JP2006068458A - Device and method for estimating physiological state - Google Patents
Device and method for estimating physiological state Download PDFInfo
- Publication number
- JP2006068458A JP2006068458A JP2004258841A JP2004258841A JP2006068458A JP 2006068458 A JP2006068458 A JP 2006068458A JP 2004258841 A JP2004258841 A JP 2004258841A JP 2004258841 A JP2004258841 A JP 2004258841A JP 2006068458 A JP2006068458 A JP 2006068458A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- subject
- physiological
- work
- physiological index
- estimation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Description
本発明は、生理状態推定装置及び方法に関する。 The present invention relates to a physiological state estimation apparatus and method.
従来の生理状態推定装置は例えば特許文献1に記載されている。この生理状態推定装置においては、脈波の挙動から人体の覚醒レベルを解析することにより、運転者の居眠りを検出して警告を行っている。すなわち、運転者の腕の脈波信号をメモリに格納し、そのピークを求めることにより、心拍のR波の時間間隔などを求め、この時間間隔から更に覚醒レベルを求めている。脈波は腕において検出しなくても良く、別の箇所で検出することもできる。
しかしながら、腕を動作させている場合には、正確な脈波信号を得ることはできず、また、別の箇所で検出を行う場合にも、同様の状況が考えられる。すなわち、被験者の作業内容に依存して、データの有効性は変化し、被験者の覚醒度を正確に測定することができない。 However, when the arm is operated, an accurate pulse wave signal cannot be obtained, and the same situation can be considered when detection is performed at another location. That is, the validity of the data changes depending on the work contents of the subject, and the awakening level of the subject cannot be accurately measured.
本発明は被験者の生理状態を正確に推定することが可能な生理状態推定装置及び方法を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a physiological state estimation device and method capable of accurately estimating the physiological state of a subject.
上述の課題を解決するため、第1の発明に係る生理状態推定装置は、被験者の生理状態推定装置において、被験者動作を検出する動作検出手段と、複数の被験者生理指標をそれぞれ検出する複数の生理指標検出手段と、動作検出手段で検出された被験者動作から被験者作業を推定する作業推定手段と、作業推定手段で推定された被験者作業を被験者が行う場合に、出力利用できる生理指標検出手段を選択する第1生理指標選定手段と、第1生理指標選定手段で選択された生理指標検出手段の出力に基づいて被験者生理状態を演算する生理状態演算手段とを備えることを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, a physiological state estimation device according to a first aspect of the present invention includes a motion detection unit that detects a subject motion and a plurality of physiology that respectively detect a plurality of subject physiological indices in the subject's physiological state estimation device. Select the index detection means, the work estimation means for estimating the subject work from the subject motion detected by the motion detection means, and the physiological index detection means that can be used when the subject performs the subject work estimated by the work estimation means. And a physiological state calculation means for calculating the subject's physiological state based on the output of the physiological index detection means selected by the first physiological index selection means.
この装置では、被験者の動作から、被験者作業(運転等)を推定するが、第1生理指標選定手段は、当該作業を行う場合に有効な出力を与えることができる生理指標検出手段を選択し、選択された生理指標検出手段の出力に基づいて被験者生理状態を演算する。この場合、被験者作業の種類によっては有効でない出力を出す生理指標検出手段は選択されないため、当該生理指標に基づいて生理状態を演算すれば、被験者の生理状態を正確に推定することができる。 In this device, the subject work (driving, etc.) is estimated from the action of the subject, but the first physiological index selection means selects a physiological index detection means that can give an effective output when performing the work, The subject's physiological state is calculated based on the output of the selected physiological index detection means. In this case, since the physiological index detection means that outputs an ineffective output is not selected depending on the type of the subject work, the physiological state of the subject can be accurately estimated by calculating the physiological state based on the physiological index.
第2の発明に係る生理状態推定装置においては、生理状態は、被験者の覚醒度であることを特徴とする。すなわち、生理状態としては種々のものがあるが、ここでは被験者の覚醒度であるとする。この場合、車両の運転時に運転者に覚醒度を知らせることができる。 In the physiological condition estimation device according to the second invention, the physiological condition is a degree of arousal of the subject. That is, there are various physiological states, but here it is assumed that the degree of arousal of the subject. In this case, the driver can be informed of the arousal level when driving the vehicle.
第3の発明に係る生理状態推定装置は、第1生理指標選定手段で選択された生理指標検出手段の組合せに応じて覚醒度推定モデルを選択する覚醒度推定モデル選択手段を更に備え、生理状態演算手段は、覚醒度推定モデル選択手段で選択された覚醒度推定モデルに、選択された生理指標検出手段の出力を入力することで、被験者生理状態としての被験者覚醒度を演算することを特徴とする。 The physiological state estimation device according to the third invention further comprises wakefulness level estimation model selection means for selecting a wakefulness level estimation model according to the combination of the physiological index detection means selected by the first physiological index selection means, and the physiological state The calculation means calculates the subject arousal level as the subject physiological state by inputting the output of the selected physiological index detection means to the arousal level estimation model selected by the arousal level estimation model selection means. To do.
覚醒度は、複数の生理指標を規定の覚醒度推定モデルに入力して求めるが、生理指標の組合せによって最適な覚醒度推定モデルが異なる。この発明では、選択された生理指標検出手段の組合せに応じて覚醒度推定モデルを選択しているため、正確な覚醒度を求めることができる。 The arousal level is obtained by inputting a plurality of physiological indices into a prescribed arousal level estimation model, but the optimal arousal level estimation model differs depending on the combination of physiological indices. In this invention, since the arousal level estimation model is selected according to the combination of the selected physiological index detection means, an accurate arousal level can be obtained.
