JP7628049B2 - Biological condition determining device, biological condition determining method, and biological condition determining program - Google Patents
Biological condition determining device, biological condition determining method, and biological condition determining program Download PDFInfo
- Publication number
- JP7628049B2 JP7628049B2 JP2021064250A JP2021064250A JP7628049B2 JP 7628049 B2 JP7628049 B2 JP 7628049B2 JP 2021064250 A JP2021064250 A JP 2021064250A JP 2021064250 A JP2021064250 A JP 2021064250A JP 7628049 B2 JP7628049 B2 JP 7628049B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- heart rate
- drowsiness
- determination
- basal
- subject
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 45
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 claims description 143
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000010247 heart contraction Effects 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 3
- 206010062519 Poor quality sleep Diseases 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000036626 alertness Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 210000003403 autonomic nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000002618 waking effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
本発明は、被験者の状態を判定する生体状態判定装置、生体状態判定方法及び生体状態判定プログラムに関する。 The present invention relates to a biological condition determination device, a biological condition determination method, and a biological condition determination program for determining the condition of a subject.
従来、被験者の眠気判定を行う技術としては、心拍間隔変動の周波数スペクトルから自律神経系の活動状況を推測する技術が一般的に知られている。例えば下記特許文献１に記載された先行技術では、被験者の心拍間隔変動の周波数解析を行い、その周波数成分の標準偏差を用いて眠気判定を行う。 Conventionally, a commonly known technology for determining a subject's drowsiness involves estimating the activity state of the autonomic nervous system from the frequency spectrum of heartbeat interval fluctuations. For example, the prior art described in Patent Document 1 below performs frequency analysis of the subject's heartbeat interval fluctuations and uses the standard deviation of the frequency components to determine drowsiness.
上記の先行技術では、被験者の心拍間隔を取得する必要がある。心拍間隔は、心電図の波形におけるピークの間隔に対応するが、心臓の収縮との間に時間差があるため、心電図のピーク間隔と心拍間隔とが一致しない場合がある。この心拍間隔を正確に取得するためには、高度な又は測定方法に制限がある測定システムが必要となる。また、生理指標である心拍間隔には個人差があるため、一定の閾値で判定する場合、正しく判定できない可能性がある。 In the above prior art, it is necessary to obtain the subject's heart beat interval. The heart beat interval corresponds to the interval between peaks in the electrocardiogram waveform, but since there is a time lag between cardiac contractions, the interval between electrocardiogram peaks and the heart beat interval may not match. In order to obtain this heart beat interval accurately, a measurement system that is advanced or has limited measurement methods is required. Furthermore, since the heart beat interval, which is a physiological indicator, varies from person to person, there is a possibility that an accurate determination cannot be made when a certain threshold value is used.
本発明は上記事実を考慮し、被験者の心拍情報の取得が容易になり且つ心拍情報の個人毎のばらつきの影響が少なくなる生体状態判定装置、生体状態判定方法及び生体状態判定プログラムを得ることを目的とする。 In consideration of the above, the present invention aims to provide a biological condition determination device, a biological condition determination method, and a biological condition determination program that make it easier to obtain a subject's heart rate information and reduce the influence of individual variations in the heart rate information.
第１の態様の生体状態判定装置は、被験者の基底心拍数を取得する基底心拍数取得部と、前記被験者の心拍数を取得する心拍数取得部と、前記基底心拍数と前記心拍数とを用いて前記被験者の状態を判定する判定部と、を備える。 The first aspect of the biological condition determination device includes a basal heart rate acquisition unit that acquires a basal heart rate of a subject, a heart rate acquisition unit that acquires the heart rate of the subject, and a determination unit that determines the condition of the subject using the basal heart rate and the heart rate.
第１の態様の生体状態判定装置では、基底心拍数取得部は、被験者の基底心拍数を取得し、心拍数取得部は、被験者の心拍数を取得し、判定部は、基底心拍数と心拍数とを用いて被験者の状態を判定する。心拍数は、心電図の波形における山の数に相当するが、この山の数と心臓の収縮の回数とは一致する。このため、被験者の心拍情報として心拍数を取得する場合、心拍間隔を取得する場合と比較して、正しい数値を取得し易い。また、基底心拍数は、個人特有の深睡眠時の心拍数であり、平常時の心拍数と相関がある。この相関関係に基づいて被験者の状態を判定することにより、心拍情報の個人毎のばらつきの影響が少なくなる。 In the biological condition determining device of the first aspect , the basal heart rate acquiring unit acquires the basal heart rate of the subject, the heart rate acquiring unit acquires the heart rate of the subject, and the determining unit uses the basal heart rate and the heart rate to determine the condition of the subject. The heart rate corresponds to the number of peaks in an electrocardiogram waveform, and the number of peaks corresponds to the number of cardiac contractions. Therefore, when the heart rate is acquired as the subject's heart rate information, it is easier to obtain a correct value compared to when the heart rate interval is acquired. In addition, the basal heart rate is the heart rate during deep sleep that is unique to an individual, and is correlated with the heart rate during normal times. By determining the condition of the subject based on this correlation, the influence of individual variation in heart rate information is reduced.
第２の態様の生体状態判定装置は、第１の態様の生体状態判定装置において、前記心拍数取得部は、前記被験者の瞬時心拍数を取得し、当該瞬時心拍数の平均値である平均心拍数を算出すると共に、当該平均心拍数の単位時間当たりの変化量を前記基底心拍数で除して得られる補正変化量を算出し、前記判定部は、負の値である第１基準値より前記補正変化量が小さい状態が一定時間継続するか否かに基づいて、前記被験者の眠気度合いを判定する。 A second aspect of the biological condition determination device is the biological condition determination device of the first aspect , wherein the heart rate acquisition unit acquires the instantaneous heart rate of the subject, calculates an average heart rate which is the average value of the instantaneous heart rates, and calculates a corrected change amount by dividing the change per unit time of the average heart rate by the basal heart rate, and the determination unit determines the degree of drowsiness of the subject based on whether or not a state in which the corrected change amount is smaller than a first reference value which is a negative value continues for a certain period of time.
