阅读说明：本技术 信息处理装置、状态取得程序、服务器、及信息处理方法 (Information processing device, status acquisition program, server, and information processing method ) 是由 滨本将树 中野梓 林哲也 于 2018-11-22 设计创作，主要内容包括：提供信息处理装置,包括：显示器(330),及处理器(310),用以取得关于生物的生物数据,使显示器(330)显示图像,所述图像为,在横轴及纵轴中的一个表示生物的自主神经平衡,横轴及纵轴中的另一个表示基于与生物的自主神经平衡相异种类的生物数据的数值的图表中,绘制关于生物的复数时间点个别的数据。(Provided is an information processing apparatus including: a display (330) and a processor (310) for acquiring biological data relating to a living organism, and causing the display (330) to display an image in which data relating to each of a plurality of time points of the living organism is plotted on a graph in which one of a horizontal axis and a vertical axis represents autonomic nerve balance of the living organism, and the other of the horizontal axis and the vertical axis represents a numerical value based on biological data of a type different from autonomic nerve balance of the living organism.)

具体实施方式

以下，参照图说明本公开的实施形态。在以下的说明中，同样的零件标示同样的符号。这些零件的名称及功能也相同。因此，不重复关于这些零件的详细说明。

<第1实施形态>

<信息处理系统的全体构成>

首先，参照图1说明本实施形态的信息处理系统1的全体构成。图1是表示本实施形态的信息处理系统1的全体构成的图。再者，以下，以狗代表生物，说明判断有呼吸性心律失常的狗的状态的情况。

本实施形态的信息处理系统1主要包括：安装在狗的胸部的心电取得用的电极401、402、403，用以处理心电信号的信号处理装置500，以及可与信号处理装置500通信的诊断终端300。

心电取得用的电极401、402、403安装在在胸部等处夹住心脏部的位置为佳，例如，可以在两前脚(或前脚和后脚)的脚掌部等的没有长毛之处。另外，已剃毛的状态、附着胶等的电极，或者，具有突起状的构造，即使有毛也会和皮肤接触的构成为佳。或者，在有毛的状态下，经由非接触的电容性材料诱导心电的形态为佳。由此，即使是狗等的表皮被毛覆盖的生物也能取得心电。在本实施形态中，是使用3个电极401、402、403的构成，但2个以上的电极即可，而且也可以使用多个电极的构成。

<信息处理系统的功能构成和处理步骤>

接着，参照图2及图3，说明本实施形态的信息处理系统1的功能构成与处理步骤。图2是表示本实施形态的信息处理系统1的功能构成的图。图3是表示本实施形态的信息处理系统1的处理步骤的流程图。

首先，说明信息处理系统1的信号处理装置500的构成。信号处理装置500包括心电前处理部511、搏动间隔算出部512与信息传送部560。

心电前处理部511包括滤波器和放大器。心电前处理部511，将从电极401、402、403发送的心电信号转换为搏动数据，传递给搏动间隔算出部512。

更详细而言，心电前处理部511中包括：高通滤波器、低通滤波器等滤波器装置、运算放大器等构成的放大装置、心电的模拟信号转换成数字信号的A/D转换装置等。另外，滤波器装置、放大装置等也可以为软件实现的形态。另外，A/D转换装置中，以能够判别搏动间隔的波动量的差異的周期和精度进行采样为佳。也就是说，至少25Hz以上的频率取得心电信号为佳。例如，在本实施形态中，进行100Hz的心电信号的采样。藉由提高采样的频率，能够正确掌握搏动间隔的波动量。

搏动间隔算出部512，藉由例如CPU(Central Processing Unit)510执行存储器的程序而实现。搏动间隔算出部512，基于搏动数据，逐次算出搏动间隔。更详细而言，搏动间隔算出部512，依据阈值检测等的方法，检测心电的峰值信号(R波)，算出各心电的峰值的间隔(时间)。搏动间隔的算出方法，除了上述之外，也可以依据使用自相关函数导出周期和使用矩形波相关触发的方法等进行。

在本实施形态中，如图4所示，搏动间隔算出部512，对于连续输入的心电信号连续执行搏动间隔的算出。搏动间隔算出部512，将已算出的搏动间隔和搏动数据本身，经由信息传送部560传送到诊断终端300。再者，信息传送部560是由例如包括天线和连接器等的通信界面而实现。

