(57)【要約】  より精度の高い被験者の状態評価を行う。  状態評価装置のＣＰＵは、心拍センサで測定された連続した５０個のＲＲ間隔データ（ＲＲ１〜ＲＲ５０）を取得し、取得したＲＲ１〜ＲＲ５０の最大値と最小値を抽出する。次に、ＣＰＵは、解析用マップにおいて、抽出したＲＲ間隔データの最小値と最大値を両極とする領域範囲を設定し、この設定した領域範囲を最小値側から順に第１区分〜第６区分の６個の領域に区分する。ＣＰＵは、ＲＲ間隔の領域範囲と区間が設定された解析用マップと、先に取得した５０個のＲＲ間隔データを照らし合わせ、解析用マップの各区分に分布するＲＲ間隔データの変動係数をそれぞれ算出する。ＣＰＵは、解析用マップの第１区分に分布するＲＲ間隔データの変動係数と、第２区分に分布するＲＲ間隔データの変動係数とを比較し、その比較結果に基づいて被験者の状態を判定する。
2008114865.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心拍のＲ波間隔を示すＲＲ間隔データをＮ個取得するＲＲ間隔取得手段と、
前記取得したＮ個のＲＲ間隔データの最小値から第１の所定値までに分布するＲＲ間隔データの第１変動係数を算出する第１変動係数算出手段と、
前記第１の所定値から第２の所定値に分布するＲＲ間隔データの第２変動係数を算出する第２変動係数算出手段と、
前記算出した第１変動係数と第２変動係数との比較結果に基づいて被験者の状態を評価する状態評価手段と、
を具備したことを特徴とする状態評価装置。
【請求項２】
正常状態にある被験者のＲＲ間隔データに基づいて作成された基準特性データを取得する基準特性データ取得手段を備え、
前記状態評価手段は、前記第１変動係数と第２変動係数との比較結果、及び、前記基準特性データから求められる基準変動係数に基づいて、被験者の状態とその程度を評価することを特徴とする請求項１に記載の状態評価装置。
【請求項３】
前記基準特性データは、正常状態にある被験者のｎ個のＲＲ間隔データからなる標本に基づいて作成され、前記標本におけるＲＲ間隔データの分布範囲に基づく範囲要素と、前記標本におけるＲＲ間隔データの最小値から第３の所定値までの範囲に基づくＲＲ間隔データ要素と、前記標本におけるＲＲ間隔データの最小値から第４の所定値までの範囲に分布するＲＲ間隔データの前記基準変動係数との関係を示すことを特徴とする請求項２に記載の状態評価装置。
【請求項４】
前記算出した第１変動係数と第２変動係数とを比較し、前記第１変動係数と第２変動係数との差を示す変動係数変化量を算出する変動係数変化量算出手段と、
前記基準特性データにおいて、前記最小値から第１の所定値までの範囲に基づくＲＲ間隔データ要素、及び、前記取得したＲＲ間隔データの分布範囲に基づく範囲要素を当てはめた場合に特定される第１基準変動係数と、前記第１の所定値から第２の所定値までの範囲に基づくＲＲ間隔データ要素、及び、前記取得したＲＲ間隔データの分布範囲に基づく範囲要素を当てはめた場合に特定される第２基準変動係数との差を示す正常時変動係数変化量を算出する正常時変動係数変化量算出手段と、を備え、
前記状態評価手段は、前記算出した変動係数変化量と正常時変動係数変化量との比較結果に基づいて、被験者の状態とその程度を評価することを特徴とする請求項３に記載の状態評価装置。
【請求項５】
前記状態評価手段は、前記変動係数変化量から前記正常時変動係数変化量を減算した値から、被験者の状態の程度を評価することを特徴とする請求項４に記載の状態評価装置。
【請求項６】
前記基準特性データ取得手段は、近似関数で表現された基準特性データを取得し、
前記正常時変動係数変化量算出手段は、前記取得した基準特性データの近似関数に基づいて、前記正常時変動係数変化量を算出することを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の状態評価装置。
【請求項７】
前記取得したＮ個のＲＲ間隔データの最小値から最大値までの範囲を、最小値から順に、第１〜第ｎ区分に区分する区分手段を具備し、
前記第１変動係数算出手段は、前記区分した第１区分に分布するＲＲ間隔データの第１変動係数を算出し、
前記第２変動係数算出手段は、前記区分した第２区分に分布するＲＲ間隔データの第２変動係数を算出することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１の請求項に記載の状態評価装置。
【請求項８】
前記区分手段は、前記取得したＮ個のＲＲ間隔データの最小値から最大値までの範囲を、第１〜第５区分、又は、第１〜第６区分に等区分することを特徴とする請求項７記載の状態評価装置。
【請求項９】
前記状態評価手段は、
前記第１変動係数から前記第２変動係数を減算した値が、第１閾値から第２閾値の範囲にある場合、被験者が正常状態であると評価し、
前記第１変動係数から前記第２変動係数を減算した値が、前記第１閾値より小さい場合、被験者が緊張状態であると評価し、
前記第１変動係数から前記第２変動係数を減算した値が、前記第２閾値より大きい場合、被験者が弛緩状態であると評価することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１の請求項に記載の状態評価装置。
【請求項１０】
前記第１変動係数算出手段及び前記第２変動係数算出手段は、最尤分散に基づく標準偏差から前記第１変動係数及び第２変動係数を算出することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１の請求項に記載の状態評価装置。
【請求項１１】
ＲＲ間隔取得手段と、第１変動係数算出手段と、第２変動係数算出手段と、状態評価手段とを具備した状態評価装置に、
前記ＲＲ間隔取得手段が、心拍のＲ波間隔を示すＲＲ間隔データをＮ個取得するＲＲ間隔取得機能と、
前記第１変動係数算出手段が、前記取得したＮ個のＲＲ間隔データの最小値から第１の所定値までに分布するＲＲ間隔データの第１変動係数を算出する第１変動係数算出機能と、
前記第２変動係数算出手段が、前記第１の所定値から第２の所定値に分布するＲＲ間隔データの第２変動係数を算出する第２変動係数算出機能と、
前記状態評価手段が、前記算出した第１変動係数と第２変動係数との比較結果に基づいて被験者の状態を評価する状態評価機能と、
を実現させるためのコンピュータ読み取り可能な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、例えば、生体情報に基づいて被験者の状態を評価する状態評価装置及び状態評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
運転中のドライバの覚醒度、疲労や感情などの状態を、心拍や発汗などの生体情報を計測することで推定する技術が存在する。
例えば、特許文献１では、運転者の心拍数、心拍周期、呼吸数、呼吸周期の平均値に基づいて、運転者の身体状態を検出する技術が提案されている。
【特許文献１】特開平７−５９７５７号公報
【０００３】
また、時系列分析の手法の１つである移動平均法を用いて、心拍間隔の移動平均値や移動分散値に基づいて、被験者の状態推移を測定する技術が存在する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の装置をはじめ、従来は、心拍間隔の平均値や分散値に基づいて、被験者が、イライラ状態（緊張状態）、眠い状態（弛緩状態）又は正常状態であるかを判定していた。
