WO2020261613A1 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

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WO2020261613A1
WO2020261613A1 PCT/JP2019/050617 JP2019050617W WO2020261613A1 WO 2020261613 A1 WO2020261613 A1 WO 2020261613A1 JP 2019050617 W JP2019050617 W JP 2019050617W WO 2020261613 A1 WO2020261613 A1 WO 2020261613A1
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WO
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user
function
degree
brain function
autonomic nerve
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PCT/JP2019/050617
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English (en)
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Inventor
弘彦 倉恒
Original Assignee
株式会社疲労科学研究所
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B10/00—Other methods or instruments for diagnosis, e.g. instruments for taking a cell sample, for biopsy, for vaccination diagnosis; Sex determination; Ovulation-period determination; Throat striking implements
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing method and a program.
  • the autonomic nerves include sympathetic nerves that work mainly when awake and tense, and parasympathetic nerves that work mainly when sleeping and relaxing, and both function in a balanced manner. It is known to regulate physiological functions.
  • Patent Document 1 discloses a technique for measuring user fatigue using the function of an autonomic nerve.
  • an object of the present invention is to provide a technique capable of evaluating the state of a user's brain function based on an autonomic nerve index.
  • the information processing device acquires an autonomic nerve index value of a user to be measured and a storage unit that stores brain function information indicating the relationship between the autonomic nerve index value and the degree of function of the brain function.
  • the determination unit that determines the degree of function of the user's brain function by comparing the acquisition unit with the user's autonomic nerve index value acquired by the acquisition unit and the brain function information, and the determination unit that determines the degree of the user's brain function. It has an output unit that outputs information on the degree of function of the brain function.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of the information processing system 100 according to the present embodiment.
  • the information processing system 100 according to the present embodiment includes an input device 110, a biological information acquisition device 120, a determination device 130, and an output device 140.
  • the input device 110 is a device for inputting data related to the user, and is composed of, for example, an input interface on a keyboard or a touch panel. The user can input the age, name, address, gender, etc. using the input device 110.
  • the biometric information acquisition device 120 is a device for collecting biometric information data of a user.
  • the biometric information data of the user preferably means heartbeat data, pulse data, or acceleration pulse wave data.
  • the input device 110 and the biological information acquisition device 120 may be integrated. That is, the biological information acquisition device 120 may have a function as an input device 110.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the biological information acquisition device 120.
  • the biometric information acquisition device 120 may be an ultralight wireless biosensor. More specifically, the device may include an electrode attached to the body of the user to be measured and a wireless transmitter, and transmit the measured biological information of the user to the determination device 130 through the wireless transmitter. ..
  • a commercially available electrocardiograph or pulse rate monitor may be used as the biological information acquisition device 120. The explanation will be continued by returning to FIG.
  • the determination device 130 is for determining the function of the user's brain function based on the autonomic nerve index value indicating the function of the user's autonomic nerve, which is obtained from the user's biometric information data collected by the biometric information acquisition device 120. It is a device.
  • the determination device 130 is a terminal operated by the user, and determines the function of a smartphone, a tablet terminal, a mobile phone, a personal computer (PC), a notebook PC, a personal digital assistant (PDA), a home game device, and a user's brain function. Any information processing device can be used as long as it is a terminal equipped with a communication function, such as a dedicated device for using the device.
  • the determination device 130 is an information processing device composed of one or a plurality of physical servers and the like, and is an information processing device configured by using a virtual server operating on a hypervisor. It may be an information processing device configured by using a cloud server.
  • the determination device 130 holds brain function information indicating the relationship between the autonomic nerve index value and the degree of brain function function (which may be referred to as the degree of brain function function), and is the autonomic nerve index value of the user. By comparing with the brain function information, the degree of function of the user's brain function is determined.
  • the degree of functioning of the user's brain function is, for example, whether the user's comprehension is weak or high, memory is poor or good, and / or attention is poor or Including whether it is good or not.
  • the output device 140 is a device for outputting a determination result regarding the degree of work of the user's brain function determined by the determination device 130.
  • the details of the judgment result may be output in a report format, or in addition to (or instead of) the judgment result, information on the user's autonomic nerve index value and the degree of function of the user's brain function. And may be output.
  • the output device 140 may be a display device such as a display built in or connected to the determination device 130, or a print output device such as a printer connected to the determination device 130.
  • the determination device 130 includes a calculation unit 11, an acquisition unit 12, a determination unit 13, an output unit 14, and a storage unit 21.
  • the storage unit 21 can be realized by using the storage device 20 included in the determination device 130.
  • the calculation unit 11, the acquisition unit 12, the determination unit 13, and the output unit 14 can be realized by the processor 10 of the determination device 130 executing the program stored in the storage device 20.
  • the program can be stored in a storage medium.
  • the storage medium in which the program is stored may be a non-transitory computer readable medium.
  • the non-temporary storage medium is not particularly limited, but may be, for example, a storage medium such as a USB memory or a CD-ROM.
  • the memory unit 21 stores brain function information representing the relationship between the autonomic nerve index value and the degree of brain function function (for example, comprehension, memory, attention, etc.).
  • the brain function information is information generated by statistically analyzing the autonomic nerve index values obtained from a plurality of subjects and the results of a test for measuring the function of the brain function obtained from the plurality of subjects. .. More specifically, the brain function information includes the results of a test obtained from a large number of subjects to measure the function of the subject's brain function, and the autonomic nerve index values of the subjects measured before and after the test and during the test. This is information showing the correlation between the autonomic nerve index value and the index value indicating the degree of brain function function, which is generated by statistically analyzing.
  • the index value indicating the degree of work of the user's brain function is an index value indicating that "work is down"
  • the autonomic nerve index value is A or more
  • information that the index value indicating the degree of function of the user's brain function is an index value indicating "good function” may be stored.
  • the stage of the autonomic nerve index value and the stage of the index value indicating the degree of function of the brain function may be any number of stages.
  • the calculation unit 11 has a function of calculating the user's autonomic nerve index value from the user's biometric information acquired from the biometric information acquisition device 120. For example, the calculation unit 11 frequency-analyzes the biometric information data of the user, calculates the LF value from the low frequency component in the frequency domain, and calculates the HF value from the high frequency component.
  • the LF value is an index showing the function of the sympathetic nerve
  • the HF value is an index showing the function of the parasympathetic nerve.
  • the biometric information data may be input from the biometric information acquisition device 120 to the determination device 130 at any time, or after the biometric information acquisition device 120 acquires the biometric information data for a certain period of time, the biometric information data is collectively determined by the determination device 130. It may be the one entered in.
  • Frequency analysis is performed to obtain LF and HF values from biological information data, and known analysis methods can be used as the frequency analysis (time-frequency analysis) method.
  • the maximum entropy method MEM method
  • Examples include the fast Fourier transform method (FFT method) and the wavelet method.
  • FFT method fast Fourier transform method
  • the maximum entropy method analysis with high time resolution can be performed.
  • the biological information data used is the RR interval (heartbeat pattern) of the heartbeat (electrocardiogram) and the aa interval of the acceleration pulse wave.
  • the RR interval of the heartbeat is set to the low frequency component (LF: 0.04-0.15 Hz) and the high frequency component (HF: 0.15-0) in the frequency domain using the maximum entropy method (MEM). .40Hz), and the total power of the low frequency component and the high frequency component is calculated as the LF value and the HF value, respectively.
  • MEM maximum entropy method
  • the LF value and the HF value can be calculated by, for example, the following formula.
  • LF (t) is the LF value
  • HF (t) is the HF value
  • P (f) is the power spectrum function
  • C (t) is the autocorrelation function of the RR interval of the heartbeat (electrocardiogram)
  • t is the time.
  • F indicate the frequency.
  • P (f) is mathematically assumed to be integrated in the entire time domain, but in reality, it is sufficient to integrate in the observation region.
