(57)【要約】  複数の電極（４０１，４０２，４０３）と、複数の電極（４０１，４０２，４０３）を介して取得される、第１の期間の電位差のバラツキ具合と、第１の期間よりも前の期間を含む第２の期間の電位差のバラツキ具合と、に基づいて、所定の条件が満たされている場合にエラーを出力するためのプロセッサ（５１０，３１０）と、を備える情報処理装置（５００，３００）が提供される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電極と、
前記複数の電極を介して取得される、第１の期間の電位差の分散または標準偏差と、前記第１の期間よりも前の期間を含む第２の期間の電位差の分散または標準偏差と、に基づいて、所定の条件が満たされているかを判定する第１判定手段を有するプロセッサと、を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記第１判定手段は、前記第１の期間の電位差の分散または標準偏差と、前記第２の期間の電位差の分散または標準偏差とが、所定の割合以上異なる場合または所定の値以上異なる場合に、前記所定の条件が満たされているとする、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２の期間は、前記第１の期間よりも長い、請求項１または２に記載の情処理装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、前記複数の電極を介して取得される、第３の期間の電位差の分散または標準偏差を所定の閾値と比較し、
前記第３の期間の電位差が前記所定の閾値より大きい場合、前記所定の条件が満たされていると判定する第２判定手段を有する、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第２判定手段は、前記第１判定手段よりも先に行う、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第３の期間は、前記第１の期間と同一期間である、請求項４または５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、前記所定の条件が満たされている場合に第１結果を出力し、
前記所定の条件が満たされていない場合に第２結果を出力する、請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記プロセッサは、前記第１結果または前記第２結果を出力する出力手段をさらに備える、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記出力手段は、表示装置に表示させる手段であって、
前記出力手段は、前記第２結果を前記表示装置に表示させる、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記出力手段は、前記第１結果と前記第２結果とを並列または重畳で、前記表示装置に表示させる、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記出力手段は、前記第１結果を前記第２結果と異なる表示形態で、前記表示装置に表示させる、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記出力手段は、スピーカに出力させる手段であって、
前記プロセッサは、前記第１結果として、音声を前記スピーカに出力させる、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記出力手段は、ランプに点灯させる手段であって、
前記プロセッサは、前記第１結果として前記ランプを点灯させる、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
複数の電極と、
前記複数の電極の測定結果を処理するプロセッサと、前記測定結果を出力する出力部と、を備え、
前記プロセッサは、前記複数の電極を介して取得される、第１の期間の電位差の分散または標準偏差と、前記第１の期間よりも前の期間を含む第２の期間の電位差の分散または標準偏差と、に基づいて、所定の条件が満たされている場合に前記出力部に第１結果を出力させ、所定の条件が満たされていない場合に前記出力部に第２結果を出力させるウェアラブル端末。
【請求項１５】
前記出力部は、音声を出力するスピーカであり、
前記プロセッサは、前記所定の条件が満たされている場合に前記スピーカに前記第１結果として音声を出力させる、請求項１４に記載のウェアラブル端末。
【請求項１６】
前記出力部は、発光体を含むランプであり、
前記プロセッサは、前記所定の条件が満たされている場合に前記ランプに前記第１結果として点灯または点滅させる、請求項１４に記載のウェアラブル端末。
【請求項１７】
通信インターフェイスと、
前記通信インターフェイスを介して、複数の電極に測定された電位差の推移を取得し、第１の期間の電位差の分散または標準偏差と、前記第１の期間よりも前の期間を含む第２の期間の電位差の分散または標準偏差と、に基づいて、所定の条件が満たされているかを判断する第１判定手段を有するプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記所定の条件が満たされている場合に第１結果を出力し、前記所定の条件が満たされていない場合に第２結果を出力する、情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の開示は、動物の精神的状態または肉体的状態を取得するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、動物の精神的または肉体的な状態を取得するための技術が知られている。例えば、特開２０１０−１５５１６６号公報（特許文献１）には、脈波診断装置及び脈波診断装置制御方法が開示されている。特許文献１によると、脈波診断装置及び脈波診断装置制御方法は、光電センサを用いて脈波を検出し、検出した脈波から脈波の変動を算出することを特徴とする。具体的には、本発明に係る脈波診断装置制御方法は、動脈を透過した透過光又は動脈で散乱された散乱光を受光して脈波を検出する光電脈波検出部と、前記光電脈波検出部の検出する脈波の１拍ごとの脈波振幅を算出し、連続して算出された２つの前記脈波振幅同士で形成される直交座標平面上での前記脈波振幅の点をポアンカレ座標として１拍ごとに算出する脈波振幅ポアンカレ算出部と、を備えることを特徴とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１５５１６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の目的は、動物の精神的状態または肉体的状態を従来よりも正確に把握したり、あるいは従来よりも効率的に把握したりすることができる情報処理装置、状態取得プログラム、サーバ、および情報処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明のある態様に従うと、複数の電極と、複数の電極を介して取得される、第１の期間の電位差の分散または標準偏差と、第１の期間よりも前の期間を含む第２の期間の電位差の電位差の分散または標準偏差と、に基づいて、所定の条件が満たされているかを判断する第１判定手段を有するプロセッサと、を備える情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００６】
以上のように、本開示によれば、動物の精神的状態または肉体的状態を従来よりも正確に把握したり、あるいは従来よりも効率的に把握したりすることができる情報処理装置、状態取得プログラム、サーバ、および情報処理方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施の形態にかかる情報処理システム１の全体構成を示す図である。
【図２】第１の実施の形態にかかる情報処理システム１の機能構成を示す図である。
【図３】第１の実施の形態にかかる情報処理システム１の第１の自律神経バランスを算出するための処理手順を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施の形態にかかる心電データと拍動間隔との例である。
