(57)【要約】  本明細書には、患者の心拍数変動コヒーレンスを数値化するための方法１００およびデバイスが開示されている。方法１００は、１０２において患者からバイオ信号（たとえば、ＰＰＧ信号）を取得するステップと、１０８においてバイオ信号から時間領域（ｔｉｍｅ−ｄｏｍａｉｎ）心拍数変動信号を導出するステップとを含んでいる。さらに、方法１００は、１１２において、時間領域心拍数変動信号と時間領域参照心拍数変動信号を表わす正弦波との間の相関を求めて相関心拍数変動信号を取得するステップをさらに含んでおり、また、方法１００は、正弦波の周波数を調節するステップと、調節された周波数の各々における正弦波と心拍数変動信号との間の相互相関を求めて相関心拍数変動信号を取得するステップとを含んでいる。さらに、上述の方法は、１１６において相関心拍数変動信号に基づいて心拍数変動コヒーレンスを数値化するステップを含んでいる。
2015529513.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の心拍数変動コヒーレンスを数値化する方法であって、
（ｉ）前記患者からバイオ信号を取得するステップと、
（ｉｉ）前記バイオ信号から時間領域心拍数変動信号を導出するステップと、
（ｉｉｉ）相関心拍数変動信号を取得するために、前記時間領域心拍数変動信号と時間領域参照心拍数変動信号を表わす正弦波との間の相関を求めるステップと、
（ｉｖ）前記相関心拍数変動信号に基づいて前記心拍数変動コヒーレンスを数値化するステップとを含み、
前記相関を求めるステップ（ｉｉｉ）が、
（ｖ）正弦波の周波数を調節するステップと、  
（ｖｉ）前記相関心拍数変動信号を取得するために、調節された各周波数における正弦波と前記心拍数変動信号との間の相関を求めるステップとを含む、方法。
【請求項２】
ステップ（ｉｉ）が、
前記バイオ信号から中間時間領域心拍数変動信号を取得するステップと、
平均心拍数変動信号を取得するために、前記中間時間領域心拍数変動信号の平均を求めるステップと、
前記中間時間領域心拍数変動信号および前記平均心拍数変動信号から前記時間領域心拍数変動信号を導出するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記時間領域心拍数変動信号が、前記中間時間領域心拍数変動信号を前記平均心拍数変動信号により減算することにより導出される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記中間時間領域心拍数変動の平均が前記ＨＲＶの時間ウィンドウ全域に対して求められる、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
対応する分割ＨＲＶ信号を各々が有する複数の中間時間ウィンドウに前記ＨＲＶ時間ウィンドウを分割するステップと、平均ＨＲＶ信号を取得するために前記対応する分割ＨＲＶ信号の平均値を求めステップとをさらに含む、請求項２または３に記載の方法。
【請求項６】
前記相関心拍数変動信号と最強相互相関に対応する周波数とから前記最強相互相関を導出するステップをさらに含む、請求項１乃至５のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記バイオ信号のピーク・トゥ・ピーク標準偏差を算出するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記心拍数変動コヒーレンスを数値化するステップが、前記最強相互相関に対応する周波数、前記最強相互相関のパーセンテージ、および前記バイオ信号のピーク・トゥ・ピーク標準偏差に基づいて良好さインデックスを算出するステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ステップ（ｖ）が、次の式に基づいて相互相関係数ｒｘｙを取得するステップを含み、
【数７】
2015529513.tif 000009
この式で、
ｘ（ｉ）が、参照心拍数変動信号（正弦波）の時系列値であり、
【数８】
2015529513.tif 000010
が、対応する一連のｘ（ｉ）時系列値の平均値であり、
ｙ（ｉ）が、患者から得られる心拍数変動信号の時系列値であり、
【数９】
2015529513.tif 000011
が、対応する一連のｙ（ｉ）の平均値であり、
ｒｘｙが、一連のｘ（ｉ）とｙ（ｉ）との間の相互相関係数である、請求項１乃至８のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記患者からの前記バイオ信号がＰＰＧ信号またはＥＣＧ信号を有する、請求項１乃至９のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
ステップ（ｉｖ）が、前記正弦波の周波数を前もって決められた間隔だけ上昇または降下させるステップを含む、請求項１乃至１０のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記前もって決められた間隔が０．００５Ｈｚである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
患者の心拍数変動コヒーレンスを数値化するためのデバイスであって、
前記デバイスがプロセッサを備えており、
前記プロセッサが、