しかし心拍間隔の平均値や分散値は、被験者の体型や体質などによって大きく異なるものである。そのため、従来のような、心拍間隔の平均値や分散値に基づく判定方法では、精度の高い状態判定を行うことが困難であった。
また、心拍間隔の移動平均値や移動分散値からは、被験者の状態変化を検出することができるが、状態変化後における被験者の状態を判定することはできなかった。例えば、被験者の状態がより緊張状態へ推移したことは検出できるが、正常状態から緊張状態へ推移したのか、緊張状態からさらに深い緊張状態へ推移したのかを判定することはできなかった。【０００５】
そこで、本発明は、より精度の高い被験者の状態評価を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）前記目的を達成するために、請求項１に記載の発明では、心拍のＲ波間隔を示すＲＲ間隔データをＮ個取得するＲＲ間隔取得手段と、前記取得したＮ個のＲＲ間隔データの最小値から第１の所定値までに分布するＲＲ間隔データの第１変動係数を算出する第１変動係数算出手段と、前記第１の所定値から第２の所定値に分布するＲＲ間隔データの第２変動係数を算出する第２変動係数算出手段と、前記算出した第１変動係数と第２変動係数との比較結果に基づいて被験者の状態を評価する状態評価手段と、を具備したことを特徴とする状態評価装置を提供する。
（２）請求項２に記載の発明では、正常状態にある被験者のＲＲ間隔データに基づいて作成された基準特性データを取得する基準特性データ取得手段を備え、前記状態評価手段は、前記第１変動係数と第２変動係数との比較結果、及び、前記基準特性データから求められる基準変動係数に基づいて、被験者の状態とその程度を評価することを特徴とする請求項１に記載の状態評価装置を提供する。
（３）請求項３に記載の発明では、前記基準特性データは、正常状態にある被験者のｎ個のＲＲ間隔データからなる標本に基づいて作成され、前記標本におけるＲＲ間隔データの分布範囲に基づく範囲要素と、前記標本におけるＲＲ間隔データの最小値から第３の所定値までの範囲に基づくＲＲ間隔データ要素と、前記標本におけるＲＲ間隔データの最小値から第４の所定値までの範囲に分布するＲＲ間隔データの前記基準変動係数との関係を示すことを特徴とする請求項２に記載の状態評価装置を提供する。
なお、請求項３では、例えば、前記ＲＲ間隔データ要素は、前記標本におけるＲＲ間隔データの最小値から第３の所定値までの範囲に分布するＲＲ間隔データの平均値であることが好ましい。
また、請求項３では、例えば、前記最小値から第３の所定値までの範囲と、前記最小値から第４の所定値までの範囲とは、一致することが好ましい。
（４）請求項４に記載の発明では、前記算出した第１変動係数と第２変動係数とを比較し、前記第１変動係数と第２変動係数との差を示す変動係数変化量を算出する変動係数変化量算出手段と、前記基準特性データにおいて、前記最小値から第１の所定値までの範囲に基づくＲＲ間隔データ要素、及び、前記取得したＲＲ間隔データの分布範囲に基づく範囲要素を当てはめた場合に特定される第１基準変動係数と、前記第１の所定値から第２の所定値までの範囲に基づくＲＲ間隔データ要素、及び、前記取得したＲＲ間隔データの分布範囲に基づく範囲要素を当てはめた場合に特定される第２基準変動係数との差を示す正常時変動係数変化量を算出する正常時変動係数変化量算出手段と、を備え、前記状態評価手段は、前記算出した変動係数変化量と正常時変動係数変化量との比較結果に基づいて、被験者の状態とその程度を評価することを特徴とする請求項３に記載の状態評価装置を提供する。
（５）請求項５に記載の発明では、前記状態評価手段は、前記変動係数変化量から前記正常時変動係数変化量を減算した値から、被験者の状態の程度を評価することを特徴とする請求項４に記載の状態評価装置を提供する。
（６）請求項６に記載の発明では、前記基準特性データ取得手段は、近似関数で表現された基準特性データを取得し、前記正常時変動係数変化量算出手段は、前記取得した基準特性データの近似関数に基づいて、前記正常時変動係数変化量を算出することを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の状態評価装置を提供する。
（７）請求項７に記載の発明では、前記取得したＮ個のＲＲ間隔データの最小値から最大値までの範囲を、最小値から順に、第１〜第ｎ区分に区分する区分手段を具備し、前記第１変動係数算出手段は、前記区分した第１区分に分布するＲＲ間隔データの第１変動係数を算出し、前記第２変動係数算出手段は、前記区分した第２区分に分布するＲＲ間隔データの第２変動係数を算出することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１の請求項に記載の状態評価装置を提供する。
（８）請求項８に記載の発明では、前記区分手段は、前記取得したＮ個のＲＲ間隔データの最小値から最大値までの範囲を、第１〜第５区分、又は、第１〜第６区分に等区分することを特徴とする請求項７記載の状態評価装置を提供する。
（９）請求項９に記載の発明では、前記状態評価手段は、前記第１変動係数から前記第２変動係数を減算した値が、第１閾値から第２閾値の範囲にある場合、被験者が正常状態であると評価し、前記第１変動係数から前記第２変動係数を減算した値が、前記第１閾値より小さい場合、被験者が緊張状態であると評価し、前記第１変動係数から前記第２変動係数を減算した値が、前記第２閾値より大きい場合、被験者が弛緩状態であると評価することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１の請求項に記載の状態評価装置を提供する。
（１０）請求項１０に記載の発明では、前記第１変動係数算出手段及び前記第２変動係数算出手段は、最尤分散に基づく標準偏差から前記第１変動係数及び第２変動係数を算出することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１の請求項に記載の状態評価装置を提供する。
（１１）請求項１１に記載の発明では、ＲＲ間隔取得手段と、第１変動係数算出手段と、第２変動係数算出手段と、状態評価手段とを具備した状態評価装置に、前記ＲＲ間隔取得手段が、心拍のＲ波間隔を示すＲＲ間隔データをＮ個取得するＲＲ間隔取得機能と、前記第１変動係数算出手段が、前記取得したＮ個のＲＲ間隔データの最小値から第１の所定値までに分布するＲＲ間隔データの第１変動係数を算出する第１変動係数算出機能と、前記第２変動係数算出手段が、前記第１の所定値から第２の所定値に分布するＲＲ間隔データの第２変動係数を算出する第２変動係数算出機能と、前記状態評価手段が、前記算出した第１変動係数と第２変動係数との比較結果に基づいて被験者の状態を評価する状態評価機能と、を実現させるためのコンピュータ読み取り可能な状態評価プログラムを提供する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、第１変動係数と第２変動係数との比較結果に基づいて、被験者の状態評価を行うことにより、より精度の高い被験者の状態判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態における状態評価装置及び周辺装置の構成を表した図である。
