JP5722767B2 - 微睡み警告方法、検出方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、微睡み（マイクロスリープイベント）検出方法及び装置に関する。

睡眠発現に関連した運転動作ミスを数値化する方法は、睡眠に関連した衝突の数を減らすために決定的に重要なものである。米国では、ドライバーの眠気は、動力車衝突の主な原因であり、毎年、約４０，０００人の負傷者及び１５００人の死に関与する。一つの調査報告では、調査された１０００人のドライバーの５５％は、うとうとしながら運転し、２３％が居眠り運転したことを示した。このことは、他の原因と誤って考えられる車両衝突において眠気又は睡眠発現が原因かもしれないという他の調査報告を裏付けている。

微睡みは、睡眠発現の有用なサインである。微睡みは、しばしば睡眠不足の結果として、又は、心的疲労、睡眠時無呼吸、ナルコレプシー、あるいは過眠症の結果として発生する。

微睡みをモニターするための標準化された方法が存在する。それは、脳波図（ＥＥＧ）及び電気眼球図（ＥＯＧ）をモニターすること、ビデオ、行動検査等を含む。これらの全ての方法のうち、ＥＥＧは、眠気を測定するための最も信頼できるものと考えられる。しかしながら、ＥＥＧ及びＥＯＧの両方は、対象者に取り付ける電極の使用を必要とし、その結果、例えば車両ドライバーのような、疲労しやすい仕事を行ういずれの作業者を日常的にモニターするには不適切である。他の方法は、非実用的である。なぜならば、それらは両方とも配置が難しく、及び人による徹底的なデータ分析を必要とし、そのためデータ処理の自動化を困難にするからである。

微睡みの発現を識別可能とする種々の方法が存在する。何人かの専門家は、行動基準（まぶたを閉じる）により微睡みを定義し、一方、他のものは、４〜７Ｈｚ（シータ波）の活動が目が覚めている１４〜２０Ｈｚ（アルファ波）のバックグラウンドリズムに置き換えられた間の３〜１５秒の発現（より短い継続時間は、視覚的に検出するのが困難であろうし、より長い時間は、睡眠発現として特定するだろう。）のような脳波図マーカーを頼りにしている。

「居眠り」の感覚に主観的に関する微睡みは、完全な覚醒状態の特徴であるまばたき動作が中断することと関連づけられる。微睡みの間、注意が途切れることは、気付くこと及び重要な刺激、出来事に反応することへの能力を劣化させる。例えば、微睡み（あるいは微睡みの発現）は、動力車の運転又は機械の操作のような連続的に警戒を要する状況の間に発生した場合、極めて危険になる。微睡みを経験する人々は、ずっと目が覚めていたと自身を信じるか、あるいは「ボーッとする」感覚を感じるよりむしろ、通常それらに気づいていない。眠いドライバーは、微睡みの発現の間、事故に合う非常に高いリスク内にいる。多くの事故は、微睡みの発現のために起こっている。

明らかに、微睡みを検出する能力は、そのような出来事の眠いドライバーに警告し注意する方法として有用になるだろう。

いくつかの研究は、ドライバーの眠気を識別するために「定量的」ＥＥＧ方法を用いている。シータ出力（ＥＥＧ波）、及びシータバーストの周波数は、一般的に長引いた運転中に増加し、悪い運転動作と関係する。不都合なことに、それらの技術は、一般的に、数秒（１分以内）にわたりＥＥＧ活動を平均化し、その結果、３秒〜１５秒間の短い微睡みを検出するために用いることができない。