（ｉ）前記患者からバイオ信号を取得し、
（ｉｉ）前記バイオ信号から時間領域心拍数変動信号を導出し、
（ｉｉｉ）相関心拍数変動信号を取得するために、前記時間領域心拍数変動信号と時間領域参照心拍数変動信号を表わす正弦波との間の相関を求め、
（ｉｖ）前記相関心拍数変動信号に基づいて前記心拍数変動コヒーレンスを数値化するように構成されており、
さらに、前記プロセッサが、
（ｖ）前記正弦波の周波数を調節し、
（ｖｉ）前記相関心拍数変動信号を取得するために、調節された複数の前記周波数の各々における正弦波と前記心拍数変動信号との間の相関を求めるように構成されてなる、デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
背景及び技術分野
本発明は、心拍数変動コヒーレンスを数値化する方法およびデバイスに関するものであり、特に人間の被験者の心拍数変動コヒーレンスを数値化する方法およびデバイスに関するものであるが、これに限定されない。
【背景技術】
【０００２】
健康な心臓は、心拍数変動（ＨＲＶ）として知られる生まれながらのビート・ツウ・ビート周期変動（ｎａｔｕｒａｌ  ｂｅａｔ−ｔｏ−ｂｅａｔ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｒａｔｅ）を有している。この変動のパターンおよびリズムは健康や良好さにとって重要である。研究によれば、感情状態が変わる場合、鼓動のリズムも直ちに変わることが分かっている。心配や欲求不満などの如き否定的な感情は不規則で無秩序な変動を示す。平穏の如き肯定的な感情は呼吸と同期した規則的なリズムを示す。
【０００３】
ビート・ツウ・ビート変動は、交感神経系（ＳＮＳ）および副交感神経系（ＰＮＳ）の制御下に直接置かれており。自律神経系（ＡＮＳ）は、ＳＮＳとＰＮＳとの両方から構成されており、ＳＮＳおよびＰＮＳの反応により、私達の毎日の活動（たとえば、ムード、触覚など）が影響を受ける。
ＳＮＳとＰＮＳとの間の相互作用は、身体内のＡＮＳのバランスおよびインバランスを反映した拍数変動（ＨＲＶ）を生じさせる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のＨＲＶ解析には５分間のデータ収集が必要となる。この５分間のデータ収集は、場合によっては、ユーザが自分の良好さを理解するために定期的に行うにはあまりにも時間がかかり過ぎると考えてしまう場合もある。それに加えて、ＨＲＶと呼吸数（ＲＲ）との間の相互相関を求めるために用いられてきた従来の方法は、その結果が不正確であるという問題もある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
要旨
本発明の第１の態様によれば、患者の心拍数変動コヒーレンスを数値化する方法は、
（ｉ）患者からバイオ信号を得るステップと、
（ｉｉ）バイオ信号から時間領域心拍数変動信号を導出するステップと、
（ｉｉｉ）相関心拍数変動信号を取得するために、時間領域心拍数変動信号と時間領域参照心拍数変動信号を表わす正弦波との間の相関を求めるステップと、
（ｉｖ）相関心拍数変動信号に基づいて心拍数変動コヒーレンスを数値化するステップとを含み、
相関を求めるステップ（ｉｉｉ）が
（ｉｖ）正弦波の周波数を調節するステップと、
（ｖ）相関心拍数変動信号を取得するために、調節された各周波数における正弦波と心拍数変動信号との間の相関を求めるステップとを含んでいる。
【０００６】
記載の実施形態の利点は、それが非常に高速でコヒーレンスの結果を提供することができるということである。推定では、データ収集時間はわずか１分のみである。これは、信号の低周波電力スペクトル密度（ＰＳＤ）を分析するために通常５分を必要とする従来の周波数領域ＨＲＶ解析の如き従来の方法に比べてはるかに高速である。さらに、周波数走査方法と相互相関とを用いることにより、ＨＲＶと理想的な個々の生体自己制御信号（正弦波）との間の最強相互相関を特定してＨＲＶコヒーレンスを提供することが可能となる。
【０００７】
好ましくは、ステップ（ｉｉ）は、バイオ信号から中間時間領域心拍数変動信号を取得するステップと、平均心拍数変動信号を取得するために、中間時間領域心拍数変動信号の平均を求めるステップと、中間時間領域心拍数変動信号および平均心拍数変動信号から時間領域心拍数変動信号を導出するステップとを含む。また好ましくは、時間領域心拍数変動信号は、中間時間領域心拍数変動信号を平均心拍数変動信号で減算することにより導出されるようになっていてもよい。
【０００８】
一具体例では、ＨＲＶ時間ウィンドウ全体にわたる中間時間領域心拍数変動の平均が求められるようになっていてもよい。他の具体例では、かかる方法は、ＨＲＶ時間ウィンドウを各々が対応する分割ＨＲＶ信号を有する複数へ中間時間ウィンドウに分割するステップと、平均ＨＲＶ信号を取得するために対応する分割ＨＲＶ信号の平均値を求めステップとをさらに含むようになっていてもよい。
【０００９】
またかかる方法は、相関心拍数変動信号および最強相互相関に対応する周波数から最強相互相関を導出するステップをさらに含むようになっていてもよい。またかかる方法は、バイオ信号のピーク・トゥ・ピーク標準偏差を計算するステップをさらに含むようになっていてもよい。
【００１０】
好ましくは、心拍数変動コヒーレンスを数値化するステップが、最強相互相関に対応する周波数、最強相互相関パーセンテージ、およびバイオ信号のピーク・トゥ・ピーク標準偏差に基づいて良好さインデックスを計算するステップを含みうる。
