JP6791708B2

JP6791708B2 - 眠気推定装置及び眠気推定プログラム

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Publication number: JP6791708B2
Application number: JP2016195181A
Authority: JP
Inventors: 朋行真尾; 秀俊奥富
Original assignee: Toshiba Information Systems Japan Corp
Current assignee: Toshiba Information Systems Japan Corp
Priority date: 2016-09-30
Filing date: 2016-09-30
Publication date: 2020-11-25
Anticipated expiration: 2036-09-30
Also published as: JP2018057450A

Description

この発明は、眠気推定装置及び眠気推定プログラムに関するものである。

本願発明者らは、ＲＲＩ取得手段、指標値計算手段、眠気推定手段を備える眠気推定装置の出願を行った。この発明は、心電図信号のＲ波に相当する信号を検出するＲＲＩセンサにより得られる信号からＲ−Ｒ間隔のデータであるＲＲＩデータを取得するＲＲＩ取得手段と、前記ＲＲＩデータを統計処理した結果及び／または前記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する複数種の活動指標について指標値を計算する指標値計算手段と、各活動指標に関する閾値により評価する推定関数によって構成される眠気推定ルールに基づき、前記指標値計算手段により算出された指標値を評価し眠気を推定する眠気推定手段とを備えるものである（特許文献１参照）。

ところで、作業開始に比べて心拍数は時間と共に低下してゆく傾向にあることが知られている。また、上記発明において用いた活動指標であるＳＤＳＤ（ＲＭＳＳＤ）、ｐＮＮ５０などの副交感神経に関係する活動指標は、時間経過と共にその値が大きくなる傾向にある。

しかしながら、上記発明の眠気推定ルールに用いられている閾値は、活動指標の平均値や最小値或いは最大値である。つまり、当該閾値は時間経過に関わりなく一定の値のものである。従って、閾値が一定値であるのに対し、この閾値を用いて評価する対象の活動指標が時間経過と共に変動するため、ある時点では不適切な閾値によって評価が行われていることになり、適切な眠気推定を行うことができないという問題があった。

一方、特許文献２には、居眠り判定装置において、照度に応じて瞬き検出用の閾値を変更するようにして適切な判定に繋げている。しかしながら、時間経過による変動に追従できるものとはなっていない。

更に、特許文献３には、眠気レベルが所定警報閾値よりも高い場合に警報を出力する警報出力部を備えた居眠り運転防止装置が開示されている。この特許文献３の発明では、警報閾値を補正する警報閾値補正部を備えるものの、眠気レベルが閾値を超えた回数や、眠気レベルが閾値を超えた合計時間等に基づき、補正を行うもので、人間の生理に基づく時間経過を考慮したものとなっていない。

特開２０１６−１２００６１号公報特開平８−１５３２８８号公報特開２０１５−２１９７７１号公報

本発明は上記のような眠気推定技術の現状に鑑みてなされたもので、その目的は、人間の生理に基づく時間経過を考慮し、時間変化する活動指標に追従して適切な眠気推定を可能とする眠気推定装置及び眠気推定プログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る眠気推定装置は、心電図信号のＲ波に相当する信号を検出するＲＲＩセンサにより得られる信号からＲ−Ｒ間隔のデータであるＲＲＩデータを取得するＲＲＩ取得手段と、前記ＲＲＩデータを統計処理した結果及び／または前記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算する指標値計算手段と、前記指標値計算手段により算出された指標値を閾値により評価し眠気を推定する眠気推定手段と、前記ＲＲＩ取得手段によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し前記指標値計算手段によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関数を算出する近似関数算出手段と、前記近似関数に基づき補正指標値関数を作成し、この補正指標値関数により補正指標値を計算する補正指標値計算手段と、を具備し、前記眠気推定手段は、前記補正指標値を閾値により評価し眠気を推定することを特徴とする。

