JP6813837B2 - 活動リズム判定方法および活動リズム判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、人の活動リズムの状態に乱れがないかを判定する方法と、その判定装置に関する。

活動リズムの乱れは、例えば、集中力の低下、注意散漫、疲労等を引き起こし、学力、運動能力、仕事の効率の低下、うつ病の発症等に影響することが知られている。このため、活動リズムに乱れが発生していないかを観察することは、健康な社会生活を送るのに役立ち、ひいては病気やその予兆を早期に発見するために有効である。例えば、特許文献１には、睡眠状態を保存する保存手段と、前記保存された複数の睡眠状態に基づいて眠りの規則性を算出する算出手段と、前記眠りの規則性に基づいて睡眠の質を評価する評価手段と、を備える睡眠状態評価装置が記載されており、日中の睡眠時間や日中の在床時間等の因子を用いて評価をしている。しかし、特許文献１に記載された睡眠状態評価装置はマットレスに配置する必要があるため測定場所が限定され、容易に活動リズムの状態を判定できるものではなかった。

特開２０１５−１７１５５５号公報

本発明は、容易に活動リズムの状態を判定できる活動リズム判定方法および活動リズム判定装置を提供することを目的とする。

本発明者らは、簡単に測定可能な生体情報を用いて活動リズムの判定方法を検討する中で、覚醒時および睡眠時における臥位状態の有無と、被検者の拍動間隔に基づく自律神経系の活動状態を評価することにより、活動リズムの乱れの有無を容易に取得できることに想到した。

すなわち、本発明の活動リズム判定方法は、被検者の拍動間隔を所定計測時間計測し、下記［Ａ］〜［Ｃ］の条件のうち、少なくとも一つを判定することを特徴とする。
［Ａ］覚醒時間帯に臥位時間帯がないこと。
［Ｂ］睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも小さく、かつ覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも大きいこと。
［Ｃ］睡眠時間帯のＨＦが直前の覚醒時間帯のＨＦよりも大きく、かつ覚醒時間帯のＨＦが直前の睡眠時間帯のＨＦよりも小さいこと。
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２である。
本発明の活動リズム判定方法の条件［Ａ］によれば、容易に活動リズムの状態を判定することができる。また、本発明の活動リズム判定方法の条件［Ｂ］、［Ｃ］によれば、客観的にかつ容易に活動リズムの状態を判定することができる。

本発明の活動リズム判定方法において、被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、下記［Ｄ］の条件に従い、負加速度ＮＡを算出して臥位時間帯を算出し、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することが好ましい。
［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
（２ａ）第１臥位時間帯Ｌ_m1：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ₁以上である時間帯
（２ｂ）第２臥位時間帯Ｌ_m2：第１臥位時間帯Ｌ_m1が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌ_m11、Ｌ_m12の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌ_smが第２所定時間Ｔ₂以内の場合、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌ_m11、Ｌ_m12と間隙時間帯Ｌ_smを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、第１臥位時間帯Ｌ_m1と、第２臥位時間帯Ｌ_m2のうち最長の時間帯
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から睡眠時間帯を除いた時間帯
上記条件［Ｄ］では、所定計測単位時間における睡眠時間帯を１つに特定しているため、覚醒時間帯と睡眠時間帯でのデータ比較を行う条件［Ｂ］、［Ｃ］による判定回数を少なくできる。

本発明の活動リズム判定方法において、被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、下記［Ｅ］の条件に従い負加速度ＮＡを算出し、臥位時間帯を算出することが好ましい。
［Ｅ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）を満足する時間帯
上記条件［Ｅ］では、臥位時間帯の算出に係る条件（２）を単純化しているため、臥位時間帯を容易に算出することができる。

前記［Ｂ］の条件において、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）は、睡眠時間帯における（ＬＦ／ＨＦ）の平均値であり、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）は、覚醒時間帯における（ＬＦ／ＨＦ）の平均値であることが好ましい。これにより、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）と覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）の比較を行いやすくなるため、活動リズムの判定を容易に行うことができる。

前記［Ｃ］の条件において、睡眠時間帯のＨＦは睡眠時間帯におけるＨＦの平均値であり、覚醒時間帯のＨＦは覚醒時間帯におけるＨＦの平均値であることが好ましい。これにより、睡眠時間帯のＨＦと覚醒時間帯のＨＦの比較を行いやすくなるため、活動リズムの判定を容易に行うことができる。

前記［Ｃ］の条件において、直前の覚醒時間帯のＨＦに対する睡眠時間帯のＨＦの増加率が１０％超であり、直前の睡眠時間帯のＨＦに対する覚醒時間帯のＨＦの減少率が１０％超であることを判定することが好ましい。ＨＦは、（ＬＦ／ＨＦ）に比べて、覚醒時間帯と睡眠時間帯の差が大きい方が好ましいため、このように条件を設定してもよい。

拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔を用いることが好ましい。Ｒ波は信号のピークがはっきり出ることによりピーク位置の誤認識が起こりにくいため、拍動間隔の精度が高くなるからである。

また、本発明の活動リズム判定装置は、被検者の拍動間隔を所定計測時間計測する計測部と、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得た値（以下、「パワースペクトル」と記載する）を求めて、該パワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値（以下、「ＬＦ」と記載する）と、周波数Ｈｆ１（＞Ｌｆ１）からＨｆ２（＞Ｌｆ２）まで定積分した値（以下、「ＨＦ」と記載する）とを算出する処理部と、
下記［Ａ］〜［Ｃ］の条件のうち、少なくとも一つを判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
［Ａ］覚醒時間帯に臥位時間帯がないこと。
［Ｂ］睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも小さく、かつ覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも大きいこと。
［Ｃ］睡眠時間帯のＨＦが直前の覚醒時間帯のＨＦよりも大きく、かつ覚醒時間帯のＨＦが直前の睡眠時間帯のＨＦよりも小さいこと。
本発明の活動リズム判定装置の条件［Ａ］によれば、容易に活動リズムの状態を判定することができる。また、本発明の活動リズム判定装置の条件［Ｂ］、［Ｃ］によれば、客観的にかつ容易に活動リズムの状態を判定することができる。

本発明の活動リズム判定方法および活動リズム判定装置の条件［Ａ］によれば、容易に活動リズムの状態を判定することができる。また、本発明の条件［Ｂ］、［Ｃ］によれば、客観的にかつ容易に活動リズムの状態を判定することができる。

