ウエアラブル NIRS を用いた自動・手動運転時のドライバの脳活動データベースの構築と評価― 平成 30 年度（本報告） タカタ財団助成研究論文 ―ISSN 2185-8950

研究代表者

綱島 均

研究実施メンバー

研究代表者

日本大学 生産工学部 機械工学科
綱島 均

報告書概要交通事故削減や渋滞緩和など交通に関する問題解決手段として自動運転が注目されている．自動運転は，レベル 3 までは走行中の状況把握や有事の際のドライバの関与が考慮されている．このドライバの関与する場合，特に自動運転から手動運転に切り替わる場合において，ドライバが適切に運転できる状態でなければ，事故が発生する恐れがあると考えられる．そのため，このような場合を想定して，ドライバが安全に運転できる状態かどうかをモニタリングする必要がある．
本研究ではドライバの状態について NIRS 計測装置を用い，手動運転，自動運転の 2 つの条件で脳活動の計測と評価を行った．多様な運転状況におけるドライバの脳活動を計測し，運転状況と脳活動の関係性を分析することができれば，運転支援システムをはじめ，様々な安全分野への応用が期待できる．本研究では，ドライバの脳活動を常時計測可能な，軽量なウェアラブル NIRS（Near-Infrared Spectroscopy）装置を用いて，運転中のドライバの覚醒度低下を，前頭前野の脳活動から検出可能か検討を行った． NIRS 信号の位相変面から，運転中のドライバの脳活動をリアルタイムに評価できる手法を考案し，ドライビングシミュレータおよび実車を使用して，考案した手法の有効性の検討を行った．

目次

ウエアラブル NIRS を用いた自動・手動運転時のドライバの脳活動データベースの構築と評価
第 1 章 研究背景と目的
第 2 章 NIRS による脳活動計測
第 3 章 ウエアラブル NIRS を用いた自動車運転時の脳活動計測
第 4 章 自動車運転時の脳活動評価指標の開発と評価
第 5 章 実車走行実験による脳活動評価指標の評価
第 6 章 結論
参考文献

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第1章
研究背景と目的
交通事故削減や渋滞緩和など交通に関する問題解決手段として自動運転が注目されている．自動運転ついて，SAE によってレベルが 6 段階に定義されている 1)（表１）．この自動運転の定義によると，レベル 4，5 はドライバの状態にかかわらず自動運転システムが車両操舵を行うと定義されているのに対し，レベル 2 までは環境監視をドライバが行い，ドライバが全てあるいは一部の運転タスクを担当する．レベル 3 では自動運転システムが全ての運転タスクを実行するが，自動運転システムの作動継続が困難な場合は，ドライバの対応が必要であることが示されている．
現在，自動運転技術で実現されているものはレベル 2 の自動運転であるが，今後はレベル 3 の自動運転技術が確立されることが考えられる．その際に，ドライバが適切に運転できる状態でない場合，誤った操作による事故が発生する可能性が考えられる．自動運転から手動運転に切り替わり，ドライバが運転を開始するまでの時間が長くなることから，自動運転から手動運転の切り替り場面での危険性が指摘されている 2, 3)．そのため，ドライバが安全に運転できる状態かどうかをモニタリングする必要がある．
ドライバをモニタリングするシステムについて，ドライバの操舵情報や生体情報に着目した方法がある．操舵情報に着目した方法として，ステアリング操舵角から運転し易さや覚醒度を推定する等，多様な研究が行われている 4, 5)．しかし，自動運転中においては，ドライバが関与する操舵情報は無くなるため，この方法ではドライバの状態のモニタリングができない．一方，生体情報について，心拍や呼吸，瞬目など様々な方法によって研究が行われており，ドライバのストレスや運転のし易さ，覚醒度などを計測した研究が行われている 6-8)．また，ドライバの脳の活動に着目することによって状態変化を推定する研究が行われており 9-12)，その際にはドライバの運転行動を阻害せず，違和感を与えることなく計測することが求められる．

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表 1 SAE による自動運転の定義 4)

