JP7219553B2

JP7219553B2 - 情報処理装置及びプログラム

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Publication number: JP7219553B2
Application number: JP2018097165A
Authority: JP
Inventors: 祥文福井; 俊中村; 和芳張本; 真希市原; 淳田端; 潔樋渡; 雅之大黒
Original assignee: Taisei Corp; Kaneka Corp
Current assignee: Taisei Corp; Kaneka Corp
Priority date: 2018-05-21
Filing date: 2018-05-21
Publication date: 2023-02-08
Anticipated expiration: 2038-05-21
Also published as: JP2019201720A

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

従来より、人体の状態を解析可能な指標として、交感神経指標及び副交感神経指標が知られている。交感神経指標及び副交感神経指標を求める方法として、人体から取得して心拍データを用いる手法がある。この手法では、心拍データの周波数解析で求められる低周波数成分（ＬＦ）及び高周波数成分（ＨＦ）のそれぞれを交感神経指標及び副交感神経指標とするものである。

また、他の手法として、心拍間隔から作成されるローレンツプロット内のプロットのばらつきに基づいて、被検者の交感神経指標及び副交感神経指標を算出する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。また、ローレンツプロットを用いた手法として、プロットのばらつきから心拍のゆらぎを求め、体温及び主観データを更に組み合わせることで、被検者の健康状態を総合的に判定する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特許第４８８５６５９号

Motomi Toichi et al．， J Autun Nerv Syst，６２（１９９７）７９－８４．

非特許文献１に記載されているように、交感神経指標及び副交感神経指標を用いることで、被検者の状態をある程度まで分析することが可能である。一方で、交感神経指標及び副交感神経指標では、被検者の状態を明確に判定できないことがあった。また、特許文献１に記載の手法では、複数種の計測装置と主観データの申告とが必要になるため、被検者への負担が大きいと考えられる。そこで、より簡便且つ明確に被検者の状態を判別できる手法があればより好ましい。

本発明は、被検者の状態をより簡便且つ明確に判別することができる情報処理装置及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明は、拍動情報として取得した被検者の拍動に基づいて、前記被検者の状態を判断する情報処理装置であって、前記拍動情報に含まれる拍動毎の間隔に基づいて、前記拍動情報の所定時間毎に交感神経活性度と副交感神経活性度との相関係数を算出する算出部と、前記算出部によって算出された前記相関係数に基づいて、前記被検者の状態を判断する判断部と、を備える情報処理装置に関する。

また、前記算出部は、前記拍動のＲ波間の時間間隔に基づいて前記相関係数を算出することが好ましい。

また、前記判断部は、交感神経活性度及び副交感神経活性度の共分散と、交感神経活性度の標準偏差と、副交感神経活性度の標準偏差とに基づいて、相関係数を算出することが好ましい。

また、前記算出部は、交感神経活性度及び副交感神経活性度の共分散をａ、交感神経活性度の標準偏差をｂ、副交感神経活性度の標準偏差をｃとして、相関係数ｄを、
ｄ＝ａ／（ｂ×ｃ）
で算出することが好ましい。

また、前記判断部は、相関係数ｄの所定のしきい値に基づいて、前記被検者の状態を２種類以上に分類することが好ましい。

また、前記判断部は、前記相関係数が所定のしきい値よりも低い場合に前記被検者の状態を休息状態と判断し、所定のしきい値よりも高い場合に前記被検者の状態を集中状態と判断することが好ましい。

また、情報処理装置は、前記判断部によって判断された被検者の状態を出力する出力部と、前記出力部による出力を前記被検者の状態毎に異なって表示させる出力制御部と、を更に備えることが好ましい。

また、前記出力制御部は、前記相関係数を時系列で並べて前記出力部に出力させることが好ましい。

また、本発明は、拍動情報として取得した被検者の拍動に基づいて、前記被検者の活動状況を解析する情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、前記拍動情報に含まれる拍動間隔に基づいて、前記拍動情報の所定時間毎に交感神経活性度と副交感神経活性度との相関係数を算出する算出部、前記算出部によって算出された前記相関係数に基づいて、前記被検者の活動状況を判断する判断部、として機能させるプログラムに関する。

