(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報計測センサと、格納手段と、分析手段と、算出手段を有する生体リズム推定装置の作動方法であって、
（Ａ）生体情報計測センサによって測定された所定時間内の生体情報の値を前記生体リズム推定装置の格納手段に入力する生体情報入力工程と、
（Ｂ）前記入力された生体情報を前記分析手段によって一般化加法モデルで分析する一般化加法モデル分析工程と、
（Ｃ）前記入力された生体情報を前記分析手段によってコサイン曲線モデルで分析するコサイン曲線モデル分析工程と、
（Ｄ）前記入力された生体情報を前記分析手段によって複数の修正コサイン曲線モデルで分析する複数の修正コサイン曲線モデル分析工程と、
（Ｅ）前記算出手段によってＢから生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出する第１の算出工程と
（Ｆ）前記算出手段によってＣ及びＤの結果を赤池の情報規準を用いてＡの生体情報の値と比較し、最も近似したものから生体リズム曲線の振幅、算術平均、頂点位相を算出する第２の算出工程と、
（Ｇ）前記第１の算出工程及び前記第２の算出工程の算出結果から前記算出手段によって生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する生体リズム推測工程と、を含む生体リズム推定装置の作動方法。
【請求項２】
前記生体情報が、血圧、メラトニン量、体温、グルコース値からなる群から選択される少なくとも一種のサーカディアンリズムを持った生体情報であることを特徴とする請求項１に記載の生体リズム推定装置の作動方法。
【請求項３】
前記入力された生体情報は、前記末梢の皮膚温と体幹の皮膚温との差であるＤＰＧであることを特徴とする請求項１に記載の生体リズム推定装置の作動方法。
【請求項４】
前記所定時間が１２時間以上であることを特徴とする請求項１乃至３記載の生体リズム推定装置の作動方法。
【請求項５】
前記所定時間は就寝から起床までの時間であることを特徴とする請求項１乃至３に記載の生体リズム推定装置の作動方法。
【請求項６】
生体情報を測定する生体情報計測センサと測定する時間を測る計測タイマとを備え、
前記測定した生体情報と時間の計測値を計測値格納部に格納する計測値格納手段を備え、
前記計測値格納部に格納された計測値を一般化加法モデルで分析する一般化加法モデル分析手段と、
前記計測値格納部に格納された計測値をコサイン曲線モデルで分析するコサイン曲線分析手段と、
前記計測値格納部に格納された計測値を複数の修正コサイン曲線モデルで分析する複数の修正コサイン曲線分析手段と、
前記一般化加法モデル分析手段で生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出し、算出したものを格納する第１のデータ格納手段と、
前記コサイン曲線モデルで分析した結果及び修正コサイン曲線モデルで分析した結果の内、生体情報から得た生体リズム曲線と近似している曲線を赤池の情報規準を用いて選択し、
前記選択した曲線から振幅、算術平均、頂点位相を算出する最適分析法算出手段と、
最適分析法算出手段から算出した値を格納する第２のデータ格納手段と、
各格納手段に格納された算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する位相、振幅、不安定性算出手段と、
を備える生体リズムの推定装置。
【請求項７】
前記装置はさらに生体リズムが正常か否かを判断する手段と、
生体リズムにずれが生じた場合に被験者に知らせる手段と、
さらに生体リズムのずれを修正するための助言をする手段と、
を有することを特徴とする請求項６記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、修正コサイン曲線モデルと一般的には生体データの分析に使われない一般化加法モデルを併用することで両方の特徴を利用した、生体リズムの推定方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体リズムの推定方法は従来コサイン曲線モデルを用いて分析し行われてきた。
【０００３】
特許文献１には、生体リズム曲線評価装置について記載されている。より詳しくは、生体リズム曲線を入力するリズム曲線入力手段と、生体リズム曲線の特徴パラメータを入力する特徴パラメータ入力手段と、環境情報を入力する環境情報入力手段と、体調情報を入力する体調情報入力手段と、各入力手段の入力情報に基づいて構成されるデータベースと、このデータベースを検索して生体リズム曲線を評価する検索手段と、検索手段による評価結果を出力する出力手段と、学習機能を有するデータベース補正手段とから構成されることを特徴とする生体リズム曲線評価装置が記載されている。
