JP2013078543A - 自律神経活動指標算出方法、自律神経活動指標算出装置とそれを用いたココロとカラダのバランスの視覚的表示システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】3軸加速度センサーと心拍センサーとを備えたヒューマンレコーダーからデータを取得して、心拍センサーから得られたRR値から異常値を除去し、等間隔にサンプリングしてRR間隔時系列データを形成し、高速フーリエ変換を適用して自律神経活動指標を算出し、加速度情報に基づいて少なくとも静止状態、歩行状態、早歩き状態等の行動判定を行い、あらかじめ設定された運動係数と基礎代謝係数に基づいて消費カロリーを計算して活動量を算出して、行動判定結果の大小と、活動量算出結果の大小との組み合わせからココロとカラダのバランスの4つのタイプに分類わけして表示する。
【選択図】図11
Description
被測定者の心電テータを心電図モニタにより測定し、測定された心電テータに基ついて、心拍変動の高周波成分HF、低周波成分LFおよびCVRRを算出する。そして、算出されたこれらの値に基ついて、交感神経活動度指標(LF/HF)、副交感神経活動度指標(CVRR×LF/HF)を算出し、算出された交感神経活動度指標と副交換神経活動度指標との関係を表示装置に対して2次元表示するものだった。
本発明の請求項1は、ココロとカラダのバランス表示方法に関し、心拍センサーと、3軸加速度センサーと、制御手段と、時計手段と、記憶手段とを内蔵し被測定者の人体表面に装着されるヒューマンレコーダーと、当該ヒューマンレコーダーから得られる各手段の値から各種情報を算出・表示する情報処理装置とで実行されるココロとカラダのバランス表示方法であって、前記制御手段によって、前記心拍センサーからRR間隔時系列データを取得し、前記3軸加速度センサーから被測定者の加速度情報を取得するステップと、前記心拍値と加速度情報とを一旦記憶手段に格納した後に、前記時計手段で同期されたRR
間隔時系列データと加速度情報とを、出力手段から出力させるステップと、前記情報処理装置において、前記心拍センサーから得られたRR値から異常値を除去し、等間隔にサンプリングしてRR間隔時系列データを形成し、高速フーリエ変換を適用して自律神経活動指標を算出するステップと、前記加速度情報に基づいて少なくとも静止状態、歩行状態、早歩き状態等の行動判定を行うステップと、前記行動判定結果からあらかじめ設定された運動係数と基礎代謝係数に基づいて消費カロリーを計算して活動量を算出するステップと、前記行動判定結果の大小と、前記活動量算出結果の大小との組み合わせからココロとカラダのバランスの4つのタイプに分類わけして表示するステップとからなるココロとカラダのバランス表示方法である。
本実施形態のシステムは、ヒューマンレコーダーと、情報処理装置とで構成されている。
ソナルコンピュータであり、図4に示すように中央処理装置(CPU)およびバス(BUS)を中心に、大規模記憶装置(HD)、出力装置としてのディスプレイ(DISP)、入力装置としてのキーボード(KBD)、補助入力装置としてのマウス(MOU)、外部との通信インターフェースとしてのUSBインターフェース(USB I/O)、wifiまたはブルートゥース通信方式による無線インターフェース(IF)を備えている。大規模記憶装置(HD)には、オペレーティングシステム(OS)とともに、アプリケーションプログラム(APL)、データベース(DB)および各種テーブル(TBL)が設けられている。
(式1) |60/t(n)60/t(n1)|≦15
meanH.R(8)を移動平均で算出する。したがって、1拍毎にmeanH.R(8)は変化することになる。このmeanH.R(8)の算出後、比較すべき次の心拍との差分を求め、|meanH.R(8)60/t|≧30のときその瞬時心拍数をエラー値として除去する。
トルの積分値である。
(式2)
消費カロリー=運動係数×基礎代謝係数×体重(kg)×時間(分)
運動の係数は、図9に示すようにそれぞれの行動に基づいて定められている(日本体育協会スポーツ科学委員会)。
したがって、たとえば被測定者が56歳で体重60kgの男性であり、1.6G程度の状態が60分継続した場合には、早歩き状態であることが判定されるので、そのときの消費カロリーは、早歩き(たとえば分速100m)の運動係数が0.1083、56歳男性の基礎代謝係数が0.0153、体重=60、時間60分であるので、以下のように算出される。
消費カロリー=0.1083×0.0153×60×60
=5.97Kcal
なお、図8〜図10で示した表はテーブル化されて情報処理装置の大規模記憶装置(HD)内に格納されている。また、被測定者の年齢、体重等の個人情報もテーブル化して大規模記憶装置(HD)内に登録されている。つまり、情報処理装置の中央処理装置(CPU)は、3軸センサーからのデータが入力されると各テーブルを参照して行動判定を行い、上記式2の計算プログラムに基づいて活動量(消費カロリー)を算出する。
ができる点にある。このような交感神経活動指標(LF/HF)と活動量との関係は1分毎のリアルタイムで表示してもよいし、交感神経活動指標(LF/HF)は1時間、数時間、1日または数日の平均値を適用してもよい。
このタイプ分けは、XY軸の中心軸から同軸上に1分毎に所定半径毎に外方に向かって決定されたタイプの円弧部分の象限が着色されて表示されるようになっている。
行動の消費カロリー=0.0304(机上事務の場合の係数)×0.955(男性、30代の係数)×60(体重)×720(分)
