WO2011052183A1

WO2011052183A1 - 生体疲労評価装置及び生体疲労評価方法

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Publication number: WO2011052183A1
Application number: PCT/JP2010/006309
Authority: WO
Inventors: 金井　江都子; 船倉　正三; 恭良渡辺; 雅彰田中; 良仁鴫原; 敬水野
Original assignee: パナソニック株式会社
Priority date: 2009-10-29
Filing date: 2010-10-26
Publication date: 2011-05-05
Also published as: US20140180145A1; EP2371286B1; EP2371286A1; US20110288424A1; JP5559784B2; US8706206B2; CN102271584B; CN102271584A; JPWO2011052183A1; EP2371286A4

Abstract

　評価精度の高い疲労評価が可能な生体疲労評価装置を提供する。　生体疲労評価装置（１００）は、ユーザの脈波信号を計測する生体信号計測部（１０１）と、生体信号計測部（１０１）により計測された脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出する特徴量抽出部（１０２）と、特徴量抽出部（１０２）により抽出された第一特徴量を記憶するための記憶部（１０３）と、特徴量抽出部（１０２）により抽出された第一特徴量を用いて、ユーザの疲労の有無を判断する疲労判断部（１０４）とを備え、疲労判断部（１０４）は、特徴量抽出部（１０２）により抽出された第一特徴量のうちのいずれかの特徴量と、記憶部（１０３）に記憶されている第一特徴量の少なくとも１つの特徴量とを比較して、疲労の有無を判断する。

Description

生体疲労評価装置及び生体疲労評価方法

　本発明は、ヒトの生体信号から疲労状態であることを評価する生体疲労評価装置及び生体疲労評価方法に関するものである。

　近年、車や職域などの分野において、事故死や過労死を予防するべく、専門家などにより、ヒトの疲労を客観的に評価することの重要性が唱えられている。この際、従来のような実験室における疲労評価ではなく、実用面でリアルタイムに評価をし、ユーザに気づきを与え注意を促すことが重要である。しかし、従来の評価方法は、非侵襲さや無拘束さ、また簡易さに乏しく、そのまま実用面での評価に用いることは難しかった。

　そこで、実用面での使用を目指した生体疲労評価装置として、ヒトの脈波信号から得られる特徴量と疲労との関係性を明らかにし、脈波から疲労を評価する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。図２５Ａ及び図２５Ｂは、特許文献１に記載された従来の生体疲労評価装置の構成を示すブロック図である。以下、特許文献１に記載された装置について、図２５Ａ及び図２５Ｂを用いて説明する。

　図２５Ａに示すように、脈波計測部２５０１が脈波信号を計測すると、加速度脈波算出部２５０２は計測した脈波信号から加速度脈波を算出し、加速度脈波の波形成分を抽出して第１波（ａ波）から第５波（ｅ波）までの波高値を計算する。次に、評価部２５０４は、記憶部２５０３に記憶された加速度脈波の波高の基準値に対し、新たに計算された波高値が小さい場合、疲労していると評価する。具体的には、特許文献１では、加速度脈波の波形成分の中でも特にａ波に注目し、ａ波の波高値の低下と疲労との関係性がデータで示されている。

　また、図２５Ｂに示すように、加速度脈波算出部２５０２と評価部２５０７との間にカオス解析部２５０５をさらに加えた構成も開示されている。カオス解析部２５０５は、加速度脈波算出部２５０２で算出された加速度脈波をカオス解析して、最大リアプノフ指数を計算する。次に、評価部２５０７は、記憶部２５０６に記憶された最大リアプノフ指数の基準値に対し、新たに計算された最大リアプノフ指数が小さい場合、疲労していると評価する。特許文献１では、以上の構成により、非侵襲で疲労の評価を行うことができるとしている。

　また、ハンドル等に搭載した脈波計測部でドライバの脈波信号を計測し、心拍に相当する脈拍情報を用いて計算した自律神経活動に基づいて緊張や眠気などの状態を推定する方法も提案されている（例えば、特許文献２参照）。

　特許文献２で提案されている方法では、交感神経活動量が亢進し副交感神経活動量が低下している場合（すなわち交感神経優位状態では）、ドライバはイライラ状態や興奮状態である「興奮」としている。また、交感神経活動量が低下し副交感神経活動量が亢進している場合（すなわち副交感神経優位状態）では、ドライバは眠気の高い状態或いは疲労が蓄積された状態である「眠気」としている。さらに、交感神経活動量及び副交感神経活動量がともに亢進している場合は、ドライバは眠気に打ち勝とうとしている状態である「眠気（矛盾）」とし、交感神経活動量及び副交感神経活動量がともに低下する場合は、ドライバは憂鬱状態である「憂鬱（矛盾）」としている。

特許第３７９０２６６号公報特開２００８－１２５８０１号公報

　しかしながら、脈波は疲労以外の影響でも値の変動が発生するため、図２５Ａのような構成の場合、計測値の再現性が乏しくなり、評価の精度を維持することは難しい。

　一方、図２５Ｂのようにカオス解析を行う場合は、疲労以外の影響をある程度緩和できるが、カオス解析の処理は複雑で計算量が多くなり、また解析対象のデータとしてある程度の量が必要になるためリアルタイム性に乏しくなる。

　また、上記特許文献２では、脈波信号を用いてユーザの状態を４つの状態に切り分け推定することを提案しているが、状態の決定にあたっての裏づけとなるデータが示されていない。よって、この切り分けが単に便宜的な切り分け以上の効果を有しているか否かは不明である。

　本発明は、これらの課題を解決するもので、評価精度の高い疲労評価が可能な生体疲労評価装置及び生体疲労評価方法を提供することを目的とする。

　上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る生体疲労評価装置は、ユーザの脈波信号を計測する生体信号計測部と、前記生体信号計測部により計測された脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を記憶するための記憶部と、前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を用いて、ユーザの疲労の有無を判断する疲労判断部とを備え、前記疲労判断部は、前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第一特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の有無を判断する。

　本構成によれば、脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出し、抽出された第一特徴量のうちのいずれかの特徴量と、記憶部に記憶されている第一特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、疲労の有無を判断する。ここで、脈波信号の収縮期後方成分は、疲労以外の要因による影響は受けるものの、疲労による影響は受けにくい。このため、当該収縮期後方成分から得られる第一特徴量を用いることで、疲労以外の要因による影響を緩和させ、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、好ましくは、前記特徴量抽出部は、前記脈波信号から加速度脈波を算出し、前記収縮期後方成分に対応した加速度脈波の成分波であるｃ波またはｄ波の情報を少なくとも含む複数の成分波の情報を用いて、前記第一特徴量を抽出する。

　本構成によって、ｃ波またはｄ波の情報を用いることで、加速度脈波波形の波高値そのものに基づいて疲労を評価する場合よりも、疲労以外の要因による影響を緩和し、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、好ましくは、前記特徴量抽出部は、前記加速度脈波のａ波、ｂ波またはｅ波の波高値に対する前記ｃ波の波高値の比を前記第一特徴量として抽出し、前記疲労判断部は、前記第一特徴量の絶対値が時系列的に増加した場合に疲労していると判断する。

　本構成によって、ａ波、ｂ波またはｅ波の波高値に対するｃ波の波高値の比を用いることで、加速度脈波波形の波高値そのものに基づいて疲労を評価する場合よりも、疲労以外の要因による影響を緩和し、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、好ましくは、前記特徴量抽出部は、前記加速度脈波のａ波の波高値と前記ｃ波の波高値との差を前記第一特徴量として抽出し、前記疲労判断部は、前記第一特徴量の絶対値が時系列的に減少した場合に疲労していると判断する。

　本構成によって、ａ波の波高値とｃ波の波高値との差を用いることで、加速度脈波波形の波高値そのものに基づいて疲労を評価する場合よりも、疲労以外の要因による影響を緩和し、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、好ましくは、前記特徴量抽出部は、前記加速度脈波の前記ｃ波の波高値と前記ｄ波の波高値との差を、前記加速度脈波のａ波で除した値を前記第一特徴量として抽出し、前記疲労判断部は、前記第一特徴量の絶対値が時系列的に増加した場合に疲労していると判断する。

　本構成によって、ｃ波の波高値とｄ波の波高値との差をａ波で除した値を用いることで、加速度脈波波形の波高値そのものに基づいて疲労を評価する場合よりも、疲労以外の要因による影響を緩和し、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、好ましくは、さらに、前記疲労判断部により疲労していると判断された場合、ユーザに刺激を与える外部機器を制御する機器制御部を備える。

　本構成によって、疲労していると判断した場合にユーザに刺激を与えることで、疲労の評価結果の提示、または評価結果に基づいたケアを自動で行うことが可能となる。

　また、好ましくは、前記生体信号計測部は、さらに、ユーザの心拍或いは脈波を生体信号として計測し、前記特徴量抽出部は、さらに、前記生体信号計測部により計測された生体信号から得られる、副交感神経活動量を示す第二特徴量を抽出し、前記記憶部は、さらに、前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量を記憶しており、前記生体疲労評価装置は、さらに、前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部を備え、前記疲労質判定部は、前記疲労判断部が疲労していると判断した場合に、前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第二特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する。

　本構成によって、疲労している場合に、第二特徴量を用いてユーザの疲労が困難な作業による疲労か単調な作業による疲労かという疲労の質を判定することができ、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。また、心拍或いは脈波という場面によらず容易に計測できる生体信号による判定のため、汎用性に優れている。

　また、好ましくは、前記疲労質判定部は、前記第二特徴量が時系列的に減少した場合に、困難な作業による疲労であると判定し、減少しない場合に、単調な作業による疲労であると判定する。

　本構成によって、第二特徴量の時系列的な変化によって、疲労の質を判定することができ、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。また、場面によらず、容易に計測できる生体信号により疲労の質を判定することができるため、汎用性に優れている。

　また、好ましくは、さらに、前記生体信号計測部は、さらに、ユーザの脳内信号を生体信号として計測し、前記特徴量抽出部は、さらに、前記生体信号計測部により計測された生体信号から得られる、β波およびα波のうち少なくともどちらか一方に関連する第三特徴量を抽出し、前記記憶部は、さらに、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量を記憶しており、前記生体疲労評価装置は、さらに、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部を備え、前記疲労質判定部は、前記疲労判断部が疲労していると判断した場合に、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第三特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する。

　本構成によって、疲労している場合に、第三特徴量を用いてユーザの疲労が困難な作業による疲労か単調な作業による疲労かという疲労の質を判定することができ、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。また、脳内信号により疲労の質を判定することができるため、例えば、帽子やヘッドセットマイクなどを装着する職業の人々の労務管理などに広く応用できる。

　また、好ましくは、さらに、ユーザが開眼状態にあるか閉眼状態にあるかを識別する識別情報を生成する識別部を備え、前記生体信号計測部は、計測した生体信号に前記識別情報を付加し、前記特徴量抽出部は、前記識別部によりユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値、およびα波帯域のパワー値のうち少なくともどちらか一方のパワー値を用いた前記第三特徴量を抽出する。

　本構成によって、脳内信号におけるβ波帯域のパワー値、α波帯域のパワー値のうち少なくともどちらか一方のパワー値を、ユーザの開眼状態における値か閉眼状態における値かを区別して用いるため、より疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、好ましくは、前記特徴量抽出部は、前記識別部によりユーザが閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるα波帯域のパワー値を用いた前記第三特徴量を抽出し、前記疲労質判定部は、前記第三特徴量が時系列的に増加した場合に、困難な作業による疲労であると判定する。

　本構成によって、ユーザが閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるα波帯域のパワー値からユーザの疲労が困難な作業による疲労かを判定するため、より疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。また、疲労の質判定により困難な作業による疲労に対して、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。

　また、好ましくは、前記特徴量抽出部は、前記識別部によりユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値を用いた前記第三特徴量を抽出し、前記疲労質判定部は、前記第三特徴量が時系列的に減少した場合に、単調な作業による疲労であると判定する。

　本構成によって、ユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値からユーザの疲労が単調な作業による疲労かを判定するため、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。また、疲労の質判定により単調な作業による疲労に対して、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。

　また、好ましくは、さらに、ユーザに対して聴覚を刺激する聴覚刺激を出力する刺激出力部と、前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部とを備え、前記疲労質判定部は、前記疲労判断部が疲労していると判断した場合に、前記記憶部に記憶されている前記刺激出力部により聴覚刺激が出力される前の時間区間における第一特徴量と、前記刺激出力部により聴覚刺激が出力された時の時間区間における第一特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する。

　本構成によって、聴覚刺激を出力することで、ユーザの疲労が困難な作業による疲労か単調な作業による疲労かという疲労の質を判定することができ、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。また、場面によらず計測が容易な脈波と特別な装置が不要な聴覚刺激とを用いて疲労の質を判定するため、例えば、運転の場面等でドライバが触れる箇所から脈波を計測し、カーナビが出力する音刺激に対する脈波信号を用いて疲労の質を判定するなど、広く応用できる。

　また、好ましくは、前記特徴量抽出部は、前記脈波信号から加速度脈波を算出し、前記加速度脈波のａ波の波高値に対するｃ波の波高値の比を前記第一特徴量として抽出し、前記疲労質判定部は、前記記憶部に記憶されている前記刺激出力部により聴覚刺激が出力される前の時間区間における第一特徴量に対し、前記刺激出力部により聴覚刺激が出力された時の時間区間における第一特徴量が増加した場合に、単調な作業による疲労であると判定し、増加していない場合に、困難な作業による疲労であると判定する。

