(57)【要約】【課題】単極胸部６誘導誘導（Ｖ１〜Ｖ４，Ｖ３Ｒ，Ｖ４Ｒ）を実測可能な１７誘導から推定する方法を提案する。【解決手段】浴槽式心電モニタリングシステムであって、処理装置と、前記処理装置に接続される浴槽と、データベースと、出力装置を有し、前記浴槽の内壁に、１５個の電極であって入浴者の上半身側に１３個の電極と足部側に２個の電極を有し、前記処理装置は、前記データベースに格納される複数人の平均的投影行列と、前記浴槽の内壁に有する１５個の電極から入浴時実測可能な１７誘導の信号（双極肢誘導［Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ］, 単極肢誘導[ａＶＲ，ａＶＬ，ａＶＦ，Ｖ５，Ｖ６，Ｖ7，Ｖ８，Ｖ９，Ｖ１０，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒ，Ｖ7Ｒ，Ｖ８Ｒ，Ｖ９Ｒ]）とを用いて、最小二乗法で電極を有しない前記入浴者の胸側の６誘導信号（単極肢誘導信号Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４と付加誘導Ｖ３Ｒ，Ｖ４Ｒ）を求めることを特徴とする。【選択図】図４
2018082893.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
浴槽式心電モニタリングシステムであって、
処理装置と、
前記処理装置に接続される浴槽と、データベースと、出力装置を有し、
前記浴槽の内壁に、次の位置関係を有する１５個の電極であって入浴者の上半身側に１３個の電極と足部側に２個の電極を有し、
Ｎｏ．    電極名 位置
１      ＶＬＡ          左手
２      ＶＲＡ          右手
３      ＶＬＦ          左足
４      ＶＲＦ          右足
５      Ｖ５            第５肋間水平線と左前腋窩線との交点
６      Ｖ６            第５肋間水平線と左中腋窩線との交点
７      Ｖ７            Ｖ６と左後腋窩線との交点
８      Ｖ８            Ｖ６と左中央肩甲骨線との交点 
９      Ｖ９            Ｖ３の後 
１０      Ｖ１０          中央後
１１      Ｖ５Ｒ          第５肋間水平線と右前腋窩線との交点 
１２      Ｖ６Ｒ          第５肋間水平線と右中腋窩線との交点
１３      Ｖ７Ｒ          Ｖ６Ｒと右後腋窩線との交点
１４      Ｖ８Ｒ          Ｖ６Ｒと右中腋窩線との交点
１５      Ｖ９Ｒ          Ｖ３Ｒの後
前記処理装置は、
前記データベースに格納される複数人の平均的投影行列と、前記浴槽の内壁に有する１５個の電極から入浴時実測可能な１７誘導の信号（双極肢誘導［Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ］, 単極肢誘導[ａＶＲ，ａＶＬ，ａＶＦ，Ｖ５，Ｖ６，Ｖ7，Ｖ８，Ｖ９，Ｖ１０，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒ，Ｖ7Ｒ，Ｖ８Ｒ，Ｖ９Ｒ]）とを用いて、最小二乗法で電極を有しない前記入浴者の胸側の６誘導信号（単極肢誘導信号Ｖ１,Ｖ２,Ｖ３,Ｖ４と付加誘導Ｖ３Ｒ,Ｖ４Ｒ）を求める、
ことを特徴とする浴槽式心電モニタリングシステム。
【請求項２】
請求項１において、
前記平均的投影行列から推定したＶ５，Ｖ６，Ｖ７，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒと実測したＶ５，Ｖ６，Ｖ７，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒとの差分を修正項として、個人別にチューニングした投影行列と、前記１７誘導の信号からＶ５，Ｖ６，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒを除いた入浴時実測可能な１３誘導の信号とを用いて、最小二乗法で電極を有しない前記入浴者の胸側の前記６誘導信号を求める、
ことを特徴とする浴槽式心電モニタリングシステム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の浴槽式心電モニタリングシステムを用いる入浴中疾患発作検知方法であって、
前記浴槽の内壁に有する電極から心電信号を計測する工程と、
前記計測された心電信号に対する前処理を行う工程と、
前記計測された心電信号に対する前処理結果に基づき、心電信号を解析する工程と、
前記心電信号の解析に基づき、不整脈または心筋梗塞の異常イベントを検知する工程と、
を有することを特徴とする入浴中疾患発作の検知方法。
【請求項４】
請求項３において、
前記前処理として、
前記心電信号を計測する工程により計測された心電信号から心電解析結果を得る工程と、
前記心電信号に対する基線動揺とハムを除去する前処理工程と、
前記前処理後にＱＲＳを強調して、ＱＲＳ特徴点を検知する工程と、
を有することを特徴とする入浴中疾患発作の検知方法。
【請求項５】
請求項４において、
前記ＱＲＳ特徴点を検知する工程により検知されるＱＲＳ特徴点データを心拍数毎のデータに分割する工程と、
前記分割する工程で検知されるＲＲＩ時系列データに基づき、心拍数異常を検知する工程と、
前記工程により心拍数異常を検知するとき、不整脈に起因する病状を判定する工程を
有することを特徴とする入浴中疾患発作の検知方法。
【請求項６】
請求項４において、
前記ＱＲＳ特徴点を検知する工程により検知されるＱＲＳ特徴点データを心拍数毎のデータに分割する工程と、
前記分割する工程で検知されるＳＴレベルの変動量に対応して、心筋梗塞の状態を判定する工程と
を有することを特徴とする入浴中疾患発作の検知方法。
【請求項７】
請求項１または２に記載の浴槽式心電モニタリングシステムを用いる最適入浴条件設定方法であって、
前記浴槽の内壁に有する電極から心電信号を計測する工程と、
前記計測された心電信号に対する前処理を行う工程と、
前記計測された心電信号に対する前処理結果に基づき、心拍数変動を解析する工程と、
前記心拍数変動の解析に基づき心拍変動の周波数パラメータを求める工程と、
前記求めた心拍変動の周波数パラメータに基づき快適度を解析する工程と
を有することを特徴とする最適入浴条件設定方法。
【請求項８】
請求項７において、
前記心拍変動の周波数パラメータに基づき快適度を解析する工程は、快適度として、浴槽水温を基準に判定する
ことを特徴とする最適入浴条件設定方法。
【請求項９】
請求項７において、
