特許 6208372 うつ状態判別方法、及びうつ状態判定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6208372

(24)【登録日】2017年9月15日

(45)【発行日】2017年10月4日

(54)【発明の名称】うつ状態判別方法、及びうつ状態判定装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 10/00 20060101AFI20170925BHJP

   A61B 5/11 20060101ALI20170925BHJP

   A61B 5/0456 20060101ALI20170925BHJP

   A61B 5/0245 20060101ALI20170925BHJP

【ＦＩ】

   A61B10/00 HZDM

   A61B5/10 310A

   A61B5/04 312R

   A61B5/02 710A

【請求項の数】15

【全頁数】28

(21)【出願番号】特願2016-545459(P2016-545459)

(86)(22)【出願日】2015年8月19日

(86)【国際出願番号】JP2015073266

(87)【国際公開番号】WO2016031650

(87)【国際公開日】20160303

【審査請求日】2017年6月2日

(31)【優先権主張番号】特願2014-172075(P2014-172075)

(32)【優先日】2014年8月26日

(33)【優先権主張国】JP

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000003160

【氏名又は名称】東洋紡株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】000115120

【氏名又は名称】ユニオンツール株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100075409

【弁理士】

【氏名又は名称】植木 久一

(74)【代理人】

【識別番号】100129757

【弁理士】

【氏名又は名称】植木 久彦

(74)【代理人】

【識別番号】100115082

【弁理士】

【氏名又は名称】菅河 忠志

(74)【代理人】

【識別番号】100125243

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 浩彰

(72)【発明者】

【氏名】石丸 園子

(72)【発明者】

【氏名】小松 陽子

(72)【発明者】

【氏名】篠▲崎▼ 亮

【審査官】 門田 宏

(56)【参考文献】

【文献】 特表２００８−５２０３１１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−０６７８９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−２３３２５６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２００９−５２４４５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 榛葉俊一 外５名，ストレスと自律神経，精神医学，日本，株式会社医学書院，２００７年１１月１５日，第49巻第11号，pp.1173-1181

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ １０／００

Ａ６１Ｂ ５／０２４ − ５／０２５５

Ａ６１Ｂ ５／０４０２− ５／０４７２

Ａ６１Ｂ ５／１１

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検者がうつ状態であると判定するために、該被検者の拍動間隔と、該被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを用いて、下記［Ａ］または［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足されるか否かを判別する方法。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯において、下記（１）式〜（３）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔×活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ×活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯において、下記（４）式〜（６）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔／活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ／活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６ ・・・（６）
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であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。

【請求項2】

前記ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換して二乗して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、前記ＨＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換して二乗して得た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る請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記［Ａ］の条件のうち、少なくとも一つが満足され、且つ
前記［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足されるか否か、を判別する請求項１または２に記載の方法。

【請求項4】

前記［Ａ］の条件のうち、前記（１）式または前記（２）式の少なくともいずれか一方と、前記（３）式が満足され、且つ
前記［Ｂ］の条件のうち、前記（４）式または前記（５）式の少なくともいずれか一方と、前記（６）式が満足されるか否か、を判別する請求項１または２に記載の方法。

【請求項5】

前記［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足されるか否か、を判別する請求項１または２に記載の方法。

【請求項6】

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１〜５のいずれか１項に記載の方法。

【請求項7】

更に、前記覚醒時間帯および前記睡眠時間帯として、被検者の姿勢に伴う加速度を計測し、該加速度と所定値を比較することによって分類された覚醒時間帯と睡眠時間帯を用いる請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記加速度は、被検者の姿勢に伴う身長方向の加速度である請求項７に記載の方法。

【請求項9】

被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に−１を乗算した値を負加速度Ｔとし、
被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、
下記（９）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、下記（９）式が満足されない時間帯を覚醒時間帯に分類する請求項８に記載の方法。
負加速度Ｔ≧Ｃ７・・・（９）
但し、Ｃ７は定数である。

【請求項10】

被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に−１を乗算した値を負加速度Ｔとし、
被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、
下記（９）式が満足される時間帯のうち最長の時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する請求項８に記載の方法。
負加速度Ｔ≧Ｃ７・・・（９）
但し、Ｃ７は定数である。

【請求項11】

被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に−１を乗算した値を負加速度Ｔとし、
被検者の立位時に計測された前記身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、
所定時間以上連続して下記（９）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する請求項８に記載の方法。
負加速度Ｔ≧Ｃ７・・・（９）
但し、Ｃ７は定数である。

【請求項12】

前記加速度は、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請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項13】

前記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請求項１２に記載の方法。

【請求項14】

被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部と、
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からＨｆ２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］または［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足される場合に該被検者がうつ状態であると判定する判定部と、を備えることを特徴とするうつ状態判定装置。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯において、下記（１）式〜（３）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔×活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ×活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯において、下記（４）式〜（６）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔／活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ／活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６ ・・・（６）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。

【請求項15】

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１４に記載のうつ状態判定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、うつ状態判定方法及びうつ状態判定装置、特に被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度を用いたうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置に関するものである。

【背景技術】

【0002】

厚生労働省の調査によると、精神疾患により医療機関にかかっている患者数は、近年、大幅な増加傾向にあり、中でも平成２３年の調査結果で罹患数が最も多い精神疾患はうつ病である。うつ病は、抑うつ状態（以下、「うつ状態」と記載する）がある程度以上、あるいは重度の場合を指し、抑うつ状態であるとは、気分が落ち込む、憂うつであるなどと呼ばれる抑うつ気分が強い状態である（非特許文献１）。このようなうつ状態が長期間継続すると、精神的にも身体的にも悪影響である。このため、うつ状態であることを初期の段階で発見し、早期に治療を開始することが重要である。
従来、うつ状態の診断は精神科医が問診を行い、例えばＩＣＤ−１０、ＤＳＭ−ＩＶといった診断基準に該当する項目が所定数ある場合にうつ状態であると判定する、という方法がとられてきた。近年では補助的な診断方法として、微弱な近赤外線を用いて大脳皮質部分を計測して画像化する光トポグラフィ装置を用いて、問診に回答しているときの被検者の大脳皮質の血中ヘモグロビン濃度の変化を計測する方法が実用化されている（非特許文献２）。
また、特許文献１には、被検者の生体情報として、心拍を心拍データ取得装置から取得し、加速度データ取得装置から取得された加速度に基づいて加速度を取得している生体解析装置が記載されている。この時系列に取得されたそれぞれの生体情報を、ｔ検定等の統計的手法を用いて時間毎に分割し、分割された時間に応じて生体情報の時系列データを評価している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００８−６７８９２号公報

