(57)【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装置であって、
前記被験者の心拍の信号を表している心拍信号を前記被験者から検出し、該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する取得部、
前記心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた該心拍間隔についてのモデルを、前記取得部による該心拍間隔の新たな取得値と該モデルにおいての該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、該誤差が減少するように更新することによって、該心拍間隔のモデルの推定を行う推定部、及び
前記推定部により推定された心拍間隔のモデルに基づいて前記心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、該スペクトルに基づいて前記覚醒度を判定する判定部、
を備え、
前記心拍間隔についてのモデルは、心拍間隔の推定データ群であり、
前記推定部は、
前記心拍間隔のモデルの推定にカルマンフィルタを用い、
前記取得部により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と該観測値データ群から前記取得部により直近に取得された心拍間隔の観測値データを除く過去の観測値データ群に基づいた心拍間隔の事前推定モデルとの誤差の共分散である事前推定誤差共分散の値を用いて前記カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを算出し、前記直近に取得された前記心拍間隔の観測値データと算出された前記カルマンゲインとを用いて前記事前推定モデルを更新して前記心拍間隔の事後推定モデルを求め、前記事後推定モデルを用いて前記取得部により次に取得される心拍間隔の観測値データを予測することによって前記心拍間隔についての新たな事前推定モデルを求め、前記実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と前記新たな事前推定モデルとの誤差の共分散を前記事前推定誤差共分散として算出する処理を行い、
前記取得部が心拍間隔の観測値データを初めて取得したときには、前記事前推定モデルと前記事前推定誤差共分散とについて予め設定しておいた初期値を使用して前記処理を行い、以降、前記取得部が心拍間隔の観測値データを取得する度に前記処理を行い、
前記事前推定モデルの更新では、前記直近に取得された前記心拍間隔の観測値データと前記更新前の前記事前推定モデルを用いて予測される前記直近に取得される前記心拍間隔の観測値データの予測値との誤差を予測誤差として求め、求められた前記予測誤差に算出された前記カルマンゲインを乗算し、該乗算結果を前記更新前の前記事前推定モデルに加算したものを、前記心拍間隔の事後推定モデルとする、
ことを特徴とする覚醒度判定装置。
【請求項２】
前記被験者の生理状態の時間変動量を検出する検出部、及び
前記生理状態の時間変動量が所定量以上となった場合に前記推定部の制御を行って、前記心拍間隔のモデルの更新における更新１回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする制御部、
を更に備え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】
前記推定部は、カルマンフィルタを用いることによって前記心拍間隔のモデルの推定を行い、
前記制御部は、前記カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを制御して、前記心拍間隔のモデルの更新における更新１回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする、
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】
前記検出部は、前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の平均心拍数の時間変動量を検出することを特徴とする請求項２又は３に記載の覚醒度判定装置。
【請求項５】
前記検出部は、前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の身体部位の加速度の時間変動量を検出することを特徴とする請求項２又は３に記載の覚醒度判定装置。
【請求項６】
前記推定部は、カルマンフィルタを用いることによって前記心拍間隔のモデルの推定を行う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】
被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定方法であって、
前記被験者の心拍の信号を表している心拍信号を前記被験者から検出し、該心拍信号の周期を心拍間隔として取得し、
前記心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた該心拍間隔についてのモデルを、該心拍間隔の新たな取得値と該モデルにおいての該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、該誤差が減少するように更新することによって、該心拍間隔のモデルの推定を行い、
前記推定によって推定された心拍間隔のモデルに基づいて前記心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、該スペクトルに基づいて前記覚醒度を判定し、
前記心拍間隔についてのモデルは、心拍間隔の推定データ群であり、
前記心拍間隔のモデルの推定では、
カルマンフィルタを用い、
前記心拍間隔の取得により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と該観測値データ群から前記心拍間隔の取得により直近に取得された心拍間隔の観測値データを除く過去の観測値データ群に基づいた心拍間隔の事前推定モデルとの誤差の共分散である事前推定誤差共分散の値を用いて前記カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを算出し、前記直近に取得された前記心拍間隔の観測値データと算出された前記カルマンゲインとを用いて前記事前推定モデルを更新して前記心拍間隔の事後推定モデルを求め、前記事後推定モデルを用いて前記心拍間隔の取得により次に取得される心拍間隔の観測値データを予測することによって前記心拍間隔についての新たな事前推定モデルを求め、前記実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と前記新たな事前推定モデルとの誤差の共分散を前記事前推定誤差共分散として算出する処理を行い、