前記心拍変動の周波数パラメータに基づき快適度を解析する工程は、快適度として、入浴時間を基準に判定する
ことを特徴とする最適入浴条件設定方法。
【請求項１０】
請求項１または２に記載の浴槽式心電モニタリングシステムを用いる健康状態解析方法であって、
前記浴槽の内壁に有する電極から心電信号を計測する工程と、
前記計測された心電信号に対する前処理を行う工程と、
前記計測された心電信号に対する前処理結果に基づき、心拍数変動を解析する工程と、
前記心拍数変動の解析データを所定期間ごとに解析を行う工程と
前記所定期間ごとの解析に基づき、所定の健康状態のパラメータの検出を行う工程と
を有することを特徴とする健康状態解析方法。
【請求項１１】
請求項１または２に記載の浴槽式心電モニタリングシステムを用いる入浴中疾患発作検知方法の実行を制御する制御プログラムであって、
前記処理装置に、
前記浴槽の内壁に有する電極から心電信号を計測する工程と、
前記計測された心電信号に対する前処理を行う工程と、
前記計測された心電信号に対する前処理結果に基づき、心電信号を解析する工程と、
前記心電信号の解析に基づき、不整脈または心筋梗塞の異常イベントを検知する工程と
を実行させることを特徴とする制御プログラム。
【請求項１２】
請求項１または２に記載の浴槽式心電モニタリングシステムを用いる健康状態解析方法の実行を制御する制御プログラムであって、
前記処理装置に、
前記浴槽の内壁に有する電極から心電信号を計測する工程と、
前記計測された心電信号に対する前処理を行う工程と、
前記計測された心電信号に対する前処理結果に基づき、心拍数変動を解析する工程と、
前記心拍数変動の解析データを所定期間ごとに解析を行う工程と
前記所定期間ごとの解析に基づき、所定の健康状態のパラメータの検出を行う工程と
を実行させることを特徴とする制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、浴槽式心電モニタリングシステム、これを用いる入浴中疾患発作の検知方法最適入浴条件設定方法、健康状態解析方法及び、これらを実施するための制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
心電波形を読み取り各種の心臓疾患を検知するための心電図を誘導するために、心電計が用いられている。心電計は、心筋活動電位による細胞外電位を計測するために用いられる。
【０００３】
一般に、かかる心電図を誘導するために、１０個の電極を使用して標準１２誘導波形からなる心電図を検出測定し、必要により記録を行う。
【０００４】
すなわち、胸部誘導の測定のために６か所、四肢誘導のために４か所にそれぞれ電極を装着する。心電計によって、これら１０個の電極から検出される心電位に基づき、標準１２誘導の四肢６誘導信号（Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ，ａＶＲ，ａＶＬ，ａＶＦ）及び標準１２誘導の胸部６誘導信号（Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４，Ｖ５，Ｖ６）を演算して出力している。
【０００５】
かかる標準１２誘導心電図を得るための誘導波形と測定部位の心電位との関係は次のようである。
Ｉ    誘導:  ｖＬ−ｖＲ
ＩＩ  誘導： ｖＦ−ｖＲ
ＩＩＩ誘導： ｖＦ−ｖＬ
ａＶＲ誘導： ｖＲ−（ｖＬ＋ｖＦ）／２
ａＶＬ誘導： ｖＬ−（ｖＲ＋ｖＦ）／２
ａＶＦ誘導： ｖＦ−（ｖＬ＋ｖＲ）／２
Ｖ１  誘導： ｖ１−（ｖＲ＋ｖＬ＋ｖＦ）／３
Ｖ２  誘導： ｖ２−（ｖＲ＋ｖＬ＋ｖＦ）／３
Ｖ３  誘導： ｖ３−（ｖＲ＋ｖＬ＋ｖＦ）／３
Ｖ４  誘導： ｖ４−（ｖＲ＋ｖＬ＋ｖＦ）／３
Ｖ５  誘導： ｖ５−（ｖＲ＋ｖＬ＋ｖＦ）／３
Ｖ６  誘導： ｖ６−（ｖＲ＋ｖＬ＋ｖＦ）／３
ただし、ｖＸ（Ｘ＝Ｌ，Ｒ，Ｆ，１〜６）は、それぞれの電極装着位置で検出された電位である。
【０００６】
このような多数の電極を使用しての測定は、設備が完備された病院内で患者を安静にしておく状態では可能である。
【０００７】
しかし、在宅療養や救急医療を行う場合は、多数の電極を使用し、且つ各電極を生体の体表面上の適正な位置でそれぞれ装着することは困難な場合が多い。
【０００８】
一般的には心電図の信号を伝送し得るのは、１チャネル（１誘導）程度である。従って、２〜４個の電極を使用して標準１２誘導波形内のいくつかの波形からなる心電図を検出測定することによって、心臓疾患に対する診断が行われている。
【０００９】
一方、入浴中の心肺停止により亡くなる人は、年間１万７千人と推定されている。かかる点に鑑みて、電極の体表面への装着の煩わしさを回避するとともに、入浴中に心電図を得る方法及び装置として、これまで種々の開発が行われてきた（特許文献１−６, ８及び９）。
【００１０】
特許文献１は、浴槽の内壁面に３つの電極をマグネットで貼着、入浴中の心拍数を計測することを開示している。
【００１１】
特許文献２は、浴槽の内壁に複数の電極対を張り付け、最も大きい振幅の波形を処理に使い、入浴中の姿勢位置による心電信号振幅への影響を抑えることを示している。
【００１２】
特許文献３は、関電極を浴槽水に浸らず、浴槽壁上に両サイド設置し、ステンレス製浴槽全体は無関電極とすることを開示している。さらに、関電極を二つ手で握って、複数人が共浴しても一人だけの心電測定を可能とすることを開示している。
【００１３】
特許文献４は、水密閉ケース内に心電増幅回路を収容し、外に３つの電極を張り付ける。ケースを湯面に浮かせ、入浴者が近づくと、自動的に心電図が計測されることを開示する。
【００１４】
特許文献５は、３つの電極を浴槽壁に張り付け、入浴中の心電図を計測し、ＨＲＶのＨＦＣとＬＦＣのパワーを計算する。計算結果を所定の閾値と比較し、ジェットバス装置、音響装置、調光装置、発香装置、調温装置などの人体刺激発生器の強度と稼働時間を人体の生理的、心理的状態に応じて制御することを開示する。
【００１５】
特許文献６は、入浴者の体格や姿勢に合わせ、浴槽の内壁に着脱可能な吸盤に略円錐状の導電帯（アルミニウム）を勘合して、吸盤を浴槽内に任意の位置に取り付けることを開示している。
【００１６】
特許文献８は、浴槽水の揺らぎの影響を受けずに安定な心電図を計測できる金属ワイヤ型電極（環状曲げ型、撚り線型）を示し、４つの電極を用いて、６つの肢誘導心電計を導出する（Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ，ａＶＲ，ａＶＬ，ａＶＦ）ことを開示する。
【００１７】
特許文献９は、３つの検知電極と一つの共通電極を用いて、Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ誘導の信号を計測する。１−１００Ｈｚのバンドパスフィルタを用いて心電信号を抽出し、０．１−１Ｈｚのバンドパスフィルタを用いて呼吸信号を抽出する。
