TW202143909A - 信號處理系統、感測系統、生物體管理系統、環境控制系統、信號處理方法及程式 - Google Patents

信號處理系統、感測系統、生物體管理系統、環境控制系統、信號處理方法及程式 Download PDF

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TW202143909A
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TW
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nerve
human
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鈴鹿裕子
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Abstract

本發明之課題在於提供一種可提高系統之泛用性而判斷人之自律神經之狀態之信號處理系統、感測系統、生物體管理系統、環境控制系統、信號處理方法及程式。本發明之信號處理系統(2)具備呼氣資訊取得部(21)及神經判斷部(23)。呼氣資訊取得部(21)取得與人(H1)之呼氣量相關之生物體資訊即呼氣資訊。神經判斷部(23)基於呼氣資訊之變動，判斷人(H1)之自律神經之狀態。

Description

信號處理系統、感測系統、生物體管理系統、環境控制系統、信號處理方法及程式
本揭示係關於一種信號處理系統、感測系統、生物體管理系統、環境控制系統、信號處理方法及程式。
先前，存在利用心跳間隔資料之頻率解析結果與交感神經系統之活性及副交感神經系統之活性存在相關性，判定人之精神活動之精神活動判定裝置(例如，參照專利文獻1(日本特開平8-280637號公報))。精神活動判定裝置檢測心跳間隔，並運算檢測到之心跳間隔資料之方差、及心跳間隔或心跳數之平均值。精神活動判定裝置基於心跳間隔之方差與平均心跳間隔或平均心跳數，判定受驗者之精神活動。
精神活動判定裝置為了檢測心跳間隔，而利用測定受驗者之心電圖信號之心電圖檢測器。該情形下，受驗者安裝用於檢測電位信號之電極。或，將脈波感測器安裝於受驗者之耳或手而檢測脈波。
然而，如上述之精神活動判定裝置般，為了檢測受驗者(人)之心跳間隔，而必須要有心電圖檢測器等之高精度之心跳感測器，系統之泛用性較低。
對此，本揭示之目的在於提供可一種可提高系統之泛用性，判斷人之自律神經之狀態之信號處理系統、感測系統、生物體管理系統、環境控制系統、信號處理方法及程式。
本揭示之一態樣之信號處理系統具備：呼氣資訊取得部，其取得與人之呼氣量相關之生物體資訊即呼氣資訊；及神經判斷部，其基於前述呼氣資訊之變異，判斷前述人之自律神經之狀態。
本揭示之一態樣之感測系統具備：上述之信號處理系統；及生物體感測器，其檢測前述呼氣資訊，且向前述信號處理系統輸出。
本揭示之一態樣之生物體管理系統具備：上述之感測系統；及生物體狀態判定部，其基於前述神經判斷部之判斷結果，判定前述人之身體及精神之至少一者之狀態作為生物體狀態。
本揭示之一態樣之環境控制系統具備：上述之生物體管理系統；及機器控制器，其基於前述生物體狀態判定部之判定結果，控制使前述人所在之空間內之環境變化之機器。
本揭示之一態樣之信號處理方法包含：呼氣資訊取得步驟，其取得與人之呼氣量相關之生物體資訊即呼氣資訊；及神經判斷步驟，其基於前述呼氣資訊之變異，判斷前述人之自律神經之狀態。
本揭示之一態樣之程式使電腦系統執行上述之信號處理方法。
以下之實施形態關於一種信號處理系統、感測系統、生物體管理系統、環境控制系統、信號處理方法及程式。更詳細而言，關於一種判斷人之自律神經之狀態之信號處理系統、感測系統、生物體管理系統、環境控制系統、信號處理方法及程式。
此外，以下所說明之實施形態僅為本揭示之實施形態之一例。本揭示並不限定於以下之實施形態，只要可發揮本揭示之效果，則可相應於設計等進行各種變更。
(實施形態) (1)感測系統之概略 先前，廣為知悉為了將人之身體及精神之至少一者之狀態作為生物體狀態予以判定，而判斷人之自律神經之狀態是有用的。
具體而言，作為人之自律神經之狀態之指標，利用LF/HF。LF/HF根據RRI(RR Interval，RR間隔)之時間序列資料而求得。RRI係人之心電圖之波形之R波與下一R波之時間間隔、亦即人之心跳間隔。而且，RRI會變動，可基於RRI之時間序列資料，將RRI之變動頻率之分佈作為功率譜而算出。於功率譜中，低頻區域(例如0.05～0.15 Hz)之信號強度之積分值為LF，高頻區域(例如0.15～0.40 Hz)之信號強度之積分值為HF。而且，人之自律神經為交感神經優勢時之LF/HF與人之自律神經為副交感神經優勢時之LF/HF相比變大。例如，人感覺到之壓力越大則LF/HF越變大，越放鬆則LF/HF越變小。