本発明によれば、被検者の状態をより簡便且つ明確に判別することができる情報処理装置及びプログラムを提供することができる。

本発明の一実施形態に係る情報処理装置を用いた拍動の取得環境を示す概略図である。一実施形態の情報処理装置の構成を示すブロック図である。一実施形態の情報処理装置によって作成されるローレンツプロットを示すプロット図である。一実施形態の情報処理装置によって作成されるＳＰＣを示すヒートマップである。一実施形態の情報処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。一実施形態の情報処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。実施例１に係るＳＰＣを示すヒートマップである。実施例１に係るＣＳＩを示すヒートマップである。実施例１に係るＣＶＩを示すヒートマップである。実施例２に係るＣＳＩのしきい値を示すグラフである。実施例２に係るＣＶＩのしきい値を示すグラフである。実施例２に係るＳＰＣのしきい値を示すグラフである。

以下、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１及びプログラムついて、図１～図１２を参照して説明する。
まず、本実施形態の情報処理装置１を用いて、被検者Ｐの状態を判断する際の構成の概要について、図１を参照して説明する。

被検者Ｐは、情報処理装置１によって状態を判断される対象者である。被検者Ｐは、例えば、オフィスワーカーである。被検者Ｐには、拍動を電気的な情報である拍動情報として取得可能なセンサ１００が取り付けられる。ここで、拍動とは、被検者Ｐの心拍又は脈伯であってよい。本実施形態では、拍動は、被検者Ｐの心拍で説明される。なお、脈拍についても心拍と同様に扱うことができる。

センサ１００は、いわゆる生体センサであり、被検者Ｐの心拍を取得して電気信号に変換可能な装置である。具体的には、センサ１００は、図１に示すように、取得した被検者Ｐの心拍について、時刻に対する電気信号の強さを示す拍動情報に変換可能な装置である。また、センサ１００は、拍動情報を外部に送信可能な送信機能を有する。センサ１００は、送信機能を用いて情報処理装置１と有線又は無線で接続される。センサ１００は、送信機能を用いて拍動情報を情報処理装置１に送信する。これにより、情報処理装置１は、送信された拍動情報に基づいて、被検者Ｐの状態を判断することが可能になる。

［情報処理装置１］
次に、本実施形態に係る情報処理装置１について、図２を参照して説明する。
情報処理装置１は、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末、サーバ等の電子計算機である。情報処理装置１は、取得部１０と、算出部２０と、しきい値格納部３０と、判断部４０と、出力制御部５０と、出力部６０と、を備える。

取得部１０は、センサ１００との間で有線又は無線で通信可能な通信デバイスである。取得部１０は、センサ１００から送信された拍動情報を取得する。取得部１０は、例えば、図１に示すような拍動情報Ｈを取得する。

算出部２０は、例えばＣＰＵ等の演算装置が機能することで実現される構成である。算出部２０は、拍動情報Ｈに含まれる拍動毎の間隔（心拍間隔）に基づいて、拍動情報Ｈの所定時間毎に交感神経活性度と副交感神経活性度との相関係数を算出する。ここで、交感神経活性度とは、ＣＳＩ（cardiac sympathetic index、以下、ＣＳＩと記載する）と呼ばれる交感神経活動の指標である。また、副交感神経活性度とは、ＣＶＩ（cardiac vagal index、以下、ＣＶＩと記載する）と呼ばれる副交感神経活動の指標である。また、相関関数とは、ピアソンの積率相関関数によって算出される相関関数である。ここではＣＳＩとＣＶＩとのピアソンの積率相関係数を、交感神経・副交感神経相関係数（Sympathetic-Parasympathetic-Correlation、以下、ＳＰＣと記載する）と呼ぶ。相関係数は、一般的に、二変数の相関の有無を表す。ＳＰＣはＣＳＩとＣＶＩの相関の有無を表し、１に近い程正相関、０に近い程無相関、－１に近い程負相関であることを意味する。本実施形態では、被検者Ｐが集中状態であるときにＳＰＣが１に近くなり、また、被検者Ｐが休息状態であるときにＳＰＣが－１に近くなることを示す。このように、ＣＳＩ及びＣＶＩを用いたＳＰＣの大小によって、被検者Ｐの集中状態及び休息状態を容易に把握することができる。なお、ＳＰＣ導出において、ピアソンの積率相関係数だけでなく、スピアマンの順位相関係数又はケンドールの順位相関係数をＳＰＣと同様に用いることができる。
算出部２０は、拍動間隔算出部２１と、プロット情報生成部２２と、標準偏差算出部２３と、活性度算出部２４と、相関係数算出部２５と、を備える。

