JP2018504188A - 被験体の精神状態を導き出すための方法および装置 - Google Patents
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Abstract
Description
感情の喚起のレベルの決定
図6を参照すると、被験体の感情の喚起のレベルを求めるために図1の装置300により実行される方法のフローチャート600が示されている。図6の方法はそのまま図15の方法のステップ1504に対応するものであることが分かる。図6の方法は次のステップに従って実行される。ステップ602では、被験体からのバイオ信号が取得される。これは実質的に図15の方法のステップ1502である。次いて、ステップ604では、取得されたバイオ信号がフィルタリングされ、ステップ606では、取得され、フィルタリングされたバイオ信号が複数の処理ウィンドウに分割される。さらに、次のステップ608では、(ステップ606で取得された)複数の処理ウィンドウにおいて、被験体の生理学的パラメータ、たとえば体温、皮膚温度、電気皮膚反応(GSR)、呼吸速度、心拍数(HR)および脈圧(PP)のうちの少なくとも任意の2つの生理学的パラメータのそれぞれに関連する統計的変動(たとえば、標準偏差、平均値シフト、連続する差の二乗平均値の平方根(RMSSD)が計算される。たとえば、HRとPPとが選択され、HRおよびPPのそれぞれの標準偏差が計算される(すなわち、SDHRおよびSDPP)。もちろん所望ならば、ステップ610で取得される最終結果の正確さを向上させるために2を超える数の生理学的パラメータが用いられてもよい。また、いうまでもなく、取得されたバイオ信号から生理学的パラメータのうちの一部が求められ、上述の生理学的パラメータセンサーから他の生理学的パラメータが取得されるようになっていてもよい。最後のステップ610では、選択された少なくとも2つの生理学的パラメータのそれぞれの統計的変動の計算値に基づいて被験体の感情の喚起のレベルが計算され、決定される。
1.図6の方法のステップ602
ステップ602では、信号感知モジュール402を用いて装着可能デバイス302により信号の取得が実行され、バイオ信号が取得される。この実施形態では、ここでいうバイオ信号とは、少なくとも5つの心臓サイクル(心臓の収縮から拡張までの鼓動サイクル)からなる(図7の例に記載のような)動脈PPG波形信号700のことである。すなわち、PPG信号700は少なくとも5つの心臓サイクルを含んでいる。これらの少なくとも5つの心臓サイクルは連続的に並んだ配置にある。PPG信号700は、各心臓サイクルの収縮期ピーク、開始時刻および終了時刻と関連する少なくとも5つの心臓サイクルの時間区間を含んでいる。PPG信号700は、被験体の身体のいかなる末梢部、たとえば手首および/または指から取得されるようになっていてもよい。被験体のバイオ信号を取得するための適切な精度は、限定するわけではないが、たとえば被験体のバイオ信号を取得するための測定ウィンドウとして180秒を用いるように信号感知モジュール402を設定することにより達成しうることが経験的に見出されている。
2.図6の方法のステップ604
取得されたPPG信号700は次にデータ処理モジュール404に送られ、処理され、計算される。データ処理モジュール404は事前に決定されたディジタルバンドパスフィルタ(図示せず)を有していてもよい。ディジタルバンドパスフィルタは、取得されたPPG700から雑音およびアーチファクトをフィルタリングしてフィルタリング処理されたPPG信号(図示せず)を生成するためのものである。
3.図6の方法のステップ606
次のステップ606では、フィルタリングされたPPG信号は後処理を容易にするために複数の処理ウィンドウに分割される。しかしながらいうまでもなく、実施形態によっては、フィルタリングされたPPG信号を複数の処理ウィンドウに分割することが必ずしも必要ではない場合もある。このような状況では、代わりに、(ステップ602において被験体のバイオ信号を取得するために用いられた)測定ウィンドウ全体の統計的変動が計算される。複数の処理ウィンドウに分割される実施形態では各処理ウィンドウが少なくとも5つの(連続した)心臓サイクルを含むように構成され、かつ、ステップ602にはPPG信号700が少なくとも5つの心臓サイクルを含むことが記載されているため、ステップ606からは最低1つの処理ウィンドウが生じることになる。