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第2章
NIRS による脳活動計測
近赤外分光装置は「生体の窓」と呼ばれる生体透過性が高い近赤外領域の光（700-900nm）を用いてヘモグロビンの濃度変化を計測する手法である．神経活動が生じた際に局所的に血流量が増加し血中のヘモグロビン濃度が変化する．また近赤外光の透過光，拡散光の減衰量から酸素化ヘモグロビン(oxy-Hb)，脱酸素化ヘモグロビン(deoxy-Hb)の濃度変化を計測することが可能である．oxy-Hb，deoxy-Hb それぞれ吸光スペクトルが異なることから，透過光量に基づきそれぞれのヘモグロビンの濃度変化を求めることができる．
脳活動計測においては，頭表に配置した送光ファイバから近赤外光を照射し，頭皮，頭蓋骨，髄液で吸収・拡散されながら脳表に達し，再び頭表まで戻ってきた透過光量が受光ファイバによって計測される．この透過光量に基づいて，脳表のヘモグロビンの濃度変化を算出することができる．脳活動による局所的な脳内酸素消費は 5%程度であるのに対し，それに伴って供給される局所脳内血流の増加は 30 から 50％となり，消費に対して大きく上回る．
そのため，脳活動が発生した領域では，典型的に oxy-Hb の増加と deoxy-Hb の減少を示す．
神経活動に伴い活動神経近傍の領域では oxy-Hb が増加することが知られており，oxy-Hb の変化量に注目することにより，脳の活動状態を知ることが可能である．NIRS においては，oxy-Hb が脳の賦活を最も反映するパラメータであるとされている．
本研究においても oxy-Hbの変化量を主たる評価基準として脳活動の分析を行う．
また，NIRS には空間分解分光法(SRS: Spatial resolved spectroscopy)という計測方法がある．SRS は受光部を 2 つ設けて，光路長が異なる 2 つの条件を計測することにより酸素飽和度（StO2）を計測する方法である．本研究で使用するウェアラブル NIRS（HB131-S）は SRSを用いているため酸素飽和度も計測することが可能になっている．酸素飽和度は，oxy-Hb との相関が高く，皮膚血流の影響を受けにくい指標として有効であるが，oxy-Hb と比較して感度がやや低く，現時点では主たる評価指標として，脳活動評価に用いられている例が少ない．
そこで，deoxy-Hb，酸素飽和度については，アーチファクトの有無を判別するための補助的な指標として使用する．

図 1 脳活動時の酸素化ヘモグロビン，脱酸素化ヘモグロビン，酸素飽和度の変化

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第3章
ウエアラブル NIRS を用いた自動車運転時の脳活動計測
3.1

実車走行実験

金沢大学の自動運転車両開発グループと共同で実車走行環境下のドライバの脳活動を計測，評価を行った．自動運転車両を運転することが許可されている成人男性 2 名を対象に手動，自動運転時の脳機能を計測した．実験風景を図１に示す．ポータブル型の NIRS 装置（PocketNIRS: DynaSense)）を用いて，運転中のドライバの前頭前野外側部を２箇所計測した．実験には金沢大学が所有している自動運転車両を使用した．
珠洲市内の交通量が比較的少ない道路(約 15km）を手動運転(往路)，自動運転(復路)で走行させた．また，実験参加者は，走行開始と終了後，折り返し地点となる場所でそれぞれ 3分間の閉眼安静を行った．走行時間は閉眼安静の時間を含め往復約 50 分であった．得られた実験データについて離散ウェーブレット変換を用いた多重解像度解析 13,14)によって，10 秒以下の周期成分を脳活動に関係しない成分として取り除いた．
前頭前野右外側部(1ch)の計測結果を図 2 に示す．図 2 より，手動運転時の oxy-Hb は，運転開始後から増加する傾向を示したが，自動運転時はほとんど増加しなかった．もう 1 人名の実験参加者でも同様の傾向が確認された．このことから，自動運転時は，手動運転時と比較して，ドライバの脳活動の変動が少ないことがわかった．

図 1 自動運転時のドライバの脳機能計測6/33

図 2 手動運転及び自動運転時の oxy-Hb の変化
3.2

ドライビングシミュレータを用いたドライバの脳機能計測と評価

3.2.1 実験方法
実車を使用した走行環境においては，多くの制約条件があるため実験統制が困難であった．
そこで，実験統制が容易なドライビングシミュレータを用いて，手動運転時と自動運転時の脳活動の違いについて検証を行った．インフォームドコンセントを得た運転免許を所持している成人男性 8 名を対象にドライビングシミュレータを用いた脳機能計測実験を行った．
実験デザイン，実験コースを図 3 に示す．走行コースは，横 6500m，縦 3250m，カーブ曲率1300m，4 車線（片側 2 車線）の 8 字コースを用いた．手動運転条件では，100km/h で第一通行帯を走行する先行車に，一定の車間距離で追従走行するように指示した（図 4）．自動運転
条件では，運転操作を行わず，前方注視のみを行わせた．

