(57)【要約】  覚醒度判定装置は、被験者の心拍信号から心拍間隔を算出し、算出した心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出する。そして、算出したスペクトル密度のうち極大点となるスペクトル密度である極大点密度と、該極大点密度に対応する周波数である極大点周波数と、該極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差を示す大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する。そして、抽出した組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、該組み合わせより前のタイミングにて抽出した組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する。そして、比較の結果により定まる判定基準に基づいて、覚醒度を判定する。
2010140273.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の心拍信号から心拍間隔を算出する間隔算出部と、
前記間隔算出部によって算出された心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出するスペクトル算出部と、
前記スペクトル算出部によって算出されたスペクトル密度のうち極大点となるスペクトル密度である極大点密度と、該極大点密度に対応する周波数である極大点周波数と、該極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差を示す大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、該組み合わせより前のタイミングにて抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する比較部と、
前記比較部による比較の結果により定まる判定基準に基づいて、覚醒度を判定する判定部と
を備えたことを特徴とする覚醒度判定装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記比較部による比較の結果、前のタイミングにて抽出された組み合わせと比較して、極大点周波数が低下し、極大点密度が低下し、大小差分関係が小さくなったとの比較結果が得られる場合に、その他の比較結果が得られる場合と比較して同一の検出値に対する覚醒度が低くなる判定基準を用いて判定することを特徴とする請求項１に記載の覚醒度判定装置。
【請求項３】
被験者の心拍信号から心拍間隔を算出する間隔算出ステップと、
前記間隔算出ステップによって算出された心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出するスペクトル算出ステップと、
前記スペクトル算出ステップによって算出されたスペクトル密度のうち極大点となるスペクトル密度である極大点密度と、該極大点密度に対応する周波数である極大点周波数と、該極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差を示す大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、該組み合わせより前のタイミングにて抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する比較ステップと、
前記比較ステップによる比較の結果により定まる判定基準に基づいて、覚醒度を判定する判定ステップと
を含んだことを特徴とする覚醒度判定方法。
【請求項４】
被験者の心拍信号から心拍間隔を算出する間隔算出手順と、
前記間隔算出手順によって算出された心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出するスペクトル算出手順と、
前記スペクトル算出手順によって算出されたスペクトル密度のうち極大点となるスペクトル密度である極大点密度と、該極大点密度に対応する周波数である極大点周波数と、該極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差を示す大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する抽出手順と、
前記抽出手順によって抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、該組み合わせより前のタイミングにて抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する比較手順と、
前記比較手順による比較の結果により定まる判定基準に基づいて、覚醒度を判定する判定手順と
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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、覚醒度判定装置、覚醒度判定方法および覚醒度判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、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手法として、被験者の心拍または脈波信号を用いる手法が知られている。例えば、心拍信号の覚醒時におけるピーク周波数を基準とし、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手法が知られている。また、例えば、脈波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手法も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【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
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来の手法では、被験者が眠気を感じていても眠らないように抗っている状態では、被験者の覚醒度を判定できないという課題があった。具体的には、被験者が眠気を感じていても眠らないように抗っている状態では、通常の睡眠移行時とは異なる変化を心拍信号が示し、被験者の覚醒度を判定できなかった。【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、被験者が眠気を感じていても眠らないように抗っている状態であっても覚醒度を判定することが可能な覚醒度判定装置、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】
【０００６】