【図２】状態評価装置における被験者の状態評価処理の動作手順を示したフローチャートである。
【図３】解析対象である５０個のＲＲ間隔データの一例を示した図である。
【図４】解析用マップの一例を示した図である。
【図５】各区分における変動係数の算出結果の例を示した図である。
【図６】被験者が眠気を催しているときに測定した５０個のＲＲ間隔データの一例を示した図である。
【図７】図６に示す５０個のＲＲ間隔データに基づいて算出された各区分の変動係数の算出結果を示した図である。
【図８】ＲＲ間隔データの変動係数の傾向モデルの一例を示した図である。
【図９】第２実施形態における状態評価装置及び周辺装置の構成を示した図である。
【図１０】状態判定テーブルの一例を示した図である。
【図１１】基準特性データの一部を示した図である。
【図１２】第２実施形態における被験者の状態評価処理の動作手順を示したフローチャートである。
【図１３】緊張状態にある被験者の各区分における変動係数と、正常変動係数の例を示した図である。
【図１４】弛緩状態にある被験者の各区分における変動係数と、正常変動係数の例を示した図である。
【符号の説明】
【０００９】
１    状態評価装置
２    心拍センサ
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  入力装置
１５  出力装置
１６  記憶装置
１６１  心拍データ格納領域
１６２  判定結果格納領域
１６３  状態評価プログラム
１６４  状態判定閾値データ
１６５  基準特性データ
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の状態評価装置における好適な実施の形態について、図１から図１４を参照して詳細に説明する。
（１）実施形態の概要
本実施形態に係る状態評価装置では、連続したＮ個（例えば５０個）のＲＲ間隔データに基づいて、被験者が『正常状態』『緊張状態』『弛緩状態』のいずれの状態であるかを
判定する。
はじめに、状態評価装置のＣＰＵは、心拍センサで測定された、連続した５０個のＲＲ間隔データ（ＲＲ１〜ＲＲ５０）を取得し、取得したＲＲ１〜ＲＲ５０の最大値と最小値を抽出する。【００１１】
次に、ＣＰＵは、解析用マップにおいて、抽出したＲＲ間隔データの最小値と最大値を両極（両端）とする領域範囲を設定し、さらにこの設定した領域範囲をｎ個（例えば６個）の領域に区分する。詳しくは、解析用マップにおいて、設定したＲＲ間隔の領域範囲を最小値側から順に第１区分〜第６区分の領域に分割する。
続いて、ＣＰＵは、ＲＲ間隔の領域範囲と区間が設定された解析用マップと、先に取得した５０個のＲＲ間隔データ（ＲＲ１〜ＲＲ５０）を照らし合わせ、解析用マップの各区分に分布するＲＲ間隔データの変動係数をそれぞれ算出する。
なお、本実施形態では、最尤分散に基づく標準偏差から各区分におけるＲＲ間隔データの変動係数をそれぞれ算出する。
ＣＰＵは、解析用マップの第１区分に分布するＲＲ間隔データの変動係数と、第２区分に分布するＲＲ間隔データの変動係数とを比較する。【００１２】
そして、ＣＰＵは、第２区分の変動係数が第１区分の変動係数より大きく、その変動係数の差分が、第１の閾値で設定される所定の範囲を超える場合、被験者が『緊張状態』であると判定する。
ＣＰＵは、第２区分の変動係数が第１区分の変動係数より小さく、その変動係数の差分が、第２の閾値で設定される所定の範囲を超える場合、被験者が『弛緩状態』であると判定する。
ＣＰＵは、第２区分の変動係数と第１区分の変動係数との差分が、第１の閾値及び第２の閾値で設定される所定の範囲内である場合、被験者が『正常状態』であると判定する。
このように、本実施形態では、設定された解析用マップにおける第１区分の変動係数と第２区分の変動係数との比較結果に基づいて被験者の状態を判定する。【００１３】
また、被験者のより詳細な状態を判定するために、ＣＰＵは、算出した第１区分の変動係数と第２区分の変動係数に基づいて算出された変動係数変化量Ｓを、正常変動係数変化量Ｙと比較することによって状態指数Ｚを求める。
正常変動係数変化量Ｙは、正常な状態にある人間から収集したＲＲ間隔データの標本データに基づいて作成された、ＲＲ間隔データの平均値と変動係数との関係を示す基準特性データに基づいて求められる。
詳しくは、正常変動係数変化量Ｙは、被験者のＲＲ間隔データの第１区分に分布するＲＲ間隔データに対応する第１の正常変動係数Ｃstd１と、第２区分に分布するＲＲ間隔データに対応する第２の正常変動係数Ｃstd２とから求められる。
そして、ＣＰＵは、状態指数Ｚの範囲ごとに被験者の状態の程度が定義された判定テーブルを参照し、求められた状態指数Ｚに該当する被験者の状態の程度を特定する。【００１４】
（２）実施形態の詳細
（Ａ）第１実施形態
図１は、第１実施形態における状態評価装置１及び周辺装置の構成を表した図である。
状態評価装置１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、入力装置１４、出力装置１５、記憶装置１６を備えている。
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２や記憶装置１６に格納されている各種プログラムやデータに従って状態評価装置１を制御する中央演算処理装置であり、被験者の状態評価に関する種々の演算処理を行う。
ＲＯＭ１２は、状態評価装置１を機能させるための基本的なプログラムやパラメータなどが記憶された読み取り専用メモリである。
ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１の作業領域として機能する記憶領域であり、処理中のデータを一時的に記憶する。
入力装置１４は、状態評価装置１へコマンドやデータを入力する装置であり、例えば、被験者の情報を手入力する際に用いられるキーボードやマウスなどにより構成されている。
出力装置１５は、状態評価装置１の処理した結果を外部出力する装置であり、例えば、被験者の状態評価結果を表示出力するディスプレイや印字出力するプリンタなどで構成されている。【００１５】
記憶装置１６は、被験者の心拍データを格納する心拍データ格納領域１６１や、当該状態評価装置１における状態判定結果（状態評価結果）を格納する判定結果格納領域１６２を備えている。
また、記憶装置１６は、例えば、状態評価プログラム１６３など状態評価処理に関する種々のプログラム、また、例えば、状態判定閾値データ１６４など状態評価処理時に参照する各種データが格納されている。
本実施形態では、被験者に装着された心拍センサ２が測定（検出）した心拍データがリアルタイムに心拍データ格納領域１６１に保存されるように構成されている。
心拍センサ２は、血液を左心室から大動脈に送り出すときに生じるＲ波の間隔、つまりＲ波と次に生じるＲ波との時間隔（以下、ＲＲ間隔）を測定し、測定結果を測定時刻情報と共に出力する測定装置である。【００１６】
本実施形態では、心拍センサ２は、ＲＲ間隔の測定結果を測定時刻情報と共にＲＲ間隔データとして心拍データ格納領域１６１に出力するように構成されている。
