WO2020166260A1 - 体調判定装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 - Google Patents

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WO2020166260A1
WO2020166260A1 PCT/JP2020/001107 JP2020001107W WO2020166260A1 WO 2020166260 A1 WO2020166260 A1 WO 2020166260A1 JP 2020001107 W JP2020001107 W JP 2020001107W WO 2020166260 A1 WO2020166260 A1 WO 2020166260A1
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blood pressure
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sudden change
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PCT/JP2020/001107
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藤田　悦則
小倉　由美
良香 延廣
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デルタ工業株式会社
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    • B60K28/02—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver

Definitions

  • the present invention relates to a physical condition determination device, a computer program, and a recording medium for determining a physical condition of a person using a biological signal.
  • a time-series waveform of frequency is obtained from a time-series waveform of a biological signal, which is mainly a wave of the cardiovascular system, collected from the upper body of a person, and a time-series waveform of a frequency slope is further obtained.
  • an apparatus having means for determining the state of a person by frequency-analyzing them.
  • a power spectrum of each frequency corresponding to a function adjustment signal, a fatigue acceptance signal, and an activity adjustment signal belonging to a predetermined ULF band (extremely low frequency band) to a VLF band (ultra low frequency band). Ask for.
  • the state of the person is determined from the time series change of each power spectrum.
  • the fatigue acceptance signal indicates the degree of progress of fatigue in a normal activity state. Therefore, by comparing it with the dominant degree of the power spectrum of the function adjustment signal or the activity adjustment signal, the human acceptance state (relaxed state, fatigue state) Status, sympathetic dominance, parasympathetic dominance, etc.) can be determined.
  • Patent Document 2 uses a function adjustment signal, a fatigue acceptance signal, and an activity adjustment signal that belong to the ULF band (extremely low frequency band) to the VLF band (ultra low frequency band) as in Patent Document 1, but in Patent Document 2, this is used.
  • the distribution ratio of each frequency component is calculated in time series when the sum of the power spectrum values of the frequency components corresponding to three signals is 100, and the human state is determined by using the time series change of the distribution ratio. ..
  • Patent Documents 1 and 2 Both technologies of Patent Documents 1 and 2 are based on the following knowledge. That is, the homeostasis of a person is maintained with fluctuations, and the frequency band thereof is said to be in the ULF band and the VLF band. On the other hand, in atrial fibrillation, which is one of the heart diseases, the frequency at which the fluctuation characteristics of the cardiovascular system switch is said to be 0.0033 Hz. By capturing the fluctuation fluctuation in the vicinity of 0.0033 Hz, homeostasis can be improved. Information about maintenance can be obtained (see Non-Patent Document 1). The frequency bands below 0.0033 Hz and around 0.0053 Hz are mainly related to body temperature regulation, and the frequency band of 0.01 to 0.04 Hz is said to be related to control of autonomic nerves.
  • the 0.0035 Hz signal (fatigue acceptance signal) is a fluctuation for adapting to stress input from the outside to maintain homeostasis, and is a signal indicating the degree of progress of fatigue in a normal activity state.
  • the .0053 Hz signal (activity regulation signal) is a signal in which the degree of influence by the control of endocrine hormones at the time of activity appears, and the 0.0017 Hz signal (function regulation signal) lower than 0.0033 Hz is It is a signal for controlling the modulation and deterioration of the function of the body, and the signals in these three frequency bands interact with each other to act as a body temperature regulating function. Therefore, it is possible to determine the state of a person by using the time-series change and distribution rate of the power spectrum of these signals.
  • Patent Documents 1 and 2 employs a pulse wave (back body surface pulse wave), which is a vibration generated on the body surface of the back of a person, as a biomedical signal, and detects it without restraint. It is an excellent way to obtain information.
  • a pulse wave back body surface pulse wave
  • Patent Documents 1 and 2 are effective for detecting changes in biological conditions such as a sleep onset symptom phenomenon and an imminent sleep phenomenon associated with the progress of fatigue. The method of detection is not specifically shown.
  • the present invention has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a technique suitable for detecting the occurrence of a sudden change in physical condition.
  • the present inventor has focused on the following points. That is, the time-series waveform of the frequency slope obtained by processing the time-series waveform of the biological signal, and the distribution ratio of the function adjustment signal, fatigue acceptance signal and activity adjustment signal obtained from the frequency slope time-series waveform
  • Each of the time-series waveforms is information regarding heart rate variability.
  • the physical condition changes suddenly not only the index related to heart rate variability changes suddenly but also the blood pressure changes suddenly. Therefore, by detecting this sudden change in blood pressure from the back body surface pulse wave similar to the above-mentioned heartbeat variability, it is possible to identify the occurrence of a sudden change in physical condition when two different indicators show unusual movements. This led to the completion of the present invention.
  • the physical condition determination device of the present invention A physical condition determination device that is in contact with the back of a person and analyzes the biological signal collected by a biological signal measuring device that captures the biological signal propagating through the body surface of the back without restraint, A heartbeat-corresponding index calculation unit that obtains a time-series waveform of an index corresponding to heartbeat variability from the time-series waveform of the biological signal, A blood pressure corresponding index calculation unit that obtains a time series waveform of an index corresponding to blood pressure fluctuation from the time series waveform of the biological signal,
  • the time-series waveform obtained from the heartbeat-corresponding index calculation unit is specified as a time zone at which a sudden change in the heartbeat appears, and the time-series waveform obtained from the blood pressure-correspondence index calculation unit is preset.
  • the time zone showing the predetermined waveform fluctuation is specified as the sudden blood pressure symptom appearance time
  • the sudden heartbeat symptom appearance and the sudden blood pressure symptom appearance appear within a predetermined time range
  • the physical condition and a physical condition sudden change determination unit that determines that a sudden change has occurred.
  • the heartbeat-corresponding index calculation unit obtains a frequency time-series waveform from the time-series waveform of the biological signal, and then obtains a frequency slope time-series waveform for each predetermined time range from the frequency time-series waveform. From the waveform calculator and the time-series waveform of the frequency gradient, a function adjustment signal having a frequency lower than the frequency at which fluctuation characteristics of the cardiovascular system are switched, a fatigue acceptance signal having a frequency higher than the function adjustment signal, and the fatigue acceptance And a distribution ratio time series waveform calculation unit that extracts each frequency component belonging to the VLF band from the ULF band corresponding to the activity adjustment signal having a frequency higher than the signal and obtains the time series waveform of each distribution ratio of these frequency components. It is preferable.
  • the physical condition sudden change determination unit all the waveforms of the function adjustment signal, the fatigue acceptance signal and the activity adjustment signal belong to the range of a predetermined distribution rate, and the distribution rate of the activity adjustment signal is the lowest. After the appearance, it is preferable that a time zone in which the distribution ratio of the activity adjustment signal appears higher than the distribution ratios of the function adjustment signal and the fatigue acceptance signal is specified as the appearance of the sudden heartbeat symptom.
  • the blood pressure correspondence index calculation unit is a systolic blood pressure correspondence index calculation unit that obtains a time series waveform of the systolic blood pressure correspondence index using the peak value of the time series waveform of the biological signal, and a bottom of the time series waveform of the biological signal. It is preferable to have a diastolic blood pressure corresponding index calculation unit that obtains a time series waveform of the diastolic blood pressure corresponding index using the value.
  • the systolic blood pressure corresponding index calculation unit obtains a time-series waveform of the systolic blood pressure corresponding index using the slope of the peak value for each predetermined time range, and the diastolic blood pressure corresponding index calculation unit calculates the bottom value of the bottom value.
  • the time series waveform of the diastolic blood pressure corresponding index is obtained by using the slope for each predetermined time range, and the physical condition change determination unit determines the time of the systolic blood pressure corresponding index using the slope for each predetermined time range of the peak value.
  • the physical condition sudden change determination unit when the sudden cardiac symptom appearance and the sudden blood pressure sudden symptom appearance appear within a predetermined time range, in addition, when the load of the cardiac function is large in the cardiac function determination unit. When it is determined, it is preferable to determine that the sudden change in the physical condition has occurred.
  • the heart function determination unit frequency analysis the slope time-series waveform of the frequency obtained by the heartbeat corresponding index calculation unit at the time of physical condition determination, and compared with the frequency analysis of the slope time-series waveform of the frequency previously obtained at rest, It is preferable to determine that the load of the cardiac function is large when the value of the power spectrum of the predominant frequency is greater than or equal to a predetermined value when the physical condition is determined as compared with the value when the rest is determined.
  • the computer program of the present invention is A computer as a physical condition determination device, a procedure for determining the physical condition by analyzing the biological signal obtained from the biological signal measuring device that is contacted with the back of a person and captures the biological signal propagating through the body surface of the back.
  • a computer program to be executed A heartbeat-corresponding index calculation procedure for obtaining a time-series waveform of an index corresponding to heartbeat variability from the time-series waveform of the biological signal, A blood pressure corresponding index calculation procedure for obtaining a time series waveform of an index corresponding to blood pressure fluctuation from the time series waveform of the biological signal,
  • a time zone showing a preset predetermined waveform fluctuation is specified as the sudden heartbeat symptom appearance time, and is obtained by executing the blood pressure correspondence index calculation procedure.
  • a time period showing a preset predetermined waveform fluctuation is specified as the appearance of the sudden change in blood pressure, and the appearance of the sudden change in heartbeat and the appearance of the sudden change in blood pressure appear within a predetermined time range.
  • the computer is caused to execute the physical condition sudden change determination procedure for determining that the physical condition suddenly changes.
  • the cardiac function determination procedure for determining whether or not the cardiac function load is large is executed,
  • the physical condition sudden change determination procedure in addition to the appearance of the sudden change in the heartbeat and the appearance of the sudden change in blood pressure within a predetermined time range, the load of the cardiac function due to the execution of the cardiac function determination procedure.
  • It is preferably a computer program that executes the procedure for determining that the sudden change in physical condition has occurred when it is determined to be large.
  • the present invention executes a procedure of determining the physical condition by analyzing the biological signal obtained from a biological signal measuring device that is brought into contact with the back of a person and captures the biological signal propagating through the body surface of the back.
  • a computer-readable recording medium in which the computer program for causing a computer to function as a physical condition determination device is recorded.
  • the present invention identifies the appearance of a rapid heartbeat symptom from a time-series waveform of an index (heartbeat-corresponding index) corresponding to heartbeat variability, and at the same time, a rapid blood pressure symptom appearance from a time-series waveform of an index (blood pressure responsive index) corresponding to blood pressure variation.
