(57)【要約】【課題】被験者の眠気を検出することができる。【解決手段】眠気検出装置１００は、特定部１２０と検出部１３０とを有する。特定部１２０は、被験者から取得した脈拍データを基にして、被験者の眠気を検出する場合の検出精度の劣化を引き起こす劣化要因を特定する。検出部１３０は、脈拍データから劣化要因を取り除き、劣化要因を取り除いた脈拍データを基にして、被験者の眠気を検出する。【選択図】図１
2017012570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者から取得した脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出する場合の検出精度の劣化を引き起こす劣化要因を特定する特定部と、
前記脈拍データから前記劣化要因を取り除き、前記劣化要因を取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出する検出部と
を有することを特徴とする眠気検出装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記被験者から取得した脈拍データの低周波数成分を基にして、前記脈拍データにおいて前記被験者が覚醒努力中となる区間を特定し、前記検出部は、前記脈拍データから前記覚醒努力中となる区間の脈拍データを取り除き、前記覚醒努力中となる区間の脈拍データを取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出することを特徴とする請求項１に記載の眠気検出装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記被験者から取得した脈拍データの高周波成分を基にして、脈拍の振幅が閾値以上となる区間または脈拍の間隔が閾値以上となる区間を特定し、前記検出部は、前記脈拍データから前記脈拍の振幅が閾値以上となる区間または脈拍の間隔が閾値以上となる区間の脈拍データを取り除き、脈拍の振幅が閾値以上となる区間または脈拍の間隔が閾値以上となる区間の脈拍データを取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出することを特徴とする請求項１または２に記載の眠気検出装置。
【請求項４】
前記被験者から取得した脈拍データの低周波数成分を基にして、前記被験者が覚醒努力中となる頻度を算出する算出部と、前記検出部の検出結果と前記算出部の算出結果とを基にして、前記被験者に警告を行う警告部とを更に有することを特徴とする請求項２または３に記載の眠気検出装置。
【請求項５】
コンピュータが実行する眠気検出方法であって、
被験者から取得した脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出する場合の検出精度の劣化を引き起こす劣化要因を特定し、
前記脈拍データから前記劣化要因を取り除き、前記劣化要因を取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出する
処理を実行することを特徴とする眠気検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、眠気検出装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者の眠気を判定する手法として、心拍揺らぎまたは心拍変動を利用するものがある。心拍揺らぎを用いる手法は、心拍間隔の値を一定数連続して取得し、取得したデータ列を周波数変換してスペクトル密度を算出し、被験者の眠気を判定する。
【０００３】
例えば、心拍変動を解析するセンサとして光容量脈拍方式の脈拍センサがある。この脈拍センサは、心拍に伴う血液拍出圧力によって血管容積の変化を光の吸収量の変化として検出するセンサである。この光の吸収量の変化を周期的に計測することで、被験者の眠気を評価できる。
【０００４】
心拍間隔のデータ列を周波数変換したスペクトル密度について、低周波数側のピークはＭＷＳＡ（Mayer  Wave  related  Sinus  Arrhythmia  心拍血圧性変動）と呼ばれ、血圧調整の動態を示す。高周波数側のピークはＲＳＡ（Respiratory  Sinus  Arrhythmia  呼吸性洞性不整脈）と呼ばれ、呼吸調整の動態を示す。
【０００５】