図 3 実験デザイン

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図 4 ドライビングシミュレータによる脳機能計測実験

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3.2.2 NIRS データの取得
ウエアラブル NIRS 装置（Hb-131S: Astem）を用いて，ドライビングシミュレータ運転時の脳活動計測を行った．使用した ウエアラブル NIRS 装置と計測部位及び計測チャンネルを図5 に示す．計測部位は前頭前野で，装着者正面を基準とすると，左から 1，2, 4, 3 順にチャンネルが設定されている. また，サンプリング周波数 2Hz で計測した．計測したデータに対して，離散ウェーブレット変換を用いた多重解像度解析 13,14)を行い，60 秒の時間以下の周期成分を除去し，信号を再構成した．

図 5 計測部位とチャンネル番号 (Hb-131S)

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3.2.3 顔表情評価による覚醒度の客観評価
意識，覚醒度の影響が脳活動に考えられることから，ドライバの上半身から顔面までの状態を，ビデオカメラを用いて動画に記録し，覚醒度の評価を行った．評価方法は北島らの考案した評価方法 15)を用いた．北島らの考案した覚醒度評価方法について表 2 に示す．評価者 2
名で 5 秒毎に映像記録からレベル 1 からレベル 5 まで評価，その後，全評価者の平均を算出，さらに 60 秒毎の平均値を算出し顔表情評価値とした．
表 2 眠気表情評価表
眠気レベル1

名称
全く眠くなさそう

ドライバの状態
・視線の動きが頻繁
・瞬きの周期が安定
・動きが活発で身体の動きを伴う

2

やや眠そう

・唇が開いている
・視線の動きが遅い3

眠そう・瞬きはゆっくりと頻発
・口の動きがある・座り直しがある
・顔に手をやる4

かなり眠そう・意識的と思われる瞬きがある・頭を振る・あくびが頻発し深呼吸が見られる
・視線や瞬きの動きが遅い

5

非常に眠そう・険を閉じる・頭が前に傾く・頭が後ろに倒れる

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3.2.4 ハンドル操作と車両運動
先行研究により，覚醒度とハンドル操作，車両横変位に相関があることが示されている 16)．
そこで，手動運転に対しては，ドライバのハンドル操作の滑らかさを評価する指標であるステアリングエントロピー17)を算出した．また，車両のふらつきを評価するため道路端からの車両横変位を算出した．本検討では走行開始 60 秒を無負荷状態と仮定して，60 秒毎のステアリングエントロピー値を算出した．また道路左端からの横変位を計測し，60 秒ごとの標準偏差を計算した．
3.2.5 実験結果と評価
手動，自動運 転条件それぞれを行った実験参加者 4 名の中で，変化が顕著であった実験参
加者 D の走行時のステアリングエントロピー，横変位の標準偏差，顔表情評価を図 6 に示す．
図よりステアリングエントロピー，横変位の標準偏差は 1800 秒以降増加する傾向にある．
また顔表情評価が，時間経過とともに上昇する傾向にある．近森らは，覚醒度低下に伴い，ステアリングエントロピー，横変位標準偏差それぞれが上昇する傾向を示したことを指摘している 16)．図 6 は，この先行研究と同様の傾向を示したことから，運転時間の経過に従って，覚醒度が低下していることが推定される．このような覚醒度低下は，実験参加者 8 名全員で確認された．手動運転時の顔表情と oxy-Hb 変化を図 7 に示す．図 7 より，覚醒度低下とともに前頭前野全体の oxy-Hb が低下する傾向にあることが確認できる．
次に，自動運転時の顔表情と oxy-Hb 変化を図 8 に示す．図 8 より，手動運転よりも早い600 秒付近から顔表情評価値が上昇したことがわかる．この傾向について，自動運転時に，運転操作をさせず，環境監視をのみ行わせるような条件では，覚醒度が低下しやすいことが示唆されており，本検討でも同様の傾向を示したと考えられる．特に，手動運転と比較すると，自動運転の方がより早く覚醒度が低下し，oxy-Hb が減少することがわかる．この傾向は，実験参加者 4 名中 3 名で確認された．
以上の結果から，ドライビングシミュレータ環境下において，手動運転，自動運転ともに覚醒度低下とともに前頭前野全体の活動が低下することが明らかになり，ドライバの状態を脳の活動からモニタリングできる可能性を示した．また，自動運転走行時は手動運転走行時と比べ，覚醒度低下が早く，同時に前頭前野全体の急激な活動低下が発生する可能性があることもわかった．

