JP6537744B2 - メンタルストレス検出装置及びメンタルストレス検出プログラム - Google Patents

Description

この発明は、メンタルストレスを検出する、検出装置及び検出プログラムに関する。

従来のメンタルストレスの検出は、心拍間隔の変動に対してフーリエ変換を行い、そのパワースペクトルから副交感神経と交感神経の活動を把握して、ＨＦｐｏｗｅｒと、ＬＦｐｏｗｅｒとＨＦｐｏｗｅｒとの比をストレス指数に変換するテーブル等によってメンタルストレスの推定を行っていた（例えば、特許文献１）。

特開２００７−１６７０９１号公報

従来のメンタルストレス検出器は、フーリエ変換を用いるため数分間隔のストレスの評価しかできず秒単位で変化するメンタルストレスの変化に追従できない課題があった。
また、肉体的な運動によるストレスによっても副交感神経の活動レベルの低下、交感神経の活動レベルの上昇が発生するが、従来では副交感神経の活動状況と、交感神経の活動状況とを独立に観測していたため、肉体的な運動に伴うメンタルストレスを判定ができないという課題があった。

この発明は、秒単位で変化するメンタルストレスの変化に追従でき、また、肉体的な運動に伴うメンタルストレスを判定できる装置の提供を目的とする。

この発明のメンタルストレス検出装置は、
時間経過に伴う副交感神経の活動状況の指標となる第１の指標値と、時間経過に伴う交感神経の活動状況の指標となる第２の指標値とを、複数の心拍間隔ＲＲＩから算出する指標値算出部と、
前記第１の指標値と前記第２の指標値との相関であって、時刻に対応付けられる相関である時刻対応相関を算出する相関算出部と
を備える。

この発明のメンタルストレス検出装置は相関算出部を備えたので、秒単位で変化するメンタルストレスの変化に追従でき、また、肉体的な運動に伴うメンタルストレスを判定できる装置の提供を目的とする。

実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０のハードウェア構成を示す図。 実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０のソフトウェア構成を示す図。 実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０の前半の動作を示すフローチャート。 実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０の後半の動作を示すフローチャート。 実施の形態１の図で、標準偏差ＳＤ_ｎと二乗平均平方根ＲＭ_ｎとの算出を説明する図。 実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０で検出された結果をグラフ化した図。 実施の形態１の図で、図６のグラフで相関係数が上昇したときの事象を示す図。 実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０のハードウェア構成の変形例を示す図。

実施の形態１．
図１から図８を参照してメンタルストレス検出装置１０を説明する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、メンタルストレス検出装置１０及び脈波計測装置２０のハードウェア構成を示す。メンタルストレス検出装置１０は、脈波計測装置２０から脈波信号２５として取得する脈波の波形から、メンタルストレスを検知する。図１を参照して、メンタルストレス検出装置１０のハードウェア構成を説明する。

メンタルストレス検出装置１０はコンピュータである。メンタルストレス検出装置１０は、マイクロプロセッサ１１、メモリ１２、及び表示器１３というハードウェアを備える。マイクロプロセッサ１１は、信号線１１ａを介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

マイクロプロセッサ１１は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。マイクロプロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。

メモリ１２は、メンタルストレス検出装置１０の機能を実現するためのプログラム、マイクロプロセッサ１１によって生成されたデータ及びメンタルストレス検出装置１０に入力されたデータを記憶する。メモリ１２は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等である。メモリ１２は可搬記憶媒体でもよい。

表示器１３はマイクロプロセッサ１１によって制御される。マイクロプロセッサ１１はメンタルストレスの上昇を検知したときに、表示器１３に検知を表示する。

メンタルストレス検出装置１０は、機能構成要素として、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００を備える。心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能は、ソフトウェアにより実現される。メモリ１２には、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能を実現するプログラムが記憶されている。このプログラムは、マイクロプロセッサ１１により読み込まれて実行される。これにより、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能が実現される。