  • the frequencies used as the upper and lower limits of the LF value and HF value are generally widely used values such as those defined by the European Electrocardiographic Society, but the frequency band for separating the LF value and the HF value is limited to this.
  • the LF value and the HF value may be defined by other frequency bands. Needless to say, measurement errors and the like are allowed.
  • a commercially available autonomic nerve measuring device may be used as the biological information acquisition device 120.
  • the calculation unit 11 has a function of calculating an "LF / HF value" indicating the balance of the user's autonomic nerves from the user's LF value and HF value.
  • the "LF / HF value” is an index showing the balance between the sympathetic nerve and the parasympathetic nerve, and is obtained by dividing the LF value by the HF value. For example, when the LF / HF value exceeds 5.0, it means that the balance between the sympathetic nerve and the parasympathetic nerve is greatly lost.
  • the calculation unit 11 has a function of calculating the "autonomic nerve activity amount” which is the activity amount of the autonomic nerve activity by using the user's heart rate, the LF value, and the HF value.
  • the "autonomic nerve activity amount” is expressed numerically using an index called ccvTP, which indicates the function of the autonomic nerve function.
  • ccvTP the total of LF value and HF value (hereinafter referred to as "LF + HF value”), which is called TP (total power), is used for measuring the LF value and the HF value, and the heart rate during the time (more specifically). It is a value calculated by correcting with (the average of RR intervals).
  • ccvTP is also called CVRR.
  • ccvTP can be calculated by the following formula.
  • RR indicates the RR interval (seconds) of the heartbeat in the subject.
  • the RR interval (seconds) 60 ⁇ heart rate (times / minute).
  • the function realized by the calculation unit 11 may be performed by the biological information acquisition device 120, and the determination device 130 may not include the calculation unit 11.
  • the acquisition unit 12 has a function of acquiring the autonomic nerve index value of the user to be measured, which is calculated by the calculation unit 11.
  • the acquisition unit 12 may have a function of acquiring the biometric information of the user to be measured from the biometric information acquisition device 120 and passing it to the calculation unit 11. Further, the acquisition unit 12 may acquire the age of the user via the input screen or the biological information acquisition device 120.
  • the acquisition unit 12 may acquire the deviation value of the user's autonomic nerve index value calculated based on the user's biological information and the user's age. The deviation value of the autonomic nerve index value will be described later.
  • the determination unit 13 has a function of comparing the autonomic nerve index value of the user with the brain function information stored in the storage unit 21 to determine the degree of function of the user's brain function.
  • the range of the autonomic nerve index value and the information on the degree of the function of the brain function are associated with the brain function information, and the determination unit 13 determines the degree of the function of the brain function corresponding to the user's autonomic nerve index value. By searching the information about the brain function from the brain function information, the degree of the user's brain function is determined.
  • the relationship between the range of the autonomic nerve index value and the information on the degree of function of the brain function may be stored for each age.
  • the determination unit 13 compares the user's autonomic nerve index value acquired by the acquisition unit 12, the user's age, and the brain function information, and determines the degree of the user's brain function. You may. Since the autonomic nerve activity declines as the user ages, the autonomic nerve index value changes according to the age of the user even if the user has the same autonomic nerve state. However, by comparing the relationship between the autonomic nerve index value and the degree of brain function function with the brain function information stored by age and the user's autonomic nerve index value, the degree of function of the user's brain function is more accurate. Can be determined.
  • the brain function information may store the relationship between the range of the deviation value of the autonomic nerve index value and the degree of function of the brain function.
  • the determination unit 13 may determine the degree of the user's brain function by comparing the deviation value of the user's autonomic nerve index value acquired by the acquisition unit 12 with the brain function information. Good.
  • the autonomic nerve index value changes according to the age of the user, but if the autonomic nerve index value is expressed by a deviation value, the function of the autonomic nerve is evaluated by the same standard regardless of the age of the user. be able to.
  • the user's brain function can be performed more accurately. It becomes possible to judge the degree of work of.
  • the deviation value of the autonomic nerve index value can be calculated by the following method. First, the average value of the autonomic nervous index values for each age of the subjects and the standard deviation ( ⁇ ) of the autonomic nervous index values for each age of the subjects are calculated from the autonomic nervous index values of many subjects of different ages, and these are calculated. Create a database of autonomic nerve index value distribution data. Subsequently, the mean value and standard deviation ( ⁇ ) of the autonomic nerve index value corresponding to the age of the subject are acquired from the autonomic nerve index value of the subject whose deviation value is to be obtained and the autonomic nerve index value distribution data.
  • device of autonomic nerve index value 10 x (subject's autonomic nerve index value-mean value of autonomic nerve index value corresponding to subject's age) / standard deviation of autonomic nerve index value corresponding to subject's age”
  • the deviation value of the subject's autonomic nerve index value is calculated using the formula ( ⁇ ) +50 ”.
  • the output unit 14 has a function of outputting to the output device 140 information regarding the degree of function of the user's brain function determined by the determination unit 13.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of a processing procedure performed by the determination device 130.
  • the acquisition unit 12 acquires the autonomic nerve index value of the user to be measured, which is calculated by the calculation unit 11 (S11). If the autonomic nerve index value is other than the deviation value of the autonomic nerve index value, the acquisition unit 12 acquires the age of the user input to the input device 110.
  • the user's autonomic nerve index value acquired by the acquisition unit 12 may be the autonomic nerve index value measured before the user performs the predetermined work when the user is to perform the predetermined work.
  • the predetermined work may be any work, but includes work that requires comprehension, memory, or attention, such as learning, taking lectures, desk work, meetings, and driving.
  • the user's autonomic nerve index value acquired by the acquisition unit 12 is an autonomic nerve index value measured while the user is performing a predetermined work when the user has already started a predetermined work. May be good.
  • the determination unit 13 searches for and acquires information on the degree of brain function function associated with the value of the user's autonomic nerve index value and the user's age from the brain function information. Judge the function of the brain function of.
  • the degree of function of the user's brain function measured by the determination unit 13 may be expressed in two stages of whether the brain function is stagnant or active, or is further expressed in a plurality of stages. You may.
  • the output unit 14 outputs the determination result to the output device 24 (S13).
  • the output unit 14 may output the information regarding the degree of functioning of the brain function as it is, or may output the message corresponding to the information regarding the degree of functioning of the brain function.
  • the output unit 14 may have a message such as "The brain seems to be active. It is time to work” or "Attention may be reduced,” depending on the information about the degree of brain function. It is conceivable to output a message such as "Be careful because there is.”
  • the autonomic nerve index values were obtained from the subjects: A: at rest with eyes closed (before the test), B: at rest with eyes open (before the test), C: at the time of the kana picking test, D: at the time of the content confirmation test, E : Performed at the timing of resting with eyes open (after the end of the test). In addition, A to E were measured for 3 minutes each.
  • the autonomic nerve index value at rest with eyes closed was obtained.
  • the autonomic nervous function at rest with the eyes open was acquired by acquiring the biological information for 3 minutes with the eyes open without changing the posture of the subject.
  • the kana picking test was started, and the autonomic nerve index value at the time of the kana picking test was acquired by acquiring the biological information during the test (3 minutes).
  • the kana picking test is to find the characters (both large and small) in the "A" line from simple sentences written in hiragana of about 400 characters, and circle them as much as possible within the time (3 minutes). It is a test to go out. Since it takes attention to get a high score in the kana picking test, it can be said that being able to get a high score in the kana picking test is in a state of high attention.
  • the test to check the degree of comprehension is a test (out of 10 points) that answers questions about the content of the sentences given in the kana picking test within the time (3 minutes).
  • the memory In order to get a high score in the content comprehension test, it is necessary to have the memory to remember the sentences given in the kana picking test and the comprehension ability to understand the contents described in the sentences. Being able to get a high score can be said to be in a state of high memory and / or comprehension.
