(57)【要約】【課題】被験者が常時携帯して、自己の精神面の健康の管理を手軽におこなう。【解決手段】自律神経機能評価装置のコンピュータに、カメラによって血流に応じて変化する皮膚の輝度データを撮影する撮影処理と、輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理と、ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理と、フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する検出処理と、高周波成分に対応する副交感神経の活動と低周波成分に対応する交感神経の活動とを自律神経機能評価装置のディスプレイに表示するための解析結果データを出力する解析結果データ出力処理と、を実行させる。【選択図】図１５
2014140587.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血流に応じて変化する皮膚の輝度を撮影して輝度データを得るカメラと、
画像表示をするディスプレイと、
前記輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理部と、
前記ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理部と、
前記フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する高周波成分・低周波成分の検出処理部と、
前記高周波成分に対応する副交感神経の活動と前記低周波成分に対応する交感神経の活動とを前記ディスプレイに表示するための解析結果データを出力する解析結果データ出力処理部と、を備える、
自律神経機能評価装置。
【請求項２】
前記ＲＲ間隔時系列データに含まれるノイズを除去するためのローパスフィルタリング処理部を備える、請求項１に記載の自律神経機能評価装置。
【請求項３】
前記輝度データに含まれるノイズを除去しピーク検出をするためのSavitzky-Golayフィルタを備える、請求項１または請求項２に記載の自律神経機能評価装置。
【請求項４】
前記輝度データの連続補間をするための関数化処理部を備える、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の自律神経機能評価装置。
【請求項５】
前記輝度データの値が連続して同値である場合には、予め定める所定複数回数以上の前記輝度データを処理の対象から除く前倒しロジック処理部を備える、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の自律神経機能評価装置。
【請求項６】
前記輝度データの検出をおこなうに際して前記ディスプレイに前記輝度データの波形を表示する、請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の自律神経機能評価装置。
【請求項７】
前記ＲＲ間隔時系列データの値に逆比例する瞬時心拍数を得て、
現在の瞬時心拍数と直前の瞬時心拍数との差分が第１所定値よりも大きい場合には、現在のＲＲ間隔時系列データを処理の対象から除去するＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理部を備える、請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の自律神経機能評価装置。
【請求項８】
前記ＲＲ間隔時系列データの値に逆比例する瞬時心拍数を得て、
現在の瞬時心拍数と直前までの瞬時心拍数の移動平均値との差分が第２所定値よりも大きい場合には、現在のＲＲ間隔時系列データを処理の対象から除去するＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理部を備える、請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の自律神経機能評価装置。
【請求項９】
自律神経機能評価装置のコンピュータに、
カメラによって血流に応じて変化する皮膚の輝度データを撮影する撮影処理と、
前記輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理と、
前記ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理と、
前記フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する検出処理と、
前記高周波成分に対応する副交感神経の活動と前記低周波成分に対応する交感神経の活動とを前記自律神経機能評価装置のディスプレイに表示するための解析結果データを出力する解析結果データ出力処理と、を実行させる、
自律神経機能評価装置プログラム。
【請求項１０】
自律神経機能評価端末装置と、自律神経機能評価サーバーとを備え、
前記自律神経機能評価端末装置は、
血流に応じて変化する皮膚の輝度を撮影するカメラと、
前記皮膚の輝度に応じた輝度データを自律神経機能評価サーバーに対して出力するサーバーへの輝度データ出力処理部と、
解析結果データを前記自律神経機能評価サーバーから入力するサーバーからの解析データ入力処理部と、
前記解析結果データに応じた画像を表示するディスプレイと、を具備し、
前記自律神経機能評価サーバーは、
前記自律神経機能評価端末からの前記輝度データを入力する輝度データ入力処理部と、
前記輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理部と、
前記ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理部と、
前記フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する高周波成分・低周波成分の検出処理部と、
前記高周波成分に対応する副交感神経の活動と前記低周波成分に対応する交感神経の活動とを前記ディスプレイに表示するための前記解析結果データを出力する解析結果データ出力処理部と、を具備する、
自律神経機能評価システム。
【請求項１１】
自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価端末装置と協調して動作する自律神経機能評価サーバーであって、
前記自律神経機能評価端末装置で得られる輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理部と、
前記ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理部と、
前記フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する高周波成分・低周波成分の検出処理部と、
前記高周波成分に対応する副交感神経の活動と前記低周波成分に対応する交感神経の活動とを前記自律神経機能評価端末装置のディスプレイに表示するための前記解析結果データを出力する解析結果データ出力処理部と、を備える、
自律神経機能評価サーバー。
【請求項１２】
自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価端末装置と協調して動作する自律神経機能評価サーバーのコンピュータに、
前記自律神経機能評価端末装置で得られる輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理と、
前記ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理と、
前記フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する、高周波成分・低周波成分の検出処理と、
前記高周波成分に対応する副交感神経の活動と前記低周波成分に対応する交感神経の活動とを前記自律神経機能評価端末装置のディスプレイに表示するための前記解析結果データを出力する解析結果データ出力処理と、を実行させる、
自律神経機能評価サーバープログラム。
【請求項１３】
自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価サーバーと協調して動作する自律神経機能評価端末装置であって、
血流に応じて変化する皮膚の輝度を撮影するカメラと、
前記皮膚の輝度に応じた輝度データを前記自律神経機能評価サーバーに対して出力するサーバーへの輝度データ出力処理部と、
解析結果データを前記自律神経機能評価サーバーから入力するサーバーからの解析データ入力処理部と、
前記解析結果データに応じた画像を表示するディスプレイと、を備える、
自律神経機能評価端末装置。
【請求項１４】
自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価サーバーと協調して動作する自律神経機能評価端末装置のコンピュータに、
血流に応じて変化する皮膚の輝度をカメラで撮影する撮影処理と、
前記皮膚の輝度に応じた輝度データを前記自律神経機能評価サーバーに対して出力するサーバーへの輝度データ出力処理と、
前記自律神経機能評価サーバーからの解析結果データを入力するデータ入力処理と、
前記自律神経機能評価端末装置のディスプレイに前記解析結果データに応じた画像を表示する解析結果の画像表示処理と、を実行させる、
自律神経機能評価端末装置プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自律神経機能評価装置、自律神経機能評価システム、自律神経機能評価サーバー、自律神経機能評価端末装置、自律神経機能評価装置プログラム、自律神経機能評価サーバープログラム、および、自律神経機能評価端末プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
心拍一拍毎の変動を測定することにより自律神経緊張を検出する技術が知られている。特許文献１には、心電計により測定して、ドナーから得られた心拍のパターンを周波数解析することにより、副交感神経活動度指標である高周波成分（ＨＦ）と、交感神経活動度指標である低周波成分／高周波成分（ＬＦ／ＨＦ）比とを算出することが記載されている。
【０００３】
特許文献２には、被測定者の心電データを心電図モニタにより測定し、測定された心電データに基づいて、心拍変動の高周波成分ＨＦ、低周波成分ＬＦおよびＣＶＲＲ（心電図Ｒ−Ｒ間隔変動係数）を算出する。そして、算出されたこれらの値に基づいて、交感神経活動度指標（ＬＦ／ＨＦ）、副交感神経活動度指標（ＣＶＲＲ×ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ））を算出し、算出された交感神経活動度指標と副神経活動度指標との関係を表示装置に対して２次元表示することが記載されている。図１６は、特許文献２の図６に記載されている図である。図１６Ａ、図１６Ｂは、心電図モニタから入力された心電データからの心拍変動である。図１６Ｃ、図１６Ｄは、Ｒ波と次のＲ波との間隔をとってＲ−Ｒ間隔を測定し、次に、測定したＲ-Ｒ間隔データを後方のＲ波の時間的位置にプロットし、これを補間した後に、等間隔（図１６Ｃの点線）で再サンプリングしたデータであることが記載されている。
【０００４】
特許文献３には、ガラス板またはレンズに指を直接接触させ、装置使用者がその指先を載せて、脈波の計測をすることが記載されている。この脈波の計測では、指先の血管を流れる血流量が脈拍に応じて変化することにより、指先の周囲から射し込む外光による指先透過光量が変化する。その指先の画像をＣＣＤ撮像素子により所定の時間隔（携帯電話のカメラ（ＣＣＤ撮像素子）では７．５、１０、１５、３０フレーム/秒などが多い)で撮像し、１フレーム毎の輝度平均を算出することが記載されている（段落「００１４」〜段落「００１６」を参照）。また、輝度ではなく、画像データのＲＧＢ要素のＲ成分を用いても良く、あるいは、画像データがテレビ放送やデジタルビデオの録画形式で一般的に使われているＹＵＶフォーマットもしくはＹＩＱフォーマットのときは、Ｙ成分を用いることもできることが記載されている（段落「００７６」を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２６１７７７号公報
【特許文献２】特開２０１１−１２０６１８号公報
【特許文献３】特開２００９−７２４３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献２に記載の心電図モニタは、「心電図モニタは、被測定者の例えば喉元にマイナス電極を、左脇腹にプラス電極を、右脇腹にボディアースをそれぞれ装着し、心臓の動きを電気信号として得て心電データとして記録する。」（段落「００２８」）と記載されているように、装置が複雑であり、その使用において電極装着の手間を要した。特許文献１に記載の心電計においても同様であった。そのために、日常の生活において被験者はこのような装置を用いることができなかった。特許文献３に記載のカメラを利用した脈波の検出の技術は、指先を押圧面に押圧した際の適正な押圧状態を被験者に報知して脈波の検出精度を向上させるものであるが、この技術よって検出するよりも、より高精度の脈波の検出の技術が要望されている。
