(57)【要約】      （修正有）【課題】被験者が集中状態にあるか否かを的確に判別でき、また、タスク時における被験者の集中状態の質について判別できる集中状態評価システム等を提供すること。【解決手段】脳波信号取得部３、脳波信号送信部４、脳波信号を解析処理して被験者Ｐの集中状態に関する情報を表示する処理端末５及びモニタ６からなり、処理端末５は、４〜３０Ｈｚ帯域の時系列データを抽出するバンドパスフィルタ５１と、１０秒間の時系列データから修正Duffing振動子のパラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出するパラメータ算出手段５２と、１秒毎に算出されたパラメータＢ及びＣのマハラノビス距離を求めるマハラノビス距離演算手段５３と、マハラノビス距離判定手段５４と、距離判定結果に基づいて報知信号を出力する報知信号送信手段５５を有している。【選択図】図２
2020146451.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の集中状態を評価する集中状態評価システムであって、
前記脳波信号から注目帯域の時系列データを取り出すバンドパスフィルタと、
取り出された帯域の時系列データのうち一定時間幅におけるデータ値と、修正Duffing振動子によるシミュレート値との誤差を最小とするパラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出するパラメータ算出手段と、
所定時間毎に前記パラメータ算出手段で算出されたパラメータＢ及びパラメータＣについて、信頼区間の距離を求める距離演算手段と、
求められた信頼区間の距離が所定値より小さいか否かを判定し、距離判定結果を出力する距離判定手段と、
出力された距離判定結果に基づいて、前記被験者が集中状態にあるか否かを報知する集中状態報知手段を備える
ことを特徴とする集中状態評価システム。
【請求項２】
前記注目帯域がθ波、α波、β波の帯域のうちの少なくとも１つ以上である
ことを特徴とする請求項１に記載の集中状態評価システム。
【請求項３】
前記被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢ及びパラメータＣの第１演算値及び第２演算値を求めるばらつき度演算手段と、
求められた前記第１演算値及び前記第２演算値が、それぞれ第１特定値及び第２特定値より大きいか否かに基づいて、ばらつき度判定結果を出力するばらつき度判定手段と、
出力されたばらつき度判定結果に基づいて、前記タスク時における前記被験者の集中状態の質を報知する質報知手段を備える
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の集中状態評価システム。
【請求項４】
被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の集中状態を評価する集中状態評価方法であって、
前記脳波信号から注目帯域の時系列データを取り出すデータ取得段階と、
取り出された帯域の時系列データのうち一定時間幅におけるデータ値と、修正Duffing振動子によるシミュレート値との誤差を最小とするパラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出するパラメータ算出段階と、
所定時間毎に前記パラメータ算出段階で算出されたパラメータＢ及びパラメータＣについて、信頼区間の距離を求める距離演算段階と、
求められた信頼区間の距離が所定値より小さいか否かを判定し、距離判定結果を出力する距離判定段階と、
出力された距離判定結果に基づいて、前記被験者が集中状態にあるか否かを報知する集中状態報知段階を備える
ことを特徴とする集中状態評価方法。
【請求項５】
前記注目帯域がθ波、α波、β波の帯域のうちの少なくとも１つ以上である
ことを特徴とする請求項４に記載の集中状態評価方法。
【請求項６】
前記被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢ及びパラメータＣの第１演算値及び第２演算値を求めるばらつき度演算段階と、
求められた前記第１演算値及び前記第２演算値が、それぞれ第１特定値及び第２特定値より大きいか否かに基づいて、ばらつき度判定結果を出力するばらつき度判定段階と、
出力されたばらつき度判定結果に基づいて、前記タスク時における前記被験者の集中状態の質を報知する質報知段階を備える
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の集中状態評価方法。
【請求項７】
被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の集中状態を評価するための集中状態評価プログラムであって、
前記脳波信号から注目帯域の時系列データを取り出し、
