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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】P2024070695
(43)【公開日】2024-05-23
(54)【発明の名称】分析装置および分析方法
(51)【国際特許分類】
A61B 5/00 20060101AFI20240516BHJP
A61B 5/01 20060101ALI20240516BHJP
【ＦＩ】
A61B5/00 G
A61B5/01 100
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022181343
(22)【出願日】2022-11-11
(71)【出願人】
【識別番号】000006633
【氏名又は名称】京セラ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】三井 勝裕
(72)【発明者】
【氏名】長坂 優志
【テーマコード（参考）】
4C117
【Ｆターム（参考）】
4C117XB01
4C117XC15
4C117XE16
4C117XE23
4C117XE26
4C117XJ18
4C117XJ52
(57)【要約】
【課題】測定が簡便な体表温度を用いて概日リズムを算出する。
【解決手段】分析装置（１０）は、所定の期間ごとに取得した血流量データに基づいて体表温度データを補正して代表値を算出し、所定の期間ごとの当該代表値を用いて概日リズムを算出する。
【選択図】図４
【解決手段】分析装置（１０）は、所定の期間ごとに取得した血流量データに基づいて体表温度データを補正して代表値を算出し、所定の期間ごとの当該代表値を用いて概日リズムを算出する。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
繰り返し対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得する取得部と、
前記所定の期間において、前記血流量データに基づいて前記体表温度データを補正し、前記体表温度データの代表値を算出する代表値算出部と、
前記所定の期間ごとの体表温度データの前記代表値を用いて前記対象者の概日リズムを算出するリズム算出部とを備える
分析装置。
前記所定の期間において、前記血流量データに基づいて前記体表温度データを補正し、前記体表温度データの代表値を算出する代表値算出部と、
前記所定の期間ごとの体表温度データの前記代表値を用いて前記対象者の概日リズムを算出するリズム算出部とを備える
分析装置。
【請求項2】
前記代表値算出部は、前記血流量データの傾向に基づいて前記体表温度データを補正する
請求項１に記載の分析装置。
請求項１に記載の分析装置。
【請求項3】
前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、前記体表温度データを下方修正することによって前記体表温度データを補正する
請求項１に記載の分析装置。
請求項１に記載の分析装置。
【請求項4】
前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、前記体表温度データの上限値を設定し、該上限値以下の前記体表温度データを抽出することによって前記体表温度データを補正する
請求項１に記載の分析装置。
請求項１に記載の分析装置。
【請求項5】
前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、前記体表温度データを上方修正することによって前記体表温度データを補正する
請求項１に記載の分析装置。
請求項１に記載の分析装置。
【請求項6】
前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、前記体表温度データの下限値を設定し、該下限値以上の前記体表温度データを抽出することによって前記体表温度データを補正する
請求項１に記載の分析装置。
請求項１に記載の分析装置。
【請求項7】
前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、前記体表温度データを下方修正することによって前記体表温度データを補正するとともに、前記血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、前記体表温度データを上方修正することによって前記体表温度データを補正する
請求項１に記載の分析装置。
請求項１に記載の分析装置。
【請求項8】
前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、前記体表温度データの上限値を設定し、該上限値以下の前記体表温度データを抽出するとともに、前記血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、前記体表温度データの下限値を設定し、該下限値以上の前記体表温度データを抽出する
請求項１に記載の分析装置。
請求項１に記載の分析装置。
【請求項9】
前記代表値算出部は、前記所定の期間における前記血流量の増減の傾向を、前記所定の期間の初期に測定された前記血流量データと前記所定の期間の末期に測定された前記血流量データとを比較して判定する
請求項３から７の何れか一項に記載の分析装置。
請求項３から７の何れか一項に記載の分析装置。
【請求項10】
前記代表値算出部は、前記所定の期間における前記血流量の増減の傾向を、前記所定の期間に測定された前記対象者の血流量データと前記対象者が覚醒状態かつ安静状態である場合の前記対象者の血流量データとを比較して判定する
請求項３から７の何れか一項に記載の分析装置。
請求項３から７の何れか一項に記載の分析装置。
【請求項11】
前記代表値算出部は、前記対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅に基づいて、前記所定の期間における前記体表温度データを補正する
請求項１に記載の分析装置。
請求項１に記載の分析装置。
【請求項12】
前記リズム算出部が算出した前記対象者の概日リズムを用いて、前記対象者の推奨起床時刻および推奨就寝時刻の少なくとも一方を算出する推奨時刻算出部
を備える
請求項１に記載の分析装置。
を備える
請求項１に記載の分析装置。
【請求項13】
前記リズム算出部が算出した概日リズムに基づき、前記対象者の望ましい起床時刻および就寝時刻に合わせて、前記対象者が光を浴びるべき時間帯を示す光照射期間および前記対象者が光を回避すべき時間帯である光回避期間を算出する光照射期間算出部、
を備える
請求項１に記載の分析装置。
を備える
請求項１に記載の分析装置。
【請求項14】
繰り返し対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得する取得ステップと、
前記所定の期間において、前記血流量データに基づいて前記体表温度データを補正し、前記体表温度データの代表値を算出する代表値算出ステップと、
前記所定の期間ごとの体表温度データの前記代表値を用いて前記対象者の概日リズムを算出するリズム算出ステップとを含む
分析方法。
前記所定の期間において、前記血流量データに基づいて前記体表温度データを補正し、前記体表温度データの代表値を算出する代表値算出ステップと、
前記所定の期間ごとの体表温度データの前記代表値を用いて前記対象者の概日リズムを算出するリズム算出ステップとを含む
分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は対象者の概日リズムを分析する分析装置等に関する。
【背景技術】
【0002】
生体情報の周期的な変動は生体状態を評価するうえの指標である。特許文献１には、生体の体内時計の指示値（例えば時刻）を実時間的かつ高精度に特定することを目的とした生体解析装置等が提案されている。
【0003】
また、生体情報の周期的な変動である概日リズムは睡眠の質を評価するうえの指標となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１９－５５０８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
概日リズムは深部体温の変化リズムと相関することが知られている。概日リズムの算出においては、測定が簡便な体表温度を用いた概日リズムの算出が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【0006】
前記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る分析装置は、繰り返し対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得する取得部と、前記所定の期間において、前記血流量データに基づいて前記体表温度データを補正し、前記体表温度データの代表値を算出する代表値算出部と、前記所定の期間ごとの体表温度データの前記代表値を用いて前記対象者の概日リズムを算出するリズム算出部とを備える。
【0007】
また、上述の課題を解決するために、本開示の一態様に係る分析方法は、繰り返し対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得する取得ステップと、前記所定の期間において、前記血流量データに基づいて前記体表温度データを補正し、前記体表温度データの代表値を算出する代表値算出ステップと、前記所定の期間ごとの体表温度データの前記代表値を用いて前記対象者の概日リズムを算出するリズム算出ステップとを含む。
【0008】
本開示の各態様に係る分析装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記分析装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記分析装置をコンピュータにて実現させる分析装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本開示の範疇に入る。
【発明の効果】
【0009】
本開示の一態様によれば、体表温度の測定を用いて深部体温のリズムに相関した概日リズムを精度よく算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】自律神経が緊張状態である対象者の体表温度および血流量の散布図の一例を示す図である。
【図2】自律神経が弛緩状態である対象者の体表温度および血流量の散布図の一例を示す図である。
【図3】入眠時および起床時における、深部体温の変化および体表温度の変化の一例を示す図である。
【図4】本実施形態１に係る分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。
【図5】本実施形態１に係る分析装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図6】本実施形態１に係る分布範囲幅算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図7】覚醒状態、かつ、安静状態である対象者の体表温度および血流量の散布図の一例を示す図である。
【図8】本実施形態１に係る代表値算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図9】入眠状態、かつ、安静状態である対象者の体表温度および血流量の散布図の一例を示す図である。
【図10】本実施形態１に係る日毎の概日リズムから算出された平均概日リズムの一例を示す図である。
【図11】本実施形態１に係る推奨時刻提示処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図12】本実施形態１に係る推奨時刻算出部により算出される推奨就寝時刻、推奨起床時刻、および睡眠禁止時間の一例を示す図である。
【図13】本実施形態２に係る分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。
【図14】本実施形態２に係る分析装置における分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図15】本実施形態２に係る分析装置における基準血流量決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図16】本実施形態３に係る分析システムの構成例を示す機能ブロック図である。
【図17】本実施形態３に係る分析装置における分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図18】本実施形態３に係る分析装置における光照射期間および光回避期間の提示処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図19】本実施形態３に係る光照射期間算出部が平均概日リズムを補正する場合の光照射期間および光回避期間の一例を示す図である。
【図20】本実施形態３に係る光照射期間算出部が平均概日リズムを補正する場合の光照射期間および光回避期間の他の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
〔実施形態１〕
〔概要〕
概日リズムに相関する深部体温の変化のリズムを算出するためには、深部体温の測定が必要となる。しかし、深部体温の測定に用いる測定装置を取り扱うためには専門性の高い知識が必要となる。そのため、測定が簡便な体表温度を用いた概日リズムの算出が望まれる。
〔概要〕
概日リズムに相関する深部体温の変化のリズムを算出するためには、深部体温の測定が必要となる。しかし、深部体温の測定に用いる測定装置を取り扱うためには専門性の高い知識が必要となる。そのため、測定が簡便な体表温度を用いた概日リズムの算出が望まれる。
【0012】
一方で、深部体温が一定な状態であっても、弛緩状態における自律神経による血管の拡張または緊張状態における自律神経による血管の収縮に起因して体表温度は変動する。そのため、体表温度の実測値をそのまま用いて得られる体表温度の変化のリズムは深部体温の変化のリズムと乖離し得る。
【0013】
本開示の分析装置１０は、体表温度の測定値を用いて深部体温のリズムに相関した概日リズムを算出するために以下の処理を行う。
【0014】
分析装置１０は、繰り返し対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得する。分析装置１０は、所定の期間において、前記血流量データに基づいて前記体表温度データを補正し、前記体表温度データの代表値を算出する。分析装置１０は所定の期間ごとの体表温度データの代表値を用いて対象者の概日リズムを算出する。
【0015】
前記の構成によれば、分析装置１０は所定の期間において、血流量データに基づいて、体表温度データを補正する。すなわち、体表温度データは血管の拡張または収縮による影響を低減した体表温度データに補正される。そのため、分析装置１０は血管の拡張および収縮による影響を低減した補正体表温度データから、体表温度の代表値を算出することができる。したがって、分析装置１０は体表温度データを用いて深部体温のリズムに相関した概日リズムを精度よく算出することができる。
【0016】
【0017】
本明細書においては、自律神経の状態について、交感神経が優位である状態を「緊張状態」と呼称し、副交感神経が優位である状態を「弛緩状態」と呼称する。また、自律神経が中立である状態を「通常状態」と呼称する。
【0018】
図１は自律神経の状態が通常状態に加えて緊張（tension）状態を含む対象者の体表温度および血流量の散布図の一例である。図１に示す散布図の縦軸は体表温度ＳＴであり、横軸は血流量Ｂである。図１の例において、自律神経の状態が通常状態に加えて緊張状態を含む対象者を、「緊張状態である対象者」または「緊張状態の対象者」とも呼称する。図１に示す破線で囲んでいるプロットは自律神経が緊張状態の対象者における体表温度および血流量を示している。また、図１に示す実線で囲んでいるプロットは自律神経が通常（normal）状態の対象者における体表温度および血流量を示している。図１において、緊張状態および通常状態の各対象者の深部体温は一定である。