処理ウィンドウのサイズはウィンドウの指定継続時間として定義されているものの、これは一例であって、唯一の定義として解釈されるべきではない。たとえば、被験体のSDPPおよびSDHRの計算に関していえば、SDPPおよびSDHRの計算に適切な精度は、限定するわけではないが、たとえば特有の精度要件に基づいて事前に決定された約30秒というウィンドウサイズを用いることにより達成される。高精度の結果を確保するためにさらに多くの数の心臓サイクル(すなわち、5つ以上)が各処理ウィンドウに含まれるように、各処理ウィンドウのサイズが分割プロセス時に最適に設定されるようになっていてもよい。
4.図6の方法のステップ608
ステップ608では、記載のように、(ステップ606で取得された)複数の処理ウィンドウにおいて、被験体の以下の生理学的パラメータのうちの少なくともいずれか2つに関連するそれぞれの統計的変動(たとえば、標準偏差、平均シフト、連続する差の二乗平均値の平方根(RMSSD))が計算される:体温、皮膚温度、電気皮膚反応(GSR)、呼吸速度、心拍数(HR)および脈圧(PP)。たとえば、HRとPPとを選択し、HRおよびPPのそれぞれの標準偏差(すなわち、SDHRおよびSDPP)が計算される。統計的変動の計算には従来の方法が用いられるので、簡潔さのため、従来の方法の詳細については本明細書では説明されていない。
5.図6の方法のステップ610
ステップ610では、ステップ608から取得された複数の統計的変動(またはそれに代えて、測定ウィンドウ全体が計算に用いられる場合には単一の統計的変動)の計算値が様々な興奮レベルに分類するための機械学習分類器に提供される。採用される機械学習分類器が臨床試験結果を用いた分類に用いられるパラメータと同一の/類似のパラメータを用いて前もって訓練されることを前提とするならば、サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)、ナイーブベイズ(Naive Bayes), k近傍法(k−Nearest Neighbors:KNN)などの既知の機械学習分類器ならばいかなる機械学習分類器が単独で/組み合わせて採用されてもよい。この実施形態では、SVMの性能がロバストでありかつ高精度であるという理由で、採用される機械学習分類器としてSVMが選択されている。
感情価レベルの決定
図10を参照すると、被験体の感情価レベルを求めるために図1の装置300により実行される方法のフローチャート1000が示されている。図10の方法はそのまま図15の方法のステップ1506に対応するものであることが分かる。図10の方法は次のステップで実行される。ステップ1002ではバイオ信号が取得される。これは実質的に図15の方法のステップ1502である。したがってもっと正確にいえば、ステップ602およびステップ1002はまさに図15のステップ1502である。次いでステップ1004では、取得されたバイオ信号がフィルタリングされ、次いでステップ1006では、取得され、フィルタリングされたバイオ信号から時間領域の心拍数変動性(HRV)信号が抽出される。ステップ1008では、HRV信号を参照信号と相関させることにより被験体のHRVコヒーレンスが計算される。参照信号とはたとえば時間領域における参照信号を表わす正弦波のことである。次いで、ステップ1010では、(高速フーリエ変換(FFT)アルゴリズムを用いて)時間領域のHRV信号に対して周波数領域解析が実行され、PSDグラフが導き出され、少なくとも1つの関連する周波数領域パラメータが計算される。少なくとも1つの関連する周波数領域パラメータには、LF/HF(低周波/高周波)比率およびカートシス値が含まれているが、他の実施形態では、他の適切な特性が含まれていてもよい。最後のステップ1012では、HRVコヒーレンスの計算値、LF/HF比およびカートシス値に基づいて(この場合には)被験体の感情価レベルが求められる。いうまでもなく、HRVコヒーレンス、LF/HF比およびカートシス値を集合的にHRVパラメータ/特性と呼ぶようにしてもよい。
1.図10の方法のステップ1006およびステップ1008
