JP4636861B2 - 快適感評価装置 - Google Patents

Description

本発明は、人の快適感を定量的に測定するための快適感評価装置に関する。

人の生体の状態、例えば、活性状態（覚醒状態）であるか、睡眠状態であるかを検出するには、従来、脳波を測定し、その脳波パターンを解析することにより行われている。しかしながら、脳波を測定するには、被検者の頭部に脳波電極や眼電位電極を取り付ける必要があるなど、人の通常動作を制約する環境下で行わなければならず、例えば、自動車、電車などの各種輸送機器の運転時における生体状態を運転者に負担をかけずに評価することは困難である。

一方、運転中の運転者の生体状態（心身状態）を監視することは、近年、事故予防策として注目されており、例えば、特許文献１、特許文献２には、心拍又は脈拍を用いて生体状態を監視する技術が提案されている。特許文献１及び２に開示の技術によれば、脳波測定用の大がかりな装置の頭部への装着が不要で、簡易に運転者の生体状態を評価できる。
特開平９−３０８６１４号公報 特開平１０−１４６３２１号公報

特許文献１及び２に開示された装置は、いずれも、心拍又は脈拍についてのカオス指標を算出し、そのカオス指標から運転者の心身状態を判定するものである。具体的には、カオス指標の一つとして、心拍又は脈拍のリアプノフ指数を求め、その時間的変化において、一定時間以上のリアプノフ指数の減少を示した場合に、休憩が必要な程度にストレス負荷が生じ、居眠りに至る直前状態（眠気を感じた状態）となっていると判定する構成である。生体信号のカオス指標によって生体の状態を客観的に診断できることは、既に特開平４−２０８１３６号公報により報告されており、特許文献１及び２に開示された装置によって居眠りに至る直前状態を検出することも可能であると推定される。

しかしながら、特許文献１及び２は、測定した心拍又は脈拍を、リアプノフ指数などのカオス指標のみによって処理し、リアプノフ指数の減少変化から精神的に安定した状態に至る過程を検出し、眠気を催すような疲労状態が生じているか否かを判定することを開示しているに過ぎず、疲労度を定量的に捉える試みはなされていない。このため、本出願人は、特願２００３−３６３９０２号として、生体信号の周期のピーク値間の振幅から求められるパワー値を利用し、その傾きの時系列波形を絶対値処置して積分することにより、疲労度を定量化する手法を提案している。

本出願人の上記手法により疲労度を定量化することはできた。これは、座席構造、着座姿勢等の評価指標の一つ、すなわち、疲れにくい座席構造若しくは着座姿勢等であるかどうかという指標になるものであるが、その際に人がどのような感覚を有しているかの指標、すなわち、不快に感じているか、快適に感じているか、退屈に感じているかの快適感の指標を設ければ、座席構造等の適合性判断、座席構造等の改良に資する。この点については、座席構造に限らず、人を支持するマットレス（布団等も含む）など、その他の人体支持構造においても同様である。

そこで、本発明は、快適感を定量化すると共に、さらには疲労度等との組み合わせで人体支持構造のより適切な評価を行うことを可能とする快適感評価装置を提供することを課題とする。

