ホーム > 特許ランキング > 東洋紡エムシー株式会社
知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
特開2025-3227情報処理装置、システム、出力装置、プログラム、記憶媒体、および情報処理方法
(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】P2025003227
(43)【公開日】2025-01-09
(54)【発明の名称】情報処理装置、システム、出力装置、プログラム、記憶媒体、および情報処理方法
(51)【国際特許分類】
A61B 5/16 20060101AFI20241226BHJP
【ＦＩ】
A61B5/16 110
A61B5/16 130
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023103780
(22)【出願日】2023-06-23
(71)【出願人】
【識別番号】722014321
【氏名又は名称】東洋紡エムシー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001195
【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】前田 郷司
【テーマコード（参考）】
4C038
【Ｆターム（参考）】
4C038PP03
4C038PP05
4C038PS00
(57)【要約】
【課題】交感神経系の活動指標と副交感神経の活動指標との両方を用いることにより被験者の状態について精度が高い判別を可能とする情報処理装置を提供する。
【解決手段】この発明の一態様の情報処理装置１は、第１ユーザの拍動を示す生体データを取得する生体データ取得部１１１と、前記生体データに基づいてＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成するＬＦおよびＨＦ算出部１１２と、前記複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出する統計処理部１１４と、前記算出された値に係る情報を出力する出力部１１５とを含む。
【選択図】図３
【解決手段】この発明の一態様の情報処理装置１は、第１ユーザの拍動を示す生体データを取得する生体データ取得部１１１と、前記生体データに基づいてＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成するＬＦおよびＨＦ算出部１１２と、前記複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出する統計処理部１１４と、前記算出された値に係る情報を出力する出力部１１５とを含む。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
情報処理装置であって、
生体データ取得部材を介して、第１ユーザの拍動を示す生体データを取得する生体データ取得部と、
前記生体データに基づいてＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成するＬＦおよびＨＦ算出部と、
前記複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出する統計処理部と、
前記算出された値に係る情報を出力装置に出力する、あるいは、前記情報処理装置が備える出力器を用いて、前記算出された値に係る情報の出力を行う出力部と
を備える、情報処理装置。
生体データ取得部材を介して、第１ユーザの拍動を示す生体データを取得する生体データ取得部と、
前記生体データに基づいてＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成するＬＦおよびＨＦ算出部と、
前記複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出する統計処理部と、
前記算出された値に係る情報を出力装置に出力する、あるいは、前記情報処理装置が備える出力器を用いて、前記算出された値に係る情報の出力を行う出力部と
を備える、情報処理装置。
【請求項2】
前記出力部は、前記算出された値に係る情報の出力として、前記算出された値と閾値との大小関係に応じた出力を行う、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記ばらつきの度合いを示す値は、標準偏差、変動係数、または分散のいずれかである、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値は、前記複数の組み合わせのＨＦの対数スケールでのばらつきの度合いを示す値である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記生体データは、前記第１ユーザが睡眠中の時間期間におけるデータである、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
請求項１から５のいずれかに記載の情報処理装置と、
前記算出された値に係る情報を受信して当該情報に係る出力を行う出力装置、および、前記生体データ取得部材、の少なくとも一方と
を具備するシステム。
前記算出された値に係る情報を受信して当該情報に係る出力を行う出力装置、および、前記生体データ取得部材、の少なくとも一方と
を具備するシステム。
【請求項7】
請求項１、３から５のいずれかに記載の情報処理装置から前記算出された値に係る情報を受信する出力装置であって、
前記算出された値のデータを受信する受信部と
前記算出された値と閾値との大小関係に応じた出力を行う出力部と
を備える出力装置。
前記算出された値のデータを受信する受信部と
前記算出された値と閾値との大小関係に応じた出力を行う出力部と
を備える出力装置。
【請求項8】
請求項１から５のいずれかに記載の情報処理装置の各部による処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項9】
請求項１から５のいずれかに記載の情報処理装置の各部による処理をハードウェアプロセッサに実行させるためのプログラムを記憶する、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項10】
ハードウェアプロセッサおよび記憶媒体を備える装置が実行する情報処理方法であって、
生体データ取得部材を介して、第１ユーザの拍動を示す生体データを取得することと、
前記生体データに基づいてＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成することと、
前記複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出することと、
前記算出された値に係る情報を出力装置に出力する、あるいは、前記装置が備える出力器を用いて、前記算出された値に係る情報の出力を行うことと
を含む、情報処理方法。
生体データ取得部材を介して、第１ユーザの拍動を示す生体データを取得することと、
前記生体データに基づいてＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成することと、
前記複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出することと、
前記算出された値に係る情報を出力装置に出力する、あるいは、前記装置が備える出力器を用いて、前記算出された値に係る情報の出力を行うことと
を含む、情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、システム、出力装置、プログラム、記憶媒体、および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、被験者の状態に関する判定のために生体データを用いる技術が知られている。
例えば、心拍数自体または脈拍数自体の時間変化と体動とから被験者の睡眠状態を判定する技術が知られている（例えば特許文献１を参照）。例えば、心拍強度の分散値と脳波の周波数成分とから被験者の睡眠状態を判定する技術が知られている（例えば特許文献２を参照）。例えば、脳波と自律神経の副交感神経の活性度とを用いて被験者の睡眠感を判定する技術が知られている（例えば特許文献３を参照）。
例えば、心拍数自体または脈拍数自体の時間変化と体動とから被験者の睡眠状態を判定する技術が知られている（例えば特許文献１を参照）。例えば、心拍強度の分散値と脳波の周波数成分とから被験者の睡眠状態を判定する技術が知られている（例えば特許文献２を参照）。例えば、脳波と自律神経の副交感神経の活性度とを用いて被験者の睡眠感を判定する技術が知られている（例えば特許文献３を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００２－３４９５５号公報
【特許文献2】特許第５６３２９８６号公報
【特許文献3】特許第６５５３３９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、例えば睡眠には自律神経活動の全体が関与していると考えられ、特許文献１のように心拍数自体または脈拍数自体の時間変化と体動とのみを頼りとして睡眠状態を正確に判定することは非常に困難である。また、特許文献２および３のように脳波を用いる方法は、被験者に脳波測定のための装置を着用させて負担を強いることとなり、実環境では採用しにくい。
【0005】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、交感神経系の活動指標と副交感神経の活動指標との両方を用いることにより被験者の状態について精度が高い判別を可能とする、情報処理装置、システム、出力装置、プログラム、記憶媒体、および情報処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
すなわち本発明は、以下の発明を含み得る。
［１］ 情報処理装置であって、
生体データ取得部材を介して、第１ユーザの拍動を示す生体データを取得する生体データ取得部と、
前記生体データに基づいてＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成するＬＦおよびＨＦ算出部と、
前記複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出する統計処理部と、
前記算出された値に係る情報を出力装置に出力する、あるいは、前記情報処理装置が備える出力器を用いて、前記算出された値に係る情報の出力を行う出力部と
を備える、情報処理装置。
［２］ 前記出力部は、前記算出された値に係る情報の出力として、前記算出された値と閾値との大小関係に応じた出力を行う、［１］に記載の情報処理装置。
［３］ 前記ばらつきの度合いを示す値は、標準偏差、変動係数、または分散のいずれかである、［１］または［２］に記載の情報処理装置。
［４］ 前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値は、前記複数の組み合わせのＨＦの対数スケールでのばらつきの度合いを示す値である、［１］から［３］のいずれかに記載の情報処理装置。
［５］ 前記生体データは、前記第１ユーザが睡眠中の時間期間におけるデータである、［１］から［４］のいずれかに記載の情報処理装置。
