JP5553303B2 - 生体状態推定装置及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
前記生体信号測定手段により得られる生体信号の時系列波形において、正から負に切り替わるゼロクロス地点を求め、このゼロクロス地点を用いて生体信号の周波数の時系列波形を求める第1周波数演算手段と、
前記第1周波数演算手段により得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の傾きを求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する第1周波数傾き時系列解析演算手段と、
前記第1周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求めるパワースペクトル演算手段と、
前記パワースペクトル演算手段により求められた前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルの時系列変化から人の状態を判定する判定手段と
を有することを特徴とする。
前記パワースペクトル演算手段は、さらに、前記第1周波数変動時系列解析演算手段から得られる周波数変動時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求める手段を有することが好ましい。
前記第2周波数演算手段により得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の傾きを求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する第2周波数傾き時系列解析演算手段とを有し、
前記パワースペクトル演算手段は、さらに、前記第2周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求める手段を有することが好ましい。
前記パワースペクトル演算手段は、さらに、前記第2周波数変動時系列解析演算手段から得られる周波数変動時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求める手段を有することが好ましい。
前記第1周波数変動時系列解析演算手段から得られる周波数変動時系列波形、前記第2周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形、及び前記第2周波数変動時系列解析演算手段から得られる周波数変動時系列波形のうちの少なくとも一つから求めた前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルの分布率の時系列変化を加味して人の状態を判定することが好ましい。
前記生体信号測定手段により得られる生体信号の時系列波形において、正から負に切り替わるゼロクロス地点を求め、このゼロクロス地点を用いて生体信号の周波数の時系列波形を求める第1周波数演算ステップと、
前記第1周波数演算手段により得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の傾きを求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する第1周波数傾き時系列解析演算ステップと、
前記第1周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求めるパワースペクトル演算ステップと、
前記パワースペクトル演算ステップにより求められた前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルの時系列変化から人の状態を判定する判定ステップと
を有することを特徴とする。
前記パワースペクトル演算ステップは、さらに、前記第1周波数変動時系列解析演算ステップから得られる周波数変動時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求めるステップを有することが好ましい。
前記第2周波数演算ステップにより得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の傾きを求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する第2周波数傾き時系列解析演算ステップとを有し、
前記パワースペクトル演算ステップは、さらに、前記第2周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求めるステップを有することが好ましい。
前記パワースペクトル演算ステップは、さらに、前記第2周波数変動時系列解析演算ステップから得られる周波数変動時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求めるステップを有することが好ましい。
前記第1周波数変動時系列解析演算ステップから得られる周波数変動時系列波形、前記第2周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形、及び前記第2周波数変動時系列解析演算ステップから得られる周波数変動時系列波形のうちの少なくとも一つから求めた前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルの分布率の時系列変化を加味して人の状態を判定することが好ましい。
材質:
表側のグランド編地・・・300デシテックス/288fのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸と700デシテックス/192fのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸との撚り糸
裏側のグランド編地・・・450デシテックス/108fのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸と350デシテックス/1fのポリトリメチレンテレフタレートモノフィラメントとの組み合わせ
連結糸・・・・・・・・・350デシテックス/1fのポリトリメチレンテレフタレートモノフィラメント
材質:
グランド編地(縦糸)・・・600デシテックス/192fのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸
グランド編地(横糸)・・・300デシテックス/72fのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸
連結糸・・・・・・・・・800デシテックス/1fのポリエチレンテレフタレートモノフィラメント
材質:
表側のグランド編地・・・450デシテックス/108fのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸の2本の撚り糸
裏側のグランド編地・・・450デシテックス/108fのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸の2本の撚り糸
連結糸・・・・・・・・・350デシテックス/1fのポリトリメチレンテレフタレートモノフィラメント
材質:
表側のグランド編地・・・450デシテックス/144fのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸の2本の撚り糸
裏側のグランド編地・・・450デシテックス/144fのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸と350デシテックス/1fのポリトリメチレンテレフタレートモノフィラメントとの組み合わせ
連結糸・・・・・・・・・350デシテックス/1fのポリトリメチレンテレフタレートモノフィラメント
(試験内容)
「覚醒/活動状態における実験」と「睡眠導入実験」を行った。
「覚醒/活動状態における実験」
