JP7274173B2 - 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理プログラム - Google Patents
生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7274173B2 JP7274173B2 JP2019120162A JP2019120162A JP7274173B2 JP 7274173 B2 JP7274173 B2 JP 7274173B2 JP 2019120162 A JP2019120162 A JP 2019120162A JP 2019120162 A JP2019120162 A JP 2019120162A JP 7274173 B2 JP7274173 B2 JP 7274173B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vector
- component
- gravity
- center
- barycentric coordinate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
一方、重心動揺や自律神経活動指標を用いた手法は、実時間性に優れており、本発明で用いるに適している。しかし、センサ装着が必要な脳波や心拍などの電気的生理指標は、装着自体に拘束性があり、心身的負担になる可能性がある。作業者の心身状態を客観的に計測・評価するためには、装置を気にすることのない非拘束性を持ち合わせた計測方法が好ましい。
先ず、画像解析について検討する。画像解析では、被験者を遠赤外線撮像装置で撮影し、被験者の皮膚表面の温度変化を観察する。皮膚表面の温度変化は、被験者の心身的負担に起因しているため、この被験者の皮膚表面の温度変化を観察することで、被験者の心身状態を推定することが可能になる。この時、心身的負担により温度変化する皮膚の部位は、手先や足先、鼻などの末梢部分である。しかしながら、被験者の作業中における計測であることを考えると、被験者の手足が動いてしまうために、正確な計測が難しい。また、遠赤外線撮像装置は高価である。
一方、重心動揺計測では、被験者の体と接している部分で計測が行われる。作業中の被験者は常に座位であるため、座面で常時計測が可能である。
そこで本発明では、常時計測が可能であり、非拘束であり、かつ簡易的な手法である重心動揺計測を用いることとした。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
図1は、本発明の実施形態に係る生体情報処理装置101の使用状況を示すブロック図である。
椅子102の座面102aの上には重心座標計測器103が敷かれている。更に、重心座標計測器103の上にはクッション104が敷かれている。被験者105はクッション104に座り、デスク106に向かって図示しないパソコンのディスプレイ107を見て、キーボード108等を操作するVDT作業を遂行する。
被験者105が重心座標計測器103に座ると、被験者105の臀部105aが直接または間接的に重心座標計測器103に当接することで、重心座標計測器103は椅子102に座る被験者105の体幹の重心を計測することが可能になる。
なお、ASVとは発明者らによる造語であり、本発明が最終的に得る被験者105の心身状態を評価する推定値である。そして、ASVの語源である「重心ベクトル平均最大長」は、本発明における演算処理の過程の一部を説明する言葉でもある。
図2は、重心座標計測器103の外観斜視図である。
長方形の板状の重心座標計測器103は、例えばエンジニアリングプラスチック等の高い剛性を有する樹脂で形成されている。重心座標計測器103には更に、その四隅に周知のロードセル(図示せず)が内蔵されている。
ロードセルは例えばアルミニウム合金や真鍮、ステンレス等で形成されている。ロードセルは歪を生じ易く形成されている起歪部と呼ばれるくびれた箇所が設けられており、この起歪部には歪ゲージが貼付される。ロードセルに荷重が加わると、起歪部が歪み、起歪部に貼り付けられた歪ゲージも歪む。すると、ひずみゲージは歪みに応じて抵抗値が変化する。すなわち、歪ゲージはロードセルに印加される荷重に応じた抵抗値の変化を示す。
バランスWiiボード(登録商標)は、筐体内の四隅に4個のロードセルを内蔵しているが、ロードセルの数は必ずしも4個でなくてもよい。例えば、3個のロードセルを正三角形の頂点に配置し、所定の演算処理で重心座標データを算出してもよい。
図3は、重心座標計測器103のハードウェア構成を示すブロック図である。
電源電圧ノードに分圧抵抗R301の一端が接続されている。分圧抵抗R301の他端と接地ノードとの間には、重心座標計測器103の四隅に内蔵されているロードセルに貼付されている歪ゲージR302が接続されている。歪ゲージR302は可変抵抗であるので、歪ゲージR302の抵抗値が変化すると、分圧抵抗R301と歪ゲージR302との接続点から得られる出力電圧が変動する。これ以降、分圧抵抗R301と歪ゲージR302を、荷重検出ユニット303aと呼ぶ。そして、重心座標計測器103の四隅に内蔵されているロードセルの数だけ、荷重検出ユニット303aと同じ回路構成の荷重検出ユニット303b、303c、303dが存在する。
マイコン305は、バス306に接続された、CPU307、ROM308、RAM309、A/D変換器310、シリアルインターフェース311を備える。シリアルインターフェース311はマルチプレクサ304に接続されており、マルチプレクサ304はシリアルインターフェース311を通じてマイコン305の制御によって順次切り替え制御が行われる。
マイコン305は分圧抵抗R301と歪ゲージR302との接続点から検出されるアナログ電圧信号をA/D変換器310によってデジタルの歪データに変換する。そして、重心座標計測器103に印加されたデータ、すなわち被験者105の荷重に起因するデータである歪データを、近距離無線通信部312を通じて生体情報処理装置101に送信する。
図4は、生体情報処理装置101のハードウェア構成を示すブロック図である。
生体情報処理装置101は、バス401に接続された、CPU402、ROM403、RAM404、操作部405、表示部406、不揮発性ストレージ407を備える。
バス401には更に、近距離無線通信部408が接続されており、重心座標計測器103から歪データを受信する。
不揮発性ストレージ407には、パソコンを生体情報処理装置101として稼働させるためのプログラムが格納されている。
なお、重心座標計測器103と生体情報処理装置101との通信は、周知のUSBインターフェース等の有線接続であってもよい。