第２の態様の生体状態判定装置では、心拍数取得部は、被験者の瞬時心拍数を取得し、当該瞬時心拍数の平均値である平均心拍数を算出すると共に、当該平均心拍数の単位時間当たりの変化量を前記基底心拍数で除して得られる補正変化量を算出する。判定部は、負の値である第１基準値より上記の補正変化量が小さい状態が一定時間継続するか否か、すなわち平均心拍数の減少傾向が強い状態が一定時間継続するか否かに基づいて、被験者の眠気度合いを判定する。これにより、被験者の眠気度合いを正確に判定することができる。 In the biological condition determining device of the second aspect , the heart rate acquiring unit acquires the instantaneous heart rate of the subject, calculates an average heart rate which is an average value of the instantaneous heart rates, and calculates a corrected change amount obtained by dividing the change amount per unit time of the average heart rate by the basal heart rate. The determining unit determines the subject's drowsiness level based on whether or not a state in which the corrected change amount is smaller than a first reference value, which is a negative value, continues for a certain period of time, i.e., whether or not a state in which the average heart rate has a strong tendency to decrease continues for a certain period of time. This makes it possible to accurately determine the subject's drowsiness level.
第３の態様の生体状態判定装置は、第２の態様の生体状態判定装置において、前記心拍数取得部は、前記平均心拍数の標準偏差を算出し、前記判定部は、前記状態が一定時間継続した場合、前記瞬時心拍数が前記基底心拍数の第１係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する一方、前記状態が一定時間継続しない場合、前記標準偏差が前記基底心拍数の第２係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する。 A third aspect of the biological condition determination device is the biological condition determination device of the second aspect , wherein the heart rate acquisition unit calculates the standard deviation of the average heart rate, and the determination unit, if the state continues for a certain period of time, further determines the degree of drowsiness based on whether the instantaneous heart rate is smaller than a first coefficient multiple of the basal heart rate, while, if the state does not continue for a certain period of time, further determines the degree of drowsiness based on whether the standard deviation is smaller than a second coefficient multiple of the basal heart rate.
第３の態様の生体状態判定装置では、心拍数取得部は、平均心拍数の標準偏差を算出する。判定部は、前述の補正変化量が第１基準値より小さい状態が一定時間継続した場合、瞬時心拍数が基底心拍数の第１係数倍より小さいか否かに基づいて被験者の眠気度合いを更に判定する。一方、上記の状態が一定時間継続しない場合、判定部は、上記の標準偏差が基底心拍数の第２係数倍より小さいか否かに基づいて被験者の眠気度合いを更に判定する。これらのうち何れかの判定が追加されることにより、眠気度合いの判定精度を高めることができる。 In the biological condition determining device of the third aspect , the heart rate acquiring unit calculates the standard deviation of the average heart rate. If the state in which the above-mentioned correction change amount is smaller than the first reference value continues for a certain period of time, the determining unit further determines the subject's drowsiness level based on whether or not the instantaneous heart rate is smaller than a first coefficient multiplied by the basal heart rate. On the other hand, if the above-mentioned state does not continue for a certain period of time, the determining unit further determines the subject's drowsiness level based on whether or not the above-mentioned standard deviation is smaller than a second coefficient multiplied by the basal heart rate. By adding any one of these determinations, the accuracy of determining the drowsiness level can be improved.
第４の態様の生体状態判定装置は、第２の態様の生体状態判定装置において、前記判定部は、前記状態が一定時間継続した場合、前記瞬時心拍数が前記基底心拍数の第３係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する一方、前記状態が一定時間継続しない場合、前記瞬時心拍数が前記基底心拍数の第４係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する。 A fourth aspect of the biological condition determination device is the biological condition determination device of the second aspect , wherein the determination unit, when the state continues for a certain period of time, further determines the degree of drowsiness based on whether the instantaneous heart rate is smaller than a third coefficient multiple of the basal heart rate, and, when the state does not continue for a certain period of time, further determines the degree of drowsiness based on whether the instantaneous heart rate is smaller than a fourth coefficient multiple of the basal heart rate.
第４の態様の生体状態判定装置では、判定部は、前述の補正変化量が第１基準値より小さい状態が一定時間継続した場合、瞬時心拍数が基底心拍数の第３係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する。一方、上記の状態が一定時間継続しない場合、判定部は、瞬時心拍数が基底心拍数の第４係数倍より小さいか否かに基づいて眠気度合いを更に判定する。これらのうち何れかの判定が追加されることにより、眠気度合いの判定精度を高めることができる。 In the biological condition determining device of the fourth aspect , when the state in which the above-mentioned correction change amount is smaller than the first reference value continues for a certain period of time, the determining unit further determines the drowsiness level based on whether or not the instantaneous heart rate is smaller than a third coefficient multiplied by the basal heart rate. On the other hand, when the above-mentioned state does not continue for a certain period of time, the determining unit further determines the drowsiness level based on whether or not the instantaneous heart rate is smaller than a fourth coefficient multiplied by the basal heart rate. By adding any one of these determinations, the accuracy of determining the drowsiness level can be improved.
第５の態様の発明に係る生体状態判定装置は、第２の態様～第４の態様の何れか１つの態様に記載の生体状態判定装置において、前記被験者の体動の情報を取得する体動取得部を備え、前記判定部は、前記基底心拍数と前記心拍数とを用いた判定の後に、前記体動の情報を用いて前記眠気度合いを更に判定する。 The biological condition determination device of the fifth aspect of the invention is a biological condition determination device described in any one of the second to fourth aspects , and is provided with a body movement acquisition unit that acquires information on the body movement of the subject, and the determination unit further determines the degree of drowsiness using the body movement information after making a determination using the basal heart rate and the heart rate.
第５の態様の生体状態判定装置は、被験者の体動の情報を取得する体動取得部を備えている。判定部は、基底心拍数と心拍数とを用いた判定の後に、体動検出部の検出結果を用いて被験者の眠気度合いを更に判定する。この判定が追加されることにより、眠気度合いの判定精度を高めることができる。 The biological condition determining device of the fifth aspect includes a body movement acquiring unit that acquires information on the body movement of the subject. After the determination using the basal heart rate and the heart rate, the determining unit further determines the drowsiness level of the subject using the detection result of the body movement detecting unit. By adding this determination, it is possible to improve the accuracy of the determination of the drowsiness level.
