JP2016190025A - 個人の心理的ストレスを判定するシステム及び方法 - Google Patents

個人の心理的ストレスを判定するシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】個人のストレスレベルをリアルタイムで判定するシステムを提供する。【解決手段】システム102は個人に関する生理学的データを取得する。所定の時間間隔で、個人の手首、足首、首、腰又は股関節に取付けた複数のセンサを使用して生理学的データを取得することも可能である。複数のセンサには腕時計、リストバンド又は布地材料が挙げられる。1つ以上の生理学的パラメータを抽出するため、当該システムは生理学的データを更に前処理する。全処理工程は生理学的デー上で分析を行う工程を含む。当該システムは1つ以上の生理学的パラメータについて統計的分析を行う際に個人のストレスレベルを更に判定する。他には、個人のストレスレベルをリアルタイムで判定する方法も提供する。【選択図】図1

Description

関連出願の相互参照及び優先権:
本出願は2015年3月25日付の特許文献1からの優先権を請求するものであり、その完全な開示は全体として参照により本明細書に援用される。
本明細書に開示された本発明の対象は概して、個人のストレスレベルをリアルタイムで判定するシステム及び方法に関連し、特に個人に関する心理データに基づくストレスレベルを判定するシステム及び方法に関する。
個人のストレスレベルは個人の健康状態のバイオマーカー又は指標の1つである。一方、労働環境におけるストレスは不健康な状態や、障害さえも招く可能性がある。ストレスによる共通の愁訴には、集中力の低下;気分障害や睡眠障害、胃のむかつき、心臓障害及び頭痛が挙げられる。ストレスの測定は個人の生理的及び心理的健康状態について推測し、又はその指標として機能する可能性を持つ。従って、個人の健康とウェルネスを管理するには個々のストレスレベルを連続的に監視することが不可欠である。ストレスレベルを判定するため、様々な方法が介護者によって利用されている。
個人のストレスレベルを特徴化するため、現在では以下の技術:a)アンケート、脳波図(EEG)、顔の表情、光電式指尖容積脈波図(PPG)及び心電図(ECG)が実行されている。方法の1つとしては、個人的なストレス評価を管理するためにストレスレベルを解明する個人の心電図(ECG)シグナルなどの生理学的シグナルの監視が挙げられる。生理学的シグナルを監視する現行の方法には、参加者らにストレステストを受けさせるか、又は弛緩運動をさせることで参加者らにストレスを誘発し、その間に生理学的シグナルを測定する方法も挙げられる。他方;ストレスレベルを検出するための従来の手法には、複数又は単数の電極の設置、及び長期に渡るイベントベースの記録が利用されてきた。例えば、ECG又はEEGベースの手法には、2つの異なる位置における2つの電極の最小値が必要になる場合がある。補足として、このような従来の手法には、個人のストレスレベルを検出するための閾値法も利用される。別の技法では、ホルモンのコルチゾールの血中レベルを判定することによってストレスを測定することが可能になる;これは測定の侵襲的技法である。コルチゾールはストレスへの応答に関与するコルチコステロイドホルモンである。
更に別の技法では、筋活動のストレス関連パターンの監視が利用されている。しかし、これらの装置はストレス状態のデータを収集するために皮膚接触電極を必要とし、そのためこれらの装置を実際に応用することはユーザにとって非常に煩わしいものとなる。更に、既知の装置は否定的な対応でユーザの弛緩状態に影響を与えるように設置する。ストレスレベルを判定するために検討されてきた従来の技法も多くある。従来の技法の1つにHrllasika法の利用がある。Hrllasikaはサンスクリット語に由来する心臓の触診を意味する。従来の医療手法では、疾患の診断ツールとして脈拍触診を続けて行っていた。この技法はストレスの判定、又は類似の診断目的に検討されてはこなかった。
インド特許仮出願第1003/MUM/2015号
