(57)【要約】【課題】本発明は、吐き気の検出の精度を向上することが可能な吐き気検出装置および吐き気検出方法を提供することを目的とする。【解決手段】吐き気検出装置１００は、吐き気検出の対象者のガルヴァニック皮膚反応を計測するガルヴァニック皮膚反応検出部１１０と、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０から入力されたガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの頻度、所定時間内における該揺らぎの回数、該揺らぎの間隔、または該揺らぎの間隔の推移に基づいて対象者に吐き気が生じているか否かを検出する吐き気検出部１５０とを備える。【選択図】図１
2018033601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
吐き気検出の対象者のガルヴァニック皮膚反応を計測しガルヴァニック皮膚反応データを出力するガルヴァニック皮膚反応検出部と、
前記ガルヴァニック皮膚反応検出部から入力された前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの頻度、所定時間内における該揺らぎの回数、該揺らぎの間隔、または該揺らぎの間隔の推移に基づいて前記対象者に吐き気が生じているか否かを検出する吐き気検出部と
を備える吐き気検出装置。
【請求項２】
前記吐き気検出部は、
所定時間内における前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎ回数を計測する揺らぎ回数計測部と、
前記揺らぎ回数計測部が計測した揺らぎ回数が第１の閾値より多く、第２の閾値よりも少ない場合に、吐き気が生じていると判定する判定部と
を有し、前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの回数に基づいて吐き気を検出する請求項１記載の吐き気検出装置。
【請求項３】
前記判定部には、メイヤー波の周期に基づいて決定された前記第１の閾値と、
人間の脈拍の周期に基づいて決定された前記第２の閾値が設定されている
請求項２記載の吐き気検出装置。
【請求項４】
前記吐き気検出部は、
前記ガルヴァニック皮膚反応データを時系列順に連続したデータとして記憶する記憶部と、
所定数の連続する前記ガルヴァニック皮膚反応データである第１取得データ群と、前記第１取得データ群に続き前記所定数と同数の連続する前記ガルヴァニック皮膚反応データである第２取得データ群とを前記記憶部から取得する取得部と、
前記第１取得データ群と前記第２取得データ群とを用いて相関係数を算出する相関係数算出部と、
前記相関係数算出部が算出した相関係数が所定の閾値以上である場合に、該所定数を前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの間隔として、前記対象者に吐き気が生じていると判定する判定部と
を有し、前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの間隔に基づいて吐き気を検出する請求項１記載の吐き気検出装置。
【請求項５】
前記所定数を時間に換算した長さは、人間の脈拍の周期よりも長く且つメイヤー波の周期よりも短い
請求項４記載の吐き気検出装置。
【請求項６】
前記対象者の呼吸情報を含む生体信号を計測して生体信号データを出力する生体信号計測部と、
前記生体信号計測部から入力された前記生体信号データに含まれる呼吸情報を抽出して呼吸データを出力する呼吸情報抽出部と
を備え、
前記吐き気検出部は、前記ガルヴァニック皮膚反応データと、前記呼吸情報抽出部から入力された前記呼吸データとに基づいて前記対象者に吐き気が生じていることを検出する
請求項１記載の吐き気検出装置。
【請求項７】
前記対象者の呼吸情報を含む生体信号を計測して生体信号データを出力する生体信号計測部と、
前記生体信号計測部から入力された前記生体信号データに基づいて、前記所定時間内における呼吸回数を前記呼吸情報として抽出する呼吸情報抽出部と、
を備え、
前記判定部は、前記揺らぎ回数計測部が計測した揺らぎ回数と、前記呼吸回数が一致した場合に前記対象者に吐き気が生じていると判定する
請求項２記載の吐き気検出装置。
【請求項８】
前記呼吸情報抽出部は、前記生体信号データに含まれる所定時間内の呼吸間隔の推移を前記呼吸情報として抽出し、
前記吐き気検出部は、
前記ガルヴァニック皮膚反応データを記憶する記憶部と、
前記所定時間内における前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの間隔の推移を前記記憶部に記憶された前記ガルヴァニック皮膚反応データから抽出するガルヴァニック皮膚反応揺らぎ間隔抽出部と、
前記所定時間内における前記呼吸間隔の推移と前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの間隔の推移とが一致した場合に、前記対象者に吐き気が生じていると判定する判定部と
を有し、前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの間隔の推移に基づいて吐き気を検出する請求項６記載の吐き気検出装置。
【請求項９】
前記生体信号データは脈波データであり、
前記呼吸情報抽出部は、所定数の連続する前記脈波データである第１脈波データ群と、前記第１脈波データ群に続き該所定数と同数の連続する前記脈波データである第２脈波データ群とを用いて相関係数を算出し、該相関係数が最大となる該所定数を脈拍の間隔とし、前記脈拍の間隔の揺らぎの回数を前記呼吸回数とする
請求項７記載の吐き気検出装置。
【請求項１０】
前記生体信号データは脈波データであり、
前記呼吸情報抽出部は、所定数の連続する前記脈波データである第１脈波データ群と、前記第１脈波データ群に続き該所定数と同数の連続する前記脈波データである第２脈波データ群とを用いて相関係数を算出し、該相関係数が最大となる該所定数を脈拍の間隔とし、前記脈拍の間隔の揺らぎの間隔を前記呼吸間隔とする
請求項８記載の吐き気検出装置。
【請求項１１】
吐き気検出の対象者のガルヴァニック皮膚反応を計測してガルヴァニック皮膚反応データを出力し、
前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの頻度、所定時間内における該揺らぎの回数、該揺らぎの間隔、または該揺らぎの間隔の推移に基づいて前記対象者に吐き気が生じているか否かを検出する
吐き気検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は吐き気検出装置および吐き気検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、動揺病等に起因する吐き気を検出するための種々の方法が知られている。一例として、左脇腹に配置される心電図の電極と胃電図の電極より導出される０．０５〜０．２Ｈｚ前後の電位変化を用いて動揺病を検出する方法が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、宇宙適応症候群の症状を研究するために地上の乗り物酔いの自律神経症状を調べるため、男女１２７名を回転椅子で酔わせて、心拍数、呼吸数、指尖容積脈波、皮膚電気抵抗を測定したところ、皮膚電気抵抗は回転中に下がり、回転を止めても５分以内には元の値に戻らなかったことが報告されている（例えば、非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１９１５７２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】アメリカ航空宇宙局  (ｔｈｅ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ｓｐａｃｅ  Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ：ＮＡＳＡ)、１９８５年１月１日発行、文献番号ＮＡＳＡ−ＣＲ−１７６５１６、「Ｇｅｎｅｒａｌ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｍｏｔｉｏｎ  Ｓｉｃｋｎｅｓｓ」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の吐き気の検出方法は、吐き気検出の精度が十分でないという問題を有している。
【０００７】
本発明の目的は、吐き気の検出の精度を向上することが可能な吐き気検出装置および吐き気検出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の一態様による吐き気検出装置は、吐き気検出の対象者のガルヴァニック皮膚反応（Ｇａｌｖａｎｉｃ  Ｓｋｉｎ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ：ＧＳＲ）を計測しガルヴァニック皮膚反応データを出力するガルヴァニック皮膚反応検出部と、前記ガルヴァニック皮膚反応検出部から入力された前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの頻度、所定時間内における該揺らぎの回数、該揺らぎの間隔、または該揺らぎの間隔の推移に基づいて前記対象者に吐き気が生じているか否かを検出する吐き気検出部とを備える。
【０００９】