然而，為了求得RRI，而必須高解析度且高精度地檢測人之心跳。於當前被實用化之高解析度及高精度之心跳感測器中存在例如心電評估式或光學評估式之接觸式感測器。然而，若無須利用心跳資訊，便可判斷人之自律神經之狀態，則感測器之選擇範圍變得更廣泛，系統之泛用性提高。
為此，本發明者等人根據實驗，發現人之呼氣末二氧化碳分壓(ETCO2 ：End Tidal CO2 )之偏差與LF/HF之間之相關性變高。於該實驗中，表明存在若LF/HF變大，人感覺到之壓力變大，則ETCO2 之偏差變大之傾向。
根據如上述之實驗，本發明者等人獲得在人之呼氣之偏差與LF/HF之間存在較高之相關性之見解。具體而言，人之呼氣之偏差越大則LF/HF越變大，人之呼氣之偏差越小則LF/HF越變小。換言之，人之呼氣之偏差越大則人之自律神經越成為交感神經優勢，人之呼氣之偏差越小則人之自律神經越成為副交感神經優勢。
以下，基於上述見解，針對判斷人之自律神經之狀態之感測系統進行說明。
圖1顯示實施形態之感測系統Z0之構成。感測系統Z0具備生物體感測器1、及信號處理系統2。
生物體感測器1檢測與人H1之呼氣量相關之生物體資訊即呼氣資訊。生物體感測器1輸出包含呼氣資訊之呼氣感測信號Y1。
信號處理系統2具備呼氣資訊取得部21、及神經判斷部23。
呼氣資訊取得部21自生物體感測器1取得包含呼氣資訊之呼氣感測信號Y1。生物體感測器1與呼氣資訊取得部21之間之通訊可為無線通訊及有線通訊之任一者。無線通訊較佳為基於無線LAN、藍芽(註冊商標)、或ZigBee(註冊商標)等之規格。有線通訊較佳為基於乙太網路(Ethernet)(註冊商標)等之有線LAN(Local Area Network，區域網路)之規格。此外，無線通訊及有線通訊均可為信號處理系統2之專用之通訊規格。
神經判斷部23求得呼氣資訊之偏差，作為人之自律神經之狀態之指標。神經判斷部23基於呼氣資訊之偏差，判斷人H1之自律神經為交感神經優勢及副交感神經優勢之哪一者，進一步判斷交感神經或副交感神經之優勢之程度。呼氣資訊之偏差較佳為呼氣資訊之偏差、方差、及標準偏差之至少一者。
上述之信號處理系統2由於利用人H1之呼氣資訊，故無需人之心跳間隔之資訊。因此，信號處理系統2可提高系統之泛用性，判斷人H1之自律神經之狀態。又，信號處理系統2由於在判斷人H1之自律神經之狀態時，利用呼氣資訊之偏差，故可高精度地判斷人H1之自律神經之狀態。
此外，信號處理系統2具備電腦系統，電腦系統以作為硬體之處理器及記憶體為主構成。而且，藉由處理器執行記錄於記憶體之程式，而實現信號處理系統2之功能之一部分或全部。程式可預先記錄於電腦系統之記憶體，但可經由電性通訊線路而提供，亦可記錄於由電腦系統可讀取之記憶體卡、光碟、硬碟機等之非暫時性記錄媒體而提供。電腦系統之處理器係由包含半導體積體電路(IC)或大規模積體電路(LSI)之1個至複數個電子電路構成。複數個電子電路可彙集於1個晶片，亦可分散地設置於複數個晶片。複數個晶片可彙集於1個裝置，亦可分散地設置於複數個裝置。
(2)感測系統之第1例
作為感測系統Z0之第1例，針對圖2之感測系統Z1進行說明。
如上述般，本發明者等人獲得在人H1之呼氣中所含之二氧化碳之量之偏差與RRI之變動之間存在較高之相關性之見解。為此，感測系統Z1具備作為生物體感測器1之二氧化碳檢測計1A、作為信號處理系統2之信號處理系統2A。
(2.1)生物體感測器 作為生物體感測器1，較佳為利用將人H1之呼氣中所含之二氧化碳之量作為呼氣資訊予以檢測之CO2 感測器。人H1之呼氣量越多，呼氣中所含之二氧化碳之量越大。尤其是，作為CO2 感測器，較佳為檢測人H1之ETCO2 之圖2之二氧化碳檢測計(Capnometer)1A。二氧化碳檢測計1A從自人H1之氣管經由管輸送之呼氣檢測(測定)人H1之ETCO2 。ETCO2 相當於人H1之呼氣中所含之二氧化碳之量(濃度)。二氧化碳之濃度之時間積分值成為二氧化碳之量。二氧化碳檢測計1A將ETCO2 之檢測結果作為呼氣感測信號Y1A而輸出。
(2.2)信號處理系統 信號處理系統2A如圖2所示般具備作為呼氣資訊取得部21之呼氣資訊取得部21A、及作為神經判斷部23之神經判斷部23A。信號處理系統2A較佳為更具備前處理部22A、及輸出部24A。
呼氣資訊取得部21A自二氧化碳檢測計1A取得包含人H1之ETCO2 之資訊之呼氣感測信號Y1A作為呼氣資訊。
前處理部22A具有：將呼氣感測信號Y1A放大之放大功能、及轉換為數位信號之AD轉換功能。前處理部22A產生包含以特定之採樣頻率產生之ETCO2 之多數個採樣值(ETCO2 之測定值)之數位之呼氣感測信號。此外，二氧化碳檢測計1A可具備前處理部22A之功能。
