(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の生体状態を推定する装置であって、
前記被検者の生体計測特徴量を取得する生体計測特徴量取得部と、
前記生体計測特徴量を正規化して正規化生体計測特徴量を算出する生体計測特徴量正規化部と、
前記正規化生体計測特徴量に基づいて推定される前記被検者の生体状態を決定する推定生体状態決定部とを含み、
前記生体計測特徴量正規化部が、前記被検者の過去の生体計測特徴量の群又は生体計測特徴量の決定に用いられる計測データの群を記憶するデータ記憶部と、設定された時間範囲内の前記記憶された過去の生体計測特徴量の群又は計測データの群を用いて前記生体計測特徴量の正規化の演算に用いる統計値を算出する正規化用統計値算出部と、前記統計値を用いて前記生体計測特徴量から正規化生体計測特徴量を算出する正規化生体計測特徴量算出部とを含み、
前記正規化用統計値算出部に於いて、前記統計値の算出に用いられる前記記憶された過去の生体計測特徴量の群又は計測データの群の時間範囲の幅の設定に於いて、前記過去の生体計測特徴量の変化が大きい時間帯に於ける前記時間範囲の幅が、前記過去の生体計測特徴量の変化が小さい時間帯に於ける前記時間範囲の幅よりも短く設定される装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の心理的な又は生理的な状態（以下、本明細書に於いて、「生体状態」と称する。）を推定する装置に係り、より詳細には、前記の如き生体状態を生体計測によって推定する装置に係る。
【背景技術】
【０００２】
人の脳や神経の活動により生じる種々の感情や意識に関わる心理的な又は生理的な状態（生体状態）、例えば、集中、ストレス、緊張、安静、覚醒、眠気、睡眠などの状態は、生体に於ける物理的な状態、例えば、心拍、呼吸、体温、皮膚電位、瞬き、血圧、血流量、血中酸素濃度（光の透過率）、脳波等にも反映される。そこで、近年、上記の如き人の生体状態の検出又は推定の技術の分野に於いて、圧力、電位、電流又は光計測などの物理的な計測によって得られる、上記の如き物理的な状態の計測値又はその特徴（計測値の周波数特性、波形特性など）を用いて、上記の如き生体状態を推定する試みが為されている。かかる生体の物理的な計測値又はその特徴の指標値（以下、総じて、「生体計測特徴量」と称する。）による生体状態の推定の場合、典型的には、まず、生体状態が分かった状態で得られた生体計測特徴量の多数のデータが収集され、統計的な分析方法を用いて、生体状態と相関の高い生体計測特徴量の探索と、その相関の高い生体計測特徴量と生体状態との相関関係又は対応関係の決定が為される。そして、実際の生体状態の推定に於いては、被検者に於ける計測値から得られた（生体状態との相関の高い）生体計測特徴量を変数パラメータとして参照して、前記の予め得られた生体計測特徴量と生体状態の相関関係を用いて、そのときの生体計測特徴量に対応する生体状態がそのときの生体状態であると推定されることとなる（以下、特に断らない限り、「生体計測特徴量」というときには、生体状態と相関の高い生体計測特徴量を指すものとする。）。
【０００３】
上記の如き生体計測特徴量による生体状態の推定に於いて、特に問題となるのは、生体計測特徴量と生体状態との相関関係が個人差や個人内差（日内変動や季節変動など）によって変化してしまうことが多いという点である。即ち、或る状況下にて収集された生体計測特徴量のデータ群を用いて決定された生体計測特徴量と生体状態との相関関係は、他の状況下（別の個人、同一個人の別の時間帯や季節）でそのまま成立しているとは限らず、従って、或る状況下に於ける相関関係を、そのまま、別の状況下に於ける生体状態の推定に利用することは一般には困難である（そのまま利用すると、推定精度の低下、誤推定となり得る。）。そこで、従前より、状況の変化、即ち、個人差や個人内差を考慮して、生体計測特徴量と生体状態との相関関係の決定や実際の生体計測特徴量による生体状態の推定を行う手法が種々提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１に於いては、被検者の心拍データから得られる特徴量（心拍特徴量）の或る時間幅（参照時間幅）に於けるゆらぎから被検者の眠気の程度を推定する装置に於いて、被検者毎に、ゆらぎの算出のための参照時間幅を心拍特徴量の周波数スペクトルを用いて決定し、個体差による推定誤差を抑制する手法が提案されている。また、特許文献２に於いては、車両の運転者の顔面の撮影画像にて検出される目の瞬きの時間の長さに基づいて決定される指標値から運転者の覚醒度（覚醒の程度）を推定する装置に於いて、運転者の概日リズムによる瞬き時間の長さの変動による影響が低減されるように、概日リズムに対応する心拍変動の計測値に基づいて補正された指標値を覚醒度推定に用いることが提案されている。更に、特許文献３に於いて、被検者の健康状態に関わる体重や血圧などの生体計測特徴量から被検者が健常であるか否かを判定する装置であって、過去の生体計測特徴量のデータの発生頻度分布に於いて算定される現在の生体計測特徴量の発生確率の大きさから健常であるか否かの判定を行う場合に、一日を複数の時間帯に区分し、現在の生体計測特徴量の発生確率を、区分された時間帯毎に生成された過去の生体計測特徴量のデータの発生頻度分布を用いて決定し、これにより、判定に於ける、生体計測特徴量と被検者の健康状態との相関関係の一日に於ける時間帯による変動の影響を低減する試みが記載されている。そして、特許文献４には、ユーザが身につけたセンサのデータの統計からユーザの状態が平常であるか否かの閾値判定を行うシステムに於いて、閾値を、予め蓄積されたデータ群を時間区間に分割し、区間毎のデータ群の統計的な処理によって決定する場合に、時間区間の分割に際して、区間毎のデータ群の平均値と分散のばらつきが最も小さくなるように分割の際の時間幅と区間の起点を決定すること（センサデータの統計値の再現性が最も高くなるように、データ群の時間区間分割を実行することに相当する。）が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１３１０６１
