WO2018100719A1 - メンタルストレス検出装置及びメンタルストレス検出プログラム - Google Patents

メンタルストレス検出装置及びメンタルストレス検出プログラム Download PDF

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correlation
time
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stress detection
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魚住　光成
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    • G06F2203/011—Emotion or mood input determined on the basis of sensed human body parameters such as pulse, heart rate or beat, temperature of skin, facial expressions, iris, voice pitch, brain activity patterns

Definitions

  • the present invention relates to a detection apparatus and a detection program for detecting mental stress.
  • Conventional mental stress detection uses Fourier transform for heart rate interval fluctuations, grasps parasympathetic and sympathetic nerve activities from its power spectrum, and converts the ratio of HFpower, LFpower and HFpower to a stress index.
  • the mental stress was estimated using a table or the like (for example, Patent Document 1).
  • the conventional mental stress detector uses Fourier transform, it can only evaluate stress at intervals of several minutes, and has a problem that it cannot follow the change of mental stress that changes in seconds.
  • stress due to physical exercise may cause a decrease in parasympathetic activity level and an increase in sympathetic activity level.
  • parasympathetic activity and sympathetic activity have been independently observed. Therefore, there was a problem that mental stress accompanying physical exercise could not be determined.
  • This invention is intended to provide an apparatus that can follow changes in mental stress that changes in units of seconds and that can determine mental stress associated with physical exercise.
  • the mental stress detection device of this invention is An index for calculating, from a plurality of heartbeat intervals RRI, a first index value serving as an index of parasympathetic activity over time and a second index value serving as an index of sympathetic activity over time
  • a value calculator A correlation calculation unit that calculates a time-corresponding correlation that is a correlation between the first index value and the second index value and is correlated with the time.
  • the mental stress detection apparatus of the present invention includes a correlation calculation unit, it is an object of the present invention to provide an apparatus that can follow changes in mental stress that changes in units of seconds and that can determine mental stress associated with physical exercise.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the hardware configuration of the mental stress detection apparatus 10 according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the software configuration of the mental stress detection apparatus 10 according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart of the first half operation of the mental stress detection device 10 in the diagram of the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart of the second half operation of the mental stress detection device 10 in the first embodiment.
  • diagram for explaining the calculation of the standard deviation SD n and root mean square RM n diagram for explaining the calculation of the standard deviation SD n and root mean square RM n.
  • FIG. 3 is a diagram of the first embodiment, in which the results detected by the mental stress detection device 10 are graphed.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating the event when the correlation coefficient is increased in the graph of FIG. 6 according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram of the first embodiment, and shows a modification of the hardware configuration of the mental stress detection device 10.
  • Embodiment 1 FIG. A mental stress detection apparatus 10 will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 1 shows a hardware configuration of the mental stress detection device 10 and the pulse wave measurement device 20.
  • the mental stress detection device 10 detects mental stress from the pulse wave waveform acquired as the pulse wave signal 25 from the pulse wave measurement device 20.
  • a hardware configuration of the mental stress detection apparatus 10 will be described with reference to FIG.
  • the mental stress detection device 10 is a computer.
  • the mental stress detection apparatus 10 includes hardware such as a microprocessor 11, a memory 12, and a display 13.
  • the microprocessor 11 is connected to other hardware via the signal line 11a and controls these other hardware.
  • the microprocessor 11 is an IC (Integrated Circuit) that performs arithmetic processing. Specific examples of the microprocessor 11 are a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), and a GPU (Graphics Processing Unit).
  • a CPU Central Processing Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • GPU Graphics Processing Unit
  • the memory 12 stores a program for realizing the functions of the mental stress detection device 10, data generated by the microprocessor 11, and data input to the mental stress detection device 10.
  • Specific examples of the memory 12 include an HDD (Hard Disk Drive), an SD (Secure Digital) memory card, a CF (Compact Flash), a NAND flash, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a DVD (Digital Versatile Disk), and the like.
  • the memory 12 may be a portable storage medium.
  • the display unit 13 is controlled by the microprocessor 11.
  • the microprocessor 11 detects an increase in mental stress, it displays the detection on the display 13.
  • the mental stress detection apparatus 10 includes a heartbeat information output unit 100, an index value calculation unit 200, a correlation calculation unit 300, and a mental stress determination unit 400 as functional components.
  • the functions of the heart rate information output unit 100, the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400 are realized by software.
  • the memory 12 stores programs that realize the functions of the heartbeat information output unit 100, the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400. This program is read and executed by the microprocessor 11. Thus, the functions of the heart rate information output unit 100, the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400 are realized.
  • the mental stress detection apparatus 10 may include a plurality of processors that replace the microprocessor 11.
  • the plurality of processors share the execution of programs that realize the functions of the heart rate information output unit 100, the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400.
  • Each processor is an IC that performs arithmetic processing in the same manner as the microprocessor 11.
  • the pulse wave measuring device 20 measures a pulse wave from a person's earlobe 41 or finger 42.
  • the LED 21 emits infrared rays, for example, and a change in blood flow is detected by the phototransistor 22.
  • the amplifier 23 amplifies the output of the phototransistor 22.
  • the AD converter 24 is an AD (Analog to Digital) converter that converts an analog signal output from the amplifier 23 into a digital signal and outputs the digital signal as a pulse wave signal 25 to the mental stress detection apparatus 10.
  • the pulse wave signal 25 is a signal indicating a change in blood flow.
  • the peak of blood flow is the peak of pulse wave.
  • the peak of the pulse wave corresponds to the heartbeat, and the peak time of the pulse wave is the heartbeat time.
  • the other system 30 receives the mental stress detected by the mental stress detection device 10 as a signal and performs logging and the like.
  • FIG. 2 shows a software configuration of the mental stress detection apparatus 10.
  • the heartbeat information output unit 100 receives the pulse wave signal 25 indicating the volume pulse wave from the pulse wave measuring device 20 and outputs the time of the heartbeat.
  • the heart rate information output unit 100 receives the pulse wave signal 25 output from the AD converter 24 of the pulse wave measuring device 20 and calculates a time R n that is a peak of the pulse wave.
  • Time R n is the peak time of the pulse wave is also the time of the heart beat.
  • Time R n is, hereinafter referred to as the heartbeat time.
  • the ratio SD n / RM n may be described as SD / RM n or SDRM n below.
  • the heart rate interval RRI n , standard deviation SD n , root mean square RM n and ratio SD n / RM n will be described later.
  • Correlation calculating unit 300 for a root mean square RM n and the ratio SD / RM n for outputting the index value calculation section 200 obtains a correlation coefficient r n.
  • Mental stress determination unit 400 determines an output to correlation coefficient r n of the correlation calculating unit 300 performs the determining and mental stress is high lighted indicator 13, a notification to other systems 30.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the first half of the mental stress detection apparatus 10.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the second half operation of the mental stress detection apparatus 10.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the calculation of the standard deviation SD n and the root mean square RM n .
