【課題】脳波分析によって、より正確な睡眠状態を判定する手段を提供する。
【解決手段】脳波受信手段１１で受信された脳波に対して、所定時間単位で周波数分析を行い、少なくともアルファ波、デルタ波、シグマ波およびベータ波の各周波数成分を抽出する周波数成分抽出手段１２と、所定時間の単位で周波数成分抽出手段によって抽出された各々の波の１または２以上に対して、ある所定時間における各周波数成分の比率若しくは強度の値と、当該ある所定時間の前後の所定時間における各値とを含む合計ｎ個の値を取得して、それらを大きい順に並べた際に中央に位置する値を当該ある所定時間の補正値とする補正処理を行う補正手段１２と、補正処理の後に所定時間単位にて、脳波に占めるアルファ波の比率若しくは強度、脳波に占めるデルタ波の比率若しくは強度、シグマ波の比率若しくはシグマ波の強度、ベータ波の比率若しくはベータ波の強度を用い睡眠状態を判定する。 （もっと読む）

【課題】自動車や電車などの乗り物による移動と被験者の身体活動による移動との判別も含めた移動形態の判別を、簡易な計算で精度良く行う移動形態判別方法を提案すること。
【解決手段】予め、各種の移動形態で移動する被験者に３軸加速度センサを取り付けて、移動中の３軸加速度センサの合計ベクトルＡｔに対する鉛直方向成分Ａｚの比率ｒｚのデータを、各移動形態ごとに少なくとも数百点ずつ収集しておく。未知の移動形態を判別するときには、移動中の３軸加速度センサの出力から算出した判別対象のデータｒｚと、各移動形態に対応するデータ群との間のマハラノビス汎距離を算出して、最も距離が小さいデータ群の移動形態で移動していると判定する。 （もっと読む）

【課題】生活習慣病改善、介護予防等を目的とした運動処方に対する感受性の個人差が遺伝素因に起因するとの予測に基づき、このような感受性の遺伝子診断に用いることができる運動処方反応性遺伝子群を同定し、そのような運動処方反応性遺伝子群に基づき感受性を予測する方法を提案すること。
【解決手段】本発明者らは、運動処方反応性遺伝子群として、例えば、運動処方による収縮期血圧（最高血圧）の改善効果の予測に利用可能な次のものを見出した。
β２アドレナリン受容体（以下「ＡＤＲＢ２」という）遺伝子において、当該ＡＤＲＢ２の第１７５番目のアルギニン残基をコードするコドンがＣＧＧであるかＡＧＧであるかの一塩基多型
被験者の遺伝子から、このような運動処方反応性遺伝子を同定することにより、被験者の運動処方による効果改善性を予測でき、予測に基づき、被験者に最も適した運動処方を提案できる。 （もっと読む）

【課題】被験者の高度変化のある運動時の消費カロリーを、運動形態、複数の算出式を必要とせず、単一の計算式で、簡便に精度良く算出できる消費カロリーの算出方法を提案すること。
【解決手段】被験者に取り付けた３軸加速度センサ、気圧センサの出力に基づき当該被験者の運動時の消費カロリーＣａｌを次式で算出する。
Ｃａｌ＝Ｗ・(ｋ１・Ｉｔｏｔａｌ
＋ｋ２・(Ｈａ＋ｋ６)＋ｋ３・(Ｈｄ＋ｋ７)＋ｋ４)・ｋ５
Ｗ：被験者の体重、Ｉｔｏｔａｌ：累積加速度、Ｈａ：獲得上昇量、Ｈｄ：獲得下降量、ｋ１：累積加速度を酸素摂取量に変換するための係数、ｋ２：獲得上昇量による酸素摂取量補正のための係数、ｋ３：獲得下降量による酸素摂取量補正のための係数、ｋ４：安静時の酸素摂取量、ｋ５：酸素摂取量をカロリーに変換するためのカロリー変換係数、ｋ６：獲得上昇量を補正するための係数、ｋ７：獲得下降量を補正するための係数 （もっと読む）

【課題】加速度計を用いて被検者のふらつき状態を評価可能な評価方法を提案すること。
【解決手段】静止立位状態の被検者１０の腰に取り付けた携帯型のふらつき簡易計測機１では、測定値読み込み手段２１が内蔵の加速度計１２から、一定のサンプリング周期で一定の計測時間に亘り、被検者１０の前後方向加速度の測定値ｘｉと左右方向加速度の測定値ｙｉを読み込む。水平面加速度算出手段２２は水平面加速度Δｉ(＝√(ｘｉ²＋ｙｉ²))を算出する。水平面加速度累積値算出手段２３は算出値を加算した水平面加速度累積値ΣΔｉを算出する。水平面加速度累積値は、従来の重心動揺計によって計測される重心動揺軌跡の総軌跡長および当該重心動揺軌跡を包含する外周面積に対して有意な相関が認められるので、ふらつきの計測値あるいは評価値として採用可能である。 （もっと読む）

【課題】簡易に眠りの状態を観測できる睡眠計及び睡眠状態判定方法を提供する。
【解決手段】睡眠計は、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波とθ波の各周波数成分を抽出する周波数分析手段と、前記脳波において前記θ波及び前記δ波の含有量に基づいて、所定の時間ブロックごとに睡眠状態を判定する睡眠状態判定手段とを備える。睡眠状態判定方法は、生体から検出した脳波を周波数分析して、δ波及びθ波の各周波数成分を抽出するステップと、前記θ波及びδ波の含有量に基づいて睡眠状態を所定時間ブロックごとに判定するステップとを含む。 （もっと読む）