【特許文献２】特開２００８−１８６２６３
【特許文献３】特開２０１０−１５２６５８
【特許文献４】特開２０１０−２３８１０５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上記の如き生体計測特徴量と生体状態との相関関係の変動の要因の一つは、生体計測特徴量が、推定又は判定の対象となる生体状態の変化とは別に、被検者の状況（日内変動や季節変動など）によって変動してしまうことである。例えば、上記に列記された心拍、呼吸、その他の物理的に計測可能な状態は、観測の対象となる生体状態の変化によらず、一日の時間帯によって変動することが知られている。そこで、生体計測特徴量と生体状態との相関関係の決定及び実際の推定に於いては、被検者の状況の変化による生体計測特徴量に於ける変化が排除されるように、生体計測特徴量の統計的な正規化が行われ、その正規化された生体計測特徴量（正規化生体計測特徴量）が変数パラメータとして採用される。かかる生体計測特徴量の正規化とは、端的に述べれば、互いに異なる頻度分布にて発生する複数のデータ群（即ち、互いに異なる状況で得られたデータ群）について、それらの発生頻度分布の高さと幅とを揃える処理であり、正規化された生体計測特徴量の算出には、生体計測特徴量の過去データの平均値、標準偏差などの統計値を用いた演算が行われる。そして、かくして算出された或る正規化生体計測特徴量に対しては、被検者の状況によらずに或る一つの生体状態が対応づけられることとなる。（後述の実施形態の例の如く、典型的には、正規化生体計測特徴量は、複数の要素を有するベクトルとして与えられる。その場合、或る一つの正規化生体計測特徴量のベクトルに対して或る一つの生体状態が対応づけられる。）
【０００７】
上記の生体計測特徴量の正規化に関して、正規化演算のための統計値の算出に用いられる生体計測特徴量の過去のデータ群は、理想的には全て同じ状況で検出又は計測されたデータ群から得られることが好ましく、また、そのデータ数は、統計的に有意なデータ数である必要がある。しかしながら、現実的に、例えば、統計的に有意な程度の数のデータを全く同じ状況下で、例えば、或る特定の時刻に於いて、収集することは非常に困難であるので、実際には、或る特定の状況下のためのデータの統計値は、その特定の状況に近い状況で得られたデータ群を用いて算出される。具体的には、或る特定の時刻のデータの正規化のための統計値は、その時刻を含む適当な時間幅で得られたデータ群を用いて算出される。例えば、午前１１時のための統計値は、過去数日間に亘る午前１０時〜午前１２時の範囲のデータを用いて算出される。
【０００８】
この点に関し、或る特定の時刻の生体計測特徴量の正規化のための統計値算出のためのデータ群の時間範囲の幅を広く設定することは、統計値算出に用いられるデータ数が多くなり、統計値の有意性を向上する点で好ましいところ、かかる時間範囲の幅が広過ぎると、演算に含まれるデータ群に、特定の時刻の状況と異なる状況のデータが多く含まれることとなり、精度の低下が惹起される可能性が生ずる。また、実際の被検者に於ける計測に於いて、被検者の状況の変化のし易さは、時刻又は時間帯によって異なるので、或る幅の時間範囲に含まれるデータ群に於ける生体計測特徴量の変化の程度も、時刻又は時間帯によって異なることとなる。例えば、一般には、被検者の状況や生体計測特徴量の変化は、夜間、被検者が就寝していることが多い時間帯では少ないのに対し、日中、被検者が活動していることが多い時間帯では大きくなる。即ち、この場合、日中の時間帯のデータ群には、夜間の時間帯のデータ群に比して、特定の時刻の状況と異なる状況のデータが含まれている可能性が高くなる。従って、正規化のための統計値の算出で用いられるデータ群の時間幅は、被検者の状況や生体計測特徴量の変化のし易さに応じて設定されることが好ましい。上記の知見は、本発明に於いて利用される。
【０００９】
かくして、本発明の一つの課題は、正規化された生体計測特徴量を用いて被検者の生体状態を推定する技術に於いて、生体計測特徴量の正規化のための統計値の算出の際に用いられるデータ群の時間範囲幅を被検者の状況や生体計測特徴量の変化のし易さに応じて設定して、正規化のための統計値に於ける被検者の状況や生体計測特徴量の変化のし易さの影響を抑制することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明によれば、上記の課題は、被検者の生体状態を推定する装置であって、被検者の生体計測特徴量を取得する生体計測特徴量取得部と、生体計測特徴量を正規化して正規化生体計測特徴量を算出する生体計測特徴量正規化部と、かかる正規化生体計測特徴量に基づいて推定される被検者の生体状態を決定する推定生体状態決定部とを含み、生体計測特徴量正規化部が、被検者の過去の生体計測特徴量の群又は生体計測特徴量の決定に用いられる計測データの群を記憶するデータ記憶部と、設定された時間範囲内の記憶された過去の生体計測特徴量の群又は計測データの群を用いて生体計測特徴量の正規化の演算に用いる統計値を算出する正規化用統計値算出部と、かかる統計値を用いて生体計測特徴量から正規化生体計測特徴量を算出する正規化生体計測特徴量算出部とを含み、正規化用統計値算出部に於いて、前記の統計値の算出に用いられる記憶された過去の生体計測特徴量の群又は計測データの群の時間範囲の幅の設定に於いて、過去の生体計測特徴量の変化が大きい時間帯に於ける前記の時間範囲の幅が、過去の生体計測特徴量の変化が小さい時間帯に於ける前記の時間範囲の幅よりも短く設定される装置によって達成される。
【００１１】
