JP2017018194A - 生体リズムの推定方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】(A)所定の時間内の生体情報の値を測定する工程と、(B)測定した生体情報を一般化加法モデルで分析する工程と、(C)測定した生体情報をコサイン曲線モデルで分析する工程と、(D)測定した生体情報を複数の修正コサイン曲線モデルで分析する工程と、(E)Bから生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出する工程と(F)C及びDの結果を赤池の情報規準を用いてAで算出した値と比較し、最も近似したものから生体リズム曲線の振幅、算術平均、頂点位相を算出する工程と、(G)これらの算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する工程と、を含む生体リズムの推定方法とする。
【選択図】図4
Description
詳しくは光曝露とサーカディアンリズムの関係について記載されている。
しかしコサイナー法では体温リズムの波形が実際には正弦波状とは限らないという問題があると指摘されている。
また生体リズムの推定方法が、そもそも人の生体リズムは千差万別で、基準リズム曲線を算出したとしても目安にしかならない。以上のことから、コサイナー法(コサイン曲線モデル)による分析方法には問題があると指摘されているにも関わらず、最良の分析方法が提案されていないのである。
(B)前記測定した生体情報を一般化加法モデルで分析する工程と、
(C)前記測定した生体情報をコサイン曲線モデルで分析する工程と、
(D)前記測定した生体情報を複数の修正コサイン曲線モデルで分析する工程と、
(E)Bから生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出する工程と
(F)C及びDの結果を赤池の情報規準を用いてAで算出した値と比較し、最も近似したものから生体リズム曲線の振幅、算術平均、頂点位相を算出する工程と、
(G)これらの算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する工程と、を含む生体リズムの推定方法に関する。
そしてこれらの算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する推定方法である。
前記測定した生体情報と時間の計測値を計測値格納部に格納する計測値格納手段を備え、
前記計測値格納部に格納された計測値を一般化加法モデルで分析する一般化加法モデル分析手段と、
前記計測値格納部に格納された計測値をコサイン曲線モデルで分析するコサイン曲線分析手段と、
前記計測値格納部に格納された計測値を複数の修正コサイン曲線モデルで分析する複数の修正コサイン曲線分析手段と、
前記一般化加法モデル分析手段で生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出し、算出したものを格納する第1のデータ格納手段と、
前記コサイン曲線モデルで分析した結果及び修正コサイン曲線モデルで分析した結果の内、生体情報から得た生体リズム曲線と近似している曲線を赤池の情報規準を用いて選択し、
前記選択した曲線から振幅、算術平均、頂点位相を算出する最適分析法算出手段と、
最適分析法算出手段から算出した値を格納する第2のデータ格納手段と、
各格納手段に格納された算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する位相、振幅、不安定性算出手段と、
を備える生体リズムの推定装置である。
生体リズムとは生体時計に起因し本来は24時間より長い時間周期であるが、外部環境が地球の自転により1日24時間リズムで変化することから24時間周期の環境変化に同調させる機能を有する。
生体リズムにずれが生じることがあり、食事や運動、仕事などによって生じたずれを修正している。
また朝に光をあびることで24時間より長い時間周期の内因性リズムがリセットされる。
生体リズムを推定するには脳の視床下部にある視交叉上核の中枢時計を用いることは理想的であるが、現実に不可能であり中枢時計から神経、ホルモンの濃度変化を介して調節される末梢時計を生体情報として用いることで推測する。
生体情報とは例えばメラトニン量、血圧、グルコース値、体温等である。
