(57)【要約】【課題】  疲労感のマスキングの可能性が高く、自覚しにくい疲労の判定を可能にする。【解決手段】  本発明の生体状態推定装置１００は、生体信号を分析して、自律神経機能、肉体・精神疲労又は感覚との関連性の高い指標を含む、生体調節機能に関与する複数の指標を求める生体調節機能要素判定手段２００と、前記生体調節機能要素判定手段２００により求められた複数の指標を組み合わせて、前記生体状態として、疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する疲労感推定手段３００とを含む。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の背部に当接される生体信号測定装置から得られる生体信号を用いて、生体状態を推定する生体状態推定装置であって、
前記生体信号を分析して、自律神経機能、肉体・精神疲労又は感覚との関連性の高い指標を含む、生体調節機能に関与する複数の指標を求める生体調節機能要素判定手段と、
前記生体調節機能要素判定手段により求められた複数の指標を組み合わせて、前記生体状態として、疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する疲労感推定手段と
を有することを特徴とする生体状態推定装置。
【請求項２】
前記疲労感推定手段は、
分析対象の前記生体信号についての前記自律神経機能への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定する第１推定手段と、
前記第１推定手段により前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、前記肉体・精神疲労への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、疲労感のマスキングが生じていない状態と推定する第２推定手段と、
前記第２推定手段において前記疲労感のマスキングが生じていない状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、所定の基準に基づき、少なくとも、前記疲労感のマスキングが生じている状態及び前記疲労感のマスキングが生じていない状態のいずれかに分類する第３推定手段と
を有する請求項１記載の生体状態推定装置。
【請求項３】
人の背部に当接される生体信号測定装置から得られる生体信号を用いて、生体状態を推定する生体状態推定方法であって、
前記生体信号を分析して、自律神経機能、肉体・精神疲労又は感覚との関連性の高い指標を含む、生体調節機能に関与する複数の指標を求め、
前記複数の指標を組み合わせて、前記生体状態として、疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する
ことを特徴とする生体状態推定方法。
【請求項４】
分析対象の前記生体信号についての前記自律神経機能への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定する第１推定手順を実施し、
前記第１推定手順により前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、前記肉体・精神疲労への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、疲労感のマスキングが生じていない状態と推定する第２推定手順を実施し、
前記第２推定手順において前記疲労感のマスキングが生じていない状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、所定の基準に基づき、少なくとも、前記疲労感のマスキングが生じている状態及び前記疲労感のマスキングが生じていない状態のいずれかに分類する第３推定手順を実施して、
前記疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する請求項３記載の生体状態推定方法。
【請求項５】
生体状態推定装置としてのコンピュータに、人の背部に当接される生体信号測定装置から得られる生体信号を分析させ、生体状態を推定する手順を実行させるコンピュータプログラムであって、
前記生体信号を分析して、自律神経機能、肉体・精神疲労又は感覚との関連性の高い指標を含む、生体調節機能に関与する複数の指標を求める手順と、
前記複数の指標を組み合わせて、前記生体状態として、疲労感をマスキングして疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する手順と
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項６】
前記疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する手順では、
分析対象の前記生体信号についての前記自律神経機能への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定する第１推定手順を実行させ、
前記第１推定手順により前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、前記肉体・精神疲労への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、疲労感のマスキングが生じていない状態と推定する第２推定手順を実行させ、
前記第２推定手順において前記疲労感のマスキングが生じていない状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、所定の基準に基づき、少なくとも、前記疲労感のマスキングが生じている状態及び前記疲労感のマスキングが生じていない状態のいずれかに分類する第３推定手順を実行させる請求項５記載のコンピュータプログラム。
【請求項７】
生体状態推定装置としてのコンピュータに、人の背部に当接される生体信号測定装置から得られる生体信号を分析させ、生体状態を推定する手順を実行させる請求項５又は６に記載のコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の背部から得られる生体信号を用いて、生体の状態を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明者らは、特許文献１〜５等において、人の上体の中で背部の体表面に生じる振動を生体信号測定装置により検出し、人の状態を解析する技術を提案している。人の上体背部から検出される心臓と大動脈の運動から生じる音・振動情報は、心臓と大動脈の運動から生じる圧力振動であり、心室の収縮期及び拡張期の情報と、循環の補助ポンプとなる血管壁の弾力情報及び反射波の情報を含んでいる。すなわち、心臓と大動脈の運動から背部表面に生じる１Ｈｚ近傍の背部体表脈波（Ａｏｒｔｉｃ  Ｐｕｌｓｅ  Ｗａｖｅ（ＡＰＷ））を含む）や、心拍に伴って背部側に伝わる音（「疑似心音」（本明細書では胸部側から採取される心臓の音である心音に対して、背部側で採取される心臓の音を「疑似心音」とする））の情報を含んでいる。そして、心拍変動に伴う信号波形は交感神経系及び副交感神経系の神経活動情報を含み、大動脈の揺動に伴う信号波形には交感神経活動の情報を含んでいる。
【０００３】
特許文献１では、採取した生体信号（音・振動情報）から抽出した１Ｈｚ近傍の背部体表脈波（ＡＰＷ）の時系列波形に所定の時間幅を適用してスライド計算を行って周波数傾きの時系列波形を求め、その変化の傾向から、例えば、振幅が増幅傾向にあるか、減衰傾向にあるかなどによって生体状態の推定を行っている。また、生体信号を周波数解析し、予め定めたＵＬＦ帯域（極低周波帯域）からＶＬＦ帯域（超低周波帯域）に属する機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求め、各パワースペクトルの時系列変化から人の状態を判定することも開示している。疲労受容信号は、通常の活動状態における疲労の進行度合いを示すため、これに併せて、機能調整信号や活動調整信号のパワースペクトルの優勢度合いを比較することにより、人の状態（交感神経優位の状態、副交感神経優位の状態など）を判定することができる。また、これら３つの信号に相当する周波数成分のパワースペクトルの値の合計を１００とした際の各周波成分の分布率を時系列に求め、その分布率の時系列変化を利用して人の状態を判定することも開示している。
【０００４】
