JP6095213B2 - 筋活動監視装置、筋活動監視プログラム - Google Patents

Description

本発明は、筋肉の筋活動を監視する筋活動監視装置、筋活動監視プログラムに関するものである。

従来、歯ぎしり等の不適切な筋活動を、監視する装置があった（例えば特許文献１）。
しかし、従来の装置は、この監視をするために、被検者の最大噛み締め力を、予め測定する必要があった。最大噛み締め力の測定は、例えば、高齢者にとっては負担になるし、また、被検者がこの測定を嫌う場合もありモチベーションによって値が左右してしまう。
さらに、従来の装置は、不適切な筋活動以外の状態（例えば、咀嚼等）を、分類できるものではなかった。

特許第４８０９２１２号公報

本発明の課題は、被検部の最大筋力を予め測定することなく、被検部の筋活動を監視できる筋活動監視装置、筋活動監視プログラムを提供することである。
また、本発明の課題は、筋活動の状態を、より細かく分類して監視できる筋活動監視装置、筋活動監視プログラムを提供することである。

本発明は、以下のような解決手段により、課題を解決する。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。また、符号を付して説明した構成は、適宜改良してもよく、また、少なくとも一部を他の構成物に代替してもよい。

・第１の発明は、被検部の筋活動を監視する筋活動監視装置であって、筋活動の状態を判定する判定情報を記憶する記憶部（５）と、被検部の筋活動測定データ（Ｙ）を取得する取得制御部（６ａ）と、判定制御部（６ｂ）とを備え、前記判定制御部は、前記筋活動測定データに基づいて、被検部の筋活動測定データの平均値及び変動係数とを算出する平均値及び変動係数算出処理（Ｓ５６，Ｓ５７）と、算出した筋活動測定データの平均値及び変動係数と、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データ（Ｙ）の平均値及び変動係数とに基づいて、被検部が継続して筋活動している状態であるか否かを判定する継続筋活動判定処理（Ｓ５９，Ｓ２５９）とを行うこと、を特徴とする筋活動監視装置である。
・第２の発明は、第１の発明の筋活動監視装置において、前記判定制御部（６ｂ）は、算出した筋活動測定データの平均値が、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データの平均値よりも大きく（Ｓ５８：ＹＥＳ）、かつ、算出した筋活動測定データの変動係数が、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データの変動係数よりも小さい場合に（Ｓ５９：ＹＥＳ）、被検部が継続して筋活動している状態であると判定すること、を特徴とする筋活動監視装置である。
・第３の発明は、第１の発明の筋活動監視装置において、前記記憶部（５）の判定情報は、筋活動データ（Ｙ）の平均値及び筋活動データの変動係数（Ｃ．Ｖ）であり、前記判定制御部（６ｂ）は、前記筋活動測定データの平均値と、前記記憶部の筋活動データの平均値とを比較し、その比較結果に応じて、前記継続筋活動判定処理を開始し（Ｓ５８：ＹＥＳ）、前記継続筋活動判定処理（Ｓ５９）では、前記筋活動測定データの変動係数と、前記記憶部の筋活動データの変動係数とを比較すること、を特徴とする筋活動監視装置である。
・第４の発明は、第１の発明の筋活動監視装置において、前記記憶部（５）の判定情報は、筋活動データ（Ｙ）の平均値及び変動係数（Ｃ．Ｖ）を含み、判別係数を示す判定式（式５）であり、前記判定制御部（６ｂ）は、前記継続筋活動判定処理（Ｓ２５９）では、前記筋活動測定データ（Ｙ）の平均値及び変動係数を、前記判定式に適用すること、を特徴とする筋活動監視装置である。
・第５の発明は、第４の発明の筋活動監視装置において、前記判定制御部は、前記判定式に適用した結果が正の値である場合に（Ｓ２５９：ＹＥＳ）、被検部が継続して筋活動している状態であると判定すること、を特徴とする筋活動監視装置である。
・第６の発明は、第１から第５までのいずれかの発明の筋活動監視装置において、前記記憶部（５）は、被検部が筋活動状態であるか否かを判定するための筋活動データ（Ｙ）を記憶しており、前記判定制御部（６ｂ）は、前記筋活動測定データ（Ｙ）と、前記記憶部の筋活動データとの比較結果に基づいて（Ｓ５４：ＹＥＳ）、前記平均値及び変動係数算出処理（Ｓ５６，Ｓ５７）を開始すること、を特徴とする筋活動監視装置である。

・第７の発明は、被検部の筋活動を監視する筋活動監視装置であって、筋活動の状態を判定する判定情報を記憶する記憶部（５）と、被検部の筋活動測定データ（Ｙ）を取得する取得制御部（６ａ）と、判定制御部（６ｂ）とを備え、前記判定制御部は、前記筋活動測定データと、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データ（Ｙ）とを比較することにより、被検部が筋活動状態であると判定し（Ｓ３５４：ＹＥＳ，Ｓ５５４：ＹＥＳ）、被検部が筋活動している状態を継続した継続時間（ｔ）と、前記記憶部に判定情報として記憶した継続時間とに基づいて、被検部が継続して筋活動している状態であるか否かを判定する継続筋活動判定処理（Ｓ３５７，Ｓ４５８，Ｓ５５７，Ｓ６５８）を行うこと、を特徴とする筋活動監視装置である。
・第８の発明は、第７の発明の筋活動監視装置において、前記判定制御部（６ｂ）は、前記筋活動測定データが、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データよりも大きく（Ｓ３５４：ＹＥＳ，Ｓ５５４：ＹＥＳ，）、かつ、被検部が筋活動している状態を継続した前記継続時間が、前記記憶部に判定情報として記憶した前記継続時間よりも大きい場合に（Ｓ３５７：ＹＥＳ，Ｓ５５７：ＹＥＳ）、被検部が継続して筋活動している状態であると判定すること、を特徴とする筋活動監視装置である。
・第９の発明は、第７の発明の筋活動監視装置において、前記判定制御部（６ｂ）は、前記継続筋活動判定処理（Ｓ３５７，Ｓ５５７）では、被検部が継続して筋活動していないと判定した場合には、筋活動が間欠して繰り返される間欠筋活動状態であると判定し、前記間欠筋活動状態が、前記筋活動測定データの平均値又は総和と、前記記憶部（５）に判定情報として記憶した筋活動データ（Ｙ）の平均値又は総和とに基づいて、少なくとも２つに分類する間欠筋活動分類処理（Ｓ３５８，Ｓ５５８）を行うこと、を特徴とする筋活動監視装置である。
・第１０の発明は、第７の発明の筋活動監視装置において、前記記憶部（５）の判定情報は、筋活動データ（Ｙ）の平均値又は総和と、継続時間とを含み、判別係数を示す判定式（式４１，式６１）であり、前記判定制御部（６ｂ）は、前記継続筋活動判定処理（Ｓ４５８，Ｓ６５８）では、前記筋活動測定データ（Ｙ）の平均値又は総和と、継続時間（ｔ）とを、前記判定式に適用すること、を特徴とする筋活動監視装置である。
・第１１の発明は、第１０の発明の筋活動監視装置において、前記判定制御部（６ｂ）は、前記判定式に適用した結果が正の値である場合に（Ｓ４５８：ＹＥＳ，Ｓ６５８：ＹＥＳ）、被検部が継続して筋活動している状態であると判定すること、を特徴とする筋活動監視装置である。