図5は、重心座標計測器103と生体情報処理装置101のソフトウェア機能を示すブロック図である。
生体情報処理装置101の近距離無線通信部408は、重心座標計測器103の近距離無線通信部312から送信される電波を受信して変調信号を出力する。復調部501は、近距離無線通信部408が受信した変調信号を復調して、重心座標計測器103が検出した歪データを出力する。歪データは座標演算部502に入力される。座標演算部502の実体は重心座標計測器103のデバイスドライバプログラムである。この座標演算部502は、重心座標計測器103から得られる四隅の歪データを演算して、重心座標データを出力する。
重心座標データは、入出力制御部503によって重心座標データファイル504に記憶される。
ここで、図6A及び図6Bをも参照して、ASV演算処理を説明する。
図6Aは、ベクトル演算部505による重心ベクトル演算処理を実行した重心座標データファイル504のイメージである。図6A及び図6Bを一見してわかるように重心座標データファイル504はテーブルであり、周知の表計算ソフトウェアのワークシートを想定している。
同様に、現在の重心座標データのY成分から直前の重心座標データのY成分を減算して、ベクトルY成分bnを算出する。
つまり、ベクトル演算部505は、数1式に示すように、現在の重心座標データから直前の重心座標データを減算する。これ以降、ベクトル演算部505が算出するベクトルを重心ベクトルと呼ぶ。
図6Aに示すように、ベクトルX成分フィールドには、ベクトルX成分anが格納される。ベクトルY成分フィールドには、ベクトルY成分bnが格納される。
次に、ベクトル長演算部506は、数2式から重心ベクトルのX軸方向の成分であるベクトルX成分anの2乗と、重心ベクトルのY軸方向の成分であるベクトルY成分bnの2乗を加算した値の平方根を算出することで、重心ベクトルのベクトル長VLnを算出する。
ベクトル角VAnが0≦VAn<15なら0、
15≦VAn<30なら1、
30≦VAn<60なら2、…
165≦VAn≦180なら11、
0>VAn>-15なら-1、
-15≧VAn>-30なら-2、…
-165≧VAn>-180なら-12、である。
すなわち、15°毎に重心ベクトルのベクトル角を分類する。
この値を角度分類Riと呼び、次のASV演算部509における検索インデックスとして用いる。
なお、上記の角度分類演算処理は一例であり、15°毎に整数の値が得られる演算処理であれば上記の演算処理に限られない。
そして最後にASV演算部509は、求めた角度分類毎のベクトル長平均値の最大値を、ある時間間隔内におけるASV値として出力する。
ASV値とは、被験者105の体幹が振れることで生じる重心の移動について、被験者105の重心の移動方向を考慮した、重心ベクトルの角度分類毎の平均の最大値である。「重心ベクトル平均最大長」とは、この演算処理を特徴付ける名称である。
本発明による生体情報処理装置101が出力するASV値の効果を確認するため、複数名の被験者に実験を行い、ASV値と従来技術による測定値とを比較した。
先ず、複数の被験者に30分間、図1に示すようなVDT作業に従事して貰う。その際、重心座標計測器103のA/D変換器310のサンプリングクロックは100Hzで、重心座標計測器103の測定値を記録する。また、被験者には5分毎に自己の疲労度と集中力を0から10までの10段階の値であるVAS(Virtual Analog Scale)を自己申告して貰った。したがって、ASV値及び従来技術の測定値も、VASと同様、5分毎の演算結果における比較となる。
図9は、漫画閲覧時におけるASV値の変化を示すグラフである。図9のグラフでは、一人の被験者Cについて、他の被験者A及びBとは異なる変動傾向を示していることがわかる。この変動傾向の相違は、漫画に対する被験者の興味の個人差が現れているものと推測される。
VDT作業時では、サンプリングクロック100Hzと5Hzにおいて、疲労度に強い相関が現れることがわかった。特に、サンプリングクロック100Hzでは、相関値が0.8を超えている。
相関が0.8を超える、ということは、ASV値が被験者の疲労度の推定に極めて有用であることを示唆している。
漫画閲覧時では、サンプリングクロック100Hzと5Hzにおいて、集中力に強い相関が現れることがわかった。特に、サンプリングクロック100Hzでは、相関値が0.8に到達している。
相関が0.8に到達している、ということは、ASV値が被験者の集中力の推定に極めて有用であることを示唆している。
一つは、被験者の重心の移動の軌跡を積算した値である重心移動量である。
もう一つは、被験者の重心の移動の軌跡を多角形に見立てて、その多角形の面積を計算した値である外周面積である。
発明者らは、これら従来技術による重心移動に基づく計算方法が、被験者の心身状態を正しく推定することができていない原因を考察した。その結果、被験者の重心がぶれる現象には、ある種の方向性があるのではないかと推測した。
従来技術である重心移動量も、外周面積も、重心のぶれの方向を考慮していなかったために、算出した値にはノイズ成分が強く混入して、心身の疲労との相関が大きくならなかったものと推測できる。
また、上述の演算処理では角度分類を15°としたが、より多くの被験者から測定値を集めて演算処理を進めることで、最適な角度分類の角度を特定できる可能性が考えられる。
椅子102の座面102aに重心座標計測器103を配置し、被験者105が重心座標計測器103に座る。重心座標計測器103の計測結果を記録して、サンプル毎の重心の差から重心ベクトルを算出し、重心ベクトルの長さと角度を算出し、角度分類毎に重心ベクトルの長さの平均を算出し、重心ベクトルの長さの平均の最大値をASV値として得る。このASV値は、被験者105の疲労度及び集中力の推定に有用な指標として利用可能である。
Claims (4)
- 椅子の座面に配置され、所定のサンプリングクロックにて前記椅子に座る被験者の荷重に起因するデータを出力する重心座標計測器と、
前記重心座標計測器から得られる前記被験者の荷重に起因するデータを演算して重心座標データを出力する座標演算部と、
現在の重心座標データのX成分から直前の重心座標データのX成分を減算してベクトルX成分を算出すると共に、現在の重心座標データのY成分から直前の重心座標データのY成分を減算してベクトルY成分を算出することで重心ベクトルを算出するベクトル演算部と、
複数の前記重心ベクトルに対し、各々の前記重心ベクトルのベクトル角を所定の角度範囲毎に分類し、当該分類毎に複数の前記重心ベクトルの長さの平均値を演算し、前記分類毎に得られた前記平均値の最大値を出力するASV演算部と、
を具備する生体情報処理装置。 - 更に、
前記重心ベクトルの長さを算出するベクトル長演算部と、