図１は、本発明に係るパワースペクトル積分の説明図を表す。 図２は、本発明の実施の形態１に係る活動リズム判定装置の構成を示すブロック図を表す。 図３は、本発明の実施の形態２に係る活動リズム判定装置の構成を示すブロック図を表す。 図４は、本発明の実施の形態３に係る活動リズム判定装置の構成を示すブロック図を表す。 図５は、本発明の実施の形態４に係る活動リズム判定装置の構成を示すブロック図を表す。 図６は、本発明の実施の形態５に係る活動リズム判定装置の構成を示すブロック図を表す。 図７は、本発明の実施の形態６に係る活動リズム判定装置の構成を示すブロック図を表す。

１．活動リズム判定方法
本発明の活動リズム判定方法は、被検者の拍動間隔を所定計測時間計測し、下記［Ａ］〜［Ｃ］の条件のうち、少なくとも一つを判定することを特徴とする。
［Ａ］覚醒時間帯に臥位時間帯がないこと。
［Ｂ］睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも小さく、かつ覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも大きいこと。
［Ｃ］睡眠時間帯のＨＦが直前の覚醒時間帯のＨＦよりも大きく、かつ覚醒時間帯のＨＦが直前の睡眠時間帯のＨＦよりも小さいこと。
但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２である。
本発明の条件［Ａ］の方法によれば、覚醒時間帯中の臥位時間帯の有無を判定することにより、容易に活動リズムの状態を判定することができる。また、本発明の条件［Ｂ］、［Ｃ］の方法によれば、覚醒時間帯および睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）、ＨＦの値の推移を観察することにより、客観的にかつ容易に活動リズムの状態を判定することができる。

本発明の活動リズム判定方法は、被検者の拍動間隔を所定計測時間計測する。拍動間隔とは心拍あるいは脈拍の間隔を指す（単位：ｍｓ）。心拍間隔は、心電図からＲ波とＲ波の間隔を読み取ること、あるいは隣り合う心拍同士の間隔を計測することにより取得する。脈拍間隔は、隣り合う脈拍同士の間隔を計測することにより取得する。拍動間隔またはその揺動は、自律神経活動を示しているといわれている。

拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔（以下、「ＲＲＩ」と記載する）を用いることが好ましい。Ｒ波はピークがはっきり出ることによりピーク位置の誤認識が起こりにくいため、拍動間隔の精度が高くなるからである。

所定計測時間とは、計測を行う合計時間を指す。条件［Ｂ］、［Ｃ］では、睡眠時間帯と直前の覚醒時間帯、かつ覚醒時間帯と直前の睡眠時間帯におけるデータを使用するため、所定計測時間は、２以上の睡眠時間帯と、１以上の覚醒時間帯が得られる時間長であることが好ましい。あるいは、所定計測時間は、２以上の覚醒時間帯と、１以上の睡眠時間帯が得られる時間長であってもよい。したがって、所定計測時間は２日以上であることが好ましく、３日以上であることがより好ましく、４日以上であることがさらに好ましい。また、所定計測時間が長いほど信頼性の高いデータが取得できるが被検者への負担を考慮して、所定計測時間は、例えば１４日以内、より好ましくは１０日以内に設定することができる。

１−１．条件［Ａ］
条件［Ａ］では、覚醒時間帯に臥位時間帯がないことを判定する。臥位時間帯は睡眠時間帯以外での睡眠もしくはうたた寝や昼寝等があることを示すが、不規則な生活や、慢性疲労、うつ状態、不眠症などの症状がある場合、覚醒時間帯に臥位時間帯が見られるという傾向がある。このため、条件［Ａ］によれば、臥位時間帯の有無により活動リズムの乱れの有無を判定することができる。

本発明において、覚醒時間帯とは被検者の目が覚めている、つまり起きている時間帯を指す。一方、睡眠時間帯とは、被検者が眠っている時間帯であり、覚醒時間帯以外の時間帯を指す。覚醒時間帯と睡眠時間帯は、被検者の生活環境や精神状態により様々な態様を示すものであり、時間長や時間帯が特に限定されるものではない。

本発明において、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類は、被検者へのアンケートによって睡眠開始時間と覚醒開始時間を自己申告してもらうことにより行ってもよいし、後述する活動リズム判定装置に設けられる入力手段により行ってもよい。そのほか、例えば特開２０１０−１７９１３３号公報や特開２００９−２９７４７４号公報に記載の公知の睡眠状態計測方法等を適用することもできる。より客観的に覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類するためには、被検者の動きに伴い計測される加速度を用いることが好ましい。

本発明において加速度とは、被検者の動きに伴う加速度と被検者に作用する重力加速度との合成値であり、重力加速度ｇ（＝９．８ｍ／ｓ²）に対する比で表される（単位：無次元量）。被検者の立位時であって動きがないときには、被検者の身長方向の加速度の大きさは１である。

覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類には、被検者の身長方向の加速度ＴＡから算出される負加速度ＮＡを用いることが好ましい。一般に、睡眠時間帯の身長方向の加速度が立位時に負の値となるように加速度計が調整されている場合、睡眠時間帯の身長方向の加速度は、覚醒時間帯の身長方向の加速度と比べて大きい傾向にあるからである。このように、身長方向の加速度は、覚醒時間帯と睡眠時間帯で差があることから、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類に適している。本発明において身長方向とは、被検者の足部から頭部へ向かう方向である。

被検者の身長方向の加速度ＴＡを用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類方法について説明する。本発明では、被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、下記［Ｄ］の条件に従い、負加速度ＮＡを算出して臥位時間帯を算出し、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することが好ましい。以降、下記条件［Ｄ］を用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類方法を「第一の分類方法」と称することがある。
［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
（２ａ）第１臥位時間帯Ｌ_m1：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ₁以上である時間帯
（２ｂ）第２臥位時間帯Ｌ_m2：第１臥位時間帯Ｌ_m1が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌ_m11、Ｌ_m12の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌ_smが第２所定時間Ｔ₂以内の場合、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌ_m11、Ｌ_m12と間隙時間帯Ｌ_smを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、第１臥位時間帯Ｌ_m1と、第２臥位時間帯Ｌ_m2のうち最長の時間帯
（３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から睡眠時間帯を除いた時間帯

条件［Ｄ］として示した第一の分類方法では、所定計測単位時間における睡眠時間帯を１つに特定しているため、覚醒時間帯と睡眠時間帯でのデータ比較を行う条件［Ｂ］、［Ｃ］による判定回数を少なくできる。

［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
被検者の身長方向の加速度ＴＡから負加速度ＮＡを算出する。条件（１ａ）および（１ｂ）に示すように、負加速度は、被検者の立位時における身長方向の加速度ＴＡが０以上の場合は身長方向の加速度に−１を乗算した値を負加速度ＮＡとし、身長方向の加速度ＴＡが負の値の場合は当該負の値を負加速度ＮＡとする。