【図５】第１の実施の形態にかかる拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブルを示す図である。
【図６】第１の実施の形態にかかる拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１ＡからＹ＝Ｘ方向とそれに垂直な方向の軸への変換を示すイメージ図である。
【図７】第１の実施の形態にかかる犬の精神的状態または肉体的状態毎の、第１の自律神経バランスとしての、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差との目安を示す表である。
【図８】第１の実施の形態にかかる犬の興奮状態におけるポアンカレプロット図である。
【図９】第１の実施の形態にかかる犬の通常状態で呼吸が安定している状態におけるポアンカレプロット図である。
【図１０】第１の実施の形態にかかる犬の通常状態におけるポアンカレプロット図である。
【図１１】第１の実施の形態にかかる犬の安静状態におけるポアンカレプロット図である。
【図１２】第１の実施の形態にかかる情報処理システム１の第２の自律神経バランスを算出するための処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】第１の実施の形態にかかる犬の精神的または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差と、第２の自律神経バランスとしての標準偏差の積と、標準偏差の比との目安を示す表である。
【図１４】第１の実施の形態にかかる情報処理システム１の呼吸数を算出するための第１の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】第１の実施の形態にかかる拍動検出タイミングと拍動間隔との関係の例である。
【図１６】第１の実施の形態にかかるパワースペクトル分布の例である。
【図１７】第１の実施の形態にかかる犬の安静時におけるスプライン補間後のＲＲＩ変動とパワースペクトル分布との例である。
【図１８】第１の実施の形態にかかる犬の興奮時におけるスプライン補間後のＲＲＩ変動とパワースペクトル分布との例である。
【図１９】第１の実施の形態による呼吸数の取得方法の効果の例である。
【図２０】第１の実施の形態にかかる情報処理システム１の呼吸数の第２の処理手順を示すフローチャートである。
【図２１】第１の実施の形態にかかる入力される心電の電圧値を示すイメージ図である。
【図２２】第１の実施の形態にかかる正常な状態を示す診断グラフの表示画面を示すイメージ図である。
【図２３】第１の実施の形態にかかる正常でない状態を示す診断グラフの表示画面を示すイメージ図である。
【図２４】第１の実施の形態にかかる診断端末３００の表示画面の一例を示すイメージ図である。
【図２５】第１の実施の形態にかかる得られた心電データがＲ波を検出するに足りるデータか否かを判定する判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２６】第１の実施の形態にかかるフラット判定の処理手順を示すフローチャートである。
【図２７】第３の実施の形態にかかる診断グラフを示すイメージ図である。
【図２８】第３の実施の形態にかかる診断端末３００の第１の表示画面の一例を示すイメージ図である。
【図２９】第３の実施の形態にかかる診断端末３００の第２の表示画面の一例を示すイメージ図である。
【図３０】第３の実施の形態にかかる診断端末３００の表示画面の推移の一例を示すイメージ図である。
【図３１】第４の実施の形態にかかる第１の診断グラフを示すイメージ図である。
【図３２】第４の実施の形態にかかる第２の診断グラフを示すイメージ図である。
【図３３】第４の実施の形態にかかる第３の診断グラフを示すイメージ図である。
【図３４】第６の実施の形態にかかる第１の情報処理システム１の機能構成を示す図である。
【図３５】第６の実施の形態にかかる第２の情報処理システム１の機能構成を示す図である。
【図３６】第６の実施の形態にかかる第３の情報処理システム１の機能構成を示す図である。
【図３７】第６の実施の形態にかかる第４の情報処理システム１の機能構成を示す図である。
【図３８】第７の実施の形態にかかる診断端末３００の表示画面の一例を示すイメージ図である。
【図３９】第８の実施の形態にかかる判定に関するＲは振幅が大きすぎるか否かを判断する処理手順を示すフローチャートである。
【図４０】第８の実施の形態にかかる判定に関するフラット判定および、Ｒ波の振幅が大きすぎるか否かを判断する処理手順を示すフローチャートである。
【図４１】第９の実施の形態にかかる得られた心電データがＲ波を検出するに足りるデータか否かを判定する第１の判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４２】第９の実施の形態にかかる心電データの例である。
【図４３】第９の実施の形態にかかる得られた心電データがＲ波を検出するに足りるデータか否かを判定する第２の判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４４】第９の実施の形態にかかる得られた心電データがＲ波を検出するに足りるデータか否かを判定する第３の判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４５】第１０の実施の形態にかかる情報処理システム１の機能構成を示す図である。
【図４６】第１０の実施の形態にかかる信号処理装置５００としてのウェアラブル端末を示す第１のイメージ図である。
【図４７】第１０の実施の形態にかかる信号処理装置５００としてのウェアラブル端末を示す第２のイメージ図である。
【図４８】第１１の実施の形態にかかる得られた心電データがＲ波を検出するに足りるデータか否かを判定する判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
＜第１の実施の形態＞
＜情報処理システムの全体構成＞
【０００９】
まず、図１を参照して、本実施の形態にかかる情報処理システム１の全体構成について説明する。図１は、本実施の形態にかかる情報処理システム１の全体構成を示す図である。なお、以下では、動物を代表して、呼吸性の不整脈を有する犬の状態を判断する場合について説明する。
【００１０】
本実施の形態にかかる情報処理システム１は、主に、犬の胸部に取り付けられる心電取得用の電極４０１，４０２，４０３と、心電信号を処理するための信号処理装置５００と、信号処理装置５００と通信可能な診断端末３００とを含む。
【００１１】
心電取得用の電極４０１，４０２，４０３は、胸部等において、心臓部を挟むような位置に取り付けることが望ましく、例えば、両前足（または、前足と後ろ足）の肉球部など毛の生えていない場所であってもよい。また、毛を刈った状態であるか、ゲルなどが付着した電極、あるいは、突起状の構造を持ち、毛があっても皮膚と接触する構成であることが望ましい。あるいは、毛がある状態で、非接触で容量性材料を介して心電を誘導する形態が望ましい。それにより、犬等の表皮が毛に覆われた動物であっても心電を取得することが可能となる。本実施の形態においては、３個の電極４０１，４０２，４０３を使用する構成としているが、電極は、２個以上であればよく、さらに、多くの電極を使用する構成としてもよい。
＜情報処理システムの機能構成と処理手順＞
【００１２】
次に、図２および図３を参照して、本実施の形態にかかる情報処理システム１の機能構成と処理手順とについて説明する。図２は、本実施の形態にかかる情報処理システム１の機能構成を示す図である。図３は、本実施の形態にかかる情報処理システム１の処理手順を示すフローチャートである。
【００１３】
まず、情報処理システム１の信号処理装置５００の構成について説明する。信号処理装置５００は、心電前処理部５１１と拍動間隔算出部５１２と送信部５６０を含む。
【００１４】
心電前処理部５１１は、フィルタや増幅器を含む。心電前処理部５１１は、電極４０１，４０２，４０３から送られている心電信号を拍動データに変換して、拍動間隔算出部５１２に受け渡す。
【００１５】
