(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
筋電位検出センサと、前記筋電位検出センサから得られた信号データを処理するデータ処理・判定手段とを備え、人の筋疲労を評価する筋疲労評価装置であって、
前記データ処理・判定手段は、
前記筋電位検出センサの信号データから、所定時間範囲毎に、平滑化微分法により極大値と極小値を求め、両者の差をパワー値として求めるパワー値算出手段と、
前記パワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、所定のオーバーラップ時間で順次求めるパワー値傾き算出手段と、
前記パワー値傾き算出手段により求めたパワー値傾きの時系列波形を作成し、該時系列波形を出力するパワー値傾き時系列波形作成手段と、
前記パワー値傾き算出手段により得られたパワー値の傾きを周波数分析する周波数分析手段と
を有し、
前記パワー値の傾きの周波数分析手段が、前記パワー値の傾きの時系列波形を周波数分析して得られたパワースペクトラムを、全体重に対し、筋電位測定対象となった筋が負担している質量の割合に比例した値に補正する補正手段を備え、測定対象の筋毎に複数得られるパワースペクトラムのうち、補正手段により得られたパワースペクトラムの値の大きい筋ほど、筋疲労の度合いが大きいと判定する構成であることを特徴とする筋疲労評価装置。
【請求項２】
前記データ処理・判定手段は、さらに、前記筋電位検出センサの信号データをカオス解析して最大リアプノフ指数を算出する最大リアプノフ指数算出手段と、
前記最大リアプノフ指数の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、所定のオーバーラップ時間で順次求める最大リアプノフ指数傾き算出手段と、
前記最大リアプノフ指数傾き算出手段により求めた最大リアプノフ指数傾きの時系列波形を作成し、該時系列波形を出力する最大リアプノフ指数傾き時系列波形作成手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載の筋疲労評価装置。
【請求項３】
前記データ処理・判定手段には、さらに、前記最大リアプノフ指数傾き算出手段により得られた最大リアプノフ指数傾きを周波数分析する周波数分析手段を有していることを特徴とする請求項２記載の筋疲労評価装置。
【請求項４】
さらに、指尖容積脈波測定手段を備えると共に、前記データ処理・判定手段は、前記指尖容積脈測定手段から得られた指尖容積脈波の信号データのパワー値傾きとその周波数分析を行う手段を有し、
前記指尖容積脈波のパワースペクトラムと、測定対象の筋毎に複数得られる補正後の筋電位のパワースペクトラムとを比較し、複数の筋電位のパワースペクトラムのうち、指尖容積脈波のパワースペクトラムと傾向が近似しているほど、筋疲労の度合いが大きいと判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１に記載の筋疲労評価装置。
【請求項５】
前記データ処理・判定手段には、さらに、前記パワー値傾き算出手段により得られたパワー値傾き、又は、最大リアプノフ指数傾き算出手段により得られた最大リアプノフ指数傾きを絶対値処理して、積分値を算出する疲労度算出手段が設定されていることを特徴とする請求項２〜４のいずれか１に記載の筋疲労評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、筋疲労評価装置に関し、特に、自動車等の運転、事務作業など、着座姿勢等のほぼ同じ姿勢で比較的長時間に亘って行われる蓄積的作業の筋疲労を評価するのに適した筋疲労評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、自動車の運転作業における快適度を、筋電位を用いて評価する装置が開示されている。この装置は、左右対称に備えられた一対の筋、特に、肩部の三角筋の筋電位を測定し、筋電位の時系列波形から同期的収縮波形を求め、さらに、所定時間毎に、該波形の積分値、あるいは該波形の包絡線の積分値を求めて、その値を用いて快適度を評価する技術が開示されている。また、特許文献２には、顎の開閉を行う左右の咬筋の筋電位を測定することにより、その時系列波形から、咬筋の筋電位の強度情報を求め、運転作業等におけるストレスを評価する装置が開示されている。
【０００３】