上記の構成に於いて、「被検者の生体状態」とは、既に触れた如く、集中、ストレス、緊張、安静、覚醒、眠気、睡眠などの人の脳や神経の活動により生じる種々の感情や意識に関わる心理的な又は生理的な状態であってよく（これらのうちのいずれかであってよい。）、「生体計測特徴量」とは、被検者に於ける心拍、呼吸、体温、皮膚電位、瞬き、血圧、血流量、血中酸素濃度（光の透過率）、脳波等の計測データ又はその周波数特性、波形特性などの特徴を表す指標値であって、生体状態との相関の高いものであり、計測データは、圧力、電位、電流又は光計測などの物理的なセンサを用いて計測される計測値である。また、生体計測特徴量の「正規化」は、本発明の装置に於いては、互いに異なる時間帯の計測データから得られる生体計測特徴量の群に於いて、互いに異なる時間帯の生体計測特徴量の群の間に於ける値の発生頻度分布が互いに実質的に同様となるように生体計測特徴量を補正して、計測の時間帯による生体計測特徴量の変動ができるだけ排除された（生体状態の決定のために用いられる）変数パラメータとなる正規化生体計測特徴量を算出する処理である。
【００１２】
そして、上記の本発明の構成に於いては、上記の生体計測特徴量の正規化に際しては、生体計測特徴量の過去の、設定された時間範囲内のデータを用いて算出された統計値、より具体的には、平均値、標準偏差値又は分散値などが用いられるところ、かかる統計値の算出のために利用するデータの属する時間範囲の幅が、上記の如く、生体計測特徴量の変化の程度の大きさに応じて設定されることとなる。かかる構成によれば、生体計測特徴量の過去データに於ける変化が大きい時間帯、即ち、被検者の状況の変化が大きい時間帯については、正規化のための統計値の演算に於いて用いられる過去データの時間範囲の幅が狭く設定され、これにより、かかる過去データの群に含まれる被検者の状況の変化に起因する変動が小さくなり、計測の時間帯による被検者の状況の変化に起因する統計値に於ける精度の低下の抑制が期待される。一方、生体計測特徴量の過去データに於ける変化が小さい時間帯、即ち、被検者の状況の変化が小さい時間帯については、統計値の演算に於いて用いられる過去データの時間範囲の幅が広く取られることとなるので、判定の対象となる計測時点から時間に於いて離れた時点の過去データを使用する頻度が低減し、これにより、被検者の状況の変化が小さい状態にて、より多くのデータを用いることができ、より統計的に精度の高い統計値を利用することができるようになる。
【００１３】
実施の形態に於いて、正規化のための統計値の演算に於いて用いられる過去データは、正規化される生体計測特徴量の計測データの計測時刻を含む時間範囲の前日以前の同じ時刻を含む時間範囲のデータであってよい。統計値の演算に使用する過去データの数は、統計的に有意な数を満たすべく、過去データを収集する時間範囲の幅に応じて遡る日数が増大されることとなる。その場合、過去データの計測時点が正規化される生体計測特徴量の計測データの計測時刻から離れるほど、被検者の状況が変化している可能性が高くなる。そこで、そのような被検者の状況が変化しているデータの、統計値演算に於ける寄与を低減するために、かかる統計値の算出は、過去データの重みつき総和演算により実行し、その際、過去データの計測時点が正規化される生体計測特徴量の計測データの計測時刻から離れるほど、その過去データの重みが低減されるようになっていてよい。また、統計値の演算に於いて用いられる過去データの時間範囲の幅の設定は、過去のデータに於ける生体計測特徴量の変化を参照して予め適宜決定されてよい。具体的な時間範囲は、一つの態様に於いては、生体計測特徴量の変化の大きさに対応した幅となるように、その起点と終点とを決定することにより設定されてよい。また、別の態様に於いて、統計値演算の際に過去データに付与される重み関数は、典型的には、正規化される生体計測特徴量の計測データの計測時刻から離れるほど小さくなる釣鐘状の関数であるので、時間範囲の幅は、任意に設定された幅の時間範囲内に於いて、重み関数の釣鐘形状の幅の増減により調整されてもよい。即ち、その場合、設定されるべき幅が狭くなるほど、過去データに付与される重み関数の時間方向の幅が小さな値に設定されることとなる。
【発明の効果】
【００１４】
かくして、上記の本発明によれば、被検者の生体状態の推定のための生体計測特徴量の正規化に際して利用される生体計測特徴量の過去データの統計値の算出に於いて、その算出に於いて用いられる過去データの属する時間範囲の幅の広狭が、被検者の状況の変化の程度に応じて適宜設定されることとなる。かかる構成によれば、或る時刻の統計値を与える過去データの群に於いて（特に、状況の変化が激しい時間帯のデータに於いて）、異なる状況下で計測されたデータが含まれる可能性が低減されることとなり、統計値の精度又は信頼性の向上が期待されることとなる。
【００１５】
本発明のその他の目的及び利点は、以下の本発明の好ましい実施形態の説明により明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１（Ａ）は、本発明が適用される被検者の生体状態を推定する装置（生体状態推定装置）の例の一つとして、心拍情報から被検者が集中状態か安静状態かのいずれであるかを推定する装置（集中状態推定装置）の構成をブロック図の形式で表した図である。図１（Ｂ）は、記憶部に逐次的に記憶される、計測時刻と計測された心拍情報から得られた心拍特徴量とのデータを表形式にて示した図である。図１（Ｃ）は、本発明による集中−安静状態推定装置の作動の概要をフローチャートの形式にて示した図である。
【図２】図２は、一日の時刻による心拍特徴量の変動を模式的に表した図である。図中、各プロットが各時刻での心拍特徴量の値であり、太実線が集中状態と安静状態との境界の日内変動であり、細点線は、各時刻での心拍特徴量の発生頻度分布を表している。時間ウィンドウは、心拍特徴量の正規化のための正規化パラメータの算出の際に参照する過去データの取得時間の範囲を示している。