上記した課題を解決するため、請求項１記載の本発明では、生体信号測定器により採取された生体信号の原波形の各周期ピーク値間の時間間隔を検出して瞬間的な心拍数を算出する心拍数算出手段と、
前記心拍数算出手段により得られた瞬間的な心拍数の所定時間範囲における時間軸に対する傾きである心拍数傾きを、所定のスライドラップ率で所定回数スライド計算して求める心拍数傾き算出手段と、
前記心拍数傾き算出手段により得られた心拍数傾きの時系列波形を周波数解析し、筋疲労信号のピーク値が含まれるＶＬＦ周波数帯域又は入眠予兆信号のピーク値が含まれるＵＬＦ周波数帯域に属する周波数成分を抽出して、それらのスペクトルを両対数表示させ、スペクトルの周波数に対する傾きを算出する周波数傾き算出手段と、
前記スペクトルの周波数に対する傾きが１／ｆ ^０ 、１／ｆ又は１／ｆ ^２ のいずれに近いかを判定し、１／ｆ ^０ に近い場合は不快状態を、１／ｆに近い場合は快適状態を、１／ｆ ^２ に近い場合に退屈状態をそれぞれ示すと判定して出力する快適度判定手段と
を具備することを特徴とする快適感評価装置を提供する。
請求項２記載の本発明では、前記快適度判定手段は、前記スペクトルの周波数に対する傾きが、−０．５よりも０に近い場合に１／ｆ ^０ ゆらぎ、−０．５〜−１．５の範囲の場合に１／ｆゆらぎ、−１．５〜−２．５の範囲の場合に１／ｆ ^２ ゆらぎと判定する請求項１記載の快適感評価装置を提供する。
請求項３記載の本発明では、さらに、前記生体信号測定器により採取された生体信号を基に疲労度の時系列変動を求める疲労度解析演算手段を備え、
前記快適度判定手段に、快適度及び疲労度の初期状態と所定時間経過後の状態とをプロットし、その変化傾向を表示する変化傾向表示手段を含む請求項１又は２記載の快適感評価装置を提供する。
請求項４記載の本発明では、前記変化傾向表示手段は、縦軸及び横軸の一方に前記快適度を、他方に前記疲労度をとり、前記快適度及び前記疲労度の初期状態と所定時間経過後の状態とをプロットして出力する構成である請求項３記載の快適感評価装置を提供する。
請求項５記載の本発明では、前記疲労度解析演算手段は、
前記生体信号測定器により採取された生体信号の原波形の各周期のピーク値を検出する原波形データピーク値検出手段と、
前記原波形データピーク値検出手段により得られる各ピーク値から、所定時間範囲ごとに上限側のピーク値と下限側のピーク値との差を算出し、この差をパワー値として設定するパワー値算出手段と、
前記パワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、前記所定時間に対して所定のラップ率で所定回数スライド計算して求めるパワー値傾き算出手段と、
前記パワー値傾き算出手段によりスライド計算して得られたパワー値の傾きの時系列信号を絶対値処理して、積分値を算出し、得られた積分値を疲労度として求める脈波筋疲労度算出手段と
を有する請求項３又は４記載の快適感評価装置を提供する。
請求項６記載の本発明では、前記パワー値傾き算出手段におけるスライド計算に用いる傾きを算出する時間範囲が１８０秒であり、スライドラップ率が９０％で設定されている請求項５記載の快適感評価装置を提供する。
請求項７記載の本発明では、前記変化傾向表示手段は、前記疲労度の変化傾向として、前記脈波筋疲労度算出手段により出力される疲労度の推移を示す脈波筋疲労曲線の前記初期状態の時間帯に相当する傾きと、所定時間経過するまでの前記脈波筋疲労曲線の全体の傾きとをプロットして出力する構成である請求項３〜６のいずれか１に記載の快適感評価装置を提供する。
請求項８記載の本発明では、前記生体信号測定器として指尖容積脈波測定器が使用され、前記生体信号としてこの指尖容積脈波測定器により採取される指尖容積脈波が用いられる請求項１〜７のいずれか１に記載の快適感評価装置を提供する。
請求項９記載の本発明では、前記変化傾向表示手段により表示される前記快適度及び疲労度の変化傾向から、座席構造及びマットレスを含む人体支持構造の被支持者への適応性を判断する際に用いられる請求項１〜８のいずれか１に記載の快適感評価装置を提供する。

本発明は、生体信号測定器により採取された生体信号を基に心拍変動の傾きの時系列波形を求め、これを周波数解析し、筋疲労信号のピーク値が含まれるＶＬＦ周波数帯域又は入眠予兆信号のピーク値が含まれるＵＬＦ周波数帯域に属する周波数成分を抽出して、それらのスペクトルを両対数表示させ、スペクトルの周波数に対する傾きを算出し、快適度を判定する構成である。

ＶＬＦ（very low-frequency）周波数帯域とは、０．００３３〜０．０４Ｈｚの周波数帯であり、この周波数帯域に含まれる心拍変動の周波数成分には、疲労時に現れる信号（疲労信号）が多く含まれている。ＵＬＦ（Ultra low-frequency）周波数帯域とは、０．００３３Ｈｚ以下の周波数帯であり、この周波数帯域に含まれる心拍変動の周波数成分には、入眠予兆時に現れる信号（入眠予兆信号）が多く含まれている。本発明は、これらの周波数帯域に限定した周波数分析を行うものであることから、その傾きが１／ｆ ^０ 、１／ｆ又は１／ｆ^２のいずれに近いかにより快適度として定量化できる。
また、疲労度の傾きと快適度の傾きの推移をとらえることにより、人体支持構造に支持されている人（被支持者）の心身状態をより細かく、かつ正確に判定することができる。