様々な生理学的測定が眠気の発現に対してドライバーに警報を与えるために提案されている。

最も研究されたものの一つは、ＰＥＲＣＬＯＳ（即ち、PERcent CLOSure）である。これは、ドライバーの目が時間中に閉じられた時間の割合として、眠気を測定する。十分な数の、開いた／閉じたのパターンが得られたとき、ＰＥＲＣＬＯＳは、アラームを動作させる。ＰＥＲＣＬＯＳは、８０％を超える割合にて作動する。これは、一般的に、１分以内で、アラームが作動する前に個々の目が４８秒間、閉じられていなければならないことを意味する。明らかに、この遅れは、車両を運転するような動作では受け入れがたい。なぜならば、ＰＥＲＣＬＯＳがアラームを作動させる時間までに、ドライバーは、既に寝入るか、あるいは今にも寝入る寸前だからである。従って、不都合なことにＰＥＲＣＬＯＳは、余りに遅延なシステムであるので、ドライバーのような個々が眠気の最初の兆候を経験する前に、予防処置を取ることができない。

ＥＥＧ記録の間に潜在的なアーティファクトを除外して作成される、ＥＯＧ記録は、また、目が少なくとも不完全に開いていることを示している、正常な目のまばたきがしばしば微睡みの間に継続することを示す。

目の閉の測定に基づくもので、眠気の発現に対してドライバーにおそらく警報を行う、別の生理学的測定は、米国特許７０７１８３１Ｂ２に記載されるように、まばたきのピーク速度の測定である。そこに記述されたシステムは、目のまばたきの発生をモニターするために個々によって着用されねばならない一対の眼鏡あるいは眼鏡フレームを含んでいる。しかしながら、この種の装置は、操作者によって運ばれるか着用されねばならない（つまり、携帯装置）。

米国特許第７０７１８３１号明細書

このように、初期段階で、電極又は他の携帯装置の使用を必要とせずに、短い微睡みを検出可能である、睡眠発現のサインとして対象者における微睡みの検出方法及び装置の必要がある。

発明者らは、微睡み検出プロセスを用いて、まぶたの開閉パターンを時間とともに測定し、測定から集められた生データをグラフに変換し、これらのグラフを、格納され標準化された微睡みパターンのグラフと比較することにより、微睡みが容易かつ直ちに検出可能であることを予期せずに発見した。

従って、一つの態様において、対象者における微睡みを検出する方法が提供され、この方法は、
− 少なくとも一つの目の上眼瞼と下眼瞼との間の複数の距離を時間とともに測定することにより、目の開放状態の複数のファクターを決定すること；
− 目の開放状態ファクターのグラフ表示を生成すること；及び
− 基準の目の、微睡みを示す閉パターンと、目の開放状態ファクターの変化を時間とともに関連づけること、
を備える。

上述した方法は、対象者の顔を照明すること、及び顔の画像を記録することをさらに備える。赤外線源を有するディジタル・カメラは、顔を照らし、かつ顔画像を記録するために用いられる。

上述した方法は、顔の特徴認識アルゴリズムを用いることにより目とまぶたとを識別することをさらに備える。

上述した方法は、目のまばたきの周期に関する時間の関数として目の開放状態ファクターを測定することにより、微睡みに特徴的な目の開放状態ファクターレベルの存在を確かめることをさらに備える。目の開放状態ファクターレベルは、少なくとも一つの目の開放状態レベルを含んでいる。目の開放状態ファクターは、一又は複数の、目の開放状態レベル、及び５以下の、目の開放状態レベルを含む。目の開放状態ファクターは、５つの、目の開放状態レベルを含む。目の開放状態レベルは、開いた目、まぶたが閉じている、不完全又は閉じた目、及び、まぶたの開きと関連付けられる。

上述した方法では、目の開放状態ファクターは、５つの連続する、目の開放状態レベルを含み、５つのレベルの連続した検出は、微睡みの特徴を示す。上記方法は、５未満の連続した目の開放状態ファクターレベルが検出されたときに、追加の、目の開放状態ファクターを決定することをさらに備える。

上述した方法は、目の開及び目の閉を表す曲線を計算することをさらに備える。目が閉じていることを表す曲線は、第１及び第２の、目の開放状態ファクターレベルの目の開放状態ファクターに適用されるマイナスの傾斜及び二次多項式回帰を用いて計算される。目を開くことのファクターは、第４及び第５の目の開放状態ファクターレベルの目の開放状態ファクターに適用されるプラスの傾斜及び二次多項式回帰を用いて計算される。上記方法は、第１及び第２の、目の開放状態ファクターレベルに関する目が閉じていることを表す曲線、及び第４及び第５の目のファクターレベルに関する目を開くことを表す曲線のピアソン係数を計算することにより、微睡みの目の開、閉を表す曲線の存在を確かめることをさらに備える。ピアソン係数が所定の閾値以上であるときに、対象者に通知がなされる。

