(57)【要約】【課題】精神神経状態を容易にかつ客観的に判別することができる指標の作成方法および当該指標の作成装置を提供する。【解決手段】被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度で表される活動量と、被検者の身長方向の加速度ＴＡと、を計測するステップと、所定の条件により、負加速度ＮＡを算出して、第１臥位時間帯、第２臥位時間帯、覚醒時間帯および睡眠時間帯を算出するステップと、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、を含む式で表される指標を作成するステップと、を有する精神神経状態を判別する指標の作成方法。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度で表される活動量と、被検者の身長方向の加速度ＴＡと、を計測するステップと、
下記条件（１）〜（３）により、負加速度ＮＡを算出して、第１臥位時間帯、第２臥位時間帯、覚醒時間帯および睡眠時間帯を算出するステップと、
定数項と、前記覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、を含む式で表される指標を作成するステップと、
を有することを特徴とする精神神経状態を判別する指標の作成方法。
［条件：
（１）負加速度ＮＡの算出
被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）第１臥位時間帯と第２臥位時間帯の算出
第１臥位時間帯Ｌm1：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ1以上である時間帯
第２臥位時間帯Ｌm2：前記第１臥位時間帯Ｌm1が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌsmが第２所定時間Ｔ2以内の場合、前記隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12と前記間隙時間帯Ｌsmを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出
睡眠時間帯：所定計測単位時間中、前記第１臥位時間帯Ｌm1と、前記第２臥位時間帯Ｌm2のうち最長の時間帯
覚醒時間帯：所定計測単位時間から前記睡眠時間帯を除いた時間帯］
【請求項２】
さらに、前記拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であるＬＦと、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であるＨＦを算出するステップを有し、
前記指標が、前記睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項を含む請求項１に記載の方法。ここで、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２である。
【請求項３】
前記指標が、前記第１臥位時間帯の合計時間の変数項を含む請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記指標が、前記睡眠時間帯の拍動間隔の変数項を含む請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記指標が、前記覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量の変数項を含む請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記指標が、前記睡眠時間帯の拍動間隔／活動量の変数項を含む請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
さらに、ＮＡ≧Ｃ１である時間帯が第３所定時間Ｔ3以内である第３臥位時間帯を算出するステップを有し、
前記第３所定時間Ｔ3は、前記第１所定時間Ｔ1未満であり、
前記指標が、前記第３臥位時間帯の合計時間の変数項を含む請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記指標が、前記覚醒時間帯の拍動間隔の変数項、前記覚醒時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項、前記覚醒時間帯の活動量の変数項、前記睡眠時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項、前記睡眠時間帯の活動量の変数項、前記睡眠時間帯の時間の変数項、前記覚醒時間帯のＨＦ×活動量の変数項と、前記睡眠時間帯のＨＦ／活動量の変数項の少なくともいずれか１つを含む請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記指標が、前記覚醒時間帯のＨＦの変数項と、前記睡眠時間帯のＨＦの変数項の少なくともいずれか一方を含む請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記指標が、前記覚醒時間帯のＳＤＮＮの変数項、前記睡眠時間帯のＳＤＮＮの変数項、前記覚醒時間帯のＣＶＲＲの変数項、前記睡眠時間帯のＣＶＲＲの変数項、前記覚醒時間帯のＲＭＳＳＤの変数項、前記睡眠時間帯のＲＭＳＳＤの変数項、前記覚醒時間帯のＮＮ５０の変数項、前記睡眠時間帯のＮＮ５０の変数項、前記覚醒時間帯のｐＮＮ５０の変数項、前記睡眠時間帯のｐＮＮ５０の変数項の少なくともいずれか１つを含む請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
ここで、ＳＤＮＮは前記拍動間隔の標準偏差、ＣＶＲＲは前記ＳＤＮＮを拍動間隔の平均値で除して１００を乗じた値、ＲＭＳＳＤは隣接する拍動間隔の差の２乗の平均値の平方根、ＮＮ５０は隣接する拍動間隔の差が５０ｍｓを超える総数、ｐＮＮ５０は隣接する拍動間隔の差が５０ｍｓを超える拍動の割合である。
【請求項１１】
前記拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔を用いる請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記指標が、うつ状態または自律神経失調症の有無または程度を示すものである請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
覚醒時間帯と睡眠時間帯を算出する時間算出部と、
精神神経状態を判別する指標を作成する指標作成部と、を有しており、
前記時間算出部は、下記条件（１）〜（３）により、被検者の身長方向の加速度ＴＡから負加速度ＮＡを算出して、第１臥位時間帯、第２臥位時間帯、覚醒時間帯および睡眠時間帯を算出するものであり、
前記指標が、定数項と、前記覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、を含む式で表されることを特徴とする精神神経状態を判別する指標の作成装置。
ここで、前記活動量は、被検者の動きに伴う加速度または角速度である。
［条件：
（１）負加速度ＮＡの算出
被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）第１臥位時間帯と第２臥位時間帯の算出
第１臥位時間帯Ｌm1：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ1以上である時間帯
第２臥位時間帯Ｌm2：前記第１臥位時間帯Ｌm1が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌsmが第２所定時間Ｔ2以内の場合、前記隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12と前記間隙時間帯Ｌsmを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出
睡眠時間帯：所定計測単位時間中、前記第１臥位時間帯Ｌm1と、前記第２臥位時間帯Ｌm2のうち最長の時間帯
覚醒時間帯：所定計測単位時間から前記睡眠時間帯を除いた時間帯］
【請求項１４】
さらに、前記拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であるＬＦと、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であるＨＦを算出する処理部を有し、
前記指標が、前記睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項を含む請求項１３に記載の装置。ここで、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２である。
【請求項１５】
前記指標が、前記第１臥位時間帯の合計時間の変数項を含む請求項１３または１４に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、精神神経状態を客観的に判別することができる指標の作成方法および当該指標の作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