拍動間隔算出部２１は、拍動情報Ｈに含まれる拍動の時間間隔（心拍間隔）を算出する。具体的には、拍動間隔算出部２１は、拍動情報Ｈに含まれる拍動のＲ波間の時間間隔を算出する。

プロット情報生成部２２は、算出されたＲ波間の時間間隔に基づいて、プロット情報を作成する。具体的には、プロット情報生成部２２は、図３に示すように、ｎ拍目の拍動のＲ波間隔をｘ軸とし、ｎ＋１拍目の拍動のＲ波間隔をｙ軸とした二次元グラフに対して、算出された時間間隔に基づく情報をプロットとして反映したプロット情報を生成する。このプロット情報は、いわゆるローレンツプロットと呼ばれるグラフである。

標準偏差算出部２３は、プロット情報に含まれるプロットについて標準偏差を算出する。標準偏差算出部２３は、２種類の標準偏差を算出する。本実施形態において、標準偏差算出部２３は、ｙ＝ｘに沿う方向のプロットの標準偏差と、ｙ＝－ｘに沿う方向のプロットの標準偏差を算出する。また、標準偏差算出部２３は、算出した２種類の標準偏差のそれぞれを４倍した第１標準偏差（Ｔ、図３参照）及び第２標準偏差（Ｌ、図３参照）を算出する。

活性度算出部２４は、ＣＳＩ及びＣＶＩを算出する。具体的には、活性度算出部２４は、Ｔ／Ｌを算出することで、ＣＳＩを算出する。また、活性度算出部２４は、ｌｏｇ（Ｌ×Ｔ）を算出することで、ＣＶＩを算出する。活性度算出部２４は、例えば、３０秒毎にＣＳＩ及びＣＶＩを算出する。

相関係数算出部２５は、ＳＰＣを算出する。具体的には、相関係数算出部２５は、以下の数１を計算することで、ＳＰＣを算出する。相関係数算出部２５は、例えば、５分毎にＳＰＣを算出する。

しきい値格納部３０は、例えば、メモリ、ハードディスク等の二次記憶媒体である。しきい値格納部３０は、被検者Ｐの状態を判断するために予め定められたしきい値を格納する。具体的には、しきい値格納部３０は、被検者Ｐの状態を判断する相関係数に対応して予め定められたしきい値を格納する。本実施形態において、しきい値格納部３０は、２つのしきい値（第１しきい値及び第２しきい値）を格納する。第１しきい値は、仕事中（集中状態）と判断するしきい値であり、第２しきい値よりも高い値のしきい値である。第２しきい値は、休息中（休息状態）と判断するしきい値であり、第１しきい値よりも低い値のしきい値である。

判断部４０は、例えばＣＰＵ等の演算装置が機能することで実現される構成である。判断部４０は、算出部２０によって算出された相関係数に基づいて、被検者Ｐの状態を判断する。具体的には、判断部４０は、しきい値格納部３０からしきい値（第１しきい値及び第２しきい値）を取得する。ここで、第１しきい値は、第２しきい値以上の値である。判断部４０は、算出された相関係数と、取得したしきい値（第１しきい値及び第２しきい値）とを比較する。判断部４０は、比較の結果、被検者Ｐの状態を判断する。具体的には、判断部４０は、比較の結果、被検者Ｐの状態を２種類以上に分類する。判断部４０は、例えば、被検者Ｐの状態として、仕事中（集中状態）、仕事中（集中状態）及び休息中（休息状態）の移行期、休息中（休息状態）の３つの状態を判断する。本実施形態において、相関係数が休息中と判断するしきい値（第２しきい値）よりも低い場合に、判断部４０は、被検者Ｐを休息中と判断する。相関係数が仕事中と判断するしきい値（第１しきい値）よりも低く、且つ休息中と判断するしきい値（第２しきい値）よりも高い場合に、判断部４０は、被検者Ｐを仕事中及び休息中の移行期と判断する。相関係数が仕事中と判断するしきい値（第１しきい値）以上である場合に、被検者Ｐを仕事中と判断する。

