JP7274173B2

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

Info

Publication number: JP7274173B2
Application number: JP2019120162A
Authority: JP
Inventors: 秀平坂本; 統太水野; 直明板倉
Original assignee: THE UNIVERSITY OF ELECTRO-COMUNICATINS; Tokyo Metropolitan Government
Current assignee: THE UNIVERSITY OF ELECTRO-COMUNICATINS; Tokyo Metropolitan Government
Priority date: 2019-06-27
Filing date: 2019-06-27
Publication date: 2023-05-16
Anticipated expiration: 2039-06-27
Also published as: JP2021003519A

Description

本発明は、人体の重心のぶれを演算する生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理プログラムに関する。

現代の我々の日常生活において、座位の姿勢は一日の大半を占める姿勢である。私生活では食事中やテレビ閲覧時など様々な場面で座位の姿勢で生活している。また、職場においても近年、コンピュータの普及やインターネットなどの発展により、職場のＩＴ化が進み、デスクワークに従事する労働者の作業姿勢は座位が主流となっている。その結果、労働者はＶＤＴ作業（Visual Display Terminals：画面表示装置を用いる作業）を始めとする、椅子での座位作業が長時間化し、労働者の労働負担が問題となっている。このため、座位における作業時の精神及び／または肉体における負担を軽減する方策が求められる。そして、座位作業時の精神及び／または肉体における負担を軽減する方策を考える前提として、作業者の座位作業時の心身状態を客観的に評価する技術が必要になる。

非特許文献１には、重心動揺を用いたストレス評価として、立位での閉眼状態、ヘッドフォンで音楽を聴いている状態、精神的負荷作業を与えている状態の３種類の状態を比較した結果が開示されている。

「ＶＤＴ作業における労働衛生管理のためのガイドライン」平成１４年４月５日付け基発第０４０５００１号、厚生労働省、インターネット＜https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-11200000-Roudoukijunkyoku/0000184703.pdf＞

心身状態の評価に関する先行研究は過去に多く行われてきた。心理評価としては主観評価アンケートが、行動評価としては重心動揺や振戦（手、頭、声帯、体幹、脚等、人体の一部分に発生する、不随意且つリズミカルな震え）が、生理評価としては発汗、唾液、脳活動、心拍変動、皮膚温度変動等の自律神経活動指標が主に用いられてきた。

座位における作業という条件を考えた場合に、実用性に優れている手法であることが好ましい。その点を踏まえると、主観評価アンケートは患者に直接現在の状態を聞くため、作業を中断させる必要があり、あまり有効的な手法ではない。また、血液検査や唾液検査は検査結果が出るまで時間がかかってしまうため、実用的ではない。
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。

以上の条件を満たす、作業者の座位作業時の心身状態を客観的に評価する技術として、非接触で計測可能な画像解析、及び乗るだけで計測可能な重心動揺が挙げられる。
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。

重心動揺を用いる従来技術では、６０秒間、立位で計測する実験が一般的である。ストレス評価の先行研究では、非特許文献１に開示される、立位での閉眼状態、ヘッドフォンで音楽を聴いている状態、精神的負荷作業を与えている状態の３種類の状態を比較したものがある。また、より実環境に近づけるため座位での計測を行っているものもあるが、そのほとんどが足底非接地などの通常考えられる状態での計測はほとんど存在しない。したがって、実環境、すなわち被験者が座ってパソコンを操作している状態に合わせた心身状態の評価技術が求められていた。

本発明はかかる課題に鑑みてなされたものであり、被験者が座った状態における、被験者の心身状態を高精度に推定することが可能な、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を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するため、本発明の生体情報処理装置は、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、重心座標計測器から得られる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、複数の重心ベクトルに対し、各々の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重心ベクトルの長さの平均値を演算し、分類毎に得られた平均値の最大値を出力するＡＳＶ演算部と、を備える。

本発明によれば、被験者が座った状態における、被験者の心身状態を高精度に推定することが可能な、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を提供することができる。
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。

