(57)【要約】      （修正有）【課題】簡便かつ身体的負担の少ない自閉スペクトラム症の検査方法を提供する。【解決手段】定型発達児童及び自閉スペクトラム症児の入眠後の体動量を比較することで、自閉スペクトラム症を判別する。【選択図】図２
2019000336.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換する方法を含む、入眠後体動量を指標とする自閉スペクトラム症の検査方法。
【請求項２】
前記変換により得られた入眠後体動量を、予め設定された入眠後体動量のカットオフ値と比較することを更に含む、請求項１に記載の検査方法。
【請求項３】
前記入眠後被験者から取得した加速度データが、被験者の入眠２〜４時間後の加速度データである、請求項１又は２に記載の検査方法。
【請求項４】
前記変換により得られた入眠後体動量が、予め設定された自閉スペクトラム症を識別する入眠後体動量のカットオフ値よりも高い場合に自閉スペクトラム症であると判定することを更に含む、請求項１〜３のいずれか一に記載の検査方法。
【請求項５】
前記被験者から取得した加速度データが、被験者の入眠５〜７時間後の加速度データである、請求項１又は２に記載の検査方法。
【請求項６】
前記変換により得られた入眠後体動量が、予め設定された自閉スペクトラム症を識別する入眠後体動量のカットオフ値よりも低い場合に自閉スペクトラム症であると判定することを更に含む、請求項１、２又は５のいずれか一に記載の検査方法。
【請求項７】
前記加速度データを入眠後体動量に変換する方法は、以下の工程である請求項１〜６のいずれか一に記載の検査方法、
（１）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程、
（２）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程、
（３）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程、
（４）各時間におけるRMS値を２値化する工程、及び
（５）２値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程。
【請求項８】
以下の工程（１）〜（６）を含む、入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換する自閉スペクトラム症の検査方法用プログラム、
（１）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程、
（２）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程、
（３）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程、
（４）各時間におけるRMS値を２値化する工程、
（５）２値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程、及び
（６）入眠後体動量を、予め設定された入眠後体動量のカットオフ値と比較して、自閉スペクトラム症であるかどうかを判定する工程。
【請求項９】
以下の（１）（２）を含む、入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換する自閉スペクトラム症の検査装置、
（１）加速度計測手段、及び
（２）入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換するプログラム、
ここで、該プログラムは、以下の工程を含む、
（Ａ）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程、
（Ｂ）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程、
（Ｃ）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程、
（Ｄ）各時間におけるＲＭＳ値を２値化する工程、
（Ｅ）２値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程、及び
（Ｆ）入眠後体動量を、予め設定された入眠後体動量のカットオフ値と比較して、自閉スペクトラム症であるかどうかを判定する工程。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入眠後体動量を指標とする自閉スペクトラム症の検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一晩の睡眠は、大きく２つの要素から構成される。睡眠リズム１つは、深い眠りを含むノンレム睡眠で、もう１つはレム睡眠と呼ばれる。レム睡眠では、急速眼球運動が見られ、レム睡眠前後で寝返りなどの体動が増加する。