また、本発明の一態様による吐き気検出方法は、吐き気検出の対象者のガルヴァニック皮膚反応を計測してガルヴァニック皮膚反応データを出力し、前記ガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎの頻度、所定時間内における該揺らぎの回数、該揺らぎの間隔、または該揺らぎの間隔の推移に基づいて前記対象者に吐き気が生じているか否かを検出する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様による吐き気検出装置および吐き気検出方法によれば、吐き気を検出する精度を向上することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態に係る吐き気検出装置の吐き気検出装置を説明するための構成図である。
【図２】（ａ）は、対象者αのＳＣＬの時間変化を示すグラフである。（ｂ）から（ｄ）は、対象者αのＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。
【図３】（ａ）は、対象者βのＳＣＬの時間変化を示すグラフである。（ｂ）から（ｄ）は、対象者βのＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。
【図４】対象者γのＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。
【図５】本発明の第２実施形態に係る吐き気検出装置を説明するための構成図である。
【図６】（ａ）の上段は、対象者γのＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。また、（ａ）の下段は、（ａ）の上段に示すグラフの一部を拡大して示す図である。（ｂ）は、第１取得データ群および第２取得データ群に含まれるＳＲＣデータのデータ群のデータ数と、相関係数との対応を表形式で表す図である。
【図７】本発明の第３実施形態に係る吐き気検出装置を説明するための構成図である。
【図８】本発明の第４実施形態に係る吐き気検出装置を説明するための構成図である。
【図９】対象者γのＳＣＲデータの揺らぎと、ＳＣＲデータと同時に計測された対象者γの生体信号とを示す図である。
【図１０】図２（ｂ）から図２（ｄ）に示す対象者αのＳＣＲデータをフーリエ解析した結果を示すグラフである。
【図１１】脈拍の間隔の揺らぎの間隔と呼吸の間隔とを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明者は、鋭意研究の結果、人に吐き気が生じている場合に、ガルヴァニック皮膚反応の代表的な信号の１つである皮膚導電率反応（Ｓｋｉｎ  Ｃｏｎｄｕｃｔａｎｃｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ：ＳＣＲ）に特定の揺らぎが生じることを見出し、本発明である吐き気検出装置および吐き気検出方法を発明するに至った。ＳＣＲは、ガルヴァニック皮膚反応の代表的な信号の１つであって皮膚電気抵抗の逆数である皮膚導電率レベル（Ｓｋｉｎ  Ｃｏｎｄｕｃｔａｎｃｅ  Ｌｅｖｅｌ：ＳＣＬ）の１回差分から求められる。
【００１３】
以下、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」と称する）による吐き気検出装置および吐き気検出方法について図１から図１１を用いて説明する。
【００１４】
［本発明の第１実施形態に係る吐き気検出装置］
図１は本発明の第１実施形態に係る吐き気検出装置を説明するための構成図である。
図１に示すように、本実施形態による吐き気検出装置１００は、吐き気検出の対象者（以下、単に「対象者」と称する場合がある）のガルヴァニック皮膚反応を計測しガルヴァニック皮膚反応データを出力するガルヴァニック皮膚反応検出部１１０と、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０から入力されたガルヴァニック皮膚反応データに基づいて対象者に吐き気が生じているか否かを検出する吐き気検出部１５０とを備える。なお、本例では、ガルヴァニック皮膚反応データとして、ガルヴァニック皮膚反応の代表的な信号の１つであるＳＣＲデータに基づいて吐き気が生じているか否かを検出する吐き気検出装置および吐き気検出方法を説明する。
【００１５】
ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０は、対象者の手首の内側の皮膚電気抵抗を測定することでその逆数であるＳＣＬを計測し、ＳＣＬの１回差分であるＳＣＲを導出できる構成であればよい。ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０としては、皮膚電気抵抗センサ１１１を備えたリストバンド型のＧＳＲ（Ｇａｌｖａｎｉｃ  Ｓｋｉｎ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）センサが用いられる。皮膚電気抵抗センサ１１１は２つの電極間の皮膚電気抵抗を測定するセンサである。皮膚電気抵抗センサ１１１の電極のサイズは小さく（例えば、直径が１０ミリメートル程度）、対象者の手首に装着可能である。このため、文献１にあるような心電図と胃電図を測定するための電極を胸部から腹部に掛けて対象者に装着させる方法と比べて、容易に対象者に検出装置を装着させることができる。
【００１６】
また、ＧＳＲセンサがＳＣＬの計測を行う際、手首の親指側を走行する橈骨動脈や小指側を走行する尺骨動脈の脈拍に伴い、電極と皮膚との接触不良のノイズ（モーションアーチファクト）によってＳＣＬの値に揺らぎが生じる場合がある。この脈拍による揺らぎは、吐き気の検出には無関係なノイズであるので、吐き気の検出時には排除する必要がある。脈拍による揺らぎは、最高で２２０回／分（１波長あたり２７２ミリ秒）であるとされる。そこで、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０は、２２０回／分、すなわち３．７Ｈｚの揺らぎを捉えるため、サンプリング定理（ナイキスト周波数）に基づき、少なくとも７．４Ｈｚ以上のサンプリング周波数で皮膚電気抵抗を測定する。ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０のサンプリング周波数が少なくとも７．４Ｈｚ以上であれば、脈拍による揺らぎを捉えてその影響を排除することができる。これにより、吐き気検出部１５０において、脈拍による揺らぎと吐き気に由来する揺らぎとを区別することができる。そこで、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０として用いるＧＳＲセンサは、２０Ｈｚのサンプリング周波数、すなわち５０ミリ秒間隔でＳＣＬを計測するようになっている。
【００１７】
ＳＣＬの値には、個人差がある。また、ＳＣＬの値は、計測環境の気温や湿度によっても変化する。そこで、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０は、ＳＣＬデータの１回差分を求め、これをＳＣＲデータとして吐き気の検出に用いる。これにより、吐き気の検出時において、計測環境等を要因とする温熱性発汗による電気抵抗の低下等の影響を低減することができる。
【００１８】
また、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０は、上述の脈拍による影響を排除するため、１回差分を求める２つのＳＣＬデータの時間間隔を、脈拍による揺らぎの１波長の長さ、すなわち脈拍による揺らぎの周期よりも短くする必要がある。一方、ＳＣＲデータの変化を感度良く捉えるべく１回差分を求める２つのＳＣＬデータの時間間隔は可能な限り大きく取ることが望ましい。
【００１９】
ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０のサンプリング周波数は２０Ｈｚ、すなわち、ＳＣＬの計測間隔は５０ミリ秒である。このため、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０では、１回差分を求める２つのＳＣＬデータの時間間隔が脈拍による揺らぎの最短周期２７２ミリ秒よりも短い２００ミリ秒に設定されている。２００ミリ秒は４サンプル分に相当するので、ｎ番目（ｎは自然数）に計測されたＳＣＬデータをＳｎとすると、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０は、４サンプル前との差分（Ｓｎ−Ｓｎ−４）を求めてＳＣＲデータを導出する。
【００２０】
また、ＧＳＲセンサの中には、皮膚の分極防止のために電極に印加する電圧の極を常時切り替える機能（チョッパ制御）を持つものもある。この場合、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０は、チョッパ制御の態様に応じて２つのＳＣＬデータの１回差分として、２００ミリ秒差分の２個移動平均「（Ｓｎ＋Ｓｎ−１−Ｓｎ-４−Ｓｎ−５）÷２」を用いるのが好適である。ここでＳｎ−５は５サンプル前のＳＣＬデータであり、Ｓｎとの時間間隔は２５０ミリ秒である。ＳＣＬの計測間隔が５０ミリ秒であるときに、２５０ミリ秒は脈拍による揺らぎの最短周期２７２ミリ秒以下との制約における限界値となる。
【００２１】
ここで、図２を用いて、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０におけるＳＣＬデータおよびＳＣＲデータの具体例を示す。
【００２２】
