(57)【要約】【課題】交感神経の活動を抑えることができる呼吸を行えるよう利用者を誘導することができる情報処理装置を提供する。【解決手段】利用者の頭部に装着され、頭部の血流量を検出する頭部装着装置によって検出された検出値を受信する受信部と、検出値から、血流量の時間変化を示す成分を抽出する抽出部と、抽出した血流量の時間変化を示す成分に基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と利用者の呼吸の周期および深さとを算出する算出部と、算出した頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定する特定部と、利用者の呼吸の周期および深さが特定した呼吸の周期および深さとなるように利用者の呼吸を誘導する情報を出力する出力部とを備える情報処理装置を提供する。【選択図】図１
2018161245.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量を検出する頭部装着装置によって検出された検出値を受信する受信部と、
前記検出値から、前記血流量の時間変化を示す成分を抽出する抽出部と、
前記抽出した前記血流量の時間変化を示す成分に基づいて、前記頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と前記利用者の呼吸の周期および深さとを算出する算出部と、
前記算出した前記頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と前記利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、前記頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯における前記利用者の呼吸の周期および深さを特定する特定部と、
前記利用者の呼吸の周期および深さが前記特定した呼吸の周期および深さとなるように前記利用者の呼吸を誘導する情報を出力する出力部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記検出値から、前記頭部の脈波の時間変化を示す成分を抽出し、
前記算出部は、前記頭部の脈波の時間変化を示す成分に基づいて、前記利用者の心拍数の時間変化を算出し、
前記特定部は、前記算出した前記利用者の心拍数の時間変化に基づいて、前記頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯のうち、前記利用者の心拍数が略一定となる時間帯を特定し、前記特定した時間帯における前記利用者の呼吸の周期および深さを特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量を検出する頭部装着装置によって検出された検出値を受信する受信部と、
前記検出値から、前記血流量の時間変化を示す成分および前記頭部の脈波の時間変化を示す成分を抽出する抽出部と、
前記抽出した前記血流量の時間変化を示す成分に基づいて、前記利用者の呼吸の周期および深さを算出し、前記頭部の脈波の時間変化を示す成分に基づいて、前記利用者の心拍数の時間変化を算出する算出部と、
前記算出した前記利用者の心拍数の時間変化と前記利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、前記利用者の心拍数の時間変化が略一定となる時間帯における前記利用者の呼吸の周期および深さを特定する特定部と、
前記利用者の呼吸の周期および深さが前記特定した呼吸の周期および深さとなるように前記利用者の呼吸を誘導する情報を出力する出力部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量を検出する頭部装着装置によって検出された検出値を受信し、
前記検出値から、前記血流量の時間変化を示す成分を抽出し、
前記抽出した前記血流量の時間変化を示す成分に基づいて、前記頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と前記利用者の呼吸の周期および深さとを算出し、
前記算出した前記頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と前記利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、前記頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯における前記利用者の呼吸の周期および深さを特定し、
前記利用者の呼吸の周期および深さが前記特定した呼吸の周期および深さとなるように前記利用者の呼吸を誘導する情報を出力する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
前記検出値から、前記頭部の脈波の時間変化を示す成分を抽出し、
前記頭部の脈波の時間変化を示す成分に基づいて、前記利用者の心拍数の時間変化を算出し、
前記算出した前記利用者の心拍数の時間変化に基づいて、前記頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯のうち、前記利用者の心拍数が略一定となる時間帯を特定し、前記特定した時間帯における前記利用者の呼吸の周期および深さを特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理方法。
【請求項６】
利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量を検出する頭部装着装置によって検出された検出値を受信し、
前記検出値から、前記血流量の時間変化を示す成分および前記頭部の脈波の時間変化を示す成分を抽出し、
前記抽出した前記血流量の時間変化を示す成分に基づいて、前記利用者の呼吸の周期および深さを算出し、前記頭部の脈波の時間変化を示す成分に基づいて、前記利用者の心拍数の時間変化を算出し、
前記算出した前記利用者の心拍数の時間変化と前記利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、前記利用者の心拍数の時間変化が略一定となる時間帯における前記利用者の呼吸の周期および深さを特定し、
前記利用者の呼吸の周期および深さが前記特定した呼吸の周期および深さとなるように前記利用者の呼吸を誘導する情報を出力する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
コンピュータに、
利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量を検出する頭部装着装置によって検出された検出値を受信するステップと、
前記検出値から、前記血流量の時間変化を示す成分を抽出するステップと、
前記抽出した前記血流量の時間変化を示す成分に基づいて、前記頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と前記利用者の呼吸の周期および深さとを算出するステップと、
