(57)【要約】  覚醒度判定装置（１００）は、心拍検出部（１１０）が心拍信号を検出し、心拍間隔算出部（１２０）が心拍間隔を検出してスペクトル算出部（１３０）が心拍間隔の変動に対応するスペクトル密度を算出する。そして、ピーク周波数算出部（１４０）が極大周波数および極大周波数に対応するスペクトル密度となる極大スペクトル密度を算出し、覚醒度判定部（１７０）が極大周波数および極大スペクトル密度の変動傾向を基にして被験者が覚醒状態か否かを判定する。
2008065724.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定方法であって、
前記被験者から心拍の信号を示す心拍信号を検出して当該心拍信号を記憶装置に記憶する心拍信号検出工程と、
前記心拍信号の振幅ピークを検出し、該各振幅ピークの間隔を心拍間隔として検出する心拍間隔検出工程と、
前記心拍間隔検出工程によって検出された心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出し、当該スペクトルが極大となる周波数に基づいて覚醒度を判定する覚醒度判定工程と、
を含んだことを特徴とする覚醒度判定方法。
【請求項２】
前記覚醒度判定工程は、前記スペクトルが極大となる周波数を複数のクラスタに分類する分類工程と、前記クラスタに含まれる複数の周波数の代表値を判定する代表値判定工程と、前記代表値の変化および当該代表値の周波数に対応するスペクトルに基づいて覚醒度を判定する判定工程とを含んでいることを特徴とする請求項１に記載の覚醒度判定方法。
【請求項３】
前記判定工程は、極大となる周波数の低下および／または極大となる周波数に対応するスペクトルの大きさが上昇した場合に、覚醒度が低下したと判定することを特徴とする請求項２に記載の覚醒度判定方法。
【請求項４】
前記代表値判定工程は、クラスタに記憶された極大となる周波数のヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムに基づいて前記代表値を判定することを特徴とする請求項２または３に記載の覚醒度判定方法。
【請求項５】
前記スペクトルが極大となる周波数の変動を示したグラフを生成し、生成したグラフを出力するグラフ出力工程をさらに含んだことを特徴とする請求項１に記載の覚醒度判定方法。
【請求項６】
被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定プログラムであって、
前記被験者から心拍の信号を示す心拍信号を検出して当該心拍信号を記憶装置に記憶する心拍信号検出手順と、
前記心拍信号の振幅ピークを検出し、該各振幅ピークの間隔を心拍間隔として検出する心拍間隔検出手順と、
前記心拍間隔検出手順によって検出された心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出し、当該スペクトルが極大となる周波数に基づいて覚醒度を判定する覚醒度判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする覚醒度判定プログラム。
【請求項７】
前記覚醒度判定手順は、前記スペクトルが極大となる周波数を複数のクラスタに分類する分類手順と、前記クラスタに含まれる複数の周波数の代表値を判定する代表値判定手順と、前記代表値の変化および当該代表値の周波数に対応するスペクトルに基づいて覚醒度を判定する判定手順とを含んでいることを特徴とする請求項６に記載の覚醒度判定プログラム。
【請求項８】
前記判定手順は、極大となる周波数の低下および／または極大となる周波数に対応するスペクトルの大きさが上昇した場合に、覚醒度が低下したと判定することを特徴とする請求項７に記載の覚醒度判定プログラム。
【請求項９】
前記代表値判定手順は、クラスタに記憶された極大となる周波数のヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムに基づいて前記代表値を判定することを特徴とする請求項７または８に記載の覚醒度判定プログラム。
【請求項１０】
前記スペクトルが極大となる周波数の変動を示したグラフを生成し、生成したグラフを出力するグラフ出力手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項６に記載の覚醒度判定プログラム。
【請求項１１】
被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置であって、
前記被験者から心拍の信号を示す心拍信号を検出する心拍信号検出手段と、
前記心拍信号の振幅ピークを検出し、該各振幅ピークの間隔を心拍間隔として検出する心拍間隔検出手段と、