  • FIG. 4 shows an example of the problem posed in the kana picking test.
  • FIG. 5 shows an example of a test for examining the degree of content comprehension.
  • the test used to acquire the autonomic nerve index value of the subject is not limited to the "kana picking test” and the "test for answering questions about the content of the sentences given in the kana picking test”. .. Any test may be used as long as it can measure the attention and comprehension of the subject.
  • the language used for the test is not limited to Japanese.
  • the "kana picking test” is a "test in which a specified character, character string, symbol, etc. is found from a predetermined sentence and marked with a circle, etc.” Good.
  • test for answering questions about the content of sentences given in the kana picking test may be a "test for answering questions about the content of predetermined sentences".
  • prescribed sentences and questions may be written in any language such as English, Chinese, Spanish, Malawi, and Arabic.
  • FIG. 6 shows the correlation between LogLF and the score of the kana picking test, and the correlation between LogLF and the score of the content confirmation test.
  • FIG. 6 it can be seen that there is a positive correlation that the higher the score of the content confirmation test, the higher the LogLF value at rest with eyes closed (before the test). In addition, it can be seen that the higher the score of the content confirmation test, the higher the value of LogLF at rest with eyes open (before the test), which is a positive correlation. In addition, it can be seen that the higher the score of the content confirmation test, the higher the value of LogLF at the time of carrying out the kana picking test, which is a positive correlation. In addition, it can be seen that the higher the score of the content confirmation test, the higher the value of LogLF at the time of performing the content confirmation test, which is a positive correlation. In addition, it can be seen that the higher the score of the content confirmation test, the higher the value of LogLF at rest with eyes open (after the test is completed), which is a positive correlation.
  • FIG. 7 shows the correlation between LogHF and the score of the kana picking test, and the correlation between LogLF and the score of the content confirmation test. According to the experimental results shown in FIG. 7, it can be seen that the higher the score of the kana picking test, the lower the LogHF value at the time of carrying out the kana picking test, which is a negative correlation. On the other hand, no correlation was found between the score of the kana picking test and the value of other LogHF. In addition, no correlation was found between the score of the content confirmation test and LogHF.
  • FIG. 8 shows the correlation between the LogCCVR and the score of the kana picking test, and the correlation between the LogCCVR and the score of the content confirmation test.
  • the higher the score of the content confirmation test the lower the value of LogCCVR at the time of carrying out the kana picking test, which is a negative correlation.
  • no correlation was found between the score of the kana picking test and the value of LogCCVR.
  • no correlation was found between the score of the content confirmation test and LogCCVR other than when the kana picking test was performed.
  • FIG. 9 shows the correlation between the Log (LF / HF) and the score of the kana picking test, and the correlation between the Log (LF / HF) and the score of the content confirmation test.
  • the higher the score of the kana picking test the higher the value of Log (LF / HF) at the time of carrying out the kana picking test, which is a positive correlation.
  • no correlation was found between the score of the kana picking test and the value of other Logs (LF / HF).
  • no correlation was found between the score of the content confirmation test and Log (LF / HF).
  • 10 and 11 are diagrams showing the presence or absence of a correlation between the change in the autonomic nerve index value before and during the kana picking test and the score of the kana picking test or the score of the content confirmation test.
  • the change in the LF value in FIG. 10 is the amount of change ( ⁇ LF) obtained by subtracting the LF value at rest with eyes closed (before the test) from the LF value at the time of performing the kana picking test. According to FIG. 10, it can be seen that there is a positive correlation between the change in the LF value before and during the kana picking test and the score of the content confirmation test.
  • the change in the HF value in FIG. 11 is the amount of change ( ⁇ HF) obtained by subtracting the HF value at rest with eyes closed (before the test) from the HF value at the time of performing the kana picking test. According to FIG. 11, it can be seen that there is a negative correlation between the change in the HF value before and during the kana picking test and the score of the content confirmation test.
  • the autonomic nerve index values that are highly correlated with the score of the kana picking test are LogLF at rest with eyes open (before the test), LogLF at the time of conducting the content confirmation test, and at rest with eyes open (test end).
  • LogLF, LogHF when performing the kana picking test, Log (LF / HF) when performing the kana picking test, and HF value when performing the kana picking test are subtracted from the HF value at rest with eyes closed (before the test). It was the amount of change ( ⁇ HF) obtained by the above.
  • a high score in the kana picking test can be said to be a state of high attention.
  • the determination unit 13 determines the degree of attention when performing a predetermined work as the degree of function of the brain function, before the user performs the predetermined work (corresponding to the rest with eyes open). Based on the index (LF or LogLF) indicating the function of the sympathetic nerve measured in the above, it is possible to determine the degree of attention regarding the predetermined work when the user performs the predetermined work. For example, the determination unit 13 determines that the attention level is low when the value of the index indicating the function of the sympathetic nerve is less than the predetermined threshold value, and the attention level is when the value is equal to or higher than the predetermined threshold value. It may be determined that the state is high. Further, the output unit 14 can output information regarding the degree of attention regarding the predetermined work when the user performs the predetermined work.
  • the determination unit 13 determines the degree of attention when performing a predetermined work as the degree of function of the brain function, while the user is performing the predetermined work (corresponding to the execution of the kana picking test). Based on the measured index (HF or LogHF) indicating the function of the parasympathetic nerve or the index (LF / HF or LogLF / HF) indicating the balance between the function of the sympathetic nerve and the function of the parasympathetic nerve, the user performs a predetermined work. It is possible to determine the degree of attention regarding a predetermined work when performing.
  • the determination unit 13 determines that attention is reduced when the value of the index indicating the function of the parasympathetic nerve or the index indicating the balance between the function of the sympathetic nerve and the function of the parasympathetic nerve is less than a predetermined threshold value. If it is equal to or higher than a predetermined threshold value, it may be determined that the person is in a state of high attention.
  • the determination unit 13 determines the degree of attention when performing a predetermined work as the degree of function of the brain function, while the user is performing the predetermined work (corresponding to the execution of the kana picking test). Based on the amount of change ( ⁇ HF or ⁇ LogHF) between the measured index indicating the function of the parasympathetic nerve and the index indicating the function of the parasympathetic nerve measured before the user performs a predetermined work (corresponding to the rest of the eyes). It is possible to determine the degree of attention regarding a predetermined work when the user performs a predetermined work. For example, the determination unit 13 determines that the attention level is low when the change amount is less than the predetermined threshold value, and determines that the attention level is high when the change amount is equal to or more than the predetermined threshold value. You may try to do it.
  • the autonomic nerve index values that are highly correlated with the score of the content confirmation test are LogLF at rest with eyes closed (before the test), LogLF at rest with eyes open (before the test), and implementation of the kana picking test.
  • being able to obtain a high score in a test for examining the degree of comprehension can be said to be in a state of high memory and / or comprehension.
  • the determination unit 13 determines the degree of comprehension and / or memory when performing a predetermined work as the degree of function of the brain function, before the user performs the predetermined work (eyes closed).
  • An index (LF or LogLF) indicating the function of the sympathetic nerve measured during resting or resting with the eyes open (corresponding to when performing a predetermined work (corresponding to when performing a kana picking test or when performing a content confirmation test)). Based on this, it is possible to determine the degree of comprehension and / or memory of the predetermined work when the user performs the predetermined work. Further, the output unit 14 can output information regarding the degree of comprehension and / or memory of the predetermined work when the user performs the predetermined work.
  • the determination unit 13 determines that the comprehension and / or memory ability is deteriorated when the value of the index indicating the function of the sympathetic nerve is less than the predetermined threshold value, and when it is equal to or more than the predetermined threshold value. , Comprehension and / or memory may be determined to be high.
  • the determination unit 13 determines the degree of comprehension and / or memory when performing a predetermined work as the degree of function of the brain function
  • the determination unit 13 is performing the predetermined work while the user is performing the predetermined work (implementation of the kana picking test).