　本構成によって、ユーザの疲労が困難な作業による疲労か単調な作業による疲労かという疲労の質を判定することができ、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。また、場面によらず計測が容易な脈波と特別な装置が不要な聴覚刺激を用いて疲労の質を判定するため、広く応用できる。

　また、好ましくは、さらに、前記疲労質判定部により判定された疲労の質に応じてユーザに刺激を与える外部機器を制御する機器制御部を備える。

　本構成によって、疲労の質に応じてユーザに刺激を与えることで、疲労の質の判定結果をユーザへ提示したり、ユーザに適した回復支援を行うことができる。

　また、上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る生体疲労評価装置は、ユーザの心拍或いは脈波を生体信号として計測する生体信号計測部と、前記生体信号計測部により計測された生体信号から得られる、副交感神経活動量を示す第二特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量を記憶するための記憶部と、前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部とを備え、前記疲労質判定部は、前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第二特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する。

　本構成によって、第二特徴量を用いてユーザの疲労が困難な作業による疲労か単調な作業による疲労かという疲労の質を判定することができ、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。また、心拍或いは脈波という場面によらず容易に計測できる生体信号による判定のため、汎用性に優れている。

　また、上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る生体疲労評価装置は、ユーザの脳内信号を生体信号として計測する生体信号計測部と、前記生体信号計測部により計測された生体信号から得られる、β波およびα波のうち少なくともどちらか一方に関連する第三特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量を記憶するための記憶部と、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部とを備え、前記疲労質判定部は、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第三特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する。

　本構成によって、第三特徴量を用いてユーザの疲労が困難な作業による疲労か単調な作業による疲労かという疲労の質を判定することができ、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。また、脳内信号により疲労の質を判定することができるため、例えば、帽子やヘッドセットマイクなどを装着する職業の人々の労務管理などに広く応用できる。

　また、上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る生体疲労評価装置は、ユーザに対して聴覚を刺激する聴覚刺激を出力する刺激出力部と、ユーザの脈波信号を計測する生体信号計測部と、前記生体信号計測部により計測された脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を記憶するための記憶部と、前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部とを備え、前記疲労質判定部は、前記記憶部に記憶されている前記刺激出力部により聴覚刺激が出力される前の時間区間における第一特徴量と、前記刺激出力部により聴覚刺激が出力された時の時間区間における第一特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する。

　また、本発明は、このような生体疲労評価装置として実現することができるだけでなく、生体疲労評価装置が備える各処理部が行う処理をステップとする生体疲労評価方法として実現することもできる。また、当該生体疲労評価方法に含まれる特徴的な処理をコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体及びインターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのは言うまでもない。また、生体疲労評価装置に含まれる特徴的な処理部を備える集積回路として実現したりすることもできる。

　本発明によれば、評価精度の高い疲労評価を行うことができる。

図１は、実施の形態１における生体疲労評価装置の構成を示すブロック図である。図２Ａは、容積脈波波形の一例を示す図である。図２Ｂは、加速度脈波波形の一例を示す図である。図３Ａは、実施の形態１における疲労判断部による疲労評価の一例を示すフローチャートである。図３Ｂは、実施の形態１における疲労判断部による疲労評価の他の一例を示すフローチャートである。図４は、実施の形態２における生体疲労評価装置の構成を示すブロック図である。図５Ａは、実施の形態２における疲労質判定部による疲労の質判定の一例を示すフローチャートである。図５Ｂは、実施の形態２における疲労質判定部による疲労の質判定の他の一例を示すフローチャートである。図６は、実施の形態３における生体疲労評価装置の構成を示すブロック図である。図７Ａは、実施の形態３における疲労質判定部によるα帯域のパワー値を用いた疲労の質判定の一例を示すフローチャートである。図７Ｂは、実施の形態３における疲労質判定部によるα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇを用いた疲労の質判定の一例を示すフローチャートである。図８Ａは、実施の形態３における疲労質判定部によるα帯域のパワー値を用いた疲労の質判定の他の一例を示すフローチャートである。図８Ｂは、実施の形態３における疲労質判定部によるα帯域のパワー値と平均周波数とを用いた疲労の質判定の一例を示すフローチャートである。図９Ａは、実施の形態３における疲労質判定部によるβ帯域のパワー値を用いた疲労の質判定の一例を示すフローチャートである。図９Ｂは、実施の形態３における疲労質判定部によるβ帯域のパワー値を用いた疲労の質判定の他の一例を示すフローチャートである。図１０は、実施の形態４における生体疲労評価装置の構成を示すブロック図である。図１１は、実施の形態４における疲労質判定部による疲労の質判定の一例を示すフローチャートである。図１２は、実施の形態５の生体疲労評価装置の構成を示すブロック図である。図１３は、実施の形態５における生体疲労評価装置の動作の一例を示すフローチャートである。図１４は、精神疲労負荷前後のＡＴＭＴの成績変化を示す図である。図１５Ａは、精神疲労負荷前後における主観申告スコアを示す図である。図１５Ｂは、試験終了時に記録したＮ‐ｂａｃｋテスト遂行時の主観申告スコアを示す図である。図１６Ａは、精神疲労負荷（０‐ｂａｃｋ）前後におけるＡＰＧ波形の波高値の変化を表す図である。図１６Ｂは、精神疲労負荷（２‐ｂａｃｋ）前後におけるＡＰＧ波形の波高値の変化を表す図である。図１７は、精神疲労負荷前後におけるＡＰＧに基づく指標値（ｃ／ａ、ｃ／ｂ、ｃ／ｅ）の変化を表す図である。図１８は、精神疲労負荷前後におけるＡＰＧに基づく指標値（ａ－ｃ、ｃ－ａ、｜ｄ－ｃ｜／ａ）の変化を表す図である。図１９は、精神疲労負荷前後における聴覚刺激に対するｃ／ａ値の変化を表す図である。図２０は、精神疲労負荷前後におけるｌｎＨＦの変化を表す図である。図２１は、精神疲労負荷前後におけるｌｎβ、ｌｎθ及びｌｎθ／ｌｎβの変化を表す図である。図２２は、精神疲労負荷前後におけるｌｎβ、ｌｎα及びｌｎθ／ｌｎαの変化を表す図である。図２３Ａは、精神疲労負荷前後における％θの変化を表す図である。図２３Ｂは、精神疲労負荷前後における％αの変化を表す図である。図２４は、精神疲労負荷前後におけるα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇの変化を表す図である。図２５Ａは、従来の生体疲労評価装置の構成を示すブロック図である。図２５Ｂは、従来の生体疲労評価装置の構成を示すブロック図である。

　以下本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、同じ要素には同じ符号を付し、説明を省略する場合もある。

　（実施の形態１）
　図１は、本発明の実施の形態１における生体疲労評価装置１００の構成を示すブロック図である。

　同図に示すように、生体疲労評価装置１００は、ユーザの脈波信号を計測する生体信号計測部１０１、脈波信号から特徴量を抽出する特徴量抽出部１０２、特徴量を記憶する記憶部１０３、及び疲労の有無を判断する疲労判断部１０４を備えている。なお、同図に示すように、生体疲労評価装置１００は、疲労評価結果に基づいて外部機器を制御する機器制御部１０５をさらに備える構成でもよい。

　生体信号計測部１０１は、トランデューサー等により検出されたユーザの脈波を所定のサンプリング周期でサンプリングして脈波データを時系列的に取得する。生体信号計測部１０１を装着する部位については、指尖部や耳朶部などが代表的ではあるが、前額や鼻尖部など、その他脈波を取得できる部位であればどこでもよい。

　特徴量抽出部１０２は、生体信号計測部１０１により計測された脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出する。具体的には、特徴量抽出部１０２は、脈波信号から加速度脈波を算出し、収縮期後方成分に対応した加速度脈波の成分波であるｃ波またはｄ波の情報を少なくとも含む複数の成分波の情報を用いて、第一特徴量を抽出する。

　記憶部１０３は、特徴量抽出部１０２により抽出された第一特徴量を記憶するためのメモリである。

　疲労判断部１０４は、特徴量抽出部１０２により抽出された第一特徴量を用いて、ユーザの疲労の有無を判断する。具体的には、疲労判断部１０４は、特徴量抽出部１０２により抽出された第一特徴量のうちのいずれかの特徴量と、記憶部１０３に記憶されている第一特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、疲労の有無を判断する。例えば、疲労判断部１０４は、抽出された複数の第一特徴量のうち、現在抽出された第一特徴量と過去に抽出された第一特徴量とを比較して、疲労の有無を判断する。

　例えば、特徴量抽出部１０２が、加速度脈波のａ波、ｂ波またはｅ波の波高値に対するｃ波の波高値の比を第一特徴量として抽出した場合は、疲労判断部１０４は、第一特徴量の絶対値が時系列的に増加した場合に疲労していると判断する。

　また、特徴量抽出部１０２が、加速度脈波のａ波の波高値とｃ波の波高値との差を第一特徴量として抽出した場合は、疲労判断部１０４は、第一特徴量の絶対値が時系列的に減少した場合に疲労していると判断する。

　さらに、特徴量抽出部１０２が、加速度脈波のｃ波の波高値とｄ波の波高値との差を、加速度脈波のａ波で除した値を第一特徴量として抽出した場合は、疲労判断部１０４は、第一特徴量の絶対値が時系列的に増加した場合に疲労していると判断する。

　図２Ａは、生体信号計測部１０１が計測する容積脈波（Ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ、略してＰＴＧ）波形の一例を示す図である。そして、図２Ｂは、図２Ａの容積脈波を２階微分した加速度脈波（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ　Ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ、略してＡＰＧ）波形の一例を示す図である。

　図２Ａに示すように、容積脈波には、駆出波（Ｐ１）と反射波（Ｐ２）が検出される。また、図２Ｂに示すように、加速度脈波の波形は、収縮初期陽性波（ａ波）、収縮初期陰性波（ｂ波）、収縮中期再上昇波（ｃ波）、収縮後期再下降波（ｄ波）、そして拡張初期陽性波（ｅ波）とで構成される。

　図２Ａが示す容積脈波と図２Ｂが示す加速度脈波との対応を見た場合、加速度脈波波形成分のａ波とｂ波は容積脈波の収縮期前方成分に、加速度脈波波形成分のｃ波とｄ波は容積脈波の収縮期後方成分に含まれる。容積脈波の収縮期前方成分は血液の駆出によって生ずる駆動圧波を反映したものであり、収縮期後方成分は駆動圧波が末梢に伝搬し反射して戻ってきた反射圧波を反映したものである。

　今回、本発明者らは、生体疲労の非侵襲評価に関する可能性検証実験を通じ、脈波を２階微分した加速度脈波波形成分のうちａ波の波高値とｂ波の波高値、さらにｅ波の波高値が精神疲労負荷前後で有意に変化する傾向を見出した。ここで、有意に変化するとは、統計学的に５％或いは１％の有意水準を満たして変化することを示している。

　一方、脈波の収縮期後方成分を反映した特徴量である、ｃ波の波高値及びｄ波の波高値は精神疲労負荷前後で有意に変化しない（すなわち、疲労に伴った変化が見られない）傾向を見出した。またさらに、ｃ波またはｄ波を含む複数の加速度脈波波形成分を用いた特徴量が、精神疲労負荷前後で有意に変化する傾向を見出した。以下、ａ波からｅ波の波高値をそれぞれａからｅとして説明する。

　ｃ波またはｄ波の情報を含む、複数の加速度脈波波形成分の情報を用いた特徴量としては、ｃ波とａ波の波高比であるｃ／ａ値、ｃ波とｂ波の波高比であるｃ／ｂ値、ｃ波とｅ波の波高比であるｃ／ｅ値が挙げられる。また、その他に、ｃ波とａ波の波高差分である、ａ－ｃ値或いはｃ－ａ値、ｃ波とｄ波の波高差分をａ波の波高値で除した｜ｄ－ｃ｜／ａ値などが挙げられる。本発明者らが実施した、生体疲労の非侵襲評価に関する可能性検証実験については、後に詳細に説明する。

　ここでは、特徴量抽出部１０２が、数ある特徴量の中でもｃ／ａ値を抽出する場合を例にとり、以下に説明する。

　まず、特徴量抽出部１０２は、生体信号計測部１０１により計測された脈波信号を２階微分して図２Ｂに示すような加速度脈波波形へ変換する。

　そして、特徴量抽出部１０２は、加速度脈波波形成分の中から時間的に最も早くに起こる極値からａ波の波高値ａを抽出し、時間的に３つ目の極値からｃ波の波高値ｃを抽出し、それらの比であるｃ／ａ値を求める。ここで、特徴量抽出部１０２は、求めたｃ／ａ値を記憶部１０３に時系列的に記憶させる。

　なお、特徴量抽出部１０２は、ｃ／ａ値として、脈波信号１拍分ごとの値をそのまま出力してもよいし、予め定められた時間区間（例えば１０秒など）における平均値を出力してもよい。

　疲労判断部１０４は、少なくとも２つの時点におけるｃ／ａ値を比較して、疲労の有無を判断する。例えば、疲労判断部１０４は、特徴量抽出部１０２から新しくｃ／ａ値が出力されると、記憶部１０３に記憶されているｃ／ａ値の中で時系列的に１つ前の時点のｃ／ａ値と、現時点のｃ／ａ値とを比較する。

　もちろん、これに限定するものではなく、疲労判断部１０４は、ある決まったタイミング（例えば起動直後など）に記憶されたｃ／ａ値を基準値として、現時点のｃ／ａ値と比較してもよい。なお、他の比較方法として、例えば、疲労判断部１０４は、現時点からある期間分前までの、全ての時点のｃ／ａ値の合算を所定閾値と比較してもよい。そして、疲労判断部１０４は、ｃ／ａ値の合算が所定閾値以上であれば疲労していると判断してもよい。

