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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024171825
(43)【公開日】2024-12-12
(54)【発明の名称】情報処理装置、プログラム、及びシステム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/16 20060101AFI20241205BHJP
A61B 5/11 20060101ALI20241205BHJP
【ＦＩ】
A61B5/16 110
A61B5/11 100
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023089068
(22)【出願日】2023-05-30
(71)【出願人】
【識別番号】000004178
【氏名又は名称】ＪＳＲ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001771
【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所
(72)【発明者】
【氏名】森田 淳
(72)【発明者】
【氏名】高橋 翔アドナース
(72)【発明者】
【氏名】小林 伸敏
【テーマコード（参考）】
4C038
【Ｆターム（参考）】
4C038PP03
4C038PS00
4C038VA04
4C038VA20
4C038VB31
4C038VC20
(57)【要約】
【課題】信頼性の高い自律神経指標を提供することである。
【解決手段】本発明の情報処理装置は、対象者の体幹部に取り付けられたセンサデバイスによって検出された前記対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する取得部と、前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出部と、前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出部と、前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析部とを備える、情報処理装置である。
【選択図】図１
【解決手段】本発明の情報処理装置は、対象者の体幹部に取り付けられたセンサデバイスによって検出された前記対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する取得部と、前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出部と、前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出部と、前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析部とを備える、情報処理装置である。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象者の体幹部に取り付けられたセンサデバイスによって検出された前記対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する取得部と、
前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出部と、
前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出部と、
前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析部と
を備える、情報処理装置。
前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出部と、
前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出部と、
前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析部と
を備える、情報処理装置。
【請求項2】
前記センサデバイスは、３軸加速度センサを備え、前記３軸加速度センサを用いて前記加速度情報を検出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記第１算出部は、前記第１指標値として、前記心電情報から得られる心拍に関する統計値、前記心電情報から得られる心拍変動の周波数解析に基づく値、及び前記心拍変動の非線形解析に基づく値のうち少なくとも一つを算出し、
前記第２算出部は、前記第２指標値として、加速度情報に含まれる３軸加速度の各種の統計値、及び所定の算出方法により前記３軸加速度から得られる値のうち少なくとも一つを算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記第２算出部は、前記第２指標値として、加速度情報に含まれる３軸加速度の各種の統計値、及び所定の算出方法により前記３軸加速度から得られる値のうち少なくとも一つを算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記第１算出部は、前記第１指標値として、平均心拍、及びＲＭＳＳＤ（root mean square successive difference）のうち少なくとも一つを算出し、
前記第２算出部は、前記第２指標値として、ＭＥＴｓ（Metabolic equivalents）を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記第２算出部は、前記第２指標値として、ＭＥＴｓ（Metabolic equivalents）を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記解析部は、前記関連として、前記第１指標値及び前記第２指標値を、多次元のうち少なくとも２次元とする関連図を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記解析部は、前記関連として、前記平均心拍又は前記ＲＭＳＳＤを第１軸とし、前記ＭＥＴｓを第２軸とする２軸以上のグラフを生成する、
請求項４に記載の情報処理装置。
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記解析部は、前記関連として、前記第１指標値及び前記第２指標値に基づく第３指標値を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記解析部は、前記第３指標値を、多次元のうちの１次元とする関連図を生成する、
請求項７に記載の情報処理装置。
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記解析部は、特定の行動が行われた特定行動期間について、前記関連を解析する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記特定行動期間は、前記対象者の行動が記録された行動履歴情報の中から操作者によって選択された期間に対応する、
請求項９に記載の情報処理装置。
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記解析部は、前記心電情報及び前記加速度情報のうち少なくとも一方に基づいて、前記行動履歴情報を推定する、
請求項１０に記載の情報処理装置。
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項12】
前記心電情報及び前記加速度情報それぞれは、前記対象者から４８時間以上にわたって連続的に検出された連続データである、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項13】