・第１２の発明は、被検部の筋活動を監視する筋活動監視プログラムであって、筋活動の状態を判定する判定情報を記憶する記憶部（５）を備えるコンピュータを、被検部の筋活動測定データ（Ｙ）を取得する取得制御手段（６ａ）と、判定制御手段（６ｂ）として機能させ、前記判定制御手段（６ｂ）を、前記筋活動測定データに基づいて、被検部の筋活動測定データの平均値及び変動係数（Ｃ．Ｖ）とを算出する平均値及び変動係数算出処理（Ｓ５６，Ｓ５７）と、算出した筋活動測定データの平均値及び変動係数と、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データ（Ｙ）の平均値及び変動係数とに基づいて、被検部が継続して筋活動している状態であるか否かを判定する継続筋活動判定処理（Ｓ５９，Ｓ２５９）とを行うように機能させること、を特徴とする筋活動監視プログラムである。

・第１３の発明は、被検部の筋活動を監視する筋活動監視プログラムであって、筋活動の状態を判定する判定情報を記憶する記憶部（５）を備えるコンピュータを、被検部の筋活動測定データ（Ｙ）を取得する取得制御手段（６ａ）と、判定制御手段（６ｂ）として機能させ、前記判定制御手段を、前記筋活動測定データと、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データ（Ｙ）とを比較することにより、被検部が筋活動状態であると判定し（Ｓ３５４：ＹＥＳ，Ｓ５５４：ＹＥＳ）、被検部が筋活動している状態を継続した継続時間と、前記記憶部に判定情報として記憶した継続時間とに基づいて、被検部が継続して筋活動している状態であるか否かを判定する継続筋活動判定処理（Ｓ３５７，Ｓ４５８，Ｓ５５７，Ｓ６５８）を行うように機能させること、を特徴とする筋活動監視プログラムである。

本発明によれば、以下の効果を奏することができる。
・第１、第２、第１２の発明は、統計的な手法を用いて、筋活動測定データの平均値及び変動係数に基づいて継続筋活動判定処理を行うので、被検者の最大筋力等のデータを取得することなく、筋活動を監視できる。
・第３の発明は、筋活動測定データの平均値に関する処理により、会話、瞬き等の筋力が小さい筋活動を判定できる。また、筋活動測定データの変動係数に関する処理により、咀嚼等のように筋力が大きい筋活動が繰り返される状態を判定できる。これにより、筋活動を詳細に分類して判定できる。
・第４、第５の発明は、継続筋活動判定処理では、筋活動測定データの平均値及び変動係数を、判定式に適用するので、処理が簡単である。
・第６の発明は、筋活動測定データと、記憶部の筋活動状態であるか否かを判定するための筋活動データとを比較するので、筋活動されていない安静状態も判定でき、筋活動をより詳細に分類して判定できる。また、その比較結果が筋活動状態であることをきっかけに、平均値及び変動係数算出処理を開始できる。

・第７、第８、第１３の発明は、筋活動測定データと、記憶部に判定情報として記憶した筋活動データとを比較するので、筋活動されていない安静状態も判定でき、筋活動をより詳細に分類して判定できる。また、その比較結果が筋活動状態であることをきっかけに、継続筋活動判定処理を開始できる。
さらに、筋活動している状態を継続した継続時間に基づいて、被検部が継続して筋活動している状態であるか否かを判定するので、被検者の最大筋力等のデータを取得することなく、筋活動を監視できる。
・第９の発明は、間欠筋活動状態を少なくとも２つに分類するので、筋活動をより詳細に分類して判定できる。
・第１０の発明は、継続筋活動判定処理では、筋活動測定データの平均値又は総和と、継続時間とを、判定式に適用するので、処理が簡単である。

第１実施形態の監視装置１のブロック図である。 第１実施形態の筋活動検出部２を説明する図である。 第１実施形態の事前処理を説明するフローチャートである。 第１実施形態の事前処理における噛み締め状態の測定結果を示すグラフである。 第１実施形態の事前処理における咀嚼状態の測定結果を示すグラフである。 第１実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。 第１実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。 第１実施形態の被検者Ｐに対する筋活動監視処理における積分筋電図である。 第２実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。 第２実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。 第３実施形態の事前処理を説明するフローチャートである。 第３実施形態の事前処理における噛み締め状態、咀嚼状態の積分筋電図である。 第３実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。 第３実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。 第３実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。 第３実施形態の被検者に対する筋活動監視処理における積分筋電図である。 第４実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。 第４実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。 第５実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。 第５実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。 第５実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。 第６実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。 第６実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。

以下、図面等を参照して、本発明の実施形態について説明する。
（第１実施形態）
［装置構成］
第１実施形態の監視装置１の構成について説明する。
図１は、第１実施形態の監視装置１のブロック図である。
図２は、第１実施形態の筋活動検出部２を説明する図である。
図１に示すように、監視装置１は、咀嚼筋（被検部）の筋活動を監視する装置である。
監視装置１は、筋活動検出部２、音声出力部３、表示部４、記憶部５、制御部６を備える。
なお、本発明でいうコンピュータとは、記憶装置、制御装置等を備えた情報処理装置をいい、監視装置１は、記憶部５、制御部６等を備えた情報処理装置であり、本発明のコンピュータの概念に含まれる。
監視装置１は、上記ハードウェアを備えれば、どのように構成してもよい。例えば、監視装置１は、音声出力部３、表示部４、記憶部５、制御部６を備える筐体に、筋活動検出部２を接続した一体型の専用の装置であってもよい。また、監視装置１は、音声出力部３、表示部４、記憶部５、制御部６を備える汎用のパーソナルコンピュータ等に、筋活動検出部２を接続したシステムであってもよい。

筋活動検出部２は、例えば、被検者Ｐの咀嚼筋（被検部）の筋電位を検出する装置である。
図２に示すように、筋活動検出部２は、耳掛け部２ａ、電極２ｂ〜２ｆを備える。
耳掛け部２ａは、被検者Ｐの耳に引っ掛けるケースである。
電極２ｂ〜２ｆは、電極２ｂ〜２ｅ、アース電極２ｆを備える。電極２ｂ〜２ｆは、電気ケーブルで耳掛け部２ａに接続される。
図２（ｂ）に示すように、被検者Ｐが顎を動かすために利用する筋肉（咀嚼筋）は、側頭筋Ｐ１、咬筋Ｐ２である。
電極２ｂ，２ｃは、側頭筋Ｐ１に対応した皮膚表面に装着される。電極２ｄ，２ｅは、咬筋Ｐ２に対応した皮膚表面に装着される。アース電極２ｆは、基準電位を検出するために、側頭筋Ｐ１、咬筋Ｐ２以外の皮膚表面（耳たぶ等）に装着される。
なお、実施形態では、側頭筋Ｐ１の筋電位に基づいて筋活動を監視したが、これに限定されず、咬筋Ｐ２又は両方（側頭筋Ｐ１、咬筋Ｐ２）に基づいて監視してもよい。
また、筋活動検出部２は、被検者Ｐの咀嚼筋の活動を検出できるものであれば、いずれの形態でもよく、例えば、歪みセンサ、電位センサ、荷重センサ、圧力センサ、距離センサ、加速度センサ、速度センサ、変位センサ、音圧センサ等を用いることができる。実施形態では、これらのなかから、筋電位を検出する形態を選択したが、その他のセンサを用いても、そのセンサの出力信号に対応した情報処理をすることにより、本発明を実現できる。

音声出力部３は、スピーカである。
表示部４は、液晶表示装置等の表示装置である。
これら音声出力部３、表示部４は、筋活動の状態を報知する報知部である。報知部は、これらに限定されず、例えば、ランプの発光部等でもよい。発光部の場合には、点滅、発光色等によって、筋活動の状態を報知できる。

記憶部５は、監視装置１の動作に必要なプログラム、情報等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶装置である。
記憶部５は、監視プログラム５ａを備える。
監視プログラム５ａには、筋活動の状態を判定する判定情報が組み込まれている。
監視プログラム５ａの詳細は、後述する。