なお、心拍センサ２の出力先は、心拍データ格納領域１６１に限定されるものではなく、例えば、心拍センサ２に装着可能なメモリスティックなどの外部記憶装置にＲＲ間隔データを出力し、この外部記憶装置を介して心拍データ格納領域１６１にＲＲ間隔データを取り込むようにしてもよい。また、心拍センサ２に無線通信機能を設けて無線通信によってＲＲ間隔データを状態評価装置１へ送信するようにしてもよい。【００１７】
次に、以上のように構成された状態評価装置１における被験者の状態の評価処理、詳しくは、被験者が正常状態、緊張状態、弛緩状態のいずれの状態であるかの判定処理の方法について説明する。
図２は、状態評価装置１における被験者の状態評価処理の動作手順を示したフローチャートである。
まず、ＣＰＵ１１は、被験者のＮ個のＲＲ間隔データを記憶装置１６における心拍データ格納領域１６１から取得する（ステップ１１）。本実施形態では、一例として５０個のＲＲ間隔データを取得する。
図３は、解析対象である５０個のＲＲ間隔データの一例を示した図である。
ＣＰＵ１１は、図３に示すような時系列に連続した５０個のＲＲ間隔データ（ＲＲ１〜ＲＲ５０）を心拍データ格納領域１６１から読み出し、ＲＡＭ１３に格納する。【００１８】
次に、ＣＰＵ１１は、取得した５０個のＲＲ間隔データのうちの最大値と最小値を抽出する（ステップ１２）。
ＣＰＵ１１は、例えば、図３に示す５０個のＲＲ間隔データを取得した場合、ＲＲ２２の６５０［ｍｓｅｃ］をＲＲ間隔データの最大値として抽出し、ＲＲ５の３５０［ｍｓｅｃ］をＲＲ間隔データの最小値として抽出する。そして、ＣＰＵ１１は、抽出した最大値と最小値のデータをＲＡＭ１３に格納する。
続いてＣＰＵ１１は、抽出した最大値と最小値のデータを用いて、特定の領域範囲と区間設定処理を行う（ステップ１３）。
ここでは、特定の領域範囲と区間を設定することにより、本実施形態におけるデータ解析で用いられる解析用マップを作成する。【００１９】
図４は、解析用マップの一例を示した図である。
ＣＰＵ１１は、抽出したＲＲ間隔データの最小値（３５０［ｍｓｅｃ］）と最大値（６５０［ｍｓｅｃ］）を両極とするＲＲ間隔の領域範囲、詳しくは、図４に示す解析用マップの横軸を設定する。
そして、ＣＰＵ１１は、設定したＲＲ間隔の範囲（横軸）をｎ個の領域に区分する。本実施形態では、一例としてＲＲ間隔の領域範囲を６つの領域に区分する。
詳しくは、ＣＰＵ１１は、図４に示すように、設定したＲＲ間隔の範囲を最小値側から順に第１区分、第２区分、第３区分、第４区分、第５区分、第６区分に区分（区間設定）する。【００２０】
本実施形態では、各区分の範囲幅（間隔領域）が全て等しくなるように等分割する。例えば、図４に示す解析用マップでは、最大値（６５０［ｍｓｅｃ］）から最小値（３５０［ｍｓｅｃ］）を減算した値（３００［ｍｓｅｃ］）を、区分数（６）で割った値（５０［ｍｓｅｃ］）を１つの区分幅とする。
なお、各区分の範囲幅の設定方法は、等分割設定に限定されるものではなく、例えば、各区分の設定幅を任意の値とするようにしてもよい。【００２１】
次に、ＣＰＵ１１は、設定した解析用マップ（図４）と、先に取得した５０個のＲＲ間隔データ（ＲＲ１〜ＲＲ５０）を照らし合わせて、解析用マップの第１区分〜第６区分の各区分に分布するＲＲ間隔データの変動係数をそれぞれ算出する（ステップ１４）。
ＣＰＵ１１は、算出したそれぞれの区分におけるＲＲ間隔データの変動係数をＲＡＭ１３に格納する。【００２２】
ここで、各区分に分布するＲＲ間隔データの変動係数の算出方法について説明する。
本実施形態は、被験者のある時点における状態を評価（判定）することを目的としている。そのため、短時間で、つまり、少ないデータ量で、被験者の状態をより適切に評価することができる標本分散である最尤分散に基づく標準偏差から変動係数を算出する方法を用いる。
ｎ個のＲＲ間隔データをｘ1、ｘ2、ｘ3…ｘnとし、その標本平均を［ｘ］で表した場合、（［ｘ］−ｘi）の２乗の平均値が、そのｎ個のデータの標本平均に基づく分散値ｓ2であり、分散値ｓ2は次の数式で表される。
ｓ2＝｛Σ（［ｘ］−ｘi）2｝／ｎ  …（１）
但し、上式（１）におけるΣによる加算範囲は、ｉ＝１〜ｎとする。
変動係数Ｃは、標準偏差ｓを標本平均［ｘ］で割ったものである。また、標準偏差ｓは、分散値ｓ2の平方根の値として計算される。
従って、分散値ｓ2の平方根を標本平均［ｘ］で割ることにより変動係数Ｐが求められる。【００２３】
なお、本実施形態では、最尤分散に基づく標準偏差から変動係数を算出する方法を用いているが、変動係数を算出する方法はこれに限定されるものではない。
例えば、分散値が次の数式で表される普遍分散に基づく標準偏差から変動係数を算出するようにしてもよい。
ｓ2＝｛Σ（［ｘ］−ｘi）2｝／（ｎ−１）  …（２）
但し、上式（２）におけるΣによる加算範囲は、ｉ＝１〜ｎとする。【００２４】
次に、ＣＰＵ１１は、算出した第１区分におけるＲＲ間隔データの変動係数（以下、第１の変動係数とする）から、第２区分におけるＲＲ間隔データの変動係数（以下、第２の変動係数とする）を減算する（ステップ１５）。ＣＰＵ１１は、その減算結果をＲＡＭ１３に格納する。
ＣＰＵ１１は、減算結果が所定の第１の閾値、詳しくは「−０．００１」より小さいか否かを判断する（ステップ１６）。
減算結果が所定の第１の閾値「−０．００１」より小さい場合（ステップ１６；Ｙ）、ＣＰＵ１１は、５０個のＲＲ間隔データ（ＲＲ１〜ＲＲ５０）の測定期間における被験者の状態を『緊張状態』であると判断（評価）する（ステップ１７）。そしてＣＰＵ１１は、その評価結果を記憶装置１６の判定結果格納領域１６２に格納した後、状態評価処理を終了する。
なお、『緊張状態』とは、心が張りつめている状態、神経が高ぶってイライラしている状態を示す。【００２５】
減算結果が所定の第１の閾値「−０．００１」より大きい場合（ステップ１６；Ｎ）、ＣＰＵ１１は、減算結果が所定の第２の閾値、詳しくは「＋０．００２」より大きいか否かを判断する（ステップ１８）。
減算結果が所定の第２の閾値「＋０．００２」より大きい場合（ステップ１８；Ｙ）、ＣＰＵ１１は、測定期間における被験者の状態を『弛緩状態』であると判断（評価）し（ステップ１９）、その評価結果を判定結果格納領域１６２に格納した後、状態評価処理を終了する。
なお、『弛緩状態』とは、精神が漫然としている状態、眠気を催している状態を示す。【００２６】
一方、減算結果が所定の第２の閾値「＋０．００２」より小さい場合（ステップ１８；Ｎ）、つまり、減算結果が所定の第１の閾値「−０．００１」以上、所定の第２の閾値「＋０．００２」以下の範囲である場合、ＣＰＵ１１は、測定期間における被験者の状態を『正常状態』であると判断（評価）し（ステップ２０）、その評価結果を判定結果格納領域１６２に格納した後、状態評価処理を終了する。
なお、ＣＰＵ１１は、減算結果を照合する際に、記憶装置１６に格納されている状態判定閾値データ１６４から第１の閾値及び第２の閾値を読み出して処理を行う。状態判定閾値データ１６４の閾値データは、ＲＲ間隔データの測定環境や、被験者の特性、状態判定精度などに基づいて任意に設定可能である。【００２７】
図５（ａ）〜（ｃ）は、各区分における変動係数の算出結果の例を示した図である。
