JP2019093175A - 眠気算出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】周辺環境も考慮して高精度に眠気の度合いの算出をすることができる眠気算出装置を提供する。【解決手段】スマートフォン１において、Ｉ／Ｆ１８が心拍センサ１９で測定された被検者の心拍数及び測定時刻を取得し、状態判別部１１で被検者の活動状態を判別して、ＧＰＳ受信機１２でスマートフォン１の現在地情報を求めて、これらをサーバ２に送信する。そして、サーバ２において、外部通信部２３で被検者の現在地の気象情報を取得し、補正部２４で活動状態と現在時刻に応じて被検者の眠気基準心拍数を眠気基準心拍数テーブル２１から読出し、気象情報に基づいて補正する。そして、補正した眠気基準心拍数（補正眠気基準心拍数）をスマートフォン１に送信し、スマートフォン１の眠気度算出部１６で補正眠気基準心拍数及びＩ／Ｆ１８が取得した心拍数に基づいて被検者の眠気度を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、被検者の眠気を算出する眠気算出装置に関する。

例えば自動車の居眠り運転を検出するために、運転者の心拍数から居眠り状態を検出することが提案されている（例えば、特許文献１、２を参照）。

特許文献１には、覚醒時に心拍センサによって検出された心拍のＲＲＩ（R-R Interval）値の平均値並びに平均値を超えるＲＲＩ値の積分値の所定倍を閾値とし、平均値を超えるＲＲＩ値を積分して閾値を超える場合は居眠りであると判定することが記載されている。

特許文献２には、センサが測定した安静状態の被検者の心拍波形に基づいてＲＲＩを時系列化した心拍間隔データを求める。次に、心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求める。次に、周波数解析結果を初期状態として設定し、初期状態に含まれる推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定する。そして、その眠気スケールに基づいて被検者の眠気を判定することが記載されている。

特許３２５２５８６号公報 特開２０１４−１２０４２号公報

特許文献１に記載された方法の場合、初期覚醒時のデータをリファレンスにしている。しかしながら、初期状態は人により違いがあり、初期状態の覚醒度によってはＲＲＩ値の平均値等が適切に設定できないことがあった。従って、人による初期状態の差に対応できないという問題があった。

特許文献２に記載された方法の場合は次のような問題がある。心拍情報と眠気スケールの対応は、様々な要因で変化する。安静状態をベースにしても、日による変化、時間帯による変化がある。例えば眠気が強くなる時間は早朝の３時から４時、日中は午後３時から４時であることが知られている。従って、心拍情報だけで精度良く眠気を推定することは困難である。また、運転はある種のストレス負荷状態であり、道路状態（市街地か、高速道路か）でも心拍数のベースラインが異なる。さらに、計測開始当初の状態が一定でないので、初めから眠い場合、初めは眠くない場合などの変化に対応できなかった。

また、眠気を判定するためには、特許文献１、２のように、何らかの基準となる心拍数等を設定する必要がある。しかしながら、心拍数は、個人差があるだけでなく、時刻や活動状態によって変動する。また、天気や気温等の気象情報、自動車を運転している場合であれば、道路の種別や交通量等の被検者の周辺環境によっても変動する。

特許文献１、２に記載された方法では、上述した周辺環境は何ら考慮されていないので、周辺環境の変化によっては、正確な眠気の検出ができないことがある。

そこで、本発明は、上述した問題に鑑み、例えば、周辺環境も考慮して高精度に眠気の算出をすることができる眠気算出装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、被検者の心拍に関する生体情報を取得する生体情報取得部と、前記被検者の眠気基準心拍数を取得する眠気基準心拍数取得部と、前記被検者の位置する現在地を含む地域に関連する地域情報を取得する地域情報取得部と、前記取得された眠気基準心拍数を、前記地域情報に基づいて補正する補正部と、前記補正された眠気基準心拍数及び前記生体情報に基づいて前記被検者の眠気に関する情報を算出する眠気度算出部と、を備えることを特徴とする眠気算出装置である。

本発明の第１の実施例にかかる眠気算出装置の概略構成図である。 図１に示されたスマートフォンの概略構成図である。 図１に示されたサーバの概略構成図である。 図２に示された状態判別部における活動状態の判別例を示した表である。 図２に示されたパラメータテーブルの例を示した表である。 図２に示された眠気表示部の表示例の説明図である。 図３に示された眠気基準心拍数テーブルの例を示した表である。 眠気基準心拍数テーブルを算出設定する他の構成例である。 眠気基準心拍数テーブルの補間についての説明図である。 基準心拍数と天気との関係を示したグラフである。 天気と気温で眠気基準心拍数を補正する表である。 天気と不快指数で眠気基準心拍数を補正する表である。 基準心拍数と季節との関係を示したグラフである。 天気と季節で眠気基準心拍数を補正する表である。 図１に示された眠気算出装置の動作のフローチャートである。 本発明の第２の実施例にかかる眠気算出装置の概略構成図である。 図１６に示されたスマートフォンの概略構成図である。 道路種別と速度で眠気基準心拍数を補正する表である。 本発明の第３の実施例にかかる眠気算出装置の眠気表示部の主観評価前の表示例の説明図である。 本発明の第３の実施例にかかる眠気算出装置の眠気表示部の主観評価後の表示例の説明図である。

