(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出過程と、
前記位相算出過程で算出された、前記複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出過程とをそなえた
ことを特徴とする、情報処理方法。
【請求項２】
前記位相算出過程が、ヒルベルト変換法またはパターンマッチング法を用いることで、前記位相変化量を算出する過程である
ことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記位相変化量の比が、所定の範囲内であるかを判定する判定過程をそなえた
ことを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記判定過程が、前記位相変化量の比が、所定時間にわたって、前記所定の範囲内であるかを判定する過程である
ことを特徴とする、請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記複数の信号の一つが、呼吸リズムを表す信号である
ことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記複数の信号の一つが呼吸リズムを表す信号であることに加え、前記複数の信号の一つが、歩行、ジョギング、又はランニングのいずれかのリズムを表す信号である
ことを特徴とする、請求項５に記載の情報処理方法。
【請求項７】
一つの体動信号検出部により検出された前記繰り返しリズム運動である体動信号から、前記複数の信号を抽出する信号抽出過程をそなえた
ことを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記体動信号検出部が、前記繰り返しリズム運動を前記体動信号として検出する体動信号検出過程をそなえた
ことを特徴とする、請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記体動信号検出部が、慣性センサである
ことを特徴とする、請求項７または請求項８に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記信号抽出過程が、前記体動信号に対して、異なる時定数を用いてフィルタリング処理を施すことにより、前記複数の信号のそれぞれを抽出する過程である
ことを特徴とする、請求項７〜９のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく信号を体動信号として検出する体動信号検出部と、
前記体動信号にフィルタリング処理を施すことにより、前記体動信号から、前記繰り返しリズム運動に基づく複数の信号を抽出する信号抽出部と、
前記信号抽出部により抽出された前記複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相変化量を算出する位相算出部と、
前記位相算出部により算出された、前記複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出部とをそなえた
ことを特徴とする、情報処理システム。
【請求項１２】
前記比算出部により算出された前記位相変化量の比が、所定の範囲内であるかを判定する判定部をそなえた
ことを特徴とする、請求項１１に記載の情報処理システム。
【請求項１３】
前記判定部が、前記位相変化量の比が、所定時間にわたって、前記所定の範囲内であるかを判定する過程である
ことを特徴とする、請求項１２に記載の情報処理システム。
【請求項１４】
前記比算出部により算出された結果を、出力する出力部をそなえた
ことを特徴とする、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項１５】
生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出部と、
前記位相算出部で算出された、前記複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出部とをそなえた
ことを特徴とする、情報処理装置。
【請求項１６】
前記位相算出部が、ヒルベルト変換法またはパターンマッチング法を用いることで、前記位相変化量を算出する過程である
ことを特徴とする、請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記位相変化量の比が、所定の範囲内であるかを判定する判定部をそなえた
ことを特徴とする、請求項１５または請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記判定部が、前記位相変化量の比が、所定時間にわたって、前記所定の範囲内であるかを判定する
ことを特徴とする、請求項１７に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記複数の信号の一つが、呼吸リズムを表す信号である
ことを特徴とする、請求項１５〜１８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
前記複数の信号の一つが呼吸リズムを表す信号であることに加え、前記複数の信号の一つが、歩行、ジョギング、又はランニングのいずれかのリズムを表す信号である
ことを特徴とする、請求項１９に記載の情報処理装置。
【請求項２１】
一つの体動信号検出部により検出された前記繰り返しリズム運動である体動信号から、前記複数の信号を抽出する信号抽出部をそなえた
ことを特徴とする、請求項１５〜２０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項２２】
前記信号抽出部が、前記体動信号に対して、異なる時定数を用いてフィルタリング処理を施すことにより、前記複数の信号のそれぞれを抽出する
ことを特徴とする、請求項２１に記載の情報処理装置。
【請求項２３】
前記比算出部により算出された結果を出力する表示部を更にそなえる
ことを特徴とする、請求項１５記載の情報処理装置。
【請求項２４】
生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出過程と、
前記位相算出過程で算出された、前記複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出過程とをコンピュータに実行させる
ことを特徴とする、情報処理用プログラム。
【請求項２５】
生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出過程と、
前記位相算出過程で算出された、前記複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出過程とをコンピュータに実行させる
ことを特徴とする、情報処理用プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法，情報処理システム，情報処理装置，表示装置，情報処理用プログラムおよび同プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者に装着されたセンサから得られる加速度データに基づいて、時間軸上における加速度データのピーク値間隔を求めることにより、生体情報を測定する方法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１５１６１７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方、運動中に呼吸リズムと運動リズムとを同調させると効果的にウォーキングやジョギングあるいはランニングを行なえることが知られている。
このような点に鑑み、例えば、上記の従来方法を用いて、例えば、呼吸リズム（長周期の波形）が１サイクル変化する間に、例えば、運動リズム（短周期の波形）が何サイクル変化するかを示すサイクル比を算出することを考えると、図１９に示すように、例えば、長周期の波形（実線：呼吸リズム）のピーク間隔、すなわち１サイクルの間に、短周期の波形（破線：運動リズム）のピークが何個存在するかを算出することになる。
【０００５】
しかしながら、実際の波形（信号）ではピークが分裂したりしている場合等、波形が明瞭なピークを持たない場合がある。この場合に、上記の従来方法を適用すると、呼吸リズム等のピーク間隔（呼吸リズムの１サイクル）を正確に求めることができないため、求められるサイクル比に大きな誤差が生じる。すなわち、上記の従来方法は、明瞭なピークを持たない波形には適用できない。さらに、上記の従来方法を用いた場合、長周期波形のピーク位置に対応する時間毎にしか、長周期の波形が１サイクル変化する間に、短周期の波形が何サイクル変化するかを算出することができない。
【０００６】
本件の目的の一つは、このような課題に鑑み創案されたもので、明瞭なピークを持たない信号からでも、サイクル比等を正確に算出することを目的とする。
なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本件の他の目的の1つとして位置付けることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者らの鋭意研究により、位相に着目することで、明瞭なピークを持たない信号からでも、サイクル比等を正確に算出できることを見出した。
すなわち、本件の要旨は、
生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出過程と、
前記位相算出過程で算出された、前記複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出過程とをそなえたことを特徴とする、情報処理方法である。