【０００７】
本発明は係る問題点に鑑みなされたものであり、被験者が常時携帯して、自己の精神面の健康の管理を手軽におこなうことができる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の自律神経機能評価装置は、血流に応じて変化する皮膚の輝度を撮影して輝度データを得るカメラと、画像表示をするディスプレイと、前記輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理部と、前記ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理部と、前記フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する高周波成分・低周波成分の検出処理部と、前記高周波成分に対応する副交感神経の活動と前記低周波成分に対応する交感神経の活動とを前記ディスプレイに表示するための解析結果データを出力する解析結果データ出力処理部と、を備える。
【０００９】
本発明の自律神経機能評価装置プログラムは、自律神経機能評価装置のコンピュータに、カメラによって血流に応じて変化する皮膚の輝度データを撮影する撮影処理と、前記輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理と、前記ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理と、前記フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する検出処理と、前記高周波成分に対応する副交感神経の活動と前記低周波成分に対応する交感神経の活動とを前記自律神経機能評価装置のディスプレイに表示するための解析結果データを出力する解析結果データ出力処理と、を実行させる。
【００１０】
本発明の自律神経機能評価システムは、自律神経機能評価端末装置と、自律神経機能評価サーバーとを備え、前記自律神経機能評価端末装置は、血流に応じて変化する皮膚の輝度を撮影するカメラと、前記皮膚の輝度に応じた輝度データを自律神経機能評価サーバーに対して出力するサーバーへの輝度データ出力処理部と、解析結果データを前記自律神経機能評価サーバーから入力するサーバーからの解析データ入力処理部と、前記解析結果データに応じた画像を表示するディスプレイと、を具備し、前記自律神経機能評価サーバーは、前記自律神経機能評価端末からの前記輝度データを入力する輝度データ入力処理部と、前記輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理部と、前記ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理部と、前記フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する高周波成分・低周波成分の検出処理部と、前記高周波成分に対応する副交感神経の活動と前記低周波成分に対応する交感神経の活動とを前記ディスプレイに表示するための前記解析結果データを出力する解析結果データ出力処理部と、を具備する。
【００１１】
本発明の自律神経機能評価サーバーは、自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価端末装置と協調して動作する自律神経機能評価サーバーであって、前記自律神経機能評価端末装置で得られる輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理部と、前記ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理部と、前記フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する高周波成分・低周波成分の検出処理部と、前記高周波成分に対応する副交感神経の活動と前記低周波成分に対応する交感神経の活動とを前記自律神経機能評価端末装置のディスプレイに表示するための前記解析結果データを出力する解析結果データ出力処理部と、を備える。
【００１２】
本発明の自律神経機能評価サーバープログラムは、自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価端末装置と協調して動作する自律神経機能評価サーバーのコンピュータに、前記自律神経機能評価端末装置で得られる輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理と、前記ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理と、前記フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する、高周波成分・低周波成分の検出処理と、前記高周波成分に対応する副交感神経の活動と前記低周波成分に対応する交感神経の活動とを前記自律神経機能評価端末装置のディスプレイに表示するための前記解析結果データを出力する解析結果データ出力処理と、を実行させる。
【００１３】
本発明の自律神経機能評価端末装置は、自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価サーバーと協調して動作する自律神経機能評価端末装置であって、血流に応じて変化する皮膚の輝度を撮影するカメラと、前記皮膚の輝度に応じた輝度データを前記自律神経機能評価サーバーに対して出力するサーバーへの輝度データ出力処理部と、解析結果データを前記自律神経機能評価サーバーから入力するサーバーからの解析データ入力処理部と、前記解析結果データに応じた画像を表示するディスプレイと、を備える。
【００１４】
本発明の自律神経機能評価端末装置プログラムは、自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価サーバーと協調して動作する自律神経機能評価端末装置のコンピュータに、血流に応じて変化する皮膚の輝度をカメラで撮影する撮影処理と、前記皮膚の輝度に応じた輝度データを前記自律神経機能評価サーバーに対して出力するサーバーへの輝度データ出力処理と、前記自律神経機能評価サーバーからの解析結果データを入力するデータ入力処理と、前記自律神経機能評価端末装置のディスプレイに前記解析結果データに応じた画像を表示する解析結果の画像表示処理と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の技術によれば、常時携帯することが可能な自律神経機能評価装置、自律神経機能評価端末装置を提供し、自律神経機能評価端末装置と協調して動作する自律神経機能評価サーバーを提供し、このような装置において動作するプログラムを提供できる。そして、被験者は日常の生活においてこのような装置、または、装置およびプログラムを用い自己の精神面の健康の管理をすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態の自律神経機能評価システムを示す図である。
【図２】スマートフォンにおいて実行する処理のフローチャートである。
【図３】脈波測定モード開始処理ないし輝度データ検出処理においてスマートフォンのディスプレイに表示する画面である。
【図４】解析結果データをスマートフォンのディスプレイに表示する画面である。
【図５】サーバーにおいて実行する処理のフローチャートである。
【図６】前倒しロジック処理を模式的に示す図である。
【図７】サーバーにおける各ステップの処理終了後の輝度データを示す図である。
【図８】心拍センサから得られるＲＲ間隔時系列データとスマートフォンから得られるローパスフィルタリング処理をしないＲＲ間隔時系列データとを対比する図である。
【図９】平滑化パラメータ（spar）を変化させたときに、スマートフォンからのＲＲ間隔時系列データがどのように変化するかを示す図である。
【図１０】破線内がサーバーから発生する解析結果データに基づきスマートフォンのディスプレイに表示される２次元表示を示す図である。
【図１１】心拍センサから得られる男性の年代別の６０秒測定の自律神経活動指標ＬｎＬＦの分布を示す図である。
【図１２】心拍センサから得られる男性の年代別の６０秒測定の自律神経活動指標ＬｎＨＦの分布を示す図である。
【図１３】心拍センサから得られる女性の年代別の６０秒測定の自律神経活動指標ＬｎＬＦの分布を示す図である。
【図１４】心拍センサから得られる女性の年代別の６０秒測定の自律神経活動指標ＬｎＨＦの分布を示す図である。
【図１５】実施形態の自律神経機能評価装置における処理を示すフローチャートである。
【図１６】背景技術を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
実施形態の自律神経機能評価装置は、血流に応じて変化する皮膚の輝度を撮影して輝度データを得るカメラと、画像表示をするディスプレイと、輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データ（アールアール間隔時系列データ）の検出処理部と、ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理部と、フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する高周波成分・低周波成分の検出処理部と、高周波成分に対応する副交感神経の活動と低周波成分に対応する交感神経の活動とをディスプレイに表示するための解析結果データを出力する解析結果データ出力処理部と、を備える。
【００１８】
実施形態の自律神経機能評価装置は、ＲＲ間隔時系列データに含まれるノイズを除去するためのローパスフィルタリング処理部を備えてもよい。
【００１９】
実施形態の自律神経機能評価装置は、輝度データに含まれるノイズを除去しピーク検出をするためのSavitzky-Golayフィルタ（サビツキ・ゴレイフィルタ）を備えてもよい。
【００２０】
実施形態の自律神経機能評価装置は、輝度データの連続補間をするための関数化処理部を備えてもよい。
【００２１】
実施形態の自律神経機能評価装置は、輝度データの値が連続して同値である場合には、予め定める所定複数回数以上の輝度データを処理の対象から除く前倒しロジック処理部を備えてもよい。
【００２２】
実施形態の自律神経機能評価装置は、輝度データの検出をおこなうに際してディスプレイに輝度データの波形を表示してもよい。
【００２３】
実施形態の自律神経機能評価装置は、輝度データの検出をおこなう前にディスプレイに指の画像を表示するとともに輝度データの波形を表示してもよい。
【００２４】
実施形態の自律神経機能評価装置は、ＲＲ間隔時系列データの値に逆比例する瞬時心拍数を得て、現在の瞬時心拍数と直前の瞬時心拍数との差分が第１所定値よりも大きい場合には、現在のＲＲ間隔時系列データを処理の対象から除去するＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理部を備えてもよい。
【００２５】
実施形態の自律神経機能評価装置は、ＲＲ間隔時系列データの値に逆比例する瞬時心拍数を得て、現在の瞬時心拍数と直前までの瞬時心拍数の移動平均値との差分が第２所定値よりも大きい場合には、現在のＲＲ間隔時系列データを処理の対象から除去するＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理部を備えてもよい。
【００２６】
実施形態の自律神経機能評価装置プログラムは、自律神経機能評価装置のコンピュータに、カメラによって血流に応じて変化する皮膚の輝度データを撮影する撮影処理と、輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理と、ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理と、フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する検出処理と、高周波成分に対応する副交感神経の活動と低周波成分に対応する交感神経の活動とを自律神経機能評価装置のディスプレイに表示するための解析結果データを出力する解析結果データ出力処理と、を実行させる。
【００２７】
