JP2016123594A - Device and method of estimating autonomic nerve activity - Google Patents
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Abstract
Description
開示の技術は、自律神経活動推定装置及び自律神経活動推定方法に関する。 The disclosed technology relates to an autonomic nerve activity estimation device and an autonomic nerve activity estimation method.
従来から、被験者の心拍信号や脈波信号から得られた心拍の揺らぎの周波数解析結果に基づいて、被験者の自律神経活動を推定する技術が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for estimating a subject's autonomic nerve activity based on a frequency analysis result of heartbeat fluctuation obtained from a subject's heartbeat signal or pulse wave signal is known.
また、心拍間隔または脈波間隔が正しく取得できず異常である場合は、異常値を、正しく取得できた正常な心拍間隔または脈波間隔に基づいて補間する技術が知られている。 In addition, when the heartbeat interval or pulse wave interval cannot be acquired correctly and is abnormal, a technique is known in which an abnormal value is interpolated based on the normal heartbeat interval or pulse wave interval acquired correctly.
従来技術では、心拍間隔または脈波間隔を補間する場合、線形補間が用いられることがある。線形補間を行う場合、心拍または脈波の揺らぎ成分が失われ、心拍信号または脈波信号が周波数解析に使用できなくなってしまうことがある。 In the prior art, linear interpolation may be used when interpolating between heart beat intervals or pulse wave intervals. When performing linear interpolation, the heartbeat or pulse wave fluctuation component may be lost, and the heartbeat signal or pulse wave signal may not be usable for frequency analysis.
開示の技術は一つの側面として、自律神経活動推定における心拍間隔または脈波間隔の周波数解析に使用できる信号を増やすことを目的とする。 An object of the disclosed technique is to increase signals that can be used for frequency analysis of a heartbeat interval or a pulse wave interval in autonomic nerve activity estimation.
１つの態様では、解析部と、推定部と、検出部と、補間部と、切替部と、を備える。解析部は、心拍信号の心拍間隔、または脈波信号の脈波間隔を周波数解析する。推定部は、解析部の解析結果に基づいて自律神経の活動状態の指標となる値を計算し、計算結果に基づいて活動状態を推定する。補間部は、解析部が周波数解析に用いる心拍間隔または脈波間隔の変動が所定の条件を満たした場合に、心拍間隔または脈波間隔を補間値に置き換える。検出部は、解析部の解析結果から得られた周波数領域のトータルパワーが所定の変化を示しているかを検出する。切替部は、検出部によりトータルパワーが所定の変化を示していることが検出されているか否かにより、所定の条件を切り替える。 In one aspect, an analysis unit, an estimation unit, a detection unit, an interpolation unit, and a switching unit are provided. The analysis unit analyzes the frequency of the heartbeat interval of the heartbeat signal or the pulse interval of the pulse wave signal. The estimation unit calculates a value that serves as an index of the activity state of the autonomic nerve based on the analysis result of the analysis unit, and estimates the activity state based on the calculation result. The interpolation unit replaces the heartbeat interval or the pulse wave interval with the interpolation value when the fluctuation of the heartbeat interval or the pulse wave interval used by the analysis unit for frequency analysis satisfies a predetermined condition. The detection unit detects whether the total power in the frequency domain obtained from the analysis result of the analysis unit shows a predetermined change. The switching unit switches the predetermined condition depending on whether or not the detection unit detects that the total power shows a predetermined change.
一つの側面として、自律神経活動推定における心拍間隔または脈波間隔の周波数解析に使用できる可信号を増やす、という効果を有する。 As one aspect, it has the effect of increasing the number of signals that can be used for frequency analysis of heartbeat intervals or pulse wave intervals in autonomic nerve activity estimation.
［第１実施形態］
以下、図面を参照して開示の技術の一例を詳細に説明する。本実施形態では、一例として、被験者の心拍信号の心拍間隔を周波数解析した解析結果に基づいて該被験者の自律神経の状態を推定する自律神経活動推定装置について説明する。
[First Embodiment]
Hereinafter, an example of the disclosed technique will be described in detail with reference to the drawings. In the present embodiment, as an example, an autonomic nerve activity estimation apparatus that estimates the state of the autonomic nerve of the subject based on the analysis result obtained by frequency analysis of the heartbeat interval of the heartbeat signal of the subject will be described.
図１は、本実施形態の自律神経活動推定装置の一例の機能的な概略構成を示す機能ブロック図である。 FIG. 1 is a functional block diagram showing a functional schematic configuration of an example of the autonomic nerve activity estimation apparatus of the present embodiment.
図１に示すように、本実施形態の自律神経活動推定装置１０は、心拍信号検出部２０、ＲＲＩ（R-wave-R-wave Interval）取得部２２、周波数解析部２８、トータルパワー計算部３０、推定部３２、及び通知部３４を備える。 As shown in FIG. 1, the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 of the present embodiment includes a heartbeat signal detection unit 20, an RRI (R-wave-R-wave Interval) acquisition unit 22, a frequency analysis unit 28, and a total power calculation unit 30. The estimation unit 32 and the notification unit 34 are provided.
心電センサ１は、被験者の心拍情報を取得して、自律神経活動推定装置１０に出力する機能を有する。心電センサ１としては、例えば、被験者に複数の電極を接触させ、電極間の電位差を心拍情報として出力するものが挙げられる。 The electrocardiographic sensor 1 has a function of acquiring heartbeat information of a subject and outputting it to the autonomic nerve activity estimating apparatus 10. Examples of the electrocardiographic sensor 1 include a sensor that contacts a subject with a plurality of electrodes and outputs a potential difference between the electrodes as heartbeat information.
心拍信号検出部２０は、心電センサ１から入力された心拍情報に基づいて、心拍信号を検出する機能を有する。図２には、心拍信号の一例を示す。心拍信号は、心臓の収縮及び拡張に対応する電気信号であり、図２に示した図は、いわゆる心電図に対応する。図２に示したように、心拍信号には、Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔ、Ｕと呼ばれる波形（成分）がある。このうちＲ波形は、最も振幅が大きく、心拍信号のピークに対応しており、心臓の心室が急激に収縮して血液を心臓から動脈に送り出す際に発生する電気信号である。Ｒ波から次のＲ波までの間隔を心拍間隔（以下、「ＲＲＩ」という）という。 The heartbeat signal detection unit 20 has a function of detecting a heartbeat signal based on the heartbeat information input from the electrocardiographic sensor 1. FIG. 2 shows an example of a heartbeat signal. The heartbeat signal is an electrical signal corresponding to the contraction and expansion of the heart, and the diagram shown in FIG. 2 corresponds to a so-called electrocardiogram. As shown in FIG. 2, the heartbeat signal has waveforms (components) called P, Q, R, S, T, and U. Among these, the R waveform has the largest amplitude and corresponds to the peak of the heartbeat signal, and is an electrical signal generated when the heart's ventricle contracts rapidly and pumps blood from the heart to the artery. The interval from one R wave to the next R wave is called a heartbeat interval (hereinafter referred to as “RRI”).
ＲＲＩ取得部２２は、心拍信号検出部２０が検出した心拍信号からＲＲＩを取得し、ＲＲＩを時間領域で表したＲＲＩの時系列データを生成する機能を有する。図３及び図４には、ＲＲＩを説明するための説明図を示す。図３は、心拍信号検出部２０が検出した心拍信号の一例である。また、図４は、図３に示した心拍信号に対応するＲＲＩの時系列データの一例である。図４に示したＲＲＩの時系列データは、ＲＲＩの変動を心拍間隔−時間平面上で示した図である。図４に示したように、ＲＲＩは、被験者が安静にしている場合であっても変動（心拍揺らぎ）が観察されるものであり、一般的に５０ミリ秒程度の間で周期的に変動するものとされている。 The RRI acquisition unit 22 has a function of acquiring RRI from the heartbeat signal detected by the heartbeat signal detection unit 20 and generating RRI time-series data representing the RRI in the time domain. 3 and 4 are explanatory diagrams for explaining the RRI. FIG. 3 is an example of a heartbeat signal detected by the heartbeat signal detector 20. FIG. 4 is an example of RRI time-series data corresponding to the heartbeat signal shown in FIG. The RRI time-series data shown in FIG. 4 is a diagram showing fluctuations of RRI on a heartbeat interval-time plane. As shown in FIG. 4, the RRI is observed to fluctuate (heart rate fluctuation) even when the subject is at rest, and generally fluctuates periodically within about 50 milliseconds. It is supposed to be.
なお、心拍信号における振幅のピークの検出方法は限定されるものではない。振幅のピークの検出方法としては、例えば、心拍信号が所定の閾値以上のポイントをピークとして検出する方法が挙げられる。また例えば、心拍信号の微分係数が正から負に変わるゼロクロス点をピークとして検出する方法や、振幅波形についてパターンマッチングを行ってピークを検出する方法等が挙げられる。 Note that the method for detecting the amplitude peak in the heartbeat signal is not limited. As an amplitude peak detection method, for example, a method in which a point at which a heartbeat signal is equal to or higher than a predetermined threshold is detected as a peak can be mentioned. Further, for example, a method of detecting a zero cross point where the differential coefficient of the heartbeat signal changes from positive to negative as a peak, a method of detecting a peak by performing pattern matching on an amplitude waveform, and the like can be given.
本実施形態のＲＲＩ取得部２２は、補間部２４及び設定部２６を備えている。開示の技術の補間部の一例である補間部２４は、詳細を後述するが、ＲＲＩ取得部２２が取得したＲＲＩが所定の条件を満たした場合は、異常であると判断して、該ＲＲＩを補間値に置き換える機能を有する。設定部２６は、詳細を後述するが、補間部２４における判断に用いられる所定の条件がトータルパワー計算部３０により設定される機能を有する。詳細を後述するが、所定の条件には、第１条件と、該第１条件よりも厳しい第２条件とがあり、いずれかが、トータルパワー計算部３０が計算したトータルパワー（以下、「ＴＰ」という）の値に基づいて設定部２６に設定される。なお、本実施形態においてＲＲＩの「異常」とは、心電センサ１のセンサーノイズ等に起因する異常であり、被験者の病変等に起因する異常を言うものではない。なお、本実施の形態では、所定の条件について、ＲＲＩの許可範囲（詳細後述）が狭くなることを「厳しい」といい、広くなることを「緩い」という。 The RRI acquisition unit 22 of this embodiment includes an interpolation unit 24 and a setting unit 26. The interpolation unit 24, which is an example of the interpolation unit of the disclosed technology, will be described in detail later. If the RRI acquired by the RRI acquisition unit 22 satisfies a predetermined condition, the interpolation unit 24 determines that the RRI is abnormal, It has a function to replace with an interpolation value. Although the details will be described later, the setting unit 26 has a function of setting a predetermined condition used for determination in the interpolation unit 24 by the total power calculation unit 30. As will be described in detail later, the predetermined condition includes a first condition and a second condition that is stricter than the first condition, and one of them is the total power calculated by the total power calculation unit 30 (hereinafter referred to as “TP”). Is set in the setting unit 26 based on the value of “)”. In the present embodiment, the “abnormality” of RRI is an abnormality caused by sensor noise or the like of the electrocardiographic sensor 1 and does not mean an abnormality caused by a lesion or the like of the subject. In the present embodiment, for a predetermined condition, a narrow RRI permission range (described later in detail) is referred to as “strict”, and a wide range is referred to as “loose”.
開示の技術の解析部の一例である周波数解析部２８は、ＲＲＩ取得部２２が生成したＲＲＩの時系列データの周波数解析を行う機能を有する。具体的には、ＲＲＩ取得部２２は、ＲＲＩの時系列データを用いて、ＲＲＩの変動に対するパワースペクトル密度（ＰＳＤ：Power Spectral Density）を算出する。パワースペクトル密度とは、時系列データを構成している周期的な波を、その構成割合と共に表すものである。 The frequency analysis unit 28, which is an example of the analysis unit of the disclosed technology, has a function of performing frequency analysis of RRI time-series data generated by the RRI acquisition unit 22. Specifically, the RRI acquisition unit 22 calculates power spectral density (PSD: Power Spectral Density) with respect to fluctuations in RRI using time series data of RRI. The power spectral density represents a periodic wave constituting time-series data together with its constituent ratio.
