JP6557489B2

JP6557489B2 - 生体状態推定装置及びコンピュータプログラム

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Publication number: JP6557489B2
Application number: JP2015058835A
Authority: JP
Inventors: 藤田　悦則; 悦則藤田; 小倉　由美; 由美小倉; 成彦金子
Original assignee: Delta Tooling Co Ltd
Current assignee: Delta Tooling Co Ltd
Priority date: 2015-03-22
Filing date: 2015-03-22
Publication date: 2019-08-07
Anticipated expiration: 2035-03-22
Also published as: JP2016174838A

Description

本発明は、生体信号から生体状態の一つである眠気を推定する生体状態推定装置及びコンピュータプログラムに関する。

本出願人は、特許文献１において、人の上体から採取した主に心循環系の波動である生体信号の時系列波形から周波数の時系列波形を求め、さらに、周波数傾きの時系列波形、周波数変動の時系列波形を求めてこれらを周波数解析する手段を有する装置を開示している。周波数解析の際には、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、各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ことも開示している。

また、本出願人は、特許文献２において、人の上体から採取した生体信号の時系列波形を用い、周波数解析して得られた対数パワースペクトル密度と対数周波数の関係において回帰直線を求め、この回帰直線の形等から人の状態をより正確に判定する技術を開示している。

特開２０１１−１６７３６２号公報特開２０１２−１７９２０２号公報

上記した技術は、いずれも、人の上体の中で背部の体表面に生じる振動を生体信号測定装置により検出して解析するものである。この背部の体表面に生じる振動である脈波（背部体表脈波（ＡｏｒｔｉｃＰｕｌｓｅＷａｖｅ（ＡＰＷ）））は、心臓と大動脈の運動から生じる圧力振動であり、心室の収縮期及び拡張期の情報と、循環の補助ポンプとなる血管壁の弾力情報を含んでいる。そして、心拍変動に伴う信号波形は交感神経系及び副交感神経系の神経活動情報を含み、大動脈の揺動に伴う信号波形には交感神経活動の情報を含んでいる。

一方、例えば上記特許文献２に示されているように、背部体表脈波を解析するだけでなく、指尖容積脈波も周波数解析し、背部体表脈波及び指尖容積脈波の各解析結果を比較して人の状態を判定する手法も知られている。心臓の動きの特徴を捉える中枢系の生体信号情報である背部体表脈波と、末梢系の生体信号情報を捉える指尖容積脈波とは、所定の時間遅れをもって対応するのが通常である。

背部体表脈波、指尖容積脈波は、自律神経系の活動情報を含むため、上記特許文献１，２のように、生体状態の推定、特に、交感神経活動よりも副交感神経活動が優位になっていく眠気の推定に好適に用いられる。眠気の推定精度をより高めるために特許文献１，２では、生体状態のトレンドを捉えるべく、生体信号の時系列波形に所定の時間幅を適用してスライド計算を行って周波数傾きの時系列波形を求め、これを自律神経評価指標として用いるなど、様々な工夫を行っている。また、心臓の拍動間隔（ＲＲ間隔）は、交感神経活動によって短縮し、副交感神経活動によって延長することが知られており、この拍動間隔の変化を自律神経評価指標として用いることができることも知られている。しかしながら、いずれの自律神経評価指標を用いるにしても、眠気の推定精度は高いほど望ましい。

本発明は、上記した点に鑑みなされたものであり、生体状態の一つである眠気をより高い精度で捉えることができる生体状態推定装置及びコンピュータプログラムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するため鋭意研究を重ねた結果、本発明者は、自律神経評価指標としての周波数傾きの時系列波形、あるいは、ＲＲ間隔の時系列波形等を求めるに当たって、被験者の眠気推定の実施日の前日の睡眠の質、特に深い眠りの時間的な割合が、眠気推定の結果と実際の眠気との相関性に影響を与えることを見出し、本発明を完成するに至った。

すなわち、本発明の生体状態推定装置は、
生体信号測定装置により測定された生体信号を用いて生体の状態を推定する生体状態推定装置であって、
前記生体信号から自律神経評価指標を求め、この自律神経評価指標から眠気指標を求める眠気指標演算手段と、
前記眠気指標演算手段により眠気指標を求める分析対象時間帯より前に生じた、１サイクル以上の睡眠周期を伴った睡眠時間帯における睡眠の質情報を取得する睡眠の質情報取得手段と
を具備し、
前記眠気指標演算手段が、前記睡眠の質情報取得手段から得られる睡眠の質情報に応じて演算条件を異ならせて前記眠気指標を求めることを特徴とする。

前記睡眠の質情報取得手段は、前記１サイクル以上の睡眠周期を伴った睡眠時間帯における深い睡眠の時間的な割合を取得する構成であることが好ましい。
前記眠気指標演算手段は、所定の時間幅毎に眠気指標を求め、その眠気指標を時系列に出力する手段であり、前記演算条件である前記所定の時間幅を、前記深い睡眠の時間的な割合に応じて異ならせる構成であることが好ましい。
前記深い睡眠の時間的な割合が、所定の範囲の場合には、前記眠気指標演算手段における時間幅を所定時間幅以上に設定し、前記深い睡眠の時間的な割合が、前記所定の範囲以下と所定の範囲以上の場合には、前記眠気指標演算手段における時間幅を前記所定時間幅よりも短い時間幅で設定する構成であることが好ましい。
前記眠気指標演算手段から得られる眠気指標を眠気レベルに変換する眠気レベル判定手段をさらに有する構成とすることが好ましい。
前記眠気レベル判定手段は、予め、所定の眠気指標を用いて教師データを作成すると共に、その教師データを用いて正準判別分析を行って複数の正準判別関数を作成しておき、分析対象時間帯の生体信号について、前記眠気指標演算手段によって求められた眠気指標を、前記正準判別関数に代入して最も近い眠気レベルを判定する手段であることが好ましい。

本発明のコンピュータプログラムは、
コンピュータに、生体信号測定装置により測定された生体信号を用いて眠気を推定する手順を実行させるコンピュータプログラムであって、
前記眠気を推定する手順として、
前記生体信号から自律神経評価指標を求め、この自律神経評価指標から眠気指標を求める眠気指標演算手順と、
前記眠気指標演算手順により眠気指標を求める分析対象時間帯より前に生じた、１サイクル以上の睡眠周期を伴った睡眠時間帯における睡眠の質情報を取得する睡眠の質情報取得手順と
を実行させる構成であり、
前記眠気指標演算手順が、前記睡眠の質情報取得手順の実行により得られる睡眠の質情報に応じて演算条件を異ならせて前記眠気指標を求めることを特徴とする。

前記睡眠の質情報取得手順は、前記１サイクル以上の睡眠周期を伴った睡眠時間帯における深い睡眠の時間的な割合を取得することが好ましい。
前記眠気指標演算手順は、所定の時間幅毎に眠気指標を求め、その眠気指標を時系列に出力する手順であり、前記演算条件である前記所定の時間幅を、前記深い睡眠の時間的な割合に応じて異ならせることが好ましい。
前記深い睡眠の時間的な割合が、所定の範囲の場合には、前記眠気指標演算手順における時間幅を所定時間幅以上に設定し、前記深い睡眠の時間的な割合が、前記所定の範囲以下と所定の範囲以上の場合には、前記眠気指標演算手順における時間幅を前記所定時間幅よりも短い時間幅で設定することが好ましい。
前記眠気指標演算手順から得られる眠気指標を眠気レベルに変換する眠気レベル判定手順をさらに実行することが好ましい。
前記眠気レベル判定手順は、予め、所定の眠気指標を用いて教師データを作成すると共に、その教師データを用いて正準判別分析を行って複数の正準判別関数を作成しておき、分析対象時間帯の生体信号について、前記眠気指標演算手順の実行によって求められた眠気指標を、前記正準判別関数に代入して最も近い眠気レベルを判定することが好ましい。

