生体リズムの乱れ度算出装置、生体リズムの乱れ度算出システム、生体リズムの乱れ度算出方法、プログラム、及び記録媒体
【課題】生体リズムの乱れ度を定量的に評価する。
【解決手段】生体リズムの乱れ度算出装置は、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得する生理指標時系列データ取得部と、通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定する算出期間決定部と、前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する算出部と、前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する乱れ度決定部と、を有する。
【解決手段】生体リズムの乱れ度算出装置は、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得する生理指標時系列データ取得部と、通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定する算出期間決定部と、前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する算出部と、前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する乱れ度決定部と、を有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、生体リズムの乱れ度算出装置、生体リズムの乱れ度算出システム、生体リズムの乱れ度算出方法、プログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体に関するあらゆるパラメータは、生体リズムと呼ばれる特定の周期を有するリズムに従って変動している。この生体リズムを解析する手法の代表的なものとしては、例えば非特許文献１に記載されたコサイナー法が挙げられる。このコサイナー法は、最小二乗法を用いてコサイン曲線に時系列データを当てはめ、このコサイン曲線の周期、振幅、水準を生体リズムの特性とするものである。コサイナー法は、時系列データが正弦波的変動をしている場合には有効な解析手法である。
【０００３】
また、この生体リズムの乱れは、生体の健康状態に重大な影響を与えると言われている。このため、生体リズムの乱れが身体にどのような変調をおよぼすかについての研究が行われてきた（例えば、非特許文献２）。この非特許文献２では、マウスの脳の視交叉上核（ＳＣＮ：ＳｕｐｒａＣｈｉａｓｍａｔｉｃ Ｎｕｃｌｅｕｓ）と呼ばれる部分の組織を調べることによって、生体リズムの乱れが身体に及ぼす影響を調べている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】時間生物学事典（朝倉書店）石田直理雄・本間研一 編
【非特許文献２】Ｎａｇａｎｏ， Ｍ． ｅｔ ａｌ． （２００３）． Ａｎ ａｂｒｕｐｔ Ｓｈｉｆｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｄａｙ／Ｎｉｇｈｔ Ｃｙｃｌｅ Ｃａｕｓｅｓ Ｄｅｓｙｎｃｈｒｏｎｙ ｉｎ ｔｈｅ Ｍａｍｍａｌｉａｎ Ｃｉｒｃａｄｉａｎ Ｒｈｙｔｈｍ， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ ２３： ６１４１−６１５１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、非特許文献２の方法では、生体リズムの乱れについて定性的なことしかわからなかった。また、生体リズムが乱れているときには、変動周期や振幅も変動しており、生理指標の時系列データは正弦波的変動をしていないことが多い。このため、上述のコサイナー法などの定常的な変動を前提とした解析手法は、生体リズムが乱れている場合には用いることができなかった。
そこで、本開示では、生体リズムの乱れの度合いを定量的に評価することのできる生体リズムの乱れ度算出装置、生体リズムの乱れ度算出システム、生体リズムの乱れ度算出方法、プログラム、及び記録媒体を提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得する生理指標時系列データ取得部と、通常時の上記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定する算出期間決定部と、上記算出期間において、検査時の上記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、上記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する算出部と、
上記位相のずれ量に基づいて、上記被験者の上記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する乱れ度決定部と、を有する生体リズムの乱れ度算出装置が提供される。
【０００７】
また、本開示によれば、複数の被験者について、通常時の生体信号から算出された生理指標の時系列データの平均値と、上記平均値に基づいた第１の基準時点及び第２の基準時点とを取得する情報取得部と、上記情報取得部により取得された情報に基づいて、特定の被験者の生体リズムを朝型、夜型、及び平均型のいずれかに分類する分類部と、を有する分類装置が提供される。
【０００８】
また、本開示によれば、活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因を含む推定条件を入力する推定条件入力部と、上記推定条件をサーバに送信する送信部とを有するユーザ装置と、
通常時の生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間において、検査時の上記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、上記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量に基づいて算出された生体リズムの乱れ度を複数の被験者について取得する取得部と、上記複数の被験者についての上記乱れ度を用いて、上記推定条件のときの上記乱れ度を推定する推定部と、推定された上記乱れ度の情報を含む表示画面を生成して上記ユーザ装置に提供する表示画面生成部とを有する上記サーバと、を含む生体リズムの乱れ度算出システムが提供される。
【０００９】
また、本開示によれば、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、通常時の上記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、上記算出期間において、検査時の上記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、上記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、上記位相のずれ量に基づいて、上記被験者の上記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、生体リズムの乱れ度算出方法が提供される。
【００１０】
また、本開示によれば、コンピュータに、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、通常時の上記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、上記算出期間において、検査時の上記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、上記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、上記位相のずれ量に基づいて、上記被験者の上記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラムが提供される。
【００１１】
また、本開示によれば、コンピュータに、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、通常時の上記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、上記算出期間において、検査時の上記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、上記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、上記位相のずれ量に基づいて、上記被験者の上記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータに読取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように本開示によれば、生体リズムの乱れの度合いを定量的に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】脈波から算出されるＡＩ値についての説明図である。
【図２】ＡＩ値の特徴についての説明図である。
【図３】本開示の第１の実施形態に係る生体リズムの乱れ度算出装置の構成を示すブロック図である。
【図４】基準情報についての説明図である。
【図５】事前情報入力画面の一例を示す説明図である。
【図６】位相のずれ量の一例についての説明図である。
【図７】位相のずれ量の他の一例についての説明図である。
【図８】１０時間の時差を伴う西方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を示すグラフである。
【図９】６時間の時差を伴う東方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を示すグラフである。
【図１０】１０時間の時差を伴う西方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を位相のずれ量の種別に分離して示したグラフである。
【図１１】６時間の時差を伴う東方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を位相のずれ量の種別に分離して示したグラフである。
【図１２】基準情報算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１３】脈波からの生理指標導出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】体温からの生理指標導出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】乱れ度算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１６】位相のずれ量抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】乱れ度決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】本開示の第２の実施形態に係る生体リズムの乱れ度算出装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】履歴情報の一例を示す説明図である。
【図２０】情報収集サーバにより記憶される履歴情報の一例を示す説明図である。
【図２１】情報収集サーバにより記憶される基準情報の一例を示す説明図である。
【図２２】情報収集サーバにより記憶される基準情報の他の一例を示す説明図である。
【図２３】予測情報生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図２４】情報収集サーバからの履歴情報取得の流れを示すシーケンス図である。
【図２５】本開示の第３の実施形態に係る生体リズムの乱れ度を利用するシステムの構成を示す説明図である。
【図２６】朝型−夜型分類処理の流れを示すフローチャートである。
【図２７】本開示の第４の実施形態に係る生体リズムの乱れ度を利用するシステムの構成を示す説明図である。
【図２８】同実施形態において提供される分類情報を表示する画面の一例を示す説明図である。
【図２９】同実施形態において提供される分類情報を表示する画面の他の一例を示す説明図である。
【図３０】同実施形態において提供される分類情報を表示する画面の他の一例を示す説明図である。
【図３１】同実施形態において提供される分類情報を表示する画面の他の一例を示す説明図である。
【図３２】同実施形態において提供される分類情報を表示する画面の他の一例を示す説明図である。
【図３３】同実施形態において提供される乱れ度の情報を表示する画面の一例を示す説明図である。
【図３４】同実施形態において提供される乱れ度の情報を表示する画面の他の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１５】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．概要
２．第１の実施形態
２−１．構成
２−２．基準情報算出処理
２−３．乱れ度算出処理
２−４．効果の例
３．第２の実施形態（回復度予測機能を有する例）
３−１．構成
３−２．予測情報生成処理
３−３．効果の例
４．第３の実施形態（収集した複数ユーザのデータを利用したサービスの例）
４−１．構成
４−２．朝型−夜型分類処理
４−３．効果の例
５．第４の実施形態（サーバ側で乱れ度算出を行うシステムの例）
【００１６】
＜１．概要＞
生体信号より導出される生理指標は、様々な周期により変動している。この生理指標の変動のリズムは生体リズムとも呼ばれる。この生体リズムのうち、概日周期の生体リズムは、本来２４時間よりやや長い周期をもっている。この２４時間よりやや長い周期をもっている生体リズムは、通常、様々な環境要因により約１日に調整されており、外部の環境リズムと同調している。生体リズムを調整する環境要因として代表的なのは太陽光である。ところが、不規則な生活を送っている場合や、時差を伴う移動をした場合には、生体リズムが光などの環境リズムと大きくずれて調節がうまくいかず、ずれた状態となる。時差を伴う移動により生体リズムと環境リズムとにずれが生じ、身体に起こる変調は「時差症候群」と呼ばれる。
【００１７】
このように、生体リズムと環境リズムとにずれが生じた場合には、短期的症状としては、睡眠障害、日中眠気増大、パフォーマンス低下、消化器系異常などが引き起こされると言われている。また、長期的症状としては、癌、糖尿病、肥満などが引き起こされるとも言われている。環境リズムに合わせた生活を続けることによって、生体リズムと環境リズムは次第に同調する。しかし、この同調時間は、個人差、年齢差、及び時差移動の場合には東西の移動方向による差があると言われる。
【００１８】
このような生体リズムの乱れについては、上述のような健康への影響があること、時差を伴う移動が原因の場合には西へ移動するよりも東へ移動する場合の方が生体リズムが環境リズムに同調するまでの同調時間が長いことなど、定性的な評価が主に行われてきた。しかし、それぞれの被験者が実際にどの程度乱れが生じているのかを把握することはできなかった。そこで、潜在的にこの乱れの度合いを知りたいという要求があると考えられる。また、この乱れ度を蓄積することによって、乱れ度の推移を知ることができるだろう。さらに乱れ度を乱れの原因や環境リズムと生体リズムのずれ時間などの情報と共に蓄積しておくことによって、乱れ度の推定に用いてもよい。
【００１９】
このように生体リズムの乱れを定量的に示す乱れ度を生体信号から導出された生理指標の時系列データから算出する。ここで用いられる生理指標としては、例えば鼓膜体温、口内体温、直腸温を含む深部体温、脈波から導出される脈拍数又はＡＩ（Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）値、血圧値、血中のメラトニン又はコルチゾールの量などが挙げられる。これらの値は、いずれも概日周期を有することが知られている。生体リズムの乱れについて継続的に評価するためには、ある程度の期間継続的に、又は定期的に生理指標が検出される。このため、口内や鼓膜から検出される深部体温や、脈波などを用いると、侵襲を伴わず、被験者にとって負担が少ないという利点がある。
【００２０】
ここで、ＡＩ値について図１及び図２を参照しながら説明する。図１は、脈波から算出されるＡＩ値についての説明図である。図２は、ＡＩ値の特徴についての説明図である。ＡＩ値は、脈波データから導出することのできる生理指標のひとつである。ＡＩ値は、主に動脈の硬さや心臓への負荷を示す指標として用いられる。脈波には、心臓が血液を全身に送り込むために収縮することによって発生する「駆出波Ｐ１」と、駆出波Ｐ１が全身に行きわたる際に末梢動脈や動脈分岐部などで反射することによって発生する「反射波Ｐ２」の２種類がある。ＡＩ値は、駆出波Ｐ１に対する反射波Ｐ２の割合として定義される。血管が硬くなると、反射波Ｐ２が大きくなるため、ＡＩ値は大きくなる。ＡＩ値は加齢に応じて変化することが知られており、例えば図２に示されるように、２１歳では反射波Ｐ２は駆出波Ｐ１と比較して十分小さいのに対し、４８歳では駆出波Ｐ１と反射波Ｐ２の差が小さくなっている。また、８６歳の例に示されるように、反射波Ｐ２が駆出波Ｐ１よりも大きくなることもある。
【００２１】
以下の各実施形態においては、概日周期を有する生理指標について乱れ度を算出する場合について説明する。しかし、生理指標としては、周期性を持って変動する様々な指標を用いることができ、以下の例に限定されない。
【００２２】
＜２．第１の実施形態＞
（２−１．構成）
ここで本開示の第１の実施形態に係る乱れ度算出装置１０の構成について図３〜図１１を参照しながら説明する。図３は、本開示の第１の実施形態に係る生体リズムの乱れ度算出装置の構成を示すブロック図である。図４は、基準情報についての説明図である。図５は、事前情報入力画面の一例を示す説明図である。図６は、位相のずれ量についての説明図である。図８は、１０時間の時差を伴う西方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を示すグラフである。図９は、６時間の時差を伴う東方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を示すグラフである。図１０は、１０時間の時差を伴う西方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を位相のずれ量の種別に分離して示したグラフである。図１１は、６時間の時差を伴う東方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を位相のずれ量の種別に分離して示したグラフである。
【００２３】
乱れ度算出装置１０は、被験者の生体信号に基づいて、生体リズムの乱れの度合いを示す乱れ度Ｒを算出する機能を有する情報処理装置である。乱れ度算出装置１０は、例えば携帯電話、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、携帯用ゲーム機器、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、家庭用映像処理装置（ＤＶＤレコーダ、ビデオデッキなど）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、家庭用ゲーム機器、家電機器などの情報処理装置であってもよい。また、乱れ度算出装置１０は、被験者の生体信号又はこの生体信号から導出された生理指標を取得して乱れ度Ｒを算出するサーバであってもよい。
【００２４】
まず図１を参照すると、乱れ度算出装置１０は、生体信号計測部１０１と、記録部１０３と、生体信号解析部１０５と、外乱判定部１０７と、生理指標導出部１０９と、 基準情報生成部１１１と、事前情報取得部１１３と、ずれ量算出部１１５と、生体リズム乱れ度決定部１１７と、出力部１１９とを主に有する。
【００２５】
生体信号計測部１０１は、被験者の生体信号を計測する機能を有する。生体信号計測部１０１は、例えば、生体信号の一例である深部体温を計測することができる。このとき生体信号計測部１０１は、例えば深部体温を計測する温度計のようなセンサであってよい。生体信号計測部１０１は、深部体温を連続で計測し続けてもよいし、一定間隔毎に計測を実行してもよい。例えば生体信号計測部１０１は、耳の内部（外耳道）に挿入して鼓膜体温を計測するセンサであってもよい。或いは生体信号計測部１０１は、口内に挿入して口内体温を計測するセンサであってもよい。
【００２６】
また、生体信号計測部１０１は、生体信号の一例である脈波を計測する計測することができる。このとき生体信号計測部１０１は、例えば光や圧力で脈波を計測するセンサであってよい。例えば生体信号計測部１０１は、耳朶、指先、手首などから脈波を計測することができる。また、生体信号計測部１０１は、加速度センサなどの動きセンサであって、被験者の身体の動きを計測してもよい。
【００２７】
なお、ここでは生体信号計測部１０１は、乱れ度算出装置１０の一部である例が示されたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、生体信号計測部１０１は、乱れ度算出装置１０と別体のセンサであってもよい。このとき生体信号計測部１０１は、有線又は無線の通信路を介して乱れ度算出装置１０に生体信号を供給してもよい。生体信号計測部１０１が乱れ度算出装置１０と別体のセンサである場合には、このセンサが生体信号を計測する部位に装着できることが望ましい。例えばセンサ自体がウェアラブルな形状であってもよいし、センサを計測部位に装着するためのアクセサリが用いられてもよい。また生体信号計測部１０１が乱れ度算出装置１０の一部である場合には、乱れ度算出装置１０自体が生体信号を計測する部位に装着できることが望ましい。例えば乱れ度算出装置１０はウェアラブルな形状であってもよいし、乱れ度算出装置１０を計測部位に装着するためのアクセサリが用いられてもよい。生体信号計測部１０１は、計測した生体信号を記録部１０３に供給することができる。
【００２８】