本願の開示する覚醒度判定装置の一つの態様によれば、覚醒度判定装置は、被験者の心拍信号から心拍間隔を算出する間隔算出部を備える。また、覚醒度判定装置は、前記間隔算出部によって算出された心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出するスペクトル算出部を備える。また、覚醒度判定装置は、前記スペクトル算出部によって算出されたスペクトル密度のうち極大点となるスペクトル密度である極大点密度と、該極大点密度に対応する周波数である極大点周波数と、該極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差を示す大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する抽出部を備える。また、覚醒度判定装置は、前記抽出部によって抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、該組み合わせより前のタイミングにて抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する比較部を備える。また、覚醒度判定装置は、前記比較部による比較の結果により定まる判定基準に基づいて、覚醒度を判定する判定部を備える。
【発明の効果】
【０００７】
被験者が眠気を感じていても眠らないように抗っている状態であっても覚醒度を判定することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例１に係る覚醒度判定装置の構成の一例について説明するためのブロック図である。
【図２】図２は、実施例２に係る覚醒度判定装置の構成の一例について説明するためのブロック図である。
【図３】図３は、実施例２における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４】図４は、実施例２における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５】図５は、実施例２における周波数とスペクトル密度との関係の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例２における周波数とスペクトル密度との関係の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例２における覚醒度判定調整部によるグラフへのプロットについて説明するための図である。
【図８】図８は、実施例２における覚醒度判定調整部によるグラフの領域に対する眠気レベルの割り当てについて説明するための図である。
【図９−１】図９−１は、実施例２における眠気状態移行時における変化について説明するための図である。
【図９−２】図９−２は、実施例２における眠気に抗っている状態における変化について説明するための図である。
【図１０】図１０は、実施例２における覚醒度判定調整部によるプロット手法について説明するための図である。
【図１１】図１１は、実施例２に係る覚醒度判定装置による処理の流れの一例について説明するためのフローチャートである。
【図１２】図１２は、現在の被験者の眠気推移を過去の推移の仕方と比較する覚醒度判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。
【図１３−１】図１３−１は、実施例２における極大点周波数の時系列における変化を表すための図である。
【図１３−２】図１３−２は、実施例２における極大点密度の時系列における変化を表すための図である。
【図１４】図１４は、実施例２に係る覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【図１５】図１５は、状態判定処理と危険度判定処理との処理の流れの一例について説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る覚醒度判定装置、覚醒度判定方法および覚醒度判定プログラムの実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００１０】
［実施例１に係る覚醒度判定装置の構成］
図１を用いて、実施例１に係る覚醒度判定装置１００の構成の一例について説明する。なお、図１は、実施例１に係る覚醒度判定装置の構成の一例について説明するためのブロック図である。【００１１】
図１に示すように、実施例１に係る覚醒度判定装置１００は、間隔算出部１１０と、スペクトル算出部１２０と、抽出部１３０と、比較部１４０と、判定部１５０とを備える。【００１２】
間隔算出部１１０は、被験者の心拍信号から心拍間隔を算出する。スペクトル算出部１２０は、間隔算出部１１０によって算出された心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出する。【００１３】
抽出部１３０は、スペクトル算出部１２０によって算出されたスペクトル密度のうち極大点となるスペクトル密度である極大点密度と、該極大点密度に対応する周波数である極大点周波数と、大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する。【００１４】
ここで、大小差分関係は、極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差を示す。例えば、横軸を周波数とし、縦軸をスペクトル密度とする心拍スペクトルにおいて、極大点に対応するピークの形状がとがっていればいるほど、極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差が大きくなる。また、極大点に対応するピークの形状がなだらかであればあるほど、極大点周波数の前後にある周波数に対応するスペクトル密度と該極大点密度との差が小さくなる。【００１５】
比較部１４０は、抽出部１３０によって抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、該組み合わせより前のタイミングにて抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する。【００１６】
判定部１５０は、比較部１４０による比較の結果により定まる判定基準に基づいて、覚醒度を判定する。具体的には、判定部１５０は、比較部１４０による比較の結果、前のタイミングにて抽出された組み合わせと比較して、極大点周波数が低下し、極大点密度が低下し、大小差分関係が小さくなったとの比較結果が得られる場合に、覚醒度が低下したと判定する。【００１７】
［実施例１の効果］
上記したように、実施例１によれば、覚醒度判定装置１００は、被験者が眠気を感じていても眠らないように抗っている状態であっても覚醒度を判定することが可能である。
【実施例２】
【００１８】
［実施例２に係る覚醒度判定装置の構成］
図２を用いて、実施例２に係る覚醒度判定装置１００の構成の一例について説明する。図２は、実施例２に係る覚醒度判定装置の構成の一例について説明するためのブロック図である。【００１９】
図２に示すように、覚醒度判定装置１００は、心拍検出部２１０と、心拍間隔算出部２２０と、スペクトル算出部２３０と、ピーク周波数算出部２４０と、ピーク波形判定部２５０と、覚醒度判定調整部２６０と、覚醒度判定部２７０と、出力部２８０とを備える。【００２０】