図１では、マイクロプロセッサ１１は１つだけ示されている。しかし、メンタルストレス検出装置１０は、マイクロプロセッサ１１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能を実現するプログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、マイクロプロセッサ１１と同じように、演算処理を行うＩＣである。

脈波計測装置２０は、人の耳朶４１または指４２から脈波を計測する。ＬＥＤ２１は、例えば赤外線を発し、血流の変化がフォトトランジスタ２２に検知される。増幅器２３は、フォトトランジスタ２２の出力を増幅する。ＡＤコンバータ２４は、増幅器２３の出力であるアナログ信号をデジタル信号に変換し、メンタルストレス検出装置１０に脈波信号２５として出力するＡＤ（Ａｎａｌｏｇ ｔｏ ｄｉｇｉｔａｌ）コンバータである。脈波信号２５は血流の変化を示す信号である。血流のピークは脈波のピークである。また、脈波のピークは心拍に対応し、脈波のピーク時刻は心拍時刻である。

他のシステム３０は、メンタルストレス検出装置１０が検知したメンタルストレスを信号として受信し、ロギングなどを行う。

図２は、メンタルストレス検出装置１０のソフトウェア構成を示す。

心拍情報出力部１００は、脈波計測装置２０から容積脈波を示す脈波信号２５を受信し、心拍の時刻を出力する。心拍情報出力部１００は、脈波計測装置２０のＡＤコンバータ２４が出力する脈波信号２５を受信して、脈波のピークである時刻Ｒ_ｎを算出する。脈波のピーク時刻である時刻Ｒ_ｎは、心拍の時刻でもある。時刻Ｒ_ｎは、以下、心拍時刻と呼ぶ。

指標値算出部２００は、心拍時刻Ｒ_ｎと心拍時刻Ｒ_ｎ−１との間隔である心拍間隔ＲＲＩ_ｎ（後述する、ＲＲＩ_ｎ＝Ｒ_ｎ−Ｒ_ｎ−１）、心拍間隔ＲＲＩ_ｎの標準偏差である標準偏差ＳＤ_ｎ、隣接する心拍間隔ＲＲＩ_ｎの差（後述するＲＤ_ｎ＝｜ＲＲＩ_ｎ−ＲＲＩ_{ｎ− １}｜）の二乗平均平方根である二乗平均平方根ＲＭ_ｎ、標準偏差ＳＤ_ｎと、二乗平均平方根ＲＭ_ｎとの比である比ＳＤ_ｎ／ＲＭ_ｎを算出する。なお、比ＳＤ_ｎ／ＲＭ_ｎは、以下では、ＳＤ／ＲＭ_ｎあるいはＳＤＲＭ_ｎのように記載する場合がある。心拍間隔ＲＲＩ_ｎ、標準偏差ＳＤ_ｎ、二乗平均平方根ＲＭ_ｎ及び比ＳＤ_ｎ／ＲＭ_ｎは、後述する。

相関算出部３００は、指標値算出部２００の出力する二乗平均平方根ＲＭ_ｎと比ＳＤ／ＲＭ_ｎとについて、積率相関係数ｒ_ｎを求める。

メンタルストレス判定部４００は、相関算出部３００の出力する積率相関係数ｒ_ｎを判定し、メンタルストレスが高いと判定すると表示器１３の点灯、他のシステム３０への通知を行う。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図３及び図４は、メンタルストレス検出装置１０の動作を示すフローチャートである。図３は、メンタルストレス検出装置１０の前半の動作を示すフローチャートである。
図４は、メンタルストレス検出装置１０の後半の動作を示すフローチャートである。
図５は、標準偏差ＳＤ_ｎと二乗平均平方根ＲＭ_ｎとの算出を説明する図である。
図３〜図４を参照してメンタルストレス検出装置１０の動作の概要を説明する。メンタルストレス検出装置１０の動作は、メンタルストレス検出方法に相当する。またメンタルストレス検出装置１０の動作はメンタルストレス検出プログラムの処理に相当する。心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００について図３及び図４に示すそれぞれの枠が、心拍情報出力部１００等によって実行される処理を示している。心拍情報出力部１００によって実行される処理は設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）のように符号にＳを付しており、心拍情報出力部１００によってファイルへ書き込まれるデータには計測値ファイル（Ｆ１０７）のように符号にＦを付している。指標値算出部２００、相関算出部３００等についても同様である。ファイルへの書き込みは、メモリ１２への書き込みである。