実施形態の自律神経機能評価システムは、自律神経機能評価端末装置と、自律神経機能評価サーバーとを備え、自律神経機能評価端末装置は、血流に応じて変化する皮膚の輝度を撮影するカメラと、皮膚の輝度に応じた輝度データを自律神経機能評価サーバーに対して出力するサーバーへの輝度データ出力処理部と、解析結果データを自律神経機能評価サーバーから入力するサーバーからの解析データ入力処理部と、解析結果データに応じた画像を表示するディスプレイと、を具備し、自律神経機能評価サーバーは、自律神経機能評価端末からの輝度データを入力する輝度データ入力処理部と、輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理部と、ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理部と、フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する高周波成分・低周波成分の検出処理部と、高周波成分に対応する副交感神経の活動と低周波成分に対応する交感神経の活動とをディスプレイに表示するための解析結果データを出力する解析結果データ出力処理部と、を具備する。
【００２８】
実施形態の自律神経機能評価サーバーは、自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価端末装置と協調して動作する自律神経機能評価サーバーであって、自律神経機能評価端末装置で得られる輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理部と、ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理部と、フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する高周波成分・低周波成分の検出処理部と、高周波成分に対応する副交感神経の活動と低周波成分に対応する交感神経の活動とを自律神経機能評価端末装置のディスプレイに表示するための解析結果データを出力する解析結果データ出力処理部と、を備える。
【００２９】
実施形態の自律神経機能評価サーバープログラムは、自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価端末装置と協調して動作する自律神経機能評価サーバーのコンピュータに、自律神経機能評価端末装置で得られる輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出するＲＲ間隔時系列データの検出処理と、ＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するフーリエ変換処理と、フーリエ変換処理された信号の高周波成分と低周波成分とを分離する、高周波成分・低周波成分の検出処理と、高周波成分に対応する副交感神経の活動と低周波成分に対応する交感神経の活動とを自律神経機能評価端末装置のディスプレイに表示するための解析結果データを出力する解析結果データ出力処理と、を実行させる。
【００３０】
実施形態の自律神経機能評価端末装置は、自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価サーバーと協調して動作する自律神経機能評価端末装置であって、血流に応じて変化する皮膚の輝度を撮影するカメラと、皮膚の輝度に応じた輝度データを自律神経機能評価サーバーに対して出力するサーバーへの輝度データ出力処理部と、解析結果データを自律神経機能評価サーバーから入力するサーバーからの解析データ入力処理部と、解析結果データに応じた画像を表示するディスプレイと、を備える。
【００３１】
実施形態の自律神経機能評価端末装置プログラムは、自律神経機能評価システムにおいて自律神経機能評価サーバーと協調して動作する自律神経機能評価端末装置のコンピュータに、血流に応じて変化する皮膚の輝度をカメラで撮影する撮影処理と、皮膚の輝度に応じた輝度データを自律神経機能評価サーバーに対して出力するサーバーへの輝度データ出力処理と、自律神経機能評価サーバーからの解析結果データを入力するデータ入力処理と、自律神経機能評価端末装置のディスプレイに解析結果データに応じた画像を表示する解析結果の画像表示処理と、を実行させる。
【００３２】
『第１実施形態』
（自律神経機能評価システムの概要）
【００３３】
図１は、実施形態の自律神経機能評価システムを示す図である。
【００３４】
実施形態の自律神経機能評価システム１は、クライアント・サーバー・システムを構成し、自律神経機能評価端末装置の１実施形態としてのスマートフォン（高機能携帯電話）１０と自律神経機能評価サーバーの１実施形態としてのサーバー２０とを有している。スマートフォン１０とサーバー２０とは、インターネット回線３０を介して接続され、協調して動作する。
【００３５】
スマートフォン１０は、インターネットとの親和性が高いパソコンをベースとして作られた携帯電話の一種であり、世界中に普及している。スマートフォン１０は、例えば、アンドロイド（登録商標）を用いている。アンドロイドは、リナックス（登録商標）をベースとするオープンソース・オペレーティングシステム、ミドルウエア、各種アプリケーションから構成されるソフトウエア集合パッケージである。アンドロイドはＭＰＵ（マイクロプロセッサ）において実行される。
【００３６】
スマートフォン１０は、電話機能以外に、ディスプレイ機能、音声送出機能、音声入力機能、カメラ機能、インターネット接続機能、ＧＰＳ(Global Positioning System)機能を備えるのが一般的である。そして、一般的なパーソナルコンピュータと同様に、ＭＰＵを中心としてラム、ロム、インターフェイスデバイス等の周辺機器がバスラインによって接続されている。アンドロイドはＭＰＵ（マイクロプロセッサ）において実行され、周辺機器を制御して所望の上述した機能を発揮する。スマートフォン１０は自律神経機能評価端末装置の１実施形態であり、他の実施形態として、上述した各種機能を有するタブレット（多機能携帯端末）、本実施形態の使用に特化した自律神経機能評価端末装置であってもよい。
【００３７】
サーバー２０は、インターネット回線３０に常時接続されるとともに、インストールされているサーバーソフト（自律神経機能評価サーバープログラム）が起動中であり、クライアントからの要求に応じて即時にサーバーソフトが実行可能とされるコンピュータである。サーバー２０は、高速、高機能なＣＰＵ（セントラルプロセッシングユニット）、大容量ラム、大容量ロム等を備え、複雑な処理を高速でおこなうことができる。よって、多数のクライアントがインターネット回線３０を介してサーバー２０にアクセスした場合であっても、高速にクライアントからの要求を受信し、瞬時に情報の処理をおこない、その結果を、インターネット回線３０を介してクライアントに送信する。
【００３８】
スマートフォン１０は無線を用いてインターネット回線３０に接続される。サーバー２０は高速回線を用いてインターネット回線３０に接続される。
【００３９】
スマートフォン１０からサーバー２０に対して輝度データを送信し、サーバー２０における演算処理の後、サーバー２０からスマートフォン１０に対して解析結果データを送信する。このように、実施形態においては、スマートフォン１０とサーバー２０とで処理の分担をおこなっている。その理由は、スマートフォン１０にインストールできるアプリケーションの許容サイズ、処理速度に限界があるので全ての処理をスマートフォン１０の内部で処理する場合には、解析結果データを得るために要する時間が長くなるからである。クライアント・サーバー・システムを採用することによってこのような課題は解決する。また、サーバーにおいてクライアントから得られる多量のデータを集積し、これをクライアントの共通の資産として利用できる。
【００４０】
「スマートフォンにおける自律神経機能評価の処理」
（スマートフォンにおける輝度データ検出について）
図２は、ＭＰＵが、スマートフォン１０において実行する処理のフローチャートである。
【００４１】
図２のフローチャートの処理をおこなうためのソフトウエア（自律神経機能評価端末装置プログラム）は、アプリケーションの一つとしてスマートフォン１０にインストールされる。インストールは、パーソナルコンピュータ（図示せず）とスマートフォン１０とをケーブルで接続しておこなってもよく、インターネット回線３０を介してスマートフォン１０にダウンロードサイトからダウンロードしておこなってもよい。
【００４２】
図２の説明の前に、スマートフォン１０のカメラ機能の実施形態における役割について簡単に説明をする。
【００４３】
カメラは、いずれも図示しない、集光レンズとＣＭＯＳイメージセンサ（シーモスイメージセンサ）とを有している。スマートフォン１０に設けられるカメラは、通常のカメラと同様に風景、人物等を撮影するために用いられる。実施形態においては、このカメラを、あたかも特許文献１に記載の心電計、特許文献２に記載の心電図モニタの一部であるかのように機能させる。
【００４４】
カメラを例えば手の人差し指に接近させれば、皮膚の下にある血管に流れる血流に応じた皮膚の輝度の変化を撮影することができる。血管に流れる血流は心臓の動きと同期しており、皮膚の輝度の変化も心臓の動きと同期する。したがって、カメラで撮影される皮膚の輝度の変化が電気信号に変換されるＣＭＯＳイメージセンサからの情報である輝度データは、心電計、心電図モニタにおける電気信号と同様に心臓の動きの情報を含む。
【００４５】
指先の皮膚の輝度の変化の検出によって得られる信号は、心臓の動きが反映される脈波を間接的に検出する信号である。よって、ＣＭＯＳイメージセンサの全画素からの出力を平均して得られる輝度変化、または、Ｒ画素から得られる輝度変化から、品質が良好なる脈波データ（心拍データ）を検出するためには、高度のフィルタリング処理を必要とする。そこで、複雑かつ高速性が要求される高度のフィルタリング処理をサーバー２０でおこなうために、スマートフォン１０は輝度データを送信する。
【００４６】
図２（ａ）を参照して以下に説明をする。図２（ａ）は、スマートフォン１０において実行される輝度データ検出処理を中心とする各処理のフローチャートである。
【００４７】
ＭＰＵは、脈波測定モード開始処理をおこなう（ステップＳＴ１０）。
スマートフォン１０のメニュー選択ボタンによって動作モードの一つである「脈波測定モード」を選択する。これによって、スマートフォン１０のＭＰＵは、脈波測定のためのアプリケーションを起動して、ステップＳＴ１０の脈波測定モード開始処理をおこなう。ステップＳＴ１０の処理の詳細は図３を参照して後述する。なお、スマートフォン１０のメニュー選択ボタンによって動作モードを切り替えることは周知技術である。
【００４８】
ＭＰＵは、測定の開始通知処理をおこなう（ステップＳＴ１１）。
測定の開始通知処理は、ＭＰＵがスマートフォン１０の画面表示機能を操作して、ディスプレイに「ただいま測定中です・・・」との画像表示をしてもよく（図３（ｇ）を参照）、ＭＰＵがスマートフォン１０の音声ガイダンス機能を操作して、スピーカによって「ただいま測定中です」との音声を送出してもよい。
【００４９】
ＭＰＵは、ハードウエアを制御して、カメラに近接した手の指の画像の撮影処理をおこなう（ステップＳＴ１２）。
ＭＰＵはＣＭＯＳイメージセンサからの手の指の画像を動画として、例えば６０秒間撮影し続ける。また、６０秒以上、例えば、７０秒測定してローリング処理をして測定精度を向上させることも可能である。
【００５０】
ＭＰＵは、ハードウエアを制御して、撮影画像から輝度データ検出処理をおこなう（ステップＳＴ１３）。
ＭＰＵはステップＳＴ１２において撮像したＣＭＯＳイメージセンサの全セルからの信号をＹＵＶ形式によって取得し、画像の輝度成分（Ｙ）の総和から輝度平均を算出する。この輝度平均を算出した結果を輝度データとし、輝度データの振幅をメモリに順次格納する。輝度データは、１フレームに対応する時間毎に得られる離散時間データであり、図１６Ａ、図１６Ｂに記載のＥＣＧ（Electrocardiogram：心電図）に対応するものである。
【００５１】
スマートフォン１０においては、ステップＳＴ１１ないしステップＳＴ１３の処理は、ＭＰＵがハードウエアを制御することによって同時に進行する。ただし、ステップＳＴ１１の処理は、必ずしも常時、同時におこなわなければならないものではない。例えば、ＭＰＵが音声ガイダンス機能を操作して、スピーカによって「ただいま測定中です」との音声を１回ないし数回だけ送出してもよい。
【００５２】
ＭＰＵは、測定の終了通知処理をおこなう（ステップＳＴ１４）。
終了通知処理は、ＭＰＵがスマートフォン１０の画面表示機能を操作して、ディスプレイに「脈波の測定を終了しました。お疲れさまでした。」との画像表示をしてもよく、ＭＰＵがスマートフォン１０の音声ガイダンス機能を操作して、スピーカによって「脈波の測定を終了しました。お疲れさまでした。」との音声を送出してもよく、図３（ｇ）に示す「ただいま測定中です・・・」との画像表示を消去するだけでもよい。