【0019】
図１において実線で囲みかつ塗りつぶしで示しているプロットは、自律神経が通常状態である対象者の代表値を示している。該プロットが示す体表温度ＳＴｎｏｒｍａｌは通常状態の対象者の体表温度の代表値である。
【0020】
また、図１において破線で囲みかつ塗りつぶしで示しているプロットは、自律神経が緊張状態である対象者の代表値を示している。該プロットが示す体表温度ＳＴｔｅｎｓｉｏｎは緊張状態の対象者の体表温度の代表値である。
【0021】
また、図１に示すΔＢｎｏｒｍａｌは自律神経が通常状態である対象者の血流量Ｂの最小値から最大値までの血流量の幅を示す。また、図１に示すΔＢｔｅｎｓｉｏｎは自律神経が緊張状態である対象者の血流量Ｂの最小値から最大値までの血流量の幅を示す。
【0022】
図１に示すように、深部体温が一定であっても通常状態の対象者の体表温度の代表値ＳＴｎｏｒｍａｌと緊張状態である対象者の体表温度の代表値ＳＴｔｅｎｓｉｏｎとは異なっている。詳細には、ＳＴｔｅｎｓｉｏｎはＳＴｎｏｒｍａｌよりも低い。また、ΔＢｎｏｒｍａｌが示す血流量の幅に比べてΔＢｔｅｎｓｉｏｎが示す血流量の幅は血流量が少ない方向に広くなっている。すなわち、緊張状態においては血管収縮が生じて血流量が減少する。血流量の減少により体表に伝播する熱量は少なくなる。その結果、体表温度の低下が生じる。そのため、ＳＴｔｅｎｓｉｏｎはＳＴｎｏｒｍａｌよりも低くなる。
【0023】
図２は自律神経の状態が通常状態に加えて弛緩（relax）状態を含む対象者の体表温度および血流量の散布図の一例である。図２に示す散布図の縦軸は体表温度ＳＴであり、横軸は血流量Ｂである。図２の例において、自律神経の状態が通常状態に加えて弛緩状態を含む対象者を、「弛緩状態である対象者」または「弛緩状態の対象者」とも呼称する。図２に示す一点鎖線で囲んでいるプロットは自律神経が弛緩状態の対象者における体表温度および血流量を示している。また、図２に示す実線で囲んでいるプロットは自律神経が通常（normal）状態である対象者における体表温度および血流量を示している。図２において、弛緩状態および通常状態の各対象者における深部体温は一定である。
【0024】
図２において実線で囲みかつ塗りつぶしで示しているプロットは、自律神経が通常状態である対象者の体表温度の代表値を示している。該プロットが示す体表温度ＳＴｎｏｒｍａｌは通常状態の対象者の体表温度の代表値である。
【0025】
また、図２において一点鎖線で囲みかつ塗りつぶしで示しているプロットは、自律神経が弛緩状態である対象者の代表値を示している。該プロットが示す体表温度ＳＴｒｅｌａｘは弛緩状態の対象者の体表温度の代表値である。
【0026】
また、図２に示すΔＢｎｏｒｍａｌは自律神経が通常状態である対象者の血流量Ｂの最小値から最大値までの血流量の幅を示す。また、図２に示すΔＢｒｅｌａｘは自律神経が弛緩状態である対象者の血流量Ｂの最小値から最大値までの血流量の幅を示す。
【0027】
図２に示すように、深部体温が一定であっても通常状態の対象者の体表温度の代表値ＳＴｎｏｒｍａｌと弛緩状態の対象者の体表温度の代表値ＳＴrelaxとは異なっている。詳細には、ＳＴｒｅｌａｘはＳＴｎｏｒｍａｌよりも高い。また、ΔＢｎｏｒｍａｌが示す血流量の幅に比べてΔＢｒｅｌａｘが示す血流量の幅は血流量が多い方向に広くなっている。すなわち、弛緩状態においては血管拡張が生じて血流量が増加する。血流量の増加により体表に伝播する熱量は多くなる。その結果、体表温度の上昇が生じる。そのため、ＳＴｒｅｌａｘはＳＴｎｏｒｍａｌよりも高くなる。
【0028】
＜弛緩状態および緊張状態の自律神経が体表温度の変化に及ぼす影響＞
次に、緊張状態の自律神経または弛緩状態の自律神経が体表温度の変化に及ぼす影響について、図３を用いて説明する。
次に、緊張状態の自律神経または弛緩状態の自律神経が体表温度の変化に及ぼす影響について、図３を用いて説明する。
【0029】
図３は、入眠時および起床時における、深部体温の変化および体表温度の変化の一例を示す図である。
【0030】
「入眠」とは覚醒状態から睡眠状態へ移行する状態および、睡眠状態における初期の状態を意味する。また、「起床」とは睡眠状態から覚醒状態へ移行する状態および、睡眠状態における末期の状態を意味する。
【0031】
【0032】
（１）図３において実線によって示す変化は、入眠時および起床時に自律神経が通常状態を維持する場合の体表温度の変化である。
【0033】
（２）図３において一点鎖線によって示す変化は、入眠時に自律神経が弛緩状態となり、かつ、起床時に自律神経が緊張状態となる場合の体表温度の変化である。
【0034】
（１）の変化および（２）の変化は、所定の期間において測定される複数の体表温度から所定の期間ごとの代表値を算出し、当該代表値を用いて体表温度の変化を示す。図３に示されている各プロットは体表温度を示している。
【0035】
詳細には、（１）の変化における実線で囲んでいるプロットは自律神経が通常状態である場合の体表温度を示している。
【0036】
また、（２）の変化における一点鎖線により囲んでいるプロットは入眠時において自律神経が弛緩状態である場合の体表温度を示している。また、（２）の変化における破線により囲んでいるプロットは起床時において自律神経が緊張状態である場合の体表温度を示している。
【0037】
また、（１）の変化および（２）の変化において塗りつぶしで示している各プロットは上述の所定の期間ごとの体表温度の代表値を示している。
【0038】
また、本明細書においては、深部体温の変化のリズムにおいて深部体温が最低の値となる時刻を深部体温の最下点と呼称する。また、体表温度の変化のリズムにおいて体表温度が最低の値となる時刻を体表温度の最下点と呼称する。
【0039】
図３に示すＴＣＴ ｍｉnは深部体温の最下点である。また、図３に示すＴＣＴ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｍｉnは（１）の変化における体表温度の最下点である。また、図３に示すＴＣＴ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｍｉn ｔｅｎｓ ＆ ｒｅｌａｘは（２）の変化における体表温度の最下点である。
【0040】
深部体温の変化と（１）の変化とを比較すると、深部体温の変化と体表温度の変化とは概ね相関しており、ＴＣＴ ｍｉnとＴＣＴ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｍｉnとは略一致する。
【0041】
一方で、深部体温の変化と、（２）の変化とを比較すると、深部体温の変化と体表温度の変化とは相関しない。また、ＴＣＴ ｍｉnとＴＣＴ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｍｉn ｔｅｎｓ ＆ ｒｅｌａｘとは乖離する。この現象は、自律神経の弛緩状態による体表温度の上昇および自律神経の緊張状態による体表温度の低下に起因する。
【0042】
例えば、対象者の概日リズムの調整には深部体温の最下点を利用することができる。そのため、概日リズムの推定においては深部体温の最下点を推定することになる。したがって、体表温度の測定値を用いて概日リズムを算出する場合には、算出した概日リズムが深部体温の変化のリズムに相関していることが求められる。
【0043】
以下、本開示の一実施形態について、詳細に説明する。
【0044】
〔分析システム１〕
図４を参照して、本実施形態に係る分析装置１０を備えた分析システム１の概要について説明する。図４は、分析システム１の構成例を示す機能ブロック図である。図４に示すように、分析システム１は、分析装置１０および測定装置２０を含む。分析システム１は、測定装置２０により測定された対象者の体表温度および血流量を分析装置１０が分析することによって対象者の概日リズムを算出するシステムである。以下、測定装置２０および分析装置１０の詳細について説明する。また、本実施形態に係る分析システム１は、推奨就寝時刻、推奨起床時刻、および睡眠禁止時間の提示の指示を受け付けて、推奨就寝時刻、推奨起床時刻、および睡眠禁止時間の算出のために概日リズムを算出する構成を以下に説明する。ただし、この構成には限定されない。例えば、分析システム１の構成を、概日リズム算出の指示を受け付けて概日リズムを算出し、算出した概日リズムを保存しておく構成としてもよい。
図４を参照して、本実施形態に係る分析装置１０を備えた分析システム１の概要について説明する。図４は、分析システム１の構成例を示す機能ブロック図である。図４に示すように、分析システム１は、分析装置１０および測定装置２０を含む。分析システム１は、測定装置２０により測定された対象者の体表温度および血流量を分析装置１０が分析することによって対象者の概日リズムを算出するシステムである。以下、測定装置２０および分析装置１０の詳細について説明する。また、本実施形態に係る分析システム１は、推奨就寝時刻、推奨起床時刻、および睡眠禁止時間の提示の指示を受け付けて、推奨就寝時刻、推奨起床時刻、および睡眠禁止時間の算出のために概日リズムを算出する構成を以下に説明する。ただし、この構成には限定されない。例えば、分析システム１の構成を、概日リズム算出の指示を受け付けて概日リズムを算出し、算出した概日リズムを保存しておく構成としてもよい。
【0045】
[測定装置２０]
図４に示すように、測定装置２０は、体温センサ２１、血流量センサ２２および通信部２３を備える。
図４に示すように、測定装置２０は、体温センサ２１、血流量センサ２２および通信部２３を備える。
【0046】
体温センサ２１は対象者の体表温度を検出する。血流量センサ２２は対象者の血流量を検出する。例えば、血流量センサ２２はレーザードップラー効果を利用して体表面の血流量を検出する装置であってもよい。血流量センサ２２により、毛細血管、細動脈などの抹消血管の血流動態を検出することができる。体温センサ２１および血流量センサ２２は１日の中で繰り返し対象者の体表温度および血流量を同時に検出する。
【0047】
測定装置２０は、対象者が常時身に付けることができるウェアラブルデバイスであってもよい。測定装置２０は、例えば、対象者の手指に装着可能な指輪形状であってよい。測定装置２０を指輪形状とすることにより、対象者は測定装置２０を違和感なく常時に身に付けることができるとともに、測定のたびに脱着する必要がなくなる。ここで、測定装置２０は、対象者の体表温度および血流量が測定可能であれば、対象者の身体のどこに装着されるものであってもよく、手指に装着するウェアラブルデバイスに限定されない。例えば、測定装置２０は、手首に装着可能なリストバンド型であってもよいし、頸部に装着可能な首輪形状であってもよい。また、測定装置２０は足趾に装着するウェアラブルデバイスであってもよい。
【0048】
測定装置２０は分析装置１０を介してユーザによる分析開始の指示を通信部２３にて受信することによって、体表温度および血流量の測定を開始してもよい。また、測定装置２０が直接ユーザによる分析開始の指示を受け付ける構成としてもよい。また、測定装置２０が充電器から外されたことをトリガーとして、測定装置２０は体表温度および血流量の測定を開始してもよい。例えば、測定装置２０は充電器から送電される電流をモニタする構成としてもよい。また、対象者が測定装置２０を装着すると、測定装置２０は体表温度および血流量の測定を開始してもよい。例えば、体温センサ２１または血流量センサ２２が所定の値を検出したことをトリガーとして、測定装置２０は体表温度および血流量の測定を開始してもよい。具体的には、対象者が測定装置２０を装着している場合と対象者が測定装置２０を装着していない場合との検出値に基づいて、体温センサ２１および血流量センサ２２の少なくとも１つのセンサの検出値に対して閾値が設定されていてもよい。測定装置２０は当該閾値に基づいて対象者が測定装置２０を装着したことを検出してもよい。測定装置２０はユーザによる分析終了の指示通信部２３にて受信するまで体表温度および血流量の測定を続けてもよい。また、測定装置２０は体表温度および血流量の測定を開始してから任意の期間が終了するまで体表温度および血流量の測定を続けてもよい。前記任意の期間は数日の期間であってもよい。すなわち、数日の期間において、体温センサ２１および血流量センサ２２は１日の中で繰り返し対象者の体表温度および血流量を同時に検出してもよい。また、数日の期間において、体温センサ２１および血流量センサ２２は予め設定された周期にて間欠的に対象者の体表温度および血流量を同時に検出してもよい。
【0049】
また、測定装置２０は加速度センサを備えてもよい。測定装置２０は加速度センサが検出する検出値を用いて、対象者の入眠の判定および対象者の起床の判定を行ってもよい。測定装置２０は対象者の入眠から起床までの期間の体表温度および血流量を同時に検出してもよい。
【0050】
また、測定装置２０は対象者の数日間の平均睡眠時刻帯などを参照し、当該平均睡眠時刻帯から推定される対象者の入眠時刻から起床時刻までの期間の体表温度および血流量を同時に検出してもよい。
【0051】
通信部２３は、分析装置１０と無線による通信を行う。通信部２３は、特に、体温センサ２１および血流量センサ２２が検出した対象者の体表温度および血流量を示す体表温度データおよび血流量データを分析装置１０に送信する。
【0052】
【0053】
＜通信部１１＞
通信部１１は測定装置２０と無線による通信を行う。通信部１１は測定装置２０により測定された対象者の体表温度および血流量を示す体表温度データおよび血流量データを測定装置２０から受信する。
通信部１１は測定装置２０と無線による通信を行う。通信部１１は測定装置２０により測定された対象者の体表温度および血流量を示す体表温度データおよび血流量データを測定装置２０から受信する。
【0054】
また、通信部１１は測定装置２０と有線による通信を行ってもよい。また、分析装置１０は測定装置２０と一体となっている構成であってもよい。
【0055】
＜入力部１２＞
入力部１２はユーザの入力操作を受け付ける。例えば、入力部１２は表示部１６と一体になっていてもよい。表示部１６は制御部１３が行う処理である推奨起床時刻および推奨就寝時刻の提示処理等の指示を表示してもよい。ユーザがこれらの表示領域を選択することによって、表示領域に対応する処理が実行される構成としてもよい。
入力部１２はユーザの入力操作を受け付ける。例えば、入力部１２は表示部１６と一体になっていてもよい。表示部１６は制御部１３が行う処理である推奨起床時刻および推奨就寝時刻の提示処理等の指示を表示してもよい。ユーザがこれらの表示領域を選択することによって、表示領域に対応する処理が実行される構成としてもよい。
【0056】
＜制御部１３＞
制御部１３は、分析装置１０の各部を統括して制御する。制御部１３は、指示受付部１３１、取得部１３２、分布範囲幅算出部１３３、単日概日リズム生成部１３４、平均概日リズム算出部（リズム算出部）１３５、推奨時刻算出部１３６および表示制御部１３７を含む。
制御部１３は、分析装置１０の各部を統括して制御する。制御部１３は、指示受付部１３１、取得部１３２、分布範囲幅算出部１３３、単日概日リズム生成部１３４、平均概日リズム算出部（リズム算出部）１３５、推奨時刻算出部１３６および表示制御部１３７を含む。
【0057】
≪指示受付部１３１≫
指示受付部１３１は、入力部１２を介してユーザによる推奨起床時刻および推奨就寝時刻の提示処理の指示を受け付ける。当該提示処理の指示を受け付けると、取得指示受付部１３１は通信部１１を介して測定装置２０に対象者の体表温度および血流量の測定の開始を指示する。
指示受付部１３１は、入力部１２を介してユーザによる推奨起床時刻および推奨就寝時刻の提示処理の指示を受け付ける。当該提示処理の指示を受け付けると、取得指示受付部１３１は通信部１１を介して測定装置２０に対象者の体表温度および血流量の測定の開始を指示する。
【0058】
≪取得部１３２≫
取得部１３２は、通信部１１を介して、測定装置２０から体表温度データおよび血流量データを取得する。例えば、体表温度データは測定日時と測定した体表温度とを示すデータであってもよい。また、血流量データは測定日時と測定した血流量とを示すデータであってもよい。
