JP6809126B2 - 眠気判定装置および眠気判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、眠気判定装置および眠気判定方法に関する。

近年、従来より、運転中のドライバから脈波信号を検出し、心拍ゆらぎ解析を行うことで算出した眠気度に基づいて、ドライバが眠気を催している状態か否かを判定する眠気判定装置が知られている。眠気判定装置では、例えば、検出した脈波信号について心拍ゆらぎ解析を行うことでＲＳＡ（Respiratory Sinus Arrhythmia：呼吸性変動）成分を抽出し、抽出したＲＳＡ成分を用いてドライバの眠気度を算出する。

車両のステアリングホイール（ハンドル）に脈波を測定する測定部を設け、測定部が取得した脈波データをデジタル信号に変換することで、脈拍値と血圧値と脈圧値とを算出することで、眠気を判定する技術、心拍揺らぎの低周波成分と高周波成分の比を用いて、強い眠気を判定する技術等が知られている。

特開２００４−０５０８８８号公報 特開２００９−０３９１６７号公報 特開２０１３−２５２７６４号公報 特開平０７−０９６７６７号公報

しかしながら、上述した技術では、心電と脈拍とを同時に計測する必要がある。また、ハンドルに備えた測定部による測定結果は、ドライバのハンドルの握り方で値が乱れる場合があり、ドライバの覚醒状態を精度良く測定することが困難である。

したがって、１つの側面では、本発明は、眠気を判定する判定精度を向上させることを目的とする。

一態様によれば、被験者の脈波信号を受信すると、受信した該脈波信号を解析して、脈波の振幅から血圧の変調を表わす脈波血圧変調波形を算出する振幅解析部と、前記脈波を解析して、該脈波の脈拍間隔から血圧の変調を表わす脈拍血圧変調波形を算出する間隔解析部と、前記脈波血圧変調波形の周期に対する前記脈拍血圧変調波形の周期の遅延時間を、いずれかの周期を基準周期として該基準周期で除算することで、位相差を算出し、該位相差の値範囲ごとの頻度分布を作成する頻度分布作成部と、前記位相差が収束した時間帯の前記頻度分布の２つの値範囲の頻度値を用いて、該２つの頻度値の合計に対する、該２つの頻度値の差分の割合を算出して眠気値を取得する眠気値取得部とを有する眠気判定装置が提供される。

また、上記課題を解決するための手段として、眠気判定方法および眠気判定プログラムとすることもできる。

また、車両を運転する被験者の眠気の度合を示す眠気度と、該眠気に対して覚醒状態を維持しようとする覚醒努力度とに基づく、該眠気度と該覚醒努力度とのバランスを表わす心身調和度と、該被験者の精神的な能動活動の程度を示す精神的活性度と、該被験者の身体的な能動活動の程度を示す身体的活性度とから、総合的に該被験者が眠気状態にあるいか否かを判定する眠気判定部と、前記眠気判定部からの前記被験者が前記眠気状態にあると判定したことを示す通知に応じて、スピーカ装置と表示装置の１つ以上に該車両の運転に係る支援情報を出力させる警報部とを有する運転支援装置が提供される。

眠気を判定する判定精度を向上させることができる。

第１の実施形態における眠気判定システムを示す図である。 眠気判定装置の一例であるナビゲーション装置のハードウェア構成を示す図である。 心身調和状態を判定する方法を説明するための図である。 頻度分布と判定指標との関係を説明するための図である。 眠気判定装置の一例であるナビゲーション装置の機能構成を示す図である。 解析に係る詳細な機能構成例を示す図である。 振幅解析部による解析処理を説明するための図である。 間隔解析部による解析処理を説明するための図である。 心身調和解析処理を説明するためのフローチャート図である。 活動解析処理を説明するためのフローチャート図である。 総合覚醒判定処理を説明するためのフローチャート図である。 運転支援情報の例を示す図である。 判定指標と分類状態との関係を示す図である。 閾値条件の変更例を示す図である。 位相差θの遷移の例を示す図である。 位相差θの遷移の例を示す図である。 ρＭＡＸを説明するための図である。 第２の実施形態における眠気判定システムを示す図である。 サーバ装置のハードウェア構成を示す図である。 第３の実施形態における眠気判定システムを示す図である。 携帯端末のハードウェア構成を示す図である。 判定閾値パラメータに応じた検知率の比較例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
［第１の実施形態］
はじめに、第１の実施形態における眠気判定装置を含む眠気判定システムについて説明する。図１は、第１の実施形態における眠気判定システムを示す図である。

図１に示すように、眠気判定システム１００は車両１５０に搭載されており、脈拍センサ１１０と、ナビゲーション装置１２０と、スピーカ装置１３０と、表示装置１４０とを有する。

脈拍センサ１１０は、車両１５０を運転するドライバ１６０の耳たぶにおいて、心拍（脈波）を検出し、心拍データ（脈波信号）を出力するセンサである。脈拍センサ１１０より出力された脈波信号は、ナビゲーション装置１２０に入力される。つまり、車両１５０を運転するドライバ１６０は、運転中、脈拍センサ１１０によって脈波の検出が行われる被検者となる。脈拍センサ１１０は、耳たぶにクリップ可能でイヤクリップ型であればよい。

ナビゲーション装置１２０は、眠気判定装置の一例である。ナビゲーション装置１２０には、眠気判定プログラムと警報プログラムとがインストールされており、これらのプログラムが実行されることで、ナビゲーション装置１２０は、眠気判定部１２１及び警報部１２２として機能する。

スピーカ装置１３０は、ナビゲーション装置１２０に接続され、例えば、ナビゲーション装置１２０の警報部１２２から出力された警報情報を音声出力する。また、表示装置１４０は、ナビゲーション装置１２０に接続され、例えば、ナビゲーション装置１２０の警報部１２２から出力された警報情報を表示出力する。スピーカ装置１３０より警報情報を音声出力することにより、あるいは、表示装置１４０より警報情報を表示出力することにより、ドライバ１６０の覚醒度を上げ、ドライバ１６０の状態を、眠気を催している状態から覚醒状態へと改善することができる。

なお、表示装置１４０は、ドライバ１６０からナビゲーション装置１２０に対する操作を受け付ける操作部としても機能し、表示装置１４０がドライバ１６０より受け付けた操作指示は、ナビゲーション装置１２０に入力される。

次に、ナビゲーション装置１２０のハードウェア構成について説明する。図２は、眠気判定装置の一例であるナビゲーション装置のハードウェア構成を示す図である。なお、図２では、ナビゲーション装置１２０が有するハードウェアのうち、特に、眠気判定部１２１及び警報部１２２として機能する際に関連するハードウェアについて示している。

図２に示すように、ナビゲーション装置１２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３を有する。また、ナビゲーション装置１２０は、補助記憶装置２０４、接続装置２０５、ドライブ装置２０６を有する。なお、これらのハードウェアは、バス２０７を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ２０１は、補助記憶装置２０４に格納された各種プログラム（例えば、眠気判定プログラム、警報プログラム等）を実行するコンピュータである。

ＲＯＭ２０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ２０２は、補助記憶装置２０４に格納された各種プログラムをＣＰＵ２０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶部として機能する。具体的には、ＲＯＭ２０２は、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。

ＲＡＭ２０３は揮発性メモリであり、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等を含む。ＲＡＭ２０３は、補助記憶装置２０４に格納された各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に展開される、作業領域を提供する主記憶部として機能する。

補助記憶装置２０４は、ナビゲーション装置１２０にインストールされた各種プログラムや、各種プログラムが実行されることで生成されるデータ等を記録するコンピュータ読み取り可能な記憶装置である。以下、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、及び補助記憶装置２０４を総称して、記憶部２３０と言う。

接続装置２０５は、脈拍センサ１１０、スピーカ装置１３０及び表示装置１４０等の各種外部機器とナビゲーション装置１２０とを接続する装置である。これにより、脈拍センサ１１０、スピーカ装置１３０及び表示装置１４０とナビゲーション装置１２０との間で、各種情報を送受信することができる。

ドライブ装置２０６は記録媒体２１０をセットするための装置である。ここでいう記録媒体２１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体２１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等も含まれる。記録媒体２１０は、コンピュータが読み取り可能な、構造（structure）を有する１つ以上の非一時的（non-transitory）な、有形（tangible）な媒体であればよい。

なお、補助記憶装置２０４に格納される各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体２１０がドライブ装置２０６にセットされ、該記録媒体２１０に記録された各種プログラムがドライブ装置２０６により読み出されることでインストールされてもよい。あるいは、補助記憶装置２０４に格納される各種プログラムは、図示しない通信装置を介してネットワークからダウンロードされることでインストールされてもよい。

まず、第１の実施形態では、眠い状態の程度と、ドライバ１６０が眠気に対して覚醒状態を維持しようとする覚醒努力状態の程度とから心身の調和状態を定める。ドライバ１６０の心身調和状態を判定する方法についてその概要を図３および図４で説明する。

図３は、心身調和状態を判定する方法を説明するための図である。図３（Ａ）では、縦軸に信号強度（振幅）を示し、横軸に時間を示すグラフで、脈拍センサ１１０がドライバ１６０の耳たぶで検知した脈波３ｗを示している。また、脈波３ｗにおいて高いピーク値で表わされる波形と、低いピーク値で表される波形とを示している。高いピーク値で表わされる波形を振幅波形３ａで示す。

