる情報処理システム１は、図２に示すように診断端末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、診断グラフ作成部３１２は、図５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、診断端末３００のディスプレイ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、診断グラフ作成部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。そして、上述した通り、統計処理部３１１は、自律神経バランスを示す数値として、ポアンカレプロットのバラツキ具合すなわち拍動間隔の標準偏差を算出するものである。
　＜自律神経バランスの数値に関する別の形態＞
　上記の実施の形態においては、診断端末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、自律神経バランスを示す数値として、それら２つの標準偏差の積を算出してもよい。以下では、図１２を参照して、本実施の形態にかかる情報処理システム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情報処理システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ１０２～ステップＳ１０８は、図３のものと同様であるため、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Ｓ１１０）。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、自律神経バランスを示す数値として、それらの２つの標準偏差の積や積の平方根などを計算する（ステップＳ１１２）。
　結果出力部３１３は、例えば、診断端末３００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、標準偏差の積や積の平方根などを表示させたり、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と、Ｙ＝－Ｘの軸に関する標準偏差と、両者の積や積の平方根など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、自律神経バランスを示す数値としての標準偏差の積や積の平方根などと、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。
　この場合も、結果出力部３１３は、標準偏差や標準偏差の積や積の平方根や対応関係テーブル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利用することができる。
　統計処理部３１１は、２つの軸の標準偏差の積や積の平方根などを計算するものであるが、３つ以上の軸の標準偏差の積やその累乗根などを計算するものであってもよい。
　ＣＰＵ３１０は、所定の期間たとえば数分間毎の図１２に示す計算を行い、当該計算結果を後述する診断グラフ作成のためにメモリ３２０のデータベースに蓄積していく。
　＜呼吸数の計算方法＞
　本実施の形態にかかる診断端末３００のＣＰＵ３１０は、対象となる生物の自律神経バランスを示す情報に加えて、当該対象となる生物の呼吸数を計算してもよい。図１４を参照して、診断端末３００のＣＰＵ３１０は、メモリ３２０のプログラムを実行することによって、たとえば以下の処理を実行する。
　ＣＰＵ３１０は、図４に示すような拍動間隔を取得する（ステップＳ２０４）。ＣＰＵ３１０は、図１５に示すように、１分間の拍動検出時刻と拍動間隔の関係を数学的に補間（例えばスプライン補間）する（ステップＳ２０６）。より詳細には、ＣＰＵ３１０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。
　そして、ＣＰＵ３１０は、図１６に示すように得られた関数の周波数解析を行う（ステップＳ２０８）。
　ＣＰＵ３１０は、周波数解析で得られた図１６のようなパワースペクトル分布のなかで、任意の周波数範囲（例えば０．０５～０．５Ｈｚの間）においてパワースペクトルの最大のピークを特定する（ステップＳ２１０）。ここでは一例として、ＣＰＵ３１０は、２番目に大きいピークに比べた最大のピークの割合が、任意の閾値以上の大きさ(例えば３倍）を有する場合には、「測定可能状態」と判別する。
　より詳細には、例えば、屋内の静かな部屋でリラックスしている状態の犬のスプライン補間後のＲＲＩ変動は、図１７（ａ）に示すようなものとなる。この場合のパワースペクトル分布は、図１７（ｂ）に示すようなものとなり、２番目に大きいピークに比べた最大のピークの割合が、任意の閾値以上の大きさ(例えば３倍）を有するため、ＣＰＵ３１０は、「測定可能状態」と判別する。