前記心電情報及び前記加速度情報それぞれは、前記対象者から１４４時間以上にわたって連続的に検出された連続データである、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項14】
前記解析部は、２４時間ごとに解析する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項15】
前記心電情報は、第１心電情報であり、
前記加速度情報は、第１加速度情報であり、
前記取得部は、更に、前記第１心電情報と同一の対象者について異なるタイミングで検出された第２心電情報と、前記第１加速度情報と同一の対象者について前記タイミングと同一のタイミングで検出された第２加速度情報とを取得し、
前記第１算出部は、更に、前記第２心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第３指標値を算出し、
前記第２算出部は、更に、前記第２加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第４指標値を算出し、
前記解析部は、更に、前記第１指標値、前記第２指標値、前記第３指標値、及び前記第４指標値のうち少なくとも二つを同一の時間帯で比較する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記加速度情報は、第１加速度情報であり、
前記取得部は、更に、前記第１心電情報と同一の対象者について異なるタイミングで検出された第２心電情報と、前記第１加速度情報と同一の対象者について前記タイミングと同一のタイミングで検出された第２加速度情報とを取得し、
前記第１算出部は、更に、前記第２心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第３指標値を算出し、
前記第２算出部は、更に、前記第２加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第４指標値を算出し、
前記解析部は、更に、前記第１指標値、前記第２指標値、前記第３指標値、及び前記第４指標値のうち少なくとも二つを同一の時間帯で比較する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項16】
前記心電情報は、第１心電情報であり、
前記加速度情報は、第１加速度情報であり、
前記取得部は、更に、前記第１心電情報と同一の対象者について異なるタイミングで検出された第２心電情報と、前記第１加速度情報と同一の対象者について前記タイミングと同一のタイミングで検出された第２加速度情報とを取得し、
前記第１算出部は、更に、前記第２心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第３指標値を算出し、
前記第２算出部は、更に、前記第２加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第４指標値を算出し、
前記解析部は、更に、特定の時間帯について前記第１指標値及び前記第２指標値の第１関連を解析し、前記時間帯と同一の時間帯について前記第３指標値及び前記第４指標値の第２関連を解析する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記加速度情報は、第１加速度情報であり、
前記取得部は、更に、前記第１心電情報と同一の対象者について異なるタイミングで検出された第２心電情報と、前記第１加速度情報と同一の対象者について前記タイミングと同一のタイミングで検出された第２加速度情報とを取得し、
前記第１算出部は、更に、前記第２心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第３指標値を算出し、
前記第２算出部は、更に、前記第２加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第４指標値を算出し、
前記解析部は、更に、特定の時間帯について前記第１指標値及び前記第２指標値の第１関連を解析し、前記時間帯と同一の時間帯について前記第３指標値及び前記第４指標値の第２関連を解析する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項17】
前記センサデバイスは、可撓性を有する板状であり、前記対象者の体幹部の皮膚に対して粘着又は吸着されることにより取り付けられる、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項18】
前記関連を出力する出力制御部を更に備える、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項19】
対象者の体幹部に取り付けられたセンサデバイスによって検出された前記対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する取得処理と、
前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出処理と、
前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出処理と、
前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析処理と
をコンピュータに実行させる、プログラム。
前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出処理と、
前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出処理と、
前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析処理と
をコンピュータに実行させる、プログラム。
【請求項20】
対象者の体幹部に取り付けられたセンサデバイスによって検出された前記対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する取得部と、
前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出部と、
前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出部と、
前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析部と
を備える、システム。
前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出部と、
前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出部と、
前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析部と
を備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、情報処理装置、プログラム、及びシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、対象者の自律神経の状態を表す指標（以下、自律神経指標と表記）を算出するために種々の技術が提案されている。例えば、対象者の安静時において心電情報を数分間程度計測し、心拍変動の周波数解析により特定の周波数成分のパワースペクトルを算出して自律神経指標を得る技術がある。具体的には、当該パワースペクトルにおけるＬＦ（Low Frequency）成分（０．０４Ｈｚ～０．１５Ｈｚ）のスペクトル密度は交感神経と副交感神経の強さを、ＨＦ（High Frequency）成分（０．１５Ｈｚ～０．４０Ｈｚ）のスペクトル密度は副交感神経の強さを、ＬＦ／ＨＦ比は副交感神経に対する交感神経の優位性を、ＬＦとＨＦの和に対応するトータルパワーは自律神経の活動量をそれぞれ示す指標値として利用されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【非特許文献1】Kazunori Ohkawara et al, “Real-time estimation of daily physical activity intensity by a triaxial accelerometer and a gravity-removal classification algorithm”, British Journal of Nutrition (2011), 105, 1681-1691