記録部１０３は、生体信号計測部１０１により供給された生体信号を記録する機能を有する。記録部１０３は、例えばフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＡＭ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性メモリや、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの磁気記録媒体などの記憶媒体に生体信号を記録してよい。
【００２９】
生体信号解析部１０５は、生体信号計測部１０１により取得された生体信号に各種の解析処理を実行する機能を有する。生体信号解析部１０５は、例えば生体信号にフィルタをかけることによってノイズを除去することができる。
【００３０】
外乱判定部１０７は、入力された信号が被験者の生体信号であるか外乱であるかを判定し、外乱と判定した信号を出力せず削除する機能を有する。外乱が入り込んだ場合には、生体リズムの乱れと関係なく、生理指標のリズムに乱れが生じることがある。外乱判定部１０７は、この外乱による影響を低減することができる。
【００３１】
生理指標導出部１０９は、被験者の生体信号から生理指標を導出する機能を有する。生体信号が深部体温である場合には、生理指標導出部１０９は、深部体温をｙ秒間測定した平均値を生理指標としてもよい。このときｙの値としては、例えば数十秒から１〜２分程度が望ましい。生理指標導出部１０９は、生体信号計測部１０１が連続で深部体温を計測し続けた場合には、深部体温の連続データをｙ秒毎に区切り、このｙ秒間の平均値を算出してもよい。或いは、生理指標導出部１０９は、生体信号計測部１０１が一定間隔でｙ秒間断続的に深部体温を計測した場合には、このｙ秒間の平均値を算出してもよい。
【００３２】
また、生体信号が脈波である場合には、生理指標導出部１０９は、脈拍数又はＡＩ値を生理指標としてもよい。脈拍数を導出する場合には、生理指標導出部１０９は、まずｙ秒間の脈波データから１波形毎のピークを抽出する。そして生理指標導出部１０９は、計測期間ｙ秒間中のピークの回数を数え、１分当たりの回数に変換することにより脈拍数を導出することができる。ＡＩ値を導出する場合には、生理指標導出部１０９は、まず脈波１波形の二次微分を計算する。例えば生理指標導出部１０９は、脈波の隣同士のサンプル点の差分或いは近傍複数サンプルで重みをつけて差分を計算することによって二次微分を計算することができる。そして、生理指標導出部１０９は、この二次微分が２番目に正から負に変化する点を反射点として抽出する。次に生理指標導出部１０９は、脈波１波形毎に、ピーク点の高さと上記反射点の高さとを抽出して、反射点の高さをピーク点の高さで除算することによってＡＩ値を導出することができる。
【００３３】
また、生体信号が動き量である場合に、生理指標導出部１０９は、ｙ秒間毎の活動量を生理指標としてもよい。生理指標導出部１０９は、加速度センサーが被験者の動きを検出した回数をｙ秒間毎でカウントすることによって活動量を導出することができる。
【００３４】
なお、導出された深部体温、脈拍数、ＡＩ値、及び活動量は、生理指標が導出された時刻と関連づけて記憶されることによって、生理指標時系列データとすることができる。生理指標導出部１０９は、導出した生理指標を導出した時刻と関連づけて記憶させることによって生理指標時系列データを生成してもよい。すなわち、生理指標導出部１０９は、生理指標時系列データ取得部の一例である。なお活動量は、被験者が活動している時間帯を推定するために用いられてよい。或いは、この活動量は、被験者の睡眠時間を推定するために用いられてよい。以下、通常時の生体信号から導出された生理指標時系列データを通常時生理指標時系列データという。また、検査時の生体信号から導出された生理指標時系列データを検査時生理指標時系列データという。ここで通常時とは、生体リズムに乱れが生じていない状態をいい、例えば時差を伴う移動、シフトワーキング、不規則な生活などを行っておらず、環境リズムと生体リズムとが同調している状態を指す。
【００３５】
基準情報生成部１１１は、通常時における生理指標時系列データから基準情報を生成すると共にずれ量算出部１１５がずれ量を算出する算出期間を決定する機能を有する。つまり、基準情報生成部１１１は、算出期間決定部の一例として機能することができる。基準情報生成部１１１は、生成する基準情報のうち、第１の基準時刻ｔＢを開始時点とし、第２の基準時刻ｔＥを終了時点とする算出期間ＴＰを決定することができる。この算出期間ＴＰは、通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となるように決定されることが望ましい。
【００３６】
ここで生成される基準情報について、図４を参照しながら説明する。図４には、通常時における生理指標時系列データＳｂが示される。基準情報は、通常時における生理指標時系列データＳｂの平均値Ｍと、第１の基準時刻ｔＢと、第２の基準時刻ｔＥとを含むことができる。第１の基準時刻ｔＢは、正常時の生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍ以下から平均値Ｍ以上に切替わる凡その時刻である。また、第２の基準時刻ｔＥは、正常時の生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍ以上から平均値Ｍ以下に切替わる凡その時刻である。第１の基準時刻ｔＢから第２の基準時刻ｔＥまでの期間を第１の算出期間ＴＰ１とし、第２の基準時刻ｔＥから第１の基準時刻ｔＢまでの期間を第２の算出期間ＴＰ２とする。例えば基準情報生成部１１１は、生理指標時系列データＳｂのピーク時刻ｔＰを抽出して、ピーク時刻ｔＰの６時間前を第１の基準時刻ｔＢとすることができる。また、基準情報生成部１１１は、生理指標時系列データＳｂのピーク時刻ｔＰの６時間後を第２の基準時刻ｔＥとすることができる。第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとは、生理指標の変動における１周期を、通常時における生理指標が概ね平均値以上となる第１の算出期間ＴＰ１と通常時における生理指標が概ね平均値を下回る第２の算出期間ＴＰ２とを２分する時刻となる。ここで用いられる生理指標は概日周期で変動する。このため、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとの間の時間差長は、１２時間とする。なお、ここでは概日周期の生理指標について扱うため、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとは、２つの時点を時刻で求めれば、毎日同じ時刻を基準時点とすることができる。
【００３７】
事前情報取得部１１３は、生体リズムが乱れる原因についての事前情報を取得する機能を有する。事前情報は、例えば生体リズムの乱れの原因となる被験者の活動時間帯のずれ時間、及び活動時間帯のずれの原因の情報を含む活動時間帯情報であってよい。事前情報取得部１１３は、例えば図５に示す事前情報入力画面７１に対して入力された情報を事前情報として取得してもよい。例えば、生体リズムの乱れの原因が時差を伴う移動である場合には、事前情報取得部１１３は、移動前後の時差（出発地と到着地の時差）を事前情報入力画面７１に対して入力された情報から取得することができる。このとき事前情報取得部１１３は、移動の方向（西または東）に関する情報を取得してもよい。また生体リズムの乱れの原因がシフトワークである場合には、事前情報取得部１１３は、勤務時間のずれ量を事前情報入力画面７１に対して入力された情報から取得することができる。また、生体リズムの乱れの原因が不規則な睡眠である場合には、事前情報取得部１１３は、睡眠時間のずれ量を事前情報入力画面７１に対して入力された情報から取得することができる。
【００３８】
また、事前情報取得部１１３は、被験者について検知された情報から事前情報を推定することもできる。例えば、事前情報取得部１１３が被験者の位置情報を取得することができるとき、事前情報取得部１１３は、取得した位置情報の変化から移動前後の時差を推定してもよい。例えば出発地が東京であり、到着地がロンドンである場合には、事前情報取得部１１３は、被験者が西方向に９時間移動したと推定することができる。また、事前情報取得部１１３が被験者の動き検知情報を取得することができるとき、シフトワークにおける勤務時間のずれ量、又は不規則な睡眠における睡眠時間のずれ量を推定してもよい。例えば事前情報取得部１１３は、加速度センサの出力値を取得し、勤務時間又は睡眠時間のずれ量を推定してもよい。
【００３９】
ずれ量算出部１１５は、決定された算出期間において、検査時生理指標時系列データと、通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する機能を有する。この位相のずれを算出する方法は様々考えられるが、ここでは、ずれ量算出部１１５は、通常時生理指標時系列データの平均値Ｍより大きい値をとる検査時生理指標時系列データに対応する第１の特徴量と、平均値Ｍより小さい値をとる検査時生理指標時系列データに対応する第２の特徴量との比率に基づいて位相のずれ量を算出する。以下、この位相のずれ量について２つの具体的な例を挙げて説明する。
【００４０】
まず、ずれ量算出部１１５が算出する位相のずれ量の一例について、図６を参照しながら説明する。図６には、生体リズムの乱れが生じているときの生理指標時系列データＳｅが示される。ずれ量算出部１１５は、基準情報生成部１１１により生成された基準情報を用いて、生理指標時系列データＳｅについての位相のずれ量を算出することができる。ずれ量算出部１１５は、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとの間の期間（第１の算出期間ＴＰ１又は第２の算出期間ＴＰ２）において、生理指標時系列データＳの波形と平均値Ｍとにより囲まれる面積のうち、生理指標時系列データＳの値が平均値Ｍより大きい第１の面積ＵＰと、生理指標時系列データの値が平均値Ｍより小さい第２の面積ＤＮとの比率に基づいたずれ量を算出する機能を有する。つまり、このとき第１の特徴量は、平均値Ｍより大きい値をとる検査時生理指標時系列データの波形と平均値Ｍを示す直線とにより囲まれる面積ＵＰであり、第２の特徴量は、平均値Ｍより小さい値をとる検査時生理指標時系列データの波形と平均値Ｍを示す直線とにより囲まれる領域の面積ＤＮである。
【００４１】
なお、生理指標時系列データＳのうち、通常時生理指標時系列データＳｂと表され、検査時生理指標時系列データＳｅと表される。しかし、この両者を区別する必要のないときには生理指標時系列データＳと表される。また、生理指標時系列データＳの値が平均値Ｍより大きい第１の面積ＵＰのうち、第１の算出期間ＴＰ１において算出されるものは、第１の面積ＵＰ１と表され、第２の算出期間ＴＰ２において算出されるものは、第１の面積ＵＰ２と表される。しかし、両者を特に区別する必要のないときには、第１の面積ＵＰと表される。同様に、第２の面積ＤＮのうち、第１の算出期間ＴＰ１において算出されるものは、第２の面積ＤＮ１と表され、第２の算出期間ＴＰ２において算出されるものは、第２の面積ＤＮ２と表される。しかし、両者を特に区別する必要のないときには、第２の面積ＤＮと表される。
【００４２】
ここでずれ量算出部１１５の算出するずれ量についてより具体的に説明する。ずれ量算出部１１５は、期間ＴＰ１において第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏを算出し、期間ＴＰ２において第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏを算出することができる。第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏは、第１の基準時刻ｔＢから第２の基準時刻ｔＥの間の期間である第１の算出期間ＴＰ１において、生理指標時系列データＳの波形と平均値Ｍを示す直線とにより囲まれる面積のうちの第１の面積ＵＰの割合を示す。この第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏは、図６の記号を用いて以下の数式（１）により示される。また、第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏは、第２の基準時刻ｔＥから第１の基準時刻ｔＢまでの期間である第２の算出期間ＴＰ２において、生理指標時系列データＳの波形と平均値Ｍを示す直線とにより囲まれる面積のうちの第２の面積ＤＮの割合を示す。この第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏは、図６の記号を用いて以下の数式（２）により示される。
【００４３】
【００４４】
なお、ずれ量算出部１１５は、通常時における生理指標時系列データＳｂについてもずれ量を算出することができる。図４に示したように、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとが平均値Ｍとなる時刻を正確に抽出できている理想的な場合には、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとの値は共に１となる。
【００４５】
次に、図７を参照しながら、ずれ量算出部１１５の算出するずれ量の他の一例について説明する。ここで、第１の特徴量は、検査時生理指標時系列データが平均値Ｍより大きい値をとる期間の時間長ＬＵＰであり、第２の特徴量は、検査時生理指標時系列データが平均値Ｍより小さい値をとる期間の時間長ＬＤＮである。ずれ量は、このＬＵＰとＬＤＮとの値の比率に基づいて算出される。
【００４６】
ここでずれ量算出部１１５の算出するずれ量についてより具体的に説明する。ずれ量算出部１１５は、期間ＴＰ１において第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏを算出し、期間ＴＰ２において第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏを算出することができる。第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏは、第１の基準時刻ｔＢから第２の基準時刻ｔＥの間の期間である第１の算出期間ＴＰ１の時間長に対する、検査時生理指標時系列データが平均値Ｍより大きい値をとる期間の時間長ＬＵＰ１の割合を示す。この第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏは、図７の記号を用いて以下の数式（３）により示される。また、第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏは、第２の基準時刻ｔＥから第１の基準時刻ｔＢまでの期間である第２の算出期間ＴＰ２の時間長に対する、検査時生理指標時系列データが平均値Ｍより小さい値をとる期間の時間長ＬＤＮ２の割合を示す。この第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏは、図７の記号を用いて以下の数式（４）により示される。
【００４７】
【００４８】
乱れ度決定部１１７は、ずれ量算出部１１５により算出されたずれ量に基づいて、被験者の検査時における生体リズムの乱れ度Ｒを決定する機能を有する。乱れ度決定部１１７は、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏ、第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏ、及び第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとの平均値のいずれかを乱れ度Ｒと決定することができる。例えば、乱れ度決定部１１７は、第１の算出期間ＴＰ１における乱れ度Ｒを第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏとし、第２の算出期間ＴＰ２における乱れ度Ｒを第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとすることができる。或いは、第１の算出期間ＴＰ１と第２の算出期間ＴＰ２とを合わせた２４時間における乱れ度Ｒを第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとの平均値とすることもできる。特に、乱れ度決定部１１７は、活動時間帯のずれの原因が東方向への時差を伴う移動である場合には、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとの平均値を乱れ度Ｒとすることが好ましい。この点について、次に図８〜図１１を参照しながら説明する。
【００４９】
図８を参照すると、１０時間の時差を伴う西方向への移動によるずれ量（ＵＰ＿ｒａｔｉｏ又はＤＮ＿ｒａｔｉｏ）の経時変化の一例が示される。横軸は経過時間を示す。例えば横軸の値が１のとき、特定の日の第１の算出期間ＴＰ１における第１のずれ量が縦軸の値で示される。横軸の値が２のとき、上記特定の日の第１の算出期間ＴＰ１に続く第２の算出期間ＴＰ２における第２のずれ量が縦軸で示される。図８によれば、時差を伴う西方向への移動後のずれ量は、移動の直後に大幅に減少した後、時間の経過と共に徐々に通常時の値１に近づいていく。このずれ量の値は、生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍとなる時刻と、第１の基準時刻ｔＢ及び第２の基準時刻ｔＥとの差が大きくなるほど小さくなる。また、生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍとなる時刻と、第１の基準時刻ｔＢ及び第２の基準時刻ｔＥとの差が小さくなるに従ってずれ量の値は「１」に近づく。例えば時差変化の後、６つ目のずれ量の値が約０．７であることから、時差を伴う移動の後、３日目には７０％程度回復していることがわかる。
【００５０】
これに対して、図９を参照すると、６時間の時差を伴う東方向への移動によるずれ量の経時変化の一例が示される。図９によれば、時差を伴う東方向への移動後のずれ量は、値が上下変動を繰り返しながら徐々に１に近づいていく。
【００５１】
図８及び図９のグラフの縦軸はＵＰ＿ｒａｔｉｏ又はＤＮ＿ｒａｔｉｏの値であったが、これらのサンプルを第１の算出期間ＴＰ１のときと第２の算出期間ＴＰ２のときとに分けて示したグラフが図１０及び図１１に示される。図１０を参照すると、時差を伴う西方向への移動によるずれ量の経時変化の様子は、第１の算出期間ＴＰ１のときと第２の算出期間ＴＰ２のときとで傾向に差異が見られない。ところが、図１１に示されるように時差を伴う東方向への移動によるずれ量の経時変化の様子は、第１の算出期間ＴＰ１のときと第２の算出期間ＴＰ２のときとで傾向に差異がある。
【００５２】
このため、乱れ度決定部１１７は、活動時間帯のずれの原因に応じて異なるずれ量を用いて乱れ度Ｒを決定してもよい。例えば乱れ度決定部１１７は、時差を伴う東方向への移動の場合には、ＵＰ＿ｒａｔｉｏの値及びＤＮ＿ｒａｔｉｏの値の平均値を乱れ度Ｒとすることが望ましい。これに対して、時差を伴う西方向への移動の場合、シフトワークの場合、および不規則な睡眠習慣の場合には、乱れ度決定部１１７は、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏ、第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏ、及び第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとの平均値のいずれかを乱れ度Ｒとしてよい。
【００５３】
出力部１１９は、乱れ度Ｒの算出結果などの情報を被験者等に提供する機能を有する。出力部１１９は、例えば生成された表示画面を表示部に表示させることにより乱れ度Ｒの算出結果を提供してもよい。或いは出力部１１９は、音声出力により乱れ度Ｒの算出結果を提供してもよい。出力部１１９が表示画面を用いて乱れ度Ｒの算出結果を提供する場合には、出力部１１９は、例えば図８に示されるグラフを含む表示画面を提供してもよい。或いは、出力部１１９は、出力時における最新の乱れ度Ｒの値を数字で示した表示画面を提供してもよい。
【００５４】
以上、本実施形態に係る乱れ度算出装置１０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【００５５】
また、本実施形態において上述された乱れ度算出装置１０の各機能は、複数の装置により実現されてもよい。例えば、被験者の生体信号を取得するセンサと、乱れ度Ｒを算出する装置と、乱れ度Ｒの算出結果を出力する装置とは、それぞれ別体の装置であってもよい。また、生体信号計測部１０１、記録部１０３、及び出力部１１９の機能を有する端末装置が無線通信路を介して、生体信号解析部１０５、外乱判定部１０７、生理指標導出部１０９、基準情報生成部１１１、事前情報取得部１１３、ずれ量算出部１１５、及び乱れ度決定部１１７の機能を有する別体のサーバに取得した生体信号を送信してもよい。このとき、サーバは解析結果を端末装置に送信する。端末装置は、携帯型、腕時計型、又は据え置き型のいずれであってもよい。また生体信号を取得するセンサはこの端末装置に内蔵されていてもよく、別体の装置であってもよい。端末装置とセンサとが別体である場合には、センサは無線又は有線の通信路を介して取得した生体信号を端末装置に送信する。また、サーバの各機能が１つのサーバにて実現される形態のみならず、複数のサーバを用いた分散処理によって上述の各機能が実現される形態も本技術の範囲内に含まれる。
【００５６】
なお、上述のような本実施形態に係る乱れ度算出装置１０の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００５７】
次に、乱れ度算出装置１０の動作の一例について説明する。乱れ度算出装置１０の動作は、事前に被験者毎の基準情報を取得するための基準情報算出処理と、この基準情報を用いた乱れ度算出処理とを含む。以下、これらの動作についてそれぞれ説明する。
【００５８】
（２−２．基準情報算出処理）
まず、基準情報の準備動作について図１２〜図１４を参照しながら説明する。図１２は、基準情報算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。図１３は、脈波からの生理指標導出処理の流れを示すフローチャートである。図１４は、体温からの生理指標導出処理の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