周波数解析部２８がＲＲＩの時系列データからスペクトル密度を算出する方法は、周知の方法を用いればよく、特に限定されるものではない。スペクトル密度の算出法の具体例としては、ＡＲ（Autoregressive）モデル（自己回帰モデル）を用いた算出方法がある。 The method by which the frequency analysis unit 28 calculates the spectral density from the RRI time-series data may be a known method and is not particularly limited. As a specific example of the spectral density calculation method, there is a calculation method using an AR (Autoregressive) model (autoregressive model).
ＡＲモデルは、例えば、「生体信号処理の基礎」（佐藤俊輔・吉川昭・木竜徹共著、コロナ社、２００４年）において説明されているように、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る。このＡＲモデルは、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。 For example, as described in “Basics of Biological Signal Processing” (co-authored by Shunsuke Sato, Akira Yoshikawa, and Toru Kiryu, Corona, 2004), the AR model is based on past time-series data. It is a model represented by a linear sum. This AR model is characterized in that a clear maximum point can be obtained even with a small number of data compared to the Fourier transform.
時間ｓの時点でのｘの値をｘ（ｓ）、時間ｓよりも時間ｍだけ過去時点でのｘの値をｘ（ｓ−ｍ）とすると、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）及び誤差項ｅ（ｓ）を用いて、下記（１）式によって表すことができる。なお、（１）式において、理想的には、ｅ（ｓ）はホワイトノイズである。 Assuming that the value of x at time s is x (s), and the value of x at time p earlier than time s is x (s−m), p-order AR of time series x (s). The model can be expressed by the following equation (1) using an AR coefficient a (m) and an error term e (s) that are weights for past values. In the equation (1), ideally, e (s) is white noise.
そして、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、
周波数解析部２８は、上記（２）式と、ＲＲＩの時系列データとを用いて、スペクトル密度データを算出する。
また、周波数解析部２８は、算出したスペクトル密度データを用いて、スペクトル密度が極大となる周波数（以下、「極大周波数」という）、及び極大周波数に対応するスペクトル密度（以下、「極大スペクトル密度」という）を算出する。 Further, the frequency analysis unit 28 uses the calculated spectral density data, the frequency at which the spectral density is maximized (hereinafter referred to as “maximum frequency”), and the spectral density corresponding to the maximum frequency (hereinafter, “maximum spectral density”). Calculated).
周波数解析部２８は、
スペクトル密度を周波数で微分した値を０とする、下記（３）式を満たす周波数ｆを極大周波数として算出する。
The frequency analysis unit 28
A frequency f satisfying the following equation (3), where 0 is a value obtained by differentiating the spectral density with respect to the frequency, is calculated as the maximum frequency.
さらに、周波数解析部２８は、（３）式に基づいて得られた極大周波数を上記（２）式に代入して計算することによって、極大スペクトル密度を算出する。
図５は、周波数解析部２８により算出されたスペクトル密度と周波数との関係の一例を示した説明図である。図５は、特定の時間におけるＲＲＩの時系列データの周波数スペクトルを表したものである。 FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the relationship between the spectral density calculated by the frequency analysis unit 28 and the frequency. FIG. 5 shows a frequency spectrum of RRI time-series data at a specific time.
開示の技術の推定部の一例である本実施形態の推定部３２は、周波数解析部２８が周波数解析により算出したパワースペクトル密度を解析し、自律神経活動の指標に用いられるＬＦ及びＨＦを算出する機能を有する。また、推定部３２は、算出したＬＦ及びＨＦから、自律神経活動を推定する機能を有する。さらに本実施形態の推定部３２は、トータルパワー計算部３０がＴＰが異常であると判断した場合は、推定結果を現行の算出値とせず、過去の算出値を推定結果とする機能を有する。 The estimation unit 32 of the present embodiment, which is an example of the estimation unit of the disclosed technology, analyzes the power spectral density calculated by the frequency analysis unit 28 through frequency analysis, and calculates LF and HF used as an index of autonomic nerve activity. It has a function. The estimation unit 32 has a function of estimating autonomic nerve activity from the calculated LF and HF. Further, when the total power calculation unit 30 determines that the TP is abnormal, the estimation unit 32 according to the present embodiment has a function of not using the estimation result as the current calculation value but using the past calculation value as the estimation result.
ＬＦ（Low Frequency）は、主に自律神経活動の交感神経の活動を反映し、また副交感神経の影響も受けることが知られている。ＬＦ領域は、文献等にもよるが、一般的に０．０４Ｈｚ以上、０．１５Ｈｚ未満の低い周波数帯域とされており、ＬＦ領域のＬＦ成分の強度の積分値がＬＦとして用いられる。ＬＦ領域を代表する成分としては、血圧性変動に関係することが知られているＭＷＳＡ（Mayer Wave related Sinus Arrhythmia）が知られている。 It is known that LF (Low Frequency) mainly reflects sympathetic nerve activity of autonomic nerve activity and is also affected by parasympathetic nerve. The LF region is generally a low frequency band of 0.04 Hz or more and less than 0.15 Hz, although it depends on the literature or the like, and the integrated value of the intensity of the LF component in the LF region is used as LF. As a component representing the LF region, MWSA (Mayer Wave related Sinus Arrhythmia), which is known to be related to blood pressure fluctuation, is known.
また、ＨＦ（High Frequency）は、自律神経活動の副交感神経（心臓迷走神経）の影響のみを受けるため、副交感神経活動の指標として利用されている。ＨＦは、文献等にもよるが、一般的に０．１５Ｈｚ以上、０．４０Ｈｚ未満の周波数帯域とされており、ＨＦ領域のＨＦ成分の強度の積分値がＨＦとして用いられる。ＨＦ領域を代表する成分としては、ＲＳＡ（Respiratory Sinus Arrhythmia：呼吸性洞性不整脈）が知られている。 Moreover, since HF (High Frequency) is affected only by the parasympathetic nerve (cardiac vagus nerve) of autonomic nerve activity, it is used as an index of parasympathetic nerve activity. Although HF depends on literatures and the like, it is generally a frequency band of 0.15 Hz or more and less than 0.40 Hz, and the integral value of the intensity of the HF component in the HF region is used as HF. RSA (Respiratory Sinus Arrhythmia) is known as a component representing the HF region.
一般的な自律神経活動の指標としては、ＳＮＡ（Sympathetic Nervous Activity：交感神経活動）、及びＰＳＮＡ（parasympathetic Nervous Activity：副交感神経活動）が挙げられる。ＳＮＡ＝ＬＦ／ＨＦであり、一般的に、被験者が興奮状態や、緊張状態の場合に値が大きくなる。一方、ＰＳＮＡ＝ＨＦであり、一般的に、被験者が安静状態や睡眠状態等、リラックスした状態の場合に値が大きくなる。 General indicators of autonomic nerve activity include SNA (Sympathetic Nervous Activity) and PSNA (parasympathetic Nervous Activity). SNA = LF / HF, and generally increases when the subject is in an excited state or in a tension state. On the other hand, PSNA = HF, and generally increases when the subject is in a relaxed state such as a resting state or a sleeping state.
なお、推定部３２は、ＳＮＡ及びＰＳＮＡの値そのものを推定結果としてもよいし、ＳＮＡ及びＰＳＮＡにより推定される被験者の状態を推定結果としてもよい。 In addition, the estimation part 32 is good also considering the value of SNA and PSNA itself as an estimation result, and is good also considering the test subject's state estimated by SNA and PSNA as an estimation result.
開示の技術の検出部及び切替部の一例であるトータルパワー計算部３０は、ＬＦ及びＨＦから自律神経のＴＰを計算する機能を有する。ＴＰは、心拍の総変動量を表すものであり、本実施形態のトータルパワー計算部３０では、ＴＰ＝ＬＦ＋ＨＦによりＴＰを計算している。なお、ＴＰは、ＬＦとＨＦとの和に限らず、例えば、ＴＰ＝ＬＦ＋ＨＦ＋ＶＬＦ（Very low frequency：０．０４Ｈｚ未満のＶＬＦ成分の積算値）としてもよい。 The total power calculation unit 30 that is an example of the detection unit and the switching unit of the disclosed technology has a function of calculating the TP of the autonomic nerve from the LF and the HF. TP represents the total fluctuation amount of the heartbeat, and the total power calculation unit 30 of the present embodiment calculates TP by TP = LF + HF. TP is not limited to the sum of LF and HF, and may be, for example, TP = LF + HF + VLF (Very low frequency: integrated value of VLF component less than 0.04 Hz).
トータルパワー計算部３０は、周波数解析部２８が算出したパワースペクトル密度からＴＰを計算してもよいし、推定部３２が計算したＬＦ及びＨＦからＴＰを計算してもよい。 The total power calculation unit 30 may calculate TP from the power spectral density calculated by the frequency analysis unit 28, or may calculate TP from LF and HF calculated by the estimation unit 32.
また、本実施形態のトータルパワー計算部３０は、計算したＴＰと、閾値とに基づいて、ＲＲＩ取得部２２をフィードバック制御する機能を有する。具体的には、本実施の形態のトータルパワー計算部３０は、設定部２６に設定されている所定の条件を第１条件及び第２条件のいずれかに切り替える機能を有している。詳細は後述するが、具体的には、トータルパワー計算部３０は、ＴＰ≧閾値の場合は設定部２６に第１条件を設定し、ＴＰ＜閾値の場合は異常と判断して、第１条件よりも厳しい第２条件を設定することによりフィードバック制御を行う。 Further, the total power calculation unit 30 of the present embodiment has a function of performing feedback control of the RRI acquisition unit 22 based on the calculated TP and the threshold value. Specifically, the total power calculation unit 30 of the present embodiment has a function of switching a predetermined condition set in the setting unit 26 to either the first condition or the second condition. Although details will be described later, specifically, the total power calculation unit 30 sets the first condition in the setting unit 26 when TP ≧ threshold, and determines that the first condition is abnormal when TP <threshold. Feedback control is performed by setting a stricter second condition.
また、本実施形態のトータルパワー計算部３０は、ＴＰが異常であると判断した場合は、推定部３２に、その旨を出力する機能を有する。 In addition, when the total power calculation unit 30 of the present embodiment determines that the TP is abnormal, the total power calculation unit 30 has a function of outputting the fact to the estimation unit 32.
通知部３４は、推定部３２による被験者の自律神経活動の推定結果を外部に通知する機能を有する。なお、通知方法は特に限定されず、可聴表示や可視表示等でもよいし、また、その他の方法であってもよい。なお、推定結果は、通知するのみではなく、記憶部（図６、記憶部４６参照）等に記憶するようにしてもよい。 The notification unit 34 has a function of notifying the estimation result of the subject's autonomic nerve activity by the estimation unit 32 to the outside. The notification method is not particularly limited, and audible display, visible display, or the like may be used, or other methods may be used. In addition, you may make it memorize | store an estimation result not only in notification but in a memory | storage part (refer FIG. 6, the memory | storage part 46).
なお、自律神経活動推定装置１０は、例えば図６に示すコンピュータ４０で実現することができる。コンピュータ４０はＣＰＵ（Central Processing Unit）４２、メモリ４４、不揮発性の記憶部４６、及び入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）４８を備える。ＣＰＵ４２、メモリ４４、記憶部４６、及び入出力Ｉ／Ｆ４８は、バス５１を介して互いに接続されている。入出力Ｉ／Ｆ４８は、自律神経活動推定装置１０の外部に設けられた心電センサ１と接続される。 In addition, the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 can be realized by a computer 40 shown in FIG. 6, for example. The computer 40 includes a CPU (Central Processing Unit) 42, a memory 44, a nonvolatile storage unit 46, and an input / output interface (I / F) 48. The CPU 42, the memory 44, the storage unit 46, and the input / output I / F 48 are connected to each other via the bus 51. The input / output I / F 48 is connected to the electrocardiographic sensor 1 provided outside the autonomic nerve activity estimation apparatus 10.
