(57)【要約】  【課題】月経周期が簡単に判定できる方法を提供する。  【解決手段】被験者の睡眠中の心拍数を測定し、複数日にわたる心拍数のデータを収集し、前記収集された心拍数のデータに基づいて被験者の月経周期を判定する。  【効果】睡眠中に被験者の心拍数を測定するだけで、女性の月経周期を判定することができる。睡眠中に測定できるので、被験者が特別に意識しなくても、測定を行うことができ、長期間にわたって測定を続けることが容易にできる。【選択図】        図５
2006094969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の睡眠中の心拍数を測定し、
複数日にわたる心拍数のデータを収集し、
前記収集された心拍数のデータに基づいて被験者の生体リズムを判定することを特徴とする生体リズム判定方法。
【請求項２】
前記心拍数のデータは、睡眠中に収集された心拍数の睡眠時間にわたる平均値（「日平均値」という）で構成される請求項１記載の生体リズム判定方法。
【請求項３】
前記心拍数のデータを収集する場合、被験者に一定以上の体動があった時間を除外する請求項１又は請求項２記載の生体リズム判定方法。
【請求項４】
被験者の睡眠中の心拍数を測定し、
複数日にわたる心拍数のデータを収集し、
前記収集された心拍数のデータに基づいて被験者の月経周期を判定することを特徴とする月経周期判定方法。
【請求項５】
前記心拍数のデータは、睡眠中に収集された心拍数の睡眠時間にわたる平均値（「日平均値」という）で構成される請求項４記載の月経周期判定方法。
【請求項６】
前記心拍数のデータを収集する場合、被験者に一定以上の体動があった時間を除外する請求項４又は請求項５記載の月経周期判定方法。
【請求項７】
前記月経周期は、前記心拍数が、前回の月経終了後徐々に高くなり、月経が始まる数日前に低下することに基づいて判定される請求項４から請求項６のいずれかに記載の月経周期判定方法。
【請求項８】
前記心拍数の日平均値を、前々回の月経日から前回の月経日までに収集された心拍数の統計処理値と比較することにより、排卵日及び／又は月経開始日を判定する請求項４から請求項７のいずれかに記載の月経周期判定方法。
【請求項９】
前記心拍数の日平均値が、前々回の月経日から前回の月経日までの前記心拍数の月平均値を、２日以上連続して上回った場合のその初日を排卵日と判定する請求項８記載の月経周期判定方法。
【請求項１０】
前記心拍数の日平均値が、前々回の月経日から前回の月経日までの前記心拍数の月平均値を下回った場合、その数日後に月経開始があると予測する請求項８又は請求項９記載の月経周期判定方法。
【請求項１１】
液体を封入した可撓性容器と、
前記可撓性容器を設置した板と、
前記板を枕に配置し、被験者の頭を枕に載せた状態で、当該容器内の液体の圧力変化を測定する圧力測定手段と、
前記圧力測定手段による測定結果に基づいて、被験者の睡眠中の心拍数のデータを算出し、複数日にわたる心拍数のデータの収集し、前記収集された心拍数のデータに基づいて被験者の生体リズムを判定する判定手段とを備えることを特徴とする生体リズム測定装置。
【請求項１２】
液体を封入した可撓性容器と、
前記可撓性容器を設置した板と、
前記板を枕に配置し、被験者の頭を枕に載せた状態で、当該容器内の液体の圧力変化を測定する圧力測定手段と、
前記圧力測定手段による測定結果に基づいて、被験者の睡眠中の心拍数のデータを算出し、複数日にわたる心拍数のデータの収集し、前記収集された心拍数のデータに基づいて被験者の月経周期を判定する月経周期判定手段とを備えることを特徴とする月経周期測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の睡眠中の心拍数に基づいて判定される生体リズム判定方法及び月経周期判定方法並びにこれらの方法を実施することができる測定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