より詳細には、心電前処理部５１１には、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタなどのフィルタ装置、オペアンプなどから構成される増幅装置、心電のアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換装置等が含まれる。尚、フィルタ装置、増幅装置などは、ソフトウェアにより実装される形態であってもよい。また、Ａ／Ｄ変換装置においては、拍動間隔のゆらぎ量の差異が判別できる周期と精度でのサンプリングを行うことが望ましい。すなわち、少なくとも２５Ｈｚ以上の周波数で心電信号を取得することが望ましい。例えば、本実施の形態においては、１００Ｈｚでの心電信号のサンプリングを行っている。サンプリングの周波数を高めることにより、拍動間隔の揺らぎ量を正確に把握することが可能となる。
【００１６】
拍動間隔算出部５１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）５１０がメモリのプログラムを実行することによって実現される。拍動間隔算出部５１２は、拍動データに基づいて、拍動間隔を逐次算出する。より詳細には、拍動間隔算出部５１２は、閾値検出などの方法により、心電のピーク信号（Ｒ波）を検出し、各心電のピークの間隔（時間）を算出する。拍動間隔の算出方法として、上記の他に、自己相関関数を用いた周期の導出や矩形波相関トリガを用いる方法などで行ってもよい。
【００１７】
本実施の形態においては、図４に示すように、拍動間隔算出部５１２は、連続して入力される心電信号に対して連続して拍動間隔の算出を実行する。拍動間隔算出部５１２は、算出した拍動間隔や拍動データ自体を、送信部５６０を介して診断端末３００に送信する。なお、送信部５６０は、例えば、アンテナやコネクタなどを含む通信インターフェイスによって実現される。
【００１８】
次に、診断端末３００の構成について説明する。診断端末３００は、受信部３６１、拍動間隔記憶部３２１、統計処理部３１１と、グラフ作成部３１２と、結果出力部３１３と、ディスプレイ３３０と、データ記憶部３２２と、送信部３６２とを含む。
【００１９】
まず、受信部３６１と送信部３６２は、例えば、アンテナやコネクタなどを含む通信インターフェイス３６０によって実現される。受信部３６１は、信号処理装置５００からの拍動間隔を示すデータを受信する（ステップＳ１０２）。
【００２０】
拍動間隔記憶部３２１は各種のメモリ３２０などによって構成され、信号処理装置５００から受信したデータを格納する。本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０が、通信インターフェイス３６０を介して受信した拍動間隔を拍動間隔テーブルとして逐次メモリ３２０に蓄積していく（ステップＳ１０４）。ただし、これらのデータは、診断端末３００のメモリ３２０に記憶されてもよいし、診断端末３００からアクセス可能な他の装置に記憶されてもよい。
【００２１】
統計処理部３１１と、グラフ作成部３１２と、結果出力部３１３とは、例えばＣＰＵ３１０がメモリ３２０のプログラムを実行することによって実現される。統計処理部３１１は、一定時間単位、例えば、１分、１０分、１時間など、状態を判定するために必要な時間単位で、拍動間隔記憶部３２１から拍動間隔データを読み出して、図５に示すような、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブル３２１Ａを作成する（ステップＳ１０６）。拍動間隔は、例えば、図に示すようにｍｓｅｃ（ミリセック）の単位で計算される。
【００２２】
統計処理部３１１は、図６に示すように、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）との対応関係テーブルからＹ＝Ｘ方向とそれに垂直な方向の軸への変換を行う（ステップＳ１０８）。
【００２３】
統計処理部３１１は、自律神経バランスを示す数値としての、軸の変換を行った後のそれぞれの軸を構成する数値列に関する標準偏差を算出する（ステップＳ１１０）。なお、統計処理部３１１は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差だけを算出してもよいし、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差だけを算出してもよいし、両方を算出してもよい。図７は、犬の精神状態または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差との目安を示す表である。
【００２４】
なお、統計処理部３１１は、主成分分析などの方法により分散が最大になる軸を特定し、当該軸と当該軸に垂直な軸に関する標準偏差を算出してもよい。さらには、統計処理部３１１は、軸変換を行わずに、Ｘ軸とＹ軸に関する標準偏差を算出するものであってもよい。分散の大きい方向がＸ軸方向とＹ軸方向である場合には、軸変換を行わなくとも、Ｘ軸とＹ軸の標準偏差を算出することで、ポアンカレプロットした拍動間隔のばらつき状態を評価できる。この場合、軸変換を行う必要が無いために、計算量を低減することができる。
【００２５】
結果出力部３１３は、例えば、診断端末３００の、あるいは外部の、ディスプレイ３３０やスピーカなどの出力装置に、標準偏差を表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ１１４）。より詳細には、結果出力部３１３は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差だけを出力させてもよいし、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差だけを出力させてもよいし、両方を出力させてもよいし、大きい方だけを出力させてもよいし、小さい方だけを出力させてもよい。
【００２６】
標準偏差を計算することにより、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）とをそれぞれ軸としてポアンカレプロットした拍動間隔のばらつき状態が評価できる。ここでは、拍動間隔のばらつきの程度を自律神経バランスの程度とみなしている。なお、後述するように、自律神経バランスを示す数値は、軸変換後の標準偏差に限られるものではない。
【００２７】
本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０は、所定の期間たとえば数分間毎の図３に示す計算を行い、当該計算結果を後述する診断グラフ作成のためにメモリ３２０のデータベースに蓄積していく。
【００２８】
なお、詳しくは後述するが、本実施の形態にかかる情報処理システム１は、図２に示すように診断端末３００が通信可能なサーバ１００を含む形態であってもよい。その場合、結果出力部３１３としてのＣＰＵ３１０は、標準偏差や関係テーブルなどデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに利用することができる。
【００２９】
本実施の形態においては、ステップＳ１０８とは別に、グラフ作成部３１２は、図５の対応関係テーブルから、標準偏差の計算に使用した範囲の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）とのデータを取得して、図８〜図１１に示すようなポアンカレプロット図を作成する。
【００３０】
そして、結果出力部３１３は、作成されたポアンカレプロット図を、診断端末３００のディスプレイまたは外部のディスプレイなどの出力装置に表示させる。なお、グラフ作成部３１２は、ステップＳ１０８の結果を利用して、軸変換後のポアンカレプロット図を作成して出力してもよい。
【００３１】
ここで、ポアンカレプロット図に関して説明する。図８は、本実施の形態にかかる犬の興奮状態におけるポアンカレプロット図である。図９は、本実施の形態にかかる犬の通常状態で呼吸が安定している状態におけるポアンカレプロット図である。図１０は、本実施の形態にかかる犬の通常状態におけるポアンカレプロット図である。図１１は、本実施の形態にかかる犬の安静状態におけるポアンカレプロット図である。
【００３２】
まず、例えば犬などの呼吸性の不整脈を有する動物の場合、図８のような興奮状態においては、心拍数が上昇し（拍動間隔は短くなる）、拍動間隔の揺らぎは小さくなり、プロットの点が一定の場所に集まるような状態になる。
【００３３】