ノンレム睡眠は、眠りの強度によって更に４段階に分類され、これらの段階は一晩の睡眠中に４、５回繰り返される。ノンレム睡眠の第１段階から最初のレム睡眠までを初めの「睡眠サイクル」と呼び、１サイクルは６０〜１００分である。一晩の前半部分はより深い眠り（ノンレム睡眠３、４段階）が占め、後半はレム睡眠や浅いノンレム睡眠が多くの割合を占めるようになる。
自閉スペクトラム症において睡眠障害が高頻度で合併することは、知られている（非特許文献１）。
【０００３】
自閉症の診断に関して、被験者が相対する人の目を見ている時間と他所を見ている比率の差から被験者は自閉症の特徴を有するかを判断するためのシステムが開示されている（特許文献１）。該システムは、視線検出技術が搭載された専用の装置が必要とされる。
また、診断される対象由来の生体試料中の特定のアミノ酸配列を有するペプチドの濃度を測定する工程を含む自閉症の診断方法が開示されている（特許文献２）。該方法は、診断される対象から生体試料を得る（用意する）必要がある。
一方、容易に入手可能な装置を用いた、簡便かつ身体的負担の少ない、自閉スペクトラム症の診断方法は知られていない。
また、近年のウェアラブルセンサー開発により、市販されている加速度計でも、体動を数日間記録することが可能になっている（例：株式会社日立システムズ：リストバンド型ライフレコーダー等）。
しかしながら、加速度計を用いた日常生活の睡眠評価により得られる入眠後体動量を指標とする自閉スペクトラム症の検査方法については知られていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２０６５４２号公報
【特許文献２】特表２０１４−５０６２４４号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Elrod MG, Hood BS. Sleep differences among children with autismspectrum disorders and typically developing peers: a meta-analysis. J Dev BehavPediatr. 2015 Apr;36(3):166-77.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、自閉スペクトラム症の検査方法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】
【０００７】
本発明者は、上記課題を解決するために鋭意検討した結果、定型発達児童及び自閉スペクトラム症児の入眠後の体動量を比較することで、自閉スペクトラム症を判別可能となることを見出し、本発明を完成した。
すなわち、本発明者らは、簡単で安価で、長時間記録が可能な加速度センサーを活用することで、日常的な睡眠中の体動量を測定し、自閉スペクトラム症の検査につながる指標を発見した。
【０００８】
すなわち、本発明は、以下の通りである。
１．入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換する方法を含む、入眠後体動量を指標とする自閉スペクトラム症の検査方法。
２．前記変換により得られた入眠後体動量を、予め設定された入眠後体動量のカットオフ値と比較することを更に含む、前項１に記載の検査方法。
３．前記入眠後被験者から取得した加速度データが、被験者の入眠２〜４時間後の加速度データである、前項１又は２に記載の検査方法。
４．前記変換により得られた入眠後体動量が、予め設定された自閉スペクトラム症を識別する入眠後体動量のカットオフ値よりも高い場合に自閉スペクトラム症であると判定することを更に含む、前項１〜３のいずれか一に記載の検査方法。
５．前記被験者から取得した加速度データが、被験者の入眠５〜７時間後の加速度データである、前項１又は２に記載の検査方法。
６．前記変換により得られた入眠後体動量が、予め設定された自閉スペクトラム症を識別する入眠後体動量のカットオフ値よりも低い場合に自閉スペクトラム症であると判定することを更に含む、前項１、２又は５のいずれか一に記載の検査方法。
７．前記加速度データを入眠後体動量に変換する方法は、以下の工程である前項１〜６のいずれか一に記載の検査方法、
（１）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程、
（２）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程、
（３）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程、
（４）各時間におけるRMS値を2値化する工程、及び
（５）2値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程。
８．以下の工程（１）〜（６）を含む、入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換する自閉スペクトラム症の検査方法用プログラム、