しかし、従来の手法のいずれも、補完的な単一の検知技法においてリアルタイムで ストレスレベルを検出することには取り組んでこなかった。また、個人の心理系及び心臓系を管理するシステムは存在しない。従って、個人のストレスをリアルタイムで測定するための方法及び装置を提供する必要がある。
本開示において明確に説明していない複数の可能な実施形態があり得るため、記述する特定のシステム及び方法にこの用途を限定するものではないことは、本システム及び方法について記述する前に理解すべき事項である。また、説明で使用している用語は特定の見解又は実施形態のみを説明するためのものであり、本出願の範囲を限定する意図はないことは理解されているものとする。本概要は、リアルタイムでの個人のストレスレベルの判定に関連するコンセプトを導入するために提供するものであり、そのコンセプトは詳細な説明で以下に更に説明する。本概要は開示の本質的な特徴を特定するものではなく、開示の範囲の判定又は限定に使用するよう意図したものでもない。
一実施形態では、個人のストレスレベルをリアルタイムで判定するシステム及び方法を開示している。本発明を使用して個人に関する生理学的データを取得することも可能である。一実施形態では、生理学的データは個人の手首、足首、首又は腰に取付けた単一の又は一群のセンサを使用して取得することも可能である。一態様では、一群のセンサは、センサとして統合した2つ以上の検知素子とすることも可能である。一態様では、動脈拍動触診による脈拍数を測定するため、センサは、腕時計、リストバンド、又はカフとしての布地を使用して個人の手首に取付けてもよい。当該システムは更に送信機、記憶装置及びプロセッサを備える。送信機は脈拍触診シグナルのパルス列をプロセッサに送信する。プロセッサは前処理モジュール及び決定支援システムモジュールを更に備える。処理モジュールは動脈拍動触診シグナルのパルス列を前処理し、複数の生理学的パラメータを抽出する。決定支援モジュールは、複数の生理学的パラメータの統計的モード分析を行い、統計的モード分析に基づいて個人のストレスレベルを判定する。
別の実施形態では、本発明は一体化したスマートフォンセンサを用いて生理学的データを取得することが可能である。本発明には1分間の動脈拍動触診による脈拍数の最小値を必要とする場合があることも理解できる。ある状況では、本発明は生理学的データを取得し、決定支援システム(DSS)モジュールをインストールしたスマートフォン又は外部装置に生理学的データを送信することが可能である。生理学的データが送信されると、スマートフォンは生理学的データを受信し、生理学的データを分析し、ストレスレベルを判定し得る。一態様では、DSSアプリケーションにより生理学的データを中央サーバにアップロードすることも可能になり、ここでは更に心臓臨床分析を行うことも可能である。
一実施形態では、DSSアプリケーションは、一体化したスマートフォンセンサから起立、着座、走行等の個人に関する状態情報を受信することが可能である。別の状況では、本発明は、一体化したスマートフォンのセンサに基づいた個人のストレスレベルを提供することができる。
別の実施形態では、個人のリアルタイムのストレスを測定するための方法も提供している。初めに複数のセンサを使用して動脈拍動触診シグナルの少なくとも1つのパルス列を所定の時間検知する。動脈拍動触診シグナルの検知したパルス列をプロセッサに送信する。次に動脈拍動触診シグナルのパルス列を前処理し、前処理モジュールを使用して複数の生理学的パラメータを抽出する。最後に、プロセッサ内の決定支援モジュールにより複数の生理学的パラメータの統計的モード分析を行い、個人のストレスレベルを判定する。
別の実施形態では、個人のストレスレベルをリアルタイムで判定するためのコンピュータプログラムが統合された持続的コンピュータ読込み可能媒体も提供されている。初めに、複数のセンサを使用して所定の時間、動脈拍動触診シグナルの少なくとも1つのパルス列を検知する。動脈拍動触診シグナルの検知されたパルス列をプロセッサに送信する。次に動脈拍動触診シグナルのパルス列を前処理し、前処理モジュールを使用して複数の生理学的パラメータを抽出する。最後に、プロセッサ内の決定支援モジュールにより複数の生理学的パラメータの統計的モード分析を行い、個人のストレスレベルを判定する。