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｈｌｗ．ｇｏ．ｊｐ／ｋｏｋｏｒｏ／ｓｐｅｃｉａｌｉｔｙ／ｄａｔａ．ｈｔｍｌ

【非特許文献2】ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｉｔａｃｈｉ−ｍｅｄｉｃａｌ．ｃｏ．ｊｐ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｎｉｒｓ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ

【非特許文献3】ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｅｒｕｍｏ−ｔａｉｏｎ．ｊｐ／ｈｅａｌｔｈ／ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ／０２．ｈｔｍｌ

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら特許文献１に記載されている発明は、統計的手法を用いて生体情報を正しく評価する方法であり、うつ状態の判定に特化した解析方法ではなかった。また、非特許文献２に記載された光トポグラフィ装置を用いた検査方法は、検査が可能な医療機関が限られており、誰もが容易に実施可能な検査方法ではなかった。
そこで本発明は、容易にかつ高い精度でうつ状態を判定できるうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明者らは、簡単に測定可能な生体情報を用いてうつ状態を判定できる方法を開発できないかと考え、まずうつ状態患者の症状に着目した。うつ状態患者は健常者と比較して、刺激・興奮状態を示す交感神経系とリラックス状態を示す副交感神経系からなる自律神経の働きが乱れることが知られているが、これらのデータは心拍や脈拍の間隔を測定することにより簡単に得られるものである。次に本発明者らは、自律神経活動と、被検者の体の動きを示す活動量（加速度や角速度）との関係に着目し、覚醒時間帯におけるうつ状態患者と健常者の心拍間隔と活動量を観察した。その結果、同程度の活動量であっても、うつ状態患者は健常者よりも心拍間隔が短い傾向にあることがわかった。このことは、健常者は活動量が少ない場合、リラックス状態にあるため副交感神経活動が優位になるが、うつ状態患者は活動量が少ないにもかかわらず、交感神経活動が優位になることを示している。これらの検討結果から、本発明者らは自律神経の活動状態と活動量とが密接な関係にあることを利用すればうつ状態を判定できるのではないかと考えた。そして、後述する検証１等の検討を行った結果、拍動間隔などの自律神経活動の状態を示す指標と活動量とを乗除した因子が、健常者とうつ状態患者とで異なる値を示す傾向にあることを見出し、この因子をうつ状態の判定に用いることに想到した。

【0007】

すなわち、本発明のうつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）と、を計測し、下記［Ａ］または［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足される場合に被検者がうつ状態であると判定するものである。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯において、下記（１）式〜（３）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔×活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ×活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯において、下記（４）式〜（６）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔／活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ／活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６ ・・・（６）
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であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。
被検者の拍動間隔と活動量を計測して、（１）式〜（６）式の条件を用いることにより、容易にかつ高い精度でうつ状態であるかどうかを判定できる。これにより、うつ状態の早期発見及び早期治療を行うことができる。

【0008】

本発明のうつ状態判定方法において、前記ＬＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換して二乗して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、前記ＨＦは、拍動間隔を周波数スペクトル変換して二乗して得た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ってもよい。

【0009】

本発明のうつ状態判定方法において、［Ａ］の条件のうち、少なくとも一つが満足され、［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足される場合に被検者がうつ状態であると判定することが好ましい。覚醒時間帯と睡眠時間帯の両方の時間帯における測定データを用いることにより、うつ状態の判定精度を向上させることができる。

【0010】

本発明のうつ状態判定方法において、［Ａ］の条件のうち、（１）式または（２）式の少なくともいずれか一方と、（３）式が満足され、［Ｂ］の条件のうち、（４）式または（５）式の少なくともいずれか一方と、（６）式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定することが好ましい。覚醒時間帯における交感神経活動を因子に用いた（３）式と、副交感神経活動を因子に用いた（１）式または（２）式、さらに睡眠時間帯における交感神経活動を因子に用いた（６）式と、副交感神経活動を因子に用いた（４）式または（５）式を組み合わせて判定することにより、さらにうつ状態の判定精度を向上させることができる。

【0011】

本発明のうつ状態判定方法において、［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足される場合に被検者がうつ状態であると判定することが好ましい。覚醒時間帯における（１）式〜（３）式の判定方法と比較すると、睡眠時間帯における（４）式〜（６）式の判定方法は、健常者とうつ状態患者との差が大きい傾向にあるため、うつ状態の判定がしやすい。

【0012】

本発明のうつ状態判定方法の拍動間隔として、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。ＲＲ間隔は信号のピークがはっきり出ることにより拍動間隔の精度が高くなるため、ピーク位置の誤認識が起こりにくい。

【0013】

被検者の姿勢に伴う加速度を計測し、加速度と所定値を比較することによって覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することが好ましい。この分類方法によれば、被検者の自己申告は不要であるため、被検者の検査負担が軽減される。また、被検者の申告漏れや申告誤りによる覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類ミスの発生も抑止される。

【0014】

覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類に用いる加速度は、被検者の姿勢に伴う身長方向の加速度であることが好ましい。身長方向の加速度の値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ためである。

【0015】

被検者の立位時に計測された身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に−１を乗算した値を負加速度Ｔとし、被検者の立位時に計測された身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、下記（９）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、下記（９）式が満足されない時間帯を覚醒時間帯に分類することが好ましい。
Ｔ≧Ｃ７・・・（９）
但し、Ｃ７は定数である。
このように（９）式を用いて負加速度Ｔと所定値Ｃ７の大小を比較することによって、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。

【0016】

被検者の立位時に計測された身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に−１を乗算した値を負加速度Ｔとし、被検者の立位時に計測された身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、下記（９）式が満足される時間帯のうち最長の時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類することもできる。
Ｔ≧Ｃ７・・・（９）
但し、Ｃ７は定数である。
この分類方法は、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。