ところで、筋電図波形は、筋肉を収縮させて得られる生体信号であるため、上記のような筋電図波形を得るためには、一定の運動を行う箇所の筋について、筋電位を測定する必要がある。一般に、車両運転は、運転条件にもよるが、運動量の少ない作業である。従って、特許文献１では、具体例としては、比較的運動量の多い操舵時の快適度を評価するのに適用することが挙げられているに過ぎない。特許文献２の技術は、顔の側面に位置する咬筋に検出センサを取り付けなければならず、通常の運転中にこれを取り付けることは現実的ではない。
【０００４】
これに対し、特許文献３には、被験者が積極的に運動を行わなくても筋疲労を判定可能であると共に、運転中であっても、運転に支障のない位置に取り付け可能な筋疲労判定装置が開示されている。すなわち、脊柱起立筋に検出センサを取り付け、筋疲労を判定する装置である。
【特許文献１】特開２００４−４９６２２号公報
【特許文献２】特開２００５−８７４８６号公報
【特許文献３】特開２０００−２３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
車両や路面から入力される振動を要因とする腰痛は、姿勢保持を担う腰背部の筋肉に発生しやすい。この腰背部の筋肉は持続的な張力発生に関与するタイプの筋繊維、特に、遅筋繊維が多い。この筋肉は、それ自身の動きの変化が少ないため、通常検出される筋電図の波形を見るだけでは、該筋肉の動きの変化を捉えにくい。このため、着座姿勢における疲労を検出するに当たっては、かかる着座姿勢を維持する筋活動を直接評価するのではなく、動的な体圧分布や振動伝達特性といった間接的なパラメータを利用して評価するのが一般的である。従って、着座姿勢における筋疲労を直接評価する技術の開発が望まれている。姿勢保持のような低い強度での長時間の筋活動における筋疲労評価は、脊柱起立筋を含む腰背部の筋肉のように、有酸素的エネルギー供給により活動し、解糖能力が少なく、筋肉自体の動きの変化が少ない筋を対象とすることが望ましい。特許文献３に開示の技術は、この点において特許文献１や２に開示された技術と比較して、運転などの蓄積的作業の疲労評価に適していると言える。
【０００６】
しかしながら、解糖能力が少なく、筋肉自体の動きの変化が少ない筋に、単に、検出センサを取り付けただけでは、筋疲労時とそうでないときとにおいて有意差のある筋電位データを得ることはできない。このため、特許文献３においては、脊柱起立筋に電気刺激を付与する刺激付与手段を装着し、電気刺激に対する反応としての筋電位を検出する構成を採用している。すなわち、電気刺激電極から脊柱起立筋にパルス電圧を印加し、誘発筋電位の振幅の平均値と、周波数解析によって誘発筋電位のパワースペクトル分布を求め、その中心周波数を演算し、振幅の平均値及び中心周波数の変化を所定時間毎に比較して筋疲労の発生を検出するものであるが、電気刺激電極を必要とするなど、装置構成が複雑であるという課題がある。
【０００７】
一方、本出願人は、ＷＯ２００５／０３９４１５Ａ１において、脈波、心拍、呼吸といった生体信号を取得し、その時系列データの所定時間範囲における平均の変化率を求め、該変化率を用いてスライド計算し、得られた結果により人の状態（覚醒状態であるか、睡眠状態であるか、疲労状態であるかなど）を判定するデータ処理手段を提案している。このデータ処理手段によれば、脈波などの微小、微細な変化を強調させ、拡大させることができ、より大域的な時系列波形からなるゆらぎとして捉えることができ、人の肉体的、精神的な時系列の変化を明確化できる。すなわち、従来の技術では、筋肉自体の動きの変化の大きい筋の筋電位、あるいは、刺激を付与することによる誘発筋電位を測定するものであったが、上記のデータ処理手段を用い、大域的な時系列波形からなるゆらぎとしてとらえると、筋肉自体の動きの変化の大きい筋（解糖能力の高い筋で、速筋繊維比率が比較的高い筋）であるか、筋肉自体の動きの変化の小さい筋（解糖能力の高い筋で、遅筋繊維比率が比較的高い筋）であるかを問わず、測定対象の筋の筋電位を基に生体状態を評価できる。
【０００８】
換言すると、人の機能には、心拍や不随意筋に代表される中枢系と、指尖容積脈波や骨格筋に代表される末梢系がある。中枢系である心拍などは鈍感である。これは、外界変化に対して敏感に反応していては生命維持に影響するからであり、その代わりに、末梢系がよく動く。末梢系は、いわば、外界変化から中枢系を保護するバリア機能を果たしていると言え、末梢系は中枢系に比べ、外界変化に対して、より大きな変化、より速い反応速度を持つことになる。このため、痛み、疲労あるいは眠気などの生理現象は、末梢系の反応で見る方が、現れる変化が大きく、かつ反応速度も速く、わかりやすい。一方、人が座位姿勢をとる場合、その姿勢を作るために抗重力筋が使われ、立位時に使っていなかった筋肉の負担が増える。立位時に使っていなかった筋肉であって座位姿勢を作るために使われる抗重力筋は、筋肉自体の動きの変化の小さい筋（解糖能力の高い筋で、遅筋繊維比率が比較的高い筋）の占める割合が高くなる。これらのことから、座位姿勢における筋疲労を評価するに当たっては、筋肉自体の動きの変化の小さい筋の筋電位を用いることがふさわしい。