接着，说明诊断终端300的构成。诊断终端300包括：信息接收部361、搏动间隔存储部321、统计处理部311、诊断图表产生部312、结果输出部313、显示器330、数据存储部322、与信息传送部362。

首先，信息接收部361和信息传送部362是由例如包括天线和连接器等的通信界面360而实现。信息接收部361，接收来自信号处理装置500的表示搏动间隔的数据(步骤S102)。

搏动间隔存储部321由各种存储器320等构成，存放从信号处理装置500接收的数据。本实施形态中，CPU310，将经由通信界面360接收的搏动间隔作为搏动间隔表逐次积累在存储器320中(步骤S104)。不过，这些数据，可以存储在诊断终端300的存储器320，也可以存储在从诊断终端300可以存取的其他装置。

统计处理部311、诊断图表产生部312、及结果输出部313，由例如CPU310执行存储器320的程序而实现。统计处理部311，以一定时间单位、例如，1分钟、10分钟、1小时等用以判定状态所必要的时间单位，从搏动间隔存储部321读取搏动间隔数据，如图5所示，产生搏动间隔R-R(n)和下一个搏动间隔R-R(n+1)的对应关系表321A(步骤S106)。搏动间隔是例如图示那样，以msec(毫秒)的单位计算。

统计处理部311，如图6所示，由搏动间隔R-R(n)和下一个搏动间隔R-R(n+1)的对应关系表进行向Y＝X方向及与其垂直方向的轴的转换(步骤S108)。

统计处理部311，算出作为表示自主神经平衡的数值的关于构成进行轴的转换后的各轴的数值列的标准偏差(步骤S110)。再者，统计处理部311，可以仅算出关于Y＝X轴的标准偏差，也可以仅算出关于与Y＝X垂直的轴的标准偏差，也可以算出两者。图7是表示狗的精神状态或肉体状态个别的，关于Y＝X轴的标准偏差、关于与Y＝X垂直的轴的标准偏差的标准的表。

再者，统计处理部311，可以用主成分分析等的方法确定分散最大的轴，算出关于该轴和与该轴垂直的轴的标准偏差。另外，统计处理部311，也可以不进行轴转换，而是算出关于X轴和Y轴的标准偏差。分散大的方向为X轴方向和Y轴方向的情况下，即使不进行轴转换，藉由算出X轴和Y轴的标准偏差，也能够评价庞加莱图的搏动间隔的偏差状态。在这种情况下，因为不必要进行轴转换，能够减少计算量。

结果输出部313，使例如诊断终端300的或者外部的显示器330和扬声器等的输出装置显示标准偏差或输出声音信息(步骤S114)。更详细地说，结果输出部313，可以仅输出关于Y＝X轴的标准偏差，也可以仅输出关于与Y＝X垂直的轴的标准偏差，也可以输出两者，也可以仅输出大者，也可以仅输出小者。

藉由计算标准偏差，能够评价分别以搏动间隔R-R(n)和下一个搏动间隔R-R(n+1)为轴绘制的庞加莱图的搏动间隔的偏差状态。在此，将搏动间隔的偏差的程度当作自主神经平衡的程度。再者，如后述，表示自主神经平衡的数值不限于轴转换后的标准偏差。

在本实施形态中，CPU310，进行预定时段例如每数分钟的图3所示的计算，将该计算结果积累在存储器320的数据库中以备后述的诊断图表产生之用。

再者，详细后述，但本实施形态的信息处理系统1也可以为，如图2所示，包含诊断终端300能够通信的服务器100的形态。在此情况下，作为结果输出部313的CPU310，将标准偏差和关系表等积累在数据存储部322中，或利用信息传送部362经由因特网等向服务器100传送。由此，能够将这次的输出结果用于掌握观察对象的短期或长期压力状态等。

在本实施形态中，和步骤S108不同，诊断图表产生部312，由图5的对应关系表，取得用于标准偏差的计算的范围的搏动间隔R-R(n)和下一个搏动间隔R-R(n+1)的数据，产生如图8～图11所示的庞加莱图。

然后，结果输出部313，使诊断终端300的显示器或外部的显示器等的输出装置显示已产生的庞加莱图。再者，诊断图表产生部312，也可以利用步骤S108的结果，产生并输出轴转换后的庞加莱图。