【0017】

被検者の立位時に計測された身長方向の加速度が正の値の場合は、前記身長方向の加速度に−１を乗算した値を負加速度Ｔとし、被検者の立位時に計測された身長方向の加速度が負の値の場合は、前記負の値を負加速度Ｔとし、所定時間以上連続して下記（９）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類することもできる。
Ｔ≧Ｃ７・・・（９）
但し、Ｃ７は定数である。
この分類方法は、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。

【0018】

覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類に用いる加速度は、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を行うことにより、加速度−時間波形の全体の輪郭が抽出されるため、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類しやすくなる。

【0019】

前記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。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。

【0020】

さらに、本発明のうつ状態判定装置は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度（以下、「活動量」と記載する）とを計測する計測部と、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、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からＨｆ２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］または［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足される場合に被検者がうつ状態であると判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯において、下記（１）式〜（３）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔×活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ×活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯において、下記（４）式〜（６）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔／活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ／活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６ ・・・（６）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。
被検者の拍動間隔と活動量を計測して、（１）式〜（６）式の条件を用いることにより、容易にかつ高い精度でうつ状態であるかどうかを判定できる。これにより、うつ状態の早期発見及び早期治療を行うことができる。

【0021】

本発明のうつ状態判定装置の計測部には、覚醒状態または睡眠状態を入力する入力手段が設けられることが好ましい。これにより、入力手段から覚醒情報及び睡眠情報を入力することができる。

【0022】

本発明のうつ状態判定装置の計測部に、体温計測手段が設けられていることが好ましい。うつ状態患者は、体温の変化も健常者と異なる傾向を示す。このため、体温計測手段により体温データを取得して、この体温データと上記（１）式〜（６）式との両方をうつ状態の判定に用いれば、うつ状態判定装置の判定精度をさらに向上することができる。

【0023】

本発明のうつ状態判定装置は、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間隔を用いることが好ましい。ＲＲ間隔は信号のピークがはっきり出ることにより拍動間隔の精度が高くなるため、ピーク位置の誤認識が起こりにくい。

【発明の効果】

【0024】

本発明のうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置によれば、容易にかつ高い精度でうつ状態であるかどうかを判定することができる。このため、うつ状態の早期発見及び早期治療に寄与するものである。

【図面の簡単な説明】

【0025】

【図1】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2】図２は、本発明の実施の形態１に係るうつ状態判定装置の構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、本発明の実施の形態２に係るうつ状態判定装置の構成を示すブロック図である。

【図4】図４は、本発明の実施の形態３に係るうつ状態判定装置の構成を示すブロック図である。

【図5】図５は、本発明の実施の形態４に係るうつ状態判定装置の構成を示すブロック図である。

【図6】図６は、本発明の実施の形態５に係るうつ状態判定装置の構成を示すブロック図である。

【図7】図７は、本発明の実施の形態６に係るうつ状態判定装置の構成を示すブロック図である。

【図8】図８は、本発明のうつ状態判定方法の（１）式を被検者に適用した例を示す図である。

【図9】図９は、本発明のうつ状態判定方法の（２）式を被検者に適用した例を示す図である。

【図10】図１０は、本発明のうつ状態判定方法の（３）式を被検者に適用した例を示す図である。

【図11】図１１は、本発明のうつ状態判定方法の（４）式を被検者に適用した例を示す図である。

【図12】図１２は、本発明のうつ状態判定方法の（５）式を被検者に適用した例を示す図である。

【図13】図１３は、本発明のうつ状態判定方法の（６）式を被検者に適用した例を示す図である。

【図14】図１４は、本発明のうつ状態判定方法によって計測された加速度を示す図である。

【図15】図１５は、本発明のうつ状態判定方法によって計測された加速度を示す他の図である。

【発明を実施するための形態】

【0026】

本発明のうつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う活動量と、を計測し、下記［Ａ］または［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足される場合に該被検者がうつ状態であると判定するものである。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯において、下記（１）式〜（３）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔×活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ×活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯において、下記（４）式〜（６）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔／活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ／活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６ ・・・（６）
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であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。
被検者の拍動間隔と活動量を計測して、（１）式〜（６）式の条件を用いることにより、容易にかつ高い精度でうつ状態であるかどうかを判定できる。これにより、うつ状態の早期発見及び早期治療を行うことができる。

【0027】

さらに、本発明のうつ状態判定装置は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う活動量とを計測する計測部と、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、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からＨｆ２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］または［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足される場合に被検者がうつ状態であると判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
［Ａ］被検者の覚醒時間帯において、下記（１）式〜（３）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔×活動量＜Ｃ１ ・・・（１）
ＨＦ×活動量＜Ｃ２ ・・・（２）
（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３ ・・・（３）
［Ｂ］被検者の睡眠時間帯において、下記（４）式〜（６）式のうち、少なくとも一つの式が計算され、かつその式が満足されること；
拍動間隔／活動量＜Ｃ４ ・・・（４）
ＨＦ／活動量＜Ｃ５ ・・・（５）
（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６ ・・・（６）
但し、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。
被検者の拍動間隔と活動量を計測して、（１）式〜（６）式の条件を用いることにより、容易にかつ高い精度でうつ状態であるかどうかを判定できる。これにより、うつ状態の早期発見及び早期治療を行うことができる。

【0028】

１．うつ状態判定方法
本発明のうつ状態判定方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度である活動量とを計測する。

【0029】

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。

【0030】

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。ＲＲＩは信号のピークがはっきり出ることにより拍動間隔の精度が高くなるため、ピーク位置の誤認識が起こりにくい。

【0031】

活動量とは、被検者の動きに伴う加速度または角速度であり、重力加速度ｇに対する比で表される（単位：無次元量）。ここで加速度とはＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向の加速度ｘ、ｙ、ｚの二乗和の平方根から重力加速度ｇ（＝９．８ｍ／ｓ²）分を減じた値である（ここで単位ｇは重力加速度の大きさを表す）。従って、加速度Ａは以下の（７）式で表され、被検者の動きがないときの加速度はゼロであり、被検者が活動しているときの加速度は０よりも大きい。

【0032】

【数1】

【0033】

一方、角速度Ωは被検者のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸周りの角速度ω_ｘ、ω_ｙ、ω_ｚの二乗和の平方根であり、単位はｒａｄ／ｓまたは１／ｓである。つまり、角速度Ωは以下の（８）式で表される。