神經判斷部23A自前處理部22A接收數位之呼氣感測信號，基於ETCO2 之多數個採樣值，產生ETCO2 量之時間序列資料。神經判斷部23A基於ETCO2 量之時間序列資料，求得ETCO2 量之偏差(人之自律神經之狀態之指標)。具體而言，神經判斷部23A根據於第1期間之ETCO2 之各採樣值求得第1期間之ETCO2 之積分值，並將該積分值設為ETCO2 量。而且，神經判斷部23A求得ETCO2 量之偏差、方差、及標準偏差之至少一者，作為ETCO2 量之偏差。神經判斷部23A判斷為ETCO2 量之偏差越大，人之自律神經越為交感神經優勢。又，神經判斷部23A判斷為ETCO2 量之偏差越小，人之自律神經越為副交感神經優勢。此外，上述之第1期間較佳為例如5分鐘左右，但並不限定於特定之值。又，ETCO2 量之時間序列資料之採樣週期較佳為1秒以下。
又，神經判斷部23A較佳為於較第1期間為長之第2期間週期性求得ETCO2 量之偏差，將第2期間之ETCO2 量之偏差之平均值設為基準值。該情形下，神經判斷部23A判斷為ETCO2 量之偏差越大於基準值，人之自律神經越為交感神經優勢。又，神經判斷部23A判斷為ETCO2 量之偏差越小於基準值，人之自律神經越為副交感神經優勢。此外，第2期間較佳為例如24小時左右，但並不限定於特定之值。
又，神經判斷部23A可於較第1期間為長之第3期間週期性求得ETCO2 量之偏差，求得第3期間之ETCO2 量之偏差之最大值與最小值之差分，作為差分值。該情形下，神經判斷部23A亦可基於差分值之大小，進行人H1之知能之評估。人H1之知能之評估為MCI(Mild Cognitive Impairment：輕度知能障礙)之程度之評估、及知能障礙之程度之評估等。例如，神經判斷部23A當差分值小於正常範圍時，可判斷為有可能產生知能之降低。
輸出部24A向報知系統3輸出神經判斷部23A之判斷結果。輸出部24A與報知系統3之間之通訊可為無線通訊及有線通訊之任一者。無線通訊較佳為基於無線LAN、藍芽、或ZigBee等之規格。有線通訊較佳為基於乙太網路等之有線LAN之規格。此外，無線通訊及有線通訊均可為信號處理系統2A之專用之通訊規格。
報知系統3具備顯示裝置及音響裝置等之至少一者。顯示裝置係液晶顯示器或有機EL顯示器等，顯示神經判斷部23A之判斷結果。音響裝置具備揚聲器，以聲音輸出神經判斷部23A之判斷結果。報知系統3較佳為例如管理者使用之個人電腦、平板終端、智慧型手機、或揚聲器等。
上述之信號處理系統2A藉由利用二氧化碳檢測計1A，而可提高系統之泛用性，判斷人之自律神經之狀態。又，信號處理系統2A由於在判斷人H1之自律神經之狀態時，利用在與LF/HF之間具有較高之相關性之ETCO2 等之二氧化碳之量，故可高精度地判斷人H1之自律神經之狀態。
(3)感測系統之第2例 作為感測系統Z0之第2例，針對圖3之感測系統Z2進行說明。
如上述般，本發明者等人獲得在人H1之呼氣中所含之二氧化碳之量之偏差與RRI之變動之間存在較高之相關性之見解。為此，於感測系統Z2中，檢測在與人H1之呼氣中所含之二氧化碳之量之間存在較高之相關性之人H1之人體動作。感測系統Z2將人H1之軀體之變位作為人H1之人體動作予以檢測。尤其是，感測系統Z2較佳為將人H1之胸部、腹部、及脊背至少一個變位作為人H1之軀體之變位予以檢測。
為此，感測系統Z2具備作為生物體感測器1之電波感測器1B、及作為信號處理系統2B之信號處理系統2。
(3.1)生物體感測器 感測系統Z2使用電波感測器1B作為生物體感測器1。
電波感測器1B將電波作為發送波輸出至照射區域內之人H1，接收由人H1反射之電波作為接收波，而輸出包含電波感測器1B與人H1之間之距離資訊的呼氣感測信號Y1B。與人H1相隔之距離會因人H1之人體動作而變化。例如，藉由對包含距離資訊之呼氣感測信號Y1B施以信號處理，而可獲得呼吸、心跳、及脈搏等之人體動作之資訊，作為人H1之生物體資訊。
電波感測器1B只要為可測定與人H1相隔之距離之電波感測器即可。電波感測器1B可為例如FMCW(Frequency-Modulated Continuous-Wave，調頻連續波)方式、及雙頻FSK(Frequency shift keying，移頻鍵控)方式等之任一方式之電波感測器。又，若測定對象為單一之測定對象，則電波感測器1B可為產生I/Q資料之都蔔勒方式之電波感測器。產生I/Q資料之都蔔勒方式之電波感測器可檢測人H1之軀體之變位速度及變位方向。
電波感測器1B之發送波較佳為微波。尤其是，發送波之頻率較佳為24 GHz頻帶或48 GHz頻帶。惟，發送波不限於微波，可為毫米波，且發送波之頻率不限定於特定之值。