取り出された帯域の時系列データのうち一定時間幅におけるデータ値と、修正Duffing振動子によるシミュレート値との誤差を最小とするパラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出し、
所定時間毎に算出されたパラメータＢ及びパラメータＣについて、信頼区間の距離を求め、
求められた信頼区間の距離が所定値より小さいか否かを判定し、距離判定結果を出力し、
出力された距離判定結果に基づいて、前記被験者が集中状態にあるか否かを報知することをコンピュータ上で実行するための集中状態評価プログラム。
【請求項８】
前記注目帯域がθ波、α波、β波の帯域のうちの少なくとも１つ以上である
ことを特徴とする請求項７に記載の集中状態評価プログラム。
【請求項９】
前記被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢ及びパラメータＣの第１演算値及び第２演算値を求め、
求められた前記第１演算値及び前記第２演算値が、それぞれ第１特定値及び第２特定値より大きいか否かに基づいて、ばらつき度判定結果を出力し、
出力されたばらつき度判定結果に基づいて、前記タスク時における前記被験者の集中状態の質を報知することをコンピュータ上で実行するための
請求項７又は８に記載の集中状態評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳波信号を解析評価することにより、作業している被験者の集中状態を定量的に判断し、報知できるようにする集中状態評価システム、集中状態評価方法及び集中状態評価プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本出願人は、脳波信号取得部(1)で取得された脳波信号からバンドパスフィルタ(2)により注目帯域の信号データを取り出し、取り出された帯域の信号データに対して演算処理部(6)が所定の処理を施し、設定された時間幅のウィンドウにおいて、信号データ値と非線形振動子をシミュレートした値との差である誤差関数が最小となるようにして非線形振動子のパラメータを求め、求めたパラメータの時間変化特性をもとに脳波信号の特徴を評価する方法等を提案している（特許文献１：特開２０１５−４７４５２号公報）。
また、本出願の発明者らは、Duffing振動子（非線形振動子）のパラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0と被験者の集中度や覚醒度との関連性を調査し、パラメータＡは周波数帯域毎に平均的な値は変化しているが時系列的な変化はあまり起こらないこと、パラメータＢと覚醒度の間には高い相関があること、パラメータＣ及びＤ0は安静時と集中時における振幅の違いが大きいことを見出している（非特許文献１：日本機械学会2016USB論文集No.16-15「Duffing振動子の精神負荷度合の評価に関する検討」2016年8月26日）。
【０００３】
しかし、これまでの評価手法は個人差に左右されていたため、集中状態を判別するに際して個人毎の違いを考慮する必要があり、判別基準が明確でなく、判別結果の信頼度が高くないという問題があった。
また、集中しているか否かや覚醒しているか否かについてはある程度評価できるものの、集中状態の質（言い換えれば集中状態の善し悪しであり、例えば、被験者が作業を行っている場合、作業効率が高いか低いか）については評価することができなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−４７４５２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】日本機械学会2016USB論文集No.16-15「Duffing振動子の精神負荷度合の評価に関する検討」2016年8月26日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の第１の課題は、被験者が集中状態にあるか否かを的確に判別できる集中状態評価システム、集中状態評価方法及び集中状態評価プログラムを提供することである。
また、本発明の第２の課題は、タスク時における被験者の集中状態の質についても判別できる集中状態評価システム、集中状態評価方法及び集中状態評価プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１並びに４に係る発明は、それぞれ被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の集中状態を評価する集中状態評価システム並びに方法であって、
前記脳波信号から注目帯域の時系列データを取り出すバンドパスフィルタ並びにデータ取得段階と、
取り出された帯域の時系列データのうち一定時間幅におけるデータ値と、修正Duffing振動子によるシミュレート値との誤差を最小とするパラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出するパラメータ算出手段並びにパラメータ算出段階と、
