JP2001204714A - メンタルストレス判定装置 - Google Patents
メンタルストレス判定装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 心拍数の急変に基づく誤差を低くすることの
できるメンタルストレス判定装置を提供すること。 【解決手段】 被験者の心拍相当信号および呼吸性振動
相当信号を取得する取得手段と、前記心拍相当信号の時
間軸上の拍動間隔データに対し時間・周波数変換を行う
第１の変換手段と、この第１の変換手段により変換され
たデータのうち、所定周波数以下の周波数帯域のデータ
のみを特定するデータ特定手段と、このデータ特定手段
により特定されたデータに対し周波数・時間変換を行う
第２の変換手段と、この第２の変換手段により変換され
た時間軸上の拍動間隔データを、前記呼吸性振動相当信
号に基づいて、移動平均処理を行う移動平均手段と、こ
の移動平均手段により移動平均された拍動間隔データに
基づいて、ストレス解析を行うストレス解析手段とを設
けた。
できるメンタルストレス判定装置を提供すること。 【解決手段】 被験者の心拍相当信号および呼吸性振動
相当信号を取得する取得手段と、前記心拍相当信号の時
間軸上の拍動間隔データに対し時間・周波数変換を行う
第１の変換手段と、この第１の変換手段により変換され
たデータのうち、所定周波数以下の周波数帯域のデータ
のみを特定するデータ特定手段と、このデータ特定手段
により特定されたデータに対し周波数・時間変換を行う
第２の変換手段と、この第２の変換手段により変換され
た時間軸上の拍動間隔データを、前記呼吸性振動相当信
号に基づいて、移動平均処理を行う移動平均手段と、こ
の移動平均手段により移動平均された拍動間隔データに
基づいて、ストレス解析を行うストレス解析手段とを設
けた。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はメンタルストレス判
定装置に関する。
定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、職場あるいは日常生活の場におい
ても人は様々なストレスを受けている。
ても人は様々なストレスを受けている。
【０００３】特にオフィス・オートメーション化、ファ
クトリー・オートメーション化の急速な発展によって、
身体負荷は低いが高度な知的作業であるＶＤＴ（Ｖｉｄ
ｅｏＤｉｓｐｌａｙＴｅｒｍｉｎａｌ：ビデオ・ディス
プレイ端末）作業や監視作業や、車両を運転することが
もたらすメンタルストレスは、精神的過労やヒューマン
エラーの原因となる。従って、これを防止するために、
メンタルストレスを評価することは重要である。
クトリー・オートメーション化の急速な発展によって、
身体負荷は低いが高度な知的作業であるＶＤＴ（Ｖｉｄ
ｅｏＤｉｓｐｌａｙＴｅｒｍｉｎａｌ：ビデオ・ディス
プレイ端末）作業や監視作業や、車両を運転することが
もたらすメンタルストレスは、精神的過労やヒューマン
エラーの原因となる。従って、これを防止するために、
メンタルストレスを評価することは重要である。
【０００４】従来のメンタルストレス判定装置として、
脈波データより算出した脈拍データの上昇下降状況を監
視することにより、メンタルストレスを判定しようとす
るものがある。
脈波データより算出した脈拍データの上昇下降状況を監
視することにより、メンタルストレスを判定しようとす
るものがある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来のメ
ンタルストレス判定装置においては、脳波データより算
出した脈拍データの上昇下降状況を監視して、メンタル
ストレスを判定していたので、外乱、例えば環境による
周囲の物音の変動等や、被験者の欠伸等の深呼吸、座り
直し等の呼吸性振動や身体振動等に起因する心拍数の急
変により誤差が生じてしまい、判定結果の精度が低くな
ってしまっていた。
ンタルストレス判定装置においては、脳波データより算
出した脈拍データの上昇下降状況を監視して、メンタル
ストレスを判定していたので、外乱、例えば環境による
周囲の物音の変動等や、被験者の欠伸等の深呼吸、座り
直し等の呼吸性振動や身体振動等に起因する心拍数の急
変により誤差が生じてしまい、判定結果の精度が低くな
ってしまっていた。
【０００６】これを避けるために物音等が発生しないよ
うな実験環境の確保、被験者への実験への集中が考えら
れるが、前者の実験環境の確保には、多大な労力を要
し、後者の実験への集中は本来のメンタルストレスの評
価自体が正確に行えない可能性が生じるという問題点が
あった。
うな実験環境の確保、被験者への実験への集中が考えら
