JP6513005B2 - 疲労度計 - Google Patents

Description

本発明は、疲労度計に関する。

疲労は、痛みや発熱と並び、体が発する健康の３大アラームの１つと言われている。例えば、日常生活における疲労レベルの把握、朝や休憩時における疲労回復状態の把握、企業の労働効率改善や健康管理での使用、運転や頭脳労働など疲労が重大な結果を招く職種での使用といった用途のために、疲労の度合いを知りたいという要望がある。

疲労は、脳疲労と肉体疲労に大別される。脳疲労は、中枢性疲労（精神的疲労）であり、心電波または脈波の間隔（心拍間隔）の揺らぎと相関があることが知られている。具体的には、脳疲労がないときには心拍間隔に揺らぎがあるが、脳疲労があるときには心拍間隔の揺らぎがなくなることが知られている。また、肉体疲労は、末梢性疲労（筋肉疲労）であり、心拍数または脈拍数の変化と相関があることが知られている。具体的には、肉体疲労がないときには心拍数は比較的低いが、肉体疲労があるときには、筋肉に多くの血液が送り込まれるため、心拍数が上昇することが知られている。

疲労測定に関しては、心電波または脈波の情報から脳疲労（精神的疲労、精神ストレス）を判定するものが多く提案されている。例えば、特許文献１には、脈波波形および／または心電波形をデジタル化し、その離散データから数学的な操作によりカオスアトラクタを作成し、そのリアプノフ指数を算出する診断装置が記載されている。また、特許文献２には、脈拍計または心電計を用いて得られる被験者の加速度脈波データを最大エントロピー法により解析して、周波数領域の低周波数成分であるＬＦ値と高周波成分であるＨＦ値に分離し、それらの値から得られるＬＦ／ＨＦ値に基づき被験者の疲労度を判定するシステムが記載されている。特許文献２のシステムでは、ＬＦ／ＨＦ値により脳疲労度（精神ストレス）を測定し、被験者の問診データから得られる因子分析値と合わせることで、身体的疲労度を含む総合的疲労度を判定する。

また、特許文献３には、交感神経活動による代償分を考慮し、官能評価値により近い疲労度を求める疲労解析装置が記載されている。この装置は、基準疲労度を求める第１疲労度算出手段と、最大リアプノフ指数を利用して補正疲労度を求める第２疲労度算出手段と、交感神経活動による疲労の代償作用の有無を判定する判定手段とを備え、累積疲労度出力手段が、交感神経活動による疲労の代償がなされていない状態と判定された時間帯では、第１疲労度算出手段により得られた基準疲労度の累積和を求めて出力し、交感神経活動による疲労の代償がなされている状態と判定された時間帯では、第２疲労度算出手段により得られた補正疲労度の累積和を求めて出力する。

また、肉体疲労に関しては、心拍計を使って心拍数を日々測定することで、安静時の自分の平均心拍数を把握しておき、例えば測定時の心拍数がそれよりも５〜１０拍程度高くなったら疲労状態と判断することが行われている。あるいは、例えば仰向けになって３〜１０分経過してから心拍数を１分間測定し、その後、起立して１５秒後に心拍数を１分間測定して、立位時の心拍数と臥位時の心拍数との差の大きさから肉体疲労度を判断する方法も知られている。これは、仰向けは筋肉が最も使われない状態なので心拍数が一番低く、肉体疲労度が高いほど立位時の心拍数が臥位時の心拍数から乖離するという原理に基づく方法である。

特公平０６−００９５４６号公報 特許第５４９１７４９号公報 特開２００９−１９５３８４号公報

本来、「疲労」とは脳疲労と肉体疲労を合わせたものである。しかしながら、多くの従来技術では、脳疲労と肉体疲労の判定方法や判定尺度がまちまちであり、脳疲労度と肉体疲労度の指標に相互の共通性がないため、脳疲労と肉体疲労を合わせた総合的な疲労度が分かりにくい。

例えば特許文献２のシステムでは、総合的な疲労度を判定しているが、実測は脳疲労のみであり、肉体疲労は問診データから推定しているに過ぎない。問診など、被測定者の回答から疲労度を判断する方法では、本人の意図で回答を誤魔化すことができるため、客観性に欠けるという欠点がある。このため、被測定者の回答を用いずに、客観性な測定データから疲労度を定量化することが望ましい。

また、特許文献２のシステムは医療向けの高価なものであり、特許文献３の装置も実現にはＰＣが必要になる。疲労度を定量的に測定できる一般向け製品はまだ存在しておらず、小型で安価な装置が求められている。

そこで、本発明の目的は、簡易な測定により得られた客観的なデータから被測定者の脳疲労度と肉体疲労度を定量化し、両者の結果を１つの指標として提示する疲労度計を提供することである。

循環器に関する被測定者の生体信号を検知する検知部と、心拍間隔の揺らぎ度および臥位時に対する立位時の心拍数差と脳疲労度および肉体疲労度に関する共通の指標との対応関係を記憶する記憶部と、検知された生体信号から被測定者の心拍間隔の揺らぎ度を算出する第１の算出部と、算出された揺らぎ度に基づき対応関係を参照して被測定者の脳疲労度を取得する第１の取得部と、検知された生体信号から被測定者の臥位時と測定時との心拍数差を算出する第２の算出部と、算出された心拍数差に基づき対応関係を参照して、脳疲労度と共通の指標で表された被測定者の肉体疲労度を取得する第２の取得部と、脳疲労度および肉体疲労度に基づき被測定者の総合的な疲労度を判定する判定部と、総合的な疲労度に関する情報を出力する出力部とを有することを特徴とする疲労度計が提供される。

第１の算出部と第２の算出部は、検知部により検知された同じ生体信号から揺らぎ度と心拍数差をそれぞれ算出することが好ましい。
記憶部は、対応関係として、心拍間隔の揺らぎ度および臥位時に対する立位時の心拍数差と自覚的運動強度を示すボルグスケールとの対応関係を記憶することが好ましい。
記憶部は、被測定者の臥位時の心拍数を記憶し、第２の算出部は、記憶部に記憶されている臥位時の心拍数と検知された生体信号から得られる測定時の心拍数とを用いて心拍数差を算出することが好ましい。

検知部は、生体信号として心電波を検知するための１組の電極であることが好ましい。
検知部は、生体信号として脈波を検知するための脈波センサであることが好ましい。
第１の算出部は、揺らぎ度として、検知された生体信号から得られる心拍間隔の時系列データの最大リアプノフ指数を算出することが好ましい。

上記の疲労度計によれば、簡易な測定により得られた客観的なデータから被測定者の脳疲労度と肉体疲労度を定量化し、両者の結果を１つの指標として提示することができる。

疲労度計１の外観を示す模式図である。 疲労度計１の左側面図、右側面図および使用形態を示す図である。 疲労度計１のブロック図である。 検知部１４により検知された心電波形４０の説明図である。 ＲＲ間隔の揺らぎの例を示す図である。 起立動作による心拍数の時間変化を示すグラフである。 ボルグスケールと疲労度計１の疲労度の判定区分との関係を示す図である。 ＲＲ間隔の揺らぎ度と脳疲労度との関係を示すグラフである。 臥位時・立位時の心拍数差と肉体疲労度との関係を示すグラフである。 疲労度の表示例を示す図である。 疲労度の他の表示例を示す図である。 疲労度計１の初期設定モードの動作例を示すフローチャートである。 疲労度計１の測定モードの動作例を示すフローチャートである。 運動直後の心拍数変化を示すグラフである。 情動による心拍数変化を示すグラフである。 疲労度計２のブロック図である。 異常判定部２７が使用する心拍数のデータを説明するための図である。 停止制御部２８による停止時間の推定を説明するためのグラフである。 表示部１３に表示される警告メッセージの例を示す図である。 深呼吸誘導部２９によるガイダンス時の表示例を示す図である。 疲労度計２の測定モードの動作例を示すフローチャートである。 疲労度計３のブロック図である。 疲労度計４のブロック図である。 他の検知部１４Ａ，１４Ｂの概略構成を示す断面図である。