取得部１３２は、通信部１１を介して、測定装置２０から体表温度データおよび血流量データを取得する。例えば、体表温度データは測定日時と測定した体表温度とを示すデータであってもよい。また、血流量データは測定日時と測定した血流量とを示すデータであってもよい。
【0059】
取得部１３２は、記憶部１５に格納されている、測定装置２０において測定された体表温度と測定日時とを対応させて示す情報である体表温度情報１５１を更新する。また、取得部１３２は、記憶部１５に格納されている、測定装置２０において測定された血流量と測定日時とを対応させて示す情報である血流量情報１５２を更新する。取得部１３２は体表温度情報１５１および血流量情報１５２を更新すると、当該更新を示す信号を分布範囲幅算出部１３３および単日概日リズム生成部１３４に送信する。
【0060】
例えば、取得部１３２は、繰り返し対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得してもよい。
【0061】
また、取得部１３２は、１日の中で繰り返し同時に測定された対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得してもよい。
【0062】
≪分布範囲幅算出部１３３≫
分布範囲幅算出部１３３は対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅を算出する。例えば、分布範囲幅算出部１３３は起床時刻および就床時刻を示す日時を、入力部１２を介するユーザによる入力により取得してもよい。また、測定装置２０は加速度センサを備えており、記憶部１５には加速度センサが検出した値を検出した日時と対応付けて示す加速度情報が格納されていてもよい。分布範囲幅算出部１３３は加速度情報を参照して、対象者の起床時の動作、就寝時の動作を捉えて、対象者の起床時刻、就床時刻および覚醒状態を推定してもよい。記憶部１５に格納されている体表温度情報１５１および血流量情報１５２が就床時刻に対応する体表温度データおよび血流量データによって更新されると、分布範囲幅算出部１３３は起床時刻から就床時刻までの体表温度データおよび血流量データを取得する。分布範囲幅算出部１３３は取得した体表温度データおよび血流量データを用いて対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅を算出する。分布範囲幅算出部１３３による体表温度の分布範囲の幅の具体的な算出例については後述する。分布範囲幅算出部１３３は算出した対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅を示す分布範囲幅情報１５３を記憶部１５に格納する。分布範囲幅算出部１３３は分布範囲幅情報１５３を記憶部１５に格納すると、当該格納を示す信号を単日概日リズム生成部１３４に送信する。
分布範囲幅算出部１３３は対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅を算出する。例えば、分布範囲幅算出部１３３は起床時刻および就床時刻を示す日時を、入力部１２を介するユーザによる入力により取得してもよい。また、測定装置２０は加速度センサを備えており、記憶部１５には加速度センサが検出した値を検出した日時と対応付けて示す加速度情報が格納されていてもよい。分布範囲幅算出部１３３は加速度情報を参照して、対象者の起床時の動作、就寝時の動作を捉えて、対象者の起床時刻、就床時刻および覚醒状態を推定してもよい。記憶部１５に格納されている体表温度情報１５１および血流量情報１５２が就床時刻に対応する体表温度データおよび血流量データによって更新されると、分布範囲幅算出部１３３は起床時刻から就床時刻までの体表温度データおよび血流量データを取得する。分布範囲幅算出部１３３は取得した体表温度データおよび血流量データを用いて対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅を算出する。分布範囲幅算出部１３３による体表温度の分布範囲の幅の具体的な算出例については後述する。分布範囲幅算出部１３３は算出した対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅を示す分布範囲幅情報１５３を記憶部１５に格納する。分布範囲幅算出部１３３は分布範囲幅情報１５３を記憶部１５に格納すると、当該格納を示す信号を単日概日リズム生成部１３４に送信する。
【0063】
また、分布範囲幅算出部１３３は、これまでに測定された対象者の体表温度データおよび血流量データから分布範囲幅情報１５３を算出してもよい。例えば、分布範囲幅算出部１３３は、データベースなどに格納されている、これまでに測定された対象者の体表温度データおよび血流量データから分布範囲幅情報１５３を算出してもよい。
【0064】
また、分布範囲幅算出部１３３は対象者の安静状態における覚醒時の体表温度の分布範囲の幅を算出してもよい。例えば、分析装置１０は、上述の分布範囲の幅を算出するための体表温度および血流量を検知する期間は安静にするように対象者に対して表示部１６を介して通知してもよい。例えば、当該通知は胸に手を当てるなどの対象者による特定動作を促す通知であってもよい。前記の構成によれば、同条件における血流量の測定を行いやすくなる。また、測定装置２０は、測定装置２０が備えている加速度センサの検出値に基づいて対象者の安静状態について判定を行ってもよい。測定装置２０は、対象者が安静状態である場合に体表温度および血流量を測定してもよい。
【0065】
≪単日概日リズム生成部１３４≫
単日概日リズム生成部１３４は対象者の日毎の概日リズムを生成する。単日概日リズム生成部１３４は代表値算出部１３４１および概日リズム算出部（リズム算出部）１３４２を含む。
単日概日リズム生成部１３４は対象者の日毎の概日リズムを生成する。単日概日リズム生成部１３４は代表値算出部１３４１および概日リズム算出部（リズム算出部）１３４２を含む。
【0066】
〈代表値算出部１３４１〉
代表値算出部１３４１は、記憶部１５に格納されている体表温度情報１５１および血流量情報１５２から、対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の測定期間ごとに複数組ずつ取得する。例えば、上述の対象者の体表温度データおよび血流量データは、１日の中で繰り返し同時に測定された体表温度データおよび血流量データであってもよい。また、代表値算出部１３４１は、所定の測定期間における血流量の増減の傾向を判定してもよい。
代表値算出部１３４１は、記憶部１５に格納されている体表温度情報１５１および血流量情報１５２から、対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の測定期間ごとに複数組ずつ取得する。例えば、上述の対象者の体表温度データおよび血流量データは、１日の中で繰り返し同時に測定された体表温度データおよび血流量データであってもよい。また、代表値算出部１３４１は、所定の測定期間における血流量の増減の傾向を判定してもよい。
【0067】
代表値算出部１３４１は、所定の測定期間における血流量データに基づいて前記所定の測定期間における体表温度データを補正する。例えば、代表値算出部１３４１は、前記血流量データの傾向に基づいて前記体表温度データを補正してもよい。代表値算出部１３４１は補正した体表温度データから所定の測定期間ごとの体表温度データの代表値を算出する。
【0068】
例えば、代表値算出部１３４１は、前記代表値として体表温度データの平均値または中央値を算出してもよい。代表値算出部１３４１は算出した所定の測定期間ごとの体表温度データの代表値を概日リズム算出部１３４２に送信する。
【0069】
（血流量が増加傾向の場合に行われる体表温度データの補正）
代表値算出部１３４１は、所定の測定期間の体表温度データおよび血流量データについて、血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、体表温度データを下方修正することによって体表温度データを補正してもよい。
代表値算出部１３４１は、所定の測定期間の体表温度データおよび血流量データについて、血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、体表温度データを下方修正することによって体表温度データを補正してもよい。
【0070】
前記の構成によれば、所定の期間において血流量が増加傾向を示す場合には、血管の拡張による血流量の増加に起因する体表温度の上昇を低減した体表温度データが得られる。
【0071】
例えば、代表値算出部１３４１は、所定の測定期間の体表温度データおよび血流量データについて、血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、体表温度データの上限値を設定してもよい。代表値算出部１３４１は、該上限値以下の体表温度データを抽出することによって前記体表温度データを補正してもよい。
【0072】
前記の構成によれば、所定の期間において血流量が増加傾向を示す場合には、設定された上限値より高い体表温度データは除外される。そのため、血管の拡張により生じる体表温度の上昇の影響を低減した体表温度のデータが得られる。
【0073】
（血流量が減少傾向の場合に行われる体表温度データの補正）
代表値算出部１３４１は、所定の測定期間の体表温度データおよび血流量データについて、血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、体表温度データを上方修正することによって体表温度データを補正してもよい。
代表値算出部１３４１は、所定の測定期間の体表温度データおよび血流量データについて、血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、体表温度データを上方修正することによって体表温度データを補正してもよい。
【0074】
前記の構成によれば、所定の測定期間において血流量が減少傾向を示す場合には、血管の縮小による血流量の減少に起因する体表温度の低下を低減した体表温度のデータが得られる。
【0075】
例えば、代表値算出部１３４１は、所定の測定期間の体表温度データおよび血流量データについて、血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、体表温度データの下限値を設定してもよい。代表値算出部１３４１は、該下限値以上の体表温度データを抽出することによって体表温度データを補正してもよい。
【0076】
前記の構成によれば、所定の期間において血流量が減少傾向を示す場合には、設定された下限値より低い体表温度データは除外される。そのため、血管の縮小により生じる体表温度の低下の影響を低減した体表温度のデータが得られる。
【0077】
代表値算出部１３４１は、血流量が減少傾向の場合または血流量が増加傾向の場合の何れかの場合に限り上述の体表温度データの補正を行ってもよい。また、代表値算出部１３４１は、血流量が減少傾向の場合および血流量が増加傾向の場合のどちらの場合においても、上述の体表温度データの補正を行ってもよい。
【0078】
前記の構成によれば、所定の測定期間における血流量の増減傾向に基づいて、血管の縮小および拡張による血流量の増減に起因する体表温度の変化を低減した体表温度のデータが得られる。
【0079】
また、代表値算出部１３４１は、血流量が安定状態の場合は体表温度データを補正せずに、所定の測定期間の体表温度データの代表値を算出してもよい。
【0080】
（血流量の増減傾向の判定例）
代表値算出部１３４１は、所定の測定期間における血流量の増減の傾向を、所定の測定期間の初期に測定された血流量データと所定の測定期間の末期に測定された血流量データとを比較して判定してもよい。前記の構成によれば、所定の測定期間の血流量データのみを用いて、所定の測定期間における対象者の血流量の増減の傾向を判定できる。
代表値算出部１３４１は、所定の測定期間における血流量の増減の傾向を、所定の測定期間の初期に測定された血流量データと所定の測定期間の末期に測定された血流量データとを比較して判定してもよい。前記の構成によれば、所定の測定期間の血流量データのみを用いて、所定の測定期間における対象者の血流量の増減の傾向を判定できる。
【0081】
例えば、代表値算出部１３４１は、以下に示すように血流量の増減傾向の判定を行ってもよい。以下に記載のＢｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｔａｒｔは所定の測定期間の初期に測定された血流量データである。また、Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｎｄは測定期間の末期に測定された血流量データである。
【0082】
Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｔａｒｔ＜Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｎｄとなる場合、増加傾向と判定する。
【0083】
Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｔａｒｔ＞Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｎｄとなる場合、減少傾向と判定する。
【0084】
Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｔａｒｔ＝Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｎｄとなる場合、安定状態と判定する。
【0085】
また、代表値算出部１３４１は、Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｔａｒとＢｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｎｄとの差分が所定の範囲内の値であれば安定状態と判定してもよい。例えば、代表値算出部１３４１は以下の式を満たす場合に安定状態と判定する。ここで、xおよびyはＢｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｔａｒとＢｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｎｄとに有意な差がないことを示す値であればよく、特に限定されない。
【0086】
x＜|Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｔａｒｔ- Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｎｄ|＜y
例えば、Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｔａｒｔを測定開始から測定開始のＴ１秒後までに測定された複数の血流量データの代表値としてもよい。また、Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｎｄを測定終了のＴ２秒前から測定終了までに測定された複数の血流量データの代表値としてもよい。当該代表値としては、平均値、中央値などを例に挙げることができる。また、前記のＴ１秒およびＴ２秒は、測定期間の初期および測定期間の末期が反映されるような秒数であればよく特に限定されない。
例えば、Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｓｔａｒｔを測定開始から測定開始のＴ１秒後までに測定された複数の血流量データの代表値としてもよい。また、Ｂｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｅｎｄを測定終了のＴ２秒前から測定終了までに測定された複数の血流量データの代表値としてもよい。当該代表値としては、平均値、中央値などを例に挙げることができる。また、前記のＴ１秒およびＴ２秒は、測定期間の初期および測定期間の末期が反映されるような秒数であればよく特に限定されない。
【0087】
また、代表値算出部１３４１は、対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅に基づいて、所定の測定期間における体表温度データを補正する。詳細には、代表値算出部１３４１は記憶部１５に格納されている分布範囲幅情報１５３を参照して所定の期間における体表温度のデータを抽出する。