記憶部４６はＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部４６には、コンピュータ４０を自律神経活動推定装置１０として機能させるための自律神経活動推定プログラム５２が記憶されている。ＣＰＵ４２は、自律神経活動推定プログラム５２を記憶部４６から読み出してメモリ４４に展開し、自律神経活動推定プログラム５２が有する各プロセスを順次実行する。 The storage unit 46 can be realized by an HDD (Hard Disk Drive), a flash memory, or the like. The storage unit 46 serving as a storage medium stores an autonomic nerve activity estimation program 52 for causing the computer 40 to function as the autonomic nerve activity estimation device 10. The CPU 42 reads the autonomic nerve activity estimation program 52 from the storage unit 46 and develops it in the memory 44, and sequentially executes each process of the autonomic nerve activity estimation program 52.
自律神経活動推定プログラム５２は、心拍信号検出プロセス５４、ＲＲＩ取得プロセス５６、周波数解析プロセス５８、推定プロセス６０、通知プロセス６２、及びトータルパワー計算プロセス６４を有する。また、ＲＲＩ取得プロセス５６には、補間プロセス５７が含まれる。 The autonomic nerve activity estimation program 52 includes a heartbeat signal detection process 54, an RRI acquisition process 56, a frequency analysis process 58, an estimation process 60, a notification process 62, and a total power calculation process 64. The RRI acquisition process 56 includes an interpolation process 57.
また、記憶部４６の設定領域６６は、所定の条件（第１条件または第２条件）が保管（設定）される記憶領域として機能する。 The setting area 66 of the storage unit 46 functions as a storage area in which predetermined conditions (first condition or second condition) are stored (set).
ＣＰＵ４２は、心拍信号検出プロセス５４を実行することで、心拍信号検出部２０として動作する。また、ＣＰＵ４２は、ＲＲＩ取得プロセス５６を実行することで、ＲＲＩ取得部２２（補間部２４を含む）として動作する。また、ＣＰＵ４２は、周波数解析プロセス５８を実行することで、周波数解析部２８として動作する。また、ＣＰＵ４２は、推定プロセス６０を実行することで、推定部３２として動作する。また、ＣＰＵ４２は、通知プロセス６２を実行することで、通知部３４として動作する。さらに、ＣＰＵ４２は、トータルパワー計算プロセス６４を実行することで、トータルパワー計算部３０として動作する。 The CPU 42 operates as the heartbeat signal detection unit 20 by executing the heartbeat signal detection process 54. In addition, the CPU 42 operates as the RRI acquisition unit 22 (including the interpolation unit 24) by executing the RRI acquisition process 56. Further, the CPU 42 operates as the frequency analysis unit 28 by executing the frequency analysis process 58. Further, the CPU 42 operates as the estimation unit 32 by executing the estimation process 60. Further, the CPU 42 operates as the notification unit 34 by executing the notification process 62. Further, the CPU 42 operates as the total power calculation unit 30 by executing the total power calculation process 64.
これにより、自律神経活動推定プログラム５２を実行したコンピュータ４０が、自律神経活動推定装置１０として機能する。 Thereby, the computer 40 which executed the autonomic nerve activity estimation program 52 functions as the autonomic nerve activity estimation device 10.
なお、コンピュータ４０は、いわゆるデスクトップ型のパーソナルコンピュータに限定されない。コンピュータ４０は、ラップトップ型のパーソナルコンピュータであってもよいし、タブレット端末やスマートフォンに代表されるＰＤＡ（Personal Digital Assistants：携帯情報端末装置）等であってもよい。 The computer 40 is not limited to a so-called desktop personal computer. The computer 40 may be a laptop personal computer, or a PDA (Personal Digital Assistants: personal digital assistant) represented by a tablet terminal or a smartphone.
なお、自律神経活動推定装置１０は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。 Note that the autonomic nerve activity estimation device 10 can be realized by, for example, a semiconductor integrated circuit, more specifically, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or the like.
次に、本実施形態に係る自律神経活動推定装置１０による作用について説明する。 Next, the effect | action by the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 which concerns on this embodiment is demonstrated.
自律神経活動推定装置１０で行われる自律神経活動推定処理について説明する。図７には、本実施形態の自律神経活動推定装置１０で行われる自律神経活動推定処理の一例のフローチャートを示す。図７に示した自律神経活動推定処理は、自律神経活動推定装置１０に電源（不図示）が投入されると実行される。 The autonomic nerve activity estimation process performed by the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 will be described. In FIG. 7, the flowchart of an example of the autonomic nerve activity estimation process performed with the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 of this embodiment is shown. The autonomic nerve activity estimation process shown in FIG. 7 is executed when the autonomic nerve activity estimation device 10 is turned on.
ステップＳ１００で、自律神経活動推定装置１０の心拍信号検出部２０は、心電センサ１から入力された心電情報から心拍信号を検出する。なお、心電センサ１が動作していなかったり、被験者に接触していなかったりする場合は、自律神経活動推定装置１０には心電情報が入力されないため、心拍信号検出部２０は、心電情報を取得することができない。そのため、このような場合は、図示を省略したが心拍信号検出部２０は待機状態になり、心電情報が自律神経活動推定装置１０に入力され心拍信号を検出するとステップＳ１０２へ移行する。 In step S <b> 100, the heartbeat signal detection unit 20 of the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 detects a heartbeat signal from the electrocardiogram information input from the electrocardiogram sensor 1. When the electrocardiogram sensor 1 is not operating or is not in contact with the subject, the electrocardiogram information is not input to the autonomic nerve activity estimation apparatus 10, and the heartbeat signal detection unit 20 therefore detects the electrocardiogram information. Can not get. Therefore, in such a case, although not shown, the heartbeat signal detection unit 20 enters a standby state, and when the electrocardiogram information is input to the autonomic nerve activity estimation device 10 and a heartbeat signal is detected, the process proceeds to step S102.
ステップＳ１０２で、推定部３２は、一旦、現在の自律神経活動の推定結果（以下、「tmp_Slv」という）を直前の過去の推定結果（以下、「Old_Slv」という）とする。なお、自律神経活動推定装置１０に電源が投入されてすぐなどは、Old_Slvが存在しないため、このような場合は、Tmp_Slvを標準値とする。標準値は、一般的に標準とされている値であってもよいし、被験者が特定されている場合は、該被験者の過去の自律神経活動推定処理により得られたOld_Slvに基づいて予め定められた標準値を用いてもよい。標準値は、予め推定部３２内の記憶部（図示省略）に記憶させておく。 In step S102, the estimation unit 32 temporarily sets the current autonomic nerve activity estimation result (hereinafter referred to as “tmp_Slv”) as the previous past estimation result (hereinafter referred to as “Old_Slv”). Since Old_Slv does not exist immediately after the autonomic nerve activity estimating apparatus 10 is turned on, Tmp_Slv is set as a standard value in such a case. The standard value may be a value that is generally regarded as a standard. When a subject is specified, the standard value is determined in advance based on Old_Slv obtained by the past autonomic nerve activity estimation process of the subject. Standard values may be used. The standard value is stored in advance in a storage unit (not shown) in the estimation unit 32.
次のステップＳ１０４で、ＲＲＩ取得部２２は、心拍信号検出部２０が検出した心拍信号からＲＲＩを計算する。そして、次のステップＳ１０６で、ＲＲＩ取得部２２は、計算したＲＲＩが所定の条件を満たすか否かを判定する。 In the next step S104, the RRI acquisition unit 22 calculates the RRI from the heartbeat signal detected by the heartbeat signal detection unit 20. In step S106, the RRI acquisition unit 22 determines whether the calculated RRI satisfies a predetermined condition.
本実施形態の自律神経活動推定装置１０では、心拍信号に異常が発生した場合、ＲＲＩ取得部２２で計算したＲＲＩを補間部２４が補間値に置き換える。例えば、被験者が動く等して、心電センサ１と被験者との接触面にずれが生じた場合や、心拍が変化した場合等、心拍信号に異常が発生し、ＲＲＩが異常となることがある。周波数解析を行うためには、サンプリングデータに抜けが生じることは許されない。そのため、ＲＲＩが異常とみなせる場合、該ＲＲＩを単純に削除するのではなく、前後のＲＲＩより異常とされる信号を推定し補間値で置き換えることが必要になる。図８には、所定の条件を満たしたため異常とみなせるＲＲＩを補間値に置き換えた場合のＲＲＩの時系列データの一例を示す。 In the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 of the present embodiment, when an abnormality occurs in the heartbeat signal, the interpolation unit 24 replaces the RRI calculated by the RRI acquisition unit 22 with the interpolation value. For example, when the subject moves and the contact surface between the electrocardiographic sensor 1 and the subject is displaced, or when the heart rate changes, an abnormality may occur in the heart rate signal and the RRI may become abnormal. . In order to perform frequency analysis, it is not allowed that sampling data is lost. For this reason, when the RRI can be regarded as abnormal, it is necessary not to simply delete the RRI but to estimate a signal that is abnormal from the preceding and succeeding RRIs and replace it with an interpolation value. FIG. 8 shows an example of RRI time-series data when an RRI that can be regarded as abnormal because a predetermined condition is satisfied is replaced with an interpolation value.
一般的に、ＲＲＩを補間値に置き換える場合、図８に示したように線形補間が行われる。ＲＲＩの時系列データに対して線形補間を行うことにより、揺らぎ成分は損なわれる。また、所定の条件を満たしている間は、ＲＲＩが補間値に置き換えられるため、図８に示したように補間値が複数存在する場合が生じることになる。図８に示したように線形補間を行った場合、補間を行った部分の波形は、フラットで周波数を持たないＤＣ（Direct Current）成分となってしまい、周波数解析不能の領域となる。 In general, when RRI is replaced with an interpolation value, linear interpolation is performed as shown in FIG. By performing linear interpolation on RRI time-series data, the fluctuation component is lost. Further, since the RRI is replaced with the interpolation value while the predetermined condition is satisfied, there are cases where a plurality of interpolation values exist as shown in FIG. When linear interpolation is performed as shown in FIG. 8, the waveform of the portion subjected to the interpolation becomes a DC (Direct Current) component that is flat and has no frequency, and becomes a region where frequency analysis is impossible.
従って、周波数解析を行う観点から、補間値に置き換えられた部分が少ないことが好ましい。そのため、本実施形態の自律神経活動推定装置１０では、ＴＰに基づいて、補間値に置き換えるか否かを判定する所定の条件として第１条件または第１条件よりも厳しい第２条件をトータルパワー計算部３０がＲＲＩ取得部２２の設定部２６に設定する。ＲＲＩ取得部２２は、設定部２６に設定された第１条件または第２条件に基づいて、補間値に置き換えるか否かを判定する。 Therefore, from the viewpoint of performing frequency analysis, it is preferable that the number of parts replaced with the interpolation value is small. Therefore, in the autonomic nervous activity estimation apparatus 10 of the present embodiment, the total power calculation is performed based on the first condition or the second condition that is stricter than the first condition as a predetermined condition for determining whether or not to replace the interpolation value based on TP. The unit 30 sets in the setting unit 26 of the RRI acquisition unit 22. The RRI acquisition unit 22 determines whether or not to replace with an interpolation value based on the first condition or the second condition set in the setting unit 26.
注目するＲＲＩ（以下、「注目ＲＲＩ」という）と、注目ＲＲＩを含む過去の所定個数のＲＲＩの平均値（以下、「平均ＲＲＩ」という）と、の差が大きい場合に、注目ＲＲＩを補間値に置き換えるように所定条件が設定される。具体的には、平均ＲＲＩと注目ＲＲＩとの差の絶対値を、注目ＲＲＩで除した、下記（４）式を満たす場合に、補間部２４は、注目ＲＲＩを補間値に置き換える。 If the difference between the RRI of interest (hereinafter referred to as “target RRI”) and the average value of a predetermined number of past RRIs including the RRI of interest (hereinafter referred to as “average RRI”) is large, the RRI of interest is interpolated. A predetermined condition is set so as to replace Specifically, when the absolute value of the difference between the average RRI and the noticed RRI is divided by the noticed RRI and the following equation (4) is satisfied, the interpolation unit 24 replaces the noticed RRI with the interpolation value.