前記心拍間隔の取得により心拍間隔の観測値データを初めて取得したときには、前記事前推定モデルと前記事前推定誤差共分散とについて予め設定しておいた初期値を使用して前記処理を行い、以降、前記心拍間隔の取得により心拍間隔の観測値データを取得する度に前記処理を行い、
前記事前推定モデルの更新では、前記直近に取得された前記心拍間隔の観測値データと前記更新前の前記事前推定モデルを用いて予測される前記直近に取得される前記心拍間隔の観測値データの予測値との誤差を予測誤差として求め、求められた前記予測誤差に算出された前記カルマンゲインを乗算し、該乗算結果を前記更新前の前記事前推定モデルに加算したものを、前記心拍間隔の事後推定モデルとする、
ことを特徴とする覚醒度判定方法。
【請求項８】
請求項７に記載の覚醒度判定方法であって、更に、
前記被験者の生理状態の時間変動量を検出し、
前記生理状態の時間変動量が所定量以上となった場合に前記推定の制御を行って、前記心拍間隔のモデルの更新における更新１回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする、
ことを特徴とする覚醒度判定方法。
【請求項９】
前記心拍間隔のモデルの推定は、カルマンフィルタを用いて行い、
前記推定の制御では、前記カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを制御して、前記心拍間隔のモデルの更新における更新１回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする、
ことを特徴とする請求項８に記載の覚醒度判定方法。
【請求項１０】
前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の平均心拍数の時間変動量を検出することを特徴とする請求項８又は９に記載の覚醒度判定方法。
【請求項１１】
前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の身体部位の加速度の時間変動量を検出することを特徴とする請求項８又は９に記載の覚醒度判定方法。
【請求項１２】
前記心拍間隔のモデルの推定は、カルマンフィルタを用いて行うことを特徴とする請求項７に記載の覚醒度判定方法。
【請求項１３】
被験者の覚醒度の判定をコンピュータに行わせるためのプログラムであって、
前記被験者の心拍の信号を表している心拍信号を前記被験者から検出し、該心拍信号の周期を心拍間隔として取得し、
前記心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた該心拍間隔についてのモデルを、該心拍間隔の新たな取得値と該モデルにおいての該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、該誤差が減少するように更新することによって、該心拍間隔のモデルの推定を行い、
前記推定によって推定された心拍間隔のモデルに基づいて前記心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、該スペクトルに基づいて前記覚醒度を判定する、
処理をコンピュータに実行させ、
前記心拍間隔についてのモデルは、心拍間隔の推定データ群であり、
前記心拍間隔のモデルの推定の処理では、
カルマンフィルタを用い、
前記心拍間隔の取得の処理により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と該観測値データ群から前記心拍間隔の取得の処理により直近に取得された心拍間隔の観測値データを除く過去の観測値データ群に基づいた心拍間隔の事前推定モデルとの誤差の共分散である事前推定誤差共分散の値を用いて前記カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを算出し、前記直近に取得された前記心拍間隔の観測値データと算出された前記カルマンゲインとを用いて前記事前推定モデルを更新して前記心拍間隔の事後推定モデルを求め、前記事後推定モデルを用いて前記心拍間隔の取得の処理により次に取得される心拍間隔の観測値データを予測することによって前記心拍間隔についての新たな事前推定モデルを求め、前記実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と前記新たな事前推定モデルとの誤差の共分散を前記事前推定誤差共分散として算出する処理を行い、
前記心拍間隔の取得の処理により心拍間隔の観測値データを初めて取得したときには、前記事前推定モデルと前記事前推定誤差共分散とについて予め設定しておいた初期値を使用して、前記カルマンゲインの算出と、前記事前推定モデルの更新と、前記新たな事前推定モデルの獲得と、前記事前推定誤差共分散の算出との各処理を行い、以降、前記心拍間隔の取得の処理により心拍間隔の観測値データを取得する度に、前記カルマンゲインの算出と、前記事前推定モデルの更新と、前記新たな事前推定モデルの獲得と、前記事前推定誤差共分散の算出との各処理を行い、
前記事前推定モデルの更新の処理では、前記直近に取得された前記心拍間隔の観測値データと前記更新前の前記事前推定モデルを用いて予測される前記直近に取得される前記心拍間隔の観測値データの予測値との誤差を予測誤差として求め、求められた前記予測誤差に算出された前記カルマンゲインを乗算し、該乗算結果を前記更新前の前記事前推定モデルに加算したものを、前記心拍間隔の事後推定モデルとする、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプログラムであって、更に、
前記被験者の生理状態の時間変動量を検出し、
前記生理状態の時間変動量が所定量以上となった場合に前記推定の制御を行って、前記心拍間隔のモデルの更新における更新１回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする、
処理を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１５】
前記心拍間隔のモデルの推定は、カルマンフィルタを用いて行い、
前記推定の制御では、前記カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを制御して、前記心拍間隔のモデルの更新における更新１回当りの前記誤差の減少量を、該制御前よりも大きくする、
ことを特徴とする請求項１４に記載のプログラム。
【請求項１６】