第4の発明に係る生理状態推定装置では、作業推定手段は、被験者作業と被験者動作の関係を格納する作業内容データベースと、動作検出手段で検出された被験者動作を与える被験者作業が正しいかどうかの確度を演算し、所定確度以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース内にあれば、この被験者作業を採用して作業推定結果とする作業内容判定手段とを備えることを特徴とする。 In the physiological state estimation device according to the fourth invention, the work estimation means includes a work content database that stores a relationship between the subject work and the subject action, and whether the subject work that provides the subject action detected by the action detection means is correct. If there is a subject work in the work content database that calculates the accuracy and has an accuracy equal to or higher than a predetermined accuracy, a work content determination means that adopts the subject work and obtains a work estimation result is provided.
作業内容データベースでは、被験者作業と被験者動作の関係が格納されている。動作検出手段では、被験者動作が検出されているので、作業内容データベースでは、これに対応する被験者作業が存在し得るが、動作と作業の関係というのは一般には一意的ではない。したがって、考えられる状況の中で、被験者動作に基づいて本来なされている作業内容の確度を演算し、この確度が所定確度以上であれば、推定した作業内容は実作業内容であるとし、作業推定結果として採用する。これにより、最終的な被験者の生理状態をより正確に求めることができる。 The work content database stores the relationship between the subject work and the subject action. Since the subject motion is detected by the motion detection means, there may be a subject task corresponding to this in the work content database, but the relationship between the motion and the task is generally not unique. Therefore, the accuracy of the work content originally performed based on the subject's movement in the possible situation is calculated, and if the accuracy is equal to or greater than the predetermined accuracy, the estimated work content is assumed to be the actual work content, and the work estimation is performed. Adopt as a result. Thereby, the final physiological state of the subject can be obtained more accurately.
第5の発明に係る生理状態推定装置は、動作検出手段で検出された被験者動作から、出力利用できる生理指標検出手段を選択する第2生理指標選定手段を更に備え、生理状態演算手段は、作業内容判定手段が、所定確度以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース内に無いものと判定する場合、第2生理指標選定手段で選択された生理指標選択手段の出力に基づいて被験者生理状態を演算することを特徴とする。 The physiological state estimation device according to a fifth aspect of the present invention further comprises second physiological index selection means for selecting a physiological index detection means that can be used for output from the test subject motion detected by the motion detection means. When the content determination means determines that there is no subject work having an accuracy equal to or greater than the predetermined accuracy in the work content database, the subject physiological state is determined based on the output of the physiological index selection means selected by the second physiological index selection means. It is characterized by calculating.
動作に対する作業内容を高い確度で特定することができない場合、作業内容からではなく、動作自体から使用可能な生理指標を特定する。すなわち、所定確度以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース内に無いものと判定する場合には、第2生理指標選定手段で選択された生理指標選択手段の出力、すなわち、被験者動作に基づいて被験者生理状態を演算する。 When the work content for the motion cannot be specified with high accuracy, a usable physiological index is specified not from the work content but from the motion itself. That is, when it is determined that there is no subject work having an accuracy equal to or higher than the predetermined accuracy in the work content database, based on the output of the physiological index selection means selected by the second physiological index selection means, that is, the subject action The subject's physiological state is calculated.
動作に基づく生理指標の特定は、作業内容に基づく生理指標の特定工程のバックアップ処理である。すなわち、被験者の動作というものは瞬間的なものであるため、動作が変化すると選択される生理指標が変わるが、作業内容から生理指標を特定すれば、同一作業内容が行われている限り、その判断は有効性を保持できる。 The identification of the physiological index based on the operation is a backup process of the identification process of the physiological index based on the work content. In other words, since the subject's movement is instantaneous, the physiological index to be selected changes when the movement changes, but if the physiological index is specified from the work content, as long as the same work content is performed, Judgment can hold validity.
第6の発明に係る生理状態推定装置では、第1生理指標選定手段は、出力利用できる生理指標と被験者作業の関係を示すデータベースから、出力利用できる生理指標検出手段を選択することを特徴とする。 In the physiological condition estimation apparatus according to the sixth aspect of the invention, the first physiological index selection means selects a physiological index detection means that can be used for output from a database that indicates the relationship between physiological indices that can be used for output and subject work. .
被験者作業と生理指標とを関連づけるデータベースがあるため、第1生理指標選定手段では、生理指標検出手段を選択することができる。 Since there is a database associating the test subject work with the physiological index, the first physiological index selection means can select the physiological index detection means.
第7の発明に係る生理状態推定装置では、第2生理指標選定手段は、出力利用できる生理指標と被験者動作の関係を示すデータベースから出力利用できる生理指標検出手段を選択することを特徴とする。 In the physiological condition estimation apparatus according to the seventh invention, the second physiological index selection means selects physiological index detection means that can be used for output from a database that indicates the relationship between physiological indices that can be used for output and subject movements.
被験者動作と生理指標とを関連づけるデータベースがあるため、第2生理指標選定手段では、生理指標検出手段を選択することができる。 Since there is a database associating the test subject's action with the physiological index, the second physiological index selection means can select the physiological index detection means.
本発明に係る生理状態推定方法は、被験者の生理状態推定方法において、被験者動作を検出する動作検出工程と、複数の被験者生理指標をそれぞれ検出する生理指標検出工程と、動作検出工程で検出された被験者動作から被験者作業を推定する作業推定工程と、作業推定工程で推定された被験者作業を被験者が行う場合に、出力利用できる生理指標を選択する第1生理指標選定工程と、第1生理指標選定工程で選択された生理指標に基づいて被験者生理状態を演算する生理状態演算工程とを備えることを特徴とする。 The physiological state estimation method according to the present invention is detected in the subject's physiological state estimation method in the motion detection step of detecting the subject motion, the physiological index detection step of detecting a plurality of subject physiological indexes, and the motion detection step. A task estimation step for estimating a subject task from a subject motion, a first physiological index selection step for selecting a physiological index that can be used for output when the subject performs the subject task estimated in the task estimation step, and a first physiological index selection And a physiological state calculating step of calculating a subject's physiological state based on the physiological index selected in the step.