【０００４】
特許文献２には、生体情報の指標値の日内変動特性を表す生体リズム曲線として作成された、複数の被験者サンプルに基づく基準リズム曲線を格納する基準リズム曲線格納手段と、被験者の前記生体情報を非侵襲で計測する生体情報計測手段と、前記生体情報の計測値から前記指標値を算出する指標値算出手段と、前記被験者の前記生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された前記指標値に前記基準リズム曲線を適合させ、前記被験者を対象とする被験者リズム曲線を作成する被験者リズム曲線作成手段と、前記被験者リズム曲線を格納する被験者リズム曲線格納手段と、前記被験者の前記生体情報を非侵襲で計測した計測値から算出された前記指標値を前記被験者リズム曲線に当てはめ、前記被験者の生体リズムを推定する生体リズム推定手段とを備える生体リズム推定装置が記載されている。
【０００５】
非特許文献１には対称非正弦波形状の概日リズム（サーカディアンリズム）のための数学モデルが記載されている。詳しくはコサイン曲線を用いて生体リズムを表すための数学モデルが記載されている。
【０００６】
非特許文献２には、ヒトを対象にした単一光パルスによる位相曲線が記載されている。
詳しくは光曝露とサーカディアンリズムの関係について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平５−３８７３号公報
【特許文献２】特開２０１２−２４３３２号公報
【非特許文献１】Ｍａｒｌｅｒ  ＭＲ，Ｇｅｈｒｍａｎ  Ｐ，Ｍａｒｔｉｎ  ＪＬ，Ａｎｃｏｌｉ−Ｉｓｒａｅｌ  Ｓ．Ｔｈｅ  ｓｉｇｍｏｉｄａｌｌｙ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ  ｃｏｓｉｎｅ  ｃｕｒｖｅ：ａ  ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｃｉｒｃａｄｉａｎ  ｒｈｙｔｈｍｓ  ｗｉｔｈ  ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  ｎｏｎ−ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ  ｓｈａｐｅｓ．  Ｓｔａｔ  Ｍｅｄ．２００６；２５：３８９３−３９０４．
【非特許文献２】Ｋｈａｌｓａ  ＳＢ，Ｊｅｗｅｔｔ  ＭＥ，Ｃａｊｏｃｈｅｎ  Ｃ，Ｃｚｅｉｓｌｅｒ  ＣＡ．Ａ  ｐｈａｓｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｃｕｒｖｅ  ｔｏ  ｓｉｎｇｌｅ  ｂｒｉｇｈｔ  ｌｉｇｈｔ  ｐｕｌｓｅｓ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｓｕｂｊｅｃｔｓ．Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ．２００３；５４９：９４５−９５２．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１及び２、非特許文献１及び２のサーカディアンリズムを分析する方法としてコサイナー法（コサイン曲線モデル）が用いられている。
しかしコサイナー法では体温リズムの波形が実際には正弦波状とは限らないという問題があると指摘されている。
また生体リズムの推定方法が、そもそも人の生体リズムは千差万別で、基準リズム曲線を算出したとしても目安にしかならない。以上のことから、コサイナー法（コサイン曲線モデル）による分析方法には問題があると指摘されているにも関わらず、最良の分析方法が提案されていないのである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上記した課題を解決するためになされたものであり、修正コサイン曲線モデルと一般的には生体データの分析に使われない一般化加法モデルを併用することで両方の特徴を利用し、より正確な生体リズムの推定方法を提案する。
【００１０】
請求項１に係る発明は、（Ａ）所定の時間内の生体情報の値を測定する工程と、
（Ｂ）前記測定した生体情報を一般化加法モデルで分析する工程と、
（Ｃ）前記測定した生体情報をコサイン曲線モデルで分析する工程と、
（Ｄ）前記測定した生体情報を複数の修正コサイン曲線モデルで分析する工程と、