本発明は、眠気指標を求める分析対象時間帯より前に生じた、１サイクル以上の睡眠周期を伴った睡眠時間帯における睡眠の質情報を取得する睡眠の質情報取得手段を具備し、これにより得られる睡眠の質、特に、深い睡眠の時間的な割合を加味して、眠気指標を求める。分析対象時間帯より前に生じた１サイクル以上の睡眠周期を伴った睡眠時間帯、典型的には前日の睡眠時間帯における睡眠の質を示す深い睡眠の時間的な割合は、眠気推定の結果と実際の眠気との相関性に影響することから、これを加味することにより、眠気の推定をより高い精度で行うことができる。

図１は、本発明の一の実施形態に係る生体状態推定装置の構成を模式的に示した図である。図２（ａ）は、心電図波形の一例を示し、図２（ｂ）は、指尖容積脈波の一例を示した図である。図３（ａ）は、ＲＲ間隔の時系列データの一例を示し、図３（ｂ）は、図３（ａ）を線形補間したＲＲ間隔の時系列データを示した図である。図４は、第１眠気指標演算手段で用いる指標「ＲＲＩＸ＿Ｍ」の求め方を説明するための図である。図５（ａ）は、線形ＲＲ間隔のパワースペクトル密度を示した図であり、図５（ｂ）は、ＨＦに係るパワースペクトル密度の時系列データを示した図である。図６は、第２眠気指標演算手段で用いる指標「ＨＦＹ＿Ｍ」の求め方を説明するための図である。図７は、顔表情による４段階の眠気の求め方を示した図である。図８は、被験者Ｈの１２月８日の指標ＲＲＩＸ＿Ｍと眠気レベルとの相関係数を示した図である。図９は、被験者Ａの１２月８日の指標ＲＲＩＸ＿Ｍと眠気レベルとの相関係数を示した図である。図１０は、被験者Ｂの１２月７日の指標ＲＲＩＸ＿Ｍと眠気レベルとの相関係数を示した図である。図１１は、被験者Ａの１２月１１日の指標ＲＲＩＸ＿Ｍと眠気レベルとの相関係数を示した図である。図１２は、被験者Ｈの１２月８日の指標ＨＦＹ＿Ｍと眠気レベルとの相関係数を示した図である。図１３は、被験者Ｂの１１月２７日の指標ＨＦＹ＿Ｍと眠気レベルとの相関係数を示した図である。図１４は、被験者Ｅの１２月１１日の指標ＨＦＹ＿Ｍと眠気レベルとの相関係数を示した図である。図１５は、被験者Ｂの１２月７日の指標ＨＦＹ＿Ｍと眠気レベルとの相関係数を示した図である。図１６は、被験者Ｃの１２月１０日の指標ＲＲＩＸ＿Ｍと眠気レベルとの相関係数を示した図である。図１７は、被験者Ｃの１２月１０日の指標ＨＦＹ＿Ｍと眠気レベルとの相関係数を示した図である。図１８は、被験者Ａの１２月８日の指標ＲＲＩ２０＿２と眠気レベルとの時系列データを示した図である。図１９は、被験者Ｇの１２月１０日の指標ＨＦ５＿２と眠気レベルとの時系列データを示した図である。図２０は、被験者Ｅの１２月９日の指標ＲＲＩ２５＿７と眠気レベルとの時系列データを示した図である。図２１は、被験者Ｃの１１月２８日の指標ＨＦ１０＿７と眠気レベルとの時系列データを示した図である。図２２は、さらに眠気レベル判定手段を備えた本発明の実施形態に係る生体状態推定装置の構成を模式的に示した図である。図２３は、眠気レベル判定手段において採用した判別分析の方法を説明するための図である。図２４は、判別マップの一例を示した図である。図２５は、眼球運動から求めた被験者Ｂの１１月２７日の眠気指標ＭＡＫｅと眠気レベルとの時系列データを示した図である。図２６は、１２月８日の被験者Ａの眠気を、当該被験者個人のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図２７は、１２月８日の被験者Ａの眠気を、一般の被験者のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図２８は、１月１４日の被験者Ｆの眠気を、当該被験者個人のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図２９は、１月１４日の被験者Ｆの眠気を、一般の被験者のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図３０は、１月１９日の被験者Ｇの眠気を、当該被験者個人のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図３１は、１月１９日の被験者Ｇの眠気を、一般の被験者のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図３２は、１２月１３日の被験者Ｄの眠気を、当該被験者個人のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図３３は、１２月１３日の被験者Ｄの眠気を、一般の被験者のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図３４は、１月１１日の被験者Ｆの眠気を、当該被験者個人のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図３５は、１月１１日の被験者Ｆの眠気を、一般の被験者のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図３６は、１月１６日の被験者Ｇの眠気を、当該被験者個人のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図３７は、１月１６日の被験者Ｇの眠気を、一般の被験者のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図３８は、１２月１１日の被験者Ｅの眠気を、当該被験者の１２月５日の個人のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図３９は、１２月１１日の被験者Ｅの眠気を、当該被験者の１２月５日及び１２月９日の個人のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。図４０は、１２月１１日の被験者Ｅの眠気を、一般の被験者のデータを教師データにして推定した推定眠気と顔表情眠気との時系列データを示した図である。

以下、図面に示した本発明の実施形態に基づき、本発明をさらに詳細に説明する。本実施形態において採取する生体信号は、背部体表脈波（ＡＰＷ）、指尖容積脈波あるいは心拍等である。生体信号測定装置１は、背部体表脈波については、人の上体背部に当接される（株）デルタツーリング製の背部体表脈波測定装置（商品名：ＳｌｅｅｐＢｕｓｔｅｒ（登録商標））を用いて検出するこができ、指尖容積脈波、心拍についてはそれぞれ指尖容積脈波計、心電計を用いて検出することができる。

生体状態推定装置１０は、図１に示したように、眠気指標演算手段１１、睡眠の質情報取得手段１２等を有して構成される。生体状態推定装置１０はコンピュータから構成され、眠気指標演算手段１１として機能する眠気指標演算手順、睡眠の質情報取得手段１２として機能する睡眠の質情報取得手順を実行させるコンピュータプログラムが設定される。なお、コンピュータプログラムは、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体へ記憶させて提供することもできるし、通信回線を通じて伝送することも可能である。

眠気指標演算手段１１は、生体信号測定装置１から得られた生体信号に時系列データに所定の処理を施して自律神経活動を反映する自律神経評価指標を求めると共に、この自律神経評価指標から眠気指標を得る手段である。例えば、心臓の拍動間隔であるＲ波とＲ波の間隔（ＲＲ間隔）の変動は、上記のように自律神経活動を反映するものであり、拍動間隔の短縮には交感神経系が大きく影響し、延長には副交感神経系が大きく影響している。従って、生体信号の時系列波形から、拍動間隔（ＲＲ間隔）のデータを求め、それを時系列化することにより、交感神経系が優位な時間帯、副交感神経系が優位な時間帯を明確化でき、自律神経活動の評価指標となる。ＲＲ間隔は、心電図により求められることはもとよりであるが、末梢血管の運動である指尖容積脈波からも間接的に求めることができる。背部体表脈波ももちろん心臓と大動脈の運動から生じる圧力振動であり、所定の処理を施してＲＲ間隔を求めることができる。図２（ａ）は、心電図の波形の例を示し、図２（ｂ）は指尖容積脈波の波形の例を示したものである。