［６］ ［１］から［５］のいずれかに記載の情報処理装置と、
前記算出された値に係る情報を受信して当該情報に係る出力を行う出力装置、および、前記生体データ取得部材、の少なくとも一方と
を具備するシステム。
［７］ ［１］、［３］から［５］のいずれかに記載の情報処理装置から前記算出された値に係る情報を受信する出力装置であって、
前記算出された値のデータを受信する受信部と
前記算出された値と閾値との大小関係に応じた出力を行う出力部と
を備える出力装置。
［８］ ［１］から［５］のいずれかに記載の情報処理装置の各部による処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
［９］ ［１］から［５］のいずれかに記載の情報処理装置の各部による処理をハードウェアプロセッサに実行させるためのプログラムを記憶する、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
［１０］ ハードウェアプロセッサおよび記憶媒体を備える装置が実行する情報処理方法であって、
生体データ取得部材を介して、第１ユーザの拍動を示す生体データを取得することと、
前記生体データに基づいてＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成することと、
前記複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出することと、
前記算出された値に係る情報を出力装置に出力する、あるいは、前記装置が備える出力器を用いて、前記算出された値に係る情報の出力を行うことと
を含む、情報処理方法。
［１］ 情報処理装置であって、
生体データ取得部材を介して、第１ユーザの拍動を示す生体データを取得する生体データ取得部と、
前記生体データに基づいてＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成するＬＦおよびＨＦ算出部と、
前記複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出する統計処理部と、
前記算出された値に係る情報を出力装置に出力する、あるいは、前記情報処理装置が備える出力器を用いて、前記算出された値に係る情報の出力を行う出力部と
を備える、情報処理装置。
［２］ 前記出力部は、前記算出された値に係る情報の出力として、前記算出された値と閾値との大小関係に応じた出力を行う、［１］に記載の情報処理装置。
［３］ 前記ばらつきの度合いを示す値は、標準偏差、変動係数、または分散のいずれかである、［１］または［２］に記載の情報処理装置。
［４］ 前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値は、前記複数の組み合わせのＨＦの対数スケールでのばらつきの度合いを示す値である、［１］から［３］のいずれかに記載の情報処理装置。
［５］ 前記生体データは、前記第１ユーザが睡眠中の時間期間におけるデータである、［１］から［４］のいずれかに記載の情報処理装置。
［６］ ［１］から［５］のいずれかに記載の情報処理装置と、
前記算出された値に係る情報を受信して当該情報に係る出力を行う出力装置、および、前記生体データ取得部材、の少なくとも一方と
を具備するシステム。
［７］ ［１］、［３］から［５］のいずれかに記載の情報処理装置から前記算出された値に係る情報を受信する出力装置であって、
前記算出された値のデータを受信する受信部と
前記算出された値と閾値との大小関係に応じた出力を行う出力部と
を備える出力装置。
［８］ ［１］から［５］のいずれかに記載の情報処理装置の各部による処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
［９］ ［１］から［５］のいずれかに記載の情報処理装置の各部による処理をハードウェアプロセッサに実行させるためのプログラムを記憶する、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
［１０］ ハードウェアプロセッサおよび記憶媒体を備える装置が実行する情報処理方法であって、
生体データ取得部材を介して、第１ユーザの拍動を示す生体データを取得することと、
前記生体データに基づいてＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成することと、
前記複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、前記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出することと、
前記算出された値に係る情報を出力装置に出力する、あるいは、前記装置が備える出力器を用いて、前記算出された値に係る情報の出力を行うことと
を含む、情報処理方法。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、交感神経系の活動指標と副交感神経の活動指標との両方を用いることにより被験者の状態について精度が高い判別を可能とする、情報処理装置、システム、出力装置、プログラム、記憶媒体、および情報処理方法を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、図面を参照してこの発明に係る実施形態を説明する。
以下では、下記実施形態に基づき本発明をより具体的に説明するが、本発明はもとより下記実施形態によって制限を受けるものではなく、前・後記の趣旨に適合し得る範囲で適当に変更を加えて実施することも勿論可能であり、それらはいずれも本発明の技術的範囲に包含される。
以下では、下記実施形態に基づき本発明をより具体的に説明するが、本発明はもとより下記実施形態によって制限を受けるものではなく、前・後記の趣旨に適合し得る範囲で適当に変更を加えて実施することも勿論可能であり、それらはいずれも本発明の技術的範囲に包含される。
【0010】
［第１実施形態］
（構成例）
（１）システム構成
図１は、第１実施形態に係る情報処理装置１を含むシステムＳＹＳの構成の一例を示す。システムＳＹＳは、情報処理装置１に加えて、例えば、生体データ取得部材２、生体データ取得装置３、および出力装置４を含む。
（構成例）
（１）システム構成
図１は、第１実施形態に係る情報処理装置１を含むシステムＳＹＳの構成の一例を示す。システムＳＹＳは、情報処理装置１に加えて、例えば、生体データ取得部材２、生体データ取得装置３、および出力装置４を含む。
【0011】
生体データ取得部材２は、例えば生体データ取得用電極である。生体データ取得装置３は、例えば、生体データ取得部材２を介して取得される電圧信号をアナログデジタル変換し、当該アナログデジタル変換後の信号を、通信ネットワークＮＷを介して外部装置に送信可能である。生体データ取得部材２および生体データ取得装置３の構成の詳細については後述する。
【0012】
情報処理装置１は、例えば計測機器およびパーソナルコンピュータ等である。出力装置４は、例えば、スマートフォン、携帯端末（例えばタブレット端末）、スマートウォッチ、ヘッドマウントディスプレイ、スマートグラス、スマートコンタクトレンズ、およびパーソナルコンピュータ等である。図１では、情報処理装置１と出力装置４とが通信ネットワークＮＷを介して接続される別個の装置であるものとして示されているが、本実施形態はこれに限定されない。情報処理装置１と出力装置４とを組み合わせたものが、単一の装置を構成していてもよい。例えば、情報処理装置１と出力装置４との組み合わせが、計測機器、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、移動端末（例えばタブレット端末）、スマートウォッチ、およびヘッドマウントディスプレイ等を構成していてもよい。同様に、生体データ取得部材２、生体データ取得装置３、情報処理装置１、および出力装置４のうちの２つ以上が、単一の装置を構成していてもよい。
【0013】
生体データ取得装置３は、生体データ取得部材２を介して、生体データ取得部材２が取り付けられたユーザ（以下、被験者とも称される。）の拍動を示す生体データを取得する。生体データ取得装置３は、通信ネットワークＮＷを介して生体データを情報処理装置１に送信する。情報処理装置１は、当該生体データを受け取り、当該生体データに基づいて、例えばグラフデータを生成する。
【0014】
情報処理装置１によるグラフデータの生成について説明する。情報処理装置１は、後述するように、ＬＦおよびＨＦ算出部１１２による制御の下、被験者の拍動間隔から周波数スペクトル変換を介して得たパワースペクトルを定積分してＬＦおよびＨＦを算出し、さらにＬＦ／ＨＦを算出する。情報処理装置１は、グラフデータ生成部１１３による制御の下、例えば、第１の軸にＨＦを取り、第１の軸と交差する第２の軸にＬＦ／ＨＦを取ったグラフに関係するグラフデータを生成する。情報処理装置１は、通信ネットワークＮＷを介して、当該グラフデータを出力装置４に送信可能である。
【0015】
出力装置４は、例えば、当該グラフデータを受信し、当該グラフデータに基づいて、上記の通り、第１の軸にＨＦを取り第２の軸にＬＦ／ＨＦを取ったグラフを表示する。当該表示により、被験者の自律神経の失調状態におけるプロットの把握が容易となる。より具体的には、グラフデータが例えば許容可能領域に係るデータを含むことにより、当該グラフに許容可能領域も表示され、これにより、被験者の自律神経の失調状態におけるプロットの把握が容易となる。
【0016】
情報処理装置１はさらに、統計処理部１１４による制御の下、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせについて、ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、ＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出する。情報処理装置１は、例えば、通信ネットワークＮＷを介して、当該算出された値のデータを出力装置４に送信する。
【0017】
出力装置４は、例えば、当該算出された値のデータを受信し、当該値に基づく表示等を行う。これにより、被験者自身および／または監督者が、被験者が例えば睡眠中にストレス状態にあって熟眠できていない場合を判別することが可能となる。
【0018】
情報処理装置１は、上記算出された値に基づいて通知データを生成し、当該通知データを出力装置４に送信してもよい。出力装置４は、当該通知データを受信し、当該通知データに基づく警告の表示等の出力を行うことも可能である。これにより、被験者自身および／または監督者が、被験者が例えば睡眠中にストレス状態にあって熟眠できていない場合を判別することが可能となる。
【0019】
次に、生体データ、ならびに、生体データ取得部材２および生体データ取得装置３について、より詳細に説明する。
【0020】
生体データ取得装置３は、生体データ取得部材２を介して被験者の拍動を示す生体データを取得する。本明細書では、主に当該生体データが心電情報である場合を例に挙げて説明する。生体データ取得部材２としては、生体データ取得用電極が好ましく、生体接触型電極がより好ましい。生体データ取得装置３は、得られた心電情報を例えば情報処理装置１に送信可能であり、温度計、ＧＰＳによる位置情報、ＸＹＺ各軸への加速度センサ等が搭載されているものであってもよい。生体データ取得装置３は、心電情報を後述するＲＲＩ等の拍動間隔の情報に変換してもよいし、情報処理装置１において、心電情報をＲＲＩ等の拍動間隔の情報に変換してもよい。本明細書では、特に明示されない限り、当該変換の前の心電情報と、当該変換後のＲＲＩ等の拍動間隔の情報は、いずれも生体データと称されてもよい。