図２は、所定の映像の視聴によって映像酔いの状態にある２０代女性（対象者α）を計測したデータである。本例では、対象者αにヘッドマウントディスプレイを装着させて所定の映像を視聴させた直後に対象者αが吐き気を訴えてから、１２分間に亘って吐き気が収まっていく間、手首の内側にガルヴァニック皮膚反応検出部１１０（ＧＳＲセンサ）を当ててＳＣＬを計測した。対象者αに試聴させた所定の映像は、産業技術総合研究所・人間情報研究部門・感覚知覚情報デザイン研究グループに機械システム振興協会から電子情報技術産業協会（ＪＥＩＴＡ）への委託事業として、２０１０年に映像酔いの研究がなされたときに作成された映像である。
【００２３】
図２（ａ）は、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０が計測した対象者αのＳＣＬの時間変化を示すグラフである。図２（ａ）の横軸は、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０による対象者αのＳＣＬの計測時間（単位：分）を示している。縦軸は、ＳＣＬの値（単位：マイクロジーメンス）を示している。図２（ａ）にはＧＳＲセンサによるＳＣＬの計測を開始してから１２分間のＳＣＬの値の変化が示されている。図２（ａ）に示すように、ＳＣＬは、計測開始時点では高い値であり、時間を経るごとに低い値へ遷移する。ＳＣＬは、皮膚電気抵抗の逆数である。したがって、図２（ａ）に示すグラフは、映像の試聴直後では対象者αの皮膚電気抵抗が低く、時間を経るごとに皮膚電気抵抗が高くなっていく様子を表している。
【００２４】
また、図２（ｂ）から図２（ｄ）は、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０がＳＣＬデータの１回差分を求めることで導出したＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。図２（ｂ）は、図２（ａ）に示す０分目から１分目の１分間に対応する区間ΔＴ１におけるＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフであり、図２（ｃ）は、図２（ａ）に示す２分目から３分目の１分間に対応する区間ΔＴ２におけるＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフであり、図２（ｄ）は、図２（ａ）に示す１１分目から１２分目の１分間に対応する区間ΔＴ３におけるＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。図２（ｂ）から図２（ｄ）の横軸は、時間（単位：分）を示している。横軸の各目盛の間隔は、０．１分すなわち６秒間隔となっている。また縦軸は、ＳＣＲデータの値を示している。ＳＣＲデータの値を示す数値は、図２（ａ）に示すＳＣＬの２００ミリ秒あたりの変化量を１０００倍した値であり、本発明のＳＣＲデータのグラフでは、単位はナノジーメンス／２００ミリ秒である。
【００２５】
ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０はＳＣＲデータを導出すると吐き気検出部１５０へ出力する。
【００２６】
詳しくは後述するが、吐き気検出部１５０は、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０からＳＣＲデータの入力を受けると、所定時間内（例えば、１分間）のＳＣＲデータの揺らぎに基づいて吐き気の検出を行う。
【００２７】
図２（ｂ）から図２（ｄ）に示すように、対象者αを計測して得られたＳＣＬデータに基づいて導出されたＳＣＲデータには、揺らぎが生じる。より具体的には、ＳＣＲデータの揺らぎは、対象者αが映像を試聴した直後が最も大きく（図２（ｂ）参照）、時間を経るごとにＳＣＲデータの揺らぎが小さくなる（図２（ｃ）および図２（ｄ）参照）。また、対象者αの主観評価は、ＳＣＬの計測開始直後の区間ΔＴ１および区間ΔＴ２については、「吐き気あり」であり、図２（ｄ）に示す計測開始後１１分目から１２分目の区間ΔＴ３については、「吐き気なし」であった。このように、ＳＣＲデータの揺らぎと対象者αの主観評価は一致するので、ＳＣＲデータの揺らぎを用いることで吐き気を検出することができる。
【００２８】
図１に戻って、吐き気検出部１５０の詳細について説明する。
図１に示すように、本実施形態による吐き気検出部１５０は、所定時間内（例えば１分間）におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数を計測する揺らぎ回数計測部１５１と、揺らぎ回数計測部１５１が計測した揺らぎ回数が第１の閾値より多く、第２の閾値よりも少ない場合に、吐き気が生じていると判定する判定部１５３とを有する。このように、吐き気検出部１５０は、ＳＣＲデータの揺らぎの回数に基づいて、対象者に吐き気が生じているか否かを検出する。
【００２９】
揺らぎ回数計測部１５１は、所定時間内（例えば、１分間）あたりのＳＣＲデータの揺らぎの回数を計測する。揺らぎ回数計測部１５１は、例えばＳＣＲデータの揺らぎの特徴点（極大値、極小値、符号が変じる点）を計測することにより、１分間におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数を計測する。ノイズが含まれるＳＣＲデータにおいては、正数（または負数）が連続する区間の数をカウントするとともにそれぞれの区間の長さの平均を求め、例えば区間の長さが平均の半分未満になる区間は、ノイズとみなしてカウントした総数から除く工夫が有用である。また、ＳＣＲデータの揺らぎの特徴点として符号が正から負に転じる点に着目してもよい。この場合、所定時間内（例えば、１分間）の特徴点の間隔の長さ（時間）を大きい（長い）順に並べ、大きい（長い）方から１０個の和を求め、例えばこの和が４０秒であれば、１分÷４０秒×１０回＝１５回／分を計測回数としてもよい。
【００３０】
図２（ｂ）から図２（ｄ）に示すようなＳＣＲデータの揺らぎには、吐き気以外の要因がノイズとして含まれる場合がある。例えば、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０において計測されたＳＣＬにメイヤー波（Ｍａｙｅｒ波、マイヤー波とも称する）や脈拍の情報が含まれ、ノイズとなる場合がある。このノイズによる影響を排除するために、判定部１５３には、メイヤー波の周期に基づいて決定された第１の閾値と、人間の脈拍の周期に基づいて決定された第２の閾値が設定されている。なお、周期とは同じ現象が繰り返される場合にその現象１回あたりに要する時間であり、周期の逆数である周波数に変換したり、所定時間内にその現象が繰り返される回数に変換したりして取り扱うことができる。判定部１５３は、揺らぎ回数計測部１５１が計測したＳＣＲデータの揺らぎの回数が、第１の閾値より多く第２の閾値よりも少ない場合に吐き気が発生していると判定する。なお、情動によってもＳＣＲデータは変化するがその発生は単発的である。本発明は、類似の波形が２回以上繰り返されるＳＣＲデータの揺らぎを吐き気の検出対象としているので、情動によるＳＣＲデータの変化はおのずと排除されることになる。
【００３１】
メイヤー波は、心電図における低周波成分（ＬＦ成分）と定義される０．０４〜０．１５Ｈｚの周波数を持つ波である。０．１５Ｈｚは１分間に９回の揺らぎである。したがって、第１の閾値は、少なくとも１０回以上／分であれば、メイヤー波によるＳＣＲデータの揺らぎを吐き気によるＳＣＲデータの揺らぎと区別して排除することができる。
【００３２】
また、相対的に心肺機能が高いと想定されるスポーツ選手の脈拍は、０．５Ｈｚ程度と報告されている。０．５Ｈｚは１分間に３０回の揺らぎである。したがって、第２の閾値は、少なくとも３０回未満／分であれば、脈拍によるＳＣＲデータの揺らぎを吐き気によるＳＣＲデータの揺らぎと区別して排除することができる。
【００３３】
このため、判定部１５３には、第１の閾値として１０回／分が設定され、第２の閾値として２９回／分が設定されている。したがって、判定部１５３は、１分間当たりのＳＣＲデータの揺らぎの回数が１０回から２９回の範囲内であれば、対象者に吐き気が発生していると判定することができる。
【００３４】
このように、本実施形態による吐き気検出装置１００は、所定時間内におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数を計測するという簡易な方法によって、メイヤー波の揺らぎおよび脈拍の揺らぎを吐き気による揺らぎと区別して排除することができるので、吐き気検出の精度を向上することができる。
【００３５】
次に、図３および図４を用いて、判定部１５３がＳＣＲデータを用いて吐き気の有無を判定する方法について説明する。まず、図３を用いて、判定部１５３がＳＣＲデータに基づいて動揺病に基づく吐き気の有無を判定する方法について説明する。
【００３６】
図３は、吐き気検出装置１００によって計測された対象者βのＳＣＬデータおよびＳＣＲデータの値を示す図である。本例では、吐き気検出の対象者β（４０代男性）を回転する椅子に脚を投げ出させて座らせ、第３者が対象者βの脚を押して１０周回転させる動作を３回実施した直後に対象者βが吐き気を訴えてから、１２分間に亘って吐き気が収まっていく間、対象者βの手首の内側にガルヴァニック皮膚反応検出部１１０（ＧＳＲセンサ）を当ててＳＣＬを計測した。
【００３７】