【０００９】
そこで、本発明は、上記の大域的なゆらぎ波形を捉える手法を適用することで、簡易な構成で、腰背部の筋肉等のそれ自体の動きの変化の少ない筋の筋電位の評価を可能とし、運転等の蓄積的作業の疲労評価に適する筋疲労評価装置を提供することを課題とする。また、本発明は、腰背部の筋肉等のそれ自体の動きの変化の少ない筋の筋電位の評価を可能とすることにより、測定対象となる筋の種類を問わず、筋電位検出センサを適宜の部位に装着して、疲労が生じている筋の特定を可能とする筋疲労評価装置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】
【００１０】
上記課題を解決するため、請求項１記載の本発明では、筋電位検出センサと、前記筋電位検出センサから得られた信号データを処理するデータ処理・判定手段とを備え、人の筋疲労を評価する筋疲労評価装置であって、
前記データ処理・判定手段は、
前記筋電位検出センサの信号データから、所定時間範囲毎に、平滑化微分法により極大値と極小値を求め、両者の差をパワー値として求めるパワー値算出手段と、
前記パワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、所定のオーバーラップ時間で順次求めるパワー値傾き算出手段と、
前記パワー値傾き算出手段により求めたパワー値傾きの時系列波形を作成し、該時系列波形を出力するパワー値傾き時系列波形作成手段と、
前記パワー値傾き算出手段により得られたパワー値の傾きを周波数分析する周波数分析手段と
を有し、
前記パワー値の傾きの周波数分析手段が、前記パワー値の傾きの時系列波形を周波数分析して得られたパワースペクトラムを、全体重に対し、筋電位測定対象となった筋が負担している質量の割合に比例した値に補正する補正手段を備え、測定対象の筋毎に複数得られるパワースペクトラムのうち、補正手段により得られたパワースペクトラムの値の大きい筋ほど、筋疲労の度合いが大きいと判定する構成であることを特徴とする筋疲労評価装置を提供する。
請求項２記載の本発明では、前記データ処理・判定手段は、さらに、前記筋電位検出センサの信号データをカオス解析して最大リアプノフ指数を算出する最大リアプノフ指数算出手段と、
前記最大リアプノフ指数の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、所定のオーバーラップ時間で順次求める最大リアプノフ指数傾き算出手段と、
前記最大リアプノフ指数傾き算出手段により求めた最大リアプノフ指数傾きの時系列波形を作成し、該時系列波形を出力する最大リアプノフ指数傾き時系列波形作成手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載の筋疲労評価装置を提供する。
請求項３記載の本発明では、前記データ処理・判定手段には、さらに、前記最大リアプノフ指数傾き算出手段により得られた最大リアプノフ指数傾きを周波数分析する周波数分析手段を有していることを特徴とする請求項２記載の筋疲労評価装置を提供する。
請求項４記載の本発明では、さらに、指尖容積脈波測定手段を備えると共に、前記データ処理・判定手段は、前記指尖容積脈測定手段から得られた指尖容積脈波の信号データのパワー値傾きとその周波数分析を行う手段を有し、
前記指尖容積脈波のパワースペクトラムと、測定対象の筋毎に複数得られる補正後の筋電位のパワースペクトラムとを比較し、複数の筋電位のパワースペクトラムのうち、指尖容積脈波のパワースペクトラムと傾向が近似しているほど、筋疲労の度合いが大きいと判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１に記載の筋疲労評価装置を提供する。
請求項５記載の本発明では、前記データ処理・判定手段には、さらに、前記パワー値傾き算出手段により得られたパワー値傾き、又は、最大リアプノフ指数傾き算出手段により得られた最大リアプノフ指数傾きを絶対値処理して、積分値を算出する疲労度算出手段が設定されていることを特徴とする請求項２〜４のいずれか１に記載の筋疲労評価装置を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明では、筋電位検出センサから得られた信号データを処理し、該信号データのゆらぎ波形を生成するデータ処理・判定手段を有している。持続的な張力発生に関与する筋繊維を多く含む動きの少ない筋から、筋疲労時とそうでないときにおいて有意差のある筋電位データを得ることは困難であるが、本発明で用いたデータ処理・判定手段によれば、得られた信号データを強調させたゆらぎ波形を生成するものであるため、持続的な張力発生に関与する筋繊維を多く含む動きの少ない筋の筋疲労の発生を検出することができる。この結果、本発明の筋疲労評価装置は、運転等の蓄積的作業の疲労評価に適する。