【００１８】
特許文献９は、浴槽の長手方向に２つの電極を張り付け、両者の心電信号振幅により入浴体位を判定する。背中側と足側の体表面温度差を用いて入浴者の「のぼせ」状態を推定する。「のぼせ」状態に合わせて、入浴環境を調整する。排水装置から湯水を排出させ、体表温度を低下させ、「のぼせ」状態からの回復を図ることを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１９】
【特許文献１】特開平５−９５９２１号公報
【特許文献２】特開平５−９５９２３号公報
【特許文献３】特開平５−１０３７６６号公報
【特許文献４】特開平５−１１１４７０号公報
【特許文献５】特許第２５９４２１７号公報
【特許文献６】特開平１０−１５５７５７号公報
【特許文献７】特許第４５８７００８号公報
【特許文献８】特開２００８−９３１００号公報
【特許文献９】特許第５０４８５６８号公報
【特許文献１０】特開２００８−１０００８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
上記の特許文献に示される従来の入浴中に心電図を得る方法及び、装置においては、次のような特徴を有するものである。
【００２１】
基本的に３つの電極を用いるものである。それより多い複数の電極を使用する場合であっても、良好な信号を出力する電極を探り、この電極からの出力を使用するというものである。複数誘導を利用するという思想は示されていない。
【００２２】
また、上記入浴中に心電図を得る技術を開示する特許文献では、心電図の計測のみであって、データ解析とそれに基づく利用についてのシナリオは示されていない。
【００２３】
さらに、心電図の異常診断に関する解析と利用についてのシナリオも示されていない。
【００２４】
特許文献１０に開示の発明は、特許文献７に開示の標準１２誘導心電図の構築方法及び装置に関する発明の改良である。すなわち、特許文献７に開示の発明によって、高精度の標準１２誘導心電図を得ることが出来るが、例えば心筋梗塞のうち、心筋に血液を送る冠状動脈の狭窄が心筋の後壁で生じた時には、電極の装着部位が後壁から遠いために、心電図波形の感度が低く、冠状動脈の狭窄による心電波形への影響が反映しにくい。
【００２５】
このため、胸部誘導の延長線上にある電極装着部位で測定されるＶ７，Ｖ８，Ｖ９誘導や、胸部誘導の電極部位と対象的な位置にある電極部位によりＶ３Ｒ，Ｖ４Ｒ，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒ誘導から付加誘導心電図を得ることが行われている。
【００２６】
ここで、Ｖ７，Ｖ８，Ｖ９誘導の付加誘導心電図を得るためには、付加誘導測定用の電極装着を患者の背中等の位置に行うことが必要である。かかる点から、特許文献１０は、１２誘導において用いる電極に対して更に電極を装着することなく、簡易に付加誘導を得ることを開示している。
【００２７】
しかし、特許文献７及び１０では、入力中における心電図測定について、何ら開示はされていない。
【００２８】
ここで、浴槽に電極を配置する場合、前壁の単極胸部６誘導誘導（Ｖ１〜Ｖ４，Ｖ３Ｒ，Ｖ４Ｒ）が実測不能である。したがって、上記の従来技術に対し、本発明の目的は、前記単極胸部６誘導誘導（Ｖ１〜Ｖ４，Ｖ３Ｒ，Ｖ４Ｒ）を実測可能な１７誘導から推定する方法を提案することにある。
【００２９】
さらに、入浴中にリアルタイムに計測した心電信号から心拍数、呼吸数を求める方法、又、心拍数変動の解析から身体状態を推定し、圧、音、光、温度、香の入力と関連するが外部環境要素を制御する技術を提示する。さらに、長期にわたって日頃入浴時のデータ蓄積とその活用を可能にする浴槽式心電モニタリングシステム、これを用いる入浴中疾患発作の検知方法、最適入浴条件設定方法及び、これを実施するためのプログラム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】
【００３０】
上記目的を達成する本発明に従う第１の側面は、浴槽式心電モニタリングシステムであって、処理装置と、前記処理装置に接続される浴槽と、データベースと、出力装置を有し、前記浴槽の内壁に、次の位置関係を有する１５個の電極であって入浴者の上半身側に１３個の電極と足部側に２個の電極を有し、
Ｎｏ．    電極名 位置
１      ＶＬＡ          左手
２      ＶＲＡ          右手
３      ＶＬＦ          左足
４      ＶＲＦ          右足
５      Ｖ５            第５肋間水平線と左前腋窩線との交点
６      Ｖ６            第５肋間水平線と左中腋窩線との交点
７      Ｖ７            Ｖ６と左後腋窩線との交点
８      Ｖ８            Ｖ６と左中央肩甲骨線との交点 
９      Ｖ９            Ｖ３の後 
１０      Ｖ１０          中央後
１１      Ｖ５Ｒ          第５肋間水平線と右前腋窩線との交点 
１２      Ｖ６Ｒ          第５肋間水平線と右中腋窩線との交点
１３      Ｖ７Ｒ          Ｖ６Ｒと右後腋窩線との交点
１４      Ｖ８Ｒ          Ｖ６Ｒと右中腋窩線との交点
１５      Ｖ９Ｒ          Ｖ３Ｒの後
前記処理装置は、前記データベースに格納される複数人の平均的投影行列と、前記浴槽の内壁に有する１５個の電極から入浴時実測可能な１７誘導の信号（双極肢誘導［Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ］, 単極肢誘導[ａＶＲ，ａＶＬ，ａＶＦ，Ｖ５，Ｖ６，Ｖ7，Ｖ８，Ｖ９，Ｖ１０，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒ，Ｖ7Ｒ，Ｖ８Ｒ，Ｖ９Ｒ]）とを用いて、最小二乗法で電極を有しない前記入浴者の胸側の６誘導信号（単極肢誘導信号Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４と付加誘導Ｖ３Ｒ，Ｖ４Ｒ）を求めることを特徴とする。
【００３１】
上記目的を達成する本発明に従う第１の側面における、第１の形態は、前記平均的投影行列から推定したＶ５，Ｖ６，Ｖ７，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒと実測したＶ５，Ｖ６，Ｖ７，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒとの差分を修正項として、個人別にチューニングした投影行列と、前記１７誘導の信号からＶ５，Ｖ６，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒを除いた入浴時実測可能な１３誘導の信号とを用いて、最小二乗法で電極を有しない前記入浴者の胸側の前記６誘導信号を求めることを特徴とする。