遺伝、外傷、周囲の環境、ストレス等の様々な要因によって、うつ病（大うつ病性障害）、双極性障害、統合失調症、パニック障害、強迫性障害、自律神経失調症、睡眠障害等の精神障害を引き起こすことがある。このため、精神神経の状態を観察することは、病気の早期発見や適切な治療のために有効である。精神障害の有無、種類または重症度は公知の判定基準に基づく医師による問診によって判定されることがある。例えば、うつ病の判定には、うつ病自己評価尺度（ＣＥＳ−Ｄ）、ストレス自己評価尺度（Ｈｏｐｋｉｎｓ  Ｓｙｍｐｔｏｍ  Ｃｈｅｃｋｌｉｓｔ：ＨＳＣＬ）、うつ病評価尺度（ＨＡＭＤ）、ヤング躁病評価尺度（ＹＭＲＳ）等の判定基準が用いられる。しかし、従来の判定基準には抽象的な項目が含まれており、患者の主観が入り込む余地があるため、客観的かつ機械的に判別できる方法が望まれている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、心拍変動指標を精神疾患の診断や発病リスクの検出に利用するための心拍変動指標を用いた精神症状及び精神疾患発病リスク評価方法が開示されている。当該方法の周波数分析ステップにおける高周波数指数、低周波数指数及びそれらの比は、被検者の安静状態時、課題遂行状態時及び課題遂行後の安静状態時の３つの状態それぞれにおいて測定され、周波数分析されて得られる。しかし、特許文献１に記載された評価方法は、被検者に対して乱数生成等の課題を付与するものであり、被検者に過大な負担を強いる可能性があるため、精神神経状態を判別する指標を容易に作成するという観点からは改善の余地がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２３３２５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は、精神神経状態を容易にかつ客観的に判別することができる指標の作成方法および当該指標の作成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】
【０００６】
本発明者らは、簡単に測定可能な生体情報を用いた精神神経状態の判別方法を検討する中で、覚醒時や睡眠時における被検者の拍動間隔および活動量が、精神障害の診断と統計マニュアル（ＤＳＭ−５）やうつ病自己評価尺度（ＣＥＳ−Ｄ）、ストレス自己評価尺度（ＨＳＣＬ）等の被検者に対する問診結果と関連していることを見出し、精神神経状態を判別するための指標として有効であることに想到し、本発明を完成した。
【０００７】
すなわち、本発明の精神神経状態を判別する方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度で表される活動量と、被検者の身長方向の加速度ＴＡと、を計測するステップと、下記条件（１）〜（３）により、負加速度ＮＡを算出して、第１臥位時間帯、第２臥位時間帯、覚醒時間帯および睡眠時間帯を算出するステップと、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、を含む式で表される指標を作成するステップと、を有する点に要旨を有する。
［条件：
（１）負加速度ＮＡの算出
被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）第１臥位時間帯と第２臥位時間帯の算出
第１臥位時間帯Ｌm1：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ1以上である時間帯
第２臥位時間帯Ｌm2：第１臥位時間帯Ｌm1が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌsmが第２所定時間Ｔ2以内の場合、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12と間隙時間帯Ｌsmを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出
睡眠時間帯：所定計測単位時間中、第１臥位時間帯Ｌm1と、第２臥位時間帯Ｌm2のうち最長の時間帯
覚醒時間帯：所定計測単位時間から睡眠時間帯を除いた時間帯］
【０００８】
上記方法は、条件（１）〜（３）を有しているため、覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出を客観的にかつ精度よく行うことができる。また、簡単に測定可能なパラメータである拍動間隔および活動量から、容易に精神神経状態を判別する指標を作成することができる。また、作成された指標を用いることで客観的に精神神経状態を判別することが可能である。
【０００９】
上記方法は、さらに、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であるＬＦと、パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であるＨＦを算出するステップを有しており、指標が、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項を含むことが好ましい。ここで、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２である。
【００１０】
上記方法において、指標が、第１臥位時間帯の合計時間の変数項を含むことが好ましい。
【００１１】
上記方法において、指標が、睡眠時間帯の拍動間隔の変数項を含むことが好ましい。
【００１２】
上記方法において、指標が、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量の変数項を含むことが好ましい。
【００１３】
上記方法において、指標が、睡眠時間帯の拍動間隔／活動量の変数項を含むことが好ましい。
【００１４】
上記方法は、さらに、ＮＡ≧Ｃ１である時間帯が第３所定時間Ｔ3以内である第３臥位時間帯を算出するステップを有し、第３所定時間Ｔ3は、第１所定時間Ｔ1未満であり、指標が、第３臥位時間帯の合計時間の変数項を含むことが好ましい。
【００１５】
上記方法において、指標が、覚醒時間帯の拍動間隔の変数項、覚醒時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項、覚醒時間帯の活動量の変数項、睡眠時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項、睡眠時間帯の活動量の変数項、睡眠時間帯の時間の変数項、覚醒時間帯のＨＦ×活動量の変数項、睡眠時間帯のＨＦ／活動量の変数項の少なくともいずれか１つを含むことが好ましい。
【００１６】
上記方法において、指標が、覚醒時間帯のＨＦの変数項と、睡眠時間帯のＨＦの変数項の少なくともいずれか一方を含むことが好ましい。
【００１７】
上記方法において、指標が、覚醒時間帯のＳＤＮＮの変数項、睡眠時間帯のＳＤＮＮの変数項、覚醒時間帯のＣＶＲＲの変数項、睡眠時間帯のＣＶＲＲの変数項、覚醒時間帯のＲＭＳＳＤの変数項、睡眠時間帯のＲＭＳＳＤの変数項、覚醒時間帯のＮＮ５０の変数項、睡眠時間帯のＮＮ５０の変数項、覚醒時間帯のｐＮＮ５０の変数項、睡眠時間帯のｐＮＮ５０の変数項の少なくともいずれか１つを含むことが好ましい。ここで、ＳＤＮＮは拍動間隔の標準偏差、ＣＶＲＲはＳＤＮＮを拍動間隔の平均値で除して１００を乗じた値、ＲＭＳＳＤは隣接する拍動間隔の差の２乗の平均値の平方根、ＮＮ５０は隣接する拍動間隔の差が５０ｍｓを超える総数、ｐＮＮ５０は隣接する拍動間隔の差が５０ｍｓを超える拍動の割合である。
【００１８】
上記方法において、拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔を用いることが好ましい。
【００１９】
上記方法において、指標が、うつ状態または自律神経失調症の有無または程度を示すものであることが好ましい。
【００２０】
また、本発明の精神神経状態を判別する指標の作成装置は、覚醒時間帯と睡眠時間帯を算出する時間算出部と、精神神経状態を判別する指標を作成する指標作成部と、を有しており、時間算出部は、下記条件（１）〜（３）により、被検者の身長方向の加速度ＴＡから負加速度ＮＡを算出して、第１臥位時間帯、第２臥位時間帯、覚醒時間帯および睡眠時間帯を算出するものであり、指標が、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、を含む式で表される点に要旨を有する。ここで、活動量は、被検者の動きに伴う加速度または角速度である。
［条件：
（１）負加速度ＮＡの算出
被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）第１臥位時間帯と第２臥位時間帯の算出
第１臥位時間帯Ｌm1：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ1以上である時間帯
第２臥位時間帯Ｌm2：第１臥位時間帯Ｌm1が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌsmが第２所定時間Ｔ2以内の場合、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12と間隙時間帯Ｌsmを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出
睡眠時間帯：所定計測単位時間中、第１臥位時間帯Ｌm1と、第２臥位時間帯Ｌm2のうち最長の時間帯
覚醒時間帯：所定計測単位時間から睡眠時間帯を除いた時間帯］
【００２１】