　逆に、例えば、屋外の騒がしい環境で落ち着きがない状態の犬のスプライン補間後のＲＲＩ変動は、図１８（ａ）に示すようなものとなる。この場合のパワースペクトル分布は、図１８（ｂ）に示すようなものとなり、２番目に大きいピークに比べた最大のピークの割合が、任意の閾値以上の大きさ(例えば３倍）を有さないため、ＣＰＵ３１０は、「測定不可能状態」と判別する。
　ＣＰＵ３１０は、「測定不可能状態」と判別した場合は、別のタイミングに関して、信号処理装置５００が既に取得している拍動間隔に基づいて、ステップＳ１０６からの処理を繰り返す。
　ＣＰＵ３１０は、「測定可能状態」と判別した場合に、各種のバイタルデータを検出する。たとえば、ＣＰＵ３１０は、周波数解析における任意の周波数範囲（例えば０．０５～０．５Ｈｚの範囲）における最大ピークを呼吸の周波数として、逆数を計算することによって呼吸数を算出する。
　ＣＰＵ３１０は、ディスプレイ３３０、スピーカ３７０、外部へデータを送信するための通信インターフェイス３６０などを介して、単位時間当たりの呼吸数を表示したり、音声出力したりする。また、ＣＰＵ３１０は、所定の期間たとえば数分間毎の図１４に示す計算を行い、当該計算結果を後述する診断グラフ作成のためにメモリ３２０のデータベースに蓄積していく。
　本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０は、周波数解析における最大ピークの周波数を呼吸の周波数として、当該周波数の逆数を計算することによって呼吸数を算出する。図１９は６０分間の呼吸数測定の結果である。状態判別をしなかった場合には、図１９（ａ）のように測定結果が毎分出力可能であるが、様々な状態での測定結果を含み、また、精度を担保することが困難である。一方、「測定不可能状態」と判別した時間のデータは算出しないことにより、図１９（ｂ）に示すような呼吸数を算出することが可能になり、適切な状態下における呼吸数のみを得ることができる。
　より詳細には、バイタルデータを蓄積することは医学的に重要な意義を持つが、一定の環境下（例えば安静時）において測定されたデータを比較・解析することが必要である。特に、長期的にデータを比較する場合や、被測定者（例えば犬）が自ら一定の状態を維持することができない場合には、信頼性をもってバイタルデータを記録するためには、測定時の被測定者の状態を判別することが必要である。特に呼吸数は、随意的に変動するため被測定者が意識的に測定可能な状態を作り出すことが困難であり、現在では、自動的に測定可能かどうかを判別する手段が確立されていない。
　しかしながら、測定データ（例えば心電信号）を解析することで被測定者の状態判別を行い、状態の判別結果に基づいて、バイタルデータ（例えば、心電信号から導かれる呼吸数など）を算出し、記録しておくことができる。特に、状態判別の手段としては、「測定中の一定時間（例えば1分間）にわたって、適切な状態を保っていたかどうか」の判別を行う。そして、「適切な状態を保っていたかどうか」の判別基準は、例えば、心拍変動解析を用いて、呼吸による変動周期から定義する。犬などの動物は、動作が見られない場合にも心拍や呼吸数の変化があり、本判別基準は加速度センサ等を用いて動作を解析するよりも高精度に適切な状態を判別できる。また、状態判定とバイタルデータ検出の両方を、心電信号等の単一の測定データから行うことによって、測定装置を小型かつ簡便にすることができる。そして、装置やシステムを小型化することにより、測定者側へのストレスや負荷を減らし、より自然な状態での測定が可能となる。
　なお、図１４のステップＳ１１０において、ＣＰＵ３１０は、周波数解析で得られたパワースペクトル分布のなかで、任意の周波数範囲（例えば０．０５Ｈｚ～０．５Ｈｚの間）において、パワースペクトルの最大ピークを探し、当該ピークからその半値幅までのパワースペクトルの積分値の、全体に占める割合が設定された閾値以上の場合に、呼吸数の測定可能状態と判別してもよい。より詳細には、パワースペクトル分布のなかで、任意の周波数範囲（例えば０．０５～０．５Ｈｚの間）における最大のピークが、他のパワースペクトルと比較して突出しているか否かを判別できればよく、ＣＰＵ３１０は、他の方法によって「測定可能状態」と判別してもよい。
　あるいは、図２０に示すように、ＣＰＵ３１０は、拍動間隔のポアンカレプロットに基づいて、標準偏差や標準偏差の積やその平方根などが所定値よりも大きい場合に対象の生物が安静状態にあると判断してもよい（ステップＳ３０２～３１２）。そして、ＣＰＵ３１０は、「測定可能状態」と判別された場合に、図１５に示すように、拍動間隔の時系列変化における極大（または極小）点の数を呼吸数として算出してもよい。ＣＰＵ３１０は、所定の期間たとえば数分間毎の図２０に示す計算を行い、当該計算結果を後述する診断グラフ作成のためにメモリ３２０のデータベースに蓄積していく。
　＜診断グラフの出力方法＞