例如，感測系統Z2檢測人H1之胸部及腹部之至少一者之變位，作為人H1之胸腹部之變位。具體而言，於感測系統Z2中，電波感測器1B自人H1之正面朝向人H1之胸腹部輸出發送波。發送波由人H1之胸腹部反射。若將人H1之胸腹部側設為前，將人H1之脊背側設為後，則人H1之胸腹部會配合人H1之呼吸週期朝前後方向移動。而且，人H1之吸氣量越多，人H1之胸腹部越朝前方移動；人H1之呼氣量越多，人H1之胸腹部越朝後方移動。而且，人H1之呼氣量越多，人H1之呼氣中所含之二氧化碳之量越多。因此，人H1吐氣時之胸腹部之變位越大，人H1之呼氣中所含之二氧化碳之量越變多；人H1吐氣時之胸腹部之變位越少，人H1之呼氣中所含之二氧化碳之量越少。此處，使用呼氣感測信號Y1B中所含之電波感測器1B與人H1之胸腹部之間之距離資訊，作為人H1之胸腹部之變位之資訊。亦即，於呼氣感測信號Y1B中，包含與LF/HF之間存在較高相關性之二氧化碳量之資訊。
(3.2)信號處理系統 信號處理系統2B如圖3所示般，具備作為呼氣資訊取得部21之呼氣資訊取得部21B、及作為神經判斷部23之神經判斷部23B。信號處理系統2B較佳為更具備前處理部22B、及輸出部24B。
呼氣資訊取得部21B自電波感測器1B取得包含與人H1相隔之距離資訊之呼氣感測信號Y1B作為呼氣資訊。
前處理部22B具有將呼氣感測信號Y1B放大之放大功能、及將其轉換為數位信號之AD轉換功能。前處理部22B產生包含以特定之採樣頻率產生之距離之多數個採樣值(距離之測定值)的數位之呼氣感測信號。此外，電波感測器1B亦可具備前處理部22B之功能。
神經判斷部23B自前處理部22B接收數位之呼氣感測信號，基於距離之多數個採樣值，產生人H1吐氣時之胸腹部之變位之時間序列資料。具體而言，神經判斷部23B將自距離之極小值(吸氣時之距離)減去距離之極大值(吐氣時之距離)之差分，設為人H1之胸腹部之變位。而且，神經判斷部23B可求得第11期間之胸腹部之變位之偏差、方差、及標準偏差之至少一者，作為胸腹部之變位之變異(人之自律神經之狀態之指標))。腹部之變位之變異越大，則神經判斷部23B判斷為人之自律神經越以交感神經佔優勢。又，胸腹部之變位之變異越小，則神經判斷部23B判斷為人之自律神經越以副交感神經佔優勢。此外，上述之第11期間較佳為例如5分鐘左右，但並不限定於特定之值。又，胸腹部之變位之時間序列資料之採樣週期較佳為1秒以下。
又，神經判斷部23B較佳為於較第11期間為長之第12期間週期性求得胸腹部之變位之變異，將第12期間之胸腹部之變位之變異之平均值設為基準值。該情形下，神經判斷部23B判斷為胸腹部之變位之偏差越大於基準值，人之自律神經越為交感神經優勢。又，神經判斷部23B判斷為胸腹部之變位之偏差越小於基準值，人之自律神經越為副交感神經優勢。此外，第12期間較佳為例如24小時左右，但並不限定於特定之值。
又，神經判斷部23B可於較第11期間為長之第13期間週期性求得胸腹部之變位之偏差，求得第13期間之胸腹部之變位之偏差之最大值與最小值之差分，作為差分值。該情形下，神經判斷部23B亦可基於差分值之大小，進行人H1之知能之評估。
輸出部24B向報知系統3輸出神經判斷部23B之判斷結果。輸出部24B與報知系統3之間之通訊可為無線通訊及有線通訊之任一者。無線通訊較佳為基於無線LAN、藍芽、或ZigBee等之規格。有線通訊較佳為基於乙太網路等之有線LAN之規格。此外，無線通訊及有線通訊均可為信號處理系統2B之專用之通訊規格。
報知系統3具備顯示裝置及音響裝置等之至少一者，通知神經判斷部23A之判斷結果。
上述之信號處理系統2B藉由利用電波感測器1B，而可提高系統之泛用性，判斷人之自律神經之狀態。又，信號處理系統2B由於在判斷人H1之自律神經之狀態時，利用在與LF/HF之間存在較高之相關性之胸腹部之變位，故可高精度地判斷人H1之自律神經之狀態。
又，神經判斷部23B較佳為根據自前處理部22B接收到之數位之呼氣感測信號，進一步檢測人H1之心跳。於呼氣感測信號中，不僅包含因人H1之呼吸引起之胸腹部之變位，亦包含因人H1之心跳引起之變位之資訊，電波感測器1B不僅作為檢測人H1之呼氣資訊之生物體感測器發揮功能，亦作為檢測人H1之心跳之心跳感測器發揮功能。神經判斷部23B根據呼氣感測信號，不僅產生人H1之胸腹部之變位之時間序列資料，亦產生人H1之心跳之時間序列資料。而且，神經判斷部23B基於胸腹部之變位之偏差及每特定時間之心跳數之偏差，判斷人H1之自律神經為交感神經優勢及副交感神經優勢之哪一者，進一步判斷交感神經或副交感神經之優勢之程度。每特定時間之心跳數為例如每1分鐘之心跳數，但特定時間可為1分鐘以外。