【００３２】
上記目的を達成する本発明に従う第２の側面は、前記浴槽式心電モニタリングシステムを用いる入浴中疾患発作検知方法であって、前記浴槽の内壁に有する電極から心電信号を計測する工程と、前記計測された心電信号に対する前処理を行う工程と、前記計測された心電信号に対する前処理結果に基づき、心電信号を解析する工程と、前記心電信号の解析に基づき、不整脈または心筋梗塞の異常イベントを検知する工程を有することを特徴とする。
【００３３】
上記目的を達成する本発明に従う第２の側面の第１の形態は、前記前処理として、前記心電信号を計測する工程により計測された心電信号から心電解析結果を得る工程と、前記心電信号における基線動揺とハムを除去する前処理工程と、前記前処理後にＱＲＳを強調して、ＱＲＳ特徴点を検知する工程と、を有することを特徴とする。
【００３４】
上記目的を達成する本発明に従う第２の側面の第２の形態は、前記ＱＲＳ特徴点を検知する工程により検知されるＱＲＳ特徴点データを心拍数毎のデータに分割する工程と、前記分割する工程で検知されるＲＲＩ時系列データに基づき、心拍数異常を検知する工程と、前記工程により心拍数異常を検知するとき、不整脈に起因する病状を判定する工程を有することを特徴とする。
【００３５】
上記目的を達成する本発明に従う第２の側面の第３の形態は、前記ＱＲＳ特徴点を検知する工程により検知されるＱＲＳ特徴点データを心拍数毎のデータに分割する工程と、前記分割する工程で検知されるＳＴレベルの変動量に対応して、心筋梗塞の状態を判定する工程とを有することを特徴とする。
【００３６】
上記目的を達成する本発明に従う第３の側面は、前記浴槽式心電モニタリングシステムを用いる最適入浴条件設定方法であって、前記浴槽の内壁に有する電極から心電信号を計測する工程と、前記計測された心電信号に対する前処理を行う工程と、前記計測された心電信号に対する前処理結果に基づき、心拍数変動を解析する工程と、前記心拍数変動の解析に基づき心拍変動の周波数パラメータを求める工程と、前記求めた心拍変動の周波数パラメータに基づき快適度を解析する工程とを有することを特徴とする。
【００３７】
上記目的を達成する本発明に従う第３の側面の第１の形態は、前記心拍変動の周波数パラメータに基づき快適度を解析する工程は、快適度として、浴槽水温を基準に判定することを特徴とする。
【００３８】
上記目的を達成する本発明に従う第３の側面の第２の形態は、前記心拍変動の周波数パラメータに基づき快適度を解析する工程は、快適度として、入浴時間を基準に判定することを特徴とする。
【００３９】
上記目的を達成する本発明に従う第４の側面は、前記浴槽式心電モニタリングシステムを用いる健康状態解析方法であって、前記浴槽の内壁に有する電極から心電信号を計測する工程と、前記計測された心電信号に対する前処理を行う工程と、前記計測された心電信号に対する前処理結果に基づき、心拍数変動を解析する工程と、前記心拍数変動の解析データを所定期間ごとに解析を行う工程と、前記所定期間ごとの解析に基づき、所定の健康状態のパラメータの検出を行う工程を有することを特徴とする。
【００４０】
上記目的を達成する本発明に従う第５の側面は、浴槽式心電モニタリングシステムを用いる入浴中疾患発作検知方法の実行を制御する制御プログラムであって、前記処理装置に、前記浴槽の内壁に有する電極から心電信号を計測する工程と、前記計測された心電信号に対する前処理を行う工程と、前記計測された心電信号に対する前処理結果に基づき、心電信号を解析する工程と、前記心電信号の解析に基づき、不整脈または心筋梗塞の異常イベントを検知する工程とを実行させることを特徴とする。
【００４１】
上記目的を達成する本発明に従う第５の側面における第１の形態は、前記処理装置に、前記浴槽の内壁に有する電極から心電信号を計測する工程と、前記計測された心電信号に対する前処理を行う工程と、前記計測された心電信号に対する前処理結果に基づき、心拍数変動を解析する工程と、前記心拍数変動の解析データを所定期間ごとに解析を行う工程と  前記所定期間ごとの解析に基づき、所定の健康状態のパラメータの検出を行う工程とを実行させることを特徴とする制御プログラム。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明に従う浴槽式心電モニタリングシステムの一構成例である。
【図２】本発明に従う心電モニタリングに用いる浴槽１に設置される電極位置を説明する図である。
【図３】理解容易のため、浴槽の電極配置を拡大して示す図である
【図４】本発明に従うデータ解析フローを示す図である。
【図５】一般的心電信号の波形を示す図である。
【図６】心電信号前処理のフロー図である。
【図７】心電信号の特徴解析を行うときの処理フローを示す図である。
【図８】異常イベントの検知(不整脈)を検知する処理フローを示す図である。
【図９】異常イベントの検知(心筋梗塞)を検知する処理フローを示す図である。
【図１０】心拍数変動解析の処理フローを示す図である。
【図１１】最適入浴条件設定（浴槽水温）を行うときの処理フローを示す図である。
【図１２】最適入浴条件設定（入浴時間）を行うときの処理フローを示す図である。
【図１３】健康状態変動解析を行うときの処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下に、本発明の実施例を添付の図面に従い説明する。これらの実施例は本発明の理解を容易とするためのものであり、本発明の適用は、これら実施例に限定されるものではない。また、本発明の保護の範囲は、特許請求の範囲と同一又は類似の範囲にも及ぶ。
【００４４】
図１は、本発明に従う浴槽式心電モニタリングシステムの一構成例である。パーソナルコンピュータ等の処理装置２を中心に、浴槽１、データベース３及び出力装置４が接続される。
【００４５】
処理装置２は、格納されるプログラムの実行により入浴中の浴槽１の壁に張られた電極の電位を検出して、本発明に従う心電モニタリングを行う。
【００４６】
後に説明する前壁の単極胸部６誘導（Ｖ１〜Ｖ４，Ｖ３Ｒ，Ｖ４Ｒ）を実測可能な１７誘導から推定する際に使用する投影行列は、電極の配置、電極と入浴者との相対位置、入浴者のサイズ等と関係する。実際入浴時に、個々人の投影行列を求めることは困難である。したがって、投影行列は、複数の人の２３誘導の実測信号を事前に求め、データベース３に保存しておき、これを利用する。
【００４７】