女性の生体リズム、例えば月経周期を予想するために種々の方法が考案されている。従来、月経からの日数で割り出す方法（荻野式）、毎朝の基礎体温を測定する方法（基礎体温法）、採取し乾燥させた唾液の状態を測定する方法、生体電気インピーダンスを測定する方法などが知られている。
前記月経からの日数割り出す方法（荻野式）は、簡単であるが誤差が多い。
【０００３】
毎朝の基礎体温を測定する法は、朝、布団から起きあがる前に数分間体温測定をして、グラフを記録しなければならない。
また、乾燥させた唾液の状態を測定する方法は、朝食事をする前に口の中から唾液のサンプルを採取して容器に採り乾燥させ、その乾燥状態を見て判断しなければならない。
前記、３つ方法のうち、後の２つの方法は、測定手順中に、起きあがって何らかの測定をする動作が必要であり、数分間ただ待っていなければならず、長期にわたって習慣的に測定を続けなければならないことを考えると、継続するのが難しくなる。
【０００４】
一方、健康管理のための生体情報モニタ方法の一つとして、就寝中において、体の動きを圧力変化としてとらえ、高感度かつ低ノイズで測定できる心拍数、呼吸数又は体動のモニタ方法が提案されている。
この心拍数、呼吸数又は体動のモニタ方法は、水などの液体を可撓性容器に封入し、前記容器を、板に貼り付けて枕の下に設置し、被験者の頭を枕の上に載せて、前記容器に封入された液体の圧力変化を測定する方法である。
【０００５】
この方法を用いれば、被験者の睡眠中に測定が完了してしまうので、被験者は何もしなくてもよい。したがって、長期にわたって測定を習慣的に行いやすいという利点がある。
【特許文献１】特開昭63-305850号公報
【特許文献２】特開2002-102191号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明者は、前記心拍数、呼吸数又は体動のモニタ方法を、女性の月経周期を初めとする、人の生体リズムの判定に採用できないかどうか検討したところ、心拍数が基礎体温と同じような月変化の傾向を示すことを見いだした。
したがって、心拍数を毎日測定し続けることによって、月経周期などの生体リズムを簡単に判定できるようになると期待できる。
【０００７】
本発明は、被験者の生体リズムが簡単に判定でき、しかも長期間の測定に適した生体リズム判定方法及び測定装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、月経周期が簡単に判定でき、しかも長期間の測定に適した月経周期判定方法及び測定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の生体リズム判定方法は、被験者の睡眠中の心拍数を測定し、複数日にわたる心拍数のデータを収集し、前記収集された心拍数のデータに基づいて被験者の生体リズムを判定する方法である。
この方法によれば、睡眠中に被験者の心拍数を測定するだけで、女性の生体リズムを判定することができる。睡眠中に測定できるので、被験者が特別に意識しなくても、測定を行うことができ、長期間にわたって測定を続けることが容易にできる。
【０００９】
また、本発明の月経周期判定方法は、被験者の睡眠中の心拍数を測定し、複数日にわたる心拍数のデータを収集し、前記収集された心拍数のデータに基づいて被験者の月経周期を判定する方法である。
この方法によれば、睡眠中に被験者の心拍数を測定するだけで、女性の月経周期を判定することができる。睡眠中に測定できるので、被験者が特別に意識しなくても、測定を行うことができ、長期間にわたって測定を続けることが容易にできる。
【００１０】
前記心拍数のデータには、睡眠中に収集された心拍数の睡眠時間にわたる平均値（「日平均値」という）を用いることができる。このような平均化されたデータを用いることにより、生体リズムや月経周期を判定する精度を高めることができる。ただし、飲酒など、心拍に影響を与えるようなことをした日のデータは、除外することが望ましい。