　上記の通り、本実施の形態においては、信号処理装置５００が取得した図４に示すような信号に基づいて、診断端末３００のＣＰＵ３１０は、各種の診断グラフをディスプレイ３３０に表示させる。たとえば、図２１に示すように、ＣＰＵ３１０は、複数のタイミング毎、たとえば１分毎に算出された自律神経バランスを示す数値や呼吸数に基づいて、横軸が自律神経バランスの数値であって、縦軸が呼吸数の数値である診断グラフを表示したりする。
　より詳細には、ＣＰＵ３１０は、メモリ３２０に記憶されるプログラムに基づいて、対象となる個体に関して、診断期間、たとえば数時間や数日間など、の指定を受け付けると、図２２に示すような処理を実行する。ＣＰＵ３１０は、診断期間に属する所定の期間毎に、たとえば一分毎に、図３や図１２に示す処理によって計算した自律神経バランスを示す数値を計算して、診断端末３００のデータベースまたは外部のデータベースに蓄積する（ステップＳ４０２）。ＣＰＵ３１０は、対象となる個体に関して、所定の期間毎に、図１４や図２０に示す処理によって計算した呼吸数を示す数値を計算して、診断端末３００のデータベースまたは外部のデータベースに蓄積する（ステップＳ４０４）。そして、ＣＰＵ３１０は、診断期間に属する複数の所定の期間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の計算が終了すると（ステップＳ４０６にてＮＯである場合）、両者の数値の組み合わせのデータを、横軸が自律神経バランスの数値であって縦軸が呼吸数の数値であるグラフにプロットする（ステップＳ４０８）。ＣＰＵ３１０は、当該グラフをディスプレイ３３０に表示させる（ステップＳ４１０）。
　＜第２の実施の形態＞
　複数の期間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値のプロットに加えて、ＣＰＵ３１０は、図２３に示すように、プロットの密集具合を解りやすくするための画像も診断グラフ上に表示することが好ましい。本実施の形態においては、ステップＳ４０８において、ＣＰＵ３１０は、メモリ３２０のプログラムに従って、複数の所定期間たとえば数分間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせに基づいて、プロットの密度に関する等高線を計算して描画する。これによって、グラフの使用に慣れていない獣医も対象となる個体の状態を把握しやすくなる。
　なお、プロットが多いエリアを把握しやすくできればよく、等高線の描画方法は既知の方法でよく、特に限定されない。
　さらに、ＣＰＵ３１０は、図２４に示すように、ステップＳ４０８において、複数の所定期間たとえば数分間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせに基づいて、プロットの密度に関する複数のレベルの等高線を計算して描画してもよい。これによって、グラフの使用に慣れていない獣医も対象となる個体の状態をさらに把握しやすくなる。
　さらには、ＣＰＵ３１０は、図２５に示すように、ステップＳ４０８において、プロットした期間に関して、複数の第１の所定の期間毎の、たとえば１日毎の、複数の第２の所定期間たとえば数分間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせに基づいて、プロットの密度に関する等高線を計算して描画してもよい。
　たとえば、ＣＰＵ３１０は、ステップＳ４０８において、以下の処理を実行する。すなわち、ＣＰＵ３１０は、複数日にわたる測定期間に関して、複数の所定期間たとえば数分間毎に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせをプロットする。そして、ＣＰＵ３１０は、１日目の複数の所定期間たとえば数分間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせに基づいて、１日目のプロットの密度に関する等高線を計算して描画する。同様に、ＣＰＵ３１０は、２日目の複数の所定期間たとえば数分間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせに基づいて、２日目のプロットの密度に関する等高線を計算して描画する。ＣＰＵ３１０は、３日目の複数の所定期間たとえば数分間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせに基づいて、３日目のプロットの密度に関する等高線を計算して描画する。これによって、獣医は、対象となる個体が安定した状態にあるときのプロットの集合を認識することができ、その結果、当該固体の状態をより正確に把握しやすくなる。
　なお、異なる期間に関するプロットや等高線は、線の種類や色を変えたり、点の種類や色を変えたりしてもよい。
　＜第３の実施の形態＞