【図３】図３は、心拍特徴量の実測データの例を示している。図中、Ｘは、被検者の歩行などの運動によって心拍の情報が一時的に変化したと推定される点である。時間ウィンドウａ-gは、それぞれ、矢印の時点に於ける正規化パラメータを算出する際に用いられる過去データの時間幅である。
【図４】図４（Ａ）は、心拍特徴量の正規化のための正規化パラメータのために利用される過去データの検索処理から正規化パラメータの算出処理までをフローチャートの形式にて示した図である。図４（Ｂ）は、図４（Ａ）の処理に於けるウィンドウ幅設定処理をフローチャートの形式にて示しており、図４（Ｃ）は、その際に参照されるテーブルを示している。
【図５】図５は、図４（Ａ）の処理に於けるはずれ値の除去処理をフローチャートの形式にて示している。
【図６】図６は、図４（Ａ）の処理に於ける正規化パラメータの算出処理に於いて参照される過去データの保管状況の例と、正規化パラメータの算出時に過去データに付与される重みの大きさの変化が示されている。（Ａ）は、過去数日間の過去データを正規化パラメータの算出処理に用いる例を示しており、（Ｂ）は、前年以前の同日同時刻の過去データを正規化パラメータの算出処理に用いる例を示している。図６（Ａ）に於いて、ハッチングされた領域は、データが存在する領域を示している。
【図７】図７は、心拍特徴量により推定される集中状態の結果の例を示している。比較のため、かかる推定時に於ける脳波のθ波含有率と脳波に基づく判定結果も示されている。
【符号の説明】
【００１７】
１０…携帯通信端末
１２…心拍センサ
２０…ネットワーク
３０…サーバ
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
上記の本発明による被検者の生体状態を推定する装置の構成は、例えば、生体状態の例として、被検者（人間）が一つのことに集中した状態（以下、「集中状態」と称する。）と集中していない状態（以下、「安静状態」と称する。）とのいずれであるかをその被検者の心拍情報から推定する装置（以下、「集中状態推定装置」と称する。）に於いて適用可能である。そこで、以下、本発明の実施形態の一つの例として、心拍情報による被検者の集中状態推定装置について説明する。
【００１９】
人間の集中状態の判定について
人間の脳波のうち、４〜８Ｈｚの帯域は、一般的には、θ波と呼ばれ、眠気を催したときに発生することが知られているところ、更に、人間が、例えば、パソコンの操作や計算などの何らかの一つのことに集中した状態にある場合には、その人間の前頭部から計測される脳波に於いて、Fmθ波と呼ばれる特徴的な成分も発生することが知られている。従って、人間が集中した状態にあるか否か（集中した状態にあるか又は集中せずにリラックス又は安静にしているかの状態にあるか）は、脳波中のθ波パワー又は含有率（以下、単に「θ波量」と称する。）を参照することにより判定可能である。また、人間が集中状態にあるか否かは、脳波の他に、心拍、呼吸、皮膚電位又はその他の物理的に簡易に計測可能な生理指標にも反映される。そこで、脳波による判定ではなく、上記の如き簡易に計測可能な生理指標を用いて、人間が集中状態にあるか否かを推定することが試みられている。例えば、心拍情報を用いた人間が集中状態にあるか否かの推定に於いては（他の簡易に計測可能な生理指標の場合も同様である。）、まず、複数の被検者に集中するタスクと安静するタスクを統制された条件下にて実行させながら、被検者の心拍と脳波の計測が実行される。その後、例えば、２次判別分析等を統計分析の手法を用いて、脳波中のθ波量に基づいて決定される被検者の状態（ここでは、集中状態にあるか安静状態にあるかのいずれか）を正解値として参照して、心拍の計測値に於いて被検者の状態と相関の高いｎ個（ｎは、１以上の整数）の心拍特徴量（生体計測特徴量）が探索される。そして、これとともに、かかる高相関のｎ個の心拍特徴量を変数とするｎ次元空間に於いて、θ波量により決定される被検者の状態に対応付けられた心拍特徴量の点群を分布させ、心拍特徴量の空間に於ける被検者の集中状態に対応付けられた点群と安静状態に対応付けられた点群の領域が画定される。かかる高相関の心拍特徴量の空間に於ける集中状態領域と安静状態領域の分布が、心拍情報と被検者の状態との相関関係を表しているということでき、これにより、或る被検者の心拍特徴量が得られると、心拍特徴量空間に於いて、得られた心拍特徴量の点が、集中状態の領域と安静状態の領域のいずれに存在しているかを判定することによって、被検者の状態の推定が為されることとなる。
【００２０】
なお、上記の如き心拍特徴量と被検者の状態との相関関係に関して、心拍特徴量の発生頻度の分布には、個人差があり、又、同一人物であっても日内変動や季節変動などがあるので（図２参照）、被検者が集中状態にあるか否かとは別に、計測条件によって、相関関係（即ち、心拍特徴量空間に於ける集中状態の領域と安静状態の領域の分布の位置や大きさ）が変動し得る。そこで、心拍特徴量と被検者の状態との相関関係の決定に際しては、心拍特徴量の発生頻度の分布が、計測条件によらず、一様となるように、心拍特徴量の正規化が実行され、かかる正規化心拍特徴量と被検者の状態との相関関係が決定されることとなる。図７は、上記に説明された正規化心拍特徴量を使用して、被検者の集中状態にあるか否かの判定を行った場合の例をθ波含有率の計測とともに示している。同図を参照して、θ波含有率が境界値を上回ったとき、被検者が集中状態にあると判定されるのに、ほぼ対応して、心拍特徴量を用いて推定が為されていることが理解されるであろう。心拍特徴量の正規化の詳細については後述する。
【００２１】
装置の構成