そして、図９のような呼吸が安定している通常の状態においては、心拍数が安静状態ほどは少なくない（プロットの点の広がりが安静状態ほど大きくない）が、プロット点の分布の中心にプロットが少ない（穴の空白）領域が存在する。このような形状になるのは、犬の心拍が呼吸の影響を大きく受けるため、拍動変動が周期的に変化することが原因と考えられる（呼吸性不整脈）。そのため、リラックスした緩やかな拍動ではないが、呼吸が安定して行われているため、空白の存在する状態になると考えられる。
【００３４】
そして、図１０のような通常状態においては、拍動に揺らぎがみられ、ばらつきは大きくなる（プロット点が広がる）が、プロット点が散乱している状態となる。
【００３５】
そして、図１１の安静状態においては、犬がリラックスしているために拍動の間隔が大きくなり、さらに呼吸性不整脈の影響を大きく受けるために、プロット点の広がりが大きくなると共に、円形や四角形に近い形状や、三角形に近い形状となる。そのいずれの形状においても、安静状態ではポアンカレプロットのプロット点の分布の中心部に空白部分が見られる形状となる。
【００３６】
このように、本実施の形態においては、算出結果に基づいて間接的に、ポアンカレプロットのプロット点の分布の広がりの大きさや形状、中心部にプロットが多くみられるか少なくみられるかを予想することができ、その結果、動物の精神的状態または肉体的状態を予想することができる。そして、上述した通り、統計処理部３１１は、自律神経バランスを示す数値として、ポアンカレプロットのバラツキ具合すなわち拍動間隔の標準偏差を算出するものである。ここで、バラツキ具合とは、例えば、分散値や標準偏差に代表される、バラツキ具合を数値化する指標を指すものとする。
＜自律神経バランスの数値に関する別の形態＞
【００３７】
上記の実施の形態においては、診断端末３００が、ポアンカレプロットのＹ＝Ｘの軸に沿った標準偏差またはＹ＝Ｘと垂直な軸に沿った標準偏差を出力するものであった。しかしながら、自律神経バランスを示す数値として、それら２つの標準偏差の積を算出してもよい。以下では、図１２を参照して、本実施の形態にかかる情報処理システム１の処理手順について説明する。
【００３８】
図１２は、本実施の形態にかかる情報処理システム１の処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ１０２〜ステップＳ１０８は、図３のものと同様であるため、ここでは説明を繰り返さない。
【００３９】
統計処理部３１１としてのＣＰＵ３１０は、軸の変換を行った後のそれぞれの軸に関する標準偏差を算出する（ステップＳ１１０）。なお、統計処理部３１１は、分散が最大になる軸を特定し、当該軸と当該軸に垂直な軸に関する標準偏差を算出してもよい。
【００４０】
そして、統計処理部３１１は、自律神経バランスを示す数値として、それらの２つの標準偏差の積や積の平方根などを計算する（ステップＳ１１２）。
【００４１】
結果出力部３１３は、例えば、診断端末３００の、または外部の、ディスプレイやスピーカなどの出力装置に、標準偏差の積や積の平方根などを表示させたり、音声メッセージを出力させたりする（ステップＳ１１４）。より詳細には、結果出力部３１３は、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝−Ｘの軸に関する標準偏差と、両者の積や積の平方根などとを出力させてもよい。
【００４２】
図１３は、犬の精神状態または肉体的状態毎の、Ｙ＝Ｘ軸に関する標準偏差と、Ｙ＝Ｘと垂直な軸に関する標準偏差と、自律神経バランスを示す数値としての標準偏差の積や積の平方根などと、標準偏差の比との目安を示す表である。
【００４３】
標準偏差の積を計算することにより、拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ）とその次の拍動間隔Ｒ−Ｒ（ｎ＋１）とをそれぞれ軸としてポアンカレプロットした拍動間隔の分布の広がりの大きさや形状、一様に分散している、中心に空白がある等のばらつき状態が評価できる。また、縦横比が同じで大きさのみ変化している状態や分布の広がり面積が同じで中心部のばらつき状態が異なる場合などに有効にばらつき状態を評価できる。
【００４４】
この場合も、結果出力部３１３は、標準偏差や標準偏差の積や積の平方根や対応関係テーブルなどをデータ記憶部３２２に蓄積したり、送信部３６２を利用することによって、インターネットなどを介してサーバ１００に送信したりする。これによって、今回の出力結果を観察対象の短期または長期のストレス状態の把握などに利用することができる。
【００４５】
統計処理部３１１は、２つの軸の標準偏差の積や積の平方根などを計算するものであるが、３つ以上の軸の標準偏差の積やその累乗根などを計算するものであってもよい。
【００４６】
ＣＰＵ３１０は、所定の期間たとえば数分間毎の図１２に示す計算を行い、当該計算結果を後述する診断グラフ作成のためにメモリ３２０のデータベースに蓄積していく。
＜呼吸数の計算方法＞
【００４７】
本実施の形態にかかる診断端末３００のＣＰＵ３１０は、対象となる動物の自律神経バランスを示す情報に加えて、当該対象となる動物の呼吸数を計算してもよい。図１４を参照して、診断端末３００のＣＰＵ３１０は、メモリ３２０のプログラムを実行することによって、たとえば以下の処理を実行する。
【００４８】
ＣＰＵ３１０は、図４に示すような拍動間隔を取得する（ステップＳ２０４）。ＣＰＵ３１０は、図１５に示すように、１分間の拍動検出時刻と拍動間隔の関係を数学的に補間（例えばスプライン補間）する（ステップＳ２０６）。より詳細には、ＣＰＵ３１０は、閾値検出などの方法により、心電のピーク信号（Ｒ波）を検出し、各心電のピークの間隔（時間）を算出する。拍動間隔の算出方法として、上記の他に、自己相関関数を用いた周期の導出や矩形波相関トリガを用いる方法などで行ってもよい。
【００４９】
そして、ＣＰＵ３１０は、図１６に示すように得られた関数の周波数解析を行う（ステップＳ２０８）。
【００５０】
ＣＰＵ３１０は、周波数解析で得られた図１６のようなパワースペクトル分布のなかで、任意の周波数範囲（例えば０．０５〜０．５Ｈｚの間）においてパワースペクトルの最大のピークを特定する（ステップＳ２１０）。ここでは一例として、ＣＰＵ３１０は、２番目に大きいピークに比べた最大のピークの割合が、任意の閾値以上の大きさ(例えば３倍）を有する場合には、「測定可能状態」と判別する。
【００５１】
より詳細には、例えば、屋内の静かな部屋でリラックスしている状態の犬のスプライン補間後のＲＲＩ変動は、図１７（ａ）に示すようなものとなる。この場合のパワースペクトル分布は、図１７（ｂ）に示すようなものとなり、２番目に大きいピークに比べた最大のピークの割合が、任意の閾値以上の大きさ(例えば３倍）を有するため、ＣＰＵ３１０は、「測定可能状態」と判別する。
【００５２】
逆に、例えば、屋外の騒がしい環境で落ち着きがない状態の犬のスプライン補間後のＲＲＩ変動は、図１８（ａ）に示すようなものとなる。この場合のパワースペクトル分布は、図１８（ｂ）に示すようなものとなり、２番目に大きいピークに比べた最大のピークの割合が、任意の閾値以上の大きさ(例えば３倍）を有さないため、ＣＰＵ３１０は、「測定不可能状態」と判別する。
【００５３】
ＣＰＵ３１０は、「測定不可能状態」と判別した場合は、別のタイミングに関して、信号処理装置５００が既に取得している拍動間隔に基づいて、ステップＳ１０６からの処理を繰り返す。
【００５４】
ＣＰＵ３１０は、「測定可能状態」と判別した場合に、各種のバイタルデータを検出する。たとえば、ＣＰＵ３１０は、周波数解析における任意の周波数範囲（例えば０．０５〜０．５Ｈｚの範囲）における最大ピークを呼吸の周波数として、逆数を計算することによって呼吸数を算出する。
【００５５】
ＣＰＵ３１０は、ディスプレイ３３０、スピーカ３７０、外部へデータを送信するための通信インターフェイス３６０などを介して、単位時間当たりの呼吸数を表示したり、音声出力したりする。また、ＣＰＵ３１０は、所定の期間たとえば数分間毎の図１４に示す計算を行い、当該計算結果を後述する診断グラフ作成のためにメモリ３２０のデータベースに蓄積していく。
【００５６】