なお、図２に示す各部のうち、心拍検出部２１０と心拍間隔算出部２２０とは、図１における間隔算出部１１０に対応する。また、スペクトル算出部２３０とピーク周波数算出部２４０とは、それぞれ、図１におけるスペクトル算出部１２０と抽出部１３０とに対応する。また、ピーク波形判定部２５０は、図１における比較部１４０に対応する。また、覚醒度判定調整部２６０と覚醒度判定部２７０とは、図１における判定部１５０に対応する。【００２１】
心拍検出部２１０は、心拍間隔算出部２２０と接続される。また、図３に示すように、心拍検出部２１０は、被験者の心拍信号を検出し、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、被験者の心拍信号を各電極の電位差から取得する。なお、図３は、実施例２における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の横軸は時間の経過を示し、縦軸が心電の強さを示す。ここで、被験者とは、例えば、自動二輪車や自動四輪車などを運転中の運転者が該当する。また、例えば、心拍検出部２１０によって用いられる電極は、例えば、自動二輪車や自動四輪車のハンドルに埋め込まれる。【００２２】
また、心拍検出部２１０は、検出した心拍信号を心拍間隔算出部２２０に出力し、例えば、図３に示すような心拍信号を出力する。【００２３】
心拍間隔算出部２２０は、心拍検出部２１０とスペクトル算出部２３０と接続される。また、心拍間隔算出部２２０は、心拍検出部２１０から心拍信号を受信し、受信した心拍信号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である心拍間隔を算出する。【００２４】
図３を用いて、心拍間隔算出部２２０による心拍間隔算出処理について更に説明する。図３の「Ｒ」に示すように、心拍間隔算出部２２０は、心拍検出部２１０から受信した心拍信号から振幅ピークを検出し、具体的には、心拍信号の振幅が閾値以上となる振幅ピークを検出する。そして、図３の「Ｒ−Ｒインターバル」に示すように、心拍間隔算出部２２０は、検出した振幅ピーク「Ｒ」の間隔を算出することで、心拍間隔を算出する。【００２５】
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良い。【００２６】
また、心拍間隔算出部２２０は、算出した心拍間隔をスペクトル算出部２３０に出力する。例えば、心拍間隔算出部２２０は、新たな振幅ピークを検出するごとに心拍間隔を算出し、算出した心拍間隔をスペクトル算出部２３０に出力する。【００２７】
スペクトル算出部２３０は、心拍間隔算出部２２０とピーク周波数算出部２４０と接続される。また、スペクトル算出部２３０は、心拍間隔算出部２２０から心拍間隔を受信し、図４の（２）に示すように、受信した心拍間隔に基づいて、心拍間隔の時間経過による変化を示す心拍間隔変動データを算出する。なお、図４は、実施例２における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。【００２８】
図４について簡単に説明する。また、図４の（２）は、実施例２における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り、横軸は時間の経過を示し、縦軸が心拍間隔を示す。なお、参考までに、図４の（１）として、心拍検出部２１０によって検出される心拍信号を示す図上に、心拍間隔を明示した図を示した。図４の（１）の横軸は時間の経過を示し、縦軸が心電の強さを示す。【００２９】
また、スペクトル算出部２３０は、心拍間隔変動データに対して周波数解析を実行することで、図５に示すように、周波数ごとのスペクトル密度を算出する。言い換えると、スペクトル密度と周波数との関係を示すスペクトル密度データを算出する。なお、図５は、実施例２における周波数とスペクトル密度との関係の一例を示す図である。図５に示す例では、副交感神経の状態を反映するＨＦ成分（０．１５〜０．５Ｈｚ）内に複数の極大点がある場合を例に示したが、例えば図６のようにＨＦ成分内に極大点が一つである場合もある。【００３０】
また、スペクトル算出部２３０は、スペクトル密度データをピーク周波数算出部２４０に出力する。例えば、スペクトル算出部２３０は、心拍間隔算出部２２０から新たな心拍間隔を受信するごとにスペクトル密度データを算出し、算出したスペクトル密度データをピーク周波数算出部２４０に出力する。【００３１】
ここで、周波数ごとのスペクトル密度をスペクトル算出部２３０が算出する手法について更に説明する。スペクトル算出部２３０は、どのような方法を用いてスペクトル密度を算出しても良いが、例えば、ＡＲ（Auto  regressive）モデルを用いてスペクトル密度を算出する。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）などに開示されているように、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る。ＡＲモデルは、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】
2010140273.tif 000003
によって表される。なお、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】
2010140273.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】
2010140273.tif 000005
によって表される。スペクトル算出部２３０は、式（２）および心拍間隔変動データに基づいて、スペクトル密度データを算出する。【００３４】
図２の説明に戻ると、ピーク周波数算出部２４０は、スペクトル算出部２３０とピーク波形判定部２５０と接続される。また、ピーク周波数算出部２４０は、スペクトル密度データをスペクトル算出部２３０から受信し、スペクトル密度データを受信するごとに、極大点密度と極大点周波数と大小差分関係とを組み合わせて抽出する。【００３５】
具体的には、ピーク周波数算出部２４０は、図６に示すようなスペクトル密度データを受信するごとに、図６の「ＰＨ」に示す「極大点密度」と、図６の「ＰＦ」に示す極大点周波数と、図６の「ＰＷ」に示す大小差分関係との組み合わせを抽出する。なお、図６は、実施例２における周波数とスペクトル密度との関係の一例を示す図であり、ＨＦ成分内にある極大点が一つである場合を用いた。【００３６】
ここで、大小差分関係をピーク周波数算出部２４０が抽出する手法と、極大点密度と極大点周波数とをピーク周波数算出部２４０が抽出する手法について更に説明する。以下では、まず、大小差分関係を抽出する手法について説明し、その後、極大点密度と極大点周波数とを抽出する手法について説明する。なお、ピーク周波数算出部２４０が抽出に用いる手法は、以下に説明する手法に限定されるものではなく、他の手法を用いても良い。【００３７】
