(57)【要約】【課題】  マットレスなどの寝姿勢状態で人を支持する人体支持構造が個人に適合するものであるか否かの快適度を簡易かつ迅速に評価する。【解決手段】  脳波又は脈波を測定し、得られた脳波又は脈波を解析処理し、解析処理されたデータの時系列変化を求め、この時系列変化の現れ方を評価指標として前記人体支持構造を評価する構成である。すなわち、本発明では、人の心身状態によって明確な変化が現れる脳波又は脈波を用いて人体支持構造を評価するものであり、従来の技術と比較して、より短時間で測定できる。また、脳波計は簡易型脳波計で十分であり、また、脈波は、指尖容積脈波測定器により容易に測定できるため、店頭や展示場などでも簡易に使用でき、迅速に判定できる。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人を寝姿勢状態で支持する人体支持構造の評価方法であって、
前記人体支持構造に寝姿勢で支持されている人の脳波及び脈波のいずれか少なくとも一方を計測し、得られた脳波又は脈波を解析処理し、解析処理されたデータの時系列変化を求め、この時系列変化の現れ方を評価指標として前記人体支持構造を評価することを特徴とする人体支持構造の評価方法。
【請求項２】
寝姿勢で支持されている人の脳波を計測する場合、θ波、α波、β波の分布率の時系列変化を求め、前記評価指標として用いることを特徴とする請求項１記載の人体支持構造の評価方法。
【請求項３】
寝姿勢で支持されている人の脳波を計測する場合、θ波、α波、β波の分布率を求め、該分布率を基に、さらに、所定時間範囲におけるθ波、α波、β波の分布率の変化の傾きを求め、該分布率の傾きの時系列変化を前記評価指標として用いることを特徴とする請求項１記載の人体支持構造の評価方法。
【請求項４】
前記分布率の時系列変化又は分布率の傾きの時系列変化は、所定のスライドラップ率でスライド計算して求められることを特徴とする請求項２又は３記載の人体支持構造の評価方法。
【請求項５】
寝姿勢で支持されている人の脈波を計測する場合、原波形データを平滑化処理し、平滑化処理されたデータの各周期における所定時間範囲ごとの上限側及び下限側の各ピーク値間の差であるパワー値の傾きの時系列信号を絶対値処理し、さらにこれを積分して得られる脈波筋疲労曲線を前記評価指標として用いることを特徴とする請求項１記載の人体支持構造の評価方法。
【請求項６】
前記パワー値の傾きは、所定のスライドラップ率でスライド計算して求められることを特徴とする請求項５記載の人体支持構造の評価方法。
【請求項７】
さらに、原波形データを周波数解析し、ピーク周波数帯域の出現位置及び／又はピーク値の高さを評価指標として用いることを特徴とする請求項５記載の人体支持構造の評価方法。
【請求項８】
前記脈波が指尖容積脈波であることを特徴とする請求項５記載の人体支持構造の評価方法。
【請求項９】
人を寝姿勢状態で支持する人体支持構造の評価装置であって、
前記人体支持構造に寝姿勢で支持されている人の脳波及び脈波のいずれか少なくとも一方を計測する計測装置と、
得られた脳波又は脈波を解析処理し、解析処理されたデータの時系列変化を求める演算手段と、
前記演算手段により得られた時系列変化の現れ方を比較・判定する比較・判定手段と
を具備することを特徴とする人体支持構造の評価装置。
【請求項１０】
寝姿勢で支持されている人の脳波を計測する場合、前記演算手段が、前記計測装置から得られるθ波、α波、β波の分布率を所定時間ごとに、所定のスライドラップ率でスライド計算して求める手段を備えることを特徴とする請求項９記載の人体支持構造の評価装置。
【請求項１１】
寝姿勢で支持されている人の脳波を計測する場合、前記演算手段が、前記計測装置から得られるθ波、α波、β波の所定時間範囲における分布率の傾きを、所定のスライドラップ率でスライド計算して求める手段を備えることを特徴とする請求項９記載の人体支持構造の評価装置。
【請求項１２】