前記心拍数のデータを収集する場合、被験者に一定以上の体動があった時間を除外することが望ましい。睡眠中は、寝返りなどで体を動かす時間があるので、その寝返りの間の心拍数のデータを使うと、正確な日平均値が得られないおそれがあるからである。
【００１１】
前記月経周期は、前記心拍数が、前回の月経終了後徐々に高くなり、月経が始まる数日前に低下することに基づいて判定することができる。これは、心拍数が基礎体温と同じような月変化の傾向を示すことに基づくものである。 心拍数の日平均値が低下したら、その数日後に、月経が始まると予測することができる。
また、月経周期の中で、心拍数は前回の月経終了後、徐々に高くなるという性質を利用すれば、前記心拍数の日平均値を、前々回の月経日から前回の月経日までに収集された心拍数の統計処理値と比較することにより、排卵日及び／又は月経開始日を判定することができる。
【００１２】
特に、心拍数の日平均値が、前々回の月経日から前回の月経日までの前記心拍数の月平均値を、２日以上連続して上回った場合のその初日を排卵日とすれば、排卵日を正確に判定することができる。
また、前記心拍数の日平均値が、前々回の月経日から前回の月経日までの前記心拍数の月平均値を下回った場合、その数日後に月経開始があると予測することができる。
【００１３】
本発明の生体リズム測定装置は、液体を封入した可撓性容器と、前記可撓性容器を設置した板と、前記板を枕に配置し、被験者の頭を枕に載せた状態で、当該容器内の液体の圧力変化を測定する圧力測定手段と、前記圧力測定手段による測定結果に基づいて、被験者の睡眠中の心拍数のデータを算出し、複数日にわたる心拍数のデータの収集し、前記収集された心拍数のデータに基づいて被験者の生体リズムを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
この生体リズム測定装置によれば、脳内に送られる血液の量が心拍のために変化するために、頭部の重量が微妙に変化し、それにより可撓性容器の圧力に変化が現れる。この可撓性容器を枕の下に配置することにより、頭部の重量変化や動きを検出することができるので、被験者に違和感や拘束感を与えることがなく、被験者が寝ている間に、心拍数の測定ができる。被験者は寝ているだけでよく、手間をかけさせないので、長期間にわたって測定を続けることが容易にできる。
【００１５】
本発明の月経周期測定装置は、液体を封入した可撓性容器と、前記可撓性容器を設置した板と、前記板を枕に配置し、被験者の頭を枕に載せた状態で、当該容器内の液体の圧力変化を測定する圧力測定手段と、前記圧力測定手段による測定結果に基づいて、被験者の睡眠中の心拍数のデータを算出し、複数日にわたる心拍数のデータを収集し、前記収集された心拍数のデータに基づいて被験者の月経周期を判定する月経周期判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
この月経周期測定装置も、前記生体リズム測定装置と同様、被験者が寝ている間に心拍数の測定ができ、被験者に違和感や拘束感を与えることがないので、長期間にわたって習慣的に測定を続けることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
＜測定装置＞
図１（ａ）は、本発明の月経周期測定装置を実施するための心拍数を計測するシステムを示す平面図、図１（ｂ）は側断面図である。この測定システムは、圧力を感知する部材として、水が封入されたチューブ１，２を、２枚の板３ａ，３ｂの間に設置している。板３ｂは透明なものとして描いている。２枚の板３ａ，３ｂどうしは、テープ（図示せず）で固定している。
【００１８】
チューブ１，２は、合成樹脂製のシートを材料として使用し、このシートを、シーラーによって熱融着し、所定の直径と長さをもつチューブ１，２に加工したものである。なお、チューブ１，２に封入しているのは水であるが、水以外にも、シリコンオイルなどのような液体を封入してもよい。