［Ｄ］（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯を第１臥位時間帯と第２臥位時間帯の２種類に分けて算出する。条件（２ａ）の通り、第１臥位時間帯Ｌ_m1はＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ₁以上である時間帯である。第１臥位時間帯Ｌ_m1の算出では、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類精度を高めるために第１所定時間Ｔ₁によるしきい値を設けている。第１所定時間Ｔ₁は、例えば、好ましくは３０分、より好ましくは４５分、さらに好ましくは１時間に設定することができる。ＮＡ≧Ｃ１が第１所定時間Ｔ₁未満である時間帯も実際には臥位状態であるといえるが、比較的短い時間のうたた寝や昼寝等、活動リズムの観点では本来の睡眠と評価することができない時間を睡眠時間帯に分類することを防ぐために、本分類方法ではＮＡ≧Ｃ１が第１所定時間Ｔ₁未満である時間帯を臥位時間帯とみなしていない。

条件［Ｄ］（２）では条件（２ａ）のみを用いて臥位時間帯を算出してもよい。しかし、被検者によっては睡眠時間帯に頻繁に臥位以外の姿勢を取ることもあり、この場合には睡眠時間帯の推定が困難になる。このため、上記［Ｄ］のように条件（２ｂ）により第２臥位時間帯を算出する方法を条件（２ａ）と組み合わせることが好ましい。

条件（２ｂ）の通り、第２臥位時間帯Ｌ_m2は、第１臥位時間帯Ｌ_m1が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌ_m11、Ｌ_m12の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌ_smが第２所定時間Ｔ₂以内の場合、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌ_m11、Ｌ_m12と間隙時間帯Ｌ_smを合計した時間帯である。このように第２臥位時間帯を算出しているのは、第１臥位時間帯Ｌ_m1が細切れになっている場合、２つの第１臥位時間帯Ｌ_m11、Ｌ_m12の間の間隙時間帯Ｌ_smも含めて１つの臥位時間帯（第２臥位時間帯Ｌ_m2）として分類するためである。ここで、第２所定時間Ｔ₂は、例えば、好ましくは３０分、より好ましくは４５分、さらに好ましくは１時間に設定することができる。また、第１所定時間Ｔ₁と第２所定時間Ｔ₂は同じであってもよく、異なっていてもよい。

なお、定数Ｃ１（単位：無次元量）の値は特に制限されないが、例えば−０．８５であることが好ましく、−０．８であることがより好ましく、−０．７５であることがさらに好ましい。

［Ｄ］（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
条件（３ａ）の通り、所定計測単位時間中、第１臥位時間帯Ｌ_m1と、第２臥位時間帯Ｌ_m2のうち最長の時間帯を睡眠時間帯とする。また、条件（３ｂ）の通り、所定計測単位時間から睡眠時間帯を除いた時間を覚醒時間帯とする。

所定計測単位時間は、日毎の睡眠時間帯を推定するために設定される時間長である。所定計測単位時間は１２時間以上であることが好ましく、１８時間以上であることがより好ましく、また、２４時間以内であることが好ましい。日勤者でも夜勤者でも１８時前後の時間には覚醒しているのが一般的であるから、所定計測単位時間の始点は、１７時〜１９時に好ましく設定される。

臥位時間帯の算出は、上記［Ｄ］（２）の算出方法以外に、被検者に臥位開始時間と終了時間を自己申告してもらうことにより行ってもよい。また、被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、下記［Ｅ］の条件に従い負加速度ＮＡを算出し、臥位時間帯を算出してもよい。
［Ｅ］（１）負加速度ＮＡの算出
（１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
（１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）臥位時間帯の算出
臥位時間帯：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）を満足する時間帯

条件［Ｅ］（１）は、条件［Ｄ］（１）と同様の方法である。また、条件［Ｅ］（２）はＮＡ≧Ｃ１を満足する時間帯を臥位時間帯とするものであり、条件式が単純化されているため、本方法によれば臥位時間帯を容易に算出することができる。なお、定数Ｃ１は上記条件［Ｄ］と同様に設定できる。

上記条件［Ｅ］により算出された臥位時間帯を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することもできる。条件［Ｅ］により算出された臥位時間帯を用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の第二の分類方法を下記条件［Ｆ］に示す。
［Ｆ］（１）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（１ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｅ］（２）で算出した臥位時間帯の合計
（１ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から条件［Ｆ］（１ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
本方法によれば、覚醒時間帯と睡眠時間帯を容易に分類することができるため、本方法はリアルタイムで覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する必要がある場合に適している。

また、条件［Ｅ］により算出された臥位時間帯を用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の第三の分類方法を下記条件［Ｇ］に示す。
［Ｇ］（１）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（１ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｅ］（２）で算出した臥位時間帯のうち最長の時間帯
（１ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から条件［Ｇ］（１ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
本方法は、睡眠時に中途半端な時間で起きずに連続して眠ることができる被検者に対して有効である。

条件［Ｅ］により算出された臥位時間帯を用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の第四の分類方法を下記条件［Ｈ］に示す。
［Ｈ］（１）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
（１ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｅ］（２）で算出した臥位時間帯のうち、第３所定時間Ｔ₃以上連続した時間帯の合計
（１ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間中、条件［Ｈ］（１ａ）で算出した睡眠時間帯を除いた時間帯
第３所定時間Ｔ₃は、睡眠時以外の状態で臥位になったと推定される時間帯を覚醒時間帯とみなすために設定される時間長である。第３所定時間Ｔ₃は例えば１５分以上、好ましくは３０分以上、より好ましくは１時間以上に設定することができる。第四の分類方法では、細切れに分類された睡眠時間帯を積算することにより実質的な睡眠時間帯を推定するため、睡眠時に中途半端な時間で起きてしまう中途覚醒の不眠症を抱えた被検者に対して有効である。

上述したように加速度を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する場合、例えば、身長方向の加速度ＴＡや負加速度ＮＡで表される当該加速度は、加速度−時間波形に対してモルフォロジー演算を行った後の値であることが好ましい。モルフォロジー演算は、画像処理でノイズ除去のために用いられる。このため、加速度−時間波形に対してモルフォロジー演算を行った後の値を各条件式に適用すれば、得られた加速度のうち、所定計測時間と比較して短時間（例えば、所定計測時間の１／１５０時間以内）に変化する値は除去される。このため、加速度−時間波形の全体の輪郭が抽出されて、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類しやすくなる。モルフォロジー演算は、身長方向の加速度ＴＡに対して行ってもよく、負加速度ＮＡに対して行ってもよい。