体温は表面体温と深部体温があるが、表面体温を用いる場合はDPG:(末梢部―体幹部皮膚温差:distal−proximal skin−temperature gradient)の値を用いる。
深部体温としては直腸温、肺動脈温、食道温、膀胱温等を用いる。
また体温として、体の測定が可能な部位(箇所)の測定値を用いることができ、コアテンプや鼓膜温を用いてもよい。
所定時間は12時間以上が正確なデータを取るうえで好ましく、また就寝から起床までの間でとることで被験者の負担を軽減できる。
生体情報の値は、DPGの場合は末梢部の皮膚温と体幹部皮膚温を測定し獲得する。
末梢部の皮膚温は手首皮膚温及び足首皮膚温を測定し、手首皮膚温と足首皮膚温の平均値を算出し求める。体幹部の皮膚温は鎖骨や腹部の皮膚温を測定し求める。
測定方法は手首、足首に装着できる体温計や衣服に取付ける体温計を用いて測定することや体温計をテープで貼り付ける方法が考えられるがそれらに限定されない。
また測定時間は位相の最低値と最高値を測定できる12時間以上が好ましい。
次にDPGを一般化加法モデル曲線、コサイン曲線モデル、複数の修正コサイン曲線モデルで分析する。
ここで赤池の情報規準(AIC)とはAIC=−2・lnL+2kで表され、lnLはモデルの最大対数尤度を表し、kはモデルの自由パラメータ数を表す。
図2は図1のグラフを基にDPGの値をもとめ、DPG値とそれを一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析した結果をグラフで表したもので、A、Bの2名の被験者のデータである。
縦軸方向は末梢部と体幹部の温度差をあらわし、横軸方向は計測開始日の昼12時をスタートとし、単位は時間(hour)である。
グラフの横方向は振幅を、縦方向は位相を表しており、以下振幅と位相はその意味とする。
また図2―A、図2―Bに示すとおりコサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルは一般化加法モデルと比べ、生体リズムの振幅を読むのに適している。
DPGの場合は夜間にかけて下降し、昼間にかけて上昇するグラフとなる。
血圧は日中活動時の血圧に比べ夜間血圧は10%〜20%低下するという特徴を有するため一般的に昼に上昇し夜にかけて下降するグラフを示し、図3に示すとおりである。
図3―Aと図3―Bは同じ被験者、図3―Cと図3―Dは同じ被験者、図3―Eと図3―Fは同じ被験者を表し、A、C、Eは最低血圧、B、D、Fは最高血圧を示すグラフである。
横軸は昼12時をスタートとし、時間経過を表し、単位は時間である。縦軸は血圧を表し単位はmmHgである。
DPGと同様に一般化加法モデルはコサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルと比べ、血圧の変化と一致している。そこで生体リズムの最低値を読み取るのに適している。
コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルは一般化加法モデルと比べ、生体リズムの振幅を読むのに適している。
メラトニンは睡眠誘発作用、体温低下作用を有し、一般的にメラトニン量は夜間に上昇し昼にかけて下降するグラフとなる。
生体情報計測センサで生体情報を測定し、計測タイマで測定開始時を0として時間経過をはかり時間ごとの生体情報をデータ化し計測値格納部に格納する。
格納されたデータは一般化加法モデル分析手段、修正コサイン曲線分析手段、コサイン曲線分析手段に移行し、分析される。
一般化加法モデル分析手段では上記平滑化スプライトをリンク関数とした一般化加法モデルを用いて分析される。
修正コサイン曲線モデル分析手段ではLoglstic、ArcTan、Hillの三種類を用いて分析する。
コサイン曲線モデル分析手段では従来用いられてきたコサイナー法で分析される。
算出したデータから生体リズムを推定する。
またデータを携帯端末に移送する装置を備えていてもよい。
ずれは、一般的に朝の4時頃に生体リズムのピークが一番低いと言われており、一般化加法曲線モデルのピークの時間が朝の4時を基準にどれだけずれているかを判断することで行う。
警告はタブレット等の表示手段に文章で表示、あるいは音で警告及びそれらの併用が挙げられるがそれらに限定されない。
助言としては光曝露時間の調整、規則正しい生活を過ごすこと、適度な運動をすること、就寝を促すことなどが挙げられ、表示部に表示されあるいは音声で助言を発してもよく併用してもよい。