前記算出した前記頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と前記利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、前記頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯における前記利用者の呼吸の周期および深さを特定するステップと、
前記利用者の呼吸の周期および深さが前記特定した呼吸の周期および深さとなるように前記利用者の呼吸を誘導する情報を出力するステップと
を実行させるための情報処理プログラム。
【請求項８】
前記コンピュータにさらに、
前記検出値から、前記頭部の脈波の時間変化を示す成分を抽出するステップと、
前記頭部の脈波の時間変化を示す成分に基づいて、前記利用者の心拍数の時間変化を算出するステップと、
前記算出した前記利用者の心拍数の時間変化に基づいて、前記頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯のうち、前記利用者の心拍数が略一定となる時間帯を特定し、前記特定した時間帯における前記利用者の呼吸の周期および深さを特定するステップと
を実行させるための請求項７に記載の情報処理プログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量を検出する頭部装着装置によって検出された検出値を受信するステップと、
前記検出値から、前記血流量の時間変化を示す成分および前記頭部の脈波の時間変化を示す成分を抽出するステップと、
前記抽出した前記血流量の時間変化を示す成分に基づいて、前記利用者の呼吸の周期および深さを算出し、前記頭部の脈波の時間変化を示す成分に基づいて、前記利用者の心拍
数の時間変化を算出するステップと、
前記算出した前記利用者の心拍数の時間変化と前記利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、前記利用者の心拍数の時間変化が略一定となる時間帯における前記利用者の呼吸の周期および深さを特定するステップと、
前記利用者の呼吸の周期および深さが前記特定した呼吸の周期および深さとなるように前記利用者の呼吸を誘導する情報を出力するステップと
を実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、人間は、深呼吸において呼吸の周期や深さが安定すると、自律神経の交感神経の活動が抑えられ、一定のリラックス効果が得られると考えられている。深呼吸によって交感神経の活動を抑えることは、心的外傷後ストレス障害（Post Traumatic Stress Disorder：ＰＴＳＤ）の治療などにも利用されている。そこで、深呼吸のタイミングを誘導する技術も提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−６３１２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では、呼吸を交感神経の活動を抑えることができるように誘導することについての提案はなされてこなかった。このため、瞑想などのリラックスすることを目的とした深呼吸のトレーニングにおいて、呼吸を安定させることができるかは、指導者の経験や手腕などによるところが大きく、交感神経の活動を抑えることを目的として呼吸を安定させる方法を提供することは困難であった。
【０００５】
本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、交感神経の活動を抑えることができる呼吸を行えるよう利用者を誘導することができる情報処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一側面は、以下の情報処理装置によって例示される。本情報処理装置は、利用者の頭部に装着され、頭部の血流量を検出する頭部装着装置によって検出された検出値を受信する受信部と、検出値から、血流量の時間変化を示す成分を抽出する抽出部と、抽出した血流量の時間変化を示す成分に基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と利用者の呼吸の周期および深さとを算出する算出部と、算出した頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定する特定部と、利用者の呼吸の周期および深さが特定した呼吸の周期および深さとなるように利用者の呼吸を誘導する情報を出力する出力部とを備える。
【０００７】
また、上記の情報処理装置において、抽出部は、検出値から、頭部の脈波の時間変化を示す成分を抽出し、算出部は、頭部の脈波の時間変化を示す成分に基づいて、利用者の心拍数の時間変化を算出し、特定部は、算出した利用者の心拍数の時間変化に基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯のうち、利用者の心拍数が略一定となる時間帯を特定し、特定した時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定してもよい。
【０００８】
また、本発明の別の側面による情報処理装置は、利用者の心拍数の時間変化が略一定となる時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定する特定部と、利用者の呼吸の周期および深さが特定した呼吸の周期および深さとなるように利用者の呼吸を誘導する情
報を出力する出力部とを備えてもよい。
【０００９】
本発明の第２の側面は、利用者の頭部に装着され、頭部の血流量を検出する頭部装着装置によって検出された検出値を受信し、検出値から、血流量の時間変化を示す成分を抽出し、抽出した血流量の時間変化を示す成分に基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と利用者の呼吸の周期および深さとを算出し、算出した頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定し、利用者の呼吸の周期および深さが特定した呼吸の周期および深さとなるように利用者の呼吸を誘導する情報を出力することを実行する情報処理方法として例示できる。
【００１０】
また、上記の情報処理方法において、さらに、検出値から、頭部の脈波の時間変化を示す成分を抽出し、頭部の脈波の時間変化を示す成分に基づいて、利用者の心拍数の時間変化を算出し、算出した利用者の心拍数の時間変化に基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯のうち、利用者の心拍数が略一定となる時間帯を特定し、特定した時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定してもよい。
【００１１】