寝姿勢で支持されている人の脈波を計測する場合、前記演算手段が、前記計測装置から得られる脈波の原波形データを平滑化処理し、平滑化処理されたデータの各周期における所定時間範囲ごとの上限側及び下限側の各ピーク値間の差であるパワー値の傾きを求める手段と、該パワー値の傾きの時系列信号を絶対値処理し、これを積分して脈波筋疲労曲線として得る手段とを備えることを特徴とする請求項９記載の人体支持構造の評価装置。
【請求項１３】
前記パワー値の傾きは、所定のスライドラップ率でスライド計算により求められることを特徴とする請求項１２記載の人体支持構造の評価装置。
【請求項１４】
さらに、原波形データを周波数解析する周波数解析手段を有し、該周波数解析手段により得られるピーク周波数帯域の出現位置及び／又はピーク値の高さを評価指標として用いることを特徴とする請求項１２記載の人体支持構造の評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マットレスやリラックスチェアなど、人を寝姿勢状態で支持する人体支持構造の性能を評価する人体支持構造の評価方法及び評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、立体編物を使用したマットレスと公知のエアーマットとに被験者を寝かせ、２時間就寝した際の寝床内湿度、寝床内温度、皮膚温、下肢の血流量の変化を計測し、いずれのマットレスを使用した場合に、より安静な睡眠状態を提供できるかを比較している。
【特許文献１】特開２００４−９７５４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１に開示された比較項目のうち、寝床内湿度については、２つのエアマットレス間で顕著な差があるが、これは一方が立体編物を使用していることに起因するものであり、例えば、いずれも立体編物を使用したものである場合には、寝床内湿度に限っては差が小さくなるため、寝床内湿度のみをもってマットレスの快適度を客観評価することはできない。また、寝床内温度、皮膚温、血流量については、マットレス間の差が比較的小さいため、快適な睡眠を提供できているか否かを判断するには、特許文献１で実施されているように２時間程度の睡眠時間で比較しなければならない。すなわち、特許文献１に示された比較項目によってマットレスの快適度を評価するには、複数の項目を総合的に比較する必要があると共に、評価データを得るための睡眠時間も数時間要する。従って、例えば、マットレス販売の店頭や展示場においてマットレスの適合性を個人ごとに評価する際には、特許文献１に示された手法では時間がかかりすぎるなど、簡易性、迅速性に欠けるため、適していない。
【０００４】
本発明は上記に鑑みなされたものであり、マットレスなどの寝姿勢状態で人を支持する人体支持構造が個人に適合するものであるか否かの快適度を簡易かつ迅速に評価でき、店頭や展示場などでも容易に実施可能な人体支持構造の評価方法及び該評価方法を実施するための評価装置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】
【０００５】
上記した課題を解決するため、請求項１記載の本発明では、人を寝姿勢状態で支持する人体支持構造の評価方法であって、
前記人体支持構造に寝姿勢で支持されている人の脳波及び脈波のいずれか少なくとも一方を計測し、得られた脳波又は脈波を解析処理し、解析処理されたデータの時系列変化を求め、この時系列変化の現れ方を評価指標として前記人体支持構造を評価することを特徴とする人体支持構造の評価方法を提供する。
請求項２記載の本発明では、寝姿勢で支持されている人の脳波を計測する場合、θ波、α波、β波の分布率の時系列変化を求め、前記評価指標として用いることを特徴とする請求項１記載の人体支持構造の評価方法を提供する。
請求項３記載の本発明では、寝姿勢で支持されている人の脳波を計測する場合、θ波、α波、β波の分布率を求め、該分布率を基に、さらに、所定時間範囲におけるθ波、α波、β波の分布率の変化の傾きを求め、該分布率の傾きの時系列変化を前記評価指標として用いることを特徴とする請求項１記載の人体支持構造の評価方法を提供する。
