JPH06189914A - Biological rhythm curve measuring device - Google Patents

Biological rhythm curve measuring device

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JPH06189914A
JPH06189914A JP4342929A JP34292992A JPH06189914A JP H06189914 A JPH06189914 A JP H06189914A JP 4342929 A JP4342929 A JP 4342929A JP 34292992 A JP34292992 A JP 34292992A JP H06189914 A JPH06189914 A JP H06189914A
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disturbance
body temperature
rhythm
influence
curve
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JP4342929A
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Emi Koyama
恵美 小山
Hiroshi Hagiwara
啓 萩原
Takeyuki Imai
健之 今井
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Panasonic Electric Works Co Ltd
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Matsushita Electric Works Ltd
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Abstract

PURPOSE:To provide a biological rhythm curve measuring device, by which while disturbance is applied to a tested person in an ordinary working place, the influence of the disturbance is removed to measure the true biological rhythm curve. CONSTITUTION:A biological rhythm curve measuring device comprises a main sensor part 2 for measuring the temperature of a deep part of the living body, an auxiliary sensor part 3 for measuring the disturbance, a timer means 4 for deciding the measuring timing of the respective sensor parts 2, 3, a storage means 5 for storing the measurement results of the respective sensor parts 2, 3 in time series, a correcting means 6 for correcting the influence of disturbance on the measurement result of the main sensor part 2 according to the measurement result of the auxiliary sensor part 3 at least, and a rhythm curve output means 8 for outputting the corrected rhythm curve of the body temperature.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、ヒトの深部体温の計測
値から生体リズム曲線を測定するための生体リズム曲線
測定装置に関するものであり、特に、約1日周期の生体
リズム(サーカディアンリズム)を日常生活中で測定す
る用途に利用されるものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a biorhythm curve measuring device for measuring a biorhythm curve from a measured value of human core body temperature, and more particularly to a biorhythm (circadian rhythm) of about one day cycle. It is used for the purpose of measuring in daily life.

【0002】[0002]

【従来の技術】様々な生体現象を時系列的に表現する
と、周期性を示すことが多い。しかも、その多くは自励
的な振動であると考えられており、生体リズムと総称さ
れている。生体リズムはその周期によっていくつかの種
類に分けられ、1年という長いものから数秒という短い
ものまである。人間は明期に覚醒度が向上して活動的と
なり、暗期に覚醒度が低下して休息に入るが、これはサ
ーカディアンリズム(Circadian rhyth
m:約1日を周期とするリズム)と呼ばれる生物時計
(Biological clock)によって刻まれ
る生体リズム(Biological rhythm)
の1つである。
2. Description of the Related Art When various biological phenomena are expressed in time series, they often show periodicity. Moreover, many of them are considered to be self-excited vibrations, and are collectively called biorhythms. Biological rhythms are divided into several types according to their cycle, and they range from a long one year to a few seconds. Humans become more active and active in the light period, and become less active and enter rest during the dark period. This is due to the Circadian rhythm.
m: biological rhythm (biological rhythm) carved by a biological clock called a rhythm with a cycle of about one day.
Is one of.

【0003】生体リズムのうち、人間の生活に最も関わ
りの深いものは、約1日を周期とするサーカディアンリ
ズムである。人間の代表的なサーカディアンリズムとし
て、体温変動、睡眠覚醒サイクル、ホルモン分泌量変動
などを挙げることができる。その他、心身の活動度、作
業や運動能力、薬品に対する感受性、自律系の機能に至
るまで、人間の生活に付随する生理的現象はサーカディ
アン変動を示すと考えてよい。
Of the biological rhythms, the one most closely related to human life is the circadian rhythm having a cycle of about one day. Typical circadian rhythms in humans include temperature fluctuations, sleep-wake cycles, and hormone secretion fluctuations. In addition, physiological phenomena that accompany human life, such as mental and physical activity, work and exercise ability, sensitivity to drugs, and autonomic functions, may be considered to be circadian fluctuations.

【0004】ヒトのサーカディアンリズムは、深部体温
リズムを中心とするグループと睡眠覚醒サイクルを中心
とするグループとの2系統の振動体群に分かれるのでは
ないかという説が現在のところ有力である。深部体温リ
ズムは明暗周期の影響を受けており、睡眠覚醒サイクル
は社会的同調因子の影響を受けていると言われている。
覚醒度や生体リズムをモニターするには、実験室レベル
ではポリグラフ等のかなり進んだ技術が存在するが、日
常的な作業場面において被験者に苦痛を与えず、また、
その作業行動に支障がなく、非侵襲的に生体の活性度を
モニターすることはできないのが現状である。
At present, the theory that human circadian rhythm may be divided into two groups of vibrators, a group centering on the core body temperature rhythm and a group centering on the sleep-wake cycle, is predominant. It is said that the core body temperature rhythm is influenced by the light-dark cycle, and the sleep-wake cycle is influenced by the social entrainment factor.
At the laboratory level, there are quite advanced technologies such as polygraphs for monitoring arousal level and biological rhythm, but they do not cause pain to the subjects in daily work situations, and
Under the present circumstances, there is no hindrance to the work behavior, and the activity of the living body cannot be monitored non-invasively.

【0005】以下、体温による生体リズムの計測法につ
いて説明する。体温、特に深部体温のリズムは、外部か
らの影響が少なく、明瞭なサーカディアンリズムを示す
こと、他のリズムとの関係がかなり明らかになっている
こと、連続計測が可能なことなどから、ヒトのサーカデ
ィアンリズムの中で最も重要な指標とされている。深部
体温計測法の候補としては、直腸温・鼓膜温(外耳道壁
の奥の温度でもよい)・食道温・深部皮下温・尿温・膣
温・肺動脈血温などが挙げられるが、誰でも長時間の連
続測定が可能という条件を満たすものは直腸温である。
しかし、いずれも被験者に心理的あるいは肉体的苦痛を
与える計測法であることが難点である。
The method of measuring the biological rhythm based on the body temperature will be described below. The body temperature, especially the core body temperature rhythm, has little influence from the outside, shows a clear circadian rhythm, has a fairly clear relationship with other rhythms, and is capable of continuous measurement. It is regarded as the most important indicator of circadian rhythm. Candidates for deep body temperature measurement include rectal temperature, eardrum temperature (temperature at the back of the ear canal wall), esophageal temperature, deep subcutaneous temperature, urine temperature, vaginal temperature, pulmonary arterial blood temperature, etc. It is rectal temperature that satisfies the condition that continuous measurement of time is possible.
However, it is a disadvantage that all of them are measurement methods that give psychological or physical pain to the subject.