また、本発明の別の側面による情報処理方法は、利用者の心拍数の時間変化が略一定となる時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定し、利用者の呼吸の周期および深さが特定した呼吸の周期および深さとなるように利用者の呼吸を誘導する情報を出力してもよい。
【００１２】
また、本発明の第３の側面は、コンピュータに、利用者の頭部に装着され、頭部の血流量を検出する頭部装着装置によって検出された検出値を受信するステップと、検出値から、血流量の時間変化を示す成分を抽出するステップと、抽出した血流量の時間変化を示す成分に基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と利用者の呼吸の周期および深さとを算出するステップと、算出した頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定するステップと、利用者の呼吸の周期および深さが特定した呼吸の周期および深さとなるように利用者の呼吸を誘導する情報を出力するステップとを実行させる情報処理プログラムとして例示できる。
【００１３】
また、上記の情報処理プログラムにおいて、コンピュータにさらに、検出値から、頭部の脈波の時間変化を示す成分を抽出するステップと、頭部の脈波の時間変化を示す成分に基づいて、利用者の心拍数の時間変化を算出するステップと、算出した利用者の心拍数の時間変化に基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯のうち、利用者の心拍数が略一定となる時間帯を特定し、特定した時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定するステップとを実行させてもよい。
【００１４】
また、本発明の別の側面による情報処理プログラムは、コンピュータに、利用者の心拍数の時間変化が略一定となる時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定するステップと、利用者の呼吸の周期および深さが特定した呼吸の周期および深さとなるように利用者の呼吸を誘導する情報を出力するステップとを実行させてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、交感神経の活動を抑えることができる呼吸を行えるよう利用者を誘導することができる情報処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る計測システムの概略構成を例示する図である。
【図２】図２は、頭部装着装置を下後方から見た外観を例示する斜視図である。
【図３】図３は、頭部装着装置を上方から見た平面図である。
【図４】図４は、頭部装着装置を前方から見た正面図である。
【図５】図５は、一実施形態に係る利用者端末において実行される処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図６】図６は、脳活動波形、血流量変化成分の信号、脈波成分の信号の例を示す図である。
【図７】図７は、一実施形態に係る利用者端末において実行されるサブルーチンの処理の一例を示す図である。
【図８】図８は、一実施形態に係る利用者端末において実行されるサブルーチンの処理の一例を示す図である。
【図９】図９は、呼吸における呼吸の深さとＣＯ２濃度の相関を例示する図である。
【図１０】図１０は、一実施形態に係る利用者端末において表示される画面の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、一実施形態に係る利用者端末において実行される処理のフローチャートの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して一実施形態に係る計測システムについて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る計測システムの概略構成を例示する図である。本計測システムは、利用者の頭部から血流量の変化を示す計測データ（検出値ともいう）を検出し、利用者の脳の活動状態を示す脳活動情報を取得する。図１に示すように、本計測システムは、頭部装着装置１と利用者端末２を有する。頭部装着装置１は、情報処理の側面としては、制御部１１と、無線通信部１３と、一対のセンサ１１５、１２５とを有する。制御部１１は、頭部装着装置１の計測と通信を制御する。制御部１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、あるいはＤＳＰ（Digital Signal Processor）などのプロセッサとメモ
リとを有し、メモリ上に実行可能に展開されたコンピュータプログラム、ファームウェアなどにより処理を実行する。ただし、制御部１１は、無線通信部１３とセンサ１１５、１２５を起動し、各構成要素との連携処理を実行する専用のハードウェア回路、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などであってもよい。また、制御部１１は、ＣＰＵ、
ＤＳＰ、専用のハードウェア回路などが混在したものであってもよい。
【００１８】
無線通信部１３は、所定のインターフェースによって、制御部１１およびセンサ１１５、１２５と接続される。ただし、無線通信部１３は、制御部１１を介して、センサ１１５、１２５からデータを取得する構成であってもよい。無線通信部１３は、ネットワークＮ１を介して、利用者端末２と通信する。ネットワークＮ１は、例えば、Bluetooth（登録
商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ZigBee（登録商標）などの規格に従ったネットワークである。ただし、本計測システムにおいて、無線通信部１３の無線インターフェースの規格に限定がある訳ではない。また、ネットワークＮ１は有線ネットワークでもよい。
【００１９】
また、本計測システムにおいて、無線通信部１３に代えて、あるいは、無線通信部１３とともに有線で通信を行う通信部を設けてもよい。すなわち、頭部装着装置１と利用者端末２とが有線通信のインターフェースで接続されてもよい。この場合の有線通信のインターフェースに限定がある訳ではなく、計測システムの用途に応じてＵＳＢ（Universal Serial Bus）、PCI Expressなどの各種インターフェースを使用することができる。
【００２０】
センサ１１５、１２５は、いずれも近赤外光を頭部に照射し、大脳皮質付近で一部吸収されて散乱された近赤外光を受光し、電気信号に変換する。大脳皮質は、例えば、脳の活
動状態に応じて、血流量が変化し、その変化に起因して、大脳皮質付近での近赤外光の吸収特性、あるいは、散乱特性が変化する。センサ１１５、１２５は、このような大脳皮質付近の血流の状態に応じた近赤外光吸収率の変化あるいは透過率の変化により光量が変化する近赤外光を電気信号に変換して出力する。
【００２１】
本計測システムでは、センサ１１５、１２５は、０．１秒などの所定の時間間隔で近赤外光の照射および受光した近赤外光の電気信号への変換を行う。これにより、頭部装着装置１を装着した利用者の脳内の血流量の変化に関するデータが当該時間間隔で得られる。さらに、センサ１１５、１２５は、一方が右前額部の血流量の変化に関するデータを出力し、他方が左前額部の血流量の変化に関するデータを出力する。