例如，藉由將胸腹部之變位之偏差及心跳數之偏差分別設為解釋變數，以LF/HF為基準變數進行多重回歸分析，而可求得根據胸腹部之變位之偏差及心跳數之偏差預測LF/HF之預測式。神經判斷部23B藉由將胸腹部之變位之偏差及心跳數之偏差代入該預測式，而求得LF/HF之預測值。該情形下，神經判斷部23B基於LF/HF之預測值，判斷人H1之自律神經為交感神經優勢及副交感神經優勢之哪一者，進一步判斷交感神經或副交感神經之優勢之程度。
如上述般，由於利用胸腹部之變位之偏差及心跳數之偏差之兩者，判斷人H1之自律神經之狀態，故可實現更高精度之判斷處理。
此外，於感測系統Z2中，若將人H1之脊背之變位作為人H1之軀體之變位予以檢測，則電波感測器1B朝向人H1之脊背自人H1之背面輸出發送波。
(4)感測系統之第3例 作為感測系統Z0之第3例，針對圖4之感測系統Z3進行說明。
感測系統Z3具備二氧化碳檢測計1A、心跳感測器10、及作為信號處理系統2之信號處理系統2C。信號處理系統2C除具備感測系統Z1之呼氣資訊取得部21A及前處理部22A以外，亦具備神經判斷部23C、輸出部24C、心跳資訊取得部25、及前處理部26。
(4.1)心跳感測器 心跳感測器10係心電評估式或光學評估式之接觸式感測器等，安裝於人H1之胸部或手腕等。心跳感測器10將人H1之心跳之檢測結果作為包含心跳波形之資訊之心跳感測信號Y2而輸出。
(4.2)信號處理系統 心跳資訊取得部25自心跳感測器10取得心跳感測信號Y2。心跳感測器10與心跳資訊取得部25之間之通訊可為無線通訊及有線通訊之任一者。無線通訊較佳為基於無線LAN、藍芽、或ZigBee等之規格。有線通訊較佳為基於乙太網路等之有線LAN之規格。此外，無線通訊及有線通訊均可為感測系統Z3之專用之通訊規格。
前處理部26具有將心跳感測信號Y2放大之放大功能、及轉換為數位信號之AD轉換功能。前處理部26產生包含以特定之採樣頻率產生之心跳波形之多數個採樣值(心跳波形之強度)之數位之心跳感測信號。此外，心跳感測器10可具備前處理部26之功能。
神經判斷部23C自前處理部22A接收數位之呼氣感測信號，自前處理部26接收數位之心跳感測信號。神經判斷部23C根據呼氣感測信號產生人H1之ETCO2 量之時間序列資料，亦根據心跳感測信號產生人H1之心跳之時間序列資料。而且，神經判斷部23C基於ETCO2 量之偏差及每特定時間之心跳數之偏差(人之自律神經之狀態之指標)，判斷人H1之自律神經為交感神經優勢及副交感神經優勢之哪一者，進一步判斷交感神經或副交感神經之優勢之程度。
例如，藉由將ETCO2 量之偏差及心跳數之偏差分別設為解釋變數，以LF/HF為基準變數進行多重回歸分析，而可求得根據ETCO2 量之偏差及心跳數之偏差預測LF/HF之預測式。若將ETCO2 量之偏差設為標準偏差σ1，將心跳數之偏差設為標準偏差σ2，則預測式如例如以下之式1般表示。
LF/HF=2.1355・σ1+232.6184・σ2-11.0781…(式1)
神經判斷部23C利用式1之預測式，求得LF/HF之預測值。該情形下，神經判斷部23C基於LF/HF之預測值，判斷人H1之自律神經為交感神經優勢及副交感神經優勢之哪一者，進一步判斷交感神經或副交感神經之優勢之程度。
輸出部24C向報知系統3輸出神經判斷部23C之判斷結果。輸出部24C與報知系統3之間之通訊可為無線通訊及有線通訊之任一者。無線通訊較佳為基於無線LAN、藍芽、或ZigBee等之規格。有線通訊較佳為基於乙太網路等之有線LAN之規格。此外，無線通訊及有線通訊均可為信號處理系統2C之專用之通訊規格。
感測系統Z3由於利用胸腹部之變位之偏差及心跳數之偏差之兩者，判斷人H1之自律神經之狀態，故可實現更高精度之判斷處理。
本發明者等人將人H1之周囲環境依次切換為第1環境E1、第2環境E2、及第3環境E3，利用式1求得各環境下之人H1之LF/HF之預測值。而且，於圖5中顯示各環境下之LF/HF之預測值與各環境下之LF/HF之實測值之決定係數R2。第1環境E1為在黑暗中人H1閉著眼睛之狀態。第2環境E2為播放流行音樂，且朝人H1照射白色光之狀態。第3環境E3為在黑暗之中播放古典音樂之狀態。如圖5所示，可知各環境下之決定係數R2落於0.5～0.9之範圍，由式1求得之LF/HF之預測值與LF/HF之實測值之相關性高，式1之精度較高。
此外，於圖3之感測系統Z2中，亦除了電波感測器1B以外另具備心跳感測器10，可利用胸腹部之變位之偏差及心跳數之偏差之兩者，判斷人H1之自律神經之狀態。
(5)生物體管理系統 圖6顯示生物體管理系統4之構成。生物體管理系統4包含上述之感測系統Z0(包含感測系統Z1～Z3)、及生物體狀態判定部41。
生物體狀態判定部41接收感測系統Z0之神經判斷部23(包含神經判斷部23A～23C)之判斷結果。生物體狀態判定部41基於神經判斷部23之判斷結果，將人H1之身體及精神之至少一者之狀態作為生物體狀態予以判定。