（Ｅ）Ｂから生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出する工程と
（Ｆ）Ｃ及びＤの結果を赤池の情報規準を用いてＡで算出した値と比較し、最も近似したものから生体リズム曲線の振幅、算術平均、頂点位相を算出する工程と、
（Ｇ）これらの算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する工程と、を含む生体リズムの推定方法に関する。
【００１１】
請求項２に係る発明は、前記生体情報が、血圧、メラトニン量、体温、グルコース値からなる群から選択される少なくとも一種のサーカディアンリズムを持った生体情報であることを特徴とする請求項１に記載の生体リズムの推定方法に関する。
【００１２】
請求項３に係る発明は、前記工程Ａで末梢の皮膚温と体幹の皮膚温を測定し、測定した末梢の皮膚温と体幹の皮膚温との差であるＤＰＧを求める工程をさらに含み、求めたＤＰＧを生体情報として用いることを特徴とする請求項１に記載の生体リズムの推定方法に関する。
【００１３】
請求項４に係る発明は、前記所定時間が１２時間以上であることを特徴とする請求項１乃至３記載の生体リズムの推定方法に関する。
【００１４】
請求項５に係る発明は、前記所定時間は就寝から起床までの時間であることを特徴とする請求項１乃至３に記載の生体リズムの推定方法に関する。
【００１５】
請求項６に係る発明は、生体情報を測定する生体情報計測センサと測定する時間を測る計測タイマとを備え、前記測定した生体情報と時間の計測値を計測値格納部に格納する計測値格納手段を備え、前記計測値格納部に格納された計測値を一般化加法モデルで分析する一般化加法モデル分析手段と、前記計測値格納部に格納された計測値をコサイン曲線モデルで分析するコサイン曲線分析手段と、前記計測値格納部に格納された計測値を複数の修正コサイン曲線モデルで分析する複数の修正コサイン曲線分析手段と、前記一般化加法モデル分析手段で生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出し、算出したものを格納する第１のデータ格納手段と、前記コサイン曲線モデルで分析した結果及び修正コサイン曲線モデルで分析した結果の内、生体情報から得た生体リズム曲線と近似している曲線を赤池の情報規準を用いて選択し、前記選択した曲線から振幅、算術平均、頂点位相を算出する最適分析法算出手段と、最適分析法算出手段から算出した値を格納する第２のデータ格納手段と、各格納手段に格納された算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する位相、振幅、不安定性算出手段と、を備える生体リズムの推定装置に関する。
【００１６】
請求項７に係る発明は、前記装置はさらに生体リズムが正常か否かを判断する手段と、生体リズムにずれが生じた場合に被験者に知らせる手段と、さらに生体リズムのずれを修正するための助言をする手段と、を有することを特徴とする請求項６記載の装置に関する。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１によると、本発明は所定時間内の生体情報の値を測定し、測定した値を一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析しグラフで表すことで、一般化加法モデルで分析した結果から生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出し、またコサイン曲線モデルで分析した結果及び修正コサイン曲線モデルで分析した結果を赤池の情報規準を用いて分析し近似した分析結果を用いて生体リズム曲線の振幅、算術平均及び頂点位相を算出する。
そしてこれらの算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する推定方法である。
【００１８】
請求項２によると本発明は、前記生体情報として、血圧、メラトニン量、体温、グルコース値等のサーカディアンリズムを持った生体情報を用いることが出来る。
【００１９】
請求項３によると、生体情報としてＤＰＧを用いることができ被験者の負担を少なくすることが出来る。
【００２０】
請求項４によると、１２時間以上生体情報を測定することで、より正確な生体情報の値を測定することが出来る。
【００２１】
請求項５に係る発明によれば、生体リズムの測定は就寝から起床までの時間内で測定することで、簡易で被験者の負担を軽減したことを特徴としている。
【００２２】