  • the time is specified, and when both appear within a predetermined time, it is determined that a sudden change in physical condition (a sudden change in physical condition) has occurred.
  • a sudden change in physical condition a sudden change in physical condition
  • the load on the cardiac function is also generally large. Therefore, in addition to the sudden change in the heartbeat and the blood pressure, whether or not the load on the cardiac function is further increased. By determining, the occurrence of sudden physical condition change can be more accurately detected.
  • FIG. 1 is a plan view showing a biological signal measuring device used in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 shows an arrangement of an upper left biological signal detection unit (L), an upper right biological signal detection unit (R) and a lower biological signal detection unit (M) when the biological signal measuring device is arranged on the back side of a person. It is a longitudinal cross-sectional view showing the installation position in relation to the human body.
  • FIG. 3 is a view showing a cross section of a part of the biological signal measuring device.
  • FIG. 4 is a block diagram for explaining the configuration of the physical condition determination device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 5A to 5C are diagrams showing an electrocardiogram waveform (a) and an electrocardiographic waveform (b), and a waveform (RCW) (c) obtained by filtering a biological signal obtained by the biological signal measuring device.
  • FIG. 6 shows an example of a correspondence relationship between each time-series waveform of systolic blood pressure and diastolic blood pressure obtained from a continuous sphygmomanometer and a time-series waveform of average values of peak values and bottom values calculated using RCW. It is a figure.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a method of specifying when a sudden heartbeat change symptom appears in the sudden heartbeat change specifying unit.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a method of identifying a symptom of sudden change in blood pressure in the sudden change in blood pressure identifying unit.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a method of determining the magnitude of the cardiac function load in the cardiac function determination unit.
  • 10(a) to 10(g) are diagrams showing experimental data measured by the subject O on November 13, 2018.
  • 11(a) to 11(g) are diagrams showing experimental data measured by the subject O on January 18, 2019.
  • 12A to 12G are views showing experimental data of the subject U measured on November 14, 2018.
  • 13(a) to 13(g) are views showing experimental data of the subject H measured on November 20, 2018.
  • 14(a) to (g) are diagrams showing experimental data measured by the subject MS on December 3, 2018.
  • FIGS. 15(a) to 15(g) are views showing experimental data measured by the subject MK on December 4, 2018. 16(a) to 16(f) are shown in FIGS. 10(f), 11(f), 12(f), 13(f), 14(f) and 15(f). It is the figure which showed the result of frequency analysis of the data at rest before exercise load and at rest after exercise in the slope time-series waveform of the frequency, and the lower column is the figure which compared the power spectrum value before and after exercise load. The upper column is a diagram in which the frequency and the power spectrum value are logarithmically displayed.
  • FIGS. 17A to 17H are data showing the experimental results when the biological signal measuring device 1 is placed on a mattress and the subject sleeps on it in the supine position for 270 minutes.
  • a biological signal propagating on the body surface of a person's back is used.
  • This back body surface pulse wave is, as described above, the vibration when colliding with each valve or the inner wall of the myocardium due to the blood flow in the atrium or ventricle during the systole or diastole of the atrium or ventricle, and the blood vessel when flowing through the aorta.
  • the vibration generated by pressing the wall is transmitted to the body surface.
  • the biological signal measuring device for collecting the back surface pulse wave can be used by incorporating it into a measurement chair, bed, or seat of the driver's seat of a vehicle, and restrains arms, hands, fingers, etc. It is preferable to use a device that can collect a biomedical signal without using it.
  • 1 to 3 show a biological signal measuring device 1 used in this embodiment.
  • the base member 10 is provided with three biological signal detecting units, that is, an upper left biological signal detecting unit 11, an upper right biological signal detecting unit 12, and a lower biological signal detecting unit 13.
  • the base member 10 can be provided with the three biological signal detecting units 11 to 13, and is composed of a plate-shaped body having an area capable of covering a range including a human chest to abdomen.
  • the material is preferably made of a flexible synthetic resin or the like that has a small feeling of discomfort when a person's back comes into contact with it, and is more preferably formed of a bead foam.
  • the thin film of the beads forming the bead foam vibrates sensitively due to the microvibration of the body surface based on the biosignal, and the biosignal is easily propagated to the biosignal detection units 11 to 13.
  • the upper two detection unit placement holes 10a and 10b are provided at predetermined intervals on the left and right sides with a spinal column corresponding region corresponding to the position of the spinal column of a person being sandwiched therebetween. Further, the upper two detection unit placement holes 10a and 10b are formed in a vertically long substantially rectangular shape that is long in the vertical direction, and the lower detection unit placement hole 10c is formed in a horizontally long substantially rectangular shape that is long in the left and right direction.
  • the upper two detection unit placement holes 10a and 10b are vertically long in order to capture biological signals in a range corresponding to the lungs and the heart, and the lower detection unit placement holes 10c are used for activities of the left and right lungs transmitted through the diaphragm. In order to capture the information of the abdomen based on it, it is horizontally long. This corresponds to the shape and arrangement direction of each of the bio-signal detectors 11 to 13.
  • Each of the biological signal detection units 11 to 13 is configured to have a three-dimensional solid knitted fabric 20 and an acoustic sensor 21 including a microphone.
  • the three-dimensional three-dimensional knitted fabric 20 is formed by joining a pair of ground knitted fabrics spaced apart from each other with a connecting yarn, as disclosed in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 2002-331603.
  • Each ground knitted fabric is formed, for example, from a twisted fiber into a flat knitted fabric structure (fine) continuous in both the wale direction and the course direction, or a honeycomb-shaped (hexagonal) mesh. Can be formed into a knitted fabric structure.
  • the connecting yarn imparts a predetermined rigidity to the three-dimensional solid knitted fabric so that the one ground knitted fabric and the other ground knitted fabric maintain a predetermined distance. Therefore, when tension is applied in the surface direction, it is possible to vibrate the threads of the opposing ground knitted fabrics that form the three-dimensional solid knitted fabric or the connecting yarns that connect the opposing ground knitted fabrics. .. As a result, string vibrations are generated by the sounds and vibrations of the heart and blood vessels, which are biological signals, and are propagated in the plane direction of the three-dimensional knitted fabric.
  • the three-dimensional three-dimensional knitted fabric 20 forming each of the biological signal detecting sections 11 to 13 is formed in a substantially rectangular shape corresponding to each of the detecting section placement holes 10a to 10c. Then, the films 14 and 15 are laminated on both surfaces of the base member 10 so as to cover the front surface and the back surface of the three-dimensional solid knitted fabric 20.
  • the films 14 and 15 may be provided in a size corresponding to the detection unit placement holes 10a to 10c, or by using the films 14 and 15 of a size that covers the three detection unit placement holes 10a to 10c with one sheet. Good.
  • the detection portion placement holes 10a to 10c serve as a resonance box, and perform a function of amplifying a weak biological signal.
  • the physical condition determination device 100 is configured by a computer (including a personal computer, a microcomputer incorporated in a device, and the like), and a computer program that causes the computer to execute a procedure for performing physical condition determination is stored in the storage unit (the computer (the physical condition determination device).
  • a computer including a personal computer, a microcomputer incorporated in a device, and the like
  • a computer program that causes the computer to execute a procedure for performing physical condition determination is stored in the storage unit (the computer (the physical condition determination device).
  • a recording medium such as a built-in hard disk of 100
  • various removable recording media, recording media of other computers connected by communication means, etc. are also included).
  • the computer By causing the computer to execute the procedure for performing the physical condition determination, the computer performs the physical condition determination having the functions of the heartbeat corresponding index calculating unit 110, the blood pressure corresponding index calculating unit 120, the sudden physical condition change determining unit 130, and the cardiac function determining unit 140.
  • the device 100 is configured.
  • the computer program for executing the procedure for performing the physical condition determination can also be realized by an electronic circuit including one or more storage circuits in which the computer program is incorporated.
  • the computer program can be stored in a recording medium and provided.
  • the recording medium storing the computer program may be a non-transitory recording medium.
  • the non-transitory recording medium is not particularly limited, and examples thereof include a flexible disk, a hard disk, a CD-ROM, an MO (magneto-optical disk), a DVD-ROM, and a memory card. It is also possible to transmit the computer program to a computer via a communication line and install it.
  • Both the heartbeat-corresponding index calculating unit 110 and the blood pressure-corresponding index calculating unit 120 use a time-series waveform (hereinafter, “sensor waveform”) of a biological signal obtained from the acoustic sensor 21 of the biological signal measuring apparatus 1, but are preferable.
  • sensor waveform a time-series waveform obtained by applying a bandpass filter near a center frequency of 20 Hz, more preferably a bandpass filter in the frequency band of 10 to 30 Hz.
  • the sensor waveform is converted into a filtered waveform of 10 to 30 Hz (the waveform of FIG. 5C (hereinafter referred to as “RCW”).
  • the heart rate is in the standard range of about 1 to 1.5 Hz.
  • the heartbeat-corresponding index calculation unit 110 obtains the time-series waveform of the index corresponding to the heartbeat fluctuation from the time-series waveform of the biological signal (“RCW” in this embodiment).
  • the heartbeat-corresponding index calculation unit 110 of this embodiment includes a frequency slope time-series waveform calculation unit 111 and a distribution ratio calculation unit 112.
  • the frequency slope time-series waveform calculation unit 111 obtains a frequency time-series waveform from the RCW, and obtains a frequency slope time-series waveform for each predetermined time range from the frequency time-series waveform.
  • the frequency slope time-series waveform is obtained by the method disclosed in Patent Documents 1 and 2. That is, in the RCW, a point (zero-cross point) at which the positive-to-negative switching is performed, is divided for example every 5 seconds, and the reciprocal of the time interval between the zero-cross points of the time-series waveform included in the 5 seconds is set as the individual frequency f Then, the average value of the individual frequencies f in the 5 seconds is adopted as the value of the frequency F in the 5 seconds. Then, by plotting the frequency F obtained every 5 seconds in time series, a time series waveform of frequency fluctuation is obtained.
  • a time window of a predetermined time width (for example, 180 seconds) is set with a predetermined overlap time (for example, 18 seconds) from a time-series waveform of frequency fluctuations, and a frequency slope is obtained by the least square method for each time window. And output the time series waveform of the slope.
  • This calculation (movement calculation) is sequentially repeated, and the heartbeat corresponding index calculation unit 110 outputs the time series change of the frequency slope as a frequency slope time series waveform.
  • the dorsal body surface pulse wave is a biological signal that mainly contains the state of control of the heart, which is the central system, that is, the state of sympathetic innervation of arteries and the appearance information of the sympathetic nervous system and parasympathetic nervous system.
