JP2001299702A - 特性不安レベル評価装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 被験者から直接的に客観性を有する特性不安
レベルの評価を行うことができる特性不安レベル評価装
置及び特性不安レベル評価方法を提供する。 【解決手段】 特徴抽出手段２が複数の生体情報の各検
出信号からその波形の特徴を抽出し、これを各履歴情報
のデータとして記憶手段３に蓄積し、この蓄積された履
歴情報に基づいて傾向演算手段４が統計的な傾向を演算
し、この傾向のデータと前記抽出された波形の特徴との
相関を相関演算手段５が比較演算することにより、この
比較演算結果より被験者の特性不安レベルを直接且つ正
確に評価できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、情動と生体情報と
の関係から特性不安レベルを評価する特性不安レベル評
価装置に関し、特に複数の生体情報の統計による相関に
基づいて特性不安レベルを評価する特性不安レベル評価
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の特性不安レベル評価装置
又は特性不安レベル評価方法としては心理テスト、例え
ばState-Trait Anxiety Inventory（ＳＴＡＩ）等の方
式が心理学的指標として採用され、この心理テストを被
験者に実行させて試験結果を予め統計的に得られた評価
基準と対比し、この対比結果に基づいて被験者の特性不
安レベルを類推していった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来の特性不安レベル
評価方法は以上のように被験者に何らかの試験行為を実
行させ、この実行結果を予め分類された評価基準に基づ
いて評価していたことから、被験者の試験行為の結果を
介して間接的にしか特性不安レベルの評価ができず、被
験者から直接的に正確な評価ができないという課題を有
していた。特に、従来の特性不安レベル評価方法は、被
験者の特性不安のレベルを評価していたことから、被験
者の恣意が入り評価の客観性を担保することができない
という課題を有する。

【０００４】本発明は、前記課題を解消するためになさ
れたもので、被験者から生理学的指標に基づいて直接的
に客観性を有する特性不安レベルの評価を行うことがで
きる特性不安レベル評価装置及び特性不安レベル評価方
法を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明に係る特性不安レ
ベル評価装置は、人間から検出される複数の生体情報の
各検出信号が入力され、当該各検出信号における波形の
特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記抽出された波形の
特徴に関する各データを各履歴情報として蓄積する記憶
手段と、前記記憶手段に蓄積された各履歴情報に基づい
て統計的な傾向を演算する傾向演算手段と、前記演算さ
れた統計的な傾向データと前記抽出された波形の特徴に
関する各データとの相関を比較演算する相関演算手段と
を備えるものである。このように本発明においては、特
徴抽出手段が複数の生体情報の各検出信号からその波形
の特徴を抽出し、これを各履歴情報のデータとして記憶
手段に蓄積し、この蓄積された履歴情報に基づいて傾向
演算手段が統計的な傾向を演算し、この傾向のデータと
前記抽出された波形の特徴との相関を相関演算手段が比
較演算することにより、この比較演算結果より被験者の
特性不安レベルを生理学的指標から直接且つ正確に評価
できる。

【０００６】また、本発明に係る特性不安レベル評価装
置は必要に応じて、特徴抽出手段が複数の生体情報の各
検出信号をフラクタル次元解析により数値化するもので
ある。このように本発明においては、複数の生体情報の
各検出信号をフラクタル次元解析により特徴抽出手段が
数値化することにより、被験者の特性不安レベルを生理
学的指標からより正確に評価できる。

【０００７】また、本発明に係る特性不安レベル評価装
置は必要に応じて、特徴抽出手段に入力される複数の生
体情報の各検出信号が脳波、心電図、筋電図、眼球運
動、呼吸曲線、血圧、皮膚温度、皮膚電気抵抗、誘発電
位、脈波、舌カラーのうちいづれかに基づく信号である
ものである。このように本発明においては、生理学的指
標となる複数の生体情報の各検出信号が脳波、心電図、
筋電図、舌カラー、眼球運動、呼吸曲線等に基づいて特
徴抽出手段により抽出されることから、被験者の特性不
安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確
に評価できる。

【０００８】さらに、本発明に係る特性不安レベル評価
装置は必要に応じて、特徴抽出手段に入力される複数の
生体情報の各検出信号が生理学的に相反する挙動を示す
生体情報に基づく信号であるものである。このように本
発明においては、生体情報の各検出信号のうち生理学的
に相反する挙動を示す生体情報の各検出信号に基づいて
特徴抽出手段が波形の特徴を抽出しているので、被験者
の特性不安レベルを生理学的指標から直接的に判断して
より正確且つ明瞭に評価できる。