制御部６は、監視装置１を統括的に制御するための制御装置であり、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）等から構成される。制御部６は、記憶部５に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、前述したハードウェアと協働し、本発明に係る各種機能を実現している。
制御部６は、取得制御部６ａ、判定制御部６ｂを備える。
取得制御部６ａは、筋活動検出部２から出力された筋電位ｙ（図４等参照）をデータ処理することにより、判定制御部６ｂが処理可能な筋活動測定データに変換する。後述するように、筋活動測定データは、一般に行われているように、筋電位ｙを積分処理した筋電積分値Ｙｉ（図４等参照）を利用するが、これに限定されない。例えば、筋活動測定データは、筋電位ｙをそのまま利用してもよい。
判定制御部６ｂは、筋電積分値Ｙｉに基づいて、筋活動の状態を判定する。
制御部６の詳細な処理は、後述する。

［事前処理］
事前処理について説明する。
事前処理は、予め事前被検者の筋活動を測定して、監視装置１に判定情報を設定するための処理である。
なお、実施形態では、判定情報を設定するための被検者を、監視装置１での被検者Ｐと識別するめために、事前被検者という。
事前処理は、監視装置１とは別の事前測定装置を利用して行う。事前測定装置は、筋活動検出部２と同様な筋活動検出部を、パーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という）等に接続した装置である。

図３は、第１実施形態の事前処理を説明するフローチャートである。
図４は、第１実施形態の事前処理における噛み締め状態の測定結果を示すグラフである。
図４（ａ）は、筋電図である。
図４（ｂ）は、筋電位の振幅を絶対値化したグラフである。
図４（ｃ）は、積分筋電図である。
図５は、第１実施形態の事前処理における咀嚼状態の測定結果を示すグラフである。
図５（ａ）〜図５（ｃ）は、それぞれ図４（ａ）〜図４（ｃ）に対応する図である。
図６は、第１実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。

事前処理では、２０才代の２人の事前被検者に筋活動をしてもらい、その筋電位を分析した。筋活動状態は、以下の９通りである（２人で合計１８回）。
・噛みしめ状態（継続筋活動状態）：弱、中、強、最大（４通り）
・ガム咀嚼状態：弱、中、強（３通り）
・瞬き状態（１通り）
・会話状態（１通り）

（事前被検者のデータ取得）
上記各状態の電位を、図３のフローチャートに従って分析した。
ここでは、噛み締め状態（図４）を例に説明する。
ステップＳ（以下、単に「Ｓ」という）１において、コンピュータの制御部は、筋活動検出部の出力に応じて筋電位ｙを取得し、筋電図を作成する（図４（ａ））。
Ｓ２において、制御部は、筋電位ｙの絶対値｜ｙ｜を算出する（図４（ｂ））。
Ｓ３において、制御部は、積分筋電図を作成する（図４（ｃ）参照）。
積分筋電図は、測定時間を０．１ｓ（秒）間隔で分割してｎ個の区間に分割し、各区間の筋電積分値Ｙｉ（ｉ＝１〜ｎ）を算出した。例えば、噛みしめ状態が４ｓ間であれば、測定時間は、ｎ＝４０個の区間に分割される。
Ｓ４において、制御部は、（式１）を用いてＹｉの総和を算出し、また、（式２）を用いてＹｉ^２の総和を算出する。

Ｓ５において、制御部は、（式３）を用いてＹｉの総和平均（相加平均）を算出し、また、（式４）を用いて標準偏差σを算出する。

Ｓ６において、制御部は、（式５）を用いて変動係数Ｃ．Ｖを算出する。

Ｓ７において、制御部は、筋電積分値Ｙｉの総和平均及び変動係数Ｃ．Ｖを、グラフにプロットする（図６）。
Ｓ８において、制御部は、噛みしめ状態の測定を終了する。

コンピュータの制御部は、上記処理を、事前被検者２人、計１８回について行い、筋電積分値Ｙｉの総和平均及び変動係数Ｃ．Ｖを、図６のグラフ上にプロットする。

（事前被検者のデータ解析）
図６に示すように、グラフは、筋電積分値Ｙｉの総和平均が５０μＶ・ｓの判定線Ｌ１、変動係数Ｃ．Ｖが５０％の判定線Ｌ２を境界にして３つの領域Ａ１〜Ａ３に分けることができる。そして、概ね、３つの領域Ａ１〜Ａ３には、以下３つの筋活動状態がそれぞれ配される。
・領域Ａ１：噛みしめ状態（弱、中、強、最大）
・領域Ａ２：咀嚼状態（弱、中、強）
・領域Ａ３：瞬き・会話状態（瞬き状態又は会話状態）

このような結果は、以下の理由によると考えられる。
図４に示すように、噛みしめ状態は、咀嚼筋が継続して筋活動した状態である。このため、筋電積分値Ｙｉの総和平均が大きくなり、かつ、変動係数Ｃ．Ｖが小さくなる。変動係数Ｃ．Ｖは、ばらつきの大きさを示すからである。このため、噛み締め状態は、領域Ａ１に配される。
なお、噛みしめ状態は、咀嚼筋が継続して筋活動した状態であり、歯ぎしりの筋活動状態に似ている。このため、実施形態では、噛みしめ状態（継続筋活動状態）は、歯を噛み締めた状態だけではなく、歯ぎしりした状態を含むものとする。
図５に示すように、咀嚼状態は、筋活動された状態が間欠的に、つまり、一定時間間隔で繰り返される。このため、筋電積分値Ｙｉの総和平均が噛み締め状態よりも小さくなり、かつ、変動係数Ｃ．Ｖが大きくなる。このため、咀嚼状態は、領域Ａ２に配される。
瞬き・会話状態は、噛み締め状態及び咀嚼状態よりも筋力が小さいので、筋電積分値Ｙｉの総和平均が噛み締め状態及び咀嚼状態よりも小さくなる。かつ、瞬き・会話状態は、筋活動が間欠的に繰り返される間隔が咀嚼状態よりも短いので、変動係数Ｃ．Ｖが咀嚼状態よりも小さくなる。このため、瞬き・会話状態は、領域Ａ３に配される。

以上を考慮して、監視装置１の監視プログラム５ａには、筋活動が行われた際の上記３つの状態を判定するために、筋活動の判定情報を２つ設定した。１つは、筋電積分値Ｙｉ（筋活動データ）が５０μＶ・ｓである。もう１つは、変動係数Ｃ．Ｖが５０％である。
このように、本実施形態は、事前被検者の筋活動を統計的に分析し、その結果を監視プログラム５ａに反映させて、監視装置１が後述するような実際の被検者Ｐの筋活動を監視するようになっている。
また、事前処理では、強弱を含め複数の筋活動を測定している。このため、監視装置１は、これらの分析結果を利用して、事前被検者に関わらず、低年齢から高年齢を含む他の被検者に対しても、筋活動を精度よく監視できるようになっている。

なお、監視プログラム５ａは、筋活動の監視中に、「筋電積分値Ｙｉ＞５０μＶ・ｓ（開始判定値）」を満たした場合に、上記３つの筋活動の判定に関する処理を実行するように設定した。「筋電積分値Ｙｉ≦５０μＶ・ｓ」の場合は、筋活動が殆んど行われていない状態であり、筋活動状態ではない安静状態だからである。この判定基準は、一般的に５０〜６０μＶ・ｓであることが公知であり、本実施形態は、５０μＶ・ｓを採用した。
従って、監視装置１は、被検者Ｐの筋活動を監視することにより、上記３つの状態（噛みしめ状態、咀嚼状態、瞬き・会話状態）に安静状態を加えた４つの状態を判定できる。