図３（Ｂ）では、縦軸に信号強度（微分振幅）を示し、横軸に時間を示すグラフで、図３（Ａ）の脈波３ｗから微分脈波を算出して得た脈波の微分振幅波形の例を示している。図３（Ｂ）の脈波の微分振幅波形３ｂを用いて、微分最大間隔から脈波間隔を算出する。図３（Ｃ）は、縦軸に脈拍間隔を示し、横軸に時間を示すグラフで、脈波間隔の変化波形の例を示している。脈波間隔の変化波形は、凡そ０．０５Ｈｚ〜０．４５Ｈｚ帯で示される。

一方、図３（Ａ）の脈波３ｗの振幅（脈波振幅）から血圧性変調成分がフィルタで抽出される。図３（Ｄ）は、縦軸に脈波血圧変調強度を示し、横軸に時間を示すグラフで、脈波血圧性変調波形の例を示している。脈波血圧性変調波形３ｄは、脈波振幅からフィルタで抽出された血圧性変調成分を表し、凡そ０．０５Ｈｚ〜０．１５Ｈｚ帯で示される。この脈波血圧性変調波形３ｄは、「ＭＷ（Mayer Wave）成分」に相当する。

また、図３（Ｃ）の脈拍間隔の変化波形３ｃを用いて、脈拍間隔から呼吸性の変動を除去した血圧性変調成分が抽出される。図３（Ｅ）では、縦軸に血圧性変調強度を示し、横軸に時間を示すグラフで、脈拍血圧性変調波形の例を示している。脈拍血圧性変調波形３ｅは、脈拍間隔からフィルタで抽出された血圧性変調を表し、凡そ０．０５Ｈｚ〜０．１５Ｈｚ帯で示される。この脈拍血圧性変調波形３ｅは、「ＭＷＳＡ（Mayer Wave sinus arrhythmia）成分」に相当する。

図３（Ｅ）において、図３（Ｄ）の脈波血圧性変調波形３ｄに対する遅延時間δＴを示している。遅延時間δＴは、脈波血圧性変調波形３ｄのピークから遅延して、脈拍血圧性変調波形３ｅのピークが到来するまでの遅延時間を示す。

脈波血圧性変調波形３ｄのピーク及び脈拍血圧性変調波形３ｅのピークをそれぞれ基準点として遅延時間δＴが算出される。脈拍血圧性変調波形３ｅのピーク間を基準周期Ｔとし、δＴ／Ｔにより規格化することで位相差θを算出できる。位相差θは、０〜１の値をとる。

図３（Ｆ）は、時間経過における位相差θの例を示している。位相差θが１に近い程、心拍数が上がる状態の差、即ち、血圧が上がる状態の差を示す。位相差θは、血圧制御の強さを示し、分散の大小が相関最大値に相当すると考えられる。図３（Ｆ）では、位相差θの時間的変化を示す位相差時系列データ３ｆ（図５）をグラフで表している。

また、図３（Ｆ）の位相差θに時間的変化を参照して、判定指標５（図４）に基づく分類状態の発生率を示す頻度分布４が作成される。頻度分布４と判定指標５との関係について説明する。

図４は、頻度分布４と判定指標５との関係を説明するための図である。図４（Ａ）では、位相差θを用いて、判定指標５に基づく分類状態の頻度（発生率）の一例を示している。位相差θが、
０．０以上から０．３未満の場合を「下限ノイズ」とし、
０．３以上から０．４未満の場合を「下限乱調」とし、
０．４以上から０．６未満の場合を「単調」とし、
０．６以上から０．８未満の場合を「定常」とし、
０．８以上から０．９未満の場合を「上限乱調」とし、
０．９以上から１．０以下の場合を「上限ノイズ」とした、
例を示している。この判定指標５では、下限ノイズ、下限乱調、単調、定常、上限乱調、及び上限ノイズの５つの分類状態が定められる。

例えば、１分、２分等の一定時間毎に、出現した分類状態の頻度（発生率）を示す頻度分布４を作成する。作成した頻度分布４に基づいて、眠気値６を算出する。まず、頻度分布４から、分類状態「単調」が出現した頻度と、分類状態「定常」が出現した頻度とを取得する。そして、図４（Ｂ）に示すように、眠気値６は、分類状態「単調」の頻度と分類状態「定常」の頻度の合計に対する、分類状態「単調」の頻度から分類状態「定常」の頻度を減算した値の比率で表される。

単純には、眠気値６が０以上の場合に、ドライバ１６０に眠気ありと判断し、眠気値６が０未満の場合に、ドライバ１６０に眠気なしと判断する。このようにして得られる眠気値６は、脈波及び脈拍のそれぞれの血圧性変調成分に基づいて得られる値である。つまり、イヤクリップ等の脈拍センサ１１０を用いた場合であっても、ドライバ１６０の血圧情報を、簡便に得ることができる。

また、頻度分布４から、分類状態「上限乱調」の頻度と、分類状態「下限乱調」の頻度とを取得する。そして、図４（Ｃ）に示すように、覚醒努力度７は、分類状態「上限乱調」の頻度と分類状態「下限乱調」の頻度の合計に対する、分類状態「上限乱調」の頻度から分類状態「下限乱調」の頻度を減算した値の比率で表される。

更に、頻度分布４から得られた眠気値６と覚醒努力度７とから心身調和度８を求める。心身調和度８の求め方については後述される。

第１の実施形態では、心身調和度８を求めることに加え更に、呼吸に係る活動成分を考慮することにより、眠気判定の精度を改善する。また、心身調和状態を判定する方法を含め、第１の実施形態として説明される眠気判定の手法は、後述される第２の実施形態及び第３の実施形態においても同様である。

次に、第１の実施形態において、心身調和状態を判定する方法を実現するナビゲーション装置１２０の機能構成について説明する。図５は、眠気判定装置の一例であるナビゲーション装置の機能構成を示す図である。

図５において、ナビゲーション装置１２０は、眠気判定部１２１と、警報部１２２とを有する。眠気判定部１２１と、警報部１２２とは、ＣＰＵ２０１が対応するプログラムを実行することで行われる処理により実現される。

また、記憶部２３０は、脈波信号値３ｓｇ、作業データ２４２、２４３、２４４、及び２４５、総合覚醒判定結果２６ａ等が記憶される。

眠気判定部１２１は、ドライバ１６０の覚醒状態を精度よく解析し、眠気の状態を精度よく判定する。眠気判定部１２１は、更に、脈波信号取得部４１と、振幅解析部４２と、間隔解析部４３と、心身調和解析部４４と、活動解析部４５と、総合覚醒判定部４６とを有する。

脈波信号取得部４１は、脈拍センサ１１０より出力された脈波信号を受信して、脈波信号値３ｓｇを取得して時系列に記憶部２３０に記憶する。車両１５０がＩＧ（Ignition）−ＯＮの状態で、ドライバ１６０が脈拍センサ１１０を耳たぶに装着することで、脈拍センサ１１０から脈波信号が出力される。これにより、脈波信号取得部４１は、脈波信号値３ｓｇを取得して、記憶部２３０に記憶する。

振幅解析部４２は、記憶部２３０に記憶されている脈波信号値３ｓｇに基づいて、各時刻におけるドライバ１６０の脈波振幅を抽出することで、脈波振幅の時間変化を算出し、算出した脈波振幅の時間変化について解析を行う。

振幅解析部４２は、脈波振幅を抽出する際、振幅異常値を除去し、除去した回数を示す異常値頻度９を記憶部２３０の作業データ２４２に記憶する。振幅解析部４２は、振幅異常値が除去された脈波信号値３ｓｇをサンプリング（リサンプリング）して、脈波３ｗを得る。

振幅解析部４２は、リサンプリングにより得られた脈波３ｗから、各時刻におけるドライバ１６０の脈波振幅を抽出し、抽出した脈波振幅から血圧性成分をフィルタで抽出する。具体的には、脈波血圧性振幅４２ｂを得る。脈波血圧性振幅４２ｂは、記憶部２３０の作業データ２４２に格納される。

更に、振幅解析部４２は、血圧性成分として、脈波３ｗの脈波振幅（図３（Ａ））から血圧性変調成分をフィルタで抽出し、脈波血圧性変調波形３ｄ（図３（Ｄ））を取得する。脈波血圧性変調波形３ｄは記憶部２３０の作業データ２４２に記憶される。脈波血圧性変調波形３ｄから、後述する脈波血圧性変調信号３ｄｐ（図６）を得ることができる。

また、振幅解析部４２は、脈波３ｗの振幅から呼吸性成分をフィルタで抽出する。具体的には、脈波呼吸性振幅４２ａを得る。脈波呼吸性振幅４２ａは、記憶部２３０の作業データ２４２に格納される。

間隔解析部４３は、記憶部２３０の作業データ２４２に記憶されている脈波３ｗを微分することで得られた微分振幅波形３ｂを用いて、各時刻におけるドライバ１６０の脈波間隔を抽出することで、脈波間隔の時間変化を算出し、脈拍血圧性変調波形３ｅを取得する。

間隔解析部４３は、微分振幅波形３ｂを用いて脈波間隔を抽出する際、間隔異常値を除去した微分振幅波形３ｂを用いて更にサンプリング（リサンプリング）して、微分最大間隔を示す脈拍間隔の変化波形３ｃ（図３（Ｃ））を得る。脈波間隔の変化波形３ｃは、記憶部２３０の作業データ２４３に記憶される。