【００１２】
また、上記データ処理・判定手段で得られるゆらぎ波形を周波数分析し、さらに、その結果を、全体重に対して測定対象の筋が負担する質量の割合に比例した補正を行うことにより、筋疲労の生じている部位を容易に特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面に示した実施形態に基づき本発明をさらに詳細に説明する。図１〜図２は、自動車などの乗物用のシート１００に、本発明の一の実施形態に係る筋疲労評価装置１を付設した状態の概念図である。筋疲労評価装置１は、筋電位検出センサ１０とデータ処理・判定手段２０とを備えてなる。
【００１４】
筋電位検出センサ１０には、筋電電極１１が備えられており、この筋電電極１１を被験者の皮膚に接するように取り付ける。筋電位を測定できる限り、筋電電極１１の皮膚への取り付け方は任意であり、例えば、皮膚に貼り付ける構成とすることもできるし、被験者が着用可能なジャケットの所定位置に埋設しておく構成としてもよい。
【００１５】
着座姿勢における筋疲労を評価する場合、測定対象となる筋は、持続的な張力発生に関与する筋繊維を多く含む動きの少ない筋を含ませる。上記したように、着座姿勢による運転等は、低い強度で長時間の筋活動を持続して作業であることから、その状態での筋疲労評価は、有酸素的エネルギー供給により活動する解糖能力の少ない筋である、持続的な張力発生に関与する筋繊維を多く含む動きの少ない筋を対象とすることが望ましいからである。このような筋としては、腰腸肋筋や脊柱起立筋などの腰背部の筋肉、下腿の平目筋などである。上記のようにジャケットを着用して測定できること等から、運転状態での測定のしやすさを考慮すると、腰背部の筋肉を対象とすることが好ましい。また、本実施形態によれば、このように、筋肉自体の動きの変化の小さい筋（解糖能力の高い筋で、遅筋繊維比率が比較的高い筋）の筋疲労を評価できるため、当然、筋肉自体の動きの変化の大きい筋（解糖能力の高い筋で、速筋繊維比率が比較的高い筋）の筋疲労も評価できる。すなわち、本実施形態では、筋電位を測定する対象となる筋を選ばず、種々の筋について筋疲労を評価できる。従って、着座姿勢はもとより、いずれの姿勢をとっている場合であっても、筋電位検出センサ１０を複数の部位に取り付けることにより、どの筋に疲労が生じているかを容易に特定することができる。
【００１６】
データ処理・判定手段２０は、上記した筋電位検出センサ１０と無線又は信号ケーブルを介して接続されており、ＷＯ２００５／０３９４１５Ａ１で開示したようなプログラムが設定されている。すなわち、このプログラムは、図２に示したように、パワー値算出手段２１と、パワー値傾き算出手段２２と、パワー値傾き時系列波形作成手段２３と、最大リアプノフ指数算出手段２４と、最大リアプノフ指数傾き算出手段２５と、最大リアプノフ指数傾き時系列波形作成手段２６とを備えている。
【００１７】
パワー値算出手段２１は、まず、筋電位検出センサ１０から得られた信号データを平滑化微分し、波形の変動幅に対して所定の閾値で、好ましくは、波形の変動幅の７０％を閾値として検出を行い、原波形の各周期の極大値と極小値を求め、次に、予め設定した所定の時間範囲ごと、例えば、５秒（ｓ）ごとに切り分け、その時間範囲の中で極大値と極小値の平均値を求め、それらの差をパワー値として求める。但し、変化量を強調するために、本実施形態では、上記の所定時間範囲における極大値の平均値と極小値の平均値との差を二乗してパワー値とすることが好ましい。
【００１８】
パワー値傾き算出手段２２は、パワー値算出手段２１により得られたパワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、それぞれ前記所定時間に対して所定のラップ率で所定回数スライド計算して求める。スライド計算は、次のようにして行う。
【００１９】
例えば、Ｔ秒（ｓ）間における傾きを、スライドラップ率９０％で求める場合には、まず、０（ｓ）〜Ｔ（ｓ）間における最大リアプノフ指数のピーク値、及びパワー値の時間軸に対する傾きを、最小二乗近似により求める。次いで、
スライド計算（１）：Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋Ｔ／１０（ｓ）間、