本発明に係る眠気推定装置では、前記補正指標値計算手段は、指標値計算手段により計算される前記指標値と前記近似関数とにより前記補正指標値関数を求めることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定装置では、前記補正指標値計算手段は、前記相関図からＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値を得て、この平均値を前記補正指標値関数に適用して前記補正指標値関数を作成することを特徴とする。

本発明に係る眠気推定装置では、前記補正指標値計算手段には、少なくとも、第１の補正指標値関数と、この第１の補正指標値関数により大きく指標値を変動させて補正指標値を計算する第２の補正指標値関数とのいずれかを設定して計算可能であることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定装置は、心電図信号のＲ波に相当する信号を検出するＲＲＩセンサにより得られる信号からＲ−Ｒ間隔のデータであるＲＲＩデータを取得するＲＲＩ取得手段と、前記ＲＲＩデータを統計処理した結果及び／または前記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算する指標値計算手段と、前記指標値計算手段により算出された指標値を閾値により評価し眠気を推定する眠気推定手段と、前記ＲＲＩ取得手段によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し前記指標値計算手段によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関数を算出する近
似関数算出手段と、前記近似関数に基づき補正閾値関数を作成し、この補正閾値関数により補正閾値を計算する補正閾値計算手段と、を具備し、前記眠気推定手段は、前記指標値を補正閾値により評価し眠気を推定することを特徴とする。

本発明に係る眠気推定装置では、前記補正閾値計算手段は、前記閾値と前記近似関数とにより前記補正閾値関数を求めることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定装置では、前記補正閾値計算手段は、前記相関図からＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値を得て、この平均値を前記補正閾値関数に適用して前記補正閾値関数を作成することを特徴とする。

本発明に係る眠気推定装置では、前記補正閾値計算手段には、少なくとも、第１の補正閾値関数と、この第１の補正閾値関数により大きく閾値を変動させて補正閾値を計算する第２の補正閾値関数とのいずれかを設定して計算可能であることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定プログラムは、コンピュータを、心電図信号のＲ波に相当する信号を検出するＲＲＩセンサにより得られる信号からＲ−Ｒ間隔のデータであるＲＲＩデータを取得するＲＲＩ取得手段、前記ＲＲＩデータを統計処理した結果及び／または前記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算する指標値計算手段、前記指標値計算手段により算出された指標値を閾値により評価し眠気を推定する眠気推定手段、前記ＲＲＩ取得手段によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し前記指標値計算手段によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関数を算出する近似関数算出手段、前記近似関数に基づき補正指標値関数を作成し、この補正指標値関数により補正指標値を計算する補正指標値計算手段、として機能させ、更に、前記眠気推定手段を、前記補正指標値を閾値により評価し眠気を推定するように機能させることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定プログラムでは、前記補正指標値計算手段を、指標値計算手段により計算される前記指標値と前記近似関数とにより前記補正指標値関数を求めるように機能させることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定プログラムでは、前記補正指標値計算手段を、前記相関図からＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値を得て、この平均値を前記補正指標値関数に適用して前記補正指標値関数を作成するように機能させることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定プログラムでは、前記補正指標値計算手段には、少なくとも、第１の補正指標値関数と、この第１の補正指標値関数により大きく指標値を変動させて補正指標値を計算する第２の補正指標値関数とのいずれかを設定して計算可能に機能させることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定プログラムは、コンピュータを心電図信号のＲ波に相当する信号を検出するＲＲＩセンサにより得られる信号からＲ−Ｒ間隔のデータであるＲＲＩデータを取得するＲＲＩ取得手段、前記ＲＲＩデータを統計処理した結果及び／または前記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算する指標値計算手段、前記指標値計算手段により算出された指標値を閾値により評価し眠気を推定する眠気推定手段、前記ＲＲＩ取得手段によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し前記指標値計算手段によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関
数を算出する近似関数算出手段、前記近似関数に基づき補正閾値関数を作成し、この補正閾値関数により補正閾値を計算する補正閾値計算手段、として機能させ、更に、前記眠気推定手段を、前記指標値を補正閾値により評価し眠気を推定するように機能させることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定プログラムでは、前記補正閾値計算手段を、前記閾値と前記近似関数とにより前記補正閾値関数を求めるように機能させることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定プログラムでは、前記補正閾値計算手段を、前記相関図からＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値を得て、この平均値を前記補正閾値関数に適用して前記補正閾値関数を作成するように機能させることを特徴とする。