【0034】

【数2】

【0035】

角速度は回転を検出するため、例えば、睡眠時間帯における被検者の寝返りの頻度などを検出するのに適している。

【0036】

本発明のうつ状態の判定方法は、覚醒時間帯における判定方法（条件［Ａ］）と睡眠時間帯における判定方法（条件［Ｂ］）とに大別される。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。

【0037】

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、後述するうつ状態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。

【0038】

被検者の姿勢に伴う加速度を計測し、加速度と所定値を比較することによって覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類することが好ましい。この分類方法によれば、被検者の自己申告は不要であるため、被検者の検査負担が軽減される。また、被検者の申告漏れや申告誤りによる覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類ミスの発生も抑止される。

【0039】

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。このため、覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類に用いる加速度としては、被検者の動きに伴う身長方向の加速度であることが好ましい。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。

【0040】

身長方向の加速度を用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類は、具体的には次のように行うことができる。第一の分類方法は、（９）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、（９）式が満足されない時間帯を覚醒時間帯に分類する方法である。以降説明する覚醒時間帯と睡眠時間対の分類方法において、被検者の立位時に計測された身長方向の加速度が正の値の場合は、身長方向の加速度に−１を乗算した値を負加速度Ｔ（単位：無次元量）とし、被検者の立位時に計測された身長方向の加速度が負の値の場合は、当該負の値を負加速度Ｔとする。
Ｔ≧Ｃ７・・・（９）
但し、Ｃ７は定数である（単位：無次元量）。
このように（９）式を用いて負加速度Ｔと所定値Ｃ７の大小を比較することによって、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。この方法は、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。

【0041】

負加速度Ｔを用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の第二の分類方法は、（９）式が満足される時間帯のうち最長の時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する方法である。具体的には、計測単位時間の間、（９）式が満足される時間帯のうち最長の時間帯を睡眠時間帯に分類し、当該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する。計測単位時間は、計測開始から計測終了までの時間長である。本方法では（９）式が満足される最長の時間帯を睡眠時間帯に分類することから、この際、１日に少なくとも１つの睡眠時間帯が得られるように、計測単位時間は２４時間以内の時間長である。第二の分類方法は、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。

【0042】

負加速度Ｔを用いた覚醒時間帯と睡眠時間帯の第三の分類方法は、所定時間以上連続して（９）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、当該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する方法である。所定時間は、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。所定時間は例えば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。第三の分類方法では、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。

【0043】

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、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（９）式に適用すれば、得られた加速度のうち、総計測時間と比較して短時間（例えば、総計測時間の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。その結果、（１）式〜（６）式による判定回数を減少することができるため、うつ状態の判定に必要な時間の短縮が図られる。

【0044】

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、所定値Ｃ７をしきい値として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）Ｃ７以上の場合に加速度を０とみなし、加速度が所定値Ｃ７未満での場合に加速度を１とみなす。

【0045】

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。

【0046】

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。

【0047】

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及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、総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。

【0048】

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であり、Ｃ１〜Ｃ６は定数である。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。具体的なＣ１〜Ｃ６の値は特に制限されるものではなく、パワースペクトル積分の積分範囲、活動量の種類（加速度または角速度）、被検者の年齢、性別等の条件に応じて適宜設定することができる。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。

【0049】

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_kは、以下の（１０）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（１１）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。

【0050】

【数3】

【0051】

【数4】

【0052】

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うつ状態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（１２）式で表される。

【0053】

【数5】

【0054】

以下、ＬＦ、ＨＦ、Ｃ１〜Ｃ６の詳細について述べる。

【0055】

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（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及びＬｆ２＜Ｈｆ２の関係を満たしていれば、Ｌｆ２とＨｆ１は異なる値でもよい。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。

【0056】

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、交感神経活動及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。

【0057】

本発明のうつ状態判定方法では、被検者の覚醒時間帯において、拍動間隔×活動量＜Ｃ１を満足する場合にうつ状態であると判定する。上述したとおり、拍動間隔は副交感神経活動を示しており、活動量は被検者の動きを示している。例えば活動量が加速度の場合には、Ｃ１は１５０ｍｓであることが好ましく、１６０ｍｓであることがより好ましく、１７０ｍｓであることがさらに好ましい。拍動間隔×活動量は、Ｃ１が１５０ｍｓ以上の場合に健常者とうつ状態患者との差が最も大きくなるため、うつ状態を判定するための良い指標となる。なお、うつ状態の判定をしやすくするために、（１）式は拍動間隔×活動量／１００＜Ｃ１１としてもよい。このときＣ１１は、Ｃ１を１００で除した値、つまりＣ１１＝Ｃ１／１００で表される。

【0058】

本発明のうつ状態判定方法では、被検者の覚醒時間帯において、ＨＦ×活動量＜Ｃ２を満足する場合にうつ状態であると判定する。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、（２）式は（１）式と同じく副交感神経活動と、活動量からうつ状態を判定するものである。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ２は０．０８ｍｓ²であることが好ましく、０．０８５ｍｓ²であることがより好ましく、０．０９ｍｓ²であることがより好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために、（２）式はＨＦ×活動量×１００＜Ｃ２１としてもよい。このときＣ２１は、Ｃ２に１００を乗じた値、つまりＣ２１＝Ｃ２×１００で表される。

【0059】

他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ２は８０であることが好ましく、９０であることがより好ましく、１００であることがより好ましい。ここでＣ２の単位は無次元量である。

【0060】

本発明のうつ状態判定方法では、被検者の覚醒時間帯において、（ＬＦ／ＨＦ）／活動量＞Ｃ３を満足する場合にうつ状態であると判定する。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。（３）式は交感神経活動と活動量からうつ状態を判定する方法である。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４〜０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ３は５であることが好ましく、４．５であることがより好ましく、４であることがさらに好ましい。ここでＣ３の単位は無次元量である。

【0061】

他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４〜０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ３は２７であることが好ましく、２６であることがより好ましく、２５であることがさらに好ましい。ここでＣ３の単位は無次元量である。