間隔解析部４３は、脈波間隔の変化波形３ｃを用いて、脈拍間隔から血圧性変調（ＭＷＳＡ）成分をフィルタで抽出する。具体的には、脈拍血圧性変調波形３ｅを得る。

更に、間隔解析部４３は、脈波間隔の変化波形３ｃを用いて、脈拍間隔から呼吸性成分をフィルタで抽出する。具体的には、呼吸性不整脈（ＲＳＡ）周波数４３ａを得る。ＲＳＡ周波数４３ａは、記憶部２３０の作業データ２４３に格納される。

心身調和解析部４４は、作業データ２４２にある脈波血圧性変調波形３ｄから得られる脈波血圧性変動信号３ｄｐ（図６）と、作業データ２４３にある脈拍血圧性変調波形３ｅから得られる脈拍血圧性変動信号４３７ｄとから基準周期Ｔに対する位相差θを求めて、眠気値６を算出する。

心身調和解析部４４は、時刻ごとの位相差θを示す位相差時系列データ３ｆを得て、一定間隔（例えば、１分、２分等）ごとに頻度分布４を作成し、頻度分布４に基づいて、眠気値６を算出する。位相差時系列データ３ｆ、頻度分布４、及び眠気値６のそれぞれが、記憶部２３０の作業データ２４４に記憶される。

更に、心身調和解析部４４は、頻度分布４を参照して、下限乱調の頻度と上限乱調の頻度とから覚醒努力度７を求める。そして、心身調和解析部４４は、求めた眠気値６と覚醒努力度７とから心身調和度８を求める。

活動解析部４５は、ドライバ１６０の精神的活性状態と身体的活性状態とを判定する。精神的活性状態は、副交感神経の活性程度を表わし、身体的活性状態は、交換神経の活性程度を表わす。活動解析部４５は、更に、身体的能動活動判定部４５１と、活動水準評価部４５２と、身体的能動活動判定部４５３（図６）とを有する。

精神的活性度５４ａは、精神的能動活動判定部４５１（図６）によって、作業データ２４２内の脈波呼吸性振幅４２ａと脈波血圧性振幅４２ｂとを用いて算出される。精神的活性度５４ａに基づいて、ドライバ１６０の精神的活性状態を表わす精神的活性状態データ４５ｇが決定され、記憶部２３０の作業データ２４５に記憶される。

また、身体的活性度４５ｃは、身体的能動活動判定部４５３（図６）によって、活動水準評価部４５２（図６）が作業データ２４３のＲＳＡ周波数４３ａと心拍数４３ｂとを用いて算出した活性化係数４５ｂと、作業データ２４２内の異常値頻度９とに基づいて算出される。精神的活性度５４ａと、活性化係数４５ｂ及び身体的活性度４５ｃとは、記憶部２３０の作業データ２４５に記憶される。身体的活性度４５ｃに基づいて、ドライバ１６０の身体的活性状態を表わす身体的活性状態データ４５ｈが決定され、記憶部２３０の作業データ２４５に記憶される。

総合覚醒判定部４６は、眠気値６と、精神的活性度５４ａと、身体的活性度４５ｃとを用いて、総合的に、ドライバ１６０の覚醒度を判定する。即ち、ドライバ１６０に眠気があるか否かを精度よく判定する。総合覚醒判定結果４６ａが記憶部２３０に出力され記憶される。総合覚醒判定部４６は、総合覚醒判定結果４６ａが眠気ありを示す場合、警報部１２２に通知する。

また、総合覚醒判定部４６は、位相差時系列データ３ｆに基づいて、１分、２分等の一定間隔ごとに、位相差θのメディアン値（中央値）及び／又は平均値を算出して、位相差θの変化を表わす、即ち、眠気状態を表わすグラフを表示装置１４０に表示してもよい。

警報部１２２は、総合覚醒判定部４６からの通知に応じて、スピーカ装置１３０に、予め規定した警報情報を音声出力する。あるいは、警報部１２２は、表示装置１４０に、予め規定した警報情報を表示出力する。

このように、第１の実施形態におけるナビゲーション装置１２０は、イヤクリップ型の脈拍センサ１１０から得られた脈波信号値３ｅｇから眠気値６に加えて、心身に係る情報を得て、総合的にドライバ１６０の覚醒度を精度よく判定することができる。

次に、振幅解析部４２から活動解析部４５の詳細な機能構成例について説明する。図６は、解析に係る詳細な機能構成例を示す図である。図６において、まず、振幅解析部４２は、時系列データ作成部４２１と、振幅異常値除去部４２３と、リサンプリング部４２５と、脈波信号解析部４２７とを有し、ＣＰＵ２０１が対応するプログラムを実行することで行われる処理により実現される。

時系列データ作成部４２１は、記憶部２３０に記憶された時系列の脈波信号値３ｓｇから、時系列に脈波振幅を示した時系列データを作成する。振幅異常値除去部４２３は、上限閾値を超える脈波振幅及び下限閾値を超える脈波振幅を振幅異常値と判定し、時系列データから除去する。振幅異常値を除去する際、振幅異常値除去部４２３は、異常値が出現する頻度を算出し、異常値頻度９を出力する。

リサンプリング部４２５は、異常値を除去した時系列データから振幅値をサンプリングする。リサンプリングにより脈波３ｗ（図３（Ａ））を得る。

脈波信号解析部４２７は、脈波３ｗの振幅を解析して、呼吸性成分（ＢＰＦ１）４２７ａと血圧性成分４２７ｂ（ＢＰＦ２）とを抽出し、呼吸性成分４２７ａからは脈波呼吸性振幅４２ａを算出し、血圧性成分４２７ｂからは脈波血圧性振幅４２ｂを算出する。

呼吸性成分４２７ａを表わす波形から一定期間における時系列の最大値及び最小値のピーク値データ４２７ｃが抽出される。脈波呼吸性振幅４２ａは、抽出されたピーク値データ４２７ｃを用いて算出される。

同様に、血圧性成分４２７ｂを表わす波形から一定期間における時系列の最大値及び最小値のピーク値データ４２７ｅが抽出される。脈波血圧性振幅４２ｂは、抽出されたピーク値データ４２７ｅを用いて算出される。

また、血圧性成分４２７ｂから脈波血圧性変動信号３ｄｐを取得する。脈波血圧性変動信号３ｄｐは、図３（Ａ）及び図３（Ｄ）で説明した、血圧性成分４２７ｂから得られる脈波血圧性変調波形３ｄから得られる。

間隔解析部４３は、脈波微分処理部４３０と、時系列データ作成部４３１と、間隔異常値除去部４３３と、リサンプリング部４３５とを有し、ＣＰＵ２０１が対応するプログラムを実行することで行われる処理により実現される。

脈波微分処理部４３０は、振幅解析部４２のリサンプリング部４２５により得られた脈波３ｗから微分脈波を算出し、微分振幅波形３ｂを得る。

時系列データ作成部３４１は、記憶部２３０に記憶された微分振幅波形３ｂから、時系列に脈拍間隔を示した時系列データを作成する。間隔異常値除去部４３３は、上限閾値を超える脈拍間隔及び下限閾値を超える脈拍間隔を間隔異常値と判定し、時系列データから除去する。

リサンプリング部４３５は、異常値を除去した時系列データから間隔値をサンプリングする。リサンプリングにより得た脈波は、脈拍間隔の変化波形３ｃ（図３（Ｃ））に相当する。

脈拍信号解析部４３７は、脈拍間隔の変化波形３ｃを解析して、血圧成分（ＢＰＦ２）４３７ａと呼吸成分（ＬＰＦ）４３７ｂとを抽出する。血圧成分４３７ａからは振幅４３７ｃ及び脈拍血圧性変動信号４３７ｄを取得する。脈拍血圧性変動信号４３７ｄは時刻とともに取得される。取得した脈拍血圧性変動信号４３７ｄの間隔から脈拍間隔の変化波形３ｃを得られる。

また、呼吸成分４３７ｂからにおいても、振幅４３７ｅ及び波形ピーク値４３７ｆが算出される。波形ピーク値４３７ｆは時刻とともに取得される。算出した波形ピーク値４３７ｆに基づいてＲＳＡ周波数４３ａを得る。

血圧成分４３７ａ、振幅４３７ｃ、脈拍血圧性変動信号４３７ｄ等は、血圧性心拍変動帯データ４３７−１に含まれる。また、呼吸成分４３７ｂ、振幅４３７ｅ、波形ピーク値４３７ｆ、ＲＳＡ周波数４３ａ等は、呼吸性心拍変動帯データ４３７−２に含まれる。

心身調和解析部４４は、血圧周期遅延算出部４４０と、頻度分布作成部４４１と、眠気値取得部４４３と、覚醒努力度取得部４４５と、心身調和度取得部４４７とを有する。

血圧周期遅延算出部４４０は、脈波血圧性変動信号３ｄｐと脈拍血圧性変動信号４３７ｄとを用いて位相差θを求める。頻度分布作成部４４１は、血圧周期遅延算出部４４０が求めた位相差θから位相差時系列データ３ｆ（図３（ｆ））を得て、一定期間（例えば、１分、２分等）ごとの判定指標頻度を示す頻度分布４（図４（Ａ））を作成する。