本発明に係る眠気推定プログラムでは、前記補正閾値計算手段には、少なくとも、第１の補正閾値関数と、この第１の補正閾値関数により大きく閾値を変動させて補正閾値を計算する第２の補正閾値関数とのいずれかを設定して計算可能に機能させることを特徴とする。

本発明によれば、ＲＲＩ取得手段によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し、指標値計算手段によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関数を算出する近似関数算出手段と、前記近似関数に基づき補正指標値関数を作成し、この補正指標値関数により補正指標値を計算する補正指標値計算手段を備えるので、人間の生理に基づく時間経過を考慮し、時間変化する活動指標に追従して適切な眠気推定を可能とする。

本発明によれば、ＲＲＩ取得手段によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し、指標値計算手段によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関数を算出する近似関数算出手段と、前記近似関数に基づき補正閾値関数を作成し、この補正指閾値関数により補正閾値を計算する補正閾値計算手段とを備えるので、人間の生理に基づく時間経過を考慮し、時間変化する活動指標に追従して適切な眠気推定を可能とする。

本発明に係る眠気推定装置の第１の実施形態を示すブロック図。本発明に係る眠気推定装置の実施形態の動作モードを示すフローチャート。本発明に係る眠気推定装置の第１の実施形態の関数生成モードの動作を示すフローチャート。本発明に係る眠気推定装置の実施形態における相関図作成動作を示す図。本発明に係る眠気推定装置の実施形態における相関図から近似関数作成動作を示す図。本発明に係る眠気推定装置の第１の実施形態において、活動指標としてｐＮＮ５０を用いた相関図から近似関数作成動作を示す図。本発明に係る眠気推定装置の実施形態における相関図からＲＲＩの平均値算出を示す図。本発明に係る眠気推定装置の第１の実施形態の実用モードの動作を示すフローチャート。本発明に係る眠気推定装置の実施形態におけるＲＲＩ平均値算出動作を示す図。本発明に係る眠気推定装置の第１の実施形態の補正指標値関数を用いた場合の評価例と、補正指標値関数を用いない場合の評価の例を示す図。本発明に係る眠気推定装置の第２の実施形態を示すブロック図。本発明に係る眠気推定装置の第２の実施形態の関数生成モードの動作を示すフローチャート。本発明に係る眠気推定装置の第２の実施形態において、活動指標としてＨＦを用いた相関図から近似関数作成動作を示す図。本発明に係る眠気推定装置の第１の実施形態の実用モードの動作を示すフローチャート。本発明に係る眠気推定装置の第２の実施形態の補正閾値関数を用いた場合の評価例と、補正閾値関数を用いない場合の評価の例を示す図。

以下添付図面を参照して、本発明に係る眠気推定装置及び眠気推定プログラムの実施形態を説明する。各図において同一の構成要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。図１には、本発明に係る眠気推定装置の第１の実施形態のブロック図が示されている。本実施形態では、心電図信号のＲ波に相当する信号を検出するＲＲＩセンサ１０として、心拍センサを用いることができる。

このＲＲＩセンサ１０は、心拍センサ以外に、心電計の心電図信号を取り出す部分の構成や脈波センサを用いても良い。ＲＲＩセンサ１０は、生体に設けられ、無線或いは有線により心電図信号を検出して、ＲＲＩ（整形前）１００１を出力する。

