JP2013208140A - 状態変化検出方法、プログラム及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 対象者の交感神経活性による状態変化を即時に検出できるようにする。
【解決手段】 状態変化検出装置１のデータ収集部１１は、脈波計測器２から、対象者から連続的に計測された脈波データを取得し、脈波分析部１２は、脈波データから周期毎の波形データを取り出し、データ記憶部１０に記憶された平均波形パターンと取り出した波形データとを比較して、取り出した波形データの最大振幅の後に波形歪みがあるかを検出し、状態判定部１３は、波形データから波形歪みを検出した場合に、対象者の状態変化を示す信号を出力する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、脈波に含まれる特徴により対象者の状態変化を検出する状態変化検出方法、プログラムおよび装置に関する。

脈波とは、血液が心臓の収縮により大動脈に押し出された時に発生した血管内の圧力変化が抹消方向に伝わって行くときの波動である。この波動による血管内の圧力変化を容量変化としてとらえたものを容量脈波と呼ぶ。

容量脈波の検出の一手法として光電脈波方式がある。光電脈波方式では、心臓の拍動に伴う血管の容積変化を、血中ヘモグロビンの光吸収量の変化として測定する。より詳しくは、対象者の部位に照射した透過光や反射光が、血管の容量変動に伴い変化するヘモグロビン量に応じて変化するので、この透過光や反射光の強度を電気信号に変えて脈波を検出する。光電脈波計測器のうち、耳朶を計測部位とするイヤクリップ型計測器は、その簡便性からスポーツジム等での心拍計測に活用されている。

脈拍は、呼吸や血圧とともに、自律神経によって自律的に調整されており、その周期性を利用して、非侵襲的に対象者の生体活動レベルを分析することが可能である。対象者の安静時や運動時の脈拍を一定期間計測して、状態を簡便に把握する手法が知られている。

また、脈波間隔の揺らぎから、対象者の覚醒度の変化などを自律神経の活動状況にもとづいて推定する技術がある。

このような技術を適用し、運転中のドライバの眠気を催した状態、やヒヤリとした状態等をリアルタイムに分析することによって、対象者の精神状態の監視、安全操作支援等に役立つと考えられている。

従来技術として、中国医学の「とう骨動脈」による脈診を自動化するための分類方法について、血圧およびとう骨動脈波を測定し、フーリエ解析による高調波率から歪みの定義を相関づける装置が知られている。

また、別の従来技術として、測定した脈波形から拡張期を特定し、収縮期後の拡張期の波形の特徴を解析して心機能状態を評価する装置が知られている。

さらに、別の従来技術として、時系列的に計測した脈波データから加速度脈波を算出し、加速度脈波の成分比の時間平均と変動から自律神経活動の活動レベルを判定する装置等が知られている。

特開平７−１３６１３９号公報 特開平１１−１０４０８９号公報 特開２００９−１１７１０号公報

車両や機器を安全に操作するためには、操作者が平常な精神状態で操作していることが求められている。したがって、操作者の状態の変化を監視して、安全操作を支援するシステムが知られている。精神状態の変化と交感神経活性の相関についてはよく知られており、操作者の交感神経活性を調べるために、脈拍や血圧等の変化を監視することが行われている。

操作者の状態の変化において、例えば、眠気に対して抵抗している状況や「ひやり」とした状況等で生じるような緊張状態への変化は、即座に検出する必要がある。

光電脈波計測器を用いて対象者の緊張状態などを検知する場合には、脈波の揺らぎ解析により自律神経の周期変調を検知する方法が考えられる。しかし、脈波の揺らぎ解析は、基本的に、微細な変化を抽出するために一定の積算時間が必要となり、瞬間的な判定が困難であった。

また、従来の加速度脈波の解析によれば、血圧変動とくに動脈の血管硬度(例えば、血管年齢推定への応用がある)に関係するパラメータが抽出可能である。しかし、動的な環境での測定は考慮されておらず、瞬間的な変化を測定することが困難であった。

本発明の目的は、対象者の状態変化を、対象者の脈波を利用してリアルタイムで検出できる状態変化検出方法、プログラム、及び装置を提供することである。

本発明の発明者は、対象者の脈波を連続的に計測する光電脈波計測器を用い、脈拍計測に加えて血行動態に関連した脈波を計測し、時々刻々変化する脈波の波形から、「ひやり」とした瞬間のような急激な緊張、眠気などのストレスに対する格闘下の緊張等、対象者の緊張状態の有無に相関がある特徴的変化を発見した。この特徴的変化は、血行動態の変化の要因から、脈の周期及び振幅のほかに、緊張の有無に相関のある、脈波の最大振幅後にゆるやかな波形歪みが生成消滅する現象である。