より具体的には、図３（ａ）は、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０が計測した対象者βのＳＣＬの時間変化を示すグラフである。また、図３（ｂ）から図３（ｄ）はＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。図３（ｂ）は、図３（ａ）に示す０分目から１分目の１分間に対応する区間ΔＴ１におけるＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフであり、図３（ｃ）は、図３（ａ）に示す２分目から３分目の１分間に対応する区間ΔＴ２におけるＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフであり、図３（ｄ）は、図３（ａ）に示す１１分目から１２分目の１分間に対応する区間ΔＴ３におけるＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。なお、図３に示すグラフの横軸および縦軸は、図２と同様であるため、説明は省略する。
【００３８】
吐き気検出装置１００の吐き気検出部１５０は、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０からＳＣＲデータが入力されると、所定時間内（例えば、１分間）のＳＣＲデータの揺らぎに基づいて吐き気の検出を行う。１分間分のＳＣＲデータが蓄積されると、揺らぎ回数計測部１５１は、１分間におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数を計測する。揺らぎの回数の計測方法は上述のとおり複数あるが、本例では、正数のＳＣＲデータが連続する区間からノイズ区間を除いた残りの区間の数をカウントする計測方法を用いる。
なお、常に１分間ずつのＳＣＲデータで判定する必要はない。例えば、第１の閾値である１０回／分を周期に換算すると６秒であるが、直近の６秒間のＳＣＲデータの最大値と最小値の差の絶対値が閾値（例えば、５ナノジーメンス／２００ミリ秒）を超えないことを以てこの６秒間はＳＣＲデータに揺らぎがないと判定して評価対象から除外してもよい。閾値を超えた場合はこの６秒間のＳＣＲデータを含めてここから１分間のＳＣＲデータを蓄積し通常通りの評価を行う。この方法であれば、吐き気によるＳＣＲデータの揺らぎがない状態が続いている間は６秒ずつの簡便な判定方法で処理を軽くすることができ、複雑で処理の重い判定方法を行わずに済む。以降の説明ではこの方法は用いず、通常の１分間のＳＣＲデータを用いる判定方法についてのみ説明する。
【００３９】
図３（ｂ）の例では、区間ΔＴ１におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数は、正数区間Ｐｂ１から正数区間Ｐｂ２３の区間２３回／分である。判定部１５３は、ＳＣＲデータの揺らぎの回数が第１の閾値（１０回／分）以上、第２の閾値（２９回／分）以下であるか否かによって、対象者βに吐き気が生じているか否かを判定する。図３（ｂ）の例では、揺らぎ回数計測部１５１が計測する区間ΔＴ１におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数は２３回／分であって揺らぎの回数が第１の閾値から第２の閾値の範囲内である。したがって、判定部１５３は、区間ΔＴ１において対象者βに吐き気が生じていると判定する。
【００４０】
同様に、図３（ｃ）の例では、区間ΔＴ２におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数は、正数区間Ｐｃ１から正数区間Ｐｃ２１の区間２１回／分である。判定部１５３は、揺らぎの回数が第１の閾値から第２の閾値の範囲内であるため、区間ΔＴ２において対象者βに吐き気が生じていると判定する。
【００４１】
図３（ｄ）の例では、区間ΔＴ３におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数は、正数区間Ｐｄ１、正数区間Ｐｄ２の区間２回／分である。判定部１５３は、揺らぎの回数が第１の閾値から第２の閾値の範囲外であるため、区間ΔＴ３において対象者βに吐き気が生じていないと判定する。
【００４２】
また、対象者βの主観評価は、図３（ａ）に示すＳＣＬの計測開始直後の区間ΔＴ１および区間ΔＴ２については、「吐き気あり」であり、図３（ａ）に示す計測開始後１１分目から１２分目の区間ΔＴ３については、「吐き気なし」であった。このように、本実施形態の吐き気検出装置１００は、対象者βの動揺病に基づく吐き気を検出することができる。
【００４３】
次に、図４を用いて、判定部１５３がＳＣＲデータを用いてアルコール摂取に起因する吐き気の有無を判定する方法について説明する。
図４は、吐き気検出の対象者γ（５０代男性）のガルヴァニック皮膚反応を計測して得られたＳＣＬデータに基づいて導出されたＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。図４（ａ）は、対象者γがガルヴァニック皮膚反応の計測の前夜にアルコールを摂取して酩酊状態となっており、計測時にはいわゆる二日酔いの状態にあった対象者γのＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。より詳細には、図４（ａ）は、対象者γが二日酔いの状態で起床し放尿後の３５分目から１分間のＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。また、図４（ｂ）は、計測の前夜にアルコールを摂取していない状況で起床し放尿後の３５分目から１分間のＳＣＲの揺らぎを示すグラフである。図４（ａ）、図４（ｂ）の横軸および縦軸は、図３（ｂ）から図３（ｄ）と同様である。なお、ＳＣＬの計測時において対象者γは仰臥状態で皮膚電気抵抗センサ１１１を装着した手首を布団の上に載せて安静にしており、横隔膜や肺の伸縮によるモーションアーチファクトのノイズが皮膚電気抵抗センサ１１１の信号に混入しにくい計測環境であった。
【００４４】
図４（ａ）の例では、１分間におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数は、正数区間Ｐａ１から正数区間Ｐａ１６の区間１６回／分である。これにより、判定部１５３は、揺らぎの回数が第１の閾値から第２の閾値の範囲内であるため、対象者γに吐き気が生じていると判定する。
【００４５】
図４（ｂ）の例では、１分間におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数は、正数区間Ｐｂ１の区間１回／分である。これにより、判定部１５３は、揺らぎの回数が第１の閾値から第２の閾値の範囲外であるため、対象者γに吐き気が生じていないと判定する。
【００４６】
また、対象者γの主観評価は、図４（ａ）に示すＳＣＲデータの揺らぎが取得された区間については、「吐き気あり」であり、図４（ｂ）に示すＳＣＲデータの揺らぎが取得された区間については、「吐き気なし」であった。このように、本実施形態の吐き気検出装置１００は、対象者γのアルコール摂取に起因する吐き気を検出することができる。
【００４７】
以上説明したように、本実施形態の吐き気検出装置１００は、判定部１５３がＳＣＲデータの揺らぎの回数が第１の閾値から第２の閾値の範囲内であるか否かを判定するという簡易な方法により、対象者の種々の要因に基づく吐き気を検出することが可能である。
【００４８】
［本発明の第２実施形態に係る吐き気検出装置］
図５は本発明の第２実施形態に係る吐き気検出装置を説明するための構成図である。詳しくは後述するが、第２実施形態による吐き気検出装置２００は、連続する２つの区間におけるＳＣＲデータの相関関係から吐き気検出の対象者に生じている吐き気を検出する。第２実施形態による吐き気検出装置２００は、吐き気検出部２５０の構成が第１実施形態による吐き気検出装置１００における吐き気検出部１５０と異なる。
【００４９】
より具体的には、吐き気検出装置２００が備える吐き気検出部２５０は、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０が導出したＳＣＲデータを時系列順に連続したデータとして記憶する記憶部２５１と、所定数の連続するＳＣＲデータである第１取得データ群と、第１取得データ群に続く前記所定数と同数の連続するＳＣＲデータである第２取得データ群とを記憶部２５１から取得する取得部２５３と、第１取得データ群と第２取得データ群とを用いて相関係数を算出する相関係数算出部２５５と、相関係数算出部２５５が算出した相関係数が所定の閾値以上である場合に、対象者に吐き気が生じていると判定する判定部２５７とを有する。
【００５０】
記憶部２５１は、例えば、吐き気検出部２５０に設けられたメモリ等の記憶領域である。ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０は５０ミリ秒ごとに２つのＳＣＬデータの１回差分（例えば、２００ミリ秒差分）を求めてＳＣＲデータを導出し、吐き気検出部２５０へ出力する。記憶部２５１には、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０から５０ミリ秒ごとに連続して入力されるＳＣＲデータが時系列順に連続して記憶される。
【００５１】
取得部２５３は、記憶部２５１から時系列順に第１取得データ群および第２取得データ群を取得する。第２取得データ群において先頭となるＳＣＲデータは、第１取得データ群において最後尾となるＳＣＲデータの直後に入力されたデータである。しかしながら、突発的なノイズ信号を排除したり、２つのデータ群のそれぞれのピーク信号の相対的な位置を合わせるべく微調整する等の目的で、第１取得データ群と第２取得データ群とが連続せず、２つのデータ群の一部が重なったり若干離れたりしても相関係数の評価に影響しなければ適宜工夫してよい。
【００５２】