図１に示すように、本実施形態の眠気推定装置では、端末２０が、ＲＲＩ取得手段２１、データ整形手段２２、指標値計算手段２３、眠気推定手段２４、出力手段２５を備える。これらの手段の機能と動作については特許文献１に詳述されている。本実施形態の眠気推定装置では、更に、近似関数算出手段２６と補正指標値計算手段２７を備える。

０４０
ＲＲＩ取得手段２１は、上記ＲＲＩセンサ１０により送出されるＲＲＩデータを取得するものである。ＲＲＩセンサ１０としては、心電図信号を出力するものでもよく、この場合には、ＲＲＩ取得手段２１が心電図信号に基づきＲＲＩデータを作成する。データ整形手段２２は、所定周波数成分の除去であるトレンド除去、異常値除去、データ補間、フィルタ処理の少なくとも１つを行う構成を備えている。これらの構成の詳細は特許文献１に記載の通りである。

指標値計算手段２３は、上記ＲＲＩデータに基づいて自律神経の指標値を算出するもので、例えば、上記ＲＲＩデータを統計処理した結果及び／または上記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果に基づいて、複数種類である自律神経の活動指標について、その指標値を算出するように構成することができる。指標値計算手段２３は、第１の時間毎のＲＲＩデータを用いて単位時間の指標値を算出し、単位時間の指標値を活動指標の種類分集めてベクトル化し、ベクトル化された指標を時系列に並べて指標値ベクトル時系列を作成する。

また、眠気推定手段２４は、活動指標に関する閾値及び／または変動状態により評価する推定関数によって構成される眠気推定ルールに基づき、上記指標値計算手段２３により算出された活動指標を評価し眠気を推定する。

出力手段２５は、眠気推定手段２４による推定結果を出力し、警報発生や機器の動作停止、警告などに用いられるようにする。上記端末２０は、スマートフォン、タブレット端末、モバイル端末などにより構成することができる。

端末２０には、クラウドストレージ３０が接続されている。クラウドストレージ３０には、センサ特性情報１１０１、眠気推定ルール１１０２が予め備えられている。センサ特性情報１１０１は、データ整形手段２２がデータ整形を実行するときに用いられる。眠気推定ルール１１０２は、眠気推定手段２４が眠気を推定するときに用いられる。クラウドストレージ３０には、端末２０において取得した取得済ＲＲＩデータを履歴データの取得済ＲＲＩ１０１２Ｘとして記憶しておいても良いことを示しており、この取得済ＲＲＩ１０１２Ｘは、眠気推定ルール１１０２の更新のために用いても良い。

端末２０は、ＣＰＵの制御によって処理を行うものであり、上記各手段は、上記ＣＰＵがプログラムを実行することにより実現される。近似関数算出手段２６は、ＲＲＩ取得手段２１によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し上記指標値計算手段２３によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関数を算出するものである。補正指標値計算手段２７は、上記近似関数に基づき補正指標値関数を作成し、この補正指標値関数により補正指標値を計算するものである。このようにして補正指標値が得られると、眠気推定手段２４は、上記補正指標値を閾値により評価し眠気を推定する。

以上のように構成された本実施形態に係る眠気推定装置は、図２に示すように、予備運用モードＳ１１、関数生成モードＳ１２、実用モードＳ１３により動作する。予備運用モードＳ１１は、特許文献１に示された処理が行われるモードであり、本発明の前提となる。予備運用モードＳ１１の動作は、特許文献１に詳述されているので、その説明を省略する。

関数生成モードＳ１２では、図３に示されるように、指標値計算手段２３が取得済ＲＲＩ１０１２Ｘの取得済ＲＲＩデータを用いて自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算する（Ｓ２１）。なお、予めこの計算を行ってクラウドストレージ３０に記憶しておくのであれば、この処理は省略される。また、指標値の評価に閾値を用いない場合には、当該指標値についても、この処理は行わない。