図1に示した生体信号測定手段1を、(株)デルタツーリング製、商品名「ツインランバー」の背部の裏側に積層し、屋内に設置した自動車用シートに取り付け、無作為抽出の10〜70歳代の男女のべ6000名の人の座位姿勢での心房や大動脈の揺動による生体信号(以下、「心部揺動波」という)を3日間かけて採取した。計測時間は1.5分間〜30分間でる。なお、生体信号測定手段1を構成する板状発泡体21,22及び三次元立体編物支持部材15は、ビーズの平均直径が約5mmで、厚さ3mmにスライスカットしたビーズ発泡体を用いた。三次元立体編物10は、住江織物(株)製、製品番号:49011Dで、厚さ10mmのものであった。フィルム16は、シーダム株式会社製、品番「DUS605−CDR」を用いた。
睡眠導入実験はA,Bの2種類の実験条件で行った。いずれも、上記の「覚醒/活動状態における実験」で用いたものと同じ自動車用シートに被験者を着座させて行った。睡眠導入実験Aは、人通りの無い屋内の隔離された空間で、実験開始30分間は眠気に耐えて覚醒状態を維持することを義務付けた。その後、30分間以降は各自に意志に任せ、眠たい人は眠りに入り、まだ頑張り続けられる人は頑張っても良いというものである。ただし、入眠すると即起床させた。睡眠導入実験Bは、各人自由意志に任せて、自由に睡眠に入ってもらう午前9時〜午後8時にかけての睡眠実験である。睡眠導入実験Aの被験者は20〜50歳代の健常な男女22名である。睡眠導入実験Bの被験者は20歳代の健常な男性14名で、サーカディアンリズムの影響を調べるために日勤者だけでなく夜勤者も被験者にした。
図6(a)は、睡眠導入実験Aにおいて、22名の被験者のデータから眠気の無い時間帯の心部揺動波の原波形を連結して周波数分析結果を示したものである。眠気の無い被験者には0.6〜0.7Hzにピークが生じ、そして心拍変動を示す1.0〜1.3Hzにピークが生じる。図7(a)は睡眠導入実験Aにおいて、22名の被験者のデータから眠気の生じた時間帯の心部揺動波の原波形を連結して周波数分析結果を示したものである。眠気の有る被験者には0.6〜0.7Hzにはピークは無いが、心拍変動を示す1.0〜1.3Hzにピークが生じる。以上の実験結果から、覚醒状態にある時間帯(眠気の無い時間帯)の心部揺動波は心拍変動(1.0〜1.3Hz)の約1/2の周波数帯域に揺らぎを生じる。一方眠気を生じた時間帯には、この帯域の揺らぎは無くなることを示す。これは原波形上では小さな差としてしか認められず判別がし難い。そこで、図6(a)、図7(a)の0.007Hz以下の領域を拡大して見たものが図6(b)、図7(b)である。図6(b)と図7(b)との比較から、図6(a)の0.6〜0.7Hzに生じる揺らぎは、図6(b)に示される0.0015Hz、0.002Hz、0.003Hz、0.0042Hz、0.0053Hzに揺らぎを生じさせることが分かった。本実施形態の生体状態推定装置60に設定される上記のプログラムは、このウルトラ、超低周波領域の揺らぎを出現させるものであり、この解析手法を適用することにより、眠気の有無、入眠予兆現象といった睡眠関連現象を同定できる。
「特徴的信号の状態別の出現の仕方について」
睡眠導入実験Aの結果、眠気に耐えて覚醒状態を維持する実験開始30分間(前半)、その後の各自の意志に任せた30分間以降(後半)のそれぞれにおいて、状態別に機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号の出現の仕方をまとめた。
・睡眠導入実験A後半において眠れなかったグループ
図34、図35は、睡眠導入実験A後半の睡眠に入ったグループの心部揺動波の周波数傾き時系列波形の周波数分析結果を示す。ゼロクロス法では0.00179Hzでは、パワースペクトルが0.00025〜0.0003と高くなり、0.00358Hz、0.00537Hzとパワースペクトルが半減していった。ピーク検出法では、0.00179Hzと0.00358Hzのパワースペクトルは、ほぼ同等となり、0.00537Hzのパワースペクトルは1/3に急激に小さくなった。周波数傾き時系列波形では、0.00179Hz成分の上昇と0.00358Hz、0.00537Hz成分の下降が生じ、各周波数成分のパワースペクトルの分布率のバランスが支配的であると考えた。ここでは、前述の覚醒/活動状態の各周波数のパワースペクトルの分布率のバランスに近似せずに、睡眠時に出現する独特のパワースペクトルの分布率の可能性、右肩下がりの傾向を示唆した。
図38、図39は、睡眠導入実験A後半の少し(一瞬)寝たグループの心部揺動波の周波数傾き時系列波形の周波数分析結果を示す。ゼロクロス法では寝たときの1/2減、0.0001以下にパワースペクトルが全体的に低下し、揺らぎが無くなったグループと眠れなかったグループの特徴に近似し、その中心となる0.003Hz近傍のパワースペクトルが2〜3倍、0.0003〜0.00055にパワースペクトルが成長するものが現れた。これは、眠気に抵抗するか否かによるものと考えた。ところが、0.00179Hz、0.00358Hz、0.00537Hzの三つの周波数に絞るとパワースペクトルの分布率は一様に同じ傾向になり、右肩下がりの傾向を示した。一方、ピーク検出法では、0.00179Hz、0.00358Hz、0.00537Hzの三つの周波数のパワースペクトルが0.0001に全体的に沈んだグループと0.00179Hz、0.00358Hz、0.00537Hzのパワースペクトルは前者と同一の0.0001〜0.0002にあるが、0.00179と0.00358Hzの間と0.00358Hzと0.00537Hzの間にパワースペクトルが大きく成長したものに分類できた。ここでも対象周波数というフィルターを課すことで、中間の周波数帯で大きな変動があるものの、一つのパターンである右肩下がりの傾向に集約することができた。
次に眠気に抵抗することを強いられた睡眠導入実験A前半の周波数分析結果について検証する。覚醒状態を維持していたグループは、図42と図43で示す心部揺動波の周波数の傾き時系列波形の周波数分析結果では、ゼロクロス法ではパワースペクトルが0.0001〜0.0002の間で、0.00179Hz、0.00358Hz、0.00537Hzの間を揺らいでいた。この穏やかな変化が、覚醒状態の中での恒常性の維持の特徴と考えた。そして、ピーク検出法でも、0.00179Hz、0.00358Hz、0.00537Hzのフィルターを通すことで、パワースペクトルも0.00005〜0.0002間を穏やかに変化して、ゆらぎながら恒常性を維持している様子が示唆された。
話をしていたグループの心部揺動波の周波数の傾き時系列波形の周波数分析結果を図46と図47に示す。話をしていたグループは、覚醒状態を維持していたグループと比べて、ゼロクロス法では、0.00537Hzのパワースペクトルは、0.00005〜0.0002以下の同じレベルにあるが、0.00179Hz、0.00358Hzのパワースペクトルは0.00005〜0.00045の範囲で、さらに変動の幅が大きくなった。そして、ピーク検出法では、0.00179Hz、0.00358Hz、0.00537Hzの各周波数のパワースペクトルの変動幅は、0.00005〜0.0004以下と似たような傾向を示した。なお、一時期眠気が生じた人は眠気に抵抗したためかパワースペクトルが30%前後高めにでた。
終始眠気があったグループの心部揺動波の周波数の傾き時系列波形の周波数分析結果を図50と図51に示す。終始眠気があったグループは、ゼロクロス法では0.00179Hzと0.00358Hzのパワースペクトルの変化が0.00005〜0.0004と大きく、0.00537Hzのパワースペクトルは0.00005〜0.00016の間で変動が小さく、入眠に抵抗している様子が伺えた。一方、ピーク検出法では、パワースペクトルの変動が0.00179Hzでは0.00005〜0.00025、0.00358Hzでは0.00002〜0.0004以下、0.00537Hzでは0.00002〜0.0002以下の間にあり、眠気を含んでいるため、0.00179Hzと0.00358Hzの値が高くなった以外は、覚醒時と同一の傾向を示した。すなわち、眠気が生じるとゼロクロス法は0.00179Hzが高くなる群と0.00358Hzと0.00537Hzが高くなる群に分かれた。前者は入眠に抵抗しない人たちで、後者は入眠に抵抗しようとする人たちと考えた。また、ピーク検出法では、0.00179Hz、0.00358Hz、0.00537Hzが全体的に高くなった。パワースペクトルの変動幅は眠気の無いときに比べて2倍弱になる人もいた。