また、第１取得データ群および第２取得データ群のデータ数は、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔に相当する。また、本実施形態では、例えば、第１取得データ群および第２取得データ群のデータ数がそれぞれ１００である場合、第１取得データ群と第２取得データ群には、それぞれ連続する５秒間に亘って入力されたＳＣＲデータが含まれる。
【００５３】
また、相関係数算出の対象となる第１取得データ群および第２取得データ群のデータ数を時間に換算したときにその長さがメイヤー波または脈拍の周期と一致すると、相関係数算出部２５５による相関係数算出の際に、第１取得データ群と第２取得データ群の相関が高いという結果が導出される可能性がある。この場合、判定部２５７は、実際は吐き気が生じていないにもかかわらず、対象者に吐き気が生じていると判定するおそれがある。そこで、取得部２５３が取得する第１取得データ群および第２取得データ群のデータ数を時間に換算した長さは人間の脈拍の周期よりも長く且つメイヤー波の周期よりも短くする。すなわち、取得部２５３が取得する第１取得データ群および第２取得データ群のデータ数は、人間の脈拍の周期をデータ数に換算した数の最大値よりも大きく且つメイヤー波の周期をデータ数に換算した数の最小値よりも小さくするのである。
【００５４】
より具体的に説明すると、第１取得データ群および第２取得データ群を形成するＳＣＲデータは、５０ミリ秒ごとにガルヴァニック皮膚反応検出部１１０から吐き気検出部２５０へ入力される。ここで、５０ミリ秒ごとに入力されるＳＣＲデータを１サンプルと定義する。したがって、例えば１００サンプルのＳＣＲデータが含まれるデータ群には、５秒間（＝５０ミリ秒×１００）に連続して入力されたＳＣＲデータが含まれる。
【００５５】
上記第１実施形態と同様に、メイヤー波は０．０４〜０．１５Ｈｚであるため、最短で６．７秒間隔（０．１５Ｈｚ）の揺らぎとなる。また、脈拍の最小値を３０回／分とすると、脈拍は最長で２秒間隔（０．５Ｈｚ）の揺らぎとなる。したがって、２秒以下の隣接する２つの区間のＳＣＲデータに相関があれば脈拍によるものである可能性があり、６．７秒以上の隣接する２つの区間のＳＣＲデータに相関があればメイヤー波によるものである可能性がある。
【００５６】
したがって、吐き気検出装置２００では、第１取得データ群および第２取得データ群のデータ数は、データ数を時間に換算したときの長さが２秒より長く、６．７秒より短いものを対象とする。２秒より長くとは４０サンプルより多くということであり、６．７秒より短くとは１３４サンプルより少なくということである。したがって、第１取得データ群および第２取得データ群に含まれるＳＣＲデータの数の範囲は４１サンプルから１３３サンプルとなる。ここではメイヤー波と脈拍の影響を排除する方法を説明するために４１サンプルから１３３サンプルの範囲を用いたが、脈拍には当然に個人差があるので、対象者の実態に合わせて調整してもよい。例えば、後述する対象者の呼吸数に応じた数で第１取得データ群および第２取得データ群に含まれるＳＣＲデータの数の範囲を調整してもよい。
【００５７】
相関係数算出部２５５は、時間的に連続する２つの区間におけるＳＣＲデータの集合（第１取得データ群、第２取得データ群）を用いて、相関係数を算出する。具体的には、相関係数算出部２５５は、４１サンプルから１３３サンプルの範囲の同数のＳＣＲデータを含む第１取得データ群および第２取得データ群を用いて、相関係数を算出する。
【００５８】
例えば、２組の数値からなるデータ列{（ｘｉ，ｙｉ）}（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）が与えられたとき、相関係数は、以下のように求められる。
【数１】
2018033601.tif 000003
【００５９】
判定部２５７は、相関係数算出部２５５によって求められた時間的に連続する２つの区間におけるＳＣＲデータの集合（第１取得データ群、第２取得データ群）の相関係数が閾値以上であるときに、対象者に吐き気が生じていると判定する。本実施形態による吐き気検出装置２００おいて、相関係数と比較する閾値は、例えば０．８である。なお、一般的に２つのデータ群について相関係数が０．７以上であるときに、この２つのデータ群には高い相関があるとされる。
【００６０】
吐き気検出部２５０では、例えば、対象者について最新のＳＣＲデータ（ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０から入力され、最後に記憶部２５１に記憶されたＳＣＲデータ）から遡って２６６サンプル（１３３サンプル×２）が記憶部２５１に記憶されると、相関係数による吐き気の有無を判定する一連の処理（相関判定処理）を開始する。相関判定処理では、当該２６６サンプルの先頭（当該２６６サンプルの中で最も過去に記憶部２５１に記憶されたデータ）を起点として、まず、取得部２５３が連続する４１サンプルのＳＣＲデータを記憶部２５１から取得して第１取得データ群とし、それに続く４１サンプルのＳＣＲデータを記憶部２５１から取得して第２取得データ群とする。次に、相関係数算出部２５５が第１取得データ群と第２取得データ群とを用いて相関係数の算出を行い、判定部２５７が相関係数が閾値以上であるか否かを判定する。本例では当該２６６サンプルの先頭を起点として評価する例を示すが、最新のＳＣＲデータを起点として過去に向かって遡る方法を用いてもよい。
【００６１】
吐き気検出部２５０は、第１取得データ群および第２取得データ群に含まれるデータ数を４１サンプルから始めて１３３サンプルまで１サンプルずつ増加させながら、相関判定処理を繰り返す。吐き気検出部２５０は、第１取得データ群に含まれるデータ数が１３３サンプルに達しても、判定部２５７によって相関係数が閾値以上であると判定されない場合は処理を終了し、吐き気が生じていないとの判定結果を出力する。また、吐き気検出部２５０は、判定部２５７によって相関係数が閾値以上であると判定されると、１３３サンプルに達していなくても処理を終了し、吐き気が生じているとの判定結果を出力する。その後、新たなＳＣＲデータが入力されると、再び２６６サンプル遡ったデータを起点として相関判定処理を実行する。ここではＳＣＲデータが入力される度に吐き気の有無を判定する処理を行う方法を説明したが、一定間隔（例えば、１分）ごとに処理を行ってもよい。また、例えば直近の６秒間のＳＣＲデータの最大値と最小値の差の絶対値が閾値を超えないことを以てＳＣＲデータに揺らぎがないと判定して相関判定処理の対象としない工夫を施すのは第１実施形態において説明したのと同様である。
【００６２】
次に、図６を用いて、判定部２５７が相関係数算出部２５５によって求められた相関係数を用いて吐き気を検出する方法について説明する。
【００６３】
図６（ａ）の上段は、図４（ａ）に示すのと同じ対象者γのＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。また、図６（ａ）の下段は、図６（ａ）の上段に示すグラフの横軸における３５．３分付近から３５．５分付近の区間のＳＣＲデータの揺らぎを拡大して示す図である。図６（ａ）の下段のグラフの横軸は、ＳＣＲデータのデータ数であり、縦軸はＳＣＲデータの値（単位はナノジーメンス／２００ミリ秒）である。ＳＣＲデータの入力間隔は５０ミリ秒間隔であるので、図６（ａ）の下段のグラフでは、２４１サンプルすなわち１２．０５秒間におけるＳＣＲデータの揺らぎが示されている。
【００６４】
図６（ｂ）は、第１取得データ群および第２取得データ群のそれぞれに含まれるＳＲＣデータのデータ数と、相関係数算出部２５５によって算出された相関係数との対応を表形式で表す図である。「データ数（単位：サンプル）」欄には第１取得データ群および第２取得データ群のそれぞれに含まれるＳＣＲデータのデータ数が記載されている。
【００６５】
また、「相関係数」欄には、相関係数算出部２５５が「データ数」欄に記載されたデータ数のＳＣＲデータを含む第１取得データ群と第２取得データ群とを用いて算出した相関係数の値が記載されている。図６（ｂ）に示す表には、対象者γについて相関係数算出部２５５が算出した４１サンプルから８０サンプルまでのデータ数とそれに対応する相関係数が合計４０個記載されている。なお、本例では、データ数８０サンプルにおいて初めて相関係数が閾値（０．８）以上となり相関判定処理が終了されるため、データ数８１サンプルからデータ数１３３サンプルに対応する相関係数は算出されない。したがって、図６（ｂ）にはデータ数８１サンプル以降についてデータ数およびデータ数と対応する相関係数は記載していない。
【００６６】
まず、図６（ｂ）に示す４０個の相関係数データのうち、第１取得データ群と第２取得データ群とにそれぞれ含まれるＳＣＲデータのデータ数が４１サンプルの区間における相関係数について説明する。
吐き気検出部２５０において、相関係数を用いて吐き気を検出するにあたり、まず取得部２５３が記憶部２５１から４１サンプルのＳＣＲデータを取得して第１取得データ群とし、第１取得データ群に続く４１サンプルのＳＣＲデータを取得して第２取得データ群とする。より詳細には、第１取得データ群には、図６（ａ）下段のグラフの横軸に示す区間Ｓ４１ａの４１サンプル（記憶部２５１の先頭から１番目のデータから４１番目のデータ）のＳＣＲデータが含まれる。また、第２取得データ群には、区間Ｓ４１ｂの４１サンプル（記憶部２５１の先頭から４２番目のデータから８２番目のデータ）のＳＣＲデータが含まれる。図６（ａ）下段に示すように、区間Ｓ４１ａと区間Ｓ４１ｂとは隣り合う連続した区間である。また、図６（ｂ）に示すように、第１取得データ群と第２取得データ群とにそれぞれ含まれるデータ数が４１サンプルであるとき、相関係数算出部２５５が算出する相関係数は、「−０．２５」である。相関係数「−０．２５」は、閾値「０．８」未満であるので、判定部２５７は閾値を超えていないと判定して、吐き気検出部２５０は処理を継続する。