ステップ1006およびステップ1008については、公開番号第WO2014/031082号を有するPCT出願の教示内容全体が本明細書に援用される。したがって、バイオ信号から時間領域HRV信号を導き出し、次いで、参照信号と相関させ、被験体のHRVコヒーレンスを取得する方法についてすべての詳細に興味のある読者はPCT出願第WO2014/031082号を参照されたい。もちろんいうまでもなく、(時間領域または周波数領域のいずれであっても)HRVコヒーレンスの計算にいかなる他の既知の方法が用いられされてもよく、PCT出願第WO2014/031082号に開示されている方法のみに限定されるわけではない。
2.図10の方法のステップ1010
ステップ1010では、データ処理モジュール404により高速フーリエ変換(FFT)アルゴリズムを用いて時間領域HRV信号が電力スペクトル密度(PSD)グラフに変換される。図11には、PSDのグラフ1100の一例が示されている。すなわち、PSDグラフは、時間領域HRV信号から取得された周波数領域スペクトルである。詳細にいえば、PSDグラフの数学的な積分により、PSDグラフの低周波(LF)電力(すなわち、0.04〜0.15Hz)および高周波(HF)電力(すなわち、0.15〜0.4Hz)のバンドが定量化される。次いで、この結果が、高周波電力に対する低周波パワーの比(LF/HF)を計算するためにデータ処理モジュール404により用いられる。さらに、カートシス値を計算するためにPSDグラフに対してスペクトルカートシス解析がデータ処理モジュール404により実行される。
3.図10の方法のステップ1012
様々なレベルの感情価を区別するためにLF/HF比が一般に用いられているものの、図12に記載のベン図1200の陰陰部に示されているように、同じLF/HF比の値に基づいたとしても密接に関連する感情には依然としてオーバーラップが存在する。LF/HF比とは別に、HRVコヒーレンスも感情価(情緒)レベルに密接に関係していると考えられる。PSDグラフのカートシス解析の場合、図13aおよび図13bに示されているように、個人のHRVコヒーレンスとカートシス値が高い関連性を有していることが見出されている。本実施形態では、被験体の感情価レベルを求める際にHRVコヒーレンス、LF/HF比およびカートシス値を組み合わせた解析により最も高い精度が得られると考えられている。
用途
有益なことに、提案された装置300は、個人が所望の期間にわたって自分の感情状態を追跡するという課題に対する解決策を提供している(装置300はこの期間にわたって自動追跡を可能とするようにプログラムされるようになっていてもよい)。このことにより、個人が自分の感情に変化を引き起こす恐れのある状況を認識することができるようになるので、今後、個人がこれらの状況によりうまく対処していく方法を学習することができるようになる。上述の所望の期間は、個人の目的に応じて1時間、24時間、7日、1か月というように任意の継続期間に設定することができる。所望の時間にわたって感情状態を追跡することにより装置300により生成されるデータは、文字形式またはグラフ形式(傾向を棒グラフまたは円グラフとして表示)で個人に対して提示されるようになっていてもよい。
Claims (32)
- 被験体の精神状態を導き出す方法であって、
(i)前記被験体からバイオ信号を受け取ることと、
(ii)前記バイオ信号から導き出される少なくとも2つの生理学的パラメータのそれぞれの統計的変動を計算することと、
(iii)前記少なくとも2つの生理学的パラメータのそれぞれの統計的変動の計算値に基づいて前記被験体の興奮レベルを求めることと、
(iv)前記バイオ信号から時間領域心拍数変動性信号を導き出して少なくとも2つの心拍数変動性パラメータを計算することと、
(v)前記少なくとも2つの心拍数変動性パラメータの計算値に基づいて前記被験体の感情価レベルを求めることと、
(vi)前記興奮レベルおよび前記感情価レベルから前記精神状態を導き出すことと
を含む、方法。 - 前記少なくとも2つの生理学的パラメータが呼吸速度、心拍数および脈圧からなる群から選択される、請求項1に記載の方法。
- 前記バイオ信号を受け取ることが、前記バイオ信号の少なくとも5つの心臓サイクルに関連するデータを受け取ることを含む、請求項1乃至2のうちのいずれか一項に記載の方法。
- ステップ(v)の前記感情価レベルを取得するために、前記少なくとも2つの心拍数変動性パラメータのうちの1番目のパラメータを用いて前記被験体の初期の感情価レベルを求めることと、前記少なくとも2つの心拍数変動性パラメータのうちの2番目のパラメータを条件付きしきい値パラメータとして用いて前記初期の感情価レベルを確認することとをさらに含む、請求項1乃至3のうちのいずれか一項に記載の方法。