このうち、ＲＳＡは、被験者の眠気を判定する場合に用いられる。例えば、従来技術では、ＲＳＡに対応するスペクトル密度と周波数との関係に着目し、このスペクトル密度と周波数とで特定されるポイントと閾値とを比較することで、眠気を判定する。また、ＲＳＡのピーク周波数の低下傾向時のピーク幅の広がりをパワースペクトル密度に変換することで、眠気を推定する場合の精度を向上させる従来技術も存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−９３８６７号公報
【特許文献２】特開平５−１８４５５８号公報
【特許文献３】特開平７−２２８１７１号公報
【特許文献４】特開２０１１−１５２１９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した従来技術では、被験者の眠気を検出することができないという問題がある。
【０００８】
例えば、眠気の進行とともに高いストレス状態が断続し、運転に精神的変調や副次行動などの身体的な挙動が変化するなどのいわゆる高覚醒と低覚醒が入り混じる状況がある。このような状況下では、ＲＳＡのピーク値を正しく推定することができず、従来技術では、正確な眠気の判定を行うことができない。
【０００９】
１つの側面では、本発明は、被験者の眠気を検出することができる眠気検出装置および眠気検出方法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】
第１の案では、眠気検出装置は、特定部と検出部とを有する。特定部は、被験者から取得した脈拍データを基にして、被験者の眠気を検出する場合の検出精度の劣化を引き起こす劣化要因を特定する。検出部は、脈拍データから前記劣化要因を取り除き、劣化要因を取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出する。
【発明の効果】
【００１１】
被験者の眠気を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本実施例にかかる眠気検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、脈拍センサの一例を示す図である。
【図３】図３は、脈拍信号のＡＣ信号の一例を示す図である。
【図４】図４は、脈拍信号のＤＣ信号の一例を示す図である。
【図５】図５は、間隔算出部の処理を説明するための図である。
【図６】図６は、間隔変動情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、周波数とスペクトル密度との関係を示す図である。
【図８】図８は、眠気レベルを判定する処理を説明するための図である。
【図９】図９は、覚醒努力率が小となる場合の脈拍信号の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、覚醒努力率が中となる場合の脈拍信号の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、覚醒努力率が大となる場合の脈拍信号の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、本実施例にかかる眠気検出装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、眠気検出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する眠気検出装置および眠気検出方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１４】
図１は、本実施例にかかる眠気検出装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、この眠気検出装置１００は、脈拍センサ１１０と、特定部１２０と、検出部１３０と、算出部１４０とを有する。
【００１５】
脈拍センサ１１０は、例えば、光電容積脈拍方式の脈拍センサである。脈拍センサ１１０は、心拍に伴う血液拍出圧力によって血管容積の変化を光の吸収量の変化として検出する。図２は、脈拍センサの一例を示す図である。図２に示す脈拍センサ１１０は、イヤクリップ型の脈拍センサであり、被験者の耳５０を挟み込むようにして取り付けられる。被験者の耳５０には、ＬＥＤ１１０ａ側からＰＤ１１０ｂ側に向かって、表皮、真皮、皮下素子＋血管（血液）、真皮、表皮が含まれる。