【００６７】
同様にして、第１取得データ群と第２取得データ群とにそれぞれ含まれるデータ数がＮサンプル（Ｎは１以上の自然数）であるとき、第１取得データ群には記憶部２５１の先頭から１番目のデータからＮ番目のデータが含まれ、第２取得データ群には記憶部２５１の先頭からＮ＋１番目のデータからＮ＋Ｎ番目のデータが含まれる。そして相関係数算出部２５５が相関係数を算出し、その値が閾値「０．８」未満であるとき、判定部２５７は閾値を超えていないと判定して、吐き気検出部２５０は処理を継続する。図６（ｂ）に示すように、Ｎが４１サンプルから７９サンプルまでは閾値「０．８」未満であるから吐き気検出部２５０は処理を継続する。
【００６８】
そして、図６（ａ）に示すように隣り合う連続した区間である区間Ｓ８０ａ（記憶部２５１の先頭から１番目のデータから８０番目のデータ）と区間Ｓ８０ｂ（記憶部２５１の先頭から８１番目のデータから１６０番目のデータ）とをそれぞれ第１取得データ群と第２取得データ群として用いたとき、すなわち、データ数が８０サンプルであるとき、（図６（ｂ）に示すように）相関係数算出部２５５が算出する相関係数は、「０．８４」である。ここで、相関係数「０．８４」は閾値「０．８」以上であるため、判定部２５７は閾値を超えていると判定し、吐き気検出部２５０は吐き気が生じているとの判定結果を出力する。閾値以上と判定される相関係数が１つでも生じれば１３３サンプルまで相関判定処理を継続する必要がないので、吐き気検出部２５０は、データ数が８１サンプル以降の相関係数の算出は実施せずに相関判定処理を終了し、次のＳＣＲデータの入力を待つ。なお、上述したように、図６（ａ）上段に示す区間において対象者γの主観評価は、「吐き気あり」である。
【００６９】
このようにして、吐き気検出部２５０は、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０から入力されたＳＣＲデータについて、隣り合う２つのデータ群における相関係数を算出し、相関判定処理によってこの相関係数が閾値以上であるか否かを判定し、相関係数が閾値以上であるときのデータ群に含まれるデータ数を時間に換算したものがＳＣＲデータの揺らぎの間隔であり、吐き気検出の対象者に吐き気が生じているか否かを判定することができる。また、判定部２５７によって閾値以上と判定される相関係数が１つでも生じれば吐き気検出部２５０は対象者に吐き気が生じているとの判定結果を出力し相関判定処理を終了する。このように、閾値以上と判定される相関係数が１つでも生じれば１３３サンプルまで相関判定処理を継続する必要がないので、吐き気検出装置２００では、吐き気検出の際の処理負荷を軽減することができる。なお、ここでは隣り合う２つのＳＣＲデータのデータ群について相関があるか否かを相関係数を用いて判定したが、これに限られない。例えば、吐き気検出装置２００は、相関係数を用いずに、連続する特徴点（極大値、極小値、符号が変じる点）の２つの間隔の長さが一致することを以て相関ありと判定し、その長さが４１サンプルから１３３サンプルの範囲にあることを以て対象者に吐き気が発生していると判定してもよい。
【００７０】
［本発明の第３実施形態に係る吐き気検出装置］
図７は、本発明の第３実施形態に係る吐き気検出装置を説明するための構成図である。本発明の発明者は、鋭意研究の結果、人に吐き気が生じている場合にＳＣＲデータの揺らぎと呼吸とが相関することを発見した。そこで、第３実施形態による吐き気検出装置３００は、吐き気の検出にＳＣＲデータと呼吸データとを用いる。吐き気検出装置３００は、吐き気の検出に呼吸データが用いられる点で第１実施形態および第２実施形態による吐き気検出装置と異なる。
【００７１】
第３実施形態による吐き気検出装置３００は、対象者の呼吸情報を含む生体信号を計測して生体信号データを出力する生体信号計測部３１０と、生体信号計測部３１０から入力された生体信号データに含まれる呼吸情報を抽出して呼吸データを出力する呼吸情報抽出部３３０と、を備え、吐き気検出部３５０は、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０から入力されたＳＣＲデータと、呼吸情報抽出部３３０から入力された呼吸データとに基づいて対象者に吐き気が生じていることを検出する。ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０は、第１実施形態による吐き気検出装置１００におけるのと同様の構成を有している。
【００７２】
生体信号計測部３１０は、対象者の呼吸情報を含む生体信号が計測できる構成であればよい。生体信号計測部３１０としては、例えば、ＩＣレコーダやヘッドセットマイクのように対象者の呼吸音を録音することが可能な装置が用いられる。例えばＩＣレコーダやヘッドセットマイクの録音部を対象者の鼻先にセットすることで、対象者の呼吸音を録音して呼吸情報を含む生体信号を計測することができる。生体信号計測部３１０は、対象者を計測して得られた呼吸情報を含む生体信号データを呼吸情報抽出部３３０に出力する。
【００７３】
また、対象者の胸回りまたは横隔膜周辺の腹回りに張りまわしたワイヤーを生体信号計測部３１０として用いることもできる。この場合、対象者の呼吸時におけるワイヤーの張力の変化を計測することによって呼吸情報を含む生体信号を計測することができる。
【００７４】
呼吸情報抽出部３３０は、生体信号計測部３１０から入力された生体信号データを解析し、呼吸情報を抽出して呼吸データを出力する。ここで、呼吸データとは、例えば所定時間内（例えば、１分間）における呼吸回数、呼吸間隔、呼吸周期、呼吸頻度等の呼吸情報を表すデータをいう。呼吸情報抽出部３３０は呼吸データを吐き気検出部３５０に出力する。
【００７５】
吐き気検出部３５０では、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０から入力されたＳＣＲデータと、呼吸情報抽出部３３０から入力された呼吸データとに基づいて対象者の吐き気を検出する。吐き気検出部３５０は、ＳＣＲデータと呼吸データとを用いて、ＳＣＲデータの揺らぎと対象者の呼吸の揺らぎとが一致しているか否かによって対象者の吐き気を検出する。ＳＣＲデータに加えて呼吸データを吐き気の検出に用いることで、ＳＣＲデータの揺らぎが、メイヤー波や脈拍によって引き起こされる皮膚電気抵抗センサ１１１の電極と皮膚との接触不良によるノイズ（モーションアーチファクト）ではない、あるいはメイヤー波や脈拍に起因する生体反応としての揺らぎではないと判定できる。
【００７６】
本実施形態による吐き気検出装置３００は、例えば所定時間内におけるＳＣＲデータの揺らぎ回数と対象者の呼吸回数とが一致しているか否かによって、対象者の吐き気を検出する。
より具体的には、吐き気検出装置３００の呼吸情報抽出部３３０は生体信号計測部３１０から入力された生体信号データに含まれる呼吸情報の１つである呼吸回数を抽出する。また、吐き気検出部３５０は揺らぎ回数計測部１５１と判定部３５３とを有し、判定部３５３は、揺らぎ回数計測部１５１が計測したガルヴァニック皮膚反応データの揺らぎ回数と呼吸回数とが一致した場合に、対象者に吐き気が生じていると判定する。この揺らぎ回数計測部１５１は、第１実施形態による吐き気検出装置１００におけるのと同様の構成を有し、例えばＳＣＲデータの揺らぎの特徴点（極大値、極小値、符号が変じる点）を計測することにより、所定時間内（例えば、１分間）におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数を計測する。
【００７７】
判定部３５３は、揺らぎ回数計測部１５１が計測した所定時間内におけるＳＣＲデータの揺らぎ回数と、呼吸情報抽出部３３０から入力された呼吸データである所定時間内の呼吸回数とが一致した場合に、対象者に吐き気が生じていると判定する。本実施形態では、ＳＣＲデータの揺らぎの回数に対して呼吸回数が±１の範囲までをＳＣＲデータの揺らぎ回数と呼吸回数が一致していると定義する。これは、ＳＣＲデータおよび呼吸データは生体から計測されるデータであって、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０や生体信号計測部３１０での計測誤差を考慮したためである。具体的には、呼吸間隔は必ずしも一定でないことから、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０と生体信号計測部３１０とで計測のタイミングがずれると、計測される回数に±１の計測誤差が生じる場合がある。
【００７８】
このように、本実施形態による吐き気検出装置３００では、ＳＣＲデータの揺らぎと呼吸データの揺らぎとが一致しているか否かによって吐き気の有無を判定することで、ＳＣＲデータの揺らぎがノイズやメイヤー波および脈拍といった吐き気以外の要因による揺らぎではないことを明確にすることができる。さらに、単発的に発生する情動に起因するＳＣＲデータの変化も同様に排除できる。これにより、吐き気検出装置３００は吐き気の検出精度を向上させることができる。
【００７９】
［本発明の第４実施形態に係る吐き気検出装置］
図８は、本発明の第４実施形態に係る吐き気検出装置を説明するための構成図である。第４実施形態による吐き気検出装置４００は、吐き気の検出にＳＣＲデータと呼吸データとを用いる点で第３実施形態による吐き気検出装置３００と共通するが、吐き気検出部４５０の構成が第３実施形態による吐き気検出装置３００の吐き気検出部３５０と異なる。
【００８０】