図２は、本発明に従う心電モニタリングに用いる浴槽１に設置される電極位置を説明する図である。図２の上方向に浴槽１の平面図における電極配置を、下方向に入浴者の側面の概略と電極の高さ位置を示している。入浴時に頭側に対応する領域に、１３個の電極を、足部側に２個の計１５個の電極が浴槽１の壁に設けられる。点Ｃの位置が心臓の位置である。
【００４８】
図３は、理解容易のため、浴槽１の電極配置を拡大して示す図である。図３に拡大して示すように浴槽１にあっては、前壁のＶ１〜Ｖ４の位置に電極を設けることが出来ない。
【００４９】
図２の例は、Simonsonの発表した胸部誘導軸を用いて示しているが、同様な原理は、Chou配置や他の配置にも適用可能である。かかる１５個の電極の設置位置は、次のとおりの対応位置である。
【００５０】
Ｎｏ．    電極名 位置
１      ＶＬＡ          左手
２      ＶＲＡ          右手
３      ＶＬＦ          左足
４      ＶＲＦ          右足
５      Ｖ５            第５肋間水平線と左前腋窩線との交点
６      Ｖ６            第５肋間水平線と左中腋窩線との交点
７      Ｖ７            Ｖ６と左後腋窩線との交点
８      Ｖ８            Ｖ６と左中央肩甲骨線との交点 
９      Ｖ９            Ｖ３の後 
１０      Ｖ１０          中央後
１１      Ｖ５Ｒ          第５肋間水平線と右前腋窩線との交点 
１２      Ｖ６Ｒ          第５肋間水平線と右中腋窩線との交点
１３      Ｖ７Ｒ          Ｖ６Ｒと右後腋窩線との交点
１４      Ｖ８Ｒ          Ｖ６Ｒと右中腋窩線との交点
１５      Ｖ９Ｒ          Ｖ３Ｒの後
【００５１】
図２において、単極胸部誘導の誘導軸は、心臓の電気的中心Ｃと胸部周囲の１５個の電極装着部位を結んだ線である。誘導軸の極性は、電極装着部位が（＋）、心臓の電気的中心が（−）となる。Ｖ２が前方、Ｖ６が左方から起電力ベクトルを眺める誘導である。
【００５２】
かかる図２に示す電極配置から入浴中に２３誘導の心電図をモニタリングする。
【００５３】
２３誘導心電図は、標準１２誘導（８実測信号＋４導出信号）と付加１１誘導（９実測信号＋２導出信号）で取得可能である。
【００５４】
標準１２誘導の８実測信号は、次により求められる。
【００５５】
８実測信号＝３つの双極誘導（Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ）＋３つの単極肢誘導（ａＶＲ，ａＶＬ,ａＶＦ）＋２つの単極胸部誘導（Ｖ５，Ｖ６）である。
【００５６】
付加１１誘導の９実測信号は、次により求められる。  
【００５７】
９実測信号＝付加単極胸部９誘導、即ちＶ７，Ｖ８，Ｖ９，Ｖ１０，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒ，Ｖ７Ｒ，Ｖ８Ｒ，Ｖ９Ｒ
【００５８】
６つの導出信号（６導出信号）は、次のようである。
【００５９】
６導出信号＝標準１２誘導中の４つの単極胸部誘導（Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４）＋２つの付加誘導（Ｖ３Ｒ，Ｖ４Ｒ）
【００６０】
すなわち、本発明は、浴槽１に配置された電極から電極が配置されない胸部側の電位（６導出信号）を演算により導出することに特徴を有する。
【００６１】
ここで、双極誘導とは、２個の電極間の電位差を計測し、心電図を得る方法である。例えば、標準肢誘導（Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ誘導）である。一方、単極誘導は、計測電極と「不関電極」と呼ばれる電位基点間の電位差を計測し，心電図を得る方法である。
【００６２】
さらに、上記の導出方法は、リードベクトル原理による最小二乗法を用いる。
【００６３】
平均投影行列と実測信号１７誘導、即ち（Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩ，ａＶＲ，ａＶＬ，ａＶＦ，Ｖ５，Ｖ６，Ｖ７，Ｖ８，Ｖ９，Ｖ１０，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒ，Ｖ７Ｒ，Ｖ８Ｒ，Ｖ９Ｒ）を用いる。
【００６４】
後に、この導出演算手順を説明するが、理解容易のために、概略を先に説明する。
【００６５】
１７誘導（入浴時実測可能な誘導の数）の信号を用いて、最小二乗法で前壁の単極胸部６誘導を推定する、データベース３から最適な平均的投影行列を求める。被測定者である入浴者は皆、この平均的な投影行列と入浴時に実測される１７誘導の信号を用いて、前壁の単極胸部６誘導を推定する。
【００６６】
また、別の方法として、１３誘導（Ｖ５，Ｖ６，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒを除いた入浴時実測可能な誘導の数）の信号を用いて、最小二乗法で前壁の単極胸部６誘導を推定する、データベース３から最適な平均的投影行列を求める。個人別投影行列の修正項は、上記平均的投影行列より推定したＶ５，Ｖ６，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒ誘導と実測したＶ５，Ｖ６，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒ誘導の差から求める。上記最適な平均的投影行列と個人別投影行列の修正項を用いて個人別にチューニングした投影行列を構成する。入浴被測定者は、個人別にチューニングした投影行列と入浴時に実測した１３誘導（Ｖ５，Ｖ６，Ｖ５Ｒ，Ｖ６Ｒを除いた入浴時実測可能な誘導の数）の信号を用いて、前壁の単極胸部６誘導を推定する。
【００６７】
次に、上記導出の演算過程を説明する。
【００６８】
体表の心電位vは、リードベクトル（lead vector）l上心臓ベクトル（heart vector）hの投影である。
【００６９】
【数１】
2018082893.tif 000003
【００７０】
ただし、lは、電極位置に依存する。
【００７１】
３つの独立誘導Lで３つの心電位Vを計測すれば、hを計算可能である。
【００７２】
【数２】
2018082893.tif 000004
【００７３】
式(2)を式(1)に代入して、
【数３】
2018082893.tif 000005
【００７４】
【数４】
2018082893.tif 000006
【００７５】
すなわち、誘導理論によると、任意リードベクトルl上の心電位vは式(3)で計算可能であり、計測した３つの心電位Vの線形組み合わせで任意誘導（位置）の心電位を導出可能である。