　図３Ａ及び図３Ｂは、本実施の形態１における疲労判断部１０４による疲労評価の一例を示すフローチャートである。

　まず疲労判断部１０４が、図３Ａに示す動作を行う場合について説明する。疲労判断部１０４は、特徴量抽出部１０２からｃ／ａ値が出力されると（ステップＳ３１）、記憶部１０３に記憶されているｃ／ａ値の中で、時系列的に１つ前の時点のｃ／ａ値を呼び出す（ステップＳ３２）。

　そして、疲労判断部１０４は、これら２つの現時点のｃ／ａ値と１つ前の時点のｃ／ａ値とを比較する（ステップＳ３３）。

　疲労判断部１０４は、現時点のｃ／ａ値が１つ前の時点のｃ／ａ値よりも大きいと判断した場合（ステップＳ３３でＹｅｓ）、ユーザが疲労していると判断する（ステップＳ３４）。

　また、疲労判断部１０４は、現時点のｃ／ａ値が１つ前の時点のｃ／ａ値よりも大きくないと判断した場合（ステップＳ３３でＮｏ）、次に特徴量抽出部１０２からｃ／ａ値が出力されるまで待機し、次のｃ／ａ値の出力後、ステップＳ３１からの動作をくり返す。

　また、疲労判断部１０４は、図３Ｂに示す動作を行ってもよい。図３Ｂに示す動作を行う場合、ステップＳ３１～ステップＳ３３までの動作フローは図３Ａに示した動作例と同様である。

　疲労判断部１０４は、ステップＳ３３において、現時点のｃ／ａ値が１つ前の時点のｃ／ａ値よりも大きいと判断した場合（ステップＳ３３でＹｅｓ）、１つ前の時点のｃ／ａ値から現時点のｃ／ａ値への変化量を算出し、予め設定された閾値Ｌ１（例えば、０．０３程度の変化量）と比較する（ステップＳ３５）。

　疲労判断部１０４は、算出した変化量が閾値Ｌ１よりも大きいと判断した場合（ステップＳ３５でＹｅｓ）、ユーザが疲労していると判断する（ステップＳ３６）。

　疲労判断部１０４は、現時点のｃ／ａ値が１つ前の時点のｃ／ａ値よりも大きくない場合や、算出した変化量が閾値Ｌ１よりも大きくないと判断した場合は（ステップＳ３５でＮｏ）、次に特徴量抽出部１０２からｃ／ａ値が出力されるまで待機し、次のｃ／ａ値の出力後、ステップＳ３１からの動作をくり返す。

　なお、閾値Ｌ１は、０．０３程度に限ったものではないが、後述する実験結果に鑑みると０．０３程度から０．０３５程度の範囲に含まれる値にすることが好ましい（図１７参照）。

　疲労判断部１０４は、疲労しているか否かの判断は、例えば疲労している場合には１を、疲労していない場合には０を出力するなどの情報を出力することで行う。

　生体疲労評価装置１００が、機器制御部１０５を備える場合、機器制御部１０５は、疲労判断部１０４により判断された結果に基づいて、外部機器を制御する。例えば、機器制御部１０５は、表示機能を持つディスプレイや、音を出力するスピーカーを制御してユーザやユーザを管理監督する部門へ疲労判断結果を報知してもよい。

　また、機器制御部１０５は、疲労判断部１０４により疲労していると判断された場合、ユーザに刺激を与える外部機器を制御してもよい。例えば、機器制御部１０５は、気流や熱を発生する機器を制御して、疲労を回復または軽減させる効果のある香りや気流、温熱などの刺激を出力してもよい。或いは、機器制御部１０５は、疲労判断部１０４により判断された結果を保存・蓄積、伝送してもよい。

　以上のように、生体疲労評価装置１００は、脈波信号から疲労に特異的な変化をするｃ波またはｄ波を含む複数の加速度脈波波形成分を用いて抽出した特徴量に基づいて、疲労の有無を判断する。

　このような構成により、脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出し、抽出された第一特徴量のうちのいずれかの特徴量と、記憶部１０３に記憶されている第一特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、疲労の有無を判断する。ここで、脈波信号の収縮期後方成分は、疲労以外の要因による影響は受けるものの、疲労による影響は受けにくい。このため、当該収縮期後方成分から得られる第一特徴量を用いることで、脈波に含まれる疲労以外の要因による影響を軽減させ、疲労評価の評価精度を向上することができる。

　また、本構成によって、ｃ波またはｄ波の情報を用いることで、加速度脈波波形の波高値そのものに基づいて疲労を評価する場合よりも、疲労以外の要因による影響を緩和し、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、本構成によって、ａ波、ｂ波またはｅ波の波高値に対するｃ波の波高値の比を用いることで、加速度脈波波形の波高値そのものに基づいて疲労を評価する場合よりも、疲労以外の要因による影響を緩和し、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、本構成によって、ａ波の波高値とｃ波の波高値との差を用いることで、加速度脈波波形の波高値そのものに基づいて疲労を評価する場合よりも、疲労以外の要因による影響を緩和し、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、本構成によって、ｃ波の波高値とｄ波の波高値との差をａ波で除した値を用いることで、加速度脈波波形の波高値そのものに基づいて疲労を評価する場合よりも、疲労以外の要因による影響を緩和し、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、本構成によって、疲労していると判断した場合にユーザに刺激を与えることで、疲労の評価結果の提示、または評価結果に基づいたケアを自動で行うことが可能となる。

　なお、生体疲労評価装置１００が機器制御部１０５を備えない場合は、外部の構成により外部機器を制御してもよい。

　（実施の形態２）
　図４は、本発明の実施の形態２における生体疲労評価装置４００の構成を示すブロック図である。

　同図に示すように、生体疲労評価装置４００は、生体信号を計測する生体信号計測部４０１、生体信号から特徴量を抽出する特徴量抽出部４０２、特徴量を記憶する記憶部４０３、及び疲労の質を判定する疲労質判定部４０６を備えている。なお、同図に示すように、生体疲労評価装置４００は、疲労の質の判定結果に基づいて外部機器を制御する機器制御部４０５をさらに備える構成でもよい。

　生体信号計測部４０１は、ユーザの心拍或いは脈波を生体信号として計測する。具体的には、生体信号計測部４０１は、例えば、心電図、脈波、脳波、脳磁図のような生体信号を計測する生体センサー部である。

　心電図や脳波などの生体電気量を取得する場合は、生体皮膚表面に複数の電極を装着し、電気信号として体外に導出する方法が代表的である。脳磁図など生体磁気量を取得する場合は、微弱な磁束密度を計測するため、フラックスゲート形磁束計またはさらに高感度の超伝導量子干渉計が用いられる。脈波を取得する場合は、ＬＥＤなどの光源を用いて生体に赤外光を照射し、フォトダイオードで生体を通過した光強度を電気信号へ変換して取得する方法が代表的である。

　本発明者らは、生体疲労の非侵襲評価に関する可能性検証実験を通じ、困難な作業が原因で生じる疲労（以下、困難な作業による疲労と記す）、単調な作業が原因で生じる疲労（以下、単調な作業による疲労と記す）という疲労の質と、自律神経活動の１つである副交感神経活動量とが関連することを見出した。具体的には、困難な作業による疲労の際に副交感神経活動量は有意に低下し、単調な作業による疲労の際に副交換神経活動量は有意に低下しない（すなわち、単調な作業による疲労に伴った副交換神経活動量の低下が見られない）傾向を見出した。

　副交感神経活動量を表す指標値は、心電図における心拍間隔や、脈拍間のａ波間隔の時系列データを周波数解析して求めたパワースペクトルのうち０．１５Ｈｚから０．４Ｈｚまでの高周波帯域（Ｈｉｇｈ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、以下、ＨＦと記す）のパワー値が代表的である。また、副交感神経活動量を表す指標値は、このパワー値に限ったものではなく、ＨＦのパワー値を対数化したｌｎＨＦでもよい。また、その他にも、パワースペクトルのその他の帯域（０．０４Ｈｚ以下の帯域であるＶｅｒｙ　Ｌｏｗ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＶＬＦ）、０．０４Ｈｚから０．１５Ｈｚまでの帯域であるＬｏｗ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＬＦ）など）をあわせたトータルパワー値で、ＨＦのパワー値を除した％ＨＦなどでもよい。本発明者らが実施した、生体疲労の非侵襲評価に関する可能性検証実験については、後に詳細に説明する。

　ここでは、脈波を用いて算出した値を副交感神経活動量の指標値とする場合を例にとり、生体疲労評価装置４００の動作について以下に説明する。

　まず、生体信号計測部４０１は、ユーザの脈波信号を生体信号として計測する。

　特徴量抽出部４０２は、生体信号計測部４０１により計測された生体信号から得られる、副交感神経活動量を示す第二特徴量を抽出する。

　具体的には、特徴量抽出部４０２は、生体信号計測部４０１により計測された脈波信号を２階微分した加速度脈波波形から脈拍間のａ波の間隔（以下、ａａ間隔と記す）を求め、ａａ間隔の時系列データを用いて自律神経活動の１つである副交感神経活動量を求める。例えば、特徴量抽出部４０２は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）や最大エントロピー法（ＭＥＭ）などを用いて、ａａ間隔の時系列データに対して周波数解析を行い、パワースペクトルにおけるＨＦのパワー値を計算して求める。

　そして、特徴量抽出部４０２は、計算したＨＦのパワー値を、記憶部４０３に時系列的に記憶させる。なお、特徴量抽出部４０２は、ＨＦのパワー値を、周波数解析をするために必要となる最小時間区間（例えば３０秒間など）における算出値としてもよいし、最小時間区間における算出値をさらに時系列的に集めたある一定区間（例えば２分間など）における平均値としてもよい。

　記憶部４０３は、特徴量抽出部４０２により抽出された第二特徴量を記憶しているメモリである。具体的には、記憶部４０３は、特徴量抽出部４０２から特徴量としてＨＦのパワー値が出力される度に、時系列的にＨＦのパワー値を蓄積する。

　疲労質判定部４０６は、特徴量抽出部４０２により抽出された第二特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する。

　具体的には、疲労質判定部４０６は、少なくとも２つの時点におけるＨＦのパワー値を比較して疲労の質を判定する。つまり、疲労質判定部４０６は、特徴量抽出部４０２により抽出された第二特徴量のうちのいずれかの特徴量と、記憶部４０３に記憶されている第二特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、疲労の質を判定する。

　例えば、疲労質判定部４０６は、特徴量抽出部４０２から新しくＨＦのパワー値が出力されると、記憶部４０３に記憶されているＨＦのパワー値の中で時系列的に１つ前の時点のＨＦのパワー値と、現時点のＨＦのパワー値を比較する。もちろん、疲労質判定部４０６による疲労の質の判定は、これに限定されるものではなく、ある決まったタイミング（例えば起動直後など）に記憶されたＨＦのパワー値を基準値として、現時点のＨＦのパワー値と比較してもよい。

　そして、疲労質判定部４０６は、第二特徴量が時系列的に減少した場合に、困難な作業による疲労であると判定し、減少しない場合に、単調な作業による疲労であると判定する。

　図５Ａ及び図５Ｂは、本実施の形態２における疲労質判定部４０６による疲労の質判定の一例を示すフローチャートである。

　まず、疲労質判定部４０６が、図５Ａに示す動作を行う場合について説明する。疲労質判定部４０６は、特徴量抽出部４０２からＨＦのパワー値が出力されると（ステップＳ５１）、記憶部４０３に記憶されているＨＦのパワー値の中で、時系列的に１つ前の時点のＨＦのパワー値を呼び出す（ステップＳ５２）。

　そして、疲労質判定部４０６は、これら２つの値である現在のＨＦのパワー値と１つ前の時点のＨＦのパワー値とを比較する（ステップＳ５３）。

　疲労質判定部４０６は、現時点のＨＦのパワー値が１つ前の時点のＨＦのパワー値よりも小さいと判断した場合（ステップＳ５３でＹｅｓ）、困難な作業による疲労であると判定する（ステップＳ５４）。

　また、疲労質判定部４０６は、現時点のＨＦのパワー値が１つ前の時点のＨＦのパワー値よりも小さくないと判断した場合（ステップＳ５３でＮｏ）、単調な作業による疲労であると判定する（ステップＳ５５）。

　その後、次に特徴量抽出部４０２からＨＦのパワー値が出力されれば、疲労質判定部４０６は、ステップＳ５１からの動作をくり返す。

　なお、２つ以上の時点における他の比較方法として、例えば、疲労質判定部４０６は、現時点からある期間分前までの、全ての時点のＨＦのパワー値の合算を所定閾値と比較してもよい。そして、疲労質判定部４０６は、ＨＦのパワー値の合算が所定閾値以下であれば困難な作業による疲労であると判定し、ＨＦのパワー値の合算が所定閾値以下でなければ単調な作業による疲労であると判定してもよい。

　また、疲労質判定部４０６は、図５Ｂに示す動作を行ってもよい。図５Ｂに示す動作を行う場合、ステップＳ５１～ステップＳ５３までの動作フローは図５Ａに示した動作例と同様である。

　疲労質判定部４０６は、ステップＳ５３において、現時点のＨＦのパワー値が１つ前の時点のＨＦのパワー値よりも小さいと判断した場合（ステップＳ５３でＹｅｓ）、１つ前の時点のＨＦのパワー値から現時点のＨＦのパワー値の変化量を算出し、当該変化量と予め設定された閾値Ｌ２（例えば、ｌｎＨＦの変化量が０．３程度になるようなＨＦのパワー値の変化量）とを比較する（ステップＳ５６）。