上述した方法では、顔の画像は、１０Ｈｚと６０Ｈｚとの間の周波数でサンプリングされる。

上述した方法は、２０Ｈｚの画像サンプリング周波数で、微睡みに特徴的な目の開放状態ファクターレベルを検出するためのサブ工程をさらに備える。サブ工程は、開いた目に対応する一連の６以上の連続的な目の開放状態ファクターの存在を確認することにより、第１レベルが検出されることを確かめることを備える。

上述した方法は、一連の４以上の連続的な目の開放状態ファクターの減少の存在を確認することにより、第２レベルが検出されることを確かめることをさらに備える。上述した方法は、最低５で最大１２０の一連の連続する目の開放状態ファクターの存在を確認することにより、第３レベルが検出されることを確かめることをさらに備える。

上述した方法は、一連の最低４の連続的な目の開放状態ファクターの存在を確認することにより、第４レベルが検出されることを確かめることをさらに備える。

上述した方法は、開いた目に対応する一連の最低６の連続的な目の開放状態ファクターの存在を確認することにより、第５レベルが検出されることを確かめることをさらに備える。

上述した方法は、微睡みがあることを対象者に警告することをさらに備える。

別の態様によれば、微睡み検出装置が提供される。この装置は、
− 時間とともに対象者の顔画像をサンプリングするための顔画像サンプラーであって、対象者の一若しくは複数の目を照明するための赤外線源を有する顔画像サンプラーと；
− 電子的に実行可能な微睡み検出工程を電子的に格納したマイクロプロセッサーであって、サンプリングされた顔画像を受け入れるサンプラーに接続され、目の開放状態ファクターのグラフ表示に顔画像を電子的に変換するマイクロプロセッサーと；
− マイクロプロセッサーに組み込まれたメモリであって、基準の目の閉パターンと目の開放状態ファクターを電子的に関連付けるために複数の基準の目の閉パターンを格納したメモリと；
を備えた。

上述した装置は、対象者に微睡みを警告するためにマイクロプロセッサーに接続される警報器をさらに備えた。

従って、別の態様において、車両操作者に微睡みを警告する方法が提供される。この方法は、
− 少なくとも一つの目の上眼瞼と下眼瞼との間の複数の距離を時間とともに測定することにより、目の開放状態の複数のファクターを決定すること；
− 目の開放状態ファクターのグラフ表示を生成すること；
− 微睡みを示す基準の目の閉パターンと目の開放状態ファクターの変化を時間とともに関連付けること；及び
− 微睡みを運転手に警告するようにアラームを動作させること；
を備える。

従って、さらに別の態様において、目の閉パターンとＥＥＧ及びＥＯＧの微睡みパターンを関連付ける方法が提供される。この方法は、
− 対象者においてＥＥＧ及びＥＯＧの微睡みパターンを測定すること；
− 少なくとも一つの目の上眼瞼と下眼瞼との間の複数の距離を時間とともに測定することにより、目の開放状態の複数のファクターを決定すること；
− 目の開放状態ファクターのグラフ表示を生成すること；及び
− ＥＥＧ及びＥＯＧの微睡みパターンと目の開放状態ファクターの変化を関連付けること；
を備える。

本発明の例示的な実施形態による、対象者に使用される微睡み検出装置のブロック図である。 図１の装置により使用可能な微睡み検出プロセスのフロー図である。 目の開放状態ファクターと関連付けられた、完全に開いた目の模式図である。 目の開放状態ファクターと関連付けられた、完全に閉じた目の模式図である。 まばたきの周期に関する時間の関数として目の開放状態ファクターの変動例を示す一連の模式図である。 微睡み時点での完全に閉じた目（期間Ｌ４及びＬ５）の例示の図である。 ２０Ｈｚの画像サンプリング周波数に関して、図２の微睡み検出プロセスとともに使用可能である微睡みに特徴的な目の開放状態ファクターレベル検出のサブ工程のフロー図である。

