JP2018175507A - 生理状態判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】対象者の脳機能を賦活する任意の脳機能賦活刺激を検知して、対象者の生理状態を容易に判定し得る生理状態判定装置を提供する。【解決手段】生理状態判定装置（７００）は、脳機能賦活情報検知部（７４１）と、顔面変化情報取得部（７４２）と、生理状態判定部（７４５）と、を備える。脳機能賦活情報検知部（７４１）は、生理状態に対応する脳機能賦活情報を検知する。顔面変化情報取得部（７４２）は、対象者（３００）の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。生理状態判定部（７４５）は、脳機能賦活情報と顔面変化情報とに基づいて、対象者（３００）の所定の生理状態を判定する。脳機能賦活情報検知部（７４１）は、特定操作検知部（７４１ａ）及び／又は特定環境検知部（７４１ｂ）を有する。【選択図】図３８

Description

本発明は、生理状態判定装置に関する。

近年、特許文献１（特開２０１３−１７６４０６号公報）に開示されているような脳波計測法（EEG）、磁気共鳴画像法（fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging）、及び近赤外線分光法（NIRS）によって検出されたデータを利用して、人間の脳活動を推定することが試みられている。また、推定された脳活動から、人間の精神及び身体の生理状態の判定等への応用が検討されている。

しかしながら、脳波計測法及び近赤外線分光法では、対象者が電極を装着しなければならない等の前処理が必要である。また、磁気共鳴画像法では、所定のＭＲＩ室で計測する必要がある。要するに、これらの方法では、準備段階での作業が繁雑であったり、計測時の条件が制限されたりするという問題がある。また、これらの方法は、いずれも多大なコストを要するものである。結果として、これらの方法では、対象者の精神及び身体の生理状態の判定等を行なうのが困難なことがある。

本発明の課題は、対象者の精神又は身体の生理状態を容易に判定し得るための装置及び方法を提供することである。

特に、本発明では、対象者の脳機能を賦活する任意の脳機能賦活刺激を検知して、対象者の生理状態を容易に判定し得る生理状態判定装置を提供することを目的とする。

本発明の第１観点に係る生理状態判定装置は、脳機能賦活情報検知部と、顔面変化情報取得部と、生理状態判定部と、を備える。脳機能賦活情報検知部は、生理状態に対応する脳機能賦活情報を検知する。顔面変化情報取得部は、対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。生理状態判定部は、脳機能賦活情報と顔面変化情報とに基づいて、対象者の所定の生理状態を判定する。

第１観点に係る生理状態判定装置では、上述したような脳機能賦活情報検知部を具備しているので、任意の脳機能賦活刺激から脳機能賦活情報を検知することができる。これにより、脳機能賦活刺激を提供して生理状態を判定する装置に比して、対象者の生理状態を容易に判定することができる。

なお、本発明において、「生理状態」とは、任意の対象者の精神状態及び身体状態を表すものである。例えば、精神状態は、精神疲労、精神的ストレス、漫然状態、集中状態等に対応した指標で表される。また、身体状態は、身体疲労、身体的ストレス等に対応した指標で表される。

本発明の第２観点に係る生理状態判定装置は、第１観点の生理状態判定装置において、脳機能賦活情報検知部は、特定操作検知部、及び／又は特定環境検知部をさらに有する。特定操作検知部は、対象者又は対象者以外の測定者により所定機器への特定操作が行なわれた場合に、対象者に脳機能賦活刺激が与えられたと判定して脳機能賦活情報を検知する。特定環境検知部は、所定環境における状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報である場合に、対象者に脳機能賦活刺激が与えられたと判定して脳機能賦活情報を検知する。

第２観点に係る生理状態判定装置では、上述した構成を具備しているので、所定機器への特定操作の検知、及び／又は、特定環境の状態情報の検知により、脳機能賦活情報を検知できる。

本発明の第３観点に係る生理状態判定装置は、第２観点の生理状態判定装置において、顔面変化情報取得部が、特定操作検知部により、所定機器に対する特定操作が行なわれたことが検知された場合、顔面変化情報を取得する。または、顔面変化情報取得部は、特定環境検知部により、所定環境における状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報であると検知された場合、顔面変化情報を取得する。または、特定操作検知部による特定操作の検知及び特定環境検知部による特定環境の検知がなされた場合、顔面変化情報を取得する。

第３観点に係る生理状態判定装置では、所定機器への特定操作の検知、及び／又は、特定環境の状態情報の検知がされた場合に、顔面変化情報取得部が顔面変化情報を取得するので、判定に不要な情報の取得及び／又は保存を回避することができる。

本発明の第４観点に係る生理状態判定装置は、第３観点の生理状態判定装置において、顔面変化情報取得部が、特定操作検知部により特定操作が検知されていないときに顔面変化情報の基準を取得する、及び／又は、特定環境検知部により特定環境の状態情報が検知されていないときに顔面変化情報の基準を取得する。

第４観点に係る生理状態判定装置では、脳機能賦活刺激が対象者に与えられていないタイミングで基準となる顔面変化情報を取得するので、脳機能賦活刺激情報が検知されたときに取得される顔面変化情報に基づいて、対象者の生理状態を判定することができる。

本発明の第５観点に係る生理状態判定装置は、第２観点から第４観点の生理状態判定装置において、脳機能賦活情報検知部が、第１装置に格納される。顔面変化情報取得部と生理状態判定部とが、第２装置に格納される。そして、第１装置及び第２装置が情報通信を実行することで対象者の生理状態を判定する。

第５観点に係る生理状態判定装置では、脳機能賦活情報を検知するための第１装置を、他の構成を有する第２装置から分離することで、第１装置のみを移動することができる。結果として、生理状態判定装置は、脳機能賦活情報を検知できる場所の自由度を高めることができる。

本発明の第６観点に係る生理状態判定装置は、第２観点から第５観点の生理状態判定装置において、脳機能賦活刺激が前記対象者に与えられていることを推定する推定部をさらに備える。そして、特定環境検知部が、推定部により脳機能賦活刺激が与えられていると推定された場合に、所定環境における状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報であるか否かを検知する。

第６観点に係る生理状態判定装置では、脳機能賦活刺激が対象者に与えられていることを推定することで、生理状態判定の判定結果の信頼性を高めることができる。

本発明の第７観点に係る生理状態判定装置は、第６観点の生理状態判定装置において、推定部は、対象者の視線、顔の角度、身体の動作のいずれか又は任意の組み合わせの情報に基づいて、脳機能賦活刺激が対象者に与えられていることを推定する。

第７観点に係る生理状態判定装置では、脳機能賦活刺激が対象者に与えられているか否かの推定精度を高めることができる。結果として、生理状態判定の判定結果の信頼性を高めることができる。

本発明の第８観点に係る生理状態判定装置は、第２観点から第７観点の生理状態判定装置において、特定環境記憶部と、状態情報取得部とをさらに備える。特定環境記憶部は、脳賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報を予め記憶する。状態情報取得部は、所定環境の状態情報を取得する。そして、特定環境検知部が、特定環境記憶部に記憶された状態情報と、状態情報取得部により取得された状態情報とを照合し、脳賦活刺激が存在する特定環境の状態情報であることを判定することで、脳機能賦活情報を検知する。

第８観点に係る生理状態判定装置では、このような構成を具備することで、特定環境の状態情報の検知により脳機能賦活情報を検知できる。

本発明の第９観点に係る生理状態判定装置は、第１観点から第８観点の生理状態判定装置において、顔面変化情報から判定用情報を生成する判定用情報生成部をさらに備える。そして、生理状態判定部が、判定用情報に基づいて生理状態を判定する。

第９観点に係る生理状態判定装置では、顔面変化情報から生成する生理状態判定のための判定用情報に基づき対象者の生理状態を判定できる。

本発明の第１０観点に係る生理状態判定装置は、第９観点の生理状態判定装置において、顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する顔面変化情報分解部をさらに備える。そして、判定用情報生成部が、複数の成分から、脳機能賦活情報と関連する成分を判定用成分として抽出して、判定用成分から判定用情報を生成する。

第１０観点に係る生理状態判定装置では、顔面変化情報を、特異値分解・主成分分析・独立成分分析することで得られた複数の成分から、脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出するので、電極等の特殊な装置を対象者に装着させる必要がなく、対象者の脳活動の有無を容易に推定できる。これにより、対象者の脳機能に対応する判定用成分に基づいて、対象者の生理状態を容易に判定できる。

第１観点に係る生理状態判定装置では、任意の脳機能賦活刺激提供物から脳機能賦活情報を検知することができる。

第２観点に係る生理状態判定装置では、所定機器への特定操作の検知、及び／又は、特定環境の状態情報の検知により、脳機能賦活情報を検知できる。

第３観点に係る生理状態判定装置では、判定に不要な情報の取得及び／又は保存を回避することができる。

第４観点に係る生理状態判定装置では、対象者の生理状態を判定することができる。

第５観点に係る生理状態判定装置では、脳機能賦活情報を検知できる場所の自由度を高めることができる。

第６観点に係る生理状態判定装置では、生理状態判定の判定結果の信頼性を高めることができる。

第７観点に係る生理状態判定装置では、脳機能賦活刺激が対象者に与えられているか否かの推定精度を高めることができる。

第８観点に係る生理状態判定装置では、特定環境の状態情報の検知により脳機能賦活情報を検知できる。

第９観点に係る生理状態判定装置では、顔面変化情報から生成する生理状態判定のための判定用情報に基づき対象者の生理状態を判定できる。

第１０観点に係る生理状態判定装置では、対象者の生理状態を容易に判定できる。

撮影画像データ及びこれを解析した結果の一例を示す図。 顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 成分２の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 成分３の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 対照実験で得られた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面の撮影画像データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 顔面皮膚温度データに基づく成分波形と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図。 本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置の概略図。 脳活動可視化装置において脳機能を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定する際の処理の流れの一例を示すフローチャート。 本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置の概略図。 脳活動可視化装置において脳機能を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定する際の処理の流れの一例を示すフローチャート。 本発明に係る生理状態判定装置において、判定対象となる対象者の生理状態及びそのために必要な情報（脳機能賦活刺激、所定機器、特定操作、測定者）を説明するための図である。 本発明に係る生理状態判定装置において、判定対象となる対象者の生理状態及びそのために必要な情報（脳機能賦活刺激の内容、所定環境、状態情報、特定環境の状態情報、状態情報取得部の構成）を説明するための図である。 第１実施形態に係る生理状態判定装置５００の構成を示す模式図である。 第１実施形態に係る生理状態判定装置５００の構成を示す模式図である。 基準データベースの構成を示す模式図である。 レッドスポット・ダイナミック・レスポンス・ファンクションを説明するための模式図である。 第１実施形態に係る生理状態判定装置５００の動作を示すフローチャートである。 撮像部５１５に赤外線カメラを用いたときの状況を説明するための模式図である。 第１実施形態の変形例に係る生理状態判定装置５００の構成を示す模式図である。 第２実施形態に係る生理状態判定装置６００の構成を示す模式図である。 第２実施形態に係る生理状態判定装置６００の動作を示すフローチャートである。 第２実施形態の変形例２Ａに係る生理状態判定装置６００の構成を示す模式図である。 第２実施形態の変形例２Ｂに係る生理状態判定装置６００の構成を示す模式図である。 第２実施形態の変形例２Ｃに係る生理状態判定装置６００の構成を示す模式図である。 第２実施形態の変形例２Ｄに係る生理状態判定装置６００の構成を示す模式図である。 第３本実施形態に係る生理状態判定装置７００の構成を示す模式図である。

本発明の実施形態を説明する前に、まず、本発明者らが本発明を為すにあたって重要な基礎となった、本発明者らによる知見について説明する。

（１）本発明者らによる知見の要点
人間の脳活動には、人間の知的活動（認知活動等）及び情動活動（快／不快等の活動）が反映されていることが知られている。そして、従来より、人間の脳活動を推定する試みがされているが、この場合、脳波計測法、磁気共鳴画像法及び近赤外線分光法のいずれかの方法によって検出されたデータが利用されることが多い。

ここで、検出方法として、例えば、脳波計測法が採用される場合には、被験者に対して脳波電極を装着する必要がある。そして、脳波電極を装着する際には皮膚と電極との間の抵抗を小さくする必要があるため、皮膚を研磨する処理を行ったり電極にペーストを塗布したりする等の作業が必要になる。また、磁気共鳴画像法が採用される場合には、ＭＲＩ室以外での測定が不可能であるとともに、測定室内に金属を持ち込むことができない等の測定条件に制約がある。さらに、近赤外線分光法が採用される場合には、被験者に対してプローブを装着する必要があるが、プローブを長時間装着することで被験者が痛みを感じたり、被験者の髪とプローブとの接触具合によっては正確に検出できなかったりすることがある。このように、人間の脳活動を測定するために従来の検出方法が採用される場合、脳波電極やプローブ等を装着する際の前処理が必要であったり、測定条件が限定されたりする等、被験者に与える負担が大きくなる。

したがって、被験者の負担を軽減し、かつ簡便に人間の脳活動を推定できる手段の開発が求められている。

そして、本発明者らは、人間の顔面の皮膚温度又は顔面の皮膚温度に比例すると考えられている顔面の血行状態に基づき人間の脳活動を推定することができるのではないか、と考えた。人間の顔面の皮膚温度であればサーモグラフィ等の測定装置を用いることで取得することができ、顔面の血行状態すなわち顔面の血行量であれば撮影装置を利用して得られる顔面の撮影画像のＲＧＢデータから推定することができる。このように、顔面の皮膚温度や顔面の撮影画像であれば、脳波電極やプローブ等の装着前に処理が必要なセンサを装着することなく取得することができる。

一方で、人間の顔面の皮膚温度は、外気温度及び／又は自律神経の活動等の様々な要因の影響を受けて変化することが知られている。このため、顔面の皮膚温度に基づいて又は顔面の皮膚温度に比例すると考えられる顔面の血行量に基づいて脳活動を推定しようとすると、取得したデータが脳活動のみを反映しているかどうかを判断することは、非常に困難であると考えられる。

本発明者らは、鋭意検討した結果、顔面の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及び検出部位の位置データ（座標データ）を含む時系列の顔面皮膚温度データを、或いは、時系列の顔面の撮影画像データから得られるＲＧＢデータに基づき算出された時系列の顔面の血行量データを、特異値分解法、主成分分析法若しくは独立成分分析法を用いて複数の成分に分解し、分解した複数の成分について解析を行うことで、脳活動を反映した顔面の皮膚温度の変化或いは顔面の血行量の変化を示す成分を同定することができることを見いだした。そして、本発明者らは、対象者の脳活動を推定し、これを解析することで、推定した脳活動に基づき対象者の生理状態を可視化することのできる本発明に到達した。

（２）顔面の各種データの取得方法、及び取得した各種データの解析方法
（２−１）顔面皮膚温度データの取得方法、及び顔面皮膚温度データの解析方法
次に、本発明者らが上記の知見を得るに際して用いた顔面皮膚温度データの取得方法、及び顔面皮膚温度データの解析方法について説明する。

