(57)【要約】【課題】  特定被験者の覚醒度の低下状況を精度良く判定することができる覚醒度低下判定装置を提供することを課題とする。【解決手段】  特定ユーザの生理指標群である脳波、呼吸、体温、瞬目、心拍の検出信号が計測されると（ＳＴ２）、特定ユーザの脳波α／β等の生理指標特徴量が演算され（ＳＴ３）、この生理指標特徴量を主成分分析した相互相関のない第１主成分が覚醒度低下判定指標として演算される（ＳＴ４）。その際、固有ベクトルデータベースに予め記憶された特定ユーザに対応する第１主成分の固有ベクトルが使用される。そして、特定ユーザに対応した覚醒度低下判定指標の時間平均値が演算され（ＳＴ５）、この時間平均値に応じて特定ユーザの覚醒度の低下状況が精度良く判定されて出力される（ＳＴ６、ＳＴ７）。【選択図】  図７
2007000280.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された特定被験者の生理指標群の計測データに基づいて特定被験者の覚醒度の低下状況を判定する装置であって、
前記計測データに基づき特定被験者の覚醒度の低下に関連する複数の生理指標特徴量を求めると共に、求めた複数の生理指標特徴量を主成分分析した第１主成分を覚醒度低下判定指標として求め、かつ、この覚醒度低下判定指標の時間平均値を求める演算手段と、
前記演算手段により求められた覚醒度低下判定指標の時間平均値に応じて特定被験者の覚醒度の低下状況を出力する出力手段と、
特定被験者に対応する前記第１主成分の固有ベクトルが予め記憶された記憶手段とを備え、
前記演算手段は、前記記憶手段に予め記憶された特定被験者に対応する第１主成分の固有ベクトルを使用して第１主成分である覚醒度低下判定指標を決定することを特徴とする覚醒度低下判定装置。
【請求項２】
前記生理指標群には、脳波、呼吸、体温、瞬目、心拍、皮ふ電位の何れかの項目が含まれることを特徴とする請求項１に記載の覚醒度低下判定装置。
【請求項３】
前記複数の生理指標特徴量には、少なくとも脳波のα波パワーとβ波パワーとの比率が含まれていることを特徴とする請求項１に記載の覚醒度低下判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば車両の運転者などの特定被験者の覚醒度の低下状況を判定する覚醒度低下判定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両運転者を特定する運転者特定装置と、車両運転者の覚醒度の低下状態を判定する覚醒度低下状態判定部とを備えた車両用注意力低下防止装置が一般に知られている。この車両用注意力低下防止装置において、覚醒度低下状態判定部は、心拍数が瞬間的に増加した際の拍動間隔データに基づいて運転者の覚醒度の低下状態を判定するように構成されている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
また、被験者の体温、心拍、呼吸などの生体情報を計測して統合することにより被験者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定装置が一般に知られている。この睡眠状態判定装置において、体温、心拍、呼吸などの生体情報は、ベクトル量子化などのクラスタリングの手法により統合される（例えば特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平１１−３１４５３４号公報（段落番号１８、段落番号１９）
【特許文献２】特開２００４−２５４８２７号公報（段落番号１０、段落番号１５、段落番号３１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１に記載された覚醒度低下状態判定部は、単に心拍数が瞬間的に増加した際の拍動間隔データに基づいて運転者の覚醒度の低下状態を判定するように構成されているため、その覚醒度の低下状態を精度良く判定するのが難しいという問題がある。
【０００５】
また、特許文献２に記載された睡眠状態判定装置は、ベクトル量子化などのクラスタリングの手法により体温、心拍、呼吸などの生体情報（生理指標）を統合しているため、生体情報（生理指標）同士の相互相関が高く、覚醒度低下時に特有の変化を注出することが困難であり、睡眠状態を精度良く判定するのが難しいという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、特定被験者の覚醒度の低下状況を精度良く判定することができる覚醒度低下判定装置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】
【０００７】