  • the outline of the operation of the mental stress detection apparatus 10 will be described with reference to FIGS.
  • the operation of the mental stress detection apparatus 10 corresponds to a mental stress detection method.
  • the operation of the mental stress detection apparatus 10 corresponds to the processing of a mental stress detection program.
  • the respective frames shown in FIGS. 3 and 4 indicate the processes executed by the heart rate information output unit 100 and the like.
  • S is added to the reference symbol as in the set time sleep processing (S101), and the data written to the file by the heart rate information output unit 100 includes the measurement value file (F107).
  • F is added to the reference numeral.
  • Writing to the file is writing to the memory 12.
  • the pulse wave measuring device 20 is attached to the earlobe 41 or the finger 42 of the subject.
  • the LED 21 and the phototransistor 22 sandwich the earlobe 41, and the phototransistor 22 captures changes in the blood flow of the subject.
  • the amplifier 23 amplifies the output of the phototransistor 22, and the analog signal output from the amplifier 23 is converted into a digital signal by the AD converter 24. This digital signal is input to the microprocessor 11 as a pulse wave signal 25.
  • Evaluation of mental stress is performed by the functions of the heart rate information output unit 100, the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400 executed by the microprocessor 11 in software. Depending on the evaluation result of the mental stress, display by the display unit 13 and notification to other systems 30 are performed.
  • the heart rate information output unit 100 detects the peak of the pulse wave from the pulse wave signal 25 that is the output of the AD converter 24, and records the peak occurrence time.
  • index value calculating section 200 when peak detection is notified from the heartbeat information output unit 100, the heartbeat interval RRI n is the peak interval, standard deviation SD n heartbeat interval RRI n, and heart interval RRI n adjacent calculates a difference RD root mean square RM n of n, the ratio SD n / RM n is the ratio of the standard deviation SD n and root mean square RM n the heartbeat interval RRI n-1.
  • the correlation calculating unit 300 is called by the index value calculating section 200 calculates a Sekiritsu correlation coefficient r n of the root mean square RM n and the ratio SD n / RM n.
  • mental stress determination unit 400 is called from the correlation calculation unit 300, evaluates the correlation coefficient r n.
  • Factor correlation coefficients r n is a value ranging from -1.0 to +1.0, correlation coefficient r n is determined by the threshold.
  • Threshold is a preset value, if the correlation coefficient r n exceeds the threshold, mental stress determination unit 400 determines that mental stress is high.
  • a suitable threshold value is about -0.2.
  • the mental stress determination unit 400 displays the display unit 13. Furthermore, mental stress determination unit 400 transmits a correlation coefficient r n to other systems 30.
  • the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400 are notified by the heart rate information output unit 100, that is, by the notification by the notification process (S106) to the index value calculation unit. It is executed for each detection.
  • the index value calculation unit 200 or the like may be a process or thread independent of the heart rate information output unit 100, in addition to the case where it is executed by the notification process to the index value calculation unit (S106).
  • the index value calculation unit 200 or the like may be executed as a subroutine of the heart rate information output unit 100.
  • the heart rate information output unit 100 periodically operates by the set time sleep process (S101) in order to evaluate the pulse wave signal 25 output by the AD converter 24 according to the sampling period.
  • the set time sleep process (S101) refers to the pulse wave signal 25 output from the AD converter 24 at the set sampling period.
  • the sampling period of the set time sleep process (S101) is about 500 Hz to 1000 Hz.
  • the AD conversion value Read and the recording process (S102) are periodically executed. Each time, the pulse wave signal 25 is read and recorded in the measurement value file (F107).
  • the fluctuation evaluation process (S103) is evaluated with reference to the measurement value recorded in the measurement value file (F107).
  • the pulse wave signal 25 is evaluated based on the threshold value and the differential value of the pulse wave signal 25.
  • the fluctuation evaluation process (S103) is executed each time the pulse wave signal 25 is read, and refers to the measurement value file (F107).
  • fluctuation is evaluated by an arbitrary algorithm.
  • the peak determination process (S104) it is determined whether the pulse wave signal 25 is a peak based on the result of the evaluation by the fluctuation evaluation process (S103).
  • the peak determination process (S104) if the pulse wave signal 25 is a peak, the time recording process (S105) is executed. If it is not a peak, the sleep state is set by the set time sleep process (S101) until the next sampling period. If the peak determination process (S104) is a peak, the peak time is recorded in the peak time file (F108) by the time recording process (S105), and the index value is calculated by the notification process (S106) to the index value calculation unit. The unit 200 is notified that the peak of the pulse wave signal 25 has been detected.
  • the control returns from the notification process to the index value calculation unit (S106) to the set time sleep process (S101).
  • an accuracy of about 1/1000 second is preferable. If the accuracy is about 1/1000 second, it may be a counter value in milliseconds after the microprocessor 11 is started.
  • the time or the counter value from the boot of the microprocessor 11 is recorded in the peak time file (F108). Also, the time recording process (S105) operates the notification process to the index value calculation unit (S106), notifies the index value calculation unit 200 of the occurrence of a peak, and enters the sleep state until the next sampling cycle.
  • RRI calculation processing (S201) refers to the peak time file (F 108), the peak time R n, obtains the difference between the peak time R n-1 of the immediately preceding a heartbeat interval RRI n, the beat-to-beat RRI n It records in the RRI file (F206) which is a file of heartbeat interval RRI.
  • the RRI calculation process calculates the heartbeat interval RRI.
  • Occurrence time of the peak is cardiac time R n.
  • the time of occurrence of the peak that is, when a certain heartbeat time and R n, and heart time R n, beat-to-beat RRI n is the difference between the heartbeat time R n-1 of the immediately preceding heartbeat time R n becomes Equation 1.
  • RRI n R n -R n-1 (Formula 1)
  • the standard deviation SD of the heart rate interval RRI is obtained for a range that is traced back m times, and is recorded in an SD file (F207) that is a file of the standard deviation SD.
  • FIG. 5 shows an outline in which the standard deviation SD of the heartbeat interval RRI is calculated retroactively m times.
  • the heart rate interval RRI n indicates the current heart rate interval
  • the heart rate interval RRI n ⁇ 1 indicates the heart rate interval immediately before the heart rate interval RRI n .
  • SD calculation process calculates a standard deviation SD n heartbeat interval RRI n.
  • the standard deviation SD n is expressed by Equation 3.
  • Expression 2 is an expression for obtaining an average of the heartbeat interval RRI. More specifically, the object of retrospectively regarding the peak of m pulse waves is that the standard deviation SD n , root mean square RM n, etc. from RRI n ⁇ m to RRI n in FIG. Is calculated.
  • the root mean square RM in a range that is traced back by m with respect to the difference between adjacent RRI n is obtained and recorded in the RM file (F208) that is a file in which the root mean square RM is recorded.
  • FIG. 5 shows an outline in which the root mean square RM is calculated retroactively m times below the standard deviation SD.