｜平均ＲＲＩ−注目ＲＲＩ｜／注目ＲＲＩ＞間隔異常閾値 ・・・（４）式
なお、平均ＲＲＩは、本実施形態に限定されない。例えば、一回の自律神経活動推定処理における、注目ＲＲＩを含む過去のＲＲＩ全ての平均値を算出して平均ＲＲＩとしてもよい。また、過去のＲＲＩ全てを用いるのではなく、実験等により有意であるとして得られた数の、注目ＲＲＩを含む直前のＲＲＩの平均値を算出して平均ＲＲＩとしてもよい。また、同一の被験者の過去の自律神経活動推定処理において得られたＲＲＩから、平均ＲＲＩを得るようにしてもよい。
| Average RRI−Attention RRI | / Attention RRI> Interval abnormality threshold (4) The average RRI is not limited to this embodiment. For example, the average value of all past RRIs including the target RRI in one autonomic nerve activity estimation process may be calculated and used as the average RRI. Also, instead of using all past RRIs, the average RRI may be calculated by calculating the average value of the RRI immediately before including the target RRI for the number obtained as significant by experiments or the like. Further, an average RRI may be obtained from the RRI obtained in the past autonomic nerve activity estimation process of the same subject.
本実施の形態の設定部２６に設定される第１条件では、間隔異常閾値＝０．３であり、｜平均ＲＲＩ−注目ＲＲＩ｜／注目ＲＲＩ＞０．３を満たした場合は、補間部２４により自ＲＲＩが補間値に置き換えられる。言い換えると、平均ＲＲＩ／１．３≦注目ＲＲＩ≦平均ＲＲＩ／０．７を満たす場合は、補間することなく、注目ＲＲＩがそのまま周波数解析に用いられることになる。以下の説明では、補間しなくてもよい注目ＲＲＩの範囲を「許可範囲」という（図９、図１０参照）。 In the first condition set in the setting unit 26 of the present embodiment, the interval abnormality threshold value = 0.3, and when | average RRI−attention RRI | / attention RRI> 0.3 is satisfied, the interpolation unit 24. Thus, the own RRI is replaced with the interpolation value. In other words, when the average RRI / 1.3 ≦ the target RRI ≦ the average RRI / 0.7 is satisfied, the target RRI is directly used for the frequency analysis without interpolation. In the following description, the range of the RRI of interest that need not be interpolated is referred to as “permitted range” (see FIGS. 9 and 10).
一方、本実施の形態の設定部２６に設定される第２条件では、間隔異常閾値＝０．２であり、｜平均ＲＲＩ−注目ＲＲＩ｜／注目ＲＲＩ＞０．２を満たした場合は、補間部２４により注目ＲＲＩが補間値に置き換えられる。言い換えると、平均ＲＲＩ／１．２≦注目ＲＲＩ≦平均ＲＲＩ／０．８を満たす場合は、補間することなく、注目ＲＲＩがそのまま周波数解析に用いられることになる。 On the other hand, in the second condition set in the setting unit 26 of the present embodiment, the interval abnormality threshold value = 0.2, and if | average RRI−target RRI | / target RRI> 0.2 is satisfied, interpolation is performed. The attention RRI is replaced with the interpolation value by the unit 24. In other words, when the average RRI / 1.2 ≦ the target RRI ≦ the average RRI / 0.8 is satisfied, the target RRI is directly used for the frequency analysis without interpolation.
図９には、第１条件の場合におけるＲＲＩの許可範囲を説明するための説明図を示す。また、図１０には、第２条件の場合におけるＲＲＩの許可範囲を説明するための説明図を示す。なお、図９及び図１０に示したＲＲＩの時系列データは同一である。図９及び図１０に示したように、第１条件の場合の方が、第２条件の場合に比べて、許可範囲が広い。そのため、第２条件の場合では、補間値に置き換えられることになる注目ＲＲＩが、第１条件の場合では、補間値に置き換えられることがなくなる。 FIG. 9 is an explanatory diagram for explaining the RRI permission range in the case of the first condition. FIG. 10 is an explanatory diagram for explaining the RRI permission range in the case of the second condition. The time series data of RRI shown in FIGS. 9 and 10 are the same. As shown in FIGS. 9 and 10, the permitted range is wider in the first condition than in the second condition. Therefore, in the case of the second condition, the attention RRI that is to be replaced with the interpolation value is not replaced with the interpolation value in the case of the first condition.
なお、本実施の形態において用いられる、第１条件の間隔異常閾値＝０．３、及び第２条件の間隔異常閾値＝０．２は一例であり、この値に限定されるものではない。本実施形態では、具体例として以下のようにして、上記間隔異常閾値を定めている。 It should be noted that the first condition interval abnormality threshold = 0.3 and the second condition interval abnormality threshold = 0.2 used in the present embodiment are examples, and are not limited to these values. In the present embodiment, the interval abnormality threshold is set as follows as a specific example.
年齢や性別にもよるが、一般的に、安静状態の健常者の場合、心拍数は、５０以上、１００以下の間であるといわれている。これは、一拍の間隔（ＲＲＩ）に換算すると、６００ｍｓｅｃ以上、１２００ｍｓｅｃ以下となる。隣り合う（連続する）ＲＲＩにおいて、６００ｍｓｅｃ〜１２００ｍｓｅｃまで変化することは、通常考えづらい。また、実験的に得られた結果等から、隣り合うＲＲＩでは、６０ｍｓｅｃ以上、１８０ｍｓｅｃ以下の変化が起こると考えられる。なお、比較的急激にＲＲＩが変化する場合もあるが、平均ＲＲＩとすることにより、急激な変化は平均化される。ＲＲＩの変化の最大は、１２００−６００＝６００ｍｓｅｃのため、６０ｍｓｅｃ以上、１８０ｍｓｅｃ以下は、その１０％（０．１）以上、３０％（０．３）以下に該当する。そこで、本実施形態の自律神経活動推定装置１０では、この範囲内で間隔異常閾値を定めることとし、第１条件の間隔異常閾値＝０．３、及び第２条件の間隔異常閾値＝０．２とした。上記範囲内において、いずれの値とするかは、さらに実験的に得ておいてもよいし、被験者の年齢や性別、被験者の環境、自律神経活動の推定に求められる精度等、様々な要因から定めるようにしてもよい。なお、間隔異常閾値は、上記範囲内に限定されるものではなく、その他の値であってもよい。 Although it depends on age and sex, it is generally said that the heart rate is between 50 and 100 in the case of a resting healthy person. This is 600 msec or more and 1200 msec or less when converted to a one-beat interval (RRI). In adjacent (continuous) RRIs, it is usually difficult to think of changing from 600 msec to 1200 msec. From experimental results and the like, it is considered that changes between 60 msec and 180 msec occur in adjacent RRIs. Note that although the RRI may change relatively abruptly, the rapid change is averaged by setting the average RRI. Since the maximum change in RRI is 1200-600 = 600 msec, 60 msec or more and 180 msec or less corresponds to 10% (0.1) or more and 30% (0.3) or less. Therefore, in the autonomic nerve activity estimating apparatus 10 of the present embodiment, the interval abnormality threshold is determined within this range, the interval abnormality threshold of the first condition = 0.3, and the interval abnormality threshold of the second condition = 0.2. It was. Within the above range, the value to be determined may be obtained experimentally or from various factors such as the age and sex of the subject, the environment of the subject, and the accuracy required for estimation of autonomic nerve activity. It may be determined. The interval abnormality threshold value is not limited to the above range, and may be other values.
また、本実施形態の補間部２４では、補間値の具体例を、注目ＲＲＩの直前のＲＲＩとしているが、補間値はこれに限定されるものではない。例えば、補間値は、上記平均ＲＲＩとしてもよいし、上記平均ＲＲＩとは別途、異なる個数のＲＲＩの平均値としてもよい。 In the interpolation unit 24 of the present embodiment, the specific example of the interpolation value is the RRI immediately before the RRI of interest, but the interpolation value is not limited to this. For example, the interpolation value may be the average RRI or may be an average value of a different number of RRIs separately from the average RRI.
なお、本実施の形態の自律神経活動推定装置１０では、自律神経活動推定処理の開始時点では、一例として設定部２６に設定されている所定の条件を第１条件としている。 In the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 according to the present embodiment, the predetermined condition set in the setting unit 26 is set as the first condition as an example at the start of the autonomic nerve activity estimation process.
ステップＳ１０６で、ＲＲＩ取得部２２は、注目ＲＲＩが所定の条件を満たすか否かを判定し、満たさない場合は、ステップＳ１１０へ移行する。一方、注目ＲＲＩが所定の条件を満たす場合は、ステップＳ１０８へ移行して、補間部２４が、上述のように注目ＲＲＩを補間値に置き換えた後、ステップＳ１１０へ進む。 In step S106, the RRI acquisition unit 22 determines whether or not the target RRI satisfies a predetermined condition. If not, the process proceeds to step S110. On the other hand, when the target RRI satisfies a predetermined condition, the process proceeds to step S108, and after the interpolation unit 24 replaces the target RRI with the interpolation value as described above, the process proceeds to step S110.
ステップＳ１１０で、周波数解析部２８が、ＲＲＩ取得部２２から出力されたＲＲＩの時系列データの周波数解析を行う。 In step S <b> 110, the frequency analysis unit 28 performs frequency analysis of the RRI time-series data output from the RRI acquisition unit 22.
次のステップＳ１１２で、推定部３２が、自律神経活動解析処理を行う。図１１には、本実施形態の推定部３２で行われる自律神経活動解析処理の一例のフローチャートを示す。 In the next step S112, the estimation unit 32 performs an autonomic nerve activity analysis process. In FIG. 11, the flowchart of an example of the autonomic nerve activity analysis process performed in the estimation part 32 of this embodiment is shown.
ステップＳ２００で、推定部３２は、周波数解析部２８から周波数スペクトルデータを取得する。次のステップＳ２０２で、推定部３２は、ＬＦ及びＨＦを算出する。図１２には、本実施の形態の自律神経活動推定装置１０の推定部３２により算出されるＬＦ、ＨＦ、及びＬＦ／ＨＦ（ＳＮＡ）の周波数領域の具体例を示す。 In step S <b> 200, the estimation unit 32 acquires frequency spectrum data from the frequency analysis unit 28. In the next step S202, the estimation unit 32 calculates LF and HF. In FIG. 12, the specific example of the frequency domain of LF, HF, and LF / HF (SNA) calculated by the estimation part 32 of the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 of this Embodiment is shown.
次のステップＳ２０４で、推定部３２は、自律神経活動の指標であるＰＳＮＡ＝ＨＦとする。さらに次のステップＳ２０６で、推定部３２は、自律神経活動の指標であるＳＮＡ＝ＬＦ／ＨＦを算出する。 In the next step S204, the estimation unit 32 sets PSNA = HF, which is an index of autonomic nerve activity. In the next step S206, the estimation unit 32 calculates SNA = LF / HF, which is an index of autonomic nerve activity.
このようにして、推定部３２により、ステップＳ１１２の自律神経活動解析処理が終了し、現在の推定結果（tmp_Slv）が得られると、ステップＳ１１４へ移行する。 Thus, when the autonomic nerve activity analysis process of step S112 is completed by the estimation unit 32 and the current estimation result (tmp_Slv) is obtained, the process proceeds to step S114.
ステップＳ１１４で、トータルパワー計算部３０は、ＬＦ及びＨＦからＴＰを計算する。次のステップＳ１１６で、トータルパワー計算部３０は、計算したＴＰについて、ＴＰ＜閾値であるか否かを判定する。本実施形態の自律神経活動推定装置１０では、ＴＰが閾値未満の場合、すなわち、ＴＰが小さい場合に、上述したＲＲＩの場合と同様に、異常であるとみなしている。ＴＰが小さい場合、心拍の揺らぎ自体がほとんど消失することになり、例えば、周波数成分を解析して揺らぎの周波数成分比（ＬＦ／ＨＦ）を見ること自体が意味をもたなくなる。一般的に、加齢や病気等により、被験者の自律神経活動が損なわれて、ＴＰが小さくなることが知られている。本願発明者等は、これらを考慮し、実験等により得られた結果から、周波数成分の解析を有効とするには、ＴＰが通常時の１／１００以上、１／１０以下の範囲よりも大きい値であることが好ましいという知見を得た。 In step S114, the total power calculation unit 30 calculates TP from LF and HF. In the next step S116, the total power calculation unit 30 determines whether TP <threshold value for the calculated TP. In the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 of the present embodiment, when TP is less than the threshold value, that is, when TP is small, it is regarded as abnormal as in the case of RRI described above. When the TP is small, the heartbeat fluctuation itself is almost lost. For example, it is meaningless to analyze the frequency component to see the fluctuation frequency component ratio (LF / HF). In general, it is known that the autonomic nerve activity of a subject is impaired due to aging, illness, and the like, and TP becomes small. The inventors of the present application consider these, and from the results obtained by experiments, etc., in order to make the analysis of the frequency component effective, TP is larger than the range of 1/100 or more and 1/10 or less of the normal time It was found that the value is preferable.