以下、本発明の一実施形態にかかる眠気算出装置を説明する。本発明の一実施形態にかかる眠気算出装置は、生体情報取得部で被検者の心拍に関する生体情報を取得し、活動状態取得部で被検者の活動状態を取得する。眠気基準心拍数取得部で被検者の眠気基準心拍数が前記活動状態毎に格納されている眠気基準心拍数格納部から前記活動状態取得部が取得した前記活動状態に応じて前記眠気基準心拍数を取得し、地域情報取得部で被検者の位置する現在地を含む地域に関連する地域情報を取得する。次に、補正部で眠気基準心拍数取得部が取得した眠気基準心拍数を、地域情報取得部が取得した前記地域情報に基づいて補正する。そして、眠気度算出部で補正部が補正した眠気基準心拍数及び生体情報取得部が取得した生体情報に基づいて被検者の眠気に関する情報を算出する。このようにすることにより、被検者の現在地等の地域情報に基づいて眠気基準心拍数を補正することができるので、周辺環境も考慮して高精度に眠気の算出をすることができる。

また、補正部は、眠気基準心拍数取得部が取得した眠気基準心拍数を、現在の日時及び地域情報に基づいて補正してもよい。このようにすることにより、季節等も考慮して、眠気基準心拍数を補正することができる。したがって、より高精度に眠気の算出をすることができる。

また、地域情報には、当該地域の気象情報が含まれていてもよい。このようにすることにより、被検者がいる場所の天気、気温、湿度、気圧、不快指数等の気象情報を考慮して眠気基準心拍数を補正することができる。

また、地域情報には、当該地域の交通情報が含まれていてもよい。このようにすることにより、被検者がいる場所の道路種別、渋滞状況等を考慮して眠気基準心拍数を補正することができる。

また、被検者が乗車している車両の走行速度を取得する走行速度取得部を更に備え、活動状態取得部が取得した被検者の活動状態が前記車両を運転している状態であった場合、補正部は、眠気基準心拍数取得部が取得した眠気基準心拍数を走行速度取得部が取得した走行速度及び地域情報に含まれる交通情報に基づいて補正してもよい。このようにすることにより、被検者が自動車等の車両を運転している場合に、交通情報に基づいた眠気基準心拍数の補正を行うことができる。

また、予め設定した目的地までの経路を探索して案内を行う案内部を更に備え、案内部は、眠気算出部が算出した眠気に関する情報に基づいて、目的地までの経路を探索するようにしてもよい。このようにすることにより、被検者の眠気に応じて適切な経路を選択して案内することができる。

また、生体情報取得部は、取得した生体情報の測定時刻を取得し、眠気基準心拍数取得部は、被検者の眠気基準心拍数が時刻及び活動状態毎に格納された眠気基準心拍数格納部から測定時刻及び活動状態に応じて眠気基準心拍数を取得してもよい。このようにすることにより、活動状態に加えて時刻も考慮して眠気基準心拍数を選択することができる。従って、さらに精度良く眠気を算出することができる。

また、眠気度算出部は、活動状態毎に予め設定された眠気予測パラメータに基づいて、被検者の眠気に関する情報を算出してもよい。このようにすることにより、心拍に関する生体情報に含まれる複数の要素を活動状態に応じて重み付けすることができる。

また、眠気に関する情報を被検者に表示する表示部と、表示部に表示された眠気に関する情報に対する被検者の評価が入力される入力部と、を備えている。そして、眠気度算出部は、入力部により入力された評価に基づいて、眠気基準心拍数格納部に格納されている眠気基準心拍数を更新し、眠気に関する情報を算出するようにしてもよい。このようにすることにより、眠気度算出部が算出した眠気に関する情報を被検者が主観評価することができる。そして、その主観評価結果をフィードバックして再度眠気度算出部が眠気に関する情報を算出することができる。従って、被検者個人の感覚に合わせて眠気に関する情報をより精度良く算出することができる。

また、本発明の一の実施形態にかかる情報処理装置は、活動状態取得部で被検者の活動状態を取得し、地域情報取得部で被検者の現在地を含む地域に関連する地域情報を取得する。そして、補正部で活動状態取得部が取得した活動状態に応じて被検者の眠気基準心拍数が活動状態毎に格納されている眠気基準心拍数格納部から選択した眠気基準心拍数を、地域情報取得部が取得した地域情報に基づいて補正する。このようにすることにより、被検者の現在地等の地域情報に基づいて眠気基準心拍数を補正することができる。

また、本発明の一実施形態にかかる眠気算出方法は、生体情報取得工程が測定された該被検者の心拍に関する生体情報を取得し、活動状態取得工程が被検者の活動状態を取得する。眠気基準心拍数取得工程が被検者の眠気基準心拍数が前記活動状態毎に格納されている眠気基準心拍数格納部から前記活動状態取得部が取得した前記活動状態に応じて前記眠気基準心拍数を取得し、地域情報取得工程が被検者の位置する現在地を含む地域に関連する地域情報を取得する。次に、補正工程で眠気基準心拍数取得工程で取得した眠気基準心拍数を、地域情報取得工程で取得した前記地域情報に基づいて補正する。そして、眠気度算出部で補正部が補正した眠気基準心拍数及び生体情報取得部が取得した生体情報に基づいて被検者の眠気に関する情報を算出する。このようにすることにより、被検者の現在地等の地域情報に基づいて眠気基準心拍数を補正することができるので、周辺環境も考慮して高精度に眠気の算出をすることができる。

また、上述した眠気算出方法をコンピュータにより実行させる眠気算出プログラムとしてもよい。このようにすることにより、コンピュータを用いて、被検者の現在地等の地域情報に基づいて眠気基準心拍数を補正することができるので、周辺環境も考慮して高精度に眠気の算出をすることができる。