以下、図面に示した実施形態に基づき本発明をさらに詳細に説明する。図１は、本発明の一の実施形態に係る快適感評価装置１のブロック図である。この図に示したように、本実施形態の快適感評価装置１は、生体信号測定器１０から採取された生体信号データを受信し、コンピュータからなるデータ処理装置２０により所定の分析処理を実行する。

生体信号測定器１０は、脈波、心拍などの生体信号を採取できるものであればよいが、指尖容積脈波などの末梢循環の状態を観察するものが好ましい。指尖容積脈波の測定器としては、例えば、赤外線発光ダイオードとフォトトランジスタを備え、指に装着して測定するものを用いることができる。また、例えば、自動車や電車の運転席に着座した人の生体信号を検知する場合には、運転席のシートバックやシートクッションに取り付けられる圧力センサを備え、圧力値変化から脈波を検知するもの用いることができる。なお、この場合、着座時において、人に異物感を感じさせない必要があり、圧力センサとしては、例えば、フィルム状の圧電素子を用い、これを、シートバック、シートクッションの表面などに貼着して取り付けることが好ましい。

データ処理装置２０は、生体信号測定器１０により採取された生体信号データを受信する受信手段を備え、プログラムとしての、心拍変動の傾きの時系列波形を求める手段（時系列波形算出手段）２１と、心拍変動の時系列波形を周波数解析し、スペクトルの周波数に対する傾きを算出する手段（周波数傾き算出手段）２２と、快適度を判定する手段（快適度判定手段）２３とを備えて構成される。

時系列波形算出手段２１は、さらに、生体信号の原波形の各周期ピーク値間の時間間隔を検出して瞬間的な心拍数を算出する心拍数算出手段２１ａと、得られた瞬間的な心拍数の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを算出することを、所定のスライドラップ率で所定回数スライド計算して求める心拍数傾き算出手段２１ｂとを備えてなる。スライド計算は、例えば、スライドラップ率を９０％とした場合、０秒〜１８０秒、１８秒〜１９８秒、３６秒〜２１６秒というような時間範囲で心拍数傾きを求めてプロットし、時系列変化を得る。これにより、心拍数の変動傾向を把握することが容易となる。なお、スライド計算する際に区切る時間範囲及びスライドラップ率の好ましい値については、後述の疲労度の解析処理の際に行うスライド計算で用いる値と同様であるため、詳細は後述する。

周波数傾き算出手段２２は、時系列波形算出手段２１の心拍数傾き算出手段２１ｂにより得られた時系列波形を周波数解析し、筋疲労信号のピーク値が含まれるＶＬＦ周波数帯域又は入眠予兆信号のピーク値が含まれるＵＬＦ周波数帯域に属する周波数成分を抽出し、このスペクトルを両対数表示し、スペクトルの周波数に対する傾きを算出する。

快適度判定手段２３は、周波数傾き算出手段２３により得られたスペクトルの傾きが、１／ｆ ^０ 、１／ｆ又は１／ｆ^２のいずれに近いかを判定する。本実施形態では、スペクトルの傾きが、−０．５よりも０に近い場合は、１／ｆ ^０ ゆらぎであり、これは人が不快に感じていることを示し（不快状態）、−１に近い場合（概ね−０．５〜−１．５の範囲）は、１／ｆゆらぎであり、これは覚醒度が高く心地よい状態を感じていることを示し（快適状態）、−２に近いに近い場合（概ね−１．５〜−２．５の範囲）は、１／ｆ^２ゆらぎであり、人が退屈に感じていることを示す（退屈状態）ものとして設定した。