請求項６に係る発明によれば、生体情報を測定する生体情報計測センサと測定する時間を測る計測タイマとを備え、
前記測定した生体情報と時間の計測値を計測値格納部に格納する計測値格納手段を備え、
前記計測値格納部に格納された計測値を一般化加法モデルで分析する一般化加法モデル分析手段と、
前記計測値格納部に格納された計測値をコサイン曲線モデルで分析するコサイン曲線分析手段と、
前記計測値格納部に格納された計測値を複数の修正コサイン曲線モデルで分析する複数の修正コサイン曲線分析手段と、
前記一般化加法モデル分析手段で生体リズム曲線の最低値、最高値及び頂点位相を算出し、算出したものを格納する第１のデータ格納手段と、
前記コサイン曲線モデルで分析した結果及び修正コサイン曲線モデルで分析した結果の内、生体情報から得た生体リズム曲線と近似している曲線を赤池の情報規準を用いて選択し、
前記選択した曲線から振幅、算術平均、頂点位相を算出する最適分析法算出手段と、
最適分析法算出手段から算出した値を格納する第２のデータ格納手段と、
各格納手段に格納された算出結果から生体リズムの位相・振幅・不安定性を算出し生体リズムを推測する位相、振幅、不安定性算出手段と、
を備える生体リズムの推定装置である。
【００２３】
請求項７に係る発明によれば、前記装置は生体リズムが正常か否かを判断する装置を備え、生体リズムにずれが生じた場合に被験者に知らせる機能及びずれを修正するための助言をする機能を備えているため、それに基づいて被験者は修正する行動をとることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１−Ａ】測定した皮膚温を表すグラフである。
【図１−Ｂ】測定した皮膚温を表すグラフである。
【図２−Ａ】ＤＰＧとそれを一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析した結果を表すグラフである。
【図２−Ｂ】ＤＰＧとそれを一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析した結果を表すグラフである。
【図３−Ａ】血圧とそれを一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析した結果を表すグラフである。
【図３−Ｂ】血圧とそれを一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析した結果を表すグラフである。
【図３−Ｃ】血圧とそれを一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析した結果を表すグラフである。
【図３−Ｄ】血圧とそれを一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析した結果を表すグラフである。
【図３−Ｅ】血圧とそれを一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析した結果を表すグラフである。
【図３−Ｆ】血圧とそれを一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析した結果を表すグラフである。
【図４】生体リズム推定装置の構成を示す図である。
【図５】生体リズム推定装置の動作を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明は生体情報の値を測定しそれに基づいて生体リズムを推定する方法及び装置である。
生体リズムとは生体時計に起因し本来は２４時間より長い時間周期であるが、外部環境が地球の自転により１日２４時間リズムで変化することから２４時間周期の環境変化に同調させる機能を有する。
生体リズムにずれが生じることがあり、食事や運動、仕事などによって生じたずれを修正している。
また朝に光をあびることで２４時間より長い時間周期の内因性リズムがリセットされる。
生体リズムを推定するには脳の視床下部にある視交叉上核の中枢時計を用いることは理想的であるが、現実に不可能であり中枢時計から神経、ホルモンの濃度変化を介して調節される末梢時計を生体情報として用いることで推測する。
生体情報とは例えばメラトニン量、血圧、グルコース値、体温等である。
体温は表面体温と深部体温があるが、表面体温を用いる場合はＤＰＧ：（末梢部―体幹部皮膚温差：ｄｉｓｔａｌ−ｐｒｏｘｉｍａｌ  ｓｋｉｎ−ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ  ｇｒａｄｉｅｎｔ）の値を用いる。
深部体温としては直腸温、肺動脈温、食道温、膀胱温等を用いる。