出力制御部５０は、いわゆるグラフィックモジュールであり、出力部６０への出力を制御する構成である。出力制御部５０は、図３で示すように、プロット情報生成部２２によって生成されるローレンツプロットを出力部６０に出力させるように制御してもよい。出力制御部５０は、相関係数を時系列で並べて出力部６０に出力させるように制御してもよい。出力制御部５０は、後述する図８に示すように、ＣＳＩの増減を濃淡で表したヒートマップとして出力部６０に出力させる制御をしてもよい。出力制御部５０は、後述する図９に示すように、ＣＶＩの増減を濃淡で表したヒートマップとして出力部６０に出力させる制御をしてもよい。出力制御部５０は、例えば、ＳＰＣについて、折れ線グラフ、又は図４に示すように、ＳＰＣの増減を濃淡で表したヒートマップとして出力部６０に出力させるように制御してもよい。また、出力制御部５０は、仕事中の状態と休息中の状態とをより明確に出力するために、連続して算出されたＳＰＣを二次以上の高次関数による回帰曲線として出力部６０に出力させるように制御してもよい。

出力部６０は、いわゆるモニタ等の表示装置である。出力部６０は、出力制御部５０によって制御された情報を表示する。

次に、本実施形態に係る情報処理装置１の動作を図５及び図６のフローチャートを参照して説明する。

まず、情報処理装置１は、センサ１００から拍動情報Ｈを取得する（ステップＳ１）。拍動間隔算出部２１は、拍動情報Ｈに含まれる拍動の時間間隔（Ｒ波間隔）を取得する。プロット情報生成部２２は、拍動間隔算出部２１によって取得された拍動の時間間隔に基づいて、図３に示すようなプロット情報を生成する。

次いで、相関係数算出部２５は、拍動情報Ｈの取得から第１所定時間（本実施形態では３０秒）を経過したか否かを判断する（ステップＳ２）。第１所定時間が経過した場合（ステップＳ２＿ＹＥＳ）、ステップＳ３へ進む。一方、第２所定時間が経過していない場合（ステップＳ２＿Ｎｏ）、ステップＳ１へ戻る。なお、取得部１０は、第１所定時間が経過した場合であっても、拍動情報Ｈの取得を継続してもよい。

標準偏差算出部２３は、第１標準偏差（Ｔ）及び第２標準偏差（Ｌ）を算出する。次いで、活性度算出部２４は、ＣＳＩを算出する（ステップＳ３）。また、活性度算出部２４は、ＣＶＩを算出する（ステップＳ４）。

相関係数算出部２５は、拍動情報Ｈの取得から第２所定時間（本実施形態では５分）を経過したか否かを判断する（ステップＳ５）。第２所定時間が経過した場合（ステップＳ５＿Ｙｅｓ）、ステップＳ６へ進む。第２所定時間が経過していない場合（ステップＳ５＿Ｎｏ）、ステップＳ１へ戻る。

相関係数算出部２５は、算出されたＣＳＩ及びＣＶＩを用いてＳＰＣを算出する（ステップＳ６）。次いで、判断部４０は、算出されたＳＰＣを取得する。また、判断部４０は、しきい値格納部３０からしきい値（第１しきい値及び第２しきい値）を取得する。判断部４０は、取得したＳＰＣと、第２しきい値とを比較する（ステップＳ７）。

取得したＳＰＣが休息中（休息状態）を示す第２しきい値よりも低い場合（ステップＳ７＿Ｙｅｓ）、ステップＳ８へ進む。一方、取得したＳＰＣが第２しきい値よりも高い場合（ステップＳ７＿Ｎｏ）、ステップＳ９へ進む。

ＳＰＣが第２しきい値よりも低いことに基づいて、判断部４０は、被検者Ｐを休息中（休息状態）と判断する（ステップＳ８）。出力制御部５０は、判断部４０による判断結果を出力部６０に出力させる。即ち、出力制御部５０は、被検者Ｐを休息中（休息状態）と判断した判断結果を出力部６０に出力させる。

ステップＳ８において、取得したＳＰＣが第２しきい値よりも高い場合、判断部４０は、取得したＳＰＣと第１しきい値とを比較する（ステップＳ９）。取得したＳＰＣが第１しきい値以上である場合（ステップＳ９＿Ｙｅｓ）、ステップＳ１０へ進む。一方、取得したＳＰＣが第１しきい値よりも低い場合（ステップＳ９＿Ｎｏ）、ステップＳ１１へ進む。

ステップＳ９において、取得したＳＰＣが第２しきい値以上である場合、判断部４０は、被検者Ｐを仕事中（集中状態）と判定する（ステップＳ１０）。出力制御部５０は、判断部４０による判断結果を出力部６０に表示させる。即ち、出力制御部５０は、被検者Ｐを仕事中と判断した判断結果を出力部６０に出力させる。