在此说明庞加莱图。图8是在本实施形态的狗的兴奋状态中的庞加莱图。图9是本实施形态的狗的平常状态下呼吸稳定状态中的庞加莱图。图10是在本实施形态的狗的平常状态中的庞加莱图。图11是在本实施形态的狗的安静状态中的庞加莱图。

首先，例如狗等有呼吸性心律失常的生物的情况下，在如图8的兴奋状态中，变成心跳数上升(搏动间隔变短)，搏动间隔的波动变小，绘制的点集中在一定的地方的状态。

而且，在如图9的呼吸稳定的平常的状态中，心跳数不如安静状态低(绘制的点的散布不如安静状态大)，但在绘制点的分布的中心有绘制少(洞的空白)的区域。变成这种形状的原因，是狗的心跳受呼吸的影响大，搏动变动周期性变化(呼吸性不整脉)。因此，虽然不是放松的缓慢搏动，但呼吸是稳定进行的，所以变成空白存在的状态。

而且，在如图10的平常状态中，在搏动中可见到波动，偏差变大(绘制点分散)，成为绘制点散乱的状态。

而且，在图11的安静状态中，狗是放松的所以搏动的间隔变大，且受到呼吸性不整脉的影响大，所以绘制点的散布变大，并变成接近圆形和四边形的形状和接近三角形的形状。在上述任一种形状中，在安静状态下庞加莱图的绘制点的分布的中心部都可见空白部分的形状。

如上所述，在本实施形态中，能够基于算出结果间接地预测庞加莱图的绘制点的分布的散布大小和形状、在中心部可见的绘制多还是少，其结果，能够预测生物的精神状态或肉体状态。而且，如上述，统计处理部311，算出庞加莱图的偏差状况亦即搏动间隔的标准偏差，作为表示自主神经平衡的数值。<关于自主神经平衡的数值的其他形态>

在上述的实施形态中，诊断终端300，输出沿着庞加莱图的Y＝X的轴的标准偏差或沿着与Y＝X垂直的轴的标准偏差。但是，也可以算出这2个标准偏差的积，作为表示自主神经平衡的数值。以下，参照图12，说明本实施形态的信息处理系统1的处理步骤。

图12是表示本实施形态的信息处理系统1的处理步骤的流程图。步骤S102～步骤S108和图3的相同，所以在此不重复说明。

作为统计处理部311的CPU310，算出关于轴转换后的各轴的标准偏差(步骤S110)。再者，统计处理部311，可以用主成分分析等的方法确定分散最大的轴，算出关于该轴和与该轴垂直的轴的标准偏差。

而且，统计处理部311，计算这2个标准偏差的积和积的平方根等，作为表示自主神经平衡的数值(步骤S112)。

结果输出部313，使例如诊断终端300的或者外部的显示器和扬声器等的输出装置显示标准偏差的积和积的平方根等、或输出声音信息(步骤S114)。更详细而言，结果输出部313也可以输出关于Y＝X轴的标准偏差、关于Y＝-X的轴的标准偏差、及两者的积和积的平方根等。

图13是表示狗的精神状态或肉体状态各别的关于Y＝X轴的标准偏差、关于与Y＝X垂直的轴的标准偏差、作为表示自主神经平衡的数值的标准偏差的积和积的平方根等、及标准偏差的比的标准的表。

藉由计算标准偏差的积，能够评价分别以搏动间隔R-R(n)和下一个搏动间隔R-R(n+1)为轴绘制的庞加莱图的搏动间隔的分布的散布的大小和形状、同样分散的中心有空白等的偏差状态。另外，在纵横比相同仅有大小变化的状态和分布的散布面积相同而中心部的偏差状态相异的情况等，能够有效评价偏差状态。

在此情况下，结果输出部313，将标准偏差和标准偏差的积和积的平方根和对应关系表等积累在数据存储部322中，或利用信息传送部362经由因特网等向服务器100传送。由此，能够将这次的输出结果用于掌握观察对象的短期或长期压力状态等。