［被検者Ｐの筋活動監視処理］
被検者Ｐの筋活動監視処理について説明する。
図７は、第１実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。
図８は、第１実施形態の被検者Ｐに対する筋活動監視処理における積分筋電図である。
図８（ａ）は、噛みしめ状態である。
図８（ｂ）は、咀嚼状態である。
被検者Ｐは、筋活動検出部２を取り付けた状態で、筋活動をリアルタイムで監視される。監視は、上記事前処理の解析結果を反映して作成された監視プログラム５ａに従って行われる。
Ｓ５１からＳ５３において、監視装置１の取得制御部６ａは、筋活動検出部２の出力に基づいて、Ｓ１からＳ３と同様な処理を行い、筋電積分値Ｙを取得する。取得制御部６ａは、一連の処理が終了する（Ｓ６１）まで、Ｓ５１からＳ５３の処理を継続する。

Ｓ５４において、監視装置１の判定制御部６ｂは、一次判定を行う。
一次判定は、筋活動状態であるか、安静状態であるかを判定する処理である。判定制御部６ｂは、「筋電積分値Ｙｉ＞５０μＶ・ｓ」を満たすか否かを判定する。判定制御部６ｂは、満たす場合には（Ｓ５４：ＹＥＳ）、Ｓ５５に進み、一方、満たさないと判定した場合には（Ｓ５４：ＮＯ）、Ｓ５４ａに進む。
判定制御部６ｂは、この一次判定を行うことにより、その結果（Ｓ５４：ＹＥＳ）をきっかけに、Ｓ５５に進んで、上記３つの筋活動状態を判定を開始できる。

Ｓ５４ａにおいて、判定制御部６ｂは、安静状態である判定する。判定制御部６ｂは、表示部４に「安静状態」等と表示して被検者Ｐに報知する。そして、判定制御部６ｂは、Ｓ５４からの処理を繰り返す。

Ｓ５５に進む場合は、筋活動状態と判定された場合である（Ｓ５４：ＹＥＳ）。そこで、判定制御部６ｂは、上記３つの筋活動状態の判別の判定に関する処理を開始する。
Ｓ５５において、判定制御部６ｂは、一次判定（Ｓ５４：ＹＥＳ）の後０．１ｓ経過してから、３ｓ間の測定時間において、筋電積分値Ｙｉを算出する（図８参照）。判定制御部６ｂは、筋電積分値Ｙｉの２乗Ｙｉ^２についても同様に算出する。また、判定制御部６ｂは、上記（式１）、（式２）を用いて、筋電積分値Ｙｉの総和、筋電積分値Ｙｉの２乗Ｙｉ^２の総和についても算出する。

０．１ｓ経過してから算出する理由は、立ち上がり時のデータを除いて、判定精度を向上するためである。
また、この測定時間を３ｓ間にする理由は、筋活動を判定するには、筋電積分値Ｙｉが２０個以上（つまり２ｓ以上）が好ましいからである。また、例えば、咀嚼状態では、咀嚼間隔を考慮すると、２ｓよりも小さいと、咀嚼１回分のデータが取得できない可能性があるからである（図８（ｂ）参照）。一方、測定時間が４ｓを超えると、歯ぎしり等の場合には、噛みしめ状態が終わってしまう可能性がある。
従って、この測定時間は、２ｓ以上４ｓ以内が好適であり、本実施形態では、３ｓ間に設定した。

Ｓ５６（平均値算出処理）において、判定制御部６ｂは、上記式（式３）、（式４）を用いて、測定時間３ｓ間の筋電積分値Ｙｉの総和平均、標準偏差σを算出する。
Ｓ５７（変動係数算出処理）において、判定制御部６ｂは、上記（式５）を用いて、変動係数Ｃ．Ｖを算出する。

Ｓ５８において、判定制御部６ｂは、二次判定を行う。
二次判定は、「筋電積分値Ｙｉの総和平均≧５０μＶ・ｓ」を満たすか否かを判定する。つまり、二次判定は、図６のグラフにおいて、筋活動状態が、判定線Ｌ１を境界にして「Ａ１：噛みしめ状態、Ａ２：咀嚼状態」及び「Ａ３：瞬き・会話状態」のうちいずれに配されるかを判定する。
判定制御部６ｂは、満たすと判定した場合には（Ｓ５８：ＹＥＳ）、Ｓ５９に進み、一方、満たさないと判定した場合には（Ｓ５８：ＮＯ）、Ｓ５８ａに進む。

Ｓ５８ａにおいて、判定制御部６ｂは、被検者Ｐの筋活動状態が、図６のグラフにおいて、判定線Ｌ２よりも下側に配されるので、「Ａ３：瞬き・会話状態」であると判定する。判定制御部６ｂは、表示部４に「瞬き・会話状態」等と表示して被検者Ｐに報知する。そして、判定制御部６ｂは、Ｓ５４からの処理を繰り返す。

Ｓ５９において、判定制御部６ｂは、三次判定（継続筋活動判定処理）を行う。
三次判定は、「変動係数Ｃ．Ｖ≦５０％」を満たすか否かを判定する。つまり、三次判定は、図６のグラフにおいて、筋活動状態が、判定線Ｌ２を境界にして、「Ａ１：噛みしめ状態」及び「Ａ２：咀嚼状態」のうちいずれに配されるかを判定する。
判定制御部６ｂは、満たすと判定した場合には（Ｓ５９：ＹＥＳ）、Ｓ６０に進み、一方、満たさないと判定した場合には（Ｓ５９：ＮＯ）、Ｓ５９ａに進む。

Ｓ５９ａに進む場合は、筋活動状態が、図６のグラフにおいて、判定線Ｌ１よりも上側に配され（Ｓ５８（二次判定）：ＹＥＳ）、かつ、判定線Ｌ２よりも右側に配される（Ｓ５９（三次判定）：ＮＯ）場合である。
このため、Ｓ５９ａにおいて、判定制御部６ｂは、「Ａ２：咀嚼状態」であると判定する。判定制御部６ｂは、表示部４に「咀嚼状態」等と表示して被検者Ｐに報知する。そして、判定制御部６ｂは、Ｓ５４からの処理を繰り返す。

Ｓ６０に進む場合は、被検者Ｐの筋活動状態が、図６のグラフにおいて、判定線Ｌ１よりも上側に配され（Ｓ５８（二次判定）：ＹＥＳ）、かつ、判定線Ｌ２よりも左側に配される（Ｓ５９（三次判定）：ＹＥＳ）場合である。
このため、Ｓ６０において、判定制御部６ｂは、「Ａ１：噛みしめ状態」であると判定する。そして、判定制御部６ｂは、表示部４に「噛みしめ状態」等と表示して被検者Ｐに報知する。
なお、噛みしめ状態は、被検者Ｐが歯ぎしり等である場合には、歯を食いしばった状態であり、好ましくない。このため、判定制御部６ｂは、表示部４への出力に加えて、音声出力部３を制御して警告音を出力して、被検者Ｐに対して確実に報知する。
Ｓ６１において、制御部６は、一連の処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態の監視装置１は、事前被検者の筋活動の統計的分析結果が反映されることにより、実際に筋活動を監視する被検者Ｐの最大筋力等のデータを取得することなく、噛みしめ状態を判定できる。
また、監視装置１は、一次判定、二次判定、三次判定を行うので、噛みしめ状態だけでなく、安静状態、咀嚼状態、瞬き・会話状態についても判定できる。これにより、筋活動をより詳細に分類して判定できる。

なお、監視装置１が、例えば一体型である場合には、事前処理は、設計者等の作業者によって、監視装置１の開発、設計時等に行われる。そして、監視装置１は、事前処理を反映した設定を含む監視プログラム５ａが既に組み込まれた状態で、市場に提供される。このため、利用者は、閾値を設定することなく監視装置１を使用でき、筋活動を監視できるので利便性がよい。
また、監視装置１が、例えば汎用のＰＣを利用する場合には、市場に提供された監視プログラム５ａをＰＣにインストールすればよく、一体型と同様に利便性がよい。