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
自律神経は、仕事、家事、移動など、各種の生活活動においても常に機能しているものであり、身体活動の影響によっても変動する。これに対し、従来の自律神経指標は安静時の数分間に計測したものを用いることが一般的であった。このため、従来の自律神経指標は、対象者の日々の生活活動における自律神経の状態、特に身体活動が自律神経に及ぼす影響を考慮したものになっているかという点で、信頼性に疑問があった。
【0005】
本発明は、信頼性の高い自律神経指標を提供することができる情報処理装置、プログラム、及びシステム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】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、対象者の体幹部に取り付けられたセンサデバイスによって検出された前記対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する取得部と、前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出部と、前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出部と、前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析部とを備える、情報処理装置である。
【0007】
また、本発明は、対象者の体幹部に取り付けられたセンサデバイスによって検出された前記対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する取得処理と、前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出処理と、前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出処理と、前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析処理とをコンピュータに実行させる、プログラムである。
【0008】
また、本発明は、対象者の体幹部に取り付けられたセンサデバイスによって検出された前記対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する取得部と、前記心電情報に基づいて、前記対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する第１算出部と、前記加速度情報に基づいて、前記対象者の活動量に関する第２指標値を算出する第２算出部と、前記第１指標値及び前記第２指標値の関連を解析する解析部とを備える、システムである。
【発明の効果】
【0009】
本発明によれば、信頼性の高い自律神経指標を提供することができる情報処理装置、プログラム、及びシステムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、図面を参照して、本発明に係る情報処理装置、プログラム、及びシステムを説明する。なお、以下の各実施形態は、以下の説明に限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容に矛盾が生じない範囲で他の実施形態や従来技術との組み合わせが可能である。
【0012】
（実施形態）
まず、図１を用いて、本発明に係る情報処理システム１の概略構成について説明する。図１は、情報処理システム１の概略構成の一例を示す図である。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１０、ウェアラブルセンサ２０、及び情報処理装置３０を備える。
まず、図１を用いて、本発明に係る情報処理システム１の概略構成について説明する。図１は、情報処理システム１の概略構成の一例を示す図である。図１に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１０、ウェアラブルセンサ２０、及び情報処理装置３０を備える。
【0013】
情報処理装置１０は、精神状態を評価する処理をサービスとして提供するサーバ装置である。例えば、情報処理装置１０は、取得部１０１、第１算出部１０２、第２算出部１０３、解析部１０４、及び出力制御部１０５を備える。なお、情報処理装置１０が有する機能は、第１算出部１０２、第２算出部１０３、解析部１０４、及び出力制御部１０５に限られるものではない。また、第１算出部１０２、第２算出部１０３、解析部１０４、及び出力制御部１０５については後述する。
【0014】
ウェアラブルセンサ２０は、対象者の体幹部に取り付けられるセンサデバイスである。例えば、ウェアラブルセンサ２０は、可撓性を有する板状に形成され、体幹部の皮膚に対して粘着又は吸着されることにより取り付けられる。なお、対象者とは、本発明に係る解析の解析対象となる者であり、例えば、自律神経系に何らかの疾患のある者、それら疾患の疑いのある者、及び健常者を含む。
【0015】
例えば、ウェアラブルセンサ２０は、心電計及び体動計を備えるマルチセンサデバイスである。心電計は、対象者の身体に流れる電気信号に基づいて、時系列の心電情報（心電波形データ）を計測する。体動計は、対象者の身体の動きに基づいて、時系列の加速度情報（加速度データ）を計測する。ウェアラブルセンサ２０は、計測した各種の計測データを、計測時刻と対応づけて装置内部のメモリに記録する。
【0016】
ここで、ウェアラブルセンサ２０は、体動計として、例えば３軸加速度センサを備え、３軸加速度センサを用いて加速度情報を検出する。加速度情報は、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、及びＺ軸方向の３軸方向それぞれにおける加速度が連続的に記録された連続データである。この３軸方向は、図２に例示するように、ウェアラブルセンサ２０の構造に基づいて規定される。図２では、ウェアラブルセンサ２０の長手方向がＸ軸方向に対応し、ウェアラブルセンサ２０の厚み方向がＺ軸方向に対応し、Ｘ軸方向及びＺ軸方向に直交する方向がＹ軸方向に対応する。なお、この３軸方向は図２に図示した方向に限定されるものではなく、ウェアラブルセンサ２０の構造に基づいていれば任意の方向に規定されてよい。また、図２は、ウェアラブルセンサ２０における３軸方向について説明するための図である。
【0017】
情報処理装置３０は、操作者が操作する端末装置であり、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション、スマートフォン、タブレット等である。情報処理装置３０は、情報処理装置１０及びウェアラブルセンサ２０それぞれと任意の通信手段によって相互に接続される。通信手段としては、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等、任意のネットワークが適用可能である。なお、操作者とは、情報処理装置３０を操作する者であり、例えば、医師、医療機関に従事する者、又は心理カウンセラー等を含む。ただし、操作者はこれに限定されるものではない。例えば、操作者は、対象者であってもよいし、対象者を支援する者であってもよい。
