(57)【要約】【課題】対象者の状態を早期に判断できる状態推定装置を提供すること。【解決手段】対象者の状態を推定する状態推定装置２０であって、前記対象者から心拍に関する信号を取得するセンサとのインタフェース１２と、前記信号から心電図のＲ波とＲ波の間隔に相当するＲＲＩ信号を取得するＲＲＩ取得手段１３と、心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を検出するための少なくとも５分より短い前記ＲＲＩ信号の取得時間を設定する時間設定手段１６と、 前記取得時間の前記ＲＲＩ信号を解析して心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を算出する周波数成分検出手段１４と、心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分に基づいて前記対象者の状態を推定する状態推定手段１７と、を有する。【選択図】図３
2018191780.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の状態を推定する状態推定装置であって、
前記対象者から心拍に関する信号を取得するセンサとのインタフェースと、
前記信号から心電図のＲ波とＲ波の間隔に相当するＲＲＩ信号を取得するＲＲＩ取得手段と、
心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を検出するための少なくとも５分より短い前記ＲＲＩ信号の取得時間を設定する時間設定手段と、 
前記取得時間の前記ＲＲＩ信号を解析して心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を算出する周波数成分検出手段と、
心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分に基づいて前記対象者の状態を推定する状態推定手段と、
を有する状態推定装置。
【請求項２】
前記取得時間は１分より短い時間であることを特徴とする請求項１に記載の状態推定装置。
【請求項３】
前記取得時間は約２０秒であることを特徴とする請求項１に記載の状態推定装置。
【請求項４】
前記時間設定手段は、前記取得時間を設定してから一定時間が経過するごとに、過去に設定した前記取得時間を維持したまま次の前記取得時間を設定するものであり、
前記一定時間は前記取得時間よりも短いことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の状態推定装置。
【請求項５】
前記周波数成分検出手段は、前記一定時間が経過するごとに、過去経過分の各取得時間の前記ＲＲＩ信号を解析して、各取得時間からそれぞれ心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を算出し、
過去経過分の心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分の移動平均を算出することを特徴とする請求項４に記載の状態推定装置。
【請求項６】
前記時間設定手段は、前記インタフェースが前記信号の取得を開始してから予め定められた所定時間が経過するまでは、
前記取得時間を設定してから前記一定時間が経過するごとに、過去に設定した前記取得時間を維持したまま次の前記取得時間を設定し、
前記所定時間が経過した後は、
前記一定時間が経過するごとに最も古く設定された前記取得時間を削除し、前記一定時間が経過した時を始点とする新たな前記取得時間を設定し、
前記周波数成分検出手段は、前記一定時間が経過するごとに、過去経過分の各取得時間の前記ＲＲＩ信号を解析して、各取得時間からそれぞれ心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を算出し、
過去経過分の心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分の移動平均を算出することを特徴とする請求項５に記載の状態推定装置。
【請求項７】
前記時間設定手段は、前記インタフェースが前記信号の取得を開始してから予め定められた所定時間が経過するまでは、
Ｔ時間が経過するごとに前記一定時間を上限にＴ時間をΔＴだけ増やし、前記取得時間を設定してからＴ時間が経過するごとに、過去に設定した前記取得時間を維持したまま次の前記取得時間を設定し、
前記所定時間が経過した後は、
前記一定時間が経過するごとに最も古く設定された前記取得時間を削除し、前記一定時間が経過した時を始点とする新たな前記取得時間を設定し、
前記周波数成分検出手段は、前記一定時間が経過するごとに、過去経過分の各取得時間の前記ＲＲＩ信号を解析して、各取得時間からそれぞれ心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を算出し、
過去経過分の心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分の移動平均を算出することを特徴とする請求項５に記載の状態推定装置。
【請求項８】
前記高周波成分と前記低周波成分の和、及び、前記和に対する前記高周波成分の比を算出する算出手段を有し、
前記状態推定手段は前記和と前記比に基づいて前記対象者の状態を推定することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の状態推定装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載された前記状態推定装置を有し、
前記状態推定装置は車両の運転者の眠気レベルを推定することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
第一の情報処理装置と第二の情報処理装置が通信して対象者の状態を推定する状態推定システムであって、
前記第一の情報処理装置又は前記第二の情報処理装置の少なくとも一方が、
前記対象者から心拍に関する信号を取得するセンサとのインタフェースと、
前記信号から心電図のＲ波とＲ波の間隔に相当するＲＲＩ信号を取得するＲＲＩ取得手段と、