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図 6 ステアリングエントロピー，車両横変位の標準偏差，顔表情評価の変化(実験参加者 D)

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図 7 手動運転時の顔表情と oxy-Hb 変化 (実験参加者 D)

図 8 自動運転時の顔表情と oxy-Hb 変化(実験参加者 D)

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3.3

自動運転から手自動運転へ移行した場合の脳活動の計測と評価

ドライビングシミュレータを用いた実験から，ドライバの覚醒状態を脳血流変動からモニタリングできる可能性を示した．次に，自動運転から手動運転にモードが切り替わった場合に，ドライバの脳活動がどのよう変化するか，実験参加者 D を対象に実験を行った．ここでは，安静 3 分，自動運転による走行 30 分，切り替え時間 3 分，手動運転による走行 27 分，安静 3 分の 1 セットを実施した．
自動運転から手動運転の切り替えについて，使用したドライビングシミュレータは，自動運転と手動運転間の自動的な移行に対応していないため，警報音を鳴らし一旦自動運転を終了し，自動運転から手動運転ヘの切り替えを手動で行なった上で，手動運転を行った．実験
コース，取得データ及びデータ処理は前節と同様である．
実験により得られた顔表情評価，前述した信号処理後の前頭前野左内側 2ch の oxy-Hb とdeoxy-Hb を図 9 に示す．図 9 より，自動運転環境においては運転開始後に，顔表情評価による覚醒度と脳活動が低下することが確認された．特に，1200 秒からは顔表情評価が急激に上昇し，覚醒度が低下していることがわかる．この後に手動運転に移行した際も，顔表情評価が 3 以下にほとんど減少しなかったことから，覚醒度が常に低い状態だったことが推定される．なお，切り替え操作直前と切り替え中に発生した 2 つの変化については，oxy-Hb とdeoxy-Hb が同時に上昇していることからアーチファクトであると考えられる．さらに，自動運転から手動運転への切り替え後も，覚醒度が十分上昇していないことがわかる．このことから，自動運転中においても，切り替え後の手動運転に支障がないように，一定レベルの覚醒度を保つ必要性があることが明らかになった．

図 9 顔表情評価と oxy-Hb 変化（実験参加者 D, 前頭前野左内側 2ch)

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第4章
自動車運転時の脳活動評価指標の開発と評価
4.1

実験方法

インフォームドコンセントを得た運転免許を所持している成人男性 8 名（新規の実験参加者）を対象にドライビングシミュレータを用いた手動，自動運転時の脳機能を計測した．実験デザイン，実験コースを図 10 に示す．実験デザインについて安静 3 分，走行 30 分，安静3 分のセットを各実験参加者 1 回行った．走行コースについて横 6500m，縦 3250m，カーブ曲率 1300m，4 車線(片側 2 車線)の 8 字コースを用いた．手動運転条件では，100 km/h で第一通行帯を走行する先行車に一定の車間距離で追従走行するように指示した．自動運転条件では，運転操作を行わず，前方注視のみを行わせた．

図 10

実験デザイン

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4.2

計測したデータと処理方法

ウエアラブル NIRS 装置 Hb-131S(Astem)を用いて前頭前野の脳活動を 4ch 計測した．計測したデータに対して，離散ウェーブレット変換を用い 60 秒以下の周期成分を除去し，信号を再構成した．また，ドライバの上半身から顔面までの状態を動画に記録し，60 秒ごとに眠気評価を行った．
4.3

計測した NIRS 信号

実験参加者 C における自動運転時と手動運転時の左外側部(1ch)の oxy-Hb 信号を図 11 および図 12 に示す．また，自動運転時と手動運転時の oxy-Hb の変化の比較を図 13 に示す．
自動運転では，時間経過とともに oxy-Hb が減少し，覚醒度も低下することがわかる．一方，手動運転では上記の傾向がみられず，脳の賦活に変化が少なく覚醒度の低下も少ないと考えられる．

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図 11 自動運転時の oxy-Hb 変化 (実験参加者 C, ch１)

図 12 手動運転時の oxy-Hb 変化 (実験参加者 C, ch１)

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図 12 自動，手動運転時の oxy-Hb の比較 (実験参加者 C, ch１)

