(57)【要約】      （修正有）【課題】体温を十分な精度で測定することが困難であっても被検体の生体周期を正確に推定する体温解析装置を提供する。【解決手段】体温解析装置１は、被検体の体温を第一時間間隔で測定した時系列データを取得するデータ取得部１１と、前記第一時間間隔よりも長い第二時間間隔についての体温の変化の割合である体温勾配を算出する体温勾配算出部１２と、前記時系列データに対して設定され、一定の長さを有する所定期間内に測定された体温についての前記体温勾配の分布の所定度数における勾配である分布勾配を複数の前記所定期間について算出し、前記分布勾配の時間的な変化を算出する分布勾配算出部１３と、前記分布勾配の時間的な変化に基づいて前記被検体の生体周期を算出する生体周期算出部１４と、前記生体周期算出部１４により算出された前記生体周期を出力する生体周期出力部１５と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の体温を第一時間間隔で測定した時系列データを取得するデータ取得部と、
前記第一時間間隔よりも長い第二時間間隔についての体温の変化の割合である体温勾配を算出する体温勾配算出部と、
前記時系列データに対して設定され、一定の長さを有する所定期間内に測定された体温についての前記体温勾配の分布の所定度数における勾配である分布勾配を複数の前記所定期間について算出し、前記分布勾配の時間的な変化を算出する分布勾配算出部と、
前記分布勾配の時間的な変化に基づいて前記被検体の生体周期を算出する生体周期算出部と、
前記生体周期算出部により算出された前記生体周期を出力する生体周期出力部と、
を備える体温解析装置。
【請求項２】
前記生体周期算出部は、前記分布勾配の時間的な変化の包絡線を算出し、前記包絡線に基づいて前記被検体の前記生体周期を算出する、
請求項１に記載の体温解析装置。
【請求項３】
前記生体周期出力部は、前記分布勾配算出部により算出された前記分布勾配の時間的な変化を前記被検体の前記生体周期以上の長さ出力する、
請求項１又は請求項２に記載の体温解析装置。
【請求項４】
前記生体周期算出部は、前記生体周期として前記被検体の月経周期を算出する、
請求項１から請求項３のいずれか一つに記載の体温解析装置。
【請求項５】
コンピュータに、
被検体の体温を第一時間間隔で測定した時系列データを取得するデータ取得機能と、
前記第一時間間隔よりも長い第二時間間隔についての体温の変化の割合である体温勾配を算出する体温勾配算出機能と、
前記時系列データに対して設定され、一定の長さを有する所定期間内に測定された体温についての前記体温勾配の分布の所定度数における勾配である分布勾配を複数の前記所定期間について算出し、前記分布勾配の時間的な変化を算出する分布勾配算出機能と、
前記分布勾配の時間的な変化に基づいて前記被検体の生体周期を算出する生体周期算出機能と、
前記生体周期算出機能により算出された前記生体周期を出力する生体周期出力機能と、
を実現させるための体温解析プログラム。
【請求項６】
被検体の体温を第一時間間隔で測定した時系列データを取得するデータ取得ステップと、
前記第一時間間隔よりも長い第二時間間隔についての体温の変化の割合である体温勾配を算出する体温勾配算出ステップと、
前記時系列データに対して設定され、一定の長さを有する所定期間内に測定された体温についての前記体温勾配の分布の所定度数における勾配である分布勾配を複数の前記所定期間について算出し、前記分布勾配の時間的な変化を算出する分布勾配算出ステップと、
前記分布勾配の時間的な変化に基づいて前記被検体の生体周期を算出する生体周期算出ステップと、
前記生体周期算出ステップにおいて算出された前記生体周期を出力する生体周期出力ステップと、
を含む体温解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、体温解析装置、体温解析プログラム及び体温解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から毎朝目覚めた時に基礎体温を測定してグラフを作成し、当該グラフに現れる高温期及び低温期を含む二相性サイクルから排卵日及び月経が開始する時期を推定することが行われている。一般に、基礎体温は、小数点第二位まで測定可能な婦人体温計を使用して口腔内の温度を五分間以上測定することにより測定される。
【０００３】