  • the frequency slope time series waveform obtained by the zero-cross method is an index corresponding to heartbeat variability.
  • the distribution ratio calculator 112 first frequency-analyzes each of the frequency slope time-series waveforms obtained from the frequency slope time-series waveform calculator 111 to lower the frequency of 0.0033 Hz, which is the frequency at which the fluctuation characteristic of the cardiovascular system switches.
  • Each frequency component belonging to the VLF band is extracted from the ULF band corresponding to the function adjustment signal of the frequency, the fatigue acceptance signal of the frequency higher than the function adjustment signal, and the activity adjustment signal of the frequency higher than the fatigue acceptance signal.
  • the distribution rate of each of these frequency components is obtained in time series. That is, the ratio of each frequency component when the sum of the power spectrum values of the three frequency components is set to 1 is obtained as a distribution rate in time series.
  • the frequency component of 0.0017 Hz is used as the function adjustment signal
  • the frequency component of 0.0035 Hz is used as the fatigue acceptance signal
  • the frequency component of 0.0053 Hz is used as the activity adjustment signal.
  • the suitability of using the components is as described in the "Background Art" section above.
  • the frequency component of each signal can be adjusted depending on individual differences, and the function adjustment signal is in the range of less than 0.0033 Hz, preferably in the range of 0.001 to 0.0027 Hz, and the fatigue acceptance signal is 0.
  • the activity adjustment signal can be adjusted in the range of 0.004 to 0.007 Hz.
  • the blood pressure corresponding index calculation unit 120 obtains the time series waveform of the index corresponding to the blood pressure fluctuation from the time series waveform of the biological signal (“RCW” in this embodiment).
  • the blood pressure correspondence index calculation unit 120 of the present embodiment uses the peak value of RCW to obtain the time-series waveform of the systolic blood pressure correspondence index, and the systolic blood pressure correspondence index calculation unit 121 and the bottom value of RCW to diastolic blood pressure.
  • a diastolic blood pressure correspondence index calculation unit 122 for obtaining a time-series waveform of the correspondence index.
  • the systolic blood pressure-corresponding index calculation unit 121 and the diastolic blood pressure-correspondence index calculation unit 122 are configured such that the peak value or the bottom value within a predetermined time range (for example, 180 seconds).
  • the slope (ratio) of the change in the value is obtained, and the slope change of the peak value or the bottom value is sequentially obtained by performing a slide calculation while overlapping the slope (ratio) for 18 seconds, for example.
  • FIGS. 10 to 15 shows a time-series waveform of the systolic blood pressure and the diastolic blood pressure of the continuous sphygmomanometer, and each of the drawings (d) shows 180 peak and bottom values of RCW.
  • the time-series waveform obtained by sliding the average value for each second for 18 seconds is shown. Comparing these, the time-series waveform of the systolic blood pressure of the continuous sphygmomanometer shows a change almost corresponding to the time-series waveform of the average value of the peak values calculated using RCW. It can be seen that the time-series waveform of indicates a change substantially corresponding to the time-series waveform of the average value of the bottom values calculated using RCW.
  • FIG. 6 shows a result obtained by comparing this with a continuous sphygmomanometer that was measured at the same time.
  • “estimated SBP” is a waveform obtained by multiplying the average value of the peak values calculated using RCW by a predetermined coefficient so as to approximate the systolic blood pressure value of the continuous sphygmomanometer
  • “DBP” is a waveform in which the average value of the bottom values calculated using RCW is multiplied by a predetermined coefficient so as to approximate the diastolic blood pressure value of the continuous sphygmomanometer. From this graph, the time-series waveform of the average value using the peak value and bottom value of RCW corresponds well to the time-series waveform of systolic blood pressure and the time-series waveform of diastolic blood pressure obtained from a continuous sphygmomanometer. It doesn't work.
  • the slope of the peak value of RCW calculated by the systolic blood pressure corresponding index calculating unit 121 and the slope of the bottom value of RCW calculated by the diastolic blood pressure corresponding index calculating unit 122 are the change trends of the systolic blood pressure and the diastolic blood pressure. It is suitable as an indicator of.
  • the computer program executes a procedure that functions as the rapid heartbeat change identifying unit 131 and a procedure that functions as the blood pressure sudden change identifying unit 132, and thereafter, based on the execution results, the physical condition sudden change is performed.
  • the procedure for determining is executed.
  • the physical condition sudden change determination unit 130 determines that a sudden physical condition change (physical condition sudden change) has occurred when the sudden heartbeat symptom appearance and the blood pressure sudden change symptom appear within a predetermined time range. That is, when the two indices of the heart rate variability and the blood pressure variability show different waveforms from the normal and they appear at almost the same time (within a predetermined time range), it is determined that the physical condition is abrupt. ..
  • the rapid heartbeat change identification unit 131 identify the sudden heartbeat change symptoms as follows. That is, all the waveforms of the function adjustment signal, the fatigue acceptance signal, and the activity adjustment signal obtained from the frequency slope time-series waveform obtained from the distribution rate calculator 112 belong to the range of the predetermined distribution rate, and At that time, after the appearance of the point (condition 1) where the distribution rate of the activity adjustment signal is the lowest, the distribution rate of the activity adjustment signal becomes higher than the distribution rates of the function adjustment signal and the fatigue acceptance signal (condition 2). Whether or not appears, and when both the condition 1 and the condition 2 are satisfied, it is specified that the sudden heartbeat symptom appears. For example, in FIG.
  • the slide calculation when obtaining the frequency slope time-series waveform is performed with an overlap of 18 seconds with respect to a window of 180 seconds.
  • the time zone when the sudden heartbeat symptom appears may increase or decrease from 30 to 40 seconds depending on the set time window, overlap rate, and the like.
  • the range of the distribution rate in which the signals of Condition 1 are aggregated may be set to a range other than 30 to 40%. Furthermore, since these conditions have individual differences, it is possible to set conditions for each individual.
  • the sudden change in blood pressure identifying unit 132 identify the sudden change in blood pressure as follows. That is, as shown in FIG. 8, the time series waveform of the systolic blood pressure corresponding index obtained from the systolic blood pressure corresponding index calculating unit 121 and the diastolic blood pressure corresponding index obtained from the diastolic blood pressure corresponding index calculating unit 122 A time zone in which a point where the series waveforms cross and the value of the systolic blood pressure-corresponding index is smaller than the value of the diastolic blood pressure index appears is specified as the time of sudden blood pressure change sign appearance.
  • the calculation result is output every 18 seconds as described above, it is determined for every 18 seconds whether or not the condition at the time of the sudden change in blood pressure appears, but this is merely an example. Similar to the sudden change in heart rate specifying unit 131, it may be output at different time intervals depending on the set time of the slide calculation time window, the overlap rate, and the like. Further, it is similar to the above that an appropriate time window and overlap rate can be set for each individual.
  • the sudden physical condition change determination unit 130 compares the appearance timings when the sudden cardiac change symptoms identified by the sudden cardiac change identification unit 131 and the sudden blood pressure symptoms identified by the sudden blood pressure change identifying unit 132 appear, and finally the sudden physical change occurs. To judge. In the present embodiment, it is determined that the physical condition is suddenly changed only when the rapid heartbeat symptom appearance and the blood pressure sudden change symptom appearance appear within a predetermined time range. Although there are individual differences within the predetermined time range, it is preferable that the predetermined time range is about 30 to 100 seconds. It should be noted that this predetermined time range can be set differently depending on the setting time of the slide calculation time window, the overlap rate, or the like, as in the above.
  • the cardiac function determination unit 140 determines whether or not the cardiac function load is large. Specifically, the cardiac function determination unit 140 of the present embodiment, when determining the physical condition, for example, when determining the physical condition of the driver during driving, or when determining the physical condition of the subject after driving or exercising, The time-series waveform of the bio-signal (RCW) obtained from the bio-signal measuring device 1 is arithmetically processed by the heartbeat correspondence index calculation unit 110 to obtain the above-described slope time-series waveform of the frequency. Next, the time-series waveform of the slope of this frequency is subjected to frequency analysis.
  • RCW bio-signal
  • the frequency analysis result at the time of determining the physical condition is compared with the frequency analysis result of the slope time-series waveform of the frequency obtained in advance at rest (see FIG. 4 ).
  • the power spectrum value of the predominant frequency at the time of physical condition determination after exercise load is a predetermined value or more (for example, 2 or more) with respect to the power spectrum value of the predominant frequency at rest. In the case of ), it is determined that the load of cardiac function is large.
  • the frequency analysis result at rest is the data obtained by analyzing the biological signals measured in the normal heartbeat and breathing state of the subject, such as when sitting calmly on a chair without being subjected to a load such as driving or exercise.
  • the physical condition sudden change determination unit 130 takes into consideration the determination result of the cardiac function determination unit 130 at the time of the sudden heartbeat symptom appearance and the sudden blood pressure change symptom appearance to make the physical condition sudden change. judge.
  • the cardiac function determination unit 130 If the result that the cardiac function load is small is not determined, it is not judged that the physical condition is abrupt, and the two indicators indicate the physical condition sudden change, and only when the result that the cardiac function load is large is output, the final It is determined that the physical condition has suddenly changed. As a result, since it is determined that the physical condition is suddenly changed only when the cardiac function load is large, the occurrence of the physical condition suddenly noticed by the subject and the determination result of the physical condition sudden change by the physical condition determination device 100 are more matched.
  • Example 2 A treadmill was used to apply an exercise load to a subject to run for 10 minutes, and the change in physical condition before and after that was examined. Before and after the exercise load, the subject is seated on an automobile seat having the biological signal measuring device 1 attached to the seat back, the biological signal of the subject is sampled, and the data is analyzed by the physical condition determining device 100 to determine the physical condition. The presence or absence of sudden change was judged. As the biological signal to be analyzed, the back body surface pulse wave in the vicinity of the second to fourth lumbar vertebrae was used, and data was obtained from the acoustic sensor 21 of the lower biological signal detecting unit 13 in the biological signal measuring device 1. The subject was equipped with an instantaneous heart rate monitor and a continuous blood pressure monitor, and the instantaneous blood pressure and continuous blood pressure were also measured.
  • FIGS. 10 to 15. each show a time-series waveform of autonomic nerve activity, each (b) diagram shows a time-series waveform of an instantaneous heart rate, and each (c) diagram shows a blood pressure.
  • the time series waveform of is shown.
