(57)【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心拍間隔算出部と、
前記心拍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、周波数毎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極大点および該極大点に対応する周波数の組と、スペクトル密度の極小点および該極小点に対応する周波数の組とを抽出する抽出部と、
前記抽出部に抽出された極大点および該極大点に対する周波数の組の変化と、極小点および該極小点に対応する周波数の組の変化とを基にして、前記被験者の覚醒度を判定する判定部と
を有する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、前記極大点のスペクトル密度と前記極小点のスペクトル密度とを加算したスペクトル密度と、前記極大点に対応する周波数と前記極小点に対応する周波数とを加算した周波数との組を状態指数として算出し、該状態指数の変化を基にして、前記被験者の覚醒度を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】
前記抽出部は、前記極大点および前記極小点を基にして基準点を特定し、前記判定部は、該基準点と前記極大点との距離の変化および前記基準点と前記極小点との距離の変化を利用して、前記被験者の覚醒度を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装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記極大点のスペクトル密度または周波数が前記基準点のスペクトル密度または周波数を下回った場合、または、前記極小点のスペクトル密度または周波数が前記基準点のスペクトル密度または周波数を上回った場合に、前記被験者が眠たい状態であると判定することを特徴とする請求項３に記載の覚醒度判定装置。
【請求項５】
前記抽出部は、被験者毎に前記基準点を特定し、前記判定部は、被験者に対応する基準点を利用して、覚醒度を判定することを特徴とする請求項３または４に記載の覚醒度判定装置。
【請求項６】
前記判定部は、前記極大点のスペクトル密度と前記極小点のスペクトル密度との比を基にして、前記被験者の覚醒度が低下する予兆があるか否かを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７】
前記判定部は、前記極大点のスペクトル密度の変化が所定の変化の大きさ以内であって、かつ、前記極小点のスペクトル密度が所定の大きさ以上に低下する場合には、被験者は眠気に抵抗している状態で、覚醒度が低下した状態であると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８】
コンピュータに、
被験者の心拍信号から心拍間隔を算出し、
前記心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数毎のスペクトル密度を算出し、
前記スペクトル密度の極大点および該極大点に対応する周波数の組と、スペクトル密度の極小点および該極小点に対応する周波数の組とを抽出し、
前記極大点および該極大点に対する周波数の組の変化と、極小点および該極小点に対応する周波数の組の変化とを基にして、前記被験者の覚醒度を判定する
各処理を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９】
コンピュータが実行する覚醒度判定方法であって、
被験者の心拍信号から心拍間隔を算出し、
前記心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数毎のスペクトル密度を算出し、
前記スペクトル密度の極大点および該極大点に対応する周波数の組と、スペクトル密度の極小点および該極小点に対応する周波数の組とを抽出し、
前記極大点および該極大点に対する周波数の組の変化と、極小点および該極小点に対応する周波数の組の変化とを基にして、前記被験者の覚醒度を判定する
各処理を実行することを特徴とする覚醒度判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、覚醒度判定装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
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、被験者の心拍信号等を用いた周波数解析技術が存在する。例えば、心拍信号の揺らぎのピーク時の周波数とスペクトル密度とを特徴量とし、かかる特徴量の動きを基にして、被験者の覚醒度を判定する従来技術が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２００８／０６５７２４号
【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、上述した従来技術では、被験者の覚醒度を正確に判定することができないという問題があった。【０００５】
例えば、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、従来技術の特徴量から求められた覚醒度と、実際の被験者の覚醒度とが異なっている場合があった。【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、被験者の覚醒度を正確に判定することができる覚醒度判定装置、覚醒度判定プログラムおよび覚醒度判定方法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】