脈波計測装置２０が被験者の耳朶４１または指４２などに装着される。以下では、脈波計測装置２０が被験者の耳朶４１に装着されると想定する。ＬＥＤ２１とフォトトランジスタ２２は耳朶４１を挟み込み、フォトトランジスタ２２が被験者の血流の変化を捉える。フォトトランジスタ２２の出力を増幅器２３が増幅し、増幅器２３の出力するアナログ信号をＡＤコンバータ２４がデジタル信号に変換する。このデジタル信号は脈波信号２５としてマイクロプロセッサ１１に入力される。マイクロプロセッサ１１がソフトウェアで実行する心拍情報出力部１００、指標値算出部２００，相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能によって、メンタルストレスの評価が行なわれる。メンタルストレスの評価結果に応じて、表示器１３による表示及び他のシステム３０への通知が行われる。

心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の動作の概要を説明する。
（１）まず、心拍情報出力部１００が、ＡＤコンバータ２４の出力である脈波信号２５から脈波のピークを検出しピークの発生時刻を記録する。
（２）ピーク検出時に指標値算出部２００は、心拍情報出力部１００から通知を受けて、ピーク間隔である心拍間隔ＲＲＩ_ｎ、心拍間隔ＲＲＩ_ｎの標準偏差ＳＤ_ｎ、隣接する心拍間隔ＲＲＩ_ｎと心拍間隔ＲＲＩ_ｎ−１との差ＲＤ_ｎの二乗平均平方根ＲＭ_ｎ、標準偏差ＳＤ_ｎと二乗平均平方根ＲＭ_ｎとの比率である比ＳＤ_ｎ／ＲＭ_ｎを算出する。心拍間隔ＲＲＩ_ｎの標準偏差ＳＤ_ｎと、隣接する心拍間隔の差ＲＤ_ｎの二乗平均平方根ＲＭ_ｎとを算出する区間は、直近のピークから遡ってｍ個の範囲であるが、ｍ＝２０個程度が適当である。ｍ個については、図５で述べる。
（３）相関算出部３００は、指標値算出部２００から呼び出され、二乗平均平方根ＲＭ_ｎと比ＳＤ_ｎ／ＲＭ_ｎとの積率相関係数ｒ_ｎを算出する。
（４）メンタルストレス判定部４００は、相関算出部３００から呼び出され、積率相関係数ｒ_ｎの評価を行う。積率相関係数ｒ_ｎは、−１．０から＋１．０の範囲の値であるが、積率相関係数ｒ_ｎは、閾値によって判別される。閾値は予め設定されている値であり、積率相関係数ｒ_ｎが閾値を上回る場合は、メンタルストレス判定部４００は、メンタルストレスが高いと判定する。閾値は−０．２程度が適当である。メンタルストレスが高い場合は、メンタルストレス判定部４００は、表示器１３を表示する。また、メンタルストレス判定部４００は、積率相関係数ｒ_ｎを他のシステム３０に送信する。

指標値算出部２００、相関算出部３００、メンタルストレス判定部４００は、心拍情報出力部１００の通知、つまり、指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）による通知によって、心拍情報出力部１００によるピーク検出の都度、実行される。しかし、指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）によって実行される場合に他に、指標値算出部２００等は、心拍情報出力部１００と独立したプロセスあるいはスレッドでもよい。あるいは、指標値算出部２００等は、心拍情報出力部１００のサブルーチンとして実行されてもよい。

以下に、心拍情報出力部１００等の詳しい動作を説明する。心拍情報出力部１００は、ＡＤコンバータ２４がサンプリング周期に従って出力する脈波信号２５を評価するため、設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）によって周期的に動作する。図３において、設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）は、ＡＤコンバータ２４が出力する脈波信号２５を、設定されたサンプリング周期で参照する。設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）のサンプリング周期は、５００Ｈｚから１０００Ｈｚ程度である。