次に、上記指標値とＲＲＩデータを用いて、ＲＲＩデータの値に対する指標値を複数プロットした相関図を図４に示すように作成する（Ｓ２２）。更に、この相関図に基づき、近似関数を例えば回帰分析により求める（Ｓ２３）。近似関数ｆ（ｘ）を求める例を図５に示す。近似関数は、ｎ（整数）次多項式、対数関数、指数関数等が一般的である。また、ＲＲＩデータは個人に固有のものであるから、近似関数ｆ（ｘ）の回帰係数も個人毎に異なるものとなる。

図６には、指標値をｐＮＮ５０として、近似関数ｆ（ｘ）を求めた例を示す。ここでは、近似関数ｆ（ｘ）がｆ（ｘ）＝0.000690373x-0.41594として得られている。次に、相関図に基づき、ＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値ｍを図７に示すように求める（Ｓ２４）。また、図６においても平均値ｍが求められており、ｍ＝0.0986823である。

次に、上記で求めた近似関数に基づき補正指標値関数を作成する（Ｓ２５）。補正指標値関数νは、近似関数ｆ（ｘ）を用いて次の式（１）により表すことができる。

上記の補正基準定数Ｃは、補正の基準となる値であり、変化させない値とする。特に、平均値ｍを補正基準定数Ｃとしてもよい。また、補正強度定数Ｋの値は通常１に設定することができる。近似関数ｆ（ｘ）の特性により、例えば、正の値をとるべき指標値が負の値となるなどの不都合が生じるような場合には、上記補正強度定数Ｋの値を適当に（オペレータが）設定することができ、補正強度の調整が可能である。

本実施形態では、補正指標値計算手段２７は、少なくとも、第１の補正指標値関数である上記式１の補正指標値関数νと、この第１の補正指標値関数により大きく指標値を変動させて補正指標値を計算する第２の補正指標値関数とのいずれかを設定して計算可能である。この第２の補正指標値関数を以下の式２により示す。Ｃ、Ｋについては式１と同じである。

上記のように、補正指標値計算手段２７は、第１の補正指標値関数と、この第１の補正指標値関数により大きく指標値を変動させて補正指標値を計算する第２の補正指標値関数のいずれかを用いても良く、或いは、例示しないこれ以外の補正指標値関数を用いて計算を行ってもよい。

以上のようにして補正指標値関数が得られると、図２に示した実用モードＳ１３により動作することができる。この処理は、図８に示すように行われる。即ち、式１または式２の補正指標値関数に適用するｘ_tを求める（Ｓ３１）。具体的は、図９に示すように、現時点がｔとして、時点ｔより前のＴ₁時間を指標値算出区間であり、時点ｔより前のＴ₂（Ｔ₁＜Ｔ₂）時間をＲＲＩ平均値算出区間とする。ＲＲＩ平均値算出区間におけるＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値をｘ_tとする。

また、補正指標値関数内の指標値νは、従来通り指標値計算手段２３が計算して求め、これを用いて補正指標値関数により補正指標値νを求める（Ｓ３２）。眠気推定手段２４は、上記補正指標値を閾値により評価し眠気を推定する（Ｓ３３）。眠気推定手段２４が既に用いている閾値をｂとすると、この評価は、ν≧ｂのとき、眠気ありとする。図１０に補正指標値関数を用いた場合の評価例と、補正指標値関数を用いない場合の評価の例を示す。

次に、第２の実施形態を説明する。第２の実施形態に係る眠気推定装置の構成図を図１１に示す。この実施形態では、第１の実施形態の補正指標値計算手段２７を補正閾値計算手段２８に置き換えた以外は異なるところはない。本実施形態に係る眠気推定装置は、図２に示すように、予備運用モードＳ１１、関数生成モードＳ１２、実用モードＳ１３により動作する。予備運用モードＳ１１の動作は第１の実施形態と同じである。