【００７６】
目的として実測信号１７誘導を用いて、胸部６誘導を導出する。 
【００７７】
【数５】
2018082893.tif 000007
【００７８】
投影行列A={aij}を求めるために、データベース３(図１)にあるデータを用いて最小二乗法で投影行列Aを求める。
【００７９】
このように求めた投影行列Aは平均的な容積導体(average volume conductor model)を反映する。
【００８０】
式(5)を行列式に書き直す。
【００８１】
【数６】
2018082893.tif 000008
【００８２】
vjは時間に伴い変化するので、最適なAを求める際に、少なくとも一心拍分以上のデータを含む。
【００８３】
したがって、
【数７】
2018082893.tif 000009
【００８４】
式（7）を行列式に書き直す。  
【００８５】
【数８】
2018082893.tif 000010
【００８６】
ここで、
【数９】
2018082893.tif 000011
【００８７】
【数１０】
2018082893.tif 000012
【００８８】
【数１１】
2018082893.tif 000013
【００８９】
式(8)を再掲すると、
【数１２】
2018082893.tif 000014
【００９０】
推定値
2018082893.tif 000015
と実測値uiとの差を最小化する。
【００９１】
【数１３】
2018082893.tif 000016
【００９２】
eiは１７計測誘導vjとそれぞれ直交時、最小になる。すなわち、
【数１４】
2018082893.tif 000017
【００９３】
式(14)を全部展開すると、
【数１５】
2018082893.tif 000018
【００９４】
これを整理すると、
【数１６】
2018082893.tif 000019
【００９５】
したがって、
【数１７】
2018082893.tif 000020
【００９６】
ここで、aiは、誘導iを導出するための投影行列（１７×１）である。vは計測した１７誘導の心電図（ＥＣＧ：Electrocardiogram）信号(式(10))、uiは導出誘導（i＝１，２，３，４，３Ｒ，４Ｒ）の基準となる実測信号（Ｎ×１）である。
【００９７】
viを導出するのに、上記式（12）を使う。
2018082893.tif 000021
は、導出した誘導iの信号ベクトル(時系列データＮ×１)である。
【００９８】
データベース３の全２３誘導ＥＣＧ信号を用いて、１７誘導の実測信号より６誘導（v1〜v4，v3R，v4R）の信号を導出するため６つの平均投影行列ai（a1〜a4, a3R, a4R）を求める。
【００９９】
入浴時、直接計測できる１７誘導の信号と上記平均投影行列ai（a1〜a4, a3R, a4R）を用いて、v1〜v4，v3R，v4Rの６誘導のＥＣＧ信号を導出する。
【０１００】
さらに、精度を高める場合は、上記平均投影行列ai（a1〜a4, a3R, a4R）を個人別にチューニングする方法を用いる。チューニングは以下の手順で行う。
【０１０１】
データベース３の全誘導ＥＣＧデータを用いて、１３誘導の実測信号（上記１７誘導中更にv5, v6, v5R, v6Rを除く）から、平均投影行列（a5, a6, a5R, a6R）を求める（リードベクトルによる最小二乗法を用いる)。
【０１０２】
入浴時、１７誘導の計測信号から１３誘導の信号（v5, v6, v5R, v6R以外）を用いて、個人別投影行列a5t, a6t, a5Rt, a6Rtを求める（リードベクトル原理による最小二乗法を用いる）。
【０１０３】
４つの平均投影行列（a5, a6, a5R, a6R）と４つの個人別投影行列（a5t, a6t, a5Rt, a6Rt）の差Δa5, Δa6, Δa5R, Δa6Rを求める。
【０１０４】
【数１８】
2018082893.tif 000022
【０１０５】
次いで、差Δa5, Δa6, Δa5R, Δa6Rの平均
2018082893.tif 000023
を求める。
【０１０６】
【数１９】
2018082893.tif 000024
【０１０７】
６つの平均投影行列（a1, a2, a3, a4, a3R, a4R）から６つの個人別投影行列（a1t, a2t, a3t, a4t, a3Rt, a4Rt）を下記の式で求める。
【０１０８】
【数２０】
2018082893.tif 000025
【０１０９】
これにより、上記６つ個人別投影行列を用いて、個人別チューニングした６誘導（v1〜v4，v3R，v4R）の信号を導出する。なお、αiは±1.0の間にある小数を経験的に決めれば良い。
【０１１０】
上記方法により得られる電極配置された位置に対応する心電信号と、導出される６つの誘導信号（v1〜v4，v3R，v4R）により、次のような効果が期待できる。
【０１１１】
第１に、心電信号のリアルタイム解析により、入浴中疾患発作の即時検知と安全確保が可能である。
【０１１２】
入浴中の心肺停止により亡くなる人は年間約１万７千人と推定されている。不整脈、伝導障害、急性心筋梗塞（特に普段検出感度の低い右心室と後壁）などの心機能の異常イベントの即時検知、排水処理と警報発信などにより、入浴中疾患発作により危険を回避することが可能である。
【０１１３】
第２に、個人別入浴環境の最適化が可能である。このために、証拠に基づき快適度の評価、あるいは快適度を常時追跡し、最高な快適度を達成することが可能である。
【０１１４】
第３に、日常健康管理と疾患の早期スクリーニング用が可能である。すなわち、長期健康変化のモニタリング、日頃入浴中の心電信号を長期に亘って蓄積すると、健康状態変化を推定することにより、最適な入浴環境構築、発病の早期予知と日常の健康管理に役立つ。
【０１１５】
以降にかかる心電信号のリアルタイム解析により得られる上記効果を得るための具体的方法・システムについて、説明する。
【０１１６】
図４は、本発明に従うデータ解析フローを示す図である。以降のフローに従う処理は、図１の処理装置２において、実行される。
【０１１７】
ここで、以降の説明のため、一般的心電信号の波形を図５に示す。心電信号は、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波の順に周期的に表れる。Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波でＱＲＳ複合波を構成する。
【０１１８】
[心電信号前処理]
図４において、初期処理として心電信号前処理が行われる(ステップＳ０)。図６は、この心電信号前処理のフロー図である。
【０１１９】
図６において、入浴中に浴槽１から得られる心電信号を計測する（ステップＳ１０）。計測される信号が良好でなければ(ステップＳ１１，Ｎ)、１０秒程度時間をおいて再度信号を計測する(ステップＳ１２)。