ＡＤ変換値Ｒｅａｄ及び記録処理（Ｓ１０２）は周期的に実行されることになり、その都度、脈波信号２５を読み込み、計測値ファイル（Ｆ１０７）に記録する。

変動評価処理（Ｓ１０３）は、計測値ファイル（Ｆ１０７）に記録された計測値を参照して評価する。変動評価処理（Ｓ１０３）は、閾値及び脈波信号２５の微分値によって、脈波信号２５の評価を行う。変動評価処理（Ｓ１０３）は、脈波信号２５が読み込まれる都度実行され、計測値ファイル（Ｆ１０７）を参照する。変動評価処理（Ｓ１０３）は、任意のアルゴリズムによって、変動を評価する。

ピーク判定処理（Ｓ１０４）は、変動評価処理（Ｓ１０３）による評価の結果に基づき、脈波信号２５のピークであるかどうか判定を行う。ピーク判定処理（Ｓ１０４）は、脈波信号２５のピークであれば時刻記録処理（Ｓ１０５）を実行し、ピークでなければ次のサンプリング周期まで設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）によってスリープ状態になる。ピーク判定処理（Ｓ１０４）は、ピークであれば、時刻記録処理（Ｓ１０５）によってピーク時刻ファイル（Ｆ１０８）にピーク時刻の記録を行い、指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）によって、指標値算出部２００に脈波信号２５のピークを検出したことを通知する。ピーク判定処理（Ｓ１０４）がピークでないと判定した場合は、指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）から設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）に制御が戻る。ピーク時刻を決めるためには、１／１０００秒程度の精度が好ましい。１／１０００秒程度の精度があれば、マイクロプロセッサ１１が起動してからのミリ秒単位のカウンタ値であってもよい。

時刻記録処理（Ｓ１０５）は、ピーク時刻ファイル（Ｆ１０８）に時刻、もしくはマイクロプロセッサ１１のブートからのカウンタ値を記録する。また、時刻記録処理（Ｓ１０５）は指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）を動作させて、ピーク発生を指標値算出部２００に通知して、次のサンプリング周期までスリープ状態になる。ＲＲＩ算出処理（Ｓ２０１）は、ピーク時刻ファイル（Ｆ１０８）を参照して、ピーク時刻Ｒ_ｎと、その直前のピーク時刻Ｒ_ｎ−１との差を心拍間隔ＲＲＩ_ｎとして求め、心拍間隔ＲＲＩ_ｎを心拍間隔ＲＲＩのファイルであるＲＲＩファイル（Ｆ２０６）に記録する。つまり指標値算出部２００では、ＲＲＩ算出処理（Ｓ２０１）が心拍間隔ＲＲＩを算出する。ピークの発生時刻は心拍時刻Ｒ_ｎである。ピークの発生時刻、つまり、ある心拍時刻をＲ_ｎとすると、心拍時刻Ｒ_ｎと、心拍時刻Ｒ_ｎの直前の心拍時刻Ｒ_ｎ−１との差である心拍間隔ＲＲＩ_ｎは式１となる。
ＲＲＩ_ｎ＝Ｒ_ｎ−Ｒ_ｎ−１ （式１）

ＳＤ算出処理（Ｓ２０２）は、ｍ個だけ遡った範囲について心拍間隔ＲＲＩの標準偏差ＳＤを求め、標準偏差ＳＤのファイルであるＳＤファイル（Ｆ２０７）に記録する。図５では、ｍ個遡って、心拍間隔ＲＲＩの標準偏差ＳＤが算出される概要を示している。心拍間隔ＲＲＩ_ｎは現在の心拍間隔を示し、心拍間隔ＲＲＩ_ｎ−１は、心拍間隔ＲＲＩ_ｎの直前の心拍間隔を示している。