スライド計算（２）：２×Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋２×Ｔ／１０（ｓ）間、
スライド計算（ｎ）：ｎ×Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋ｎ×Ｔ／１０（ｓ）間
における各傾きを最小二乗近似により求めていく。なお、パワー値の時間領域における特徴を大域的に把握するためには、スライド計算を行う際のサンプリング時間間隔（Ｔ秒間）は１８０秒間が最適であり、スライドラップ率は９０％が最適である。この根拠は、ＷＯ２００５／０３９４１５Ａ１において開示しているので、詳細は省略するが、数名の被験者について行った睡眠実験より得られたものであり、傾き計算を行う時間間隔を１８０秒間に設定し、スライドラップ率を９０％に設定すると、生体変位信号特有のゆらぐような特徴（ゆらぎ）を顕著に抽出できる。
【００２０】
パワー値傾き算出手段２２により算出された各傾きは、パワー値傾き時系列波形作成手段２３により、時間軸上にプロットされ、時系列波形（ゆらぎ波形）が作成される。
【００２１】
一方、最大リアプノフ指数は、カオス指標の一つであり、カオスの初期値依存性の程度を指数で示した数値で、カオスアトラクタが描く軌道のうち、近接した２本の軌道間の距離が、時間経過に伴って離れていく度合いを示す量である。具体的には、筋電位検出センサ１０により採取した筋電の信号データを、最大リアプノフ指数算出手段２４により、まず、時間遅れ法によって筋電の時系列信号を状態空間に再構成し、得られた連続的なデータ計算値に対し、３０秒のスライディングウインドウを用いてスライド計算を行い、リアプノフ指数を数値化し、最大リアプノフ指数の値を１秒ごとにプロットし、最大リアプノフ指数の時系列データを得る。次に、上記により計算される最大リアプノフ指数の時系列変化波形の各周期の極大値と極小値を検出する。この手法は、上記パワー値の場合と同様であり、最大リアプノフ指数を、平滑化微分して求める。
【００２２】
最大リアプノフ指数傾き算出手段２５は、上記により得られた最大リアプノフ指数の極大値、極小値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、上記パワー値の場合と同様に、それぞれ前記所定時間に対して所定のラップ率で所定回数スライド計算して求める。最大リアプノフ指数傾き算出手段２５により算出された各傾きは、最大リアプノフ指数傾き時系列波形作成手段２６により、時間軸上にプロットされ、時系列波形（ゆらぎ波形）が作成される。
【００２３】
データ処理・判定手段２０には、パワー値傾き時系列波形作成手段２３と、最大リアプノフ指数傾き時系列波形作成手段２６とにより作成された各時系列波形（ゆらぎ波形）について解析し、蓄積疲労の状態を判定するプログラムとしての疲労判定手段２７が設定されている。
【００２４】
疲労判定手段２７は、パワー値傾きと最大リアプノフ指数傾きの時系列波形を比較し、疲労信号の出現を判定する。疲労信号か否かは、ＷＯ２００５／０３９４１５Ａ１において開示しているように、時系列波形の中で、両者が略１８０度の位相差（逆位相）を安定して示す特徴的な信号群が出現している時点をもって判定するものである。
【００２５】
また、データ処理・判定手段２０には、さらに、周波数分析手段２８を備えていることが好ましい。これは、時系列で出現する上記パワー値の傾きの変化と最大リアプノフ指数の傾きとを周波数分析するものである。パワー値の傾きの周波数分析手段は、パワー値の傾きの時系列波形を周波数分析して得られたパワースペクトラムを、さらに、全体重に対し、筋電位測定対象となった筋が負担している質量の割合に比例した値に補正する補正手段を備えていることが好ましい。かかる補正手段を経て得られたパワースペクトラムは、負担質量に応じた値になっているため、複数箇所の筋について測定したものを直接比較できる。従って、補正手段により得られたパワースペクトラムの絶対値の大きい筋ほど、筋疲労の度合いが大きい（あるいは、筋疲労が生じている）と判定することが可能となる。
【００２６】
一方、指尖容積脈波の信号データを上記筋電位と同様に解析して求められるパワー値傾き及び最大リアプノフ指数傾きの各時系列信号、並びにそれらの周波数分析結果は、ＷＯ２００５／０３９４１５Ａ１において開示しているように、被験者の体全体の疲労などの生体状態を判定するものである。従って、複数部位の筋電位を測定して得られた周波数分析のパワースペクトラムを重畳したものは、指尖容積脈波のパワースペクトラムと大きさがほぼ同じになる。そして、部位別に比較した場合には、指尖容積脈波のパワースペクトラムと傾向が近似しているほど、筋疲労の度合いが大きい（あるいは、筋疲労が生じている）と判定することができる。