【０００８】
また、本件の要旨は、前記体動信号にフィルタリング処理を施すことにより、前記体動信号から、前記繰り返しリズム運動に基づく複数の信号を抽出する信号抽出部と、前記信号抽出部により抽出された前記複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相変化量を算出する位相算出部と、前記位相算出部により算出された、前記複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出部とをそなえたことを特徴とする、情報処理システムである。
【０００９】
さらに、本件の要旨は、生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出部と、前記位相算出部で算出された、前記複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出部とをそなえたことを特徴とする、情報処理装置である。
【００１０】
さらに、本件の要旨は、生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出過程と、前記位相算出過程で算出された、前記複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出過程とをコンピュータに実行させることを特徴とする、情報処理用プログラムである。
【００１１】
また、本件の要旨は、生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出過程と、前記位相算出過程で算出された、前記複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出過程とをコンピュータに実行させることを特徴とする、情報処理用プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１２】
明瞭なピークを持たない信号からでも、サイクル比等を正確に算出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態の一例としてのシステムの構成を示す図である。
【図２】実施形態の一例としてのシステムの呼吸リズム抽出処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】（A），（B）は、実施形態の一例としてのシステムにより得られる信号である。
【図４】実施形態の一例としての時定数決定部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】実施形態の一例としての時定数の変化に対する分散の変化を示す図である。
【図６】実施形態の一例としての呼吸リズム抽出部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】実施形態の一例としての運動リズム抽出部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】実施形態の一例としてのシステムのサイクル比判定処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】実施形態の一例としての比決定部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１０】（A）〜（C）は、実施形態の一例としてのパターンマッチング法を説明するための図である。
【図１１】実施形態の一例としてのシステムにより得られたサイクル比である。
【図１２】実施形態の一例としての判定部の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】実施形態の一例としてのシステムにより得られたサイクル比である。
【図１４】実施形態の一例としてのシステムにより得られたサイクル比である。
【図１５】実施形態の一例としての時定数の変化に対する分散の変化を示す図である。
【図１６】実施形態の一例としてのシステムにより得られたサイクル比である。
【図１７】実施形態の一例としてのシステムにより得られたサイクル比である。
【図１８】実施形態の一例としてのシステムにより得られたサイクル比である。
【図１９】長周期の波形と短周期の波形との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本情報処理方法に係る実施の形態を説明する。
〔Ａ〕実施形態の説明
図１は、実施形態の一例にかかるシステムの構成を示す図である。システム１は、体動信号検出装置１０と情報処理装置２０とをそなえる。体動信号検出装置１０は、情報処理装置２０と、例えば、インターネット等の有線または無線LAN（Local Area Network）やBluetooth（登録商標）等の無線を介して通信可能に接続されている。
【００１５】
体動信号検出装置１０は、例えば、被験者（生体）の随意運動（以下、単に随意運動という場合がある）に伴う繰り返しリズム運動を非侵襲的かつ連続的に検出（測定）するものである。以下、随意運動に伴う繰り返しリズム運動を、単にリズム運動という場合がある。随意運動とは、言い換えれば、被験者が意識的に制御可能な運動である。また、随意運動が規則的に繰り返される運動である場合に、随意運動自体のリズムや呼吸リズムをより正確に求めることができる。なお、規則的に繰り返される随意運動とは、完全に同じ運動が繰り返されることのみではなく、略同じ運動が繰り返されることを含む。
【００１６】
ここで、随意運動とは、例えば、随意運動中の被験者の呼吸リズムよりも周期が短いもの（好ましくは、半分以下）であり、例えば、歩行、ジョギング、ランニング、自転車、水泳、体操、ウェートトレーニング、体力測定（踏み台昇降、反復横とび）、ジャグリング（お手玉、サッカーボールのリフティング）等である。また、随意運動に伴う繰り返しリズム運動には、例えば、随意運動である歩行に伴う、呼吸や歩行自体のリズム運動が含まれる。
【００１７】
なお、本願において、呼吸運動等は随意運動に該当しない。また、非侵襲的とは、例えば、被験者の体に傷をつけないことや、被験者に対して負担を与えないことを意味する。
体動信号検出装置１０は、例えば、携帯可能に構成される。体動信号検出装置１０の被験者への取り付け位置は、体の動きを検知できる部位であれば、特に制限はないが、呼吸リズムを正確に捉えるために被験者の体幹に装着することが望ましく、さらに好ましくは、被験者の腹部あるいは胸部に取り付けることが望ましい。
【００１８】
体動信号検出装置１０は、例えば、体動信号検出部１１，記憶部１２およびインターフェース部１３をそなえる。体動信号検出部１１，記憶部１２およびインターフェース部１３は、相互に通信可能に接続されている。
体動信号検出部１１は、例えば、随意運動に伴う繰り返しリズム運動を体動信号（生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく信号）として検出（測定）する。すなわち、体動信号検出部１１は、生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく信号を体動信号として検出する。異なる観点から見れば、一つの体動信号検出部１１は、例えば、生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動を体動信号として検出する。具体的には、被験者のリズム運動による、例えば、力の変化、空間的な身体の位置の変化、身体から発する音、電磁波等の波や微細エネルギーの変化または身体の周りにおける場の変化等を体動信号として検出（測定）する。すなわち、体動信号検出部１１は、随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく信号を測定する。
【００１９】
ここで、体動信号検出部１１は、例えば、加速度センサ，速度センサ，ジャイロセンサ等の慣性センサにより実現される。上記体動信号を検出する慣性センサについては、例えば、検出する信号の種類に応じて適宜選択される。通常、歩行リズムを検出する場合には、体の動きの加速度を測定する加速度センサが好ましく用いられるが、これに限定されるものではない。
【００２０】
また、加速度センサとしては、一軸〜三軸のものを任意に用いることができるが、歩行時における鉛直方向、水平前後方向、及び水平左右方向の三方向へ作用する加速度を検出するための三軸加速度センサを用いることが好ましいが、これに限定されるものではない。
なお、体動信号検出部１１は、例えば、所定のサンプリング周波数（例えば、100Hz）で体動信号を測定する。
【００２１】
記憶部１２は、例えば、RAM（Random Access Memory），HDD（Hard Disk Drive），SSD（Solid State Drive），フラッシュメモリ等の各種情報を記憶可能な記憶装置である。記憶部１２は、具体的には、例えば、体動信号検出部１１によって得られた体動信号を記憶する。また、記憶部１２は、例えば、体動信号検出装置１０に対して着脱自在に設けられてもよいし、体動信号検出装置１０に固定されてもよい。
【００２２】
インターフェース部１３は、例えば、情報処理装置２０と通信可能に接続されるインターフェースである。体動信号検出装置１０が情報処理装置２０と無線を介して接続されている場合には、例えば、インターフェース部１３はアンテナを含むものである。また、体動信号検出装置１０が情報処理装置２０と有線を介して接続されている場合には、例えば、インターフェース部１３は、有線の接続端子である。なお、記憶部１２が、例えば、体動信号検出装置１０に対して着脱自在に設けられており、記憶部１２を体動信号検出装置１０から取り外して情報処理装置２０に接続する場合には、インターフェース部１３は、体動信号検出装置１０に設けられなくてもよい。  情報処理装置２０は、例えば、PC（Personal Computer）であり、体動信号検出装置１０により得られた体動信号から被験者の呼吸リズムを表す信号（以下、単に呼吸リズムという場合がある）を抽出する。