前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の平均心拍数の時間変動量を検出することを特徴とする請求項１４又は１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
前記被験者の生理状態の時間変動量として、前記被験者の身体部位の加速度の時間変動量を検出することを特徴とする請求項１４又は１５に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記心拍間隔のモデルの推定は、カルマンフィルタを用いて行うことを特徴とする請求項１３に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書で議論される実施態様は、被験者の覚醒度を判定する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
被験者の覚醒度や眠気を計測する技術のうちのひとつとして知られている、被験者の心拍信号（脈拍）を用いる技術は、心拍信号の取得のための被験者への負担が少ない。
例えば、被験者の心拍信号のピークの間隔（心拍間隔）を検出して当該心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出し、算出されたスペクトルが極大となる周波数に基づいて被験者の覚醒度を判定するという技術が知られている。この技術は、心拍間隔が心臓血管系の影響を受けて揺らぎを有しており、心拍間隔のスペクトルが生体の状態により変化することを利用している。
【０００３】
生体の活動時（覚醒時）には交感神経が優位となり、心拍数を上昇させて心筋の収縮性を高めるが、生体の安静時（睡眠移行時など）には副交感神経が優位となり、心拍数を減少させて心筋の収縮性を低下させる。上述した技術は、このことを利用し、被験者の心拍間隔の変動の解析結果から交感神経と副交感神経との間での優位性の変化を推測することで、被験者の覚醒度を判定するというものである。
【０００４】
また、同様の技術として、被験者の心拍から特徴量を抽出し、当該特徴量の周波数スペクトル分布の立ち上がりピークの周波数に基づいて設定された時間幅内における当該特徴量の統計分布から、被験者の眠気度を判定するという技術が知られている。
【０００５】
この他の背景技術として、生体情報の変化を監視する生体情報モニタにおいて、当該モニタで使用中の計測動作モードを、計測された生体情報に応じて他の計測動作モードに切り替えるという技術が知られている。
【０００６】
また、この他の背景技術として、人体の体動の時間的な変化を表す体動軌跡の測定が選択された場合には、体動の検出データの記憶部への取り込み周期を、当該検出データから算出される運動強度の測定が選択された場合よりも短くするという技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】国際公開第２００８／０６５７２４号
【特許文献２】特開２０１０−１３１０６１号公報
【特許文献３】特開２０１０−１０４４３０号公報
【特許文献４】国際公開第２００９／０４０９４９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前述した、心拍間隔の変動の解析結果を利用した覚醒度の判定技術では、検出した心拍信号にノイズ成分が含まれていると、覚醒度の判定精度の低下が懸念される。
上述した問題に鑑み、本明細書で後述する覚醒度判定装置では、検出した心拍信号に含まれるノイズ成分に起因する覚醒度の判定精度の低下を低減する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本明細書で後述する、被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置のひとつに、取得部と、推定部と、判定部とを備えるというものがある。ここで、取得部は、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を被験者から検出し、当該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する。推定部は、被験者の心拍間隔のモデルの推定を行う。この推定は、心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた心拍間隔についてのモデルを、取得部による心拍間隔の新たな取得値と当該モデルにおいての当該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、当該誤差が減少するように更新することで行われる。そして、判定部は、推定部により推定された心拍間隔のモデルに基づいて心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、当該スペクトルに基づいて被験者の覚醒度を判定する。この構成において、心拍間隔についてのモデルは、心拍間隔の推定データ群であり、推定部は、心拍間隔のモデルの推定にカルマンフィルタを用い、取得部により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と該観測値データ群から取得部により直近に取得された心拍間隔の観測値データを除く過去の観測値データ群に基づいた心拍間隔の事前推定モデルとの誤差の共分散である事前推定誤差共分散の値を用いてカルマンフィルタにおけるカルマンゲインを算出し、直近に取得された心拍間隔の観測値データと算出されたカルマンゲインとを用いて事前推定モデルを更新して心拍間隔の事後推定モデルを求め、事後推定モデルを用いて取得部により次に取得される心拍間隔の観測値データを予測することによって心拍間隔についての新たな事前推定モデルを求め、実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と新たな事前推定モデルとの誤差の共分散を事前推定誤差共分散として算出する処理を行い、取得部が心拍間隔の観測値データを初めて取得したときには、事前推定モデルと事前推定誤差共分散とについて予め設定しておいた初期値を使用して前記処理を行い、以降、取得部が心拍間隔の観測値データを取得する度に前記処理を行い、事前推定モデルの更新では、直近に取得された心拍間隔の観測値データと更新前の事前推定モデルを用いて予測される直近に取得される心拍間隔の観測値データの予測値との誤差を予測誤差として求め、求められた予測誤差に算出されたカルマンゲインを乗算し、該乗算結果を更新前の事前推定モデルに加算したものを、心拍間隔の事後推定モデルとする。
【００１０】