上記装置の時間算出部では、条件（１）〜（３）により、覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出を客観的にかつ精度よく行うことができる。また、指標作成部では、簡単に測定可能なパラメータである拍動間隔および活動量から、容易に精神神経状態を判別する指標を作成することができる。また、作成された指標を用いることで客観的に精神神経状態を判別することが可能である。
【００２２】
上記装置は、さらに、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であるＬＦと、パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であるＨＦを算出する処理部を有し、指標が、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項を含むことが好ましい。ここで、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２である。
【００２３】
上記装置において、指標が、第１臥位時間帯の合計時間の変数項を含むことが好ましい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の方法および装置は、条件（１）〜（３）により覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出を客観的にかつ精度よく行うことができる。また、簡単に測定可能なパラメータである拍動間隔および活動量から、容易に精神神経状態を判別する指標を作成することができる。また、作成された指標を用いることで客観的に精神神経状態を判別することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明に係るパワースペクトル積分の説明図を表す。
【図２】本発明の実施の形態１に係る精神神経状態を判別する指標の作成装置の構成を示すブロック図を表す。
【図３】本発明の実施の形態２に係る精神神経状態を判別する指標の作成装置の構成を示すブロック図を表す。
【図４】本発明の実施の形態３に係る精神神経状態を判別する指標の作成装置の構成を示すブロック図を表す。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
１．精神神経状態を判別する指標の作成方法
本発明の精神神経状態を判別する指標の作成方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度で表される活動量と、被検者の身長方向の加速度ＴＡと、を計測するステップと、後述する条件（１）〜（３）により、負加速度ＮＡを算出して、第１臥位時間帯、第２臥位時間帯、覚醒時間帯および睡眠時間帯を算出するステップと、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、を含む式で表される指標を作成するステップと、を有する。各ステップの詳細について説明する。
【００２７】
（Ａ）計測ステップ
上記方法は、被検者の拍動間隔と、被検者の動きに伴う加速度または角速度で表される活動量と、被検者の身長方向の加速度ＴＡと、を計測するステップを有する。
【００２８】
拍動間隔とは心拍あるいは脈拍の間隔を指す（単位：ｍｓ）。心拍間隔は、心電図からＲ波とＲ波の間隔を読み取ること、あるいは隣り合う心拍同士の間隔を計測することにより取得する。脈拍間隔は、隣り合う脈拍同士の間隔を計測することにより取得する。拍動間隔またはその搖動は、身体的・精神的ストレスの指標になるといわれており、自律神経系である交感神経・副交感神経の精神神経状態のバランスを反映している。
【００２９】
拍動間隔として、心電信号におけるＲ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔（以下、「ＲＲＩ」と記載する）を用いることが好ましい。ＲＲＩは信号のピークがはっきり出ることによりピーク位置の誤認識が起こりにくいため、拍動間隔の精度を高められる。
【００３０】
活動量とは、被検者の動きに伴う加速度または角速度である。加速度Ａは、被検者の動きに伴う加速度と被検者に作用する重力加速度の合成値であり、重力加速度ｇ（＝９．８ｍ／ｓ2）に対する比で表される（単位：無次元量）。具体的には、以下の（１）式で表されるように、加速度Ａは、被検者の動きに伴う加速度であるＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸方向の加速度ｘ、ｙ、ｚの二乗和の平方根から、被検者に作用する重力加速度ｇ（＝９．８ｍ／ｓ2）分として（ｇ／ｇ）＝１を減じた値である（ここで単位ｇは重力加速度の大きさを表す）。被検者の立位時であって動きがないときには、ｘ、ｙ、ｚの値はほぼ０となるため、被検者の身長方向の加速度の大きさはほぼ１である。
【００３１】
【数１】
2019047979.tif 000002
【００３２】
角速度Ωは被検者のＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸周りの角速度ωｘ、ωｙ、ωｚの二乗和の平方根であり、単位はｒａｄ／ｓまたは１／ｓである。角速度Ωは以下の（２）式で表される。
【００３３】
【数２】
2019047979.tif 000003
【００３４】
角速度は回転を検出するため、例えば、睡眠時間帯における被検者の寝返りの頻度などを検出するのに適している。なお、被検者の姿勢を検知しやすくするためには、活動量は加速度であることが好ましい。
【００３５】
精神障害の場合、睡眠時間帯の活動量が過度に多かったり、覚醒時間帯の活動量が過度に少なかったりするため、活動量も精神神経の状態を示しているといえる。
【００３６】
被検者の身長方向の加速度ＴＡは、後述する第１臥位時間帯、第２臥位時間帯、覚醒時間帯および睡眠時間帯の算出に用いられる。身長方向とは、被検者の足部から頭部へ向かう方向である。一般に、身長方向の加速度が立位時に負の値となるように加速度計が調整されている場合、臥位の身長方向の加速度は、立位や座位の身長方向の加速度と比べて大きい傾向にある。被検者の立位時であって動きがないときには、被検者の身長方向の加速度の大きさは１である。精神障害の場合、睡眠時間帯の活動が過度に多かったり、覚醒時間帯の活動が過度に少なかったりするため、被検者の身長方向の加速度ＴＡは精神神経の状態を示しているといえる。
【００３７】
計測ステップでは、拍動間隔、活動量および身長方向の加速度ＴＡを所定計測時間計測することが好ましい。所定計測時間とは、計測を行う合計時間を指す。後述する（Ｃ）指標作成ステップでは覚醒時間帯のデータを使用するが、覚醒時間帯の算出には睡眠時間帯を特定する必要があるため、所定計測時間は、１以上の睡眠時間帯と、１以上の覚醒時間帯が得られる時間長であることが好ましい。あるいは、所定計測時間は、２以上の覚醒時間帯と、２以上の睡眠時間帯が得られる時間長であってもよい。したがって、所定計測時間は２日間以上であることが好ましく、３日間以上であることがより好ましく、４日間以上であることがさらに好ましい。また、所定計測時間が長いほど信頼性の高いデータが取得できるが被検者への負担を考慮して、所定計測時間は、例えば１４日間以内、より好ましくは１０日間以内に設定することができる。なお、睡眠時間帯は、被検者が眠っている時間帯であり、覚醒時間帯は、被検者が起きている時間帯であるが、これら時間帯については詳しく後述する。
【００３８】
（Ｂ）時間算出ステップ
上記方法は、下記条件（１）〜（３）により、負加速度ＮＡを算出して、第１臥位時間帯、第２臥位時間帯、覚醒時間帯および睡眠時間帯を算出するステップを有する。
【００３９】
条件（１）負加速度ＮＡの算出
被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
【００４０】
負加速度ＮＡは、符号がマイナスの加速度であり、重力加速度ｇ（＝９．８ｍ／ｓ2）に対する比で表される（単位：無次元量）。負加速度の算出には、前記（Ａ）計測ステップで計測した身長方向の加速度ＴＡを用いる。
【００４１】
条件（２）第１臥位時間帯と第２臥位時間帯の算出
第１臥位時間帯Ｌm1：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ1以上である時間帯
第２臥位時間帯Ｌm2：第１臥位時間帯Ｌm1が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌsmが第２所定時間Ｔ2以内の場合、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12と間隙時間帯Ｌsmを合計した時間帯
【００４２】
臥位時間帯は、臥位の姿勢、例えば、仰向け姿勢である仰臥位、横向きで寝た姿勢である側臥位、うつぶせ姿勢である伏臥位になった時間帯を示し、睡眠、うたた寝、昼寝などの時間を含む。本発明では、臥位時間帯を第１臥位時間帯と第２臥位時間帯に分けて算出する。
【００４３】
第１臥位時間帯Ｌm1はＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ1以上である時間帯である。負加速度ＮＡがＣ１以上とは、被検者が臥位であることを示している。第１臥位時間帯Ｌm1の算出では、覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出精度を高めるために第１所定時間Ｔ1によるしきい値を設けている。
【００４４】