  • the index (CVRR or LogCVRR) indicating the amount of autonomic nerve activity measured (sometimes equivalent)
  • the determination unit 13 determines that the comprehension ability and / or the memory ability is deteriorated when the value of the autonomic nerve activity amount is less than the predetermined threshold value, and the comprehension ability when the value is equal to or more than the predetermined threshold value. And / or it may be determined that the memory is in a high state.
  • the determination unit 13 determines the degree of comprehension and / or memory when performing a predetermined work as the degree of function of the brain function
  • the determination unit 13 is performing the predetermined work while the user is performing the predetermined work (implementation of the kana picking test).
  • the determination unit 13 determines that the comprehension and / or memory is reduced when the amount of change is less than the predetermined threshold, and the comprehension and / or memory is when the change is equal to or more than the predetermined threshold. It may be determined that the memory is in a high state.
  • the biometric information acquisition device 120 is not limited to the ultra-lightweight wireless biosensor shown in FIG. 2 as long as it can acquire the biometric information of the user.
  • the biometric information acquisition device 120 may be capable of acquiring the user's pulse data by analyzing an image of the user captured from the front direction and capturing a minute change in the color of the surface of the face.
  • the biometric information acquisition device 120 may be capable of acquiring the user's pulse data by using a sensor attached to the user's neck.
  • ⁇ Summary> it is possible to evaluate the state of the user's brain function using the index related to the user's autonomic nerve function.
  • the state of the user's brain function is determined using the biological information measured from the user's body, it is possible to make a more objective determination without being influenced by the subjectivity of the user.

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Abstract

自律神経指標値と脳機能の働きの程度との関係を表す脳機能情報を格納する記憶部と、測定対象のユーザの自律神経指標値を取得する取得部と、取得部で取得されたユーザの自律神経指標値と脳機能情報とを比較して、ユーザの脳機能の働きの程度を判定する判定部と、判定部で判定された、ユーザの脳機能の働きの程度に関する情報を出力する出力部と、を有する情報処理装置を提供する。

Description

情報処理装置、情報処理方法及びプログラム 関連出願の相互参照
　本出願は、２０１９年６月２５日に出願された日本特許出願番号２０１９－１１７２０７号に基づくもので、ここにその記載内容を援用する。
　本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
　自律神経には、主に起きているとき及び緊張しているときに働く交感神経と、主に寝ているとき及びリラックスしているときに働く副交感神経とがあり、両者がバランスを取りながら機能し、生理的機能を調節していることが知られている。特許文献１には、自律神経の働きを用いてユーザの疲労を測定する技術が開示されている。
特開２０１０－２０１１１３号公報
　このように、自律神経機能を解析することで、ユーザの疲労を測定することが可能であるが、もし、自律神経機能を解析することで疲労以外の状態についても測定することができれば、ユーザは、自身の状態をより客観的に把握することが可能になると考えられる。
　そこで、本発明は、自律神経指標に基づいてユーザの脳機能の状態を評価することが可能な技術を提供することを目的とする。
　本発明の一態様に係る情報処理装置は、自律神経指標値と脳機能の働きの程度との関係を表す脳機能情報を格納する記憶部と、測定対象のユーザの自律神経指標値を取得する取得部と、取得部で取得されたユーザの自律神経指標値と脳機能情報とを比較して、ユーザの脳機能の働きの程度を判定する判定部と、判定部で判定された、ユーザの脳機能の働きの程度に関する情報を出力する出力部と、を有する。
　本発明によれば、自律神経指標に基づいてユーザの脳機能の状態を評価することが可能な技術を提供することができる。
本実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 生体情報取得装置の一例を示す図である。 評価装置が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。 かな拾い試験で出される問題の一例を示す図である。 内容理解度を調べる試験の一例を示す図である。 実験結果を説明するための図である。 実験結果を説明するための図である。 実験結果を説明するための図である。 実験結果を説明するための図である。 実験結果を説明するための図である。 実験結果を説明するための図である。
　添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
　＜システム構成＞
　図１は、本実施形態に係る情報処理システム１００の構成例を示す図である。本実施形態に係る情報処理システム１００は、入力装置１１０と、生体情報取得装置１２０と、判定装置１３０と、出力装置１４０とを有する。
　入力装置１１０は、ユーザに関するデータを入力するための装置であり、例えば、キーボードやタッチパネル上の入力インタフェースなどにより構成される。ユーザは、入力装置１１０を用いて、年齢、氏名、住所及び性別などを入力することができる。