【0021】
生体データ取得部材２は、衣服型の（図示しない）生体情報測定装置に設けられた複数の生体データ取得用電極であることが好ましい。衣服型の生体情報測定装置としては、センシングウェア、ウェアラブル・スマート・デバイス等が挙げられる。生体データ取得装置３は、例えば、当該衣服型の生体情報測定装置を被験者に装着させて、当該生体情報測定装置に設けられた複数の生体接触型電極を介して経時的に電圧測定を行うことにより、心電情報を取得する。
【0022】
生体データが示す拍動の間隔は、例えば心拍の間隔である。当該間隔の単位はｍｓであることが好ましい。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可能である。図７に示されるように、規則的に表れる高い急峻なピークがＲ波である。拍動の間隔およびその揺動には、精神神経の状態が反映されると言われている。
【0023】
生体データが示す拍動の間隔は、心電信号におけるＲ波と次のＲ波との間隔であるＲＲ間隔（以下、「ＲＲＩ」と記載する場合がある）であることが好ましい。ＲＲＩは信号のピークがはっきり出ることによりピーク位置の誤認識が起こりにくいため、拍動間隔の測定精度を高めることができる。また、情報処理装置１で行われる周波数スペクトル変換にはある一定期間の波数が必要であるが、拍動間隔の測定精度が高ければ短い時間、少ない波数でスペクトル変換が可能となり、リアルタイムに近い迅速な検出が可能となる。図７は、典型的な心電波形の一例である。
【0024】
拍動間隔を示す生体データとして、心電情報に基づく心拍間隔を示す生体データの代わりに、血流量の変化に係る脈波情報に基づく脈拍間隔を示す生体データが用いられてもよい。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可能である。脈波は、生体データ取得部材２により、被験者の手首、手指等で取得することができる。手首装着型のセンサーにおいては、血管の太さ変化を光学的に読み取る方式が主流である。
心拍ないし脈拍の拍動間隔は、圧力センサや生体インピーダンスセンサ等を利用して取得することも可能である。睡眠中ないし、寝たきりのご老人のように寝台で過ごす時間が長い被験者の場合には、例えば寝台に仕込んだ圧力センサにより拍動間隔を取得することができる。また、椅子の臀部ないし背面に設置した圧力センサによって拍動間隔を取得することも可能である。
心拍ないし脈拍の拍動間隔は、圧力センサや生体インピーダンスセンサ等を利用して取得することも可能である。睡眠中ないし、寝たきりのご老人のように寝台で過ごす時間が長い被験者の場合には、例えば寝台に仕込んだ圧力センサにより拍動間隔を取得することができる。また、椅子の臀部ないし背面に設置した圧力センサによって拍動間隔を取得することも可能である。
【0025】
生体データ取得部材２について、より詳細に説明する。
上述の通り、生体データ取得部材２として、皮膚接触型電極を用いることができる。皮膚接触型電極としては、導電性ファブリックを用いた電極を用いることができる。導電性ファブリックとして、少なくとも導電糸を含む繊維からなる織布、不織布、編物、刺繍糸、縫糸等が挙げられる。皮膚接触電極としては、伸縮性導体組成物を用いた電極を用いることもできる。
上述の通り、生体データ取得部材２として、皮膚接触型電極を用いることができる。皮膚接触型電極としては、導電性ファブリックを用いた電極を用いることができる。導電性ファブリックとして、少なくとも導電糸を含む繊維からなる織布、不織布、編物、刺繍糸、縫糸等が挙げられる。皮膚接触電極としては、伸縮性導体組成物を用いた電極を用いることもできる。
【0026】
（２）情報処理装置に係るハードウェア構成
図２は、第１実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図２は、第１実施形態に係る情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【0027】
情報処理装置１は、制御部１１、プログラム記憶部１２、データ記憶部１３、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）１４、およびバスＢＵＳを含む。プログラム記憶部１２、データ記憶部１３、および入出力インタフェース１４、の各々は、バスＢＵＳを介して制御部１１に接続される。
【0028】
制御部１１は、中央処理ユニット（Central Processing Unit：ＣＰＵ）等のハードウェアプロセッサを有する。
【0029】
プログラム記憶部１２は、記憶媒体として、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリとを組み合わせたものである。プログラム記憶部１２は、ＯＳ（Operating System）等のミドルウェアに加えて、本実施形態に係る各種制御処理の実行のために用いられるプログラムを格納する。プログラム記憶部１２は、例えば、フラッシュメモリ等の補助記憶装置、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、およびＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体により実現されてもよい。
【0030】
データ記憶部１３は、記憶媒体として、例えば、ＨＤＤまたはＳＳＤ等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリとを組み合わせたものである。データ記憶部１３は、制御部１１が有するハードウェアプロセッサの作業領域として使用され、データを一時的に保持し、バッファおよびキャッシュとして機能する。データ記憶部１３は、例えば、フラッシュメモリ等の補助記憶装置、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、およびＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体により実現されてもよい。
【0031】
入出力インタフェース１４は、制御部１１による制御の下、通信ネットワークＮＷにより定義される通信プロトコルを使用して、外部装置との間で伝送されるデータの送受信を行う。入出力インタフェース１４は、例えば有線ＬＡＮまたは無線ＬＡＮに対応するインタフェースにより構成される。
【0032】
（３）情報処理装置に係るソフトウェア構成
図３は、第１実施形態に係る情報処理装置１の制御部１１のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。制御部１１中に示される各種機能部は、一例にすぎず、図３に示されるように区別されている必要はない。単一のブロックとして示されている或る機能部が複数の単位に分割されて実現されてもよいし、異なる複数のブロックとして示されている機能部が或るまとまった単位で実現されてもよい。
図３は、第１実施形態に係る情報処理装置１の制御部１１のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。制御部１１中に示される各種機能部は、一例にすぎず、図３に示されるように区別されている必要はない。単一のブロックとして示されている或る機能部が複数の単位に分割されて実現されてもよいし、異なる複数のブロックとして示されている機能部が或るまとまった単位で実現されてもよい。
【0033】
制御部１１は、例えば、生体データ取得部１１１、ＬＦおよびＨＦ算出部１１２、グラフデータ生成部１１３、統計処理部１１４、データ出力部１１５、および通知データ生成部１１６を含む。グラフデータ生成部１１３は、例えば、回帰分析データ生成部１１３１および許容可能領域算出部１１３２を含む。制御部１１が含む各機能部の処理機能は、制御部１１が、プログラム記憶部１２に格納されるプログラムを、制御部１１のハードウェアプロセッサに実行させることにより実現される。プログラム記憶部１２に格納されるプログラムが用いられる場合の説明を行ったが、用いられるプログラムは、通信ネットワークＮＷを通して提供されるものであってもよい。
【0034】
入出力インタフェース１４は、生体データ取得装置３から通信ネットワークＮＷを介して送信される生体データを受け取り、当該生体データを制御部１１に入力する。入出力インタフェース１４はまた、制御部１１から出力されるデータを受け取り、制御部１１からの指示にしたがって、当該データを出力装置４に通信ネットワークＮＷを介して送信する。
【0035】
データ記憶部１３は、例えば、生体データ記憶部１３１、ＬＦおよびＨＦ記憶部１３２、回帰分析データ記憶部１３３、許容可能領域記憶部１３４、ばらつき度合い比率記憶部１３５、ならびに通知データ記憶部１３６を含む。これら各種記憶部は、情報処理装置１に含まれているものとして説明するが、これら記憶部のうち１つ以上が、例えばクラウドコンピューティング上に設けられていてもよい。
【0036】
生体データ記憶部１３１は、生体データを記憶する。ＬＦおよびＨＦ記憶部１３２は、ＬＦとＨＦとの組み合わせのデータ、および／または、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの組み合わせのデータを記憶する。回帰分析データ記憶部１３３は、回帰分析データ生成部１１３１による処理で生成されるデータを記憶する。許容可能領域記憶部１３４は、許容可能領域算出部１１３２による処理で生成されるデータを記憶する。ばらつき度合い比率記憶部１３５は、統計処理部１１４による処理で生成されるデータを記憶する。通知データ記憶部１３６は、通知データを記憶する。
【0037】
生体データ取得部１１１は、入出力インタフェース１４を介して、生体データ取得装置３から送信される生体データを取得する処理を実行する。ＬＦおよびＨＦ算出部１１２は、生体データに基づいてＬＦおよびＨＦの組み合わせのデータを生成する処理を実行する。ＬＦおよびＨＦ算出部１１２はさらに、ＬＦ／ＨＦを算出し、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの組み合わせのデータを生成する処理を実行する。グラフデータ生成部１１３は、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータに基づいて、ＨＦおよびＬＦ／ＨＦの複数の組み合わせのグラフ上へのプロットに関係するグラフデータを生成する処理を実行する。回帰分析データ生成部１１３１は、ＨＦおよびＬＦ／ＨＦの複数の組み合わせのグラフ上へのそれぞれのプロットに基づく回帰直線を算出して当該回帰直線を示す回帰直線データを生成する処理を実行する。許容可能領域算出部１１３２は、当該回帰直線に基づいて許容可能領域に係るデータを生成する処理を実行する。回帰直線データおよび許容可能領域に係るデータは、上述したグラフデータに含まれ得る。統計処理部１１４は、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせについて、ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、ＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出する処理を実行する。データ出力部１１５は、グラフデータおよび／または当該算出された値のデータを、入出力インタフェース１４を介して、出力装置４に出力する処理を実行する。通知データ生成部１１６は、例えば、当該算出された値のデータに基づいて通知データを生成する。データ出力部１１５は、通知データも同様に出力装置４に出力する処理を実行する。