関数生成モードＳ１２では、図１２に示されるように動作が行われる。このフローチャートにおいてステップＳ２１からＳ２４は、図３と全く同様であるので処理を省略する。

図１３には、指標値をＨＦとして、近似関数ｆ（ｘ）を求めた例を示す。ここでは、近似関数ｆ（ｘ）がｆ（ｘ）＝0.00141895x²-2.03121x＋823.339として得られている。また、図１３では、平均値ｍが求められており、ｍ＝107.621である。

次に、上記で求めた近似関数に基づき補正閾値関数を作成する（Ｓ４５）。補正閾値関数ｂは、近似関数ｆ（ｘ）を用いて次の式（３）により表すことができる。

本実施形態では、補正閾値計算手段２８は、少なくとも、第１の補正閾値関数である上記式３の補正閾値関数ｂと、この第１の補正閾値関数により大きく閾値を変動させて補正閾値を計算する第２の補正閾値関数とのいずれかを設定して計算可能である。この第２の補正閾値関数を以下の式４により示す。Ｃ、Ｋについては式３と同じである。

上記のように、補正閾値計算手段２８は、第１の補正指標値関数と、この第１の補正閾値関数により大きく閾値を変動させて補正閾値を計算する第２の補正閾値関数とのいずれかを用いても良く、或いは、例示しないこれ以外の補正閾値関数を用いて計算を行ってもよい。

以上のようにして補正閾値関数が得られると、図２に示した実用モードＳ１３により動作することができる。この処理は、図１４に示すように行われる。即ち、式３または式４の補正閾値関数に適用するｘ_tを求める（Ｓ６１）。具体的は、図９に示すように、現時点がｔとして、時点ｔより前のＴ₁時間を指標値算出区間であり、時点ｔより前のＴ₂（Ｔ₁＜Ｔ₂）時間をＲＲＩ平均値算出区間とする。ＲＲＩ平均値算出区間におけるＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値をｘ_tとする。

また、補正閾値関数内の閾値ｂは、従来通り指標値計算手段２３が備えているので、補正閾値関数により補正閾値ｂを求める（Ｓ６２）。眠気推定手段２４は、指標値計算手段２３が計算した指標値を補正閾値により評価し眠気を推定する（Ｓ６３）。指標値計算手段２３が計算した指標値をνとすると、この評価は、ν≧ｂのとき、眠気ありとする。図１５に補正閾値関数を用いた評価例と、補正閾値関数を用いない場合の評価例を示す。

以上２つの実施形態では、指標値計算手段２３が、ＲＲＩデータを統計処理した結果及びＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算するが、ＲＲＩデータを統計処理した結果またはＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算するものであって良い。

また、上記２つの実施形態において眠気推定ルール１１０２は、各活動指標に関する閾値及び／または変動状態により評価する推定関数によって構成されるが、各活動指標に関する閾値により評価する推定関数を含んで構成される眠気推定ルールであれば良い。即ち、特許文献１において、眠気推定手段は、「各活動指標に関する閾値及び／または変動状態により評価する推定関数によって構成される眠気推定ルールに基づき、前記指標値計算手段により算出された指標値を評価し眠気を推定する」ものであったが、本発明では、眠気推定手段は、特許文献１の眠気推定手段の機能の内、指標値計算手段により算出された指標値を閾値により評価し眠気を推定する機能（構成）を備えるものとなっている。

上記２つの実施形態で用いる活動指標は、ＲＲＩデータを統計処理した結果の活動指標として、
ＳＤＮＮ：（ＲＲＩの標準偏差）
ＲＭＳＳＤ：（隣接するＲＲＩの差の二乗平均値の平方根）
ＳＤＳＤ：（隣接するＲＲＩの差の標準偏差）
ｐＮＮ５０：（隣接するＲＲＩの差が５０（ミリ秒）を超える割合）
の少なくとも１つを用いる。この活動指標の詳細については特許文献１に記載したので、その説明を省略する。