【0018】
ここで、図１に示した情報処理システム１における処理の代表例について説明する。ウェアラブルセンサ２０は、数日～数週間程度の一定期間にわたって対象者に常時装着され、当該期間における心電情報及び加速度情報を逐次収集する。対象者は、本発明に係る解析が行われる際にウェアラブルセンサ２０を取り外し、取り外したウェアラブルセンサ２０を操作者に渡す。操作者は、情報処理装置３０を操作してウェアラブルセンサ２０内部のメモリにアクセスし、一定期間にわたって収集された心電情報及び加速度情報の読み出しを行う。そして、操作者は、読み出した心電情報及び加速度情報を情報処理装置１０へ送信する。情報処理装置１０は、心電情報及び加速度情報に基づいて解析を行い、解析結果を情報処理装置３０へ送信する。操作者は、情報処理装置１０から送信された解析結果を閲覧し、解析結果に基づく種々の対応を行う。
【0019】
なお、図１にて説明した内容はあくまで一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ウェアラブルセンサ２０は、心電計や体動計以外にも、脈波を計測する脈波計や、温度（体温）を計測するサーミスタなど、任意の種類のセンサを備えていてもよい。
【0020】
また、例えば、情報処理装置３０は、情報処理装置１０及びウェアラブルセンサ２０と常時接続されていなくてもよい。上述した各種の情報が各装置間でやり取りされる場合に各装置が接続されれば十分である。また、部記録媒体などを介して情報のやり取りを行う場合には、各装置は接続されなくてもよい。また、ウェアラブルセンサ２０は、情報処理装置３０を介さずに、直接的に情報処理装置１０へ各種の情報を送信してもよい。
【0021】
また、ウェアラブルセンサ２０は、対象者に常時装着されるのが好適であるが、情報処理装置１０の処理に影響の無い範囲で取り外されてもよい。また、ウェアラブルセンサ２０に記録された各種の計測データは、ネットワーク経由で定期的（例えば、数時間に１回など）に情報処理装置１０へ自動送信されてもよい。
【0022】
次に、図３を用いて、情報処理システム１に備えられる情報処理装置１０のハードウェア構成について説明する。図３は、情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。なお、図３では、情報処理装置１０のハードウェア構成について説明するが、情報処理装置３０のハードウェア構成も基本的に同様であるので説明を省略する。
【0023】
図３に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、補助記憶装置１４と、入力装置１５と、表示装置１６と、外部Ｉ／Ｆ（Interface）１７とを備える。
【0024】
ＣＰＵ１１は、プログラムを実行することにより、情報処理装置１０の動作を統括的に制御し、情報処理装置１０が有する各種の機能を実現するプロセッサ（処理回路）である。例えば、情報処理装置１０が有する取得部１０１、判定部１０２、及び出力制御部１０３の各機能は、ＣＰＵ１１により実現される。
【0025】
ＲＯＭ１２は、不揮発性のメモリであり、情報処理装置１０を起動させるためのプログラムを含む各種データ（情報処理装置１０の製造段階で書き込まれる情報）を記憶する。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１の作業領域を有する揮発性のメモリである。補助記憶装置１４は、ＣＰＵ１１が実行するプログラム等の各種データを記憶する。補助記憶装置１４は、例えばＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等で構成される。
【0026】
入力装置１５は、情報処理装置１０を操作する者が各種の操作を行うためのデバイスである。入力装置１５は、例えばマウス、キーボード、タッチパネル又はハードウェアキーで構成される。
【0027】
表示装置１６は、各種情報を表示する。例えば、表示装置１６は、画像データやモデルデータ、操作者から各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）や、医用画像等を表示する。表示装置１６は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ又はブラウン管ディスプレイで構成される。なお、例えばタッチパネルのような形態で、入力装置１５と表示装置１６とが一体に構成されても良い。
【0028】
外部Ｉ／Ｆ１７は、サーバ装置２０等の任意の外部装置と接続（通信）するためのインタフェースである。
【0029】
なお、図３にて説明した内容はあくまで一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、情報処理装置１０のハードウェア構成としては、公知のコンピュータやワークステーションなどの構成を任意に適用可能である。
【0030】
図４を用いて、情報処理システム１に備えられる情報処理装置１０の処理を説明する。図４は、情報処理システム１の処理手順を示すフローチャートである。図４に示す処理手順は、例えば、操作者からの要求によって開始される。なお、図４の説明では、図１～図３、及び図５Ａ～図１１Ｃを適宜参照しつつ説明する。
【0031】
図４に示すように、情報処理装置１０の取得部１０１は、対象者の心電情報及び加速度情報を受信する（ステップＳ１０１）。例えば、操作者は、対象者に７日間（約１６８時間）装着されていたウェアラブルセンサ２０から時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得し、取得した心電情報及び加速度情報を情報処理装置１０へ送信する。つまり、取得部１０１は、ウェアラブルセンサ２０によって検出された対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する。
【0032】
ウェアラブルセンサ２０が対象者に７日間装着されていた場合には、対象者の心電情報及び加速度情報それぞれは、対象者から１６８時間にわたって連続的に検出された連続データである。なお、対象者の心電情報及び加速度情報は、必ずしも１６８時間分でなくてもよい。例えば、対象者の心電情報及び加速度情報は、４８時間以上の連続データを含むのが好適であり、１４４時間以上の連続データを含むのが更に好適である。
【0033】
次に、情報処理装置１０の第１算出部１０２は、心電情報に基づいて、対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する（ステップＳ１０２）。例えば、第１算出部１０２は、第１指標値として、心電情報から得られる心拍に関する統計値、前記心電情報から得られる心拍変動の周波数解析に基づく値、及び心拍変動の非線形解析に基づく値のうち少なくとも一つを算出する。
【0034】
一例としては、第１算出部１０２は、第１指標値として、平均心拍、及びＲＭＳＳＤ（root mean square successive difference）のうち少なくとも一つを算出する。平均心拍は、１分当たりの心拍数である。ＲＭＳＳＤは、隣接する心拍間隔の差の２乗の平均値の平方根である。ＲＭＳＳＤは、副交感神経の活動を表す指標の一つであり、その値が高いほど副交感神経が活発であることを示す。
【0035】
第１算出部１０２は、連続データのうち任意の時間間隔で区切られたデータごとに第１指標値を算出する。例えば、第１算出部１０２は、１６８時間分の心電情報のうち計測開始時刻（０分）から５分に含まれるデータを用いて、０分（初期時相）の平均心拍を算出する。また、第１算出部１０２は、１分から６分に含まれるデータを用いて、１分（第２時相）の平均心拍を算出する。このように、第１算出部１０２は、５分間に含まれるデータを用いて、１分ごとの平均心拍を算出する。