（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
なお、以下の説明及び図面において、各実施形態で同様の機能、処理を果たす部分には、同一の符号又は末尾（下１桁又は２桁）に同一の符号を付して、重複する説明を適宜省略する。
第２実施形態以降は、主な装置構成が前述した第１実施形態と同様であり、判定制御部の処理のみが異なる。

［事前処理］
事前処理について説明する。
図９は、第２実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。
（事前被検者のデータ解析）
図９に示すように、第２実施形態では、第１実施形態の図６に示す筋活動を、２つの状態に分類した。
・噛み締め状態：噛み締め状態（弱、中、強、最大）
・咀嚼・会話・瞬き状態：咀嚼状態（弱、中、強）、瞬き状態又は会話状態

図９に示すグラフは、判定線Ｌ２１を境界にして２つの領域Ａ２１，Ａ２２に分けることができる。領域Ａ２１には、噛み締め状態が配され、一方、Ａ２２には、咀嚼・会話・瞬き状態が配される。

判定線Ｌ２１は、筋電積分値Ｙｉの総和平均を判別分析することにより、判別係数ａによって定義できる。この、判別係数ａは、筋電積分値Ｙｉの総和平均、変動係数Ｃ．Ｖを含む式であらわすことができる。

以上を考慮して、第２実施形態の監視装置は、筋活動が行われた際の上記２つの状態を判定するために、判別係数ａによる判定式「ａ＞０」を筋活動の判定情報に設定した。

［被検者の筋活動監視処理］
被検者の筋活動監視処理について説明する。
図１０は、第２実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。
Ｓ５１からＳ５７の処理は、第１実施形態と同様である。

Ｓ２５８において、判定制御部（図１に示す判定制御部６ｂ参照）は、筋電積分値Ｙｉの総和平均、変動係数Ｃ．Ｖを上記（式２１）に適用して、判別係数ａを算出する。
Ｓ２５９において、判定制御部は、二次判定（継続筋活動判定処理）を行う。
二次判定は、噛みしめ状態であるか、咀嚼・会話・瞬き状態であるかを判定する処理である。
二次判定は、算出した判別係数ａが「ａ＞０」を満たす否か、つまり、判別係数ａが正の値であるか否かを判定する。すなわち、二次判定は、図９のグラフにおいて、判定線Ｌ２１を境界にして、「Ａ２１：噛みしめ状態」及び「Ａ２２：咀嚼・会話・瞬き状態」のうちいずれに配されるかを判定する。
判定制御部は、満たすと判定した場合には（Ｓ２５９：ＹＥＳ）、Ｓ６０に進み、一方、満たさないと判定した場合には（Ｓ２５９：ＮＯ）、Ｓ２５９ａに進む。

Ｓ２５９ａに進む場合は、被検者の筋活動状態が、図９のグラフにおいて、判定線Ｌ２１よりも下側に配される場合（Ｓ２５８（二次判定）：ＮＯ）である。
このため、Ｓ２５９ａにおいて、判定制御部は、「Ａ２２：咀嚼・会話・瞬き状態」であると判定する。判定制御部は、表示部（図１に示す表示部４参照）に「咀嚼・会話・瞬き状態」等と表示して、第１実施形態と同様な報知処理を行う。そして、判定制御部は、Ｓ５４からの処理を繰り返す。

Ｓ６０に進む場合は、被検者の筋活動状態が、図９のグラフにおいて、判定線Ｌ２１よりも上側に配される場合（Ｓ２５９（二次判定）：ＹＥＳ）である。
このため、Ｓ６０において、判定制御部は、「Ａ２１：噛みしめ状態」であると判定し、第１実施形態と同様な報知処理を行う。

以上説明したように、本実施形態の監視装置は、判別係数ａによる判定式を用いるので、簡単な処理によって筋活動を監視できる。

（第３実施形態）
第３実施形態以降は、筋電積分値Ｙと、筋活動の継続時間に基づいて、被検者の筋活動を監視するものである。
［事前処理］
図１１は、第３実施形態の事前処理を説明するフローチャートである。
図１２は、第３実施形態の事前処理における噛み締め状態、咀嚼状態の積分筋電図である。
図１３、図１４は、第３実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。

事前処理では、第１実施形態と同様に、事前被検者に筋活動をしてもらい、その筋電位を分析した。筋活動状態は、以下の通りであり、それぞれ複数回測定した。
・噛みしめ状態（継続筋活動状態：噛みしめた状態又は歯ぎしりした状態）
・咀嚼状態（間欠筋活動状態）
・会話状態

（事前被検者のデータ取得）
上記各筋活動状態を、図１１のフローチャートに従って分析した。
Ｓ１〜３は、第１実施形態と同様である。コンピュータの制御部は、一連の処理が終了するまで（Ｓ３０８）、Ｓ１〜Ｓ３を継続する。

Ｓ３０４において、制御部は、「Ｙｉ＞６０μＶ・ｓ」を満たすか否かを判定する（図１２参照）。この処理は、第１実施形態のＳ５４と同様に、筋活動状態であるか否を判定するものである。なお、本実施形態では、判定基準５０〜６０μＶ・ｓのうち、６０μＶ・ｓを採用した。
制御部は、満たすと判定した場合には（Ｓ３０４：ＹＥＳ）、Ｓ３０５に進み、一方、満たさないと判定した場合には（Ｓ３０４：ＮＯ）、Ｓ３０４の処理を繰り返す。

Ｓ３０５において、制御部は、「Ｙｉ＞６０μＶ・ｓ」の状態が終わるまでの時間、つまり、「Ｙｉ＞６０μＶ・ｓ」の状態を維持する継続時間ｔを計測する。
例えば、図１２（ａ）の噛みしめ状態であればｔ＝７ｓ程度であり、図１２（ｂ）の咀嚼状態であればｔ＝０．３ｓ程度である。
Ｓ３０６において、制御部は、筋電積分値Ｙｉの総和平均を算出する。算出式は、第１実施形態の（式１）を用いる。
Ｓ３０７において、制御部は、筋電積分値Ｙｉの総和平均、継続時間ｔを、図１３のグラフにプロットする。

制御部は、上記処理を、事前被検者の各筋活動について行い、それぞれ、筋電積分値Ｙｉの総和平均、継続時間ｔを、図１３のグラフにプロットする。

（事前被検者のデータ解析）
図１３のグラフは、継続時間ｔ＝１．３ｓの判定線Ｌ３１を境界にして２つの領域Ａ３１，Ａ３２に分けることができる。そして、２つの領域Ａ３１，Ａ３２には、以下２つの筋活動状態がそれぞれ配される。
・領域Ａ３１：噛みしめ状態
・領域Ａ３２：咀嚼状態、会話状態

このような結果は、以下の理由によると考えられる。
図１２に示すように、噛み締め状態は、筋肉が継続して筋活動した状態である。このため、１回の継続時間が「ｔ＞１．３ｓ」というように長くなる。一方、咀嚼状態、会話状態は、筋肉が間欠的に繰り返して活動した状態である。このため、１回の継続時間が「ｔ≦１．３ｓ」というように短くなる。
従って、筋活動状態は、まず、継続時間ｔ＝１．３ｓの判定線Ｌ３１によって、２つの状態（「噛み締め状態」、「咀嚼状態、会話状態」）のうちいずれであるかを判定できる。

さらに、咀嚼状態、会話状態のいずれであるか判定するために、図１３のグラフに基づいて図１４のグラフを作成した。グラフは、コンピュータを用いて作成しても、解析を行う作業者が作成してもよい。
図１４のグラフは、筋電積分値Ｙｉの総和平均が８０μＶ・ｓの判定線Ｌ３２を境界にして２つの領域Ａ３３，Ａ３４に分けることができる。そして、２つの領域Ａ３３，Ａ３４には、以下３つの筋活動状態がそれぞれ配される。
・領域Ａ３３：咀嚼状態
・領域Ａ３４：会話状態
このような結果は、咀嚼状態、会話状態ともに筋活動が間欠的に繰り返し活動した状態であるものの、咀嚼状態の方が会話状態よりも１回当たりの筋力が大きいためと考えられる。

