JP2022049584A - Information processing device and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus and a program.
近年、被測定者に関する慢性ストレスを推定するストレス判定装置が提案されている(例えば、特許文献1参照。)。 In recent years, a stress determination device for estimating chronic stress related to a subject has been proposed (see, for example, Patent Document 1).
特許文献1に記載されたストレス判定装置は、測定対象に関して測定された測定情報から所定の第1特徴量算出手順に従い算出された前記測定情報の特徴を表す第1特徴量の値と、前記測定対象に関する心理的負担の程度との関係性を表す心理的負担推定モデルが格納されている心理的負担情報記憶手段と、第1期間に亘る前記心理的負担の程度の累積値と、前記第1期間に前記心理的負担を受けた場合のストレスの程度を表すストレス情報との関連性を表す第2慢性ストレス推定モデルが格納されている慢性ストレス情報記憶手段と、第1測定対象に関して測定された測定情報から、前記所定の第1特徴量算出手順に従い前記第1特徴量の値を算出し、算出した前記値に、前記心理的負担情報記憶手段に格納されている前記心理的負担推定モデルを適用することによって、前記第1測定対象に関する前記心理的負担の程度を算出する心理的負担推定手段と、前記第1測定対象に関して第2期間に測定された前記測定情報に基づき算出された前記心理的負担の程度を累積した数値を表す累積負担情報を算出する心理的負担累積手段と、前記累積負担情報に対して、前記第2慢性ストレス推定モデルを適用することによって、前記第2期間に前記第1測定対象が受けるストレスの程度を推定する第2慢性ストレス推定手段とを備えるものである。
The stress determination device described in
本発明の課題は、特徴量の累積値を用いて主観的なストレスの度合を推定する構成と比較して、対象者が感じる主観的なストレスの度合いをより適切に評価することができる情報処理装置及びプログラムを提供することにある。 The subject of the present invention is information processing capable of more appropriately evaluating the degree of subjective stress felt by a subject as compared with a configuration in which the degree of subjective stress is estimated using the cumulative value of the feature amount. To provide equipment and programs.
[1]主観的なストレスと関連付いた生体項目の注目する期間の終期における終了値に応じて、対象者が前記終期に有している前記主観的なストレスの度合を示す評価値を出力するプロセッサを備えた情報処理装置。
[2]前記プロセッサは、前記終了値と前記注目する期間における前記生体項目の最大値との和に応じて、前記評価値を出力する、
前記[1]に記載の情報処理装置。
[3]前記プロセッサは、前記生体項目の現在の値から前記終了値を予測し、予測された前記終了値に応じて前記評価値を出力する、
前記[1]又は[2]に記載の情報処理装置。
[4]前記プロセッサは、前記現在の値に第1の重み付けを付して前記終了値を予測する、
前記[3]に記載の情報処理装置。
[5]前記プロセッサは、前記最大値に第2の重み付けをさらに付して前記評価値を出力する、
前記[4]に記載の情報処理装置。
[6]前記第1の重み付け及び第2の重み付けは、それぞれ前記注目する期間内で時間に依存して変動する、
前記[5]に記載の情報処理装置。
[7]前記第2の重み付けは、前記第1の重み付けと同一の関数である、
前記[5]又は[6]に記載の情報処理装置。
[8]前記プロセッサは、前記対象者の生体情報から前記生体項目を求める、
前記[1]乃至[7]のいずれか1つに記載の情報処理装置。
[9]前記生体情報は、前記対象者の行動を示す加速度を示す情報、及び前記対象者の脈拍を示す情報を含む、
前記[8]に記載の情報処理装置。
[10]前記プロセッサは、前記注目する期間の前までに蓄積された主観的なストレスの特徴量にさらに応じて、前記評価値を出力する、
前記[1]乃至[8]のいずれか1つに記載の情報処理装置。
[11]主観的なストレスと関連付いているとともに、前記主観的なストレスとの相関を示す係数が予め定められた以上の値を有する特徴量に応じて対象者が前記終期に有している前記主観的なストレスの度合を示す評価値を出力するプロセッサを備えた情報処理装置。
[12]プロセッサを
主観的なストレスと関連付いた生体項目の注目する期間の終期における終了値に応じて、対象者が前記終期に有している前記主観的なストレスの度合を示す評価値を出力するよう制御させるためのプログラム。
[1] Outputs an evaluation value indicating the degree of the subjective stress that the subject has at the end of the period according to the end value of the biological item associated with the subjective stress at the end of the period of interest. An information processing device equipped with a processor.
[2] The processor outputs the evaluation value according to the sum of the end value and the maximum value of the biological item in the period of interest.
The information processing apparatus according to the above [1].
[3] The processor predicts the end value from the current value of the biological item, and outputs the evaluation value according to the predicted end value.
The information processing apparatus according to the above [1] or [2].
[4] The processor predicts the end value by adding a first weight to the current value.
The information processing apparatus according to the above [3].
[5] The processor outputs the evaluation value by further adding a second weighting to the maximum value.
The information processing apparatus according to the above [4].
[6] The first weighting and the second weighting vary depending on the time within the period of interest.
The information processing apparatus according to the above [5].
[7] The second weighting is the same function as the first weighting.
The information processing apparatus according to the above [5] or [6].
[8] The processor obtains the biological item from the biological information of the subject.
The information processing apparatus according to any one of the above [1] to [7].
[9] The biological information includes information indicating acceleration indicating the behavior of the subject and information indicating the pulse of the subject.
The information processing apparatus according to the above [8].
[10] The processor outputs the evaluation value further according to the feature amount of subjective stress accumulated before the period of interest.
The information processing apparatus according to any one of the above [1] to [8].
[11] The subject has at the end of the period according to a feature amount that is associated with subjective stress and has a coefficient indicating a correlation with the subjective stress having a value equal to or higher than a predetermined value. An information processing device including a processor that outputs an evaluation value indicating the degree of subjective stress.
[12] An evaluation value indicating the degree of the subjective stress that the subject has at the end of the period according to the end value of the biometric item associated with the processor at the end of the period of interest. A program to control the output.
請求項1、2、11及び12に係る発明によれば、特徴量の累積値を用いて主観的なストレスの度合を推定する構成と比較して、対象者が感じる主観的なストレスの度合いをより適切に評価することができる。
請求項3に係る発明によれば、期間の終了を待たずに現在の値を用いて主観的なストレスの評価値を出力することができる。
請求項4に係る発明によれば、注目する期間の終了値を予測する精度を高めることができる。
請求項5に係る発明によれば、複数の特徴量のうちいずれか一方のみに重み付けを付す場合よりも主観的なストレスの評価値を高い精度で出力することができる。
請求項6に係る発明によれば、重み付けを一定の値とする場合よりも主観的なストレスの評価値を高い精度で出力することができる。
請求項7に係る発明によれば、異なる重み付けを用いる場合よりも主観的なストレスの評価値を少ない計算量で出力することができる。
請求項8、9に係る発明によれば、生体情報を用いない場合よりも主観的なストレスの評価値を高い精度で出力することができる。
According to the inventions according to
According to the invention of
According to the invention of
According to the invention of
According to the invention of
According to the invention of
According to the inventions according to
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図中、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付してその重複した説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In each figure, components having substantially the same function are designated by the same reference numerals and duplicated description thereof will be omitted.
[実施の形態の要約]
本実施の形態に係る情報処理装置は、主観的なストレスと関連付いた生体項目の注目する期間の終期における終了値に応じて、対象者が前記終期に有している前記主観的なストレスの度合を示す評価値を出力するプロセッサを備える。
[Summary of Embodiment]
The information processing unit according to the present embodiment has the subjective stress that the subject has at the end of the period, depending on the end value of the biological item associated with the subjective stress at the end of the period of interest. It is equipped with a processor that outputs an evaluation value indicating the degree.
「ストレス」とは、人にかかっている負担や負荷を総称するものであり、このうち「主観的なストレス」とは、「ストレス」のうち特に内的状態又は心理状態に関わるものをいう。注目する期間は、本実施の形態では、一例として一日とし、注目する期間を特に当日ともいう。例えば、注目する期間としての一日を、ストレスの評価値を出力する日でもよく、ストレスの評価値を出力する日よりも過去の日でもよい。「終了値」は、注目する期間の終了の間際の生体項目の値をいう。一例として注目する期間を就業日とした場合、終了値は、例えば、終業時から一定の時間(例えば、1時間)前から終業時までの間における生体項目の値(例えば、平均値としてよい。)が該当する。 "Stress" is a general term for the burden and load on a person, and "subjective stress" refers to "stress" that is particularly related to an internal state or a psychological state. In the present embodiment, the period of interest is one day as an example, and the period of interest is also referred to as the day in particular. For example, one day as a period of interest may be a day on which the stress evaluation value is output, or may be a day past the day on which the stress evaluation value is output. The "end value" refers to the value of the biological item just before the end of the period of interest. As an example, when the period of interest is a working day, the end value may be, for example, a value of a biological item (for example, an average value) from a certain time (for example, 1 hour) before the end of work to the end of work. ) Applies.
[実施の形態]
図1は、本発明の実施の形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。この情報処理システム1は、ユーザに装着されてユーザの生体情報を測定する測定デバイス2と、測定デバイス2の充電台3と、管理者(例えば、他のユーザを管理する立場にある者である。)を含むユーザが操作するユーザ端末4と、測定デバイス2及びユーザ端末4がネットワーク5を介して接続されるサーバ等の情報処理装置6とを備える。測定デバイス2及びユーザ端末4は、図1及び後述する図2は、それぞれ複数台を図示するが、それぞれ1台でもよい。ユーザは、対象者の一例である。
[Embodiment]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an information processing system according to an embodiment of the present invention. The
本情報処理システム1は、例えば、オフィス(レンタルオフィス、シェアオフィスを含む。)、工場等の職場や、学校、教室等の学びの場等の活動エリアに適用される。図1は、本情報処理システム1をオフィスに適用した場合を示す。測定デバイス2は、例えば、活動エリアにおけるユーザの活動時の生体情報を測定する。生体情報とは、身体が発する生体に関する情報をいう。
The
充電台3は、測定デバイス2が接続されると測定デバイス2の後述する電源部26を充電する。
When the measuring
ユーザ端末4は、例えば、パーソナルコンピュータ、多機能携帯電話機(スマートフォン)等の携帯型の情報処理装置を用いることができる。ユーザ端末4には、IPアドレスが付与されている。
As the
ネットワーク5は、例えば、無線LAN(Local Area Network)、インターネット等の通信網である。
The
図2は、情報処理システム1の制御系の一例を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a control system of the
(測定デバイスの構成)
測定デバイス2は、測定デバイス2の各部を制御する制御部20と、各種の情報を記憶する記憶部21と、第1の生体情報を測定する第1の生体情報測定部22と、第2の生体情報を測定する第2の生体情報測定部23と、測定の開始又は終了を指示する測定ボタン24と、無線通信部25と、測定デバイス2の各部に電源を供給する電源部26とを備える。
(Measurement device configuration)
The measuring
制御部20は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサ、インターフェース等から構成されている。制御部20の機能については後述する。
The
記憶部21は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等から構成され、プロセッサのプログラム210、ユーザ情報211等が記憶される。また、記憶部21は、一日分の生体情報が記憶される生体情報記憶領域212が設けられている。ユーザ情報211は、ユーザを識別するユーザID、測定デバイス2を識別する測定デバイスID等を含む。
The
第1の生体情報測定部22は、例えば、加速度センサを用いる。加速度センサとしては、3軸加速度センサを用いてもよい。以下、加速度センサが出力する加速度の検出信号の時系列データを、加速度データともいう。加速度データは、第1の生体情報の一例である。
The first biometric
なお、第1の生体情報測定部22は、加速度センサによる検出信号に基づいて被測定者の行動パターンを取得してもよい。この場合、行動パターンごとに加速度センサの基準となる検出信号を記憶部21に記憶しておき、第1の生体情報測定部22が加速度センサによる検出信号に対応する行動パターンを、記憶部21の記憶内容を参照して取得する。行動パターンには、例えば、座位、歩行、走行等がある。
The first biometric
第2の生体情報測定部23は、例えば、脈波センサを用いる。脈波センサとしては、光学式脈波センサを用いてもよい。なお、脈波センサの代わりに心電センサを用いてもよい。以下、脈波センサが測定する脈波信号の時系列データを、脈波データともいう。脈波データは、第2の生体情報の一例である。脈波データから、例えば、脈拍間隔、脈波振幅等が情報処理装置6側で取得される。心電センサを用いた場合は、心電データから、例えば、心拍間隔、心電振幅等が情報処理装置6側で取得される。
The second biometric
測定ボタン24は、電源オン後に最初に操作すると、測定の開始を示す開始信号を制御部20に出力し、その後は操作するごとに測定の終了を示す終了信号及び開始信号を交互に制御部20に出力する。
When the
制御部20は、測定ボタン24から開始信号が出力されると、第1の生体情報測定部22及び第2の生体情報測定部23を制御して第1の生体情報及び第2の生体情報の測定を開始する。制御部20は、測定ボタン24から終了信号が出力されると、第1の生体情報測定部22及び第2の生体情報測定部23を制御して第1の生体情報及び第2の生体情報の測定を終了する。
When the start signal is output from the
また、制御部20は、開始信号と終了信号との間に測定された第1の生体情報及び第2の生体情報を、記憶部21の生体情報記憶領域212に記憶する。また、制御部20は、予め定められた時刻(例えば、21時)になると、生体情報記憶領域212に記憶されている第1の生体情報及び第2の生体情報を、記憶部21に記憶されているユーザ情報211とともに無線通信部25によりネットワーク5を介して情報処理装置6に送信する。
Further, the
なお、制御部20は、例えば、就業日又は受講日の一日の第1の時刻(例えば、出勤時、出席時、業務開始時、受講開始時等)から一日の第2の時刻(例えば、退勤時、退席時、業務終了時、受講終了時等)まで測定された第1の生体情報及び第2の生体情報を、第2の時刻(例えば、18時)又は第2の時刻を経過した後の予め定められた時刻(例えば、21時)に情報処理装置6に送信してもよい。また、制御部20は、これらのデータをリアルタイムで情報処理装置6に送信してもよい。ここで、「リアルタイム」とは、予め定められた時間間隔(等間隔でも不等間隔でもよい)で連続的または逐次的であることをいう。
The
無線通信部25は、例えば、Bluetooth(登録商標)、Wi-Fi(登録商標)等の無線通信を用いてネットワーク5を介して情報処理装置6と情報を送受信する。
The
電源部26は、例えば、リチウムイオン二次電池等の二次電池を用いる。なお、一次電池や太陽電池等を用いてもよい。
The
(情報処理装置の構成)
情報処理装置6は、情報処理装置6の各部を制御する制御部60と、各種の情報を記憶する記憶部61と、無線通信部62とを備える。
(Configuration of information processing device)
The
制御部60は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサ60a、インターフェース等から構成されている。プロセッサ60aは、記憶部61に記憶されたプログラム610を実行することにより、受付手段600、生体データ算出手段601、第1のモデル作成手段602、第1の評価値算出手段603、第2のモデル作成手段604、第2の評価値算出手段605、処方手段606等として機能する。各手段600~606の詳細については後述する。
The
記憶部61は、ROM(Read Only Memory)、RAM、(Random Access Memory)、ハードディスク等から構成され、プログラム610、ユーザテーブル611(図3参照)、生体情報テーブル612(図4参照)、ストレス主観評価データ613、第1のストレス推定モデル614、第2のストレス推定モデル615等の各種の情報を記憶する。生体情報テーブル612には、複数のユーザの生体情報が日々測定され蓄積される。
The
ストレス主観評価データ613は、ストレスに関するアンケートに対してユーザが主観的な評価として回答したアンケート結果(以下「ストレス主観評価」ともいう。)であり、ユーザIDごとに記憶部61に記憶される。ストレスに関するアンケートは、例えば、複数の質問に対して5段階で感じたストレスの程度を選択するものである。
The stress
第1のストレス推定モデル614は、注目する期間の前(本実施の形態では、前日)までに蓄積されている主観的なストレス(以下、「第1のストレス」ともいう。)の度合いを推定するために用いるモデルである。これに対して、第2のストレス推定モデル615は、注目する期間(本実施の形態では、当日、すなわち就業日や受講日)の終業時の主観的なストレス(以下、「第2のストレス」ともいう。)の度合いを推定するために用いるモデルである。終業時は、「注目する期間の終期」の一例である。第1のストレス推定モデル614及び第2のストレス推定モデル615の詳細については、後述する。
The first
図3は、ユーザテーブル611の一例を示す図である。ユーザテーブル611は、ユーザID、パスワード、測定デバイスID、IPアドレス等の複数の項目を有する。ユーザIDは、ユーザを識別するIDである。測定デバイスIDは、測定デバイス2を識別するIDである。IPアドレスは、ユーザ端末4に付与されたIPアドレスである。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the user table 611. The user table 611 has a plurality of items such as a user ID, a password, a measuring device ID, and an IP address. The user ID is an ID that identifies a user. The measurement device ID is an ID that identifies the
図4は、生体情報テーブル612の一例を示す図である。生体情報テーブル612は、ユーザIDごとに記憶部61に記憶されている。同図は、ユーザIDが「u001」の場合を示している。生体情報テーブル612は、生体情報ID、測定日、測定時刻、第1の生体情報、第2の生体情報、TP、PP、PI、LF、HF、ACC等の複数の項目を有する。ユーザIDは、ユーザを識別するIDである。生体情報IDは、生体情報を識別するIDである。測定日は、測定デバイス2から送信された第1の生体情報及び第2の生体情報を受信した日である。測定時刻は、測定デバイス2から送信された第1の生体情報及び第2の生体情報を受信した時刻である。第1の生体情報の項目には、加速度データが記録される。第2の生体情報の項目には、脈波データが記録される。
FIG. 4 is a diagram showing an example of the biological information table 612. The biological information table 612 is stored in the
図4において、TPは、Total Powerの略であり、脈波間隔の時系列データの周波数解析したときの周波数毎の値(以下、パワースペクトル)を足し合わせた全体の計算値であり、自律神経全体の活動のパワーを示す。PPは、Pulse Pressureの略語であり、脈圧が反映した脈波振幅を示す。PIは、Pulse intervalの訳語であり、脈波間隔を示す。LFは、低周波(Low Frequency)の略語であり、比較的低い周波数のパワースペクトルの値を足し合わせた計算値であり、交感神経と副交感神経の活動のパワーを示す。HFは、高周波(Hi Frequency)の略語であり、比較的高い周波数パワースペクトルの値を足し合わせた計算値であり、副交感神経の活動のパワーを示す。ACCは、Accelerationの略語であり、加速度を示す。VLFは(Very Low Frequency)の略語であり、交感神経機能の非常にゆっくりとしたメカニズムの全体的活動を示す。 In FIG. 4, TP is an abbreviation for Total Power, which is an overall calculated value obtained by adding the values for each frequency (hereinafter referred to as power spectrum) when the frequency analysis of the time-series data of the pulse wave interval is performed, and is an autonomic nerve. Shows the power of the whole activity. PP is an abbreviation for Pulse Pressure and indicates the pulse wave amplitude reflected by the pulse pressure. PI is a translation of Pulse interval and indicates a pulse wave interval. LF is an abbreviation for Low Frequency, which is a calculated value obtained by adding the values of power spectra of relatively low frequencies, and indicates the power of activity of the sympathetic nerve and the parasympathetic nerve. HF is an abbreviation for high frequency (Hi Frequency), which is a calculated value obtained by adding the values of relatively high frequency power spectra, and indicates the power of parasympathetic nerve activity. ACC is an abbreviation for Acceleration and indicates acceleration. VLF is an abbreviation for (Very Low Frequency) and indicates the overall activity of a very slow mechanism of sympathetic function.