  • the RM calculation processing (S203) obtains the root mean square RM n of the difference between adjacent cardiac intervals RRI n.
  • the root mean square RM n is given by Equation 5.
  • Expression 4 is an expression for obtaining a difference RD n between adjacent heartbeat intervals RRI n .
  • the SD / RM calculation process (S204) refers to the SD file (F207) and the RM file (F208), obtains the ratio SD / RM for the same time, and stores it in the SD / RM file (F209). .
  • the correlation calculation unit calling process (S205) calls the correlation calculation unit 300. Equation 6, SD / RM calculating process (S204) is calculated, it is the standard deviation SD n and root mean square RM n and the ratio SD / RM n indicating the ratio of.
  • the root mean square RM n is correlated with parasympathetic activity and the ratio SD / RM n is correlated with sympathetic activity.
  • Root mean square RM n is the first index value indicative of activities of parasympathetic over time.
  • the ratio SD / RM n is the second index value indicative of activities of sympathetic over time.
  • Correlation coefficient calculation processing refers to the RM file (F 208) and SD / RM file (F 209) calculates a correlation coefficient r n, records the correlation coefficient file (F 303) To do.
  • the calling process (S302) of the mental stress determination unit calls the mental stress determination unit 400.
  • Correlation calculation section 300 evaluates the correlation between root mean square RM n and ratio SD / RM n .
  • the root mean square RM n and the ratio SD / RM n have a negative correlation, but when mental stress increases, the negative correlation between the root mean square RM n and the ratio SD / RM n Is lost.
  • the correlation coefficient r n, in the setting section L n which is shown in Equation 9 as L n, to evaluate the correlation between the root mean square RM n the ratio SD / RM n.
  • the number of L n is preferably 20 to 30, but is not limited thereto.
  • Equation 9 When the section to the m peak correlation coefficient r n becomes Equation 9.
  • the product-moment correlation coefficient r n is a correlation between the root mean square RM n that is the first index value and the ratio SD / RM n that is the second index value, and is a correlation associated with the time. It is a time correspondence correlation. Is a time corresponding correlation product moment correlation coefficient r n, the value is determined with respect to time.
  • Equation 7 is an equation for obtaining an average of the root mean square RM n.
  • Equation 8 is an equation for obtaining an average of the ratio SD / RM n.
  • i, m, n, etc. in the formula of ⁇ are closed in the formula. That means I, n, m in Equation 7 are used only in Equation 7, I, n, m in Equation 8 are used only in Equation 8, I, n, and L n in Equation 9 are used only in Equation 9.
  • Correlation coefficient evaluation process (S401) compares evaluate the correlation coefficient r n that is recorded in the threshold correlation coefficient file (F 303). Correlation coefficient evaluation process (S401) determines whether to compare the correlation coefficient r n and the threshold, the comparison determination, with respect to human heart beat R n is measured, mental stress is increased.
  • the determination threshold used by the correlation coefficient evaluation process (S401) is -0.2. ⁇ 0.2 ⁇ product moment correlation coefficient r n In this case, the correlation coefficient evaluation process (S401) determines that the mental stress is high, -0.2> product moment correlation coefficient r n In this case, the correlation coefficient evaluation process (S401) does not determine that the mental stress is high.
  • the threshold determination process (S402) determines the evaluation result by the correlation coefficient evaluation process (S401). That is, the threshold determination process (S402) confirms whether the mental stress is determined to be high or not determined to be high by the correlation coefficient evaluation process (S401).
  • the display device ON process (S403) turns on the display device 13 when it is determined that the mental stress is high by the threshold value determination process (S402).
  • the display-off process (S404) when it is not determined that the mental stress is high, the display 13 is turned off.
  • the determination result of the threshold determination process (S402) is notified to the other system 30.
  • the notification process to the outside may notify other systems 30 of the data recorded in the correlation coefficient file (F303).
  • another system 30 may execute the operation of the mental stress determination unit 400.
  • the mental stress determination unit 400 is an output unit that can output at least one of the determination result by the threshold determination process (S402) and the data of the correlation coefficient file (F303).
  • FIG. 6 is a graph of the results of logging by another system 30 when the mental stress detection apparatus 10 is applied.
  • FIG. 7 is a diagram showing an event when the correlation coefficient increases in the graph of FIG. Graph 51 of FIG. 6 shows a Sekiritsu correlation coefficient r n on the horizontal axis the time and the vertical axis. Regarding the time, 9:53 on the left indicates 9:53.
  • Table 52 in FIG. 7 shows events when the correlation coefficient increases.
  • the graph 51 shows a case where the external notification process (S405) outputs the data of the correlation coefficient file (F303) to another system 30.
  • FIG. 6 is an example in which the acquired data is graphed by another system 30.
  • event correlation coefficient r n in the graph 51 of Figure 6 is raised, the operation like event table 52 in FIG. 7, the correlation is observed. Whether the driver is aware of the event can be determined from the degree of mental stress.
  • the above example has the threshold value is -0.2, mental stress determination unit 400, correlation coefficient r n is a period not indicated a negative correlation, and high metal stress than other Period You may judge.
  • the termination process (S406) completes the processes after the RRI calculation process (S201) executed by the notification process (S106) to the index value calculation unit.
  • the correlation calculator 300 calculates the root mean square RM n, the correlation coefficient r n is a correlation between the ratio SD / RM n.
  • the correlation coefficient r n to calculate the correlation computing unit 300, since it is the time corresponding correlation associated with the time, it is possible to follow the mental stress change which changes in seconds.
  • Embodiment 1 Although a configuration to measure the heart rate R n in the pulse wave measuring device 20 may be replaced with pulse meter 20 to electrocardiograph. However, when an electrocardiograph is used, the number of probes connected to the subject increases as compared with the case where the pulse wave measuring device 20 measures the pulse wave. In addition, it may be difficult to detect the heart rate interval RRI n unless the influence of myoelectricity due to movement of the arm or the like is removed by a filter or the like.
  • the peak determination process (S104) of the heart rate information output unit 100 may be processed by the DSP built in the pulse wave measuring device 20.
  • the pulse wave signal 25 is not a value indicating blood flow, but an interrupt signal at the timing when a peak is detected, and the time recording process (S105) is started by the interrupt process.
  • This method eliminates the need for the microprocessor 11 to evaluate the pulse wave signal 25 at every sampling period, and is suitable for application in a microprocessor having a low processing capability.
  • FIG. 8 is a diagram showing the processing circuit 910.
  • the functions of the heart rate information output unit 100, the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400 are realized by software.
  • FIG. 8 is a diagram showing a processing circuit 910 as a modified example.
  • the functions of the heart rate information output unit 100, the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400 may be realized by hardware. That is, the functions of the heartbeat information output unit 100, the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400 shown as the microprocessor 11 described above by the processing circuit 910, and the function of the memory 12 described above, Realized.