【００２３】
情報処理装置２０は、例えば、中央演算部２１，記憶部２２，出力部２３およびインターフェース部２４をそなえる。ここで、中央演算部２１，記憶部２２，出力部２３およびインターフェース部２４は、相互に通信可能に接続されている。
記憶部２２は、例えば、RAM，HDD，SSD等のデータを格納可能な記憶装置であり、各種情報を記憶する。
【００２４】
中央演算部２１は、例えば、記憶部２２に記憶された各種アプリケーションプログラムを実行することにより種々の演算や制御を行ない、これにより、各種機能を実現する処理装置である。
例えば、中央演算部２１は、記憶部２２に記憶された情報処理用プログラムを実行することにより、時定数決定部２１１，呼吸リズム抽出部２１２，運動リズム抽出部２１３，比決定部２１４，判定部２１５および出力制御部２１６として機能する。すなわち、情報処理用プログラムは、中央演算部２１を、時定数決定部２１１，呼吸リズム抽出部２１２，運動リズム抽出部２１３，比決定部２１４，判定部２１５および出力制御部２１６として機能させるプログラムである。
【００２５】
時定数決定部２１１は、例えば、体動信号検出部１１により得られた体動信号を記憶部１２から取得し、取得した体動信号に基づいて、呼吸リズムと随意運動自体のリズムを表す信号（以下、単に運動リズムという場合がある）とを抽出するために用いる時定数を算出する。
具体的には、時定数決定部２１１は、以下の処理を行なうことで、時定数を決定する。
【００２６】
（１）時定数決定部２１１は、体動信号Xを、ある時定数Tで特徴付けられるハイパスフィルタ、あるいはバンドパスフィルタにかける。ここで、例えば、ハイパスフィルタとしては、体動信号Xを時間幅（時定数）Tのゼロ位相移動平均フィルタで平滑化する処理をF(X,T)と記載するとき、出力波形（信号）Y=X-F(X,T)で表現される処理を行なう。また、例えば、バンドパスフィルタとしては、Y=F(X-F(X,T),T/2.5)で表現される処理を行なう。ここで、ゼロ位相移動平均フィルタとは、位相ずれが０である移動平均フィルタを指す。なお、ゼロ位相移動平均フィルタは既知の種々の手法を用いて実現可能であり、詳細な説明は省略する。なお、バンドパスフィルタの時定数の一例として、T/2.5としているが、これに限定されるものではない。
【００２７】
（２）次に、時定数決定部２１１は、出力波形Yの規則性を数値化する。時定数決定部２１１は、例えば、出力波形Yの極大及び極小のピークにおける値の絶対値のCV（＝標準偏差／平均値：Coefficient of Variation）を求める。より具体的には、時定数決定部２１１は、出力波形Yから、極大および極小のピークを抽出し、ピーク位置における波形の振幅の絶対値を求め、求められた波形の振幅から標準偏差および平均値を求める。そして、時定数決定部２１１は、標準偏差を平均値で除することで、分散すなわちCVを算出する。
【００２８】
（３）さらに、時定数決定部２１１は、時定数Tを変化させた場合の出力波形Yの規則性を求める。時定数決定部２１１は、例えば、時定数Tを変化させた場合のYの規則性をグラフ化する。具体的には、時定数決定部２１１は、例えば、時定数Tを変化させた場合の、各時定数TにおけるCVを算出することで、時定数Tに対する出力波形Yの規則性の変化を求める。
【００２９】
（４）時定数決定部２１１は、上記（３）の処理で求められた時定数Tに対する出力波形Yの規則性の変化（ＣＶの変化）から、極小点を求める。そして、時定数決定部２１１は、例えば、求められた極小点（例えば２つの極小点）のうち時定数Tの小さい方の極小点に対応する時定数Tを、運動リズムを体動信号から分離して抽出するための時定数（以下、第２時定数という場合がある）として決定する。さらに、時定数決定部２１１は、例えば、求められた極小点のうち時定数Tの大きい方の極小点に対応する時定数Tを、呼吸リズムを体動信号から分離して抽出するための時定数（以下、第１時定数という場合がある）として決定する。すなわち、時定数決定部２１１は、なるべく規則性のあるような波形を分離して抽出することが可能となる時定数を選択する。言い換えれば、時定数決定部２１１は、複数の極小点（例えば２点）を選択し、時定数Tの大きい方の極小点に対応する時定数Tを第１時定数、時定数Tの小さい方の極小点に対応する時定数Tを第２時定数として決定する。すなわち、時定数決定部２１１は、体動信号に対してバンドパスフィルタを適用した場合の出力に基づいて第１時定数および第２時定数を決定する。
【００３０】
なお、上記（１）〜（４）の過程で、体動信号をN階積分（N=1,2,3.…）する過程を含めた方がノイズ除去の観点から好ましい。N階積分する場合、上記（１）の処理（フィルタ処理）をN回以上施すことが好ましい。積分操作とフィルタ処理の順番は、例えば、以下の条件の下であればどのような順番でも良い。
・フィルタ処理は２回以上連続して行わない。
・フィルタ処理のうち１回は積分処理がすべて終了してから行う。
・フィルタ処理を２回以上行う場合、最後の１回を除いて、そのフィルタはハイパスフィルタとする。
【００３１】
呼吸リズム抽出部２１２は、例えば、体動信号検出部１１により得られた体動信号を記憶部１２から取得し、時定数決定部２１１により決定された第１時定数（T1）を用いて、フィルタリング処理を行なうことで体動信号から呼吸リズムを抽出する。
具体的には、呼吸リズム抽出部２１２は、例えば、以下の処理（フィルタリング処理）を行なうことで体動信号から呼吸リズムを抽出する。なお、下記の処理は、例示であり、これに限定されるものではない。
【００３２】
（５）例えば、呼吸リズム抽出部２１２は、体動信号に対して、第１時定数のゼロ位相移動平均フィルタを施すことで、体動信号の低周波成分をもとめる。すなわち、呼吸リズム抽出部２１２は、体動信号に対して、F(X,T１)で表される処理を行なう。次に、呼吸リズム抽出部２１２は、体動信号から、F(X,T１)で表される処理を行なうことで求められた低周波成分を引く。すなわち、呼吸リズム抽出部２１２は、Y=X-F(X,T１)を求める。言い換えれば、呼吸リズム抽出部２１２は、第１時定数を用いて、体動信号に対してハイパスフィルタリングを行なう。
【００３３】
なお、このハイパスフィルタリングによって、例えば、後述する積分処理において発散防止が可能となる。
（６）次に、呼吸リズム抽出部２１２は、ハイパスフィルタリング後の信号に対して積分を行なう。積分の階数は任意であり、例えば、呼吸リズム抽出部２１２は、ハイパスフィルタリング後の信号に対して２階積分を行なう。
【００３４】
（７）呼吸リズム抽出部２１２は、上記（６）の処理で得られた積分後の信号X1に対して、（５）と同様の処理を行なう。すなわち、呼吸リズム抽出部２１２は、積分後の体動信号に対して、F(X１,T１)で表される処理を行なう。言い換えれば、呼吸リズム抽出部２１２は、第１時定数を用いて、積分後の信号に対してハイパスフィルタリングを行なう。
（８）次に、呼吸リズム抽出部２１２は、上記（７）の処理で得られた信号X2に対してローパスフィルタリングを行なうことで、運動リズムを除去する。すなわち、本ローパスフィルタリングの時定数をT3として、上記（７）の処理で得られた信号に対して、F(X2,T3)で表される処理を行なう。ここで、本ローパスフィルタリングの時定数T3は、T3=T1/2.5とすることができるが、これに限定されるものではなく、第２時定数T2よりも大きな値であればよい。
【００３５】
すなわち、呼吸リズム抽出部２１２は、上記（５）〜（８）の処理によって、第１時定数を用いて、体動信号に対してバンドパスフィルタリングを行なう。
（９）さらに、呼吸リズム抽出部２１２は、上記（８）の処理で得られた信号の極大値を結ぶ包絡線と、極小値を結ぶ包絡線とを作成し、これらの２本の包絡線の平均からなる信号を、上記（８）の処理で得られた信号から引く処理を行なう。この処理により得られた信号の振幅は、振幅の値０を挟んで変化することとなるため、後述するヒルベルト変換法を用いる場合において、位相を正確に求めることが可能となる。なお、後述するパターンマッチング法を用いる場合には、この処理を省略してもよい。
【００３６】
上記（５）〜（９）の過程により、呼吸リズム抽出部２１２は、体動信号から呼吸リズムを抽出する。すなわち、呼吸リズム抽出部２１２は、体動信号にフィルタリング処理を施すことにより、体動信号から、呼吸リズムを抽出するリズム抽出部として機能する。
なお、上記（６）の過程で、体動信号を２階積分しているが、これに限定されるものではなく、積分処理を行なわなくてもよい。また、２階積分に限定されるものではなく、N階積分を行なってもよい（N=1,2,3,…）。なお、N階積分する場合、上記（５）［または（７）］の処理（フィルタ処理）をN回以上施すことが好ましい。さらに、上記（５）および（７）において２回ハイパスフィルタリングを行なっているが、これに限定されるものではない。積分操作とフィルタ処理の順番は、例えば、以下の条件の下であればどのような順番でも良い。
・フィルタ処理は２回以上連続して行わない。
・フィルタ処理のうち１回は積分処理がすべて終了してから行う。
・フィルタ処理を２回以上行う場合、最後の１回を除いて、そのフィルタはハイパスフィルタとする。
【００３７】
運動リズム抽出部２１３は、例えば、体動信号検出部１１により得られた体動信号を記憶部１２から取得し、時定数決定部２１１により決定された第２時定数（T２）を用いて、フィルタリング処理を行なうことで体動信号から運動リズムを抽出する。