添付の図面を参照して例示によってのみ発明の実施形態について記述する。
一般的に述べて、非制限的で例示である本発明の実施形態は、少なくとも一つの目、一般的には両目における微睡み中に発生する目の閉パターンの分析に基づいたヒトの被験者の微睡みを検出するための方法及び装置を提供する。

ＥＥＧ及びＥＯＧにより測定された微睡みの間に、発明者らは、ヒトの被験者の上眼瞼と下眼瞼との間の距離の段階的な変化を時間と共に観察した。発明者らは、以下に方法及び装置について記述し、これは、目の閉パターンを用いて、車両ドライバー、飛行機パイロット、航空交通管制管等の眠い作業者における眠さの兆候の補足的証拠を提供し、それを検出したときには、まぶたの閉鎖が発生する前に危険な状況であることを眠たい作業者へ警告し、それにより、目の閉パターンとＥＥＧ及びＥＯＧの微睡みパターンを関連づける。

また、正常なまぶた閉鎖と、眠気によるまぶた閉鎖との間の区別を可能にする目の閉パターンの分析方法も記述される。

図１を参照して、微睡み検出装置１００の一例が示されており、これは、一般的に、付随した赤外線源１０４を有するディジタル・カメラ１０２のような顔画像サンプラーと、付随したメモリ１０８を有するマイクロプロセッサー１０６と、及びアラーム／ディスプレイ１１０及び入力／出力インターフェース１１２の一方又は両方とを備える。

このように、一実施形態では、ヒトの被験者における微睡みを検出するための装置１００を用いた方法が記述されている。この方法は、少なくとも一つの目、一般的には両目における上眼瞼と下眼瞼との間の複数の距離を時間とともに測定することにより、複数の、目の開放状態ファクターを決定すること； 目の開放状態ファクターのグラフ表示を生成すること；及び、微睡みを示す基準の目の閉パターンと、目の開放状態ファクターの変化を時間とともに関連付けること； を備える。

操作において、ディジタル・カメラ１０２は、対象者１０の顔に向けられ、目の開放状態ファクター、つまり上眼瞼１４ａと下眼瞼１４ｂとの間の距離を表する値を決定するために、赤外線源１０４を用いて、彼又は彼女の目１２を照らす。そしてディジタル・カメラ１０２にて撮られた画像は、付随のメモリ１０８に格納された微睡み検出プロセスを実行するプロセッサ１０６によって処理される。微睡みを検出すると、微睡み検出装置１００は、組み込まれたアラーム及び／又はディスプレイ１１０を動作させることにより、微睡みを使用者に通知可能であり、あるいは、入力／出力インターフェース１１２を介して更なるプロセスまたは装置に情報を提供可能である。例えばユーザー・インターフェース及びワイヤレス通信装置のような他の部品が微睡み検出装置１００に加えられてもよいことは理解される。

図２を参照して、図１の微睡み検出装置１００のプロセッサ１０６によって電子的に実行可能な微睡み検出プロセス２００のフロー図が示されている。プロセス２００の工程は、ブロック２０２〜２１２によって示されている。プロセス２００は、ディジタル・カメラ１０２を用いて、対象者１０の顔の画像をサンプリングすることによるブロック２０２でスタートする。ディジタル・カメラ１０２は、約１０〜６０Ｈｚ（つまりサンプリング周波数）の間の周波数で画像をサンプリング可能である。ブロック２０４では、プロセス２００は、サンプリングされたデジタル画像において、対象者１０の目１２と、まぶた１４ａ、１４ｂを識別する。これは、プロセッサ１０６により実行される顔の特徴認識アルゴリズムを用いて達成可能である。そして、目の開放状態ファクターが計算される。