図１（Ａ）を参照して、本実施形態のシステムの具体的な構成に於いては、端的に述べれば、被検者（使用者）に装着された心拍センサ１２にて得られた心拍情報を無線通信により被検者が携帯するスマートフォンなどの携帯通信端末１０に送信し、携帯通信端末１０に於いて、心拍情報から、被検者の集中状態に相関があることが確認された心拍特徴量が抽出され、その心拍特徴量を参照して、予め決定された相関関係を用いて現在の又は心拍特徴量の計測時の被検者の推定される状態（以下、「推定状態」と称する。）が判定される。また、携帯通信端末１０は、公衆通信回線又はその他の任意の通信回線を通じてネットワーク２０上のサーバ３０と通信可能な状態となっており、計測された心拍情報、心拍特徴量及び／又は推定状態が携帯通信端末１０からサーバ３０内の記憶部３２に保管される一方、サーバ３０に於いては、保管された情報を用いて、推定状態の判定に際して実行される「心拍特徴量の正規化」に必要な正規化パラメータが算出され、算出された正規化パラメータは、ネットワーク２０を通じて、携帯通信端末１０にて受信され、心拍特徴量の正規化に利用される。
【００２２】
上記の構成に於いて、心拍センサ１２は、腕時計型や胸バンド型の形態の装置であってよく、具体的には、そのような形態の、心臓の拍動により生じる電位を計測する心電位センサ、皮下の血流の変化を光学的に検出する光電脈波センサ、心臓の拍動により生じる皮膚の微小な変動を捉える加速度センサなど，種々のセンサが用いられてよい。
【００２３】
携帯通信端末１０には、心拍特徴量算出部１６と推定集中状態判定部１８とが構成され、更に、任意の態様により公衆通信回線又はその他の任意の通信回線を通じてデータの送受信を実行するための通信部１４と、被検者又は使用者に対して計測結果及び／又は判定結果を表示する表示部１９とが設けられる。
【００２４】
かかる携帯通信端末１０の構成に於いて、心拍特徴量算出部１６は、より詳細には、心拍センサ１２として心電位センサを用いた場合には、計測された心電位の波形に於けるＲＲ間隔（ピーク間隔）データから、被検者の状態に相関が高いことが分かっている複数の心拍特徴量、即ち、心拍特徴量ベクトルxを算出する。本実施形態では、心拍特徴量ベクトルxとして、例えば、次の４つの量が、所定の時間間隔、例えば、３分間の波形に於けるＲＲ間隔データから算出されてよい。
（ｉ）ＲＲＶ…ＲＲ間隔（ＲＲＩ）の分散値
（ii）ＬＦ／ＨＦ…ＲＲＩのパワースペクトルのうち、ＬＦ成分（0.04-0.15[Hz]）をＨＦ成分（0.15-0.4[Hz]）で除したもの
（iii）重心周波数…ＲＲＩのパワースペクトルの重心を示す周波数
（iv）ピーク周波数…ＲＲＩのパワースペクトルの最大値を示す周波数
なお、上記以外にも、ＲＲＩの歪度・突度、VLF、LF、HF、ローレンツプロットから得られる特徴量などの種々の心拍特徴量が用いられてよい。
【００２５】
推定集中状態判定部１８に於いては、上記の如く算出された心拍特徴量ベクトルxの正規化が実行され、その正規化された心拍特徴量ベクトルxにより、被検者の状態が集中状態であるか安静状態であるかの判定が実行される。
【００２６】
ここに於いて、心拍特徴量ベクトルxの正規化は、後述のサーバ３０の正規化パラメータ算出部にて算出された正規化パラメータをネットワーク２０及び通信部１４を介して受信し、それらの正規化パラメータを用いて、例えば、下記の式により実行されてよい。
Ｘ’＝（Ｘ−Ｘa）／Ｓ      …（１）
ここで、Ｘは、判定されるべき又は現在の時刻に於ける心拍特徴量（ベクトルの各要素）であり、Ｘa、Ｓは、後述の態様にて算出されたＸの過去データの平均値と標準偏差であり、Ｘ’は、正規化された判定されるべき又は現在の時刻に於ける心拍特徴量（正規化心拍特徴量）である。そして、被検者の状態の判定は、典型的には、予め求められた相関関係、より具体的には、被検者の状態に対して高相関のｎ個の正規化心拍特徴量を変数とする空間に於ける集中状態領域と安静状態領域の位置を表す情報、例えば、予め調製された正規化心拍特徴量を変数パラメータとする集中状態領域と安静状態領域の各々の範囲を表すマップを参照して、判定されるべき又は現在の時刻に於ける心拍特徴量の点が、集中状態領域と安静状態領域のいずれに属するかを判定することにより為されてよい。
【００２７】
上記の図１（Ａ）のシステムに於いて、サーバ３０には、既に触れた如く、計測された心拍情報、心拍特徴量及び／又は推定状態を逐次的に保管する記憶部３２と、そこに保管された心拍特徴量の過去データを用いて、既に述べた心拍特徴量ベクトルxの要素の正規化に利用される過去データの平均値と標準偏差等の正規化パラメータを算出する正規化パラメータ算出部３４とが設けられる。記憶部３２には、より具体的には、図１（Ｂ）に描かれている如く、逐次的に計測された心拍情報から得られた心拍特徴量ベクトルの各要素の値が、その計測の年月日、時刻と共に記憶される。なお、これらのデータに加えて、同時に行っていた歩行やパソコン作業といった行動や場所などの情報も記憶されてよい。正規化パラメータ算出部３４は、後により詳細に説明する態様にて記憶部３２に蓄積された心拍特徴量ベクトルの過去データを抽出し、平均値と標準偏差（より厳密には、重み付き演算による平均値と標準偏差）を算出し、ネットワーク２０を介して携帯通信端末１０へ送信する。なお、正規化パラメータの算出については、或る時点、例えば、システムを使用する日の午前０時又はその他の時刻に、一日に於ける時間帯毎の正規化パラメータを一括して算出して記憶しておくか、携帯通信端末１０へ送信しておくようにしてもよく、或いは、携帯通信端末１０からの要求があったときに正規化パラメータの算出が行われるようになっていてもよい。
【００２８】
上記に説明された携帯通信端末１０及びサーバ３０に於ける各部の構成は、それぞれ、プログラムに従ったコンピュータの作動により実現されてよい。携帯通信端末１０及びサーバ３０には、それぞれ、通常の態様にて、図示していない双方向コモン・バスにより相互に連結されたＣＰＵ、記憶装置、入出力装置（Ｉ／Ｏ）が装備され、各部の作動は、ＣＰＵに於いてプログラムを実行することにより達成されることとなる。
【００２９】
なお、図１（Ａ）に例示のシステムの構成とは別の構成として、携帯通信端末１０に記憶部と正規化パラメータ算出部とが配置されていてもよく、或いは、心拍特徴量算出部や集中度推定部がサーバ３０に配置されていてもよい。