TPには、後述するVLF値とLF値とHF値とを合計した値(以下、「TP値」ともいう。)が記録される。PPには、脈波振幅(以下、「PP値」ともいう。)(図5参照)が記録される。PIには、脈波間隔(以下、「PI値」ともいう。)(図5参照)が記録される。LFには、低周波成分の領域(以下、「LF成分領域」ともいう。)のパワースペクトルを合計した値(以下、「LF値」ともいう。)が記録される。HFには、高周波成分の領域(以下「HF成分領域」ともいう。)のパワースペクトルを合計した値(以下、「HF値」ともいう。)が記録される。ACCには、加速度のピーク値(以下、「ACC値」ともいう。)が記録される。 In the TP, a value obtained by summing the VLF value, the LF value, and the HF value (hereinafter, also referred to as “TP value”), which will be described later, is recorded. The pulse wave amplitude (hereinafter, also referred to as “PP value”) (see FIG. 5) is recorded in the PP. The pulse wave interval (hereinafter, also referred to as “PI value”) (see FIG. 5) is recorded in the PI. In the LF, a value (hereinafter, also referred to as “LF value”) obtained by totaling the power spectra of the low frequency component region (hereinafter, also referred to as “LF component region”) is recorded. In the HF, a value obtained by totaling the power spectra of the high frequency component region (hereinafter, also referred to as “HF component region”) (hereinafter, also referred to as “HF value”) is recorded. The peak value of acceleration (hereinafter, also referred to as "ACC value") is recorded in the ACC.
TP値、PP値、PI値、LF値、HF値及びACC値は、加速度データ及び脈波データに基づいて生体データ算出手段601により算出される。TP、PP、PI、LF、HF及びACCは、「生体項目」の一例である。TP値、PP値、PI値、LF値、HF値及びACC値は、生体データの一例である。なお、生体データ算出手段601は、LF/HF値等の他の生体データを算出してもよい。 The TP value, PP value, PI value, LF value, HF value and ACC value are calculated by the biometric data calculation means 601 based on the acceleration data and the pulse wave data. TP, PP, PI, LF, HF and ACC are examples of "biological items". The TP value, PP value, PI value, LF value, HF value and ACC value are examples of biometric data. The biometric data calculation means 601 may calculate other biometric data such as LF / HF values.
図5は、脈波を説明するための図である。PIは、脈拍間隔、PPは、脈圧が反映した脈波振幅を示す。ストレスを受けると、PIは短くなり、PPは大きくなる。PI、PP等からストレスの程度をある程度推定することができる。 FIG. 5 is a diagram for explaining a pulse wave. PI indicates the pulse interval, and PP indicates the pulse wave amplitude reflected by the pulse pressure. When stressed, PI becomes shorter and PP becomes larger. The degree of stress can be estimated to some extent from PI, PP, etc.
脈拍間隔の時系列データをスペクトル解析するとパワースペクトルが得られる。LF成分領域は、交感神経と副交感神経の活動を反映したものである。HF成分領域は、副交感神経の活動を反映したものである。LF/HF値は、交感神経の活動を示すものであり、ストレスの指標となるものである。VLF値+LF値+HF値は、自律神経全体のトータルパワーを示す。 A power spectrum can be obtained by spectrally analyzing the time-series data of the pulse interval. The LF component region reflects the activity of the sympathetic and parasympathetic nerves. The HF component region reflects the activity of the parasympathetic nerve. The LF / HF value indicates the activity of the sympathetic nerve and is an index of stress. The VLF value + LF value + HF value indicates the total power of the entire autonomic nerve.
次に、制御部60の各手段600~606について説明する。
Next, each means 600 to 606 of the
受付手段600は、測定デバイス2から第1の生体情報(例えば、加速度データ)、第2の生体情報(例えば、脈拍データ)及びユーザ情報211を受信すると、生体情報IDを生成し、ユーザ情報211に含まれるユーザIDに対応する生体情報テーブル612の生体情報IDの項目に生体情報IDを記録し、測定日の項目に第1の生体情報及び第2の生体情報を受信した日を記録し、第1の生体情報の項目に加速度データを記録し、第2の生体情報の項目に脈拍データを記録する。
Upon receiving the first biometric information (for example, acceleration data), the second biometric information (for example, pulse data) and the
生体データ算出手段601は、生体情報テーブル612に記録された加速度データ及び脈波データに基づいてTP値、PP値、PI値、LF値、HF値及びACC値等の生体データを算出し、算出結果を生体情報テーブル612の対応する項目に記録する。 The biometric data calculation means 601 calculates and calculates biometric data such as TP value, PP value, PI value, LF value, HF value and ACC value based on the acceleration data and pulse wave data recorded in the biometric information table 612. The results are recorded in the corresponding items in the biometric information table 612.
第1のモデル作成手段602は、ストレスに関するアンケートをネットワーク5を介して複数の被験者のユーザ端末4に送信し、各ユーザ端末4から送信されたアンケートに対して回答したアンケート結果を受信し、アンケート結果をストレス主観評価データ613として記憶部61に記憶する。第1のモデル作成手段602は、ストレス主観評価データ613に含まれるストレス主観評価を目的変数とし、特徴量を説明変数として重回帰分析を行って第1のストレス推定モデル614を作成する。第1のモデル作成手段602は、作成した第1のストレス推定モデル614を記憶部61に記憶する。
The first model creating means 602 sends a questionnaire about stress to the
第1のモデル作成手段602は、第1のストレス推定モデル614を作成する際に、例えば、次の特徴量を特定する。第1のストレス推定モデル614は、約400個の特徴量からストレス主観評価と相関のある特徴量を抽出し、重回帰分析を行って第1のストレスの推定に有効な9個の特徴量を特定する。この特定した9個の特徴量を次に説明する。なお、ストレスの推定に用いる特徴量は、以下の9個の特徴量に限られない。
When creating the first
(i)前日のTP値の日内差
TP値の日内差とは、一日におけるTP値の最大値と最小値との差をいう。TP値は、自律神経系の元気度を表し受けたストレスが高いと、自律神経系が疲弊し、TP値が高くならない。前日の自律神経系の疲弊は、回復しきれずに翌日に残る。前日は、当日の一日前のことである。
(ii)前日のPP値が閾値を越える割合
PP値が閾値を超える割合とは、一日におけるPP値が閾値を超えた回数の割合をいう。ストレスを受けると、PP値がスパイク状に上昇する。
(iii)前日のTP値の日内平均交差率
TP値の日内平均交差率とは、TP値が1日のTP値の平均値と交差する割合をいう。受けたストレスが高いと、当該指標が高い値を示す。
(iv)当日のTP値の日内平均交差率
TP値の日内平均交差率は、前日のTP値の日内平均交差率と同じ意味である。
(v)当日のTP値の日内変動係数
当日のTP値の日内変動係数とは、TP値の標準偏差/平均で表される指標である。TP値の日内変動係数は、ストレスが低いと大きくなる。
(vi)当日のTP値の日内差
TP値の日内差は、前日のTP値の日内差と同じ意味である。
(vii)当日のLF/HF値の最小値
LF/HF値は、LF値をHF値で除算した値であり、ストレスを受けると、交感神経系が活性し、LF/HF値は高くなる。
(viii)ACC値の日内差
ACC値の日内差とは、一日における加速度のピーク値の最大値と最小値の差をいう。ストレスが高いと突発的な動作が発生し、ACC値の日内差が大きくなる。
(ix)HF値の日内平均交差率
HF値の日内平均交差率とは、HF値が1日のHF値の平均値と交差する割合をいう。HF値は副交感神経系の活性を表し、ストレスが高い日は、副交感神経系の活性・非活性が頻繁に切り替わる。
(I) Diurnal difference of TP value on the previous day The diurnal difference of TP value means the difference between the maximum value and the minimum value of TP value in one day. The TP value represents the vitality of the autonomic nervous system. When the stress received is high, the autonomic nervous system is exhausted and the TP value does not increase. The exhaustion of the autonomic nervous system on the previous day cannot be fully recovered and remains on the next day. The day before is one day before the day.
(Ii) Ratio of PP value exceeding threshold value on the previous day The ratio of PP value exceeding threshold value means the ratio of the number of times the PP value exceeds the threshold value in one day. When stressed, the PP value rises like a spike.
