(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の身体の動きである体動の発生あるいは発生した体動の量に関する体動データを対象とし、時間軸に沿って累積演算を行って累積データを得て、コンピュータ処理により累積時間軸および累積データ軸をそれぞれ縦横の軸とした２次元グラフとして表示し、更には表示した２次元グラフ上のグラフ画像を累積データ軸方向に投影処理して投影データを得て、累積データ軸および投影データ軸をそれぞれ縦横の軸とした２次元グラフに表示することを特徴とする体動の表示方法。
【請求項２】
体動データを対象としてその累積データを２次元グラフとして表示するにあたり、起点や終点などの所定のタイミングを基準点と定めて２次元グラフに表示することを特徴とする請求項１記載の体動の表示方法。
【請求項３】
就寝中の体動データを対象としてその累積データを２次元グラフとして表示するにあたり、被験者が床から離れていたかどうかを差別化条件として、上記差別化条件に該当するところは非表示とすることを特徴とする請求項１記載の体動の表示方法。
【請求項４】
請求項１または２または３で表示した累積時間軸および累積データ軸を縦横の軸とする２次元グラフ上のグラフ画像からコンピュータ処理により特徴抽出を行うことで体動データのパターンの特徴を少数の特徴値で数値化することを特徴とする体動の分析方法。
【請求項５】
請求項１で表示した累積データ軸および投影データ軸をそれぞれ縦横の軸とする２次元グラフ上のグラフ画像のデータに対してコンピュータ処理により波形処理を行うことを特徴とする体動の分析方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は経時的に計測された身体の動きの発生や動きの量の情報をデータ処理して２次元的に表示する表示方法及び分析方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
人の身体のたとえば就寝時の動き（体動）を時系列的に表示分析する方法として、Physiology & Behavior  Vol.65, pp659-663. 1999. (title: Actigraphic assessment of sleep in insomnia : application of the actigraph data analysis software.）のＦｉｇ．１に、身体に装着する活動量計によって得られる体動（アクティビティ・カウント）の時系列情報をグラフ表示するとともに、データを分析して睡眠・覚醒を判定し表示するソフトウエアの例が掲載されている。この場合の体動時系列はゼロまたは正の数値からなるデータであり、横軸に時間軸をとり、発生したイベントの値を縦軸としてグラフ化している。
【０００３】
このものでは、ノイズの有無を含め、計測した身体の動きのデータの詳細な時間的変動の様子を確認できるという利点があるが、ある時間区間の間に発生した体動量を定量的に理解することは困難である。特に、データの比較を行う場合、２つ以上のグラフを見比べても、どこにどの程度の違いがあるか、パターンを区別し視覚的に理解することは困難である。
【０００４】
特許第２７８０４６４号の第３図には、就寝時に計測した体動の時系列情報を分析し、体動回数と体動出現間隔の平均時間とをそれぞれ縦横の軸とした２次元表示を表示手段上に行った例が挙げられている。就寝時に計測した体動の時系列情報を分析し、睡眠評価した結果を表示しているこの例では、時間軸は抽象化され、表示データは時系列情報ではなくなっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
体動の発生や体動量の変化を経時的に記録する場合、得られるデータは図９のような時系列棒グラフで表現されることが多い。この表示方法は、ノイズの有無を含め、計測データの詳細な時間的変動の様子を確認できるという利点があるが、ある時間区間（例えば、睡眠時間帯とか、特定の部屋に居る時間とか、２４時間とか）の間に発生したイベントの量を定量的にかつ視覚的に判別することは困難である。特に、図９に示す２つのデータ（グラフ）を見比べても、どこにどの程度の違いがあるか、視覚的に理解することが困難である。
【０００６】
本発明はこのような点に鑑みなされたものであって、その目的とするところは時間的変化を伴うデータの時系列上の特徴を視覚的に理解しやすく表示する体動の表示方法を提供するにあり、また他の目的とするところは表示結果をもとに体動パターンを分析することができる分析方法を提供するにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