心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を検出するための少なくとも５分より短い前記ＲＲＩ信号の取得時間を設定する時間設定手段と、 
前記取得時間の前記ＲＲＩ信号を解析して心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を算出する周波数成分検出手段と、
心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分に基づいて前記対象者の状態を推定する状態推定手段と、
を有することを特徴とする状態推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、状態推定装置、情報処理装置、及び、状態推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の生理的な状態を数値化することができれば、これまで本人や観察者の主観に頼っていた生理的な状態の判断に客観性が得られる。生理的な状態の１つに眠気を挙げることができ、眠気があることが好ましくない状況で対象者が眠くなり何らかの不都合を生じさせることを、眠気を客観的に検出することで抑制する試みがある。眠気を推定する装置を対象者の生理的な状態を推定するという意味で状態推定装置と称することにする。
【０００３】
例えば、心拍間隔が自律神経と関係することに着目し、心拍間隔の変動を検出して眠気を推定する技術がある。心拍間隔の変動時系列データをＲＲＩ（R-R Interval）信号といい、状態推定装置はＲＲＩ信号の高周波成分（ＨＦ）と低周波成分（ＬＦ）を算出する。ＨＦは副交感神経の活動指標であるため対象者がリラックスしていると大きくなり、ＬＦは交感神経の活動指標であるため緊張感が高まると大きくなることが知られている。そこで、ＨＦとＬＦから眠気を判断するための指標値を算出して眠気の大きさを判断することが検討されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、ＬＦ／ＨＦを緊張度の推定に使用する健康状態解析装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平08-299292
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術ではＨＦとＬＦを取得するまでに比較的長い時間が必要であり、この時間が経過するまで対象者の状態が推定されないという問題がある。図１，２を用いて説明する。
【０００６】
図１は、ＲＲＩ信号から検出されるＨＦとＬＦの概念図を示す図である。なお、図１は特許文献１の図４に基づいて作成されている。図１では、ＨＦとＬＦを検出するために５分間のＲＲＩ信号が使用されている。このことは、ＨＦとＬＦを用いた眠気の推定を状態推定装置が行うには５分間の待ち時間が必要となることを意味している。
【０００７】
図２は、ＲＲＩ信号とＲＲＩ信号から検出されるＨＦとＬＦの関係を説明する図の一例である。図２では０〜５分の間、ＲＲＩ信号が測定されているが、０〜５分の間、ＨＦとＬＦは検出されておらず、５分経過時からＨＦとＬＦが検出されている。したがって、眠気の有無が推定される対象者がＲＲＩセンサを装着してから５分間は眠気が推定されないことになる。この５分間はＲＲＩセンサの装着開始時だけでなく、ＲＲＩセンサがずれたために対象者が装着し直すなど、ＲＲＩ信号の測定が中断されるような動作によって再度、発生する。
【０００８】
例えば、対象者がＲＲＩセンサを装着し直したがすぐに対象者が眠くなった場合、従来の状態推定装置では眠気があることを推定できないので、対応が遅れるおそれがある。５分間という時間は技術的に最小の時間ではないが、ＨＦとＬＦの算出プロセスを考慮するとゼロにすることは困難である。このため、対象者の待ち時間を可能な限り短縮すること、換言するとＲＲＩセンサの装着後、早期に眠気の有無を判断可能な状態推定装置が望まれる。
【０００９】
本発明は、上記課題に鑑み、対象者の状態を早期に判断できる状態推定装置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】
【００１０】
本発明は、対象者の状態を推定する状態推定装置であって、前記対象者から心拍に関する信号を取得するセンサとのインタフェースと、前記信号から心電図のＲ波とＲ波の間隔に相当するＲＲＩ信号を取得するＲＲＩ取得手段と、心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を検出するための少なくとも５分より短い前記ＲＲＩ信号の取得時間を設定する時間設定手段と、 前記取得時間の前記ＲＲＩ信号を解析して心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分を算出する周波数成分検出手段と、心拍揺らぎ高周波成分と心拍揺らぎ低周波成分に基づいて前記対象者の状態を推定する状態推定手段と、を有する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、対象者の状態を早期に判断できる状態推定装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】ＲＲＩ信号から検出されるＨＦとＬＦの概念図を示す図である。
【図２】ＲＲＩ信号とＲＲＩ信号から検出されるＨＦとＬＦの関係を説明する図の一例である。
【図３】本実施形態の状態推定装置の概略的な動作を説明する図の一例である。
【図４】状態推定装置が利用されるシーンの一例を示す図である。
【図５】単体型の状態推定装置の機能をブロック状に示す機能ブロック図の一例である。
【図６】クライアントサーバ型の状態推定システムの機能をブロック状に示す機能ブロック図の一例である。
【図７】ＲＲＩ信号について説明する図の一例である。
【図８】ＲＲＩ信号にＦＦＴが施されて得られた周波数分布スペクトルの一例を示す図である。
【図９】ＲＲＩ信号に設定されるウィンドウとＨＦ及びＬＦの移動平均の算出方法を説明する図である。
【図１０】５分経過後のウィンドウを説明する図である。
【図１１】本実施形態の状態推定装置が取得したＨＦとＬＦの一例を示すグラフである。