れるが、前者の実験環境の確保には、多大な労力を要
し、後者の実験への集中は本来のメンタルストレスの評
価自体が正確に行えない可能性が生じるという問題点が
あった。
【０００７】本発明は、上述の従来の問題点に着目して
なされたもので、心拍数の急変に基づく誤差を低くする
ことのできるメンタルストレス判定装置を提供すること
を目的とする。
なされたもので、心拍数の急変に基づく誤差を低くする
ことのできるメンタルストレス判定装置を提供すること
を目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記の目的達成のため、
本発明は被験者に負荷を与えた場合の被験者の心拍相当
信号および呼吸性振動相当信号を取得する取得手段と、
前記心拍相当信号の時間軸上の拍動間隔データに対し時
間・周波数変換を行う第１の変換手段と、この第１の変
換手段により変換されたデータのうち、所定周波数以下
の周波数帯域のデータのみを特定するデータ特定手段
と、このデータ特定手段により特定されたデータに対し
周波数・時間変換を行う第２の変換手段と、この第２の
変換手段により変換された時間軸上の拍動間隔データ
を、前記呼吸性振動相当信号に基づいて、移動平均処理
を行う移動平均手段と、この移動平均手段により移動平
均された拍動間隔データに基づいて、ストレス解析を行
うストレス解析手段と、を有することを特徴とする。
本発明は被験者に負荷を与えた場合の被験者の心拍相当
信号および呼吸性振動相当信号を取得する取得手段と、
前記心拍相当信号の時間軸上の拍動間隔データに対し時
間・周波数変換を行う第１の変換手段と、この第１の変
換手段により変換されたデータのうち、所定周波数以下
の周波数帯域のデータのみを特定するデータ特定手段
と、このデータ特定手段により特定されたデータに対し
周波数・時間変換を行う第２の変換手段と、この第２の
変換手段により変換された時間軸上の拍動間隔データ
を、前記呼吸性振動相当信号に基づいて、移動平均処理
を行う移動平均手段と、この移動平均手段により移動平
均された拍動間隔データに基づいて、ストレス解析を行
うストレス解析手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】また請求項２記載の発明では、請求項１記
載のメンタルストレス判定装置において、前記呼吸性振
動相当信号の大きさを判断する判断手段を備え、前記移
動平均手段は、前記判断手段により判断された大きさに
基づいて、移動平均処理の移動平均区間を設定すること
を特徴とする。
載のメンタルストレス判定装置において、前記呼吸性振
動相当信号の大きさを判断する判断手段を備え、前記移
動平均手段は、前記判断手段により判断された大きさに
基づいて、移動平均処理の移動平均区間を設定すること
を特徴とする。
【００１０】
【発明の効果】本発明によれば、心拍数の急変に基づく
誤差を低くすることのできるメンタルストレス判定装置
を提供することができるという効果を有する。
誤差を低くすることのできるメンタルストレス判定装置
を提供することができるという効果を有する。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態を図
面に基づいて説明する。図１はメンタルストレス判定装
置を車両に適用した場合の概略構成を示す図、図２〜図
３は心拍相当信号の取得方法を説明する図、図４は呼吸
性振動相当信号の取得方法を説明する図、図５はメンタ
ルストレス判定装置の構成説明図、図６は分布とストレ
スとの関係についての説明図、図７は外乱の影響を説明
する図、図８〜図１０は心拍相当信号の解析、判定方法
の説明図である。
面に基づいて説明する。図１はメンタルストレス判定装
置を車両に適用した場合の概略構成を示す図、図２〜図
３は心拍相当信号の取得方法を説明する図、図４は呼吸
性振動相当信号の取得方法を説明する図、図５はメンタ
ルストレス判定装置の構成説明図、図６は分布とストレ
スとの関係についての説明図、図７は外乱の影響を説明
する図、図８〜図１０は心拍相当信号の解析、判定方法
の説明図である。
【００１２】図１において、１は本発明のメンタルスト
レス判定装置が適用される車両である。５は車両に設け
られたシートであり、図においては運転席のみを示して
いる。１０は車両を操舵するためのステアリングであ
り、２０は乗員を拘束するためのシートベルトである。
４０は車両１の走行速度を検出するための車速センサで
ある。３０はメンタルストレスを解析／判定する解析／
判定装置である。
レス判定装置が適用される車両である。５は車両に設け
られたシートであり、図においては運転席のみを示して
いる。１０は車両を操舵するためのステアリングであ
