JP5559784B2 - 生体疲労評価装置及び生体疲労評価方法 - Google Patents
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Description
図1は、本発明の実施の形態1における生体疲労評価装置100の構成を示すブロック図である。
図4は、本発明の実施の形態2における生体疲労評価装置400の構成を示すブロック図である。
図6は、本発明の実施の形態3における生体疲労評価装置600の構成を示すブロック図である。図6において、図4と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する場合がある。
(式1)lnα
(式2)lnθ/lnα
また、α波に関する指標値は、αをθとαとβ波帯域(13Hz以上25Hz以下)のパワー値(以下、βと記す)とをあわせたトータルパワー値で除した%α(以下の式3で示される値)、θをトータルパワー値で除した%θ(以下の式4で示される値)、または%θを用いた閉眼状態でのSlow−wave Index(以下の式5で示される値)でもよい。
(式3)%α=α/(θ+α+β)
(式4)%θ=θ/(θ+α+β)
(式5)%θ/%α
また、α波に関する指標値は、α波の最も特徴的な性質の一つである、開眼によって抑制されるα波ブロックを表現した値を用いてもよい。例えば、α波に関する指標値は、以下の式6に示すように、開眼状態におけるα(以下、α(開)と記す)と閉眼状態におけるα(以下、α(閉)と記す)との差としてのα−blocking(閉眼−開眼)でもよいし、以下の式7に示すように、α(開)に対するα(閉)の比としてのα−blocking(閉眼/開眼)でもよい。
(式6)α(閉)−α(開)
(式7)α(閉)/α(開)
また、当該指標値は、θとθ波帯域の中心周波数(Center frequency)との乗算値、αとα波帯域の中心周波数との乗算値、及びβとβ波帯域の中心周波数との乗算値の総和をトータルパワー値で除した平均周波数(Mean power frequency)(以下の式8で示される値)でもよい。
(式8)(θ×5.5+α×10.5+β×19)/(θ+α+β)
一方、β波に関する指標値としては、β波帯域(13Hz以上25Hz以下)のパワー値βが代表的である。その他、β波に関する指標値として、βの対数値(以下の式9で示される値)、開眼状態或いは閉眼状態のSlow−wave Index(以下の式10で示される値)、開眼状態におけるSlow−wave Index(以下の式11で示される値)、%β(以下の式12で示される値)、開眼状態或いは閉眼状態のSlow−wave Index(以下の式13で示される値)などが挙げられる。
(式9)lnβ
(式10)lnθ/lnβ
(式11)(lnα+lnθ)/lnβ
(式12)%β=β/θ+α+β
(式13)%θ/%β
なお、式3に示された%α、式4に示された%θ、式12に示された%β、また式8に示された平均周波数を求める方法として、これに限定するものではなく、例えば、δ波帯域(0Hz以上3Hz以下)のパワー値もトータルパワーに加えて求めてもよい。しかし、通常、δ波帯域は瞬きの影響が大きい帯域であることから、除外される場合も少なくはない。
図10は、本発明の実施の形態4における生体疲労評価装置1000の構成を示すブロック図である。図10において、図4と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
図12は、本発明の実施の形態5における生体疲労評価装置1200の構成を示すブロック図である。図12において、図4と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
なお、本発明を上記実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施の形態に限定されず、以下のような場合も本発明に含まれる。
(1)試験デザイン
本発明者らは、健常成人20名(男性、年齢32.0±10.2歳(平均±標準偏差))を被験者として、パーソナルコンピュータ(PC)を用いた2種類のN−backテストを30分間実施することで精神疲労負荷を与え、その前後にAdvanced Trail Making Test(ATMT)によるパフォーマンス評価(課題遂行時の総トライアル数及びエラー数の測定)をそれぞれ30分間実施した。
N−backテストの中でも、0−backテストと2−backテストを採用した。0−backテストは、ワーキングメモリを使用せず、指定された数字や文字或いは記号が表示されたかどうかを被験者に判断させるテストであり、単調作業を強いるものである。
図14は、精神疲労負荷前後のATMTの成績変化を示す図である。
(1)試験デザイン
本発明者らは、健常成人10名(男性、年齢30.8±9.4歳(平均±標準偏差))を被験者として、実施例1で「単調で、負荷の小さい作業による疲労を引き起こす課題」として適切だと証明された0−backテストと、「困難で、負荷の大きい作業による疲労を引き起こす課題」として適切だと証明された2−backテストとを、精神疲労を引き起こす課題としてそれぞれ30分間実施した。
APG検査:測定には指尖用フィンガープローブ(日本光電工業株式会社製)と独自開発した加速度脈波計測プログラムを用いた。これにより、指尖容積脈波を2階微分した加速度脈波を測定してa波、b波、c波、d波、e波それぞれの波高値を測定し、精神疲労負荷であるN−backテストに伴う加速度脈波波形の波高値やそれらを用いた特徴量の変化を解析した。また、脈拍間のa波の間隔であるaa間隔変動の時系列データから最大エントロピー法により周波数解析を実施してLow Frequency component(LF)やHigh Frequency component(HF)を算出し、精神疲労負荷であるN−backテストに伴う自律神経活動指標の変化を解析した。さらにN−backテスト実施前と実施後に聴覚刺激を与えた際の加速度脈波波形の反応の違いを解析した。
N−backテスト実施後の主観データでは、0−backテスト実施群は2−backテスト実施群に比べて、眠気、単調、退屈VASスコアが有意に高値を示した。一方では、2−backテスト実施群は0−backテスト実施群に比べて、ストレス及び難しさのVASスコアが有意に高値を示す傾向にあった。これらの結果は、実施例1の結果とほぼ同じ傾向であり、本試験の信頼性・妥当性を保証するものと考えられた。
101、401 生体信号計測部
102、402、602、1002、1202 特徴量抽出部