図54,図55は、睡眠導入実験Bの被験者の心部揺動波の周波数の傾き時系列波形のゼロクロス法・ピーク検出法による各周波数分析結果を示す。睡眠導入実験Aの被験者群に比べて、0.006Hz以下のパワースペクトルの変動の幅やばらつきが大きい。図56,図57は、心部揺動波の周波数の変動の時系列波形のゼロクロス法・ピーク検出法による各周波数分析結果を示す。ここでもパワースペクトルの変動の幅やばらつきが大きい。図58(a),(b)及び図59(a),(b)は、日勤者と夜勤者の各グループ別の心部揺動波のゼロクロス法、ピーク検出法の傾き時系列波形の周波数分析結果を比較したものである。日勤者のゼロクロス法のパワースペクトルは0.006Hz以下で、パワースペクトルも0.00025以下で推移し、ピーク検出法では一部0.004Hzに大きな山が存在するも、その多くは、0.006Hz以下でパワースペクトルは0.0003以下で推移している。一方、夜勤者は日勤者に比べて、発現する周波数帯が低周波によりパワースペクトルも大きくなる傾向にある。図60(a),(b)及び図61(a),(b)は、日勤者と夜勤者の各グループ別の周波数変動の時系列波形のゼロクロス法・ピーク検出法による各周波数分析結果を示す。ここでも夜勤者は日勤者に比べて、全体的にパワースペクトルが大きくなる傾向にある。
図71〜図92は、睡眠導入実験Aにおけるのべ22名の被験者の各結果を示した図であり、図71〜図92の各(g)〜(i)は、生体信号推定装置60による出力結果である。図71〜図92の(g)は、ゼロクロス(0x)法を利用した第1周波数傾き時系列波形を用いてパワースペクトル演算手段670により求めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する分布率の時系列変化を示し、図71〜図92の(h)は、ゼロクロス(0x)法を利用した第1周波数変動時系列波形を用いてパワースペクトル演算手段670により求めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する分布率の時系列変化を示し、図71〜図92の(i)は、ピーク(peak)検出法を利用した第2周波数傾き時系列波形を用いてパワースペクトル演算手段670により求めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する分布率の時系列変化を示し、図71〜図92の(j)は、ピーク(peak)検出法を利用した第2周波数変動時系列波形を用いてパワースペクトル演算手段670により求めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する分布率の時系列変化を示す。
図71〜図92の(a)〜(f)の図は、脳波測定器によるものと、本出願人が今までに提案した技術による人の状態の判定結果を示したものであり、これらによる判定結果と、本発明の試験結果である図71〜図92の(g)〜(i)を用いた判定結果とが一致するか否かを検討する。(a)の図には、観察者による被験者の様子を併せて記載している。
(g)では、21〜23分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯において機能調整信号の上昇傾向が見られるため、眠気関連現象出現期と判定できる。(h)〜(i)では、機能調整信号の急激な上昇傾向が見られる。
一方、(a)において17分頃に睡眠段階1に至っているが、(c)において15分頃に入眠予兆を示す交感神経のバースト波が生じている。(a)に示したように、15分以降、被験者の頭が時々ふらついていたという観察結果がある。また、27分頃に瞬眠に入っているが、(b)では25分頃に入眠予兆信号が見られる。
よって、(g)〜(j)の本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の特定は、27分頃の瞬眠の前兆である入眠予兆現象を捉えているものといえ、妥当な判定である。
(g)では、29〜35分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、32分以降に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、30分前後から眠気を感じ、眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h)〜(j)においてもその時間帯における機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)では、25〜37分頃に逆位相、大振幅、長周期の入眠予兆現象を示す信号が出現し、(c)では、32分頃にバースト波が生じ、(f)では28〜29分頃にエネルギーレベルの急激な変化を示す指標の2段階以上の低下が見られる。(a)に示したように、32分頃には被験者が寝ているように見えるという観察結果がある。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、35〜40分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、35分前後から眠気を感じ、眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h)と(j)においてもその時間帯における機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)では、27〜35分頃に入眠予兆現象を示す2つの時系列波形の逆位相、大振幅、長周期の状態が出現しており、(c)では23〜24分頃にバースト波が生じ、(f)においても、36分頃に指標の2段階以上の低下が見られる。(a)に示したように、32分頃には被験者が寝ているように見えるという観察結果がある。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、25〜30分付近において疲労受容信号の急峻な低下があり、その後、低下状態が維持され、さらに37〜42分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、25分前後から眠気を感じ、眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h),(j)においてもその時間帯における機能調整信号の上昇が見られるため、ここが入眠予兆現象を捉えたものと考えられる。
一方、(a)では、35分以降睡眠段階2に至っている。(a)に示したように、32分頃には頭がふらつき、36分に頭が後方に傾き、39分に被験者が寝ているように見えるという観察結果がある。(e)では、25分以降、副交感神経優位の状態にあり、(f)でも30分以降に副交感神経優位の状態にあり、眠気が25分頃発現し、眠気に抵抗しながら、抵抗できなくなたのが30分以降と判定できる。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、疲労受容信号の顕著な低下とその間における機能調整信号の上昇傾向が見られないため、眠気関連現象出現期は生じていないと判定される。(a)における、「眠れなかった」という観察結果と一致しており、本発明の手法を用いた判定はほぼ妥当である。