この試験では、６名の被験者から顔面皮膚温度データを取得した。具体的には、室温２５℃を維持した人工気象室内に設置した椅子に被験者を座らせて、赤外線サーモグラフィ装置を用いて、被験者の顔面全体から顔面皮膚温度データを取得した。赤外線サーモグラフィ装置は、対象物から出ている赤外線放射エネルギーを赤外線カメラで検出し、検出した赤外線放射エネルギーを対象物表面の温度（ここでは、摂氏での温度）に変換して、その温度分布を顔面皮膚温度データ（例えば、温度分布を表した画像データ）として表示、蓄積することが可能な装置である。なお、この試験では、赤外線サーモグラフィ装置として、NEC Avio 赤外線テクノロジー株式会社製のR300を使用した。また、赤外線カメラは、被験者の正面であって、被験者から１．５ｍ離れた地点に設置した。そして、顔面皮膚温度データは、３０分間取得した。

また、この試験では、顔面皮膚温度データを取得している間に、被験者に対して脳機能賦活課題を与えた。これにより、脳の非賦活時の顔面皮膚温度データ、及び脳の賦活時の顔面皮膚温度データを取得した。脳機能賦活課題としては、被験者が表示装置等に表示された映像に基づいて、計算、又は、数値、形状及び色の認知、或いは、記号、文字ないし言語の記憶などの心理的作業が挙げられる。この試験では、脳機能賦活課題として「かけ算の暗算」を採用し、被験者に、表示装置に筆算形式で表示される数字を計算させ、その回答をキーボードに入力させる作業を課した。なお、この試験では、顔面皮膚温度データの取得開始から５分経過後から１０分間継続して、被験者に対して脳機能賦活課題を与えた。

顔面皮膚温度データの解析としては、取得した顔面皮膚温度データを対象として、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤ（Singular Value Decomposition）を分析ツールとして用いて特異値分解を行った。特異値分解では、時系列で取得した全ての顔面皮膚温度データ（３０分間のデータ）を対象とし、要因を３０秒毎の時間データ（３０分間で６０ time point）とし、測度をその期間（３０秒間）における顔面皮膚温度データ（２４０×３２０ pixels）とした。そして、特異値分解により、顔面皮膚温度データＸを、複数の成分に分解し、それぞれの成分の時間分布Ｖと、空間分布Ｕと、各成分の大きさを示す特異値Ｓとを算出した。なお、これらの関係は、以下の式で表される。また、Ｖ’は、Ｖの行と列とを入れ替えた行列である。

そして、特異値分解によって求められた各成分の時間分布Ｖ及び空間分布Ｕをグラフにプロットし、各成分の成分波形図と温度分布図とを作成した。

さらに、作成した各成分の成分波形図及び温度分布図について、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するための解析を行った。

各成分の成分波形図については、その成分波形の振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について解析した。具体的には、各成分の成分波形図に示された振幅と、脳の非賦活期間／脳の賦活期間との間に相関関係があるか否かを評価した。この試験では、顔面皮膚温度データを取得している期間のうち、被験者に対して脳機能賦活課題が与えられていない期間であるデータ取得開始時点から５分が経過した時点までの５分間の期間、及びデータ取得開始時から１５分が経過した時点からデータ取得終了時点までの１５分間の期間を脳の非賦活時とし、被験者に対して脳機能賦活課題が与えられている期間であるデータ取得開始時から５分が経過した時点から１０分が経過した時点までの１０分間の期間を脳の賦活時とした。そして、各成分の成分波形図に示された振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について評価した。なお、相関関係の有無については、統計的相関分析を行い、有意水準（α）が０．０５以下の場合に相関があると判断した。

各成分の温度分布図については、顔面の所定部位における温度変化の有無について解析した。ここで、脳には、選択的脳冷却機構（Selective Brain Cooling System）という体温とは独立して脳を冷却する仕組みがある。選択的脳冷却機構としては、脳活動によって生じた熱を前額部及び副鼻腔周辺（眉間及び鼻部周辺を含む）を用いて排熱していることが知られている。そこで、この試験では、各成分の温度分布図において、副鼻腔周辺及び前額部における温度変化があるか否かを評価した。なお、温度分布図における副鼻腔周辺及び前額部の温度変化の有無については、目視（visual inspection）による温度変化の有無、もしくは副鼻腔周辺及び前額部の温度が測定データ全体の平均温度から１標準偏差（ＳＤ）以上異なるか否かを温度変化の有無の基準とした。

なお、空間分布Ｕ、特異値Ｓ及び時間分布Ｖの値の関係で、顔面皮膚温度データＸの極性（プラスマイナス）が決定するため、各成分の成分波形図及び温度分布図において極性が反転して現れることがある。このため、成分波形図及び温度分布図の評価に関して、極性については評価対象としないこととした。

ここで、この赤外線サーモグラフィ装置では、上述しているように、対象物から検出された赤外線放射エネルギーを温度に変換して、その温度分布を顔面皮膚温度データとしている。ところで、人間を対象として赤外線サーモグラフィ装置を用いて顔面の皮膚温度を取得する場合、顔面の動き及び／又は自律神経の活動等の様々な脳活動とは関連しない温度変化（いわゆるノイズ）についても顔面皮膚温度データとして取得してしまう（図１（ａ）参照）。そこで、このような脳活動とは関連しない温度変化を検出するために、３０秒毎の顔面皮膚温度データに含まれる温度データの全平均値を「０」とした相対的な顔面皮膚温度データを作成し、作成した顔面皮膚温度データについても、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Ｓに応じた各成分の成分波形図と温度分布図とを作成し、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するための解析を行った。

なお、以下より、説明の便宜上、赤外線サーモグラフィ装置で取得した顔面皮膚温度データを「温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ」といい、所定時間毎（この試験では３０秒毎）の温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに含まれる温度データの全平均値を「０」とした相対的な顔面皮膚温度データを「相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ」という。

また、６名の被験者のうちの１名に対しては、赤外線サーモグラフィ装置による顔面皮膚温度の検出の他に、被験者の頭皮上に電極を接続して脳波を測定し、覚醒時や意識が緊張した時に現れる波形として知られているβ波（１４〜３０Ｈｚの周波数の脳波）の振幅と、成分波形図の振幅との間の相関関係についても評価した。なお、脳波測定では、国際式１０−２０法に基づき、６つの部位（Ｆ３、Ｆ４，Ｃ３、Ｃ４、Ｃｚ、Ｐｚ）に電極を配置した。

ところで、被験者に脳機能賦活課題が与えられている間、被験者の頭が上下に動くことが考えられる。そうすると、赤外線カメラに対する被験者の顔面の位置が変化することになる。この顔面の位置の変化が皮膚温度の変化に影響しているか否かを検証するために、被験者１名に対して対照試験を行った。顔面皮膚温度データを取得する際の被験者の動きの影響を検証するための対照試験では、上記試験と同様に赤外線サーモグラフィ装置を用いて被験者の顔面皮膚温度データを取得するが、脳機能賦活課題が与えられていない間（すなわち、脳の非賦活時）についてもランダムなタイミングでキーボードを押す作業を被験者に課した。この対照実験によって得られた温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データについても、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Ｓに応じた各成分の成分波形図と温度分布図とを作成し、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するための解析を行った。

（２−２）顔面撮影画像データの取得方法、及び顔面撮影画像データの解析方法
図１（ａ）は、撮影装置にて撮影した被験者の顔面の副鼻腔周辺の撮影画像データの一例を示す図である。図１（ｂ）は、血行量分布図（画像マップ）の一例を示す図である。

次に、本発明者らが上記の知見を得るに際して用いた顔面撮影画像データの取得方法、及び顔面撮影画像データの解析方法について説明する。

この試験では、６名の被験者から顔面の撮影画像データを取得した。具体的には、室温２５℃を維持した人工気象室内に設置した椅子に被験者を座らせて、時系列で画像を取得可能な撮影装置を用いて、被験者の顔面全体の副鼻腔周辺の撮影画像データを時系列で取得した。

また、上述した選択的脳冷却機構に基づくと、脳活動に伴う顔面皮膚温度に比例すると考えられる顔面の血行量の変化は、前額部及び／又は副鼻腔周辺に出現すると考えられる。このことから、本発明者らは、少なくとも前額部及び／又は副鼻腔周辺の顔面の血行量の変化を捉えることができれば、精度良く脳活動を推定することができる、と考えた。そして、この試験では、被験者の顔面の副鼻腔周辺の撮影画像データを時系列で取得した。

また、この試験では、撮影装置として、Apple社製のiPad Air（登録商標）の備える液晶画面側の撮影装置を使用し、時系列の撮影画像データとしてカラーの動画データを取得した。また、撮影装置を、被験者の正面側であって、被験者から１．０ｍ離れた地点に設置した。そして、撮影装置によって、３０フレーム／秒の撮影周期で時間軸に沿って３０分間の撮影画像データを連続撮影することで、顔面の動画データを得た。

さらに、この試験では、顔面の動画データを取得している間に、被験者に対して脳機能賦活課題を与えた。これにより、脳の非賦活時の顔面の動画データ、及び脳の賦活時の顔面の動画データを取得した。この試験では、上記試験と同様に、脳機能賦活課題として「かけ算の暗算」を採用し、被験者に、表示装置に筆算形式で表示される数字を計算させ、その回答をキーボードに入力させる作業を課した。なお、この試験では、顔面の動画データの取得開始から５分経過後から１０分間継続して、被験者に対して脳機能賦活課題を与えた。

顔面の動画データの解析としては、撮影した顔面の動画データより得られたＲＧＢデータに基づき血行量データを算出し、算出した時系列の血行量データを対象として、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行った。ここでは、ＣＩＥ−Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系に従って、画像のＲＧＢデータより演算される肌の赤みやヘモグロビン量と相関のある紅斑指数「ａ^*」を求め、これを血行量データとした。また、特異値分解では、時系列で取得した全ての動画データ（３０分間のデータ）から得られたＲＧＢデータに基づく血行量データ（ここでは、紅斑指数）を対象とし、要因を３０秒毎の時間データ（３０分間で６０ time point）とし、測度をその期間（３０秒毎）におけるＲＧＢデータから演算した紅斑指数（３０秒毎に１秒間のフレームデータを取り出し、該フレームデータから得られるＲＧＢ値の平均値から演算した紅斑指数；２４０×３２０ pixels）とした。そして、特異値分解により、顔面の動画データより得られたＲＧＢデータに基づく時系列の血行量データを、複数の成分に分解し、それぞれの成分の時間分布Ｖと、空間分布Ｕと、各成分の大きさを示す特異値Ｓとを算出した。なお、これらの関係は、上記式（数１）と同様の式で表される。

そして、特異値分解によって求められた各成分の時間分布Ｖ及び空間分布Ｕをグラフにプロットし、各成分の成分波形図と血行量分布図とを作成した。

さらに、作成した各成分の成分波形図及び血行量分布図について、脳活動を反映した顔面の血行量の変化すなわち顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定するための解析を行った。

各成分の成分波形図については、その成分波形の振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について解析した。具体的には、各成分の成分波形図に示された振幅と、脳の非賦活期間／脳の賦活期間との間に相関関係があるか否かを評価した。この試験では、顔面の撮影画像データを取得している期間のうち、被験者に対して脳機能賦活課題が与えられていない期間であるデータ取得開始時点から５分が経過した時点までの５分間の期間、及びデータ取得開始時から１５分が経過した時点からデータ取得終了時点までの１５分間の期間を脳の非賦活時とし、被験者に対して脳機能賦活課題が与えられている期間であるデータ取得開始時から５分が経過した時点から１０分が経過した時点までの１０分間の期間を脳の賦活時とした。そして、各成分の成分波形図に示された振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について評価した。なお、相関関係の有無については、統計的相関分析を行い、有意水準（α）が０．０１以下の場合に相関があると判断した。

各成分の血行量分布図については、顔面の所定部位における血行量変化の有無について解析した。血行量分布図は、ピクセル毎に算出された空間分布Ｕを各ピクセルの位置に並べることで作成される。このように作成された各成分の血行量分布図において、副鼻腔周辺及び前額部における血行量の変化があるか否かを評価した。なお、血行量分布図における副鼻腔周辺及び前額部の血行量変化の有無については、目視（visual inspection）による血行量変化の有無、もしくは図１（ｂ）に示す副鼻腔周辺及び前額部の血行量の値が「0.000」でないことを血行量変化の有無の基準とした。

なお、空間分布Ｕ、特異値Ｓ及び時間分布Ｖの値の関係で、血行量データＸの極性（プラスマイナス）が決定するため、各成分の成分波形図及び血行量分布図において極性が反転して現れることがある。このため、成分波形図及び血行量分布図の評価に関して、極性については評価対象としないこととした。

さらに、顔面の皮膚温度と顔面の血行量との相関関係を検証するために、６名の被験者から顔面の撮影画像データを時系列で取得している間、赤外線サーモグラフィ装置により顔面皮膚温度データも時系列で取得し、取得した顔面皮膚温度データについてもＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Ｓに応じた各成分の成分波形図を作成し、その成分波形の振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について解析した。なお、この試験では、赤外線サーモグラフィ装置として、上記試験と同様の装置を用いた。また、赤外線カメラは、被験者の正面であって、被験者から１．５ｍ離れた地点に設置した。

ところで、撮影装置を用いて顔面の撮影画像データを取得する場合、撮影中に太陽の光等が顔に当たることで光が顔で反射し、この反射光が撮影装置のレンズに入り込んでしまうことがある。そうすると、撮影された顔面の撮影画像データにはこの反射光が記録されてしまうことになる。ここで、撮影画像データから得られるＲＧＢデータにおいて、顔面の血行量に基づく明度の変化は反射光に基づく明度の変化よりも小さいため、反射光の記録された撮影画像データから得られるＲＧＢデータに基づいて算出された血行量が解析されると、脳活動とは関連しない顔面のＲＧＢ変化（いわゆるノイズ）が混入してしまう可能性があると考えられた。そこで、このような脳活動とは関連しない顔面のＲＧＢ変化の混入を防ぐために、３０秒毎のＲＧＢデータの全平均値を「０」とした相対的なＲＧＢデータから相対的な血行量データを作成し、作成した血行量データについても、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Ｓに応じた各成分の成分波形図と血行量分布図とを作成し、脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定するための解析を行った。

なお、以下より、説明の便宜上、所定時間毎（この試験では３０秒毎）のＲＧＢデータの全平均値を「０」とした相対的なＲＧＢデータに基づく相対的な血行量データを「相対換算血行量データ」といい、相対的なＲＧＢデータに換算する前のＲＧＢデータに基づく血行量データを単に「血行量データ」という。