前記心拍間隔検出手段によって検出された心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出し、当該スペクトルが極大となる周波数に基づいて覚醒度を判定する覚醒度判定手段と、
を備えたことを特徴とする覚醒度判定装置。
【請求項１２】
前記覚醒度判定手段は、前記スペクトルが極大となる周波数を複数のクラスタに分類する分類手段と、前記クラスタに含まれる複数の周波数の代表値を判定する代表値判定手段と、前記代表値の変化および当該代表値の周波数に対応するスペクトルに基づいて覚醒度を判定する判定手段とを備えていることを特徴とする請求項１１に記載の覚醒度判定装置。
【請求項１３】
前記判定手段は、極大となる周波数の低下および／または極大となる周波数に対応するスペクトルの大きさが上昇した場合に、覚醒度が低下したと判定することを特徴とする請求項１２に記載の覚醒度判定装置。
【請求項１４】
前記代表値判定手段は、クラスタに記憶された極大となる周波数のヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムに基づいて前記代表値を判定することを特徴とする請求項１２または１３に記載の覚醒度判定装置。
【請求項１５】
前記スペクトルが極大となる周波数の変動を示したグラフを生成し、生成したグラフを出力するグラフ出力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１１に記載の覚醒度判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定方法および覚醒度判定プログラムに関し、特に、被験者の体調や、個人差の影響を受けることなく安定的に被験者の覚醒度を判定することができる覚醒度判定方法および覚醒度判定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者の眠気や覚醒度を計測する様々な方法が考案されている。眠気や覚醒度を計測する最も信頼性の高い方法は、脳波や脳内血流情報を用いる方法であるが、かかる方法は被験者への負担が大きく、病院や研究関連施設以外での利用は現実的ではなかった。【０００３】
一方、被験者に負担をかけることなく、被験者の眠気や覚醒度を計測する方法として、被験者の心拍（脈拍）信号を用いる方法がある。例えば、特許文献１では、心拍信号の覚醒時におけるピーク周波数を基準とし、このピーク周波数よりも被験者の心拍信号の周波数が低いか否かによって被験者の眠気度合いを評価する技術が公開されている。また、特許文献２では、心拍信号の低周波部分および高周波部分の強度や低周波部分と高周波部分との比によって被験者の覚醒度を評価する技術が公開されている。【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３５０７７３号公報
【特許文献２】特開平８−２９９４４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来の技術では、心拍信号を利用した場合に、被験者の覚醒度を安定的に判定することができないという問題があった。【０００６】
特許文献１では、心拍信号のピーク周波数の帯域により眠気度合いを判定しているが、心拍信号には個人差があり、被験者の体調によっても心拍信号のピーク周波数が大きく変動するため、眠気度合いを安定的に評価することができなかった。【０００７】
また、特許文献２では、低周波部分と高周波部分との比によって被験者の覚醒度を評価しているが、低周波と高周波との境界に個人差があると共に、体調による変動も大きいことから、かかる技術を汎用的に利用することができなかった。さらに、低周波部分と高周波部分とでは低周波部分のパワーが非常に大きいため、これらの比をとった場合、低周波部分の誤差が覚醒度の評価に大きな影響を与えてしまい、安定した評価を行うことができなかった。【０００８】
すなわち、被験者の体調や、個人差の影響を受けることなく安定的に被験者の覚醒度を判定することがきわめて重要な課題となっている。【０００９】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、被験者の体調や、個人差の影響を受けることなく安定的に被験者の覚醒度を判定することができる覚醒度判定方法および覚醒度判定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定方法であって、前記被験者から心拍の信号を示す心拍信号を検出して当該心拍信号を記憶装置に記憶する心拍信号検出工程と、前記心拍信号の振幅ピークを検出し、該各振幅ピークの間隔を心拍間隔として検出する心拍間隔検出工程と、前記心拍間隔検出工程によって検出された心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出し、当該スペクトルが極大となる周波数に基づいて覚醒度を判定する覚醒度判定工程と、を含んだことを特徴とする。【００１１】