まず、生理指標導出部１０９は、通常時の生体信号から導出された生理指標の時系列データを取得する（Ｓ１０１）。ステップＳ１０１の生理指標時系列データ取得処理は、次に図１３及び図１４を用いて説明される生理指標導出処理により導出される生理指標が取得時刻と共に記憶されることによって生理指標時系列データを取得する処理である。
【００６０】
ここで、ステップＳ１０１により取得された生理指標時系列データＳｂの生理指標の種類が生理指標導出部１０９により判断される（Ｓ１０３）。ここで取得された生理指標が活動量である場合には、基準情報生成部１１１は、生理指標時系列データＳｂから被験者の睡眠時間を推定する（Ｓ１０５）。一方、生理指標が体温、脈拍数、ＡＩ値などの場合には、次に基準情報生成部１１１は、生理指標時系列データＳｂから生理指標時系列データＳｂの２４時間の平均値Ｍ、第１の基準時刻ｔＢ、第２の基準時刻ｔＥをそれぞれ導出する（Ｓ１０７）。ここで、第１の基準時刻ｔＢは、生理指標時系列データＳｂの２４時間のピーク時刻の６時間前とし、第２の基準時刻ｔＥは、生理指標時系列データＳｂの２４時間のピーク時刻の６時間後とすることができる。
【００６１】
また、ずれ量算出部１１５は、ステップＳ１０７において算出された基準情報を用いて通常時のずれ量を算出してもよい（Ｓ１０９）。ここで算出されるずれ量は、第１の基準時刻ｔＢから第２の基準時刻ｔＥの第１の算出期間ＴＰ１おいて生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍ以上となる部分の面積ＵＰの割合である第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと、第２の基準時刻ｔＥから第１の基準時刻ｔＢの第２の算出期間ＴＰ２において生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍ以下となる第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとである。
【００６２】
ここで、ステップＳ１０１における生理指標時系列データ取得処理のうち、生理指標の導出について図１３及び図１４を参照しながら説明する。図１３には、生体信号が脈波である場合の生理指標導出処理の一例が示されている。このとき、まず生体信号計測部１０１は、脈波をｙ秒間測定する（Ｓ１１１）。そして、生体信号解析部１０５は、取得された生体信号をフィルタ（ローパスフィルタＬＰＦ又はバンドパスフィルタＢＰＦ）にかけて所望の帯域の信号を抽出する（Ｓ１１３）。次に生理指標導出部１０９は、脈波１波形毎のピークを抽出する（Ｓ１１５）。そして、生理指標導出部１０９は、計測期間（ｙ秒間）中のピーク数から１分間毎のピーク数を脈拍数として算出する（Ｓ１１７）。
【００６３】
次に、生理指標導出部１０９は、脈波１波形の二次微分を計算する（Ｓ１１９）。そして、生理指標導出部１０９は、１波形内での二次微分が２番目に正から負に変化する時点を反射時点として抽出する（Ｓ１２１）。そして、生理指標導出部１０９は、１波形毎にＡＩ値を算出する（Ｓ１２３）。このとき、ＡＩ値は、反射時点における脈波の高さをピーク時点における脈波の高さで除算することによって１波形毎のＡＩ値を算出することができる。また生理指標導出部１０９は、導出したＡＩ値の計測期間における平均値を算出してこの値を平均のＡＩ値という生理指標とする（Ｓ１２５）。そして、生理指標導出部１０９は、算出した生理指標（脈拍数及びＡＩ値）のノイズを除去する（Ｓ１２７）。
【００６４】
次に図１４には、生体信号が体温である場合の生理指標導出処理の一例が示されている。このとき、まず生体信号計測部１０１は、体温をｙ秒間測定する（Ｓ１３１）。このとき測定する体温は、深部体温であることが望ましい。そして生理指標導出部１０９は、ｙ秒間の体温の平均値を算出する（Ｓ１３３）。そして、例えばｙ秒毎の体温の平均値が前後の値と比較して急に大きく変動した場合の値を削除するノイズ除去が行われる（Ｓ１３５）。そして、ノイズが大きい場合にはさらにフィルタ（ローパスフィルタＬＰＦ）がかけられる（Ｓ１３７）。
【００６５】
なお、図示されていないが、生体信号が活動量である場合には、加速度センサーなどのモーションセンサの出力に基づいて、ｙ秒間毎の活動量が計算される。
【００６６】
（２−３．乱れ度算出処理）
次に、図１３〜図１７を参照しながら、本実施形態に係る乱れ度算出処理の一例が説明される。図１５は、乱れ度算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。図１６は、ずれ量抽出処理の流れを示すフローチャートである。図１７は、乱れ度決定処理の流れを示すフローチャートである。
【００６７】
まず図１５を参照すると、生理指標導出処理が実行される（Ｓ１４１）。ステップＳ１４１の生理指標導出処理は、基準情報算出処理において説明したように、取得された生体信号の種類に応じた処理がなされる（図１３及び図１４参照）。次に、ずれ量算出部１１５はずれ量算出処理を実行する（Ｓ１４３）。ここで、図１６を参照しながらステップＳ１４３のずれ量算出処理の詳細の一例について説明する。
【００６８】
まずずれ量算出部１１５は、生理指標時系列データＳを取得する（Ｓ１５１）。そしてずれ量算出部１１５は、事前情報取得部１１３により取得されたずれの原因の情報を参照することによって、被験者が時差を伴う移動をしたか否かを判断する（Ｓ１５３）。そして、被験者が時差を伴う移動をしている場合には、移動先の時刻を用いてずれ量を算出する（Ｓ１５５）。一方、被験者が時差を伴う移動をしていない場合には、現在位置の時刻を用いてずれ量を算出する（Ｓ１５７）。
【００６９】
再び図１５に戻って説明を続けると、次に乱れ度決定部１１７が生体リズムの乱れ度決定処理を実行する（Ｓ１４５）。ここで図１７を参照しながら、ステップＳ１４５の乱れ度決定処理の詳細の一例について説明する。乱れ度決定部１１７は、まず東方向に時差を伴なう移動をしたか否かを事前情報取得部１１３により取得された事前情報に基づいて判断する（Ｓ１６１）。ここで、東方向に時差を伴う移動をしたと判断されると、乱れ度決定部１１７は、２４時間測定で、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏの平均値を乱れ度Ｒとする（Ｓ１６３）。一方、時差を伴う西方向への移動の場合、シフト勤務の場合、及び不規則な生活などの場合には、乱れ度決定分１１７は、１２時間測定でＵＰ＿ｒａｔｉｏ又はＤＮ＿ｒａｔｉｏのいずれかを乱れ度Ｒとすることができる（Ｓ１６５）。なお、上述の通りここでは時差を伴う東方向への移動の場合にのみ２４時間測定としたが、本技術はかかる例に限定されない。ずれの原因に関わらず、２４時間測定が行われても良い。また、ずれの原因に関わらず、１２時間測定が行われてもよい。この場合には、時差を伴う東方向への移動の場合に、上述の通りずれ度が上下の変動を繰り返しながら回復することとなる。
【００７０】
ここで再び図１５にもどると、乱れ度Ｒが決定された後、出力部１１９は算出された乱れ度Ｒを出力する（Ｓ１４７）。ここでの乱れ度Ｒの出力は、上述の通り表示画面を用いて行われてもよいし、音声出力により行われてもよい。
【００７１】
（２−４．効果の例）
以上、本開示の第１の実施形態にかかる乱れ度算出装置１０について説明してきた。本実施形態によれば、生体リズムの乱れについて定量的に評価することができるようになる。このとき、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとの間の期間ＴＰにおいて、生体信号から導出された生理指標（例えば深部体温）の時系列データの波形と、通常時における生理指標時系列データの平均値を示す直線とにより囲まれる領域の面積のうち、生理指標時系列データＳの値が平均値Ｍより大きい第１の面積と、生理指標時系列データＳの値が平均値Ｍより小さい第２の面積との比率に基づいて乱れ度が決定される。ここで第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとを、通常時において生理指標が平均値Ｍとなると推定される時刻とすることによって、通常時のずれ量を１とし、生体リズムの乱れの度合いが大きいほどずれ量の値を小さくすることができる。これによりずれ量の値をそのまま、或いはずれ量の平均値をそのまま乱れ度Ｒの値として用いることができる。なお、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとを、通常時において生理指標が平均値Ｍとなると推定される時刻としない場合には、通常時のずれ量と検査時のずれ量との差異を乱れ度Ｒとして用いてもよい。
【００７２】
また、第１の基準時刻ｔＢを生理指標時系列データＳｂのピーク時刻の６時間前とし、第２の基準時刻ｔＥを上記ピーク時刻の６時間後とすることによって、少ない演算量で基準時点を求めることができる。なお被験者が東方向への時差を伴う移動をした場合に、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏの平均値を乱れ度Ｒとすることによって、生体リズムの乱れ度合いをより正確に表すことができる。
【００７３】
＜３．第２の実施形態（回復度予測機能を有する例）＞
（３−１．構成）
次に、本開示の第２の実施形態にかかる乱れ度算出装置２０の構成について図１８〜図２２を参照しながら説明する。図１８は、本開示の第２の実施形態に係る生体リズムの乱れ度算出装置の構成を示すブロック図である。図１９は、履歴情報の一例を示す説明図である。図２０は、情報収集サーバにより記憶される履歴情報の一例を示す説明図である。図２１は、情報収集サーバにより記憶される基準情報の一例を示す説明図である。図２２は、情報収集サーバにより記憶される基準情報の他の一例を示す説明図である。
【００７４】
まず図１８を参照すると、乱れ度算出装置２０は、生体信号計測部１０１と、記録部１０３と、生体信号解析部１０５と、外乱判定部１０７と、生理指標導出部１０９と、基準情報生成部１１１と、事前情報取得部１１３と、ずれ量算出部１１５と、生体リズム乱れ度決定部１１７と、出力部１１９と、履歴情報記録部１２１と、予測情報生成部１２３とを主に有する。
【００７５】
つまり、乱れ度算出装置２０は、本開示の第１の実施形態にかかる乱れ度算出装置１０の構成に加えて、履歴情報記録部１２１と、予測情報生成部１２３とをさらに有する。また、乱れ度算出装置２０は、基準情報及び乱れ度Ｒについての履歴情報を情報収集サーバ５０に記録する構成を有する点において乱れ度算出装置１０と異なる。なお、以下第１の実施形態にかかる乱れ度算出装置１０と同様の構成要素については説明を省略し、乱れ度算出装置１０との差異について主に説明する。
【００７６】
履歴情報記録部１２１は、被験者の乱れ度Ｒについての履歴情報を記録する機能を有する。履歴情報記録部１２１は、例えば乱れ度算出装置２０内部の記憶部（図示せず）に乱れ度Ｒについての履歴情報２２を記録させることができる。例えば履歴情報２２は、乱れ原因と、ずれ時間と、（乱れ原因が生じてからの）経過時間と、乱れ度Ｒとを含むことができる。また、履歴情報記録部１２１は、履歴情報２２に被験者を識別するためのユーザＩＤを加えて、ネットワークを介して通信することのできる情報収集サーバ５０に記録させてもよい（履歴情報５２）。なお、この情報収集サーバ５０は、複数の被験者の乱れ度Ｒについての履歴情報５２と、基準情報５４とを収集することができる。
【００７７】
予測情報生成部１２３は、事前情報取得部１１３により取得された、活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因に基づいて履歴情報を抽出し、抽出された履歴情報に基づいて乱れ度Ｒを予測する機能を有する。このとき、予測情報生成部１２３は、乱れ度算出装置２０内部の記憶部に記憶された履歴情報２２から履歴情報を抽出してもよい。また、予測情報生成部１２３は、情報収集サーバ５０に記憶された履歴情報５２から履歴情報を抽出してもよい。このとき予測情報生成部１２３は、被験者本人の履歴情報が記憶されていない場合に、他の被験者の履歴情報を用いることができる。他の被験者の履歴情報を用いる場合には、予測情報生成部１２３は、被験者本人と通常時の生体リズムが類似する他の被験者の履歴情報を用いることが好ましい。このとき予測情報生成部１２３は、被験者本人と基準情報が類似する他の被験者の履歴情報を用いることができる。この予測情報生成部１２３は、例えば被験者の生理指標時系列データが経過時間１日までしか存在しない場合に、２日目以降の乱れ度Ｒの予測情報を生成してもよい。このとき出力部１１９は、１日目の乱れ度Ｒは乱れ度決定分１１７から供給される値を用い、２日目以降の予測情報を加えて乱れ度Ｒの情報を出力することができる。
【００７８】
例えば情報収集サーバ５０が記憶する基準情報５４は、図２１に示されるように基準時点を含んでもよい。この場合、基準情報５４ａは、ユーザＩＤと、平均値Ｍと、第１の基準時刻ｔＢと、第２の基準時刻ｔＥとを含むことができる。また情報収集サーバ５０が記憶する基準情報５４は、図２２に示されるように基準時点を固定した場合のずれ量を含んでもよい。このとき基準情報５４ｂは、ユーザＩＤと、平均値Ｍと、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと、第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏと、ｔＢ時点における生理指標の正負の情報とを含むことができる。なお、この正負の情報はｔＥ時点における生理指標の正負の情報であってもよい。
【００７９】
（３−２．予測情報生成処理）
次に乱れ度算出装置２０の動作のうち、予測情報生成処理について図２３及び図２４を参照しながら説明する。図２３は、予測情報生成処理の流れを示すフローチャートである。図２４は、情報収集サーバからの履歴情報取得の流れを示すシーケンス図である。
【００８０】
予測情報生成部１２３は、まず事前情報取得部１１３により取得された事前情報を予測条件として取得する（Ｓ２０１）。そして、予測情報生成部１２３は、取得した予測条件に基づいて、被験者本人についての予測条件に適した履歴情報が存在するか否かを判断する（Ｓ２０３）。被験者本人についての予測条件に適した履歴情報が存在する場合には、被験者本人の履歴情報を用いて、予測条件に基づいた乱れ度Ｒの予測情報を生成する（Ｓ２０５）。一方、ステップＳ２０３において、被験者本人についての予測条件に適した履歴情報が存在しない場合には、予測情報生成部１２３は、サーバから平常時の生理指標時系列データＳの特徴が類似する他の被験者の履歴情報を取得する（Ｓ２０７）。
【００８１】
このステップＳ２０７における処理の詳細を図２４を参照しながら説明する。乱れ度算出装置２０は、情報収集サーバ５０に対して基準情報（Ｍ，ｔＢ，ｔＥ）と、事前情報取得部１１３により取得された予測条件とを送信する（Ｓ２１１）。情報収集サーバ５０は、受信した基準情報に基づいて、記憶している基準情報５４ａの中から最も基準情報が類似する被験者のユーザＩＤを抽出する。そして、情報収集サーバ５０は、抽出したユーザＩＤの被験者についての履歴情報５２の中から、予測条件に適した履歴情報を取得する（Ｓ２１３）。そして、情報収集サーバ５０は、取得した履歴情報を乱れ度算出装置２０に送信する（Ｓ２１５）。なお、ここでは基準情報に基準時点を含む例について説明したが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、基準情報はずれ量を含んでもよい。基準情報がずれ量を含む場合には、予測情報生成部１２３は、ｔＢ時点生理指標の正負情報と共にずれ量及び平均値Ｍを情報収集サーバ５０に送信する。情報収集サーバ５０は、ずれ量、平均値Ｍが類似し、ｔＢ時点生理指標の正負情報が一致する被験者の履歴情報を抽出することができる。
【００８２】
このように情報収集サーバ５０から履歴情報を取得した予測情報生成部１２３は、取得した履歴情報を用いて、予測条件に基づいた乱れ度Ｒの予測情報を生成する。例えば取得した履歴情報が１件の場合には、取得した履歴情報の乱れ度Ｒをそのまま予測情報としてもよい。また、取得された履歴情報が複数存在する場合には、取得した履歴情報の乱れ度Ｒの平均値を予測情報としてもよい。
【００８３】
（３−３．効果の例）
以上説明した本開示の第２の実施形態にかかる乱れ度算出装置２０によれば、現時点の生体リズムの乱れ度Ｒのみならず、未来の乱れ度Ｒを予測することができる。生体リズムの回復の度合いは、個人差がある。このため、被験者本人の履歴情報が存在する場合には、被験者本人の履歴情報を用いる方が予測の精度が高まる可能性が高い。ところが、必ずしも被験者本人の履歴情報が存在するとは限らない。このため、乱れ度算出装置２０は、他の被験者の履歴情報を用いる事の出来る構成を有する。このとき乱れ度算出装置２０は、他の被験者のうち、通常時の生体リズムの特徴が類似する被験者の履歴情報を用いることができる。上述の通り、生体リズムの回復の度合いは個人差がある。通常時の生体リズムの特徴が類似する被験者は、生体リズムが乱れたときの回復度合いも類似すると考えられる。このため、他の被験者のうち通常時の基準情報が類似する被験者の履歴情報を用いることによって、比較的予測の精度を高めることができる。
【００８４】
＜４．第３の実施形態（収集した複数ユーザのデータを利用したサービスの例）＞
次に、本開示の第３の実施形態について説明する。本実施形態は、上記に説明してきた乱れ度算出装置１０又は乱れ度算出装置２０により取得することのできる基準情報を用いたサービスの一例である。
【００８５】
（４−１．構成）
ここで図２５を参照しながら本実施形態において提供されるサービスについて説明する。図２５は、本開示の第３の実施形態に係る生体リズムの乱れ度を利用するシステムの構成を示す説明図である。まずここで説明するサービスは、サービスサーバ６０により提供される。サービスサーバ６０は、分類装置の一例であり、ユーザの端末装置（ここでは乱れ度算出装置１０）からの分類要求を受けて、ユーザを朝型、夜型、又は通常型に分類する機能を有する。このときサービスサーバ６０は、情報収集サーバ５０により収集された基準情報５４を用いる。サービスサーバ６０は、分類要求の送信元であるユーザの端末装置に分類結果を送信することができる。
【００８６】
（４−２．朝型−夜型分類処理）
次に図２６を参照しながら朝型−夜型分類処理について説明する。図２６は、朝型−夜型分類処理の流れを示すフローチャートである。サービスサーバ６０は、まず乱れ度算出装置２０から分類要求を受信する（Ｓ２２１）。そして、サービスサーバ６０は、対象のユーザの第１の基準時刻ｔＢは、複数の被験者についての第１の基準時刻ｔＢの平均値と比較して所定の範囲内であるか否かを判断する（Ｓ２２３）。
【００８７】
ステップＳ２２３において、第１の基準時刻ｔＢが所定の範囲内であると判断された場合には、サービスサーバ６０は、このユーザを「平均型」に分類する（Ｓ２２５）。一方、ステップＳ２２３において、第１の基準時刻ｔＢが所定の範囲内でないと判断された場合には、サービスサーバ６０は、この第１の基準時刻ｔＢが所定の範囲内よりも時刻が早い方にずれているのか否かを判断する（Ｓ２２７）。ステップＳ２２７において第１の基準時刻ｔＢが所定の範囲内よりも早い方にすれていると判断された場合には、サービスサーバ６０はこのユーザを「朝型」に分類する（Ｓ２２９）。一方、ステップＳ２２７において第１の基準時刻ｔＢが所定の範囲内よりも遅いほうにずれていると判断された場合には、サービスサーバ６０はこのユーザを「夜型」に分類する（Ｓ２３１）。
【００８８】
（４−３．効果の例）
以上説明した本開示の第３の実施形態によれば、乱れ度算出装置１０により取得される基準情報を用いて、ユーザを朝型、夜型、又は通常型に分類することができる。生体リズムには個人差がある。このため、ユーザの中には、自分の生体リズムが朝型であるのか、夜型であるのか、或いは平均的であるのか知りたいという潜在的な要求があると思われる。本実施形態によれば、ユーザにとって有益な分類情報を、複数の被験者の平均値に基づいて提供することができる。
【００８９】
＜５．第４の実施形態＞
次に、図２７を参照しながら、本開示の第４の実施形態に係る乱れ度算出システムの構成について説明する。例えば乱れ度算出システムは、ユーザ装置６１と、基準情報生成サーバ６２と、サービスサーバ６３と、分類サーバ６４と、乱れ度算出サーバ６５とを有する。
【００９０】
ユーザ装置６１は、生体信号を取得する機能を有する情報処理装置である。ユーザ装置６１は、例えば携帯電話、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、携帯用ゲーム機器などの情報処理装置であってよい。ユーザ装置６１は、通常時には生体信号を取得して基準情報生成サーバ６２に取得した生体信号を送信するように設定されていてよい。この生体信号の送信は、定期的、継続的に行われるように設定されていてよい。或いは、ある程度の期間において定期的、継続的に生体信号を送信して、基準情報が生成された後は、生成された基準情報を用いるように設定されていてもよい。また、ユーザ装置６１は、サービスサーバ６３の提供するサービスを利用するときには、サービスの利用に必要な各種の情報をサービスサーバ６３に送信することができる。
【００９１】
基準情報生成サーバ６２は、ユーザ装置６１から受信した生体信号から基準情報を生成する機能を有する。なお、基準情報生成サーバ６２は、複数のユーザ装置６１から生体信号を受信して、それぞれのユーザについての基準情報を生成することができる。このとき、基準情報生成サーバ６２は、生成した基準情報を各ユーザ（被験者）を識別する符号と共に記憶させることができる。基準情報生成サーバ６２は、分類サーバ６４又は乱れ度算出サーバ６５の要求に応じて、特定のユーザの基準情報を提供することができる。
【００９２】
サービスサーバ６３は、ユーザ装置６１に対して各種の情報を提供する機能を有する。サービスサーバ６４は、後述する図２８〜図３４に示す表示画面をユーザ装置６１に提供するとともに、この表示画面に対するユーザの操作に応じて表示画面内の情報を例えば分類サーバ６４、乱れ度算出サーバ６５などに生成させることにより表示内容を変更することができる。例えば、サービスサーバ６４は、ユーザ装置６１により指定された特定のユーザタイプの情報を分類サーバ６４に送信することによって、当該ユーザタイプに属する複数のユーザについての基準情報などの平均値を含む分類情報を取得することができる。例えばサービスサーバ６３は、図２８に示すよう表示画面７３において、ユーザが入力領域７３１でユーザタイプ（分類）を選択すると、選択されたユーザタイプについての分類情報を含む表示画面７３をユーザ装置６１に提供してもよい。或いは、図２９に示されるように、ユーザタイプを選択する表示画面７５において、ユーザが選択したユーザタイプ（複数選択可）についての分類情報を分類サーバ６４から取得し、取得した分類情報を含む表示画面７７（図３０）を生成してユーザ装置６１に提供してもよい。