【０００９】本発明に係る特性不安レベル評価方法は、
人間から検出される複数の生体情報の各検出信号が入力
され、当該各検出信号における波形の特徴を抽出し、前
記抽出された波形の特徴に関する各データを各履歴情報
として蓄積し、前記蓄積された各履歴情報に基づいて統
計的な傾向を演算し、前記演算された統計的な傾向デー
タと前記抽出された波形の特徴に関する各データとの相
関を比較演算し、前記比較演算の結果に基づいて特性不
安のレベルを評価するものである。このように本発明に
おいては、複数の生体情報の各検出信号からその波形の
特徴を抽出し、これを各履歴情報のデータとして蓄積
し、この蓄積された履歴情報に基づいて統計的な傾向を
演算し、この傾向のデータと前記抽出された波形の特徴
との相関を比較演算することにより、この比較演算結果
より被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的
に判断して直接且つ正確に評価できる。

【００１０】また、本発明に係る特性不安レベル評価方
法は必要に応じて、検出信号における波形の特徴抽出が
複数の生体情報の各検出信号をフラクタル次元解析によ
り数値化するものである。このように本発明において
は、複数の生体情報の各検出信号をフラクタル次元解析
により数値化することにより、被験者の特性不安レベル
を生理学的指標から直接的に判断してより正確に評価で
きる。

【００１１】また、本発明に係る特性不安レベル評価方
法は必要に応じて、入力される複数の生体情報の各検出
信号が脳波、心電図、筋電図、眼球運動、呼吸曲線、血
圧、皮膚温度、皮膚電気抵抗、誘発電位、脈波、舌カラ
ーのうちいづれかに基づく信号であるものである。この
ように本発明においては、複数の生体情報の各検出信号
が脳波、心電図、筋電図、舌カラー、眼球運動、呼吸曲
線等に基づいて抽出されることから、被験者の特性不安
レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正確に
評価できる。

【００１２】さらに、本発明に係る特性不安レベル評価
方法は必要に応じて、入力される複数の生体情報の各検
出信号が生理学的に相反する挙動を示す生体情報に基づ
く信号であるものである。このように本発明において
は、生体情報の各検出信号のうち生理学的に相反する挙
動を示す生体情報の各検出信号に基づいて特徴を抽出し
ているので、被験者の特性不安レベルを生理学的指標か
ら直接的に判断してより正確且つ明瞭に評価できる。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態に係
る特性不安レベル評価装置をその方法と共に図１及び図
２に基づいて説明する。この図１は本実施形態に係る特
性不安レベル評価装置の概略ブロック構成図、図２は図
１記載の特性不安レベル評価装置の動作フローチャート
を示す。

【００１４】前記各図において本実施形態に係る特性不
安レベル評価装置は、被験者の横隔膜呼吸及び胸呼吸を
生体情報として検出して各検出信号を出力する生体情報
検出手段１と、各検出信号が入力され、この各検出信号
における波形の特徴を抽出する特徴抽出手段２と、前記
抽出された波形の特徴に関する各データを各履歴情報と
して蓄積する記憶手段３と、この記憶手段３に蓄積され
た各履歴情報に基づいて統計的な傾向を演算する傾向演
算手段４と、前記演算された統計的な傾向データと前記
抽出された波形の特徴に関する各データとの相関を比較
演算する相関演算手段５とを備える構成である。

【００１５】前記生体情報検出手段１は、被験者の横隔
膜呼吸に基づく生体情報を検出する横隔膜呼吸検出部１
１と、被験者の胸呼吸に基づく生体情報を検出する胸呼
吸検出部１２とを備える構成である。この横隔膜呼吸検
出部１１で検出される横隔膜呼吸の生体情報は特性不安
に対して正の相関を有し、胸呼吸検出部１２で検出され
る胸呼吸の生体情報は特性不安に対して負の相関を有す
る。従って、横隔膜の生体情報と胸呼吸の生体情報と
は、生理学的に相反する挙動を示すこととなる。

【００１６】前記特徴抽出手段２は、前記横隔膜呼吸検
出部１１、胸呼吸検出部１２で検出されたアナログ信号
の検出信号をディジタル値に変換するＡ／Ｄ変換部２
１、２２と、このディジタル値に変換された検出信号を
フラクタル次元解析により波形の特徴として数値化する
フラクタル次元解析部２３、２４とを備える構成であ
る。

【００１７】次に、前記構成に基づく本実施形態に係る
特性不安レベル評価装置の特性不安レベルの評価動作に
ついて説明する。まず、被験者の横隔膜近傍に横隔膜呼
吸検出部１１を装着すると共に、胸部近傍に胸呼吸検出
部１２を装着し、この被験者から呼吸運動に関する横隔
膜及び胸の各検出信号が生体情報検出手段１により検出
され、特徴抽出手段２へ出力される（ステップ１）。