【0088】
対象者の覚醒時においては、深部体温が一定な状態であっても、体表に伝播する熱量である体表温度は自律神経による血管の拡張または収縮に起因して変動する。血管の拡張または収縮は体表温度の分布範囲の幅に影響を及ぼす要因となる。前記の構成によれば、対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅に応じて、所定の期間における体表温度のデータを補正する。そのため、血管の拡張または収縮による体表温度への影響を受けた体表温度のデータを補正することができる。
【0089】
代表値算出部１３４１による体表温度データの具体的な補正例については後述する。
【0090】
〈概日リズム算出部１３４２〉
概日リズム算出部１３４２は所定の測定期間ごとの体表温度データの代表値を用いて対象者の日毎の概日リズムを算出する。当該概日リズムを示すデータは得られたリズムを多項式フィッティングして算出した数式等であってもよい。
概日リズム算出部１３４２は所定の測定期間ごとの体表温度データの代表値を用いて対象者の日毎の概日リズムを算出する。当該概日リズムを示すデータは得られたリズムを多項式フィッティングして算出した数式等であってもよい。
【0091】
また、前後する所定の測定期間の間には一定の時間間隔が設けられていてもよいし、時間間隔を設けなくてもよい。また、所定の測定期間の長さは、所定の測定期間の代表値から概日リズムの算出ができる範囲で設定されればよく、特に限定されない。
【0092】
概日リズム算出部１３４２は記憶部１５に格納されている、概日リズム算出部１３４２がこれまでに算出した日毎の概日リズムを示す情報である単日概日リズム情報１５４を更新する。単日概日リズム情報１５４には、代表値算出部１３４１が算出した所定の測定期間における体表温度データの代表値が格納されていてもよい。概日リズム算出部１３４２は単日概日リズム情報１５４を更新すると、当該更新を示す信号を平均概日リズム算出部１３５に送信する。例えば、概日リズム算出部１３４２は平日５日分の日毎の概日リズムを単日概日リズム情報１５４に更新すると、当該更新を示す信号を平均概日リズム算出部１３５に送信してもよい。
【0093】
また、概日リズム算出部１３４２は日毎の概日リズムにおける体表温度が最下点に到達する時刻を算出し、深部体温が底値に到達する時刻である深部体温底値到達時刻とする。単日概日リズム情報１５４には日毎の概日リズムにおける深部体温底値到達時刻を示すデータが格納されていてもよい。概日リズム算出部１３４２は単日概日リズム情報１５４における日毎の深部体温底値到達時刻を示すデータを更新してもよい。
【0094】
≪平均概日リズム算出部１３５≫
平均概日リズム算出部１３５は、単日概日リズム情報１５４を参照し、蓄積された日毎の概日リズムの平均値を算出することによって平均概日リズムを算出する。また、平均概日リズム算出部１３５は平均概日リズムにおける体表温度が最下点に到達する時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎを算出し、深部体温が底値に到達する時刻である深部体温底値到達時刻とする。また、平均概日リズム算出部１３５は、深部体温底値到達時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎを単日概日リズム情報１５４における日毎の深部体温底値到達時刻を示すデータを参照して算出してもよい。例えば、平均概日リズム算出部１３５は、日毎の深部体温底値到達時刻の分布から深部体温底値到達時刻の代表値を算出することにより深部体温底値到達時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎを算出してもよい。当該代表値の例として、平均値、中央値等を挙げることができる。平均概日リズム算出部１３５は平均概日リズムおよび深部体温底値到達時刻を示すデータを推奨時刻算出部１３６に送信する。
平均概日リズム算出部１３５は、単日概日リズム情報１５４を参照し、蓄積された日毎の概日リズムの平均値を算出することによって平均概日リズムを算出する。また、平均概日リズム算出部１３５は平均概日リズムにおける体表温度が最下点に到達する時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎを算出し、深部体温が底値に到達する時刻である深部体温底値到達時刻とする。また、平均概日リズム算出部１３５は、深部体温底値到達時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎを単日概日リズム情報１５４における日毎の深部体温底値到達時刻を示すデータを参照して算出してもよい。例えば、平均概日リズム算出部１３５は、日毎の深部体温底値到達時刻の分布から深部体温底値到達時刻の代表値を算出することにより深部体温底値到達時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎを算出してもよい。当該代表値の例として、平均値、中央値等を挙げることができる。平均概日リズム算出部１３５は平均概日リズムおよび深部体温底値到達時刻を示すデータを推奨時刻算出部１３６に送信する。
【0095】
例えば、平均概日リズムは平日５日分の日毎の概日リズムも平均値であってもよい。平均概日リズムを示すデータは、平均概日リズムを多項式フィッティングして算出した数式等であってもよい。
【0096】
平均概日リズムは、代表値算出部１３４１によって補正された体表温度データの代表値から算出された日毎の概日リズムを用いて算出される。そのため、平均概日リズムは所定の測定期間ごとの体表温度データの代表値を用いて算出された対象者の概日リズムと表現することができる。
【0097】
≪推奨時刻算出部１３６≫
推奨時刻算出部１３６は、平均概日リズム算出部１３５が算出した対象者の概日リズムを用いて、対象者の推奨起床時刻および推奨就寝時刻の少なくとも一方を算出する。
推奨時刻算出部１３６は、平均概日リズム算出部１３５が算出した対象者の概日リズムを用いて、対象者の推奨起床時刻および推奨就寝時刻の少なくとも一方を算出する。
【0098】
前記の構成によれば、対象者が質の良い睡眠を取るための推奨起床時刻および推奨就寝時刻を、例えば、対象者に提示することができる。
【0099】
推奨時刻算出部１３６による対象者の推奨起床時刻および推奨就寝時刻の具体的な算出例の詳細については後述する。推奨時刻算出部１３６は算出した推奨起床時刻を示すデータおよび推奨就寝時刻を示すデータの少なくとも一方を表示制御部１３７に送信する。
【0100】
また、詳細は後述するが、推奨時刻算出部１３６は睡眠を禁止する時間帯である睡眠禁止時間を算出してもよい。また、推奨時刻算出部１３６は深部体温底値到達時刻に基づいて睡眠が必須な時間帯である睡眠必須時間を算出してもよい。
【0101】
≪表示制御部１３７≫
表示制御部１３７は、推奨時刻算出部１３６が算出した推奨起床時刻、推奨就寝時刻、睡眠禁止時間および睡眠必須時間のうち少なくとも１つを表示部１６に表示させることによって対象者に提示する。また、表示制御部１３７は、深部体温底値到達時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎを表示部１６に表示させることによって対象者に提示してもよい。図４に示すように、例えば、記憶部１５は提示画像を複数含む提示画像情報１５５を格納している。表示制御部１３７は、提示画像情報１５５から適切な提示画像を取得し、当該提示画像を表示部１６に表示させてもよい。
表示制御部１３７は、推奨時刻算出部１３６が算出した推奨起床時刻、推奨就寝時刻、睡眠禁止時間および睡眠必須時間のうち少なくとも１つを表示部１６に表示させることによって対象者に提示する。また、表示制御部１３７は、深部体温底値到達時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎを表示部１６に表示させることによって対象者に提示してもよい。図４に示すように、例えば、記憶部１５は提示画像を複数含む提示画像情報１５５を格納している。表示制御部１３７は、提示画像情報１５５から適切な提示画像を取得し、当該提示画像を表示部１６に表示させてもよい。
【0102】
＜記憶部１５＞
記憶部１５は、上述した、体表温度情報１５１、血流量情報１５２、分布範囲幅情報１５３、単日概日リズム情報１５４および提示画像情報１５５を格納している。
記憶部１５は、上述した、体表温度情報１５１、血流量情報１５２、分布範囲幅情報１５３、単日概日リズム情報１５４および提示画像情報１５５を格納している。
【0103】
＜表示部１６＞
表示部１６は推奨時刻算出部１３６が算出した推奨起床時刻、推奨就寝時刻、睡眠禁止時間および睡眠必須時間のうち少なくとも１つを対象者に表示する。表示部１６の例としては、ディスプレイ、モニタ等が挙げられる。
表示部１６は推奨時刻算出部１３６が算出した推奨起床時刻、推奨就寝時刻、睡眠禁止時間および睡眠必須時間のうち少なくとも１つを対象者に表示する。表示部１６の例としては、ディスプレイ、モニタ等が挙げられる。
【0104】
また、測定装置２０が表示部を備えており、測定装置２０が備えている表示部が表示部１６の機能を備えていてもよい。この構成において、表示制御部１３７ａは、通信部１１を介して測定装置２０の表示部に各表示を指示してもよい。
【0105】
[分析処理の流れ]
次に、図５を参照して、分析装置１０における分析処理の流れを説明する。図５は、分析装置１０における分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。図５に示すように、取得部１３２は、測定装置２０が繰り返し測定した対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得する（Ｓ１、取得ステップ）。次に、分布範囲幅算出部１３３は対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅を算出する分布範囲幅算出処理を行う（Ｓ２）。続いて、代表値算出部１３４１は所定の測定期間において、血流量データに基づいて体表温度データを補正し、補正した体表温度データの代表値を算出する代表値算出処理を行う（Ｓ３、代表値算出ステップ）。代表値算出部１３４１は対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅に応じて、前記所定の期間における前記体表温度データを補正してもよい。続いて、概日リズム算出部１３４２は所定の測定期間ごとの体表温度データの代表値を用いて日毎の概日リズムである単日概日リズムを算出する（Ｓ４、リズム算出ステップ）。そして、概日リズム算出部１３４２は単日概日リズムのデータを蓄積する（Ｓ５、リズム算出ステップ）。続いて、概日リズム算出部１３４２は所定の日数の単日概日リズムを算出したか否かを判定する（Ｓ６）。所定の日数の単日概日リズムを算出した場合（Ｓ６にてＹＥＳ）、平均概日リズム算出部１３５は平均概日リズムを算出する（Ｓ７、リズム算出ステップ）。続いて、表示制御部１３７は、推奨時刻算出部１３６が算出した対象者の推奨起床時刻および推奨就寝時刻を提示する推奨時刻提示処理を行い（Ｓ８）、処理は終了する。また、所定の日数の単日概日リズムを算出していない場合（Ｓ６にてＮＯ）、処理はＳ３に戻る。また、所定の日数の単日概日リズムを算出していない場合（Ｓ６にてＮＯ）、かつ、分析装置１０が取得した対象者の体表温度データおよび血流量データに不足分がある場合、処理はＳ１に戻り、その後、処理はＳ３に続いてもよい。
次に、図５を参照して、分析装置１０における分析処理の流れを説明する。図５は、分析装置１０における分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。図５に示すように、取得部１３２は、測定装置２０が繰り返し測定した対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得する（Ｓ１、取得ステップ）。次に、分布範囲幅算出部１３３は対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅を算出する分布範囲幅算出処理を行う（Ｓ２）。続いて、代表値算出部１３４１は所定の測定期間において、血流量データに基づいて体表温度データを補正し、補正した体表温度データの代表値を算出する代表値算出処理を行う（Ｓ３、代表値算出ステップ）。代表値算出部１３４１は対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅に応じて、前記所定の期間における前記体表温度データを補正してもよい。続いて、概日リズム算出部１３４２は所定の測定期間ごとの体表温度データの代表値を用いて日毎の概日リズムである単日概日リズムを算出する（Ｓ４、リズム算出ステップ）。そして、概日リズム算出部１３４２は単日概日リズムのデータを蓄積する（Ｓ５、リズム算出ステップ）。続いて、概日リズム算出部１３４２は所定の日数の単日概日リズムを算出したか否かを判定する（Ｓ６）。所定の日数の単日概日リズムを算出した場合（Ｓ６にてＹＥＳ）、平均概日リズム算出部１３５は平均概日リズムを算出する（Ｓ７、リズム算出ステップ）。続いて、表示制御部１３７は、推奨時刻算出部１３６が算出した対象者の推奨起床時刻および推奨就寝時刻を提示する推奨時刻提示処理を行い（Ｓ８）、処理は終了する。また、所定の日数の単日概日リズムを算出していない場合（Ｓ６にてＮＯ）、処理はＳ３に戻る。また、所定の日数の単日概日リズムを算出していない場合（Ｓ６にてＮＯ）、かつ、分析装置１０が取得した対象者の体表温度データおよび血流量データに不足分がある場合、処理はＳ１に戻り、その後、処理はＳ３に続いてもよい。
【0106】
以下、上述の分析処理に含まれる各処理の一例について説明する。
【0107】
＜分布範囲幅算出処理の例＞
図６を参照して、分布範囲幅算出処理の一例について説明する。図６は分布範囲幅算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。図６に示すように、分布範囲幅算出部１３３は起床時刻から就床時刻までの覚醒期間に測定された体表温度データおよび血流量データを取得する（Ｓ２１）。例えば、分布範囲幅算出部１３３は覚醒期間の体表温度データおよび血流量データとして、起床Ｘ時間後から就床Ｙ時間前の体表温度データおよび血流量データを体表温度情報１５１および血流量情報１５２から取得してもよい。また、分布範囲幅算出部１３３が取得する覚醒期間の体表温度データおよび血流量データは、対象者が安静状態で測定されたデータであってもよい。例えば、測定装置２０が加速度センサを備えており、加速度センサの検出値に基づいて対象者の安静状態について判定を行ってもよい。測定装置２０は、対象者が安静状態である場合に対象者の体表温度および血流量を測定してもよい。続いて、分布範囲幅算出部１３３は体表温度データの分布範囲の幅を算出し（Ｓ２２）、処理は終了する。
図６を参照して、分布範囲幅算出処理の一例について説明する。図６は分布範囲幅算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。図６に示すように、分布範囲幅算出部１３３は起床時刻から就床時刻までの覚醒期間に測定された体表温度データおよび血流量データを取得する（Ｓ２１）。例えば、分布範囲幅算出部１３３は覚醒期間の体表温度データおよび血流量データとして、起床Ｘ時間後から就床Ｙ時間前の体表温度データおよび血流量データを体表温度情報１５１および血流量情報１５２から取得してもよい。また、分布範囲幅算出部１３３が取得する覚醒期間の体表温度データおよび血流量データは、対象者が安静状態で測定されたデータであってもよい。例えば、測定装置２０が加速度センサを備えており、加速度センサの検出値に基づいて対象者の安静状態について判定を行ってもよい。測定装置２０は、対象者が安静状態である場合に対象者の体表温度および血流量を測定してもよい。続いて、分布範囲幅算出部１３３は体表温度データの分布範囲の幅を算出し（Ｓ２２）、処理は終了する。
【0108】
≪分布範囲の幅の算出例≫