【０００７】
開示の覚醒度判定装置は、心拍間隔算出部、スペクトル算出部、抽出部、判定部を有する。心拍間隔算出部は、被験者の心拍信号から心拍間隔を算出する。スペクトル算出部は、心拍間隔に対して周波数解析を実行することで、周波数毎のスペクトル密度を算出する。抽出部は、スペクトル密度の極大点および該極大点に対応する周波数の組と、スペクトル密度の極小点および該極小点に対応する周波数の組とを抽出する。判定部は、極大点および該極大点に対する周波数の組と、極小点および該極小点に対応する周波数の組とを基にして、被験者の覚醒度を判定する。
【発明の効果】
【０００８】
開示の覚醒度判定装置によれば、被験者の覚醒度を正確に判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施例１に係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、心拍信号データの一例を示す図である。
【図３】図３は、心拍間隔算出部の処理を説明するための図である。
【図４】図４は、心拍間隔変動データの一例を示す図である。
【図５】図５は、周波数とスペクトル密度との関係を示す図である。
【図６】図６は、覚醒度判定グラフの一例を示す図である。
【図７】図７は、スペクトル密度データの変化の一例を示す図である。
【図８】図８は、本実施例１に係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９】図９は、本実施例１に係る覚醒度判定装置の効果を説明するための図である。
【図１０】図１０は、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示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明にかかる覚醒度判定装置、覚醒度判定プログラムおよび覚醒度判定方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１１】
本実施例１に係る覚醒度判定装置について説明する。図１は、本実施例１に係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１に示すように、覚醒度判定装置１００は、心拍検出部１０１、心拍間隔算出部１０２、スペクトル算出部１０３、抽出部１０４、判定部１０５、出力部１０６を有する。【００１２】
心拍検出部１０１は、被験者の心拍信号を検出する装置である。この心拍検出部１０１は、例えば、被験者に接触している電極に対し、各電極の電位差から被験者の心拍信号を取得する。例えば、電極は車両のハンドルなどに設置されており、被験者が運転している間に、被験者から心拍信号を検出しても良い。また例えば、イヤクリップ式の光電脈波センサーから得られる脈拍信号を検知してもよい。【００１３】
図２は、心拍信号データの一例を示す図である。図２の横軸は時間を示し、縦軸は心拍信号の振幅を示す。図２に示すように、心拍信号データは、一定の周期で、振幅ピークが現れる。【００１４】
心拍間隔算出部１０２は、心拍信号データに基づいて心拍信号の振幅ピークのタイミングをそれぞれ検出し、振幅ピークの各タイミングの間隔を検出する処理部である。図３は、心拍間隔算出部の処理を説明するための図である。図３において、横軸は時間を示し、縦軸は心拍信号の振幅を示す。図３の信号は、図２に示した心拍信号データの一部である。【００１５】
心拍間隔算出部１０２は、心拍信号の振幅が閾値以上となるポイントを、振幅ピークとして検出する。図３に示す例では、振幅間隔算出部１０２は、振幅ピークＲ１、Ｒ２を検出する。そして、心拍間隔算出部１０２は、振幅ピークＲ１のタイミングと、振幅ピークＲ２との時間間隔を検出する。各振幅ピークの時間間隔を、心拍間隔と表記する。【００１６】
心拍間隔算出部１０２は、順次心拍間隔を検出し、検出した心拍間隔のデータを、スペクトル算出部１０３に出力する。以下の説明において、心拍間隔のデータを、心拍間隔データと表記する。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、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、脈拍信号の微分係数の最大値を使う方法、などを用いても構わない。【００１７】
スペクトル算出部１０３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処理部である。ここで、スペクトル算出部１０３の処理を具体的に説明する。まず、スペクトル算出部１０３は、心拍間隔データを基にして、時間経過によって変動する心拍間隔のデータを生成する。時間経過によって変動する心拍間隔のデータを、心拍間隔変動データと表記する。【００１８】
図４は、心拍間隔変動データの一例を示す図である。図４において、横軸は時間を示し、縦軸は心拍間隔の大きさを示す。図４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。【００１９】
スペクトル算出部１０３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５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の横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル密度の大きさを示す。スペクトル算出部１０３は、各周波数に対応するスペクトル密度のデータを、抽出部１０４に出力する。以下の説明において、各周波数に対応するスペクトル密度のデータを、スペクトル密度データと表記する。【００２０】