第６の態様の発明に係る生体状態判定方法は、被験者の基底心拍数を取得する基底心拍数取得ステップと、前記被験者の心拍数を取得する心拍数取得ステップと、前記基底心拍数と前記心拍数とを用いて前記被験者の状態を判定する判定ステップと、を有する。 The biological condition determination method of the sixth aspect of the invention includes a basal heart rate acquisition step of acquiring a basal heart rate of a subject, a heart rate acquisition step of acquiring the heart rate of the subject, and a determination step of determining the condition of the subject using the basal heart rate and the heart rate.
第６の態様の生体状態判定方法によれば、基底心拍数取得ステップでは、被験者の基底心拍数を取得し、心拍数取得ステップでは、被験者の心拍数を取得し、判定ステップでは、基底心拍数と心拍数とを用いて被験者の状態を判定する。心拍数は、心電図の波形における山の数に相当するが、この山の数と心臓の収縮の回数とは一致する。このため、被験者の心拍情報として心拍数を取得する場合、心拍間隔を取得する場合と比較して、正しい数値を取得し易い。また、基底心拍数は、個人特有の深睡眠時の心拍数であり、平常時の心拍数と相関がある。この相関関係に基づいて被験者の状態を判定することにより、心拍情報の個人毎のばらつきの影響が少なくなる。 According to the sixth aspect of the biological condition determination method, the basal heart rate acquisition step acquires the basal heart rate of the subject, the heart rate acquisition step acquires the heart rate of the subject, and the determination step uses the basal heart rate and the heart rate to determine the subject's condition. The heart rate corresponds to the number of peaks in an electrocardiogram waveform, and the number of peaks corresponds to the number of cardiac contractions. Therefore, when the heart rate is acquired as the subject's heart rate information, it is easier to obtain a correct value compared to when the heart rate interval is acquired. In addition, the basal heart rate is the heart rate during deep sleep specific to an individual, and is correlated with the heart rate during normal times. By determining the subject's condition based on this correlation, the influence of individual variation in the heart rate information is reduced.
第７の態様の生体状態判定方法は、第６の態様の生体状態判定方法において、前記心拍数取得ステップでは、前記被験者の瞬時心拍数を取得し、当該瞬時心拍数の平均値である平均心拍数を算出すると共に、当該平均心拍数の単位時間当たりの変化量を前記基底心拍数で除して得られる補正変化量を算出し、前記判定ステップでは、負の値である第１基準値より前記補正変化量が小さい状態が一定時間継続するか否かに基づいて、前記被験者の眠気度合いを判定する。 A seventh aspect of the biological condition assessment method is the sixth aspect of the biological condition assessment method, in which, in the heart rate acquisition step, the instantaneous heart rate of the subject is acquired, an average heart rate which is the average value of the instantaneous heart rates is calculated, and a corrected change amount is calculated by dividing the change per unit time of the average heart rate by the basal heart rate, and in the determination step, the subject's level of drowsiness is determined based on whether or not a state in which the corrected change amount is smaller than a first reference value which is a negative value continues for a certain period of time.
第７の態様の生体状態判定方法によれば、心拍数取得ステップでは、被験者の瞬時心拍数を取得し、当該瞬時心拍数の平均値である平均心拍数を算出すると共に、当該平均心拍数の単位時間当たりの変化量を前記基底心拍数で除して得られる補正変化量を算出する。判定ステップでは、負の値である第１基準値より上記の補正変化量が小さい状態が一定時間継続するか否か、すなわち平均心拍数の減少傾向が強い状態が一定時間継続するか否かに基づいて、被験者の眠気度合いを判定する。これにより、被験者の眠気度合いを正確に判定することができる。 According to the seventh aspect of the biological condition determination method, in the heart rate acquisition step, the instantaneous heart rate of the subject is acquired, an average heart rate which is the average of the instantaneous heart rates is calculated, and a corrected change amount is calculated by dividing the change amount per unit time of the average heart rate by the basal heart rate. In the determination step, the subject's drowsiness level is determined based on whether or not a state in which the corrected change amount is smaller than a first reference value which is a negative value continues for a certain period of time, i.e., whether or not a state in which the average heart rate has a strong tendency to decrease continues for a certain period of time. This makes it possible to accurately determine the subject's drowsiness level.
第８の態様の生体状態判定方法は、第７の態様の生体状態判定方法において、前記心拍数取得ステップでは、前記平均心拍数の標準偏差を算出し、前記判定ステップでは、前記状態が一定時間継続した場合、前記瞬時心拍数が前記基底心拍数の第１係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する一方、前記状態が一定時間継続しない場合、前記標準偏差が前記基底心拍数の第２係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する。 An eighth aspect of the biological condition determination method is the biological condition determination method of the seventh aspect , in which, in the heart rate acquisition step, a standard deviation of the average heart rate is calculated, and in the determination step, if the state continues for a certain period of time, the degree of drowsiness is further determined based on whether the instantaneous heart rate is smaller than a first coefficient multiple of the basal heart rate, while, if the state does not continue for a certain period of time, the degree of drowsiness is further determined based on whether the standard deviation is smaller than a second coefficient multiple of the basal heart rate.
第８の態様の生体状態判定方法によれば、心拍数取得ステップでは、平均心拍数の標準偏差を算出する。判定ステップでは、前述の補正変化量が第１基準値より小さい状態が一定時間継続した場合、瞬時心拍数が基底心拍数の第１係数倍より小さいか否かに基づいて被験者の眠気度合いを更に判定する。一方、上記の状態が一定時間継続しない場合、判定ステップでは、上記の標準偏差が基底心拍数の第２係数倍より小さいか否かに基づいて被験者の眠気度合いを更に判定する。これらのうち何れかの判定が追加されることにより、眠気度合いの判定精度を高めることができる。 According to the eighth aspect of the biological condition determination method, in the heart rate acquisition step, the standard deviation of the average heart rate is calculated. In the determination step, if the state in which the above-mentioned correction change amount is smaller than the first reference value continues for a certain period of time, the subject's drowsiness level is further determined based on whether or not the instantaneous heart rate is smaller than a first coefficient multiplied by the basal heart rate. On the other hand, if the above-mentioned state does not continue for a certain period of time, in the determination step, the subject's drowsiness level is further determined based on whether or not the above-mentioned standard deviation is smaller than a second coefficient multiplied by the basal heart rate. By adding any one of these determinations, the accuracy of determining the drowsiness level can be improved.