【００２７】
さらに、データ処理・判定手段２０には、疲労度算出手段２９を設定することが好ましい。これは、パワー値傾き算出手段２２により得られたパワー値傾きの時系列信号、並びに、最大リアプノフ指数傾き算出手段２５により得られた最大リアプノフ指数傾きの時系列信号を絶対値処理して、積分値を算出することにより、エネルギー代謝量を推定し、該積分値を疲労度（疲労の進行度合い）として算出する構成である。エネルギー代謝量と疲労度とは連動するからである。
【００２８】
（試験例１）
被験者（三十代の健康な日本人男性）を、自動車用シートに開眼状態で９０分間着座させて疲労を検証した。
【００２９】
筋電電極１１を、解糖能力の低い筋である左腰腸肋筋及び右腰腸肋筋の表面の皮膚に貼着し、各筋の筋電信号データを得た。また、解糖能力が高く、速筋繊維の比率の高い筋である左足腓腹筋及び右足腓腹筋の表面の皮膚に筋電電極１１を貼着し、各筋の筋電信号データを得た。そして、各信号データをデータ処理・判定手段２０に設定されたパワー値傾き算出手段２２、パワー値傾き時系列波形作成手段２３、最大リアプノフ指数算出手段２４、最大リアプノフ指数傾き算出手段２５、最大リアプノフ指数傾き時系列波形作成手段２６により処理した。得られたデータが図３及び図４である。図３（ａ）は、左腰腸肋筋のデータを、図３（ｂ）は、右腰腸肋筋のデータをそれぞれ示し、図４（ａ）は、左足腓腹筋のデータを、図４（ｂ）は、右足腓腹筋のデータをそれぞれ示す。
【００３０】
図３及び図４に示された波形を、疲労判定手段２７が解析して疲労信号の発生を検出する。疲労判定手段２７は、パワー値傾きと最大リアプノフ指数傾きの時系列波形の中で、両者が略１８０度の位相差（逆位相）を安定して示す特徴的な信号群が出現している時点を所定以上の疲労を生じている疲労信号の出現と判定するが、図３（ａ），（ｂ）からは、６３〜６８分を中心とした前後５分間程度の範囲（図のＡで示した範囲）でかかる疲労信号が出現していることがわかる。また、図３（ａ）よりも図３（ｂ）の方が、傾きの振幅が大きいことから、この被験者の場合、左腰腸肋筋よりも右腰腸肋筋の方が疲労の蓄積が大きいと判定できる。筋電信号データを用いた疲労状態の判定は、このように、筋疲労の生じている部位を特定して判定できる。
【００３１】
一方、図４（ａ），（ｂ）の解糖能力の高い左右の腓腹筋に関しては、パワー値の傾き及び最大リアプノフ指数傾きの関係において、６３〜６８分を中心とした前後５分間程度の範囲では顕著な位相差が見られない。つまり、この時間帯では、腓腹筋には疲労が発生していない。
【００３２】
すなわち、解糖能力の高い腓腹筋について言えば、頻繁なアクセル、ブレーキ操作などがなされると疲労を生じ、その後、安定した走行状態が続けば、疲労が回復し、長時間の着座状態であっても腓腹筋の疲労は少ない。これに対し、解糖能力の低い腰腸肋筋の場合は、安定した着座状態であっても、長時間に及ぶと疲労が生じる。上記したように、従来、かかる腰腸肋筋の筋電信号データを検出しても、疲労状態とそうでない状態との間で有意差のあるデータとして採取することが困難であったが、本発明では、上記のデータ処理を行うことにより、腰腸肋筋の筋電信号データが、いわば増幅され、大域的なゆらぎ波形として見ることができるため、筋疲労を確実に捉えることができる。
【００３３】
図５は、上記試験中に、被験者の指に光学式指尖容積脈波計を装着して指尖容積脈波を測定し、その原波形データを基に、上記実施形態のデータ処理・手段と同様の手段により作成したパワー値傾きと最大リアプノフ指数傾きの時系列波形である。指尖容積脈波は、いわば、体全体の体調変化をみるのに有効であり、４５〜６０分前後の範囲（図のＢで示した範囲）において、パワー値傾きと最大リアプノフ指数傾きの顕著な逆位相が見られ、この時点で疲労信号が発生している。しかしながら、６３〜６８分を中心とした前後５分間程度の範囲では顕著な１８０度の位相差は見られない。但し、最大リアプノフ指数傾きの時系列波形において、同時間帯に極端なピーク波形が生じているが、これは、被験者に体動があったことを示すものである。つまり、指尖容積脈波を用いた場合は、解糖能力の高低に拘わらず、あらゆる筋を使った結果である総合指標とも言える体全体の疲労信号が検出でき、かつ、体動などのような筋疲労を一時的に解消する動きの有無も判断できるが、腰腸肋筋といった解糖能力の少ない筋に疲労が蓄積しているか否かまでは判定できない。従って、運転等の着座状態での蓄積的作業の疲労評価、あるいは、長時間着座しても疲労の蓄積の少ないシートであるか否かの直接の評価には、本発明に係る手法を用い、解糖能力の少ない筋、すなわち、持続的な張力発生に関与する筋繊維を多く含む動きの少ない筋を対象とすることが好ましい。