上記２つの実施形態で用いる活動指標は、上記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果の活動指標として、
ＬＦ：（ＰＳＤ（パワースペクトル密度関数）の0.04〜0.15[Hz]のパワー）
ＨＦ：（ＰＳＤの0.15〜0.40[Hz]のパワー）
ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）
ｐｉ（ｉ＝０，１，２，・・・，９）：（ＰＳＤの0.15＋ｉ×0.025 〜 0.15 ＋( ｉ＋1)×0.025 [Hz]のパワー）
の少なくとも１つを用いる。この活動指標の詳細については特許文献１に記載したので、その説明を省略する。

上記２つの実施形態のステップＳ３１，Ｓ６１の処理は、ＲＲＩが突発的に変位した場合に、補正が不適切な値を採らないために極めて有効である。しかしながら、ＲＲＩが突発的に変位することが極めて少ない場合等、必要性が乏しい場合には、必須な処理としなくとも良い。

また、図１の構成は一例に過ぎず、クラウドストレージ３０が保持するものを端末２０が備えても良い。また、クラウドストレージ３０に代えてサーバを設け、クラウドストレージ３０の代りを行っても良い。更に、また、クラウドストレージ３０に代えてサーバを設け、クラウドストレージ３０の代りを行うと共に、端末２０の機能の一部をサーバにおいて行っても良い。その他、システム構成は適宜変更することができる。

１０センサ
２０端末
２１取得手段
２２データ整形手段
２３指標値計算手段
２４眠気推定手段
２５出力手段
２６近似関数算出手段
２７補正指標値計算手段
２８補正閾値計算手段
３０クラウドストレージ

