JP2012024332A - 生体リズム推定装置、生体リズム推定方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】非侵襲かつ簡易に測定した生体情報に基づき被験者の生体リズムを推定可能な、生体リズム推定装置、生体リズム推定方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線ＲＣを準備し、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値Ｃに基準リズム曲線を適合させ、被験者を対象とする被験者リズム曲線ＥＣを作成し、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値Ｃ´から算出された指標値を被験者リズム曲線に当てはめ、被験者の生体リズムを推定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、生体リズム推定装置、生体リズム推定方法およびプログラムに関する。

生体リズムは、生体が有する自律的な周期リズムであり、睡眠、体温、血圧、自律神経等の日内変動を調節している。生体リズムのずれは、時差ぼけ、睡眠障害、季節性鬱等の症状に影響を及ぼすと考えられており、生体リズムの治療が注目されている。生体リズムは、身体能力の発揮、薬剤の効能にも影響を及ぼすと考えられており、それら効果の最大化が注目されている。このため、被験者の生体リズムを簡易に推定することが求められる。

例えば、下記特許文献１、２には、被験者の直腸温を２４時間以上計測して生体リズム曲線を推定することが開示されている。また、下記特許文献２には、被験者の心拍を２４時間以上計測して生体リズム曲線を推定することが開示されている。

特開平６−１８９９１４号公報 特開平６−２１７９４６号公報

しかし、被験者は、直腸温の計測では計測プローブを肛門から１０ｃｍ以上挿入しなければならず、心拍の計測では計測パッチを胸部に装着しなければならない。また、生体リズムの推定には被験者の生体情報を２４時間以上に亘って連続計測することが要求される。よって、被験者は、侵襲的な計測により苦痛、不快感等を経験するとともに、長期間の計測により日常生活を阻害されてしまう。このように、従来技術では、被験者の生体リズムを簡易に推定することができなかった。

そこで、本発明は、非侵襲かつ簡易に測定した生体情報に基づき被験者の生体リズムを推定可能な、生体リズム推定装置、生体リズム推定方法およびプログラムを提供しようとするものである。

本発明のある観点によれば、生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として作成された、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線を格納する基準リズム曲線格納部と、被験者の生体情報を非侵襲で計測する生体情報計測部と、生体情報の計測値から指標値を算出する指標値算出部と、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値に基準リズム曲線を適合させ、被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成する被験者リズム曲線作成部と、被験者リズム曲線を格納する被験者リズム曲線格納部と、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値を被験者リズム曲線に当てはめ、被験者の生体リズムを推定する生体リズム推定部とを備える生体リズム推定装置が提供される。

上記基準リズム曲線は、複数の被験者サンプルについて２４時間以上計測された生体情報の計測値から算出された指標値から作成され、上記被験者リズム曲線作成部は、被験者について時間を隔てて非侵襲で２回以上計測された生体情報から算出された２以上の指標値に基準リズム曲線を適合させ、上記生体リズム推定部は、被験者について非侵襲で１回以上計測された生体情報から算出された２以上の指標値を被験者リズム曲線に当てはめてもよい。

上記基準リズム曲線および被験者リズム曲線は、各々に、１以上の生体情報から算出された第１の指標値の日内変動特性を表す第１のリズム曲線および第１の指標値とは異なる種類の第２の指標値の日内変動特性を表す第２のリズム曲線を有し、上記指標値算出部は、被験者について非侵襲で１回計測された１以上の生体情報から第１の指標値および第２の指標値を算出し、上記生体リズム推定部は、第１のリズム曲線上で第１の指標値に対応する時刻ｔ_１１、ｔ_１２（ｔ_１１＜ｔ_１２）を導出し、かつ、第２のリズム曲線上で第２の指標値に対応する時刻ｔ_２１、ｔ_２２（ｔ_２１＜ｔ_２２）を導出し、期間｜ｔ_１１−ｔ_２１｜と期間｜ｔ_１２−ｔ_２２｜のうち最小の期間に対応する時刻から被験者の生体リズムを推定してもよい。

上記第１の指標値は、脈波から算出された脈拍数であり、第２の指標値は、脈波から算出されたＡＩ値でもよい。

上記第１の指標値は、脈波から算出された脈拍数またはＡＩ値であり、第２の指標値は、口内温または耳内温でもよい。

上記基準リズム曲線および被験者リズム曲線は、各々に、生体情報から算出された指標値の日内変動特性を表すリズム曲線を有し、上記指標値算出部は、被験者について１２時間以内の計測間隔を隔てて非侵襲で２回計測された生体情報から計測時点が相異なる第１の指標値および第２の指標値を算出し、上記生体リズム推定部は、被験者リズム曲線上で第１の指標値に対応する１以上の第１の時刻を導出し、かつ、被験者リズム曲線上で第２の指標値に対応する１以上の第２の時刻を導出し、第１の時刻と第２の時刻の間の期間のうち、計測間隔に最も近い期間に対応する時刻から被験者の生体リズムを推定してもよい。

上記第１および第２の指標値は、脈波から算出された脈拍数もしくはＡＩ値、または口内温もしくは耳内温でもよい。

上記基準リズム曲線および被験者リズム曲線は、各々に、生体情報から算出された指標値の日内変動特性を表すリズム曲線を有し、上記指標値算出部は、被験者について時間を隔てて非侵襲で３回以上計測された生体情報から計測時点が相異なる３以上の指標値を算出し、上記生体リズム推定部は、３以上の指標値に被験者リズム曲線に当てはめ、被験者リズム曲線上で３以上の指標値に対応する時刻から被験者の生体リズムを推定してもよい。

上記指標値は、脈波から算出された脈拍数もしくはＡＩ値、または口内温もしくは耳内温でもよい。

上記基準リズム曲線は、少なくとも第１の生活時間パターンを有する複数の被験者サンプルを対象とする第１のリズム曲線と、第１の生活時間パターンとは異なる第２の生活時間パターンを有する複数の被験者サンプルを対象とする第２のリズム曲線として準備され、被験者リズム曲線作成部は、少なくとも第１または第２のリズム曲線のうち被験者の生活時間パターンに一致するリズム曲線を指標値に適合させて被験者リズム曲線を作成してもよい。

上記生体リズム曲線は、単一モードの関数でもよい。上記単一モードの関数は、２４時間周期の三角関数でもよい。

また、本発明の別の観点によれば、生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線を準備し、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値に基準リズム曲線を適合させ、被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成し、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値を被験者リズム曲線に当てはめ、被験者の生体リズムを推定することを含む生体リズム推定方法が提供される。

また、本発明の別の観点によれば、上記生体リズム推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。ここで、プログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体を用いて提供されてもよく、通信手段等を介して提供されてもよい。

以上説明したように本発明によれば、非侵襲かつ簡易に測定した生体情報に基づき被験者の生体リズムを推定可能な、生体リズム推定装置、生体リズム推定方法およびプログラムを提供することができる。