また、本発明は、上記発明において、前記覚醒度判定工程は、前記スペクトルが極大となる周波数を複数のクラスタに分類する分類工程と、前記クラスタに含まれる複数の周波数の代表値を判定する代表値判定工程と、前記代表値の変化および当該代表値の周波数に対応するスペクトルに基づいて覚醒度を判定する判定工程とを含んでいることを特徴とする。【００１２】
また、本発明は、上記発明において、前記判定工程は、極大となる周波数の低下および／または極大となる周波数に対応するスペクトルの大きさが上昇した場合に、覚醒度が低下したと判定することを特徴とする。【００１３】
また、本発明は、上記発明において、前記スペクトルが極大となる周波数の変動を示したグラフを生成し、生成したグラフを出力するグラフ出力工程をさらに含んだことを特徴とする。【００１４】
また、本発明は、被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定プログラムであって、前記被験者から心拍の信号を示す心拍信号を検出して当該心拍信号を記憶装置に記憶する心拍信号検出手順と、前記心拍信号の振幅ピークを検出し、該各振幅ピークの間隔を心拍間隔として検出する心拍間隔検出手順と、前記心拍間隔検出手順によって検出された心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出し、当該スペクトルが極大となる周波数に基づいて覚醒度を判定する覚醒度判定手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、被験者から心拍の信号を示す心拍信号を検出して当該心拍信号を記憶装置に記憶し、心拍信号の振幅ピークを検出し、該各振幅ピークの間隔を心拍間隔として検出し、検出した心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出し、当該スペクトルが極大となる周波数に基づいて覚醒度を判定するので、被験者の体調や、個人差の影響を受けることなく安定的に被験者の覚醒度を判定することができる。【００１６】
また、本発明によれば、スペクトルが極大となる周波数を複数のクラスタに分類し、クラスタに含まれる複数の周波数の代表値を判定し、代表値の変化および代表値の周波数に対応するスペクトルに基づいて覚醒度を判定するので、被験者の覚醒度をより安定に判定することができる。【００１７】
また、本発明によれば、極大となる周波数の低下および／または極大となる周波数に対応するスペクトルの大きさが上昇した場合に、覚醒度が低下したと判定するので、被験者の覚醒度をより安定に判定することができる。【００１８】
また、本発明によれば、スペクトルが極大となる周波数の変動を示したグラフを生成し、生成したグラフを出力するので、このグラフを参照するユーザは被験者の覚醒状態を容易に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、心拍検出部が検出する心拍信号の一例を示す図である。
【図３】図３は、心拍間隔変動データを心拍間隔−時間平面上で示した図である。
【図４】図４は、周波数とスペクトル密度との関係を示す図である。
【図５】図５は、各極大周波数および各極大周波数に対応するスペクトル密度を時系列で表した図である。
【図６】図６は、クラスタリングデータ記憶部が記憶するクラスタリングデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、グラフ生成部が生成するグラフの一例を示す図である。
【図８】図８は、被験者の覚醒度の判定方法を説明するための説明図である。
【図９】図９は、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、脈派計を利用した場合の心拍信号を示す図である。
【図１１】図１１は、図１に示した覚醒度判定装置を構成するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【符号の説明】
【００２０】
３０    入力装置
３１    モニタ
３２    ＲＡＭ
３２ａ，３８ａ  クラスタリングデータ
３３    ＲＯＭ
３４    媒体読取装置
３５    ネットワークインターフェース
３６    心拍検出装置
３７    ＣＰＵ
３７ａ  覚醒度判定プロセス
３８    ＨＤＤ
３９    バス
３８ｂ  覚醒度判定プログラム
１００    覚醒度判定装置
１１０    心拍検出部
１２０    心拍間隔算出部
１３０    スペクトル算出部
１４０    ピーク周波数算出部