【００１８】前記特徴抽出手段２へ出力された横隔膜及
び胸の各検出信号がＡ／Ｄ変換部２１、２２でディジタ
ル値に変換され（ステップ２）、この変換された横隔膜
検出信号をフラクタル次元解析部２３がフラクタル次元
解析により波形の特徴抽出を実行すると共に、前記胸検
出信号をフラクタル次元解析部２４がフラクタル次元解
析により波形の特徴抽出を実行する（ステップ３）。こ
の特徴抽出に係るデータを記憶手段３に履歴情報として
順次格納してデータベースを構築する（ステップ４）。

【００１９】前記記憶手段３に構築されたデータベース
の履歴情報が所定値以上と傾向演算手段４が判断した場
合（ステップ５）には、この傾向演算手段４は、縦軸に
横隔膜呼吸曲線フラクタル次元をとり、横軸に胸呼吸曲
線フラクタル次元をとることにより、統計的な傾向を演
算する（ステップ６）。この演算された統計的な傾向の
データを相関演算手段５が読出すと共に、新たに入力さ
れる被験者の各検出信号に特徴抽出手段２によりフラク
タル次元解析された横隔膜及び胸の各呼吸曲線フラクタ
ル次元のデータの相関を比較演算する（ステップ７）。
この比較演算された相関データに基づいて被験者の特性
不安レベルを評価する（ステップ８）。

【００２０】なお、前記実施の形態においては、被験者
の生体情報として呼吸運動における横隔膜及び胸の検出
信号を用いる構成としたが、前頭部・頭頂部・後頭部の
各脳波、誘発電位、水平・垂直の各眼球運動、筋電図、
心電図、脈波、血圧、皮膚温度、皮膚電気抵抗、舌カラ
ー（Green-Red-Blue（ＧＲＢ）法による）に基づく検出
信号とすることもできる（図１３を参照）。舌カラー
は、消化管運動機能の変化を表し、消化器系における腸
神経系に影響する特性不安のレベルを緑、赤、青の色の
変化により判断する指標とすることができる。

【００２１】

【実施例】前記実施の形態において傾向演算手段４が演
算する統計的な傾向については以下の実験により証明さ
れた。この実験は、医学生２３３名（平均年齢２２，
４、標準偏差２．５、男性１１８名、女性１１５名）及
び精神科外来患者１０１名（平均年齢４７．１、標準偏
差１５．９、男性３５名、女性６６名）を対象とし、生
理学的評価・心理学的評価・統計学的評価の方法で実行
した。不安関連障害３９名、抑うつ関連障害３６名、精
神分裂病２６名）をくわえたものを対象として、身体機
能の生理学的評価のためのフラクタル次元解析と精神機
能の心理学的評価のための精神測定法を実施し、単相関
とStudent's t testによる統計学的分析を行った。

【００２２】この生理学的評価は、身体機能の評価のた
めに、フラクタル次元解析による生理学的データが採取
された。そのために大脳前頭部と頭頂部と後頭部の各脳
波、左側眼球運動（水平と垂直）、心電図、脈波（人差
し指尖部）、呼吸曲線（胸部と横隔膜）と左側筋電図
（左顎関節部咬筋、弛緩状態で測定）のフラクタル次元
解析が行われた。データのサンプリングに際して、半防
音防電室内のベットに被験者を仰臥させ、計測装置（BI
OPAC MP100WS）により２００Ｈｚ、５ｍｓｅｃの記録条
件で計測を実施した。記録開始にあたり、フラクタル次
元のデータのサンプリングの方法を被験者に十分に説明
することにより、被験者が検査中十分にリラックスする
ように試みた。

【００２３】前記計測装置による計測動作は、最小限１
５分間の休憩後に、データの記録を開始し、閉眼状態で
３分間にわたって記録（３６，０００ポイント）を行っ
た。フラクタル次元の計測にあたっては、発明者の１人
により別途開発されたソフトウェアを利用して、脳波、
眼球運動、心電図、脈波、呼吸運動および筋電図のフラ
クタル次元のすべてが求められた。サンプリングにおい
ては、データのアーチフアクトの除去やデータの操作は
一切行われなかった。データの変動に関してはいくつか
の原因があり、それらには電極由来、記録システムの電
気的信号由来、生体由来などがあるが、数種の実験を試
みた結果から、生体に由来する変動であることが確認さ
れた。

【００２４】２３３名の医学生では以上のフラクタル次
元のすべてが計測されたが、１０１名の精神科外来患者
では胸および横隔膜呼吸曲線と左側水平眼球運動のフラ
クタル次元のみが計測された。また、心理学的評価は、
精神機能の評価のために、２３３名の医学生と１０１名
の精神科外来患者のすべてにおいて、状態不安と特性不
安の評価のためのState-Trait Anxiety Inventory（日
本版ＳＴＡＩ）、プライマリ・ケアの場面やコンサルテ
ーション・リエゾンサービスでの非器質性・非精神病性
精神障害のスクリーニングに役立つGeneral Health Que
stionnaire（日本版ＧＨＱ−３０）およびHospital Anx
iety and Depression Scale（発明者により作成された
日本版ＨＡＤＳ）、さらには特性不安の人格プロフィー
ルの診断のために用いられたTemperament and Characte
r Inventory（４気質因子構造と３性格因子構造の検
討、２４０項目日本版ＴＣＩ）からなる精神測定法が実
施された。