所定時間毎に前記パラメータ算出手段並びに前記パラメータ算出段階で算出されたパラメータＢ及びパラメータＣについて、信頼区間の距離を求める距離演算手段並びに距離演算段階と、
求められた信頼区間の距離が所定値より小さいか否かを判定し、距離判定結果を出力する距離判定手段並びに距離判定段階と、
出力された距離判定結果に基づいて、前記被験者が集中状態にあるか否かを報知する集中状態報知手段並びに集中状態報知段階を備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項２並びに５に係る発明は、それぞれ請求項１に記載の集中状態評価システム並びに請求項４に記載の集中状態評価方法において、
前記注目帯域がθ波、α波、β波の帯域のうちの少なくとも１つ以上であることを特徴とする。
【０００９】
請求項３並びに６に係る発明は、それぞれ請求項１又は２に記載の集中状態評価システム並びに請求項４又は５に記載の集中状態評価方法において、
前記被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢ及びパラメータＣの第１演算値及び第２演算値を求めるばらつき度演算手段並びにばらつき度演算段階と、
求められた前記第１演算値及び前記第２演算値が、それぞれ第１特定値及び第２特定値より大きいか否かに基づいて、ばらつき度判定結果を出力するばらつき度判定手段並びにばらつき度判定段階と、
出力されたばらつき度判定結果に基づいて、前記タスク時における前記被験者の集中状態の質を報知する質報知手段並びに質報知段階を備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項７に係る発明は、被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の集中状態を評価するための集中状態評価プログラムであって、
前記脳波信号から注目帯域の時系列データを取り出し、
取り出された帯域の時系列データのうち一定時間幅におけるデータ値と、修正Duffing振動子によるシミュレート値との誤差を最小とするパラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出し、
所定時間毎に算出されたパラメータＢ及びパラメータＣについて、信頼区間の距離を求め、
求められた信頼区間の距離が所定値より小さいか否かを判定し、距離判定結果を出力し、
出力された距離判定結果に基づいて、前記被験者が集中状態にあるか否かを報知することをコンピュータ上で実行するためのものである。
【００１１】
請求項８に係る発明は、請求項７に記載の集中状態評価プログラムにおいて、
前記注目帯域がθ波、α波、β波の帯域のうちの少なくとも１つ以上であることを特徴とする。
【００１２】
請求項９に係る発明は、請求項７又は８に記載の集中状態評価プログラムにおいて、
前記被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢ及びパラメータＣの第１演算値及び第２演算値を求め、
求められた前記第１演算値及び前記第２演算値が、それぞれ第１特定値及び第２特定値より大きいか否かに基づいて、ばらつき度判定結果を出力し、
出力されたばらつき度判定結果に基づいて、前記タスク時における前記被験者の集中状態の質を報知することをコンピュータ上で実行するためのものである。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１、４及び７に係る発明によれば、所定時間毎に算出されたパラメータＢ及びパラメータＣについて、信頼区間の距離を求め、求められた信頼区間の距離が所定値より小さいか否かを判定することによって、被験者が集中状態にあるか否かを報知することができ、被験者が集中状態にあるか否かを報知するに際して、個人差を考慮する必要がないので、判別結果の信頼度が高い。
【００１４】
請求項２、５及び８に係る発明によれば、それぞれ請求項１、４及び７に係る発明による効果に加え、集中状態か否かを判定するイベントに応じて、その判定に適した帯域の時系列データを取り出すことができるので、判別結果の信頼度をより高められる。
【００１５】
請求項３、６及び９に係る発明によれば、それぞれ請求項１又は２、請求項４又は５及び請求項７又は８に係る発明による効果に加え、被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢ及びパラメータＣの第１演算値及び第２演算値に基づいて、タスク時における被験者の集中状態の質を判定し報知するので、被験者のタスクに対する作業効率の高低や習熟度を判別でき、ひいては被験者がどのような心理状態にあるかについて、客観的な指標を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】集中状態評価システムの基本構成を示す図。
【図２】実施例１の集中状態評価システムの構成を示すブロック図。