【0036】
なお、第１算出部１０２による算出処理は、上記の説明に限定されるものではない。例えば、算出処理に用いるデータの期間は５分間に限らず、任意の期間を設定可能である。また、算出される第１指標値の間隔は１分間に限らず、任意の間隔を設定可能である。
【0037】
また、第１算出部１０２によって算出されるパラメータは、上記のパラメータに限定されるものではない。例えば、心拍に関する統計値としては、平均心拍及びＲＭＳＳＤ以外にも、心拍の標準偏差、平均ＲＲ間隔、又はＲＲ間隔の標準偏差（ＳＤＮＮ：Standard Deviation of the Normal to Normal Interval）が算出されてもよい。
【0038】
また、例えば、心拍変動の周波数解析に基づく値としては、ＵＬＦ（Ultra low Frequency）成分のピーク値若しくは積分値、ＶＬＦ（Very low Frequency）成分のピーク値若しくは積分値、ＬＦ（low Frequency）成分のピーク値若しくは積分値、又はＨＦ（High Frequency）成分のピーク値若しくは積分値が算出されてもよい。また、心拍変動の周波数解析に基づく値としては、ＵＬＦ成分の積分値、ＶＬＦ成分の積分値、ＬＦ成分の積分値、及びＨＦ成分の積分値のうち任意の積分値同士の比率や、その比率の対数が算出されてもよい。また、心拍変動の周波数解析に基づく値としては、上記の各周波数成分の積分値を用いて四則演算した値やパワースペクトルの対数成分の傾きが算出されてもよい。また、周波数解析は、高速フーリエ変換、Lomb-Scargle Periodogram、及びautoregressive modelのうち少なくとも一つである。
【0039】
また、例えば、心拍変動の非線形解析に基づく値としては、心拍変動のローレンツプロットのｙ＝－ｘ軸方向の標準偏差（ＳＤ１）、ローレンツプロットのｙ＝ｘ軸方向の標準偏差（ＳＤ２）、ＳＤ１及びＳＤ２を互いに積算もしくは除算した値、近似エントロピー、サンプルエントロピー、又はマルチスケールエントロピーが算出されてもよい。
【0040】
また、第１算出部１０２によって算出される各種のパラメータは、上記の算出方法に限らず、公知の算出方法により算出可能である。
【0041】
次に、情報処理装置１０の第２算出部１０３は、加速度情報に基づいて、対象者の活動量に関する第２指標値を算出する（ステップＳ１０３）。例えば、第２算出部１０３は、第２指標値として、加速度情報に含まれる３軸加速度の各種の統計値、及び所定の算出方法により３軸加速度から得られる値のうち少なくとも一つを算出する。
【0042】
一例としては、第２算出部１０３は、第２指標値として、ＭＥＴｓ（Metabolic Equivalents）を算出する。ＭＥＴｓは、運動強度を表す指標の一つである。ＭＥＴｓは、例えば呼気ガス分析装置を使用した心肺運動負荷試験（Cardiopulmonary Exercise Test：ＣＰＸ）によって計測されるのが通例であるが、本発明では例えば非特許文献１に記載の算出方法に基づいて加速度情報（３軸加速度）から算出される。なお、３軸加速度は、互いに直交する３つの軸方向それぞれの加速度の総称である。
【0043】
第２算出部１０３は、連続データのうち任意の時間間隔で区切られたデータごとに第２指標値を算出する。例えば、第２算出部１０３は、１６８時間分の加速度情報のうち計測開始時刻（０分）から５分に含まれるデータを用いて、０分（初期時相）のＭＥＴｓを算出する。また、第１算出部１０２は、１分から６分に含まれるデータを用いて、１分（第２時相）のＭＥＴｓを算出する。このように、第１算出部１０２は、５分間に含まれるデータを用いて、１分ごとのＭＥＴｓを算出する。なお、加速度情報からＭＥＴｓを算出する算出方法は、非特許文献１に記載の算出方法に限らず、公知の算出方法を任意に適用可能である。
【0044】
なお、第２算出部１０３による算出処理は、上記の説明に限定されるものではない。例えば、算出処理に用いるデータの対象期間は５分間に限らず、任意の期間を設定可能である。また、算出される第２指標値の算出間隔は１分間に限らず、任意の間隔を設定可能である。ただし、第２算出部１０３において設定される対象期間及び算出間隔は、第１算出部１０２において設定される対象期間及び算出間隔とそれぞれ同一であるのが好適である。
【0045】
また、第２算出部１０３によって算出されるパラメータは、上記のパラメータに限定されるものではない。例えば、３軸加速度の各種の統計値としては、互いに直交する３つの軸方向それぞれの加速度の３軸合成値、３軸加速度それぞれの微分値、当該微分値の３軸合成値、３軸加速度の互いの差分値、当該差分値の３軸合成値、又は３軸加速度の各方向の大きさ（姿勢）が算出されてもよい。また、所定の算出方法により３軸加速度から得られる値としては、ＭＥＴｓ以外にも、公知の活動量や運動強度が算出されてもよい。
【0046】
そして、情報処理装置１０の解析部１０４は、第１指標値及び第２指標値の関連を解析する（ステップＳ１０４）。例えば、解析部１０４は、関連として、第１指標値及び第２指標値を、多次元のうち少なくとも２次元とする関連図を生成する。また、解析部１０４は、関連として、第１指標値及び第２指標値に基づく第３指標値を算出する。
【0047】
【0048】
図５Ａ及び図５Ｂには、第１指標値を第１軸とし、第２指標値を第２軸とするグラフを例示する。図５Ａには、ある１名の対象者について、同一時刻に算出された平均心拍（縦軸）及びＭＥＴｓ（横軸）のペアを各サンプルとしてプロットした散布図を例示する。図５Ｂには、図５Ａと同一の対象者について、同一時刻に算出されたＲＭＳＳＤ（縦軸）及びＭＥＴｓ（横軸）のペアを各サンプルとしてプロットした散布図を例示する。なお、ＲＭＳＳＤは、その値が高いほど副交感神経が活発であることを示し、その値が低いほど交感神経が活発であることを示す。
【0049】
図５Ａに示すように、解析部１０４は、第１算出部１０２及び第２算出部１０３によって算出された平均心拍及びＭＥＴｓに基づいて、平均心拍を縦軸とし、ＭＥＴｓを横軸とするグラフを生成する。なお、図５Ａのグラフは、関連図の一例である。
【0050】
このように、解析部１０４は、関連として、平均心拍又はＲＭＳＳＤを第１軸とし、ＭＥＴｓを第２軸とする２軸以上のグラフを生成する。
【0051】
また、解析部１０４は、ＨＲ＿ｍｉｎ、ＨＲ＿１、ＨＲ＿２、ＨＲ＿３、及びＨＲ＿ｓｌｏｐｅそれぞれの値を算出する。ＨＲ＿ｍｉｎは、ＭＥＴｓが１．５未満であるサンプルのうち、平均心拍が全体の２％に相当する点である。ＨＲ＿１は、ＭＥＴｓが１．５未満であるサンプルの平均心拍の平均値である。ＨＲ＿２は、ＭＥＴｓが１．５以上２．５未満であるサンプルの平均心拍の平均値である。ＨＲ＿３は、ＭＥＴｓが２．５以上３．５未満であるサンプルの平均心拍の平均値である。ＨＲ＿ｓｌｏｐｅは、ＨＲ＿１、ＨＲ＿２、及びＨＲ＿３の近似直線の傾きである。なお、ＨＲ＿ｍｉｎ、ＨＲ＿１、ＨＲ＿２、ＨＲ＿３、及びＨＲ＿ｓｌｏｐｅそれぞれは、第３指標値の一例である。
【0052】
ここで、ＨＲ＿ｍｉｎは、安静時の心拍に相当し、例えば、この値が高いほど体調が悪いと考えられる。また、ＨＲ＿ｓｌｏｐｅは、活動量の変化に対する心機能の応答機能を表し、例えば、傾きが緩やかである場合には心機能が低下していると考えられる。
【0053】
図５Ｂに示すように、解析部１０４は、第１算出部１０２及び第２算出部１０３によって算出されたＲＭＳＳＤ及びＭＥＴｓに基づいて、ＲＭＳＳＤを縦軸とし、ＭＥＴｓを横軸とするグラフを生成する。なお、図５Ｂのグラフは、関連図の一例である。
【0054】