本発明の実施形態に係る生体リズム推定方法の概要を示す図である。 本発明の実施形態に係る生体リズム推定装置の構成を示すブロック図である。 生体リズム推定方法の全体手順を示すフロー図である。 ＡＩ値を説明する図である。 基準リズム曲線の作成手順を示すフロー図である。 基準リズム曲線の作成方法を示す図（１／４）である。 基準リズム曲線の作成方法を示す図（２／４）である。 基準リズム曲線の作成方法を示す図（３／４）である。 基準リズム曲線の作成方法を示す図（４／４）である。 生体情報の計測手順を示すフロー図である。 生体情報の計測方法を示す図（１／３）である。 生体情報の計測方法を示す図（２／３）である。 生体情報の計測方法を示す図（３／３）である。 被験者リズム曲線の作成手順を示すフロー図である。 被験者リズム曲線の作成方法を示す図である。 １点法による生体リズムの推定手順を示すフロー図である。 １点法による生体リズムの推定方法を示す図である。 ２点法による生体リズムの推定手順を示すフロー図である。 ２点法による生体リズムの推定方法を示す図（１／４）である。 ２点法による生体リズムの推定方法を示す図（２／４）である。 ２点法による生体リズムの推定方法を示す図（３／４）である。 ２点法による生体リズムの推定方法を示す図（４／４）である。 領域法による生体リズムの推定手順を示すフロー図である。 領域法による生体リズムの推定方法を示す図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

［１．生体リズム推定方法の概要］
まず、図１を参照して、本発明の実施形態に係る生体リズム推定方法の概要について説明する。図１に示すように、生体リズム推定方法では、まず、生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線ＲＣが準備される（ステップＳ１）。つぎに、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値Ｃに基準リズム曲線ＲＣを適合させ、被験者を対象とする被験者リズム曲線ＥＣが作成される（ステップＳ２、Ｓ３）。そして、被験者の生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された指標値Ｃ´を被験者リズム曲線ＥＣに当てはめ、被験者の生体リズムが推定される（ステップＳ４）。

ここで、生体リズムの推定には、非侵襲的にかつ短時間で計測が可能であり、生体リズムの把握が容易な、換言すれば生体リズム曲線と指標値の適合度が高い生体情報が用いられる。生体情報としては、非限定的に、被験者または被験者サンプル（以下、被験者等とも称する。）の脈波、口内・耳内温等が用いられる。

このため、生体情報を２４時間連続計測しなくても、時間を隔てた２回以上の計測値から被験者リズム曲線ＥＣが作成可能となり、さらに１回以上の計測値から生体リズムが推定可能となる。基準リズム曲線ＲＣおよび被験者リズム曲線ＥＣは、例えば、２４時間周期の三角関数等の単一モードの関数として作成される。

このため、被験者は、従来の生体リズム推定方法とは異なり、侵襲的な計測により苦痛、不快感等を経験することもなく、長期間の計測により日常生活を阻害されることもない。よって、非侵襲かつ簡易に測定した生体情報に基づき被験者の生体リズムを推定することができる。

［２．生体リズム推定装置１の構成］
つぎに、図２を参照して、本発明の実施形態に係る生体リズム推定装置１の主要な機能構成について説明する。図２に示すように、生体リズム推定装置１は、生体情報計測センサ１１、外乱情報計測センサ１２、計測タイマ１３、計測値格納部１４、指標値算出部１５、基準リズム曲線作成部１６、基準リズム曲線格納部１７、被験者リズム曲線作成部１８、被験者リズム曲線格納部１９、生体リズム推定部２０、生体リズム出力部２１を含んで構成される。

図２に示す生体リズム推定装置１では、基準リズム曲線ＲＣの作成、被験者リズム曲線ＥＣの作成、および生体リズムの推定が行われる。なお、生体リズム推定装置１は、生体リズム推定装置１とは異なる外部装置により作成された基準リズム曲線ＲＣを格納するように構成されてもよく、この場合、基準リズム曲線作成部１６を省略可能となる。

生体情報計測センサ１１は、被験者等の脈波、口内・耳内温等の生体情報を計測するためのセンサである。脈波は、被験者等の指先等で光電脈波や圧力脈波として計測され、口内・耳内温は、被験者等の体内温として計測される。生体情報の計測値は、後続の処理のために計測値格納部１４に格納される。

外乱情報計測センサ１２は、被験者等の動き等に起因して生体情報の計測時に生じる外乱情報（被験者等の動作に伴う加速度等）を計測するためのセンサである。外乱情報の計測値も、後続の処理のために計測値格納部１４に格納される。

計測タイマ１３は、所定の計測タイミングを示すタイミング情報を生体情報計測センサ１１および外乱情報計測センサ１２に供給する。

指標値算出部１５は、被験者等の生体情報および外乱情報の計測値に基づき、生体情報から指標値を算出する。指標値は、非限定的に、脈波から算出される平均脈拍数、平均ＡＩ（Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）値、平均口内・耳内温等である。

生体情報および外乱情報の計測値は、指標値を算出するために計測値格納部１４から読み出される。被験者サンプルの指標値は、基準リズム曲線作成部１６に供給される。また、被験者の指標値は、被験者リズム曲線作成部１８に供給されて被験者リズム曲線ＥＣの作成に用いられ、および／または生体リズム推定部２０に供給されて生体リズムの推定に用いられる。

基準リズム曲線作成部１６は、複数の被験者サンプルについて２４時間以上計測された生体情報の計測値から算出された指標値から基準リズム曲線ＲＣを作成する。基準リズム曲線ＲＣとは、複数の被験者サンプルを対象とする指標値の平均的な日内変動特性を表す曲線である。作成された基準リズム曲線ＲＣは、基準リズム曲線格納部１７に格納される。

被験者リズム曲線作成部１８は、被験者について時間を隔てて非侵襲で２回以上計測された生体情報から算出された２以上の指標値Ｃに基準リズム曲線ＲＣを適合させ、被験者リズム曲線ＥＣを作成する。被験者リズム曲線ＥＣとは、被験者を対象とする指標値の日内変動特性を表す曲線である。被験者リズム曲線作成部１８には、指標値算出部１５から指標値Ｃが供給され、基準リズム曲線格納部１７から基準リズム曲線ＲＣが供給される。作成された被験者リズム曲線ＥＣは、被験者リズム曲線格納部１９に格納される。

生体リズム推定部２０は、被験者について非侵襲で１回以上計測された生体情報から算出された２以上の指標値Ｃ´を被験者リズム曲線ＥＣに当てはめ、被験者の生体リズムを推定する。生体リズム推定部２０には、指標値算出部１５から被験者の指標値Ｃ´が供給され、被験者リズム曲線格納部１９から被験者リズム曲線ＥＣが供給される。生体リズムの推定値は、生体リズム出力部２１に供給される。