以下、添付図面を参照して、疲労度計について詳細に説明する。ただし、本発明は図面または以下に記載される実施形態には限定されないことを理解されたい。

図１は、疲労度計１の外観を示す模式図である。図２（Ａ）〜図２（Ｃ）は、それぞれ、疲労度計１の左側面図、右側面図および使用形態を示す図である。図３は、疲労度計１のブロック図である。

疲労度計１は、電極で検知された同じ心電波の情報から被測定者の脳疲労度と肉体疲労度を測定して出力する装置である。疲労度計１は、被測定者の心拍情報（心拍数とその揺らぎ度）から、脳疲労度と肉体疲労度をそれぞれ別の指標で求め、それらの指標の数値を共通の指標に換算して統合することで、総合的な疲労度を判定し、被測定者に報知する。

疲労度計１は、本体ケース１０、主電源スイッチ１１、操作部１２、表示部１３、検知部１４、記憶部１５および制御部１６を有する。図１〜図２（Ｃ）に示すように、本体ケース１０は、正面から見ると矩形であり、人が両手でつかむのに適した大きさおよび厚さを有する。主電源スイッチ１１は、一例として、正面から見て上側の本体ケース１０の側面に設けられている。疲労度計１は、例えば電池電源や交流電源からの電力で動作する。

操作部１２は、測定ボタン１２Ａ、設定ボタン１２Ｂおよび選択ボタン１２Ｃで構成され、図示した例では、本体ケース１０の正面下側に設けられている。測定ボタン１２Ａは、疲労度の測定を開始するためのボタンである。設定ボタン１２Ｂは、疲労度の測定に必要な情報を入力するための初期設定モードに移行するためのボタンである。選択ボタン１２Ｃは、例えば初期設定モードにおいて、使用者が入力項目を選択するために使用するボタンであり、＋ボタンと−ボタンで構成される。

表示部１３は、出力部の一例であり、例えば液晶表示パネル（ＬＣＤ）で構成される。表示部１３は、疲労度の測定結果や、心電波の検知などの進行状況を示すプログレスバー、使用者に操作を促すための各種メッセージなどを表示する。また、本体ケース１０における表示部１３の上部には、疲労度の区分表示１３Ａが記載されている。疲労度計１では、一例として、被測定者の疲労度を、「安静」、「正常」、「軽疲労」および「疲労」の４段階で判定する。図示した例では、疲労度が測定されると、表示部１３の液晶表示パネル上において、区分表示１３Ａの中で測定結果に該当する区分の下の位置に、マークが点灯される。なお、区分表示１３Ａは、図示した例とは異なり、必要なときだけ液晶表示パネル上に表示してもよい。

検知部１４は、循環器に関する被測定者の生体信号として心電波を検知するための１組の電極であり、本体ケース１０の右側側面に設けられた電極１４Ｒと、本体ケース１０の左側側面に設けられた電極１４Ｌとを有する。図２（Ｃ）に示すように、被測定者が両手で本体ケース１０をつかみ、右手７０Ｒと左手７０Ｌが電極１４Ｒ，１４Ｌにそれぞれ触れている間に、検知部１４は、被測定者の心電波を連続して検知する。

また、検知部１４は、電極１４Ｒ，１４Ｌから入力された信号を検知する検知回路１４Ｃと、検知された生体信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器１４Ｄと、その生体信号から交流雑音（ハムノイズ）を除去するためのフィルタ１４Ｅとを有する。商用電源の周波数には５０Ｈｚと６０Ｈｚの２通りがあるため、検知部１４は、設定に応じて、フィルタ１４Ｅとして、５０Ｈｚの周波数成分を除去するものと６０Ｈｚの周波数成分を除去するものを切り替えて使用する。

図４（Ａ）および図４（Ｂ）は、検知部１４により検知された心電波形４０の説明図である。図４（Ａ）の心電波形４０における符号Ｒで示したピークは、血液が左心室から大動脈に送り出されるときに生じるＲ波に相当する。１つのＲ波のピーク（Ｒ点）から次のＲ波のピーク（Ｒ点）までの時間間隔のことを、「ＲＲ間隔（ＲＲＩ）」という。図４（Ｂ）は、連続する２つのＲ点Ｒ_ｎ，Ｒ_ｎ＋１と、それらのＲＲ間隔ｄ_ｎとを示す。疲労度計１では、心拍間隔としてＲＲ間隔を使用し、その揺らぎ度と、ＲＲ間隔から算出される心拍数に基づき、被測定者の疲労度を測定する。

記憶部１５は、例えばＥＥＰ−ＲＯＭなどの不揮発性メモリであり、疲労度計１の動作に必要な情報を記憶する。詳細は後述するが、記憶部１５は、心拍に関する指標と疲労度に関する指標との対応関係を記憶する。

制御部１６は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを含むマイクロコンピュータの制御回路として構成され、疲労度計１の動作を制御する。

ここで、疲労度計１の測定原理を説明する。脳疲労分析には、疲労度計１は、カオスリアプノフ指数法を使用する。カオスリアプノフ指数法とは、ＲＲ間隔の時系列データをカオス力学系の軌道ととらえて、その軌道発散をリアプノフ指数で評価する方法である。

図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、ＲＲ間隔の揺らぎの例を示す図である。図５（Ａ）は脳疲労がないとき（正常時）の例を示し、図５（Ｂ）は脳疲労があるとき（疲労時）の例を示す。これらの図は、心電波形から時系列データとして抽出された複数のＲＲ間隔のそれぞれについて、着目するＲＲ間隔の大きさをｘ座標とし、その１つ前のＲＲ間隔の大きさをｙ座標としてプロットしたものであり、ローレンツプロットと呼ばれる。各図の横軸は現在のＲＲ間隔ｄ_ｎ、縦軸は１つ前のＲＲ間隔ｄ_ｎ−１であり、単位はともにミリ秒である。

図５（Ａ）と図５（Ｂ）を比べればわかるように、脳疲労がない場合の図５（Ａ）では、ＲＲ間隔は時間経過とともに不規則に変化し、複雑に揺らいでいる。一方、脳疲労がある場合の図５（Ｂ）では、各点はほぼ同じ領域内に集中しているため、ＲＲ間隔にはほとんど揺らぎがないか、ＲＲ間隔は規則性のある揺らぎで推移している。図５（Ａ）と図５（Ｂ）のそれぞれの場合について、プロットされた点の集合を力学系の軌道ととらえると、図５（Ａ）の力学系にはカオス性があるが、図５（Ｂ）の力学系にはカオス性がない。力学系の軌道発散を示す指標として最大リアプノフ指数があり、最大リアプノフ指数は、カオス力学系である場合には正になるが、カオス力学系でない場合には負になることが知られている。

さらに、最大リアプノフ指数λ_１は、Ｗｏｌｆ法（Alan Wolf，“DETERMINING LYAPUNOV EXPONENTS FROM A TIME SERIES”，Physica 16D（１９８５），ｐｐ．２８５−３１７，North-Holland, Amsterdam）により、次式で簡易的に算出できることが知られている。

ここで、Ｍは時系列データの総サンプル時間、ｄは時系列データの時刻ｋと時刻ｋ−１のパターン間の距離（ローレンツプロットにおける２次元平面上の距離）である。λ_１＞０であることが観測されれば、周期性のないカオス状態に入っていると言える。そこで、疲労度計１は、ＲＲ間隔の時系列データからＷｏｌｆ法に従って最大リアプノフ指数λ_１を算出し、その符号および大きさを調べることによりＲＲ間隔の揺らぎ度を定量化して、脳疲労度を判定する。

また、肉体疲労分析には、疲労度計１は、臥位立位比較方式を使用する。臥位立位比較方式とは、被測定者が仰向けになったときに測定された臥位時心拍数と、被測定者が立ったときに測定された立位時心拍数との差に基づき、肉体疲労度を推定する方法である。

図６は、起立動作による心拍数の時間変化を示すグラフである。図６の横軸は経過時間ｔを示し、単位は秒である。また、縦軸は心拍数ＨＲを示し、単位はｂｐｍ（拍／分）である。図６のグラフは、１人の被測定者について、肉体疲労度がそれぞれ異なる状態のときに心拍数の時間変化を測定して得られた複数の結果を重ねてプロットしたものである。符号４１で示す曲線群は、正常時（肉体疲労がないとき）の心拍数であり、符号４２で示す曲線群は、疲労時（肉体疲労があるとき）の心拍数である。被測定者は、ｔ＝−５のとき仰向けに寝た状態であり、ｔ＝０で起き上がり、ｔ＞０では起立の状態を継続した。