- 前記少なくとも2つの心拍数変動性パラメータが前記被験体の心拍数変動性コヒーレンス、LF/HF比およびカートシス値からなる群から選択される、請求項1乃至4のうちのいずれか一項に記載の方法。
- 前記時間領域心拍数変動性信号と参照信号との間の相関関係を求めることにより、前記心拍数変動性コヒーレンスが計算される、請求項5に記載の方法。
- 前記時間領域心拍数変動性信号から取得される周波数領域信号から前記LF/HF比および前記カートシス値が計算される、請求項5に記載の方法。
- 前記時間領域心拍数変動性信号を電力スペクトル密度のスペクトルに変換することにより前記周波数領域信号が取得される、請求項7に記載の方法。
- 前記参照信号が時間領域参照信号を表わす正弦波である、請求項6に記載の方法。
- 前記データが各心臓サイクルの収縮期ピーク、開始時刻および終了時刻と関連する前記少なくとも5つの心臓サイクルの時間区間を含む、請求項3に記載の方法。
- 前記統計的変動の計算値をまとめて用いて前記興奮レベルを求めるように機械学習分類器を構成することをさらに含む、請求項1乃至10のうちのいずれか一項に記載の方法。
- 前記機械学習分類器には、サポートベクターマシン、ナイーブベイズ法およびk近傍法が含まれる、請求項11に記載の方法。
- 電子機器にダウンロード可能な被験体の精神状態を導き出すためのコンピュータプログラムであって、
1組のインストラクションを備えており、実行されると、
前記電子機器のプロセッサを、
(i)前記被験体からバイオ信号を受け取り、
(ii)前記バイオ信号から導き出される少なくとも2つの生理学的パラメータのそれぞれの統計的変動を計算し、
(iii)前記少なくとも2つの生理学的パラメータのそれぞれの統計的変動の計算値に基づいて前記被験体の興奮レベルを求め、
(iv)前記バイオ信号から時間領域心拍数変動性信号を導き出して少なくとも2つの心拍数変動性パラメータを計算し、
(v)前記少なくとも2つの心拍数変動性パラメータの計算値に基づいて前記被験体の感情価レベルを求め、
(vi)前記興奮レベルおよび前記感情価レベルから前記精神状態を導き出すよう制御するように構成されてなる、コンピュータプログラム。 - 前記コンピュータプログラムがインターネットを介してダウンロード可能に構成されてなる、請求項13に記載のコンピュータプログラム。
- 電子機器のメモリー内に格納されるコンピュータプログラムであって、
1組のインストラクションを備えており、実行されると、
前記電子機器のプロセッサを、
(i)被験体からバイオ信号を受け取り、
(ii)前記バイオ信号から導き出される少なくとも2つの生理学的パラメータのそれぞれの統計的変動を計算し、
(iii)前記少なくとも2つの生理学的パラメータの前記統計的変動の計算値に基づいて前記被験体の興奮レベルを求め、
(iv)前記バイオ信号から時間領域心拍数変動性信号を導き出して少なくとも2つの心拍数変動性パラメータを計算し、
(v)前記少なくとも2つの心拍数変動性パラメータの計算値に基づいて前記被験体の感情価レベルを求め、
(vi)前記興奮レベルおよび前記感情価レベルから前記被験体の精神状態を導き出すように制御するように構成されてなる、コンピュータプログラム。 - 被験体の精神状態を導き出すための装置であって、
(i)前記被験体からバイオ信号を受け取るための受信器と、
(ii)
(a)前記バイオ信号から導き出される少なくとも2つの生理学的パラメータのそれぞれの統計的変動を計算し、
(b)前記少なくとも2つの生理学的パラメータのそれぞれの統計的変動の計算値に基づいて前記被験体の興奮レベルを求め、
(c)前記バイオ信号から時間領域心拍数変動性信号を導き出して少なくとも2つの心拍数変動性パラメータを計算し、
(d)前記少なくとも2つの心拍数変動性パラメータの計算値に基づいて前記被験体の感情価レベルを求め、
(e)前記興奮レベルおよび前記感情価レベルから前記精神状態を導き出すためのプロセッサと
を備えてなる、装置。 - 前記装置が電子機器の形態を有してなる、請求項16に記載の装置。
- 前記電子機器が通信デバイスまたは装着可能デバイスである、請求項17に記載の装置。