特許文献２では、生体状態の定量化手法として、生体状態を体調マップ及び感覚マップとして表示する技術を提案している。これは、上記したＡＰＷを周波数分析し、対象となる解析区間について、解析波形を両対数軸表示に表し、その解析波形を低周波帯域、中周波帯域、高周波帯域に分け、区分けした解析波形の傾きと、全体の解析波形の形とから一定の基準に基づいて解析波形の点数化を行い、それを座標軸にプロットしたものである。体調マップは、自律神経系の制御の様子を交感神経と副交感神経のバランスとして見たものであり、感覚マップは、体調マップに心拍変動の変化の様子を重畳させたものである。
【０００５】
特許文献３〜５では、恒常性維持機能レベルを判定する手段を開示している。恒常性維持機能レベル判定する手段は、周波数傾き時系列波形の微分波形の正負、周波数傾き時系列波形を積分した積分波形の正負、ゼロクロス法を利用した周波数傾き時系列波形とピーク検出法を利用した周波数傾き時系列波形をそれぞれ絶対値処理して得られた各周波数傾き時系列波形の絶対値等のうち、少なくとも１つ以上を用いて判定する。これらの組み合わせにより、恒常性維持機能のレベルがいずれに該当するかを求める。例えば、周波数傾きと積分値を用いて、所定以上の場合に「恒常性維持機能レベル１」と判定し、あるいは、微分値が所定位置以下であって、かつ、２つの絶対値のうちの「ピーク優位」の場合に「恒常性維持機能レベル４」と判定するように設定できる。これらの組み合わせ、判定の際の閾値等は多数の被験者のデータを統計処理して決定している。また、恒常性維持機能のレベルは、例えば、５〜７段階に分け、恒常性維持機能の優れる場合（集中度合いの高い場合等）から、恒常性維持機能が劣る場合（過緊張状態の場合、脇見運転等による集中力の低下等）を判定する。モニタに表示するに当たっては、５〜７段階のレベルを文字で表示したり、あるいは、中間レベル（普通の状態）以上の場合には、一括して恒常性維持機能が優れる場合と判定し、それよりも下の場合には一括して恒常性維持機能が劣る場合と判定し、それぞれについて、モニタに異なる色彩表示がなされるように設定したりすることも開示されている。
【０００６】
非特許文献１では、指尖容積脈波情報に関し、交感神経の情報を反映するパワー値の周波数傾き時系列波形を求め、それを絶対値処理した積分値を疲労度として時系列にプロットし、これにより疲労曲線を描き、筋疲労を捉える技術が開示されている。非特許文献２では、エアパックセンサを用いて人の背部から取得した生体信号を同様の手法で演算処理して疲労曲線を描き、筋疲労を捉える技術が開示されている。すなわち、交感神経の情報を反映したパワー値の周波数傾き時系列波形（ＡＰＷの場合にはゼロクロス法による周波数傾き時系列波形）を用いることによって筋疲労の状態を把握することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１１−１６７３６２号公報
【特許文献２】特開２０１２−２３９４８０号公報
【特許文献３】ＷＯ２０１１／０４６１７８号公報
【特許文献４】特開２０１４−１１７４２５号公報
【特許文献５】特開２０１４−２２３２７１号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】原著「指尖容積脈波情報を用いた長時間着座疲労の簡易評価法の開発」藤田悦則（外８名）、人間工学  Ｖｏｌ．４０、Ｎｏ．５（’０４）
【非特許文献２】「非侵襲型センサによって測定された生体ゆらぎ信号の疲労と入眠予知への応用」、落合直輝（外６名）、第３９回日本人間工学会  中国・四国支部大会  講演論文集、平成１８年１１月２５日発行、発行所：日本人間工学会  中国・四国支部事務局
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記した技術は、いずれも、生体調節機能に関してゆらぎに起因する各要素を分析して人の状態を判定するものであるが、生体信号に対する演算処理がそれぞれ異なり、出力される判定結果として、入眠予兆のタイミングを判定したり、疲労の度合いを判定したり、恒常性維持機能レベルの変化を判定したり、それぞれの目的に応じたものとなっている。しかし、これらは、いずれも別々に出力される。特許文献４では、入眠予兆現象、切迫睡眠現象、覚低走行状態、恒常性維持機能レベル、初期疲労状態、気分判定など、生体調節機能のゆらぎに起因する各要素に関する複数の指標の時系列変化を１台の装置で判定し、それらを１つのモニタに出力する技術も開示しているが、いずれにしても、各指標の時系列変化を個別に判定していることに変わりない。
【００１０】
ところで、人は疲労すると疲労感を感じるが、物事に集中して視野が狭くなっている場合など、実際に体に疲労が生じているにも拘わらず、疲労感として自覚しない場合がある。つまり、人が感じる疲労感は、体に生じている疲労とは必ずしも一致しない。疲労が生じる部位は主に自律神経の中枢である視床下部と前帯状回であり、その疲労を自覚する部位は眼窩前頭野であるが、モチベーションや達成感を司る脳の前頭葉の働きにより、眼窩前頭野で発した疲労感がマスキングされてしまうことが知られている。そのため、疲労感を自覚しない間に、疲労が蓄積してしまう場合があり、疲労感がマスキングされた状態を推定できることが望まれる。
【００１１】
本発明は上記に鑑みなされたものであり、疲労感のマスキングが生じる状態を推定可能とすることにより、自覚なき疲労の蓄積を抑制につなげることができる技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するため、本発明者が鋭意検討し、次の点に着目して本発明を完成するに至った。すなわち、人の上体背部から検出される心臓と大動脈の運動から生じる音・振動情報、特に、それらのうちの１Ｈｚ近傍の背部体表脈波（ＡＰＷ）は、血管の弾性情報や反射波の情報等を含んでいる。このため、背部体表脈波（ＡＰＷ）を解析して後述の周波数傾き時系列波形を求めることにより、生体調節機能要素である生体の総合的なゆらぎの情報を求めることができる。このゆらぎの情報の中で周波数毎の変動の様子を捉えると、周波数毎の分布率が脳波（θ波、α波、β波）のゆらぎの要素が反映された変動の仕方をとるため、その時系列波形を用いて解析することにより、脳波のどの周波数帯域が支配的なゆらぎなのかといったゆらぎの情報を捉えることができる。
【００１３】
また、ゼロクロス法による周波数傾き時系列波形が、自律神経系の支配するところにある一方で、脳波のゆらぎを反映しているところは、ゼロクロス法による周波数傾き時系列波形を周波数解析し、その中で、０．００１７Ｈｚに代表される機能調整信号、０．００３５Ｈｚに代表される疲労受容信号、０．００５３Ｈｚに代表される活動調整信号の３点の周波数成分のパワースペクトル比で示されるものであり、いわば周波数解析したパワースペクトルの形を表す３点の周波数成分の分布率は、その急変する部位を自律神経反応というよりも内分泌系の機能の発現を示す部位として捉えられると考えられる。
【００１４】
また、ゼロクロス法により求めた周波数傾き時系列波形は、絶対値処理することにより交感神経の発現の度合いを示し、ピーク検出法により求めた周波数傾き時系列波形は副交感神経の発現の度合いを示す。よって、これらを用いることで生体調節機能の発現の様子をより詳しく捉えることができる。例えば、ゼロクロス法により求めた周波数傾き時系列波形を絶対値処理し、これを積分することで人の疲労の度合いを示す疲労曲線が求められ、筋疲労の状態を把握できる。
【００１５】
また、ゼロクロス法を用いた各周波数傾き時系列波形の微分波形の正負、ゼロクロス法又はピーク検出法の各周波数傾き時系列波形の絶対値等のうち、少なくとも１つ以上を用いることにより、恒常性維持機能レベルの変動の様子を捉えることができる。疲労曲線、恒常性維持機能レベルの時系列波形も、周波数傾き時系列波形から派生したものであり、自律神経系、脳機能等のゆらぎの情報を反映した指標となる。これに加え、肉体・精神疲労への関連性の高い指標（体調マップ、感覚マップ）、及び、感覚への関連性の高い指標（恒常性維持機能レベルの注意、警告に相当するレベルの頻度から求められる疲労として意識する感覚あるいは倦怠感等が生じている頻度）も求める。これらは、脳、自律神経系、内分泌系の各機能のゆらぎの様子を複数の観点から捉えているものであり、これらの複数種類のゆらぎの指標を組み合わせれば、疲労感のマスキングの生じる可能性の有無を推定できる可能性があると考えた。
【００１６】
すなわち、本発明の生体状態推定装置は、
人の背部に当接される生体信号測定装置から得られる生体信号を用いて、生体状態を推定する生体状態推定装置であって、