本発明に係る覚醒度低下判定装置は、入力された特定被験者の生理指標群の計測データに基づいて特定被験者の覚醒度の低下状況を判定する装置であって、計測データに基づき特定被験者の覚醒度の低下に関連する複数の生理指標特徴量を求めると共に、求めた複数の生理指標特徴量を主成分分析した第１主成分を覚醒度低下判定指標として求め、かつ、この覚醒度低下判定指標の時間平均値を求める演算手段と、演算手段により求められた覚醒度低下判定指標の時間平均値に応じて特定被験者の覚醒度の低下状況を出力する出力手段と、特定被験者に対応する前記第１主成分の固有ベクトルが予め記憶された記憶手段とを備え、演算手段は、記憶手段に予め記憶された特定被験者に対応する第１主成分の固有ベクトルを使用して第１主成分である覚醒度低下判定指標を決定することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る覚醒度低下判定装置では、特定被験者の生理指標群の計測データが入力されると、この計測データに基づき演算手段が複数の生理指標特徴量を求めると共に、この複数の生理指標特徴量を主成分分析した相互相関のない第１主成分を覚醒度低下判定指標として求める。その際、演算手段は、記憶手段に予め記憶された特定被験者に対応する第１主成分の固有ベクトルを使用して第１主成分である覚醒度低下判定指標を決定し、この覚醒度低下判定指標の時間平均値を求める。そして、この覚醒度低下判定指標の時間平均値に応じて出力手段が特定被験者の覚醒度の低下状況を出力する。
【０００９】
ここで、本発明の覚醒度低下判定装置は、覚醒度低下時に変化が現れ易い生理指標として、脳波、呼吸、体温、瞬目、心拍、皮ふ電位の何れかの項目が生理指標群に含まれていることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の覚醒度低下判定装置は、覚醒度低下時に変化が現れ易いと知見された脳波のα波パワーとβ波パワーとの比率が生理指標特徴量に含まれていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る覚醒度低下判定装置によれば、特定被験者の生理指標群の計測データに基づき演算手段が複数の生理指標特徴量を求めると共に、この複数の生理指標特徴量を主成分分析した相互相関のない第１主成分を覚醒度低下判定指標として求めるため、特定ユーザの覚醒度の低下状況を精度良く注出することができる。
【００１２】
また、演算手段は、複数の生理指標特徴量を主成分分析した第１主成分を覚醒度低下判定指標として求める際、記憶手段に予め記憶された特定被験者に対応する第１主成分の固有ベクトルを使用して第１主成分である覚醒度低下判定指標を決定し、この覚醒度低下判定指標の時間平均値を求めるため、生理指標特徴量のの演算データの個人差に拘わらず、特定被験者の覚醒度の低下状況を精度良く判定して出力することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明に係る覚醒度低下判定装置の実施の形態を説明する。参照する図面において、図１は一実施形態に係る覚醒度低下判定装置のブロック構成図である。
【００１４】
一実施形態の覚醒度低下判定装置は、入力された特定ユーザ（特定被験者）の生理指標群、すなわち、脳波、呼吸、体温、瞬目、心拍の計測データに基づいて特定ユーザの覚醒度の低下状況を判定する装置であって、図１に示すように、ユーザ情報入力部１、生理指標群計測部２、生理指標特徴量演算部３、覚醒度低下判定指標演算部４、固有ベクトルデータベース５、判定指標平均化演算部６、覚醒度低下判定信号出力部７を備えて構成されている。
【００１５】
ユーザ情報入力部１〜覚醒度低下判定信号出力部７は、入出力インターフェースＩ／Ｏ、Ａ／Ｄコンバータ、プログラムおよびデータを記憶したＲＯＭ(Read Only Memory)、入力データ等を一時記憶するＲＡＭ(Random Access Memory)、プログラムを実行するＣＰＵ(CentralProcessing Unit)等を備えたマイクロコンピュータのハードウェアおよびソフトウェアを利用して構成されている。
【００１６】
ここで、ユーザ情報入力部１には、今回の覚醒度低下判定の対象となるユーザ（被験者）を特定するため、そのユーザの名前、イニシャル、ＩＤ番号などが入力される。このユーザ情報入力部１は、入力された特定ユーザの名前、イニシャル、ＩＤ番号などのユーザ情報信号を生理指標群計測部２および固有ベクトルデータベース５に出力する。
【００１７】
生理指標群計測部２は、ユーザ情報入力部１から特定ユーザの情報信号が入力されると、図示しない各種のセンサから特定ユーザの脳波、呼吸、脇の下体温、瞬目、心拍の検出信号を入力して計測する。そして、この生理指標群計測部２は、計測したデータを生理指標特徴量演算部３に出力する。
【００１８】