また、本明細書で後述する、被験者の覚醒度を判定する覚醒度判定方法のひとつは、まず、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を被験者から検出し、当該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する。次に、被験者の心拍間隔のモデルの推定を行う。この推定は、心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた心拍間隔についてのモデルを、心拍間隔の新たな取得値と当該モデルにおいての当該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、当該誤差が減少するように更新することで行われる。そして、この推定によって推定された心拍間隔のモデルに基づいて心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、当該スペクトルに基づいて被験者の覚醒度を判定する。なお、心拍間隔についてのモデルは、心拍間隔の推定データ群であり、心拍間隔のモデルの推定では、カルマンフィルタを用い、心拍間隔の取得により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と該観測値データ群から心拍間隔の取得により直近に取得された心拍間隔の観測値データを除く過去の観測値データ群に基づいた心拍間隔の事前推定モデルとの誤差の共分散である事前推定誤差共分散の値を用いてカルマンフィルタにおけるカルマンゲインを算出し、直近に取得された心拍間隔の観測値データと算出されたカルマンゲインとを用いて事前推定モデルを更新して心拍間隔の事後推定モデルを求め、事後推定モデルを用いて心拍間隔の取得により次に取得される心拍間隔の観測値データを予測することによって心拍間隔についての新たな事前推定モデルを求め、実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と新たな事前推定モデルとの誤差の共分散を事前推定誤差共分散として算出する処理を行い、心拍間隔の取得により心拍間隔の観測値データを初めて取得したときには、事前推定モデルと事前推定誤差共分散とについて予め設定しておいた初期値を使用して前記処理を行い、以降、心拍間隔の取得により心拍間隔の観測値データを取得する度に前記処理を行い、事前推定モデルの更新では、直近に取得された心拍間隔の観測値データと更新前の事前推定モデルを用いて予測される直近に取得される心拍間隔の観測値データの予測値との誤差を予測誤差として求め、求められた予測誤差に算出されたカルマンゲインを乗算し、該乗算結果を更新前の事前推定モデルに加算したものを、前記心拍間隔の事後推定モデルとする。
【００１１】
また、本明細書で後述するプログラムのひとつは、被験者の覚醒度の判定をコンピュータに行わせるためのプログラムである。このプログラムは、以下の処理をコンピュータに行わせる。この処理は、まず、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を被験者から検出し、当該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する。次に、被験者の心拍間隔のモデルの推定を行う。この推定は、心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた心拍間隔についてのモデルを、心拍間隔の新たな取得値と当該モデルにおいての当該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、当該誤差が減少するように更新することで行われる。そして、この推定によって推定された心拍間隔のモデルに基づいて心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、当該スペクトルに基づいて被験者の覚醒度を判定する。なお、心拍間隔についてのモデルは、心拍間隔の推定データ群であり、心拍間隔のモデルの推定の処理では、カルマンフィルタを用い、心拍間隔の取得の処理により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と該観測値データ群から心拍間隔の取得の処理により直近に取得された心拍間隔の観測値データを除く過去の観測値データ群に基づいた心拍間隔の事前推定モデルとの誤差の共分散である事前推定誤差共分散の値を用いてカルマンフィルタにおけるカルマンゲインを算出し、直近に取得された心拍間隔の観測値データと算出されたカルマンゲインとを用いて事前推定モデルを更新して心拍間隔の事後推定モデルを求め、事後推定モデルを用いて心拍間隔の取得の処理により次に取得される心拍間隔の観測値データを予測することによって心拍間隔についての新たな事前推定モデルを求め、実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と新たな事前推定モデルとの誤差の共分散を事前推定誤差共分散として算出する処理を行い、心拍間隔の取得の処理により心拍間隔の観測値データを初めて取得したときには、事前推定モデルと事前推定誤差共分散とについて予め設定しておいた初期値を使用して、カルマンゲインの算出と、事前推定モデルの更新と、新たな事前推定モデルの獲得と、事前推定誤差共分散の算出との各処理を行い、以降、心拍間隔の取得の処理により心拍間隔の観測値データを取得する度に、カルマンゲインの算出と、事前推定モデルの更新と、新たな事前推定モデルの獲得と、事前推定誤差共分散の算出との各処理を行い、事前推定モデルの更新の処理では、直近に取得された心拍間隔の観測値データと更新前の事前推定モデルを用いて予測される直近に取得される心拍間隔の観測値データの予測値との誤差を予測誤差として求め、求められた予測誤差に算出されたカルマンゲインを乗算し、該乗算結果を更新前の事前推定モデルに加算したものを、心拍間隔の事後推定モデルとする。
【発明の効果】
【００１２】
本明細書で後述する覚醒度判定装置によれば、検出した心拍信号に含まれるノイズ成分に起因する覚醒度の判定精度の低下が低減されるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】１つの実施形態に係る覚醒度判定装置の構成を図解した機能ブロック図である。
【図２】図１の覚醒度判定装置のハードウェア構成例である。
【図３】覚醒度判定処理の処理内容を図解したフローチャートである。
【図４】心拍間隔モデル推定処理の処理内容を図解したフローチャートである。
【図５】カルマンゲイン制御処理の第一の例の処理内容を図解したフローチャートである。
【図６】制御量テーブルの一例である。
【図７】カルマンゲイン制御処理の第二の例の処理内容を図解したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
まず図１について説明する。図１は、１つの実施形態に係る覚醒度判定装置の構成を図解した機能ブロック図である。