【００９３】
或いはサービスサーバ６３は、分類サーバ６４にユーザの識別子を送信することによって、当該ユーザの分類情報を取得することができる。このとき分類サーバ６４は、ユーザの識別子に基づいて基準情報生成サーバ６２から当該ユーザの基準情報を取得し、この基準情報に基づいてユーザがいずれのタイプに該当するか分類することができる。サービスサーバ６３は、分類サーバ６４から取得した、特定ユーザに関する分類情報を図３１に示す表示画面７９の形式でユーザ装置６１に提供することができる。なお、ここではサービスサーバ６３は、ユーザの識別子を送信して、分類サーバ６４に基準情報制しえサーバ６２から基準情報を取得させることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、ユーザ装置６１がユーザ自身の基準情報を保有している場合には、サービスサーバ６３は、ユーザ装置６１から基準情報を取得して分類サーバ６４に転送してもよい。このとき分類サーバ６４は、サービスサーバ６３から取得した基準情報を用いて当該ユーザのユーザタイプを分類することができる。
【００９４】
また、サービスサーバ６３は、上述の機能を組み合わせて、例えば図３２に示す表示画面８１を生成することもできる。すなわち、サービスサーバ６３は、特定のユーザを識別する情報から、当該ユーザの分類情報を取得し、さらに特定のユーザタイプに関する分類情報をあわせて提供する表示画面８１を生成してもよい。かかる表示画面８１によれば、ユーザは自身の情報と、その他のユーザタイプの人の情報とを比較することができる。ユーザは、表示画面８１の入力領域８１１により比較したいユーザタイプを選択することにより、選択したユーザタイプの人の基準情報等を参照することができる。
【００９５】
また、サービスサーバ６３は、ユーザ装置６１から取得した、少なくとも事前情報を含む情報を乱れ度算出サーバ６５に対して送信し、乱れ度の算出結果を取得することができる。このときサービスサーバ６３は、ユーザ装置６１から検査時の生体信号を取得して乱れ度算出装置６５に送信してもよい。乱れ度算出装置６５は、取得した事前情報と生体信号とから、当該ユーザの乱れ度を実際に算出してもよい。或いは、乱れ度算出装置６５は、事前情報に基づいて、ユーザの乱れ度を予測することもできる。
【００９６】
サービスサーバ６３は、例えば図３３に示されるような表示画面８３をユーザ装置６１に提供することができる。このときサービスサーバ６３は、事前情報選択領域８３１に対してユーザが選択又は入力した事前情報を乱れ度算出サーバ６５に送信することによって、当該ユーザの乱れ度の予測結果を表示することができる。例えば乱れ度の予測結果は、グラフ８３５の形式でユーザに提供されてもよい。また、サービスサーバ６３は、何日後にどの程度乱れ度が回復しているかと、回復率が概ね１００％となるまでにかかる時間とを表示してもよい。このとき表示されるデータの条件は、予め決められたものであってもよい。或いは、サービスサーバ６３は、概ね１００％となるまでにかかる時間を領域８３４に表示し、領域８３２に入力された条件に従って領域８３３に表示する回復率の計算を行って表示しても良い。或いは、サービスサーバ６３は、領域８３３に入力された条件に従って領域８３２に表示する日数の計算を行って表示してもよい。かかる表示画面８３によれば、乱れの原因となる状況を選択して、ユーザが選択したユーザタイプの人の生体リズムの乱れ度合いについて知ることができる。
【００９７】
或いは、サービスサーバ６３は、図３４に示されるような表示画面８５をユーザ装置６１に提供してもよい。この表示画面８５は、特定のユーザについての乱れ度を表示することができる。このとき、サービスサーバ６３は、ユーザ装置６１からユーザを識別するための情報を取得して分類サーバ６４に送信する。そして、サービスサーバ６３は分類サーバ６４から取得した、特定のユーザについてのユーザタイプの情報を含む表示画面８５を生成することができる。この表示画面８５によれば、ユーザは、ユーザ自身について、乱れの原因となる状況を選択してそのときの乱れ度合いを知ることができる。
【００９８】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９９】
例えば、上記第２及び第３の実施形態では、情報収集サーバ５０と乱れ度算出装置１０，２０とは別体の装置であることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、情報収集サーバ５０と乱れ度算出装置１０，２０とは一体の装置により実現され、ユーザの端末装置から生体信号を受信して乱れ度算出処理を行ってもよい。
【０１００】
なお、ここで示される各実施形態は一例を示したものであり、乱れ度算出装置の機能として説明された各機能は、複数の装置により実現することもできる。乱れ度算出装置１０又は乱れ度算出装置２０の各機能は、複数の装置により実現されてもよい。例えば、被験者の生体信号を取得するセンサと、乱れ度Ｒを算出する装置と、乱れ度Ｒの算出結果を出力する装置とは、それぞれ別体の装置であってもよい。また、生体信号計測部１０１、記録部１０３、及び出力部１１９の機能を有する端末装置が無線通信路を介して、生体信号解析部１０５、外乱判定部１０７、生理指標導出部１０９、基準情報生成部１１１、事前情報取得部１１３、ずれ量算出部１１５、及び乱れ度決定部１１７の機能を有する別体のサーバに取得した生体信号を送信してもよい。このとき、サーバは解析結果を端末装置に送信する。端末装置は、携帯型、腕時計型、又は据え置き型のいずれであってもよい。また生体信号を取得するセンサはこの端末装置に内蔵されていてもよく、別体の装置であってもよい。端末装置とセンサとが別体である場合には、センサは無線又は有線の通信路を介して取得した生体信号を端末装置に送信する。また、サーバの各機能が１つのサーバにて実現される形態のみならず、複数のサーバを用いた分散処理によって上述の各機能が実現される形態も本技術の範囲内に含まれる。
【０１０１】
尚、本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。
【０１０２】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得する生理指標時系列データ取得部と、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定する算出期間決定部と、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する算出部と、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する乱れ度決定部と、
を備える、生体リズムの乱れ度算出装置。
（２）
前記算出部は、前記通常時生理指標時系列データの平均値より大きい値をとる前記検査時生理指標時系列データに対応する第１の特徴量と、前記平均値より小さい値をとる前記検査時生理指標時系列データに対応する第２の特徴量と、の比率に基づいて前記ずれ量を算出する、前記（１）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（３）
前記第１の特徴量は、前記平均値より大きい値をとる前記検査時生理指標時系列データの波形と前記平均値を示す直線とにより囲まれる領域の面積であり、
前記第２の特徴量は、前記平均値より小さい値をとる前記検査時生理指標時系列データの波形と前記平均値を示す直線とにより囲まれる領域の面積である、
前記（２）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（４）
前記第１の特徴量は、前記検査時生理指標時系列データが前記平均値より大きい値をとる期間の時間長であり、
前記第２の特徴量は、前記検査時生理指標時系列データが前記平均値より小さい値をとる期間の時間長である、
前記（２）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（５）
前記算出期間決定部は、前記通常時生理指標時系列データの値が平均値以下から前記平均値以上に切り替わる第１の基準時点と、前記通常時生理指標時系列データの値が前記平均値以上から前記平均値以下に切り替わる第２の基準時点との間の期間を前記算出期間とする、
前記（１）から（３）のいずれか１項に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（６）
前記算出部は、
前記第１の基準時点から前記第２の基準時点の間の第１の算出期間においては、第１の特徴量の割合を前記位相のずれ量とし、
前記第２の基準時点から前記第１の基準時点の間の第２の算出期間においては、第２の特徴量の割合を前記位相のずれ量とする、
前記（５）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（７）
前記乱れ度決定部は、前記第１の算出期間における前記位相のずれ量、前記第２の算出期間における前記位相のずれ量、及び前記第１の算出期間における前記位相のずれ量と前記第２の算出期間における前記位相のずれ量との平均値のいずれかを前記乱れ度とする、前記（６）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（８）
前記生体リズムの乱れの原因となる前記被験者の活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因を取得する活動時間帯情報取得部、
をさらに備え、
前記乱れ度決定部は、前記活動時間帯のずれの原因が東方向への時差を伴う移動である場合に、前記第１の算出期間における前記位相のずれ量と前記第２の算出期間における前記位相のずれ量との平均値を前記乱れ度とする、前記（７）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（９）
前記乱れ度の履歴情報を取得する履歴情報取得部と、
前記ずれ時間及びずれの原因に基づいて抽出された前記履歴情報に基づいて乱れ度を予測する予測情報生成部と、
をさらに備える、前記（８）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１０）
前記履歴情報取得部は、前記被験者についての履歴情報の中に前記ずれ時間及びずれの原因が一致する履歴情報がないとき、前記基準情報が類似する他の被験者の前記履歴情報を取得する、前記（９）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１１）
前記活動時間帯情報取得部は、前記被験者の位置情報の変化に基づいて、前記活動時間帯のずれの原因が時差を伴う移動であること、及び当該時差を検知する、前記（８）または（９）のいずれかに記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１２）
前記活動時間帯情報取得部は、前記被験者の動きを検出する動きセンサの検出値に基づいて前記被験者の活動時間帯のずれ時間を推定する、前記（８）から（１１）のいずれか１項に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１３）
前記生体信号は、概日周期の生体リズムを有する信号であり、
前記算出期間決定部は、前記第１の基準時点を前記通常時生理指標時系列データのピー時刻の６時間前とし、前記第２の基準時点を前記ピーク時刻の６時間後とする期間を前記算出期間とする、前記（５）から（１２）のいずれか１項に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１４）
前記生体信号は、深部体温の値を示す信号である、前記（１）から（１３）のいずれか１項に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１５）
前記生体信号は、脈波を示す信号であり、前記生理指標は、脈拍数又はＡＩ（Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）値である、前記（１）から（１４）のいずれか１項に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１６）
複数の被験者について、通常時の生体信号から算出された生理指標の時系列データの平均値と、前記平均値に基づいた第１の基準時点及び第２の基準時点とを取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された情報に基づいて、特定の被験者の生体リズムを朝型、夜型、及び平均型のいずれかに分類する分類部と、
を備える、分類装置。
（１７）
活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因を含む推定条件を入力する推定条件入力部と、
前記推定条件をサーバに送信する送信部と、
を有するユーザ装置と、
通常時の生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量に基づいて算出された生体リズムの乱れ度を複数の被験者について取得する取得部と、
前記複数の被験者についての前記乱れ度を用いて、前記推定条件のときの前記乱れ度を推定する推定部と、
推定された前記乱れ度の情報を含む表示画面を生成して前記ユーザ装置に提供する表示画面生成部と、
を有する前記サーバと、
を含む、生体リズムの乱れ度算出システム。
（１８）
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法。
（１９）
コンピュータに、
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラム。
（２０）
コンピュータに、
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータに読取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【０１０３】
１０ 乱れ度算出装置
１０１ 生体信号計測部
１０３ 記録部
１０５ 生体信号解析部
１０７ 外乱判定部
１０９ 生理指標導出部
１１１ 基準情報生成部
１１３ 事前情報取得部
１１５ 特徴量算出部
１１７ 乱れ度決定部
１１９ 出力部
１２１ 履歴情報記録部
１２３ 予測情報生成部
【技術分野】
【０００１】
本開示は、生体リズムの乱れ度算出装置、生体リズムの乱れ度算出システム、生体リズムの乱れ度算出方法、プログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体に関するあらゆるパラメータは、生体リズムと呼ばれる特定の周期を有するリズムに従って変動している。この生体リズムを解析する手法の代表的なものとしては、例えば非特許文献１に記載されたコサイナー法が挙げられる。このコサイナー法は、最小二乗法を用いてコサイン曲線に時系列データを当てはめ、このコサイン曲線の周期、振幅、水準を生体リズムの特性とするものである。コサイナー法は、時系列データが正弦波的変動をしている場合には有効な解析手法である。
【０００３】
また、この生体リズムの乱れは、生体の健康状態に重大な影響を与えると言われている。このため、生体リズムの乱れが身体にどのような変調をおよぼすかについての研究が行われてきた（例えば、非特許文献２）。この非特許文献２では、マウスの脳の視交叉上核（ＳＣＮ：ＳｕｐｒａＣｈｉａｓｍａｔｉｃ Ｎｕｃｌｅｕｓ）と呼ばれる部分の組織を調べることによって、生体リズムの乱れが身体に及ぼす影響を調べている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】時間生物学事典（朝倉書店）石田直理雄・本間研一 編
【非特許文献２】Ｎａｇａｎｏ， Ｍ． ｅｔ ａｌ． （２００３）． Ａｎ ａｂｒｕｐｔ Ｓｈｉｆｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｄａｙ／Ｎｉｇｈｔ Ｃｙｃｌｅ Ｃａｕｓｅｓ Ｄｅｓｙｎｃｈｒｏｎｙ ｉｎ ｔｈｅ Ｍａｍｍａｌｉａｎ Ｃｉｒｃａｄｉａｎ Ｒｈｙｔｈｍ， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ ２３： ６１４１−６１５１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、非特許文献２の方法では、生体リズムの乱れについて定性的なことしかわからなかった。また、生体リズムが乱れているときには、変動周期や振幅も変動しており、生理指標の時系列データは正弦波的変動をしていないことが多い。このため、上述のコサイナー法などの定常的な変動を前提とした解析手法は、生体リズムが乱れている場合には用いることができなかった。
そこで、本開示では、生体リズムの乱れの度合いを定量的に評価することのできる生体リズムの乱れ度算出装置、生体リズムの乱れ度算出システム、生体リズムの乱れ度算出方法、プログラム、及び記録媒体を提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得する生理指標時系列データ取得部と、通常時の上記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定する算出期間決定部と、上記算出期間において、検査時の上記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、上記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する算出部と、
上記位相のずれ量に基づいて、上記被験者の上記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する乱れ度決定部と、を有する生体リズムの乱れ度算出装置が提供される。
【０００７】
また、本開示によれば、複数の被験者について、通常時の生体信号から算出された生理指標の時系列データの平均値と、上記平均値に基づいた第１の基準時点及び第２の基準時点とを取得する情報取得部と、上記情報取得部により取得された情報に基づいて、特定の被験者の生体リズムを朝型、夜型、及び平均型のいずれかに分類する分類部と、を有する分類装置が提供される。
【０００８】
また、本開示によれば、活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因を含む推定条件を入力する推定条件入力部と、上記推定条件をサーバに送信する送信部とを有するユーザ装置と、
通常時の生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間において、検査時の上記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、上記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量に基づいて算出された生体リズムの乱れ度を複数の被験者について取得する取得部と、上記複数の被験者についての上記乱れ度を用いて、上記推定条件のときの上記乱れ度を推定する推定部と、推定された上記乱れ度の情報を含む表示画面を生成して上記ユーザ装置に提供する表示画面生成部とを有する上記サーバと、を含む生体リズムの乱れ度算出システムが提供される。
【０００９】
また、本開示によれば、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、通常時の上記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、上記算出期間において、検査時の上記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、上記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、上記位相のずれ量に基づいて、上記被験者の上記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、生体リズムの乱れ度算出方法が提供される。
【００１０】
また、本開示によれば、コンピュータに、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、通常時の上記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、上記算出期間において、検査時の上記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、上記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、上記位相のずれ量に基づいて、上記被験者の上記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラムが提供される。
【００１１】
また、本開示によれば、コンピュータに、被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、通常時の上記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、上記算出期間において、検査時の上記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、上記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、上記位相のずれ量に基づいて、上記被験者の上記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータに読取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように本開示によれば、生体リズムの乱れの度合いを定量的に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】脈波から算出されるＡＩ値についての説明図である。