【0038】
図４は、第１実施形態に係る情報処理装置１の、グラフデータ生成処理に関係する構成を説明するための図である。
【0039】
先ず、第１時間期間における被験者の拍動を示すデータに関係する処理を説明する。図４では、当該処理に関係するデータの流れは破線で示されている。
【0040】
生体データ取得部１１１は、生体データ取得部材２および生体データ取得装置３を介して検出される、第１時間期間における被験者（以下、第１ユーザとも称され得る。）の拍動を示す生体データ（以下、第１データとも称され得る。）を、入出力インタフェース１４を介して取得し、当該第１データを生体データ記憶部１３１に記憶させる処理を実行する。
【0041】
ＬＦおよびＨＦ算出部１１２は、生体データ記憶部１３１から当該第１データを読み出し、当該第１データに基づいて、当該第１時間期間に含まれる複数の時間期間の各々について、当該第１データが示す拍動間隔の変動の時系列情報から、周波数スペクトル変換を介してパワースペクトルを算出し、当該パワースペクトルに基づいてＬＦおよびＨＦを算出することにより、ＬＦとＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成し、当該データを、ＬＦおよびＨＦ記憶部１３２に記憶させる処理を実行し得る。ＬＦおよびＨＦ算出部１１２はさらに、ＬＦ／ＨＦを算出し、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータ（以下、第２データとも称され得る。）を生成し、当該第２データをＬＦおよびＨＦ記憶部１３２に記憶させる処理を実行してもよい。
【0042】
グラフデータ生成部１１３は、ＬＦおよびＨＦ記憶部１３２から当該第２データを読み出す処理を実行する。
【0043】
回帰分析データ生成部１１３１は、当該第２データのＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせがＨＦとＬＦ／ＨＦとの関係を示すようにプロットされる場合の当該複数のプロットに基づく回帰直線を算出して当該回帰直線を示す回帰直線データを生成し、当該回帰直線データを回帰分析データ記憶部１３３に記憶させる処理を実行する。本明細書ではこのような回帰直線データが生成される場合について主に説明するが、回帰分析データ生成部１１３１は、回帰直線データの代わりに、例えば、ＬＦ／ＨＦを変数としてＨＦの値が定まるような曲線の関数のデータを回帰分析により生成してもよい。
【0044】
許容可能領域算出部１１３２は、回帰分析データ記憶部１３３から当該回帰直線データを読み出す処理を実行する。続いて、許容可能領域算出部１１３２は、上記第２データに係る上述した複数のプロットについて、上記回帰直線を基準としたばらつきを表す統計量を算出する処理を実行する。続いて、許容可能領域算出部１１３２は、当該回帰直線および当該統計量に基づいて、当該回帰直線を基準とした許容可能な領域に係るデータ（以下、第３データとも称され得る。）を生成し、当該第３データを許容可能領域記憶部１３４に記憶させる処理を実行する。当該第３データは、例えば、上記回帰直線および上記統計量から算出される、許容可能領域の境界の１以上の直線を示すデータであってもよい。
【0045】
データ出力部１１５は、許容可能領域記憶部１３４から当該第３データを読み出し、当該第３データを、入出力インタフェース１４を介して出力装置４に出力する処理を実行する。当該出力により、出力装置４による第３データに基づく表示が可能となる。当該表示では、例えば、第３データが示す許容可能領域が表示される。データ出力部１１５はさらに、ＬＦおよびＨＦ記憶部１３２から上記第２データを読み出し、当該第２データを同様に出力装置４に出力する処理を実行してもよい。データ出力部１１５はさらに、回帰分析データ記憶部１３３から上記回帰直線データを読み出し、当該回帰直線データを同様に出力装置４に出力する処理を実行してもよい。このような第２データおよび／または回帰直線データの出力により、出力装置４による第２データおよび／または回帰直線データに基づく表示も可能となる。データ出力部１１５による第３データの出力処理、第２データの出力処理、回帰直線データの出力処理が実行される順番は、ここに記載したものに限定されず、少なくとも２つのデータの出力が並行して行われるものであってもよい。
【0046】
続いて、第２時間期間における被験者の拍動を示すデータに関係する処理を説明する。図４では、当該処理に関係するデータの流れは一点鎖線で示されている。第２時間期間は、例えば第１時間期間より後の時間期間であるが、本実施形態はこれに限定されない。第２時間期間が第１時間期間より前の時間期間であってもよいし、第２時間期間と第１時間期間とが少なくとも部分的に重なっていてもよい。
【0047】
生体データ取得部１１１は、生体データ取得部材２および生体データ取得装置３を介して検出される、第２時間期間における第１ユーザの拍動を示す生体データ（以下、第４データとも称され得る。）を、入出力インタフェース１４を介して取得し、当該第４データを生体データ記憶部１３１に記憶させる処理を実行する。
【0048】
ＬＦおよびＨＦ算出部１１２は、生体データ記憶部１３１から当該第４データを読み出し、当該第４データに基づいて、当該第２時間期間に含まれる複数の時間期間の各々について、第１データについて説明したのと同様にＬＦ、ＨＦ、およびＬＦ／ＨＦを算出することにより、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータ（以下、第５データとも称され得る。）を生成し、当該第５データを、ＬＦおよびＨＦ記憶部１３２に記憶させる処理を実行する。。
【0049】
データ出力部１１５は、ＬＦおよびＨＦ記憶部１３２から当該第５データを読み出し、当該第５データを、入出力インタフェース１４を介して出力装置４に出力する処理を実行する。当該出力により、出力装置４による第５データに基づく表示が可能となる。当該表示では、例えば、第５データのＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせがＨＦとＬＦ／ＨＦとの関係を示すようにプロットされたグラフが表示される。当該表示は、例えば、上述した第３データに基づく表示とともに行われる。
【0050】
図５は、第１実施形態に係る情報処理装置１の、統計処理に関係する構成を説明するための図である。
【0051】
統計処理部１１４は、ＬＦおよびＨＦ記憶部１３２から、或る時間期間における被験者（第１ユーザ）の拍動を示すデータに基づくＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを読み出す処理を実行する。当該読み出されるデータは、例えば、上述した第２データおよび／または第５データであってもよいし、第２データおよび／または第５データの一部であってもよいし、あるいは、上記で第２データおよび第５データについて説明したのと同様に、他の時間期間における第１ユーザの拍動を示すデータに基づいてＬＦおよびＨＦ算出部１１２により生成される、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータであってもよい。統計処理部１１４は、当該読み出されたデータに基づいて、当該複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値と、当該複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値とを算出する処理を実行する。さらに、統計処理部１１４は、当該ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、当該ＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値（以下、ばらつき度合い比率とも称され得る。）を算出し、当該ばらつき度合い比率のデータをばらつき度合い比率記憶部１３５に記憶させる処理を実行する。
【0052】
統計処理部１１４は、上記複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値として、例えば、当該複数の組み合わせのＨＦの対数スケールでのばらつきの度合いを示す値を算出し、上記ばらつき度合い比率として、上記ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、当該ＨＦの対数スケールでのばらつきの度合いを示す値で除した値を算出する。当該ＨＦの対数スケールでのばらつきの度合いを示す値としては、例えば、当該複数の組み合わせのＨＦの常用対数の値のばらつきの度合いを示す値が用いられる。常用対数の代わりに、１０以外の数を底とする他の対数（自然対数等）が用いられてもよい。
【0053】
ばらつきの度合いを示す値としては、例えば標準偏差が用いられるが、本実施形態ではこれに限定されない。ばらつきの度合いを示す値として、変動係数、分散、平均偏差、範囲（例えば、Ｘｂａｒ－Ｒ管理図における最大値と最小値の差）、四分位範囲、平均絶対偏差、または離散エントロピー等が用いられてもよい。これらの中でも、標準偏差、変動係数、または分散が用いられることが好ましく、標準偏差が用いられることがより好ましい。これらの指標のうち同一の指標が、上述した、ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値と、ＨＦのばらつきの度合いを示す値との両方に用いられることが好ましい。具体的には、上述した、ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値と、ＨＦのばらつきの度合いを示す値との両方に、標準偏差、変動係数、分散、平均偏差、範囲（例えば、Ｘｂａｒ－Ｒ管理図における最大値と最小値の差）、四分位範囲、平均絶対偏差、または離散エントロピー等のうちのいずれかが用いられることが好ましく、標準偏差、変動係数、または分散のうちのいずれかが用いられることがより好ましく、標準偏差が用いられることがさらに好ましい。
【0054】
データ出力部１１５は、ばらつき度合い比率記憶部１３５から上記ばらつき度合い比率のデータを読み出し、当該データを、入出力インタフェース１４を介して出力装置４に出力する処理を実行する。当該出力により、出力装置４による、例えば、ばらつき度合い比率の画面表示および／または音声出力が可能となる。
【0055】