　複数の期間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値のプロットに加えて、ＣＰＵ３１０は、図２６に示すように、自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値との組み合わせに関して、被測定者の精神的状態または肉体的状態の判定基準となる範囲をも診断グラフ上に表示することが好ましい。本実施の形態においては、ステップＳ４０８において、ＣＰＵ３１０は、メモリ３２０のプログラムに従って、複数の期間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせのプロットと、予めメモリ３２０に記憶されている正常な範囲とを重ねてグラフに表示する。これによって、診断グラフの使用に慣れていない獣医も対象となる個体の状態を把握しやすくなる。正常な範囲を診断グラフ上に表示するだけでなく、被測定者の精神的状態の判定基準として被測定者がリラックスしている状態や興奮している状態にある範囲も診断グラフ上に表示してもよい。また、被測定者の肉体的状態の判定基準として、循環器系の疾病など特定の疾病が疑われる範囲を図示してもよい。さらに、被測定者の精神的状態または肉体的状態を数段階に分けて表示してもよい。例えば、被測定者が特定の疾病を患っている可能性を数段階に分けて診断グラフ上に表示してもよい。
　＜第４の実施の形態＞
　さらには、ＣＰＵ３１０は、図２６に示すように、ステップＳ４０８において、複数の個体に関して、複数の所定期間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせを、診断グラフにプロットしてもよい。
　あるいは、ＣＰＵ３１０は、図２６に示すように、ステップＳ４０８において、複数の個体に関して、複数の所定期間に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせに基づいて、複数の個体の状態をプロットしつつ、複数の個体の等高線を描画したりしてもよい。
　たとえば、ＣＰＵ３１０は、ステップＳ４０８において、以下の処理を実行する。すなわち、ＣＰＵ３１０は、複数の個体に関して、複数の所定期間たとえば数分間毎に対応する自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせをプロットする。そして、ＣＰＵ３１０は、１匹目の自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせに基づいて、１匹目のプロットの密度に関する等高線を計算して描画する。同様に、ＣＰＵ３１０は、２匹目の自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせに基づいて、２匹目のプロットの密度に関する等高線を計算して描画する。ＣＰＵ３１０は、３匹目の自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値の組み合わせに基づいて、３匹目のプロットの密度に関する等高線を計算して描画する。
　この場合も、ＣＰＵ３１０が、正常な範囲をグラフに重ねて表示すると好ましい。たとえば、獣医は、図２６のようなグラフに関しては、個体Ａは健常と判断できる。個体Ｂも呼吸数は高いものの何らかの理由で興奮状態が多かったことが原因と分かり健常と判断できる。一方、正常な範囲から外れた個体Ｃは正常な範囲から外れて呼吸数が高くなっているため循環器系の疾病等が疑われる。
　なお、異なる期間に関するプロットや等高線は、線の種類や色を変えたり、点の種類や色を変えたりしてもよい。
　そして、ＣＰＵ３１０は、獣医などのユーザからの指定に基づいて、プロットと等高線の表示や、プロットのみの表示や、等高線のみの表示を切り替えられることが好ましい。
　＜第５の実施の形態＞
　なお当然ながら、自律神経バランスを示す数値と呼吸数を示す数値のグラフに限らず、図２７に示すように、ＣＰＵ３１０はメモリ３２０のプログラムに従って、横軸に自律神経バランスが、縦軸に心拍数が設定されたグラフに、複数の期間毎のデータをプロットした画像をディスプレイ３３０に表示させてもよい。図２７に関しては、個体Ａおよび個体Ｂに関しては自律神経バランスに応じて心拍数が出ているので正常である。一方、個体Ｃについては自律神経バランスに比べて心拍数が低く、徐脈の疑いがあると判定できる。
　また、図２８に示すように、ＣＰＵ３１０はメモリ３２０のプログラムに従って、横軸に活動量が、縦軸に呼吸数が設定されたグラフに、複数の期間毎のデータをプロットした画像をディスプレイ３３０に表示させてもよい。図２８に関しては、活動量に応じて呼吸数が上がるＡおよびＢは正常だが、活動量の増加に対して過度な呼吸数の上昇を見せる個体Ｃについては、何らかの呼吸器系の疾患が疑われる。なお、ここでは活動量として、個体の各部に取り付けた加速度センサから取得した個体の各部の加速度の分散値で規定するがその限りではない。
　また、自律神経バランスを示す数値に関しても、ポアンカレプロットの標準偏差や標準偏差の積に限らず、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利用したり、その他のポアンカレブロットのばらつきを示す数値を利用したり、ポアンカレプロット以外の他の計算方法を利用してもよい。