図６のグラフからわかるように、仰向けの状態（−５≦ｔ＜０）では、有熱時などの特別に体調が異なる場合以外には、肉体疲労度による大きな差は見られない。一方、起立直後（０＜ｔ＜２０）に心拍数は上昇し、起立後３０秒以上（ｔ＞３０）経過すると、符号４１で示す正常時の心拍数よりも、符号４２で示す疲労時の心拍数の方が高くなり、肉体疲労度によって心拍数に差異が見られる。そこで、疲労度計１は、例えば被測定者が仰向けになったときの心拍数を予め記憶部１５に記憶しておき、被測定者が起立してから３０秒以上経過した後で心拍数を測定して、それらの心拍数差に基づき肉体疲労度を判定する。なお、心拍４０拍が３０秒程度に相当するので、疲労度計１は、例えばＲＲ間隔を４０拍分測定し、その最後のデータを用いることにより、起立から３０秒以上経過した時点での心拍数を算出する。

疲労度計１は、脳疲労度と肉体疲労度の両方を、ＲＰＥという同じ指標に換算して定量化する。ＲＰＥ（Rate of Perceived Exertion：自覚運動強度）とは、元々は運動時の疲れ方を５〜２０（文献によっては６〜２０）段階で表現したものであり、Ｂｏｌｇという人が最初に考案したことから、ボルグスケールとも呼ばれる。主に自律神経系評価に基づく脳疲労と、スポーツ医学に基づく肉体疲労とは、評価尺度が異なりそのままでは比較しにくい。このため、疲労度計１では、上記の方法で得られた脳疲労度と肉体疲労度の数値を、脳疲労度および肉体疲労度とＲＰＥ値との間の相関関数に従って、ＲＰＥに一元化する。

図７は、ボルグスケールと疲労度計１の疲労度の判定区分との関係を示す図である。疲労度計１は、疲労度の指標をＲＰＥに一元化した上で、その大小に応じて、被測定者の疲労度を４区分で判定する。疲労度計１は、例えば、ＲＰＥが７以下のときには、疲労なしであることを意味する「安静」と、８〜１１のときには、活動中正常範囲であることを意味する「正常」と、１２〜１４のときには、やや疲労気味であることを意味する「軽疲労」と、１５以上のときには、完全な疲労状態であることを意味する「疲労」と判定する。なお、この区分判定は一例であり、区分の個数は５個以上でも３個以下でもよく、ＲＰＥの値と区分との対応関係も適宜定めてよい。

図８は、ＲＲ間隔の揺らぎ度と脳疲労度との関係を示すグラフである。図９は、臥位時・立位時の心拍数差と肉体疲労度との関係を示すグラフである。図８の横軸は、図７に示すＲＰＥ値であり、縦軸は、ＲＲ間隔の時系列データに関する最大リアプノフ指数λ_１の値である。図９の横軸は、図７に示すＲＰＥ値であり、縦軸は、立位時心拍数と臥位時心拍数との差ΔＨＲ（ｂｐｍ）である。各グラフは、５人の被験者について、各自が色々な疲労度のときに、上記の最大リアプノフ指数λ_１と心拍数差ΔＨＲを測定して、得られたデータをプロットしたものである。心拍情報から最大リアプノフ指数と心拍数差を測定し、そのときのＲＰＥを判定してプロットしたところ、図８および図９に示すように相関があることがわかった。そこで、疲労度計１は、これらのグラフのデータを参照して、最大リアプノフ指数λ_１と心拍数差ΔＨＲの測定値から、被測定者の脳疲労度の指標であるＲＰＥ値と、肉体疲労度の指標であるＲＰＥ値とを取得する。

以上の原理に基づき、記憶部１５は、心拍間隔の揺らぎ度および臥位時に対する立位時の心拍数差と自覚的運動強度を示すボルグスケールとの対応関係を記憶する。より詳細には、記憶部１５は、図８に示したＲＲ間隔の時系列データに関する最大リアプノフ指数λ_１とＲＰＥ値との対応関係を示すデータ、および図９に示した臥位時に対する立位時の心拍数差とＲＰＥ値との対応関係を示すデータを記憶する。また、記憶部１５は、１人または複数の被測定者について、各自の臥位時の心拍数を記憶する。

制御部１６は、ＣＰＵにより実現される機能ブロックとして、ＲＲ間隔抽出部２１、揺らぎ度算出部２２、脳疲労度取得部２３、心拍数算出部２４、肉体疲労度取得部２５および統合判定部２６を有する。以下では、これらの機能ブロックについて説明する。

ＲＲ間隔抽出部２１は、検知部１４により検知された心電波（生体信号）からＲＲ間隔の時系列データを作成する。その際、ＲＲ間隔抽出部２１は、心電波形のうちで、振幅について予め定められた検出しきい値を超えた各領域について最大値をとる位置を求め、それらの各位置の時間間隔をＲＲ間隔として抽出する。なお、ＲＲ間隔抽出部２１が使用する心電波（Ｒ波）の検出しきい値（感度）は、初期設定モードにおいて使用者が操作部１２を介して調整可能であるとよい。

揺らぎ度算出部２２は、第１の算出部の一例であり、検知部１４により検知された心電波形から被測定者の心拍間隔の揺らぎ度を算出する。その際、揺らぎ度算出部２２は、揺らぎ度として、ＲＲ間隔抽出部２１により抽出されたＲＲ間隔（心拍間隔）の時系列データから、例えばＷｏｌｆ法に従って最大リアプノフ指数λ_１を算出する。

脳疲労度取得部２３は、第１の取得部および疲労度判定部の一例であり、揺らぎ度算出部２２により算出された最大リアプノフ指数λ_１（心拍間隔の揺らぎ度）に基づき、記憶部１５に記憶されている図８の対応関係を参照して、被測定者の脳疲労度を取得する。例えば、図７の疲労度区分および図８の対応関係から、脳疲労度取得部２３は、λ_１＝１．３のときは脳疲労度（ＲＰＥ）＝５であり、その区分は「安静」であると判定する。また、脳疲労度取得部２３は、λ_１＝−１．５のときは脳疲労度（ＲＰＥ）＝１９であり、その区分は「疲労」であると判定する。脳疲労度取得部２３は、λ_１が−０．１より小さければ（図８の矢印を参照）、脳疲労度（ＲＰＥ）が１２以上であり、区分は「軽疲労」または「疲労」であると判定する。

心拍数算出部２４は、第２の算出部の一例であり、検知部１４により検知された心電波形から被測定者の心拍数の時系列データを算出し、さらに被測定者の臥位時と測定時との心拍数差を算出する。その際、心拍数算出部２４は、例えば、起立直後に測定されＲＲ間隔抽出部２１により抽出された４０拍分のＲＲ間隔のデータを８ブロックに分け、最後または最後から２個のブロックのＲＲ間隔から平均心拍数を求めて、それを被測定者の測定時の心拍数とする。心拍４０拍が３０秒程度に相当するので、算出されたこの心拍数は、起立から３０秒以後の心拍数になる。そして、心拍数算出部２４は、記憶部１５に記憶されている被測定者の臥位時の心拍数と、上記の通り算出された被測定者の測定時の心拍数とを用いて、心拍数差ΔＨＲを算出する。

肉体疲労度取得部２５は、第２の取得部および疲労度判定部の一例であり、心拍数算出部２４により算出された心拍数差ΔＨＲに基づき、記憶部１５に記憶されている図９の対応関係を参照して、脳疲労度と共通の指標で表された被測定者の肉体疲労度を取得する。例えば、図７の疲労度区分および図９の対応関係から、肉体疲労度取得部２５は、ΔＨＲ＝５のときは肉体疲労度（ＲＰＥ）＝１０であり、その区分は「正常」であると判定する。また、肉体疲労度取得部２５は、ΔＨＲ＝２０のときは肉体疲労度（ＲＰＥ）＝１４であり、その区分は「軽疲労」であると判定する。肉体疲労度取得部２５は、ΔＨＲが１２より大きければ（図９の矢印を参照）、肉体疲労度（ＲＰＥ）が１２以上であり、区分は「軽疲労」または「疲労」であると判定する。