生体リズム出力部２１は、生体リズムの推定値を出力する。生体リズムの推定値は、生体リズム推定装置１内または外部の表示装置、印刷装置、記憶装置（いずれも不図示）に供給または出力される。生体リズムとしては、被験者リズム曲線ＥＣ上で計測値に対応する時刻が出力されてもよく、被験者リズム曲線ＥＣ上で計測値に対応する時刻と実際の計測時刻との差分（生体リズムのずれ）が出力されてもよい。

ここで、上記機能構成において、指標値算出部１５、基準リズム曲線作成部１６、被験者リズム曲線作成部１８、生体リズム推定部２０、生体リズム出力部２１は、ＣＰＵ、ＤＳＰ（デジタル信号処理装置）等の演算処理装置により構成される。計測値格納部１４、基準リズム曲線格納部１７、被験者リズム曲線格納部１９は、フラッシュメモリ等の内部記憶装置、ハードディスクドライブ、ブルーレイディスクドライブ等の外部記憶装置により構成される。そして、ＣＰＵは、ＲＯＭ等から読み出されたプログラムをＲＡＭ上に展開して実行することで、生体リズム推定方法を実現する。なお、上記機能構成は、少なくとも一部が専用ロジック等のハードウェアとして構成されてもよい。

［３．生体リズム推定装置１の動作］
つぎに、図３から図１６を参照して、本発明の実施形態に係る生体リズム推定装置１の動作について説明する。

図３に示すように、まず、基準リズム曲線ＲＣが準備される（ステップＳ１１）。基準リズム曲線ＲＣとは、生体情報の指標値の日内変動特性を２４時間周期の三角関数等の単一モードの関数により表す生体リズム曲線であり、複数の被験者サンプルを対象とする指標値の平均的な日内変動特性を表す生体リズム曲線である。

つぎに、被験者の生体情報が非侵襲で計測され（ステップＳ１２）、計測値から算出された指標値Ｃに基準リズム曲線ＲＣが適合される（ステップＳ１３）ことで、被験者リズム曲線ＥＣが作成される（ステップＳ１４）。被験者リズム曲線ＥＣとは、被験者を対象とする指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線である。

つぎに、被験者の生体情報が非侵襲で計測され（ステップＳ１５）、計測値から算出された指標値Ｃ´が被験者リズム曲線ＥＣに当てはめられる（ステップＳ１６）ことで、被験者の生体リズムが推定される（ステップＳ１７）。なお、ステップＳ１６の指標値Ｃ´として、ステップＳ１３の指標値Ｃの一部が用いられてもよい。

ここで、生体リズムの推定には、非侵襲的にかつ短時間で計測が可能であり、生体リズムの把握が容易な、換言すれば生体リズム曲線と計測値から算出された指標値の適合度が高い生体情報が用いられる。このような生体情報としては、被験者等の指先等の光電脈波や圧力脈波、口内・耳内温等が非限定的に挙げられる。

以下では、生体情報として脈波を計測し、脈波の計測値から脈拍数およびＡＩ値を指標値として算出する場合について説明する。ここで、脈波とは、心臓から血液を送り出す時に血管内に生じる圧力波である。図４に示すように、脈波は、心臓の収縮により生じる圧力波「駆出波」と、末梢血管や動脈の分岐部での駆出波の反射により生じる圧力波「反射波」を含んでいる。そして、ＡＩ値は、駆出波のピークＰ１に対する反射波のピークＰ２の比率Ｐ２／Ｐ１であり、心臓への負荷や動脈の硬さを表す指標として用いられている。

［３−１．基準リズム曲線ＲＣの準備］
図５から図６Ａ−６Ｄには、基準リズム曲線ＲＣの作成方法が示されている。基準リズム曲線ＲＣは、複数の被験者サンプルについて生体情報を２４時間以上計測し、２４時間以上の計測値から指標値を算出して作成される。以下では、図５を参照して、基準リズム曲線ＲＣの作成手順について説明する。

基準リズム曲線作成部１６では、生体情報計測センサ１１の計測値から算出された指標値から基準リズム曲線ＲＣが作成され、作成された基準リズム曲線ＲＣが基準リズム曲線格納部１７に格納される。基準リズム曲線ＲＣの作成では、生体情報の計測値を連続的な計測値として計測してもよいが、以下では、非連続的な計測値として計測する場合について説明する。

まず、Ｎ人（ｉ＝１〜Ｎ）の各被験者サンプル（以下、サンプルとも称する。）について脈波が２４時間以上計測される（ステップＳ２１）。図６Ａに示すように、脈波は、計測周期Δｔで時刻ｔ（＝０、Δｔ、２Δｔ、…、（ｎ−１）Δｔ）毎に計測期間ｙで計測される。なお、各サンプルｉの計測回数に相当するｎは、サンプル毎に任意の値となる。ここで、計測周期Δｔは、０．５時間、１時間等であり、計測期間ｙは、数十秒から数分等である。

つぎに、各サンプルｉについて、時刻ｔ毎に計測期間ｙの脈波から平均的な指標値Ｘ_ｉ、ｔ（平均脈拍数、平均ＡＩ値等）が算出される（ステップＳ２２）。指標値算出部１５では、生体情報および外乱情報の計測値から時刻ｔ毎の指標値Ｘ_ｉ、ｔが算出される。なお、指標値Ｘ_ｉ、ｔの算出手順については、図７を参照して説明する。

指標値Ｘ_ｉ、ｔの算出では、図７に示すように、まず、計測期間ｙの脈波の計測値（一連の脈波形）がフィルタ処理される（ステップＳ３１）。脈波の計測値は、ローパスフィルタやバンドパスフィルタを用いて整形される。

つぎに、図８Ａに示すように、各脈波形（一連の脈波形を構成する各脈波形）について、主ピーク（駆出波のピーク）が抽出される（ステップＳ３２）。そして、計測期間ｙに含まれる主ピークを計数（図８Ａの計数値「１、２、３、…」に相当）し、１分間当りの値に換算する（ステップＳ３３）ことで、指標値Ｘ_ｉ、ｔとして時刻ｔの平均脈拍数が算出される（ステップＳ３４）。

つぎに、図８Ｂに示すように、各脈波形を二次微分し、二次微分値が２番目に正値から負値に変化する変化点の時刻ｔ_２が算出される。なお、各脈波形の二次微分は、例えば２００Ｈｚ程度のサンプリング周期で計測された隣接サンプル値の差分値、または近傍サンプル値を重み付けた差分値を用いて行われる。

つぎに、図８Ｃに示すように、各脈波形について、主ピークに対応するピーク値Ｐ１と、変化点に対応する副ピーク（反射波のピーク）のピーク値Ｐ２が算出される（ステップＳ３５、Ｓ３６）。つぎに、各脈波形について、ピーク値Ｐ２／ピーク値Ｐ１がＡＩ値として算出される（ステップＳ３７）。そして、計測期間ｙに含まれる脈波形のＡＩ値を平均化する（ステップＳ３８）ことで、指標値Ｘ_ｉ、ｔとして時刻ｔの平均ＡＩ値が算出される（ステップＳ３９）。