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4.4

計測データの位相平面

脳活動の計測結果から覚醒度を定量的に評価するために，oxy-Hb を横軸,oxy-Hb の微分値を縦軸とした 1 分ごとの平均値による位相平面を作成した．oxy-Hb が高い値か oxy-Hb の上昇の傾きが急峻であるときに脳が賦活していると考えられる．実験参加者 C の自動運転時と手動運転時の位相平面を図 13，図 14 に示す．
運転時間を 10 分ごとに分類し，緑，赤，青の順に色分けをした．図 13 より自動運転では，時間経過とともに oxy-Hb と oxy-Hb の微分値が減少し，位相平面の左側に移動する傾向を確認した．よって運転時間が経過するにしたがって，脳の賦活が減少し覚醒度が低下したと考えられる．一方，図 14 の手動運転では上記の傾向がみられず，脳の賦活に変化が少なく覚醒度の低下も少ないと考えられる．

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図 13 自動運転時の位相平面 (実験参加者 C, ch１)

図 14 手動運転時の位相平面 (実験参加者 C, ch１)

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4.5

マハラノビス距離による覚醒度評価

さらに，図 13，図 14 より，各データ点のマハラノビス距離を算出した．マハラノビス距
離とは分散を考慮した距離であり，データの異常検知に用いられている．実験参加者 C の自動運転時と手動運転時のマハラノビス距離を図 15 に示す．なお，基準データ群は運転による覚醒度低下が少ないと考えられる運転時間の最初の 10 分間とした．自動運転では時間経過でマハラノビス距離が増加する傾向を確認した．一方，手動運転では時間経過でマハラノビス距離は減少し，位相平面の右側に移動する傾向が見られる．このことから運転中の覚醒度を位相平面上のマハラノビス距離を用いることにより，定量的に評価できる可能性を示した．

図 15 マハラノビス距離による覚醒度評価 (実験参加者 C, ch１)

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4.6

顔表情評価による覚醒度の客観評価

覚醒度評価の妥当性を確認するために実験参加者の顔表情からも覚醒度評価を行った．先行研究では顔表情から段階的に覚醒度を評価できることが示されている．実験参加者 C の顔表情の眠気レベルを図 16 に示す.

図 16 顔表情評価 (実験参加者 C)

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4.6

顔表情評価による覚醒度の客観評価

実験参加者 8 名分の覚醒度指標の平均値と標準偏差を図 17 に示す．図 17 より，自動運転の覚醒度指標の平均値は，運転時間経過とともに正の値を取る傾向があることがわかる．しかし，標準偏差は実験時間の後半で大きくなり，個人によるばらつきが大きいことがわかる．
一方，図 18 より，手動運転時は自動運転時と異なり，運転時間の経過とともに負の値を取る傾向があることがわかる．また，標準偏差は自動運転時と比較して小さいことがわかる．
また，合計 8 名分の顔表情の覚醒度評価を平均値と標準偏差を図 19 に示す．図 19 より，自動運転では時間経過で眠気レベルが上昇している様子を確認した．標準偏差は実験時間全体で同等の値で実験参加者の個人差が終始表れているといえる．よって，時間経過で覚醒度が減少するといえる．一方，図 20 より手動運転では眠気レベルの変化が少ないことがわかった．

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図 17 顔表情評価 (実験参加者 C)

図 18 顔表情評価 (実験参加者 C)

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図 19 自動運転時の顔表情評価 (実験参加者 8 名の平均と標準偏差)

図 20 手動運転時の顔表情評価 (実験参加者 8 名の平均と標準偏差)

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第5章
実車走行実験による脳活動評価指標の評価
5.1

実験概要

第４章において，ドラインビングシミュレータを用いたドライバの脳機能計測実験を行い，覚醒度を評価する指標を開発し，その有効性を確認した．本章では，開発した指標の有効性を実環境で行えることを確認するため，実車を用いた計測実験を行なった．測定は，石川県能登半島の一般道路において行った． 実験参加者は，インフォームドコンセントを行った普通自動車免許を所有する健康な男性 2 名（59 歳，22 歳）とした．ここでは，実験参加者 I（59 歳）についての評価を示す．