统计处理部311，是计算2个轴的标准偏差的积和积的平方根等者，也可以是计算3个以上的轴的标准偏差的积和其幂次根等者。

CPU310，进行预定时段例如每数分钟的图12所示的计算，将该计算结果积累在存储器320的数据库中以备后述的诊断图表产生之用。

<呼吸数的计算方法>

本实施形态的诊断终端300的CPU310，除了表示作为对象的生物的自主神经平衡的信息之外，也可以计算作为该对象的生物的呼吸数。参照图14，诊断终端300的CPU310，藉由执行存储器320的程序，执行例如以下的处理。

CPU310，取得如图4所示的搏动间隔(步骤S204)。CPU310，如图15所示，将1分钟的搏动检测时刻和搏动间隔的关系予以数学插值(例如样条插值)(步骤S206)。更详细而言，CPU310，依据阈值检测等的方法，检测心电的峰值信号(R波)，算出各心电的峰值的间隔(时间)。搏动间隔的算出方法，除了上述之外，也可以依据使用自相关函数导出周期和使用矩形波相关触发的方法等进行。

而且，CPU310，如图16所示进行已得到的函数的频率解析(步骤S208)。

CPU310，在由频率解析所得到的如图16的功率谱分布中，确定在任意的频率范围(例如0.05～0.5Hz之间)中功率谱的最大峰值(步骤S210)。在此举一例，CPU310在最大峰值与第2大峰值相比的比例具有任意阈值以上的大小(例如3倍)的情况下，判别为「能够测定状态」。

更详细而言，例如，在屋内的安静房间处于放松状态的狗的样条插值后的RRI变动，是如图17(a)所示者。在此情况的功率谱分布，是如图17(b)所示者，由于最大峰值与第2大峰值相比的比例具有任意阈值以上的大小(例如3倍)，CPU310判别为「能够测定状态」。

相反地，例如，在屋外的嘈杂环境处于不安状态的狗的样条插值后的RRI变动，是如图18(a)所示者。在此情况的功率谱分布，是如图18(b)所示者，由于最大峰值与第2大峰值相比的比例不具有任意阈值以上的大小(例如3倍)，CPU310判别为「不能够测定状态」。

CPU310，在判别为「不能够测定状态」的情况下，关于其他时间点，基于信号处理装置500已经取得的搏动间隔，重复从步骤S106起的处理。

CPU310，在判别为「能够测定状态」的情况下，检测各种生物数据。例如，CPU310，以频率解析中任意的频率范围(例如0.05～0.5Hz的范围)中的最大峰值作为呼吸的频率，计算倒数以算出呼吸数。

CPU310，经由显示器330、扬声器370、用以向外部传送数据的通信界面360等，显示每单位时间的呼吸数或输出声音。另外，CPU310，进行预定时段例如每数分钟的图14所示的计算，将该计算结果积累在存储器320的数据库中以备后述的诊断图表产生之用。

在本实施形态中，CPU310，以频率解析中最大峰值的频率作为呼吸的频率，计算该频率的倒数以算出呼吸数。图19为60分钟的呼吸数测定的结果。在未进行状态判别的情况下，如图19(a)所示，可以每分钟输出测定结果，但包含各种状态下的测定结果，并且难以保证精度。另一方面，不算出已判别为“不能够测定状态”的时间的数据，由此，能够算出如图19(b)所示的呼吸数，能够只获得适当状态下的呼吸数。

更详细而言，积累生物数据在医学上有重要的意义，比较并解析在一定环境下(例如安静时)所测定的数据是有必要的。尤其是，在长期比较数据的情况，和者被测定者(例如狗)本身无法维持一定的状态的情况下，为了可靠地记录生物数据，判别测定时的被测定者的状态是有必要的。尤其呼吸数是随意变动的，所以被测定者难以有意识地做出能够测定的状态，因此现在仍未确立自动判别是否能够测定的方法。

但是，可以藉由解析测定数据(例如心电信号)进行被测定者的状态判别，基于状态的判别结果，算出生物数据(例如，从心电信号导出呼吸数等)，并事先记录。特别是，进行「在测定中的一定时间(例如1分钟)，是否保持了适当状态」的判别，作为状态判别的方法。而且，“是否保持了适当状态”的判别基准是，例如，用心跳变动解析，依据呼吸的变动周期来定义。狗等动物，在未见动作的情况下也有心跳和呼吸数的变化，本判别基准与利用加速度传感器等解析动作相比，能够高精度地判别适当的状态。另外，由心电信号等的单一测定数据进行状态判定和生物数据检测两者，由此能够使测定装置小型且简便。而且，藉由使装置和系统小型化，减少对于测定者侧的压力和负荷，能够在更自然的状态下进行测定。