  • the figures (d) to (g) of FIGS. 10 to 15 are data analyzed by the physical condition determination device 100, and the figures (d) are time-series waveforms of average values of peak values and bottom values.
  • Each (e) figure shows the slope time series waveform of the peak value and the bottom value
  • each (f) figure shows the frequency slope time series waveform
  • each (g) figure shows the distribution rate time.
  • a series waveform is shown.
  • the sudden change in blood pressure specifying unit 132 specifies the time at which the sudden change in blood pressure has appeared within a range of 50 seconds before and after 2700 seconds after the appearance of the sudden change in heartbeat.
  • the rapid heartbeat change identifying unit 131 identifies the vicinity of 3180 seconds as the sudden heartbeat change symptom appearance time.
  • the sudden change in blood pressure specifying unit 132 specifies the time at which the sudden change in blood pressure appears at about 3250 seconds, which is the closest point at which the sudden change in heartbeat appears.
  • all are specified when the sudden change in blood pressure appears, but are not specified when the sudden change in heartbeat appears.
  • the sudden physical condition change determination unit 130 when the determination result of the heart function determination unit 140 is not taken into consideration, the appearance of the sudden heartbeat symptom is identified, and the subject O who is identified in the vicinity thereof is also identified when the sudden blood pressure symptom appears. In the case of FIG. 10 and FIG. 11, it is determined that a physical condition sudden change has occurred. On the other hand, in the case of the subjects U, H, MS, and MK of FIGS. 12 to 15, no sudden change in physical condition was observed.
  • FIG. 16 is a diagram showing the determination result of the cardiac function determination unit 140.
  • 16A to 16F correspond to the data of FIGS. 10 to 15 in order.
  • the PSD ratio in the figure is obtained by comparing the data of 20 minutes at rest before exercise load and 20 minutes at rest after exercise load obtained by the cardiac function determination unit 140, and the threshold value of the PSD ratio is set to 2. However, when the PSD ratio exceeds 2, it is set to be determined as “cardiac functional load: large”. As a result, the “cardiac function load: large” was determined for the data of the subject O of November 13, 2018 of FIG. 10, the data of the subject U of FIG. 12, and the data of the subject MK of FIG.
  • the physical condition sudden change determination unit 130 determines that the physical condition sudden change occurs only when the data of the subject O of FIG. 10 is measured on November 13, 2018.
  • the face of the subject O was about 60 seconds from about 2700 seconds when the appearance of the rapid heartbeat symptom and the appearance of the rapid blood pressure symptom appeared. It was confirmed by an observer who witnessed the experiment that the subject became pale and suddenly changed in physical condition for a moment. However, at the time of data measurement on January 18, 2019 of the test subject O in FIG. 11, the appearance of the sudden heartbeat symptom and the appearance of the sudden blood pressure symptom were identified in the vicinity of 3200 seconds. It has been confirmed by the observer that no such symptoms have occurred. Therefore, it is preferable that the physical condition sudden change determination unit 130 considers the determination result of the cardiac function determination unit 140 for more accurate determination of the physical condition sudden change.
  • the appearance timing difference between the appearance of the rapid heartbeat symptom and the appearance of the rapid blood pressure symptom is about 70 seconds, so that both appear within the predetermined time. If the range to be set is set to be shorter, for example, 50 seconds, it is determined that the physical condition is abrupt even if only the criterion of whether the rapid heartbeat symptom appearance and the blood pressure sudden symptom appearance occur within a predetermined time. Will not be done. Therefore, the set time may be adjusted by accumulating data for each individual.
  • FIG. 17 shows data when the biological signal measuring apparatus 1 is placed on a mattress and the subject lays on it in the supine position for 270 minutes.
  • FIG. 17A is an aortic pressure waveform obtained by filtering the biological signal obtained from the upper left biological signal detecting unit 11
  • FIG. 17B is a timing at which the body movement is detected and the upper left living body due to the body movement. It is the figure which showed the time zone which was non-contact with the signal detection part 11,
  • FIG.17(c) is the figure which showed the heart rate,
  • FIG.17(d) is the figure which showed the respiration rate.
  • 17(e) shows a time-series waveform of autonomic nerve activity,
  • FIG. 17(f) shows a frequency slope time-series waveform, and FIG.
  • 17(g) shows a distribution rate time-series waveform.
  • FIG. 17(h) shows slope time series waveforms of the peak value and the bottom value.
  • 17(g) and 17(h) shows slope time series waveforms of the peak value and the bottom value.