【図１２】ＨＦ及びとＨＦ＋ＬＦと、自己申告の眠気レベルの対応を説明する図の一例である。
【図１３】従来のＨＦ，ＬＦの検出方法と、本実施形態のウィンドウを用いたＨＦ，ＬＦの検出方法との比較結果を説明する図である。
【図１４】ＨＦｒ及びＨＦ＋ＬＦと閾値の関係を説明する図の一例である。
【図１５】状態推定装置又は状態推定システムが眠気の有無を判断する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１６】ウィンドウの重なり量を説明する図である。
【図１７】ＲＲＩ信号の測定開始時に徐々にサイズが変更される各ウィンドウを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を実施するための形態の一例として、状態推定装置と状態推定装置が行う状態推定方法について図面を参照しながら説明する。
【００１４】
＜状態推定装置の概略＞
図３は、本実施形態の状態推定装置の概略的な動作を説明する図の一例である。図３では５分間のＲＲＩ（R-R Interval）信号とＮ個のウィンドウｗ（任意のウィンドウをウィンドウｗといい、各ウィンドウを「ウィンドウｗ＋数値」で表す）が示されている。各ウィンドウはそれぞれ２０秒というサイズを有し、１０秒ずつ重なっている。５分間のウィンドウの数は２９個であるが、５分が経過するまでに更に１つのウィンドウが設定されるためＮ＝３０個である。状態推定装置は各ウィンドウｗからＨＦとＬＦを算出する。すなわち、ウィンドウｗは連続したＲＲＩ信号から２０秒というサイズ分のＲＲＩ信号を取得するための取得時間である。なお、ＨＦは心拍揺らぎ高周波成分であり、ＬＦは心拍揺らぎ低周波成分である。
（１）ＲＲＩセンサの装着時、最初のウィンドウｗ１（２０秒）の測定が開始される。
（２）１０秒経過時、２番目のウィンドウｗ２（２０秒）の測定が開示される。
（３）２０秒経過時、最初のウィンドウｗ１のＲＲＩ信号からＨＦとＬＦが算出される。また、３番目のウィンドウｗ３（２０秒）の測定が開示される。
（４）３０秒経過時、２番目のウィンドウｗ２のＲＲＩ信号からＨＦとＬＦが算出される。また、４番目のウィンドウｗ４（２０秒）の測定が開示される。
（５）以降は、１０秒という一定時間ごとにウィンドウｗの生成とＨＦ・ＬＦの算出が繰り返される。
【００１５】
なお、説明の便宜上、図３ではＨＦとＬＦが図示されているが、後述するようにＨＦとＬＦの移動平均が眠気の判断に使用される。
【００１６】
このように、本実施形態の状態推定装置は最初の２０秒が経過した後は１０秒ごとにＨＦとＬＦを算出でき、対象者が眠気の有無を推定されるまでの待ち時間を最短で２０秒という短い時間に短縮できる。
【００１７】
また、本出願人はＨＦｒ（＝ＨＦ／（ＨＦ＋ＬＦ））とＨＦ＋ＬＦが眠気レベルと高い相関を示すことを発見した。そこで、以下では、ＨＦｒ及びＨＦ＋ＬＦを眠気レベルの指標とし、ＨＦとＬＦからこれらの指標を状態推定装置が算出するものとする。
【００１８】
＜用語について＞
対象者とは状態が推定される者をいい、この状態は対象者の様子に関するものである。例えば、生理的な状態であり、具体的には眠気、ストレス、疲れなどに関する状態が挙げられる。
【００１９】
状態は多段階に評価されてよく、多段階の状態を状態レベルという。本実施形態では眠気レベルという用語で説明する。
【００２０】
心拍に関する信号とは、心拍そのものである必要はなく、心拍に相当する又は心拍に変換可能な信号を含む。心拍に関する信号の測定方法は限定されない。
【００２１】
＜システム構成例＞
図４は、状態推定装置が利用されるシーンの一例を示す図である。図４（ａ）は単体型の状態推定装置の一例を示している。図４（ａ）において状態推定装置はナビゲーション装置１０の機能の一部として搭載されている。ナビゲーション装置１０には有線又は無線でＲＲＩセンサ１１が接続されており、ＲＲＩセンサ１１が運転者の身体（図４では手首）に装着される。ナビゲーション装置１０はＲＲＩ信号を解析してＨＦｒとＨＦ＋ＬＦを算出し、これらと閾値を比較して眠気の有無又は眠気のレベルを推定する。眠気があると判断される場合、運転者が眠くなっていると推定されるので、ナビゲーション装置１０は運転者を覚醒させる制御を行う。例えば、スピーカ３１から音楽を出力したり、運転者の嗜好が強い分野のニュースを出力したりする。また、アロマを噴出したり、ステアリングホイール３３を振動させたり、パワーシート３４を駆動したりする。
【００２２】
なお、ナビゲーション装置１０とは、車両の周辺の道路地図をディスプレイに表示すると共に、出発地（第１の地点）から目的地（第２の地点）までの経路を案内する機能等を有する装置である。このような機能の他、音楽や映像を再生したり、テレビ/ラジオを受信したりする機能を有している場合がある。ナビゲーション装置１０は、ナビゲーションに専用の装置として用意される場合と、汎用的な装置にナビゲーションの機能が搭載される場合がある。いずれのタイプの装置においても車両に固定される場合と、車両に脱着可能な場合がある。
【００２３】
状態推定装置はクライアントサーバ型でも実現できる。クライアントサーバ型の状態推定装置を状態推定システム１００と称する。図４（ｂ）はクライアントサーバ型の状態推定システム１００の一例を示している。車両７にはナビゲーション装置１０が搭載されており、ナビゲーション装置１０がサーバ３０と通信する。図４（ａ）と同様にナビゲーション装置１０にはＲＲＩセンサ１１が接続されており、ＲＲＩセンサ１１が検出したＲＲＩ信号（ＲＲＩ信号に基づく何らかの算出結果を送信してもよい）をサーバ３０に送信する。サーバ３０はＲＲＩ信号からＨＦｒとＨＦ＋ＬＦを算出し眠気の有無を判断して、眠気の有無を車両７に送信する。車両７は眠気があると判断されると運転者を覚醒させる制御を行う。
【００２４】