【００２２】
また、センサ１１５、１２５は、例えば、近赤外光を照射する近赤外光光源と、近赤外光を受光する受光部を含む。近赤外光光源は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diodes
）、赤外光ランプなどである。また、受光部は、フォトダイオード、フォトトランジスタなどの光電素子と、増幅器と、ＡＤ（Analog Digital）コンバータとを含む。なお、近赤外光光源と受光部とが対にして設けられなくてもよい。例えば、１つの近赤外光光源に対して、複数の受光部を設けてもよい。
【００２３】
利用者端末２は、例えば、スマートフォン、携帯電話、携帯情報端末、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）、可搬型パーソナルコンピュータなどである。ただし、アプリケーションの機能によっては、利用者端末２は、据え置き型のデスクトップパーソナルコンピュータ、テレビジョン受信機、ゲーム機、健康管理専用の端末、マッサージ器、車載器などであってもよい。
【００２４】
利用者端末２は、頭部装着装置１から、利用者の大脳皮質付近での近赤外光の吸収率または透過率の変化データを取得し、利用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスを提供する。
【００２５】
利用者端末２は、ＣＰＵ２１と、メモリ２２と、無線通信部２３と、表示部２４と、操作部２５と、音声出力部２６とを有する。ＣＰＵ２１は、メモリ２２に実行可能に展開されたコンピュータプログラムにより、利用者端末２としての処理を実行する。利用者端末２としての処理とは、例えば、上記利用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスである。
【００２６】
メモリ２２は、ＣＰＵ２１で実行されるコンピュータプログラム、あるいは、ＣＰＵ２１が処理するデータを記憶する。メモリ２２は、揮発性メモリと不揮発性メモリを含んでよい。無線通信部２３は、頭部装着装置１の無線通信部１３と同様である。また、利用者端末２は、無線通信部２３に代えて、あるいは、無線通信部２３とともに有線で通信を行う通信部を有してもよい。
【００２７】
表示部２４は、例えば、液晶ディスプレイ、ＥＬ（Electro-Luminescence）パネルなどであり、ＣＰＵ２１からの出力情報を表示する。操作部２５は、例えば、押しボタン、タッチパネルなどであり、利用者の操作を受け付ける。音声出力部２６は、例えば、音響あるいは音声を出力するスピーカなどである。
【００２８】
図２は、頭部装着装置１を下後方から見た外観を例示する斜視図である。図３は、頭部装着装置１を上方から見た平面図である。また、図４は、頭部装着装置１を前方から見た正面図である。ただし、図３、図４では、図２に例示する固定用部材１０１が省略されている。ここで、下後方とは、利用者が頭部装着装置１を装着したときの利用者の背後かつ、利用者の頭部を下から見上げる位置をいう。また、前方とは、例えば、利用者が頭部装
着装置１を装着したときの利用者（装着者）の前方をいう。さらに、上方とは、例えば、利用者の上方をいう。なお、以下、頭部装着装置１を装着した利用者に向かって右側に位置する頭部装着装置１の部分を右側部分、あるいは右側という。また、頭部装着装置１を装着した利用者に向かって左側に位置する頭部装着装置１の部分を左側部分、あるいは左側という。また、利用者に接触する頭部装着装置１の面を裏面という。裏面の反対面を表面という。表面は、利用者が頭部装着装置１を装着したときに、利用者の周囲から見える面である。
【００２９】
図２に例示するように、頭部装着装置１は、鉢巻き状に利用者の頭部に巻き付けて装着し、固定用部材１０１を締めつけることで利用者の頭部に固定される構造を有する。そのため、頭部装着装置１は、人の頭部よりやや大きい空間で湾曲するベルト状の基材１００と、基材１００の両端に固定される固定用部材１０１を有する。固定部材１０１は、基材１００の両端から延伸する線材１１０、１２０と、線材１１０、１２０を対にして引き込んで固定する留め具を有する。基材１００は、利用者の頭部表面から離れた外側面を形成する。すなわち、頭部装着装置１は、頭部から離れた外側面に形状を保つ部材である基材１００を配する構造となっている。基材１００は例えば樹脂製である。ただし、基材１００の材質に限定がある訳ではない。
【００３０】
なお、本実施の形態において、固定用部材１０１の構造、形状、材質に限定がある訳ではない。例えば、図２では、固定部材１０１は、線材１１０、１２０を有するが、線材の代わりに帯状の部材を用いてもよい。また、留め具はどのような構造のものでもよい。
【００３１】
図２のように、頭部装着装置１の基材１００の右側端部に電池ボックス１０２が設けられている。電池ボックス１０２は、扁平な略六面体であり、表面の面積と裏面の面積がいずれも４つの側面の面積よりも大きくなっている。電池ボックス１０２の裏面には、図示しない溝が設けられている。この溝には、基材１００の右側端部から延伸する線材１２０の途中部分がはめ込まれている。したがって、電池ボックス１０２は、基材１００の右側端部で固定されるとともに、線材１２０が溝にはめ込まれることで、頭部装着装置１に固定される。
【００３２】
頭部装着装置１の基材１００の表側両端近傍には、丸みを帯びた２つのハウジング１１１、１２１が設けられている。ハウジング１１１、１２１には、信号処理回路、および通信回路を有する制御基板などが収納される。図４のように、頭部装着装置１を正面から見ると、頭部装着装置１の両脇に２つのハウジング１１１、１２１が位置して見える。
【００３３】
図４のように、基材１００の表側正面付近には、３つのマーカ１１３、１０３、１２３が、マーカ１０３を中心にして左右対称に、基材１００の下縁に沿った位置に直線上に設けられている。マーカ１１３、１０３、１２３は、利用者端末２によって撮影されたときに画像上で、マーカ１１３、１０３、１２３の位置が識別できる構造のものであればどのような構造でもよい。
【００３４】
基材１００の表側正面付近で、マーカ１１３、１２３の上部には、帯状の開口１１４、１２４が形成され、開口１１４、１２４にはそれぞれ、つまみ１１２、１２２が挿入されている。つまみ１１２、１２２は、基材１００の裏面に沿って設けられる図示しない、左右のスライダとそれぞれ連結されている。一方、図２に例示するように、基材１００の裏面では、センサ１１５、１２５がスライダに固定されている。したがって、基材１００に対して、つまみ１１２、あるいは、つまみ１２２を帯状の開口１１４、あるいは、開口１２４に沿って相対移動することで、裏面側でセンサ１１５、あるいは１２５をそれぞれ移動することが可能である。さらに、つまみ１１２、１２２と同軸でねじが形成されており、センサの位置は、ねじ式にて固定することができる。
【００３５】