分布範囲幅算出部１３３による体表温度データの分布範囲の幅の具体的な算出例を以下に説明する。図７は、覚醒状態、かつ、安静状態である対象者の体表温度および血流量の散布図である。図７に示す散布図の縦軸は体表温度ＳＴであり、横軸は血流量Ｂである。当該対象者の深部体温は一定である。対象者が安静状態であっても自律神経の状態は変動する。図７に示すように、自律神経の緊張時には血管は収縮して血流量が減少し、体表温度は低下する。また、自律神経の弛緩時には血管は拡張して血流量が増加し、体表温度は上昇する。
分布範囲幅算出部１３３による体表温度データの分布範囲の幅の具体的な算出例を以下に説明する。図７は、覚醒状態、かつ、安静状態である対象者の体表温度および血流量の散布図である。図７に示す散布図の縦軸は体表温度ＳＴであり、横軸は血流量Ｂである。当該対象者の深部体温は一定である。対象者が安静状態であっても自律神経の状態は変動する。図７に示すように、自律神経の緊張時には血管は収縮して血流量が減少し、体表温度は低下する。また、自律神経の弛緩時には血管は拡張して血流量が増加し、体表温度は上昇する。
【0109】
〈分布範囲の幅の算出例１〉
図７に示すように、例えば、分布範囲幅算出部１３３は、取得した覚醒期間に測定された血流量データＢｗａｋｅから最も血管が収縮している状態の血流量データと推定される最小の血流量データＢｍｉnを特定する。また、分布範囲幅算出部１３３は、取得した血流量データＢｗａｋｅから最も血管が拡張している状態の血流量データと推定される最大の血流量データＢｍａｘを特定する。
図７に示すように、例えば、分布範囲幅算出部１３３は、取得した覚醒期間に測定された血流量データＢｗａｋｅから最も血管が収縮している状態の血流量データと推定される最小の血流量データＢｍｉnを特定する。また、分布範囲幅算出部１３３は、取得した血流量データＢｗａｋｅから最も血管が拡張している状態の血流量データと推定される最大の血流量データＢｍａｘを特定する。
【0110】
次に、分布範囲幅算出部１３３は取得した体表温度データおよび血流量データの散布図から回帰直線Ｌを算出する。
【0111】
分布範囲幅算出部１３３は回帰直線Ｌを用いて血流量データＢｍｉnに対応する体表温度ＳＴＢ ｍｉnおよび血流量データＢｍａｘに対応する体表温度ＳＴＢ ｍａｘを算出する。分布範囲幅算出部１３３は体表温度ＳＴＢ ｍａｘと体表温度ＳＴＢ ｍｉnとの差を体表温度の分布範囲の幅ΔＳＴとして算出する。
【0112】
また、分布範囲幅算出部１３３は回帰直線Ｌを算出せずに、Ｂｍｉnと同時に測定された体表温度データをＳＴｍｉnとして特定し、Ｂｍａｘと同時に測定された体表温度データをＳＴｍａｘとして特定してもよい。
【0113】
また、分布範囲幅算出部１３３は血流量データＢｍｉnおよび血流量データＢｍａｘを以下のように特定してもよい。
【0114】
分布範囲幅算出部１３３は、取得した血流量データＢｗａｋｅに対して当該データが示す血流量の値の大きさに応じて順序付けを行う。
【0115】
分布範囲幅算出部１３３は、当該順序における順位を、最大値である血流量データＢｗａｋｅを１００％として百分率に換算する。例えば、分布範囲幅算出部１３３は、１００回分の測定データである血流量データＢｗａｋｅのうち５番目に低い血流量データＢｗａｋｅを５％の順位の血流量データＢｍｉnとする。また、分布範囲幅算出部１３３は、９５番目に低い血流量データＢｗａｋｅを９５％の順位の血流量データＢｍａｘとする。
【0116】
分布範囲幅算出部１３３は、５％の順位の血流量データＢｗａｋｅを血流量データＢｍｉnとして特定する。また、分布範囲幅算出部１３３は、９５％の順位の血流量データＢｗａｋｅを血流量データＢｍａｘとして特定する。
【0117】
〈分布範囲の幅の算出例２〉
分布範囲の幅の他の算出例について、説明する。分布範囲幅算出部１３３は取得した覚醒期間に測定された体表温度データＳＴｗａｋｅに対して当該データが示す温度の高さに応じて順序付けを行う。分布範囲幅算出部１３３は、当該順序における順位を、最高値である体表温度データＳＴｗａｋｅを１００％として百分率に換算する。分布範囲幅算出部１３３は、５％の順位の体表温度データＳＴｗａｋｅおよび９５％の順位の体表温度データＳＴｗａｋｅを特定する。分布範囲幅算出部１３３は、５％の順位の体表温度データＳＴｗａｋｅが示す温度以上、かつ、９５％の順位の体表温度データＳＴｗａｋｅが示す温度以下の範囲を体表温度の分布範囲の幅ΔＳＴとして算出する。また、分布範囲の幅ΔＳＴの算出に用いられる体表温度データＳＴｗａｋｅの順位については、外気温、水および他者の皮膚等の異物の接触等を原因とするセンサの検出値である外れ値を除外できる順位であればよく、特に限定されない。
分布範囲の幅の他の算出例について、説明する。分布範囲幅算出部１３３は取得した覚醒期間に測定された体表温度データＳＴｗａｋｅに対して当該データが示す温度の高さに応じて順序付けを行う。分布範囲幅算出部１３３は、当該順序における順位を、最高値である体表温度データＳＴｗａｋｅを１００％として百分率に換算する。分布範囲幅算出部１３３は、５％の順位の体表温度データＳＴｗａｋｅおよび９５％の順位の体表温度データＳＴｗａｋｅを特定する。分布範囲幅算出部１３３は、５％の順位の体表温度データＳＴｗａｋｅが示す温度以上、かつ、９５％の順位の体表温度データＳＴｗａｋｅが示す温度以下の範囲を体表温度の分布範囲の幅ΔＳＴとして算出する。また、分布範囲の幅ΔＳＴの算出に用いられる体表温度データＳＴｗａｋｅの順位については、外気温、水および他者の皮膚等の異物の接触等を原因とするセンサの検出値である外れ値を除外できる順位であればよく、特に限定されない。
【0118】
＜代表値算出処理の例＞
次に、図８を参照して、代表値算出処理の一例について説明する。図８は代表値算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。図８に示すように、代表値算出部１３４１は、体表温度情報１５１および血流量情報１５２から所定の測定期間における複数組の体表温度データおよび血流量データを取得する（Ｓ３１）。続いて、代表値算出部１３４１は、血流量の増減傾向の判定を行う（Ｓ３２）。血流量が増加傾向である場合（Ｓ３２にて増加）、代表値算出処理部１３４１は、体表温度データに対して上限値を設定する（Ｓ３３）。続いて、代表値算出部１３４１は、該上限値以下の体表温度データを抽出することによって体表温度データを補正する（Ｓ３４）。続いて、代表値算出部１３４１は、抽出した体表温度データから所定の測定期間ごとの体表温度データの代表値を算出する（Ｓ３５）。続いて、代表値算出部１３４１は、所定の測定日において代表値算出処理が未処理である測定期間があるか否かを判定する（Ｓ３８）。未処理の測定期間がない場合（Ｓ３８にてＮＯ）、処理は終了する。
次に、図８を参照して、代表値算出処理の一例について説明する。図８は代表値算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。図８に示すように、代表値算出部１３４１は、体表温度情報１５１および血流量情報１５２から所定の測定期間における複数組の体表温度データおよび血流量データを取得する（Ｓ３１）。続いて、代表値算出部１３４１は、血流量の増減傾向の判定を行う（Ｓ３２）。血流量が増加傾向である場合（Ｓ３２にて増加）、代表値算出処理部１３４１は、体表温度データに対して上限値を設定する（Ｓ３３）。続いて、代表値算出部１３４１は、該上限値以下の体表温度データを抽出することによって体表温度データを補正する（Ｓ３４）。続いて、代表値算出部１３４１は、抽出した体表温度データから所定の測定期間ごとの体表温度データの代表値を算出する（Ｓ３５）。続いて、代表値算出部１３４１は、所定の測定日において代表値算出処理が未処理である測定期間があるか否かを判定する（Ｓ３８）。未処理の測定期間がない場合（Ｓ３８にてＮＯ）、処理は終了する。
【0119】
また、血流量が減少傾向である場合（Ｓ３２にて減少）、代表値算出処理部１３４１は、体表温度データに対して下限値を設定する（Ｓ３６）。続いて、代表値算出部１３４１は、該下限値以上の体表温度データを抽出することによって体表温度データを補正する（Ｓ３７）。そして、処理はＳ３５に続く。
【0120】
また、血流量に変化がない場合（Ｓ３２にて変化なし）、代表値算出処理部１３４１は、体表温度データを抽出することによる補正をせずに、処理はＳ３５に続く。
【0121】
≪体表温度データの補正及び代表値算出の例≫
次に、図９を参照して、代表値算出部１３４１による体表温度データの補正及び代表値の一例を説明する。図９には、入眠状態、かつ、安静状態である対象者の体表温度および血流量の散布図の一例が示されている。図９に示す散布図の縦軸は体表温度ＳＴであり、横軸は血流量Ｂである。対象者は入眠状態であるため対象者の深部体温は低下しつつある。
次に、図９を参照して、代表値算出部１３４１による体表温度データの補正及び代表値の一例を説明する。図９には、入眠状態、かつ、安静状態である対象者の体表温度および血流量の散布図の一例が示されている。図９に示す散布図の縦軸は体表温度ＳＴであり、横軸は血流量Ｂである。対象者は入眠状態であるため対象者の深部体温は低下しつつある。
【0122】
図９に示すように、入眠状態では自律神経が弛緩状態となり血管が拡張し、血流量が増加する。そのため、入眠状態の体表温度は、覚醒状態かつ安静状態の体表温度の代表値ＳＴｒｅｓｔ ｗａｋｅよりも上昇する。ここで、ΔＳＴは覚醒時の体表温度の分布範囲の幅である。図９に示す領域Ｒ１内のプロットは弛緩状態の自律神経の影響を大きく受けたと判断できる。
【0123】
一方、入眠状態の深部体温ＣＴは皮膚からの放熱によって、ＳＴｒｅｓｔ ｗａｋｅよりもΔＣＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ減少する。すなわち、ΔＣＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔは入眠前後の深部体温の変化量である。図９に示す領域Ｒ２内のプロットは深部体温の低下の影響を大きく受けたと判断できる。
【0124】
入眠前後の体表温度の変化量であるΔＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔは以下の式で表される。
【0125】
ΔＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ＝ΔＣＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ＋ΔＳＴ／２
図９に示す補正前ＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔは、図９に示す全てのプロットから算出された代表値である。すなわち、補正前ＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔは入眠状態において測定されたデータ全てから算出された代表値を示す。
図９に示す補正前ＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔは、図９に示す全てのプロットから算出された代表値である。すなわち、補正前ＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔは入眠状態において測定されたデータ全てから算出された代表値を示す。
【0126】
図９に示す例では、補正前ＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔは、入眠状態において測定されたデータ全てから算出された中央値を示している。
【0127】
入眠状態においては深部体温が低下しているにも関わらず、補正前ＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔが示す体表温度は覚醒状態かつ安静状態の体表温度の代表値ＳＴｒｅｓｔ ｗａｋｅよりも高くなっている。
【0128】
そのため、代表値算出処理部１３４１は、入眠状態に見られるような血流量が増加傾向にある場合、以下のように体表温度データを下方修正することによって体表温度データを補正する。
【0129】
血流量が増加傾向にある場合、代表値算出処理部１３４１は取得した所定の測定期間における体表温度データから外れ値等を除外したうえで、最高値を示す体表温度データを特定する。図９においては、ＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍａｘが当該最高値に対応する。
【0130】
次に、代表値算出処理部１３４１は当該最高値からΔＳＴ／２を引いた値を上限値として設定する。図９においては、取得データの補正後最高体表温度ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍａｘが当該上限値に対応する。図９に示すように、ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍａｘは以下の式によって算出される。
【0131】
ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍａｘ＝ＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍａｘ－ΔＳＴ／２
代表値算出処理部１３４１は取得した所定の測定期間における最低値を示す体表温度データから上限値である補正後最高体表温度ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍａｘ以下の範囲の体表温度データを分析対象として抽出する。すなわち、代表値算出処理部１３４１は補正後最高体表温度ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍａｘよりも高い体表温度を示す体表温度データを除外して体表温度データを補正する。
代表値算出処理部１３４１は取得した所定の測定期間における最低値を示す体表温度データから上限値である補正後最高体表温度ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍａｘ以下の範囲の体表温度データを分析対象として抽出する。すなわち、代表値算出処理部１３４１は補正後最高体表温度ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍａｘよりも高い体表温度を示す体表温度データを除外して体表温度データを補正する。
【0132】
代表値算出処理部１３４１は分析対象として抽出して体表温度データの代表値を算出して、所定の測定期間における体表温度の代表値とする。代表値算出処理部１３４１は算出した体表温度データの平均値または中央値を算出して当該代表値としてもよい。図９においては、補正後ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔが当該代表値に対応する。また、補正後ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔは上述の補正を反映した代表温度データの代表値である。そのため、補正後ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔは深部体温に相関する体表温度である。よって、本明細書では、補正後ＳＴ’ｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔを深部体温相関体表温度ＴＣＴｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎまたは深部体温相関体表温度ＴＣＴｃｏｒｒとも表現する。
【0133】
以上、所定の測定期間において血流量が増加傾向にある場合の体表温度データの補正およびを代表値の算出例について説明した。
【0134】
例えば、代表値算出処理部１３４１は、覚醒状態に見られるような血流量が減少傾向にある場合、以下のように体表温度データを上方修正することによって体表温度データを補正してもよい。
【0135】