【００１６】
例えば、脈拍センサ１１０は、ＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）１１０ａとＰＤ（Photodiode）１１０ｂとを有する。脈拍センサ１１０は、ＬＥＤ１１０ａを発光させ、被験者の耳５０を介してＰＤ１１０ｂが受光した透過光の強さと時間との関係を示す脈拍信号を生成する。例えば、透過光は、式（１）の関係によって示される。
【００１７】
透過光＝（入射光−皮下組織の吸収−血管吸収成分）×（皮下組織の前方散乱反射成分）×（血管容積変化吸収）・・・（１）
【００１８】
脈拍センサ１１０は、図示しないＬＰＦ（Low  Pass  filter）およびＨＰＦ（High  Pass  filter）を有する。脈拍センサ１１０は、ＬＰＦを用いて、脈拍信号から低周波成分を取り除くことで、脈拍信号のＡＣ信号を生成する。ＡＣ信号は、式（１）に示した皮下組織の前方拡散反射成分および血管容積変化吸収の影響を受ける信号である。脈拍センサ１１０は、ＡＣ信号を、特定部１２０および検出部１３０に出力する。
【００１９】
図３は、脈拍信号のＡＣ信号の一例を示す図である。図３において、縦軸はＡＣ信号の振幅を示し、横軸は時間を示す。ＡＣ信号４０Ａは、外来ノイズの影響を受けやすいという特徴がある。例えば、区間４１では、外来ノイズの影響により、眠気レベルの判定を行うための脈拍間隔を正確に取得することが難しい。
【００２０】
脈拍センサ１１０は、ＬＰＦを用いて、脈拍信号から高周波成分を取り除くことで、脈拍信号のＤＣ信号を生成する。ＤＣ信号は、式（１）に示した血管吸収成分の影響を受ける信号である。脈拍センサ１１０は、ＤＣ信号を、特定部１２０に出力する。
【００２１】
図４は、脈拍信号のＤＣ信号の一例を示す図である。図４において、縦軸はＤＣ信号の振幅を示し、横軸は時間を示す。ＤＣ信号４０Ｂは、外来ノイズの影響を受けにくいという特徴がある。例えば、ＡＣ信号４０Ａが外来ノイズの影響を受けた区間４１において、ＤＣ信号４０Ｂは、外来ノイズの影響を受けていない。
【００２２】
図１の説明に戻る。特定部１２０は、脈拍センサ１１０から取得した脈拍信号のＡＣ信号およびＤＣ信号を基にして、被験者の眠気を検出する場合の検出精度の劣化を引き起こす劣化要因を特定する処理部である。特定部１２０は、劣化要因の情報を検出部１３０に通知する。特定部１２０は、覚醒努力判定部１２０ａおよび異常判定部１２０ｂを有する。
【００２３】
覚醒努力判定部１２０ａは、脈拍信号のＤＣ信号を基にして、脈拍信号において被験者が覚醒努力中となる区間を判定する処理部である。以下において、覚醒努力判定部１２０ａの処理の一例について説明する。
【００２４】
覚醒努力判定部１２０ａは、変動周期ＭＷ＿Ｔの区間毎に、被験者が覚醒努力中であるか否かを判定する。例えば、変動周期ＭＷ＿Ｔは、式（２）によって定義される。
【００２５】
１／０．１５Ｈｚ＜ＭＷ＿Ｔ＜１／０．１８Ｈｚ・・・（２）
【００２６】
覚醒努力判定部１２０ａは、振幅ＭＷ＿Ｐを式（３）に基づいて算出する。振幅ＭＷ＿Ｐは、式（３）によって定義される。式（３）において、ＭＡＸは、区間内のＤＣ信号の最大の振幅に対応する。ＭＩＮは、区間内のＤＣ信号の最小の振幅に対応する。
【００２７】
振幅ＭＷ＿Ｐ＝（ＭＡＸ−ＭＩＮ）・・・（３）
【００２８】
覚醒努力判定部１２０ａは、振幅の分散ＭＷ＿Ｓｔｄを算出する。例えば、覚醒努力判定部１２０ａは、区間内のＤＣ信号の振幅をサンプリングし、分散ＭＷ＿Ｓｔｄを算出する。
【００２９】
覚醒努力判定部１２０ａは、下記に示す条件１、条件２、条件３を全て満たす場合に、該当する区間において、被験者が覚醒努力中であると判定する。例えば、条件１〜条件３を満たすＤＣ信号は、ＤＣ信号の振幅が大きく、振幅の大きさが分散している場合を示す。各条件１〜条件３に示す閾値１、閾値２は、予め利用者に設定される値であり適宜調整しても良い。
【００３０】
分散ＭＷ＿Ｓｔｄ＞閾値１・・・（条件１）
振幅ＭＷ＿Ｐ＞閾値２・・・（条件２）
ＭＩＮ＜閾値２・・・（条件３）
【００３１】
覚醒努力判定部１２０ａは、覚醒努力中であると判定した区間の情報を、検出部１３０および算出部１４０に出力する。例えば、覚醒努力中であると判定した区間の情報は、覚醒努力中である安定した区間の開始時間と、終了時間とを含む。