また、６名の被験者に対して撮影装置によって顔面の時系列の撮影画像データを取得している間、各被験者の頭皮上に電極を接続して脳波を測定し、覚醒時等の脳細胞が活動している時に現れる波形として知られているβ波（１３〜３０Ｈｚの周波数の脳波）の振幅と、成分波形図の振幅との間の相関関係についても評価した。なお、脳波測定では、国際式１０−２０法に基づき、頭皮上１９の部位（Ｆｐ１、Ｆｐ２、Ｆ３、Ｆ４、Ｃ３、Ｃ４、Ｐ３、Ｐ４、Ｏ１、Ｏ２、Ｆ７、Ｆ８、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、Ｆｚ、Ｃｚ及びＰｚ）に電極を配置した。

さらに、被験者に脳機能賦活課題が与えられている間、被験者の頭が上下に動くことが考えられる。そうすると、撮影装置に対する被験者の顔面の位置が変化することになる。この顔面の位置の変化が顔面のＲＧＢ変化に影響しているか否かを検証するために、被験者１名に対して対照試験を行った。対照試験では、上記試験と同様に撮影装置を用いて被験者の顔面の時系列の撮影画像データを取得するが、脳機能賦活課題が与えられていない間（すなわち、脳の非賦活時）についてもランダムなタイミングでキーボードを押す作業を被験者に対して課した。この対照実験によって撮影された顔面の時系列の撮影画像データから得られたＲＧＢデータに基づく時系列の血行量データについても、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて特異値分解を行い、特異値Ｓに応じた各成分の成分波形図を作成し、その成分波形の振幅と、脳の非賦活時及び脳の賦活時との相関関係の有無について解析した。また、各成分波形の振幅と、実際の顔面の動きとの相関関係の有無について解析した。実際の顔面の動きは、撮影画像データから顔の同一箇所の２次元座標を取得し、対照実験開始時の撮影画像データを基準として撮影時における３０秒毎の顔面の移動距離を算出することで評価した。さらに、各成分波形の振幅と、撮影中のキーボードの入力数との相関関係の有無についても解析した。撮影中のキーボードの入力数は、時系列の撮影画像データにおける３０秒毎の単純移動平均を算出することで評価した。

（３）解析結果
（３−１）顔面皮膚温度データの解析結果
図２は、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図である。図２（ａ）は、被験者１の成分２の成分波形図を示している。図２（ｂ）は、被験者１の成分２の温度分布図を示している。図３（ａ）は、被験者１の成分３の成分波形図を示している。図３（ｂ）は、被験者１の成分３の温度分布図を示している。図４及び図５は、成分波形の振幅と、脳波との関係を示す図である。図４は、被験者１の成分２の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図５は、被験者１の成分３の成分波形の振幅と、測定された脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図６は、対照実験で得られた顔面皮膚温度データを解析した結果の一部を示す図である。図６（ａ）は、成分３の成分波形図を示している。図６（ｂ）は、成分３の温度分布図を示している。

表１は、各被験者に対する顔面皮膚温度データの解析結果を示したものである。

上記の顔面皮膚温度データの解析によって得られた結果から、時系列の顔面皮膚温度データを特異値分解により分解して得られた複数の成分のうち、成分２及び／又は成分３と、人間の脳活動との間に有意な相関があることが確認された。

また、図４及び図５に示すように、脳波解析の結果から、成分２及び成分３の各成分波形の振幅と、脳波のβ波の振幅との間に有意な相関が確認された。

さらに、対照実験では、顔面皮膚温度データを取得している間に被験者に動きがある状態であっても、成分３と人間の脳活動との間に有意な相関があった（図６参照）。このことから、複数の成分のうち、成分３については、顔面皮膚温度データを取得する際の被験者の動きが影響していないことが認められた。

これらの結果から、本発明者らは、以下の知見を得た。

被験者から取得した時系列の顔面皮膚温度データを特異値分解により複数の成分に分解し、分解した各成分について解析した結果、複数の成分のうちの成分３が脳活動に関連する成分であると認められた。すなわち、時系列の顔面皮膚温度データを特異値分解により複数の成分に分解し、分解した複数の成分から脳の賦活／非賦活と相関のある成分を抽出し、抽出した成分について選択的脳冷却機構を利用した解析を行うことで、複数の成分から脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定することができることが判明した。このことから、本発明者らは、人間の顔面の皮膚温度に基づいて、脳活動を推定することができる、という知見を得た。

（３−２）顔面の撮影画像データの解析結果
図７〜図１８は、顔面の撮影画像データ（血行量データ）又は顔面皮膚温度データに基づく成分波形図と、測定された脳波のうちのβ波の波形図を比較解析した結果の一部を示す図である。図７は、被験者１の撮影画像データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者１の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図８は、被験者１の顔面皮膚温度データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者１の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図９は、被験者２の撮影画像データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者２の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１０は、被験者２の顔面皮膚温度データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者２の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１１は、被験者３の撮影画像データに基づく成分４の成分波形の振幅と、測定された被験者３の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１２は、被験者３の顔面皮膚温度データに基づく成分３の成分波形の振幅と、測定された被験者３の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１３は、被験者４の撮影画像データに基づく成分３の成分波形の振幅と、測定された被験者４の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１４は、被験者４の顔面皮膚温度データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者４の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１５は、被験者５の撮影画像データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者５の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１６は、被験者５の顔面皮膚温度データに基づく成分２の成分波形の振幅と、測定された被験者５の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１７は、被験者６の撮影画像データに基づく成分４の成分波形の振幅と、測定された被験者６の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。図１８は、被験者６の顔面皮膚温度データに基づく成分３の成分波形の振幅と、測定された被験者６の脳波のうちのβ波の振幅とを示す図である。

図７〜図１８に示すように、各成分波形と脳波解析との結果から、顔面の皮膚温度と顔面の血行量とが相関関係にあることが確認された。なお、顔面の皮膚温度データ及び顔面の血行量データのいずれのデータに基づく解析においても、各成分波形の振幅と、頭頂部又は後頭部に装着した電極が測定した脳波のβ波の振幅との間に有意な相関が確認された。

以下に示す表２は、各被験者に対する顔面の撮影画像データの解析結果を示したものである。

表２に示すように、上記の顔面の撮影画像データの解析によって得られた結果から、顔面の撮影画像データに基づく時系列の血行量データを特異値分解により分解して得られた複数の成分のうち、成分１，２，３，４，５と人間の脳活動との間に有意な相関があることが確認された。なお、ここでは、血行量データに基づく相関において有意な相関が見られかつ相対換算血行量データに基づく相関において有意な相関が見られた成分だけでなく、血行量データに基づく相関においては有意な相関が見られなかったが相対換算血行量データに基づく相関において有意な相関が見られた成分も、人間の脳活動と有意な相関があると認めるようにした。

また、以下に示す表３は、対照実験の結果を示したものである。

表３に示すように、対照実験では、顔面の撮影画像データを取得している間に被験者に動きがある場合、その成分波形の振幅と脳の非賦活時及び脳の賦活時との間に有意な相関のあった成分のうちの成分２については、移動距離及びキーボード入力数それぞれとの間に有意な相関が認められなかった。このことから、顔面の撮影画像データから取得したＲＧＢデータに基づく血行量データを特異値分解することで得られる複数の成分において、脳活動との間に有意な相関がある成分については、顔面の時系列の撮影画像データを取得する際の被験者の動きによる影響を受けたとしても、その影響は脳の脳活動による影響（脳の賦活や非賦活による影響）よりも遙かに小さいことが確認された。

これらの結果から、本発明者らは、以下の知見を得た。

被験者から取得した時系列の顔面の撮影画像データに基づく顔面のＲＧＢデータから得られる血行量データを特異値分解により複数の成分に分解し、分解した各成分について解析した結果、複数の成分のうちの成分１，２，３，４，５が脳活動に関連する成分であると認められた。すなわち、時系列の顔面の撮影画像データに基づく顔面のＲＧＢデータから得られる血行量データを特異値分解により複数の成分に分解し、分解した複数の成分から脳の賦活／非賦活と相関のある成分を抽出し、抽出した成分について解析することで、複数の成分から脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定することができることが判明した。このことから、本発明者らは、人間の顔面の時系列の撮影画像データに基づいて、脳活動を推定することができる、という知見を得た。

（４）脳活動可視化装置
次に、上記に説明した知見に基づいて、本発明者らが完成するに至った本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置１０，１１０について説明する。なお、本発明に係る脳活動可視化装置は、以下の実施形態に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置１０，１１０は、顔面皮膚温度データに基づき脳活動を推定する脳活動推定手段３０、及び／又は顔面の撮影画像データに基づき脳活動を推定する脳活動推定手段１３０を備えている。以下では、本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置１０，１１０を説明する前に、各脳活動推定手段３０，１３０について説明する。

（４−１）顔面皮膚温度データに基づき脳活動を推定する脳活動推定手段３０
図１９は、本発明の一実施形態に係る脳活動可視化装置１０の概略図である。図２０は、脳活動可視化装置１０において脳機能を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定する際の処理の流れを示すフローチャートである。

脳活動可視化装置１０の備える脳活動推定手段３０は、個人（被験者）の顔面の皮膚温度から、個人の脳活動を推定する。脳活動可視化装置１０は、図１９に示すように、顔面皮膚温度取得手段２０と、脳活動推定手段３０と、状態可視化手段２００と、を備える。

顔面皮膚温度取得手段２０は、個人の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得する（ステップＳ１）。なお、ここでは、顔面皮膚温度取得手段２０は、赤外線サーモグラフィ装置であり、図１９に示すように、赤外線カメラ２１と、処理部２２と、を有する。赤外線カメラ２１は、個人の顔面から出ている赤外線放射エネルギーを検出するためのものである。そして、ここでは、赤外線カメラ２１は、個人の顔面全体から赤外線放射エネルギーを検出しているものとする。処理部２２は、赤外線カメラ２１によって検出した赤外線放射エネルギーを温度に変換して温度データとし、赤外線放射エネルギーの検出された部位を位置データ（座標データ）とした顔面全体における顔面皮膚温度の温度分布図を作成し、作成した温度分布図を温度換算データに応じた顔面皮膚温度データとして処理する。温度換算データに応じた顔面皮膚温度データは、処理部２２の有する記憶部（図示せず）に蓄積される。

ここでは、処理部２２において、顔面全体における顔面皮膚温度の温度分布図が作成されているが、これに限定されず、少なくとも副鼻腔周辺及び／又は前額部を含む顔面皮膚温度の温度分布図が作成され、これが温度換算データに応じた顔面皮膚温度データとされてもよい。

また、ここでは、顔面皮膚温度取得手段２０により温度換算データに応じた顔面皮膚温度データが取得されている間に、個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられる。すなわち、顔面皮膚温度取得手段２０により取得される温度換算データに応じた顔面皮膚温度データには、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間のデータが含まれていることになる。なお、個人に対して与えられる脳機能賦活課題としては、脳が賦活状態になると推定されるものであれば特に限定されるものではなく、例えば、脳活動可視化装置１０の利用目的に応じてその内容が適宜決定されるよう構成されていてもよい。

脳活動推定手段３０は、顔面皮膚温度取得手段２０により取得された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づき、人間の脳活動を推定する。具体的には、脳活動推定手段３０は、図１９に示すように、換算部３１と、解析部３２と、推定部３３と、を有する。

換算部３１は、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに含まれる温度データを相対的な温度データに換算し、換算した相対的な温度データに基づく顔面皮膚温度データすなわち相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを作成する（ステップＳ２）。具体的には、換算部３１は、所定時間毎（例えば、３０秒）の温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに含まれる温度データの平均値を基準値として、該温度データを相対的な温度データに換算する。そして、換算部３１は、換算した相対的な温度データ及び位置データを利用して、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを作成する。

解析部３２は、時系列の温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データのそれぞれを、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する（ステップＳ３）。ここでは、解析部３２は、取得した温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び換算した相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データのそれぞれを対象として、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて、特異値分解を行う。特異値分解は、時系列で取得した温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データについて、要因を所定期間（例えば、３０秒）毎の時間データとし、測度をその期間における温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データとして行われる。そして、特異値分解により、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データ及び相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データのそれぞれを複数の成分に分解し、時間分布と、空間分布と、各成分の大きさを示す特異値とを算出する。

また、解析部３２は、特異値分解によって分解した複数の成分から脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分を同定するために、各成分が第１条件及び第２条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ４ａ、ステップＳ４ｂ、ステップＳ５ａ、及びステップＳ５ｂ）。なお、ここでは、解析部３２において、まず、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分について第１条件が満たされているか否かが判定され（ステップＳ４ａ）、ステップＳ４ａにおいて第１条件が満たされていると判定された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく成分について第２条件が満たされているか否かが判定される（ステップＳ４ｂ）。そして、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分のうちステップＳ４ａ及びステップＳ４ｂにおいて第１条件及び第２条件を満たすと判定された成分と一致する成分についてのみ第１条件が満たされているか否かが判定され（ステップＳ５ａ）、その後、ステップＳ５ａにおいて第１条件が満たされていると判定された相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく成分について第２条件が満たされているか否かが判定される（ステップＳ５ｂ）。しかしながら、解析部３２における該判定の順序はこれに限定されるものではなく、例えば、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分と、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づく各成分とが、第１条件及び第２条件を満たすか否かがそれぞれ判定され、判定結果の一致する成分が最終的に抽出されてもよい。

第１条件とは、特異値分解によって分解した成分の成分波形の振幅が、脳の非賦活時及び脳の賦活時の変化と相関関係にある、という条件である。解析部３２は、複数の成分のうち、第１条件を満たす成分を、判定用成分として抽出する。なお、ここでは、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを取得している間に、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間が一定期間ある。解析部３２は、個人に対して脳機能賦活課題が与えられていない期間を脳の非賦活時とし、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間を脳の賦活時として、脳機能賦活課題が与えられている期間及び与えられていない期間と、各成分の成分波形とを比較解析する。解析部３２は、成分波形データに基づく比較解析結果を利用して、各成分の成分波形と脳の非賦活時及び脳の賦活時とが相関関係にあるか否かを評価し、複数の成分のうち相関関係にあると評価した成分を、第１条件を満たす判定用成分として抽出する。一方、解析部３２は、複数の成分のうち相関関係にないと評価した成分を、第１条件を満たさず人間の脳活動を反映した温度変化を示す成分ではないと判定する（ステップＳ６）。

ここでは、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データの取得時に個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられており、これに基づき解析部３２は判定用成分を抽出しているが、第１条件の内容、すなわち解析部３２における判定用成分の抽出手段はこれに限定されない。例えば、予め実験等がされていることで複数の成分のうち脳の非賦活時及び脳の賦活時と相関関係にある成分波形を示す成分が特定されている場合には、解析部３２は、複数の成分から特定されている該成分を判定用成分として抽出する。また、本脳活動可視化装置において眼球運動又はまたたき等の脳の賦活／非賦活に関連することが知られている人間の動作が検出される場合には、解析部３２が、この検出結果と各成分の成分波形とを比較解析及び評価することで、複数の成分から判定用成分を抽出してもよい。なお、解析部３２による第１条件を満たすか否かの判定の基準は、脳活動可視化装置１０の利用目的等に応じて、シミュレーションや実験、机上計算等によって適宜決定される。