頻度分布４は、７〜１５秒等の一定周期ごとに更新される。更新毎に、判定指標５に基づいて各分類状態の発生率を求める。更新時から遡って一定範囲の対象時間において算出した位相差θの値の総数に対する各分類状態の位相差θの値の個数の割合を求めればよい。

また、判定指標５の各範囲で出現する位相差θの頻度分布４の特徴は、通常、０．５を中心に０．４から０．８程度に集約し、分類状態「乱調」ではその周辺に分布することから、図４（Ａ）に示すような頻度分布４を得ることができる。

眠気値取得部４４３は、頻度分布４を用いて、分類状態「単調」の頻度と分類状態「定常」の頻度とを取得し、図４（Ｂ）の式に基づいて、眠気値６を算出する。眠気値６の算出方法は、図４（Ｂ）に示す通りである。

覚醒努力度取得部４４５は、頻度分布４を参照して、分類状態「下限乱調」の頻度と分類状態「上限乱調」の頻度とから覚醒努力度７を求める。

覚醒努力度 ＝ （上限乱調の頻度 − 下限乱調の頻度）
÷（上限乱調の頻度 ＋ 下限乱調の頻度）
で算出される。

ここで、図４（Ａ）の判定指標５の分類を別の覚醒状態の表現に対応付けた例を以下に示す。

下限ノイズ：異常値
下限乱調 ：朦朧
単調 ：低調または低覚
定常 ：覚醒
上限乱調 ：高揚
上限ノイズ：異常値
すなわち、覚醒努力度７は、分類状態「高揚」の頻度と分類状態「朦朧」の頻度とで表されると言ってもよい。同様に、図４（Ｂ）に示す眠気値６は、分類状態「低覚」の頻度と分類状態「覚醒」の頻度とで表されると言ってもよい。

図４（Ｂ）の眠気値６の計算式および上述した覚醒努力度７の計算式は、
眠気値 ＝ （Σ覚醒 − Σ低覚）／（Σ覚醒 ＋ Σ低覚）
覚醒努力度 ＝ （Σ高揚 − Σ朦朧）／（Σ高揚 ＋ Σ朦朧）
と表してもよい。

心身調和度取得部４４７は、眠気値６と覚醒努力度７とを用いて、以下の条件に基づいて、心身調和度８を
・眠気値 ≧ ０、かつ、覚醒努力度 ＜０ の場合、
「覚醒状態」であると判断し、心身調和度 ＜ ０ に設定する
・眠気値 ＜ ０、かつ、覚醒努力度 ＝０ の場合、
「眠気あり」であると判断し、心身調和度 ＝ ０ に設定する
・眠気値 ＜ ０、かつ、覚醒努力度 ＞０ の場合、
「強い眠気あり」であると判断し、心身調和度 ＞ ０ に設定する
ことにより得る。心身調和度８は、ドライバ１６０の心身が良く調和されている程、より大きい負の値をとり、心身が不安定でバランスが悪い程、より大きい正の値を示す。

活動解析部４５の身体的能動活動判定部４５１は、脈波呼吸性振幅４２ａと脈波血圧性振幅４２ｂとを用いて、精神的活性度４５ａを算出する。精神的活性度４５ａは、
精神的活性度 ＝ 脈波呼吸性振幅 ÷ 脈波血圧性振幅
によって求められる。

身体的能動活動判定部４５１は、更に、逐次精神的活動度、精神的活性度の時間変化、及び平均精神的活性度の偏差を求める。更に、基準偏差を用いて、精神的活性度４５ａは、精神的活性状態の判定条件に従って、精神的活性状態を、「リラックス傾向」、「緊張傾向」、「覚醒努力中」、及び「格闘中（強烈な覚醒努力）」の４つのいずれかに分類する。

一例として、
逐次精神的活性度 ≧ 基準偏差 且つ 精神的活性度の時間変化 ≧ 0
を満たす場合、「リラックス傾向」である、
逐次精神的活性度 ＜ 基準偏差 且つ 精神的活性度の時間変化 ＜ 0
を満たす場合、「緊張傾向」である、
平均精神的活性度の偏差 ＞ 基準偏差
を満たす場合、「覚醒努力中」である、
平均精神的活性度の偏差 > 基準偏差×２
を満たす場合、「格闘中（強烈な覚醒努力）」である
と判定し、その判定結果を示す精神的能動活動状態データ４５ｇが作業データ２４５に記憶される。

次に、身体的能動活動の判定方法について説明する。活動解析部４５の活動水準評価部４５２は、ＲＳＡ周波数４３ａと心拍数４３ｂとを用いて、活性化係数４５ｂを算出する。活性化係数４５ｂは、活動に必要な代謝係数から換算する。活動に必要な代謝係数を心拍数と呼吸数の比（心拍数／呼吸数）で定義する。代謝係数は、
３．０から３．５程度で「安静状態」
３．５から４．５程度で「快調運転状態」
４．５以上で「過負荷状態」
であると判定することができる。呼吸数は、ＲＳＡ周波数４３ａから得られる。

そこで、安静に対する代謝係数として
活性化係数 ＝ 代謝係数／３
と再定義する。

従って、身体的活性度を
身体的活性度 ＝ 過剰応答係数 × 活性化係数
＝ （異常値の発生率／標準偏差）
× （心拍数／３倍の呼吸数）
により求め、身体的活性状態に関する統計条件により判定する。

判定の一例として、
身体的活性度の時間変化 ＜ 分散値
を満たす場合、平静または順応中を示す「リラックス傾向（活動低調）」である
身体的活性度の時間変化 ≧ 分散値
を満たす場合、活性または覚醒努力中を示す「緊張傾向（活動順調）」である
身体的活性度の時間変化 ≧ 分散値×２
を満たす場合、イライラまたは格闘中を示す「過緊張応答（活動高調）」である
と判定し、その判定結果を示す身体的活性状態データ４５ｈが作業データ２４５に記憶される。

心身調和解析部４４によって眠気値６及び覚醒努力度７、及び、活動解析部４５によって精神的能動活動状態データ及び身体的能動活動状態データとが得られると、総合覚醒判定部４６によってドライバ１６０の覚醒状態が総合的に判定される。

総合覚醒判定部４６は、記憶部２３０の作業データ２４４に含まれる眠気値６及び覚醒努力度７を取得し、また、記憶部２３０の作業データ２４５から精神的活性状態データ４５ｇ及び身体的活性状態データ４５ｈを取得する。

総合覚醒判定部４６は、これら、眠気値６及び覚醒努力度７と、精神的活性状態データ４５ｇ及び身体的活性状態データ４５ｈとから総合的にドライバ１６０の眠気の程度を、以下示す推定状態１〜６のいずれかであると判定する。

＜推定状態１＞眠気あり（覚醒努力型）
精神的活性状態データ４５ｇが「覚醒努力中」を示し、
身体的活性状態データ４５ｈが「活動順調」を示し、かつ、
心身調和度≧０である条件を満たす場合に判定される。

＜推定状態２＞疲労あり（緊張傾向）
精神的活性状態データ４５ｇが「緊張傾向」を示し、
身体的活性状態データ４５ｈが「活動低調」を示し、かつ、
心身調和度＜０である条件を満たす場合に判定される。

＜推定状態３＞眠気なし（集中）
精神的活性状態データ４５ｇが「リラックス傾向」を示し、
身体的活性状態データ４５ｈが「活動高調」を示し、かつ、
心身調和度≧０である条件を満たす場合に判定される。

＜推定状態４＞眠気あり（漫然または朦朧）
精神的活性状態データ４５ｇが「格闘中（強烈な覚醒努力）」を示し、
身体的活性状態データ４５ｈが「活動低調」を示し、かつ、
心身調和度≧０である条件を満たす場合に判定される。

＜推定状態５＞高ストレス状態（興奮）
精神的活性状態データ４５ｇが「緊張傾向」を示し、
身体的活性状態データ４５ｈが「活動高調」を示し、かつ、
心身調和度＜０である条件を満たす場合に判定される。

＜推定状態６＞定常（通常運転状態）
精神的活性状態データ４５ｇが「リラックス傾向」を示し、
身体的活性状態データ４５ｈが「活動順調」を示し、かつ、
心身調和度＜０である条件を満たす場合に判定される。

総合覚醒判定部４６は、判定した推定状態を示す総合覚醒判定結果４６ａを記憶部２３０に記憶する。また、総合覚醒判定結果４６ａが、推定状態１又は４である場合、総合覚醒判定部４６は、警報部１２２に通知する。

警報部１２２は、総合覚醒判定部４６からの通知に応じて、ドライバ１６０を眠気から覚ますために、経路案内、渋滞、工事等の道路交通情報等の運転に気持ちを向けさせる情報提供を行う。

図７は、振幅解析部による解析処理を説明するための図である。図７において、振幅解析部４２では、縦軸に脈波信号値を、横軸に時間を示した脈波信号値３ｓｇに対して、時系列データ作成部４２１が、周期毎に上ピーク値及び下ピーク値を抽出する。

時系列データ作成部４２１は、上下のピーク値ごとに振幅（脈拍振幅）を算出する。脈波信号値３ｓｇの場合、ピークそれぞれに基づいて、時刻ｔ_０〜ｔ_１１等に対応する脈拍振幅として、脈拍振幅Ａ_０〜Ａ_１１等を算出することで、時系列データ４２１ｄを作成する。