統合判定部２６は、判定部の一例であり、脳疲労度取得部２３により取得された脳疲労度および肉体疲労度取得部２５により取得された肉体疲労度に基づき、被測定者の総合的な疲労度を判定する。一般に、人は脳疲労と肉体疲労のうちで高い方を疲労として感じるため、統合判定部２６は、上記の通り取得された脳疲労度と肉体疲労度のＲＰＥ値のうちで高い方を総合的な疲労度のＲＰＥ値とし、その区分を総合的な疲労度の区分と判定する。例えば、統合判定部２６は、脳疲労度が「安静」で肉体疲労度が「軽疲労」であれば、総合的な疲労度は「軽疲労」であると判定し、脳疲労度が「疲労」で肉体疲労度が「正常労」であれば、総合的な疲労度は「疲労」であると判定する。

脳疲労度取得部２３、肉体疲労度取得部２５および統合判定部２６による判定結果は、表示部１３に表示される。なお、表示部１３に表示される情報は、疲労度（脳疲労度、肉体疲労度および総合的な疲労度）の値と区分のいずれか一方でもよいが、それらの両方を表示すると被測定者にとって分かりやすい。また、疲労度計１による判定（測定）結果の出力方法は、音声メッセージの出力や、疲労度の区分に応じたアラーム鳴動、外部装置へのデータ出力などの他の形態でもよい。

なお、心拍数算出部２４は、揺らぎ度算出部２２が最大リアプノフ指数λ_１の算出に用いたものと同じ心電波形から、心拍数差ΔＨＲを算出する。すなわち、疲労度計１では、脳疲労度と肉体疲労度を判定するために心電波形を２回測定する必要はなく、被測定者にとっては１回の測定で、脳疲労度、肉体疲労度およびそれらを統合した総合的な疲労度を把握することができる。

図１０は、疲労度の表示例を示す図である。図１０では、脳疲労度が「軽疲労」であり、肉体疲労度が「正常」である場合の例を示す。この場合、統合判定部２６による判定結果として、脳疲労度より高い肉体疲労度の「軽疲労」が、例えば区分表示１３Ａとマーク１３Ｂの組合せにより、被測定者の総合的な疲労度として表示される。また、例えば、マーク１３Ｂの下には、脳疲労度を示すＲＰＥ値のバーグラフ１３Ｃと、肉体疲労度を示すＲＰＥ値のバーグラフ１３Ｄとが表示される。

図１１は、疲労度の他の表示例を示す図である。図１１でも、脳疲労度が「軽疲労」であり、肉体疲労度が「正常」である場合の例を示す。図１１に示すように、総合的な疲労度を表示せず、脳疲労度を示すＲＰＥ値のバーグラフ１３Ｅと、肉体疲労度を示すＲＰＥ値のバーグラフ１３Ｆとを別々に表示してもよい。この場合、例えば、２秒ごとに脳疲労度のバーグラフ１３Ｅと肉体疲労度のバーグラフ１３Ｆとを交互に表示してもよい。

以下では、疲労度計１の動作フローについて説明する。図１２と図１３に示す動作フローは、制御部１６のＲＯＭに予め記録されているプログラムに従って、制御部１６のＣＰＵにより実行される。

図１２は、疲労度計１の初期設定モードの動作例を示すフローチャートである。初期設定モードは、被測定者の臥位時心拍数を記憶部１５に記憶するためのモードである。臥位時心拍数は被測定者が疲労度計１を使用するときに毎回測定すれば正確だが、図１２に示す処理は、例えば疲労度計１の使用開始時に最低１回行えばよい。例えば、被測定者（使用者）が設定ボタン１２Ｂを押下すると、図１２のフローが開始する。

まず、制御部１６は、使用地域（関東／関西）の入力を受け付ける（ステップＳ１１）。また、制御部１６は、ＲＲ間隔抽出部２１が使用する心電波（Ｒ波）の検出しきい値の入力を受け付ける（ステップＳ１２）。その際、使用者（被測定者）は、選択ボタン１２Ｃで入力値を選択し、設定ボタン１２Ｂを押下して決定する。ステップＳ１１での設定に応じて、検知部１４は、交流雑音（ハムノイズ）を除去するためのフィルタ１４Ｅとして使用する５０Ｈｚと６０Ｈｚのフィルタを切り替える。

そして、制御部１６は、臥位時（安静時）心拍数の入力方法の選択を受け付ける（ステップＳ１３）。この入力方法として、疲労度計１では、使用者は直接入力と仰向け実測のいずれかを選択可能である。そこで、使用者が自分の臥位時心拍数を把握しており直接入力を選択した場合には、制御部１６は、臥位時心拍数の直接入力を受け付ける（ステップＳ１４）。

一方、使用者が自分の臥位時心拍数を把握しておらず仰向け実測を選択した場合には、制御部１６は、臥位時心拍数を測定する（ステップＳ１５）。その際、使用者が仰向け姿勢になって測定ボタン１２Ａを押下し、電極１４Ｒ，１４Ｌを握ると、心拍数が測定される。そして、制御部１６は、ステップＳ１４で入力またはステップＳ１５で測定された臥位時心拍数を表示部１３に表示させ、記憶部１５に記憶させる（ステップＳ１６）。以上で、疲労度計１の初期設定モードの動作は終了する。

図１３は、疲労度計１の測定モードの動作例を示すフローチャートである。測定モードは、被測定者の疲労度を測定するためのモードである。起立動作完了後、被測定者が測定ボタン１２Ａを押下し、電極１４Ｒ，１４Ｌを握ると、図１３のフローが開始する。

心電波が検出されると、まず、ＲＲ間隔抽出部２１はＲ波を検出する（ステップＳ３１）。例えばＲ波が４秒以内に２回検出されると（ステップＳ３１でＹｅｓ）、ＲＲ間隔抽出部２１は、ＲＲ間隔を連続して４０拍分（約３０秒間）測定し、そのデータを記憶部１５に記憶させる（ステップＳ３２）。特に、カオスリアプノフ指数法では２のべき乗のデータ数が必要であるため、ＲＲ間隔抽出部２１は、３２拍以上のＲＲ間隔を測定する。

続いて、ステップＳ３３〜Ｓ３５では、脳疲労分析が行われる。その際、揺らぎ度算出部２２は、ステップＳ３２で記憶されたＲＲ間隔の時系列データから、Ｗｏｌｆ法に従って最大リアプノフ指数λ_１を算出する（ステップＳ３３）。そして、脳疲労度取得部２３は、記憶部１５に記憶されている図８の対応関係を参照して、ステップＳ３３で算出された最大リアプノフ指数λ_１の値をＲＰＥ値に換算する（ステップＳ３４）。さらに、脳疲労度取得部２３は、ステップＳ３４で得られたＲＰＥ値がいずれの疲労度区分に属するかを判定する（ステップＳ３５）。

また、ステップＳ３６〜Ｓ３８では、肉体疲労分析が行われる。その際、心拍数算出部２４は、ステップＳ３２で記憶されたＲＲ間隔の時系列データのうち例えば最後の１０拍分のデータから被測定者の測定時の心拍数を算出し、その値と、予め記憶部１５に記憶されている被測定者の臥位時の心拍数との差を算出する（ステップＳ３６）。そして、肉体疲労度取得部２５は、記憶部１５に記憶されている図９の対応関係を参照して、ステップＳ３６で算出された心拍数差をＲＰＥ値に換算する（ステップＳ３７）。さらに、肉体疲労度取得部２５は、ステップＳ３７で得られたＲＰＥ値がいずれの疲労度区分に属するかを判定する（ステップＳ３８）。

その後、統合判定部２６は、ステップＳ３４で得られた脳疲労度のＲＰＥ値と、ステップＳ３７で得られた肉体疲労度のＲＰＥ値とのうちで高い方を、被測定者の総合的な疲労度のＲＰＥ値とし、その区分を総合的な疲労度の区分と判定する（ステップＳ３９）。そして、統合判定部２６は、以上で得られた脳疲労度、肉体疲労度および総合的な疲労度のＲＰＥ値とそれらの区分とを、判定結果として表示部１３に表示させる（ステップＳ４０）。以上で、疲労度計１の測定モードの動作は終了する。