（１）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程、
（２）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程、
（３）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程、
（４）各時間におけるRMS値を2値化する工程、
（５）2値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程、及び
（６）入眠後体動量を、予め設定された入眠後体動量のカットオフ値と比較して、自閉スペクトラム症であるかどうかを判定する工程。
９．以下の（１）（２）を含む、入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換する自閉スペクトラム症の検査装置、
（１）加速度計測手段、及び
（２）入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換するプログラム、
ここで、該プログラムは、以下の工程を含む、
（Ａ）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程、
（Ｂ）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程、
（Ｃ）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程、
（Ｄ）各時間におけるＲＭＳ値を2値化する工程、
（Ｅ）2値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程、及び
（Ｆ）入眠後体動量を、予め設定された入眠後体動量のカットオフ値と比較して、自閉スペクトラム症であるかどうかを判定する工程。
１０．以下の（１）を含む、入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換する自閉スペクトラム症の検査用携帯アプリケーションプログラム、
（１）入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換するプログラム、
ここで、該プログラムは、以下の工程を含む、
（Ａ）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程、
（Ｂ）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程、
（Ｃ）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程、
（Ｄ）各時間におけるＲＭＳ値を2値化する工程、
（Ｅ）2値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程、及び
（Ｆ）入眠後体動量を、予め設定された入眠後体動量のカットオフ値と比較して、自閉スペクトラム症であるかどうかを判定する工程。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、入眠後体動量を指標とする自閉スペクトラム症の検査方法を提供することができる。本方法は、自閉スペクトラム症を簡便に高感度かつ高特異度で検査できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例における入眠後体動量の評価の結果。上図は入眠後の経過時間ごとの体動量について、定型発達児童及び自閉スペクトラム症児の平均値をグラフ化したもの、下図はｕｎｐａｉｒｅｄ−ｔ検定のＴ値を示したものである。上図において、縦軸は体動量（％）、横軸は入眠後経過時間（時間）を示す。実線は、定型発達児童の平均を示す（ｎ＝１２）。破線は、自閉スペクトラム症児の平均を示す（ｎ＝１４）。楕円は、定型発達児童と自閉スペクトラム症児との間で、グラフ上、体動量に最も大きな相違がみられた箇所を示す。下図において、縦軸はｕｎｐａｉｒｅｄ−ｔ検定のＴ値、横軸は入眠後経過時間（時間）を示す。
【図２】実施例における入眠3時間後の体動量のプロット。縦軸は体動量（％）を示し、横軸の「定型」は定型発達児童のプロット（ｎ＝１２）、「自閉症」は自閉スペクトラム症児のプロット（ｎ＝１４）を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明は、入眠後体動量を指標とする自閉スペクトラム症の検査方法（以後、「本発明の検査方法」と略する場合がある）、自閉スペクトラム症の検査方法用プログラム（以後、「本発明のプログラム」と略する場合がある）、自閉スペクトラム症の検査装置（以後、「本発明の検査装置」と略する場合がある）及び自閉スペクトラム症の検査用携帯アプリケーションプログラム（以後、「本発明の携帯アプリケーションプログラム」と略する場合がある）に関する。