板３ａ，３ｂの厚みは０．５から４ｍｍとする。板３ａ，３ｂの材質は、限定されないが、木、又はアクリルなどの合成樹脂があげられる。その硬さは、頭の荷重を与えたときに２枚の板が変形して接触しない硬さであればよい。
【００１９】
チューブ１，２の一端に、バルブ８を取り付けている。チューブ１，２の他端には、チューブ１，２内の水の圧力を測定するための圧力センサ４を取り付けている。圧力センサ４は、心拍や呼吸に基づく圧力を測定するものである。
圧力センサ４の構造は限定されないが、例えばチューブ１，２に接続される金属製円筒容器の底面にダイヤフラムを取り付けた構造のものでもよい。このダイヤフラムに、ダイヤフラムの変形を電気信号に変換する歪ゲージを取り付けて、その検知信号を出力するようにする。
【００２０】
圧力センサ４の検知信号は、増幅器５に供給され、ここで電圧増幅されるとともに増幅器５内部のハイパスフィルタを通されて、心拍、呼吸又は体動に基づく圧力の変化分のみが取り出される。増幅器５の電圧増幅率は、非常に微小な圧力変化を測定するため、回路に応じて最適な値に設定する。例えば２倍から１０倍に設定する。ハイパスフィルタを通す理由は、チューブ１，２に封入された水の静水圧や、頭をチューブ１，２に接触させたときに加わる静水圧を差し引いて、オフセット値である０ボルトを中心として、心拍と呼吸による水圧の変化のみを表示し記録したいためである。ハイパスフィルタの遮断周波数は、例えば０．０８Ｈｚに設定する。また、増幅器５においては、高周波のノイズを除くため、信号をローパスフィルタに通す。ローパスフィルタの遮断周波数は、例えば３．３４Ｈｚに設定する。
【００２１】
図２は、増幅器５の具体的な回路図である。増幅器５の増幅チャンネルは１チャンネルのみ表示しているが、チューブが２本あり圧力センサも２つある場合は、増幅器５も２つの増幅チャンネルを持つ必要がある。
この回路によれば、圧力センサ４の検知信号が、０．０８ＨｚのハイパスフィルタＨＰＦと、３．３４ＨｚのローパスフィルタＬＰＦ通過し、１０ｋΩの抵抗を通して演算増幅器５１に印加されている。演算増幅器５１の出力は、５０ｋΩの可変抵抗器を通して演算増幅器５１の入力側にフィードバックされており、これにより、２倍（３ｄＢ）から５倍（１０ｄＢ）の可変増幅率で検知信号の反転増幅を行うことができる。
【００２２】
増幅器５から取り出された検知信号は、Ａ／Ｄ変換器６でデジタル信号に変換されて、所定の入出力インターフェイスを通してコンピュータ７に入力される。
なお、前記増幅器５からＡ／Ｄ変換器６を経てコンピュータ７の内部に至るまでの経路に、圧力検知信号を、その中に含まれる心拍数の信号と呼吸数の信号に分離するために、遮断スロープの鋭いフィルタを設けることが望ましい。例えば、心拍数の信号を分離するには、０．８〜５Ｈｚのバンドパスフィルタを通せば心拍数のみによる圧力変化を取り出すことができ、呼吸数の信号を分離するには、０．５Ｈｚのローパスフィルタを通せば呼吸数のみによる圧力変化を取り出すことができる。これらのフィルタは、前記増幅器５からＡ／Ｄ変換器６までのアナログ部分に設置する場合は、ＩＣやトランジスタを用いたフィルタ回路で実現することができ、Ａ／Ｄ変換器６からコンピュータ７までのデジタル部分に設置する場合は、ハードウェア又はソフトウェアで構成されるディジタルフィルタで実現することができる。
【００２３】
コンピュータ７に入力された圧力検知信号は、計算ソフトを用いて、コンピュータ７付属の表示器の上にグラフ化して表示させる。表示と同時に、あるいは表示なしでプリンタを使って紙のチャートに記録させてもよい。
＜判定方法＞
板３ｂの上に枕Ｐを載せて、前記心拍数を計測するシステムを用いて、女性被験者の睡眠中に心拍数を測定する。
【００２４】
睡眠中に寝返りなどをした時間（体動時間という）中のデータは、除去することが望ましい。
前記体動時間を除いた心拍数のデータに基づいて、平均値（「日平均値」という）を算出する。日平均値を算出するにあたって、データの収集時間は、データの信頼性を高めるために、一晩あたり所定時間以上あることが望ましい。所定時間とは、例えば３時間とする。