【００３０】
装置の作動
図１（Ｃ）を参照して、図１（Ａ）に例示した本発明の一つの実施形態による被検者の集中状態推定装置の作動に於いては、使用開始が指示されると、携帯通信端末１０に於いて、被検者に装着された心拍センサ１２より心電位等の心拍情報が逐次的に読み込まれ（ステップ１）、その心拍の波形から前記の心拍特徴量（ベクトルの各要素）が逐次的に算出される（ステップ２）。次いで、サーバ３０から読み込まれた正規化パラメータ（ステップ３）を用いて、心拍特徴量の正規化（ステップ４）が実行され、更に、上記の如く予め調製されたマップを参照して、正規化心拍特徴量空間に於ける現在の（又は判定されるべき時刻の）正規化された心拍特徴量ベクトルの属する状態（集中状態又は安静状態）が現在の（又は判定されるべき時刻の）被検者の推定状態が判定されることとなる。
【００３１】
心拍特徴量の正規化について
以下、上記の本発明による装置に於いて生体計測特徴量である心拍特徴量の正規化の態様について詳細に説明する。
【００３２】
（ａ）心拍特徴量の正規化の概要
既に述べた如く、心拍特徴量の発生頻度の分布は、本発明の装置の推定の対象となる集中やストレスなどの脳内の意識に関わる心理的又は生理的状態の変化のほかに、睡眠、食事の活動、サーカディアンリズムなどの日内変動や季節変動によって変化する。例えば、図２に例示されている如く、6:00から18:00までの或る心拍特徴量の値は、被検者が集中状態にあるか否かによらず、被検者の活動状況によって変化し、心拍特徴量の平均の大きさとばらつきの程度が変化するとともに、集中状態にあるか否かの被検者の状態の境界（太実線）も変化することが見出されている。従って、例えば、図２中、ａにて示された特徴量の値は、午前中では、集中状態と判定されるが、昼過ぎには、被検者の状態の境界が変動し、安静状態と判定されることとなり、被検者の状態の判定処理が煩雑となる（判定に於いて、観測対象となる状態とは別の状態も同時に計測し判定に於いて考慮する必要が生じてしまう。）。そこで、かかる判定の煩雑さを軽減すべく、まず、本発明の装置に於いては、既に触れた如く、心拍特徴量の正規化が実行される。かかる心拍特徴量の正規化に於いては、心拍の計測時刻及び／又は時期によらず、発生頻度の分布が同様となる変数パラメータを得るべく、前記の式（１）を用いて、心拍特徴量の換算が実行される。即ち、心拍特徴量の正規化は、図２中の細点線にて描かれている如き、互いに異なる時刻及び／又は時期に計測され、平均値と広がりが異なる発生頻度の分布の心拍特徴量から、それらの発生頻度の分布の平均値と広がりが互いに略一致する量に換算することに相当する。そして、或る一つの心拍特徴量を換算して得られた量、即ち、或る一つの正規化心拍特徴量は、心拍の計測時刻及び／又は時期によらず、或る一つの生体状態に対応づけられることとなる。なお、上記の如く、本実施形態に於いては、心拍特徴量は、四つの要素からなるベクトルであるので、正規化心拍特徴量も、四つの要素からなるベクトルとなる。従って、本実施形態の場合には、一つの正規化心拍特徴量ベクトルに対して一つの生体状態が対応付けられることとなる。
【００３３】
かかる心拍特徴量の正規化に関して、「発明の概要」の欄に於いても触れたように、或る時点の心拍特徴量の正規化を行うためには、前記の式（１）に例示されている如く、その時点と同じ状況下に於ける心拍特徴量データの平均値、標準偏差等の統計値が必要となる。かかる平均値、標準偏差等の統計値の算出には、理想的には、その時点と同じ状況下に得られた統計的に有意な数の前日以前の過去データの群を用いることが好ましい。しかしながら、実際上、或る時点の前日以前の心拍情報の計測データを統計的に有意な数に達するほど準備することは困難な場合が多い。そこで、或る時点の心拍特徴量の平均値、標準偏差等の統計値は、その時点を含む、或る幅に設定された時間区間（時間ウィンドウ）内の前日以前の過去に得られたデータ群を用いて算出される。例えば、図２に例示の如く、11:00のデータの平均値、標準偏差等の統計値は、11:00の前後６０分、即ち、10:00〜12:00に設定された時間ウィンドウ内の（例えば、前日までに得られた）データを用いて算出される。そして、時々刻々の平均値、標準偏差等の統計値は、図示の如く、時間ウィンドウをスライドさせながら、逐次的に、時間ウィンドウ内の過去データを用いて算出されてよい。
【００３４】
なお、本発明の装置に於いては、統計値の精度をより向上すべく、統計値の算出に利用される過去データの抽出に際して、更に、下記の説明される新規な構成が採用される。
【００３５】
（ｂ）時間ウィンドウの幅の設定について
上記の如く、或る時点の計測に於ける心拍特徴量の正規化のための過去データの平均値、標準偏差等の統計値を、或る幅に設定された時間区間（時間ウィンドウ）内の過去に得られたデータ群を用いて算出する場合、時間ウィンドウの幅は、算出に用いる過去データの数が統計的に有意な数となるようにするとともに、時間ウィンドウ内に含まれるデータの計測された状況が、正規化される心拍特徴量の計測の時点の状況とほぼ同様であることが好ましい。もし異なる状況にて計測された心拍特徴量が混在すると、算出される平均値、標準偏差等の統計値の精度が低下することとなる。この点に関し、従前では、典型的には、時間帯によらず、一様に、各時点の前後６０分などと、時間幅が設定されていた。しかしながら、図３に例示されている如く、被検者の略一日に於ける心拍特徴量の推移を観察すると、時間帯によって、心拍特徴量の変化が比較的大きい時間帯と比較的小さい時間帯とが存在することが見出される。例えば、図３の例では、心拍特徴量の変化は、9:00〜12:00ごろまでは、比較的小さいが、12:00〜12:30ごろに、心拍特徴量の大きな変化が観察される。そのような場合、比較的変化の小さい時間帯の時点の時間ウィンドウ内に比較的変化の大きい時間帯が入り込むと、算出される平均値、標準偏差等の統計値の精度が低下することとなる。