  • 17(g) and 17(h) shows a rapid heartbeat symptom and a blood pressure rapid symptom appear at about 152 minutes.
  • a sudden change in heartbeat and a sudden change in blood pressure appear. Therefore, during this experiment, it was determined that sudden physical change occurred at about 152 minutes and about 240 minutes. According to the observer, it is observed that the subject's body movement temporarily becomes large before and after the time when it is determined that the physical condition has suddenly changed, and that the subject was likely to sleep, so the determination result by the physical condition determination device 130 is It can be said that it was almost suitable.

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Abstract

体調急変の発生を検出する。　体調判定装置１００は、心拍対応指標演算部１１０により、心拍変動に対応する指標（心拍対応指標）の時系列波形から心拍急変兆候出現時を特定すると共に、血圧対応指標演算部１２０により、血圧変動に対応する指標（血圧対応指標）の時系列波形から血圧急変兆候出現時を特定する。体調急変判定部１３０は、両者が所定時間内に出現している場合に体調の急変（体調急変）の発生と判定する構成である。これにより、心拍の急変と血圧の急変とを加味した判定ができ、体調急変を検出できる。

Description

体調判定装置、コンピュータプログラム及び記録媒体
　本発明は、生体信号を用いて人の体調を判定する体調判定装置、コンピュータプログラム及び記録媒体に関する。
　特許文献１及び特許文献２等において、人の上体から採取した主に心循環系の波動である生体信号の時系列波形から周波数の時系列波形を求め、さらに、周波数傾きの時系列波形を求めてこれらを周波数解析して人の状態を判定する手段を有する装置を開示している。特許文献１では、周波数解析にあたって、予め定めたＵＬＦ帯域（極低周波帯域）からＶＬＦ帯域（超低周波帯域）に属する機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求める。そして、各パワースペクトルの時系列変化から人の状態を判定する。疲労受容信号は、通常の活動状態における疲労の進行度合いを示すため、これに併せて、機能調整信号や活動調整信号のパワースペクトルの優性度合いを比較することにより、人の状態（リラックス状態、疲労状態、交感神経優位の状態、副交感神経優位の状態など）を判定することができる。
　特許文献２は、特許文献１と同様にＵＬＦ帯域（極低周波帯域）からＶＬＦ帯域（超低周波帯域）に属する機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号を用いるが、特許文献２ではこの３つの信号に相当する周波数成分のパワースペクトルの値の合計を１００とした際の各周波成分の分布率を時系列に求め、その分布率の時系列変化を利用して人の状態を判定する。
　特許文献１又は２の技術はいずれも次のような知見に基づいたものである。すなわち、人の恒常性はゆらぎで維持され、その周波数帯域はＵＬＦ帯域とＶＬＦ帯域にあるとされている。一方、心疾患の一つである心房細動において、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数は、０．００３３Ｈｚと言われており、０．００３３Ｈｚ近傍のゆらぎの変化を捉えることで、恒常性維持に関する情報が得られる（非特許文献１参照）。また、０．００３３Ｈｚ近傍以下と０．００５３Ｈｚ近傍の周波数帯は、主に体温調節に関連するもので、０．０１～０．０４Ｈｚの周波数帯は自律神経の制御に関連するものと言われている。そして、実際に、生体信号に内在するこれら低周波のゆらぎを算出する周波数傾き時系列波形を求め、それを周波数解析したところ、０．００３３Ｈｚよりも低周波の０．００１７Ｈｚ、０．００３３Ｈｚ近傍の０．００３５Ｈｚを中心とする周波数帯のゆらぎと、さらにこれらこの２つ以外に、０．００５３Ｈｚを中心とする周波数帯のゆらぎがあることが確認できた。
　０．００３５Ｈｚの信号（疲労受容信号）は、外部より入力されるストレスに適応して恒常性を維持するためのゆらぎで、これを通常の活動状態における疲労の進行度合いを示す信号であり、０．００５３Ｈｚの信号（活動調整信号）は、活動時における内分泌系ホルモンの制御による影響の度合いが出現する信号であり、０．００３３Ｈｚよりも低周波の０．００１７Ｈｚの信号（機能調整信号）は、体の変調や機能低下を制御する信号としてあり、これら３つの周波数帯の信号が、相互に関わり合って体温調節機能として作用している。そこで、これらの信号のパワースペクトルの時系列変化、分布率を用いることで、人の状態判定が可能となる。
特開２０１１－１６７３６２号公報 特開２０１２－１７９２０２号公報
藤田悦則他:「指尖容積脈波情報を用いた入眠予兆現象計測法の開発」，人間工学，Vol.41，No.4，203-212，2005
　特許文献１及び２に示した手段は、生体信号として、人の背部の体表面に生じる振動である脈波（背部体表脈波）を採用して非拘束で検出し、特に運転中の生体情報を得る手段として優れている。
　一方、運転中、あるいは、運転などの運動負荷後、急に顔が青ざめたり、気持ち悪くなったり、意識を失ったりする体調急変が生じる場合がある。特許文献１及び２の技術は、疲労の進行に伴う入眠予兆現象や切迫睡眠現象等の生体状態の変化を検出するのには有効であることは上記のとおりであるが、急な体調変化を検出する手法については具体的には示されていない。
　本発明は上記に鑑みなされたものであり、体調急変の発生を検出するのに好適な技術を提供することを課題とする。
　上記課題を解決するため鋭意検討を行った結果、本発明者は次の点に着目した。すなわち、生体信号の時系列波形を処理して求めた上記の周波数傾きの時系列波形、並びに、周波数傾き時系列波形から求められる上記の機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号の分布率を時系列波形は、いずれも、心拍変動に関する情報である。体調急変が生じた場合、心拍変動に関連する指標が急変することはもとより、それに加え、血圧の急変も生じる。よって、この血圧の急変も、上記の心拍変動と同様の背部体表脈波から検出することで、２つの異なる指標が通常とは異なる動きを示す場合に、体調の急変の発生を特定できると考え、本発明を完成するに至った。
　すなわち、本発明の体調判定装置は、
　人の背部に当接され、前記背部の体表面を介して伝播する生体信号を非拘束で捉える生体信号測定装置により採取した前記生体信号を分析して体調を判定する体調判定装置であって、
　前記生体信号の時系列波形から心拍変動に対応する指標の時系列波形を求める心拍対応指標演算部と、
　前記生体信号の時系列波形から血圧変動に対応する指標の時系列波形を求める血圧対応指標演算部と、
　前記心拍対応指標演算部から得られる時系列波形が予め設定された所定の波形変動を示す時間帯を心拍急変兆候出現時として特定し、前記血圧対応指標演算部から得られる時系列波形が予め設定された所定の波形変動を示す時間帯を血圧急変兆候出現時として特定し、前記心拍急変兆候出現時及び前記血圧急変兆候出現時が所定の時間範囲内に出現している場合に、前記体調の急変の発生と判定する体調急変判定部と
を有することを特徴とする。
　前記心拍対応指標演算部は、前記生体信号の時系列波形から周波数の時系列波形を求めた後、前記周波数の時系列波形から所定時間範囲毎の周波数の傾き時系列波形を求める周波数傾き時系列波形演算部と、前記周波数の傾き時系列波形から、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数よりも低い周波数の機能調整信号、前記機能調整信号よりも高い周波数の疲労受容信号、及び前記疲労受容信号よりも高い周波数の活動調整信号に相当するＵＬＦ帯域からＶＬＦ帯域に属する各周波数成分を抜き出し、これらの周波数成分のそれぞれの分布率の時系列波形を求める分布率時系列波形演算部とを有することが好ましい。
　前記体調急変判定部は、前記機能調整信号、前記疲労受容信号及び前記活動調整信号の全ての波形が所定の分布率の範囲内に所属すると共に、前記活動調整信号の分布率が最も低いポイントの出現後、前記活動調整信号の分布率が、前記機能調整信号及び前記疲労受容信号の分布率よりも高くなるポイントが出現する時間帯を、前記心拍急変兆候出現時と特定することが好ましい。
　前記血圧対応指標演算部は、前記生体信号の時系列波形のピーク値を用いて収縮期血圧対応指標の時系列波形を求める収縮期血圧対応指標演算部と、前記生体信号の時系列波形のボトム値を用いて拡張期血圧対応指標の時系列波形を求める拡張期血圧対応指標演算部とを有することが好ましい。
　前記収縮期血圧対応指標演算部は、前記ピーク値の所定時間範囲毎の傾きを用いて前記収縮期血圧対応指標の時系列波形を求め、前記拡張期血圧対応指標演算部は、前記ボトム値の所定時間範囲毎の傾きを用いて前記拡張期血圧対応指標の時系列波形を求め、前記体調急変判定部は、前記ピーク値の所定時間範囲毎の傾きを用いた前記収縮期血圧対応指標の時系列波形と前記ボトム値の所定時間範囲毎の傾きを用いた前記拡張期血圧対応指標の時系列波形がクロスし、かつ、前記収縮期血圧対応指標の値が前記拡張期血圧指標の値よりも小さくなっているポイントが出現する時間帯を、前記血圧急変兆候出現時と特定することが好ましい。
　さらに、心機能の負荷が大きいか否かを判定する心機能判定部を有し、
　前記体調急変判定部は、前記心拍急変兆候出現時及び前記血圧急変兆候出現時が所定の時間範囲内に出現していることに加えて、前記心機能判定部において前記心機能の負荷が大きいと判定されている場合に、前記体調の急変の発生と判定する構成とすることが好ましい。
　前記心機能判定部は、体調判定時に前記心拍対応指標演算部によって求められる前記周波数の傾き時系列波形を周波数解析し、安静時において予め求めた周波数の傾き時系列波形の周波数解析と比較し、卓越周波数のパワースペクトルの値が、安静時の値に対し、体調判定時の値が所定以上の場合に心機能の負荷が大きいと判定することが好ましい。
　また、本発明のコンピュータプログラムは、
　体調判定装置としてのコンピュータに、人の背部に当接され、前記背部の体表面を介して伝播する生体信号を捉える生体信号測定装置から得られる前記生体信号を分析して体調を判定する手順を実行させるコンピュータプログラムであって、
　前記生体信号の時系列波形から心拍変動に対応する指標の時系列波形を求める心拍対応指標演算手順と、
　前記生体信号の時系列波形から血圧変動に対応する指標の時系列波形を求める血圧対応指標演算手順と、
　前記心拍対応指標演算手順の実行により得られる時系列波形において、予め設定された所定の波形変動を示す時間帯を心拍急変兆候出現時として特定し、前記血圧対応指標演算手順の実行により得られる時系列波形において、予め設定された所定の波形変動を示す時間帯を血圧急変兆候出現時として特定し、前記心拍急変兆候出現時及び前記血圧急変兆候出現時が所定の時間範囲内に出現している場合に、前記体調の急変の発生と判定する体調急変判定手順と
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする。
