対象者のサーカディアンリズムの特徴を決定するための方法であって、前記対象者の心臓機能を示す第1の入力信号を或る期間に亘って測定するステップと、前記期間と重複する期間に亘って、前記対象者の活動を示す少なくとも1つの第2の入力信号を測定するステップと、前記第1の入力信号と前記第2の入力信号とを組み合わせて、前記対象者のサーカディアンリズムを表す周期的な出力信号を得るステップと、前記周期的な出力信号の少なくとも1つの特徴を決定するステップと、を有する方法。前記特徴は、前記周期的な出力信号の頂点位相である、請求項1に記載の方法。前記特徴は、前記周期的な出力信号の振幅である、請求項1又は2に記載の方法。前記第1の入力信号及び前記第2の入力信号はサンプリングにより得られ、それぞれ幾つかの第1の入力信号値及び第2の入力信号値に帰着し、前記サンプリングされた第1の入力信号値及び第2の入力信号値から、幾つかの出力信号値が計算される、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の方法。前記周期的な出力信号は、回帰分析により前記計算された幾つかの出力信号値から導出される、請求項4に記載の方法。前記幾つかの出力信号値は、前記第1の入力信号値及び前記第2の入力信号値を外性入力とした自己回帰移動平均モデルに従って前記第1の入力信号値及び前記第2の入力信号値から計算される、請求項4又は5に記載の方法。前記第1の入力信号値及び前記第2の入力信号値は、1Hzよりも高い周波数でサンプリングすることにより得られる、請求項4乃至6のいずれか一項に記載の方法。前記第1の入力信号値又は前記第2の入力信号値は、第1の周波数で元の信号値をサンプリングすることにより得られ、前記元の信号値は、前記第1の周波数よりも高い第2の周波数でサンプリングすることにより得られる、請求項4乃至7のいずれか一項に記載の方法。前記第1の入力信号は、前記対象者の心拍間隔である、請求項1乃至8のいずれか一項に記載の方法。512Hzの第2の周波数で生の心電図信号をサンプリングすることにより生の心電図信号値が得られ、前記得られた心電図信号値から心拍間隔信号が導出され、60Hzの第1の周波数で前記導出された心拍間隔信号をサンプリングすることにより、前記第1の入力信号値を表す心拍間隔信号値が得られる、請求項8を引用する請求項9に記載の方法。前記第2の入力信号は、前記対象者の手首アンチグラフィ信号である、請求項1乃至10のいずれか一項に記載の方法。前記第2の入力信号は、前記対象者の露光量を示す信号である、請求項1乃至の10いずれか一項に記載の方法。それ故、本発明の目的は、対象者の心臓機能を解析し、該心臓機能に存在する内因的なサーカディアンリズムのマスキング効果を除去することにより、マスターペースメーカー振動パラメータの推定を可能とする、対象者のサーカディアンリズムの特徴を決定するための方法を提供することにある。本目的は、請求項1の特徴を有する方法により達成される。本方法によれば、特定の期間に亘って、対象者の心臓機能に関連する第1の入力信号が測定される。加えて、該第1の入力信号が測定される当該第1の期間と重複する期間に亘って、該対象者の生理的活動を示す第2の入力信号が測定される。該第1の入力信号と該第2の入力信号とは組み合わせられて、該対象者のサーカディアンリズムを表す周期的な出力信号に帰着する。当該出力信号から、サーカディアンリズムの所望の特徴が導出される。第1の入力信号と第2の入力信号との組み合わせの背後にある着想は、後者が、第1の信号に存在する内因的なサーカディアンリズムについての情報をマスクする効果についての情報を含むことである。該組み合わせは、第1の入力信号心臓機能を表すから不要な特徴を取り除いて、サーカディアンリズムのダイナミクスを記述する振動パラメータが周期的な出力信号から直接に導出されることができるようにする。第1の入力信号と第2の入力信号との組み合わせは、自己回帰、脱色、独立成分分析、又は非線形主成分分析により実行されても良く、周期的な出力信号によりサーカディアンリズムの強調された表現に導く。当該強調された信号は次いで、例えば調和回帰を適用することにより、振動パラメータの推定を導出するために利用されても良い。第1の入力信号は、心臓機能のいずれのマーカーであっても良く、第2の信号は、該心臓機能が測定される期間と重複する期間に亘る、例えば手首アクチグラフ、睡眠ロック、質問回答、皮膚温度、露光量等のような、対象者の覚醒の前期の示唆を提供する、該対象者からの生理的、行動的又は環境的なデータにより表されても良い。