以上を考慮して、本実施形態の筋活動監視装置の監視プログラムには、筋活動が行われた際の上記３つの状態を判定するために、筋活動の判定情報を２つ設定した。１つは、１回の継続時間ｔ（判定継続時間）が１．３ｓである。もう１つは、筋電積分値Ｙｉの総和平均が８０μＶ・ｓである。
このように、本実施形態は、事前被検者の筋活動の継続時間を分析し、その結果を監視プログラムに反映させる。

［被検者の筋活動監視処理］
被検者の筋活動監視処理について説明する。
図１５は、第３実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。
図１６は、第３実施形態の被検者に対する筋活動監視処理における積分筋電図である。
図１６（ａ）は、噛みしめ状態である。
図１６（ｂ）は、咀嚼状態である。
Ｓ５１からＳ５３は、第１実施形態と同様である。
Ｓ３５４において、筋活動監視装置の判定制御部（図１の判定制御部６ｂ参照）は、一次判定を行う。
一次判定は、第１実施形態と同様に、筋活動状態であるか、安静状態であるかを判定する処理である。

Ｓ３５５において、判定制御部は、筋活動状態であると判定して、上記３つの筋活動状態の判別の判定に関する処理を開始する。
判定制御部は、「筋電積分値Ｙｉ＞６０μＶ・ｓ」を維持する継続時間ｔの計測を開始する。
Ｓ３５６において、判定制御部は、上記（式３）を用いて、筋電積分値Ｙｉの総和平均を算出する。
Ｓ３５７において、判定制御部は、二次判定（継続筋活動判定）を行う。
二次判定は、「筋電積分値Ｙｉ＞６０μＶ・ｓ」の継続時間ｔが「ｔ＞１．３ｓ」を満たすか否かを判定する。つまり、二次判定は、図１３のグラフにおいて、筋活動状態が、判定線Ｌ３１を境界にして「Ａ３１：噛みしめ状態」及び「Ａ３２：咀嚼状態、会話状態」のうちいずれに配されるかを判定する。
判定制御部は、満たすと判定した場合には（Ｓ３５７：ＹＥＳ）、Ｓ６０に進み、一方、満たさないと判定した場合には（Ｓ３５７：ＮＯ）、Ｓ３５８に進む。

この処理では、判定制御部は、１．３ｓ間「筋電積分値Ｙｉ＞６０μＶ・ｓ」の状態が継続された時点で（Ｓ３５７：ＹＥＳ）、Ｓ６０に進み、一方、１．３ｓ待たずに「筋電積分値Ｙｉ≦６０μＶ・ｓ」となった時点で（Ｓ３５７：ＮＯ）、Ｓ３５８に進む。
図１６（ａ）に示すように、例えば、噛みしめ状態の場合には、１．３ｓ間「筋電積分値Ｙｉ＞６０μＶ・ｓ」の状態が継続されるので（Ｓ３５７：ＹＥＳ）、１．３ｓ経過時にＳ６０に進む。
図１６（ｂ）に示すように、一方、咀嚼状態の場合には、１．３ｓ待たずに「筋電積分値Ｙｉ≦６０μＶ・ｓ」となるので、その時点で（Ｓ３５７：ＮＯ）、Ｓ３５８に進む。会話状態の場合も、同様である。

Ｓ３５８（間欠筋活動判別処理）において、判定制御部は、三次判定を行う。
三次判定は、「筋電積分値Ｙｉの総和平均≧８０μＶ・ｓ」を満たすか否かを判定する。
Ｓ３５８に進む場合は、図１３の「Ａ３２：咀嚼状態又は会話状態」に配される場合である。そこで、三次判定は、図１４のグラフにおいて、筋活動状態が、判定線Ｌ３１を境界にして「Ａ３２：咀嚼状態」、「Ａ３３：噛みしめ状態」のうちいずれに分類されるかを判定する。

なお、前述したように、１．３ｓ待たずに「筋電積分値Ｙｉ≦６０μＶ・ｓ」となれば（Ｓ３５７：ＮＯ）、Ｓ３５８に進む。このため、咀嚼状態等において、被検者が１回の筋活動を行えば、判定制御部は、Ｓ３５８に進むことになる。このため、判定制御部は、咀嚼状態等の各筋活動を判定でき、被検者の筋活動のより詳細な解析（咀嚼間隔や、咀嚼１回当たりの筋力等）に役立てることができる。また、この解析は、筋活動検出部からの出力を記憶部に記憶しておけば、後にコンピュータ等で行うこともできる。

判定制御部は、「筋電積分値Ｙｉの総和平均≧８０μＶ・ｓ」を満たすと判定した場合には（Ｓ３５８：ＹＥＳ）、Ｓ３５８ａに進み、一方、満たさないと判定した場合には（Ｓ３５８：ＮＯ）、Ｓ３５８ｂに進む。

Ｓ３５８ａにおいて、判定制御部は、被検者の筋活動状態が、図１４のグラフにおいて、判定線Ｌ３２よりも上側に配されるので、「Ａ３３：咀嚼状態」であると判定する。判定制御部は、第１実施形態と同様な報知処理を行う。そして、判定制御部は、Ｓ３５４からの処理を繰り返す。

Ｓ３５８ｂにおいて、判定制御部は、被検者の筋活動状態が、図１４のグラフにおいて、判定線Ｌ３２よりも下側に配されるので、「Ａ３４：会話状態」であると判定する。判定制御部は、第１実施形態と同様な報知処理を行う。そして、判定制御部は、Ｓ３５４からの処理を繰り返す。

以上説明したように、本実施形態の監視装置は、第１実施形態と同様に、被検者の最大筋力等を取得することなく、噛みしめ状態を判定でき、また、安静状態、咀嚼状態、会話状態についても判定できる。さらに、咀嚼状態において、より詳細な解析（咀嚼間隔等）を行うことができる。

（第４実施形態）
次に、本発明の第４実施形態について説明する。
［事前処理］
事前処理について説明する。
図１７は、第４実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。
（事前被検者のデータ解析）
図１７に示すように、第４実施形態では、第３実施形態の図１３に示す筋活動を、以下の２つの状態に分類した。
・噛み締め状態
・咀嚼・会話状態（咀嚼状態又は会話状態）

図１７に示すグラフは、判定線Ｌ４１を境界にして２つの領域Ａ４１，Ａ４２に分けることができる。領域Ａ４１には、噛み締め状態が配され、一方、領域Ａ４２には、咀嚼・会話状態が配される。

判定線Ｌ４１は、筋電積分値Ｙｉの総和平均を判別分析することにより、判別係数ｅによって定義できる。この、判別係数ｅは、筋電積分値Ｙｉの総和平均、継続時間ｔを含む判定式であらわすことができる。

以上を考慮して、第４実施形態の監視装置は、筋活動が行われた際の上記２つの状態を判定するために、判別係数ｅによる判定式「ｅ＞０」を筋活動の判定情報に設定した。

［被検者の筋活動監視処理］
被検者の筋活動監視処理について説明する。
図１８は、第４実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。
Ｓ５１からＳ３５６の処理は、第３実施形態と同様である。