添付図面と併せて読むと実施形態の前述の詳細な説明がより良く理解される。本開示を説明するため、本文書には開示の例としての構成が示されている;しかし、本開示は、文書や図面に開示された特定の方法及び機器に限定されるものではない。
添付図面を参照して詳細な説明を記述することとする。図面では、参照番号左端の数字(単数又は複数)はその参照番号が最初に記載された図面を特定している。類似の特長及び部材を指すために図面全体を通して同じ番号を使用している。
本開示の実施形態に従ったリアルタイムで個人のストレスレベルを判定するためのシステムのネットワーク実装を示す説明図 本開示の実施形態に従った個人のストレスレベルを判定するシステムを示す説明図 本開示の実施形態に従った手首で動脈拍動触診の脈拍数を監視するための装着型センサを示す説明図 本開示の実施形態に従ったストレスレベルを判定するためのフローチャート
上記の図は単に説明のためだけに本発明の多様な実施形態を表している。本明細書に記載された発明の原理から逸脱することなく、本明細書で説明した構造及び方法の代替的な実施形態も採用し得る。
特徴の全てを説明する本発明のいくつかの実施形態をこれから詳述することとする。
用語「備える」、「有する」、「含有する」、「含む」及びこれらの他の形態は意味が同等であり、また、これらの用語の任意の1語に続く単数又は複数の項目がこのような単数又は複数の項目の全ての収載であるという意味ではなく、あるいは収載した単数又は複数の項目のみに限定するという意味でもないという点で、これらの用語は何ら制限されるものではない。
また、本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用されているように、文脈で特段に明示していない限り、単数形「a」、「an」及び「the」は複数の意味も含むことに留意されたい。本明細書に記載のものと類似又は同等のシステム及び方法であればいかなるものでも本発明の実施形態の実践又は試験に使用できるが、好ましいシステム及び方法を以下に記述する。説明及び理解が目的である以下の記述において、その意図が発明の範囲に限定されない多数の実施形態に対して参照を付している。
本発明の1つ以上の構成要素は、本明細書を理解するためのモジュールとして記載されている。例えばモジュールには、論理ゲート、半導体素子、集積回路又は任意の他の個別部品から成るハードウェア回路内の自己完結型構成要素が挙げられる。モジュールはまた、例えばプロセッサの任意のハードウェアエンティティによって実行される任意のソフトウェアプログラムの一部であってもよい。ソフトウェアプログラムとしてのモジュールのインプリメンテーションには、プロセッサ又は任意の他のハードウェアエンティティによって実行される一式の論理命令が含まれてもよい。
開示された実施形態は単に本発明の例示にすぎず、多様な形態で統合できる。
本発明の方法工程は、コンピュータ読込み可能な媒体に確実に統合されたプログラムを実行する1つ以上のコンピュータプロセッサにより行い、入力操作及び出力発生により本発明の機能を実行する。好適なプロセッサとしては例えば汎用マイクロプロセッサ及び専用マイクロプロセッサの両方が挙げられる。一般に、プロセッサは、メモリ(読み込み専用メモリ及び/又はランダムアクセスメモリなど)から命令及びデータを受信し(読込み)、メモリに命令及びデータを書き込む(記憶する)。コンピュータプログラムの命令及びデータを確実に統合させるために適した記憶装置には例えば、EPROM、EEPROM及びフラッシュメモリ装置などの半導体メモリ装置;内蔵ハードディスク及びリムーバブルディスクなどの磁気ディスク;光磁気ディスク、ならびにCD‐ROMなどの全ての不揮発性メモリ形態が挙げられる。上記のものは全て、特別に設計されたASIC(特定用途向け集積回路)又はFPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)に補足されるか、あるいはその中に組み込まれてもよい。コンピュータは一般的に、内蔵ディスク(図示せず)又はリムーバブルディスクなどの持続的なコンピュータ読込み可能記憶媒体からプログラム及びデータを受信し(読込み)、そしてそこへプログラム及びデータを書き込む(記憶する)ことが可能である。