　また、上記の実施の形態では、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、被測定者への負荷をより軽減する効果がある。
　＜第６の実施の形態＞
　上記の実施の形態にかかる情報処理システム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、診断端末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２９に示すように、診断端末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、診断端末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。診断端末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、診断端末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。
　あるいは、図３０に示すように、信号処理装置５００が診断端末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３１に示すように、診断端末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、上記の実施の形態の診断端末３００の機能を搭載することになる。例えば、診断端末３００としての通信端末が信号処理装置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、当該情報を診断端末３００に送信する。診断端末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や診断グラフ作成部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３２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診断端末３００としての通信端末に送信する。診断端末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と診断端末３００とは無線ＬＡＮまたは有線ＬＡＮで接続されていなくてもよい。
　なお、この場合も、当然に、サーバ１００の受信部１６１や送信部１６２は、サーバ１００の通信インターフェイス１６０によって実現される。そして、拍動間隔記憶部１２１やデータ記憶部１２２は、サーバ１００のメモリ１２０またはサーバ１００からアクセス可能な他の装置などによって実現される。統計処理部１１１や診断グラフ作成部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。
　上記の実施の形態の説明においては、「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、診断端末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。
　＜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。
　＜まとめ＞
　上記の実施の形態においては、ディスプレイ３３０と、生物に関するバイタルデータを取得して、横軸および縦軸の一方がバイタルデータに基づく第１の数値を示し、横軸および縦軸の他方が第１の数値とは異なる種類のバイタルデータに基づく第２の数値を示すグラフに、生物に関する複数のタイミング毎のデータをプロットしつつプロットの密度を示す等高線を付した画像、をディスプレイ３３０に表示させるためのプロセッサ３１０とを備える、情報処理装置３００が提供される。
　好ましくは、プロセッサ３１０は、所定の期間毎に、プロットの密度を示す等高線をディスプレイ３３０に表示させる。
　好ましくは、プロセッサ３１０は、グラフとともに、生物の種類に関して正常な範囲をディスプレイ３３０に表示させる。
　上記の実施の形態においては、生物に関するバイタルデータを取得するステップと、生物に関する複数のタイミング毎にバイタルデータに基づく第１の数値を計算するステップと、生物に関する複数のタイミング毎に第１の数値とは異なる種類のバイタルデータに基づく第２の数値を計算するステップと、横軸および縦軸の一方が第１の数値を示し、横軸および縦軸の他方が第２の数値を示すグラフに、複数のタイミング毎のデータをプロットしつつプロットの密度を示す等高線を付した画像、をディスプレイ３３０に表示させるステップと、をプロセッサ３１０に実行させるプログラムが提供される。