また、上述した眠気算出プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。このようにすることにより、当該プログラムを機器に組み込む以外に単体でも流通させることができ、バージョンアップ等も容易に行える。

本発明の第１の実施例にかかる眠気算出装置を図１乃至図１５を参照して説明する。本実施例にかかる眠気算出装置５０は、図１に示したように、スマートフォン１と、情報処理装置としてのサーバ２と、を備えている。

スマートフォン１は、図２に示したように、活動状態取得部としての状態判別部１１と、ＧＰＳ受信機１２と、Ｇセンサ１３と、パラメータテーブル１４と、通信部１５と、眠気度算出部１６と、表示部としての眠気度表示部１７と、生体情報取得部としてのＩ／Ｆ１８、を備えている。そして、スマートフォン１は、心拍センサ１９が接続されている。

図２に示したスマートフォン１の構成は、例えばアプリケーションプログラム（アプリ）として構成すればよい。また、スマートフォン１が心拍センサ１９を備える構成であってもよい。

なお、本実施例は、スマートフォン１で説明するが、スマートフォン１に限らないことはいうまでもなく、携帯電話やタブレット型の端末等であってもよいし、腕時計型等であってもよい。或いはカーナビゲーションシステム等の車載機器であってもよい。

心拍センサ１９は、心拍に関する生体情報として少なくとも心拍数を取得することができるセンサであれば、周知のものを用いることができる。例えば、腕時計型、運転席等のシートに備えられている構成等、種々の形態のものを利用することができる。また、心拍センサ１９は、１種類に限らず、後述する活動状態に応じて複数種類を使い分けてもよい。

上述した構成のスマートフォン１においては、状態判別部１１及び眠気度算出部１６はＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置が機能する。また、パラメータテーブル１４はフラッシュメモリなどの記憶媒体が機能する。また、眠気度表示部１７は、液晶ディスプレイ等の表示装置が機能する。Ｉ／Ｆ１８は、心拍センサ１９等と通信する通信制御部等が機能する。また、ＧＰＳ受信機１２やＧセンサ１３は、スマートフォン１が内蔵するものを利用することができる。

状態判別部１１は、ＧＰＳ受信機１２やＧセンサ１３から入力されるスマートフォン１の現在地情報及び加速度情報（被検者の位置する現在地及び加速度）に基づいて安静、運転中、作業中、睡眠等といった被検者の活動状態を判別する。即ち、状態判別部１１は、被検者の活動状態を取得する。

ＧＰＳ受信機１２は、周知のように複数のＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から発信される電波を受信して、現在地情報（緯度、経度）を求めて状態判別部１１に出力する。

Ｇセンサ１３は、所謂加速度センサであり、例えば３軸加速度センサであれば、ＸＹＺ軸の３方向の加速度を測定できる。Ｇセンサ１３は、測定された加速度を状態判別部１１に出力する。

状態判別部１１における活動状態の判別の例を図４に示す。図４は、活動状態を判別するテーブルの例である。図４のテーブルにおいて、状態ｓｔａ１の内容は安静、状態ｓｔａ２の内容は運転中、状態ｓｔａ３の内容は作業中、状態ｓｔａ４の内容は睡眠、の活動状態を示している。勿論活動状態は、エクササイズや重労働等、図示した項目以外が含まれていてもよい。

図４のテーブルでは、位置情報がリビングで、加速度情報が小さく、速度が小さく、デバイスが腕時計である場合に状態ｓｔａ１（安静）と判別する。ここで、速度は、例えば現在地情報の変化から算出すればよい。デバイスは心拍センサ１９の種類や設置されている場所を示しており、心拍センサ１９から取得してもよいし、別途被検者等が設定してもよい。

また、現在地情報が車両で、加速度情報が中、速度が大きく、デバイスが運転席である場合に状態ｓｔａ２（運転中）と判別する。現在地情報が事務所で、加速度情報が大きい、速度が中、デバイスが椅子である場合に状態ｓｔａ３（作業中）と判別する。現在地情報がベッドで、加速度情報が小さい、速度が小さい、デバイスがベッドである場合に状態ｓｔａ４（睡眠）と判別する。また、特に加速度情報、速度については、一例であり、具体的な数値等は適宜設定上で、任意に変更することができる。

なお、図４のテーブルでは、現在地情報、加速度情報、速度情報、デバイス情報で判別していたが、いずれか１項目のみで判定してもよいし２項目又は３項目のみであってもよい。また、心拍センサ１９で測定した心拍数で判別してもよい。例えば、心拍数の変化が少ない場合は安静状態か睡眠、心拍数が低いが変動がある場合は運転か作業中など、大まかな判別は可能である。

パラメータテーブル１４は、後述する眠気予測パラメータが活動状態毎に設定されているテーブルを備えている。そして、状態判別部１１の判別結果に基づいて、その活動状態に対応する眠気予測パラメータを眠気度算出部１６に出力する。テーブルの例を図５に示す。

眠気予測パラメータは図５に示したようにａ、ｂの２種類が設定される。図５の例では、状態ｓｔａ１（安静）の場合、眠気予測パラメータａは０．２、眠気予測パラメータｂは０．２とし、状態ｓｔａ２（運転中）の場合、眠気予測パラメータａは０．５、眠気予測パラメータｂは０としている。また、状態ｓｔａ３（作業中）の場合、眠気予測パラメータａは０．１、眠気予測パラメータｂは０．２とし、状態ｓｔａ４（睡眠）の場合、眠気予測パラメータａは０．２、眠気予測パラメータｂは０．２としている。図５のテーブルから明らかなように、眠気予測パラメータａ、ｂは０〜１の範囲の値が設定される。