そのため、本実施形態のトータルパワー計算部３０では、閾値を、１／１００以上、１／１０以下の値とし、ＴＰ＜閾値である場合は、異常と判断している。なお、閾値を１／１００以上、１／１０以下の範囲内のいずれの値とするかは、被験者の年齢や性別、被験者の環境、自律神経活動の推定に求められる精度等、様々な要因から定めるようにしてもよい。また、該被験者の過去のＴＰの変動から定めるようにしてもよい。 Therefore, the total power calculation unit 30 according to the present embodiment sets the threshold value to 1/100 or more and 1/10 or less, and determines that an abnormality occurs when TP <threshold. Whether the threshold value is within the range of 1/100 or more and 1/10 or less depends on various factors such as the age and sex of the subject, the environment of the subject, and the accuracy required for estimating the autonomic nervous activity. It may be determined. Moreover, you may make it determine from the fluctuation | variation of the test subject's past TP.
ＴＰ＜閾値の場合は、ステップＳ１１６からステップＳ１２０へ移行する。ステップＳ１２０で、トータルパワー計算部３０は、ＲＲＩ取得部２２の設定部２６の設定値（所定の条件）を第２条件にする。具体的には、トータルパワー計算部３０は、設定部２６に、第１条件が設定されている場合は、第２条件に設定を変更し、既に第２条件が設定されている場合はそのままとする。このように、トータルパワー計算部３０によりＴＰが異常であると判断された場合は、設定部２６には、第１条件よりも厳しい第２条件が設定された状態になる。 If TP <threshold, the process proceeds from step S116 to step S120. In step S120, the total power calculation unit 30 sets the setting value (predetermined condition) of the setting unit 26 of the RRI acquisition unit 22 as the second condition. Specifically, the total power calculation unit 30 changes the setting to the second condition when the first condition is set in the setting unit 26, and keeps the second condition when the first condition is already set. To do. As described above, when the total power calculation unit 30 determines that the TP is abnormal, the setting unit 26 is in a state where a second condition that is stricter than the first condition is set.
次のステップＳ１２４で、推定部３２は、ＴＰが異常であると判断されたため、通知する推定結果（Out_Slv）を過去の算出値（Old_Slv）として通知部３４へ通知した後、ステップＳ１２６へ移行する。図１３には、ＴＰが異常であると判断された場合に、推定結果（ＳＮＡ）を現在の推定結果（tmp_Slv）から過去の算出値（Old_Slv）に置き換える場合を説明するための説明図を示す。図１３は、ＴＰ及びＬＦ／ＨＦ（ＳＮＡ）の周波数領域での変化を表している。図１３に示したように、推定部３２は、トータルパワー計算部３０によりＴＰが異常であると判断された場合は、通知する推定結果（Out_Slv）を、上記ステップＳ１１２で算出した算出値から過去の算出値（Old_Slv）とする。なお、過去の算出値（Old_Slv）は、例えば、ＴＰが異常であると判断される直前（正常な場合）に算出した算出値や、ＴＰが正常な場合の過去の所定時間内の算出値の平均値等を用いればよい。 In the next step S124, since it is determined that the TP is abnormal, the estimation unit 32 notifies the notification unit 34 of the estimation result (Out_Slv) to be notified as the past calculated value (Old_Slv), and then proceeds to step S126. . FIG. 13 is an explanatory diagram for explaining a case where the estimation result (SNA) is replaced with the past calculated value (Old_Slv) from the current estimation result (tmp_Slv) when it is determined that the TP is abnormal. . FIG. 13 shows changes in the frequency domain of TP and LF / HF (SNA). As illustrated in FIG. 13, when the total power calculation unit 30 determines that the TP is abnormal, the estimation unit 32 obtains an estimation result (Out_Slv) to be notified from the calculated value calculated in step S112 in the past. The calculated value (Old_Slv). The past calculated value (Old_Slv) is, for example, a calculated value calculated immediately before TP is determined to be abnormal (when normal) or a calculated value within a past predetermined time when TP is normal. An average value or the like may be used.
一方、ＴＰ＜閾値ではない（ＴＰ≧閾値）の場合は、ステップＳ１１６からステップＳ１１８へ移行する。ステップＳ１１８で、トータルパワー計算部３０は、ＲＲＩ取得部２２の設定部２６の設定値（所定の条件）を第１条件にする。具体的には、トータルパワー計算部３０は、設定部２６に、既に第１条件が設定されている場合はそのままとし、第２条件が設定されている場合は、第１条件に設定を変更する。このように、トータルパワー計算部３０によりＴＰが異常ではない（正常）と判断された場合は、設定部２６には、第２条件よりも緩い第１条件が設定された状態になる。 On the other hand, when TP <threshold is not satisfied (TP ≧ threshold), the process proceeds from step S116 to step S118. In step S118, the total power calculation unit 30 sets the setting value (predetermined condition) of the setting unit 26 of the RRI acquisition unit 22 as the first condition. Specifically, the total power calculation unit 30 leaves the setting unit 26 when the first condition is already set, and changes the setting to the first condition when the second condition is set. . As described above, when the total power calculation unit 30 determines that the TP is not abnormal (normal), the setting unit 26 is set to a state in which the first condition that is looser than the second condition is set.
次のステップＳ１２０で、推定部３２は、ＴＰが異常ではない（正常）と判断されたため、通知する推定結果（Out_Slv）を現在の算出値（tmp_Slv）として通知部３４へ通知した後、ステップＳ１２６へ移行する。 In the next step S120, since the estimation unit 32 determines that TP is not abnormal (normal), the estimation unit 32 notifies the notification unit 34 of the estimation result (Out_Slv) to be notified as the current calculated value (tmp_Slv), and then step S126. Migrate to
ステップＳ１２６で、通知部３４は、推定結果（Out_Slv）を外部に通知した後、ステップＳ１２８へ移行する。 In step S126, the notification unit 34 notifies the estimation result (Out_Slv) to the outside, and then proceeds to step S128.
ステップＳ１２８で、自律神経活動推定処理を終了するか否かを判断し、終了しない場合は、ステップＳ１００に戻り自律神経活動推定処理を繰り返す。一方、自律神経活動推定装置１０の電源がオフになった場合等は、終了すると判断して本処理を終了する。 In step S128, it is determined whether or not to terminate the autonomic nerve activity estimation process. If not, the process returns to step S100 to repeat the autonomic nerve activity estimation process. On the other hand, when the autonomic nerve activity estimating apparatus 10 is turned off, it is determined that the autonomic nerve activity estimating apparatus 10 is to be ended, and this process is ended.
［第２実施形態］
上記第１実施形態の自律神経活動推定装置１０は、例えば、被験者の眠気を検知する眠気検知装置に適用することができる。本実施形態では、自律神経活動推定装置により、被験者の自律神経活動の推定結果として被験者の眠気を検知する場合について説明する。また、本実施形態の自律神経活動推定装置では、眠気を検知した場合に、車両等を運転する運転手、及び機器等を操作や操縦する操作者に、その旨を通知する場合について説明する。
[Second Embodiment]
The autonomic nerve activity estimation apparatus 10 of the first embodiment can be applied to, for example, a drowsiness detection apparatus that detects drowsiness of a subject. This embodiment demonstrates the case where a subject's sleepiness is detected as an estimation result of a test subject's autonomic nerve activity with an autonomic-nervous activity estimation apparatus. In the autonomic nerve activity estimation apparatus according to the present embodiment, a case will be described in which when drowsiness is detected, a driver who drives a vehicle or the like and an operator who operates or controls a device or the like are notified of the fact.
図１は、本実施形態の自律神経活動推定装置の一例の機能的な概略構成を示す機能ブロック図である。図１に示したように、本実施形態に係る自律神経活動推定装置１００は、第１実施形態の自律神経活動推定装置１０と、推定部３２が推定部１３２に、通知部３４が通知部１３４に代わる他は同様の構成及び動作である。 FIG. 1 is a functional block diagram showing a functional schematic configuration of an example of the autonomic nerve activity estimation apparatus of the present embodiment. As shown in FIG. 1, the autonomic nerve activity estimation apparatus 100 according to the present embodiment includes the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 of the first embodiment, the estimation unit 32 as the estimation unit 132, and the notification unit 34 as the notification unit 134. Other than the above, the configuration and operation are the same.
本実施形態の自律神経活動推定装置１００は、例えば図６に示すコンピュータ１４０で実現することができる。図６に示したように、本実施形態に係るコンピュータ１４０は、第１実施形態のコンピュータ４０と、自律神経活動推定プログラム５２が自律神経活動推定プログラム１５２に代わる他は同様の構成及び動作である。自律神経活動推定プログラム１５２は、第１実施形態の自律神経活動推定プログラム５２が備える推定プロセス６０の代わりに推定プロセス１６０を、通知プロセス６２の代わりに通知プロセス１６２を備える。ＣＰＵ４２は、推定プロセス１６０を実行することで、推定部１３２として動作する。また、ＣＰＵ４２は、通知プロセス１６２を実行することで、通知部１３４として動作する。 The autonomic nerve activity estimation apparatus 100 of the present embodiment can be realized by a computer 140 shown in FIG. 6, for example. As shown in FIG. 6, the computer 140 according to the present embodiment has the same configuration and operation as the computer 40 of the first embodiment, except that the autonomic nerve activity estimation program 52 is replaced with the autonomic nerve activity estimation program 152. . The autonomic nerve activity estimation program 152 includes an estimation process 160 instead of the estimation process 60 included in the autonomic nerve activity estimation program 52 of the first embodiment, and a notification process 162 instead of the notification process 62. The CPU 42 operates as the estimation unit 132 by executing the estimation process 160. Further, the CPU 42 operates as the notification unit 134 by executing the notification process 162.
これにより、自律神経活動推定プログラム１５２を実行したコンピュータ１４０が、自律神経活動推定装置１００として機能する。 Thereby, the computer 140 which executed the autonomic nerve activity estimation program 152 functions as the autonomic nerve activity estimation device 100.
次に、本実施形態に係る自律神経活動推定装置１００の作用について説明する。 Next, the operation of the autonomic nerve activity estimation apparatus 100 according to this embodiment will be described.
図７に本実施形態の自律神経活動推定装置１０で行われる自律神経活動推定処理の一例のフローチャートを示す。図７に示したように、本実施形態の自律神経活動推定処体の動作は、第１実施形態の自律神経活動推定処理における自律神経活動解析処理Ｓ１１２の代わりに、自律神経活動解析処理Ｓ１１３が設けられている他は同様である。そのため、本実施形態の自律神経活動推定装置１００の推定部１３２で実行される自律神経活動解析処理について図１４を参照して説明する。図１４は、本実施形態に係る自律神経活動推定装置１００の推定部１３２で行われる自律神経活動解析処理の一例のフローチャートである。本実施形態の自律神経活動解析処理は、第１実施形態の自律神経活動解析処理（図１１参照）のステップＳ２０６の後に、ステップＳ２０８〜Ｓ２１２を備えている他は同様である。 FIG. 7 shows a flowchart of an example of the autonomic nerve activity estimation process performed by the autonomic nerve activity estimating apparatus 10 of the present embodiment. As shown in FIG. 7, the operation of the autonomic nerve activity estimation process of the present embodiment is performed by an autonomic nerve activity analysis process S113 instead of the autonomic nerve activity analysis process S112 in the autonomic nerve activity estimation process of the first embodiment. Other than that, the same applies. Therefore, the autonomic nerve activity analysis process executed by the estimation unit 132 of the autonomic nerve activity estimation apparatus 100 of the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a flowchart of an example of an autonomic nerve activity analysis process performed by the estimation unit 132 of the autonomic nerve activity estimation apparatus 100 according to the present embodiment. The autonomic nerve activity analysis process of this embodiment is the same except that steps S208 to S212 are provided after step S206 of the autonomic nerve activity analysis process (see FIG. 11) of the first embodiment.