モルフォロジー演算に要する処理時間を短縮するために、２値化処理がなされた加速度−時間波形に対してモルフォロジー演算を行うことも好ましい。２値化処理では、例えば、加速度が所定値（しきい値）Ｃ２以上の場合に加速度を０とみなし、加速度が所定値Ｃ２未満の場合に加速度を１とみなす。所定値Ｃ２の値は特に制限されないが、例えば−０．８５であることが好ましく、−０．８であることがより好ましく、−０．７５であることがさらに好ましい。

モルフォロジー演算は、例えば、線を太くする処理を行う膨張演算、線を細くする処理を行う収縮演算、収縮演算後に膨張演算を行うオープニング処理、膨張演算後に収縮演算を行うクロージング処理がある。本発明において、モルフォロジー演算後の加速度を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する場合、モルフォロジー演算が、所定の時間幅で行われるオープニング処理とクロージング処理の少なくともいずれか一方であることが好ましい。また、モルフォロジー演算として、オープニング処理およびクロージング処理の両方を行うことがより好ましい。このように膨張演算と収縮演算を組み合わせることによって、加速度−時間波形の全体の輪郭を抽出しやすくなるため、覚醒時間帯と睡眠時間帯をより一層分類しやすくなる。

オープニング処理やクロージング処理を行う回数は特に限定されないが、オープニング処理、クロージング処理をそれぞれ１回以上実施することが好ましく、オープニング処理、クロージング処理をそれぞれ２回以上実施することがより好ましい。

膨張演算や収縮演算を行う際の時間幅についても適宜設定すればよいが、例えば、１回目のオープニング処理およびクロージング処理の時間幅を２分とし、２回目のオープニング処理およびクロージング処理の時間幅を５分とすることができる。このように処理回数を重ねる毎に、処理時の時間幅を大きくすることが好ましい。このように、オープニング処理およびクロージング処理の時間幅を段階的に大きくすることで、所定計測時間と比較して短時間に変化した加速度のデータが除去されるのを抑止する。

１−２．条件［Ｂ］、［Ｃ］
条件［Ｂ］では（ＬＦ／ＨＦ）を用い、条件［Ｃ］ではＨＦを用いて、活動リズムの判定を行う。まず、ＬＦ、ＨＦについて説明する。

ＬＦは、時間信号ｆである拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２である。例えば、ＬＦは、時間信号ｆである拍動間隔を周波数スペクトル変換したもの（周波数スペクトルＦ）を二乗することにより得られるパワースペクトルＦ²（第１のパワースペクトル）を周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルＦ²（第１のパワースペクトル）を周波数Ｈｆ１（＞Ｌｆ１）からＨｆ２（＞Ｌｆ２）まで定積分した値とすることができる。第１のパワースペクトルＦ²を用いて計算されるＬＦ、ＨＦの単位はｍｓ²である。周波数スペクトル変換の方法としては、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、ウェーブレット解析、最大エントロピー法などを用いることができる。なお、本明細書においては、ＦＦＴを用いた場合を例として説明するが、もちろん他の方法を用いることも可能である。

本明細書においては、拍動間隔をスプライン補間しサンプリング間隔Δｔで再サンプリングした拍動間隔ＲＲＩ_kの離散フーリエ変換Ｇは、以下の（Ｉ）式で表され、パワースペクトルＦ²（第１のパワースペクトル）（単位：ｍｓ²／Ｈｚ）は、以下の（ＩＩ）式で表される。ここで、ｋは時系列、Ｎはデータ数を表し、Ｓは任意のスケールであり、一般にパワースペクトラムではＳ＝１である。

他方、ＬＦおよびＨＦの値として、拍動間隔を周波数スペクトル変換した値から得たパワースペクトルＦ（第２のパワースペクトル）（単位：ｍｓ）を所定の区間で定積分したものも本発明の活動リズム判定方法に含まれる。このように、パワースペクトルとして拍動間隔を周波数スペクトル変換した値を用いれば、より簡便にＬＦおよびＨＦの値を算出することができる。第２のパワースペクトルＦを用いて計算されるＬＦ、ＨＦの単位は無次元量である。パワースペクトルＦ（第２のパワースペクトル）は、以下の（ＩＩＩ）式で表される。

次に、ＬＦ、ＨＦの詳細な算出方法について、図１を用いて説明する。図１は、本発明に係るパワースペクトル積分の説明図である。図１の縦軸はパワースペクトル密度（単位：ｍｓ²／Ｈｚ）であり、横軸は周波数（単位：Ｈｚ）である。ＬＦは、パワースペクトル（例えば第１のパワースペクトルＦ²）を例えば０．０４Ｈｚ（Ｌｆ１）から０．１５Ｈｚ（Ｌｆ２）まで定積分した値であり、図１において斜線によりハッチングがされている部分の面積である。一方、ＨＦは、パワースペクトル（例えば第１のパワースペクトルＦ²）を例えば０．１５Ｈｚ（Ｈｆ１）から０．４Ｈｚ（Ｈｆ２）まで定積分した値であり、図１において縦線によりハッチングがされている部分の面積である。図１では、Ｌｆ２とＨｆ１がいずれも０．１５Ｈｚと等しくなるように積分範囲を設定したが、Ｌｆ１＜Ｈｆ１およびＬｆ２＜Ｈｆ２の関係を満たしていれば、Ｌｆ２とＨｆ１は同一の値であっても異なる値でもよい。ここでは、パワースペクトル積分の方法を、第１のパワースペクトルＦ²を用いて説明したが、第２のパワースペクトルＦによる定積分も同様に行うことができる。なお、後述する条件［Ｂ］または［Ｃ］の判定を行う前に、算出されたＬＦ、ＨＦに異常値とみなすべきものが含まれていないかを判断し、異常値と判断された値を判定の対象から除外することが好ましい。これにより、異常値が活動リズムの判定結果に影響を及ぼすことを防止できる。

周波数スペクトル変換により得られるパワースペクトルは、血圧の変動に由来する成分でＭａｙｅｒ−Ｗａｖｅ関連成分ともいわれるＬＦと、呼吸に由来する成分ＨＦとに分けられる。血圧変動成分ＬＦは０．１Ｈｚ周辺のパワースペクトルであり、交感神経活動と副交感神経活動の双方に関連している。一方、呼吸由来の成分ＨＦは０．３Ｈｚ周辺のパワースペクトルで、副交感神経活動に関連していると考えられている。以上のことから、交感神経活動および副交感神経活動を示すＬＦの積分範囲は、少なくとも０．１Ｈｚを含み、Ｌｆ１＜０．１＜Ｌｆ２であることが好ましい。また、Ｌｆ１は０．０３Ｈｚであることがより好ましく、０．０４Ｈｚであることがさらに好ましい。Ｌｆ２は０．１６Ｈｚであることがより好ましく、０．１５Ｈｚであることがさらに好ましい。また、副交感神経活動を示すＨＦの積分範囲は、少なくとも０．３Ｈｚを含み、Ｈｆ１＜０．３＜Ｈｆ２であることが好ましい。Ｈｆ１は０．１４Ｈｚであることがより好ましく、０．１５Ｈｚであることがさらに好ましい。Ｈｆ２は０．４１Ｈｚであることがより好ましく、０．４Ｈｚであることがさらに好ましい。