具体的には、運動リズム抽出部２１３は、例えば、以下の処理（フィルタリング処理）を行なうことで体動信号から運動リズムを抽出する。なお、下記の処理は、例示であり、これに限定されるものではない。
【００３８】
（１０）例えば、運動リズム抽出部２１３は、体動信号に対して、第２時定数のゼロ位相移動平均フィルタを施すことで、体動信号の低周波成分を求める。すなわち、運動リズム抽出部２１３は、体動信号に対して、F(X,T2)で表される処理を行なう。次に、運動リズム抽出部２１３は、体動信号から、F(X,T2)で表される処理を行なうことで求められた低周波成分を引く。すなわち、運動リズム抽出部２１３は、Y=X-F(X,T2)を求める。言い換えれば、運動リズム抽出部２１３は、第２時定数を用いて、体動信号に対してハイパスフィルタリングを行なう。
【００３９】
なお、このハイパスフィルタリングによって、例えば、後述する積分処理において発散防止が可能となる。
（１１）次に、運動リズム抽出部２１３は、ハイパスフィルタリング後の信号に対して積分を行なう。積分の階数は任意であり、例えば、運動リズム抽出部２１３は、ハイパスフィルタリング後の信号に対して２階積分を行なう。
【００４０】
（１２）運動リズム抽出部２１３は、処理（１１）における積分後の信号X2に対して、（１０）と同様の処理を行なう。すなわち、運動リズム抽出部２１３は、積分後の体動信号に対して、F(X2,T2)で表される処理を行なう。言い換えれば、運動リズム抽出部２１３は、第２時定数を用いて、積分後の信号に対してハイパスフィルタリングを行なう。
上記（１０）〜（１２）の過程により、運動リズム抽出部２１３は、体動信号から運動リズムを抽出する。すなわち、運動リズム抽出部２１３は、体動信号にフィルタリング処理を施すことにより、体動信号から、随意運動のリズム（運動リズム）を抽出するリズム抽出部として機能する。
【００４１】
なお、上記（１１）の過程で、体動信号を２階積分しているが、これに限定されるものではなく、積分処理を行なわなくてもよい。また、２階積分に限定されるものではなく、N階積分を行なってもよい（N=1,2,3,…）。なお、N階積分する場合、上記（１０）［または（１２）］の処理（フィルタ処理）をN回以上施すことが好ましい。積分操作とフィルタ処理の順番は、例えば、以下の条件の下であればどのような順番でも良い。
・フィルタ処理は２回以上連続して行わない。
・フィルタ処理のうち１回は積分処理がすべて終了してから行う。
・フィルタ処理を２回以上行う場合、最後の１回を除いて、そのフィルタはハイパスフィルタとする。
【００４２】
すなわち、呼吸リズム抽出部２１２および運動リズム抽出部２１３は、一つの体動信号検出部により検出された生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動である体動信号から、複数の信号（呼吸リズムおよび運動リズム）を抽出する信号抽出部として機能する。より具体的には、呼吸リズム抽出部２１２および運動リズム抽出部２１３は、体動信号に対して、異なる時定数（第１時定数および第２時定数）を用いてフィルタリング処理を施すことにより、複数の信号（呼吸リズムおよび運動リズム）のそれぞれを抽出する信号抽出部として機能する。なお、上記（１２）の処理の後に上記（９）と同様の処理を行なってもよい。
【００４３】
比決定部２１４は、例えば、呼吸リズムおよび運動リズムの一定時間における位相変化量の比（例えば、サイクル比）を決定する。ここで、位相とは、時間的に繰り返されるリズムを、円周上を回転する運動と見立て、リズム波形上の各点が何度の回転角度に相当するかを表す指標である。例えば、正弦波において隣り合う二つのピーク点の位相には３６０度の差がある。また、サイクル比とは、例えば、一呼吸の間における運動リズムの繰り返し数をいう。より具体的には、サイクル比とは、例えば、呼吸リズム１周期内に、運動リズムが何サイクルあるか、あるいは、運動リズムのピークが何個あるかを示す値である。なお、一定時間とは、例えば、いずれか一つのリズムの位相（例えば、呼吸リズムの位相）が３６０度の整数倍変化する時間であるが、これに限定されるものではなく、一定時間は任意の値とすることができる。
【００４４】
比決定部２１４は、位相算出部２２４および比算出部２３４をそなえる。
位相算出部２２４は、例えば、呼吸リズムおよび運動リズムの位相を算出することで、呼吸リズム及び運動リズムのそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める。位相算出部２２４は、例えば、ヒルベルト変換法またはパターンマッチング法を用いて、呼吸リズムおよび運動リズムの位相を算出する。なお、位相を算出する方法は、ヒルベルト変換法またはパターンマッチング法に限定されるものではない。
【００４５】
ここで、ヒルベルト変換法は、波形の所定の位置における位相を具体的に算出する手法であり、パターンマッチング法は直接的に位相を特定しないが、互いに位相が３６０度ずれた点を見つける手法である。すなわち、パターンマッチング法は、波形の所定の位置から位相が３６０度の整数倍ずれた点を見つける手法である。言い換えれば、パターンマッチング法は、波形の所定の位置に対する相対的な位相（例えば３６０度）を算出する。
【００４６】
比算出部２３４は、例えば、位相算出部２２４によって算出された、呼吸リズムの位相変化量と運動リズムの位相変化量との比を算出する。比算出部２３４は、例えばサイクル比を算出する
まず、位相算出部２２４および比算出部２３４が、ヒルベルト変換法を用いて位相変化量の比を算出する場合について説明する。
（A）ヒルベルト変換法を用いる場合
ヒルベルト変換は、任意の実数時系列信号X(t)から対応する虚数部分Y(t)を導く数学的手法である。これにより、位相算出部２２４は、下記（１）式からX(t)の位相θ(t)を直接的に求めることができる。すなわち、位相算出部２２４は、下記（１）式から所定時刻における呼吸リズムおよび運動リズムの位相を求めることができる。
（数１）
Z(t)=X(t)+iY(t)=A(t)exp(iθ(t))     ・・（１）
また、任意の時刻tにおける呼吸リズムおよび運動リズムの位相をそれぞれθB(t)度、θG(t)度とすると、上記（１）式から、呼吸リズムの位相を求めることで、例えば、θB(t1)=θB(t)+360となるような時刻t1を求めることができる。すなわち、位相算出部２２４は、呼吸リズムについて、一定時間t- t1における位相の変化量θB(t1)-θB(t)を求める。また、位相算出２２４は、（１）式から、時刻tおよび時刻t1における、運動リズムの位相を算出することで、運動リズムについての一定時間における位相の変化量θG(t1)-θG(t)を求める。すなわち、位相算出部２２４は、生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号（呼吸リズム及び運動リズム）のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出部として機能する。
【００４７】
そして、比算出部２３４は、例えば、位相算出部２２４によって算出された呼吸リズムの位相変化量θB(t1)-θB(t)と運動リズムの位相変化量θB(t1)-θB(t)との比［θG(t1)-θG(t)］/［θB(t1)-θB(t)］を算出する。例えば、比算出部２３４は、［θG(t1)-θG(t)］/360を計算することでサイクル比を算出する。すなわち、比算出部２３４は、位相算出部で算出された、複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出部として機能する。
【００４８】
次に、位相算出部２２４および比算出部２３４が、パターンマッチング法を用いて位相変化量の比を算出する場合について説明する。
（B）パターンマッチング法を用いる場合
パターンマッチング法は二つの信号の類似性を定量化する手法である。類似度の定義や計算法は多数あるが、具体的には例えば、「画像処理工学（末松良一・山田宏尚著、コロナ社）」等に記載の方法が用いられる。最も代表的なのが自己相関係数である。例えば3次元の体動信号については以下のような計算を行う。
【００４９】
まず体動データから適当な基準波を選び出す。基準波の座標を下記（２）式とする。
【００５０】
【数２】
0005659644.tif 000002
【００５１】
ここでp個のx、y、zはそれぞれの平均値がゼロになっているとする。下記（３）式で自己相関係数が計算される。
【００５２】
【数３】
0005659644.tif 000003
【００５３】
これはいわゆるスカラー量であり、座標系のとり方に依存しない。すなわち、体動測定中に体動信号検出装置１０が装着部位で回転のずれを起こしても同じ値となる。なお、1次元の信号についても同様にして計算する。
上記パターンマッチング法を用いると、任意の時刻tにおけるリズム波形の位相から、360度の整数倍だけ位相がずれた時刻t1を容易に求めることができる。言い換えれば、位相算出部２２４は、パターンマッチングを用いることで、時刻tにおける呼吸リズムおよび運動リズムの位相から、それぞれ３６０度の整数倍だけ位相がずれた点を求めることができる。すなわち、位相算出部２２４は、時刻tにおける呼吸リズムおよび運動リズムの点に対する相対的な位相（例えば３６０度）を算出する。つまり、位相算出部２２４は、呼吸リズムについて、一定時間における位相の変化量（例えば３６０度）を算出する。
【００５４】