以上説明したように、疲労度計１は、検知部１４で検知された同じ心電波の情報から、脳疲労度を反映する指標値と、肉体疲労度を反映する指標値とを算出し、それぞれを共通の指標であるＲＰＥ値に変換する。そして、疲労度計１は、脳疲労度と肉体疲労度をＲＰＥ値で数値化して、それらを統合した総合的な疲労度を被測定者に報知する。疲労度計１の測定では、問診に依存する部分がないため、被測定者の主観によらない客観的な結果が得られる。また、疲労度計１では、カオスリアプノフ指数法を利用することにより、脳疲労度の測定時間が約３０秒と比較的短時間で済むため、肉体疲労度の測定と合わせても、同程度の測定時間で最終的な結果が得られる。特に、Ｗｏｌｆ法を利用すればマイコンレベルに実装可能であるため、疲労度計１の測定方法は一般向け製品への応用に適している。

なお、脳疲労分析におけるＲＲ間隔の揺らぎの解析には、カオスリアプノフ指数法以外に、例えばＬＦ／ＨＦ法を用いてもよい。ＬＦ／ＨＦ法は、ＲＲ間隔時系列の周波数成分を解析し、ＬＦ＝０．０４〜０．１５ＨｚおよびＨＦ＝０．１５〜０．４０Ｈｚの区間におけるスペクトルパワーの合算によりＬＦ／ＨＦ値を算出して、その値を評価する方法である。ＬＦ／ＨＦ法での周波数解析の方式には、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）法、最大エントロピー法（ＭＥＭ）およびＣＤ（Complex Demodulation）法の３つがある。

高速フーリエ変換法は、時系列データを三角関数の合成波ととらえて周波数成分に分解する方法である。高速フーリエ変換法では、カオスリアプノフ指数法よりも多くのデータ量が必要であり、測定時間も５分以上が必要であるため、ＰＣでの実装に適している。最大エントロピー法は、自己回帰モデルと自己回帰係数から連立方程式を作成して、確率的にスペクトルを求める方法である。最大エントロピー法は、高速フーリエ変換法より少ないデータと短い測定時間（２〜３分程度）で実行可能であるが、処理が複雑で演算負荷が大きいため、ＰＣでの実装に適している。ＣＤ法は、無線のヘテロダイン方式のように時系列に所定の周波数を加算し、発生する変調成分からスペクトルを求める方法である。ＣＤ法は、最大エントロピー法はよりさらに短い数秒程度の測定時間で実行可能であるが、最大エントロピー法はよりも演算負荷が大きいため、やはりＰＣでの実装に適している。

また、脳疲労分析におけるＲＲ間隔の揺らぎの解析には、ＣＶＲＲ方式を用いてもよい。ＣＶＲＲ方式は、ＲＲ間隔の揺らぎ度を次式により評価する方法である。
ＣＶＲＲ＝（ＲＲ間隔の標準偏差／ＲＲ間隔の平均値）×１００（％）

ＬＦ／ＨＦ法やＣＶＲＲ方式を使用する場合でも、カオスリアプノフ指数法の場合と同様に、得られた指標値をＲＰＥ値に換算して脳疲労度を定量化することができる。ただし、ＬＦ／ＨＦ法では、周波数分解が行われるために多くのデータ数が必要であり、測定時間が長くなる。また、ＣＶＲＲ方式は、単純な方法ではあるが、呼吸などによるＲＲ間隔の変動の影響を受けやすいという不具合がある。一方、カオスリアプノフ指数法では、周波数分解が必要ないので、ＬＦ／ＨＦ法と比べて短時間で測定でき、また、ＣＤ法やＣＶＲＲ方式と比べて妥当性がある結果が得られる。このため、実用上は、脳疲労分析には、カオスリアプノフ指数法を使用することが好ましい。

また、肉体疲労分析では、カルボーネン法に従って、心拍運動強度から次式のように心拍数を求めてもよい。
運動強度＝（現在の心拍数−安静時心拍数）／（最大心拍数−安静時心拍数）
最大心拍数＝２２０−年齢
ただし、カルボーネン法の場合には、被測定者が安静時心拍数を把握している必要がある。一方、臥位立位比較方式では、使用者が安静時心拍数を把握していなくても、仰向けになって心拍数を測定すれば実行できるため、製品に応用しやすい。このため、実用上は、肉体疲労分析には、臥位立位比較方式を使用することが好ましい。

ところで、例えば、運動直後に疲労度計１で測定した場合や、情動変化または急激な動作などが疲労度計１の測定中に起こった場合には、心拍間隔の揺らぎや心拍数がそれらの要因によって変化するため、測定値の信頼性が低下するおそれがある。

図１４は、運動直後の心拍数変化を示すグラフである。図１４の横軸は時間ｔ（秒）であり、縦軸は心拍数ＨＲ（ｂｐｍ）である。図１４のグラフは、被験者が０＜ｔ＜１２０において運動を継続し、ｔ＝１２０で運動を停止した場合の心拍数変化を示す。曲線４３〜４６は、心拍数の初期値がそれぞれ異なる４人の被験者についての測定結果である。運動中は心拍数が比較的高い値になるが、運動を停止すると、心拍数は、安静時心拍数に向けて一次遅れで減衰していく。このように、被測定者が測定直前に運動していた場合には、心拍間隔の揺らぎや心拍数が時間変化するため、それによって疲労度の測定結果も影響を受ける。被測定者は、運動後どの程度、時間をおいてから測定すればよいかわからないため、測定誤差が生じているのかどうかを把握することも難しい。

図１５は、情動による心拍数変化を示すグラフである。図１５の横軸は時間ｔ（秒）であり、縦軸は心拍数ＨＲ（ｂｐｍ）である。図１５のグラフは、心拍数の測定中に被験者がｔ＝７０付近で急に話しかけられた場合の心拍数変化を示す。図１５に示すように、人の心拍数は、測定中に話しかけられることによって急峻に大きく上昇する。例えば、被測定者が測定直前や測定中に驚いたり、測定中に大きく動いたり、立ち上がり中に測定した場合にも同様に、心拍数は急峻に大きく上昇する。したがって、驚きによる情動変化や急激な動きなどがある場合にも、心拍間隔の揺らぎや心拍数が変化するため、疲労度の測定結果が影響を受ける。

また、心拍数は発熱などの体調によっても変化するため、例えば、発熱がある疾患状態で被測定者が臥位時心拍数を測定した場合には、その後、疾患が治った状態で被測定者が疲労度計を使用したときの測定時（立位時）心拍数が、記憶されている臥位時心拍数より低くなることもあり得る。この場合、肉体疲労度の測定の基準となる臥位時心拍数の値が正確でないため、肉体疲労度の測定精度が低下する。

そこで、以下で説明する疲労度計２は、測定中の心拍数の時系列データから、疲労度の測定結果に影響を与え得る心拍変動が測定中に生じたか否かを判定する。疲労度計２は、上記のような心拍変動が生じたと判定した場合には、その旨を被測定者に警告し、被測定者に再測定などを行うように促す。

図１６は、疲労度計２のブロック図である。
疲労度計２は、制御部のＣＰＵにより実現される機能ブロックのみが疲労度計１とは異なり、ハードウェアに関しては疲労度計１と同じ構成を有する。このため、以下では、疲労度計２について、疲労度計１とは異なる機能を主に説明し、疲労度計１と重複する部分の説明を省略する。

疲労度計２の制御部１７は、ＣＰＵにより実現される機能ブロックとして、ＲＲ間隔抽出部２１、揺らぎ度算出部２２、脳疲労度取得部２３、心拍数算出部２４、肉体疲労度取得部２５、統合判定部２６、異常判定部２７、停止制御部２８および深呼吸誘導部２９を有する。このうち、異常判定部２７、停止制御部２８および深呼吸誘導部２９以外の機能ブロックは、疲労度計１のものと同じである。したがって、以下では、疲労度計１の制御部１６にはない機能ブロックについて説明する。