　疲労質判定部４０６は、算出した変化量が閾値Ｌ２よりも大きいと判断した場合（ステップＳ５６でＹｅｓ）、困難な作業による疲労であると判定する（ステップＳ５７）。

　また、疲労質判定部４０６は、現時点のＨＦのパワー値が１つ前の時点のＨＦのパワー値よりも小さくないと判断した場合（ステップＳ５３でＮｏ）、または算出した変化量が閾値Ｌ２よりも大きくないと判断した場合（ステップＳ５６でＮｏ）、単調な作業による疲労であると判定する（ステップＳ５８）。

　なお、閾値Ｌ２は、ｌｎＨＦの変化量が０．３程度になるようなＨＦのパワー値の変化量に限ったものではないが、後述する実験結果に鑑みると、ｌｎＨＦの変化量が０．２５程度から０．４程度の範囲に含まれる値になるようなＨＦのパワー値の変化量にするのが好ましい（図２０参照）。

　生体疲労評価装置４００が、機器制御部４０５を備える場合、機器制御部４０５は、疲労質判定部４０６により判定された結果に基づいて、外部機器を制御する。例えば、機器制御部４０５は、表示機能を持つディスプレイや音を出力するスピーカーのようなものを制御して、ユーザやユーザを管理監督する部署へ疲労質判定結果を報知してもよい。

　また、機器制御部４０５は、疲労質判定部４０６により判定された疲労の質に応じてユーザに刺激を与える外部機器を制御してもよい。例えば、機器制御部４０５は、気流や熱を発生する機器を制御して、疲労の質に適した回復または軽減させる効果のある香りや気流、温熱などの刺激を出力してもよい。或いは、機器制御部４０５は、疲労質判定部４０６により判定された結果を、保存・蓄積、伝送してもよい。

　以上のように、生体疲労評価装置４００は、副交感神経活動量を示す指標値に基づいて、困難な作業による疲労か、単調な作業による疲労かという疲労の質を判定する。このような構成により、ユーザの疲労の質を判定することができ、例えばそれにより与える処方（休息、睡眠、薬など）を切り替えて、ユーザにより適した回復支援を図ることが可能となる。また、生体疲労評価装置４００は、場面によらず、計測が容易な心電図或いは脈波を用いて副交感神経活動量を抽出し、疲労の質を判定するため、優れた汎用性を有する。

　また、本構成によって、疲労の質に応じてユーザに刺激を与えることで、疲労の質の判定結果をユーザへ提示したり、ユーザに適した回復支援を行うことができる。

　なお、生体疲労評価装置４００が機器制御部４０５を備えない場合は、外部の構成により外部機器を制御してもよい。

　（実施の形態３）
　図６は、本発明の実施の形態３における生体疲労評価装置６００の構成を示すブロック図である。図６において、図４と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する場合がある。

　同図に示すように、生体疲労評価装置６００は、生体信号計測部４０１、特徴量抽出部６０２、記憶部６０３、疲労質判定部６０６を備え、さらにユーザが開眼状態か閉眼状態かを識別する識別部６０１を備える。また、生体疲労評価装置６００は、機器制御部４０５をさらに備える構成でもよい。

　今回、本発明者らは、生体疲労の非侵襲評価に関する可能性検証実験を通じ、脳内信号（脳波または脳磁図）に基づいて抽出される閉眼状態でのα波、または開眼状態及び閉眼状態でのβ波と、困難な作業による疲労、単調な作業による疲労という疲労の質とが関連することを見出した。具体的には、困難な作業による疲労の際に閉眼状態でのα波は有意に増加し、単調な作業による疲労の際に開眼状態及び閉眼状態のβ波が有意に低下することを見出した。

　α波に関する指標値としては、脳内信号の時系列データを周波数解析して求めたパワースペクトルにおけるα波帯域（８Ｈｚ以上１３Ｈｚ以下）のパワー値（以下、αと記す）が代表的である。また、α波に関する指標値は、αの対数値（以下の式１で示される値）、またはθ波帯域（３Ｈｚ以上８Ｈｚ以下）のパワー値（以下、θと記す）の対数値を用いて表現する、閉眼状態でのＳｌｏｗ‐ｗａｖｅ　Ｉｎｄｅｘ（以下の式２で示される値）でもよい。
（式１）ｌｎα
（式２）ｌｎθ／ｌｎα
　また、α波に関する指標値は、αをθとαとβ波帯域（１３Ｈｚ以上２５Ｈｚ以下）のパワー値（以下、βと記す）とをあわせたトータルパワー値で除した％α（以下の式３で示される値）、θをトータルパワー値で除した％θ（以下の式４で示される値）、または％θを用いた閉眼状態でのＳｌｏｗ‐ｗａｖｅ　Ｉｎｄｅｘ（以下の式５で示される値）でもよい。
（式３）％α＝α／（θ＋α＋β）
（式４）％θ＝θ／（θ＋α＋β）
（式５）％θ／％α
　また、α波に関する指標値は、α波の最も特徴的な性質の一つである、開眼によって抑制されるα波ブロックを表現した値を用いてもよい。例えば、α波に関する指標値は、以下の式６に示すように、開眼状態におけるα（以下、α（開）と記す）と閉眼状態におけるα（以下、α（閉）と記す）との差としてのα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇ（閉眼－開眼）でもよいし、以下の式７に示すように、α（開）に対するα（閉）の比としてのα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇ（閉眼／開眼）でもよい。
（式６）α（閉）－α（開）
（式７）α（閉）／α（開）
　また、当該指標値は、θとθ波帯域の中心周波数（Ｃｅｎｔｅｒ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）との乗算値、αとα波帯域の中心周波数との乗算値、及びβとβ波帯域の中心周波数との乗算値の総和をトータルパワー値で除した平均周波数（Ｍｅａｎ　ｐｏｗｅｒ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）（以下の式８で示される値）でもよい。
（式８）（θ×５．５＋α×１０．５＋β×１９）／（θ＋α＋β）
　一方、β波に関する指標値としては、β波帯域（１３Ｈｚ以上２５Ｈｚ以下）のパワー値βが代表的である。その他、β波に関する指標値として、βの対数値（以下の式９で示される値）、開眼状態或いは閉眼状態のＳｌｏｗ‐ｗａｖｅ　Ｉｎｄｅｘ（以下の式１０で示される値）、開眼状態におけるＳｌｏｗ‐ｗａｖｅ　Ｉｎｄｅｘ（以下の式１１で示される値）、％β（以下の式１２で示される値）、開眼状態或いは閉眼状態のＳｌｏｗ‐ｗａｖｅ　Ｉｎｄｅｘ（以下の式１３で示される値）などが挙げられる。
（式９）ｌｎβ
（式１０）ｌｎθ／ｌｎβ
（式１１）（ｌｎα＋ｌｎθ）／ｌｎβ
（式１２）％β＝β／θ＋α＋β
（式１３）％θ／％β
　なお、式３に示された％α、式４に示された％θ、式１２に示された％β、また式８に示された平均周波数を求める方法として、これに限定するものではなく、例えば、δ波帯域（０Ｈｚ以上３Ｈｚ以下）のパワー値もトータルパワーに加えて求めてもよい。しかし、通常、δ波帯域は瞬きの影響が大きい帯域であることから、除外される場合も少なくはない。

　本発明者らが実施した生体疲労の非侵襲評価に関する可能性検証実験については、後に詳細に説明する。

　まず、上記で説明したαの対数値を指標値とする場合を例にとり、生体疲労評価装置６００の動作について、以下に説明する。

　まず、識別部６０１は、ユーザが開眼状態にあるか閉眼状態にあるかを識別する識別情報を生成する。具体的には、識別部６０１は、カメラや眼電位などの情報を用い、ユーザが開眼状態か、または閉眼状態かを識別し、生体信号計測部４０１へ識別情報として出力する。この識別情報は、例えば、開眼状態であれば１、閉眼状態であれば０というような情報である。

　生体信号計測部４０１は、ユーザの脳内信号を生体信号として計測し、計測した生体信号に識別情報を付加する。具体的には、生体信号計測部４０１は、ユーザの脳内信号の中でも脳波を計測する。そして、生体信号計測部４０１は、識別部６０１から識別情報が入力されると、計測した脳波の時系列データに識別情報を付加して特徴量抽出部６０２へ出力する。

　特徴量抽出部６０２は、生体信号計測部４０１により計測された生体信号から得られる、β波およびα波のうち少なくともどちらか一方に関連する第三特徴量を抽出する。つまり、特徴量抽出部６０２は、識別部６０１によりユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値、およびα波帯域のパワー値のうち少なくともどちらか一方のパワー値を用いた第三特徴量を抽出する。

　例えば、特徴量抽出部６０２は、識別部６０１によりユーザが閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるα波帯域のパワー値を用いた第三特徴量を抽出する。また、特徴量抽出部６０２は、識別部６０１によりユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値を用いた第三特徴量を抽出する。

　具体的には、特徴量抽出部６０２は、入力された脳波の時系列データに対して周波数解析を行い、α波に相当する周波数帯域（８Ｈｚ以上１３Ｈｚ以下）、またはβ波（１３Ｈｚ以上２５Ｈｚ以下）に相当する周波数帯域、それぞれのパワー値（α、またはβ）を求める。これらは、周波数解析をするために必要となる最小時間区間（例えば３０秒間など）におけるパワー値としてもよいし、最小時間区間における算出値をさらに時系列的に集めたある一定区間（例えば２分間など）におけるパワーの平均値としてもよい。そして、特徴量抽出部６０２は、それらを対数化したｌｎα、またはｌｎβを求める。

　また、特徴量抽出部６０２は、求めたｌｎα、またはｌｎβを、入力された識別情報と共に記憶部６０３に時系列的に記憶させる。なお、上述したようにα波、β波に関連する指標値としては様々考えられ、パワー値の対数値に限定するものではない。

　記憶部６０３は、特徴量抽出部６０２により抽出された第三特徴量を記憶するためのメモリである。具体的には、記憶部６０３は、特徴量抽出部６０２からｌｎα、またはｌｎβが出力される度に、時系列的にｌｎα、またはｌｎβを蓄積する。

　疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２により抽出された第三特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する。具体的には、疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２により抽出された第三特徴量のうちのいずれかの特徴量と、記憶部６０３に記憶されている第三特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、疲労の質を判定する。

　具体的には、疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２から出力された識別情報が付与されているｌｎα、またはｌｎβと、記憶部６０３に記憶されている識別情報が付与されているｌｎα、またはｌｎβと、を比較して疲労の質を判定する。なお、疲労質判定部６０６は、ｌｎαを用いる際は、識別情報として閉眼状態であるという情報が付与されたデータを用いることが望ましい。一方、疲労質判定部６０６は、ｌｎβを用いる際は、開眼状態と閉眼状態のどちらの情報が付与されたデータを用いてもよい。

　例えば、疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２が、識別部６０１によりユーザが閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるα波帯域のパワー値を用いた第三特徴量を抽出し、当該第三特徴量が時系列的に増加した場合に、困難な作業による疲労であると判定する。また、疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２が、識別部６０１によりユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値を用いた第三特徴量を抽出し、当該第三特徴量が時系列的に減少した場合に、単調な作業による疲労であると判定する。

　具体的には、疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２から閉眼状態におけるｌｎαが出力されると、記憶部６０３に記憶されている閉眼状態におけるｌｎαの中で、時系列的に１つ前の時点のｌｎαと、現時点の閉眼状態におけるｌｎαを比較する。これは、開眼状態、或いは閉眼状態のｌｎβを用いる際も同様である。なお、ここでは疲労質判定部６０６は、時系列的に１つ前の時点の特徴量と現時点の特徴量とを比較するとしているが、これに限定するものではなく、ある決まったタイミング（例えば起動直後など）に記憶された特徴量を基準値として、現時点の特徴量と比較してもよい。

　図７Ａ～図９Ｂは、本実施の形態３における疲労質判定部６０６による疲労の質判定の一例を示すフローチャートである。

　まず、疲労質判定部６０６が、図７Ａに示す動作を行う場合について説明する。疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２から閉眼状態におけるｌｎαが出力されると（ステップＳ７１）、記憶部６０３に記憶されている閉眼状態におけるｌｎαの中で、時系列的に１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎαを呼び出す（ステップＳ７２）。

　そして、疲労質判定部６０６は、これら２つの値である現時点の閉眼状態におけるｌｎαと１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎαとを比較する（ステップＳ７３）。

　疲労質判定部６０６は、現時点の閉眼状態におけるｌｎαが１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎαよりも大きいと判断した場合には（ステップＳ７３でＹｅｓ）、困難な作業による疲労であると判定する（ステップＳ７４）。

　また、疲労質判定部６０６は、現時点の閉眼状態におけるｌｎαが１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎαよりも大きくないと判断した場合（ステップＳ７３でＮｏ）、次に特徴量抽出部６０２からｌｎαが出力されるまで待機し、次のｌｎαの出力後、ステップＳ７１からの動作をくり返す。

　また、疲労質判定部６０６は、図７Ｂに示す動作を行う構成であってもよい。この場合、疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２からα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇ（閉眼／開眼）が出力されると（ステップＳ７５）、記憶部６０３に記憶されているα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇ（閉眼／開眼）の中で、時系列的に１つ前の時点のα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇを呼び出す（ステップＳ７６）。