１５０    ピーク周波数クラスタリング部
１５０ａ  クラスタリングデータ記憶部
１６０    グラフ生成部
１７０    覚醒度判定部
１８０    出力部
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる覚醒度判定方法および覚醒度判定プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。
【実施例１】
【００２２】
まず、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の概要および特徴について説明する。本実施例１にかかる覚醒度判定装置は、被験者から心拍の信号（以下、心拍信号と表記する）を検出し、心拍信号の振幅ピークの間隔（以下、心拍間隔）を検出する。そして、覚醒度判定装置は、心拍間隔の変動に対するスペクトル密度を算出し、算出したスペクトル密度が極大となる周波数に基づいて覚醒度を判定する。【００２３】
このように、本実施例１にかかる覚醒度判定装置は、心拍間隔の変動に対するスペクトル密度を算出し、算出したスペクトル密度が極大となる周波数に基づいて覚醒度を判定するので、被験者の体調や、個人差の影響を受けることなく安定的かつ汎用的に被験者の覚醒度を評価することができる。【００２４】
心拍間隔は被験者の体調や各被験者によって固有の値を取るのではなく、心臓血管系の影響を受け、一拍毎にゆらいでいる。この心拍間隔のスペクトル密度は、生体の状態により変化する。生体の活動時（覚醒時）には交感神経が優位となっているが、リラックス時（例えば、睡眠移行時）には副交感神経が優位になる。【００２５】
交感神経は心拍数を上昇させて心筋の収縮性を高めるが、副交感神経は心拍数を減少させて心筋の収縮性を低下させるので、どちらかの交感神経（交換神経あるいは副交換神経）が優位になったかによって心拍間隔の変動が異なる。従って、心拍間隔の変動を解析することで、交感神経・副交感神経の優位性の変化を推測し、被験者の体調や個人差の影響を受けることなく覚醒度を安定に判定することができる。【００２６】
つぎに、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の構成について説明する。図１は、本実施例１にかかる覚醒度判定装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この覚醒度判定装置１００は、心拍検出部１１０と、心拍間隔算出部１２０と、スペクトル算出部１３０と、ピーク周波数算出部１４０と、ピーク周波数クラスタリング部１５０と、クラスタリングデータ記憶部１５０ａと、グラフ生成部１６０と、覚醒度判定部１７０と、出力部１８０とを備えて構成される。【００２７】
このうち、心拍検出部１１０は、被験者の心拍信号を検出する手段である。この心拍検出部１１０は、例えば、被験者に接触している電極に対して電圧を印加し、各電極の電位差から被験者の心拍信号を取得することができる。図２は、心拍検出部１１０が検出する心拍信号の一例を示す図である。心拍検出部１１０は、心拍信号のデータ（以下、心拍信号データ）を心拍間隔算出部１２０に出力する。【００２８】
心拍間隔算出部１２０は、心拍信号データに基づいて心拍信号の振幅ピークを検出し、検出したタイミングの間隔（以下、心拍間隔と表記する）を検出する手段である。図２を用いて心拍間隔算出部１２０の処理を説明する。同図に示すように、心拍間隔算出部１２０は、心拍信号の振幅が閾値以上となるポイントＲ、すなわち振幅ピークを検出し、検出した各ポイントＲの間隔（Ｒ−Ｒインターバルに対応する時間間隔）を算出する。心拍間隔算出部１２０は、算出した心拍間隔のデータ（以下、心拍間隔データと表記する）をスペクトル算出部１３０に出力する。なお、振幅ピークの検出方法は上述の方法に限るものではなく、例えば、心拍信号の微分係数が正から負に変わるゼロクロス点を使う方法、振幅波形につきパターンマッチングを行ってピークを検出する方法などを用いても構わない。【００２９】
スペクトル算出部１３０は、心拍間隔データを基にして心拍間隔の変動に対するスペクトル密度を算出する手段である。ここで、スペクトル算出部１３０の行う処理を具体的に説明すると、まず、スペクトル算出部１３０は、心拍間隔データを基にして、時間変化によって変動する心拍間隔のデータ（以下、心拍間隔変動データと表記する）を生成する。図３は、心拍間隔変動データを心拍間隔−時間平面上で示した図である。同図に示すように、心拍間隔は時間変化に伴って変動している。【００３０】