前記生体信号を分析して、自律神経機能、肉体・精神疲労又は感覚との関連性の高い指標を含む、生体調節機能に関与する複数の指標を求める生体調節機能要素判定手段と、
前記生体調節機能要素判定手段により求められた複数の指標を組み合わせて、前記生体状態として、疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する疲労感推定手段と
を有することを特徴とする。
【００１７】
前記疲労感推定手段は、
分析対象の前記生体信号についての前記自律神経機能への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定する第１推定手段と、
前記第１推定手段により前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、前記肉体・精神疲労への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、疲労感のマスキングが生じていない状態と推定する第２推定手段と、
前記第２推定手段において前記疲労感のマスキングが生じていない状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、所定の基準に基づき、少なくとも、前記疲労感のマスキングが生じている状態及び前記疲労感のマスキングが生じていない状態のいずれかに分類する第３推定手段と
を有することが好ましい。
【００１８】
本発明の生体状態推定方法は、人の背部に当接される生体信号測定装置から得られる生体信号を用いて、生体状態を推定する生体状態推定方法であって、
前記生体信号を分析して、自律神経機能、肉体・精神疲労又は感覚との関連性の高い指標を含む、生体調節機能に関与する複数の指標を求め、
前記複数の指標を組み合わせて、前記生体状態として、疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する
ことを特徴とする。
【００１９】
本発明の生体状態推定方法は、分析対象の前記生体信号についての前記自律神経機能への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定する第１推定手順を実施し、
前記第１推定手順により前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、前記肉体・精神疲労への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、疲労感のマスキングが生じていない状態と推定する第２推定手順を実施し、
前記第２推定手順において前記疲労感のマスキングが生じていない状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、所定の基準に基づき、少なくとも、前記疲労感のマスキングが生じている状態及び前記疲労感のマスキングが生じていない状態のいずれかに分類する第３推定手順を実施して、
前記疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する構成とすることが好ましい。
【００２０】
本発明のコンピュータプログラムは、生体状態推定装置としてのコンピュータに、人の背部に当接される生体信号測定装置から得られる生体信号を分析させ、生体状態を推定する手順を実行させるコンピュータプログラムであって、
前記生体信号を分析して、自律神経機能、肉体・精神疲労又は感覚との関連性の高い指標を含む、生体調節機能に関与する複数の指標を求める手順と、
前記複数の指標を組み合わせて、前記生体状態として、疲労感をマスキングして疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する手順と
を実行させる。
【００２１】
本発明のコンピュータプログラムは、前記疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する手順では、
分析対象の前記生体信号についての前記自律神経機能への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定する第１推定手順を実行させ、
前記第１推定手順により前記疲労感のマスキングが生じている状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、前記肉体・精神疲労への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、疲労感のマスキングが生じていない状態と推定する第２推定手順を実行させ、
前記第２推定手順において前記疲労感のマスキングが生じていない状態と推定されない分析対象の前記生体信号について、所定の基準に基づき、少なくとも、前記疲労感のマスキングが生じている状態及び前記疲労感のマスキングが生じていない状態のいずれかに分類する第３推定手順を実行させる構成とすることが好ましい。
【００２２】
また、本発明は、生体状態推定装置としてのコンピュータに、人の背部に当接される生体信号測定装置から得られる生体信号を分析させ、生体状態を推定する手順を実行させる前記のコンピュータプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、自律神経機能、肉体・精神疲労又は感覚との関連性の高いゆらぎに起因する指標を含む、生体調節機能要素の状態の変動を示す複数の指標を組み合わせているため、疲労感のマスキングの生じる可能性を捉えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１（ａ）は、本発明の一の実施形態において用いた背部体表脈波を測定する生体信号測定装置の一例を示した分解図であり、図１（ｂ）は、その要部断面図である。
【図２】図２は、本発明の一の実施形態に係る生体状態推定装置の構成を模式的に示した図である。
【図３】図３（ａ）は、周波数傾き時系列波形演算手段により求められるゼロクロス法、ピーク検出法による周波数傾き時系列波形の一例を示した図であり、図３（ｂ）は、振幅の変動を判別するために図３（ａ）をスムージング処理した波形である。
【図４】図４は、分布率演算手段により求められる分布率の時系列波形の一例を示した図である。
【図５】図５は、疲労曲線演算手段により求められる疲労曲線の一例を示した図である。
【図６】図６は、恒常性維持機能レベル演算手段により求められる恒常性維持機能レベルの時系列波形の一例を示した図である。
【図７】図７（ａ）は、体調マップ演算手段により求められる体調マップの一例を示した図であり、図７（ｂ）は、感覚マップ演算手段により求められる感覚マップの一例を示した図である。
【図８】図８は、疲労感推定手段による推定ステップを説明するためのフローチャートである。
【図９】図９（ａ），（ｂ）は、実験例１における心電図のＲＲ間隔の時系列データ及びＡＰＷのゆらぎ波形の近似線の傾き角度を示した図である。
【図１０】図１０は、実験例１の実車走行実験におけるＡＰＷのゆらぎ波形の近似線の傾き角度を示した図である。
【図１１】図１１は、実験例１の実車走行実験における推定結果を示した図である。
【図１２】図１２は、実験例２における推定結果の推移を示した図である。
【図１３】図１３は、実験例２において、一運行ごとの走行時間（車を運転していた時間）と各判定数を示した分布図である。
【図１４】図１４は、実験例２における走行時間のばらつきを２週間単位で示した図である。
【図１５】図１５は、実験例２において、判定結果を月単位で集計し、曜日毎の警告の頻出回数を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図面に示した本発明の実施形態に基づき、本発明をさらに詳細に説明する。本発明において採取する生体信号は、背部から採取される音・振動情報（以下、「背部音・振動情報」）である。背部音・振動情報には、上記のように、人の上体背部から検出される心臓と大動脈の運動から生じる音・振動情報であり、心室の収縮期及び拡張期の情報と、血液循環の補助ポンプとなる血管壁の弾性情報及び血圧による弾性情報並びに反射波の情報、すなわち、背部体表脈波（ＡＰＷ）や疑似心音情報を含んでいる。また、心拍変動に伴う信号波形は交感神経系及び副交感神経系の神経活動情報（交感神経の代償作用を含んだ副交感神経系の活動情報）を含み、大動脈の揺動に伴う信号波形には交感神経活動の情報や内分泌系の情報を含んでいるため、異なる観点から生体調節機能要素を判定するのに適している。