次に、振幅異常値除去部４２３は、時系列データ４２１ｄから異常値を除去して、異常値頻度９を記憶部２３０の作業データ２４３に出力する。その後、リサンプリング部４２５が、異常値除去後の時系列データ４２１ｄからサンプリングする。このリサンプリング後の波形が脈波血圧性変調波形３ｄである。縦軸に脈波血圧変調強度を、横軸に時間を示している。時系列に脈波血圧性変調波形３ｄの脈波振幅の値を示すデータ例が記憶部２３０に記憶される。

脈波血圧性変調波形３ｄをフィルタ後、周期区間の最大ピーク値と最小ピーク値とから振幅を取得することで、最大ピーク間隔又は最小ピーク間隔から周期Ｔを算出できる。呼吸性成分４２７ａ及び血圧性成分４２７ｂに対してそれぞれで、時系列に最大ピーク値と最小ピーク値とを抽出することで、時系列に周期Ｔごとの最大値及び最小値のを示したピーク値データ４２７ｃを得ることができる。同様に、血圧性成分４２７ｂに関しても、時系列に周期Ｔごとの最大値及び最小値を示したピーク値データ４２７ｅを得ることができる。

脈波信号解析部４２７は、得られたピーク値データ４２７ｃから脈波呼吸性振幅４２ａを算出し、また、ピーク値データ４２７ｅから脈波血圧性振幅４２ｂを算出する。更に、脈波信号解析部４２７は、ピーク値データ４２７ｅを用いて、脈波血圧性変調波形３ｄを得ることで、脈波血圧性変動信号３ｄｐを算出する。

図８は、間隔解析部による解析処理を説明するための図である。図８において、間隔解析部４３では、脈波微分処理部４３０が、縦軸に振幅を、横軸に時間を示した脈波３ｗから微分脈波を算出することで、脈波の微分振幅波形３ｂを得る。

時系列データ作成部４３１は、脈波の微分振幅波形３ｂから上ピーク値を抽出する。時系列データ作成部４３１は、抽出した上ピーク値の間隔を算出し、上ピーク値の時刻ｔ_０〜ｔ_１１等に対応する脈拍振幅として、脈拍振幅Ａ_０〜Ａ_１１等を算出することで、時系列データ４３１ｄを作成する。そして、間隔異常値除去部４３３は、時系列データ４３１ｄから異常値を除去する。

その後、リサンプリング部４３５が、異常値除去後の時系列データ４３１ｄからサンプリングする。このリサンプリングにより、脈拍血圧性変調波形３ｅを得る。脈拍血圧性変調波形３ｅは、縦軸に血圧性変調強度を、横軸に時間を示している。時系列に脈拍血圧性変調波形３ｅの脈拍振幅の値を示すデータ例が記憶部２３０に記憶される。

脈拍血圧性変調波形３ｅをフィルタ後、周期区間の最大ピーク値と最小ピーク値とから振幅を取得することで、最大ピーク間隔又は最小ピーク間隔から周期Ｔを算出できる。このような処理により、呼吸成分４３７ｂを抽出することで、時系列に振幅４３７ｅ及び波形ピーク値４３７ｆを得ることができる。よって、ＲＳＡ周波数４３ａを得る。同様に、血圧成分４３７ａに関しても、時系列に振幅４３７ｃ及び脈拍血圧性変動信号４３７ｄを得ることができる。

次に、心身調和解析部４４による心身調和解析処理について説明する。図９は、心身調和解析処理を説明するためのフローチャート図である。

図９において、心身調和解析部４４では、血圧周期遅延算出部４４０が、脈波血圧性変動信号３ｄｐと、脈拍血圧性変調信号４３７ｄとを用いて、各ピークごとの時間差δＴを求める（ステップＳ６３１）。血圧周期遅延算出部４４０は、脈波血圧性変調波形３ｄ又は脈拍血圧性変調波形３ｅの周期Ｔに対する時間差δＴの割合を算出することで位相差θを求める（ステップＳ６３２）。求めた位相差θを位相差時系列データ３ｆに、時刻とともに記録する。

そして、血圧周期遅延算出部４４０は、求めた位相差θが収束しているか否かを判定する（ステップＳ６３３）。例えば、位相差θの時刻から過去一定の範囲に遡って、位相差θの最大値と最小値との差が０．６以下である場合に、その過去一定の範囲を眠気値６、覚醒努力度７、及び心身調和度８を算出する対象範囲として定める。

求めた位相差θが収束していない場合（ステップＳ６３３のＮＯ）、血圧周期遅延算出部４４０は、ステップＳ６３１へと戻り、上記同様の処理を繰り返す。一方、求めた位相差θが過去一定の範囲で収束している場合（ステップＳ６３３のＹＥＳ）、血圧周期遅延算出部４４０は、位相差θの時刻から過去一定の範囲を対象範囲に設定する（ステップＳ６３４）。

頻度分布作成部４４１は、対象範囲において、判定指標５に基づいて、分類状態の発生率から頻度分布４を作成する（ステップＳ６３５）。

そして、眠気値取得部４４３は、頻度分布４を参照して眠気値６を算出する（ステップＳ６３６）。眠気値取得部４４３は、頻度分布４から分類状態「単調」の頻度と、分類状態「定常」の頻度とを取得して眠気値６を算出し、記憶部２３０の作業データ２４４に記憶する。

また、覚醒努力度取得部４４５は、頻度分布４を参照して覚醒努力度７を算出する（ステップＳ６３７）。覚醒努力度取得部４４５は、頻度分布４から分類状態「上限乱調」の頻度と、分類状態「下限乱調」の頻度とを取得して覚醒努力度７を算出し、記憶部２３０の作業データ２４４に記憶する。

眠気値６と覚醒努力度７とが算出されると、心身調和度取得部４４７が、眠気値６と覚醒努力度７とから心身調和度８を取得する（ステップＳ６３８）。得られた心身調和度８は、記憶部２３０の作業データ２４４に記憶される。その後、心身調和解析部４４は、この心身調和解析処理を終了する。このフローチャートにおいて、ステップＳ６３６はステップＳ６３７の後に行われてもよい。眠気値６の算出と覚醒努力度７の算出の順は任意である。

次に、活動解析部４５による活動解析処理について説明する。図１０は、活動解析処理を説明するためのフローチャート図である。

図１０において、活動解析部４５では、精神的能動活動判定部４５１が、記憶部２３０の作業データ２４２から脈波呼吸性振幅４２ａと脈波血圧性振幅４２ｂとを読み込んで、精神的活性度４５ａを算出する（ステップＳ７２１）。

精神的能動活動判定部４５１は、算出した精神的活性度４５ａを用いて、精神的活性状態の判定条件に基づいて、「リラックス傾向」、「緊張傾向」、「覚醒努力中」、または「格闘中（強烈な覚醒努力）」のいずれであるかを判定する（ステップＳ７２２）。

精神的能動活動判定部４５１は、精神活性状態の判定結果を示す精神的活性状態データ４５ｇを出力する（ステップＳ７２３）。精神的活性状態データ４５ｇは、記憶部２３０の作業データ２４５内に記憶される。

次に、活動水準評価部４５２は、記憶部２３０の作業データ２４２から異常値頻度９と、作業データ２４３のＲＳＡ周波数４３ａと心拍数４３ｂとを読み込む（ステップＳ７２４）。

活動水準評価部４５２は、ＲＳＡ周波数４３ａに対する心拍数４３ｂの比を求めることで、活性化係数４５ｂを求める（ステップＳ７２５）。活動に必要な代謝係数を考慮する場合には、ＲＳＡ周波数４３ａを３倍した値を用いるようにする。

また、活動水準評価部４５２は、異常値頻度９を標準偏差で割ることで、過剰応答係数を求める（ステップＳ７２６）。そして、活動水準評価部４５２は、過剰応答係数に活性化係数４５ｂを乗算することで、身体的活性度４５ｃを算出する（ステップＳ７２７）。

活動水準評価部４５２は、得られた身体的活性度４５ｃを用いて、身体的活性状態に関する統計条件に基づいて、「リラックス傾向（活動低調）」、「緊張傾向（活動順調）」、または「過緊張応答（活動高調）」のいずれであるかを判定する（ステップＳ２７８）。

活動水準評価部４５２は、身体活性状態の判定結果を示す身体的活性状態データ４５ｈを出力する（ステップＳ７２９）。身体的活性状態データ４５ｈは、記憶部２３０の作業データ２４５に記憶される。

次に、総合覚醒判定部４６による総合覚醒判定処理について説明する。図１１は、総合覚醒判定処理を説明するためのフローチャート図である。図１１において、総合覚醒判定部４６は、記憶部２３０の作業データ２４４内の位相差時系列データ３ｆを読み込む（ステップＳ８３１）。

総合覚醒判定部４６は、位相差時系列データ３ｆを用いて、短期間及び中期間のそれぞれで逐次位相差時系列データＳＨ１及びＳＨ２を作成する（ステップＳ８３２）。また、総合覚醒判定部４６は、位相差時系列データ３ｆを用いて、短期間及び中期間のそれぞれで移動平均位相差時系列データＳＨ３及びＳＨ４を作成する（ステップＳ８３３）。例えば、短期間は１分間隔で、中期間は２分間隔等である。ドライバ１６０等のユーザにより適宜設定可能としてもよい。また、移動平均の他に、メディアン方式で位相差時間列データを取得するようにしてもよい。