生理指標特徴量演算部３、覚醒度低下判定指標演算部４および覚醒度低下判定指標平均部６は演算手段を構成しており、生理指標特徴量演算部３は、生理指標群計測部２から特定ユーザの生理指標群の計測データが入力されると、その計測データに基づいて後述する第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８を演算し、その演算データを覚醒度低下判定指標演算部４に出力する。
【００１９】
生理指標特徴量演算部３が演算する第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８としては、一般にユーザの覚醒度の低下に大きく関連するものが選定される。ここで、図２は、その代表例として知見されたユーザの脳波α／β（脳波α波パワーに対する脳波β波パワーの比率）のレベルと覚醒度のレベルとの関係を示すグラフである。また、図３はユーザの脳波α波パワーのレベルと覚醒度のレベルとの関係を示すグラフであり、図４はユーザの脳波β波パワーのレベルと覚醒度のレベルとの関係を示すグラフである。
【００２０】
図２〜図４のグラフにおいて、覚醒度のレベルの変化は点線で示されており、覚醒度のレベルが大きく低下して眠くなった状態では、図２に実線で示される脳波α／βのレベルが急激に上昇している。これに対し、図３に実線で示される脳波α波パワーのレベルは、覚醒度のレベルの低下前から低下時にわたって高いレベルを示しており、図４に実線で示される脳波β波パワーのレベルは、覚醒度のレベルの低下に対応して低下している。
【００２１】
このような比較検討の結果、図２に実線で示される脳波α／βのレベルがユーザの覚醒度のレベル低下に大きく関連していることが知見され、この脳波α／βのレベルが第１の生理指標特徴量ｘ１として選定されている。なお、第２〜８の生理指標特徴量ｘ２〜ｘ８としては、以下の表１に示すように、呼吸周期（秒）、脇の下体温（℃）、瞬目回数（単位時間当たり）、心拍ゆらぎの０．１５〜０．５Ｈｚの高周波成分Ｈ、心拍ゆらぎの０．０１〜０．１５Ｈｚの低周波成分Ｌ、毎分心拍数ＲＲＩ、心拍ゆらぎの低周波成分Ｌに対する高周波成分Ｈの比率である心拍ゆらぎＬ／Ｈが選定されている。
【表１】
2007000280.tif 000003
【００２２】
ここで、生理指標特徴量演算部３は、生理指標群計測部２から特定ユーザの生理指標群の計測データが所定の時間間隔で順次入力される都度、その計測データに基づいて表１に示す第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８を演算し、その演算データを覚醒度低下判定指標演算部４に出力する。この場合、生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８は、過去１時間分の平均および標準偏差を用いて標準化した値として演算される。
【００２３】
覚醒度低下判定指標演算部４は、生理指標特徴量演算部３から第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８の標準化された値の演算データが入力される都度、その演算データに基づき第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８を主成分分析(Principal Component Analysis)してその第１主成分を求め、この第１主成分を覚醒度低下判定指標とする。この覚醒度低下判定指標をＡ、第１主成分の固有ベクトルをＵ１（＝ｕ１，ｕ２，ｕ３，ｕ４，ｕ５，ｕ６，ｕ７，ｕ８）とすると、覚醒度低下判定指標Ａは次の数式（１）で表される。
【数１】
2007000280.tif 000004
【００２４】
ここで、記憶手段である固有ベクトルデータベース５には、予め決められた特定ユーザを含む複数のユーザ毎に対応する第１主成分の固有ベクトル値Ｕ１（＝ｕ１，ｕ２，ｕ３，ｕ４，ｕ５，ｕ６，ｕ７，ｕ８）が予め記憶されている。このユーザ毎の固有ベクトル値Ｕ１（＝ｕ１，ｕ２，ｕ３，ｕ４，ｕ５，ｕ６，ｕ７，ｕ８）は、予め生理指標群計測部２により計測された各生理指標群の計測データに基づいて生理指標特徴量演算部３により演算された各生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８を覚醒度低下判定指標演算部４が主成分分析して演算したものであり、例えば次の表２に示す値のように、ユーザ毎に個人差が認められる。
【表２】
2007000280.tif 000005
【００２５】
固有ベクトルデータベース５は、ユーザ情報入力部１から特定ユーザの名前、イニシャル、ＩＤ番号などの情報信号が入力されると、特定ユーザに対応する固有ベクトル値ｕ１〜ｕ８を覚醒度低下判定指標演算部４に出力する。例えば特定ユーザＯの名前が信号入力されると、表２のユーザＯに対応した列の固有ベクトルｕ１〜ｕ８の値をユーザＯの固有ベクトルＵ１として覚醒度低下判定指標演算部４に出力する。