具体的には、吐き気検出装置４００において、呼吸情報抽出部３３０は、生体信号データに含まれる呼吸情報の１つである所定時間内の呼吸間隔の推移を抽出する。また、吐き気検出部４５０は、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０から入力されたＳＣＲデータを記憶する記憶部４５１と、所定時間内におけるＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移を記憶部４５１に記憶されたＳＣＲデータから抽出するガルヴァニック皮膚反応揺らぎ間隔抽出部４５３と、所定時間内における呼吸間隔の推移とＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移とが一致した場合に、対象者に吐き気が生じていると判定する判定部４５５とを有する。
【００８１】
呼吸情報抽出部３３０は、例えば生体信号計測部３１０から入力された生体信号データに含まれる呼吸情報である呼吸間隔を抽出し、所定時間内（例えば、１分間）における呼吸間隔の推移を表す時間列（例えば、４．０秒−３．４秒−３．６秒−４．２秒−４．０秒−４．３秒−３．９秒−３．６秒−３．２秒−３．５秒−３．５秒−３．８秒−３．８秒−４．０秒−３．９秒）を呼吸データとして吐き気検出部４５０に出力する。
【００８２】
記憶部４５１は、吐き気検出部４５０に設けられたメモリ等の記憶領域である。記憶部４５１には、ガルヴァニック皮膚反応検出部１１０から入力されたＳＣＲデータが記憶されている。
【００８３】
ガルヴァニック皮膚反応揺らぎ間隔抽出部４５３は、記憶部４５１に記憶されているＳＣＲデータから所定時間内（例えば、１分間）におけるＳＣＲデータの揺らぎの間隔を抽出する。この所定時間は、呼吸情報抽出部３３０が呼吸間隔を抽出したのと同じ時点を起点とする同じ時間である。また、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔とは、ＳＣＲデータの揺らぎの特徴点（極大値、極小値または符号が変じる点）の間隔をいう。本実施形態におけるガルヴァニック皮膚反応揺らぎ間隔抽出部４５３では、例えば負数のＳＣＲデータが連続する区間からノイズ区間を除いた残りの区間ごとに、それぞれのＳＣＲデータの最小値を極小値として抽出する。ガルヴァニック皮膚反応揺らぎ間隔抽出部４５３は、抽出した各極小値を持つＳＣＲデータが取得された時間間隔を求めることで、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移を表す時間列（例えば、４．０秒−３．４秒−３．６秒−４．２秒−４．０秒−４．３秒−３．９秒−３．６秒−３．２秒−３．５秒−３．５秒−３．８秒−３．８秒−４．０秒−３．９秒）を取得する。
【００８４】
判定部４５５は、上述のようにして取得されたＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移を表す時間列と呼吸間隔の推移を表す時間列の要素の数が一致し、かつ各時間列の対応する要素同士の値が一致した場合に、対象者に吐き気が生じていると判定する。ただし、呼吸間隔は必ずしも一定ではないので、判定部４５５は、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移を表す時間列と呼吸間隔の推移を表す時間列との対応する要素同士の値の差異が予め決められた範囲であれば、両者は一致していると判定する。また、計測のタイミングによっては要素が１つずつずれている可能性がある。例えば呼吸間隔の推移を表す時間列が「４．０秒−３．４秒−３．６秒−４．２秒−４．０秒−４．３秒−３．９秒−３．６秒−３．２秒−３．５秒−３．５秒−３．８秒−３．８秒−４．０秒−３．９秒」の１５要素で、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移を表す時間列が「３．４秒−３．６秒−４．２秒−４．０秒−４．３秒−３．９秒−３．６秒−３．２秒−３．５秒−３．５秒−３．８秒−３．８秒−４．０秒−３．９秒−５．０秒」の１５要素であると仮定する。このとき、呼吸間隔の推移を表す時間列の最初の要素（４．０秒）を１つ削除すれば残りの１４要素がＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移を表す時間列の冒頭１４要素と一致する。したがって、この場合は対象者に吐き気が生じていると判定する。逆に、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移を表す時間列の最初の要素を１つ削除して評価を行う場合もある。また、時間列の要素ごとの比較を行わず、単純に時間列に含まれる要素の平均値を算出して、この平均値を比較してもよい。しかし、この場合、ノイズによる影響を排除する機能が低減され、吐き気の検出精度が下がる可能性がある。
【００８５】
また、本実施形態においてガルヴァニック皮膚反応揺らぎ間隔抽出部４５３は、ＳＣＲデータの揺らぎの特徴点として極小値を抽出しているが、これに限られない。ガルヴァニック皮膚反応揺らぎ間隔抽出部４５３は、ＳＣＲデータの揺らぎの他の特徴点（極大値または符号が変じる点）を抽出し、その特徴点のデータが取得された時間間隔の推移を表す時間列と、呼吸間隔の推移を表す時間列とを比較評価することにより、吐き気の有無を判定してもよい。ガルヴァニック皮膚反応揺らぎ間隔抽出部４５３では、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移を表す時間列さえ求められればよい。本実施形態による吐き気検出装置４００はＳＣＲデータの揺らぎが呼吸の揺らぎに相関することを以て吐き気ありと判定するものであるから、これらの特徴点に限らず、１回の呼吸において１回だけ現れるＳＣＲデータの特徴点であれば、どのような特徴点であってもよい。また、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔を取得する際に、複数のＳＣＲデータの揺らぎの特徴点の中から１つに固定する必要はない。複数の特徴点全てについてそれぞれＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移と呼吸間隔の推移とが一致するか否かの判定を行い、最も呼吸間隔の推移を表す時間列に合致した判定結果を最終の判定結果として吐き気の検出に用いてもよい。また、後述する図９上段に示すＳＣＲデータのように、ノイズ（例えば、脈拍）の影響が大きい場合には、判定に用いる所定時間内のＳＣＲデータの平均値が負数であれば負数のＳＣＲデータが連続する区間に着目するのが有利であり、平均値が正数であれば正数のＳＣＲデータが連続する区間に着目するのが有利であることは自明である。
【００８６】
ここで、図９を用いてＳＣＲデータの揺らぎの時間間隔の推移を表す時間列と呼吸間隔の推移を表す時間列の具体例を示す。
【００８７】
図９の上段は、図４（ａ）に示すのと同じ対象者γのＳＣＲデータの揺らぎを示すグラフである。また、図９の下段は、上段に示す対象者γのＳＣＲデータと同時に計測された生体信号（対象者γの呼吸音）を表す図である。本例では、生体信号計測部３１０としてＩＣレコーダを用い、仰臥状態の対象者γの顔の近傍にＩＣレコーダを置いて対象者γの鼻息（呼吸音）を録音した。図９の下段の図は、このようにして録音した対象者γの呼吸音を周波数ごとに分解したデータを示しており、横軸が時間、縦軸が周波数（単位：Ｈｚ）を示している。図９の下段の図における白い点状画像の塊は対象者γの呼気の区間に相当する。したがって、白い点状画像の塊の現れる間隔がすなわち呼吸間隔を示している。いびきをかく人や口で呼吸する人がいるので、この白い点状画像の塊の現れ方には個人差があるが、呼吸間隔を計測できることには変わりはない。また、図９ではＳＣＲデータの揺らぎの間隔と呼吸間隔とが同期して変化することを示すべく複数の直線を引いているが、ＳＣＲデータの揺らぎの極小値のタイミングと呼気の開始のタイミングそのものが常に一致することを示すものではない。
【００８８】
図９に示すように、３５分目から３６分目までの１分間におけるＳＣＲデータの極小値のデータの間隔の推移と、対象者γの呼吸間隔の推移とは一致している。また、図９に示す区間における対象者γの主観評価は「吐き気あり」である。このように、本実施形態による吐き気検出装置４００は、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移を表す時間列と呼吸間隔の推移を表す時間列とが一致しているか否かを判定するという方法により、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移に基づいて吐き気検出の対象者の吐き気を検出することができる。
【００８９】
（変形例）
上記第１実施形態において、吐き気検出部１５０は、揺らぎ回数計測部１５１によって計測された所定区間におけるＳＣＲデータの揺らぎの回数を吐き気の検出に用いていたが、これに限られない。所定時間内における揺らぎの回数は、揺らぎの周波数と同等である。このため、例えば、吐き気検出部１５０は、フーリエ解析によって求めたＳＣＲデータの揺らぎの周波数が０．１５Ｈｚより高く０．５Ｈｚより低い場合に、対象者に吐き気が発生していると判定してもよい。ただし、呼吸周期は必ずしも安定しておらず、さらに吐き気に起因して対象者の呼吸が不安定になる場合があることから、フーリエ解析によって求めたＳＣＲデータの揺らぎの周波数ごとのノルム（振幅、エネルギー）のピーク値が２つ以上現れる場合がある。したがって、フーリエ解析によって求められるＳＣＲデータの揺らぎの周波数を用いて吐き気を検出する場合、ピーク値は第２候補まで採用してよい。
【００９０】