【0062】

本発明のうつ状態判定方法では、被検者の睡眠時間帯において、拍動間隔／活動量＜Ｃ４を満足する場合にうつ状態であると判定する。（４）式は、副交感神経活動と活動量からうつ状態を判定する方法である。例えば活動量が加速度の場合には、Ｃ４は１２００ｍｓであることが好ましく、１５００ｍｓであることがより好ましく、１９００ｍｓであることがさらに好ましい。うつ状態の判定をしやすくするために（４）式は（拍動間隔／活動量）／１００＜Ｃ４１としてもよい。このときＣ４１は、Ｃ４を１００で除した値、つまりＣ４１＝Ｃ４／１００で表される。

【0063】

本発明のうつ状態判定方法では、被検者の睡眠時間帯において、ＨＦ／活動量＜Ｃ５を満足する場合にうつ状態であると判定する。（５）式は、副交感神経活動と活動量からうつ状態を判定する方法である。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ５は４０ｍｓ²であることが好ましく、５０ｍｓ²であることがより好ましく、６０ｍｓ²であることがさらに好ましく、７０ｍｓ²であることが最も好ましい。

【0064】

他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ５は３００００であることが好ましく、４００００であることがより好ましく、５００００であることがさらに好ましい。ここでＣ５の単位は無次元量である。この場合、うつ状態の判定をしやすくするために、（５）式は（ＨＦ／活動量）／１０００＜Ｃ５１としてもよい。このときＣ５１は、Ｃ５を１０００で除した値、つまりＣ５１＝Ｃ５／１０００で表される。

【0065】

本発明のうつ状態判定方法では、（ＬＦ／ＨＦ）×活動量＞Ｃ６を満足する場合にうつ状態であると判定する。（６）式は交感神経活動と活動量からうつ状態を判定する方法である。例えば活動量として加速度を用いて、第１のパワースペクトルＦ²から得られるＬＦの積分範囲を０．０４〜０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ６は０．０１５であることが好ましく、０．０１であることがより好ましく、０．００５であることがさらに好ましい。ここでＣ６の単位は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、（６）式は（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００＞Ｃ６１としてもよい。このときＣ６１は、Ｃ６に１００を乗じた値、つまりＣ６１＝Ｃ６×１００で表される。

【0066】

他方、活動量として加速度を用いて、第２のパワースペクトルＦから得られるＬＦの積分範囲を０．０４〜０．１５Ｈｚ、ＨＦの積分範囲を０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚにした場合、Ｃ６は０．０４５であることが好ましく、０．０３であることがより好ましく、０．０１５であることがさらに好ましい。ここでＣ６の単位は無次元量である。うつ状態の判定をしやすくするために、（６）式は（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００＞Ｃ６１としてもよい。このときＣ６１は、Ｃ６に１００を乗じた値、つまりＣ６１＝Ｃ６×１００で表される。

【0067】

本発明のうつ状態判定方法において、［Ａ］の条件のうち、少なくとも一つが満足され、［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足される場合に被検者がうつ状態であると判定することが好ましい。つまり、（１）式〜（３）式の少なくとも一つが満足されて、（４）式〜（６）式の少なくとも一つが満足される場合に被検者がうつ状態であると判定することが好ましい。覚醒時間帯と睡眠時間帯の両方の時間帯での測定データを用いることにより、うつ状態の判定精度を向上させることができる。

【0068】

本発明のうつ状態判定方法において、［Ａ］の条件のうち、（１）式または（２）式の少なくともいずれか一方と、（３）式が満足され、［Ｂ］の条件のうち、（４）式または（５）式の少なくともいずれか一方と、（６）式が満足される場合に被検者がうつ状態であると判定することが好ましい。覚醒時間帯における副交感神経活動を示す（１）式または（２）式と、交感神経活動を示す（３）式と、睡眠時間帯における副交感神経活動を示す（４）式または（５）式と、交感神経活動を示す（６）式と、を組み合わせて判定することにより、さらにうつ状態の判定精度を向上させることができる。

【0069】

本発明のうつ状態判定方法において、［Ｂ］の条件のうち、少なくとも一つが満足される場合に被検者がうつ状態であると判定することが好ましい。覚醒時間帯における（１）式〜（３）式の判定方法と比較すると、睡眠時間帯における（４）式〜（６）式の判定方法は健常者とうつ状態患者との差が大きい傾向にあるため、うつ状態の判定がしやすい。

【0070】

（１）式〜（６）式を適宜組み合わせれば、うつ状態の判定を行うことができる。例えば、拍動間隔と活動量のみを用いる（１）式及び（４）式のみをうつ状態の判定に採用すれば、周波数スペクトル変換やパワースペクトル積分を行うステップを省略することができるため、より簡易的な判定方法にしたい場合に有効である。一方、（１）式〜（６）式の全てを用いて判定を行えば、判定結果の精度を向上させることができる。

【0071】

（１）式〜（６）式の全ての評価を行った結果、少なくとも１式を満足すればうつ状態であると判定することも可能であり、全ての式を満足した場合にうつ状態であると判定することも可能であり、判定に用いる式の数は特に限定されない。（１）式〜（６）式のうち少なくとも１式を満足すればうつ状態と判定する方法であれば、より広い範囲でうつ状態の疑いのある患者をスクリーニングすることが可能である。また、（１）式〜（６）式の全てを満足する場合にうつ状態であると判定する方法であれば、高い精度でうつ状態の判定を行うことができる。

【0072】

２．うつ状態判定装置
本発明のうつ状態判定装置は、計測部と、処理部と、判定部とを備える。計測部は、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と、被検者の活動量を計測する加速度センサまたは角速度センサ等である。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、うつ状態の判定に用いるＬＦ及びＨＦを算出する。判定部は、計測部で計測された拍動間隔と活動量、及び処理部で得られたＬＦ及びＨＦを用いて判定データを作成して、所定値Ｃ１〜Ｃ６と判定データを比較することによりうつ状態の判定を行う。処理部及び判定部は、うつ状態の判定に用いる判定データの作成や、所定値と判定用データの比較等を行うソフトウェアを搭載するコンピュータや計測機器等である。