本発明者らは、簡単かつ安価で、長時間記録が可能な加速度センサーを活用することで、病院環境ではなく、ストレスのない自宅での日常的な睡眠中の体動量を測定し、診断につながる指標を発明した。入眠後２〜４時間前後に現れる睡眠サイクルの乱れを観測し、自閉症の診断指標とすることが可能であることを見出した。革新的な点は、安価かつ簡単で、身体的負担の少ない既存の方法を活用し、その情報から自閉症の診断に活用できる情報を抽出できることである。
以下、本発明をさらに詳細に説明する。
【００１２】
（自閉スペクトラム症）
自閉スペクトラム症（Autistic Spectrum Disorde：ASD）とは、自閉性障害、アスペルガー障害、特定不能の広汎性発達障害等の各疾患を連続体の要素として捉えたものである。自閉スペクトラム症の診断基準は、米国精神医学会による「精神障害の診断と統計の手引き-5（Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-5：DSM-5）」に示され、世界保健機関（WHO）の作成した国際疾病分類第10版（ICD-10）では、自閉症、小児自閉症、アスペルガー症候群、他の広汎性発達障害など分類されている。
【００１３】
（被験者）
本発明の検査方法等における被験者は、自閉スペクトラム症、自閉スペクトラム症の疑いのある人であるが特に限定されない。年齢は、特に限定されないが、例えば、乳児、幼児、小児、児童であり、好ましくは、3〜12歳である。
【００１４】
（入眠後体動量）
入眠後体動量とは、入眠後の体動量を意味する。より詳しくは、就寝後、実際に睡眠状態（レム睡眠及びノンレム睡眠を含む）に入った後の身体の動きの量を意味する。身体の動きの量は、下記に述べる加速度データに基づく。
【００１５】
（加速度データ）
加速度データを取得する加速度計のサンプリング周波数は、特に限定されないが、０．１Ｈｚ〜３０００Ｈｚ、好ましくは１Ｈｚ〜１０００Ｈｚ、より好ましくは１Ｈｚ〜５００Ｈｚ、最も好ましくは３２Ｈｚで取得する。
取得する加速度データは、１次元、２次元又は３次元（３軸）の加速度であってもよいが、好ましくは３次元の加速度である。
取得する加速度の単位は、特に限定されないが、例えば、ｍＶ／ｇ、ＬＳＢ／ｇ、ｍｇ／ＬＳＢ、ｍ／ｓ２、ｇ等が挙げられるが、好ましくはｇあるいはｍ／ｓ２である。
【００１６】
（加速度データの取得方法）
加速度データは、一般に入手可能な加速度計を用いて取得できる。より詳しくは、３次元（３軸）の加速度を取得できる加速度計が好ましい。
加速度計は、睡眠（入眠）時の体動を検知できる態様で用いる。より詳しくは、被験者の身体に装着してもよく、あるいは寝具に設置してもよい。
被験者の身体に装着する態様としては、例えば、腕、腹部、脚部等に装着できる。装着方法は、特に限定されないが、例えば、バンドやベルト等で巻きつける（地肌上でも衣服上でもよい）、あるいは衣服に取り付けることにより装着できる。例えば、市販のリストバンド型の加速度計を用いる場合は、メーカーのマニュアルに従って、腕等に巻いて装着できる。
寝具に設置する態様としては、例えば、マットレス、ベッドパット、敷布団、シーツ、枕等の被験者の体動に伴い振動する寝具に設置する。設置方法は、特に限定されないが、例えば、寝具の上（鉛直上方向の表面）に載せる、あるいは寝具の側部に取り付けることにより設置できる。例えば、スマートフォンに内蔵されている加速度計を用いる場合は、スマートフォンをマットレスの上に載せて設置できる。
加速度データ取得のための環境は特に限定されない。加速度データ取得のための場所は、例えば、自宅、病院等でもよいが、普段通りの睡眠時の体動による加速度データを得る観点から、自宅が好ましい。病院環境では熟睡できないことが多く、正確な結果が得られない可能性がある。自宅でも計測可能であることが、本発明の強みである。
加速度データ取得のための睡眠時間、就寝時刻及び室温は、特に限定されないが、普段通りの睡眠時の体動による加速度データを得る観点から、普段通りの睡眠時間、就寝時刻及び室温が好ましい。
加速度データは、通常、就寝後又は入眠後から起床までの間取得するが、必要な時間帯のみの加速度データを取得してもよい。
【００１７】
（加速度データを入眠後体動量に変換する方法）
取得した加速度データは、任意の方法で入眠後体動量に変換できる。例えば、以下の工程により、入眠後体動量に変換できる。
（１）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程。
（２）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程。
（３）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程。
（４）各時間におけるRMS値を2値化する工程。
（５）2値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程。