【００２６】
生体信号を採取するための生体信号測定装置は、例えば、圧力センサを用いることも可能であるが、好ましくは、（株）デルタツーリング製の居眠り運転警告装置（スリープバスター（登録商標））で使用されている生体信号測定装置１を用いる。図１は生体信号測定装置１の概略構成を示したものである。この生体信号測定装置１は、乗物の運転席に組み込んで使用することができ、手指を拘束することなく生体信号を採取できる。
【００２７】
生体信号測定装置１を簡単に説明すると、図１（ａ），（ｂ）に示したように、上層側から順に、第一層１１、第二層１２及び第三層１３が積層された三層構造からなり、三次元立体編物等からなる第一層１１を生体信号の検出対象である人体側に位置させて用いられる。従って、人体の体幹背部からの生体信号、特に、心室、心房、大血管の振動に伴って発生する生体音（体幹直接音ないしは生体音響信号）を含む心臓・血管系の音・振動情報（背部体表脈波（ＡＰＷを含む））は、生体信号入力系である第一層１１にまず伝播される。第二層１２は、第一層１１から伝播される生体信号、特に心臓・血管系の音・振動を共鳴現象又はうなり現象によって強調させる共鳴層として機能し、ビーズ発泡体等からなる筐体１２１、固有振動子の機能を果たす三次元立体編物１２２、膜振動を生じるフィルム１２３を有して構成される。第二層１２内において、マイクロフォンセンサ１４が配設され、音・振動情報を検出する。第三層１３は、第二層１２を介して第一層１１の反対側に積層され、外部からの音・振動入力を低減する。
【００２８】
次に、本実施形態の生体状態推定装置１００の構成について図２に基づいて説明する。生体状態推定装置１００は、生体調節機能要素判定手段２００及び疲労感推定手段３００を有して構成されている。生体状態推定装置１００は、コンピュータ（マイクロコンピュータ等も含む）から構成され、コンピュータを、生体調節機能要素判定手段２００及び疲労感推定手段３００等として機能させる手順を実行させるコンピュータプログラムが記憶部に記憶されている。また、生体状態推定装置１００は、生体調節機能要素判定手段２００及び疲労感推定手段３００等を、コンピュータプログラムにより所定の手順で動作する電子回路である生体調節要素判定回路及び疲労感推定回路等として構成することもできる。なお、以下の説明において、生体調節機能要素判定手段２００及び疲労感推定手段３００以外で「手段」が付されて表現された構成も、電子回路部品として構成することが可能であることはもちろんである。
【００２９】
また、コンピュータプログラムは、記録媒体に記憶させてもよい。この記録媒体を用いれば、例えば上記コンピュータに上記プログラムをインストールすることができる。ここで、上記プログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体は特に限定されないが、例えば フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体が挙げられる。また、通信回線を通じて上記プログラムを上記コンピュータに伝送してインストールすることも可能である。
【００３０】
生体調節機能要素判定手段２００は、本実施形態では、上記の生体信号測定装置１により測定された生体信号である背部音・振動情報を分析し、人の基礎的な体調の推定に用いる生体調節機能要素に関する複数種類の指標を、それぞれ予め設定された所定の判定時間毎に算出してその時系列変化を求める。
【００３１】
生体調節機能要素判定手段２００において判定される複数種類の生体調節機能要素は限定されるものではないが、少なくとも、脳機能や自律神経機能への関連性の高い指標、肉体・精神疲労への関連性の高い指標、及び、感覚への関連性の高い指標を含むものであることが好ましい。これらは、人の恒常性維持機能に影響を与える脳波のゆらぎの変動の様子、あるいは、体温調節機能に代表される生体調節機能が仕事をする様子を示す指標であり、体調により各調節機能に与える影響が大きいためである。
【００３２】
脳機能や自律神経機能への関連性の高い指標としては、例えば、採取した生体信号を処理して得られる周波数傾きの時系列波形、上記従来技術の項で説明した３つの信号の分布率の時系列波形、疲労曲線、恒常性維持機能レベルの判定の時系列の変動が挙げられる。周波数傾きの時系列波形は、恒常性維持機能の調節作用のベースにあるものはゆらぎを示すものであり、そのゆらぎは二律背反性のある機能のバランスをうまく調整し、人の自律神経機能との関連性を特に高く示している。これは統計的な手法による裏付けがなされていることである。分布率から求められた各周波数帯域の時系列波形は、ゆらぎのリズムに間接的に関与する脳波の種類（θ波、α波、β波）に対応し、人の脳機能及び自律神経機能に加え、内分泌系の調節機能との関連性を高く示している。恒常性は、内分泌系、自律神経系など様々な調節システムによって保たれるため、そのレベルの変動は、脳、自律神経系及び内分泌系のゆらぎによる調節性能とも深く関連している。
【００３３】
生体調節機能要素判定手段２００は、上記の脳機能、自律神経機能及び内分泌系のゆらぎの変動の仕方を捉える指標を求める演算手段として、周波数傾きの時系列波形を求める周波数傾き時系列波形演算手段２１０、分布率を求める分布率演算手段２２０、疲労曲線を求める疲労曲線演算手段２３０、及び恒常性維持機能レベルを求める恒常性維持機能レベル演算手段２４０とを有している。
【００３４】
周波数傾き時系列波形演算手段２１０は、生体信号測定装置１のセンサ１４から得られる背部音・振動情報をフィルタリング処理した１Ｈｚ近傍の背部体表脈波（ＡＰＷ）の時系列波形から周波数の時系列波形を求めた後、周波数の時系列波形をスライド計算して周波数傾き時系列波形を求める（図３（ａ），（ｂ）参照）。周波数傾き時系列波形演算手段２１０は、本発明者らによる上記特許文献１等に開示されているように、背部体表脈波（ＡＰＷ）の時系列波形において、正から負に切り替わる点（ゼロクロス点）を用いる手法（ゼロクロス法）と、背部体表脈波（ＡＰＷ）の時系列波形を平滑化微分して極大値（ピーク点）を用いて時系列波形を求める方法（ピーク検出法）の２つの方法がある。
【００３５】
ゼロクロス法では、ゼロクロス点を求めたならば、それを例えば５秒毎に切り分け、その５秒間に含まれる時系列波形のゼロクロス点間の時間間隔の逆数を個別周波数ｆとして求め、その５秒間における個別周波数ｆの平均値を当該５秒間の周波数Ｆの値として採用する。そして、この５秒毎に得られる周波数Ｆを時系列にプロットすることにより、周波数の変動の時系列波形を求める。
【００３６】
ピーク検出法では、背部体表脈波（ＡＰＷ）の上記時系列波形を、例えば、ＳａｖｉｔｚｋｙとＧｏｌａｙによる平滑化微分法により極大値を求める。次に、例えば５秒ごとに極大値を切り分け、その５秒間に含まれる時系列波形の極大値間の時間間隔の逆数を個別周波数ｆとして求め、その５秒間における個別周波数ｆの平均値を当該５秒間の周波数Ｆの値として採用する。そして、この５秒毎に得られる周波数Ｆを時系列にプロットすることにより、周波数の変動の時系列波形を求める。
【００３７】
周波数傾き時系列波形演算手段２１０は、ゼロクロス法又はピーク検出法により求められた周波数の変動の時系列波形から、所定のオーバーラップ時間（例えば１８秒）で所定の時間幅（例えば１８０秒）の時間窓を設定し、時間窓毎に最小二乗法により周波数の傾きを求め、その傾きの時系列波形を出力する。このスライド計算を順次繰り返し、ＡＰＷの周波数の傾きの時系列変化を周波数傾き時系列波形として出力する。
【００３８】
背部体表脈波（ＡＰＷ）は、中枢系である心臓の制御の様子を主として含む生体信号、すなわち、動脈の交感神経支配の様子、並びに、交感神経系と副交感神経系の出現情報を含む生体信号であり、ゼロクロス法により求めた周波数傾き時系列波形（図３（ａ），（ｂ）において「０ｘ」と表示した波形）は、心臓の制御の状態により関連しており、交感神経の出現状態を反映しているが、ピーク検出法により求めた周波数傾き時系列波形（図３（ａ），（ｂ）において「Ｐｅａｋ」と表示した波形）は、心拍変動により関連している。従って、自律神経機能の状態をより明確に把握するためには、ゼロクロス法を用いて求めた周波数傾き時系列波形を用いることが好ましい。
【００３９】