本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０は、周波数解析における最大ピークの周波数を呼吸の周波数として、当該周波数の逆数を計算することによって呼吸数を算出する。図１９は６０分間の呼吸数測定の結果である。状態判別をしなかった場合には、図１９（ａ）のように測定結果が毎分出力可能であるが、様々な状態での測定結果を含み、また、精度を担保することが困難である。一方、「測定不可能状態」と判別した時間のデータは算出しないことにより、図１９（ｂ）に示すような呼吸数を算出することが可能になり、適切な状態下における呼吸数のみを得ることができる。
【００５７】
より詳細には、バイタルデータを蓄積することは医学的に重要な意義を持つが、一定の環境下（例えば安静時）において測定されたデータを比較・解析することが必要である。特に、長期的にデータを比較する場合や、被測定者（例えば犬）が自ら一定の状態を維持することができない場合には、信頼性をもってバイタルデータを記録するためには、測定時の被測定者の状態を判別することが必要である。特に呼吸数は、随意的に変動するため被測定者が意識的に測定可能な状態を作り出すことが困難であり、現在では、自動的に測定可能かどうかを判別する手段が確立されていない。
【００５８】
しかしながら、測定データ（例えば心電信号）を解析することで被測定者の状態判別を行い、状態の判別結果に基づいて、バイタルデータ（例えば、心電信号から導かれる呼吸数など）を算出し、記録しておくことができる。特に、状態判別の手段としては、「測定中の一定時間（例えば1分間）にわたって、適切な状態を保っていたかどうか」の判別を行う。そして、「適切な状態を保っていたかどうか」の判別基準は、例えば、心拍変動解析を用いて、呼吸による変動周期から定義する。犬などの動物は、動作が見られない場合にも心拍や呼吸数の変化があり、本判別基準は加速度センサ等を用いて動作を解析するよりも高精度に適切な状態を判別できる。また、状態判定とバイタルデータ検出の両方を、心電信号等の単一の測定データから行うことによって、測定装置を小型かつ簡便にすることができる。そして、装置やシステムを小型化することにより、測定者側へのストレスや負荷を減らし、より自然な状態での測定が可能となる。
【００５９】
なお、図１４のステップＳ１１０において、ＣＰＵ３１０は、周波数解析で得られたパワースペクトル分布のなかで、任意の周波数範囲（例えば０．０５Ｈｚ〜０．５Ｈｚの間）において、パワースペクトルの最大ピークを探し、当該ピークからその半値幅までのパワースペクトルの積分値の、全体に占める割合が設定された閾値以上の場合に、呼吸数の測定可能状態と判別してもよい。より詳細には、パワースペクトル分布のなかで、任意の周波数範囲（例えば０．０５〜０．５Ｈｚの間）における最大のピークが、他のパワースペクトルと比較して突出しているか否かを判別できればよく、ＣＰＵ３１０は、他の方法によって「測定可能状態」と判別してもよい。
【００６０】
あるいは、図２０に示すように、ＣＰＵ３１０は、拍動間隔のポアンカレプロットに基づいて、標準偏差や標準偏差の積やその平方根などが所定値よりも大きい場合に対象の動物が安静状態にあると判断してもよい（ステップＳ３０２〜３１２）。そして、ＣＰＵ３１０は、「測定可能状態」と判別された場合に、図１５に示すように、拍動間隔の時系列変化における極大（または極小）点の数を呼吸数として算出してもよい。ＣＰＵ３１０は、所定の期間たとえば数分間毎の図２０に示す計算を行い、当該計算結果を後述する診断グラフ作成のためにメモリ３２０のデータベースに蓄積していく。
＜結果の出力方法＞
【００６１】
上記の通り、本実施の形態においては、信号処理装置５００が取得した図２１に示すような信号に基づいて、診断端末３００のＣＰＵ３１０は、各種のグラフをディスプレイ３３０に表示させる。たとえば、図２２に示すように、ＣＰＵ３１０は、個体毎に、拍動間隔をスプライン補間した第１のグラフや、心電ピーク信号自体を示す第２のグラフや、拍動間隔のポアンカレプロットを示す補間第３のグラフや、第１のグラフを周波数解析した第４のグラフなどをディスプレイ３３０に表示する。なお、図２２は、正常にリラックスした状態の個体に関する、（ａ）拍動間隔をスプライン補間した第１のグラフや、（ｂ）心電ピーク信号自体を示す第２のグラフや、（ｃ）拍動間隔のポアンカレプロットを示す補間第３のグラフや、（ｄ）第１のグラフを周波数解析した第４のグラフを示すものである。一方、図２３は、（ａ）心電ピーク信号を正しく取得できなかった場合の信号自体を示す第１のグラフや、（ｂ）拍動間隔のポアンカレプロットを示す第２のグラフや、（ｃ）拍動間隔をスプライン補間した第３のグラフや、（ｄ）第３のグラフを周波数解析した第４のグラフを示すものである。なお、図２３では、右下の心電ピーク信号自体を示す第２のグラフには、正しく取得できなかった時間帯に「不採用」と付している。「不採用」期間とは、R波を正しく検出できない或いは正しく検出できない可能性が高いと判定された期間を指すものとする。当該判定方法の例については後述する。本実施形態の第２のグラフは、心電ピーク信号自体を示すグラフの代わりに動物個体毎またはタイミング毎の動物個体の拍動または脈拍を測定している環境の環境データの推移を示しても良い。環境データとは、例えば、温度、湿度、騒音などの推移が考えられる。
【００６２】
本実施の形態においては、図２４に示すように、ＣＰＵ３１０は、複数の個体のそれぞれに関するいずれかの種類のグラフを並べてディスプレイ３３０に表示するモードが選択できる。そして特に、本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０は、正常でない可能性が高いと判断される測定に関するグラフの表示態様を、正常と判断される測定に関するグラフの表示態様と異ならせる。たとえば、ＣＰＵ３１０は、ディスプレイ３３０に、複数の個体の第２のグラフを並べて表示させつつ、正常でないと判断される測定に関しては、第２のグラフとともに元の第１のグラフも並べて同時に表示するものである。ここで、第２のグラフと第１のグラフは、所定の期間同時に表示していればよい。例えば、第２のグラフが表示された後、しばらく経ってから第１のグラフが表示されてもよく、第１のグラフおよび第２のグラフを同時所定の期間同時に表示すれば、第１のグラフおよび第２のグラフのどちらかを先にディスプレイに表示させなくしてもよい。
【００６３】
これによって、獣医などのユーザは、正常でないグラフを診断などに採用したり考慮したりすべきであるか否かを判断しやすくなる。
【００６４】
図２４に示すように、第１のグラフと第２のグラフの横軸はともに測定時間を示す。第１のグラフおよび第２のグラフの横軸の測定間隔、長さ、尺度については揃えられていることが好ましい。さらに、第１のグラフの横軸と第２のグラフの横軸は、互いに平行に配置されていることが好ましい。この第１のグラフおよび第２のグラフの横軸を揃えることによって、目視によって両グラフを見比べる際に、両グラフに含まれるデータ同士の対応関係を確認することが容易となる。
【００６５】
なお、正常と判断される測定に関するグラフの配置される位置が変化しないように、第２のグラフとともに元の第１のグラフを、正常と判断される測定に関するグラフよりも小さく表示させる。
【００６６】
以下では、診断端末３００における、取得した各種のデータが正常であるか否かを判断するための処理について説明する。一例として、図２５は、得られた心電データがＲ波を検出するに足りるデータかどうか、つまり、R波を正しく検出できない或いは正しく検出できない可能性が高いかどうかを判定するためのフローチャートである。
【００６７】
図２５を参照して、ＣＰＵ３１０は、まず直近t秒（例えばt=1）の心電の電圧値Etを取得する。電圧取得のサンプリング周波数を100Hzとすると、Etは100個の数値で構成される（ステップＳ４０２）。ＣＰＵ１１０は、Etの最大値Emを決定する（ステップＳ４０４）。
【００６８】
本実施の形態においては、判定は２段階に分けている。１段階目はＲ波の振幅が足りているか否かに応じて判定する段階であって、２段階目はＲ波同等もしくはそれ以上にノイズが多いか否かに応じて判定する段階である。以下では、１段階目をフラット判定（第２の判定手段、ステップＳ４１０）と呼び、２段階目を多ノイズ判定（第１の判定手段）と呼ぶ。
【００６９】