本実施形態のデータ処理手段２０は、さらに、生体信号測定器１０により採取された生体信号を基に疲労度の時系列変動を求める手段（疲労度解析演算手段）２４を備え、上記した快適度判定手段２３は、単に、快、不快、退屈という状態を出力するだけでなく、快適度及び疲労度の初期状態と所定時間経過後の状態とをプロットし、その変化傾向を表示する手段（変化傾向表示手段）２３ａを備えている。上記した周波数傾き算出手段２２によって、被験者が所定の状態で所定時間経過した際の快適度を定量化できるが、その際に疲労度と合わせて考察することにより、被験者の心身状態の変化傾向をより精密に把握できる。なお、快適度判定手段２３は、変化傾向表示手段２３ａを備えず、単に、不快、快、退屈という判定結果を表示するものとすることももちろん可能である。

疲労度解析演算手段２４は、生体信号測定器１０から得られた指尖容積脈波等の生体信号の原波形データのピーク値を検出する原波形データピーク値検出手段２４ａと、パワー値算出手段２４ｂと、パワー値傾き算出手段２４ｃと、脈波筋疲労算出手段２４ｄとを備えて構成される。

原波形データピーク値検出手段２４ａは、生体信号測定器１０により得られた脈波の原波形データの各周期のピーク値を検出するものである。具体的には、原波形データをＳａｖｉｔｚｋｙとＧｏｌａｙにより平滑化微分し、波形の変動幅に対して所定の閾値で、好ましくは、波形の変動幅の７０％を閾値として検出を行い上限側のピーク値と下限側のピーク値（ボトム値）を求める。

パワー値算出手段２４ｂにおいては、原波形ピーク値検出手段２４ａにより得られた脈波の原波形データの各ピーク値を、予め設定した所定の時間範囲ごと、例えば、５秒（ｓ）ごとに切り分け、その時間範囲の中で上限側ピーク値と下限側ピーク値の平均値を求め、それらの差をパワー値として求める。但し、変化量を強調するためには、上記の所定時間範囲における上限側ピーク値の平均値と下限側ピーク値の平均値との差を二乗してパワー値とすることが好ましい。

パワー値傾き算出手段２４ｃは、パワー値算出手段２４ｂにより得られたパワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、それぞれ前記所定時間に対して所定のスライドラップ率で、スライド計算して求めていく。スライド計算は、次のようにして行う。

例えば、Ｔ秒（ｓ）間における傾きを、スライドラップ率９０％で求める場合には、まず、０（ｓ）〜Ｔ（ｓ）間における最大リアプノフ指数のピーク値、及びパワー値の時間軸に対する傾きを、最小二乗近似により求める。次いで、
スライド計算（１）：Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋Ｔ／１０（ｓ）間、
スライド計算（２）：２×Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋２×Ｔ／１０（ｓ）間、
スライド計算（ｎ）：ｎ×Ｔ／１０（ｓ）〜Ｔ＋ｎ×Ｔ／１０（ｓ）間
における各傾きを最小二乗近似により求めていく。

ここで、パワー値の時間領域における特徴を大域的に把握するためには、スライド計算を行う際のサンプリング時間間隔（Ｔ秒間）は１８０秒間が最適であり、スライドラップ率は９０％が最適である。なお、この時間間隔１８０秒間、スライドラップ率９０％という値は、上記心拍数傾き算出手段２１ｂにおいても同様に用いることが好ましい。時間間隔１８０秒間、スライドラップ率９０％が最適と判断したのは、数名の被験者について、同じ環境下で３０分間の睡眠実験を行い、指尖容積脈波を採取して分析した結果から得られたものであり、本出願人による特願２００３−３６３９０２号に報告されている。疲労による上位中枢の興奮性の減衰と末梢性の抑制性反射機構の関与により筋肉活動の指令が減少するが、血流を正常に戻すと１８０秒間で中枢性の興奮水準は回復することと関連していると予測される。

脈波筋疲労度算出手段２４ｄは、上記パワー値傾き算出手段２４ｃにより得られたパワー値の傾きの時系列信号を絶対値処理して、積分値を算出し、該積分値を疲労度として算出する。そして、かかる脈波筋疲労算出手段２４ｄにより算出された疲労度を、時系列データとして出力し、脈波筋疲労曲線を得る。これにより、疲労度を定量化でき客観的に把握できる。