+0.0170(睡眠の場合の係数)×0.955(男性、30代の係数)×60(体重)×720(分)=1955Kcal
以上の計算結果に基づき、交感神経活動指標(LF/HF)の平均が4以上、活動量(消費カロリー)が2000Kcal以下になるので、タイプIIに分類される。
本実施形態で用いられるヒューマンレコーダー(HR)と情報処理装置(PC)とは前述のものと同じでよい。
PC パーソナルコンピュータ(情報処理装置)
CPU 中央処理装置
MM メインメモリ
PAD 心拍検出パッド
ELT 電極
BUS バス
UMEM ユーザーメモリ
OS オペレーティングシステム
APL アプリケーションプログラム
DB データベース
TBL テーブル
DISP ディスプレイ装置
KBD キーボード
Claims (6)
- 心拍センサーと、3軸加速度センサーと、制御手段と、時計手段と、記憶手段とを内蔵し被測定者の人体表面に装着されるヒューマンレコーダーと、当該ヒューマンレコーダーから得られる各手段の値から各種情報を算出・表示する情報処理装置とで実行されるココロとカラダのバランス表示方法であって、
前記制御手段によって、前記心拍センサーからRR間隔時系列データを取得し、
前記3軸加速度センサーから被測定者の加速度情報を取得するステップと、
前記心拍値と加速度情報とを一旦記憶手段に格納した後に、前記時計手段で同期されたRR間隔時系列データと加速度情報とを、出力手段から出力させるステップと、
前記情報処理装置において、
前記心拍センサーから得られたRR値から異常値を除去し、等間隔にサンプリングしてRR間隔時系列データを形成し、高速フーリエ変換を適用して自律神経活動指標を算出するステップと、
前記加速度情報に基づいて少なくとも静止状態、歩行状態、早歩き状態等の行動判定を行うステップと、
前記行動判定結果からあらかじめ設定された運動係数と基礎代謝係数に基づいて消費カロリーを計算して活動量を算出するステップと、
前記行動判定結果の大小と、前記活動量算出結果の大小との組み合わせからココロとカラダのバランスの4つのタイプに分類わけして表示するステップとからなるココロとカラダのバランス表示方法。 - 心拍センサーと、3軸加速度センサーと、制御手段と、時計手段と、記憶手段とを内蔵し被測定者の人体表面に装着されるヒューマンレコーダーと、当該ヒューマンレコーダーから得られる各手段の値から各種情報を算出・表示する情報処理装置とで実行されるココロとカラダのバランスの可視的表示システムであって、
ヒューマンレコーダーにおいて、
前記心拍センサーからRR間隔時系列データを取得し、前記3軸加速度センサーから被測定者の加速度情報を取得する制御手段と、
前記心拍値と加速度情報とを一旦記憶手段に格納した後に、前記時計手段で同期されたRR間隔時系列データと加速度情報とを前記情報処理装置に出力する出力手段と、
前記情報処理装置において、
前記心拍センサーから得られたRR値から異常値を除去し、等間隔にサンプリングしてRR間隔時系列データを形成し、高速フーリエ変換を適用して自律神経活動指標を算出するとともに、前記加速度情報に基づいて少なくとも静止状態、歩行状態、早歩き状態等の行動判定を行い、前記行動判定結果からあらかじめ設定された運動係数と基礎代謝係数に基づいて消費カロリーを計算して活動量を算出する制御手段と、
前記制御手段による計算結果から、行動判定結果の大小と、前記活動量算出結果の大小との組み合わせからココロとカラダのバランスの4つのタイプに分類わけして表示する表示手段とからなるココロとカラダのバランスの可視的表示システム。 - 心拍センサーと、3軸加速度センサーと、制御手段と、時計手段と、記憶手段とを内蔵し被測定者の人体表面に装着されるヒューマンレコーダーと、当該ヒューマンレコーダーから得られる各手段の値から各種情報を算出・表示する情報処理装置とで実行される睡眠判定方法であって、
前記制御手段によって、前記心拍センサーから一定時間のRR間隔時系列データを取得し、
前記3軸加速度センサーから被測定者の加速度情報を取得し、
前記RR間隔時系列データと加速度情報とを一旦記憶手段に格納した後に、前記時計手段で同期されたRR間隔時系列データと加速度情報とを、出力手段から出力させ、
前記情報処理装置において、
前記心拍センサーから得られたRR間隔時系列データと、前記加速度情報に基づく行動判定結果とから入眠、覚醒または睡眠リズムの睡眠状態を判定する睡眠状態判定方法。 - 前記睡眠状態は入眠であり、
前記姿勢情報から***の変動が所定値以下で、そのときの心拍センサーからのRR間隔時系列データの心拍標準偏差が25〜75%以下となったときに入眠を判定する請求項3記載の睡眠状態判定方法。 - 前記睡眠状態は覚醒であり、
前記姿勢情報から座位または立位となったことを検出する前45〜135分以内で、
かつ、前記心拍センサーから得られたRR間隔時系列データの標準偏差が所定の平均値を越えており、該脈拍標準偏差の前後の差(傾き)が0.1〜0.3以内である時間が前後2分(合計5分)以上連続しており、
かつ、前後10分の間で姿勢情報から得られる姿勢の変化が2回以上あったときに覚醒を判定する請求項3記載の睡眠状態判定方法。 - 前記睡眠状態は睡眠周期リズムであり、
前記RR時系列データから高速フーリエ変換を適用して得られた自律神経活動指標を所定時間単位でスムージングして睡眠グラフを生成し、
前記睡眠リズムグラフから複数のピークを探索して、当該ピーク間隔で睡眠周期リズムを検出する請求項3記載の睡眠状態判定方法。
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