(g)では、26〜42分付近において数回に亘って疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、26分前後から眠気を感じ、眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h),(j)においてもその時間帯における機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(a)では、24分以降、睡眠段階2,3,1が断続的に生じており、観察結果も、33分前後には寝たような所見が見られ、41分に一旦起きた後、再び寝たような所見となっている。(f)においても、33分付近に指標の2段階の低下が生じ、その後、39分、41分等において、指標の急低下が生じている。(d)では、20分前後に逆位相、大振幅、長周期の状態が生じ、(c)では16分、17分にバースト波が生じ、(e)では16分における副交感神経優位になった後の20分における交感神経優位の状態が生じており、これらが入眠予兆現象を示している。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、24〜31分付近及び33〜37分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h),(j)では35分以降に機能調整信号の上昇が見られ、(j)では27分〜30分にかけて機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)では、入眠予兆現象を示す逆位相、大振幅、長周期の状態が10分前後で見られ、(c)では入眠予兆現象を示すバースト波が10分前後に出現している。(f)では20分付近で指標の急低下が見られる。(a)では、23〜30分付近、35〜42分付近において睡眠段階1に断続的に突入している。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、28〜33分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h)〜(j)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)では27〜30分付近で入眠予兆現象が生じていると特定できる。(c)では23分にバースト波が生じ、(f)では、20分、24分において指標の急低下が生じている。被験者が、実験開始から30分に至るまで眠そうにしており、30分で目が覚めたという観察結果がある。しかし、(a)の脳波の測定結果としては、これらの現象が捉えられていない。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当であると共に、ノイズの発生により脳波計で特定できなかった現象を捉えることもできる。
(g)では、35〜44分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h)〜(j)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)では32〜35分付近で入眠予兆現象が生じていると特定できる。(c)では27分にバースト波が生じ、(f)では、25分において指標の急低下が生じている。37分に被験者が寝ているように見え、39分に寝息を生じていたという観察結果がある。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、27〜32分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h),(i)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)では、入眠予兆現象を示す逆位相、大振幅、長周期の状態が10〜20分にかけて見られ、(c)では入眠予兆現象を示すバースト波が13分前後に出現している。(f)では27分、34分付近において指標の急低下が生じている。よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定は、(f)との一致は見られる。観察結果は、37分になって目を閉じ、40分頃からこっくりし始めたということであり、観察結果から見られる眠気の兆候よりも、若干早いタイミングで眠気関連現象出現期という判定となっている。
(g)では、21〜26分付近及び33〜36分において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)では20〜24分付近で入眠予兆現象が生じていると特定できる。(c)では12分、20分にバースト波の出現がある。(f)では15〜20分、29分、34分付近において指標の急低下が生じている。22分に被験者が一瞬寝たという観察結果があり、32分に頭がふらつき、33分に頭が後ろに傾き、34分にいびきをかいて寝ているという観察結果がある。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、疲労受容信号の顕著な低下と機能調整信号の上昇が同時に見られる時間帯がない。よって、眠気関連現象出現期は生じていないと判定される。(f)では、34分、36分、42分にエネルギーレベルの急激な変化が見られる。このエネルギーレベルの低下は、入眠予兆現象が生じるときに現れる付随的な現象であり必然的な現象ではない。この被験者は副交感神経優位な状態が出やすいと考えられ、(g)の判定結果とは必ずしも一致していない。但し、被験者は、実験中、ほとんど寝ていない観察結果となっており、結果的には、本発明の手法を用いた判定結果がほぼ妥当といえる。
(g)では、30〜38分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h)〜(j)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(c)では12分と25分前後にバースト波が出現している。(f)では、16分、17分、32分、36分、38分付近において指標の急低下が生じている。(a)の脳波からは、14分に睡眠段階1に至った後、32分以降においては睡眠段階1〜2に突入している。(b)では10分前後から入眠予兆現象が見られる。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、37〜42分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。(h)は機能調整信号の上昇があり、(i)と(j)では41〜42分以降に機能調整信号の上昇が認められる。
一方、(b)では、26分前後に入眠予兆現象が現れており、(f)では、24分以降、断続的にエネルギーレベルの急低下が見られる。被験者のコメントとして、40分頃に意識が飛んでいたように感じ、45分以降はうつらうつらしていたことから、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、20〜27分付近及び35〜42分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h),(j)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(a)の脳波では、30分までの間、断続的に睡眠段階1に至っており、35分以降においても睡眠段階1,2に至っている。(c)では21分付近でバースト波が出現している。(f)では、27分、34分、38分付近で指標の急低下が生じている。実験開始から30分まで被験者が眠気を感じているというコメントがあり、37分に頭が大きく後ろに傾くという観察結果がある。