また、特許文献１には、情報入力手段と、情報記録手段と、基準算出手段と、判定手段と、表示手段とを備える健康状態判定装置が開示されている。情報入力手段は、同一個体から測定されたバイタル情報及び測定日時の情報の入力を受け付ける。情報記録手段は、入力されたバイタル情報及び測定日時の情報を記録させる。基準算出手段は、記録された複数のバイタル情報の全部又は一部の、平均μ及び標準偏差σから選択される少なくとも一つを算出する。判定手段は、平均μ及び標準偏差σから選択される少なくとも１つに基づいて設定された所定の数値範囲を基準にして、入力された所定のバイタル情報が異常な値か否かを判定する。表示手段は、判定手段が判定した判定結果を表示する。この健康状態判定装置は、対象者の個人差を考慮したバイタルサインや日々の体調を反映して、対象者ごとに異なる個体内変動を精度高く捉えることを可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−１７５８４０号公報
【０００５】
しかし、一般的な基礎体温の測定方法及び特許文献１に開示されている健康状態判定装置では、被検体の体温を十分な精度で測定することが困難である。なぜなら、被検体の体温は、一日を通して不規則に変動しているために代表的な値を決定することが困難であり、婦人体温計を使用して測定しても必ずしも的確に測定されているとは限らないからである。また、高温期と低温期との体温の差は、一度未満であることが多い。このため、上述した基礎体温のグラフを作成しても二相性サイクルを見出すことが出来ず、当該グラフを見た者が不安を感じてしまうことがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明は、体温を十分な精度で測定することが困難であっても被検体の生体周期を正確に推定することができる体温解析装置、体温解析プログラム及び体温解析方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、被検体の体温を第一時間間隔で測定した時系列データを取得するデータ取得部と、前記第一時間間隔よりも長い第二時間間隔についての体温の変化の割合である体温勾配を算出する体温勾配算出部と、前記時系列データに対して設定され、一定の長さを有する所定期間内に測定された体温についての前記体温勾配の分布の所定度数における勾配である分布勾配を複数の前記所定期間について算出し、前記分布勾配の時間的な変化を算出する分布勾配算出部と、前記分布勾配の時間的な変化に基づいて前記被検体の生体周期を算出する生体周期算出部と、前記生体周期算出部により算出された前記生体周期を出力する生体周期出力部と、を備える体温解析装置である。
【０００８】
本発明の一態様は、コンピュータに、被検体の体温を第一時間間隔で測定した時系列データを取得するデータ取得機能と、前記第一時間間隔よりも長い第二時間間隔についての体温の変化の割合である体温勾配を算出する体温勾配算出機能と、前記時系列データに対して設定され、一定の長さを有する所定期間内に測定された体温についての前記体温勾配の分布の所定度数における勾配である分布勾配を複数の前記所定期間について算出し、前記分布勾配の時間的な変化を算出する分布勾配算出機能と、前記分布勾配の時間的な変化に基づいて前記被検体の生体周期を算出する生体周期算出機能と、前記生体周期算出機能により算出された前記生体周期を出力する生体周期出力機能と、を実現させるためのプログラムである。
【０００９】
本発明の一態様は、被検体の体温を第一時間間隔で測定した時系列データを取得するデータ取得ステップと、前記第一時間間隔よりも長い第二時間間隔についての体温の変化の割合である体温勾配を算出する体温勾配算出ステップと、前記時系列データに対して設定され、一定の長さを有する所定期間内に測定された体温についての前記体温勾配の分布の所定度数における勾配である分布勾配を複数の前記所定期間について算出し、前記分布勾配の時間的な変化を算出する分布勾配算出ステップと、前記分布勾配の時間的な変化に基づいて前記被検体の生体周期を算出する生体周期算出ステップと、前記生体周期算出ステップにおいて算出された前記生体周期を出力する生体周期出力ステップと、を含む体温解析方法である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、体温を十分な精度で測定することが困難であっても被検体の生体周期を正確に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係る体温解析装置の機能的な構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る体温の時系列データ及び体温勾配の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る体温勾配の分布の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る分布勾配の時間的な変化の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る体温解析装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１から図４を参照しながら、実施形態に係る体温解析装置の一例を説明する。図１は、本発明の実施形態に係る体温解析装置の機能的な構成の一例を示す図である。図１に示すように、体温解析装置１は、データ取得部１１と、体温勾配算出部１２と、分布勾配算出部１３と、生体周期算出部１４と、生体周期出力部１５とを備える。