一実施形態では、個人のストレスレベルをリアルタイムで判定するためのシステム及び方法を開示している。本発明を使用し、個人に関する生理学的データを取得することが可能である。一実施形態では、生理学的データは個人の手首、足首、首又は腰に取付けた複数のセンサを使用して取得することも可能である。一態様では、動脈拍動触診による脈拍数を測定するため、センサは、腕時計、リストバンド、又はカフとしての布地を使用して個人の手首に取付けてもよい。当該システムは更に送信機、記憶装置及びプロセッサを備える。送信機は脈拍触診シグナルのパルス列をプロセッサに送信する。プロセッサは前処理モジュール及び決定支援システムモジュールを更に備える。処理モジュールは動脈拍動触診シグナルのパルス列を前処理し、複数の生理学的パラメータを抽出する。決定支援モジュールは、複数の生理学的パラメータの統計的モード分析を行い、統計的モード分析に基づいて個人のストレスレベルを判定する。
本発明の実施形態に従って、個人のストレスレベルを判定するためのシステム102のネットワークインプリメンテーション100を図1に示す。一態様では、システム102により個人に関する複数の生理学的データが得られる。一実施形態では、複数のセンサ104を使用することにより複数の生理学的データが得られる。一態様では、複数のセンサ104は非侵襲的な複数のセンサ104である。複数のセンサ104は、個人の手首、足首、首、腰又は股関節に取付ける。例えば、動脈拍動触診による脈拍数又は生物学的パラメータを測定するための腕時計、リストバンド又はカフなどの布地材料。一態様では、所定の超短時間又は短時間で複数のセンサ104から動脈拍動触診による脈拍数を取得する。複数の生理学的パラメータを抽出するため、システム102は生理学的データを更に前処理する。一態様では、前処理には、生理学的データの分析を行うことが含まれてもよい。システム102は更に、複数の生理学的パラメータの統計的モード分析に基づいてリアルタイムで個人のストレスレベルを判定する。
本発明の対象はサーバ(図示せず)を演算システムとしてインプリメントすることを考慮して説明しているが、サーバは、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ノートブック、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、ネットワークサーバ、タブレット、携帯電話等の多様な演算システムとしてインプリメントしてもよいことは理解できる。1つのインプリメンテーションでは、サーバはクラウドベースの環境でインプリメントしてもよい。実施形態に従って、システム102は車両でインプリメントしてもよい。更に、サーバはシステム102の活動を追跡し、システム102はネットワーク100を介してサーバ102に通信可能に接続することも可能である。
1つのインプリメンテーションでは、ネットワーク100は、無線ネットワーク、有線ネットワーク又はそれらの組み合わせであってもよい。ネットワーク100は、イントラネット、ローカルエリアネットワーク(LAN)、ワイドエリアネットワーク(WAN)、インターネット等の様々なタイプのネットワークの1つとしてインプリメントすることが可能である。ネットワーク100は専用ネットワークでも共有ネットワークでもよい。共有ネットワークは、互いに連絡する多様なプロトコル、例えばハイパーテキスト転送プロトコル(HTTP)、送信制御プロトコル/インターネットプロトコル(TCP/IP)、ワイヤレスアプリケーションプロトコル(WAP)等を使用する様々なタイプのネットワークのアソシエーションを表す。更にネットワーク100には、ルータ、ブリッジ、サーバ、演算装置、記憶装置等の多様なネットワーク装置が挙げられる。
本発明の実施形態に従って、個人のストレスを判定するためのシステム102を図2に示す。一実施形態では、システム102は、複数のセンサ104、送信機106、記憶装置108又はメモリ108、及び少なくとも1つのプロセッサ110を備える。システム102は入力/出力(I/O)インターフェース112も備える。プロセッサ110は、1つ以上のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタルシグナルプロセッサ、中央処理ユニット、状態遷移機、論理回路、及び/又は操作命令に基づくシグナルを操作する任意の装置としてインプリメントしてもよい。他の性能では、プロセッサ110はメモリ108に記憶されたコンピュータ読込み可能な命令を取得し、実行するように構成されている。