(Iii) Daily average crossing rate of TP value on the previous day The daily average crossing rate of TP value means the rate at which the TP value intersects with the average value of TP value on one day. When the stress received is high, the index shows a high value.
(Iv) Daily average crossing rate of TP value on the day The daily average crossing rate of TP value has the same meaning as the daily average crossing rate of TP value on the previous day.
(V) Diurnal coefficient of variation of the TP value of the day The coefficient of variation of the TP value of the day is an index expressed by the standard deviation / average of the TP value. The diurnal coefficient of variation of the TP value increases when the stress is low.
(Vi) Diurnal difference in TP value on the current day The diurnal difference in TP value has the same meaning as the diurnal difference in TP value on the previous day.
(Vii) The minimum value of the LF / HF value on the day The LF / HF value is a value obtained by dividing the LF value by the HF value, and when stress is applied, the sympathetic nervous system is activated and the LF / HF value becomes high.
(Viii) Diurnal difference of ACC value The diurnal difference of ACC value means the difference between the maximum value and the minimum value of the peak value of acceleration in one day. When the stress is high, sudden movements occur and the diurnal difference in the ACC value becomes large.
(Ix) Daily average crossing rate of HF value The daily average crossing rate of HF value means the rate at which the HF value intersects with the average value of HF value in one day. The HF value represents the activity of the parasympathetic nervous system, and on days when stress is high, the activity / inactivity of the parasympathetic nervous system is frequently switched.
ここで、(i)、(ii)及び(iii)は、前日のストレスに関する特徴量の一例である。(iv)、(v)、(vi)、(vii)及び(viii)は、当日のストレスに関する特徴量の一例である。(ix)は、当日のストレスの回復に関する特徴量の一例である。 Here, (i), (ii) and (iii) are examples of feature quantities related to stress on the previous day. (Iv), (v), (vi), (vii) and (viii) are examples of features related to stress on the day. (Ix) is an example of the feature quantity related to the recovery of stress on the day.
第1の評価値算出手段603は、第1のモデル作成手段602が作成した第1のストレス推定モデル614に第1のモデル作成手段602が特定した特徴量の算出値を代入し、特定のユーザの第1のストレスの度合いを示す評価値を算出する。すなわち、第1の評価値算出手段603は、当日に蓄積されている主観的なストレス(すなわち、第1のストレス)の度合いを示す評価値Estress_1を、次の式(1)で表される第1のストレス推定モデル614を用いて算出する。
Estress_1=(前日のストレスの特徴量)+(当日のストレスの特徴量)-(当日回復したストレスの特徴量)+定数(w0)
=(w1x1+w2x2+w3x3)+(w4x4+w5x5+w6x6+w7x7+w8x8)-(w9x9)+(w0)・・・(1)
The first evaluation value calculation means 603 substitutes the calculated value of the feature amount specified by the first model creation means 602 into the first
Estress_1 = (features of stress on the previous day) + (features of stress on the day)-(features of stress recovered on the day) + constant (w 0 )
= (W 1 x 1 + w 2 x 2 + w 3 x 3 ) + (w 4 x 4 + w 5 x 5 + w 6 x 6 + w 7 x 7 + w 8 x 8 )-(w 9 x 9 ) + (w 0 ) ... (1)
前日のストレスの特徴量は、例えば、前日のTP値の日内差、前日のTP値の日内平均交差率、及び前日のPP値が閾値を超える割合であり、それぞれの特徴量をx1~x3、係数をw1~w3とする。なお、ストレス主観評価との相関係数を向上するために、係数w1~w3は、0でないことが好ましい。 The characteristics of stress on the previous day are, for example, the diurnal difference of the TP value of the previous day, the average crossover rate of the TP value of the previous day, and the ratio of the PP value of the previous day exceeding the threshold value. 3. Let the coefficients be w 1 to w 3 . In addition, in order to improve the correlation coefficient with the stress subjective evaluation, it is preferable that the coefficients w1 to w3 are not 0 .
当日のストレスの特徴量は、例えば、TP値の日内平均交差率、TP値の日内変動係数、TP値の日内差、LF/HF値の最小値、ACC値の日内差であり、それぞれの特徴量をx4~x8、係数をw4~w8とする。 The characteristics of stress on the day are, for example, the daily average crossover rate of the TP value, the daily coefficient of variation of the TP value, the daily difference of the TP value, the minimum value of the LF / HF value, and the daily difference of the ACC value. Let the quantities be x4 to x8 and the coefficients be w4 to w8 .
当日のストレスを回復した特徴量は、例えば、HF値の日内平均交差率であり、特徴量をx9、係数をw9とする。 The feature amount for which the stress on the day is recovered is, for example, the daily average crossover rate of the HF value, the feature amount is x9 , and the coefficient is w9 .
第2のモデル作成手段604は、ストレス主観評価データ613に含まれるストレス主観評価を目的変数とし、特徴量を説明変数として重回帰分析を行って第2のストレス推定モデル615を作成する。また、第2のモデル作成手段604は、第2のストレス推定モデル615を構成する忘却係数k(t)(忘却係数の詳細は、後述する。)を求める。第2のモデル作成手段604は、作成した第2のストレス推定モデル615を記憶部61に記憶する。
The second model creating means 604 creates the second
第2のモデル作成手段604は、第2のストレス推定モデル615を作成する際に、例えば、次の特徴量を特定する。第2のストレス推定モデル615は、約3、000個の特徴量からストレス主観評価と関連付いた特徴量を抽出し、重回帰分析を行ってストレスの推定に有効な特徴量を特定する。具体的には、第2のモデル作成手段604は、ストレス主観評価との相関を示す係数が予め定められた値以上となる特徴量を特定する。以下、いくつかの特徴量を例示的に列挙するが、特徴量は以下に列挙するものに限られない。
The second model creating means 604 specifies, for example, the following features when creating the second
(i)ピーク値とエンド値との和
特徴量は、例えば、特定の生体項目の注目する期間(ここでは、就業日とする。)内の最大値(以下、「ピーク値」ともいう。)及び終期(ここでは、終業時とする。例えば、17時)の値(以下、「エンド値」ともいう。)の和である。エンド値は、「終了値」の一例である。エンド値は、終業時の値そのものに限られず、例えば、終業時の一定時間前から終業時までの平均値としてもよい。特定の生体項目は、例えば、TPである。
(ii)エンド値
特徴量は、特定の生体項目のエンド値としてもよい。生体項目は、例えば、TPである。
(iii)ピーク値
特徴量は、特定の生体項目のピーク値としてもよい。生体項目は、例えば、TPである。
(iv)日内差
特徴量は、特定の生体項目の日内差としてもよい。ここで、日内差とは、一日における最大値と最小値との差をいう。生体項目は、TPや、平均心拍数としてよい。
(I) The feature amount, which is the sum of the peak value and the end value, is, for example, the maximum value within the period of interest (here, a working day) of a specific biological item (hereinafter, also referred to as “peak value”). And the sum of the values (hereinafter, also referred to as "end value") at the end (here, the end of work, for example, 17:00). The end value is an example of the "end value". The end value is not limited to the value at the end of work itself, and may be, for example, an average value from a certain time before the end of work to the end of work. The specific biological item is, for example, TP.
(Ii) End value The feature amount may be the end value of a specific biological item. The biological item is, for example, TP.
(Iii) Peak value The feature amount may be the peak value of a specific biological item. The biological item is, for example, TP.
(Iv) Diurnal difference The feature amount may be the diurnal difference of a specific biological item. Here, the diurnal difference means the difference between the maximum value and the minimum value in a day. The biological item may be TP or an average heart rate.
以下、表1に、上述した特徴量とストレス主観評価との相関を示す相関係数の一例をまとめる。相関係数は、絶対値が大きいほど特徴量とストレス主観評価との相関が高いことを示す。
第2の評価値算出手段605は、第2のモデル作成手段604が作成した第2のストレス推定モデル615に第2のモデル作成手段604が特定した特徴量を代入し、特定のユーザの終業時の主観的なストレス(すなわち、第2のストレス)の度合いを示す評価値を算出する。すなわち、第2の評価値算出手段605は、第2のストレスの度合いを示す評価値Estress_2を、以下に記載するいくつかの式((2)乃至(7)参照)で表される第1のストレス推定モデル614のうちいずれかを用いて算出する。以下、図6乃至8を参照して、詳細を説明する。
The second evaluation value calculation means 605 substitutes the feature amount specified by the second model creation means 604 into the second
(i)実施例1:終業時のストレスをピーク値及び現在の値で決める例
図6は、生体項目の値の時間変化の一例を示す図である。横軸は、注目する期間としての一就業日における就業時間を示し、縦軸は、生体項目の値を示す。実線のグラフは、生体項目の時間変化を示している。なお、図6は、生体項目としてTPを用いた例を示している。以下、同様の説明は省略する。
(I) Example 1: Example of determining stress at the end of work by a peak value and a current value FIG. 6 is a diagram showing an example of a time change of a value of a biological item. The horizontal axis shows the working hours on one working day as the period of interest, and the vertical axis shows the values of biological items. The solid line graph shows the time change of biological items. Note that FIG. 6 shows an example in which TP is used as a biological item. Hereinafter, the same description will be omitted.