快適度判定手段２３に設定される変化傾向表示手段２３ａは、快適度及び疲労度の初期状態と所定時間経過後の状態とをプロットして比較する。例えば、図５等に示したように、快適度を横軸に、疲労度を縦軸にそれぞれとってプロットする。快適度の初期状態は、測定開始時点の状態、例えば、着座時における快適感、疲労感を評価する場合には、着座前における被験者の状態を、１／ｆの快適状態として仮定してプロットし、所定時間経過後の状態を、上記した周波数傾き算出手段２２により得られたスペクトルの周波数に対する傾きが相当するものとしてプロットし、２点の変化傾向を表示する。疲労度の初期状態は、上記疲労度算出手段２４により得られた図４等に示した脈波筋疲労曲線の最初の３分間の傾きを初期状態としてプロットし、所定時間経過後の状態を、脈波筋疲労曲線の全体（図４等では２７分間）の傾きが相当するものとしてプロットし、２点間の変化傾向を表示する。
これにより、例えば、図５に示したように、所定の座席構造に３０分間着座した際の被験者の快適度、疲労度の変化傾向を容易に知ることが可能となる。

（試験例）
２０歳代の男性４名（被験者Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）を、自動車用シートに、図２（ａ）に示したように、背もたれの角度を３０度傾斜させた姿勢（リラックス座位姿勢）と、図２（ｂ）に示したように、背もたれの角度を１０度傾斜させた姿勢（強制前傾姿勢）との２種類の姿勢でそれぞれ３０分間着座させ、快適度、疲労度を評価した。

実験時間帯は、概日リズム等による体内時計の影響を小さくするため、異なる日に同一時間帯で行い、さらに、刺激の少ないビデオ鑑賞により着座時の眠気や不快情動による影響を小さくして行った。

生体信号測定器１０は、指尖容積脈波測定器である株式会社コンピュータコンビニエンス社製の光学式脈波計を用いた。これは、赤外線発光ダイオードとフォトトランジスタで構成され、パワーアンプによって信号の増幅を行い、１０ＨｚのローパスフィルタをかけてＡ／Ｄ変換を行って得られる時系列信号を上記原波形データとして用いることができるものであり、各被験者の左手人差し指に装着して行った。

また、脈波筋疲労度の測定では、上記した疲労度解析演算手段２４により得られた脈波筋疲労曲線のほか、積分筋電図と相関性の高いＢｏｒｇの指標を用いた官能評価も併せて行った。

結果を図３〜図１４に示す。図３、図６、図９及び図１２は、各被験者の周波数解析の傾きであり、最小２乗近似による直線の傾きを求めたもので、図４、図７、図１０及び図１３は、各被験者の脈波筋疲労曲線を求めたもので、図５、図８、図１１及び図１４は、変化傾向表示手段２３ａにより得られた、快適度（周波数解析の傾き）、疲労度（脈波筋疲労曲線）の初期状態と着座実験時間経過後の状態とを比較した変化傾向推移マップを示したものである。

被験者Ａは、図３（ａ），（ｂ）を見ると、快適度を示す周波数解析の傾きが、強制前傾姿勢では、−２．２２８２の１／ｆ^２ゆらぎを示し、退屈状態になったことがわかり、リラックス座位姿勢では、−１．１６２５で快適状態になったことがわかる。また、図４を見ると、リラックス座位姿勢の方が、強制前傾姿勢よりも疲労が蓄積しにくかったことがわかる。なお、疲労度解析演算手段２４により得られた脈波筋疲労曲線と官能評価値とを比較した場合、両者の傾向はほぼ一致していた。また、図５の変化傾向推移マップを見ると、疲労度及び快適度の変化が容易に把握でき、被験者Ａの場合には、いずれの姿勢でも、初期状態に比較して着座実験時間経過後の方が疲労度が上昇し、同一方向への変化を示すことがわかった。

被験者Ｂは、図６（ａ），（ｂ）から、周波数解析の傾きが、強制前傾姿勢で−０．３５３４、リラックス座位姿勢で−０．０００１４であり、いずれも１／ｆ ^０ ゆらぎを示し、不快状態に変化していくことがわかる。疲労度の変化は、図７に示したように、被験者Ａと同様にリラックス座位姿勢の方が、疲労蓄積が少なかった。これを図８の変化傾向推移マップで見た場合には、被験者Ａとは逆方向ではあるが、被験者Ａと同様に、いずれの姿勢でも、初期状態より着座実験経過後の方が疲労度が上昇し、同一方向への変化を示すことがわかった。