交感神経の活動は、血管弾性や血管径に影響を与え、さらに、血管壁からの反射波の影響が、人の背部から検出される音・振動情報に含まれる疑似心音情報（背部から検出されるため、心臓から背部表面までの間の筋肉、皮膚等により２０Ｈｚ近傍の信号として検出される）の疑似Ｉ音（心音Ｉ音に相当）と疑似ＩＩ音（心音ＩＩ音に相当）の間の波形成分に重畳される。これが、ゼロクロス法におけるゼロクロス点間の幅と、ピーク検出法におけるピーク点間の幅とを異ならせる理由であり、ゼロクロス法では反射波の影響を受けた周期となっている。よって、ゼロクロス法による周波数傾き時系列波形を見ることで交感神経の情報を捉えることができる。
一方、ピーク値は上記のように心拍変動の情報を反映しているが、心拍変動は主に副交感神経によって制御されている。そのため、ピーク値を見ると副交感神経の情報を捉えることができる。
【００４０】
周波数傾き時系列波形演算手段２１０により得られるゼロクロス法による周波数傾き時系列波形は、睡眠前の所定のタイミングで眠気に対する抵抗として生じる交感神経活動の一時的亢進に伴って振幅が拡大し、長周期化する傾向を示した場合に、入眠予兆現象の指標と捉えられることが知られている（特許文献４参照）。また、入眠予兆現象を示す波形が出現した後、波形が収束傾向を示し、その後、より長周期の大きな変動ゆらぎを示すと、その長周期のゆらぎを示し始めたポイントが、入眠直前の切迫睡眠現象を示す指標と捉えられることが知られている。
【００４１】
分布率演算手段２２０は、まず、周波数傾き時系列波形演算手段２１０から得られる周波数傾き時系列波形をそれぞれ周波数分析して、心循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数である上記の０．００３３Ｈｚよりも低い周波数の機能調整信号、機能調整信号よりも高い周波数の疲労受容信号、及び疲労受容信号よりも高い周波数の活動調整信号に相当するＵＬＦ帯域からＶＬＦ帯域に属する各周波数成分を抜き出す。次に、これらの周波数成分のそれぞれの分布率を時系列に求める。すなわち、３つの周波数成分のパワースペクトルの値の合計を１とした際の各周波数成分の割合を分布率として時系列に求める（図４参照）。
【００４２】
本実施形態では、図４に示したように、機能調整信号として０．００１７Ｈｚの周波数成分を用い、疲労受容信号として０．００３５Ｈｚの周波数成分を用い、活動調整信号として０．００５３Ｈｚの周波数成分を用いている。心疾患の一つである心房細動において、心・循環系のゆらぎの特性が切り替わる周波数は、０．００３３Ｈｚと言われており、０．００３３Ｈｚ近傍のゆらぎの変化を捉えることで、自律神経の活動、恒常性維持に関する情報が得られる。また、０．００３３Ｈｚ近傍以下と０．００５３Ｈｚ近傍の周波数帯は、主に体温調節に関連するもので、０．０１〜０．０４Ｈｚの周波数帯は自律神経の制御に関連するものと言われている。そして、本発明者らが実際に、生体信号に内在するこれら低周波のゆらぎを算出する周波数傾き時系列波形を求め、それを周波数解析したところ、０．００３３Ｈｚよりも低周波の０．００１７Ｈｚ、０．００３３Ｈｚ近傍の０．００３５Ｈｚを中心とする周波数帯のゆらぎと、さらにこれらこの２つ以外に、０．００５３Ｈｚを中心とする周波数帯のゆらぎがあることが確認できた。但し、各信号の周波数成分は個人差等により調整することも可能であり、機能調整信号は０．００３３Ｈｚ未満の範囲で好ましくは０．００１〜０．００２７Ｈｚの範囲で、疲労受容信号は０．００２〜０．００５２Ｈｚの範囲で、活動調整信号は０．００４〜０．００７Ｈｚの範囲で調整して用いることができる。
【００４３】
分布率演算手段２２０により求められる分布率の時系列変化は、特許文献２に示されているように、例えば、０．００１７Ｈｚの分布率が急低下し、かつ０．００５３Ｈｚの分布率が急上昇する変化を示す時点を切迫睡眠現象の出現時点と捉えることができる。
【００４４】
疲労曲線演算手段２３０は、本発明者らの特開２００９−２２６１０号公報に開示されている手段であり、ゼロクロス法による求めた周波数傾き時系列波形を絶対値処理して積分値を算出し、この積分値を疲労度として所定の判定時間毎に求めて、時間に対応してプロットし、図５に示したような疲労曲線を求める手段である。筋活動は、筋肉の収縮又は弛緩であり、交感神経の情報を反映しているゼロクロス法による周波数傾き時系列波形の積分情報である疲労曲線は筋活動との相関性が高い（非特許文献１参照）。よって、疲労曲線では、その傾きが所定以上変動するポイントが特異点を示しており、各特異点は、増大する疲労に対応して、筋活動が生じたことを示すポイントや血流量が増大したポイントを示している。
【００４５】
恒常性維持機能レベル判定手段２４０は、特許文献３に開示の技術に基づくものであり、周波数傾き時系列波形演算手段２１０により得られるゼロクロス法を用いた各周波数傾き時系列波形の微分波形の正負、周波数傾き時系列波形を積分した積分波形の正負、ゼロクロス法を利用した周波数傾き時系列波形とピーク検出法を利用した周波数傾き時系列波形をそれぞれ絶対値処理して得られた各周波数傾き時系列波形の絶対値等のうち、少なくとも１つ以上を用いて判定する。これらの組み合わせにより、恒常性維持機能のレベルがいずれに該当するかを求める。例えば、周波数傾きと積分値を用いて、所定以上の場合に「恒常性維持機能レベル１」と判定し、あるいは、微分値が所定位置以下であって、かつ、２つの絶対値のうちの「ピーク優位」の場合に「恒常性維持機能レベル４」と判定するように設定できる。そして、例えば、上記の条件を様々に組み合わせ、人の状態との相関をとり、レベル１〜３と判定される場合を、普通から良好な状態、レベル４〜６と判定される場合を、注意の必要な状態と判定する。また、入眠予兆や切迫睡眠の兆候が生じているなどと判定された場合には、直ちに警告を要するレベルとして、それぞれの状態によりレベル７〜１１といった指標を付与する。株式会社デルタツーリング製、商品名「スリープバスター」では、恒常性維持機能レベル判定手段２４０による判定結果が、例えば、図６に示したように表示されるように設定されている。
【００４６】
肉体・精神疲労への関連性の高い指標としては、特許文献２に開示された指標である体調マップ及び感覚マップを用いることができる。これらは、ゆらぎの変動の仕方をグラフ化したもので、人の肉体・精神疲労との関連性を高く示している。
【００４７】
そのため、本実施形態の生体調節機能要素判定手段２００は、さらに体調マップ演算手段２５０及び感覚マップ演算手段２６０を有している。生体信号測定装置１から取得した背部音・振動情報から得られる背部体表脈波（ＡＰＷ）を周波数分析し、対象となる解析区間について、解析波形を両対数軸表示に表し、その解析波形を低周波帯域、中周波帯域、高周波帯域に分け、区分けした解析波形の傾きと、全体の解析波形の形とから一定の基準に基づいて解析波形の点数化を行い、それを座標軸にプロットしたものである。体調マップは、自律神経系の制御の様子を交感神経と副交感神経のバランスとして見たものであり、感覚マップは、体調マップに心拍変動の変化の様子を重畳させたものである。
【００４８】
具体的には、体調マップ演算手段２５０は、背部体表脈波を周波数解析した解析波形について、所定周期領域毎に回帰直線をまず求める。次に、周期領域毎に求められる各回帰直線を、その傾きに基づいて領域得点を付与すると共に、隣接する周波数領域における回帰直線間のパワースペクトル密度の値の較差及び回帰直線間の傾きの違いに基づき、各回帰直線全体における分岐現象を示す折れ点数を求め、その折れ点数に基づいた形状得点を付与し、領域得点及び形状得点の少なくとも一方を用いて、各解析波形についての判定基準点を求める。領域得点としては、各領域における各回帰直線の傾きを略水平状態、上向き及び下向きの３つに分け、例えば略水平状態の得点を基準として、上向きの場合と下向きの場合とで得点を増減させて得点を付与する。形状得点としては、折れ点数が少ないほど高得点を付与する。
【００４９】
判定基準点を求める際には、ゼロクロス法により求めた周波数傾き時系列波形を用いて第１の判定基準点を求め、ピーク検出法により求めた周波数傾き時系列波形を用いて第２の判定基準点を求める。そして、第１の判定基準点に基づく指標を一方の軸に、第２の判定基準点に基づく指標を他方の軸にとって、座標点をプロットし、図７（ａ）に例示したような体調マップが作成される。体調マップでは、座標点同士を結んだ座標時系列変化線が、１／ｆの傾きに近似した変化傾向であると判定された場合には快適と判定され、上下方向に変化していると判定された場合には不快と判定される。図７（ａ）は、座標原点に合わせずに複数の座標点を結んでいるが、時間的に異なる２点の変化傾向を見る場合、１点目を座標原点に合わせて、２点目が第４象限にプロットされると、この生体調節機能要素に関しては「良好」ということになり、判断がより容易になる。
【００５０】