【００３２】
異常判定部１２０ｂは、脈拍信号のＡＣ信号を基にして、脈拍信号に振幅の異常または脈拍間隔の異常が存在するか否かを判定する処理部である。異常判定部１２０ｂが、脈拍信号の振幅の異常を検出する処理の一例について説明する。例えば、異常判定部１２０ｂは、ＡＣ信号の振幅と、予め設定された振幅基準値とを比較して、ＡＣ信号の振幅が振幅基準値以上となる場合に、脈拍信号に振幅の異常が存在すると判定する。異常判定部１２０ｂは、ＡＣ信号の振幅が振幅基準値を超えた区間の情報を、検出部１３０に出力する。
【００３３】
例えば、異常判定部１２０ｂは、ある区間Ｘにおいて、所定回数以上、脈拍信号に振幅の異常が存在すると判定した場合に、ＡＣ信号の振幅が振幅基準値を超えた区間Ｘの情報を、検出部１３０に出力する。かかる区間Ｘの情報は、ある区間Ｘの開始時刻と、ある区間Ｘの終了時刻の情報を含む。
【００３４】
異常判定部１２０ｂが、脈拍信号の脈拍間隔の異常を検出する処理の一例について説明する。例えば、異常判定部１２０ｂは、ＡＣ信号のピークトゥピークを、脈拍間隔として抽出し、予め設定された間隔基準値と比較して、ＡＣ信号の脈拍間隔が間隔基準値以上となる場合に、脈拍信号に脈拍間隔の異常が存在すると判定する。異常判定部１２０ｂは、ＡＣ信号の脈拍間隔が基準値を超えた区間の情報を、検出部１３０に出力する。
【００３５】
例えば、異常判定部１２０ｂは、ある区間Ｙにおいて、所定回数以上、脈拍信号に脈拍間隔の異常が存在すると判定した場合に、ＡＣ信号の脈拍間隔が間隔基準値を超えた区間Ｙの情報を、検出部１３０に出力する。かかる区間Ｙの情報は、ある区間Ｙの開始時刻と、ある区間Ｙの終了時刻の情報を含む。
【００３６】
検出部１３０は、特定部１２０によって特定された劣化要因を、脈拍信号から取り除き、劣化要因を取り除いた脈拍信号を基にして被験者の眠気を検出する処理部である。検出部１３０は、補正部１３０ａと、間隔算出部１３０ｂと、眠気判定部１３０ｃとを有する。
【００３７】
補正部１３０ａは、脈拍センサ１１０から脈拍信号のＡＣ信号を取得し、取得したＡＣ信号から、劣化要因を含む区間のＡＣ信号を取り除くことで、ＡＣ信号を補正する処理部である。以下では、補正部１３０ａが補正したＡＣ信号を適宜、補正信号と表記する。補正部１３０ａは、補正信号を、間隔算出部１３０ｂに出力する。
【００３８】
例えば、劣化要因を含む区間は、覚醒努力中の区間、振幅が振幅基準値を超えた区間、脈拍間隔が間隔基準値を超えた区間に対応する。補正部１３０ａは、覚醒努力中の区間の情報を、覚醒努力判定部１２０ａから取得する。補正部１３０ａは、振幅が振幅基準値を超えた区間の情報、脈拍間隔が間隔基準値を超えた区間の情報を、異常判定部１２０ｂから取得する。
【００３９】
補正部１３０ａは、劣化要因を含む区間の信号を、かかる区間前後の信号によって補間する。補正部１３０ａは、どのような従来技術を用いて補間しても良い。補正部１３０ａは、劣化要因を含む区間の開始時間から所定時間前までの脈拍信号、または、劣化要因を含む区間の終了時間から所定時間後までの脈拍信号を、劣化要因を含む区間の信号とする。
【００４０】
間隔算出部１３０ｂは、補正信号に基づいて振幅ピークを検出し、検出したタイミングの間隔を検出する処理部である。図５は、間隔算出部の処理を説明するための図である。図５において、縦軸は補正信号の振幅を示し、横軸は時間を示す。間隔算出部１３０ｂは、補正信号の振幅が閾値以上となるポイントＰ、すなわち振幅ピークを検出し、検出した各ポイントＰの間隔を、振幅間隔として検出する。間隔算出部１３０ｂは、振幅間隔の情報を、眠気判定部１３０ｃに出力する。以下の説明において、適宜、振幅間隔の情報を間隔情報と表記する。
【００４１】
眠気判定部１３０ｃは、間隔情報を基にして、被験者の眠気レベルを判定する処理部である。例えば、眠気判定部１３０ｃは、振幅間隔に対応するスペクトル密度を算出する処理を行い、スペクトル密度の極大値と、スペクトル密度の極大値に対応する周波数を基にして、眠気レベルを判定する。眠気判定部１３０ｃは、眠気レベルの判定結果を警告部１５０に出力する。
【００４２】
眠気判定部１３０ｃが、振幅間隔に対応するスペクトル密度を算出する処理の一例について説明する。眠気判定部１３０ｃは、間隔情報を基にして、時間変化によって変動する振幅間隔のデータを生成する。以下の説明において、時間変化によって変動する振幅間隔のデータを、間隔変動情報と表記する。