続いて、スペクトル算出部１３０は、心拍間隔変動データを基にして各周波数に対応するスペクトル密度を算出する。図４は、周波数とスペクトル密度との関係を示す図である。同図に示すように、スペクトル密度は複数の周波数において極大となっている。スペクトル算出部１３０は、算出したスペクトル密度と周波数との関係を示すデータ（以下、スペクトル密度データと表記する）をピーク周波数算出部１４０に出力する。【００３１】
なお、スペクトル算出部１３０がスペクトル密度を算出する方法はどのような方法を用いても構わないが、例えば、ＡＲ（Autoregressive）モデルを用いてスペクトル密度を算出することができる。ＡＲモデルは、非特許文献（佐藤俊輔、吉川昭、木竜徹、”生体信号処理の基礎”、コロナ社）などに開示されてあるように、ある時点の状態を過去の時系列データの線形和で表すモデルであり、フーリエ変換と比較して少ないデータ数でも明瞭な極大点が得られるという特徴がある。【００３２】
時系列ｘ（ｓ）のｐ次のＡＲモデルは、過去の値に対する重みであるＡＲ係数ａ（ｍ）および誤差項ｅ（ｓ）を用いて
【数１】
2008065724.tif 000003
によって表すことができる（理想的にはｅ（ｓ）はホワイトノイズである）。【００３３】
そして、ｐを同定次数、ｆsをサンプリング周波数、εpを同定誤差とし、
【数２】
2008065724.tif 000004
をｋ次のＡＲ係数とすると、スペクトル密度ＰAR（ｆ）は
【数３】
2008065724.tif 000005
によって表すことができる。スペクトル算出部１３０は、式（２）および心拍間隔変動データを基にして、スペクトル密度データを算出することができる。【００３４】
図１の説明に戻ると、ピーク周波数算出部１４０は、スペクトル密度データを基にしてスペクトル密度が極大となる周波数（以下、極大周波数と表記する）および極大周波数に対応するスペクトル密度（以下、極大スペクトル密度と表記する）を算出する手段である。ピーク周波数算出部１４０は、
【数４】
2008065724.tif 000006
となる周波数ｆを極大周波数として算出し、この極大周波数を式（２）に代入することによって極大スペクトル密度を得る。【００３５】
図５は、各極大周波数および各極大周波数に対応するスペクトル密度を時系列で表した図である。例えば、スペクトル算出部１３０が１０秒間隔でスペクトル密度データを算出している場合には、図５に示す時系列方向の点の間隔は１０秒間隔となる。ピーク周波数算出部１４０は、極大周波数および極大スペクトル密度のデータをピーク周波数クラスタリング部１５０に出力する。【００３６】
ピーク周波数クラスタリング部１５０は、極大周波数および極大スペクトル密度を複数のクラスタに分類し、クラスタリングデータ記憶部１５０ａに記憶させる手段である。クラスタリングデータ記憶部１５０ａは、各クラスタを記憶する記憶手段である。図６は、クラスタリングデータ記憶部１５０ａが記憶するクラスタリングデータのデータ構造の一例を示す図である。同図に示すように、このクラスタリングデータは、極大周波数が類似する（所定帯域に含まれる）極大周波数ごとに各クラスタに分類されており、それぞれの極大周波数には極大スペクトル密度が対応付けられている。このクラスタリングデータは、計測開始後一定時間の極大周波数および極大スペクトル密度のデータを取得して初期登録してもよいし、個人ごとに予め作成されたデータベースから個人固有の極大周波数および極大スペクトル密度のデータを基にして初期登録してもよい。【００３７】
また、各クラスタには、各クラスタに代表周波数および代表スペクトル密度が設定されている。代表周波数は、クラスタに含まれる極大周波数の代表値であり、代表スペクトル密度は、クラスタに含まれる極大スペクトル密度の代表値である。【００３８】
ピーク周波数クラスタリング部１５０は、代表周波数を、クラスタに含まれる極大周波数の平均によって算出することができ、代表スペクトル密度も、クラスタに含まれる極大スペクトル密度の平均によって算出することができる。【００３９】
ピーク周波数クラスタリング部１５０は、極大周波数のデータをピーク周波数算出部１４０から取得した場合に、取得した極大周波数と代表周波数とを比較し、極大周波数と代表周波数との差が最小となるクラスタにこの極大周波数および対応する極大スペクトル密度を登録する。なお、クラスタに登録可能な極大周波数の登録数の上限を超えた場合には、最も古い極大周波数のデータをクラスタリングデータから削除する。【００４０】
グラフ生成部１６０は、ピーク周波数クラスタリング部１５０から所定時間ごとに代表周波数および代表スペクトル密度（どのクラスタに対応する代表周波数および代表スペクトル密度でもよい；図６参照）を取得し、取得した代表周波数および代表スペクトル密度の関係をスペクトル密度−周波数平面上にプロットしたグラフを生成し、生成したグラフのデータを出力部１８０に出力する手段である。図７は、グラフ生成部１６０が生成するグラフの一例を示す図である。同図に示すように、時々刻々と代表周波数および代表スペクトル密度との関係は変化しており、かかる関係の変化をユーザが参照することによって被験者の覚醒度をユーザが判定することができる。【００４１】