【００５３】
ＭＰＵは、サーバーへの輝度データ出力処理をおこなう（ステップＳＴ１５）。 
ＭＰＵは、サーバー２０のＵＲＬ（ユニフォームリソースロケータ）を送出して、サーバー２０とスマートフォン１０とをインターネット回線３０によって接続する。そして、接続が完了すると、ＭＰＵは、スマートフォン１０（端末）毎に割り振られたユニークな識別符号と輝度データとをサーバー２０に送信する。
【００５４】
ＭＰＵは、輝度データ送出完了処理をおこなう（ステップＳＴ１６）。
ＭＰＵは、スマートフォン１０をインターネット回線３０から切り離し、スマートフォン１０の動作モードを「脈波測定モード」からそれ以前のモードに自動復帰させる。
【００５５】
（輝度データ検出処理においてディスプレイに表示される画像）
スマートフォン１０のディスプレイにはタッチセンサが積層されており、ディスプレイ上に表示される画像とタッチセンサとによってソフトウエアボタンを形成することができるようになされている。ソフトウエアボタンはディスプレイの画面上に形成されるボタンであり、タッチすることによってソフトウエアボタンで表す機能をアクティブとすることができる。以下では、ソフトウエアボタンを単にボタンと称する。
【００５６】
図３は、脈波測定モード開始処理ないし輝度データ検出処理においてスマートフォン１０のディスプレイに表示する画面である。
【００５７】
（ステップＳＴ１０の処理における表示画面）
図３（ａ）〜図３（ｆ）を参照してステップＳＴ１０の処理における表示画面について説明をする。
【００５８】
＜同意画面の表示＞
ステップＳＴ１０の処理に移るとともに、図３（ａ）に示す「同意画面」が表示される。「同意画面」の「同意する」のボタンを押せば、図３（ｂ）に示す「登録画面」が表示され処理は続行する。所定時間経過しても「同意する」のボタンを押さなければ、処理は自動終了し、「脈波測定モード」からそれ以前のモードに自動復帰する。
【００５９】
＜登録画面の表示＞
図３（ｂ）に示す「登録画面」の「男性」、または、「女性」のいずれかのボタンを押して「性別」を入力し、「生年月日」、「職業」、「都道府県」を各欄に入力し、「登録する」のボタンを押せば、図３（ｃ）に示す「登録完了画面」が表示され処理は続行する。所定時間経過しても「登録する」のボタンを押さなければ、処理は自動終了し、「脈波測定モード」からそれ以前のモードに自動復帰する。
【００６０】
＜登録完了画面の表示＞
図３（ｃ）に示す「登録完了画面」の「始める」のボタンを押せば、図３（ｄ）に示す「測定・バッチリ行動ランキング画面」が表示され処理は続行する。所定時間経過しても「始める」のボタンを押さなければ、処理は自動終了し、「脈波測定モード」からそれ以前のモードに自動復帰する。
【００６１】
上述する図３（ａ）、図３（ｂ）、図３（ｃ）に示す画像は、初回の登録時にのみ表示される画像である。「脈波測定モード」の２回目以降の実行に際しては、図３（ａ）、図３（ｂ）、図３（ｃ）の各画面は表示されず、「脈波測定モード」の開始後、直ちに、図３（ｄ）の画面が表示される。
【００６２】
＜「測定」、「バッチリ行動ランキング」の選択の表示＞
図３（ｄ）に示す「測定・バッチリ行動ランキング画面」の「測定」のボタンを押せば、図３（ｅ）に示す質問画面が表示され処理は続行する。一方、図３（ｄ）に示す「測定・バッチリ行動ランキング画面」の「バッチリ行動ランキング」のボタンを押せば、「脈波測定モード」の処理は終了し、後述する図２（ｂ）に示す解析結果データ表示処理に移り、図４（ｂ）に示す画像が表示される。所定時間経過しても「測定」、または、「バッチリ行動ランキング」のいずれかのボタンを押さなければ、処理は自動終了し、「脈波測定モード」からそれ以前のモードに自動復帰する。「バッチリ行動ランキング」の内容については、後述する。また、設定ヘルプボタンを押せば、各種設定をおこなうことができる。
【００６３】
＜質問画面の表示＞
図３（ｅ）に示す「質問画面」のＱ１の「今何している？」、Ｑ２の「今の気持ちは？」に被験者が答え、「次へ」を押せば、図３（ｆ）に示す「測定開始準備画面」が表示され処理は続行する。Ｑ１に対する回答である「デスクワーク」の横の下向き矢印をクリックすることによって、被験者はＱ１に対する答えの内容を選択することができ、Ｑ２に対する回答である「ぐったり」の横の下向き矢印をクリックすることによって、被験者はＱ２に対する答えの内容を選択することができる。所定時間経過しても「次へ」のボタンを押さなければ、処理は自動終了し、「脈波測定モード」からそれ以前のモードに自動復帰する。
【００６４】
Ｑ１の「今何している？」に対する答えとしては、例えば、「デスクワーク」、「会議・接客」、「その他の家事」、「子供の世話」、「通勤・移動」、「勉強」、「睡眠・昼寝」、「趣味」、「入浴」、「通勤」、「買い物」、「飲み会」等を予め用意する。Ｑ２の「今の気持ちは？」に対する答えとしては、「ストレス」、「ぐったり」、「のんびり」、「理想的」の４つを予め用意する。「ストレス」は例えば「緊張」、「ぐったり」は例えば「疲労」、「のんびり」は例えば「リラックス」、「理想的」は例えば「アイデアル」等の同義の他の種々の言葉におきかえてもよい。
【００６５】
＜測定開始準備画面の表示＞
図３（ｆ）に示す「測定開始準備画面」の最上段部に「指をカメラに当ててください。測定中は指を動かさず、安静にしてください。波形が一定になったら「測定開始」を押してください。」と表示される。「測定開始準備画面」の２段目左側にどのように指をカメラに当てるかが模式図によって表示される。「測定開始準備画面」の２段目右側にカメラが検出する指の画像が表示される。「測定開始準備画面」の３段目にカメラが検出する輝度データが表示される。
【００６６】
被験者は、図３（ｆ）に示す「測定開始準備画面」の２段目右側の指の画像、「測定開始準備画面」の３段目の輝度データの波形を見ながらカメラに対する指の位置を調整して精度が良好な安定した輝度データの検出の開始をすることができる。「測定準備画面」の２段目右側に指の画像を表示するとともに、「測定準備画面」の３段目に輝度データを表示するのは、異なる観点から２重にカメラと指との位置関係を確認し、良好な輝度データを得るためである。
【００６７】
（ステップＳＴ１１の処理における表示画面）
被験者は、適切に指がカメラに当たっていることを確認後、図３（ｆ）に示す「測定開始準備画面」の４段目に表示される「測定開始」のボタンを押す。これによって、処理は「測定の開始通知処理」（ステップＳＴ１２）に移り、図３（ｇ）に示す「測定中画面」が表示される。図３（ｇ）の中段に表示されるバーグラフの先端とハート印とは、「測定開始」のボタンを押した直後は、最も左側の位置に表示される。所定時間経過しても「測定開始」のボタンを押さなければ、処理は自動終了し、「脈波測定モード」からそれ以前のモードに自動復帰する。
【００６８】
（ステップＳＴ１２の処理とステップＳＴ１３の処理とにおける表示画面）
＜測定中画面の表示＞
図３（ｇ）に示す「測定中画面」が、ステップＳＴ１２の処理とステップＳＴ１３の処理が続行している間は表示される。表示画面の上段に「ただいま測定中です・・・」と表示される。表示画面の中段のバーグラフとハート印が左側から右側に移動して、予定する測定時間全体のどの程度の割合が進捗したかを示す。また、波形の振幅の安定性、すなわち、適切に指がカメラに当たっていること、を確認できるように表示画面の下段に輝度データが表示される。
【００６９】
（ステップＳＴ１４の処理における表示画面）
予定された時間分の輝度データが取得されると、ステップＳＴ１３の処理は終了する。図３（ｇ）に示す測定中画面は消え、「脈波測定モード」に移行する直前のモードに対応する画面（画面は図示せず）、または、デフォルト画面（画面は図示せず）に自動的に変化する。
【００７０】
（スマートフォンにおける解析結果データの表示について）
サーバー２０における処理については後述するが、最終的には、サーバー２０は、スマートフォン１０に対して解析結果データを送出する。図２（ｂ）を参照して解析結果データを受信したスマートフォンがおこなう処理の説明をする。図２（ｂ）は、スマートフォン１０において実行される解析結果データ表示処理のフローチャートである。
【００７１】
ＭＰＵは、サーバー２０からの解析結果データの入力処理をおこなう（ステップＳＴ１７）。
サーバー２０からの接続要求を受けて、スマートフォン１０は、解析結果データを受け取る。
【００７２】
ＭＰＵは、解析結果データの画像表示処理をおこなう（ステップＳＴ１８）。
ＭＰＵは、サーバー２０からの解析結果データに応じた画像をスマートフォン１０のディスプレイに表示する制御をおこなう。表示画像の内容については後述する。
【００７３】
ＭＰＵは、解析結果データ表示終了処理をおこなう（ステップＳＴ１９）。
ＭＰＵは、ディスプレイに積層されたタッチパネルの操作により、または、所定時間の経過により解析結果データの画像表示を終了する。
【００７４】
＜スマートフォンにおける解析結果データの表示画面＞
図４は、解析結果データをスマートフォンのディスプレイに表示する画面である。
【００７５】
＜測定結果の表示＞
図４（ａ）は、サーバー２０が送出した解析結果データによって、スマートフォン１０のディスプレイに表示される画面である。画面の最上段に「理想ゾーン」、「ストレス」、「ぐったり」、「のんびり」と４つに分類された領域が表示され、ハートの位置が、被験者の状態を示す。
【００７６】
図４（ａ）の画面の２段目右側に「あなたの気持ち」を表示する領域があり、図３（ｅ）においてＱ２の「今の気持ちは？」に答えた被験者の答えが表示される。そして解析結果データと被験者の答えとが一致するときに、「的中」の表示がされる。
【００７７】
図４（ａ）の画面の３段目に「今のあなたは「ストレス」を感じているようです。あなたもそう思っているみたいですね。ストレス対策には○○がいいですよ。」と表示される。○○の部分は、例えば、「スポーツ」等、適宜に記載される。
【００７８】
図４（ａ）の画面の４段目に「終了」と「共有」の２つのボタンがあり、「共有」を押すと、Gmail（グループメール）、Facebook（フェイスブック）等の画面が起動して、測定の結果の画像を送信できる。「終了」を押すと上記の共有の処理が終わった後に図４（ａ）の表示が消える。「共有」を押さずに「終了」を押すと上記の共有の処理をすることなく図４（ａ）の表示が消える。
【００７９】
＜バッチリ行動ランキングの表示＞
図４（ｂ）は、今までの被験者の自分の気持ち（主観評価）と解析結果データ（客観評価）とが、どの程度一致したかを示すものである。図４（ｂ）においては、（主観評価）と（客観評価）との一致する度合である的中率が、「ストレス」、「ぐったり」、「のんびり」、「理想的」（「理想ゾーン」）の順に並べられている。例えば、「ストレス」の的中率は８７％であり、「ストレス」であると解析結果データから客観評価された行動のうちから発生頻度が高い行動の順に、「デスクワーク」、「会議・接客」、「その他の家事」とランキングずけされる。図４（ｂ）に示すように、「ぐったり」の的中率は５５％であり、「のんびり」の的中率は４０％であり、「理想的」の的中率は８０％である。「ぐったり」、「のんびり」、「理想的」の各々の行動ランキングについても、「ストレス」と同様にランキング順に上位３つまで並べられる。そして、所定時間が経過した後に、図４（ｂ）に示す画面表示は自動消去され、ディスプレイの表示は、解析結果データを表示する以前のモード、または、デフォルトのモードに対応する画面が表示される。
【００８０】
「ストレス」を例にして的中率について説明をする。サーバー２０が「ストレス」であると客観的に判断した数のうちで、被験者が「ストレス」と主観的に判断した数の割合を「ストレス」の的中率と定義する。的中率は100％以下の数である。演算式は以下で表される。
【００８１】
「ストレス」の的中率（％）＝100×（被験者が「ストレス」と主観を入力した回数）／（サーバー２０が「ストレス」と判断した回数）
【００８２】
「ぐったり」の的中率、「理想ゾーン」の的中率、「のんびり」の的中率についても同様に演算できる。
【００８３】
上述した実施形態においては、スマートフォン１０とサーバー２０とを接続し、輝度データをスマートフォン１０からサーバー２０に対して送信をした後にスマートフォン１０とサーバー２０との接続を切断した。そして、サーバー２０からスマートフォン１０に対して解析結果データを送信するに際して、再びサーバー２０とスマートフォン１０とを接続し、解析結果データをサーバー２０からスマートフォン１０に対して送信をした後にサーバー２０とスマートフォン１０との接続を切断した。しかしながら、スマートフォン１０がサーバー２０に対して輝度データを送信し、解析結果データをサーバー２０ーからスマートフォン１０に対して送信するまで、スマートフォン１０とサーバー２０との接続を維持してもよい。
【００８４】