【００２５】また、統計学的評価は、身体一身体相関
（図４（Ａ）を参照）、精神一身体相関（図４（Ｂ）を
参照）、精神一精神相関（図５を参照）および精神生理
学的データの統計学的評価（図８を参照）のために単相
関分析が、その他のデータの統計学的評価のためにStud
ent's t testがそれぞれ採用された。有意差レベルにお
いては両側で０．０５の検定が行われた。

【００２６】前記医学生の身体機能に関するフラクタル
次元の基礎データは、臨床的にみて覚醒状態にある医学
生のフラクタル次元の平均値（標準偏差値）が、大脳前
頭部脳波１．５０７（．０３５）、大脳頭頂部脳波１．
５５２（．０６０）、大脳後頭部脳波１．４２７（．０
３５）、水平眼球運動１３７０（．０７１）、垂直眼球
運動１．３５９（．０８１）、心電図１．３５９（．０
２７）、脈波１．３３７（．０２７）、部呼吸曲線１．
２９６（．０５５）、横隔膜呼吸曲線１．２８４（．０
５４）および筋電図１．５６４（．０６５）であり、以
上の身体機能のフラクタル次元はいずれも１．０５７か
ら１．６９６の間にコントロールされていた。

【００２７】この医学生のフラクタル次元における身体
一身体相関の検討は、図４（Ａ）に示すように、２つの
身体機能の間で有意な相関が認められるものとして、大
脳前頭部脳波と大脳頭頂部脳波（ｒ＋．１６３，ｐ＜．
０５）、大脳前頭部脳波と水平眼球運動（ｒ＝＋２３
３，ｐ＜．０００５）、大脳前頭部脳波と垂直眼球運動
（ｒ＝＋．２７１，Ｐ＜．０００５）、大脳前頭部脳波
と横隔膜呼吸曲線（ｒ＝十．１７５，ｐ＜．５）、大脳
頭頂部脳波と筋電図（ｒ＝＋．１６３，ｐ＜．０５）、
水平眼球運動と垂直眼球運動（ｒ＝＋．２１４，ｐ＜．
００５）、水平眼球運動と胸部呼吸曲線（ｒ＝＋１．８
８，ｐ＜．００５）および胸部呼吸曲線と横隔膜呼吸曲
線（ｒ＝十．３２０， ｐ＜．０００５）であった。

【００２８】以上の相関より、ある身体機能のフラクタ
ル次元が複雑化すると、他の身体機能のフラクタル次元
も複雑化することを意味し、外界適応のための複雑な生
体ネットワークの存在が明らかにされた。精神測定法と
フラクタル次元解析による２３３名の医学生の精神一身
体相関における単相関分析の結果は図４（Ｂ）の如くで
ある。有意な相関は大脳前頭部脳波とＧＨＱ−３０の不
眠とアナージア因子（ｒ＝十．１４１，ｐ＜．０５）、
大脳前頭部脳波とＧＨＱ−３０のアンヘドニア因子（ｒ
＝＋１５３，ｐ＜．０５）、大脳後頭部脳波とＳＴＡＩ
特性不安（ｒ＝−．１５０，ｐ＜．０５）、心電図との
ＧＨＱ−３０アンヘドニア因子（ｒ＝＋．１６５，ｐ
＜．０５）、心電図とＨＡＤＳの抑うつ症状（ｒ＝＋．
１６０，ｐ＜．０５），横隔膜呼吸曲線とＳＴＡＩ特性
不安（ｒ＝−．１３３，ｐ＜．０５）、筋電図とＧＨＱ
−３０の総スコア（ｒ＝−．１６２，ｐ＜．０５）、筋
電図とＧＨＱ−３０の不眠とアナージア因子（ｒ＝−．
１６４，ｐ＜．０５）、筋電図とＧＨＱ−３０社会的機
能の低下因子（ｒ＝−．１９７，ｐ＜．００５）および
筋電図とＨＡＤＳの不安症状（ｒ＝−．１９４，ｐ＜．
０５）の間に存在した。

【００２９】身体一身体相関と精神一身体相関により抽
出された心身相関ネットワークを図９に示す。この図９
は、図４の２３３名の医学生の精神生理学的データを基
にして構築された心身相関ネットワーク関係図である。
この図９で示される心身相関ネットワークの中で、情動
と呼吸の関係を基礎づけるネットワークは、以下第１及
び第２の各相関ルートにより構成されていた。