血流量が減少傾向にある場合、代表値算出処理部１３４１は取得した所定の測定期間における体表温度データから最低値を示す体表温度データを特定する。図９においては、ＳＴｓｌｅｅｐ ｏｎｓｅｔ ｍｉnが当該最低値に対応する。次に、代表値算出処理部１３４１は当該最低値にΔＳＴ／２を加算した値を下限値として設定する。代表値算出処理部１３４１は取得した所定の測定期間における最高値を示す体表温度データから下限値以上の範囲の体表温度データを分析対象として抽出する。すなわち、代表値算出処理部１３４１は下限値よりも低い体表温度を示す体表温度データを除外して、体表温度データを補正する。
【0136】
＜平均概日リズム算出処理の例＞
次に、図１０を参照して、平均概日リズム算出処理の一例について説明する。図１０は、日毎の概日リズムから算出された平均概日リズムの一例を示す図である。図１０に示すグラフの縦軸は深部体温相関体表温度ＴＣＴｃｏｒｒを示している。図１０に示すグラフの横軸は時刻を示している。
次に、図１０を参照して、平均概日リズム算出処理の一例について説明する。図１０は、日毎の概日リズムから算出された平均概日リズムの一例を示す図である。図１０に示すグラフの縦軸は深部体温相関体表温度ＴＣＴｃｏｒｒを示している。図１０に示すグラフの横軸は時刻を示している。
【0137】
【0138】
平均概日リズム算出部１３５は蓄積された日毎の概日リズムの平均値を算出することによって平均概日リズムを算出する。例えば、図１０に示すように、平均概日リズム算出部１３５は平均概日リズムにおいて深部体温相関体表温度ＴＣＴｃｏｒｒがＴＣＴｃｏｒｒ ｎとなる時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｎ ａｖｅを以下の平均時刻として算出する。
【0139】
時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｎ ａｖｅは、蓄積概日リズムｉにおいてＴＣＴｃｏｒｒがＴＣＴｃｏｒｒ ｎとなる時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｎと蓄積概日リズムｉ＋１においてＴＣＴｃｏｒｒがＴＣＴｃｏｒｒ ｎとなる時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｎ＋ｉとの平均時刻として算出される。
【0140】
平均概日リズム算出部１３５は、１日の周期にわたり、平均概日リズムにおける所定の深部体温相関体表温度ＴＣＴｃｏｒｒとなる時刻を繰り返し算出する。平均概日リズム算出部１３５は所定の深部体温相関体表温度ＴＣＴｃｏｒｒおよび算出した前記時刻からカーブフィッティングなどを用いて平均概日リズムを算出してもよい。
【0141】
前記例では説明の便宜上、ある日ｉおよびある日ｉの翌日ｉ＋１の２日分の日毎の概日リズムを用いて平均概日リズムを算出する例を示したが、例えば、平均概日リズム算出部１３５は、平日５日分の日毎の概日リズムを用いて平均概日リズムを算出してもよい。平均概日リズムの算出に用いられる日毎の概日リズムの数は特に限定されない。
【0142】
＜推奨時刻提示処理の例＞
次に、図１１を参照して、推奨時刻提示処理の一例について説明する。図１１は推奨時刻提示処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１に示すように、推奨時刻算出部１３６は、平均概日リズムから推奨起床時刻、推奨就寝時刻および睡眠を禁止する時間帯である睡眠禁止時間を算出する（Ｓ８１）。続いて、表示制御部１３７は推奨起床時刻、推奨就寝時刻および睡眠禁止時間を表示部１６に表示させることによって提示し（Ｓ８２）、処理は終了する。
次に、図１１を参照して、推奨時刻提示処理の一例について説明する。図１１は推奨時刻提示処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１に示すように、推奨時刻算出部１３６は、平均概日リズムから推奨起床時刻、推奨就寝時刻および睡眠を禁止する時間帯である睡眠禁止時間を算出する（Ｓ８１）。続いて、表示制御部１３７は推奨起床時刻、推奨就寝時刻および睡眠禁止時間を表示部１６に表示させることによって提示し（Ｓ８２）、処理は終了する。
【0143】
≪推奨起床時刻、推奨就寝時刻および睡眠禁止時間の算出例≫
次に、図１２を参照して、推奨時刻算出部１３６による推奨起床時刻、推奨就寝時刻および睡眠禁止時間の算出の一例を説明する。
次に、図１２を参照して、推奨時刻算出部１３６による推奨起床時刻、推奨就寝時刻および睡眠禁止時間の算出の一例を説明する。
【0144】
図１２には、推奨時刻算出部１３６により算出される推奨就寝時刻、推奨起床時刻、および睡眠禁止時間の一例が示されている。図１２に示すＴｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｓｌｅｅｐは推奨時刻算出部１３６により算出される推奨就寝時刻を示している。また、図１２に示すＴｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅは推奨時刻算出部１３６により算出される推奨起床時刻を示している。また、図１２に示すＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎは平均概日リズムにおいて深部体温相関体表温度ＴＣＴｃｏｒｒが最低値となる時刻を示している。
【0145】
〈推奨起床時刻の算出例〉
推奨時刻算出部１３６は推奨起床時刻Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅとして以下の式を満たす時刻を算出する。
推奨時刻算出部１３６は推奨起床時刻Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅとして以下の式を満たす時刻を算出する。
【0146】
ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ＋２ｈ＜Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅ＜ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ＋４ｈ
また、推奨時刻算出部１３６は推奨起床時刻Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅを特定の時刻ではなく、前記式を満たす時間帯として算出してもよい。
また、推奨時刻算出部１３６は推奨起床時刻Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅを特定の時刻ではなく、前記式を満たす時間帯として算出してもよい。
【0147】
〈推奨就寝時刻の算出例〉
推奨時刻算出部１３６は算出したＴｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅを用いて、推奨就寝時刻Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｓｌｅｅｐとして以下の式を満たす時刻を算出する。
推奨時刻算出部１３６は算出したＴｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅを用いて、推奨就寝時刻Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｓｌｅｅｐとして以下の式を満たす時刻を算出する。
【0148】
Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅ＋１４ｈ＜Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｓｌｅｅｐ＜Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅ＋１６ｈ
また、推奨時刻算出部１３６は推奨就寝時刻Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｓｌｅｅｐを特定の時刻ではなく、前記式を満たす時間帯として算出してもよい。
また、推奨時刻算出部１３６は推奨就寝時刻Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｓｌｅｅｐを特定の時刻ではなく、前記式を満たす時間帯として算出してもよい。
【0149】
〈睡眠禁止時間の算出例〉
推奨時刻算出部１３６は、平均概日リズムにおいて傾きが正の時間帯、かつ、Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅ以降の時刻帯を睡眠禁止時間として算出してもよい。
推奨時刻算出部１３６は、平均概日リズムにおいて傾きが正の時間帯、かつ、Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｗａｋｅ以降の時刻帯を睡眠禁止時間として算出してもよい。
【0150】
また、平均概日リズムの算出にカーブフィッティングが利用されない構成では、推奨時刻算出部１３６は以下のように睡眠禁止時間を算出してもよい。推奨時刻算出部１３６は、平均概日リズムにおいて深部体温相関体表温度ＴＣＴｃｏｒｒが最低値となる時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎから推奨就寝時刻Ｔｉｍｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｓｌｅｅｐまでを睡眠禁止時間として算出する。
【0151】
〈睡眠必須時間の算出例〉
推奨時刻算出部１３６は、深部体温底値到達時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎに基づいて睡眠が必須な時間帯である睡眠必須時間を算出してもよい。例えば、推奨時刻算出部１３６は、睡眠必須時間Ｐｅｒｉｏｄ ｓｌｅｅｐを以下のように算出してもよい。
推奨時刻算出部１３６は、深部体温底値到達時刻ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎに基づいて睡眠が必須な時間帯である睡眠必須時間を算出してもよい。例えば、推奨時刻算出部１３６は、睡眠必須時間Ｐｅｒｉｏｄ ｓｌｅｅｐを以下のように算出してもよい。
【0152】
ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ－１ｈ＜Ｐｅｒｉｏｄ ｓｌｅｅｐ＜ＴｉｍｅＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ＋１ｈ
〔実施形態２〕
本開示の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
〔実施形態２〕
本開示の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
【0153】
本実施形態に係る分析装置１０ａは、血流量の増減傾向の判定について実施形態１にて説明した分析装置１０が行う判定方法とは異なる判定方法を行う。詳細には、分析装置１０ａは予め算出しておいた基準血流量と所定の測定期間において測定された血流量とを比較し、血流量の増減傾向の判定を行う。
【0154】
図１３は、本実施形態に係る分析システム１ａの構成例を示す機能ブロック図である。ここでは、実施形態１にて説明した分析システム１と異なる構成のみ説明する。
【0155】
図１３に示すように、本実施形態に係る分析システム１ａは分析装置１０ａを含む。分析装置１０ａが備える制御部１３ａは、指示受付部１３１ａ、取得部１３２ａ、代表値算出部１３４１ａを含む単日概日リズム生成部１３４ａおよび基準血流量決定部１３８ａを含む。
【0156】
また、分析装置１０ａは、安静時血流量情報１５８ａおよび基準血流量情報１５９ａを含む記憶部１５ａを備える。
【0157】
≪指示受付部１３１a≫
指示受付部１３１ａは実施形態１にて説明した指示受付部１３１の処理に加えて、以下の処理を行う。
指示受付部１３１ａは実施形態１にて説明した指示受付部１３１の処理に加えて、以下の処理を行う。
【0158】
指示受付部１３１ａは推奨起床時刻および推奨就寝時刻の提示の指示または深部体温相関体表温度の算出に必要なデータを取得する指示を受け付けると、対象者に対して覚醒状態かつ安静状態であるように示す通知を所定のタイミングで表示するように、表示制御部１３７ａを介して表示部１６に指示する。例えば、前記通知には測定装置２０の位置を対象者の心臓の位置にするように促す通知が含まれていてもよい。
【0159】
指示受付部１３１ａは、表示部１６に前記通知を表示させるタイミングを示す表示タイミングデータまたは深部体温相関体表温度の算出に必要なデータを取得する指示を受け付けたタイミングを示す指示タイミングデータを取得部１３２ａに送信する。
【0160】
≪取得部１３２ａ≫
取得部１３２ａは表示タイミングデータまたは指示タイミングデータを受信すると、当該データが示すタイミングに基づく所定の期間において測定装置２０から取得した血流量データを、安静時血流量情報１５８ａとして記憶部１５ａに格納する。上述の当該データが示すタイミングに基づく所定の期間の長さは、覚醒状態かつ安静状態が反映された血流量データを得られる長さであればよく、特に限定されないが、例えば、１５分間である。また、当該データが示すタイミングに基づく所定の期間とは、当該タイミングから所定の時間間隔をおいて開始される期間であってもよい。取得部１３２ａは安静時血流量情報１５８ａを記憶部１５ａに格納すると、基準血流量決定部１３８ａに安静時血流量情報１５８ａの格納完了を示す信号を送信する。
取得部１３２ａは表示タイミングデータまたは指示タイミングデータを受信すると、当該データが示すタイミングに基づく所定の期間において測定装置２０から取得した血流量データを、安静時血流量情報１５８ａとして記憶部１５ａに格納する。上述の当該データが示すタイミングに基づく所定の期間の長さは、覚醒状態かつ安静状態が反映された血流量データを得られる長さであればよく、特に限定されないが、例えば、１５分間である。また、当該データが示すタイミングに基づく所定の期間とは、当該タイミングから所定の時間間隔をおいて開始される期間であってもよい。取得部１３２ａは安静時血流量情報１５８ａを記憶部１５ａに格納すると、基準血流量決定部１３８ａに安静時血流量情報１５８ａの格納完了を示す信号を送信する。
【0161】
≪基準血流量決定部１３８ａ≫
基準血流量決定部１３８ａは安静時血流量情報１５８ａの格納完了を示す信号を取得部１３２ａから受信すると、安静時血流量情報１５８ａから基準血流量を算出する。例えば、基準血流量決定部１３８ａは安静時血流量情報１５８ａを参照し、取得した血流量データに対して当該データが示す血流量の値の大きさに応じて順序付けを行う。
基準血流量決定部１３８ａは安静時血流量情報１５８ａの格納完了を示す信号を取得部１３２ａから受信すると、安静時血流量情報１５８ａから基準血流量を算出する。例えば、基準血流量決定部１３８ａは安静時血流量情報１５８ａを参照し、取得した血流量データに対して当該データが示す血流量の値の大きさに応じて順序付けを行う。
【0162】
基準血流量決定部１３８ａは、当該順序における順位を、最大値である血流量データを１００％とする百分率に換算する。基準血流量決定部１３８ａは５０％の順位の血流量データを血流量データＢｒｅｓｔ ｗａｋｅとして特定する。また、基準血流量決定部１３８ａは５％の順位の血流量データを血流量データＢｒｅｓｔ ｗａｋｅ ５％として特定する。また、基準血流量決定部１３８ａは９５％の順位の血流量データを血流量データＢｒｅｓｔ ｗａｋｅ ９５％として特定する。
【0163】
基準血流量決定部１３８ａは血流量データＢｒｅｓｔ ｗａｋｅ、血流量データＢｒｅｓｔ ｗａｋｅ ５％および血流量データＢｒｅｓｔ ｗａｋｅ ９５％を示す基準血流量情報１５９ａを記憶部１５ａに格納する。
【0164】
また、基準血流量決定部１３８ａは対象者の日常生活から取得される血流量データから対象者の覚醒状態かつ安静状態における血流量を推定し、推定した血流量を基準血流量情報１５９ａとして記憶部１５ａに格納してもよい。
【0165】
≪代表値算出部１３４１ａ≫
単日概日リズム生成部１３４ａが備えている代表値算出部１３４１ａが行う血流量の増減傾向の判定の一例を以下に示す。代表値算出部１３４１ａは血流量の増減傾向の判定以外は、実施形態１に記載の代表値算出部１３４１と同様の処理を行う。