【0073】

（実施の形態１）
図２は、本発明の実施の形態１に係るうつ状態判定装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すうつ状態判定装置１は、計測部であるセンサ１０と、解析機５０とを備える。
（１）計測部
センサ１０は、拍動間隔を検出する拍動計測部１２と、活動量を検出する活動量計測部１３とから構成される計測部１１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。
本発明のうつ状態判定装置は、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。ＲＲＩは信号のピークがはっきり出ることにより拍動間隔の精度が高くなるため、ピーク位置の誤認識が起こりにくい。
なお、本実施の形態においては、拍動間隔としてＲＲＩを、活動量として加速度を計測した。

【0074】

拍動計測部１２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５０へ送信する。なお、センサ１０の拍動計測部１２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５１で行われてもよい。

【0075】

拍動計測部１２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。

【0076】

計測部１１の活動量計測部１３では、被検者のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向における加速度を計測して解析機５０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。

【0077】

活動量として、加速度の代わりに角速度を検出してもよい。角速度を計測するセンサの種類は特に限定されず、例えば、回転型、振動型、ガス型、光ファイバー型、リングレーザー型の角速度センサを用いることができる。

【0078】

計測部１１で計測された拍動間隔及び活動量のデータを解析機５０の受信部５２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。また、このとき活動量である加速度はＲＲＩと同じタイミングで送受することが好ましい。

【0079】

消費電力を抑制する観点から、本発明に係るセンサは電源を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。所定時間はうつ状態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。

【0080】

（２）処理部
解析機５０は、処理部５１と判定部８１を備え、処理部５１は受信部５２、周波数スペクトル変換部５５、パワースペクトル積分算出部５６を備える。受信部５２では、センサ１０から送信されるＲＲＩと活動量を受信する。

【0081】

周波数スペクトル変換部５５では、ＦＦＴ等の周波数スペクトル変換方法を用いて、受信部５２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５６では、周波数スペクトル変換部５５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及び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５５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、及び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。なお、パワースペクトルの具体的な算出方法は、「１．うつ状態判定方法」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。

【0082】

（３）判定部
本発明のうつ状態判定装置の判定部８１は、判定データ作成部８２と、所定値格納部８３と、比較部８４を備える。まず、判定データ作成部８２では、うつ状態の判定に用いる（１）式〜（６）式に必要な判定データを作成する。ＲＲＩ及び活動量は、処理部５１の受信部５２から送信されて、ＨＦ及びＬＦは処理部５１のパワースペクトル積分算出部５６から判定部８１の判定データ作成部８２に送信される。これらのデータを乗除することにより（１）式〜（６）式の左辺に記載される判定データを作成する。

【0083】

所定値格納部８３にはうつ状態の判定に用いる（１）式〜（６）式の右辺に記載される所定値Ｃ１〜Ｃ６が格納されている。所定値Ｃ１〜Ｃ６を適宜変更することができるように、所定値格納部８３には入力手段が設けられることが好ましい。

【0084】

比較部８４では、判定データ作成部８２で作成された判定用データ（つまり、（１）式〜（６）式の左辺のデータ）と、所定値格納部８３に格納されている所定値（つまり、（１）式〜（６）式の右辺のデータ）を（１）式〜（６）式に代入して、左辺と右辺の大小を比較し、（１）式〜（６）式を満足するか判定する。（１）式〜（６）式を満足する場合はうつ状態であると判定し、満足しない場合にはうつ状態ではないと判定する。

【0085】

解析機５０には、判定部８１からうつ状態の判定結果を被検者等に通知する通知部９１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。ここではうつ状態判定装置１に通知部９１が設けられる例を示したが、うつ状態判定装置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。

【0086】

（実施の形態２）
図３は、本発明の実施の形態２に係るうつ状態判定装置２の構成を示すブロック図である。図３に示すうつ状態判定装置２は、センサ１０と、解析機６０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置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。

【0087】

解析機６０は、処理部６１と、判定部８１を備え、処理部６１は、受信部６２、異常値検出部６３、異常値除去部６４、周波数スペクトル変換部６５、パワースペクトル積分算出部６６を含む。
異常値検出部６３は、受信部６２から出力されたＲＲＩ及び活動量が、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。

【0088】

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。

【0089】

活動量は、体動がない場合はゼロであるため、マイナスの値になることはない。従って、活動量がマイナスの値になっているときには異常値とみなすことが好ましい。

【0090】

異常値除去部６４は、異常値検出部６３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６５におけるデータ処理の対象から除外する。また、異常値除去部６４は、異常値検出部６３により異常値とみなされたＲＲＩ及び活動量を判定データ作成部８２におけるデータ処理の対象から除外する。

【0091】

（実施の形態３）
図４は、本発明の実施の形態３に係るうつ状態判定装置３の構成を示すブロック図である。図４に示すうつ状態判定装置３は、センサ２０と、解析機５０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置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。

【0092】

センサ２０の計測部２１には、拍動計測部２２と、活動量計測部２３に加えて、覚醒状態または睡眠状態を入力する入力手段２４が設けられることが好ましい。これにより、覚醒時間帯の開始時と睡眠時間帯の開始時に被検者が自ら入力手段２４を操作することにより、覚醒情報及び睡眠情報を得ることができる。入力手段２４とは、例えば、センサの表面に設けられたスイッチであり、このスイッチはボタン型でもよく、レバー型でもよく、その方式は特に限定されない。

【0093】

入力手段２４はうつ状態判定装置３のセンサ２０ではなく、解析機５０に設けられることも好ましい。これにより、センサ２０に入力手段２４が設けられる場合に比べて、睡眠時の寝返りなどに伴って被検者が無意識のうちに入力手段２４を操作することを防止することができる。

【0094】

（実施の形態４）
図５は、本発明の実施の形態４に係るうつ状態判定装置４の構成を示すブロック図である。図５に示すうつ状態判定装置４は、センサ３０と、解析機５０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置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。

【0095】

センサ３０の計測部３１には、拍動計測部３２と、活動量計測部３３に加えて、体温計測部３４となる体温計測手段が設けられることが好ましい。うつ状態の場合は低体温になりやすいことが知られている。うつ状態では夜型の生活になりやすくなり、日の光を浴びる機会が減少するため、体内時計を正常に合わせることが困難になるためである。さらに、うつ状態の患者は夜間であっても体温が高いため、身体が休まらない状態になる（非特許文献３）。このため、体温計測手段（体温計測部３４）により体温データを取得して、上記の（１）〜（６）式によるうつ状態の判定と組み合わせることにより、うつ状態の判定精度をさらに向上させることができる。