ステップＳ２００〜Ｓ２０６で、推定部１３２は、周波数解析部２８から周波数スペクトルデータを取得し、ＬＦ及びＨＦを算出し、自律神経活動の指標であるＰＳＮＡ＝ＨＦとし、さらにＳＮＡ＝ＬＦ／ＨＦを算出する。 In steps S200 to S206, the estimation unit 132 acquires frequency spectrum data from the frequency analysis unit 28, calculates LF and HF, sets PSNA = HF, which is an index of autonomic nerve activity, and further calculates SNA = LF / HF. To do.
本実施形態の推定部１３２は、さらにステップＳ２０８の次のステップＳ２０８で、ＬＦ／ＨＦ（ＳＮＡ）＞閾値であるか否かを判断する。一般的に、被験者が眠気を催している場合、ＬＦ／ＨＦが低下することが知られている。本実施形態の自律神経活動推定装置１００では、被験者が眠気を催しているか否かを判定するための閾値を予め実験等により得ておき、推定部１３２は、当該閾値よりもＬＦ／ＨＦが下回った場合は、被験者が眠気を催していると推定する。 The estimation unit 132 of the present embodiment further determines whether or not LF / HF (SNA)> threshold in step S208 subsequent to step S208. Generally, it is known that LF / HF decreases when the subject is drowsy. In the autonomic nervous activity estimation apparatus 100 of the present embodiment, a threshold for determining whether or not the subject is drowsy is obtained in advance by experiments or the like, and the estimation unit 132 has LF / HF lower than the threshold. If so, it is estimated that the subject is drowsy.
なお、自律神経活動の指標から被験者が眠気を催しているか否かを判定する方法は、本実施形態で示した方法に限らない。例えば、一般的に、被験者が眠気を催している場合、ＨＦが上昇することが知られているため、ＨＦが所定の閾値を越えた場合は、眠気を催していると推定するようにしてもよい。 Note that the method for determining whether or not the subject is drowsy from the index of the autonomic nerve activity is not limited to the method shown in the present embodiment. For example, in general, it is known that HF rises when the subject is drowsy, so if HF exceeds a predetermined threshold, it may be estimated that drowsiness is occurring. Good.
また、眠気を催しているかを推定するための閾値を段階的に複数設けておくことにより、被験者の眠気の程度を推定するようにしてもよい。この場合、推定した被験者の眠気の程度に合わせて、通知部１３４による通知方法を異ならせるようにしてもよい。 Moreover, you may make it estimate the test subject's sleepiness degree by providing in multiple steps the threshold value for estimating whether it is drowsy. In this case, the notification method by the notification unit 134 may be varied according to the estimated degree of sleepiness of the subject.
ステップＳ２０８で、ＬＦ／ＨＦ＞閾値の場合は、ステップＳ２１２へ移行して、推定部１３２は、被験者が眠気を催していると推定した後、本処理を終了する。自律神経活動推定装置１０は、このように、推定部１３２が被験者が眠気を催していると推定することにより、被験者の眠気を検知する。 If LF / HF> threshold in step S208, the process proceeds to step S212, and the estimation unit 132 ends the process after estimating that the subject is drowsy. As described above, the autonomic nervous activity estimation device 10 detects the sleepiness of the subject by the estimation unit 132 estimating that the subject is drowsy.
一方、ＬＦ／ＨＦ≦閾値の場合は、ステップＳ２１０へ移行して、推定部１３２は、被験者が眠気を催していないと推定した後、本処理を終了する。 On the other hand, when LF / HF ≦ threshold, the process proceeds to step S210, and the estimation unit 132 ends the process after estimating that the subject is not drowsy.
このように、本実施形態の自律神経活動推定装置１０の推定部１３２によれば、被験者が眠気に関する推定結果も現在の推定結果（tmp_Slv）として得ることができる。得られた現在の推定結果（tmp_Slv）は、第１実施形態の自律神経活動推定処理のステップＳ１１４〜Ｓ１２４と同様に処理され、ステップＳ１２６で通知部１３４により外部に通知される。 Thus, according to the estimation part 132 of the autonomic nerve activity estimation apparatus 10 of this embodiment, a test subject can also obtain the estimation result regarding sleepiness as a present estimation result (tmp_Slv). The obtained current estimation result (tmp_Slv) is processed in the same manner as steps S114 to S124 of the autonomic nerve activity estimation process of the first embodiment, and is notified to the outside by the notification unit 134 in step S126.
なお、本実施形態の通知部１３４による現在の推定結果（tmp_Slv）の通知方法は、第１実施形態の通知部３４と同様でもよいが、被験者の眠気を検知した場合、被験者に対して警告を行うことが好ましい。例えば、通知部１３４が警告音を発するようにしてもよいし、被験者が接触している部位（例えば、被験者が車のドライバならばハンドル等）に振動を与える等してもよい。 The notification method of the current estimation result (tmp_Slv) by the notification unit 134 of the present embodiment may be the same as that of the notification unit 34 of the first embodiment, but when the subject's sleepiness is detected, a warning is given to the subject. Preferably it is done. For example, the notification unit 134 may emit a warning sound, or a vibration may be applied to a part in contact with the subject (for example, a handle if the subject is a driver of a car).
以上説明したように、本実施形態の自律神経活動推定装置１０、１００によれば、被験者の心拍信号から取得したＲＲＩの時系列データを周波数解析した解析結果から被験者の自律神経活動を推定する。心拍信号検出部２０は、心電センサ１からから入力された心拍情報に基づいて、心拍信号を検出する。ＲＲＩ取得部２２は、心拍信号からＲＲＩの時系列データを取得する。また、ＲＲＩ取得部２２は、補間部２４及び設定部２６を備え、補間部２４は、設定部２６に設定された所定の条件に基づいて異常と判定したＲＲＩを補間値に置き換える。周波数解析部２８は、ＲＲＩの時系列データを周波数解析し、解析結果に基づいて推定部３２、１３２が被験者の自律神経活動を推定する。また、解析結果に基づいてトータルパワー計算部３０は、ＴＰを計算し、ＴＰが閾値以上の場合は設定部２６に第１条件を設定し、ＴＰが閾値未満の場合は設定部２６に第１条件よりも厳しい第２条件を設定する。さらに、推定部３２、１３２は、ＴＰが閾値以上の場合は現在の推定結果（tmp_Slv）を出力し、ＴＰが閾値未満の場合は過去の推定結果（Old_Slv）を出力する。 As described above, according to the autonomic nerve activity estimation devices 10 and 100 of the present embodiment, the autonomic nerve activity of the subject is estimated from the analysis result obtained by frequency analysis of the time series data of RRI acquired from the heartbeat signal of the subject. The heartbeat signal detection unit 20 detects a heartbeat signal based on the heartbeat information input from the electrocardiographic sensor 1. The RRI acquisition unit 22 acquires RRI time-series data from the heartbeat signal. The RRI acquisition unit 22 includes an interpolation unit 24 and a setting unit 26, and the interpolation unit 24 replaces the RRI determined to be abnormal based on a predetermined condition set in the setting unit 26 with an interpolation value. The frequency analysis unit 28 performs frequency analysis on RRI time-series data, and the estimation units 32 and 132 estimate the subject's autonomic nervous activity based on the analysis result. Further, based on the analysis result, the total power calculation unit 30 calculates TP. If TP is equal to or greater than the threshold, the first condition is set in the setting unit 26. If TP is less than the threshold, the first power is set in the setting unit 26. A second condition that is stricter than the condition is set. Furthermore, the estimation units 32 and 132 output the current estimation result (tmp_Slv) when TP is greater than or equal to the threshold, and output the past estimation result (Old_Slv) when TP is less than the threshold.
このように、本実施形態の自律神経活動推定装置１０は、周波数領域においてＴＰが異常でないと判断した場合は、トータルパワー計算部３０がＲＲＩ取得部２２をフィードバック制御し、設定部２６に第１条件を設定する。また、本実施形態の自律神経活動推定装置１０は、周波数領域においてＴＰが異常であると判断した場合は、トータルパワー計算部３０がＲＲＩ取得部２２をフィードバック制御し、設定部２６に第２条件を設定する。 As described above, when the autonomic nervous activity estimation device 10 according to the present embodiment determines that TP is not abnormal in the frequency domain, the total power calculation unit 30 feedback-controls the RRI acquisition unit 22 and the setting unit 26 controls the first. Set conditions. When the autonomic nervous activity estimation device 10 according to the present embodiment determines that TP is abnormal in the frequency domain, the total power calculation unit 30 performs feedback control of the RRI acquisition unit 22, and the setting unit 26 controls the second condition. Set.
周波数領域においてＴＰが異常である場合は、設定部２６に第２条件が設定されるため、周波数領域への悪影響を抑制することができる。 When the TP is abnormal in the frequency domain, the second condition is set in the setting unit 26, so that adverse effects on the frequency domain can be suppressed.
一方、例えば、眠気を催していた被験者が覚醒しようと努力する場合、体動が生じてセンサーノイズが生じたり、自律神経活動が不安定となったりする場合がある。このような場合、周波数領域においてＴＰが異常ではない場合は、第２条件よりも緩い第１条件に基づいて補間を行うことにより、周波数解析に用いることができる信号（ＲＲＩ）が増加する。同じＲＲＩの時系列データであっても、図９及び図１０に示したように、第２条件では、補間値に置き換えられたＲＲＩが、第１条件ではそのまま使用できるようになるため、周波数解析に使用できる信号が増えることになる。 On the other hand, for example, when a subject who is drowsy tries to wake up, body movement may occur, sensor noise may occur, or autonomic nerve activity may become unstable. In such a case, when TP is not abnormal in the frequency domain, the signal (RRI) that can be used for frequency analysis is increased by performing interpolation based on the first condition that is looser than the second condition. As shown in FIG. 9 and FIG. 10, even when the same RRI time-series data is used, the RRI replaced with the interpolation value can be used as it is under the first condition as shown in FIGS. More signals can be used.
従って、上記各実施形態の自律神経活動推定装置１０、１００によれば、自律神経活動推定におけるＲＲＩの時系列データの周波数解析に使用できる信号を増やすことができる。また、自律神経活動推定装置１０、１００によれば、時間領域での及び周波数領域の両方で異常であるか否かを判断するため、誤報を抑制することができ、誤報による被験者の煩わしさを低減することができる。 Therefore, according to the autonomic nerve activity estimation apparatuses 10 and 100 of the above embodiments, it is possible to increase signals that can be used for frequency analysis of RRI time-series data in autonomic nerve activity estimation. Moreover, according to the autonomic nerve activity estimation apparatuses 10 and 100, since it is judged whether it is abnormal in both a time domain and a frequency domain, a misreport can be suppressed and the troublesomeness of a test subject by a misreport can be suppressed. Can be reduced.