Ｓ４５７おいて、判定制御部（図１に示す判定制御部６ｂ参照）は、筋電積分値Ｙｉの総和平均、継続時間ｔを上記（式４１）に適用して、判別係数ｅを算出する。
Ｓ４５８において、判定制御部は、二次判定（継続筋活動判定処理）を行う。
二次判定は、噛みしめ状態であるか、咀嚼・会話状態であるかを判定する処理である。二次判定は、算出した判別係数ｅが「ｅ＞０」を満たすか否かを判定する。つまり、二次判定は、図１７のグラフにおいて、判定線Ｌ４１を境界にして、「Ａ４１：噛みしめ状態」及び「Ａ４２：咀嚼・会話状態」のうちいずれに配されるかを判定する。
判定制御部は、満たすと判定した場合には（Ｓ４５８：ＹＥＳ）、Ｓ６０に進み、一方、満たさないと判定した場合には（Ｓ４５８：ＮＯ）、Ｓ４５８ａに進む。

Ｓ４５８ａに進む場合は、被検者の筋活動状態が、図１７のグラフにおいて、判定線Ｌ４１よりも下側に配される場合（Ｓ４５８（二次判定）：ＮＯ）である。
このため、Ｓ４５８ａにおいて、判定制御部は、「Ａ４２：咀嚼・会話状態」であると判定する。判定制御部は、第１実施形態と同様な報知処理を行う。そして、判定制御部は、Ｓ３５４からの処理を繰り返す。

Ｓ６０に進む場合は、被検者の筋活動状態が、図１７のグラフにおいて、判定線Ｌ４１よりも上側に配される場合（Ｓ４５８（二次判定）：ＹＥＳ）である。このため、判定制御部は、「Ａ４１：噛みしめ状態」であると判定し、第１実施形態と同様な報知処理を行う。

以上説明したように、本実施形態の監視装置は、筋電積分値Ｙｉの総和平均、継続時間ｔを含む判定式を用いるので、簡単な処理によって筋活動を監視できる。

（第５実施形態）
次に、本発明の第５実施形態について説明する。
［事前処理］
事前処理について説明する。
図１９、図２０は、第５実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。
図２１は、第５実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。
第５実施形態は、第３実施形態から判定情報の１つを変更した。判定情報の１つは、第３実施形態では、筋電積分値Ｙｉの総和平均であったのに対して、第５施形態では、筋電積分値Ｙｉの総和ΣＹｉに変更した。
第３実施形態の処理では、噛みしめ状態の場合、その三次判定（図１５のＳ３５４：ＹＥＳ〜Ｓ３５７：ＹＥＳ参照）は、１．３ｓで終了する。このため、噛みしめ状態の場合には、筋電積分値Ｙｉの総和平均の代わりに、筋電積分値Ｙｉの総和ΣＹｉを用いて判定できると考えられる。

そのため、第５施形態では、以下の点を、第３実施形態から変更した。
（１）図１９、図２０に示すように、データ解析のグラフは、縦軸を、筋電積分値Ｙｉの総和ΣＹｉにした。
なお、各プロットの左右方向（継続時間ｔ）の位置は、変化しない。このため、図１９の判定線Ｌ５１は、第３実施形態の図１３の判定線Ｌ３１と同様である。
（２）図２０に示す判定線Ｌ５２は、「ΣＹｉ＝１００μＶ・ｓ」の線である。これは、前述したように、第３実施形態では噛みしめ状態の場合の三次判定が１．３ｓで終了するので、筋電積分値Ｙｉの総和ΣＹｉの場合には、「ΣＹｉ＝８０μＶ・ｓ×１．３≒１００μＶ・ｓ」と算出できるからである。

（３）図２１に示すように、監視処理では、Ｓ５５６において、筋電積分値が「Ｙｉ＞６０μＶ・ｓ」を満たす間、ΣＹｉを算出した。ΣＹｉは、（式１）を適用すればよい。
この場合、噛みしめ状態において、「Ｙｉ＞６０μＶ・ｓ」が１．３ｓ間継続されれば、ｉ＝１〜１３になる。また、咀嚼状態等において、「Ｙｉ＞６０μＶ・ｓ」が例えば、０．８ｓ間継続されれば、ｉ＝１〜８になる。
（４）図２１に示すように、Ｓ５５８（間欠筋活動分類処理）において、判定制御部は、「ΣＹｉ≧１００μＶ・ｓ」を満たすか否かを判定する。
判定制御部は、満たすと判定した場合には（Ｓ５５８：ＹＥＳ）、図２０の判定線Ｌ５２の上側の「Ａ５３：咀嚼状態」に配される状態であるので、Ｓ５５８ａに進んで、咀嚼状態と判定し、第１実施形態と同様な報知処理を行う。
一方、判定制御部は、満たさないと判定した場合には（Ｓ５５８：ＮＯ）、図２０の判定線５２の下側の「Ａ５４：会話状態」に配される状態であるので、Ｓ５５８ｂに進んで、会話状態と判定し、第１実施形態と同様な報知処理を行う。

以上説明したように、本実施形態の監視装置は、筋電積分値Ｙｉの総和ΣＹｉを用いて、第３実施形態と同様な効果を奏する。

（第６実施形態）
次に、本発明の第６実施形態について説明する。
［事前処理］
事前処理について説明する。
図２２は、第６実施形態の事前処理のデータ解析を説明するグラフである。
（事前被検者のデータ解析）
図２２に示すように、第６実施形態では、第５実施形態の図１９に示す筋活動を、以下の２つの状態に分類した。
・噛み締め状態
・咀嚼・会話状態（咀嚼状態又は会話状態）

図２２に示すグラフは、判定線Ｌ６１を境界にして２つの領域Ａ６１，Ａ６２に分けることができる。領域Ａ６１には、噛み締め状態が配され、一方、領域Ａ６２には、咀嚼・会話状態が配される。
判定線Ｌ６１は、筋電積分値Ｙｉの総和ΣＹｉを判別分析することにより、判別係数ｊによって定義できる。この、判別係数ｊは、筋電積分値Ｙｉの総和ΣＹｉ、継続時間ｔを含む判定式であらわすことができる。

以上を考慮して、第６実施形態の監視装置は、筋活動が行われた際の上記２つの状態を判定するために、判別係数ｊによる判定式「ｊ＞０」を筋活動の判定情報に設定した。

［被検者の筋活動監視処理］
被検者の筋活動監視処理について説明する。
図２３は、第６実施形態の筋活動監視処理を説明するフローチャートである。
Ｓ５１からＳ５５６の処理は、第５実施形態と同様である。

Ｓ６５７において、判定制御部（図１に示す判定制御部６ｂ参照）は、筋電積分値Ｙｉの総和ΣＹｉ、継続時間ｔを上記（式６１）に適用して、判別係数ｊを算出する。
Ｓ６５８において、判定制御部は、二次判定（継続筋活動判定処理）を行う。
二次判定は、噛みしめ状態であるか、咀嚼・会話状態であるかを判定する処理である。
二次判定は、算出した判別係数ｊが「ｊ＞０」を満たすか否かを判定する。つまり、二次判定は、図２２のグラフにおいて、判定線Ｌ６１を境界にして、「Ａ６１：噛みしめ状態」及び「Ａ６２：咀嚼・会話状態」のうちいずれに配されるかを判定する。
判定制御部は、満たすと判定した場合には（Ｓ６５８：ＹＥＳ）、Ｓ６０に進み、一方、満たさないと判定した場合には（Ｓ６５８：ＮＯ）、Ｓ６５８ａに進む。

Ｓ６５８ａに進む場合は、被検者の筋活動状態が、図２２のグラフにおいて、判定線Ｌ６１よりも下側に配される場合（Ｓ６５８（二次判定）：ＮＯ）である。
このため、Ｓ６５８ａにおいて、判定制御部は、「Ａ６２：咀嚼・会話状態」であると判定する。判定制御部は、表示部（図１に示す表示部４参照）に「咀嚼・会話状態」等と表示して被検者に報知する。そして、判定制御部は、Ｓ５５４からの処理を繰り返す。