通信部１５は、サーバ２と通信する。通信部１５は、心拍センサ１９で測定された心拍数（心拍揺らぎも含めてもよい）と測定時刻、状態判別部１１で判別された活動状態及びＧＰＳ受信機１２が求めた現在地情報をサーバ２に送信する。通信部１５は、サーバ２から送信された補正眠気基準心拍数を受信する。補正眠気基準心拍数とは後述する補正を行った眠気基準心拍数であり、眠気基準心拍数については後述する。

眠気度算出部１６は、心拍センサ１９で測定された心拍数と、パラメータテーブル１４から出力された眠気予測パラメータと、通信部１５がサーバ２から受信した補正眠気基準心拍数と、に基づいて眠気度（眠気に関する情報）を算出する。

眠気度とは、現在の心拍数が眠気基準心拍数よりも低いときの、現在の心拍数と眠気基準心拍数との差分であり、現在の心拍数が眠気基準心拍数より下がる割合に応じて眠気も強くなるように算出される。

ここで、眠気度を算出する前提について説明する。心拍変動から自律神経のバランスを推定するために、心拍変動についての時系列データから、呼吸変動に対応する高周波変動成分（ＨＦ成分）と血圧変動であるメイヤー波（Mayer wave）に対応する低周波成分（ＬＦ成分）を抽出し、両者の大きさを比較する。呼吸変動を反映するＨＦ成分は、副交感神経が緊張（活性化）している場合のみに心拍変動に現れる。一方、ＬＦ成分は、交感神経が緊張しているとき、及び副交感神経が緊張しているときにも心拍変動に現れる。

ＨＦ成分は、パワースペクトルのＨＦ成分の領域（０.１５Ｈｚから０.４０Ｈｚまで）の強度を合計した値に平方根を用いるのが一般的である。ＨＦ成分（ＨＦＳ）は、個人差が大きく、個人ごとに正規化を行い１から５の値に変換する。
ＨＦＳ＝β×√（ＨＦ）・・・（１）

ここで、ＨＦＳの平均値が２となるようにβの値は決定される。ＨＦＳの値が１より小さいものは１とし、５より大きいものは５とする。その結果、ＨＦＳは１から５までの値となる。

眠気度算出部１６では、眠気予測パラメータをａ及びｂ、現在の心拍数ＨＲから得られるＲＲ間隔（R-R Interval）をＲＲ、基準心拍数ＨＲ＿ｒｅｆから得られる基準ＲＲ間隔をＲＲ＿ｒｅｆ、心拍揺らぎをＨＦＳとすると、次の（２）式により眠気度Ｄを算出する。
Ｄ＝ａ×（ＲＲ−ＲＲ＿ｒｅｆ）＋ｂ×ＨＦＳ・・・（２）

ここで、心拍数ＨＲは１分間当たりの心拍の数であるので、ＲＲ間隔は、心拍数ＨＲから次の（３）式で算出される。
ＲＲ＝６００００／ＨＲ（ミリ秒）・・・（３）

同様に、ＲＲ＿ｒｅｆは次の（４）式で算出される。
ＲＲ＿ｒｅｆ＝６００００／ＨＲ＿ｒｅｆ（ミリ秒）・・・（４）

本実施例では、ＨＦＳは眠気度算出部１６で心拍数から求めているが、心拍センサ１９から取得するようにしてもよい。その場合は、Ｉ／Ｆ１８が取得する生体情報としては、心拍数と心拍揺らぎの高周波成分となる。

ここで、眠気予測パラメータａ及びｂをそれぞれ設定することについて説明する。例えば運転中の眠気は単調な運転時（高速道路等）で起こりやすく、眠気を伴った機能低下が起こる。このような機能低下は、生理機能上は心拍数、血圧などが沈静して、眼球運動と脳波の異常などが動揺しながら出現する。自覚症状 疲労感が眠気とだるさ、四肢の疲れを中心に大きく増大し、集中低下も強く感じられる。行動能力 反応時間の大きな延長とばらつきが増大、正確さの低下があり、閉眼、まどろみによる危険状態にも至る。

眠気の状態は自律神経の機能により下記のように分類される。
＜１．眠気のない場合＞
交感神経が亢進し、副交感神経が抑制している状態である。心拍数ＨＲが大きく、心拍揺らぎの高周波成分ＨＦが小さい。
＜２．眠気の兆候がある場合＞
単調な運転や疲労などにより、心理的に眠気の自覚は少ないが生理的にその兆候が現れる。交感神経活動が亢進状態から抑制状態に変わるので、心拍数が下がる。
＜３．眠気が生じる場合＞
交感神経は抑制したままであるが、副交感神経活動が亢進状態に変わるので、心拍数ＨＲが下がり、心拍揺らぎの高周波成分ＨＦが上がる。
＜４．眠気に抗した葛藤状態＞
危険を感じ、眠気に抗するために、緊張状態を生じる。ヒヤッとしたときなどに、交感神経活動が断続的に亢進し、心拍揺らぎの高周波成分ＨＦが減少する。
＜５．眠気に抗しきれない状態＞
緊張が消失し、居眠りが始まる。交感神経活動が抑制されるので心拍数ＨＲは下がる。

上記の分類で、通常の居眠り運転では１の状態（眠気のない場合）から２の状態（眠気の兆候がある場合）に変化し、さらに４の状態（眠気に抗した葛藤状態）に至ることが多い。一方、安静状態では、１の状態から２の状態になり、３の状態（眠気が生じる場合）になり、そして、眠ってしまうと５の状態（眠気に抗しきれない状態）に至る。