第２条件は、抽出した判定用成分において、人間の顔面の所定部位における温度変化がある、という条件である。解析部３２は、判定用成分のうち、第２条件を満たす成分を、人間の脳活動に関連している可能性の高い成分と判定し、候補成分として抽出する。すなわち、解析部３２は、人間の顔面の所定部位における温度変化の有無に基づき、判定用成分が人間の脳活動に関連しているか否かを判定する。具体的には、解析部３２は、抽出した判定用成分の温度分布データに基づき、副鼻腔周辺及び／又は前額部において温度変化が生じているか否かを判定し、温度変化が生じている場合には該判定用成分が第２条件を満たす人間の脳活動に関連する可能性の高い成分であると判定し、候補成分として抽出する。一方で、解析部３２は、副鼻腔周辺及び／又は前額部において温度変化が生じていない場合には、該判定用成分は第２条件を満たさず脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分ではない、と判定する（ステップＳ６）。なお、解析部３２による第２条件を満たすか否かの判定の基準は、脳活動可視化装置１０の利用目的等に応じて、シミュレーションや実験、机上計算等によって適宜決定される。

そして、解析部３２は、ステップＳ５ｂにおいて第２条件を満たすと判定した成分を、脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分として同定する（ステップＳ７）。すなわち、ステップＳ７において脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分として同定される成分は、温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを特異値分解により分解し解析することで抽出された候補成分と、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを特異値分解により分解し解析することで抽出された候補成分と、の間で一致している成分ということになる。なお、両解析で一致していない候補成分については、ステップＳ６において脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分ではない、と判定されている。

推定部３３は、解析部３２において人間の脳活動を反映した皮膚温度の変化を示す成分として同定された成分に基づいて、人間の脳活動を推定する。具体的には、推定部３３は、解析部３２において同定された成分の成分波形データに基づいて、顔面皮膚温度データの取得時における脳活動量を推定する。

（４−１−１）変形例１Ａ
上記脳活動推定手段３０は換算部３１を有しており、換算部３１によって相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データが作成されている。そして、解析部３２が、顔面皮膚温度取得手段２０により取得された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データだけでなく、相対的な温度データに換算された温度データに基づく相対温度データに応じた顔面皮膚温度データについても、特異値分解により複数の成分に分解し、各成分についての解析を行っている。

これに代えて、脳活動推定手段３０が換算部３１を有していなくてもよい。この場合、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データを作成したり、相対温度換算データに応じた顔面皮膚温度データに基づくデータの解析を行ったりする処理を省くことができる。

ただし、人間の脳活動に関連する成分を精度よく同定するためには、上記実施形態のように脳活動推定手段３０が換算部３１を有しており、解析部３２によって、顔面皮膚温度取得手段２０により取得された温度換算データに応じた顔面皮膚温度データだけでなく、相対的な温度データに換算された温度データに基づく相対温度データに応じた顔面皮膚温度データについても、特異値分解により複数の成分に分解され、各成分についての解析が行われるほうが望ましい。

（４−１−２）変形例１Ｂ
また、上記顔面皮膚温度取得手段２０は、対象物と非接触の状態で温度データを取得することができる赤外線サーモグラフィ装置である。

しかしながら、個人の顔面の少なくとも一部の皮膚温度を検出し、検出した温度データ及びその検出部位の位置データを含む顔面皮膚温度データを時系列で取得することができれば、顔面皮膚温度取得手段は赤外線サーモグラフィ装置に限定されない。

例えば、顔面皮膚温度取得手段が温度センサを含む装置であってもよい。具体的には、個人の顔面の所定部位に温度センサを装着し、温度センサによって検出される温度データと、温度センサを装着した部位の位置データとに基づいて、時系列の顔面皮膚温度データが取得されてもよい。このように、温度センサにより対象となる個人に接触した状態で顔面皮膚温度データが取得される場合であっても、温度センサは脳波電極等のように装着前の処理が必要ではないため、脳波計測法、磁気共鳴画像法、及び近赤外線分光法等の従来の検出方法と比較して、簡便にデータを取得することができる。これにより、簡便に人間の脳活動を推定することができる。

（４−２）顔面の撮影画像データに基づき脳活動を推定する脳活動推定手段１３０
図２１は、本発明の実施形態に係る脳活動可視化装置１１０の概略図である。図２２は、脳活動可視化装置１１０において脳機能を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定する際の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

脳活動可視化装置１１０の備える脳活動推定手段１３０は、個人（被験者）の顔面の撮影画像データから、個人の脳活動を推定するための装置である。脳活動可視化装置１１０は、図２１に示すように、画像データ取得手段１２０と、脳活動推定手段１３０と、状態可視化手段２００と、を備える。

画像データ取得手段１２０は、個人の顔面の少なくとも一部の撮影画像データを時系列で取得する（ステップＳ１０１）。なお、画像データ取得手段１２０は、少なくとも撮影装置を有するものであれば特に限定されるものではなく、例えば、スマートフォンやタブレット（例えば、iPad：登録商標）等の撮影装置内蔵型ポータブル端末等が挙げられる。ここでは、画像データ取得手段１２０は、図２１に示すように、撮影装置としてのカメラ１２１と、記憶部１２２とを有する。カメラ１２１は、個人の顔面の撮影画像データを時系列で取得するためのものである。ここでは、カメラ１２１は、個人の顔面全体の動画を撮影し、撮影した動画データを取得する。記憶部１２２は、撮影装置により撮影された時系列の撮影画像データを蓄積する。ここでは、記憶部１２２は、カメラ１２１によって取得された動画データを蓄積する。

なお、ここでは、カメラ１２１によって顔面全体の動画が撮影されているが、これに限定されず、顔面の少なくとも前額部及び／又は副鼻腔周辺の画像を含む動画が撮影されていればよい。

また、ここでは、画像データ取得手段１２０により顔面の時系列の撮影画像データが取得されている間に、個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられる。すなわち、画像データ取得手段１２０により取得される撮影画像データには、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間のデータが含まれていることになる。なお、個人に対して与えられる脳機能賦活課題としては、脳が賦活状態になると推定されるものであれば特に限定されるものではなく、例えば、脳活動可視化装置１１０の利用目的に応じてその内容が適宜決定されるよう構成されていてもよい。

脳活動推定手段１３０は、画像データ取得手段１２０により取得された顔面の時系列の撮影画像データに基づき、人間の脳活動を推定する。具体的には、脳活動推定手段１３０は、図２１に示すように、ＲＧＢ処理部１３１と、換算部１３２と、血行量算出部１３３と、解析部１３４と、推定部１３５と、を有する。なお、図２１では、脳活動推定手段１３０が、ＲＧＢ処理部１３１、換算部１３２、血行量算出部１３３、解析部１３４及び推定部１３５を有する１つの装置として存在している態様が示されているが、本発明はこれに限定されるものではなく、ＲＧＢ処理部１３１、換算部１３２、血行量算出部１３３、解析部１３４及び推定部１３５の一部或いはそれぞれが独立した装置として存在していてもよい。また、ここでは、画像データ取得手段１２０、ＲＧＢ処理部１３１、換算部１３２、及び血行量算出部１３３により顔面血行量取得手段が構成されている。

ＲＧＢ処理部１３１は、画像データ取得手段１２０により取得された撮影画像データに対して、Ｒ成分、Ｇ成分及びＢ成分の３つの色成分に分解するＲＧＢ処理を行う（ステップＳ１０２）。ここで、顔面全体の撮影画像データに対してＲＧＢ処理を行ってもよいが、ここでは、演算処理量及びノイズを減らすために、撮影画像データから前額部及び／又は副鼻腔周辺のデータを抽出し、抽出したデータについてのみＲＧＢ処理を行うものとする。

換算部１３２は、ＲＧＢ処理により得られた撮影画像データのＲＧＢデータを相対的なＲＧＢデータに換算する（ステップＳ１０３）。具体的には、換算部１３２は、取得された所定時間毎（例えば、３０秒）の撮影画像データから得られるＲＧＢデータの平均値を基準値として、該ＲＧＢデータを相対的なＲＧＢデータに換算する。

血行量算出部１３３は、ＲＧＢ処理により得られた撮影画像データのＲＧＢデータに基づき、顔面の時系列の血行量データを算出する（ステップＳ１０４）。

解析部１３４は、時系列の相対換算血行量データを、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する（ステップＳ１０５）。ここでは、解析部１３４は、相対換算血行量データに対して、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のＳＶＤを分析ツールとして用いて、特異値分解を行う。具体的には、特異値分解は、時系列の相対換算血行量データを対象として、要因を所定期間（例えば、３０秒）毎の時間データとし、測度をその期間毎における相対的なＲＧＢデータから演算したピクセル毎の相対換算血行量データとして行われる。そして、特異値分解により、時系列の相対換算血行量データを複数の成分に分解し、時間分布と、空間分布と、各成分の大きさを示す特異値とを算出する。

また、解析部１３４は、特異値分解によって分解した複数の成分から脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分を同定するために、各成分が所定条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０６）。ここで、所定条件としては、例えば、特異値分解によって分解した成分の成分波形の振幅が、脳の非賦活時及び脳の賦活時の変化と相関関係にあるという条件（以下、第１条件という）や、特異値分解によって分解した成分において人間の顔面の所定部位に血行量変化があるという条件（以下、第２条件という）等が含まれる。解析部１３４において判定される所定条件としては、１又は複数の条件が設定されていればよく、ここでは、所定条件として第１条件が設定されているものとする。

そして、解析部１３４は、複数の成分のうち所定条件を満たす成分を、判定用成分として抽出する。さらに、解析部１３４は、抽出した判定用成分のうち所定条件に含まれる全ての条件を満たす成分を、脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分として同定する（ステップＳ１０７）。一方、解析部１３４は、複数の成分のうち所定条件に含まれる少なくとも１つの条件を満たさないと判定した成分を、脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分ではないと判定する（ステップＳ１０８）。

ここでは、上述のように所定条件として１つの条件（第１条件）のみが設定されており、顔面の時系列の撮影画像データを取得している間に、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間が一定期間ある。このため、解析部１３４は、個人に対して脳機能賦活課題が与えられていない期間を脳の非賦活時とし、個人に対して脳機能賦活課題が与えられている期間を脳の賦活時として、脳機能賦活課題が与えられている期間及び与えられていない期間と、各成分の成分波形とを比較解析する。そして、解析部１３４は、成分波形データに基づく比較解析結果を利用して、各成分の成分波形と脳の非賦活時及び脳の賦活時とが相関関係にあるか否かを評価し、複数の成分のうち相関関係にあると評価した成分を、所定条件を満たす判定用成分として抽出すると共に、脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分として同定する。一方、解析部１３４は、複数の成分のうち相関関係にないと評価した成分を、所定条件を満たさず人間の脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分ではないと判定する。

ここでは、顔面の時系列の撮影画像データが取得される際に個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられており、これに基づき解析部１３４が判定用成分を抽出しているが、第１条件の内容、すなわち解析部１３４における判定用成分の抽出手段はこれに限定されない。例えば、予め実験等がされていることで複数の成分のうち脳の非賦活時及び脳の賦活時と相関関係にある成分波形を示す成分が特定されている場合には、解析部１３４は、複数の成分から特定されている該成分を判定用成分として抽出する。また、脳活動可視化装置１１０において眼球運動又はまたたき等の脳の賦活／非賦活に関連することが知られている人間の動作についても検出される場合には、解析部１３４が、この検出結果と各成分の成分波形とを比較解析及び評価することで、複数の成分から判定用成分を抽出してもよい。なお、解析部１３４による第１条件を満たすか否かの判定の基準は、脳活動可視化装置１１０の利用目的等に応じて、シミュレーションや実験、机上計算等によって適宜決定される。

また、所定条件として第２条件が設定されている場合には、解析部１３４は、人間の顔面の所定部位における顔面の血行量変化の有無に基づき、判定用成分を抽出する。具体的には、解析部１３４は、特異値分解によって分解された複数の成分に応じた血行量分布図に基づき、副鼻腔周辺及び／又は前額部において血行量の変化が生じているか否かを判定し、血行量の変化が生じている場合には該成分が第２条件を満たしていると判定する。一方で、副鼻腔周辺及び／又は前額部において血行量の変化が生じていない場合には、解析部１３４は、該成分が第２条件を満たしていないと判定する。なお、解析部１３４による第２条件を満たすか否かの判定の基準は、脳活動可視化装置１１０の利用目的等に応じて、シミュレーションや実験、机上計算等によって適宜決定されるものとする。

さらに、血行量算出部１３３によって相対的なＲＧＢデータに換算される前のＲＧＢデータに基づく時系列の血行量データが算出される場合には、解析部１３４によって、該血行量データを特異値分解等することで得られた複数の成分についても、上記第１条件及び／又は第２条件が満たされるか否かが判定され、判定用成分が抽出されてもよい。

推定部１３５は、解析部１３４において人間の脳活動を反映した顔面のＲＧＢ変化を示す成分として同定された成分に基づいて、人間の脳活動を推定する。具体的には、推定部１３５は、解析部１３４において同定された成分の成分波形データに基づいて、顔面の撮影画像データの取得時における脳活動量を推定する。

（４−２−１）変形例２Ａ
上述したように、カメラ１２１としては、例えば、スマートフォンやタブレット（例えば、iPad：登録商標）等の撮影装置内蔵型ポータブル端末等を利用することができる。すなわち、上述の撮影画像データは、可視光領域の画像を撮像するものを採用することができる。

また、上記血行量算出部１３３において、ＲＧＢデータに含まれる各画素のうちの主にＲ成分を用いて顔面の血行量データが算出されてもよい。また、ＲＧＢデータに基づき血行量データを算出できるのであれば、血行量データは必ずしも紅斑指数に限定されるものではない。

（４−２−２）変形例２Ｂ
上記血行量算出部１３３は、換算部１３２によって換算された相対的なＲＧＢデータに基づき相対換算血行量データを算出するが、これに代えて或いはこれに加えて、相対的なＲＧＢデータに換算される前のＲＧＢデータに基づき血行量データが算出されてもよい。ここで、相対的なＲＧＢデータに換算される前のＲＧＢデータに基づき算出された血行量データには、脳活動と相関する成分が出やすい（検定力が高い）ため、例えば、相対的なＲＧＢデータに換算される前のＲＧＢデータに基づき算出された血行量データを、相対的なＲＧＢデータに基づき算出された相対換算血行量データよりも先行して解析してもよい。また、例えば、まず、血行量データを解析して有意な相関のある成分を抽出し、相対換算血行量データに関しては、前記抽出した成分に対応する成分のみを解析することで、演算処理量を減らすことができる。