I/Oインターフェース112には、多様なソフトウェア及びハードウェアインターフェース、例えばウェブインターフェース、グラフィカルユーザインターフェース等が挙げられる。I/Oインターフェース112は直接又は複数のクライアント装置114を介してシステム102とユーザが接触することを可能にする。更にI/Oインターフェース112により、システム102はウェブサーバ及び外部データサーバなどの他の演算装置と通信することが可能になる(図示せず)。I/Oインターフェース112により、例えばLANやケーブル等の有線ネットワーク、及びWLAN、携帯電話又は衛星などの無線ネットワークといった多様なネットワーク及びプロトコルタイプ内で複数の通信が容易になり得る。多数の装置同士で、又は他のサーバと接続させるための1つ以上のポートがI/Oインターフェース112に備えられてもよい。
メモリ108は、例えば静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)及び動的ランダムアクセスメモリ(DRAM)などの揮発性メモリ、ならびに/又は読込み専用メモリ(ROM)などの非揮発性メモリといった当技術分野で公知のコンピュータ読込み可能媒体及びコンピュータプログラム製品であればどのようなものでもよく、これらはROM、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク及び磁気テープをプログラム可能にする。
プロセッサ110は更に、前処理モジュール116及び決定支援システム(DSS)モジュール118を備える。モジュールには概して、特定のタスクを実行するか、あるいは特定の抽象データタイプをインプリメントするルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等が組み込まれる。前処理モジュール116及び決定支援システム(DSS)モジュール118には、システム102の用途及び機能を補足するプログラム又はコード化された命令が組み込まれてもよい。本明細書に記載したモジュール116及び118は、システム102のクラウドベース演算環境で実行することが可能なソフトウェアモジュールとしてインプリメントしてもよい。別の実施形態では、プロセッサ110には、システム102の多様な他の機能を実行する他のモジュールも組み込むことが可能である。
一実施形態では、個人のストレスレベルをリアルタイムで判定するシステム及び方法を開示している。本発明を使用し、個人に関する生理学的データを取得することが可能である。一実施形態では、生理学的データは複数のセンサ104を用いて取得することも可能である。複数のセンサ104は手首、足首、首、腰又は股関節などの個人の主要な部位に取付け、動脈拍動触診による脈拍数を検知することが可能である。例えば、動脈拍動触診による脈拍数又は生物学的パラメータを測定するための腕時計、リストバンド又はカフなどの布地材料。一例では、動脈拍動触診による脈拍数を測定するため、外部センサは、腕時計、リストバンド、又はカフとしての布地を使用して個人の手首に取付けてもよい。1つ以上の外部センサの例には圧電センサ又は圧電抵抗センサが挙げられるが、これらに限定されるものではない。外部センサは個人の動脈拍動触診による脈拍数を検知し、それにより個人に関連する生理学的データを取得することは理解できる。
実施形態に従って、動脈触診シグナルは個人の側頭動脈、顔面動脈、頚動脈、上腕動脈、橈骨動脈、大腿動脈、膝窩動脈、膝窩脛骨動脈、及び足背動脈のうちの少なくとも1つから得る。