本発明の実施形態に係る生体情報処理装置の全体構成及び使用状態を示すブロック図である。重心座標計測器の外観斜視図である。重心座標計測器のハードウェア構成を示すブロック図である。生体情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。重心座標計測器と生体情報処理装置のソフトウェア機能を示すブロック図である。ベクトル演算部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のイメージと、ベクトル長演算部５０６、ベクトル角演算部５０７、角度分類演算部５０８による演算処理を実行した重心座標データファイルのイメージである。従来技術による重心移動の指標の一つである、ＶＤＴ作業時における重心移動量の変化を示すグラフである。ＶＤＴ作業時におけるＡＳＶ値の変化を示すグラフである。漫画閲覧時におけるＡＳＶ値の変化を示すグラフである。ＶＤＴ作業時におけるＡＳＶ値と、ＶＡＳとの相関を２０人の被験者で得た平均値を、サンプリングクロック毎に計算したグラフである。漫画閲覧時におけるＡＳＶ値と、ＶＡＳとの相関を２０人の被験者で得た平均値を、サンプリングクロック毎に計算したグラフである。

［生体情報処理装置１０１：使用状況］
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、クッション１０４はあくまでも被験者１０５の作業環境を改善する目的で用いられるものであるため、必須ではない。また、重心座標計測器１０３が椅子１０２の座面１０２ａと一体化して形成されていてもよい。すなわち重心座標計測器１０３は、椅子１０２の座面１０２ａに配置されていればよく、その固定手段は問わない。

パソコンよりなる生体情報処理装置１０１は、重心座標計測器１０３とＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離無線通信で接続されている。パソコンは重心座標計測器１０３が出力するデータを受信した後、ＡＳＶ（Average Size of Vector:重心ベクトル平均最大長）を演算する。
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。

［重心座標計測器１０３：外観］
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。

重心座標計測器１０３としては、例えば任天堂株式会社の「バランスＷｉｉボード（登録商標）」という製品が利用可能である。
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。

［重心座標計測器１０３：ハードウェア構成］
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。

荷重検出ユニット３０３ａの内部の分圧抵抗Ｒ３０１と歪ゲージＲ３０２との接続点は、マルチプレクサ３０４を介してマイコン３０５のＡ／Ｄ変換器に接続される。
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。

［生体情報処理装置１０１：ハードウェア構成］
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。

［生体情報処理装置１０１：ソフトウェア機能］
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。

重心座標データファイル５０４に所定時間の重心座標データが蓄積されたら、入出力制御部５０３はＡＳＶ演算処理を開始する。
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。

図６Ａに示すように、重心座標データファイル５０４には、重心Ｘ座標フィールドと重心Ｙ座標フィールドが設けられている。重心Ｘ座標フィールドには、重心座標データのＸ成分が格納される。重心Ｙ座標フィールドには、重心座標データのＹ成分が格納される。重心座標データファイル５０４のレコードは、重心座標計測器１０３が出力する重心座標データのサンプリングクロック毎に１レコードが追記録される。すなわち、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が１００Ｈｚであれば、重心座標データファイル５０４には１秒間に１００レコードが生成される。

先ず、ベクトル演算部５０５は、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ａ_ｎを算出する。
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ｂ_ｎ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ａ_ｎ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ｂ_ｎが格納される。

図６Ｂは、ベクトル長演算部５０６、ベクトル角演算部５０７、角度分類演算部５０８による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の状態にある重心座標データファイル５０４に対し、更にベクトル長、ベクトル角、角度分類を順に演算するイメージである。
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ａ_ｎ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ｂ_ｎ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ＶＬ_ｎを算出する。

次に、ベクトル角演算部５０７は、数３式から重心ベクトルと単位ベクトル（1，０）との内積を重心ベクトルのベクトル長ＶＬ_ｎで除算した値の、arccosを算出することで、単位ベクトルと重心ベクトルとのなす角度であるベクトル角ＶＡ_ｎを算出する。

次に、角度分類演算部５０８は、ベクトル角ＶＡ_ｎを１５で除算した商の整数部分を算出する。但し、ベクトル角が負の値の場合は、値に－１を加算する。
ベクトル角ＶＡ_ｎが0≦ＶＡ_ｎ＜15なら0、
15≦ＶＡ_ｎ＜30なら1、
30≦ＶＡ_ｎ＜60なら2、…
165≦ＶＡ_ｎ≦180なら11、
0＞ＶＡ_ｎ＞-15なら-1、
-15≧ＶＡ_ｎ＞-30なら-2、…
-165≧ＶＡ_ｎ＞-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Ｒ_ｉ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。

図６Ｂに示すように、ベクトル長フィールドには、ベクトル長ＶＬ_ｎが格納される。ベクトル角フィールドには、ベクトル角ＶＡ_ｎが格納される。角度分類フィールドには、角度分類ＡＣ_ｎが格納される。