【００４３】
図６は、間隔変動情報の一例を示す図である。図６において、縦軸は振幅間隔を示す軸であり、横軸は時間を示す軸である。図６に示すように、振幅間隔は、時間変化に伴って変動している。
【００４４】
眠気判定部１３０ｃは、間隔変動情報を基にして周波数とスペクトル密度との関係を算出する。図７は、周波数とスペクトル密度との関係を示す図である。図７において、縦軸はスペクトル密度を示す軸であり、横軸は周波数を示す軸である。図７に示す例では、スペクトル密度は、ポイント５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄにおいて極大となっている。以下の説明において、スペクトル密度と周波数との関係を示すデータを、スペクトル密度データと表記する。
【００４５】
ここで、眠気判定部１３０ｃは、スペクトル密度と周波数との関係を算出する場合に、どのような方法を用いてもかまわないが、ＡＲ（Autoregressive）モデルを用いてスペクトル密度を算出することができる。ＡＲモデルは、非特許文献（佐藤俊輔、吉川昭、木竜徹、”生体信号処理の基礎”、コロナ社）などに開示されてあるように、ある時点の状態を過去の時系列データの線形和で表すモデルであり、フーリエ変換と比較して少ないデータ数でも明瞭な極大点が得られるという特徴がある。なお、眠気判定部１３０ｃは、フーリエ変換により、スペクトル密度と周波数との関係を算出してもよい。
【００４６】
時系列ｘ（ｓ）のｐ次のＡＲモデルは、過去の値に対する重みであるＡＲ係数ａ（ｍ）および誤差項ｅ（ｓ）を用いて、式（４）によって表すことができる。式（４）において、ｅ（ｓ）は理想的にはホワイトノイズである。
【００４７】
【数１】
2017012570.tif 000003
【００４８】
ｐを同定次数、ｆｓをサンプリング周波数、εｐを同定誤差とし、
【数２】
2017012570.tif 000004
をｋ次のＡＲ係数とすると、スペクトル密度AR（ｆ）は、式（５）によって表される。眠気判定部１３０ｃは、式（５）および心拍間隔変動データを基にして、スペクトル密度データを算出する。
【００４９】
【数３】
2017012570.tif 000005
【００５０】
続いて、眠気判定部１３０ｃが、スペクトル密度の極大値と、スペクトル密度の極大値に対応する周波数を基にして、眠気レベルを判定する処理の一例について説明する。以下の説明において、スペクトル密度の極大値を、極大スペクトル密度と表記する。また、極大スペクトル密度に対応する周波数を極大周波数と表記する。
【００５１】
眠気判定部１３０ｃは、式（６）の関係を満たす周波数ｆを極大周波数として算出する。眠気判定部１３０ｃは、極大周波数を式（５）に代入することによって、極大スペクトル密度を得る。
【００５２】
【数４】
2017012570.tif 000006
【００５３】
眠気判定部１３０ｃは、スペクトル密度データを基にして、何れかの極大スペクトル密度を選択する。例えば、眠気判定部１３０ｃは、図７において、極大スペクトル密度５ａ〜５ｄの何れかを選択し、選択した極大スペクトル密度と、その極大スペクトル密度に対応する極大周波数の時間変化に伴う変化に着目する。
【００５４】
例えば、眠気判定部１３０ｃは、着目する極大スペクトル密度と、その極大スペクトル密度に対応する極大周波数との関係をグラフにプロットする。極大スペクトル密度および極大周波数により定まるグラフ上の点を特徴点と表記する。眠気判定部１３０ｃは、グラフ上の特徴点の位置に基づき、被験者の眠気レベルを判定する。
【００５５】
図８は、眠気レベルを判定する処理を説明するための図である。図５に示すグラフ２０の縦軸は極大スペクトル密度に対応する軸であり、横軸は極大周波数に対応する軸である。グラフ２０に含まれる各点は、特徴点の軌跡である。例えば、極大周波数が低下し、かつ、極大スペクトル密度が大きくなるほど、被験者の眠気レベルは大きくなる。
【００５６】
例えば、眠気判定部１３０ｃは、特徴点の位置が領域２０ａに含まれる場合に、被験者の眠気レベルを「眠気レベル１」と判定する。眠気判定部１３０ｃは、特徴点の位置が領域２０ｂに含まれる場合に、被験者の眠気レベルを「眠気レベル２」と判定する。眠気判定部１３０ｃは、特徴点の位置が領域２０ｃに含まれる場合に、被験者の眠気レベルを「眠気レベル３」と判定する。眠気判定部１３０ｃは、特徴点の位置が領域２０ｄに含まれる場合に、被験者の眠気レベルを「眠気レベル４」と判定する。眠気判定部１３０ｃは、特徴点の位置が領域２０ｅに含まれる場合に、被験者の眠気レベルを「眠気レベル５」と判定する。眠気レベルが大きくなるに従い、被験者はより眠い状態であるといえる。