【００１８】
（１）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程
取得した加速度データは、そのまま用いてもよいが、計算コスト削減のために、ブロック平均して用いてもよい。例えば、０．０１秒単位〜５分単位、０．１秒単位〜６０秒単位、０．１秒単位〜１０秒単位で、好ましくは１秒単位でブロック平均して用いる。
【００１９】
（２）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程
取得した加速度データは、好ましくは、ローカットフィルタを適用し、加速度の変化のみを抽出する。そのために一定周波数以下のデータは重力加速度によるノイズとして除いてもよい。例えば、０．０００００１Ｈｚ以下、０．００００１Ｈｚ以下、０．０００１Ｈｚ以下、０．００１Ｈｚ以下、０．０１Ｈｚ以下、０．１Ｈｚ以下、例えば０．００２７８Ｈｚ以下をカットしてもよい。
【００２０】
（３）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程
３次元の加速度データを取得した場合、３軸方向それぞれの加速度について、必要に応じてブロック平均及び／又はローカットフィルタを適用した後、下記式（１）に代入してＲＭＳ（二乗平均平方根）値を求める。
【００２１】
【化１】
2019000336.tif 000003
【００２２】
（４）各時間におけるRMS値を2値化する工程
RMS値を2値化する方法は、特に限定されない。例えば、ＲＭＳ値が任意に設定した閾値以下の場合に「０」（体動なし）に変換し、該閾値より大きい場合に「１（体動あり）」に変換する。該閾値の設定方法は、特に限定されないが、任意の数値を設定することができ、例えば、０〜１０００の範囲内の任意の数値、例えば、０．０１、０．０５、０．１、０．２、０．５、１等であってもよい。
【００２３】
（５）2値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程
2値化後のデータを用いて、時間窓あたりの「体動あり」の割合（％）を、体動量として算出する。該時間窓は、特に限定されないが、任意の時間を設定することができ、例えば、１秒〜１０時間の範囲内の任意の時間、例えば、１０秒、１分、５分、１０分、１５分、２０分、３０分、４５分、１時間、９０分、２時間等であってもよい。
加速度データをブロック平均した場合は、体動量はブロック平均した時間ブロックごとに得られる。例えば、１秒単位でブロック平均した場合、データ取得開始から１秒ごとの体動量が得られる。
例えば、１秒単位でブロック平均し、時間窓を３０分とした場合、入眠１秒後の体動量は、入眠１秒後から入眠３０分１秒後までの「体動あり」及び「体動なし」のうちの「体動あり」の割合（％）である。
【００２４】
（入眠時間）
得られた体動量から、入眠時刻を特定する。入眠時刻の特定方法は、特に限定されないが、入眠直後は体動が著しく消失することから、視察的にも判定が容易である。例えば、加速度データ取得開始時の体動量よりも８０％以上の体動量の減少が５分、又は10分続いた起始部を入眠時刻としてもよい。
入眠時刻特定後、本検査方法に用いる入眠後体動量を決定する。
本検査方法に用いることができる入眠後体動量は、入眠後の体動量であれば特に限定されないが、好ましくは入眠２〜４時間後の体動量及び／又は入眠５〜７時間後の体動量である。ここで、入眠２〜４時間後の体動量とは、入眠２〜４時間後の任意の時間窓あたりの体動量を意味する。例えば、時間窓を３０分とした場合、入眠２〜４時間後の体動量は、入眠２〜４時間後のうちの任意の時点からの３０分間から算出された体動量である。
【００２５】
（６）入眠後体動量を、予め設定された入眠後体動量のカットオフ値と比較して、自閉スペクトラム症であるかどうかを判定する工程
本検査方法等における「カットオフ値」とは、自閉スペクトラム症と定型発達を区別するための入眠後体動量を意味する。例えば、被験者の入眠後体動量が、予め設定された自閉スペクトラム症を識別する入眠後体動量のカットオフ値と比較し、カットオフ値よりも高い（又は低い）場合に自閉スペクトラム症であると判定することができる。
例えば、下記の実施例により、被験者の入眠２〜４時間後の体動量が、予め設定された自閉スペクトラム症を識別する入眠後体動量のカットオフ値と比較し、カットオフ値よりも高い場合に自閉スペクトラム症であると判定することができ、及び／又は、被験者の入眠５〜７時間後の体動量が、予め設定された自閉スペクトラム症を識別する入眠後体動量のカットオフ値と比較し、カットオフ値よりも低い場合に自閉スペクトラム症であると判定することができる（参照：図１）。
カットオフ値の設定方法としては、例えば、定型発達者（又は自閉スペクトラム症患者）の入眠後体動時間の平均値、最高値又は最低値から算出する。通常、予め決定した定型発達者の入眠後体動時間の平均値、最高値又は最低値の標準偏差の90％以下（90％以上）、好ましくは80%以下（80％以上）、より好ましくは70％以下（70％以上）、さらに好ましくは60％以下（60％以上）、最も好ましくは50％以下（50％以上）の範囲の入眠後体動量をカットオフ値とする。