大小差分関係をピーク周波数算出部２４０が抽出する手法について更に説明する。図６の「ＰＷ」に示すように、ピーク周波数算出部２４０は、大小差分関係として、極大点より一定の高さ「Ｌ」におけるスペクトル波形の幅の値を取得する。「ＰＷ」で特定される周波数、即ち、スペクトル密度が「ＰＨ」よりも「Ｌ」だけ少ない値である場合の周波数であって「ＰＦ」よりも小さい周波数と大きい周波数とが、極大点周波数の前後にある周波数に相当する。【００３８】
ここで、高さ「Ｌ」は、予め設定された値であり、ピーク周波数算出部２４０は、常に同じ「Ｌ」を用いる。なお、スペクトル波形の微分係数が負から正に変わるゼロクロス点を基線として設定し、その際に得られる線分の値を大小差分関係としても良い。【００３９】
また、極大点密度と極大点周波数とをピーク周波数算出部２４０が抽出する手法について更に説明する。例えば、ピーク周波数算出部２４０は、
【数４】
2010140273.tif 000006
となる周波数ｆを極大点周波数として算出し、この極大点周波数を式（２）に代入することによって極大点密度を算出する。【００４０】
また、ピーク周波数算出部２４０は、極大点密度と極大点周波数と大小差分関係との組み合わせをピーク波形判定部２５０に出力する。例えば、受信したスペクトル密度データそれぞれについて、極大点密度と極大点周波数と大小差分関係とを組み合わせて抽出し、ピーク波形判定部２５０に出力する。【００４１】
ピーク波形判定部２５０は、ピーク周波数算出部２４０と覚醒度判定調整部２６０と接続される。ピーク波形判定部２５０は、極大点周波数と極大点密度と大小差分関係の組み合わせをピーク周波数算出部２４０から受信する。そして、ピーク波形判定部２５０は、受信した組み合わせの極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、該組み合わせより前にピーク周波数算出部２４０に算出された組み合わせの極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する。【００４２】
なお、以下では、受信した組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係について、それぞれ、受信極大点周波数と受信極大点密度と受信大小差分関係と記載する。また、受信した組み合わせより前に算出された組み合わせについて、過去組み合わせと記載し、過去組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とについて、過去極大点周波数と過去極大点密度と過去大小差分関係と記載する。【００４３】
また、上記した過去組み合わせとは、例えば、ピーク周波数算出部２４０によって受信組み合わせが算出されたタイミングの一つ前のタイミングにて算出された組み合わせが該当する。【００４４】
ピーク波形判定部２５０の説明に戻る。ピーク波形判定部２５０は、受信極大点周波数を過去極大点周波数と比較し、受信極大点周波数が過去極大点周波数以下かを判定する。また、ピーク波形判定部２５０は、受信極大点密度を過去極大点密度と比較し、受信極大点密度が過去極大点密度以上かを判定する。また、ピーク波形判定部２５０は、受信大小差分関係を過去大小差分関係と比較し、受信大小差分関係が過去大小差分関係以上かを判定する。【００４５】
なお、ピーク波形判定部２５０による比較結果は、覚醒度判定調整部２６０によって用いられ、具体的には、被験者が眠気を感じていても眠らないように抗っている状態かを識別するための情報である。【００４６】
また、ピーク波形判定部２５０は、ピーク周波数算出部２４０から受信した受信極大点周波数と受信極大点密度とに比較結果を加えて、覚醒度判定調整部２６０に出力する。【００４７】
覚醒度判定調整部２６０は、ピーク波形判定部２５０と覚醒度判定部２７０と接続される。以下に説明するように、覚醒度判定調整部２６０は、受信極大点周波数と受信極大点密度との組み合わせを、スペクトル密度と周波数とを軸とする覚醒度判定用グラフにプロットし、また、覚醒度判定用グラフの領域を分割して眠気レベルを割り当てる。【００４８】
覚醒度判定用グラフにプロットする点について説明する。覚醒度判定調整部２６０は、受信極大点周波数と受信極大点密度と比較結果とをピーク波形判定部２５０から受信する。そして、図７の（２）に示すように、覚醒度判定調整部２６０は、受信極大点周波数と受信極大点密度との組み合わせを、比較結果に対応する手法にて、スペクトル密度と周波数とを軸とする覚醒度判定用グラフにプロットする。なお、図７は、実施例２における覚醒度判定調整部によるグラフへのプロットについて説明するための図である。なお、図７の（１）は、図７の（２）に示すグラフにおける「Ｐ１」「Ｐ２」が算出されたスペクトル密度データである。【００４９】
極大点周波数と極大点密度との組み合わせがプロットされる覚醒度判定用グラフにおいては、覚醒度判定用グラフの領域のうち、上に行けば行くほどスペクトル密度が低くなり、右に行けば行くほど周波数が高くなるものとして説明する。【００５０】
ここで、比較結果に対応する手法にて覚醒度判定用グラフにプロットする点については、眠気レベルを割り当てる点について説明した後に説明する。【００５１】
眠気レベルを割り当てる点について説明する。覚醒度判定調整部２６０は、覚醒度判定用グラフのスケールを調整し、図８に示すように、覚醒度判定用グラフの領域について、右上から左下へと５つの領域に分割し、５つの領域それぞれに「５」段階の眠気レベルを割り当てる。なお、図８は、実施例２における覚醒度判定調整部による覚醒度判定用グラフの領域に対する眠気レベルの割り当てについて説明するための図である。【００５２】
例えば、覚醒度判定調整部２６０は、右上から左下の領域に対して、眠気レベル「１」から「５」を順に割り当てる。なお、眠気レベルは、「１」から「５」の順に眠気が強くなり、覚醒度が低いことを示す。眠気レベルは、後述する覚醒度判定部２７０によって用いられる。【００５３】
覚醒度判定用グラフのスケールを調整する点について更に説明する。覚醒度判定調整部２６０は、覚醒度判定用グラフにプロットした各点のうち、最上点、最下点、最右点、最左点を検出する。ここで、最右点は、覚醒度判定用グラフにプロットした点のうち、最もスペクトル密度が大きい点である。また、最下点は、覚醒度判定用グラフにプロットした点のうち、最もスペクトル密度が小さい点である。最右点は、覚醒度判定用グラフにプロットした点のうち、最も周波数が大きい点である。最左点は、覚醒度判定用グラフにプロットした点のうち、最も周波数が小さい点である。なお、覚醒度判定用グラフにプロットされる点は被験者ごとに異なる結果、覚醒度判定調整部２６０によって検出される最上点、最下点、最右点、最左点は、被験者ごとに異なる。【００５４】