また体温として、体の測定が可能な部位（箇所）の測定値を用いることができ、コアテンプや鼓膜温を用いてもよい。
所定時間は１２時間以上が正確なデータを取るうえで好ましく、また就寝から起床までの間でとることで被験者の負担を軽減できる。
【実施例】
【００２６】
以下ＤＰＧを例に本発明の推定方法の詳細な説明をするがこれに限定されない。
生体情報の値は、ＤＰＧの場合は末梢部の皮膚温と体幹部皮膚温を測定し獲得する。
末梢部の皮膚温は手首皮膚温及び足首皮膚温を測定し、手首皮膚温と足首皮膚温の平均値を算出し求める。体幹部の皮膚温は鎖骨や腹部の皮膚温を測定し求める。
測定方法は手首、足首に装着できる体温計や衣服に取付ける体温計を用いて測定することや体温計をテープで貼り付ける方法が考えられるがそれらに限定されない。
また測定時間は位相の最低値と最高値を測定できる１２時間以上が好ましい。
次にＤＰＧを一般化加法モデル曲線、コサイン曲線モデル、複数の修正コサイン曲線モデルで分析する。
【００２７】
この発明で用いられる一般化加法モデルは平滑化スプライトをリンク関数とした一般化加法モデルである。
コサイン曲線モデルでの分析方法は
（式１）
0006539832.tif 000002
を用いる。
【００２８】
この発明で用いられる複数の修正コサイン曲線モデルは、例えばＬｏｇｌｓｔｉｃ、ＡｒｃＴａｎ、Ｈｉｌｌ、
（式２）
0006539832.tif 000003
を用いる。
【００２９】
コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析したものとＤＰＧの一致度を赤池の情報規準（ＡＩＣ）で算出し、一番近似した分析結果を用いる。
ここで赤池の情報規準（ＡＩＣ）とはＡＩＣ＝−２・ｌｎＬ＋２ｋで表され、ｌｎＬはモデルの最大対数尤度を表し、ｋはモデルの自由パラメータ数を表す。
【００３０】
図１は測定した体温のグラフである。Ａ，Ｂは被験者を表す。縦軸は体温、横軸は時間の経過を表し昼１２時をスタートとし、単位は時間（ｈｏｕｒ）である。
図２は図１のグラフを基にＤＰＧの値をもとめ、ＤＰＧ値とそれを一般化加法モデル、コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルで分析した結果をグラフで表したもので、Ａ、Ｂの２名の被験者のデータである。
縦軸方向は末梢部と体幹部の温度差をあらわし、横軸方向は計測開始日の昼１２時をスタートとし、単位は時間（ｈｏｕｒ）である。
グラフの横方向は振幅を、縦方向は位相を表しており、以下振幅と位相はその意味とする。
【００３１】
図２―Ａ、図２―Ｂのとおり一般化加法モデルはコサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルと比べ、ＤＰＧの変化と一致している。そこで生体リズムの最低値を読み取るのに適している。
また図２―Ａ、図２―Ｂに示すとおりコサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルは一般化加法モデルと比べ、生体リズムの振幅を読むのに適している。
ＤＰＧの場合は夜間にかけて下降し、昼間にかけて上昇するグラフとなる。
【００３２】
ＤＰＧの場合で説明したが、例えば血圧を生体情報として用いる場合は腕に血圧計を装着し測定することでおこなう。
血圧は日中活動時の血圧に比べ夜間血圧は１０％〜２０％低下するという特徴を有するため一般的に昼に上昇し夜にかけて下降するグラフを示し、図３に示すとおりである。
図３―Ａと図３―Ｂは同じ被験者、図３―Ｃと図３―Ｄは同じ被験者、図３―Ｅと図３―Ｆは同じ被験者を表し、Ａ、Ｃ、Ｅは最低血圧、Ｂ、Ｄ、Ｆは最高血圧を示すグラフである。
横軸は昼１２時をスタートとし、時間経過を表し、単位は時間である。縦軸は血圧を表し単位はｍｍＨｇである。
ＤＰＧと同様に一般化加法モデルはコサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルと比べ、血圧の変化と一致している。そこで生体リズムの最低値を読み取るのに適している。
コサイン曲線モデル、修正コサイン曲線モデルは一般化加法モデルと比べ、生体リズムの振幅を読むのに適している。
【００３３】
ＤＰＧ以外を用いる場合、直腸温の場合は、深部体温であり上昇することで眠気が低下し覚醒度が上昇し、低下することで眠気が上昇し覚醒度が低下するという特徴を有する。そのため一般的に昼に上昇し夜にかけて下降するグラフとなる。
メラトニンは睡眠誘発作用、体温低下作用を有し、一般的にメラトニン量は夜間に上昇し昼にかけて下降するグラフとなる。
【００３４】