波形歪みの生成消滅の現象は、イヤクリップ型光電型脈波計測器で脈波を計測する場合に、耳朶の毛細血管が圧迫され、わずかな「うっ血」状態が作り出され、この「うっ血」領域が動脈化することによって、脈動を波形としてとらえていることによると考えられる。動脈化した「うっ血」が毛細血管全体に及ぶため、測定される脈波は、血管収縮に伴う変化の影響が顕在化しやすいためであると考えられる。

本発明の発明者は、上述の発見にもとづき、対象者の脈波に含まれる特徴的変化をもとに、対象者の平常状態から緊張状態への状態変化をリアルタイムで検出する方法、プログラム及び装置を発明した。

本発明の一態様として開示する状態変化検出方法は、コンピュータが、対象者から連続的に計測された脈波データを取得し、前記脈波データから周期毎の波形データを取り出し、データ記憶部に記憶された、過去に取り出した波形データから生成した平均波形パターンと前記取り出した波形データとを比較し、該取り出した波形データの最大振幅の後に波形歪みがあるかを検出し、前記波形歪みを検出した場合に、前記対象者の状態変化を示す信号を出力する処理を、実行するものである。

開示した状態変化検出方法によれば、非侵襲な脈波の計測により、対象者の状態変化をリアルタイムで検出することができ、対象者の状態を監視して、安全操作支援を実現することができる。

自動車を運転中の対象者の脈波データ例を示す図である。 一実施例における状態変化検出装置のブロック構成例を示す図である。 本実施形態における状態変化検出装置の脈波分析処理の概要処理フロー図である。 脈波分析処理で算出される波形例を示す図である。 対象者（運転者）の脈波データの変化例を示す図である。 対象者（運転者）の脈波データの変化例を示す図である。

まず、本発明の状態変化検出に用いる脈波の特徴的変化について説明する。

図１は、自動車を運転中の対象者の脈波データ例を示す図である。図１では、左側から右側へ時間が経過しているものとする。

図１の脈波データは、リラックス状態から格闘状態（緊張状態）へ変化した場合の例であり、左側の部分では、対象者がリラックス状態であり、右側の部分では緊張状態であることを示している。なお、右側の部分については、緊張状態の脈波に、リラックス状態の脈波データを、周期を調整して重畳表示している。

リラックス状態から何らかの原因で格闘状態へ変化する際に、対象者の交感神経活性によって脈波に変化が生じる。左側のリラックス状態の脈波では、脈波の周期長が長く、波形が滑らかであり、対象者の血管が軟化し、反射が低い状態を示している。一方、右側の緊張状態の脈波では、周期長が短くなり、最大振幅の後に歪みが生じている。

本発明者は、緊張状態の脈波に生じる歪みに着目し、脈波と対象者の状態とを観察したところ、対象者がストレスに抵抗しようとして格闘が生じる精神状態（以下、格闘状態という）では、脈波の最大振幅の一定後に瘤状の波形歪みが出現するという相関関係を発見した。

緊張による交感神経の優位化は、以下の動作機序により、脈波に反映されると考えられる。

（１）交感神経活性により、呼吸数などの増加傾向（呼気と吸気のバランスの変化）が生じるため、脈波の周期と振幅とが変化する。

（２）交感神経活性により、血流促進モードに移行する。そのため、心拍数または心拍出量が増加し、血圧が上昇することにより、脈波では、血流量の増大に伴う周期構造の変化が現れる。

（３）交感神経活性により、血管硬度の変化（血圧増加）が生じる。特に、瞬時に緊張するような場合には、血管収縮反応が瞬時に生じる。

この瞬時の緊張が生じる場面として、例えば、運転者（対象者）が危険な状態を認知して驚いた時（「ひやり」とした時）、眠気を催している際に覚醒しようとして「はっ」とした時、渋滞等で思うように運転できない最中に「いらっ」とした時などの状況があげられる。安全な操作のためには、対象者がこのような状況にならないように、緊張状態を生じさせた要因を除去や軽減できるように、対象者に対し注意を喚起したり、要因を特定して排除したりする必要がある。