通知データ生成部１１６は、ばらつき度合い比率記憶部１３５から上記ばらつき度合い比率のデータを読み出し、当該データに基づいて、例えば、当該ばらつき度合い比率が閾値を超える場合に通知データを生成し、当該通知データを通知データ記憶部１３６に記憶させる処理を実行する。通知データとしては、通知データに基づくユーザへのリアルタイムな警告のための単純な通知信号でもよい。上述した、ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値と、ＨＦのばらつきの度合いを示す値との両方に標準偏差が用いられ、ＨＦおよびＬＦの単位としてｍｓ２が用いられる場合、当該閾値は、９．００以上であることが好ましく、１０．００以上であることがより好ましく、１１．００以上であることがさらに好ましく、１２．００以上であることがさらに好ましく、一方、１７．００以下であることが好ましく、１６．００以下であることがより好ましく、１５．００以下であることがさらに好ましく、１４．００以下であることがさらに好ましい。この場合の当該閾値としては、例えば１３．００が用いられる。。
【0056】
本明細書では、通知データが、ばらつき度合い比率が或る閾値を超える場合に生成されるものとして主に説明するが、本実施形態はこれに限定されない。通知データとしては、ばらつき度合い比率が或る閾値以下の場合にロー（Ｌ）レベル、ばらつき度合い比率が当該閾値を超える場合にハイ（Ｈ）レベルを示すように、当該閾値との大小関係を２値で示すものが用いられてもよい。さらに、２以上の閾値が用いられて、２以上の閾値の各々との大小関係を示すような通知データが用いられてもよい。
【0057】
データ出力部１１５は、通知データ記憶部１３６から通知データを読み出し、当該通知データを、入出力インタフェース１４を介して出力装置４に出力する処理を実行する。当該出力により、出力装置４による通知データに基づく出力が可能となる。当該出力は、例えば、警告の画面表示、振動、音声出力、および／または発熱等により実現される。上述したいずれの場合の通知データが用いられても、当該出力は、ばらつき度合い比率と或る閾値との大小関係に応じた出力となる。
【0058】
このように、データ出力部１１５は、ばらつき度合い比率のデータおよび／または通知データという、算出されたばらつき度合い比率に係る情報を出力装置４に出力する処理を実行する。
【0059】
（動作例）
以上のように構成された情報処理装置１の動作例を説明する。
（１）全体動作フロー
図６は、情報処理装置１により実行される動作の一例のフローチャートを示す図である。以下で説明する動作は一例に過ぎず、本実施形態に係る動作はこれに限定されるものではない。
以上のように構成された情報処理装置１の動作例を説明する。
（１）全体動作フロー
図６は、情報処理装置１により実行される動作の一例のフローチャートを示す図である。以下で説明する動作は一例に過ぎず、本実施形態に係る動作はこれに限定されるものではない。
【0060】
当該動作に先立ち、生体データ取得装置３が生体データ取得部材２を介して或る時間期間における被験者（第１ユーザ）の拍動を示す生体データを取得する。当該生体データは、例えば、第１ユーザが睡眠中の時間期間におけるデータである。生体データ取得装置３は、（図示しない）出力部による制御の下、当該生体データを、通信ネットワークＮＷを介して情報処理装置１に送信する。当該送信に応じて、図６のフローチャートに示される動作が開始される。
【0061】
情報処理装置１の制御部１１は、生体データ取得部１１１による制御の下、当該時間期間における第１ユーザの拍動を示す生体データを取得する（ＳＴ０１）。
【0062】
続いて、制御部１１は、ＬＦおよびＨＦ算出部１１２による制御の下、当該生体データに基づいて、当該時間期間に含まれる複数の時間期間の各々について、当該生体データが示す拍動間隔の変動の時系列情報から、周波数スペクトル変換を介してパワースペクトルを算出し、当該パワースペクトルに基づいてＬＦおよびＨＦを算出し、さらにＬＦ／ＨＦを算出することにより、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータを生成する（ＳＴ０２）。なお、ＳＴ０２の動作は、ＳＴ０１の動作と、少なくとも一部が並行して行われてもよい。
【0063】
続いて、制御部１１は、統計処理部１１４による制御の下、当該複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値と、当該複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値とを算出し、さらに、当該ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、当該ＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値である、ばらつき度合い比率を算出する（ＳＴ０３）。
【0064】
続いて、制御部１１は、通知データ生成部１１６による制御の下、ばらつき度合い比率が閾値を超えているか否かを判定する（ＳＴ０４）。ばらつき度合い比率が閾値を超えていると判定された場合、制御部１１は、通知データ生成部１１６による制御の下、通知データを生成する（ＳＴ０５）。一方、ばらつき度合い比率が閾値を超えていないと判定された場合、制御部１１は、通知データを生成せず、ＳＴ０１以降の動作を再度実行する。上記生体データが、第１ユーザが睡眠中の時間期間におけるデータである場合、制御部１１は、このように通知データを生成するか否かの判定処理を行うことにより、第１ユーザが熟眠できているのか、あるいは、安眠できていなかったかの、第１ユーザの睡眠安定度の判定を行うことになる。
【0065】
ＳＴ０５の動作に続いて、制御部１１は、データ出力部１１５による制御の下、当該通知データを、入出力インタフェース１４を介して出力装置４に出力する（ＳＴ０６）。
【0066】
上記では、図６に示されるフローについて説明したが、本実施形態はこれに限定されない。ＳＴ０６の動作に続いて、ＳＴ０１以降の動作が再度実行されてもよい。この場合、再度実行されるＳＴ０１の動作は、上述したＳＴ０２～ＳＴ０６の動作と少なくとも一部が並行して実行されてもよい。
【0067】
以下、図６に示すフローに関連して説明した動作の詳細を説明する。
【0068】
（２）ＬＦおよびＨＦ算出処理
ＳＴ０２の動作において制御部１１がＬＦおよびＨＦ算出部１１２による制御の下で実行するＬＦおよびＨＦ算出処理を、より詳細に説明する。以下の説明は、ＬＦおよびＨＦ算出部１１２による制御の下で実行するＬＦおよびＨＦ算出処理について一般的に成り立つ。
ＳＴ０２の動作において制御部１１がＬＦおよびＨＦ算出部１１２による制御の下で実行するＬＦおよびＨＦ算出処理を、より詳細に説明する。以下の説明は、ＬＦおよびＨＦ算出部１１２による制御の下で実行するＬＦおよびＨＦ算出処理について一般的に成り立つ。
【0069】
図７は、拍動間隔を示す生体データとしての典型的な心電波形の一例を示す。拍動間隔の一例である、Ｒ波と次のＲ波との間隔であるＲＲＩが示されている。
【0070】
ＬＦは、例えば拍動間隔から周波数スペクトル変換を介して得たパワースペクトルを周波数Ｌf1からＬf2まで定積分することにより算出することができる。ＨＦは、当該パワースペクトルを周波数Ｈf1からＨf2まで定積分することにより算出することができる。Ｌf1、Ｌf2、Ｈf1、およびＨf2は、Ｈf1＞Ｌf1およびＨf2＞Ｌf2の関係を満たすものである。
【0071】
より詳細には、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まで定積分することにより求めてもよい。ＨＦは、上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）まで定積分することにより求めてもよい。
【0072】
第１のパワースペクトルＦ2を用いて計算されるＬＦ、ＨＦの単位としては、ｍｓ2が挙げられる。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、および最大エントロピー法等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、他の方法を用いることも可能である。
【0073】
例えば、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ＲＲＩkの離散フーリエ変換Ｇkは、以下の式（Ｉ）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、以下の式（ＩＩ）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。
【0074】
【数1】
【0075】
【数2】
【0076】
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を用いてもよい。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ことが好ましい。パワースペクトルＦ（第２のパワースペクトル）は、以下の式（III）で表される。
【0077】
【数3】
【0078】
ＬＦ、ＨＦの算出方法について、パワースペクトル積分の説明図である図８を参照しながら説明する。図８に示されるグラフでは、縦軸はパワースペクトル密度（単位：ｍｓ2／Ｈｚ）を示し、横軸は周波数（単位：Ｈｚ）を示す。ＬＦは、パワースペクトル（例えば第１のパワースペクトル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８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。ここで、Ｌf1＜Ｌf2である。一方、ＨＦは、パワースペクトル（例えば第１のパワースペクトル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８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。ここで、Ｈf1＜Ｈf2である。図８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およびＬf2＜Ｈf2の関係を満たしていれば、Ｌf2とＨf1は同一の値であっても異なる値でもよい。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。
【0079】
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０．０１Ｈｚ以上であることが好ましく、０．０４Ｈｚ以上であることがより好ましい。Ｌf2は０．１３Ｈｚ以上であることがより好ましく、０．１４Ｈｚ以上であることが更に好ましく、また、０．１６Ｈｚ以下であることが好ましく、０．１５Ｈｚ以下であることがより好ましい。
【0080】
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以上であることが好ましく、０．１５Ｈｚ以上であることがより好ましく、また、０．１７Ｈｚ以下であってもよく、０．１６Ｈｚ以下であってもよい。Ｈf2は０．３８Ｈｚ以上であることが好ましく、０．３９Ｈｚ以上であることがより好ましく、また、０．４１Ｈｚ以下であることが好ましく、０．４Ｈｚ以下であることがより好ましい。
【0081】
このようなＬＦおよびＨＦの算出に用いられる例えば心電情報である生体データについて説明する。