スマートフォン１０とサーバー２０との接続を、図２（ａ）の「脈波測定モードの開始処理」（ステップＳＴ１０）から図２（ｂ）の「解析結果データ表示処理」（ステップＳＴ１９）までの間維持する場合には、図２に示すフローチャートを以下のように読み替える。ステップＳＴ１６の「脈波測定モードの終了処理」は不要となる。そして、ステップＳＴ１５の「サーバーへの輝度データ出力処理」に続いて、ステップＳＴ１７の「サーバーからの解析結果データ入力処理」を実行する。また、ステップＳＴ１９の「解析結果データ表示処理終了」を「脈波測定モードの終了処理」に読み替える。さらに、ステップＳＴ１５の「サーバーへの輝度データ出力処理」の終了後からステップＳＴ１７の「サーバーからの解析結果データ入力処理」の前までの間は、ディスプレイの画像表示面には、「解析中です」の文言が表示される。
【００８５】
「サーバーにおける自律神経機能評価の処理について」
（サーバーにおける処理の全体の流れについて）
図５は、ＣＰＵが、サーバー２０において実行する処理のフローチャートである。
【００８６】
図５を参照して以下に説明をする。なお、各処理の詳細については後述する。
【００８７】
サーバー２０のＣＰＵは、端末装置からの輝度データ入力処理をおこなう（ステップＳＴ２０）。
輝度データ入力処理は、クライアントから送出されるスマートフォンの識別符号と輝度データと図３（ｂ）に示す画面から入力した被験者の性別、生年月日、職業および都道府県のデータとをサーバー２０のメモリに記憶する処理である。ステップＳＴ２０の処理の後、順次、ステップＳＴ２１からステップＳＴ３０までの処理をおこなう。
【００８８】
ＣＰＵは、前倒しロジック処理をおこなう（ステップＳＴ２１）。
前倒しロジック処理とは、輝度データ信号のピークをより検出しやすいようにする処理であり、輝度データの値が連続して同値である場合には、予め定める所定複数回数以上の同値の連続する輝度データを処理の対象から除く処理である。
【００８９】
ＣＰＵは、輝度データの関数化処理をおこなう（ステップＳＴ２２）。
輝度データは、離散時間サンプリングデータであり、そのサンプリング時刻はスマートフォン１０内の時刻に同期している。関数化処理は、サーバー２０内の時刻に同期するために、スマートフォン１０で検出する輝度データが存在しない時間における輝度データを関数化して連続的に補間し、リサンプリングを可能とする。リサンプリング可能とすることによってステップＳＴ２７におけるフーリエ変換処理を精度よく実行できるようにする。
【００９０】
ＣＰＵは、Savitzky-Golay（サビツキ・ゴレイ）フィルタによるノイズ除去およびピーク検出処理をおこなう（ステップＳＴ２３）。
Savitzky-Golayフィルタ自体は公知のフィルタリング技術である。輝度データ信号の波形はＥＣＧで検出する脈波波形に比べて精度が悪く、簡単なフィルタリングではＥＣＧで検出するような脈波のピークを再生することは困難である。ここで、脈波のピークを再生する際に、単純な微分を用いる場合には、高域のノイズが増加してしまいその目的を達することができない。よって、ノイズを増加させることなくピークが明確に表れるようなフィルタとしてSavitzky-Golayフィルタを用いている。
【００９１】
ＣＰＵは、ＲＲ間隔時系列データの検出処理をおこなう（ステップＳＴ２４）。
ＲＲ間隔時系列データ（アールアール間隔時系列データ）の検出処理は、ＥＣＧ信号（イーシージー信号）に対応する輝度データ信号をＲＲ間隔時系列データに変換する処理である。ＲＲ間隔時系列データの検出処理は、ステップＳＴ２３のSavitzky-Golayフィルタによって明瞭に再生された輝度データ信号に含まれる脈波のピークを微分演算により検出する処理と、この微分演算により検出された隣接する２つのピーク間の時間を検出する処理とを含んでいる。
【００９２】
ＣＰＵは、ローパスフィルタリング処理をおこなう（ステップＳＴ２５）。
ローパスフィルタリング処理は、輝度データからＲＲ間隔時系列データを検出した後において、輝度データが正確に脈波を検出したならば本来得られるであろうＲＲ間隔時系列データに変換する処理である。
【００９３】
ＣＰＵは、ＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理をおこなう（ステップＳＴ２６）。
ＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理は、ＲＲ間隔時系列データに含まれる異常値を除去する処理である。ここで異常値とは通常は検出されないであろうＲＲ間隔時系列データの値である。異常値の検出には、６０をＲＲ間隔時系列データの値で除して得る、ＲＲ間隔時系列データの値に逆比例する瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）を用いる。異常値が検出された場合には、ＲＲ間隔時系列データに混入したノイズ（すなわち、輝度データ信号に混入したノイズ）がなせるものとして、ステップＳＴ２７以降の処理において、異常値を示したＲＲ間隔時系列データを用いない。以下の第１のルールないし第３のルールいずれか１つが成立する場合に異常値であるとしてもよく、第１のルールないし第３のルールの任意の２つ以上の組み合わせが成立する場合に異常値であるとしてもよい。
【００９４】
＜第１のルール＞
ｎを正整数、t（n）はｎ回目に検出するＲＲ間隔時系列データとして、｜60/t（n）-60／t（n-1）｜≦第１所定値ではないときは、異常値であるする。すなわち、現在の瞬時心拍数と直前の瞬時心拍数との差分が第１所定値よりも大きい場合には、そのときのＲＲ間隔時系列データを除去する。
【００９５】
＜第２のルール＞
（meanH.R（N））は移動平均値であり、Nは正整数（例えば、５、８）として、｜60/t-meanH.R（N）｜≧第２所定値の範囲であるときは、異常値であるとする。すなわち、現在の瞬時心拍数と直前までの瞬時心拍数の移動平均値との差分が第２所定値よりも大きい場合には、そのときのＲＲ間隔時系列データを除去する。
【００９６】
＜第３のルール＞
第２のルールを適用した結果、所定回数（例えば、８回）連続して異常値である場合に、meanH.R（8）をリセットして、再び、meanH.R（8）を算出し直す。すなわち、第３のルールは、第２のルールを適用するに際して、現在の瞬時心拍数と移動平均値との差分が第２所定値よりも大きい場合が所定回数連続したときには、その移動平均値をリセットして、新たに、移動平均値を求めるものである。
【００９７】
ＣＰＵは、フーリエ変換処理 をおこなう（ステップＳＴ２７）。
周知のハミング窓を用い、周知の高速フーリエ変換によって、ステップＳＴ２６で得られた異常値除去処理後のＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換処理する。ステップＳＴ２２において輝度データの関数化処理がなされているので、高速フーリエ変換に際しては、スマートフォン１０におけるデータサンプリングタイミングとは異なるタイミングにおいてリサンプリングすることができる。また、異常値除去処理後のＲＲ間隔時系列データをフーリエ変換するので、輝度データ信号にノイズが混入しない場合に本来得られるであろうフーリエ変換後のパワースペクトルを得ることができる。
【００９８】
ＣＰＵは、高周波成分ＨＦ・低周波成分ＬＦの検出処理をおこなう（ステップＳＴ２８）。
フーリエ変換した後、高周波成分ＨＦ、低周波成分ＬＦを検出する。高周波成分ＨＦは、フーリエ変換され得られた所定周波数範囲の高域のパワースペクトルの積分値である。低周波成分ＬＦは、フーリエ変換され得られた所定周波数範囲の低域のパワースペクトルの積分値である。
【００９９】
ＣＰＵは、性・年代調整のうえプロット処理をおこなう（ステップＳＴ２９）。
プロット処理は、一言でいえば、スマートフォン１０へ送信する解析結果データの生成である。
ステップＳＴ２８で得られた高周波成分ＨＦ、低周波成分ＬＦ値は測定時点における被験者に特有の値である。高周波成分ＨＦ値、低周波成分ＬＦ値は性別・年代に依存して異なる値となる。予め、性・年代が異なる多くの被験者について高周波成分ＨＦ値、低周波成分ＬＦ値を同一性・同一年代毎に基準データとしてサーバー２０に蓄積しておく。
スマートフォン１０の被験者の高周波成分ＨＦ値、低周波成分ＬＦ値を基準データと比較して、被験者の状態を２次元表示するための解析結果データを生成する。
２次元表示に際しては、スペクトルを正規分布に近づけるために、公知の論文等でも用いている高周波成分ＨＦを対数表示するＬｎＨＦ、低周波成分ＬＦを対数表示するＬｎＬＦを用いる。
以下、ＬｎＨＦを自律神経活動指標ＬｎＨＦと称し、ＬｎＬＦを自律神経活動指標ＬｎＬＦと称する。
２次元表示に際しては、直交座標を用い、第１座標軸（Ｘ軸）が自律神経活動指標ＬｎＨＦの高低を表し、第２座標軸（Ｙ軸）が自律神経活動指標ＬｎＬＦの高低を表す。基準データの自律神経活動指標ＬｎＨＦの分布の平均値を第１座標軸の原点とし、自律神経活動指標ＬｎＬＦの分布の平均値を第１座標軸と直交する第２座標軸の原点とする。
第１座標軸と第２座標軸との交点を原点する。第１座標軸と第２座標軸で４象限に分ける。第１象限が「理想ゾーン」、第２象限が「ストレス」、第３象限が「ぐったり」、第４象限が「のんびり」である。
２次元表示に際しては、スマートフォン１０の被験者の自律神経活動指標ＬｎＨＦと自律神経活動指標ＬｎＬＦとがどの領域に該当するかをプロットする。
以上の４象限表示をし、被験者の自律神経活動指標ＬｎＬＦと自律神経活動指標ＬｎＨＦとの交点がどの領域に位置するかをプロットするための画像データが解析結果データである。
【０１００】
ＣＰＵは、端末装置への解析結果データ出力処理をおこなう（ステップＳＴ３０）。 
ＣＰＵは、スマートフォン１０に対して解析結果データを送信する。上述したようにスマートフォン１０にインストールされたアプリケーションを用いて解析結果データに応じた画像表示をスマートフォン１０のディスプレイに表示させることが可能となる。
【０１０１】
「サーバーにおける各処理の詳細について」
上述したステップＳＴ２１ないしステップＳＴ３０に記載の処理の詳細について順に説明をする。
【０１０２】
（ステップＳＴ２１の前倒しロジック処理）
図６は、前倒しロジック処理を模式的に示す図である。
【０１０３】
前倒しロジック処理は、輝度データの数値が３回以上同じ場合に、２回連続に縮めるロジックである。すなわち、予め定める所定複数回数（例えば３回）以上の同値の連続する輝度データを処理の対象から除く。ここで、同値には幅を持たせて、微小な所定範囲内の値のばらつきは、同値であるとして前倒しロジック処理の対象に含めるようにしてもよい。この処理によって、ステップＳＴ２４のＲＲ間隔時系列データの検出処理において、ピークがより検出しやすいようにできる。図６（ａ）は、前倒しロジック処理前の輝度データである。図６（ａ）では、同じデータが４回連続している。図６（ｂ）は、前倒しロジック処理後の輝度データである。図６（ｂ）では、同じデータの４回連続は２回連続に処理されている。
【０１０４】
（ステップＳＴ２２の輝度データの関数化処理）
輝度データの関数化は、全ての輝度データのサンプル点を通過するＢ-スプライン関数によっておこなう。Ｂ-スプライン関数を用いることによってスマートフォン１０で検出する輝度データが存在しない時間における輝度データも滑らかに連続関数として補間できるので、サーバー２０のＣＰＵのクロック信号を基準としてステップＳＴ２３以降の処理をおこなうことができる。また、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）をおこなうための一定サンプル周期（10msec（ミリ秒））毎の輝度データを新たな時系列データとして得ることができる。Ｂ-スプライン関数自体は公知技術である。なお、データ補間の手法としては、直線補間も知られているが、Ｂ-スプライン関数を用いることによってデータの補間精度は直線補間に比べてより向上する。
【０１０５】
（ステップＳＴ２３のSavitzky-Golayフィルタによるノイズ除去処理およびピーク検出処理）
Savitzky-Golayフィルタは、ディジタル平滑化多項式フィルタ、最小二乗平滑化フィルタとも称されている。時間領域で設計される平滑フィルタであり、かつ微分フィルタである。実施形態のSavitzky-Golayフィルタは、例えば、窓は0.9（秒）、３次多項式で近似して２階微分を実行する。
【０１０６】
（ステップＳＴ２４のＲＲ間隔時系列データの検出処理）
輝度データ信号のピーク検出をおこなった後、隣接するピーク間の時間であるＲＲ間隔時系列データの検出をおこなう。ピーク検出のロジックは、公知技術である単純な符号逆転としている。隣接するピーク間の時間の検出は、クロック信号に同期して動作するるカウンタによっておこなう。ここで、単純な符合逆転ロジックでピーク検出が可能となり、ＲＲ間隔時系列データの検出が可能となったのは、ステップＳＴ２３におけるSavitzky-Golayフィルタの効果が寄与している。