請求項４記載の本発明では、前記分布率の時系列変化又は分布率の傾きの時系列変化は、所定のスライドラップ率でスライド計算して求められることを特徴とする請求項２又は３記載の人体支持構造の評価方法を提供する。
請求項５記載の本発明では、寝姿勢で支持されている人の脈波を計測する場合、原波形データを平滑化処理し、平滑化処理されたデータの各周期における所定時間範囲ごとの上限側及び下限側の各ピーク値間の差であるパワー値の傾きの時系列信号を絶対値処理し、さらにこれを積分して得られる脈波筋疲労曲線を前記評価指標として用いることを特徴とする請求項１記載の人体支持構造の評価方法を提供する。
請求項６記載の本発明では、前記パワー値の傾きは、所定のスライドラップ率でスライド計算して求められることを特徴とする請求項５記載の人体支持構造の評価方法を提供する。
請求項７記載の本発明では、さらに、原波形データを周波数解析し、ピーク周波数帯域の出現位置及び／又はピーク値の高さを評価指標として用いることを特徴とする請求項５記載の人体支持構造の評価方法を提供する。
請求項８記載の本発明では、前記脈波が指尖容積脈波であることを特徴とする請求項５記載の人体支持構造の評価方法を提供する。
請求項９記載の本発明では、人を寝姿勢状態で支持する人体支持構造の評価装置であって、
前記人体支持構造に寝姿勢で支持されている人の脳波及び脈波のいずれか少なくとも一方を計測する計測装置と、
得られた脳波又は脈波を解析処理し、解析処理されたデータの時系列変化を求める演算手段と、
前記演算手段により得られた時系列変化の現れ方を比較・判定する比較・判定手段と
を具備することを特徴とする人体支持構造の評価装置を提供する。
請求項１０記載の本発明では、寝姿勢で支持されている人の脳波を計測する場合、前記演算手段が、前記計測装置から得られるθ波、α波、β波の分布率を所定時間ごとに、所定のスライドラップ率でスライド計算して求める手段を備えることを特徴とする請求項９記載の人体支持構造の評価装置を提供する。
請求項１１記載の本発明では、寝姿勢で支持されている人の脳波を計測する場合、前記演算手段が、前記計測装置から得られるθ波、α波、β波の所定時間範囲における分布率の傾きを、所定のスライドラップ率でスライド計算して求める手段を備えることを特徴とする請求項９記載の人体支持構造の評価装置を提供する。
請求項１２記載の本発明では、寝姿勢で支持されている人の脈波を計測する場合、前記演算手段が、前記計測装置から得られる脈波の原波形データを平滑化処理し、平滑化処理されたデータの各周期における所定時間範囲ごとの上限側及び下限側の各ピーク値間の差であるパワー値の傾きを求める手段と、該パワー値の傾きの時系列信号を絶対値処理し、これを積分して脈波筋疲労曲線として得る手段とを備えることを特徴とする請求項９記載の人体支持構造の評価装置を提供する。
請求項１３記載の本発明では、前記パワー値の傾きは、所定のスライドラップ率でスライド計算により求められることを特徴とする請求項１２記載の人体支持構造の評価装置を提供する。
請求項１４記載の本発明では、さらに、原波形データを周波数解析する周波数解析手段を有し、該周波数解析手段により得られるピーク周波数帯域の出現位置及び／又はピーク値の高さを評価指標として用いることを特徴とする請求項１２記載の人体支持構造の評価装置を提供する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の人体支持構造の評価方法及び評価装置は、脳波又は脈波を測定し、得られた脳波又は脈波を解析処理し、解析処理されたデータの時系列変化を求め、この時系列変化の現れ方を評価指標として前記人体支持構造を評価する構成である。すなわち、本発明では、人の心身状態によって明確な変化が現れる脳波又は脈波を用いて人体支持構造を評価するものであり、従来の技術と比較して、より短時間で測定できる。また、脳波計は簡易型脳波計で十分であり、また、脈波は、指尖容積脈波測定器により容易に測定できるため、店頭や展示場などでも簡易に使用でき、迅速に判定できる。