前記重心ベクトルの角度を算出するベクトル角演算部と、
複数の前記重心ベクトルに対し、各々の前記重心ベクトルの前記ベクトル角を所定の角度範囲毎に分類する角度分類演算部と、を具備する、
請求項1に記載の生体情報処理装置。 - 椅子の座面に配置され、所定のサンプリングクロックにて前記椅子に座る被験者の荷重に起因するデータを出力する重心座標計測器から得られる前記被験者の荷重に起因するデータを演算して重心座標データを出力する座標演算ステップと、
現在の重心座標データのX成分から直前の重心座標データのX成分を減算してベクトルX成分を算出すると共に、現在の重心座標データのY成分から直前の重心座標データのY成分を減算してベクトルY成分を算出することで重心ベクトルを算出するベクトル演算ステップと、
複数の前記重心ベクトルに対し、各々の前記重心ベクトルのベクトル角を所定の角度範囲毎に分類し、当該分類毎に複数の前記重心ベクトルの長さの平均値を演算し、前記分類毎に得られた前記平均値の最大値を出力するASV演算ステップと、
を含む生体情報処理方法。 - 計算機に、
椅子の座面に配置され、所定のサンプリングクロックにて前記椅子に座る被験者の荷重に起因するデータを出力する重心座標計測器としての機能と、
前記重心座標計測器から得られる前記被験者の荷重に起因するデータを演算して重心座標データを出力する座標演算部としての機能と、
現在の重心座標データのX成分から直前の重心座標データのX成分を減算してベクトルX成分を算出すると共に、現在の重心座標データのY成分から直前の重心座標データのY成分を減算してベクトルY成分を算出することで重心ベクトルを算出するベクトル演算部としての機能と、
複数の前記重心ベクトルに対し、各々の前記重心ベクトルのベクトル角を所定の角度範囲毎に分類し、当該分類毎に複数の前記重心ベクトルの長さの平均値を演算し、前記分類毎に得られた前記平均値の最大値を出力するASV演算部としての機能と、
を実現させるための生体情報処理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019120162A JP7274173B2 (ja) | 2019-06-27 | 2019-06-27 | 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019120162A JP7274173B2 (ja) | 2019-06-27 | 2019-06-27 | 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021003519A JP2021003519A (ja) | 2021-01-14 |
JP7274173B2 true JP7274173B2 (ja) | 2023-05-16 |
Family
ID=74097399
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019120162A Active JP7274173B2 (ja) | 2019-06-27 | 2019-06-27 | 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7274173B2 (ja) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011070597A (ja) | 2009-09-28 | 2011-04-07 | Nintendo Co Ltd | 情報処理プログラム及び情報処理装置 |
JP2015008920A (ja) | 2013-06-28 | 2015-01-19 | 住友理工株式会社 | 離床センサおよび離床検出方法 |
US20170265815A1 (en) | 2016-03-21 | 2017-09-21 | International Business Machines Corporation | Obtainment of cleaned sequences relating to a center of gravity |
JP2018126436A (ja) | 2017-02-10 | 2018-08-16 | ミネベアミツミ株式会社 | ベッドモニタリングシステム |
-
2019
- 2019-06-27 JP JP2019120162A patent/JP7274173B2/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011070597A (ja) | 2009-09-28 | 2011-04-07 | Nintendo Co Ltd | 情報処理プログラム及び情報処理装置 |
JP2015008920A (ja) | 2013-06-28 | 2015-01-19 | 住友理工株式会社 | 離床センサおよび離床検出方法 |
US20170265815A1 (en) | 2016-03-21 | 2017-09-21 | International Business Machines Corporation | Obtainment of cleaned sequences relating to a center of gravity |
JP2018126436A (ja) | 2017-02-10 | 2018-08-16 | ミネベアミツミ株式会社 | ベッドモニタリングシステム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2021003519A (ja) | 2021-01-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Umer et al. | Physical exertion modeling for construction tasks using combined cardiorespiratory and thermoregulatory measures | |
Kong et al. | Optimal cylindrical handle diameter for grip force tasks | |
Nagymáté et al. | Reliability analysis of a sensitive and independent stabilometry parameter set | |
Holbein-Jenny et al. | Validity of functional stability limits as a measure of balance in adults aged 23–73 years | |