ＲＲ間隔の時系列データは、例えば、指尖容積脈波から求める場合、指尖容積脈波のデータの中から所定以上の振幅のピークを抽出し、抽出したピークの時間間隔をＲＲ間隔のデータとして求め、ＲＲ間隔を求める２つのピーク取得時刻のうちの後方ピークの取得時刻を基準として求めていく。但し、このようにして求めたＲＲ間隔の時系列データそれぞれの取得時刻は等時間間隔ではないため、所定のサンプリング周期で線形補間を行うことが好ましい。図３（ａ）は、線形補間前のＲＲ間隔の時系列データの一例であり、図３（ｂ）は、図３（ａ）のデータに線形補間を施した時系列データを示している。

眠気指標演算手段１１は、本実施形態では２つの手段（第１眠気指標演算手段１１１、第２眠気指標演算手段１１２）を用いている。第１眠気指標演算手段１１１は、自律神経評価指標であるＲＲ間隔（線形補間されたＲＲ間隔）の変動から眠気指標を求める手段である。人は眠くなると副交感神経が亢進することから、線形補間されたＲＲ間隔（以下、「線形ＲＲ間隔」）が所定以上長くなったことは眠気が増したことの指標となる。ここで、佐藤らの「長時間トラック運転労働における心拍変動」（北方産業衛生、Ｎｏ．４３（２００１）、ｐｐ．１−７）において、長時間トラック運転に関して、深夜の運転中及び翌日の日中の運転中に、心拍数の漸減と同時にＲＲ５０が増加することが確認されている。ここでいう「ＲＲ５０」とは、線形ＲＲ間隔が直前に比べて５０ｍｓ以上変化することが一定時間内に発生する回数と定義されている。心拍数の漸減は眠気と相関があるため、ＲＲ５０も眠気との相関が高い可能性があり、その点についての検討したところ、ＲＲ５０が主観的な眠気と強い相関を示すことが確認できたとする一方で、十分な相関があるとは言えない事例も見られたとしている。線形ＲＲ間隔の差分を１００ｍｓ（「ＲＲ１００」）に設定した研究事例（「A Method of Sleepiness Estimate by Using Bayesian Estimation」 S.Miyazaki, S.Kaneko）もあるが、その場合も主観的な眠気との相関の点では十分な相関が見られないものがあった。

一方、ＲＲ５０、ＲＲ１００の手法をさらたに発展させた天田らの指標「ＲＲＩＸ＿Ｍ」が知られている（「入眠予兆現象捕捉法の研究」、東京大学卒業論文、２０１４、天田直弥、金子成彦）。これは、ＲＲ５０、ＲＲ１００において実施されていた指標作成時の直前１分間における線形ＲＲ間隔の変化の回数を検出するだけでなく、より長期的に変化を捉えるものである。すなわち、ＲＲＩＸ＿Ｍは、直前のＭ分間のうち線形ＲＲ間隔のＲＲＩの差分の絶対値がＸ（ｍｓ）を超えた場合を抽出し、その回数をＭ分間における眠気指標として捉える。線形ＲＲ間隔のＲＲＩの差分の絶対値がＸ（ｍｓ）を超えた回数の多い時間帯ほど、分析対象のＭ分間における眠気が高いことを示す。図４は、実験開始３分後において、その直前３分間における線形ＲＲ間隔の差分の絶対値が３０ｍｓを超えた回数を調べる場合（ＲＲＩ３０＿３）の抽出事例を示したものである。

「ＲＲＩＸ＿Ｍ」によって求められる眠気指標は、眠気の長期のトレンドを把握できるため、ＲＲ５０、ＲＲ１００よりも主観的な眠気への相関が高い結果が得られる。しかしながら、拍動間隔の個人差等により、ＲＲＩ差分Ｘ、変化期間Ｍの値を一意に決めてしまうと、被験者によっては眠気との相関性が十分とれなくなるおそれがある。本実施形態は、ＲＲＩ差分Ｘ、変化期間Ｍの値をより適切な値として実際の眠気との一致度合いを高める工夫を行ったことを特徴とする。この適切な値を定める手段については後述することとし、次に、本実施形態で用いた第２眠気指標演算手段１１２について説明する。

第２眠気指標演算手段１１２は、心拍のゆらぎ成分のうちの高周波成分（ＨＦ）を利用する手段である。心拍は常に一定ではなく、１拍毎にゆらぎがあり、そのゆらぎ成分のうち、高周波成分をＨＦと呼び、低周波成分をＬＦと呼ぶ。そして、ＬＦ／ＨＦが交感神経活動を、ＨＦが副交感神経活動をそれぞれ反映する。本実施形態では、図５（ａ）に示したように、線形補間されたＲＲ間隔の時系列データをウェーブレット解析してパワースペクトル密度を求め、０．１５〜０．４０Ｈｚの範囲の積分値によりＨＦを求め、０．０５〜０．１５Ｈｚの範囲の積分値によりＬＦを求めた。図５（ｂ）は、ＨＦの時系列データを求めたものである。天田らは指標「ＨＦＹ＿Ｍ」（「入眠予兆現象捕捉法の研究」、東京大学卒業論文、２０１４、天田直弥、金子成彦）も提唱している。これは、指標作成時の直前のＭ分間のうちＨＦの変化の絶対値がＹ（ｍｓｅｃ^２）を超えた回数を測定し、その回数を眠気指標とするものである。すなわち、ＨＦＹ＿Ｍは、直前のＭ分間のうちＨＦの差分の絶対値がＹ（ｍｓｅｃ^２）を超えた場合を抽出し、その回数をＭ分間における眠気指標として捉える。図６は、実験開始２１分後において、その直前４分間におけるＨＦの差分の絶対値が２０ｍｓｅｃ^２を超えた回数を調べる場合（ＨＦ２０＿４）の抽出事例を示したものである。

睡眠の質情報取得手段１２は、眠気指標演算手段１１（第１眠気指標演算手段１１１、第２眠気指標演算手段１１２）を用いて眠気の状態分析を行う分析対象時間帯より前における被験者の睡眠時の質を評価する手段である。「分析対象時間帯より前における被験者の睡眠」とは、数分から数十分程度の短時間の睡眠ではなく、所定時間以上の睡眠であり、レム睡眠及びノンレム睡眠の睡眠周期が少なくとも１サイクル（平均で約９０分）は伴う睡眠を意味する。典型的には、分析対象時間帯の前日にける通常の夜間睡眠、すなわち、３サイクル〜５サイクル前後の睡眠周期を伴う睡眠を指す。「睡眠の質」とは、このような睡眠時において「深い睡眠」の時間的割合であり、睡眠の質情報取得手段１２はその割合を評価する。ここでいう「深い睡眠」とは、睡眠段階３，４の徐波睡眠をいい、睡眠の質情報取得手段１２は、全睡眠時間に対する徐波睡眠の割合を評価する。