【0006】直腸温の一般的な計測法は、先端にサーミ
スタを埋め込んだプローブを肛門から10cm以上挿入
し、それが抜けないようにテープで固定する方法であ
る。サーミスタの抵抗値から温度を算出してメモリに記
憶する装置が携帯用体温計として市販されている。ま
た、直腸温を直接計測する方法の他に、対流熱交換方式
で皮膚の表面から深部体温を測定できる装置(コアテン
プ)が市販されている。センサーの直径が大きくなるほ
ど、より深部の体温が計測でき、皮膚表面から約10m
m深さの体温計測まで可能である。しかし、この方式で
はセンサー部で皮膚を加熱する必要があり、リズム計測
のように長時間使用する場合には低温やけどの危険性が
あり、取り扱いに注意しなければならない。
A general method for measuring rectal temperature is to insert a probe with a thermistor embedded at the tip from the anus for 10 cm or more and fix it with tape so that it will not come off. A device for calculating a temperature from a resistance value of a thermistor and storing it in a memory is commercially available as a portable thermometer. In addition to the method of directly measuring the rectal temperature, a device (core temp) capable of measuring the deep body temperature from the surface of the skin by the convective heat exchange method is commercially available. The larger the sensor diameter, the deeper the body temperature can be measured, approximately 10m from the skin surface.
It is possible to measure body temperature up to m depth. However, in this method, the sensor needs to heat the skin, and when it is used for a long time like rhythm measurement, there is a risk of low temperature burns, and care must be taken in handling.

【0007】次に、生体リズムの解析法について説明す
る。生体リズムの解析は、リズムの三要素(周期・位相
・形)を求めることが基本になる。体温リズムを解析す
るには、周期と最小値位相を求めると共に、形の特徴と
しては振幅を求める。体温リズムにおいては、特に最小
値位相が重要な要素であるが、これは視察により求める
方法が一般的である。
Next, a method of analyzing the biological rhythm will be described. Basically, the analysis of biological rhythm is to find the three elements of rhythm (cycle, phase, shape). In order to analyze the body temperature rhythm, the period and the minimum value phase are calculated, and the amplitude is calculated as the characteristic of the shape. In the body temperature rhythm, the minimum value phase is an especially important factor, but this is generally obtained by visual inspection.

【0008】また、一定間隔で計測されたデータからリ
ズムの周期を求める方法としては、自己相関法(コレロ
グラム)、パワースペクトル法、コサイナー法、ペリオ
ドグラム法などを用いることができる。体温リズムの場
合、コサイナー法、ペリオドグラム法が利用されること
が多い。コサイナー法とは、正弦波への最小自乗近似に
より周期・振幅・位相を求める方法である。
As a method of obtaining the rhythm cycle from the data measured at regular intervals, the autocorrelation method (correlogram), the power spectrum method, the cosigner method, the periodogram method, etc. can be used. For body temperature rhythm, the cosigner method and the periodogram method are often used. The cosigner method is a method for obtaining the period, amplitude, and phase by least-squares approximation to a sine wave.

【0009】次に、サーカディアンリズムを厳密に求め
る方法として、コンスタント・ルーチン(Consta
nt routine)法が知られている。この方法
は、深部体温といえども外乱の影響を受けるため、真の
リズムをそのまま表現しているとは限らないという観点
から、外乱を可能な限り除去するような計測条件を設定
して、被験者の直腸温を数十時間計測し、深部体温の周
期・振幅・位相を求める方法である。
Next, as a method for exactly obtaining the circadian rhythm, a constant routine (Consta)
nt route) method is known. Since this method is affected by disturbance even in deep body temperature, it does not mean that the true rhythm is expressed as it is. It is a method to measure the rectal temperature for several tens of hours and obtain the cycle, amplitude, and phase of the core body temperature.

【0010】一方、日常生活の中で体温計測結果から生
体リズムを測定する装置として、特願平3−15344
3号出願では、深部体温計測結果に対して外乱の影響を
補正する手段と体温リズム曲線から真のリズム曲線を推
定する手段とを備えた生体リズム曲線測定装置が提案さ
れている。
On the other hand, as an apparatus for measuring the biological rhythm from the results of body temperature measurement in daily life, Japanese Patent Application No. 15344/1993.
No. 3 application proposes a biological rhythm curve measuring device including means for correcting the influence of disturbance on the deep body temperature measurement result and means for estimating a true rhythm curve from the body temperature rhythm curve.

【0011】[0011]

【発明が解決しようとする課題】上述のように、体温計
測による生体リズムの解析法としては、視察による方
法、コサイナー法、コンスタント・ルーチン法が一般的
であるが、視察による方法では定量的解析ができないと
いう問題がある。また、コサイナー法では外乱による体
温曲線の歪みを補正できないという問題があり、その
上、体温リズムの波形が実際には正弦波状とは限らない
という根本的な問題もある。
As described above, as a method for analyzing a biological rhythm by measuring a body temperature, a visual inspection method, a cosinar method, and a constant routine method are generally used. However, a quantitative analysis is performed by the visual inspection method. There is a problem that you can not. Further, the cosinar method has a problem that the distortion of the body temperature curve due to the disturbance cannot be corrected, and further, there is a fundamental problem that the waveform of the body temperature rhythm is not always sinusoidal.

【0012】次に、コンスタント・ルーチン法では、外
乱の影響は除去できるが、実験室に被験者を数十時間拘
束する必要があり、日常生活におけるリズム計測は不可
能であるという問題がある。この方法は生体リズムがフ
リーランしている状態での計測ということになる。従っ
て、24時間周期の同調因子の影響を受ける通常の生活
で生体リズムがどのようになっているかを知ることはで
きない。生体リズムの特性を知るうえでは、フリーラン
周期や位相を知ることは勿論重要であるが、実際に社会
生活をする上では、24時間周期の同調因子あるいは勤
務ローテーションなどの社会の約束事にどの程度うまく
適応して生体リズムにメリハリがあるかどうかを知るこ
との方が大切であると考えられる。また、特願平3−1
53443号の出願で提案された方法では、外乱影響補
正手段の開示が不十分であった。
[0012] Next, the constant routine method can eliminate the influence of disturbance, but has the problem that the subject must be held in the laboratory for several tens of hours, and rhythm measurement in daily life is impossible. This method means measurement in a state where the biorhythm is free running. Therefore, it is not possible to know what the biological rhythm is like in normal life, which is affected by the entrainment factor of the 24-hour cycle. Of course, it is important to know the free-run cycle and the phase in order to know the characteristics of the biological rhythm, but in actual social life, to what extent do the social factors such as the 24-hour cycle entrainment factor or work rotation? It is considered more important to know whether or not the body rhythm is well adjusted and that the biological rhythm is sharp. In addition, Japanese Patent Application No. 3-1
In the method proposed in the application of No. 53443, the disclosure of the disturbance influence correction means is insufficient.