従って、本発明の手法により特定された前半の眠気関連現象は、眠気に抵抗していた時期を捉えたものであり、後半の眠気関連現象は、睡眠に至る前の入眠予兆現象を捉えたものであると言える。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、25〜30分付近、37〜42分付近、48〜50分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。そして、分布率のパワースペクトルの低下状態での安定が睡眠状態に入ったことを示し、40〜45分でより深い睡眠に入り、48〜50分で浅い睡眠に移行し、55分に目覚めたものと考えられる。また、(h),(j)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)からは、10〜35分の間で入眠予兆現象が発生し、38分以降、眠気が生じて睡眠状態に移っていったものと判定できる。(c)では24分付近で入眠予兆現象を示すバースト波が出現している。(f)では、21分、23分、27分、50分付近で指標の急低下が生じている。実験開始から被験者が眠気を感じているというコメントがあり、38分に頭が前へ揺れ、44〜54分に頭がうつむき、眠っているように見えたという観察結果がある。なお、(a)の脳波測定による睡眠の同定ができなかったのは、睡眠中の頭部の揺れによりノイズが入ったことが原因と考えられる。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、35〜45分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h)〜(j)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)では17〜36分付近において入眠予兆現象が出現しており、(c)では、20分、26分、27分、34分付近でバースト波が出現している。そして(f)では、16分と45分付近で指標の急低下が生じている。37分に頭が前後に少し揺れ、41分からはその揺れが大きくなったという観察結果がある。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
ここで、(f)では、45分付近での指標の急低下が生じた後、指標が上昇し、回復している状態が示されていることから、45分の急低下は状態の急変化(この場合、睡眠から覚醒への遷移状態)を示したものであると言える。このことから、本発明の(g)に示された45分付近における疲労受容信号の顕著な低下は、眠気関連現象出現期を含む、このような人の状態変化の出現時期を示すものと言える。
(g)では、35分から機能調整信号の上昇傾向と疲労受容信号の安定化があり、42〜50分付近において疲労受容信号の顕著な低下がある。そして、これらの時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h),(j)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)では0〜16分と25〜37分で入眠予兆現象の波形が見られ、その後は入眠に抵抗し、57分に入眠したと判定できる。(c)では5分付近、10分付近、20分付近、32分付近、37分付近でバースト波が出現している。(f)では、38分付近で指標の急低下が生じている。43〜50分に、頭が前方に大きく揺れた旨の観察結果がある。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、33〜35分、42〜45分、48〜55分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(i)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(b)では0〜13分と19〜26分で入眠予兆現象の波形が見られ、26分以降、寝たり起きたりを繰り返した後、55分前後に睡眠に至っていると判定できる。(c)では27分付近、44分付近でバースト波が出現している。(f)では、25分、28分、41分、45分、51分、53分、57分付近で指標の急低下が生じている。被験者及び観察者のコメントによると、15分、25分に眠気を感じ、36分に寝て38分に起き、その後45分から寝て49分に起き、53分から再び寝ている。
また、本発明の手法によれば、(g)〜(j)において、24分〜34分の入眠に抵抗している時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。よって、本発明による睡眠関連現象の特定は妥当である。
(g)では、35〜40分及び50〜58分でゆらぎの少ない入眠に抵抗している状態であり、また、その前後の21〜29分付近及び42〜47分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、それらの時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られる。そのため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。つまり、30分より前は入眠予兆現象を示すものといえ、30分より後半は寝たり起きたりしている。また、(h)〜(j)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(c)では15分付近、22分付近でバースト波が出現している。(f)では、16分、21分、24分、26分、39分、46分、48分付近で指標の急低下が生じている。被験者のコメントでは、28分において「無理して起きている感覚がある」となっている。32分以降は(a)の脳波では睡眠段階1〜2になっている。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、15〜25分付近及び31〜37分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(h)〜(j)でもその時間帯において機能調整信号の上昇が見られる。また、(g)では、45〜53分においても疲労受容信号の低下が見られ、眠気関連現象が生じているが、その時間帯において、(h)〜(j)では各信号がいずれもレベルの低い状態にある。但し、レベルの低い状態の中で53分以降に機能調整信号の上昇が見られ、53分以降、マイクロスリープに入ったものと思われる。
一方、(a)の脳波では、3分、7分、12分、17分、22分、23分、25分付近において睡眠段階1〜2に至っている。(b)では、実験開始から45分に至るまで、全て入眠予兆信号と思われる波形が続いており、55分前後に睡眠に入ったと判定される。(c)では、30分と47分に入眠予兆信号を示すバースト波が出現している。被験者のコメントでは、20分に「少し眠気あり」となっている。そして、実験全体としては寝たような寝てないような感じであったとなっており、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
(g)では、15〜22分付近、25〜30分付近及び40〜45分付近において疲労受容信号の顕著な低下があり、その時間帯に機能調整信号の上昇傾向が見られるため、それらの時間帯において眠気関連現象出現期に入ったと判定できる。また、(i)、(j)では、15〜20分付近で機能調整信号の上昇が見られ、(h)では、40分付近で機能調整信号の上昇が見られる。
一方、(a)の脳波では、5〜30分の間、断続的に睡眠段階1に至っており、46分付近では睡眠段階2に至っている。(f)では、18分、22分、43分、49分、56分、57分付近において指標の急低下が生じている。被験者のコメントでは、開始から30分まで眠気を感じており、37分頃には寝ているように見え、48分に頭を動かし起きたという観察結果がある。
よって、本発明の手法を用いた眠気関連現象出現期の判定はほぼ妥当である。
10 三次元立体編物
15 三次元立体編物支持部材
15a 配置用貫通孔
16 フィルム
21,22 板状発泡体
30 振動センサ
100 シート
110 シートバックフレーム
120 表皮
60 生体状態推定装置
610 第1周波数演算手段(第1周波数演算ステップ)
620 第2周波数演算手段(第2周波数演算ステップ)
630 第1周波数傾き時系列解析演算手段(第1周波数傾き時系列解析演算ステップ)