特に、脳波においてはθ波、α波、β波の分布率の時系列変化を求め、脈波においてはパワー値の傾きの時系列信号を基に得られる脈波筋疲労曲線を求めて評価指標としている。脳波の場合には、眠気を催すとθ波の分布率が増すため、短時間であっても人が寝やすいものであるかどうか、すなわち、リラックスしやすいか否かを客観的に評価できる。脈波の場合には、脈波筋疲労曲線がより低く推移することにより、比較対象のマットレスのいずれが被験者にとって疲れにくく、リラックスしやすいか否かという評価を容易に行うことができる。また、両者を併用することにより、評価の信頼性を増すこともできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図面に示した実施形態に基づき本発明をさらに詳細に説明する。図１は、本発明の一の実施形態に係る人体支持構造の評価装置のブロック図である。この図は、脳波を測定する場合の評価装置の構成を示すものであり、計測装置（脳波計）１０及びデータ処理装置（脳波用）２０とを備えて構成される。なお、本発明の評価対象となる「人体支持構造」とは、人を寝姿勢状態で支持する構造物のみを指し、自動車の運転席シートなどのように、人が重力に逆らって所定の姿勢を維持するために使用されるものは含まず、リラックス状態の人を安定して支持するものである。典型的には、マットレス、布団などの寝具、あるいはリラックスチェアなどが該当するが、自動車の助手席シート、電車の乗客用のシートなどのように、例えば、リクライニングさせて寝姿勢に近い状態で人を支持する機能を重視する必要のある人体支持構造の評価に適用することも可能である。
【０００８】
計測装置１０としては、本実施形態では、脳波計が用いられるが、密閉室内でなくても簡易に使用できる簡易型脳波計を用いることが好ましい。このような簡易型脳波計としては、例えば、（株）ＦＵＴＥＫ製、ＦＭ−５１５Ａを用いることができる。
【０００９】
データ処理装置（脳波用）２０は、計測装置１０から得られた脳波を解析処理し、解析処理されたデータの時系列変化を求める脳波解析用演算手段２１と、該脳波解析用演算手段２１により得られた時系列変化の現れ方を比較・判定する脳波用比較・判定手段２２とを備えて構成される。
【００１０】
脳波解析用演算手段２１は、図１に示したように、コンピュータプログラムからなる分布率算出手段２１ａを備えてなる。簡易型脳波計では、所定時間ごとに、例えば、１秒間ごとにθ波、α波、β波の周波数成分の振幅スペクトルが算出されるが、分布率算出手段２１ａは、１秒ごとに得られる振幅スペクトルからθ波、α波、β波の出力値を、所定の時間範囲で区切って合計し、θ波、α波、β波の全出力値の合計に対するθ波、α波、β波それぞれの個別出力値の合計の割合により分布率を算出する。この際、θ波、α波、β波の各出力値を合計する時間範囲は、所定のスライドラップ率で区切り、スライド計算の手法により求める。例えば、スライドラップ率を９０％とした場合、０秒〜１８０秒、１８秒〜１９８秒、３６秒〜２１６秒というような時間範囲でθ波、α波、β波の毎秒の出力値を合計し、それぞれの分布率を求めてプロットし、時系列変化を得る。これにより、θ波、α波、β波の分布率の変化傾向を把握することが容易となる。なお、スライド計算する際に区切る時間範囲及びスライドラップ率の好ましい値については、後述の脈波の解析処理の際に行うスライド計算で用いる値と同様であるため、詳細は後述する。分布率算出手段２１ａにより算出された分布率は、出力手段２１ｂによって時系列データとして出力され、脳波用比較・判定手段２２に送られる。
【００１１】
脳波用比較・判定手段２２は、脳波解析用演算手段２１から得られた時系列データにより、例えば、眠気、睡眠時に優勢となるθ波の分布率の上昇傾向と、意識分散、緊張時に優勢となるβ波の分布率の低下傾向とが現れた場合に、睡眠に移行したと判定する。従って、この傾向が早く現れたりするほと、被験者にとって寝やすい人体支持構造（マットレス等）であることがわかる。