指標値Ｘ_ｉ、ｔを算出すると、処理は、図５に示した基準リズム曲線ＲＣの作成手順に戻る。以下の手順は、指標毎（平均脈拍数、平均ＡＩ値等）に行われる。つぎに、図６Ｂに示すように、各サンプルについて、起床時刻に直近の時刻ｔをｔ＝０として指標値Ｘ_ｉ、ｔが並び替えられる（ステップＳ２３）。各サンプルの起床時刻は、サンプルに装着された外乱情報計測センサ１２により計測されてもよく、計測者により記録されてもよい。

つぎに、指標値Ｘ_ｉ、ｔに含まれる異常値が棄却される（ステップＳ２４）。例えば、相前後する指標値（指標値Ｘ_ｉ、ｔとＸ_{ｉ、ｔ＋Δｔ}等）または所定時間内の指標値（指標値Ｘ_ｉ、ｔとＸ_{ｉ、ｔ＋Δｔ}とＸ_{ｉ、ｔ＋２Δｔ}等）について差分値が所定閾値を超える場合、生体情報または外乱情報の計測値よりサンプルの非安静状態が確認される場合には、該当する指標値が異常値として棄却される。なお、異常値の数が所定閾値を越えた場合、通知部（不図示）等を通じて被験者等に脈波の再計測が促される。

つぎに、図６Ｃに示すように、各サンプルについて、指標値Ｘ_ｉ、ｔの２４時間平均値＜Ｘ_ｉ＞を算出し（ステップＳ２５）、指標値Ｘ_ｉ、ｔが２４時間平均値＜Ｘ_ｉ＞からの変動値に変換される（Ｘ_ｉ、ｔ→Ｘ_ｉ、ｔ−＜Ｘ_ｉ＞）（ステップＳ２６）。

つぎに、図６Ｄに示すように、各時刻ｔについて、Ｎ人の指標値Ｘ_ｉ、ｔのサンプル平均値＜Ｘ_ｔ＞が算出される（＜Ｘ_ｔ＞＝ａｖｒ（Ｘ_ｉ、ｔ））（ステップＳ２７）。そして、サンプル平均値＜Ｘ_ｔ＞を、２４時間周期の三角関数等、単一モードの関数に最小自乗法等により当てはめる（ステップＳ２８）ことで、基準リズム曲線ＲＣが作成される（ステップＳ２９）。ここで、２４時間周期の三角関数は、例えば式（１）のように表される。サンプル平均値＜Ｘ_ｔ＞の当てはめでは、未知数Ａ_ｔｍｐ、Ｂ_ｔｍｐが推定される。
ＲＣ（ｔ）＝Ａ_ｔｍｐｓｉｎ（ｗｔ＋Ｂ_ｔｍｐ）、ｗ＝２π／２４時間 …（１）

脈波の計測に際しては、各被験者サンプルは、自らの生活時間パターンに従って就寝・起床してもよく、計測条件として定められた時刻に就寝・起床してもよい。ここで、複数の被験者サンプルおよび被験者は、各種の生活時間パターン（朝型、夜型、中間型等）に属していると考えられる。このため、被験者サンプルの生活時間パターンを特定した上で、各種の生活時間パターンに対応する１以上の基準リズム曲線（朝型のリズム曲線、夜型のリズム曲線等）が作成されてもよい。

なお、生体リズム曲線が生活時間パターンに応じて異なる点については、例えば、“Ｅ．Ｋ．Ｂａｅｈｒ ｅｔ ａｌ．、Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｈａｓｅ ａｎｄ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｏｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｃｉｒｃａｄｉａｎ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｒｈｙｔｈｍ： ｗｉｔｈ ａｎ ｅｍｐｈａｓｉｓ ｏｎ ｍｏｒｎｉｎｇｎｅｓｓ−ｅｖｅｎｉｎｇｎｅｓｓ、Ｊ．Ｓｌｅｅｐ Ｒｅｓ、２０００、９、１１７−１２７”に記載されている。また、生活時間パターンに応じた生体リズム曲線を作成する場合には、「朝型夜型質問紙」（“Ｍｏｒｎｉｎｇｎｅｓｓ Ｅｖｅｎｉｎｇｎｅｓｓ Ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ、 Ｈｏｍｅ ａｎｄ Ｏｓｔｂｅｒｇ １９７６”）等を用いて、被験者等の生活時間パターンを区分してもよい．

［３−２．被験者リズム曲線ＥＣの作成］
図９から図１０には、被験者リズム曲線ＥＣの作成方法が示されている。被験者リズム曲線ＥＣは、被験者の生体情報を時間を隔てて非侵襲で２回以上計測し、２回以上の計測値から２以上の指標値Ｃを算出し、２以上の指標値Ｃに基準リズム曲線ＲＣを適合させて作成される。なお、２回以上の計測値の各々は、２以上の指標値Ｃの各々に対応している。ここで、被験者の生活時間パターンを考慮する場合、被験者リズム曲線ＥＣは、被験者の生活時間パターンと一致する基準リズム曲線ＲＣを２以上の指標値Ｃに適合させて作成される。

被験者リズム曲線作成部１８では、生体情報計測センサ１１の計測値から算出された指標値Ｃに基準リズム曲線ＲＣを適合させて被験者リズム曲線ＥＣが作成され、作成された被験者リズム曲線ＥＣが被験者リズム曲線格納部１９に格納される。被験者リズム曲線ＥＣの作成では、生体情報の計測値を非連続的な計測値として計測する。なお、被験者リズム曲線ＥＣは、指標毎（平均脈拍数、平均ＡＩ値等）に作成される。

被験者リズム曲線ＥＣは、２回計測値または３回計測値を用いて作成される。以下では、任意の時刻ｔ_０、時刻ｔ_０の６時間後、時刻ｔ_０の１２時間後で３回計測する場合について主に説明する。

まず、図９を参照して、３回計測値を用いる場合について説明する。図９に示すように、まず、例えば、任意の時刻ｔ_０、ｔ_０＋６ｈ、ｔ_０＋１２ｈで脈波が３回計測される（ステップＳ４１）。例えば、時刻ｔ＝９時、１５時、２１時とすれば、脈拍数またはＡＩ値の日最大値または日最小値に近い値を計測可能であり、精度良い被験者リズム曲線ＥＣを作成することができる。つぎに、図７を参照して説明した手順で、時刻ｔ毎の指標値Ｃ（ｔ_０）、Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）、Ｃ（ｔ_０＋１２ｈ）が算出される（ステップＳ４２）。