睡眠の質情報取得手段１２は、睡眠の状況を測定できる装置からそれらの情報を得る。具体的には、被験者に睡眠情報記録装置２を付設し、睡眠の質情報取得手段１２は、この睡眠情報記録装置２から出力される各種情報（睡眠開始時刻、起床時刻、睡眠時間、睡眠深度等）を取得して記憶する。なお、睡眠情報記録装置２としては、脳波計などを用いることができるが、簡易な装置として、Ｔｒｉｎｉｔｙ社製、商品名「ＵＰｂｙＪＡＷＢＯＮＥ」と呼ばれるライフログツールを用いることもできる。

眠気指標演算手段１１（第１眠気指標演算手段１１１、第２眠気指標演算手段１１２）により眠気指標を求める場合、上記のように、第１眠気指標演算手段１１１では、ＲＲＩ差分Ｘ及び変化期間Ｍの値の決定、第２眠気指標演算手段１１２では、ＨＦ差分Ｙ及び変化期間Ｍの値の決定が必要となるが、本実施形態では、これを上記の睡眠の質情報取得手段１２において取得した睡眠の質情報を加味して決定する。すなわち、眠気指標演算手段１１（第１眠気指標演算手段１１１、第２眠気指標演算手段１１２）は、眠気指標を求める演算を行う際に、睡眠の質情報取得手段１２において取得した睡眠の質情報にアクセスして演算条件となる上記各値を決定する。

本実施形態では、後述の実験例の実験結果に基づいてこれらの値を決定した。具体的には、睡眠の質情報取得手段１２が睡眠情報記録装置２から取得した深い睡眠の時間的な割合に関する情報が、所定の範囲の場合には、眠気指標演算手段１１である第１眠気指標演算手段１１１、第２眠気指標演算手段１１２は、いずれも、時間幅（変化期間Ｍ）を所定時間幅以上に設定し、深い睡眠の時間的な割合が、所定の範囲を下回る場合と上回る場合には、時間幅（変化期間Ｍ）を上記所定時間幅よりも短い時間幅で設定する。後述の実験例から、より具体的には、深い睡眠の時間的な割合が所定の範囲を下回る２５％以下、及び、所定の範囲以上である４５％以上の場合をいずれも条件１とし、時間幅（変化期間Ｍ）を１〜３分に設定することが好ましく、所定の範囲である２５％と４５％との間（２５％〜４５％）の場合には、条件２として、時間幅（変化期間Ｍ）を５〜７分に設定することが好ましい。

（実験例）
・実験条件
まず、被験者ＡからＧについて、実験実施日の前日の睡眠を睡眠の質情報取得手段１２が睡眠情報記録装置２から取得し、深い睡眠の時間的な割合により、上記した条件１及び条件２に分類した。結果を表１〜３に示す。なお、被験者ＡからＧの年齢、身長、体重、性別は表４のとおりである。睡眠情報記録装置２は、上記のＴｒｉｎｉｔｙ社製、商品名「ＵＰｂｙＪＡＷＢＯＮＥ」を用いた。

実験実施日における実験方法は次のとおりである。
まず、実験実施日の昼食を１２時から１３時の間にとってもらい、実験の開始時刻は１４時頃から１６時頃とした。実験直前の約１０分間は、着座状態で安静に待機させてリラックスさせ、６０分間実験を行った。

実験は、室温約２０℃に保たれた直射日光のあたらない部屋で行い、照明は常に消した状態として、実験室の扉を閉じて密室空間とした。また、自動車運転中の状態を再現するため、ハンドル、アクセルを設置すると共に、被験者の正面にディスプレイを設置し、高速道路運転中の動画を見させて行った。なお、被験者が経過時間を把握することを防ぐため、腕時計、携帯電話、スマートフォン等は身に付けず、ディスプレイにも時刻表示がなされないようにした。

実験中、被験者は、左手の人差し指に脈波測定用センサー（ＮＯＨＩＮ社製、成人用フィンガークリップセンサー８０００ＡＡ）を装着して指尖容積脈波をサンプリング周波数２００Ｈｚで測定した。

被験者の眠気は、眠気評価のぶれを減らすため、被験者がボタンを押す行為を伴う主観眠気ではなく、顔表情から眠気を判断する客観眠気を評価した。眠気の判断基準は、瞳孔の見えている割合等をもとに、図７のフローチャートに従って行った。顔表情は赤外線カメラにより撮影し、１分毎に、覚醒、少し眠い、眠い、睡眠中の４段階で判断して記録した。

また、第１眠気指標演算手段１１１では、「ＲＲＩＸ＿Ｍ」について、ＲＲＩ差分Ｘを２０から５０まで５刻みに変え、変化期間Ｍを１から７まで変えて指標を求め、第２眠気指標演算手段１１２では、指標「ＨＦＹ＿Ｍ」について、ＨＦ差分Ｙを５から３０まで５刻みに変え、変化期間Ｍを１から７まで変えて指標を求めた。第１眠気指標演算手段１１１及び第２眠気指標演算手段１１２によって求めた各指標と被験者の眠気との相関を調べ、相関係数を求めた。

・実験結果
ａ）第１眠気指標演算手段１１１における「ＲＲＩＸ＿Ｍ」について
（１）深い眠りの割合が２５％以下及び４５％以上の条件１に係る被験者集団、すなわち、眠りが浅いか、逆に熟睡時間の長い人の集団の場合
代表事例を図８〜図９に示す。いずれも、横軸が変化期間Ｍで、縦軸がＲＲＩＸ＿Ｍにより求めた演算結果と眠気レベルと相関係数であり、ＲＲＩ差分Ｘの値毎に示したものである。図８は、被験者Ｈの１２月８日のデータであり、図９は被験者Ａの１２月８日のデータである。

まず、図８を見ると、ＲＲＩ差分Ｘの値に拘わらず、変化期間Ｍが大きくなるにつれて眠気レベルとの相関係数が低くなる傾向にある。図９では、全体のうち、相関係数の高いＲＲＩ差分Ｘ＝２０〜３５ｍｓに注目すると、変化期間Ｍ＝２ｍｉｎのときに最大となり、変化期間Ｍが大きくなるにつれて相関係数が減少している。他の被験者でもこれらと同様の傾向が見られ、この集団の共通点は、変化期間Ｍの値が１〜３ｍｉｎという小さい値の場合に眠気レベルとの相関係数が高いことがわかった。

（２）深い眠りの割合が２５％〜４５％（２５％超４５％未満）の条件２に係る被験者集団の場合
図１０〜図１１が代表事例であり、このうち、図１０は、被験者Ｂの１２月７日のデータであり、図１１は被験者Ａの１２月１１日のデータである。

図１０から、変化期間Ｍの値が大きいほど、眠気レベルとの相関係数が高いことがわかる。この傾向は他の被験者でも同様であった。図１１は、図９と同じ被験者Ａのデータであるが、同じ被験者であっても、最大相関係数を示す値が、Ｘ、Ｍのいずれも異なっている。これは、同じ被験者であっても、前日の睡眠における深い眠りの割合によって、眠気推定を行う際のＸ、Ｍの値を変えることにより、より相関性の高い結果が得られることを示すものである。