図８は、被験者の覚醒度の判定方法を説明するための説明図である。同図に示すように、代表周波数および代表スペクトル密度の関係が左上（周波数が低下し、かつ、スペクトル密度が上昇する方向）に移行する際に、被験者が覚醒状態から睡眠状態に移行していると判定することができる。【００４２】
図１の説明に戻ると、覚醒度判定部１７０は、ピーク周波数クラスタリング部１５０から代表周波数および代表スペクトル密度（どのクラスタに対応する代表周波数および代表スペクトル密度でもよい；図６参照）を取得し、取得した代表周波数および代表スペクトル密度の変動傾向から被験者が覚醒状態か否かを判定する手段である。【００４３】
具体的に、覚醒度判定部１７０は、被験者に対する覚醒度の判定を開始した時点での代表周波数および代表スペクトル密度を基準値とし、その後にピーク周波数クラスタリング部１５０から出力される代表周波数および代表スペクトル密度とを比較して被験者が覚醒状態であるか否かを判定する。以下、基準値となる代表周波数および代表スペクトル密度をそれぞれ基準周波数および基準スペクトル密度と表記する。【００４４】
覚醒度判定部１７０は、基準周波数と代表周波数（ピーク周波数クラスタリング部によって新たに算出された代表周波数）とを比較する第１の判定処理と、基準スペクトル密度と（ピーク周波数クラスタリング部によって新たに算出された）代表スペクトル密度とを比較する第２の判定処理とを実行する。【００４５】
覚醒度判定部１７０は、第１の判定処理において、基準周波数よりも代表周波数が閾値以上低下した場合に、被験者は覚醒状態ではないとの判定を行う。以下、第１の判定処理において判定された判定結果を第１の判定結果と表記する。【００４６】
覚醒度判定部１７０は、第２の判定処理において、基準スペクトル密度よりも代表スペクトル密度が閾値以上上昇した場合に、被験者は覚醒状態ではないとの判定を行う。以下、第２の判定処理において判定された判定結果を第２の判定結果と表記する。【００４７】
覚醒度判定部１７０は、第１の判定結果および第２の判定結果の双方において被験者が覚醒状態ではないと判定した場合に、覚醒度判定部１７０は最終的に被験者が覚醒状態ではない（すなわち、被験者が眠気を感じている）と判定し、アラーム出力命令を出力部１８０に出力する。【００４８】
出力部１８０は、各種の情報を出力する出力手段であり、モニタ（あるいはディスプレイ、タッチパネル）やスピーカなどによって構成される。出力部１８０は、グラフ生成部１６０からグラフのデータを取得した場合には、かかるグラフをディスプレイに表示させる。また、出力部１８０は、覚醒度判定部１７０からアラーム出力命令を取得した場合には、スピーカからアラームを出力する。【００４９】
つぎに、本実施例１にかかる覚醒度判定装置１００の処理手順について説明する。図９は、本実施例１にかかる覚醒度判定装置１００の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、覚醒度判定装置１００は、心拍検出部１１０が検出した心拍信号データを心拍間隔算出部１２０が取得し（ステップＳ１０１）、心拍間隔を検出する（ステップＳ１０２）。【００５０】
そして、スペクトル算出部１３０は心拍間隔データを基にして各周波数に対応するスペクトル密度を算出し（ステップＳ１０３）、ピーク周波数算出部１４０はスペクトル密度が極大となる周波数を算出する（ステップＳ１０４）。【００５１】
続いて、ピーク周波数クラスタリング部１５０は、極大周波数をクラスタリングしてクラスタリングデータ記憶部１５０ａに記憶し（ステップＳ１０５）、覚醒度判定部１７０は、代表周波数および代表スペクトル密度の変動傾向から被験者が覚醒状態か否かを判定し（ステップＳ１０６）、出力部１８０が覚醒度判定部１７０の判定結果に基づいてアラームを出力する（ステップＳ１０７）。【００５２】
このように、覚醒度判定部１７０が代表周波数および代表スペクトル密度の変動傾向に基づいて被験者が覚醒状態か否かを判定するので、被験者の覚醒状態を安定的に判定することができる。【００５３】
上述してきたように、本実施例１にかかる覚醒度判定装置１００は、心拍検出部１１０が心拍信号を検出し、心拍間隔算出部１２０が心拍間隔を検出してスペクトル算出部１３０が心拍間隔の変動に対応するスペクトル密度を算出する。そして、ピーク周波数算出部１４０が極大周波数および極大スペクトル密度を算出し、覚醒度判定部１７０が極大周波数および極大スペクトル密度の変動傾向を基にして被験者が覚醒状態か否かを判定するので、被験者の体調や、個人差の影響を受けることなく安定的かつ汎用的に被験者の覚醒度を評価することができる。【００５４】