  • the processing circuit 910 is connected to the signal line 911.
  • the processing circuit 910 is an electronic circuit. Specifically, the processing circuit 910 is a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a processor programmed in parallel, a logic IC, a GA (Gate Array), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or FPGA (Field-Programmable / Gate / Array).
  • the functions of the heart rate information output unit 100, the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400 may be realized by a combination of software and hardware.
  • the microprocessor 11 and the processing circuit 910 are collectively referred to as “processing circuit”.
  • the functions of the heart rate information output unit 100, the index value calculation unit 200, the correlation calculation unit 300, and the mental stress determination unit 400 are realized by a processing circuit.
  • the operation of the mental stress detection apparatus 10 can also be grasped as a mental stress detection program. Further, the operation of the mental stress detection device 10 can be grasped as a mental stress detection method.

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Abstract

メンタルストレス検出装置（１０）は、指標値算出部（２００）及び相関算出部（３００）を備えている。指標値算出部（２００）は、心拍間隔（ＲＲＩｎ）の標準偏差（ＳＤｎ）、時間的に隣接する心拍間隔（ＲＲＩｎ）どうしの差（ＲＤｎ）の二乗平均平方根（ＲＭｎ）、及び標準偏差（ＳＤｎ）と二乗平均平方根（ＲＭｎ）との比（ＳＤｎ／ＲＭｎ）を計算する。二乗平均平方根（ＲＭｎ）は副交感神経の活動と相関があり、比（ＳＤｎ／ＲＭｎ）は交感神経の活動と相関がある。相関算出部（３００）は二乗平均平方根（ＲＭｎ）と比（ＳＤｎ／ＲＭｎ）との相関であって、時刻に対応付けられる相関である積率相関係数（ｒｎ）を算出する。

Description

メンタルストレス検出装置及びメンタルストレス検出プログラム
　この発明は、メンタルストレスを検出する、検出装置及び検出プログラムに関する。
　従来のメンタルストレスの検出は、心拍間隔の変動に対してフーリエ変換を行い、そのパワースペクトルから副交感神経と交感神経の活動を把握して、ＨＦｐｏｗｅｒと、ＬＦｐｏｗｅｒとＨＦｐｏｗｅｒとの比をストレス指数に変換するテーブル等によってメンタルストレスの推定を行っていた（例えば、特許文献１）。
特開２００７－１６７０９１号公報
　従来のメンタルストレス検出器は、フーリエ変換を用いるため数分間隔のストレスの評価しかできず秒単位で変化するメンタルストレスの変化に追従できない課題があった。
　また、肉体的な運動によるストレスによっても副交感神経の活動レベルの低下、交感神経の活動レベルの上昇が発生するが、従来では副交感神経の活動状況と、交感神経の活動状況とを独立に観測していたため、肉体的な運動に伴うメンタルストレスを判定ができないという課題があった。
　この発明は、秒単位で変化するメンタルストレスの変化に追従でき、また、肉体的な運動に伴うメンタルストレスを判定できる装置の提供を目的とする。
　この発明のメンタルストレス検出装置は、
　時間経過に伴う副交感神経の活動状況の指標となる第１の指標値と、時間経過に伴う交感神経の活動状況の指標となる第２の指標値とを、複数の心拍間隔ＲＲＩから算出する指標値算出部と、
　前記第１の指標値と前記第２の指標値との相関であって、時刻に対応付けられる相関である時刻対応相関を算出する相関算出部と
を備える。
　この発明のメンタルストレス検出装置は相関算出部を備えたので、秒単位で変化するメンタルストレスの変化に追従でき、また、肉体的な運動に伴うメンタルストレスを判定できる装置の提供を目的とする。
実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０のハードウェア構成を示す図。 実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０のソフトウェア構成を示す図。 実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０の前半の動作を示すフローチャート。 実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０の後半の動作を示すフローチャート。 実施の形態１の図で、標準偏差ＳＤｎと二乗平均平方根ＲＭｎとの算出を説明する図。 実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０で検出された結果をグラフ化した図。 実施の形態１の図で、図６のグラフで相関係数が上昇したときの事象を示す図。 実施の形態１の図で、メンタルストレス検出装置１０のハードウェア構成の変形例を示す図。
実施の形態１．
　図１から図８を参照してメンタルストレス検出装置１０を説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１は、メンタルストレス検出装置１０及び脈波計測装置２０のハードウェア構成を示す。メンタルストレス検出装置１０は、脈波計測装置２０から脈波信号２５として取得する脈波の波形から、メンタルストレスを検知する。図１を参照して、メンタルストレス検出装置１０のハードウェア構成を説明する。
　メンタルストレス検出装置１０はコンピュータである。メンタルストレス検出装置１０は、マイクロプロセッサ１１、メモリ１２、及び表示器１３というハードウェアを備える。マイクロプロセッサ１１は、信号線１１ａを介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
　マイクロプロセッサ１１は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。マイクロプロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）である。