　疲労質判定部６０６は、これら２つの値である現時点のα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇと１つ前の時点のα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇとを比較する（ステップＳ７７）。

　疲労質判定部６０６は、現時点のα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇが１つ前の時点のα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇよりも大きいと判断した場合には（ステップＳ７７でＹｅｓ）、困難な作業による疲労であると判定する（ステップＳ７８）。

　また、疲労質判定部６０６は、現時点のα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇが１つ前の時点のα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇよりも大きくないと判断した場合には（ステップＳ７７でＮｏ）、次に特徴量抽出部６０２からα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇが出力されるまで待機し、次のα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇの出力後ステップＳ８１からの動作をくり返す。

　また、疲労質判定部６０６は、図８Ａに示す動作を行う構成であってもよい。この場合、疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２から閉眼状態におけるｌｎαとｌｎθ／ｌｎα（以下、α特徴量と記す）とが出力されると（ステップＳ８１）、記憶部６０３に記憶されている閉眼状態におけるα特徴量の中で、時系列的に１つ前の時点の閉眼状態におけるα特徴量を呼び出す（ステップＳ８２）。

　そして、疲労質判定部６０６は、これら２つの値である現時点の閉眼状態におけるｌｎαと１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎαとを比較する（ステップＳ８３）。

　まず、疲労質判定部６０６は、現時点の閉眼状態におけるｌｎαが１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎαよりも大きいと判断した場合には（ステップＳ８３でＹｅｓ）、現時点の閉眼状態におけるｌｎθ／ｌｎαと１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎθ／ｌｎαとを比較する（ステップＳ８４）。

　疲労質判定部６０６は、現時点の閉眼状態におけるｌｎθ／ｌｎαが１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎθ／ｌｎαよりも小さいと判断した場合には（ステップＳ８４でＹｅｓ）、困難な作業による疲労であると判定する（ステップＳ８５）。

　疲労質判定部６０６は、現時点の閉眼状態におけるｌｎαが１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎαよりも大きくない場合（ステップＳ８３でＮｏ）、次に特徴量抽出部６０２からα特徴量が出力されるまで待機し、次のα特徴量の出力後、ステップＳ８１からの動作をくり返す。

　また、疲労質判定部６０６は、現時点の閉眼状態におけるｌｎθ／ｌｎαが１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎθ／ｌｎαよりも小さくないと判断した場合（ステップＳ８４でＮｏ）も同様に、次のα特徴量の出力後ステップＳ８１からの動作をくり返す。

　また、疲労質判定部６０６は、図８Ｂに示す動作を行う構成であってもよい。この場合、疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２から閉眼状態におけるｌｎαと平均周波数とが抽出されると（ステップＳ８６）、記憶部６０３に記憶されている時系列的に１つ前の閉眼状態におけるｌｎαと平均周波数とを呼び出す（ステップＳ８７）。

　疲労質判定部６０６は、これら２つの値である現時点の閉眼状態における平均周波数と１つ前の時点の閉眼状態における平均周波数とを比較する（ステップＳ８８）。

　疲労質判定部６０６は、これら２つの値の平均周波数が含まれる周波数帯域（θ波帯域、α波帯域、β波帯域など）に変化がなければ（ステップＳ８８でＹｅｓ）、現時点の閉眼状態におけるｌｎαと１つ前の時点の閉眼状態におけるｌｎαとを比較する（ステップＳ８３）。

　疲労質判定部６０６は、現時点のｌｎαが１つ前の時点のｌｎαより大きいと判断した場合（ステップＳ８３でＹｅｓ）、困難な作業による疲労であると判定する（ステップＳ８９）。

　疲労質判定部６０６は、ステップＳ８８で平均周波数が含まれる周波数帯域に変化があると判断した場合（ステップＳ８８でＮｏ）、及びステップＳ８３で現時点のｌｎαが１つ前の時点のｌｎαよりも大きくないと判断した場合（ステップＳ８３でＮｏ）、次の特徴量が出力されるまで待機し、出力後、ステップＳ８６からの動作をくり返す。

　つづいて、疲労質判定部６０６が、図９Ａに示す動作を行う場合について説明する。この場合、疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２から開眼状態におけるｌｎβが出力されると（ステップＳ９１）、記憶部６０３に記憶されている開眼状態におけるｌｎβの中で、時系列的に１つ前の時点の開眼状態におけるｌｎβを呼び出す（ステップＳ９２）。

　そして、疲労質判定部６０６は、これら２つの値である現時点の開眼状態におけるｌｎβと１つ前の時点の開眼状態におけるｌｎβとを比較する（ステップＳ９３）。

　疲労質判定部６０６は、現時点の開眼状態におけるｌｎβが１つ前の時点の開眼状態におけるｌｎβよりも小さいと判断した場合には（ステップＳ９３でＹｅｓ）、単調な作業による疲労であると判定する（ステップＳ９４）。

　疲労質判定部６０６は、現時点の開眼状態におけるｌｎβが１つ前の時点の開眼状態のｌｎβよりも小さくないと判断した場合（ステップＳ９３でＮｏ）、次に特徴量抽出部６０２からｌｎβが出力されるまで待機し、次のｌｎβの出力後、ステップＳ９１からの動作をくり返す。

　なお、特徴量抽出部６０２において、閉眼状態におけるｌｎβを抽出し、疲労質判定部６０６において同様の処理を行ってもよい。この場合もステップＳ９３の処理と同様に、疲労質判定部６０６は、現時点のｌｎβが１つ前の時点のｌｎβより小さいか否かに基づいて、単調な作業による疲労か否かを判定する。

　また、疲労質判定部６０６は、図９Ｂに示す動作を行う構成であってもよい。この場合、疲労質判定部６０６は、特徴量抽出部６０２から開眼状態におけるｌｎβとｌｎθ／ｌｎβ（以下、β特徴量と記す）が出力されると（ステップＳ９５）、記憶部６０３に記憶されている開眼状態におけるβ特徴量の中で、時系列的に１つ前の時点の開眼状態におけるβ特徴量を呼び出す（ステップＳ９６）。

　まず、疲労質判定部６０６は、現時点の開眼状態におけるｌｎβが１つ前の時点の開眼状態におけるｌｎβよりも小さいと判断した場合には（ステップＳ９３でＹｅｓ）、現時点の開眼状態におけるｌｎθ／ｌｎβと１つ前の時点の開眼状態におけるｌｎθ／ｌｎβとを比較する（ステップＳ９７）。

　疲労質判定部６０６は、現時点の開眼状態におけるｌｎθ／ｌｎβが１つ前の時点の開眼状態におけるｌｎθ／ｌｎβよりも大きいと判断した場合（ステップＳ９７でＹｅｓ）、単調な作業による疲労であると判定する（ステップＳ９８）。

　疲労質判定部６０６は、現時点の開眼状態におけるｌｎβが１つ前の時点の開眼状態のｌｎβよりも小さくないと判断した場合（ステップＳ９３でＮｏ）、次に特徴量抽出部６０２からβ特徴量が出力されるまで待機し、次のβ特徴量の出力後、ステップＳ９５からの動作をくり返す。

　また、疲労質判定部６０６は、現時点の開眼状態におけるｌｎθ／ｌｎβが１つ前の時点の開眼状態のｌｎθ／ｌｎβよりも大きくないと判断した場合（ステップＳ９７でＮｏ）も同様に、次のβ特徴量の出力後ステップＳ９５からの動作をくり返す。

　なお、特徴量抽出部６０２において、閉眼状態におけるβ特徴量を抽出し、疲労質判定部６０６において同様の処理を行ってもよい。この場合もステップＳ９３、ステップＳ９７の処理と同様に、疲労質判定部６０６は、現時点のｌｎβが１つ前の時点のｌｎβより小さいか否か、及び現時点のｌｎθ／ｌｎβが１つ前の時点のｌｎθ／ｌｎβより大きいか否か、に基づいて、単調な作業による疲労か否かを判定する。

　以上では、困難な作業による疲労と判定する場合と単調な作業による疲労と判定する場合とで分けて説明したが、もちろん両者を組み合わせれば、脳内信号から、困難な作業による疲労か単調な作業による疲労かという疲労の質を判定できる。

　以上のように、生体疲労評価装置６００は、脳内信号からβ波、α波のうち少なくともいずれか一方に関連する特徴量に基づいて、困難な作業による疲労か、単調な作業による疲労かの疲労の質を判定することができる。判定した疲労の質に基づいて、例えば、ユーザに与える処方（休息、睡眠、薬など）を切り替えて、ユーザにより適した回復支援を図ることが可能となる。また、生体疲労評価装置６００は、頭部にセンサーを接触させることで計測する脳内信号から疲労の質を判定することができるため、例えば、帽子やヘッドセットマイクなどを装着する職業の人々の労務管理に応用することもできる。

　また、本構成によって、脳内信号におけるβ波帯域のパワー値、α波帯域のパワー値のうち少なくともどちらか一方のパワー値を、ユーザの開眼状態における値か閉眼状態における値かを区別して用いるため、より疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。

　また、本構成によって、ユーザが閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるα波帯域のパワー値からユーザの疲労が困難な作業による疲労かを判定するため、より疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。また、疲労の質判定により困難な作業による疲労に対して、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。

　また、本構成によって、ユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値からユーザの疲労が単調な作業による疲労かを判定するため、疲労評価の評価精度を向上することが可能となる。また、疲労の質判定により単調な作業による疲労に対して、ユーザに適した回復支援を図ることが可能となる。

　なお、生体疲労評価装置６００が、機器制御部４０５を備えない場合は、外部の構成により外部機器を制御してもよい。

　（実施の形態４）
　図１０は、本発明の実施の形態４における生体疲労評価装置１０００の構成を示すブロック図である。図１０において、図４と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

　同図に示すように、生体疲労評価装置１０００は、生体信号計測部４０１、特徴量抽出部１００２、記憶部１００３、疲労質判定部１００６を備え、さらにユーザに対して聴覚刺激を出力する刺激出力部１００１を備えている。また、生体疲労評価装置１０００は、機器制御部４０５をさらに備える構成でもよい。

　今回、本発明者らは、生体疲労の非侵襲評価に関する可能性検証実験を通じ、トーンバースト刺激（１０００Ｈｚで９０ｄＢ）による聴覚刺激に対する、加速度脈波波形における特徴量の変化が、疲労の質により異なることを見出した。

　具体的には、聴覚刺激に対して加速度脈波波形に関連する特徴量は精神疲労負荷前も単調な作業による疲労負荷後も有意に変化するが、困難な作業による疲労負荷後には、有意に変化しないことを見出した。すなわち、困難な作業による疲労の際には、聴覚刺激に対する脈波の反応が鈍化するといえる。

　ここでいう加速度脈波波形に関連する特徴量は、実施の形態１で挙げたｃ波またはｄ波の情報を含む、複数の加速度脈波波形成分の情報を用いた特徴量を用いればよい。本発明者らが実施した、生体疲労の非侵襲評価に関する可能性検証実験については、後に詳細に説明する。

　ここでは、生体信号計測部４０１が脈波を計測し、特徴量抽出部１００２がｃ波とａ波の波高比であるｃ／ａ値を抽出する場合を例にとり、以下に説明する。

　刺激出力部１００１は、ユーザに対して聴覚を刺激する聴覚刺激を出力する。具体的には、刺激出力部１００１は、聴覚刺激をユーザに対して出力し、聴覚刺激を出力したことを示す刺激情報を生体信号計測部４０１へ出力する。

　ここで、ユーザに対して出力する聴覚刺激は、医学分野の臨床実験でよく用いられる１０００Ｈｚで９０ｄＢの音刺激を数分間与えるような刺激とするとよい。なお、この刺激情報は、例えば、聴覚刺激を出力している場合には１、出力していない場合には０というような情報である。

　生体信号計測部４０１は、ユーザの脈波信号を計測するとともに、刺激出力部１００１から刺激情報が入力されると、計測した脈波信号の時系列データに刺激情報を付加して特徴量抽出部１００２へ出力する。

　特徴量抽出部１００２は、生体信号計測部４０１により計測された脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出する。つまり、特徴量抽出部１００２は、脈波信号から加速度脈波を算出し、加速度脈波のａ波の波高値に対するｃ波の波高値の比を第一特徴量として抽出する。

　具体的には、まず、特徴量抽出部１００２は、生体信号計測部４０１により計測された脈波信号を２階微分して加速度脈波波形へ変換する。加速度脈波波形成分の中でも特に容積脈波の収縮期後方成分に相当するｃ波と、収縮期前方成分に相当するａ波の比であるｃ／ａ値を求め、ｃ／ａ値を刺激情報と共に記憶部１００３に出力する。

　記憶部１００３は、特徴量抽出部１００２により抽出された第一特徴量を時系列的に記憶する。なお、特徴量抽出部１００２においてｃ／ａ値を抽出する際は、脈波信号１拍分ごとの値をそのまま出力してもよいし、予め定められた時間区間（例えば１０秒など）における平均値を出力してもよい。

　疲労質判定部１００６は、特徴量抽出部１００２により抽出された第一特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する。

　具体的には、疲労質判定部１００６は、記憶部１００３に記憶されている刺激出力部１００１により聴覚刺激が出力される前の時間区間における第一特徴量と、刺激出力部１００１により聴覚刺激が出力された時の時間区間における第一特徴量とを比較して、疲労の質を判定する。

　つまり、疲労質判定部１００６は、記憶部１００３に記憶されている刺激出力部１００１により聴覚刺激が出力される前の時間区間における第一特徴量に対し、刺激出力部により聴覚刺激が出力された時の時間区間における第一特徴量が増加した場合に、単調な作業による疲労であると判定し、増加していない場合に、困難な作業による疲労であると判定する。