　生体情報取得装置１２０は、ユーザの生体情報データを収集するための装置である。ここでユーザの生体情報データとは、好適には、心拍データまたは脈拍データもしくは加速度脈波データを意味する。なお、入力装置１１０と生体情報取得装置１２０は一体であってもよい。すなわち、生体情報取得装置１２０は、入力装置１１０としての機能を有していてもよい。
　図２は、生体情報取得装置１２０の一例を示す図である。生体情報取得装置１２０は、図２に示すように、超軽量ワイヤレス生体センサーであってもよい。より具体的には、測定対象のユーザの身体に取り付ける電極とワイヤレス送信機とを備えており、測定されたユーザの生体情報を、ワイヤレス送信機を通じて判定装置１３０に送信する装置であってもよい。その他、市販の心電計や脈拍計を生体情報取得装置１２０として利用してもよい。図１に戻り説明を続ける。
　判定装置１３０は、生体情報取得装置１２０で収集されたユーザの生体情報データから得られる、ユーザの自律神経の働きを示す自律神経指標値に基づいて、ユーザの脳機能の働きを判定するための装置である。判定装置１３０は、ユーザが操作する端末であり、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話機、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ノートＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、家庭用ゲーム機器、ユーザの脳機能の働きを判定するための専用の装置など、通信機能を備えた端末であればあらゆる情報処理装置を用いることができる。また、判定装置１３０は、１又は複数の物理的なサーバ等から構成される情報処理装置であって、ハイパーバイザー（hypervisor）上で動作する仮想的なサーバを用いて構成される情報処理装置であってもよいし、クラウドサーバを用いて構成される情報処理装置であってもよい。
　判定装置１３０は、自律神経指標値と脳機能の働きの程度（脳機能の働きの度合いと称してもよい）との関係を表す脳機能情報を保持しており、ユーザの自律神経指標値と脳機能情報とを比較することで、ユーザの脳機能の働きの程度を判定する。ユーザの脳機能の働きの程度とは、例えば、ユーザの理解力が落ちているか又は高い状態であるか、記憶力が落ちているか又は良好であるか、及び／又は、注意力が落ちているか又は良好であるか等を含む。
　出力装置１４０は、判定装置１３０によって判定されたユーザの脳機能の働きの程度に関する判定結果を出力するための装置である。出力される情報としては、判定結果の詳細をレポート形式で出力してもよいし、判定結果に加えて（又は代えて）、ユーザの自律神経指標値とユーザの脳機能の働きの程度に関する情報とを出力してもよい。出力装置１４０は、判定装置１３０に内蔵又は接続されたディスプレイなどの表示装置であってもよいし、判定装置１３０に接続されたプリンタなどの印刷出力装置であってもよい。
　＜機能ブロック構成＞
　図１に示すように、判定装置１３０は、算出部１１と、取得部１２と、判定部１３と、出力部１４と、記憶部２１とを含む。記憶部２１は、判定装置１３０が備える記憶装置２０を用いて実現することができる。また、算出部１１と、取得部１２と、判定部１３と、出力部１４とは、判定装置１３０のプロセッサ１０が、記憶装置２０に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体（Non-transitory computer readable medium）であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモリ又はＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。
　記憶部２１は、自律神経指標値と脳機能の働き（例えば、理解力、記憶力、注意力など）の程度との関係を表す脳機能情報を格納する。脳機能情報は、複数の被験者から得られた自律神経指標値と、当該複数の被験者から得られた脳機能の働きを測定するテストの結果と、を統計分析することで生成された情報である。より詳細には、脳機能情報は、多数の被験者から得られた、被験者の脳機能の働きを測定するテストの結果と、当該テスト前後及び当該テスト中に測定された被験者の自律神経指標値と、を統計分析することで生成された、自律神経指標値と脳機能の働きの程度を示す指標値との相関関係を示す情報である。
　脳機能情報には、例えば、自律神経指標値がＡ未満であったらユーザの脳機能の働きの程度を示す指標値は“働きが落ちている”ことを示す指標値であり、自律神経指標値がＡ以上であったら、ユーザの脳機能の働きの程度を示す指標値は“働きが良好である”こ示す指標値であるといった情報が格納されていてもよい。自律神経指標値の段階及び脳機能の働きの程度を示す指標値の段階は、それぞれ何段階であってもよい。
　算出部１１は、生体情報取得装置１２０から取得したユーザの生体情報から、ユーザの自律神経指標値を算出する機能を有する。例えば、算出部１１は、ユーザの生体情報データを周波数解析して、周波数領域の低周波数成分からＬＦ値を算出し、高周波数成分からＨＦ値を算出する。ＬＦ値は交感神経の働きを示す指標であり、ＨＦ値は副交感神経の働きを示す指標であるとされている。
　生体情報データは、生体情報取得装置１２０から判定装置１３０に随時入力されるものであってもよいし、生体情報取得装置１２０にて一定期間の生体情報データを取得した後に、まとめて判定装置１３０に入力されるものであってもよい。
　生体情報データからＬＦ値やＨＦ値を得るために周波数解析が行われるが、周波数解析（時間周波数解析）の手法は公知の解析手法を利用可能であり、例えば、最大エントロピー法（ＭＥＭ法）、高速フーリエ変換法（ＦＦＴ法）、ウェーブレット法等が挙げられる。これらの中でも、最大エントロピー法を用いるのが好ましい。最大エントロピー法によれば、時間分解能の高い解析を行うことができる。用いられる生体情報データは、心拍（心電図）のＲ－Ｒ間隔（心拍のパターン）や、加速度脈波のａ－ａ間隔である。例えば、心拍（心電図）のＲ－Ｒ間隔を最大エントロピー法（ＭＥＭ）を用いて周波数領域の低周波数成分（ＬＦ：０．０４－０．１５Ｈｚ）と高周波数成分（ＨＦ：０．１５－０．４０Ｈｚ）に分離し、低周波数成分及び高周波数成分のパワーの総和をそれぞれＬＦ値及びＨＦ値として算出する。
　具体的には、ＬＦ値とＨＦ値は、例えば、以下の式により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 ここで、ＬＦ（ｔ）はＬＦ値、ＨＦ（ｔ）はＨＦ値、Ｐ（ｆ）はパワースペクトル関数、Ｃ（ｔ）は心拍（心電図）のＲ－Ｒ間隔の自己相関関数、ｔは時間、ｆは周波数を示す。数３に示すとおり、数式上Ｐ（ｆ）は全時間領域で積分するものとしているが、実際は、観測領域で積分すれば足りる。
　ＬＦ値やＨＦ値の上限及び下限とした周波数は欧州心電図学会で定義されているなど一般に広く使われている数値であるが、ＬＦ値及びＨＦ値を分離するための周波数帯はこれに限定されるものではなく、他の周波数帯によってＬＦ値とＨＦ値を定義付けてもよい。また、測定誤差等が許容されることは言うまでもない。なお、市販の自律神経測定器を、生体情報取得装置１２０として利用してもよい。
　また、算出部１１は、ユーザのＬＦ値及びＨＦ値から、ユーザの自律神経のバランスを示す「ＬＦ／ＨＦ値」を算出する機能を有する。「ＬＦ／ＨＦ値」とは、交感神経と副交感神経のバランスを表す指標であり、ＬＦ値をＨＦ値で除算することで求められる。例えばＬＦ／ＨＦ値が５．０を超えると、交感神経と副交感神経のバランスが大きく崩れていることを意味する。
　また、算出部１１は、ユーザの心拍数とＬＦ値とＨＦ値とを用いて、自律神経活動の活動量である「自律神経活動量」を算出する機能を有する。「自律神経活動量」は、ｃｃｖＴＰと呼ばれる、自律神経機能の働きを示す指標を用いて数値で表現される。ｃｃｖＴＰは、ＴＰ（トータルパワー）と呼ばれる、ＬＦ値とＨＦ値の総和（以下、「ＬＦ＋ＨＦ値」と記載する。）を、ＬＦ値及びＨＦ値の測定に用いた時間中の心拍数（より具体的にはＲ－Ｒ間隔の平均）で補正することで算出される値である。ｃｃｖＴＰは、ＣＶＲＲとも呼ばれる。具体的には、ｃｃｖＴＰは、以下の式により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 ここで、ＲＲは、被験者における心拍のＲ－Ｒ間隔（秒）を示す。なお、Ｒ－Ｒ間隔（秒）＝６０÷心拍数（回／分）である。