本発明の活動リズム判定方法の条件［Ｂ］では、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも小さく、かつ覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも大きいことを判定する。上述したとおり、ＬＦは交感神経活動と副交感神経活動の両方を示しているため、ＬＦ／ＨＦは副交感神経活動に対する交感神経活動の優位性を表している。従って、本発明においてＬＦ／ＨＦは、交感神経活動を示す指標として用いている。条件［Ｂ］は、交感神経活動を示すＬＦ／ＨＦの値が規則的に変化しているかを観察することにより、活動リズムの乱れの有無を判定する方法である。覚醒時間帯での交感神経活動は、通常、睡眠時間帯に比べて活発になる傾向にある。

前記［Ｂ］の条件において、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）は、睡眠時間帯における（ＬＦ／ＨＦ）の平均値であり、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）は、覚醒時間帯における（ＬＦ／ＨＦ）の平均値であることが好ましい。これにより、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）と覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）の比較を行いやすくなるため、活動リズムの判定を容易に行うことができる。

また、判定精度を高めるためには、前記［Ｂ］の条件において、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）の全ての値よりも小さく、かつ、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）の全ての値よりも大きいことを判定することが好ましい。

本発明の活動リズム判定方法の条件［Ｃ］では、睡眠時間帯のＨＦが直前の覚醒時間帯のＨＦよりも大きく、かつ覚醒時間帯のＨＦが直前の睡眠時間帯のＨＦよりも小さいことを判定する。上述したとおり、ＨＦは拍動間隔と同様に副交感神経活動を示している。従って、条件［Ｃ］は、副交感神経活動を示すＨＦの値が規則的に変化しているかを観察することにより、活動リズムの乱れの有無を判定する方法である。覚醒時間帯の副交感神経活動は、通常、睡眠時間帯に比べて低下する傾向がある。

前記［Ｃ］の条件において、睡眠時間帯のＨＦは睡眠時間帯におけるＨＦの平均値であり、覚醒時間帯のＨＦは覚醒時間帯におけるＨＦの平均値であることが好ましい。これにより、睡眠時間帯のＨＦと覚醒時間帯のＨＦの比較を行いやすくなるため、活動リズムの判定を容易に行うことができる。

前記［Ｃ］の条件において、直前の覚醒時間帯のＨＦに対する睡眠時間帯のＨＦの増加率が５％超（より好ましくは１０％超）であり、直前の睡眠時間帯のＨＦに対する覚醒時間帯のＨＦの減少率が５％超（より好ましくは１０％超）であることを判定することが好ましい。ＨＦは、（ＬＦ／ＨＦ）に比べて、覚醒時間帯と睡眠時間帯の差が大きい方が好ましいため、このように条件を設定してもよい。

本発明の活動リズム判定方法は、条件［Ａ］〜［Ｃ］を組み合わせることができる。活動リズムの判定は、例えば条件［Ａ］および［Ｂ］を用いて行ってもよく、条件［Ａ］および［Ｃ］を用いて行ってもよく、また、条件［Ｂ］および［Ｃ］を用いて行ってもよい。判定精度を高めるためには、条件［Ａ］〜［Ｃ］の全てを用いて判定を行うことが好ましい。

条件［Ａ］〜［Ｃ］の全てを用いて判定を行う場合、各条件を満足するとき、および満足しないときに付与される点数を予め決めておき、合計点数が所定の基準を超えたときに活動リズムが乱れていると判定してもよい。例えば、表１に示すように、条件［Ａ］を満足する場合を０点、満足しない場合を１点とし、条件［Ｂ］を満足する場合を０点、満足しない場合を３点とし、条件［Ｃ］を満足する場合を０点、満足しない場合を３点と基準を定める。これらの合計点数が高い場合には、活動リズムの改善が必要であり、合計点数が低い場合には活動リズムに問題がないと判定してもよい。

覚醒時間帯に臥位時間帯がないことよりも、ＬＦ／ＨＦやＨＦを用いて判定される自律活動神経系の方が活動リズムの乱れへの影響が大きいと考えられる場合には、表１に示すように条件［Ｂ］および［Ｃ］に比べて、条件［Ａ］の点数を低く設定してもよい。また、表１の例に限定されず、条件［Ａ］≧条件［Ｂ］≧条件［Ｃ］、条件［Ａ］≧条件［Ｃ］≧条件［Ｂ］、条件［Ｃ］≧条件［Ａ］≧条件［Ｂ］、の順に点数を低くあるいは高く設定してもよい。

２．活動リズム判定装置
本発明の活動リズム判定装置は、計測部と、処理部と、判定部と、を備える。計測部は、少なくとも被検者の心拍を計測する心電計や心拍センサ、または被検者の脈波を計測して脈拍を求める脈波センサである。処理部は、計測部により計測された拍動間隔に基づき、周波数スペクトル変換を行い、パワースペクトル積分値を算出し、ＬＦおよびＨＦを算出する。判定部では、処理部で得られたデータを用いて、各条件を満足するか判定する。処理部および判定部は、判定に用いるデータの作成や各種条件の判定が可能なソフトウェアやアプリを含むコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンや計測機器等である。

（実施の形態１）
図２は、本発明の実施の形態１に係る活動リズム判定装置１の構成を示すブロック図を表す。図２に示す活動リズム判定装置１は、センサ１０と、解析機３０とを備える。

センサ１０は、被検者の拍動間隔を所定計測時間計測する拍動計測部２５から構成される計測部２０を備える。センサ１０は、小型軽量であり、本体裏面の電極（図示せず）を被検者の胸部に密着させた状態で、被検者の肌に本体ごと取りつけることができるので、服の下に隠れ目立たない。本発明の活動リズム判定装置１は、拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔（ＲＲＩ）を用いることが好ましい。Ｒ波はピークがはっきり出ることによりピーク位置の誤認識が起こりにくいため、拍動間隔の精度が高くなるからである。

拍動計測部２５は、電極を被検者の胸部に密着させた状態で心電信号を計測し、この心電信号に基づきＲＲＩを算出して解析機３０の処理部４０へ送信する。なお、センサ１０の拍動計測部２５が心電信号に基づきＲＲＩを算出したが、ＲＲＩの算出は後述する処理部４０で行われてもよい。