なお、スペクトル算出部１０３がスペクトル密度データを算出する方法はどのような方法を用いても構わない。例えば、スペクトル算出部１０３は、フーリエ変換を行うことで、スペクトル密度データを算出しても良い。【００２１】
また、スペクトル算出部１０３は、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。【００２２】
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、式（１）によって表すことができる。理想的な状態では、式（１）に含まれるｅ（ｓ）はホワイトノイズに対応する。【００２３】
【数１】
0005962751.tif 000002
【００２４】
スペクトル密度ＰAR（ｆ）は、式（２）によって表すことができる。【００２５】
【数２】
0005962751.tif 000003
【００２６】
式（２）において、ｐは同定次数を示し、ｆｓはサンプリング周波数を示し、εpは同定誤差を示す。また、下記の記号は、ｋ次のＡＲ計数を示す。【００２７】
【数３】
0005962751.tif 000004
【００２８】
スペクトル算出部１０３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しても良い。【００２９】
抽出部１０４は、スペクトル密度データを基にして、スペクトル密度の極大点と、極小点を特定する。以下の説明において、極大点をピークと表記し、極小点をボトムと表記する。図５を利用して、抽出部１０４の処理を説明する。【００３０】
図５に示す例では、抽出部１０４は、ピークＰとボトムＢとを特定する。抽出部１０４は、ピークＰをＰｆとＰｄによって表す。Ｐｆは、ピークＰの周波数から基準点Ｏの周波数を減算した周波数の値に対応する。Ｐｄは、ピークＰのスペクトル密度から、基準点Ｏのスペクトル密度を減算した値に対応する。ピークＰのＰｆ、Ｐｄのデータを適宜、Ｐ（Ｐｆ、Ｐｄ）と表記する。【００３１】
抽出部１０４は、ボトムＢをＢｆとＢｄによって表す。Ｂｆは、基準点Ｏの周波数からボトムＢの周波数を減算した値に対応する。Ｂｄは、基準点Ｏのスペクトル密度から、ボトムＢのスペクトル密度を減算した値に対応する。ボトムＢのＢｆ、Ｂｄのデータを適宜、Ｂ（Ｂｆ、Ｂｄ）と表記する。【００３２】
抽出部１０４は、Ｐ（Ｐｆ、Ｐｄ）およびＢ（Ｂｆ、Ｂｄ）を、判定部１０５に出力する。抽出部１０４は、スペクトル算出部１０３から、スペクトル密度データを取得する度に、Ｐ（Ｐｆ、Ｐｄ）、Ｂ（Ｂｆ、Ｂｄ）を特定し、判定部１０５に出力する。【００３３】
ところで、抽出部１０４は、基準点Ｏをどのように特定しても良い。例えば、抽出部１０４は、ボトムＢとピークＰとを結んだ線分の中点を、基準点Ｏとして特定する。また、抽出部１０４は、ボトムＢとピークＰを含む領域の重心を、基準点Ｏとして特定しても良い。【００３４】
判定部１０５は、Ｐ（Ｐｆ、Ｐｄ）、Ｂ（Ｂｆ、Ｂｄ）を基にして、被験者の覚醒度を判定する処理部である。判定部１０５が覚醒度を算出する場合の処理について説明する。【００３５】
判定部１０５は、Ｐ（Ｐｆ、Ｐｄ）、Ｂ（Ｂｆ、Ｂｄ）を基にして、状態指数データを算出する。状態指数データは、パラメータｆと、パラメータＰＳＤを有する。判定部１０５は、ＰｆとＢｆとを加算することで、パラメータｆを算出する。判定部１０５は、ＰｄとＢｆとを加算することで、パラメータＰＳＤを算出する。以下では、状態指数データを適宜、状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）と表記する。【００３６】
判定部１０５は、パラメータｆとパラメータＰＳＤによって定義される覚醒度判定グラフ上の、状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）の位置によって、被験者の覚醒度を判定する。図６は、覚醒度判定グラフの一例を示す図である。図６に示す覚醒度判定グラフにおいて、横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル密度の大きさに対応する。覚醒度判定グラフは、Ｌｅｖｅｌ１〜５の領域に分類される。Ｌｅｖｅｌ５の領域が、被験者の覚醒度が最も低く、眠たい領域であり、Ｌｅｖｅｌ５、４、３、２、１の順に、覚醒度が高くなる。覚醒度判定グラフのスケールや、Ｌｅｖｅｌ１〜５の領域は、予め、判定部１０５に設定されているものとする。【００３７】
判定部１０５は、覚醒度判定グラフの何れの領域に、状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）が含まれるかにより、覚醒度を判定する。例えば、図６に示すように、状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）に対応する位置がＳ１の場合には、判定部１０５は、被験者の覚醒度をＬｅｖｅｌ３と判定する。状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）に対応する位置がＳ２の場合には、判定部１０５は、被験者の覚醒度をＬｅｖｅｌ４と判定する。【００３８】