また、解析部１０４は、ＲＭＳＳＤ＿ｍａｘ、ＲＭＳＳＤ＿１、ＲＭＳＳＤ＿２、ＲＭＳＳＤ＿３、及びＲＭＳＳＤ＿ｓｌｏｐｅそれぞれの値を算出する。ＲＭＳＳＤ＿ｍａｘは、ＭＥＴｓが１．５未満であるサンプルのうち、ＲＭＳＳＤが全体の９８％に相当する点である。ＲＭＳＳＤ＿１は、ＭＥＴｓが１．５未満であるサンプルのＲＭＳＳＤの平均値である。ＲＭＳＳＤ＿２は、ＭＥＴｓが１．５以上２．５未満であるサンプルのＲＭＳＳＤの平均値である。ＲＭＳＳＤ＿３は、ＭＥＴｓが２．５以上３．５未満であるサンプルのＲＭＳＳＤの平均値である。ＲＭＳＳＤ＿ｓｌｏｐｅは、ＲＭＳＳＤ＿１、ＲＭＳＳＤ＿２、及びＲＭＳＳＤ＿３の近似直線の傾きである。なお、ＲＭＳＳＤ＿ｍａｘ、ＲＭＳＳＤ＿１、ＲＭＳＳＤ＿２、ＲＭＳＳＤ＿３、及びＲＭＳＳＤ＿ｓｌｏｐｅそれぞれは、第３指標値の一例である。
【0055】
ここで、ＲＭＳＳＤ＿ｍａｘは、安静時における自律神経の働きに相当すると考えられる。また、ＲＭＳＳＤ＿ｓｌｏｐｅは、活動量の変化に対する自律神経の応答機能を表し、例えば、傾きが緩やかである場合には自律神経の応答機能が低下していると考えられる。
【0056】
また、解析部１０４は、第３指標値を、多次元のうちの１次元とする関連図を生成する。例えば、解析部１０４は、ＨＲ＿ｍｉｎ、ＨＲ＿ｓｌｏｐｅ、ＲＭＳＳＤ＿ｍａｘ、及びＲＭＳＳＤ＿ｓｌｏｐｅの加齢に伴う変化を示すグラフを生成する。
【0057】
図６Ａ～図６Ｄには、複数の対象者について算出した第３指標値を縦軸とし、各対象者の年代を横軸とするグラフを例示する。図６Ａには、同一の対象者について算出されたＨＲ＿ｍｉｎ（縦軸）及び年代（横軸）のペアを各サンプルとしてプロットした散布図を例示する。図６Ｂには、同一の対象者について算出されたＨＲ＿ｓｌｏｐｅ（縦軸）及び年代（横軸）のペアを各サンプルとしてプロットした散布図を例示する。図６Ｃには、同一の対象者について算出されたＲＭＳＳＤ＿ｍａｘ（縦軸）及び年代（横軸）のペアを各サンプルとしてプロットした散布図を例示する。図６Ｄには、同一の対象者について算出されたＲＭＳＳＤ＿ｓｌｏｐｅ（縦軸）及び年代（横軸）のペアを各サンプルとしてプロットした散布図を例示する。なお、図６Ａ～図６Ｄのサンプルは、７４名の健常ボランティアから一週間にわたって計測されたデータである。
【0058】
図６Ａ～図６Ｄに示すように、解析部１０４は、心機能や自律神経の応答機能の加齢に伴う変化を可視化することができる。図６Ａの例では、安静時の心拍は加齢に伴う顕著な変化は認められなかった。図６Ｂの例では、活動量の変化に対する心機能の応答機能は加齢に伴って低下する傾向が認められた。図６Ｃの例では、安静時における自律神経の働きは加齢に伴って低下する傾向が認められた。図６Ｄの例では、活動量の変化に対する自律神経の応答機能は加齢に伴って低下する傾向が認められた。
【0059】
また、解析部１０４は、２４時間（１日）ごとに解析する。例えば、解析部１０４は、第１指標値又は第２指標値を２４時間ごとに解析し、２４時間ごとの変化を重畳したグラフを生成する。
【0060】
図７Ａ～図８Ｂには、複数の対象者について算出された第１指標値の各時刻の平均値又は第２指標値の各時刻の平均値を縦軸とし、時間を横軸とするグラフを例示する。図７Ａには、一週間におけるＬＦ／ＨＦの変化を示すグラフを例示する。図７Ａの線種の違いは計測日（曜日）の違いに対応する。図７Ｂには、図７Ａに示した全ての計測日のＬＦ／ＨＦの変化を重畳したグラフを例示する。図８Ａには、一週間におけるＭＥＴｓの変化を示すグラフを例示する。図８Ａの線種の違いは計測日（曜日）の違いに対応する。図８Ｂには、図８Ａに示した全ての計測日のＭＥＴｓの変化を重畳したグラフを例示する。なお、ＬＦ／ＨＦは、副交感神経に対する交感神経の優位性を表す。なお、図７Ａ～図８Ｂのサンプルは、図６Ａ～図６Ｄのサンプルと同一である。
【0061】
図７Ａ～図８Ｂに示すように、解析部１０４は、自律神経の活動や活動量の変化を曜日別に解析することができる。図７Ａの例では、一週間のうち夜間に副交感神経が優位となり、日中に交感神経が優位となる傾向が認められた。図７Ｂの例では、横軸を０～２４時間として各計測日のＬＦ／ＨＦの変化を重畳したことにより、自律神経の活動の変化における計測日ごとの違いが可視化された。図８Ａの例では、一週間のうち夜間に活動量が低下し、日中に活動量が増加する傾向が認められた。図８Ｂの例では、横軸を０～２４時間として各計測日の活動量の変化を重畳したことにより、活動量の変化における計測日ごとの違いが可視化された。
【0062】
図９Ａ～図１０Ｂには、自律神経の安定性について対象者間で比較した解析結果を例示する。図９Ａ及び図９Ｂには、対象者Ａの自律神経の安定性についての解析結果を示す。図９Ａには、全期間（Whole period）又は計測日ごとの対象者ＡのｌｎＨＦの確率密度を示す。図９Ａの線種の違いは計測日（曜日）の違いに対応する。図９Ｂには、全期間（Whole period）又は計測日ごとの対象者ＡのｌｎＨＦの平均値及び９５％信頼区間を示す。図９Ｂにおいて、横軸はｌｎＨＦに対応し、縦軸は計測日に対応する。また、図１０Ａ及び図１０Ｂには、対象者Ｂ（対象者Ａとは異なる者）の自律神経の安定性についての解析結果を示す。図１０Ａ及び図１０Ｂの説明は、対象者が異なる点を除き、図９Ａ及び図９Ｂの説明とそれぞれ同様であるので省略する。
【0063】
図９Ａ及び図９Ｂに示すように、対象者Ａについては、計測日ごとのｌｎＨＦは揺らぎが少なく、また、計測日間で比較しても概ね近しい平均値となっている。一方、図１０Ａ及び図１０Ｂに示すように、対象者Ｂについては、計測日ごとのｌｎＨＦは揺らぎが対象者Ａより大きく、また、計測日間で比較しても平均値がばらついていることがわかる。これらの結果から、自律神経の活動を１日以上の期間で観察すると、自律神経の安定性には個人差があることが認められる。なお、対象者Ａ及び対象者Ｂは、上述した７４名の健常ボランティアから任意に抽出された者である。
【0064】
このように、解析部１０４は、第１指標値及び第２指標値の関連を解析し、関連図や第３指標値を生成する。
【0065】
なお、図５Ａ～図１０Ｂにて説明した内容はあくまで一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図５Ａ～図１０Ｂに示した関連図は一例にすぎず、グラフ（時系列変化、２軸、又は３軸等）、度数分布、確率分布、箱ひげ図等、任意の形態の関連図が生成可能である。
【0066】
また、例えば、図５Ａ及び図５Ｂでは、第１指標値として平均心拍及びＲＭＳＳＤが適用され、第２指標値としてＭＥＴｓが適用される場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。第１指標値としては、第１算出部１０２によって算出可能なあらゆる指標値が適用可能である。また、第２指標値としては、第２算出部１０３によって算出可能なあらゆる指標値が適用可能である。
【0067】
また、解析部１０４によって算出される第３指標値は、ＨＲ＿ｍｉｎ、ＨＲ＿ｓｌｏｐｅ、ＲＭＳＳＤ＿ｍａｘ、及びＲＭＳＳＤ＿ｓｌｏｐｅに限定されるものではない。第３指標値としては、第１指標値及び第２指標値のあらゆる組み合わせによって算出可能な指標値が適用可能である。
【0068】
また、例えば、図６Ａ～図６Ｄでは、第３指標値の加齢に伴う変化が解析されたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、解析部１０４は、特定の対象者について、第３指標値を第１週目、第２週目・・・と、経時的に算出することで、第３指標値の経時的な変化を解析してもよい。
【0069】
また、例えば、図７Ａ～図１０Ｂでは、ＬＦ／ＨＦ、ＭＥＴｓ、及びｌｎＨＦを解析対象とする場合を例示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、解析対象としては、算出可能なあらゆる第１指標値及び第２指標値が適用可能である。また、解析対象は、第１指標値及び第２指標値に限らず、上述した第３指標値が適用されてもよい。つまり、解析部１０４は、第１指標値、第２指標値、及び第３指標値のうち少なくとも一つについて、２４時間ごとに解析することができる。また、第１指標値、第２指標値、及び第３指標値のうち少なくとも二つが同時に解析される場合には、解析対象となる少なくとも二つの指標値は正規化されるのが好適である。