図３Ａ及び図３Ｂを参照して、目の開放状態ファクターは、完全に開いた目１２（図３Ａ参照）を表す１と、完全に閉じた目１２（図３Ｂ参照）を表す０との間の値を有するδとして表現可能である。δの値は、例えば、デカルト表示（Ｘ，Ｙ）における上眼瞼１４ａと下眼瞼１４ｂとの間の測定された距離を、完全に開いた目の基準測定Ｄで割ることにより計算可能である。従って、

δ＝（上眼瞼位置（Ｘ_u，Ｙ_u） − 下眼瞼位置（Ｘ_ｌ，Ｙ_ｌ））／Ｄ

ここで、Ｄ＝上眼瞼位置（Ｘ_Ｕ，Ｙ_Ｕ） − 下眼瞼位置（Ｘ_Ｌ，Ｙ_Ｌ）及び（Ｘ_u，Ｙ_u）＝瞬間の上眼瞼位置、（Ｘ_ｌ，Ｙ_ｌ）＝瞬間の下眼瞼位置、（Ｘ_Ｕ，Ｙ_Ｕ）＝最大に目を開いたときの上眼瞼位置、及び（Ｘ_Ｌ，Ｙ_Ｌ）＝最大に目を開いたときの下眼瞼位置。

ブロック２０６で再び図２を参照し、プロセスは、微睡みに特有の目の開放状態ファクターレベルが存在するか否かを確認する。

図４を参照して、まばたき周期に関する時間の関数として目の開放状態ファクターの変化の模式図例が示されている。まばたき周期は、完全に開いた目１２（目の開放状態ファクターδ＝１．００）の時刻ｔ１でスタートし、時刻ｔ２で、目の開放状態ファクターはδ＝１．００のままであり、その後減少し、時刻ｔ_ｉでδ＝０．８０、時刻ｔ_ｉ＋１でδ＝０．５０を通り、時刻ｔ_ｊでδ＝０．００（完全に閉じた目１２）に達する。その後増加し、時刻ｔ_ｋでδ＝０．５０、時刻ｔ_ｋ＋１でδ＝０．８０を通り、時刻ｔ_ｎで再びδ＝１．００に達する。図４に示されるまばたき周期は、説明の目的のみに図示され、実際の周期はサンプリング周波数による多数のサンプル時刻を備えるであろうことが理解されねばならない。

図５を参照して、これらの計算された、時間の関数としての目の開放状態ファクターは、一般的に、５つの連続するレベルＬ１からＬ５によって特徴付け可能なグラフにて表すことができる。最初のレベル及び最後のレベル、Ｌ１とＬ５は、開いた目（つまりδ＝１．００）に関連付けられ、第２レベルは、まぶた１４ａ，１４ｂを閉じることと関連づけられ（つまり０．００＞δ＞０．００、δ減少）、第３レベルは、不完全あるいは閉じられた目と関連づけられ（つまり、例えば、０．００＜δ＜０．５）、第４レベルは、まぶた１４ａ，１４ｂを開けることと関連づけられる（つまり０．００＜δ＜１．００、δ増加）。

再度、図２を参照して、プロセス２００は、５つ全てのレベル、つまりＬ１からＬ５を検出し、そして、ブロック２０８へ進む。そうでない場合には、それは次の画像サンプルのため、ブロック２０２に戻る。ブロック２０８では、プロセスは、目を閉じることを表す曲線２１又は２６、及び目を開けることを表す曲線２５又は２７を計算する。目を閉じることを表す曲線２１又は２６は、マイナス傾斜の二次多項式回帰（放物線のカーブ）を用いて計算される。つまり、