総合覚醒判定部４６は、ユーザの設定に基づいて、作成した位相差時系列データＳＨ１〜ＳＨ４のいずれかをグラフ化して表示装置１４０に表示する（ステップＳ８３４）。ユーザは、予め表示するグラフを指定しておいてもよい。または、位相差時系列データＳＨ１〜ＳＨ４のいずれかを規定値とし、表示装置１４０への表示とともに、操作ボタンを表示させ、ユーザの操作に応じて、グラフを切り替えてもよい。上述したステップＳ８３１〜Ｓ８３４は、省略してもよい。また、総合覚醒判定部４６とは別の処理部として実装されてもよい。

一方、総合覚醒判定部４６は、記憶部２３０の作業データ２４４から心身調和度８と、作業データ２４５から精神的活性状態データ４５ｇ及び身体的活性状態データ４５ｈとを読み込む（ステップＳ８５１）。

総合覚醒判定部４６は、心身調和度８と、精神的活性状態データ４５ｇと、身体的活性状態データ４５ｈとに基づいて、
「眠気あり（覚醒努力型）」、
「疲労あり（緊張傾向）」、
「眠気なし（集中）」、
「眠気あり（漫然または朦朧）」、
「高ストレス状態（興奮）」、または
「定常（通常運転状態）」
のいずれかを判定する（ステップＳ８５２）。推定状態１〜６のいずれかが定まる。

総合覚醒判定部４６は、判定した値を示す総合覚醒判定結果４６ａを記憶部２３０に記憶する（ステップＳ８５３）。そして、総合覚醒判定部４６は、総合覚醒判定結果４６ａが、「眠気あり（覚醒努力型）」又は「眠気あり（漫然または朦朧）」を示すか否かを判定する（ステップＳ８５４）。総合覚醒判定結果４６ａが、「眠気あり（覚醒努力型）」又は「眠気あり（漫然または朦朧）」のいずれも示さない場合（ステップＳ８５４のＮＯ）、総合覚醒判定部４６は、この総合覚醒判定処理を終了する。

一方、総合覚醒判定結果４６ａが、「眠気あり（覚醒努力型）」又は「眠気あり（漫然または朦朧）」を示す場合（ステップＳ８５４のＹＥＳ）、総合覚醒判定部４６は、警報部１２２へ「眠気あり」を通知して、この総合覚醒判定処理を終了する。

警報部１２２は、「眠気あり」の通知を受けると、ドライバ１６０が運転に集中するように促す情報（以下、「運転支援情報」という）を、スピーカ装置１３０及び表示装置１４０の少なくとも１つ以上で出力させる。

図１２は、運転支援情報の例を示す図である。図１２において、スピーカ装置１３０から「１００メートル先で左折です。前方に人影があります。注意して下さい。」等の運転支援情報４９が出力される。

本実施例では、眠気を警告する情報を出力するのではなく、ドライバ１６０の運転を支援する情報を提供する。図１２の例の他、
「２０メートル先の交差点は事故多発地帯です。」
「１０メートル先に人影があります。」
「前車両に接近しています。」
等、道路交通情報、事故情報、又は、車両１５０に搭載された様々な検知センサにより検知された情報等をドライバ１６０に、スピーカ装置１３０及び表示装置１４０の少なくとも１つ以上から提供する。上述より、眠気判定装置としてのナビゲーション装置１２０は、運転支援装置でもあるといえる。後述される第２の実施形態および第３の実施形態においても同様である。

検知センサには、車両周辺の画像を取り込んで画像処理を施すことで、人、車両等の対象物を検出するソフトウェアも含まれる。

次に、判定指標５の他の例について、分類状態との関係を図１３で例示する。図１３は、判定指標と分類状態との関係を示す図である。図１３において、第１判定指標は、位相差θを逐次処理によって算出した場合に相当する。上述したような判定指標５が第１判定指標に相当する。

他の例として、１分、２分等の間隔において、複数の位相差θを算出してその最大値と最小値との中間値を採用するメディアン方式の場合の第２判定指標が考えられる。図１３では、第２判定指標を採用した場合、位相差θが
０．０以上から０．４満の場合を「異常値」とし、
０．４以上から０．６未満の場合を「低覚（やや眠い）」とし、
０．６以上から０．８未満の場合を「覚醒（快調）」とし、
０．８以上から１．０以下の場合を「異常値」とした、
例を示している。

更なる他の例として、１分、２分等の間隔において、複数の位相差θを算出してその最大値と最小値との平均値を採用する平均方式の場合の第３判定指標が考えられる。図１３では、第３判定指標を採用した場合、位相差θが
０．０以上から０．２満の場合を「異常値（ノイズ）」とし、
０．３以上から０．４未満の場合を「眠い（覚醒努力中）」とし、
０．４以上から０．６未満の場合を「低覚醒（やや眠い）」とし、
０．６以上から０．８未満の場合を「高覚醒」とし、
０．８以上から０．９未満の場合を「眠い（覚醒努力中）」とし、
０．９以上から１．０以下の場合を「異常値（ノイズ）」とした、
例を示している。

図１３に示した種々の例のいずれかに限定するものではない。各分類状態を判定するための位相差θの閾値条件は、適宜設定されてもよい。例えば、ドライバ１６０個人に適合した閾値条件は変更してもよい。特に、分類状態「定常（適正）」と分類状態「単調（低調）」との境界値を調整することで、誤検知率を改善できる場合がある。

図１４は、閾値条件の変更例を示す図である。図１４では、分類状態「定常（適正）」と分類状態「単調（低調）」との境界値の０．６を０．５７５に下げる調整をした例を示している。第１判定指標において、分類状態「定常（適正）」を判定する閾値条件の下限値を、又は、分類状態「単調（低調）」のを判定する閾値条件の上限値を、０．６から０．５７５に下げる調整をしたと言える。一方、分類状態の閾値条件の上限値又は下限値を上げる調整をしてもよい。

図１５は、位相差θの遷移の例を示す図である。図１５（Ａ）では、既存技術８ａと、ドライバ１６０自身が眠いと判定した自己申告８ｂとを、時系列に示している。自己申告８ｂでは、眠いと判定した間は値は１を示し、眠気のない間は値は０を示す。

図１５（Ａ）における既存技術８ａは、車両のステアリングホイール（ハンドル）に脈波を測定する測定部を設け、測定部が取得した脈波データをデジタル信号に変換して得た値を示している。

図１５（Ｂ）では、本実施例において、２分間隔としメディアン方式を採用した場合の位相差θの値変化８ｃを示している。図１５（Ｃ）は、ドライバ１６０の血圧位相変調の変化を示している。

図１５（Ｃ）からでは、ドライバ１６０の眠気を判定するのは困難であるが、図１５（Ｂ）では、位相差θの値変化８ｃの初期の段階では、分類状態「覚醒」の上限値「０．８」を頻繁に超えて分類状態「異常値」を示すが、自己申告８ｂが１を示す２つの時間領域Ｒ１及びＲ２では、その傾向が収束している。

したがって、図１５（Ｂ）の本実施例における位相差θの値変化８ｃを用いることにより、２つの時間領域Ｒ１及びＲ２において、眠気の判定を精度良く行える。一方、図１５（Ａ）の既存技術８ａでは、自己申告８ｂとの適合性が乏しく、精度良くドライバ１６０の眠気を判定するのは困難である。

図１６は、位相差θの遷移の例を示す図である。図１６（Ａ）では、既存技術８ａと、ドライバ１６０自身が眠いと判定した自己申告８ｂとを、時系列に示している。既存技術８ａ及び自己申告８ｂは、図１５（Ａ）と同様である。また、図１６（Ｃ）は、図１５（Ｃ）と同じグラフである。

図１６（Ｂ）では、本実施例において、１分間隔とし平均方式を採用した場合の位相差θの値変化８ｄを示している。図１６（Ｂ）の位相差θの値変化８ｄは、上下の変動が大きく収束していないが、自己申告８ｂが１を示す２つの時間領域Ｒ１及びＲ２では、その傾向が収束している。

したがって、図１６（Ｂ）の本実施例における位相差θの値変化８ｄを用いた場合でも、２つの時間領域Ｒ１及びＲ２において、眠気の判定を精度良く行える。一方、図１６（Ａ）の既存技術８ａは、図１５（Ａ）と同様に、自己申告８ｂとの適合性が乏しく、精度良くドライバ１６０の眠気を判定するのは困難である。

ここで、本実施例における位相差θと、ストレス状態を判定するρＭＡＸ（最大相互相関係数）との関係について説明する。ρＭＡＸは、人の心拍数及び血圧の各々におけるマイヤー（Mayer）波成分の相互相関係数の最大値である。

図１７は、ρＭＡＸを説明するための図である。図１７において、ρＭＡＸを得るためには、血圧センサをドライバ１６０に装着して、心拍変動７１と血圧変動７２とを入力信号７０として取得する。

心拍変動７１で示される血圧変調の３級成分と、血圧変動７２で示される心拍変動の血圧性不整脈成分を時間軸においてずらしながら積和演算を行い、相互相関値（ρ）の最大値を探索する。

運転中には一過性のストレスや、眠気に抵抗するストレス状態が継続すると考えられ、したがって、ρＭＡＸ値の現象と精神的ストレス不可とが最も関連することを利用し、運転中の精神ストレスの有無を比較し、運転平時と比較することで、ストレス状態かどうかを推定する。