この方法では、被験者の動作から、被験者作業(運転等)を推定するが、第1生理指標選定工程では、当該作業を行う場合に有効な出力を与えることができる生理指標を選択し、選択された生理指標に基づいて被験者生理状態を演算する。この場合、被験者作業の種類によっては有効でない出力を出す生理指標検出手段は選択されないため、当該生理指標に基づいて生理状態を演算すれば、被験者の生理状態を正確に推定することができる。 In this method, the subject's work (driving, etc.) is estimated from the motion of the subject. In the first physiological index selection step, a physiological index that can provide an effective output when performing the work is selected and selected. The subject's physiological state is calculated based on the physiological index. In this case, since the physiological index detection means that outputs an ineffective output is not selected depending on the type of the subject work, the physiological state of the subject can be accurately estimated by calculating the physiological state based on the physiological index.
本発明によれば、被験者の生理状態を正確に推定することができる。 According to the present invention, the physiological state of a subject can be accurately estimated.
以下、実施の形態に係る生理状態推定装置及び方法について説明する。なお、同一要素には、同一符号を用いることとし、重複する説明は省略する。 Hereinafter, a physiological state estimation device and method according to an embodiment will be described. In addition, the same code | symbol shall be used for the same element and the overlapping description is abbreviate | omitted.
図1は生理状態推定装置のブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram of a physiological state estimation apparatus.
この生理状態推定装置は、被験者動作を直接的又は間接的に検出する行動特徴検出部(動作検出手段)10を備えている。行動特徴検出部10は、被験者の動作を例えば光又は超音波センサなどで直接的に検出したり、或いは、被験者の操作する機器、例えば車両におけるハンドル動作を操舵角センサなどで検出することで、被験者の動作を間接的に検出したりする。
The physiological state estimation apparatus includes a behavior feature detection unit (motion detection means) 10 that directly or indirectly detects a subject's motion. The behavior
生理状態推定装置は、複数の被験者生理指標(脳波、心拍、皮膚インピーダンス等)をそれぞれ検出する複数の生理指標計測部(生理指標検出手段)20を備えている(図中では代表して1つのブロックのみ示す)。生理指標計測部20で計測された生理指標は、覚醒度推定処理部(生理状態演算手段)21に入力され、覚醒度推定処理部21は入力された生理指標に基づいて覚醒度を演算し、出力部22に演算された覚醒度を入力する。出力部22は、例えばモニタや居眠り警告センサ等である。
The physiological state estimation apparatus includes a plurality of physiological index measurement units (physiological index detection means) 20 that respectively detect a plurality of subject physiological indices (such as brain waves, heartbeats, and skin impedance) (in the figure, one representative is representative). Only blocks are shown). The physiological index measured by the physiological
覚醒度の演算といっても、演算に用いられる生理指標が正確であるとは限らないため、本実施の形態では被験者の作業内容に応じて生理指標及び覚醒度モデルの選別を行う。 Even though the calculation of the arousal level is not necessarily accurate, the physiological index used for the calculation is not accurate, and in this embodiment, the physiological index and the arousal level model are selected according to the work contents of the subject.
作業内容判定部11は、行動特徴検出部10で検出された被験者動作(脚や頭の動作)から被験者作業(運転中、読書中等)を推定する。この推定には、被験者動作と被験者作業内容を関連づけた作業内容データベース15によるマッチング手法を用いる。すなわち、作業推定手段は、作業内容判定部11と、被験者作業と被験者動作の関係を格納する作業内容データベース15とを備えており、作業内容判定部11は、行動特徴検出部10で検出された被験者動作を与える被験者作業が正しいかどうかの確度を演算し、所定確度以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース15内にあれば、この被験者作業を採用して作業推定結果とする。
The work
作業内容データベース15では、被験者作業と被験者動作の関係が格納されている。行動特徴検出部10では、被験者動作が検出されているので、作業内容データベース15では、これに対応する被験者作業が存在しうる。動作と作業の関係というのは一意的ではないので、考えられる状況の中で、推定された作業内容が、被験者動作に基づいて本来なされている作業内容である確度を演算し、この確度が所定確度以上であれば、推定した作業内容は実作業内容であるとし、作業推定結果として採用する。これにより、最終的な被験者の生理状態をより正確に求めることができる。
The
判定処理分岐部12は、上記推定が可能であるか、不可能であるかを判定する。この推定が可能である場合、第1生理指標選定部(第1生理指標選定手段)13は、作業内容判定部11で推定された被験者作業を被験者が行う場合に、その出力が利用できる生理指標計測部(脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器等)20を選択する。この選択には、作業内容と生理指標を関連づけたデータベース16を用いる。このように、被験者作業と生理指標とを関連づけるデータベース16があるため、第1生理指標選定部13では、生理指標計測部20を選択することができる。
The determination
覚醒度推定処理部21では、第1生理指標選定部13で選択された生理指標計測部(脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器等)20の出力に基づいて、被験者生理状態を演算する。この演算では、覚醒度推定モデル構築部14で生成された覚醒度推定モデルに生理指標が代入され、覚醒度が求められる。覚醒度推定モデル構築部14は、第1生理指標選定部13又は第2生理指標選定部17で選択された生理指標計測部20の組合せに応じて、覚醒度推定モデルを選択する。覚醒度推定処理部21は、覚醒度推定モデル構築部14で選択された覚醒度推定モデルに、選択された生理指標計測部(脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器等)20の出力を入力することで、被験者生理状態としての被験者覚醒度を演算する。
The arousal level
なお、本例では、上述の生理状態は被験者の覚醒度であるが、生理状態としては種々のものが考えられる。生理状態が、覚醒度である場合、車両の運転時において運転者に覚醒度を知らせる装置構成を設計することができる。このように、本装置では被験者の動作から、被験者作業(運転等)を推定するが、第1生理指標選定部13は、当該作業を行う場合に有効な出力を与えることができる生理指標計測部20を選択し、選択された生理指標計測部20の出力に基づいて被験者生理状態(覚醒度)を演算する。この場合、被験者作業の種類によっては有効でない出力を出す生理指標計測部20は選択されないため、選択された生理指標に基づいて生理状態を演算すれば、被験者の生理状態を正確に推定することができる。
In this example, the physiological state is the degree of arousal of the subject, but various physiological states are conceivable. When the physiological state is the arousal level, it is possible to design a device configuration that informs the driver of the awakening level when driving the vehicle. As described above, in the present apparatus, the subject work (driving, etc.) is estimated from the motion of the subject, but the first physiological