Ｙ＝ｄ_０＋ｄ_１．Ｘ＋ｄ_２．Ｘ^２．

ここで、Ｙは、各次数に関する回帰係数ｄ_１からｄ_２及びＹ切片ｄ１を有する多項式モデル用の予想結果値である。

それは、第１及び第２の目の開放状態ファクターレベル、つまりＬ１及びＬ２を備えた目の開放状態ファクターに適用される。目を開けることを表す曲線２５又は２７について、これは、第４及び第５の目の開放状態ファクターレベル、つまりＬ４及びＬ５を備えた目の開放状態ファクターに適用されるプラス傾斜の二次多項式回帰を用いて計算される。その後、ブロック２１０では、プロセス２２０は、微睡みの目を開けること及び閉じることを表す曲線が存在するか否かを確認する。これは、目の開放状態ファクターレベルＬ１及びＬ２を備えた目の開放状態ファクターに関する目を閉じることを表す曲線２１又は２６の、及び、目の開放状態ファクターレベルＬ４及びＬ５を備えた目の開放状態ファクターに関する目を開けることを表す曲線２５又は２７の、ピアソン係数ｒを計算することにより達成される。つまり、

ここで、Ｘ及びＹは、デカルト表示における位置である。

両方のピアソン係数が、例えば０．９のような所定の閾値以上であるときには、プロセス２００は、ブロック２１２に進む。一方、そうではない場合には、次の画像サンプルのため、ブロック２０２に戻る。最後に、ブロック２１２では、微睡み検出装置１００は、組み込まれたアラーム及び／又はディスプレイ１１０を介して微睡み状態の検出を使用者１０に通知可能であり、あるいは、例えば有線、あるいはブルートゥース、ＷｉＦｉ、等のような無線通信リンクを用いて、入力／出力インターフェース１１２（図１を参照）を介して更なるプロセス又は装置に情報を提供することができる。

ピアソン係数の閾値は、０．９に限定されるものではなく、所望の信頼水準に適するために調節可能であることは理解されるべきである。それはまた、ディジタル・カメラ１０２（図１を参照）の分解能に依存して変更可能である。

目の閉パターンは、まぶたの完全なあるいは不完全な閉鎖、及び再び開ける間の、閉じることの特定の観察に基づく。より正確に、目の閉パターンは、段階的な減少に続き、まぶたが完全に閉じそして再び開くところの基準期間を示す。上記のものがすべて発生する場合、微睡みが検出される。

２０ＧＨｚの画像サンプリング周波数での、微睡みに特有の目の開放状態ファクターレベルの例
図６を参照し、２０Ｈｚの画像サンプリング周波数に関する５つの微睡みに特徴的な目の開放状態ファクターレベル、つまりＬ１からＬ５（図５参照）の存在を検出するために、プロセス２００のブロック２０６で実施可能な、微睡みに特徴的な目の開放状態ファクターレベル検出サブ工程３００のフロー図が示されている。サブ工程３００の工程は、ブロック３０１〜３０５によって示されている。

ブロック３０１では、サブ工程３００は、第１レベルＬ１が検出されるか否かを確認する。その目的のために、サブ工程３００は、δ＝１．００の値を有する一連の最低限６つの連続する目の開放状態ファクターが存在するかいなかをチェックする。存在する場合、サブ工程３００は、ブロック３０２に進み、存在しない場合には、プロセス２００のブロック２０２（図２を参照）に戻る。

ブロック３０２では、サブ工程３００は、第２レベルＬ２が検出されるか否かを確認する。その目的のために、サブ工程３００は、δ＝０．９９とδ＝０．０１との間の値を有する一連の最低限４つの連続して減少する目の開放状態ファクターが存在するか否かをチェックする。存在する場合、サブ工程３００は、ブロック３０３に進み、存在しない場合には、プロセス２００のブロック２０２（図２を参照）に戻る。

その後、ブロック３０３では、サブ工程３００は、第３レベルＬ３が検出されるか否かを確認する。その目的のために、サブ工程３００は、δ＝０．００の値を有する一連の最低限５つの、かつ最大１２０の連続する目の開放状態ファクターが存在するか否かをチェックする。存在する場合、サブ工程３００は、ブロック３０４に進み、存在しない場合には、プロセス２００のブロック２０２（図２を参照）に戻る。

ブロック３０４では、サブ工程３００は、第４レベルＬ４が検出されるか否かを確認する。その目的のために、サブ工程３００は、δ＝０．０１とδ＝０．９９との間の値を有する一連の最低限４つの連続して増加する目の開放状態ファクターが存在するか否かをチェックする。存在する場合、サブ工程３００は、ブロック３０５に進み、存在しない場合には、プロセス２００のブロック２０２（図２を参照）に戻る。