覚醒度判定調整部２６０は、検出した最上点、最下点、最右点、最左点が、覚醒度判定用グラフに最適に含まれるように、覚醒度判定用グラフのスケールを調整する。例えば、覚醒度判定調整部２６０は、覚醒度判定用グラフに含まれる周波数の最小値が、最左点の周波数から所定値減算した周波数になるように覚醒度判定用グラフのスケールを調整する。また、覚醒度判定調整部２６０は、覚醒度判定用グラフに含まれる周波数の最大値が、最右点の周波数に所定値加算した周波数になるように覚醒度判定用グラフのスケールを調整する。例えば、覚醒度判定調整部２６０は、覚醒度判定用グラフに含まれるスペクトル密度の最小値が、最下点のスペクトル密度から所定値減算したスペクトル密度になるように覚醒度判定用グラフのスケールを調整する。例えば、覚醒度判定調整部２６０は、覚醒度判定用グラフに含まれるスペクトル密度の最大値が、最上点のスペクトル密度に所定値加算したスペクトル密度になるように覚醒度判定用グラフのスケールを調整する。【００５５】
比較結果に対応する手法にて覚醒度判定用グラフにプロットする点について説明する。上記したように、覚醒度判定調整部２６０は、覚醒度判定用グラフに対して、右上の領域から左下の領域に行くほど覚醒度が低くなることを示すように、眠気レベルを割り当てる。これは、図９−１に示すように、覚醒度が低くなればなるほど、眠気が強くなればなるほど、極大点周波数が低くなり、極大点密度が高くなることを踏まえてのことである。この場合、覚醒度判定用グラフにおいて、プロットの位置が、左下へと変化することになる。なお、図９−１は、実施例２における眠気状態移行時における変化について説明するための図である。【００５６】
これに対して、図９−２に示すように、被験者が眠気に抗っている状態であればあるほど、眠ってはいけないと被験者が努力している状態であればあるほど、極大点周波数が低下し、極大点密度が低下し、大小差分関係が小さくなる。なお、図９−２は、実施例２における眠気に抗っている状態における変化について説明するための図である。つまり、眠ってはいけないと被験者が努力している状態では、極大点周波数は低下しても、極大点密度が高くならない。恐らく、眠ってはいけないと被験者が努力している状態では、副交感神経の働きが定まらない状態になり、極大点周波数が特定の状態に集中しないようになるためと考えられる。【００５７】
図１０は、実施例２における覚醒度判定調整部によるプロット手法について説明するための図である。図７や図８と同様に、縦軸をスペクトル密度、横軸を周波数とし、極大点周波数と極大点密度との組み合わせをプロットした。図９−２の状態を図１０にプロットした場合、図１０の「補正前」に示すように、覚醒度判定用グラフにおいて、プロットの位置が左上へと変化することになる。ここで、図１０に示すように、プロットの位置が左上へと変化したとしても、眠気レベルは必ずしも高くならず、つまり、このままでは、後述する覚醒度判定部２７０によって、覚醒度がそのままであると判定されることになる。【００５８】
ここで、眠ってはいけないと運転手が努力している状態では、その努力が途切れると急激に覚醒度が下がる傾向があるので、このような状態の覚醒度の低さを正しく検出することが望ましい。このため、覚醒度判定調整部２６０は、図１０の「補正後」に示すように、眠ってはいけないと運転手が努力している状態では、プロットの位置が左上へと変化するのではなく左下へと変化するように、プロット位置を補正する。プロット位置の補正の仕方として、例えば、極大点周波数はそのままの値を用い、極大点密度は過去の極大点密度からの低下分を過去の極大点密度に足した値を補正後の極大点密度とすることが考えられる。ここで、過去の極大点密度としては、極大点周波数が低下し極大点密度が高くなる傾向を有する時間的に最新のプロット、即ち、極大点密度、極大点周波数共に低下傾向を呈する直前のプロットを利用することが考えられる。【００５９】
補正の仕方は上記に限るものではないが、覚醒度判定調整部２６０は、被験者が眠気に抗っていることを示す比較結果が得られる場合には、その他の比較結果が得られた場合と比較して、同一の検出値に対する覚醒度がより低くなるように判定基準を変更する。【００６０】
例えば、覚醒度判定調整部２６０は、受信した比較結果が、受信極大点周波数が過去極大点周波数以下であり、受信極大点密度が過去極大点密度以上ではなく、受信大小差分関係が過去大小差分関係以上ではない場合に、プロット位置を補正する。言い換えると、覚醒度判定調整部２６０は、眠ってはいけないと被験者が努力している状態にあり、極大点周波数と極大点密度とが共に低下して大小差分関係が小さくなっているとの比較結果が得られると、プロット位置を補正する。一方、覚醒度判定調整部２６０は、それ以外の比較結果が得られる場合には、プロット位置を補正することなく、そのままプロットする。【００６１】
また、覚醒度判定調整部２６０は、覚醒度判定用グラフを覚醒度判定部２７０に出力する。【００６２】
覚醒度判定部２７０は、覚醒度判定調整部２６０と出力部２８０と接続される。また、覚醒度判定部２７０は、覚醒度判定調整部２６０から覚醒度判定用グラフを受信し、受信した覚醒度判定用グラフを用いて覚醒度を判定する。図１０に示す例では、覚醒度判定部２７０は、極大点周波数と極大点密度とを示すプロットが、覚醒度判定用グラフにおいて左下に移動する場合に、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。【００６３】
例えば、覚醒度判定部２７０は、前のタイミングにて抽出された組み合わせと比較して、極大点周波数が低下し、極大点密度が低下し、大小差分関係が小さくなったとの比較結果が得られた場合に、覚醒度が低下したと判定する。【００６４】
また、覚醒度判定部２７０は、判定結果を出力部２８０に出力し、例えば、覚醒度が低下した旨を出力する。【００６５】
出力部２８０は、覚醒度判定部２７０と接続され、モニタ（あるいはディスプレイ、タッチパネル）やスピーカなどが該当する。出力部２８０は、覚醒度判定部２７０から判定結果を受信すると、受信した判定結果を被験者に出力し、例えば、覚醒度が低下した旨の情報を利用者に出力する。【００６６】
［実施例２に係る覚醒度判定装置による処理］
次に、図１１を用いて、実施例２に係る覚醒度判定装置１００による処理の流れについて説明する。なお、図１１は、実施例２に係る覚醒度判定装置１００による処理の流れの一例について説明するためのフローチャートである。【００６７】
図１１に示すように、覚醒度判定装置１００は、心拍検出部２１０が心拍信号データを検出すると（ステップＳ１０１肯定）、心拍間隔算出部２２０が心拍間隔を検出する（ステップＳ１０２）。【００６８】
そして、スペクトル算出部２３０は、心拍間隔データに基づいて各周波数に対応するスペクトル密度を算出する（ステップＳ１０３）。そして、ピーク周波数算出部２４０は、極大点密度と極大点周波数と大小差分関係とを抽出する（ステップＳ１０４）。【００６９】
そして、ピーク波形判定部２５０は、受信極大点周波数を過去極大点周波数と比較し、受信極大点周波数が過去極大点周波数以下かを判定する（ステップＳ１０５）。また、ピーク波形判定部２５０は、受信極大点密度を過去極大点密度と比較し、受信極大点密度が過去極大点密度以上かを判定する（ステップＳ１０６）。また、ピーク波形判定部２５０は、受信大小差分関係を過去大小差分関係と比較し、受信大小差分関係が過去大小差分関係以上かを判定する（ステップＳ１０７）。【００７０】