【図３】マハラノビス距離と信頼楕円を示す図。
【図４】ワード入力時におけるマハラノビス距離の時間推移を示すグラフ。
【図５】実施例１で利用されている集中状態評価方法のフロー図。
【図６】実施例２の集中状態評価システムの構成を示すブロック図。
【図７】被験者毎の各タスク時における信頼楕円の様子を示すグラフ。
【図８】実施例２で利用されている集中状態評価方法のフロー図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、実施例によって本発明の実施形態を説明する。なお、本発明の範囲は以下の実施形態及びその変形例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００１８】
図１は、集中状態評価システムの基本構成を示す図であり、被験者Ｐの頭部に装着する生体電極１、２、生体電極１、２を介して脳波信号を取得する脳波信号取得部３、取得した脳波信号を送信する脳波信号送信部４、脳波信号送信部４から送信された脳波信号を受信し、受信した脳波信号を解析処理して被験者Ｐの集中状態に関する情報を表示する処理端末５及びモニタ６からなっている。
なお、処理端末５には、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いることが多いが、タブレット端末、スマートフォン、専用端末も利用可能である。
【００１９】
脳波信号取得部３のサンプリング周波数は５００Ｈｚとし、被験者にできるだけストレスをかけないようにするため電極の数は２つとし、電極の設置位置は国際１０−２０法に従ってＯ１及びＦｐ１とした（Ｏ１は視覚の処理に特化している場所、Ｆｐ１は感情を反映する場所を言われているため）。
集中度合いを調査するための実験においては、被験者ａ〜ｄの４人について、まず１分間安静状態の脳波を計測し、次に集中状態の脳波として簡単なタスクを与えた時の脳波を２分間計測し、最後に安静状態の脳波を１分間計測した。
簡単なタスクとしては、集中の状態が違う脳波を調査するために、１００マス計算、ワード入力及び携帯アプリを用いた。
【００２０】
図２は、実施例１の集中状態評価システムの構成を示すブロック図である。
実施例１の集中状態評価システムは、脳波信号送信部４から送られた脳波データを処理端末５で処理し、被験者が集中状態にあるか否かをモニタ６に表示するものである。
次に、処理端末５における脳波データの処理について詳しく説明する。
【００２１】
（１）４分間の脳波データからバンドパスフィルタ５１を用いて４〜３０Ｈｚ帯域の時系列データを抽出する。
ここで、４〜３０Ｈｚ帯域としたのは、非特許文献１に示した研究の結果、一般的な振動系において支配的な周波数を示すパラメータが集中度合と関連していることを確認するに至ったところ、そのパラメータの算出には４〜３０Ｈｚ帯域の脳波データを用いるのが最も有効であることが分かっていたからである。
なお、θ波（４．０〜８．０[Hz]）はレム睡眠時に、α波（８．０〜１３．０[Hz]）は閉眼及びリラックス時に、β波（１３．０〜３０．０[Hz]）は集中及びストレス時に出現すると言われている。
【００２２】
（２）パラメータ算出手段５２を用いて、４〜３０Ｈｚ帯域の時系列データに基づき、修正Duffing振動子におけるパラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出する。
Duffing振動子は、線形項、非線形項、外部入力項を表すパラメータを持つことから，脳波を表現できる可能性があるモデルとして注目されているが、その基礎式には三角関数が含まれており、角周波数ωの決定が必要不可欠である。しかし、脳波中の周数数成分にはピークと思われる周波数がいくつも存在しており、ωを決定することは困難であるため、パラメータ同定を行う際に窓幅を設け、各パラメータが時間的に変化しているものとして、修正Duffing振動子を用いることとした。その基礎式を式１に示す。
（式１）ｘ”＋Ａｘ’＋Ｂｘ＋Ｃｘ3＝Ｄ0
ここで、式１のパラメータＡは散逸性を、パラメータＢは貯蔵性を、パラメータＣは非線形性を、パラメータＤ0は外部入力を表している。
パラメータ同定に際しては、窓幅を１０秒として１秒毎にパラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出する。各パラメータの算出は、１０秒間の時系列データの値と修正Duffing振動子によるシミュレート値との誤差が最小となるように、最小二乗法に基づく連立方程式を解くことにより行う。
【００２３】
（３）マハラノビス距離演算手段５３を用いて、１秒毎に算出されたパラメータＢ及びＣについて、マハラノビス二乗距離を求める。
マハラノビス距離Ｍiは群ごとの特性値分布がばらつきを持つ場合に多く用いられ、ばらつきの存在するパラメータ群を分析する方法として有効であり、以下の式２で表される。
（式２）Mi2=(Bi-μB)2/σ2B−2ρ(Bi-μB)(Ci-μC)/σBσC＋(Ci-μC)2/σ2C／(1−ρ2)