ＳＤ算出処理（Ｓ２０２）は、心拍間隔ＲＲＩ_ｎの標準偏差ＳＤ_ｎを算出する。図５に示すようにｍ個の脈波のピークについて遡って対象として算出する場合、標準偏差ＳＤ_ｎは式３となる。式２は心拍間隔ＲＲＩの平均を求める式である。さらに具体的に説明すれば、ｍ個の脈波のピークについて遡って対象とするとは、図５においてＲＲＩ_ｎ−ｍからＲＲＩ_ｎまでを対象にして、標準偏差ＳＤ_ｎ、二乗平均平方根ＲＭ_ｎ等を算出することを意味する。

ＲＭ算出処理（Ｓ２０３）は、隣接するＲＲＩ_ｎの差についてｍ個だけ遡った範囲における二乗平均平方根ＲＭを求め、二乗平均平方根ＲＭが記録されるファイルであるＲＭファイル（Ｆ２０８）に記録する。図５では、標準偏差ＳＤの下側に、ｍ個遡って、二乗平均平方根ＲＭが算出される概要を示している。ＲＭ算出処理（Ｓ２０３）では、隣接する心拍間隔ＲＲＩ_ｎの差の二乗平均平方根ＲＭ_ｎを求める。ｍ個のピークについて遡って算出する場合、二乗平均平方根ＲＭ_ｎは、式５となる。式４は隣接する心拍間隔ＲＲＩ_ｎの差ＲＤ_ｎを求める式である。

ＳＤ／ＲＭ算出処理（Ｓ２０４）は、ＳＤファイル（Ｆ２０７）とＲＭファイル（Ｆ２０８）とを参照し、同じ時刻についての、それらの比ＳＤ／ＲＭを求め、ＳＤ／ＲＭファイル（Ｆ２０９）に記憶する。相関算出部の呼出処理（Ｓ２０５）は、相関算出部３００を呼び出す。式６は、ＳＤ／ＲＭ算出処理（Ｓ２０４）が算出する、標準偏差ＳＤ_ｎと二乗平均平方根ＲＭ_ｎとの比を示す比ＳＤ／ＲＭ_ｎのである。

二乗平均平方根ＲＭ_ｎは副交感神経の活動に相関性があり、比ＳＤ／ＲＭ_ｎは交感神経の活動に相関性がある。二乗平均平方根ＲＭ_ｎは、時間経過に伴う副交感神経の活動状況の指標となる第１の指標値である。比ＳＤ／ＲＭ_ｎは、時間経過に伴う交感神経の活動状況の指標となる第２の指標値である。

積率相関係数算出処理（Ｓ３０１）は、ＲＭファイル（Ｆ２０８）とＳＤ／ＲＭファイル（Ｆ２０９）とを参照して積率相関係数ｒ_ｎを算出し、相関係数ファイル（Ｆ３０３）に記録する。

メンタルストレス判定部の呼出処理（Ｓ３０２）は、メンタルストレス判定部４００を呼び出す。

積率相関係数算出処理（Ｓ３０１）の詳細を以下に説明する。相関算出部３００は、二乗平均平方根ＲＭ_ｎと比ＳＤ／ＲＭ_ｎの相関性を評価する。人の平常状態では二乗平均平方根ＲＭ_ｎと比ＳＤ／ＲＭ_ｎとは、負の相関性があるが、メンタルストレスが高まると、二乗平均平方根ＲＭ_ｎと比ＳＤ／ＲＭ_ｎとの負の相関性が失われる。積率相関係数ｒ_ｎによって、式９にＬ_ｎとして示している設定区間Ｌ_ｎにおける、二乗平均平方根ＲＭ_ｎと比ＳＤ／ＲＭ_ｎとの相関性を評価する。Ｌ_ｎの個数は２０から３０が好ましいが、これに限定されない。区間をｍ個のピークとすると、積率相関係数ｒ_ｎは、式９となる。積率相関係数ｒ_ｎは、第１の指標値である二乗平均平方根ＲＭ_ｎと、第２の指標値である比ＳＤ／ＲＭ_ｎとの相関であって、時刻に対応付けられる相関である時刻対応相関である。時刻対応相関である積率相関係数ｒ_ｎは、時刻に対して値が定まる。式７は、二乗平均平方根ＲＭ_ｎの平均を求める式である。式８は、比ＳＤ／ＲＭ_ｎの平均を求める式である。式７、式８及び式９のいずれの場合も、Σの式におけるｉ、ｍ、ｎ等は、その式の中で閉じている。つまり、
式７におけるｉ，ｎ，ｍは、式７の中でのみ使用され、
式８におけるｉ，ｎ，ｍは、式８の中でのみ使用され、
式９におけるｉ，ｎ，Ｌ_ｎは、式９の中でのみ使用される。