第１所定時間Ｔ1は、例えば、好ましくは３０分以上、より好ましくは４５分以上、さらに好ましくは１時間以上に設定することができるが、２時間以下、または１時間半以下に設定することもできる。ＮＡ≧Ｃ１が第１所定時間Ｔ1未満である時間帯も実際には臥位であるといえるが、比較的短い時間のうたた寝や昼寝等、活動リズムの観点では本来の睡眠と評価することができない時間を睡眠時間帯と算出することを防ぐために、ＮＡ≧Ｃ１が第１所定時間Ｔ1未満である時間帯を臥位時間帯とみなしていない。
【００４５】
第２臥位時間帯Ｌm2は、第１臥位時間帯Ｌm1が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌsmが第２所定時間Ｔ2以内の場合、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12と間隙時間帯Ｌsmを合計した時間帯である。ＮＡ＜Ｃ１は、臥位以外の姿勢を取っていることを示している。このように第２臥位時間帯を算出しているのは、第１臥位時間帯Ｌm1が細切れになっている場合、２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12の間の間隙時間帯Ｌsmも含めて１つの臥位時間帯（第２臥位時間帯Ｌm2）として算出するためである。これにより、被検者が睡眠時間帯に頻繁に臥位以外の姿勢を取っても、睡眠時間帯を算出しやすくなる。
【００４６】
第２所定時間Ｔ2は、例えば、好ましくは３０分以上、より好ましくは４５分以上、さらに好ましくは１時間以上に設定することができ、２時間以下、または１時間半以下に設定することもできる。また、第１所定時間Ｔ1と第２所定時間Ｔ2は同じであってもよく、異なっていてもよい。
【００４７】
定数Ｃ１（単位：無次元量）の値は特に制限されないが、例えば−０．７５以上であることが好ましく、−０．６２以上であることがより好ましく、−０．５以上であることがさらに好ましい。定数Ｃ１は、−０．４以下、または−０．４５以下であっても許容される。
【００４８】
条件（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出
睡眠時間帯：所定計測単位時間中、第１臥位時間帯Ｌm1と、第２臥位時間帯Ｌm2のうち最長の時間帯
覚醒時間帯：所定計測単位時間から睡眠時間帯を除いた時間帯
【００４９】
睡眠時間帯は、被検者が眠っている時間帯であり、所定計測単位時間中、第１臥位時間帯Ｌm1と、第２臥位時間帯Ｌm2のうち最長の時間帯を指す。覚醒時間帯は被検者の目が覚めている、つまり起きている時間帯を指し、睡眠時間帯以外の時間帯である。被検者に自己申告してもらう場合、思い込みや思い違いが入り込む余地があるが、本発明では計測された被検者の身長方向の加速度ＴＡを用いているため、覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出を客観的にかつ精度よく行うことができる。
【００５０】
所定計測単位時間は、日毎の睡眠時間帯を推定するために設定される時間長である。所定計測単位時間は１２時間以上であることが好ましく、１８時間以上であることがより好ましく、また、２４時間以内であることが好ましい。つまり、覚醒時間帯と睡眠時間帯の数は日毎にそれぞれ１つであることが好ましい。日勤者でも夜勤者でも１８時前後には覚醒しているのが一般的であるから、所定計測単位時間の始点は、１７時〜１９時に好ましく設定される。
【００５１】
上記条件（３）において、覚醒時間帯と睡眠時間帯を算出する場合、例えば、身長方向の加速度ＴＡや負加速度ＮＡで表される当該加速度は、加速度−時間波形に対してモルフォロジー演算を行った後の値であることが好ましい。モルフォロジー演算は、画像処理でノイズ除去のために用いられる。このため、加速度−時間波形に対してモルフォロジー演算を行った後の値を各条件式に適用すれば、得られた加速度のうち、所定計測時間と比較して短時間（例えば、所定計測時間の１／１５０時間以内）に変化する値は除去される。このため、加速度−時間波形の全体の輪郭が抽出されて、覚醒時間帯と睡眠時間帯を算出しやすくなる。モルフォロジー演算は、身長方向の加速度ＴＡに対して行ってもよく、負加速度ＮＡに対して行ってもよい。
【００５２】
モルフォロジー演算に先立ち、身長方向の加速度ＴＡに対して二値化処理を行ってもよい。二値化処理では、例えば、負加速度ＮＡがしきい値Ｃ２（単位：無次元量）以上であれば負加速度ＮＡは０とみなされ、負加速度ＮＡがＣ２未満であれば１とみなされる。二値化処理により、モルフォロジー演算に要する処理時間を短縮することができる。しきい値Ｃ２の値は特に制限されないが、例えば−０．７５以上であることが好ましく、−０．６２以上であることがより好ましく、−０．５以上であることがさらに好ましい。しきい値Ｃ２は、−０．４以下、または−０．４５以下であっても許容される。なお、負加速度ＮＡのデータに対してモルフォロジー演算を行う例を説明したが、身長方向の加速度ＴＡに対してモルフォロジー演算を行った後、負加速度ＮＡを算出してもよい。
【００５３】
モルフォロジー演算は、例えば、線を太くする処理を行う膨張演算、線を細くする処理を行う収縮演算、収縮演算後に膨張演算を行うオープニング処理、膨張演算後に収縮演算を行うクロージング処理がある。モルフォロジー演算後の加速度を用いて覚醒時間帯と睡眠時間帯を算出する場合、モルフォロジー演算が、所定の時間幅で行われるオープニング処理とクロージング処理の少なくともいずれか一方であることが好ましい。また、モルフォロジー演算として、オープニング処理およびクロージング処理の両方を行うことがより好ましい。膨張演算と収縮演算を組み合わせることによって、加速度−時間波形の全体の輪郭を抽出しやすくなるため、覚醒時間帯と睡眠時間帯をより一層算出しやすくなる。
【００５４】
オープニング処理やクロージング処理を行う回数は特に限定されないが、オープニング処理、クロージング処理をそれぞれ１回以上実施することが好ましく、オープニング処理、クロージング処理をそれぞれ２回以上実施することがより好ましい。
【００５５】
膨張演算や収縮演算を行う際の時間幅についても適宜設定すればよいが、処理回数を重ねる毎に、処理時の時間幅を大きくすることが好ましい。このように、オープニング処理およびクロージング処理の時間幅を段階的に大きくすることで、所定計測時間と比較して短時間に変化した加速度のデータが除去されることを抑止する。
【００５６】
（Ｃ）指標作成ステップ
上記方法は、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、を含む式で表される指標を作成するステップを有する。指標の作成は、多数のデータを処理する必要があるため計算機等の機械により行われることが好ましい。
【００５７】
指標は、定数項と変数項を含む式である。定数項ａ0は、任意の実数であり、その値は特に限定されず０であってもよい。変数項は、ｎ次の変数ｘiと、任意の実数である係数ａiの積で表される。覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項とは、変数項がｎ次の（覚醒時間帯の拍動間隔）×（覚醒時間帯の活動量）の変数ｘiを含んでいることを意味している。変数ｘiの次数ｎは、式を簡素化するためには１以上または２以上であることが好ましく、式の複雑化を防ぐためには５以下または４以下であることが好ましい。
【００５８】
本発明の方法は、簡単に測定可能なパラメータである拍動間隔および活動量から、容易に精神神経状態を判別する指標を作成することができる。また、作成された指標を用いることで客観的に精神神経状態を判別することが可能である。
【００５９】
（Ｃ）指標作成ステップにおいて、覚醒時間帯の拍動間隔および活動量は、覚醒時間帯における拍動間隔×活動量の平均値であることが好ましく、計測された全ての覚醒時間帯における拍動間隔×活動量の平均値であることがより好ましい。このように変数項を設定することにより、指標を作成しやすくなる。後述する他の変数項においても同様に、覚醒時間帯または睡眠時間帯における変数の平均値を用いることが好ましい。
【００６０】
（Ｃ）指標作成ステップに先立ち、多変量解析によって指標を表す式に含まれる定数項の値と変数項の係数の値の少なくともいずれか一方を算出しておくことが好ましい。これにより、目的変数としての精神神経状態と、説明変数としての覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の関連性を定量的に推定することができる。定数項や変数項の係数の算出では、複数の被検者の精神障害の有無、種類または重症度のデータを用いることが好ましい。多変量解析で必要な被検者数は、説明変数（変数項）の数×１０以上であることが好ましく、より好ましくは説明変数の数×５０以上、さらに好ましくは説明変数の数×１００以上である。
【００６１】
目的変数である精神神経状態は、精神障害の有無、種類または重症度に応じて数値化されていることが好ましい。精神神経状態の数値化は、精神障害の有無で２値化する方法や、公知の判定基準に基づき精神障害の種類または重症度に応じて分類する方法が挙げられる。公知の判定基準としては、精神障害の判定基準であるＤＳＭ（Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ａｎｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｍａｎｕａｌ  ｏｆ  Ｍｅｎｔａｌ  Ｄｉｓｏｒｄｅｒｓ、精神障害の診断と統計マニュアル）、ストレスの判定基準であるＨＳＣＬ、うつ病の判定基準であるＣＥＳ−Ｄ、ＨＡＭＤ、ＹＭＲＳ、統合失調症の判定基準であるＰＡＮＳＳ（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ａｎｄ  Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｓｙｎｄｒｏｍｅ  Ｓｃａｌｅ、陽性・陰性症状評価尺度）、自律神経失調症の判定基準である東邦メディカルインデックス等を用いることができる。