感覚マップ演算手段２６０は、心拍変動に関連するピーク検出法を用いた周波数の時系列波形において、所定のオーバーラップ時間で設定した所定の時間窓毎に周波数の平均値を求める移動計算を行い、時間窓毎に得られる周波数の平均値の時系列変化を周波数変動時系列波形として求め、さらに、ゼロクロス法を用いた周波数の時系列波形から求められる機能点に対応する指標を一方の軸にとると共に、ピーク検出法により求められる上記の周波数変動時系列波形の所定の時間幅における変化量に対応する指標を他方の軸にとり、機能点と変化量とから求められる座標の時系列変化を求めていく手段である。図７（ｂ）がこのようにして求めた感覚マップの一例である。図７（ｂ）では、座標原点に合わせずに複数の座標点を結んだものであるが、時間的に異なる２点の変化傾向を見る場合、１点目を座標原点に合わせて、２点目をプロットすると、両者間の離隔距離及び離隔方向が判断しやすくなる。
【００５１】
なお、機能点は、比較対象の前後２つの時間範囲における解析波形の判定基準点間において、次式：
機能点＝後時間範囲の判定基準点＋（後時間範囲の判定基準点−前時間範囲の判定基準点）×ｎ、（但し、ｎは補正係数）
により求められる。
【００５２】
感覚への関連性の高い指標としては、上記の恒常性維持機能レベル判定手段２４０により求められる恒常性維持機能レベルの時系列変化のうち、例えば、周波数傾きと積分値を用いて、普通から良好といえるレベルの指標（上記の例では、レベル１〜３）、注意を要するレベルの指標（上記の例では、レベル４〜６）を用いてそれらの頻出頻度を用いて判定できる。恒常性維持機能レベルは、上記のように自律神経機能の状態と高く関連しているが、体調、基礎的な体力、あるいは動機付けにより、疲労に対して交感神経代償作用が発現した際、疲労感を感じるときと感じないときがある。従って、疲労に対する交感代償作用と基礎的な体調は、それを疲労として感じる感覚との関連性が高い。なお、ここでいう感覚とは、倦怠感あるいは覚低状態を伴う喪失感に似た感覚のことである。
【００５３】
疲労感推定手段３００は、上記の生体調節機能要素判定手段２００において求められる各生体調節機能要素のゆらぎ性能に関する各時系列変化から、所定の基準に照らして分析対象の人の基礎的な体調（基礎的体調）を推定する手段である。生体調節機能要素判定手段２００においては、上記のように、生体調節機能要素のゆらぎ性能に関する時系列変化が複数種類得られるように設定されているが、この複数種類得られる各時系列変化は、所定の判定時間毎に得られる。例えば、周波数傾き時系列波形演算手段２１０は、生体信号測定装置１からのデータを取得した後、最初の演算結果が出力されるまで数分かかるが、その後は、例えば、１８秒ごとに得られ、それにより時系列変化が求められる。分布率演算手段２２０により得られる分布率、疲労曲線演算手段２３０により得られる疲労度、及び恒常性維持機能レベル演算手段２４０により得られる恒常性維持機能レベルも最初の演算結果が出力されるまで数分かかり、その後、例えば１８秒毎に得られ、それぞれ時系列変化が求められる。体調マップ演算手段２５０及び感覚マップ演算手段２６０によりそれぞれ得られる演算結果は、最初は２０〜３０分かかるが、２点目はその約十数分後、３点目以降は数分毎に得られる。これに対し、基礎的体調推定手段３００は、各生体調節機能要素におけるこれらの各判定時間よりも長い時間（基礎的体調推定時間）について、基礎的体調を推定する。
【００５４】
疲労感推定手段３００は、各生体調節機能要素の判定結果を組み合わせて、疲労感のマスキングが生じている状態であるか否かを推定する。疲労感推定手段３００は、第１推定手段３１０、第２推定手段３２０及び第３推定手段３３０を有している。図８は、疲労感推定手段３００による推定手順を示したフローチャートである。この図に示したように、第１推定手段３１０は、分析対象の生体信号についての自律神経機能への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、疲労感のマスキングが生じている状態（カテゴリ１）と推定する（Ｓ１１０）。第２推定手段３２０は、第１推定手段３１０により疲労感のマスキングが生じている状態（カテゴリ１）と推定されない分析対象の生体信号について、肉体・精神疲労への関連性の高い指標の時系列変化が、所定の基準を満たす場合に、疲労感のマスキングが生じていない状態（カテゴリ３）であると推定する（Ｓ１２０）。第３推定手段３３０は、第２推定手段３２０において疲労感のマスキングが生じていない状態（カテゴリ３）と推定されない分析対象の生体信号について、所定の基準に基づき、少なくとも、疲労感のマスキングが生じている状態（カテゴリ１）及び疲労感のマスキングが生じていない状態（カテゴリ３）のいずれかに分類する（Ｓ１３０）。
【００５５】
すなわち、分析対象の生体信号を、少なくとも３種類の生体調節機能要素を用いて判別し、物事に対して視野が狭く疲労の自覚が困難な疲労感のマスキングがなされている状態（カテゴリ１）、安静状態で自らの疲労感のマスキングが生じていない状態（カテゴリ３）を推定する。また、好ましくは、両者の中間的なレベルのぼんやりとした状態（カテゴリ２）についても推定する。
【００５６】
より具体的には、第１推定手段３１０では、脳機能・自律神経機能あるいは内分泌系の調節機能のゆらぎに基づいた恒常性維持機能に関する指標である上記の周波数傾き時系列波形、分布率、疲労曲線（疲労度）を用いる。恒常性維持機能レベルは、入眠予兆、切迫睡眠、覚低走行状態など、疲労の蓄積の結果生じる兆候を判別しやすい指標である。また、脳機能によって調節されている恒常性維持機能のゆらぎは、その周波数帯域の差により、内分泌系など、支配される調節システムを異にするが、上記の中でも分布率は、これらの調節システムの急変時、減衰時、増大時がよく反映される指標である。そこで、これらを用いると、運転等の作業を行う上で注意や警告を要する状況を捉えることができ、分布率の急変時等の頻度が所定以上になる場合を、物事に対して視野が狭くなっている疲労の自覚が困難な疲労感のマスキングが生じている状態（カテゴリ１）と推定する。
【００５７】
肉体・精神疲労への関連性の高い指標である体調マップ・感覚マップは、快調、快適に感じている場合の指標を顕著に判別しやすい。そこで、第２推定手段３２０は、この指標を用いて、快調、快適を示す条件の場合に、安静状態で自らの疲労感のマスキングが生じていない状態（カテゴリ３）として抽出する。脳機能、自律神経機能及び内分泌系の調節機能への関連性の高い指標と、肉体・精神疲労への関連性の高い指標とのいずれを優先して用いるかについては、肉体・精神疲労の変調も自律神経との関わりが基本的に存在するため、本実施形態のように、脳機能や自律神経機能等への関連性の高い指標を用いた推定を第１推定手段３１０で実施し、次に、肉体・精神疲労への関連性の高い指標を用いた推定を第２推定手段３２０で実施することが好ましい。
【００５８】
脳機能、自律神経機能及び内分泌系のホルモン分泌調節機能への関連性の高い指標は、本実施形態では上記のように、周波数傾き時系列波形、分布率、疲労曲線（疲労度）、及び恒常性維持機能レベルの４つある。このうち、一つにおいて、入眠予兆等の兆候を所定以上検出した場合に、「カテゴリ１」と推定するように設定することも可能であるが、複数の指標において所定の兆候を検出した場合に、「カテゴリ１」と推定することは信頼度を高めるため好ましい。
【００５９】
従って、例えば、第１推定手段３１０では、周波数傾き時系列波形演算手段２１０から求められる周波数傾き時系列波形、分布率演算手段２２０から求められる分布率の時系列波形、疲労曲線演算手段２３０から求められる疲労曲線（疲労度の時系列波形）、及び恒常性維持機能レベル演算手段２４０から求められる恒常性維持機能レベルのうち、３つ以上の指標が所定の基準を満たす場合（図８のＳ１１０で「Ｙｅｓ」と判定された場合）に「カテゴリ１」と推定するように設定できる（図８のＳ１１１）。
【００６０】
本実施形態において「カテゴリ１」と推定する所定の基準は、次のように設定している。
（ａ）周波数傾き時系列波形演算手段２１０から求められる指標
ゼロクロス法を用いた周波数傾き時系列波形において、振幅変化を比較し、複数回（通常、２〜４回の範囲で設定）連続で１つ前の振幅の９〜６割未満に変化する収束箇所が生じた場合（交感神経活動が低下し、眠気に抵抗できない状態に陥ったことを推定する指標）
（ｂ）分布率演算手段２２０から求められる指標