【００１２】
図２は、本発明の他の実施形態に係る人体支持構造の評価装置のブロック図であり、脈波を測定する場合の評価装置の構成を示すものである。本実施形態の人体支持構造の評価装置は、計測装置（指尖容積脈波測定器）３０及びデータ処理装置（脈波用）４０とを備えて構成される。
本実施形態の計測装置３０を構成する指尖容積脈波測定器は、赤外線発光ダイオードとフォトトランジスタを備え、指に装着するだけできわめて簡易に脈波を測定できる。データ処理装置（脈波用）４０は、コンピュータプログラムである脈波解析析用演算手段４１と脈波用比較・判定手段４２とを備えてなり、脈波解析用演算手段４１は、原波形データピーク値検出手段４１ａと、パワー値算出手段４１ｂと、パワー値傾き算出手段４１ｃと、脈波筋疲労算出手段４１ｄとを備えて構成される。
【００１３】
原波形データピーク値検出手段４１ａは、計測装置３０により得られた脈波の原波形データの各周期のピーク値を検出するものである。具体的には、原波形データをＳａｖｉｔｚｋｙとＧｏｌａｙにより平滑化微分し、波形の変動幅に対して所定の閾値で、好ましくは、波形の変動幅の７０％を閾値として検出を行い上限側のピーク値と下限側のピーク値（ボトム値）を求める。
【００１４】
パワー値算出手段４１ｂにおいては、原波形ピーク値検出手段４１ａにより得られた脈波の原波形データの各ピーク値を、予め設定した所定の時間範囲ごと、例えば、５秒（ｓ）ごとに切り分け、その時間範囲の中で上限側ピーク値と下限側ピーク値の平均値を求め、それらの差をパワー値として求める。但し、変化量を強調するためには、上記の所定時間範囲における上限側ピーク値の平均値と下限側ピーク値の平均値との差を二乗してパワー値とすることが好ましい。
【００１５】
パワー値傾き算出手段４１ｃは、パワー値算出手段４１ｂにより得られたパワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、それぞれ前記所定時間に対して所定のスライドラップ率で、スライド計算して求めていく。スライド計算は、次のようにして行う。
【００１６】
例えば、Ｔ秒（ｓ）間における傾きを、スライドラップ率９０％で求める場合には、まず、０（ｓ）〜Ｔ（ｓ）間における最大リアプノフ指数のピーク値、及びパワー値の時間軸に対する傾きを、最小二乗近似により求める。次いで、
スライド計算（１）：Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋Ｔ／１０（ｓ）間、
スライド計算（２）：２×Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋２×Ｔ／１０（ｓ）間、
スライド計算（ｎ）：ｎ×Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋ｎ×Ｔ／１０（ｓ）間
における各傾きを最小二乗近似により求めていく。
【００１７】
ここで、パワー値の時間領域における特徴を大域的に把握するためには、スライド計算を行う際のサンプリング時間間隔（Ｔ秒間）は１８０秒間が最適であり、スライドラップ率は９０％が最適である。なお、この時間間隔１８０秒間、スライドラップ率９０％という値は、上記一の実施形態における脳波解析用演算手段２１の分布率算出手段２１ａにも同様に用いることが好ましい。時間間隔１８０秒間、スライドラップ率９０％が最適と判断したのは、数名の被験者について、同じ環境下で３０分間の睡眠実験を行い、指尖容積脈波を採取して分析した結果から得られたものであり、本出願人による特願２００３−３６３９０２号に報告されている。疲労による上位中枢の興奮性の減衰と末梢性の抑制性反射機構の関与により筋肉活動の指令が減少するが、血流を正常に戻すと１８０秒間で中枢性の興奮水準は回復することと関連していると予測される。
【００１８】