生体データ取得部材２を介して取得された生体データは、生体データ記憶部１３１に記憶される。詳細には、まずＬＦおよびＨＦ算出部１１２で、周波数スペクトル変換を行うためには、ある程度の時間が必要である。心拍は概ね１Ｈｚ前後の低周波信号であり、その拍動間隔の揺らぎとして仮に０．０１７Ｈｚまでを扱う場合には１／０．０１７＝約６０秒間のデータが最低限必要となる。したがってリアルタイムで周波数スペクトル変換を行うことは原理的には困難である。一方、所定の時間間隔Ａで過去に遡って、生体データ記憶部１３１に記憶されたデータから任意の時間幅Ｂのデータを抽出して移動平均的に周波数スペクトル変換を行っていけば、疑似的なリアルタイムの周波数スペクトル変換が可能となる。所定の時間間隔Ａは、好ましくは５秒以上６０秒以下、より好ましくは１０秒以上２０秒以下である。上記任意の時間幅Ｂは、好ましくは１分間以上１０分間以下、より好ましくは１分間以上５分間以下、更に好ましくは１分間以上３分間以下である。これにより１０秒程度～５分程度の遅れで疑似リアルタイム的に周波数スペクトル変換が可能となる。
生体データ取得部材２を介して取得された生体データは、生体データ記憶部１３１に記憶される。詳細には、まずＬＦおよびＨＦ算出部１１２で、周波数スペクトル変換を行うためには、ある程度の時間が必要である。心拍は概ね１Ｈｚ前後の低周波信号であり、その拍動間隔の揺らぎとして仮に０．０１７Ｈｚまでを扱う場合には１／０．０１７＝約６０秒間のデータが最低限必要となる。したがってリアルタイムで周波数スペクトル変換を行うことは原理的には困難である。一方、所定の時間間隔Ａで過去に遡って、生体データ記憶部１３１に記憶されたデータから任意の時間幅Ｂのデータを抽出して移動平均的に周波数スペクトル変換を行っていけば、疑似的なリアルタイムの周波数スペクトル変換が可能となる。所定の時間間隔Ａは、好ましくは５秒以上６０秒以下、より好ましくは１０秒以上２０秒以下である。上記任意の時間幅Ｂは、好ましくは１分間以上１０分間以下、より好ましくは１分間以上５分間以下、更に好ましくは１分間以上３分間以下である。これにより１０秒程度～５分程度の遅れで疑似リアルタイム的に周波数スペクトル変換が可能となる。
【0082】
後述する母集団データに係るＬＦとＨＦとの各組み合わせ（ＨＦ1，ＬＦ1），（ＨＦ2，ＬＦ2）・・・，（ＨＦn，ＬＦn）は、被験者の正常時に取得した心電情報から導かれた所定の時間幅のＨＦとＬＦの集合であることが好ましい。所定の時間幅は、好ましくは１８０秒以下、より好ましくは３０秒以下、更に好ましくは１０秒以下である。
【0083】
母集団データに係る心電情報を取得した後に、自律神経活動をチェックするために新たに取得する心電情報に係る、すなわち、後述する標本集団データに係る、ＬＦ、ＨＦの値は、それぞれ、所定の時間幅で得られた心拍変動ＲＲＩから移動平均的に算出された値であることが好ましい。所定の時間幅は、好ましくは３００秒間以下、より好ましくは１８０秒以下、更に好ましくは６０秒以下である。
【0084】
（３）グラフデータ生成処理
ＳＴ０２の動作に関係して、制御部１１がグラフデータ生成部１１３等による制御の下で実行してもよいグラフデータ生成処理を詳細に説明する。例えば、第１時間期間における被験者（第１ユーザ）の拍動を示す生体データに基づいて生成されるＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータ（以下、母集団データとも称され得る。）について、次に説明する処理が行われる。
ＳＴ０２の動作に関係して、制御部１１がグラフデータ生成部１１３等による制御の下で実行してもよいグラフデータ生成処理を詳細に説明する。例えば、第１時間期間における被験者（第１ユーザ）の拍動を示す生体データに基づいて生成されるＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータ（以下、母集団データとも称され得る。）について、次に説明する処理が行われる。
【0085】
第１時間期間における生体データは、例えば、予め、普段の生活や慣れた作業、通常の仕事のルーチンをこなしている状態や休憩している状態の被験者の正常時の心電情報が生体データ取得部材２を介して取得されるようにしたものである。当該生体データに基づく母集団データの、次に説明する複数のプロットを基準にして、新たに取得した心電情報に係るプロットが、母集団データのプロットから有意に外れた領域に位置した場合に自律神経失調状態に至ったと判断することができる。
【0086】
図９は、以下に説明するグラフデータ生成処理の一例として、第１実施形態に係る情報処理装置１により生成されたグラフデータに基づく表示の一例を示す。元になったデータは、発表会にてプレゼンテーションを行った被験者の、発表前後を含む午後約半日間のデータである。
【0087】
（３－１）ＨＦおよびＬＦ／ＨＦのプロット
制御部１１がグラフデータ生成部１１３による制御の下で実行し得る、母集団データに基づく、ＨＦおよびＬＦ／ＨＦの複数の組み合わせをそれぞれグラフにプロットする処理を、先ず説明する。
制御部１１がグラフデータ生成部１１３による制御の下で実行し得る、母集団データに基づく、ＨＦおよびＬＦ／ＨＦの複数の組み合わせをそれぞれグラフにプロットする処理を、先ず説明する。
【0088】
制御部１１は、グラフデータ生成部１１３による制御の下、第１の軸にＨＦを取り、第１の軸と交差する第２の軸にＬＦ／ＨＦを取ったグラフに関係するグラフデータを生成する。当該グラフは、例えば、ＸＹ二次元座標系において、Ｘ軸にＬＦ／ＨＦを取り、Ｙ軸にＨＦを取ったグラフであることが好ましい。一方、当該グラフは、Ｘ軸にＨＦを取り、Ｙ軸にＬＦ／ＨＦを取ったグラフであってもよい。また、当該グラフにおいて、第１の軸と第２の軸は必ずしも直交している必要は無い。また、当該グラフは、ＨＦおよびＬＦ／ＨＦの他に加速度およびＲＲＩ等の第３成分の値をＺ軸にとったＸＹＺ三次元座標系のものであってもよい。
【0089】
例えば、Ｘ軸にＬＦ／ＨＦを取り、Ｙ軸にＨＦを取ったグラフでは、被験者の自律神経が正常に働いている場合、ＬＦ／ＨＦが小さくＨＦが大きい側の領域（図９に示されるグラフの左上領域に対応）がリラックス状態であり、ＬＦ／ＨＦが大きくＨＦが小さい側の領域（図９に示されるグラフの右下領域に対応）が緊張状態やストレスを感じている状態であると解釈できる。一方、左下領域や右上領域は、自律神経が正常に働いていない状態、すなわち自律神経失調状態であると解釈できる。
【0090】
第１の軸がＨＦを対数スケールで示すようなグラフデータを生成することが好ましい。このために、制御部１１は、例えば、グラフデータ生成部１１３による制御の下、ＬＦおよびＨＦ記憶部１３２に記憶されるＨＦに基づいて、そのＨＦの対数（ｌｏｇ（ＨＦ））を算出する。健康な人の正常時であってもＨＦの値の変動は激しいため、第１の軸がＨＦを対数スケールで示すようにすることにより、グラフを確認し易くすることができる。また、統計処理もしやすくなる。対数の底は特に限定されず、自然対数でも１０を底とする対数（常用対数）でも良い。便宜上、以下では常用対数を用いて説明する。図９では、Ｘ軸がＬＦ／ＨＦの大きさを示しＹ軸がＨＦの常用対数の大きさを示すように、Ｘ軸にＬＦ／ＨＦを取りＹ軸にＨＦを取ったグラフにおいて、ＨＦおよびＬＦ／ＨＦの複数の組み合わせがプロットされる様子が示されている。
【0091】
（３－２）回帰分析データ生成処理および許容可能領域算出処理
制御部１１がグラフデータ生成部１１３による制御の下で実行し得る回帰分析データ生成処理および許容可能領域算出処理を説明する。制御部１１は、次のように算出される回帰直線および／または許容可能領域に係るデータ（第３データ）を、データ出力部１１５による制御の下、入出力インタフェース１４を介して出力装置４に出力可能である。
制御部１１がグラフデータ生成部１１３による制御の下で実行し得る回帰分析データ生成処理および許容可能領域算出処理を説明する。制御部１１は、次のように算出される回帰直線および／または許容可能領域に係るデータ（第３データ）を、データ出力部１１５による制御の下、入出力インタフェース１４を介して出力装置４に出力可能である。
【0092】
制御部１１は、回帰分析データ生成部１１３１による制御の下、第１時間期間における被験者の拍動間隔に基づいて算出されたＨＦの対数とＬＦ／ＨＦとがそれぞれプロットされたグラフにおいて、当該複数のプロットから最小二乗法により回帰直線を算出する。制御部１１は、許容可能領域算出部１１３２による制御の下、上記複数のプロットと回帰直線とのＨＦの対数の差異に係るばらつきを表す統計量を算出する。制御部１１は、許容可能領域１１３２による制御の下、回帰直線とばらつきを表す統計量から許容可能領域を算出することが好ましい。これにより、母集団データに基づく許容可能領域を設定することができる。なお、第１の軸がＨＦを対数スケールで示すものとせずに、ＨＦとＬＦ／ＨＦとをグラフにプロットし、当該グラフにおいて、母集団データに基づく許容可能領域を設定してもよい。
【0093】
ばらつきを表す統計量として、平均偏差、分散、標準偏差、変動係数、範囲（Ｘｂａｒ－Ｒ管理図における最大値と最小値の差）、四分位範囲、平均絶対偏差、および離散エントロピー等を例示することができる。ばらつきを表す統計量として、標準偏差を用いることが好ましい。標準偏差を用いることにより、許容可能領域の信頼度が向上する。以下では、ばらつきを表す統計量として、上記複数のプロットと回帰直線との第１の軸方向での距離の標準偏差σが用いられる場合について説明する。
【0094】
上記許容可能領域は、上述したグラフにおける第１の直線と第２の直線の間の領域であり、第１の直線は、回帰直線を標準偏差σの３倍の値である３σだけ第１の軸の正の方向に平行移動させた直線であり、第２の直線は、回帰直線を３σだけ第１の軸の負の方向に平行移動させた直線であることが好ましい。このように９９．７％許容可能領域とすることにより、母集団データに基づく許容可能領域の信頼度が向上する。なお、第１の軸がＨＦを対数スケールで示すものとはせずに、ＨＦとＬＦ／ＨＦとをグラフにプロットして母集団データの９９．７％許容可能領域を設定してもよい。また、同様に標準偏差σの２倍の値である２σ等を用いて、９５．４％許容可能領域等を設定してもよい。図９において、このような回帰直線および許容可能領域が表示されるグラフの例が示される。図９中、回帰直線は符号ＲＬ、第１の直線は符号Ｌ１、第２の直線は符号Ｌ２で示す。図９に示す第１の直線Ｌ１と第２の直線Ｌ２の間の領域は９９．７％許容可能領域である。
【0095】
（３－３）標本集団データに基づくグラフ関連処理
上述したように生成されるグラフデータは次に説明するように利用可能である。
例えば、第２時間期間における第１ユーザの拍動を示す生体データ（第４データ）に基づいて生成されるＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータ（以下、標本集団データとも称され得る。）が用いられる。第２時間期間は、第１時間期間より例えば後の測定期間である。
上述したように生成されるグラフデータは次に説明するように利用可能である。
例えば、第２時間期間における第１ユーザの拍動を示す生体データ（第４データ）に基づいて生成されるＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータ（以下、標本集団データとも称され得る。）が用いられる。第２時間期間は、第１時間期間より例えば後の測定期間である。
【0096】