640 第2周波数傾き時系列解析演算手段(第2周波数傾き時系列解析演算ステップ)
650 第1周波数変動時系列解析演算手段(第1周波数変動時系列解析演算ステップ)
660 第2周波数変動時系列解析演算手段(第2周波数変動時系列解析演算ステップ)
670 パワースペクトル演算手段(パワースペクトル演算ステップ)
680 判定手段(判定ステップ)
Claims (18)
- 生体信号測定手段により人の上体から採取した生体信号を用いて、人の状態を推定する生体状態推定装置であって、
前記生体信号測定手段により得られる生体信号の時系列波形において、正から負に切り替わるゼロクロス地点を求め、このゼロクロス地点を用いて生体信号の周波数の時系列波形を求める第1周波数演算手段と、
前記第1周波数演算手段により得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の傾きを求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する第1周波数傾き時系列解析演算手段と、
前記第1周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求めるパワースペクトル演算手段と、
前記パワースペクトル演算手段により求められた前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルの時系列変化を求め、各信号の相対的な優勢度合いを分布率として求めて人の状態を判定する手段を備えた判定手段と
を有することを特徴とする生体状態推定装置。 - さらに、前記第1周波数演算手段により得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の平均値を求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の平均値の時系列波形を周波数変動時系列波形として求める第1周波数変動時系列解析演算手段を有し、
前記パワースペクトル演算手段は、さらに、前記第1周波数変動時系列解析演算手段から得られる周波数変動時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求める手段を有する請求項1記載の生体状態推定装置。 - さらに、前記生体信号測定手段により得られる生体信号の原波形を平滑化微分して極大値を求め、この極大値を用いて生体信号の周波数の時系列波形を求める第2周波数演算手段と、
前記第2周波数演算手段により得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の傾きを求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する第2周波数傾き時系列解析演算手段とを有し、
前記パワースペクトル演算手段は、さらに、前記第2周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求める手段を有する請求項1又は2記載の生体状態推定装置。 - さらに、前記第2周波数演算手段により得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の平均値を求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の平均値の時系列波形を周波数変動時系列波形として求める第2周波数変動時系列解析演算手段を有し、
前記パワースペクトル演算手段は、さらに、前記第2周波数変動時系列解析演算手段から得られる周波数変動時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求める手段を有する請求項1〜3のいずれか1に記載の生体状態推定装置。 - 前記判定手段は、前記第1周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形から求めた前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルの時系列変化を求め、各信号の相対的な優勢度合いを分布率として求めて人の状態を判定することに加えて、
前記第1周波数変動時系列解析演算手段から得られる周波数変動時系列波形、前記第2周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形、及び前記第2周波数変動時系列解析演算手段から得られる周波数変動時系列波形のうちの少なくとも一つから求めた前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルの分布率の時系列変化を加味して人の状態を判定する請求項4記載の生体状態推定装置。 - 前記判定手段は、前記第1周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形から求めた前記疲労受容信号のパワースペクトルが低下傾向の時系列変化を示している時間帯を、人の状態変化の出現時期であると判定する手段を有する請求項1〜5のいずれか1に記載の生体状態推定装置。
- 前記判定手段は、前記第1周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形から求めた前記疲労受容信号のパワースペクトルが低下傾向の時系列変化を示している時間帯において、前記第1周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形から求めた前記機能調整信号のパワースペクトルが上昇傾向の時系列変化を示した場合に、眠気関連現象出現期と判定する手段を有する請求項6記載の生体状態推定装置。
- 前記判定手段は、さらに、前記第1周波数変動時系列解析演算手段から得られる周波数変動時系列波形、前記第2周波数傾き時系列解析演算手段から得られる周波数傾き時系列波形、及び前記第2周波数変動時系列解析演算手段から得られる周波数変動時系列波形のうちの少なくとも一つから求めた前記機能調整信号が上昇傾向の時系列変化を示した場合に、前記眠気関連現象出現期と判定する手段を有する請求項7記載の生体状態推定装置。
- 前記パワースペクトル演算手段に用いる前記機能調整信号は周波数0.0027Hz以下であり、前記疲労受容信号は周波数0.002〜0.0052Hzの範囲内であり、前記活動調整信号は周波数0.004〜0.007Hzの範囲内である請求項1〜8のいずれか1に記載の生体状態推定装置。
- 生体信号測定手段により人の上体から採取した生体信号を用いて、生体状態推定装置に人の状態を推定するステップを実行させるコンピュータプログラムであって、
前記生体信号測定手段により得られる生体信号の時系列波形において、正から負に切り替わるゼロクロス地点を求め、このゼロクロス地点を用いて生体信号の周波数の時系列波形を求める第1周波数演算ステップと、
前記第1周波数演算手段により得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の傾きを求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する第1周波数傾き時系列解析演算ステップと、
前記第1周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求めるパワースペクトル演算ステップと、
前記パワースペクトル演算ステップにより求められた前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルの時系列変化を求め、各信号の相対的な優勢度合いを分布率として求めて人の状態を判定する判定ステップと
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。 - さらに、前記第1周波数演算ステップにより得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の平均値を求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の平均値の時系列波形を周波数変動時系列波形として求める第1周波数変動時系列解析演算ステップを実行させ、