【００１３】
データ取得部１１は、被検体の体温を第一時間間隔で測定した時系列データを取得する。ここで言う被検体は、ヒト又は動物である。また、動物の一例としてはマウスが挙げられる。体温勾配算出部１２は、第一時間間隔よりも長い第二時間間隔についての体温の変化の割合である体温勾配を算出する。
【００１４】
図２は、本発明の実施形態に係る体温の時系列データ及び体温勾配の一例を示す図である。図２は、第一時間間隔が一分であり、第二時間間隔が五分であり、第一時間間隔ごとに測定した被検体の体温の一例を示している。
【００１５】
例えば、データ取得部１１は、図１に示した体温計２０から図２に示した点Ｄ１、点Ｄ２、点Ｄ３、点Ｄ４、点Ｄ５、点Ｄ６、点Ｄ７、点Ｄ８、点Ｄ９、点Ｄ１０、点Ｄ１１、点Ｄ１２、点Ｄ１３、…で表される被検体の体温の時系列データを取得する。これらの点は、それぞれ被検体の体温の測定が開始された時点から１分、２分、３分、４分、５分、６分、７分、８分、９分、１０分、１１分、１２分、１３分、…が経過した時点における被検体の体温の測定値又は当該測定値に種々の統計的な処理や補正を施した値である。また、体温計２０は、第一時間間隔で一定期間の間、継続的に被検体の体温を測定することが可能な体温計であり、任意のハードウエア構成を採り得る。
【００１６】
そして、体温勾配算出部１２は、第二時間間隔の一例である５分間隔についての被検体の体温の変化の割合である体温勾配を算出する。例えば、体温勾配算出部１２は、点Ｄ１と点Ｄ６とを結ぶ線分Ｌ１の勾配を五分間隔についての点Ｄ１で表されている体温の変化の体温勾配として算出する。ここで、点Ｄ６は、点Ｄ１の五分後に測定された体温を表している。また、体温勾配算出部１２は、点Ｄ２と点Ｄ７とを結ぶ線分Ｌ２の勾配を五分間隔についての点Ｄ１で表されている体温の変化の体温勾配として算出する。同様に、体温勾配算出部１２は、線分Ｌ３、線分Ｌ４、線分Ｌ５、線分Ｌ６、線分Ｌ７、線分Ｌ８、線分Ｌ９、線分Ｌ１０、線分Ｌ１１、線分Ｌ１２、線分Ｌ１３、…各々の勾配を五分間隔についての点Ｄ３、点Ｄ４、点Ｄ５、点Ｄ６、点Ｄ７、点Ｄ８、点Ｄ９、点Ｄ１０、点Ｄ１１、点Ｄ１２、点Ｄ１３、…で表されている体温の変化の体温勾配として算出する。
【００１７】
分布勾配算出部１３は、時系列データに対して設定され、一定の長さを有する所定期間内に測定された体温についての体温勾配の分布を複数の所定期間について算出する。そして、分布勾配算出部１３は、当該体温勾配の分布各々の所定度数における勾配である分布勾配を複数の所定期間各々について算出し、分布勾配の時間的な変化を算出する。
【００１８】
図３は、本発明の実施形態に係る体温勾配の分布の一例を示す図である。図３は、横軸が体温勾配を表しており、縦軸が体温勾配の最大値を０％とし体温勾配の最小値を１００％とする累積度数分布を表している。
【００１９】
例えば、分布勾配算出部１３は、図２に示した時系列データに対して設定され、１０分の長さを有する所定期間Ｗ内に測定された点Ｄ１、点Ｄ２、…、点Ｄ１１で表される体温についての体温勾配の分布を算出する。当該体温勾配の分布は、例えば、図３に曲線Ｃ１で表される分布となる。そして、分布勾配算出部１３は、体温勾配が所定度数の一例である「０」である点における曲線Ｃ１の勾配を分布勾配として算出する。
【００２０】
次に、分布勾配算出部１３は、図２に示した所定期間Ｗを１分右にずらし、点Ｄ２、点Ｄ３、…、点Ｄ１２で表される体温についての体温勾配の分布を算出する。当該体温勾配の分布は、例えば、図３に曲線Ｃ２で表される分布となる。そして、分布勾配算出部１３は、体温勾配が所定度数の一例である「０」である点における曲線Ｃ２の勾配を算出する。
【００２１】
同様に、分布勾配算出部１３は、図２に示した所定期間Ｗを順次１分ずつ右にずらし、図１に示した時系列データに含まれる連続する十個の点で表される体温についての体温勾配の分布を算出する。そして、分布勾配算出部１３は、体温勾配が所定度数の一例である「０」である点における当該体温分布の勾配を示す曲線の勾配を分布勾配として算出する。
【００２２】
図４は、本発明の実施形態に係る分布勾配の時間的な変化の一例を示す図である。図４に示した点Ｆ１は、体温勾配が所定度数の一例である「０」である点における曲線Ｃ１の勾配を表している。また、図４に示した点Ｆ２は、体温勾配が所定度数の一例である「０」である点における曲線Ｃ２の勾配を表している。同様に、点Ｆ３、点Ｆ４、点Ｆ５、点Ｆ６、点Ｆ７、点Ｆ８、点Ｆ９、点Ｆ１０、点Ｆ１１、点Ｆ１２、点Ｆ１３、…は、図２に示した所定期間Ｗを順次１分ずつ右にずらしてから算出した体温分布の勾配を示す曲線の体温勾配が「０」である点における勾配を表している。