【０１０７】
（ステップＳＴ２１からステップＳＴ２４までの処理による時系列データの一覧）
【０１０８】
図７は、サーバー２０における各ステップの処理終了後の輝度データを示す図である。
【０１０９】
図７（ａ）は、ステップＳＴ２０の輝度データ入力処理終了後の輝度データを示す図である。図７（ｂ）は、ステップＳＴ２２の輝度データの関数化処理終了後の輝度データを示す図である。図７（ｃ）は、ステップＳＴ２３のSavitzky-Golayフィルタによるノイズ除去処理およびピーク検出処理後の輝度データを示す図である。
【０１１０】
＊ＲＲ間隔時系列データ（すみません、私の理解が間違いでした。）
（ステップＳＴ２５のローパスフィルタリング処理）
カメラに入射する周囲の光は迷光としてノイズ発生原となる。スマートフォン１０のカメラは、通常の風景、人物を写すカメラの機能を発揮するように設計されている。よって、カメラがとらえるごくわずかな皮膚の輝度の変化に対してノイズとなる迷光のレベルは相対的に大きく、ステップＳＴ２４において輝度データから検出したＲＲ間隔時系列データ（ＲＲＩ）にはノイズが含まれるので、ステップＳＴ２４において得られるＲＲ間隔時系列データの中から適切にノイズを除かないとＲＲ間隔時系列データを精度よく分離することができない。
【０１１１】
そこで、ノイズを除去するのに最適なフィルタ特性を予め実験によって求め、このような特性を有するローパスフィルタをステップＳＴ２５の処理において用いた。以下、どのようにして、最適なフィルタ特性を求めたかについて説明をする。
【０１１２】
市販の心拍センサ（ユニオンツール株式会社のMyBeat（登録商標））から得られるＲＲ間隔（ＲＲＩ）時系列データの波形を基準波形として、この基準波形にステップＳＴ２５の処理後に得られるＲＲ間隔時系列データの波形を近づけるローパスフィルタの特性を求めた。ステップＳＴ２５のローパスフィルタリング処理によってスマートフォン１０のカメラから得られた輝度信号から検出されるＲＲ間隔時系列データからノイズが除去されて、本来検出されるべきであろうＲＲ間隔時系列データにより近いＲＲ間隔時系列データが得られた。
【０１１３】
図８、図９は、ローパスフィルタの定数をどのように定めるかについての説明図である。
【０１１４】
図８は、市販の心拍センサから得られるＲＲ間隔時系列データとスマートフォン１０から得られるステップＳＴ２５のローパスフィルタリング処理をしないＲＲ間隔時系列データとを対比する図である。
【０１１５】
図８（ａ）は、市販の心拍センサから得られるＲＲ間隔時系列データである。図８（ｂ）は、スマートフォン１０から得られるステップＳＴ２５のローパスフィルタリング処理をしないＲＲ間隔時系列データである。図８（ａ）と図８（ｂ）とは、同一人から同時に得られたデータである。
【０１１６】
図８（ａ）の市販の心拍センサのデータと図８（ｂ）のスマートフォン１０からのステップＳＴ２５のローパスフィルタリング処理前のＲＲ間隔時系列データとはかなり異なっている。そこで、平滑化スプラインを用いたローパスフィルタによってスマートフォン１０からのＲＲ間隔時系列データをフィルタリングすることを試みた。 
【０１１７】
図９は、平滑化パラメータ（spar）を変化させたときに、ローパスフィルタリング処理後のＲＲ間隔時系列データがどのように変化するかを示す図である。
【０１１８】
図９（ａ）の平滑化パラメータ（spar）は、0.7である。図９（ｂ）の平滑化パラメータ（spar）は、0.6である。図９（ｃ）の平滑化パラメータ（spar）は、0.5である。図９（ｄ）の平滑化パラメータ（spar）は、0.4である。図９（ｅ）の平滑化パラメータ（spar）は、0.3である。図９（ｆ）の平滑化パラメータ（spar）は、0.2である。
【０１１９】
図８（ａ）に示す市販の心拍センサから得られるＲＲ間隔時系列データを基準として、図９（ａ）〜図９（ｆ）に示すローパスフィルタリング処理後のＲＲ間隔時系列データを対比する。平滑化パラメータ（spar）が0.2〜0.4の範囲で両者が近似する好適な結果が得られる。平滑化パラメータ（spar）が0.3の〜0.4の範囲で両者がより近似するより好適な結果が得られる。よって、本実施形態においては、市販の心拍センサから得られるＲＲ間隔時系列データとスマートフォン１０から得られるＲＲ間隔時系列データを最も近くする平滑化パラメータ（spar）の値として0.3の〜0.4の範囲を用いている。
【０１２０】
（ステップＳＴ２６のＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理）
表１は、ＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理を説明するための表である。表１を参照して以下に説明をする。
【０１２１】
【表１】
2014140587.tif 000003
【０１２２】
表１の第１列目は、ＲＲ間隔時系列データが検出された順番に対応する数字である。ＲＲ間隔時系列データが最初に検出された１回目から１４回目までが表１には記載されている。
【０１２３】
表１の第２列目は、ＲＲ間隔時系列データの値であり、１回目に検出されたＲＲ間隔時系列データの値は時間ｔ１、２回目に検出されたＲＲ間隔時系列データの値は時間ｔ２・・・１３回目に検出されたＲＲ間隔時系列データの値は時間ｔ１３、１４回目に検出されたＲＲ間隔時系列データの値は時間ｔ１４である。
【０１２４】
表１の第３列目は、６０をＲＲ間隔時系列データの値で除して、ＲＲ間隔時系列データの値に逆比例する瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）を得た値である。
【０１２５】
表１の第４列目は、瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）の１回毎の増減量の絶対値｜60/tn -60/tn-1｜を演算した結果である。ルール１に対応する演算である。
【０１２６】
表１の第５列目は、当該瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）と、当該瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）の前の所定拍数（表１の例では８拍）の瞬時心拍数を移動平均によって平均化した値との差分の絶対値である。ルール２に対応する演算である。すなわち、９回目の瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）である60/t9と、９回目に対応する移動平均であるmeanH.R（8（t１,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8））（１回目から８回目までの移動平均）との差分の絶対値が９回目のＨＲ差分である。同様に、１０回目の瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）である60/ｔ10と、１０回目の測定に対応する移動平均であるmeanH.R（8（t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8,t9））（２回目から９回目までの移動平均）との差分の絶対値が１０回目のＨＲ差分である。以下同様にして、１１回目以降についても演算をする。
【０１２７】
表１の１２回目の第４列目が「error」と記載されているのは、１２回目の瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）である60/t12 をエラー値であるとして、ＨＲ差分の演算に用いず、当該ＲＲ間隔時系列データであるt12を除去してデータ処理の対象としないことを意味している。
【０１２８】
ＲＲ間隔時系列データの除去に際しては    、上述した第１のルール、第２のルール、第３のルールの３つのルールが適用される。第１のルールないし第３のルールのいずれか１つでもクリアしない場合には、当該ＲＲ間隔時系列データは除去されデータ処理の対象とはしないとしてもよく、第１のルールないし第３のルールの任意の２つ以上の組み合わせ（第１のルールないし第３のルールの全ての組み合わせも当然に含む）をクリアしない場合には、当該ＲＲ間隔時系列データは除去されデータ処理の対象とはしないとしてもよい。
【０１２９】
本実施形態においては、第１のルール（ルール１）、第２のルール（ルール２）、第３のルール（ルール３）を以下のように組み合わせて用いている。
【０１３０】
第１のルールは、以下のように用いている。１回目にはＲＲ間隔時系列データの前のデータがないので第１のルールは適用しない。２回目以降は、当該瞬時心拍数と１回前の瞬時心拍数との差分である｜60/t（n）-60／t（n-1）｜の演算結果が第１所定値以下のときにのみ、ＲＲ間隔時系列データを採用する、それとともに、８拍の瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）であるmeanH.R（8）の算出に際して、｜60/t（n）-60／t（n-1）｜の演算結果が第１所定値以下のときにのみ当該瞬時心拍数（60/t（n））を用いる。
【０１３１】
表１の１回目〜１１回目はこのルール１に則り、｜60/t（n）-60／t（n-1）｜の演算結果が第１所定値以下のときの処理をおこなう。
【０１３２】
｜60/t（n）-60／t（n-1）｜の演算結果が第１所定値よりも大きい場合には、突然に前と異なる瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）がノイズ等により発生したと判断して（すなわち、突然に前と異なるＲＲ間隔時系列データがノイズ等により発生したと判断して）、当該ＲＲ間隔時系列データは除去されデータ処理の対象とはしない。それとともに、本実施形態においては８拍の瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）であるmeanH.R（8）の算出に際しても、第１のルールを適用してerror（エラー）となった瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）を移動平均の演算に用いない。ここで、meanH.R（8）の表記は８拍の瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）についての移動平均値を意味し、Ｎ拍の移動平均値であれば、meanH.R（N）と記載する。Nの値は適宜に決め得るものである。
【０１３３】
表１の１３回目のmeanH.R（8）の算出はこのルールに則っており、meanH.R（8）として｜60/t13-meanH.R（8(t4,t5,t6,t7,t8,t9,t10,t11))｜（４回目から１１回目の移動平均）を用いている。本来あるべき１３回目のmeanH.R（8）である｜60/t13-meanH.R（8(t5,t6,t7,t8,t9,t10,t11,t12))｜は、用いていない。また、１４回目のmeanH.R（8）の算出もこのルールに則っており、meanH.R（8）として｜60/t14-meanH.R（8 (t5,t6,t7,t8,t9,t10,t11,t13)）｜（５回目から１３回目までで１２回目を除く移動平均）を用いている。
【０１３４】
また、表１には表れていないが、本実施形態では第２のルールも用いている。第２のルールは、｜60/t-meanH.R（8）｜の演算結果が第２所定値以上のときは、前の８拍の平均値と異なる異常な瞬時心拍数（Ｈ．Ｒ）が発生したと判断して、当該ＲＲ間隔時系列データは除去されデータ処理の対象とはしない。なお、第１所定値と第２所定値の大小関係によって、｜60/t（n）-60／t（n-1）｜≦第１所定値ではない（第１のルール）、または、｜60/t-meanH.R（N）｜≧第２所定値である（第２のルール）のいずれか一方に該当し、または、その双方に該当して、異常値であると判断される。
【０１３５】
また、表１には表れていないが、本実施形態では第３のルールも用いている。第３のルールは、所定拍数（例えば、８拍）についての移動平均値（meanH.R（8））の演算結果が、所定回数（例えば、８回）連続して第２所定値の範囲にない場合は、meanH.R（8）をリセットして、再び、meanH.R（8）を算出し直す。この演算は、表１の１回目から８回目の処理に対応するが、表１とは異なり、この場合には１回目の値が検出されるので１回目についても第１のルールが適用され、１回早く表１の８回目において移動平均値が得られる。
【０１３６】
（ステップＳＴ２７のフーリエ変換処理）
フーリエ変換処理は、窓として、周知技術の方形窓（窓なし）、ハニング窓、ハミング窓の３種類の窓を試みた。その結果、ハミング窓が後述する高周波成分ＨＦと低周波成分ＬＦとの分離において最も良好な結果が得られので、ハミング窓を用いる。ＲＲ間隔時系列データは、関数化処理がなされているので、一定の周期でリサンプリングをおこなう高速フーリエ変換が可能となる。