【0013】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、その目的とするところは、日常的な作業場面
において、被験者に外乱を与えながらも、その外乱の影
響を除去して真の生体リズム曲線を測定できるようにし
た生体リズム曲線測定装置を提供することにある。
The present invention has been made in view of the above points, and an object thereof is to remove the influence of the disturbance while giving the disturbance to the subject in a daily work scene. It is an object of the present invention to provide a biorhythm curve measuring device capable of measuring the biorhythm curve.

【0014】[0014]

【課題を解決するための手段】本発明に係る生体リズム
曲線測定装置にあっては、上記の課題を解決するため
に、図1に示すように、生体の深部体温を測定するため
の主センサー部2と、外乱計測用の副センサー部3と、
各センサー部2、3による計測タイミングを決定するた
めのタイマー手段4と、各センサー部2、3による計測
結果を時系列的に記憶するための記憶手段5と、少なく
とも副センサー部3の計測結果に基づいて主センサー部
2の計測結果に対する外乱の影響を補正する補正手段6
と、補正された体温のリズム曲線を出力するリズム曲線
出力手段8とから構成され、図2に示すように副センサ
ー部3の計測項目が、外気温、照度、身体活動度、身体
姿勢状態、心電情報(心拍数・R−R間隔など)の少な
くとも1つ以上を含むことを特徴とするものである。
In order to solve the above-mentioned problems, in the biological rhythm curve measuring device according to the present invention, as shown in FIG. 1, a main sensor for measuring the deep body temperature of the living body. Part 2, a sub-sensor part 3 for measuring disturbance,
A timer means 4 for determining the measurement timing of each sensor section 2, 3, a storage means 5 for storing the measurement result of each sensor section 2, 3 in time series, and a measurement result of at least the sub-sensor section 3. Correction means 6 for correcting the influence of disturbance on the measurement result of the main sensor unit 2 based on
And a rhythm curve output means 8 for outputting the corrected rhythm curve of the body temperature. As shown in FIG. 2, the measurement items of the sub-sensor unit 3 are the outside temperature, the illuminance, the physical activity level, the body posture state, It is characterized by including at least one or more of electrocardiographic information (heart rate, RR interval, etc.).

【0015】さらに、図6に示すように、補正手段6に
おいて、副センサー部3の計測結果から外乱の種類とそ
の影響の大きさを時系列的に判別する外乱影響判別手段
65と、外乱影響判別手段65の出力結果に応じて主セ
ンサー部のデータを削除補完あるいは修正する外乱影響
補正手段62を備えることを特徴とするものである。な
お、補正された体温のリズム曲線から真のリズム曲線を
推定する推定手段7と、リズム曲線の特徴パラメータを
出力する特徴パラメータ出力手段9を更に備えることが
好ましい。
Further, as shown in FIG. 6, in the correcting means 6, the disturbance influence determining means 65 for determining the type of disturbance and the magnitude of the influence in time series from the measurement result of the auxiliary sensor section 3, and the disturbance influence. It is characterized in that it is provided with a disturbance influence correction means 62 for deleting and complementing or correcting the data of the main sensor section according to the output result of the judging means 65. It is preferable to further include an estimating unit 7 that estimates a true rhythm curve from the corrected rhythm curve of the body temperature, and a characteristic parameter output unit 9 that outputs a characteristic parameter of the rhythm curve.

【0016】[0016]

【作用】本発明においては、主センサー部2により直腸
温や鼓膜温(あるいは外耳道壁の奥の温度)あるいは体
幹部中枢温を計測し、副センサー部3では外気温や照
度、身体活動度、身体姿勢状態、心電情報(心拍数・R
−R間隔など)を計測する。各センサー部2、3による
計測タイミングはタイマー手段4により決定され、その
計測データは記憶手段5に時系列的に記憶される。この
記憶された計測結果に基づいて、図6に示すように、外
乱影響判別手段65と外乱影響補正手段62とを備えた
補正手段6により、外乱の種類とその影響の大きさを時
系列的に判別した後、その結果に応じて主センサー部2
のデータを削除補完あるいは補正するという手法で深部
体温から外乱の影響を除去し、リズム曲線出力手段8に
より体温のリズム曲線を出力するものである。
In the present invention, the main sensor unit 2 measures the rectal temperature, the eardrum temperature (or the temperature behind the wall of the ear canal) or the core temperature of the trunk, and the sub sensor unit 3 measures the outside air temperature, illuminance, physical activity, Body posture, ECG information (heart rate, R
-R interval, etc.) is measured. The measurement timing of each sensor unit 2 and 3 is determined by the timer unit 4, and the measurement data is stored in the storage unit 5 in time series. Based on the stored measurement result, as shown in FIG. 6, the correction means 6 including the disturbance influence determination means 65 and the disturbance influence correction means 62 determines the type of disturbance and the magnitude of the influence in time series. After the determination, the main sensor unit 2 according to the result
The effect of disturbance is removed from the deep body temperature by the method of deleting and complementing the data of 1. and the rhythm curve output means 8 outputs the rhythm curve of the body temperature.