有利には、ステップ（ｖ）は、次の式に基づいて相互相関係数ｒｘｙを取得するステップを含む：
【数１】
2015529513.tif 000003
この式で、
ｘ（ｉ）は、参照心拍数変動信号（正弦波）の時系列値であり、
【数２】
2015529513.tif 000004
は、対応するｘ（ｉ）時系列値の平均値であり、
ｙ（ｉ）は、患者から得られる心拍数変動信号の時系列値であり、
【数３】
2015529513.tif 000005
は、対応する一連のｙ（ｉ）の平均値であり、
ｒｘｙは、一連のｘ（ｉ）およびｙ（ｉ）の相互相関係数である。
【００１１】
患者からのバイオ信号はＰＰＧ信号またはＥＣＧ信号を含んでいてもよい。かかる方法は、正弦波の周波数を前もって決められた間隔だけ上昇または降下させるステップを含むようになっていてもよい。詳細にいえば、決められた間隔は０．００５Ｈｚであってもよいしまたは他の適切な間隔であってもよい。
【００１２】
本発明の第２の態様によれば、患者の心拍数変動コヒーレンスを数値化するためのデバイスは、プロセッサを備えており、かかるプロセッサは、（ｉ）患者からバイオ信号を取得し、（ｉｉ）バイオ信号から時間領域心拍数変動信号を導出し、（ｉｉｉ）相関心拍数変動信号を取得するために、時間領域心拍数変動信号と時間領域参照心拍数変動信号を表わす正弦波との間の相関を求め、（ｉｖ）相関心拍数変動信号に基づいて心拍数変動コヒーレンスを数値化するように構成されており、かかるプロセッサは、（ｉｖ）正弦波の周波数を調節し、（ｖ）相関心拍数変動信号を取得するために、調節された各周波数における正弦波と前記心拍数変動信号との間の相関を求めるように構成されている。
１つの態様に関連づけされている特徴は他方の態様にも関連づけされうることも想定されている。
以下に，本発明の例示の実施形態が添付の図面を参照して記載されている。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明のある好ましい実施形態にかかる心拍数変動コヒーレンスを定性する方法を示すフローチャートである。
【図２】図１の方法に用いられている周波数走査方法を用いる相互相関ステップを示す図式図である。
【図３】図２の相互相関の結果を表すグラフである。
【図４ａ】図１のフローチャートの心拍数変動信号の時間ウィンドウを示す図である。
【図４ｂ】図４ａの時間ウィンドウが複数の分割時間ウィンドウに分割されていることを示す図である。
【図４ｃ】図４ａの時間ウィンドウが複数の分割時間ウィンドウに分割されていることを示す図である。
【図５ａ】変動するベースラインを有する「患者２」のＨＲＶ信号を示す図である。
【図５ｂ】比較的一定のベースラインを有する「患者５」のＨＲＶ信号を示す図である。
【図６】図４ｂおよび図４ｃの時間ウィンドウの分割に基づいてＨＲＶ信号のベースラインを調節した結果を示すグラフである。
【図７ａ】図３の相互相関結果および他のパラメータに基づいてＺｅｎインデックスを導出するための参照テーブルである。
【図７ｂ】図３の相互相関結果および他のパラメータに基づいてＺｅｎインデックスを導出するための参照テーブルである。
【図７ｃ−１】図３の相互相関結果および他のパラメータに基づいてＺｅｎインデックスを導出するための参照テーブルである。
【図７ｃ−２】図３の相互相関結果および他のパラメータに基づいてＺｅｎインデックスを導出するための参照テーブルである。
【図７ｃ−３】図３の相互相関結果および他のパラメータに基づいてＺｅｎインデックスを導出するための参照テーブルである。
【図８】患者の総合的な良好さを表わすためにどのようにＺｅｎインデックスが他のインデックス（フィットネスのためのＶｉｔａインデックス）と併用して用いられうるかを示す図である。
【図９】所望のコヒーレンス結果を達成する方法で呼吸するように患者を訓練するためにどのように図３の相関グラフが用いられうるかを示す図式図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
ＡＮＳの２つの枝（ＳＮＳとＰＮＳ）は、通常協力して機能するようになっている（すなわち、一方が作動している場合、他方は停止している）。
ＳＮＳの分離は、ストレス優位をもたらす（すなわち、正負両方において）。ＳＮＳ優位時、心拍数および呼吸数は上昇し、皮膚は冷たくかつ青白くなり、瞳は拡大し、血圧は上昇する徴候が予測される。
ＰＮＳの分離は、休息かつリラックスした状態に帰する。ＰＮＳ優位時、心拍数および呼吸数は下がり、皮膚は温かくかつ紅潮し、瞳は正常に反応し、血圧は下がる徴候が予測される。
【００１５】
図１は、ある好ましい実施形態に従ってＨＲＶコヒーレンスを定性する方法１００を示すフローチャートである。  
ステップ１０２では、全体的に当該方法のユーザと呼ばれる人間の患者からバイオ信号が取得される。この実施形態では、ユーザは、バイオ信号としてＰＰＧ信号を取得するにあたって、本明細書において参照することによりその内容を援用するものとするＷＯ２０１２／０９９５３４（ＰＣＴ／ＳＧ２０１１／０００４２４）に記載のような携帯電話および測定ユニットを組み合わせたような測定デバイスに指先を載せる。