【００６２】
多変量解析には単回帰分析や重回帰分析等の線形回帰分析、２項ロジスティック回帰分析、多項ロジスティック回帰分析、累積ロジスティック回帰分析等のロジスティック回帰分析を用いることができる。精神神経状態を示す指標をＹとする。線形回帰分析の場合、指標Ｙは、Ｙ＝ａ0＋ａ1ｘ1＋ａ2ｘ2＋・・・＋ａiｘiで表される。精神障害の有無を判別する指標を作成するには２項ロジスティック回帰分析を用いることが好ましい。その場合、指標Ｙは、Ｙ＝１／｛１＋ｅｘｐ（−ｂ）｝、ｂ＝ａ0＋ａ1ｘ1＋ａ2ｘ2＋・・・＋ａiｘiで表されることが好ましい。なお、ａ1、ａ2、・・・ａiは説明変数の係数であり、任意の実数であるが、ａ1≠０である。ｘ1、ｘ2、・・・ｘiは変数であり、ｉは１以上の整数である。２項ロジスティック回帰分析により作成された指標は、精神神経状態を０および１の二値、または０〜１の間の数値で表される。
【００６３】
指標を用いた精神神経状態の判別精度を高めるために、覚醒時間帯の拍動間隔および活動量の変数項以外の変数項が含まれていてもよい。指標の式において、各変数項の係数は任意の実数であれば、その大小関係は特に規定されない。
【００６４】
上記方法は、さらに、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であるＬＦと、パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であるＨＦを算出するステップを有していてもよい。
【００６５】
ＬＦは、時間信号ｆである拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であり、Ｈｆ１＞Ｌｆ１、Ｈｆ２＞Ｌｆ２である。例えば、ＬＦは、時間信号ｆである拍動間隔を周波数スペクトル変換したもの（周波数スペクトルＦ）を二乗することにより得られるパワースペクトルＦ2（第１のパワースペクトル）を周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であり、ＨＦは、前記パワースペクトルＦ2（第１のパワースペクトル）を周波数Ｈｆ１（＞Ｌｆ１）からＨｆ２（＞Ｌｆ２）まで定積分した値とすることができる。第１のパワースペクトルＦ2を用いて計算されるＬＦ、ＨＦの単位はｍｓ2である。周波数スペクトル変換の方法としては、例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、ウェーブレット解析、最大エントロピー法などを用いることができる。なお、本明細書においては、ＦＦＴを用いた場合を例として説明するが、もちろん他の方法を用いることも可能である。
【００６６】
本明細書では、拍動間隔をスプライン補間しサンプリング間隔Δｔで再サンプリングした拍動間隔ＲＲＩkの離散フーリエ変換Ｇは、以下の（３）式で表され、パワースペクトルＦ2（第１のパワースペクトル）（単位：ｍｓ2／Ｈｚ）は、以下の（４）式で表される。ここで、ｋは時系列、Ｎはデータ数を表し、Ｓは任意のスケールであり、一般にパワースペクトラムではＳ＝１である。
【００６７】
【数３】
2019047979.tif 000004
【００６８】
【数４】
2019047979.tif 000005
【００６９】
他方、ＬＦおよびＨＦの値として、拍動間隔を周波数スペクトル変換した値から得たパワースペクトルＦ（第２のパワースペクトル）（単位：ｍｓ）を所定の区間で定積分したものも本発明の方法に含まれる。このように、パワースペクトルとして拍動間隔を周波数スペクトル変換した値を用いれば、より簡便にＬＦおよびＨＦの値を算出することができる。第２のパワースペクトルＦを用いて計算されるＬＦ、ＨＦの単位は無次元量である。パワースペクトルＦ（第２のパワースペクトル）は、以下の（５）式で表される。
【００７０】
【数５】
2019047979.tif 000006
【００７１】
ＬＦ、ＨＦの詳細な算出方法について、図１を用いて説明する。図１は、本発明に係るパワースペクトル積分の説明図である。図１の縦軸はパワースペクトル密度（単位：ｍｓ2／Ｈｚ）であり、横軸は周波数（単位：Ｈｚ）である。ＬＦは、パワースペクトル（例えば第１のパワースペクトルＦ2）を例えば０．０４Ｈｚ（Ｌｆ１）から０．１５Ｈｚ（Ｌｆ２）まで定積分した値であり、図１において斜線によりハッチングがされている部分の面積である。ここで、Ｌｆ１＜Ｌｆ２である。一方、ＨＦは、パワースペクトル（例えば第１のパワースペクトルＦ2）を例えば０．１５Ｈｚ（Ｈｆ１）から０．４Ｈｚ（Ｈｆ２）まで定積分した値であり、図１において縦線によりハッチングがされている部分の面積である。ここで、Ｈｆ１＜Ｈｆ２である。図１では、Ｌｆ２とＨｆ１がいずれも０．１５Ｈｚと等しくなるように積分範囲を設定したが、Ｌｆ１＜Ｈｆ１およびＬｆ２＜Ｈｆ２の関係を満たしていれば、Ｌｆ２とＨｆ１は同一の値であっても異なる値でもよい。ここでは、パワースペクトル積分の方法を、第１のパワースペクトルＦ2を用いて説明したが、第２のパワースペクトルＦによる定積分も同様に行うことができる。
【００７２】
周波数スペクトル変換により得られるパワースペクトルは、血圧の変動に由来する成分でＭａｙｅｒ−Ｗａｖｅ関連成分ともいわれるＬＦと、呼吸に由来する成分ＨＦとに分けられる。血圧変動成分ＬＦは０．１Ｈｚ周辺のパワースペクトルであり、交感神経活動と副交感神経活動の双方に関連している。一方、呼吸由来の成分ＨＦは０．３Ｈｚ周辺のパワースペクトルで、副交感神経活動に関連していると考えられている。以上のことから、交感神経活動および副交感神経活動を示すＬＦの積分範囲は、少なくとも０．１Ｈｚを含み、Ｌｆ１＜０．１＜Ｌｆ２であることが好ましい。また、Ｌｆ１は０．０３Ｈｚ以上であることがより好ましく、０．０４Ｈｚ以上であることがさらに好ましい。また、Ｌｆ１は、０．０５Ｈｚ以下であることが好ましく、０．０４５Ｈｚ以下であることがより好ましい。Ｌｆ２は０．１３Ｈｚ以上であることが好ましく、０．１４Ｈｚ以上であることがより好ましく、また、０．１６Ｈｚ以下であることが好ましく、０．１５Ｈｚ以下であることがより好ましい。副交感神経活動を示すＨＦの積分範囲は、少なくとも０．３Ｈｚを含み、Ｈｆ１＜０．３＜Ｈｆ２であることが好ましい。Ｈｆ１は０．１４Ｈｚ以上であることがより好ましく、０．１５Ｈｚ以上であることがさらに好ましく、また、０．１７Ｈｚ以下であってもよく、０．１６Ｈｚ以下であってもよい。Ｈｆ２は０．３８Ｈｚ以上であることが好ましく、０．３９Ｈｚ以上であることがより好ましく、また、０．４１Ｈｚ以下であることがより好ましく、０．４Ｈｚ以下であることがさらに好ましい。
【００７３】
（Ｃ）指標作成ステップの前に、算出された拍動間隔、活動量、ＬＦ、ＨＦの少なくともいずれか１つに異常値とみなすべきものが含まれていないかを判別し、異常値と判別された値を指標作成の対象から除外することが好ましい。これにより、異常値が指標やこれを用いた判別結果に影響を及ぼすことを防止できる。
【００７４】
上記方法が、ＬＦ、ＨＦの算出ステップを有する場合、指標が睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項を含むことが好ましい。ＬＦは交感神経活動と副交感神経活動の両方を示しているため、ＬＦ／ＨＦは副交感神経活動に対する交換神経活動の優位性を表している。精神神経状態とは、自律神経系のバランスの状態であり、ＬＦ、ＬＦ／ＨＦは精神神経の状態を示しているといえる。上記のように変数項を設定することにより、判別精度の高い指標が得られる。
【００７５】
上記方法において、指標が、第１臥位時間帯の合計時間の変数項を含むことが好ましい。第１臥位時間帯は、睡眠時間帯を含めて臥位姿勢を取っている時間帯を示しているが、不規則な生活や、慢性疲労、うつ状態、不眠症などの症状がある場合、第１臥位時間帯の合計時間が長くなる傾向がある。このため、第１臥位時間帯の合計時間も精神神経の状態を示しているといえる。このため、上記のように変数項を設定することにより、判別精度の高い指標が得られる。なお、第１臥位時間帯の合計時間は、所定計測単位時間あたりの第１臥位時間帯の合計時間であることが好ましい。
【００７６】
指標が、睡眠時間帯の拍動間隔の変数項を含むことが好ましい。上述したとおり、睡眠時間帯の拍動間隔は精神神経の状態を示しているため、このように変数項を設定することにより、判別精度の高い指標が得られる。中でも、指標は、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項、第１臥位時間帯の合計時間の変数項および睡眠時間帯の拍動間隔の変数項からなる式で表されることが好ましい。このように指標を設定することにより、精神神経状態の判別精度をより一層高めることができる。
【００７７】
指標が、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量の変数項を含むことが好ましい。（ＬＦ／ＨＦ）と活動量はいずれも精神神経の状態を示しているため、このように変数項を設定することにより、判別精度の高い指標が得られる。
【００７８】