【００２６】
ここで、覚醒度低下判定指標演算部４は、前述のように表１に示した第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８を主成分分析してその第１主成分である覚醒度低下判定指標Ａを数式（１）により求める際、固有ベクトルデータベース５から入力した特定ユーザＯに対応する固有ベクトルｕ１〜ｕ８の値（表２参照）を数式（１）中のｕ１〜ｕ８の値として使用する。
【００２７】
その際、覚醒度低下判定指標演算部４は、生理指標特徴量演算部３が今回（時間ｔ=０）演算した特定ユーザＯの生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８の標準化された値が例えば次の表３に示す値である場合、今回（時間ｔ＝０）の覚醒度低下判定指標ＡとしてＡ（ｔ＝０）＝１．８９の値を演算し、その演算データを覚醒度低下判定指標平均部６に出力する。同様に、覚醒度低下判定指標演算部４は、既に生理指標特徴量演算部３が前回（時間ｔ＝−１）演算した特定ユーザＯの生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８の標準化された値に応じ、前回（時間ｔ＝−１）の覚醒度低下判定指標Ａとして、例えばＡ（ｔ＝−１）＝１．９０の値の演算データを覚醒度低下判定指標平均部６に出力している。
【表３】
2007000280.tif 000006
【００２８】
判定指標平均化演算部６は、覚醒度低下判定指標演算部４から所定の時間間隔で順次入力された複数の覚醒度低下判定指標Ａを次の数式（２）により時間平均することにより覚醒度低下判定指標Ａの時間平均値Ａｍｅａｎを演算し、その演算データを覚醒度低下判定信号出力部７に出力する。なお、数式（２）において、Ｔはサンプル個数、Ｎは現在までのサンプル総数、ｉはサンプル番号を表している。
【数２】
2007000280.tif 000007
【００２９】
ここで、覚醒度低下判定指標Ａの時間平均値Ａｍｅａｎは、例えば図５のグラフに示すように、ユーザの覚醒度のレベルに応じて漸次変化する特性を有する。すなわち、ユーザの覚醒度のレベルが高く意識がはっきりしている状態では、Ａｍｅａｎの値は、その重心が０より小さい負側となり、ユーザの覚醒度のレベルが極めて低く眠い状態では、Ａｍｅａｎの値は、その重心が０より大きい正側となる。換言すれば、覚醒度低下判定指標Ａの時間平均値Ａｍｅａｎは、一般に図６に示すように、ユーザの覚醒度のレベルが高い状態では負の値をとり、ユーザの覚醒度のレベルが低い状態では正の値をとる。
【００３０】
そこで、出力手段としての覚醒度低下判定信号出力部７は、判定指標平均化演算部６から覚醒度低下判定指標Ａの時間平均値Ａｍｅａｎが入力されると、その値が所定の判定閾値ＴＨ（例えばゼロ）より大きいか否かを判定する。そして、覚醒度低下判定信号出力部７は、覚醒度低下判定指標Ａの時間平均値Ａｍｅａｎが判定閾値ＴＨ（例えばゼロ）より大きい場合には、特定ユーザの覚醒度のレベルが低下しているものと判定し、その覚醒度低下判定信号を図示しない警報装置などに出力して特定ユーザの覚醒を促す。
【００３１】
以上のように構成された一実施形態の覚醒度低下判定装置は、例えば任意の自動車に装備し、その自動車を運転するユーザに固有の前述した固有ベクトル値Ｕ１（＝ｕ１，ｕ２，ｕ３，ｕ４，ｕ５，ｕ６，ｕ７，ｕ８）のデータを固有ベクトルデータベース５に予め記憶させておくことにより、特定ユーザの居眠り運転を未然に防止するために使用することができる。この場合、その自動車を運転するユーザは、複数人設定することができる。
【００３２】
このように使用される一実施形態の覚醒度低下判定装置においては、図７に示すフローチャートの処理手順に沿って特定ユーザの覚醒度の低下状況が判定される。まず、ステップＳ１で運転者である特定ユーザがその名前、イニシャル、ＩＤ番号などの情報をユーザ情報入力部１に入力すると、続くステップＳ２では、生理指標群計測部２が図示しない各種のセンサから特定ユーザの生理指標群である脳波、呼吸、体温、瞬目、心拍の検出信号を入力して計測する。
【００３３】
次のステップＳ３では、特定ユーザの脳波、呼吸、体温、瞬目、心拍の計測データに基づき、生理指標特徴量演算部３が特定ユーザの生理指標特徴量、すなわち、表１に示した第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８を演算する。
【００３４】
そして、ステップＳ４では、第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８の演算データに基づき、覚醒度低下判定指標演算部４が第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８を主成分分析し、その相互相関のない第１主成分を覚醒度低下判定指標Ａとして演算する（数式（１）参照）。