　メモリ１２は、メンタルストレス検出装置１０の機能を実現するためのプログラム、マイクロプロセッサ１１によって生成されたデータ及びメンタルストレス検出装置１０に入力されたデータを記憶する。メモリ１２は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ　Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ）等である。メモリ１２は可搬記憶媒体でもよい。
　表示器１３はマイクロプロセッサ１１によって制御される。マイクロプロセッサ１１はメンタルストレスの上昇を検知したときに、表示器１３に検知を表示する。
　メンタルストレス検出装置１０は、機能構成要素として、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００を備える。心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能は、ソフトウェアにより実現される。メモリ１２には、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能を実現するプログラムが記憶されている。このプログラムは、マイクロプロセッサ１１により読み込まれて実行される。これにより、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能が実現される。
　図１では、マイクロプロセッサ１１は１つだけ示されている。しかし、メンタルストレス検出装置１０は、マイクロプロセッサ１１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能を実現するプログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、マイクロプロセッサ１１と同じように、演算処理を行うＩＣである。
　脈波計測装置２０は、人の耳朶４１または指４２から脈波を計測する。ＬＥＤ２１は、例えば赤外線を発し、血流の変化がフォトトランジスタ２２に検知される。増幅器２３は、フォトトランジスタ２２の出力を増幅する。ＡＤコンバータ２４は、増幅器２３の出力であるアナログ信号をデジタル信号に変換し、メンタルストレス検出装置１０に脈波信号２５として出力するＡＤ（Ａｎａｌｏｇ　ｔｏ　ｄｉｇｉｔａｌ）コンバータである。脈波信号２５は血流の変化を示す信号である。血流のピークは脈波のピークである。また、脈波のピークは心拍に対応し、脈波のピーク時刻は心拍時刻である。
　他のシステム３０は、メンタルストレス検出装置１０が検知したメンタルストレスを信号として受信し、ロギングなどを行う。
　図２は、メンタルストレス検出装置１０のソフトウェア構成を示す。
　心拍情報出力部１００は、脈波計測装置２０から容積脈波を示す脈波信号２５を受信し、心拍の時刻を出力する。心拍情報出力部１００は、脈波計測装置２０のＡＤコンバータ２４が出力する脈波信号２５を受信して、脈波のピークである時刻Ｒｎを算出する。脈波のピーク時刻である時刻Ｒｎは、心拍の時刻でもある。時刻Ｒｎは、以下、心拍時刻と呼ぶ。
　指標値算出部２００は、心拍時刻Ｒｎと心拍時刻Ｒｎ－１との間隔である心拍間隔ＲＲＩｎ（後述する、ＲＲＩｎ＝Ｒｎ－Ｒｎ－１）、心拍間隔ＲＲＩｎの標準偏差である標準偏差ＳＤｎ、隣接する心拍間隔ＲＲＩｎの差（後述するＲＤｎ＝｜ＲＲＩｎ－ＲＲＩｎ－１｜）の二乗平均平方根である二乗平均平方根ＲＭｎ、標準偏差ＳＤｎと、二乗平均平方根ＲＭｎとの比である比ＳＤｎ／ＲＭｎを算出する。なお、比ＳＤｎ／ＲＭｎは、以下では、ＳＤ／ＲＭｎあるいはＳＤＲＭｎのように記載する場合がある。心拍間隔ＲＲＩｎ、標準偏差ＳＤｎ、二乗平均平方根ＲＭｎ及び比ＳＤｎ／ＲＭｎは、後述する。
　相関算出部３００は、指標値算出部２００の出力する二乗平均平方根ＲＭｎと比ＳＤ／ＲＭｎとについて、積率相関係数ｒｎを求める。
　メンタルストレス判定部４００は、相関算出部３００の出力する積率相関係数ｒｎを判定し、メンタルストレスが高いと判定すると表示器１３の点灯、他のシステム３０への通知を行う。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図３及び図４は、メンタルストレス検出装置１０の動作を示すフローチャートである。
図３は、メンタルストレス検出装置１０の前半の動作を示すフローチャートである。
図４は、メンタルストレス検出装置１０の後半の動作を示すフローチャートである。
図５は、標準偏差ＳＤｎと二乗平均平方根ＲＭｎとの算出を説明する図である。
　図３～図４を参照してメンタルストレス検出装置１０の動作の概要を説明する。メンタルストレス検出装置１０の動作は、メンタルストレス検出方法に相当する。またメンタルストレス検出装置１０の動作はメンタルストレス検出プログラムの処理に相当する。心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００について図３及び図４に示すそれぞれの枠が、心拍情報出力部１００等によって実行される処理を示している。心拍情報出力部１００によって実行される処理は設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）のように符号にＳを付しており、心拍情報出力部１００によってファイルへ書き込まれるデータには計測値ファイル（Ｆ１０７）のように符号にＦを付している。指標値算出部２００、相関算出部３００等についても同様である。ファイルへの書き込みは、メモリ１２への書き込みである。
　脈波計測装置２０が被験者の耳朶４１または指４２などに装着される。以下では、脈波計測装置２０が被験者の耳朶４１に装着されると想定する。ＬＥＤ２１とフォトトランジスタ２２は耳朶４１を挟み込み、フォトトランジスタ２２が被験者の血流の変化を捉える。フォトトランジスタ２２の出力を増幅器２３が増幅し、増幅器２３の出力するアナログ信号をＡＤコンバータ２４がデジタル信号に変換する。このデジタル信号は脈波信号２５としてマイクロプロセッサ１１に入力される。マイクロプロセッサ１１がソフトウェアで実行する心拍情報出力部１００、指標値算出部２００，相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能によって、メンタルストレスの評価が行なわれる。メンタルストレスの評価結果に応じて、表示器１３による表示及び他のシステム３０への通知が行われる。
　心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の動作の概要を説明する。
（１）まず、心拍情報出力部１００が、ＡＤコンバータ２４の出力である脈波信号２５から脈波のピークを検出しピークの発生時刻を記録する。
（２）ピーク検出時に指標値算出部２００は、心拍情報出力部１００から通知を受けて、ピーク間隔である心拍間隔ＲＲＩｎ、心拍間隔ＲＲＩｎの標準偏差ＳＤｎ、隣接する心拍間隔ＲＲＩｎと心拍間隔ＲＲＩｎ－１との差ＲＤｎの二乗平均平方根ＲＭｎ、標準偏差ＳＤｎと二乗平均平方根ＲＭｎとの比率である比ＳＤｎ／ＲＭｎを算出する。心拍間隔ＲＲＩｎの標準偏差ＳＤｎと、隣接する心拍間隔の差ＲＤｎの二乗平均平方根ＲＭｎとを算出する区間は、直近のピークから遡ってｍ個の範囲であるが、ｍ＝２０個程度が適当である。ｍ個については、図５で述べる。
（３）相関算出部３００は、指標値算出部２００から呼び出され、二乗平均平方根ＲＭｎと比ＳＤｎ／ＲＭｎとの積率相関係数ｒｎを算出する。
（４）メンタルストレス判定部４００は、相関算出部３００から呼び出され、積率相関係数ｒｎの評価を行う。積率相関係数ｒｎは、－１．０から＋１．０の範囲の値であるが、積率相関係数ｒｎは、閾値によって判別される。閾値は予め設定されている値であり、積率相関係数ｒｎが閾値を上回る場合は、メンタルストレス判定部４００は、メンタルストレスが高いと判定する。閾値は－０．２程度が適当である。メンタルストレスが高い場合は、メンタルストレス判定部４００は、表示器１３を表示する。また、メンタルストレス判定部４００は、積率相関係数ｒｎを他のシステム３０に送信する。
　指標値算出部２００、相関算出部３００、メンタルストレス判定部４００は、心拍情報出力部１００の通知、つまり、指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）による通知によって、心拍情報出力部１００によるピーク検出の都度、実行される。しかし、指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）によって実行される場合に他に、指標値算出部２００等は、心拍情報出力部１００と独立したプロセスあるいはスレッドでもよい。あるいは、指標値算出部２００等は、心拍情報出力部１００のサブルーチンとして実行されてもよい。
　以下に、心拍情報出力部１００等の詳しい動作を説明する。心拍情報出力部１００は、ＡＤコンバータ２４がサンプリング周期に従って出力する脈波信号２５を評価するため、設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）によって周期的に動作する。図３において、設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）は、ＡＤコンバータ２４が出力する脈波信号２５を、設定されたサンプリング周期で参照する。設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）のサンプリング周期は、５００Ｈｚから１０００Ｈｚ程度である。
　ＡＤ変換値Ｒｅａｄ及び記録処理（Ｓ１０２）は周期的に実行されることになり、その都度、脈波信号２５を読み込み、計測値ファイル（Ｆ１０７）に記録する。
　変動評価処理（Ｓ１０３）は、計測値ファイル（Ｆ１０７）に記録された計測値を参照して評価する。変動評価処理（Ｓ１０３）は、閾値及び脈波信号２５の微分値によって、脈波信号２５の評価を行う。変動評価処理（Ｓ１０３）は、脈波信号２５が読み込まれる都度実行され、計測値ファイル（Ｆ１０７）を参照する。変動評価処理（Ｓ１０３）は、任意のアルゴリズムによって、変動を評価する。
　ピーク判定処理（Ｓ１０４）は、変動評価処理（Ｓ１０３）による評価の結果に基づき、脈波信号２５のピークであるかどうか判定を行う。ピーク判定処理（Ｓ１０４）は、脈波信号２５のピークであれば時刻記録処理（Ｓ１０５）を実行し、ピークでなければ次のサンプリング周期まで設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）によってスリープ状態になる。ピーク判定処理（Ｓ１０４）は、ピークであれば、時刻記録処理（Ｓ１０５）によってピーク時刻ファイル（Ｆ１０８）にピーク時刻の記録を行い、指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）によって、指標値算出部２００に脈波信号２５のピークを検出したことを通知する。ピーク判定処理（Ｓ１０４）がピークでないと判定した場合は、指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）から設定時間スリープ処理（Ｓ１０１）に制御が戻る。ピーク時刻を決めるためには、１／１０００秒程度の精度が好ましい。１／１０００秒程度の精度があれば、マイクロプロセッサ１１が起動してからのミリ秒単位のカウンタ値であってもよい。
　時刻記録処理（Ｓ１０５）は、ピーク時刻ファイル（Ｆ１０８）に時刻、もしくはマイクロプロセッサ１１のブートからのカウンタ値を記録する。また、時刻記録処理（Ｓ１０５）は指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）を動作させて、ピーク発生を指標値算出部２００に通知して、次のサンプリング周期までスリープ状態になる。ＲＲＩ算出処理（Ｓ２０１）は、ピーク時刻ファイル（Ｆ１０８）を参照して、ピーク時刻Ｒｎと、その直前のピーク時刻Ｒｎ－１との差を心拍間隔ＲＲＩｎとして求め、心拍間隔ＲＲＩｎを心拍間隔ＲＲＩのファイルであるＲＲＩファイル（Ｆ２０６）に記録する。つまり指標値算出部２００では、ＲＲＩ算出処理（Ｓ２０１）が心拍間隔ＲＲＩを算出する。ピークの発生時刻は心拍時刻Ｒｎである。ピークの発生時刻、つまり、ある心拍時刻をＲｎとすると、心拍時刻Ｒｎと、心拍時刻Ｒｎの直前の心拍時刻Ｒｎ－１との差である心拍間隔ＲＲＩｎは式１となる。
　ＲＲＩｎ＝Ｒｎ－Ｒｎ－１　　　（式１）
　ＳＤ算出処理（Ｓ２０２）は、ｍ個だけ遡った範囲について心拍間隔ＲＲＩの標準偏差ＳＤを求め、標準偏差ＳＤのファイルであるＳＤファイル（Ｆ２０７）に記録する。図５では、ｍ個遡って、心拍間隔ＲＲＩの標準偏差ＳＤが算出される概要を示している。心拍間隔ＲＲＩｎは現在の心拍間隔を示し、心拍間隔ＲＲＩｎ－１は、心拍間隔ＲＲＩｎの直前の心拍間隔を示している。
　ＳＤ算出処理（Ｓ２０２）は、心拍間隔ＲＲＩｎの標準偏差ＳＤｎを算出する。図５に示すようにｍ個の脈波のピークについて遡って対象として算出する場合、標準偏差ＳＤｎは式３となる。式２は心拍間隔ＲＲＩの平均を求める式である。さらに具体的に説明すれば、ｍ個の脈波のピークについて遡って対象とするとは、図５においてＲＲＩｎ－ｍからＲＲＩｎまでを対象にして、標準偏差ＳＤｎ、二乗平均平方根ＲＭｎ等を算出することを意味する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ＲＭ算出処理（Ｓ２０３）は、隣接するＲＲＩｎの差についてｍ個だけ遡った範囲における二乗平均平方根ＲＭを求め、二乗平均平方根ＲＭが記録されるファイルであるＲＭファイル（Ｆ２０８）に記録する。図５では、標準偏差ＳＤの下側に、ｍ個遡って、二乗平均平方根ＲＭが算出される概要を示している。ＲＭ算出処理（Ｓ２０３）では、隣接する心拍間隔ＲＲＩｎの差の二乗平均平方根ＲＭｎを求める。ｍ個のピークについて遡って算出する場合、二乗平均平方根ＲＭｎは、式５となる。式４は隣接する心拍間隔ＲＲＩｎの差ＲＤｎを求める式である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ＳＤ／ＲＭ算出処理（Ｓ２０４）は、ＳＤファイル（Ｆ２０７）とＲＭファイル（Ｆ２０８）とを参照し、同じ時刻についての、それらの比ＳＤ／ＲＭを求め、ＳＤ／ＲＭファイル（Ｆ２０９）に記憶する。相関算出部の呼出処理（Ｓ２０５）は、相関算出部３００を呼び出す。式６は、ＳＤ／ＲＭ算出処理（Ｓ２０４）が算出する、標準偏差ＳＤｎと二乗平均平方根ＲＭｎとの比を示す比ＳＤ／ＲＭｎのである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　二乗平均平方根ＲＭｎは副交感神経の活動に相関性があり、比ＳＤ／ＲＭｎは交感神経の活動に相関性がある。二乗平均平方根ＲＭｎは、時間経過に伴う副交感神経の活動状況の指標となる第１の指標値である。比ＳＤ／ＲＭｎは、時間経過に伴う交感神経の活動状況の指標となる第２の指標値である。
　積率相関係数算出処理（Ｓ３０１）は、ＲＭファイル（Ｆ２０８）とＳＤ／ＲＭファイル（Ｆ２０９）とを参照して積率相関係数ｒｎを算出し、相関係数ファイル（Ｆ３０３）に記録する。
　メンタルストレス判定部の呼出処理（Ｓ３０２）は、メンタルストレス判定部４００を呼び出す。