ステップＳ９において、取得したＳＰＣが第２しきい値よりも低い場合、判断部４０は、被検者Ｐを休息中及び仕事中の間の移行期と判断する（ステップＳ１１）。出力制御部５０は、判断部４０による判断結果を出力部６０に表示させる。即ち、出力制御部５０は、被検者Ｐを移行期と判断した判断結果を出力部６０に出力させる。

次に、本実施形態のプログラムについて説明する。

情報処理装置１の全部又は一部は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合せにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。ハードウェアで構成する場合、サーバの一部又は全部を、例えば、ＬＳＩ(Large Scale Integrated circuit)、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)、ゲートアレイ、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)等の集積回路（ＩＣ）で構成することができる。

情報処理装置１の備える機能の全部又は一部をソフトウェアで構成する場合、本実施形態に含まれる情報処理装置１の動作の全部又は一部を記述したプログラムを記憶した、ハードディスク、ＲＯＭ等の記憶部、演算に必要なデータを記憶するＤＲＡＭ、ＣＰＵ、及び各部を接続するバスで構成されたコンピュータにおいて、演算に必要な情報をＤＲＡＭに記憶し、ＣＰＵで当該プログラムを動作させることで実現することができる。

また、情報処理装置１の備える各機能を、適宜１つ又は複数のサーバ上で実行する構成としてもよい。また、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、情報処理装置１の備える各機能を実現してもよい。

プログラムは、様々なタイプのコンピュータ可読媒体（computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。コンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。コンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。

以下、実施例に基づいて本発明をより詳細に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。具体的には、ＳＰＣを用いた被検者Ｐの状態を判断する実施例１と、仕事中及び休息中を判断するしきい値を決定する実施例２とを以下に説明する。

［実施例１］
１人の被検者Ｐの心拍を拍動情報Ｈとして継続的に取得して、３０秒毎にＣＳＩ及びＣＶＩを算出した。また、５分毎にＳＰＣを算出して、しきい値（第１しきい値及び第２しきい値）と比較した。６日間測定した結果、図７に示すようなＳＰＣのヒートマップが得られた。図７に示すように、ＳＰＣには時間に応じて大きな差が出ることがわかった。そして、仕事中（集中状態）であれば、ＳＰＣが比較的大きくなり、休息中（休息状態）であれば、ＳＰＣが比較的小さくなることがわかった。これにより、集中状態にある仕事中と、休息状態にある休息中とを区別可能であることがわかった。

これに対し、図８に示すように、ＣＳＩのヒートマップを作成した。図７のＳＰＣのヒートマップと比べたところ、ＳＰＣのヒートマップにおいて、仕事中及び休息中の差がより明確になることがわかった。

また、図９に示すように、ＣＶＩのヒートマップを作成した。図７のＳＰＣのヒートマップと比べたところ、こちらにおいても、ＳＰＣのヒートマップにおいて、仕事中及び休息中の差がより明確になることがわかった。

［実施例２］
ＳＰＣにおいて、仕事中及び休息中を判別するしきい値（第１しきい値及び第２しきい値）を見つけるため、ＳＰＣの６日目について、しきい値（θＳＰＣ）を０．１刻みでスクリーニングした。各しきい値について、以下のＷｒａｔｉｏ、Ｒｒａｔｉｏ、Ｔｏｔａｌを算出した。ここで、［］ｎは、値の個数を示す。
Ｗｒａｔｉｏ＝[仕事中の値＞θ]ｎ／[仕事中の値]ｎ
Ｒｒａｔｉｏ＝[休息中の値≦θ]ｎ／[休息中の値]ｎ
Ｔｏｔａｌ＝Ｗｒａｔｉｏ＋Ｒｒａｔｉｏ

これに対し、ＣＳＩ及びＣＶＩについてもしきい値（θＣＳＩ、θＣＶＩ）を見つけるため、６日目について、しきい値を０．１刻みでスクリーニングした。ＣＳＩについては、ＳＰＣと同様の手法でＷｒａｔｉｏ，Ｒｒａｔｉｏ、Ｔｏｔａｌを算出した。一方、ＣＶＩについては、以下の式でＷｒａｔｉｏ、Ｒｒａｔｉｏ、Ｔｏｔａｌを算出した。
Ｗｒａｔｉｏ＝[仕事中の値≦θ]ｎ／[仕事中の値]ｎ
Ｒｒａｔｉｏ＝[休息中の値＞θ]ｎ／[休息中の値]ｎ
Ｔｏｔａｌ＝Ｗｒａｔｉｏ＋Ｒｒａｔｉｏ