Ｓ６０に進む場合は、被検者の筋活動状態が、図２２のグラフにおいて、判定線Ｌ１よりも上側に配され（Ｓ６５８（二次判定）：ＹＥＳ）場合である。
このため、Ｓ６０において、判定制御部は、「Ａ６１：噛みしめ状態」であると判定し、第１実施形態と同様な処理を行う。

以上説明したように、本実施形態の監視装置は、筋電積分値Ｙｉの総和ΣＹｉ、継続時間ｔを含む判定式を用いるので、簡単な処理によって筋活動を監視できる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限定されるものではなく、後述する変形形態のように種々の変形や変更が可能であって、それらも本発明の技術的範囲内である。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、前述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。

（変形形態）
（１）本実施形態において、監視装置は、筋活動検出部の出力に基づいて、被検者の筋活動をリアルタイムで監視する例を示したが、これに限定されない。例えば、筋活動検出部の出力を記憶データとして記憶装置に記憶しておき、監視装置が、この記憶データを後に解析するものであってもよい。
この場合には、被検者に筋活動検出部を装着し、その出力を記憶すればよい。この場合には、例えば、就寝中の筋活動を、事後に解析したりできる。また、この場合には、記憶データを解析する監視装置自体は、監視プログラムがインストールされていればよいので、筋活動検出部等の装置は不要である。

（２）本実施形態において、監視装置は、被検者の咀嚼筋の筋活動を監視する例を示したが、これに限定されない。監視装置は、例えば、他の筋肉の監視をしてもよい。

１ 監視装置
２ 筋活動検出部
３ 音声出力部（報知部）
４ 表示部（報知部）
５ 記憶部
５ａ 監視プログラム
６ 制御部

Claims (13)

1. 被検部の筋活動を監視する筋活動監視装置であって、
   筋活動の状態を判定する判定情報を記憶する記憶部と、
   被検部の筋活動測定データを取得する取得制御部と、
   判定制御部とを備え、
   前記判定制御部は、
   筋活動状態と判定後の所定の時間範囲に取得した前記筋活動測定データに基づいて、被検部の筋活動測定データの平均値及び変動係数とを算出する平均値及び変動係数算出処理と、
   算出した筋活動測定データの平均値及び変動係数と、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データの平均値及び変動係数とに基づいて、被検部が継続して筋活動している状態であるか否かを判定する継続筋活動判定処理とを行うこと、
   を特徴とする筋活動監視装置。
2. 請求項１に記載の筋活動監視装置において、
   前記判定制御部は、
   算出した筋活動測定データの平均値が、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データの平均値よりも大きく、かつ、算出した筋活動測定データの変動係数が、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データの変動係数よりも小さい場合に、被検部が継続して筋活動している状態であると判定すること、
   を特徴とする筋活動監視装置。
3. 請求項１に記載の筋活動監視装置において、
   前記記憶部の判定情報は、
   筋活動データの平均値及び筋活動データの変動係数であり、
   前記判定制御部は、
   前記筋活動測定データの平均値と、前記記憶部の筋活動データの平均値とを比較し、その比較結果に応じて、前記継続筋活動判定処理を開始し、
   前記継続筋活動判定処理では、前記筋活動測定データの変動係数と、前記記憶部の筋活動データの変動係数とを比較すること、
   を特徴とする筋活動監視装置。
4. 請求項１に記載の筋活動監視装置において、
   前記記憶部の判定情報は、
   筋活動データの平均値及び変動係数を含み、判別係数を示す判定式であり、
   前記判定制御部は、
   前記継続筋活動判定処理では、前記筋活動測定データの平均値及び変動係数を、前記判定式に適用すること、
   を特徴とする筋活動監視装置。
5. 請求項４に記載の筋活動監視装置において、
   前記判定制御部は、
   前記判定式に適用した結果が正の値である場合に、被検部が継続して筋活動している状態であると判定すること、
   を特徴とする筋活動監視装置。
6. 請求項１から請求項５までのいずれかに記載の筋活動監視装置において、
   前記記憶部は、
   被検部が筋活動状態であるか否かを判定するための筋活動データを記憶しており、
   前記判定制御部は、
   前記筋活動測定データと、前記記憶部の筋活動データとの比較結果に基づいて、前記平均値及び変動係数算出処理を開始すること、
   を特徴とする筋活動監視装置。
7. 被検部の筋活動を監視する筋活動監視装置であって、
   筋活動の状態を判定する判定情報を記憶する記憶部と、
   被検部の筋活動測定データを取得する取得制御部と、
   判定制御部とを備え、
   前記判定制御部は、
   前記筋活動測定データと、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データとを比較することにより、被検部が筋活動状態であると判定し、
   被検部が筋活動している状態を継続した継続時間と、前記記憶部に判定情報として記憶した継続時間とに基づいて、被検部が継続して筋活動している状態であるか否かを判定する継続筋活動判定処理を行うこと、
   を特徴とする筋活動監視装置。
8. 請求項７に記載の筋活動監視装置において、
   前記判定制御部は、
   前記筋活動測定データが、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データよりも大きく、かつ、被検部が筋活動している状態を継続した前記継続時間が、前記記憶部に判定情報として記憶した前記継続時間よりも大きい場合に、被検部が継続して筋活動している状態であると判定すること、
   を特徴とする筋活動監視装置。
9. 請求項７に記載の筋活動監視装置において、
   前記判定制御部は、
   前記継続筋活動判定処理では、被検部が継続して筋活動していないと判定した場合には、筋活動が間欠して繰り返される間欠筋活動状態であると判定し、
   前記筋活動測定データの平均値又は総和と、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データの平均値又は総和とに基づいて、前記間欠筋活動状態を少なくとも２つに分類する間欠筋活動分類処理を行うこと、
   を特徴とする筋活動監視装置。
10. 請求項７に記載の筋活動監視装置において、
    前記記憶部の判定情報は、
    筋活動データの平均値又は総和と、継続時間とを含み、判別係数を示す判定式であり、
    前記判定制御部は、
    前記継続筋活動判定処理では、前記筋活動測定データの平均値又は総和と、継続時間とを、前記判定式に適用すること、
    を特徴とする筋活動監視装置。
11. 請求項１０に記載の筋活動監視装置において、
    前記判定制御部は、
    前記判定式に適用した結果が正の値である場合に、被検部が継続して筋活動している状態であると判定すること、
    を特徴とする筋活動監視装置。
12. 被検部の筋活動を監視する筋活動監視プログラムであって、
    筋活動の状態を判定する判定情報を記憶する記憶部を備えるコンピュータを、
    被検部の筋活動測定データを取得する取得制御手段と、
    判定制御手段として機能させ、
    前記判定制御手段を、
    筋活動状態と判定後の所定の時間範囲に取得した前記筋活動測定データに基づいて、被検部の筋活動測定データの平均値及び変動係数とを算出する平均値及び変動係数算出処理と、
    算出した筋活動測定データの平均値及び変動係数と、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データの平均値及び変動係数とに基づいて、被検部が継続して筋活動している状態であるか否かを判定する継続筋活動判定処理とを行うように機能させること、
    を特徴とする筋活動監視プログラム。
13. 被検部の筋活動を監視する筋活動監視プログラムであって、
    筋活動の状態を判定する判定情報を記憶する記憶部を備えるコンピュータを、
    被検部の筋活動測定データを取得する取得制御手段と、
    判定制御手段として機能させ、
    前記判定制御手段を、
    前記筋活動測定データと、前記記憶部に判定情報として記憶した筋活動データとを比較することにより、被検部が筋活動状態であると判定し、
    被検部が筋活動している状態を継続した継続時間と、前記記憶部に判定情報として記憶した継続時間とに基づいて、被検部が継続して筋活動している状態であるか否かを判定する継続筋活動判定処理を行うように機能させること、
    を特徴とする筋活動監視プログラム。
    

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