【０１２０】
良好な計測信号に基づき心電データとする(ステップＳ１１，Ｙ，ステップ１３)。
【０１２１】
この心電データに対して前処理として基線動揺やハム雑音を除去する(ステップＳ１４)。次いで、整合フィルタによりＱＲＳ複合波を強調し（ステップＳ１５）、ピークサーチによりＱＲＳ複合波を検出する（ステップＳ１６）。
【０１２２】
図４に戻り、検出されたＱＲＳ複合波に基づき、心電信号の特徴解析を行う（ステップＳ１）。この心電信号の特徴解析は、図７に示すフローにより行われる。
【０１２３】
[心電信号の特徴解析]
図７において、図６のステップＳ１３，１４でノイズ処理された心電信号と、図６のステップＳ１６で検知されたＱＲＳの特徴点データに基づいて、心拍ごとのデータを分割する（ステップＳ２０）。
【０１２４】
すなわち、分割データは、Ｐ波、ＱＲＳ複合波、Ｔ波のそれぞれの識別を可能にする（ステップＳ２１，Ｓ２３，Ｓ２７）。
【０１２５】
Ｐ波識別（ステップＳ２１）によりＰＱ間隔を求める（ステップＳ２２）。ＱＲＳ複合波識別（ステップＳ２３）により、Ｒ波識別（ステップＳ２４）、ＱＲＳ幅検知（ステップＳ２５）、Ｑ波識別（ステップＳ２６）を行う。
【０１２６】
さらに、Ｔ波識別（ステップＳ２７）によりＱＴ間隔の識別（ステップＳ２８）及びＳＴレベル変動の検知（ステップＳ２９）を行う。
【０１２７】
図４に戻り、心電信号特徴解析(図７)の結果に基づき、異常イベントの検知(不整脈)(ステップＳ２)と、異常イベントの検知(心筋梗塞)(ステップＳ３)を行う。
【０１２８】
異常イベントの検知(不整脈)(ステップＳ２)は、図８に示す処理フローに従い行われる。一方、異常イベントの検知(心筋梗塞)(ステップＳ３)は、図９に示す処理フローに従い行われる。次にこれらの異常イベントの検知処理について、順次に説明する。
【０１２９】
[異常イベントの検知(不整脈)]
図８において、図６の電信号前処理で得られたＱＲＳの特徴点データに基づきＲＲＩ時系列データを計算する(ステップＳ３０)。
【０１３０】
ＲＲＩ時系列とは、心拍間隔（ＲＲＩ）を時間軸上に並べたものである。ＱＲＳの特徴点データからＲ−Ｒ間隔をプロットして生成する。ＲＲＩデータは時間間隔が一様ではないため、周波数領域での解析の前に等間隔で再サンプリングする必要がある。
【０１３１】
得られたＲＲＩ時系列データに基づき、心拍数異常と判断される場合(ステップＳ３１，Ｙ)、徐脈であるか（ステップＳ３２）、心室期外収縮であるか（ステップＳ３３）、心房期外収縮であるか(ステップＳ３４)を判定し、いずれかであれば、警報を発信する（ステップＳ４０）。
【０１３２】
この警報の発信は、図１のシステムにおける適宜の出力装置４によって、音、光等の表示により行われる。あるいは、通信により適宜の場所に送信表示することでもよい。
【０１３３】
図８に戻り、心拍数異常が、徐脈、心室期外収縮、心房期外収縮のいずれでもない場合は、頻脈であるか(ステップＳ３５)を判定する。
【０１３４】
頻脈である場合（ステップＳ３５、Ｙ）、狭いＱＲＳであれば(ステップＳ３６、Ｙ)、規則性の有無を判定する(ステップＳ３７Ａ)。
【０１３５】
頻脈に規則性があれば(ステップＳ３７Ａ，Ｙ)、「洞頻脈、房室結節リエントランス頻拍、心房粗動、心房性頻脈、ＷＰＷ症候群」と判断する(ステップ３８Ａ)。
【０１３６】
一方、頻脈に規則性がなければ(ステップＳ３７Ａ，Ｎ)、「心房細動、心房粗動、心房性頻脈、多源性心房頻拍」と判断する(ステップ３８Ｂ)。いずれの場合も、警報を発信する(ステップＳ４０)。
【０１３７】
さらに、上記狭いＱＲＳでなければ(ステップＳ３６、Ｎ)、頻脈の規則性を判定する(ステップＳ３７Ｂ)。規則性があれば(ステップＳ３７Ｂ，Ｙ)、「心室頻拍、上質性頻拍症、ＷＰＷ症候群」と判定して(ステップＳ３９Ａ)、警報を発信する(ステップＳ４０)。規則性がなければ(ステップＳ３７Ｂ，Ｎ)、「心房細動、振動粗動」として(ステップＳ３９Ｂ)、警報を発信する(ステップＳ４０)。
【０１３８】
[異常イベントの検知(心筋梗塞)]
異常イベントの検知(心筋梗塞)の処理フローを示す図９において、図７の心電信号特徴解析で得られるＳＴレベル変動を監視し、ＳＴレベル変動が上昇する場合(ステップＳ４１，Ｙ)、２誘導（ＩＩ，ＩＩＩ，ａＶＦ）以上が０．１ｍＶを超えるとき（ステップＳ４２，Ｙ）、急性下壁心筋梗塞と判定し（ステップ４２Ａ）、警報を発信する(ステップＳ４６)。
【０１３９】
また、連続した前胸部２誘導以上が０．２ｍＶを超えるとき（ステップＳ４３，Ｙ）、急性前壁心筋梗塞と判定し（ステップ４３Ａ）、警報を発信する(ステップＳ４６)。
【０１４０】
さらに、連続した後壁部２誘導以上が０．１ｍＶをこえるとき（ステップＳ４４，Ｙ）、急性後壁心筋梗塞と判定し（ステップ４４Ａ）、警報を発信する(ステップＳ４６)。
【０１４１】
一方、ＳＴレベル変動が上昇しない場合(ステップＳ４１，Ｎ)、２誘導以上が０．１ｍＶを超えるとき(ステップＳ４７、Ｙ)、血清ＣＫ−ＭＢ値又はトロポニン（ＴｎＴ）陽性であるとき（Ｓ４８，Ｙ）、非ＳＴ上昇変動心筋梗塞(ステップＳ４９Ａ)，血清ＣＫ−ＭＢ値又はトロポニン（ＴｎＴ）陽性でないとき（Ｓ４８，Ｎ），心筋虚血（ステップＳ４９Ｂ）として、それぞれ警告発信を行う（ステップＳ４６）。
【０１４２】
[心拍数変動解析]
図４に戻り、心電信号前処理(ステップＳ０，図６)の後に、心拍数変動解析を行う（ステップＳ４）。
【０１４３】
図１０は、この心拍数変動解析の処理フローである。なお、図１０は、ＨＲＶ解析パラメータの一部の例のみを示す。他に多数項目があり、全部列挙を省略している。
【０１４４】
図１０において、心電信号前処理で得られタＱＲＳの特徴点データ(ステップＳ１６，図６)に基づき、ＲＲＩ時系列データを計算する(ステップＳ５０)。  
【０１４５】
計算結果に対し、異常値とノイズを除去し(ステップＳ５１)、非線形解析（ステップＳ５２Ａ）と線形解析（ステップＳ５２Ｂ）を行う。
【０１４６】
非線形解析（ステップＳ５２Ａ）では、位相空間解析（ステップＳ５１１）、カオス解析（ステップＳ５１２）、複雑性解析（ステップＳ５１３）を行う。そして、  それぞれの解析に対応して、それぞれパラメータ５１１Ａ，５１２Ａ，５１３Ａを得る。
【０１４７】
一方、線形解析（ステップＳ５２Ｂ）では、時間域解析（ステップＳ５２１）、周波数域解析（ステップＳ５２２）を行う。そして、  それぞれの解析に対応して、それぞれパラメータ５２１Ａ，５２２Ａを得る。
【０１４８】
これらパラメータを心拍数変動（ＨＲＶ）解析の結果としてデータベース３に蓄積する。
【０１４９】
つぎに、図４に戻り、心拍数変動解析（ステップＳ４）の結果に基づき、最適入浴条件として浴槽水温設定（ステップＳ５），入浴時間設定（ステップＳ６）、更に健康状態変動解析（ステップ７）を行う。