- 前記装置が装着可能デバイスと受信器を有する通信デバイスとを備えており、前記装着可能デバイスが、前記被験体から前記バイオ信号を取得するための信号検知デバイスと、前記バイオ信号に関連するデータを求めるためのデータ処理モジュールとを有しており、前記通信デバイスの前記受信器が、求められた前記バイオ信号に関連するデータを受け取るように構成されてなる、請求項18に記載の装置。
- 前記電子機器が少なくとも1つのLEDと少なくとも1つのフォトダイオードとを有しており、前記LEDが前記被験体の表面に光を発射するように構成され、前記フォトダイオードが発射された前記光のうちの前記被験体の表面により反射された光を受け取るように構成され、前記反射された光が前記バイオ信号の前記少なくとも5つの心臓サイクルに関連する前記データに相当してなる、請求項17または18のうちのいずれか一項に記載の装置。
- 被験体の感情価レベルを求める方法であって、
(i)被験体からバイオ信号を受け取ることと、
(ii)前記バイオ信号から時間領域心拍数変動性信号を導き出して少なくとも2つの心拍数変動性パラメータを計算すことと、
(iii)前記少なくとも2つの心拍数変動性パラメータからの感情価レベルを求めることと
を含む、方法。 - 前記少なくとも2つの心拍数変動性パラメータが前記被験体の心拍数変動性コヒーレンス、LF/HF比およびカートシス値からなる群から選択される、請求項21に記載の方法。
- 被験体の興奮レベルを求める方法であって、
(i)前記被験体からバイオ信号を受け取ることと、
(ii)前記バイオ信号から導き出される少なくとも1つの生理学的パラメータの統計的変動を計算することと、
(iii)前記少なくとも1つの生理学的パラメータの統計的変動の計算値に基づいて前記被験体の興奮レベルを求めることとを含んでおり、
前記統計的変動の計算値が前記被験体の唾液のコルチゾールの40%を超える増加に相当する場合、前記興奮レベルがストレスレベルにあると判断される、方法。 - 前記バイオ信号を受け取ることが前記バイオ信号の少なくとも5つの連続する心臓サイクルに関連するデータを受け取ることを含む、請求項23に記載の方法。
- 前記データが各心臓サイクルの収縮期ピーク、開始時刻および終了時刻に関連する前記少なくとも5つの心臓サイクルの時間区間を含む、請求項24に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの生理学的パラメータが脈圧を含む、請求項23乃至25のうちのいずれか一項に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの生理学的パラメータの統計的変動を計算することが前記脈圧の標準偏差を計算することを含む、請求項26に記載の方法。
- 前記脈圧の計算値の標準偏差が約3.0〜12.0mmHg水銀レベルの範囲内にあるしきい値よりも大きい場合、前記興奮レベルが前記ストレスレベルにあると判断される、請求項27に記載の方法。
- 前記脈圧の標準偏差の計算値が約6.0〜10.0mmHg水銀レベルの範囲内にあるしきい値よりも大きい場合、前記興奮レベルが前記ストレスレベルにあると判断される、請求項28に記載の方法。
- 被験体の精神状態を導き出す方法であって、
(i)前記被験体からバイオ信号を受け取ることと、
(ii)前記バイオ信号から導き出される少なくとも2つの生理学的パラメータのそれぞれの統計的変動を計算することと、
(iii)前記少なくとも2つの生理学的パラメータのそれぞれの統計的変動の計算値に基づいて前記被験体の興奮レベルを求めることと
を含む、方法。 - 前記少なくとも2つの生理学的パラメータが呼吸速度、心拍数および脈圧からなる群から選択される、請求項30に記載の方法。
- 被験体の興奮レベルを求める方法であって、
(i)前記被験体からバイオ信号を受け取ることと、
(ii)前記バイオ信号から導き出される少なくとも1つの生理学的パラメータの統計的変動を計算することと、
(iii)前記少なくとも1つの生理学的パラメータの統計的変動の計算値に基づいて前記被験体の興奮レベルを求めることとを含み、
前記統計的変動の計算値が約3.0〜12.0mmHg水銀レベルの範囲内にあるしきい値よりも大きい場合、前記興奮レベルがストレスレベルにあると判断される、方法。
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