　心拍数が高い場合はＴＰが高い値となることが実験により知られていることから、心拍数の高さに応じて補正されたｃｃｖＴＰを用いることで、被験者の心拍数の高低にかかわらず、自律神経活動量を適切に表現することができる。なお、「ＬＦ＋ＨＦ値」は、年齢とともに数値が減少することが本発明者らによって明らかにされており、ｃｃｖＴＰについても同様である。
　以上説明した、ＬＦ値、ＨＦ値、ｃｃｖＴＰ（ＣＶＲＲ）、ＬＦ＋ＨＦ及びＬＦ／ＨＦと、これらの値を対数化した、ＬｏｇＬＦ、ＬｏｇＨＦ、ＬｏｇｃｃｖＴＰ（ＬｏｇＣＶＲＲ）、Ｌｏｇ（ＬＦ＋ＨＦ）及びＬｏｇ（ＬＦ／ＨＦ）は、本実施形態における自律神経指標値に含まれていてもよい。
　なお、本実施形態は、算出部１１が実現する機能を、生体情報取得装置１２０が行う構成とし、判定装置１３０には算出部１１を備えない構成としてもよい。
　取得部１２は、算出部１１で算出された、測定対象のユーザの自律神経指標値を取得する機能を有する。なお、取得部１２は、生体情報取得装置１２０から測定対象のユーザの生体情報を取得して算出部１１に渡す機能を有していてもよい。また、取得部１２は、入力画面又は生体情報取得装置１２０を介して、ユーザの年齢を取得するようにしてもよい。
　また、取得部１２は、ユーザの生体情報とユーザの年齢とに基づいて算出された、ユーザの自律神経指標値の偏差値を取得するようにしてもよい。自律神経指標値の偏差値については後述する。
　判定部１３は、ユーザの自律神経指標値と記憶部２１に格納される脳機能情報とを比較して、ユーザの脳機能の働きの程度を判定する機能を有する。脳機能情報には、自律神経指標値の範囲と、脳機能の働きの程度に関する情報とが対応づけられており、判定部１３は、ユーザの自律神経指標値に対応する脳機能の働きの程度に関する情報を脳機能情報から検索することで、ユーザの脳機能の働きの程度を判定する。
　また、脳機能情報には、自律神経指標値の範囲と脳機能の働きの程度に関する情報との関係が年齢別に格納されていてもよい。この場合、判定部１３は、取得部１２で取得されたユーザの自律神経指標値と、ユーザの年齢と、脳機能情報とを比較して、ユーザの脳機能の働きの程度を判定するようにしてもよい。自律神経活動はユーザが年を重ねるごとに衰えていくことから、仮に同一の自律神経状態であったとしても、自律神経指標値はユーザの年齢に応じて変化する。しかしながら、自律神経指標値と脳機能の働きの程度との関係が年齢別に格納された脳機能情報とユーザの自律神経指標値とを比較することで、より正確にユーザの脳機能の働きの程度を判定することが可能になる。
　また、脳機能情報には、自律神経指標値の偏差値の範囲と脳機能の働きの程度との関係が格納されていてもよい。この場合、判定部１３は、取得部１２で取得されたユーザの自律神経指標値の偏差値と、脳機能情報とを比較して、ユーザの脳機能の働きの程度を判定するようにしてもよい。前述の通り、自律神経指標値はユーザの年齢に応じて変化するが、自律神経指標値を偏差値で表現するようにすれば、ユーザの年齢に関わらず同一基準で自律神経の働きを評価することができる。従って、自律神経指標値の偏差値と脳機能の働きの程度との関係が格納された脳機能情報とユーザの自律神経指標値の偏差値とを比較することで、より正確にユーザの脳機能の働きの程度を判定することが可能になる。
　なお、自律神経指標値の偏差値は、次に示す方法で算出することができる。まず、年齢の異なる多数の被験者の自律神経指標値から、被験者の年齢ごとの自律神経指標値の平均値と、被験者の年齢ごとの自律神経指標値の標準偏差（σ）を算出し、これらをデータベース化した自律神経指標値分布データを作成する。続いて、偏差値を求めたい被験者の自律神経指標値と、自律神経指標値分布データから、被験者の年齢に対応する自律神経指標値の平均値と標準偏差（σ）を取得する。続いて、「自律神経指標値の偏差値＝１０×（被験者の自律神経指標値－被験者の年齢に対応する自律神経指標値の平均値）÷被験者の年齢に対応する自律神経指標値の標準偏差（σ）＋５０」の式を用いて、被験者の自律神経指標値の偏差値を算出する。
　出力部１４は、判定部１３で判定された、ユーザの脳機能の働きの程度に関する情報を出力装置１４０に出力する機能を有する。
　＜処理手順＞
　図３は、判定装置１３０が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、取得部１２は、算出部１１で算出された、測定対象のユーザの自律神経指標値を取得する（Ｓ１１）。もし自律神経指標値が自律神経指標値の偏差値以外である場合、取得部１２は、入力装置１１０に入力されたユーザの年齢を取得する。取得部１２が取得するユーザの自律神経指標値は、ユーザが所定の作業をこれから行う場合、当該所定の作業を行う前に測定された自律神経指標値であってもよい。
　所定の作業とは、どのような作業であってもよいが、例えば、学習、講義の受講、デスクワーク、会議、運転など、理解力、記憶力又は注意力を必要とするような作業を含む。また、取得部１２が取得するユーザの自律神経指標値は、ユーザが所定の作業を既に開始している場合、ユーザが所定の作業を行っている間に測定される自律神経指標値であってもよい。
　続いて、判定部１３は、ユーザの自律神経指標値の値とユーザの年齢とに対応づけられている脳機能の働きの程度に関する情報を、脳機能情報から検索して取得することで、ユーザの脳機能の働きを判定する。判定部１３が測定するユーザの脳機能の働きの程度は、脳機能が停滞しているか又は脳機能が活発であるのかの２段階で表現されていてもよいし、更に複数の段階で表現されてもよい。
　続いて、出力部１４は、判定結果を出力装置２４に出力する（Ｓ１３）。ここで、出力部１４は、脳機能の働きの程度に関する情報をそのまま出力するようにしてもよいし、脳機能の働きの程度に関する情報に対応するメッセージを出力するようにしてもよい。例えば、出力部１４は、脳機能の働きの程度に関する情報に応じて、「脳の働きが活発なようです。仕事をするなら今です」といったメッセージや、「注意力が低下している可能性がありますので油断しないようにしましょう」といったメッセージを出力することが考えられる。
　＜実験内容＞
　次に、同年齢の１１人の被験者を対象に、図２に示す生体情報取得装置１２０を取り付けた状態でかな拾い試験（テスト）を受けてもらうことで、試験実施前後における自律神経指標値を取得し、かな拾い試験の成績と自律神経指標値とを比較する実験を行った。
　被験者からの自律神経指標値の取得は、Ａ：閉眼安静時（試験前）、Ｂ：開眼安静時（試験前）、Ｃ：かな拾い試験の実施時、Ｄ：内容確認試験の実施時、Ｅ：開眼安静時（試験終了後）のタイミングで行った。また、Ａ～Ｅは、それぞれ３分間ずつ測定を行った。
　より詳細には、被験者の心拍数や自律神経の数値がある程度安定し、正常にパソコン上にデータが表示されるまで待機させた後、目を閉じて椅子に深く腰かけた状態で３分間生体情報を取得することで、閉眼安静時の自律神経指標値を取得した。次に、被験者が姿勢を変えずに目を開いた状態で３分間生体情報を取得することで、開眼安静時の自律神経機能を取得した。次に、かな拾い試験を開始し、試験中（３分間）の生体情報を取得することで、かな拾い試験時の自律神経指標値を取得した。続いて、かな拾い試験で出された文章の内容理解度を調べる試験を開始し、試験中（３分間）の間、被験者の生体情報を取得した。当該試験終了後、姿勢を変えずに目を開いた状態で３分間生体情報を取得することで、開眼安静時の自律神経指標値を取得した。
　かな拾い試験とは、４００字程度のひらがなで書かれている簡単な文章の中から、「あ」行の文字（大小どちらも）を見つけ出し、それに時間内（３分間）でできるだけ丸印で囲んでいくという試験である。かな拾い試験で高得点をとるためには注意力を要することから、かな拾い試験で高得点を取ることができるということは、注意力が高い状態にあると言うことができる。
　また、内容理解度を調べる試験とは、かな拾い試験で出題された文章の内容に関する質問を、時間内（３分間）で回答する試験（１０点満点）である。内容理解度を調べる試験で高得点をとるためには、かな拾い試験に出題された文章を覚える記憶力や文章に記載された内容を理解する理解力を要することから、内容理解度を調べる試験で高得点を取ることができるということは、記憶力及び／又は理解力が高い状態にあると言うことができる。