ここで、受信極大点周波数が過去極大点周波数以下であり（ステップＳ１０５肯定）、受信極大点密度が過去極大点密度以上ではなく（ステップＳ１０６否定）、受信大小差分関係が過去大小差分関係以上ではない（ステップＳ１０７否定）場合について説明する。この場合、覚醒度判定調整部２６０は、プロットを補正する（ステップＳ１０８）。つまり、覚醒度判定調整部２６０は、眠ってはいけないと被験者が努力している状態にあり、極大点周波数と極大点密度とが共に低下して大小差分関係が小さくなっているとの比較結果が得られると、プロット位置を補正する。【００７１】
また、受信極大点周波数が過去極大点周波数以下でなかったり（ステップＳ１０５否定）、受信極大点密度が過去極大点密度以上であったり（ステップＳ１０６肯定）、受信大小差分関係が過去大小差分関係以上であった（ステップＳ１０７肯定）場合について説明する。この場合、覚醒度判定調整部２６０は、プロットを補正しない（ステップＳ１０９）。つまり、覚醒度判定調整部２６０は、そのままの位置にプロットする。【００７２】
そして、覚醒度判定部２７０は、覚醒度判定調整部２６０によって作成された覚醒度判定用グラフを用いて覚醒度を判定する（ステップＳ１１０）。具体的には、覚醒度判定部２７０は、極大点周波数と極大点密度とを示すプロットが、覚醒度判定用グラフにおいて左下に移動する場合に、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。【００７３】
［実施例２の効果］
上記したように、実施例２によれば、覚醒度判定装置１００は、被験者の心拍信号から心拍間隔を算出し、算出した心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数ごとのスペクトル密度を算出する。そして、覚醒度判定装置１００は、極大点密度と極大点周波数と大小差分関係とを組み合わせて所定のタイミングごとに抽出する。そして、覚醒度判定装置１００は、抽出した組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係とを、それぞれ、組み合わせより前のタイミングにて抽出された組み合わせに含まれる極大点周波数と極大点密度と大小差分関係と比較する。そして、覚醒度判定装置１００は、比較の結果により定まる判定基準に基づいて、覚醒度を判定する。【００７４】
具体的には、覚醒度判定装置１００は、比較の結果、前のタイミングにて抽出された組み合わせと比較して、極大点周波数が低下し、極大点密度が低下し、大小差分関係が小さくなったとの比較結果が得られる場合に、覚醒度が低下したと判定する。この結果、被験者が眠気を感じていても眠らないように抗っている状態であっても、適切な覚醒度を判定することが可能である。具体的には、被験者が眠気を感じていても眠らないように抗っている状態において、覚醒度に変化なしと判定するのではなく、覚醒度が低下したと判定することが可能である。【００７５】
このように、運転時におけるドライバーの覚醒度を推定し、また、眠気に対してどのような状態であるかを捕らえることにより、眠りに落ちそうな危険状態をより高い精度で判定することが可能である。
【実施例３】
【００７６】
さて、これまで本発明の実施例１や実施例２について説明したが、本発明は上述した実施例１や実施例２以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。【００７７】
例えば、覚醒度判定装置１００は、被験者の運行ごとにおける眠気推移の仕方を予め記憶しておき、現在の被験者の眠気推移を過去の推移の仕方と比較することで、普段と同じ変化をしているかどうかを判定しても良い。【００７８】
具体的には、図１２に示すように、覚醒度判定装置１００は、被験者の運行ごとにおける眠気推移の仕方を予め記憶する被験者眠気推移記憶部３１０と、現在の被験者の眠気推移を過去の推移の仕方と比較する被験者状態判定部３２０とを更に備える。ここで、図１２は、現在の被験者の眠気推移を過去の推移の仕方と比較する覚醒度判定装置の構成の一例を説明するためのブロック図である。【００７９】
ここで、被験者眠気推移記憶部３１０は、被験者状態判定部３２０と接続される。また、被験者眠気推移記憶部３１０は、被験者の運行ごとにおける眠気推移の仕方を予め記憶する。例えば、被験者眠気推移記憶部３１０は、被験者の運行ごとにおける眠気推移の仕方として、眠気レベルが上昇するのに要する時間や、眠気との格闘状態を検出したときの眠気レベル、眠気と格闘していた時間などを記憶する。【００８０】
また、被験者状態判定部３２０は、被験者眠気推移記憶部３１０とピーク波形判定部２５０と接続され、受信極大点周波数や受信極大点密度、比較結果をピーク波形判定部２５０から受信する。そして、被験者状態判定部３２０は、被験者眠気推移記憶部３１０に予め記憶された過去の眠気推移の仕方と同じかを判定する。【００８１】
ここで、例えば、被験者状態判定部３２０は、過去の眠気推移の仕方と同じではない場合には、その旨を出力部２８０に出力し、出力部２８０が被験者に出力する。例えば、普段眠気に対して抗う動作を行いながら眠気方向に推移していく被験者が、あるとき、眠気に抗う動作を行わずに眠気方向へ推移している場合について説明する。この場合、被験者状態判定部３２０は、疲労や体調不良による可能性があるものと判定し、運転を中断して休憩をとるように促す旨の情報を出力部２８０に出力し、出力部２８０が被験者に出力する。【００８２】
［状態判定処理と危険度判定処理］
また、例えば、覚醒度判定装置１００は、被験者の状態を判定する状態判定処理や、眠気に関する危険度を判定する危険度判定処理を実行しても良い。例えば、図１１のステップＳ１１０において、覚醒度判定部２７０は、覚醒度を判定するだけでなく、状態判定処理や危険度判定処理を更に実行しても良い。【００８３】
そこで、以下では、図１５を用いて、覚醒度判定部２７０が、図１１のステップＳ１１０において、状態判定処理や危険度判定処理を更に実行する場合について説明する。なお、図１５は、状態判定処理と危険度判定処理との処理の流れの一例について説明するフローチャートである。なお、覚醒度判定部２７０は、図１５を用いて以下に説明する一連の処理を、例えば、覚醒度を判定する処理である図１１のステップＳ１１０の後に実行したり、覚醒度を判定する処理と並行して実行したりする。以下に説明する一連の処理のうち、ステップＳ２０１〜Ｓ２０７は、状態判定処理に関する処理であり、ステップＳ２０８〜Ｓ２１５は、危険度判定処理に関する処理である。【００８４】
図１５のステップＳ２０１〜Ｓ２０７に示すように、覚醒度判定部２７０は、状態判定処理を実行する。例えば、覚醒度判定部２７０は、受信極大点周波数が過去極大点周波数以下であるかを判定する（ステップＳ２０１）。また、覚醒度判定部２７０は、受信極大点密度が過去極大点密度以上であり、かつ、受信大小差分関係が過去大小差分関係以上であるかを判定する（ステップＳ２０２、ステップＳ２０３）。【００８５】
覚醒度判定部２７０が、受信極大点周波数が過去極大点周波数以下であると判定した場合について説明する（ステップＳ２０１肯定）。ここで、覚醒度判定部２７０は、受信極大点密度が過去極大点密度以上であり、かつ、受信大小差分関係が過去大小差分関係以上であると判定すると（ステップＳ２０２肯定）、被験者の状態が「眠気」であると判定する（ステップＳ２０４）。つまり、極大点周波数が低下し、極大点密度が高くなり、大小差分関係が大きくなる場合には、被験者の眠気が強くなっている状態と考えられるので、覚醒度判定部２７０は、睡眠状態にあったり、睡眠状態に移行している状態にあったりすると判定する。【００８６】