被験者Ｃは、図９（ａ），（ｂ）から、周波数解析の傾きが、強制前傾姿勢で−２．１３４７の１／ｆ^２ゆらぎを示し、退屈状態になったことがわかり、リラックス座位姿勢では、−１．３４５５で快適状態になったことがわかる。疲労度の変化は、図１０から、被験者Ａと同様にリラックス座位姿勢の方が、疲労蓄積が少なかった。しかしながら、これを図１１の変化傾向推移マップで見た場合、疲労度は、リラックス座位姿勢では、初期状態より着座実験経過時の方が上昇しているが、強制前傾姿勢では、初期状態より着座実験経過時の方が低下しており、リラックス座位姿勢と強制前傾姿勢とで逆方向の変化を示すことがわかった。

被験者Ｄは、図１２（ａ），（ｂ）に示したように、周波数解析の傾きが、強制前傾姿勢で−０．５６２２４の１／ｆゆらぎを示し、快適状態になっており、リラックス座位姿勢で−２．００４３の１／ｆ^２ゆらぎを示し、退屈状態になったことがわかる。また、図１４の変化傾向推移マップを見た場合、リラックス座位姿勢では、疲労度が初期状態と比較して低下しているのに対し、強制前傾姿勢では初期状態と比較して上昇する傾向にあり、被験者Ｃと同様に、リラックス座位姿勢と強制前傾姿勢とで逆方向の変化を示すことがわかった。

上記したことから、姿勢の違いにより、所定時間着座後における快適感や疲労感には個人差がかなりあることが認められるが、本発明によれば、それらを客観的に定量化できるだめ、各個人に合った適切な座席構造やマットレス等の判定を行ったり、それらの開発、改良を行うための解析装置として有用である。例えば、図５等の変化傾向推移マップを利用すれば、各個人に合わせてその変化傾向が小さくなるような座席構造やマットレス等をより適切なものと判定して選択することが可能となる。

なお、上記した実施形態では、疲労信号が多く含まれるＶＬＦ周波数帯の周波数解析を利用した手段を取り上げているが、入眠予兆信号の含まれるＵＬＦ周波数帯の周波数解析を行い、その際における快適度を出力する構成とすることも可能である。この場合には、例えば、マットレス等において、睡眠時において、より快適に感じられるものを選択する客観的な指標となる。

図１は、本発明の一の実施の形態にかかる快適感評価装置の構成を示すブロック図である。 図２は、着座実験時に採用した着座姿勢を説明するための図であり、（ａ）はリラックス座位姿勢を、（ｂ）は強制前傾姿勢を示す図である。 図３（ａ）は、被験者Ａの強制前傾姿勢における周波数解析の結果を示す図であり、図３（ｂ）は、被験者Ａのリラックス座位姿勢における周波数解析の結果を示す図である。 図４は、被験者Ａの脈波筋疲労曲線を示す図である。 図５は、被験者Ａの快適度及び疲労度の変化傾向推移マップを示す図である。 図６（ａ）は、被験者Ｂの強制前傾姿勢における周波数解析の結果を示す図であり、図６（ｂ）は、被験者Ｂのリラックス座位姿勢における周波数解析の結果を示す図である。 図７は、被験者Ｂの脈波筋疲労曲線を示す図である。 図８は、被験者Ｂの快適度及び疲労度の変化傾向推移マップを示す図である。 図９（ａ）は、被験者Ｃの強制前傾姿勢における周波数解析の結果を示す図であり、図９（ｂ）は、被験者Ｃのリラックス座位姿勢における周波数解析の結果を示す図である。 図１０は、被験者Ｃの脈波筋疲労曲線を示す図である。 図１１は、被験者Ｃの快適度及び疲労度の変化傾向推移マップを示す図である。 図１２（ａ）は、被験者Ｄの強制前傾姿勢における周波数解析の結果を示す図であり、図１２（ｂ）は、被験者Ｄのリラックス座位姿勢における周波数解析の結果を示す図である。 図１３は、被験者Ｄの脈波筋疲労曲線を示す図である。 図１４は、被験者Ｄの快適度及び疲労度の変化傾向推移マップを示す図である。

符号の説明

１ 快適感評価装置
１０ 生体信号測定器
２０ データ処理装置
２１ 時系列波形算出手段
２２ 周波数傾き算出手段
２３ 快適度判定手段
２４ 疲労度解析演算手段