指標が、睡眠時間帯の拍動間隔／活動量の変数項を含むことが好ましい。拍動間隔と活動量はいずれも精神神経の状態を示しているため、このように変数項を設定することにより、判別精度の高い指標が得られる。中でも、指標は、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項、第１臥位時間帯の合計時間の変数項、睡眠時間帯の拍動間隔の変数項、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量の変数項、睡眠時間帯の拍動間隔／活動量の変数項からなる式で表されることが好ましい。このように指標を設定することにより、判別精度をより一層高めることができる。
【００７９】
本方法は、さらに、ＮＡ≧Ｃ１である時間帯が第３所定時間Ｔ3以内である第３臥位時間帯を算出するステップを有していてもよい。その場合、第３所定時間Ｔ3は、第１所定時間Ｔ1未満であり、指標が、第３臥位時間帯の合計時間の変数項を含むことが好ましい。第３臥位時間帯は、第１臥位時間帯以外で臥位姿勢を取っている時間帯を示しているが、その時間（第３所定時間Ｔ3）は第１所定時間Ｔ1未満と比較的短い時間であるといえる。しかし、短時間であっても覚醒時間帯に臥位姿勢を取っている場合、例えば、交感神経と副交感神経のバランスが崩れている可能性があるため、睡眠時間帯の時間も精神神経の状態を示しているといえる。このため、上記のように変数項を設定することにより、判別精度の高い指標が得られる。なお、第３臥位時間帯の合計時間は、所定計測単位時間あたりの第３臥位時間帯の合計時間であることが好ましい。
【００８０】
第３所定時間Ｔ3は、例えば、好ましくは３０分以上、より好ましくは４５分以上、さらに好ましくは１時間以上に設定することができ、２時間以下、または１時間半以下に設定することもできる。
【００８１】
指標は、覚醒時間帯の拍動間隔の変数項、覚醒時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項、覚醒時間帯の活動量の変数項、睡眠時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項、睡眠時間帯の活動量の変数項、睡眠時間帯の時間の変数項、覚醒時間帯のＨＦ×活動量の変数項、睡眠時間帯のＨＦ／活動量の変数項の少なくともいずれか１つを含むことが好ましい。上述したとおり、拍動間隔、ＬＦ／ＨＦ、活動量はいずれも精神神経の状態を示している。また、睡眠時間帯の時間が過度に短いまたは長い場合には交感神経と副交感神経のバランスが崩れるなど、睡眠時間帯の時間も精神神経の状態を示しているといえる。このため、上記のように変数項を設定することにより、判別精度の高い指標が得られる。
【００８２】
指標が、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項と、第１臥位時間帯の合計時間の変数項と、睡眠時間帯の拍動間隔の変数項と、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量の変数項と、睡眠時間帯の拍動間隔／活動量の変数項と、第３臥位時間帯の合計時間の変数項と、覚醒時間帯の拍動間隔の変数項と、覚醒時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項と、覚醒時間帯の活動量の変数項と、睡眠時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項と、睡眠時間帯の活動量の変数項と、睡眠時間帯の時間の変数項からなる式で表されることが好ましい。このように指標を設定することにより、判別精度をより一層高めることができる。
【００８３】
また、指標が、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項と、第１臥位時間帯の合計時間の変数項と、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量の変数項と、睡眠時間帯の拍動間隔／活動量の変数項と、第３臥位時間帯の合計時間の変数項と、睡眠時間帯の時間の変数項と、覚醒時間帯のＨＦ×活動量の変数項と、睡眠時間帯のＨＦ／活動量の変数項からなる式で表されてもよい。このように指標を設定することによっても、精神神経状態の判別精度をより一層高めることができる。
【００８４】
指標が、覚醒時間帯のＨＦの変数項と、睡眠時間帯のＨＦの変数項の少なくともいずれか一方を含んでいてもよい。覚醒時間帯または睡眠時間帯のＨＦは精神神経の状態を示しているため、さらに判別精度の高い指標を作成することができる。中でも、指標が、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項と、第１臥位時間帯の合計時間の変数項と、睡眠時間帯の拍動間隔の変数項と、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量の変数項と、睡眠時間帯の拍動間隔／活動量の変数項と、第３臥位時間帯の合計時間の変数項と、覚醒時間帯の拍動間隔の変数項と、覚醒時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項と、覚醒時間帯の活動量の変数項と、睡眠時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項と、睡眠時間帯の活動量の変数項と、睡眠時間帯の時間の変数項と、覚醒時間帯のＨＦ×活動量の変数項と、睡眠時間帯のＨＦ／活動量の変数項と、覚醒時間帯のＨＦの変数項と、睡眠時間帯のＨＦの変数項からなる式で表されることが好ましい。このように指標を設定することによっても、判別精度をより一層高めることができる。
【００８５】
指標が、覚醒時間帯のＳＤＮＮの変数項、睡眠時間帯のＳＤＮＮの変数項、覚醒時間帯のＣＶＲＲの変数項、睡眠時間帯のＣＶＲＲの変数項、覚醒時間帯のＲＭＳＳＤの変数項、睡眠時間帯のＲＭＳＳＤの変数項、覚醒時間帯のＮＮ５０の変数項、睡眠時間帯のＮＮ５０の変数項、覚醒時間帯のｐＮＮ５０の変数項、睡眠時間帯のｐＮＮ５０の変数項の少なくともいずれか１つを含むことが好ましい。また、指標が、覚醒時間帯のＳＤＮＮの変数項、睡眠時間帯のＳＤＮＮの変数項、覚醒時間帯のＣＶＲＲの変数項、睡眠時間帯のＣＶＲＲの変数項、覚醒時間帯のＲＭＳＳＤの変数項、睡眠時間帯のＲＭＳＳＤの変数項、覚醒時間帯のＮＮ５０の変数項、睡眠時間帯のＮＮ５０の変数項、覚醒時間帯のｐＮＮ５０の変数項、睡眠時間帯のｐＮＮ５０の変数項の全てを含むことがより好ましい。ＳＤＮＮ（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎｏｒｍａｌ  ｔｏ  Ｎｏｒｍａｌ  Ｉｎｔｅｒｖａｌ）は、拍動間隔の標準偏差である。ＣＶＲＲ（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｏｆ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｒ−Ｒ  ｉｎｔｅｒｖａｌｓ）は前記ＳＤＮＮを拍動間隔（好ましくは心拍間隔）の平均値で除して１００を乗じた値である。ＲＭＳＳＤ（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ）は隣接する拍動間隔の差の２乗の平均値の平方根である。ＮＮ５０は隣接する拍動間隔の差が５０ｍｓを超える総数であり、ｐＮＮ５０は隣接する拍動間隔の差が５０ｍｓを超える拍動の割合である。ＳＤＮＮ、ＣＶＲＲ、ＲＭＳＳＤ、ＮＮ５０、ｐＮＮ５０はいずれも精神神経の状態を示しているため、さらに判別精度が高い指標を作成することができる。
【００８６】
上記方法は、さらに、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ３からＬｆ４まで定積分した値であるＶＬＦを算出するステップを有していてもよい。その場合、指標が、覚醒時間帯のＶＬＦの変数項と睡眠時間帯のＶＬＦの変数項の少なくともいずれか一方を含んでいてもよい。ここで、Ｌｆ３＜Ｌｆ４である。ＶＬＦは、交感神経活動に関連していると考えられているため、このように指標を設定することによっても、精神神経状態を判別することができる。Ｌｆ３は、０．００２５Ｈｚ以上であることが好ましく、０．００３Ｈｚ以上であることがより好ましく、０．００３３Ｈｚ以上であることがさらに好ましい。Ｌｆ３は、０．００５Ｈｚ以下であることが好ましく、０．００４Ｈｚ以下であることがより好ましい。Ｌｆ４は、０．０２５Ｈｚ以上であることが好ましく、０．０３Ｈｚ以上であることがより好ましく、また、０．０６Ｈｚ以下であることが好ましく、０．０５Ｈｚ以下であることがより好ましく、０．０４Ｈｚ以下であることがさらに好ましい。また、Ｌｆ４は、Ｌｆ１未満であってもよく、Ｌｆ１以上であってもよいが、Ｌｆ４＝Ｌｆ１であることが好ましい。
【００８７】
上記方法は、さらに、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ５からＬｆ６まで定積分した値であるＵＬＦを算出するステップを有していてもよい。その場合、指標が、覚醒時間帯のＵＬＦの変数項と睡眠時間帯のＵＬＦの変数項の少なくともいずれか一方を含んでいてもよい。ここで、Ｌｆ５＜Ｌｆ６である。ＵＬＦは、交感神経活動に関連していると考えられているため、このように指標を設定することによっても、精神神経状態を判別することができる。Ｌｆ５は、０．００１５Ｈｚ以下であることが好ましく、０．００１Ｈｚ以下であることがより好ましく、また、０Ｈｚ以上であってもよいが、０Ｈｚであることがより好ましい。Ｌｆ６は、０．００２５Ｈｚ以上であることが好ましく、０．００３Ｈｚ以上であることがより好ましく、０．００３３Ｈｚ以上であることがさらに好ましく、また、０．００４５Ｈｚ以下であることが好ましく、０．００４Ｈｚ以下であることがより好ましい。また、Ｌｆ６は、Ｌｆ３未満であってもよく、Ｌｆ３以上であってもよいが、Ｌｆ３＝Ｌｆ６であることが好ましい。