判定処理分岐部12において、作業内容の推定が不可能であると判定された場合、作業内容を介することなく、行動特徴から覚醒度推定モデルの構築を行う。換言すれば、動作に対する作業内容を高い確度で特定することができない場合、作業内容からではなく、動作自体から使用可能な生理指標を特定するのである。すなわち、所定確度以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース15内に無いものと判定する場合には、第2生理指標選定部17で選択された生理指標選択データベース18の出力、すなわち、被験者動作に基づいて被験者生理状態を演算する。
When the determination
換言すれば、第2生理指標選定部17は、出力が利用できる生理指標計測部20をデータベース18から選択する。データベース18は、利用できる生理指標と被験者動作の関係を格納している。第2生理指標選択部17は、動作計測部20で検出された被験者動作に基づいて、出力利用できる生理指標計測部(脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器等)20を選択する。覚醒度推定処理部21は、作業内容判定部11が、所定確度(実際の作業内容が推定作業内容である確からしさ)以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース15内に無いものと判定する場合、第2生理指標選定部17で選択された生理指標選択部17の出力に基づいて被験者生理状態を演算する。
In other words, the second physiological index selection unit 17 selects the physiological
なお、上述の動作に基づく生理指標の特定は、作業内容に基づく生理指標の特定工程のバックアップ処理である。すなわち、被験者の動作というものは瞬間的なものであるため、動作が変化すると選択される生理指標が変わるが、作業内容から生理指標を特定すれば、作業内容が行われている限り、その判断は有効性を保持できる。 Note that the specification of the physiological index based on the above-described operation is a backup process of the specific process of specifying the physiological index based on the work content. In other words, since the subject's movement is instantaneous, the selected physiological index changes when the movement changes, but if the physiological index is specified from the work content, the judgment will be made as long as the work content is being performed. Can retain its effectiveness.
なお、覚醒度は、複数の生理指標を規定の覚醒度推定モデルに入力して求めるが、生理指標の組合せによって最適な覚醒度推定モデルが異なる。この発明では、選択された生理指標計測部20の組合せに応じて覚醒度推定モデルを選択しているため、正確な覚醒度を求めることができる。
The arousal level is obtained by inputting a plurality of physiological indices into a prescribed arousal level estimation model, but the optimal arousal level estimation model differs depending on the combination of physiological indices. In this invention, since the arousal level estimation model is selected according to the combination of the selected physiological
本発明に係る生理状態推定方法は、被験者の生理状態推定方法において、被験者動作を検出する動作検出工程(行動特徴検出部10)と、複数の被験者生理指標をそれぞれ検出する生理指標検出工程(生理指標計測部20)と、動作検出工程で検出された被験者動作から被験者作業を推定する作業推定工程(作業内容判定部11)と、作業推定工程で推定された被験者作業を被験者が行う場合に(判定処理分岐部12において「可能」の場合)、出力が利用できる生理指標を選択する第1生理指標選定工程(第1生理指標選定部13)と、第1生理指標選定工程(第1生理指標選定部13)で選択された生理指標に基づいて被験者生理状態を演算する生理状態演算工程(覚醒度推定処理部21、覚醒度推定モデル構築部14)とを備えることを特徴とする。
The physiological state estimation method according to the present invention includes a motion detection step (behavior feature detection unit 10) for detecting a subject motion and a physiological index detection step (physiology) for detecting a plurality of subject physiological indexes in the subject physiological state estimation method. When the subject performs the index measurement unit 20), the work estimation step (work content determination unit 11) for estimating the subject work from the subject motion detected in the motion detection step, and the subject work estimated in the work estimation step ( When the determination
この方法では、被験者の動作から、被験者作業(運転等)を推定するが、第1生理指標選定工程では、当該作業を行う場合に有効な出力を与えることができる生理指標を選択し、選択された生理指標に基づいて被験者生理状態を演算する。この場合、被験者作業の種類によっては有効でない出力を出す生理指標検出手段は選択されないため、当該生理指標に基づいて生理状態を演算することで、被験者の生理状態を正確に推定することができる。 In this method, the subject's work (driving, etc.) is estimated from the motion of the subject. In the first physiological index selection step, a physiological index that can provide an effective output when performing the work is selected and selected. The subject's physiological state is calculated based on the physiological index. In this case, since the physiological index detection means that outputs an ineffective output is not selected depending on the type of the subject work, the physiological state of the subject can be accurately estimated by calculating the physiological state based on the physiological index.
以下、各構成要素について詳細に説明する。 Hereinafter, each component will be described in detail.
図2は行動特徴検出部10及びその周辺要素のブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram of the behavior
行動特徴検出部10には、行動検出部(直接的動作検出)S1及び被験者が操作する機器の動作検出部(間接的動作検出)S2を備えている。行動検出部S1は、被験者の視線を計測する視線計測センサ、体全体の動きや四肢の動きを検出するセンサ等からなる。機器の動作検出部S2は、ペンの把持を検出するセンサや、車両のハンドル操作を検出する操舵角センサ等からなる。
The behavior
図3は行動内容データベース15内のテーブルである。
FIG. 3 is a table in the
行動内容データベース15内には、被験者の動作(条件)と作業内容が関連づけて格納されている。
In the
条件としては、行動検出部S1で検出される体全体の動き(静止、大きく動く)、四肢の動き(静止、腕が動く、腕及び脚が動く)、視線(ほぼ固定、狭い範囲で動く、広い範囲で動く)の他に、周囲環境(建物の室内、車両の室内、屋内、屋外)、使用機器(本、ペン、ノート、車両、多種多用(不特定)、特定機器)等や、機器の動作検出部S2で検出される値が設定されている。 Conditions include: movement of the whole body (stationary, large movement) detected by the action detection unit S1, movement of the limbs (stationary, movement of arms, movement of arms and legs), line of sight (almost fixed, movement in a narrow range, In addition to a wide range of movements, the surrounding environment (building interior, vehicle interior, indoor, outdoor), equipment used (books, pens, notebooks, vehicles, various types (unspecified), specific equipment), etc. The value detected by the motion detection unit S2 is set.
