JP6122884B2 - 作業覚醒度推定装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Description
その第1の態様は、上記心拍変動に関する生体情報の時間領域波形から抽出した特徴量を上記交感神経活動を示す第1の特徴量とし、上記心拍変動に関する生体情報の時間領域波形のパワーまたは時間領域波形を周波数変換したパワースペクトルのうち少なくとも一つに基づく特徴量を上記副交感神経活動を示す第2の特徴量とするようにしたものである。
[第1の実施形態]
(構成)
図1はこの発明の第1の実施形態に係る作業覚醒度推定装置の機能構成を示すブロック図である。
本実施形態に係る作業覚醒度推定装置1は、例えばパーソナルコンピュータやサーバコンピュータ、或いはスマートフォンやタブレット端末等の携帯端末からなり、制御ユニット10と、入出力インタフェースユニット20と、記憶ユニット30を備えている。
次に、以上のように構成された装置による作業覚醒度推定動作を説明する。
(1)作業覚醒度推定モデルの作成
作業覚醒度推定装置1では、作業覚醒度の推定動作に先立ち作業覚醒度推定モデルの生成が行われる。作業覚醒度推定モデルの作成は、モニタとなる作業者に心電計2およびフリッカ検査計測器3を取着し、それぞれの計測データを取得することにより行われる。図2はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
ΔHRVN,k=(HRVN−HRVk)/HRVk (N>k>1)
ΔCFFN,k=(CFFN−CFFk)/CFFk (N>k>1)
但し、kは任意の値である。
推定対象ユーザの作業覚醒度は、上記作成された作業覚醒度推定モデルを用いて次のように推定される。図3はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
推定対象ユーザには心電計2のみが取着され、この心電計2から出力された心電図データは入出力インタフェースユニット20を介して制御ユニット10のRRI算出部11に取り込まれる。そうするとRRI算出部11では、ステップS21により上記取り込まれた心電図データのR波から心拍の間隔を表すピーク間隔RRIの時系列データが算出される。
以上詳述したように一実施形態では、心電図データから算出されるRRI 時系列データの時間領域特徴量および周波数領域特徴量と、フリッカ検査データから算出されるフリッカ値CFF とをもとに、時間領域および周波数領域ごとに作業覚醒度の推定モデルを作成して記憶部31,32に記憶しておく。そして、この状態で推定対象ユーザの作業覚醒度を推定する際に、心電図データのRRI 時系列データから判定用特徴量CSI,SDNNを算出してその相関係数値を求め、この相関係数値を閾値と比較することにより呼吸周期のばらつきの大小を判定する。そして、呼吸周期のばらつきが大きい場合には時間領域特徴量に基づく第1の推定モデルを選択して、この第1の推定モデルと、上記RRI 時系列データから算出される時間領域特徴量Mean,pNN50,CSI,CVIとをもとに作業覚醒度を推定する。一方、呼吸周期のばらつきが小さい場合には周波数領域特徴量に基づく第2の推定モデルを選択して、この第2の推定モデルと、上記RRI 時系列データから算出される周波数領域特徴量LF,HF,log(LF),log(HF)とをもとに作業覚醒度を推定するようにしている。
前記実施形態では、RRI 時系列データから時間領域特徴量および周波数領域特徴量を算出し、時間領域および周波数領域ごとに推定を行うようにした。しかし、それに限るものではなく、RRI 時系列データから交感神経活動を示す特徴量と、副交感神経活動を示す特徴量を算出し、これらの特徴量を選択的に用いて作業覚醒度を推定するようにしてもよい。この場合、交感神経活動量を示す特徴量としては、Mean,pNN50 ,CSI,LFが算出され、また副交感神経活動量を示す特徴量としてはLF、HF、CVI が算出される。なお、この交感神経活動量を示す特徴量および副交感神経活動量を示す特徴量を用いた作業覚醒度の推定処理の手順と処理内容は、前記実施形態と同じである。
Claims (7)
- 推定対象者の心拍変動に関する生体情報を取得する取得手段と、
前記取得された生体情報から、交感神経活動を示す第1の特徴量と、副交感神経活動を示す第2の特徴量をそれぞれ抽出する抽出手段と、
前記抽出された第1の特徴量と第2の特徴量との相関値を算出し、当該算出された相関値が予め設定した閾値より高い状態を継続している条件を満たす場合には前記第1の特徴量を選択し、前記の条件を満たさない場合には前記第2の特徴量を選択する選択手段と、