好適には、決定されるべきサーカディアンリズムの特徴は、周期的な出力信号の頂点位相である。本発明による方法の他の好適な実施例によれば、前記特徴は周期的な出力信号の振幅である。他の好適な実施例においては、前記第1の入力信号及び前記第2の入力信号はサンプリングにより得られ、それぞれ幾つかの第1の入力信号値及び第2の入力信号値に帰着し、前記サンプリングされた第1の入力信号値及び第2の入力信号値から、幾つかの出力信号値が計算される。当該実施例においては、該第1及び第2の信号は、それぞれ心臓機能をサンプリングすることにより及び対象者の行動を監視することにより得られる、別個の入力信号値である。このことは、第1の入力信号値の第1のセットと、第2の入力信号値の第2のセットと、に帰着する。これらセットから、例えば該第1及び第2の入力信号値を入力変数として含む連立方程式を解き、出力信号値を解として得ることにより、出力信号値のセットが導出される。好適には、前記周期的な出力信号は、回帰分析により前記計算された幾つかの出力信号値から導出される。本発明の他の好適な実施例によれば、前記幾つかの出力信号値は、前記第1の入力信号値及び前記第2の入力信号値を外性入力とした自己回帰移動平均ARMAXモデルに従って前記第1の入力信号値及び前記第2の入力信号値から計算される。自己相関された時系列データを処理するための信号処理において、自己回帰移動平均モデルは良く知られている。該モデルは2つの部分、即ち自己回帰部分と移動平均部分とから成る。数学的な基盤は、ここでは第1の入力信号値と第2の入力信号値により表される、2つの時系列を互いに対する関係へと設定する連立一次方程式である。当該連立一次方程式を解くことは、対象者のサーカディアンリズムを表す一連の出力信号値に帰着する。好適には、前記第1の入力信号値及び前記第2の入力信号値は、1Hzよりも高い周波数でのサンプリングにより得られる。他の好適な実施例によれば、前記第1の入力信号値又は前記第2の入力信号値は、第1の周波数で元の信号値をサンプリングすることにより得られ、前記元の信号値は、前記第1の周波数よりも高い第2の周波数でサンプリングすることにより得られる。実際には、このことは、第1の入力信号値又は第2の入力信号値により表される時系列の一方が、元の生の信号値をサンプリングすることにより得られ、当該元の信号値は、比較的高い周波数で測定パラメータをサンプリングすることにより得られることを意味する。単に1つの例として、元の信号値は、512Hzの周波数で心臓パラメータをサンプリングすることにより得られる生の値である。これら元の信号値は、60Hzでのサンプリングにより得られる第2の入力信号値の第2の時系列と共に直接に計算されることはできない。それ故、該元の信号値は、60Hzの比較的低い周波数でサンプリングされて第1の入力信号値を得て、該第1の入力信号値は次いで、例えば上述したARMAXモデルにより第2の入力信号値と組み合わせられても良い。好適には、前記第1の入力信号値は、対象者の心拍間隔IBIである。他の好適な実施例によれば、512Hzの第2の周波数で生の心電図ECG信号をサンプリングすることにより生の心電図信号値が得られ、前記得られた心電図信号値から心拍間隔信号が導出され、60Hzの第1の周波数で前記導出された心拍間隔信号をサンプリングすることにより、前記第1の入力信号値を表す心拍間隔信号値が得られる。本発明の他の好適な実施例においては、前記第2の入力信号は、対象者の手首アクチグラフィ信号である。更に他の好適な実施例によれば、前記第2の入力信号は、対象者の露光量を示す信号である。本発明のこれらの及び他の態様は、以下に説明される実施例を参照しながら説明され明らかとなるであろう。図面のフロー図に示された方法において、対象者10の生理的信号が集められる。ストラップベルト等の形をとる装着可能なECG装置に内蔵された適切なセンサにより、ECG信号が得られる。生のECG信号は、512Hzの周波数でのサンプリングにより得られるステップ12。当該サンプリングは、所定の期間Tに亘って実行され、生のECG信号値のセットに帰着する。第2に、他の適切なセンサにより、対象者10から更なる生理的データが集められる。これら第2のデータは、生のECG信号をサンプリングするための前述した期間Tと重複する期間に亘る、対象者10の生理的活動を示す。