【００２５】
次に、月経開始日から次の月経開始日までにわたって、日平均値を平均して、月平均値を求める。月平均値を求めるに当たっては、所定日数以上の日平均値データに基づいて平均値を求めることが望ましい。所定日数とは、例えば１５日とする。また、飲酒などした日は除外することが望ましい。また、日平均値のない日が４日以上連続しないことが望ましい。
【００２６】
以上のようにして、心拍数の日平均値、月平均値が求められると、被験者の月経周期や排卵日を予想することができる。
月経日の予測は、心拍数の日平均値が、前回の月経終了後徐々に高くなり、心拍数の日平均値が前々回の月経日から前回の月経日までの前記心拍数の月平均値を下回った場合、その数日後に月経が始まることを予測できる。
【００２７】
また、前記心拍数の日平均値を、前々回の月経日から前回の月経日までに収集された心拍数の月平均値と比較することにより、排卵日を判定することができる。具体的には、心拍数の日平均値が先月の月平均値を２日以上連続して上回ると、その初日を排卵日と判定することができる。
以上のようにして、前月の月平均値と、月経開始日から次の月経開始日までにわたる日平均値とに基づいて、月経周期や排卵日を予想することができる。
【実施例】
【００２８】
図３は、この心拍数を計測するシステムを用いて心拍数を測定している状態を示す平面図（ａ）および側面図（ｂ）である。
このシステムは、圧力を感知する部材として、水が封入されたチューブ１を、２枚の板３ａ，３ｂの間に設置している。もう１本の頸から遠い方のチューブ１４は、スペーサとして使用している。
【００２９】
板３ａ，３ｂは２ｍｍ厚、３００×１５０ｍｍのアクリル板を使用した。
チューブ１は、ナイロン製の厚み０．１ｍｍのシートから作成した。このシートを、シーラーによって熱融着し、直径６．４ｍｍ、長さ３００ｍｍをもつチューブに加工した。水を４ｋＰａの大気圧との差圧で封入した。水の体積は、９．５ｃｍ2であった。
アクリル板３ｂの上には、短く切断した合成樹脂のパイプを多数封入した枕を載せた。パイプの断面直径は４ｍｍ、長さは５ｍｍである。封入量は、８５０ｇ、枕のサイズは５０ｃｍ×３０ｃｍである。
【００３０】
圧力センサ４には、株式会社キーエンス製のセンサヘッドＡＰ−１２を使用した。増幅器５の回路構成は、前に図２に示したものと基本的に同じであり、ハイパスフィルタも含まれている。ハイパスフィルタの遮断周波数は０．０８Ｈｚ、増幅率は３倍に設定した。
なお、前記チューブ１と圧力センサ４のセンサヘッドとの間を、さらに、ナイロン製の内径２．４ｍｍ、外径４ｍｍ、長さ１０ｃｍのカテーテルでつないだ。
【００３１】
また、チューブ１内の水の圧力と大気圧との差圧（静止圧）を測定するための差圧計をバルブ８の先に取り付けた。この差圧計としては、長野計器株式会社製のデジタル差圧計ＧＣ５０を用いて測定した。
増幅器５の出力信号は、株式会社キーエンス製のデータ収集システムＮＲ−２０００によって収集し、ここでＡ／Ｄ変換をした。サンプリング周波数は、１００Ｈｚとした。変換後のデータは、パーソナルコンピュータ７に取り込み、サイバネットシステム株式会社が販売しているデータ解析ソフトウェア"ＭＡＴＬＡＢ"を用いて、測定結果をデータ処理し、ディスプレイに表示させた。この処理において、心拍数と呼吸数とを分離するために、データ解析ソフトウェア上で、呼吸数を分離するために遮断周波数０．５Ｈｚのローパスフィルタを設定し、心拍数を分離するために通過帯域幅０．８Ｈｚ〜５Ｈｚのバンドパスフィルタを設定した。
【００３２】
女性被験者の睡眠中に、コンピュータ７に入力された圧力検知信号を、計算ソフトを用いて、コンピュータ７付属のプリンタを使って紙のチャートに記録させた一例を、図４のグラフに示す。
図４の横軸は、時刻を表す。一目盛りは１５秒である。縦軸は、電圧に換算された圧力検知信号を表す。圧力の中心が０、上がプラス、下がマイナスであり、目盛りは相対目盛りである。
【００３３】