別の実施形態では、本発明は一体化したスマートフォンセンサを用いて生理学的データを取得することも可能である。本発明には最低でも1分間の動脈拍動触診による脈拍数が必要であることは理解できる。ある状況では、本発明はスマートフォン又は外部装置上で、生理学的データ(動脈拍動触診による脈拍数など)を取得し、決定支援システム(DSS)モジュール118を備えるスマートフォン又はその決定支援モジュール118に生理学的データを送信することが可能である。生理学的データが送信されると、スマートフォンは生理学的データを受信し、ストレスレベルを判定するために生理学的データで統計的モード分析を行うことができる。一態様では、ストレスレベルを判定する際、システム100は、個人のストレスレベルを示す分析結果を表示するか、又はその結果を提供する音声アラームを発することが可能である。システム102には更に、ストレスレベルを表示するための表示装置120が備えられる。またDSSモジュールは心臓臨床分析を更に実行することができる中央サーバへ生理学的データをアップロードすることが可能である。
一態様では、DSSモジュール118は一体化したスマートフォンセンサから個人に関する状態情報を受信することが可能である。状態情報には起立、着座及び走行が含まれるがこれらに限定されるものではない。一態様では、状態情報の精度を向上させるため、動脈拍動触診による脈拍数を個人の状態情報と併用してもよい。一態様では、主要部位付近に追加されたセンサにより脈波伝播速度(PWV)が容易に判定できるようになる。一態様では、システム102は、動脈又は超短時間シグナル(すなわち1分間の動脈拍動触診による脈拍数)がある場所の同じ部位でPWVを検出することが可能である。一態様では、既存のシステムに加えてPWVの判定は個人の状態情報を判定し、それにより個人のストレスレベルの精度を向上させることに役立つ。
更に別の態様、DSSモジュール118は、一体化したスマートフォンセンサ又はスマートウォッチセンサから環境温度情報を受信することができる。一態様では、動脈拍動触診による脈拍数は、ストレス情報の精度を向上させるために温度情報と併用してもよい。
更にDSSモジュール118は、抽出された生理学的パラメータを分析し、ストレスレベルを判定するように構成している。一例では、拍動シグナルを個人から取得する。拍動シグナルを以下のように分析する:工程1では、手首の異なる3か所で表面圧電電極(図示せず)を介してmVシグナルの未加工拍動データを取得し、電圧シグナルX(n)にまで高める。未加工シグナルを前処理し、最大‐最小値(PP)間隔PP(X)を抽出した。工程2では:例えばPP間隔PP(X)を補間し、特徴パラメータF(x)を抽出する。データベースに格納されている全ての登録ユーザの特長パラメータF(x)を抽出する。一旦プローブデータが決定すれば、工程1及び工程2を実行することが可能である。更に、プローブデータは統計モデル、分類又は照合技法を用いて特徴パラメータF(x)を含むデータベースと照合してもよい。分類又は照合技法を行う間、表に収載されている1つ以上の特徴を利用してストレスレベルを判定することが可能である。
図3は本発明の実施形態に従った手首で動脈拍動触診による脈拍数を監視するための装着型センサ122を示す。個人のストレスを判定するための装着型センサ122の分解図を図3に示す。この図はネジ124、上部カバー126、下部カバー128、及び上部カバー126と下部カバー128との間に装着可能なプロセッサ110を備える装着型センサ122を示している。
図3に示すように、ストレスレベルを判定するため、スタンドアロンセンサを個人の手首に取り付けてもよい。動脈拍動触診による脈拍数の監視の他に、装着型検知ユニットを使用して脈波伝播速度(PWV)を判定してもよい。
図4は本発明の実施形態に従った個人のストレスレベルを判定するためのフローチャート200を示す。初めにステップ202では、複数のセンサ104を使用して動脈拍動触診シグナルの少なくとも1つのパルス列を検知する。検知は所定時間のみ行い、一例では、シグナルは約1分間検知する。次の工程204では、送信機106を使用し、検知した拍動触診シグナルをプロセッサ110へ送信する。プロセッサ110には更に、前処理モジュール116及び決定支援システム(DSS)モジュール118などの複数のモジュールが備えられる。工程206では、動脈拍動触診シグナルのパルス列は前処理モジュール116を用いて前処理し、複数の生理学的パラメータを抽出する。次の工程208では、DSSモジュール118を使用し、抽出した複数の生理学的パラメータについて統計的モード解析を行う。DSSモジュール118はスマートフォンに、又は外部デバイスに備えることが可能である。そして最後に工程210では、複数の生理学的パラメータの統計的モード分析により個人のストレスレベルを判定する。