平常時に、入力信号７０に対して、心拍変動７１と血圧変動７２とを積和演算した場合、値ρ_１のρＭＡＸを得るのに対して、ストレス時には、心拍変動７１と血圧変動７２とを積和演算した場合、値ρ_２のρＭＡＸを得る。平常時のρＭＡＸ（値ρ_１）に比べて、ストレス負荷が掛かっている間は、相互相関値ρが平坦になるため、ストレス時のρＭＡＸ（値ρ_２）は低くなることが知られている。

このようなρＭＡＸの減少と精神的ストレス負荷とが関連することを利用して、運転中の精神的ストレスの有無を、運転平時のρＭＡＸと比較することで、ストレス状態かどうかを推定可能である。しかしながら、このρＭＡＸを得るためには、血圧センサが必要となり、運転中に計測することが困難であった。

一方、本実施例では、脈波振幅の血圧性変調周期（即ち、図３（Ｄ）の脈波血圧性変調波形３ｄ）と、脈拍間隔の血圧性変調周期（即ち、図３（Ｅ）の脈拍血圧性変調波形３ｅ）との位相遅延量（位相差θ）を用いる。

位相差θを用いて、相互相関係数の最大値ρＭＡＸを算出することなく、自立神経の活動状況が調和的であるか否かを分類判定するため、精神的ストレス負荷の状態を推定可能とする。

車両のステアリングホイール（ハンドル）に脈波を測定する測定部を実装する技術における、心電計と脈波の同時計測による伝搬遅延時間から血圧変動を換算する処理精度をより改善することができる。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、ナビゲーション装置１２０に眠気判定部１２１及び警報部１２２を実装する場合について説明したが、眠気判定部１２１をサーバ装置１３１０（図１８）に実装することも可能である。

図１８は、第２の実施形態における眠気判定システムを示す図である。以下、図１８に示す眠気判定システム１３００について、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。

図１８に示すように、眠気判定システム１３００は、サーバ装置１３１０と通信装置１３２０とを有する点において、第１の実施形態における眠気判定システム１００（図１）と相違する。

通信装置１３２０は、例えば、ＤＣＭ（Data Communication Module）であり、車両１５０に搭載され、車両１５０を管理するサーバ装置１３１０と通信する。

サーバ装置１３１０には、眠気判定プログラムがインストールされており、ＣＰＵ１１（図１９）が当該プログラムを実行することで行われる処理により、サーバ装置１３１０は、眠気判定部１２１を実現する。

眠気判定システム１３００によれば、ドライバ１６０より検出された脈波信号は、ナビゲーション装置１２０、通信装置１３２０を介してサーバ装置１３１０に送信される。また、送信された脈波信号に基づいて、サーバ装置１３１０より、「眠気あり（覚醒努力型）」の総合覚醒判定結果４６ａが送信された場合、または、「眠気あり（漫然／朦朧）」の総合覚醒判定結果４６ａが送信が送信された場合、ナビゲーション装置１２０は、通信装置１３２０を介してこれらの総合覚醒判定結果４６ａを受信する。これにより、ナビゲーション装置１２０では、スピーカ装置１３０または表示装置１４０を介して警報出力を行うことができる。

図１９は、サーバ装置のハードウェア構成を示す図である。図１９において、サーバ装置１３１０は、コンピュータによって制御される情報処理装置であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７と、ドライブ装置１８とを有し、バスＢ１に接続される。

ＣＰＵ１１は、主記憶装置１２に格納された各種プログラム（例えば、眠気判定プログラム、警報プログラム等を含む）に従ってサーバ装置１３１０を制御するプロセッサに相当する。主記憶装置１２には、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。

補助記憶装置１３には、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等が用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２にロードされ、ＣＰＵ１１に実行されることによって、各種処理が実現される。主記憶装置１２及び／又は補助記憶装置１３が記憶部５３０に相当し、記憶部５３０は、第１の実施形態と同様に、眠気判定部１２１によって参照されるデータ、作成されるデータ等の種々のデータを記憶する。

入力装置１４は、マウス、キーボード等を有し、ユーザがサーバ装置１３１０による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。入力装置１４と表示装置１５とは、一体化したタッチパネル等によるユーザインタフェースであってもよい。通信Ｉ／Ｆ１７は、有線又は無線などのネットワークを通じて通信を行う。通信Ｉ／Ｆ１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。

サーバ装置１３１０によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等の記憶媒体１９によってサーバ装置１３１０に提供される。

ドライブ装置１８は、ドライブ装置１８にセットされた記憶媒体１９（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等）とサーバ装置１３１０とのインターフェースを行う。

また、記憶媒体１９に、後述される本実施の形態に係る種々の処理を実現するプログラムを格納し、この記憶媒体１９に格納されたプログラムは、ドライブ装置１８を介してサーバ装置１３１０にインストールされる。インストールされたプログラムは、サーバ装置１３１０により実行可能となる。

尚、プログラムを格納する記憶媒体１９はＣＤ−ＲＯＭに限定されず、コンピュータが読み取り可能な、構造（structure）を有する１つ以上の非一時的（non-transitory）な、有形（tangible）な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ−ＲＯＭの他に、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）ディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。

［第３の実施形態］
上記第１の実施形態では、ナビゲーション装置１２０に眠気判定部１２１及び警報部１２２を実装する場合について説明したが、ドライバ１６０が所持する携帯端末１４１０又は１４３０（図２０）に実装することも可能である。

図２０は、第３の実施形態における眠気判定システムを示す図である。以下、図２０に示す眠気判定システム１４００または１４２０について、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。

図２０（Ａ）に示すように、眠気判定システム１４００は、携帯端末１４１０を有する点において、第１の実施形態における眠気判定システム１００（図１）と相違する。

携帯端末１４１０は、ドライバ１６０が所持する端末であり、脈拍センサ１１０と接続することで、脈波信号を取得する。また、携帯端末１４１０には、眠気判定プログラムがインストールされている。これにより、携帯端末１４１０は、眠気判定部１２１を実現する。

また、携帯端末１４１０は、例えば、近距離通信により、ナビゲーション装置１２０との間で情報の送受信を行う。携帯端末１４１０は、眠気判定部１２１において「眠気あり（覚醒努力型）」と判定された場合、または「眠気あり（漫然／朦朧）」と判定された場合に、総合覚醒判定結果４６ａをナビゲーション装置１２０に送信する。これにより、ナビゲーション装置１２０は、スピーカ装置１３０または表示装置１４０を介して警報出力を行うことができる。

なお、警報情報の出力先は、ナビゲーション装置１２０に接続されたスピーカ装置１３０または表示装置１４０に限定されない。例えば、携帯端末１４１０が有する音声出力部及び表示部を利用してもよい。

図２０（Ｂ）は、携帯端末１４３０を眠気判定部１２１、警報部１２２として機能させ、携帯端末１４３０が有する音声出力部及び表示部を利用して警報情報を出力する眠気判定システム１４２０の一例である。眠気判定システム１４２０によれば、ドライバ１６０が運転可能な任意の車両１５０において、眠気判定処理を実行することができる。

図２１は、携帯端末のハードウェア構成を示す図である。図２１において、携帯端末１４１０は、コンピュータによって制御されるタブレット型、携帯電話等の情報処理端末であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１と、主記憶装置５０２と、ユーザＩ／Ｆ（インターフェース）５０３と、通信Ｉ／Ｆ５０７と、ドライブ装置５０８とを有し、バスＢ２に接続される。

ＣＰＵ５０１は、主記憶装置５０２に格納されたプログラムに従って携帯端末１４１０を制御するプロセッサに相当する。主記憶装置５０２には、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ５０１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ５０１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ５０１での処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。主記憶装置５０２に格納されているプログラムが、ＣＰＵ５０１に実行されることによって、各種処理が実現される。

ユーザＩ／Ｆ５０３は、ＣＰＵ５０１の制御のもとに必要な各種情報を表示し、また、ユーザによる操作入力を可能とするタッチパネル等である。通信Ｉ／Ｆ５０７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。

携帯端末１４１０によって行われる処理を実現するプログラムは、ネットワーク２を介して外部装置からダウンロードされる。或いは、予め端末３の主記憶装置５０２又は記憶媒体５０９に記憶されていても良い。主記憶装置５０２及び／又は記憶媒体５０９が記憶部５３０に相当し、記憶部５３０は、第１の実施形態と同様に、眠気判定部１２１によって参照されるデータ、作成されるデータ等の種々のデータを記憶する。

ドライブ装置５０８は、ドライブ装置５０８にセットされた記憶媒体５０９（例えば、ＳＤ（Secure Digital）メモリカード等）と端末３とのインターフェースを行う。尚、記憶媒体５０９は、コンピュータが読み取り可能な、構造（structure）を有する１つ以上の非一時的（non-transitory）な、有形（tangible）な媒体であればよい。

図２０（Ｂ）の携帯端末１４３０のハードウェア構成は、携帯端末１４３０と同様であるため、その説明を省略する。携帯端末１４１０および携帯端末１４３０は、デスクトップ型、ノートブック型、ラップトップ型等の情報処理端末であっても良く、そのハードウェア構成は、図１９のハードウェア構成と同様であるので、その説明を省略する。

第２の実施形態および第３の実施形態においても、第１の実施形態と同様に、位相差θを用いた判定指標５により眠気判定した場合の検知率を改善することができる。また、実装の簡便性及び処理負荷の軽減を実現できることから、より実装性を高める効果がある。