異常判定部２７は、疲労度の判定に影響し得るものとして予め定められた類型の異常な変動を、被測定者の心拍数の時系列データが示しているか否かを判定する。

図１７は、異常判定部２７が使用する心拍数のデータを説明するための図である。図１７の上側には、ＲＲ間隔抽出部２１により心電波形から抽出された４０拍分のＲＲ間隔（ＲＲＩ）のデータ０１〜０５，０６〜１０，１１〜１５，１６〜２０，２１〜２５，２６〜３０，３１〜３５，３６〜４０を示す。図１７の下側には、心拍数算出部２４によりＲＲ間隔のデータから算出されたブロックごとの平均心拍数（ＢＰＭ）のデータＸ０１，Ｘ０６，Ｘ１１，Ｘ１６，Ｘ２１，Ｘ２６，Ｘ３１，Ｘ３６を示す。図１７に示すように、４０拍分のＲＲ間隔データは、５拍分ずつ８ブロックに分けられ、ブロックごとに平均心拍数が算出される。すなわち、Ｘ０１は０１〜０５のデータから算出され、Ｘ０６は０６〜１０のデータから算出され、以下同様に、Ｘ３６は３６〜４０のデータから算出される。このうち、心拍数算出部２４は、破線で示したＸ３１とＸ３６の値を使用して測定時（立位時）の心拍数を算出するが、異常判定部２７は、Ｘ０１からＸ３６までのすべてを平均心拍数の時系列データとして使用する。

まず、異常判定部２７は、時系列データＸ０１〜Ｘ３６が示す平均心拍数が時間経過とともに単調減少しているか否かを判定する。その際、異常判定部２７は、Ｘ０１からＸ３６の値が
（１）Ｘ０１＞Ｘ０６＞Ｘ１１＞Ｘ１６＞Ｘ２１＞Ｘ２６＞Ｘ３１＞Ｘ３６
を満たすか否かを判定する。このように、平均心拍数が時間経過とともに徐々に下がっていれば、異常判定部２７は、運動直後に測定が行われたと判定する。この場合、異常判定部２７は、運動直後による測定と考えられ疲労度の判定結果の信頼性が低いことを被測定者に警告するメッセージを、表示部１３に表示させる。

また、異常判定部２７は、時系列データＸ０１〜Ｘ３６が示す平均心拍数が予め定められた程度以上上昇したか否かを判定する。その際、異常判定部２７は、例えば、Ｘ０１〜Ｘ３６のうちで最初、中間および最後の平均心拍数の値が
（２）−Ｄ＜（Ｘ０１−Ｘ３６）＜Ｄまたは−Ｄ＜（Ｘ０１−Ｘ２１）＜Ｄ
を満たすか否かを判定する。ここで、Ｄは、例えば１０ｂｐｍなどの、適宜設定されるしきい値である。このように、異常判定部２７は、測定の最初と最後および最初と中間（最後と中間でもよい）の心拍数差を調べて、その差がしきい値よりも大きければ、測定中に情動などによる心拍数の変動があったと判定する。この場合、異常判定部２７は、測定中に情動などによる心拍数の変動があったと考えられ疲労度の判定結果の信頼性が低いことを被測定者に警告するメッセージを、表示部１３に表示させる。

また、異常判定部２７は、時系列データＸ０１〜Ｘ３６が示す平均心拍数が臥位時の心拍数を下回ったか否かを判定する。その際、異常判定部２７は、Ｘ０１からＸ３６までのいずれかの平均心拍数Ｘｎが
（３）（Ｘｎ−臥位時心拍数）＜０
を満たすか否かを判定する。このように、記憶部１５に記憶されている臥位時心拍数と、新たに測定された立位時心拍数との大小関係が逆転していれば、異常判定部２７は、臥位時心拍数の信頼性が低いことを被測定者に警告するメッセージを、表示部１３に表示させる。

停止制御部２８は、時系列データＸ０１〜Ｘ３６が示す心拍数が時間経過とともに単調減少していると異常判定部２７が判定したときに、検知部１４による心電波（生体信号）の検知を一定時間停止させる。すなわち、上記（１）の判定式が成立し、測定直前に運動が行われたと判定された場合に、停止制御部２８は、疲労度計２の測定を一定時間停止させる。その際、被測定者がいつ運動を停止したかわからず、また、運動後の人間の代謝変化の時定数Ｔは約５６秒である（弘前大，佐川貢一「ヒトの動作の測定と解析及び応用」日本テクノセンター発行，２００７）ことから、停止制御部２８は、心拍数が収束するまでの停止時間を、例えば４Ｔ＝４×５６秒＝２２４秒であると推定する。なお、この推定は、被測定者が疲労度計２による測定を少なくとも静止状態で行っていることを前提とする。そして、停止制御部２８は、推定した待ち時間を表示部１３にカウントダウン表示させることで、どの程度の時間が経ってから再測定すればよいかを被測定者に報知する。

あるいは、停止制御部２８は、時系列データＸ０１〜Ｘ３６が示す心拍数が時間経過とともに単調減少していると異常判定部２７が判定したときに、心拍数の減少度合いに応じた長さの時間だけ検知部１４による心電波の検知を停止させてもよい。すなわち、停止制御部２８は、運動後の測定待ち時刻を、心拍数の減衰傾向に応じて変化させてもよい。

図１８は、停止制御部２８による停止時間の推定を説明するためのグラフである。図１８の横軸は経過時間ｔであり、縦軸は心拍数ＨＲである。ｔ＜０のとき被測定者は運動を行っており、そのときの心拍数はＥであり、ｔ＝０のとき被測定者は運動を停止したとする。また、被測定者の臥位時心拍数をＺとおき、測定された末尾ブロックの平均心拍数Ｘ３６と臥位時心拍数Ｚとの差をΔＺとおく（ΔＺ＝Ｘ３６−Ｚ）。すると、運動後の心拍数の収束ラインと臥位時心拍数との間には相関があることから、ΔＺが大きいほど、心拍数減衰カーブの傾きが大きいｔ＝０に近い時刻であり、ΔＺが小さいほど、心拍数減衰カーブの傾きが小さいｔ＝０から遠い時刻であると考えられる。そこで、平均心拍数についての上記（１）の判定式が成立するときには、停止制御部２８は、ΔＺの値を算出し、その値によって、停止時間（待ち時間）を例えば以下のように推定してもよい。
−１＜ΔＺ＜１のとき、 待ち時間＝ ０秒
１≦ΔＺ＜１０のとき、 待ち時間＝ ５６秒（＝Ｔ）
１０≦ΔＺ＜２０のとき、待ち時間＝１１２秒（＝２Ｔ）
２０≦ΔＺ＜３０のとき、待ち時間＝１６８秒（＝３Ｔ）
３０≦ΔＺのとき、 待ち時間＝２２４秒（＝４Ｔ）

深呼吸誘導部２９は、時系列データＸ０１〜Ｘ３６が示す心拍数が予め定められた程度以上上昇したと異常判定部２７が判定したときに、心拍数の上昇度合いに応じた回数の深呼吸を被測定者が行うように誘導する。すなわち、上記（２）の判定式が成立し、測定中に情動変化などがあったと判定された場合に、深呼吸誘導部２９は、被測定者に深呼吸を行わせることで、一時的な心拍数の変動を解消させる。

一般に、心拍数変動の大きさによって、必要な深呼吸の回数は異なる。例えば、（Ｘ０１−Ｘ３６）＝−１３ｂｐｍの変動があった場合に、心拍数を元の状態に戻すために５回の深呼吸が必要であったとすると、（Ｘ０１−Ｘ２１）＝−２７ｂｐｍの変動があった場合には、心拍数を元の状態に戻すためには１０回の深呼吸が必要になる。そこで、深呼吸誘導部２９は、情動による心拍数変動の大きさに応じて、深呼吸の回数を変化させる。例えば、深呼吸誘導部２９は、上記（２）の判定式が、
０＜Ｄ＜１０について成立するとき、深呼吸回数＝ ５回
１０≦Ｄ＜２０について成立するとき、深呼吸回数＝１０回
２０≦Ｄ＜３０について成立するとき、深呼吸回数＝１５回
３０≦Ｄ＜４０について成立するとき、深呼吸回数＝２０回
としてもよい。