また、位相算出部２２４は、例えば、時刻tから時刻t1の一定時間において、運動リズムが何サイクルあるか、あるいは運動リズムのピークが何個あるか算出する。ここで、一定時間における運動リズムのサイクル数、あるいは、運動リズムのピーク数を算出することは、一定時間における運動リズムの位相変化を算出することと等価である。つまり、位相算出部２２４は、運動リズムについて、一定時間における位相の変化量を算出する。すなわち、位相算出部２２４は、生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号（呼吸リズム及び運動リズム）のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出部として機能する。なお、位相算出部２２４によって算出される運動リズムのサイクル数や、運動リズムのピーク数は、整数に限られるものではない。
【００５５】
そして、比算出部２３４は、位相算出部２２４によって算出された呼吸リズムの位相変化量と運動リズムの位相変化量との比を算出する。すなわち、比算出部２３４は、位相算出部で算出された、複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出部として機能する。
判定部２１５は、例えば、比決定部２１４により求められた、サイクル比が所定の範囲内の値か否かを判定する。さらに、判定部２１５は、サイクル比が所定時間にわたって、所定範囲内にあるか否かを判定することもできる。この所定の範囲および所定時間は、例えば、システム１の管理者等によって任意に設定可能である。ここで、所定の範囲とは、例えば、目標とするサイクル比の±１の範囲と設定することができるが、これに限定されるものではない。また、所定の時間とは、例えば、３０分と設定することができるが、これに限定されるものではない。すなわち、所定の範囲や所定の時間は、目的に応じて任意の値に設定可能である。例えば、３０分の一定スピードのジョギングを行なう場合には、運動が定常状態になった後、所定の範囲を４±１の範囲に、所定時間を３０分に設定する。
【００５６】
出力制御部２１６は、出力部２３を制御する。例えば、出力部２３がディスプレイの表示部をそなえる場合には、出力制御部２１６は、出力部２３の表示状態を制御することで、各種の情報を出力部２３に表示させる。例えば、出力制御部２１６は、呼吸リズム抽出部２１２および運動リズム抽出部２１３によってそれぞれ抽出された呼吸リズムおよび運動リズムや比決定部２１４によって求められサイクル比を表示部２３に表示させる。サイクル比の表示は、グラフとして出力部２３に表示させてもよいし、「サイクル比は＊＊です」のようにメッセージとして表示させてもよい。また、判定部２１５により、例えば、サイクル比が所定の範囲内の値ではないと判断された場合には、サイクル比の表示に加え、または、サイクル比の表示に替えて、その旨の警告を表示させる。サイクル比が所定の範囲内の値ではないと判断された場合の表示例としては、例えば、「呼吸リズムが乱れています→運動をやめてください、運動強度を落としてください」や「呼吸と運動が合っていません」等がある。
【００５７】
また、出力部２３が、例えば、アラームや振動等により警告を行なうものであれば、判定部２１５により、例えば、サイクル比が所定の範囲内の値ではないと判断された場合に、出力制御部２１６は、出力部２３を制御することで出力部２３に警告を行なわせる。
また、出力部２３が、情報処理装置２０外にそなえられている場合には、出力制御部２１６は、例えば、呼吸リズム抽出部２１２および運動リズム抽出部２１３によってそれぞれ抽出された呼吸リズムおよび運動リズムや比決定部２１４によって求められサイクル比等の各種情報を、無線または有線を介して出力部２３に送信することで、出力部２３の表示状態を制御する。
【００５８】
出力部２３は、出力制御部２１６の制御の下、各種の情報を出力する。例えば、出力部２３は、ディスプレイであり、比決定部２１４によって求められたサイクル比や、判定部２１５により、例えば、サイクル比が所定の範囲内の値ではないと判断された場合には、警告を表示する。
また、出力部２３は、例えばアラームや振動等によって、状態の変化や突然の異常について報知するもの等であってもよく、判定部２１５により、例えば、サイクル比が所定の範囲内の値ではないと判断された場合には、アラームや振動等により警告を行なう。
【００５９】
なお、出力部２３は、情報処理装置２０にそなえられなくともよく、情報処理装置２０外にそなえられてもよい。ここで、出力部２３が、情報処理装置２０外にそなえられている場合とは、例えば、出力部２３が体動信号検出装置１０に含まれる場合や、体動信号検出装置１０および情報処理装置２０にどちらにも含まれない場合である。情報処理装置２０外にそなえられている場合において、例えば、情報処理装置２０は、無線または有線を介して出力部２３と接続されている。すなわち、出力部２３は、情報処理装置により抽出された結果を出力する出力部として機能する。また、出力部２３は、情報処理装置により抽出された結果を出力する出力部をそなえた表示装置として機能する。
【００６０】
インターフェース部２４は、例えば、体動信号検出装置１０と通信可能に接続されるインターフェースである。情報処理装置２０が体動信号検出装置１０と無線を介して接続されている場合には、例えば、インターフェース部２４はアンテナを含むものである。また、情報処理装置２０が体動信号検出装置１０と有線を介して接続されている場合には、例えば、インターフェース部２４は、有線の接続端子である。なお、記憶部１２が、例えば、体動信号検出装置１０に対して着脱自在に設けられており、記憶部１２を体動信号検出装置１０から取り外して情報処理装置２０に接続する場合には、インターフェース部２４は、例えば、記憶部１２が接続されるスロットとしても機能する。
上述の如く構成された、実施形態の一例としてのシステム１の呼吸リズム抽出処理を、図２に示すフローチャート（ステップＡ１〜Ａ３）を参照しながら説明する。以下、積分信号をもとにリズムの抽出を行う具体的な方法の一例を、歩行中の加速度信号を用いた場合について詳細に説明するが、他の慣性センサや他の運動中の信号の場合でも同様の処理が適用できる。
【００６１】
まず、体動信号検出部１１が、随意運動に伴う繰り返しリズム運動を体動信号として検出する（ステップＡ１：体動信号検出過程）。すなわち、ステップＡ１は、体動信号検出部が、繰り返しリズム運動を体動信号として検出する体動信号検出過程の一例である。図３（A）は、被験者の腹部中央に体動信号検出装置１０（3軸の加速度センサ）を装着した状態で、体動信号検出装置１０（体動信号検出部１１）が100Hzサンプリングにて測定した２００秒間の連続歩行の加速度信号の一部である。なお、図３（A）においては、３軸のうち、進行方向の加速度変化のみを示している。次に、体動信号検出部１１により検出された体動信号に基づいて、情報処理装置２０は、呼吸リズムを抽出するための時定数や、運動リズムを抽出するための時定数を決定する（ステップＡ２：時定数決定過程）。そして、ステップＡ２にて決定された時定数を用いて、体動信号から呼吸リズムおよび運動リズムを抽出する（ステップＡ３：信号抽出過程）。すなわち、ステップＡ３は、一つの体動信号検出部により検出された前記繰り返しリズム運動である体動信号から、前記複数の信号を抽出する信号抽出過程の一例である。
【００６２】
次に、時定数決定部２１１の詳細、すなわち図２におけるステップＡ２の詳細な動作を、図４示すフローチャート（ステップＡ２１〜Ａ２６）を参照しながら説明する。
まず、時定数決定部２１１は、所定の時定数Tを用いて、体信号検出部１１により検出された体動信号に対してフィルタリングを行なう（ステップＡ２１）。例えば、時定数決定部２１１は、体動信号に対してY=X-F(X,T)で表現されるハイパスフィルタリングを行なった後に、２階積分を行ない、積分後の信号に再度Y=X-F(X,T)で表現されるハイパスフィルタリングを行なう。さらに、時定数決定部２１１は、例えば、ハイパスフィルタリング後に、Y=F(X,T/2.5)で表現されるローパスフィルタリングを行なう。すなわち、時定数決定部２１１は、体動信号に対して、バンドバスフィルタリングを行なう。
【００６３】
次に、時定数決定部２１１は、例えば、出力波形Yの極大及び極小のピークにおける値の絶対値のCVを求める（ステップＡ２２）。そして、時定数決定部２１１は、例えば、時定数Tを変化させ、上記ステップＡ２１，Ａ２２の処理を行なうことで、時定数Tの変化に対するCVの変化を求める（ステップＡ２３）。図５は、ステップＡ２３により求められた時定数（フィルタ時間）Tの変化に対するCV（分散）の変化の一例を示す図である。次に、時定数決定部２１１は、ステップＡ２３により求められた時定数Tの変化に対するCVの変化から、極小点を求める。時定数決定部２１１は、例えば、図５に示すように、CVの値が小さい２つの極小点（図５中、●印および◆印）を求める。そして、時定数決定部２１１は、時定数Tの小さい方の極小点（図５中、●印）に対応する時定数T（例えば０．３）を、第２時定数、時定数Tの大きい方の極小点（図５中、◆印）に対応する時定数T（例えば１．３）を、第１時定数として決定する（ステップＡ２４）。第１時定数および第２時定数が決定されていれば、ステップＡ２の処理を終了する（ステップＡ２５のYesルート参照）。一方、例えば、複数の極小点が求まらず、時定数決定部２１１が、第１時定数を決定できなかった場合には（ステップＡ２５のNoルート参照）、例えば、出力制御部２１６が、出力部２３に、呼吸リズムが抽出できない旨の警告を行なわせる（ステップA２６）。この際、例えば、出力制御部２１６は、出力部２３に、「呼吸が正しく測定できません→センサ位置を調節してください」や「呼吸が正しく測定できません→同調性が評価できませんでした」等のメッセージを表示させることで警告を行なってもよい。
【００６４】
次に、呼吸リズム抽出部２１２の詳細、すなわち図２におけるステップＡ３の詳細な動作を、図６示すフローチャート（ステップＡ３１〜Ａ３６）を参照しながら説明する。