制御部１１は、第２時間期間中に測定した被験者の拍動間隔に基づいてＬＦおよびＨＦ算出部１１２が算出したＨＦの対数とＬＦ／ＨＦのプロットのデータ（第５データ）を、データ出力部１１５による制御の下、入出力インタフェース１４を介して出力装置４に出力可能である。出力装置４は、例えば、許容可能領域とこれらプロットを表示可能であり、被験者、指導者、医師等は、プロットが許容可能領域の範囲外となったことを確認することにより被験者が自律神経失調状態に至ったことを知ることができる。これにより、被験者が極度の自律神経失調状態に至ったことに気付かずに作業や訓練等を継続して悪化する危険を回避することができる。図９では、このようなプロットが実線で結ばれて示されている。
【0097】
出力装置４は、視覚化してグラフを表示することが好ましい。出力装置４は、視覚化して自律神経失調状態である旨の警告の出力を行ってもよい。当該出力は、画面表示、振動、音声出力、および／または発熱等により可能とされる。なお、情報処理装置１において、グラフはコンピュータ等の機械装置内で数式的な仮想平面、仮想空間上で作成してもよく、必ずしも視覚化して表示する必要は無い。情報処理装置１では、グラフは人工知能（ＡＩ）等により作成されてもよい。
【0098】
（効果）
情報処理装置１によると、生体データ取得部材を介して或る時間期間における被験者（第１ユーザ）の拍動を示す生体データが取得され、当該時間期間に含まれる複数の時間期間の各々について、当該生体データが示す拍動間隔の変動の時系列情報からＨＦおよびＬＦ／ＨＦが算出されて、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータが生成される。続いて、情報処理装置１により、当該複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、当該複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値（ばらつき度合い比率）が算出される。ばらつき度合い比率のデータは、例えば、情報処理装置１により出力装置４に出力される。これにより、出力装置４による、例えば、ばらつき度合い比率の表示等が可能となる。さらに、情報処理装置１によると、例えば、ばらつき度合い比率が閾値を超えていると判定された場合に通知データが生成され、通知データが出力装置４に出力される。これにより、出力装置４による、例えば、警告の表示等が可能となる。
情報処理装置１によると、生体データ取得部材を介して或る時間期間における被験者（第１ユーザ）の拍動を示す生体データが取得され、当該時間期間に含まれる複数の時間期間の各々について、当該生体データが示す拍動間隔の変動の時系列情報からＨＦおよびＬＦ／ＨＦが算出されて、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせを含むデータが生成される。続いて、情報処理装置１により、当該複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、当該複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値（ばらつき度合い比率）が算出される。ばらつき度合い比率のデータは、例えば、情報処理装置１により出力装置４に出力される。これにより、出力装置４による、例えば、ばらつき度合い比率の表示等が可能となる。さらに、情報処理装置１によると、例えば、ばらつき度合い比率が閾値を超えていると判定された場合に通知データが生成され、通知データが出力装置４に出力される。これにより、出力装置４による、例えば、警告の表示等が可能となる。
【0099】
ＨＦは副交感神経系の活動指標であり、ＬＦ／ＨＦは交感神経系の活動指標であることが一般的に知られている。被験者がストレス状態にあるときには、交感神経系の活動指標のＬＦ／ＨＦは大きくなり、副交感神経系の活動指標のＨＦは小さくなることが知られている。この際には、ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いは、ＨＦのばらつきの度合いと比較して大きくなると考えられ、ゆえに、上記ばらつき度合い比率も大きくなると考えられる。したがって、ばらつき度合い比率の表示等を確認することにより、および／または、警告の表示等により、被験者自身および／または監督者が、被験者が例えば睡眠中にストレス状態にあって熟眠できていない場合を判別することが可能となる。
【0100】
ここで、年齢および／または性別等が異なると、あるいは、年齢および性別が同一であっても被験者によって、普段からＬＦ／ＨＦのばらつきの度合い、およびＨＦのばらつきの度合いが大きかったり小さかったりする。ゆえに、ストレス状態にある被験者のＬＦ／ＨＦのばらつきの度合い自体も、ならびに、ストレス状態にある被験者のＨＦのばらつきの度合い自体も、被験者によって大きかったり小さかったりする。このような個人差のため、ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いのみに基づいて上述したような判別を行う場合、あるいは、ＨＦのばらつきの度合いのみに基づいて上述したような判別を行う場合には、判別の精度は低いものとなってしまう。一方、上述した、ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値をＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値（ばらつき度合い比率）という規格化された値に基づく判別では、このような個人差が排除されて判別の精度が高くなるものと考えられる。
【実施例0101】
以下、実施例を挙げて本発明をより具体的に説明するが、本発明は下記実施例によって制限されず、前・後記の趣旨に適合し得る範囲で変更を加えて実施することも可能であり、それらはいずれも本発明の技術的範囲に包含される。
【0102】
以下の通り、生体データ取得部材としての皮膚接触型電極を備える衣服型の生体情報測定装置と、生体データ取得装置と、情報処理装置と、出力装置とを含むシステムを準備し、各グラフの作成を行った。
【0103】
衣服型の生体情報測定装置として、男性用には東洋紡株式会社製ＣＯＣＯＭＩサイクリングアンダーシャツを用い、女性用には東洋紡株式会社製ＣＯＣＯＭＩシームレスブラを用いた。衣服型の生体情報測定装置に取り付けられる生体データ取得装置として、ユニオンツール株式会社製ｍｙＢｅａｔ心電計ＷＨＳ－１を用いた。ｍｙＢｅａｔ心電計には時計機能、心電位測定機能、温度測定機能、ｘｙｚ三軸の加速度測定機能、および、それらのデータを記憶する機能が備わっている。
【0104】
次に説明する睡眠例１～５の実験を行った。実験結果は表１に示す。
（ａ）睡眠例１
被験者である健康な２１歳の一般男性（表１では被験者ＩＤがＡとして示されている。）に衣服型の生体情報測定装置を着用させ、当該生体情報測定装置を用いて、被験者の睡眠中の時間期間における心電情報を取得した。心電情報の取得の際のサンプリングレートは１ｋＨｚとした。取得された心電情報の信号の周波数スペクトルは、ほぼ１Ｈｚ程度以下の領域であるため、この程度のサンプリングレートでも問題は無かった。
（ａ）睡眠例１
被験者である健康な２１歳の一般男性（表１では被験者ＩＤがＡとして示されている。）に衣服型の生体情報測定装置を着用させ、当該生体情報測定装置を用いて、被験者の睡眠中の時間期間における心電情報を取得した。心電情報の取得の際のサンプリングレートは１ｋＨｚとした。取得された心電情報の信号の周波数スペクトルは、ほぼ１Ｈｚ程度以下の領域であるため、この程度のサンプリングレートでも問題は無かった。
【0105】
得られた心電情報は、生体情報測定装置に取り付けられた生体データ取得装置から、情報処理装置としてのコンピュータ（解析機）に送信され、解析機のＬＦおよびＨＦ算出部を用いて、心電情報から得られた拍動間隔（ＲＲＩ）データを周波数スペクトル変換し、得られたパワースペクトルを定積分してＬＦおよびＨＦを算出した。ここで、ＲＲＩの単位としてはｍｓを用い、パワースペクトルとしては、縦軸が単位ｍｓ２／Ｈｚで表されるパワースペクトル密度を示し横軸が単位Ｈｚで表される周波数を示すものを用いた。ＬＦおよびＨＦの算出では、当該パワースペクトルにおける、０．０１Ｈｚから０．１５Ｈｚまでの積分値をＬＦ、０．１５Ｈｚから０．４０Ｈｚまでの積分値をＨＦとして扱った。ＬＦおよびＨＦの単位としてはｍｓ２を用いた。このように、過去３分間に得られた拍動間隔を用いて１分毎に周波数スペクトル変換行ってＬＦおよびＨＦを算出した。解析機のＬＦおよびＨＦ算出部を用いて、ＨＦとＬＦとの組み合わせ毎に、ＬＦ／ＨＦを算出して、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの組み合わせを求めた。
【0106】
次に、解析機の統計処理部を用いて、ＨＦとＬＦ／ＨＦとの複数の組み合わせについて、当該複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値と、当該複数の組み合わせのＨＦのばらつきの度合いを示す値とを算出した。当該複数の組み合わせのＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値としては、ＬＦ／ＨＦの標準偏差を算出した。当該ＨＦのばらつきの度合いを示す値としては、ＨＦの常用対数の値の標準偏差を算出した。表１に、ＬＦ／ＨＦの標準偏差、ＨＦの常用対数の値の標準偏差、これらの算出に先立ち解析機により算出されたＬＦ／ＨＦの平均値、ＨＦの常用対数の値の平均値を示した。
【0107】
次に、解析機の統計処理部を用いて、ＬＦ／ＨＦのばらつきの度合いを示す値を、ＨＦのばらつきの度合いを示す値で除した値として、ＬＦ／ＨＦの標準偏差をＨＦの常用対数の値の標準偏差で除した値（ばらつき度合い比率）を算出した。表１に、ばらつき度合い比率を睡眠指数として示した。参考のため、表１には、上記の心電情報に基づいて算出される心拍数の平均値と標準偏差を、単位をＢＰＭで示した。
【0108】
次に、解析機の通知データ生成部を用いて、ばらつき度合い比率の７．４０が閾値を超えているか否かを判定した。閾値としては１３．００を用いた。ばらつき度合い比率の７．４０が閾値としての１３．００を超えていないと判定されたため、解析機の通知データ生成部は通知データを生成しなかった。
【0109】
図１０は、睡眠例１の場合の、第１実施形態に係る情報処理装置により生成されたグラフデータに基づく表示の一例を示す。図１０では、図９と同様に、Ｘ軸がＬＦ／ＨＦの大きさを示しＹ軸がＨＦの常用対数の大きさを示すグラフにおいて、ＨＦおよびＬＦ／ＨＦの複数の組み合わせがプロットされる様子が示されている。図１０の例では、参考のため、第１データとして被験者が日常活動中の時間期間における心電情報を用いて、当該心電情報に基づく母集団データのプロットが×で示され、これらのプロットに基づく、上述した回帰直線および９９．７％許容可能領域が表示されている。ばらつき度合い比率の算出に用いられた、被験者の睡眠中の時間期間における心電情報に基づくＨＦおよびＬＦ／ＨＦの複数の組み合わせに対応するプロットが、図１０では〇で示されている。
【0110】
（ｂ）睡眠例２、３