前記パワースペクトル演算ステップは、さらに、前記第1周波数変動時系列解析演算ステップから得られる周波数変動時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求めるステップを実行させる請求項10記載のコンピュータプログラム。 - さらに、前記生体信号測定手段により得られる生体信号の原波形を平滑化微分して極大値を求め、この極大値を用いて生体信号の周波数の時系列波形を求める第2周波数演算ステップと、
前記第2周波数演算ステップにより得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の傾きを求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する第2周波数傾き時系列解析演算ステップとを実行させ、
前記パワースペクトル演算ステップは、さらに、前記第2周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求めるステップを実行させる請求項10又は11記載のコンピュータプログラム。 - さらに、前記第2周波数演算ステップにより得られた前記生体信号の周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に前記周波数の平均値を求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる前記周波数の平均値の時系列波形を周波数変動時系列波形として求める第2周波数変動時系列解析演算ステップを実行させ、
前記パワースペクトル演算ステップは、さらに、前記第2周波数変動時系列解析演算ステップから得られる周波数変動時系列波形を周波数解析し、予め定めた機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求めるステップを実行させる請求項10〜12のいずれか1に記載のコンピュータプログラム。 - 前記判定ステップは、前記第1周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形から求めた前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルの時系列変化を求め、各信号の相対的な優勢度合いを分布率として求めて人の状態を判定することに加えて、
前記第1周波数変動時系列解析演算ステップから得られる周波数変動時系列波形、前記第2周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形、及び前記第2周波数変動時系列解析演算ステップから得られる周波数変動時系列波形のうちの少なくとも一つから求めた前記機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルの分布率の時系列変化を加味して人の状態を判定することを実行させる請求項13記載のコンピュータプログラム。 - 前記判定ステップは、前記第1周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形から求めた前記疲労受容信号のパワースペクトルが低下傾向の時系列変化を示している時間帯を、人の状態変化の出現時期であると判定するステップを実行させる請求項10〜14のいずれか1に記載の生体状態推定装置。
- 前記判定ステップは、前記第1周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形から求めた前記疲労受容信号のパワースペクトルが低下傾向の時系列変化を示している時間帯において、前記第1周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形から求めた前記機能調整信号のパワースペクトルが上昇傾向の時系列変化を示した場合に、眠気関連現象出現期と判定するステップを実行させる請求項15記載のコンピュータプログラム。
- 前記判定ステップは、さらに、前記第1周波数変動時系列解析演算ステップから得られる周波数変動時系列波形、前記第2周波数傾き時系列解析演算ステップから得られる周波数傾き時系列波形、及び前記第2周波数変動時系列解析演算ステップから得られる周波数変動時系列波形のうちの少なくとも一つから求めた前記機能調整信号が上昇傾向の時系列変化を示した場合に、前記眠気関連現象出現期と判定するステップを実行させる請求項16記載のコンピュータプログラム。
- 前記パワースペクトル演算ステップに用いる前記機能調整信号は周波数0.0027Hz以下であり、前記疲労受容信号は周波数0.002〜0.0052Hzの範囲内であり、前記活動調整信号は周波数0.004〜0.007Hzの範囲内である請求項10〜17のいずれか1に記載のコンピュータプログラム。
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Families Citing this family (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5733499B2 (ja) * | 2010-10-29 | 2015-06-10 | 株式会社デルタツーリング | 生体状態推定装置及びコンピュータプログラム |
US8698639B2 (en) | 2011-02-18 | 2014-04-15 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for responding to driver behavior |
US9292471B2 (en) | 2011-02-18 | 2016-03-22 | Honda Motor Co., Ltd. | Coordinated vehicle response system and method for driver behavior |
JP5977938B2 (ja) | 2011-11-25 | 2016-08-24 | 株式会社デルタツーリング | 生体状態推定装置及びコンピュータプログラム |
JP6097495B2 (ja) | 2012-06-16 | 2017-03-15 | 株式会社デルタツーリング | 生体状態分析装置及びコンピュータプログラム |
JP6118097B2 (ja) | 2012-12-14 | 2017-04-19 | 株式会社デルタツーリング | 運転時生体状態判定装置及びコンピュータプログラム |
JP5629025B2 (ja) * | 2013-01-23 | 2014-11-19 | デクセリアルズ株式会社 | 親水性積層体、及びその製造方法、防汚用積層体、物品、及びその製造方法、並びに防汚方法 |
JP6209395B2 (ja) * | 2013-02-27 | 2017-10-04 | 株式会社デルタツーリング | 生体状態推定装置及びコンピュータプログラム |
US9398875B2 (en) | 2013-11-07 | 2016-07-26 | Honda Motor Co., Ltd. | Method and system for biological signal analysis |
US9751534B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-09-05 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for responding to driver state |