ゼロクロス法を用いた周波数傾き時系列波形の分布率の時系列変化において、所定時間の範囲（通常、６０〜１２０秒間の範囲で設定）で、０．００１７Ｈｚの分布率が急減（通常、減少率１５％以上で設定）し、その間に０．００５３Ｈｚの分布率が急増（通常、増加率１５％以上で設定）した場合（入眠予兆現象の出現を推定する指標）
（ｃ）疲労曲線演算手段２３０から求められる指標
所定時間（通常、３〜１０分の範囲で設定）の間における、ピーク検出法を用いた疲労曲線（ピーク検出法を用いた周波数傾き時系列波形の絶対値の積算の時系列波形）の傾きが、ゼロクロス法を用いた疲労曲線（ゼロクロス法を用いた周波数傾き時系列波形の絶対値の積算の時系列波形）の傾きよりも大きく変化する箇所が１箇所以上存在し、かつ、所定時間経過時に、ピーク検出法を用いた疲労曲線が所定の値以上に至った場合（副交感神経活動が極端に優位な状態であることを推定する指標）
（ｄ）恒常性維持機能レベル演算手段２４０から求められる指標
１８秒毎に得られる恒常性維持機能レベルのうち、普通レベルよりは低いレベル、上記の例ではレベル４〜６という注意判定が数回から十数回以上出現する場合（副交感神経活動が優位な状態と推定されるときに出現する指標）、あるいは、警告を要するレベル、上記の例ではレベル７〜１１の警告判定が数回以上出現する場合（交感神経活動の急激な亢進や極端な低下などが推定されるときに出現する指標）
【００６１】
第２推定手段３２０は、上記の（ａ）〜（ｄ）の指標のうち３つ以上において「カテゴリ１」と推定されなかったデータ（図８のＳ１１０で「Ｎｏ」と判定されたデータ）に関し、体調マップ演算手段２５０及び感覚マップ演算手段２６０の指標を用いて所定の基準を満たすか否かを判定し（図８のＳ１２０）、所定の基準を満たす場合に「カテゴリ３」に相当すると推定する（図８のＳ１２１）。
【００６２】
（ｅ）「カテゴリ３」と判定される場合の指標
本実施形態では、体調マップ演算手段２５０から求められる時系列変化が、一つ手前の演算結果が出力されるポイント（上記のように、１点目、２点目は所定の時間経過後に出力されるが、３点目以降は数分毎に出力される）を座標原点に合わせた際に、次のポイントが第４象限にプロットされ、かつ、感覚マップ演算手段２６０から求められる時系列変化が、同じく一つ手前のポイントを座標原点に合わせた際に、Ｘ軸方向に所定以上離隔してプロットされる場合に、「カテゴリ３」と推定するように設定している（図８のＳ１２０で「Ｙｅｓ」の場合、Ｓ１２１）。
【００６３】
なお、「カテゴリ１」と推定される（ａ）〜（ｄ）の判定基準及び「カテゴリ３」と推定される（ｅ）の判定基準は、多数の事例の統計的分析に基づくものであるが、これに限定されるものではない。例えば、個人毎にデータを蓄積して、個人毎に統計的に条件を設定するようにしてもよい。
【００６４】
第３推定手段３３０は、推定対象のデータが、第１推定手段３１０において「カテゴリ１」、第２推定手段において「カテゴリ３」のいずれもの基準も満たさない場合（図８のＳ１１０で「Ｎｏ」と判定され、かつ、Ｓ１２０で「Ｎｏ」と判定された場合）に実行される（図８のＳ１３０）。第３推定手段３３０は、恒常性維持機能レベル判定手段２４０により求められる恒常性維持機能レベルの時系列変化のうち、交感神経活動が優位で普通から良好といえるレベルの指標（上記の例では、レベル１〜３）と、副交感神経活動が優位で注意を要するレベルの指標（上記の例では、レベル４〜６）の境界付近のレベルの出現頻度を比較する。但し、レベルの１段階の違いでは、状態の違いは小さいため、２段階以上違うレベルで比較することが好ましい。本実施形態では、普通から良好といえるレベルの指標のうちの真ん中のレベル２の指標と、注意し始める必要のあるレベル４の指標の出現頻度の割合を比較している。基本的には、交感神経活動が優位で良好状態を示すレベル２の出現頻度が高く、副交感神経活動が優位で注意状態を示すレベル４の出現頻度が低い場合には「カテゴリ３」と推定でき、出現頻度が逆の関係の場合には「カテゴリ１」と推定できるが、第３推定手段３３０の分析対象となるデータは、第１推定手段３１０及び第２推定手段３２０において明確に「カテゴリ１」、「カテゴリ３」と推定されなかったものであるため、いずれにも分類しにくいデータも想定される。そこで、本発明では、多数の事例を分析し、ベイズ推定の手法により、「カテゴリ１」及び「カテゴリ３」並びにそれらの中間状態である「カテゴリ２」に分類する基準を設定している（図８のＳ１３１）。
【００６５】
本実施形態によれば、例えば、人の状態を解析する場合、複数の生体調節機能要素を組み合わせて、疲労感推定手段３００により解析している。複数の要素の判定基準を用いるため、物事に対して視野が狭くなっている疲労の自覚が困難な疲労感のマスキングが生じる状態（カテゴリ１）、安静状態で自らの疲労感のマスキングが生じていない状態（カテゴリ３）、並びに、両者の中間的なレベルのぼんやりとした状態（カテゴリ２）を、適正に推定することができる。
【００６６】
また、本実施形態の疲労感推定手段３００は、分析対象の生体信号データについて、第１推定手段３１０によってまず「カテゴリ１」の状態を抽出し、第１推定手段３１０によって抽出されなかったデータのみについて、第２推定手段３２０において「カテゴリ３」の状態を抽出し、さらに、第１推定手段３１０及び第２推定手段３２０のいずれにおいても抽出されなかったデータのみについて、第３推定手段３３０の判定対象となる。すなわち、第１推定手段３１０及び第２推定手段３２０が、明確に「カテゴリ１」、「カテゴリ３」に相当するものだけをまず抽出し、その後、残りの分析対象データのみを第３の推定手段３３０で処理している。判定要素として、複数の生体調節機能要素を用いるため、このように、各推定手段３１０〜３３０において抽出データを絞り、段階的に判定することにより、各データの処理をするコンピュータの演算処理装置と、生体信号測定装置から受け取ったデータを記憶する記憶部との間におけるデータのやり取り、演算をシンプルにすることができ、演算処理装置の処理を効率化することができる。各推定手段３１０〜３３０で、それぞれの基準に基づいて一度に分析する場合、分析結果の異同に応じてさらなる処理が必要となり、演算処理が複雑になって演算速度も遅くなることが懸念される。
【００６７】
（実験例１）
Ａ：脳波計測実験
（１）実験方法
達成感などの感情を形成する前頭前野の働きを確認するため、前頭極脳波を測定する。計測部位は国際１０−２０法に基づいたＦｐ１、Ｆｐ２、Ａ１、Ａ２及び眼球運動とする。これを、被験者が過去に見た映画の中で再視聴を望む映画の映画鑑賞を行っている状態と、ストレスのない状態での安静着座の２つの条件で計測した。いずれも実験室内で自動車用シートに着座させ、６０分間計測した。計測項目は、脳波以外に心電図、背部体表脈波（ＡＰＷ：生体信号測定装置１のセンサ１４から得られる背部音・振動情報をフィルタリング処理した１Ｈｚ近傍の波形）、指尖容積脈波である。被験者は、２４歳、２５歳、３０歳の健常な日本人男性３名である。
【００６８】
（２）実験結果
心電図のＲＲ間隔の時系列データ及びＡＰＷの周波数傾き時系列波形を周波数解析し、対数パワースペクトル密度と対数周波数との関係を示すゆらぎ波形を求め、このゆらぎ波形について近似線を引き、その傾き角度を求めた。結果を図９（ａ），（ｂ）に示す。この図から、心電図のＲＲ間隔のゆらぎとＡＰＷの周波数傾き時系列波形のゆらぎの傾向が一致していることがわかる。すなわち、安静時では、心電図、ＡＰＷ共に傾きが−１に近く、映画鑑賞時では、傾きが−１よりきつくなっている。
従って、この前提より、ＡＰＷを用いての測定は人の状態を推定するのに有効であることがわかる。なお、周波数解析に用いた周波数帯域は、０．０１〜０．０３Ｈｚの範囲とした。交感神経活動、副交感神経活動の出現度合いは０．０１〜０．０４Ｈｚの周波数帯域に現れると言われているが、ノイズの混入をできるだけ避け、ばらつきを排除するため、０．０３Ｈｚまでのデータを用いることが好ましい。
【００６９】
次に、生体状態推定装置１００により、生体状態の推定を行う。各被験者のＡＰＷの分析対象区間の波形について、上記のカテゴリ１、カテゴリ２、及びカテゴリ３の推定を行った。また、各カテゴリの推定が行われた分析対象区間のタイミングにおける脳波のβ波の含有率を測定した。脳波解析は、まばたきや体動などのアーチファクトを除去するため、Ｆｐ１若しくはＦｐ２の振幅が一定値以上の区間は分析対象から除外した。Ｆｐ１、Ｆｐ２の１４〜３０Ｈｚの周波数帯域を前頭前野β波として分析対象区間毎に求め、Ｆｐ１及びＦｐ２の前頭前野β波の含有率の平均値を算出し、平均値より高い分析対象区間の数、平均値以下の分析対象区間の数をカテゴリ別に求めた。次表にその結果を示すが、フィッシャーの正確確率検定で、ｐ＝０．０１７であり、相関性が認められた。