　さらに、心機能の負荷が大きいか否かを判定する心機能判定手順を実行させ、
　前記体調急変判定手順は、前記心拍急変兆候出現時及び前記血圧急変兆候出現時が所定の時間範囲内に出現していることに加えて、前記心機能判定手順の実行により前記心機能の負荷が大きいと判定されている場合に、前記体調の急変の発生と判定する手順を実行するコンピュータプログラムであることが好ましい。
　また、本発明は、人の背部に当接され、前記背部の体表面を介して伝播する生体信号を捉える生体信号測定装置から得られる前記生体信号を分析して体調を判定する手順を実行させ、コンピュータを体調判定装置として機能させる前記コンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。
　本発明は、心拍変動に対応する指標（心拍対応指標）の時系列波形から心拍急変兆候出現時を特定すると共に、血圧変動に対応する指標（血圧対応指標）の時系列波形から血圧急変兆候出現時を特定し、両者が所定時間内に出現している場合に体調の急変（体調急変）の発生と判定する構成である。これにより、心拍の急変と血圧の急変とを加味した判定ができ、体調急変を検出できる。
　また、安静時に比べ、心機能の負荷が大きいか否かをあわせて判定する構成とすることが好ましい。体調急変が生じている場合には、心機能の負荷も大きくなっていることが一般的であるため、心拍の急変及び血圧の急変に加え、さらにこの心機能の負荷が大きくなっているか否かを判定することでより正確に体調急変の発生を捉えることができる。
図１は、本発明の一の実施形態で用いた生体信号測定装置を示した平面図である。 図２は、上記生体信号測定装置を人の背側に配設した際の左上部生体信号検出部（Ｌ）、右上部生体信号検出部（Ｒ）及び下部生体信号検出部（Ｍ）の配設位置を人の体との関係で示した縦方向断面図である。 図３は、上記生体信号測定装置の一部の断面を示した図である。 図４は、本発明の一の実施形態に係る体調判定装置の構成を説明するためのブロック図である。 図５（ａ）～（ｃ）は、心電図波形（ａ）及び心音波形（ｂ）と、生体信号測定装置により得られた生体信号をフィルタリング処理した波形（ＲＣＷ）（ｃ）とを示した図である。 図６は、連続血圧計から得られる収縮期血圧及び拡張期血圧の各時系列波形と、ＲＣＷを用いて算出したピーク値及びボトム値の平均値の時系列波形との対応関係の一例を示した図である。 図７は、心拍急変特定部における心拍急変兆候出現時の特定の方法を説明するための図である。 図８は、血圧急変特定部における血圧急変兆候出現時の特定の方法を説明するための図である。 図９は、心機能判定部における心機能負荷の大小を判定する方法を説明するための図である。 図１０（ａ）～（ｇ）は、被験者Ｏの２０１８年１１月１３日に測定した実験データを示した図である。 図１１（ａ）～（ｇ）は、被験者Ｏの２０１９年１月１８日に測定した実験データを示した図である。 図１２（ａ）～（ｇ）は、被験者Ｕの２０１８年１１月１４日に測定した実験データを示した図である。 図１３（ａ）～（ｇ）は、被験者Ｈの２０１８年１１月２０日に測定した実験データを示した図である。 図１４（ａ）～（ｇ）は、被験者ＭＳの２０１８年１２月３日に測定した実験データを示した図である。 図１５（ａ）～（ｇ）は、被験者ＭＫの２０１８年１２月４日に測定した実験データを示した図である。 図１６（ａ）～（ｆ）は、図１０（ｆ）、図１１（ｆ）、図１２（ｆ）、図１３（ｆ）、図１４（ｆ）及び図１５（ｆ）の図に示された周波数の傾き時系列波形における運動負荷前の安静時と運動負荷後の安静時のデータを周波数解析した結果を示した図であり、下欄が運動負荷前後でパワースペクトル値を比較した図であり、上欄が周波数とパワースペクトル値を対数表示した図である。 図１７（ａ）～（ｈ）は、生体信号測定装置１をマットレス上に配置し、その上に被験者が仰臥位で２７０分寝た際の実験結果を示したデータである。
　以下、図面に示した本発明の実施形態に基づき、本発明をさらに詳細に説明する。本発明においては人の背部の体表面を伝播する生体信号（背部体表脈波）を用いる。この背部体表脈波は、上記のように、心房や心室の収縮期や拡張期において心房や心室内の血液の流れによる各弁や心筋内壁に衝突する際の振動、大動脈を流れる際に血管壁を押圧することによって生じる振動（音として伝わる振動を含む）が体表面に伝達されたものである。
　背部体表脈波を採取するための生体信号測定装置は、測定用の椅子、ベッド、あるいは、乗物の運転席のシート等に組み込んで使用することができ、腕、手、指等を拘束することなく生体信号を採取できるものを用いることが好ましい。図１～図３に本実施形態で用いた生体信号測定装置１を示す。この生体信号測定装置１は、ベース部材１０に３つの生体信号検出部、すなわち、左上部生体信号検出部１１、右上部生体信号検出部１２及び下部生体信号検出部１３を設けている。
　ベース部材１０は、３つの生体信号検出部１１～１３を設けることができ、人の胸部から腹部を含む範囲をカバーできる面積を備えた板状体から構成される。材料としては、人の背が当接した際に違和感の小さい可撓性を有する合成樹脂等からなることが好ましいが、ビーズ発泡体から形成されることがより好ましい。ビーズ発泡体を構成するビーズの薄膜が生体信号に基づく体表面の微振動によって敏感に振動し、生体信号を生体信号検出部１１～１３に伝播させやすい。
　ベース部材１０を人の背に沿って配置したときに、人の横隔膜の位置に対応する横隔膜対応部位を境として、その上方（肩側）の心臓の位置に対応した部位（図１及び図２の符号Ａで示したライン付近）に２つの検出部配置孔１０ａ，１０ｂが形成され、下方（腰側）の腰の位置に対応した部位（図１及び図２の符号Ｂで示したライン付近）に１つの検出部配置孔１０ｃが形成されている。上部の２つの検出部配置孔１０ａ，１０ｂは、人の脊柱の位置に対応する脊柱対応部位を挟んで左右に所定間隔離間して設けられる。また、上方の２つの検出部配置孔１０ａ，１０ｂは、上下方向に長い縦長の略長方形で形成され、下方の検出部配置孔１０ｃは、左右方向に長い横長の略長方形に形成されている。上方の２つの検出部配置孔１０ａ，１０ｂは、肺及び心臓に対応する範囲の生体信号を捕捉するため縦長とし、下方の検出部配置孔１０ｃは、横隔膜を介して伝わる左右の肺の活動に基づく腹部の情報を捉えるため、横長としている。これは、各生体信号検出部１１～１３の形状及び配置方向に対応させたものである。
　各生体信号検出部１１～１３は、いずれも、三次元立体編物２０とマイクロフォンからなる音響センサ２１とを有して構成されている。三次元立体編物２０は、例えば特開２００２－３３１６０３号公報に開示されているように、互いに離間して配置された一対のグランド編地同士を連結糸で結合することにより形成されている。各グランド編地は、例えば、繊維を撚った糸から、ウェール方向及びコース方向のいずれの方向にも連続したフラットな編地組織（細目）に形成したり、ハニカム状（六角形）のメッシュを有する編地組織に形成したりすることができる。連結糸は、一方のグランド編地と他方のグランド編地とが所定の間隔を保持するように、三次元立体編物に所定の剛性を付与している。従って、面方向に張力が付与されることにより、三次元立体編物を構成する対向するグランド編地の糸、あるいは、対向するグランド編地間を連結する連結糸を弦振動させることが可能となる。それにより、生体信号である心臓・血管系の音・振動によって弦振動が生じ、三次元立体編物の面方向に伝播される。
　各生体信号検出部１１～１３を構成する三次元立体編物２０は、上記の各検出部配置孔１０ａ～１０ｃに対応して略長方形に形成される。そして、三次元立体編物２０の表面及び裏面を被覆するように、ベース部材１０の両面にフィルム１４，１５が積層される。フィルム１４，１５は、各検出部配置孔１０ａ～１０ｃに対応した大きさで設けてもよいし、３つの検出部配置孔１０ａ～１０ｃを一枚で覆う大きさのフィルム１４，１５を用いてもよい。これにより、検出部配置孔１０ａ～１０ｃは共鳴箱となり、微弱な生体信号の増幅機能を果たす。
　次に、本実施形態の体調判定装置１００の構成について図４に基づいて説明する。体調判定装置１００は、コンピュータ（パーソナルコンピュータ、機器に組み込まれるマイクロコンピュータ等も含む）から構成され、当該コンピュータに、体調判定を行わせる手順を実行させるコンピュータプログラムが記憶部（当該コンピュータ（体調判定装置１００）の内蔵のハードディスク等の記録媒体のほか、リムーバブルの各種記録媒体、通信手段で接続された他のコンピュータの記録媒体等も含む）に記憶されている。体調判定を行わせる手順をコンピュータに実行させることで、当該コンピュータは、心拍対応指標演算部１１０、血圧対応指標演算部１２０、体調急変判定部１３０及び心機能判定部１４０としての機能を有する体調判定装置１００を構成する。また、体調判定を行わせる手順を実行させるコンピュータプログラムは、当該コンピュータプログラムが組み込まれた１以上の記憶回路を備えてなる電子回路で実現することもできる。
　また、コンピュータプログラムは、記録媒体に記憶させて提供することができる。コンピュータプログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体は特に限定されないが、例えば フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ－ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体が挙げられる。また、通信回線を通じてコンピュータプログラムをコンピュータに伝送してインストールすることも可能である。
　心拍対応指標演算部１１０及び血圧対応指標演算部１２０は、いずれも、生体信号測定装置１の音響センサ２１から得られる生体信号の時系列波形（以下、「センサ波形」））を用いるが、好ましくは、センサ波形そのものではなく、中心周波数２０Ｈｚ近傍のバンドパスフィルタ、より好ましくは、１０～３０Ｈｚの周波数帯域のバンドパスフィルタをかけた時系列波形を用いる。フィルタリングにより、センサ波形が、１０～３０Ｈｚのフィルタ処理波形（図５（ｃ）の波形（以下、「ＲＣＷ」という）に変換される。心拍数は約１～１．５Ｈｚ前後が標準的な範囲であるが、ＲＣＷは、約１秒周期で相対的に大きな全振幅の波形成分が出現していることが捉えられていることから、心周期が顕在化される。この点は、図５（ａ）の心電図の波形、図５（ｂ）の心音図の波形と比較して明らかである。
　心拍対応指標演算部１１０は、生体信号の時系列波形（本実施形態では「ＲＣＷ」）から心拍変動に対応する指標の時系列波形を求める。本実施形態の心拍対応指標演算部１１０は、周波数傾き時系列波形演算部１１１と分布率演算部１１２とを有している。周波数傾き時系列波形演算部１１１は、ＲＣＷから周波数の時系列波形を求め、周波数の時系列波形から所定時間範囲毎の周波数の傾き時系列波形を求める。
　より具体的には、周波数の傾き時系列波形は、特許文献１及び２に開示されているような手法で得られる。すなわち、ＲＣＷにおいて、正から負に切り替わる点（ゼロクロス点）を求め、それを例えば５秒毎に切り分け、その５秒間に含まれる時系列波形のゼロクロス点間の時間間隔の逆数を個別周波数ｆとして求め、その５秒間における個別周波数ｆの平均値を当該５秒間の周波数Ｆの値として採用する。そして、この５秒毎に得られる周波数Ｆを時系列にプロットすることにより、周波数の変動の時系列波形を求める。次に、周波数の変動の時系列波形から、所定のオーバーラップ時間（例えば１８秒）で所定の時間幅（例えば１８０秒）の時間窓を設定し、時間窓毎に最小二乗法により周波数の傾きを求め、その傾きの時系列波形を出力する。この計算（移動計算）を順次繰り返し、心拍対応指標演算部１１０は、周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する。背部体表脈波は、中枢系である心臓の制御の様子を主として含む生体信号、すなわち、動脈の交感神経支配の様子、並びに、交感神経系と副交感神経系の出現情報を含む生体信号であり、ゼロクロス法により求めた周波数傾き時系列波形は、心拍変動に対応した指標となる。