このように、眠ってしまった場合に不都合が多い車両７の運転者の眠気を推定することで適切な制御を行うことができる。一方、図４のような車両７の運転に関する利用シーンは一例に過ぎず、装置の操作、単調作業、会議の出席中、又はデスクワークなどの場合に、状態推定装置が眠気の有無を判断して覚醒のための制御を行うことができる。車両７のようにナビゲーション装置１０を設置する空間的な余裕がない場合、スマートフォンやウェアラブルデバイスなどの携帯端末が利用されればよい。この場合、携帯端末にはＲＲＩセンサ１１が接続され、ナビゲーション装置１０が車載された場合と同様に眠気の有無を判断する。携帯端末が用いられる場合も単体型又はクライアントサーバ型のいずれが採用されてもよい。また、クライアントサーバ型の場合に、ＲＲＩ信号をサーバ３０に送信するかＲＲＩ信号から算出された算出結果をサーバ３０に送信するかは、携帯端末の処理負荷及び通信速度等を考慮して決定される。なお、いうまでもなく携帯端末がナビゲーション装置として利用される場合がある。
【００２５】
＜システム構成例＞
図５は、単体型の状態推定装置２０の機能をブロック状に示す機能ブロック図の一例である。状態推定装置２０が車載される場合、状態推定装置２０は例えばナビゲーション装置１０（車載装置）である。状態推定装置２０は情報処理装置の機能を有しており、情報処理装置の公知のハードウェア構成を有している。すなわち、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、タッチパネル・ハードキー等の入力部、ディスプレイに画面を表示するディスプレイＩ／Ｆ、通信装置、及び、ＵＳＢ Ｉ／Ｆなどの周辺機器と接続するためＩ／Ｆ等を有している。
【００２６】
図５に各ブロックとして示す機能は、状態推定装置２０が有するハードウェアリソースのいずれかが、ＨＤＤからＲＡＭに展開されたプログラムに従ったＣＰＵからの命令により動作することで実現される機能又は手段である。状態推定装置２０が実行するプログラムは、プログラム配信用のサーバから配信されるか又は記憶媒体に記憶された状態で配布される。
【００２７】
状態推定装置２０は、センサＩ/Ｆ１２、ＲＲＩ信号取得部１３、周波数解析部１４、指標算出部１５、ウィンドウ設定部１６、及び、覚醒制御部１７を有している。
【００２８】
センサＩ/Ｆ１２はＲＲＩセンサ１１と接続されている。ＲＲＩセンサ１１は、心拍の変動時系列データであるＲＲＩ信号を検出するセンサであり、一般に心電図を検出するセンサである。被験者の心電図を直接、検出する場合、ＲＲＩセンサ１１は胸部に密着された電極を有し、心臓が収縮する時に心臓内に起こる電気の分布の変化によって引き起こされる体表面の電位を検出する。ＲＲＩ信号の一例を図７に示す。
【００２９】
運転者にＲＲＩセンサ１１が装着されることを考慮するとＲＲＩセンサは装着が容易であることが好ましい。例えば、ＲＲＩセンサ１１は心拍の検出センサで代用することができる。心電図を検出するＲＲＩセンサと比べて心拍の検出センサは被験者が装着しやすい。心拍を検出する形態のＲＲＩセンサ１１としては指先の細動脈から心拍を検出する指尖容積脈波センサがある。このＲＲＩセンサ１１の場合、指先にＲＲＩセンサ１１が装着できるため被験者の煩わしさを低減できる。指先に限らず手首に装着されて脈波を検出するＲＲＩセンサ１１も知られており、このＲＲＩセンサ１１の場合、リストバンド状（腕時計状）のＲＲＩセンサ１１を運転者が装着する。この場合も被験者の煩わしさを低減できる。
【００３０】
ＲＲＩセンサ１１の他の形態として、被験者が着座する席に配置されるシート形状のものもある。このようにＲＲＩセンサ１１は運転者のＲＲＩ信号を検出できればどのような形態であってもよい。すなわちＲＲＩセンサ１１は心電図のＲ波とＲ波の間隔に相当する信号を検出できるセンサであればよい。
【００３１】
センサＩ/Ｆ１２はＲＲＩセンサ１１からデータを取得するインタフェースである。例えば、時系列にＲＲＩセンサ１１から送信される電気信号を所定のサンプリング周期で取得する。電気信号がアナログ信号の場合はＡ/Ｄ変換を行う。
【００３２】
ＲＲＩ信号取得部１３は、センサＩ/Ｆ１２が取得した電気信号からＲＲＩ信号を取得する。すなわち、電気信号のピーク（Ｒ波）を検出し、時間に対しＲ波とＲ波の間隔を対応付けることでＲＲＩ信号を生成する。
【００３３】
ウィンドウ設定部１６は、ＲＲＩセンサ１１が電気信号の測定を開始したことを示す測定開始信号をセンサＩ/Ｆ１２から取得し、ＲＲＩ信号に対するウィンドウｗの設定を開始する。図３にて説明したように、２０秒のウィンドウｗを１０秒ごとに設定する。また、ウィンドウ設定部１６は、ウィンドウｗのサイズの半分の時間が経過すると（すなわち、１０秒ごと）解析指示を周波数解析部１４に送出する。
【００３４】
周波数解析部１４は、２０秒間のＲＲＩ信号にＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を施して周波数分布スペクトルを生成する。フーリエ変換とは、信号を正弦波の重ねあわせで表現する手法である。ある周波数の正弦波がどのくらい信号に含まれているかを検出できる。ＲＲＩ信号から得られる周波数分布スペクトルを図８に示す。
【００３５】
指標算出部１５は、周波数分布スペクトルからＨＦとＬＦを算出し、眠気の指標となる上記のＨＦｒとＨＦ＋ＬＦを算出する。詳細は後述されるが、指標算出部１５は経過時間分のＨＦｒとＨＦ＋ＬＦの移動平均を算出する。
【００３６】
覚醒制御部１７は、指標算出部１５が算出したＨＦｒとＨＦ＋ＬＦと閾値を比較して、音声出力、アロマ噴出、ステアリングホイールの振動制御、及び、パワーシートの駆動制御の少なくとも１つ以上を行う。例えば、以下のような制御を行う。
・スピーカ３１から注意喚起する音、又は、運転者の嗜好するニュースを出力する
・アロマ噴出器３２から覚醒作用があるアロマを噴出する
・ステアリングホイール３３を振動させる
・パワーシート３４を前後に駆動したりリクラインニング角度を大小に変化させたりする
適宜、複数の制御を組み合わせてもよいし、運転者がどのような覚醒制御を行うかを設定しておいてもよい。
【００３７】
図６は、クライアントサーバ型の状態推定システム１００の機能をブロック状に示す機能ブロック図の一例である。図６の説明では、主に図５との相違を説明する。図６ではナビゲーション装置１０がセンサＩ/Ｆ１２，ＲＲＩ信号取得部１３、信号送信部１８、ウィンドウ設定部１６、指標受信部１９、及び、覚醒制御部１７を有し、サーバ３０が信号受信部２１、周波数解析部１４、指標算出部１５、及び、指標送信部２２を有している。