図6に示すように、第2の評価値算出手段605は、就業時間内のピーク値Fpeakを求める(円枠参照)。次に、第2の評価値算出手段605は、エンド値Fendを求める。なお、第2の評価値算出手段605は、エンド値Fendを求める際、終業時から一定の時間(例えば、1時間)前(例えば、16時)から終業時(17時)までの間(図示斜線の領域参照)における生体項目の値の平均値をエンド値Fendとして求めてよい。次に、第2の評価値算出手段605は、就業日の終業時の主観ストレスの評価値Estress_2を、以下の式(2)で表される第2のストレス推定モデル615を用いて算出する。
Estress_2=Fpeak+Fend・・・(2)
以上を換言すれば、第2の評価値算出手段605は、TPのピーク値とエンドとの和に応じて、終業時の主観ストレスの度合いを示す評価値を出力する。ここで、現在が終業時の場合、エンド値Fendは、現在の値(以下、「現在値」ともいう。)Fnowとしてよい。すなわち、
Estress_2=Fpeak+Fnow・・・(3)
としてよい。
As shown in FIG. 6, the second evaluation value calculation means 605 obtains the peak value F peak during working hours (see the circle frame). Next, the second evaluation value calculation means 605 obtains the end value Fend. In addition, when the second evaluation value calculation means 605 obtains the end value Fend, it is between a certain time (for example, 1 hour) before (for example, 16:00) and the end of work (17:00) from the end of work (for example, 1 hour). The average value of the values of the biological items in the shaded area in the figure) may be obtained as the end value Fend. Next, the second evaluation value calculation means 605 calculates the evaluation value Estress_2 of the subjective stress at the end of the working day by using the second
Estress_2 = F peak + End ... (2)
In other words, the second evaluation value calculation means 605 outputs an evaluation value indicating the degree of subjective stress at the end of work according to the sum of the peak value of TP and the end. Here, when the present is at the end of work, the end value Fend may be the current value (hereinafter, also referred to as “current value”) F now . That is,
Estress_2 = F peak + F now ... (3)
May be.
(ii)実施例2:現在値Fnowを用いてエンド値を予測する例
図7は、生体項目の値の時間変化の一例を示す図である。第2の評価値算出手段605は、現在値Fnowからエンド値Fendを予測する。具体的には、図7に示すように、第2の評価値算出手段605は、現在値Fnowに、第2のモデル作成手段604が特定した忘却係数k(t)を掛けた値をエンド値Fendとして算出する。すなわち、第2の評価値算出手段605は、以下の式(4)で表される第2のストレス推定モデル615を用いてEstress_2を算出する。
Estress_2=Fpeak+k(Δt)×Fnow・・・(4)
(Ii) Example 2: Example of predicting an end value using the current value F now FIG. 7 is a diagram showing an example of a time change of a value of a biological item. The second evaluation value calculation means 605 predicts the end value Fend from the current value F now . Specifically, as shown in FIG. 7, the second evaluation value calculation means 605 ends the value obtained by multiplying the current value F now by the forgetting coefficient k (t) specified by the second model creation means 604. Calculated as the value Fend . That is, the second evaluation value calculation means 605 calculates Stress_2 using the second
Estress_2 = F peak + k (Δt) × F now ... (4)
ここで、忘却係数k(t)は、時間に依存して変動する変数である。忘却係数k(t)は、「重み付け」の一例である。また、Δtは、現在tnowから終業時tendまでの時間である。破線は、k(Δt)×Fnowによって算出された予測値である。以上を換言すれば、第2の評価値算出手段605は、現在値Fnowに重み付けの一例としての忘却係数k(t)を付して終了値Fendを予測するとともに、ピーク値Fpeakと、現在値Fnowから予測されたエンド値Fendとの和に応じて、終業時の主観ストレスの評価値Estress_2を出力する。 Here, the forgetting coefficient k (t) is a variable that fluctuates depending on time. The forgetting coefficient k (t) is an example of “weighting”. Also, Δt is the time from the current tend to the end of work. The broken line is a predicted value calculated by k (Δt) × F now . In other words, the second evaluation value calculation means 605 predicts the end value Fend by adding the forgetting coefficient k (t) as an example of weighting to the current value F now , and also sets the peak value F peak . , The evaluation value Estress_2 of the subjective stress at the end of work is output according to the sum with the end value Fend predicted from the current value F now .
(iii)実施例3:ピーク値Fpeakの忘却を考慮する例
図8は、生体項目の値の時間変化の一例を示す図である。第2の評価値算出手段605は、以下の式(5)で表される第2のストレス推定モデル615を用いてEstress_2を算出してよい。
Estress_2=k(Δt1)×Fpeak+k(Δt2)×Fnow・・・(5)
(Iii) Example 3: Example of considering forgetting of peak value F peak FIG. 8 is a diagram showing an example of time change of a value of a biological item. The second evaluation value calculation means 605 may calculate Stress_2 using the second
Estress_2 = k (Δt 1 ) × F peak + k (Δt 2 ) × F now ... (5)
すなわち、現在値Fnowのみならず、ピーク値Fpeakにも忘却係数k(Δt)付してよい。ピーク値Fpeakも現在値Fnowと同様に時間とともに忘却していくと考えられるためである。ここで、Δt1は、生体項目の値がピーク値となる時間(以下、「ピーク時」ともいう。)tpeakから終業時tendまでの時間であり、Δt2は、現在tnowから終業時tendまでの時間である。図8の破線は、忘却係数k(t)を示し、一点鎖線は、k(t)×F(t)の値を示す。 That is, the forgetting coefficient k (Δt) may be added not only to the current value F now but also to the peak value F peak . This is because it is considered that the peak value F peak is also forgotten with time in the same manner as the current value F now . Here, Δt 1 is the time from the time when the value of the biological item reaches the peak value (hereinafter, also referred to as “ peak time”) to the end at the end of work, and Δt 2 is the time from the present to end of work. The time to the hour tend . The dashed line in FIG. 8 indicates the forgetting coefficient k (t), and the alternate long and short dash line indicates the value of k (t) × F (t).
なお、ピーク値Fpeakに付す重み付けとしての忘却係数は、現在値Fnowに付す重み付けとしての忘却係数と必ずしも同一の関数でなくてもよく、互いに異なる関数であってもよい。この場合、第2の評価値算出手段605は、以下の式(6)で表される第2のストレス推定モデル615を用いてEstress_2を算出してよい。
Estress_2=k1(Δt1)×Fpeak+k2(Δt2)×Fnow・・・(6)
k1(t)は、「第2の重み付け」の一例であり、k2(t)は、「第1の重み付け」の一例である。
The forgetting coefficient as the weighting attached to the peak value F peak does not necessarily have to be the same function as the forgetting coefficient as the weighting attached to the current value F now , and may be different functions from each other. In this case, the second evaluation value calculation means 605 may calculate Stress_2 using the second
Estress_2 = k 1 (Δt 1 ) × F peak + k 2 (Δt 2 ) × F now ... (6)
k 1 (t) is an example of "second weighting", and k 2 (t) is an example of "first weighting".
(iv)実施例4:他の特徴量を用いる例I
特徴量は、例えば、就業日の全就業時間(例えば、8時から17時等)の領域における忘却を考慮した特徴量でもよい。具体的には、以下の式(7)で表される第2のストレス推定モデル615を用いてEstress_2を算出してよい。
Estress_2=k(Δt)×F(t)・・・(7)
ここで、F(t)は、時刻tにおける生体項目の値である。
(Iv) Example 4: Example I using other features
The feature amount may be, for example, a feature amount in consideration of oblivion in the area of all working hours (for example, 8:00 to 17:00) on the working day. Specifically, the stress_2 may be calculated using the second
Estress_2 = k (Δt) × F (t) ・ ・ ・ (7)
Here, F (t) is a value of a biological item at time t.
(v)実施例5:他の特徴量を用いる例II
上述の式(2)乃至(6)において、ピーク値Fpeak及びピーク値Fpeakに係る項は、必ずしも設けられていなくてもよい。すなわち、以下の式(1A)、(2A)、(3A)、(4A)、(5A)及び(6A)のいずれかでもよい。
Estress_2=Fend・・・(2A)
Estress_2=Fnow・・・(3A)
Estress_2=k(Δt)×Fnow・・・(4A)
Estress_2=k(Δt2)×Fnow・・・(5A)
Estress_2=k2(Δt2)×Fnow・・・(6A)
(V) Example 5: Example II using other features
In the above equations (2) to (6), the terms relating to the peak value F peak and the peak value F peak are not necessarily provided. That is, any of the following formulas (1A), (2A), (3A), (4A), (5A) and (6A) may be used.
Estress_2 = Fend ... (2A)
Estress_2 = F now ... (3A)
Estress_2 = k (Δt) × F now ... (4A)
Estress_2 = k (Δt 2 ) × F now ... (5A)
Estress_2 = k 2 (Δt 2 ) × F now ... (6A)
処方手段606は、Estress_2に応じて処方を特定して出力する。一例として、処方手段606は、現在tnowから終業時tendまでの時間Δtに応じた処方を選択してユーザに出力する。処方には、例えば、以下のものがある。なお、処方は、以下に例示したものに限られない。
(a)正午(12時)前の場合、例えば、ランチの推奨等の休憩を挟むよう促す。また、温かい飲料物を摂取するよう推奨してもよい。
(b)正午を過ぎている場合、仮睡眠等の休憩を推奨してもよい。
(c)正午を過ぎた後に一定時間経過している場合(例えば、15時ころ)、コーヒーブレイクを挟むよう推奨してもよい。
(d)終業時tendの直前(直前とは、例えば、終業時tendの一定時間前から終業時tendまでの間をいう。)の場合、例えば、上司等特定の管理者にストレスが高いことを通知してもよい。
The prescription means 606 identifies and outputs a prescription according to Estress_2. As an example, the prescription means 606 selects and outputs a prescription according to the time Δt from the current ton to the end of work tend. The prescription includes, for example, the following. The prescription is not limited to those exemplified below.