図４では、つまみは背の低い円筒形状であるが、つまみの形状はこれに限定されない。また、図４では、帯状の開口１１４、開口１２４の長手方向に沿って目盛りが刻まれている。目盛りは、中心位置が分かるように、中心位置の目盛りと中心位置以外の目盛りが異なる形状となっている。図４では、中心位置の目盛りは、開口１１４、１２４に頂点を向けた三角形の形状であり、一方、中心位置以外の目盛りは、円形状、あるいは点状で形成されている。目盛りの形成の仕方は、マーカ１１３、１０３、１２３の形成の仕方と同様であるが、特に限定がある訳ではない。
【００３６】
図２に例示するように、センサ１１５、１２５は、平板に、３つの窓部を設けた形状となっている。センサ１１５、１２５それぞれの１つの窓部には、近赤外光光源としてＬＥＤが設けられている。また、センサ１１５、１２５それぞれの残り２つの窓部には、受光部として、フォトダイオードあるいはフォトトランジスタが設けられている。なお、センサ１１５、１２５の受光部の数がそれぞれ２個に限定される訳ではない。例えば、受光部はセンサ１１５、１２５にそれぞれ１個ずつ設けてもよいし、３個以上設けてもよい。
【００３７】
また、基材１００の上下の縁には、遮光部１０４、１０５が設けられる。したがって、センサ１１５、１２５は、基材１００の裏面で、上下の縁の遮光部１０４、１０５に挟まれた空間に設置されている。そして、遮光部１０４、１０５は、頭部装着装置１の裏面で額と触れる部分で緩衝材としても作用する。遮光部１０４、１０５の材質に限定がある訳ではないが、利用者の頭部に接触するために、軽く柔らかい部材が望ましい。遮光部１０４、１０５は、例えば、ウレタンなどの樹脂、ゴムなどである。
【００３８】
さらに、基材１００の裏面では、電池ボックス１０２、センサ１１５、１２５、ハウジング１１１、１２１内の基板を接続する配線が敷設されている。ただし、基材１００の裏面のセンサ１１５、１２５が設けられた部分以外は、カバー１０６で被覆されている。カバー１０６は、頭部側に接触する頭部装着装置１の裏面側で、基板や配線などが直接利用者の皮膚に触れないようする遮蔽版として作用する。したがって、配線は、基材１００とカバー１０６との間の空間に敷設されている。
【００３９】
（第１の実施形態）
以下に、上記の計測システムを使用した第１の実施形態について説明する。図５、７、８に、第１の実施形態において、利用者端末２のＣＰＵ２１が実行する処理のフローチャートの一例を示す。本実施形態において、利用者は、呼吸に伴う脳活動状態の測定を開始する前に、頭部装着装置１を頭部に装着し、センサ１１５、１２５と利用者の頭部との相対的な位置決めを完了しているものとする。
【００４０】
ＯＰ１０１において、利用者端末２のＣＰＵ２１は、頭部装着装置１を装着した利用者の脳活動状態の測定を実行する指示を、無線通信部２３を介してネットワークＮ１経由で頭部装着装置１に送信する。頭部装着装置１は、利用者端末２から当該指示を受信すると、利用者に呼吸の開始の合図を表示部２４や音声出力部２６を通じて通知すると共に、脳活動状態の測定を開始する。脳活動状態は、所定のサンプリング周波数で繰り返し測定される。頭部装着装置１は、センサ１１５および１２５により利用者の脳活動状態を測定し、無線通信部１３を介して、当該脳活動状態を示す検出値を利用者端末２に上記のサンプリング周波数で繰り返し送信する。そして、ＣＰＵ２１は、受信部として、利用者の頭部に装着され、頭部の血流量を検出する頭部装着装置１によって検出された検出値を上記のサンプリング周波数で繰り返し受信する。
【００４１】
また、ＣＰＵ２１は、無線通信部２３を介して頭部装着装置１から脳活動状態を示す検出値（脳活動波形）を受信すると、メモリ２２などの記憶手段に格納する。ここで、検出
値は、測定された値そのものでもよいし、測定された値を利用者端末２に送信しやすいように処理した情報でもよいし、あるいは一定期間に上記のサンプリング周波数で繰り返し測定された値をまとめた情報などでもよい。検出値は、頭部装着装置１が頭部の血流量変化を測定した値に基づいた値であればよい。利用者には、あらかじめ、固有の識別子が割り当てられている。脳活動状態を示す検出値は、時系列データとして、時刻情報、利用者の識別子と共に格納される。
【００４２】
ＯＰ１０１において、ＣＰＵ２１は、呼吸の開始の合図および終了の合図を、画像や音声により表示部２４や音声出力部２６を通じて出力する。利用者端末２は、呼吸の開始の合図および終了の合図の操作の入力を、操作部２５を通じて、受け付けてもよい。さらに、ＣＰＵ２１は、脳活動状態を示す検出値（脳活動波形）を、利用者の識別子、時刻情報とともに、メモリ２２に格納する。
【００４３】
ＯＰ１０２では、ＣＰＵ２１は、頭部装着装置１から受信した検出値（脳活動波形）から、血流量変化成分の信号および脈波成分の信号を抽出する。図６は、脳活動波形、血流量変化成分の信号、脈波成分の信号の例を示す図である。図６において、横方向は、時間軸の方向である。図６（Ａ）は、検出値である脳活動波形の例を示す図である。ＯＰ１０２において、ＣＰＵ２１は、抽出部として、検出値から血流量の時間変化を示す成分を抽出する処理と検出値から頭部の脈波の時間変化を示す成分を抽出する処理を実行する。ＣＰＵ２１は、受信した脳活動波形を、第１のバンドパスフィルタにかけることにより、脳活動波形から血流量変化成分の信号を抽出する。バンドパスフィルタは、所定の周波数帯の信号を抽出するフィルタである。第１のバンドパスフィルタを通過する信号の周波数帯は、例えば、０．０５Ｈｚから０．１４Ｈｚである。当該第１のバンドパスフィルタを通過する０．１Ｈｚ程度の波をＭａｙｅｒ波という。血流量変化成分は、脳の血管を単位時間に流れる血液の量である。図６（Ｂ）は、脳活動波形から抽出された血流量変化成分の信号を示す図である。第１のバンドパスフィルタを通過する信号の周波数帯は、０．０５Ｈｚ以上０．１４Ｈｚ以下である。
【００４４】
また、ＣＰＵ２１は、受信した脳活動波形を、第２のバンドパスフィルタにかけることにより、脈波成分の信号を抽出する。第２のバンドパスフィルタを通過する信号の周波数帯は、第１のバンドパスフィルタを通過する信号の周波数帯よりも高い周波数帯である。第２のバンドパスフィルタを通過する信号の周波数帯は、例えば、０．８Ｈｚから２．０Ｈｚである。脈波成分は、脈拍によって生じる波の成分である。図６（Ｃ）は、脳活動波形から抽出された脈波成分の信号を示す図である。第２のバンドパスフィルタを通過する信号の周波数帯は、０．８Ｈｚ以上２．０Ｈｚ以下である。利用者端末２は、抽出された血流量変化成分の信号および脈波成分の信号を、メモリ２２に格納する。次いで、ＣＰＵ２１は、処理をＯＰ１０３に進める。
【００４５】
ＯＰ１０３では、ＣＰＵ２１は、メモリ２２に格納される血流量変化成分の信号と脈波成分の信号を用いて、以下に説明するデータを解析する処理（解析処理）を行う。本実施形態では、ＣＰＵ２１は、ＯＰ１０３の解析処理を実行し、利用者の心拍数、深呼吸の周期、深呼吸の深さ、血中の二酸化炭素（ＣＯ２）の濃度変化を算出する。ＯＰ１０３において、ＣＰＵ２１は、算出部として、抽出した血流量の時間変化を示す成分に基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と利用者の呼吸の周期および深さとを算出する。また、ＣＰＵ２１は、算出部として、頭部の脈波の時間変化を示す成分に基づいて、利用者の心拍数の時間変化を算出する。図７は、解析処理（図５のＯＰ１０３）の詳細を示すフローチャートである。解析処理は、例えば、ＣＰＵ２１が実行するプログラムのサブルーチンである。図７を参照しながら、ＯＰ１０３のサブルーチンの処理について以下説明する。