【００３０】第１は特性不安のレベルと横隔膜呼吸曲
線、横隔膜呼吸曲線と胸部呼吸曲線、胸部呼吸曲線と水
平眼球運動および水平眼球運動と大脳前頭部脳波の間に
存在する相関ルート、第２は特性不安のレベルと横隔膜
呼吸曲線および横隔膜呼吸曲線と大脳前頭部脳波の間に
存在する相関ルートである。この第１及び第２の各相関
ルートはいずれも特性不安と横隔膜呼吸曲線と大脳前頭
部脳波を結ぶ心身相関ネットワークとして集約された。

【００３１】第１の相関ルートにおいて、特性不安のレ
ベルは一方では横隔膜呼吸曲線フラクタル次元と負の相
関、他方では胸部呼吸曲線フラクタル次元と正の相関を
示すことから、呼吸パターンのうえで胸呼吸が横隔膜呼
吸に勝る胸優位呼吸では特性不安のレベルが高く、逆に
横隔膜呼吸が胸呼吸に勝る横隔膜優位呼吸では特性不安
のレベルが低いことが示唆される。

【００３２】さらに、第２の相関ルートにおいて、特性
不安のレベルと横隔膜呼吸曲線フラクタル次元は負の相
関を示すことから、特性不安のレベルが高まると、横隔
膜呼吸曲線フラクタル次元の複雑性は減じ、逆に特性不
安のレベルが低下すると、横隔膜呼吸曲線のフラクタル
次元の複雑性は増大する。前記、２３３名の医学生の精
神一精神相関についての統計学的分析の結果（図５を参
照）より、ＳＴＡＩ特性不安のレベルはＧＨＱ−３０総
スコア、不安セットと抑うつセット、不安と抑うつ・不
眠とアネージア・社会的機能低下・アンヘドニアの４因
子およびＨＡＤＳの不安症状と抑うつ症状のいずれにも
高い相関（ｐ＜．０ｌとｐ＜．０００１）を示すことか
ら、横隔膜呼吸が深く強いほど情動は安定し、逆に横隔
膜呼吸が浅く弱いほど情動は不安定になるということが
明らかにされた。

【００３３】次に、前記医学生と精神科外来患者の呼吸
パターンの定量定性診断について考察する。フラクタル
次元に基づく呼吸パターンの定量定性診断は、胸呼吸曲
線フラクタル次元（横軸）と横隔膜呼吸曲線フラクタル
次元（縦軸）の比率を求めることで行われる。この基準
に従うと、胸優位呼吸はＡ／Ｂ比が１．０以上の場合、
横隔膜優位呼吸はＡ／Ｂ比が１．０以下の場合である。
２次元座標の一軸を胸呼吸曲線フラタル次元（横軸）
に、他軸を横隔膜呼吸曲線フラクタル次元（縦軸）とす
ると、横軸の値／縦軸の値（Ａ／Ｂ）≒１は胸横隔膜同
調呼吸とみなされることから、胸呼吸曲線と横隔膜呼吸
曲線の両方のフラクタル次元が同等またはほぼ等しい点
を結んでできる線を境にして、胸優位呼吸と横隔膜優位
呼吸の定量定性診断が可能になる（図９（Ａ）、〜、
（Ｅ））。

【００３４】医学生のＡ／Ｂ比の多くは、Ａ／Ｂ≒１の
線のほぼ中央部領域の両側にまたがって蝟集しているの
に対して、精神科外来患者のＡ／Ｂ比は医学生とは異な
り、２次元座標の広い範囲にわたって点在する。呼吸パ
ターン別では、医学生では胸優位呼吸が、逆に精神科外
来患者では横隔膜優位呼吸が目立ち、診断別にみる上不
安関連障害では医学生と同様に胸優位呼吸の割合が高い
のに対して、抑うつ関連障害と精神分裂病では横隔膜優
位呼吸の割合が抑うつ関連障害、ついで精神分裂病の順
序で高くなっていた（図１０（Ａ）、〜、（Ｅ））。

【００３５】図９に示す心身相関ネットワークから、呼
吸パターンの中の胸優位呼吸では特性不安のレベルが高
く、逆に横隔膜優位呼吸では特性不安のレベルが低いと
いう相関が示唆される。この相関から２次元座標の縦軸
に特性不安のレベルを、横軸に呼吸パターンを形づくる
横隔膜呼吸曲線フラクタル次元を割り振り、情動と呼吸
の関係を調べると、医学生では図４と図８で示されるよ
うに、特性不安のレベルと横隔膜呼吸曲線フラクタル次
元は負の相関（ｒ＝−．１３３，ｐ<．０５）を示すの
に、精神科外来患者では有意な相関は認められなかった
（図１１を参照）。そこで、その理由を調べると、１つ
には精神科外来患者の呼吸曲線フラクタル次元は胸部呼
吸と横隔膜呼吸の両者において医学生に比べて明らかに
複雑化しており（図６（Ａ）を参照、ｐ＜．０００
１）、いま１つには精神科外来患者のＳＴＡＩ特性不安
と状態不安の各レベルはいずれも医学生に比べて明らか
に増加し（図６（Ｂ）を参照、ｐ＜．０００１）、さら
に特性不安のレベルは医学生の場合と異なり、胸優位呼
吸と横隔膜優位呼吸の間で有意差が認められない程度に
まで亢進している（図６（Ｃ）を参照）などの心身機能
の変化が存在した。