Martinez-Mendez et al. | Postural sway parameters using a triaxial accelerometer: comparing elderly and young healthy adults | |
Siao et al. | Quantitative sensory testing | |
Dunne et al. | Design and evaluation of a wearable optical sensor for monitoring seated spinal posture | |
Grant et al. | The validation of a novel activity monitor in the measurement of posture and motion during everyday activities | |
Xu et al. | Using the Microsoft Kinect™ to assess 3-D shoulder kinematics during computer use | |
Dahlqvist et al. | Validity of a small low-cost triaxial accelerometer with integrated logger for uncomplicated measurements of postures and movements of head, upper back and upper arms | |
Whittaker et al. | Ratings of perceived fatigue predict fatigue induced declines in muscle strength during tasks with different distributions of effort and recovery | |
Al Abdi et al. | Objective detection of chronic stress using physiological parameters | |
Howarth et al. | Does prolonged seated deskwork alter the lumbar flexion relaxation phenomenon? | |
Similä et al. | Accelerometry-based berg balance scale score estimation | |
Jun et al. | Are measures of postural behavior using motion sensors in seated office workers reliable? | |
Altini et al. | Combining wearable accelerometer and physiological data for activity and energy expenditure estimation | |
WO2020004102A1 (ja) | 機能回復訓練支援システムおよび方法 | |
Umer et al. | Heart rate variability based physical exertion monitoring for manual material handling tasks | |
Samani et al. | Nonlinear metrics assessing motor variability in a standardized pipetting task: Between-and within-subject variance components | |
Giustetto et al. | Investigating the effect of a passive trunk exoskeleton on local discomfort, perceived effort and spatial distribution of back muscles activity | |
Bär et al. | Using a passive back exoskeleton during a simulated sorting task: influence on muscle activity, posture, and heart rate | |
Noble et al. | Log-transformed electromyography amplitude-power output relationship: Single-leg knee-extensor versus single-leg cycle ergometry | |
Larivière et al. | Do mechanical tests of glove stiffness provide relevant information relative to their effects on the musculoskeletal system? A comparison with surface electromyography and psychophysical methods | |
Keller et al. | Posture-dependent isometric trunk extension and flexion strength in normal male and female subjects | |
JP7274173B2 (ja) | 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220511 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230118 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230124 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230313 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230404 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230421 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7274173 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |