(57)【要約】【課題】眠気判定方法、装置及びプログラムにおいて、高精度に運転者の眠気を判定可能とすることを目的とする。【解決手段】眠気スケールに基づき被験者の眠気を判定する眠気判定方法において、センサが測定した呼吸が安定した安静状態の被験者の心拍波形に基づいてＲＲＩ（R-R Interval）を時系列化した心拍間隔データを求め、前記心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求め、前記周波数解析結果を初期状態として設定し、前記初期状態に含まれる推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定して記憶媒体に格納する処理をコンピュータが実行するように構成する。【選択図】図１
2014012042.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
眠気スケールに基づき被験者の眠気を判定する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
センサが測定した呼吸が安定した安静状態の被験者の心拍波形に基づいてＲＲＩ（R-R Interval）を時系列化した心拍間隔データを求める手順と、
前記心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求める手順と、
前記周波数解析結果を初期状態として設定する手順と、
前記初期状態に含まれる推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定して記憶媒体に格納する手順
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
前記被験者に負荷を与えた時のＴＰを求め、求めたＴＰに基づいて前記ＰＳＤをキャリブレーションして前記眠気スケールを更新し前記記憶媒体に格納する手順
を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする、請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
前記眠気スケールを用いて前記被験者の実運転時の周波数解析結果を解析して前記被験者が眠気状態にあるか否かを判定し、判定結果を出力する手順
を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする、請求項１または２記載のプログラム。
【請求項４】
眠気スケールに基づき被験者の眠気を判定する眠気判定方法であって、
センサが測定した呼吸が安定した安静状態の被験者の心拍波形に基づいてＲＲＩ（R-R Interval）を時系列化した心拍間隔データを求め、
前記心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求め、
前記周波数解析結果を初期状態として設定し、
前記初期状態に含まれる推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定して記憶媒体に格納する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする眠気判定方法。
【請求項５】
眠気スケールに基づき被験者の眠気を判定する眠気判定装置であって、
センサが測定した呼吸が安定した安静状態の被験者の心拍波形に基づいてＲＲＩ（R-R Interval）を時系列化した心拍間隔データを求めるＲＲＩ取得部と、
前記心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求める周波数解析部と、
前記周波数解析結果を初期状態として設定する初期状態設定部と、
前記初期状態に含まれる推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定して記憶媒体に格納する眠気スケール設定部
を備えたことを特徴とする眠気判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眠気判定方法、装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
交通事故の原因の１つに運転者による漫然運転などのヒューマンエラー（Human Error）が挙げられる。漫然運転などの原因の１つは居眠り運転であり、運転者の眠気を検知することで交通事故の減少が期待できる。眠気の検知は、一般車両の運転者に限らず、重機、電車、船舶、航空機などの装置の運転操作または操縦操作を行うオペレータに対しても望まれる。本明細書では、これらの装置の運転操作または操縦操作を行うオペレータを便宜上「運転者」と呼ぶものとする。
【０００３】
心拍揺らぎを用いる眠気判定方法が提案されている。先ず、センサを用いて運転者の心拍を測定して心拍信号を求め、心拍信号のＲ波と呼ばれるピーク値の間隔を時系列化した心拍間隔データを求める。この心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ：Power Spectral Density）を求める。このＰＳＤ中、低周波数成分には交感神経と副交感神経の影響が現れ、高周波数成分には副交感神経の影響が現れることが報告されている。この提案方法では、低周波成分と高周波成分の比率などから眠気を判定する。しかし、この提案方法では、共通の閾値を用いて異なる運転者の眠気を判定するため、各運転者の個人差の影響が大きく、高精度に眠気を判定することは難しい。
【０００４】
一方、各運転者個人に特化した眠気遷移グラフを用いる眠気判定方法が提案されている。眠気遷移グラフは、眠気と覚醒の移動範囲を予め決めたグラフである。この提案方法では、眠気と覚醒の移動範囲を予め学習しておく。先ず、対象となる運転者が何度か車両を運転する際に眠気と覚醒の移動範囲を学習して眠気遷移グラフを作成する。次に、学習後に対象となる運転者が車両に乗ると、運転者は覚醒状態にあると仮定して覚醒状態を設定し、眠気遷移グラフを用いてこの覚醒状態から眠気状態の位置を推定する。しかし、この提案方法では、対象となる運転者が実際に車両を運転する際に学習が必要のため、運転者が実際にある程度車両を運転してからでないと正確な眠気遷移グラフを作成することができない。例えば、運転者が１回の比較的短時間の運転に基づき作成した眠気遷移グラフを用いて眠気を判定しても、高精度に眠気を判定することは難しい。また、眠気遷移グラフが作成されている運転者であっても、運転者が車両に乗る時には覚醒状態であることが前提となっており、例えば実際には多少眠気を生じている運転者が車両に乗った場合には眠気を正しく判定することはできないという問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２６４１３８号公報
【特許文献２】特開２００８−１２５８０１号公報
【特許文献３】特開２００９−３９１６７号公報
【特許文献４】国際公開ＷＯ２００８／０６５７２４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の眠気判定方法では、高精度に運転者の眠気を判定することは難しい。
【０００７】
そこで、本発明は、高精度に運転者の眠気を判定可能な眠気判定方法、装置及び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】
【０００８】
本発明の一観点によれば、眠気スケールに基づき被験者の眠気を判定する眠気判定方法であって、センサが測定した呼吸が安定した安静状態の被験者の心拍波形に基づいてＲＲＩ（R-R Interval）を時系列化した心拍間隔データを求め、前記心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求め、前記周波数解析結果を初期状態として設定し、前記初期状態に含まれる推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定して記憶媒体に格納する処理をコンピュータが実行する眠気判定方法が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
開示の眠気判定方法、装置及びプログラムによれば、高精度に運転者の眠気を判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施例における初期設定処理の一例を説明するフローチャートである。
【図２】心拍波形の一例を示す図である。
【図３】図２の心拍波形を複数のＲＲＩについて示す図である。
【図４】図３の心拍波形に対応する心拍間隔データの一例を示す図である。
【図５】ＰＳＤの一例を示す図である。
【図６】吸気時及び呼気時の心拍間隔を説明する図である。
【図７】吸気時及び呼気時のＲＲＩ系列を説明する図である。
【図８】安静状態で図５と類似したＰＳＤが求められた場合のＲＳＡとＲＲＩ系列の関係を示す図である。
【図９】ＲＳＡの幅と周波数の関係をプロットした図である。
【図１０】ＲＳＡの振幅とＰＳＤの関係をプロットした図である。
【図１１】周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる最高周波数と最低周波数の関係をプロットした図であり、
【図１２】周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる周波数での最大ＰＳＤと最小ＰＳＤの関係をプロットした図である。
【図１３】眠気スケールの一例を示す図である。
【図１４】安静状態で求めたＰＳＤの時間遷移を説明する図である。
【図１５】眠気スケールの決定方法を説明する図である。
【図１６】模擬運転を説明する図である。
【図１７】模擬運転時の周波数とＰＳＤの一例を説明する図である。
【図１８】脈波の検知出力の一例を説明する図である。
【図１９】ＰＳＤの一例を説明する図である。
【図２０】ＰＳＤとＴＰの相関関係の一例を示す図である。
【図２１】一実施例における眠気判定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図２２】一実施例における眠気判定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２３】眠気の位置の推定処理の一例を説明するフローチャートである。
【図２４】覚醒の位置の推定処理の一例を説明するフローチャートである。
【図２５】眠気判定処理の一例を説明するフローチャートである。
【図２６】センサの一例を説明する図である。
【図２７】センサの他の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
開示の眠気判定方法、装置及びプログラムは、眠気スケールに基づき被験者の眠気を判定する。センサが測定した呼吸が安定した安静状態の被験者の心拍波形に基づいてＲＲＩ（R-R Interval）を時系列化した心拍間隔データを求め、心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求め、周波数解析結果を初期状態として設定し、初期状態に含まれる推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定する。
【００１２】
以下に、開示の眠気判定方法、装置及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。
【実施例】
【００１３】
眠気を生じている時（即ち、眠気状態）の人間の心拍数は、安静にしている時（即ち、安静状態）の心拍数で近似をすることが可能である。安静状態とは、外乱が比較的少なく人間の呼吸が安定している状態を言う。しかし、安静状態の心拍間隔データを眠気状態の心拍間隔データに代用しようとする場合、心拍数の情報とは異なり、安静状態の心拍間隔データ及びパワースペクトル密度（ＰＳＤ：Power Spectral Density）の値は眠気状態の心拍間隔データ及びＰＳＤの値と比べてバラツキがある。このため、安静状態の心拍間隔データをそのまま眠気状態の心拍間隔データとして代用したのでは、眠気を誤判定する可能性がある。
【００１４】
本発明者は、以下に説明するように、安静状態で測定した心拍波形を用いることで、周波数解析結果の高周波成分が極大（または、極値）となる周波数は眠気状態の場合の高周波成分が極大（または、極値）となる周波数以下となり、周波数解析結果のＰＳＤは眠気状態の場合のＰＳＤ以上となることを見出した。
【００１５】
また、本発明者は、以下に説明するように、ＰＳＤの値と自律神経のトータルパワー（ＴＰ：Total Power）との間に相関関係があることを見出した。
【００１６】
図１は、一実施例における初期設定処理の一例を説明するフローチャートである。図１において、ステップＳ１では、安静状態でセンサを用いて対象となる運転者の心拍を測定して例えば図２に示す如き心拍波形を求め、図３に示す如き心拍波形のＲ波と呼ばれるピーク値の間隔（ＲＲＩ：R-R Interval）を時系列化した図４に示す如き心拍間隔データを求める。心拍間隔データは、心拍変動（ＨＲＶ：Heart Rate Variability）データと呼ばれることもある。図２は、心拍波形の一例を示す図であり、縦軸は心電の強さを任意単位（ａ．ｕ．）で示し、横軸は時間を任意単位（ａ．ｕ．）で示す。図３は、図２の心拍波形を複数のＲＲＩについて示す図であり、縦軸は心電の強さを任意単位で示し、横軸は時間を任意単位（ａ．ｕ．）で示す。図４は、図３の心拍波形に対応する心拍間隔データの一例を示す図であり、縦軸は心拍間隔を任意単位で示し、横軸は時間を任意単位で示す。
【００１７】
ステップＳ１は、安静状態で心拍波形を求めるため、運転者の心拍の測定は、例えば比較的暗い静かな場所で行っても、静かな場所で運転者が目を閉じた状態で行っても良い。運転者の心拍の測定は、例えば初期設定のための専用の場所で行っても良く、専用の場所は例えば車両を販売する販売店内の部屋であっても良い。また、運転者の心拍の測定は、初期設定に適した環境下で駐車中の車両内で行っても良い。
【００１８】
ステップＳ２では、心拍間隔データを周波数解析（または、スペクトル解析）して、例えば図５に示す如き、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ：Power Spectral Density）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ：Total Power）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求め、周波数解析結果を初期状態として設定する。心拍間隔データの周波数解析自体は周知の周波数解析方法で行え、周波数解析方法は特に限定されない。図５は、ＰＳＤの一例を示す図であり、縦軸はＰＳＤ（ｍｓ２／Ｈｚ）、横軸は周波数（Ｈｚ）を示す。ＴＰは、ＴＰ＝ＬＦ＋ＨＦ（あるいは、ＬＦ＋ＨＦ＋ＶＬＦ（０．０５−０．１５Ｈｚ））で表される、ＰＳＤ中の低周波数（ＬＦ：Low Frequency）成分と高周波数（ＨＦ：High Frequency）成分のパワーの和である。この例では、ＬＦ成分は０．０５Ｈｚ〜０．１５Ｈｚの周波数成分であり、ＨＦ成分は０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚの周波数成分である。本発明者は、安静状態で測定した心拍波形を用いることで、周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる周波数は眠気状態の場合のＨＦ成分が極大となる周波数以下となり、周波数解析結果のＰＳＤの振幅は眠気状態の場合のＰＳＤの振幅以上となることを見出した。なお、ＰＳＤ中、ＬＦ成分には交感神経と副交感神経の影響が現れ、ＨＦ成分には副交感神経の影響が現れることが報告されている。図５において、ＬＦ成分には血圧変動成分（ＭＷＳＡ：Mayer Wave related Sinus Arrhythmia）が含まれ、ＨＦ成分には呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ：Respiratory Sinus Arrhythmia）が含まれる。
【００１９】
ステップＳ３では、設定された初期状態に基づいて、眠気（または、覚醒）を判定するための眠気スケール（または、覚醒スケール）中の、運転者の眠気の位置及び覚醒の位置のうち少なくとも一方を推定する。眠気スケールについては後述する。眠気スケール中の眠気の位置とは、運転者が眠気状態にあると判定される眠気スケール上の閾値または範囲であり、眠気スケール中の覚醒の位置とは、運転者が覚醒状態にあると判定される眠気スケール上の閾値または範囲である。眠気スケール中の眠気の位置及び覚醒の位置の両方を別々に推定しても良いが、後述する如く、眠気の位置から覚醒の位置を推定することができ、同様に、覚醒の位置から眠気の位置を推定することができるので、眠気の位置及び覚醒の位置のうち少なくとも一方を推定するようにしても良い。初期状態に基づいて眠気スケール中の眠気の位置及び覚醒の位置のうち少なくとも一方を推定する際には、呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）に注目する。ＲＳＡは、呼吸中枢からの干渉（即ち、吸気時の抑制性刺激と呼気時の興奮性刺激を含む呼吸性成分）、圧受容体及び化学受容体反射からの興奮性刺激（血圧変動）、及び中枢性迷走神経興奮性刺激（脳からの刺激）の３つの要因に依存することが知られている。
【００２０】
図６は、吸気時及び呼気時の心拍間隔を説明する図である。図６中、縦軸は心電の強さを任意単位で示し、横軸は時間を任意単位で示す。図６からもわかるように、吸気時には心拍間隔（または、ＲＲＩ）Ｗ１が短くなる傾向にあり、呼気時には心拍間隔（または、ＲＲＩ）Ｗ２が長くなる傾向にある。図７は、吸気時及び呼気時のＲＲＩ系列を説明する図である。図７中、縦軸は心拍間隔を任意単位で示し、横軸は時間を任意単位で示す。ＲＳＡの振幅は、吸気時の心拍間隔（または、ＲＲＩ）Ｗ１と呼気時の心拍間隔（または、ＲＲＩ）Ｗ２の差に相当する。
【００２１】
安静状態では、呼吸性成分のＲＳＡへの影響が支配的になるので、本実施例ではこの特性を利用してＲＳＡを抽出する。具体的には、心拍揺らぎの周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる周波数（即ち、ＲＳＡの特徴点）を抽出することで、眠気スケール中の眠気の位置を推定する。
【００２２】
本発明者は、安静状態の呼吸性変動（即ち、ＲＲＩ系列の周期と振幅）と、ＲＳＡ（即ち、ＨＦ成分が極大となる周波数とＰＳＤを含む周波数解析結果）との相関が比較的高いことを見出した。図８は、被験者に対して上記ステップＳ１と同様の安静状態で図５と類似したＰＳＤが求められた場合のＲＳＡとＲＲＩ系列の関係を示す図である。図８中、縦軸は心拍間隔をで示し、横軸は時間を示す。図８において、丸印で囲んだデータは、図５のＨＦ成分が極大となる周波数（即ち、ＲＳＡの特徴点）に対応し、ＲＳＡの振幅は例えば５０ｍｓであり、ＲＳＡの幅は例えば３．３秒（ｓ）である。また、図９はＲＳＡの幅と周波数の関係をプロットした図であり、図１０はＲＳＡの振幅とＰＳＤの関係をプロットした図である。図９及び図１０からもわかるように、安静状態の被験者の場合、呼吸性変動（即ち、ＲＲＩ系列の周期と振幅）と、ＲＳＡ（即ち、ＨＦ成分が極大となる周波数とＰＳＤを含む周波数解析結果）との相関が比較的高いことが確認できる。つまり、呼吸性変動はＰＳＤが極大となる周波数（ＲＳＡの特徴点）に相当していることが確認できる。
【００２３】
周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる最高周波数Ｆｍａｘと最低周波数Ｆｍｉｎの相関は例えば図１１のようになり、周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる周波数での最大ＰＳＤｍａｘと最小ＰＳＤｍｉｎの相関は例えば図１２のようになる。図１１は、周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる最高周波数Ｆｍａｘと最低周波数Ｆｍｉｎの関係をプロットした図であり、図１２は、周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる周波数での最大ＰＳＤｍａｘと最小ＰＳＤｍｉｎの関係をプロットした図である。図１１の例では最高周波数Ｆｍａｘと最低周波数Ｆｍｉｎの相関係数が約０．８１であり、図１２の例では最大ＰＳＤｍａｘと最小ＰＳＤｍｉｎの相関係数が約０．８８である。従って、周波数解析結果の最高周波数Ｆｍａｘと最低周波数Ｆｍｉｎの相関、及び最大ＰＳＤｍａｘと最小ＰＳＤｍｉｎの相関を利用すれば、最高周波数Ｆｍａｘが決まると最低周波数Ｆｍｉｎが決まり、逆に最低周波数Ｆｍｉｎが決まると最高周波数Ｆｍａｘが決まることが確認できる。同様に、最大ＰＳＤｍａｘが決まると最小ＰＳＤｍｉｎが決まり、逆に最小ＰＳＤｍｉｎが決まると最大ＰＳＤｍａｘが決まることが確認できる。
【００２４】
次に、眠気の位置の推定方法を説明する。ステップＳ３で眠気の位置を推定する場合、上記のステップＳ１と同じ場所または部屋で行っても、推定に適した環境下で駐車中の車両内で行っても良い。眠気の位置は、例えば図１３に示す眠気スケールの実線で囲んだ左下位置に相当し、覚醒の位置は、眠気スケールの実線で囲んだ右上位置に相当する。図１３は、眠気スケールの一例を示す図である。図１３中、縦軸は覚醒レベルＹ（または、覚醒レベル軸Ｙ）を任意単位で示し、横軸は覚醒レベルＸ（または、覚醒レベル軸Ｘ）を任意単位で示す。また、図１３において、覚醒レベル軸Ｘ，Ｙの両方が高い状態が最も覚醒した状態（レベル１）を示し、覚醒レベル軸Ｘ，Ｙの両方が低い状態が最も眠い状態（レベル５）を示す。眠気状態を示すレベル５に近づく程、覚醒状態から眠気状態に近づいていることを示す。図１３の如き眠気スケールは、例えばＰＳＤのＨＦ成分が極大となる周波数位置がどのように推移するかを調べた結果、低い周波数に遷移をする場合、或いは、ＰＳＤのＨＦ成分が極大となる周波数位置に対応するＰＳＤが増加する場合に、眠気レベルが上昇することに基づいて作成する。このような眠気スケールの作成自体は周知であり、例えば特許文献４などに記載された手法を用いても良い。
【００２５】
眠気スケールにおいて、特に眠気の位置（図１３中、眠気状態を示すレベル５）を正確に設定することが望まれるが、各運転者で異なる眠気の位置を実際に測定するのでは手間と時間がかかる。一方、従来技術では、各運転者で異なる眠気の位置を高精度に推定することは難しい。これに対し、本実施例では、安静状態で測定した心拍波形を用いることで、周波数解析結果の高周波成分が極大となる周波数は眠気状態の場合の高周波成分が極大となる周波数以下となり、周波数解析結果のＰＳＤは眠気状態の場合のＰＳＤ以上となることを利用して運転者の眠気の位置を推定するので、運転者の眠気の位置を高精度に推定することができる。
【００２６】
図１４は安静状態で求めたＰＳＤの時間遷移を説明する図であり、縦軸はＰＳＤを任意単位で示し、横軸は時間を任意単位で示す。図１５は眠気スケールの決定方法を説明する図であり、縦軸は覚醒レベルＹ（または、覚醒レベル軸Ｙ）を任意単位で示し、横軸は覚醒レベルＸ（または、覚醒レベル軸Ｘ）を任意単位で示す。図１４からもわかるように、安静状態Ｉで求めたＰＳＤの振幅は、眠気状態ＩＩで求めたＰＳＤの振幅以上であることが確認できる。図１４に示す例では、安静状態Ｉで求めたＰＳＤの振幅は眠気状態ＩＩで求めたＰＳＤの振幅より大きい。
【００２７】
このように安静状態で求めたＰＳＤのＨＦ成分が極大となる周波数を、図１５に示す眠気スケールの眠気位置（または、眠気位置の原点）Ｌ５、即ち、左下位置に設定する。図９乃至図１２と共に説明したように、周波数解析結果の最高周波数Ｆｍａｘと最低周波数Ｆｍｉｎの相関、及び最大ＰＳＤｍａｘと最小ＰＳＤｍｉｎの相関を利用すれば、眠気位置Ｌ５から眠気スケールの覚醒位置Ｌ１、即ち、右上位置を間接的に推定することができる。
【００２８】
次に、覚醒の位置の推定方法を説明する。覚醒の位置は、例えば図１３に示す眠気スケールの右上位置に相当する。本実施例では、模擬運転状態で運転者の実運転時の覚醒状態を模擬することで覚醒の位置を推定する。
【００２９】
以下の説明では、運転者が自分の視覚を活用し、視覚を活用した結果に基づき何らかのを判断を行い、判断結果に応じて装置の操作部を操作する、運転を模擬する模擬運転の一例を示す。例えば装置が車両の場合、操作部はハンドル、ブレーキ、アクセルなどを含み、操作部は運転者の手及び足の少なくとも一方で操作可能である。模擬運転状態は、運転者が実際に車両を運転することなく、コンピュータシミュレーションなどにより模擬的に生成できる。例えば、パーソナルコンピュータの表示部に図１６に示す如き数字（この例では「８７」）を表示し、運転者が表示部に表示された数字を見ることで運転者が自分の視覚を活用する状態を生成し、運転者が表示された数字が何であるかを認識することで視覚を活用した結果に基づき何らかの判断を行う状態を生成し、運転者が認識した数字をパーソナルコンピュータのキーボードから入力することで判断結果に応じて装置の操作部を操作する状態を生成できる。このように、模擬運転状態では、運転者に実運転時と同様の負荷を与えることができれば良いので、シミュレーションは車両内で行っても、上記ステップＳ１を行う場所または環境下で行っても良い。シミュレーションを車両内で行う場合には、上記パーソナルコンピュータの代わりに車両に搭載されたナビゲーションシステムのコンピュータなどを用いることができ、数字などの入力はテンキーなどで行っても良い。
【００３０】
図１７は、模擬運転時の周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる周波数とＰＳＤの一例を説明する図である。図１７中、数字は表示部に表示した数字を示し、周波数はＨＦ成分が極大となる周波数を任意単位で示し、ＰＳＤは任意単位表した値の対数値を示す。このようなシミュレーションにより、例えばＰＳＤのＨＦ成分が極大となる周波数位置がどのように推移するかを調べた結果、高い周波数に遷移をする場合、或いは、ＰＳＤのＨＦ成分が極大となる周波数位置に対応するＰＳＤが減少する場合に、眠気レベルが減少する。
【００３１】
このようなシミュレーションで高い周波数に遷移した、ＰＳＤのＨＦ成分が極大となる周波数を、図１５に示す眠気スケールの覚醒位置（または、覚醒位置の原点）Ｌ１、即ち、右上位置に設定する。図９乃至図１２と共に説明したように、周波数解析結果の最高周波数Ｆｍａｘと最低周波数Ｆｍｉｎの相関、及び最大ＰＳＤｍａｘと最小ＰＳＤｍｉｎの相関を利用すれば、覚醒位置Ｌ１から眠気スケールの眠気位置Ｌ５、即ち、左下位置を間接的に推定することができる。
【００３２】
ステップＳ３で覚醒の位置を推定する場合（推定した眠気の位置から相関を利用した間接的な推定ではない場合）、運転者に車両の実運転時と同様の負荷を与えた負荷状態で（即ち、模擬運転時に）行う。この場合、ステップＳ３は上記のステップＳ１と同じ場所または部屋で行っても、推定に適した環境下で駐車中の車両内で行っても良い。また、ステップＳ３の推定は、運転者が実際に車両の運転をしている負荷状態で行っても良いが、ステップＳ１〜Ｓ３及び後述するステップＳ４，Ｓ５を運転者が実際に車両を運転する前に行うことで、決定された眠気スケールに基づく眠気の判定を実際の運転開始時から行うことが可能となる。
【００３３】
ステップＳ４では、推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定する。
【００３４】
眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点を設定する際、周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる周波数は図１８からもわかるように比較的安定しているが、周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる周波数でのＰＳＤは図１９からもわかるようにその時の運転者の体調などによって大きく変化する場合がある。図１８は、心拍に依存する脈波である、近赤外光を指に当て、反射あるいは透過してきた光を光学的に取得した場合の観察出力の一例を示す図であり、縦軸は観察出力（反射光、あるいは、透過光）を示し、横軸は時間を示す。また、図１９は、ＰＳＤの一例を示す図であり、縦軸はＰＳＤを任意単位で示し、横軸は周波数を任意単位で示す。そこで、必要に応じて以下に説明するステップＳ５を行い、周波数解析結果のＨＦ成分が極大となる周波数でのＰＳＤを比較的安定にするようにしても良い。
【００３５】
本発明者は、図２０に示すように、ＰＳＤの値と自律神経のＴＰとの間に相関関係があることを見出した。図２０は、ＰＳＤとＴＰの相関関係の一例を示す図であり、y=-421.93x+26.389, R2=0.9144の例であり、縦軸はＴＰを任意単位で示し、横軸はＰＳＤを任意単位で示す。ここで、R2は相関係数の２乗であり、標本値から求めた回帰方程式の当てはまりの良さの尺度として用いられている。ステップＳ５は、安静状態で求めたＰＳＤの値をキャリブレーション（即ち、正規化）してステップＳ４で決定された眠気スケールを更新する。具体的には、ステップＳ５は、安静状態で求めたＰＳＤの値を、ＰＳＤを求めた際のＴＰでキャリブレーションし、キャリブレーションされたＰＳＤの値を眠気状態のＰＳＤの値とする。つまり、ステップＳ５は必要に応じて実行され、ＰＳＤを求めた際のＴＰに基づいてＰＳＤをキャリブレーションして眠気スケールを更新する。運転者の眠気の位置を推定する処理を複数回行うことでＴＰとＰＳＤの関係を取得しておき、ＰＳＤをＴＰから計算するキャリブレーションを行うようにしても良い。運転者の模擬運転時（即ち、負荷状態）における覚醒の位置を推定する処理を複数回行うことでＴＰとＰＳＤの関係を取得しておき、模擬運転時（即ち、負荷状態）のＰＳＤをＴＰから計算するキャリブレーションを行うようにしても良い。ステップＳ５が実行される場合、ステップＳ４は眠気スケールの仮決定に相当する。
【００３６】
自律神経のＴＰは、例えばＲＲＩ時系列を周波数解析して求めたＬＦ成分（０．０５Ｈｚ〜０．１５Ｈｚ）及びＨＦ成分（０．１５Ｈｚ〜０．４Ｈｚ）の和ＴＰ＝ＬＦ＋ＨＦであっても、心拍変動係数（ＣＶＲＲ：Coefficient of Variance of R-R interval）の値（即ち、心拍数の標準偏差を平均値で割った値）であっても良い。本発明者が行った実験結果によれば、図２０からもわかるようにＰＳＤの値と自律神経のＴＰ（ＬＦ成分、ＨＦ成分など）の値の間には比較的高い相関があることが確認でき、 ＰＳＤの値はＴＰの値でキャリブレーション（即ち、正規化）することで安定化させることができた。
【００３７】
図２１は、一実施例における眠気判定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図２１に示す眠気判定装置１は、ＲＲＩ取得部１１、周波数解析部１２、初期状態設定部１３、眠気スケール設定部１４、及び眠気スケール更新部１５を有する。運転者の心臓の動きを電気的に、あるいは、光学的に測定可能なセンサ１０１、記憶部１６、及び眠気レベル判定部１７の各々は、眠気判定装置１の一部を形成しても、眠気判定装置１に対して外部接続されても良い。ＲＲＩ取得部１１、周波数解析部１２、初期状態設定部１３、眠気スケール設定部１４、眠気スケール更新部１５、及び眠気判定部１７の機能は、後述するようにＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサにより実現可能である。
【００３８】
ＲＲＩ取得部１１は、センサ１０１が測定した運転者の心拍波形に基づいてＲＲＩを時系列化した心拍間隔データを求める。周波数解析部１２は、心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するＰＳＤ及び自律神経のＴＰを含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求める。初期状態設定部１３は、周波数解析結果を初期状態として設定する。ＲＲＩ取得部１１は図１のステップＳ１の処理を実行し、周波数解析部１２は図１のステップＳ２の処理を実行し、初期設定部１３は図１のステップＳ３の処理を実行する。
【００３９】
眠気スケール設定部１４は、設定された初期状態、即ち、推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定する。眠気スケール設定部１４が決定した眠気スケールは、記憶部１６に格納可能である。眠気スケール更新部１５は、運転者の模擬運転時のＴＰを求め、求めたＴＰに基づいてＰＳＤをキャリブレーションして眠気スケールを更新する。眠気スケール更新部１５で更新された眠気スケールは、記憶部１６に格納可能である。眠気スケール設定部１４は図１のステップＳ４の処理を実行し、眠気スケール更新部１５は必要に応じて図１のステップＳ５の処理を実行する。
【００４０】
眠気スケール設定部１４で眠気スケールを決定後、或いは、眠気スケール更新部１５で眠気スケールを更新後、眠気判定部１７は記憶部１６に格納された眠気スケールを用いて周波数解析部１２からの周波数解析結果を解析することで、運転者が眠気状態にあるか否かを判定し、判定結果を出力しても良い。眠気判定部１７の処理は、例えば運転者が実際に車両の運転を開始した時に開始しても良く、この場合の車両側の処理には初期状態設定部１３、眠気スケール設定部１４、及び眠気スケール更新部１５は省略可能である。眠気判定部１７は、運転者が眠気状態にあれば、周知の方法で例えば表示、音、振動のうち少なくとも１つアラームを出力して運転者に注意を促しても良い。
【００４１】
例えば、眠気スケールを記憶部１６に格納する処理を車両の販売店で行う場合、眠気スケールが格納された記憶部１６を車両の眠気判定部１７によりアクセス可能に接続することで、運転者が実際に車両の運転を開始した時に眠気判定処理を開始可能となる。
【００４２】
図２２は、一実施例における眠気判定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２２に示す眠気判定装置１は、バス３７により接続されたＣＰＵ３１、記憶装置３２、入力装置３３、表示装置３４、媒体読取装置３５、インタフェース（Ｉ／Ｆ：Interface）３６、及びセンサ１０１を有する。センサ１０１は、眠気判定装置１に対して外部接続されても良く、センサ１０１は例えばＩ／Ｆ３６に接続可能である。なお、ＣＰＵ３１と眠気判定装置１の他の部分との接続は、図２２に示すバス接続に限定されるものではない。
【００４３】
ＣＰＵ３１は、眠気判定装置１全体の制御を司るプロセッサの一例であり、図１に示すＲＲＩ取得部１１、周波数解析部１２、初期状態設定部１３、眠気スケール設定部１４、眠気スケール更新部１５、及び眠気判定部１７の機能を実現できる。記憶装置３２は、ＣＰＵ３１が実行するプログラム、ＣＰＵ３１が実行する演算の中間データなどを含む各種データを格納する。記憶部３１は、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体、半導体記憶装置などを含む、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体で形成可能である。プログラムは、ＣＰＵ３１に眠気判定装置１の眠気判定処理の手順を実行させるプログラムを含む。記憶装置３２は、眠気スケールを格納するものであっても良い。
【００４４】
入力装置３３は、運転者が眠気判定装置１に各種指示、データなどを入力するのに用いられ、例えばキーボード、テンキーなどで形成可能である。表示装置３４は、各種メニュー、メッセージ、アラームなどを運転者に表示するのに用いられ、例えば液晶表示（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）パネルなどで形成可能である。なお、入力装置３３及び表示装置３４は、例えば両装置３３，３４の機能を有するタッチパネルで形成しても良い。
【００４５】
媒体読取装置３５は、眠気判定装置１にロードされるコンピュータ読取可能な記憶媒体からデータを読み取る機能を有し、眠気スケールを格納する記憶媒体がロードされても良い。
【００４６】
Ｉ／Ｆ３６は、眠気判定装置１と外部装置のインタフェースを形成する。Ｉ／Ｆ３６は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）を有し、眠気スケールを格納する記憶媒体が接続されても良い。眠気スケールを格納するＵＳＢメモリなどの記憶媒体をＩ／Ｆ３６に接続する場合、媒体読取装置３５は省略可能である。また、Ｉ／Ｆ３６は、眠気判定装置１と外部装置との間の無線通信を可能とする無線インタフェース機能を有しても良い。
【００４７】
なお、ＣＰＵ３１は、眠気判定装置１に加え、例えばナビゲーションシステムなどの別の装置と共用されても良い。この場合、記憶装置３２、入力装置３３、表示装置３４、媒体読取装置３５，及びＩ／Ｆ３６もナビゲーションシステムなどの別の装置と共用されても良い。眠気判定装置１の一部を別の装置と共用することで、資源（または、リソース）の有効利用を図ることができ、眠気判定装置１のコストの抑制も可能となる。
【００４８】
次に、眠気スケール中の眠気の位置及び覚醒の位置の両方を別々に推定する場合の推定処理を、図２３及び図２４と共に説明する。
【００４９】
図２３は、ＣＰＵ３１が実行する眠気の位置の推定処理の一例を説明するフローチャートである。図２３において、ステップＳ１１では、運転者が実際に車両を運転する前の安静状態で、運転者の心拍波形をセンサ１０１で測定する。ステップＳ１２では、心拍波形に基づいてＲＲＩを時系列化した心拍間隔データを求める。ステップＳ１３では、心拍間隔データの周波数解析を行い、周波数解析結果を初期状態として設定する。ステップＳ１４では、設定された初期状態に基づいて、眠気を判定するための眠気スケール中の、運転者の眠気の位置を上記の如き方法で推定し、処理は終了する。
【００５０】
図２４は、ＣＰＵ３１が実行する覚醒の位置の推定処理の一例を説明するフローチャートである。図２４において、ステップＳ３１では、運転者が実際に車両を運転する前の模擬運転状態で、運転者の心拍波形をセンサ１０１で測定する。ステップＳ２２では、心拍波形に基づいてＲＲＩを時系列化した心拍間隔データを求める。ステップＳ２３では、心拍間隔データの周波数解析を行い、周波数解析結果を初期状態として設定する。ステップＳ２４では、設定された初期状態に基づいて、眠気を判定するための眠気スケール中の、運転者の覚醒の位置を上記の如き方法で推定し、処理は終了する。
【００５１】
図２５は、ＣＰＵ３１が実行する眠気判定処理の一例を説明するフローチャートである。図２５において、ステップＳ３１では、運転者が運転するべき車両に乗車し、例えば眠気判定スケールを格納した記憶媒体を車両側の眠気判定装置１のＩ／Ｆ３６に接続する。運転者は、車両に乗車後、任意のタイミングで車両の運転を開始する。ステップＳ３２では、記憶媒体から眠気判定スケールを読み出す。ステップＳ３３では、運転者の心拍波形をセンサ１０１で測定し、心拍波形に基づいてＲＲＩを時系列化した心拍間隔データの周波数解析結果が、例えば図１３の眠気スケールの眠気状態を示すレベル５内であるか否かを判定し、レベル５以内であれば眠気を判定してアラームを出力する。
【００５２】
ステップＳ３４では、眠気スケールの更新の要否を判定する。例えば、周波数解析結果から推定した眠気の位置または覚醒の位置が眠気スケールの眠気の位置または覚醒の位置から閾値以上ずれている場合には、ステップＳ３４の判定結果がＹＥＳになる。ステップＳ３４の判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ３５では運転者の実運転時のＴＰを求め、求めたＴＰに基づいて周波数解析結果のＰＳＤをキャリブレーションして眠気スケールを更新する。この場合、実運転時のＴＰに基づくＰＳＤのキャリブレーションを行うので、模擬運転時のＴＰに基づくＰＳＤのキャリブレーションに比べて眠気スケールをさらに最適化することができる。また、ステップＳ３５では、更新された眠気スケールを記憶媒体に格納する。ステップＳ３４の判定結果がＮＯ、或いは、ステップＳ３５の後、ステップＳ３６では運転者が車両から降車したか否かを周知の方法で判定する。例えば、シートベルトの着用を促すために人が着席している状態を検知するセンサが座席に設けられている場合、このセンサが人の着席を検知しなくなれば運転者が車両から降車したことを検知可能である。ステップＳ３６の判定結果がＮＯであると処理はステップＳ３３へ戻り、判定結果がＹＥＳであると処理は終了する。
【００５３】
心拍の代わりに脈拍を用いても良い。つまり、センサ１０１には、被験者の心拍波形を表すデータを測定可能なものであれば特に限定されず、例えば心電計、脈波計、心音センサ、脈拍センサなどを用いても良い。
【００５４】
図２６は、センサの一例を説明する図である。図２６の例では、センサ１０１は車両のハンドル２００に内蔵されており、ハンドル２００を握る運転者の手先から脈拍を検知する。
【００５５】
図２７は、センサの他の例を説明する図である。図２７の例では、センサ１０１は運転者３００の耳たぶに装着され、耳たぶから脈拍を検知する。センサ１０１の出力は、ワイヤ１０２を介して眠気判定装置１に接続される。
【００５６】
Ｉ／Ｆ３６が眠気判定装置１と外部装置との間の無線通信を可能とする無線インタフェース機能を有する場合、センサ１０１は無線通信機能を有する外部装置に内蔵されていても良い。この場合、外部装置を例えば腕時計型に形成し、センサ１０１が検知した脈拍を外部装置の無線通信機能とＩ／Ｆ３６の無線インタフェース機能を介して眠気判定装置１に入力することができる。
【００５７】
このように、眠気を高精度に判定するために、運転者毎に異なる眠気スケールを事前に（即ち、運転者が実際に運転を開始する前に）設定することができ、運転を開始した後は直ちに設定された眠気スケールを用いた眠気判定を行える。また、運転を開始した後、実運転時のＴＰに基づくＰＳＤのキャリブレーションを行えば、模擬運転時のＴＰに基づくＰＳＤのキャリブレーションに比べて眠気スケールをさらに最適化することができる。
【００５８】
言うまでもなく、眠気の検知は、一般車両の運転者に限らず、重機、電車、船舶、航空機などの運転操作または操縦操作を要する装置のオペレータに対しても同様に行うことができる。
【００５９】
ところで、予め眠気スケールの決定を例えば車両の販売店などで行う場合には、販売店側の眠気判定装置１では図２１に示す眠気判定部１７の機能を省略可能であり、眠気判定部１７の機能を省略した場合の眠気判定装置１は眠気スケール作成装置、眠気スケール設定装置、または、眠気スケール決定装置の機能を有する。また、この場合には車両側の眠気判定装置１では初期状態設定部１３及び眠気スケール設定部１４の機能を省略可能である。さらに、車両側の眠気判定装置１において眠気スケールの更新が不要であれば、眠気スケール更新部１５の機能を省略可能である。販売店側の眠気判定装置１（例えば、眠気スケール作成装置）で眠気スケールを格納した記憶媒体を車両側の眠気判定装置１に接続する場合、車両側の眠気判定装置１は比較的簡単な構成で高精度に運転者の眠気を判定することができる。
【００６０】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
眠気スケールに基づき被験者の眠気を判定する眠気判定方法であって、
センサが測定した呼吸が安定した安静状態の被験者の心拍波形に基づいてＲＲＩ（R-R Interval）を時系列化した心拍間隔データを求め、
前記心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求め、
前記周波数解析結果を初期状態として設定し、
前記初期状態に含まれる推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定して記憶媒体に格納する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする眠気判定方法。
（付記２）
前記被験者に負荷を与えた時のＴＰを求め、求めたＴＰに基づいて前記ＰＳＤをキャリブレーションして前記眠気スケールを更新し前記記憶媒体に格納する
処理を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする、付記１記載の眠気判定方法。
（付記３）
前記記憶媒体に格納された前記眠気スケールを用いて前記被験者の実運転時の周波数解析結果を解析して前記被験者が眠気状態にあるか否かを判定し、判定結果を出力する
処理を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする、付記１または２記載の眠気判定方法。
（付記４）
前記被験者の実運転時の周波数解析結果から推定した眠気の位置または覚醒の位置が前記眠気スケールの眠気の位置または覚醒の位置から閾値以上ずれている場合、前記被験者の実運転時のＴＰを求め、求めたＴＰに基づいて前記ＰＳＤをキャリブレーションして前記眠気スケールを更新し前記記憶媒体に格納する
処理を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする、付記３記載の眠気判定方法。
（付記５）
眠気スケールに基づき被験者の眠気を判定する眠気判定装置であって、
センサが測定した呼吸が安定した安静状態の被験者の心拍波形に基づいてＲＲＩ（R-R Interval）を時系列化した心拍間隔データを求めるＲＲＩ取得部と、
前記心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求める周波数解析部と、
前記周波数解析結果を初期状態として設定する初期状態設定部と、
前記初期状態に含まれる推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定して記憶媒体に格納する眠気スケール設定部
を備えたことを特徴とする眠気判定装置。
（付記６）
前記被験者に負荷を与えた時のＴＰを求め、求めたＴＰに基づいて前記ＰＳＤをキャリブレーションして前記眠気スケールを更新し前記記憶媒体に格納する眠気スケール更新部
を更に備えたことを特徴とする、付記５記載の眠気判定装置。
（付記７）
前記記憶媒体に格納された前記眠気スケールを用いて前記被験者の実運転時の周波数解析結果を解析して前記被験者が眠気状態にあるか否かを判定し、判定結果を出力する眠気判定部
を更に備えたことを特徴とする、付記５または６記載の眠気判定装置。
（付記８）
前記眠気判定部は、前記被験者の実運転時の周波数解析結果から推定した眠気の位置または覚醒の位置が前記眠気スケールの眠気の位置または覚醒の位置から閾値以上ずれている場合、前記被験者の実運転時のＴＰを求め、求めたＴＰに基づいて前記ＰＳＤをキャリブレーションして前記眠気スケールを更新し前記記憶媒体に格納する
ことを特徴とする、付記７記載の眠気判定装置。
（付記９）
眠気スケールに基づき被験者の眠気を判定する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
センサが測定した呼吸が安定した安静状態の被験者の心拍波形に基づいてＲＲＩ（R-R Interval）を時系列化した心拍間隔データを求める手順と、
前記心拍間隔データを周波数解析して、ある時間における周波数に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ）及び自律神経のトータルパワー（ＴＰ）を含む、心拍揺らぎの周波数解析結果を求める手順と、
前記周波数解析結果を初期状態として設定する手順と、
前記初期状態に含まれる推定された眠気の位置及び推定された覚醒の位置に基づいて、眠気の位置の原点と覚醒の位置の原点が設定された眠気スケールを決定して記憶媒体に格納する手順
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記１０）
前記被験者に負荷を与えた時のＴＰを求め、求めたＴＰに基づいて前記ＰＳＤをキャリブレーションして前記眠気スケールを更新し前記記憶媒体に格納する手順
を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする、付記９記載のプログラム。
（付記１１）
前記眠気スケールを用いて前記被験者の実運転時の周波数解析結果を解析して前記被験者が眠気状態にあるか否かを判定し、判定結果を出力する手順
を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする、付記９または１０記載のプログラム。
（付記１２）
前記被験者の実運転時の周波数解析結果から推定した眠気の位置または覚醒の位置が前記眠気スケールの眠気の位置または覚醒の位置から閾値以上ずれている場合、前記被験者の実運転時のＴＰを求め、求めたＴＰに基づいて前記ＰＳＤをキャリブレーションして前記眠気スケールを更新し前記記憶媒体に格納する手順
を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする、付記１１記載の眠気判定方法。
【００６１】
以上、開示の眠気判定方法、装置及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００６２】
１      眠気判定装置
１１      ＲＲＩ取得部
１２      周波数解析部
１３      初期状態設定部
１４      眠気スケール設定部
１５      眠気スケール更新部
１６      記憶部
１７      眠気判定部
３１      ＣＰＵ
３２      記憶装置
３５      読取装置
３６      Ｉ／Ｆ
１０１      センサ
【図１】
2014012042.tif 000003
【図２】
2014012042.tif 000004
【図３】
2014012042.tif 000005
【図４】
2014012042.tif 000006
【図５】
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【図６】
2014012042.tif 000008
【図７】
2014012042.tif 000009
【図８】
2014012042.tif 000010
【図９】
2014012042.tif 000011
【図１０】
2014012042.tif 000012
【図１１】
2014012042.tif 000013
【図１２】
2014012042.tif 000014
【図１３】
2014012042.tif 000015
【図１４】
2014012042.tif 000016
【図１５】
2014012042.tif 000017
【図１６】
2014012042.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
2014012042.tif 000020
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
2014012042.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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