り、２０は乗員を拘束するためのシートベルトである。
４０は車両１の走行速度を検出するための車速センサで
ある。３０はメンタルストレスを解析／判定する解析／
判定装置である。
【００１３】ステアリング１０には図２（ａ）に示すよ
うに、複数の電極１５が設けられており、ドライバーが
走行中等にステアリング操作を行うことで電極１５に接
触し、この電極１５の電位信号によって心拍相当信号を
取得できるようになっている。
うに、複数の電極１５が設けられており、ドライバーが
走行中等にステアリング操作を行うことで電極１５に接
触し、この電極１５の電位信号によって心拍相当信号を
取得できるようになっている。
【００１４】図２（ｂ）はステアリング１０に設けられ
た電極１５によって取得された心拍相当信号の一例であ
る。
た電極１５によって取得された心拍相当信号の一例であ
る。
【００１５】またこの実施の形態ではステアリング１０
に設けた電極１５によって心拍相当信号を取得するよう
にしているが、図３（ａ）に示すように、電極５５が設
けられたリストバンド５０をドライバーが手首に巻い
て、この電極５５からの電位信号によって心拍相当信号
を取得するようにしてもよい。
に設けた電極１５によって心拍相当信号を取得するよう
にしているが、図３（ａ）に示すように、電極５５が設
けられたリストバンド５０をドライバーが手首に巻い
て、この電極５５からの電位信号によって心拍相当信号
を取得するようにしてもよい。
【００１６】シートベルト２０には図４（ａ）に示すよ
うに、複数の圧電センサ２５が設けられている。この圧
電センサ２５はシートベルト２０の裏面に設けられてお
り、ドライバーに対して直接接触するように設けられて
いる。この圧電センサ２５により、呼吸の大きさとタイ
ミングから呼吸性振動相当信号を取得できるようになっ
ている。図４（ｂ）はシートベルト２０に設けられた電
極２５によって取得された呼吸性振動相当信号の一例で
ある。
うに、複数の圧電センサ２５が設けられている。この圧
電センサ２５はシートベルト２０の裏面に設けられてお
り、ドライバーに対して直接接触するように設けられて
いる。この圧電センサ２５により、呼吸の大きさとタイ
ミングから呼吸性振動相当信号を取得できるようになっ
ている。図４（ｂ）はシートベルト２０に設けられた電
極２５によって取得された呼吸性振動相当信号の一例で
ある。
【００１７】次に図５を用いて本発明のメンタルストレ
ス判定装置の構成を説明すると、車速センサ４０によっ
て得られる車両１の車送信号、ステアリング１０に設け
られた電極１５の電位信号、シートベルト２０に設けら
れた圧電センサ２５からの信号が解析／判定装置３０に
入力され、後述の処理が行われることでドライバーのメ
ンタルストレスが解析／判定される。
ス判定装置の構成を説明すると、車速センサ４０によっ
て得られる車両１の車送信号、ステアリング１０に設け
られた電極１５の電位信号、シートベルト２０に設けら
れた圧電センサ２５からの信号が解析／判定装置３０に
入力され、後述の処理が行われることでドライバーのメ
ンタルストレスが解析／判定される。
【００１８】次にタスクの与え方とレストの与え方につ
いて述べる。運転中のドライバーは運転に集中している
ので、タスクが与えられた状態になっている。これに対
して、停止中などはタスクが与えられていない状態であ
り、すなわちリラックスしている状態なので、レストで
あるといえる。本発明の実施の形態では、この考え方に
基づいて、車速センサ４０からの車送信号から現在はタ
スクであるか、レストであるかを判断するようにしてい
る。
いて述べる。運転中のドライバーは運転に集中している
ので、タスクが与えられた状態になっている。これに対
して、停止中などはタスクが与えられていない状態であ
り、すなわちリラックスしている状態なので、レストで
あるといえる。本発明の実施の形態では、この考え方に
基づいて、車速センサ４０からの車送信号から現在はタ
スクであるか、レストであるかを判断するようにしてい
る。
【００１９】次に図６を用いて、分布とストレスとの関
係について説明を行う。図６（ａ）は、分散値ＲＲＶ及
び平均心拍数ＢＥＡＴとメンタルストレスとの関係を示
したものである。なお、分散値ＲＲＶは、図６（ｂ）に
示す心電位信号（Ｒ波）の所定レベル以上のピークの時
間軸上の間隔を示すＲＲｌ（ＲｌｎｔｅｒｖａＤを使っ
て下記数式１ により演算したものである。
係について説明を行う。図６（ａ）は、分散値ＲＲＶ及
び平均心拍数ＢＥＡＴとメンタルストレスとの関係を示
したものである。なお、分散値ＲＲＶは、図６（ｂ）に
示す心電位信号（Ｒ波）の所定レベル以上のピークの時
間軸上の間隔を示すＲＲｌ（ＲｌｎｔｅｒｖａＤを使っ