測定デバイスは、取得したＰＰＧ信号をステップ１０４においてフィルタ処理してフィルタ処理したＰＰＧ信号を生成するためのバンドパスフィルタを有している。測定デバイスは、ピーク検出器を有しており、ステップ１０６では、当該ピーク検出器は、フィルタ処理したＰＰＧ信号のピークを検出してＰＰＧ信号一連のピーク位置および一連のピーク位置に対応する時間情報（ｔｉｍｅ  ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎｓ）を作成するようになっている。
ステップ１０８では、測定デバイスのプロセッサは、ステップ１０６における一連のピーク位置および時間情報からユーザの心拍数変動（ＨＲＶ）を導出するようになっており、これが、図２のＨＲＶ信号１０００として示されている。さらに、一連のピーク位置の標準偏差（すなわち、ピーク・トゥ・ピーク、ＳＤＰＰ）がさらに導出されるようになっており、ステップ１１０で、このことが示されている。
【００１６】
ステップ１０８では、ＨＲＶ信号の全データポイントの平均値を求めることによりＨＲＶ信号の平均値がさらに取得されるようになっている。次に、ＨＲＶ信号のベースラインは、ＨＲＶ信号を平均ＨＲＶ信号で減算して正規化されたＨＲＶ信号を生成することにより、基底状態に調節される。これは次のステップである相関性の正確さを改善するためである。
【００１７】
次いで、ステップ１１２では、周波数走査方法により、正規化されたＨＲＶ信号と正弦波２００との間の相関が求められるようになっている。このステップは、正弦波２００の周波数を０．００５Ｈｚずつ値を増加させて０．０５Ｈｚから０．４Ｈｚまで変えていくステップを含んでおり、また、各間隔において、正規化されたＨＲＶ信号との相互相関が求められる。相互相関の結果として一連の相互相関係数を導出するにために、一連のｘとｙとの相互相関係数を数学的に導出するための式が以下に示されている：
【数４】
2015529513.tif 000006
この式において、
【数５】
2015529513.tif 000007
は、対応するｘ（ｉ）の時系列値の平均値であり、
ｘ（ｉ）は、参照心拍数変動信号（正弦波）の時系列値であり、
【数６】
2015529513.tif 000008
は、対応する一連のｙ（ｉ）の平均値であり、
ｙ（ｉ）は、患者から得られる心拍数変動信号の時系列値であり、
ｒｘｙは、一連のｘ（ｉ）およびｙ（ｉ）の相互相関係数である。
【００１８】
図２を参照すると、グラフ１０００は、上述のステップ１０８においてユーザから得られた例示の正規化されたＨＲＶパターン／信号１０００、ｙ（ｉ）、を示している（図２参照）。グラフ２００は参照ＨＲＶ信号を示しており、この例では、参照ＨＲＶ信号は０．０５Ｈｚの正弦波、すなわち、ｘ（ｉ）である。次いで、正弦波を前もって決められた周波数間隔で増加して周波数走査方法が用いられる。この場合、増分は０．００５Ｈｚである（図２のグラフ３００を参照、グラフ３００は０．１５Ｈｚに調節された正弦波を示し、グラフ４００は０．４Ｈｚの正弦波を示している）。また、各間隔（すなわち、各増分）において、図２の参照ＨＲＶ信号とＨＲＶパターン１０００との間の相互相関が求められる。図３には、相互相関の結果が示されている。
【００１９】
また特筆すべき点は、図３のグラフの相互相関の最大％またはピークとそれに対応する周波数とに基づいて最強相関を得ることができることであり、ステップ１１４ではこのことが行なわれている。図３の例では、ピークは０.１７５Ｈｚの周波数で得られている。換言すれば、患者は、この０.１７５Ｈｚの周波数を達成するように呼吸（すなわち、呼吸数）を制御することができれば、当該患者にとって最良のコヒーレンス、すなわち正弦波に厳密に合わせる能力と見なされうる最大コヒーレンスを達成することが可能となる。
【００２０】
上述のように、ステップ１０８では、ＨＲＶ信号のデータポイントの合計の平均を求めることによりＨＲＶ信号の平均値が求められ、その後、ＨＲＶ信号をこのＨＲＶ信号の平均値で減算することによりＨＲＶ信号のベースラインが基底状態に調節され、正規化されたＨＲＶ信号が生成される。換言すれば、ＨＲＶ信号の平均は、ＨＲＶ信号の時間ウィンドウ全体にわたって、たとえば図４ａに示されているように６０秒間にわたって求められる。
【００２１】
しかしながら、異なる人達は異なるＨＲＶ信号、とくに異なるベースラインを有しうることが見出されている。たとえば、図５ａは、変動するベースラインを有している「患者２」のＨＲＶ信号を示しているが、図５ｂは、比較的一定のベースラインを有している「患者５」のＨＲＶ信号を示している。換言すれば、個々の患者のＨＲＶパターンのベースラインは測定期間中の患者の状態に依存して変わってしまう恐れがある。信号全体（図４ａ）を処理すると相互相関の正確さを下げてしまう恐れがあることが観察されている。
【００２２】