しかして本発明は、人の身体の動きである体動の発生あるいは発生した体動の量に関する体動データを対象とし、時間軸に沿って累積演算を行って累積データを得て、コンピュータ処理により累積時間軸および累積データ軸をそれぞれ縦横の軸とした２次元グラフとして表示し、更には表示した２次元グラフ上のグラフ画像を累積データ軸方向に投影処理して投影データを得て、累積データ軸および投影データ軸をそれぞれ縦横の軸とした２次元グラフに表示することに特徴を有している。
【０００８】
時系列表現された体動データを累積時系列表示するために、体動の量と体動の時間的推移パターンを定量的にかつ視覚的に容易に判別でき、また体動発生がなかった区間の時間的長さ（＝安静の持続時間）を発生順に並べたグラフを得ることができる。
【０００９】
また、請求項２の発明においては、体動データを対象としてその累積データを２次元グラフとして表示するにあたり、所定のタイミングを（起点や終点などの）基準点と定めて２次元グラフに表示することに特徴を有しており、さらに請求項３の発明においては、就寝中の体動データを対象としてその累積データを２次元グラフとして表示するにあたり、被験者が床から離れていたかどうかを差別化条件として、上記差別化条件に該当するところは非表示とすることに特徴を有している。
【００１０】
そして請求項４に係る体動データの分析方法は、請求項１または２または３で表示した累積時間軸および累積データ軸を縦横の軸とする２次元グラフ上のグラフ画像からコンピュータ処理により特徴抽出を行うことで体動データのパターンの特徴を少数の特徴値で数値化することに特徴を有しており、さらに請求項５の発明においては、請求項１で表示した累積データ軸および投影データ軸をそれぞれ縦横の軸とする２次元グラフ上のグラフ画像のデータに対してコンピュータ処理により波形処理を行うことに特徴を有している。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下本発明を実施の形態の一例に基づいて詳述すると、人の身体の動きである体動の発生あるいは発生した体動の量に関する体動データを対象としてグラフ表示するにあたり、上記体動は、人の動きを撮影したカメラ画像の分析、赤外線検知センサの出力や圧電センサの出力、身体に装着した加速度センサ、あるいは第三者による申告や観察、対象者自身の申告など、多彩な方法で計測することができる。すなわち、本発明では体動の検出方法はどのようなものであってもよく、体動の発生や体動の量のデータを時系列的に得ることができるものであればよい。
【００１２】
そして上記時系列的データは、コンピュータを用いた図２に示すようなデータ処理とグラフ化処理で図１に示すようなグラフとして表示する。ここで図１は、就寝中（入床時から起床時まで）の時間帯において、非接触的手段（焦電型赤外線センサ）によって寝床付近にいる人の体動を検出し、就寝中の体動量時系列を累積時系列表示した例で２夜分を同時に表示している。横軸は時間軸であり、入床時刻を０とし、以後の経過時間を分単位で表示している。また入床時間と起床時間をそれぞれ累積の「始点、終点」として表示している。また、総累積量をグラフ中に数値で重ねて表示して累積量を理解しやすく表示している。
【００１３】
このような表示を行うことにより、体動イベントの時間的推移を一目で直感的に理解することができ、２つ以上の同種のデータを重ねて表示した時により効果的であることも分かる。
【００１４】
たとえば、図１からは、１１月１０日と１１月１２日は就寝時間がほぼ同じ（６６０分程度＝約１１時間）であること、起床するまでの体動の総量は、１１月１２日（２２１３）が１０月１０日（１３６６）に比べて多いこと、体動が、１１月１０日では就寝時間帯を通してほぼ同じ割合で増えている一方、１１月１２日では、就寝時間帯の前半や中盤では少なく、後半に多いこと等を一目で判別することができる。また、体動の量的な把握も体動発生時間帯ごとに比較することができる。
【００１５】
ちなみに、図９は図１で表示したものと同じ体動情報を従来の時系列グラフで表示した例であり、図１のものとして、時系列上の特徴を定量的あるいは視覚的に判断しずらいことが分かる。
【００１６】
また、フィールドでの計測は、自動計測で連続的に行われることが多いので、データの開始点・終了点が、必ずしも累積を開始・終了したいポイントではないことが多く、さらに２つのデータを比較したい時に、累積の開始・終了ポイントがデータによって変動することがしばしばある。例えば「睡眠時の体動を比較したい」という目的の場合、起床時刻、就寝時刻を指定するとよいが、これらの時刻は、日々変動してしまう。睡眠時間そのものも日によって変動する。しかし、図９に示す時系列グラフではこのような目的には不便である。
【００１７】
一方、図１に示すものにおいては、累積時系列表示を行うにあたり、累積の始点や終点（場合によっては累積一次休止点なども）といった基準点を決めて表示手続きを実行しているために、上記の目的にも適したものとなっている。
【００１８】
図３は図４に示す差別化処理を行った累積時系列の表示の例を示している。この例では就寝中の被験者がベッドを離れていたかどうかを差別化条件として設定して、ベッドを離れた場合には、累積は継続しながらその時間帯の累積時系列を非表示にしている。