【００５７】
図１の説明に戻る。算出部１４０は、覚醒努力中であると判定された区間の情報を基にして、覚醒努力率を算出する処理部である。覚醒努力率は、ある区間長において、覚醒努力中であると判定さえた区間の回数を示す値である。
【００５８】
例えば、算出部１４０は、１０区間に対応する区間長のうち、１つの区間において、覚醒努力中であると判定された場合には、覚醒努力率を１０％と判定する。算出部１４０は、算出した覚醒努力率を覚醒努力率小、覚醒努力率中、覚醒努力率大の何れかに分類し、分類した結果を、警告部１５０に出力する。
【００５９】
例えば、覚醒努力率が条件４を満たす場合には、算出部１４０は、覚醒努力率が覚醒努力率小であると判定する。覚醒努力率が条件５を満たす場合には、算出部１４０は、覚醒努力率が覚醒努力率中であると判定する。覚醒努力率が条件６を満たす場合には、算出部１４０は、覚醒努力率が覚醒努力率大であると判定する。条件４〜条件６において、基準覚醒努力率は、予め設定される努力率であり、被験者が眠気を感じていない時間帯における覚醒努力率の平均値に対応する値である。
【００６０】
２×基準覚醒努力率＞覚醒努力率＞基準覚醒努力率＋１／２×基準覚醒努力率・・・（条件４）
３×基準覚醒努力率＞覚醒努力率＞２×基準覚醒努力率・・・（条件５）
覚醒努力率＞３×基準覚醒努力率・・・（条件６）
【００６１】
以下において、覚醒努力率が小、中、大となる場合の振幅信号の一例を示す。図９は、覚醒努力率が小となる場合の脈拍信号の一例を示す図である。図１０は、覚醒努力率が中となる場合の脈拍信号の一例を示す図である。図１１は、覚醒努力率が大となる場合の脈拍信号の一例を示す図である。図９，１０，１１において、縦軸は脈拍信号の振幅を示し、横軸は時間を示す。また、図９〜図１１に示す枠２５は、±２σの範囲を示す枠である。σは、脈拍信号の振幅の標準偏差に対応するものである。また、図９〜図１１において、逆三角の印は、脈拍信号の振幅が枠２５の範囲を超えたタイミングを示すものである。図９〜図１０に示すように、覚醒努力率が大きくなるに従い、脈拍信号の振幅が枠２５の範囲を超える回数が大きくなる。
【００６２】
図１の説明に戻る。警告部１５０は、眠気レベルと覚醒努力率とを基にして、被験者に警告を行う処理部である。例えば、警告レベルと、眠気レベルおよび覚醒努力率との関係を、条件７〜１１に示す。警告部１５０は、警告レベルに応じた警告を音または画像で通知する。警告部１５０は、警告レベルが大きくなるに従い、音を大きくする、視覚的に目立つ色を利用するなどして、警告の度合いを大きくする。警告部１５０は、図示しない車内のスピーカ、ディスプレイ等に接続されているものとする。なお、各条件１〜１１の内容は、管理者が適宜調整しても良い。
【００６３】
警告レベル１＝眠気レベル１・・・（条件７）
警告レベル２＝眠気レベル２かつ覚醒努力小・・・（条件８）
警告レベル３＝眠気レベル２かつ覚醒努力中・・・（条件９）
警告レベル４＝眠気レベル３かつ覚醒努力大・・・（条件１０）
警告レベル５＝眠気レベル４以上・・・（条件１１）
【００６４】
また、覚醒努力大である場合には、被験者は眠気と激しく戦っている状況が想定される。このため、警告部１５０は、覚醒努力大である場合には、休憩を促す音声等を出力しても良い。
【００６５】
次に、本実施例にかかる眠気検出装置１００の処理手順について説明する。図１２は、本実施例にかかる眠気検出装置の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、眠気検出装置１００の特定部１２０は、脈拍センサ１１０からＡＣ信号およびＤＣ信号を取得する（ステップＳ１０１）。特定部１２０の覚醒度判定部１２０ａは、ＤＣ信号に基づいて、覚醒努力判定処理を実行する（ステップＳ１０２）。
【００６６】
特定部１２０の異常判定部１２０ｂは、ＡＣ信号に基づいて、異常判定処理を実行する（ステップＳ１０３）。眠気検出装置１００の検出部１３０は、脈拍信号から、覚醒努力中および異常区間の脈拍信号を除去し、除去した区間を前後の信号で補間する（ステップＳ１０４）。検出部１３０は、補正信号を基にして、眠気レベルを判定する（ステップＳ１０５）。