再者，在图14的步骤S110中，CPU310，在频率解析所得到的功率谱分布中，在任意的频率范围(例如0.05Hz～0.5Hz之间)内，寻找功率谱的最大峰值，在从该峰值到其半值幅的功率谱的积分值占全体的比例为预设阈值以上的情况下，判别为呼吸数的能够测定状态亦可。更详细而言，能够判别在功率谱分布中，在任意频率范围(例如0.05～0.5Hz之间)内的最大峰值与其他功率谱相比是否突出即可，CPU310依据其他方法判别为“能够测定状态”亦可。

或者，如图20所示，CPU310，基于搏动间隔的庞加莱图，在标准偏差和标准偏差的积和其平方根等大于所定值的情况下判断为对象生物处于安静状态亦可(步骤S302～312)。而且，CPU310，在判别为“能够测定状态”的情况下，如图15所示，算出搏动间隔的时间序列变化中的极大(或极小)点的数作为呼吸数亦可。CPU310，进行预定时段例如每数分钟的图20所示的计算，将该计算结果积累在存储器320的数据库中以备后述的诊断图表产生之用。

<诊断图表的输出方法>

如上述，在本实施形态中，基于信号处理装置500已取得的如图4所示的信号，诊断终端300的CPU310，使显示器330显示各种诊断图表。例如，如图21所示，CPU310，基于复数的时间点个别的，例如每1分钟算出的表示自主神经平衡的数值和呼吸数，显示横轴为自主神经平衡的数值而纵轴为呼吸数的数值的诊断图表。

更详细而言，CPU310，基于存储器320中存储的程序，关于作为对象的个体，接收到诊断时段，例如数小时和数天等的指定时，执行如图22所示的处理。CPU310，在属于诊断时段的每预定时段，例如每一分钟，计算依据图3和图12所示处理计算的表示自主神经平衡的数值，并积累在诊断终端300的数据库或外部的数据库(步骤S402)。CPU310，关于作为对象的个体，在每预定时段，计算依据图14和图20所示处理计算的表示呼吸数的数值，并积累在诊断终端300的数据库或外部的数据库(步骤S404)。而且，CPU310，属于诊断时段的复数预定时段对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的计算结束时(在步骤S406为否的情况下)，将两者数值的组合的数据绘制在横轴为自主神经平衡的数值而纵轴为呼吸数的数值的图表中(步骤S408)。CPU310使显示器330显示该图表(步骤S410)。

<第2实施形态>

除了复数时段对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的绘制之外，CPU310，如图23所示，将为了容易理解绘制的密集状况的图像也显示在诊断图表上为佳。在本实施形态中，在步骤S408中，CPU310，按照存储器320的程序，基于复数预定时段例如数分钟对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合，计算并描绘关于绘制的密度的等高线。由此，不习惯图表使用的兽医也容易掌握作为对象的个体的状态。

再者，只要能够掌握绘制多的区域即可，等高线的描绘方法可用已知的方法，并不特别限定。

再者，CPU310，如图24所示，在步骤S408中，基于复数预定时段例如数分钟对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合，计算并描绘关于图的密度的多级等高线亦可。由此，不习惯图表使用的兽医也容易掌握作为对象的个体的状态。

再者，CPU310，如图25所示，在步骤S408中，关于所绘制的时段，基于复数的每第1预定时段例如每一天的复数的第2预定时段例如数分钟对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合，计算并描绘关于绘制的密度的等高线亦可。

例如，CPU310，在步骤S408中，执行以下的处理。也就是说，CPU310，关于复数日中的测定时段，绘制复数预定时段例如每数分钟对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合。而且，CPU310，基于第1天的复数预定时段例如数分钟对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合，计算并描绘关于第1天的绘制的密度的等高线。而且，CPU310，基于第2天的复数预定时段例如数分钟对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合，计算并描绘关于第2天的绘制的密度的等高线。而且，CPU310，基于第3天的复数预定时段例如数分钟对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合，计算并描绘关于第3天的绘制的密度的等高线。由此，兽医能够认识作为对象的个体处于稳定状态时的绘制的集合，其结果，容易更正确掌握该固体的状态。