次に本発明に係る生体リズム推定装置について図４を用いて説明する。
生体情報計測センサで生体情報を測定し、計測タイマで測定開始時を０として時間経過をはかり時間ごとの生体情報をデータ化し計測値格納部に格納する。
格納されたデータは一般化加法モデル分析手段、修正コサイン曲線分析手段、コサイン曲線分析手段に移行し、分析される。
一般化加法モデル分析手段では上記平滑化スプライトをリンク関数とした一般化加法モデルを用いて分析される。
修正コサイン曲線モデル分析手段ではＬｏｇｌｓｔｉｃ、ＡｒｃＴａｎ、Ｈｉｌｌの三種類を用いて分析する。
コサイン曲線モデル分析手段では従来用いられてきたコサイナー法で分析される。
【００３５】
一般化加法モデル分析手段では、生体リズムの最低値、最高値、頂点位相などを分析したデータを第１のデータ格納手段（最低値、最高値、頂点位相等格納部）に格納する。
【００３６】
修正コサイン曲線モデル分析手段で分析した結果と、コサイン曲線モデル分析手段で分析した結果は最適分析法算出部に送られ、赤池の情報規準を用いて適合度を算出し、最も良い分析方法を選出し、第２のデータ格納手段（振幅、算術平均、頂点位相、等格納部）に格納される。
【００３７】
第１のデータ格納手段と第２のデータ格納手段に格納されたデータはＣＰＵ（図示せず）に読み込まれ、位相、振幅、不安定性算出部に送られ、生体リズムの位相、振幅、不安定性を算出する。
算出したデータから生体リズムを推定する。
【００３８】
生体リズムの推定装置は表示手段を備えていてもよく、その場合表示手段にグラフ等で示すことが可能である。
またデータを携帯端末に移送する装置を備えていてもよい。
【００３９】
生体リズムの推定装置には生体リズムのずれを検知し、警告する手段とずれを修正するための助言をする手段を備えていてもよい。
ずれは、一般的に朝の４時頃に生体リズムのピークが一番低いと言われており、一般化加法曲線モデルのピークの時間が朝の４時を基準にどれだけずれているかを判断することで行う。
警告はタブレット等の表示手段に文章で表示、あるいは音で警告及びそれらの併用が挙げられるがそれらに限定されない。
助言としては光曝露時間の調整、規則正しい生活を過ごすこと、適度な運動をすること、就寝を促すことなどが挙げられ、表示部に表示されあるいは音声で助言を発してもよく併用してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００４０】
従来、正確には算出できなかったリズム指標である振幅や位相、リズムの安定性が、本発明の分析方法により正確に算出されるため研究現場での分析ツールとして活用できる。
また算出されたリズムの振幅や位相と疾病罹患や予後との関連の分析が可能となる。また、位相反応曲線の理論に基づいて、体内リズムの異常を改善する光療法を実施し、その治療効果を、治療後の位相から評価ができる。
生体リズムは生物時計に起因しており、本来は２４時間より長い周期であるが、さまざまな同調因子によって２４時間を周期とする概日リズムにリセットされる。その生体リズムに障害が起きることで、がん、心疾患、脳血管疾患、睡眠障害及びうつ病、精神疾患の併発を引き起こすおそれがある。
本発明の方法及び装置を用いて生体リズムを測定することで生体リズムのずれがわかり、疾病予防に生かすことが出来る。
例えば、医師は被験者に生体リズムのずれを修正するために光を浴びるなどのアドバイスをすることが出来、そのアドバイスに基づき実行した結果は本発明の方法及び装置を用いることで測定できる。
一般に規則正しい生活を送り、日光を朝に１０分間浴びることで２時間のずれを修正できるため、４時間のずれは２日かけて戻すことが可能となる
本発明を用いることで、生体リズムのずれと病気の発症の関係について検証でき、またそれにもとづいて病気の予防につながり医療費が削減できるため経済的な効果ももたらす。
【図１−Ａ】
0006539832.tif 000004
【図１−Ｂ】
0006539832.tif 000005
【図２−Ａ】
0006539832.tif 000006
【図２−Ｂ】
0006539832.tif 000007
【図３−Ａ】
0006539832.tif 000008
【図３−Ｂ】
0006539832.tif 000009
【図３−Ｃ】
0006539832.tif 000010
【図３−Ｄ】
0006539832.tif 000011
【図３−Ｅ】
0006539832.tif 000012
【図３−Ｆ】
0006539832.tif 000013
【図４】
0006539832.tif 000014
【図５】
0006539832.tif 000015