ステップ１１２における相互相関の正確さを向上させるため、ＨＲＶ信号の時間ウィンドウを複数のウィンドウ、たとえば２つ以上のウィンドウに分割するさらなるステップが実行されることが好ましい。一例として、図４ｂおよび図４ｃには、６０秒の時間ウィンドウを有している図４ａのＨＲＶ信号が複数の３０秒分割ウィンドウ４０２および２０秒分割ウィンドウ４０４に分割され、分割時間ウィンドウ４０２，４０４の各々が対応する分割ＨＲＶ信号を有していることが示されている。次いで、各分割時間ウィンドウ４０２，４０４におけるＨＲＶ信号の平均が求められ、それに合わせてＨＲＶ信号のベースラインが調節される。図６には、異なる患者（すなわち、ユーザ）、もっとはっきりいえば患者１〜１０（図６のｘ軸を参照）についての結果が示されており、分割した場合に著しく改善されることが実証されている。詳細にいえば、図６に記載の方法１は、分割のない場合、すなわち図４ａのＨＲＶ信号の平均を示しており、方法２および方法３は、それぞれ図４ｂおよび図４ｃに記載の分割方法に対応している。さらに詳しくいえば、図６のＹ軸は、方法２／３と方法１との間のパーセンテージ差である。一例として患者２（すなわち、図５ａ）についていえば（ｘ軸の「２」を参照）、患者２は、方法２を用いれば方法１に対して〜１％の改善を示し、方法３を用いれば方法１に対して６．５％の改善を示している。したがって、方法１を適用した場合に相互相関パーセンテージが６０％ならば、相関パーセンテージは、方法２の場合には６１％になり、方法３の場合には６６．５％となり、並べられたデータの正確さが向上する。
【００２３】
明らかなように、提案されている時間領域で実行されるＨＲＶ解析方法を用いると、通常５分かかる周波数領域および時間領域の両方を用いる従来のＨＲＶ解析とは違ってＨＲＶと呼吸パターンとの間のコヒーレンスをもっと速く、たとえば約１分で数値化することが可能となる。さらに、最大相互相関パーセンテージおよび最強相関における周波数を特定することによりさらに正確なコヒーレンスを達成することが可能となる。
図１のステップ１１６で自律神経系（ＡＮＳ）の活動を解釈するにあたって、患者の心拍数変動（ＨＲＶ）と個人の生体自己制御信号（ｂｉｏｆｅｅｄｂａｃｋ  ｓｉｇｎａｌ）との間の相互相関の結果に加えて、ピーク・トゥ・ピークＰＰＧ（ＳＤＰＰ、Ｙ軸）の標準偏差も用いられる。またＨＲＶコヒーレンスは３つの好ましい特徴に基づくものである：
（１）ＰＰＧ信号のピーク・トゥ・ピークの標準偏差（ＳＤＰＰ）（ステップ１１０から得られる）；
（２）  最強（最大）相互相関における周波数；
（３）  最強相互相関パーセンテージ。
【００２４】
個々の被験者からのフィルタ処理されたＰＰＧ信号および生体自己制御信号をＳＤＰＰ、ＨＲＶと生体自己制御信号との間の最強相互相関パーセンテージ、最強相互相関における周波数と共に用いると、下記のアルゴリズムを適用することによりさらに正確にＨＲＶコヒーレンスを数値化することが可能となる。下記のアルゴリズムでは、重み係数ａ、ｂ、ｃの値は前もって決めることができる。この実施形態では、重み係数ａ、ｂ、ｃはそれぞれ「０．２５」、「０．２５」および「０．５」である。
Ｚｅｎインデックス＝ａ（ＳＤＰＰ）＋  ｂ（周波数）＋  ｃ（最強相互相関パーセンテージ）
一例として、下記の測定結果を有する被験者は、図７ａ、図７ｂおよび図７ｃに記載の参照テーブルから導かれる重み係数を用いた処理により下記の最終的なＺｅｎインデックススコアに至っている：
Ｚｅｎインデックス＝１０＋２０＋４５．５＝７５．５
・６〜１０ＢＰＭの範囲の心拍数変動（ＳＤＰＰ）＝４０（図７ａから）、
・０．１〜０．１１９Ｈｚの範囲の呼吸周波数＝８０（図７ｂから）、
・９１のＨＲＶパターンとシミュレートされたバイオフィードバック信号との間の相互相関係数パーセンテージ＝９１（図７ｃ-１乃至図７ｃ-３から）。
【００２５】
詳細に説明すれば、図７ａ〜図７ｃに記載のテーブルの「スコア」の値は、各パラメータの最小範囲および最大範囲を定義し全範囲を１００ポイントで割ることにより導かれている。たとえば、周波数についていえば、周波数が低ければ低いほどスコアが良い。したがって、０．０４Ｈｚ未満のどんな値にも１００のスコアが与えられる。というのは、それがＬＦバンドの最低周波数であるからである。呼吸訓練ガイド（図９）に基づいて、本実施形態では、５つのサイクル、０．０５８３Ｈｚ、０．０８３３Ｈｚ、０．１、１７Ｈｚ、０．１６７Ｈｚおよび０．２１７Ｈｚが用いられている。したがって、０．２Ｈｚを超えるどんな値にも５０のスコアが与えられる。
【００２６】
ＳＤＰＰに関しては、特筆すべき点は、ＢＰＭが高ければ高いほど（心拍数変動が高ければ高いほど）、スコアが良く、また、最小ＨＲＶは正常な人達々に対して約５ＢＰＭとなる。したがって、６ＢＰＭ未満の値に対して最低スコアが設定されている。最大ＳＤＰＰについては、心拍数振動の振れの最大ピークは４０ＢＰＭ平均心拍数の２５％で算出されている。したがって、ピーク・トゥ・ピーク振れは２０ＢＰＭとなる。したがって、２０を超える値は、１００のスコアを得る。
最強相互相関パーセンテージのスコアの導出は、図７ｃ-１乃至図７ｃ-３から自明である。
【００２７】
上述の例に基づいて、Ｚｅｎインデックス＝ａ（ＳＤＰＰ）＋ｂ（周波数）＋ｃ（相互相関の％）＝（０．２５×４０）＋（０．２５×８０）＋（０．５×９１）＝１０  ＋２０＋４５．５＝７５．５となるのは明らかである。
上記の説明から分かるように、図３の相関グラフの結果を用いて患者のムードまたは良好さを示しうるまたは表しうる「Ｚｅｎ」インデックスをとくに最大相互相関％に基づいて導出するようにしてもよい。
【００２８】