【図２】ＡＩ値の特徴についての説明図である。
【図３】本開示の第１の実施形態に係る生体リズムの乱れ度算出装置の構成を示すブロック図である。
【図４】基準情報についての説明図である。
【図５】事前情報入力画面の一例を示す説明図である。
【図６】位相のずれ量の一例についての説明図である。
【図７】位相のずれ量の他の一例についての説明図である。
【図８】１０時間の時差を伴う西方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を示すグラフである。
【図９】６時間の時差を伴う東方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を示すグラフである。
【図１０】１０時間の時差を伴う西方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を位相のずれ量の種別に分離して示したグラフである。
【図１１】６時間の時差を伴う東方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を位相のずれ量の種別に分離して示したグラフである。
【図１２】基準情報算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１３】脈波からの生理指標導出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】体温からの生理指標導出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】乱れ度算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１６】位相のずれ量抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】乱れ度決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】本開示の第２の実施形態に係る生体リズムの乱れ度算出装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】履歴情報の一例を示す説明図である。
【図２０】情報収集サーバにより記憶される履歴情報の一例を示す説明図である。
【図２１】情報収集サーバにより記憶される基準情報の一例を示す説明図である。
【図２２】情報収集サーバにより記憶される基準情報の他の一例を示す説明図である。
【図２３】予測情報生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図２４】情報収集サーバからの履歴情報取得の流れを示すシーケンス図である。
【図２５】本開示の第３の実施形態に係る生体リズムの乱れ度を利用するシステムの構成を示す説明図である。
【図２６】朝型−夜型分類処理の流れを示すフローチャートである。
【図２７】本開示の第４の実施形態に係る生体リズムの乱れ度を利用するシステムの構成を示す説明図である。
【図２８】同実施形態において提供される分類情報を表示する画面の一例を示す説明図である。
【図２９】同実施形態において提供される分類情報を表示する画面の他の一例を示す説明図である。
【図３０】同実施形態において提供される分類情報を表示する画面の他の一例を示す説明図である。
【図３１】同実施形態において提供される分類情報を表示する画面の他の一例を示す説明図である。
【図３２】同実施形態において提供される分類情報を表示する画面の他の一例を示す説明図である。
【図３３】同実施形態において提供される乱れ度の情報を表示する画面の一例を示す説明図である。
【図３４】同実施形態において提供される乱れ度の情報を表示する画面の他の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１５】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．概要
２．第１の実施形態
２−１．構成
２−２．基準情報算出処理
２−３．乱れ度算出処理
２−４．効果の例
３．第２の実施形態（回復度予測機能を有する例）
３−１．構成
３−２．予測情報生成処理
３−３．効果の例
４．第３の実施形態（収集した複数ユーザのデータを利用したサービスの例）
４−１．構成
４−２．朝型−夜型分類処理
４−３．効果の例
５．第４の実施形態（サーバ側で乱れ度算出を行うシステムの例）
【００１６】
＜１．概要＞
生体信号より導出される生理指標は、様々な周期により変動している。この生理指標の変動のリズムは生体リズムとも呼ばれる。この生体リズムのうち、概日周期の生体リズムは、本来２４時間よりやや長い周期をもっている。この２４時間よりやや長い周期をもっている生体リズムは、通常、様々な環境要因により約１日に調整されており、外部の環境リズムと同調している。生体リズムを調整する環境要因として代表的なのは太陽光である。ところが、不規則な生活を送っている場合や、時差を伴う移動をした場合には、生体リズムが光などの環境リズムと大きくずれて調節がうまくいかず、ずれた状態となる。時差を伴う移動により生体リズムと環境リズムとにずれが生じ、身体に起こる変調は「時差症候群」と呼ばれる。
【００１７】
このように、生体リズムと環境リズムとにずれが生じた場合には、短期的症状としては、睡眠障害、日中眠気増大、パフォーマンス低下、消化器系異常などが引き起こされると言われている。また、長期的症状としては、癌、糖尿病、肥満などが引き起こされるとも言われている。環境リズムに合わせた生活を続けることによって、生体リズムと環境リズムは次第に同調する。しかし、この同調時間は、個人差、年齢差、及び時差移動の場合には東西の移動方向による差があると言われる。
【００１８】
このような生体リズムの乱れについては、上述のような健康への影響があること、時差を伴う移動が原因の場合には西へ移動するよりも東へ移動する場合の方が生体リズムが環境リズムに同調するまでの同調時間が長いことなど、定性的な評価が主に行われてきた。しかし、それぞれの被験者が実際にどの程度乱れが生じているのかを把握することはできなかった。そこで、潜在的にこの乱れの度合いを知りたいという要求があると考えられる。また、この乱れ度を蓄積することによって、乱れ度の推移を知ることができるだろう。さらに乱れ度を乱れの原因や環境リズムと生体リズムのずれ時間などの情報と共に蓄積しておくことによって、乱れ度の推定に用いてもよい。
【００１９】
このように生体リズムの乱れを定量的に示す乱れ度を生体信号から導出された生理指標の時系列データから算出する。ここで用いられる生理指標としては、例えば鼓膜体温、口内体温、直腸温を含む深部体温、脈波から導出される脈拍数又はＡＩ（Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）値、血圧値、血中のメラトニン又はコルチゾールの量などが挙げられる。これらの値は、いずれも概日周期を有することが知られている。生体リズムの乱れについて継続的に評価するためには、ある程度の期間継続的に、又は定期的に生理指標が検出される。このため、口内や鼓膜から検出される深部体温や、脈波などを用いると、侵襲を伴わず、被験者にとって負担が少ないという利点がある。
【００２０】
ここで、ＡＩ値について図１及び図２を参照しながら説明する。図１は、脈波から算出されるＡＩ値についての説明図である。図２は、ＡＩ値の特徴についての説明図である。ＡＩ値は、脈波データから導出することのできる生理指標のひとつである。ＡＩ値は、主に動脈の硬さや心臓への負荷を示す指標として用いられる。脈波には、心臓が血液を全身に送り込むために収縮することによって発生する「駆出波Ｐ１」と、駆出波Ｐ１が全身に行きわたる際に末梢動脈や動脈分岐部などで反射することによって発生する「反射波Ｐ２」の２種類がある。ＡＩ値は、駆出波Ｐ１に対する反射波Ｐ２の割合として定義される。血管が硬くなると、反射波Ｐ２が大きくなるため、ＡＩ値は大きくなる。ＡＩ値は加齢に応じて変化することが知られており、例えば図２に示されるように、２１歳では反射波Ｐ２は駆出波Ｐ１と比較して十分小さいのに対し、４８歳では駆出波Ｐ１と反射波Ｐ２の差が小さくなっている。また、８６歳の例に示されるように、反射波Ｐ２が駆出波Ｐ１よりも大きくなることもある。
【００２１】
以下の各実施形態においては、概日周期を有する生理指標について乱れ度を算出する場合について説明する。しかし、生理指標としては、周期性を持って変動する様々な指標を用いることができ、以下の例に限定されない。
【００２２】
＜２．第１の実施形態＞
（２−１．構成）
ここで本開示の第１の実施形態に係る乱れ度算出装置１０の構成について図３〜図１１を参照しながら説明する。図３は、本開示の第１の実施形態に係る生体リズムの乱れ度算出装置の構成を示すブロック図である。図４は、基準情報についての説明図である。図５は、事前情報入力画面の一例を示す説明図である。図６は、位相のずれ量についての説明図である。図８は、１０時間の時差を伴う西方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を示すグラフである。図９は、６時間の時差を伴う東方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を示すグラフである。図１０は、１０時間の時差を伴う西方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を位相のずれ量の種別に分離して示したグラフである。図１１は、６時間の時差を伴う東方向への移動による位相のずれ量の経時変化の一例を位相のずれ量の種別に分離して示したグラフである。
【００２３】
乱れ度算出装置１０は、被験者の生体信号に基づいて、生体リズムの乱れの度合いを示す乱れ度Ｒを算出する機能を有する情報処理装置である。乱れ度算出装置１０は、例えば携帯電話、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、携帯用ゲーム機器、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、家庭用映像処理装置（ＤＶＤレコーダ、ビデオデッキなど）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、家庭用ゲーム機器、家電機器などの情報処理装置であってもよい。また、乱れ度算出装置１０は、被験者の生体信号又はこの生体信号から導出された生理指標を取得して乱れ度Ｒを算出するサーバであってもよい。
【００２４】
まず図１を参照すると、乱れ度算出装置１０は、生体信号計測部１０１と、記録部１０３と、生体信号解析部１０５と、外乱判定部１０７と、生理指標導出部１０９と、 基準情報生成部１１１と、事前情報取得部１１３と、ずれ量算出部１１５と、生体リズム乱れ度決定部１１７と、出力部１１９とを主に有する。
【００２５】
生体信号計測部１０１は、被験者の生体信号を計測する機能を有する。生体信号計測部１０１は、例えば、生体信号の一例である深部体温を計測することができる。このとき生体信号計測部１０１は、例えば深部体温を計測する温度計のようなセンサであってよい。生体信号計測部１０１は、深部体温を連続で計測し続けてもよいし、一定間隔毎に計測を実行してもよい。例えば生体信号計測部１０１は、耳の内部（外耳道）に挿入して鼓膜体温を計測するセンサであってもよい。或いは生体信号計測部１０１は、口内に挿入して口内体温を計測するセンサであってもよい。
【００２６】
また、生体信号計測部１０１は、生体信号の一例である脈波を計測する計測することができる。このとき生体信号計測部１０１は、例えば光や圧力で脈波を計測するセンサであってよい。例えば生体信号計測部１０１は、耳朶、指先、手首などから脈波を計測することができる。また、生体信号計測部１０１は、加速度センサなどの動きセンサであって、被験者の身体の動きを計測してもよい。
【００２７】
なお、ここでは生体信号計測部１０１は、乱れ度算出装置１０の一部である例が示されたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、生体信号計測部１０１は、乱れ度算出装置１０と別体のセンサであってもよい。このとき生体信号計測部１０１は、有線又は無線の通信路を介して乱れ度算出装置１０に生体信号を供給してもよい。生体信号計測部１０１が乱れ度算出装置１０と別体のセンサである場合には、このセンサが生体信号を計測する部位に装着できることが望ましい。例えばセンサ自体がウェアラブルな形状であってもよいし、センサを計測部位に装着するためのアクセサリが用いられてもよい。また生体信号計測部１０１が乱れ度算出装置１０の一部である場合には、乱れ度算出装置１０自体が生体信号を計測する部位に装着できることが望ましい。例えば乱れ度算出装置１０はウェアラブルな形状であってもよいし、乱れ度算出装置１０を計測部位に装着するためのアクセサリが用いられてもよい。生体信号計測部１０１は、計測した生体信号を記録部１０３に供給することができる。
【００２８】
記録部１０３は、生体信号計測部１０１により供給された生体信号を記録する機能を有する。記録部１０３は、例えばフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＡＭ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性メモリや、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの磁気記録媒体などの記憶媒体に生体信号を記録してよい。
【００２９】
生体信号解析部１０５は、生体信号計測部１０１により取得された生体信号に各種の解析処理を実行する機能を有する。生体信号解析部１０５は、例えば生体信号にフィルタをかけることによってノイズを除去することができる。
【００３０】
外乱判定部１０７は、入力された信号が被験者の生体信号であるか外乱であるかを判定し、外乱と判定した信号を出力せず削除する機能を有する。外乱が入り込んだ場合には、生体リズムの乱れと関係なく、生理指標のリズムに乱れが生じることがある。外乱判定部１０７は、この外乱による影響を低減することができる。
【００３１】
生理指標導出部１０９は、被験者の生体信号から生理指標を導出する機能を有する。生体信号が深部体温である場合には、生理指標導出部１０９は、深部体温をｙ秒間測定した平均値を生理指標としてもよい。このときｙの値としては、例えば数十秒から１〜２分程度が望ましい。生理指標導出部１０９は、生体信号計測部１０１が連続で深部体温を計測し続けた場合には、深部体温の連続データをｙ秒毎に区切り、このｙ秒間の平均値を算出してもよい。或いは、生理指標導出部１０９は、生体信号計測部１０１が一定間隔でｙ秒間断続的に深部体温を計測した場合には、このｙ秒間の平均値を算出してもよい。
【００３２】
また、生体信号が脈波である場合には、生理指標導出部１０９は、脈拍数又はＡＩ値を生理指標としてもよい。脈拍数を導出する場合には、生理指標導出部１０９は、まずｙ秒間の脈波データから１波形毎のピークを抽出する。そして生理指標導出部１０９は、計測期間ｙ秒間中のピークの回数を数え、１分当たりの回数に変換することにより脈拍数を導出することができる。ＡＩ値を導出する場合には、生理指標導出部１０９は、まず脈波１波形の二次微分を計算する。例えば生理指標導出部１０９は、脈波の隣同士のサンプル点の差分或いは近傍複数サンプルで重みをつけて差分を計算することによって二次微分を計算することができる。そして、生理指標導出部１０９は、この二次微分が２番目に正から負に変化する点を反射点として抽出する。次に生理指標導出部１０９は、脈波１波形毎に、ピーク点の高さと上記反射点の高さとを抽出して、反射点の高さをピーク点の高さで除算することによってＡＩ値を導出することができる。
【００３３】
また、生体信号が動き量である場合に、生理指標導出部１０９は、ｙ秒間毎の活動量を生理指標としてもよい。生理指標導出部１０９は、加速度センサーが被験者の動きを検出した回数をｙ秒間毎でカウントすることによって活動量を導出することができる。
【００３４】
なお、導出された深部体温、脈拍数、ＡＩ値、及び活動量は、生理指標が導出された時刻と関連づけて記憶されることによって、生理指標時系列データとすることができる。生理指標導出部１０９は、導出した生理指標を導出した時刻と関連づけて記憶させることによって生理指標時系列データを生成してもよい。すなわち、生理指標導出部１０９は、生理指標時系列データ取得部の一例である。なお活動量は、被験者が活動している時間帯を推定するために用いられてよい。或いは、この活動量は、被験者の睡眠時間を推定するために用いられてよい。以下、通常時の生体信号から導出された生理指標時系列データを通常時生理指標時系列データという。また、検査時の生体信号から導出された生理指標時系列データを検査時生理指標時系列データという。ここで通常時とは、生体リズムに乱れが生じていない状態をいい、例えば時差を伴う移動、シフトワーキング、不規則な生活などを行っておらず、環境リズムと生体リズムとが同調している状態を指す。
【００３５】
基準情報生成部１１１は、通常時における生理指標時系列データから基準情報を生成すると共にずれ量算出部１１５がずれ量を算出する算出期間を決定する機能を有する。つまり、基準情報生成部１１１は、算出期間決定部の一例として機能することができる。基準情報生成部１１１は、生成する基準情報のうち、第１の基準時刻ｔＢを開始時点とし、第２の基準時刻ｔＥを終了時点とする算出期間ＴＰを決定することができる。この算出期間ＴＰは、通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となるように決定されることが望ましい。
【００３６】
ここで生成される基準情報について、図４を参照しながら説明する。図４には、通常時における生理指標時系列データＳｂが示される。基準情報は、通常時における生理指標時系列データＳｂの平均値Ｍと、第１の基準時刻ｔＢと、第２の基準時刻ｔＥとを含むことができる。第１の基準時刻ｔＢは、正常時の生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍ以下から平均値Ｍ以上に切替わる凡その時刻である。また、第２の基準時刻ｔＥは、正常時の生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍ以上から平均値Ｍ以下に切替わる凡その時刻である。第１の基準時刻ｔＢから第２の基準時刻ｔＥまでの期間を第１の算出期間ＴＰ１とし、第２の基準時刻ｔＥから第１の基準時刻ｔＢまでの期間を第２の算出期間ＴＰ２とする。例えば基準情報生成部１１１は、生理指標時系列データＳｂのピーク時刻ｔＰを抽出して、ピーク時刻ｔＰの６時間前を第１の基準時刻ｔＢとすることができる。また、基準情報生成部１１１は、生理指標時系列データＳｂのピーク時刻ｔＰの６時間後を第２の基準時刻ｔＥとすることができる。第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとは、生理指標の変動における１周期を、通常時における生理指標が概ね平均値以上となる第１の算出期間ＴＰ１と通常時における生理指標が概ね平均値を下回る第２の算出期間ＴＰ２とを２分する時刻となる。ここで用いられる生理指標は概日周期で変動する。このため、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとの間の時間差長は、１２時間とする。なお、ここでは概日周期の生理指標について扱うため、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとは、２つの時点を時刻で求めれば、毎日同じ時刻を基準時点とすることができる。
【００３７】
事前情報取得部１１３は、生体リズムが乱れる原因についての事前情報を取得する機能を有する。事前情報は、例えば生体リズムの乱れの原因となる被験者の活動時間帯のずれ時間、及び活動時間帯のずれの原因の情報を含む活動時間帯情報であってよい。事前情報取得部１１３は、例えば図５に示す事前情報入力画面７１に対して入力された情報を事前情報として取得してもよい。例えば、生体リズムの乱れの原因が時差を伴う移動である場合には、事前情報取得部１１３は、移動前後の時差（出発地と到着地の時差）を事前情報入力画面７１に対して入力された情報から取得することができる。このとき事前情報取得部１１３は、移動の方向（西または東）に関する情報を取得してもよい。また生体リズムの乱れの原因がシフトワークである場合には、事前情報取得部１１３は、勤務時間のずれ量を事前情報入力画面７１に対して入力された情報から取得することができる。また、生体リズムの乱れの原因が不規則な睡眠である場合には、事前情報取得部１１３は、睡眠時間のずれ量を事前情報入力画面７１に対して入力された情報から取得することができる。
【００３８】
また、事前情報取得部１１３は、被験者について検知された情報から事前情報を推定することもできる。例えば、事前情報取得部１１３が被験者の位置情報を取得することができるとき、事前情報取得部１１３は、取得した位置情報の変化から移動前後の時差を推定してもよい。例えば出発地が東京であり、到着地がロンドンである場合には、事前情報取得部１１３は、被験者が西方向に９時間移動したと推定することができる。また、事前情報取得部１１３が被験者の動き検知情報を取得することができるとき、シフトワークにおける勤務時間のずれ量、又は不規則な睡眠における睡眠時間のずれ量を推定してもよい。例えば事前情報取得部１１３は、加速度センサの出力値を取得し、勤務時間又は睡眠時間のずれ量を推定してもよい。
【００３９】
ずれ量算出部１１５は、決定された算出期間において、検査時生理指標時系列データと、通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する機能を有する。この位相のずれを算出する方法は様々考えられるが、ここでは、ずれ量算出部１１５は、通常時生理指標時系列データの平均値Ｍより大きい値をとる検査時生理指標時系列データに対応する第１の特徴量と、平均値Ｍより小さい値をとる検査時生理指標時系列データに対応する第２の特徴量との比率に基づいて位相のずれ量を算出する。以下、この位相のずれ量について２つの具体的な例を挙げて説明する。
【００４０】