【００７０】
【表１】
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【００７１】
表１より、β波含有率が高くなっていると、前頭前野が活性化しており、このこととカテゴリ１との相関性が高いことがわかる。
【００７２】
Ｂ：実車走行実験
（１）実験方法
血流改善や筋肉疲労改善などの生理活性作用を示すことが知られているアスタキサンチンを担持させた布帛（ＡＸ担持布帛）、アスタキサンチンを担持させていない布帛（ＡＸ担持無し布帛）を予め準備する。実車走行実験は、ＡＸ担持布帛を被験者の両肩に貼付した場合、ＡＸ担持無し布帛を被験者の両肩に貼付した場合、何も貼付しない場合の３種類に関して行う。但し、被験者には、ＡＸ担持布帛及びＡＸ担持無し布帛を区別することなく、いずれもアスタキサンチンを担持させた布帛であると伝えて実験を行った。被験者はトラックドライバーであり、３５歳、４３歳、４５歳の日本人男性である。計測項目は、背部体表脈波（ＡＰＷ：生体信号測定装置１のセンサ１４から得られる背部音・振動情報をフィルタリング処理した１Ｈｚ近傍の波形）である。
【００７３】
（２）実験結果
ＡＰＷの周波数傾き時系列波形を周波数解析し、対数パワースペクトル密度と対数周波数との関係を示すゆらぎ波形を求め、このゆらぎ波形について近似線を引き、その傾き角度を求めた。なお、周波数解析する際に用いたＡＰＷの周波数傾き時系列波形の周波数帯域は、上記と同様に０．０１〜０．０３Ｈｚの範囲であった。その結果が図１０である。図１０に示したように、ＡＸ担持布帛を貼付した場合の傾きの平均値は−１．６１であり、ＡＸ担持無し布帛を貼付した場合の傾きの平均値は−０．９７であり、何も貼付しなかった場合の傾きの平均値は−１．００であった。ＡＸ担持布帛を貼付した場合は、アスタキサンチンの効果により、上記の映画鑑賞の際と同様に、集中力が高まって視野が狭まる傾向にあると言える。一方、ＡＸ担持無し布帛を貼付した場合と何も貼付しなかった場合は、被験者が職業ドライバーであることから、大きなストレスを感じることなく、リラックスして走行したものと考えられる。従って、アスタキサンチンは、疲労感をマスキングする作用を高める効果があると考えられる。
【００７４】
図１１は、ＡＸ担持布帛を貼付した場合、ＡＸ担持無し布帛を貼付した場合、及び何も貼付しなかった場合の本発明の生体状態推定装置１００によるカテゴリ１の判定回数を示したものである。
【００７５】
いずれも運転時間が長くなるにつれてカテゴリ１の判定回数が増加しているが、判定回数の少ない順に、ＡＸ担持布帛を貼付した場合、ＡＸ担持無し布帛を貼付した場合、及び何も貼付しなかった場合となっている。つまり、カテゴリ１の判定回数の変化は、実際に疲労していく過程の蓄積度合いを示しているが、表１に示したように、カテゴリ１の判定が前頭前野β波の含有率との相関が高いことから、時間経過に伴う増加の程度が少ないほど、前頭前野の働きにより、疲労感を感じさせないようにマスキングする程度が高まっている考えられる。そのため、ＡＸ担持布帛を貼付した場合のマスキングの程度が最も高くなっている。ＡＸ担持無し布帛を貼付した場合が何も貼付しなかった場合よりもマスキングの程度が高いと判定されたのは、予めアスタキサンチンを担持させた布帛であると伝えたことによるプラセボ効果の作用と考えられる。従って、本発明の生体状態推定装置１００による疲労感推定手段３００により、疲労感のマスキングが生じる可能性の有無を推定可能であることがわかる。
【００７６】
（実験例２）
上記実施形態の生体信号測定装置１（（株）デルタツーリング製の居眠り運転警告装置（スリープバスター（登録商標））をトラックの座席に装着して複数人の職業ドライバーについて生体信号を測定した。このうち、事故を起こした４０歳代の男性運転手の車両から生体信号測定装置１のデータを約２年間分、計５３９運行分抽出した。データは事故発生２か月前から、発生２１か月後までで構成される。当該運転手は夜間勤務で、運行ルートは毎運行ほぼ同一であった。抽出データより、上記実施形態の生体状態推定装置１００を用い、疲労感推定手段３００によって、上記の３つのカテゴリ（疲労感のマスキング作用により疲労を自覚しにくい状態（カテゴリ１）、疲労感のマスキング作用が生じておらず疲労を自覚できる状態（カテゴリ３）、及びそれらの中間状態（カテゴリ２））の推定結果を５分ごとに算出した。
【００７７】
図１２は、事故発生日（図中、「０日」、発生時刻「６時」）の４５日前から発生後８日目までの推定結果をマトリクス化したものである。事故発生前の通常状態では、適度な判定の変化をしており、体調変化にゆらぎがあることが分かった。一方で事故発生日の週は、疲労を自覚しにくい状態（カテゴリ１）が多くなり、また、判定の変化が少なく、ゆらぎが低下していることが分かった。なお、事故発生翌週は再びゆらぎのある変化となっていた。そのため、事故発生日は疲労や眠気などの体調の変化に身体が対応できていないことを示した。そのため、上記パターンの場合には事故発生の原因となるような体調であった可能性が示唆された。
【００７８】
図１３は、一運行ごとの走行時間（車を運転していた時間）と各判定数を分布図に示したもので、事故２か月前と事故直前２週間のデータをそれぞれまとめたものである。事故２か月前は一運行中の走行時間にばらつきのない状態で推移し、その中で一運行ごとの判定数の変化にゆらぎがあったのに対し、事故直前２週間は走行時間のばらつきが多いものの、各判定数は正の相関に近い傾向になっていた。つまり、事故直前の運転手は判定数の急増が示すように、変化に対応しきれない状態に陥っていた。また、図１４からも事故直前にかけて一運行中の走行時間のばらつきが増加傾向にあったことが分かる。図１２で事故発生時はゆらぎが低下傾向になっていたことから、事故直前は走行時間のばらつきから体調に何らかの不良が生じていた可能性が示唆された。
【００７９】
参考までに、当該運転手に週１回面談でアドバイスを行った結果について説明する。株式会社デルタツーリング製、商品名「スリープバスター」では、恒常性維持機能レベル判定手段２４０による判定結果は、例えば、図６に示したように表示されるように設定されているため、面談の際には、この恒常性維持機能レベル判定手段２４０により判定された結果を用いた。図１５は、判定結果を月単位で集計し、曜日ごとの警告判定の頻出回数の平均値を算出したものである。図中、左図の棒グラフは警告の頻出回数の平均値、折れ線グラフは運行日数、右図は各運行の実数値を示す。事故翌月は休日明けの日曜日、または月曜日の警告の頻出回数が多く、週の中盤から後半にかけて同等もしくは少なくなる傾向であった。これらのことから、夜勤主体の勤務形態では、休日の過ごし方が重要であると考えられる。休日明けの夜勤が、身体が休日モードから仕事モードへ切り替わりにくくなっていることで、休日明けの警告の頻出回数が多くなっていたと思われる。そのため、休日の過ごし方に注意するようアドバイスを行った。その結果、１３ヶ月後、２１ヶ月後は休み明けが他の曜日より少なくなる傾向に変化した。本面談により、休み明けの勤務に向けて調子が整えられたのではないかと考えられる。これにより、週１回の面談により事故防止の低減効果が得られ、結果として２年間以上無事故を継続できているものと考えられる。
【００８０】
背部体表脈波から算出した体調推定法を職業運転手に適用し、事故直前およびその後２年間の面談による体調の変化の傾向を観察し、その効果を検証した。その結果、走行時間のばらつきによる影響や、休日明け夜間勤務など、休暇と仕事の切り替わりが体調に影響を与える要因と推測され、面談による注意、改善を行うことは、事故低減に有用であると言える。
【符号の説明】
【００８１】
１  生体信号測定装置
１１  コアパッド
１２  スペーサパッド
１４  センサ
１００  生体状態推定装置
２００  生体調節機能要素判定手段
２１０  周波数傾き時系列波形演算手段
２２０  分布率演算手段
２３０  疲労曲線演算手段
２４０  恒常性維持機能レベル演算手段
２５０  体調マップ演算手段
２６０  感覚マップ演算手段
３００  疲労感推定手段
３１０  第１推定手段
３２０  第２推定手段
３３０  第３推定手段
【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】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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