て下記数式１ により演算したものである。
【００２０】また平均心拍数ＢＥＡＴは、下記数式２ により演算したものである。ここでＮはＲＲＩデータの
サンプル数である。解析区間を時系列的にシフトさせな
がら算出すると、解析結果は図６（ａ）に示すようなＲ
ＲＶ‐ＢＥＡＴ２次元平面上に分布エリアとして表すこ
とができる。具体的には被験者にタスク状態とレスト状
態とを繰り返し課し、その分布エリアから「タスク時に
タスクに集中できないケース」と「レスト時にリラック
スできないケース」とを健常状態ではない要注意ケース
とし、更に分布の変化からストレスの増加・減少方向を
判定する。
サンプル数である。解析区間を時系列的にシフトさせな
がら算出すると、解析結果は図６（ａ）に示すようなＲ
ＲＶ‐ＢＥＡＴ２次元平面上に分布エリアとして表すこ
とができる。具体的には被験者にタスク状態とレスト状
態とを繰り返し課し、その分布エリアから「タスク時に
タスクに集中できないケース」と「レスト時にリラック
スできないケース」とを健常状態ではない要注意ケース
とし、更に分布の変化からストレスの増加・減少方向を
判定する。
【００２１】図７に実験時の外乱による影響を示す。外
乱は、被験者に起因する外乱と、被験者に起因しない外
乱が存在する。被験者に起因する外乱としては、例えば
欠伸等の深呼吸、座り直し等による呼吸性振動や身体振
動があり、心拍数に変動を及ぼす。また被験者に起因し
ない外乱としては、環境があり、環境としては静かな落
ち着ける場所が望ましいが、走行中において完璧な場所
での検出は現実的ではなく、この環境による外乱が心拍
数に変動を及ぼす。
乱は、被験者に起因する外乱と、被験者に起因しない外
乱が存在する。被験者に起因する外乱としては、例えば
欠伸等の深呼吸、座り直し等による呼吸性振動や身体振
動があり、心拍数に変動を及ぼす。また被験者に起因し
ない外乱としては、環境があり、環境としては静かな落
ち着ける場所が望ましいが、走行中において完璧な場所
での検出は現実的ではなく、この環境による外乱が心拍
数に変動を及ぼす。
【００２２】図７（ａ）に示すように、外乱は心拍数の
急上昇を誘発するケースが多い。心拍数の急上昇は拍動
間隔を極端に低くし、ＲＲＶ‐ＢＥＡＴ２次元平面上の
分布エリアにおいて、レスト状態で平均心拍数ＢＥＡＴ
はさほど変化しないが、ＲＲＶ値は大きな値をとるとい
う影響（図７（ｃ）参照）を及ぼす。分布エリアの位置
でメンタルストレスを判定することにしているため、こ
の外乱による影響は判定結果に大きな誤差を混入する結
果となる。そこで外乱による急峻な変動は、高い周波数
帯域に出現することから、高周波領域部分を除去するこ
とにより、検出精度の低下を防止する。
急上昇を誘発するケースが多い。心拍数の急上昇は拍動
間隔を極端に低くし、ＲＲＶ‐ＢＥＡＴ２次元平面上の
分布エリアにおいて、レスト状態で平均心拍数ＢＥＡＴ
はさほど変化しないが、ＲＲＶ値は大きな値をとるとい
う影響（図７（ｃ）参照）を及ぼす。分布エリアの位置
でメンタルストレスを判定することにしているため、こ
の外乱による影響は判定結果に大きな誤差を混入する結
果となる。そこで外乱による急峻な変動は、高い周波数
帯域に出現することから、高周波領域部分を除去するこ
とにより、検出精度の低下を防止する。
【００２３】次に、上記のように取得した心電位信号お
よび呼吸性振動相当信号を図８、図１０に示すフローチ
ャートおよび図９に示す信号波形に従って解析／判定す
るのでこれについて説明を行う。
よび呼吸性振動相当信号を図８、図１０に示すフローチ
ャートおよび図９に示す信号波形に従って解析／判定す
るのでこれについて説明を行う。
【００２４】ステップ２０１では、解析／判定装置３０
によって取得した心拍相当信号（図９（ａ）参照）を１
００Ｈｚ以上でサンプリングし、Ａ／Ｄ変換を行なう。
によって取得した心拍相当信号（図９（ａ）参照）を１
００Ｈｚ以上でサンプリングし、Ａ／Ｄ変換を行なう。
【００２５】ステップ２０２では、サンプリングした心
電位信号をフィルタリング処理することにより、人間の
体の動きによるノイズや高周波ノイズ等の目的外信号を
除去する。フィルタリングの例としては、例えば５〜３
０Ｈｚのバンドパスフィルタや、基準となる形態の信号
を用意しておき取得した信号と相関をとるマッチドフィ
ルタ等を使用する（図９（ｂ）参照）。
電位信号をフィルタリング処理することにより、人間の
体の動きによるノイズや高周波ノイズ等の目的外信号を
除去する。フィルタリングの例としては、例えば５〜３
０Ｈｚのバンドパスフィルタや、基準となる形態の信号
を用意しておき取得した信号と相関をとるマッチドフィ
ルタ等を使用する（図９（ｂ）参照）。