【００２６】
（自閉スペクトラム症の検査方法）
本発明の検査方法は、被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換する方法を含む。
例えば、以下の手段で検査する。
〇被験者の入眠後の加速度データを取得する。
加速度データの取得方法は、上述の通りである。入眠後の加速度データは、入眠開始から起床までの間連続して取得してもよく、必要な時間帯のみを取得してもよい。
〇得られた加速度データを入眠後体動量に変換する。
加速度データを入眠後体動量に変換する方法は、上述の通りである。加速度データは、入眠開始から起床までの全ての加速度データを入眠後体動量に変換してもよく、必要な時間帯のみの加速度データを入眠後体動量に変換してもよい。好ましくは入眠２〜４時間後及び／又は入眠５〜７時間後の加速度データを入眠後体動量に変換する。
〇予め設定された自閉スペクトラム症を識別する入眠後体動量のカットオフ値と比較し、カットオフ値よりも高い（又は低い）場合に自閉スペクトラム症であると判定する。
カットオフ値の設定方法は、上述の通りである。
より詳しい、被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換する方法は以下の通りである。
（１）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程。
（２）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程。
（３）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程。
（４）各時間におけるRMS値を２値化する工程。
（５）２値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程。
（６）入眠後体動量を、予め設定された入眠後体動量のカットオフ値と比較して、自閉スペクトラム症であるかどうかを判定する工程。
より詳しくは、得られた入眠２〜４時間後の体動量が、予め設定された自閉スペクトラム症を識別する入眠後体動量のカットオフ値よりも高い場合に自閉スペクトラム症であると判定し、又は、得られた入眠５〜７時間後の体動量が、予め設定された自閉スペクトラム症を識別する入眠後体動量のカットオフ値よりも低い場合に自閉スペクトラム症であると判定する。
【００２７】
（自閉スペクトラム症の検査方法用プログラム）
本発明のプログラムは、入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換することができれば特に限定されないが、例えば以下の工程を有する。
（１）入眠後被験者から取得した３次元の加速度データをブロック平均する工程。
（２）ブロック平均後のデータをローカットフィルタに適応する工程。
（３）ローカットフィルタ後のデータをRMS値に変換する工程。
（４）各時間におけるRMS値を２値化する工程。
（５）２値化後のデータを時間窓ごとの入眠後体動量（％）として算出する工程。
（６）入眠後体動量を、予め設定された入眠後体動量のカットオフ値と比較して、自閉スペクトラム症であるかどうかを判定する工程。
【００２８】
（自閉スペクトラム症検査装置）
本発明の検査装置は、例えば、加速度計測手段（装置）、及び入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換するプログラム（本発明のプログラム）を含む。さらに、本発明の検査装置は、必要に応じて、加速度データ記録手段（装置）、判定結果表示手段（装置）等を含む。
加速度データ記録手段は、前記加速度計測手段により計測された加速度を記録する。
判定結果表示手段は、自体公知の表示方法で表示される。例えば、当該装置自体が、判定結果を表示するためのモニターを備えていてもよく、パソコン又はモニターに結果を出力するための出力手段を備えてもよい。さらに、無線等を介して、パソコン、携帯電話等のディスプレイに表示させることもできる。
【００２９】
（自閉スペクトラム症の検査用携帯アプリケーションプログラム）
本発明の携帯アプリケーションプログラムは、入眠後被験者から取得した加速度データを入眠後体動量に変換するプログラム（本発明のプログラム）を含む。さらに、本発明の携帯アプリケーションプログラムは、必要に応じて、加速度データ記録手段、判定結果表示手段等を含む。
なお、加速度データは、携帯電話に内蔵している加速度計測手段から得ることができるし、又は、無線等を介して、公知の加速度計測装置から得ることもできる。
【００３０】
以下、実施例により本発明を具体的に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００３１】
（加速度測定装置）