即ち、眠気予測パラメータａ及びｂは、ＲＲ間隔及び心拍揺らぎのそれぞれに対する重み付けをするための係数である。上述したように、ＲＲ間隔と心拍揺らぎは、活動状態によって眠気への寄与が異なるため、それぞれに重み付けをすることで、眠気度の精度を高めている。

そして、（２）式により算出された眠気度は１〜５の数値の範囲となる。この眠気度は１が眠気が小さく５が眠気が大きい。また、眠気度Ｄは現在の心拍数が眠気基準心拍数よりも低いときの、現在の心拍数と眠気基準心拍数との差分であるので、ＲＲ＜ＲＲ＿ｒｅｆ（ＨＲ＞ＨＲ＿ｒｅｆ）の場合眠気度は１とする。

即ち、眠気予測パラメータは活動状態によって変化するので、眠気度算出部１６は、心拍数（生体情報）、活動状態、眠気基準心拍数に基づいて眠気度を算出していることとなる。

眠気度表示部１７は、眠気度算出部１６で算出された眠気度を表示する。眠気度は、単にその時の数値のみを表示してもよいし、時系列の変化が分かるように棒グラフ或いは折れ線グラフ等で表示するようにしてもよい。

眠気度表示部１７の表示例を図６に示す。図６（ａ）は、時刻毎の心拍数と眠気基準心拍数と算出された眠気度を示した表である。図６（ｂ）は、図６（ａ）を棒グラフにしたものである。即ち、図６（ａ）のように心拍数が測定された場合は、図６（ｂ）のように被検者に対して表示する。

Ｉ／Ｆ１８は、心拍センサ１９が接続されるインタフェース（Ｉ／Ｆ）である。Ｉ／Ｆ１８は、心拍センサ１９が有線接続の場合は有線接続に対応するインタフェース、無線接続の場合は無線接続に対応するインタフェースとなる。即ち、Ｉ／Ｆ１８は、被検者において測定された該被検者の心拍に関する生体情報（心拍数やその測定時刻等）を取得する。

サーバ２は、図３に示したように、眠気基準心拍数格納部としての眠気基準心拍数テーブル２１と、端末通信部２２と、地域情報取得部としての外部通信部２３と、補正部２４と、個人別履歴データ格納部２５と、を備えている。

サーバ２は、周知のように、事業所等に設置されて、インターネット等のネットワーク経由で複数のスマートフォン１等の端末と通信が可能となっている。また、サーバ２は、インターネット等のネットワーク経由で後述する気象サーバ等とも通信が可能となっている。上述した構成のサーバ２においては、眠気基準心拍数テーブル２１及び個人別履歴データ格納部２５は、ハードディスク等の記憶媒体が機能する。また、端末通信部２２及び外部通信部２３は、ネットワーク制御用の基板や半導体回路等が機能する。また、補正部は、ＣＰＵ等の演算装置が機能する。

眠気基準心拍数テーブル２１は、被検者の眠気基準心拍数が時刻及び活動状態毎に格納されているテーブルを備えている。そして、スマートフォン１から受信した状態判別部１１の判別結果及び現在時刻に基づいて、その活動状態に対応する眠気基準心拍数を補正部２４に出力する。テーブルの例を図７に示す。

ここで、眠気基準心拍数とは、眠気発生時の心拍数である。つまり、この心拍数以下では人が眠気を感じる心拍数である。眠気基準心拍数の算出方法としては、例えば運転中等のある活動状態における心拍の最低心拍数と標準偏差を求め、最低心拍数に標準偏差を加えることで算出する。

図７の例の場合、時刻ｔ１〜ｔ４の１時間間隔で各状態ｓｔａ１〜ｓｔａ３毎に眠気基準心拍数を設定している。時刻ｔ１〜ｔ４は、例えば午後０時や、午後１時などの時刻を示している。

眠気基準心拍数は、心拍センサ１９から取得した心拍数等の情報に基づいて算出された標準偏差等に基づいて算出される。例えば午後０時の基準心拍数を算出する場合は、午後０時近傍の所定期間の心拍数を取得し、上述したように最低心拍数と標準偏差を求め、最低心拍数に標準偏差を加えることで算出すればよい。そして、その時の活動状態をスマートフォン１の状態判別部１１から取得し、その活動状態の午後０時の眠気基準心拍数としてテーブルに設定する。

また、眠気基準心拍数は、図１に示したスマートフォン１で算出し設定してもよいし、サーバ２に心拍数等の情報を送信してサーバ２で算出してもよいが、図８に示すような構成で別途算出、設定し、サーバ２の眠気基準心拍数テーブル２１に転送するようにしてもよい。初期校正部３１は、上述した方法で眠気基準心拍数を算出する。

また、人は１日に様々な活動を行うので、２４時間心拍数を測定しても、眠気基準心拍数テーブル２１の全ての時刻と活動状態を埋めるのは困難である（図９（ａ））。そこで、空白となった部分はその前後のデータに基づいて滑らかになるようにデータを補間するようにしてもよい（図９（ｂ））。

また、初期状態で補間により埋めた部分は、その後の測定によって眠気基準心拍数が算出された場合はその算出値に更新（追加）してもよい。更に、その更新（追加）に基づいて他の補間値を更新してもよい。このようにすることで、眠気基準心拍数の精度を向上させることができる。即ち、眠気基準心拍数テーブル２１は、心拍数の測定時刻及び状態判別部１１（活動状態取得部）が検出した被検者の活動状態に基づいて眠気基準心拍数を追加又は更新する眠気基準心拍数設定部としても機能する。