【００３６】また、特性不安が内包する人格プロフィー
ルについてのＴＣＩ診断と精神生理学的データの単相関
分析による検討を行った。２３３名の医学生の中でＴＣ
Ｉの２４０項目の設問のすべてに回答した８３名と１０
１名の精神科外来患者の中でＴＣＩのすべての項目に回
答した８１名を用いて、特性不安が内包する人格プロフ
ィールのＴＣＩ診断を行うために、ＳＴＡＩ特性不安の
高値と低値のケースをそれぞれ抽出して、気質４因子構
造と性格３因子構造毎の両ケースの有意差をStudent's
t testにより統計学的に検討した結果、図７及び図８に
示す知見を得た。

【００３７】医学生で特性不安のレベルの高い順に２７
名（５３．３３±３．７６）と逆に低い順から２７名
（２９．５２±３．２７）を選び出したうえで、ＴＣＩ
の気質と性格の７因子構造に対する高値のケースと低値
のケースの有意差検定を行った結果、図７に示すよう
に、気質４因子構造の中の損害回避（ｐ＜．０００１）
のスコアが高値のケースで有意に高い一方、性格３因子
構造の中の自己志向（ｐ＜．０００１）と協調（ｐ＝
０．０００８）のスコアが高値のケースで有意に低い結
果が得られた。他方、精神科外来患者で診断別に特性不
安のスコアの高いケースから順に不安関連障害９名（７
０．８±５．６）、抑うつ関連障害９名（６６．５±
８．７）と精神分裂病９名（５．６±９．９）、さらに
逆にスコアの低いケースから順に不安関連障害１０名
（３９．５±８・１）、抑うつ関連障害６名（３２．０
±６．６）と精神分裂病７名（３５．６±８．７）を選
び出したうえで、気質と性格の７因子構造について、高
値と低値のケースの有意差検定を行った。

【００３８】不安関連障害では、図７に示すように、気
質４因子構造の中の損害回避のスコアが高値のケースで
有意に高い一方、性格３因子構造の中の自己志向（ｐ＝
０．００１０）と協調（ｐ＝０．０２６０）のスコアが
高値のケースで有意に低い結果が得られた。抑うつ関連
障害では、気質４因子の中の損害回避（ｐ＝０．０００
６）のスコアが高値のケースで高い一方、性格３因子の
中の自己志向（ｐ＝０．０３５）のスコアが高値のケー
スで有意に低い結果が得られた。精神分裂病では、気質
４因子の中の損害回避（ｐ＝０．００５３）のスコアが
高値のケースで有意に高い一方、固執（ｐ＝０．０１１
４）のスコアが高値のケースで有意に低い結果が得られ
た。

【００３９】以上の結果を要約すると、特性不安が内包
する人格プロフィールは気質上の高い損害回避（予期懸
念・悲観、不確実性への恐れ、人見知り、易疲労性・無
気力）と性格上の低い自己指向（他罰的、目的指向性の
欠如、あきらめ、現実の自己から逃避、一貫しない習
癖）と低い協調（他者への我慢のなさ、社会への無関
心、非協力、復讐心、利己主義）によって特徴づけられ
ており、これらの点で医学生と不安関連障害は完全に一
致するのに対して、気質上の高い損害回避が認められる
点では医学生、不安関連障害、抑うつ性障害と精神分裂
病はすべてに共通するが、抑うつ関連障害では性格３因
子の中の協調の低下が認められず、さらに精神分裂病で
は気質４因子構造の中の固執（ｐ＝０．０１１４）のス
コアが高い一方、性格３因子の中の自己志向と協調の低
下が認められない点で医学生と不安関連障害と異なる結
果を示した。

【００４０】他方、精神生理学的データの単相関分析の
結果は図８に示される如くである。医学生３３名のＳＴ
ＡＩと呼吸曲線フラクタル次元について、特性不安のレ
ベルと横隔膜呼吸曲線フラクタル次元の間に負の相関
（ｐ＜．０５）が、ＳＴＡＩと脳波フラクタル次元の関
係について、特性不安のレベルと大脳後頭部脳波フラク
タル次元の間に負の相関（ｐ＜．０５）がそれぞれ認め
られた。つぎに、ＴＣＩ診断と呼吸曲線フラクタル次元
の関係について、性格３因子の中の協調と横隔膜呼吸曲
線フラクタル次元の間に負の相関（ｐ＜．０５）が、Ｔ
ＣＩ診断と脳波フラクタル次元の関係について、気質４
因子構造の中の損害回避と大脳前頭部脳波フラクタル次
元の間に負の相関（ｐ＜．０５）、性格３因子構造の中
の自己志向と大脳前頭部脳波フラクタル次元の間に正の
相関（ｐ＜．０５）、気質４因子構造の中の新奇性希求
と大脳頭頂部脳波フラクタル次元の間に負の相関（ｐ
＜．０５）および気質４因子構造の中の固執と大脳後頭
部脳波フラクタル次元の間に負の相関（ｐ＜．０５）が
それぞれ認められた。