【0017】[0017]

【実施例】本発明の一実施例のブロック構成図を図1に
示す。本実施例では、検出手段1として、主センサー部
2と副センサー部3を備えている。主センサー部2は、
深部体温計測用であり、その主な計測項目は直腸温であ
る。直腸温の一般的な計測法は、先端にサーミスタを埋
め込んだプローブを肛門から10cm以上挿入し、それ
が抜けないようにテープで固定する方法である。サーミ
スタの抵抗値から温度を算出してメモリに記憶する装置
が携帯用体温計として市販されている。ただし、直腸温
が測定困難な場合には、代替計測項目として、鼓膜温
(外耳道奥の温度でもよい)あるいは体幹部中枢温を計
測する。また、副センサー部3は、外乱計測用であり、
その主な計測項目は、外気温と照度、及び身体の活動
度、姿勢状態、心電情報(心拍数・R−R間隔など)で
ある。この検出手段1による深部体温計測と外乱計測の
タイミングはタイマー手段4により決定される。タイマ
ー手段4のタイマー時間を任意に設定可能とすることに
より、可変サンプリングを行うことができる。これによ
り、体温変動の大きい部分では、サンプリング周期を短
くし、体温変動の小さい部分ではサンプリング周期を長
くすることができ、効率的な計測データの収集が可能と
なる。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention. In this embodiment, the detection unit 1 includes a main sensor unit 2 and a sub sensor unit 3. The main sensor unit 2 is
It is for deep body temperature measurement, and its main measurement item is rectal temperature. A general method for measuring rectal temperature is to insert a probe with a thermistor embedded at the tip from the anus for 10 cm or more, and fix it with tape to prevent it from coming off. A device for calculating a temperature from a resistance value of a thermistor and storing it in a memory is commercially available as a portable thermometer. However, if it is difficult to measure the rectal temperature, the eardrum temperature (which may be the temperature behind the ear canal) or the core temperature of the trunk is measured as an alternative measurement item. Further, the sub-sensor unit 3 is for disturbance measurement,
The main measurement items are ambient temperature and illuminance, physical activity, posture state, and electrocardiographic information (heart rate, RR interval, etc.). The timing of the deep body temperature measurement and the disturbance measurement by the detection means 1 is determined by the timer means 4. Variable sampling can be performed by setting the timer time of the timer means 4 arbitrarily. As a result, the sampling cycle can be shortened in the portion where the body temperature fluctuation is large, and the sampling cycle can be lengthened in the portion where the body temperature fluctuation is small, so that efficient measurement data can be collected.

【0018】検出手段1の主センサー部2と副センサー
部3の計測データは、記憶手段5に時系列的に記憶され
る。上述のタイマー手段4による計測間隔は、1分〜5
分の範囲とすることが好ましいが、計測間隔は例えば1
分程度に短く設定して、隣接する複数個(例えば5個)
の計測データの平均値を演算し、その平均値を時系列的
に記憶するようにしてもよい。
The measurement data of the main sensor section 2 and the sub sensor section 3 of the detection means 1 are stored in the storage means 5 in time series. The measurement interval by the above-mentioned timer means 4 is 1 minute to 5 minutes.
It is preferable to set it in the range of minutes, but the measurement interval is, for example, 1
Set it as short as a minute, and set a number of adjacent units (for example, 5 units)
Alternatively, the average value of the measurement data may be calculated and the average value may be stored in time series.

【0019】次に、補正手段6では、記憶手段5に時系
列的に記憶された計測データのうち、主センサー部2に
よる深部体温の計測データの失測値を補完し、副センサ
ー部3による外乱計測データに基づいて外乱要素の影響
を補正し、さらに、低周波通過フィルタで高周波ノイズ
を除去して体温リズム曲線を取り出すものである。推定
手段7は、体温リズムを近似する周期関数曲線によるカ
ーブフィッティング手段と、前後の点列からリズム曲線
の谷間やピークを推定する手段等を有する。リズム曲線
出力手段8は、リズム曲線の波形を表示する手段であ
り、例えば、グラフィック機能付きのLCDディスプレ
イにより構成されている。特徴パラメータ出力手段9
は、体温のリズム曲線の特徴を算出して出力するもので
ある。ここで、その他のリズム曲線の特徴としては、例
えば、デューティ比やスペクトル、立ち上がりの傾き、
極大値の数、極小値の数などが挙げられる。
Next, in the correction means 6, the measurement data stored in the storage means 5 in a time-series manner is supplemented with the missing value of the measurement data of the deep body temperature measured by the main sensor portion 2, and the auxiliary sensor portion 3 is used. The body temperature rhythm curve is extracted by correcting the influence of disturbance elements based on the disturbance measurement data and further removing high frequency noise with a low frequency pass filter. The estimating unit 7 has a curve fitting unit that uses a periodic function curve that approximates the body temperature rhythm, a unit that estimates the valleys and peaks of the rhythm curve from the front and rear point sequences. The rhythm curve output means 8 is means for displaying the waveform of the rhythm curve, and is composed of, for example, an LCD display with a graphic function. Characteristic parameter output means 9
Is for calculating and outputting the characteristics of the rhythm curve of body temperature. Here, other characteristics of the rhythm curve include, for example, a duty ratio, a spectrum, a rising slope,
The number of maximum values, the number of minimum values, etc. are mentioned.