【００４６】
ＯＰ２０１において、ＣＰＵ２１は、メモリ２２に格納された脈波成分の信号の周期に基づいて心拍数を算出する。例えば、ＣＰＵ２１は、脈波成分の極値間の時間幅と単位時間、例えば１秒との比に基づいて心拍数（Herat Rate（ＨＲ）やbeats per minute（ｂｐｍ）などと称する）を算出する。ＣＰＵ２１は、算出した心拍数と心拍数の算出の対象となる時間帯とを示すデータを利用者の識別子に対応付けてメモリ２２に格納する。次いで、ＣＰＵ２１は、処理をＯＰ２０２に進める。
【００４７】
ＯＰ２０２において、ＣＰＵ２１は、メモリ２２に格納された血流量変化成分の信号の周期に基づいて呼吸の周期を算出する。例えば、ＣＰＵ２１は、血流量変化成分の信号の周期が示す時間を呼吸の周期とする。本実施形態において血流量変化成分の信号の周期に基づいて呼吸の周期を算出するのは、呼吸に伴って脳の血管が拡張と収縮を繰り返すため、呼吸が血流量の測定値に影響するためである。ＣＰＵ２１は、算出した呼吸の周期と呼吸の周期の算出の対象となる時間帯を示すデータをメモリ２２に格納する。
【００４８】
さらに、ＯＰ２０３において、ＣＰＵ２１は、メモリ２２に格納された血流量変化成分の信号の振幅に基づいて呼吸の深さを算出する。ここで、呼吸の深さとは、１回の呼吸での酸素吸入量をいう。例えば、血流量変化成分の信号の振幅の単位はｍＭ・ｍｍであり、血流量変化成分の信号の振幅と呼吸の深さとは相関があることから、ＣＰＵ２１は、血流量変化成分の信号の振幅を呼吸の深さとみなす。なお、ＣＰＵ２１は、血流量変化成分の信号の振幅に所定の重み付けを行って得られる結果を呼吸の深さとしてもよい。ＣＰＵ２１は、算出した呼吸の深さと呼吸の深さの算出の対象となる時間帯を示すデータをメモリ２２に格納する。
【００４９】
次いで、ＯＰ２０４において、ＣＰＵ２１は、血流量変化成分の信号に基づいて、利用者の頭部の血中のＣＯ２濃度変化の傾向を算出する。ここで、血中のＣＯ２濃度変化の傾向とは、例えば、１分間などの周期（長周期）において血流量変化成分の信号の変化を１次関数でモデリングすることにより、１次関数の傾きから判定できる、血中のＣＯ２濃度の増加傾向、減少傾向または略一定となる傾向である。ＯＰ２０４において、ＣＰＵ２１は、血流量変化成分の信号をローパスフィルタにかけて得られる血流量変化成分の信号の変化を１次関数でモデリングする。さらにＣＰＵ２１は、モデリングにより得られる１次関数の傾きから血中のＣＯ２濃度が増加傾向にあるか減少傾向にあるか略一定となる傾向にあるかを算出する。１次関数の傾きがそれぞれどの範囲にあるときにＣＯ２濃度が増加傾向、減少傾向、略一定となる傾向にあるかについては、適宜決めることができる。そして、ＣＰＵ２１は、算出した利用者の血中のＣＯ２濃度変化の傾向とＣＯ２濃度変化の傾向の算出の対象となる時間帯を示すデータをメモリ２２に格納する。次いで、ＣＰＵ２１は、処理をＯＰ２０５に進める。
【００５０】
ＯＰ２０１〜ＯＰ２０４において、血流量変化成分の信号と脈波成分の信号が測定された時間帯は同じである。したがって、ＯＰ２０１〜ＯＰ２０４の処理によって、ある時間帯における、心拍数、呼吸の周期および深さ、ＣＯ２濃度変化の傾向を示すデータが得られる。一般に、人間は、交感神経の活動が抑えられている、すなわちリラックスしているとき、心拍数および血中のＣＯ２濃度が略一定となっていると考えられる。そこで、ＯＰ２０５において、ＣＰＵ２１は、ＯＰ２０１〜ＯＰ２０４でメモリ２２に格納した、心拍数、呼吸の周期、呼吸の深さ、ＣＯ２濃度変化の傾向を示す各データに基づいて、交感神経の活動が抑えられているか否かの観点から、ユーザの呼吸が安定しているか否かを解析する。
【００５１】
図８に、ＯＰ２０５のサブルーチンの処理の一例を示す。ＯＰ２０５において、ＣＰＵ２１は、特定部として、算出した頭部の血中の二酸化炭素濃度の時間変化と利用者の呼吸の周期および深さとに基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯にお
ける利用者の呼吸の周期および深さを特定する処理を実行する。また、ＣＰＵ２１は、特定部として、算出した利用者の心拍数の時間変化に基づいて、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯のうち、利用者の心拍数が略一定となる時間帯を特定し、特定した時間帯における利用者の呼吸の周期および深さを特定する。
【００５２】
ＯＰ３０１において、ＣＰＵ２１は、心拍数を示すデータから、所定の時間幅における心拍数の最大値および最小値から心拍数の変動幅を算出する。ここで、所定の時間幅とは、心拍数の最大値および最小値に基づいて心拍数の変動幅が算出できるだけの時間幅である。そして、ＣＰＵ２１は、心拍数の変動幅が所定幅以内である場合に心拍数が略一定となっていると判定する。そして、ＣＰＵ２１は、心拍数が略一定となっている時間帯をメモリ２２に格納する。
【００５３】
また、ＯＰ３０２において、ＣＰＵ２１は、算出したＣＯ２濃度変化の傾向と算出の対象となる時間帯を示すデータから、ＣＯ２濃度が略一定となる時間帯を特定する。そして、ＣＰＵ２１は、特定した時間帯をメモリ２２に格納する。
【００５４】
さらに、ＯＰ３０３において、ＣＰＵ２１は、メモリ２２に格納した上記の時間帯に基づいて、心拍数が略一定でありかつＣＯ２濃度が略一定となる時間帯を特定する。そして、ＣＰＵ２１は、特定した時間帯における呼吸の周期および深さを、メモリ２２に格納されている呼吸の周期および深さを示すデータから特定する。なお、特定した時間帯に複数の周期または深さを示すデータがある場合は、いずれかの周期または深さを特定した時間帯における呼吸の周期および深さとして特定してもよいし、それらの平均の周期または深さを特定した時間帯における呼吸の周期および深さとしてもよい。ＣＰＵ２１は、特定した呼吸の周期および深さをメモリ２２に格納する。そして、ＣＰＵ２１は、本サブルーチンを終了し、さらにＯＰ２０５から図７に示すサブルーチンを終了して、処理を図５のＯＰ１０４に進める。
【００５５】
本実施形態では、ＯＰ２０５の処理によって、心拍数が略一定でありかつＣＯ２濃度が略一定となる時間帯、すなわち交感神経の活動が抑えられているとみなすことができる時間帯を特定することができる。そして、利用者の呼吸の周期および深さを、当該特定した時間帯における利用者の呼吸の周期および深さになるように誘導することで、交感神経の活動を抑えられる呼吸ができるように利用者を誘導することができる。
【００５６】