　分布率演算部１１２は、まず、周波数傾き時系列波形演算部１１１から得られる周波数傾き時系列波形をそれぞれ周波数分析して、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数である０．００３３Ｈｚよりも低い周波数の機能調整信号、機能調整信号よりも高い周波数の疲労受容信号、及び疲労受容信号よりも高い周波数の活動調整信号に相当するＵＬＦ帯域からＶＬＦ帯域に属する各周波数成分を抜き出す。次に、これらの周波数成分のそれぞれの分布率を時系列に求める。すなわち、３つの周波数成分のパワースペクトルの値の合計を１とした際の各周波数成分の割合を分布率として時系列に求める。
　本実施形態では、機能調整信号として０．００１７Ｈｚの周波数成分を用い、疲労受容信号として０．００３５Ｈｚの周波数成分を用い、活動調整信号として０．００５３Ｈｚの周波数成分を用いているが、これらの周波数成分を用いることが適切であることは上記「背景技術」の項で説明したとおりである。なお、各信号の周波数成分は個人差等により調整することも可能であり、機能調整信号は０．００３３Ｈｚ未満の範囲で好ましくは０．００１～０．００２７Ｈｚの範囲で、疲労受容信号は０．００２～０．００５２Ｈｚの範囲で、活動調整信号は０．００４～０．００７Ｈｚの範囲で調整することができる。
　血圧対応指標演算部１２０は、生体信号の時系列波形（本実施形態では「ＲＣＷ」）から血圧変動に対応する指標の時系列波形を求める。本実施形態の血圧対応指標演算部１２０は、ＲＣＷのピーク値を用いて収縮期血圧対応指標の時系列波形を求める収縮期血圧対応指標演算部１２１と、ＲＣＷのボトム値を用いて拡張期血圧対応指標の時系列波形を求める拡張期血圧対応指標演算部１２２とを有している。また、ピーク値又はボトム値の変化の傾向を顕在化させるため、収縮期血圧対応指標演算部１２１及び拡張期血圧対応指標演算部１２２は、所定時間範囲（例えば、１８０秒間）におけるピーク値又はボトム値の変化の傾き（比率）を求め、それを例えば１８秒間ずつオーバーラップさせてスライド計算して順次ピーク値又はボトム値の傾き変化を求めていく。
　ここで、後述の実験例では、トレッドミルを用いた１０分間のランニングによる運動負荷を挟んで、その前後において、上記の生体信号測定装置１を自動車用シートのシートバック部に取り付けて被験者を着座させて生体信号を検出する実験を行ったが、実験の際、被験者には瞬時心拍数計、連続血圧計を装着し、瞬時血圧及び連続血圧も測定した。図１０～図１５の各（ｃ）の図が、連続血圧計の収縮期血圧及び拡張期血圧の時系列波形を示し、各（ｄ）の図が、ＲＣＷのピーク値及びボトム値の各１８０秒間の平均値を１８秒間ずつスライドさせて求めた時系列波形を示している。これらを比較すると、連続血圧計の収縮期血圧の時系列波形は、ＲＣＷを用いて算出したピーク値の平均値の時系列波形にほぼ対応した変化を示しており、連続血圧計の拡張期血圧の時系列波形は、ＲＣＷを用いて算出したボトム値の平均値の時系列波形にほぼ対応した変化を示していることがわかる。
　また、生体信号測定装置１をシートバックに取り付けた自動車用シートに被験者を着座させ、２０分の安静後、６０分間の運転を行わせ、その後２０分間安静にした状態で生体信号を検出し、ＲＣＷのピーク値及びボトム値の各１８０秒間の平均値を１８秒間ずつスライドさせて求めた時系列波形を求めた。これを同時に測定した連続血圧計と比較した結果が、図６である。図６中、「推定ＳＢＰ」は、ＲＣＷを用いて算出したピーク値の平均値を、連続血圧計の収縮期血圧値に近似するように所定の係数をかけて示した波形であり、「推定ＤＢＰ」は、ＲＣＷを用いて算出したボトム値の平均値を、連続血圧計の拡張期血圧値に近似するように所定の係数をかけて示した波形である。このグラフから、ＲＣＷのピーク値及びボトム値を用いたそれらの平均値の時系列波形が、連続血圧計から得られる収縮期血圧の時系列波形、拡張期血圧の時系列波形によく対応していることがわる。
　よって、収縮期血圧対応指標演算部１２１により求められるＲＣＷのピーク値の傾き及び拡張期血圧対応指標演算部１２２から求められるＲＣＷのボトム値の傾きは、収縮期血圧及び拡張期血圧の各変化傾向を示す指標として適している。
　体調急変判定部１３０では、コンピュータプログラムにより、心拍急変特定部１３１として機能する手順が実行され、かつ、血圧急変特定部１３２として機能する手順が実行され、その後、それらの実行結果に基づき、体調急変を判定する手順が実行される。
　すなわち、心拍急変特定部１３１では、心拍対応指標演算部１１０から得られる時系列波形中、予め設定された所定の波形変動を示す時間帯を心拍急変兆候出現時として特定すると共に、血圧急変特定部１３２では、血圧対応指標演算部１２０から得られる時系列波形中、予め設定された所定の波形変動を示す時間帯を血圧急変兆候出現時として特定する。次に、体調急変判定部１３０は、心拍急変兆候出現時及び血圧急変兆候出現時が所定の時間範囲内に出現している場合に、体調の急変（体調急変）の発生と判定する。すなわち、心拍変動と血圧変動の２つの指標が通常とは異なる波形を示し、かつ、それがほぼ同時期（所定の時間範囲内）に出現している場合を、ここでいう体調急変と判定する。
　心拍急変特定部１３１における心拍急変兆候出現時の特定は次のように行われることが好ましい。すなわち、上記の分布率演算部１１２から得られる周波数傾き時系列波形から求めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号の全ての波形が所定の分布率の範囲内に所属し、かつ、その際に活動調整信号の分布率が最も低くなっているポイント（条件１）の出現後、活動調整信号の分布率が、機能調整信号及び疲労受容信号の分布率よりも高くなるポイント（条件２）が出現するか否かを判定し、条件１及び条件２を共に満足する場合に、心拍急変兆候出現時と特定する。例えば、図７では、機能調整信号（０．００１７Ｈｚ）、疲労受容信号（０．００３５Ｈｚ）及び活動調整信号（０．００５３Ｈｚ）の３つの波形の全ての分布率が３０～４０％の範囲に属し、かつ、その時点で活動調整信号（０．００５３Ｈｚ）の分布率が最も低く、その直後の時点（本実施形態では１８秒後）における活動調整信号（０．００５３Ｈｚ）の分布率が最も高くなる場合に、心拍急変兆候出現時と特定する。本実施形態では上記のように移動計算により１８秒間毎に計算ポイントがプロットされていくため、２つのポイントがともに含まれる３０～４０秒間の時間帯を心拍急変兆候出現時とすることが好ましい。
　なお、本実施形態のように、周波数傾き時系列波形を求める際のスライド計算は、１８０秒間の窓に対して１８秒間のオーバーラップで求めることが好ましい。但し、時間窓を１８０秒よりも増減させ、オーバーラップ率を異なる値として計算して上記と同様の手法を用いることも本発明に含まれる態様である。また、心拍急変兆候出現時の時間帯は、設定した時間窓、オーバーラップ率などにより３０～４０秒間より増減することもあり得る。また、上記の条件１の各信号が集約する分布率の範囲も、３０～４０％以外の範囲が好ましい設定となる場合もあり得る。さらに、これらの条件は個人差もあるため、個人毎に条件設定することも可能である。
　血圧急変特定部１３２における血圧急変兆候出現時の特定は次のように行われることが好ましい。すなわち、図８に示すように、上記の収縮期血圧対応指標演算部１２１から得られる収縮期血圧対応指標の時系列波形と拡張期血圧対応指標演算部１２２から得られる拡張期血圧対応指標の時系列波形がクロスし、かつ、収縮期血圧対応指標の値が拡張期血圧指標の値よりも小さくなっているポイントが出現する時間帯を、血圧急変兆候出現時と特定する。本実施形態では、上記のように１８秒毎に計算結果が出力されるため、血圧急変兆候出現時の条件を満たすか否かが１８秒毎に判定されるが、これはあくまで一例であり、心拍急変特定部１３１と同様に、スライド計算の時間窓の設定時間、オーバーラップ率等により、異なる時間間隔で出力される場合もあり得る。また、個人毎に適切な時間窓、オーバーラップ率を設定可能であることも上記と同様である。
　体調急変判定部１３０は、心拍急変特定部１３１によって特定された心拍急変兆候出現時及び血圧急変特定部１３２によって特定された血圧急変兆候出現時の出現タイミングを比較し、最終的に体調急変の発生を判定する。本実施形態では、心拍急変兆候出現時及び血圧急変兆候出現時が所定の時間範囲内に出現している場合のみ、体調急変と判定する。ここでいう所定の時間範囲内としては、個人差もあるが、約３０～１００秒とすること好ましい。なお、この所定の時間範囲は、上記と同様に、スライド計算の時間窓の設定時間、オーバーラップ率等により、あるいは、個人毎に異なる設定とすることも可能である。
　心機能判定部１４０は、心機能の負荷が大きいか否かを判定する。具体的には、本実施形態の心機能判定部１４０は、体調判定時、例えば、運転中のドライバーの体調を判定する際、あるいは、運転や運動後の被験者の体調を判定する際等において、生体信号測定装置１から得られた生体信号（ＲＣＷ）の時系列波形を、心拍対応指標演算部１１０によって演算処理して、上記の周波数の傾き時系列波形を得る。次に、この周波数の傾き時系列波形を周波数解析する。そして、この体調判定時の周波数解析結果を、安静時において予め求めた周波数の傾き時系列波形の周波数解析結果と比較する（図４参照）。その結果、例えば、図９に示したように、安静時の卓越周波数のパワースペクトル値に対し、運動負荷後の体調判定時の卓越周波数のパワースペクトル値（ＰＳＤ比）が所定以上（例えば2以上）の場合に心機能の負荷が大きいと判定する。安静時の周波数解析結果は、運転や運動などの負荷を受けることなく、落ち着いて椅子に着座しているときなど、当該被験者の通常の心拍、呼吸状態において測定した生体信号を解析したデータであり、体調判定装置１００を構成するコンピュータの記憶部に予め記憶させておくことで、体調判定時には体調急変判定部１３０によってその記憶させたデータを読み込んで比較することができる。
　体調判定装置１００が心機能判定部１４０を有する場合、体調急変判定部１３０は、上記の心拍急変兆候出現時及び血圧急変兆候出現時に、心機能判定部１３０の判定結果を加味して体調急変を判定する。すなわち、心拍急変兆候出現時及び血圧急変兆候出現時の出現タイミングが上記の所定の時間内であり、この２つの指標によれば体調急変の発生と判定される場合でも、心機能判定部１３０において、心機能負荷が小さいという結果が出ている場合には、体調急変とは判定せず、２つの指標が体調急変を示し、かつ、心機能負荷が大きいという結果が出力された場合のみ、最終的に体調急変の発生と判定する。これにより、心機能負荷が大きい場合のみ体調急変と判定されるため、実際に被験者が自覚する体調急変の発生と、体調判定装置１００による体調急変の判定結果がよりマッチすることになる。
（実験例）
　トレッドミルを用いて被験者に１０分間のランニングを行わせる運動負荷をかけ、その前後における体調変化を調べた。運動負荷の前後において、シートバック部に生体信号測定装置１を取り付けた自動車用シートに被験者を着座させ、当該被験者の生体信号を採取して上記の体調判定装置１００によりそのデータを分析し、体調急変の有無を判定した。分析対象の生体信号としては、第２から第４腰椎付近の背部体表脈波を用いることとし、生体信号測定装置１における下部生体信号検出部１３の音響センサ２１からデータを得た。なお、被験者には、瞬時心拍数計、連続血圧計を装着し、瞬時血圧及び連続血圧も測定した。
　図１０～図１５に各被験者の実験結果を示す。なお、図１０～図１５の各（ａ）図は、自律神経活動の時系列波形を示し、各（ｂ）図は、瞬時心拍数の時系列波形を示し、各（ｃ）図は、血圧の時系列波形を示す。図１０～図１５の各（ｄ）～（ｇ）の図が、体調判定装置１００により分析されたデータであり、各（ｄ）の図は、ピーク値及びボトム値の平均値の時系列波形を示し、各（ｅ）図は、ピーク値及びボトム値の傾き時系列波形を示し、各（ｆ）図は、周波数の傾き時系列波形を示し、各（ｇ）図は、分布率の時系列波形を示す。