【００３８】
まず、ナビゲーション装置１０のウィンドウ設定部１６は最後に生成したウィンドウｗに対応する２０秒が経過するごとに信号送信部１８に送信指示を出力する。送信指示は２０秒分のＲＲＩ信号をサーバに送信させる信号である。したがって、送信指示は１０秒ごとに出力される。
【００３９】
信号送信部１８は送信指示にしたがってＲＲＩ信号をサーバ３０に送信する。指標受信部１９はサーバ３０からＨＦｒとＨＦ＋ＬＦを受信する。これにより図５と同様にナビゲーション装置１０は眠気の有無を判断し覚醒制御を行うことができる。
【００４０】
サーバ３０の信号受信部２１はＲＲＩ信号を受信し、周波数解析部１４に送出する。周波数解析部１４は周波数分布スペクトルを生成し、指標算出部１５は眠気の有無の判断に用いられる指標となるＨＦｒとＨＦ＋ＬＦを算出して指標送信部２２に出力する。指標送信部２２はＨＦｒとＨＦ＋ＬＦをナビゲーション装置１０に送信する。
【００４１】
このように、通信による遅延が生じるとしてもクライアントサーバ型の状態推定システム１００でもほぼリアルタイムに眠気の有無を判断できる。なお、ナビゲーション装置１０が周波数解析まで行って周波数分布スペクトルをサーバ３０に送信してもよい。あるいは、ナビゲーション装置１０はセンサＩ/Ｆ１２が取得した電気信号をサーバ３０に送信してもよい。ナビゲーション装置１０とサーバ３０がどのように処理を分担するかはそれぞれの処理負荷を考慮して決定される。
【００４２】
＜ＲＲＩ信号について＞
図７はＲＲＩ信号について説明する図の一例である。図７（ａ）はＲＲＩセンサ１１が検出する電気信号（心電図）を模式的に示す。電気信号には、Ｒ波のピークを有するＱＲＳ波が観測される。ＱＲＳ波は、心室全体を急速に興奮させるときに発生するものとされる。また、その前方のＰ波は、洞房結節に興奮が発生し、心房が収縮したときの波とされる。更に、ＱＲＳ波の後方に現れるＴ波は、心室の興奮か回復するときに発生する波とされる。
【００４３】
図７（ｂ）に示すように、電気信号には拍動に応じてＲ波が繰り返し現れる。安静時には心臓がゆっくり拍動するのでＲ波とＲ波の間隔が長くなり、興奮時には心臓が速く拍動するのでＲ波とＲ波の間隔が短くなる。
【００４４】
図７（ｃ）はＲＲＩ信号の一例を示す。図７（ｂ）のＲ波とＲ波の間隔を１つの点として時間に対しこの点が描画されている。図７（ｃ）の横軸の時間は図７（ｂ）の横軸の時間と同じである。Ｒ波とＲ波の間隔は一定でないので図７（ｂ）から生成された生のＲＲＩ信号はサンプル点が等間隔ではない。したがって、そのままでは信号処理するには好ましくない。そこで、ＲＲＩ信号取得部１３は、ＲＲＩ信号を等しい時間間隔のデータに変換する。このため、ＲＲＩ信号取得部１３は、生のＲＲＩ信号に線形補間又はスプライン補間を施し、連続したデータに変換する。そして、例えば、０．５秒や１秒などの等間隔で再サンプリングすることでＲＲＩ信号を生成する。
【００４５】
＜ＨＦとＬＦの算出＞
図８はＲＲＩ信号にＦＦＴが施されて得られた周波数分布スペクトルの一例を示す。横軸は周波数〔Ｈｚ〕であり、縦軸はパワー〔msec２/Hz〕である。ＨＦはこのうち高い周波数成分をいい心拍揺らぎ高周波成分と称される。ＬＦは低い周波数成分をいい心拍揺らぎ低周波成分と称される。ＨＦ、ＬＦそれぞれの範囲に決まった定義がない。本実施形態では一例として以下のように定義する。
ＨＦ：周波数０．１５〜０．４０〔Ｈｚ〕
ＬＦ：周波数０．０４〜０．１５〔Ｈｚ〕
具体的にはこれらの範囲で周波数分布スペクトルを積分することで、ＨＦ，ＬＦが得られる。ＬＦは交感神経の緊張度の度合いを表しており、ＬＦが大きいほど緊張度が増していることとなる。一方、ＨＦは副交感神経の緊張度の度合いを表しており、ＨＦが大きいほどリラックスしていることを意味する。
【００４６】
＜ウィンドウの設定と移動平均＞
図９は、ＲＲＩ信号に設定されるウィンドウｗとＨＦ及びＬＦの移動平均の算出方法を説明する図である。２０秒のウィンドウｗが１０秒ずつ重なっているので所定時間として５分間では３０個のウィンドウｗ１〜ｗ３０が設定される。したがって、２０秒経過後は１０秒ごとに１ウィンドウ分のＲＲＩ信号が得られる。なお、この５分間は従来技術においてＨＦとＬＦが算出される時間である。
【００４７】
周波数解析部１４は各ウィンドウｗのＲＲＩ信号にＦＦＴを施して周波数分布スペクトルを生成する。そして、指標算出部１５は各周波数分布スペクトルからＨＦとＬＦを算出するが、２０秒分のＲＲＩ信号から算出されたＨＦとＬＦはばらつくおそれがある。そこで、指標算出部１５は経過時間分のＨＦ、経過時間分のＬＦのそれぞれ移動平均を算出する。すなわち、以下のように移動平均を算出する。
・ウィンドウｗ１のＨＦとＬＦをそのまま指標（ＨＦｒとＨＦ＋ＬＦ）の算出に使用する。
・ウィンドウｗ２のＨＦとＬＦが算出されると、ウィンドウｗ１、ｗ２のＨＦとＬＦの平均が指標の算出に使用される。
・ウィンドウｗ３のＨＦとＬＦが算出されると、ウィンドウｗ１〜ｗ３のＨＦとＬＦの平均が指標の算出に使用される。
・ウィンドウｗ４のＨＦとＬＦが算出されると、ウィンドウｗ１〜ｗ４のＨＦとＬＦの平均が指標の算出に使用される。
【００４８】
…（繰り返し）…
・ウィンドウｗ３０のＨＦとＬＦが算出されると、ウィンドウｗ１〜ｗ３０のＨＦとＬＦの平均が指標の算出に使用される。
【００４９】
こうすることで、１つのウィンドウｗが２０秒という短い時間でも、ＨＦとＬＦに含まれる誤差を低減できる。
【００５０】
なお、眠気の判断の指標は移動平均として算出されたＨＦとＬＦから以下のように算出される。
指標１：ＨＦｒ＝ＨＦ/（ＨＦ＋ＬＦ）
指標２：ＨＦ＋ＬＦ
すなわち、指標２はＨＦとＬＦの和であり、指標１は和に対する高周波成分の比である。
【００５１】
＜５分（所定時間）経過後のＨＦとＬＦの算出＞
所定時間として５分経過後は、指標算出部１５はウィンドウｗの数を増やさず各ウィンドウｗから算出されたＨＦとＬＦの移動平均を指標の算出に使用する。
【００５２】
図１０は、５分経過後のウィンドウｗを説明する図である。５分が経過すると十分な数のウィンドウｗが生成されているので、ウィンドウｗの数は３０個のままで誤差を低減するには十分である。ウィンドウ設定部１６は、測定開始から５分が経過すると、最も古いウィンドウｗを削除し、現在時刻を始点とするウィンドウｗを１つ作成する。