一方、覚醒度判定部２７０は、受信極大点密度が過去極大点密度以上であり、かつ、受信大小差分関係が過去大小差分関係以上であると判定しないと（ステップＳ２０２否定）、被験者の状態が「眠気との格闘」であると判定する（ステップＳ２０５）。つまり、極大点周波数が低下し、極大点密度が低下し、大小差分関係が小さくなる場合には、強まる眠気を抑えようと被験者が努力している状態と考えられるので、覚醒度判定部２７０は、眠気に抗っている状態にあると判定する。【００８７】
覚醒度判定部２７０が、受信極大点周波数が過去極大点周波数以下であると判定しなかった場合について説明する（ステップＳ２０１否定）。ここで、覚醒度判定部２７０は、受信極大点密度が過去極大点密度以上であり、かつ、受信大小差分関係が過去大小差分関係以上であると判定すると（ステップＳ２０３肯定）、被験者の状態が「集中」であると判定する（ステップＳ２０６）。つまり、極大点周波数が高くなり、極大点密度が高くなり、大小差分関係が大きくなる場合には、被験者は運転に集中している状態と考えられるので、集中している状態であると判定する。【００８８】
一方、覚醒度判定部２７０は、受信極大点密度が過去極大点密度以上であり、かつ、受信大小差分関係が過去大小差分関係以上であると判定しないと（ステップＳ２０３否定）、被験者の状態が「覚醒」であると判定する（ステップＳ２０７）。つまり、例えば、極大点周波数が高くなり、極大点密度が低下し、大小差分関係が小さくなる場合には、被験者は覚醒方向に変化している状態と考えられるので、覚醒状態にあったり、睡眠状態から覚醒状態に移行している状態にあったりすると判定する。【００８９】
覚醒度判定部２７０による状態判定処理について簡単にまとめる。極大点周波数が低下した場合には、被験者の覚醒度が低くなったことを示す。ここで、覚醒度判定部２７０は、極大点密度が高くなったり大小差分関係が大きくなったりした場合には、眠気状態にあると判定し、極大点密度が低下したり大小差分関係が小さくなったりした場合には、眠気との格闘状態にあると判定する。【００９０】
また、極大点周波数が高くなった場合には、被験者の覚醒度が高くなったことを示す。ここで、覚醒度判定部２７０は、極大点密度が高くなったり大小差分関係が大きくなったりした場合には、集中状態にあると判定し、極大点密度が低下したり大小差分関係が小さくなったりした場合には、覚醒状態にあると判定する。【００９１】
図１５のステップＳ２０８〜Ｓ２１５に示すように、被験者の状態が「眠気」や「眠気との格闘」である場合に、覚醒度判定部２７０は、被験者の覚醒状態に基づいて、危険度判定処理を実行する。以下では、５段階の危険度がある場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、４段階以下の危険度であっても良く、６段階以上の危険度であっても良い。以下では、危険度１から危険度５になるに従って、危険度が高くなる場合を例に説明する。つまり、例えば、危険度１は、危険度１〜５のうち最も危険でない状態であることを示し、危険度５は、危険度１〜５のうち最も危険な状態であることを示す。【００９２】
覚醒度判定部２７０が、被験者の状態が「眠気」であると判定した場合について説明する（ステップＳ２０４）。覚醒度判定部２７０は、眠気状態の変化量が閾値以上であるかを判定する（ステップＳ２０８）。例えば、覚醒度判定部２７０は、眠気レベルが１以上高くなっているかを判定する。なお、眠気レベルを用いて判定する場合を例に示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、利用者が任意の閾値を設定して良い。ここで、覚醒度判定部２７０は、眠気方向への変化量が閾値以上であると判定しないと（ステップＳ２０８否定）、眠気が強くなっている状態と考えられるので、危険度を「３」と判定する（ステップＳ２０９）。一方、覚醒度判定部２７０は、眠気方向への変化量が閾値以上であると判定すると（ステップＳ２０８肯定）、眠気が急激に強くなっている状態と考えられるので、危険度を「４」と判定する（ステップＳ２１０）。【００９３】
覚醒度判定部２７０が、被験者の状態が「眠気との格闘」であると判定した場合について説明する（ステップＳ２０５）。覚醒度判定部２７０は、一定時間後の被験者の眠気レベルが現在の眠気レベルより上がったかを判定する（ステップＳ２１１）。ここで、覚醒度判定部２７０は、上がったと判定すると（ステップＳ２１１肯定）、眠気と格闘して眠気を覚まそうとする動作があっても覚醒効果がなかったことになり、最も危険な状態と考えられるので、危険度を「５」と判定する（ステップＳ２１２）。【００９４】
また、覚醒度判定部２７０は、一定時間後の被験者の眠気レベルが現在の眠気レベルより上がったと判定しないと（ステップＳ２１１否定）、被験者の眠気レベルが現在の眠気レベルより下がったかを判定する（ステップＳ２１３）。ここで、覚醒度判定部２７０は、下がったと判定すると（ステップＳ２１３肯定）、眠気を覚まそうとする動作に効果があり、覚醒方向に変化したと考えられるので、危険度を「１」と判定する（ステップＳ２１４）。一方、覚醒度判定部２７０は、下がったと判定しないと（ステップＳ２１３否定）、危険度を「２」と判定する（ステップＳ２１５）。つまり、覚醒度判定部２７０は、眠気レベルが変わらなかった場合には、眠気を覚まそうとする動作により眠気が進行せず状態を維持できたと考えられるので、危険度を「２」と判定する。【００９５】
このように、状態判定処理や危険度判定処理を実行することで、覚醒度だけではなく、被験者の状態や危険度を判定することが可能である。【００９６】
［心拍信号の検出］
上述した実施例２では、心拍検出部２１０が、電極の電位差から心拍信号を検出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、心拍検出部２１０は、被験者の心臓の鼓動や脈拍を捕らえられるものであれば良く、例えば、心電計や脈波計、心音センサなどでも良い。また、例えば、脈拍を捕らえるイヤクリップセンサを用いても良い。【００９７】
［出力内容］
実施例２では、出力部２８０が、覚醒度判定部２７０による判定結果を出力する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、覚醒度判定用グラフそのものを出力しても良い。【００９８】
［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ても良い。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、覚醒度判定用グラフをカーナビゲーションのモニタに出力しても良い。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覚醒度判定用グラフによって生成されるグラフを表示しても良い。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、被験者となる運転者の不快感を軽減させることができるとともに、助手席の乗客に安心感を与えることができる。【００９９】