　上記の実施の形態においては、図３１および図３２に示すように、出力装置と通信するための通信インターフェイス１６０と、通信インターフェイス１６０を介して、生物に関するバイタルデータを取得して、横軸および縦軸の一方がバイタルデータに基づく第１の数値を示し、横軸および縦軸の他方が第１の数値とは異なる種類のバイタルデータに基づく第２の数値を示すグラフに、複数のタイミング毎のデータをプロットしつつプロットの密度を示す等高線を付した画像、を出力装置３００に表示させるためのプロセッサ１１０とを備える、サーバ１００が提供される。
　上記の実施の形態においては、図３１および図３２に示すように、サーバ１００における情報処理方法が提供される。情報処理方法は、生物に関するバイタルデータを受信するステップと、複数のタイミング毎にバイタルデータに基づく第１の数値を計算するステップと、複数のタイミング毎に第１の数値とは異なる種類のバイタルデータに基づく第２の数値を計算するステップと、横軸および縦軸の一方が第１の数値を示し、横軸および縦軸の他方が第２の数値を示すグラフに、複数のタイミング毎のデータをプロットしつつプロットの密度を示す等高線を付した画像、を出力装置３００に表示させるステップとを備える。
　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　　　　：情報処理システム
１００　　：サーバ
１１０　　：ＣＰＵ
１１１　　：統計処理部
１１２　　：診断グラフ作成部
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　　：診断端末
３１０　　：ＣＰＵ
３１１　　：統計処理部
３１２　　：診断グラフ作成部
３１３　　：結果出力部
３２０　　：メモリ
３２１　　：拍動間隔記憶部
３２１Ａ　：対応関係テーブル
３２２　　：データ記憶部
３３０　　：ディスプレイ
３６０　　：通信インターフェイス
３６１　　：受信部
３６２　　：送信部
３７０　　：スピーカ
４０１　　：電極
４０２　　：電極
４０３　　：電極
５００　　：信号処理装置
５０１　　：簡易信号処理装置
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 (6)

  1. 　ディスプレイと、
    　生物に関するバイタルデータを取得して、横軸および縦軸の一方が前記バイタルデータに基づく第１の数値を示し、横軸および縦軸の他方が前記第１の数値とは異なる種類の前記バイタルデータに基づく第２の数値を示すグラフに、前記生物に関する複数のタイミング毎のデータをプロットしつつ前記プロットの密度を示す等高線を付した画像、を前記ディスプレイに表示させるためのプロセッサとを備える、情報処理装置。
  2. 　前記プロセッサは、所定の期間毎に、前記プロットの密度を示す等高線を前記ディスプレイに表示させる、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記プロセッサは、前記グラフとともに、前記生物の種類に関して正常な範囲を前記ディスプレイに表示させる、請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　生物に関するバイタルデータを取得するステップと、
    　前記生物に関する複数のタイミング毎に前記バイタルデータに基づく第１の数値を計算するステップと、
    　前記生物に関する前記複数のタイミング毎に前記第１の数値とは異なる種類の前記バイタルデータに基づく第２の数値を計算するステップと、
    　横軸および縦軸の一方が前記第１の数値を示し、横軸および縦軸の他方が前記第２の数値を示すグラフに、前記複数のタイミング毎のデータをプロットしつつ前記プロットの密度を示す等高線を付した画像、をディスプレイに表示させるステップと、をプロセッサに実行させるプログラム。
  5. 　出力装置と通信するための通信インターフェイスと、
    　前記通信インターフェイスを介して、生物に関するバイタルデータを取得して、横軸および縦軸の一方が前記バイタルデータに基づく第１の数値を示し、横軸および縦軸の他方が前記第１の数値とは異なる種類の前記バイタルデータに基づく第２の数値を示すグラフに、複数のタイミング毎のデータをプロットしつつ前記プロットの密度を示す等高線を付した画像、を前記出力装置に表示させるためのプロセッサとを備える、サーバ。
  6. 　サーバにおける情報処理方法であって、
    　生物に関するバイタルデータを受信するステップと、
    　複数のタイミング毎に前記バイタルデータに基づく第１の数値を計算するステップと、
    　前記複数のタイミング毎に前記第１の数値とは異なる種類の前記バイタルデータに基づく第２の数値を計算するステップと、
    　横軸および縦軸の一方が前記第１の数値を示し、横軸および縦軸の他方が前記第２の数値を示すグラフに、前記複数のタイミング毎のデータをプロットしつつ前記プロットの密度を示す等高線を付した画像、を出力装置に表示させるステップとを備える情報処理方法。
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