【００３６】
そこで、本実施形態の装置に於いては、統計値の算出のために利用するデータの時間ウィンドウの幅が、心拍特徴量の変化の程度の大きさを考慮して設定される。より具体的には、被検者の状況の変化が大きい時間帯に於いては、時間ウィンドウの幅が狭く設定され、これにより、過去データの群に含まれる被検者の状況の変化に起因する変動が小さく抑えられるように図られ、被検者の状況の変化が小さい時間帯に於いては、時間ウィンドウの幅が広く設定され、より多くのデータ数が用いられるようになっていてよい。図３の例の場合には、時間ウィンドウの幅は、基本的には、各時点の前後６０分の幅に設定されるが（図中ａ、ｂ、ｇ）、その設定に於いて、変化の大きい12:00〜12:30を含むことになる時間帯に於いては、設定される時間ウィンドウの幅が短縮される（図中、ｃ−ｆ）。かかる構成によれば、一つの時間ウィンドウの内に心拍特徴量の変化の大きい時間帯と小さい時間帯とが混在することをできるだけ回避できることとなり、各時刻に於ける平均値、標準偏差等の統計値の精度の向上が期待されることとなる。なお、時間ウィンドウの具体的な幅は、過去のデータの傾向や使用者の活動パターン等を考慮して予め設定されてよい（後述の図４（Ｂ）に関わる説明参照）。
【００３７】
（ｃ）はずれ値について
ところで、日中、被検者の活動が活発な時間帯に於いては、被検者が歩行などの運動をした場合には、心拍の状態が一時的に大きく変動する。図３の例では、図中のＸにて付された時点に於けるスパイク状の心拍特徴量の変位は、被検者が歩行などの運動によるものである。かかる一時的な心拍の状態の変動時のデータ（はずれ値）が、上記の平均値、標準偏差等の統計値の算出のためのデータに於いて混入すると、算出結果の精度が低下することとなる。そこで、本実施形態の装置に於いては、平均値、標準偏差等の統計値の算出のための過去データの抽出に先立って、上記の如きはずれ値が除去されることが好ましい。はずれ値の除去は、任意の手法で為されてよいところ、例えば、後述の図５に例示されたフローチャートの処理により達成可能である。
【００３８】
（ｄ）過去データの重み付けについて
心拍特徴量の正規化のための過去データの平均値、標準偏差等の統計値の算出に於いて、上記の如く、時間ウィンドウの幅を設定し、はずれ値の除去を行った後、時間ウィンドウ内の過去データの抽出を行う際、過去データの数は、統計的に有意な数に達していることが好ましい。そこで、算出に利用されるデータとして、好適には、過去データの数が統計的に有意な数に達するまで、前日から更にその前日へと順に遡った同じ時間ウィンドウの時間帯のデータの群が抽出される。その場合、現在又は判定されるべき心拍特徴量の計測日から離れすぎると被検者の状態の変化が過大となっている可能性が高いので、遡る日数には適宜制限が設けられてよい。また、被検者の活動パターンが一週間の曜日毎、一ヶ月の日にち毎、一年の日にち毎にほぼ決まっているような場合には、過去データとして、過去の同じ曜日のデータ、過去の月の同じ日のデータ、過去の年の同じ日のデータが利用されるデータが、心拍特徴量の正規化のための平均値、標準偏差等の統計値の算出に用いられてよい。
【００３９】
しかしながら、或る時刻の計測による心拍特徴量の正規化のための過去データの平均値、標準偏差等の統計値の算出を行う場合に、その時刻から、統計値の算出に利用されるデータの計測時刻が離れれば、離れるほど、被検者の状態が変化している可能性が高くなる。そこで、被検者の状態の変化の影響を低減すべく、統計値の算出に際しては、過去データの各々に対して、その計測時刻が、判定の対象となる心拍特徴量の計測時刻から離れているほど、統計値の算出に於ける寄与が低減するように、統計値に算出に際して、過去データに重み付けが為されてよい。
【００４０】
具体的には、計測時刻ｔの判定の対象となる心拍特徴量の正規化のための過去データの統計値を算出する際に、ｙ年前のｄ日前の時刻ｔｉに計測された過去データｉに対して乗算される重みｗは、
ｗ＝ｗTIMEi・ｗDAYi・ｗYEARi      …（２）
により与えられてよい。ここで、ｗTIMEi
ｗTIMEi＝ｅｘｐ（−（ｔｉ−ｔ）２／ｈ）      …（２ａ）
ｗDAYi＝1.0−（ｄ−１）／Ｄ      …（２ｂ）
ｗYEARi＝1.0−ｙ／Ｙ      …（２ｃ）
である。ここに於いて、式（２ａ）は、図６（Ａ）の右端に描かれている如く、時刻ｔｉが計測時刻ｔから離れるほど低減される時間についての重みであり（ｈは、予め設定される係数である。）、式（２ｂ）は、図６（Ａ）の上端に描かれている如く、日にちｄが計測日から離れるほど低減される日数についての重みであり（Ｄは、遡る日数の最大値であり、右辺が負になるときは、ｗDAYi＝０とする。）、式（２ｃ）は、図６（Ｂ）の右端に描かれている如く、年ｙが計測年から離れるほど低減される年数についての重みである（Ｙは、遡る年数の最大値であり、右辺が負になるときは、ｗYEARi＝０とする。）。
【００４１】
上記の式の他に、更に、曜日によって異なる重みが追加されてよい。例えば、月〜金はオフィスワーク、土日は、自宅にいる場合が多い一般的な会社員の場合、統計値を算出する日が月〜金である場合、重みとして、月〜金のデータには、1.0を、土、日のデータには、0.5が乗算されてよい（同様に、統計値を算出する日が土日である場合、重みとして、月〜金のデータには、0.5を、土、日のデータには、1.0が乗算されてよい。）。更に、スマートフォンの加速度センサなどを用いて、座っている作業、コンピュータ作業、運転などの行動を別途推定して心拍特徴量と共に記憶部に保管している場合は、現在の行動に対応した過去データの重みを大きくすることで行動の影響による違いを考慮することが可能である。
【００４２】