【００２６】ステップ２０３で、フィルタリング後の信
号レベルと所定値とを比較して所定値以上の信号のみを
残す（図９（ｃ）参照）。
号レベルと所定値とを比較して所定値以上の信号のみを
残す（図９（ｃ）参照）。
【００２７】ステップ２０４で、拍動の時間間隔である
ＲＲＩ（Ｒ‐Ｒｉｎｔｅｒｖａｌ）データを検出し、縦
軸をＲＲＩ、横軸を時間としたデータを作成する（図９
（ｄ）参照）。
ＲＲＩ（Ｒ‐Ｒｉｎｔｅｒｖａｌ）データを検出し、縦
軸をＲＲＩ、横軸を時間としたデータを作成する（図９
（ｄ）参照）。
【００２８】ステップ２０５では、新規のＲＲＩ（ｎ）
データ検出の際、その直前のＲＲＩ（ｎ‐１）データを
参照して、０．５ＲＲＩ（ｎ‐１）から１．５ＲＲＩ
（ｎ‐１）の範囲内のみ次回のＲ波の検出範囲として設
定する。不整脈でＲ波が欠けた場合、ＲＲｌデータは本
来の約２倍になるためこの手法で検出することが可能と
なり、このＲＲＩデータは誤差を含んだ値と見なして不
便用とする（ステップ２０７、図９（ｅ）参照）。０．
５〜１．５としたのは精神的タスクで５０％以上の瞬時
変化がないと考えられることによる。通常の生活を営ん
でいる人間における不整脈はその現象が生じてもその後
はまた通常の拍動に戻るため、その後の拍動は再度使用
可能である。
データ検出の際、その直前のＲＲＩ（ｎ‐１）データを
参照して、０．５ＲＲＩ（ｎ‐１）から１．５ＲＲＩ
（ｎ‐１）の範囲内のみ次回のＲ波の検出範囲として設
定する。不整脈でＲ波が欠けた場合、ＲＲｌデータは本
来の約２倍になるためこの手法で検出することが可能と
なり、このＲＲＩデータは誤差を含んだ値と見なして不
便用とする（ステップ２０７、図９（ｅ）参照）。０．
５〜１．５としたのは精神的タスクで５０％以上の瞬時
変化がないと考えられることによる。通常の生活を営ん
でいる人間における不整脈はその現象が生じてもその後
はまた通常の拍動に戻るため、その後の拍動は再度使用
可能である。
【００２９】ステップ２０６では、補間処理により時系
列的に規則的なサンプリングに変換する。元来、心拍は
不規則である為ためにＲＲｌデータには変動が伴うの
で、ステップ２０４で検出したＲＲＩデータは時系列的
には不規則なサンプリングデータとなる。
列的に規則的なサンプリングに変換する。元来、心拍は
不規則である為ためにＲＲｌデータには変動が伴うの
で、ステップ２０４で検出したＲＲＩデータは時系列的
には不規則なサンプリングデータとなる。
【００３０】従って、本ステップで図９（ｄ）の信号上
で一定間隔に擬似信号を挿入することで等間隔、つまり
図９（ｆ）に示すような規則的なサンプリングデータと
する。なお、処理を簡単にするために擬似信号のレベル
は、時間軸上の前値と同じレベルとしている。ＲＲＩデ
ータのレベルのばらつきの程度が交感副交感神経活動度
と密接な相関を持つことは実験的に確かめられているた
め、このばらつきを表す指標として分散を用いる。但し
ここで得られたＲＲＩデータには外乱の影響が混入して
いる可能性がある。
で一定間隔に擬似信号を挿入することで等間隔、つまり
図９（ｆ）に示すような規則的なサンプリングデータと
する。なお、処理を簡単にするために擬似信号のレベル
は、時間軸上の前値と同じレベルとしている。ＲＲＩデ
ータのレベルのばらつきの程度が交感副交感神経活動度
と密接な相関を持つことは実験的に確かめられているた
め、このばらつきを表す指標として分散を用いる。但し
ここで得られたＲＲＩデータには外乱の影響が混入して
いる可能性がある。
【００３１】そこで、上述したように外乱による急峻な
変動は高い周波数帯域に出現するため、ステップ２０８
で補間されたＲＲＩ時系列データに対し時間・周波数解
析を施し、精神作業負担に起因する周波数帯域である約
０．０１Ｈｚ〜０．５Ｈｚの低い周波数帯域を特定する
（図９（ｇ）参照）。
変動は高い周波数帯域に出現するため、ステップ２０８
で補間されたＲＲＩ時系列データに対し時間・周波数解
析を施し、精神作業負担に起因する周波数帯域である約
０．０１Ｈｚ〜０．５Ｈｚの低い周波数帯域を特定する
（図９（ｇ）参照）。
【００３２】次にステップ２０９で、精神作業負担に起
因する周波数帯域外のデータを除去した上で周波数・時
間変換し、時間軸上にデータを再編する（図９（ｈ）参
照）。
因する周波数帯域外のデータを除去した上で周波数・時
間変換し、時間軸上にデータを再編する（図９（ｈ）参
照）。
【００３３】次いで圧電センサ２５に基づいて取得した
呼吸性振動相当信号を用いて、ステップ２１０〜２１１
によってドライバーに起因して、生じる心拍数変動を除
去する。詳しくは、ステップ２１０にて呼吸性振動相当
信号の大きさを、予め定めたしきい値と比較し、大きい