第９の態様の生体状態判定方法は、第７の態様の生体状態判定方法において、前記判定ステップでは、前記状態が一定時間継続した場合、前記瞬時心拍数が前記基底心拍数の第３係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する一方、前記状態が一定時間継続しない場合、前記瞬時心拍数が前記基底心拍数の第４係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する。 A ninth aspect of the biological condition determination method is the biological condition determination method of the seventh aspect , wherein in the determination step, if the state continues for a certain period of time, the degree of drowsiness is further determined based on whether the instantaneous heart rate is smaller than a third coefficient multiple of the basal heart rate, and if the state does not continue for a certain period of time, the degree of drowsiness is further determined based on whether the instantaneous heart rate is smaller than a fourth coefficient multiple of the basal heart rate.
第９の態様の生体状態判定方法によれば、判定ステップでは、前述の補正変化量が第１基準値より小さい状態が一定時間継続した場合、瞬時心拍数が基底心拍数の第３係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する。一方、上記の状態が一定時間継続しない場合、判定ステップでは、瞬時心拍数が基底心拍数の第４係数倍より小さいか否かに基づいて眠気度合いを更に判定する。これらのうち何れかの判定が追加されることにより、眠気度合いの判定精度を高めることができる。 According to the biological condition determination method of the ninth aspect , in the determination step, if the state in which the above-mentioned correction change amount is smaller than the first reference value continues for a certain period of time, the drowsiness level is further determined based on whether or not the instantaneous heart rate is smaller than a third coefficient multiplied by the basal heart rate. On the other hand, if the above-mentioned state does not continue for a certain period of time, the determination step further determines the drowsiness level based on whether or not the instantaneous heart rate is smaller than a fourth coefficient multiplied by the basal heart rate. By adding any one of these determinations, the accuracy of determining the drowsiness level can be improved.
第１０の態様の生体状態判定方法は、第７の態様～第９の態様の何れか１つの態様の生体状態判定方法において、前記被験者の体動の情報を取得する体動取得ステップを有し、前記判定ステップでは、前記基底心拍数と前記心拍数とを用いた判定の後に、前記体動の情報を用いて前記眠気度合いを更に判定する。 A biological condition assessment method of a tenth aspect is a biological condition assessment method of any one of the seventh to ninth aspects , which includes a body movement acquisition step of acquiring information on the body movement of the subject, and in the judgment step, after a judgment using the basal heart rate and the heart rate, the degree of drowsiness is further judged using the body movement information.
第１０の態様の生体状態判定方法は、被験者の体動の情報を取得する体動取得ステップを有している。判定ステップでは、基底心拍数と心拍数とを用いた判定の後に、上記体動の情報を用いて被験者の眠気度合いを更に判定する。この判定が追加されることにより、眠気度合いの判定精度を高めることができる。 The biological condition determining method of the tenth aspect includes a body movement acquiring step of acquiring information on the body movement of the subject. In the determining step, after the determination using the basal heart rate and the heart rate, the drowsiness level of the subject is further determined using the body movement information. By adding this determination, it is possible to improve the accuracy of the determination of the drowsiness level.
第１１の態様の生体状態判定プログラムは、第６の態様～第１０の態様の何れか１つの態様の生体状態判定方法の各ステップをプロセッサに実行させる。 A biological condition determining program in an eleventh aspect causes a processor to execute each step of the biological condition determining method in any one of the sixth to tenth aspects .
第１１の態様の生体状態判定プログラムによってプロセッサが上記各ステップを実行する。これにより、第６の態様～第１０の態様の何れか１つの態様の発明と同様の効果が得られる。 The processor executes the above steps by the biological condition determining program of the eleventh aspect , thereby obtaining the same effect as that of any one of the sixth to tenth aspects of the invention .
以上説明したように、本発明に係る生体状態判定装置、生体状態判定方法及び生体状態判定プログラムでは、被験者の心拍情報の取得が容易になり且つ心拍情報の個人毎のばらつきの影響が少なくなる。 As described above, the biological condition determination device, biological condition determination method, and biological condition determination program of the present invention make it easier to obtain the subject's heart rate information and reduce the influence of individual variability in the heart rate information.
＜第１の実施形態＞
以下、図１～図５を用いて、本発明の第１実施形態について説明する。図１には、第１実施形態に係る生体状態判定装置としての眠気判定警告装置１２を含んで構成された眠気判定警告システム１０が示されている。この眠気判定警告システム１０は、眠気判定警告装置１２の他、基底心拍数取得装置１４、生体データ集積装置１６、心拍数センサ１８、警告装置２０、及び他制御装置２２を含んで構成されている。
First Embodiment
A first embodiment of the present invention will be described below with reference to Fig. 1 to Fig. 5. Fig. 1 shows a drowsiness determination and warning system 10 including a drowsiness determination and warning device 12 as a biological state determination device according to the first embodiment. In addition to the drowsiness determination and warning device 12, the drowsiness determination and warning system 10 includes a basal heart rate acquisition device 14, a biological data accumulation device 16, a heart rate sensor 18, a warning device 20, and another control device 22.