図１の覚醒度判定装置１０は、被験者の覚醒度を判定する装置であり、取得部１１、推定部１２、及び判定部１３を備えている。
【００１５】
取得部１１は、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を当該被験者から検出し、当該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する。心拍信号は、例えば、被験者に接触させた電極に対し電圧を印加した場合における電極間の電位差から検出する。また、心拍間隔は、例えば、心拍の一拍に相当する心拍信号の波形の最大値の周期（心電図波形のうちのＲ波の最大値の間隔）を算出することによって取得する。
【００１６】
推定部１２は、取得部１１により取得された心拍間隔を用いて、被験者の心拍間隔についてのモデルの推定を行う。この推定は、心拍間隔の過去の取得値に基づき推定されていた心拍間隔の推定モデルを更新することによって行われる。なお、この更新は、取得部１１による心拍間隔の新たな取得値と当該推定モデルにおいての当該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、当該誤差が減少するようにして行われる。
【００１７】
なお、推定部１２は、この心拍間隔のモデルの推定を、例えばカルマンフィルタ（Kalman Filter ）を用いることによって行うようにしてもよい。
判定部１３は、推定部１２により推定された心拍間隔のモデルに基づいて被験者の心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、当該スペクトルに基づいて被験者の覚醒度を判定する。
【００１８】
上述した構成によれば、被験者の心拍間隔の推定を推定部１２が上述したようにして行うことで、心拍信号に含まれるノイズ成分が、心拍間隔の変動に対するスペクトルに及ぼす影響が減少する。従って、この推定部１２により推定された心拍間隔の変動に対するスペクトルに基づいて覚醒度の判定を行うことで、当該ノイズ成分に起因する覚醒度の判定精度の低下が低減される。
【００１９】
なお、図１において破線を用いて表されているように、覚醒度判定装置１０が、更に、検出部１４と制御部１５とを備えていてもよい。
検出部１４は、被験者の生理状態の時間変動量を検出する。検出部１４は、この被験者の生理状態の時間変動量として、例えば、被験者の平均心拍数の時間変動量を検出する。あるいは、検出部１４は、この被験者の生理状態の時間変動量として、例えば、被験者の身体部位の加速度の時間変動量を検出する。
【００２０】
制御部１５は、被験者の生理状態の時間変動量についての検出部１４による検出結果が所定量以上となった場合に推定部１２の制御を行う。この制御は、推定部１２が行う心拍間隔の推定モデルの更新における更新１回当りの前述の誤差の減少量を、当該制御前よりも大きくする制御である。
【００２１】
なお、推定部１２が、カルマンフィルタを用いることによって心拍間隔のモデルの推定を行う場合には、制御部１５は、このカルマンフィルタにおけるカルマンゲイン（Kalman Gain ）を制御して、上述の制御を行うようにしてもよい。
【００２２】
例えば、自動車を運転中の運転者に眠気が生じたことを検知するために、この覚醒度判定装置１０を使用することを考える。このときの被験者となる運転者の生理状態は、実際の運転状況によって急激に変動する場合がある。例えば、走行路上に障害物が突如出現した場合や走行路の路面状況が急に悪化した場合には、運転者の作業負荷が上昇し、生理状態は急激に変動する。一方、推定部１２は、心拍間隔のモデルの推定を、心拍間隔の過去の取得値に基づいた心拍間隔の推定モデルを更新することによって推定している。このため、このような急激な変動が生じた直後においては、推定部１２による心拍間隔のモデルの推定結果と変動発生後の運転者の現実の覚醒状態モデルとの乖離が大きくなり、結果として、運転者の眠気検知の精度が一時的に低下することが考えられる。これに対し、制御部１５が前述した制御を行うと、上述のような運転者の生理状態の急激な変動に対しての推定部１２による心拍間隔のモデルの推定の反応性が向上するので、運転者の眠気検知の精度低下が抑制される。
【００２３】
次に、この覚醒度判定装置１０のハードウェア構成例について、図２を用いて説明する。
図２の構成例では、覚醒度判定装置１０は、コンピュータ２０、心拍センサ４１、及び加速度センサ４２を備えて構成されている。
【００２４】
コンピュータ２０は、ＭＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ハードディスク装置２４、入力装置２５、出力装置２６、インタフェース装置２７、及び記録媒体駆動装置２８を備えている。なお、これらの構成要素はバスライン２９を介して接続されており、ＭＰＵ２１の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。
【００２５】
ＭＰＵ（Micro Processing Unit）２１は、このコンピュータ２０全体の動作を制御する演算処理装置である。
ＲＯＭ（Read Only Memory）２２は、所定の基本制御プログラムが予め記録されている読み出し専用半導体メモリである。ＭＰＵ２１は、この基本制御プログラムをコンピュータ２０の起動時に読み出して実行することにより、このコンピュータ２０の各構成要素の動作制御が可能になる。
【００２６】
ＲＡＭ（Random Access Memory）２３は、ＭＰＵ２１が各種の制御プログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する、随時書き込み読み出し可能な半導体メモリである。
【００２７】
ハードディスク装置２４は、ＭＰＵ２１によって実行される各種の制御プログラムや各種のデータを記憶しておく記憶装置である。ＭＰＵ２１は、ハードディスク装置２４に記憶されている所定の制御プログラムを読み出して実行することにより、各種の制御処理を行えるようになる。
【００２８】
入力装置２５は、例えばタッチパネルスイッチやキーボード装置であり、覚醒度判定装置１０による覚醒度判定の被験者等により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＭＰＵ２１に送付する。
【００２９】
出力装置２６は例えば液晶ディスプレイやスピーカであり、ＭＰＵ２１から送付される表示データに応じた各種のテキストや画像の表示や、ＭＰＵ２１から送付される発音データに応じた各種の発音を行う。
【００３０】
インタフェース装置２７には、このコンピュータ２０に接続される心拍センサ４１及び加速度センサ４２が接続されている。インタフェース装置２７は、これらの機器との間での各種情報の授受の管理を行う。