最後に、ブロック３０５では、サブ工程３００は、第５レベルＬ５が検出されるか否かを確認する。その目的のために、サブ工程３００は、δ＝１．００の値を有する最低限６つの連続する目の開放状態ファクターが存在するか否かをチェックする。存在する場合、サブ工程３００は、プロセス２００のブロック２０８（図２を参照）、全ての５つの微睡みに特徴的な目の開放状態ファクターレベルの存在に進む。存在しない場合には、サブ工程３００は、プロセス２００のブロック２０２（図２を参照）に戻る。それぞれの微睡みに特徴的な目の開放状態ファクターレベルの存在を検出するために用いられる目の開放状態ファクターの数は、例えば画像サンプリング周波数に従い変化可能であること、及び説明に役立つ実例としてのみを意味することが理解されるべきである。

上述のようにマイクロプロセッサーに組み込まれたメモリは、複数の、基準目の閉パターンを含むことを理解すべきである。図５に図示されるグラフは、基準目の閉パターンと比較される。一旦、一致することが見つかれば、微睡みが確認され、アラームが発生する。

本発明は、特定の実施形態及びその実施例によって記述されているが、本発明の権利範囲から逸脱せずに、現在の特定の実施形態に変更が可能であることは当業者に明白だろうことは留意すべきである。

Claims (26)