眠気判定警告装置１２は、例えば車両に搭載され、当該車両の運転者の眠気度合いを判定し、当該運転者に対して必要に応じて警告を行う装置である。当該運転者は、本発明における「被験者」に相当する。この眠気判定警告装置１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ；プロセッサ）１２Ａ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２Ｂ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２Ｃ、ストレージ１２Ｄ、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒ Ｆａｃｅ）１２Ｅ、及び入出力Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒ Ｆａｃｅ）１２Ｆを含んで構成されている。ＣＰＵ１２Ａ、ＲＯＭ１２Ｂ、ＲＡＭ１２Ｃ、ストレージ１２Ｄ、通信Ｉ／Ｆ１２Ｅ及び入出力Ｉ／Ｆ１２Ｆは、バス１２Ｇを介して相互に通信可能に接続されている。 The drowsiness determination and warning device 12 is a device mounted on, for example, a vehicle, which determines the drowsiness level of the driver of the vehicle and issues a warning to the driver as necessary. The driver corresponds to the "subject" in the present invention. The drowsiness determination and warning device 12 includes a CPU (Central Processing Unit; processor) 12A, a ROM (Read Only Memory) 12B, a RAM (Random Access Memory) 12C, a storage 12D, a communication I/F (Inter Face) 12E, and an input/output I/F (Inter Face) 12F. The CPU 12A, ROM 12B, RAM 12C, storage 12D, communication I/F 12E, and input/output I/F 12F are connected to each other so as to be able to communicate with each other via a bus 12G.
ＣＰＵ１２Ａは、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１２Ａは、ＲＯＭ１２Ｂからプログラムを読み出し、ＲＡＭ１２Ｃを作業領域としてプログラムを実行する。本実施形態では、ＲＯＭ１２Ｂにプログラムが記憶されている。このプログラムは、本発明における「生体状態判定プログラム」に相当する。このプログラムをＣＰＵ１２Ａが実行することで、眠気判定警告装置１２は、図２に示される記憶部１２１、心拍数指標算出部１２２、眠気判定部１２３及び警告装置制御部１２４として機能する。 The CPU 12A is a central processing unit that executes various programs and controls each part. That is, the CPU 12A reads out the programs from the ROM 12B and executes the programs using the RAM 12C as a working area. In this embodiment, the programs are stored in the ROM 12B. This program corresponds to the "biological condition determination program" of the present invention. By the CPU 12A executing this program, the drowsiness determination/warning device 12 functions as the memory unit 121, heart rate index calculation unit 122, drowsiness determination unit 123, and warning device control unit 124 shown in FIG. 2.
ＲＯＭ１２Ｂは、各種プログラム及び各種データを記憶している。ＲＡＭ１２Ｃは、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ１２Ｄは、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム等を記憶している。 ROM 12B stores various programs and data. RAM 12C temporarily stores programs or data as a working area. Storage 12D is composed of a HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive) and stores various programs including the operating system.
通信Ｉ／Ｆ１２Ｅは、ネットワークに接続するためのインタフェースを含む。このネットワークは、一例としてインターネット等の公衆回線を用いた有線及び無線の通信網である。上記のインタフェースとしては、例えば、ＬＴＥ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の通信規格が用いられる。眠気判定警告装置１２は、上記のネットワークを介して基底心拍数取得装置１４及び生体データ集積装置１６と相互に通信可能に接続される。また、基底心拍数取得装置１４と生体データ集積装置１６とは、上記のネットワークを介して相互に通信可能に接続される。 The communication I/F 12E includes an interface for connecting to a network. This network is, for example, a wired and wireless communication network using a public line such as the Internet. For example, communication standards such as LTE and Wi-Fi (registered trademark) are used as the above interface. The drowsiness determination and warning device 12 is connected to the basal heart rate acquisition device 14 and the biological data accumulation device 16 via the above network so that they can communicate with each other. In addition, the basal heart rate acquisition device 14 and the biological data accumulation device 16 are connected to each other so that they can communicate with each other via the above network.
基底心拍数取得装置１４は、例えばウェアラブル端末等に搭載される心拍数センサ等であり、例えば運転者（被験者）が車両に乗車する直前の睡眠時に被験者の基底心拍数を測定する。基底心拍数は、睡眠時の心拍数の分布（すなわちヒストグラム）の１パーセンタイルに相当する心拍数である。基底心拍数取得装置１４によって測定された基底心拍数のデータは、ネットワークを介して眠気判定警告装置１２に直接又は生体データ集積装置１６を経由して間接的に送信される。生体データ集積装置１６は、例えばスマートフォンやデータサーバ等である。この生体データ集積装置１６には、被験者毎の基底心拍数のデータが集積される。 The basal heart rate acquisition device 14 is, for example, a heart rate sensor mounted on a wearable terminal or the like, and measures the basal heart rate of the subject when the driver (subject) is asleep, for example, immediately before getting into the vehicle. The basal heart rate is the heart rate that corresponds to one percentile of the distribution (i.e., histogram) of heart rates during sleep. The basal heart rate data measured by the basal heart rate acquisition device 14 is transmitted via a network to the drowsiness determination and warning device 12 directly or indirectly via the biological data accumulation device 16. The biological data accumulation device 16 is, for example, a smartphone or a data server. The biological data accumulation device 16 accumulates basal heart rate data for each subject.
入出力Ｉ／Ｆ１２Ｆには、心拍数センサ１８、警告装置２０及び他制御装置２２が接続されている。心拍数センサ１８は、例えば電波式又は光学式の心拍計であり、車両に搭載されて運転者の瞬時心拍数を測定する。この瞬時心拍数は、最小の時間単位で測定される心拍数である。警告装置２０は、例えば警告音を発する音声出力装置や、警告のための振動を運転者に加える振動出力装置等であり、車両や車両用シート等に搭載される。他制御装置２２は、例えば車両の自動運転等を制御する車両制御装置や、車両に搭載された表示装置を制御する表示制御装置等である。なお、上記の心拍数センサ１８は、Ｒ波とＲ波の間隔（所謂ＲＲＩ）を計測する心拍間隔センサであってもよい。その場合の心拍数情報は、心拍数（ｂｐｍ）＝６０／ＲＲＩとして心拍間隔から取得する。 The input/output I/F 12F is connected to a heart rate sensor 18, a warning device 20, and another control device 22. The heart rate sensor 18 is, for example, a radio wave or optical heart rate meter that is mounted on a vehicle and measures the instantaneous heart rate of the driver. This instantaneous heart rate is the heart rate measured in the smallest time unit. The warning device 20 is, for example, a sound output device that emits a warning sound, or a vibration output device that applies vibration to the driver for warning, and is mounted on a vehicle or a vehicle seat. The other control device 22 is, for example, a vehicle control device that controls automatic driving of the vehicle, or a display control device that controls a display device mounted on the vehicle. The heart rate sensor 18 may be a heart rate interval sensor that measures the interval between R waves (so-called RRI). In this case, the heart rate information is obtained from the heart rate interval as heart rate (bpm) = 60/RRI.