ここで、Bi及びCiはパラメータＢ及びＣの各時間に対する値、μB及びμCはパラメータＢ及びＣの平均値、σB及びσCはパラメータＢ及びＣの標準偏差、ρはパラメータＢ及びＣの相関係数である。
なお、実施例１では２つのパラメータを用いるため、Mi2（マハラノビス二乗距離）を使用しているが、Mi2を用いるか平方根をとってMiを用いるかは適宜選択可能な事項であるため、以下では単に「マハラノビス距離」と表記する。
【００２４】
（４）マハラノビス距離判定手段５４を用いて、上記（３）で求めたマハラノビス距離が5.991より小さいか否かを判定し、「距離小」又は「距離大」の距離判定結果を出力する。
この判定は、マハラノビス距離がχ二乗分布に従うことに基づいている。
図３は、マハラノビス距離と信頼楕円を示す図であり、χ二乗分布表によればマハラノビス距離が5.991よりも小さい時、パラメータＢ及びＣは信頼楕円内に入っており、９５％の確率で集中状態の群に属しているといえる。
図３では、黒い点のプロットが信頼楕円内にあるパラメータＢ及びＣであることを示し、×のプロットが信頼楕円外にあるパラメータＢ及びＣであることを示している。
そして、Ｂ軸とＣ軸の交点から各プロットまでの距離がマハラノビス距離である。
【００２５】
（５）報知信号送信手段５５は、「距離小」の距離判定結果が出力された場合には、被験者が集中状態にある旨を表示させる「集中報知信号」を、「距離大」の距離判定結果が出力された場合には、被験者が集中状態にない旨を表示させる「非集中報知信号」を出力する。
そして、モニタ６は、「集中報知信号」を受信すると被験者Ｐが集中状態にある旨を表示し、「非集中報知信号」を受信すると被験者Ｐが集中状態にない旨を表示する。
【００２６】
図４は、簡単なタスクとして被験者ａ〜ｄがワード入力している時におけるマハラノビス距離の時間推移を示すグラフである。
グラフ中に引かれている直線はマハラノビス距離が5.991、すなわち図３の信頼楕円を表すラインである。そして、マハラノビス距離が5.991より低い値となっているとき、被験者は集中状態にあると判定する。
これらのグラフから、いずれの被験者においてもワード入力を行っていた６０秒から１８０秒にかけては、マハラノビス距離が低い値となっていることが分かり、ワード入力を行っていない０秒から６０秒及び１８０秒から２４０秒にかけては、マハラノビス距離が信頼楕円から大きく外れることが分かる。
また、表１に１００マス計算、ワード入力及び携帯アプリを行った実験の６０秒から１８０秒において、各被験者のマハラノビス距離が信頼楕円内に入っている確率を示した。
【表１】
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表１の結果から、いずれのタスクにおいてもマハラノビス距離が信頼楕円内に入っている確率は高いことが確認できる。
なお、１００マス計算及び携帯アプリを行った実験におけるマハラノビス距離の時間推移を示すグラフは省略したが、ワード入力を行った実験と同様に、タスクを行っていない０秒から６０秒及び１８０秒から２４０秒にかけては、マハラノビス距離が信頼楕円から大きく外れることを確認している。
【００２７】
実施例１の集中状態評価システムで利用されている集中状態評価方法をフロー図で示すと図５のようになり、基本的には次の５つの段階を有する。
（ａ）被験者から取得した４分間の脳波データから４〜３０Ｈｚ帯域の時系列データを抽出するデータ取得段階。
（ｂ）取り出された帯域の時系列データのうち１０秒間の時系列データの値と、修正Duffing振動子によるシミュレート値との誤差が最小となるように、パラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出するパラメータ算出段階。
（ｃ）１秒毎に算出されたパラメータＢ及びＣについて、マハラノビス距離を求める距離演算段階。
（ｄ）求められたマハラノビス距離が5.991より小さいか否かを判定し、「距離小」又は「距離大」の距離判定結果を出力する距離判定段階。
（ｅ）「距離小」の距離判定結果が出力された場合には、被験者が集中状態にある旨を表示させる「集中報知信号」を、「距離大」の距離判定結果が出力された場合には、被験者が集中状態にない旨を表示させる「非集中報知信号」を出力して、被験者が集中状態にあるか否かを報知する集中状態報知段階。
【００２８】
また、図１及び２は実施例１の集中状態評価システムの概略的構成要素を示しているが、実施例１に係る発明は、図５に示すようなフローで示される集中状態評価方法を含んでおり、また、同フローによる各段階をコンピュータ上で実行するための集中状態評価プログラムによって構成されても良いものである。
【実施例２】
【００２９】
実施例２の集中状態評価システムの構成を示すブロック図を図６に示す。
図６から分かるように、実施例２の集中状態評価システムは、実施例１の処理端末５が処理端末７に変更され、モニタ６に被験者が集中状態にあるか否かだけでなく、被験者の集中状態の質も表示できる点のみで異なっており、他の構成は実施例１の集中状態評価システムと全く同じである。