図１０（ａ）から図１０（ｃ）は、図２（ａ）に示す区間ΔＴ１、区間ΔＴ２および区間ΔＴ３における対象者αのＳＣＲデータ（図２（ｂ）から図２（ｄ）参照）をフーリエ解析して求めたＳＣＲデータの揺らぎの周波数を表すグラフである。具体的には、図２に示す区間ΔＴ１、区間ΔＴ２および区間ΔＴ３それぞれにおけるＳＣＲデータ１２００サンプルの中の冒頭の１０２４サンプルに対してフーリエ解析を行ったグラフである。図１０（ａ）から図１０（ｃ）の縦軸はノルム（単位：スカラー）、横軸は周波数（単位：Ｈｚ）を示す。図１０（ａ）図１０（ｂ）に示すように、区間ΔＴ１および区間ΔＴ２では、ＳＣＲデータの揺らぎの周波数のピーク値が２つ現れている。図１０（ａ）に示すように、区間ΔＴ１では第１候補のピーク値Ｐｋ１が０．２７Ｈｚ、第２候補のピーク値Ｐｋ２が０．２１Ｈｚである。また、図１０（ｂ）に示すように、区間ΔＴ２では、第１候補のピーク値Ｐｋ１が０．３３Ｈｚ、第２候補のピーク値Ｐｋ２が０．２１Ｈｚである。本例では、区間ΔＴ１および区間ΔＴ２共に、第１候補のピーク値Ｐｋ１と第２候補のピーク値Ｐｋ２とが０．１５Ｈｚより高く０．５Ｈｚより低いため対象者αに吐き気があると判定される。ただし、これに限られず、第１候補のピーク値と第２候補のピーク値の少なくともいずれか一方が０．１５Ｈｚより高く０．５Ｈｚより低ければ対象者に吐き気が発生していると判定してもよい。また、図１０（ｃ）に示す区間ΔＴ３のフーリエ解析のグラフではピーク値が現れていない。このように、ピーク値が表れていない場合は、対象者に吐き気が発生していないと判定してもよい。なお、上述したように、区間ΔＴ１、区間ΔＴ２における対象者αの主観評価は「吐き気あり」であり、区間ΔＴ３における対象者αの主観評価は「吐き気なし」である。
【００９１】
また、上記第３実施形態において、吐き気検出部３５０は、フーリエ解析によって求めたＳＣＲデータの揺らぎの周波数と、呼吸情報抽出部３３０によってフーリエ解析によって求めた呼吸周期の周波数とが一致している場合に、対象者に吐き気が生じていると判定してもよい。ただし、呼吸周期は必ずしも安定しないため、ＳＣＲデータの揺らぎの周波数と呼吸周期の周波数との差異が予め定められた範囲に収まっている場合は、ＳＣＲデータの揺らぎの周波数と呼吸周期の周波数とが一致していると判定してもよい。また、メイヤー波による影響を排除すべく０．１５Ｈｚ以上の周波数成分を吐き気の検出対象とし、脈拍による影響を排除すべく０．５Ｈｚ以下の周波数成分を吐き気の検出対象とするのは上述のとおりである。このように、本発明においては、吐き気検出部においてＳＣＲデータの揺らぎの周波数、すなわち単位時間あたりのＳＣＲデータの揺らぎの回数、すなわちＳＣＲデータの揺らぎの頻度に基づいて対象者に吐き気が生じているか否かを検出してもよい。
【００９２】
また、上記実施形態において、ＩＣレコーダやヘッドセットマイク等を生体信号計測部３１０として例示したが、これに限られない。脈拍や心拍データにも呼吸情報が含まれることから、例えば、脈拍データや心拍データを計測するＬＥＤ脈波センサ、圧電圧力波センサ、または心電計等を生体信号計測部３１０として用いることもできる。脈拍や心拍の間隔の揺らぎは呼吸に連動しているので、呼吸情報抽出部３３０は、例えば脈拍の間隔の揺らぎから呼吸情報（例えば、一定時間内の呼吸回数や呼吸間隔の時間列）を抽出し、呼吸データを出力することができる。
【００９３】
ここで、図１１を用いて、脈拍の間隔の揺らぎから呼吸情報を抽出する方法について説明する。図１１の上段は、脈拍の間隔の揺らぎの間隔を表すグラフである。図１１上段の縦軸は、脈拍の間隔の長さを表しており、単位はミリ秒である。例えば、縦軸の「８４０」は、連続する２つの脈拍の間隔が８４０ミリ秒であることを示している。また、図１１上段の横軸は、脈拍データの特徴点におけるデータ取得タイミングを表しており、単位は秒である。例えば脈拍の間隔の値は、上記第２実施形態において連続する２つの区間におけるＳＣＲデータの集合の相関係数を求めたのと同様に、脈波信号の特徴点において相関係数を求めて評価すればよい。人の脈拍数は最大で２２０回／分、最小で３０回／分程度とされる。このため、例えば１００Ｈｚサンプリングの脈波センサを生体信号計測部３１０として用いる場合は、連続する２つの区間における脈波データの集合である第１脈波データ群および第２脈波データ群に含まれるそれぞれのデータの数が２７サンプル（６０秒÷２２０回×１００サンプル／秒）〜２００サンプル（６０秒÷３０回×１００サンプル／秒）の場合における相関係数を評価すればよい。また、図１１の下段は、呼吸の間隔を示す図である。図１１下段における白色帯状の画像は呼吸をしている区間を示している。飽和して矩形波に見える部分が呼気の区間であり、小さく膨らんで見えるところが吸気の区間である。図１１に示すように、脈拍の間隔の極小値の間隔の推移と呼吸の間隔の推移とが一致している。したがって、ＬＥＤ脈波センサや圧電圧力波センサを生体信号計測部３１０として用いる際に、呼吸情報抽出部３３０は、例えば脈拍の間隔の極小値の間隔を取得することで、呼吸情報（本例では、呼吸間隔）を抽出することができる。このため、上記第４実施形態において吐き気検出部４５０は、ＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移を表す時間列と脈拍の間隔の揺らぎの間隔の推移を表す時間列とを用いて、各時間列に含まれる要素の数や対応する要素同士の値が一致するか否かによって吐き気の有無を判定するように構成されていてもよい。またＳＣＲデータの揺らぎの間隔の推移および脈拍の間隔の揺らぎの間隔の推移を表す２つの時間列にそれぞれ含まれる要素の数が一致する場合は、吐き気検出部において相関係数を算出し、相関係数が閾値（例えば、０．８）以上であるか否かによって吐き気の有無を判定するように構成されていてもよい。また、脈拍の間隔の揺らぎの間隔から呼吸間隔が求められれば、一定時間内の呼吸回数が求められることは自明である。
なお、図１１では脈拍の間隔の揺らぎの間隔と呼吸間隔とが同期して変化することを示すべく複数の直線を引いているが、脈拍の間隔の極小値のタイミングと呼気の終了のタイミングそのものが常に一致することを示すものではない。例えば深呼吸で計測したデータ（不図示）では脈拍の間隔の極小値のタイミングと呼気の終了のタイミングとは一致しない。深呼吸で計測したデータでは、脈拍の間隔の揺らぎの間隔の推移と呼吸間隔の推移とが一致することに変わりはないものの、脈拍の間隔の極小値のタイミングと吸気の開始のタイミングとが一致する。
【００９４】
このように、生体信号計測部３１０が計測する生体信号データは脈波データであってもよい。呼吸情報抽出部３３０は、例えば、所定数の連続する脈波データである第１脈波データ群と、第１脈波データ群に続く該所定数の連続する脈波データである第２脈波データ群とを用いて相関係数を算出し、該相関係数が最大となる該所定数を脈拍の間隔として求める。呼吸情報抽出部３３０は、脈拍の間隔の揺らぎの回数から呼吸情報として呼吸回数を抽出することができる。また、呼吸情報抽出部３３０は、脈拍の間隔の揺らぎの間隔から呼吸間隔を抽出することができる。
【００９５】
また、マイクロ波のドップラーセンサ、ＧＨｚ帯域（Ｕｌｔｒａ  Ｗｉｄｅ  Ｂａｎｄ）のレーダ、ベッドに設置した加速度センサ、圧力センサ等を生体信号計測部３１０に用いて、体動の揺らぎから呼吸を検出することも可能である。
【００９６】
、また、第１実施形態から第４実施形態による吐き気検出装置において、吐き気検出部に加速度センサ等の動作を検出するセンサを備え、吐き気対象者の腕や手首が動いていないことを検出した場合に、吐き気検出部において吐き気の検出処理を行ってもよい。これにより、対象者の腕や手首が動くことによって皮膚電気抵抗センサ１１１の電極と対象者の皮膚との間の接触不良による大きなノイズ信号が発生して本発明が吐き気の検出に用いるＳＣＲデータの揺らぎを検出するのが困難であって、十分な精度で吐き気の検出ができない可能性がある状態にもかかわらず吐き気の検出処理が行われることを防止できる。
【００９７】
また、上記第１実施形態から第４実施形態による吐き気検出装置は、吐き気検出部において検出した吐き気の検出結果を出力する出力部を有していてもよい。出力部としては、例えば、情報端末における表示画面等の所定の表示装置が用いられる。出力部が出力する吐き気検出結果の態様は、吐き気の有無が判別できる態様であればよく、文字情報であってもよいし、所定の画像や音声であってもよい。また、出力部は、印刷装置と接続されて、吐き気検出結果が印刷されるようになっていてもよい。
【符号の説明】
【００９８】
１００、２００、３００、４００  吐き気検出装置
１１０  ガルヴァニック皮膚反応検出部
１５０、２５０、３５０、４５０  吐き気検出部
１５１  揺らぎ回数計測部
１５３、２５７、３５３、４５５  判定部
２５１、４５１  記憶部
２５３  取得部
２５５  相関係数算出部
３１０  生体信号計測部
３３０  呼吸情報抽出部
４５３  ガルヴァニック皮膚反応揺らぎ間隔抽出部
【図１】
2018033601.tif 000004
【図２】
2018033601.tif 000005
【図３】
2018033601.tif 000006
【図４】
2018033601.tif 000007
【図５】
2018033601.tif 000008
【図６】
2018033601.tif 000009
【図７】
2018033601.tif 000010
【図８】
2018033601.tif 000011
【図９】
2018033601.tif 000012
【図１０】
2018033601.tif 000013
【図１１】
2018033601.tif 000014