まず、ずれ量算出部１１５が算出する位相のずれ量の一例について、図６を参照しながら説明する。図６には、生体リズムの乱れが生じているときの生理指標時系列データＳｅが示される。ずれ量算出部１１５は、基準情報生成部１１１により生成された基準情報を用いて、生理指標時系列データＳｅについての位相のずれ量を算出することができる。ずれ量算出部１１５は、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとの間の期間（第１の算出期間ＴＰ１又は第２の算出期間ＴＰ２）において、生理指標時系列データＳの波形と平均値Ｍとにより囲まれる面積のうち、生理指標時系列データＳの値が平均値Ｍより大きい第１の面積ＵＰと、生理指標時系列データの値が平均値Ｍより小さい第２の面積ＤＮとの比率に基づいたずれ量を算出する機能を有する。つまり、このとき第１の特徴量は、平均値Ｍより大きい値をとる検査時生理指標時系列データの波形と平均値Ｍを示す直線とにより囲まれる面積ＵＰであり、第２の特徴量は、平均値Ｍより小さい値をとる検査時生理指標時系列データの波形と平均値Ｍを示す直線とにより囲まれる領域の面積ＤＮである。
【００４１】
なお、生理指標時系列データＳのうち、通常時生理指標時系列データＳｂと表され、検査時生理指標時系列データＳｅと表される。しかし、この両者を区別する必要のないときには生理指標時系列データＳと表される。また、生理指標時系列データＳの値が平均値Ｍより大きい第１の面積ＵＰのうち、第１の算出期間ＴＰ１において算出されるものは、第１の面積ＵＰ１と表され、第２の算出期間ＴＰ２において算出されるものは、第１の面積ＵＰ２と表される。しかし、両者を特に区別する必要のないときには、第１の面積ＵＰと表される。同様に、第２の面積ＤＮのうち、第１の算出期間ＴＰ１において算出されるものは、第２の面積ＤＮ１と表され、第２の算出期間ＴＰ２において算出されるものは、第２の面積ＤＮ２と表される。しかし、両者を特に区別する必要のないときには、第２の面積ＤＮと表される。
【００４２】
ここでずれ量算出部１１５の算出するずれ量についてより具体的に説明する。ずれ量算出部１１５は、期間ＴＰ１において第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏを算出し、期間ＴＰ２において第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏを算出することができる。第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏは、第１の基準時刻ｔＢから第２の基準時刻ｔＥの間の期間である第１の算出期間ＴＰ１において、生理指標時系列データＳの波形と平均値Ｍを示す直線とにより囲まれる面積のうちの第１の面積ＵＰの割合を示す。この第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏは、図６の記号を用いて以下の数式（１）により示される。また、第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏは、第２の基準時刻ｔＥから第１の基準時刻ｔＢまでの期間である第２の算出期間ＴＰ２において、生理指標時系列データＳの波形と平均値Ｍを示す直線とにより囲まれる面積のうちの第２の面積ＤＮの割合を示す。この第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏは、図６の記号を用いて以下の数式（２）により示される。
【００４３】
【００４４】
なお、ずれ量算出部１１５は、通常時における生理指標時系列データＳｂについてもずれ量を算出することができる。図４に示したように、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとが平均値Ｍとなる時刻を正確に抽出できている理想的な場合には、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとの値は共に１となる。
【００４５】
次に、図７を参照しながら、ずれ量算出部１１５の算出するずれ量の他の一例について説明する。ここで、第１の特徴量は、検査時生理指標時系列データが平均値Ｍより大きい値をとる期間の時間長ＬＵＰであり、第２の特徴量は、検査時生理指標時系列データが平均値Ｍより小さい値をとる期間の時間長ＬＤＮである。ずれ量は、このＬＵＰとＬＤＮとの値の比率に基づいて算出される。
【００４６】
ここでずれ量算出部１１５の算出するずれ量についてより具体的に説明する。ずれ量算出部１１５は、期間ＴＰ１において第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏを算出し、期間ＴＰ２において第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏを算出することができる。第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏは、第１の基準時刻ｔＢから第２の基準時刻ｔＥの間の期間である第１の算出期間ＴＰ１の時間長に対する、検査時生理指標時系列データが平均値Ｍより大きい値をとる期間の時間長ＬＵＰ１の割合を示す。この第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏは、図７の記号を用いて以下の数式（３）により示される。また、第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏは、第２の基準時刻ｔＥから第１の基準時刻ｔＢまでの期間である第２の算出期間ＴＰ２の時間長に対する、検査時生理指標時系列データが平均値Ｍより小さい値をとる期間の時間長ＬＤＮ２の割合を示す。この第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏは、図７の記号を用いて以下の数式（４）により示される。
【００４７】
【００４８】
乱れ度決定部１１７は、ずれ量算出部１１５により算出されたずれ量に基づいて、被験者の検査時における生体リズムの乱れ度Ｒを決定する機能を有する。乱れ度決定部１１７は、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏ、第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏ、及び第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとの平均値のいずれかを乱れ度Ｒと決定することができる。例えば、乱れ度決定部１１７は、第１の算出期間ＴＰ１における乱れ度Ｒを第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏとし、第２の算出期間ＴＰ２における乱れ度Ｒを第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとすることができる。或いは、第１の算出期間ＴＰ１と第２の算出期間ＴＰ２とを合わせた２４時間における乱れ度Ｒを第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとの平均値とすることもできる。特に、乱れ度決定部１１７は、活動時間帯のずれの原因が東方向への時差を伴う移動である場合には、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとの平均値を乱れ度Ｒとすることが好ましい。この点について、次に図８〜図１１を参照しながら説明する。
【００４９】
図８を参照すると、１０時間の時差を伴う西方向への移動によるずれ量（ＵＰ＿ｒａｔｉｏ又はＤＮ＿ｒａｔｉｏ）の経時変化の一例が示される。横軸は経過時間を示す。例えば横軸の値が１のとき、特定の日の第１の算出期間ＴＰ１における第１のずれ量が縦軸の値で示される。横軸の値が２のとき、上記特定の日の第１の算出期間ＴＰ１に続く第２の算出期間ＴＰ２における第２のずれ量が縦軸で示される。図８によれば、時差を伴う西方向への移動後のずれ量は、移動の直後に大幅に減少した後、時間の経過と共に徐々に通常時の値１に近づいていく。このずれ量の値は、生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍとなる時刻と、第１の基準時刻ｔＢ及び第２の基準時刻ｔＥとの差が大きくなるほど小さくなる。また、生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍとなる時刻と、第１の基準時刻ｔＢ及び第２の基準時刻ｔＥとの差が小さくなるに従ってずれ量の値は「１」に近づく。例えば時差変化の後、６つ目のずれ量の値が約０．７であることから、時差を伴う移動の後、３日目には７０％程度回復していることがわかる。
【００５０】
これに対して、図９を参照すると、６時間の時差を伴う東方向への移動によるずれ量の経時変化の一例が示される。図９によれば、時差を伴う東方向への移動後のずれ量は、値が上下変動を繰り返しながら徐々に１に近づいていく。
【００５１】
図８及び図９のグラフの縦軸はＵＰ＿ｒａｔｉｏ又はＤＮ＿ｒａｔｉｏの値であったが、これらのサンプルを第１の算出期間ＴＰ１のときと第２の算出期間ＴＰ２のときとに分けて示したグラフが図１０及び図１１に示される。図１０を参照すると、時差を伴う西方向への移動によるずれ量の経時変化の様子は、第１の算出期間ＴＰ１のときと第２の算出期間ＴＰ２のときとで傾向に差異が見られない。ところが、図１１に示されるように時差を伴う東方向への移動によるずれ量の経時変化の様子は、第１の算出期間ＴＰ１のときと第２の算出期間ＴＰ２のときとで傾向に差異がある。
【００５２】
このため、乱れ度決定部１１７は、活動時間帯のずれの原因に応じて異なるずれ量を用いて乱れ度Ｒを決定してもよい。例えば乱れ度決定部１１７は、時差を伴う東方向への移動の場合には、ＵＰ＿ｒａｔｉｏの値及びＤＮ＿ｒａｔｉｏの値の平均値を乱れ度Ｒとすることが望ましい。これに対して、時差を伴う西方向への移動の場合、シフトワークの場合、および不規則な睡眠習慣の場合には、乱れ度決定部１１７は、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏ、第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏ、及び第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとの平均値のいずれかを乱れ度Ｒとしてよい。
【００５３】
出力部１１９は、乱れ度Ｒの算出結果などの情報を被験者等に提供する機能を有する。出力部１１９は、例えば生成された表示画面を表示部に表示させることにより乱れ度Ｒの算出結果を提供してもよい。或いは出力部１１９は、音声出力により乱れ度Ｒの算出結果を提供してもよい。出力部１１９が表示画面を用いて乱れ度Ｒの算出結果を提供する場合には、出力部１１９は、例えば図８に示されるグラフを含む表示画面を提供してもよい。或いは、出力部１１９は、出力時における最新の乱れ度Ｒの値を数字で示した表示画面を提供してもよい。
【００５４】
以上、本実施形態に係る乱れ度算出装置１０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【００５５】
また、本実施形態において上述された乱れ度算出装置１０の各機能は、複数の装置により実現されてもよい。例えば、被験者の生体信号を取得するセンサと、乱れ度Ｒを算出する装置と、乱れ度Ｒの算出結果を出力する装置とは、それぞれ別体の装置であってもよい。また、生体信号計測部１０１、記録部１０３、及び出力部１１９の機能を有する端末装置が無線通信路を介して、生体信号解析部１０５、外乱判定部１０７、生理指標導出部１０９、基準情報生成部１１１、事前情報取得部１１３、ずれ量算出部１１５、及び乱れ度決定部１１７の機能を有する別体のサーバに取得した生体信号を送信してもよい。このとき、サーバは解析結果を端末装置に送信する。端末装置は、携帯型、腕時計型、又は据え置き型のいずれであってもよい。また生体信号を取得するセンサはこの端末装置に内蔵されていてもよく、別体の装置であってもよい。端末装置とセンサとが別体である場合には、センサは無線又は有線の通信路を介して取得した生体信号を端末装置に送信する。また、サーバの各機能が１つのサーバにて実現される形態のみならず、複数のサーバを用いた分散処理によって上述の各機能が実現される形態も本技術の範囲内に含まれる。
【００５６】
なお、上述のような本実施形態に係る乱れ度算出装置１０の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作成し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００５７】
次に、乱れ度算出装置１０の動作の一例について説明する。乱れ度算出装置１０の動作は、事前に被験者毎の基準情報を取得するための基準情報算出処理と、この基準情報を用いた乱れ度算出処理とを含む。以下、これらの動作についてそれぞれ説明する。
【００５８】
（２−２．基準情報算出処理）
まず、基準情報の準備動作について図１２〜図１４を参照しながら説明する。図１２は、基準情報算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。図１３は、脈波からの生理指標導出処理の流れを示すフローチャートである。図１４は、体温からの生理指標導出処理の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
まず、生理指標導出部１０９は、通常時の生体信号から導出された生理指標の時系列データを取得する（Ｓ１０１）。ステップＳ１０１の生理指標時系列データ取得処理は、次に図１３及び図１４を用いて説明される生理指標導出処理により導出される生理指標が取得時刻と共に記憶されることによって生理指標時系列データを取得する処理である。
【００６０】
ここで、ステップＳ１０１により取得された生理指標時系列データＳｂの生理指標の種類が生理指標導出部１０９により判断される（Ｓ１０３）。ここで取得された生理指標が活動量である場合には、基準情報生成部１１１は、生理指標時系列データＳｂから被験者の睡眠時間を推定する（Ｓ１０５）。一方、生理指標が体温、脈拍数、ＡＩ値などの場合には、次に基準情報生成部１１１は、生理指標時系列データＳｂから生理指標時系列データＳｂの２４時間の平均値Ｍ、第１の基準時刻ｔＢ、第２の基準時刻ｔＥをそれぞれ導出する（Ｓ１０７）。ここで、第１の基準時刻ｔＢは、生理指標時系列データＳｂの２４時間のピーク時刻の６時間前とし、第２の基準時刻ｔＥは、生理指標時系列データＳｂの２４時間のピーク時刻の６時間後とすることができる。
【００６１】
また、ずれ量算出部１１５は、ステップＳ１０７において算出された基準情報を用いて通常時のずれ量を算出してもよい（Ｓ１０９）。ここで算出されるずれ量は、第１の基準時刻ｔＢから第２の基準時刻ｔＥの第１の算出期間ＴＰ１おいて生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍ以上となる部分の面積ＵＰの割合である第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと、第２の基準時刻ｔＥから第１の基準時刻ｔＢの第２の算出期間ＴＰ２において生理指標時系列データＳｂの値が平均値Ｍ以下となる第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏとである。
【００６２】
ここで、ステップＳ１０１における生理指標時系列データ取得処理のうち、生理指標の導出について図１３及び図１４を参照しながら説明する。図１３には、生体信号が脈波である場合の生理指標導出処理の一例が示されている。このとき、まず生体信号計測部１０１は、脈波をｙ秒間測定する（Ｓ１１１）。そして、生体信号解析部１０５は、取得された生体信号をフィルタ（ローパスフィルタＬＰＦ又はバンドパスフィルタＢＰＦ）にかけて所望の帯域の信号を抽出する（Ｓ１１３）。次に生理指標導出部１０９は、脈波１波形毎のピークを抽出する（Ｓ１１５）。そして、生理指標導出部１０９は、計測期間（ｙ秒間）中のピーク数から１分間毎のピーク数を脈拍数として算出する（Ｓ１１７）。
【００６３】
次に、生理指標導出部１０９は、脈波１波形の二次微分を計算する（Ｓ１１９）。そして、生理指標導出部１０９は、１波形内での二次微分が２番目に正から負に変化する時点を反射時点として抽出する（Ｓ１２１）。そして、生理指標導出部１０９は、１波形毎にＡＩ値を算出する（Ｓ１２３）。このとき、ＡＩ値は、反射時点における脈波の高さをピーク時点における脈波の高さで除算することによって１波形毎のＡＩ値を算出することができる。また生理指標導出部１０９は、導出したＡＩ値の計測期間における平均値を算出してこの値を平均のＡＩ値という生理指標とする（Ｓ１２５）。そして、生理指標導出部１０９は、算出した生理指標（脈拍数及びＡＩ値）のノイズを除去する（Ｓ１２７）。
【００６４】
次に図１４には、生体信号が体温である場合の生理指標導出処理の一例が示されている。このとき、まず生体信号計測部１０１は、体温をｙ秒間測定する（Ｓ１３１）。このとき測定する体温は、深部体温であることが望ましい。そして生理指標導出部１０９は、ｙ秒間の体温の平均値を算出する（Ｓ１３３）。そして、例えばｙ秒毎の体温の平均値が前後の値と比較して急に大きく変動した場合の値を削除するノイズ除去が行われる（Ｓ１３５）。そして、ノイズが大きい場合にはさらにフィルタ（ローパスフィルタＬＰＦ）がかけられる（Ｓ１３７）。
【００６５】
なお、図示されていないが、生体信号が活動量である場合には、加速度センサーなどのモーションセンサの出力に基づいて、ｙ秒間毎の活動量が計算される。
【００６６】
（２−３．乱れ度算出処理）
次に、図１３〜図１７を参照しながら、本実施形態に係る乱れ度算出処理の一例が説明される。図１５は、乱れ度算出処理の全体の流れを示すフローチャートである。図１６は、ずれ量抽出処理の流れを示すフローチャートである。図１７は、乱れ度決定処理の流れを示すフローチャートである。
【００６７】
まず図１５を参照すると、生理指標導出処理が実行される（Ｓ１４１）。ステップＳ１４１の生理指標導出処理は、基準情報算出処理において説明したように、取得された生体信号の種類に応じた処理がなされる（図１３及び図１４参照）。次に、ずれ量算出部１１５はずれ量算出処理を実行する（Ｓ１４３）。ここで、図１６を参照しながらステップＳ１４３のずれ量算出処理の詳細の一例について説明する。
【００６８】
まずずれ量算出部１１５は、生理指標時系列データＳを取得する（Ｓ１５１）。そしてずれ量算出部１１５は、事前情報取得部１１３により取得されたずれの原因の情報を参照することによって、被験者が時差を伴う移動をしたか否かを判断する（Ｓ１５３）。そして、被験者が時差を伴う移動をしている場合には、移動先の時刻を用いてずれ量を算出する（Ｓ１５５）。一方、被験者が時差を伴う移動をしていない場合には、現在位置の時刻を用いてずれ量を算出する（Ｓ１５７）。
【００６９】
再び図１５に戻って説明を続けると、次に乱れ度決定部１１７が生体リズムの乱れ度決定処理を実行する（Ｓ１４５）。ここで図１７を参照しながら、ステップＳ１４５の乱れ度決定処理の詳細の一例について説明する。乱れ度決定部１１７は、まず東方向に時差を伴なう移動をしたか否かを事前情報取得部１１３により取得された事前情報に基づいて判断する（Ｓ１６１）。ここで、東方向に時差を伴う移動をしたと判断されると、乱れ度決定部１１７は、２４時間測定で、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏの平均値を乱れ度Ｒとする（Ｓ１６３）。一方、時差を伴う西方向への移動の場合、シフト勤務の場合、及び不規則な生活などの場合には、乱れ度決定分１１７は、１２時間測定でＵＰ＿ｒａｔｉｏ又はＤＮ＿ｒａｔｉｏのいずれかを乱れ度Ｒとすることができる（Ｓ１６５）。なお、上述の通りここでは時差を伴う東方向への移動の場合にのみ２４時間測定としたが、本技術はかかる例に限定されない。ずれの原因に関わらず、２４時間測定が行われても良い。また、ずれの原因に関わらず、１２時間測定が行われてもよい。この場合には、時差を伴う東方向への移動の場合に、上述の通りずれ度が上下の変動を繰り返しながら回復することとなる。
【００７０】
ここで再び図１５にもどると、乱れ度Ｒが決定された後、出力部１１９は算出された乱れ度Ｒを出力する（Ｓ１４７）。ここでの乱れ度Ｒの出力は、上述の通り表示画面を用いて行われてもよいし、音声出力により行われてもよい。
【００７１】
（２−４．効果の例）
以上、本開示の第１の実施形態にかかる乱れ度算出装置１０について説明してきた。本実施形態によれば、生体リズムの乱れについて定量的に評価することができるようになる。このとき、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとの間の期間ＴＰにおいて、生体信号から導出された生理指標（例えば深部体温）の時系列データの波形と、通常時における生理指標時系列データの平均値を示す直線とにより囲まれる領域の面積のうち、生理指標時系列データＳの値が平均値Ｍより大きい第１の面積と、生理指標時系列データＳの値が平均値Ｍより小さい第２の面積との比率に基づいて乱れ度が決定される。ここで第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとを、通常時において生理指標が平均値Ｍとなると推定される時刻とすることによって、通常時のずれ量を１とし、生体リズムの乱れの度合いが大きいほどずれ量の値を小さくすることができる。これによりずれ量の値をそのまま、或いはずれ量の平均値をそのまま乱れ度Ｒの値として用いることができる。なお、第１の基準時刻ｔＢと第２の基準時刻ｔＥとを、通常時において生理指標が平均値Ｍとなると推定される時刻としない場合には、通常時のずれ量と検査時のずれ量との差異を乱れ度Ｒとして用いてもよい。
【００７２】
また、第１の基準時刻ｔＢを生理指標時系列データＳｂのピーク時刻の６時間前とし、第２の基準時刻ｔＥを上記ピーク時刻の６時間後とすることによって、少ない演算量で基準時点を求めることができる。なお被験者が東方向への時差を伴う移動をした場合に、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏの平均値を乱れ度Ｒとすることによって、生体リズムの乱れ度合いをより正確に表すことができる。
【００７３】
＜３．第２の実施形態（回復度予測機能を有する例）＞