３回計測値に対応する指標値Ｃ（ｔ_０）、Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）、Ｃ（ｔ_０＋１２ｈ）は、式（２）に示すように、基準リズム曲線ＲＣを表す式（１）と同様の単一モードの関数に当てはめることができる。ここで、当てはめでは、指標値の変動中心と三角関数の基線（振幅中心）の差分に相当する未知数ｍ、三角関数の振幅に相当する未知数Ａ、および三角関数の位相に相当する未知数Ｂが推定される。

ここで、被験者リズム曲線ＥＣは、基準リズム曲線ＲＣに対して、未知数ｍにより基線を調整し、未知数Ａにより振幅を調整し、未知数Ｂにより位相を調整することで作成される。
ＥＣ（ｔ）＝ｍ＋Ａｓｉｎ（Ｚ）、Ｚ＝ｗｔ＋Ｂ、ｗ＝２π／２４時間 …（２）

指標値Ｃ（ｔ_０）、Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）、Ｃ（ｔ_０＋１２ｈ）は、式（３）−（５）として表される。
Ｃ（ｔ_０）＝ｍ＋Ａｓｉｎ（Ｚ） …（３）
Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）＝ｍ＋Ａｃｏｓ（Ｚ） …（４）
Ｃ（ｔ_０＋１２ｈ）＝ｍ−Ａｓｉｎ（Ｚ） …（５）

つぎに、指標値Ｃ（ｔ_０）、Ｃ（ｔ_０＋１２ｈ）を用いて、未知数ｍが式（６）のとおり推定される（ステップＳ４３）。同様に、指標値Ｃ（ｔ_０）とＣ（ｔ_０＋６ｈ）、または指標値Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）とＣ（ｔ_０＋１２ｈ）を用いて、未知数Ａが式（７）のとおり推定される（ステップＳ４４）。さらに、値ｗと値ｔが既知であるので、指標値Ｃ（ｔ_０）とＣ（ｔ_０＋６ｈ）、または指標値Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）とＣ（ｔ_０＋１２ｈ）を用いて、未知数Ｂが推定される（ステップＳ４５）。そして、推定値ｍ、Ａ、Ｂを式（２）に代入する（ステップＳ４６）ことで、被験者リズム曲線ＥＣが作成される（ステップＳ４７）。
ｍ＝（Ｃ（ｔ_０）＋Ｃ（ｔ_０＋１２ｈ））／２ …（６）
Ａ＝√（（Ｃ（ｔ_０）−ｍ）^２＋（Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）−ｍ）^２） …（７）

つぎに、任意の時刻ｔ_０、時刻ｔ_０の３時間後、時刻ｔ_０の６時間後で３回計測する場合について簡単に説明する。この場合、指標値Ｃ（ｔ_０）、Ｃ（ｔ_０＋３ｈ）、Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）は、式（８）−（１０）として表される。
Ｃ（ｔ_０）＝ｍ＋Ａｓｉｎ（Ｚ） …（８）
Ｃ（ｔ_０＋３ｈ）＝ｍ＋Ａ（ｓｉｎＺ＋ｃｏｓＺ）／√２ …（９）
Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）＝ｍ＋ＡｃｏｓＺ …（１０）
ここで、Ｚ＝ｗｔ_０＋Ｂ

未知数ｍ、Ａは、式（８）−（１０）から式（１１）、（１２）のとおり推定される。
ｍ＝Ｃ｛Ｃ（ｔ_０）＋Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）−√２・Ｃ（ｔ_０＋３ｈ）｝／（２−√２） …（１１）
Ａ＝√｛（Ｃ（ｔ_０）−ｍ）^２＋（Ｃ（ｔ_０＋６ｈ）−ｍ）^２｝ …（１２）
未知数Ａは、式（１２）に式（１１）を代入して推定される。
未知数Ｚは、式（８）、（１０）に推定値ｍ、Ａを代入して推定される。ここで、値ｗ、値ｔが既知であるので、未知数Ｂが求められる。そして、推定値ｍ、Ａ、Ｂを式（２）に代入することで、被験者リズム曲線ＥＣが作成される。

つぎに、任意の時刻ｔ_１、時刻ｔ_２で２回計測する場合について簡単に説明する。この場合、指標値Ｃ（ｔ_１）、Ｃ（ｔ_２）は、式（１３）、（１４）として表される。
Ｃ（ｔ_１）＝ｍ＋Ａｓｉｎ（Ｚ＋ｔ_１） …（１３）
Ｃ（ｔ_２）＝ｍ＋Ａｓｉｎ（Ｚ＋ｔ_２） …（１４）
ここで、Ｚ＝ｗｔ＋Ｂ

未知数ｍ、Ａは、式（１３）、（１４）からなる連立方程式を解いて、式（１５）、（１６）のように推定される。
ｍ＝｛Ｃ（ｔ_１）ｓｉｎ（Ｚ＋ｔ_２）−Ｃ（ｔ_２）ｓｉｎ（Ｚ＋ｔ_１）｝／｛ｓｉｎ（Ｚ＋ｔ_２）−ｓｉｎ（Ｚ＋ｔ_１）｝ …（１５）
Ａ＝｛Ｃ（ｔ_２）−Ｃ（ｔ_１）｝／｛ｓｉｎ（Ｚ＋ｔ_２）−ｓｉｎ（Ｚ＋ｔ_１）｝ …（１６）

なお、未知数Ｂとしては、基準リズム曲線ＲＣの作成に用いた推定値Ｂ_ｔｍｐを適用する。推定値Ｂ_ｔｍｐは、Ｎのサンプル平均値＜Ｘｔ＞から推定され、未知数Ｂよりも高い精度を有しているので、定数として扱われる。そして、推定値ｍ、Ａ、Ｂ（＝Ｂ_ｔｍｐ）を式（２）に代入することで、被験者リズム曲線ＥＣが作成される。

［３−３．生体リズムの推定］
図１１から図１６には、被験者の生体リズムの推定方法が示されている。以下では、１点法、２点法、領域法による生体リズムの推定手順について、順を追って説明する。

生体リズム推定部２０では、被験者について非侵襲で１回以上計測された生体情報から算出された２以上の指標値Ｃ´を被験者リズム曲線ＥＣに当てはめて被験者の生体リズムが推定され、生体リズムの推定値が生体リズム出力部２１に供給される。ここで、被験者の生活時間パターンを考慮する場合、被験者の生体リズムは、被験者の生活時間パターンを考慮した被験者リズム曲線ＥＣに、生体情報の１回以上の計測値から算出された２以上の指標値Ｃ´を当てはめて推定される。

（１点法による生体リズムの推定）
１点法では、第１および第２の基準リズム曲線ＲＣ１、ＲＣ２と、第１および第２の被験者リズム曲線ＥＣ１、ＥＣ２が用いられる。第１の基準リズム曲線ＲＣ１および被験者リズム曲線ＥＣ１は、第１の指標値Ｃ１´の日内変動特性を表す曲線である。第２の基準リズム曲線ＲＣ２および被験者リズム曲線ＥＣ２は、第１の指標値Ｃ１´とは異なる種類の第２の指標値Ｃ２´の日内変動特性を表す曲線である。