拍動計測部２５では、心拍を測定する代わりに脈波を測定してもよい。脈波は、人の指先や耳たぶ等に波長が７００ｎｍ〜１２００ｎｍの近赤外線を照射し、近赤外線の反射量を接触あるいは非接触で測定することができる。脈波を測定する場合は、比較的測定器を体に取り付け易いという利点があり、特に非接触で測定するタイプを使用した場合には、測定器を体に取り付ける煩わしさがなくなるので、広く普及する可能性がある。このように測定した脈波の隣り合うピーク同士の間隔から脈拍間隔を求めることができる。

計測部２０で計測された拍動間隔のデータを解析機３０の処理部４０の受信部５０に送信する方法として、無線通信を用いてもよいし、有線通信を用いてもよい。特に無線通信でデータを送受する場合は、内蔵するバッテリーの持ちを向上させるために、例えば３個分のＲＲＩをまとめて送信する等により送受信の頻度を下げることが好ましい。

消費電力を抑制する観点から、本発明に係るセンサ１０は電源をＯＮ状態にしてから所定時間経過した後、自動的に電源がＯＦＦ状態になることも好ましい。所定時間は活動リズムの判定に必要なデータ数を考慮して設定すればよく、例えば２４時間や４８時間などに設定することができる。

解析機３０は、処理部４０と判定部６０を備え、処理部４０は受信部５０、周波数スペクトル変換部５１、パワースペクトル積分算出部５２を備える。受信部５０では、センサ１０から送信されるＲＲＩを受信する。

周波数スペクトル変換部５１では、ＦＦＴ等の周波数スペクトル変換方法を用いて、受信部５０から送信された時間信号であるＲＲＩを周波数スペクトルに変換する。次に、パワースペクトル積分算出部５２では、周波数スペクトル変換部５１で得られたスペクトルからパワースペクトルを算出して、所定の周波数範囲で積分を行うことにより、ＬＦおよびＨＦを求める。具体的には、以下のような処理が行われる。まず、周波数スペクトル変換部５１で得られた周波数スペクトルからパワースペクトルを算出すると、縦軸がパワースペクトル密度、横軸が周波数の分布図が得られる。次に、Ｌｆ１〜Ｌｆ２の範囲、およびＨｆ１〜Ｈｆ２の範囲でパワースペクトルを積分することにより、ＬＦとＨＦをそれぞれ求める。なお、Ｌｆ１＜Ｈｆ１、Ｌｆ２＜Ｈｆ２である。パワースペクトルの具体的な算出方法は、「１．活動リズム判定方法」で述べたとおりであり、パワースペクトルとして、例えば第１のパワースペクトルＦ²を用いてもよく、第２のパワースペクトルＦを用いてもよい。図示していないが、解析機３０の処理部４０には、パワースペクトル積分算出部５２で算出されたＬＦ、ＨＦが、異常値とみなすべきものであるか否かを判断するＬＦ・ＨＦ異常値検出部と、ＬＦ・ＨＦ異常値検出部で異常値と判断されたデータを判定対象から除去するＬＦ・ＨＦ異常値除去部とが設けられていてもよい。これにより、異常値が除去されたデータを判定部６０に送信することができるため、異常値が活動リズムの判定結果に影響を及ぼすことを防止できる。

本発明の活動リズム判定装置の判定部６０は、処理部４０で作成されたデータを用いて、下記条件［Ａ］〜［Ｃ］の少なくとも１つを満足するか判定する。例えば、条件［Ａ］〜［Ｃ］のいずれかを満足すると判定された場合は活動リズムに大きな乱れはないと評価することができ、満足しないと判定された場合には活動リズムが乱れていると評価することができる。
［Ａ］覚醒時間帯に臥位時間帯がないこと。
［Ｂ］睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも小さく、かつ覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも大きいこと。
［Ｃ］睡眠時間帯のＨＦが直前の覚醒時間帯のＨＦよりも大きく、かつ覚醒時間帯のＨＦが直前の睡眠時間帯のＨＦよりも小さいこと。

解析機３０には、判定部６０から活動リズムの状態の判定結果を被検者等に通知する通知部７０が設けられることが好ましい。通知方法は、音声、静止画、動画など特に限定されない。医師やカウンセラーなどの専門家、被検者やその家族等、通知対象者の専門知識レベルに応じて通知内容を変えることも可能である。ここでは活動リズム判定装置１に通知部７０が設けられる例を示したが、活動リズム判定装置１とは別の通知用機器に判定結果を送信し、被検者等へ結果を通知してもよい。通知用機器としては、例えば外付けモニタ、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、スピーカー、イヤホンなどが挙げられる。

図示していないが、解析機の処理部には、覚醒時間帯および睡眠時間帯や、臥位時間帯を入力するための入力手段が設けられてもよい。

（実施の形態２）
実施の形態２は、拍動間隔のデータの異常値を除去する機能を有する装置の構成例である。図３は、本発明の実施の形態２に係る活動リズム判定装置２の構成を示すブロック図を表す。図３に示す活動リズム判定装置２は、センサ１０と、解析機３１とを備える。なお、実施の形態１の活動リズム判定装置１と同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。

解析機３１は、処理部４１と、判定部６０を備え、処理部４１は、受信部５０、拍動間隔異常値検出部５３、拍動間隔異常値除去部５４、周波数スペクトル変換部５１、パワースペクトル積分算出部５２を含む。

拍動間隔異常値検出部５３は、受信部５０から出力されたＲＲＩが、異常値とみなすべきものであるか否かを判断する。ＲＲＩが異常値とみなすべきものであるか否かは次のように判断する。実施の形態２では、ＲＲＩ（秒単位）の逆数を６０倍して瞬時心拍数を算出し、１拍分前の瞬時心拍数との差の絶対値が第１の所定数（本実施の形態では、「１８」とする）以下である直近の複数点（本実施の形態では、「８点」とする）における平均を算出する。次に当該平均と評価対象のＲＲＩに対応する瞬時心拍数との差の絶対値が第２の所定数（本実施の形態では「３５」とする）以上である場合に、評価対象のＲＲＩを異常値とみなす。ここで、第１の所定数は３０が好ましく、より好ましくは２０、さらに好ましくは１５である。また、第２の所定数は５０が好ましく、より好ましくは４０、さらに好ましくは３０である。

なお、第１の所定数、第２の所定数、直近の複数点の数を、個人差等に応じて適宜変更してもよい。例えば、第１の所定数を３０以下、第２の所定数を３０以上、直近の複数点の数を４〜２０の範囲内で適宜変更してもよい。