前記選択された特徴量と、当該特徴量に対応付けて予め学習した作業覚醒度推定モデルとに基づいて、前記推定対象者の作業覚醒度を推定する推定手段と
を具備することを特徴とする作業覚醒度推定装置。 - 前記抽出手段は、
前記心拍変動に関する生体情報の時間領域波形から抽出した特徴量を前記第1の特徴量とし、
前記心拍変動に関する生体情報の時間領域波形のパワーまたは時間領域波形を周波数変換したパワースペクトルのうち少なくとも一つに基づく特徴量を前記第2の特徴量とする
ことを特徴とする請求項1記載の作業覚醒度推定装置。 - 前記抽出手段は、
前記心拍変動に関する生体情報の時間領域波形から抽出した特徴量として、前記生体情報から算出される心拍の間隔(R-R Interval:RRI )の平均値、前記RRI間の時間的差分が50ミリ秒以上となった回数の発生割合(pNN50)、および前記RRIのローレンツプロットに基づく幾何学的特徴量であって主として交感神経の活動指標を表すCSI(Cardiac Sympathetic Index)のうちの少なくとも一つに基づく特徴量を求め、
前記生体情報の時間領域波形のパワーまたはパワースペクトルのうち少なくとも一つに基づく特徴量として、前記RRIの標準偏差(SDNN)、前記RRIのパワースペクトルの高周波成分(HF)またはその対数値、および前記RRIのパワースペクトルの低周波成分(LF)またはその対数値のうちの少なくとも一つに基づく特徴量を求める
ことを特徴とする請求項2記載の作業覚醒度推定装置。 - 推定対象者の心拍変動に関する生体情報を取得する取得手段と、
前記取得された生体情報から、その時間領域を表す第1の特徴量と、時間領域波形のパワーまたは時間領域波形を周波数変換したパワースペクトルのうち少なくとも一つの特徴量である第2の特徴量をそれぞれ抽出する抽出手段と、
前記抽出された第1の特徴量と第2の特徴量との相関値を算出し、当該算出された相関値が予め設定した閾値より高い状態を継続している条件を満たす場合には前記第1の特徴量を選択し、前記の条件を満たさない場合には前記第2の特徴量を選択する選択手段と、
前記選択された特徴量と、当該特徴量に対応付けて予め学習した作業覚醒度推定モデルとに基づいて、前記推定対象者の作業覚醒度を推定する推定手段と
を具備することを特徴とする作業覚醒度推定装置。 - コンピュータを備えた作業覚醒度推定装置による作業覚醒度推定動作方法であって、
前記作業覚醒度推定装置が、推定対象者の心拍変動に関する生体情報を心電計より取り込む過程と、
前記作業覚醒度推定装置が、前記取り込まれた生体情報から、交感神経活動を示す第1の特徴量と、副交感神経活動を示す第2の特徴量をそれぞれ算出する過程と、
前記作業覚醒度推定装置が、前記算出された第1の特徴量と第2の特徴量との相関値を算出し、当該算出された相関値が予め設定した閾値より高い状態を継続している条件を満たす場合には前記第1の特徴量を選択し、前記の条件を満たさない場合には前記第2の特徴量を選択する処理を行う過程と、
前記作業覚醒度推定装置が、前記選択された特徴量と、当該特徴量に対応付けて予め学習した作業覚醒度推定モデルとに基づいて、前記推定対象者の作業覚醒度を推定する処理を行う過程と、
前記作業覚醒度推定装置が、前記作業覚醒度の推定結果を表す情報を出力する過程と
を具備することを特徴とする作業覚醒度推定動作方法。 - コンピュータを備えた作業覚醒度推定装置による作業覚醒度推定動作方法であって、
前記作業覚醒度推定装置が、推定対象者の心拍変動に関する生体情報を心電計より取り込む過程と、
前記作業覚醒度推定装置が、前記取り込まれた生体情報から、その時間領域を表す第1の特徴量と、時間領域波形のパワーまたは時間領域波形を周波数変換したパワースペクトルのうち少なくとも一つの特徴量である第2の特徴量をそれぞれ算出する過程と、
前記作業覚醒度推定装置が、前記算出された第1の特徴量と第2の特徴量との相関値を算出し、当該算出された相関値が予め設定した閾値より高い状態を継続している条件を満たす場合には前記第1の特徴量を選択し、前記の条件を満たさない場合には前記第2の特徴量を選択する処理を行う過程と、
前記作業覚醒度推定装置が、前記選択された特徴量と、当該特徴量に対応付けて予め学習した作業覚醒度推定モデルとに基づいて、前記推定対象者の作業覚醒度を推定する処理を行う過程と、
前記作業覚醒度推定装置が、前記作業覚醒度の推定結果を表す情報を出力する過程と
を具備することを特徴とする作業覚醒度推定動作方法。 - 請求項1乃至4のいずれかに記載の作業覚醒度推定装置が具備する手段による処理を、当該作業覚醒度推定装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。
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