【００１９】
体動の記録を表示分析したいときには、１次元量に数値化された体動量以外の関連情報を重ねた方がデータを理解しやすいことが多い。図３では、就寝中の前半から中盤過ぎにかけて、１１月１０日は２回ベッドを離れており、１１月１２日は４回離れており、その離床行動が体動の大きな変動点に一致していることや、就寝経過時間が６００分を過ぎた頃（就寝の終盤）からは、いずれのデータでもベッドにはいるが、頻繁に体動が発生して離床行動とは無関係に累積時系列が上昇していることが一目でわかる。
【００２０】
また、図３では、経過時間指示用の点線を表示し、点線によって指示された経過時刻における累積体動量を表示させ、データの読み取りがより容易になるようにしている。さらに指示された経過時刻が、所定の差別化条件に当たっている場合にはそのことを「不在」という表現で表示させている。
【００２１】
図５は図６に示す特徴抽出（Ｈｏｕｇｈ変換を利用した直線検出）の処理を行った結果の表示を示している。
【００２２】
累積時系列のグラフをディジタル画像として見ると、細線化ずみのディジタル線分と曲線の組み合わせで成り立っている画像と捉えることができるので、各種の基本的画像処理（特徴抽出処理）が容易に可能というメリットがある。例えばＨｏｕｇｈ変換を用いれば、仮に累積時系列が不連続なものであっても、直線や曲線などの線分抽出を行い、累積時系列の特徴を少数の特徴値で数値化できる。Ｈｏｕｇｈ変換では、例えば、（ｘ，ｙ）画像平面上の直線要素を図６中の式
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ
で定まる（ρ，θ）平面へ投影することで、簡単な数値の組に変換できる。ちなみに図５では、累積時系列のグラフが最終的に４本の線分で数値化されている。ここでいう数値化とは、例えば、「ρ，θ，対応画素密度ｄ，始点Ｓ，終点Ｅ」からなる数値の組４本分でこの画像を抽象的に表現することである。このように累積グラフ画像を特徴抽出すれば、被験者毎に異なる個人パラメータを準備することなく、同一の手続きでダイレクト、体動パターンの特徴を少数の特徴値にまとめることができる。
【００２３】
体動のデータでは、特徴値のうち、線分の傾きを示すθや、線分の実質的な長さを示す対応画素密度ｄは、体動を分析する上で重要な値になる。例えばθがπ／２に近い線分は、体動発生が少ない時間帯であることを意味し、θがπ／２から０に近づくほど体動が激しく発生している時間帯であることを意味する。そして対応画素密度ｄが多いほど、その時間帯が長く継続していたことを意味する。
【００２４】
なお、線分の抽出には、Ｈｏｕｇｈ変換以外に、チェインコードまたはフリーマンコードの性質を満たすか否かを判定して求めることも可能である。
【００２５】
図７は図８に示す累積データ軸方向に投影処理を行った結果の２次元グラフの例を示している。Ｈｏｕｇｈ変換のような特徴抽出処理以外の方法で累積時系列グラフを分析する方法を考えると、累積時系列のグラフをディジタル化し、累積データ軸方向に投影処理して投影データを得て、累積データ軸および投影データ軸をそれぞれ縦横の軸とした２次元グラフを表示すると、そのグラフは「体動発生がなかった区間の時間的長さ（＝安静の持続時間）を発生順に並べたグラフ」を意味する。図７は図１や図５中のデータ（１１月１０日）を投影処理した例であるが、長い安静状態がデータの前半に２度（累積体動値で１００付近と３００付近）発生し、その後はまとまった安静状態がないまま累積体動値が１３６６まで増加したことが分かる。このように投影処理は、体動データから安静状態（または休止状態）の発生や持続を抽出するのに便利である。
【００２６】
また、上記の投影処理は、長時間の体動データから安静状態の発生状況を抽出し、一目で理解することができるようになるので有用であるが、抽出された安静状態を微視的に観察し定量化したり他の安静状態と比較したいときには困難が生じる。長い安静状態の途中で小さな体動が入った時に、その安静状態に対応する投影データが分断されてしまい、そのために図７のグラフの縦軸（投影データ数）のピーク値は必ずしも安静の長さに対応せず、このことから２つ以上の投影ピークを比較することが難しくなるからである。
【００２７】
この弱点を補うため、投影データに対して波形処理、例えば次式
【００２８】
【数１】
0003719158.tif 000002
【００２９】
のような平滑化処理を加えることが有効である。この処理により、不安定な分断がなくなり、投影データＰ（ｋ）のピーク（＝長い安静区間）を比較しやすくなる。なお、式中のαは実験によって決まる値であり、定数もしくはｋに依存して一意に決まるパラメータである。
【００３０】