Claims (9)

1. 生体信号測定器により採取された生体信号の原波形の各周期ピーク値間の時間間隔を検出して瞬間的な心拍数を算出する心拍数算出手段と、
   前記心拍数算出手段により得られた瞬間的な心拍数の所定時間範囲における時間軸に対する傾きである心拍数傾きを、所定のスライドラップ率で所定回数スライド計算して求める心拍数傾き算出手段と、
   前記心拍数傾き算出手段により得られた心拍数傾きの時系列波形を周波数解析し、筋疲労信号のピーク値が含まれるＶＬＦ周波数帯域又は入眠予兆信号のピーク値が含まれるＵＬＦ周波数帯域に属する周波数成分を抽出して、それらのスペクトルを両対数表示させ、スペクトルの周波数に対する傾きを算出する周波数傾き算出手段と、
   前記スペクトルの周波数に対する傾きが１／ｆ ^０ 、１／ｆ又は１／ｆ ^２ のいずれに近いかを判定し、１／ｆ ^０ に近い場合は不快状態を、１／ｆに近い場合は快適状態を、１／ｆ ^２ に近い場合に退屈状態をそれぞれ示すと判定して出力する快適度判定手段と
   を具備することを特徴とする快適感評価装置。
2. 前記快適度判定手段は、前記スペクトルの周波数に対する傾きが、−０．５よりも０に近い場合に１／ｆ ^０ ゆらぎ、−０．５〜−１．５の範囲の場合に１／ｆゆらぎ、−１．５〜−２．５の範囲の場合に１／ｆ ^２ ゆらぎと判定する請求項１記載の快適感評価装置。
3. さらに、前記生体信号測定器により採取された生体信号を基に疲労度の時系列変動を求める疲労度解析演算手段を備え、
   前記快適度判定手段に、快適度及び疲労度の初期状態と所定時間経過後の状態とをプロットし、その変化傾向を表示する変化傾向表示手段を含む請求項１又は２記載の快適感評価装置。
4. 前記変化傾向表示手段は、縦軸及び横軸の一方に前記快適度を、他方に前記疲労度をとり、前記快適度及び前記疲労度の初期状態と所定時間経過後の状態とをプロットして出力する構成である請求項３記載の快適感評価装置。
5. 前記疲労度解析演算手段は、
   前記生体信号測定器により採取された生体信号の原波形の各周期のピーク値を検出する原波形データピーク値検出手段と、
   前記原波形データピーク値検出手段により得られる各ピーク値から、所定時間範囲ごとに上限側のピーク値と下限側のピーク値との差を算出し、この差をパワー値として設定するパワー値算出手段と、
   前記パワー値の所定時間範囲における時間軸に対する傾きを、前記所定時間に対して所定のラップ率で所定回数スライド計算して求めるパワー値傾き算出手段と、
   前記パワー値傾き算出手段によりスライド計算して得られたパワー値の傾きの時系列信号を絶対値処理して、積分値を算出し、得られた積分値を疲労度として求める脈波筋疲労度算出手段と
   を有する請求項３又は４記載の快適感評価装置。
6. 前記パワー値傾き算出手段におけるスライド計算に用いる傾きを算出する時間範囲が１８０秒であり、スライドラップ率が９０％で設定されている請求項５記載の快適感評価装置。
7. 前記変化傾向表示手段は、前記疲労度の変化傾向として、前記脈波筋疲労度算出手段により出力される疲労度の推移を示す脈波筋疲労曲線の前記初期状態の時間帯に相当する傾きと、所定時間経過するまでの前記脈波筋疲労曲線の全体の傾きとをプロットして出力する構成である請求項３〜６のいずれか１に記載の快適感評価装置。
8. 前記生体信号測定器として指尖容積脈波測定器が使用され、前記生体信号としてこの指尖容積脈波測定器により採取される指尖容積脈波が用いられる請求項１〜７のいずれか１に記載の快適感評価装置。
9. 前記変化傾向表示手段により表示される前記快適度及び疲労度の変化傾向から、座席構造及びマットレスを含む人体支持構造の被支持者への適応性を判断する際に用いられる請求項１〜８のいずれか１に記載の快適感評価装置。

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