【０１５０】
以下にそれぞれのステップの処理を説明する。
【０１５１】
[最適入浴条件設定（浴槽水温）]
図１１は、浴槽水温の設定を行う処理フローである。図１１において、初日に（ステップＳ６０，Ｙ）、入浴者による初期浴槽水温をＴ＝Ｔ０として入力する（ステップＳ６１）。
【０１５２】
一方、入浴が初日でなければ（ステップＳ６０，Ｎ）、浴槽水温をＴ＝Ｔ０＋ΔＴに設定する（ステップＳ６１Ａ）。ここで、ΔＴの範囲は、±５℃で、変化ステップを０．５℃とする。このような温度で、浴槽水温を設定する（ステップＳ６２）。  
【０１５３】
ついで、心電信号を計測する（ステップＳ６３）。計測される心電信号の品質が良好でなければ１０秒程度の時間をおいて再度計測を行う（ステップＳ６４Ｎ，６３Ａ））。
【０１５４】
得られた心電信号をもとに、心拍数変動を解析する（ステップＳ６５）。この心拍数変動解析は、先に、図１０で説明した処理と同じで、最終的に得られる自律神経機能のバランスを計測するストレス指標である心拍変動の周波数パラメータＬＦ（低周波），ＨＦ（高周波），ＬＦ／ＨＦ（ステップ６６、図１０，５２２Ａ））に基づき、快適度解析を行う（ステップＳ６７）。
【０１５５】
呼吸変動を反映するＨＦ成分は、副交感神経が緊張（活性化）している場合にのみ心拍変動に現れる。一方、ＬＦ成分は、交感神経が緊張しているときも、副交感神経が緊張しているときも心拍変動に現れる。快適度解析（ステップＳ６７）では、従って、高周波変動成分（ＨＦ成分）と低周波成分（ＬＦ成分）を抽出し、両者の大きさを比較することにより、快適度を分析する。
【０１５６】
その結果を、データとしてデータベース３に蓄積する（ステップＳ６８）。この蓄積されたデータをもとに、快適度曲線を構成し（ステップＳ６８Ａ），逐次、快適度曲線を更新する。このように得られた快適度の水温に対する変化をグラフに表し（ステップＳ６９）、快適度が最適になる浴槽水温を求め、最適浴槽水温を特定する（ステップＳ６９Ａ）。
【０１５７】
ここで、図１１における最適浴槽水温設定を個人別に行う場合は、操作パネル、体重計、顔認識カメラ、入浴後の心電図等を用いて、入浴者を識別する。データ蓄積（ステップＳ６８、図１１）で、個人ごとに区別してデータを蓄積するようにする。
【０１５８】
したがって、個人ごとにデータ蓄積された個人別データに基づいて、浴槽水温設定（ステップＳ６２，図１１）を行うことが出来る。
【０１５９】
図４に戻り、心拍数変動解析（ステップＳ４）に基づき、最適入浴条件設定（入浴時間）を行う場合の処理フローを図１２に示す。
【０１６０】
図１２における処理の流れは基本的に図１１に述べた処理と同様である。異なるのは、快適度解析（ステップＳ７６）に基づいて、水温変化に代えて、時間経過を軸に快適度の変化をデータとして残すことである（ステップＳ７７，Ｓ７８）。
【０１６１】
図１２では個人別に入浴時間を設定するために、データベース３に蓄積した個人別の快適度のデータを用いる。
【０１６２】
操作パネル、体重計、顔認識カメラ、入浴後心電図等を利用して入浴者を識別する（ステップＳ７０，７０Ａ）。識別された入浴者に対応する最適浴槽水温Ｔoptをデータベース３から特定して設定する（ステップＳ７１）。
【０１６３】
入浴中の心電信号を計測する（ステップ７２）。計測される心電信号の品質が良好でなければ１０秒程度の時間をおいて再度計測を行う（ステップＳ７３Ｎ，７２Ａ）。
【０１６４】
得られた心電信号をもとに、心拍数変動を解析する（ステップＳ７４）。この心拍数変動解析は、先に、図１０で説明した処理と同じで、最終的に得られる自律神経機能のバランスを計測するストレス指標である心拍変動の周波数パラメータＬＦ（低周波），ＨＦ（高周波），ＬＦ／ＨＦ（ステップＳ７５、図１０，５２２Ａ））に基づき、快適度解析を行う（ステップＳ７６）。
【０１６５】
快適度解析の結果を、データベース３に蓄積する（ステップＳ７７）。この蓄積されたデータをもとに、時間を横軸にして、快適度曲線を更新する。このように得られた快適度の入浴時間に対する変化をグラフに表し（ステップＳ７７Ａ）、快適度が変化する変曲点を検出するまで、心電信号計測（ステップＳ７２）からの処理を繰り返す（ステップＳ７８，Ｎ）。
【０１６６】
そして、時間経過で、浴槽水温が上昇していき快適度が変化する変曲点を検知する（ステップＳ７８、Ｙ）と、最適入浴時間に到達したことを示す信号を発信する（ステップＳ７９）。これにより入浴者に浴槽１から出ることを促すことが出来る。
【０１６７】
さらに、図４に戻り、本発明で得られる心電信号で得られるデータにより健康状態変動を把握する（ステップＳ７）ことが可能である。
【０１６８】
図１３は、かかる健康状態変動解析のフロー図である。図１０の心拍数変動（ＨＲＶ）解析結果データ蓄積（ステップ５３）によりデータベース３に蓄積格納されているＨＲＶ解析結果データを取得し（ステップＳ８０）、前処理として異常値を除去する（ステップＳ８１）。さらに、前処理として欠損データを補間処理により連続変化のデータとして補完する（ステップＳ８２）。
【０１６９】
このように保管されたＨＲＶデータについて、日毎（ステップＳ８３Ａ）、週毎（ステップＳ８３Ｂ）、月毎（ステップＳ８３Ｃ）、季節毎（ステップＳ８３ＤＣ）、更に年毎（ステップＳ８３Ｅ）に連続変化のデータを解析する。
【０１７０】
これらの解析結果に基づき、入浴者のバイオリズム解析（ステップＳ８４Ａ）、生理周期推定（ステップＳ８４Ｂ）、体調変化検出（ステップＳ８４Ｃ）、更にライフスタイル変化検出（ステップＳ８４Ｄ）を行うことが可能である。
【０１７１】
[リアルタイム処理]
さらに、本発明の拡張として、リアルタイム信号処理により、浴槽水位と心電信号の自動検知により、データ計測の自動開始、自動終了を行うことが可能である。
【０１７２】
すなわち、入浴前の基礎水位を検知する。
【０１７３】
入浴者が浴槽に入ることにより水位の変化と心電信号の出現を検知し、データ計測を自動的に開始する。
【０１７４】
入浴者が浴槽を出ることにより水位の変化と心電信号の消失を検知し、データ計測を自動的に終了する。
【０１７５】
また、自動排水と警報発信により安全を確保することが可能である。不整脈、伝導障害、急性心筋梗塞（特に普段検出感度の低い右心室と後壁）などの心機能の異常イベントの即時検知により、自動排水処理と警報発信処理を行うように構成することが可能である。
【符号の説明】
【０１７６】
１  浴槽
２  処理装置
３  データベース
４  出力装置
【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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