第１〜第３の実施形態において、位相差θを用いた判定指標５により眠気判定した場合の検知率は、測定部を実装する技術と比べ、凡そ２倍以上の精度に改善できたことを確認している。また、実装の簡便性及び処理負荷の軽減を実現できることから、より実装性を高める効果がある。

図１４にて閾値条件の変更例を示したが、分類状態「定常（適正）」と分類状態「単調（低調）」との境界値を判定閾値パラメータとして与えることで、眠気状態の検知率を表わすことができる。判定閾値パラメータを調整することで、ドライバ１６０個人に適した閾値条件を設定できる。

図２２は、判定閾値パラメータに応じた検知率の比較例を示す図である。図２２では、位相差θを利用しない既存技術との比較も同時に行う。図２２において、判定閾値パラメータを０．５から０．６５まで変化させた場合の、位相差θを利用した本願検知率と、本願指標誤検知率と、位相差θを用いない既存誤検知率とを例示している。

位相差θを用いない既存誤検知率では、判定閾値パラメータのいずれの値に対しても５０．０％である。一方、本願検知率では、判定閾値パラメータを０．５から０．６５への変化に応じて値が上昇する。また、本願指標誤検知率との差分（分離性）を解析すると、このドライバ１６０では、判定閾値パラメータが凡そ０．５７５の場合に最大となる。即ち、分類状態「定常（適正）」と分類状態「単調（低調）」との境界値を「０．５７５」に設定することで、より精度良く眠気状態を検知できる。

本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、主々の変形や変更が可能である。

以上の第１〜第３の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
被験者の脈波信号を受信すると、受信した該脈波信号を解析して、脈波の振幅から血圧の変調を表わす脈波血圧変調波形を算出する振幅解析部と、
前記脈波を解析して、該脈波の脈拍間隔から血圧の変調を表わす脈拍血圧変調波形とを算出する脈波解析部と、
前記脈波血圧変調波形の周期に対する前記脈拍血圧変調波形の周期の遅延時間を、いずれかの周期を基準周期として該基準周期で除算することで、位相差を算出し、該位相差の値範囲ごとの頻度分布を作成する頻度分布作成部と、
特定の遅延時間帯の前記頻度分布の２つの値範囲において、２つの頻度値の合計に対する差分の割合を算出して眠気値を取得する眠気値取得部と
を有する眠気判定装置。
（付記２）
前記脈波信号は、脈拍センサから受信することを特徴とする付記１記載の眠気判定装置。
（付記３）
前記脈拍血圧変調波形は、脈拍間隔から呼吸性の変動を除去した波形を表わすことを特徴とする付記１又は２記載の眠気判定装置。
（付記４）
前記特定の遅延時間帯は、前記位相差が収束した時間帯であることを特徴とする付記１乃至３のいずれか一項記載の眠気判定装置。
（付記５）
前記特定の遅延時間帯の前記頻度分布の前記眠気値を取得する前記２つの値範囲とは異なる他の２つの値範囲の頻度値を用いて、該２つの頻度値の合計に対する差分の割合を算出して、前記被験者の覚醒努力度を取得する覚醒努力度取得部を有することを特徴とする付記１乃至４のいずれか一項記載の眠気判定装置。
（付記６）
前記眠気値取得部によって取得した前記眠気値と、前記覚醒努力度取得部によって取得した前記覚醒努力度とを用いて、前記被験者の心身調和度を取得する心身調和度取得部を有することを特徴とする付記５記載の眠気判定装置。
（付記７）
前記脈波解析部は、前記脈波信号の振幅を時系列で示した時系列データを作成し、時系列データに基づいて前記脈波の振幅の異常値を除去し、該異常値を除去した該脈波の振幅から、前記脈波血圧変調波形に加え、呼吸の振幅を表わす脈波呼吸性振幅と、前記血圧の振幅を表わす脈波血圧振幅とを算出し、
算出された前記脈波呼吸性振幅を、前記脈波血圧振幅で除算することにより精神的活性度を算出する精神的能動活動判定部と、
前記脈波解析部が前記異常値を除去した頻度を示す異常値頻度と、前記脈拍間隔に基づく心拍数とから、身体的な活動水準を表わす活性係数を算出する活動水準評価部と、
前記活動水準評価部によって得られた前記活性係数と、前記異常値頻度を標準偏差で除して得らる過剰応答係数とにより身体的活性度を算出する身体的能動活動判定部と
を有することを特徴とする付記６記載の眠気判定装置。
（付記８）
前記心身調和度取得部によって得られた前記心身調和度と、前記精神的能動活動判定部によって得られた前記精神的活性度と、前記身体的能動活動判定部によって得られた前記身体的活性度とに基づいて、総合的な覚醒度を判定し、判定結果が眠気状態を示す場合、前記被験者に運転支援に係る情報提供を行う警報部へ通知する総合覚醒判定部を有することを特徴とする付記７記載の眠気判定装置。
（付記９）
被験者の脈波信号を受信すると、受信した該脈波信号を解析して、脈波の振幅から血圧の変調を表わす脈波血圧変調波形を算出し、
前記脈波を解析して、該脈波の脈拍間隔から血圧の変調を表わす脈拍血圧変調波形とを算出し、
前記脈波血圧変調波形の周期に対する前記脈拍血圧変調波形の周期の遅延時間を、いずれかの周期を基準周期として該基準周期で除算することで、位相差を算出し、該位相差の値範囲ごとの頻度分布を作成し、
特定の遅延時間帯の前記頻度分布の２つの値範囲において、２つの頻度値の合計に対する差分の割合を算出して眠気値を取得する
処理をコンピュータが行う眠気判定方法。
（付記１０）
車両を運転する被験者の眠気の度合を示す眠気度と、該眠気に対して覚醒状態を維持しようとする覚醒努力度とに基づく、該眠気度と該覚醒努力度とのバランスを表わす心身調和度と、該被験者の精神的な能動活動の程度を示す精神的活性度と、該被験者の身体的な能動活動の程度を示す身体的活性度とから、総合的に該被験者が眠気状態にあるいか否かを判定する眠気判定部と、
前記眠気判定部からの前記被験者が前記眠気状態にあると判定したことを示す通知に応じて、スピーカ装置と表示装置の１つ以上に該車両の運転に係る支援情報を出力させる警報部と
を有する運転支援装置。

４１ ：脈波信号取得部
４２ ：間隔解析部
４３ ：振幅解析部
４４ ：心身調和解析部
４５ ：活動解析部
４６ ：総合覚醒判定部
１００ ：眠気判定システム
１１０ ：脈拍センサ
１２０ ：ナビゲーション装置
１２１ ：眠気判定部
１２２ ：警報部
１３０ ：スピーカ装置
１４０ ：表示装置
１５０ ：車両
１６０ ：ドライバ
１３００ ：眠気判定システム
１３１０ ：サーバ装置
１３２０ ：通信装置
１４００ ：眠気判定システム
１４１０ ：携帯端末
１４２０ ：眠気判定システム
１４３０ ：携帯端末

Claims (5)

1. 被験者の脈波信号を受信すると、受信した該脈波信号を解析して、脈波の振幅から血圧の変調を表わす脈波血圧変調波形を算出する振幅解析部と、
   前記脈波を解析して、該脈波の脈拍間隔から血圧の変調を表わす脈拍血圧変調波形を算出する間隔解析部と、
   前記脈波血圧変調波形の周期に対する前記脈拍血圧変調波形の周期の遅延時間を、いずれかの周期を基準周期として該基準周期で除算することで、位相差を算出し、該位相差の値範囲ごとの頻度分布を作成する頻度分布作成部と、
   前記位相差が収束した時間帯の前記頻度分布の２つの値範囲の頻度値を用いて、該２つの頻度値の合計に対する、該２つの頻度値の差分の割合を算出して眠気値を取得する眠気値取得部と
   を有する眠気判定装置。
2. 前記脈波信号は、脈拍センサから受信することを特徴とする請求項１記載の眠気判定装置。
3. 前記脈拍血圧変調波形は、脈拍間隔から呼吸性の変動を除去した波形を表わすことを特徴とする請求項１又は２記載の眠気判定装置。
4. 前記位相差が収束した時間帯の前記頻度分布の前記眠気値を取得する前記２つの値範囲とは異なる他の２つの値範囲の頻度値を用いて、該２つの頻度値の合計に対する、該２つの頻度値の差分の割合を算出して、前記被験者の覚醒努力度を取得する覚醒努力度取得部を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項記載の眠気判定装置。
5. 被験者の脈波信号を受信すると、受信した該脈波信号を解析して、脈波の振幅から血圧の変調を表わす脈波血圧変調波形を算出し、
   前記脈波を解析して、該脈波の脈拍間隔から血圧の変調を表わす脈拍血圧変調波形を算出し、
   前記脈波血圧変調波形の周期に対する前記脈拍血圧変調波形の周期の遅延時間を、いずれかの周期を基準周期として該基準周期で除算することで、位相差を算出し、該位相差の値範囲ごとの頻度分布を作成し、
   前記位相差が収束した時間帯の前記頻度分布の２つの値範囲の頻度値を用いて、該２つの頻度値の合計に対する、該２つの頻度値の差分の割合を算出して眠気値を取得する
   処理をコンピュータが行う眠気判定方法。

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