本実施形態では、図５（ａ）に示すように、第２の変動係数が第１の変動係数より大きく、その変動係数の差分が、第１の閾値で設定される所定の範囲を超える場合、被験者が『緊張状態』であると判定する。
また、図５（ｂ）に示すように、第２の変動係数が第１の変動係数より小さく、その変動係数の差分が、第２の閾値で設定される所定の範囲を超える場合、被験者が『弛緩状態』であると判定する。
そして、図５（ｃ）に示すように、第２の変動係数と第１の変動係数との差分が、第１の閾値及び第２の閾値で設定される所定の範囲内である場合、被験者が『正常状態』であると判定する。
このように、本実施形態では、第１の変動係数と第２の変動係数との比較結果に基づいて被験者の状態を判定するように構成されている。【００２８】
上述した本実施形態では、解析用マップの生成時に、ＲＲ間隔の領域範囲を６つの領域に区分した場合について説明したが、ＲＲ間隔の領域範囲の区分数は、これに限定されるものではない。
次に、解析用マップの生成時におけるＲＲ間隔の領域範囲の区分数を変化させた場合の例を示す。
図６は、被験者が眠気を催しているときに測定した５０個のＲＲ間隔データの一例を示した図である。
図７（ａ）〜（ｅ）は、図６に示す５０個のＲＲ間隔データに基づいて算出された各区分の変動係数の算出結果を示した図である。
なお、図７（ａ）は、解析用マップにおけるＲＲ間隔の範囲（横軸）を３つの領域に区分した場合における各区分の変動係数の算出結果を示し、図７（ｂ）〜（ｅ）は、それぞれ、解析用マップにおけるＲＲ間隔の範囲（横軸）を４つ、５つ、６つ、７つの領域に区分した場合における各区分の変動係数の算出結果を示す。【００２９】
図７（ａ）〜（ｅ）から分かるように、いずれの場合においても、第１の変動係数は、第２の変動係数よりも大きくなっている。即ち、いずれの場合においても、第１の変動係数と第２の変動係数との比較結果から、被験者が『弛緩状態』であると判定される。
つまり、解析用マップにおけるＲＲ間隔の範囲（横軸）の区分数を３つに減らした場合においても、７つに増やした場合においても、被験者が『弛緩状態』であると適切に判定することができる。
なお、本実施形態に係るＲＲ間隔データに基づく被験者の状態評価処理においては、ＲＲ間隔データのサンプル数、ＲＲ間隔データの測定時間、ＣＰＵ１１における処理速度、心拍データの解析精度などを考慮して、解析用マップにおけるＲＲ間隔の範囲（横軸）を５つ又は６つの領域に区分する方法を採用することが好ましい。【００３０】
また、各区分の範囲幅の設定方法は、等分割設定に限定されるものではなく、各区分の設定幅を任意の値とするようにしてもよい。
ここで、ＲＲ間隔の領域範囲を第１区分〜第３区分の３つに区分した場合について考える。第１区分及び第２区分の各範囲幅を、全範囲を３等分した場合における１区分の範囲幅よりも小さく設定し、そして、全範囲から第１区分及び第２区分の範囲幅を引いた残りの領域を第３区分の範囲幅に設定するようにしてもよい。
各区分における範囲幅の比が、例えば、第１区分：第２区分：第３区分＝１：１：４となるように設定してもよい。
但し、適切な変動係数の比較結果を得るために、第１区分と第２区分と範囲幅は、等しく設定することが好ましい。【００３１】
上述したように、本実施形態によれば、Ｎ個（例えば５０個）のＲＲ間隔データに基づいて、容易に被験者の状態を評価（判定）することができる。
図８は、ＲＲ間隔データの変動係数の傾向モデルの一例を示した図である。
ＲＲ間隔の平均値や分散値は、被験者の体型や体質などによって異なるものである。しかしながら、ＲＲ間隔（平均値）の大きさと、ＲＲ間隔の変動係数との間には、図８に示すような、特定の傾向（関係）が存在する。つまり、ＲＲ間隔の平均値が小さい傾向の被験者であっても、大きい傾向の被験者であっても、被験者の状態と変動係数との間には特定の傾向（関係）がある。
そこで、本実施形態の状態評価装置１は、このような傾向特性に基づいて、被験者の状態を評価するように構成されている。【００３２】
従来のＲＲ間隔データの分散値に基づく状態の評価手法では、測定データが少ない場合、即ち、データの測定時間が短い場合、被験者が『正常状態』『緊張状態』『弛緩状態』のいずれの状態にあるかを適切に判定することは困難であった。
しかしながら本実施形態では、短い測定時間で、つまり、少ないデータ量で、被験者が『正常状態』『緊張状態』『弛緩状態』のいずれの状態にあるかを適切に判定することができる。本実施形態で説明したように、例えば、５０個のＲＲ間隔データを用いた場合には、わずか数十秒の間に測定（採取）したデータに基づいて被験者の状態を判定することができる。【００３３】
なお、より短い時間、例えば、十秒程度で被験者の状態の判定をする場合には、例えば、解析対象とするＲＲ間隔データ数を１０〜２０個程度、区分数を３つ程度に設定して処理を行う。
一方、状態判定を出力するまでの時間に余裕がある場合、例えば、２分程度で被験者の状態の判定をする場合には、解析対象とするＲＲ間隔データ数を、例えば、１００〜１５０個程度に設定して処理を行う。
このように、解析対象とするＲＲ間隔データ数（Ｎ個）の値は、任意に変更することができる。【００３４】
また、本実施形態では、判定（評価）結果として、被験者が『正常状態』『緊張状態』『弛緩状態』のいずれの状態にあるかを出力するように構成されているが、判定結果はこれに限定されるものではない。例えば、被験者が、『正常状態』であるか否かのみを判定するようにしても、被験者が『緊張状態』であるか否かのみを判定するようにしても、また、被験者が『弛緩状態』であるか否かのみを判定するようにしてもよい。【００３５】
上述した本実施形態に係る状態評価装置１は、運転支援装置に組み込んで、車両の運転者の状態を評価する装置として用いるようにしてもよい。
この場合、運転者に心拍センサ２を装着してリアルタイムに運転者の状態を判定する。そして、運転者の状態の判定結果（評価結果）に基づいて、適切な運転支援処理を施すように構成する。
例えば、運転者が『緊張状態』であると判定された場合には、例えば、振動マッサージ装置を作動させたり、酸素濃度調節装置を作動させて室内の酸素濃度を上げたりなどの制御を行う。
また、運転者が『弛緩状態』であると判定された場合には、運転支援装置においてリフレッシュモードを作動させ、例えば、アラーム（警告）装置の警告音を早いテンポで鳴動させたり、振動警告装置を作動させたり、また、冷気噴射装置を作動させたりなどの制御を行う。【００３６】
（Ｂ）第２実施形態
第１実施形態では、第１の変動係数から第２の変動係数を減算した値（以下、変動係数変化量Ｓとする）に基づいて、被験者が『緊張状態』、『弛緩状態』、『正常状態』のうちのいずれの状態にあるかを判定する方法について説明した。
第２実施形態では、変動係数変化量Ｓを、正常状態の被験者のＲＲ間隔データの統計データと比較することによって、さらに詳細な被験者の状態を判定する方法について説明する。【００３７】
図９は、第２実施形態における状態評価装置１’及び周辺装置の構成を示した図である。
なお、第２実施形態では、上述した第１実施形態と重複する構成について同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。