作業内容としては、読書、メモ取り、計算、運転、家事、スポーツ等が設定されている。 As work contents, reading, taking notes, calculation, driving, housework, sports, etc. are set.
図4は行動内容データベース15のテーブルを利用した作業内容判定部11におけるマッチング処理を示す。
FIG. 4 shows a matching process in the work
体全体が動き、腕及び脚が動き、視線が狭い範囲で動き、周囲環境が室内環境であり、使用機器が車両であるという条件が入力された場合、テーブル内で丸を付する。この場合、条件に最もマッチングする作業内容は、該当する丸の数が最も「運転」であると判定できる。実際の作業内容が、推定した作業内容「運転」であるかどうかの「確度=丸の数(条件の該当数)/作業内容データベース内の総条件数」で与えられる。 When the condition that the whole body moves, the arms and legs move, the line of sight moves in a narrow range, the surrounding environment is an indoor environment, and the device used is a vehicle is entered, a circle is added in the table. In this case, it is possible to determine that the work content that most closely matches the condition is that the number of corresponding circles is “driving” most. Whether or not the actual work content is the estimated work content “operation” is given by “Accuracy = number of circles (number of conditions) / total number of conditions in the work content database”.
この確度が、予め決められた値THを超えた場合、例えば60%を超えた場合には、「推定作業内容=実際の作業内容」として確定し、判定処理分岐部12においては、作業内容判定が「可能」であるものと判定できる。
When the accuracy exceeds a predetermined value TH, for example, exceeds 60%, it is determined that “estimated work content = actual work content”, and the determination
この確度が、予め決められた値THを下回る場合、例えば60%以下の場合には、「推定作業内容=実際の作業内容とはいえない」として確定し、判定処理分岐部12においては、作業内容判定が「不可能」であるものと判定できる。
When this accuracy is lower than a predetermined value TH, for example, 60% or less, it is determined that “estimated work content = not actual work content”, and the determination
生理指標計測部20は、脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器、視線センサ、呼吸センサ、体温センサであり、それぞれ、脳波、心拍、皮膚、皮膚インピーダンス、単位時間当たりの視線移動量や瞬き数、単位時間当たりの呼吸数、体温を出力している。これらの生理指標を用いて被験者の生理状態(覚醒度)を推定する。
The physiological
まず、作業内容判定が「可能」である場合、第1生理指標選定部13では、作業内容と利用可能な生理指標との関連づけを試み、利用可能な生理指標を選択する。
First, when the work content determination is “possible”, the first physiological
図5は、作業内容と生理指標の対応を示すデータベース16のテーブルである。利用可能な生理指標を丸で示し、利用不可能な生理指標を×で示す。生理指標計測部20では、脳波、瞬き、腕からの心拍、胸部からの心拍、皮膚インピーダンス等を出力しており、各作業内容としては読書、まちがい探し、メモ取り、計算、運転、家事、スポーツなどが示されている。
FIG. 5 is a table of the
図6は、作業内容と生理指標の対応を示すデータベース16のテーブルであるが、このテーブルを用いた利用可能生理指標の選定が示されている。作業内容判定が「可能」であると判定された場合には、利用可能な生理指標は、データベース16から一意的に決定できる。同図では、作業内容として「運転」が選択された場合を示しており、この場合には、脳波、瞬き、胸部から検出された心拍、皮膚インピーダンスが、覚醒度の判定に利用可能であり、腕から検出された心拍が利用不可能であることが判明する。これらの生理指標を用いて覚醒度を求めればよい。
FIG. 6 is a table of the
次に、作業内容判定が「不可能」である場合、第2生理指標選定部17では、被験者の行動特徴(動作)と利用可能な生理指標との関連づけを試みる。 Next, when the work content determination is “impossible”, the second physiological index selection unit 17 tries to associate the behavior characteristic (motion) of the subject with the available physiological index.
図7は、行動特徴と生理指標の対応を示すデータベース18のテーブルである。利用可能な生理指標を丸で示し、利用不可能な生理指標を×で示す。生理指標計測部20で計測される生理指標は上述の通りである。作業内容は特定できていないので、行動特徴として、視線移動(視線センサ出力)が多いか少ないか、体全体の動きが多いか少ないか(光又は超音波センサ出力)、四肢の動きが多いか少ないか(光又は超音波センサ出力やハンドル操舵角センサ出力(車両の場合)、ペダル動作測定センサ出力(車両の場合))、頭部の動き(光又は超音波センサ)が多いか少ないか等について設定されている。丸に該当する生理指標が選択される。
FIG. 7 is a table of the
図8は、覚醒度モデル構築部14における生理指標の組合と覚醒度モデルA,B,C,D・・・との関係を示す表である。生理指標が利用できる場合には丸が、利用できない場合には×が示されている。 FIG. 8 is a table showing the relationship between physiological index combinations and arousal level models A, B, C, D... A circle is shown when the physiological index is available, and a cross is shown when it is unavailable.
図9は、覚醒度モデル構築部14における生理指標の組合と覚醒度モデルA,B,C,D・・・との関係を示す表であり、覚醒度モデルを選択する様子を示している。これらの生理指標の利用可能の有無は、作業内容が特定できる場合には作業内容から、特定できない場合には行動特徴から求められている。
FIG. 9 is a table showing the relationship between the combination of physiological indices and the arousal level models A, B, C, D... In the arousal level
例えば、脳波、瞬き、胸部から検出できる心拍、皮膚インピーダンスが覚醒度演算用の生理指標として選択されている場合には、覚醒度モデルBを選択する。 For example, when brain waves, blinks, heartbeats detectable from the chest, and skin impedance are selected as physiological indices for calculating arousal level, the arousal level model B is selected.