【００２３】
生体周期算出部１４は、分布勾配の時間的な変化に基づいて被検体の生体周期を算出する。ここで言う生体周期は、例えば、被検体の月経周期である。例えば、生体周期算出部１４は、図４に示した点Ｆ１、点Ｆ２、点Ｆ３、点Ｆ４、点Ｆ５、点Ｆ６、点Ｆ７、点Ｆ８、点Ｆ９、点Ｆ１０、点Ｆ１１、点Ｆ１２、点Ｆ１３、…のうち最大の分布勾配を示す点Ｆ７と、二番目に大きな分布勾配を示す点Ｆ１２との時間差Ｔを月経周期として算出する。図４に示した時間差Ｔは、例えば、被検体がマウスである場合、マウスの月経周期である４日から６日となる。
【００２４】
或いは、生体周期算出部１４は、図４に示した分布勾配の時間的な変化の包絡線Ｅを算出し、包絡線Ｅに基づいて被検体の生体周期を算出してもよい。この場合、例えば、生体周期算出部１４は、包絡線Ｅが最大の分布勾配を示す点と、二番目に大きな分布勾配を示す点との時間差を月経周期として算出する。
【００２５】
生体周期出力部１５は、生体周期算出部１４により算出された生体周期を出力する。また、生体周期出力部１５は、分布勾配算出部１３により算出された分布勾配の時間的な変化を被検体の生体周期以上の長さ出力してもよい。生体周期出力部１５から出力された生体周期及び分布勾配の時間的な変化は、例えば、図１に示したディスプレイ３０に表示される。ただし、生体周期出力部１５から出力された生体周期及び分布勾配の時間的な変化が出力される態様は、特に限定されない。
【００２６】
次に、図５を参照しながら実施形態に係る車載制御装置の動作の一例を説明する。図５は、本発明の実施形態に係る体温解析装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【００２７】
ステップＳ１０において、データ取得部１１は、被検体の体温を第一時間間隔で測定した時系列データを取得する。
【００２８】
ステップＳ２０において、体温勾配算出部１２は、第一時間間隔よりも長い第二時間間隔についての体温の変化の割合である体温勾配を算出する。
【００２９】
ステップＳ３０において、分布勾配算出部１３は、時系列データに対して設定され、一定の長さを有する所定期間内に測定された体温についての体温勾配の分布の所定度数における勾配である分布勾配を複数の所定期間について算出し、分布勾配の時間的な変化を算出する。
【００３０】
ステップＳ４０において、生体周期算出部１４は、分布勾配の時間的な変化に基づいて被検体の生体周期を算出する。
【００３１】
ステップＳ５０において、生体周期出力部１５は、ステップＳ４０で算出された生体周期を出力する。
【００３２】
以上、実施形態に係る体温解析装置１について説明した。体温解析装置１は、被検体の体温を第一時間間隔で測定した時系列データを取得するデータ取得部１１と、第一時間間隔よりも長い第二時間間隔についての体温の変化の割合である体温勾配を算出する体温勾配算出部１２と、時系列データに対して設定され、一定の長さを有する所定期間内に測定された体温についての体温勾配の分布の所定度数における勾配である分布勾配を複数の所定期間について算出し、分布勾配の時間的な変化を算出する分布勾配算出部１３と、分布勾配の時間的な変化に基づいて被検体の生体周期を算出する生体周期算出部１４と、生体周期算出部により算出された生体周期を出力する生体周期出力部１５と、を備える。
【００３３】
したがって、体温解析装置１は、図１に示した時系列データに含まれる点が示す体温が十分な精度で測定されていない場合であっても、分布勾配の時間的な変化から図１に示した時系列データの傾向を抽出して被検体の生体周期を正確に推定することができる。
【００３４】
体温解析装置１は、図４に示した分布勾配の時間的な変化の包絡線Ｅを算出し、包絡線Ｅに基づいて被検体の生体周期を算出する。これにより、体温解析装置１は、時系列データに含まれているノイズの影響が図４に示した分布勾配の時間的な変化に影響を及ぼしている場合であっても図４に示した分布勾配の時間的の傾向を把握し、被検体の生体周期を正確に推定することができる。
【００３５】
体温解析装置１は、分布勾配算出部１３により算出された分布勾配の時間的な変化を被検体の生体周期以上の長さ出力する。これにより、体温解析装置１は、被検体の生体周期を推定した根拠をユーザに通知し、ユーザに安心感を与えることができる。
【００３６】
なお、上述した実施形態では、特に、時系列データに処理が施されていない場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。時系列データは、フーリエ近似等の処理が施されていてもよい。
【００３７】