ところで、図７にもあるように、ひとつの体動データを処理して得られる投影グラフには２つ以上のピークが見られることが一般的である。このとき、上記式１の処理によって投影データに現れる各ピークがより鮮明になり、各ピークを区分しやすくなる。区分されたピークの形状はさまざまで、ピークは高いが幅が狭いもの、ピークは低いが幅が広いものなどが含まれる。前者は、強い安静が長時間続いたことを意味し、後者は安静レベルは強くないが、長時間大きな体動発生のない状態が続いたことを意味する。また、区分されたピーク成分を次式
【００３１】
【数２】
0003719158.tif 000003
【００３２】
のように積分（Ａｊ）することで、安静の持続時間を定量化し、比較することも可能である。なお、式２中のｓｊ，ｅｊはピークｊを構成する累積体動値の始点と終点を意味する。
【００３３】
なお、図４，６，８に夫々示した処理は、いずれもコンピュータを用いて行うとともにグラフ化もコンピュータによって行って、ディスプレー等に表示させる。
【００３４】
【発明の効果】
以上のように請求項１の発明においては、累積演算を行って２次元グラフに表示するために、体動の量と体動の時間的推移パターンを定量的にかつ視覚的に容易に判別することができる。しかも累積グラフ画像を、累積データ軸方向に投影処理して投影データを得、累積データ軸および投影データ軸をそれぞれ縦横の軸とした２次元グラフを表示するために、そのグラフは、「体動発生がなかった区間の時間的長さ（＝安静の持続時間）を発生順に並べたグラフ」となり、体動の分析上、この安静の持続時間の情報は有益であり、この単純な表示方法によって、安静の持続時間を抽出することができ視覚的に容易に判別できるようになる。
【００３５】
また請求項２の発明においては、上記請求項１の発明の効果に加えて、所定のタイミングを基準点と定めて記累積演算を行い２次元グラフに表示するために、比較検討したい複数の体動データを定量的にかつ視覚的に容易に比較検討できるようになるものであり、体動データでは、被験者の「就寝」や「起床」といった日によって発生時刻が異なるイベントを基準にして分析を行う必要性が高いので、この表示方法は特に有用である。
【００３６】
そして請求項３の発明においては、就寝中の体動データを対象としてその累積データを２次元グラフとして表示するにあたり、被験者が床から離れていたかどうかを差別化条件として、上記差別化条件に該当するところは非表示とするために、例えば就寝時間中にトイレに立って通常の睡眠状態とは異なる体動が生じた区間などを他の区間から区別して表示することができる。
【００３８】
また、請求項４の発明においては、体動データを累積することはノイズの弱化や時系列パターン推移地点の明瞭化などの一次処理的効果があるが、この累積グラフ画像を特徴抽出するために、被験者毎に異なるパラメータを準備することなく、同一の手続きでダイレクト、体動パターンの特徴を少数の特徴値にまとめることができる。
【００３９】
さらに請求項５の発明においては、累積データ軸および投影データ軸をそれぞれ縦横の軸とする２次元グラフ上のグラフ画像のデータを波形処理するものであり、抽出された安静状態（グラフのピーク）を微視的に観察し定量化したり、他の安静状態と比較することが容易となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の一例における累積時系列表示（２夜の比較）の例の説明図である。
【図２】同上の累積時系列表示処理のアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【図３】同上の差別化処理を行った累積時系列の表示の例の説明図である。
【図４】同上の差別化処理のアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【図５】同上の累積時系列のグラフから特徴抽出（Ｈｏｕｇｈ変換を利用した直線検出）を行う例の説明図である。
【図６】同上の特徴抽出（Ｈｏｕｇｈ変換を利用した直線検出）についてのアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【図７】同上の累積データ軸方向に投影処理した２次元グラフの例の説明図である。
【図８】同上の累積データ軸方向に投影処理するためのアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【図９】従来の表示方法（２夜の比較）を示す説明図である。
【図１】
0003719158.tif 000004
【図２】
0003719158.tif 000005
【図３】
0003719158.tif 000006
【図４】
0003719158.tif 000007
【図５】
0003719158.tif 000008
【図６】
0003719158.tif 000009
【図７】
0003719158.tif 000010
【図８】
0003719158.tif 000011
【図９】
0003719158.tif 000012