指標値算出部１５では、被験者について非侵襲で１回計測された１以上の生体情報から第１および第２の指標値Ｃ１´、Ｃ２´が算出される。また、生体リズム推定部２０では、第１のリズム曲線ＥＣ１上で第１の指標値Ｃ１´に対応する時刻ｔ_１２、ｔ_２２（ｔ_１１＜ｔ_１２）が導出され、かつ、第２のリズム曲線ＥＣ２上で第２の指標値Ｃ２´に対応する時刻ｔ_２１、ｔ_２２（ｔ_２１＜ｔ_２２）が導出される。そして、期間ｄ１（＝｜ｔ_１１−ｔ_２１｜）と期間ｄ２（＝｜ｔ_１２−ｔ_２２｜）のうち最小の期間に対応する時刻から被験者の生体リズムが推定される。

以下では、第１の指標値Ｃ１´が被験者等の脈拍数であり、第２の指標値Ｃ２´が被験者等のＡＩ値である場合について説明する。しかし、第１の指標値Ｃ１´と第２の指標値Ｃ２´の組合せは、脈拍数もしくはＡＩ値と口内もしくは耳内温の組合せでもよく、他の指標値の組合せでもよい。以下では、図１１を参照して、１点法による生体リズムの推定手順について説明する。

図１１に示すように、まず、平均脈拍数について、第１の基準リズム曲線ＲＣ１および被験者リズム曲線ＥＣ１が準備される（ステップＳ５１）。同様に、平均ＡＩ値について、第２の基準リズム曲線ＲＣ２および被験者リズム曲線ＥＣ２が準備される（ステップＳ５２）。なお、ステップＳ５１、Ｓ５２の処理は、図５、図７および図９を参照して説明した手順と同様に行われる。

つぎに、任意の時刻ｔに計測期間ｙ秒で脈波が計測され、図７を参照して説明した手順で、時刻ｔでの平均脈拍数Ｃ１´（ｔ）および平均ＡＩ値Ｃ２´（ｔ）が算出される（ステップＳ５３）。

つぎに、図１２に示すように、脈拍数の日内変動特性を表す第１の被験者リズム曲線ＥＣ１上で、平均脈拍数Ｃ１´（ｔ）に対応する時刻ｔ_１１、ｔ_１２（ｔ_１１＜ｔ_１２）が導出される（ステップＳ５４）。同様に、平均ＡＩ値の日内変動特性を表す第２の被験者リズム曲線ＥＣ２上で、平均ＡＩ値Ｃ２´（ｔ）に対応する時刻ｔ_２１、ｔ_２２（ｔ_２１＜ｔ_２２）が導出される（ステップＳ５５）。

つぎに、算出された時刻ｔ_１１、ｔ_１２、ｔ_２１、ｔ_２２から異常値が棄却される（ステップＳ５６）。ここで、例えば、時刻ｔ_１１とｔ_２１の差分値または時刻ｔ_２１とｔ_２２の差分値が所定閾値を超える場合、平均脈拍数Ｃ１´（ｔ）および平均ＡＩ値Ｃ２´（ｔ）の両方がリズム曲線の基線よりも上または下に位置する場合には、算出された時刻から異常値が棄却される。異常値が棄却された場合、被験者に脈波の再計測が促される。

つぎに、図１２に示すように、時刻ｔ_１１、ｔ_２１から期間ｄ１＝｜ｔ_１１−ｔ_２１｜および時刻ｔ_１２、ｔ_２２から期間ｄ２＝｜ｔ_１２−ｔ_２２｜が算出される（ステップＳ５７）。そして、２つの期間ｄ１、ｄ２のうち最小の期間が選択され（ステップＳ５８）、選択された期間に対応して、例えば、時刻ｔ_１１と時刻ｔ_２１の中央の時刻（＝ｔ_１１＋（ｔ_２１−ｔ_１１）／２）が被験者の生体リズムとして推定される（ステップＳ５９）。

（２点法による生体リズムの推定）
２点法では、指標値Ｃ´の日内変動特性を表す基準リズム曲線ＲＣおよび被験者リズム曲線ＥＣが用いられる。指標値算出部１５では、被験者について１２時間以内の計測間隔Δｔを隔てて非侵襲で２回計測された生体情報から計測時点が相異なる２つの指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）が算出される。

そして、生体リズム推定部２０では、被験者リズム曲線ＥＣ上で指標値Ｃ´（ｔ_１）に対応する１以上の時刻ｔ_１１が導出され、かつ、被験者リズム曲線ＥＣ上で指標値Ｃ´（ｔ_２）に対応する１以上の時刻ｔ_２１、ｔ_２２が導出される。そして、時刻ｔ_１１と時刻ｔ_２１、ｔ_２２の間の期間ｄのうち、計測間隔Δｔに最も近い期間に対応する時刻から被験者の生体リズムが推定される。

以下では、指標値Ｃ´が被験者等の脈拍数である場合について説明する。しかし、指標値Ｃ´は、ＡＩ値、口内もしくは耳内温等でもよく、他の指標値でもよい。以下では、図１３を参照して、２点法による生体リズムの推定手順について説明する。

図１３に示すように、まず、平均脈拍数について、基準リズム曲線ＲＣおよび被験者リズム曲線ＥＣが準備される（ステップＳ６１）。なお、ステップＳ６１の処理は、図５、図７および図９を参照して説明した手順と同様に行われる。

まず、任意の時刻ｔに計測期間ｙ秒で脈波が計測され、図７を参照して説明した手順で、時刻ｔ＝ｔ_１の指標値Ｃ´（ｔ_１）が算出される（ステップＳ６２）。同様に、時刻ｔ_１から計測間隔Δｔ（Δｔ＜１２時間）後の時刻ｔ_２に計測期間ｙ秒で脈波が計測され、時刻ｔ_２の指標値Ｃ´（ｔ_２）が算出される（ステップＳ６３）。以下では、計測間隔Δｔ＝３時間である場合について説明するが、計測間隔Δｔは、１２時間以内であれば３時間以外でもよい。

つぎに、被験者リズム曲線ＥＣ上で指標値Ｃ´（ｔ_１）とＣ´（ｔ_２）の位置関係が推定される（ステップＳ６４）。図１４Ａに示すように、指標値Ｃ´（ｔ_１）とＣ´（ｔ_２）の位置関係は、以下の４つの状態のうちいずれかと推定される。