［ＨＦ成分内に複数の極大点がある場合］
例えば、実施例２では、ピーク周波数算出部２４０が、ＨＦ成分内にある極大点が一つあるスペクトル密度データを受信し、極大点密度と極大点周波数と大小差分関係との組み合わせを一つ抽出する場合について説明した。しかし、図５に示したように、ＨＦ成分内に複数の極大点があるスペクトル密度データを受信する場合もある。【０１００】
このような場合に、ピーク周波数算出部２４０は、複数ある極大点それぞれについて、極大点周波数や極大点密度、大小差分関係を算出しても良く、また、ＨＦ成分内にある極大点のうち、最もスペクトル密度が高い極大点についてのみ算出しても良い。【０１０１】
例えば、ピーク周波数算出部２４０が、複数ある極大点それぞれについて極大点周波数や極大点密度を算出すると、図１３−１や図１３−２に示すように、複数ある極大点それぞれについて、極大点周波数や極大点密度などの時系列における変化が得られる。なお、図１３−１は、実施例２における極大点周波数の時系列における変化を表すための図である。図１３−２は、実施例２における極大点密度の時系列における変化を表すための図である。また、図１３−１や図１３−２の横軸は、時間の経過を示す。また、図１３−１の縦軸は、極大点周波数を示し、図１３−２の縦軸が、極大点密度を示す。【０１０２】
［眠気レベル］
また、例えば、実施例２では、眠気レベルを「１」〜「５」とする場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、眠気レベルを「１」〜「１００」としても良い。【０１０３】
［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（例えば、図１〜図１３）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。【０１０４】
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。即ち、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。例えば、図２に示す例を用いて説明すると、心拍検出部２１０を別装置として、覚醒度判定装置１００が、別装置である心拍検出部２１０から心拍信号を受信しても良い。【０１０５】
［コンピュータ］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１４を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。なお、図１４は、実施例２に係る覚醒度判定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。【０１０６】
図１４に示すように、実施例１におけるコンピュータ３０００は、心拍センサ３００１、スピーカ３００３、ディスプレイ３００５、通信部３００６、ＣＰＵ３０１０、ＲＯＭ３０１１、ＲＡＭ３０１３をバス３００９などで接続して構成されている。なお、心拍センサ３００１は、心拍検出部２１０に対応し、スピーカ３００３やディスプレイ３００５、通信部３００６が出力部２８０に対応する。【０１０７】
ＲＯＭ３０１１には、実施例２で示した心拍間隔算出部２２０と、スペクトル算出部２３０と、ピーク周波数算出部２４０と、ピーク波形判定部２５０と、覚醒度判定調整部２６０と、覚醒度判定部２７０と同様の機能を発揮する制御プログラムが予め記憶される。つまり、図１４に示すように、ＲＯＭ３０１１には、心拍間隔算出プログラム３０１１ａと、スペクトル算出プログラム３０１１ｂと、ピーク周波数算出プログラム３０１１ｃと、ピーク波形判定プログラム３０１１ｄとが予め記憶される。また、ＲＯＭ３０１１には、覚醒度判定調整プログラム３０１１ｅと、覚醒度判定プログラム３０１１ｆとが予め記憶される。なお、これらのプログラム３０１１ａ〜３０１１ｆについては、図２に示した覚醒度判定装置１００の各構成要素と同様、適宜統合または分離しても良い。【０１０８】
そして、ＣＰＵ３０１０は、これらのプログラム３０１１ａ〜３０１１ｆをＲＯＭ３０１１から読み出して実行する。この結果、図１４に示すように、各プログラム３０１１ａ〜３０１１ｆは、心拍間隔算出プロセス３０１０ａと、スペクトル算出プロセス３０１０ｂと、ピーク周波数算出プロセス３０１０ｃと、ピーク波形判定プロセス３０１０ｄと、覚醒度判定調整プロセス３０１０ｅと、覚醒度判定プロセス３０１０ｆとして機能する。なお、各プロセス３０１０ａ〜３０１０ｆは、図２に示した、心拍間隔算出部２２０と、スペクトル算出部２３０と、ピーク周波数算出部２４０と、ピーク波形判定部２５０と、覚醒度判定調整部２６０と、覚醒度判定部２７０とにそれぞれ対応する。【０１０９】
そして、ＣＰＵ３０１０は、ＲＡＭ３０１３に格納された心拍データ３０１３ａを用いて、覚醒度判定プログラムを実行する。
【符号の説明】
【０１１０】
１００  覚醒度判定装置
１１０  間隔算出部
１２０  スペクトル算出部
１３０  抽出部
１４０  比較部
１５０  判定部
２１０  心拍検出部
２２０  心拍間隔算出部
２３０  スペクトル算出部
２４０  ピーク周波数算出部
２５０  ピーク波形判定部
２６０  覚醒度判定調整部
２７０  覚醒度判定部
２８０  出力部
３１０  被験者眠気推移記憶部
３２０  被験者状態判定部
３０００  コンピュータ
３００１  心拍センサ
３００３  スピーカ
３００５  ディスプレイ
３００６  通信部
３００９  バス
３０１０  ＣＰＵ
３０１０ａ  心拍間隔算出プロセス
３０１０ｂ  スペクトル算出プロセス
３０１０ｃ  ピーク周波数算出プロセス
３０１０ｄ  ピーク波形判定プロセス
３０１０ｅ  覚醒度判定調整プロセス
３０１０ｆ  覚醒度判定プロセス
３０１１  ＲＯＭ
３０１１ａ  心拍間隔算出プログラム
３０１１ｂ  スペクトル算出プログラム
３０１１ｃ  ピーク周波数算出プログラム
３０１１ｄ  ピーク波形判定プログラム
３０１１ｅ  覚醒度判定調整プログラム
３０１１ｆ  覚醒度判定プログラム
３０１３  ＲＡＭ
３０１３ａ  心拍データ
【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９−１】
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【図９−２】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３−１】
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【図１３−２】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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