また、深呼吸誘導部２９は、統合判定部２６による判定結果、すなわち、脳疲労度取得部２３または肉体疲労度取得部２５による判定結果が「軽疲労」または「疲労」であった場合にも、自律神経を安定させるために被測定者が深呼吸を行うように誘導する。疲労しているという判定結果が出された場合でも、被測定者が深呼吸後に再測定を行って判定結果に改善傾向が見られれば、最初の判定結果は、一時的な情動変化によるものと考えられる。したがって、疲労しているという判定結果が出された場合には、被測定者が深呼吸を行った上で再測定して結果が改善されるかどうかで、最初の判定結果が一時的な情動変化なのか、本当の疲労によるものなのかを見分けることができる。

図１９（Ａ）〜図１９（Ｄ）は、表示部１３に表示される警告メッセージの例を示す図である。

図１９（Ａ）は、上記（１）の判定式が成立し、運動直後の測定と判定された場合の警告メッセージ（１）の例である。疲労度計２は、運動直後と判定した場合には、その旨を被測定者に警告するとともに、図１４に示した一次遅れの特性に基づき推定された待ち時間の経過後に、被測定者に再測定するように促す。この場合、例えば、「２２４秒後に再測定」の秒数がカウントダウンされ、０秒後になったときに再測定が可能になる。

図１９（Ｂ）は、上記（２）の判定式が成立し、測定中に情動変化や急激な動きなどがあったと判定された場合の警告メッセージ（２）の例である。疲労度計２は、情動変化や急激な動きなどがあったと判定した場合には、その旨を被測定者に警告する。心拍数は、一時的な情動変化などにより上昇しても、早く吸ってゆっくり吐く深呼吸により、低下することが知られているので、この場合には、疲労度計２は、一時的な情動変化などの影響を抑えるために、被測定者が深呼吸するように誘導する。

図１９（Ｃ）は、被測定者の疲労度が「軽疲労」または「疲労」であると判定された場合の警告メッセージ（３）の例である。疲労度計２は、この場合にも、判定結果が一時的な情動変化なのか、本当の疲労によるものなのかを見分けるために、被測定者が深呼吸するように誘導する。

図１９（Ｄ）は、上記（３）の判定式が成立し、記憶部１５に記憶されている臥位時心拍数の信頼性が低いと判定された場合の警告メッセージ（４）の例である。疲労度計２は、記憶部１５に記憶されている臥位時心拍数よりも新たに測定された立位時心拍数の方が小さいと判定した場合には、被測定者にその旨を警告するとともに、臥位時心拍数を再測定するように促す。

図２０は、深呼吸誘導部２９によるガイダンス時の表示例を示す図である。図１９（Ｂ）または図１９（Ｃ）の警告メッセージの後に、深呼吸誘導部２９は、以下で説明する深呼吸のナビゲーションを表示部１３に表示させる。まず、符号６１，６２で示すように、「吸う」アイコン６５が点灯し、バー６６が例えば２秒かけて画面左端から画面右端に向かって伸びる。次に、「吸う」アイコン６５とバー６６の表示が消え、符号６３，６４で示すように、「吐く」アイコン６７が点灯し、バー６８が例えば６秒かけて画面左端から画面右端に向かって伸びる。その後、「吐く」アイコン６７とバー６８の表示が消え、再び「吸う」アイコン６５とバー６６が表示される。深呼吸誘導部２９は、以上の表示を複数回繰り返して、被測定者が深呼吸するように誘導する。

図２１は、疲労度計２の測定モードの動作例を示すフローチャートである。図２１に示す動作フローは、制御部１７のＲＯＭに予め記録されているプログラムに従って、制御部１７のＣＰＵにより実行される。使用者が測定ボタン１２Ａを押下し、電極１４Ｒ，１４Ｌを握ると、図２１のフローが開始する。

心電波が検出されると、まず、ＲＲ間隔抽出部２１はＲ波を検出する（ステップＳ５１）。例えばＲ波が４秒以内に２回検出されると（ステップＳ５１でＹｅｓ）、ＲＲ間隔抽出部２１は、ＲＲ間隔を連続して４０拍分（約３０秒間）測定し、そのデータを記憶部１５に記憶させる（ステップＳ５２）。そして、心拍数算出部２４は、４０拍分のＲＲ間隔のデータを８個のブロックに分割し、各ブロックについて、平均心拍数Ｘ０１〜Ｘ３６を算出する（ステップＳ５３）。

ここで、異常判定部２７は、条件式（１）が成立するか否かを判定する（ステップＳ５４）。条件式（１）が成立する場合（Ｓ５４でＹｅｓ）には、異常判定部２７は、図１９（Ａ）の警告メッセージ（１）を表示部１３に表示させる（ステップＳ５５）。その後、停止制御部２８は、待ち時間を推定し、その時間を表示部１３にカウントダウン表示させる（ステップＳ５６）。

一方、条件式（１）が成立しない場合（Ｓ５４でＮｏ）には、異常判定部２７は、条件式（２）が成立するか否かを判定する（ステップＳ５７）。条件式（２）が成立する場合（Ｓ５７でＹｅｓ）には、異常判定部２７は、図１９（Ｂ）の警告メッセージ（２）を表示部１３に表示させる（ステップＳ５８）。その後、深呼吸誘導部２９は、図２０に示した深呼吸のガイダンスを表示部１３に表示させる（ステップＳ５９）。

一方、条件式（２）が成立しない場合（Ｓ５７でＮｏ）には、異常判定部２７は、条件式（３）が成立するか否かを判定する（ステップＳ６０）。条件式（３）が成立する場合（Ｓ６０でＹｅｓ）には、異常判定部２７は、図１９（Ｄ）の警告メッセージ（４）を表示部１３に表示させる（ステップＳ６１）。

一方、条件式（３）が成立しない場合（Ｓ６０でＮｏ）には、疲労度測定に影響を与える要因はないと考えられるため、疲労度分析が行われる（ステップＳ６２）。この疲労度分析は、疲労度計１について説明した、脳疲労度分析、肉体疲労度分析およびそれらの結果の統合判定と同じである。そして、疲労度分析の結果が「軽疲労」または「疲労」でない場合（ステップＳ６３でＮｏ）には、制御部１７は、その結果を表示部１３に表示させる（ステップＳ６４）。

一方、疲労度分析の結果が「軽疲労」または「疲労」である場合（ステップＳ６３でＹｅｓ）には、制御部１７は、図１９（Ｃ）の警告メッセージ（３）を表示部１３に表示させる（ステップＳ６５）。その後、深呼吸誘導部２９は、図２０に示した深呼吸のガイダンスを表示部１３に表示させる（ステップＳ６６）。以上で、疲労度計２の測定モードの動作は終了する。

そして、ステップＳ５５，Ｓ５８，Ｓ６１またはＳ６５で警告メッセージ（１）〜（４）が表示された場合には、被測定者は、再び測定ボタン１２Ａを押下して、再測定を行う。これにより、図２１の動作フローが再度繰り返される。

以上説明したように、疲労度計２では、検知部１４で検知された心電波の情報から、運動直後や、情動変化または急激な動作があった場合に特有の心拍変動の有無を判定し、それらがあったと判定した場合には、その旨を被測定者に警告する。これにより、被測定者は、測定結果に影響を与え得る一時的な要因が測定時に発生したことを把握することができるので、再測定を行うことにより、測定結果の信頼性を高めることが可能になる。

なお、疲労度計２の異常判定部２７、停止制御部２８および深呼吸誘導部２９の機能は、脳疲労度と肉体疲労度のどちらか一方だけを測定する疲労度計であっても適用可能である。また、例えば製造コストを抑えるなどの理由で製品の機能を限定する場合には、停止制御部２８と深呼吸誘導部２９の一方または両方を省略してもよい。

図２２は、疲労度計３のブロック図である。疲労度計３は、肉体疲労度を測定せず、脳疲労度のみを測定し、かつ、測定結果に影響を与え得る一時的な要因が測定時に発生したか否かを判定し、必要に応じて被測定者に警告する。疲労度計３は、制御部のＣＰＵにより実現される機能ブロックのみが疲労度計１，２とは異なり、ハードウェアに関しては疲労度計１，２と同じ構成を有する。このため、疲労度計３については、疲労度計１，２とは異なる機能のみを説明し、疲労度計１，２と重複する部分の説明を省略する。