【００５３】
例えば、５分経過時には、ウィンドウｗ１が削除され、ウィンドウｗ１´が作成される。こうすることで、ウィンドウの数を３０個に維持したまま、各ウィンドウｗに対応するＲＲＩ信号を決定できる。
【００５４】
＜ウィンドウの設定により取得されたＨＦ，ＬＦのデータ例＞
図１１は、本実施形態の状態推定装置２０が取得したＨＦとＬＦの一例を示すグラフである。図１１の横軸は時間〔分〕、縦軸はＨＦ，ＬＦのパワー〔msec２/Hz〕である。上記のように測定開始から５分経過前と５分経過後で、ＨＦとＬＦの算出方法が異なるが、５分経過時のＨＦとＬＦに不連続性などの影響は見られない。
【００５５】
＜ＨＦｒ、ＨＦ＋ＬＦを用いた眠気判断＞
図１２は、ＨＦ及びとＨＦ＋ＬＦと、自己申告の眠気レベルの対応を説明する図の一例である。なお、実験は１６人の被験者に対して行われたが、図１２はそのうちの一人の実験結果を示す。
【００５６】
図１２（ａ）は時間に対するＨＦｒのグラフとＨＦ＋ＬＦのグラフを示す。図１２（ｂ）は被験者が自己申告した眠気レベルのグラフ２０１を示す。図１２（ａ）と自己申告された眠気レベルのグラフ２０１を比較すると、眠気が大きくなるとＨＦｒは低下し、ＨＦ＋ＬＦは増加している。この傾向は、被験者１６人のうち、１５人で確認された。
【００５７】
したがって、ＨＦｒが低下し、ＨＦ＋ＬＦが増加する傾向を確認することで、状態推定装置２０は対象者の眠気が増大したか否かを推定できる。実際にはＨＦｒとＨＦ＋ＬＦをそれぞれ閾値と比較すればよい。
【００５８】
＜従来のＨＦｒ，ＨＦ＋ＬＦの検出方法との比較による検証＞
図１３を用いて、本実施形態のウィンドウｗを用いたＨＦ，ＬＦの検出方法を検証する。図１３では、従来のＨＦｒ，ＨＦ＋ＬＦの検出方法と、本実施形態のウィンドウｗを用いたＨＦｒ，ＨＦ＋ＬＦの検出方法とが比較されている。
【００５９】
図１３（ａ）〜（ｃ）の横軸は時間〔分〕であり、縦軸はパワー〔msec２/Hz〕である。また、横軸の時間は図１３（ａ）〜（ｃ）に対し共通である。
【００６０】
図１３（ａ）は移動平均なしに各ウィンドウｗのＲＲＩ信号から算出されたＨＦｒとＨＦ＋ＬＦを示す。１つのウィンドウｗが２０秒と短いためであると推測されるが、ばらつきが大きいことが確認できる。このため、ＨＦｒ及びＨＦ＋ＬＦの傾向を判断することも困難である。
【００６１】
図１３（ｂ）は５分間のＲＲＩ信号から算出されたＨＦｒとＨＦ＋ＬＦを示す。すなわち、従来の算出方法で算出されたＨＦｒとＨＦ＋ＬＦであり、更にＨＦｒとＨＦ＋ＬＦの５分間の移動平均が算出されている。このため、ばらつきが少なく、ＨＦｒが低下し、ＨＦ＋ＬＦが増加する傾向を確認できる。
【００６２】
図１３（ｃ）は本実施形態のウィンドウｗを用いて算出されたＨＦｒとＨＦ＋ＬＦを示す。本実施形態の有効性を検証するため、時刻ｔ１までのＨＦｒとＨＦ＋ＬＦは意図的に欠損されている。そして時刻ｔ１においてＲＲＩ信号の測定が開始された。したがって、時刻ｔ１から２０秒経過後に１つめのＨＦｒとＨＦ＋ＬＦが算出され、時刻ｔ２（＝ｔ１＋５分）までは１０秒ごとにウィンドウｗの数が増えながら、ＨＦとＬＦの移動平均が算出され、更にＨＦｒとＨＦ＋ＬＦが算出されている。時刻ｔ２以降は、３０個のウィンドウｗのＨＦとＬＦを用いてＨＦとＬＦの移動平均が算出され、更にＨＦｒとＨＦ＋ＬＦが算出されている。
【００６３】
時刻ｔ１〜ｔ２の間のＨＦｒとＨＦ＋ＬＦの傾向を図１３（ｂ）と図１３（ｃ）で比較すると、増減の傾向が同じであることが分かる。これは、本実施形態のウィンドウｗを用いて算出されたＨＦｒとＨＦ＋ＬＦは、ＲＲＩ信号の測定開始から２０秒経過した時点ですでに妥当性があることを意味している。したがって、ＲＲＩ信号の測定開始から２０秒経過した時から状態推定装置２０は眠気の有無を判断可能となる。
【００６４】
更に、時刻ｔ２〜ｔ３の間のＨＦｒとＨＦ＋ＬＦの傾向を図１３（ｂ）と図１３（ｃ）で比較しても、増減の傾向が同じであることが分かる。したがって、本実施形態のウィンドウｗを用いて算出されたＨＦｒとＨＦ＋ＬＦを用いることで、５分経過後も状態推定装置２０は眠気の有無を判断可能である。
【００６５】
＜ＨＦｒとＨＦ＋ＬＦに着目した眠気判断＞
図１２及び図１３にて説明したように、本実施形態によれば、眠気レベルが増大する際はＨＦｒが低下する傾向にあり、ＨＦ＋ＬＦが増大する傾向にある。この知見を利用して眠気の有無を判断することができる。覚醒制御部１７は指標算出部１５からＨＦｒとＨＦ＋ＬＦを取得して閾値と比較して眠気の有無を判断する。
【００６６】
図１４は、ＨＦｒ及びＨＦ＋ＬＦと閾値の関係を説明する図の一例である。ＨＦ＋ＬＦは時刻ｔ４に第１閾値を超えており、ＨＦｒは時刻ｔ５に第２閾値を下回っている。覚醒制御部１７は、ＨＦ＋ＬＦが第１閾値を超えるか、又は、ＨＦｒが第２閾値を下回るか、の少なくとも一方が満たされる場合、運転者に眠気があると判断する。
【００６７】
なお、第１閾値と第２閾値は、自己申告の眠気レベルが一定以上になるＨＦｒ及びＨＦ＋ＬＦとして決定される。運転者がこの眠気レベルを設定してもよい。
【００６８】
また、図１４では眠気の有無だけが判断されているが、ＨＦ＋ＬＦに対する第１閾値が複数個設定され、ＨＦｒに対する第２閾値が複数個設定されれば、覚醒制御部１７は多段階に眠気を判断することができる。
【００６９】
＜動作手順＞
図１５は、状態推定装置２０又は状態推定システム１００が眠気の有無を判断する手順を示すフローチャート図の一例である。図１５の処理は例えば対象者がＲＲＩセンサ１１を装着して眠気の有無の推定が開始されることでスタートする。
【００７０】
まず、ＲＲＩ信号取得部１３はセンサＩ/Ｆ１２を介してＲＲＩセンサ１１から取得した電気信号からＲＲＩ信号の測定を開始する（Ｓ１０）。ＲＲＩ信号はＲ波が検出されるたびにデータ点が１つ増えていく。
【００７１】
次に、ウィンドウ設定部１６はＲＲＩ信号に対するウィンドウｗを設定する（Ｓ２０）。まず、測定開始時にウィンドウｗを１つ設定する。
【００７２】
ウィンドウ設定部１６は最後に設定したウィンドウｗの設定から１０秒が経過したか否かを判断する（Ｓ３０）。次のウィンドウｗの設定と、指標の算出のためである。