圧力検知信号には、しきい値Ｖthを設定している。しきい値Ｖthを超えると、体動があったとみなす。しきい値Ｖthの具体的数値は、実際の体動を観察して経験的に設定するとよい。図４では、時刻約１８３秒から約２０３秒までと、２１７秒以後に、体動が観測されている。
図４のグラフから、体動がないときの圧力検知信号は、周期的に変化していることがわかる。この周期（秒）を算出して、６０から割り算すれば心拍数(bpm)に換算できる。この心拍数の値を時刻ごとに心拍数データとして蓄積する。ただし、体動のある期間のデータは、心拍数が正確に求められないので使用しない。一晩に３時間以上の心拍数のデータが収集できた場合、心拍数の日平均値を算出する。
【００３４】
この被験者の、１０８日にわたる、心拍数の日平均値のデータを収集した。この結果を、表１から表４に示す。表１から表４において、日は、延べで表示している。心拍数のデータが抜けている日は、旅行・出張で外泊した日などのため測定ができなかった日である。
基礎体温も併せて測定したので、表１から表４に掲載している。
【００３５】
また、参考までに荻野式の予想日を併せて掲げている。斜めハッチングを施した日は月経の続いた日、クロスハッチングを施した日は、荻野式排卵予測日を示す。
また、飲酒日と、月経開始日とを、被験者が手で印を付けている。
【００３６】
【表１】
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【００３７】
表１は、１番目の月経月における表である。
月経があったのは２７日である。
排卵日については、荻野式では、次の月経日から１２日〜１６日前、すなわち１１日から１５日を排卵日として予測している。
基礎体温法で予測した排卵日は、１４日である。
【００３８】
本発明の心拍数に基づく月経周期判定方法では、先月のデータが収集されていないので、排卵日と月経開始日の判定ができない。もっぱら次の月の判定のため、心拍数の月平均値(58bpm)を算出している。
【００３９】
【表２】
2006094969.tif 000004
【００４０】
表２は、次の月経月のデータを示す。２７日は、月経があったので、印を入れている。なおこの日は飲酒日であり、飲酒した日の日平均値のデータは高くなるので、月平均値の算出にあたっては除外している。
本発明の心拍数に基づく月経周期判定方法では、心拍数の日平均値が５２日目に58bpmを下回った。したがって、次の月経日が数日後に近いことを予測できる。実際に月経があったのは５３日である。
【００４１】
荻野式で予測した排卵日は、３９日から４３日である。基礎体温法で予測した排卵日は、３９日である。
本発明の月経周期判定方法では、前月の月平均値を２日以上連続して上回った日を排卵日と予測する。先月の月平均値は、５８．００bpm(beats per minute)である。表２をみれば、この値を２日以上連続して上回った日は、３９日、４０日となっている。したがって、３９日を排卵日と予測する。
【００４２】
本発明の心拍数で予測した排卵日と、基礎体温法で予測した排卵日とは、同じ日になっている。
この月の心拍数の月平均値は、５７．７２bpmとなった。
【００４３】
【表３】
2006094969.tif 000005
【００４４】
表３は、次の月経月におけるデータを示す。５３日は、月経があった日である。
本発明の心拍数に基づく月経周期判定方法では、心拍数の日平均値が８０日目に57.72bpmを下回った。したがって、次の月経日が数日後に近いことを予測できる。実際に月経があったのは８１日である。
荻野式で予測した排卵日は、６５日から６９日である。基礎体温法で予測した排卵日は、６８日である。
【００４５】
本発明の心拍数に基づく月経周期判定方法では、先月の月平均値は、５７．７２bpmであるので、表３をみれば、心拍数がこの値を２日以上連続して上回った日は、６５日、６６日である。したがって、６５日を排卵日と予測する。
この月の心拍数の月平均値は、５８．４２bpmとなった。
【００４６】
【表４】