眠気判定警告装置１２は、前述したように、機能構成として図２に示される記憶部１２１、心拍数指標算出部１２２、眠気判定部１２３及び警告装置制御部１２４を有している。これらの機能構成は、ＣＰＵ１２ＡがＲＯＭ１２Ｂに記憶されたプログラムを読み出し、これを実行することで実現される。これらの機能構成により、本発明に係る「生体状態判定方法」が実施される。 As described above, the drowsiness determination/warning device 12 has a memory unit 121, a heart rate index calculation unit 122, a drowsiness determination unit 123, and a warning device control unit 124, which are shown in FIG. 2 as functional configurations. These functional configurations are realized by the CPU 12A reading out and executing a program stored in the ROM 12B. These functional configurations implement the "biological condition determination method" according to the present invention.
記憶部１２１は、基底心拍数取得装置１４によって測定された基底心拍数のデータを取得する。つまり、この記憶部１２１は、本発明における「基底心拍数取得部」に相当するものであり、本発明における「基底心拍数取得ステップ」を実施する機能を有している。この記憶部１２１は、取得した基底心拍数のデータをストレージ１２Ｄ等に記憶させる。この場合、記憶部１２１は、複数の被験者毎に基底心拍数のデータをストレージ１２Ｄ等に記憶させる。 The memory unit 121 acquires data on the basal heart rate measured by the basal heart rate acquisition device 14. In other words, this memory unit 121 corresponds to the "basal heart rate acquisition unit" in the present invention, and has the function of performing the "basal heart rate acquisition step" in the present invention. This memory unit 121 stores the acquired basal heart rate data in storage 12D or the like. In this case, the memory unit 121 stores the basal heart rate data for each of multiple subjects in storage 12D or the like.
心拍数指標算出部１２２は、心拍数センサ１８によって測定された瞬時心拍数のデータを取得する。つまり、この心拍数指標算出部１２２は、本発明における「心拍数取得部」に相当するものであり、本発明における「心拍数取得ステップ」を実施する機能を有している。さらに、この心拍数指標算出部１２２は、瞬時心拍数の平均値である平均心拍数を算出すると共に、当該平均心拍数の単位時間当たりの変化量を基底心拍数で除して得られる補正変化量と、平均心拍数の標準偏差とを算出する。 The heart rate index calculation unit 122 acquires data on the instantaneous heart rate measured by the heart rate sensor 18. In other words, this heart rate index calculation unit 122 corresponds to the "heart rate acquisition unit" in the present invention, and has the function of performing the "heart rate acquisition step" in the present invention. Furthermore, this heart rate index calculation unit 122 calculates the average heart rate, which is the average value of the instantaneous heart rates, and calculates a corrected change amount obtained by dividing the change amount per unit time of the average heart rate by the basal heart rate, and the standard deviation of the average heart rate.
具体的には、心拍数指標算出部１２２は、図３に示されるように、取得済みの複数の瞬時心拍数のデータＨＲ１、ＨＲ２、ＨＲ３、・・・ＨＲｎを平均することで、平均心拍数ＨＲａｎを算出する。また、心拍数指標算出部１２２は、算出済みの複数の平均心拍数のデータＨＲａｎ、ＨＲａｎ＋１を用いた以下の（１）式により、平均心拍数の単位時間当たりの変化量の補正変化量Ｘｎを算出する。以下の（１）式において、ＨＲ０は基底心拍数であり、ｔｎは時間である。 Specifically, the heart rate index calculation unit 122 calculates an average heart rate HR an by averaging a plurality of pieces of acquired instantaneous heart rate data HR 1 , HR 2 , HR 3 , ..., HR n , as shown in Fig. 3. The heart rate index calculation unit 122 also calculates a corrected change amount X n of the change amount per unit time of the average heart rate by the following formula (1) using the plurality of pieces of calculated average heart rate data HR an , HR an+1 . In the following formula (1), HR 0 is the basal heart rate, and t n is time.
さらに、心拍数指標算出部１２２は、算出済みの複数の平均心拍数のデータＨＲａｎ、ＨＲａｎ＋１を用いた以下の（２）式により、平均心拍数の標準偏差ＳＤを算出する。なお、以下の（２）式において、ｘはＨＲａｎ～ＨＲａｍのデータの数である。 Furthermore, the heart rate index calculation unit 122 calculates the standard deviation SD of the average heart rates by the following formula (2) using the calculated data HR an and HR an+1 of the average heart rates, where x is the number of data HR an to HR am .
眠気判定部１２３は、基底心拍数ＨＲ０と瞬時心拍数ＨＲｎ及び平均心拍数ＨＲａｎとを用いて運転者の状態（ここでは眠気度合い）を判定する。つまり、眠気判定部１２３は、本発明における「判定部」に相当するものであり、本発明における「判定ステップ」を実施する機能を有している。この眠気判定部１２３は、補正変化量Ｘｎ、基底心拍数ＨＲ０と瞬時心拍数ＨＲｎとの比較、及び標準偏差ＳＤ、という３つの指標により運転者の眠気度合いを判定する。 The drowsiness determination unit 123 determines the state of the driver (here, the level of drowsiness) using the basal heart rate HR0 , the instantaneous heart rate HRn, and the average heart rate HRan . In other words, the drowsiness determination unit 123 corresponds to the "determination unit" in the present invention, and has a function of performing the "determination step" in the present invention. This drowsiness determination unit 123 determines the level of drowsiness of the driver using three indices: the correction change amount Xn , a comparison between the basal heart rate HR0 and the instantaneous heart rate HRn , and the standard deviation SD.