ドライバの覚醒度の低下を未然に防止する技術の開発は、安全性の観点から重要な研究課題の一つであり、覚醒度低下を検出する手法や警報技術に関する研究が盛んに行われている。覚醒度モデルとしては、従来から多くのものが知られており、内容自体は公知である。被験者の生理指標と試行実験を繰り返して、最適な覚醒度モデルを生理指標群に対して関連づけておくことができる。例えば、覚醒度モデルAを覚醒度V=α×(脳波)+β×(心拍)+γ×(皮膚インピーダンス)とし、覚醒度モデルBを覚醒度V=α×(脳波)+β×(心拍)+γ×(皮膚インピーダンス)+δ×(瞬き数)とすることができる。 Development of technology to prevent the driver's arousal level from falling is one of the important research issues from the viewpoint of safety, and researches on methods for detecting a low level of arousal level and warning technology are actively conducted. . Many models are known as arousal level models, and the content itself is publicly known. By repeating the test with the physiological index of the subject, the optimal arousal level model can be associated with the physiological index group. For example, wakefulness model A is wakefulness V = α × (electroencephalogram) + β × (heartbeat) + γ × (skin impedance), and wakefulness model B is wakefulness V = α × (electroencephalogram) + β × (beat) + γ × (Skin impedance) + δ × (number of blinks).
図10は、被験者名、選択された覚醒度モデル、覚醒度モデルに代入される定数の一例を示す表である。 FIG. 10 is a table showing an example of the subject name, the selected arousal level model, and constants assigned to the arousal level model.
被験者HHが、覚醒度モデルAを採用するときには、α=0.018、β=1.5、γ=0.21とし、覚醒度モデルBを採用するときは、α=0.58、β=1.2、γ=8.3、δ=12を採用する。また、別の被験者KHが覚醒度モデルAを採用するときはα=0.433、β=5.1、γ=0.01とし、覚醒度モデルBを採用するときは、α=1.83、β=3.5、γ=0.3、δ=7.1を採用する。すなわち、被験者(HH、KH、YH・・・)や覚醒度モデル(A,B,C,D・・・)毎に、定数が異なる。なお、各係数α、β、γ、δは、概念上規定される係数を記載したものであって、これらは各データの取り方によって変化するものであり、例えば、覚醒度モデルBの覚醒度V=α×(脳波)+β×(瞬き数)+γ×(心拍)+δ×(皮膚インピーダンス)として各係数を設定することもできる。 When the subject HH adopts the arousal level model A, α = 0.018, β = 1.5, γ = 0.21. When the subject HH adopts the arousal level model B, α = 0.58, β = 1.2, γ = 8.3, and δ = 12. When another subject KH adopts the arousal level model A, α = 0.433, β = 5.1, γ = 0.01, and when the awakening level model B is employed, α = 1.83. , Β = 3.5, γ = 0.3, and δ = 7.1 are employed. That is, the constants differ for each subject (HH, KH, YH...) And arousal level model (A, B, C, D...). Note that the coefficients α, β, γ, and δ are coefficients that are conceptually defined and change depending on how each data is taken. For example, the arousal level of the arousal level model B Each coefficient can also be set as V = α × (electroencephalogram) + β × (number of blinks) + γ × (heart rate) + δ × (skin impedance).
図11は、生理指標として、脳波、心拍、皮膚インピーダンスを採用した場合に覚醒度Vを求める際の概念図である。 FIG. 11 is a conceptual diagram when the arousal level V is obtained when an electroencephalogram, a heartbeat, and skin impedance are employed as physiological indices.
脳波計測器から出力される脳波(a)、心拍計測器から出力される心拍(心電図)(b)、皮膚インピーダンス計測器から出力される皮膚インピーダンス(c)は、所定の計測期間T内においてサンプリングされ、これらの生理指標が選択された場合には、それぞれ信号処理を経て、選択された覚醒度Vの式に代入される。 The electroencephalogram (a) output from the electroencephalograph, the heartbeat (electrocardiogram) (b) output from the heartbeat measuring instrument, and the skin impedance (c) output from the skin impedance measuring instrument are sampled within a predetermined measurement period T. When these physiological indices are selected, each is subjected to signal processing and substituted into the selected expression of the arousal level V.
脳波は、信号処理によってFFT(高速フーリエ変換)され、所定周波数帯域における信号を抽出し、例えば、この周波数帯域における総信号強度積算値を脳波のデータとして覚醒度Vの式に入力する。心電図のデータは心拍数又はR波の時間間隔に変換し、現在時刻t0からm秒(≒T)ほど前までの変換データを心拍のデータとして覚醒度Vの式に入力する。皮膚インピーダンスは、信号処理によって例えば平均値を算出し、これを覚醒度Vの式に入力する。 The brain wave is subjected to FFT (Fast Fourier Transform) by signal processing, and a signal in a predetermined frequency band is extracted. For example, the total signal intensity integrated value in this frequency band is input to the expression of the arousal level V as brain wave data. The electrocardiogram data is converted into a heart rate or an R wave time interval, and the converted data from the current time t 0 to m seconds (≈T) before is input to the expression of the arousal level V as heart rate data. For skin impedance, for example, an average value is calculated by signal processing, and this is input to the expression of the arousal level V.
図12は、車両に搭載された覚醒度推定装置の一例を示す概念図である。 FIG. 12 is a conceptual diagram illustrating an example of an arousal level estimation device mounted on a vehicle.
図1に示した行動特徴検出部10は、直接的動作測定を行う体動モニタ(光又は超音波センサ)であり、間接的動作測定を行うペダル動作測定センサ、操舵角センサを備えている。また、生理指標計測部20としては、視線モニタ、胸部の心拍測定センサ、ハンドルに設けられた皮膚インピーダンス測定センサ、脳波測定センサが挙げられる。
The behavior
コンピュータ100には、これらの被験者の動きと、被験者生理指標が入力される。コンピュータ100の内部では、行動特徴検出部10からの出力により、作業内容データベース15を参照して、被験者の作業内容が「運転」であるものかどうかを判定し、「運転」であるものと判定できる場合には、この作業内容に対応する生理指標(脳波、心拍、瞬き数、皮膚インピーダンス)と覚醒度モデルを選択し、被験者の個人データに対応させた係数α、β、γ、δを読み出し、これらを覚醒度モデルに代入し、覚醒度Vを演算する。
The
被験者の作業内容が「運転」であるかどうか判明しない場合には、行動特徴から出力利用できる生理指標と覚醒度モデルを選択し、被験者の個人データに対応させた係数α、β、γ、δを読み出し、これらを覚醒度モデルに代入し、覚醒度Vを演算する。なお、本例の場合には、各計測器は車両に搭載されているため、作業内容の特定は明らかであるが、コンピュータ100のプログラムを汎用として、ホームオートメーション、医療、セキュリティ分野にも適用する場合には、本発明のコア技術を採用し、行動特徴や作業内容を特定するデータベース部分に設計変更を加えることも可能である。
If it is not clear whether or not the subject's work is “driving”, a physiological index and a wakefulness model that can be used for output are selected from the behavior characteristics, and coefficients α, β, γ, and δ corresponding to the subject's personal data are selected. Are substituted into the arousal level model, and the arousal level V is calculated. In the case of this example, since each measuring instrument is mounted on the vehicle, it is clear that the work content is specified, but the program of the
本発明は、生理状態推定装置及び方法に関する。 The present invention relates to a physiological state estimation apparatus and method.
21・・・覚醒度推定処理部、13・・・第1生理指標選定部13、17・・・第2生理指標選定部、20・・・生理指標計測部、14・・・覚醒度推定モデル構築部。
DESCRIPTION OF
Claims (8)
被験者動作を検出する動作検出手段と、
複数の被験者生理指標をそれぞれ検出する複数の生理指標検出手段と、
前記動作検出手段で検出された被験者動作から被験者作業を推定する作業推定手段と、
前記作業推定手段で推定された被験者作業を被験者が行う場合に、出力利用できる生理指標検出手段を選択する第1生理指標選定手段と、
前記第1生理指標選定手段で選択された生理指標検出手段の出力に基づいて被験者生理状態を演算する生理状態演算手段と、
を備えることを特徴とする生理状態推定装置。 In the physiological state estimation device,
Motion detection means for detecting subject motion;
A plurality of physiological index detection means for detecting a plurality of subject physiological indices,
Work estimation means for estimating the subject work from the subject motion detected by the motion detection means;
When the subject performs the subject work estimated by the work estimation means, a first physiological index selection means that selects a physiological index detection means that can be used for output;
Physiological state calculation means for calculating a subject's physiological state based on the output of the physiological index detection means selected by the first physiological index selection means;
A physiological state estimating device comprising:
前記生理状態演算手段は、前記覚醒度推定モデル選択手段で選択された覚醒度推定モデルに、選択された生理指標検出手段の出力を入力することで、被験者生理状態としての被験者覚醒度を演算することを特徴とする請求項2に記載の生理状態推定装置。 A wakefulness estimation model selection means for selecting a wakefulness estimation model according to the combination of the physiological index detection means selected by the first physiological index selection means;
The physiological state calculation means calculates a subject arousal level as a subject physiological state by inputting the output of the selected physiological index detection unit to the arousal level estimation model selected by the arousal level estimation model selection unit. The physiological state estimation apparatus according to claim 2, wherein:
被験者作業と被験者動作の関係を格納する作業内容データベースと、
前記動作検出手段で検出された被験者動作を与える被験者作業が正しいかどうかの確度を演算し、所定確度以上の確度を有する被験者作業が前記作業内容データベース内にあれば、この被験者作業を採用して作業推定結果とする作業内容判定手段と、
を備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の生理状態推定装置。 The work estimation means includes
A work content database for storing the relationship between the subject work and the subject action;
Calculate the accuracy of whether or not the subject work that gives the subject motion detected by the motion detection means is correct, and if there is a subject work in the work content database that has a certain accuracy or more, adopt this subject work. Work content determination means as work estimation results;
The physiological state estimation apparatus according to any one of claims 1 to 3, further comprising:
前記生理状態演算手段は、
前記作業内容判定手段が、所定確度以上の確度を有する被験者作業が前記作業内容データベース内に無いものと判定する場合、前記第2生理指標選定手段で選択された生理指標選択手段の出力に基づいて被験者生理状態を演算することを特徴とする請求項4に記載の生理状態推定装置。 A second physiological index selection means for selecting a physiological index detection means that can be used for output from the test subject movement detected by the movement detection means;
The physiological state calculation means includes
When the work content determination means determines that there is no subject work having an accuracy equal to or greater than a predetermined accuracy in the work content database, based on the output of the physiological index selection means selected by the second physiological index selection means The physiological condition estimation apparatus according to claim 4, wherein the physiological condition of the subject is calculated.
被験者動作を検出する動作検出工程と、
複数の被験者生理指標をそれぞれ検出する生理指標検出工程と、
前記動作検出工程で検出された被験者動作から被験者作業を推定する作業推定工程と、
前記作業推定工程で推定された被験者作業を被験者が行う場合に、出力利用できる生理指標を選択する第1生理指標選定工程と、
前記第1生理指標選定工程で選択された生理指標に基づいて被験者生理状態を演算する生理状態演算工程と、
を備えることを特徴とする生理状態推定方法。
In the method for estimating the physiological state of the subject,
A motion detection step of detecting subject motion;
A physiological index detection step of detecting a plurality of subject physiological indices,
A work estimation step for estimating the subject work from the subject motion detected in the motion detection step;
When the subject performs the subject work estimated in the work estimation step, a first physiological index selection step for selecting a physiological index that can be used for output;
A physiological state calculation step of calculating a subject's physiological state based on the physiological index selected in the first physiological index selection step;
A physiological state estimation method comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004258841A JP2006068458A (en) | 2004-09-06 | 2004-09-06 | Device and method for estimating physiological state |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004258841A JP2006068458A (en) | 2004-09-06 | 2004-09-06 | Device and method for estimating physiological state |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2006068458A true JP2006068458A (en) | 2006-03-16 |
Family
ID=36149655
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2004258841A Pending JP2006068458A (en) | 2004-09-06 | 2004-09-06 | Device and method for estimating physiological state |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2006068458A (en) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008067859A (en) * | 2006-09-13 | 2008-03-27 | Terumo Corp | Heartbeat fluctuation detector and its information processing method |
JP2009134418A (en) * | 2007-11-29 | 2009-06-18 | Toshiba Corp | Medical security system |
JP2010148604A (en) * | 2008-12-24 | 2010-07-08 | Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd | Action recognition apparatus, action recognition system, and action recognition method |
JP2010201172A (en) * | 2009-02-27 | 2010-09-16 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America Inc | System, apparatus and associated method for interactively monitoring and reducing driver drowsiness |
JP2011156132A (en) * | 2010-02-01 | 2011-08-18 | Nec Corp | Mode identification device, mode identification method, and program |
WO2018179289A1 (en) * | 2017-03-30 | 2018-10-04 | 日本電気株式会社 | Area-specific environment management system, method, and program |
JP2021508518A (en) * | 2017-12-20 | 2021-03-11 | 株式会社村田製作所 | Methods and systems for modeling the user's mental / emotional state |
JP2022018451A (en) * | 2020-07-15 | 2022-01-27 | トヨタ紡織株式会社 | State determination device, state determination system, and control method |
JP2022018450A (en) * | 2020-07-15 | 2022-01-27 | トヨタ紡織株式会社 | State determination device, state determination system, and control method |
-
2004
- 2004-09-06 JP JP2004258841A patent/JP2006068458A/en active Pending
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008067859A (en) * | 2006-09-13 | 2008-03-27 | Terumo Corp | Heartbeat fluctuation detector and its information processing method |
JP2009134418A (en) * | 2007-11-29 | 2009-06-18 | Toshiba Corp | Medical security system |
JP2010148604A (en) * | 2008-12-24 | 2010-07-08 | Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd | Action recognition apparatus, action recognition system, and action recognition method |
JP2010201172A (en) * | 2009-02-27 | 2010-09-16 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America Inc | System, apparatus and associated method for interactively monitoring and reducing driver drowsiness |
JP2011156132A (en) * | 2010-02-01 | 2011-08-18 | Nec Corp | Mode identification device, mode identification method, and program |
WO2018179289A1 (en) * | 2017-03-30 | 2018-10-04 | 日本電気株式会社 | Area-specific environment management system, method, and program |
JPWO2018179289A1 (en) * | 2017-03-30 | 2020-02-06 | 日本電気株式会社 | Area-specific environmental management system, method and program |
JP2021508518A (en) * | 2017-12-20 | 2021-03-11 | 株式会社村田製作所 | Methods and systems for modeling the user's mental / emotional state |
JP2022018451A (en) * | 2020-07-15 | 2022-01-27 | トヨタ紡織株式会社 | State determination device, state determination system, and control method |
JP2022018450A (en) * | 2020-07-15 | 2022-01-27 | トヨタ紡織株式会社 | State determination device, state determination system, and control method |
JP7405030B2 (en) | 2020-07-15 | 2023-12-26 | トヨタ紡織株式会社 | Condition determination device, condition determination system, and control method |
JP7420000B2 (en) | 2020-07-15 | 2024-01-23 | トヨタ紡織株式会社 | Condition determination device, condition determination system, and control method |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3130280B1 (en) | Blood pressure estimating apparatus and method | |
EP3223683B1 (en) | A wearable pain monitor using accelerometry | |
US20200265950A1 (en) | Biological information processing system, biological information processing method, and computer program recording medium | |
JP2019084343A (en) | Method and apparatus for high accuracy photoplethysmogram based atrial fibrillation detection using wearable device | |
RU2602676C2 (en) | Fever detection apparatus | |
CN104883966A (en) | Method and system for determining a ventilatory threshold | |
EP2618733A1 (en) | Method and apparatus for monitoring the respiration activity of a subject | |
JP2016505297A (en) | System and method for optimizing data collection frequency and threshold of degradation detection algorithm | |
EP2085025B1 (en) | Autonomic nerve activity measuring apparatus and autonomic nerve activity measuring method | |
US11730424B2 (en) | Methods and systems to detect eating | |
Hung | Detection of central sleep apnea based on a single-lead ECG | |
Hung | Central sleep apnea detection using an accelerometer | |
JP2006068458A (en) | Device and method for estimating physiological state | |
JP2016531712A (en) | Patient health condition composite score distribution and / or representative composite score based thereon | |
Shahrudin et al. | Driver drowsiness detection using different classification algorithms | |
WO2016057806A1 (en) | Weaning readiness indicator, sleeping status recording device, and air providing system applying nonlinear time-frequency analysis | |
JP5428958B2 (en) | Driver diagnostic device | |
JP2006247055A (en) | Vigilance-determining device | |
WO2018104970A1 (en) | Pulse detection, measurement and analysis based health management system, method and apparatus | |
CN106264478A (en) | Monitor system, temperature monitor and body temperature data processing method thereof and device | |
JPWO2020049621A1 (en) | Walking state discrimination program, walking state discrimination method and information processing device | |
JP2010012100A (en) | Sleepiness detector | |
CN111436939B (en) | Method, system, device and medium for identifying sign signals based on deep learning | |
Kerr et al. | Towards pulse detection and rhythm analysis using a biomimetic fingertip | |
US20180263571A1 (en) | Vital sign information recording system, vital sign information analyzer, and vital sign information display method |