ＯＰ１０４において、ＣＰＵ２１は、頭部装着装置１を装着した利用者の呼吸に伴う脳活動状態の測定データを取得し、取得した測定データとＯＰ３０３において特定した呼吸の周期および深さとに基づいて、利用者の呼吸を誘導する。具体的には、ＣＰＵ２１は、取得した測定データから算出される呼吸の周期がＯＰ３０３において特定した呼吸の周期よりも長い場合は、呼吸の周期を短くするよう要求するメッセージを表示部２４に表示する。また、取得した測定データから算出される呼吸の周期がＯＰ３０３において特定した呼吸の周期よりも短い場合は、呼吸の周期を長くするよう要求するメッセージを表示部２４に表示する。また、取得した測定データから算出される呼吸の周期とＯＰ３０３において特定した呼吸の周期との差が所定の時間内である場合は、呼吸の周期は適正であるとみなし呼吸の周期を維持するよう要求するメッセージを表示部２４に表示する。
【００５７】
これにより、利用者は、表示部２４に表示されるメッセージに従って呼吸の周期を調整することができる。なお、測定データから算出される呼吸の周期とＯＰ３０３において特定した呼吸の周期との差がどの程度の場合に呼吸の周期が長い、短いまたは適正と判定するかについては、適宜決めることができる。
【００５８】
また、ＯＰ１０４において、ＣＰＵ２１は、出力部として、利用者の呼吸の周期および
深さが特定した呼吸の周期および深さとなるように利用者の呼吸を誘導する情報を出力する。具体的には、ＣＰＵ１２は、取得した測定データから算出される呼吸の深さがＯＰ３０３において特定した呼吸の深さよりも深い場合は、呼吸を浅くするよう要求するメッセージを表示部２４に表示する。また、取得した測定データから算出される呼吸の深さがＯＰ３０３において特定した呼吸の深さよりも浅い場合は、呼吸を深くするよう要求するメッセージを表示部２４に表示する。また、取得した測定データから算出される呼吸の深さとＯＰ３０３において特定した呼吸の深さとの差が所定量以内である場合は、呼吸の深さは適正であるとみなし呼吸の深さを維持するよう要求するメッセージを表示部２４に表示する。
【００５９】
これにより、利用者は、表示部２４に表示されるメッセージにしたがって呼吸の深さを調整することができる。なお、測定データから算出される呼吸の深さとＯＰ３０３において特定した呼吸の深さとの差がどの程度の場合に呼吸が深い、浅いまたは適正と判定するかについては、適宜決めることができる。また、表示部２４に表示されるメッセージは文字に限らず、利用者の呼吸の調整を促す画像が表示されてもよい。どのように上記のメッセージを表示部２４に表示するかについては、周知の技術を用いて種々の表示形態を適用できる。また、当該メッセージを音声メッセージとして音声出力部２６から出力してもよい。上記の利用者に呼吸の周期の調整を要求するメッセージと呼吸の深さの調整を要求するメッセージは、同時に表示部２４に表示されるようにしてもよいし、個別に表示部２４に表示されるようにしてもよい。
【００６０】
また、ＯＰ１０４において、ＣＰＵ２１は、測定データに基づく呼吸の周期および深さの判定とメッセージの表示を所定の時間間隔で繰り返し実行する。ここで所定の時間間隔の一例としては、１秒間から数秒間が挙げられるが適宜設定することができる。ＣＰＵ２１は、上記の呼吸の周期および深さの誘導を実行し、毎回の呼吸の周期および深さの判定結果をメモリ２２に記憶して、処理をＯＰ１０５に進める。本実施形態においては、呼吸のトレーニングなどにおいて、利用者の頭部の血流量の時間変化や脈波の時間変化から算出される血中のＣＯ２濃度、呼吸の周期および深さを指標として用いて、利用者が交感神経の活動を抑えた呼吸ができるように利用者の呼吸の周期と深さを誘導することで、呼吸のトレーニングを担当する指導者の経験に左右されない、客観的な指標に基づく呼吸のトレーニングを行うことができる。
【００６１】
次いで、ＯＰ１０５において、ＣＰＵ２１は、メモリ２２に記憶した呼吸の周期の深さの判定結果に基づく呼吸の評価を行う。図９に、ＣＯ２濃度と呼吸の深さとの関係を模式的に示す。図９に示すように、グラフの横軸を呼吸の深さ、縦軸をＣＯ２濃度とする。このとき、呼吸が深くかつＣＯ２濃度が低すぎることも高すぎることもない程度の呼吸を行うことが、交感神経の活動を抑えたよい深呼吸とみなすことができる。ただし、人間は、よい深呼吸をしているときでも、呼吸の周期および深さを安定させることができないと、図中の呼吸の軌跡Ｔ１が示すように、血中のＣＯ２濃度が変化し、よい深呼吸を継続して行うことができず、リラックス効果を得にくい。また、図中の呼吸の軌跡Ｔ２が示すように、人間は、呼吸の深さを維持できていても、呼吸の呼気が少ないとＣＯ２濃度が低下して、よい深呼吸を行うことができない。さらに、人間は、呼吸が浅くかつ呼気が少ない場合は、軌跡Ｔ３が示すように過呼吸になる可能性もある。
【００６２】
本実施形態では、ＣＰＵ２１は、メモリ２２に記憶した呼吸の周期の深さの判定結果から、利用者がどの程度図９に示すよい深呼吸を行うことができたかの評価を行う。また、ＣＰＵ２１は、呼吸が過呼吸とみなすことができるか否かの判定を行う。なお、本実施形態では、ＯＰ３０３において呼吸の周期および深さを特定した際のＣＯ２濃度を、よい深呼吸を行っているときのＣＯ２濃度とみなす。また、当該ＣＯ２濃度およびＯＰ３０３において特定した呼吸の深さと、測定データから算出されるＣＯ２濃度および呼吸の深さと
の差がどの程度の範囲内にあるときによい深呼吸とみなすかは、適宜決定することができる。
【００６３】
ＣＰＵ２１は、メモリ２２に記憶した測定データおよび呼吸の周期の深さの判定結果から、利用者の呼吸の「深さ」、「周期性」、「心拍数」についての３軸評価を行い、評価結果を表示部２４に表示する。さらに、ＣＰＵ２１は、表示部２４に表示した評価結果を履歴として利用者の識別子に対応付けてメモリ２２に格納する。メモリ２２に格納された評価結果の履歴は、利用者が利用者端末２を操作して過去の呼吸の評価結果として表示部２４に再度表示することができる。
【００６４】
ここで、「深さ」の評価とは、呼吸の深さがよい深呼吸とみなす呼吸の深さにどの程度近いかを示す評価である。また、「周期性」の評価とは、呼吸をどの程度同じ周期で繰り返し行うことができたか、すなわち呼吸の周期に基づく呼吸の再現性を示す評価である。「周期性」の評価は、呼吸の周期について１周期前との相関性に基づいて行うことができる。また、「心拍数」の評価とは、どの程度心拍数の変動を抑えて呼吸を行うことができたかを示す評価である。
【００６５】
図１０に、ＯＰ１０５において利用者端末２の表示部２４の一例としてのディスプレイ２４ａに表示される上記の評価結果の一例を示す。図１０に示すように、ディスプレイ２４ａには、利用者の呼吸の「深さ」、「周期性」、「心拍数」についての３軸評価の結果が評価スコアとして、三角グラフ２４ｂで表示される。また、ディスプレイ２４ａには、３軸評価の結果の「深さ」、「周期性」、「心拍数」をスコア換算した結果の点数２４ｃが表示される。
【００６６】
「深さ」、「周期性」、「心拍数」の評価は、ＯＰ１０５において測定した利用者の呼吸の測定データとＯＰ３０３において特定した呼吸の周期および深さ、呼吸の周期および深さを特定した時間帯における心拍数のデータとの比較に基づいて行われる。そして、どのようにスコア換算するかは、周知の技術を用いて利用者にとって確認しやすい点数がディスプレイ２４ａに表示されるようにすればよい。また、「深さ」、「周期性」、「心拍数」の評価結果は、三角グラフに限らず、種々の表示形態を用いてディスプレイ２４ａに表示することができる。