状態１：Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）が曲線ＥＣの下凸部、かつ曲線ＥＣのピークに跨らずに位置する。
状態２：Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）が曲線ＥＣの下凸部、かつ曲線ＥＣのピークに跨って位置する。
状態３：Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）が曲線ＥＣの上凸部、かつ曲線ＥＣのピークに跨らずに位置する。
状態４：Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）が曲線ＥＣの上凸部、かつ曲線ＥＣのピークに跨って位置する。

つぎに、指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）と曲線ＥＣの基線ｍの大小関係が確認される（ステップＳ６５）。これにより、指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）が曲線ＥＣの上凸部または下凸部に位置するかが判定される。例えば、図１４Ｂに示すように、指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）が基線ｍよりも大きければ、指標値Ｃ´（ｔ_１）とＣ´（ｔ_２）の位置関係として状態３または状態４が推定される。

つぎに、図１４Ｃに示すように、状態３、４について、曲線ＥＣ上で指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）に対応する時刻ｔ_１１、ｔ_２１、ｔ_２２が導出され（ステップＳ６６、Ｓ６７）、時刻ｔ_１１とｔ_２１の期間ｄ１および時刻ｔ_１１とｔ_２２の期間ｄ２が算出される（ステップＳ６８）。そして、算出された期間ｄ１、ｄ２のうち、実際の計測間隔Δｔと近似する期間が選択される（ステップＳ６９）。そして、選択された期間に対応する時刻ｔ_１１、ｔ_２１またはｔ_２２が被験者の生体リズムとして推定される（ステップＳ７０）。

また、図１４Ｄに示すように、状態３、４について、時刻ｔ_１１とｔ_２１と指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）から第１の勾配ｇ１が算出され、時刻ｔ_１１とｔ_２２と指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）から第２の勾配ｇ２が算出されてもよい。そして、算出された勾配ｇ１、ｇ２のうち、実際の計測期間Δｔと指標値Ｃ´（ｔ_１）とＣ´（ｔ_２）の関係から算出された勾配に近い勾配を伴う期間が選択される。そして、選択された勾配に対応する時刻ｔ_１１、ｔ_２１またはｔ_２２が被験者の生体リズムとして推定される。

２点法では、前述した１点法が１２時間以内に２回行われてもよい。これにより、第１および第２の指標値Ｃ１´（ｔ）、Ｃ２´（ｔ）を算出できた場合、第１および第２の指標値Ｃ１´（ｔ）、Ｃ２´（ｔ）に２点法を各々に適用して第１および第２の推定値を算出することができる。そして、第１および第２の推定値の誤差が小さい場合、いずれか一方の推定値を採用してもよく、２つの推定値の平均値を採用してもよい。一方、第１および第２の推定値の誤差が大きい場合、推定が失敗したと判定し、被験者に再計測が促されてもよい。また、何らかの原因により第１または第２の指標値Ｃ１´（ｔ）、Ｃ２´（ｔ）のうち一方を算出できなかった場合でも、算出できた指標値に２点法を適用して生体リズムを推定することができる。

（領域法による生体リズムの推定）
領域法では、指標値の日内変動特性を表す基準リズム曲線ＲＣおよび被験者リズム曲線ＥＣが用いられる。指標値算出部１５では、被験者について非侵襲で３回以上計測された生体情報から計測時点が相異なる３以上の指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）、Ｃ´（ｔ_３）、…が算出される

そして、生体リズム推定部２０では、３以上の指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）、Ｃ´（ｔ_３）、…を被験者リズム曲線ＥＣに当てはめ、被験者リズム曲線ＥＣ上で３以上の指標値に対応する時刻から被験者の生体リズムが推定される。

以下では、指標値Ｃ´が被験者等の脈拍数である場合について説明する。しかし、指標値Ｃ´は、ＡＩ値、口内もしくは耳内温等でもよく、他の指標値でもよい。以下では、図１５を参照して、領域法による生体リズムの推定手順について説明する。

図１５に示すように、まず、平均脈拍数について、基準リズム曲線ＲＣおよび被験者リズム曲線ＥＣが準備される（ステップＳ７１）。なお、ステップＳ７１の処理は、図５、図７および図９を参照して説明した手順と同様に行われる。

つぎに、３回以上の任意の時刻ｔ＝ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、…に計測期間ｙ秒で脈波が計測され（ステップＳ７２）、図７を参照して説明した手順で、時刻ｔ＝ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３、…の指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）、Ｃ´（ｔ_３）、…が算出される（ステップＳ７３）。

ここで、脈波は、睡眠中または覚醒中に連続的な計測値として計測されてもよい。この場合、計測された脈波を０．５時間、１時間等、一定時間間隔に区分し、図７を参照して説明した手順で、区間毎に指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）、Ｃ´（ｔ_３）、…が算出される。なお、脈波を一定時間間隔に区分する場合、隣接する区間同士が部分的に重複するようにしてもよい。

つぎに、図１６に示すように、一連の指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）、Ｃ´（ｔ_３）、…を被験者リズム曲線ＥＣに当てはめる（カーブフィッティングする）（ステップＳ７４）。カーブフィッティングでは、被験者リズム曲線ＥＣと一連の指標値Ｃ´とを時間方向にずらすことで、両者の差分値を最小化する時刻ｔが求められてもよく、両者の相互相関係数を最大化する時刻ｔが求められてもよい。

そして、被験者リズム曲線ＥＣ上で指標値Ｃ´（ｔ_１）、Ｃ´（ｔ_２）、Ｃ´（ｔ_３）、…に対応する時刻ｔ_１１、ｔ_１２、ｔ_１３、…の少なくとも１つが被験者の生体リズムとして推定される（ステップＳ７５）。例えば、図１６に示す例では、睡眠中の計測値が用いられ、起床時の指標値Ｃ´（ｔ_７）に対応する時刻ｔ_１７が生体リズムとして推定されている。

領域法でも、前述した１点法が３回以上行われてもよい。これにより、第１および第２の指標値Ｃ１´（ｔ）、Ｃ２´（ｔ）を算出できた場合、第１および第２の指標値Ｃ１´（ｔ）、Ｃ２´（ｔ）に領域法を各々に適用して第１および第２の推定値を算出することができる。そして、第１および第２の推定値の誤差が小さい場合、いずれか一方の推定値を採用してもよく、２つの推定値の平均値を採用してもよい。一方、第１および第２の推定値の誤差が大きい場合、推定が失敗したと判定し、被験者に再計測が促されてもよい。また、何らかの原因により第１または第２の指標値Ｃ１´（ｔ）、Ｃ２´（ｔ）のうち一方を算出できなかった場合でも、算出できた指標値に領域法を適用して生体リズムを推定することができる。

［４．まとめ］
以上説明したように、本発明の実施形態に係る生体リズム推定方法によれば、生体リズムの推定には、非侵襲的にかつ短時間で計測が可能であり、生体リズムの把握が容易な、換言すれば生体リズム曲線と指標値の適合度が高い生体情報が用いられる。