端末通信部２２は、スマートフォン１から心拍数（心拍揺らぎも含む）と測定時刻、状態判別部１１が判別した活動状態及びＧＰＳ受信機１２が求めた現在地情報を受信する。また、端末通信部２２は、スマートフォン１へ補正部２４が補正した補正眠気基準心拍数を送信する。即ち、端末通信部２２は、サーバ２における活動状態取得部として機能している。

外部通信部２３は、端末通信部２２が受信したスマートフォン１の現在地情報に基づいて、例えばインターネット等の外部ネットワークを介して外部の気象サーバ等から、当該位置の地域情報として、天気、気温、湿度、気圧等の気象情報を取得する。即ち、外部通信部２３は、被検者の位置する現在地を含む地域に関連する地域情報を取得している。

補正部２４は、現在時刻及び状態判別部１１が判別した活動状態に基づいて眠気基準心拍数テーブル２１から眠気基準心拍数を読み出して取得する。そして、読み出した眠気基準心拍数を外部通信部２３が受信した気象情報に基づいて補正する。現在時刻は、サーバ２に内蔵する時計機能から参照してもよいし、外部のＮＴＰ（Network Time Protocol）サーバ等から取得してもよい。即ち、補正部２４は、眠気基準心拍数取得部、日時取得部としても機能する。

眠気基準心拍数は、例えば図１０に示したように、天気によって変動する。図１０は、基準心拍数と天候（天気）との関係を示したグラフである。図１０に示したように、曇りのときは晴れのときよりも眠気基準心拍数が高い傾向となる。そこで、例えば図１１に示したように天気と気温に基づいて眠気基準心拍数を補正する。図１１の例の場合、曇りで気温が非常に暖かい場合は、読み出した眠気基準心拍数に１０を加算する。この加算された値が補正眠気基準心拍数となる。

また、図１２に示すように、天気と不快指数に基づいて眠気基準心拍数を補正してもよい。不快指数とは夏の蒸し暑さを数量的に表した指数であり、７５を越えると人口の一割が不快になり、８０を越えると全員が不快になると言われている。図１２の例の場合、曇りで不快指数が６５〜７０の場合は、読み出した眠気基準心拍数に１０を加算する。この加算された値が補正眠気基準心拍数となる。図１２のような補正は、夏に用いると効果的である。

或いは、季節と天気に基づいて補正してもよい。眠気基準心拍数は、例えば図１３に示したように、季節によって変動する。図１３は基準心拍数と季節との関係を示したグラフである。図１３に示したように、春は他の季節よりも眠気基準心拍数が高い傾向となる。そこで、例えば図１４に示したように季節と天気に基づいて眠気基準心拍数を補正する。図１４の例の場合、雨で夏の場合は、読み出した眠気基準心拍数に９を加算する。季節は、取得した日時（日付）から判定すればよい。即ち、眠気基準心拍数を、現在の日時及び地域情報（天気）に基づいて補正してもよい。

個人別履歴データ格納部２５は、端末通信部２２が受信した心拍数、測定時刻、活動状態等の履歴データが個人別に格納されている。サーバ２は、個人別履歴データ格納部２５に格納された履歴データに基づいて眠気基準心拍数テーブル２１を作成又は更新してもよい。

図１５に上述した構成の眠気算出装置の動作のフローチャートを示す。まず、ステップＳ１１において、スマートフォン１からユーザ毎に割り振られているユーザＩＤとパスワードをサーバ２に通信部１５から送信する。サーバ２では、ステップＳ２１でスマートフォン１から送信されたユーザＩＤとパスワードでユーザ認証を行う。

次に、スマートフォン１から状態判別部１１が判別した活動状態及びＧＰＳ受信機１２が求めた現在地情報をサーバ２に通信部１５から送信する。サーバ２では、ステップＳ２２でスマートフォン１から送信された活動状態及び現在地情報を受信する。即ち、本ステップが活動状態取得工程として機能する。

次に、サーバ２は、ステップＳ２３で外部通信部２３からステップＳ２２で受信した現在地に関する気象情報を取得する。そして、補正部２４で、ステップＳ２４で眠気基準心拍数テーブル２１から活動状態と現在時刻から眠気基準心拍数を読み出して、読み出した眠気基準心拍数を外部通信部２３が受信した気象情報に基づいて補正し、補正眠気基準心拍数としてスマートフォン１に送信する。即ち、ステップＳ２４が眠気基準心拍数取得工程、補正工程として機能する。

次に、スマートフォン１では、ステップＳ１３でサーバ２から補正眠気基準心拍数を受信する。続いてステップＳ１４では、眠気度算出部１６で眠気度を算出し、眠気度表示部１７に表示する。即ち、ステップＳ１４が眠気度算出工程として機能する。そして、ステップＳ１５で履歴データ（心拍数、測定時刻等）をサーバ２に送信する。即ち、本ステップが生体情報取得工程として機能する。なお、履歴データはステップＳ１２で現在地情報を送信する際に送信してもよい。