また、本実施例１にかかる覚醒度判定装置１００は、ピーク周波数クラスタリング部１５０が極大周波数を複数のクラスタに分類し、覚醒度判定部１７０が分類されたクラスタの代表値から被験者の覚醒度を判定するので、より安定的に被験者の覚醒度を判定することができる。
【実施例２】
【００５５】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例１以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよいものである。そこで、以下では実施例２として本発明に含まれる他の実施例を説明する。【００５６】
（１）心拍信号の検出
上述した実施例１では、心拍検出部１１０を、電極の電位差から心拍信号を検出する手段として説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、心拍検出部１１０は、被験者の心臓の鼓動を捕らえられるものであれば、心電計、脈波計、心音センサなどでもよい。図１０は、脈派計を利用した場合の心拍信号を示す図である。このような心拍信号を基に心拍間隔算出部１２０が心拍間隔を検出する場合には、心拍信号の振幅が最大となるタイミングを検出し、このタイミング間隔を心拍間隔として検出することができる。【００５７】
（２）クラスタの代表値
上述した実施例１では、ピーク周波数クラスタリング部１５０が、クラスタに記憶された各極大周波数の平均値をとり、かかる平均値を代表周波数としていたが、クラスタの代表値を算出する方法はこれに限定されるものではない。【００５８】
（３）覚醒状態の判定
上述した実施例１では、覚醒度判定部１７０が第１の判定結果および第２の判定結果の双方において被験者が覚醒状態でないと判定した場合に、覚醒度判定部１７０は最終的に被験者が覚醒状態ではないとしてアラーム出力命令を出力部１８０に出力していたがこれに限定されるものではない。覚醒度判定部１７０は、第１の判定結果あるいは第２の判定結果のいずれか一方において被験者が覚醒状態でないと判定した場合に、覚醒度判定部１７０は最終的に被験者が覚醒状態でないとしてアラーム出力命令を出力部１８０に出力してもよい。また、覚醒度判定部１７０は、単位時間当たりの心拍数のデータ（以下、心拍数データと表記する）を心拍検出部１１０から取得し、かかる心拍数データをさらに利用して被験者の覚醒状態を判定してもよい。例えば、覚醒度判定部１７０は、心拍数データから単位時間あたりの心拍数が閾値よりも低下し、かつ第１の判定結果および第２の判定結果において覚醒状態でないと判定した場合に、被験者は覚醒状態ではないと最終的に判定し、心拍数データから単位時間あたりの心拍数が閾値よりも上昇した場合に、覚醒状態であると判定することができる。このように、覚醒度判定部１７０が心拍数データをさらに利用して覚醒状態を判定することによって、より的確に被験者の覚醒状態を判定することができる。【００５９】
（４）グラフの生成
上述した実施例１では、グラフ生成部１６０が所定時間ごとに代表周波数および代表スペクトル密度を取得し、取得した代表周波数および代表スペクトル密度の関係をプロットしたグラフを生成していたがこれに限定されるものではなく、所定時間ごとに心拍数、代表周波数、代表スペクトル密度を取得し、取得した心拍数および代表周波数あるいは心拍数および代表スペクトル密度の関係をプロットしたグラフを生成して出力部１８０に出力してもよい。また、グラフ生成部１６０は、時間経過に伴ってプロットするラインの色を変化させてもよい。また、グラフ生成部１６０は、クラスタに記憶されているデータ数に応じてマーカの大きさもしくはラインの太さを変更してもよい。【００６０】
（５）カーナビゲーションとの連携
上述した実施例１の覚醒度判定装置１００と自動車などに搭載されるカーナビゲーションとを連携させることもできる。例えば、カーナビゲーションから取得可能な自動車の位置や道路状況と、代表周波数および代表スペクトル密度とを対応付けて記憶することで、被験者が覚醒状態となりやすい（あるいはなりにくい）自動車の環境を容易に解析することができる。なお、グラフ生成部１６０によって生成されるグラフをカーナビゲーションのモニタに出力してもよい。なお、カーナビゲーションの画面が、運転席側、助手席側の方向に２画面で表示可能である場合には、助手席側の画面のみにグラフ生成部１６０によって生成されるグラフを表示してもよい。このように、助手席側の画面のみにグラフを表示させることによって、運転者の不快感を軽減させることができると共に、助手席の乗客に安心感を与えることができる。【００６１】
（６）ピーク周波数算出部などの処理について