【００４１】以上の結果を要約すると、特性不安が内包
する人格プロフィールのＴＣＩ診断において、医学生、
不安関連障害、抑うつ関連障害と精神分裂病のすべてに
共通して認められる気質４因子の中の損害回避が大脳前
頭部脳波フラクタル次元と負の相関（ｐ＜．０５）を示
すことが明らかにされたことにより、図８ですでに明ら
かにされた情動と呼吸の関係を基礎づける心身相関ネッ
トワークに新たな知見を付け加えることができた。

【００４２】さらに、不安親和性体質にかかわる情動と
呼吸の関係を基礎づける心身相関ネットワークの実態に
ついて検討する。前記、フラクタル次元解析と精神測定
法に基づく情動と呼吸の関係についての統計学的分析に
おいて、２３３名の医学生の精神生理学的データに基づ
いて抽出された心身相関ネットワークを起点として、２
３３名の医学生と１０１名の精神科外来患者（不安関連
障害３９名、抑うつ関連障害３６名と精神分裂病２６
名）の呼吸パターンの定量定性診断の手続きを経て、特
性不安が内包する人格プロフィールのＴＣＩ診断と精神
生理学的データの単相関分析にいたったが、本実験によ
り健康科学的観点から、その存在がすでに明らかにされ
た不安親和性体質にかかわる情動と呼吸の関係を基礎づ
ける心身相関ネットワークをここで提示すると、図１１
の如くとなる。この図１１にから示されるように、特性
不安のレベルの高い個人においては、特性不安、横隔膜
呼吸運動と大脳前頭部精神活動を結ぶ心身相関ネットワ
ークが心理社会的なストレス負荷に対して容易に不安指
向性に賦活されるものと理解される。

【００４３】

【発明の効果】本発明においては、特徴抽出手段が複数
の生体情報の各検出信号からその波形の特徴を抽出し、
これを各履歴情報のデータとして記憶手段に蓄積し、こ
の蓄積された履歴情報に基づいて傾向演算手段が統計的
な傾向を演算し、この傾向のデータと前記抽出された波
形の特徴との相関を相関演算手段が比較演算することに
より、この比較演算結果より被験者の特性不安レベルを
生理学的指標に基づいて直接且つ正確に評価できるとい
う効果を奏する。

【００４４】本発明においては、複数の生体情報の各検
出信号をフラクタル次元解析により特徴抽出手段が数値
化することにより、被験者の特性不安レベルを生理学的
指標から直接的に判断してより正確に評価できるという
効果を有する。本発明においては、複数の生体情報の各
検出信号が脳波、心電図、筋電図、舌カラー、眼球運
動、呼吸曲線等に基づいて特徴抽出手段により抽出され
ることから、被験者の特性不安レベルを生理学的指標か
ら直接的に判断してより正確に評価できるという効果を
有する。

【００４５】本発明においては、生体情報の各検出信号
のうち生理学的に相反する挙動を示す生体情報の各検出
信号に基づいて特徴抽出手段が波形の特徴を抽出してい
るので、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直
接的に判断してより正確且つ明瞭に評価できる。本発明
においては、複数の生体情報の各検出信号からその波形
の特徴を抽出し、これを各履歴情報のデータとして蓄積
し、この蓄積された履歴情報に基づいて統計的な傾向を
演算し、この傾向のデータと前記抽出された波形の特徴
との相関を比較演算することにより、この比較演算結果
より被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的
に判断して直接且つ正確に評価できるという効果を有す
る。

【００４６】本発明においては、複数の生体情報の各検
出信号をフラクタル次元解析により数値化することによ
り、被験者の特性不安レベルを生理学的指標から直接的
に判断してより正確に評価できるという効果を有する。
本発明においては、複数の生体情報の各検出信号が脳
波、心電図、筋電図、舌カラー、眼球運動、呼吸曲線等
に基づいて抽出されることから、被験者の特性不安レベ
ルを生理学的指標から直接的に判断してより正確に評価
できるという効果を有する。

【００４７】本発明においては、生体情報の各検出信号
のうち生理学的に相反する挙動を示す生体情報の各検出
信号に基づいて特徴を抽出しているので、被験者の特性
不安レベルを生理学的指標から直接的に判断してより正
確且つ明瞭に評価できるという効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る特性不安レベル評価
装置の概略ブロック構成図である。