103、403、603、1003、1203 記憶部
104、1204 疲労判断部
105、405 機器制御部
406、606、1006、1206 疲労質判定部
601 識別部
1001 刺激出力部
2501 脈波計測部
2502 加速度脈波算出部
2503、2506 記憶部
2504、2507 評価部
2505 カオス解析部
Claims (7)
- ユーザの脈波信号を計測する生体信号計測部と、
前記生体信号計測部により計測された脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を記憶するための記憶部と、
前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を用いて、ユーザの疲労の有無を判断する疲労判断部と、
ユーザが開眼状態にあるか閉眼状態にあるかを識別する識別情報を生成する識別部とを備え、
前記特徴量抽出部は、前記脈波信号から加速度脈波を算出し、前記収縮期後方成分に対応した加速度脈波の成分波であるc波の波高値とd波の波高値との差を、前記加速度脈波のa波で除した値を前記第一特徴量として抽出し、
前記疲労判断部は、前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第一特徴量のうちの少なくとも1つの特徴量とを比較して、前記疲労の有無を判断し、
前記生体信号計測部は、さらに、ユーザの脳内信号を生体信号として計測し、計測した生体信号に前記識別情報を付加し、
前記特徴量抽出部は、さらに、前記生体信号計測部により計測された生体信号から得られる、β波およびα波のうち少なくともどちらか一方に関連する第三特徴量であって、前記識別部によりユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値、およびα波帯域のパワー値のうち少なくともどちらか一方のパワー値を用いた前記第三特徴量を抽出し、
前記記憶部は、さらに、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量を記憶しており、
さらに、
前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部を備え、
前記疲労質判定部は、前記疲労判断部が疲労していると判断した場合に、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第三特徴量のうちの少なくとも1つの特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する
生体疲労評価装置。 - 前記疲労判断部は、前記第一特徴量の絶対値が時系列的に増加した場合に疲労していると判断する
請求項1に記載の生体疲労評価装置。 - さらに、
前記疲労判断部により疲労していると判断された場合、ユーザに刺激を与える外部機器を制御する機器制御部を備える
請求項1または2に記載の生体疲労評価装置。 - 前記特徴量抽出部は、前記識別部によりユーザが閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるα波帯域のパワー値を用いた前記第三特徴量を抽出し、
前記疲労質判定部は、前記第三特徴量が時系列的に増加した場合に、困難な作業による疲労であると判定する
請求項1〜3のいずれか1項に記載の生体疲労評価装置。 - 前記特徴量抽出部は、前記識別部によりユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値を用いた前記第三特徴量を抽出し、
前記疲労質判定部は、前記第三特徴量が時系列的に減少した場合に、単調な作業による疲労であると判定する
請求項1〜4のいずれか1項に記載の生体疲労評価装置。 - コンピュータにより生体の疲労を評価する生体疲労評価方法であって、
ユーザの脈波信号を計測する生体信号計測ステップと、
前記生体信号計測ステップで計測された脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップで抽出された第一特徴量を記憶部に記憶させる記憶ステップと、
前記特徴量抽出ステップで抽出された第一特徴量を用いて、ユーザの疲労の有無を判断する疲労判断ステップと、
ユーザが開眼状態にあるか閉眼状態にあるかを識別する識別情報を生成する識別ステップとを含み、
前記特徴量抽出ステップでは、前記脈波信号から加速度脈波を算出し、前記収縮期後方成分に対応した加速度脈波の成分波であるc波の波高値とd波の波高値との差を、前記加速度脈波のa波で除した値を前記第一特徴量として抽出し、
前記疲労判断ステップでは、前記特徴量抽出ステップで抽出された第一特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第一特徴量のうち前記記憶部から読み出した少なくとも1つの特徴量とを比較して、前記疲労の有無を判断し、
前記生体信号計測ステップでは、さらに、ユーザの脳内信号を生体信号として計測し、計測した生体信号に前記識別情報を付加し、
前記特徴量抽出ステップでは、さらに、前記生体信号計測ステップで計測された生体信号から得られる、β波およびα波のうち少なくともどちらか一方に関連する第三特徴量であって、前記識別ステップでユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値、およびα波帯域のパワー値のうち少なくともどちらか一方のパワー値を用いた前記第三特徴量を抽出し、
前記記憶ステップでは、さらに、前記特徴量抽出ステップで抽出された第三特徴量を前記記憶部に記憶させ、
前記生体疲労評価方法は、さらに、
前記特徴量抽出ステップで抽出された第三特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定ステップを含み、
前記疲労質判定ステップでは、前記疲労判断ステップで疲労していると判断された場合に、前記特徴量抽出ステップで抽出された第三特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第三特徴量のうち前記記憶部から読み出した少なくとも1つの特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する
生体疲労評価方法。 - 請求項6に記載の生体疲労評価方法に含まれるステップをコンピュータに実行させるプログラム。
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