睡眠例２および３では各々、被験者が健康な３５歳の一般女性（表１では被験者ＩＤがＢとして示されている。）であること以外は、睡眠例１と同様に実験を行った。睡眠例２および３の各々について、表１に、ＬＦ／ＨＦの標準偏差、ＨＦの常用対数の値の標準偏差、これらの算出に先立ち解析機により算出されたＬＦ／ＨＦの平均値、およびＨＦの常用対数の値の平均値を示し、ばらつき度合い比率を睡眠指数として示し、参考のため、心拍数の平均値と標準偏差も、単位をＢＰＭで示した。睡眠例２では、ばらつき度合い比率の８．７６が閾値としての１３．００を超えていないと判定されたため、解析機の通知データ生成部は通知データを生成しなかった。睡眠例３においても、ばらつき度合い比率の７．６９が閾値としての１３．００を超えていないと判定されたため、解析機の通知データ生成部は通知データを生成しなかった。図１１は、睡眠例２の場合の、第１実施形態に係る情報処理装置により生成されたグラフデータに基づく表示の一例を、図１０と同様に示す。図１２は、睡眠例３の場合の、第１実施形態に係る情報処理装置により生成されたグラフデータに基づく表示の一例を、図１０と同様に示す。
睡眠例２および３では各々、被験者が健康な３５歳の一般女性（表１では被験者ＩＤがＢとして示されている。）であること以外は、睡眠例１と同様に実験を行った。睡眠例２および３の各々について、表１に、ＬＦ／ＨＦの標準偏差、ＨＦの常用対数の値の標準偏差、これらの算出に先立ち解析機により算出されたＬＦ／ＨＦの平均値、およびＨＦの常用対数の値の平均値を示し、ばらつき度合い比率を睡眠指数として示し、参考のため、心拍数の平均値と標準偏差も、単位をＢＰＭで示した。睡眠例２では、ばらつき度合い比率の８．７６が閾値としての１３．００を超えていないと判定されたため、解析機の通知データ生成部は通知データを生成しなかった。睡眠例３においても、ばらつき度合い比率の７．６９が閾値としての１３．００を超えていないと判定されたため、解析機の通知データ生成部は通知データを生成しなかった。図１１は、睡眠例２の場合の、第１実施形態に係る情報処理装置により生成されたグラフデータに基づく表示の一例を、図１０と同様に示す。図１２は、睡眠例３の場合の、第１実施形態に係る情報処理装置により生成されたグラフデータに基づく表示の一例を、図１０と同様に示す。
【0111】
（ｃ）睡眠例４、５
睡眠例４および５では各々、被験者が健康な６４歳の一般男性（表１では被験者ＩＤがＣとして示されている。）であること以外は、睡眠例１と同様に実験を行った。睡眠例４および５の各々について、表１に、ＬＦ／ＨＦの標準偏差、ＨＦの常用対数の値の標準偏差、これらの算出に先立ち解析機により算出されたＬＦ／ＨＦの平均値、およびＨＦの常用対数の値の平均値を示し、ばらつき度合い比率を睡眠指数として示し、参考のため、心拍数の平均値と標準偏差も、単位をＢＰＭで示した。睡眠例４では、ばらつき度合い比率の１７．２４が閾値としての１３．００を超えていると判定されたため、解析機の通知データ生成部は通知データを生成した。睡眠例５においても、ばらつき度合い比率の２１．８７が閾値としての１３．００を超えていると判定されたため、解析機の通知データ生成部は通知データを生成した。これら通知データに基づいて、睡眠例４および５では、出力装置において警告の画面表示がされた。図１３は、睡眠例４の場合の、第１実施形態に係る情報処理装置により生成されたグラフデータに基づく表示の一例を、図１０と同様に示す。図１４は、睡眠例５の場合の、第１実施形態に係る情報処理装置により生成されたグラフデータに基づく表示の一例を、図１０と同様に示す。図１３および図１４の例では、図１０、図１１、および図１２の例と比較して、〇で示されているプロットについて、ＬＦ／ＨＦの大きさを示すＸ軸方向へのばらつきが大きい一方で、ＨＦの常用対数の大きさを示すＹ軸方向へのばらつきが小さいことが分かる。これは、ばらつき度合い比率が大きくなったことと整合している。
睡眠例４および５では各々、被験者が健康な６４歳の一般男性（表１では被験者ＩＤがＣとして示されている。）であること以外は、睡眠例１と同様に実験を行った。睡眠例４および５の各々について、表１に、ＬＦ／ＨＦの標準偏差、ＨＦの常用対数の値の標準偏差、これらの算出に先立ち解析機により算出されたＬＦ／ＨＦの平均値、およびＨＦの常用対数の値の平均値を示し、ばらつき度合い比率を睡眠指数として示し、参考のため、心拍数の平均値と標準偏差も、単位をＢＰＭで示した。睡眠例４では、ばらつき度合い比率の１７．２４が閾値としての１３．００を超えていると判定されたため、解析機の通知データ生成部は通知データを生成した。睡眠例５においても、ばらつき度合い比率の２１．８７が閾値としての１３．００を超えていると判定されたため、解析機の通知データ生成部は通知データを生成した。これら通知データに基づいて、睡眠例４および５では、出力装置において警告の画面表示がされた。図１３は、睡眠例４の場合の、第１実施形態に係る情報処理装置により生成されたグラフデータに基づく表示の一例を、図１０と同様に示す。図１４は、睡眠例５の場合の、第１実施形態に係る情報処理装置により生成されたグラフデータに基づく表示の一例を、図１０と同様に示す。図１３および図１４の例では、図１０、図１１、および図１２の例と比較して、〇で示されているプロットについて、ＬＦ／ＨＦの大きさを示すＸ軸方向へのばらつきが大きい一方で、ＨＦの常用対数の大きさを示すＹ軸方向へのばらつきが小さいことが分かる。これは、ばらつき度合い比率が大きくなったことと整合している。
【0112】
【表1】
【0113】
上述したように、睡眠例１、２、および３では、ばらつき度合い比率が閾値としての１３．００を超えていないと判定されて通知データは生成されなかった。睡眠例１、２、および３の各々において、表１に示されるように、被験者による自己申告では、心電情報が取得されていた睡眠中に熟眠できていたことが分かった。一方、上述したように、睡眠例４および５では、ばらつき度合い比率が閾値としての１３．００を超えていると判定されて通知データが生成され、出力装置において警告の画面表示がされた。睡眠例４および５の各々において、表１に示されるように、被験者による自己申告では、心電情報が取得されていた睡眠中に安眠できなかったことが判明した。このように、睡眠例１～５では、被験者が安眠できていなかった場合に限り出力装置において警告の画面表示がされていたことが分かる。
【0114】
以上より、ばらつき度合い比率および／または通知データによれば、被験者自身が熟眠できていたのか否かを事後的に客観的に判別すること、ならびに、被験者が熟眠できているのか否かを監督者が客観的に判別することが可能となる。これにより、例えば、被験者が実際には疲労回復できていない際に自身または監督者が気付かずに被験者による作業や訓練等を継続させて被験者の健康障害が発生してしまうことを予防することが可能となる。
【0115】
［他の実施形態］
第１実施形態では、主に情報処理装置１の構成および動作について説明した。情報処理装置１とともに用いられる出力装置４についても説明する。
第１実施形態では、主に情報処理装置１の構成および動作について説明した。情報処理装置１とともに用いられる出力装置４についても説明する。
【0116】
図１５は、出力装置４の概略構成を示す。出力装置４は、ハードウェア構成として、制御部４１、プログラム記憶部４２、データ記憶部４３、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）４４、および出力器４５を含む。制御部４１、プログラム記憶部４２、データ記憶部４３、入出力インタフェース４４はそれぞれ、ハードウェア構成としては、第１実施形態で情報処理装置１の制御部１１、プログラム記憶部１２、データ記憶部１３、入出力インタフェース１４について説明したのと同様なため、ここではハードウェア構成の説明は省略する。出力器４５は、例えば表示画面であるが、必ずしも限定されない。
【0117】
制御部４１は、ソフトウェア構成として、受信部４１１および出力部４１５を含む。制御部４１は、ソフトウェア構成として、通知データ生成部４１６を含んでもよい。データ記憶部４３は、例えば、ばらつき度合い比率記憶部４３５を含む。データ記憶部４３は、通知データ記憶部４３６を含んでもよい。
【0118】
受信部４１１は、入出力インタフェース４４を介して、情報処理装置１からばらつき度合い比率のデータを受信し、当該データをばらつき度合い比率記憶部４３５に記憶させる処理を実行する。出力部４１５は、ばらつき度合い比率記憶部４３５から当該データを読み出し、当該データに基づき、出力器４５において、上述したような表示等を行う処理を実行する。
【0119】
通知データ生成部４１６は、第１実施形態において通知データ生成部１１６が実行するとして説明したのと同様に、ばらつき度合い比率記憶部４３５からばらつき度合い比率のデータを読み出して通知データを生成し、当該通知データを通知データ記憶部４３６に記憶させる処理を実行する。出力部４１５は、通知データ記憶部４３６から通知データを読み出し、当該通知データに基づいて、出力器４５において、上述したような、ばらつき度合い比率と或る閾値との大小関係に応じた出力を行う。
【0120】
出力装置４が通知データ生成部４１６を含まない場合、受信部４１１が、入出力インタフェースを介して、情報処理装置１から通知データを受信し、出力部４１５が当該通知データに基づいて、出力器４５において、上述したような、ばらつき度合い比率と或る閾値との大小関係に応じた出力を行う。
【0121】
第１実施形態では、情報処理装置が通信ネットワークを介して出力装置に各種データを送信するものとして説明した。情報処理装置が例えば被験者への出力が可能な出力器を含む場合、当該情報処理装置が、当該出力器を用いて、このような各種データに基づいて、上記では出力装置により行われると説明した出力を行ってもよい。このような場合の情報処理装置の構成例を、当該情報処理装置および当該出力器をそれぞれ情報処理装置１ａおよび出力器１５ａとして図１６に示した。出力器１５ａは、例えば表示画面であるが、必ずしもこれに限定されない。出力器１５ａは、ばらつき度合い比率のデータに基づいて、出力装置４について説明したような出力を行ってもよい。出力器１５ａは、通知データに基づいて、出力装置４について説明したような出力を行ってもよい。このように、情報処理装置１ａは、出力器１５ａを用いて、算出されたばらつき度合いの比率に係る情報の出力を行うことが可能である。
【0122】
以上、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる
実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【0123】
１，１ａ…情報処理装置、１１…制御部、１１１…生体データ取得部、１１２…ＬＦおよびＨＦ算出部、１１３…グラフデータ生成部、１１３１…回帰分析データ生成部、１１３２…許容可能領域算出部、１１４…統計処理部、１１５…データ出力部、１１６…通知データ生成部、１２…プログラム記憶部、１３…データ記憶部、１３１…生体データ記憶部、１３２…ＬＦおよびＨＦ記憶部、１３３…回帰分析データ記憶部、１３４…許容可能領域記憶部、１３５…ばらつき度合い比率記憶部、１３６…通知データ記憶部、１４…入出力インタフェース、１５ａ…出力器、２…生体データ取得部材、３…生体データ取得装置、４…出力装置、４１…制御部、４１１…受信部、４１５…出力部、４１６…通知データ生成部、４２…プログラム記憶部、４３…データ記憶部、４３５…ばらつき度合い比率記憶部、４３６…通知データ記憶部、４４…入出力インタフェース、４５…出力器、ＳＹＳ…システム、ＮＷ…通信ネットワーク、ＢＵＳ…バス。
【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】