さらに、患者の良好さステータスを求めるためにこのＺｅｎインデックスが他のインデックスと一緒に用いられてもよい。たとえば、患者の良好さステータスを提供するために、ＺｅｎインデックスをＷＯ２０１２／０９９５３４（ＰＣＴ／ＳＧ２０１１／０００４２４）に記載の開示技術と組み合わせて用いてもよい。ここで、ＷＯ２０１２／０９９５３４の内容は参照することにより本明細書に援用されるものとする。図８には、患者のフィットネスインデックス８００とＺｅｎインデックス８０２とを組み合わせて用いることが示されている。ここでは、本明細書でワールドインデックス（Ｗｏｒｌｄ  Ｉｎｄｅｘ）と定義され、複数の年齢（Ａｇｅ）グループにさらに分類されるユーザ／患者の合計が比較される。
【００２９】
さらに、図３の相互相関グラフは、特定のコヒーレンス結果を達成するまたは制御呼吸パターン（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  ｂｒｅａｔｈｉｎｇ  ｐａｔｔｅｒｎ）が最良のコヒーレンスを与えるための最適なものである特定の方法で呼吸するよう患者を訓練するのに用いられてもよい。また、相互相関グラフが患者にとっての良好さのガイドとして用いられうるようになっていてもよい。たとえば、患者に制御呼吸パターンを指導することができるように正弦波の特徴に類似するまたは表わす（ｗｉｔｈ  ａｎ  ａｉｍ  ｔｏ  ｒｅｓｅｍｂｌｅ  ｏｒ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ  ｔｈａｔ  ｏｆ  ｓｉｎｃｅ  ｗａｖｅｓ）さまざまな形状で、複数の周波数をスクリーン上に表わすことができる。この場合の複数の周波数は、たとえば図９に「１」、「２」、「３」、「４」および「５」として示されている同心円により表わすことができ、各円は、ある範囲の呼吸周波数に従って膨張および収縮するようになっている。この実施形態では、これらの数字は、それぞれ０．０５８３Ｈｚ、０．０８３３Ｈｚ、０．１１７Ｈｚ、０．１６７Ｈｚおよび０．２１７Ｈｚに対応している。
【００３０】
同様に、制御呼吸パターンに被験者を指導することができるように正弦波の特徴に類似するまたは表す音響ガイドに同心円という視覚的ガイドを置き換えるようにしてもよい。この場合、複数の周波数は、たとえばインストラクションと一緒に優しい音楽を用いることにより表わすことができ、呼吸の吸込みおよび吐出しのインストラクション指示はある範囲の呼吸周波数に従うものである。この実施形態では、これらの数値は、それぞれ０．０５８３Ｈｚ、０．０８３３Ｈｚ、０．１、１７Ｈｚ、０．１６７Ｈｚおよび０．２１７Ｈｚに対応している。
自律神経系の実際の感情状態を評価するために、患者は、スクリーン上の複数の周波数のうちの１つ、すなわち呼吸サイクルに最も適合するものを選択し、それに合わせて呼吸する。説明の都合上、患者は、制御呼吸（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  ｂｒｅａｔｈｉｎｇ）の測定を実行する際、選択した同心円のうちの１つまたは音響ガイドのうちの１つを用いて指導されるようになっている。この例では、患者は、たとえば同心円またはインストラクション指示による呼吸支援により、その恩恵として、コヒーレンスを良好にし、心拍数変動を向上することができるようになる。
【００３１】
さらに、図９に記載のインターフェースと同じインターフェース（または、音響ガイド）により、被験者は、総合的な良好さを向上させるという恩恵をもたらす呼吸運動を実行することもできるようになる。たとえば視覚的ガイドに関していえば、患者は、現在の呼吸に最も近い同心円を選択する代わりに、深い／長い呼吸を促進する同心円を選択するようにしてもよい。音響ガイドに関する他の例では、患者は、上述の場合と同様に、深い／長い呼吸を促進するルーチンを選択してもよい。定期的に実行した場合、後者の呼吸運動により、呼吸パターンが調節されて向上し、身体に供給される酸素の量が増加する。
記載の実施形態は限定を意図したものとして理解されるべきでない。ＰＰＧ信号に代えて、ＥＣＧ信号が用いられてもよいし、または、他のプレチスモグラフ信号が用いられてもよい。
さらに、正弦波（またはより広くいえば、参照ＨＲＶ信号／パターン）の周波数を０．０５Ｈｚから開始して０．４Ｈｚまで前もって決められた増分ずつ上げていく代わりに、相互相関を０．４Ｈｚの上限で開始し、正弦波の周波数の下限０．０５Ｈｚまで前もって決められた量だけ下げていくことも考えられている。換言すれば、正弦波の周波数を状況に応じて調節するようにしてもよい。同様に、０．４Ｈｚの上限および０．０５Ｈｚの下限を変更してもよく、また、調節量を変更してもよく、０．００５Ｈｚに固定しなくともよい（ただし、０．００５Ｈｚに固定しておくことが好ましい）。
【図１】
2015529513.tif 000012
【図２】
2015529513.tif 000013
【図３】
2015529513.tif 000014
【図４ａ】
2015529513.tif 000015
【図４ｂ】
2015529513.tif 000016
【図４ｃ】
2015529513.tif 000017
【図５ａ】
2015529513.tif 000018
【図５ｂ】
2015529513.tif 000019
【図６】
2015529513.tif 000020
【図７ａ】
2015529513.tif 000021
【図７ｂ】
2015529513.tif 000022
【図７ｃ−１】
2015529513.tif 000023
【図７ｃ−２】
2015529513.tif 000024
【図７ｃ−３】
2015529513.tif 000025
【図８】