【０１３７】
（ステップＳＴ２８の高周波成分ＨＦ・低周波成分ＬＦの検出処理）
高周波成分ＨＦは副交感神経の活動を表し、低周波成分ＬＦは交感神経の活動を表す指標として定義されて既住の論文、文献において用いられている。高周波成分ＨＦは、フーリエ変換した後、0.15〜0.4Hzの帯域を通過させるフィルタによって得られる0.15〜0.4Hzのパワースペクトルの積分値である。低周波成分ＬＦは、0.04〜0.15Hzの帯域を通過させるフィルタによって得られるパワースペクトルの積分値である。
【０１３８】
（ステップＳＴ２９の性・年代調整のうえプロット処理）
この処理は、被験者の性・年代に応じて高周波成分ＨＦの分布、低周波成分ＬＦの分布を予め測定しておき、ステップＳＴ２８において測定されるスマートフォン１０によって測定をする被験者の副交感神経の活動（高周波成分ＨＦ）と交感神経の活動（低周波成分ＬＦ）とがどのような状態にあるかを２次元に表示するものである。２次元表示された結果の精度は、いかに多くの被験者のデータを集めるかに依存し、また、どのようにそれらのデータを評価し、活用するかにかかわっているので詳しく説明をする。
【０１３９】
図１０は、破線内がサーバーからの解析結果データに基づきスマートフォン１０のディスプレイに表示される２次元表示を示す図である。図１０は、図４（ａ）に表示される表示画面の一部である。
【０１４０】
図１０に示すように、第１座標軸（Ｘ軸）の原点よりも高く、第２座標軸（Ｙ軸）の原点よりも高い領域（第１象限）が「理想ゾーン」、第１座標軸の原点よりも低く、第２座標軸の原点よりも高い領域（第２象限）が「ストレス」、第１座標軸の原点よりも低く、第２座標軸の原点よりも低い領域（第３象限）が「ぐったり」、第１座標軸の原点よりも高く、第２座標軸の原点よりも低い領域（第４象限）が「のんびり」である。ハート印が被験者のデータである。破線の外のＬｎＬＦ、ＬｎＨＦ、分布のグラフ、Ｘ軸、Ｙ軸、黒丸、一点鎖線のいずれも、スマートフォン１０のディスプレイには表示されない。
【０１４１】
自律神経活動指標ＬｎＬＦは、低周波成分ＬＦの対数表示である。対数表示によって自律神経活動指標ＬｎＬＦは、正規分布に近づく。自律神経活動指標ＬｎＨＦは、高周波成分ＨＦの対数表示である。対数表示によって自律神経活動指標ＬｎＨＦは、正規分布に近づく。
【０１４２】
自律神経活動指標ＬｎＬＦの値が高い程、交感神経の活動は高く、自律神経活動指標ＬｎＬＦの値が低い程、交感神経の活動は低い。また、自律神経活動指標ＬｎＨＦの値が高い程、副交感神経の活動は高く、自律神経活動指標ＬｎＨＦの値が低い程、副交感神経の活動は低い。
【０１４３】
自律神経活動指標ＬｎＨＦの値、自律神経活動指標ＬｎＬＦの値によって精神の活動は分類される。自律神経活動指標ＬｎＬＦの値が平均値よりも高く、自律神経活動指標ＬｎＨＦの値が平均値よりも高い領域が「理想ゾーン」である。自律神経活動指標ＬｎＬＦの値が平均値よりも低く、かつ、自律神経活動指標ＬｎＨＦの値が平均値よりも高い領域が「のんびり」である。自律神経活動指標ＬｎＬＦの値が平均値よりも高く、自律神経活動指標ＬｎＨＦの値が平均値よりも低い領域が「ストレス」である。自律神経活動指標ＬｎＬＦの値が平均値よりも低く、自律神経活動指標ＬｎＨＦの値が平均値よりも低い領域が「ぐったり」である。
【０１４４】
自律神経活動指標ＬｎＬＦおよび自律神経活動指標ＬｎＨＦの値に応じて４象限に分ける境界線（Ｘ軸の平均値を通る線とＹ軸の平均値を通る線）は、性・年代別に予め統計処理がされサーバー２０の内部に記憶されている。サーバー２０は、スマートフォン１０の被験者の性・年代別の情報に基づき４象限に分ける境界線の位置情報を取り出し、性・年代別の４象限表示を可能とする情報をスマートフォン１０に送信する解析結果データに含ませる。
【０１４５】
一方、ハート印の４象限表示上の位置は、スマートフォン１０の被験者の低周波成分ＬＦおよび高周波成分ＨＦがステップＳＴ２７で得られた後、自律神経活動指標ＬｎＬＦおよび自律神経活動指標ＬｎＨＦが演算されて決定される。サーバー２０は、ハート印の４象限表示上の位置の情報もスマートフォン１０に送信する解析結果データに含ませる。
【０１４６】
（自律神経活動指標ＬｎＨＦ、自律神経活動指標ＬｎＬＦの分布の求め方について）
自律神経活動指標ＬｎＨＦ、自律神経活動指標ＬｎＬＦの分布を求めるためには、性・年代別の多数の被験者のデータが必要となる。まず、データ収集手法の概略を簡単にまとめた後、詳細を後述する。
【０１４７】
スマートフォン１０でデータを収集するのは効率が悪いので、スマートフォン１０よりもより精度が高い専用システムである市販の心拍センサ（MyBeat）を用いた。市販の心拍センサを用いた場合の過去に蓄積した自律神経活動指標ＬｎＨＦ、自律神経活動指標ＬｎＬＦの分布の膨大なデータが既に蓄積されている。この膨大なデータを利用するために以下の３ステップの手順をおこなってこれらのデータを本実施形態において利用可能とした。
【０１４８】
第１ステップとして、実施形態のスマートフォン１０によって検出する自律神経活動指標ＬｎＨＦおよび自律神経活動指標ＬｎＬＦと、市販の心拍センサによって検出する自律神経活動指標ＬｎＨＦおよび自律神経活動指標ＬｎＬＦとを比較して、スマートフォン１０によって収集したデータに十分な精度があることを確かめる。第２ステップとして、スマートフォン１０で得たデータと市販の心拍センサによって得たデータとの間の変換式を求める。第３ステップとして、市販の心拍センサによって得た膨大なデータを実施形態のスマートフォン１０で使えるように、第２ステップで得た変換式に当てはめ本実施形態に適用できるような性・年代別に正規分布の平均値、標準偏差を得る。
【０１４９】
スマートフォン１０から得られる自律神経活動指標ＬｎＨＦ、自律神経活動指標ＬｎＬＦの精度確認をするために、実施形態による測定と市販の心拍センサによる測定とを同時におこなった。被験者を１２名とし、のべ２４回分のデータでの比較を行った。本出願の願書に記載の発明者（以下、発明者と省略する）は、実施形態のスマートフォン１０による計測の精度がおおむね良好であることを確認し、第１ステップの手順を終了した。
【０１５０】
次に、変換式を求める第２ステップの説明をする。市販の心拍センサから得られる自律神経活動指標ＬｎＬＦの正規分布の平均値をＥ（Ｘ）、分散をＶ（Ｘ）とし、数１が得られる。Ｅ（Ｙ）、Ｖ（Ｙ）、ＳＤ（Ｙ）の各々はスマートフォン１０から得られる自律神経活動指標ＬｎＬＦの平均値、分散、標準偏差を示す。
【０１５１】
【数１】
2014140587.tif 000004
【０１５２】
市販の心拍センサから得られる自律神経活動指標ＬｎＨＦの正規分布の平均値をＥ（Ｘ）、分散をＶ（Ｘ）とし、数２が得られる。Ｅ（Ｙ）、Ｖ（Ｙ）、ＳＤ（Ｙ）の各々はスマートフォン１０から得られる自律神経活動指標ＬｎＨＦの平均値、分散、標準偏差を示す。
【数２】
2014140587.tif 000005
【０１５３】
数１を用いて、市販の心拍センサから得られる自律神経活動指標ＬｎＬＦの各値をスマートフォン１０の対応する自律神経活動指標ＬｎＬＦの平均値、分散、標準偏差に変換することができる。また、数２を用いて、市販の心拍センサから得られる自律神経活動指標ＬｎＨＦの各値をスマートフォン１０の対応する自律神経活動指標ＬｎＨＦの平均値、分散、標準偏差に変換することができる。
【０１５４】
次に、第３ステップの説明をする。第３ステップにおいては、市販の心拍センサを用いて蓄積した自律神経活動指標ＬｎＬＦと自律神経活動指標ＬｎＨＦとの平均値、標準偏差の性・年代別の分布を数１、数２を用いてスマートフォン１０に特化した数値を推定する。
【０１５５】
（性・年代別の６０秒測定の自律神経活動指標（ＬｎＬＦ、ＬｎＨＦ)の分布）
【０１５６】
市販の心拍センサによって蓄積した男性、女性の年代別の６０秒測定の自律神経活動指標の分布を以下の図１１ないし図１４に示す。６０秒間測定は、静止していた時間のみを用いている。
【０１５７】
図１１は、心拍センサから得られる男性の年代別の６０秒測定の自律神経活動指標ＬｎＬＦの分布を示す図である。
【０１５８】
図１２は、心拍センサから得られる男性の年代別の６０秒測定の自律神経活動指標ＬｎＨＦの分布を示す図である。
【０１５９】
図１３は、心拍センサから得られる女性の年代別の６０秒測定の自律神経活動指標ＬｎＬＦの分布を示す図である。
【０１６０】
図１４は、心拍センサから得られる女性の年代別の６０秒測定の自律神経活動指標ＬｎＨＦの分布を示す図である。
【０１６１】
上述した図１１ないし図１４に示す結果を用い、上述したように第３ステップにおいて数１、数２を用いて、スマートフォン１０を用いる場合における自律神経活動指標ＬｎＨＦおよび自律神経活動指標ＬｎＬＦを推定する。そして、図１０に示すようにこの推定値を用いて４象限に各ゾーンを分離して、スマートフォン１０で検出した輝度データを演算処理してどのゾーンに現在の被験者の精神の状態が対応するかを表示できるようになる。
【０１６２】
「第１実施形態の変形例」
（ハードウエアの変形例）
上述した実施形態においては、自律神経機能評価システムのクライアントとサーバーとの接続は、インターネット回線を用いるものとして説明をしたが、両者の接続はこれに限るものではなく、専用回線、公衆回線を問わず、有線通信回線、無線回線を問わず、あらゆる回線を用いることができる。例えば、ＬＡＮ、専用の微弱電波を用いた専用回線、電話回線等も用いることができる。
【０１６３】
クライアントとしての自律神経機能評価端末装置は、スマートフォン、タブレット、専用端末を始めとして、種々のものを使用できる。また、自律神経機能評価端末装置はＭＰＵとＭＰＵにおいて実行されるプログラムを中心にして構成するのみならず、ステップＳＴ１０ないしステップＳＴ１６の処理の一部、または、全部をランダムロジック回路でおこなうようにしてもよい。この場合においては、ランダムロジック回路等のハードウエアでおこなう各処理は、コンピュータとプログラムとで実行するのでなく、ハードウエアで構成する各処理部で実行する。
【０１６４】
例えば、脈波測定モード開始処理部で脈波測定モード開始処理を実行してもよく、測定の開始通知処理部で測定の開始通知処理を実行してもよく、カメラに近接した手の指の画像の撮影処理部でカメラに近接した手の指の画像の撮影処理を実行してもよく、撮影画像から輝度データ検出処理部で撮影画像から輝度データ検出処理を実行してもよく、測定の終了通知処理部で測定の終了通知処理を実行してもよく、サーバーへの輝度データ出力送信処理部でサーバーへの輝度データ出力処理を実行してもよく、脈波測定モード終了処理部で測定の脈波測定モード終了処理を実行してもよく、サーバーからの解析結果データ入力処理部でサーバーからの解析結果データ入力処理を実行してもよく、解析結果データ表示終了処理部で解析結果データ表示終了処理を実行してもよい。さらに、上述した各ハードウエア構成部の一部または全部を集積回路で構成してもよい。
【０１６５】
サーバーとしての自律神経機能評価サーバーは、コンピュータとソフトウエアとの組み合わせによってのみならず、ステップＳＴ２０ないしステップＳＴ３０の処理の一部、または、全部を集積回路、ランダムロジック回路等のハードウエアで構成しておこなってもよい。この場合においては、ランダムロジック回路等のハードウエアでおこなう各処理は、コンピュータとプログラムとで実行するのでなく、ハードウエアで構成する各処理部で実行する。
【０１６６】
また、前倒しロジック処理、Savitzky-Golayフィルタによるノイズ除去処理およびピーク検出処理、ローパスフィルタリング処理、ＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理は、いずれも、輝度データに含まれるノイズ、または、ＲＲ間隔時系列データに含まれるノイズを除去するための処理であり、これらのいずれかの一つ、または、これらの二つ以上の組み合わせ（これらの全部の組み合わせを含む）を適宜に用いることができる。
【０１６７】
ハードウエア構成においては、端末装置からの輝度データ入力処理部で端末装置からの輝度データ入力処理を実行してもよく、前倒しロジック処理部で前倒しロジック処理を実行してもよく、輝度データの関数化処理部で輝度データの関数化処理を実行してもよく、Savitzky-Golayフィルタ部でノイズ除去およびピーク検出処理を実行してもよく、ＲＲ間隔時系列データの検出処理部でＲＲ間隔時系列データの検出処理を実行してもよく、ローパスフィルタリング処理部でローパスフィルタリング処理を実行してもよく、ＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理部でＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理を実行してもよく、フーリエ変換処理部でフーリエ変換処理を実行してもよく、高周波成分ＨＦ・低周波成分ＬＦの検出処理部で高周波成分ＨＦ・低周波成分ＬＦの検出処理を実行してもよく、性・年代調整のうえプロット処理部で性・年代調整のうえプロット処理を実行してもよく、端末装置への解析結果データ出力処理部で端末装置への解析結果データ出力処理を実行してもよい。さらに、上述した各ハードウエア構成部の一部または全部を集積回路で構成してもよい。