【００３４】
図６〜図１１は、周波数分析手段２８による、図３〜図５に示した各パワー値傾き及び各最大リアプノフ指数傾きに関する周波数分析結果を示している。図６（ａ）は、左腰腸肋筋、右腰腸肋筋、左腓腹筋、右腓腹筋、指尖容積脈波に関するパワー値傾きの周波数分析であって、測定時間の０〜９０分間のパワースペクトラムを一括で示した図である。但し、図６（ａ）では、指尖容積脈波以外の、左腰腸肋筋、右腰腸肋筋、左腓腹筋、右腓腹筋のパワースペクトラムは、上記の補正手段により、全体重に対して各筋が負担している質量の割合を乗じた値で示している。ここでは、被験者の体重が６０ｋｇであったため、左右の各腰腸肋筋に関しては、それぞれ４０／６０を乗じ、左右の各腓腹筋に関しては、それぞれ５／６０を乗じている。図６（ｂ）は、左腰腸肋筋、右腰腸肋筋、左腓腹筋、右腓腹筋、指尖容積脈波に関する最大リアプノフ指数傾きの周波数分析であって、測定時間の０〜９０分間のパワースペクトラムを一括で示した図である。
【００３５】
図６（ａ）から、体全体の疲労度の指標である指尖容積脈波のパワースペクトラムに近似しているのは、右腰腸肋筋のパワースペクトラムであることが明確に判定できる。
【００３６】
図６（ａ）のパワー値傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分け、左腰腸肋筋、右腰腸肋筋、左腓腹筋、右腓腹筋、指尖容積脈波ごとに示した図が、図７（ａ）、図８（ａ）、図９（ａ）、図１０（ａ）、図１１（ａ）である。これらの図から、パワースペクトラムのピーク値の絶対値が最も大きいのが図８（ａ）の右腰腸肋筋であることが一目瞭然であり、右腰腸肋筋において筋疲労の度合いが大きいことがわかる。また、これを図１１（ａ）の指尖容積脈波の周波数分析と比較すると、体全体としては、０〜６０分の間で疲労を感じていたが、６０〜９０分の間では、体全体というより、反応の鈍い筋肉である右腰腸肋筋において疲労が蓄積していることがわかる。
【００３７】
一方、図６（ｂ）の最大リアプノフ指数傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分け、左腰腸肋筋、右腰腸肋筋、左腓腹筋、右腓腹筋、指尖容積脈波ごとに示した図が、図７（ｂ）、図８（ｂ）、図９（ｂ）、図１０（ｂ）、図１１（ｂ）である。最大リアプノフ指数傾きの周波数分析においては、時間経過に伴ってパワースペクトラムのピーク値が低周波域へ移行すると共に、ピーク値の値が小さくなると、疲労が増し機能低下が生じているかどうかの指標となる。図７（ｂ）の左腰腸肋筋は、ピーク値の周波数はほぼ同じであるが、その値は０〜６０分よりも、６０〜９０分の方が小さくなっている。従って、左腰腸肋筋は、機能低下が生じ始めた段階と判定できる。図８（ｂ）の右腰腸肋筋は、０〜６０分よりも、６０〜９０分の方が、ピーク値が低周波域に移行していると共に、その値も小さくなっている。従って、右腰腸肋筋は、６０〜９０分において機能低下が生じていたことがわかる。図９（ｂ）及び図１０（ｂ）の左右の腓腹筋も、ピーク値が若干低周波域に移行し、その値がほぼ同じかやや小さくなっており、機能低下が生じ始めている。図１１（ｂ）の指尖容積脈波も同様であり、体全体において機能低下が生じ始めていることがわかる。このように、周波数分析を行うことにより、疲労の生じている部位、疲労が生じ始めた時間帯などをより確実判定できる。
【００３８】
図１２（ａ）は、疲労度算出手段２９により、パワー値傾きの時系列信号を絶対値処理して算出した積分値を示し、図１２（ｂ）は、最大リアプノフ指数傾きの時系列信号を絶対値処理して算出した積分値を示す。図１２には、左腰腸肋筋、右腰腸肋筋、左腓腹筋、右腓腹筋及び指尖容積脈波の各データを併せて示している。
【００３９】
この図から明らかなように、右腰腸肋筋は、６５分前後に勾配が大きく変化し、その時点で急速に筋肉が使われ、その時点以降に疲労感が高まったことがわかる。左腰腸肋筋に関しても、同じ時間帯に若干疲労感が高まったことがわかる。これに対し、左右の腓腹筋では、図１２からは大きな変化が見られない。また、指尖容積脈波は、最初の１０分前後に勾配の急変化が見られるものの、その後はほぼ線形に一定の割合で変化している。従って、この図から、体全体としては徐々に疲労が高まっているものの、適度な体動が許容されることにより疲労感が軽減され易く、大きな疲労促進を感じさせるようなシートではないことがわかるが、その中でも、６５分前後になると、低い強度での長時間の筋活動の持続により、解糖能力の少ない腰腸肋筋の筋疲労が急速に促進されていることがわかる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】図１は、本発明の一の実施形態にかかる筋疲労評価装置を用いた測定方法を説明するための図である。