US10499856B2 (en) | 2013-04-06 | 2019-12-10 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for biological signal processing with highly auto-correlated carrier sequences |
JP6209396B2 (ja) * | 2013-04-17 | 2017-10-04 | 株式会社デルタツーリング | 運転支援装置及びコンピュータプログラム |
JP2015112117A (ja) * | 2013-12-07 | 2015-06-22 | 株式会社デルタツーリング | 生体状態判定装置及びコンピュータプログラム |
JP6460560B2 (ja) * | 2013-12-07 | 2019-01-30 | 株式会社デルタツーリング | 音・振動情報収集機構及び音・振動情報センシングシステム |
JP6450170B2 (ja) * | 2014-12-05 | 2019-01-09 | 株式会社ブリヂストン | 路面状態判別方法 |
WO2016093347A1 (ja) * | 2014-12-12 | 2016-06-16 | 株式会社デルタツーリング | 生体状態分析装置及びコンピュータプログラム |
JP2016112144A (ja) * | 2014-12-12 | 2016-06-23 | 株式会社デルタツーリング | 生体状態分析装置及びコンピュータプログラム |
JP6876331B2 (ja) | 2015-12-12 | 2021-05-26 | デルタ工業株式会社 | 生体状態推定装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
US10420513B2 (en) | 2015-12-12 | 2019-09-24 | Delta Kogyo Co., Ltd. | Biological state estimation device, biological state estimation method, computer program, and recording medium |
JP6918714B2 (ja) * | 2018-01-12 | 2021-08-11 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 被験者状態推定装置及び被験者状態推定方法 |
JP6885545B2 (ja) | 2018-01-13 | 2021-06-16 | 株式会社デルタツーリング | 血圧推定装置、血圧推定方法、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
US10568578B2 (en) * | 2018-02-02 | 2020-02-25 | Lear Corporation | Multi-source doppler radar system for monitoring cardiac and respiratory functions and positioning of vehicle seat occupant |
US11273740B2 (en) | 2018-02-17 | 2022-03-15 | Delta Kogyo Co., Ltd. | Vehicle seat ventilation mechanism and vehicle seat |
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JP7320807B2 (ja) | 2019-02-14 | 2023-08-04 | デルタ工業株式会社 | 体調判定装置及びコンピュータプログラム |
WO2020262563A1 (ja) | 2019-06-25 | 2020-12-30 | デルタ工業株式会社 | 健康監視装置、コンピュータプログラム、記録媒体及び生体信号測定装置 |
CN111067508B (zh) * | 2019-12-31 | 2022-09-27 | 深圳安视睿信息技术股份有限公司 | 非临床环境下对高血压进行非干预式的监测和评估方法 |
WO2021187307A1 (ja) * | 2020-03-17 | 2021-09-23 | データソリューションズ株式会社 | 生体異常検出装置、生体異常検出方法、及び、プログラム |
WO2022092243A1 (ja) | 2020-10-28 | 2022-05-05 | 株式会社デルタツーリング | 生体信号分析装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
US11553849B2 (en) * | 2021-04-19 | 2023-01-17 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Microphone with structural matched filter for heart rate measurement |
JP2023068812A (ja) | 2021-11-04 | 2023-05-18 | 株式会社デルタツーリング | 頭部生体信号検出装置及び生体状態推定装置 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0759757A (ja) * | 1993-08-25 | 1995-03-07 | Tsutomu Suzuki | 身体状態検出装置 |
JP4789342B2 (ja) | 2001-05-10 | 2011-10-12 | 株式会社デルタツーリング | クッション材、シート及びパイル糸の植毛方法 |
JP4247055B2 (ja) | 2003-05-21 | 2009-04-02 | 株式会社デルタツーリング | 運転席用座席システム |
JP4347621B2 (ja) | 2003-05-21 | 2009-10-21 | 株式会社デルタツーリング | 生体評価システム、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
JP4111062B2 (ja) | 2003-05-27 | 2008-07-02 | 株式会社デンソー | 眠気度合検出装置 |
JP4358065B2 (ja) | 2003-08-11 | 2009-11-04 | 株式会社リコー | 画像表示媒体及び画像形成方法 |
JP4637098B2 (ja) | 2004-03-25 | 2011-02-23 | 株式会社デルタツーリング | 負荷体状態判定装置、乗物用シート及びコンピュータプログラム |
JP4636861B2 (ja) * | 2004-11-25 | 2011-02-23 | 株式会社デルタツーリング | 快適感評価装置 |
JP4636860B2 (ja) * | 2004-11-25 | 2011-02-23 | 株式会社デルタツーリング | 人体支持構造の評価装置 |
JP4959178B2 (ja) | 2005-02-28 | 2012-06-20 | 株式会社デルタツーリング | クッション材及び圧力変動検出装置 |
JP4867215B2 (ja) * | 2005-06-28 | 2012-02-01 | トヨタ自動車株式会社 | 生理・心理状態判定装置、生理・心理状態判定方法、リファレンスデータ生成装置、及びリファレンスデータ生成方法。 |
US7751873B2 (en) * | 2006-11-08 | 2010-07-06 | Biotronik Crm Patent Ag | Wavelet based feature extraction and dimension reduction for the classification of human cardiac electrogram depolarization waveforms |
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