また、上述した実施形態では、第一時間間隔が一定である場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、第一時間間隔は、第二時間間隔よりも短いという条件を満たしている限り、変動してもよい。
【００３８】
また、上述した実施形態では、第二時間間隔が５分間隔である場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、第二時間間隔は、５分間隔から３０間隔の間の時間間隔であってもよい。また、第二時間間隔は、１０分間隔又は１５分間隔であることが好ましい。
【００３９】
また、上述した実施形態では、図２に示した所定期間Ｗの長さが１０分である場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。図２に示した所定期間Ｗの長さは、任意の長さ、例えば、２４０分であってもよい。
【００４０】
また、上述した実施形態では、図３に示した通り、体温勾配の分布として累積度数分布が採用されている場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、体温勾配の分布としては、累積ではない通常の分布、標準偏差が採用されてもよい。
【００４１】
なお、上述した体温解析装置１の各機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録させ、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませて実行することにより、上述した処理の少なくとも一部を実行してもよい。
【００４２】
ここで言うコンピュータシステムとは、オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating  System）及び周辺機器等のハードウエアの少なくとも一つを含む。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えば、フロッピーディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置、ネットワーク又は通信回線を介してプログラムが送信される場合におけるサーバ又はクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように一定時間プログラムを保持しているものも含む。
【００４３】
また、上述したプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、又は、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体とは、インターネット等のネットワーク又は電話回線等の通信回線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【００４４】
また、上述したプログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるプログラム、いわゆる差分プログラムであってもよい。上述したプログラムは、例えば、コンピュータが備えるＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等のプロセッサにより読み出されて実行される。
【００４５】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形、置換及び設計変更の少なくとも一つを加えることができる。上述した各実施形態に記載の構成を組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００４６】
１…体温解析装置、１１…データ取得部、１２…体温勾配算出部、１３…分布勾配算出部、１４…生体周期算出部、１５…生体周期出力部、２０…体温計、３０…ディスプレイ、Ｃ１，Ｃ２…曲線、Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，Ｄ６，Ｄ７，Ｄ８，Ｄ９，Ｄ１０，Ｄ１１，Ｄ１２，Ｄ１３…点、Ｅ…包絡線、Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４，Ｆ５，Ｆ６，Ｆ７，Ｆ８，Ｆ９，Ｆ１０，Ｆ１１，Ｆ１２，Ｆ１３…点、Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５，Ｌ６，Ｌ７，Ｌ８，Ｌ９，Ｌ１０，Ｌ１１，Ｌ１２，Ｌ１３…線分、Ｐ…折線、Ｔ…時間差、Ｗ…所定期間、Ｚ…点
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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