脈波筋疲労度算出手段４１ｄは、上記パワー値傾き算出手段４１ｂにより得られたパワー値の傾きの時系列信号を絶対値処理して、積分値を算出し、該積分値を疲労度として算出する。そして、かかる脈波筋疲労算出手段４１ｄにより算出された疲労度を、出力手段４１ｅにより時系列データとして出力し、脈波筋疲労曲線を得る。これにより、疲労度を定量化でき客観的に把握できる。
【００１９】
脈波用比較・判定手段４２は、出力手段４１ｅから送られる脈波筋疲労曲線により、疲労度の推移がより低くなっている場合に、被験者にとってリラックス度が高く、快適な寝心地を提供できる人体支持構造（マットレス等）であると判定する。
【００２０】
また、脈波解析用演算手段４１としては、脈波の原波形データを周波数解析する周波数解析手段を備えた構成とすることもできる。この場合、脈波用比較・判定手段４２は、ピーク周波数帯域の周波数及びピーク値を比較し判定する。すなわち、ピーク周波数帯域がより高周波側にシフトしている場合やピーク値がより高く現れる人体支持構造（マットレス等）は、逆の傾向を示す人体支持構造（マットレス等）と比較し、脈拍数、血流量共に多く、緊張度が高く、リラックス度が低いことを示す。
【００２１】
なお、脈波解析用演算手段４１は、上記した脈波筋疲労曲線を求める手段と周波数解析による手段の両方を有する構造としてもよく、その場合には、脈波用比較・判定手段４２による判定結果の信頼性が高まる。さらに、上記一の実施形態で説明した脳波を用いた解析と本実施形態の脈波を用いた解析とを併用することもできる。
また、上記した説明では、脳波解析用演算手段２１として、θ波、α波、β波の所定時間範囲における分布率を合計しスライド計算する分布率算出手段２１ａを用いているが、分布率を合計して比較するのではなく、脳波計から１秒ごとに出力されるθ波、α波、β波の出力値の所定時間範囲（例えば、１８０秒間）における変化の割合である分布率の傾きを算出し、これを上記と同様に、例えば、９０％のスライドラップ率でスライド計算し、分布率の傾きの時系列変化を求める構成とすることもできる。分布率の傾きの時系列変化によれば、その変動幅により、安定領域に近づいたかどうか容易に判断できる。
【００２２】
（試験例）
人体支持構造として２種類のマットレスを使用し、３名の被験者（被験者Ａ、被験者Ｂ、被験者Ｃ）により、３０分間の昼寝実験を行った。実験時間は眠気に襲われやすい午後２〜４時までの間とし、各被験者が別の日の同じ時間帯に異なるマットレスで昼寝して、概日リズム等による生体変動の影響を小さくした。
【００２３】
使用したマットレスは、立体編物で構成され、適度な弾力性を持ち、人体の筋肉のバネ特性に近いバネ特性を有するもの、すなわち、１点集中荷重では柔らかなバネ特性を発揮するが、所定の大きさの面接触では面剛性が高く硬いバネ特性を発揮する構造のもの（マットレスＡ）と、粘弾性ウレタンで構成された低反発高減衰のもの（マットレスＢ）である。
【００２４】
脳波の計測に当たっては、計測装置１０である簡易型脳波計として（株）ＦＵＴＥＫ製、ＦＭ５１５Ａを用いた。これは、１秒間につきθ波、α波、β波の周波数成分の振幅スペクトルがリアルタイムで出力されるものであり、各被験者の頭部に装着して行った。また、脈波の計測に当たっては、計測装置３０である指尖容積脈波測定器として、株式会社コンピュータコンビニエンス社製の光学式脈波計を用いた。これは、赤外線発光ダイオードとフォトトランジスタで構成され、パワーアンプによって信号の増幅を行い、１０ＨｚのローパスフィルタをかけてＡ／Ｄ変換を行って得られる時系列信号を上記原波形データとして用いることができるものであり、各被験者の左手人差し指に装着して行った。脈波のサンプリング周波数は２００Ｈｚで分解能は１２Ｂｉｔであった。
【００２５】
各計測装置１０，３０により得られたデータを、上記したデータ処理装置２０，４０によりそれぞれ演算処理し、その結果を出力した。
また、実験中、被験者の様子を観察する観察者をおくと共に、実験後に各被験者の主観的判断による官能評価も行った。
【００２６】
（脳波の分布率）
図３（ａ）〜（ｂ）は、脳波解析用演算手段２１によって得られた被験者Ａの脳波のθ波、α波、β波の分布率を示すもので、このうち、図３（ａ）は、マットレスＡを用いた実験結果を、図３（ｂ）は、マットレスＢを用いた実験結果をそれぞれ示す。