まず、呼吸リズム抽出部２１２は、体動信号検出部１１によって検出された体動信号に対して、第１時定数を用いてハイパスフィルタリングを行なう（ステップＡ３１）。次に、呼吸リズム抽出部２１２は、N（例えば２）階積分を行なう（ステップＡ３２）。そして、積分後の信号に対して、再び、第１時定数を用いてハイパスフィルタリングを行なう（ステップＡ３３）。次に、呼吸リズム抽出部２１２は、ステップＡ３３で得られた信号に対して、第２時定数よりも大きな時定数（例えば０．６）を用いてローパスフィルタリングを行なう（ステップＡ３４）。さらに、呼吸リズム抽出部２１２は、ローパスフィルタリング後の信号の極大値を結ぶ包絡線と、極小値を結ぶ包絡線とを作成する（ステップＡ３５）。そして、リズム抽出部２１２は、これらの包絡線の平均を、ローパスフィルタリング後の信号から減算を行なう（ステップＡ３６）。
【００６５】
図３（B）の破線は、ステップＡ３６にて得られる信号の一例を示す図である。この破線によって示された波形は、被験者の呼吸による腹部の運動軌道、すなわち呼吸リズムに相当する。これは、一般的に、随意運動中（特に規則的に繰り返される随意運動中）に、呼吸による腹部の運動以外に規則的に繰り返される運動を行なうことは困難であることによる。
【００６６】
次に、運動リズム抽出部２１３の詳細、すなわち図２におけるステップＡ３の詳細な動作を、図７に示すフローチャート（ステップＡ３７〜Ａ３９）を参照しながら説明する。
まず、運動リズム抽出部２１３は、体動信号検出部１１によって検出された体動信号に対して、第２時定数を用いてハイパスフィルタリングを行なう（ステップＡ３７）。運動リズム抽出部２１３は、N（例えば２）階積分を行なう（ステップＡ３８）。そして、積分後の信号に対して、再び、第２時定数を用いてハイパスフィルタリングを行なう（ステップＡ３９）。図３（B）の実線は、ステップＡ３９にて得られる信号の一例を示す図である。この実線によって示された波形は、例えば、歩行である被験者の随意運動に相当する。すなわち、図３（B）の実線によって示された波形は、運動リズムに相当する。
【００６７】
次に、上述の如く構成された、実施形態の一例としてのシステム１の判定処理を、図８に示すフローチャート（ステップＡ４〜Ａ６）を参照しながら説明する。
まず、比決定部２１４は、呼吸リズム抽出部２１２および運動リズム抽出部２１３によって、それぞれ抽出された呼吸リズムおよび運動リズムから、例えば、サイクル比を決定する（ステップＡ４）。そして、判定部２１５は、ステップＡ４にて算出されたサイクル比が、例えば、所定の範囲内の値であるか否かを判定する（ステップＡ５）。判定部２１５の判定結果に基づいて、出力制御部２１６は出力部２３に判定結果を出力させる（ステップＡ６）。判定結果とは、例えば、サイクル比が所定範囲内にあるか否か等である。
【００６８】
次に、比決定部２１４の詳細、すなわち図８におけるステップＡ４の詳細な動作を、図９に示すフローチャート（ステップＡ４１〜Ａ４４）を参照しながら説明する。
まず、位相算出部２２４は、呼吸リズムの任意の時刻ｔにおける任意の点を選択する（ステップＡ４１）。位相算出部２２４は、例えば、ヒルベルト変換またはパターンマッチング等を用いて位相を算出することで、任意の点から位相が３６０度ずれた点の時刻ｔ１を算出する（ステップＡ４２）。すなわち、位相算出部２２４は、呼吸リズムについて、時間t-t1における位相変化量を算出する。次に、位相算出部２２４は、運動リズムの時間t-t1における位相変化量を算出する（ステップＡ４３：位相算出過程）。比算出部２３４は、例えば、時間t-t1における、呼吸リズムの位相変化量（例えば３６０度）と運動リズムの位相変化量との比をサイクル比として算出する（ステップＡ４４：比算出過程）。
【００６９】
ここで、ステップＡ４３は、生体の随意運動に伴う繰り返しリズム運動に基づく複数の信号のそれぞれについて、一定時間における位相の変化量を求める位相算出過程の一例である。また、ステップＡ４４は、位相算出過程で算出された、複数の信号のそれぞれについての位相変化量の比を算出する比算出過程の一例である。
ここで、図１０は、パターンマッチング法を用いた場合に得られる信号の一例を説明するための図である。図１０を用いてパターンマッチングを用いた場合の比決定部２１４の詳細な動作の一例を説明する。
【００７０】
図１０（A）は、図３（B）のデータから一部の波形を抜き出したものであり、実線は運動リズム、破線は呼吸リズムを示す。ここで位相算出部２２４が、＊印で示した時間を中心として、呼吸リズムについては幅２秒の基準波、運動リズムについては幅０．４秒の基準波を選び自己相関係数を計算した結果が図１０（B）である。呼吸リズムについてちょうど位相が３６０度ずれた２点の位置を点線で示している。この２点の間隔（時間t-t1に相当）が呼吸リズムの１サイクルに相当する。同様に、図１０（A）の○印を中心とする基準波から得られた自己相関係数が図１０（C）である。
【００７１】
位相算出部２２４が、図１０（B）または図１０（C）に示された波形から、呼吸リズムの位相変化量が３６０度である時間t-t1における、運動リズムのサイクル数あるいは運動リズムのピーク数を算出、すなわち、位相変化量を算出する。そして、比算出部２３４がサイクル比を算出する。すなわち、位相算出部２２４は、時間t-t1における、運動リズムの位相変化量を算出する。そして、比算出部２３４は、時間t-t1における、運動リズムの位相変化量を呼吸リズムの位相変化量（３６０度）で除することでサイクル比を算出する（図１０の例ではサイクル比は５）。
【００７２】
次に、図３（A）で例示したデータについて、ヒルベルト変換法を用いて呼吸リズムの位相が３．６度増加するごとにサイクル比を求めた例の結果を図１１の実線で示す。これは時間間隔に換算すると０．０２〜０．０４秒ごとにサイクル比を求めていることになる。図１１の場合、サイクル比はほぼ５で一定しており、呼吸と運動との同調性は高いといえる。
【００７３】
また、図３（A）で例示したデータについて、パターンマッチング法を用いて時間間隔０．０７秒ごとにサイクル比を求めた結果を図１１の破線で示す。図１１からヒルベルト変換法で求めた結果とほぼ同じ傾向の結果が得られているのがわかる。
次に、判定部２１５の詳細、すなわち図８におけるステップＡ５の詳細な動作を、図１２に示すフローチャート（ステップＡ５１〜Ａ５４：判定過程）を参照しながら説明する。
【００７４】
まず、判定部２１５は、比決定部２１４により決定されたサイクル比が所定範囲の値であるか否かを判定する（ステップＡ５１）。サイクル比が所定範囲の値でれば（ステップＡ５１のYesルート参照）、所定時間時間経過したか否かを判定する（ステップＡ５２）。所定時間経過していれば（ステップＡ５２のYesルート参照）、判定部２１５は、同調性は高いと判定する（ステップＡ５３）。すなわち、判定部２１５は、例えば、サイクル比が、所定時間にわたって、所定範囲の値となっているときには、同調性は高いと判定する。一方、サイクル比が所定範囲の値でない場合（ステップＡ５１のNoルート参照）には、同調性は低いと判定する（ステップＡ５４）。すなわち、ステップＡ５１〜Ａ５４は、位相変化量の比が、所定の範囲内であるかを判定する判定過程の一例である。
【００７５】
〔Ｂ〕リアルタイム処理の説明
上述した方法が適用できるためには、呼吸リズムの位相が最低でも1サイクル変化する時間分（多くの場合、例えば3秒以上）のデータを用いる必要がる。従って、あらかじめ測定された長時間の体動信号へ信号処理を施す場合に適している。
一方、この処理をリアルタイムで行なうためには、より短時間のデータからサイクル比を求める必要がある。そのために、リアルタイム処理（解析）を行なう際には、例えば、3秒以下の小さな時間幅Δtを設定し、時刻tから時刻t+Δtまでの間における呼吸リズムの位相の変化ΔθBと運動リズムの位相の変化ΔθGを求め、ΔθG/ΔθBから近似的にサイクル比を計算する。具体的には、例えば、位相算出部２２４が、ヒルベルト変換やパターンマッチング等を用いて、時間t-t+Δtにおける呼吸リズムおよび運動リズムの位相変化量をそれぞれ算出し、比算出部２３４が、算出された呼吸リズムの位相変化量と運動リズムの位相変化量との比を求める。
【００７６】
また、リアルタイム処理のためには、現在の時刻までに測定および蓄積されたデータを用いて解析を行う必要がある。その際問題となるのは、データの境界の効果である。すなわち、スペクトル解析やヒルベルト変換等の信号処理を施すと、データの端点（測定開始点および終了点）近傍で誤差が大きくなる現象である。つまり、現在の時刻におけるサイクル比はこのような信号処理に基づく誤差を含んでいる可能性がある。これを見積もるために、図３（A）で例示した加速度データについて時間t1（１６秒）を現在時刻とし、この時間までのデータのみを用いて時間幅Δt=１．１1秒のヒルベルト変換法による位相変化から近似的なサイクル比を算出した。結果を図１３の破線で示す。なお、図１３における実線は、図１０における実線と同様であり、データ全体を使用した正確な計算法による結果である。これらを比較すると、時刻t1の時点では両者の差が大きい。しかし、時刻t1から１．５秒程度さかのぼった時刻t2の時点でほとんど誤差の無い値が得られている。従って２秒弱の時間遅れで正確なサイクル比が求められている。これは実用的なリアルタイム処理としては充分な性能といえる。
【００７７】
なお、リアルタイム処理を行なう際には、例えば、情報処理装置２０に対して時定数Tを予め設定しておくこととしてもよい。この時定数Tは、体動信号から決定しなくとも、被験者に応じて呼吸リズムや運動リズムは多少の差はあるものの、大きく異なるものではないので、一般的な値として経験的に定めることが可能である。また、時定数Tを、上述の方法で体動信号からリアルタイムで算出してもよい。