相関係数評価処理（Ｓ４０１）は、閾値と相関係数ファイル（Ｆ３０３）に記録されている積率相関係数ｒ_ｎとを比較評価する。相関係数評価処理（Ｓ４０１）は、積率相関係数ｒ_ｎと閾値とを比較し、比較判定によって、心拍Ｒ_ｎが計測されている人に関して、メンタルストレスが上昇しているかどうか判定する。相関係数評価処理（Ｓ４０１）が使用する判定の閾値は−０．２とする。
−０．２≦積率相関係数ｒ_ｎ
の場合、相関係数評価処理（Ｓ４０１）はメンタルストレスが高いと判定し、
−０．２＞積率相関係数ｒ_ｎ
の場合、相関係数評価処理（Ｓ４０１）は、メンタルストレスが高いとは判定しない。

閾値判定処理（Ｓ４０２）は、相関係数評価処理（Ｓ４０１）による評価結果を判定する。つまり、閾値判定処理（Ｓ４０２）は、相関係数評価処理（Ｓ４０１）によって、メンタルストレスが高いと判定されたか、あるいは、メンタルストレスが高いとは判定されなかったかを確認する。

表示器ＯＮ処理（Ｓ４０３）は、閾値判定処理（Ｓ４０２）によってメンタルストレスが高いと判定された場合に、表示器１３をＯＮにする。表示器ＯＦＦ処理（Ｓ４０４）は、メンタルストレスが高いとは判定されなかった場合、表示器１３のＯＦＦにする。外部への通知処理（Ｓ４０５）は、閾値判定処理（Ｓ４０２）による判定結果を、他のシステム３０に通知する。

あるいは、外部への通知処理（Ｓ４０５）は、相関係数ファイル（Ｆ３０３）に記録されているデータを、他のシステム３０に通知してもよい。そして、他のシステム３０がメンタルストレス判定部４００の動作を実行してもよい。つまり、メンタルストレス判定部４００は、閾値判定処理（Ｓ４０２）による判定結果と、相関係数ファイル（Ｆ３０３）のデータとの少なくともいずれかを出力することができる出力部である。
図６は、メンタルストレス検出装置１０を適用した場合の、他のシステム３０にてロギングした結果をグラフ化したものである。
図７は、図６のグラフで相関係数が上昇したときの事象を示す図である。図６のグラフ５１は横軸に時刻、縦軸に積率相関係数ｒ_ｎを示している。時刻については、左側の９：５３は９時５３分を示している。図７の表５２は、相関係数が上昇したときの事象を示している。グラフ５１は、外部への通知処理（Ｓ４０５）が、相関係数ファイル（Ｆ３０３）のデータを他のシステム３０に出力した場合を示している。図６は他のシステム３０により、取得したデータをグラフ化した例である。図６のグラフ５１の積率相関係数ｒ_ｎが上昇している事象と、図７の表５２の運転状の事象には、相関性が見られる。運転者が事象に気が付いているかどうかメンタルストレスの程度から判定できる。上記の例では閾値を−０．２としているが、メンタルストレス判定部４００は、積率相関係数ｒ_ｎが、負の相関を示さない期間を、他の期間よりもメンタルストレスの高い期間と判定してもよい。

終了処理（Ｓ４０６）は、指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）によって実行された、ＲＲＩ算出処理（Ｓ２０１）以降の処理を完了する。

＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
実施の形態１のメンタルストレス検出装置１０によれば、相関算出部３００が、二乗平均平方根ＲＭ_ｎと、比ＳＤ／ＲＭ_ｎとの相関である積率相関係数ｒ_ｎを算出する。よって、肉体的な運動によって生じるメンタルストレスを判定することができる。
また、相関算出部３００の算出する積率相関係数ｒ_ｎは、時刻に対応付けられる時刻対応相関であるので、秒単位で変化するメンタルストレス変化に追従することができる。

＜変形例１＞
以上の実施の形態１は、心拍Ｒ_ｎを脈波計測装置２０で計測する構成であるが、脈波計測装置２０を心電図計に置き換えてもよい。但し、心電図計を使用する場合は、被験者に繋ぐプローブの数が脈波計測装置２０で脈波を計測する場合と比較して増える。また、腕などの動作による筋電の影響を、フィルタ等で除去しなければ、心拍間隔ＲＲＩ_ｎの検出が難しい場合がある。

＜変形例２＞
脈波計測装置２０の内蔵するＤＳＰによって、心拍情報出力部１００のピーク判定処理（Ｓ１０４）までを処理してもよい。その場合、脈波信号２５は血流を示す値ではなく、ピークを検出したタイミングの割り込み信号となり、時刻記録処理（Ｓ１０５）が割り込み処理によって起動される。この方法は、マイクロプロセッサ１１がサンプリング周期ごとに脈波信号２５を評価する必要がなくなり、処理能力が低いマイクロプロセッサでの適用に適している。

＜変形例３＞
以上の実施の形態では、副交感神経及び交感神経の活動レベルを、それぞれ、二乗平均平方根ＲＭ_ｎ、比ＳＤ／ＲＭ_ｎから評価する構成を述べた。この他、ＲＲＩ算出処理（Ｓ２０１）の結果をフーリエ変換し、その周波数成分から副交感神経及び交感神経の活動レベルを導出し、積率相関係数算出処理（Ｓ３０１）において、両者の積率相関係数を算出する構成でもよい。但し、フーリエ変換から有意な結果を得るには数百回程度の心拍区間を対象とする必要があり、人の神経活動レベルの変化を短時間で捉えるのには適していない。

＜＊＊＊他の構成＊＊＊＞
図８は、処理回路９１０を示す図である。本実施の形態１では、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能は、はソフトウェアで実現される。図８は、変形例として、処理回路９１０を示す図である。本実施の形態１では、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能が、ハードウェアで実現されてもよい。つまり、処理回路９１０によって、前述したマイクロプロセッサ１１として示す、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能と、前述したメモリ１２の機能とが、実現される。処理回路９１０は信号線９１１に接続している。処理回路９１０は電子回路である。処理回路９１０は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ・Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ・Ｓｐｅｃｉｆｉｃ・Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ・Ｃｉｒｃｕｉｔ）、又は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ・Ｇａｔｅ・Ａｒｒａｙ）である。

別の変形例として、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能が、ソフトウェアとハードウェアとの組合せで実現されてもよい。マイクロプロセッサ１１及び処理回路９１０を総称して「プロセッシングサーキットリ」という。心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能がプロセッシングサーキットリにより実現される。メンタルストレス検出装置１０の動作をメンタルストレス検出プログラムと把握することもできる。またメンタルストレス検出装置１０の動作をメンタルストレス検出方法と把握することもできる。