【図２】図２は、上記実施形態のデータ処理・判定手段の構成を示したブロック図である。
【図３】図３（ａ）は、左腰腸肋筋のパワー値傾き及び最大リアプノフ指数傾きの時系列波形を示す図であり、図３（ｂ）は、右腰腸肋筋のパワー値傾き及び最大リアプノフ指数傾きの時系列波形を示す図である。
【図４】図４（ａ）は、左腓腹筋（左足内側の腓腹筋）のパワー値傾き及び最大リアプノフ指数傾きの時系列波形を示す図であり、図４（ｂ）は、右腓腹筋（右足内側の腓腹筋）のパワー値傾き及び最大リアプノフ指数傾きの時系列波形を示す図である。
【図５】図５は、指尖容積脈波のパワー値傾き及び最大リアプノフ指数傾きの時系列波形を示す図である。
【図６】図６（ａ）は、左腰腸肋筋、右腰腸肋筋、左腓腹筋、右腓腹筋、指尖容積脈波に関するパワー値傾きの周波数分析であって、測定時間の０〜９０分間のパワースペクトラムを一括で示した図であり、図６（ｂ）は、左腰腸肋筋、右腰腸肋筋、左腓腹筋、右腓腹筋、指尖容積脈波に関する最大リアプノフ指数傾きの周波数分析であって、測定時間の０〜９０分間のパワースペクトラムを一括で示した図である。
【図７】図７（ａ）は、図６（ａ）の左腰腸肋筋のパワー値傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分けた図であり、図７（ｂ）は、図６（ｂ）の左腰腸肋筋の最大リアプノフ指数傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分けた図である。
【図８】図８（ａ）は、図６（ａ）の右腰腸肋筋のパワー値傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分けた図であり、図８（ｂ）は、図６（ｂ）の右腰腸肋筋の最大リアプノフ指数傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分けた図である。
【図９】図９（ａ）は、図６（ａ）の左腓腹筋（左足内側の腓腹筋）のパワー値傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分けた図であり、図９（ｂ）は、図６（ｂ）の左腓腹筋（左足内側の腓腹筋）の最大リアプノフ指数傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分けた図である。
【図１０】図１０（ａ）は、図６（ａ）の右腓腹筋（右足内側の腓腹筋）のパワー値傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分けた図であり、図１０（ｂ）は、図６（ｂ）の右腓腹筋（右足内側の腓腹筋）の最大リアプノフ指数傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分けた図である。
【図１１】図１１（ａ）は、図６（ａ）の指尖容積脈波のパワー値傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分けた図であり、図１１（ｂ）は、図６（ｂ）の指尖容積脈波の最大リアプノフ指数傾きの周波数分析の結果を測定時間の０〜６０分と６０〜９０分とに分けた図である。
【図１２】図１２（ａ）は、パワー値傾きの時系列信号を絶対値処理して算出した積分値を示す図であり、図１２（ｂ）は、最大リアプノフ指数傾きの時系列信号を絶対値処理して算出した積分値を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１  筋疲労評価装置
１０  筋電位検出センサ
１１  筋電電極
２０  データ処理・判定手段
２１  パワー値算出手段
２２  パワー値傾き算出手段
２３  パワー値傾き時系列波形作成手段
２４  最大リアプノフ指数算出手段
２５  最大リアプノフ指数傾き算出手段
２６  最大リアプノフ指数傾き時系列波形作成手段
２７  疲労判定手段
２８  疲労状態確認手段
２９  疲労度算出手段
【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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