【００３１】
記録媒体駆動装置２８は、可搬型記録媒体３０に記録されている各種の制御プログラムやデータの読み出しを行う装置である。ＭＰＵ２１は、可搬型記録媒体３０に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置２８を介して読み出して実行することによって、後述する各種の制御処理を行うようにすることもできる。なお、可搬型記録媒体３０としては、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）やＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリなどがある。
【００３２】
このようなコンピュータ２０を用いて覚醒度判定装置１０を構成するには、例えば、次に説明する覚醒度判定処理をＭＰＵ２１に行わせるための制御プログラムを作成する。作成された制御プログラムはハードディスク装置２４若しくは可搬型記録媒体３０に予め格納しておく。そして、ＭＰＵ２１に所定の指示を与えてこの制御プログラムを読み出させて実行させる。こうすることで、図２の構成により、図１の取得部１１、推定部１２、判定部１３、検出部１４、及び制御部１５が各々有している機能の提供が可能となる。
【００３３】
心拍センサ４１は、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を当該被験者から検出する。より具体的には、心拍センサ４１は、例えば、前述したように、被験者に接触させた電極に対し電圧を印加した場合における電極間の電位差から心拍信号を検出する。なお、この代わりに、心拍センサ４１として、心電計、脈波計、心音センサ等のといった、被験者の心臓の鼓動を捕らえて電気信号として出力するものを使用してもよい。この心拍センサ４１とコンピュータ２０が行う制御処理との組み合わせにより、図１における取得部１１及び検出部１４としての機能が提供される。
【００３４】
加速度センサ４２は、被験者に装着されて当該被験者の体動によって生じる加速度を検出する。この加速度センサ４２とコンピュータ２０が行う制御処理との組み合わせにより、図１における検出部１４としての機能が提供される。
図２の覚醒度判定装置１０は以上のように構成されている。
【００３５】
次に覚醒度判定装置１０により行われる処理及びその処理手順について説明する。
図３は、覚醒度判定装置１０により行われる覚醒度判定処理の処理内容を図解したフローチャートである。
【００３６】
図３におけるＳ１０１からＳ１０３にかけての処理は、取得部１１によって行われる処理であって、被験者の心拍の信号を表している心拍信号を被験者から検出して当該心拍信号の周期を心拍間隔として取得する処理である。
【００３７】
まず、Ｓ１０１では、被験者の心拍信号を検出する処理を取得部１１が行う。
次に、Ｓ１０２では、Ｓ１０１の処理により取得された心拍信号から心拍間隔を取得し、得られた心拍間隔を記憶しておく処理を取得部１１が行う。この処理では、取得部１１は、例えば、Ｓ１０１の処理により取得された心拍信号から、信号の大きさが所定の閾値以上である範囲を検出し、続いて、その範囲内での信号の大きさのピークの位置を、心電図波形のうちのＲ波の最大値の位置として検出する。そして、取得部１１は、検出されたピーク間の時間をタイマ（例えばＭＰＵ２１が備えているタイマ）で計時し、その計時結果を、心拍間隔の観測値データとして、記憶部（例えば図２のＲＡＭ２３）の所定記憶領域に記憶させておく。
【００３８】
次に、Ｓ１０３では、Ｓ１０２の処理により心拍間隔の新たな観測値データが取得できたか否かを判定する処理を取得部１１が行う。ここで、取得部１１は、心拍間隔の新たな観測値データが取得できたと判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ１０４に処理を進める。一方、取得部１１は、心拍間隔の新たな観測値データが取得できなかった（直近のＳ１０１の処理で検出された心拍信号の大きさは、前述したピークではなかった）と判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には、Ｓ１０１へ処理を戻して上述した処理を繰り返す。
【００３９】
次に、Ｓ１０４では心拍間隔モデル推定処理を推定部１２等が行う。心拍間隔モデル推定処理は、取得部１１により取得された心拍間隔の観測値データを用いて、被験者の心拍間隔のモデル（本実施形態では、心拍間隔の推定データ群）を推定する処理であり、その処理の詳細は後述する。
【００４０】
Ｓ１０５からＳ１０９にかけての処理は、判定部１３によって行われる処理であって、推定部１２により推定された心拍間隔のモデルに基づいて心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出して、当該スペクトルに基づいて被験者の覚醒度を判定する処理である。なお、覚醒度の判定は、被験者が覚醒状態から睡眠状態に移行するに従い、極大（所定の周波数域内で最大）のスペクトルの周波数が低下し、且つ、当該極大のスペクトルが大きくなる（スペクトルが集中する）ことを利用して行う。なお、この判定手法は、例えば前掲した特許文献１に記載されている技術でも使用されているものである。
【００４１】
まず、Ｓ１０５では、Ｓ１０４の心拍間隔モデル推定処理によって得られた心拍間隔の推定値のうちで、直近に得られた所定数個の推定値を用いて高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行して、心拍間隔の変動に対するスペクトルを算出する処理を判定部１３が行う。
【００４２】
Ｓ１０６では、Ｓ１０５の処理により得られたスペクトルから、所定の周波数域内で最大のスペクトルを特定する処理を判定部１３が行う。
Ｓ１０７では、Ｓ１０６の処理により特定されたスペクトルの周波数が、所定の基準周波数以下であるか否かを判定する処理を判定部１３が行う。ここで、判定部１３は、特定されたスペクトルの周波数が基準周波数以下であると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ１０８に処理を進める。一方、判定部１３は、特定されたスペクトルの周波数が基準周波数よりも高いと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には、被験者はこの時点では覚醒状態にあるとの判断を下し、Ｓ１０１へ処理を戻して上述した処理を繰り返す。
【００４３】