【0096】

一般に体温は口腔、腋下、鼓膜など環境温度による影響が小さい身体の深部で測定されるが、本発明のうつ状態判定装置の計測部は、心拍や脈波を測定するために被検者の肌に取りつけられるものであるため、深部体温を直接計測することは困難である。したがって、ここでの体温とは深部体温だけではなく、体表面温も含むものとする。また、体温を直接測定せずに計測部を構成する部材、例えばセンサの基板の温度を測定することも可能である。被検者の体温が上昇すればセンサの基板温度も上昇するため、センサの基板温度を測定すれば相対的に体温の変化を計測することができる。体温計測手段は温度センサであればその種類は特に限定されず、例えば白金、ニッケル、銅などの金属測温抵抗体、熱電対、サーミスタ、ＩＣ化温度センサ、水晶温度計などを用いることができる。

【0097】

（実施の形態５）
図６は、本発明の実施の形態５に係るうつ状態判定装置５の構成を示すブロック図である。図６に示すうつ状態判定装置５は、センサ４０と、解析機７０とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置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。

【0098】

センサ４０には、拍動計測部４２と活動量計測部４３から構成される計測部４１で取得した生体情報を一時的に保存するデータ保存部４４が設けられることが好ましい。センサ４０で取得したデータを逐次的に解析機７０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うつ状態であるか否かを判定する場合などに適している。

【0099】

解析機７０の処理部７１は、周波数スペクトル変換及びパワースペクトル積分を行うためにデータ保存部４４に保存されたＲＲＩのデータを読み出す。判定部８１では、データ保存部４４から読み出したＲＲＩ及び活動量のデータと、周波数スペクトル変換部７５及びパワースペクトル積分算出部７６で算出されたＬＦ及びＨＦを用いてうつ状態の判定を行う。なお、小型軽量なセンサを得るために、データ保存部４４には公知の半導体メモリを用いることが好ましい。

【0100】

（実施の形態６）
図７は、本発明の実施の形態５に係るうつ状態判定装置６の構成を示すブロック図である。図７に示すうつ状態判定装置６は、センサ１０と、解析機１００とを備える。なお、実施の形態１のうつ状態判定装置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。

【0101】

センサ１０の計測部１１の活動量計測部１３ではＸ、Ｙ、Ｚ軸のうちいずれか１軸が身長方向の加速度と一致している。これは、身長方向の加速度の値を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類を行うためである。

【0102】

解析機１００は、処理部１０１と、判定部８１を備え、処理部１０１は、受信部１０２、周波数スペクトル変換部１０５、パワースペクトル積分算出部１０６、モルフォロジー演算部１０７を含む。
モルフォロジー演算部１０７では、受信部１０２から出力された負加速度−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１０１には、モルフォロジー演算部１０７での処理前に、所定値Ｃ７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ＴがＣ７以上であれば負加速度Ｔは０とみなされ、負加速度ＴがＣ７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。所定値Ｃ７の値は特に制限されないが、例えば−０．８５ｇであることが好ましく、−０．８ｇであることがより好ましく、−０．７５ｇであることがさらに好ましい（ここで単位ｇは重力加速度の大きさを表す）。

【0103】

判定部８１では、処理部１０１のモルフォロジー演算部１０７で処理された負加速度Ｔの値を所定値Ｃ７と比較して、（９）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、（９）式が満足されない時間帯を覚醒時間帯に分類する。
Ｔ≧Ｃ７・・・（９）
但し、Ｃ７は定数である。
ここでは単に（９）式を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する第一の分類方法を用いて説明したが、上述したように、（９）式が満足される時間帯のうち最長の時間帯を睡眠時間帯に分類し、該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する方法（第二の分類方法）や、所定時間以上連続して（９）式が満足される時間帯を睡眠時間帯に分類し、当該睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類する方法（第三の分類方法）を用いることが可能である。

【0104】

本願は、２０１４年８月２６日に出願された日本国特許出願第２０１４−１７２０７５号に基づく優先権の利益を主張するものである。２０１４年８月２６日に出願された日本国特許出願第２０１４−１７２０７５号の明細書の全内容が、本願に参考のため援用される。

【0105】

（検証１）
実施の形態１のうつ状態判定装置１を用いて、本発明のうつ状態判定装置の有用性についての検証を行った。うつ状態であると医師に診断され、医療機関に通院している８名の被検者Ａ〜Ｈに小型の心電計を２日間装着してもらい、覚醒時間帯及び睡眠時間帯におけるＲＲＩ（単位：ｍｓ）と活動量（加速度）（単位：無次元量）を測定した。また、ＲＲＩと活動量の測定と並行して、うつ状態の症状の経過年数、精神疾患等の現在の投薬状況、うつ状態レベル、症状、睡眠状態について問診を行った。うつ状態レベルについては、うつ状態の重篤度に応じて１０段階に分類する評価基準（株式会社疲労科学研究所にて作成）を用いた。心電計で測定したＲＲＩを周波数スペクトル変換して、得られた第１のパワースペクトルＦ²（単位：ｍｓ²／Ｈｚ）についてパワースペクトル積分を行うことによりＬＦ及びＨＦ（単位：ｍｓ²）を算出した。そして得られたＲＲＩ、活動量、ＬＦ及びＨＦ／ＬＦの値を、本発明のうつ状態判定方法（１）式〜（６）式に適用し、各式を満足するか検証した。なお、本検証において（１）式〜（６）式の所定値はＣ１＝１７０ｍｓ、Ｃ２＝０．０９ｍｓ²、Ｃ３＝４、Ｃ４＝１９００ｍｓ、Ｃ５＝７０ｍｓ²、Ｃ６＝０．００５、ＬＦ及びＨＦの積分範囲はＬｆ１＝０．０４Ｈｚ、Ｌｆ２＝０．１５Ｈｚ、Ｈｆ１＝０．１５Ｈｚ、Ｈｆ２＝０．４Ｈｚとした。また、覚醒時間帯及び睡眠時間帯の分類は、被検者の自己申告の結果に基づき行った。