【0020】次に、検出手段1の詳細な構成を図2に示
し説明する。図中、21はサーミスタ直腸温センサーで
あり、深部体温として直腸温を計測する。その計測デー
タは、データロガー51に記憶される。このデータロガ
ー51は各種の計測データを時系列的に記憶するための
記憶手段である。31は加速度センサーであり、例えば
万歩計のような構成で、被験者の手首に装着されて手首
の加速度を検出する。32は活動度計であり、手首の加
速度に基づいて身体の活動度を検出する。31は、手首
だけでなく、万歩計のように腹部に装着してもよく、そ
の場合、32は全身的な活動度を検出するものとなる。
その計測データは、単位時間当たりの加速度出力のゼロ
クロスの回数あるいは加速度出力の積分値としてデータ
ロガー51に記憶される。33は受光センサーであり、
受光量に応じて通電量が変化するものである。34は照
度計であり、受光センサー33の出力により周囲照度を
計測する。その計測データは、データロガー51に記憶
される。35はサーミスタ外気温センサーであり、周囲
温度を計測するものである。その計測データもデータロ
ガー51に記憶される。36は圧電あるいは感圧導電セ
ンサーであり、押圧力に応じて通電量が変化するもので
ある。37は姿勢計測装置であり、人体臀部あるいは大
腿部背中側上部などに装着した圧電あるいは感圧導電セ
ンサー36の出力により人体の姿勢、即ち、立位である
か座位・臥位であるかを計測する。その計測データは、
データロガー51に記憶される。39は心電情報計測装
置であり、心電(脈拍)センサー38の出力に応じて例
えば心拍数やR−R間隔という心電情報を計測する。そ
の計測データもデータロガー51に記憶される。
Next, the detailed structure of the detecting means 1 will be described with reference to FIG. In the figure, 21 is a thermistor rectal temperature sensor, which measures the rectal temperature as a core body temperature. The measurement data is stored in the data logger 51. The data logger 51 is a storage means for storing various measurement data in time series. Reference numeral 31 is an acceleration sensor, which has a structure such as a pedometer and is attached to the wrist of the subject to detect the acceleration of the wrist. Reference numeral 32 is an activity meter, which detects the activity level of the body based on the acceleration of the wrist. 31 may be worn not only on the wrist but also on the abdomen like a pedometer, in which case 32 will detect the overall activity.
The measurement data is stored in the data logger 51 as the number of zero crossings of the acceleration output per unit time or the integrated value of the acceleration output. 33 is a light receiving sensor,
The energization amount changes according to the received light amount. An illuminance meter 34 measures the ambient illuminance by the output of the light receiving sensor 33. The measurement data is stored in the data logger 51. Reference numeral 35 is a thermistor outside air temperature sensor, which measures the ambient temperature. The measurement data is also stored in the data logger 51. Reference numeral 36 denotes a piezoelectric or pressure-sensitive conductive sensor, which changes the amount of electricity depending on the pressing force. Reference numeral 37 denotes a posture measuring device, which indicates the posture of the human body, that is, whether the human body is standing or sitting or lying down by the output of the piezoelectric or pressure-sensitive conductive sensor 36 attached to the human buttocks or the upper back of the thigh. measure. The measurement data is
It is stored in the data logger 51. Reference numeral 39 denotes an electrocardiographic information measuring device, which measures electrocardiographic information such as a heart rate or an RR interval according to the output of the electrocardiographic (pulse) sensor 38. The measurement data is also stored in the data logger 51.

【0021】図3〜図5は、直腸温、活動度(手首の動
き)、心拍数(拍/分)、姿勢情報の長時間計測例を示
したものである。活動度(手首の動き)はゼロクロス
(回/分)で表わしている。また、姿勢情報は立位か否
かで表わしている。図中、sは睡眠期、wは覚醒期を示
す。図3は通常生活における計測(約58時間)、図4
は身体活動を抑制するなどにより外乱の影響を極力減少
させた条件における計測(約35時間)、図5は両条件
の計測データの時間軸をそろえて重ね書きして比較した
ものである。各データは1分毎にサンプリングしたもの
である。これらのデータは同一被験者のものである。当
然予測されることであるが、図3のデータが日常生活の
中で得られるものであるのに対して、図4のデータは本
発明により推定したい体温リズム曲線に近いものであ
る。リズムをフリーラン状態で計測しているわけではな
く、Constant routine法ほど厳密に外
乱の影響を除去することもできなかったが、24時間周
期の外的同調因子の影響の下では、図4のような体温変
動をもって推定したい生体リズム曲線が得られたと考え
てよい。ここでは、図3のような体温データから外乱の
影響を除去して図4のような体温変動に近い体温波形を
推定する例を開示する。
3 to 5 show examples of long-term measurement of rectal temperature, activity (wrist movement), heart rate (beats / minute), and posture information. Activity (wrist movement) is represented by zero cross (times / minute). Further, the posture information is represented by whether or not the person is standing. In the figure, s indicates the sleeping period and w indicates the awakening period. Figure 3 shows the measurement in normal life (about 58 hours), Figure 4
Is a measurement (about 35 hours) under the condition that the influence of the disturbance is reduced as much as possible by suppressing the physical activity (FIG. 5), and the time axes of the measurement data of both conditions are aligned and overwritten for comparison. Each data is sampled every 1 minute. These data are from the same subject. As will be expected, the data of FIG. 3 is obtained in daily life, whereas the data of FIG. 4 is close to the body temperature rhythm curve to be estimated by the present invention. The rhythm was not measured in a free-run state, and the influence of the disturbance could not be removed as strictly as the Constant route method, but under the influence of an external entrainment factor of a 24-hour period, It can be considered that the biological rhythm curve to be estimated can be obtained by such body temperature fluctuation. Here, an example will be disclosed in which the influence of disturbance is removed from the body temperature data as shown in FIG. 3 to estimate the body temperature waveform close to the body temperature fluctuation as shown in FIG.

【0022】直腸温の変動をみると、就寝中は体温が低
く、覚醒中は上昇していて、これは、通常生活及び活動
抑制とも同様の傾向である。図3〜図5をみると、通常
の生活における計測データでは、日常生活による影響
で、体温リズムのマスキングが観測され、特に、身体活
動(走歩行・手足の運動など)や入浴による体温上昇が
顕著である。このように体温変動に対する外乱の影響は
体温上昇方向に現れるのが通常である。さらに、体温上
昇の原因となる事象に対して、直腸温の反応には数十分
の遅延が見られる。これらのことから、外乱の影響を補
正する手段としては、まず、副センサーの計測データか
ら、体温上昇の原因が生じていると考えられる区間を判
別し、その区間に体温反応遅延時間を加えたものを体温
が外乱の影響を受けた区間とし、次に、その区間の体温
データを削除して前後の体温データから補完をしてリズ
ム曲線を推定すればよいと考えられる。なお、体温が外
乱の影響を受けた区間が補完できないほど長い時間であ
るような場合には、より急峻な体温変動区間のみを削除
補完した後、全体を下方補正すればよいと考えられる。
As for changes in rectal temperature, the body temperature was low during sleep and increased during awakening, which is the same tendency in normal life and activity suppression. 3 to 5, in the measured data in normal life, the masking of the body temperature rhythm is observed due to the influence of daily life, and in particular, the increase in body temperature due to physical activity (running walking, movement of limbs, etc.) and bathing. It is remarkable. In this way, the influence of the disturbance on the body temperature fluctuation usually appears in the direction of increasing the body temperature. Furthermore, there is a delay of several tens of minutes in the response of rectal temperature to the event that causes the rise in body temperature. From these things, as a means to correct the influence of disturbance, first, from the measurement data of the sub-sensor, the section where the cause of the rise in body temperature is considered to be discriminated, and the body temperature reaction delay time was added to that section. It is considered that the rhythm curve should be estimated by setting the object as the section in which the body temperature is affected by the disturbance, and then deleting the body temperature data in the section and complementing the body temperature data before and after the section. If the body temperature is too long for the section affected by the disturbance to be complemented, it is conceivable that only the steeper body temperature fluctuation section is deleted and complemented, and then the whole is corrected downward.