なお、上記各実施形態の自律神経活動推定装置１０、１００では、被験者の心拍信号に基づいて、被験者の自律神経活動を推定する場合について説明したが、被験者の脈波信号に基づいて自律神経活動を推定するものであってもよい。図１５は、脈波信号に基づいて自律神経活動を推定する自律神経活動推定装置の一例の機能的な概略構成を示す機能ブロック図である。図１５に示した自律神経活動推定装置２００は、脈波信号検出部２２０、ＡＡＩ（A-wave-A-wave Interval）取得部２２２、周波数解析部２８、トータルパワー計算部３０、推定部３２、及び通知部３４を備える。ＡＡＩ取得部２２２は、補間部２４及び設定部２６を備える。脈波センサ２０１は、被験者の脈波を検出する機能を有するものである。図１５に示した自律神経活動推定装置２００は、脈波信号検出部２２０が、脈波センサ２０１から入力された脈波情報に基づいて、脈波信号を検出する。脈波信号は、心拍信号と類似した波形を有している。ＡＡＩ取得部２２２は、上述のＲＲＩ取得部２２が心拍信号のＲ波からＲＲＩの時系列データを取得したのと同様に、脈波信号のａ波からＡＡＩの時系列データを取得する。ＡＡＩの時系列データは、ＲＲＩの時系列データと同様であるため、周波数解析部２８、トータルパワー計算部３０、推定部３２、及び通知部３４が上記各実施形態と同様に動作することにより、自律神経活動を推定することができる。 In addition, in the autonomic nerve activity estimation apparatuses 10 and 100 of each embodiment described above, the case where the subject's autonomic nerve activity is estimated based on the heartbeat signal of the subject has been described, but the autonomic nerve activity based on the pulse wave signal of the subject is described. May be estimated. FIG. 15 is a functional block diagram illustrating a functional schematic configuration of an example of an autonomic nerve activity estimation apparatus that estimates autonomic nerve activity based on a pulse wave signal. An autonomic nerve activity estimation apparatus 200 shown in FIG. 15 includes a pulse wave signal detection unit 220, an AAI (A-wave-A-wave Interval) acquisition unit 222, a frequency analysis unit 28, a total power calculation unit 30, an estimation unit 32, And a notification unit 34. The AAI acquisition unit 222 includes an interpolation unit 24 and a setting unit 26. The pulse wave sensor 201 has a function of detecting a subject's pulse wave. In the autonomic nerve activity estimation apparatus 200 shown in FIG. 15, the pulse wave signal detection unit 220 detects a pulse wave signal based on the pulse wave information input from the pulse wave sensor 201. The pulse wave signal has a waveform similar to that of the heartbeat signal. The AAI acquisition unit 222 acquires AAI time-series data from the a-wave of the pulse wave signal in the same manner as the RRI acquisition unit 22 described above acquires RRI time-series data from the R-wave of the heartbeat signal. Since the AAI time-series data is the same as the RRI time-series data, the frequency analysis unit 28, the total power calculation unit 30, the estimation unit 32, and the notification unit 34 operate in the same manner as in the above embodiments. Autonomic nerve activity can be estimated.
また、上記各実施形態のトータルパワー計算部３０では、ＴＰ＜閾値であるか否かにより異常であるかを判断しているが、判断方法は上記に限らない。例えば、ＴＰが大きくなりすぎた場合も異常であると判断するようにしてもよい。この場合、周波数成分の解析を有効とするＴＰの上限の閾値を予め実験等により得ておき、ＴＰが上限の閾値を越えた場合も異常であると判断するとよい。また、ＴＰの変化が急激であるか否かにより異常であるかを判断するようにしてもよい。例えば、所定の時間当たりの変化率が急激である場合、異常であると判断するようにしてもよい。 Moreover, although the total power calculation unit 30 of each of the above embodiments determines whether or not the abnormality is based on whether or not TP <threshold, the determination method is not limited to the above. For example, when TP becomes too large, it may be determined that there is an abnormality. In this case, an upper limit threshold value of TP that enables the analysis of the frequency component is obtained in advance through experiments or the like, and it is preferable to determine that an abnormality is also caused when TP exceeds the upper limit threshold value. Moreover, you may make it judge whether it is abnormal by whether the change of TP is abrupt. For example, when the rate of change per predetermined time is abrupt, it may be determined that there is an abnormality.
また、上記各実施形態の自律神経活動推定装置１０、１００及び自律神経活動推定装置２００は、被験者の眠気を検知する他、被験者のストレスの有無、集中力、病変、及び酒気帯びの有無を検知する装置に適用してもよい。 In addition, the autonomic nerve activity estimation devices 10 and 100 and the autonomic nerve activity estimation device 200 of each of the above embodiments detect the subject's sleepiness, and also detect the subject's presence of stress, concentration, lesion, and presence of alcohol. You may apply to the apparatus which does.
また、上記各実施形態では、自律神経活動推定プログラム５２が記憶部４６に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、自律神経活動推定プログラム５２を記憶媒体に記録された形態で提供することも可能である。記憶媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等が挙げられる。 Moreover, although each said embodiment demonstrated the aspect by which the autonomic nerve activity estimation program 52 was memorize | stored beforehand in the memory | storage part 46, the autonomic nerve activity estimation program 52 is provided with the form recorded on the storage medium. It is also possible. Examples of the storage medium include a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), a DVD-ROM (Digital Versatile Disk Read Only Memory), and a USB (Universal Serial Bus) memory.
以上の上記実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。 Regarding the above embodiment, the following additional notes are disclosed.
（付記１）
心拍信号の心拍間隔、または脈波信号の脈波間隔を周波数解析する解析部と、
前記解析部の解析結果に基づいて自律神経の活動状態の指標となる値を計算し、計算結果に基づいて前記活動状態を推定する推定部と、
前記解析部が前記周波数解析に用いる前記心拍間隔または前記脈波間隔の変動が所定の条件を満たした場合に、前記心拍間隔または前記脈波間隔を補間値に置き換える補間部と、
前記解析部の解析結果から得られた周波数領域のトータルパワーが所定の変化を示しているかを検出する検出部と、
前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されているか否かにより、前記所定の条件を切り替える切替部と、
を備えた自律神経活動推定装置。
(Appendix 1)
An analysis unit for performing frequency analysis on a heartbeat interval of a heartbeat signal or a pulse wave interval of a pulse wave signal;
A value that is an index of the activity state of the autonomic nerve based on the analysis result of the analysis unit, an estimation unit that estimates the activity state based on the calculation result,
An interpolation unit that replaces the heartbeat interval or the pulse wave interval with an interpolated value when fluctuations in the heartbeat interval or the pulse wave interval used by the analysis unit for the frequency analysis satisfy a predetermined condition;
A detection unit for detecting whether the total power in the frequency domain obtained from the analysis result of the analysis unit indicates a predetermined change;
A switching unit that switches the predetermined condition depending on whether or not the detection unit detects that the total power indicates the predetermined change;
An autonomic nerve activity estimation device comprising:
（付記２）
前記切替部は、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されていない場合は、前記所定の条件として第１条件を設定し、前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されている場合は、前記所定の条件として、前記心拍間隔または前記脈波間隔が補間値に置き換えられずに用いられる許可範囲が前記第１条件よりも狭い第２条件を設定する、
付記１に記載の自律神経活動推定装置。
(Appendix 2)
The switching unit sets a first condition as the predetermined condition when the detection unit does not detect that the total power indicates the predetermined change, and the total power is the predetermined change. Is detected as the predetermined condition, the second condition is that the permitted range used without replacing the heartbeat interval or the pulse wave interval with an interpolation value is narrower than the first condition. Set
The autonomic nerve activity estimation apparatus according to appendix 1.
（付記３）
前記推定部は、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出された場合は、前記指標となる値を、過去に前記トータルパワーが前記所定の変化を示していない場合に前記推定部が計算した前記指標となる値に置き換える、
付記１または付記２に記載の自律神経活動推定装置。
(Appendix 3)
When the detection unit detects that the total power indicates the predetermined change, the estimation unit indicates a value serving as the index, and the total power does not indicate the predetermined change in the past. In this case, the value is used as the index calculated by the estimation unit.
The autonomic nerve activity estimation apparatus according to appendix 1 or appendix 2.
（付記４）
前記所定の変化は、前記トータルパワーが、異常であるとみなすために予め定められた閾値以上から閾値未満への変化である、
付記１から付記３のいずれか１つに記載の自律神経活動推定装置。
(Appendix 4)
The predetermined change is a change from a predetermined threshold value or more to less than a threshold value in order to consider that the total power is abnormal.
The autonomic nerve activity estimation apparatus according to any one of appendix 1 to appendix 3.
（付記５）
前記補間値は、該補間値に置き換えられる前記心拍間隔または前記脈波間隔の直前の心拍間隔または脈波間隔、または、該補間値に置き換えられる前記心拍間隔または前記脈波間隔以前の所定期間における心拍間隔または脈波間隔の平均値である、
付記１から付記４のいずれか１つに記載の自律神経活動推定装置。
(Appendix 5)
The interpolated value is the heart beat interval or pulse wave interval immediately before the heart beat interval or the pulse wave interval replaced with the interpolated value, or the heart beat interval or the pulse wave interval replaced with the interpolated value in a predetermined period. The average value of the heartbeat interval or pulse interval,
The autonomic nerve activity estimation apparatus according to any one of appendix 1 to appendix 4.
（付記６）
解析部により、心拍信号の心拍間隔、または脈波信号の脈波間隔を周波数解析し、
推定部により、前記解析部の解析結果に基づいて自律神経の活動状態の指標となる値を計算し、計算結果に基づいて前記活動状態を推定し、
補間部により、前記解析部が前記周波数解析に用いる前記心拍間隔または前記脈波間隔の変動が所定の条件を満たした場合に、前記心拍間隔または脈波間隔を補間値に置き換え、
検出部により、前記解析部の解析結果から得られた周波数領域のトータルパワーが所定の変化を示しているかを検出し、
切替部により、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されているか否かにより、前記所定の条件切り替える、
ことを含む自律神経活動推定方法。
(Appendix 6)
Analyzing the heart rate interval of the heart rate signal or the pulse interval of the pulse wave signal by the analysis unit,
The estimation unit calculates a value that is an index of the activity state of the autonomic nerve based on the analysis result of the analysis unit, estimates the activity state based on the calculation result,
When the fluctuation of the heartbeat interval or the pulse wave interval used by the analysis unit for the frequency analysis satisfies a predetermined condition by the interpolation unit, the heartbeat interval or the pulse wave interval is replaced with an interpolation value,
The detection unit detects whether the total power in the frequency domain obtained from the analysis result of the analysis unit shows a predetermined change,
The predetermined condition is switched by the switching unit depending on whether or not the detection unit detects that the total power indicates the predetermined change.
Autonomic nerve activity estimation method including
（付記７）
前記切替部により、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されていない場合は、前記所定の条件として第１条件を設定し、前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されている場合は、前記所定の条件として、前記心拍間隔または前記脈波間隔が補間値に置き換えられずに用いられる許可範囲が前記第１条件よりも狭い第２条件を設定する、
付記６に記載の自律神経活動推定方法。
(Appendix 7)
If the switching unit does not detect that the total power indicates the predetermined change, the switching unit sets a first condition as the predetermined condition, and the total power changes to the predetermined change. Is detected as the predetermined condition, the second condition is that the permitted range used without replacing the heartbeat interval or the pulse wave interval with an interpolation value is narrower than the first condition. Set
The method for estimating autonomic nerve activity according to appendix 6.
（付記８）
前記推定部により、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出された場合は、前記指標となる値を、過去に前記トータルパワーが前記所定の変化を示していない場合に前記推定部が計算した前記指標となる値に置き換える、
付記６または付記７に記載の自律神経活動推定方法。
(Appendix 8)
When the estimation unit detects that the total power indicates the predetermined change, the value indicating the index is not displayed in the past, and the total power does not indicate the predetermined change. In this case, the value is used as the index calculated by the estimation unit.
The autonomic nerve activity estimation method according to appendix 6 or appendix 7.
（付記９）
前記所定の変化は、前記トータルパワーが、異常であるとみなすために予め定められた閾値以上から閾値未満への変化である、
付記７から付記８のいずれか１つに記載の自律神経活動推定方法。
(Appendix 9)
The predetermined change is a change from a predetermined threshold value or more to less than a threshold value in order to consider that the total power is abnormal.
The method for estimating an autonomic nerve activity according to any one of appendix 7 to appendix 8.
（付記１０）
前記補間値は、該補間値に置き換えられる前記心拍間隔または前記脈波間隔の直前の心拍間隔または脈波間隔、または、該補間値に置き換えられる前記心拍間隔または前記脈波間隔以前の所定期間における心拍間隔または脈波間隔の平均値である、
付記６から付記９のいずれか１つに記載の自律神経活動推定方法。
(Appendix 10)
The interpolated value is the heart beat interval or pulse wave interval immediately before the heart beat interval or the pulse wave interval replaced with the interpolated value, or the heart beat interval or the pulse wave interval replaced with the interpolated value in a predetermined period. The average value of the heartbeat interval or pulse interval,
The method for estimating an autonomic nerve activity according to any one of appendix 6 to appendix 9.