その結果、図１０～図１２に示すようなグラフを得ることができた。Ｗｒａｔｉｏ、Ｒｒａｔｉｏ共に、縦軸でより１．０に近ければ近い程、より正確に仕事中及び休息中を判断可能であると考えられる。即ち、Ｗｒａｔｉｏが１．０に近ければ近い程、仕事中の状態を仕事中と判断出来ている割合が多いことを示す。また、Ｒｒａｔｉｏが１．０に近ければ近い程、休息中の状態を休息中と判断できている割合が多いことを示す。交点Ｃを最適しきい値として、交点Ｃに対して最大となるＷｒａｔｉｏ＿ｍａｘ及びＲｒａｔｉｏ＿ｍａｘは以下の通りであった。

以上のように、ＳＰＣが、ＣＳＩ及びＣＶＩに比べて、仕事中及び休息中と判別できる割合が高いことがわかった。これにより、ＳＰＣがＣＳＩ及びＣＶＩに比べて、被検者Ｐの状態をより高い確度で判別できることがわかった。

以上の一実施形態の情報処理装置１及びプログラムによれば、以下の効果を奏する。

（１）本実施形態に係る情報処理装置１は、拍動情報Ｈとして取得した被検者Ｐの拍動に基づいて、被検者Ｐの状態を判断する情報処理装置１であって、拍動情報Ｈに含まれる拍動毎の間隔に基づいて、拍動情報Ｈの所定時間毎に交感神経活性度と副交感神経活性度との相関係数を算出する算出部２０と、算出部２０によって算出された相関係数に基づいて、被検者Ｐの状態を判断する判断部４０と、を備える。被検者Ｐの状態をより明確に判断できる相関係数を用いることで、より正確に被検者Ｐの状態を判断することができる。

（２）算出部２０は、拍動のＲ波間の時間間隔に基づいて相関係数を算出する。Ｒ波を基準とすることで、被検者Ｐの拍動をより取得しやすくなる。

（３）判断部４０は、交感神経活性度及び副交感神経活性度の共分散と、交感神経活性度の標準偏差と、副交感神経活性度の標準偏差とに基づいて、相関係数を算出する。これにより、より判断に適した相関係数を用いて被検者Ｐの状態を判断することができる。

（４）算出部２０は、交感神経活性度及び副交感神経活性度の共分散をａ、交感神経活性度の標準偏差をｂ、副交感神経活性度の標準偏差をｃとして、相関係数ｄを、
ｄ＝ａ／（ｂ×ｃ）
で算出する。これにより、より判断に適した相関係数を用いて被検者Ｐの状態を判断することができる。

（５）判断部４０は、相関係数ｄの所定のしきい値に基づいて、被検者Ｐの状態を２種類以上に分類する。これにより、被検者Ｐの状態をより適切な状態に分類することができる。

（６）判断部４０は、相関係数が所定のしきい値よりも低い場合に被検者Ｐの状態を休息状態と判断し、所定のしきい値よりも高い場合に被検者Ｐの状態を集中状態と判断する。被検者Ｐの状態を相関係数のしきい値を用いて判断することで、実際の被検者Ｐの状態により近い状態に判断することができる。

（７）情報処理装置１は、判断部４０によって判断された被検者Ｐの状態を出力する出力部６０と、出力部６０による出力を被検者Ｐの状態毎に異なって表示させる出力制御部５０と、
を更に備える。これにより、被検者Ｐの状態をより識別し易く表示することができる。

（８）出力制御部５０は、相関係数を時系列で並べて出力部６０に出力させる。これにより、被検者Ｐの状態の移り変わりをよりわかりやすく表示することができる。

以上、本発明の情報処理装置及びプログラムの好ましい各実施形態につき説明したが、本発明は、上述の実施形態に制限されるものではなく、適宜変更が可能である。

例えば、上記実施形態において、判断部４０は、判断結果の正誤のフィードバック入力を受け付けることで、しきい値を学習するようにしてもよい。例えば、フィードバック入力において誤りが多い場合には、判断部４０は、しきい値について、正しい値を出力可能な程度に補正するようにしてもよい。例えば、判断部４０は、図１２におけるしきい値を、より仕事中と判断する方向に移動する補正をしてもよい。また、判断部４０は、図１２におけるしきい値を、より休息中と判断する方向に移動する補正をしてもよい。これにより、ＳＰＣの個人差に応じて補正して、より正確に被検者Ｐの状態を判断可能な情報処理装置１を提供することができる。