此外，生物體狀態判定部41可由與感測系統Z0相同之電腦系統構成，可由與感測系統Z0不同之電腦系統構成。
神經判斷部23之判斷結果包含人H1之自律神經之交感神經或副交感神經之優勢之程度之判斷結果。為此，生物體狀態判定部41基於神經判斷部23之判斷結果，可將人H1感覺到之壓力之程度作為生物體狀態予以判定。生物體狀態判定部41判定為交感神經之優勢之程度越大，人H1感覺到之壓力越大。生物體狀態判定部41判定為副交感神經之優勢之程度越大，人H1感覺到之壓力越小。生物體狀態判定部41除了人H1感覺到之壓力之程度以外，亦可針對人H1之知能之程度予以判定。
生物體狀態判定部41向報知系統3發送上述之判定結果。報知系統3向管理者等報知生物體狀態判定部41之判定結果。報知系統3較佳為例如管理者使用之個人電腦、平板終端、或智慧型手機等。
又，生物體管理系統4可設置於人H1所操作之移動體。移動體為例如車輛、飛行機、或船舶等，藉由人H1之操作而移動。該情形下，生物體狀態判定部41藉由基於神經判斷部23之判斷結果，判定人H1之警覺性，而將人H1之打瞌睡、注意力集中度、及疲勞度等之至少一者作為生物體狀態予以判定。該情形下，報知系統3為移動體內之顯示裝置及音響裝置，藉由顯示及聲音，使人H1之警覺性提高。
(6)環境控制系統 圖7顯示環境控制系統5之構成。環境控制系統5包含上述之生物體管理系統4、及機器控制器51。
機器控制器51接收生物體管理系統4之生物體狀態判定部41之判定結果。機器控制器51基於生物體狀態判定部41之判定結果，控制使人H1所在之空間7內之環境變化之機器6。此外，機器控制器51可由與生物體管理系統4相同之電腦系統構成，亦可由與生物體管理系統4不同之電腦系統構成。
生物體狀態判定部41之判定結果包含人H1感覺到之壓力之程度、人H1之知能之程度、及人H1之警覺性等之至少一者之判定結果。為此，機器控制器51基於生物體狀態判定部41之判定結果，控制使空間7內之環境變化之機器6。機器6係例如空調機器、送風機器、照明機器、音響機器、香氣產生器、顯示器機器、換氣裝置、及外部光調整裝置等之至少一者，藉由機器6動作，而可調整空間7內之溫度、濕度、風速、照度、照明光之色彩、BGM(background music，背景音樂)、香氣、動畫、二氧化碳濃度、及外部光等之至少一者。
因此，機器控制器51藉由基於生物體狀態判定部41之判定結果控制機器6，而可謀求人H1感覺到之壓力之降低、人H1之知能之提高、或人H1之警覺性之提高等。
圖8顯示人H1所在之房間71，作為由環境控制系統5控制環境之空間7之一例。
於房間71中，作為機器6，配置有空調機器61、送風機器62、照明機器63、音響機器64、香氣產生器65、顯示器機器66、換氣裝置67、及外部光調整裝置68。空調機器61調整房間71內之溫度及濕度。送風機器62調整房間71內之空氣之流動。照明機器63調整房間71內之照度及光色。音響機器64輸出音樂、環境音(例如雨聲、風聲、波浪聲、小鳥鳴叫聲、昆蟲叫聲等)等，作為房間71內之BGM。香氣產生器65調整房間71內之香氣。顯示器機器66顯示環境影像(例如山、海、川等之自然之影像)等。換氣裝置67藉由房間71之換氣，調整房間71內之二氧化碳濃度。外部光調整裝置68係例如電動百葉窗或電動窗簾等，調整朝房間71內入射之外部光之量。環境控制系統5藉由基於生物體狀態判定部41之判定結果控制機器6，而調整房間71內之人H1感覺到之視覺、聽覺、嗅覺、觸覺、溫度、濕度等，謀求人H1感覺到之壓力之降低、人H1之知能之提高、或人H1之警覺性之提高等。
尤其是，環境控制系統5控制空調機器61，藉由調整房間71內之溫度及濕度之至少一者，而可有效地進行人H1之自律神經之調整。
(7)信號處理方法 對本實施形態之信號處理方法予以總結，信號處理方法以圖9之流程圖表示。
圖9之信號處理方法具備呼氣資訊取得步驟S1、及神經判斷步驟S2。
於呼氣資訊取得步驟S1中，呼氣資訊取得部21取得與人H1之呼氣量相關之生物體資訊即呼氣資訊。
於神經判斷步驟S2中，神經判斷部23基於呼氣資訊之偏差，判斷人H1之自律神經之狀態。
記錄於電腦系統之記憶體之程式較佳為使處理器執行上述之信號處理方法。
上述之信號處理方法及程式亦可提高系統之泛用性，判斷人之自律神經之狀態。又，信號處理方法及程式由於在判斷人H1之自律神經之狀態時，利用呼氣資訊之偏差，故可高精度地判斷人H1之自律神經之狀態。