場合「Ｈ」、小さい場合「Ｌ」、その間の場合「Ｍ」に
識別する。
呼吸性振動相当信号を用いて、ステップ２１０〜２１１
によってドライバーに起因して、生じる心拍数変動を除
去する。詳しくは、ステップ２１０にて呼吸性振動相当
信号の大きさを、予め定めたしきい値と比較し、大きい
場合「Ｈ」、小さい場合「Ｌ」、その間の場合「Ｍ」に
識別する。
【００３４】次いでステップ２１１で、ステップ２１０
にて識別した大きさに基づいて、移動平均処理を行う。
「Ｌ」の場合には通常のレベルであるとして、移動平均
処理は行わない。「Ｍ」のときには少々の深呼吸や体動
のレベルであるとして前後１点づつを含む３点の移動平
均処理を行う。「Ｈ」の場合には大きな深呼吸や体動の
レベルであるとして、前後２点づつを含む５点の移動平
均処理を行う（図９（ｉ）参照）。
にて識別した大きさに基づいて、移動平均処理を行う。
「Ｌ」の場合には通常のレベルであるとして、移動平均
処理は行わない。「Ｍ」のときには少々の深呼吸や体動
のレベルであるとして前後１点づつを含む３点の移動平
均処理を行う。「Ｈ」の場合には大きな深呼吸や体動の
レベルであるとして、前後２点づつを含む５点の移動平
均処理を行う（図９（ｉ）参照）。
【００３５】次いでステップ２１２により、上述した演
算式に基づいてＲＲＶ−ＢＥＡＴを演算する。
算式に基づいてＲＲＶ−ＢＥＡＴを演算する。
【００３６】次いでステップ２１３で車速センサ４０か
らの車送信号に基づいて、現在の車速データを取込む。
次いで、ステップ２１４で、ステップ２１３で取込んだ
車速データに基づいて、レスト状態かタスク状態かを判
断する。ここでは誤差を考慮し１車速データが５ｋｍ／
ｈ未満であれば、停止中と判断してレスト状態、５ｋｍ
／ｈ以上であれば走行中であると判断してタスク状態と
する。
らの車送信号に基づいて、現在の車速データを取込む。
次いで、ステップ２１４で、ステップ２１３で取込んだ
車速データに基づいて、レスト状態かタスク状態かを判
断する。ここでは誤差を考慮し１車速データが５ｋｍ／
ｈ未満であれば、停止中と判断してレスト状態、５ｋｍ
／ｈ以上であれば走行中であると判断してタスク状態と
する。
【００３７】次いでステップ２１５、ステップ２１６で
は、ステップ２１４で判断されたレスト／タスク状態に
基づいて、ステップ２１５でタスク区間における区間平
均状態値Ｇｔと、ステップ２１６でレスト区間における
区間平均状態値Ｇｒを算出する。（図９（ｊ）参照）。
は、ステップ２１４で判断されたレスト／タスク状態に
基づいて、ステップ２１５でタスク区間における区間平
均状態値Ｇｔと、ステップ２１６でレスト区間における
区間平均状態値Ｇｒを算出する。（図９（ｊ）参照）。
【００３８】区間平均状態値Ｇは、分散値ＲＲＶと平均
心拍数ＢＥＡＴをそれぞれ算出することにより、分散値
ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴの２次元で表される分布上
の位置として特定する。
心拍数ＢＥＡＴをそれぞれ算出することにより、分散値
ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴの２次元で表される分布上
の位置として特定する。
【００３９】次いで図１０を参照し、ステップ８０１に
おいて、図８のステップ２１５、２１６で算出した前回
のタスク区間平均状態値Ｇｔ１とレスト区間平均状態値
Ｇｒ１との差Ｘ１、及び今回のタスク区間平均状態値Ｇ
ｔ２とレスト区間平均状態値Ｇｒ２との差Ｘ２をそれぞ
れ算出する。
おいて、図８のステップ２１５、２１６で算出した前回
のタスク区間平均状態値Ｇｔ１とレスト区間平均状態値
Ｇｒ１との差Ｘ１、及び今回のタスク区間平均状態値Ｇ
ｔ２とレスト区間平均状態値Ｇｒ２との差Ｘ２をそれぞ
れ算出する。
【００４０】ステップ８０２で、差Ｘ２と所定値Ｘｔｈ
とが比較され、差Ｘ２が所定値Ｘｔｈより大ならば健常
者であるとして終了し、差Ｘ２が所定値Ｘｔｈより小な
らば、要注意ケースであるとして、次のステップ８０３
で前回値Ｘ１と今回値Ｘ２とを比較する。前回値Ｘ１と
今回値Ｘ２とが等しい場合には、ステップ８０５により
メンタルストレスに変化なしと判定する。前回値Ｘ１よ
り今回値Ｘ２が小さい場合、ステップ８０４により減少
傾向、前回値Ｘ１より今回値Ｘ２が大きい場合、ステッ
プ８０６により増加傾向と判定される。基本的に、健常
者は一時的ストレスを加えたときとそうでないときとで
は反応に明確な差異が生ずるものである。
とが比較され、差Ｘ２が所定値Ｘｔｈより大ならば健常
者であるとして終了し、差Ｘ２が所定値Ｘｔｈより小な
らば、要注意ケースであるとして、次のステップ８０３
で前回値Ｘ１と今回値Ｘ２とを比較する。前回値Ｘ１と
今回値Ｘ２とが等しい場合には、ステップ８０５により
メンタルストレスに変化なしと判定する。前回値Ｘ１よ
り今回値Ｘ２が小さい場合、ステップ８０４により減少
傾向、前回値Ｘ１より今回値Ｘ２が大きい場合、ステッ
プ８０６により増加傾向と判定される。基本的に、健常
者は一時的ストレスを加えたときとそうでないときとで
は反応に明確な差異が生ずるものである。
【００４１】図６（ａ）に表した分布エリアを見ると、
非メンタルストレス下では、タスク状態とレスト状態の
分布エリアはお互い離れた位置に分布しており、タスク
を正確にこなしていればタスク状態の分布エリアはレス
ト状態の分布エリアに対して負担の高い左上方に位置す
る結果となる。これは交感副交感神経の活動から考えて
正常な反応である。但し、背景に潜む定常的ストレスで
あるメンタルストレス下の状態では、タスク状態での非
集中、レスト状態での非リラックスの現象が生じてき
て、相互の分布エリアは接近することになる。そこで、
各分布エリアの区間平均状態間距離の経時変化を尺度に
して判定することにより、精度の高い判定が可能とな
る。
非メンタルストレス下では、タスク状態とレスト状態の
分布エリアはお互い離れた位置に分布しており、タスク
を正確にこなしていればタスク状態の分布エリアはレス
ト状態の分布エリアに対して負担の高い左上方に位置す
る結果となる。これは交感副交感神経の活動から考えて
正常な反応である。但し、背景に潜む定常的ストレスで
あるメンタルストレス下の状態では、タスク状態での非
集中、レスト状態での非リラックスの現象が生じてき
て、相互の分布エリアは接近することになる。そこで、
各分布エリアの区間平均状態間距離の経時変化を尺度に
して判定することにより、精度の高い判定が可能とな
る。
【００４２】なお、本手法ではより精度の高い結果を得
るため平均心拍数ＢＥＡＴを用いて分散値ＲＲＶとの２
次元平面上での分布エリアの差異に着目してきたが、Ｒ
ＲＩの分散ＲＲＶのみの算出でも、今回のタスク期間の
分散値と今回のレスト期間の分散値との差Ｙ２と所定値
との比較により健常者であるか否かを判別し、更に前回
のタスク期間の分散値と前回のレスト期間の分散値との
差Ｙ２と、差Ｙ１との比較により増加傾向か減少傾向か
変化なしかを判定することにより、多少精度は落ちるも
のの簡易的に同様の効果は期待できる。
るため平均心拍数ＢＥＡＴを用いて分散値ＲＲＶとの２
次元平面上での分布エリアの差異に着目してきたが、Ｒ
ＲＩの分散ＲＲＶのみの算出でも、今回のタスク期間の
分散値と今回のレスト期間の分散値との差Ｙ２と所定値
との比較により健常者であるか否かを判別し、更に前回
のタスク期間の分散値と前回のレスト期間の分散値との
差Ｙ２と、差Ｙ１との比較により増加傾向か減少傾向か
変化なしかを判定することにより、多少精度は落ちるも
のの簡易的に同様の効果は期待できる。
【００４３】以上のように、本実施の形態によれば、被
験者であるドライバーに負荷を与えた場合の被験者の心
拍相当信号および呼吸性振動相当信号を取得し、心拍相
当信号の時間軸上の拍動間隔データに対し時間・周波数
変換を行い、この変換されたデータのうち、所定周波数
以下の周波数帯域のデータのみを特定し、この特定され
たデータに対し周波数・時間変換を行い、この変換され
た時間軸上の拍動間隔データを呼吸性振動相当信号に基
づいて、移動平均処理を行い、この移動平均された拍動
間隔データに基づいて、ストレス解析を行うようにした
ので、環境における外乱、例えば周囲の物音の変動等に
起因する心拍数の急変による影響、および被験者に起因
する外乱、例えば欠伸等の深呼吸、座り直し等による呼
吸性振動や身体振動による心拍数の急変による影響を除
去することができ、判定結果の精度の低下を防止するこ
とができるという効果がある。
験者であるドライバーに負荷を与えた場合の被験者の心
拍相当信号および呼吸性振動相当信号を取得し、心拍相
当信号の時間軸上の拍動間隔データに対し時間・周波数
変換を行い、この変換されたデータのうち、所定周波数
以下の周波数帯域のデータのみを特定し、この特定され
たデータに対し周波数・時間変換を行い、この変換され
た時間軸上の拍動間隔データを呼吸性振動相当信号に基
づいて、移動平均処理を行い、この移動平均された拍動
間隔データに基づいて、ストレス解析を行うようにした
ので、環境における外乱、例えば周囲の物音の変動等に
起因する心拍数の急変による影響、および被験者に起因
する外乱、例えば欠伸等の深呼吸、座り直し等による呼
吸性振動や身体振動による心拍数の急変による影響を除
去することができ、判定結果の精度の低下を防止するこ
とができるという効果がある。
【００４４】また呼吸性振動相当信号の大きさを判断