再者，关于相异时段的绘制和等高线，改变线的种类和颜色、或改变点的种类和颜色亦可。

<第3实施形态>

除了复数时段对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的绘制之外，CPU310，如图26所示，关于表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合，将作为被测定者的精神状态或肉体状态的判定基准的范围也显示在诊断图表上为佳。在本实施形态中，在步骤S408中，CPU310，按照存储器320的程序，将复数时段对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合的绘制、以及事先在存储器320中存储的正常范围重叠显示在图表中。由此，不习惯图表使用的兽医也容易掌握作为对象的个体的状态。不仅将正常范围显示在诊断图表上，也将作为被测定者的精神状态的判定基准的被测定者处于放松状态或兴奋状态的范围显示在诊断图表上亦可。另外，也可以图示怀疑有循环系统疾病等特定疾病的范围，作为被测定者的肉体状态的判定基准。再者，将被测定者的精神状态或肉体状态分成数等级显示亦可。例如，将被测定者患有特定疾病的可能性分成数等级显示在诊断图表上亦可。

<第4实施形态>

再者，CPU310，如图26所示，在步骤S408中，关于复数个体，将复数预定时段对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合绘制在诊断图表亦可。

或者，CPU310，如图26所示，在步骤S408中，关于复数个体，基于复数预定时段对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合，绘制复数个体的状态，并描绘复数个体的等高线亦可。

例如，CPU310，在步骤S408中，执行以下的处理。也就是说，CPU310，关于复数个体，绘制复数预定时段例如每数分钟对应的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的组合。而且，CPU310，基于第1只的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数值的组合，计算并描绘关于第1只的绘制的密度的等高线。而且，CPU310，基于第2只的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数值的组合，计算并描绘关于第2只的绘制的密度的等高线。而且，CPU310，基于第3只的表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数值的组合，计算并描绘关于第3只的绘制的密度的等高线。

在这种情况下也是，CPU310将正常范围重叠显示于图表为佳。例如，兽医，关于如图26的图表，可以判断个体A是健康的。个体B的呼吸数虽然高，但知道其原因为依某种理由使他的兴奋状态多，所以也可以判断为健康。另一方面，脱离正常范围的个体C，因为脱离正常范围且呼吸数变高，所以怀疑有循环系统的疾病等。

再者，关于相异时段的绘制和等高线，改变线的种类和颜色、或改变点的种类和颜色亦可。

而且，CPU310，可以基于来自兽医等的使用者的指定，切换绘制和等高线的显示、仅有绘制的显示、和仅有等高线的显示为佳。

<第5实施形态>

当然，不限定于表示自主神经平衡的数值和表示呼吸数的数值的图表，如图27所示，CPU310按照存储器320的程序，使显示器330显示在横轴设定为自主神经平衡而纵轴设定为心跳数的图表中绘制了复数的每时段的数据的图像亦可。关于图27，关于个体A及个体B，心跳数相应于自主神经平衡出现所以是正常的。另一方面，关于个体C，相较于自主神经平衡而言心跳数低，可以判定为怀疑有心跳过缓。

另外，如图28所示，CPU310按照存储器320的程序，使显示器330显示在横轴设定为活动量而纵轴设定为呼吸数的图表中绘制了复数的每时段的数据的图像亦可。关于图28，呼吸数相应于活动量上升的A及B是正常的，关于相对于活动量的增加可见到过度的呼吸数上升的个体C，则怀疑他有某种呼吸系统疾病。再者，在此是用从安装在个体的各部份的加速度传感器取得的个体的各部份的加速度的分散值来规定活动量，但并不限于此。

另外，关于表示自主神经平衡的数值，不限于庞加莱图的标准偏差和标准偏差的积，也可以利用庞加莱图的连续2个绘制间的距离的平均、利用其他表示庞加莱图的偏差的数值、或利用庞加莱图以外的其他计算方法。