　積率相関係数算出処理（Ｓ３０１）の詳細を以下に説明する。相関算出部３００は、二乗平均平方根ＲＭｎと比ＳＤ／ＲＭｎの相関性を評価する。人の平常状態では二乗平均平方根ＲＭｎと比ＳＤ／ＲＭｎとは、負の相関性があるが、メンタルストレスが高まると、二乗平均平方根ＲＭｎと比ＳＤ／ＲＭｎとの負の相関性が失われる。積率相関係数ｒｎによって、式９にＬｎとして示している設定区間Ｌｎにおける、二乗平均平方根ＲＭｎと比ＳＤ／ＲＭｎとの相関性を評価する。Ｌｎの個数は２０から３０が好ましいが、これに限定されない。区間をｍ個のピークとすると、積率相関係数ｒｎは、式９となる。積率相関係数ｒｎは、第１の指標値である二乗平均平方根ＲＭｎと、第２の指標値である比ＳＤ／ＲＭｎとの相関であって、時刻に対応付けられる相関である時刻対応相関である。時刻対応相関である積率相関係数ｒｎは、時刻に対して値が定まる。式７は、二乗平均平方根ＲＭｎの平均を求める式である。式８は、比ＳＤ／ＲＭｎの平均を求める式である。式７、式８及び式９のいずれの場合も、Σの式におけるｉ、ｍ、ｎ等は、その式の中で閉じている。つまり、
式７におけるｉ，ｎ，ｍは、式７の中でのみ使用され、
式８におけるｉ，ｎ，ｍは、式８の中でのみ使用され、
式９におけるｉ，ｎ，Ｌｎは、式９の中でのみ使用される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　相関係数評価処理（Ｓ４０１）は、閾値と相関係数ファイル（Ｆ３０３）に記録されている積率相関係数ｒｎとを比較評価する。相関係数評価処理（Ｓ４０１）は、積率相関係数ｒｎと閾値とを比較し、比較判定によって、心拍Ｒｎが計測されている人に関して、メンタルストレスが上昇しているかどうか判定する。相関係数評価処理（Ｓ４０１）が使用する判定の閾値は－０．２とする。
－０．２≦積率相関係数ｒｎ
の場合、相関係数評価処理（Ｓ４０１）はメンタルストレスが高いと判定し、
－０．２＞積率相関係数ｒｎ
の場合、相関係数評価処理（Ｓ４０１）は、メンタルストレスが高いとは判定しない。
　閾値判定処理（Ｓ４０２）は、相関係数評価処理（Ｓ４０１）による評価結果を判定する。つまり、閾値判定処理（Ｓ４０２）は、相関係数評価処理（Ｓ４０１）によって、メンタルストレスが高いと判定されたか、あるいは、メンタルストレスが高いとは判定されなかったかを確認する。
　表示器ＯＮ処理（Ｓ４０３）は、閾値判定処理（Ｓ４０２）によってメンタルストレスが高いと判定された場合に、表示器１３をＯＮにする。表示器ＯＦＦ処理（Ｓ４０４）は、メンタルストレスが高いとは判定されなかった場合、表示器１３のＯＦＦにする。外部への通知処理（Ｓ４０５）は、閾値判定処理（Ｓ４０２）による判定結果を、他のシステム３０に通知する。
　あるいは、外部への通知処理（Ｓ４０５）は、相関係数ファイル（Ｆ３０３）に記録されているデータを、他のシステム３０に通知してもよい。そして、他のシステム３０がメンタルストレス判定部４００の動作を実行してもよい。つまり、メンタルストレス判定部４００は、閾値判定処理（Ｓ４０２）による判定結果と、相関係数ファイル（Ｆ３０３）のデータとの少なくともいずれかを出力することができる出力部である。
　図６は、メンタルストレス検出装置１０を適用した場合の、他のシステム３０にてロギングした結果をグラフ化したものである。
　図７は、図６のグラフで相関係数が上昇したときの事象を示す図である。図６のグラフ５１は横軸に時刻、縦軸に積率相関係数ｒｎを示している。時刻については、左側の９：５３は９時５３分を示している。図７の表５２は、相関係数が上昇したときの事象を示している。グラフ５１は、外部への通知処理（Ｓ４０５）が、相関係数ファイル（Ｆ３０３）のデータを他のシステム３０に出力した場合を示している。図６は他のシステム３０により、取得したデータをグラフ化した例である。図６のグラフ５１の積率相関係数ｒｎが上昇している事象と、図７の表５２の運転状の事象には、相関性が見られる。運転者が事象に気が付いているかどうかメンタルストレスの程度から判定できる。上記の例では閾値を－０．２としているが、メンタルストレス判定部４００は、積率相関係数ｒｎが、負の相関を示さない期間を、他の期間よりもメタルストレスの高い期間と判定してもよい。
　終了処理（Ｓ４０６）は、指標値算出部への通知処理（Ｓ１０６）によって実行された、ＲＲＩ算出処理（Ｓ２０１）以降の処理を完了する。
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
　実施の形態１のメンタルストレス検出装置１０によれば、相関算出部３００が、二乗平均平方根ＲＭｎと、比ＳＤ／ＲＭｎとの相関である積率相関係数ｒｎを算出する。よって、肉体的な運動によって生じるメンタルストレスを判定することができる。
　また、相関算出部３００の算出する積率相関係数ｒｎは、時刻に対応付けられる時刻対応相関であるので、秒単位で変化するメンタルストレス変化に追従することができる。
＜変形例１＞
　以上の実施の形態１は、心拍Ｒｎを脈波計測装置２０で計測する構成であるが、脈波計測装置２０を心電図計に置き換えてもよい。但し、心電図計を使用する場合は、被験者に繋ぐプローブの数が脈波計測装置２０で脈波を計測する場合と比較して増える。また、腕などの動作による筋電の影響を、フィルタ等で除去しなければ、心拍間隔ＲＲＩｎの検出が難しい場合がある。
＜変形例２＞
　脈波計測装置２０の内蔵するＤＳＰによって、心拍情報出力部１００のピーク判定処理（Ｓ１０４）までを処理してもよい。その場合、脈波信号２５は血流を示す値ではなく、ピークを検出したタイミングの割り込み信号となり、時刻記録処理（Ｓ１０５）が割り込み処理によって起動される。この方法は、マイクロプロセッサ１１がサンプリング周期ごとに脈波信号２５を評価する必要がなくなり、処理能力が低いマイクロプロセッサでの適用に適している。
＜変形例３＞
　以上の実施の形態では、副交感神経及び交感神経の活動レベルを、それぞれ、二乗平均平方根ＲＭｎ、比ＳＤ／ＲＭｎから評価する構成を述べた。この他、ＲＲＩ算出処理（Ｓ２０１）の結果をフーリエ変換し、その周波数成分から副交感神経及び交感神経の活動レベルを導出し、積率相関係数算出処理（Ｓ３０１）において、両者の積率相関係数を算出する構成でもよい。但し、フーリエ変換から有意な結果を得るには数百回程度の心拍区間を対象とする必要があり、人の神経活動レベルの変化を短時間で捉えるのには適していない。
＜＊＊＊他の構成＊＊＊＞
　図８は、処理回路９１０を示す図である。本実施の形態１では、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能は、はソフトウェアで実現される。図８は、変形例として、処理回路９１０を示す図である。本実施の形態１では、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能が、ハードウェアで実現されてもよい。つまり、処理回路９１０によって、前述したマイクロプロセッサ１１として示す、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能と、前述したメモリ１２の機能とが、実現される。処理回路９１０は信号線９１１に接続している。処理回路９１０は電子回路である。処理回路９１０は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ・Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ・Ｓｐｅｃｉｆｉｃ・Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ・Ｃｉｒｃｕｉｔ）、又は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ・Ｇａｔｅ・Ａｒｒａｙ）である。