図２６に示すように、ＣＰＵ３１０は、フラット判定として、Etの平均Et_aveを取得し（ステップＳ４１２）、Etの最大値Emとの差を求める（ステップＳ４１４）。ＣＰＵ３１０は、この差が所定閾値Jflat（例えば30）を超える場合は、フラット判定結果はFALSE（ステップＳ４１６）、超えない場合はTRUEとする（ステップＳ４１６）。ＣＰＵ３１０は、フラット判定にてTRUEとなった場合は、この区間Etは採用できないと判定する（第１結果、ステップＳ４５２）。なお、閾値Jflatは、犬種の大きさや、皮膚の接触抵抗の大きさによって変更してもよいし、周囲の温湿度によって変更してもよい。
【００７０】
図２５に戻って、ＣＰＵ３１０は、Etに加え、直近ref秒（例えばref=15）の電圧値Erefも取得する（ステップＳ４２６）。ＣＰＵ３１０は、Et,Erefそれぞれの分散値Dt、Drefを求める（ステップＳ４３４）。ＣＰＵ３１０は、DtがDrefを超えた場合は、ノイズが多すぎるためにこの区間Etを採用しないと判定する（第１結果、ステップＳ４４６）。逆にDtがDrefを下回る場合は、ＣＰＵ３１０は、Etは採用できると判定する（第２結果、ステップＳ４４２）。なお、前記t秒やref秒は、犬種の大きさや、皮膚の接触抵抗の大きさによって変更してもよいし、周囲の温湿度によって変更してもよい。また、測定中の犬の活発さに応じて変更してもよい。例えば、加速度センサなどによって活発さの測定が可能である。
【００７１】
なお、本実施の形態においては、この多ノイズ判定において、ノイズの大小に配慮するため、EtおよびEref取得時において所定閾値EMAX（例えば150）を超えるか否かに応じて
、それぞれの最大値にて正規化するようにしてもよい（ステップＳ４２２、ステップＳ４２４、ステップＳ４３０、ステップＳ４３２）。この所定閾値EMAXは、検出する電圧値の分解能の細かさによって調整することが望ましい。
【００７２】
また、自律神経バランスを示す数値に関しても、ポアンカレプロットの標準偏差や標準偏差の積に限らず、ポアンカレプロットの連続する２つのプロット間の距離の平均を利用したり、その他のポアンカレブロットのばらつきを示す数値を利用したり、ポアンカレプロット以外の他の計算方法を利用してもよい。
【００７３】
また、上記の実施の形態では、心電取得用の電極４０１，４０２，４０３を用いて拍動間隔を算出しているが、このような形態には限られない。例えば、光電脈波方式の脈波計やパルスオキシメータによって脈波信号を取得し、脈波信号から拍動間隔を算出してもよい。この場合は、脈波の測定部位は、舌、耳などをはじめとした皮膚が露出した部位であることが好ましい。また、電子聴診器などにより心音信号を取得し、心音信号か拍動間隔を算出してもよい。これらこの場合、電極を使用しない方法での測定が可能となる。マイクロ波ドップラーセンサ等の脈波取得センサを利用して、脈波信号を取得し、脈波信号から拍動間隔を算出してもよい。たとえば、マイクロ波発信装置が天井等に設置されており、非接触で犬などの動物からの脈波を取得する形態が考えられる。この場合には、非接触での測定が可能となり、被験体への負荷をより軽減する効果がある。
＜第２の実施の形態＞
【００７４】
結果の出力方法は、上記の実施の形態のものには限られない。たとえば、診断端末３００のＣＰＵ３１０は、図２６に示すフラット判定として、Etの平均Et_aveを取得し（ステップＳ４１２）、Etの最大値Emとの差を求める（ステップＳ４１４）。そして、ＣＰＵ３１０は、この差が第２の所定閾値Jflat（例えば１５）を超えない場合は、このグラフ自体をディスプレイ３３０には並べないようにしてもよい。
【００７５】
また、図２５のステップＳ４４６において、ＣＰＵ３１０は、DtがDrefの所定の値（例えば２倍）を超えた場合は、ノイズが多すぎるためにこのグラフ自体をディスプレイ３３０には並べないようにしてもよい。
【００７６】
すなわち、本実施の形態においては、ＣＰＵ３１０は、グラフに含まれる一部または全部が第２の判定手段によって、所定の条件を満たした場合に、当該グラフ内に正常でない範囲があるものとして、他のグラフと異なる表示で当該グラフをディスプレイ３３０を表示する。そして、ＣＰＵ３１０は、グラフに含まれる一部または全部がさらに第１の判定手段によって、所定の条件までも満たした場合には、当該グラフ自体を表示しないで代わりに次のグラフをディスプレイ３３０を表示する。
【００７７】
これによって、正常でない可能性が高い、たとえば８０％以上など、グラフはあらかじめ自動的に排除しつつ、獣医などのユーザは、正常でない可能性がある、たとえば３０％以上など、グラフに関して診断などに採用したり考慮したりすべきであるか否かを判断しやすくなる。ＣＰＵ３１０は、ボタンやタッチパネルなどの操作部を介して、上記の判断の指標となる、当該可能性の数値自体やその他のしきい値などの設定を受けることが好ましい。
＜第３の実施の形態＞
【００７８】
結果の出力方法は、上記の実施の形態のものには限られない。本実施の形態においても、ＣＰＵ３１０は、正常でない可能性が高いと判断される測定に関するグラフの表示態様を、正常と判断される測定に関するグラフの表示態様と異ならせる。そしてたとえば、ＣＰＵ３１０は、ディスプレイ３３０に、複数の個体の第２のグラフを並べて表示させつつ、正常でないと判断される測定結果に関しては、図２７に示すように、画面に、正常でないと判断される測定に関する、第２のグラフに元の第１のグラフを重ねて表示してもよい。
【００７９】
これによって、獣医などのユーザは、正常でないグラフを診断などに採用したり考慮したりすべきであるか否かを判断しやすくなる。
【００８０】
この場合は、ＣＰＵ３１０は、第１のグラフの縦方向の主要な範囲と第２のグラフの縦方向の主要な範囲とを同程度に合わせることが好ましい。
【００８１】
あるいは、図２８に示すように、ＣＰＵ３１０は、正常でない可能性が高いと判断される測定に関するグラフの表示態様を、正常と判断される測定に関するグラフの表示態様と異ならせてもよい。すなわち、ＣＰＵ３１０は、ディスプレイ３３０に、複数の個体の第２のグラフを並べて表示させつつ、正常でないと判断される測定結果に関しては、第２のグラフの周囲に枠を表示させる。あるいは、ＣＰＵ３１０は、第２のグラフの線の色を変えたり、背面色を変えたり、エクスクラメーションを付したりする。
【００８２】
そして、ＣＰＵ３１０は、ボタンやタッチパネルなどの操作部を介して、当該グラフが選択されると、図２９に示すように、画面に、正常でないと判断される測定に関する、第２のグラフとともに元の第１のグラフも並べて表示するものである。
【００８３】
より好ましくは、この際に、図３０に示すように、ＣＰＵ３１０は、画面に、当該測定に関するグラフを画面に残す命令や除外する命令を受け付けるための画像やテキストを表示する。そして、ＣＰＵ３１０は、操作部を介して入力される「残す命令」に応じて、対象となる測定のグラフの表示態様を通常のグラフと同じものに戻したり、操作部を介して入力される「除外命令」に応じて、対象となる測定のグラフを画面から取り除いて、次の別の測定のグラフを前に詰めて表示したりする。
＜第４の実施の形態＞
【００８４】
あるいは、正常でない可能性が高いと判断される測定に関するグラフに関して、図３１に示すように、ＣＰＵ３１０は、第２のグラフとともに元の第１のグラフも並べて表示しつつ、当該第１および第２のグラフのうちの正常でない可能性が高いと判断される箇所を他の部分と異なる表示態様で表示させてもよい。たとえば、ＣＰＵ３１０は、当該第１および第２のグラフのうちの正常でない可能性が高いと判断される箇所を囲う枠線を表示する。
【００８５】
あるいは、図３２に示すように、ＣＰＵ３１０は、当該第１および第２のグラフのうちの正常でない可能性が高いと判断される領域の背面色を他の部分と異なるものにする。
【００８６】
あるいは、図２７で正常でない可能性が高いと判断される測定に関するグラフが選択されると、図３３に示すように、ＣＰＵ３１０は、画面に、正常でないと判断される測定に関する、３つ以上のグラフを表示する画面に推移してもよい。この場合も、ＣＰＵ３１０は、当該第１および第２のグラフのうちの正常でない可能性が高いと判断される箇所を他の部分と異なる表示態様で表示させてもよい。
＜第５の実施の形態＞
【００８７】
結果の出力方法は、上記の実施の形態のように、異なる複数の個体のグラフを並べて表示するものには限られない。たとえば、診断端末３００のＣＰＵ３１０は、図２４に示すように、指定された個体に関する、異なる複数のタイミングのそれぞれに関するグラフを並べてディスプレイ３３０に表示してもよい。