(A) If it is before noon (12:00), encourage people to take a break, such as recommending lunch. It may also be recommended to consume hot beverages.
(B) If it is past noon, a break such as a nap may be recommended.
(C) If a certain amount of time has passed after noon (for example, around 15:00), it may be recommended to insert a coffee break.
(D) Immediately before the end of work tend (immediately before the end of work, for example, from a certain time before the end of work to the end of work), for example, stress is applied to a specific manager such as a boss. You may notify that it is expensive.
処方手段606は、Estress_2のみならず、Estress_1及びEstress_2に応じて処方を特定してもよい。具体的には、処方手段606は、Estress_1及びEstress_2の和に応じて処方を特定してもよい。すなわち、プロセッサ60aは、注目する期間の前までに蓄積された主観的なストレス(すなわち、第1のストレス)の特徴量と、注目する期間の終期における主観的なストレス(すなわち、第2のストレス)と、に応じて評価値を出力してよい。
The prescription means 606 may specify the prescription according to Estress_1 and Estress_2 as well as Estress_2. Specifically, the prescription means 606 may specify the prescription according to the sum of Estress_1 and Estress_2. That is, the
(情報処理装置の動作)
次に、情報処理装置6の動作の一例について図9乃至図12を参照して説明する。以下、情報処理装置6の動作を(1)第1のストレス推定モデル614の作成及びこれを用いた第1のストレスの評価の動作、及び(2)第2のストレス推定モデル615の作成及びこれを用いた第2のストレス評価の動作の2つに分けて説明する。
(Operation of information processing device)
Next, an example of the operation of the
(1)第1のストレス推定モデル614の作成及びこれを用いた第1のストレスの評価の動作
図9は、第1のストレス推定モデル614を作成する際の情報処理装置6の動作の一例を示すフローチャートである。図10は、第1のストレスの評価値を出力する際の情報処理装置6の動作の一例を示すフローチャートである。
(1) Operation of Creation of First
(1-1)第1のストレス推定モデル614の作成
受付手段600は、複数(例えば、18人)の被験者としてのユーザにそれぞれ装着された測定デバイス2から加速度データ、脈波データ及びユーザ情報211を受け付ける(S1)。
(1-1) Creation of First
次に、受付手段600は、受け付けた脈波データから加速度データに基づいて体動が大きい区間の脈波データを除去する(S2)。例えば、加速度が閾値を超えた区間の脈波データ、又は加速度データに基づいてユーザの行動パターンを推定し、歩行中や走行中の区間の脈波データを除外してもよい。 Next, the receiving means 600 removes the pulse wave data in the section where the body movement is large based on the acceleration data from the received pulse wave data (S2). For example, the user's behavior pattern may be estimated based on the pulse wave data in the section where the acceleration exceeds the threshold value, or the pulse wave data in the section during walking or running may be excluded.
次に、受付手段600は、生体情報IDを生成し、ユーザ情報211に含まれるユーザIDに対応する生体情報テーブル612に生体情報ID、測定日、測定時刻、加速度データ、脈波データを記録する。すなわち、生体情報テーブル612の生体情報IDの項目に生体情報IDを記録し、測定日に生体情報を受信した日を記録し、第1の生体情報の項目に加速度データを記録し、第2の生体情報の項目に脈波データを記録する。
Next, the receiving means 600 generates a biometric information ID, and records the biometric information ID, the measurement date, the measurement time, the acceleration data, and the pulse wave data in the biometric information table 612 corresponding to the user ID included in the
生体情報テーブル612には、例えば、ある期間(例えば、1週間又は2週間以上)に渡って就業日に測定された複数の被験者の生体情報等が記録される。なお、生体情報は、ある期間に渡って休日も含めて毎日測定してもよい。 The biometric information table 612 records, for example, biometric information of a plurality of subjects measured on a working day over a certain period (for example, one week or two weeks or more). The biometric information may be measured every day including holidays over a certain period of time.
生体データ算出手段601は、脈波データから脈波振幅(PP値)と脈拍間隔(PI値)を算出し(S3)、加速度データから加速度のピーク値(ACC値)を取得する(S4)。また、生体データ算出手段601は、PP値、PI値、ACC値以外にもTP値、LF値、HF値等を算出する。生体データ算出手段601は、TP値、PP値、PI値、LF値、HF値、ACC値等を生体情報テーブル612の対応する項目に記録する。 The biological data calculation means 601 calculates the pulse wave amplitude (PP value) and pulse interval (PI value) from the pulse wave data (S3), and acquires the acceleration peak value (ACC value) from the acceleration data (S4). Further, the biological data calculation means 601 calculates a TP value, an LF value, an HF value, and the like in addition to the PP value, the PI value, and the ACC value. The biological data calculation means 601 records a TP value, a PP value, a PI value, an LF value, an HF value, an ACC value, and the like in the corresponding items of the biological information table 612.
第1のモデル作成手段602は、生体情報テーブル612を参照し、TP値、PP値、PI値、LF値、HF値及びACC値から前日の特徴量x1~x3、及び当日の特徴量x4~x9を算出する(S5)。 The first model creating means 602 refers to the biological information table 612, and from the TP value, PP value, PI value, LF value, HF value and ACC value, the feature amount x 1 to x 3 of the previous day and the feature amount of the day Calculate x4 to x9 (S5).
第1のモデル作成手段602は、ストレスに関するアンケートに対して被験者のアンケート結果を取得し、それをストレス主観評価データ613として記憶部61に記憶する(S6)。
The first model creating means 602 acquires the questionnaire result of the subject for the questionnaire regarding stress, and stores it in the
第1のモデル作成手段602は、ストレス主観評価データ613に含まれるストレス主観評価を目的変数とし、特徴量x1~x9及び定数w0を説明変数として重回帰分析を行って第1のストレス推定モデル614を作成し、記憶部61に記憶する(S7)。
The first model creating means 602 performs multiple regression analysis with the stress subjective evaluation included in the stress
(1-2)第1のストレスの評価値の出力
受付手段600は、特定のユーザに装着された測定デバイス2から加速度データ、脈波データ及びユーザ情報211を受け付ける(S11)。
(1-2) Output of First Stress Evaluation Value The receiving means 600 receives acceleration data, pulse wave data, and
次に、受付手段600は、前述したように、受け付けた脈波データから加速度データに基づいて体動が大きい区間の脈波データを除去する(S12)。 Next, as described above, the receiving means 600 removes the pulse wave data in the section where the body movement is large based on the acceleration data from the received pulse wave data (S12).
次に、受付手段600は、前述したように、生体情報IDを生成し、ユーザ情報211に含まれる特定のユーザのユーザIDに対応する生体情報テーブル612に生体情報ID、測定日、測定時刻、加速度データ、脈波データを記録する。
Next, as described above, the reception means 600 generates the biometric information ID, and the biometric information ID, the measurement date, the measurement time, and the biometric information ID, the measurement date, and the measurement time are displayed in the biometric information table 612 corresponding to the user ID of the specific user included in the
特定のユーザの生体情報テーブル612には、例えば、ある期間(例えば、1週間又は2週間以上)に渡って就業日に測定された特定のユーザの被験者の生体情報等が記録される。なお、生体情報は、ある期間に渡って休日も含めて毎日測定してもよい。 In the biometric information table 612 of a specific user, for example, biometric information of a subject of the specific user measured on a working day over a certain period (for example, one week or two weeks or more) is recorded. The biometric information may be measured every day including holidays over a certain period of time.
生体データ算出手段601は、脈波データから脈波振幅(PP値)と脈拍間隔(PI値)を算出し(S13)、加速度データから加速度のピーク値を取得する(S14)。また、生体データ算出手段601は、前述したように、PP値、PI値、ACC値以外にもTP値、LF値、HF値等を算出する。生体データ算出手段601は、TP値、PP値、PI値、LF値、HF値、ACC値等を生体情報テーブル612の対応する項目に記録する。 The biological data calculation means 601 calculates the pulse wave amplitude (PP value) and the pulse interval (PI value) from the pulse wave data (S13), and acquires the peak value of the acceleration from the acceleration data (S14). Further, as described above, the biometric data calculation means 601 calculates the TP value, the LF value, the HF value, and the like in addition to the PP value, the PI value, and the ACC value. The biological data calculation means 601 records a TP value, a PP value, a PI value, an LF value, an HF value, an ACC value, and the like in the corresponding items of the biological information table 612.