【００６７】
ＣＰＵ２１は、利用者の呼吸の評価結果の表示および保存を実行した後、本フローチャートの処理を終了する。
【００６８】
（第２の実施形態）
次に、上記の計測システムを使用した第２の実施形態について説明する。本実施形態では、血流量の変化から利用者の過呼吸を推定する処理が例示される。本実施形態の他の構成および作用は、上記の第１の実施形態と同様である。そこで、第２の実施形態の構成要素のうち、第１の実施形態と同一の構成要素に対しては同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。図１１に、本実施形態において利用者端末２のＣＰＵ２１が実行する処理のフローチャートの一例を示す。
【００６９】
ＯＰ４０１、ＯＰ４０２の処理は、ＯＰ１０１、ＯＰ１０２の処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。次いで、ＯＰ４０３において、ＣＰＵ２１は、ＯＰ２０１と同様、メモリ２２に格納された脈波成分の信号の周期に基づいて心拍数を算出する。さらに、ＣＰＵ２１は、心拍数の時間変化から心拍数が上昇傾向、下降傾向または略一定となる傾向のいずれにあるかを算出する。例えば、ＣＰＵ２１は、所定時間だけ過去に遡った時刻から現在時刻までの測定データに基づいて、心拍数の変動を１次関数でモデリングし、当該１次関数の傾きに応じて心拍数の傾向を算出することができる。なお、１次関数の傾き
がそれぞれどの範囲にあるときに心拍数が上昇傾向、下降傾向、略一定となる傾向にあるかについては、適宜決めることができる。ＣＰＵ２１は、心拍数変化の傾向を算出し、算出結果を示すデータをメモリ２２に格納すると、処理をＯＰ４０４に進める。
【００７０】
ＯＰ４０４において、ＣＰＵ２１は、血流量変化成分の信号に基づいて、利用者の頭部の血流量変化の傾向を算出する。例えば、ＣＰＵ２１は、所定時間だけ過去に遡った時刻から現在時刻までの測定データに基づいて、血流量変化成分の信号の変化を１次関数でモデリングすることにより、１次関数の傾きから血流量変化の傾向を算出することができる。なお、１次関数の傾きがそれぞれどの範囲にあるときに血流量変化の傾向が増加傾向、減少傾向、略一定となる傾向にあるかについては、適宜決めることができる。そして、ＣＰＵ２１は、血流量変化の傾向を算出し、算出結果を示すデータをメモリ２２に格納すると、処理をＯＰ４０５に進める。
【００７１】
ＯＰ４０５において、ＣＰＵ２１は、ＯＰ４０３において算出した心拍数変化の傾向およびＯＰ４０４において算出した血流量変化の傾向に基づいて、心拍数が上昇しかつ血流量が減少しているか否かを判定する。ＣＰＵ２１は、心拍数が上昇しかつ血流量が減少していると判定すると（ＯＰ４０５：Ｙｅｓ）、処理をＯＰ４０６に進める。一方、ＣＰＵ２１は、心拍数が上昇していないかあるいは血流量が減少していないと判定すると（ＯＰ４０５：Ｎｏ）、本フローチャートの処理を終了する。
【００７２】
ＯＰ４０６において、ＣＰＵ２１は、利用者の呼吸が過呼吸であるとみなし、呼吸が過呼吸であることを利用者に報知する。例えば、ＣＰＵ２１は、呼吸が過呼吸であることを通知するメッセージを表示部２４に表示する。表示部２４によるメッセージの表示の代わりあるいは表示と共に、ＣＰＵ２１は、呼吸が過呼吸であることを通知する音声を音声出力部２６によって出力してもよい。ＣＰＵ２１は、呼吸が過呼吸であることを利用者に報知する処理を実行すると、本フローチャートの処理を終了する。
【００７３】
このように、本実施形態においては、利用者の頭部の血流量の時間変化や脈波の時間変化から算出される血流量変化の傾向および心拍数変化の傾向に基づいて、利用者の呼吸が過呼吸であるか否かを判定し、過呼吸を報知することができる。
【００７４】
以上が本発明の実施形態に関する説明であるが、上記の計測システムの構成は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想と同一性を失わない範囲内において種々の変更が可能である。例えば、上記の第１の実施形態において、ＣＰＵ２１は、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となり、かつ利用者の心拍数が略一定となる時間帯における呼吸の周期および深さを特定する。ただし、ＣＰＵ２１は、頭部の血中の二酸化炭素濃度が略一定となる時間帯における呼吸の周期および深さを特定し、特定した呼吸の周期および深さを用いて利用者の呼吸を誘導してもよい。あるいは、ＣＰＵ２１は、利用者の心拍数が略一定となる時間帯における呼吸の周期および深さを特定し、特定した呼吸の周期および深さを用いて利用者の呼吸を誘導してもよい。さらに、上記の実施形態において、血流量変化成分の信号の変化を１次関数でモデリングし、１次関数の傾きにから血流量の時間変化を算出しているが、血流量の時間変化の算出方法はこれに限られない。例えば、血流量の時間変化が所定の変化幅に収まっている場合に血流量が略一定であるとみなすなど、血流量の時間変化の変化幅に応じて血流量の時間変化の傾向を決定してもよい。
【００７５】
また、上記の第１の実施形態において、利用者端末２において利用者の呼吸を誘導する際に、利用者に所定行動を行わせてもよい。所定行動とは、例えば、座禅、瞑想、ヨガ、睡眠、動画視聴、ゲームのプレイ、音楽鑑賞、運動、飲食、試験、アプリケーションのプレイなどである。所定行動は、特定のアプリケーションにおける特定の行動であってもよ
い。アプリケーションには、例えば、脳トレーニングアプリケーションが含まれる。例えば、利用者端末２は、動画視聴を行わせる際には、表示部２４に動画を表示させ、音声出力部２６に動画に伴う音声を出力させて、利用者に動画を視聴させる。また、利用者端末２は、ゲームのプレイを行わせる際には、表示部２４および音声出力部２６にゲーム用の画像や音声を出力させ、操作部２５により利用者にゲームを操作させることにより、ゲームのプレイを行わせる。
【００７６】
また、上記の第１の実施形態において、利用者端末２の表示部２４に血流量変化成分の時間変化や脈波成分の時間変化を示すグラフが表示されてもよい。これにより、利用者端末２の利用者は、血流量変化時の脈波振幅の変化（すなわち、交感神経の活性の様子）を認識することができる。そして、利用者端末２の利用者は、当該グラフと上記の表示部２４に表示されるメッセージを確認しながら、瞑想などのトレーニングを行うことができる。
【符号の説明】
【００７７】
１    頭部装着装置
２    利用者端末
２１    ＣＰＵ
２２    メモリ
２４    表示部
２６    音声出力部
【図１】
2018161245.tif 000003
【図２】
2018161245.tif 000004
【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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