【００２７】
図３（ａ）から、特に４００秒以降、θ波の分布率が高い方に推移しているのに対し、β波の分布率は実験開始直後から下がる傾向にあることがわかる。また、８００〜９５０秒付近では、覚醒状態におけるリラックス度を示すα波よりもθ波の分布率が上回っており、より深い睡眠状態に至っていることがわかる。この結果、被験者Ａは、マットレスＡを使用した際には、実験開始直後の早期に入眠への移行期が訪れ、４００秒付近から睡眠段階に入ったものと判定できる。
【００２８】
これに対し、図３（ｂ）では、実験開始直後から４００秒付近まで、θ波の急激な増加とα波の低下が見られるが、β波はほとんど変動していない。また、４００秒以降では、α波の分布率がθ波より上回ったままの状態で推移し、β波の低下傾向も見られない。従って、図３（ｂ）からは、マットレスＢに昼寝した被験者Ａは、浅い眠りの朦朧状態であったことがわかる。
【００２９】
観察者による視察でも、被験者Ａは、マットレスＡを使用した際には、閉眼後早い段階で熟睡状態に陥っていることが認められた。また、被験者Ａの実験後の所感では、マットレスＢは低反発のため、体が沈み込んで寝付きにくかったのに対し、マットレスＡは非常にぐっすり眠れたとのコメントがあり、いずれも、脳波解析用演算手段２１の出力結果から判定できることと一致していた。
【００３０】
従って、脳波解析用演算手段２１を用いることにより、マットレスＡとマットレスＢとを比較した場合には、被験者Ａにとっては、マットレスＡの方が適していることが客観的に判断できる。
【００３１】
（脈波筋疲労曲線）
図４（ａ）〜（ｃ）は、脈波解析用演算手段４１によって得られた被験者Ａ，Ｂ，Ｃの脈波筋疲労曲線を示す図である。
図４（ａ）から、被験者Ａの疲労度は、マットレスＢよりもマットレスＡの方が低く推移している。従って、この脈波筋疲労曲線によっても、被験者ＡにとってマットレスＡの方が快適かつ速やかに睡眠に移行できるものであることがわかる。また、図４（ａ）の脈波筋疲労曲線の傾きを見ると、マットレスＡでは、３００秒付近、マットレスＢでは４５０秒付近で、それぞれ、それ以前と比較して傾きが低下している。この傾きの変化が現れた時点は、上記した脳波解析用演算手段２１により睡眠に移行したと判断できるタイミング並びに視察により睡眠に移行したと判断できるタイミングとほぼ一致しており、脈波筋疲労曲線における傾きの変化の現れた時点を睡眠へ移行した段階と判断できる。
【００３２】
また、図４（ｂ），（ｃ）から、他の被験者Ｂ，Ｃも、マットレスＡの方がマットレスＢよりも疲労度が低く推移していることがわかる。疲労度が高いということは、寝姿勢において筋肉を使用する頻度が高いことを意味するものであり、被験者Ａ，Ｂ，Ｃにとっては、いずれもマットレスＡの方が、リラックスした正しい寝姿勢を維持できるものと判断できる。
【００３３】
（脈波周波数解析）
図５（ａ）〜（ｂ）は、脈波解析用演算手段４１として周波数解析手段を具備するものを用い、それによって得られた被験者Ａの指尖容積脈波の周波数解析結果を示す図である。
この結果から、マットレスＢは、マットレスＡよりもピーク周波数帯域が高周波側にシフトしており、ピーク値が若干高くなっている。これは、マットレスＢを使用した場合には、脈拍数、血流量共にマットレスＡを使用した場合より高くなっていることを示し、筋肉を使用した寝姿勢となっており、マットレスＡの方が、リラックス度が高い傾向であるがわかる。
周波数解析のみでは、睡眠移行期のタイミングはわからないが、上記した脳波の分布率、脈波筋疲労曲線と併用することにより、いずれのマットレスが適しているかの判断がより正確に行える。
【００３４】
（脳波の分布率傾き）
図６（ａ）〜（ｂ）は、図３（ａ）〜（ｂ）の分布率の時系列変化を求めた際のデータを用い、１８０秒ごとにθ波、α波、β波の分布率の傾き（変化の割合）を求め、これを上記したように９０％のスライドラップ率でスライド計算した分布率傾きの時系列変化を示す図である。