【００７３】
ウィンドウｗの設定から１０秒が経過するまでは（Ｓ３０のＮｏ）、ＲＲＩ信号の取得が継続される。
【００７４】
ウィンドウｗの設定から１０秒が経過した場合（Ｓ３０のＹｅｓ）、ウィンドウ設定部１６は次のウィンドウｗを設定する（Ｓ４０）。
【００７５】
次に、ウィンドウ設定部１６は設定から２０秒が経過したウィンドウｗがあるか否かを判断する（Ｓ５０）。１つ目のウィンドウｗを除きステップＳ３０で１０秒が経過したと判断された場合は、２０秒が経過したと判断されるので、測定開始から２０秒が経過するとステップＳ５０はＹｅｓと判断される。
【００７６】
設定から２０秒が経過したウィンドウｗがない場合（Ｓ５０のＮｏ）、処理はステップＳ３０に戻る。
【００７７】
設定から２０秒が経過したウィンドウｗがある場合（Ｓ５０のＹｅｓ）、周波数解析部１４が各ウィンドウｗのＲＲＩ信号から周波数分布スペクトルを算出する（Ｓ６０）。なお、ＲＲＩ信号取得部１３は適宜、２０秒間のＲＲＩ信号を補間しデータ間隔を等間隔にする。このデータ間隔はＲＲＩ信号の揺らぎ周波数0.05Hz~0.4Hz（周期2.5秒〜20秒）に対して十分小さい値で、かつ、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）に好ましい値である。本実施形態では、例えばデータ間隔を２５．６〔ms〕に揃える。
【００７８】
次に、指標算出部１５は各ウィンドウｗから求められた各周波数分布スペクトルからＨＦ，ＬＦを算出する（Ｓ７０）。
【００７９】
そして、指標算出部１５は過去経過分のＨＦ，ＬＦの移動平均をそれぞれ算出する（Ｓ８０）。周波数分布スペクトルが１０秒ごとに得られるので、１０秒ごとに過去３００秒間のＨＦ、ＬＦの移動平均を算出する。３００秒としたのは従来から採用されている時間だからであり、３００秒に限るものではない。したがって、測定開始してから設定された全てのウィンドウｗから算出されたＨＦ，ＬＦの移動平均が算出される。
【００８０】
次に、指標算出部１５はＨＦ，ＬＦからＨＦｒ，ＨＦ＋ＬＦを算出する（Ｓ９０）。指標算出部１５は、ＨＦ、ＬＦを平均が０、分散が１になるように正規化してもよい。
【００８１】
そして、覚醒制御部１７はＨＦ＋ＬＦが第１閾値を超え、かつ、ＨＦｒが第２閾値を下回ったかどうかを判断する（Ｓ１００）。
【００８２】
ステップＳ１００の判断がＹｅｓの場合、覚醒制御部１７は覚醒を促す制御を行う（Ｓ１１０）。すなわち、スピーカ３１から音声出力、アロマの噴出、ステアリングホイール３３の振動、又は、パワーシート３４の制御の１つ以上を行う。
【００８３】
次に、ウィンドウ設定部１６は測定開始から５分以上が経過したか否かを判断する（Ｓ１２０）。
【００８４】
５分が経過するまでは（Ｓ１２０のＮｏ）、処理はステップＳ３０に戻りウィンドウｗの追加とＨＦ，ＬＦの算出が行われる。
【００８５】
５分が経過した場合（Ｓ１２０のＹｅｓ）、処理はステップＳ１３０に進む。
【００８６】
ステップＳ１３０では最後のウィンドウｗの設定から１０秒が経過したか否かをウィンドウ設定部１６が判断する（Ｓ１３０）。
【００８７】
ステップＳ１３０の判断がＹｅｓの場合、ウィンドウ設定部１６は最も古いウィンドウｗを削除し新しいウィンドウｗを設定する（Ｓ１４０）。例えば５分経過時の最も古いウィンドウｗは最初に設定したウィンドウｗ１であり、以降は１０秒経過ごとに古いものから順に削除される。また、ウィンドウ設定部１６は１０秒経過時の現在時刻を始点とする２０秒のサイズのウィンドウｗを設定する。この後、処理はステップＳ６０に進み、ＨＦ，ＬＦの算出等が行われる。
【００８８】
＜ウィンドウとその重なりについて＞
本実施形態では１つのウィンドウｗのサイズを２０秒としたため、ＲＲＩ信号の測定開始から最低２０秒が経過しないと眠気の有無が判断されない。したがって、ウィンドウｗのサイズをより短くすれば、対象者の待ち時間を更に短縮できる。
【００８９】
１つのウィンドウｗのサイズを２０秒としたのは、ＨＦとＬＦの定義範囲の周波数分布スペクトルがある程度の精度で算出されるために２０秒程度は必要とされているためである。すなわち、対象者の緊張とリラックスが自律神経に作用して、これらが反映されたＨＦとＬＦを検出するには少なくとも２０秒程度は必要であると言われている。しかしながら、２０秒は絶対的な下限ではなく、５〜１５秒など短い時間のＲＲＩ信号からもＨＦとＬＦが算出されることは可能である。
【００９０】
本実施形態では少なくとも５分未満（所定時間）のウィンドウｗが設定されることで従来よりも早期に眠気の有無を推定できる。また、より好ましくは４分、３分、２分又は１分程度のウィンドウｗが設定されることで従来よりも早期に眠気の有無を推定でき、更に、自律神経の状態が反映されたＨＦとＬＦを算出可能である。そして、更に好ましくは約２０秒又はそれ以下のウィンドウｗが設定されることで対象者が待ち時間を意識しないほど早期に眠気の有無を推定できる。
【００９１】
なお、本実施形態ではＲＲＩ信号を実測する例を説明しているが、ＲＲＩ信号を外挿する技術を使用してもよい。状態推定装置２０は例えば５〜１５秒のＲＲＩ信号からより長い時間のＲＲＩ信号を外挿することで、２０秒以上のＲＲＩ信号を生成してもよい。
【００９２】
次に、本実施形態では、ウィンドウｗを１０秒ずつ重ねているが、各ウィンドウの重なり量は１０秒である必要はない。図１６を用いて説明する。
【００９３】
図１６はウィンドウｗの重なり量を説明する図である。図１６（ａ）ではウィンドウ同士が全く重なっておらず、図１６（ｂ）では５秒重なっており、図１６（ｃ）では１０秒重なっており、図１６（ｄ）では１５秒重なっている。図から明らかなように、図１６（ａ）では２０秒に１回、ＨＦとＬＦが算出され、図１６（ｂ）では１５秒に１回、ＨＦとＬＦが算出され、図１６（ｃ）では１０秒に１回、ＨＦとＬＦが算出され、図１６（ｄ）では５秒に１回、ＨＦとＬＦが算出される。
【００９４】