【００８８】
ＶＬＦやＵＬＦの算出には、パワースペクトルとして、例えば第１のパワースペクトルＦ2を用いてもよく、第２のパワースペクトルＦを用いてもよい。
【００８９】
指標は、うつ状態、うつ病（大うつ病性障害）、双極性障害、統合失調症、パニック障害、強迫性障害、自律神経失調症、睡眠障害等の精神障害の有無や程度を示すことが好ましい。作成した指標を用いることで、具体的な精神障害の有無や程度を判別することができる。
【００９０】
本発明には、さらに、作成した指標を用いて精神神経状態を判別するステップを有する精神神経状態の判別方法も含まれる。その場合、指標の基準（例えば、指標が数値Ｘ以上であればうつ病と判別する等、指標のランク付けの基準）が、従来公知の判定基準（例えば、うつ病の場合にはＣＥＳ−Ｄ等）と同一または相関があることが好ましい。指標の基準としては、好ましい目的変数として上述した判定基準を用いることができる。これにより、指標を用いて精神神経状態を数値化したときに、その数字の意味するところが明確となる。精神神経状態を判別する方法の具体例を説明する。上記方法で作成した指標を準備する。ここでは、指標が、定数項と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、を含む式で表される例を示すが、変数項の「覚醒時間帯の拍動間隔×活動量」の値として、例えば計測された全ての覚醒時間帯における被検者の拍動間隔×活動量の平均値を代入する。得られた指標を基準と比較することによって、精神神経状態を判別することができる。なお、指標を用いた精神神経状態の判別は、計算機等の機械により行われることが好ましい。
【００９１】
精神神経状態を判別するステップでは、指標にしきい値を設けて、精神神経状態を判別してもよい。計算された指標がしきい値以上の場合には精神障害に罹患しており（または罹患している可能性があり）、しきい値未満の場合には精神障害に罹患していない（または罹患している可能性が低い）と客観的に判別することができる。しきい値の値は特に制限されないが、例えば２項ロジスティック回帰分析によって得た指標の場合、しきい値は０．４以上、０．５以上、または０．６以下に設定してもよい。例えば、しきい値を０．５に設定し、０．５未満を健常状態、０．５以上をうつ状態と判別することができる。
【００９２】
本発明の指標の作成方法によれば、被検者の負担を軽減しながら、客観的に判別可能な指標の作成および判別が可能である。このような指標は、精神障害の有無、種別または重症度のチェックやスクリーニングに有用である。
【００９３】
２．精神神経状態を判別する指標の作成装置
本発明の精神神経状態を判別する指標の作成装置は、覚醒時間帯と睡眠時間帯を算出する時間算出部と、精神神経状態を判別する指標を作成する指標作成部と、を有している。以下では、「精神神経状態を判別する指標の作成装置」を単に「装置」と称することがある。装置としては、各種データの送受信や各種演算処理を行うことが可能なパソコン、マイコン等の計算機（コンピュータ）、タブレット端末、スマートフォンが挙げられる。
【００９４】
（実施の形態１）
図２は、本発明の実施の形態１に係る装置１０（１０Ａ）の構成を示すブロック図である。図２に示すように、装置１０Ａには、被検者の拍動間隔、活動量および身長方向の加速度ＴＡを計測可能なセンサ５０から送信されたデータを受信する受信部１１が設けられていてもよい。ここで、活動量は、被検者の動きに伴う加速度または角速度である。
【００９５】
センサ５０は、拍動間隔、活動量および身長方向の加速度ＴＡを検出する計測部５１を備える。拍動間隔は心拍あるいは脈拍の間隔を指すが、拍動間隔としてはＲＲ間隔（ＲＲＩ）を用いることが好ましい。なお、本実施の形態では、拍動間隔としてＲＲＩを、活動量として加速度を計測した例を示す。
【００９６】
拍動間隔として心拍間隔を用いる場合、センサ５０は、小型軽量であり、本体裏面の電極を被検者の胸部の肌に本体ごと取り付けられるものであることが好ましい。また、センサ５０は、電極と本体が一体である必要はなく、導電性繊維や導電性シート・フィルムからなる電極を有する衣服、下着、ベルト等を電極として用いてもよい。センサ５０の計測部５１では、電極を被検者の胸部に密着させた状態で心電信号を計測し、この心電信号に基づきＲＲＩを算出して装置１０Ａに送信する。電極は胸部の他、腹部、背部、腰部に配することもできる。なお、ＲＲＩは受信部１１や時間算出部１２で算出されてもよい。
【００９７】
センサ５０の計測部５１では脈波を測定してもよい。脈波は、人の指先や耳たぶ等に波長が７００ｎｍ〜１２００ｎｍの近赤外線を照射し、近赤外線の反射量を接触あるいは非接触で測定することができる。脈波を測定するセンサは、体に取り付け易いという利点があり、特に非接触で測定するタイプは、センサを体に取り付ける煩わしさがなくなるので、広く普及する可能性がある。
【００９８】
センサ５０の計測部５１では、被検者の動きに伴う加速度または角速度で表される活動量を計測して、時間算出部１２に送信する。また、センサ５０の計測部５１では、身長方向の加速度ＴＡを計測して時間算出部１２に送信する。活動量は加速度であることが好ましい。これにより、活動量と身長方向の加速度ＴＡを別々に計測する必要がない。加速度を計測するセンサ５０の種類は特に限定されず、例えば、ピエゾ抵抗体型加速度センサ、圧電型加速度センサ、静電容量型加速度センサなどを用いることができる。ピエゾ抵抗体型加速度センサは、半導体を用いているため小型で量産化がしやすい。圧電型加速度センサは、比較的高い加速度の検出がしやすい。静電容量型加速度センサはピエゾ抵抗体型加速度センサに比べて高感度で、検出可能な加速度の範囲が広く、温度依存性も小さい。角速度を計測するセンサの種類は特に限定されず、例えば、回転型、振動型、ガス型、光ファイバー型、リングレーザー型の角速度センサを用いることができる。
【００９９】
受信部１１は、時間算出部１２や指標作成部１３に設けられてもよい。センサ５０から装置１０Ａにデータを送受する方法としては、無線通信を用いてもよいし、有線通信を用いてもよい。特に無線通信でデータを送受する場合は、内蔵するバッテリーの持ちを向上させるために、複数個分、例えば３個分のＲＲＩをまとめて送信することにより送受信の頻度を下げることが好ましい。
【０１００】
時間算出部１２は、受信部１１を介して、センサ５０から送信された被検者の拍動間隔、活動量および身長方向の加速度ＴＡのデータを受信する。時間算出部１２は、下記条件（１）〜（３）により、被検者の身長方向の加速度ＴＡから負加速度ＮＡを算出して、第１臥位時間帯、第２臥位時間帯、覚醒時間帯および睡眠時間帯を算出する。
［条件：
（１）負加速度ＮＡの算出
被検者の立位時においてＴＡ≧０の場合、ＮＡ＝（−１）×（ＴＡ）
被検者の立位時においてＴＡ＜０の場合、ＮＡ＝ＴＡ
（２）第１臥位時間帯と第２臥位時間帯の算出
第１臥位時間帯Ｌm1：ＮＡ≧Ｃ１（Ｃ１は定数）が第１所定時間Ｔ1以上である時間帯
第２臥位時間帯Ｌm2：前記第１臥位時間帯Ｌm1が２以上あって、隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12の間のＮＡ＜Ｃ１である間隙時間帯Ｌsmが第２所定時間Ｔ2以内の場合、前記隣り合う２つの第１臥位時間帯Ｌm11、Ｌm12と前記間隙時間帯Ｌsmを合計した時間帯
（３）覚醒時間帯と睡眠時間帯の算出
睡眠時間帯：所定計測単位時間中、前記第１臥位時間帯Ｌm1と、前記第２臥位時間帯Ｌm2のうち最長の時間帯
覚醒時間帯：所定計測単位時間から前記睡眠時間帯を除いた時間帯］
第１臥位時間帯、第２臥位時間帯、覚醒時間帯、睡眠時間帯の算出方法の詳細は、「１．精神神経状態を判別する指標の作成方法」で記載したとおりである。
【０１０１】
時間算出部１２では、センサ５０から送信されたデータを、覚醒時間帯と睡眠時間帯のデータに分類することが好ましい。装置１０Ａの時間算出部１２では、覚醒時間帯の拍動間隔と、覚醒時間帯の活動量の値が算出される。
【０１０２】
時間算出部１２は、第１臥位時間帯の合計時間を算出してもよい。これにより、指標作成部１３で第１臥位時間帯の合計時間の変数項を含む指標を作成することができる。
【０１０３】
時間算出部１２は、さらに、ＮＡ≧Ｃ１である時間帯が第３所定時間Ｔ3以内である第３臥位時間帯を算出してもよい。これにより、指標作成部１３で第３臥位時間帯の合計時間の変数項を含む指標を作成することができる。
【０１０４】
図示していないが、時間算出部１２は、モルフォロジー演算部を有していてもよい。モルフォロジー演算部では、負加速度−時間波形のノイズを除去するためにモルフォロジー演算を行う。また、時間算出部１２は、モルフォロジー演算部での処理前に、所定値をしきい値として負加速度の値の大きさを二値化する二値化処理部を有していてもよい。モルフォロジー演算や二値化処理は、上述した方法で行うことができる。
【０１０５】