（３−１．構成）
次に、本開示の第２の実施形態にかかる乱れ度算出装置２０の構成について図１８〜図２２を参照しながら説明する。図１８は、本開示の第２の実施形態に係る生体リズムの乱れ度算出装置の構成を示すブロック図である。図１９は、履歴情報の一例を示す説明図である。図２０は、情報収集サーバにより記憶される履歴情報の一例を示す説明図である。図２１は、情報収集サーバにより記憶される基準情報の一例を示す説明図である。図２２は、情報収集サーバにより記憶される基準情報の他の一例を示す説明図である。
【００７４】
まず図１８を参照すると、乱れ度算出装置２０は、生体信号計測部１０１と、記録部１０３と、生体信号解析部１０５と、外乱判定部１０７と、生理指標導出部１０９と、基準情報生成部１１１と、事前情報取得部１１３と、ずれ量算出部１１５と、生体リズム乱れ度決定部１１７と、出力部１１９と、履歴情報記録部１２１と、予測情報生成部１２３とを主に有する。
【００７５】
つまり、乱れ度算出装置２０は、本開示の第１の実施形態にかかる乱れ度算出装置１０の構成に加えて、履歴情報記録部１２１と、予測情報生成部１２３とをさらに有する。また、乱れ度算出装置２０は、基準情報及び乱れ度Ｒについての履歴情報を情報収集サーバ５０に記録する構成を有する点において乱れ度算出装置１０と異なる。なお、以下第１の実施形態にかかる乱れ度算出装置１０と同様の構成要素については説明を省略し、乱れ度算出装置１０との差異について主に説明する。
【００７６】
履歴情報記録部１２１は、被験者の乱れ度Ｒについての履歴情報を記録する機能を有する。履歴情報記録部１２１は、例えば乱れ度算出装置２０内部の記憶部（図示せず）に乱れ度Ｒについての履歴情報２２を記録させることができる。例えば履歴情報２２は、乱れ原因と、ずれ時間と、（乱れ原因が生じてからの）経過時間と、乱れ度Ｒとを含むことができる。また、履歴情報記録部１２１は、履歴情報２２に被験者を識別するためのユーザＩＤを加えて、ネットワークを介して通信することのできる情報収集サーバ５０に記録させてもよい（履歴情報５２）。なお、この情報収集サーバ５０は、複数の被験者の乱れ度Ｒについての履歴情報５２と、基準情報５４とを収集することができる。
【００７７】
予測情報生成部１２３は、事前情報取得部１１３により取得された、活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因に基づいて履歴情報を抽出し、抽出された履歴情報に基づいて乱れ度Ｒを予測する機能を有する。このとき、予測情報生成部１２３は、乱れ度算出装置２０内部の記憶部に記憶された履歴情報２２から履歴情報を抽出してもよい。また、予測情報生成部１２３は、情報収集サーバ５０に記憶された履歴情報５２から履歴情報を抽出してもよい。このとき予測情報生成部１２３は、被験者本人の履歴情報が記憶されていない場合に、他の被験者の履歴情報を用いることができる。他の被験者の履歴情報を用いる場合には、予測情報生成部１２３は、被験者本人と通常時の生体リズムが類似する他の被験者の履歴情報を用いることが好ましい。このとき予測情報生成部１２３は、被験者本人と基準情報が類似する他の被験者の履歴情報を用いることができる。この予測情報生成部１２３は、例えば被験者の生理指標時系列データが経過時間１日までしか存在しない場合に、２日目以降の乱れ度Ｒの予測情報を生成してもよい。このとき出力部１１９は、１日目の乱れ度Ｒは乱れ度決定分１１７から供給される値を用い、２日目以降の予測情報を加えて乱れ度Ｒの情報を出力することができる。
【００７８】
例えば情報収集サーバ５０が記憶する基準情報５４は、図２１に示されるように基準時点を含んでもよい。この場合、基準情報５４ａは、ユーザＩＤと、平均値Ｍと、第１の基準時刻ｔＢと、第２の基準時刻ｔＥとを含むことができる。また情報収集サーバ５０が記憶する基準情報５４は、図２２に示されるように基準時点を固定した場合のずれ量を含んでもよい。このとき基準情報５４ｂは、ユーザＩＤと、平均値Ｍと、第１のずれ量ＵＰ＿ｒａｔｉｏと、第２のずれ量ＤＮ＿ｒａｔｉｏと、ｔＢ時点における生理指標の正負の情報とを含むことができる。なお、この正負の情報はｔＥ時点における生理指標の正負の情報であってもよい。
【００７９】
（３−２．予測情報生成処理）
次に乱れ度算出装置２０の動作のうち、予測情報生成処理について図２３及び図２４を参照しながら説明する。図２３は、予測情報生成処理の流れを示すフローチャートである。図２４は、情報収集サーバからの履歴情報取得の流れを示すシーケンス図である。
【００８０】
予測情報生成部１２３は、まず事前情報取得部１１３により取得された事前情報を予測条件として取得する（Ｓ２０１）。そして、予測情報生成部１２３は、取得した予測条件に基づいて、被験者本人についての予測条件に適した履歴情報が存在するか否かを判断する（Ｓ２０３）。被験者本人についての予測条件に適した履歴情報が存在する場合には、被験者本人の履歴情報を用いて、予測条件に基づいた乱れ度Ｒの予測情報を生成する（Ｓ２０５）。一方、ステップＳ２０３において、被験者本人についての予測条件に適した履歴情報が存在しない場合には、予測情報生成部１２３は、サーバから平常時の生理指標時系列データＳの特徴が類似する他の被験者の履歴情報を取得する（Ｓ２０７）。
【００８１】
このステップＳ２０７における処理の詳細を図２４を参照しながら説明する。乱れ度算出装置２０は、情報収集サーバ５０に対して基準情報（Ｍ，ｔＢ，ｔＥ）と、事前情報取得部１１３により取得された予測条件とを送信する（Ｓ２１１）。情報収集サーバ５０は、受信した基準情報に基づいて、記憶している基準情報５４ａの中から最も基準情報が類似する被験者のユーザＩＤを抽出する。そして、情報収集サーバ５０は、抽出したユーザＩＤの被験者についての履歴情報５２の中から、予測条件に適した履歴情報を取得する（Ｓ２１３）。そして、情報収集サーバ５０は、取得した履歴情報を乱れ度算出装置２０に送信する（Ｓ２１５）。なお、ここでは基準情報に基準時点を含む例について説明したが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、基準情報はずれ量を含んでもよい。基準情報がずれ量を含む場合には、予測情報生成部１２３は、ｔＢ時点生理指標の正負情報と共にずれ量及び平均値Ｍを情報収集サーバ５０に送信する。情報収集サーバ５０は、ずれ量、平均値Ｍが類似し、ｔＢ時点生理指標の正負情報が一致する被験者の履歴情報を抽出することができる。
【００８２】
このように情報収集サーバ５０から履歴情報を取得した予測情報生成部１２３は、取得した履歴情報を用いて、予測条件に基づいた乱れ度Ｒの予測情報を生成する。例えば取得した履歴情報が１件の場合には、取得した履歴情報の乱れ度Ｒをそのまま予測情報としてもよい。また、取得された履歴情報が複数存在する場合には、取得した履歴情報の乱れ度Ｒの平均値を予測情報としてもよい。
【００８３】
（３−３．効果の例）
以上説明した本開示の第２の実施形態にかかる乱れ度算出装置２０によれば、現時点の生体リズムの乱れ度Ｒのみならず、未来の乱れ度Ｒを予測することができる。生体リズムの回復の度合いは、個人差がある。このため、被験者本人の履歴情報が存在する場合には、被験者本人の履歴情報を用いる方が予測の精度が高まる可能性が高い。ところが、必ずしも被験者本人の履歴情報が存在するとは限らない。このため、乱れ度算出装置２０は、他の被験者の履歴情報を用いる事の出来る構成を有する。このとき乱れ度算出装置２０は、他の被験者のうち、通常時の生体リズムの特徴が類似する被験者の履歴情報を用いることができる。上述の通り、生体リズムの回復の度合いは個人差がある。通常時の生体リズムの特徴が類似する被験者は、生体リズムが乱れたときの回復度合いも類似すると考えられる。このため、他の被験者のうち通常時の基準情報が類似する被験者の履歴情報を用いることによって、比較的予測の精度を高めることができる。
【００８４】
＜４．第３の実施形態（収集した複数ユーザのデータを利用したサービスの例）＞
次に、本開示の第３の実施形態について説明する。本実施形態は、上記に説明してきた乱れ度算出装置１０又は乱れ度算出装置２０により取得することのできる基準情報を用いたサービスの一例である。
【００８５】
（４−１．構成）
ここで図２５を参照しながら本実施形態において提供されるサービスについて説明する。図２５は、本開示の第３の実施形態に係る生体リズムの乱れ度を利用するシステムの構成を示す説明図である。まずここで説明するサービスは、サービスサーバ６０により提供される。サービスサーバ６０は、分類装置の一例であり、ユーザの端末装置（ここでは乱れ度算出装置１０）からの分類要求を受けて、ユーザを朝型、夜型、又は通常型に分類する機能を有する。このときサービスサーバ６０は、情報収集サーバ５０により収集された基準情報５４を用いる。サービスサーバ６０は、分類要求の送信元であるユーザの端末装置に分類結果を送信することができる。
【００８６】
（４−２．朝型−夜型分類処理）
次に図２６を参照しながら朝型−夜型分類処理について説明する。図２６は、朝型−夜型分類処理の流れを示すフローチャートである。サービスサーバ６０は、まず乱れ度算出装置２０から分類要求を受信する（Ｓ２２１）。そして、サービスサーバ６０は、対象のユーザの第１の基準時刻ｔＢは、複数の被験者についての第１の基準時刻ｔＢの平均値と比較して所定の範囲内であるか否かを判断する（Ｓ２２３）。
【００８７】
ステップＳ２２３において、第１の基準時刻ｔＢが所定の範囲内であると判断された場合には、サービスサーバ６０は、このユーザを「平均型」に分類する（Ｓ２２５）。一方、ステップＳ２２３において、第１の基準時刻ｔＢが所定の範囲内でないと判断された場合には、サービスサーバ６０は、この第１の基準時刻ｔＢが所定の範囲内よりも時刻が早い方にずれているのか否かを判断する（Ｓ２２７）。ステップＳ２２７において第１の基準時刻ｔＢが所定の範囲内よりも早い方にすれていると判断された場合には、サービスサーバ６０はこのユーザを「朝型」に分類する（Ｓ２２９）。一方、ステップＳ２２７において第１の基準時刻ｔＢが所定の範囲内よりも遅いほうにずれていると判断された場合には、サービスサーバ６０はこのユーザを「夜型」に分類する（Ｓ２３１）。
【００８８】
（４−３．効果の例）
以上説明した本開示の第３の実施形態によれば、乱れ度算出装置１０により取得される基準情報を用いて、ユーザを朝型、夜型、又は通常型に分類することができる。生体リズムには個人差がある。このため、ユーザの中には、自分の生体リズムが朝型であるのか、夜型であるのか、或いは平均的であるのか知りたいという潜在的な要求があると思われる。本実施形態によれば、ユーザにとって有益な分類情報を、複数の被験者の平均値に基づいて提供することができる。
【００８９】
＜５．第４の実施形態＞
次に、図２７を参照しながら、本開示の第４の実施形態に係る乱れ度算出システムの構成について説明する。例えば乱れ度算出システムは、ユーザ装置６１と、基準情報生成サーバ６２と、サービスサーバ６３と、分類サーバ６４と、乱れ度算出サーバ６５とを有する。
【００９０】
ユーザ装置６１は、生体信号を取得する機能を有する情報処理装置である。ユーザ装置６１は、例えば携帯電話、携帯用音楽再生装置、携帯用映像処理装置、携帯用ゲーム機器などの情報処理装置であってよい。ユーザ装置６１は、通常時には生体信号を取得して基準情報生成サーバ６２に取得した生体信号を送信するように設定されていてよい。この生体信号の送信は、定期的、継続的に行われるように設定されていてよい。或いは、ある程度の期間において定期的、継続的に生体信号を送信して、基準情報が生成された後は、生成された基準情報を用いるように設定されていてもよい。また、ユーザ装置６１は、サービスサーバ６３の提供するサービスを利用するときには、サービスの利用に必要な各種の情報をサービスサーバ６３に送信することができる。
【００９１】
基準情報生成サーバ６２は、ユーザ装置６１から受信した生体信号から基準情報を生成する機能を有する。なお、基準情報生成サーバ６２は、複数のユーザ装置６１から生体信号を受信して、それぞれのユーザについての基準情報を生成することができる。このとき、基準情報生成サーバ６２は、生成した基準情報を各ユーザ（被験者）を識別する符号と共に記憶させることができる。基準情報生成サーバ６２は、分類サーバ６４又は乱れ度算出サーバ６５の要求に応じて、特定のユーザの基準情報を提供することができる。
【００９２】
サービスサーバ６３は、ユーザ装置６１に対して各種の情報を提供する機能を有する。サービスサーバ６４は、後述する図２８〜図３４に示す表示画面をユーザ装置６１に提供するとともに、この表示画面に対するユーザの操作に応じて表示画面内の情報を例えば分類サーバ６４、乱れ度算出サーバ６５などに生成させることにより表示内容を変更することができる。例えば、サービスサーバ６４は、ユーザ装置６１により指定された特定のユーザタイプの情報を分類サーバ６４に送信することによって、当該ユーザタイプに属する複数のユーザについての基準情報などの平均値を含む分類情報を取得することができる。例えばサービスサーバ６３は、図２８に示すよう表示画面７３において、ユーザが入力領域７３１でユーザタイプ（分類）を選択すると、選択されたユーザタイプについての分類情報を含む表示画面７３をユーザ装置６１に提供してもよい。或いは、図２９に示されるように、ユーザタイプを選択する表示画面７５において、ユーザが選択したユーザタイプ（複数選択可）についての分類情報を分類サーバ６４から取得し、取得した分類情報を含む表示画面７７（図３０）を生成してユーザ装置６１に提供してもよい。
【００９３】
或いはサービスサーバ６３は、分類サーバ６４にユーザの識別子を送信することによって、当該ユーザの分類情報を取得することができる。このとき分類サーバ６４は、ユーザの識別子に基づいて基準情報生成サーバ６２から当該ユーザの基準情報を取得し、この基準情報に基づいてユーザがいずれのタイプに該当するか分類することができる。サービスサーバ６３は、分類サーバ６４から取得した、特定ユーザに関する分類情報を図３１に示す表示画面７９の形式でユーザ装置６１に提供することができる。なお、ここではサービスサーバ６３は、ユーザの識別子を送信して、分類サーバ６４に基準情報制しえサーバ６２から基準情報を取得させることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、ユーザ装置６１がユーザ自身の基準情報を保有している場合には、サービスサーバ６３は、ユーザ装置６１から基準情報を取得して分類サーバ６４に転送してもよい。このとき分類サーバ６４は、サービスサーバ６３から取得した基準情報を用いて当該ユーザのユーザタイプを分類することができる。
【００９４】
また、サービスサーバ６３は、上述の機能を組み合わせて、例えば図３２に示す表示画面８１を生成することもできる。すなわち、サービスサーバ６３は、特定のユーザを識別する情報から、当該ユーザの分類情報を取得し、さらに特定のユーザタイプに関する分類情報をあわせて提供する表示画面８１を生成してもよい。かかる表示画面８１によれば、ユーザは自身の情報と、その他のユーザタイプの人の情報とを比較することができる。ユーザは、表示画面８１の入力領域８１１により比較したいユーザタイプを選択することにより、選択したユーザタイプの人の基準情報等を参照することができる。
【００９５】
また、サービスサーバ６３は、ユーザ装置６１から取得した、少なくとも事前情報を含む情報を乱れ度算出サーバ６５に対して送信し、乱れ度の算出結果を取得することができる。このときサービスサーバ６３は、ユーザ装置６１から検査時の生体信号を取得して乱れ度算出装置６５に送信してもよい。乱れ度算出装置６５は、取得した事前情報と生体信号とから、当該ユーザの乱れ度を実際に算出してもよい。或いは、乱れ度算出装置６５は、事前情報に基づいて、ユーザの乱れ度を予測することもできる。
【００９６】
サービスサーバ６３は、例えば図３３に示されるような表示画面８３をユーザ装置６１に提供することができる。このときサービスサーバ６３は、事前情報選択領域８３１に対してユーザが選択又は入力した事前情報を乱れ度算出サーバ６５に送信することによって、当該ユーザの乱れ度の予測結果を表示することができる。例えば乱れ度の予測結果は、グラフ８３５の形式でユーザに提供されてもよい。また、サービスサーバ６３は、何日後にどの程度乱れ度が回復しているかと、回復率が概ね１００％となるまでにかかる時間とを表示してもよい。このとき表示されるデータの条件は、予め決められたものであってもよい。或いは、サービスサーバ６３は、概ね１００％となるまでにかかる時間を領域８３４に表示し、領域８３２に入力された条件に従って領域８３３に表示する回復率の計算を行って表示しても良い。或いは、サービスサーバ６３は、領域８３３に入力された条件に従って領域８３２に表示する日数の計算を行って表示してもよい。かかる表示画面８３によれば、乱れの原因となる状況を選択して、ユーザが選択したユーザタイプの人の生体リズムの乱れ度合いについて知ることができる。
【００９７】
或いは、サービスサーバ６３は、図３４に示されるような表示画面８５をユーザ装置６１に提供してもよい。この表示画面８５は、特定のユーザについての乱れ度を表示することができる。このとき、サービスサーバ６３は、ユーザ装置６１からユーザを識別するための情報を取得して分類サーバ６４に送信する。そして、サービスサーバ６３は分類サーバ６４から取得した、特定のユーザについてのユーザタイプの情報を含む表示画面８５を生成することができる。この表示画面８５によれば、ユーザは、ユーザ自身について、乱れの原因となる状況を選択してそのときの乱れ度合いを知ることができる。
【００９８】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９９】
例えば、上記第２及び第３の実施形態では、情報収集サーバ５０と乱れ度算出装置１０，２０とは別体の装置であることとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、情報収集サーバ５０と乱れ度算出装置１０，２０とは一体の装置により実現され、ユーザの端末装置から生体信号を受信して乱れ度算出処理を行ってもよい。
【０１００】
なお、ここで示される各実施形態は一例を示したものであり、乱れ度算出装置の機能として説明された各機能は、複数の装置により実現することもできる。乱れ度算出装置１０又は乱れ度算出装置２０の各機能は、複数の装置により実現されてもよい。例えば、被験者の生体信号を取得するセンサと、乱れ度Ｒを算出する装置と、乱れ度Ｒの算出結果を出力する装置とは、それぞれ別体の装置であってもよい。また、生体信号計測部１０１、記録部１０３、及び出力部１１９の機能を有する端末装置が無線通信路を介して、生体信号解析部１０５、外乱判定部１０７、生理指標導出部１０９、基準情報生成部１１１、事前情報取得部１１３、ずれ量算出部１１５、及び乱れ度決定部１１７の機能を有する別体のサーバに取得した生体信号を送信してもよい。このとき、サーバは解析結果を端末装置に送信する。端末装置は、携帯型、腕時計型、又は据え置き型のいずれであってもよい。また生体信号を取得するセンサはこの端末装置に内蔵されていてもよく、別体の装置であってもよい。端末装置とセンサとが別体である場合には、センサは無線又は有線の通信路を介して取得した生体信号を端末装置に送信する。また、サーバの各機能が１つのサーバにて実現される形態のみならず、複数のサーバを用いた分散処理によって上述の各機能が実現される形態も本技術の範囲内に含まれる。
【０１０１】
尚、本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。
【０１０２】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得する生理指標時系列データ取得部と、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定する算出期間決定部と、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する算出部と、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する乱れ度決定部と、
を備える、生体リズムの乱れ度算出装置。
（２）
前記算出部は、前記通常時生理指標時系列データの平均値より大きい値をとる前記検査時生理指標時系列データに対応する第１の特徴量と、前記平均値より小さい値をとる前記検査時生理指標時系列データに対応する第２の特徴量と、の比率に基づいて前記ずれ量を算出する、前記（１）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（３）
前記第１の特徴量は、前記平均値より大きい値をとる前記検査時生理指標時系列データの波形と前記平均値を示す直線とにより囲まれる領域の面積であり、
前記第２の特徴量は、前記平均値より小さい値をとる前記検査時生理指標時系列データの波形と前記平均値を示す直線とにより囲まれる領域の面積である、
前記（２）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（４）
前記第１の特徴量は、前記検査時生理指標時系列データが前記平均値より大きい値をとる期間の時間長であり、
前記第２の特徴量は、前記検査時生理指標時系列データが前記平均値より小さい値をとる期間の時間長である、
前記（２）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（５）
前記算出期間決定部は、前記通常時生理指標時系列データの値が平均値以下から前記平均値以上に切り替わる第１の基準時点と、前記通常時生理指標時系列データの値が前記平均値以上から前記平均値以下に切り替わる第２の基準時点との間の期間を前記算出期間とする、
前記（１）から（３）のいずれか１項に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（６）
前記算出部は、
前記第１の基準時点から前記第２の基準時点の間の第１の算出期間においては、第１の特徴量の割合を前記位相のずれ量とし、
前記第２の基準時点から前記第１の基準時点の間の第２の算出期間においては、第２の特徴量の割合を前記位相のずれ量とする、
前記（５）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（７）