【００７８】
このように、本実施形態の一例におけるシステム１によれば、位相に着目し、所定時間における呼吸リズムの位相変化と運動リズムの位相変化との比（例えばサイクル比）を算出しているので、明瞭なピークを持たないデータからも、正確にサイクル比等を算出することができる。すなわち、本実施形態の一例におけるシステム１によれば、位相に着目しているため、体動信号から抽出された呼吸リズムや運動リズムのピークに着目しなくても、精度よくサイクル比を求めることができる。
【００７９】
また、本実施形態の一例におけるシステム１によれば、呼吸リズムや運動リズムのピークに着目しなくてもよいため、任意の時間においてほぼ連続的にサイクル比を求めることができる。
さらに、本実施形態の一例におけるシステム１によれば、正確にサイクル比を算出できるため、正確に同調性を評価することができる。
【００８０】
また、本実施形態の一例におけるシステム１によれば、パターンマッチングを用いることで、自己相関をとった後の波形は元の体動信号に比べてノイズが少なくなっているのでピークが明瞭であり、その位置を正確に特定できるため、サイクル比等が精度よく求まる。
さらに、本実施形態の一例におけるシステム１によれば、リアルタイム処理を正確に行なうことができる。
【００８１】
また、本実施形態の一例におけるシステム１によれば、被験者の随意運動に伴う繰り返しリズム運動から得られた体動信号より、呼吸リズムを正確に抽出することができる。すなわち、本願のシステム１によれば、安静状態ではない随意運動中に得られた体動信号から、呼吸リズムを正確に抽出することができる。言い換えれば、本願のシステム１によれば、安静状態でなくとも呼吸リズムを正確に抽出することができる。
【００８２】
〔Ｃ〕その他
なお、開示の技術は上述した実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
例えば、本実施形態の一例においては、図３（A）において、3軸のうち、進行方向（前後方向）の加速度変化のみを示し、この信号に基づいて、呼吸リズムや運動リズムを抽出し、サイクル比を算出しているがこれに限定されるものではない。例えば、３軸センサ等を用いて複数次元の信号を測定する際には、呼吸リズムと運動リズムとを抽出する波形は同じ信号であってもよいし、異なる波形であってもよい。具体的には、例えば、呼吸リズムは前後方向（前後方向）の加速度信号から、運動リズムは上下方向の加速度信号から抽出することとしてもよい。但し、歩行やジョギング等の運動の場合、左右方向のリズムの周期（ストライド周期）は、上下方向や前後方向のリズム周期（ステップ周期）の約２倍になるので、例えば左右方向の加速度信号からサイクル比を算出する場合には、算出したサイクル比を２倍すると正しい値を得ることができる。左右方向の加速度信号からヒルベルト変換を用いて、上述の如くサイクル比を算出した場合の波形を図１４の実線で示す。図１４において、点線は、進行方向（前後方向）の加速度からヒルベルト変換を用いて算出されたサイクル比を示す。この図１４から、両者がよく一致していることがわかる。
【００８３】
また、本実施形態の一例では、本実施形態の一例においては、図３（A）において、3軸のうち、進行方向の加速度変化のみを示し、この信号に基づいて、呼吸リズムや運動リズムを抽出しているがこれに限定されるものではない。例えば、時定数決定部２１１が、２軸以上（例えば、３軸全て）の方向の信号について上記（１）〜（４）の処理を施し、（４）の処理において呼吸リズムに相当する極小点の分散値が最も小さくなるような信号を選ぶこととしてもよい。例えば、時定数決定部２１１が、３軸全ての方向の信号について上記（１）〜（４）の処理を施すことで図１５に示す特性を得たとすると、時定数決定部２１１は、上下方向の信号を用いて時定数を決定する。また、図１５において、上下及び左右方向の信号には、フィルタ時間（時定数）１．５秒近辺に明瞭な極小点が存在するが、前後方向の信号には、極小点は見られない。このような場合、時定数決定部２１１は、時定数を決定するために左右方向の信号を用いない。すなわち、時定数決定部２１１は、複数軸方向の信号から呼吸リズムを抽出するために最適な信号を抽出する。
【００８４】
例えば、本実施形態の一例においては、図３（A）において、３軸のうち、進行方向（前後方向）の加速度変化のみを示し、この信号に基づいて、図１１に示すようにサイクル比を算出しているがこれに限定されるものではない。例えば、上下方向や左右方向の加速度を用いてサイクル比を算出してもよい。
さらに、本実施形態の一例では、体動信号検出装置１０は、中央演算部２１をそなえていないが、これに限定されるものではなく、体動信号検出装置１０が中央演算部２１をそなえてもよい。この場合、中央演算部２１は、体動信号検出装置１０内の記憶装置（例えば、記憶部１２）や体動信号検出装置１０外の図示しない記憶部に格納された情報処理用プログラムを実行することで、上述の機能を発揮する。すなわち、この場合、体動信号検出装置１０は、情報処理装置としても機能する。
【００８５】
また、本実施形態の一例では、体動信号検出装置１０は、体動信号検出部１１と記憶部１２とをそなえて構成されているが、これに限定されるものではない。例えば、体動信号検出装置１０は体動信号検出部１１をそなえるが、記憶部１２をそなえない構成としてもよい。この場合、例えば、体動信号検出装置１０と記憶部１２とは、有線または無線により接続され、体動信号検出部１１により検出された体動信号は、有線または無線を介して記憶部１２に格納される。また、この場合、記憶部１２と情報処理装置２０とは有線または無線により接続され、情報処理装置２０は、記憶部１２から体動信号を取得する。
【００８６】
さらに、体動信号検出装置１０と、情報処理装置２０（もしくは、記憶部１２）とが無線を介して接続される場合、体動信号検出装置１０は、体動信号検出部１１が検出した体動信号をアンテナであるインターフェース部１３を介して情報処理装置２０（もしくは、記憶部１２）に送信する機能を有する。この送信機能は、体動信号検出装置１０がそなえる図示しないたとえば中央演算部である処理部が、図示しない記憶部に格納されたプログラムを実行することで実現される。
【００８７】
また、本実施形態の一例では、情報処理装置２０は、体動信号から第１時定数および第２時定数を決定し、第１時定数および第２時定数に基づいて呼吸リズムおよび運動リズムを抽出しているが、これに限定されるものではない。例えば、FFT（Fast Fourier Transform）やウェイブレット解析等のスペクトル解析により体動信号の周波数特性を求め、スペクトル解析の結果から呼吸リズムと運動リズムの周波数域を特定する。そして、例えば、それぞれの周波数域に対応するバンドパスフィルタを体動信号にかけて呼吸リズムと運動リズムを抽出することとしてもよい。
【００８８】
また、体動信号をEMD（Empirical Mode Decomposition）やEEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）により各モード波形（Intrinsic Mode Function）に分解し、この結果から、呼吸リズムと運動リズムに対応するモード波形（例えば、強度の強い波形）を選択することとしてもよい。
さらに、本実施形態の一例では、時定数決定部２１１が時定数を決定した後に、呼吸リズム抽出部２１２および運動リズム抽出部２１３がそれぞれ、体動信号から呼吸リズムおよび体動リズムをフィルタリング処理により抽出しているが、これに限定されるものではない。例えば、上記（３）の処理において、時定数Tを変化させた場合の出力波形Yを全て記憶部２２に記憶しておく。そして、呼吸リズム抽出部２１２および運動リズム抽出部２１３はそれぞれ、全ての出力波形Yの中から、上記（４）の処理において決定された第１時定数及び第２時定数に対応する波形を選択することとしてもよい。
【００８９】
また、本実施形態の一例では、呼吸リズム抽出部２１２および運動リズム抽出部２１３がそれぞれ、体動信号から呼吸リズムおよび運動リズムを抽出しているが、これに限定されるものではなく、呼吸リズム抽出部２１２によって、体動信号から呼吸リズムのみを抽出してもよい。
さらに、本実施形態の一例では、時定数Tの変化に対するCVの変化から、CVの値が小さい２つの極小点を求め、時定数Tの小さい方の極小点に対応する時定数Tを、第２時定数、時定数Tの大きい方の極小点に対応する時定数Tを、第１時定数として決定しているが、これに限定されるものではない。例えば、極小点そのものに対応する時定数を、第１時定数または第２時定数とするのではなく、極小点の近傍の時定数を第１時定数または第２時定数としてもよい。例えば、図５の例では、例えば、第１時定数を１．５、第２時定数を０．４としてもよい。
【００９０】
また、本実施形態の一例は、人に限らず、ペット，家畜，馬等の動物に適応可能である。例えば、馬はギャロップ時に１完歩１呼吸で同期していることが知られているため、本実施形態の一例を用いれば、例えば、馬の健康管理等が可能となる。