指標作成部１３は、時間算出部１２で得られた覚醒時間帯と睡眠時間帯のデータを用いて、精神神経状態を判別する指標を作成する。指標は、定数項と、拍動間隔および活動量と、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、を含む式で表される。指標作成部１３では、多変量解析（より好ましくは回帰分析）により指標に含まれる定数項や変数項の係数が作成されることが好ましい。指標作成部１３は、各時間帯におけるデータの平均値を算出する平均算出部を有していてもよい。図示していないが、平均算出部では、例えば、覚醒時間帯の拍動間隔の平均値や覚醒時間帯の活動量の平均値を算出することができる。
【０１０６】
指標作成部１３で作成される指標は、第１臥位時間帯の合計時間の変数項を含んでいてもよく、第３臥位時間帯の合計時間の変数項を含んでいてもよい。これらの指標に限られず、指標作成部１３で作成される指標は、睡眠時間帯の拍動間隔の変数項と、睡眠時間帯の拍動間隔／活動量の変数項と、覚醒時間帯の拍動間隔の変数項と、覚醒時間帯の活動量の変数項と、睡眠時間帯の活動量の変数項と、睡眠時間帯の時間の変数項の少なくともいずれか１つを含んでいてもよい。
【０１０７】
図示していないが、装置１０Ａは、データの異常値を除去する機能を有していてもよい。すなわち、装置１０Ａは、異常値検出部と異常値除去部を備えていてもよい。異常値検出部および異常値除去部は、時間算出部１２の前段または指標作成部１３の前段に好ましく設けることができる。これにより、異常値が除去されたデータを指標作成部１３に送信することができるため、精度が高い指標を作成することができる。
【０１０８】
さらに、計算機１には、指標作成部１３で作成された指標に基づき、精神神経状態を判別する判別部２０が設けられていてもよい。判別部２０で、作成された指標と基準を比較することによって、精神障害の有無や程度を客観的かつ機械的に判別することができる。
【０１０９】
図示していないが、計算機１には、判別部２０から精神神経状態の判別結果を被検者等に通知する通知部が設けられていてもよい。通知方法は、音声、静止画、動画など特に限定されない。医師やカウンセラーなどの専門家、被検者やその家族等、通知対象者の専門知識レベルに応じて通知内容を変えることも可能である。計算機１とは別の通知用機器に判別結果を送信し、被検者等へ結果を通知してもよい。通知用機器としては、例えば外付けモニタ、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、スピーカー、イヤホンなどが挙げられる。
【０１１０】
（実施の形態２）
実施の形態２は、さらにＬＦ、ＨＦを算出する処理部を有する装置の構成例である。図３は、本発明の実施の形態２に係る装置１０（１０Ｂ）の構成を示すブロック図を表す。なお、実施の形態１の装置１０Ａと同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。装置１０Ｂは、時間算出部１２と、指標作成部１３と、処理部１４（以下、「第１処理部１４Ａ」と称する）と、を有している。
【０１１１】
第１処理部１４Ａでは、変数項の作成に必要なデータのうち、周波数領域に係るデータの算出が行われる。詳細には、第１処理部１４Ａは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ１からＬｆ２まで定積分した値であるＬＦと、前記パワースペクトルを周波数Ｈｆ１からＨｆ２まで定積分した値であるＨＦを算出するものであることが好ましい。また、第１処理部１４ＡはＬＦ／ＨＦも算出することが好ましい。
【０１１２】
図示していないが、第１処理部１４Ａは周波数スペクトル変換部、パワースペクトル積分算出部を備えていてもよい。周波数スペクトル変換部では、ＦＦＴ等の周波数スペクトル変換方法を用いて、受信部１１から送信された時間信号であるＲＲＩを周波数スペクトルに変換する。次に、パワースペクトル積分算出部では、周波数スペクトル変換部で得られたスペクトルからパワースペクトルを算出して、所定の周波数範囲で積分を行うことにより、ＬＦおよびＨＦを求める。ＬＦ、ＨＦの具体的な算出方法は、「１．精神神経状態を判別する指標の作成方法」で上述したとおりである。パワースペクトルとして、例えば第１のパワースペクトルＦ2を用いてもよく、第２のパワースペクトルＦを用いてもよい。
【０１１３】
装置１０Ｂの時間算出部１２では、上記条件（１）〜（３）に基づき、第１処理部１４Ａで算出されたＬＦ、ＨＦと、受信部１１から送信された活動量のうち、睡眠時間帯の算出条件に該当するデータを抽出する。これにより、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）と、睡眠時間帯の活動量の値が算出される。
【０１１４】
第１処理部１４Ａでは、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ３からＬｆ４まで定積分した値であるＶＬＦと、拍動間隔を周波数スペクトル変換するステップを含んで得たパワースペクトルを周波数Ｌｆ５からＬｆ６まで定積分した値であるＵＬＦの少なくともいずれか一方を算出してもよい。第１処理部１４ＡでＶＬＦを算出することにより、指標作成部１３でＶＬＦの変数項を含む指標を作成することができる。また、第１処理部１４ＡでＵＬＦを算出することにより、指標作成部１３でＵＬＦの変数項を含む指標を作成することができる。
【０１１５】
指標作成部１３では、時間算出部１２および第１処理部１４Ａで得られたデータを用いて、覚醒時間帯の拍動間隔×活動量の変数項と、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項を含む式で表される指標を作成する。
【０１１６】
実施の形態２では指標がさらに睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量の変数項を含む例を挙げて説明したが、装置１０Ｂに第１処理部１４Ａが設けられる場合、作成される指標は、覚醒時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）／活動量の変数項、覚醒時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項、睡眠時間帯のＬＦ／ＨＦの変数項、覚醒時間帯のＨＦ×活動量の変数項と、睡眠時間帯のＨＦ／活動量の変数項、覚醒時間帯のＨＦの変数項、睡眠時間帯のＨＦの変数項、覚醒時間帯のＶＬＦの変数項、睡眠時間帯のＶＬＦの変数項、覚醒時間帯のＵＬＦの変数項、睡眠時間帯のＵＬＦの変数項の少なくともいずれか一つを含んでいてもよい。
【０１１７】
（実施の形態３）
実施の形態３は、さらに拍動間隔のデータをＳＤＮＮ等のデータに加工する処理部を有する装置の構成例である。図４は、本発明の実施の形態３に係る装置１０（１０Ｃ）の構成を示すブロック図を表す。なお、実施の形態１、２の装置１０Ａ、１０Ｂと同様の構成要素には同一の番号を付し、その説明を省略する。装置１０Ｃは、時間算出部１２と、指標作成部１３と、処理部１４（以下、「第２処理部１４Ｂ」と称する）と、を有している。
【０１１８】
第２処理部１４Ｂでは、拍動間隔のデータを用いて、ＳＤＮＮ、ＣＶＲＲ、ＲＭＳＳＤ、ＮＮ５０、ｐＮＮ５０の少なくともいずれか一つを算出されることが好ましい。これにより、ＳＤＮＮ、ＣＶＲＲ、ＲＭＳＳＤ、ＮＮ５０、ｐＮＮ５０の少なくともいずれか一つを変数項として含む指標を作成することができる。
【０１１９】
図示していないが、装置１０Ｃには、第１処理部１４Ａと第２処理部１４Ｂの両方が設けられていてもよい。これにより、判別精度が高い指標を作成することができる。
【０１２０】
（検証）
本発明の方法に従って、うつ病患者および健常者を含む被検者３１名分のデータについて、以下の目的変数および説明変数を設定し、２項ロジスティクス回帰分析により回帰式を作成した。統計解析ソフトには、ＳＰＳＳ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ（ＩＢＭ社製）を用いた。
目的変数：うつ状態を１、健常を０とした２項データ
説明変数：覚醒時間帯の拍動間隔×活動量、睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量、第１臥位時間帯の合計時間、睡眠時間帯の拍動間隔
得られた指標としての回帰式は、Ｙ＝１／｛１＋ｅｘｐ（−ｂ）｝、ｂ＝ａ0＋ａ1×（覚醒時間帯の拍動間隔×活動量）＋ａ2×｛睡眠時間帯の（ＬＦ／ＨＦ）×活動量｝＋ａ3×（第１臥位時間帯の合計時間）＋ａ4×（睡眠時間帯の拍動間隔）、ａ0＝６．９４、ａ1＝−０．０３４、ａ2＝−０．００４、ａ3＝０．００２、ａ4＝１１．４１２であった。
【０１２１】
被検者３１名に対して作成した指標を適用した。指標により計算されたスコアが０．５以上の場合をうつ状態、０．５未満の場合を健常と判別した。ＣＥＳ−Ｄの問診結果でうつ状態と判定された被検者の検出率は８５％、ＣＥＳ−Ｄの問診結果で健常と判定された被検者の検出率は８９％であった。本発明で作成した指標を用いることにより、高い精度で精神神経状態を判別できることが分かった。
【符号の説明】
【０１２２】
１：計算機
１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ：精神神経状態を判別する指標の作成装置
１１：受信部
１２：時間算出部
１３：指標作成部
１４：処理部
１４Ａ：第１処理部
１４Ｂ：第２処理部
２０：判別部
５０：センサ
５１：計測部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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