（付記１１）
心拍信号の心拍間隔、または脈波信号の脈波間隔を周波数解析する解析部と、
前記解析部の解析結果に基づいて自律神経の活動状態の指標となる値を計算し、計算結果に基づいて前記活動状態から眠気を推定する推定部と、
前記解析部が前記周波数解析に用いる前記心拍間隔または前記脈波間隔の変動が所定の条件を満たした場合に、前記心拍間隔または前記脈波間隔を補間値に置き換える補間部と、
前記解析部の解析結果から得られた周波数領域のトータルパワーが所定の変化を示しているかを検出する検出部と、
前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されているか否かにより、前記所定の条件を切り替える切替部と、
を備えた眠気検知装置。
(Appendix 11)
An analysis unit for performing frequency analysis on a heartbeat interval of a heartbeat signal or a pulse wave interval of a pulse wave signal;
A value that is an index of the activity state of the autonomic nerve based on the analysis result of the analysis unit, an estimation unit that estimates sleepiness from the activity state based on the calculation result,
An interpolation unit that replaces the heartbeat interval or the pulse wave interval with an interpolated value when fluctuations in the heartbeat interval or the pulse wave interval used by the analysis unit for the frequency analysis satisfy a predetermined condition;
A detection unit for detecting whether the total power in the frequency domain obtained from the analysis result of the analysis unit indicates a predetermined change;
A switching unit that switches the predetermined condition depending on whether or not the detection unit detects that the total power indicates the predetermined change;
Drowsiness detection device.
（付記１２）
前記切替部は、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されていない場合は、前記所定の条件として第１条件を設定し、前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されている場合は、前記所定の条件として、前記心拍間隔または前記脈波間隔が補間値に置き換えられずに用いられる許可範囲が前記第１条件よりも狭い第２条件を設定する、
付記１１に記載の眠気検知装置。
(Appendix 12)
The switching unit sets a first condition as the predetermined condition when the detection unit does not detect that the total power indicates the predetermined change, and the total power is the predetermined change. Is detected as the predetermined condition, the second condition is that the permitted range used without replacing the heartbeat interval or the pulse wave interval with an interpolation value is narrower than the first condition. Set
The drowsiness detection device according to attachment 11.
（付記１３）
前記推定部は、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出された場合は、前記指標となる値を、過去に前記トータルパワーが前記所定の変化を示していない場合に前記推定部が計算した前記指標となる値に置き換える、
付記１１または付記１２に記載の眠気検知装置。
(Appendix 13)
When the detection unit detects that the total power indicates the predetermined change, the estimation unit indicates a value serving as the index, and the total power does not indicate the predetermined change in the past. In this case, the value is used as the index calculated by the estimation unit.
The drowsiness detection device according to attachment 11 or attachment 12.
（付記１４）
前記所定の変化は、前記トータルパワーが、異常であるとみなすために予め定められた閾値以上から閾値未満への変化である、
付記１１から付記１３のいずれか１つに記載の眠気検知装置。
(Appendix 14)
The predetermined change is a change from a predetermined threshold value or more to less than a threshold value in order to consider that the total power is abnormal.
The drowsiness detection device according to any one of appendix 11 to appendix 13.
（付記１５）
前記補間値は、該補間値に置き換えられる前記心拍間隔または前記脈波間隔の直前の心拍間隔または脈波間隔、または、該補間値に置き換えられる前記心拍間隔または前記脈波間隔以前の所定期間における心拍間隔または脈波間隔の平均値である、
付記１１から付記１４のいずれか１つに記載の眠気検知装置。
(Appendix 15)
The interpolated value is the heart beat interval or pulse wave interval immediately before the heart beat interval or the pulse wave interval replaced with the interpolated value, or the heart beat interval or the pulse wave interval replaced with the interpolated value in a predetermined period. The average value of the heartbeat interval or pulse interval,
The drowsiness detection device according to any one of appendix 11 to appendix 14.
（付記１６）
解析部により、心拍信号の心拍間隔、または脈波信号の脈波間隔を周波数解析し、
推定部により、前記解析部の解析結果に基づいて自律神経の活動状態の指標となる値を計算し、計算結果に基づいて前記活動状態から眠気を推定し、
補間部により、前記解析部が前記周波数解析に用いる前記心拍間隔または前記脈波間隔の変動が所定の条件を満たした場合に、前記心拍間隔または脈波間隔を補間値に置き換え、
検出部により、前記解析部の解析結果から得られた周波数領域のトータルパワーが所定の変化を示しているかを検出し、
切替部により、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されているか否かにより、前記所定の条件を切り替える、
ことを含む眠気検知方法。
(Appendix 16)
Analyzing the heart rate interval of the heart rate signal or the pulse interval of the pulse wave signal by the analysis unit,
The estimation unit calculates a value that is an index of the activity state of the autonomic nerve based on the analysis result of the analysis unit, estimates sleepiness from the activity state based on the calculation result,
When the fluctuation of the heartbeat interval or the pulse wave interval used by the analysis unit for the frequency analysis satisfies a predetermined condition by the interpolation unit, the heartbeat interval or the pulse wave interval is replaced with an interpolation value,
The detection unit detects whether the total power in the frequency domain obtained from the analysis result of the analysis unit shows a predetermined change,
The switching unit switches the predetermined condition depending on whether or not the detection unit detects that the total power indicates the predetermined change.
A drowsiness detection method including the above.
（付記１７）
前記切替部により、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されていない場合は、前記所定の条件として第１条件を設定し、前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されている場合は、前記所定の条件として、前記心拍間隔または前記脈波間隔が補間値に置き換えられずに用いられる許可範囲が前記第１条件よりも狭い第２条件を設定する、
付記１６に記載の眠気検知方法。
(Appendix 17)
If the switching unit does not detect that the total power indicates the predetermined change, the switching unit sets a first condition as the predetermined condition, and the total power changes to the predetermined change. Is detected as the predetermined condition, the second condition is that the permitted range used without replacing the heartbeat interval or the pulse wave interval with an interpolation value is narrower than the first condition. Set
The drowsiness detection method according to appendix 16.
（付記１８）
前記推定部により、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出された場合は、前記指標となる値を、過去に前記トータルパワーが前記所定の変化を示していない場合に前記推定部が計算した前記指標となる値に置き換える、
付記１６または付記１７に記載の眠気検知方法。
(Appendix 18)
When the estimation unit detects that the total power indicates the predetermined change, the value indicating the index is not displayed in the past, and the total power does not indicate the predetermined change. In this case, the value is used as the index calculated by the estimation unit.
The drowsiness detection method according to appendix 16 or appendix 17.
（付記１９）
前記所定の変化は、前記トータルパワーが、異常であるとみなすために予め定められた閾値以上から閾値未満への変化である、
付記１６から付記１８のいずれか１つに記載の眠気検知方法。
(Appendix 19)
The predetermined change is a change from a predetermined threshold value or more to less than a threshold value in order to consider that the total power is abnormal.
The drowsiness detection method according to any one of appendix 16 to appendix 18.
（付記２０）
前記補間値は、該補間値に置き換えられる前記心拍間隔または前記脈波間隔の直前の心拍間隔または脈波間隔、または、該補間値に置き換えられる前記心拍間隔または前記脈波間隔以前の所定期間における心拍間隔または脈波間隔の平均値である、
付記１６から付記１９のいずれか１つに記載の眠気検知定方法。
(Appendix 20)
The interpolated value is the heart beat interval or pulse wave interval immediately before the heart beat interval or the pulse wave interval replaced with the interpolated value, or the heart beat interval or the pulse wave interval replaced with the interpolated value in a predetermined period. The average value of the heartbeat interval or pulse interval,
The drowsiness detection method according to any one of appendix 16 to appendix 19.
１０、１００、２００ 自律神経活動推定装置
２０ 心拍信号検出部
２２ ＲＲＩ取得部
２４ 補間部
２６ 設定部
２８ 周波数解析部
３０ トータルパワー計算部
３２、１３２ 推定部
３４、１３４ 通知部
４０、１４０ コンピュータ
４２ ＣＰＵ
４６ 記憶部
５２、１５２ 自律神経活動推定プログラム
２２０ 脈波信号検出部
２２２ ＡＡＩ取得部
10, 100, 200 Autonomic nerve activity estimation device 20 Heart rate signal detection unit 22 RRI acquisition unit 24 Interpolation unit 26 Setting unit 28 Frequency analysis unit 30 Total power calculation unit 32, 132 Estimation unit 34, 134 Notification unit 40, 140 Computer 42 CPU
46 Storage unit 52, 152 Autonomic nerve activity estimation program 220 Pulse wave signal detection unit 222 AAI acquisition unit
Claims (5)
前記解析部の解析結果に基づいて自律神経の活動状態の指標となる値を計算し、計算結果に基づいて前記活動状態を推定する推定部と、
前記解析部が前記周波数解析に用いる前記心拍間隔または前記脈波間隔の変動が所定の条件を満たした場合に、前記心拍間隔または前記脈波間隔を補間値に置き換える補間部と、
前記解析部の解析結果から得られた周波数領域のトータルパワーが所定の変化を示しているかを検出する検出部と、
前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されているか否かにより、前記所定の条件を切り替える切替部と、
を備えた自律神経活動推定装置。 An analysis unit for performing frequency analysis on a heartbeat interval of a heartbeat signal or a pulse wave interval of a pulse wave signal;
A value that is an index of the activity state of the autonomic nerve based on the analysis result of the analysis unit, an estimation unit that estimates the activity state based on the calculation result,
An interpolation unit that replaces the heartbeat interval or the pulse wave interval with an interpolated value when fluctuations in the heartbeat interval or the pulse wave interval used by the analysis unit for the frequency analysis satisfy a predetermined condition;
A detection unit for detecting whether the total power in the frequency domain obtained from the analysis result of the analysis unit indicates a predetermined change;
A switching unit that switches the predetermined condition depending on whether or not the detection unit detects that the total power indicates the predetermined change;
An autonomic nerve activity estimation device comprising:
請求項１に記載の自律神経活動推定装置。 The switching unit sets a first condition as the predetermined condition when the detection unit does not detect that the total power indicates the predetermined change, and the total power is the predetermined change. Is detected as the predetermined condition, the second condition is that the permitted range used without replacing the heartbeat interval or the pulse wave interval with an interpolation value is narrower than the first condition. Set
The autonomic nerve activity estimation apparatus according to claim 1.
請求項１または請求項２に記載の自律神経活動推定装置。 When the detection unit detects that the total power indicates the predetermined change, the estimation unit indicates the value serving as the index, and the total power does not indicate the predetermined change in the past. In this case, the value is used as the index calculated by the estimation unit.
The autonomic nerve activity estimation apparatus according to claim 1 or 2.
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の自律神経活動推定装置。 The predetermined change is a change from a predetermined threshold value or more to less than a threshold value in order to consider that the total power is abnormal.
The autonomic nervous activity estimation apparatus according to any one of claims 1 to 3.
推定部により、前記解析部の解析結果に基づいて自律神経の活動状態の指標となる値を計算し、計算結果に基づいて前記活動状態を推定し、
補間部により、前記解析部が前記周波数解析に用いる前記心拍間隔または前記脈波間隔の変動が所定の条件を満たした場合に、前記心拍間隔または前記脈波間隔を補間値に置き換え、
検出部により、前記解析部の解析結果から得られた周波数領域のトータルパワーが所定の変化を示しているかを検出し、
切替部により、前記検出部により前記トータルパワーが前記所定の変化を示していることが検出されているか否かにより、前記所定の条件を設定する、
ことを含む自律神経活動推定方法。 Analyzing the heart rate interval of the heart rate signal or the pulse interval of the pulse wave signal by the analysis unit,
The estimation unit calculates a value that is an index of the activity state of the autonomic nerve based on the analysis result of the analysis unit, estimates the activity state based on the calculation result,
When the fluctuation of the heartbeat interval or the pulse wave interval used by the analysis unit for the frequency analysis satisfies a predetermined condition by the interpolation unit, the heartbeat interval or the pulse wave interval is replaced with an interpolation value,
The detection unit detects whether the total power in the frequency domain obtained from the analysis result of the analysis unit shows a predetermined change,
The switching unit sets the predetermined condition depending on whether or not the detection unit detects that the total power indicates the predetermined change.
Autonomic nerve activity estimation method including
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