【0023】次に、補正手段6の詳細な構成を図6に示
し説明する。まず、計測される体温データには、外乱の
影響の他に、計測上のノイズが現れることが考えられ
る。そこで、ノイズ除去手段61では、周囲の点列と比
較して、0.1℃以上離れている孤立点列をノイズとし
て除去する。これは、深部体温は急激には変化しないと
いう性質を利用している。
Next, the detailed structure of the correction means 6 will be described with reference to FIG. First, in the measured body temperature data, noise in measurement may appear in addition to the influence of disturbance. Therefore, the noise removing means 61 removes the isolated point sequence separated by 0.1 ° C. or more as noise as compared with the surrounding point sequence. This utilizes the property that the core body temperature does not change rapidly.

【0024】一方、外乱影響判別手段65では、副セン
サー部3による外乱計測データに基づいて、深部体温デ
ータへ影響を及ぼすと考えられる外乱要素の出現区間を
判別し、その外乱要素出現区間に体温反応遅延時間を加
えた区間を外乱要素による体温変動区間と判別する。深
部体温データへ影響を及ぼすと考えられる外乱要素の出
現区間を判別する例としては、次のようなものが考えら
れる。第1の例として、姿勢計測装置37の出力を利用
し、人体の姿勢、即ち、立位であるか座位・臥位である
かによって外乱要素の出現区間を判別する方式が考えら
れる。この場合は、人体の姿勢が立位である時に身体活
動の影響を受けると予想されるので、その区間を外乱要
素の出現区間と判別すればよい。この方式では、姿勢計
測装置37の出力だけでなく照度計34の出力や外気温
センサーの出力も利用することができる。つまり、周囲
照度が上昇した場合には外出したと判断できるので、身
体活動の影響を受けた区間と判別でき、外気温が急激に
上昇あるいは下降した場合にも外乱要素出現区間と判別
できる。第2の例として、活動度計32の出力を利用
し、身体の活動量がある設定値より大きい区間を外乱要
素の出現区間であると判別する方式が考えられる。この
方式では、活動度計32の出力の代わりに心電情報計測
装置39の出力(心拍数など)を利用することもでき
る。さて、このようにして判別した外乱要素出現区間に
体温反応遅延時間を加えた区間を外乱要素による体温変
動区間と判別するわけであるが、体温反応遅延時間とし
ては、数十分の値(例えば、20〜30分)を設定すれ
ばよい。
On the other hand, the disturbance influence judging means 65 judges the appearance section of the disturbance element which is considered to affect the deep body temperature data based on the disturbance measurement data by the auxiliary sensor section 3, and the body temperature is set in the disturbance element appearance section. The section in which the reaction delay time is added is discriminated as the body temperature fluctuation section due to the disturbance element. The following can be considered as an example of determining the appearance section of the disturbance element that is considered to affect the core body temperature data. As a first example, a method of utilizing the output of the posture measuring device 37 and discriminating the appearance period of the disturbance element depending on the posture of the human body, that is, whether the human body is in the standing position or the sitting position or the lying position is conceivable. In this case, when the posture of the human body is expected to be affected by physical activity when it is standing, that section may be determined as the appearance section of the disturbance element. In this method, not only the output of the posture measuring device 37 but also the output of the illuminance meter 34 and the output of the outside air temperature sensor can be used. That is, since it can be determined that the user has gone out when the ambient illuminance has increased, it can be determined that the section is affected by physical activity, and that the disturbance element appearance section can be determined even when the outside air temperature sharply rises or falls. As a second example, a method is conceivable in which the output of the activity meter 32 is used and a section in which the amount of physical activity is larger than a certain set value is determined as an appearance section of a disturbance element. In this method, instead of the output of the activity meter 32, the output (heart rate or the like) of the electrocardiographic information measuring device 39 can be used. By the way, the section obtained by adding the body temperature reaction delay time to the disturbance element appearance section thus determined is determined as the body temperature fluctuation section due to the disturbance element, but as the body temperature reaction delay time, a value of several tens of minutes (for example, 20 to 30 minutes) may be set.

【0025】次に、外乱影響補正手段62では、外乱影
響判別手段65の出力結果に基づいて、ノイズ除去手段
61を通過した後の深部体温データを補正する。外乱影
響判別手段65で判別された外乱要素による体温変動区
間がさほど長くない場合には、その変動区間の体温デー
タを削除した後、前後の体温データから補完を行う。こ
の補完方法としては、直線補完・高次曲線補完・スプラ
イン補完などの方法を採用することができる。また、外
乱影響判別手段65で判別された外乱要素による体温変
動区間が長くて削除した後、補完ができないような場合
には、特に、外乱の影響が大きいと判断される体温変動
区間のみを削除補完した後、全体を下方修正するという
方法をとればよい。
Next, the disturbance influence correcting means 62 corrects the deep body temperature data after passing through the noise removing means 61 based on the output result of the disturbance influence judging means 65. When the body temperature fluctuation section due to the disturbance element judged by the disturbance influence judging means 65 is not so long, the body temperature data of the fluctuation section is deleted, and then the body temperature data before and after is supplemented. As this complementing method, methods such as straight line complementing, higher-order curve complementing, and spline complementing can be adopted. Further, when the body temperature fluctuation section determined by the disturbance influence judging means 65 is too long to be deleted after the body temperature fluctuation section is deleted, in particular, only the body temperature fluctuation section judged to have a large influence of the disturbance is deleted. After supplementing, the whole method may be revised downward.