本発明の別の実施形態に従って、システム102は更に、ストレスレベルが所定の条件から外れる場合に備え、介護者/医師に警報を発することが可能である。当然ながらシステム102は個人のストレスを軽減する複数の特徴を更に提供できる。
本発明の別の実施形態に従って、システム102は、車両内の娯楽システムと同期し、拍動触診システム102は車両を運転する運転者のストレスレベルを測定するように構成されている。万が一、ストレスレベルが所定の条件から外れると、システム102は車両の娯楽システムを中断又は開始することが可能である。運転者のストレスレベルを軽減するため、ストレスレベルが所定の条件から外れた直後に個人的な音楽プレイリストが運転者の選択に基づいて再生されるように娯楽システムは個別化できる。別の例では、ユーザの携帯電話も個別化することが可能である。更に別の例では、モバイルゲーム警報も個別化することが可能である。
上述の例示的な実施形態は特定の利点を提供し得る。開示の態様を実施するために必要とされてはいないが、これらの利点には、以下の特徴によって提供されるものも含まれ得る。
いくつかの実施形態では、個人の手首、足首又は腰に取付けたセンサなどの、1か所にある1つ以上の非侵襲性外部センサと一体化することにより、システム及び方法は個人のストレスレベルをリアルタイムで連続的に監視することが可能となる。
いくつかの実施形態では、個人の全身又は複数の部位に面倒な電極設置をせずに、システム及び方法は個人によるストレスレベルの測定又は注意喚起を容易にする。
いくつかの実施形態では、1分間の動脈拍動触診による脈拍数を得ることにより、システム及び方法は個人が短時間でストレスレベルを判定できるよう支援する。
いくつかの実施形態では、ストレステストを受けさせるか、又は弛緩運動をさせることで参加者らにストレスを誘発することはせずに、システム及び方法はオフライン又はリアルタイムでストレスレベルを判定することが可能となる。
いくつかの実施形態では、システム及び方法は個人の身体の同じ部位又は位置で複数の電極システムを用いたシステムの脈波伝播速度(PWV)を判定することが可能となる。
いくつかの実施形態では、外部又は内部雰囲気又は環境温度も考慮に入れることで、システム及び方法はストレスレベルの判定を向上させることが可能となる。
当然ながら、当該装置及び方法は心拍数等の個人の他のパラメータの評価にも使用できる。また当該装置はHrllasikaに基づく装着型ナーディセンサを使用してインプリメントできることも当然である。
上記に鑑み、本発明が動脈から得た触診シグナルを用いて血圧を連続的に評価するための方法及び装置を提供することは評価に値する。また、上記は本発明の例示的な実施形態にのみ関するものであり、以下の特許請求の範囲によって定義されている本発明の精神及び範囲から逸脱することなく多くの変更がそこになされることを理解されたい。
100 ネットワークインプリメンテーション
102 システム
104 センサ
106 送信機
108 メモリ
110 プロセッサ
112 I/Oインターフェース
114 クライアント装置
116 前処理モジュール
118 決定支援システムモジュール
120 表示装置
122 装着型センサ
124 ネジ
126 上部カバー
128 下部カバー
200 フローチャート
202 ステップ
204 ステップ
206 ステップ
208 ステップ
210 ステップ

Claims (19)

  1. 個人のストレスレベルを判定するリアルタイムの方法であって、
    少なくとも1つのセンサを用いて動脈拍動触診シグナルの少なくとも1つのパルス列を所定時間、検知する工程と;
    送信機により前記動脈拍動触診シグナルのパルス列をプロセッサに送信する工程と;
    前記動脈拍動触診シグナルのパルス列を前処理し、前記プロセッサにより複数の生理学的パラメータを抽出する工程と;