また算出されたリズムの振幅や位相と疾病罹患や予後との関連の分析が可能となる。また、位相反応曲線の理論に基づいて、体内リズムの異常を改善する光療法を実施し、その治療効果を、治療後の位相から評価ができる。
生体リズムは生物時計に起因しており、本来は24時間より長い周期であるが、さまざまな同調因子によって24時間を周期とする概日リズムにリセットされる。その生体リズムに障害が起きることで、がん、心疾患、脳血管疾患、睡眠障害及びうつ病、精神疾患の併発を引き起こすおそれがある。
本発明の方法及び装置を用いて生体リズムを測定することで生体リズムのずれがわかり、疾病予防に生かすことが出来る。
例えば、医師は被験者に生体リズムのずれを修正するために光を浴びるなどのアドバイスをすることが出来、そのアドバイスに基づき実行した結果は本発明の方法及び装置を用いることで測定できる。
一般に規則正しい生活を送り、日光を朝に10分間浴びることで2時間のずれを修正できるため、4時間のずれは2日かけて戻すことが可能となる
本発明を用いることで、生体リズムのずれと病気の発症の関係について検証でき、またそれにもとづいて病気の予防につながり医療費が削減できるため経済的な効果ももたらす。
Claims (7)
- (A)所定の時間内の生体情報の値を測定する工程と、
(B)前記測定した生体情報を一般化加法モデルで分析する工程と、
(C)前記測定した生体情報をコサイン曲線モデルで分析する工程と、
(D)前記測定した生体情報を複数の修正コサイン曲線モデルで分析する工程と、
(E)Bから生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出する工程と
(F)C及びDの結果を赤池の情報規準を用いてAで算出した値と比較し、最も近似したものから生体リズム曲線の振幅、算術平均、頂点位相を算出する工程と、
(G)これらの算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する工程と、を含む生体リズムの推定方法。 - 前記生体情報が、血圧、メラトニン量、体温、グルコース値からなる群から選択される少なくとも一種のサーカディアンリズムを持った生体情報であることを特徴とする請求項1に記載の生体リズムの推定方法。
- 前記工程Aで末梢の皮膚温と体幹の皮膚温を測定し、測定した末梢の皮膚温と体幹の皮膚温との差であるDPGを求める工程をさらに含み、求めたDPGを生体情報として用いることを特徴とする請求項1に記載の生体リズムの推定方法。
- 前記所定時間が12時間以上であることを特徴とする請求項1乃至3記載の生体リズムの推定方法。
- 前記所定時間は就寝から起床までの時間であることを特徴とする請求項1乃至3に記載の生体リズムの推定方法。
- 生体情報を測定する生体情報計測センサと測定する時間を測る計測タイマとを備え、
前記測定した生体情報と時間の計測値を計測値格納部に格納する計測値格納手段を備え、
前記計測値格納部に格納された計測値を一般化加法モデルで分析する一般化加法モデル分析手段と、
前記計測値格納部に格納された計測値をコサイン曲線モデルで分析するコサイン曲線分析手段と、
前記計測値格納部に格納された計測値を複数の修正コサイン曲線モデルで分析する複数の修正コサイン曲線分析手段と、
前記一般化加法モデル分析手段で生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出し、算出したものを格納する第1のデータ格納手段と、
前記コサイン曲線モデルで分析した結果及び修正コサイン曲線モデルで分析した結果の内、生体情報から得た生体リズム曲線と近似している曲線を赤池の情報規準を用いて選択し、
前記選択した曲線から振幅、算術平均、頂点位相を算出する最適分析法算出手段と、
最適分析法算出手段から算出した値を格納する第2のデータ格納手段と、
各格納手段に格納された算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する位相、振幅、不安定性算出手段と、
を備える生体リズムの推定装置。 - 前記装置はさらに生体リズムが正常か否かを判断する手段と、
生体リズムにずれが生じた場合に被験者に知らせる手段と、
さらに生体リズムのずれを修正するための助言をする手段と、
を有することを特徴とする請求項6記載の装置。
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