（４−２−３）変形例２Ｃ
上記カメラ１２１は可視光領域の通常のカメラを前提としていたが、赤外線カメラを用いることもできる。この場合、赤外光を照射し、その反射波を赤外線カメラで撮像する。これにより、対象者の顔面変化等の撮影画像データを得ることができる。本発明者らにより、赤外線の反射により得られた撮影画像データから算出された血行量データと、可視光領域で撮影されたＲＧＢデータに含まれる各画素のうちの主にＲ成分を用いて算出された血行量データとには相関があることが確認された。したがって、このような赤外線の反射から得られた撮影画像データを用いても、人間の脳活動を推定することができる。

（４−２−４）変形例２Ｄ
なお、上記説明においては、脳活動可視化装置１１０が、画像データ取得手段１２０と、脳活動推定手段１３０とを備える形態としていたが、本実施形態に係る脳活動可視化装置は、このような形態に限定されるものではない。すなわち、本実施形態に係る脳活動可視化装置は、血行量算出部１３３、解析部１３４及び推定部１３５を含むものであれば、その他の構成については任意の形態を採り得るものである。具体的には、本実施形態に係る脳活動可視化装置は、当該装置自体が画像データを撮影する形態だけではなく、外部の装置から撮影画像データを受け取り、それを解析する形態を含むものである。

（４−３）状態可視化手段２００
状態可視化手段２００は、脳活動推定手段３０及び／又は脳活動推定手段１３０により推定された対象者の脳活動に基づき、対象者の生理状態を表示することにより可視化する。例えば、状態可視化手段２００が、対象者の脳活動量の変化を解析することで、対象者の生理状態を解析する解析部２０１を有していてもよい。具体的には、解析部２０１が、対象者に対して与えられた刺激（視覚刺激、聴覚刺激、触覚刺激、臭覚刺激或いは味覚刺激等）に対する脳活動量の変化を解析することで、対象者の生理状態を判定する。なお、生理状態の種類やレベルについては、脳活動量の上昇度合い及び／又は持続時間に基づき、脳活動可視化装置１０，１１０の用途に応じて適宜設置可能になっていてもよい。そして、解析部２０１により解析された対象者の生理状態を状態可視化手段２００の表示部２０２から管理者へと出力されることで、管理者は対象者の生理状態を知ることができる。表示部２０２としては、画像やメッセージを表示する表示デバイス等、解析した対象者の生理状態に関する情報を管理者に対して可視化できるものであればどのようなものであっても採用することができる。

また、解析部３２，１３４において脳活動を反映する成分が同定された後に、さらに顔面皮膚温度取得手段２０及び／又は画像データ取得手段１２０により時系列の各種データが取得される場合には、脳活動可視化装置１０，１１０において、さらに取得された各種データが特異値分解により複数の成分に分解され、同定された成分のみが解析されることで、対象者の生理状態をリアルタイムで知ることができる。

さらに、被験者の顔面の皮膚温度や撮影した画像から被験者の心拍情報や生体情報等を取得する技術が従来よりあるが、顔面皮膚温度取得手段２０及び／又は画像データ取得手段１２０から得られた各種データが特異値分解等されることで得られる成分に対して従来の技術を採用することで、心拍情報や生体情報を精度良く取得することができる。したがって、特異値分解した複数の成分を解析して心拍情報や生体情報を取得する機能を、解析部３２及び／又は解析部１３４に持たせ、取得した心拍情報や生体情報に基づき交換神経／副交感神経の働きを推定する機能を上記実施形態の推定部３３，１３５に持たせてもよい。

（５）特徴
（５−１）
本実施形態では、顔面皮膚温度取得手段２０及び／又は画像データ取得手段１２０によって取得された時系列の顔面皮膚温度データ及び／又は顔面血行量データに基づき人間の脳活動が推定される。このため、脳波電極等の装着前に処理が必要なセンサを装着しなくても、人間の脳活動を推定することができる。したがって、簡便に人間の脳活動を推定し、推定した脳活動に基づき対象者の生理状態を可視化することができている。

（５−２）
ここで、時系列の顔面の皮膚温度データ及び／又は画像データが取得される際に、人間に対して実際に脳機能賦活課題が与えられたり与えられなかったりすることにより、人間の脳が賦活化したり賦活化しなかったりする状況が作られている場合、各成分の成分波形と脳の賦活時及び非賦活時との間に相関関係のある成分は、脳活動を反映した皮膚温度及び／又は血行量の変化を示す成分である可能性が高い成分であるといえる。

本実施形態では、顔面皮膚温度取得手段２０及び／又は画像データ取得手段１２０により時系列の顔面の皮膚温度データ及び／又は画像データが取得されている間に、個人に対して脳機能賦活課題が一定期間与えられている。すなわち、本実施形態では、個人に対して実際に脳機能賦活課題を与えたり与えなかったりすることにより、人間の脳が賦活化したり賦活化しなかったりする状況が作られている。そして、このように取得された時系列の各種データが特異値分解により複数の成分に分解され、各成分についてその成分波形と脳の賦活時及び非賦活時との相関関係が評価され、相関関係にある成分が判定用成分として複数の成分から抽出される。このため、例えば、予め実験等により特定された所定の成分が抽出用成分として複数の成分から抽出される場合と比較して、人間の脳活動と関連性の低い成分が抽出用成分として複数の成分から抽出されるおそれを低減することができている。

（５−３）
ここで、脳には、選択的脳冷却機構という体温とは独立して脳を冷却する仕組みがある。選択的脳冷却機構としては、脳活動によって生じた熱を前額部及び副鼻腔周辺を用いて排熱していることが知られている。そうすると、脳活動に伴う顔面皮膚温度や顔面皮膚温度に相関する顔面の血行量の変化は、前額部及び／又は副鼻腔周辺に出現することになる。

本実施形態では、前額部及び／又は副鼻腔周辺の各種データが解析されて、判定用成分が抽出されている。このため、人間の脳活動に関連する成分を精度よく抽出することができている。

（６）生理状態判定装置
本発明に係る脳活動可視化装置を応用した、生理状態判定装置について説明する。生理状態判定装置は、対象者の精神又は身体の生理状態を判定する。具体的には、生理状態判定装置は、図２３，２４に示すような「生理状態」を判定する。すなわち、生理状態判定装置は、「車・航空機・鉄道の運転者における運転に対する集中度」「映画館の入場者におけるコマーシャル情報に対する関心度」「受験者におけるテストに対する集中度」「組立作業を行なう作業員における組立作業に対する集中度」「商品を見た対象者に対する商品に対する関心度」「患者における各種心理状態（うつ状態、自閉症及びアスペルガー症候群などの自閉症スペクトラム（ＡＳＤ）の状態、認知症の状態、心的外傷後ストレス障害（ＰＴＳＤ）の状態、不安症候群の状態）」「高齢者における老化による物忘れの度合い」等を判定する。

（６−１）第１実施形態
（６−１−１）生理状態判定装置５００の構成
図２５は第１実施形態に係る生理状態判定装置５００の構成を示す模式図である。

生理状態判定装置５００は、入力部５１０、撮像部５１５、操作情報取得部５１７、出力部５２０、記憶部５３０、及び処理部５４０を備える。

入力部５１０は、生理状態判定装置５００に各種情報を入力するものである。例えば入力部５１０は、キーボード、マウス、及び／又はタッチスクリーン等により構成される。この入力部５１０を介して、生理状態判定装置５００に各種命令が入力され、処理部５４０において命令に応じた処理が実行される。

撮像部５１５は、対象者３００の顔面を含む「顔面画像」を撮像するものである。例えば撮像部５１５は、ＲＧＢ画像を取得するＣＣＤ及びＣＭＯＳ等の固体撮像素子や、サーモグラムを取得する赤外線カメラ等により構成される。赤外線カメラ等は通常の室温条件で、２９．０℃から３７．０℃を高感度で検出できるものが望ましい。また、撮像部５１５は、所定の間隔で継続的な撮像が可能である。顔面画像を撮像する場合には正面からの撮像、一定照明撮像が望ましい。姿勢変動により正面画像が得られない場合には、摂動空間法を用い、姿勢変動画像については顔の３次元形状を推定し、正面像にレンダリングすることにより顔面画像を得る。照明変動画像については、拡散反射モデルをベースに構築した顔の照明基底モデルを用いて、一定照明条件の顔面画像を得る。そして、撮像部５１５により、継続的に撮像された顔面画像は処理部５４０に送出される。

操作情報取得部５１７は、所定機器３６０に関する操作情報を取得するものである。「所定機器」３６０とは、判定目的に応じて操作者に使用される各種情報処理装置であり、キーボード、マウス、タブレット、ボタン、スピーカー等を有するものである。例えば、所定機器３６０としては、試験管理装置、患者検査装置、組立作業ラインの運転装置、通話装置等が挙げられる。また、「操作情報」は、所定機器３６０を操作したことを示す情報であり、操作者により発せられる音声、操作者によるキー入力、操作者により押下されるボタンを介したスイッチ入力、所定機器３６０に取り付けられた加速度センサの検出値等から生成される。操作情報取得部５１７で取得された操作情報は、後述する脳機能賦活情報検知部（特定操作検知部５４１ａ）に送出される。なお、「操作者」は、対象者３００又は対象者３００以外の測定者３０１を含む意味で用いられ、所定機器３６０を直接的に操作する者のみならず間接的に操作する者も含まれる。したがって、生理状態判定装置は図２５に示すような形態だけではなく、図２６に示すような形態も採り得るものである。

出力部５２０は、生理状態判定装置５００から各種情報を出力するものである。例えば出力部５２０は、ディスプレイ及びスピーカー等により構成される。出力部５２０を介して、後述する脳機能賦活情報を対象者３００に提供することができる。

記憶部５３０は、生理状態判定装置５００に入力される情報、及び、生理状態判定装置５００で計算される情報等を記憶するものである。例えば記憶部５３０は、メモリ及びハードディスク装置等により構成される。また記憶部５３０は、後述する処理部５４０の各機能を実現するためのプログラムを記憶する。ここでは、記憶部５３０は、脳機能賦活情報データベース５３１及び基準情報データベース５３２を有する。

脳機能賦活情報データベース５３１は、人間の脳機能を賦活する脳機能賦活刺激に対応する脳機能賦活情報を記憶するものである。「脳機能賦活刺激」としては、図２３に示すように、例えば「テスト問題の提示」「部品の組立作業の指示」「商品の提示」「情動画像の提示」「各種検査用具及び質問の提示」「作業行動の指示」「画像の視聴指示」「通話装置を介して問いかけ」等が挙げられる。なお、これらの脳機能賦活刺激は、後述する「特定操作」が検知されたときに、対象者３００に与えられているとみなされるものである。

基準情報データベース５３２は、図２７に示すように、後述する判定用情報生成部５４４により抽出される脳機能賦活情報に対する判定用成分の相関値ｒ２の、脳機能賦活情報に対する基準判定用成分の「基準相関値」ｒ１からの所定範囲の変化量Δｒ（＝ｒ２−ｒ１）を、「生理状態レベル」と関連付けて予め「基準情報」として記憶するものである。また、「基準判定用成分」は、対象者の感情等が安定している通常状態のときに抽出した判定用成分のデータ、前回抽出した判定用成分のデータ、又は外部から提供される判定用成分のデータ等により設定することが可能である。図２７に示す例では、基準情報データベース５３２は、変化量Δｒの値の範囲に応じて、Δｒ＝Δｒａ〜Δｒｂまでを「生理状態１」、Δｒｂ〜Δｒｃまでを「生理状態２」、Δｒｃ〜Δｒｄまでを「生理状態３」として記憶する。ここでは、Δｒａ、Δｒｂ、Δｒｃ、Δｒｄの順に値が大きいものとなっている。また、生理状態１〜生理状態３の内容は、判定目的により適宜設定される。なお、基準判定用成分のデータも基準情報データベース５３２に格納される。

処理部５４０は、生理状態判定装置５００における情報処理を実行するものである。具体的には、処理部５４０は、ＣＰＵ及びキャッシュメモリ等により構成される。処理部５４０は、記憶部５３０に組み込まれたプログラムが実行されることで、脳機能賦活情報検知部５４１、顔面変化情報取得部５４２、顔面変化情報分解部５４３、判定用情報生成部５４４、及び、生理状態判定部５４５として機能する。

脳機能賦活情報検知部５４１は、生理状態に対応する「脳機能賦活情報」を検知するものである。ここでは、脳機能賦活情報検知部５４１は、特定操作検知部５４１ａとしての機能を有する。

特定操作検知部５４１ａは、脳機能賦活刺激が対象者３００に与えられたときに、対象者３００又は対象者３００以外の測定者３０１による所定機器３６０に関する特定操作が行なわれたか否かを判定することで、脳機能賦活情報を検知する。前提として、所定環境の下で、対象者３００又は測定者３０１による所定機器３６０に関する特定操作が行なわれた場合、脳機能賦活刺激が対象者３００に与えられているとみなされる。そこで、特定操作検知部５４１ａは、操作情報取得部５１７が取得した操作情報から、特定操作に対応する特定操作情報を検知することで、脳機能賦活刺激が対象者３００に与えられていることを検知する。「特定操作」としては、図２３に示すものが挙げられる。すなわち、所定機器３６０が試験管理装置である場合は、ボタンの押下等により認識される開始命令及び終了命令の入力操作が特定操作に該当する。所定機器３６０が試験管理装置及び試験実行装置の組である場合は、試験実行装置として機能するタブレットへの接触等により認識される開始命令及び終了命令の入力操作が特定操作に該当する。所定機器３６０が組立作業で用いられる作業ライン運転装置である場合は、運転開始指示ボタンの押下等により認識される運転命令の入力操作が特定操作に該当する。所定機器３６０が商品提示装置である場合は、操作者が商品を提示するタイミングで商品提示装置の入力ボタンを押下する等により認識される、商品の提示命令の入力操作が特定操作に該当する。なお、ここでいう商品は有体物だけでなく音楽等の無体物も含まれる。所定機器３６０が各種検査装置である場合は、操作者が脳機能賦活刺激を提示するタイミングを検査装置に認識させる入力ボタンを押下する等により認識される、各種質問項目の提示命令の入力操作が特定操作に該当する。所定機器３６０が作業指示出力装置である場合は、ボタンの押下等により認識される作業指示の提示命令の入力操作が特定操作に該当する。所定機器３６０が画像出力装置である場合は、ボタンの押下等により認識される画像の提示命令の入力操作が特定操作に該当する。所定機器３６０が通話装置である場合は、通話装置に対する音声入力等により認識される、応答に相当する入力操作が特定操作に該当する。なお、脳機能賦活刺激情報と特定操作情報との対応関係は記憶部５３０に記憶されている。