そのため、他の構成についての説明は省略し、実施例１と変わっていない構成には、実施例１と同じ番号を用いて説明することとする。
【００３０】
実施例２の集中状態評価システムが備える処理端末７は、バンドパスフィルタ７１、パラメータ算出手段７２、マハラノビス距離演算手段７３、マハラノビス距離判定手段７４、報知信号送信手段７５に加えて、標準偏差演算手段７６及び標準偏差判定手段７７を有している。
そして、バンドパスフィルタ７１、パラメータ算出手段７２、マハラノビス距離演算手段７３、マハラノビス距離判定手段７４については、実施例１の処理端末５が有しているバンドパスフィルタ５１、パラメータ算出手段５２、マハラノビス距離演算手段５３、マハラノビス距離判定手段５４と全く同じであるので、説明は省略する。
そこで、処理端末７における標準偏差演算手段７６、標準偏差判定手段７７及び報知信号送信手段７５について詳しく説明する。
【００３１】
（６）標準偏差演算手段７６を用いて、被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢ及びＣの標準偏差を求める。
【００３２】
（７）標準偏差判定手段７７を用いて、上記（６）で求めた被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢの標準偏差（以下「標準偏差Ｂ」という。）及び同期間におけるパラメータＣの標準偏差（以下「標準偏差Ｃ」という。）に基づいて集中状態の質を判定し、「高質」、「中質」及び「低質」のうちいずれか１つの標準偏差判定結果を出力する。
この判定は、タスク時におけるパラメータＢ及びＣの標準偏差が大きいときには、作業効率が上がる（集中状態の質が高い）という実験結果に基づいている（詳細については後述する）。
例えば、標準偏差Ｂが１４００以上で、かつ、標準偏差Ｃが３５以上であれば集中状態の質が高い（高質）と判定し、標準偏差Ｂが１４００以上又は標準偏差Ｃが３５以上であれば集中状態の質が中程度（中質）と判定し、標準偏差Ｂが１４００未満で、かつ、標準偏差Ｃが３５未満であれば集中状態の質が低い（低質）と判定して、いずれかの標準偏差判定結果を出力する。
ただし、集中状態の質を判定する標準偏差Ｂ及びＣの閾値は、タスクの種類や被験者の年齢や性別等によっても変化するので、判定対象を考慮して決定される。
そのため、標準偏差Ｂの閾値を第１特定値、標準偏差Ｃの閾値を第２特定値ということとする。
【００３３】
（８）報知信号送信手段７５は、報知信号送信手段５５と同様に、「距離小」の距離判定結果が出力された場合には、被験者が集中状態にある旨を表示させる「集中報知信号」を、「距離大」の距離判定結果が出力された場合には、被験者が集中状態にない旨を表示させる「非集中報知信号」を出力する。
さらに、標準偏差判定手段７７から「高質」の標準偏差判定結果が出力された場合には、被験者の集中状態が高質である旨を表示させる「高質報知信号」を、「中質」の標準偏差判定結果が出力された場合には、被験者の集中状態が中質である旨を表示させる「中質報知信号」を、「低質」の標準偏差判定結果が出力された場合には、被験者の集中状態が低質である旨を表示させる「低質報知信号」を出力する。
【００３４】
次に、標準偏差Ｂ及びＣと被験者の作業効率との関係に関する実験結果について説明する。
図７は、被験者毎の各タスク時におけるパラメータＢ及びＣのプロットと信頼楕円の様子を示すグラフである。
なお、実線は１００マス計算時の信頼楕円、破線はワード入力時の信頼楕円、点線は携帯アプリ時の信頼楕円を示し、●、○、■のプロットが、それぞれ１００マス計算、ワード入力、携帯アプリ時のパラメータＢ及びＣのデータを示している。
図７によれば、被験者やタスクの違いによってタスク時における信頼楕円の大きさや形が異なっていることが分かる。そして、信頼楕円の大きさや形の相違は、各被験者の各タスクにおける集中状態の違いを表しているものと考えられる。
【００３５】
被験者aは、携帯アプリ及び１００マス計算時についてはプロットが集中しており、ワード入力ではプロットのばらつきが大きくなっている。
被験者ｂ及びｃは、携帯アプリ時は１００マス計算及びワード入力時と比較してプロットがばらついており、信頼楕円のとる範囲が大きくなっている。
そして、被験者ｄは、プロットのまとまりはみられるものの、１００マス計算時の信頼楕円が最も大きくなっている。
【００３６】
ここで、表２に被験者ａ〜ｄの行った各タスクの作業結果又は経験を示す表である。
なお、１００マス計算については２分間における正答数、ワード入力については２分間におけるタイピング数、携帯アプリについては各被験者が１日に行う携帯アプリの平均的な時間を示している。
【表２】
2020146451.tif 000004