１０ メンタルストレス検出装置、１１ マイクロプロセッサ、１１ａ 信号線、１００ 心拍情報出力部、Ｓ１０１ 設定時間スリープ処理、Ｓ１０２ ＡＤ変換値Ｒｅａｄ及び記録処理、Ｓ１０３ 変動評価処理、Ｓ１０４ ピーク判定処理、Ｓ１０５ 時刻記録処理、Ｓ１０６ 指標値算出部への通知処理、Ｆ１０７ 計測値ファイル、Ｆ１０８ ピーク時刻ファイル、２００ 指標値算出部、Ｓ２０１ ＲＲＩ算出処理、Ｓ２０２ ＳＤ算出処理、Ｓ２０３ ＲＭ算出処理、Ｓ２０４ ＳＤ／ＲＭ算出処理、Ｓ２０５ 相関算出部の呼出処理、Ｆ２０６ ＲＲＩファイル、Ｆ２０７ ＳＤファイル、Ｆ２０８ ＲＭファイル、Ｆ２０９ ＳＤ／ＲＭファイル、３００ 相関算出部、Ｓ３０１ 積率相関係数算出処理、Ｓ３０２ メンタルストレス判定部の呼出処理、Ｆ３０３ 相関係数ファイル、４００ メンタルストレス判定部、Ｓ４０１ 相関係数評価処理、Ｓ４０２ 閾値判定処理、Ｓ４０３ 表示器ＯＮ処理、Ｓ４０４ 表示器ＯＦＦ処理、Ｓ４０５ 外部への通知処理、１２ メモリ、１３ 表示器、２０ 脈波計測装置、２１ ＬＥＤ、２２ フォトトランジスタ、２３ 増幅器、２４ ＡＤコンバータ、２５ 脈波信号、３０ 他のシステム、４１ 耳朶、４２ 指、５１ グラフ、５２ 表。

Claims (5)

1. 時間経過に伴う副交感神経の活動状況の指標となる第１の指標値と、時間経過に伴う交感神経の活動状況の指標となる第２の指標値とを、複数の心拍間隔ＲＲＩから算出する指標値算出部と、
   前記第１の指標値と前記第２の指標値との相関であって、時刻に対応付けられる相関である時刻対応相関を算出する相関算出部と、
   前記時刻対応相関から、メンタルストレスの程度を判定するメンタルストレス判定部とを備え、
   前記指標値算出部は、
   前記複数の心拍間隔ＲＲＩの標準偏差ＳＤと、心拍間隔ＲＲＩどうしの差ＲＤを対象とする二乗平均平方根ＲＭとを算出し、前記標準偏差ＳＤと前記二乗平均平方根ＲＭとの比ＳＤ／ＲＭを算出し、
   前記相関算出部は、
   前記時刻対応相関として、前記二乗平均平方根ＲＭと前記比ＳＤ／ＲＭとの相関を算出するメンタルストレス検出装置。
2. 前記時刻対応相関は、時刻に対して値が定まり、
   前記メンタルストレス判定部は、
   前記時刻対応相関の値と閾値との比較により、前記メンタルストレスの程度を判定する請求項１に記載のメンタルストレス検出装置。
3. 前記メンタルストレス判定部は、
   前記時刻対応相関において、負の相関のない期間を、他の期間よりもメンタルストレスの高い期間と判定する請求項１または請求項２に記載のメンタルストレス検出装置。
4. 前記メンタルストレス検出装置は、さらに、
   判定結果と、時刻対応相関との少なくともいずれかを出力する出力部を備える請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のメンタルストレス検出装置。
5. コンピュータに、
   時間経過に伴う副交感神経の活動状況の指標となる第１の指標値と、時間経過に伴う交感神経の活動状況の指標となる第２の指標値とを、複数の心拍間隔ＲＲＩから算出する処理と、
   前記第１の指標値と前記第２の指標値との相関であって、時刻に対応付けられる相関である時刻対応相関を算出する処理と、
   前記時刻対応相関から、メンタルストレスの程度を判定する処理と
   を実行させ、
   前記複数の心拍間隔ＲＲＩから算出する処理では、
   前記複数の心拍間隔ＲＲＩの標準偏差ＳＤと、心拍間隔ＲＲＩどうしの差ＲＤを対象とする二乗平均平方根ＲＭとを算出し、前記標準偏差ＳＤと前記二乗平均平方根ＲＭとの比ＳＤ／ＲＭを算出し、
   前記時刻対応相関を算出する処理では、
   前記時刻対応相関として、前記二乗平均平方根ＲＭと前記比ＳＤ／ＲＭとの相関を算出する、
   メンタルストレス検出プログラム。

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