　別の変形例として、心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能が、ソフトウェアとハードウェアとの組合せで実現されてもよい。マイクロプロセッサ１１及び処理回路９１０を総称して「プロセッシングサーキットリ」という。心拍情報出力部１００、指標値算出部２００、相関算出部３００及びメンタルストレス判定部４００の機能がプロセッシングサーキットリにより実現される。メンタルストレス検出装置１０の動作をメンタルストレス検出プログラムと把握することもできる。またメンタルストレス検出装置１０の動作をメンタルストレス検出方法と把握することもできる。
　１０　メンタルストレス検出装置、１１　マイクロプロセッサ、１１ａ　信号線、１００　心拍情報出力部、Ｓ１０１　設定時間スリープ処理、Ｓ１０２　ＡＤ変換値Ｒｅａｄ及び記録処理、Ｓ１０３　変動評価処理、Ｓ１０４　ピーク判定処理、Ｓ１０５　時刻記録処理、Ｓ１０６　指標値算出部への通知処理、Ｆ１０７　計測値ファイル、Ｆ１０８　ピーク時刻ファイル、２００　指標値算出部、Ｓ２０１　ＲＲＩ算出処理、Ｓ２０２　ＳＤ算出処理、Ｓ２０３　ＲＭ算出処理、Ｓ２０４　ＳＤ／ＲＭ算出処理、Ｓ２０５　相関算出部の呼出処理、Ｆ２０６　ＲＲＩファイル、Ｆ２０７　ＳＤファイル、Ｆ２０８　ＲＭファイル、Ｆ２０９　ＳＤ／ＲＭファイル、３００　相関算出部、Ｓ３０１　積率相関係数算出処理、Ｓ３０２　メンタルストレス判定部の呼出処理、Ｆ３０３　相関係数ファイル、４００　メンタルストレス判定部、Ｓ４０１　相関係数評価処理、Ｓ４０２　閾値判定処理、Ｓ４０３　表示器ＯＮ処理、Ｓ４０４　表示器ＯＦＦ処理、Ｓ４０５　外部への通知処理、１２　メモリ、１３　表示器、２０　脈波計測装置、２１　ＬＥＤ、２２　フォトトランジスタ、２３　増幅器、２４　ＡＤコンバータ、２５　脈波信号、３０　他のシステム、４１　耳朶、４２　指、５１　グラフ、５２　表。

Claims (8)

  1. 　時間経過に伴う副交感神経の活動状況の指標となる第１の指標値と、時間経過に伴う交感神経の活動状況の指標となる第２の指標値とを、複数の心拍間隔ＲＲＩから算出する指標値算出部と、
    　前記第１の指標値と前記第２の指標値との相関であって、時刻に対応付けられる相関である時刻対応相関を算出する相関算出部と
    を備えるメンタルストレス検出装置。
  2. 　前記指標値算出部は、
    　前記複数の心拍間隔ＲＲＩの標準偏差ＳＤと、心拍間隔ＲＲＩどうしの差ＲＤを対象とする二乗平均平方根ＲＭとを算出し、前記標準偏差ＳＤと前記二乗平均平方根ＲＭとの比ＳＤ／ＲＭを算出し、
    　前記相関算出部は、
    　前記時刻対応相関として、前記二乗平均平方根ＲＭと前記比ＳＤ／ＲＭとの相関を算出する請求項１に記載のメンタルストレス検出装置。
  3. 　前記メンタルストレス検出装置は、さらに、
    　前記時刻対応相関から、メンタルストレスの程度を判定するメンタルストレス判定部を備える請求項１または請求項２に記載のメンタルストレス検出装置。
  4. 　前記時刻対応相関は、時刻に対して値が定まり、
    　前記メンタルストレス判定部は、
    　前記時刻対応相関の値と閾値との比較により、前記メンタルストレスの程度を判定する請求項３に記載のメンタルストレス検出装置。
  5. 　前記メンタルストレス判定部は、
    　前記時刻対応相関において、負の相関のない期間を、他の期間よりもメタルストレスの高い期間と判定する請求項３または請求項４に記載のメンタルストレス検出装置。
  6. 　前記指標値算出部は、
    　前記第１の指標値と、前記第２の指標値とを、前記複数の心拍間隔ＲＲＩから、フーリエ変換を用いて算出する請求項１に記載のメンタルストレス検出装置。
  7. 　前記メンタルストレス検出装置は、さらに、
    　判定結果と、時刻対応相関との少なくともいずれかを出力する出力部を備える請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のメンタルストレス検出装置。
  8. 　コンピュータに、
    　時間経過に伴う副交感神経の活動状況の指標となる第１の指標値と、時間経過に伴う交感神経の活動状況の指標となる第２の指標値とを、複数の心拍間隔ＲＲＩから算出する処理と、
    　前記第１の指標値と前記第２の指標値との相関であって、時刻に対応付けられる相関である時刻対応相関を算出する処理と、
    を実行させるメンタルストレス検出プログラム。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007167091A (ja) * 2005-12-19 2007-07-05 Makoto Kikuchi 精神的ストレス検査装置
JP2016107095A (ja) * 2014-12-05 2016-06-20 公立大学法人首都大学東京 睡眠段階判定装置、睡眠段階判定方法、及び睡眠段階判定プログラム、並びにストレス度判定方法
JP2016163698A (ja) * 2015-02-27 2016-09-08 公立大学法人首都大学東京 精神状態判定方法及び精神状態判定プログラム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100342820C (zh) * 2004-02-26 2007-10-17 阮炯 一种心率变异性的预测度指标检测分析方法及仪器
US8155733B2 (en) * 2009-05-15 2012-04-10 Nanjing University Lie detection method and system
CN103892821A (zh) * 2012-12-25 2014-07-02 中国科学院深圳先进技术研究院 基于心电信号的情感识别模型生成装置及其方法
JP6124011B2 (ja) * 2013-10-21 2017-05-10 テイ・エス テック株式会社 覚醒装置及びシート
TWI557563B (zh) * 2014-06-04 2016-11-11 國立成功大學 情緒調控系統及其調控方法
US10918323B2 (en) * 2017-07-04 2021-02-16 Panasonic Intellectual Property Management Co, Ltd. Drowsiness detecting device, drowsiness detecting method, and program recording medium

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007167091A (ja) * 2005-12-19 2007-07-05 Makoto Kikuchi 精神的ストレス検査装置
JP2016107095A (ja) * 2014-12-05 2016-06-20 公立大学法人首都大学東京 睡眠段階判定装置、睡眠段階判定方法、及び睡眠段階判定プログラム、並びにストレス度判定方法
JP2016163698A (ja) * 2015-02-27 2016-09-08 公立大学法人首都大学東京 精神状態判定方法及び精神状態判定プログラム

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