　図４に、かな拾い試験で出される問題の一例を示す。また、図５に、内容理解度を調べる試験の一例を示す。
　なお、本実施形態において、被験者の自律神経指標値を取得する際に用いられるテストは、「かな拾い試験」及び「かな拾い試験で出題された文章の内容に関する質問に回答する試験」に限定されない。被験者の注意力や理解力を測定することができるテストであればどのようなテストが用いられてもよい。また、テストに用いられる言語は日本語に限定されない。
　例えば、「かな拾い試験」は、「所定の文章の中から、指定された文字、文字列、または記号等を見つけ出して、丸印で囲む等のしるしを付けていくという試験」であってもよい。また、「かな拾い試験で出題された文章の内容に関する質問に回答する試験」は、「所定の文章の内容に関する質問に回答する試験」であってもよい。また、所定の文章及び質問は、英語、中国語、スペイン語、ヒンドゥー語、アラビア語等、どのような言語で書かれていてもよい。
　＜実験結果＞
　実験により得られた、かな拾い試験の得点又は内容理解度の得点と自律神経指標値との相関関係の有無を図６～図１１に示す。図６～図１１において、上段の数値は相関係数（ｒ値）を示しており、下段の数値は有意確率（ｐ値）を示している。「ｒ値＜－０．２又は０．２＜ｒ値」かつ「ｐ値＜０．０５」である場合、“かな拾い試験の得点又は内容理解度の得点”と、“自律神経指標値”と間に相関関係があるとみなすことができる。一方、「ｒ値＜－０．２又は０．２＜ｒ値」又は「０．０５＜ｐ値」である場合、“かな拾い試験の得点又は内容理解度の得点”と、“自律神経指標値”と間に相関関係は無いとみなすことができる。図６～図１１において、相関関係があるとみなすことができる組み合わせについては、ｒ値及びｐ値を点線枠で囲むようにした。
　図６は、ＬｏｇＬＦとかな拾い試験の得点との相関関係、及び、ＬｏｇＬＦと内容確認試験の得点との相関関係を示している。図６に示す実験結果によれば、かな拾い試験の得点が高いほど、開眼安静時（試験前）のＬｏｇＬＦの値が高いという正の相関関係があることが分かる。また、かな拾い試験の得点が高いほど、内容確認試験の実施時のＬｏｇＬＦの値が高いという正の相関関係があることが分かる。また、かな拾い試験の得点が高いほど、開眼安静時（試験終了後）ＬｏｇＬＦの値が高いという正の相関関係があることが分かる。
　一方、かな拾い試験の得点と閉眼安静時（試験前）のＬｏｇＬＦの値との間、及びかな拾い試験の得点とかな拾い試験の実施時のＬｏｇＬＦの値との間には、相関関係はみられなかった。
　また、図６によれば、内容確認試験の得点が高いほど、閉眼安静時（試験前）のＬｏｇＬＦの値が高いという正の相関関係があることが分かる。また、内容確認試験の得点が高いほど、開眼安静時（試験前）のＬｏｇＬＦの値が高いという正の相関関係があることが分かる。また、内容確認試験の得点が高いほど、かな拾い試験の実施時のＬｏｇＬＦの値が高いという正の相関関係があることが分かる。また、内容確認試験の得点が高いほど、内容確認試験実施時のＬｏｇＬＦの値が高いという正の相関関係があることが分かる。また、内容確認試験の得点が高いほど、開眼安静時（試験終了後）ＬｏｇＬＦの値が高いという正の相関関係があることが分かる。
　図７は、ＬｏｇＨＦとかな拾い試験の得点との相関関係、及び、ＬｏｇＬＦと内容確認試験の得点との相関関係を示している。図７に示す実験結果によれば、かな拾い試験の得点が高いほど、かな拾い試験の実施時のＬｏｇＨＦの値が低いという負の相関関係があることが分かる。一方、かな拾い試験の得点とその他のＬｏｇＨＦの値との間には、相関関係はみられなかった。また、内容確認試験の得点と、ＬｏｇＨＦとの間には相関がみられなかった。
　図８は、ＬｏｇＣＣＶＲとかな拾い試験の得点との相関関係、及び、ＬｏｇＣＣＶＲと内容確認試験の得点との相関関係を示している。図８に示す実験結果によれば、内容確認試験の得点が高いほど、かな拾い試験の実施時のＬｏｇＣＣＶＲの値が低いという負の相関関係があることが分かる。一方、かな拾い試験の得点とＬｏｇＣＣＶＲの値との間には、相関関係はみられなかった。また、内容確認試験の得点と、かな拾い試験の実施時以外のＬｏｇＣＣＶＲとの間には相関がみられなかった。
　図９は、Ｌｏｇ（ＬＦ／ＨＦ）とかな拾い試験の得点との相関関係、及び、Ｌｏｇ（ＬＦ／ＨＦ）と内容確認試験の得点との相関関係を示している。図９に示す実験結果によれば、かな拾い試験の得点が高いほど、かな拾い試験の実施時のＬｏｇ（ＬＦ／ＨＦ）の値が高いという正の相関関係があることが分かる。一方、かな拾い試験の得点とその他のＬｏｇ（ＬＦ／ＨＦ）の値との間には、相関関係はみられなかった。また、内容確認試験の得点と、Ｌｏｇ（ＬＦ／ＨＦ）との間には相関がみられなかった。
　図１０及び図１１は、かな拾い試験実施前及び実施中における自律神経指標値の変化と、かな拾い試験の得点又は内容確認試験の得点との間の相関関係の有無を示す図である。
　図１０におけるＬＦ値の変化は、かな拾い試験の実施時のＬＦ値から閉眼安静時（試験前）のＬＦ値を減算することで得られる変化量（ΔＬＦ）である。図１０によれば、かな拾い試験実施前及び実施中におけるＬＦ値の変化と、内容確認試験の得点との間には、正の相関関係があることが分かる。
　図１１におけるＨＦ値の変化は、かな拾い試験の実施時のＨＦ値から閉眼安静時（試験前）のＨＦ値を減算することで得られる変化量（ΔＨＦ）である。図１１によれば、かな拾い試験実施前及び実施中におけるＨＦ値の変化と、内容確認試験の得点との間には、負の相関関係があることが分かる。
　＜実験結果のまとめ＞
　（注意力について）
　以上説明した実験結果によれば、かな拾い試験の得点と相関関係が高い自律神経指標値は、開眼安静時（試験前）のＬｏｇＬＦ、内容確認試験の実施時のＬｏｇＬＦ、開眼安静時（試験終了後）ＬｏｇＬＦ、かな拾い試験の実施時のＬｏｇＨＦ、かな拾い試験の実施時のＬｏｇ（ＬＦ／ＨＦ）、かな拾い試験の実施時のＨＦ値から閉眼安静時（試験前）のＨＦ値を減算することで得られる変化量（ΔＨＦ）であった。また、前述した通り、かな拾い試験の得点が高いということは、注意力が高い状態にあると言うことができる。
　この実験結果を用いることで、判定部１３は、脳機能の働きの程度として所定の作業を行う際の注意力の程度を判定する場合、ユーザが所定の作業を行う前（開眼安静時に相当）に測定された交感神経の働きを示す指標（ＬＦ又はＬｏｇＬＦ）に基づいて、ユーザが所定の作業を行う際の所定の作業に関する注意力の程度を判定することができる。例えば、判定部１３は、交感神経の働きを示す指標の値が所定の閾値未満である場合には、注意力が落ちていると判定し、所定の閾値以上である場合には、注意力が高い状態にあると判定するようにしてもよい。また出力部１４は、ユーザが所定の作業を行う際の所定の作業に関する注意力の程度に関する情報を出力することができる。
　また、判定部１３は、脳機能の働きの程度として所定の作業を行う際の注意力の程度を判定する場合、ユーザが所定の作業を行っている間（かな拾い試験の実施時に相当）に測定された、副交感神経の働きを示す指標（ＨＦ又はＬｏｇＨＦ）又は交感神経の働きと副交感神経の働きのバランスを示す指標（ＬＦ／ＨＦ又はＬｏｇＬＦ／ＨＦ）に基づいて、ユーザが所定の作業を行う際の所定の作業に関する注意力の程度を判定することができる。例えば判定部１３は、副交感神経の働きを示す指標の値又は交感神経の働きと副交感神経の働きのバランスを示す指標が所定の閾値未満である場合には、注意力が落ちていると判定し、所定の閾値以上である場合には、注意力が高い状態にあると判定するようにしてもよい。
　また、判定部１３は、脳機能の働きの程度として所定の作業を行う際の注意力の程度を判定する場合、ユーザが所定の作業を行っている間（かな拾い試験の実施時に相当）に測定された副交感神経の働きを示す指標と、ユーザが所定の作業を行う前（開眼安静時に相当）に測定された副交感神経の働きを示す指標との変化量（ΔＨＦ又はΔＬｏｇＨＦ）に基づいて、ユーザが所定の作業を行う際の所定の作業に関する注意力の程度を判定することができる。例えば、判定部１３は、当該変化量が所定の閾値未満である場合には、注意力が落ちていると判定し、所定の閾値以上である場合には、注意力が高い状態にあると判定するようにしてもよい。
　（理解力及び／又は記憶力について）