し、判断された大きさに基づいて、移動平均処理の移動
平均区間を設定するようにしたので、より呼吸性振動に
基づく影響を除去することができ、判定結果の精度の低
下を防止することができる。
し、判断された大きさに基づいて、移動平均処理の移動
平均区間を設定するようにしたので、より呼吸性振動に
基づく影響を除去することができ、判定結果の精度の低
下を防止することができる。
【図１】メンタルストレス判定装置を車両に適用した場
合の概略構成図。
合の概略構成図。
【図２】心拍相当信号の取得方法を説明する図。
【図３】心拍相当信号の取得方法を説明する図。
【図４】呼吸性振動相当信号の取得方法の説明図。
【図５】メンタルストレス判定装置の構成説明図。
【図６】分布とストレスとの関係についての説明図。
【図７】外乱の影響を説明する図。
【図８】心拍相当信号の解析／判定方法の説明図。
【図９】心拍相当信号の解析／判定方法の説明図。
【図１０】心拍相当信号の解析／判定方法の説明図。
１ 車両 ５ シート １０ ステアリング １５ 電極 ２０ シートベルト ２５ 圧電センサ ３０ 解析／判定装置 ４０ 車速センサ ５０ リストバンド ５５ 電極
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ａ６１Ｂ 5/04 ３１２Ｒ
Claims (2)
- 【請求項１】 被験者に負荷を与えた場合の被験者の心
拍相当信号および呼吸性振動相当信号を取得する取得手
段と、 前記心拍相当信号の時間軸上の拍動間隔データに対し時
間・周波数変換を行う第１の変換手段と、 この第１の変換手段により変換されたデータのうち、所
定周波数以下の周波数帯域のデータのみを特定するデー
タ特定手段と、 このデータ特定手段により特定されたデータに対し周波
数・時間変換を行う第２の変換手段と、 この第２の変換手段により変換された時間軸上の拍動間
隔データを、前記呼吸性振動相当信号に基づいて、移動
平均処理を行う移動平均手段と、 この移動平均手段により移動平均された拍動間隔データ
に基づいて、ストレス解析を行うストレス解析手段と、 を有することを特徴とするメンタルストレス判定装置。 - 【請求項２】 請求項１記載のメンタルストレス判定装
置において、前記呼吸性振動相当信号の大きさを判断す
る判断手段を備え、 前記移動平均手段は、前記判断手段により判断された大
きさに基づいて、移動平均処理の移動平均区間を設定す
ることを特徴とするメンタルストレス判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000020801A JP2001204714A (ja) | 2000-01-28 | 2000-01-28 | メンタルストレス判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000020801A JP2001204714A (ja) | 2000-01-28 | 2000-01-28 | メンタルストレス判定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001204714A true JP2001204714A (ja) | 2001-07-31 |
Family
ID=18547308
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000020801A Pending JP2001204714A (ja) | 2000-01-28 | 2000-01-28 | メンタルストレス判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001204714A (ja) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| WO2006054542A1 (ja) * | 2004-11-16 | 2006-05-26 | Nihon University | 疲労判定システム及び疲労判定方法 |
| JP2006346109A (ja) * | 2005-06-15 | 2006-12-28 | Toyota Motor Corp | 生体情報検出センサー及び生体状態検出装置 |
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-
2000
- 2000-01-28 JP JP2000020801A patent/JP2001204714A/ja active Pending
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