このため、被験者は、従来の生体リズム推定方法とは異なり、侵襲的な計測により苦痛、不快感等を経験することもなく、長期間の計測により日常生活を阻害されることもない。よって、非侵襲かつ簡易に測定した生体情報に基づき被験者の生体リズムを推定することができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上記説明では、生体情報として脈波を用いる場合について主に説明した。しかし、生体情報としては、脈波に限らず、口内・耳内温を始めとして、非侵襲的にかつ短時間で計測が可能であり、生体リズムの把握が容易な、換言すれば生体リズム曲線と指標値の適合度が高い他の生体情報が用いられてもよい。

１ 生体リズム推定装置
１１ 生体情報計測センサ
１２ 外乱情報計測センサ
１３ 計測タイマ
１４ 計測値格納部
１５ 指標値算出部
１６ 基準リズム曲線作成部
１７ 基準リズム曲線格納部
１８ 被験者リズム曲線作成部
１９ 被験者リズム曲線格納部
２０ 生体リズム推定部
２１ 生体リズム出力部
ＲＣ 基準リズム曲線
ＥＣ 被験者リズム曲線

Claims (14)

1. 生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として作成された、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線を格納する基準リズム曲線格納部と、
   被験者の前記生体情報を非侵襲で計測する生体情報計測部と、
   前記生体情報の計測値から前記指標値を算出する指標値算出部と、
   前記被験者の前記生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された前記指標値に前記基準リズム曲線を適合させ、前記被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成する被験者リズム曲線作成部と、
   前記被験者リズム曲線を格納する被験者リズム曲線格納部と、
   前記被験者の前記生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された前記指標値を前記被験者リズム曲線に当てはめ、前記被験者の生体リズムを推定する生体リズム推定部と
   を備える生体リズム推定装置。
2. 前記基準リズム曲線は、前記複数の被験者サンプルについて２４時間以上計測された前記生体情報の計測値から算出された前記指標値から作成され、
   前記被験者リズム曲線作成部は、前記被験者について時間を隔てて非侵襲で２回以上計測された前記生体情報から算出された２以上の前記指標値に前記基準リズム曲線を適合させ、
   前記生体リズム推定部は、前記被験者について非侵襲で１回以上計測された前記生体情報から算出された２以上の前記指標値を前記被験者リズム曲線に当てはめる、請求項１に記載の生体リズム推定装置。
3. 前記基準リズム曲線および前記被験者リズム曲線は、各々に、１以上の前記生体情報から算出された第１の指標値の日内変動特性を表す第１のリズム曲線および前記第１の指標値とは異なる種類の第２の指標値の日内変動特性を表す第２のリズム曲線を有し、
   前記指標値算出部は、前記被験者について非侵襲で１回計測された前記１以上の生体情報から前記第１の指標値および前記第２の指標値を算出し、
   前記生体リズム推定部は、前記第１のリズム曲線上で前記第１の指標値に対応する時刻ｔ_１１、ｔ_１２（ｔ_１１＜ｔ_１２）を導出し、かつ、前記第２のリズム曲線上で前記第２の指標値に対応する時刻ｔ_２１、ｔ_２２（ｔ_２１＜ｔ_２２）を導出し、期間｜ｔ_１１−ｔ_２１｜と期間｜ｔ_１２−ｔ_２２｜のうち最小の期間に対応する時刻から前記被験者の生体リズムを推定する、請求項２に記載の生体リズム推定装置。
4. 前記第１の指標値は、脈波から算出された脈拍数であり、前記第２の指標値は、前記脈波から算出されたＡＩ値である、請求項３に記載の生体リズム推定装置。
5. 前記第１の指標値は、脈波から算出された脈拍数またはＡＩ値であり、前記第２の指標値は、口内温または耳内温である、請求項３に記載の生体リズム推定装置。
6. 前記基準リズム曲線および前記被験者リズム曲線は、各々に、前記生体情報から算出された前記指標値の日内変動特性を表すリズム曲線を有し、
   前記指標値算出部は、前記被験者について１２時間以内の計測間隔を隔てて非侵襲で２回計測された前記生体情報から計測時点が相異なる第１の指標値および第２の指標値を算出し、
   前記生体リズム推定部は、前記被験者リズム曲線上で前記第１の指標値に対応する１以上の第１の時刻を導出し、かつ、前記被験者リズム曲線上で前記第２の指標値に対応する１以上の第２の時刻を導出し、前記第１の時刻と前記第２の時刻の間の期間のうち、前記計測間隔に最も近い期間に対応する時刻から前記被験者の生体リズムを推定する、請求項２に記載の生体リズム推定装置。
7. 前記第１および第２の指標値は、脈波から算出された脈拍数もしくはＡＩ値、または口内温もしくは耳内温である、請求項６に記載の生体リズム推定装置。
8. 前記基準リズム曲線および前記被験者リズム曲線は、各々に、前記生体情報から算出された前記指標値の日内変動特性を表すリズム曲線を有し、
   前記指標値算出部は、前記被験者について時間を隔てて非侵襲で３回以上計測された前記生体情報から計測時点が相異なる３以上の前記指標値を算出し、
   前記生体リズム推定部は、前記３以上の指標値を前記被験者リズム曲線に当てはめ、前記被験者リズム曲線上で前記３以上の指標値に対応する時刻から前記被験者の生体リズムを推定する、請求項２に記載の生体リズム推定装置。
9. 前記指標値は、脈波から算出された脈拍数もしくはＡＩ値、または口内温もしくは耳内温である、請求項８に記載の生体リズム推定装置。
10. 前記基準リズム曲線は、少なくとも第１の生活時間パターンを有する複数の被験者サンプルを対象とする第１のリズム曲線と、前記第１の生活時間パターンとは異なる第２の生活時間パターンを有する複数の被験者サンプルを対象とする第２のリズム曲線として準備され、
    前記被験者リズム曲線作成部は、少なくとも前記第１または前記第２のリズム曲線のうち前記被験者の生活時間パターンに一致するリズム曲線を前記指標値に適合させて前記被験者リズム曲線を作成する、請求項１に記載の生体リズム推定装置。
11. 前記生体リズム曲線は、単一モードの関数である、請求項１に記載の生体リズム推定装置。
12. 前記単一モードの関数は、２４時間周期の三角関数である、請求項１１に記載の生体リズム推定装置。
13. 生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線を準備し、
    被験者の前記生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された前記指標値に前記基準リズム曲線を適合させ、前記被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成し、
    前記被験者の前記生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された前記指標値を前記被験者リズム曲線に当てはめ、前記被験者の生体リズムを推定すること
    を含む生体リズム推定方法。
14. 生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線を準備し、
    被験者の前記生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された前記指標値に前記基準リズム曲線を適合させ、前記被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成し、
    前記被験者の前記生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された前記指標値を前記被験者リズム曲線に当てはめ、前記被験者の生体リズムを推定すること
    を含む生体リズム推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
    

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