【００３５】
ここで、覚醒度低下判定指標演算部４は、数式（１）の覚醒度低下判定指標Ａを演算する際、固有ベクトルデータベース５に予め記憶された特定ユーザに対応する固有ベクトルｕ１〜ｕ８の値（表２参照）を数式（１）中のｕ１〜ｕ８の値として使用することで、特定ユーザの覚醒度低下判定指標Ａを決定する。
【００３６】
続くステップＳ５では、覚醒度低下判定指標演算部４から所定の時間間隔で順次入力された複数の覚醒度低下判定指標Ａを判定指標平均化演算部６が数式（２）により時間平均することで覚醒度低下判定指標Ａの時間平均値Ａｍｅａｎを演算する。
【００３７】
そして、ステップＳ６では、覚醒度低下判定信号出力部７において、覚醒度低下判定指標Ａの時間平均値Ａｍｅａｎが所定の判定閾値ＴＨ（例えばゼロ）より大きいか否かが判定される、すなわち、特定ユーザの覚醒度が低下しているか否かが判定される。
【００３８】
ここで、ステップＳ６の判定結果がＮＯであって特定ユーザの覚醒度が低下していないと判定された場合には、ステップＳ２の処理に戻るが、判定結果がＹＥＳであって特定ユーザの覚醒度が低下していると判定された場合には、続くステップＳ７において、覚醒度低下判定信号出力部７が覚醒度低下判定信号をを図示しない警報装置などに出力して特定ユーザの覚醒を促す。
【００３９】
このように、一実施形態の覚醒度低下判定装置によれば、ステップＳ３において、ユーザの覚醒度の低下に大きく関連する生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８、すなわち表１に示した第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８を演算すると共に、ステップＳ４において、第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８を主成分分析し、その相互相関のない第１主成分を覚醒度低下判定指標Ａとして演算するため、特定ユーザの覚醒度の低下状況を精度良く注出することができる。
【００４０】
また、ステップＳ４において数式（１）の覚醒度低下判定指標Ａを演算する際には、固有ベクトルデータベース５に予め記憶された特定ユーザに対応する固有ベクトルｕ１〜ｕ８の値（表２参照）を使用することで、特定ユーザの覚醒度低下判定指標Ａを決定すると共に、ステップＳ５においては覚醒度低下判定指標Ａの時間平均値Ａｍｅａｎを演算するため、表１に示した第１〜８の生理指標特徴量ｘ１〜ｘ８の演算データの個人差に拘わらず、特定ユーザの覚醒度の低下状況を精度良く判定して出力することができる。
【００４１】
本発明に係る覚醒度低下判定装置は、前述した一実施形態に限定されるものではない。例えば、ユーザ情報入力部１は、予め登録された複数のユーザ（被験者）の名前を画面表示し、そのうち今回の特定ユーザ（特定被験者）の名前をスイッチ操作などにより選択するように構成されていてもよい。
【００４２】
また、覚醒度低下判定信号出力部７は、警報装置に限らず、特定ユーザの覚醒を促す適宜の装置、例えば特定ユーザの顔面などの皮ふ感覚に刺激を与える装置に覚醒度低下判定信号を出力するように構成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の一実施形態に係る覚醒度低下判定装置のブロック構成図である。
【図２】ユーザの脳波α／βのレベルと覚醒度のレベルとの関係を示すグラフである。
【図３】ユーザの脳波α波パワーのレベルと覚醒度のレベルとの関係を示すグラフである。
【図４】ユーザの脳波β波パワーのレベルと覚醒度のレベルとの関係を示すグラフである。
【図５】ユーザの覚醒度のレベルと覚醒度低下判定指標の時間平均値Ａｍｅａｎとの関係を示すグラフである。
【図６】ユーザの覚醒度のレベル低下に対応した覚醒度低下判定指標の時間平均値Ａｍｅａｎの変化を示すグラフである。
【図７】一実施形態の覚醒度低下判定装置の処理手順の概略を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４４】
１    ユーザ情報入力部
２    生理指標群計測部
３    生理指標特徴量演算部
４    覚醒度低下判定指標演算部
５    固有ベクトルデータベース
６    覚醒度低下判定指標平均部
７    覚醒度低下判定信号出力部
【図１】
2007000280.tif 000008
【図２】
2007000280.tif 000009
【図３】
2007000280.tif 000010
【図４】
2007000280.tif 000011
【図５】
2007000280.tif 000012
【図６】
2007000280.tif 000013
【図７】
2007000280.tif 000014