受付手段600は、管理者又は特定のユーザのユーザ端末4から当日に対応する特定の日を受け付ける。第1の評価値算出手段603は、特定のユーザのユーザIDに対応する生体情報テーブル612を参照し、前日のTP値から前日の特徴量x1~x3を算出し、当日のTP値、LF/HF値、ACC値、HF値から当日の特徴量x4~x9を算出する(S15)。
The reception means 600 receives a specific day corresponding to the current day from the
第1の評価値算出手段603は、第1のストレス推定モデル614に特徴量x1~x9及び定数の値w0を代入し、特定のユーザが当日に蓄積されているストレスの評価値を算出する(S16)。なお、ストレスの評価値を管理者又は特定のユーザのユーザ端末4に送信してもよい。
The first evaluation value calculation means 603 substitutes the feature quantities x 1 to x 9 and the constant value w 0 into the first
(2)第2のストレス推定モデル615の作成及びこれを用いた第2のストレスの評価の動作
図11は、第2のストレス推定モデル615を作成する際の情報処理装置6の動作の一例を示すフローチャートである。図12は、第2のストレスの評価値を出力する際の情報処理装置6の動作の一例を示すフローチャートである。
(2) Operation of Creating a Second
(2-1)第2のストレス推定モデル615の作成
受付手段600は、複数(例えば、18人)の被験者としてのユーザにそれぞれ装着された測定デバイス2から加速度データ、脈波データ及びユーザ情報211を受け付ける(S21)。
(2-1) Creation of Second
次に、受付手段600は、受け付けた脈波データから加速度データに基づいて体動が大きい区間の脈波データを除去する(S22)。例えば、加速度が閾値を超えた区間の脈波データ、又は加速度データに基づいてユーザの行動パターンを推定し、歩行中や走行中の区間の脈波データを除外してもよい。 Next, the receiving means 600 removes the pulse wave data in the section where the body movement is large based on the acceleration data from the received pulse wave data (S22). For example, the user's behavior pattern may be estimated based on the pulse wave data in the section where the acceleration exceeds the threshold value, or the pulse wave data in the section during walking or running may be excluded.
次に、受付手段600は、生体情報IDを生成し、ユーザ情報211に含まれるユーザIDに対応する生体情報テーブル612に生体情報ID、測定日、測定時刻、加速度データ、脈波データを記録する。すなわち、生体情報テーブル612の生体情報IDの項目に生体情報IDを記録し、測定日に生体情報を受信した日を記録し、測定時刻に生体情報を受信した時刻を記録し、第1の生体情報の項目に加速度データを記録し、第2の生体情報の項目に脈波データを記録する。
Next, the receiving means 600 generates a biometric information ID, and records the biometric information ID, the measurement date, the measurement time, the acceleration data, and the pulse wave data in the biometric information table 612 corresponding to the user ID included in the
生体データ算出手段601は、脈波データから脈波振幅(PP値)と脈拍間隔(PI値)を算出する(S23)。また、生体データ算出手段601は、PP値、PI値、ACC値以外にもTP値、LF値、HF値等を算出する。生体データ算出手段601は、TP値、PP値、PI値、LF値、HF値、ACC値等を生体情報テーブル612の対応する項目に記録する。 The biological data calculation means 601 calculates the pulse wave amplitude (PP value) and the pulse interval (PI value) from the pulse wave data (S23). Further, the biological data calculation means 601 calculates a TP value, an LF value, an HF value, and the like in addition to the PP value, the PI value, and the ACC value. The biological data calculation means 601 records a TP value, a PP value, a PI value, an LF value, an HF value, an ACC value, and the like in the corresponding items of the biological information table 612.
第2のモデル作成手段604は、生体情報テーブル612を参照し、TP等の各生体項目の日内最大値をピーク値とする(S24)。また、第2のモデル作成手段604は、生体情報テーブル612を参照し、生体項目の最新1時間のデータの平均を各現在値Fnowとする(S25)。 The second model creating means 604 refers to the biological information table 612, and sets the daily maximum value of each biological item such as TP as the peak value (S24). Further, the second model creating means 604 refers to the biological information table 612, and sets the average of the latest 1-hour data of the biological items as each current value F now (S25).
第2のモデル作成手段604は、現在tnowと終業時tendの時間差Δtと現在値Fnowから終業時tendの各エンド値Fendを算出する(S26)。以上のようにして、第2のモデル作成手段604は、特徴量を算出する(S27)。次に、ストレス主観評価データ613に含まれるストレス主観評価を目的変数とし、上記特徴量を説明変数として重回帰分析を行って第2のストレス推定モデル615を作成し、記憶部61に記憶する(S28)。
The second model creating means 604 calculates each end value Fend of the end time tend from the time difference Δt between the current t now and the end time tend and the current value F now (S26). As described above, the second model creating means 604 calculates the feature amount (S27). Next, the stress subjective evaluation included in the stress
(2-2)第2のストレスの評価値の出力
受付手段600は、特定のユーザに装着された測定デバイス2から加速度データ、脈波データ及びユーザ情報211を受け付ける(S30)。
(2-2) Output of Second Stress Evaluation Value The receiving means 600 receives acceleration data, pulse wave data, and
次に、受付手段600は、前述したように、受け付けた脈波データから加速度データに基づいて体動が大きい区間の脈波データを除去する(S31)。 Next, as described above, the receiving means 600 removes the pulse wave data in the section where the body movement is large based on the acceleration data from the received pulse wave data (S31).
次に、受付手段600は、前述したように、生体情報IDを生成し、ユーザ情報211に含まれる特定のユーザのユーザIDに対応する生体情報テーブル612に生体情報ID、測定日、測定時刻、加速度データ、脈波データを記録する。
Next, as described above, the reception means 600 generates the biometric information ID, and the biometric information ID, the measurement date, the measurement time, and the biometric information ID, the measurement date, and the measurement time are displayed in the biometric information table 612 corresponding to the user ID of the specific user included in the
生体データ算出手段601は、脈波データから脈波振幅(PP値)と脈拍間隔(PI値)を算出する(S32)。また、生体データ算出手段601は、前述したように、PP値、PI値、ACC値以外にもTP値、LF値、HF値等を算出する。生体データ算出手段601は、TP値、PP値、PI値、LF値、HF値、ACC値等を生体情報テーブル612の対応する項目に記録する。 The biological data calculation means 601 calculates the pulse wave amplitude (PP value) and the pulse interval (PI value) from the pulse wave data (S32). Further, as described above, the biometric data calculation means 601 calculates the TP value, the LF value, the HF value, and the like in addition to the PP value, the PI value, and the ACC value. The biological data calculation means 601 records a TP value, a PP value, a PI value, an LF value, an HF value, an ACC value, and the like in the corresponding items of the biological information table 612.
第2の評価値算出手段605は、生体情報テーブル612を参照し、TP等の各生体項目の日内最大値をピーク値とする(S33)。また、第2の評価値算出手段605は、生体情報テーブル612を参照し、生体項目としてのTPの最新1時間のデータの平均を各現在値Fnowとする(S34)。 The second evaluation value calculation means 605 refers to the biological information table 612, and sets the daily maximum value of each biological item such as TP as the peak value (S33). Further, the second evaluation value calculation means 605 refers to the biological information table 612, and sets the average of the latest 1-hour data of TP as a biological item as each current value F now (S34).
第2の評価値算出手段605は、現在tnowと終業時tendの時間差Δtと現在値Fnowから終業時tendの各エンド値Fendを算出する(S35)。以上のようにして、第2の評価値算出手段605は、特徴量を算出する(S36)。 The second evaluation value calculation means 605 calculates each end value Fend of the end time tend from the time difference Δt between the current t now and the end time tend and the current value F now (S35). As described above, the second evaluation value calculation means 605 calculates the feature amount (S36).
第2の評価値算出手段605は、第2のストレス推定モデル615に特徴量を代入し、特定のユーザの終業時の主観ストレス(すなわち、第2のストレス)の評価値を算出する(S37)。処方手段606は、評価値とΔtとに応じて(S38)、処方を選択し(S39)、選択した処方をユーザに出力する。
The second evaluation value calculation means 605 substitutes the feature amount into the second
(変形例1)
上記実施の形態は、式(1)を用いてストレスの評価値Estress_1を算出したが、以下の式を用いてもよい。
Estress_1=(前日のストレスの推定結果)+(当日のストレスの特徴量)-(当日回復したストレスの特徴量)+定数(w0)
・・・(8)
(Modification 1)
In the above embodiment, the stress evaluation value Estress_1 was calculated using the formula (1), but the following formula may also be used.
Estress_1 = (estimated result of stress on the previous day) + (features of stress on the day)-(features of stress recovered on the day) + constant (w 0 )
... (8)
前日のストレスの推定結果は、例えば、前日よりも前の日のストレスの評価値の算出に用いた前日のストレスの特徴量(w1x1+w2x2+w3x3)に係数を掛けたものである。式(8)を用いた場合、個々の特徴量w1x1、w2x2、w3x3の演算処理を省くことができる。 For the estimation result of the stress on the previous day, for example, the feature amount of the stress on the previous day (w 1 x 1 + w 2 x 2 + w 3 x 3 ) used for calculating the evaluation value of the stress on the day before the previous day is multiplied by a coefficient. It is a stress. When the equation (8) is used, it is possible to omit the arithmetic processing of the individual feature quantities w 1 x 1 , w 2 x 2 , and w 3 x 3 .
(変形例2)
上記実施の形態は、式(1)を用いてストレスの評価値Estress_1を算出したが、以下の式を用いてもよい。
Estress_1=(当日までのストレスの特徴量=N日前の特徴量+N-1日前の特徴量+・・・前日の特徴量)+(当日のストレスの特徴量)-(当日回復したストレスの特徴量)+定数(w0)
・・・(9)
(Modification 2)
In the above embodiment, the stress evaluation value Estress_1 was calculated using the formula (1), but the following formula may also be used.
Estress_1 = (features of stress up to the day = features N days ago + features N-1 days ago + ... features of the day before) + (features of stress on the day)-(features of stress recovered on the day) ) + Constant (w 0 )
... (9)
式(9)を用いた場合、式(1)を用いた場合よりも正確な評価値を求めることができる。 When the formula (9) is used, an accurate evaluation value can be obtained as compared with the case where the formula (1) is used.