単日概日リズム生成部１３４ａが備えている代表値算出部１３４１ａが行う血流量の増減傾向の判定の一例を以下に示す。代表値算出部１３４１ａは血流量の増減傾向の判定以外は、実施形態１に記載の代表値算出部１３４１と同様の処理を行う。
【0166】
（代表値算出部１３４１ａによる血流量の増減傾向の判定例）
代表値算出部１３４１ａは、所定の測定期間における血流量の増減の傾向を、所定の測定期間に測定された対象者の血流量データと対象者が覚醒状態かつ安静状態である場合に測定された血流量データとを比較して判定する。
代表値算出部１３４１ａは、所定の測定期間における血流量の増減の傾向を、所定の測定期間に測定された対象者の血流量データと対象者が覚醒状態かつ安静状態である場合に測定された血流量データとを比較して判定する。
【0167】
前記の構成によれば、所定の測定期間において測定された血流量データ同士の比較では血流量の増減を判定できない場合においても、血流量の増減の傾向を判定できる。
【0168】
代表値算出部１３４１ａは、記憶部１５ａに格納されている基準血流量情報１５９ａを参照し、以下に示すように血流量の増減傾向の判定を行ってもよい。下記のＢｃｕｒｒｅｎｔは所定の測定期間に測定された血流量を示す血流量データである。
【0169】
Ｂｒｅｓｔ ｗａｋｅ＜Ｂｃｕｒｒｅｎｔとなる場合、増加傾向と判定する。
【0170】
Ｂｒｅｓｔ ｗａｋｅ＞Ｂｃｕｒｒｅｎｔとなる場合、減少傾向と判定する。
【0171】
Ｂｒｅｓｔ ｗａｋｅ＝Ｂｃｕｒｒｅｎｔとなる場合、安定状態と判定する。
【0172】
また、Ｂｒｅｓｔ ｗａｋｅを特定の値とせずに、下記に示すように血流量の範囲としてもよい。
【0173】
Ｂｒｅｓｔ ｗａｋｅ ５％＜Ｂｒｅｓｔ ｗａｋｅ＜Ｂｒｅｓｔ ｗａｋｅ ９５％
また、代表値算出部１３４１は、所定の測定期間における体表温度データの代表値の算出に用いる体表温度データを、基準血流量情報１５９ａを用いて選別してもよい。
また、代表値算出部１３４１は、所定の測定期間における体表温度データの代表値の算出に用いる体表温度データを、基準血流量情報１５９ａを用いて選別してもよい。
【0174】
例えば、所定の測定期間に取得した血流量データＢｃｕｒｒｅｎｔが以下の条件を満たす場合は、代表値算出部１３４１は血流量データＢｃｕｒｒｅｎｔと同時に取得した体表温度データを所定の測定期間における体表温度データの代表値の算出に用いない。
【0175】
Ｂｃｕｒｒｅｎｔ＞Ｂｒｅｓｔ ｗａｋｅ ９５％
または、
Ｂｃｕｒｒｅｎｔ＜Ｂｒｅｓｔ ｗａｋｅ ５％
[分析処理の流れ]
次に、図１４を参照して、分析装置１０ａにおける分析処理の流れの一例を説明する。図１４は、分析装置１０ａにおける分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、実施形態１にて説明した分析装置１０における分析処理とは異なる分析装置１０ａにおける処理のみ説明する。
または、
Ｂｃｕｒｒｅｎｔ＜Ｂｒｅｓｔ ｗａｋｅ ５％
[分析処理の流れ]
次に、図１４を参照して、分析装置１０ａにおける分析処理の流れの一例を説明する。図１４は、分析装置１０ａにおける分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、実施形態１にて説明した分析装置１０における分析処理とは異なる分析装置１０ａにおける処理のみ説明する。
【0176】
図１４に示すように、分布範囲幅算出処理（Ｓ２）に続いて、基準血流量決定部１３８ａは基準血流量決定処理を行う（Ｓ９ａ）。本例においては、分布範囲幅算出処理の後に基準血流量決定処理を行う処理の流れの例について説明するが、分析装置１０ａは基準血流量決定処理の後に分布範囲幅算出処理を行う構成としてもよい。
【0177】
基準血流量決定処理（Ｓ９ａ）に続いて、分析装置１０ａは安静時血流量情報１５８ａを用いた血流量の増加傾向の判定を含む代表値算出処理を行う（Ｓ３）。その後、処理はＳ４に続く。
【0178】
以下、上述の分析処理に含まれる基準血流量決定処理の流れの一例について説明する。
【0179】
＜基準血流量決定処理の流れ＞
図１５を参照して、分析装置１０ａにおける基準血流量決定処理の流れの一例を説明する。図１５は、分析装置１０ａにおける基準血流量決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１５に示すように、表示制御部１３７ａは対象者に対して安静状態であるように示す通知の指示を受信する（Ｓ９１ａ）。続いて、表示部１６は表示制御部１３７ａの指示に従い、対象者に対して覚醒状態かつ安静状態であるように示す通知を表示する（Ｓ９２ａ）。続いて、取得部１３２ａは測定装置２０から取得した血流量データを安静時血流量情報１５８ａとして記憶部１５ａに格納することによって、安静時血流量データを蓄積する。（Ｓ９３ａ）。続いて、基準血流量決定部１３８ａは安静時血流量情報１５８ａから基準血流量を算出し、基準血流量を決定する（Ｓ９４ａ）。そして、処理は終了する。
図１５を参照して、分析装置１０ａにおける基準血流量決定処理の流れの一例を説明する。図１５は、分析装置１０ａにおける基準血流量決定処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１５に示すように、表示制御部１３７ａは対象者に対して安静状態であるように示す通知の指示を受信する（Ｓ９１ａ）。続いて、表示部１６は表示制御部１３７ａの指示に従い、対象者に対して覚醒状態かつ安静状態であるように示す通知を表示する（Ｓ９２ａ）。続いて、取得部１３２ａは測定装置２０から取得した血流量データを安静時血流量情報１５８ａとして記憶部１５ａに格納することによって、安静時血流量データを蓄積する。（Ｓ９３ａ）。続いて、基準血流量決定部１３８ａは安静時血流量情報１５８ａから基準血流量を算出し、基準血流量を決定する（Ｓ９４ａ）。そして、処理は終了する。
【0180】
〔実施形態３〕
本開示の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
本開示の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、前記実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
【0181】
対象者の睡眠－覚醒リズムは対象者の生活環境に応じた就寝時刻および起床時刻により決まる。そのため、睡眠の質を改善するために対象者の生活環境を変更することは容易ではない。
【0182】
一方で、対象者が光を浴びる期間を管理することによって、対象者の概日リズムの位相を補正することは比較的容易である。
【0183】
本実施形態に係る分析装置１０ｂは光照射期間算出部１４０ｂを備えている。光照射期間算出部１４０ｂは、平均概日リズム算出部１３５が算出した概日リズムに基づき、対象者が光を浴びるべき時間帯を示す光照射期間および対象者が光を回避すべき時間帯である光回避期間を算出する。光照射期間算出部１４０ｂは、上述の光照射期間および光回避期間を、対象者が要望する起床時刻および就寝時刻に合わせて算出する。
【0184】
前記の構成によれば、対象者の概日リズムの位相を対象者に要望の概日リズムの位相に補正するように、光照射期間および光回避期間を、例えば対象者に提示することができる。
【0185】
図１６は、本実施形態に係る分析システム１ｂの構成例を示す機能ブロック図である。ここでは、実施形態１にて説明した分析システム１と異なる構成のみ説明する。
【0186】
図１６に示すように、本実施形態に係る分析システム１ｂは分析装置１０ｂを含む。分析装置１０ｂが備える制御部１３ｂは、指示受付部１３１ｂおよび実施形態１にて説明した推奨時刻算出部１３６の代わりに光照射期間算出部１４０ｂを含む。
【0187】
≪指示受付部１３１ｂ≫
指示受付部１３１ｂは、実施形態１にて説明した指示受付部１３１の処理に加えて、以下の処理を行う。
指示受付部１３１ｂは、実施形態１にて説明した指示受付部１３１の処理に加えて、以下の処理を行う。
【0188】
指示受付部１３１ｂは光照射期間および光回避期間の提示の指示を受け付ける。指示受付部１３１ｂは対象者が要望する起床時刻および対象者が要望する就寝時刻も受け付ける。例えば、指示受付部１３１ｂが、対象者が要望する起床時刻および対象者が要望する就寝時刻を受け付けると、分析装置１０ｂにおける分析処理が開始される構成としてもよい。
【0189】
指示受付部１３１ｂは対象者が要望する起床時刻および対象者が要望する就寝時刻を示すデータを光照射期間算出部１４０ｂに送信する。
【0190】
≪光照射期間算出部１４０ｂ≫
光照射期間算出部１４０ｂは、平均概日リズムを示すデータを平均概日リズム算出部１３５から受信する。また、光照射期間算出部１４０ｂは対象者が要望する起床時刻および対象者が要望する就寝時刻を示すデータを指示受付部１３１ｂから受信する。
光照射期間算出部１４０ｂは、平均概日リズムを示すデータを平均概日リズム算出部１３５から受信する。また、光照射期間算出部１４０ｂは対象者が要望する起床時刻および対象者が要望する就寝時刻を示すデータを指示受付部１３１ｂから受信する。
【0191】
光照射期間算出部１４０ｂは、平均概日リズム算出部１３５が算出した概日リズムに基づき、光照射期間および光回避期間を算出する。光照射期間算出部１４０ｂは、光照射期間および光回避期間を、対象者が要望する起床時刻および就寝時刻に合わせて算出する。
【0192】
光照射期間算出部１４０ｂは、算出した光照射期間および光回避期間を表示制御部１３７に送信する。
【0193】
≪表示制御部１３７≫
表示制御部１３７は、光照射期間算出部１４０ｂが算出した光照射期間および光回避期間を表示部１６に表示させることによって対象者に提示する。例えば、表示制御部１３７は、提示画像情報１５５から適切な提示画像を取得し、当該提示画像を表示部１６に表示させてもよい。
表示制御部１３７は、光照射期間算出部１４０ｂが算出した光照射期間および光回避期間を表示部１６に表示させることによって対象者に提示する。例えば、表示制御部１３７は、提示画像情報１５５から適切な提示画像を取得し、当該提示画像を表示部１６に表示させてもよい。
【0194】
また、本実施形態に係る分析装置１０ｂについては、実施形態１にて説明した推奨時刻算出部１３６の代わりに光照射期間算出部１４０ｂを備えている構成を例示する。一方で、分析装置１０ｂは推奨時刻算出部１３６および光照射期間算出部１４０ｂの両方を備える構成としてもよい。
【0195】
[分析処理の流れ]
次に、図１７を参照して、分析装置１０ｂにおける分析処理の流れの一例を説明する。図１７は、分析装置１０ｂにおける分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、実施形態１にて説明した分析装置１０における分析処理とは異なる分析装置１０ｂにおける処理のみ説明する。
次に、図１７を参照して、分析装置１０ｂにおける分析処理の流れの一例を説明する。図１７は、分析装置１０ｂにおける分析処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、実施形態１にて説明した分析装置１０における分析処理とは異なる分析装置１０ｂにおける処理のみ説明する。
【0196】
図１７に示すように、平均概日リズムの算出処理（Ｓ７）に続いて、分析装置１０ｂは光照射期間および光回避期間の提示処理を行う（Ｓ１０ｂ）。そして、処理は終了する。
【0197】
以下、上述の光照射期間および光回避期間の提示処理の流れの一例について説明する。
【0198】
＜光照射期間および光回避期間の提示処理の流れ＞
図１８を参照して、分析装置１０ｂにおける光照射期間および光回避期間の提示処理の流れの一例を説明する。図１８は、分析装置１０ｂにおける光照射期間および光回避期間の提示処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１８に示すように、指示受付部１３１ｂは対象者が要望する起床時刻および対象者が要望する就寝時刻を取得する（Ｓ１０１ｂ）。続いて、光照射期間算出部１４０ｂは平均概日リズムの補正方向を算出する（Ｓ１０２ｂ）。また、光照射期間算出部１４０ｂは、Ｓ１０２ｂにて補正幅を算出してもよい。続いて、光照射期間算出部１４０ｂは光照射期間および光回避期間を算出する（Ｓ１０３ｂ）。続いて、表示制御部１３７は光照射期間および光回避期間を表示部１６に表示させることによって提示し（Ｓ１０４ｂ）、処理は終了する。
図１８を参照して、分析装置１０ｂにおける光照射期間および光回避期間の提示処理の流れの一例を説明する。図１８は、分析装置１０ｂにおける光照射期間および光回避期間の提示処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１８に示すように、指示受付部１３１ｂは対象者が要望する起床時刻および対象者が要望する就寝時刻を取得する（Ｓ１０１ｂ）。続いて、光照射期間算出部１４０ｂは平均概日リズムの補正方向を算出する（Ｓ１０２ｂ）。また、光照射期間算出部１４０ｂは、Ｓ１０２ｂにて補正幅を算出してもよい。続いて、光照射期間算出部１４０ｂは光照射期間および光回避期間を算出する（Ｓ１０３ｂ）。続いて、表示制御部１３７は光照射期間および光回避期間を表示部１６に表示させることによって提示し（Ｓ１０４ｂ）、処理は終了する。
【0199】
≪平均概日リズムの補正方向および補正幅の算出例≫
次に、光照射期間算出部１４０ｂによる平均概日リズムの補正方向および補正幅の算出の一例を説明する。
次に、光照射期間算出部１４０ｂによる平均概日リズムの補正方向および補正幅の算出の一例を説明する。
【0200】
光照射期間算出部１４０ｂは、補正後の平均概日リズムにおける深部体温相関体表温度が最低値となる時刻Ｔｉｍｅ ａｄｊｕｓｔｅｄ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎが、以下の式を満たすように平均概日リズムの補正方向を決定する。
【0201】
Ｔｉｍｅｄｅｓｉｒｅｄ ｓｌｅｅｐ＜Ｔｉｍｅ ａｄｊｕｓｔｅｄ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ＜Ｔｉｍｅｄｅｓｉｒｅｄ ｗａｋｅ
ここで、Ｔｉｍｅｄｅｓｉｒｅｄ ｓｌｅｅｐは対象者が要望する就寝時刻である。また、Ｔｉｍｅｄｅｓｉｒｅｄ ｗａｋｅは対象者が要望する起床時刻である。
ここで、Ｔｉｍｅｄｅｓｉｒｅｄ ｓｌｅｅｐは対象者が要望する就寝時刻である。また、Ｔｉｍｅｄｅｓｉｒｅｄ ｗａｋｅは対象者が要望する起床時刻である。
【0202】
また、光照射期間算出部１４０ｂは、補正後の平均概日リズムが前記の式を満たすように平均概日リズムの補正幅を算出してもよい。
【0203】
≪光照射期間および光回避期間の算出例≫
〈平均概日リズムを前進させて補正する場合の算出例〉
次に、図１９を参照して、平均概日リズムを前進させて補正する場合における光照射期間および光回避期間の算出の一例を説明する。図１９は平均概日リズムを前進させて補正する場合の光照射期間および光回避期間の一例を示す図である。
〈平均概日リズムを前進させて補正する場合の算出例〉
次に、図１９を参照して、平均概日リズムを前進させて補正する場合における光照射期間および光回避期間の算出の一例を説明する。図１９は平均概日リズムを前進させて補正する場合の光照射期間および光回避期間の一例を示す図である。
【0204】
図１９に示すように、平均概日リズムを前進させることによって補正する場合には、光照射期間算出部１４０ｂは光照射期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｅｘｐｏｓｕｒｅを以下のように算出してもよい。光照射期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｅｘｐｏｓｕｒｅは平均概日リズムにおける深部体温相関体表温度が最低値となる時刻Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎから、Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎの８時間後の時刻までの期間とする。すなわち、Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｅｘｐｏｓｕｒｅは以下の式で表せる。