顔面変化情報取得部５４２は、撮像部５１５で撮像された顔面画像から「顔面データ」及び顔面データの時系列変化を示す「顔面変化情報」を取得するものである。具体的には、顔面変化情報取得部５４２は、特定操作検知部５４１ａにより、所定機器３６０に対する特定操作が行なわれたことが検知された場合、その検知されたタイミングにおける顔面データを取得する。そして、顔面変化情報取得部５４２は、継続的に取得した顔面データから、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。例えば、顔面変化情報は、２４０×３２０ピクセルの顔面データを所定間隔で６０点取得した場合には、４，６０８，０００のデータの集合となる。取得した顔面変化情報は、顔面変化情報分解部５４３に送出される。なお、撮像部５１５が赤外線カメラの場合、顔面変化情報取得部５４２は、顔面データとして、対象者３００の顔面の皮膚温度を示す顔面皮膚温度データを取得する。また、撮像部５１５がＣＣＤ及びＣＭＯＳ等の固体撮像素子の場合、顔面変化情報取得部５４２は、顔面データとして、対象者３００の顔面のＲＧＢデータに基づく顔面血行量データを取得する。なお、顔面変化情報取得部５４２は、顔面データとして、対象者３００の、副鼻腔周辺及び／又は前額部のデータだけを取得するものでもよい。

顔面変化情報分解部５４３は、多数のデータの集合である顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分１，２，３，・・・に分解する。分解した各成分の情報は、判定用情報生成部５４４に送出される。ここで、顔面変化情報を特異値分解等した場合、特異値の高いものから成分１，２，３，・・・と設定される。また特異値の高い成分ほど、変動の大きいものの影響が反映されやすい。そのため、成分１には、脳機能賦活情報が提供されることの影響より、外部環境のノイズ等の影響が反映されることが少なくない。

判定用情報生成部５４４は、顔面変化情報から判定用情報を生成するものである。具体的には、判定用情報生成部５４４は、複数の成分１，２，３・・・から、脳機能賦活情報と関連する成分を「判定用成分」として抽出して、判定用成分から判定用情報を生成する。詳しくは、判定用情報生成部５４４は、顔面変化情報分解部５４３により求められた複数の成分１，２，３，・・・と脳機能賦活情報に対応する「判定用波形」との相関値ｒを算出する。次に、判定用情報生成部５４４は、算出した相関値ｒが所定値以上である場合、その相関値ｒに対応する成分を脳機能賦活情報に関連するものとして設定する。そして、判定用情報生成部５４４は、危険率の値に基づいて、判定用成分を抽出する。すなわち、判定用情報生成部５４４は、危険率が低い成分を判定用成分として抽出する。抽出された判定用成分及び算出した相関値ｒは記憶部５３０又は生理状態判定部５４５に送出される。なお、上述の「判定用波形」として、人間の生理的反応を考慮した変形波が用いられる。また、判定用波形は、脳機能賦活情報を検知してから所定時間経過後に変位するものである。具体的には、判定用波形として矩形波を採用することができる。また、判定用波形として、矩形波とレッドスポット・ダイナミック・レスポンス・ファンクション（Redspot-dynamic response function）とをコンボリューションした波形を採用することもできる。レッドスポット・ダイナミック・レスポンス・ファンクションは、脳機能賦活情報を一瞬与えたときの、顔面変化情報分解部５４３により分解された複数の成分１，２，３・・・のうち相関の認められた成分を複数回算出し、算出した複数の成分の平均値等から生成される。この際、振幅（高さ方向）については任意単位であり絶対値を規定できないので、対象者３００が通常状態のときのシグナルをベースライン値とし、その値を基準として波形の高さが決定される。そして、複数の被験者から得られたデータの重ね合わせの平均値が計算されてレッドスポット・ダイナミック・レスポンス・ファンクションが生成される。なお、レッドスポット・ダイナミック・レスポンス・ファンクションの初期値は、脳機能賦活情報が一瞬与えられたときは図２８に示すような波形となる。そして、脳機能賦活情報が一定時間与えられたときは、矩形波とコンボリューションすることにより作成される。レッドスポット・ダイナミック・レスポンス・ファンクションでは、変位が増加するに従い、ピーク時点からピーク値が横軸方向に延長される波形となる。また、レッドスポット・ダイナミック・レスポンス・ファンクションでは、脳機能賦活情報の検知が終了した時点から位相が遅れて変位が低下する波形となる。このようなレッドスポット・ダイナミック・レスポンス・ファンクションは、顔面変化情報から得られた成分と有意な相関が認められる場合には、その相関波形に形状が近いため、矩形波等よりも高い相関値を示す。そのため、判定用成分の抽出精度を高めることができる。

生理状態判定部５４５は、判定用成分を含む判定用情報に基づいて、対象者３００の生理状態を判定するものである。具体的には、生理状態判定部５４５は、基準判定用成分に対する基準相関値ｒ１と、脳機能賦活情報が検知されたときに抽出された判定用成分に対する相関値ｒ２との差Δｒを算出する。そして、生理状態判定部５４５は、基準情報データベース５３２に記憶された基準情報に基づいて、基準相関値ｒ１及び相関値ｒ２の差Δｒに対応する生理状態レベルを決定する。決定された生理状態レベルは、出力部５２０を介して表示装置等に出力される。

（６−１−２）生理状態判定装置５００の動作
図２９は第１実施形態に係る生理状態判定装置５００の動作を示すフローチャートである。なお、以下の説明では、生理状態として「テスト問題に解答する受験者の集中度」の例を当てはめて説明する。

前提として、脳機能賦活刺激（テスト問題）が対象者３００（受験者）に与えられたときには、対象者３００（受験者）又は測定者３０１（試験官）による所定機器３６０（試験管理装置）に対する特定操作（開始ボタン入力）が行なわれる。

このような前提のもと、操作情報取得部５１７により取得される情報に基づいて、特定操作検知部５４１ａにより、対象者３００（受験者）又は測定者３０１（試験官）による所定機器３６０（試験管理装置）に対する特定操作（開始ボタン入力）が行なわれたか否かが判定される（Ｓ１，Ｓ２）。

特定操作検知部５４１ａは、所定機器３６０に対する特定操作が行なわれたことを判定した場合、脳機能賦活刺激（テスト問題）が対象者３００に与えられているとみなして、脳機能賦活刺激（テスト問題）に対応する脳機能賦活情報を脳機能賦活情報データベース５３１から抽出して検知する（Ｓ２−Ｙｅｓ，Ｓ３）。

そして、特定操作検知部５４１ａにより脳機能賦活情報が検知されると、撮像部５１５により対象者３００（受験者）の顔面画像の撮像が開始される（Ｓ４）。撮像された顔面画像は顔面変化情報取得部５４２に送出される。

続いて、生理状態判定装置５００において、撮像された顔面画像の解析が実行される（Ｓ５）。具体的には、顔面変化情報取得部５４２により、撮像された顔面画像から、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報が取得される。そして、顔面変化情報分解部５４３により、顔面変化情報が、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析されて、複数の成分１，２，３，・・・に分解される。また、判定用情報生成部５４４により、顔面変化情報分解部５４３により分解された複数の成分１,２，３・・・と、脳機能賦活情報の相関値が算出される。そして、判定用情報生成部５４４により、相関値が所定値以上であるか否かが判定される（Ｓ６）。所定値以上であると判定された場合、脳機能賦活情報と当該成分とに「相関がある」と判断される（Ｔ６−Ｙｅｓ）。そして、判定用情報生成部５４４により、相関がある成分のうち、危険率の低い成分が「判定用成分」として抽出される（Ｓ７）。これらの抽出された判定用成分の情報は、記憶部５３０に格納される。一方、脳機能賦活情報と、各成分１，２，３・・・との相関値が所定値未満である場合は、両者には「相関がない」と判断され、その情報が記憶部５３０に格納される（Ｓ６−Ｎｏ）。なお、過去の計測値などから脳機能賦活情報に「相関のある成分」を事前に特定しておくことで、上記ステップＳ６，Ｓ７の動作を省略することが可能である。

次に、生理状態判定部５４５により基準判定用成分に対する基準相関値ｒ１と、脳機能賦活情報が抽出された判定用成分に対する相関値ｒ２との差である変化量Δｒが算出される。続いて、生理状態判定部５４５により、基準相関値ｒ１に対する相関値ｒ２の変化量Δｒに応じて、生理状態レベルが判定される（Ｓ８）。ここでは、生理状態レベル１が「通常の集中度」、生理状態レベル２が「やや高い集中度」、生理状態レベル３が「かなり高い集中度」として判定される。これらの判定結果は、出力部５２０を介して判定結果として出力される（Ｓ９）。

この後、生理状態判定装置５００は、必要に応じて、判定結果のデータ、解析波形、測定結果、画像表示条件等を関連付けて対象者３００（受験者）毎に記憶部５３０に記憶する。記憶部５３０は、例えば受験番号に関連付けて対象者３００の情報を保管する。

（６−１−３）生理状態判定装置５００の特徴
（６−１−３−１）
以上説明したように、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、脳機能賦活情報検知部５４１と、顔面変化情報取得部５４２と、生理状態判定部５４５と、を備える。脳機能賦活情報検知部５４１は、生理状態に対応する脳機能賦活情報を検知する。顔面変化情報取得部５４２は、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。生理状態判定部５４５は、脳機能賦活情報と顔面変化情報とに基づいて、対象者３００の所定の生理状態を判定する。

したがって、本実施形態に係る生理状態判定装置５００では、このような脳機能賦活情報検知部５４１を具備しているので、任意の脳機能賦活刺激から脳機能賦活情報を検知することができる。これにより、脳機能賦活刺激を提供して生理状態を判定する装置に比して、対象者３００の生理状態を容易に判定することができる。

特に、生理状態判定装置５００は、脳機能賦活情報検知部５４１が、特定操作検知部５４１ａとしての機能を有する。特定操作検知部５４１ａは、対象者３００又は対象者３００以外の測定者３０１により、所定機器３６０への特定操作が行なわれた場合に、対象者３００に脳機能賦活刺激が与えられたと判定して脳機能賦活情報を検知する。要するに、生理状態判定装置５００では、所定機器３６０への特定操作の検知により、脳機能賦活情報を検知できる。

（６−１−３−２）
また、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、顔面変化情報取得部５４２が、特定操作検知部５４１ａにより、所定機器３６０に対する特定操作が行なわれたことが検知された場合、顔面変化情報を取得する。

したがって、生理状態判定装置５００では、所定機器３６０への特定操作が検知された場合に、顔面変化情報取得部５４２が顔面変化情報を取得するので、判定に不要な情報の取得及び／又は保存を回避することができる。

なお、本実施形態に係る生理状態判定装置５００では、顔面変化情報取得部５４２が、脳機能賦活刺激が対象者３００に与えられていない任意のタイミングで基準となる顔面変化情報を取得する。そして、このような基準となる顔面変化情報を用いることで、生理状態判定部は、特定操作検知部５４１ａにより脳機能賦活刺激情報が検知されたときに取得される顔面変化情報から、対象者３００の生理状態を判定することができる。

（６−１−３−３）
また、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、顔面変化情報から判定用情報を生成する判定用情報生成部５４４をさらに備える。そして、生理状態判定部５４５が、判定用情報に基づいて生理状態を判定する。これにより、顔面変化情報から生理状態判定のための判定用情報を生成して、対象者の生理状態を判定するので、対象者の生理状態の判定できる。

また、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する顔面変化情報分解部５４３をさらに備える。そして、判定用情報生成部５４４が、複数の成分から、脳機能賦活情報と関連する成分を判定用成分として抽出して、判定用成分から判定用情報を生成する。

したがって、生理状態判定装置５００では、顔面変化情報を、特異値分解等することで得られた複数の成分から、脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出するので、電極等の特殊な装置を対象者に装着させる必要がなく、対象者の脳活動の有無を容易に推定できる。これにより、対象者の脳機能に対応する判定用成分に基づいて、対象者の生理状態を容易に判定できる。

なお、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、スマートデバイスに組み込まれる形態であってもよい。これにより、任意の場所で容易に生理状態の判定を実行できる。

（６−１−３−４）
また、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、顔面変化情報取得部５４２が、顔面データとして、対象者３００の、副鼻腔周辺及び／又は前額部のデータを取得することで、脳活動と関連する判定用成分を高精度に抽出できる。ここで、脳には、選択的脳冷却機構（Selective Brain Cooling System）という体温とは独立して脳を冷却する仕組みがある。選択的脳冷却機構としては、脳活動によって生じた熱を、副鼻腔及び前額部周辺を用いて排熱していることが知られている。よって、これらの部位のデータを解析することで脳活動と関連する成分を高精度に抽出できる。結果として、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、生理状態の判定を高精度に実行することができる。

（６−１−３−５）
また、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、顔面変化情報取得部５４２が、顔面データとして、対象者３００の顔面の皮膚温度を示す顔面皮膚温度データを取得できる。換言すると、生理状態判定装置５００は、赤外線カメラ等を利用して疲労状態を判定できるものである。例えば、図３０に示すように、撮像部５１５に赤外線カメラを用いることにより、周囲の明るさに影響を受けることなく、生理状態の判定が可能となる。

（６−１−３−６）
また、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、顔面変化情報取得部５４２が、顔面データとして、対象者３００の顔面のＲＧＢデータに基づく顔面血行量データを取得できる。すなわち、生理状態判定装置５００は、固体撮像素子（ＣＣＤ，ＣＭＯＳ）を利用して生理状態を判定できる。これにより、生理状態の判定を簡易な構成で実行することができる。

（６−１−３−７）
また、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、判定用情報生成部５４４が、危険率の値に基づいて、判定用成分を抽出する。生理状態判定装置５００では、危険率の値に基づいて、脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出するので、生理状態判定の信頼性を高めることができる。

（６−１−３−８）
また、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、脳機能賦活情報に対して算出される判定用成分の相関値ｒ２の、脳機能賦活情報に対して算出された基準判定用成分の基準相関値ｒ１からの所定範囲の変化量Δｒを、生理状態レベルに関連付けて「基準情報」として記憶する基準情報データベース５３２を備える。そして、生理状態判定部５４５が、脳機能賦活情報に対する判定用成分の相関値ｒ２を算出し、算出した相関値ｒ２及び基準情報に基づいて、対象者３００の生理状態レベルを判定する。

このような構成により、生理状態判定装置５００は、基準判定用成分を利用して、生理状態レベルを容易に判定できる。要するに、生理状態判定装置５００は、単に生理状態の有無を判定するだけでなく、生理状態レベルを容易に判定して出力することができる。

（６−１−３−９）
本実施形態に係る生理状態判定方法は、必ずしも生理状態判定装置５００を必要とするものではない。すなわち、本実施形態に係る生理状態判定方法は、生理状態判定装置５００の有無に関わらず、人間の脳機能を賦活する「脳機能賦活情報」を検知する脳機能賦活情報検知ステップと、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す「顔面変化情報」を取得する顔面変化情報取得ステップと、顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する顔面変化情報分解ステップと、複数の成分から、脳機能賦活情報と関連する成分を「判定用成分」として抽出する判定用成分抽出ステップと、判定用成分に基づいて、対象者３００の生理状態を判定する生理状態判定ステップと、を備えるものであればよい。