ｂ）第２眠気指標演算手段１１２における「ＨＦＹ＿Ｍ」について
（１）深い睡眠の割合が２５％以下及び４５％以上の条件１に係る被験者集団、すなわち、眠りが浅いか、逆に熟睡時間の長い人の集団の場合
代表事例を図１２〜図１３に示す。図１２は、図８と同じ被験者Ｈの１２月８日のデータであり、変化期間Ｍが３以下の小さいときの方が、眠気との相関が高い傾向にある。図１３は、被験者Ｂの１１月２７日のデータであり、変化期間Ｍ＝３のときに相関係数が最大で、Ｍが大きくなるにつれて相関係数が小さくなっている。なお、図１２及び図１３のデータでは、相関係数が負になる場合があり、ＨＦ差分Ｙ及び変化期間Ｍの値の設定によっては、適切な眠気推定結果が得られないことがわかる。

（２）深い睡眠の割合が２５％〜４５％（２５％超４５％未満）の条件２に係る被験者集団の場合
図１４〜図１５が代表事例であり、このうち、図１４は、被験者Ｅの１２月１１日のデータであり、図１５は、図１３と同じ被験者Ｂの１２月７日のデータである。いずれも、変化期間Ｍが大きくなるほど相関係数が高くなる傾向が見られる。また、被験者Ｂについて、深い眠りの割合が条件２に分類される図１５の１２月７日のデータと、深い眠りの割合が条件１に分類される図１３の１１月２７日のデータとを比較すると、同じ被験者であっても、前日の深い眠りの割合によってＹ、Ｍの値を異ならせることで、より高い相関が得られることがわかる。

ｃ）条件１，２のいずれにも当てはまらない事例
図１６及び図１７は、１２月１０日の被験者Ｃのデータであり、図１６は第１眠気指標演算手段１１１における「ＲＲＩＸ＿Ｍ」で求めた眠気指標に関するデータで、図１７は第２眠気指標演算手段１１２における「ＨＦＹ＿Ｍ」で求めた眠気指標に関するデータである。

被験者Ｃの１２月１０日の前日の深い睡眠の割合は４８．４％であり、本来、条件１に相当する結果が得られるはずである。しかしながら、図１６及び図１７共に、変化期間Ｍの値が大きくなるほど相関係数が高くなっており、条件１の他の事例とは異なる傾向を示した。すなわち、前日の深い睡眠の割合の結果に従って条件１で推定すると、被験者Ｃの１２月１０日の実験の場合、相関性の高い眠気推定を行うことができない。これは、上記の睡眠情報記録装置２であるライフログツールの装着が正しくないなど、被験者Ｃの前日の睡眠の質の計測が正確ではなかったことによるか、あるいは、ライフログツールを装着した夜の睡眠以外に居眠りをしていて、実際の合計睡眠時間が計測値と異なるものであったことによるものと考えられる。

上記の実験から、前日の睡眠の質情報によって使いわけることで、各被験者の指標と眠気の相関が大きくなることがわかった。すなわち、眠気指標を求める際の変化期間Ｍ（ｍｉｎ）を、「ＲＲＩＸ＿Ｍ」及び「ＨＦＹ＿Ｍ」のいずれの場合も、前日の深い睡眠の割合が条件１に当てはまる場合には、１〜３分に設定し、条件２に当てはまる場合には、５〜７分に設定すると、より高い相関が得られる。この変化期間Ｍの値と、ＲＲＩ差分Ｘ、ＨＦ差分Ｙの値について、できるだけ多くの被験者にとってより高い相関係数が得られる指標をまとめると、表５のとおりである。

また、表５で選択した、前日の深い睡眠の割合が条件１に相当する場合に用いる指標及び条件２に相当する場合に用いる指標の両方を、全ての実験データに当てはめて相関係数を求めたものが表６である。

表６から、実験前日の睡眠の質情報によって分類して、変化期間Ｍの値を適用し、より好ましくは、ＲＲＩ差分Ｘ、ＨＦ差分Ｙの値も分類して適用することで、相関係数の高い眠気推定結果が得られることがわかる。なお、被験者Ｆの１１月２４日の実験は条件１に分類される。相関係数０．２以下の場合、眠気レベルとの間に相関がないと言えるので、それを除外すると、１１月２４日の被験者Ｆは、条件１、条件２のいずれに分類してもそれほど変わらないが、深い睡眠の割合に従って条件１で分類したものである。

図１８〜図１９は、条件１に分類して求めたＲＲＩ２０＿２、ＨＦ５＿２による眠気推定結果と、顔表情による４段階の眠気レベルとの相関の高い事例を示し、図２０〜図２１は、条件２に分類して求めたＲＲＩ２５＿７、ＨＦ５＿７による眠気推定結果と、顔表情による４段階の眠気レベルとの相関の高い事例を示す。

これらの図から、本実施形態の生体状態推定装置１０において、眠気指標演算手段１１（第１眠気指標演算手段１１１、第２眠気指標演算手段１１２）により出力される眠気推定結果が、睡眠の質情報取得手段１２によって上記条件１，２に分類して変化期間Ｍ、ＲＲＩ差分Ｘ、ＨＦ差分Ｙの値を選択して適用しているため、被験者の眠気レベルとの相関性の高く、本実施形態の生体状態推定装置１は、従来よりも精度の高い眠気推定を行うことができると言える。

なお、上記実施形態においては、眠気指標演算手段１１として、拍動間隔（ＲＲ間隔）のデータを求める手段を用いているが、眠気指標を抽出可能な自律神経評価指標がこれに限定されるものではないことはもちろんである。

例えば、眠気指標演算手段１１としては、周波数傾き時系列波形を求める手段が挙げられる。生体信号測定装置１として、例えば背部体表脈波測定装置から得られる背部体表脈波（ＡＰＷ）の時系列波形（以下、「原波形」というが、ここでいう原波形には、体動等の分析に使用しない成分をフィルタリング処理した後の波形の場合も含む））から周波数の時系列波形を求めた後、周波数の時系列波形をスライド計算して周波数傾き時系列波形を求める。

周波数傾き時系列波形を求める手法としては、本出願人による上記特許文献１及び２に開示されているように、背部体表脈波（ＡＰＷ）の時系列波形において、正から負に切り替わる点（ゼロクロス点）を用いる手法（ゼロクロス法）と、背部体表脈波（ＡＰＷ）の時系列波形を平滑化微分して極大値（ピーク点）を用いて時系列波形を求める方法（ピーク検出法）の２つの方法がある。

ゼロクロス法では、ゼロクロス点を求めたならば、それを例えば５秒毎に切り分け、その５秒間に含まれる時系列波形のゼロクロス点間の時間間隔の逆数を個別周波数ｆとして求め、その５秒間における個別周波数ｆの平均値を当該５秒間の周波数Ｆの値として採用する。そして、この５秒毎に得られる周波数Ｆを時系列にプロットすることにより、周波数の変動の時系列波形を求める。

ピーク検出法では、背部体表脈波（ＡＰＷ）の上記原波形を、例えば、ＳａｖｉｔｚｋｙとＧｏｌａｙによる平滑化微分法により極大値を求める。次に、例えば５秒ごとに極大値を切り分け、その５秒間に含まれる時系列波形の極大値間の時間間隔の逆数を個別周波数ｆとして求め、その５秒間における個別周波数ｆの平均値を当該５秒間の周波数Ｆの値として採用する。そして、この５秒毎に得られる周波数Ｆを時系列にプロットすることにより、周波数の変動の時系列波形を求める。