また、上記実施形態において、しきい値は、第１しきい値及び第２しきい値を含むとして説明されたが、これに制限されない。例えば、しきい値は、より複数のしきい値を含んでもよい。判断部４０は、より複数のしきい値のそれぞれとＳＰＣとを比較することで、被検者Ｐの状態をより細分化して判断してもよい。更には、第１しきい値及び第２しきい値が同じ値であってもよい。判断部４０は、被検者Ｐの状態を仕事中及び休息中の２つの状態で判断してもよい。

また、上記実施形態において、取得部１０は、センサ１００から拍動情報Ｈを取得するとして説明されたが、これに制限されない。取得部１０は、センサ１００から、取得時刻毎に拍動の電気信号を取得してもよい。算出部２０は、拍動の電気信号を蓄積して拍動情報Ｈを生成してもよい。また、算出部２０は、取得時刻ごとの拍動の電気信号をまとめて拍動情報Ｈとして、Ｒ波と推測された拍動を抽出して、Ｒ波間の間隔を算出してもよい。

１情報処理装置
１０取得部
２０算出部
４０判断部
５０出力制御部
６０出力部
Ｐ被検者
Ｈ拍動情報

Claims

拍動情報として取得した被検者の拍動に基づいて、前記被検者の状態を判断する情報処理装置であって、前記拍動情報に含まれる拍動毎の間隔に基づいて、前記拍動情報の所定時間毎に交感神経活性度と副交感神経活性度との相関係数を算出する算出部と、前記算出部によって算出された前記相関係数に基づいて、前記被検者の状態を判断する判断部と、を備え、前記被検者の状態は、集中状態と休息状態を含む、２以上に分類される状態であり、前記判断部は、前記相関係数と所定のしきい値との大小関係に基づいて、前記大小関係に関連付けられた被検者の状態を判断する情報処理装置。
前記算出部は、交感神経活性度及び副交感神経活性度の共分散をａ、交感神経活性度の標準偏差をｂ、副交感神経活性度の標準偏差をｃとして、相関係数ｄを、ｄ＝ａ／（ｂ×ｃ）で算出する請求項１に記載の情報処理装置。
前記算出部は、前記拍動のＲ波間の時間間隔に基づいて前記相関係数を算出する請求項１又は２に記載の情報処理装置。
前記算出部は、交感神経活性度及び副交感神経活性度の共分散と、交感神経活性度の標準偏差と、副交感神経活性度の標準偏差とに基づいて、相関係数を算出する請求項１～３のいずれかに記載の情報処理装置。
前記判断部は、相関係数ｄの所定のしきい値に基づいて、前記被検者の状態を２種類以上に分類する請求項１～４のいずれかに記載の情報処理装置。
前記判断部は、判断結果の正誤のフィードバックに基づいて、前記しきい値を補正する請求項５に記載の情報処理装置。
前記判断部は、前記相関係数が所定のしきい値よりも低い場合に前記被検者の状態を休息状態と判断し、所定のしきい値よりも高い場合に前記被検者の状態を集中状態と判断する請求項１～６のいずれかに記載の情報処理装置。
前記判断部によって判断された被検者の状態を出力する出力部と、前記出力部による出力を前記被検者の状態毎に異なって表示させる出力制御部と、を更に備える請求項１～７のいずれかに記載の情報処理装置。
前記出力制御部は、前記相関係数を時系列で並べて前記出力部に出力させる請求項８に記載の情報処理装置。
拍動情報として取得した被検者の拍動に基づいて、前記被検者の活動状況を解析する情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、前記拍動情報に含まれる拍動間隔に基づいて、前記拍動情報の所定時間毎に交感神経活性度と副交感神経活性度との相関係数を算出する算出部、前記算出部によって算出された前記相関係数に基づいて、前記被検者の活動状況を判断する判断部、として機能させ、前記被検者の活動状況は、集中状態と休息状態を含む、２以上に分類される状況であり、前記判断部は、前記相関係数と所定のしきい値との大小関係に基づいて、前記大小関係に関連付けられた被検者の活動状況を判断するプログラム。