(8)總結 如以上所述般，實施形態之第1態樣之信號處理系統(2、2A、2B、2C)具備呼氣資訊取得部(21、21A、21B)、及神經判斷部(23、23A、23B、23C)。呼氣資訊取得部(21、21A、21B)取得與人(H1)之呼氣量相關之生物體資訊即呼氣資訊。神經判斷部(23、23A、23B、23C)基於呼氣資訊之變異，判斷人(H1)之自律神經之狀態。
上述之信號處理系統(2、2A、2B、2C)可提高系統之泛用性，判斷人(H1)之自律神經之狀態。又，信號處理系統(2、2A、2B、2C)由於在判斷人(H1)之自律神經之狀態時，因使用呼氣資訊之變異，故可高精度地判斷人(H1)之自律神經之狀態。
於實施形態之第2態樣之信號處理系統(2、2A、2B、2C)中，如第1態樣般，神經判斷部(23、23A、23B、23C)較佳為使用偏差、方差、及標準偏差之至少一者作為變異。
上述之信號處理系統(2、2A、2B、2C)可高精度地判斷人(H1)之自律神經之狀態。
實施形態之第3態樣之感測系統(Z0、Z1、Z2、Z3)具備：第1或第2態樣之信號處理系統(2、2A、2B、2C)、及檢測呼氣資訊且向信號處理系統(2、2A、2B、2C)輸出之生物體感測器(1、1A、1B)。
上述之感測系統(Z0、Z1、Z2、Z3)可提高系統之泛用性，判斷人(H1)之自律神經之狀態。
於實施形態之第4態樣之感測系統(Z1)中，如第3態樣般，生物體感測器(1A)較佳為檢測人(H1)之呼氣中所含之二氧化碳之量作為呼氣資訊。
上述之感測系統(Z1)由於使用與LF/HF之間存在較高相關性之二氧化碳之量，故可高精度判斷人(H1)之自律神經之狀態。
於實施形態之第5態樣之感測系統(Z1)中，如第4態樣般，生物體感測器(1A)較佳為檢測呼氣末二氧化碳分壓作為二氧化碳之量。
上述之感測系統(Z1)由於使用與LF/HF之間存在較高相關性之呼氣末二氧化碳分壓，故可高精度地判斷人(H1)之自律神經之狀態。
於實施形態之第6態樣之感測系統(Z2)中，如第3態樣般，生物體感測器(1B)較佳為將人(H1)之人體動作檢測作為呼氣資訊。
上述之感測系統(Z2)由於使用與LF/HF之間存在較高相關性之人體動作，故可高精度判斷人(H1)之自律神經之狀態。
於實施形態之第7態樣之感測系統(Z2)中，如第6態樣般，生物體感測器(1B)較佳為檢測人(H1)之軀體之變位作為呼氣資訊。
上述之感測系統(Z2)由於使用與LF/HF之間存在較高相關性之人(H1)之軀體之變位，故可高精度判斷人(H1)之自律神經之狀態。
於實施形態之第8態樣之感測系統(Z2)中，如第6或第7態樣般，生物體感測器(1B)較佳為接收由人(H1)反射之電波的電波感測器。
上述之感測系統(Z2)可容易地檢測人(H1)之人體動作。
實施形態之第9態樣之感測系統(Z2、Z3)如第3至第7中任一態樣般，較佳為更具備檢測人(H1)之心跳的心跳感測器(1B、10)。神經判斷部(23C)基於呼氣資訊之變異及特定期間之心跳數，判定人(H1)之自律神經之狀態。
上述之感測系統(Z2、Z3)可實現更高精度之判斷處理。
實施形態之第10態樣之生物體管理系統(4)具備：第3至第9中任一態樣之感測系統(Z0、Z1、Z2、Z3)；及生物體狀態判定部(41)，其基於神經判斷部(23、23A、23B、23C)之判斷結果，判定人(H1)之身體及精神之至少一者之狀態作為生物體狀態。
上述之生物體管理系統(4)可提高系統之泛用性而判斷人(H1)之自律神經之狀態，亦可進一步判定人(H1)之生物體狀態。
於實施形態之第11態樣之生物體管理系統(4)中，如第10態樣般，生物體狀態判定部(41)較佳為判定人(H1)之壓力之程度作為生物體狀態。
上述之生物體管理系統(4)可容易地判定人(H1)之壓力之程度。
於實施形態之第12態樣之生物體管理系統(4)中，如第10態樣般，生物體狀態判定部(41)較佳為判定操作移動體之人(H1)之生物體狀態。
上述之生物體管理系統(4)可容易地判定操作移動體之人(H1)之警覺性。
實施形態之第13態樣之環境控制系統(5)具備：第10至第12態樣中任一態樣之生物體管理系統(4)；及機器控制器(51)，其基於生物體狀態判定部(41)之判定結果，控制使人(H1)所在之空間(7)內之環境變化之機器(6)。
上述之環境控制系統(5)可提高系統之泛用性而判斷人(H1)之自律神經之狀態，可進一步調整人(H1)之生物體狀態。
於實施形態之第14態樣之環境控制系統(5)中，如第13態樣般，機器控制器(51)較佳為至少控制作為機器(6)之空調機器(61)，而使空間(7)內之溫度及濕度之至少一者變化。
上述之環境控制系統(5)可有效地進行人(H1)之自律神經之調整。
實施形態之第15之態樣之信號處理方法包含呼氣資訊取得步驟(S1)及神經判斷步驟(S2)。呼氣資訊取得步驟(S1)取得與人(H1)之呼氣量相關之生物體資訊即呼氣資訊。神經判斷步驟(S2)基於呼氣資訊之變異，判斷人(H1)之自律神經之狀態。