2015529513.tif 000026
【図９】
2015529513.tif 000027
【手続補正書】
【提出日】平成26年6月13日(2014.6.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の心拍数変動コヒーレンスを数値化する方法であって、
（ｉ）前記患者からバイオ信号を取得するステップと、
（ｉｉ）前記バイオ信号から正規化時間領域心拍数変動信号を導出するステップと、
（ｉｉｉ）相関心拍数変動信号を取得するために、前記正規化時間領域心拍数変動信号と時間領域参照心拍数変動信号を表わす正弦波との間の相関を求めるステップと、
（ｉｖ）前記相関心拍数変動信号に基づいて前記心拍数変動コヒーレンスを数値化するステップとを含み、
前記相関を求めるステップ（ｉｉｉ）が、
（ｖ）前記正弦波の周波数を調節するステップと、  
（ｖｉ）相関心拍数変動信号を取得するために、調節された各周波数における正弦波と前記心拍数変動信号との間の相関を求めるステップとを含み、
ステップ（ｉｉ）が、
前記バイオ信号から中間時間領域心拍数変動信号を取得するステップと、
平均心拍数変動信号を取得するために、前記中間時間領域心拍数変動信号の平均を求めるステップと、
前記中間時間領域心拍数変動信号を前記平均心拍数変動信号で減算して前記中間時間領域心拍数変動信号のベースラインを調整するステップにより前記正規化時間領域心拍数変動信号を取得する、方法。
【請求項２】
前記中間時間領域心拍数変動信号の平均が前記ＨＲＶの時間ウィンドウ全域に対して求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
対応する分割ＨＲＶ信号を各々が有する複数の中間時間ウィンドウに前記ＨＲＶ時間ウィンドウを分割するステップと、平均ＨＲＶ信号を取得するために対応する分割ＨＲＶ信号の平均値を求めステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記相関心拍数変動信号と最強相互相関に対応する周波数とから前記最強相互相関を導出するステップをさらに含む、請求項１乃至３のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記バイオ信号のピーク・トゥ・ピーク標準偏差を算出するステップをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記心拍数変動コヒーレンスを数値化するステップが、前記最強相互相関に対応する周波数、前記最強相互相関のパーセンテージ、および前記バイオ信号のピーク・トゥ・ピーク標準偏差に基づいて良好さインデックスを算出するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ステップ（ｖ）が、次の式に基づいて相互相関係数ｒｘｙを取得するステップを含み、
【数７】
2015529513.tif 000028
この式で、
ｘ（ｉ）が、参照心拍数変動信号（正弦波）の時系列値であり、
【数８】
2015529513.tif 000029
が、対応する一連のｘ（ｉ）時系列値の平均値であり、
ｙ（ｉ）が、患者から得られる心拍数変動信号の時系列値であり、
【数９】
2015529513.tif 000030
が、対応する一連のｙ（ｉ）の平均値であり、
ｒｘｙが、一連のｘ（ｉ）とｙ（ｉ）との間の相互相関係数である、請求項１乃至６のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記患者からの前記バイオ信号がＰＰＧ信号またはＥＣＧ信号を有する、請求項１乃至７のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
ステップ（ｉｖ）が、前記正弦波の周波数を前もって決められた間隔だけ上昇または降下させるステップを含む、請求項１乃至８のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記前もって決められた間隔が０．００５Ｈｚである、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
患者の心拍数変動コヒーレンスを数値化するためのデバイスであって、
前記デバイスがプロセッサを備えており、
前記プロセッサが、
（ｉ）前記患者からバイオ信号を取得し、
（ｉｉ）前記バイオ信号から正規化時間領域心拍数変動信号を導出し、
（ｉｉｉ）相関心拍数変動信号を取得するために、前記正規化時間領域心拍数変動信号と時間領域参照心拍数変動信号を表わす正弦波との間の相関を求め、
（ｉｖ）前記相関心拍数変動信号に基づいて前記心拍数変動コヒーレンスを数値化するように構成されており、
また、前記プロセッサが、
（ｖ）前記正弦波の周波数を調節し、
（ｖｉ）前記相関心拍数変動信号を取得するために、調節された複数の前記周波数の各々における正弦波と前記心拍数変動信号との間の相互相関を求めるようにさらに構成されており、
また、前記プロセッサが、（ｉｉ）で前記正規化時間領域心拍数変動信号を導出するために、
前記バイオ信号から中間時間領域心拍数変動信号を取得し、
平均心拍数変動信号を取得するために、前記中間時間領域心拍数変動信号の平均を求め、