また、判定部１０５は、抽出部１０４からＰ（Ｐｆ、Ｐｄ）およびＢ（Ｂｆ、Ｂｄ）を順次取得して、状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）を順次算出する。判定部１０５は、覚醒度判定グラフ上の、状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）の移動方向に基づき、被験者が眠くなりつつあるのか、被験者の眠くなくなっているのかを判定しても良い。図６に示した覚醒度判定グラフにおいて、判定部１０５は、状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）が、Ｌｅｖｅｌ１からＬｅｖｅｌ５の方向に移動している場合には、被験者は眠くなりつつあると判定する。これに対して、判定部１０５は、状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）がＬｅｖｅｌ５からＬｅｖｅｌ１の方向に移動している場合には、被験者の眠くなくなっていると判定する。【００３９】
図７は、スペクトル密度データの変化の一例を示す図である。図７に示すように、例えば、スペクトル密度データが変化し、ピークＰ１およびボトムＢ１が、ピークＰ２およびボトムＢ２に変化したことにより、図６に示すように、状態指数が状態指数Ｓ１から状態指数Ｓ２に変化したとする。この場合には、状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）が、Ｌｅｖｅｌ１からＬｅｖｅｌ４の方向に移動している。このため、判定部１０５は、被験者が眠くなりつつあると判定する。【００４０】
出力部１０６は、判定部１０５の判定結果に基づいて、各腫の情報を出力する処理部である。例えば、出力部１０６は、判定部１０５から被験者の覚醒度を取得し、覚醒度がＬｅｖｅｌ３〜５に含まれる場合には、警告を出力する。また、出力部１０６は、被験者が眠くなりつつある場合に、警告を出力しても良い。また、出力部１０６は、覚醒度判定グラフ上の状態指数Ｓ（ｆ、ＰＳＤ）の位置をリアルタイムに表示装置に表示しても良い。【００４１】
次に、本実施例１に係る覚醒度判定装置１００の処理手順について説明する。図８は、本実施例１に係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。例えば、図８に示す処理は、心拍検出部１０１が、心拍信号データの取得を開始したことを契機に実行させる。【００４２】
図８に示すように、覚醒度判定装置１００は、心拍信号データを取得し（ステップＳ１０１）、心拍間隔を検出する（ステップＳ１０２）。覚醒度判定装置１００は、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）。【００４３】
覚醒度判定装置１００は、ピークＰとボトムＢとを算出する（ステップＳ１０４）。覚醒度判定装置１００は、ピークＰとボトムＢとを基にして、状態指数を算出する（ステップＳ１０５）。【００４４】
覚醒度判定装置１００は、状態指数の動きを覚醒度判定グラフにプロットし（ステップＳ１０６）、状態指数の位置に基づいて、被験者の覚醒度を判定する（ステップＳ１０７）。覚醒度判定装置１００は、判定結果を出力する（ステップＳ１０８）。【００４５】
次に、本実施例１に係る覚醒度判定装置１００の効果について説明する。覚醒度判定装置１００は、心拍信号データに対して周波数解析を実行することで、周波数とスペクトル密度とを対応付けたスペクトル密度データを生成する。そして、覚醒度判定装置１００は、スペクトル密度データを基にして、ピークＰとボトムＢとを特定し、特定したピークＰとボトムＢを利用して、被験者の覚醒度を判定する。このため、覚醒度判定装置１００によれば、被験者の覚醒度を正確に判定することができる。【００４６】
図９は、本実施例１に係る覚醒度判定装置の効果を説明するための図である。図９の横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル密度を示す。図９において、スペクトル密度データ２０Ａとスペクトル密度データ２０Ｂとを示す。被験者が眠気に抵抗している状態で、例えば、覚醒度が低下した場合には、被験者に対応するスペクトル密度データが、スペクトル密度データ２０Ａから、スペクトル密度データ２０Ｂに変化する。被験者が眠気に抵抗して覚醒度が低下した旨は、例えば、顔面表情による眠気推定方法により検出し、そのときのスペクトル密度データを取得したものとする。【００４７】
図９を参照すると、被験者が眠気に抵抗している状態で、覚醒度が低下した場合には、各スペクトル密度データ２０Ａ、２０ＢのピークＰは等しいままである。これに対して、スペクトル密度データ２０ＢのボトムＢ１は、スペクトル密度データ２０ＡのボトムＢ２よりも低下していることがわかる。覚醒度判定装置１００は、ピークＰだけでなく、ボトムＢの変化も利用して、被験者の覚醒度を判定するので、正確に被験者の覚醒度を判定することができる。【００４８】
また、覚醒度判定装置１００は、基準点を設定し、基準点からの距離を基に、ピークＰおよびボトムＢを設定し、ピークＰおよびボトムＢを基にして、覚醒度を判定するので、基準点を基準としたピークＰ、ボトムＢの相対的な変化を用いて、より正確に、被験者の覚醒度を判定することができる。また、覚醒度判定装置１００は、ピークＰとボトムＢとを基に、基準値が毎回設定するため、被験者の体調に動的に対応し、普段と異なる体調であっても、覚醒度を正確に判定することが可能となる。
【実施例２】
【００４９】
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。【００５０】
（１）基準点について