另外，上述的实施形态中，是用心电取得用的电极401、402、403算出搏动间隔，但不限定于此种形态。例如，藉由光电脉搏方式的脉搏计和脉冲血氧计取得脉搏信号，从脉搏信号算出搏动间隔亦可。在这种情况下，脉搏的测定部位为舌、耳等的皮肤露出的部位为佳。另外，依据电子听诊器等取得心音信号，算出心音信号或搏动间隔亦可。在这些这个情况下，以不使用电极的方法的测定是可能的。利用微波多普勒传感器等的脉搏取得传感器，取得脉搏信号，从脉搏信号算出搏动间隔亦可。例如，可以想到将微波发送装置设置在天花板，以非接触的方式取得狗等生物的脉搏的形态。在这种情况下，非接触方式的测定是可能的，具有更降低对于被测定者的负荷的效果。

<第6实施形态>

上述的实施形态的信息处理系统1，基于来自电极401、402、403的心电信号由信号处理装置500取得搏动间隔，诊断终端300从搏动间隔算出并输出用以判断生物状态的信息或生物状态的判定结果的信息。但是，这些1个装置的全部或一部份的作用，可以由其他装置承担，也可以由复数装置分担。相反地，这些复数装置的全部或一部份的作用，可以由1个装置承担，也可以由其他装置承担。

例如，如图29所示，诊断终端300也可以是搭载信号处理装置500的全部或一部份功能者。在这种情况下，诊断终端300，从简易信号处理装置501经由無线通信取得来自电极401、402、403的心电信号。来自电极的心电信号，是由包含最低限度的滤波器装置、放大装置及A/D转换装置的简易心电前处理部570转换为数字信号，并从信息传送部560传送。诊断终端300，从心电信号算出用以判断搏动间隔和生物状态的信息或生物状态的判定结果的信息。而且，诊断终端300将最终的结果信息输出到显示器和扬声器。

例如，如图30所示，诊断终端500也可以是搭载信号处理装置300的全部或一部份功能者。在这种情况下，基于来自电极401、402、403的心电信号，信号处理装置500算出搏动间隔和用以判断生物状态的信息或生物状态的判定结果的信息。而且，诊断终端500将最终的结果信息输出到显示器和扬声器。

或者，如图31所示，诊断终端300的作用由服务器100承担亦可。在这种情况下，服务器100搭载上述实施形态的诊断终端300的功能。例如，作为诊断终端300的通信终端将来自信号处理装置500的搏动间隔等的必要信息经由路由器或承运网或互联网等传送到服务器100。服务器100算出用以判断生物状态的信息或表示生物状态的判定结果的信息，并将该信息传送至诊断终端300。而且，诊断终端300将最终的结果信息输出到显示器和扬声器。

再者，在这种情况下，想当然，服务器100的信息接收部161和信息传送部162是由服务器100的通信界面160实现。而且，搏动间隔存储部121和数据存储部122，是由服务器100的存储器120或可从服务器100存取的其他装置等来实现。统计处理部111、诊断图表产生部112、和结果输出部113，由例如CPU110执行存储器120的程序而实现。

或者，如图32所示，信号处理装置500将搏动间隔等的必要信息经由路由器或承运网或互联网等传送到服务器100。服务器100算出用以判断生物状态的信息或生物状态的判定结果的信息，将该信息经由路由器或承运网或互联网等传送到作为诊断终端300的通信终端。而且，诊断终端300将最终的结果信息输出到显示器和扬声器。在这种情况下，信号处理装置500和诊断终端300未由無线LAN或有线LAN连接亦可。

再者，在这种情况下，想当然，服务器100的信息接收部161和信息传送部162是由服务器100的通信界面160实现。而且，搏动间隔存储部121和数据存储部122，是由服务器100的存储器120或可从服务器100存取的其他装置等来实现。统计处理部111、诊断图表产生部112、和结果输出部113，由例如CPU110执行存储器120的程序而实现。

上述实施形态的说明中，已叙述进行“庞加莱作图”的处理和进行“庞加莱作图处理后的轴转换”的处理，该处理不限定于诊断终端300、服务器100、或信号处理装置500的CPU实际将庞加莱图的图像印刷或显示在纸张或显示器。该处理的概念也包含，例如，CPU在存储器中实质地存放或展开表示庞加莱图的数据。

<其他应用例>

本公开当然也可以应用于通过向系统或装置提供程序来达成的情况。而且，将存放了通过用以达成本公开的软件来表现的程序的存储介质(或者存储器)提供给系统或装置，该系统或装置的电脑(或CPU和MPU)读取并执行存放在存储介质钟的程序码，也可以享有本公开的效果。