1. 車両操作者に微睡み（マイクロスリープイベント）を警告する方法であって、
   − 少なくとも一つの目の上眼瞼と下眼瞼との間の複数の距離を時間とともに測定することにより、複数の、目の開放状態ファクターを決定すること；
   − 目の開放状態ファクターのグラフ表示を生成すること；及び
   − 上記目の開放状態ファクターがメモリに格納された基準の目の閉パターンに比べて微睡みを示すとき、車両操作者に警告するためアラームを動作させること；
   を備えた微睡み警告方法。
2. 車両操作者の顔を照らすこと；及び、顔の画像を記録することをさらに備えた、請求項１記載の微睡み警告方法。
3. 赤外線源を有するディジタル・カメラが顔を照らすため及び顔画像を記録するために用いられる、請求項２記載の微睡み警告方法。
4. 目のまばたき周期に関する時間の関数として目の開放状態ファクターを測定することにより、微睡みに特徴的な目の開放状態ファクターレベルの存在を確認することをさらに備えた、請求項１に記載の微睡み警告方法。
5. 目の開放状態ファクターレベルは、少なくとも一つの目の開放状態レベルを含む、請求項４に記載の微睡み警告方法。
6. 目の開放状態ファクターは、１から５の目の開放状態レベルを含む、請求項４に記載の微睡み警告方法。
7. 目の開放状態ファクターは、５つの目の開放状態レベルを含む、請求項４に記載の微睡み警告方法。
8. 目の開放状態レベルは、開いた目、まぶたの閉、不完全あるいは閉じた目、及びまぶたを開くことと関連づけられる、請求項４記載の微睡み警告方法。
9. 目の開放状態ファクターは、５つの連続する目の開放状態レベルを含み、５つのレベルの連続した検出は、微睡みの特徴を示す、請求項１に記載の微睡み警告方法。
10. ５未満の連続する目の開放状態レベルが検出される場合に追加の目の開放状態ファクターを決定することをさらに備える、請求項９記載の微睡み警告方法。
11. 目を開くこと及び目の閉を表す曲線を計算することをさらに備えた、請求項４記載の微睡み警告方法。
12. 目の閉を表す曲線は、第１及び第２の目の開放状態ファクターレベルの目の開放状態ファクターに適用されるマイナスの傾斜及び二次多項式回帰を用いて計算される、請求項１１記載の微睡み警告方法。
13. 目を開くことのファクターは、第４及び第５の目の開放状態ファクターレベルの目の開放状態ファクターに適用されるプラスの傾斜及び二次多項式回帰を用いて計算される、請求項１１記載の微睡み警告方法。
14. 第１及び第２の目の開放状態ファクターレベルに関する目を閉じることを表す曲線の、及び、第４及び第５の目の開放状態ファクターレベルに関する目を開くことを表す曲線のピアソン係数を計算することにより、微睡みの目を開くこと及び閉じることを表す曲線の存在を確かめることをさらに備えた、請求項１１に記載の微睡み警告方法。
15. ピアソン係数が規定の閾値以上の場合、車両操作者に通知される、請求項１４に記載の微睡み警告方法。
16. 顔の画像は、１０Ｈｚと６０Ｈｚとの間の周波数でサンプリングされる、請求項３に記載の微睡み警告方法。
17. ２０Ｈｚの画像サンプリング周波数で、微睡みに特徴的な目の開放状態ファクターレベルを検出するサブ工程をさらに備えた、請求項４に記載の微睡み警告方法。
18. サブ工程は、開いた目に対応する、一連の６以上の連続する目の開放状態ファクターの存在を確認することにより、第１レベルが検出されることを確かめることを備える、請求項１７に記載の微睡み警告方法。
19. 一連の４以上の連続して減少する目の開放状態ファクターの存在を確認することにより、第２レベルが検出されることを確かめることをさらに備える、請求項１８に記載の微睡み警告方法。
20. 一連の最低限５で最大１２０の連続する目の開放状態ファクターの存在を確認することにより、第３レベルが検出されることを確かめることをさらに備える、請求項１９に記載の微睡み警告方法。
21. 一連の少なくとも４つの連続する目の開放状態ファクターの存在を確認することにより、第４レベルが検出されることを確かめることをさらに備える、請求項２０に記載の微睡み警告方法。
22. 開いた目に対応する一連の最低限６つの連続する目の開放状態ファクターの存在を確認することにより、第５レベルが検出されることを確かめることをさらに備える、請求項２１に記載の微睡み警告方法。
23. 微睡みの存在を車両操作者に警告することをさらに備えた、請求項１に記載の微睡み警告方法。
24. − 対象者の顔の画像を時間とともにサンプリングし、対象者の一つ以上の目を照らすための赤外線源を有し上眼瞼と下眼瞼との間の距離を測定する顔画像サンプラーと；
    − サンプリングされた顔画像を受け入れるためサンプラーに接続され、上記画像を目の開放状態ファクターのグラフ表示に変換する、マイクロプロセッサーと；
    − マイクロプロセッサーに電子的に接続され、複数の基準の目の閉パターンを格納しているメモリと；及び
    − マイクロプロセッサーに接続され、目の開放状態ファクターが基準の目の閉パターンに比べて微睡み（マイクロスリープイベント）を示すとき対象者に警告を行う警報器と；
    を備えた微睡み検出装置。
25. ＥＥＧ及びＥＯＧの微睡み（マイクロスリープイベント）パターンを目の閉パターンと関連づける方法であって、
    − 対象者におけるＥＥＧ及びＥＯＧの微睡みパターンを測定すること；
    − 少なくとも一つの目の上眼瞼と下眼瞼との間の複数の距離を時間とともに測定することにより、複数の、目の開放状態ファクターを決定すること；
    − 目の開放状態ファクターのグラフ表示を生成すること；及び
    − 目の開放状態ファクターの変化をＥＥＧ及びＥＯＧ微睡みパターンと関連づけること；
    を備えた方法。
26. コンピュータで実行される対象者の微睡み（マイクロスリープイベント）を検出する方法であって、
    対象者の一つ以上の目における信号を赤外線源から受け入れること；
    少なくとも一つの目の上眼瞼と下眼瞼との間の複数の距離を時間とともに測定することにより、複数の、目の開放状態ファクターを決定すること；
    目の開放状態ファクターのグラフ表示を生成すること；及び
    上記目の開放状態ファクターがメモリに格納された基準の目の閉パターンに比べて微睡みを示すとき、対象者に警告するようにアラームを動作させること；
    を備えた方法。

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