Claims

心電図信号のＲ波に相当する信号を検出するＲＲＩセンサにより得られる信号からＲ−Ｒ間隔のデータであるＲＲＩデータを取得するＲＲＩ取得手段と、
前記ＲＲＩデータを統計処理した結果及び／または前記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算する指標値計算手段と、
前記指標値計算手段により算出された指標値を閾値により評価し眠気を推定する眠気推定手段と、
前記ＲＲＩ取得手段によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し前記指標値計算手段によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関数を算出する近似関数算出手段と、
前記近似関数に基づき補正指標値関数を作成し、この補正指標値関数により補正指標値を計算する補正指標値計算手段と、
を具備し、
前記眠気推定手段は、前記補正指標値を閾値により評価し眠気を推定することを特徴とする眠気推定装置。
前記補正指標値計算手段は、指標値計算手段により計算される前記指標値と前記近似関数とにより前記補正指標値関数を求めることを特徴とする請求項１に記載の眠気推定装置。
前記補正指標値計算手段は、前記相関図からＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値を得て、この平均値を前記補正指標値関数に適用して前記補正指標値関数を作成することを特徴とする請求項１または２に記載の眠気推定装置。
前記補正指標値計算手段には、少なくとも、第１の補正指標値関数と、この第１の補正指標値関数により大きく指標値を変動させて補正指標値を計算する第２の補正指標値関数とのいずれかを設定して計算可能であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の眠気推定装置。
心電図信号のＲ波に相当する信号を検出するＲＲＩセンサにより得られる信号からＲ−Ｒ間隔のデータであるＲＲＩデータを取得するＲＲＩ取得手段と、
前記ＲＲＩデータを統計処理した結果及び／または前記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算する指標値計算手段と、
前記指標値計算手段により算出された指標値を閾値により評価し眠気を推定する眠気推定手段と、
前記ＲＲＩ取得手段によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し前記指標値計算手段によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関数を算出する近似関数算出手段と、
前記近似関数に基づき補正閾値関数を作成し、この補正閾値関数により補正閾値を計算する補正閾値計算手段と、
を具備し、
前記眠気推定手段は、前記指標値を補正閾値により評価し眠気を推定することを特徴とする眠気推定装置。
前記補正閾値計算手段は、前記閾値と前記近似関数とにより前記補正閾値関数を求めることを特徴とする請求項５に記載の眠気推定装置。
前記補正閾値計算手段は、前記相関図からＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値を得て、この平均値を前記補正閾値関数に適用して前記補正閾値関数を作成することを特徴とする請求項５または６に記載の眠気推定装置。
前記補正閾値計算手段には、少なくとも、第１の補正閾値関数と、この第１の補正閾値関数により大きく閾値を変動させて補正閾値を計算する第２の補正閾値関数とのいずれかを設定して計算可能であることを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の眠気推定装置。
コンピュータを、
心電図信号のＲ波に相当する信号を検出するＲＲＩセンサにより得られる信号からＲ−Ｒ間隔のデータであるＲＲＩデータを取得するＲＲＩ取得手段、
前記ＲＲＩデータを統計処理した結果及び／または前記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算する指標値計算手段、
前記指標値計算手段により算出された指標値を閾値により評価し眠気を推定する眠気推定手段、
前記ＲＲＩ取得手段によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し前記指標値計算手段によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関数を算出する近似関数算出手段、
前記近似関数に基づき補正指標値関数を作成し、この補正指標値関数により補正指標値を計算する補正指標値計算手段、
として機能させ、
更に、前記眠気推定手段を、前記補正指標値を閾値により評価し眠気を推定するように機能させることを特徴とする眠気推定プログラム。
前記補正指標値計算手段を、指標値計算手段により計算される前記指標値と前記近似関数とにより前記補正指標値関数を求めるように機能させることを特徴とする請求項９に記載の眠気推定プログラム。
前記補正指標値計算手段を、前記相関図からＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値を得て、この平均値を前記補正指標値関数に適用して前記補正指標値関数を作成するように機能させることを特徴とする請求項９または１０に記載の眠気推定プログラム。
前記補正指標値計算手段を、少なくとも、第１の補正指標値関数と、この第１の補正指標値関数により大きく指標値を変動させて補正指標値を計算する第２の補正指標値関数とのいずれかを設定して計算可能であるように機能させることを特徴とする請求項９乃至１１のいずれか１項に記載の眠気推定プログラム。
コンピュータを
心電図信号のＲ波に相当する信号を検出するＲＲＩセンサにより得られる信号からＲ−Ｒ間隔のデータであるＲＲＩデータを取得するＲＲＩ取得手段、
前記ＲＲＩデータを統計処理した結果及び／または前記ＲＲＩデータのスペクトル解析の結果とに基づいて、自律神経の活動に関する活動指標について指標値を計算する指標値計算手段、
前記指標値計算手段により算出された指標値を閾値により評価し眠気を推定する眠気推定手段、
前記ＲＲＩ取得手段によって得られたＲＲＩデータとこのＲＲＩデータの値に対し前記指標値計算手段によって得られた指標値をそれぞれ複数プロットした相関図から、ＲＲＩデータの値に対する指標値の関係を示す近似関数を算出する近似関数算出手段、
前記近似関数に基づき補正閾値関数を作成し、この補正閾値関数により補正閾値を計算する補正閾値計算手段、
として機能させ、
更に、前記眠気推定手段を、前記指標値を補正閾値により評価し眠気を推定するように機能させることを特徴とする眠気推定プログラム。
前記補正閾値計算手段を、前記閾値と前記近似関数とにより前記補正閾値関数を求めるように機能させることを特徴とする請求項１３に記載の眠気推定プログラム。
前記補正閾値計算手段を、前記相関図からＲＲＩデータの値に対する指標値の平均値を得て、この平均値を前記補正閾値関数に適用して前記補正閾値関数を作成するように機能させることを特徴とする請求項１３または１４に記載の眠気推定プログラム。
前記補正閾値計算手段を、少なくとも、第１の補正閾値関数と、この第１の補正閾値関数により大きく閾値を変動させて補正閾値を計算する第２の補正閾値関数とのいずれかを設定して計算可能であるように機能させることを特徴とする請求項１３乃至１５のいずれか１項に記載の眠気推定プログラム。