そして、ゼロクロス法又はピーク検出法により求められた周波数の変動の時系列波形から、所定のオーバーラップ時間で所定の時間幅の時間窓を設定し、時間窓毎に最小二乗法により周波数の傾きを求め、その傾きの時系列波形を出力する。このスライド計算を順次繰り返し、ＡＰＷの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。

背部体表脈波（ＡＰＷ）は、中枢系である心臓の制御の様子を主として含む生体信号、すなわち、動脈の交感神経支配の様子、並びに、交感神経系と副交感神経系の出現情報を含む生体信号であり、ゼロクロス法により求めた周波数傾き時系列波形は、心臓の制御の状態により関連しており、交感神経の出現状態を反映しているが、ピーク検出法により求めた周波数傾き時系列波形は、心拍変動により関連している。従って、入眠予兆現象やあくびなどの眠気を示す兆候は、ゼロクロス法を用いて求めた周波数傾き時系列波形の変化傾向（振幅が所定以上の拡大を示した後、収束傾向を示すか否か、あるいは、周期が長くなる傾向にあるか等）から抽出することができる。また、ピーク検出法を用いて求めた周波数傾き時系列波形が心拍変動に関連していることから、上記実施形態におけるＲＲ間隔を求めるのに有効である。

このようにして周波数傾き時系列波形を求める場合、上記のように、所定の時間幅でスライド計算を行うが、この時間幅の設定に当たって、睡眠の質情報取得手段１２から得られる「分析対象時間帯より前における被験者の睡眠」における質を考慮することが好ましい。すなわち、上記実験結果から、深い睡眠の割合が２５％以下及び４５％以上の条件１に該当する場合には、スライド計算の時間幅（上記実験の変化期間Ｍ）を短い時間（例えば、３分）に設定し、深い睡眠の割合が２５％〜４５％（２５％超４５％未満）の条件２に該当する場合には、スライド計算の時間幅（上記実験の変化期間Ｍ）を長い時間（例えば、６分）に設定するというように演算条件を異ならせて、眠気指標を抽出することが好ましい。上記実験における条件１は、熟睡時間の短い場合と熟睡時間が長い被験者が含まれるため（表１参照）、熟睡できずに体調が悪い場合と熟睡して体調のよい場合には時間幅を短めにし、普通程度の体調か若干熟睡できなかったと感じる場合に時間幅を長めに設定するといった分類により演算条件を異ならせることも可能である。

上記実施形態の眠気指標演算手段１２から得られる眠気指標は、眠気の質情報取得手段１２から得た眠気の質である深い睡眠の割合を考慮しているため、実際の眠気との相関性が高い。そこで、次に、この眠気指標演算手段１２から得られる眠気指標を、眠気レベル１〜４（眠気レベル１：覚醒、眠気レベル２：少し眠い、眠気レベル３：眠い、眠気レベル４：睡眠中）に変換して眠気レベルを判定する実施形態について説明する。

本実施形態では、図２２に示したように、生体状態推定装置１０が、眠気指標演算手段１２（第１眠気指標演算手段１１１、第２眠気指標演算手段１１２）の出力結果である眠気指標を眠気レベルに変換する眠気レベル判定手段１３を有している。すなわち、コンピュータから構成される生体状態推定装置１０に、眠気レベル判定手段１３として機能する眠気レベル判定手順を実行させるコンピュータプログラムが設定されている。

本実施形態の眠気レベル判定手段１３は、眠気指標演算手段１２（第１眠気指標演算手段１１１、第２眠気指標演算手段１１２）の出力結果である眠気指標のうち、表７に示した各指標を用いて判定する。

具体的には、図２３に示したように、まず、各指標に対応する教師データに相当するデータセットを作成する。次いで、そのデータを用いて正準判別分析を行い、正準判別関数を３つ作り、３つの関数をもとに正準判別量を各眠気レベルの群を離してプロットして判別マップを作成する。そして、新たに被験者から得られた分析対象時間帯の生体信号をもとに、眠気指標演算手段１２によって求めた眠気指標を正準判別関数に代入し、最も近い眠気レベルを判定する。図２４は、判別マップの一例であり、被験者Ａの１１月２５日のデータを教師データとしたときの判別マップである。なお、図の横軸を正準判別関数１、縦軸を正準判別関数２としており、正準判別関数３は判別に影響がないので省略され、２軸平面としている。

本実施形態では、２つの手法で眠気レベルを判定した。一方の手法は、被験者個人毎に、初回の実験のデータを利用して教師データセットを作成した（個人の教師データセットによる推定）。当該被験者が条件１又は条件２に該当する実験回数が３回以上の場合は、初回の実験又は初回と２回目の実験を教師データセットに用い、残りの実験において眠気レベル判定を行った。他方の手法は、判定対象の被験者のデータ以外の全ての被験者のデータを用いて教師データセットを作成した（一般の教師データによる推定）。なお、眠気レベルは、データ数だけ算出されるが、そのままプロットすると状態把握が却って困難になるため、１分毎に平均してプロットした。

なお、表７及び後述の判定結果において示されている「ＭＡＫｅ」は、参考指標として採用したものであり、基準電位と眼周辺の電位差を利用するＥＯＧ法によって測定（本実施形態では、「生体情報収録装置ＰｏｌｙｍａｔｅＩＩＡＰ２１６」に標準付設のＡＣＴ生体電極を利用して測定）した眼球運動から求めた眠気指標である。具体的には、サンプリング周波数２００Ｈｚで計測した眼球運動波形を２０００点毎に取り出し、ＦＦＴを行い周波数に対応するスペクトル密度を計算する。得られたパワースペクトル密度のうち、０〜０．３Ｈｚの積分値をＬＦｅ、３〜１０Ｈｚの積分値をＨＦｅとして計算する。そして、Ｋｅ＝ＬＦｅ／（ＨＦｅ＋ＫＦｅ）が眠気と相関があり、Ｋｅの値が１に近づくほど眠気が大きくなる（「眼球運動センシングによる自動車運転時の眠気評価と覚醒刺激に関する研究」、東京大学博士論文、２００９、有光知里）。しかし、Ｋｅをそのまま用いると変化が激しいため、本実施形態では、直前５００点の単純移動平均を求めトレンドを見るようにし、その指標を「ＭＡＫｅ」としている（図２５参照）。

表８、表９は、本実施形態において眠気レベルを判定する、上記実施形態の指尖容積脈波を用いた被験者指標「ＲＲＩ＿Ｘ」又は「ＨＦＹ＿Ｍ」と眠気の相関、及び、眼球運動を用いた指標「ＭＡＫｅ」と眠気との相関をまとめて示したものである。表８は条件１に関するデータで、表９は条件２に関するデータである。

次に、本実施形態の眠気レベル判定手段１３によって出力される推定眠気レベルの判定結果を説明する。
（１）条件１の被験者の眠気レベルの判定結果
被験者個人の教師データによる推定成功率（顔表情評価による眠気（以下、場合により「顔表情眠気」と略記）と推定眠気レベルとの一致率）及び顔表情評価による眠気との相関係数を表１０の上段に示し、当該被験者を含まない一般の教師データによる推定成功率及び顔表情による眠気との相関係数を表１０の下段に示す。