【００６７】
眠気検出装置１００の算出部１４０は、覚醒努力率を算出する（ステップＳ１０６）。眠気検出装置１００の警告部１５０は、眠気レベルおよび覚醒努力率に基づいて警告レベルを判定する（ステップＳ１０７）。警告部１５０は、警告レベルに基づいて、警告を実行する（ステップＳ１０８）。
【００６８】
眠気検出装置１００は、処理を終了する場合には（ステップＳ１０９，Ｙｅｓ）、眠気検出の処理を終了する。一方、眠気検出装置１００は、処理を終了しない場合には（ステップＳ１０９，Ｎｏ）、ステップＳ１０１に移行する。
【００６９】
次に、本実施例にかかる眠気検出装置１００の効果について説明する。眠気検出装置１００は、脈拍信号から眠気検出精度の劣化を引き起こす劣化要因を取り除き、劣化要因を取り除いた脈拍信号を基にして、被験者の眠気を検出する。このため、眠気検出装置１００によれば、被験者の眠気を検出することができる。
【００７０】
眠気検出装置１００は、脈拍信号から被験者が覚醒努力中となる脈拍信号の区間を特定し、特定した区間を除いて、被験者の眠気を検出する。このため、覚醒努力によるノイズを受けることなく、被験者の眠気を検出することができる。
【００７１】
眠気検出装置１００は、ＡＣ信号から振幅や間隔に異常を検出した場合に、かかる異常を検出した区間を除いて、被験者の眠気を検出する。このため、覚醒努力以外のノイズを受けることなく、被験者の眠気を検出することができる。
【００７２】
眠気検出装置１００は、被験者の眠気レベルおよび覚醒努力率に基づき、警告レベルを判定し、警告レベルに応じた警告を行う。このため、被験者に効果的な警告を行うことができる。
【００７３】
一般的に、眠気の進行では、ゆらぎ振幅の単調増加、と周波数の低下が観測される。覚醒努力は、心拍の増大や呼吸の乱れに代表される乱調に加え、あくびや嚥下などの生理的な挙動が頻発することが分かっており、これら生理的反応を含む覚醒努力の断続が生じている推定される。すなわち、眠気の推定には従来の覚醒度の低下傾向を推定する場合、「覚醒努力」の乱調部分を除去することが有効と考えられる。
【００７４】
また、覚醒努力の判定には、交感神経活動の亢進が考えられる。この指標はＭＷＳＡに代表される血圧性心拍変動として観測することができるが、短期的な変調に対しては正しく分析できない。すなわち、変調した程度を評価するには、十分な安定区間での評価が必要となるなど、実用性に欠けることになる。本実施例では、外乱の影響を受けにくいＤＣ信号を基にして、覚醒努力を判定するため、覚醒努力を正確に評価することができる。
【００７５】
ところで、本実施例では一例として、検出部１３０が脈拍信号を基にして眠気レベルを検出する処理を示したが、心拍信号を基にして、眠気レベルを判定しても良い。
【００７６】
次に、上記実施例に示した眠気検出装置１００と同様の機能を実現する眠気検出プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図１３は、眠気検出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００７７】
図１３に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置２０５と、脈拍信号を取得するセンサ２０６とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。そして、各装置２０１〜３０８は、バス２０９に接続される。
【００７８】
ハードディスク装置２０８は、特定プログラム２０８ａおよび検出プログラム２０８ｂを有する。ＣＰＵ２０１は、特定プログラム２０８ａおよび検出プログラム２０８ｂを読み出してＲＡＭ２０７に展開する。特定プログラム２０８ａは、特定プロセス２０７ａとして機能する。検出プログラム２０８ｂは、検出プロセス２０７ｂとして機能する。特定プロセス２０７ａの処理は、特定部１２０の処理に対応する。検出プロセス２０７ｂの処理は、検出部１３０の処理に対応する。
【００７９】
なお、特定プログラム２０８ａおよび検出プログラム２０８ｂについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が特定プログラム２０８ａおよび検出プログラム２０８ｂを読み出して実行するようにしてもよい。