このような生理状態判定方法によれば、顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析することで得られた複数の成分から、脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出して生理状態を判定するので、脳機能賦活刺激が対象者３００に与える生理状態の影響を容易に判定できる。

（６−１−３−１０）
なお、上記説明において、顔面変化情報から、特異値分解等することにより、判定目的に対応する脳機能賦活情報と関連する判定用成分を抽出するものとしているが、本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、このような形態に限定されるものではない。例えば、生理状態判定装置５００では、顔面変化情報に基づいて生成される、判定用成分以外の任意の判定用情報を用いて対象者の状態を判定してもよい。また、このような判定用情報を生成するために、特異値分解等以外の任意の手法を顔面変化情報に適用してもよい。

（６−１−４）生理状態判定装置５００の変形例
本実施形態に係る生理状態判定装置５００は、図３１に示すように、ネットワーク上に設けられた判定情報提供装置１５００等を利用するものでもよい。

ここで、判定情報提供装置１５００は、記憶部１５３０と処理部１５４０とを備える。

記憶部１５３０は、基準情報データベース１５３２を有する。この基準情報データベース１５３２は、上述した基準情報データベース５３２と同様の構成である。すなわち、基準情報データベース１５３２は、脳機能賦活情報に対して算出される判定用成分の相関値ｒ２の、脳機能賦活情報に対して算出された基準判定用成分の基準相関値ｒ１からの所定範囲の変化量Δｒを、生理状態レベルに関連付けて基準情報として記憶する。

処理部１５４０は、生理状態判定装置５００からの要求に応じて、基準情報データベース１５３２に格納された基準情報を送信する。なお、処理部１５４０は、生理状態判定装置５００で抽出された判定用成分とは独立して、所定の情報に基づいて基準情報をビッグデータとして生成する機能を有するものでもよい。また、処理部１５４０は、生理状態判定装置５００で基準相関値ｒ１が算出された場合、基準情報データベース１５３２に記憶されている基準相関値ｒ１を更新する処理を随時実行する。

本変形例では、上述した判定情報提供装置１５００に、生理状態判定部５４５が基準情報の提供を要求する。詳しくは、本変形例に係る生理状態判定装置５００では、基準情報データベース１５３２が、ネットワーク上の判定情報提供装置１５００に格納されており、生理状態判定部５４５が、生理状態レベルを判定する際に、判定情報提供装置１５００にアクセスする。そして、生理状態判定部５４５が、算出した相関値ｒ２及び基準情報に基づいて、対象者３００の生理状態レベルを判定する。

したがって、本変形例の生理状態判定装置５００であれば、生理状態判定部５４５が、外部ネットワークを利用して、対象者３００の生理状態レベルを判定できる。

また、本変形例の構成であれば、ビッグデータを用いた生理状態の判定が実現できる。すなわち、基準相関値ｒ１及び所定の変化量Δｒをビッグデータから求める。具体的には、対象者３００以外の者に、脳機能賦活情報を提供して得られた基準判定用成分に基づいて算出された基準相関値ｒ１を用いる。これにより、基準情報を随時最適化することができる。

（６−２）第２実施形態
（６−２−１）生理状態判定装置６００の構成
本実施形態では、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境に対象者３００が置かれていることを検知する。ここで、脳機能賦活刺激は、脳機能賦活刺激提供物３７０により対象者３００に与えられる。

図３２は第２実施形態に係る生理状態判定装置６００の構成を示す模式図である。

生理状態判定装置６００は、入力部６１０、撮像部６１５、状態情報取得部６１８、出力部６２０、記憶部６３０、及び処理部６４０を備える。入力部６１０、撮像部６１５、及び出力部６２０は、それぞれ上述した入力部５１０、撮像部５１５、及び出力部５２０と同様の機能及び構成を有するものであり、ここでは説明を省略する。

状態情報取得部６１８は、判定目的の生理状態に応じて、対象者３００の置かれている環境における状態情報を取得するものである。「状態情報」は、判定目的の生理状態に対応する空間及び時間の状態を示す情報であり、画像、音声、スケジュール等の形態で表される。これらの形態の状態情報を取得するために、状態情報取得部６１８は、「カメラ」「ＧＰＳ等」「レーザー」「加速度センサー等」「音検知センサー等」「信号」「上映スケジュール管理装置」等を具備する。なお、状態情報取得部６１８で取得された情報は、処理部６４０の脳機能賦活情報検知部６４１（特定環境検知部６４１ｂ）に送出される。

記憶部６３０は、生理状態判定装置６００に入力される情報、及び、生理状態判定装置６００で計算される情報等を記憶するものである。例えば記憶部６３０は、メモリ及びハードディスク装置等により構成される。また、記憶部６３０は、後述する処理部６４０の各機能を実現するためのプログラムを記憶する。ここでは、記憶部６３０は、脳機能賦活情報データベース６３１、基準情報データベース６３２、及び特定環境データベース６３５を有する。

脳機能賦活情報データベース６３１は、人間の脳機能を賦活する脳機能賦活刺激に対応する脳機能賦活情報を記憶するものである。「脳機能賦活刺激」としては、図２４に示すように、例えば「赤信号」「歩行者、他の車等、交差点、横断歩道の存在」「機体の立て直しをする必要があるという状況（強風等）」「列車に異常を生じさせる状況（列車の異常時の状況）」「駅に接近しているなど注意深く操縦を要する状況（信号・保安員・踏切・駅の存在）」「映画館でのコマーシャル映像（ＣＭ）」等が挙げられる。

基準情報データベース６３２は、上述した基準情報データベース５３２と同様の構成を具備するものである。したがって、基準情報データベース６３２は、生理状態レベルとして変化量Δｒの値の範囲に応じて、Δｒ＝Δｒａ〜Δｒｂまでを「生理状態１」、Δｒｂ〜Δｒｃまでを「生理状態２」、Δｒｃ〜Δｒｄまでを「生理状態３」として記憶する。なお、生理状態１〜生理状態３の内容は、判定目的により適宜設定される。

特定環境データベース６３５は、図２４に示すような、判定目的の生理状態に応じて、脳賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報を予め記憶するものである。

例えば、特定環境データベース６３５は、脳機能賦活刺激が「赤信号」であり、判定目的の生理状態が「車を運転する運転者の集中度」である場合には、特定環境の状態情報として「（赤信号画像等の）運転者に注意喚起する周辺情報等」を記憶する。

また、特定環境データベース６３５は、脳機能賦活刺激が「歩行者、他の車等、交差点、横断歩道の存在」であり、判定目的の生理状態が「車を運転する運転者の集中度」である場合には、特定環境の状態情報として「（必要に応じて地図情報と組み合わされた）位置情報」を記憶する。

また、特定環境データベース６３５は、脳機能賦活刺激が「機体の立て直しをする必要があるという状況（強風等）」であり、判定目的の生理状態が「航空機を操縦する航空機操縦者の集中度」である場合には、特定環境の状態情報として「航空機操縦者に航空機の立て直しを注意喚起する航空機の状態を示す加速度情報」を記憶する。

また、特定環境データベース６３５は、脳機能賦活刺激が「列車に異常を生じさせる状況（列車の異常時の状況）」であり、判定目的の生理状態が「列車を運転する運転手の集中度」である場合には、特定環境の状態情報として「列車の各運転パラメータに対する異常値及びその異常値に対応する故障警報の出力情報等」を記憶する。

また、特定環境データベース６３５は、脳機能賦活刺激が「駅に接近しているなど注意深く操縦を要する状況（信号・保安員・踏切・駅の存在）」であり、判定目的の生理状態が「列車を運転する運転手の集中度」である場合には、特定環境の状態情報として「（必要に応じて地図情報と組み合わされた）位置情報」「運転手に注意喚起する周辺情報等」を記憶する。

また、特定環境データベース６３５は、脳機能賦活刺激が「映画館でのコマーシャル映像（ＣＭ）」であり、判定目的の生理状態が「映画館の入場者に対する映画館でのコマーシャル映像に対する関心度」である場合には、特定環境の状態情報として「映画上映に関する時間情報のうち、ＣＭの出力される時間情報等（上映スケジュール情報）」を記憶する。

処理部６４０は、生理状態判定装置６００における情報処理を実行するものである。具体的には、処理部６４０は、ＣＰＵ及びキャッシュメモリ等により構成される。処理部６４０は、記憶部６３０に組み込まれたプログラムが実行されることで、脳機能賦活情報検知部６４１、顔面変化情報取得部６４２、顔面変化情報分解部６４３、判定用情報生成部６４４、及び、生理状態判定部６４５として機能する。なお、顔面変化情報分解部６４３、判定用情報生成部６４４、及び生理状態判定部６４５は、それぞれ、顔面変化情報分解部５４３、判定用情報生成部５４４、及び生理状態判定部５４５と同様の機能を有するものであり、ここでは説明を省略する。

脳機能賦活情報検知部６４１は、生理状態に対応する「脳機能賦活情報」を検知するものである。ここでは、脳機能賦活情報検知部６４１は、特定環境検知部６４１ｂとしての機能を有する。

特定環境検知部６４１ｂは、状態情報取得部６１８により取得された状態情報が、脳賦活刺激が存在する特定環境における状態情報であるか否かを判定することで、脳機能賦活情報を検知する。具体的には、特定環境検知部６４１ｂは、状態情報取得部６１８に脳機能賦活刺激に対応する状態情報の送信要求を行ない、この送信要求に応じて状態情報取得部６１８から状態情報を取得する。次に、特定環境検知部６４１ｂは、特定環境データベース６３５の情報と照合し、状態情報取得部６１８により取得された状態情報が、脳賦活刺激が存在する特定環境における状態情報であるか否かを判定する。そして、特定環境検知部６４１ｂは、状態情報取得部６１８により取得された状態情報が、特定環境における状態情報であると判定した場合、脳機能賦活刺激が対象者３００に与えられているとみなし、その脳機能賦活刺激に対応する脳機能賦活情報を脳機能賦活情報データベース６３１から抽出して検知する。例えば、特定環境検知部６４１ｂは、脳機能賦活刺激として「赤信号」が用いられる場合、状態情報取得部６１８に、「（車の現在位置から所定範囲の領域の）周辺画像」の送信要求を行なう。この送信要求に応じて状態情報取得部６１８から周辺画像が送出された場合、特定環境検知部６４１ｂは、特定環境データベース６３５の情報と照合し、周辺画像に「赤信号画像」が表示されているか否かを判定する。そして、特定環境検知部６４１ｂは、周辺画像に「赤信号画像」が表示されていると判定した場合は、対象者３００に脳機能賦活刺激（赤信号）が与えられているとみなし、脳機能賦活刺激に対応する脳機能賦活情報を脳機能賦活情報データベース６３１から抽出して検知する。

顔面変化情報取得部６４２は、撮像部６１５で撮像された顔面画像から「顔面データ」及び顔面データの時系列変化を示す「顔面変化情報」を取得するものである。具体的には、顔面変化情報取得部は、特定環境検知部６４１ｂにより、所定環境Ｋにおける状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報であると検知された場合、その検知されたタイミングでの顔面データを取得する。その他の顔面変化情報取得部６４２の機能は、上述した顔面変化情報取得部５４２と同様である。

また、本実施形態に係る生理状態判定装置６００において、上述した構成以外の構成については、第１実施形態に係る生理状態判定装置５００と同様の構成を具備する。

（６−２−２）生理状態判定装置６００の動作
図３３は第２実施形態に係る生理状態判定装置６００の動作を示すフローチャートである。なお、以下の説明では、生理状態として「映画館の入場者に対する映画館でのコマーシャル映像（ＣＭ）に対する関心度」の例を当てはめて説明する。

前提として、対象者３００（映画館の入場者）には、所定環境Ｋ（映画館の上映部屋）において脳機能賦活刺激（ＣＭ）が提供される。このような脳機能賦活刺激（ＣＭ）は、対象者３００（映画館の入場者）の脳機能を賦活する。したがって、対象者３００（映画館の入場者）の生理状態（ＣＭに対する関心度）と、対象者３００（映画館の入場者）の脳機能の賦活状態とには相関があると認められる。

このような前提のもと、状態情報取得部６１８により状態情報（「映画上映に関する時間情報」）が取得される（Ｔ１）。そして、特定環境検知部６４１ｂにより、状態情報取得部６１８により取得された状態情報（映画上映に関する時間情報）が、脳賦活刺激（ＣＭ）が存在するとみなされる特定環境における状態情報（映画上映に関する時間情報のうち、ＣＭが出力される時間情報）であるか否かが判定される（Ｔ２）。

特定環境検知部６４１ｂは、状態情報取得部６１８により取得された状態情報（映画上映に関する時間情報）が、脳賦活刺激（コマーシャル映像）が存在するとみなされる特定環境における状態情報（映画上映に関する時間情報のうち、ＣＭが出力される時間情報）であると判定した場合、脳機能賦活刺激（ＣＭ）が対象者３００に与えられているとみなして、脳機能賦活刺激（ＣＭ）に対応する脳機能賦活情報を脳機能賦活情報データベース６３１から抽出して検知する（Ｔ２−Ｙｅｓ，Ｔ３）
そして、特定環境検知部６４１ｂにより脳機能賦活情報が検知されると、撮像部６１５により対象者３００（映画館の入場者）の顔面画像の撮像が開始される（Ｔ４）。撮像された顔面画像は顔面変化情報取得部６４２に送出される。

続いて、生理状態判定装置６００において、撮像された顔面画像の解析が実行される（Ｔ５）。具体的には、顔面変化情報取得部６４２により、撮像された顔面画像から、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報が取得される。そして、顔面変化情報分解部６４３により、顔面変化情報が、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析されて、複数の成分１，２，３，・・・に分解される。また、判定用情報生成部６４４により、顔面変化情報分解部６４３により分解された複数の成分１,２，３・・・と、脳機能賦活情報の相関値が算出される。そして、判定用情報生成部６４４により、相関値が所定値以上であるか否かが判定される（Ｔ６）。所定値以上であると判定された場合、脳機能賦活情報と当該成分とに「相関がある」と判断される（Ｔ６−Ｙｅｓ）。そして、判定用情報生成部６４４により、相関がある成分のうち、危険率の低い成分が「判定用成分」として抽出される（Ｔ７）。これらの抽出された判定用成分の情報は、記憶部６３０に格納される。一方、脳機能賦活情報と、各成分１，２，３・・・との相関値が所定値未満である場合は、両者には「相関がない」と判断され、その情報が記憶部６３０に格納される（Ｔ６−Ｎｏ）。なお、過去の計測値などから脳機能賦活情報に「相関のある成分」を事前に特定しておくことで、上記ステップＴ５，Ｔ６の動作を省略することが可能である。