【0070】
図４の説明に戻る。情報処理装置１０の出力制御部１０５は、第１指標値及び第２指標値の関連を出力する（ステップＳ１０５）。例えば、出力制御部１０５は、解析部１０４による解析結果を情報処理装置３０へ送信する。情報処理装置３０は、出力制御部１０５から送信された解析結果を表示装置に表示させたり、所定の記憶装置に格納したりする。
【0071】
【0072】
なお、出力制御部１０５によって出力される解析結果は、図５Ａ～図１０Ｂに示したグラフに限定されるものではない。例えば、解析結果としては、解析部１０４によって生成可能なあらゆる関連図、及び解析部１０４によって算出可能なあらゆる第３指標値が出力可能である。
【0073】
上述してきたように、情報処理装置１０において、取得部１０１は、対象者の体幹部に取り付けられたセンサデバイスによって検出された対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する。第１算出部１０２は、心電情報に基づいて、対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する。第２算出部１０３は、加速度情報に基づいて、対象者の活動量に関する第２指標値を算出する。解析部１０４は、第１指標値及び第２指標値の関連を解析する。これにより、情報処理装置１０は、信頼性の高い自律神経指標を提供することができる。
【0074】
例えば、情報処理装置１０は、安静時の数分間に限らず、日々の生活活動の中で対象者から計測された心電情報及び加速度情報に基づいて解析を行う。このため、情報処理装置１０は、安静時の数分間に計測された従来の自律神経指標と比較して、信頼性の高い自律神経指標を提供することが期待される。
【0075】
また、情報処理装置１０は、対象者の体幹部に取り付けられるウェアラブルセンサ２０によって検出された心電情報を用いる。この結果、情報処理装置１０は、バンド型（腕時計型）の光電脈波計（心拍計）によって検出された心拍情報と比較して、信頼性の高い心電情報を利用することができる。なお、心拍情報とは、心臓の脈動に伴って変化する血流量の変化を計測したものであり、この時系列変化から平均心拍、ＳＤＮＮ、及びＨＦを算出可能である。
【0076】
図１１Ａ～図１１Ｃを用いて、センサデバイスによるデータ品質の検証結果について説明する。図１１Ａ～図１１Ｃは、センサデバイスによるデータ品質の検証結果について説明するための図である。図１１Ａ～図１１Ｃにおいて、実線はウェアラブルセンサ２０によって検出された心電情報に基づくパラメータであり、破線はバンド型の光電脈波計によって検出された心拍情報に基づくパラメータである。図１１Ａ、図１１Ｂ、及び図１１Ｃには、平均心拍、ＳＤＮＮ、及びＨＦのそれぞれの時系列変化を示す。
【0077】
図１１Ａに示すように、ウェアラブルセンサ２０に基づく平均心拍は概ね６０～１１０の間で変化しており、特にデータの「抜け」は見受けられない。これに対して、バンド型の光電脈波計に基づく平均心拍も６０～１１０の間で変化しているものの、時折、値が「０」を指しており、データの「抜け」が見受けられる。また、図１１Ｂ及び図１１Ｃに示すように、自律神経指標の一つであるＳＤＮＮ及びＨＦにて比較しても、ウェアラブルセンサ２０に基づくパラメータよりバンド型の光電脈波計に基づくパラメータの方が揺らぎが大きい。これらの結果から、ウェアラブルセンサ２０によって検出された心電情報は、バンド型の光電脈波計によって検出された心電情報より信頼性が高いことが裏付けられたと言える。つまり、本発明に係る情報処理装置１０は、ウェアラブルセンサ２０によって検出された信頼性の高い心電情報を用いるとともに、日々の様々な生活活動の中で対象者から計測された心電情報及び加速度情報に基づいて解析を行う。これにより、情報処理装置１０は、より信頼性の高い自律神経指標を提供することができる。
【0078】
（変形例１）
上記の実施形態では、２４時間ごと（計測日ごと）に解析を行う場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、解析部１０４は、特定の行動が行われた特定行動期間について、関連を解析してもよい。ここで、特定行動期間は、対象者の行動が記録された行動履歴情報の中から操作者によって選択された期間に対応する。この場合、解析部１０４は、行動履歴情報の中から操作者によって選択された特定行動期間について、関連を解析する。
上記の実施形態では、２４時間ごと（計測日ごと）に解析を行う場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、解析部１０４は、特定の行動が行われた特定行動期間について、関連を解析してもよい。ここで、特定行動期間は、対象者の行動が記録された行動履歴情報の中から操作者によって選択された期間に対応する。この場合、解析部１０４は、行動履歴情報の中から操作者によって選択された特定行動期間について、関連を解析する。
【0079】
例えば、情報処理装置１０には、行動履歴情報が記録されている。行動履歴情報には、例えば、１日のうち、仕事、家事、移動などの各種の行動（生活活動）が、実際に行われた時間とともに記録されている。操作者は、行動履歴情報のうち任意の行動を指定する。解析部１０４は、操作者によって指定された行動が行われた時間（期間）を特定行動期間として特定し、特定した特定行動期間に含まれる第１指標値及び第２指標値を用いて、関連を解析する。
【0080】
これにより、情報処理装置１０は、仕事、家事、移動などの各種の行動が行われた期間ごとに解析を行うことができる。これにより、情報処理装置１０は、各種の行動に関連する自律神経指標を提供することができる。
【0081】
（変形例２）
変形例１にて説明した行動履歴情報は、心電情報及び／又は加速度情報に基づいて推定可能である。つまり、解析部１０４は、心電情報及び加速度情報のうち少なくとも一方に基づいて、行動履歴情報を推定してもよい。
変形例１にて説明した行動履歴情報は、心電情報及び／又は加速度情報に基づいて推定可能である。つまり、解析部１０４は、心電情報及び加速度情報のうち少なくとも一方に基づいて、行動履歴情報を推定してもよい。
【0082】
例えば、解析部１０４は、心電情報に基づいて、行動履歴情報を推定する。一例としては、解析部１０４は、心電情報から得られる平均心拍が閾値以上となる時間が１０分以上継続した場合に、その時間を「運動」として特定する。なお、心電情報から行動（生活活動）を推定する技術は、これに限定されるものではなく、公知の技術を適宜適用可能である。
【0083】
また、解析部１０４は、加速度情報に基づいて、行動履歴情報を推定する。一例としては、解析部１０４は、加速度情報から得られる対象者の動作（体動）の大きさが閾値未満である時間が３時間以上継続した場合に、その時間を「睡眠」として特定する。なお、加速度情報から行動（生活活動）を推定する技術は、これに限定されるものではなく、公知の技術を適宜適用可能である。
【0084】
また、解析部１０４は、心電情報及び加速度情報の組み合わせに基づいて、行動履歴情報を推定する。一例としては、平均心拍が閾値以上であり、かつ、動作（体動）の大きさが閾値以上である時間が１０分以上継続した場合に、その時間を「運動」として特定する。なお、心電情報及び加速度情報から行動（生活活動）を推定する技術は、これに限定されるものではなく、公知の技術を適宜組み合わせて適用可能である。
【0085】
（変形例３）
また、上述した実施形態では、連続データ（心電情報及び加速度情報）を１回収集する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、情報処理装置１０は、連続データの収集を複数回実行し、収集した複数回分の連続データから各種の指標値を算出し、解析を行うことが可能である。