【図２】図２は図１記載の特性不安レベル評価装置の動
作フローチャートである。

【図３】図１に記載の傾向演算手段により求められる生
体情報特性図である。

【図４】本実施例における実験の身体−身体及び精神−
身体の各相関図である。

【図５】本実施例における実験の精神−精神の相関図で
ある。

【図６】本実施例における実験の呼吸曲線フラクタル次
元及びＳＴＡＩスコアの統計学的分析表図である。

【図７】本実施例における実験のＳＴＡＩとＴＣＩの関
係を示す統計学的分析表図である。

【図８】本実施例における実験の心理検査データとフラ
クタル次元との関係を示す統計学的分析表図である。

【図９】本実施例における実験の図４（Ａ）に記載の精
神生理学的データを基に構築された心身相関ネットワー
ク特性図である。

【図１０】本実施例における実験の胸呼吸曲線フラクタ
ル次元と横隔膜呼吸曲線フラクタル次元との特性図であ
る。

【図１１】本実施例における実験のＳＴＡＩ特性不安と
横隔膜呼吸曲線フラクタル次元との特性図である。

【図１２】本実施例における実験の不安親和性体質を基
礎づける情動呼吸関係の精神生理学的相関ネットワーク
特性図である。

【図１３】本実施例における心理学的及び生理学的指標
の精神神経学上の位置づけ表図である。

【符号の説明】

１ 生態情報検出手段 ２ 特徴抽出手段 ３ 記憶手段 ４ 傾向演算手段 ５ 相関演算手段 １１ 横隔膜呼吸検出部 １２ 胸呼吸検出部 ２１、２２ Ａ／Ｄ変換部 ２３、２４ フラクタル次元解析部

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 人間から検出される複数の生体情報の各
   検出信号が入力され、当該各検出信号における波形の特
   徴を抽出する特徴抽出手段と、 前記抽出された波形の特徴に関する各データを各履歴情
   報として蓄積する記憶手段と、 前記記憶手段に蓄積された各履歴情報に基づいて統計的
   な傾向を演算する傾向演算手段と、 前記演算された統計的な傾向データと前記抽出された波
   形の特徴に関する各データとの相関を比較演算する相関
   演算手段とを備えることを特徴とする特性不安レベル評
   価装置。
2. 【請求項２】 前記請求項１に記載の特性不安レベル評
   価装置において、 前記特徴抽出手段が複数の生体情報の各検出信号をフラ
   クタル次元解析により数値化することを特徴とする特性
   不安レベル評価装置。
3. 【請求項３】 前記請求項１又は２に記載の特性不安レ
   ベル評価装置において、 前記特徴抽出手段に入力される複数の生体情報の各検出
   信号が脳波、心電図、筋電図、眼球運動、呼吸曲線、血
   圧、皮膚温度、皮膚電気抵抗、誘発電位、脈波、舌カラ
   ーのうちいづれかに基づく信号であることを特徴とする
   特性不安レベル評価装置。
4. 【請求項４】 前記請求項１ないし３のいずれか記載の
   特性不安レベル評価装置において、 前記特徴抽出手段に入力される複数の生体情報の各検出
   信号が生理学的に相反する挙動を示す生体情報に基づく
   信号であることを特徴とする特性不安レベル評価装置。
5. 【請求項５】 人間から検出される複数の生体情報の各
   検出信号が入力され、当該各検出信号における波形の特
   徴を抽出し、 前記抽出された波形の特徴に関する各データを各履歴情
   報として蓄積し、 前記蓄積された各履歴情報に基づいて統計的な傾向を演
   算し、 前記演算された統計的な傾向データと前記抽出された波
   形の特徴に関する各データとの相関を比較演算し、 前記比較演算の結果に基づいて特性不安のレベルを評価
   することを特徴とする特性不安レベル評価方法。
6. 【請求項６】 前記請求項５に記載の特性不安レベル評
   価方法において、 前記検出信号における波形の特徴抽出が複数の生体情報
   の各検出信号をフラクタル次元解析により数値化するこ
   とを特徴とする特性不安レベル評価方法。
7. 【請求項７】 前記請求項５又は６に記載の特性不安レ
   ベル評価方法において、 前記入力される複数の生体情報の各検出信号が脳波、心
   電図、筋電図眼球運動、呼吸曲線、血圧、皮膚温度、皮
   膚電気抵抗、誘発電位、脈波、舌カラー、のうちいづれ
   かに基づく信号であることを特徴とする特性不安レベル
   評価方法。
8. 【請求項８】 前記請求項５ないし７のいずれか記載の
   特性不安レベル評価方法において、 前記入力される複数の生体情報の各検出信号が生理学的
   に相反する挙動を示す生体情報に基づく信号であること
   を特徴とする特性不安レベル評価方法。