【0026】以上のようにして外乱要素による体温変動
区間を判別して体温データを削除補完する経過を図7と
図8に示す。(a)が補正前、(b)が削除後、(c)
が補完後のデータである。図7は、第1の例による外乱
影響補正の結果を示す。ここでは、人体の姿勢が立位で
ある区間を外乱要素の出現区間と判別し、体温反応遅延
時間を30分として外乱要素による体温変動区間を算出
して体温データの削除補完を行った。図8では、第2の
例による外乱影響補正の結果を示す。ここでは、活動度
計32の出力としてゼロクロス回数を利用し、毎分10
0回を越える区間を外乱要素の出現区間と判別し、体温
反応遅延時間を20分として外乱要素による体温変動区
間を算出して体温データの削除補完を行った。いずれの
例においても、外乱影響補正により、図4のような外乱
の影響を極力減少させた体温変動に波形として近い結果
が得られたと考えられる。これらの出力結果の振幅を身
体活動の大きさなどに基づいて下方修正すれば、さらに
外乱の影響を極力減少させた体温変動に近い体温変動波
形を推定できる。
FIGS. 7 and 8 show the process of determining the body temperature fluctuation section due to the disturbance element and deleting and complementing the body temperature data as described above. (A) is before correction, (b) is after deletion, (c)
Is the data after completion. FIG. 7 shows the result of the disturbance influence correction according to the first example. Here, the section in which the posture of the human body is standing is determined as the appearance section of the disturbance element, the body temperature reaction delay time is set to 30 minutes, the body temperature fluctuation section due to the disturbance element is calculated, and the body temperature data is deleted and complemented. FIG. 8 shows the result of the disturbance influence correction according to the second example. Here, the zero cross count is used as the output of the activity meter 32, and
The section exceeding 0 times was discriminated as the appearance section of the disturbance element, the body temperature change delay time was set to 20 minutes, the body temperature fluctuation section by the disturbance element was calculated, and the body temperature data was deleted and complemented. In any of the examples, it is considered that the disturbance effect correction resulted in a waveform similar to that of the body temperature fluctuation in which the influence of the disturbance as shown in FIG. 4 was reduced as much as possible. By downwardly correcting the amplitudes of these output results based on the magnitude of physical activity and the like, it is possible to estimate a body temperature fluctuation waveform close to the body temperature fluctuation in which the influence of disturbance is further reduced as much as possible.

【0027】次に、欠測値補完手段62では、ノイズと
して除去した区間・計測不能だった区間などの欠測区間
を補完する。この補完方法としては、直線補完・高次曲
線補完・スプライン補完などの方法を採用することがで
きる。最後に、低域通過フィルタ64では、外乱影響補
正及び欠測値補完の処理をした後の計測データから高周
波ノイズを除去して、深部体温のリズム曲線を出力する
ものである。これにより、約1日を周期とする非常に滑
らかなリズム曲線が得られる。
Next, the missing value complementing means 62 complements missing sections such as sections removed as noise and sections that could not be measured. As this complementing method, methods such as straight line complementing, higher-order curve complementing, and spline complementing can be adopted. Finally, the low-pass filter 64 removes high frequency noise from the measured data after the disturbance influence correction and the missing value complementation processing, and outputs a rhythm curve of the deep body temperature. This gives a very smooth rhythmic curve with a period of about 1 day.

【0028】次に、推定手段7では、補正手段6で得ら
れた深部体温のリズム曲線から、真の深部体温のリズム
曲線を推定するものである。例えば、最小2乗近似によ
る基準曲線へのカーブフィッティングを行うことが考え
られる。基準曲線としては、三角関数を変形したものと
して、次式のような関数を用いることができる。 f(x)=A{1−(1−cos(2π(x−c)/
L))2 /4} ここで、Aは振幅であり、Lは約24時間の周期であ
る。他の基準曲線として、図9に示すように、周期が約
24時間でデューティ比が1:2の矩形波あるいはその
角を取って丸みを付けた曲線を用いてもよい。これは、
就寝期と覚醒期の比率が約1:2であることを利用して
いる。また、図10に示すように、周期が約24時間の
三角波あるいはその角をとって丸みを付けた曲線を用い
てもよい。そのほかに、個人の数周期分のデータの加算
平均により作成した基準データを用いることもできる
が、これは被験者により異なることは言うまでもない。
Next, the estimating means 7 estimates the true rhythm curve of the deep body temperature from the rhythm curve of the deep body temperature obtained by the correcting means 6. For example, it is possible to perform curve fitting to the reference curve by least-squares approximation. As the reference curve, a function such as the following expression can be used as a modified trigonometric function. f (x) = A {1- (1-cos (2π (x−c) /
L)) 2/4} where, A is the amplitude, L is the period of about 24 hours. As another reference curve, as shown in FIG. 9, a rectangular wave having a period of about 24 hours and a duty ratio of 1: 2 or a curve having its corners rounded may be used. this is,
The fact that the ratio of bedtime and wakefulness is about 1: 2 is used. Alternatively, as shown in FIG. 10, a triangular wave having a period of about 24 hours or a curved curve with its corners rounded may be used. In addition, reference data created by averaging data of several cycles of an individual can be used, but it goes without saying that this differs depending on the subject.

【0029】次に、基準曲線へのカーブフィッテング以
外の方法で、真のリズム曲線を推定する方法を説明す
る。例えば、非線型振動を表現する微分方程式(ファン
デアポール型、ボルテラ型など)を利用して、計測デー
タにフィットするような方程式の係数を求める方法が考
えられる。あるいは、補正手段6の出力曲線の立ち上が
り・立ち下がり部分のデータ時系列から最低点や最高点
付近の曲線を推定したり、前後の関係から間の曲線を予
測する方法があり、例えば、線形ARモデルや線形AR
MAモデルを利用すればよい。さらに、補正手段6の低
周波通過フィルタ64の出力をそのまま推定曲線として
利用することもできる。この場合、特に、睡眠中の深部
体温の最低点を決めるとき、谷間が1つとは限らない
が、極小値の中の最小値を取ることにすればよい。
Next, a method of estimating the true rhythm curve by a method other than curve fitting to the reference curve will be described. For example, a method of obtaining a coefficient of an equation that fits the measurement data by using a differential equation expressing the non-linear vibration (Vanderpole type, Volterra type, etc.) can be considered. Alternatively, there is a method of estimating a curve near the lowest point or the highest point from the data time series of the rising and falling portions of the output curve of the correction means 6 or predicting a curve between them based on the front-back relationship. Models and linear AR
The MA model may be used. Further, the output of the low frequency pass filter 64 of the correction means 6 can be used as it is as an estimation curve. In this case, in particular, when determining the lowest point of the deep body temperature during sleep, the number of valleys is not limited to one, but the minimum value among the minimum values may be taken.