　さらに具体的には、疲労質判定部１００６は、刺激情報が付与されていないｃ／ａ値と刺激情報が付与されているｃ／ａ値とを比較して、疲労の質を判定する。したがって、疲労質判定部１００６は、特徴量抽出部１００２から新しく刺激情報が付与されているｃ／ａ値が出力されると、記憶部１００３に記憶されているｃ／ａ値の中で、時系列的に１つ前の時点の刺激情報が付与されていないｃ／ａ値を呼び出し、現時点の刺激情報が付与されているｃ／ａ値と比較する。

　もちろん、疲労質判定部１００６による疲労の質の判定は、これに限定されるものではなく、ある決まったタイミング（例えば起動直後など）に記憶された刺激情報が付与されていないｃ／ａ値を基準値として、現時点の刺激情報が付与されているｃ／ａ値と比較してもよい。

　図１１は、本実施の形態４における疲労質判定部１００６による疲労の質判定の一例を示すフローチャートである。

　同図に示すように、疲労質判定部１００６は、特徴量抽出部１００２から刺激情報が付与されているｃ／ａ値が出力されると（ステップＳ１１１）、記憶部１００３に記憶されているｃ／ａ値の中で、時系列的に１つ前の時点の刺激情報が付与されていないｃ／ａ値を呼び出す（ステップＳ１１２）。

　疲労質判定部１００６は、これら２つの値である現時点の刺激情報が付与されているｃ／ａ値と１つ前の時点の刺激情報が付与されていないｃ／ａ値とを比較する（ステップＳ１１３）。

　疲労質判定部１００６は、現時点の刺激情報が付与されているｃ／ａ値が１つ前の時点の刺激情報が付与されていないｃ／ａ値よりも大きいと判断した場合（ステップＳ１１３でＹｅｓ）、単調な作業による疲労であると判定する（ステップＳ１１４）。

　また、疲労質判定部１００６は、現時点の刺激情報が付与されているｃ／ａ値が１つ前の時点の刺激情報が付与されていないｃ／ａ値よりも大きくないと判断した場合（ステップＳ１１３でＮｏ）、困難な作業による疲労であると判定する（ステップＳ１１５）。

　以上のように、生体疲労評価装置１０００は、聴覚刺激に対する加速度脈波波形に関連する特徴量の変化から、ユーザの疲労が困難な作業による疲労か単調な作業による疲労かという疲労の質を判定する。このような構成により、ユーザの疲労の質を判定することができ、それにより与える処方（休息、睡眠、薬など）を切り替えて、ユーザにより適した回復支援を図ることが可能となる。また、生体疲労評価装置１０００は、場面によらず、計測が容易な脈波と特別な装置が不要な聴覚刺激を用いて疲労の質を判定するため、優れた汎用性を有する。例えば、運転中にドライバが触れる箇所から脈波を計測し、カーナビが出力する音刺激に対する、脈波信号の変化を用いて疲労の質を判定することもでき、運転モニタリング装置としても応用することができる。

　（実施の形態５）
　図１２は、本発明の実施の形態５における生体疲労評価装置１２００の構成を示すブロック図である。図１２において、図４と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

　同図に示すように、生体疲労評価装置１２００は、生体信号計測部４０１、特徴量抽出部１２０２、記憶部１２０３、疲労質判定部１２０６を備え、ユーザにおける疲労の有無を判断する疲労判断部１２０４をさらに備える。また生体疲労評価装置１２００は、機器制御部４０５をさらに備える構成でもよい。

　ここでは、生体信号計測部４０１で脈波信号を計測する場合を例にとり、生体疲労評価装置１２００の動作について、以下に説明する。

　特徴量抽出部１２０２は、生体信号計測部４０１により脈波信号が計測されると、実施の形態１と同様にしてｃ／ａ値と、実施の形態２と同様にしてＨＦのパワー値とを抽出する。ここで、特徴量抽出部１２０２は、ｃ／ａ値について、脈波信号１拍分ごとの値をそのまま出力してもよいし、ＨＦのパワー値の最小時間区間（例えば３０秒間など）と同じ時間区間における平均値を出力してもよい。

　記憶部１２０３は、特徴量抽出部１２０２により抽出されたｃ／ａ値とＨＦのパワー値とを時系列的に蓄積する。

　疲労判断部１２０４は、実施の形態１と同様にして、疲労の有無を判断する。

　疲労質判定部１２０６は、疲労判断部１２０４が疲労していると判断した場合に、実施の形態２と同様にして、困難な作業による疲労か単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する。

　図１３は、本実施の形態５における生体疲労評価装置１２００の動作の一例を示すフローチャートである。

　具体的には、同図は、生体疲労評価装置１２００を自動車の運転時に適用した場合の処理を示すフローチャートである。ここで、生体信号計測部４０１の形態は、ステアリング部へ搭載した生体センサーでもよいし、ドライバの指や耳など適切な部位へ装着するウェアラブル生体センサーでもよい。

　同図に示すように、生体信号計測部４０１により脈波が計測されると（ステップＳ１３０１）、特徴量抽出部１２０２によりｃ／ａ値とＨＦのパワー値とが抽出され出力される（ステップＳ１３０２）。

　疲労判断部１２０４は、特徴量抽出部１２０２からｃ／ａ値が出力されると、記憶部１２０３に記憶されているｃ／ａ値の中で、時系列的に１つ前の時点のｃ／ａ値を呼び出す（ステップＳ１３０３）。

　そして、疲労判断部１２０４は、これら２つの値である現時点のｃ／ａ値と１つ前の時点のｃ／ａ値とを比較する（ステップＳ１３０４）。

　疲労判断部１２０４は、現時点のｃ／ａ値が１つ前の時点のｃ／ａ値よりも大きいと判断した場合（ステップＳ１３０４でＹｅｓ）、疲労していると判断し、疲労している判断が下されたことを示す信号を疲労質判定部１２０６へ出力する（ステップＳ１３０５）。ここで、出力する疲労判断の信号は、例えば、疲労している場合には１、そうでない場合は０などとすればよい。

　また、疲労判断部１２０４は、現時点のｃ／ａ値が１つ前の時点のｃ／ａ値よりも大きくないと判断した場合（ステップＳ１３０４でＮｏ）、次に特徴量抽出部１２０２からｃ／ａ値とＨＦのパワー値とが出力されるまで待機し、次のｃ／ａ値及びＨＦのパワー値の出力後、ステップＳ１３０２からの動作をくり返す。

　次に、疲労質判定部１２０６は、疲労判断部１２０４から疲労している判断が下されたことを示す信号を受信すると、記憶部１２０３に記憶されているＨＦのパワー値の中で、時系列的に１つ前の時点のＨＦのパワー値を呼び出す（ステップＳ１３０６）。

　そして、疲労質判定部１２０６は、これら２つの値である現時点のＨＦのパワー値と１つ前の時点のＨＦのパワー値とを比較する（ステップＳ１３０７）。

　疲労質判定部１２０６は、現時点のＨＦのパワー値が１つ前の時点のＨＦのパワー値よりも小さいと判断した場合（ステップＳ１３０７でＹｅｓ）、困難な作業による疲労であると判定する（ステップＳ１３０８）。

　一方、疲労質判定部１２０６は、現時点のＨＦのパワー値が１つ前の時点のＨＦのパワー値よりも小さくないと判断した場合（ステップＳ１３０７でＮｏ）、単調な作業による疲労であると判定する（ステップＳ１３０９）。

　次に、機器制御部４０５は、疲労質判定部１２０６から困難な作業による疲労という判定結果が出力された場合、カーナビの設定ルートの難易度を下げたり、安全な場所での停車を誘導して休息を促したりなどのアシスト機能を実行させる（ステップＳ１３１０）。

　一方、機器制御部４０５は、疲労質判定部１２０６から単調な作業による疲労という判定結果が出力された場合、カーナビの設定のルートを単調さの少ないルートへ切り替えたり、リフレッシュ効果のある香りや温熱、気流刺激を出力したり、音楽のビートやテンポを速めたりなどのアシスト機能を実行させる（ステップＳ１３１１）。

　ここでは、疲労判断部１２０４が脈波に関連する特徴量に基づいて疲労の有無を判断し、疲労質判定部１２０６が副交感神経活動量に関連する特徴量に基づいて疲労の質を判定したが、これに限定されるものではない。疲労判断部１２０４がさらに脳波に関連する特徴量を用いて疲労の有無を判断してもよいし、疲労質判定部１２０６が実施の形態３または実施の形態４と同様にして疲労の質を判定してもよい。

　以上のように、生体疲労評価装置１２００は、脈波に関連する特徴量と自律神経活動の１つである副交感神経活動量に関連する特徴量に基づいて、疲労の有無の判断及び困難な作業による疲労か、単調な作業による疲労かの疲労の質を判定する。このような構成により、疲労以外の要因による影響を緩和し、疲労の有無の判断精度及び疲労の質の判定精度を向上させることができる。また、疲労の質の判定結果により、ユーザに与える処方を切り替えて、ユーザにより適した回復支援を図ることが可能となる。

　（その他の変形例）
　なお、本発明を上記実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施の形態に限定されず、以下のような場合も本発明に含まれる。

　（１）上記の各装置の全部、もしくは一部を、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニットなどから構成されるコンピュータシステムで構成した場合、前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、上記各装置と同様の動作を達成するコンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置はその機能を達成する。

　（２）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、上記各装置と同様の動作を達成するコンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

　（３）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

　（４）本発明は、上記に示すコンピュータの処理で実現する方法であるとしてもよい。また、本発明は、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。

　また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録したものとしてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ－ｒａｙ　Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどである。また、本発明は、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。

　また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。

　また本発明は、マイクロプロセッサとメモリとを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。

　また前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。

　（５）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ任意に組み合わせた構成としてもよい。

　上記実施の形態１から５はいずれも、本発明者らが非侵襲的な生体疲労評価可能性検証を目的とした被験者実験を通じて、ヒトが疲労に陥った状態（疲労している状態）、及び疲労中に、困難な作業による疲労と単調な作業による疲労とで、心電図や加速度脈波や脳波、脳磁図の変化に異なる相関性があることを見出したことに基づくものである。

　以下に、本被験者実験をより詳細に説明するが、本被験者実験はこれらに限定されるものではない。

　＜精神疲労負荷の妥当性検証＞
　（１）試験デザイン
　本発明者らは、健常成人２０名（男性、年齢３２．０±１０．２歳（平均±標準偏差））を被験者として、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いた２種類のＮ‐ｂａｃｋテストを３０分間実施することで精神疲労負荷を与え、その前後にＡｄｖａｎｃｅｄ　Ｔｒａｉｌ　Ｍａｋｉｎｇ　Ｔｅｓｔ（ＡＴＭＴ）によるパフォーマンス評価（課題遂行時の総トライアル数及びエラー数の測定）をそれぞれ３０分間実施した。

　また、ＡＴＭＴ実施前後には主観検査を実施し、その内容としては、Ｖｉｓｕａｌ　Ａｎａｌｏｇ　Ｓｃａｌｅ（ＶＡＳ）により全体的疲労感、精神的疲労感、身体的疲労感、ストレス、意欲、眠気、難しさ、単調さ、退屈さを測定し、Ｋａｒｏｌｉｎｓｋａ　Ｓｌｅｅｐｎｅｓｓ　Ｓｃａｌｅ（ＫＳＳ）により眠気を測定した。２種類の試験はクロスオーバーで実施し、試験を行う順序による影響を除外した。

　（２）精神疲労負荷方法
　Ｎ‐ｂａｃｋテストの中でも、０‐ｂａｃｋテストと２‐ｂａｃｋテストを採用した。０‐ｂａｃｋテストは、ワーキングメモリを使用せず、指定された数字や文字或いは記号が表示されたかどうかを被験者に判断させるテストであり、単調作業を強いるものである。

　本発明者らはこれを３０分間連続して実施することにより、被験者に対して単調な作業による疲労を引き起こすことを想定した。具体的な作業としては、ＰＣの画面に指定した数字や文字或いは記号が表示された場合はＰＣマウスの右クリックを、そうでない場合はＰＣマウスの左クリックを実行してもらう、というものである。

　一方、２‐ｂａｃｋテストは、ワーキングメモリを使用し、現在表示されている数字や文字或いは記号が、２つ前に表示された数字や文字或いは記号と同一かどうかを被験者に判断させるテストであり、困難作業を強いるものである。

　本発明者らはこれを３０分間連続して実施することにより、被験者に対して困難な作業による疲労を引き起こすことを想定した。具体的な作業としては、ＰＣの画面に表示された数字や文字或いは記号が、２つ前に表示された数字や文字或いは記号と同一である場合はＰＣマウスの右クリックを、そうでない場合はＰＣマウスの左クリックを実行してもらう、というものである。数字や文字或いは記号の表示時間は０．５ｓｅｃとし、数字や文字或いは記号の表示を消滅させてから次の表示までの表示タイミングは２．５ｓｅｃ間隔とした。

　（３）結果
　図１４は、精神疲労負荷前後のＡＴＭＴの成績変化を示す図である。

　３０分間のＮ‐ｂａｃｋテスト遂行にて疲労が誘発されるかどうかを判断するために、精神疲労負荷前後のＡＴＭＴの成績を見てみると、０‐ｂａｃｋテスト実施群及び２‐ｂａｃｋテスト実施群ともにエラー数において有意な増加が認められた。なお、３０分間のリラックス課題においては、課題前後のＡＴＭＴのエラー数の変化が認められないことは、従前、確認されている。