第２実施形態では、記憶装置１６’には、状態判定閾値データ１６４’として、状態判定テーブルが格納されている。
図１０は、状態判定テーブルの一例を示した図である。
図１０に示すように、状態判定テーブルは、後述する状態指数Ｚの範囲（閾値条件）と、被験者の状態との対応関係を示した参照テーブルである。
状態判定テーブルには、状態指数Ｚの範囲別に、７つの被験者の状態が対応付けられている。詳しくは、状態指数Ｚの範囲別に、かなり眠い（弛緩状態：強）、眠い（弛緩状態：中）、少し眠い（弛緩状態：弱）、ふつう（正常状態）、少しイライラ（緊張状態：弱）、イライラ（緊張状態：中）、かなりイライラ（緊張状態：強）が対応付けられている。【００３８】
なお、第２実施形態では、状態判定テーブルに状態指数Ｚの範囲別に７つの被験者の状態が対応付けられているが、状態判定テーブルにおける被験者の状態の定義方法はこれに限定されるものではない。
例えば、弛緩状態及び緊張状態における程度を２段階に分けて定義するようにしても、また、さらに弛緩状態及び緊張状態における程度の種別を細分化して定義するようにしてもよい。【００３９】
また、図９に示すように、状態評価装置１’の記憶装置１６’には、基準特性データ１６５が格納されている。
基準特性データ１６５は、正常な状態にある被験者（以下、正常被験者とする）から採取されたＮ個のＲＲ間隔データ（以下、ＲＲ間隔データ標本とする）の統計結果に基づいて作成された、正常被験者のＲＲ間隔データの変動係数の分布特性を示したデータである。
詳しくは、基準特性データ１６５は、ＲＲ間隔データ標本におけるＲＲ間隔データの分布範囲に基づく“範囲要素”と、ＲＲ間隔データ標本におけるＲＲ間隔データの最小値から第１の所定値までの範囲に基づく“ＲＲ間隔データ要素”と、ＲＲ間隔データ標本におけるＲＲ間隔データの最小値から第２の所定値までの範囲に分布するＲＲ間隔データの“変動係数”との関係を示したデータである。
なお、基準特性データ１６５では、第１の所定値、及び第２の所定値を一致させることにより、変動係数の分布特性の収束精度をより向上させることができる。【００４０】
第２実施形態では、基準特性データ１６５の“範囲要素”としてＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗを採用し、また、“ＲＲ間隔データ要素”としてＲＲ間隔データの平均値を採用した場合を例に説明する。
また、第２実施形態では、基準特性データ１６５の一例として、ＲＲ間隔データの平均値と変動係数との関係を、ＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗ別に示したデータを用いて説明する。【００４１】
第２実施形態において、基準特性データ１６５の“ＲＲ間隔データ要素”となるＲＲ間隔データの平均値は、ＲＲ間隔データ標本の最大値と最小値を両極とするＲＲ間隔の領域範囲を、最小値側から順に第１〜第ｎ区分に区分した場合における第１区分に分布するＲＲ間隔データの平均値を示す。なお、第２実施形態では、第１実施形態における被験者の状態判定処理と同様に、一例としてＲＲ間隔の領域範囲を６つの領域に区分する場合について説明する。
基準特性データ１６５の“範囲要素”となるＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗは、ＲＲ間隔データ標本の最大値と最小値を両極とするＲＲ間隔の領域範囲を、最小値側から順に第１〜第ｎ区分に区分した場合における第１区分の幅を示す。例えば、第１区分が３５０ｍｓｅｃ〜４００ｍｓｅｃである場合、基準特性データ１６５におけるＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗは、５０ｍｓｅｃとなる。
また、基準特性データ１６５の“変動係数”は、ＲＲ間隔データ標本の最大値と最小値両極とするＲＲ間隔の領域範囲を、最小値側から順に第１〜第ｎ区分に区分した場合における第１区分に分布するＲＲ間隔データの変動係数を示す。【００４２】
図１１は、基準特性データ１６５の一部を示した図である。
なお、図１１は、ＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗが、３４ｍｓｅｃ、６８ｍｓｅｃ、１１３ｍｓｅｃにおけるＲＲ間隔データの平均値と変動係数との関係を示す特性曲線を抜粋して示したものである。
図１１に示すように、平常被験者におけるＲＲ間隔データの変動係数には、ＲＲ間隔データの平均値が大きくなるにつれて減少する傾向が、ＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗの範囲に共通して現れる。【００４３】
通常、正常被験者のＲＲ間隔データの平均値と分散値との関係には、個人差が存在するものである。
しかしながら、正常被験者のＲＲ間隔データの平均値と変動係数との関係は、図１１に示すような特性曲線に収束することが、収集した多くの実験（実測）データの統計値から判明した。
そこで、第２実施形態における状態評価装置１’では、このような特定の傾向を示す基準特性データ１６５から、個人差を超えた（万人に共通の）変動係数の基準値（基準変動値）を求め、この値に基づいて被験者の状態の程度を判定する。
なお、正常被験者のＲＲ間隔データの変動係数は、第１実施形態で説明した最尤分散に基づく標準偏差、又は、普遍分散に基づく標準偏差に基づいて算出する。【００４４】
次に、基準特性データ１６５を用いた被験者の状態判定方法について説明する。
図１２は、第２実施形態における被験者の状態評価処理の動作手順を示したフローチャートである。
図１２に示す、ステップ２１〜２４の処理は、第１実施形態（図２）における状態評価処理のステップ１１〜１４で説明した処理内容と同じであるため、説明を省略する。
ＣＰＵ１１は、ステップ２４の処理において算出された、第１の変動係数Ｃ１と、第２の変動係数Ｃ２との差である変動係数変化量Ｓを算出する（ステップ２５）。
ここでは、第１の変動係数Ｃ１から第２の変動係数Ｃ２を減算し、この減算値を変動係数変化量Ｓとする。即ち、変動係数変化量Ｓは、次式で表される。
変動係数変化量Ｓ＝第１の変動係数Ｃ１−第２の変動係数Ｃ２【００４５】
次に、ＣＰＵ１１は、判定（評価）対象となる被験者のＲＲ間隔データの第１区分に分布するＲＲ間隔データの平均値［ｘ１］に対応する第１の正常変動係数Ｃstd１と、第２区分に分布するＲＲ間隔データの平均値［ｘ２］に対応する第２の正常変動係数Ｃstd２との差である正常変動係数変化量Ｙを算出する（ステップ２６）。
ここでは、第１の正常変動係数Ｃstd１から第２の正常変動係数Ｃstd２を減算し、この減算値を正常変動係数変化量Ｙとする。即ち、正常変動係数変化量Ｙは、次式で表される。
正常変動係数変化量Ｙ＝第１の正常変動係数Ｃstd１−第２の正常変動係数Ｃstd２【００４６】
ここで、第１の正常変動係数Ｃstd１、第２の正常変動係数Ｃstd２の導出方法について説明する。
まず、ＣＰＵ１１は、判定（評価）対象となる被験者のＲＲ間隔データの第１区分の幅を求める。各区分における範囲幅の比が等しい場合には、取得した５０個のＲＲ間隔データの最大値ＲＲｍａｘから最小値ＲＲｍｉｎを減算した値を区分数で割ることによって、第１区分の幅を求めることができる。