上述之信號處理方法可提高系統之泛用性而判斷人(H1)之自律神經之狀態。
實施形態之第16態樣之程式使電腦系統執行第15態樣之信號處理方法。
上述之程式可提高系統之泛用性而判斷人(H1)之自律神經之狀態。
實施形態之第17態樣之信號處理方法包含呼氣資訊取得步驟及指標導出步驟。呼氣資訊取得步驟取得與人(H1)之呼氣量相關之生物體資訊即呼氣資訊。指標導出步驟求得呼氣資訊之變異，作為人(H1)之自律神經之狀態之指標。
上述之信號處理方法可提高系統之泛用性而求得用於判斷人(H1)之自律神經之狀態之指標。
1:生物體感測器 1A:二氧化碳檢測計(生物體感測器) 1B:電波感測器(生物體感測器)(心跳感測器) 2,2A,2B,2C:信號處理系統 3:報知系統 4:生物體管理系統 5:環境控制系統 6:機器 7:空間 10:心跳感測器 21,21A,21B:呼氣資訊取得部 22A,22B,26:前處理部 23,23A,23B,23C:神經判斷部 24A,24B,24C:輸出部 25:心跳資訊取得部 41:生物體狀態判定部 51:機器控制器 61:空調機器 62:送風機器 63:照明機器 64:音響機器 65:香氣產生器 66:顯示器機器 67:換氣裝置 68:外部光調整裝置 71:房間 E1:第1環境 E2:第2環境 E3:第3環境 H1:人 R2:決定係數 S1:呼氣資訊取得步驟 S2:神經判斷步驟 Y1,Y1A,Y1B:呼氣感測信號 Y2:之心跳感測信號 Z0,Z1,Z2,Z3:感測系統
圖1係顯示具備實施形態之信號處理系統之感測系統之方塊圖。 圖2係顯示同上之感測系統之第1例之方塊圖。 圖3係顯示同上之感測系統之第2例之方塊圖。 圖4係顯示同上之感測系統之第3例之方塊圖。 圖5係顯示同上之LF/HF之預測值與LF/HF之實測值之決定係數之圖。 圖6係顯示實施形態之生物體管理系統之方塊圖。 圖7係顯示實施形態之環境控制系統之方塊圖。 圖8係顯示同上之機器之配置例之立體圖。 圖9係顯示實施形態之信號處理方法之流程圖。
1:生物體感測器
2:信號處理系統
21:呼氣資訊取得部
23:神經判斷部
H1:人
Y1:呼氣感測信號
Z0:感測系統

Claims (16)

  1. 一種信號處理系統，其具備： 呼氣資訊取得部，其取得與人之呼氣量相關之生物體資訊即呼氣資訊；及 神經判斷部，其基於前述呼氣資訊之變異，判斷前述人之自律神經之狀態。
  2. 如請求項1之信號處理系統，其中前述神經判斷部使用偏差、方差、及標準偏差之至少一者作為前述變異。
  3. 一種感測系統，其具備： 請求項1或2之信號處理系統；及 生物體感測器，其檢測前述呼氣資訊，且向前述信號處理系統輸出。
  4. 如請求項3之感測系統，其中前述生物體感測器檢測前述人之呼氣中所含之二氧化碳之量作為前述呼氣資訊。
  5. 如請求項4之感測系統，其中前述生物體感測器檢測呼氣末二氧化碳分壓作為前述二氧化碳之量。
  6. 如請求項3之感測系統，其中前述生物體感測器檢測前述人之人體動作作為前述呼氣資訊。
  7. 如請求項6之感測系統，其中前述生物體感測器檢測前述人之軀體之變位作為前述呼氣資訊。
  8. 如請求項6或7之感測系統，其中前述生物體感測器係接收由前述人反射之電波的電波感測器。
  9. 如請求項3至7中任一項感測系統，其更具備檢測前述人之心跳的心跳感測器；且 前述神經判斷部基於前述呼氣資訊之變異及特定期間之前述心跳數，判斷前述人之自律神經之狀態。
  10. 一種生物體管理系統，其具備： 請求項3至9中任一項之感測系統；及 生物體狀態判定部，其基於前述神經判斷部之判斷結果，判定前述人之身體及精神之至少一者之狀態作為生物體狀態。
  11. 如請求項10之生物體管理系統，其中前述生物體狀態判定部判定前述人之壓力之程度作為前述生物體狀態。
  12. 如請求項10之生物體管理系統，其中前述生物體狀態判定部判定操作移動體之前述人之前述生物體狀態。
  13. 一種環境控制系統，其具備： 請求項10至12中任一項之生物體管理系統；及 機器控制器，其基於前述生物體狀態判定部之判定結果，控制使前述人所在之空間內之環境變化之機器。
  14. 如請求項13之環境控制系統，其中前述機器控制器至少控制作為前述機器之空調機器，而使前述空間內之溫度及濕度之至少一者變化。
  15. 一種信號處理方法，其包含： 呼氣資訊取得步驟，其取得與人之呼氣量相關之生物體資訊即呼氣資訊；及 神經判斷步驟，其基於前述呼氣資訊之變異，判斷前述人之自律神經之狀態。
  16. 一種程式，其使電腦系統執行請求項15之信號處理方法。
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