前記中間時間領域心拍数変動信号を前記平均心拍数変動信号で減算して前記中間時間領域心拍数変動信号のベースラインを調節するステップにより前記正規化時間領域心拍数変動信号を取得するようにさらに構成されてなる、デバイス。
【手続補正書】
【提出日】平成27年4月21日(2015.4.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の心拍数変動コヒーレンスを数値化する方法であって、
（ｉ）前記患者からバイオ信号を取得するステップと、
（ｉｉ）前記バイオ信号から時間領域心拍数変動信号を導出するステップと、
（ｉｉｉ）相関心拍数変動信号を取得するために、前記時間領域心拍数変動信号と時間領域参照心拍数変動信号を表わす正弦波との間の相関を求めるステップと、
（ｉｖ）前記相関心拍数変動信号に基づいて前記心拍数変動コヒーレンスを数値化するステップとを含み、
前記相関を求めるステップ（ｉｉｉ）が、
（ｖ）正弦波の周波数を調節するステップと、  
（ｖｉ）前記相関心拍数変動信号を取得するために、調節された各周波数における正弦波と前記心拍数変動信号との間の相関を求めるステップとを含む、方法。
【請求項２】
ステップ（ｉｉ）が、
前記バイオ信号から中間時間領域心拍数変動信号を取得するステップと、
平均心拍数変動信号を取得するために、前記中間時間領域心拍数変動信号の平均を求めるステップと、
前記中間時間領域心拍数変動信号を前記平均心拍数変動信号だけ減算して、前記中間時間領域心拍数変動信号のベースラインを調整して、正規化された時間領域心拍数変動信号を得るステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記中間時間領域心拍数変動の平均が前記ＨＲＶの時間ウィンドウ全域に対して求められる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
対応する分割ＨＲＶ信号を各々が有する複数の中間時間ウィンドウに前記ＨＲＶ時間ウィンドウを分割するステップと、平均ＨＲＶ信号を取得するために前記対応する分割ＨＲＶ信号の平均値を求めステップとをさらに含む、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記相関心拍数変動信号と最強相互相関に対応する周波数とから前記最強相互相関を導出するステップをさらに含む、請求項１乃至４のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記バイオ信号のピーク・トゥ・ピーク標準偏差を算出するステップをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記心拍数変動コヒーレンスを数値化するステップが、前記最強相互相関に対応する周波数、前記最強相互相関のパーセンテージ、および前記バイオ信号のピーク・トゥ・ピーク標準偏差に基づいて良好さインデックスを算出するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ステップ（ｖ）が、次の式に基づいて相互相関係数ｒｘｙを取得するステップを含み、
【数７】
2015529513.tif 000031
この式で、
ｘ（ｉ）が、参照心拍数変動信号（正弦波）の時系列値であり、
【数８】
2015529513.tif 000032
が、対応する一連のｘ（ｉ）時系列値の平均値であり、
ｙ（ｉ）が、患者から得られる心拍数変動信号の時系列値であり、
【数９】
2015529513.tif 000033
が、対応する一連のｙ（ｉ）の平均値であり、
ｒｘｙが、一連のｘ（ｉ）とｙ（ｉ）との間の相互相関係数である、請求項１乃至７のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記患者からの前記バイオ信号がＰＰＧ信号またはＥＣＧ信号を有する、請求項１乃至８のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
ステップ（ｉｖ）が、前記正弦波の周波数を前もって決められた間隔だけ上昇または降下させるステップを含む、請求項１乃至９のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記前もって決められた間隔が０．００５Ｈｚである、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
患者の心拍数変動コヒーレンスを数値化するためのデバイスであって、
前記デバイスがプロセッサを備えており、
前記プロセッサが、
（ｉ）前記患者からバイオ信号を取得し、
（ｉｉ）前記バイオ信号から時間領域心拍数変動信号を導出し、
（ｉｉｉ）相関心拍数変動信号を取得するために、前記時間領域心拍数変動信号と時間領域参照心拍数変動信号を表わす正弦波との間の相関を求め、
（ｉｖ）前記相関心拍数変動信号に基づいて前記心拍数変動コヒーレンスを数値化するように構成されており、
さらに、前記プロセッサが、
（ｖ）前記正弦波の周波数を調節し、
（ｖｉ）前記相関心拍数変動信号を取得するために、調節された複数の前記周波数の各々における正弦波と前記心拍数変動信号との間の相関を求めるように構成されてなる、デバイス。
【国際調査報告】
2015529513.tif 000034
2015529513.tif 000035
2015529513.tif 000036
2015529513.tif 000037