表２から、被験者ａは他の被験者と比べてワード入力のタイピング数が多い事が確認でき、被験者ｂ〜ｄは被験者４人の平均である１日１５０分よりも多い時間携帯アプリを行っていることがわかる。また、被験者ｄについては他の被験者よりも１００マス計算の正当数が多いことも確認できる。
【００３７】
また、表３に被験者毎の各タスク時におけるパラメータＢ及びＣの標準偏差を示す。
なお、網掛けは各タスクの中で一番大きい値となっていることを意味している。
【表３】
2020146451.tif 000005
被験者ａ〜ｄのプロットにはばらつきがあり、信頼楕円の形状が大きくなっているところに注目する。
まず、被験者aではワード入力時の標準偏差がパラメータＢ及びＣ共に最も大きくなっていることがわかる。
次に、被験者ｂ及びｃでは携帯アプリ時の標準偏差が高い値となっている。
そして、被験者ｄにおいては１００マス計算時の値が最も大きくなっていることが確認できる。
これらのことから、パラメータＢ及びＣのプロットにばらつきがあり、それらの標準偏差が高い値であれば、タスクの作業効率が高い又はそのタスクに習熟している（集中状態の質が高い）と評価でき、それらの標準偏差が低い値であれば、タスクの作業効率が低い又はそのタスクに慣れていない（集中状態の質が低い）と評価できることが分かる。
そして、実験結果によれば、標準偏差Ｂが１４００以上で、かつ、標準偏差Ｃが３５以上であるときには、作業効率が高いことが分かるので、例えば、標準偏差Ｂが１４００以上で、かつ、標準偏差Ｃが３５以上であれば集中状態の質が高い、標準偏差Ｂが１４００以上又は標準偏差Ｃが３５以上であれば集中状態の質が中程度、標準偏差Ｂが１４００未満で、かつ、標準偏差Ｃが３５未満であれば集中状態の質が低いと評価することとした。
【００３８】
実施例２の集中状態評価システムで利用されている集中状態評価方法をフロー図で示すと図８のようになり、基本的には実施例１の５つの段階（ａ）〜（ｅ）に、３つの段階（ｆ）〜（ｈ）を加えた次の８つの段階を有する。
（ａ）被験者から取得した４分間の脳波データから４〜３０Ｈｚ帯域の時系列データを抽出するデータ取得段階。
（ｂ）取り出された帯域の時系列データのうち１０秒間の時系列データの値と、修正Duffing振動子によるシミュレート値との誤差が最小となるように、パラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出するパラメータ算出段階。
（ｃ）１秒毎に算出されたパラメータＢ及びＣについて、マハラノビス距離を求める距離演算段階。
（ｄ）求められたマハラノビス距離が5.991より小さいか否かを判定し、「距離小」又は「距離大」の距離判定結果を出力する距離判定段階。
（ｅ）「距離小」の距離判定結果が出力された場合には、被験者が集中状態にある旨を表示させる「集中報知信号」を、「距離大」の距離判定結果が出力された場合には、被験者が集中状態にない旨を表示させる「非集中報知信号」を出力して、被験者が集中状態にあるか否かを報知する集中状態報知段階。
（ｆ）被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢ及びパラメータＣの標準偏差を求める標準偏差演算段階。
（ｇ）求められたパラメータＢの標準偏差が１４００（第１特定値）以上か否かと、パラメータＣの標準偏差が３５（第２特定値）以上か否かを判定し、標準偏差判定結果Ｂ及び標準偏差判定結果Ｃを出力する標準偏差判定段階。
（ｈ）出力された標準偏差判定結果Ｂ及び標準偏差判定結果Ｃに基づいて、タスク時における被験者の集中状態の質が高質である旨を表示させる「高質報知信号」、集中状態の質が中程度である旨を表示させる「中質報知信号」及び集中状態が低質である旨を表示させる「低質報知信号」のいずれかを出力し、被験者の集中状態の質を報知する質報知段階。
【００３９】
また、図１及び６は実施例２の集中状態評価システムの概略的構成要素を示しているが、実施例２に係る発明は、図８に示すようなフローで示される集中状態評価方法を含んでおり、また、同フローによる各段階をコンピュータ上で実行するための集中状態評価プログラムによって構成されても良いものである。
【００４０】
実施例１及び２の変形例を列記する。
（１）実施例１及び２のバンドパスフィルタ５１及び７１は、４〜３０Ｈｚ帯域の時系列データを抽出するものであったが、集中及びストレス時に出現すると言われるβ波（１３．０〜３０．０Ｈｚ）帯域の時系列データを抽出するものとしても良く、β波帯域とレム睡眠時に出現すると言われるθ波（４．０〜８．０Ｈｚ）帯域の時系列データ、又はβ波帯域と閉眼・リラックス時に出現すると言われるα波（８．０〜１３．０Ｈｚ）帯域の時系列データを抽出しても良い。
要するに、適宜注目帯域の時系列データを取り出せるバンドパスフィルタを備えていれば良い。
（２）実施例１及び２のパラメータ算出手段５２及び７２は、パラメータ同定に際して、窓幅を１０秒として１秒毎にパラメータＡ、Ｂ、Ｃ及びＤ0を算出したが、窓幅は１０秒に限らず、例えば５〜１５秒の範囲で適宜選択できる。ただし、各パラメータを算出する際の窓幅は、常に一定時間幅とする必要がある。