ａ）被験者Ａの判定結果
表１１は、１１月２５日の被験者Ａのデータによって作成された教師データの正準判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数である。分散の割合が大きい関数が眠気レベルをよく判別できているということになる。個人の教師データを用いた推定眠気レベルは、指標ＲＲＩ２０＿３、ＲＲＩ２０＿２、ＭＡＫｅの影響が大きいということが判別関数１の構造行列の大小関係の比較でわかる。
表１２は、被験者Ａ以外の一般の被験者を教師データにした判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数を示している。この一般の被験者の教師データを用いた推定眠気レベルでは、ＭＡＫｅの影響が最も大きかった。

図２６は、１１月２５日の被験者Ａのデータを教師データセットした判別分析をもとに、１２月８日の被験者Ａの推定眠気レベルを判定した結果であり、図２７は、被験者Ａ以外の一般の教師データセットとした判別分析をもとに、１２月８日の被験者Ａの推定眠気レベルを判定した結果である。
これらの図から、眠気の変化の傾向は両者ともに概ね捉えられていることがわかる。定量的に見てもそれぞれの相関係数が０．６８、０．８０であることから、眠気の変化を捉えることができている。但し、本来２０分頃から入眠しているが、推定眠気レベルでは１０分頃から眠気レベル４「睡眠中」を示しており、眠気レベルの判定精度の点では改善の余地がある。

ｂ）被験者Ｆの判定結果
表１３は、１１月２４日の被験者Ｆのデータによって作成された教師データの正準判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数である。ＭＡＫｅの値から、眼球運動のデータの影響が大きいことがわかる。
表１４は、被験者Ｆ以外の一般の被験者を教師データにした判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数を示している。この一般の被験者の教師データを用いた推定眠気レベルでは、判別関数の分散の割合が９７．２％となっており、判別関数１によってほぼ判別されていることがわかる。またその主因子がＭＡＫｅだということもわかる。

図２８は、１１月２４日の被験者Ｆのデータを教師データセットした判別分析をもとに、１月１４日の被験者Ｆの推定眠気レベルを判定した結果である。
図２８から、顔表情眠気レベルが１４分頃の眠気レベル４「睡眠中」になるのに合わせて推定眠気レベルも上昇しており、３３分頃の眠気レベル１「覚醒」になっている箇所は明確に推定できている。従って、概ね眠気の変化の傾向は捉えることができることがわかる。相関係数も０．７９と高く、推定眠気レベルが、顔表情眠気と相関があることがわかる。但し、推定眠気レベルは、顔表情眠気で眠気レベル４「睡眠中」に至る前にそのことを捉えているわけではないので、入眠予兆を捉えるということはできていない。
図２９は、被験者Ｆ以外の一般の教師データセットとした判別分析をもとに、１月１４日の被験者Ｆの推定眠気レベルを判定した結果である。こちらも相関係数は０．７７と高い値を示しているが、顔表情眠気での眠気レベル４「睡眠中」を、推定眠気レベでは推定できていない。

ｃ）被験者Ｇの判定結果
表１５は、１２月１０日の被験者Ｇのデータによって作成された教師データの正準判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数である。被験者Ｇの場合、判別関数１の構造行列に着目するとＲＲＩ２０＿２の係数が最も大きく、他のどの指標も複合的に推定に使われていることがわかる。
しかし、表１６の被験者Ｇ以外の一般の被験者を教師データにした判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数では、被験者Ａ、被験者Ｆと同様に、ＭＡＫｅの影響が大きいことがわかる。

図３０は、１２月１０日の被験者Ｇのデータを教師データセットした判別分析をもとに、１月１９日の被験者Ｇの推定眠気レベルを判定した結果である。図３１は、被験者Ｇ以外の一般の教師データセットとした判別分析をもとに、１月１９日の被験者Ｇの推定眠気レベルを判定した結果である。
いずれも、長時間寝ている時間帯を推定眠気レベルが判定しており、被験者Ａ、被験者Ｆと比べて高い推定正解率、相関関数を示している。また、個人による推定よりも一般による推定の方が精度が向上していると共に、顔表情眠気で眠気レベル４「睡眠中」に至る数分前に推定眠気レベルは眠気レベル４に至っており、入眠予兆も検出できていると言える。

以上より、参考指標ＭＡＫｅは、個人はもちろん一般による推定でも推定眠気レベルの判定精度が高いことがわかる。これに対し、脈波は、被験者ごとの個人差が眼球運動よりも大きいと考えられるが、前日の睡眠の質を考慮した本発明によれば、脈波を用いた場合でも、少なくとも、個人による推定ではＭＡＫｅを用いた場合に匹敵する精度で眠気レベルを推定できると言える。

（２）条件２の被験者の眠気レベルの判定結果
表１７に、条件２に該当する被験者について、個人で推定した眠気と顔表情眠気の比較によって算出された推定正解率及び相関係数、及び、当該被験者を含まない一般の教師データによる推定成功率及び顔表情による眠気との相関係数を示す。なお、個人による推定では、同一被験者で条件２に３回該当する場合、１回学習させた場合と、２回学習させた場合について判定を行った。

ａ）被験者Ｄの判定結果
表１８は、１２月１２日の被験者Ｄのデータによって作成された教師データの正準判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数である。被験者Ｄの場合、個人による推定の際の判別関数１の係数に着目すると、ＭＡＫｅの係数が最も大きく、被験者Ｄの教師データによる推定もＭＡＫｅの影響が大きいことがわかる。また、判別関数２の分散の割合が３０．２％となっており、判別関数２を含めた平面的な判別が行われていた。
表１９は、被験者Ｄ以外の一般の被験者を教師データにした判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数を示している。分散の割合は、判別関数１が９８．９％と高く、判別関数１でほとんど判別され、ＭＡＫｅの影響が大きかった。

図３２は、１２月１２日の被験者Ｄのデータを教師データセットした判別分析をもとに、１２月１３日の被験者Ｄの推定眠気レベルを判定した結果である。推定眠気は、２２分の入眠を事前に捉えていることがわかる。２８分頃には顔表情眠気が眠気レベル１「覚醒」に対して、推定眠気は眠気レベル４「睡眠中」を示しており、この部分では推定結果が妥当ではないが、その他の部分は眠気の変化の傾向と概ね一致しており、相関係数は０．５８であった。
図３３は、一般の教師データセットとした判別分析をもとに、１２月１３日の被験者Ｄの推定眠気レベルを判定した結果である。表１７では、被験者の推定正解率が、一般による推定の方が個人による推定よりも高いが、図３３を見ると、全体的に推定された眠気レベルの推定の値が低めになっていた。

ｂ）被験者Ｆの判定結果
表２０は、１月１１日の被験者Ｆのデータによって作成された教師データの正準判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数であり、表２１は、被験者Ｆ以外の一般の被験者を教師データにした判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数を示している。いずれの場合も、ＭＡＫｅの値から、眼球運動のデータの影響が大きいことがわかる。

図３４は、１月９日の被験者Ｆのデータを教師データセットした判別分析をもとに、１月１１日の被験者Ｆの推定眠気レベルを判定した結果である。推定眠気は、１３分の入眠を事前に捉えていることがわかる。しかし、４０分以降は顔表情眠気が眠気レベル１「覚醒」を示しているのに対し、推定眠気は眠気レベル３「眠い」を示しており、判定結果に乖離があった。
図３５は、被験者Ｆ以外の一般の教師データセットとした判別分析をもとに、１月１１日の被験者Ｆの推定眠気レベルを判定した結果である。全体的に眠気の傾向は捉えており、４０分頃の眠気レベルが小さくなっている傾向も個人による推定より捉えていることがわかる。相関係数も、個人による推定「０．４９」から一般による推定「０．６６」へと上昇している（表１７参照）。