上述した実施例１のピーク周波数算出部１４０は、スペクトル密度データを基にしてスペクトル密度が極大となる極大周波数および極大周波数に対応するスペクトル密度（極大スペクトル密度）を算出していたが、これに限定されるものではなく、スペクトル密度データを基にしてスペクトル密度が極小となる極小周波数および極小周波数に対応するスペクトル密度（極小スペクトル密度）を算出し、ピーク周波数クラスタリング部１５０、グラフ生成部１６０、覚醒度判定部１７０が、極大周波数および極大スペクトル密度の代わりに極小周波数および極小スペクトル密度の値を用いて各種処理（グラフの生成、覚醒度の判定など）を実行してもよい。【００６２】
（７）システムの構成など
本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部あるいは一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。【００６３】
また、図示した覚醒度判定装置１００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部または任意の一部がＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。【００６４】
図１１は、図１に示した覚醒度判定装置１００を構成するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。このコンピュータは、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０、モニタ３１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）３３、各種プログラムを記録した記録媒体からプログラムを読み取る媒体読取装置３４、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェース３５、被験者の心拍を検出する心拍検出装置３６（心拍検出部１１０に対応）、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３７、および、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）３８をバス３９で接続して構成される。【００６５】
そして、ＨＤＤ３８には、上述した覚醒度判定装置１００の機能と同様の機能を発揮する覚醒度判定プログラム３８ｂが記憶されている。そして、ＣＰＵ３７が、覚醒度判定プログラム３８ｂをＨＤＤ３８から読み出して実行することにより、上述した覚醒度判定装置１００の機能部の機能を実現する覚醒度判定プロセス３７ａが起動される。この覚醒度判定プロセス３７ａは、図１に示した心拍間隔算出部１２０、スペクトル算出部１３０、ピーク周波数算出部１４０、ピーク周波数クラスタリング部１５０、グラフ生成部１６０、覚醒度判定部１７０に対応する。【００６６】
また、ＨＤＤ３８には、上述した覚醒度判定装置１００のクラスタリングデータ記憶部１５０ａに記憶されるデータに対応するクラスタリングデータ３８ａが記憶される。このクラスタリングデータ３８ａは、図６に示したクラスタリングデータに対応する。ＣＰＵ３７は、クラスタリングデータ３８ａをＨＤＤ３８に記憶するとともに、クラスタリングデータ３８ａをＨＤＤ３８から読み出してＲＡＭ３２に格納し、ＲＡＭ３２に格納されたクラスタリングデータ３２ａを利用して覚醒度判定処理を実行する。【００６７】
ところで、覚醒度判定プログラム３８ｂは、必ずしも最初からＨＤＤ３８に記憶させておく必要はない。たとえば、コンピュータに挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータの内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータに接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに覚醒度判定プログラム３８ｂを記憶しておき、コンピュータがこれらから覚醒度判定プログラム３８ｂを読み出して実行するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
以上のように、本発明にかかる覚醒度判定方法および覚醒度判定プログラムは、被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置等に有用であり、特に、安定的かつ汎用的に被験者の覚醒度を評価する必要に適している。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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