　以上説明した実験結果によれば、内容確認試験の得点と相関関係が高い自律神経指標値は、閉眼安静時（試験前）のＬｏｇＬＦ、開眼安静時（試験前）のＬｏｇＬＦ、かな拾い試験の実施時のＬｏｇＬＦ、内容確認試験の実施時のＬｏｇＬＦ、開眼安静時（試験終了後）ＬｏｇＬＦ、かな拾い試験の実施時のＬｏｇＣＶＲＲ、かな拾い試験の実施時のＬＦ値から閉眼安静時（試験前）のＬＦ値を減算することで得られる変化量（ΔＬＦ）であった。また、前述した通り、内容理解度を調べる試験で高得点を取ることができるということは、記憶力及び／又は理解力が高い状態にあると言うことができる。
　この実験結果を用いることで、判定部１３は、脳機能の働きの程度として所定の作業を行う際の理解力及び／又は記憶力の程度を判定する場合、ユーザが所定の作業を行う前（閉眼安静時又は開眼安静時に相当）又は所定の作業を行っている間（かな拾い試験の実施時又は内容確認試験の実施時に相当）に測定された交感神経の働きを示す指標（ＬＦ又はＬｏｇＬＦ）に基づいて、ユーザが所定の作業を行う際の所定の作業に関する理解力及び／又は記憶力の程度を判定することができる。また出力部１４は、ユーザが所定の作業を行う際の所定の作業に関する理解力及び／又は記憶力の程度に関する情報を出力することができる。例えば、判定部１３は、交感神経の働きを示す指標の値が所定の閾値未満である場合には、理解力及び／又は記憶力が落ちていると判定し、所定の閾値以上である場合には、理解力及び／又は記憶力が高い状態にあると判定するようにしてもよい。
　また、判定部１３は、脳機能の働きの程度として所定の作業を行う際の理解力及び／又は記憶力の程度を判定する場合、ユーザが所定の作業を行っている間（かな拾い試験の実施時に相当）に測定された自律神経活動量を示す指標（ＣＶＲＲ又はＬｏｇＣＶＲＲ）に基づいて、ユーザが所定の作業を行う際の所定の作業に関する理解力及び／又は記憶力の程度を判定することができる。例えば、判定部１３は、自律神経活動量の値が所定の閾値未満である場合には、理解力及び／又は記憶力が落ちていると判定し、所定の閾値以上である場合には、理解力及び／又は記憶力が高い状態にあると判定するようにしてもよい。
　また、判定部１３は、脳機能の働きの程度として所定の作業を行う際の理解力及び／又は記憶力の程度を判定する場合、ユーザが所定の作業を行っている間（かな拾い試験の実施時に相当）に測定された交感神経の働きを示す指標と、ユーザが所定の作業を行う前（閉眼安静時に相当）に測定された副交感神経の働きを示す指標との変化量（ΔＬＦ又はΔＬｏｇＬＦ）に基づいて、ユーザが所定の作業を行う際の所定の作業に関する理解力及び／又は記憶力の程度を判定することができる。例えば、判定部１３は、当該変化量が所定の閾値未満である場合には、理解力及び／又は記憶力が落ちていると判定し、所定の閾値以上である場合には、理解力及び／又は記憶力が高い状態にあると判定するようにしてもよい。
　＜変形例＞
　生体情報取得装置１２０には、ユーザの生体情報を取得できるものであれば、図２に示す超軽量ワイヤレス生体センサーに限定されない。例えば、ユーザを正面方向から撮影した映像を分析し、顔の表面の色の微細な変化を捉えることで、ユーザの脈拍データを取得することが可能な生体情報取得装置１２０であってもよい。又は、ユーザの首に取り付けられたセンサを用いて、ユーザの脈拍データを取得することが可能な生体情報取得装置１２０であってもよい。前者の生体情報取得装置１２０に本実施形態で説明した技術を適用することで、例えば、ノートパソコン、スマートフォン又はタブレット端末が備える前面カメラを用いて、ノートパソコン、スマートフォン又はタブレット端末を用いて所定の作業を行うユーザの映像を撮影することで、当該ユーザが所定の作業を行う際の理解力、記憶力及び／又は注意力を評価することも可能になる。
　＜まとめ＞
　以上説明した実施形態によれば、ユーザの自律神経機能に関する指標を用いてユーザの脳機能の状態を評価することが可能になる。また、ユーザの身体から測定した生体情報を用いてユーザの脳機能の状態を判定することから、ユーザの主観に影響されず、より客観的な判定を行うことが可能になる。
　以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
 

Claims (8)

  1. 　自律神経指標値と脳機能の働きの程度との関係を表す脳機能情報を格納する記憶部と、
    　測定対象のユーザの自律神経指標値を取得する取得部と、
    　前記取得部で取得された前記ユーザの自律神経指標値と前記脳機能情報とを比較して、前記ユーザの脳機能の働きの程度を判定する判定部と、
    　前記判定部で判定された、前記ユーザの脳機能の働きの程度に関する情報を出力する出力部と、
    　を有する情報処理装置。
  2. 　前記脳機能情報は、複数の被験者から得られた自律神経指標値と、前記複数の被験者から得られた脳機能の働きを測定するテストの結果と、を統計分析することで生成された情報である、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記脳機能の働きの程度は、前記ユーザが所定の作業を行う際の理解力及び／又は記憶力の程度であり、
    　前記自律神経指標値は、前記ユーザが前記所定の作業を行う前又は前記所定の作業を行っている間に測定された、交感神経の働きを示す指標であり、
    　前記判定部は、前記ユーザが前記所定の作業を行う際の前記所定の作業に関する理解力及び／又は記憶力の程度を判定し、
    　前記出力部は、前記ユーザが前記所定の作業を行う際の前記所定の作業に関する理解力及び／又は記憶力の程度に関する情報を出力する、
    　請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記脳機能の働きの程度は、前記ユーザが所定の作業を行う際の注意力の程度であり、
    　前記自律神経指標値は、前記ユーザが前記所定の作業を行っている間に測定された、副交感神経の働きを示す指標又は交感神経の働きと副交感神経の働きのバランスを示す指標であり、
    　前記判定部は、前記ユーザが前記所定の作業を行う際の前記所定の作業に関する注意力の程度を判定し、
    　前記出力部は、前記ユーザが前記所定の作業を行う際の前記所定の作業に関する注意力の程度に関する情報を出力する、
    　請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記脳機能情報は、自律神経指標値と脳機能の働きの程度との関係が年齢別に格納されており、
    　前記取得部は、前記ユーザの年齢を取得し、
    　前記判定部は、前記取得部で取得された前記ユーザの自律神経指標値と、前記ユーザの年齢と、前記脳機能情報とを比較して、前記ユーザの脳機能の働きの程度を判定する、
    　請求項１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記脳機能情報は、自律神経指標値の偏差値と脳機能の働きの程度との関係が格納されており、
    　前記取得部は、前記ユーザの生体情報と前記ユーザの年齢とに基づいて算出された前記ユーザの自律神経指標値の偏差値を取得し、
    　前記判定部は、前記取得部で取得された前記ユーザの自律神経指標値の偏差値と、前記脳機能情報とを比較して、前記ユーザの脳機能の働きの程度を判定する、
    　請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  7. 　情報処理装置が行う情報処理方法であって、
    　測定対象のユーザの自律神経指標値を取得するステップと、
    　前記取得するステップで取得された前記ユーザの自律神経指標値と、自律神経指標値と脳機能の働きの程度との関係を表す脳機能情報とを比較して、前記ユーザの脳機能の働きの程度を判定するステップと、
    　前記判定するステップで判定された、前記ユーザの脳機能の働きの程度に関する情報を出力するステップと、
    　を含む情報処理方法。
  8. 　コンピュータに、
    　測定対象のユーザの自律神経指標値を取得するステップと、
    　前記取得するステップで取得された前記ユーザの自律神経指標値と、自律神経指標値と脳機能の働きの程度との関係を表す脳機能情報とを比較して、前記ユーザの脳機能の働きの程度を判定するステップと、
    　前記判定するステップで判定された、前記ユーザの脳機能の働きの程度に関する情報を出力するステップと、
    　を実行させるためのプログラム。
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