【0030】なお、鼓膜温あるいは外耳道壁奥の方の温
度は、直腸温と同じような変化をするので、直腸温の測
定が困難な場合には、図11に示すようなイヤホン型の
鼓膜温(耳内温)センサーは、サーミスタあるいは赤外
線放射温度計を用いて構成することができる。また、カ
プセル型の温度計が実用化されれば、体幹部の深部体温
を非侵襲的に測定することは容易となる。そのほか、対
流熱交換方式で皮膚の表面から深部体温を測定できる装
置を使用してもよい。この装置では、センサーの直径が
大きくなるほど、より深部の体温が計測でき、皮膚表面
から約10mm深さの体温計測まで可能である。しか
し、この方式ではセンサー部で皮膚を加熱する必要があ
り、リズム計測のように長時間使用する場合には低温や
けどの危険性があり、取り扱いに注意しなければならな
い。
Since the eardrum temperature or the temperature in the inner part of the ear canal wall changes in the same manner as the rectal temperature, when it is difficult to measure the rectal temperature, an earphone type eardrum temperature as shown in FIG. 11 is used. The (in-ear temperature) sensor can be configured using a thermistor or an infrared radiation thermometer. Further, if a capsule thermometer is put into practical use, it becomes easy to non-invasively measure the deep body temperature of the trunk. In addition, a device capable of measuring the core body temperature from the surface of the skin by the convection heat exchange method may be used. With this device, the larger the diameter of the sensor, the deeper the body temperature can be measured, and it is possible to measure the body temperature about 10 mm deep from the skin surface. However, in this method, the sensor needs to heat the skin, and when it is used for a long time like rhythm measurement, there is a risk of low temperature burns, and care must be taken in handling.

【0031】[0031]

【発明の効果】本発明の生体リズム曲線装置では、被験
者に外乱を与えないで深部体温を測定する従来技術とは
異なり、被験者に与えられる外乱を副センサー部により
計測し、その外乱計測データに基づいて外乱の種類とそ
の影響の大きさを判別した結果に応じて、主センサー部
で得られた深部体温の計測データを定量的に補正するよ
うに構成したので、日常生活の中での被験者の深部体温
のリズムを測定することが可能になるという効果があ
る。
EFFECT OF THE INVENTION In the biorhythm curve device of the present invention, unlike the prior art in which the body temperature is measured without giving a disturbance to the subject, the disturbance given to the subject is measured by the sub-sensor unit, and the disturbance measurement data is obtained. Based on the result of distinguishing the type of disturbance and the magnitude of its influence based on the result, it was configured to quantitatively correct the deep body temperature measurement data obtained by the main sensor unit, so There is an effect that it becomes possible to measure the rhythm of deep body temperature.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例の全体構成を示すブロック図
である。
FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of an embodiment of the present invention.

【図2】本発明の一実施例に用いる検出手段の詳細な構
成を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of a detection means used in an embodiment of the present invention.

【図3】本発明による通常生活時の長時間計測例を示す
図である。
FIG. 3 is a diagram showing an example of long-term measurement during normal life according to the present invention.

【図4】本発明による活動抑制時の長時間計測例を示す
図である。
FIG. 4 is a diagram showing an example of long-time measurement during activity suppression according to the present invention.

【図5】通常生活時と活動抑制時の長時間計測例を比較
して示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing a comparison of long-time measurement examples during normal life and activity suppression.

【図6】本発明の一実施例に用いる補正手段の詳細な構
成を示すブロック図である。
FIG. 6 is a block diagram showing a detailed configuration of a correction means used in an embodiment of the present invention.

【図7】姿勢計測装置の出力を利用した第1の補正手段
の動作説明図である。
FIG. 7 is an operation explanatory diagram of the first correction means using the output of the attitude measuring device.

【図8】活動度形の出力を利用した第2の補正手段の動
作説明図である。
FIG. 8 is an operation explanatory diagram of the second correction means using the output of the activity type.

【図9】本発明に用いる第1の基準曲線の波形図であ
る。
FIG. 9 is a waveform diagram of a first reference curve used in the present invention.

【図10】本発明に用いる第2の基準曲線の波形図であ
る。
FIG. 10 is a waveform diagram of a second reference curve used in the present invention.

【図11】本発明の他の実施例に用いる耳内温センサー
の外観を示す斜視図である。
FIG. 11 is a perspective view showing the external appearance of an in-ear temperature sensor used in another embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 検出手段 2 主センサー部 3 副センサー部 4 タイマー手段 5 記憶手段 6 補正手段 7 推定手段 8 リズム曲線出力手段 9 特徴パラメータ出力手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 detection means 2 main sensor part 3 sub sensor part 4 timer means 5 storage means 6 correction means 7 estimation means 8 rhythm curve output means 9 characteristic parameter output means

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 生体の深部体温を計測するための主セ
ンサー部と、外乱計測用の副センサー部と、各センサー
部による計測タイミングを決定するためのタイマー手段
と、各センサー部による計測結果を時系列的に記憶する
ための記憶手段と、少なくとも副センサー部の計測結果
に基づいて主センサー部の計測結果に対する外乱の影響
を補正する補正手段と、補正された体温のリズム曲線を
出力するリズム曲線出力手段とから構成され、前記副セ
ンサー部の計測項目が外気温、照度、身体活動度、身体
姿勢状態、心電情報の少なくとも1つ以上を含むことを
特徴とする生体リズム曲線測定装置。
1. A main sensor unit for measuring a deep body temperature of a living body, a sub-sensor unit for measuring disturbance, a timer unit for determining a measurement timing by each sensor unit, and a measurement result by each sensor unit. Storage means for chronologically storing, correction means for correcting the influence of disturbance on the measurement result of the main sensor portion based on at least the measurement result of the sub sensor portion, and rhythm for outputting the corrected rhythm curve of body temperature And a curve output means, wherein the measurement items of the sub-sensor section include at least one of ambient temperature, illuminance, physical activity, body posture, and electrocardiographic information.
【請求項2】 前記補正手段において、副センサー部
の計測結果から外乱の種類とその影響の大きさを時系列
的に判別する外乱影響判別手段と、外乱影響判別手段の
出力結果に応じて主センサー部のデータを削除補完ある
いは修正する外乱影響補正手段を更に備えることを特徴
とする請求項1記載の生体リズム曲線測定装置。
2. The disturbance effect discriminating means for discriminating the type of disturbance and the magnitude of its influence in time series from the measurement result of the sub-sensor part in the correcting means, and the main means according to the output result of the disturbance influence judging means. The biological rhythm curve measuring device according to claim 1, further comprising a disturbance influence correcting unit that deletes and complements or corrects the data of the sensor unit.
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