＜第６の実施の形態＞
【００８８】
上記の実施の形態にかかる情報処理システム１は、電極４０１，４０２，４０３からの心電信号に基づいて信号処理装置５００が拍動間隔を取得し、診断端末３００が拍動間隔から動物の状態を判断するための情報または動物の状態の判定結果の情報を算出して出力するものであった。しかしながら、それらの１つの装置の全部または一部の役割が、別の装置によって担われてもよいし、複数の装置によって分担されてもよい。逆に、それら複数の装置の全部または一部の役割を、１つの装置が担ってもよいし、別の装置が担ってもよい。
【００８９】
例えば、図３４に示すように、診断端末３００が信号処理装置５００の全部または一部の機能を搭載するものであってもよい。この場合は、診断端末３００は、簡易信号処理装置５０１から、電極４０１，４０２，４０３からの心電信号を無線通信によって取得する。電極からの心電信号は、最低限のフィルタ装置、増幅装置及びＡ／Ｄ変換装置を含む簡易心電前処理部５７０によりデジタル信号に変換され、送信部５６０から送信される。診断端末３００は、心電信号から拍動間隔や動物の状態を判断するための情報または動物の状態の判定結果の情報を算出する。そして、診断端末３００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力する。
【００９０】
あるいは、図３５に示すように、信号処理装置５００が診断端末３００の全部または一部の機能を搭載するものであってもよい。この場合は、電極４０１，４０２，４０３からの心電信号に基づいて、信号処理装置５００が拍動間隔や動物の状態を判断するための情報または動物の状態の判定結果の情報を算出する。そして、信号処理装置５００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力する。
【００９１】
あるいは、図３６に示すように、診断端末３００の役割をサーバ１００が担ってもよい。この場合は、サーバ１００が、上記の実施の形態の診断端末３００の機能を搭載することになる。例えば、診断端末３００としての通信端末が信号処理装置５００からの拍動間隔などの必要な情報をルータやキャリア網やインターネットなどを介してサーバ１００に送信する。サーバ１００が動物の状態を判断するための情報または動物の状態の判定結果を示す情報を算出し、当該情報を診断端末３００に送信する。診断端末３００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力することが考えられる。
【００９２】
なお、この場合は、当然に、サーバ１００の受信部１６１や送信部１６２は、サーバ１００の通信インターフェイス１６０によって実現される。そして、拍動間隔記憶部１２１やデータ記憶部１２２は、サーバ１００のメモリ１２０またはサーバ１００からアクセス可能な他の装置などによって実現される。統計処理部１１１やグラフ作成部１１２や結果出力部１１３は、ＣＰＵ１１０がメモリ１２０のプログラムを実行することによって実現される。
【００９３】
あるいは、図３７に示すように、信号処理装置５００が拍動間隔などの必要な情報をルータやキャリア網やインターネットなどを介してサーバ１００に送信する。サーバ１００が動物の状態を判断するための情報または動物の状態の判定結果の情報を算出して、当該情報をインターネットやキャリア網やルータなどを介して診断端末３００としての通信端末に送信する。診断端末３００が最終的な結果の情報をディスプレイやスピーカに出力する。この場合は、信号処理装置５００と診断端末３００とは無線ＬＡＮまたは有線ＬＡＮで接続されていなくてもよい。
【００９４】
なお、この場合も、当然に、サーバ１００の受信部１６１や送信部１６２は、サーバ１００の通信インターフェイス１６０によって実現される。そして、拍動間隔記憶部１２１やデータ記憶部１２２は、サーバ１００のメモリ１２０またはサーバ１００からアクセス可能な他の装置などによって実現される。統計処理部１１１やグラフ作成部１１２や結果出力部１１３は、ＣＰＵ１１０がメモリ１２０のプログラムを実行することによって実現される。
【００９５】
上記の実施の形態の説明においては、「ポアンカレプロット」を行う処理や「ポアンカレプロット処理後の軸変換」を行う処理について述べられているが、当該処理は、診断端末３００・サーバ１００・信号処理装置５００のＣＰＵが実際に紙媒体やディスプレイにポアンカレプロットの画像を印刷したり表示したりすることに限定されるべきではない。当該処理は、たとえば、ＣＰＵが、メモリに、実質的にポアンカレプロットを示すデータを格納したり展開したりする処理をも含む概念である。
＜第７の実施の形態＞
【００９６】
上記の実施の形態にかかる情報処理システム１においては、正常でない可能性が高いと判断される測定に関するグラフの表示態様を、正常と判断される測定に関するグラフの表示態様と異ならせるものであった。しかしながら、このような形態には限られない。
【００９７】
たとえば、診断端末３００のＣＰＵ３１０が、信号処理装置５００からデータを取得したタイミングで、Ｒ波の振幅が足りているか否かに応じて判定（フラット判定）したり、Ｒ波と同等もしくはそれ以上にノイズが多いか否かに応じて判定（多ノイズ判定）したりしてもよい。
【００９８】
そして、ＣＰＵ３１０は、正常であると判断した場合には、図３８の（ａ）に示すように、ディスプレイ３３０にエラー表示をさせない。ＣＰＵ３１０は、フラット判定において正常でないと判断した場合には、図３８の（ｂ）に示すように、ディスプレイ３３０に「電極がはずれている」旨のメッセージを出力してもよい。ＣＰＵ３１０は、多ノイズ判定において正常でないと判断した場合には、図３８の（ｃ）に示すように、ディスプレイ３３０に「電極が正常に取り付けられていない」旨のメッセージや「対象の動物が動いている」旨のメッセージを出力してもよい。
＜第８の実施の形態＞
【００９９】
上記の実施の形態にかかる情報処理システム１においては、取得した各種のデータが正常であるか否かを判断するために、Ｒ波の振幅が足りているか否かに応じて判定（フラット判定）したり、Ｒ波同等もしくはそれ以上にノイズが多いか否かに応じて判定（多ノイズ判定）したりするものであった。
【０１００】
しかしながら、フラット判定の代わりに、Ｒ波の振幅が大き過ぎるか否かに応じて、取得した各種のデータが正常であるか否かを判断してもよい。たとえば、図３９に示すように、ＣＰＵ３１０は、Etの平均Et_aveを取得し（ステップＳ４１２）、Etの最大値Emとの差を求める（ステップＳ４１４Ｂ）。ＣＰＵ３１０は、この差が所定閾値（例えば200）を超えるか否かを判定する（ステップＳ４１４Ｂ）。この差が所定閾値を超える場合は、判定結果はTRUE（ステップＳ４１８Ｂ）、超えない場合はFALSEとする（ステップＳ４１６Ｂ）。ＣＰＵ３１０は、判定にてTRUEとなった場合は、この区間Etは採用できないとして、ディスプレイ３３０やスピーカにその旨を出力させる（ステップＳ４１８Ｂ）。
【０１０１】
あるいは、この判定と上記のフラット判定とを組み合わせてもよい。すなわち、図４０に示すように、ＣＰＵ３１０は、フラット判定として、Etの平均Et_aveを取得し（ステップＳ４１２）、Etの最大値Emとの差を求める（ステップＳ４１４）。ＣＰＵ３１０は、この差が所定閾値Jflat（例えば30）を超えない場合はTRUEとする（ステップＳ４１８）。ＣＰＵ３１０は、フラット判定にてTRUEとなった場合は、この区間Etは採用できないとして、ディスプレイ３３０やスピーカにその旨を出力させる（ステップＳ４１８）。一方、フラット判定にてFALSEとなった場合には、Etの最大値Emとの差が所定閾値（例えば200）を超えるか否かを判定する（ステップＳ４１４Ｂ）。この差が所定閾値を超える場合は、判定結果はTRUE（ステップＳ４１８Ｂ）、超えない場合はFALSEとする（ステップＳ４１６Ｂ）。ＣＰＵ３１０は、判定にてTRUEとなった場合は、この区間Etは採用できないとして、ディスプレイ３３０やスピーカにその旨を出力させる（ステップＳ４１８Ｂ）。
＜第９の実施の形態＞
【０１０２】
多ノイズ判定に関しても、様々な処理があげられる。たとえば、図４１に示すように、ＣＰＵ３１０は、DtがDrefの１５０％を超えるか否かを判断する（ステップＳ４３６Ｂ）。ＣＰＵ１１０は、DtがDrefの１５０％を超えた場合は、ノイズが多すぎるためにこの区間Etを採用しないとして、ディスプレイ３３０やスピーカにその旨を出力させる（ステップＳ４４６Ｂ）。逆にDtがDrefの１５０％を下回る場合は、ＣＰＵ３１０は、Etは採用できるとする（ステップＳ４４２）。