具体的には、補正変化量Ｘｎによる判定では、眠気判定部１２３は、負の値である第１基準値Ｘｃよりも補正変化量Ｘｎが小さい状態（すなわちＸｎ＜Ｘｃ）が一定時間（例えば１０～６０秒）継続するか否かに基づいて、運転者の眠気度合いを判定する。上記の第１基準値Ｘｃは、例えば、－０．０００５～－０．００５の範囲内に設定される。Ｘｎ＜Ｘｃが満たされる状態は、平均心拍数の減少傾向が強い状態である。 Specifically, in the determination based on the corrected change amount Xn , the drowsiness determination unit 123 determines the degree of drowsiness of the driver based on whether or not a state in which the corrected change amount Xn is smaller than a first reference value Xc , which is a negative value (i.e., Xn < Xc ), continues for a certain period of time (e.g., 10 to 60 seconds). The above-mentioned first reference value Xc is set within a range of -0.0005 to -0.005, for example. A state in which Xn < Xc is satisfied indicates a strong tendency for the average heart rate to decrease.
基底心拍数ＨＲ０と瞬時心拍数ＨＲｎとの比較による判定では、眠気判定部１２３は、瞬時心拍数ＨＲｎが基底心拍数ＨＲ０の第１係数Ｙｃ倍より小さいか否かに基づいて運転者の眠気度合いを判定する。この場合、眠気判定部１２３は、以下の（３）式が満たされるか否かを判定する。以下の（３）式において第１係数Ｙｃは、例えば１．２～１．７の範囲内に設定される。 In the determination based on the comparison between the basal heart rate HR 0 and the instantaneous heart rate HR n , the drowsiness determination unit 123 determines the level of drowsiness of the driver based on whether the instantaneous heart rate HR n is smaller than a first coefficient Y c times the basal heart rate HR 0. In this case, the drowsiness determination unit 123 determines whether the following formula (3) is satisfied. In the following formula (3), the first coefficient Y c is set within a range of 1.2 to 1.7, for example.
標準偏差ＳＤによる判定では、眠気判定部１２３は、標準偏差ＳＤが基底心拍数ＨＲ０の第２係数ＳＤｃ倍より小さいか否かに基づいて運転者の眠気度合いを判定する。この場合、眠気判定部１２３は、以下の（４）式が満たされるか否かを判定する。以下の（４）式において第２係数ＳＤｃは、０．００３～０．０３の範囲内に設定される。 In the determination based on the standard deviation SD, the drowsiness determination unit 123 determines the level of drowsiness of the driver based on whether or not the standard deviation SD is smaller than a second coefficient SD c times the basal heart rate HR 0. In this case, the drowsiness determination unit 123 determines whether or not the following formula (4) is satisfied. In the following formula (4), the second coefficient SD c is set within a range of 0.003 to 0.03.
警告装置制御部１２４は、眠気判定部１２３で判定された運転者の眠気度合い（眠気レベル）に応じて、予め設定された通りに警告装置２０の動作を制御する。例えば、警告装置制御部１２４は、運転者の眠気が浅い段階では運転者の不快感に繋がらない程度の警告音や振動等で警告を行う。一方、運転者の眠気が深い段階（居眠り状態）にあり、運転者を覚醒させる緊急性が高い場合には、警告装置制御部１２４は運転者に対して強い警告を行う。このように、眠気判定部１２３によって判定された眠気レベルに応じた警告を行うことで運転者の覚醒を効果的に促すことが期待できる。 The warning device control unit 124 controls the operation of the warning device 20 in a preset manner according to the degree of drowsiness (drowsiness level) of the driver determined by the drowsiness determination unit 123. For example, when the driver is at a light stage of drowsiness, the warning device control unit 124 issues a warning with an alarm sound, vibration, or the like that does not cause discomfort to the driver. On the other hand, when the driver is at a deep stage of drowsiness (dozing state) and there is a high urgency in waking the driver up, the warning device control unit 124 issues a strong warning to the driver. In this way, it is expected that issuing a warning according to the drowsiness level determined by the drowsiness determination unit 123 will effectively encourage the driver to wake up.
眠気判定部１２３の判定結果は、入出力Ｉ／Ｆ１２Ｆを介して他制御装置２２にも出力され、他制御装置２２での制御に利用される。なお、基底心拍数取得装置１４によって測定する心拍数から、被験者の前日の睡眠状態（深睡眠の時間）を推定し、被験者の車両運転時に警告を発したり、車両の自動運転制御に活用する等してもよい。 The result of the drowsiness determination unit 123 is also output to the other control device 22 via the input/output I/F 12F and is used for control in the other control device 22. The subject's sleep state (time of deep sleep) on the previous day may be estimated from the heart rate measured by the basal heart rate acquisition device 14, and a warning may be issued when the subject is driving a vehicle, or the result may be used for automatic driving control of the vehicle, etc.
以下、図４に示されるフローチャートを用いて、眠気判定警告装置１２で実施される制御処理の流れについて説明する。この制御処理では、眠気判定警告装置１２のＣＰＵ１２Ａは、眠気判定部１２３の機能により、運転者の眠気度合い（眠気レベル）をレベル０（覚醒）～レベル３（深い眠気）の４段階に分別する。先ず図４のステップＳ１では、ＣＰＵ１２Ａは、補正変化量Ｘｎが第１基準値Ｘｃより小さい状態、すなわち平均心拍数の減少傾向が強い状態が一定時間継続するか否かを判定する。この判定が肯定された場合、ステップＳ２に移行し、この判定が否定された場合、ステップＳ３に移行する。 Hereinafter, the flow of the control process performed by the drowsiness determination and warning device 12 will be described with reference to the flowchart shown in Fig. 4. In this control process, the CPU 12A of the drowsiness determination and warning device 12 classifies the degree of drowsiness (drowsiness level) of the driver into four levels, from level 0 (awake) to level 3 (deep drowsiness), by the function of the drowsiness determination unit 123. First, in step S1 of Fig. 4, the CPU 12A determines whether or not a state in which the corrected change amount Xn is smaller than the first reference value Xc , i.e., a state in which the average heart rate has a strong tendency to decrease, continues for a certain period of time. If this determination is affirmative, the process proceeds to step S2, and if this determination is negative, the process proceeds to step S3.