【０１６８】
クライアント側の自律神経機能評価端末装置における処理と、サーバー側の自律神経機能評価サーバーにおける処理とをどのように分けるかは、適宜に決め得るものである。例えば、自律神経機能評価端末装置にあるカメラに応じて異なる性能を自律神経機能評価端末装置において補正するために、前倒しロジック処理（ステップＳＴ２１）、輝度データの関数化処理（ステップＳＴ２２）、Savitzky-Golayフィルタによるノイズ除去およびピーク検出処理（ステップＳＴ２３）、ＲＲ間隔時系列データの検出処理（ステップＳＴ２４）、ローパスフィルタリング処理（ステップＳＴ２５）、ＲＲ間隔時系列データの異常値除去処理（ステップＳＴ２６）のうちの一部または、その全部を自律神経機能評価端末装置においておこなうようにしてもよい。このようにすることによって、カメラの特性にあわせた適切な処理を自律神経機能評価端末装置においておこなうことができる。
【０１６９】
クライアント側の自律神経機能評価端末装置は、ステップＳＴ１８、ステップＳＴ１９の処理に加え、ステップＳＴ２９の処理をおこなうことも可能である。この場合には、サーバー側の自律神経機能評価サーバーはステップＳＴ２９の処理をおこなわない。すなわち、自律神経機能評価端末装置が、被験者の好みにあわせ、自律神経機能評価端末装置の側においてどのような画像表示をするかを設定することができる。
【０１７０】
（特定の被験者に特化した２次元表示）
上述した実施形態においては、不特定の多数の被験者を対象として、市販の心拍センサから得られる自律神経活動指標ＬｎＬＦ、自律神経活動指標ＬｎＨＦの分布を基準としてスマートフォン１０によって輝度データを送出する者の精神活動を判定した。すなわち、自己の精神状態を同年代、同性の一般的な者と比較して自己の精神活動の状態をスマートフォン１０に画像表示した。
【０１７１】
しかしながら、自己の精神状態が必ずしも一般的者の自律神経活動指標ＬｎＬＦ、自律神経活動指標ＬｎＨＦと一致するとは限らない。そこで、スマートフォン１０で取得した特定の者の輝度データに基づき、サーバー２０において算出する自律神経活動指標ＬｎＬＦ、自律神経活動指標ＬｎＨＦを蓄積し、自己の自律神経活動指標ＬｎＬＦ、自律神経活動指標ＬｎＨＦの分布を基準として、自己の精神活動の状態をスマートフォン１０に画像表示するようにしてもよい。
【０１７２】
実施形態の自律神経機能評価端システムを用いれば、単に自己の精神活動を知ることができるのみならず、積極的に精神活動を自己管理することができる。いくつかの具体的な実施形態について簡単に説明をする。
【０１７３】
（音楽を用いる精神活動の管理）
スマートフォン１０にダウンロードされた音楽を聞きながら、スマートフォン１０における自律神経機能評価の処理を実行する。カメラで取り込んだ輝度データをサーバー２０において解析をするに際して、測定の前半30秒程度と後半30秒程度の輝度データの解析の結果（心拍変動解析結果）を比較して、前半30秒程度に比べて後半30秒程度の自律神経活動指標ＬｎＬＦがより高くなれば（「低周波優位（つまり、交感神経優位）」になれば）、「盛上げ音楽」であるとサーバー２０は判断する。逆に、前半30秒程度に比べて後半30秒程度の自律神経活動指標ＬｎＨＦがより高くなれば（「高周波優位（副交感神経優位）」になれば）、「癒し音楽」であるとサーバー２０は判断する。どのような音楽が、「盛上げ音楽」となり、「癒し音楽」となるかは、被測定者の過去の経験、感覚に依存し、その者に固有の分類がなされる。
【０１７４】
スマートフォン１０を用いる被験者が輝度データの測定をし、解析結果データの表示を見たときに、「ストレス」という結果が出たら、被験者はスマートフォン１０の予め定めるボタンを押し、ディスプレイに「癒し音楽」一覧を表示させることができる。そして、被験者はその一覧の中から所望の音楽を選択して聴くことができる。このようにして、「ストレス」を解消できる。
【０１７５】
（写真を用いる精神活動の管理）
上述した音楽を用いる場合と同様に、スマートフォン１０に蓄積している写真を見ながら、スマートフォン１０における自律神経機能評価の処理を実行する。カメラで取り込んだ輝度データをサーバー２０において解析をするに際して、例えば、測定の前半30秒程度と後半30秒程度の輝度データの解析の結果（心拍変動解析結果）を比較して、前半30秒程度に比べて後半30秒程度の自律神経活動指標ＬｎＬＦがより高くなれば（「低周波優位（つまり、交感神経優位）」になれば）、「盛上げ写真」であるとサーバー２０は判断する。逆に、前半30秒程度に比べて後半30秒程度の自律神経活動指標ＬｎＨＦがより高くなれば（「高周波優位（副交感神経優位）」になれば）、「癒し写真」であるとサーバー２０は判断する。どのような写真が、「盛上げ写真」となり、「癒し写真」となるかは、被測定者の過去の経験、感覚に依存し、その者に固有の分類がなされる。
【０１７６】
スマートフォン１０を用いる被験者が輝度データの測定をし、解析結果データの表示を見たときに、「ストレス」という結果が出たら、被験者はスマートフォン１０の予め定めるボタンを押し、ディスプレイに「癒し写真」一覧を表示させることができる。そして、被験者はその一覧の中から所望の写真を選択して見ることができる。このようにして、「ストレス」を解消できる。
【０１７７】
（ディスプレイに表示されるカラーを用いる精神活動の管理）
上述した音楽、写真と同様にディスプレイに表示される「カラー（色）」についても同様の処理をすることができる。「ストレス」という結果が出たら、被験者はスマートフォン１０の予め定めるボタンを押し、「癒しカラー」一覧から所望のカラーを選択して、そのカラーをディスプレイに表示することができる。RGBの色の配合から、その人に最適なオリジナルの「盛上げカラー」、「癒しカラ―」を作成することができる。
【０１７８】
（旅のスポットを用いる精神活動の管理）
旅行のコースの中で、「癒しスポット」、「パワースポット」等と呼ばれる場所に行くと、スマートフォン１０に内蔵のＧＰＳ機能によってその場所を感知し、「測定しましょう！」という表示がスマホ画面にポップアップする。そこで、輝度データを測定すると自分の状態がわかるとともに、その場所が、被測定者にとって本当に「癒しスポット」なのか、否かがわかる。これらの個人測定データは匿名でサーバー２０に蓄積され、蓄積すればするほど、その「癒しスポット」の効果測定データとして有用性が増し多くの人の有効活用ができる。
【０１７９】
（天気を用いる精神活動の管理）
スマートフォン１０でダウンロードまたはサーバー２０でダウンロードした一日の天気データとサーバー２０で演算した解析結果データとを連動させることで、データが蓄積されるほど、お天気とその者の自律神経状態（メンタルコンディション）の相関がわかるようになる。長期間使用すると、曇りや雨などの陰鬱なお天気のときは、「ストレス」が高いなどの一般人の傾向のみならず、その者の特定の傾向がわかるようになる。
【０１８０】
（ＧＰＳの位置情報を用いる精神活動の管理）
スマートフォン１０の被験者の個々人が輝度データをサーバー２０にアップロードする際に、ＧＰＳ機能による位置情報もあわせてアップすることで、どの場所（都道府県、市町村単位等）で、ストレスを抱えた人が多いか、あるいは、リラックスした人が多いかが地図上にマッピングでき、それを公開することで、地域特性を知る一つの手段とすることができる。これにより、多くの人がこの結果を利用できる。
【０１８１】
『第２実施形態』
第１実施形態においては、クライアント・サーバー・システムとして自律神経機能評価システムを構成した。しかしながら、第１実施形態のサーバー側における全ての処理、をクライアント側でおこなうことも可能である。第２実施形態は、このような実施形態である自律神経機能評価装置に関する。このような自律神経機能評価装置は、例えば、図１に記載されたスマートフォン１０がサーバーの支援を受けることなく、単独で全ての処理をおこなう場合に相当する。スマートフォン単体で上述した処理の全てをおこなう場合には、第１実施形態に比べて、多少長い処理時間を必要とするが、サーバーを用いなくともよい。また、スマートフォンの処理能力は、年々向上しており、処理時間は、年々短縮化され続けている。
【０１８２】
図１５は、実施形態の自律神経機能評価装置における処理を示すフローチャートである。
【０１８３】
図１５を参照して、第２実施形態について説明をする。第２実施形態と第１実施形態との対応関係を以下に記載して、第２実施形態における各部の処理の内容の説明を省略する。
【０１８４】
ステップＳＴ３００の処理は、ステップＳＴ１０の処理に対応する。ステップＳＴ３０１の処理は、ステップＳＴ１１の処理に対応する。ステップＳＴ３０２の処理は、ステップＳＴ１２の処理に対応する。ステップＳＴ３０３の処理は、ステップＳＴ１３の処理に対応する。ステップＳＴ３０４の処理は、ステップＳＴ１４の処理に対応する。ここで、ステップＳＴ１４の処理は「測定の終了通知処理」であるのに対して、ステップＳＴ３０４の処理は「測定の終了通知処理・演算中の表示処理」であるのは、自律神経機能評価装置（例えば、スマートフォン）の内部でステップＳＴ３０５以降の処理がおこなわれていることを被験者に知らせる表示をするからである。
【０１８５】
ステップＳＴ３０５の処理は、ステップＳＴ２１の処理に対応する。ステップＳＴ３０６の処理は、ステップＳＴ２２の処理に対応する。ステップＳＴ３０７の処理は、ステップＳＴ２３の処理に対応する。ステップＳＴ３０８の処理は、ステップＳＴ２４の処理に対応する。ステップＳＴ３０９の処理は、ステップＳＴ２５の処理に対応する。ステップＳＴ３１０の処理は、ステップＳＴ２６の処理に対応する。ステップＳＴ３１１の処理は、ステップＳＴ２７の処理に対応する。ステップＳＴ３１２の処理は、ステップＳＴ２８の処理に対応する。ステップＳＴ３１３の処理は、ステップＳＴ２９の処理に対応する。ステップＳＴ３１４の処理は、ステップＳＴ１８の処理に対応する。ステップＳＴ３１５の処理は、脈波測定モードの処理を終了し、脈波測定モードから抜け出す処理でありステップＳＴ１９の「解析結果データの表示終了処理」に対応する。
【０１８６】
また、第２実施形態においては、ＭＰＵにおいてサーバーのＣＰＵがおこなった処理をおこなうが、ＭＰＵとＣＰＵとは、その機能に本質的な異なりはなく、ＭＰＵにおいてもＣＰＵと同じ処理をおこなうことができる。このようにして第２実施形態においては、第１実施形態におけるようにサーバーを用いることなく、自律神経機能評価装置のみで全ての処理をおこなうことができる。第２実施形態においては、サーバーに個人情報を送る必要がないので、個人の秘密が保たれる。
【０１８７】
『その他の変形例』
第１実施形態においても、第２実施形態においても、ステップＳＴ２１（ステップＳＴ３０５）ないしステップＳＴ２３（ステップＳＴ３０７）、ステップＳＴ２５（ステップＳＴ３０９）および、ステップＳＴ２６（ステップＳＴ３１０）の処理を全ておこなうのではなく、適宜に選択した処理、または、適宜に選択した組み合わせの処理をおこなうことも可能である。ステップＳＴ２１（ステップＳＴ３０５）ないしステップＳＴ２３（ステップＳＴ３０７）の各処理は、カメラからノイズとともに検出する輝度データに含まれる脈波の検出精度を向上させる処理である。また、ステップＳＴ２５（ステップＳＴ３０９）および、ステップＳＴ２６（ステップＳＴ３１０）の各処理は、ＲＲ間隔時系列データに含まれるノイズ（原因はノイズとともに検出する輝度データ）を除去する処理である。よって、カメラの性能に応じて、各処理の奏する効果が異なる場合があり、全体の効果と全体の処理速度とを考慮して、各処理の採用を選択することが全体の性能の向上に資するからである。
【０１８８】
上述した各実施形態の一部または全部を組み合わせた実施形態も実施可能である。また、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、同一の技術的思想の範囲に及ぶことは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１８９】
１  自律神経機能評価システム
１０  スマートフォン
２０  サーバー
ＨＦ  高周波成分
ＬＦ  低周波成分
ＬｎＨＦ  自律神経活動指標
ＬｎＬＦ  自律神経活動指標
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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