Ｓ１０８では、Ｓ１０６の処理により特定されたスペクトルの大きさが、所定の基準値以上であるか否かを判定する処理を判定部１３が行う。ここで、判定部１３は、特定されたスペクトル大きさが基準値以上であると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ１０９に処理を進める。一方、判定部１３は、特定されたスペクトルの大きさが基準値よりも小さいと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には、被験者はこの時点では覚醒状態にあるとの判断を下し、Ｓ１０１へ処理を戻して上述した処理を繰り返す。
【００４４】
上述したＳ１０７及びＳ１０８の判定処理の判定結果が共にＹｅｓの場合には、判定部１３は、覚醒状態にはない（すなわち、眠気を感じている）との判断を下してＳ１１０の処理を実行する。Ｓ１０９では、例えば図２の出力装置２６を制御して、眠気を検知したことを表す警報を出力させる（例えばスピーカに警報音を発音させる）処理を判定部１３が行う。その後は、この覚醒度判定処理が終了する。
【００４５】
次に、図３のＳ１０４の処理である、心拍間隔モデル推定処理の詳細について説明する。図４は、この心拍間隔モデル推定処理の処理内容を図解したフローチャートである。
前述したように、心拍間隔モデル推定処理は、取得部１１により取得された心拍間隔の観測値データを用いて、被験者の心拍間隔のモデル（本実施形態では、心拍間隔の推定データ群）を推定する処理である。この推定は、心拍間隔の過去の取得値に基づき推定された心拍間隔の推定モデルを、心拍間隔の新たな取得値と当該推定モデルにおいての当該新たな取得値についての予測値との誤差に基づき、当該誤差が減少するように更新することで行われる。より具体的には、この心拍間隔モデル推定処理では、カルマンフィルタを用いることによって心拍間隔のモデルの推定を行う。
【００４６】
図４の処理が開始されると、まず、Ｓ２０１において、この心拍間隔モデル推定処理の実行が初めてであるか否かを判定する処理を推定部１２が行う。ここで、推定部１２は、この推定処理の実行が初めてであると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ２０２に処理を進め、この推定処理の実行が初めてではないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）にはＳ２０３に処理を進める。
【００４７】
Ｓ２０２では、心拍間隔の推定モデルの初期値と、カルマンフィルタにおける事前推定誤差共分散の初期値とを設定して、記憶部（例えば図２のＲＡＭ２３）の所定記憶領域に記憶させる処理を推定部１２が行う。ここで、事前推定誤差共分散は、取得部１１により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と、心拍間隔の過去の取得値に基づいた心拍間隔の推定モデル（事前推定値）との誤差の共分散のことである。なお、これらの初期値は、例えば、予め多数の被験者についての心拍間隔の実測値から得られたこれらの値の平均を予め設定しておくようにする。
【００４８】
Ｓ２０３では、この処理の時点で記憶部に記憶されている事前推定誤差共分散を用いて、カルマンフィルタにおけるカルマンゲインを算出する処理を推定部１２が行う。なお、このカルマンゲインの算出において、取得部１１による心拍間隔の観測誤差の共分散は、本実施形態では、その平均が「０」であって正規分布をしていると仮定する。
【００４９】
次に、Ｓ２０４ではカルマンゲイン制御処理を制御部１５等が行う。カルマンゲイン制御処理は、被験者の生理状態の時間変動量の検出を行い、当該時間変動量が所定量以上となった場合には、Ｓ２０３の処理によって算出されたカルマンゲインの値を制御する処理であり、その処理の詳細は後述する。
【００５０】
次に、Ｓ２０５では、心拍間隔の推定モデルを更新して記憶部（例えば図２のＲＡＭ２３）の所定記憶領域に記憶させる処理を推定部１２が行う。この処理では、図３のＳ１０２の処理により直近に取得された心拍間隔の最新の観測値データと、Ｓ２０２若しくは後述のＳ２０７の処理により記憶されている心拍間隔の推定モデルと、Ｓ２０３及びＳ２０４の処理後のカルマンゲインとが用いられる。このＳ２０５の処理では、推定部１２は、まず、当該最新の観測値データから、心拍間隔の推定モデル（事前推定値）においての当該最新の観測値データについての予測値を減算して予測誤差を求める。次に、推定部１２は、その予測誤差に当該カルマンゲインを乗算し、その乗算結果を心拍間隔の推定モデル（事前推定値）に加算することによって、心拍間隔の新たな推定モデル（事後推定値）を獲得する。カルマンゲインを用いて行われるこの計算により、当該予測誤差を減少させるような心拍間隔の推定モデルの更新が行われる。このＳ２０５の処理により得られた心拍間隔の新たな推定モデルが、図３のＳ１０５以降の処理で、心拍間隔の推定データ群として使用される。
【００５１】
次に、Ｓ２０６では、この処理の時点で記憶部に記憶されている事前推定誤差共分散を、事後推定誤差共分散に更新する処理を推定部１２が行う。ここで、事後推定誤差共分散は、取得部１１により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と、Ｓ２０５の処理により獲得された心拍間隔の新たな推定モデル（事後推定値）との誤差の共分散のことである。
【００５２】
次に、Ｓ２０７では、Ｓ２０５の処理により得られた心拍間隔の新たな推定モデル（事後推定値）から心拍間隔の次の観測値データを予測して、その観測値データが得られたときの心拍間隔の新たな推定モデル（事前推定値）を算出する処理を推定部１２が行う。なお、推定部１２は、算出された推定モデルを、記憶部（例えば図２のＲＡＭ２３）の所定記憶領域に記憶させる処理も行う。
【００５３】
次に、Ｓ２０８では、この処理の時点で記憶部に記憶されている事後推定誤差共分散から事前推定誤差共分散を算出して記憶部（例えば図２のＲＡＭ２３）の所定記憶領域に記憶させる処理を推定部１２が行う。この事前推定誤差共分散は、取得部１１により実際に取得された心拍間隔の観測値データ群と、Ｓ２０７の処理により算出された心拍間隔の新たな推定モデルとの誤差の共分散である。この事前推定誤差共分散は、この後にカルマンゲインの算出処理（Ｓ２０３）が実行される際に使用される。
【００５４】
上述したＳ２０８の処理の完了後は、図４の心拍間隔モデル推定処理が終了し、その後は図３に処理が戻る。
【００５５】
次に、図４のＳ２０４の処理である、カルマンゲイン制御処理について説明する。前述したように、カルマンゲイン制御処理は、被験者の生理状態の時間変動量の検出を行い、当該時間変動量が所定量以上となった場合には、Ｓ２０３の処理によって算出されたカルマンゲインの値を制御する処理である。
【００５６】
まずカルマンゲイン制御処理の第一の例について説明する。この第一の例は、被験者の生理状態の時間変動量として、被験者の平均心拍数の時間変動量の検出を行い、当該時間変動量が所定量以上となった場合には、カルマンゲインの値を制御する処理である。