　ここで、同図に示す「^＊Ｐ＜０．０５」は、同図中の＊マークのグラフにおいて、統計学的に５％の有意水準を満たしてエラー数が増加したことを示している。なお、以下の図においても同様であるため、各図において詳細な説明は省略する。

　図１５Ａは、精神疲労負荷前後における主観申告スコアを示す図である。

　精神疲労負荷前後の全体的疲労感及び精神的疲労感ＶＡＳスコアの成績を見てみると、０‐ｂａｃｋテスト実施群及び２‐ｂａｃｋテスト実施群とも有意な増加が認められた。したがって、精神的パフォーマンスの低下及び疲労感の増加が、３０分間のＮ‐ｂａｃｋテスト遂行にて示され、本試験（３０分間のＮ‐ｂａｃｋテスト）は疲労試験として適切であると判定した。

　また、図１５Ｂは、試験終了時に記録したＮ‐ｂａｃｋテスト遂行時の主観申告スコアを示す図である。

　試験終了時に記録したＮ‐ｂａｃｋテスト遂行時の主観検査では、２‐ｂａｃｋテスト実施群は０‐ｂａｃｋテスト実施群に比べて精神的疲労感及び難しさＶＡＳスコアが有意に高値を示した。一方、０‐ｂａｃｋテスト実施群は２‐ｂａｃｋテスト実施群に比べて、単調さ及び退屈さＶＡＳ及び眠気ＫＳＳスコアが有意に高値を示した。

　このことは、３０分間の０‐ｂａｃｋテストが、「単調で、退屈な、負荷の小さい課題」であり、３０分間の２‐ｂａｃｋテストが、「困難で、負荷の大きい課題」であることを示している。

　以上により、３０分間の０‐ｂａｃｋテストが、「単調で、負荷の小さい作業による疲労を引き起こす課題」として適切であると考えられた。また、３０分間の２‐ｂａｃｋテストが、「困難で、負荷の大きい作業による疲労を引き起こす課題」として適切であると考えられた。

　＜非侵襲的疲労評価可能性検証＞
　（１）試験デザイン
　本発明者らは、健常成人１０名（男性、年齢３０．８±９．４歳（平均±標準偏差））を被験者として、実施例１で「単調で、負荷の小さい作業による疲労を引き起こす課題」として適切だと証明された０‐ｂａｃｋテストと、「困難で、負荷の大きい作業による疲労を引き起こす課題」として適切だと証明された２‐ｂａｃｋテストとを、精神疲労を引き起こす課題としてそれぞれ３０分間実施した。

　試験の具体的な流れとしては、課題実施前検査として、安静時検査、視覚刺激検査、聴覚刺激検査を行った。最初に安静時検査として、開眼状態で２分間安静にしてもらい、つづいて閉眼状態で１分間安静にしてもらった。次に視覚刺激検査として、赤色発光ダイオードの点滅による左半視野に対する光刺激を負荷した。刺激は１分ずつ２回試行し、１回目は１Ｈｚ、２回目は１６Ｈｚの点滅刺激を用いた。

　その次に聴覚刺激検査として、トーンバースト刺激（１０００Ｈｚ、９０ｄＢ）を用いて約４分ずつ１回目は右耳へ、２回目は左耳へ刺激を負荷した。聴覚刺激検査終了の後、０‐ｂａｃｋテスト及び２‐ｂａｃｋテストを３０分間実施した。

　Ｎ‐ｂａｃｋテスト実施後は、課題実施後検査を行った。課題実施後検査は課題実施前検査と同様であるが、安静時検査、聴覚刺激検査、視覚刺激検査の順に実施した。そして、課題実施前の安静時検査から課題実施後の視覚刺激検査までの間、連続で加速度脈波（ＡＰＧ）、心電図（ＥＣＧ）、脳波（ＥＥＧ）、脳磁図（ＭＥＧ）を計測した。

　また、課題実施前後には主観検査を実施し、Ｖｉｓｕａｌ　Ａｎａｌｏｇ　Ｓｃａｌｅ（ＶＡＳ）により全体的疲労感、精神的疲労感、身体的疲労感、ストレス、意欲、眠気、難しさ、単調さ、退屈さを測定し、Ｋａｒｏｌｉｎｓｋａ　Ｓｌｅｅｐｎｅｓｓ　Ｓｃａｌｅ（ＫＳＳ）により眠気を測定した。

　さらに、被験者における慢性的な疲労具合も調査するため、２種類の試験の実施日のうち初日のみ、試験開始前にＣｈａｌｄｅｒ’ｓ　ｆａｔｉｇｕｅ　ｓｃａｌｅにより疲労の強さを測定した。また、２種類の試験はクロスオーバーで実施し、試験を行う順序による影響を除外した。

　（２）観察項目
　ＡＰＧ検査：測定には指尖用フィンガープローブ（日本光電工業株式会社製）と独自開発した加速度脈波計測プログラムを用いた。これにより、指尖容積脈波を２階微分した加速度脈波を測定してａ波、ｂ波、ｃ波、ｄ波、ｅ波それぞれの波高値を測定し、精神疲労負荷であるＮ‐ｂａｃｋテストに伴う加速度脈波波形の波高値やそれらを用いた特徴量の変化を解析した。また、脈拍間のａ波の間隔であるａａ間隔変動の時系列データから最大エントロピー法により周波数解析を実施してＬｏｗ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ（ＬＦ）やＨｉｇｈ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ（ＨＦ）を算出し、精神疲労負荷であるＮ‐ｂａｃｋテストに伴う自律神経活動指標の変化を解析した。さらにＮ‐ｂａｃｋテスト実施前と実施後に聴覚刺激を与えた際の加速度脈波波形の反応の違いを解析した。

　ＥＣＧ検査：測定にはアクティブトレーサー（アームエレクトロニクス株式会社製）を用いた。これにより、心拍変動を測定し、最大エントロピー法による周波数解析を実施してＬＦやＨＦを算出し、精神疲労負荷であるＮ‐ｂａｃｋテストに伴う自律神経活動指標の変化を解析した。

　ＥＥＧ検査：測定にはＮＥＵＲＯＦＡＸ　ＥＥＧ　１５１８（日本光電工業株式会社製）を用いた。これにより、脳波の時系列データを取得し、高速フーリエ変換法（ＦＦＴ）による周波数解析を実施した。解析対象部位は、Ｋａｉｄａらの研究報告（非特許文献：Ｋａｉｄａ　Ｋ　ｅｔ　ａｌ．，　Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｋａｒｏｌｉｎｓｋａ　ｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ　ｓｃａｌｅ　ａｇａｉｎｓｔ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ａｎｄ　ＥＥＧ　ｖａｒｉａｂｌｅｓ．　Ｃｌｉｎｉｃａｌ　Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ．　１１７：　１５７４－１５８１，　２００６．）を参考として、国際１０‐２０法におけるＦ３、Ｃ３、Ｏ１とした。解析周波数帯域はθ波帯域（３Ｈｚ以上８Ｈｚ以下）、α波帯域（８Ｈｚ以上１３Ｈｚ以下）、β波帯域（１３Ｈｚ以上２５Ｈｚ以下）とし、これらのパワー値の算術和をトータルパワー値とした。なお、δ波帯域（０Ｈｚ以上３Ｈｚ以下）は開眼状態での瞬目の影響を考慮し、解析から除外した。

　ＭＥＧ検査：測定には１６０チャネルヘルメット型脳磁図計（ＭＥＧ　ｖｉｓｉｏｎ）（横河電機株式会社製）を用いた。これにより、Ｎ‐ｂａｃｋテスト実施前後における開眼安静時及び閉眼安静時に自発磁場活動を測定し、これに対してＦＦＴによる周波数解析を実施した。ＦＦＴによる自発脳活動の周波数解析対象は全１６０チャネルとし、各周波数の範囲はＥＥＧと同様に定義した。

　なお、２群間の比較についてはＰａｉｒｅｄ　ｔ‐ｔｅｓｔを実施した。２群間の相関についてはＰｅａｒｓｏｎの相関分析を実施した。Ｐ値は０．０５未満を統計学的有意と判定した。

　（３）結果
　Ｎ‐ｂａｃｋテスト実施後の主観データでは、０‐ｂａｃｋテスト実施群は２‐ｂａｃｋテスト実施群に比べて、眠気、単調、退屈ＶＡＳスコアが有意に高値を示した。一方では、２‐ｂａｃｋテスト実施群は０‐ｂａｃｋテスト実施群に比べて、ストレス及び難しさのＶＡＳスコアが有意に高値を示す傾向にあった。これらの結果は、実施例１の結果とほぼ同じ傾向であり、本試験の信頼性・妥当性を保証するものと考えられた。

　図１６Ａは、精神疲労負荷（０‐ｂａｃｋ）前後におけるＡＰＧ波形の波高値の変化を表す図である。図１６Ｂは、精神疲労負荷（２‐ｂａｃｋ）前後におけるＡＰＧ波形の波高値の変化を表す図である。

　これらの図に示すように、ＡＰＧの波形解析において、特許文献１が示すような先の研究でも報告があるように、０‐ｂａｃｋテスト実施群及び２‐ｂａｃｋテスト実施群ともに、Ｎ‐ｂａｃｋテストによりａ波、ｅ波の有意な低下及びｂ波の有意な上昇が認められた。しかし、ｃ波またはｄ波については、精神疲労負荷の影響が見られなかった。

　つまり、ｃ波またはｄ波は、疲労以外の要因による影響で変化する成分波である。このため、指標値にｃ波またはｄ波を用いることで、疲労以外の要因による影響を相殺することができる。

　今回見出したこの現象は、単調な作業による疲労や困難な作業による疲労を問わず、疲労共通の特徴であると考えられた。そこで、ｃ波またはｄ波を用いたｃ／ａ、ｃ／ｂ、ｃ／ｅ、ａ－ｃ及びｃ－ａ、さらに｜ｄ－ｃ｜／ａのような指標値を算出して精神疲労負荷に対する変化を分析した。

　図１７は、精神疲労負荷前後におけるＡＰＧに基づく指標値（ｃ／ａ、ｃ／ｂ、ｃ／ｅ）の変化を表す図である。また、図１８は、精神疲労負荷前後におけるＡＰＧに基づく指標値（ａ－ｃ、ｃ－ａ、｜ｄ－ｃ｜／ａ）の変化を表す図である。

　これらの図に示すように、精神疲労負荷に対する変化を分析したところ、Ｎ‐ｂａｃｋテストにより、ｃ／ａ、ｃ／ｅ、ｃ－ａ、｜ｄ－ｃ｜／ａが有意に増加し、ｃ／ｂ、ａ－ｃが有意に減少することがわかった。例えば、図１７に示すｃ／ａ値は、０‐ｂａｃｋテスト実施群の場合、疲労前後で０．０４３から０．０９１へと有意に増加し、２‐ｂａｃｋテスト実施群の場合、疲労前後で０．０４８から０．０８５へと有意に増加した。

　これらの精神疲労負荷の影響が見られないｃ波またはｄ波を用いた指標値は、波高値をそのまま用いる場合に比べて、疲労以外の要因による影響を相殺することが可能になり、疲労評価においてはより有効な指標と考えられた。

　図１９は、精神疲労負荷前後における聴覚刺激に対するｃ／ａ値の変化を表す図である。

　聴覚刺激に対するＡＰＧ波形の反応解析については、今回本発明者らが解析を行った結果、０‐ｂａｃｋテスト実施群では、０‐ｂａｃｋテスト実施前も実施後も、ｃ／ａが聴覚刺激前と聴覚刺激中で有意な変化を示すことがわかった。一方、２‐ｂａｃｋテスト実施群では、２‐ｂａｃｋテスト実施前は聴覚刺激前と聴覚刺激中で有意な変化を示すが、２‐ｂａｃｋテスト実施後は聴覚刺激前と聴覚刺激中で有意な変化を示さない（２‐ｂａｃｋテスト実施後のグラフに「＊＊」マークが表示されていない）ことがわかった。

　つまり、２‐ｂａｃｋテスト実施後は、聴覚刺激前と聴覚刺激中で１％の有意水準を満たさなかったことを示しており、具体的には、聴覚刺激前よりも聴覚刺激中の方が高い値を示したのは、９９％未満の確率であったことを示している。これにより、単調な作業による疲労と困難な作業による疲労とで聴覚刺激に対するｃ／ａの挙動が異なると考えられた。これは、ｃ／ａ以外の、ｃ／ｂ、ｃ／ｅ、ａ－ｃ及びｃ－ａ、さらに｜ｄ－ｃ｜／ａのような指標値でも同様の結果となった。

　図２０は、精神疲労負荷前後におけるｌｎＨＦの変化を表す図である。

　ＡＰＧまたはＥＣＧの周波数解析において、０‐ｂａｃｋテスト実施群では、０‐ｂａｃｋテスト実施前後でＨＦを対数化したｌｎＨＦは有意に変化しないが、２‐ｂａｃｋテスト実施群では、２‐ｂａｃｋテスト実施によりｌｎＨＦが有意に低下した。つまり、同図に示すｌｎＨＦは、０‐ｂａｃｋテスト実施群の場合、疲労前後で６．２０から６．０１へと減少し（有意差なし）、２‐ｂａｃｋテスト実施群の場合、疲労前後で６．６７から６．２５へと有意に減少した。

　ｌｎＨＦは副交感神経系活動の指標であると考えてられており、今回の結果から、単調な作業による疲労では、副交感神経系活動の変化を伴わず、困難な作業による疲労では、副交感神経系活動の低下が特徴であると考えられた。