また、各パラメータを算出する頻度は１秒に限らず、判定に要する時間に応じて適宜調整し所定時間とすることができるが、例えば０．５秒から５秒程度である。
【００４１】
（３）実施例１及び２のマハラノビス距離判定手段５４及び７４は、マハラノビス距離が5.991より低い値となっているときに被験者は集中状態にあると判定したが、その閾値はパラメータＢ及びＣが９５％の確率で集中状態の群に属しているための条件として設定されたものであるから、集中状態の群に属している確率をさらに高くする場合には閾値を5.991より小さい値とし、集中状態の群に属している確率を低くしても良い場合には閾値を5.991より大きい値としても良い。
そして、設定する閾値（所定値）としては、4〜8程度が適当である。
（４）実施例１及び２ではモニタ６に被験者の集中状態に関する表示を行ったが、モニタ６に代えて色又は形状の異なるランプやＬＥＤ等を用いた表示としても良く、表示に代えてスピーカやブザー等を用いた音声による報知を行うようにしても良い。
また、実施例２では被験者の集中状態の質が高いか中程度か低いかの表示を行ったが、集中状態の質が高いか低いかのみを報知するようにしても良い。
【００４２】
（５）実施例１及び２では、マハラノビス距離演算手段５３を用いて、１秒毎に算出されたパラメータＢ及びＣについて、マハラノビス距離（マハラノビス二乗距離）を求め、マハラノビス距離判定手段５４を用いて、マハラノビス距離が5.991より小さいか否かを判定し、「距離小」又は「距離大」の距離判定結果を出力したが、マハラノビス距離演算手段５３に代えて最大マージンクラス分類器（サポートベクトルマシン）を用いるとともに、上記変形例（２）及び（３）のように所定時間毎に算出されたパラメータＢ及びＣについて、最大マージン超平面上の距離を求め、マハラノビス距離判定手段５４に代えて超平面距離判定手段を用いて、最大マージン超平面上の距離が所定値より小さいか否かを判定し、「距離小」又は「距離大」の距離判定結果を出力するようにしても良い。
そして、最大マージン超平面上の距離を用いる手法によれば、サンプルデータに対応して種々のカーネルを設定し、統計処理的により最大マージン超平面を設計することができるので、確率分布を仮定する必要が無くなる。すなわち、マハラノビス距離を用いる手法で行ったχ二乗分布の仮定が必要なくなるので、被験者の特性判別がより容易になる。
なお、特許請求の範囲においては、「マハラノビス距離演算手段」及び「最大マージンクラス分類器」に代えて「距離演算手段」を用い、「マハラノビス距離」及び「最大マージン超平面上の距離」に代えて「信頼区間の距離」を用い、「マハラノビス距離判定手段」及び「超平面距離判定手段」に代えて「距離判定手段」を用いている。
（６）実施例２では、標準偏差演算手段７６を用いて被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢ及びＣの標準偏差Ｂ及びＣを求め、標準偏差判定手段７７を用いて標準偏差Ｂ及びＣに基づく集中状態の質を判定し、「高質」、「中質」及び「低質」のうちいずれか１つの標準偏差判定結果を出力したが、標準偏差演算手段７６に代えて信頼楕円軸長演算手段を用い、被験者がタスクを行っている期間におけるパラメータＢ及びＣの信頼楕円の長軸長さ及び短軸長さを求め、標準偏差判定手段７７に代えて信頼楕円軸長判定手段を用いて信頼楕円の長軸長さ及び短軸長さに基づく集中状態の質を判定し、「高質」、「中質」及び「低質」のうちいずれか１つの信頼楕円軸長判定結果を出力するようにしても良い。
なお、特許請求の範囲においては、「標準偏差演算手段」及び「信頼楕円軸長演算手段」に代えて「ばらつき度演算手段」等を用い、「標準偏差Ｂ及びＣ」並びに「信頼楕円の長軸長さ及び短軸長さ」に代えて「第１演算値及び第２演算値」を用い、「標準偏差判定手段」及び「信頼楕円軸長判定手段」に代えて「ばらつき度判定手段」等を用い、「標準偏差判定結果」及び「信頼楕円軸長判定結果」に代えて「ばらつき度判定結果」を用いている。
【符号の説明】
【００４３】
１、２  生体電極      ３  脳波信号取得部      ４  脳波信号送信部
５、７  処理端末      ６  モニタ
５１、７１  バンドパスフィルタ      ５２、７２  パラメータ算出手段
５３、７３  マハラノビス距離演算手段
５４、７４  マハラノビス距離判定手段      ５５、７５  報知信号送信手段
７６  標準偏差演算手段      ７７  標準偏差判定手段
Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤ0  修正Duffing振動子におけるパラメータ
Ｐ、ａ、ｂ、ｃ、ｄ  被験者      Ｏ１、Ｆｐ１  生体電極の設置位置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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