【００８０】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００８１】
（付記１）被験者から取得した脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出する場合の検出精度の劣化を引き起こす劣化要因を特定する特定部と、
前記脈拍データから前記劣化要因を取り除き、前記劣化要因を取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出する検出部と
を有することを特徴とする眠気検出装置。
【００８２】
（付記２）前記特定部は、前記被験者から取得した脈拍データの低周波数成分を基にして、前記脈拍データにおいて前記被験者が覚醒努力中となる区間を特定し、前記検出部は、前記脈拍データから前記覚醒努力中となる区間の脈拍データを取り除き、前記覚醒努力中となる区間の脈拍データを取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出することを特徴とする付記１に記載の眠気検出装置。
【００８３】
（付記３）前記特定部は、前記被験者から取得した脈拍データの高周波成分を基にして、脈拍の振幅が閾値以上となる区間または脈拍の間隔が閾値以上となる区間を特定し、前記検出部は、前記脈拍データから前記脈拍の振幅が閾値以上となる区間または脈拍の間隔が閾値以上となる区間の脈拍データを取り除き、脈拍の振幅が閾値以上となる区間または脈拍の間隔が閾値以上となる区間の脈拍データを取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出することを特徴とする付記１または２に記載の眠気検出装置。
【００８４】
（付記４）前記被験者から取得した脈拍データの低周波数成分を基にして、前記被験者が覚醒努力中となる頻度を算出する算出部と、前記検出部の検出結果と前記算出部の算出結果とを基にして、前記被験者に警告を行う警告部とを更に有することを特徴とする付記２または３に記載の眠気検出装置。
【００８５】
（付記５）コンピュータが実行する眠気検出方法であって、
被験者から取得した脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出する場合の検出精度の劣化を引き起こす劣化要因を特定し、
前記脈拍データから前記劣化要因を取り除き、前記劣化要因を取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出する
処理を実行することを特徴とする眠気検出方法。
【００８６】
（付記６）前記特定する処理は、前記被験者から取得した脈拍データの低周波数成分を基にして、前記脈拍データにおいて前記被験者が覚醒努力中となる区間を特定し、前記検出する処理は、前記脈拍データから前記覚醒努力中となる区間の脈拍データを取り除き、前記覚醒努力中となる区間の脈拍データを取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出することを特徴とする付記５に記載の眠気検出方法。
【００８７】
（付記７）前記特定する処理は、前記被験者から取得した脈拍データの高周波成分を基にして、脈拍の振幅が閾値以上となる区間または脈拍の間隔が閾値以上となる区間を特定し、前記検出する処理は、前記脈拍データから前記脈拍の振幅が閾値以上となる区間または脈拍の間隔が閾値以上となる区間の脈拍データを取り除き、脈拍の振幅が閾値以上となる区間または脈拍の間隔が閾値以上となる区間の脈拍データを取り除いた脈拍データを基にして、前記被験者の眠気を検出することを特徴とする付記５または６に記載の眠気検出方法。
【００８８】
（付記８）前記被験者から取得した脈拍データの低周波数成分を基にして、前記被験者が覚醒努力中となる頻度を算出し、前記検出部の検出結果と前記算出部の算出結果とを基にして、前記被験者に警告を行う処理を更に実行することを特徴とする付記６または７に記載の眠気検出方法。
【符号の説明】
【００８９】
１００  眠気検出装置
１１０  脈拍センサ
１２０  特定部
１３０  検出部
１４０  算出部
１５０  警告部
【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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