そして、ＣＰＵ１１は、基準特性データ１６５（図１１）から、求められた第１区分の幅に該当するＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗの特性曲線（正常被験者のＲＲ間隔データの平均値と変動係数との関係を示す曲線）を特定する。【００４７】
ＣＰＵ１１は、特定された特性曲線において、被験者のＲＲ間隔データの第１区分に分布するＲＲ間隔データの平均値［ｘ１］を、『ＲＲ間隔データの平均値』にとった場合の変動係数の値を求める。そして、この変動係数の値を第１の正常変動係数Ｃstd１とする。
同様に、ＣＰＵ１１は、特定された特性曲線において、被験者のＲＲ間隔データの第２区分に分布するＲＲ間隔データの平均値［ｘ２］を、『ＲＲ間隔データの平均値』にとった場合の変動係数の値を求め、この変動係数の値を第２の正常変動係数Ｃstd２とする。
このようにして、第１の正常変動係数Ｃstd１、第２の正常変動係数Ｃstd２を基準特性データ１６５から特定する。【００４８】
続いて、ＣＰＵ１１は、変動係数変化量Ｓと、正常変動係数変化量Ｙとの差である状態指数Ｚを算出する（ステップ２７）。
ここでは、変動係数変化量Ｓから正常変動係数変化量Ｙを減算し、この減算値を状態指数Ｚとする。即ち、状態指数Ｚは、次式で表される。
状態指数Ｚ＝変動係数変化量Ｓ−正常変動係数変化量Ｙ【００４９】
ここで、変動係数変化量Ｓと正常変動係数変化量Ｙとの差で示される状態指数Ｚについて説明する。
図１３は、緊張状態にある被験者の各区分における変動係数と、正常変動係数の例を示した図である。
図１４は、弛緩状態にある被験者の各区分における変動係数と、正常変動係数の例を示した図である。
被験者が緊張状態にある場合には、変動係数変化量Ｓは、“−（ｂ＋ａ＋ｃ）”で示され、正常変動係数変化量Ｙは、“ａ”で示される。この場合の、状態指数Ｚは、“−（ｂ＋２ａ＋ｃ）”となる。ここで“ｂ＋２ａ＋ｃ”が被験者の状態の程度を示し、これに係る負符号（−）が緊張状態であることを示す。
同様に、被験者が弛緩状態にある場合には、変動係数変化量Ｓは、“ｂ＋ａ＋ｃ”で示され、正常変動係数変化量Ｙは、“ａ”で示される。この場合の、状態指数Ｚは、“＋（ｂ＋ｃ）”となる。ここで“ｂ＋ｃ”が被験者の状態の程度を示し、これに係る正符号（＋）が弛緩状態であることを示す。
このように、状態指数Ｚは、基準特性データ１６５に基づいて相対的に求められる被験者の状態とその程度を示す。【００５０】
そして、ＣＰＵ１１は、算出された状態指数Ｚを状態判定テーブルと照合することによって、被験者の状態を判定し（ステップ２８）、処理を終了する。
このように第２実施形態によれば、状態指数Ｚを求めることにより、『緊張状態』、『弛緩状態』、『正常状態』という大まかな状態判定より細かなレベルでの、被験者の状態判定を実現することができる。
第１実施形態では、変動係数変化量Ｓから被験者が『緊張状態』又は『弛緩状態』のいずれの傾向にあるかを判断することができる。しかし、被験者のＲＲ間隔データの平均値と分散値との関係には個人差があるため、変動係数変化量Ｓから、絶対的に被験者の状態の程度を判定することはできない。
第２実施形態によれば、変動係数変化量Ｓに対して、個人差のない変動係数の基準値（基準特性データ１６５）に基づく演算処理を施すことにより、絶対的に被験者の状態の程度を判定することが可能な状態指数Ｚを算出することができる。【００５１】
上述した第２実施形態では、“ＲＲ間隔データ要素”をｘ軸、“変動係数”をｙ軸とする２次元グラフで示される基準特性データ１６５を用いた例について説明したが、基準特性データ１６５の形態はこれに限定されるものではない。
例えば、“ＲＲ間隔データ要素”と“変動係数”との対応を“範囲要素”別に示した関係テーブル（表データ）として、記憶装置１６’に格納するようにしてもよい。【００５２】
さらに、例えば、“ＲＲ間隔データ要素”をｘ軸、“変動係数”をｙ軸、“範囲要素”をｚ軸とする３次元グラフで示される基準特性データ１６５を用いるようにしてもよい。
このように基準特性データ１６５を３次元グラフで表現した場合、図１１に示す特性曲線が密に並んだ特性曲面が３次元空間に構成される。
このような３次元グラフで示される基準特性データ１６５を用いた場合には、上述したステップ２６における、２次元グラフで示される基準特性データ１６５（図１１）から、特性曲線を特定する処理に変えて、例えば、次のような処理を行う。
ＣＰＵ１１は、３次元グラフで表現された基準特性データ１６５の特性曲面において、被験者のＲＲ間隔データの第１区分の幅を、『ＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗ』（ｚ軸）にとった場合の『ＲＲ間隔データの平均値』と『変動係数』との関係を示す特性曲線を求める。そして、求めた特性曲線に基づいて第１の正常変動係数Ｃstd１、第２の正常変動係数Ｃstd２を特定する。【００５３】
また、基準特性データ１６５を３次元グラフで表現した場合には、次のように第１の正常変動係数Ｃstd１、第２の正常変動係数Ｃstd２を特定することもできる。
３次元グラフで表現された基準特性データ１６５の特性曲面において、被験者のＲＲ間隔データの第１区分に分布するＲＲ間隔データの平均値［ｘ１］を、『ＲＲ間隔データの平均値』（ｘ軸）にとった場合の『変動係数』と『ＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗ』との関係を示す特性曲線を求める。そして、求めた特性曲線において、被験者のＲＲ間隔データの第１区分の幅を『ＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗ』にとった場合の変動係数の値を第１の正常変動係数Ｃstd１とする。
同様に、３次元グラフで表現された基準特性データ１６５の特性曲面において、被験者のＲＲ間隔データの第２区分に分布するＲＲ間隔データの平均値［ｘ２］を、『ＲＲ間隔データの平均値』（ｘ軸）にとった場合の『変動係数』と『ＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗ』との関係を示す特性曲線を求める。そして、求めた特性曲線において、被験者のＲＲ間隔データの第２区分の幅を『ＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗ』にとった場合の変動係数の値を第２の正常変動係数Ｃstd２とする。【００５４】
上述した第２実施形態では、基準特性データ１６５を参照して第１の正常変動係数Ｃstd１及び第２の正常変動係数Ｃstd２を求め、そして、これらの値から正常変動係数変化量Ｙを算出するように構成されている。しかしながら、正常変動係数変化量Ｙの算出方法は、これに限定されるものではない。
例えば、上述したような２次元グラフ（特性曲線）や３次元グラフ（特性曲面）で表現された基準特性データ１６５を、指数関数や対数関数などの各種関数を用いて近似関数化し、その係数や定数を求める。そして、これらの係数や定数を、ＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗやＲＲ間隔データの平均値、ＲＲ間隔データの分散値を用いて、重回帰分析やパス解析を実行することにより表現し、正常変動係数変化量Ｙを算出する。