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5.1

10 月 10 日計測結果（実験参加者 I）

運転環境を図 21 に示す．運転時間は 33 分 42 秒であったため，解析は前後の 1 分 51 秒を取り除き，シミュレータ実験と同様の 30 分間を抽出した．実験参加者 I における実車運転の左外側部(1ch)の oxy-Hb 信号を図 22 に示す．また，位相平面図を図 23 に示す．さらに図 23の位相平面図から計算した，マハラノビス距離による覚醒度指標を図 24 に示す．
図 22 より運転時間の経過とともに oxy-Hb が上昇する傾向が確認できた．次に，実験参加者 I の自動運転時と手動運転時の位相平面を図 23 に示す．解析時間を 10 分ごとに分類し，緑，赤，青の順に色分けをした．図 23 より，位相平面の左から緑，赤，青と右に移動している様子が確認できる．これらのことから，覚醒度が時間経過とともに上昇したものと考えられる．

図 21 2018 年 10 月 10 日の運転環境 (強い雨，夕方で視界が悪い)

図 22 NIRS 計測データ（ノイズ除去後の信号）

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図 23 位相平面

図 24 マハラノビス距離による覚醒度指標

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5.2

10 月 11 日計測結果（実験参加者 I）

運転時間は 23 分 15 秒であったため，解析は前後の 7.5 秒を取り除いた 23 分間とした．実験参加者 I における実車運転の左外側部(1ch) の oxy-Hb 信号を図 25 に示す．図 25 より，前日の結果と同様，運転時間の経過とともに oxy-Hb が上昇する傾向が確認できた．
次に，実験参加者 I の自動運転時と手動運転時の位相平面を図 26 に示す．解析時間を 10分ごとに分類し，緑，赤，青の順に色分けをした．図 26 より，位相平面の左から緑，赤，青と右に移動している様子が確認でき，特に青のグループが大きく位相平面の右側に位置している．図 27 にマハラノビス距離による覚醒度指標の変化を示す．20 分以降の覚醒度変化が明確に示されている．これは，実験参加者が 20 分から 22 分において，道を間違え，細い山道に入ったことがビデオ画像（図 28）から確認でき，これらが覚醒度を大きく上昇させたと考えられる．
以上のことから，ウェアラブル NIRS によって計測した NIRS データから求まる覚醒度指標により，運転中の覚醒度を定量的に評価できる可能性を示した．

図 25 NIRS 計測データ（ノイズ除去後の信号）

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図 26 位相平面

図 27 マハラノビス距離による覚醒度指標

図 28 20 分以降の運転状況

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第6章
結言
本研究では，ドライバの状態を脳活動からモニタリングすることを目的として，ウエアラ
ブル NIRS 計測装置を用い，ドライバの脳活動を計測した．手動運転，自動運転の 2 つの条
件で，実車およびドライビングシミュレータを用いて走行実験を行い，そのときの脳活動の計測と評価を行った．その結果，自動，手動運転ともに覚醒度が低下するにしたがって，脳活動が低下したことから，ドライバの状態を脳活動から推定できる可能性を示した．また，
自動運転走行時は，手動運転走行時より覚醒度低下が早く，前頭前野全体の活動低下も早いことも明らかになった． さらに，自動運転から手動運転に切りわっても，脳の活動が上昇しない場合があることもわかり，自動運転中においても一定レベルの覚醒度を保つ必要性があることがわかった．
運転中のドライバの覚醒度を定量的に評価する方法として，NIRS 信号から構成される位相平面上のマハラノビス距離を用いて，リアルタイムに評価できる方法を提案し，その有効性をドライビングシミュレータおよび実車両を用いた実験により，検証を行なった．その結果，自動運転，手動運転の違いが明確になり，覚醒度評価に有効であることを示した．本方法については，特許を出願済みである．
本研究は，公益財団法人タカタ財団の研究助成を受けて実施したものである．３年間ご支援いただいた財団関係者各位に感謝いたします．シミュレータ実験は，日本大学生産工学部倫理委員会の承認（承認番号 S2016-003）を受けて実施したものである．

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参考文献
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14) 酒谷薫 (監修)，NIRS-基礎と臨床，新興医学出版社 (2012)15) 北島洋樹, 沼田仲穂, 山本恵一, 五井美博，自動車運転時の眠気の予測手法についての研究，第 1 報眠気表情の評定法と眠気変動の予測に有効な指標について，日本機械学会

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17) 伊藤敏行 , 中山沖彦, アーウィン・ボアー, 車載情報機器に関する自工会安全性ガイドラ
インの制定とステアリングエントロピー法による運転者負荷評価，国際交通安全学会, Vol.
26，No. 4 (2001), pp.17-24.

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