　図１０の被験者Ｏの２０１８年１１月１３日にデータでは、２７００秒付近を、心拍急変特定部１３１が心拍急変兆候出現時と特定している。血圧急変特定部１３２は、心拍急変兆候出現時の２７００秒を挟んだ前後５０秒の範囲に、血圧急変兆候出現時を特定している。
　図１１の同じ被験者Ｏの２０１９年１月１８日にデータでは、心拍急変特定部１３１が、３１８０秒付近を心拍急変兆候出現時と特定している。血圧急変特定部１３２においては、心拍急変兆候出現時に最も近いポイントで、３２５０秒付近で血圧急変兆候出現時を特定している。
　図１２～図１５の被験者Ｕ，Ｈ，ＭＳ，ＭＫのデータでは、いずれも血圧急変兆候出現時は特定されているが、心拍急変兆候出現時は特定されていない。
　体調急変判定部１３０においては、心機能判定部１４０の判定結果を考慮しない設定の場合には、心拍急変兆候出現時が特定され、その付近に血圧急変兆候出現時も特定されている被験者Ｏの図１０及び図１１の場合に、体調急変の発生と判定する。一方、図１２～図１５の被験者Ｕ，Ｈ，ＭＳ，ＭＫの場合には、いずれも体調急変の発生は認められない、ということになる。
　図１６は、心機能判定部１４０の判定結果を示した図である。図１６（ａ）～（ｆ）が、順に、図１０～図１５のデータに対応する。図中のＰＳＤ比は、心機能判定部１４０により求めた運動負荷前に安静時２０分と運動負荷後の安静時２０分のデータ同士を比較したものであり、ＰＳＤ比の閾値を２と設定し、ＰＳＤ比が２を越える場合に「心機能負荷：大」と判定する設定とした。その結果、図１０の被験者Ｏの２０１８年１１月１３日のデータ、図１２の被験者Ｕのデータ、図１５の被験者ＭＫのデータについて、「心機能負荷：大」の判定がなされた。
　体調急変判定部１３０が、心機能判定部１４０の結果を考慮する設定の場合、図１１の被験者Ｏの２０１９年１月１８日のデータは、心機能負荷が大であるという要件を満足せず、図１０の被験者Ｏの２０１８年１１月１３日のデータのみが、心拍急変兆候出現時及び血圧急変兆候出現時が所定の時間内で、かつ、心機能負荷が大であるという要件を満足することになる。この結果から、体調急変判定部１３０は、図１０の被験者Ｏの２０１８年１１月１３日のデータ測定時においてのみ体調急変が生じたと判定する。
　心拍急変兆候出現時と血圧急変兆候出現時が同時期（所定の時間内）に特定されることのみで体調急変を判定する場合には、リアルタイムに近いタイミングでの判定が可能である。このため、運転中のドライバーの体調急変の判定も可能である。一方、図１６（ａ）～（ｆ）では、運動負荷後２０分のデータを用いて心機能判定を行っているため、心機能負荷の大小の結果がでるにはある程度の時間を要する。しかしながら、心拍急変兆候出現時と血圧急変兆候出現時が同時期に特定されたことをもって仮に体調急変と判定し、その後、心機能負荷の大小の判定結果を加味して、再度、体調急変か否かを判定する構成とすれば、より正確な判定が可能となる。また、心機能負荷の大小を判定する際の周波数分析の時間幅を短く設定することで、より短い時間毎の心機能負荷の判定が可能となり、心拍急変兆候出現時と血圧急変兆候出現時により近いタイミングで心機能負荷の判定結果を考慮した判定が可能となる。
　実際、図１０の被験者Ｏの２０１８年１１月１３日のデータ測定時においては、心拍急変兆候出現時と血圧急変兆候出現時が特定された２７００秒付近から６０秒ほどで被験者Ｏは、顔が青ざめ、一瞬意識がもうろうとするほどの体調急変を生じたことが実験に立ち会った観察者により確認されている。しかし、図１１の被験者Ｏの２０１９年１月１８日のデータ測定時においては、心拍急変兆候出現時と血圧急変兆候出現時が３２００秒付近で特定されているものの、被験者Ｏには体調急変と言える症状が生じなかったことが観察者により確認されている。よって、体調急変のより正確な判定には、体調急変判定部１３０が心機能判定部１４０の判定結果を考慮する構成とすることが好ましい。但し、図１１の被験者Ｏの２０１９年１月１８日にデータでは、心拍急変兆候出現時と血圧急変兆候出現時との出現タイミングの差が約７０秒あるため、両者が所定の時間内に出現する範囲をさらに短く、例えば、５０秒に設定すれば、心拍急変兆候出現時と血圧急変兆候出現時とが所定の時間内に生じているか否という基準のみであっても、体調急変とは判定されないことになる。よって、この設定時間については、個人毎にデータを蓄積して調整可能としてもよい。
　図１７は、生体信号測定装置１をマットレス上に配置し、その上に被験者が仰臥位で２７０分寝た際のデータである。図１７（ａ）は、左上部生体信号検出部１１から得た生体信号をフィルタリング処理した大動脈圧波形であり、図１７（ｂ）は、体動を検出したタイミングと、体動により左上部生体信号検出部１１に非接触であった時間帯を示した図であり、図１７（ｃ）は、心拍数を示した図であり、図１７（ｄ）は、呼吸数を示した図であり、図１７（ｅ）は、自律神経活動の時系列波形を示し、図１７（ｆ）は、周波数の傾き時系列波形を示し、図１７（ｇ）は、分布率の時系列波形を示し、図１７（ｈ）は、ピーク値及びボトム値の傾き時系列波形を示す。
　図１７（ｇ）及び図１７（ｈ）より、１５２分頃に、心拍急変兆候が出現すると共に、血圧急変兆候が出現している。同じく、２４０分頃に、心拍急変兆候が出現すると共に、血圧急変兆候が出現している。よって、この実験中、１５２分頃と２４０分頃に体調急変が生じたと判定がなされた。観察者によれば、体調急変が生じたと判定された時刻前後において被験者の体動が一時的に大きくなり、寝苦しそうであったことが観察されていることから、体調判定装置１３０による判定結果がおおむね適したものであったといえる。
　１　生体信号測定装置
　１３　下部生体信号検出部
　２１　音響センサ
　１００　体調判定装置
　１１０　心拍対応指標演算部
　１１１　周波数傾き時系列波形演算部
　１１２　分布率演算部
　１２０　血圧対応指標演算部
　１２１　収縮期血圧対応指標演算部
　１２２　拡張期血圧対応指標演算部
　１３０　体調急変判定部
　１３１　心拍急変特定部
　１３２　血圧急変特定部
　１４０　心機能判定部

Claims (10)

  1. 　人の背部に当接され、前記背部の体表面を介して伝播する生体信号を非拘束で捉える生体信号測定装置により採取した前記生体信号を分析して体調を判定する体調判定装置であって、
    　前記生体信号の時系列波形から心拍変動に対応する指標の時系列波形を求める心拍対応指標演算部と、
    　前記生体信号の時系列波形から血圧変動に対応する指標の時系列波形を求める血圧対応指標演算部と、
    　前記心拍対応指標演算部から得られる時系列波形が予め設定された所定の波形変動を示す時間帯を心拍急変兆候出現時として特定し、前記血圧対応指標演算部から得られる時系列波形が予め設定された所定の波形変動を示す時間帯を血圧急変兆候出現時として特定し、前記心拍急変兆候出現時及び前記血圧急変兆候出現時が所定の時間範囲内に出現している場合に、前記体調の急変の発生と判定する体調急変判定部と
    を有することを特徴とする体調判定装置。
  2. 　前記心拍対応指標演算部は、
    　前記生体信号の時系列波形から周波数の時系列波形を求めた後、前記周波数の時系列波形から所定時間範囲毎の周波数の傾き時系列波形を求める周波数傾き時系列波形演算部と、
    　前記周波数の傾き時系列波形から、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数よりも低い周波数の機能調整信号、前記機能調整信号よりも高い周波数の疲労受容信号、及び前記疲労受容信号よりも高い周波数の活動調整信号に相当するＵＬＦ帯域からＶＬＦ帯域に属する各周波数成分を抜き出し、これらの周波数成分のそれぞれの分布率の時系列波形を求める分布率時系列波形演算部と
    を有する請求項１記載の体調判定装置。
  3. 　前記体調急変判定部は、前記機能調整信号、前記疲労受容信号及び前記活動調整信号の全ての波形が所定の分布率の範囲内に所属すると共に、前記活動調整信号の分布率が最も低いポイントの出現後、前記活動調整信号の分布率が、前記機能調整信号及び前記疲労受容信号の分布率よりも高くなるポイントが出現する時間帯を、前記心拍急変兆候出現時と特定する請求項２記載の体調判定装置。
  4. 　前記血圧対応指標演算部は、
    　前記生体信号の時系列波形のピーク値を用いて収縮期血圧対応指標の時系列波形を求める収縮期血圧対応指標演算部と、
    　前記生体信号の時系列波形のボトム値を用いて拡張期血圧対応指標の時系列波形を求める拡張期血圧対応指標演算部と
    を有する請求項１～３のいずれか１に記載の体調判定装置。
  5. 　前記収縮期血圧対応指標演算部は、前記ピーク値の所定時間範囲毎の傾きを用いて前記収縮期血圧対応指標の時系列波形を求め、
    　前記拡張期血圧対応指標演算部は、前記ボトム値の所定時間範囲毎の傾きを用いて前記拡張期血圧対応指標の時系列波形を求め、
    　前記体調急変判定部は、前記ピーク値の所定時間範囲毎の傾きを用いた前記収縮期血圧対応指標の時系列波形と前記ボトム値の所定時間範囲毎の傾きを用いた前記拡張期血圧対応指標の時系列波形がクロスし、かつ、前記収縮期血圧対応指標の値が前記拡張期血圧指標の値よりも小さくなっているポイントが出現する時間帯を、前記血圧急変兆候出現時と特定する請求項４記載の体調判定装置。
  6. 　さらに、心機能の負荷が大きいか否かを判定する心機能判定部を有し、
    　前記体調急変判定部は、前記心拍急変兆候出現時及び前記血圧急変兆候出現時が所定の時間範囲内に出現していることに加えて、前記心機能判定部において前記心機能の負荷が大きいと判定されている場合に、前記体調の急変の発生と判定する請求項２又は３記載の体調判定装置。
  7. 　前記心機能判定部は、体調判定時に前記心拍対応指標演算部によって求められる前記周波数の傾き時系列波形を周波数解析し、安静時において予め求めた周波数の傾き時系列波形の周波数解析と比較し、卓越周波数のパワースペクトルの値が、安静時の値に対し、体調判定時の値が所定以上の場合に心機能の負荷が大きいと判定する請求項６記載の体調判定装置。
  8. 　体調判定装置としてのコンピュータに、人の背部に当接され、前記背部の体表面を介して伝播する生体信号を捉える生体信号測定装置から得られる前記生体信号を分析して体調を判定する手順を実行させるコンピュータプログラムであって、
    　前記生体信号の時系列波形から心拍変動に対応する指標の時系列波形を求める心拍対応指標演算手順と、
    　前記生体信号の時系列波形から血圧変動に対応する指標の時系列波形を求める血圧対応指標演算手順と、
    　前記心拍対応指標演算手順の実行により得られる時系列波形において、予め設定された所定の波形変動を示す時間帯を心拍急変兆候出現時として特定し、前記血圧対応指標演算手順の実行により得られる時系列波形において、予め設定された所定の波形変動を示す時間帯を血圧急変兆候出現時として特定し、前記心拍急変兆候出現時及び前記血圧急変兆候出現時が所定の時間範囲内に出現している場合に、前記体調の急変の発生と判定する体調急変判定手順と
    を前記コンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
  9. 　さらに、心機能の負荷が大きいか否かを判定する心機能判定手順を実行させ、
    　前記体調急変判定手順は、前記心拍急変兆候出現時及び前記血圧急変兆候出現時が所定の時間範囲内に出現していることに加えて、前記心機能判定手順の実行により前記心機能の負荷が大きいと判定されている場合に、前記体調の急変の発生と判定する手順を実行する請求項８記載のコンピュータプログラム。
  10. 　人の背部に当接され、前記背部の体表面を介して伝播する生体信号を捉える生体信号測定装置から得られる前記生体信号を分析して体調を判定する手順を実行させ、コンピュータを体調判定装置として機能させる請求項８又は９記載のコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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