ｃ）被験者Ｇの判定結果
表２２は、１２月１２日の被験者Ｇのデータによって作成された教師データの正準判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数であり、表２３は、被験者Ｇ以外の一般の被験者を教師データにした判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数を示している。いずれの場合も、ＭＡＫｅの値から、眼球運動のデータの影響が大きいことがわかる。

図３６は、１２月１２日の被験者Ｇのデータを教師データセットした判別分析をもとに、１月１６日の被験者Ｇの推定眠気レベルを判定した結果である。入眠の予測はできていないが長時間の睡眠を捉えている。
図３７は、被験者Ｇ以外の一般の教師データセットとした判別分析をもとに、１月１６日の被験者Ｇの推定眠気レベルを判定した結果である。入眠の予測はできていないが、顔表情による眠気が眠気レベル４になった時点に対し、推定眠気が１分遅れで眠気レベル４になっているため、図３６よりも高い精度で推定できている。

ｄ）被験者Ｅの判定結果
表２４は、１２月１１日の被験Ｅのデータによって作成された教師データの正準判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数である。被験者Ｅの場合、全ての実験で指標作成期間（７〜６０分）において眠気レベル１「覚醒」に判定されることはなかった（図３８参照）。このことから、眠気レベル２．３，４に分ける判別分析を行っており、判別関数は２種類となっている。個人による推定の際の判別関数１の係数に着目すると、１回学習させた場合ではＭＡＫｅの影響が大きかった。
しかし、表２５に示したように、被験者Ｅの１２月５日と１２月９日の２回のデータを学習させた場合には、ＨＦ５＿７とＭＡＫｅが同程度に影響を及ぼしていることがわかる。
表２６は、被験者Ｅ以外の一般の被験者を教師データにした判別関数の正準相関、分散の割合及び構造行列係数を示しているが、この場合は、ＭＡＫｅの値から、眼球運動のデータの影響が大きいことがわかる。

図３８は、１２月５日の被験者Ｅのデータを教師データセットした判別分析をもとに、１２月１１日の被験者Ｅの推定眠気レベルを判定した結果である。図３９は、１２月５日及び１２月９日の２回の被験者Ｅのデータを教師データセットした判別分析をもとに、１２月１１日の被験者Ｅの推定眠気レベルを判定した結果である。
上記の表１４によると、１回学習させたときよりも２回学習させたときの推定成功率が上昇しているが相関係数が低い。これは、図３８、図３９に示したように、顔表情による眠気では常に眠気レベル４であるのに対し、３８分頃の推定眠気が大きく変動しているためである。この点、図４０の一般による推定でも、同様の推定眠気と顔表情眠気のずれがあった。

以上より、条件２の被験者の場合、その多くが眼球運動の指標ＭＡＫｅの影響が最も大きかった。しかし、個人差が眼球運動よりも大きい脈波であっても、前日の睡眠の質を考慮した本発明によれば、被験者Ｅのように、脈波のデータの影響が大きいものもあった。

１生体信号測定装置
１０生体状態推定装置
１１眠気指標演算手段
１１１第１眠気指標演算手段
１１２第２眠気指標演算手段
１２睡眠の質情報取得手段
１３眠気レベル判定手段

Claims

生体信号測定装置により測定された生体信号を用いて生体の状態を推定する生体状態推定装置であって、
前記生体信号から自律神経評価指標を求め、この自律神経評価指標から眠気指標を求める眠気指標演算手段と、
前記眠気指標演算手段により眠気指標を求める分析対象時間帯より前に生じた、１サイクル以上の睡眠周期を伴った睡眠時間帯における睡眠の質情報を取得する睡眠の質情報取得手段と
を具備し、
前記眠気指標演算手段が、前記睡眠の質情報取得手段から得られる睡眠の質情報に応じて演算条件を異ならせて前記眠気指標を求める手段であり、
前記睡眠の質情報取得手段は、前記１サイクル以上の睡眠周期を伴った睡眠時間帯における深い睡眠の時間的な割合を取得し、
前記眠気指標演算手段は、所定の時間幅毎に眠気指標を求め、その眠気指標を時系列に出力する手段であって、前記演算条件である前記所定の時間幅を、前記深い睡眠の時間的な割合に応じて異ならせて前記眠気指標を求めることを特徴とする生体状態推定装置。
前記深い睡眠の時間的な割合が、所定の範囲の場合には、前記眠気指標演算手段における時間幅を所定時間幅以上に設定し、前記深い睡眠の時間的な割合が、前記所定の範囲以下と所定の範囲以上の場合には、前記眠気指標演算手段における時間幅を前記所定時間幅よりも短い時間幅で設定する請求項１記載の生体状態推定装置。
前記眠気指標演算手段から得られる眠気指標を眠気レベルに変換する眠気レベル判定手段をさらに有する請求項１又は２記載の生体状態推定装置。
前記眠気レベル判定手段は、予め、所定の眠気指標を用いて教師データを作成すると共に、その教師データを用いて正準判別分析を行って複数の正準判別関数を作成しておき、分析対象時間帯の生体信号について、前記眠気指標演算手段によって求められた眠気指標を、前記正準判別関数に代入して最も近い眠気レベルを判定する手段である請求項３記載の生体状態推定装置。
コンピュータに、生体信号測定装置により測定された生体信号を用いて眠気を推定する手順を実行させるコンピュータプログラムであって、
前記眠気を推定する手順として、
前記生体信号から自律神経評価指標を求め、この自律神経評価指標から眠気指標を求める眠気指標演算手順と、
前記眠気指標演算手順により眠気指標を求める分析対象時間帯より前に生じた、１サイクル以上の睡眠周期を伴った睡眠時間帯における睡眠の質情報を取得する睡眠の質情報取得手順と
を実行させる構成であり、
前記眠気指標演算手順が、前記睡眠の質情報取得手順の実行により得られる睡眠の質情報に応じて演算条件を異ならせて前記眠気指標を求める手順であり、
前記睡眠の質情報取得手順は、前記１サイクル以上の睡眠周期を伴った睡眠時間帯における深い睡眠の時間的な割合を取得し、
前記眠気指標演算手順は、所定の時間幅毎に眠気指標を求め、その眠気指標を時系列に出力する手順であって、前記演算条件である前記所定の時間幅を、前記深い睡眠の時間的な割合に応じて異ならせて前記眠気指標を求めるコンピュータプログラム。
前記深い睡眠の時間的な割合が、所定の範囲の場合には、前記眠気指標演算手順における時間幅を所定時間幅以上に設定し、前記深い睡眠の時間的な割合が、前記所定の範囲以下と所定の範囲以上の場合には、前記眠気指標演算手順における時間幅を前記所定時間幅よりも短い時間幅で設定する請求項５記載のコンピュータプログラム。
前記眠気指標演算手順から得られる眠気指標を眠気レベルに変換する眠気レベル判定手順をさらに実行する請求項５又は６に記載のコンピュータプログラム。
前記眠気レベル判定手順は、予め、所定の眠気指標を用いて教師データを作成すると共に、その教師データを用いて正準判別分析を行って複数の正準判別関数を作成しておき、分析対象時間帯の生体信号について、前記眠気指標演算手順の実行によって求められた眠気指標を、前記正準判別関数に代入して最も近い眠気レベルを判定する請求項７記載のコンピュータプログラム。