つまり、正常変動係数変化量Ｙは、基準特性データ１６５の近似関数を用いて算出するようにしてもよい。【００５５】
例えば、正常変動係数変化量Ｙは、基準特性データ１６５の近似関数を利用して次式で表現することができる。
正常変動係数変化量Ｙ＝Ｈ×Ａ(-1.951766667)
ここで、Ｈは、０．００００００２×Ｗ2＋０．０００００６×Ｗであり、Ａは、被験者のＲＲ間隔データの第１区分と第２区分との境界値［ｍｓｅｃ］を１０００で割った値であり、Ｗは、被験者のＲＲ間隔データの第１区分の幅［ｍｓｅｃ］である。
但し、この算出例は、ＲＲ間隔データ標本の最大値と最小値を両極とするＲＲ間隔データの領域範囲を等幅で区分した場合に限る。
なお、基準特性データ１６５の近似関数を利用して正常変動係数変化量Ｙを算出する方法は、これに限定されるものではない。他の近似式を用いて算出するようにしてもよい。【００５６】
上述した第２実施形態では、変動係数変化量Ｓから正常変動係数変化量Ｙを減算し、この減算値を状態指数Ｚと定義したが、状態指数Ｚの定義方法はこれに限定されるものではない。
例えば、変動係数変化量Ｓから正常変動係数変化量Ｙを減算し、この減算値にαを掛けた値を状態指数Ｚと定義するようにしてもよい。但し、この場合には、状態判定テーブルにおける状態指数Ｚの範囲を設定する閾値もα倍した値を設定する。
なお、αは、スケールファクタ（倍率）を設定する値であり、任意の値を与えることができる。【００５７】
第２実施形態では、基準特性データ１６５における“範囲要素”として、ＲＲ間隔データ標本の分布範囲を、最小値側から順に第１〜第ｎ区分に区分した場合における第１区分の幅（ＲＲ間隔データの分布範囲の大きさｗ）を用いた場合について説明した。
しかしながら、“範囲要素”として採用可能な値はこれに限定されるものではない。例えば、ＲＲ間隔データ標本の全分布範囲の大きさや、全分布範囲を所定値βで割った値など、ＲＲ間隔データ標本におけるＲＲ間隔データの分布範囲に基づく値であればよい。【００５８】
また、第２実施形態では、基準特性データ１６５における“ＲＲ間隔データ要素”として、ＲＲ間隔データ標本の分布範囲を、最小値側から順に第１〜第ｎ区分に区分した場合における第１区分に分布するＲＲ間隔データの平均値を用いた場合について説明した。
“ＲＲ間隔データ要素”として採用可能な値もまた、これに限定されるものではない。例えば、ＲＲ間隔データ標本を第１〜第ｎ区分に区分した場合における第１区分の中間値（中心値）や、第１区分の開始値、終了値など、ＲＲ間隔データ標本におけるＲＲ間隔データの最小値から第１の所定値までの範囲に基づく値であればよい。
但し、第１の正常変動係数Ｃstd１、及び、第２の正常変動係数Ｃstd２を特定する場合には、基準特性データ１６５の“範囲要素”及び“ＲＲ間隔データ要素”として用いた値に対応する値を、判定（評価）対象となる被験者のＲＲ間隔データから求めてあてはめるようにする。【００５９】
第２実施形態では、一例として、ＲＲ間隔データ標本を第１〜第ｎ区分に区分した場合における第１区分に分布するＲＲ間隔データの変動係数の分布特性を示した基準特性データ１６５を用いた。
基準特性データ１６５の変動係数を算出する際の対象となるＲＲ間隔データが、ＲＲ間隔データ標本の分布範囲の最小値近傍に分布する場合に、図１１に示すような傾向を有する分布特性を得ることができる。そして、変動係数の算出対象となるＲＲ間隔データが、最小値に近いほど、基準特性データ１６５における変動係数の収束精度は高くなる。
そのため、変動係数の算出対象となるＲＲ間隔データの分布範囲を設定する第２の所定値は、ＲＲ間隔データ標本の分布範囲の最小値近傍にあることが好ましい。
また、第２の所定値をＲＲ間隔データ標本を第１〜第ｎ区分に区分した場合における第１区分に基づいて設定する場合には、ＲＲ間隔データ標本の区分数と、第１の変動係数Ｃ１、第２の変動係数Ｃ２を算出する際に区分した、被験者のＲＲ間隔データの区分数とを一致させることが好ましい。【００６０】
第２実施形態に示す被験者の状態判定処理は、上述した第１実施形態に示す被験者の状態判定処理と並行して行うようにしてもよい。この場合には、第１実施形態に係る被験者の状態判定処理による判定結果、及び、第２実施形態に係る被験者の状態判定処理による判定結果の双方の結果を取得することができる。そして、第１実施形態の状態判定処理、及び第２実施形態の状態判定処理による２つの判定結果を比較することにより、判定結果の信頼性を向上させることができる。【００６１】
上述した第２実施形態では、ＲＲ間隔データの領域範囲を第１区分〜第６区分の６つに区分した場合について説明したが、第２実施形態に示す状態判定は、第１実施形態と同様に、ＲＲ間隔の領域範囲を第１区分〜第５区分、第１区分〜第４区分、また、第１区分〜第３区分に区分した場合においても適用することができる。但し、第２実施形態の状態判定で用いられる基準特性データ１６５は、判定（評価）対象となる被験者のＲＲ間隔データの区分数と同じ区分数に区分した場合の正常被験者のＲＲ間隔データに基づいて作成されたものを用いる。
また、第２実施形態に示す状態評価装置１’もまた、第１実施形態と同様に運転支援装置に組み込んで、車両の運転者の状態を評価する装置として用いるようにしてもよい。【００６２】
上述した第１実施形態及び第２実施形態では、被験者のＮ個（例えば、５０個）のＲＲ間隔データを採取し、そのデータに基づいて状態判定を行う。
この被験者の状態判定に用いられるＮ個のＲＲ間隔データを採取するタイミングは任意に設定することができる。
例えば、５０個のＲＲ間隔データを状態判定用に採取する場合には、連続した５０個のＲＲ間隔データを（ＲＲ１〜ＲＲ５０）を採取した後、続けて、ＲＲ２〜ＲＲ５１、ＲＲ３〜ＲＲ５２、ＲＲ４〜ＲＲ５３…のように、ＲＲ間隔データを１つずつずらしながら次の状態判定用のＲＲ間隔データのセットを続けて採取し、判定処理を実行するようにしてもよい。なお、このように続けて複数の判定用のＲＲ間隔データのセットを採取する際のＲＲ間隔データのずらし量は、任意に設定することができる。
このように、連続して複数の判定用のＲＲ間隔データのセットを採取して状態判定を行うことにより、被験者の詳細な状態の変化状況を認識することができる。
【図１】
2008114865.tif 000003
【図２】
2008114865.tif 000004
【図３】
2008114865.tif 000005
【図４】
2008114865.tif 000006
【図５】
2008114865.tif 000007
【図６】
2008114865.tif 000008
【図７】
2008114865.tif 000009
【図８】
2008114865.tif 000010
【図９】
2008114865.tif 000011
【図１０】
2008114865.tif 000012
【図１１】
2008114865.tif 000013
【図１２】
2008114865.tif 000014
【図１３】
2008114865.tif 000015
【図１４】
2008114865.tif 000016
【国際調査報告】
2008114865.tif 000017
2008114865.tif 000018