拍動間隔異常値除去部５４は、拍動間隔異常値検出部５３により異常値とみなされたＲＲＩを周波数スペクトル変換部５１におけるデータ処理の対象から除外する。また、拍動間隔異常値除去部５４は、拍動間隔異常値検出部５３により異常値とみなされたＲＲＩを判定部６０でのデータ処理の対象から除外する。

（実施の形態３）
実施の形態３は、実施の形態１に加えて、被検者の加速度を計測するとともに、臥位時間帯を算出する機能を有する装置の構成例である。図４は、本発明の実施の形態３に係る活動リズム判定装置３の構成を示すブロック図を表す。図４に示す活動リズム判定装置３は、センサ１１と、解析機３２を備える。なお、実施の形態１〜２の活動リズム判定装置と同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。

センサ１１の計測部２１は、拍動計測部２５と、加速度計測部２６を備える。解析機３２は、処理部４２と判定部６０を備え、処理部４２は受信部５０、周波数スペクトル変換部５１、パワースペクトル積分算出部５２、負加速度算出部５５、臥位時間帯算出部５６を備える。

加速度計測部２６では、被検者のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向における加速度のうち少なくとも一つを計測して解析機３２へ送信する。加速度を計測するセンサの種類は特に限定されず、例えば、ピエゾ抵抗体型加速度センサ、圧電型加速度センサ、静電容量型加速度センサなどを用いることができる。ピエゾ抵抗体型加速度センサは、半導体を用いているため小型で量産化がしやすい。圧電型加速度センサは、比較的高い加速度の検出がしやすい。静電容量型加速度センサはピエゾ抵抗体型加速度センサに比べて高感度で、検出可能な加速度の範囲が広く、温度依存性も小さい。

「１．活動リズム判定方法」の条件［Ｄ］または［Ｅ］により覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類するためには、加速度計測部２６において、被検者の身長方向の加速度ＴＡが計測されることが好ましい。すなわち、加速度計測部２６で計測されるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のいずれか１軸が、被検者の身長方向の加速度ＴＡと一致していることが好ましい。

加速度計測部２６で計測された加速度のデータを解析機３２の受信部５０に送信するには、拍動間隔のデータと同様に、無線通信、または有線通信を用いてもよい。特に、無線通信での送受信の頻度を下げるために、加速度はＲＲＩと同じタイミングで送受されることが好ましい。

負加速度算出部５５は、加速度計測部２６で得られた被検者の身長方向の加速度ＴＡから負加速度ＮＡを算出する。負加速度は、例えば、条件［Ｄ］（１）や条件［Ｅ］（１）によって算出できる。負加速度を求めることにより、本実施の形態３で後述するように被検者の姿勢が臥位であった時間帯を算出したり、実施の形態４で後述するように覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類が容易になる。

臥位時間帯算出部５６では、負加速度算出部５５で得られた負加速度を用いて臥位時間帯を算出する。例えば、条件［Ｅ］（２）に示すように、ＮＡ≧Ｃ１を満足する時間帯を臥位時間帯としてもよい。

図示していないが、センサには、拍動計測部と加速度計測部から構成される計測部で取得した生体情報を一時的に保存するデータ保存部が設けられていてもよい。センサで取得したデータを逐次的に解析機に送信してデータを処理する必要がないため、データ通信によって消費する電力量を抑制することができる。例えば、被検者が自宅でセンサを用いて計測を行い、後日、医療機関にある解析機を用いて医師が活動リズムの状態を判定する場合などに適している。小型軽量なセンサを得るために、データ保存部には公知の半導体メモリを用いることが好ましい。

（実施の形態４）
実施の形態４は、被検者の加速度を計測するとともに臥位時間帯を算出し、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する機能を有する装置の構成例について説明する。図５は、本発明の実施の形態４に係る活動リズム判定装置４の構成を示すブロック図を表す。図５に示す活動リズム判定装置４は、センサ１１と、解析機３３を備える。なお、実施の形態１〜３の活動リズム判定装置と同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。

センサ１１は計測部２１を備え、計測部２１は、拍動計測部２５と、加速度計測部２６を備える。解析機３３は、処理部４３と判定部６０を備え、処理部４３は受信部５０、周波数スペクトル変換部５１、パワースペクトル積分算出部５２、負加速度算出部５５、臥位時間帯算出部５６、覚醒・睡眠分類部５７を備える。
覚醒・睡眠分類部５７は、臥位時間帯算出部５６で算出された臥位時間帯のデータに基づき、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類を行う。覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類は、「１．活動リズム判定方法」に示した方法を用いることができる。

（実施の形態５）
図６は、本発明の実施の形態５に係る活動リズム判定装置５の構成を示すブロック図を表す。図６に示す活動リズム判定装置５は、センサ１１と、解析機３４を備える。なお、実施の形態１〜４の活動リズム判定装置と同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。
解析機３４は、処理部４４と、判定部６０を備え、処理部４４は、受信部５０、周波数スペクトル変換部５１、パワースペクトル積分算出部５２、平均算出部５８、負加速度算出部５５、臥位時間帯算出部５６、覚醒・睡眠分類部５７を含む。

平均算出部５８は、各時間帯における（ＬＦ／ＨＦ）の平均値、または各時間帯におけるＨＦの平均値の少なくともいずれかを算出する。これにより、時間帯毎の（ＬＦ／ＨＦ）またはＨＦの推移を観察しやすくなるため、条件［Ｂ］および［Ｃ］の判定を容易に行える。

（実施の形態６）
図７は、本発明の実施の形態６に係る活動リズム判定装置６の構成を示すブロック図を表す。図７に示す活動リズム判定装置６は、センサ１１と、解析機３５とを備える。なお、実施の形態１〜５の活動リズム判定装置と同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。

解析機３５は、処理部４５と、判定部６０を備え、処理部４５は、受信部５０、周波数スペクトル変換部５１、パワースペクトル積分算出部５２、負加速度算出部５５、臥位時間帯算出部５６、覚醒・睡眠分類部５７、モルフォロジー演算部５９を含む。