【００５７】
図５について説明する。図５は、カルマンゲイン制御処理の第一の例の処理内容を図解したフローチャートである。
まず、Ｓ３０１では、図３のＳ１０１及びＳ１０２の処理が繰り返し実行されたことによって記憶されている心拍間隔の観測値データを、所定数（例えば直近の２分間分のデータ）を読み出して、その心拍間隔の平均値を算出する処理を検出部１４が行う。
【００５８】
次に、Ｓ３０２において、Ｓ３０１の処理で算出された平均心拍数が、前回実行されたカルマンゲイン制御処理においての平均心拍数の算出値から所定の割合（例えば１０％）以上変化していたか否かを判定する処理を制御部１５が行う。ここで、制御部１５は、平均心拍数が所定の割合以上変化したと判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ３０３に処理を進める。一方、制御部１５は、ここで、平均心拍数の変化が所定の割合未満であると判定したとき（判定結果がＮｏのとき）にはＳ３０５に処理を進める。なお、カルマンゲイン制御処理が始めて実行される場合には、このＳ３０２の判定処理の結果をＹｅｓとしてよい。
【００５９】
Ｓ３０３では、上述した平均心拍数の変化の割合に対応付けられている制御量を、制御量テーブルから読み出して取得する処理を制御部１５が行う。
【００６０】
図６は、平均心拍数の変化の割合と制御量とを対応付けた制御量テーブルの例が表されている。なお、制御量の値は１よりも大きい値である。
なお、制御部１５は、制御量を、制御量テーブルから取得する代わりに、所定の算出式を用いて、平均心拍数の変化の割合から制御量を算出するようにしてもよい。
【００６１】
次に、Ｓ３０４では、Ｓ２０３の処理によって算出されたカルマンゲインの値に、Ｓ３０３の処理により取得された制御量を乗算して、カルマンゲインの値を大きくする処理を制御部１５が行う。このようにしてカルマンゲインの値を大きくすると、この処理の後に行われる図４におけるＳ２０５の心拍間隔の推定モデル更新処理における、更新１回当りの予測誤差の減少量が大きくなる。この結果、被験者の平均心拍数の急激な変動に対しての推定部１２による心拍間隔のモデルの推定の反応性が向上する。
【００６２】
次に、Ｓ３０５では、Ｓ３０１の処理により算出された平均心拍数の算出値を記憶部（例えば図２のＲＡＭ２３）の所定記憶領域に記憶させる処理を検出部１４が行う。この平均心拍数の算出値の記憶は、この後にカルマンゲイン制御処理が改めて実行されたときのＳ３０２の判定処理において使用される。
【００６３】
上述したＳ３０５の処理の完了後は、図５のカルマンゲイン制御処理が終了し、その後は図４に処理が戻る。
【００６４】
次にカルマンゲイン制御処理の第二の例について説明する。この第二の例は、被験者の生理状態の時間変動量として、被験者の身体部位の加速度の時間変動量の検出を行い、当該時間変動量が所定量以上となった場合には、カルマンゲインの値を制御する処理である。
【００６５】
図７について説明する。図７は、カルマンゲイン制御処理の第二の例の処理内容を図解したフローチャートである。
まず、Ｓ３５１では、図２の加速度センサ４２を用いて被験者の体動によって生じる加速度を検出し、当該加速度を表している加速度データの所定時間（例えば直近の２分間分のデータ）の平均値（平均化速度）を算出する処理を検出部１４が行う。
【００６６】
次に、Ｓ３５２において、Ｓ３５１の処理で算出された平均加速度が、前回実行されたカルマンゲイン制御処理においての平均加速度の算出値から所定の割合（例えば１０％）以上変化していたか否かを判定する処理を制御部１５が行う。ここで、制御部１５は、平均加速度が所定の割合以上変化したと判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ３５３に処理を進める。一方、制御部１５は、ここで、平均加速度の変化が所定の割合未満であると判定したとき（判定結果がＮｏのとき）にはＳ３５５に処理を進める。なお、カルマンゲイン制御処理が始めて実行される場合には、このＳ３５２の判定処理の結果をＹｅｓとしてよい。
【００６７】
Ｓ３５３では、上述した平均加速度の変化の割合に対応付けられている制御量を、制御量テーブルから読み出して取得する処理を制御部１５が行う。この制御量テーブルは、図６に例示したものと同様のものでよい。
【００６８】
なお、制御部１５は、制御量を、制御量テーブルから取得する代わりに、所定の算出式を用いて、平均加速度の変化の割合から制御量を算出するようにしてもよい。
【００６９】
次に、Ｓ３５４では、Ｓ２０３の処理によって算出されたカルマンゲインの値に、Ｓ３５３の処理により取得された制御量を乗算して、カルマンゲインの値を大きくする処理を制御部１５が行う。このようにしてカルマンゲインの値を大きくすると、この処理の後に行われる図４におけるＳ２０５の心拍間隔の推定モデル更新処理における、更新１回当りの予測誤差の減少量が大きくなる。この結果、被験者の平均心拍数の急激な変動に対しての推定部１２による心拍間隔のモデルの推定の反応性が向上する。
【００７０】
次に、Ｓ３５５では、Ｓ３５１の処理により算出された平均加速度の算出値を記憶部（例えば図２のＲＡＭ２３）の所定記憶領域に記憶させる処理を検出部１４が行う。この平均加速度の算出値の記憶は、この後にカルマンゲイン制御処理が改めて実行されたときのＳ３５２の判定処理において使用される。
【００７１】
上述したＳ３５５の処理の完了後は、図７のカルマンゲイン制御処理が終了し、その後は図４に処理が戻る。
【００７２】
覚醒度判定装置１０において以上の手順で上述した各処理が行われることで、被験者の覚醒度の判定が行われて、眠気が生じたことが検知された場合に所定の警報が発せられる。
【００７３】
なお、覚醒度判定装置１０において行われる上述した処理の手順は、上述した手順のみに限定されるものではない。
【符号の説明】
【００７４】
１０  覚醒度判定装置
１１  取得部
１２  推定部
１３  判定部
１４  検出部
１５  制御部
２０  コンピュータ
２１  ＭＰＵ
２２  ＲＯＭ
２３  ＲＡＭ
２４  ハードディスク装置
２５  入力装置
２６  出力装置
２７  インタフェース装置
２８  記録媒体駆動装置
２９  バスライン
３０  可搬型記録媒体
４１  心拍センサ
４２  加速度センサ
【図１】
0005880001.tif 000002
【図２】
0005880001.tif 000003
【図３】
0005880001.tif 000004
【図４】
0005880001.tif 000005
【図５】
0005880001.tif 000006
【図６】
0005880001.tif 000007
【図７】
0005880001.tif 000008