2006094969.tif 000006
【００４７】
表４は、次の月経月におけるデータを示す。８１日は、月経があった日である。
本発明の心拍数に基づく月経周期判定方法では、心拍数の日平均値が１０７日目に58.42bpmを下回った。したがって、次の月経日が数日後に近いことを予測できる。実際に月経があったのは１０９日である。
荻野式で予測した排卵日は、９３日から９７日である。基礎体温法で予測した排卵日は、９７日である。
【００４８】
本発明の心拍数に基づく月経周期判定方法では、先月の月平均値は、５８．４２bpmであるので、表４をみれば、心拍数がこの値を２日以上連続して上回った日は、９３日、９４日となっている。したがって、９３日を排卵日と予測する。
＜まとめ＞
以上の表１〜表４の結果から、本発明の心拍数に基づく月経周期判定方法で、次の月経日を、２〜３日の精度で予測できることがわかった。
【００４９】
また、本発明の心拍数に基づく月経周期判定方法で予測した排卵日は、表１〜表４を用いて説明したとおり、荻野式や基礎体温法で予測した排卵日に近いものであった。
図５は、以上に説明した表１から表４の心拍数データをプロットしたグラフである。「×」印は飲酒日、「△」は本発明の心拍数に基づく月経周期判定方法で予測した排卵日を示している。
【００５０】
一方、図６は、同じ女性被験者について、同じ期間に測定した基礎体温の変化を表すグラフである。基礎体温から判断した排卵日を「△」でマーク付けしている。
図５と図６とを比べると、心拍数の日平均値と基礎体温に、共通の変化がみられることがわかる。
基礎体温法は、長く知られ、行われている方法であるので、基礎体温法で予測した月経周期は、信頼性はあるとみなしてよい。
【００５１】
したがって、本発明の心拍数に基づく月経周期判定方法での予測には、信頼性がおけると考えている。
以上で、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施は、前記の実施形態に限定されるものではない。例えば、男性であっても、心拍数との相関関係のある、何らかの周期を持った生体リズムが存在し、女性であっても月経周期以外に心拍数との相関関係のある生体リズムが存在すると考えられる。したがって、本発明を月経周期判定だけでなく、広く一般の生体リズムの判定に用いることができる。また、心拍数の測定は、「液体を可撓性容器に封入し、前記容器を、板に貼り付けて枕の下に設置し、被験者の頭を枕の上に載せて、前記容器に封入された液体の圧力変化を測定する方法」に限られるものではない。心電図などから心拍数を測定する方法を用いても、睡眠中の心拍数の測定ができるので、これらの方法を採用してもよい。その他、本発明の範囲内で種々の変更を施すことができる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】心拍数を計測するシステムを示すブロック図（ａ）及び断面図（ｂ）である。
【図２】増幅器５の具体的な回路図である。
【図３】この測定システムを用いて心拍数を測定する状態を示す平面図（ａ）及び断面図（ｂ）である。
【図４】被験者の睡眠中の圧力検知信号を記録したグラフである。
【図５】被験者の、心拍数の日平均値のデータを収集し、プロットしたグラフである。
【図６】同じ被験者について、同じ期間に測定した基礎体温の変化を表すグラフである。
【符号の説明】
【００５３】
１，２ チューブ
３ａ，３ｂ  板
４  圧力センサ
５  増幅器
６  Ａ／Ｄ変換器
７  コンピュータ
８  バルブ
９  枕
１４  チューブ
【図１】
2006094969.tif 000007
【図２】
2006094969.tif 000008
【図３】
2006094969.tif 000009
【図４】
2006094969.tif 000010
【図５】
2006094969.tif 000011
【図６】
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