上記の過去データの重み付けを行って算出される過去データの平均値Ｘａと標準偏差Ｓは、過去データｘｉとその重みｗｉを用いて、下記の式で与えられてよい。
Ｘａ＝Σｗｉｘｉ／Σｗｉ      …（３ａ）
Ｓ＝（Σwi(xi-Xa)2/Σｗｉ）１／２      …（３ｂ）
ここで、Σは、抽出される過去データｉの全ての総和である。心拍特徴量が複数の要素を有するベクトルである場合、平均値Ｘａと標準偏差Ｓは、各要素について算出される。
【００４３】
かくして、上記の過去データの重み付けによって、判定の対象となる心拍特徴量の計測時点から離れた過去データの寄与の低減が可能となる。例えば、図６（Ａ）に例示されている如く、或る時刻に於ける計測の心拍特徴量の統計値を算出するために過去データを抽出する際、比較的近い過去、例えば、前日〜３日に取得されたデータ数が不十分であり、更に、遡った日の過去データを利用する場合がある。そのような場合、前日〜３日よりも遡った日の過去データを、直近のデータと同等に扱うのではなく、寄与を低減するので、時間が離れていることによる被検者の状況の変化の影響を低く抑えられることが期待される。
【００４４】
（ｅ）正規化パラメータの算出の流れ
正規化パラメータ（過去データの平均値Ｘａと標準偏差Ｓ）の算出は、図１（Ａ）の例の場合には、サーバ３０内の正規化パラメータ算出部３４にて実行されてよい。具体的には、図４（Ａ）を参照して、まず、上記に説明された如く時間ウィンドウの幅が、判定の対象となる心拍特徴量の計測時刻によって設定される（ステップ１０）。より具体的には、図４（Ｂ）に示されている如く、まず、判定される心拍特徴量の計測時刻（判定時刻）（ステップ２０）が携帯通信端末１０から取得され、次いで、図４（Ｃ）に例示されている如き、予め準備されたウィンドウ幅テーブルから判定時刻に対応するウィンドウ幅が選択されるようになっていてよい（ステップ２１）。
【００４５】
時間ウィンドウの幅の設定がなされると、まず、前日の判定時刻に対応する時刻を含む時間ウィンドウ内の過去データの検索と抽出が行われる（ステップ１１）。その際、該当する時間ウィンドウ内の過去データには、既に述べた如く、はずれ値が存在する可能性があるので、まず、かかる「はずれ値」の除去処理が実行されてよい。「はずれ値」の除去処理に於いては、図５のフローチャートを参照して、最初に、処理の対象となる特徴量を選択した後（ステップ３０）、時間ウィンドウ内の過去データの平均値と標準偏差とが算出される。なお、ここでの平均値と標準偏差は、重み付けのない単純な演算によるものであってよい。しかる後、平均値±３×標準偏差の範囲外にあるデータが存在している場合、そのデータが排除される（ステップ３２、３３）。そして、この操作は、平均値±３×標準偏差の範囲外にあるデータが存在しなくなるまで反復実行されてよい（ステップ３２）。なお、はずれ値の除去処理は、他の任意の方法により実行されてもよいことは理解されるべきである。
【００４６】
かくして、該当する時間ウィンドウ内の過去データに於けるはずれ値の除去が為されると、データ数のカウントが為され（ステップ１２）、カウントされたデータ数が、所定のデータ数閾値、即ち、統計的に有意な数、を超えているか否かが判定される（ステップ１３）。ここで、カウントされたデータ数が所定のデータ数閾値に達していない場合には、更に多くのデータを抽出するべく、前日の一日前（前々日）の該当する時間ウィンドウ内の過去データを参照し（ステップ１４、１５）、上記と同様の処理が繰り返される（ステップ１１〜１３）。即ち、前々日のデータからの抽出を行っても、データ数がデータ数閾値を超えない場合には、更にまたその前日のデータが参照される。そして、上記の処理が繰り返されて、データ数がデータ数閾値に達すると、それまで抽出された過去データを用いて、式（３ａ）、（３ｂ）により、過去データの平均値Ｘａと標準偏差Ｓが算出される（ステップ１６）。一方、ステップ１１〜１５の処理を繰り返す間に、遡る日数が過大となると、もはや、被検者の状態が判定されるべき計測の為された際の状態と同様である可能性が低くなると考えられる。従って、遡る日数が所定の日数閾値を超えたときには（ステップ１４）、上記の反復処理を終了し、平均値Ｘａと標準偏差Ｓとして任意に設定されたデフォルト値が用いられてよい。また、装置の使用開始からの日数が少なく、十分な過去データの取得がなされていない場合にも、平均値Ｘａと標準偏差Ｓとして任意に設定されたデフォルト値が用いられてよい。
【００４７】
以上の説明は、本発明の実施の形態に関連してなされているが、当業者にとつて多くの修正及び変更が容易に可能であり、本発明は、上記に例示された実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の概念から逸脱することなく種々の装置に適用されることは明らかであろう。
【００４８】
本発明に於ける心拍特徴量の正規化に於ける処理構成は、その他の生体計測特徴量にも適用可能であることは理解されるべきである。また、上記の構成のうち、時間ウィンドウの幅の設定は、過去データに与えられる重みを調節することによっても達成可能である。具体的には、例えば、式（２ａ）のｈの値を変更すると、釣鐘状の関数である重みの幅が変更されることとなる。この場合、ｈを大きくすることによって、重みの幅が小さくなり、時間ウィンドウの幅を狭くすることと同様の効果が得られる。かかる構成も本発明の範囲に属することは、理解されるべきである。更に、式（１）の心拍特徴量の正規化の演算に於いて、計測条件の違いによる心拍特徴量の発生頻度のばらつきの違いが小さいか殆どないときには、標準偏差による除算は、省略されてよく、計測条件の違いによる心拍特徴量の平均値の違いが小さいか殆どないときには、平均値による減算は、省略されてよい。
【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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