【0106】

図８〜図１３は、本発明のうつ状態判定方法の（１）式〜（６）式をそれぞれ被検者に適用した例を示す図である。図８の縦軸は覚醒時間帯の（ＲＲＩ×活動量）／１００、図９の縦軸は覚醒時間帯のＨＦ×活動量×１００、図１０の縦軸は覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量である。図１１の縦軸は睡眠時間帯の（ＲＲＩ／活動量）／１００、図１２の縦軸は睡眠時間帯のＨＦ／活動量、図１３の縦軸は睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量×１００である。図８〜図１３の横軸は被検者である。参考として、図８〜図１３に健常者８名の算術平均値の結果をそれぞれ示した。自律神経活動を示すＲＲＩ等と活動量とを乗除した値、つまり（１）式〜（６）式の左辺の値は健常者とうつ状態患者で差があることが図８〜図１３から読み取れる。特に睡眠時間帯の測定データを用いた結果を示している図１１〜図１３において、健常者とうつ状態患者との差は顕著である。

【0107】

さらに、被検者Ａ〜Ｈの（１）式〜（６）式の判定結果、うつ状態の症状の経過年数、精神疾患等の現在の投薬状況、うつ状態レベル、症状及び睡眠状態の問診結果を表１に示す。表１に示すように、被検者Ｄについて（１）式及び（３）式を用いて計算したところ、（１）式及び（３）式を満足せず、うつ状態ではないとの判定結果が出た。これは被検者Ｄのうつ状態レベルは２（通常の社会生活ができ、労働も可能であるが、全身倦怠の為、しばしば休息が必要である）と比較的軽度であり、また投薬もないことが影響していると考えられる。
一方、上記以外の全ての事例において、うつ状態と判定することができた。従って、被検者８名について、本発明のうつ状態判定方法の（１）式〜（６）式を計算した結果、４８事例（＝８名×６通り）のうち４６事例でうつ状態であると判定することができた（約９５％）。

【0108】

【表1】

【0109】

以上のように、本発明に係るうつ状態判定装置を用いて、約９５％と高い確率でうつ状態であることを判定できた。よって、本発明に係るうつ状態判定方法及びうつ状態判定装置は、容易にかつ高い精度でうつ状態の判定が可能である。

【0110】

（検証２）
また、本発明に係るうつ状態判定装置によって計測した被検者の加速度を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する方法の適用可能性について検証した。上記検証１とは異なる７名の被検者に小型の心電計を約１５時間装着してもらい、身長方向の加速度を測定し、負加速度Ｔを算出した。負加速度Ｔ≧Ｃ７の場合には睡眠時間帯と分類し、Ｔ＜Ｃ７の場合に覚醒時間帯と分類した。このときのしきい値Ｃ７は−０．７５ｇに設定した。一例として、図１４〜図１５に２名の被検者（被検者Ｉ、Ｊ）の負加速度−時間波形を示す。図１４〜図１５には、被検者の自己申告に基づく覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類の結果も示した。

【0111】

被検者Ｉから、２２時４６分頃〜１時１８分頃、２時００分頃〜８時１５分頃が睡眠時間帯であったと申告された。加えて、１８時２０分〜１８時３０分頃、２０時１５分〜２０時２０分頃は睡眠状態ではないが臥位であったことと、０時２０分頃〜１時００分頃は入浴中で心電計は未装着であったこと、これらの時間帯以外が覚醒時間帯であったことが申告された。

【0112】

他方、図１４に示すように、加速度による分類では１８時１８分〜１８時３１分、２０時１６分〜２０時１９分、２１時５１分〜１時１８分、１時４５分〜８時１４分に加速度が−０．７５ｇ以上を示したことから、これらの時間帯を睡眠時間帯として分類し、睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類した。また、図１４に示すように、０時１８分〜０時５９分は加速度のデータが欠落しているが、これは被検者の自己申告のとおり心電計が未装着であったことに起因しているため、この時間帯は睡眠時間帯にも覚醒時間帯にも分類しなかった。

【0113】

被検者Ｊからは、０時０３分頃〜６時１０頃が睡眠時間帯であったと申告された。加えて、２０時４７分頃〜２１時４７分頃は入浴中で心電計は未装着であったこと、これらの時間帯以外が覚醒時間帯であったことが申告された。

【0114】

他方、図１５に示すように、加速度による分類では、２３時１０分〜６時３３分の時間帯で加速度が概ね−０．７５ｇ以上を示したことから、睡眠時間帯に分類し、睡眠時間帯以外を覚醒時間帯に分類した。また、図１５に示すように、２０時４７分〜２１時４７分は加速度のデータが欠落しているが、これは被検者の自己申告のとおり心電計が未装着であったことに起因しているため、この時間帯は睡眠時間帯にも覚醒時間帯にも分類しなかった。

【0115】

身長方向の加速度に基づく覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類結果と、被検者の自己申告に基づく覚醒時間帯と睡眠時間帯の分類結果は、若干の差異はあるものの概ね一致した。ここで見られた差異は、加速度による分類の場合、臥位の姿勢を取っているものの実際には覚醒している時間帯が睡眠時間帯として分類されたことによるものと考えられる。図には示していないが、被検者Ｉ、Ｊ以外の５名の被検者からも同様の結果を得た。以上のことから、覚醒時間帯と睡眠時間帯を分類する際に、自己申告による方法に代えて、或いは自己申告による方法と組み合わせて加速度による方法を適用できる。

【符号の説明】

【0116】

１〜６：うつ状態判定装置
１０、２０、３０、４０：センサ
１１、２１、３１、４１：計測部
１２、２２、３２、４２：拍動計測部
１３、２３、３３、４３：活動量計測部
２４：入力手段、３４：体温計測部、４４：データ保存部
５０、６０、７０、１００：解析機
５１、６１、７１、１０１：処理部
５２、６２、１０２：受信部
５５、６５、７５、１０５：周波数スペクトル変換部
５６、６６、７６、１０６：パワースペクトル積分算出部
６３：異常値検出部、６４：異常値除去部
８１：判定部、８２：判定データ作成部、８３：所定値格納部、８４：比較部
９１：通知部
１０７：モルフォロジー演算部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】