    決定支援モジュールにより前記複数の生理学的パラメータの統計的モード分析を行う工程と;
    前記複数の生理学的パラメータの前記統計的モード分析を利用して前記個人の前記ストレスレベルを判定する工程とを含む
    ことを特徴とする方法。
  2. 心臓臨床分析を行うため、前記プロセッサにより前記生理学的パラメータを中央サーバにアップロードする工程を含む
    請求項1に記載の方法。
  3. 入力インターフェースを使用し、前記統計的分析のための追加情報を提供する工程を含む
    請求項1に記載の方法。
  4. ストレスレベルが所定の条件から外れた場合に介護者に警報を発する工程を含む
    請求項1に記載の方法。
  5. 前記個人が車両を運転する
    請求項1に記載の方法。
  6. 前記個人に快適な音楽を提供して前記個人の前記ストレスレベルを軽減するために車内音楽システムを個別化する工程を含む
    請求項5に記載の方法。
  7. 環境の周囲温度を提供する工程を含む
    請求項1に記載の方法。
  8. 前記所定時間が約1分間である
    請求項1に記載の方法。
  9. 個人のストレスレベルをリアルタイムで判定するシステムであって、
    前記個人に取付けられた少なくとも1つのセンサであって、その複数が動脈拍動触診シグナルの少なくとも1つのパルス列を所定時間検知するよう構成されているセンサと;
    前記動脈拍動触診シグナルのパルス列を送信するための送信機と;
    記憶装置と;
    メモリに接続され、以下を備えるプロセッサ、
    前記動脈拍動触診シグナルのパルス列を前処理し、複数の生理学的パラメータを抽出する前処理モジュール、
    前記複数の生理学的パラメータの統計的モード分析を行い、前記統計的モード分析に基づく前記個人の前記ストレスレベルを判定する決定支援モジュールを備える
    ことを特徴とするシステム。
  10. 前記統計的モード分析の結果を表示するための表示装置を備える
    請求項9に記載のシステム。
  11. 前記複数のセンサは単一の圧電センサ、圧電抵抗センサ、又は一群の圧電センサのうちの少なくとも1種である
    請求項9に記載のシステム。
  12. 前記決定支援モジュールはユーザのスマートフォンに内蔵されている
    請求項9に記載のシステム。
  13. 前記複数のセンサは個人の手首、首、股関節、腰又は足首のうちの少なくとも1箇所に取付けられる
    請求項9に記載のシステム。
  14. 前記動脈触診シグナルは前記個人の側頭動脈、顔面動脈、頚動脈、上腕動脈、橈骨動脈、大腿動脈、膝窩動脈、膝窩脛骨動脈、及び足背動脈のうちの少なくとも1つから得る
    請求項9に記載のシステム。
  15. 前記複数のセンサは前記動脈触診シグナルを検知するための単一の鉛電極を備える
    請求項9に記載のシステム。
  16. 前記所定時間は約1分間である
    請求項9に記載のシステム。
  17. 前記統計的モード分析のための追加情報を提供するユーザインターフェースを備える
    請求項9に記載のシステム。
  18. 前記追加情報は走行、着座又は起立のうちの少なくとも1つに関連する情報を含む
    請求項17に記載のシステム。
  19. 個人のストレスレベルをリアルタイムで判定するためのコンピュータプログラムを統合させた持続的なコンピュータ読込み可能媒体であって、
    少なくとも1つのセンサを用いて動脈拍動触診シグナルの少なくとも1つのパルス列を所定時間、検知する工程と;
    送信機により前記動脈拍動触診シグナルのパルス列をプロセッサに送信する工程と;
    前記動脈拍動触診シグナルのパルス列を前処理し、前記プロセッサにより複数の生理学的パラメータを抽出する工程と;
    決定支援モジュールにより前記複数の生理学的パラメータの統計的モード分析を行う工程と;
    前記複数の生理学的パラメータの前記統計的モード分析を利用して前記個人の前記ストレスレベルを判定する工程とを含む
    ことを特徴とする媒体。
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