したがって、単位時間に多くのＨＦとＬＦを算出するには重なり量が多い方が有利である。重なり量が多いほど対象者の眠気の有無を高頻度に推定できる。重なり量が多いと、隣接したウィンドウｗで測定されるＲＲＩ信号の大部分が共通するので（例えば、１５秒重なっていると１５秒分のＲＲＩ信号が共通になる）、別のウィンドウｗを設定する意味合いが薄れてしまうという側面がある。しかし、重なり量が多いと大部分が共通したＲＲＩ信号に対し再度、ＨＦとＬＦが算出されるので、突発値などが生じにくくなり信頼性が増すと言える。
【００９５】
このように、重なり量は多い方が好ましいが、眠気の有無をそれほど高頻度に算出する必要性が高いとは限らない。したがって、状態推定装置２０の処理負荷を考慮のうえ適切な重なり量が設計される。また、重なり量が全くないウィンドウｗが設定されることを除外する意図はなく、図１６（ａ）のようにウィンドウｗが設定されてもよいし、又は、ウィンドウｗとウィンドウｗの間に間隔が設定されてもよい。
【００９６】
<<重なり時間の時間的な変更>>
図１７に示すように、ウィンドウｗの重なり量を時間と共に変更してもよい。図１７はＲＲＩ信号の測定開始時に徐々にサイズが変更される各ウィンドウｗを示す。図１７では以下のようにウィンドウが設定されている。
ウィンドウｗ１  ：測定開始時に設定
ウィンドウｗ２  ：ウィンドウｗ１の設定後、１秒経過後
ウィンドウｗ３  ：ウィンドウｗ２の設定後、２秒経過後
ウィンドウｗ４  ：ウィンドウｗ３の設定後、３秒経過後
…（繰り返し）…
ウィンドウｗ９  ：ウィンドウｗ８の設定後、８秒経過後
ウィンドウｗ１０：ウィンドウｗ９の設定後、９秒経過後
ウィンドウｗ１１：ウィンドウｗ１０の設定後、１０秒経過後
ウィンドウｗ１２：ウィンドウｗ１１の設定後、１０秒経過後
（以下、同じ）
すなわち、ＲＲＩ信号の測定開始から１秒ずつ重なり量が少なくなるウィンドウｗがＴ時間の経過ごとに設定されている。Ｔ時間はウィンドウの設定ごとに１秒（ΔＴ）ずつ大きくなり、１０秒が上限である。この１０秒は測定開始から５分経過以降の、ウィンドウｗの設定周期である。
【００９７】
Ｔ時間＝Ｔ時間＋ΔＴ  ただし、Ｔ時間≦１０秒  ΔＴ＝１
すなわち、ウィンドウｗが設定されるタイミングがウィンドウｗの設定ごとに１秒ずつ遅くなり、ウィンドウｗが設定されるタイミングが設定から１０秒になると以降は１０秒ごとにウィンドウｗが設定される。
【００９８】
このようなウィンドウｗの設定方法は、ＲＲＩ信号の測定開始時には短い周期でＨＦとＬＦの算出を可能にし、移動平均の母数も多くなるため、測定開始時の眠気の判断が安定しやすくなる。ある程度時間が経過するとＨＦとＬＦの算出周期が一定（１０秒）になるので、状態推定装置２０の処理負荷を抑制できる。
【００９９】
＜まとめ＞
以上説明したように、本実施形態の状態推定装置２０又は状態推定システム１００は、例えば２０秒という短い時間のウィンドウｗをＲＲＩ信号に設定することで、ＲＲＩ信号の測定開始から２０秒が経過すると眠気の有無を推定可能になる。したがって、対象者が眠気の有無を推定されるまでの待ち時間を最短でウィンドウｗのサイズ（２０秒）に短縮できる。また、ウィンドウｗのサイズが短いことでＨＦｒとＨＦ＋ＬＦがばらつくことを、移動平均を算出することで抑制できる。
【０１００】
＜その他の適用例＞
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【０１０１】
例えば、本実施形態の状態推定装置２０は人の生理的な状態（眠気）を推定したが、ＲＲＩ信号を検出可能な動物の生理的の状態を推定することも可能である。この場合、動物のＲＲＩ信号に対応するためＨＦやＬＦの定義範囲が適宜、決定される。
【０１０２】
また、本実施形態では状態推定装置２０は人の生理的な状態の一例として眠気を推定したが、眠気以外の生理的な状態レベルとしてストレスレベル、疲れレベルなどを推定してもよい。この場合、教師信号にストレスレベル又は疲れレベルが用いられる。
【０１０３】
また、本実施形態では、状態推定装置２０の利用シーンとして車両７の運転者の眠気の有無が判断されているが、携帯端末とＲＲＩセンサがあれば多くの利用シーンが考えられる。
【０１０４】
また、本実施形態ではウィンドウｗのサイズが例えば２０秒で一定であるが、ＲＲＩ信号の測定中にウィンドウｗのサイズを変更してもよい。例えば、測定開始直後は２０秒として、５分程度経過すると３０秒〜１分などのようにウィンドウ設定部１６がウィンドウｗのサイズを長くする。この際、徐々にウィンドウｗのサイズを長くすることも有効である。
【０１０５】
また、図５，図６などの構成例は、状態推定装置２０、及び状態推定システム１００による処理の理解を容易にするために、主な機能に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって本願発明が制限されることはない。状態推定装置２０、及び状態推定システム１００の処理は、処理内容に応じて更に多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割することもできる。
【０１０６】
なお、センサＩ/Ｆ１２はインタフェースの一例であり、ＲＲＩ信号取得部１３はＲＲＩ取得手段の一例であり、ウィンドウ設定部１６は時間設定手段の一例であり、周波数解析部１４は周波数成分検出手段の一例であり、指標算出部１５は算出手段の一例であり、覚醒制御部１７は状態推定手段の一例である。ナビゲーション装置１０は第一の情報処理装置の一例であり、サーバ３０は第二の情報処理装置の一例である。
【符号の説明】
【０１０７】
１０      ナビゲーション装置
１１      ＲＲＩセンサ
１３      ＲＲＩ信号取得部
１４      周波数解析部
１５      指標算出部
１６      ウィンドウ設定部
１７      覚醒制御部
２０      状態推定装置
１００    状態推定システム
【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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【図１６】
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【図１７】
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