モルフォロジー演算部５９では、負加速度算出部５５で算出された負加速度−時間波形のノイズを除去するために負加速度−時間波形に対してモルフォロジー演算を行う。ここでモルフォロジー演算としては上述したように、例えば、膨張演算、収縮演算、オープニング処理、クロージング処理、これらの組み合わせを適用することができる。なお、図７には示していないが、処理部４５には、モルフォロジー演算部５９での処理前に、所定値Ｃ２をしきい値として負加速度の値の大きさを二値化する二値化処理部を設けることもできる。二値化処理部では、例えば、負加速度ＮＡがＣ２以上であれば負加速度ＮＡは０とみなされ、負加速度ＮＡがＣ２未満であれば１とみなされる。このように、モルフォロジー演算に先立って、加速度に対して二値化処理を行うことにより、モルフォロジー演算に要する処理時間を短縮することができる。なお、本実施の形態では、負加速度ＮＡのデータに対してモルフォロジー演算を行う例を説明したが、受信部５０で受信した身長方向の加速度ＴＡに対してモルフォロジー演算部５９でモルフォロジー演算を行った後、負加速度算出部５５で負加速度ＮＡを算出してもよい。

本願は、２０１６年３月２日に出願された日本国特許出願第２０１６−３９８９３号に基づく優先権の利益を主張するものである。２０１６年３月２日に出願された日本国特許出願第２０１６−３９８９３号の明細書の全内容が、本願に参考のため援用される。

１、２、３、４、５、６：活動リズム判定装置
１０、１１：センサ
２０、２１：計測部
２５：拍動計測部
２６：加速度計測部
３０、３１、３２、３３、３４、３５：解析機
４０、４１、４２、４３、４４、４５：処理部
５０：受信部
５１：周波数スペクトル変換部
５２：パワースペクトル積分算出部
５３：拍動間隔異常値検出部
５４：拍動間隔異常値除去部
５５：負加速度算出部
５６：臥位時間帯算出部
５７：覚醒・睡眠分類部
５８：平均算出部
５９：モルフォロジー演算部
６０：判定部
７０：通知部

Claims (6)

1. 被検者の拍動間隔を所定計測時間計測し、
   被検者の身長方向の加速度ＴＡを計測し、下記［Ｄ］の条件に従い、負加速度ＮＡを算出して前記臥位時間帯を算出し、前記覚醒時間帯と前記睡眠時間帯を分類し、
   下記［Ｂ］の条件と下記［Ｃ］の条件の少なくともいずれかと、下記［Ａ］の条件を判定することを特徴とする活動リズム判定方法。
   ［Ａ］覚醒時間帯に臥位時間帯がないこと。
   ［Ｂ］睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも小さく、かつ覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも大きいこと。
   ［Ｃ］睡眠時間帯のＨＦが直前の覚醒時間帯のＨＦよりも大きく、かつ覚醒時間帯のＨＦが直前の睡眠時間帯のＨＦよりも小さいこと。
   ［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
   （１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
   （１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
   （２）臥位時間帯の算出
   （２ａ）第１臥位時間帯Ｌ _ｍ１ ：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ _１ 以上である時間帯
   （２ｂ）第２臥位時間帯Ｌ _ｍ２ ：前記第１臥位時間帯Ｌ _ｍ１ が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌ _ｍ１１ 、Ｌ _ｍ１２ の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌ _ｓｍ が第２所定時間Ｔ _２ 以内の場合、前記隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌ _ｍ１１ 、Ｌ _ｍ１２ と前記間隙時間帯Ｌ _ｓｍ を合計した時間帯
   （３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
   （３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、前記第１臥位時間帯Ｌ _ｍ１ と、前記第２臥位時間帯Ｌ _ｍ２ のうち最長の時間帯
   （３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から前記睡眠時間帯を除いた時間帯
   但し、ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２である。
2. 前記［Ｂ］の条件において、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）は、睡眠時間帯における（ＬＦ／ＨＦ）の平均値であり、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）は、覚醒時間帯における（ＬＦ／ＨＦ）の平均値である請求項１に記載の活動リズム判定方法。
3. 前記［Ｃ］の条件において、睡眠時間帯のＨＦは睡眠時間帯におけるＨＦの平均値であり、覚醒時間帯のＨＦは覚醒時間帯におけるＨＦの平均値である請求項１または２に記載の活動リズム判定方法。
4. 前記［Ｃ］の条件において、直前の覚醒時間帯のＨＦに対する睡眠時間帯のＨＦの増加率が１０％超であり、直前の睡眠時間帯のＨＦに対する覚醒時間帯のＨＦの減少率が１０％超であることを判定する請求項１〜３のいずれか一項に記載の活動リズム判定方法。
5. 前記拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔を用いる請求項１〜４のいずれか一項に記載の活動リズム判定方法。
6. 被検者の拍動間隔を所定計測時間計測する計測部と、
   前記拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得た値（以下、「パワースペクトル」と記載する）を求めて、該パワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値（以下、「ＬＦ」と記載する）と、周波数Ｈｆ１（＞Ｌｆ１）からＨｆ２（＞Ｌｆ２）まで定積分した値（以下、「ＨＦ」と記載する）とを算出する処理部と、
   下記［Ｄ］（１）の条件に従い、被検者の身長方向の加速度ＴＡから負加速度ＮＡを算出する負加速度算出部と、
   下記［Ｄ］（２）の条件に従い、臥位時間帯を算出する臥位時間帯算出部と、
   下記［Ｄ］（３）の条件に従い、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する覚醒・睡眠分類部と、
   下記［Ｂ］の条件と下記［Ｃ］の条件の少なくともいずれかと、下記［Ａ］の条件を判定する判定部と、を備えることを特徴とする活動リズム判定装置。
   ［Ａ］覚醒時間帯に臥位時間帯がないこと。
   ［Ｂ］睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも小さく、かつ覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）が直前の睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）よりも大きいこと。
   ［Ｃ］睡眠時間帯のＨＦが直前の覚醒時間帯のＨＦよりも大きく、かつ覚醒時間帯のＨＦが直前の睡眠時間帯のＨＦよりも小さいこと。
   ［Ｄ］（１）負加速度ＮＡの算出
   （１ａ）被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
   （１ｂ）被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
   （２）臥位時間帯の算出
   （２ａ）第１臥位時間帯Ｌ _ｍ１ ：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ _１ 以上である時間帯
   （２ｂ）第２臥位時間帯Ｌ _ｍ２ ：前記第１臥位時間帯Ｌ _ｍ１ が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌ _ｍ１１ 、Ｌ _ｍ１２ の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌ _ｓｍ が第２所定時間Ｔ _２ 以内の場合、前記隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌ _ｍ１１ 、Ｌ _ｍ１２ と前記間隙時間帯Ｌ _ｓｍ を合計した時間帯
   （３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類
   （３ａ）睡眠時間帯：所定計測単位時間中、前記第１臥位時間帯Ｌ _ｍ１ と、前記第２臥位時間帯Ｌ _ｍ２ のうち最長の時間帯
   （３ｂ）覚醒時間帯：所定計測単位時間から前記睡眠時間帯を除いた時間帯

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