　図２１は、精神疲労負荷前後におけるｌｎβ、ｌｎθ及びｌｎθ／ｌｎβの変化を表す図である。

　ＥＥＧの周波数解析において、開眼安静時では、０‐ｂａｃｋテスト実施群では、０‐ｂａｃｋテスト実施によりβ波のパワー値を対数化したｌｎβが有意に減少し、Ｓｌｏｗ‐ｗａｖｅ　Ｉｎｄｅｘであるｌｎθ／ｌｎβが有意に増加した。２‐ｂａｃｋテスト実施群では、２‐ｂａｃｋテスト実施によりｌｎθ及びｌｎθ／ｌｎβが有意に減少した。

　図２２は、精神疲労負荷前後におけるｌｎβ、ｌｎα及びｌｎθ／ｌｎαの変化を表す図である。

　閉眼安静時では、０‐ｂａｃｋテスト実施群では、０‐ｂａｃｋテスト実施によりＯ１部のｌｎβが有意に減少した。２‐ｂａｃｋテスト実施群では、２‐ｂａｃｋテスト実施によりｌｎαが有意に増加し、閉眼時のＳｌｏｗ‐ｗａｖｅ　Ｉｎｄｅｘであるｌｎθ／ｌｎαが有意に減少した。

　これにより、単調な作業による疲労は、徐波化を促進し、覚醒度の低下を誘発したと考えられ、一方、困難な作業による疲労は、速波化を促進し、覚醒度の持続或いは亢進を誘発したと考えられた。

　図２３Ａは、精神疲労負荷前後における％θの変化を表す図であり、図２３Ｂは、精神疲労負荷前後における％αの変化を表す図である。また、図２４は、精神疲労負荷前後におけるα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇの変化を表す図である。

　図２３Ａに示すように、ＭＥＧの周波数解析においても、開眼安静時、０‐ｂａｃｋテスト実施群において、０‐ｂａｃｋテスト実施によりθ波とα波とβ波のトータルパワー値に対するθ波のパワー値の比率（％θ）が、有意に増加した。なお、θ波のパワー値でも同様の結果となり、ＥＥＧによる徐波化と一致した結果となった。

　また、図２３Ｂに示すように、閉眼安静時、２‐ｂａｃｋテスト実施群では、２‐ｂａｃｋテスト実施によりθ波とα波とβ波のトータルパワー値に対するα波のパワー値の比率（％α）が、有意に増加した。なお、α波のパワー値及びｌｎαでも同様の結果となった。

　さらに、図２４に示すように、２‐ｂａｃｋテスト実施群では、開眼安静時のα波のパワー値と閉眼安静時のα波のパワー値の差としてのα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇ（閉眼－開眼）、開眼安静時のα波のパワー値と閉眼安静時のα波のパワー値の比としてのα‐ｂｌｏｃｋｉｎｇ（閉眼／開眼）が、ともに有意に増加した。また、ＥＥＧでも同様の傾向が見られた。

　この際、ＭＥＧやＥＥＧのパワースペクトルにおける平均周波数を、θとθ波帯域の中心周波数（５．５Ｈｚ）の乗算値、αとα波帯域の中心周波数（１０．５Ｈｚ）の乗算値、βとβ波帯域の中心周波数（１９Ｈｚ）の乗算値の総和をトータルパワー値で除した式により求めたところ、平均周波数は２‐ｂａｃｋテスト実施前後で変化していないことを確認した。これにより、困難な作業による疲労は、単に速波化を促進するだけではなく、脳の基礎律動の１つであるα波を増強（標準値に戻ると言うよりもさらに増強）する側面があると考えられた。

　以上の結果から、ＡＰＧ波形のｃ波またはｄ波が精神疲労負荷の影響を受けにくいことを見出した。これにより、ｃ波またはｄ波を用いた指標値を用いることで、従来よりも疲労評価の評価精度を向上することができることを見出した。さらに、ＡＰＧまたはＥＣＧの周波数解析により算出した副交感神経活動指標、ＥＥＧまたはＭＥＧの周波数解析により算出したα波のパワー値とβ波のパワー値が、「単調で、負荷の小さい作業により生じる疲労」と「困難で、負荷の大きい作業により生じる疲労」とで異なる挙動をすることを見出した。ＡＰＧまたはＥＣＧの周波数解析により自律神経活動指標を算出し、疲労時に交感神経系活動の増加と副交感神経系活動の減少が見られることは既に知られていた。しかし、今回本発明者らは、副交感神経活動の減少を伴わないタイプの疲労が存在することを見出した。よって、副交感神経活動指標、α波のパワー値、β波のパワー値を用いることで、疲労の有無の判断にとどまらず、疲労の質的相違を差別化できることを見出した。

　本発明にかかる生体疲労評価装置は、ヒトの疲労を非侵襲的かつ簡易に精度良く評価することが可能となり、日常生活における疲労の早期発見に有用である。また、簡易な方法で疲労の質まで判定することが可能となるため、ユーザに適した回復支援を図ることができ、自動車におけるドライバ状態推定システムや職域における従業員管理システム等の用途にも応用できる。

　１００、４００、６００、１０００、１２００　生体疲労評価装置
　１０１、４０１　生体信号計測部
　１０２、４０２、６０２、１００２、１２０２　特徴量抽出部
　１０３、４０３、６０３、１００３、１２０３　記憶部
　１０４、１２０４　疲労判断部
　１０５、４０５　機器制御部
　４０６、６０６、１００６、１２０６　疲労質判定部
　６０１　識別部
　１００１　刺激出力部
　２５０１　脈波計測部
　２５０２　加速度脈波算出部
　２５０３、２５０６　記憶部
　２５０４、２５０７　評価部
　２５０５　カオス解析部

Claims

　ユーザの脈波信号を計測する生体信号計測部と、
　前記生体信号計測部により計測された脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
　前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を記憶するための記憶部と、
　前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を用いて、ユーザの疲労の有無を判断する疲労判断部とを備え、
　前記疲労判断部は、前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第一特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の有無を判断する
　生体疲労評価装置。
　前記特徴量抽出部は、前記脈波信号から加速度脈波を算出し、前記収縮期後方成分に対応した加速度脈波の成分波であるｃ波またはｄ波の情報を少なくとも含む複数の成分波の情報を用いて、前記第一特徴量を抽出する
　請求項１に記載の生体疲労評価装置。
　前記特徴量抽出部は、前記加速度脈波のａ波、ｂ波またはｅ波の波高値に対する前記ｃ波の波高値の比を前記第一特徴量として抽出し、
　前記疲労判断部は、前記第一特徴量の絶対値が時系列的に増加した場合に疲労していると判断する
　請求項２に記載の生体疲労評価装置。
　前記特徴量抽出部は、前記加速度脈波のａ波の波高値と前記ｃ波の波高値との差を前記第一特徴量として抽出し、
　前記疲労判断部は、前記第一特徴量の絶対値が時系列的に減少した場合に疲労していると判断する
　請求項２に記載の生体疲労評価装置。
　前記特徴量抽出部は、前記加速度脈波の前記ｃ波の波高値と前記ｄ波の波高値との差を、前記加速度脈波のａ波で除した値を前記第一特徴量として抽出し、
　前記疲労判断部は、前記第一特徴量の絶対値が時系列的に増加した場合に疲労していると判断する
　請求項２に記載の生体疲労評価装置。
　さらに、
　前記疲労判断部により疲労していると判断された場合、ユーザに刺激を与える外部機器を制御する機器制御部を備える
　請求項１～５のいずれか１項に記載の生体疲労評価装置。
　前記生体信号計測部は、さらに、ユーザの心拍或いは脈波を生体信号として計測し、
　前記特徴量抽出部は、さらに、前記生体信号計測部により計測された生体信号から得られる、副交感神経活動量を示す第二特徴量を抽出し、
　前記記憶部は、さらに、前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量を記憶しており、
　前記生体疲労評価装置は、さらに、
　前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部を備え、
　前記疲労質判定部は、前記疲労判断部が疲労していると判断した場合に、前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第二特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する
　請求項１～６のいずれか１項に記載の生体疲労評価装置。
　前記疲労質判定部は、前記第二特徴量が時系列的に減少した場合に、困難な作業による疲労であると判定し、減少しない場合に、単調な作業による疲労であると判定する
　請求項７に記載の生体疲労評価装置。
　さらに、
　前記生体信号計測部は、さらに、ユーザの脳内信号を生体信号として計測し、
　前記特徴量抽出部は、さらに、前記生体信号計測部により計測された生体信号から得られる、β波およびα波のうち少なくともどちらか一方に関連する第三特徴量を抽出し、
　前記記憶部は、さらに、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量を記憶しており、
　前記生体疲労評価装置は、さらに、
　前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部を備え、
　前記疲労質判定部は、前記疲労判断部が疲労していると判断した場合に、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第三特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する
　請求項１～６のいずれか１項に記載の生体疲労評価装置。
　さらに、
　ユーザが開眼状態にあるか閉眼状態にあるかを識別する識別情報を生成する識別部を備え、
　前記生体信号計測部は、計測した生体信号に前記識別情報を付加し、
　前記特徴量抽出部は、前記識別部によりユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値、およびα波帯域のパワー値のうち少なくともどちらか一方のパワー値を用いた前記第三特徴量を抽出する
　請求項９に記載の生体疲労評価装置。
　前記特徴量抽出部は、前記識別部によりユーザが閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるα波帯域のパワー値を用いた前記第三特徴量を抽出し、
　前記疲労質判定部は、前記第三特徴量が時系列的に増加した場合に、困難な作業による疲労であると判定する
　請求項１０に記載の生体疲労評価装置。
　前記特徴量抽出部は、前記識別部によりユーザが開眼状態或いは閉眼状態にあることを識別された時間区間におけるβ波帯域のパワー値を用いた前記第三特徴量を抽出し、
　前記疲労質判定部は、前記第三特徴量が時系列的に減少した場合に、単調な作業による疲労であると判定する
　請求項１０または１１に記載の生体疲労評価装置。
　さらに、
　ユーザに対して聴覚を刺激する聴覚刺激を出力する刺激出力部と、
　前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部とを備え、
　前記疲労質判定部は、前記疲労判断部が疲労していると判断した場合に、前記記憶部に記憶されている前記刺激出力部により聴覚刺激が出力される前の時間区間における第一特徴量と、前記刺激出力部により聴覚刺激が出力された時の時間区間における第一特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する
　請求項１または２に記載の生体疲労評価装置。
　前記特徴量抽出部は、前記脈波信号から加速度脈波を算出し、前記加速度脈波のａ波の波高値に対するｃ波の波高値の比を前記第一特徴量として抽出し、
　前記疲労質判定部は、前記記憶部に記憶されている前記刺激出力部により聴覚刺激が出力される前の時間区間における第一特徴量に対し、前記刺激出力部により聴覚刺激が出力された時の時間区間における第一特徴量が増加した場合に、単調な作業による疲労であると判定し、増加していない場合に、困難な作業による疲労であると判定する
　請求項１３に記載の生体疲労評価装置。
　さらに、
　前記疲労質判定部により判定された疲労の質に応じてユーザに刺激を与える外部機器を制御する機器制御部を備える
　請求項７～１４のいずれか１項に記載の生体疲労評価装置。
　ユーザの心拍或いは脈波を生体信号として計測する生体信号計測部と、
　前記生体信号計測部により計測された生体信号から得られる、副交感神経活動量を示す第二特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
　前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量を記憶するための記憶部と、
　前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部とを備え、
　前記疲労質判定部は、前記特徴量抽出部により抽出された第二特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第二特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する
　生体疲労評価装置。
　ユーザの脳内信号を生体信号として計測する生体信号計測部と、
　前記生体信号計測部により計測された生体信号から得られる、β波およびα波のうち少なくともどちらか一方に関連する第三特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
　前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量を記憶するための記憶部と、
　前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部とを備え、
　前記疲労質判定部は、前記特徴量抽出部により抽出された第三特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第三特徴量のうちの少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する
　生体疲労評価装置。
　ユーザに対して聴覚を刺激する聴覚刺激を出力する刺激出力部と、
　ユーザの脈波信号を計測する生体信号計測部と、
　前記生体信号計測部により計測された脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
　前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を記憶するための記憶部と、
　前記特徴量抽出部により抽出された第一特徴量を用いて、困難な作業による疲労か、或いは単調な作業による疲労かのユーザの疲労の質を判定する疲労質判定部とを備え、
　前記疲労質判定部は、前記記憶部に記憶されている前記刺激出力部により聴覚刺激が出力される前の時間区間における第一特徴量と、前記刺激出力部により聴覚刺激が出力された時の時間区間における第一特徴量とを比較して、前記疲労の質を判定する
　生体疲労評価装置。
　コンピュータにより生体の疲労を評価する生体疲労評価方法であって、
　ユーザの脈波信号を計測する生体信号計測ステップと、
　前記生体信号計測ステップで計測された脈波信号の収縮期後方成分から得られる第一特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
　前記特徴量抽出ステップで抽出された第一特徴量を記憶部に記憶させる記憶ステップと、
　前記特徴量抽出ステップで抽出された第一特徴量を用いて、ユーザの疲労の有無を判断する疲労判断ステップとを備え、
　前記疲労判断ステップでは、前記特徴量抽出ステップで抽出された第一特徴量のうちのいずれかの特徴量と、前記記憶部に記憶されている第一特徴量のうち前記記憶部から読み出した少なくとも１つの特徴量とを比較して、前記疲労の有無を判断する
　生体疲労評価方法。
　請求項１９に記載の生体疲労評価方法に含まれるステップをコンピュータに実行させるプログラム。