【０１０３】
これによって、図４２のような、枠内のような電位が得られた場合に、エラーを出力することができるようになる。図４２においては、多ノイズ判定においてエラーと判断された期間にエラーフラグ「１」が付されており、多ノイズ判定においてエラーと判断されなかった期間に正常フラグ「０」が付されている。
【０１０４】
あるいは、図４３に示すように、ＣＰＵ３１０は、DtがDrefの７０％以下か否かを判断してもよい（ステップＳ４３６Ｃ）。ＣＰＵ１１０は、DtがDrefの７０％以下の場合は、電圧値が低すぎるためにこの区間Etを採用しないとして、ディスプレイ３３０やスピーカにその旨を出力させる（ステップＳ４４６Ｂ）。逆にDtがDrefの７０％を超える場合は、ＣＰＵ３１０は、Etは採用できるとする（ステップＳ４４２）。
【０１０５】
あるいは、図４４に示すように、これらの判定を組み合わせてもよい。すなわち、ＣＰＵ３１０は、DtがDrefの１５０％を超えるか否かを判断する（ステップＳ４３６Ｂ）。ＣＰＵ１１０は、DtがDrefの１５０％を超えた場合は、ノイズが多すぎるためにこの区間Etを採用しないとして、ディスプレイ３３０やスピーカにその旨を出力させる（ステップＳ４４６Ｂ）。逆にDtがDrefの１５０％を下回る場合は、DtがDrefの７０％以下か否かを判断する（ステップＳ４３６Ｃ）。ＣＰＵ１１０は、DtがDrefの７０％以下の場合は、電圧値が低すぎるためにこの区間Etを採用しないとして、ディスプレイ３３０やスピーカにその旨を出力させる（ステップＳ４４６Ｂ）。逆にDtがDrefの７０％を超える場合は、ＣＰＵ３１０は、Etは採用できるとする（ステップＳ４４２）。
＜第１０の実施の形態＞
【０１０６】
第７から第９の実施の形態に関しても、それらの１つの装置の全部または一部の役割が、別の装置によって担われてもよいし、複数の装置によって分担されてもよい。逆に、それら複数の装置の全部または一部の役割を、１つの装置が担ってもよいし、別の装置が担ってもよい。
【０１０７】
具体的には、図４５に示すように、上記の各種の判定を信号処理装置５００のＣＰＵ５１０が実行してもよい。すなわち、ＣＰＵ５１０が、図２５、図２６、図３９〜図４４などの処理を実行し、図３８のような表示を信号処理装置５００のディスプレイ５３０や診断端末３００のディスプレイ３３０に出力させたりしてもよい。あるいは、ＣＰＵ５１０は、エラーと判定した場合に、信号処理装置５００のライト５３１や診断端末３００のライト３３１を赤色に光らせたり、正常と判定した場合に、信号処理装置５００のライト５３１や診断端末３００のライト３３１を緑色に光らせたりしてもよい。あるいは、ＣＰＵ５１０は、信号処理装置５００のスピーカ５３２や診断端末３００のスピーカ３３２に判定結果を出力させたりしてもよい。たとえば、図１に示すように、信号処理装置５００が、犬などの動物に着せるためのウェアラブル端末であって、当該ウェアラブル端末において正常にデータが取得できているかの判断を実行し、図４６や図４７に示すように、当該ウェアラブル端末のディスプレイ５３０やライト５３１やスピーカ５３２がエラー情報などを出力してもよい。
【０１０８】
より具体的には、図４６および図４７に示すように、信号処理装置５００は、犬などの動物に着せるための装具（例えばウエア、ハーネスなど）に備えられる。なお、装具に対して信号処理装置５００は、ホックやボタン、ケーブルなどによって脱着可能に構成されていてもよい。なお、電極４０１，４０２，４０３を前記装具に固定し、信号処理装置５００を脱着できるように構成する場合、信号処理装置５００は、ホックやボタン、ケーブルを介して電極４０１，４０２，４０３と電気的に接続する。信号処理装置５００は、ホックやボタン、ケーブルで接続されていた装具から脱着することで、電極４０１、４０２、４０３と電気的に絶縁する。このような構成を備えることで、当該装具の洗濯時には信号処理装置５００を外し、装具を洗濯することが可能となる。さらに別の方法では、電極４０１，４０２，４０３も前記装具から脱着可能に構成することも可能である。この場合は、電極４０１，４０２，４０３を面ファスナー、ボタン、フックなどにより装具に装着し、併せて、信号処理装置５００も前記装具に接続することによって、全体としてウェアラブル端末として構成することが可能となる。
＜第１１の実施の形態＞
【０１０９】
上記の実施の形態では、フラット判定およびノイズ判定（図２５のＳ４２２以降）において、「直近t秒」の「心電データEt」を参照していたが、この「直近t秒」は同じでなくてもよい。フラット判定およびノイズ判定において参照期間が異なる例を図４８に示す。
【０１１０】
図４８は、図２５のＳ４１０およびＳ４３６でそれぞれ評価のために使用する期間が異なる例である。まず、フラット判定のために、直近s秒の心電データEs（第３の期間）を取得し（Ｓ４０２Ｂ）、Esにおける最大値Emを取得する（Ｓ４０４Ｂ）。図２６に示したフラット判定処理では、EtのかわりにEsを使用し、同図面はEtをEsと読み替えることにより、両判定処理において使用する期間を異なったものとすることが可能となる。
【０１１１】
これにより、フラット判定およびノイズ判定において、それぞれ最適な期間を選択し、より正確な判定を行うことが可能となる。
＜その他の応用例＞
【０１１２】
本開示は、システム或いは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。そして、本開示を達成するためのソフトウェアによって表されるプログラムを格納した記憶媒体（あるいはメモリ）を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、本開示の効果を享受することが可能となる。
【０１１３】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本開示を構成することになる。
【０１１４】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１１５】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる他の記憶媒体に書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１１６】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１１７】
１          ：情報処理システム
１００      ：サーバ
１１０      ：ＣＰＵ
１１１      ：統計処理部
１１２      ：グラフ作成部
１１３      ：結果出力部
１２０      ：メモリ
１２１      ：拍動間隔記憶部
１２２      ：データ記憶部
１６０      ：通信インターフェイス
１６１      ：受信部
１６２      ：送信部
３００      ：診断端末（情報処理装置）
３１０      ：ＣＰＵ
３１１      ：統計処理部
３１２      ：グラフ作成部
３１３      ：結果出力部
３２０      ：メモリ
３２１      ：拍動間隔記憶部
３２１Ａ    ：対応関係テーブル
３２２      ：データ記憶部
３３０      ：ディスプレイ
３３１      ：ライト
３３２      ：スピーカ
３６０      ：通信インターフェイス
３６１      ：受信部
３６２      ：送信部
３７０      ：スピーカ
４０１      ：電極
４０２      ：電極
４０３      ：電極
５００      ：信号処理装置
５０１      ：簡易信号処理装置
５１１      ：心電前処理部
５１２      ：拍動間隔算出部
５３０      ：ディスプレイ
５３１      ：ライト
５３２      ：スピーカ
５６０      ：送信部
５７０      ：簡易心電前処理部
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【国際調査報告】
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