GSR Wristband（Interuniversity Microelectronics Centre（imec）より入手；ベルギー）を使用した。
【００３２】
（被験者）
定型発達児童は健常な５−７歳の児童１２人、自閉スペクトラム症児は国際的診断基準Autism Diagnostic Observation Scheduleによるライセンス保持者が診断した自閉スペクトラム症５−７歳児１４人を被験者とした。
【００３３】
（入眠後体動量の評価）
以下の手順により、定型発達児童及び自閉スペクトラム症児の入眠後体動量を評価した。
（１）各被験者に、就寝の際、腹部にGSR Wristbandを装着させ、就寝中、サンプリング周波数３２Ｈｚの加速度データを、GSR Wristbandに内蔵される加速度計本体のメモリに記録した。各被験者について、３日間記録を行い、３日間の就寝中の３次元方向の加速度データの記録を得た。
（２）（１）で得られた加速度データを１秒単位でブロック平均した。さらに、ローカットフィルタにより０．００２７８Ｈｚ以下をカットした。
（３）（２）で得られたフィルタ後の３次元加速度データを以下の式に代入し、１秒ごとのＲＭＳ値に変換した。
【００３４】
【化２】
2019000336.tif 000004
【００３５】
（４）（３）で算出した１秒ごとのＲＭＳ値について、ＲＭＳ値が０．１以下の数値を０（体動なし）に、ＲＭＳ値が０．１より大きい数値を１（体動あり）に変換した。
（５）（４）で得られた変換値から、３０分（１８００秒）の時間窓ごとに、３０分あたりの「体動あり」の割合（％）を体動量として入眠後１秒ごとの体動量を算出した。例えば、入眠後１秒後の体動量（％）は、入眠１秒後から入眠１８０１秒後までの変換値（０又は１）の総和をＸとすると、Ｘ／１８００×１００（％）である。
（６）得られた３日間の入眠後１秒ごとの体動量を平均し、１日あたりの入眠後１秒ごとの体動量を算出した。
（７）（６）で得られた各被験者の１日あたりの入眠後１秒ごとの体動量について、定型発達児童１２人及び自閉スペクトラム症児１４人の平均値を算出し、グラフ化した（参照：図１上）。
（８）（７）で得られた定型発達児童及び自閉スペクトラム症児の体動量の平均値の差について、ｕｎｐａｉｒｅｄ−ｔ検定のＴ値を算出し、グラフ化した（参照：図１下）。
（９）（７）で得られた各被験者の１日あたりの入眠後１秒ごとの体動量のうち、入眠３時間後の体動量を、定型発達児童及び自閉スペクトラム症児に分けて、プロットした（参照：図２）。
（１０）（９）で得られたプロットについて、カットオフ値２２．５を設定した。
【００３６】
（結果）
上記手順（７）で作成した平均体動量のグラフを図１上図に、上記手順（８）で作成したｕｎｐａｉｒｅｄ−ｔ検定のＴ値のグラフを図１下図に示す。
図１上図から明らかなように、自閉スペクトラム症児は、入眠２〜４時間後において、定型発達児童と比較して体動量が高いことを確認した。当該グラフにおいて、体動量の減少は、深い睡眠への移行を示すことから、自閉スペクトラム症児では、定型発達児童と比較して、入眠２〜４時間後の深い睡眠への移行が乏しくなっていることが確認できた。
また、図１上図から明らかなように、自閉スペクトラム症児は、入眠５〜７時間後において、定型発達児童と比較して体動量が減少していることが確認できた。自閉スペクトラム症児では、定型発達児童と比較して、入眠５〜７時間後により深い睡眠へ移行していることを確認できた。
図１下図から明らかなように、入眠２〜４時間後（特に、入眠約３時間前後）で定型発達児童及び自閉スペクトラム症児の平均体動量の差が最大であることが確認できた。
定型発達児童及び自閉スペクトラム症児の入眠3時間後の体動量のプロット及び設定したカットオフ値を図２に示す。
図２から明らかなように、定型発達児童及び自閉スペクトラム症児の入眠３時間後の体動量には大きな差がみられ、横軸に対して平行な直線で示した体動量２２．５をカットオフ値として設定した場合、検出感度７１％、特異度１００％であった。
以上の結果より、入眠後体動量を指標とする自閉スペクトラム症の検査方法は、自閉スペクトラム症を簡便に高感度かつ高特異度で検査・診断できることを確認した。さらに、入眠２〜４時間後、特に入眠３時間前後の体動量は、自閉スペクトラム症の確定診断に有効な診断・検査マーカーであることを確認した。
【産業上の利用可能性】
【００３７】
自閉スペクトラム症の検査方法を提供することができる。本方法は、既に市場に出回っているあらゆる加速度計で適応可能である。測定データは携帯端末などを活用して、クラウド上に転送し、解析結果を速やかに利用者にフィードバックするなどの利用ができる。これにより、ＩＣＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）を活用したシステムに即応用可能で、社会実装が容易に可能である。
【図１】
2019000336.tif 000005
【図２】
2019000336.tif 000006