次にＡＳＶ演算部５０９は、このワークシートをテーブルに見立てて、角度分類毎に絞り込み検索を行う。そして、同一角度分類毎に重心ベクトルのベクトル長ＶＬ_ｎの平均値（以下「ベクトル長平均値」）を求める。
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。

［実験結果］
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。

もう一つ別の実験として、複数の被験者に３０分間、漫画を閲覧して貰う。そして、上述のＶＤＴ作業の実験と同様に、サンプリングクロック１００Ｈｚで、重心座標計測器１０３の測定値を記録する。そして、被験者には５分毎に自己の疲労度と集中力についてＶＡＳを申告して貰った。

図７は、従来技術による重心移動の指標の一つである、ＶＤＴ作業時における重心移動量の変化を示すグラフである。重心移動量とは、被験者の重心の移動の軌跡を積算した値である。図７のグラフでは、Ａ、Ｂ、Ｃの３人の被験者の重心移動量を表している。このグラフを見てわかるように、重心移動量の変化は個人差が激しく、心身状態の評価には殆ど利用できないことがわかる。

図８は、ＶＤＴ作業時におけるＡＳＶ値の変化を示すグラフである。図８のグラフを見てわかるように、複数の被験者について、その値の大小に違いはあるものの、概ね類似する傾向を示すことがわかる。
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。

図１０は、ＶＤＴ作業時におけるＡＳＶ値と、ＶＡＳとの相関を２０人の被験者で得た平均値を、サンプリングクロック毎に計算したグラフである。なお、１００Ｈｚより小さいサンプリングクロックの値は、予め１００Ｈｚで計測した計測値から、目的のサンプリングクロックに相当する時間間隔で間引いたデータを用いている。
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。

図１１は、漫画閲覧時におけるＡＳＶ値と、ＶＡＳとの相関を２０人の被験者で得た平均値を、サンプリングクロック毎に計算したグラフである。
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。

図１０及び図１１に示したグラフから、ＡＳＶ値は、適切なサンプリングクロックで計測することで、疲労度と集中力に強い相関を得ることが可能である。これはすなわち、ＡＳＶ値は疲労度と集中力の客観的指標として有効であることが証明できた。

従来技術による被験者の重心の移動に基づいて被験者の心身状態を推定する計算方法には、二通りが公知である。
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。

人の体幹は千差万別であり、それ故に重心がぶれる方向も人によってまちまちである。発明者らは、集中力の減退や疲労の増加に伴い、体幹の重心がぶれる現象が、一定の角度方向に向けて強く現れる傾向が強いのではないかと推測した。そして、この推測を立証すべく、前述の実験を複数の被験者に実施したところ、被験者の体幹の重心がぶれる方向には被験者毎に偏りがあり、偏った方向の重心のぶれの振幅は心身の疲労や集中力と強い相関を有することが判明した。
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。

上述の実験では、低コストで迅速な結果を得るためにＶＡＳを採用した。このため、５分毎という粗い粒度の推定であった。しかしながら、脳波の測定等、より精緻な実験を行うことで、ＡＳＶ値の計算に必要なサンプル数を減らすことも可能になるものと思われる。そうなれば、例えば１分毎にＡＳＶ値の計算を行って、被験者の心身状態を評価することも可能になるかも知れない。
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。

本発明の各実施形態においては、生体情報処理装置１０１を開示した。
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。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含む。

１０１…生体情報処理装置、１０２…椅子、１０３…重心座標計測器、１０４…クッション、１０５…被験者、１０６…デスク、１０７…ディスプレイ、１０８…キーボード、３０３ａ、３０３ｂ、３０３ｃ、３０３ｄ…荷重検出ユニット、３０４…マルチプレクサ、３０５…マイコン、３０６…バス、３０７…ＣＰＵ、３０８…ＲＯＭ、３０９…ＲＡＭ、３１０…Ａ／Ｄ変換器、３１１…シリアルインターフェース、３１２…近距離無線通信部、４０１…バス、４０２…ＣＰＵ、４０３…ＲＯＭ、４０４…ＲＡＭ、４０５…操作部、４０６…表示部、４０７…不揮発性ストレージ、４０８…近距離無線通信部、５０１…復調部、５０２…座標演算部、５０３…入出力制御部、５０４…重心座標データファイル、５０５…ベクトル演算部、５０６…ベクトル長演算部、５０７…ベクトル角演算部、５０８…角度分類演算部、５０９…ＡＳＶ演算部

Claims

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。