本発明者は、上記の動作機序のうち、特に（３）に着目し、瞬時の緊張による交感神経活性を示す特徴的な波形歪みを検出するため、連続する脈波の振幅と基準点とを調整し、先行する脈波の波形パターンとの差分波形を分析し、分析結果から対象者の平常状態から緊張状態への一定の変化を検出する状態変化検出処理に係る技術を発明した。したがって、本発明の状態変化検出処理は、従来の脈波の振幅変化や周期変化を測定して判断する処理とは大きく異なるものである。

以下、本発明の一態様として開示する状態変化検出装置について説明する。

図２は、一実施例における状態変化検出装置のブロック構成例を示す図である。

状態変化検出装置１は、データ記憶部１０、データ収集部１１、脈波分析部１２、状態判定部１３を備え、脈波計測器２と接続している。

データ記憶部１０は、特徴分析部１２により生成されたデータを記憶する。

データ収集部１１、脈波計測器２から、対象者の脈波データを取得する。

脈波分析部１２は、対象者の脈波データから、所定の起点からの周期毎の波形データを取り出し、データ記憶部１０に記憶された平均波形パターンと比較し、取り出した波形データの最大振幅の後に波形歪みがあるかを検出する。

脈波分析部１２は、データ収集部１１が収集した所定の期間の脈波データから、予め定められた起点から１周期分に相当する波形データを取り出し、取り出した複数の波形データから平均波形パターンを生成し、データ記憶部１０に記憶する（平均波形パターン生成）。なお、脈波分析部１２は、データ記憶部１０に平均波形パターンが記憶されていれば、取り出した波形データの振幅が最大の基点を一致させて平均加算し、平均波形パターンを更新する。

脈波分析部１２は、取り出した波形データの平均波形パターンによる差分波形を生成し（差分波形生成）、最大振幅の基点から一定期間の差分波形の特徴量（特徴点の振幅値波形）を算出し、時間情報とともにデータ記憶部１０に記憶する（特徴点抽出）。

また、脈波分析部１２は、データ記憶部１０に記憶された特徴量をもとに、時間的変化率または変化量を計算する（特徴変化量計算）。

状態判定部１３は、脈波データから波形歪みが検出された場合に、対象者の状態変化を示す信号を出力するか、緊張状態を示すフラグを波形データに付与する。

さらに、状態判定部１３は、脈波分析部１２で計算された特徴量の時間的変化率や変化量を、交感神経活性度の指標として出力する。

脈波計測器２は、対象者の脈波を連続的に計測し、脈波データを状態変化検出装置１に送信する。脈波計測器２は、対象者の耳朶に装着可能な形状で構成され、容積脈波を測定する、いわゆるイヤクリップ型光電脈波計測器により実施する。

図３は、本実施形態における状態変化検出装置１の脈波分析処理の概要処理フロー図である。図４は、脈波分析処理で算出される波形例を示す図である。図４に示す波形例では、左から右へ時間が経過する。

図３に示すフローの開始前に、状態変化検出装置１のデータ収集部１１は、対象者に設置された脈波計測器２で、連続して計測された脈波データを取得している。図４の一番上の波形は、収集された脈波データの例である。

ステップＳ１： 脈波分析部１２は、データ収集部１１から得た脈波データの波形について、微分が最大となる（立ち上がりが最大となる）点を特定し、特定した起点から一周期分に相当する波形データを取り出す。なお、波形データの取り出しは、既知のマスク処理により行う。

ステップＳ２： 脈波分析部１２は、取り出した波形データの振幅が最大である点を基点とし、データ記憶部１０の平均波形パターンの振幅と調整して、基点が一致するように加算平均して平均波形パターンを更新する。これにより、常に新しい平均波形パターンが記憶される。

ステップＳ３： 脈波分析部１２は、取り出した波形データの振幅と基点を平均波形パターンに合わせて、差分波形を算出する。図４の上から２番目の波形は、算出された差分波形の例である。

ステップＳ４： 脈波分析部１２は、振幅の増幅率を基点に合わせて振幅波形を算出する。

ステップＳ５： 脈波分析部１２は、微分または二階微分により差分波形の特徴点の振幅値波形を算出する。図４に示す上から３番目の波形は、差分波形の微分による振幅値波形の例である。

ステップＳ６： 脈波分析部１２は、ステップＳ５で算出した振幅値波形が、予め設定した閾値以上か否かを示す２値の判定波を算出する。図４に示す一番下の波形は、判定波の例であり、差分波形の振幅値が閾値以上であれば振幅が所定値（１）、閾値より小さければ振幅が０となる。

ステップＳ７： ステップＳ１〜Ｓ６の処理後、状態判定部１３は、判定波の振幅が所定値（１）であれば、対象者の状態変化を示す信号を出力する。

図５及び図６は、対象者（運転者）の脈波データの変化例を示す図である。

図５は、渋滞等の低速走行による継続的なストレス状況に対する格闘状態から、高速走行により楽しい運転状況に復帰した状態（覚醒状態）である場合の脈波データの変化例を示している。

図５の左側に示すように、運転前半の低速走行時では、対象者は低速走行の状況で生じたいらだち（ストレス）に抵抗しているため、脈波データに波形歪みが出現している。しかし、図５の右側に示すように、低速走行の解消により、楽しい運転状況に復帰した直後から、脈波データから波形歪みが消失している。

図６は、低速運転中に眠気を感じて、眠気に抵抗する格闘状態となった場合の脈波データの変化例を示している。

図６（Ａ）は、居眠りが始まりだした時の脈波データであり、まだ波形歪みが出現していない。図６（Ｂ）は、居眠りに対し運転者が「はっ」とした直後の脈波データであり、瞬時の緊張によって、脈波データに波形歪みが出現している。図６（Ｃ）は、その後に運転者が眠気と格闘している最中の脈波データであり、運転者の眠気に対する格闘がより強くなり、脈波データに出現する波形歪みが大きくなっている。

図５及び図６に示すように、脈波データの波形歪みは、運転者の定常運転時に計測された脈波データから生成された平均波形パターンをもとに差分特徴量として抽出され、特徴量が一定の閾値以上であれば、状態変化として検出され、判定信号が出力される。出力された判定信号により、運転者の精神状態に変化があったと推定できる。

さらに、状態変化検出装置１のデータ収集部１１は、脈波データを計測時間とともに取得し、脈波分析部１２は、計測した対象者毎及び時間帯毎の平均波形パターンを生成し、データ記憶部１０に記憶しておくことができる。これにより、各時間帯における対象者の交感神経活性の特徴に対応させて波形歪みを検出することができ、状態変化の検出精度を高めることができる。

さらに、状態変化検出装置１の脈波分析部１２は、差分波形の特徴量をデータ記憶部１０に蓄積しておき、差分波形の時間経過による変化率や変化量を計算することができる。これにより、対象者の交感神経活性の指標を得ることができる。

状態変化検出装置１は、図１に示す処理部を備える専用のハードウェアとして実施することができる。または、状態変化検出装置１は、図１に示す処理部の機能を実現するソフトウエア（プログラム）として実装し、ＣＰＵ、メモリ、補助記憶装置、通信処理部、表示部等が内部ネットワーク等で接続されたコンピュータ上で実行することにより、実施することができる。すなわち、図１に示すデータ収集部１１、脈波分析部１２、状態判定部１３の機能をコンピュータに実行させるプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行させることによって，状態変化検出装置１を実現することができる。なお、このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ等やフレキシブルディスク等の記録媒体だけでなく、他の記憶装置やコンピュータのハードディスク等に記憶されて、通信回線を介してコンピュータに提供されるようにしてもよい。

上記説明した本実施の形態では、図１に示す状態変化検出装置１と脈波計測器２とを異なる装置として実施する場合について説明した。しかし、脈波計測器２に状態変化検出装置１を組み込み、１つの装置として実施することも可能である。

また、図１に示していないが、状態変化検出装置１が、警告表示部を備えるように実施することも可能である。この場合に、状態判定部１３が判定信号を出力した場合に、警告表示部が、音声メッセージの出力や点滅表示によって、運転者に注意喚起、休憩提案等を行うようにしてもよい。

さらに、別の実施例として、状態変化検出装置１と脈波計測器２とを既存の安全運転支援システムに組み込むように実施することも可能である。この場合に、既存の安全運転支援システムが実行する処理、例えば運転者の眠気指標算出のように、運転者の状況や車両の走行状態に関する情報の算出処理で、状態判定部１３が出力した判定信号を入力信号として使用できる構成とすることによって、既存の安全運転支援システムの処理精度の改善を行うことができる。

本発明の一実施形態として開示した状態変化検出装置１によれば、次のような効果がある。

・ 状態変化検出装置１は、対象者の拍動毎に波形歪みの有無を分析するため、ほぼ瞬時に反応した交感神経活性を、対象者の状態変化として検出することができる。

・ 状態変化検出装置１の脈波分析部１２は、データ記憶部１０に、差分波形の特徴変化量を蓄積しておき、差分波形の時間経過による変化率や変化量を計算するため、対象者の交感神経活性の指標を得ることができる。

さらに、状態変化検出装置１のデータ収集部１１は、脈波データを計測時間とともに取得し、脈波分析部１２は、計測した時間帯毎の平均波形パターンを生成し、データ記憶部１０に記憶しておくことができる。これにより、各時間帯における対象者の交感神経活性に対応させて波形歪みを検出することができ、状態変化の検出精度を高めることができる。

さらに、状態変化検出装置１の脈波分析部１２の分析による、脈波データの振幅、振幅値波形から、以降の処理において、拍出量（最大／最小血圧）変化の推定が可能となる。さらに、血管反射から血圧を推定することができ、脈波間隔と心拍間隔の遅延補正が可能となる。

以上の本実施の形態において、対象者が車両の運転者である場合を想定して説明したが、対象者は、機械等の操作者、講義の受講者等であってよく、状態変化検出装置１は、対象者の操作中、受講中に生じた状態変化を検出することができる。

１ 状態変化検出装置
１０ データ記憶部
１１ データ収集部
１２ 脈波分析部
１３ 状態判定部
２ 脈波計測器

Claims (7)

1. コンピュータが、
   対象者から連続的に計測された脈波データを取得し、
   前記脈波データから周期毎の波形データを取り出し、
   データ記憶部に記憶された、過去に取り出した波形データから生成した平均波形パターンと前記取り出した波形データとを比較し、該取り出した波形データの最大振幅の後に波形歪みがあるかを検出し、
   前記波形歪みを検出した場合に、前記対象者の状態変化を示す信号を出力する処理を、実行する
   ことを特徴とする状態変化検出方法。
2. 前記脈波データが、前記対象者の抹消部位で測定する光電型脈波計測器により計測されたものである
   ことを特徴とする請求項１に記載の状態変化検出方法。
3. 前記コンピュータが、
   前記波形データ各々の起点から、前記最大振幅後の波形歪みが生じる領域を含む特定位置までの時間および前記波形歪みが生じる領域内の最大変化を記憶し、
   前記波形データから前記波形歪みを検出する場合に、前記記憶した時間および最大変化をもとに前記波形データを検出する領域を特定する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の状態変化検出方法。
4. 前記コンピュータが、
   前記取り出した波形データの振幅及び最大振幅を示す基点を、前記平均波形パターンの振幅及び最大振幅を示す基点に一致するように加算平均し、該平均波形パターンを更新する
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項３に記載の状態変化検出方法。
5. 前記コンピュータが、
   前記取り出した波形データから前記波形歪みを検出した場合に、検出した波形歪みを検出順に記憶し、
   前記記憶した波形歪みの時間的変化又は変化量を算出し、前記対象者の状態変化の指標として出力する
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項４に記載の状態変化検出方法。
6. コンピュータに、
   対象者から連続的に計測された脈波データを取得し、
   前記脈波データから周期毎の波形データを取り出し、
   データ記憶部に記憶された、過去に取り出した波形データから生成した平均波形パターンと前記取り出した波形データとを比較し、該取り出した波形データの最大振幅の後に波形歪みがあるかを検出し、
   前記波形歪みを検出した場合に、前記対象者の状態変化を示す信号を出力する処理を、実行させる
   ための状態変化検出プログラム。
7. 対象者から連続的に計測された脈波データを取得する脈波取得部と、
   前記対象者の過去に取り出した波形データから生成した平均波形パターンを記憶するデータ記憶部と、
   前記脈波データから周期毎の波形データを取り出し、前記データ記憶部に記憶された平均波形パターンと前記取り出した波形データとを比較し、該取り出した波形データの最大振幅の後に波形歪みがあるかを検出する特徴分析部と、
   前記波形歪みが検出された場合に、前記対象者の状態変化を示す信号を出力する状態判定部とを備える
   ことを特徴とする状態変化検出装置。
   

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