疲労度計３の制御部１８は、ＣＰＵにより実現される機能ブロックとして、ＲＲ間隔抽出部２１、揺らぎ度算出部２２、脳疲労度取得部２３、心拍数算出部２４、異常判定部２７、停止制御部２８および深呼吸誘導部２９を有する。すなわち、疲労度計３の機能ブロックは、肉体疲労度取得部２５と統合判定部２６がない点を除けば、疲労度計２のものと同じである。疲労度計３の記憶部１５は、心拍間隔の揺らぎ度と自覚的運動強度を示すボルグスケールとの対応関係として、図８に示したＲＲ間隔の時系列データに関する最大リアプノフ指数λ_１とＲＰＥ値との対応関係を示すデータを記憶する。そして、脳疲労度取得部２３は、揺らぎ度算出部２２により算出された最大リアプノフ指数λ_１に基づき、記憶部１５に記憶されている図８の対応関係を参照して、被測定者の脳疲労度およびその区分を判定し、判定結果を表示部１３に表示させる。

図２３は、疲労度計４のブロック図である。疲労度計４は、脳疲労度を測定せず、肉体疲労度のみを測定し、かつ、測定結果に影響を与え得る一時的な要因が測定時に発生したか否かを判定し、必要に応じて被測定者に警告する。疲労度計４は、制御部のＣＰＵにより実現される機能ブロックのみが疲労度計１，２とは異なり、ハードウェアに関しては疲労度計１，２と同じ構成を有する。このため、疲労度計４については、疲労度計１，２とは異なる機能のみを説明し、疲労度計１，２と重複する部分の説明を省略する。

疲労度計４の制御部１９は、ＣＰＵにより実現される機能ブロックとして、ＲＲ間隔抽出部２１、心拍数算出部２４、肉体疲労度取得部２５、異常判定部２７、停止制御部２８および深呼吸誘導部２９を有する。すなわち、疲労度計４の機能ブロックは、揺らぎ度算出部２２と脳疲労度取得部２３と統合判定部２６がない点を除けば、疲労度計２のものと同じである。疲労度計４の記憶部１５は、臥位時に対する立位時の心拍数差と自覚的運動強度を示すボルグスケールとの対応関係として、図９に示した臥位時に対する立位時の心拍数差とＲＰＥ値との対応関係を示すデータを記憶する。そして、肉体疲労度取得部２５は、心拍数算出部２４により算出された心拍数差ΔＨＲに基づき、記憶部１５に記憶されている図９の対応関係を参照して、被測定者の肉体疲労度およびその区分を判定し、判定結果を表示部１３に表示させる。

なお、図１に示した疲労度計１は手のひらで心電波を測定する形式のものであるが、疲労度計の検知部は、例えば被測定者の指先または首などに取り付けて心電波を検知するものであってもよい。あるいは、疲労度計は、心電波の代わりに被測定者の脈波を測定し、脈波の波形から心拍間隔のデータを抽出して、それを使用してもよい。すなわち、疲労度計の検知部は、生体信号として脈波を検知するための脈波センサであってもよい。そこで、最後に、脈波を検知する検知部の例を説明する。

図２４（Ａ）および図２４（Ｂ）は、それぞれ、他の検知部１４Ａ，１４Ｂの概略構成を示す断面図である。

図２４（Ａ）に示す検知部１４Ａは、脈波を検知する光電センサであり、発光素子５１、受光素子５２および遮光部材５３を有する。発光素子５１は、被測定者の生体５４に光を照射し、受光素子５２は、生体５４で散乱、反射または透過した光を受光する。遮光部材５３は、発光素子５１と受光素子５２の間に配置され、発光素子５１からの光が受光素子５２に直接に入射しないように遮光する。発光素子５１から生体５４に照射された光は、生体５４内の組織や血管５５内の血液で散乱し、再び生体５４の外に出射される。生体５４から出射する光の強度は血流に応じて変動するため、検知部１４Ａは、受光された光の強度の変動に基づいて、被測定者の脈波を検出する。

図２４（Ｂ）に示す検知部１４Ｂは、被測定者の皮膚５６の表面に接触して取り付けられ、被測定者の生体５４から発せられる振動を検知することで脈波を検知するセンサである。生体５４内の動脈の血管５５は、血流の変動に応じて、脈拍に同期して振動し、その振動は、振動波５７となって生体５４内を伝搬する。検知部１４Ｂには、例えば圧力センサや振動センサが用いられ、検知部１４Ｂは、振動波５７を圧力変化または振動変化として検知する。

検知部１４に代えて検知部１４Ａまたは検知部１４Ｂを用いる場合でも、心拍間隔（ＲＲ間隔）を求めるための生体信号が心電波から脈波に変わるだけであり、疲労度計の測定に関するその後の制御は、疲労度計１〜４のものと同じである。

脈波は、心電波に同期して血流が起こって生じるため、本来は心電波と１対１に対応していると考えられるが、脈波は末梢で測定されることから、伝播に個人差が生じ、心電波と脈波が１対１に対応していないこともあり得る。このため、脈波より心電波を用いた方が測定値の精度は高くなると考えられる。一方、脈波を検知する検知部１４Ａ，１４Ｂであれば、被測定者が両手で電極１４Ｒ，１４Ｌを握らなくても、例えば被測定者の指先、手首または耳たぶなどに取り付けて使用することができるので、利便性の点では有利である。

１，２，３，４ 疲労度計
１０ 本体ケース
１１ 主電源スイッチ
１２ 操作部
１３ 表示部
１４，１４Ａ，１４Ｂ 検知部
１５ 記憶部
１６，１７，１８，１９ 制御部
２１ ＲＲ間隔抽出部
２２ 揺らぎ度算出部
２３ 脳疲労度取得部
２４ 心拍数算出部
２５ 肉体疲労度取得部
２６ 統合判定部
２７ 異常判定部
２８ 停止制御部
２９ 深呼吸誘導部

Claims (7)

1. 循環器に関する被測定者の生体信号を検知する検知部と、
   心拍間隔の揺らぎ度および臥位時に対する立位時の心拍数差と脳疲労度および肉体疲労度に関する共通の指標との対応関係を記憶する記憶部と、
   検知された生体信号から被測定者の心拍間隔の揺らぎ度を算出する第１の算出部と、
   算出された前記揺らぎ度に基づき前記対応関係を参照して被測定者の脳疲労度を取得する第１の取得部と、
   検知された生体信号から被測定者の臥位時と測定時との心拍数差を算出する第２の算出部と、
   算出された前記心拍数差に基づき前記対応関係を参照して、前記脳疲労度と共通の指標で表された被測定者の肉体疲労度を取得する第２の取得部と、
   前記脳疲労度および前記肉体疲労度に基づき被測定者の総合的な疲労度を判定する判定部と、
   前記総合的な疲労度に関する情報を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする疲労度計。
2. 前記第１の算出部と前記第２の算出部は、前記検知部により検知された同じ生体信号から前記揺らぎ度と前記心拍数差をそれぞれ算出する、請求項１に記載の疲労度計。
3. 前記記憶部は、前記対応関係として、心拍間隔の揺らぎ度および臥位時に対する立位時の心拍数差と自覚的運動強度を示すボルグスケールとの対応関係を記憶する、請求項１または２に記載の疲労度計。
4. 前記記憶部は、被測定者の臥位時の心拍数を記憶し、
   前記第２の算出部は、前記記憶部に記憶されている臥位時の心拍数と検知された生体信号から得られる測定時の心拍数とを用いて前記心拍数差を算出する、請求項１〜３のいずれか一項に記載の疲労度計。
5. 前記検知部は、前記生体信号として心電波を検知するための１組の電極である、請求項１〜４のいずれか一項に記載の疲労度計。
6. 前記検知部は、前記生体信号として脈波を検知するための脈波センサである、請求項１〜４のいずれか一項に記載の疲労度計。
7. 前記第１の算出部は、前記揺らぎ度として、検知された生体信号から得られる心拍間隔の時系列データの最大リアプノフ指数を算出する、請求項１〜６のいずれか一項に記載の疲労度計。

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