【0205】
Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ＜Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｅｘｐｏｓｕｒｅ＜Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ＋８ｈ
また、図１９に示すように、平均概日リズムを前進させることによって補正する場合には、光照射期間算出部１４０ｂは光回避期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄを以下のように算出してもよい。光回避期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄは平均概日リズムにおける深部体温相関体表温度が最低値となる時刻Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎの１０時間前からＴｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎまでの期間とする。すなわち、Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄは以下の式で表せる。
また、図１９に示すように、平均概日リズムを前進させることによって補正する場合には、光照射期間算出部１４０ｂは光回避期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄを以下のように算出してもよい。光回避期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄは平均概日リズムにおける深部体温相関体表温度が最低値となる時刻Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎの１０時間前からＴｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎまでの期間とする。すなわち、Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄは以下の式で表せる。
【0206】
Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ－１０ｈ＜Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄ＜Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ
〈平均概日リズムを後退させて補正する場合の算出例〉
次に、図２０を参照して、平均概日リズムを後退させて補正する場合における光照射期間および光回避期間の算出の一例を説明する。図２０は平均概日リズムを後退させて補正する場合の光照射期間および光回避期間の一例を示す図である。
〈平均概日リズムを後退させて補正する場合の算出例〉
次に、図２０を参照して、平均概日リズムを後退させて補正する場合における光照射期間および光回避期間の算出の一例を説明する。図２０は平均概日リズムを後退させて補正する場合の光照射期間および光回避期間の一例を示す図である。
【0207】
図２０に示すように、平均概日リズムを後退させることによって補正する場合には、光照射期間算出部１４０ｂは光照射期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｅｘｐｏｓｕｒｅを以下のように算出してもよい。光照射期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｅｘｐｏｓｕｒｅは平均概日リズムにおける深部体温相関体表温度が最低値となる時刻Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎの１０時間前からＴｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎまでの期間とする。すなわち、Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｅｘｐｏｓｕｒｅは以下の式で表せる。
【0208】
Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ－１０ｈ＜Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｅｘｐｏｓｕｒｅ＜Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ
また、図２０に示すように、平均概日リズムを後退させることによって補正する場合には、光照射期間算出部１４０ｂは光回避期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄを以下のように算出してもよい。光回避期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄは平均概日リズムにおける深部体温相関体表温度が最低値となる時刻Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎから、Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎの８時間後の時刻までの期間とする。すなわち、Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄは以下の式で表せる。
また、図２０に示すように、平均概日リズムを後退させることによって補正する場合には、光照射期間算出部１４０ｂは光回避期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄを以下のように算出してもよい。光回避期間Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄは平均概日リズムにおける深部体温相関体表温度が最低値となる時刻Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎから、Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎの８時間後の時刻までの期間とする。すなわち、Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄは以下の式で表せる。
【0209】
Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ＜Ｔｉｍｅｌｉｇｈｔ ｐｒｏｈｉｂｉｔｅｄ＜Ｔｉｍｅ ＣＴｃｏｒｒ ｍｉｎ＋８ｈ
〔ソフトウェアによる実現例〕
分析装置１０、１０ａおよび１０ｂ（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１３、１３ａおよび１３ｂに含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
〔ソフトウェアによる実現例〕
分析装置１０、１０ａおよび１０ｂ（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１３、１３ａおよび１３ｂに含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
【0210】
この場合、前記装置は、前記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により前記プログラムを実行することにより、前記各実施形態で説明した各機能が実現される。
【0211】
前記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、前記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、前記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して前記装置に供給されてもよい。
【0212】
また、前記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、前記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本開示の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより前記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。
【0213】
また、前記各実施形態で説明した各処理は、ＡＩ（Artificial Intelligence：人工知能）に実行させてもよい。この場合、ＡＩは前記制御装置で動作するものであってもよいし、他の装置（例えばエッジコンピュータまたはクラウドサーバ等）で動作するものであってもよい。
【0214】
以上、本開示に係る発明について、諸図面および実施例に基づいて説明してきた。しかし、本開示に係る発明は上述した各実施形態に限定されるものではない。すなわち、本開示に係る発明は本開示で示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示に係る発明の技術的範囲に含まれる。つまり、当業者であれば本開示に基づき種々の変形または修正を行うことが容易であることに注意されたい。また、これらの変形または修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。
【0215】
〔まとめ〕
本開示の態様１に係る分析装置は、繰り返し対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得する取得部と、前記所定の期間において、前記血流量データに基づいて前記体表温度データを補正し、前記体表温度データの代表値を算出する代表値算出部と、前記所定の期間ごとの体表温度データの前記代表値を用いて前記対象者の概日リズムを算出するリズム算出部とを備える。
本開示の態様１に係る分析装置は、繰り返し対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得する取得部と、前記所定の期間において、前記血流量データに基づいて前記体表温度データを補正し、前記体表温度データの代表値を算出する代表値算出部と、前記所定の期間ごとの体表温度データの前記代表値を用いて前記対象者の概日リズムを算出するリズム算出部とを備える。
【0216】
本開示の態様２に係る分析装置は、前記態様１において、前記代表値算出部は、前記血流量データの傾向に基づいて前記体表温度データを補正してもよい。
【0217】
本開示の態様３に係る分析装置は、前記態様１または２において、前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、前記体表温度データを下方修正することによって前記体表温度データを補正してもよい。
【0218】
本開示の態様４に係る分析装置は、前記態様１から３において、前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、前記体表温度データの上限値を設定し、該上限値以下の前記体表温度データを抽出することによって前記体表温度データを補正してもよい。
【0219】
本開示の態様５に係る分析装置は、前記態様１または２において、前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、前記体表温度データを上方修正することによって前記体表温度データを補正してもよい。
【0220】
本開示の態様６に係る分析装置は、前記態様１、２または５において、前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、前記体表温度データの下限値を設定し、該下限値以上の前記体表温度データを抽出することによって前記体表温度データを補正してもよい。
【0221】
本開示の態様７に係る分析装置は、前記態様１から４において、前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、前記体表温度データを下方修正することによって前記体表温度データを補正するとともに、前記血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、前記体表温度データを上方修正することによって前記体表温度データを補正してもよい。
【0222】
本開示の態様８に係る分析装置は、前記態様１、２または７において、前記代表値算出部は、前記所定の期間の前記体表温度データおよび前記血流量データについて、前記血流量データが血流量の増加傾向を示す場合に、前記体表温度データの上限値を設定し、該上限値以下の前記体表温度データを抽出するとともに、前記血流量データが血流量の減少傾向を示す場合に、前記体表温度データの下限値を設定し、該下限値以上の前記体表温度データを抽出してもよい。
【0223】
本開示の態様９に係る分析装置は、前記態様３から８の何れかにおいて、前記代表値算出部は、前記所定の期間における前記血流量の増減の傾向を、前記所定の期間の初期に測定された前記血流量データと前記所定の期間の末期に測定された前記血流量データとを比較して判定してもよい。
【0224】
本開示の態様１０に係る分析装置は、前記態様３から８の何れかにおいて、前記代表値算出部は、前記所定の期間における前記血流量の増減の傾向を、前記所定の期間に測定された前記対象者の血流量データと前記対象者が覚醒状態かつ安静状態である場合の前記対象者の血流量データとを比較して判定してもよい。
【0225】
本開示の態様１１に係る分析装置は、前記態様１から１０の何れかにおいて、前記代表値算出部は、前記対象者の覚醒時における体表温度の分布範囲の幅に基づいて、前記所定の期間における前記体表温度データを補正してもよい。
【0226】
本開示の態様１２に係る分析装置は、前記態様１から１１の何れかにおいて、前記リズム算出部が算出した前記対象者の概日リズムを用いて、前記対象者の推奨起床時刻および推奨就寝時刻の少なくとも一方を算出する推奨時刻算出部を備えていてもよい。
【0227】
本開示の態様１３に係る分析装置は、前記態様１から１２の何れかにおいて、前記リズム算出部が算出した概日リズムに基づき、前記対象者の望ましい起床時刻および就寝時刻に合わせて、前記対象者が光を浴びるべき時間帯を示す光照射期間および前記対象者が光を回避すべき時間帯である光回避期間を算出する光照射期間算出部、を備えてもよい。
【0228】
本開示の態様１４に係る分析方法は、繰り返し対象者の体表温度データおよび血流量データを、所定の期間ごとに複数組ずつ取得する取得ステップと、前記所定の期間において、前記血流量データに基づいて前記体表温度データを補正し、前記体表温度データの代表値を算出する代表値算出ステップと、前記所定の期間ごとの体表温度データの前記代表値を用いて前記対象者の概日リズムを算出するリズム算出ステップとを含む。
【符号の説明】
【0229】
１０、１０ａ、１０ｂ 分析装置
１３２、１３２ａ 取得部
１３４１、１３４１ａ 代表値算出部
１３４２ 概日リズム算出部（リズム算出部）
１３５ 平均概日リズム算出部（リズム算出部）
１３６ 推奨時刻算出部
１４０ｂ 光照射期間算出部
Ｓ１ 取得ステップ
Ｓ３ 代表値算出ステップ
Ｓ４、Ｓ５、Ｓ７ リズム算出ステップ
１３２、１３２ａ 取得部
１３４１、１３４１ａ 代表値算出部
１３４２ 概日リズム算出部（リズム算出部）
１３５ 平均概日リズム算出部（リズム算出部）
１３６ 推奨時刻算出部
１４０ｂ 光照射期間算出部
Ｓ１ 取得ステップ
Ｓ３ 代表値算出ステップ
Ｓ４、Ｓ５、Ｓ７ リズム算出ステップ
【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】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】