次に、生理状態判定部６４５により基準判定用成分に対する基準相関値ｒ１と、脳機能賦活情報が抽出された判定用成分に対する相関値ｒ２との差である変化量Δｒが算出される。続いて、生理状態判定部６４５により、基準相関値ｒ１に対する相関値ｒ２の変化量Δｒに応じて、生理状態レベルが判定される（Ｔ８）。ここでは、生理状態レベル１が「通常の関心度」、生理状態レベル２が「やや高い関心度」、生理状態レベル３が「かなり高い関心度」として判定される。これらの判定結果は、出力部６２０を介して判定結果として出力される（Ｔ９）。

この後、生理状態判定装置６００は、必要に応じて、判定結果のデータ、解析波形、測定結果、画像表示条件等を関連付けて対象者３００（映画館の入場者）毎に記憶部６３０に記憶する。記憶部６３０は、例えば映画館内の座席に関連付けて対象者３００の情報を保管する。

（６−２−３）生理状態判定装置６００の特徴
（６−２−３−１）
以上説明したように、本実施形態に係る生理状態判定装置６００は、脳機能賦活情報検知部６４１と、顔面変化情報取得部６４２と、生理状態判定部６４５と、を備える。脳機能賦活情報検知部６４１は、生理状態に対応する脳機能賦活情報を検知する。顔面変化情報取得部６４２は、対象者３００の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する。生理状態判定部６４５は、脳機能賦活情報と顔面変化情報とに基づいて、対象者３００の所定の生理状態を判定する。

したがって、本実施形態に係る生理状態判定装置６００では、このような脳機能賦活情報検知部６４１を具備しているので、任意の脳機能賦活刺激から脳機能賦活情報を検知することができる。これにより、脳機能賦活刺激を提供して生理状態を判定する装置に比して、対象者３００の生理状態を容易に判定することができる。

特に、生理状態判定装置６００は、脳機能賦活情報検知部６４１が、特定環境検知部６４１ｂとしての機能を有する。特定環境検知部６４１ｂは、所定環境Ｋにおける状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報であるか否かを判定することで、脳機能賦活情報を検知する。さらに詳しくは、生理状態判定装置６００は、特定環境データベース６３５（特定環境記憶部）と、状態情報取得部６１８とをさらに備える。そして、特定環境検知部６４１ｂが、特定環境データベース６３５の情報と状態情報取得部６１８により取得された状態情報とを照合し、状態情報取得部６１８により取得された状態情報が、脳賦活刺激が存在する特定環境の状態情報である場合に、対象者３００に脳機能賦活刺激が与えられたと判定して脳機能賦活情報を検知する。

このようにして、生理状態判定装置６００では、特定環境の状態情報の検知により、脳機能賦活情報を検知できる。

（６−２−３−２）
また、本実施形態に係る生理状態判定装置６００は、顔面変化情報取得部６４２が、特定環境検知部６４１ｂにより、所定環境Ｋにおける状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報であると検知された場合、顔面変化情報を取得する。

したがって、生理状態判定装置６００では、特定環境の状態情報が検知された場合に、顔面変化情報取得部６４２が顔面変化情報を取得するので、判定に不要な情報の取得及び／又は保存を回避することができる。

なお、本実施形態に係る生理状態判定装置６００では、顔面変化情報取得部６４２が、脳機能賦活刺激が対象者３００に与えられていない任意のタイミングで基準となる顔面変化情報を取得する。そして、このような基準となる顔面変化情報を用いることで、生理状態判定部は、特定環境検知部６４１ａにより脳機能賦活刺激情報が検知されたときに取得される顔面変化情報から、対象者３００の生理状態を判定することができる。

（６−２−３−３）
その他、本実施形態に係る生理状態判定装置６００は、第１実施形態に係る生理状態判定装置５００における、（６−１−３−３）〜（６−１−３−１０）と同様の効果を有する。

（６−２−４）生理状態判定装置６００の変形例
（６−２−４−１）変形例２Ａ
本実施形態に係る生理状態判定装置６００は、図３４に示すように、ネットワーク上に設けられた判定情報提供装置１６００等を利用するものでもよい。変形例２Ａに係る生理状態判定装置６００の構成は、第１実施形態の変形例に係る生理状態判定装置５００の構成と同様である。したがって、変形例２Ａに係る生理状態判定装置６００であれば、生理状態判定部６４５が、外部ネットワークを利用して、対象者３００の生理状態レベルを判定できる。

また、本変形例の構成であれば、ビッグデータを用いた生理状態の判定が実現できる。すなわち、基準相関値ｒ１及び所定の変化量Δｒをビッグデータから求める。具体的には、対象者３００以外の者に、脳機能賦活情報を提供して得られた基準判定用成分に基づいて算出された基準相関値ｒ１を用いる。これにより、基準情報を随時最適化することができる。

（６−２−４−２）変形例２Ｂ
また、本実施形態に係る生理状態判定装置６００は、図３５に示すように、脳機能賦活情報検知部６４１が、第１装置６０１に格納されるものでもよい。この場合、顔面変化情報取得部６４２及び生理状態判定部６４５を含むその他の構成が、第２装置６０２に格納される。そして、第１装置６０１及び第２装置６０２が情報通信を実行することで対象者３００の生理状態を判定する。このように、脳機能賦活情報を検知するための第１装置６０１を、他の構成を有する第２装置６０２から分離することで、第１装置６０１のみを移動することができる。結果として、生理状態判定装置６００は、脳機能賦活情報を検知できる場所の自由度を高めることができる。

（６−２−４−３）変形例２Ｃ
また、本実施形態に係る生理状態判定装置６００は、図３６に示すように、変形例２Ａ及び変形例２Ｂを組み合わせた構成を具備してもよい。これにより、変形例２Ａ及び変形例２Ｂの両方の効果を有する生理状態判定装置６００を提供できる。

（６−２−４−４）変形例２Ｄ
また、本実施形態に係る生理状態判定装置６００は、図３７に示すように、脳機能賦活刺激が対象者３００に与えられていることを推定する推定部６５０をさらに備えるものでもよい。具体的には、推定部６５０は、対象者の視線、顔の角度、身体の動作のいずれか又は任意の組み合わせの情報に基づいて、脳機能賦活刺激が対象者に与えられていることを推定する。そして、特定環境検知部６４１ｂが、推定部６５０により脳機能賦活刺激が与えられていると推定された場合に、所定環境Ｋにおける状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報であるか否かを検知する。

このような構成により、変形例２Ｄに係る生理状態判定装置６００では、脳機能賦活刺激が対象者３００に与えられていることを推定することで、生理状態判定の判定結果の信頼性を高めることができる。

なお、身体の動作には、車両等のブレーキ操作、タブレットにペン等を介して接触する動作、及び通話相手に対して発する音声の応答確認などの身体により行なわれる任意の動作が含まれる。

（６−３）第３実施形態
図３８は第３本実施形態に係る生理状態判定装置７００の構成を示す模式図である。なお、既に説明した部分と同一の部分には略同一の符号（下二桁に同一数字を用いた符号）を付し、重複した説明を省略する。

本実施形態に係る生理状態判定装置７００は、上述の第１実施形態に係る生理状態判定装置５００及び第２実施形態に係る生理状態判定装置６００を組み合わせたものである。この生理状態判定装置７００は、操作情報取得部７１７及び状態情報取得部７１８を具備し、脳機能賦活情報検知部７４１が、特定操作検知部７４１ａ及び／又は特定環境検知部７４１ｂとして機能する。操作情報取得部７１７、状態情報取得部７１８、特定操作検知部７４１ａ、特定環境検知部７４１ｂは、それぞれ上述した操作情報取得部５１７、状態情報取得部６１８、特定操作検知部５４１ａ、特定環境検知部６４１ｂと同様の機能及び／又は構成を有するものである。要するに、本実施形態に係る生理状態判定装置７００は、所定機器３６０への特定操作の検知及び／又は特定環境の状態情報の検知により、脳機能賦活情報を検知することができる。

また、本実施形態に係る生理状態判定装置７００は、顔面変化情報取得部７４２が、特定操作検知部７４１ａにより、所定機器３６０に対する特定操作が行なわれたことが検知された場合、顔面変化情報を取得する。または、顔面変化情報取得部７４２は、特定環境検知部７４１ｂにより、所定環境Ｋにおける状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報であると検知された場合、顔面変化情報を取得する。または、特定操作検知部７４１ａによる特定操作の検知及び特定環境検知部７４１ｂによる特定環境の検知がなされた場合、顔面変化情報を取得する。

したがって、生理状態判定装置７００では、所定機器３６０への特定操作の検知、及び／又は、特定環境の状態情報の検知がされた場合に、顔面変化情報取得部７４２が顔面変化情報を取得するので、判定に不要な情報の取得及び／又は保存を回避することができる。

＜付記＞
なお、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではない。本発明は、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、本発明は、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できるものである。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素は削除してもよいものである。さらに、異なる実施形態に構成要素を適宜組み合わせてもよいものである。

本発明によれば、簡便に脳活動を推定することができるため、脳活動に基づき対象者の生理状態を可視化する生理状態可視化装置への適用が有効である。

２００ 状態可視化手段
２０１ 解析部
２０２ 表示部
３００ 対象者
３０１ 測定者
３６０ 所定機器
３７０ 脳機能賦活刺激提供物
５００ 生理状態判定装置
５１０ 入力部
５１５ 撮像部
５１７ 操作情報取得部
５２０ 出力部
５３０ 記憶部
５３１ 脳機能賦活情報データベース
５３２ 基準情報データベース
５４０ 処理部
５４１ 脳機能賦活情報検知部
５４１ａ 特定操作検知部
５４２ 顔面変化情報取得部
５４３ 顔面変化情報分解部
５４４ 判定用情報生成部
５４５ 生理状態判定部
６００ 生理状態判定装置
６０１ 第１装置
６０２ 第２装置
６１０ 入力部
６１５ 撮像部
６１８ 状態情報取得部
６２０ 出力部
６３０ 記憶部
６３１ 脳機能賦活情報データベース
６３２ 基準情報データベース
６３５ 特定環境データベース（特定環境記憶部）
６４０ 処理部
６４１ 脳機能賦活情報検知部
６４１ｂ 特定環境検知部
６４２ 顔面変化情報取得部
６４３ 顔面変化情報分解部
６４４ 判定用情報生成部
６４５ 生理状態判定部
６５０ 推定部
７００ 生理状態判定装置
７１５ 撮像部
７１７ 操作情報取得部
７１８ 状態情報取得部
７３５ 特定環境データベース（特定環境記憶部）
７４１ 脳機能賦活情報検知部
７４１ａ 特定操作検知部
７４１ｂ 特定環境検知部
７４２ 顔面変化情報取得部
７４３ 顔面変化情報分解部
７４４ 判定用情報生成部
７４５ 生理状態判定部
１５００ 判定情報提供装置
１５３０ 記憶部
１５３２ 基準情報データベース
１５４０ 処理部
１６００ 判定情報提供装置
Ｋ 所定環境

特開２０１３−１７６４０６号公報

Claims (10)

1. 対象者（３００）の所定の生理状態を判定する生理状態判定装置（５００，６００，７００）であって、
   前記生理状態に対応する脳機能賦活情報を検知する脳機能賦活情報検知部（５４１，６４１，７４１）と、
   前記対象者の顔面データの時系列変化を示す顔面変化情報を取得する顔面変化情報取得部（５４２，６４２，７４２）と、
   前記脳機能賦活情報と前記顔面変化情報とに基づいて、前記対象者の所定の生理状態を判定する生理状態判定部（５４５，６４５，７４５）と、
   を備える、生理状態判定装置。
2. 前記脳機能賦活情報検知部は、前記対象者又は前記対象者以外の測定者（３０１）により所定機器（３６０）への特定操作が行なわれた場合に、前記対象者に脳機能賦活刺激が与えられたと判定して前記脳機能賦活情報を検知する特定操作検知部（５４１ａ，７４１ａ）、及び／又は、所定環境（Ｋ）における状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報である場合に、前記対象者に脳機能賦活刺激が与えられたと判定して前記脳機能賦活情報を検知する特定環境検知部（６４１ｂ，７４１ｂ）、をさらに有する、
   請求項１に記載の生理状態判定装置。
3. 前記顔面変化情報取得部は、前記特定操作検知部により、所定機器に対する特定操作が行なわれたことが検知された場合、前記顔面変化情報を取得する、及び／又は、前記特定環境検知部により、所定環境における状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報であると検知された場合、前記顔面変化情報を取得する、
   請求項２に記載の生理状態判定装置。
4. 前記顔面変化情報取得部は、前記特定操作検知部により前記特定操作が検知されていないときに前記顔面変化情報の基準を取得する、及び／又は、前記特定環境検知部により前記特定環境の状態情報が検知されていないときに前記顔面変化情報の基準を取得する、
   請求項３に記載の生理状態判定装置。
5. 前記脳機能賦活情報検知部は、第１装置（６０１）に格納され、
   前記顔面変化情報取得部と前記生理状態判定部とは、第２装置（６０２）に格納され、
   前記第１装置及び前記第２装置が情報通信を実行することで前記対象者の生理状態を判定する、
   請求項２から４のいずれか１項に記載の生理状態判定装置。
6. 前記脳機能賦活刺激が前記対象者に与えられていることを推定する推定部（６５０）をさらに備え、
   前記特定環境検知部は、前記推定部により脳機能賦活刺激が与えられていると推定された場合に、所定環境における状態情報が、脳機能賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報であるか否かを検知する、
   請求項２から５のいずれか１項に記載の生理状態判定装置。
7. 前記推定部は、前記対象者の視線、顔の角度、身体の動作のいずれか又は任意の組み合わせの情報に基づいて、前記脳機能賦活刺激が前記対象者に与えられていることを推定する、
   請求項６に記載の生理状態判定装置。
8. 前記脳賦活刺激が存在するとみなされる特定環境の状態情報を予め記憶する特定環境記憶部（６３５，７３５）と、
   前記所定環境の状態情報を取得する状態情報取得部（６１８，７１８）と、
   をさらに備え、
   前記特定環境検知部は、前記特定環境記憶部に記憶された状態情報と、前記状態情報取得部により取得された状態情報とを照合し、前記脳賦活刺激が存在する特定環境の状態情報であるか否かを判定することで、前記脳機能賦活情報を検知する、
   請求項２から７のいずれか１項に記載の生理状態判定装置。
9. 前記顔面変化情報から判定用情報を生成する判定用情報生成部（５４４，６４４，７４４）をさらに備え、
   前記生理状態判定部が、前記判定用情報に基づいて生理状態を判定する、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の生理状態判定装置。
10. 前記顔面変化情報を、特異値分解、主成分分析或いは独立成分分析により複数の成分に分解する顔面変化情報分解部（５４３，６４３，７４３）をさらに備え、
    前記判定用情報生成部が、前記複数の成分から、前記脳機能賦活情報と関連する成分を判定用成分として抽出して、前記判定用成分から前記判定用情報を生成する、
    請求項９に記載の生理状態判定装置。