次に、サーバ２では、受信した履歴データを個人別履歴データ格納部２５に格納する。

本実施例によれば、スマートフォン１において、Ｉ／Ｆ１８が心拍センサ１９で測定された被検者の心拍数及び測定時刻を取得し、状態判別部１１で被検者の活動状態を判別して、ＧＰＳ受信機１２でスマートフォン１の現在地情報を求めて、これらをサーバ２に送信する。そして、サーバ２において、外部通信部２３で被検者の現在地の気象情報を取得し、補正部２４で活動状態と現在時刻に応じて被検者の眠気基準心拍数を眠気基準心拍数テーブル２１から読出し、気象情報に基づいて補正する。そして、補正した眠気基準心拍数（補正眠気基準心拍数）をスマートフォン１に送信し、スマートフォン１の眠気度算出部１６で補正眠気基準心拍数及びＩ／Ｆ１８が取得した心拍数に基づいて被検者の眠気度を算出する。このようにすることにより、被検者の現在地の天気、気温、湿度、気圧、不快指数等の気象情報に基づいて眠気基準心拍数を補正することができるので、気象情報という周辺環境も考慮して高精度に眠気の算出をすることができる。

また、サーバ２は、心拍数が測定された時刻及び状態判別部１１が判別した被検者の活動状態に基づいて眠気基準心拍数テーブル２１に格納される眠気基準心拍数を追加又は更新している。このようにすることにより、被検者の日常生活による活動状態の時刻毎の眠気基準心拍数の変化を随時更新又は追加することができる。

また、眠気度算出部１６は、活動状態毎に予め設定された眠気予測パラメータに基づいて被検者の眠気度を算出している。このようにすることにより、心拍数と心拍揺らぎを活動状態に応じて重み付けすることができる。

また、眠気度表示部１７を備えているので、被検者は、自身の眠気を具体的に知覚することができ、表示された眠気度に基づいて例えば休憩や運動等の対応を行うことができる。

なお、上述した実施例において活動状態と測定時刻とに基づいて眠気予測パラメータや眠気基準心拍数を選択していたが、活動状態のみに基づいて眠気予測パラメータや眠気基準心拍数を選択してもよい。但し、測定時刻も考慮した方が、適切な眠気予測パラメータや眠気基準心拍数を選択できるので好ましい。

また、眠気度表示部１７に加えて音声で眠気度を通知するようにしてもよい。或いは、一定以上の眠気度の場合に音声による通知を行ってもよい。

また、パラメータテーブル１４や眠気度算出部１６の両方又は一方をサーバ２が備えてもよいし、眠気基準心拍数テーブル２１や補正部２４の両方又は一方をスマートフォン１が備えてもよい。また、サーバ２を用いず、全てスマートフォン１が備える構成であってもよい。

次に、本実施例の第２の実施例にかかる眠気算出装置を図１６乃至図１８を参照して説明する。なお、前述した第１の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

本実施例では、図１６に示したように、サーバ２の外部通信部２３は、端末通信部２２が受信したスマートフォン１Ａの現在地情報に基づいて、例えばインターネット等を介して外部の交通情報サーバ等から、当該位置の道路の道路種別（高速道路か一般道か、市街地が郊外か等）や交通量などの交通情報を取得する。即ち、本実施例では、地域情報として交通情報を含んでいる。

スマートフォン１Ａは、図１７に示したように、第１の実施例の構成に加えて経路探索部１ａが追加されている。経路探索部１ａは、ＧＰＳ受信機１２が取得した現在地からタッチパネル等に入力された目的地までの経路を探索し、表示部１７Ａに当該経路や矢印等を示して案内する。

また、経路探索部１ａは、眠気度算出部１６が算出した眠気度に基づいて、目的地までの経路を探索する。なお、経路探索部１ａは、ナビゲーションのアプリケーションプログラム（ナビアプリ）として構成してもよい。

次に、本実施例におけるサーバ２の補正部２４の補正について説明する。本実施例は、外部通信部２３が受信した交通情報に基づいて、例えば図１８に示したように、車両の速度（渋滞度）と道路種別とに基づいて眠気基準心拍数を補正する。速度は、複数の現在地情報から算出してもよいし、スマートフォン１で算出して送信するようにしてもよい。いずれの場合でも、端末通信部２２が走行速度取得部として機能する。図１８の例の場合、速度が８０ｋｍ／ｈ以上で道路種別が高速道路の場合は、読み出した眠気基準心拍数に１０を加算する。この加算された値が補正眠気基準心拍数となる。

補正眠気基準心拍数を受信したスマートフォン１は、第１の実施例と同様に眠気度を算出して表示部１７Ａに表示する。また、経路探索部１ａは、例えば、高速道路や真っ直ぐな一本道は眠くなりやすいので、眠気度が大きい場合は高速道路を避けるなど、眠気度に基づいた経路を探索する。或いは、眠気度の変化に応じて経路を変更してもよい（眠気度が大きくなった場合は、サービスエリアに寄るように案内をする、また高速道路から降りるようにする等）。即ち、眠気度算出部１６が算出した眠気度に関する情報に基づいて、目的地までの経路を探索している。

なお、本実施例のような、交通情報に基づく補正や、眠気度に基づいた経路の選択は、状態判別部１１が判別した活動状態が運転状態の場合に行うようにしてもよい。

本実施例によれば、補正部２４は、端末通信部２２が受信した走行速度及び外部通信部２３が受信した交通情報に基づいて眠気基準心拍数テーブル２１から読み出した眠気基準心拍数を補正している。このようにすることにより、被検者が自動車等の車両を運転している場合に、交通情報という周辺環境に基づいた眠気基準心拍数の補正を行うことができる。

また、予め設定した目的地までの経路を探索して案内を行う経路探索部１ａを備え、経路探索部１ａは、眠気度算出部１６が算出した眠気度に基づいて、目的地までの経路を探索するようにしている。このようにすることにより、被検者の眠気に応じて適切な経路を選択して案内することができる。