在这种情况下，从存储介质读取出的程序码本身实现前述实施形态的功能，存储该程序码的存储介质构成本公开。

另外，不仅是通过电脑执行读取出的程序码来实现前述实施形态的功能，当然也包含了基于该程序码的指示，由电脑上运作的OS(作业系统)等进行实际处理的一部份或全部，通过该处理实现前述实施形态的功能的情况。

再者，当然也包含了从存储介质读取出的程序码被写入插入电脑的功能扩展板和与电脑连接的功能扩展单元具备的其他存储介质后，基于该程序码的指示，该功能扩展板和功能扩展单元具备的CPU等进行实际处理的一部份或全部，通过该处理实现前述实施形态的功能的情况。

<总结>

在上述实施形态中，提供信息处理装置，包括：显示器330，及处理器310，用以取得关于生物的生物数据，使显示器330显示图像，所述图像为，在横轴及纵轴中的一个表示生物的自主神经平衡，横轴及纵轴中的另一个表示基于与生物的自主神经平衡相异种类的生物数据的数值的图表中，绘制关于生物的复数时间点个别的数据。

优选地，处理器310，使显示器330显示图表连同作为生物的精神状态或肉体状态的判定基准的范围。

优选地，处理器310，使显示器330显示图表连同关于生物的种类的正常范围。

优选地，处理器310，使显示器330显示图表连同表示绘制的密度的等高线。

优选地，处理器310，使显示器330显示图表连同表示每预定时段的绘制的密度的等高线。

在上述实施形态中，提供状态取得程序，使得处理器310执行：取得关于生物的生物数据的步骤；计算复数的时间点个别的表示生物的自主神经平衡的数值的步骤；计算复数的时间点个别的基于与生物的自主神经平衡相异种类的生物数据的数值的步骤；使显示器330显示图像的步骤，所述图像为，在横轴及纵轴中的一个表示生物的自主神经平衡，横轴及纵轴中的另一个表示基于与生物的自主神经平衡相异种类的生物数据的数值的图表中，绘制关于生物的复数时间点个别的数据。

在上述实施形态中，如图31及图32所示，在上述实施形态中，提供服务器100，包括：通信界面160，用以与输出装置300通信；及处理器110，用以经由通信界面160，用以取得关于生物的生物数据，使输出装置300显示图像，所述图像为，在横轴及纵轴中的一个表示所述生物的自主神经平衡，横轴及纵轴中的另一个表示基于与生物的自主神经平衡相异种类的生物数据的数值的图表中，绘制关于生物的复数时间点个别的数据。

在上述实施形态中，如图31及图32所示，在上述实施形态中，提供在服务器100中的信息处理方法。信息处理方法包括：接收关于生物的生物数据的步骤；在个别的复数的时间点计算表示生物的自主神经平衡的数值的步骤；在个别的所述复数的时间点计算基于与所述生物的自主神经平衡相异种类的所述生物数据的数值的步骤；使输出装置300显示图像的步骤，所述图像为，在横轴及纵轴中的一个表示生物的自主神经平衡，横轴及纵轴中的另一个表示基于与生物的自主神经平衡相异种类的生物数据的数值的图表中，绘制关于生物的复数时间点个别的数据。

在此公开的实施形态的所有内容均为例示，并非用以限制。本公开的范围，并非由上述说明而是由权利要求的范围来表示，而是包含权利要求的范围和均等意义及范围内的所有变更。

主要元件符号说明

1：信息处理系统

100：服务器

110：CPU

111：统计处理部

112：诊断图表产生部

113：结果输出部

120：存储器

121：搏动间隔存储部

122：数据存储部

160：通信界面

161：信息接收部

162：信息传送部

300：诊断终端

310：CPU

311：统计处理部

312：诊断图表产生部

313：结果输出部

320：存储器

321：搏动间隔存储部

321A：对应关系表

322：数据存储部

330：显示器

360：通信界面

361：信息接收部

362：信息传送部

370：扬声器

401：电极

402：电极

403：电极

500：信号处理装置

501：简易信号处理装置

511：心电前处理部

512：搏动间隔算出部

560：信息传送部

570：简易心电前处理部