また、上述した実施形態では、連続データ（心電情報及び加速度情報）を１回収集する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、情報処理装置１０は、連続データの収集を複数回実行し、収集した複数回分の連続データから各種の指標値を算出し、解析を行うことが可能である。
【0086】
一例として、ある月の第１週目の連続データと、第３週目の連続データとを収集して解析を行う場合について説明する。この場合、ウェアラブルセンサ２０は、第１週目と第３週目において特定の対象者に装着され、第１週目の連続データと、第３週目の連続データとをそれぞれ収集する。そして、操作者は、ウェアラブルセンサ２０から第１週目の連続データと、第３週目の連続データとを取得して、取得した連続データを情報処理装置１０へ送信する。
【0087】
情報処理装置１０において、取得部１０１は、第１週目の連続データと、第３週目の連続データとを取得する。具体的には、取得部１０１は、第１週目の心電情報、第１週目の加速度情報、第３週目の心電情報、及び第３週目の加速度情報を取得する。言い換えると、取得部１０１は、上述した実施形態で取得した心電情報（第１心電情報）に加えて、第１心電情報と同一の対象者について異なるタイミングで検出（収集）された第２心電情報を取得する。また、取得部１０１は、上述した実施形態で取得した加速度情報（第１加速度情報）に加えて、第１加速度情報と同一の対象者について異なるタイミングで検出された第２加速度情報とを取得する。なお、第２心電情報及び第２加速度情報は、互いに同一のタイミング（期間）に検出されるのが好適である。また、変形例３に係る取得部１０１の処理は、第１週目と第３週目などの複数回分の連続データを取得する点を除き、上記の実施形態にて説明した取得部１０１の処理と同様である。
【0088】
続いて、第１算出部１０２は、第１週目の心電情報に基づいて、第１週目の平均心拍を算出するとともに、第３週目の心電情報に基づいて、第３週目の平均心拍を算出する。言い換えると、第１算出部１０２は、上述した実施形態で算出した第１指標値に加えて、第２心電情報に基づいて、対象者の自律神経に関する第３指標値を算出する。なお、変形例３に係る第１算出部１０２の処理は、第１週目と第３週目などの複数回分の連続データから指標値を算出する点を除き、上記の実施形態にて説明した第１算出部１０２の処理と同様である。また、第３指標値は、平均心拍やＲＭＳＳＤなど、第１指標値と同様の指標値である。
【0089】
また、第２算出部１０３は、第１週目の加速度情報に基づいて、第１週目のＭＥＴｓを算出するとともに、第３週目の加速度情報に基づいて、第３週目のＭＥＴｓを算出する。言い換えると、第２算出部１０３は、上述した実施形態で算出した第２指標値に加えて、第２加速度情報に基づいて、対象者の活動量に関する第４指標値を算出する。なお、変形例３に係る第２算出部１０３の処理は、第１週目と第３週目などの複数回分の連続データから指標値を算出する点を除き、上記の実施形態にて説明した第２算出部１０３の処理と同様である。また、第４指標値は、ＭＥＴｓなど、第２指標値と同様の指標値である。
【0090】
そして、解析部１０４は、解析部１０４は、第１指標値、第２指標値、第３指標値、及び前記第４指標値のうち少なくとも二つを同一の時間帯で比較する。例えば、解析部１０４は、第１週目の平均心拍と第３週目の平均心拍とを比較する。また、解析部１０４は、第１週目のＭＥＴｓと第３週目のＭＥＴｓとを比較する。具体的には、解析部１０４は、比較対象となる各指標値の時系列変化のグラフを生成してもよいし、比較対象となる各指標値の差分などを算出してもよい。
【0091】
また、解析部１０４は、特定の時間帯について第１指標値及び第２指標値の第１関連を解析し、特定の時間帯と同一の時間帯について第３指標値及び第４指標値の第２関連を解析する。例えば、解析部１０４は、第１週目の平均心拍と第１週目のＭＥＴｓとに基づいて、第１週目のＨＲ＿ｓｌｏｐｅを算出する。また、解析部１０４は、第３週目の平均心拍と第３週目のＭＥＴｓとに基づいて、第３週目のＨＲ＿ｓｌｏｐｅを算出する。そして、解析部１０４は、第１週目のＨＲ＿ｓｌｏｐｅと、第３週目のＨＲ＿ｓｌｏｐｅとを比較する。
【0092】
そして、出力制御部１０５は、解析部１０４による比較結果を出力する。例えば、出力制御部１０５は、比較結果として、各指標値の時系列変化のグラフを同時に表示してもよいし、比較結果の値（差分値など）を出力してもよい。
【0093】
このように、情報処理装置１０は、複数回分の連続データから各種の指標値を算出し、解析を行うことが可能である。
【0094】
（その他の実施形態）
本発明は、上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。
本発明は、上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。
【0095】
（システム構成）
上記の実施形態では、図１を用いて情報処理システム１の概略構成を説明したが、本発明はこれ限定されるものではない。例えば、情報処理装置１０が備える取得部１０１、第１算出部１０２、第２算出部１０３、解析部１０４、及び出力制御部１０５の各処理機能は、情報処理システム１が備える任意の装置に備えられていてもよい。一例としては、取得部１０１は、情報処理装置３０に備えられていてもよい。
上記の実施形態では、図１を用いて情報処理システム１の概略構成を説明したが、本発明はこれ限定されるものではない。例えば、情報処理装置１０が備える取得部１０１、第１算出部１０２、第２算出部１０３、解析部１０４、及び出力制御部１０５の各処理機能は、情報処理システム１が備える任意の装置に備えられていてもよい。一例としては、取得部１０１は、情報処理装置３０に備えられていてもよい。
【0096】
すなわち、情報処理システム１において、取得部１０１は、対象者の体幹部に取り付けられたセンサデバイスによって検出された対象者の時系列の心電情報及び時系列の加速度情報を取得する。第１算出部１０２は、心電情報に基づいて、対象者の自律神経に関する第１指標値を算出する。第２算出部１０３は、加速度情報に基づいて、対象者の活動量に関する第２指標値を算出する。解析部１０４は、第１指標値及び第２指標値の関連を解析する。
【0097】
以上説明した実施形態及び変形例によれば、信頼性の高い自律神経指標を提供することができる。
【0098】
また、上述した実施形態及び変形例に係る情報処理システム１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成しても良いし、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。また、各種プログラムを、例えばＲＯＭ等の不揮発性の記憶媒体に予め組み込んで提供するように構成しても良い。
【符号の説明】
【0099】
１ 情報処理システム
１０，３０ 情報処理装置
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ 補助記憶装置
１５ 入力装置
１６ 表示装置
１７ 外部Ｉ／Ｆ
２０ ウェアラブルセンサ
１０１ 取得部
１０２ 第１算出部
１０３ 第２算出部
１０４ 解析部
１０５ 出力制御部
１０，３０ 情報処理装置
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ 補助記憶装置
１５ 入力装置
１６ 表示装置
１７ 外部Ｉ／Ｆ
２０ ウェアラブルセンサ
１０１ 取得部
１０２ 第１算出部
１０３ 第２算出部
１０４ 解析部
１０５ 出力制御部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図6D】
【図7A】
【図7B】
【図8A】
【図8B】
【図9A】
【図9B】
【図10A】
【図10B】
【図11A】
【図11B】
【図11C】