(変形例3)
上記実施の形態は、式(1)を用いてストレスの評価値Estress_1を算出したが、以下の式を用いてもよい。
Estress_1=(当日までのストレスの推定結果=N日前の特徴量+N-1日前の特徴量+・・・前日の特徴量)+(当日のストレスの特徴量)-(当日回復したストレスの特徴量)+定数(w0)
・・・(10)
(Modification 3)
In the above embodiment, the stress evaluation value Estress_1 was calculated using the formula (1), but the following formula may also be used.
Estress_1 = (estimated result of stress up to the day = feature amount N days ago + feature amount N-1 day ago + ... feature amount of the previous day) + (feature amount of stress on the day)-(feature amount of stress recovered on the day) ) + Constant (w 0 )
... (10)
前日までのストレスの推定結果は、例えば、当日の何日前であるかに応じた係数を対応する特徴量(N日前の特徴量+N-1日前の特徴量+・・・前日の特徴量)に掛けたものである。式(10)を用いた場合、個々のN日前の特徴量、N-1日前の特徴量、・・・前日の特徴量の演算処理を省くことができる。 The stress estimation result up to the previous day is, for example, the corresponding feature amount (feature amount N days ago + feature amount N-1 day ago + ... feature amount of the previous day) with a coefficient corresponding to how many days before the day. It is a product. When the equation (10) is used, it is possible to omit the calculation processing of the individual features N days ago, features N-1 days ago, ..., features of the previous day.
(変形例4)
図13は、前日までのストレスの推定結果の求め方を模式的に示す図である。前日までのストレスの推定結果は、図13に示すように求めてもよい。
(Modification example 4)
FIG. 13 is a diagram schematically showing how to obtain the stress estimation result up to the previous day. The stress estimation results up to the previous day may be obtained as shown in FIG.
例えば、図13(a)に示すように、当日(例えば、測定日が3日)の前々日(例えば、測定日が1日)の特徴量dと、前日(例えば、測定日が2日)の特徴量dとから前日のストレスの推定結果Sを求めてもよい。 For example, as shown in FIG. 13 (a), the feature amount d on the day before the day (for example, the measurement date is 3 days) (for example, the measurement date is 1 day) and the previous day (for example, the measurement date is 2 days). ) May be used to obtain the stress estimation result S of the previous day from the feature amount d.
また、図13(b)に示すように、計算に用いる最初の前日のストレスの推定結果については、前々日(例えば、測定日が1日)の特徴量dと、前日(例えば、測定日が2日)の特徴量dとから前日のストレスの推定結果Sを求め、その後の前日のストレスの推定結果については、前々日(例えば、測定日が2日)のストレスの推定結果Sと、前日(例えば、測定日が3日)の特徴量dとから前日のストレスの推定結果Sを求めてもよい。 Further, as shown in FIG. 13 (b), regarding the estimation result of the stress on the first previous day used in the calculation, the feature amount d on the day before the previous day (for example, the measurement date is one day) and the previous day (for example, the measurement date). The stress estimation result S of the previous day is obtained from the feature amount d of (2 days), and the stress estimation result of the previous day is the stress estimation result S of the day before the previous day (for example, the measurement day is 2 days). , The stress estimation result S of the previous day may be obtained from the feature amount d of the previous day (for example, the measurement day is 3 days).
また、図13(c)に示すように、当日(例えば、測定日が4日)の3日前の日(例えば、測定日が1日)の特徴量dと、前々日(例えば、測定日が2日)の特徴量dと、前日(例えば、測定日が3日)の特徴量dから前日のストレスの推定結果Sを求めてもよい。
Further, as shown in FIG. 13 (c), the feature amount d on the
また、図13(d)に示すように、計算に用いる最初の前日のストレスの推定結果については、当日(例えば、測定日が4日)の3日前の日(例えば、測定日が1日)の特徴量dと、前々日(例えば、測定日が2日)の特徴量dと、前日(例えば、測定日が3日)の特徴量dとから前日のストレスの推定結果Sを求め、その後の前日のストレスの推定結果については、前々日(例えば、測定日が3日)のストレスの推定結果Sと、前日(例えば、測定日が4日)の特徴量dとから前日のストレスの推定結果Sを求めてもよい。
Further, as shown in FIG. 13 (d), the stress estimation result of the first previous day used in the calculation is the
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施の形態は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で種々の変形、実施が可能である。例えば、情報処理装置6の負担を軽減するため、情報処理装置6側で算出した生体データ又は特徴量の全部又は一部を測定デバイス2側で算出してもよい。
Although the embodiments of the present invention have been described above, the embodiments of the present invention are not limited to the above embodiments, and various modifications and implementations are possible without changing the gist of the present invention. be. For example, in order to reduce the burden on the
プロッサの各手段は、それぞれ一部又は全部を再構成可能回路(FPGA:Field Programmable Gate Array)、特定用途向け集積回路(ASIC:Application Specific Integrated Circuit)等のハードウエア回路によって構成してもよい。 Each means of the processor may be configured by a hardware circuit such as a partially or wholly reconfigurable circuit (FPGA: Field Programmable Gate Array) or an application specific integrated circuit (ASIC).
また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態の構成要素の一部を省くことや変更することが可能である。また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態のフローにおいて、ステップの追加、削除、変更、入替え等が可能である。また、上記実施の形態で用いたプログラムをCD-ROM等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができ、クラウドサーバ等の外部サーバに格納しておき、ネットワークを介して利用することもできる。 Further, it is possible to omit or change some of the components of the above embodiment without changing the gist of the present invention. Further, within the range that does not change the gist of the present invention, steps can be added, deleted, changed, replaced, etc. in the flow of the above embodiment. Further, the program used in the above embodiment can be recorded and provided on a computer-readable recording medium such as a CD-ROM, stored in an external server such as a cloud server, and used via a network. You can also do it.
1…情報処理システム、2…測定デバイス、3…充電台、4…ユーザ端末、5…ネットワーク、6…情報処理装置、20…制御部、21…記憶部、22…第1の生体情報測定部、23…第2の生体情報測定部、24…測定ボタン、25…無線通信部、26…電源部、60…制御部、60a…プロセッサ、61…記憶部、62…無線通信部、210…プログラム、211…ユーザ情報、212…生体情報記憶領域、600…受付手段、601…生体データ算出手段、602…第1のモデル作成手段、603…第1の評価値算出手段、604…第2のモデル作成手段、605…第2の評価値算出手段、処方手段606、610…プログラム、611…ユーザテーブル、612…生体情報テーブル、613…ストレス主観評価データ、614…第1のストレス推定モデル、615…第2のストレス推定モデル
1 ... Information processing system, 2 ... Measuring device, 3 ... Charging stand, 4 ... User terminal, 5 ... Network, 6 ... Information processing device, 20 ... Control unit, 21 ... Storage unit, 22 ... First biometric information measurement unit , 23 ... second biometric information measurement unit, 24 ... measurement button, 25 ... wireless communication unit, 26 ... power supply unit, 60 ... control unit, 60a ... processor, 61 ... storage unit, 62 ... wireless communication unit, 210 ... program , 211 ... user information, 212 ... biometric information storage area, 600 ... reception means, 601 ... biometric data calculation means, 602 ... first model creation means, 603 ... first evaluation value calculation means, 604 ... second model. Creation means, 605 ... Second evaluation value calculation means, Prescription means 606, 610 ... Program, 611 ... User table, 612 ... Biological information table, 613 ... Stress subjective evaluation data, 614 ... First stress estimation model, 615 ... Second stress estimation model
Claims (12)
請求項1に記載の情報処理装置。 The processor outputs the evaluation value according to the sum of the end value and the maximum value of the biological item in the period of interest.
The information processing apparatus according to claim 1.
請求項1又は2に記載の情報処理装置。 The processor predicts the end value from the current value of the biological item, and outputs the evaluation value according to the predicted end value.
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
請求項3に記載の情報処理装置。 The processor predicts the end value by adding a first weight to the current value.
The information processing apparatus according to claim 3.
請求項4に記載の情報処理装置。 The processor outputs the evaluation value by further adding a second weight to the maximum value.
The information processing apparatus according to claim 4.
請求項5に記載の情報処理装置。 The first weighting and the second weighting vary depending on the time within the period of interest, respectively.
The information processing apparatus according to claim 5.
請求項5又は6に記載の情報処理装置。 The second weighting is the same function as the first weighting.
The information processing apparatus according to claim 5 or 6.
請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The processor obtains the biological item from the biological information of the subject.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7.
請求項8に記載の情報処理装置。 The biological information includes information indicating acceleration indicating the behavior of the subject and information indicating the pulse of the subject.
The information processing apparatus according to claim 8.
請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The processor outputs the evaluation value further according to the subjective stress features accumulated up to the period of interest.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8.
主観的なストレスと関連付いた生体項目の注目する期間の終期における終了値に応じて、対象者が前記終期に有している前記主観的なストレスの度合を示す評価値を出力するよう制御させるためのプログラム。
The processor should output an evaluation value indicating the degree of the subjective stress that the subject has at the end of the period according to the end value of the biological item associated with the subjective stress at the end of the period of interest. A program to control.
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Cited By (1)
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WO2023210184A1 (en) * | 2022-04-25 | 2023-11-02 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Health management system, health management method, and program |
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2020
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WO2023210184A1 (en) * | 2022-04-25 | 2023-11-02 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Health management system, health management method, and program |
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