なお、第１の実施例と組み合わせてもよい。つまり、交通情報と気象情報の両方について補正をしてもよい。この際、単純に補正値を加えるのではなく所定の係数等で重み付けをしてもよい。或いは、例えば天気と道路種別による補正の表等、気象情報と交通情報が組み合わされた表を作成してもよい。

次に、本実施例の第３の実施例にかかる眠気算出装置を図１９及び図２０を参照して説明する。なお、前述した第１、第２の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

本実施例は、基本的な構成は第１の実施例（図１乃至図３）と同様である。また、第２の実施例の構成（図１６、図１７）であってもよい。

第１の実施例で示した眠気度は、心拍センサ１９で測定された心拍数等に基づいて算出されているが、その算出値と被検者の感覚がずれる場合もある。そこで、本実施例では、眠気度表示部１７に表示された眠気度を被検者が主観で評価し、その評価に基づいて眠気基準心拍数を修正（更新）する。

具体例を図１９及び図２０を参照して説明する。図１９及び図２０は眠気度表示部１７の表示例であり、心拍数の変化と眠気基準心拍数のグラフ１７１と眠気度のグラフ１７２と眠気度レベルとを示している。この眠気度レベルは、表示された数値をタッチすることで被検者の評価を入力することができる。つまり、図１９及び図２０の例では、眠気度表示部１７はタッチパネルとなっている。

図１９の場合は、眠気基準心拍数が７４となっている。そして、現在の眠気度は眠気度算出部１６の算出結果から４となっている。このとき、被検者が現在の眠気度を主観評価する。

主観評価の結果被検者は、眠気度は２であると評価した場合、図１９に示すように、入力部９の眠気レベルの２を選択操作する。すると、その主観評価に合わせて眠気基準心拍数修正部１０で眠気基準心拍数が修正される。図１９の場合は７２に修正される。そして、修正された眠気基準心拍数に基づいて眠気度が再算出され眠気度のグラフ６ｂも修正される（図２０）。

次に、眠気基準心拍数修正部１０における眠気基準心拍数の修正について説明する。第１の実施例で説明した（２）式を変形すると次の（５）式となる。
ＲＲ＿ｒｅｆ＝ＲＲ−（Ｄ−ｂ×ＨＦＳ）／ａ・・・（５）

従って、（５）式のＤに主観評価値を代入することで、修正されたＲＲ＿ｒｅｆが算出できる。そして、修正されたＲＲ＿ｒｅｆに基づいて（２）式により眠気度を再算出する。なお、ＲＲ＿ｒｅｆと眠気基準心拍数ＨＲ＿ｒｅｆとは、第１の実施例で説明した（４）式に示した関係にあるので、眠気基準心拍数ＨＲ＿ｒｅｆは（４）式を変形することで容易に算出することができる。

修正された眠気基準心拍数ＨＲ＿ｒｅｆは、心拍数の変化と眠気基準心拍数のグラフ６ａの表示に用いる他、サーバ２へ送信され、眠気基準心拍数テーブル２１の該当する活動状態と時刻における眠気基準心拍数の修正も行われる。

本実施例によれば、眠気度表示部１７に提示された眠気度に対する被検者の主観評価が入力されるにタッチパネルと、を備えている。そして、眠気度算出部１６は、タッチパネルにより入力された主観評価に基づいて、眠気基準心拍数を修正し、その修正された眠気基準心拍数に基づいて再度眠気度を算出している。このようにすることにより、眠気度算出部１６が算出した眠気度を被検者が主観評価することができる。そして、その主観評価結果をフィードバックして再度眠気度算出部１６が眠気度を算出することができる。従って、被検者個人に合わせた眠気に関する情報をより精度良く算出することができる。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の眠気算出装置の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。

１、１Ａ スマートフォン
２ サーバ（情報処理装置）
１１ 状態判別部（活動状態取得部）
１２ ＧＰＳ受信機（走行速度取得部）
１３ Ｇセンサ
１４ パラメータテーブル
１５ 通信部
１６ 眠気度算出部
１７、１７Ａ 眠気度表示部（表示部、入力部）
１８ Ｉ／Ｆ（生体情報取得部）
１９ 心拍センサ
１ａ 経路探索部（案内部）
２１ 眠気度基準心拍数テーブル（眠気基準心拍数格納部）
２２ 端末通信部（生体情報取得部、活動状態取得部、走行速度取得部）
２３ 外部通信部（地域情報取得部）
２４ 補正部（眠気基準心拍数取得部）
２５ 個人別履歴データ格納部
５０ 眠気算出装置
Ｓ２５ 履歴データ受信（生体情報取得工程）
Ｓ２２ 活動状態、現在地取得（活動状態取得工程）
Ｓ２４ 基準心拍数を補正し送信（眠気基準心拍数取得工程、補正工程）
Ｓ１４ 眠気度算出（眠気度算出工程）

Claims (1)

1. 被検者の心拍に関する生体情報を取得する生体情報取得部と、
   前記被検者の眠気基準心拍数を取得する眠気基準心拍数取得部と、
   前記被検者の位置する現在地を含む地域に関連する地域情報を取得する地域情報取得部と、
   前記取得された眠気基準心拍数を、前記地域情報に基づいて補正する補正部と、
   前記補正された眠気基準心拍数及び前記生体情報に基づいて前記被検者の眠気に関する情報を算出する眠気度算出部と、
   を備えることを特徴とする眠気算出装置。

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