前記乱れ度決定部は、前記第１の算出期間における前記位相のずれ量、前記第２の算出期間における前記位相のずれ量、及び前記第１の算出期間における前記位相のずれ量と前記第２の算出期間における前記位相のずれ量との平均値のいずれかを前記乱れ度とする、前記（６）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（８）
前記生体リズムの乱れの原因となる前記被験者の活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因を取得する活動時間帯情報取得部、
をさらに備え、
前記乱れ度決定部は、前記活動時間帯のずれの原因が東方向への時差を伴う移動である場合に、前記第１の算出期間における前記位相のずれ量と前記第２の算出期間における前記位相のずれ量との平均値を前記乱れ度とする、前記（７）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（９）
前記乱れ度の履歴情報を取得する履歴情報取得部と、
前記ずれ時間及びずれの原因に基づいて抽出された前記履歴情報に基づいて乱れ度を予測する予測情報生成部と、
をさらに備える、前記（８）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１０）
前記履歴情報取得部は、前記被験者についての履歴情報の中に前記ずれ時間及びずれの原因が一致する履歴情報がないとき、前記基準情報が類似する他の被験者の前記履歴情報を取得する、前記（９）に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１１）
前記活動時間帯情報取得部は、前記被験者の位置情報の変化に基づいて、前記活動時間帯のずれの原因が時差を伴う移動であること、及び当該時差を検知する、前記（８）または（９）のいずれかに記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１２）
前記活動時間帯情報取得部は、前記被験者の動きを検出する動きセンサの検出値に基づいて前記被験者の活動時間帯のずれ時間を推定する、前記（８）から（１１）のいずれか１項に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１３）
前記生体信号は、概日周期の生体リズムを有する信号であり、
前記算出期間決定部は、前記第１の基準時点を前記通常時生理指標時系列データのピー時刻の６時間前とし、前記第２の基準時点を前記ピーク時刻の６時間後とする期間を前記算出期間とする、前記（５）から（１２）のいずれか１項に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１４）
前記生体信号は、深部体温の値を示す信号である、前記（１）から（１３）のいずれか１項に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１５）
前記生体信号は、脈波を示す信号であり、前記生理指標は、脈拍数又はＡＩ（Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）値である、前記（１）から（１４）のいずれか１項に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
（１６）
複数の被験者について、通常時の生体信号から算出された生理指標の時系列データの平均値と、前記平均値に基づいた第１の基準時点及び第２の基準時点とを取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された情報に基づいて、特定の被験者の生体リズムを朝型、夜型、及び平均型のいずれかに分類する分類部と、
を備える、分類装置。
（１７）
活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因を含む推定条件を入力する推定条件入力部と、
前記推定条件をサーバに送信する送信部と、
を有するユーザ装置と、
通常時の生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量に基づいて算出された生体リズムの乱れ度を複数の被験者について取得する取得部と、
前記複数の被験者についての前記乱れ度を用いて、前記推定条件のときの前記乱れ度を推定する推定部と、
推定された前記乱れ度の情報を含む表示画面を生成して前記ユーザ装置に提供する表示画面生成部と、
を有する前記サーバと、
を含む、生体リズムの乱れ度算出システム。
（１８）
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法。
（１９）
コンピュータに、
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラム。
（２０）
コンピュータに、
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータに読取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【０１０３】
１０ 乱れ度算出装置
１０１ 生体信号計測部
１０３ 記録部
１０５ 生体信号解析部
１０７ 外乱判定部
１０９ 生理指標導出部
１１１ 基準情報生成部
１１３ 事前情報取得部
１１５ 特徴量算出部
１１７ 乱れ度決定部
１１９ 出力部
１２１ 履歴情報記録部
１２３ 予測情報生成部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得する生理指標時系列データ取得部と、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定する算出期間決定部と、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する算出部と、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する乱れ度決定部と、
を備える、生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記通常時生理指標時系列データの平均値より大きい値をとる前記検査時生理指標時系列データに対応する第１の特徴量と、前記平均値より小さい値をとる前記検査時生理指標時系列データに対応する第２の特徴量と、の比率に基づいて前記ずれ量を算出する、請求項１に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項３】
前記第１の特徴量は、前記平均値より大きい値をとる前記検査時生理指標時系列データの波形と前記平均値を示す直線とにより囲まれる領域の面積であり、
前記第２の特徴量は、前記平均値より小さい値をとる前記検査時生理指標時系列データの波形と前記平均値を示す直線とにより囲まれる領域の面積である、
請求項２に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項４】
前記第１の特徴量は、前記検査時生理指標時系列データが前記平均値より大きい値をとる期間の時間長であり、
前記第２の特徴量は、前記検査時生理指標時系列データが前記平均値より小さい値をとる期間の時間長である、
請求項２に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項５】
前記算出期間決定部は、前記通常時生理指標時系列データの値が平均値以下から前記平均値以上に切り替わる第１の基準時点と、前記通常時生理指標時系列データの値が前記平均値以上から前記平均値以下に切り替わる第２の基準時点との間の期間を前記算出期間とする、
請求項１に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項６】
前記算出部は、
前記第１の基準時点から前記第２の基準時点の間の第１の算出期間においては、第１の特徴量の割合を前記位相のずれ量とし、
前記第２の基準時点から前記第１の基準時点の間の第２の算出期間においては、第２の特徴量の割合を前記位相のずれ量とする、
請求項５に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項７】
前記乱れ度決定部は、前記第１の算出期間における前記位相のずれ量、前記第２の算出期間における前記位相のずれ量、及び前記第１の算出期間における前記位相のずれ量と前記第２の算出期間における前記位相のずれ量との平均値のいずれかを前記乱れ度とする、請求項６に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項８】
前記生体リズムの乱れの原因となる前記被験者の活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因を取得する活動時間帯情報取得部、
をさらに備え、
前記乱れ度決定部は、前記活動時間帯のずれの原因が東方向への時差を伴う移動である場合に、前記第１の算出期間における前記位相のずれ量と前記第２の算出期間における前記位相のずれ量との平均値を前記乱れ度とする、請求項７に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項９】
前記乱れ度の履歴情報を取得する履歴情報取得部と、
前記ずれ時間及びずれの原因に基づいて抽出された前記履歴情報に基づいて乱れ度を予測する予測情報生成部と、
をさらに備える、請求項８に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１０】
前記履歴情報取得部は、前記被験者についての履歴情報の中に前記ずれ時間及びずれの原因が一致する履歴情報がないとき、前記基準情報が類似する他の被験者の前記履歴情報を取得する、請求項９に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１１】
前記活動時間帯情報取得部は、前記被験者の位置情報の変化に基づいて、前記活動時間帯のずれの原因が時差を伴う移動であること、及び当該時差を検知する、請求項８に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１２】
前記活動時間帯情報取得部は、前記被験者の動きを検出する動きセンサの検出値に基づいて前記被験者の活動時間帯のずれ時間を推定する、請求項８に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１３】
前記生体信号は、概日周期の生体リズムを有する信号であり、
前記算出期間決定部は、前記第１の基準時点を前記通常時生理指標時系列データのピー時刻の６時間前とし、前記第２の基準時点を前記ピーク時刻の６時間後とする期間を前記算出期間とする、請求項５に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１４】
前記生体信号は、深部体温の値を示す信号である、請求項１に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１５】
前記生体信号は、脈波を示す信号であり、前記生理指標は、脈拍数又はＡＩ（Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）値である、請求項１に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１６】
複数の被験者について、通常時の生体信号から算出された生理指標の時系列データの平均値と、前記平均値に基づいた第１の基準時点及び第２の基準時点とを取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された情報に基づいて、特定の被験者の生体リズムを朝型、夜型、及び平均型のいずれかに分類する分類部と、
を備える、分類装置。
【請求項１７】
活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因を含む推定条件を入力する推定条件入力部と、
前記推定条件をサーバに送信する送信部と、
を有するユーザ装置と、
通常時の生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量に基づいて算出された生体リズムの乱れ度を複数の被験者について取得する取得部と、
前記複数の被験者についての前記乱れ度を用いて、前記推定条件のときの前記乱れ度を推定する推定部と、
推定された前記乱れ度の情報を含む表示画面を生成して前記ユーザ装置に提供する表示画面生成部と、
を有する前記サーバと、
を含む、生体リズムの乱れ度算出システム。
【請求項１８】
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法。
【請求項１９】
コンピュータに、
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラム。
【請求項２０】
コンピュータに、
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータに読取り可能な記録媒体。
【請求項１】
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得する生理指標時系列データ取得部と、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定する算出期間決定部と、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出する算出部と、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する乱れ度決定部と、
を備える、生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記通常時生理指標時系列データの平均値より大きい値をとる前記検査時生理指標時系列データに対応する第１の特徴量と、前記平均値より小さい値をとる前記検査時生理指標時系列データに対応する第２の特徴量と、の比率に基づいて前記ずれ量を算出する、請求項１に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項３】
前記第１の特徴量は、前記平均値より大きい値をとる前記検査時生理指標時系列データの波形と前記平均値を示す直線とにより囲まれる領域の面積であり、
前記第２の特徴量は、前記平均値より小さい値をとる前記検査時生理指標時系列データの波形と前記平均値を示す直線とにより囲まれる領域の面積である、
請求項２に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項４】
前記第１の特徴量は、前記検査時生理指標時系列データが前記平均値より大きい値をとる期間の時間長であり、
前記第２の特徴量は、前記検査時生理指標時系列データが前記平均値より小さい値をとる期間の時間長である、
請求項２に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項５】
前記算出期間決定部は、前記通常時生理指標時系列データの値が平均値以下から前記平均値以上に切り替わる第１の基準時点と、前記通常時生理指標時系列データの値が前記平均値以上から前記平均値以下に切り替わる第２の基準時点との間の期間を前記算出期間とする、
請求項１に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項６】
前記算出部は、
前記第１の基準時点から前記第２の基準時点の間の第１の算出期間においては、第１の特徴量の割合を前記位相のずれ量とし、
前記第２の基準時点から前記第１の基準時点の間の第２の算出期間においては、第２の特徴量の割合を前記位相のずれ量とする、
請求項５に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項７】
前記乱れ度決定部は、前記第１の算出期間における前記位相のずれ量、前記第２の算出期間における前記位相のずれ量、及び前記第１の算出期間における前記位相のずれ量と前記第２の算出期間における前記位相のずれ量との平均値のいずれかを前記乱れ度とする、請求項６に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項８】
前記生体リズムの乱れの原因となる前記被験者の活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因を取得する活動時間帯情報取得部、
をさらに備え、
前記乱れ度決定部は、前記活動時間帯のずれの原因が東方向への時差を伴う移動である場合に、前記第１の算出期間における前記位相のずれ量と前記第２の算出期間における前記位相のずれ量との平均値を前記乱れ度とする、請求項７に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項９】
前記乱れ度の履歴情報を取得する履歴情報取得部と、
前記ずれ時間及びずれの原因に基づいて抽出された前記履歴情報に基づいて乱れ度を予測する予測情報生成部と、
をさらに備える、請求項８に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１０】
前記履歴情報取得部は、前記被験者についての履歴情報の中に前記ずれ時間及びずれの原因が一致する履歴情報がないとき、前記基準情報が類似する他の被験者の前記履歴情報を取得する、請求項９に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１１】
前記活動時間帯情報取得部は、前記被験者の位置情報の変化に基づいて、前記活動時間帯のずれの原因が時差を伴う移動であること、及び当該時差を検知する、請求項８に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１２】
前記活動時間帯情報取得部は、前記被験者の動きを検出する動きセンサの検出値に基づいて前記被験者の活動時間帯のずれ時間を推定する、請求項８に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１３】
前記生体信号は、概日周期の生体リズムを有する信号であり、
前記算出期間決定部は、前記第１の基準時点を前記通常時生理指標時系列データのピー時刻の６時間前とし、前記第２の基準時点を前記ピーク時刻の６時間後とする期間を前記算出期間とする、請求項５に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１４】
前記生体信号は、深部体温の値を示す信号である、請求項１に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１５】
前記生体信号は、脈波を示す信号であり、前記生理指標は、脈拍数又はＡＩ（Ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）値である、請求項１に記載の生体リズムの乱れ度算出装置。
【請求項１６】
複数の被験者について、通常時の生体信号から算出された生理指標の時系列データの平均値と、前記平均値に基づいた第１の基準時点及び第２の基準時点とを取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された情報に基づいて、特定の被験者の生体リズムを朝型、夜型、及び平均型のいずれかに分類する分類部と、
を備える、分類装置。
【請求項１７】
活動時間帯のずれ時間、及び当該活動時間帯のずれの原因を含む推定条件を入力する推定条件入力部と、
前記推定条件をサーバに送信する送信部と、
を有するユーザ装置と、
通常時の生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量に基づいて算出された生体リズムの乱れ度を複数の被験者について取得する取得部と、
前記複数の被験者についての前記乱れ度を用いて、前記推定条件のときの前記乱れ度を推定する推定部と、
推定された前記乱れ度の情報を含む表示画面を生成して前記ユーザ装置に提供する表示画面生成部と、
を有する前記サーバと、
を含む、生体リズムの乱れ度算出システム。
【請求項１８】
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法。
【請求項１９】
コンピュータに、
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラム。
【請求項２０】
コンピュータに、
被験者の生体信号から算出された生理指標時系列データを取得し、
通常時の前記生体信号から算出された通常時生理指標時系列データが変動する周期の概ね２分の１の時間長となる算出期間を決定し、
前記算出期間において、検査時の前記生体信号から算出された検査時生理指標時系列データと、前記通常時生理指標時系列データとの位相のずれ量を算出し、
前記位相のずれ量に基づいて、前記被験者の前記検査時における生体リズムの乱れ度を決定する、
生体リズムの乱れ度算出方法を実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータに読取り可能な記録媒体。
【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】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【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】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【公開番号】特開２０１２−２３９７９９（Ｐ２０１２−２３９７９９Ａ）
【公開日】平成２４年１２月１０日（２０１２．１２．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１１５６６６（Ｐ２０１１−１１５６６６）
【出願日】平成２３年５月２４日（２０１１．５．２４）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月１０日（２０１２．１２．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年５月２４日（２０１１．５．２４）
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
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