上記実施例１では、抽出部１０４が、ピークＰとボトムＢとを基にして、基準点Ｏを設定していたが、これに限定されるものではない。例えば、抽出部１０４は、被験者毎に固有の基準点Ｏを予め設定しておいても良いし、被験者に応じて、基準点Ｏの位置を調整しても良い。このように、基準点Ｏを被験者毎に設定することで、被験者毎に固有の覚醒度を正確に判定することができる。【００５１】
また、判定部１０５は、基準点ＯとピークＰおよびボトムＢとを比較して、被験者の覚醒度を判定しても良い。例えば、判定部１０５は、ピークＰが基準点Ｏのスペクトル密度または周波数を下回った場合に、被験者の覚醒度が低下したと判定しても良い。また、判定部１０５は、ボトムＢが、基準値Ｏのスペクトル密度または周波数を上回った場合に、被験者の覚醒度が低下したと判定しても良い。【００５２】
また、判定部１０５は、覚醒度判定グラフおよび状態指数Ｓによる覚醒度の判定結果１と、基準点ＯとピークＰおよびボトムＢとの比較による判定結果２とを複合的に用いて、処理を行っても良い。判定部１０５は、判定結果１により、覚醒度が低下傾向にあり、かつ、判定結果２により、被験者の覚醒度が低下した場合には、被験者が眠ってしまう恐れが「大」であるとして、通常の警告よりもより大きな音で警告を行っても良い。【００５３】
これに対して、判定結果１により、覚醒度が上昇傾向にあるにもかかわらず、判定結果２により、被験者の覚醒度が低下した場合には、基準点Ｏの設定に誤りがあるとして、基準点Ｏを再度設定し直しても良い。例えば、判定部１０５は、再度、ピークＰとボトムＢとの線分の中点を算出し、基準点Ｏを修正しても良い。【００５４】
（２）ピークＰとボトムＢとの比による予兆検知
ピークＰのＰｄは、心拍リズムが一定で連続する状態を示す指数である。また、Ｐｆは、被験者の活動量に比例した指数である。一方、ボトムＢのうち、Ｂｄ、Ｂｆは共に心拍リズムを乱す程度を示し、特に交感神経の活性を示す指標であると考えられる。【００５５】
上記の交感神経と副交感神経のバランスの偏りが、眠気や覚醒に関係すると考えられる。このため、ピークＰとボトムＢとの比の変化に着目して、覚醒度が低下することを事前に予測することができる。【００５６】
判定部１０５は、格闘度Ｆ＝Ｐｄ／Ｂｄを順次算出する。判定部１０５は、格闘度Ｆの変化量が閾値以上となった場合に、覚醒度が低下する予兆があると判定する。判定部１０５は、覚醒度が低下する予兆があると判定した場合には、被験者に警告を行っても良い。判定部１０５が、このような処理を実行することで、覚醒度の低下を未然に防止することが可能となる。【００５７】
（３）システムの構成など
ところで、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。【００５８】
また、実施例に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。【００５９】
図１０は、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示す図である。図１０に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３を有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置２０４と、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行うインターフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、被験者の心拍信号を検出する心拍検出装置２０６を有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８を有する。そして、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。【００６０】
ハードディスク装置２０８は、例えば、スペクトル算出プログラム２０８ａ、抽出プログラム２０８ｂ、判定プログラム２０８ｃを有する。ＣＰＵ２０１は、各プログラム２０８ａ〜２０８ｃを読み出して、ＲＡＭ２０７に展開する。【００６１】
スペクトル算出プログラム２０８ａは、スペクトル算出プロセス２０７ａとして機能する。抽出プログラム２０８ｂは、抽出プロセス２０７ｂとして機能する。判定プログラム２０８ｃは、判定プロセス２０７ｃとして機能する。【００６２】
例えば、スペクトル算出プロセス２０７ａは、スペクトル算出部１０３に対応する。抽出プロセス２０７ｂは、抽出部１０４に対応する。判定プロセス２０７ｃは、判定部１０５に対応する。【００６３】
なお、各プログラム２０８ａ〜２０８ｃについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくてもよい。例えば、コンピュータ２００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」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらから各プログラム２０８ａ〜２０８ｃを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１００  覚醒度判定装置
１０１  心拍検出部
１０２  心拍間隔算出部
１０３  スペクトル算出部
１０４  抽出部
１０５  判定部
１０６  出力部
【図１】
0005962751.tif 000005
【図２】
0005962751.tif 000006
【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】
0005962751.tif 000014