この結果から、θ波、α波、β波の分布率の傾きが、マットレスＢよりもマットレスＡの方が、傾き０に近い、安定領域で推移していることがわかる。マットレスＢの場合、特に、４００秒までの変動が大きく寝付きが悪くなっており、また、６００秒〜８００秒及びそれ以降の時間帯でも、θ波、α波、β波の変動が大きく、体が動いたりして、リラックスした安定した睡眠がとれていないことがわかる。
図７（ａ）〜（ｂ）は、図６（ａ）〜（ｂ）の分布率傾きの時系列変化の周波数解析結果を示すものであるが、この周波数解析によっても、パワースペクトルのピーク値が、マットレスＢよりマットレスＡの方が大幅に小さくなっており、リラックス度の高い、安定した寝姿勢がマットレスＡにより得られていることがわかる。
【００３５】
上記の試験例では、脳波又は脈波を３０分間測定しているが、図３から、特に、θ波の分布率の上昇傾向とβ波の分布率の低下傾向が併せて現れるか否かを評価指標とすれば、あるいは、図４及び図５から、脈波筋疲労曲線の推移傾向若しくは周波数解析を評価指標とすれば、１５分程度でもマットレスの違いによる被験者の快適度を判定できる。また、図６及び図７の脳波の分布率の傾きの分析によれば、安定領域か否かをより明瞭に判定できると共に、この場合も、数分から１０分程度、長くても１５分程度でマットレスの近いによる快適度を分析できる。従って、本発明は、短時間で人体支持構造の評価を行うのに適している。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
なお、上記各実施形態では、脳波と脈波を用いているが、呼吸を計測して脈波の場合と同様に処理し、人体支持構造の評価に適用できると予測される。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】図１は、本発明の一の実施形態にかかる人体支持構造の評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の他の実施形態にかかる人体支持構造の評価装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、昼寝実験によって得られた被験者Ａの脳波（θ波、α波、β波）の分布率の出力結果であり、（ａ）はマットレスＡで実験した結果を、（ｂ）はマットレスＢで実験した結果を示す図である。
【図４】図４（ａ）〜（ｃ）は、昼寝実験によって得られた被験者Ａ，Ｂ，Ｃの脈波筋疲労曲線を示す図である。
【図５】図５は、昼寝実験によって得られた被験者Ａの脈波の周波数解析の結果を示す図であり、（ａ）はマットレスＡで実験した結果を、（ｂ）はマットレスＢで実験した結果を示す図である。
【図６】図６は、昼寝実験によって得られた被験者Ａの脳波（θ波、α波、β波）の分布率の傾きの出力結果であり、（ａ）はマットレスＡで実験した結果を、（ｂ）はマットレスＢで実験した結果を示す図である。
【図７】図７は、図６で得られた脳波（θ波、α波、β波）の分布率の傾きの周波数解析結果を示す図であり、（ａ）はマットレスＡの結果を、（ｂ）はマットレスＢの結果を示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１０  計測装置（脳波計）
２０  データ処理装置（脳波用）
２１  脳波解析用演算手段
２１ａ  分布率算出手段
２１ｂ  出力手段
２２  脳波用比較・判定手段
３０  計測装置（指尖容積脈波測定器）
４０  データ処理装置（脈波用）
４１  脈波解析用演算手段
４１ａ  原波形データピーク値算出手段
４１ｂ  パワー値算出手段
４１ｃ  パワー値傾き算出手段
４１ｄ  脈波筋疲労算出手段
４１ｅ  出力手段
４２  脈波用比較・判定手段
【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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