当該活動に関連する信号のサンプリングは、60Hzの低い周波数で実行される。適切なセンサは、対象者10の手首動作信号を測定するため、リストバンド等に内蔵されても良い。対象者10の活動を示すこれら第2の生理的データは、睡眠記録、皮膚温度、露光量等に基づく他のデータであっても良いことに留意されたい。これらデータは、対象者10の前覚醒期間に関する情報を含むものと考えられる。以下、心臓機能信号からのマスキング効果を除去するため、これらのデータが対象者10の心臓機能に関連するデータと組み合わせられ、対象者10の概日活動を表す信号機能へと帰着することが示される。該生のECG信号から、R-R間隔を計算することにより、IBI信号が導出される。その結果のIBI信号は更に、ステップ16において60Hzの周波数でサンプリングされる。ステップ16の結果は、時間間隔Tにおける対象者10のIBIに関連する第1の入力信号値のセットである。他方、ステップ14の結果は、期間Tに重複する期間における対象者10の活動を示す第2の入力信号値を同数含むセットである。該第1及び第2の入力信号は、ゼロ周波数成分を消去するためトレンド除去される。後続するステップ18において、第1の入力信号値と第2の入力信号値とが、自己回帰移動平均モデルARMAXを利用して数学的に組み合わせられ、ここで該第1の入力信号値及び第2の入力信号値が外性入力を表す。xnを第2の入力信号値とし、xnを第1の入力信号値とすると、ARMAXモデルの範囲内で、xn及びxnの一次関数を表す一連のyn出力信号値を算出することが可能である。当該関数ynは、サーカディアンリズムの頂点位相についての情報を含む強調されたサーカディアンリズム表現である。過去の値の一次結合によって、xn及びxnに対し、いずれのnについてもynが計算されることができる。より詳細に説明すると、第1及び第2の入力信号値xn及びxnは、強調されたサーカディアンリズム表現ynを得るために、以下の一次モデルによって組み合わせられる。ここで、nは負でない整数であり、qは逆向きシフト演算子即ちqyn=yn-1であり、wnは平均0及び標準偏差σのガウス型白色雑音であり、Aq、Bq及びCqは以下のように定義される多項式である。これらの式において、値r、[s1s2]T、ai、bij、ci及びσは、該モデルの所与の定数である。強調されたリズム表現ynは次いで、以下の形式のコサイナー回帰ステップ20にかけられる。係数φの回帰は、サーカディアンリズムの望ましい推定量である。φは頂点位相、即ち上述の構造式5から導出され得るステップ22サーカディアンリズム関数の振動ピークの時間である。係数φが導出されれば、該係数は、対象者10のサーカディアンリズムのシフトを可能とする光の介入のタイミングを制御するために、及び概日活動のタイミングを最適化するために、利用されることができる。例えば、中核体温が最低となる時間休日に自然に起床する約2時間前に近いほど、光の介入がより効果的であり、短い対処時間が利用され得る。サーカディアンリズム関数の頂点位相を表す係数φは、周期的な出力信号xnにより表されるサーカディアンリズムの特徴の一例に過ぎないことに留意されたい。例えば、当該信号の振幅は、対象者10の日周期を最適化するための光の介入を制御するために利用され得る他の特徴であり得る。一般に、既に上述したように、対象者10の心拍間隔IBI以外の心臓機能が第1の入力信号として利用されても良く、手首アンチグラフィとは異なる第2の入力信号が対象者10の活動を表すために利用されても良い。本発明は図面及び以上の記述において説明され記載されたが、斯かる説明及び記載は説明するもの又は例示的なものとみなされるべきであり、限定するものとしてみなされるべきではなく、本発明は開示された実施例に限定されるものではない。図面、説明及び添付される請求項を読むことにより、請求される本発明を実施化する当業者によって、開示された実施例に対する他の変形が理解され実行され得る。請求項において、有するcomprisingなる語は他の要素又はステップを除外するものではなく、1つのa又はanなる不定冠詞は複数を除外するものではない。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これら手段の組み合わせが有利に利用されることができないことを示すものではない。請求項におけるいずれの参照記号も、請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。