さらに、本実施形態の一例では、時定数決定部２１１により決定された２つの時定数を用いて、体動信号から呼吸リズムおよび運動リズムが抽出されるが、これに限定されるものではない。例えば、時定数決定部２１１が３以上の時定数を決定し、運動リズム抽出部２１２および呼吸リズム抽出部２１３が、３以上の時定数を用いて体動信号から３以上のリズムを抽出してもよい。例えば、被験者が体動信号から、呼吸リズム，運動リズムに加え、他のリズムを抽出することとしても良い。例えば、被験者が歩行しながらジャグリングを行なった場合に検出された体動信号から、呼吸リズム，歩行リズムおよび歩行中でのジャグリングのリズムの３つのリズムを抽出してもよい。この場合には、時定数決定部２１１は、体動信号に対してハイパスフィルタあるいはバンドパスフィルタを適用した場合の出力から得られる時定数Ｔに対するＣＶの変化から、ＣＶの値が小さい３つの極小点を選択する。例えば、呼吸リズムの周期が一番長く、次に歩行中でのジャグリングのリズムの周期が長く、歩行リズムの周期の周期が一番短いと仮定した場合には、時定数決定部２１１は、求められた３つの極小点のうち時定数Tが最も大きい極小点に対応する時定数Tを呼吸リズムを体動信号から分離して抽出するための時定数とし、求められた極小点のうち次に時定数Tの大きい極小点に対応する時定数Tを歩行中でのジャグリングのリズムを体動信号から分離して抽出するための時定数とて決定する。さらに、時定数決定部２１１は、求められた極小点のうち時定数Tの最も小さい極小点に対応する時定数Tを、歩行リズムを体動信号から分離して抽出するための時定数として決定する。そして、時定数決定部２１１により決定された３つの時定数を用いて、呼吸リズム抽出部２１２および運動リズム抽出部２１３が、体動信号から呼吸リズム，運動リズムおよび歩行中でのジャグリングのリズムが抽出する。具体的には、例えば、呼吸リズム抽出部２１２は、呼吸リズムを体動信号から分離して抽出するための時定数を用いて上記（５）〜（９）の処理を行なうことで体動信号から呼吸リズムを抽出する。また、呼吸リズム抽出部２１２は、歩行中でのジャグリングのリズムを体動信号から分離して抽出するための時定数を用いて上記（５）〜（９）の処理を行なうことで体動信号から歩行中でのジャグリングのリズムを抽出する。さらに、運動リズム抽出部２１３が、歩行リズムを体動信号から分離して抽出するための時定数を用いて上記（１０）〜（１２）の処理を行なうことで体動信号から歩行リズムを抽出する。
【００９１】
なお、情報処理装置１０にそなえられる中央演算部２１の各機能を実現するための種々のアプリケーションプログラムは、例えばフレキシブルディスク，ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ等），ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＡＭ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ＋Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＤＶＤ＋ＲＷ，ＨＤ  ＤＶＤ等），ブルーレイディスク，磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。そして、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し格納して用いる。又、そのプログラムを、例えば磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に記録しておき、その記憶装置から通信経路を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。
【００９２】
また、体動信号検出装置１０にそなえられる図示しない中央演算部の各機能を実現するための種々のアプリケーションプログラムは、例えばフレキシブルディスク，ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ等），ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＡＭ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ＋Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＤＶＤ＋ＲＷ，ＨＤ  ＤＶＤ等），ブルーレイディスク，磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。そして、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し格納して用いる。又、そのプログラムを、例えば磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に記録しておき、その記憶装置から通信経路を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。
【実施例】
【００９３】
以下、本発明を実施例によりさらに詳細に説明するが、本発明は、その要旨を逸脱しない限り、以下の実施例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００９４】
体動信号検出装置１０として三菱化学社製加速度レコーダー「見守りゲイト」を専用ベルトに入れて被験者の腹部に巻き、トレッドミル上でのウォーキングとジョギング中における体動信号を100Hzでサンプリングした。レコーダー（体動信号検出装置１０）は腹部中央に位置するようにした。
運動は、以下の順に連続的に行った。
【００９５】
・  速度を毎時４km（４km/hr）から毎時６km（６km/hr）へ段階的に増やすウォーキング。
・  速度を６km/hrから１０km/hrへ段階的に増やすジョギングの後、再び毎時６km/hrへ減らしていくジョギング。
・  速度を６km/hrから４km/hrへ段階的に減らすウォーキングの後、６km/hrでのウォーキング。
【００９６】
・  速度７．５km/hrのジョギング。途中に短時間、1回深く吸って1回深く吐く呼吸を繰り返し、その直後に２回吸って２回吐くリズミカルな呼吸を繰り返す。
測定したデータのうち前後方向の加速度信号についてヒルベルト変換法により位相を求め、呼吸リズムと運動リズムとのサイクル比を算出した。結果を、ステップ周期（一歩一歩の時間間隔）の時間変化と共に図１６に示す。ウォーキングやジョギングの速度に対応して、ステップ周期も変化している。サイクル比は、運動開始から１０時４０分（図中10：40と記載）頃まで徐々に減少しているが、それ以降はおおよそ４近辺で安定している。途中、深い呼吸を行っているところでは、７まで増加している。図１７は、図１６における一部分を拡大した図である。図１７は、２回吸って２回吐くリズミカルな呼吸の箇所ではサイクル比が一定しており、呼吸リズムとジョギングリズムとの同調性が非常に良いことを示している。
【００９７】
本実施例においては、運動中の呼吸リズムと運動リズムとの同調性の評価が、定量的、連続的、かつ正確に行われている。
【実施例２】
【００９８】
体動信号検出装置１０としてマイクロストーン社製3軸ジャイロセンサMP-G3-01Bを被験者の腹部中央に設置し、（机や椅子等の障害物のある）室内を周回歩行した際の信号を100Hzで計測した。被験者は計測途中から6歩に1回の呼吸を意識しながらの歩行と、4歩に1回の呼吸を意識しながらの歩行を行った。
上下方向の軸周りの角速度信号から、歩行ストライドによるリズムを以下の処理で抽出した。
１．時定数0.88を用いてハイパスフィルタリングを行なう。
２．ハイパスフィルタリング後の信号に対して１回積分を行なう。
３．再び、時定数0.88を用いてハイパスフィルタリングを行なう。
４．時定数0.35を用いてローパスフィルタリングを行なう。
【００９９】
さらに、前後方向の軸周りの角速度信号から、呼吸リズム以下の処理で抽出した。
１．時定数2.55を用いてハイパスフィルタリング。
２．ハイパスフィルタリング後の信号に対して１回積分を行なう。
３．時定数2.55を用いてハイパスフィルタリング。
４．時定数1.02を用いてローパスフィルタリング。
５．ローパスフィルタリング後の信号の極大値および極小値をそれぞれ結ぶ二本の包絡線の平均からなる信号を、ローパスフィルタリング後の信号から引く。
【０１００】
歩行については幅0.51秒の基準波、呼吸については幅2.55秒の基準波によりそれぞれ自己相関法により位相の情報を求め、サイクル比を計算した。結果を図１８に示す。
サイクル比は6歩に1回の呼吸の際には6を、4歩に1回の呼吸の際には4を平均値として小さくゆらいでおり、呼吸と歩行との同調性がよくとらえられていることがわかる。
【符号の説明】
【０１０１】
１    システム
１０    体動信号検出装置
１１    体動信号検出部
１２    インターフェース部
２０    情報処理装置
２１    中央演算部
２２    記憶部
２３    出力部
２４    インターフェース部
２１１    時定数決定部
２１２    呼吸リズム抽出部
２１３    運動リズム抽出部
２１４    比決定部
２１６    判定部
２２４    位相算出部
２３４    比算出部
【図１】
0005659644.tif 000004
【図２】
0005659644.tif 000005
【図３】
0005659644.tif 000006
【図４】
0005659644.tif 000007
【図５】
0005659644.tif 000008
【図６】
0005659644.tif 000009
【図７】
0005659644.tif 000010
【図８】
0005659644.tif 000011
【図９】
0005659644.tif 000012
【図１０】
0005659644.tif 000013
【図１１】
0005659644.tif 000014
【図１２】
0005659644.tif 000015
【図１３】
0005659644.tif 000016
【図１４】
0005659644.tif 000017
【図１５】
0005659644.tif 000018
【図１６】
0005659644.tif 000019
【図１７】
0005659644.tif 000020
【図１８】
0005659644.tif 000021
【図１９】
0005659644.tif 000022