ステップＳ２に移行した場合、ＣＰＵ１２Ａは、瞬時心拍数ＨＲｎが基底心拍数ＨＲ０の第１係数Ｙｃ倍より小さいか否かを判定する。このステップＳ２での判定が肯定された場合、運転者の眠気レベルは、深い眠気のレベルであるレベル３と判定される。一方、このステップＳ２での判定が否定された場合、運転者の眠気レベルは、レベル３よりも一段階浅い眠気レベルであるレベル２と判定される。 When the process proceeds to step S2, the CPU 12A determines whether the instantaneous heart rate HR n is smaller than the first coefficient Yc times the basal heart rate HR 0. If the determination in step S2 is positive, the driver's drowsiness level is determined to be level 3, which is a deep drowsiness level. On the other hand, if the determination in step S2 is negative, the driver's drowsiness level is determined to be level 2, which is one level lighter than level 3.
ステップＳ３に移行した場合、ＣＰＵ１２Ａは、平均心拍数の標準偏差ＳＤが基底心拍数ＨＲ０の第２係数ＳＤｃ倍より小さいか否かを判定する。このステップＳ３での判定が肯定された場合、運転者の眠気レベルは、レベル２よりも一段階浅い眠気のレベルであるレベル１と判定される。一方、このステップＳ３での判定が否定された場合、運転者の眠気レベルは、覚醒レベルであるレベル０と判定される。 When the process proceeds to step S3, the CPU 12A determines whether or not the standard deviation SD of the average heart rate is smaller than the second coefficient SD c times the basal heart rate HR 0. If the determination in step S3 is positive, the driver's drowsiness level is determined to be Level 1, which is one level lighter than Level 2. On the other hand, if the determination in step S3 is negative, the driver's drowsiness level is determined to be Level 0, which is the wakefulness level.
（本実施形態のまとめ）
本実施形態によれば、眠気判定警告装置１２のＣＰＵ１２Ａは、眠気判定部１２３の機能により、運転者の基底心拍数と心拍数（瞬時心拍数及び平均心拍数）とを用いて運転者の状態（ここでは眠気）を判定する。図５に示されるように、心拍数は、心電図の波形における山の数に相当するが、この山の数と心臓の収縮の回数とは一致する。一方、心拍間隔は、心電図の波形におけるピークの間隔に対応するが、心臓の収縮との間に時間差があるため、心電図のピーク間隔と心拍間隔とが一致しない場合がある。このため、運転者の心拍情報として心拍数を取得する場合、心拍間隔を取得する場合と比較して、正しい数値を取得し易い。
(Summary of this embodiment)
According to this embodiment, the CPU 12A of the drowsiness determination/warning device 12 uses the driver's basal heart rate and heart rate (instantaneous heart rate and average heart rate) to determine the driver's state (here, drowsiness) by the function of the drowsiness determination unit 123. As shown in Fig. 5, the heart rate corresponds to the number of peaks in the electrocardiogram waveform, and the number of peaks corresponds to the number of heart contractions. On the other hand, the heartbeat interval corresponds to the interval between peaks in the electrocardiogram waveform, but since there is a time difference between the heart contractions, the peak interval of the electrocardiogram and the heartbeat interval may not match. Therefore, when the heart rate is obtained as the driver's heartbeat information, it is easier to obtain a correct value than when the heartbeat interval is obtained.
また、基底心拍数は、個人特有の深睡眠時の心拍数であり、平常時の心拍数と相関がある。この相関関係に基づいて運転者の状態を判定することにより、心拍情報の個人毎のばらつきの影響が少なくなるので、判定アルゴリズムにおいて一定の閾値で判定する場合でも、正しく判定を行うことが可能となる。その結果、運転者に対してその眠気度合いに応じて適切に警告を行うことが可能となる。 In addition, the basal heart rate is the heart rate during deep sleep that is specific to an individual, and is correlated with the normal heart rate. By determining the driver's state based on this correlation, the influence of individual variations in heart rate information is reduced, making it possible to make an accurate determination even when a certain threshold value is used in the determination algorithm. As a result, it becomes possible to give the driver an appropriate warning according to his or her level of drowsiness.
このように、本実施形態では、正しい数値を取得し易い心拍数を判定に用いるため、心拍情報を取得するためのセンサの低コスト化を図ることができる。しかも、周波数分析などの複雑な解析を行わないため、演算装置であるＣＰＵ１２Ａの低コスト化をも図ることができる。 In this way, in this embodiment, the heart rate, which is an accurate value that is easy to obtain, is used for the judgment, so the cost of the sensor for acquiring the heart rate information can be reduced. Furthermore, since complex analysis such as frequency analysis is not performed, the cost of the CPU 12A, which is the calculation device, can also be reduced.
また、本実施形態では、心拍数指標算出部１２２は、運転者の瞬時心拍数を取得し、当該瞬時心拍数の平均値である平均心拍数を算出すると共に、当該平均心拍数の単位時間当たりの変化量を前記基底心拍数で除して得られる補正変化量を算出する。眠気判定部１２３は、負の値である第１基準値より上記の補正変化量が小さい状態が一定時間継続するか否か、すなわち平均心拍数の減少傾向が強い状態が一定時間継続するか否かに基づいて、運転者の眠気度合いを判定する。このように、平均心拍数の単位時間当たりの変化量を基底心拍数で除する（補正する）ことにより、運転者の眠気度合いを正確に判定することができる。 In addition, in this embodiment, the heart rate index calculation unit 122 acquires the driver's instantaneous heart rate, calculates an average heart rate which is the average of the instantaneous heart rates, and calculates a corrected change amount obtained by dividing the change amount per unit time of the average heart rate by the basal heart rate. The drowsiness determination unit 123 determines the driver's level of drowsiness based on whether or not a state in which the corrected change amount is smaller than the first reference value, which is a negative value, continues for a certain period of time, i.e., whether or not a state in which the average heart rate has a strong tendency to decrease continues for a certain period of time. In this way, by dividing (correcting) the change amount per unit time of the average heart rate by the basal heart rate, the driver's level of drowsiness can be accurately determined.
さらに、本実施形態では、心拍数指標算出部１２２は、平均心拍数の標準偏差を算出する。眠気判定部１２３は、前述の補正変化量が第１基準値より小さい状態が一定時間継続した場合、瞬時心拍数が基底心拍数の第１係数倍より小さいか否かに基づいて運転者の眠気度合いを更に判定する。一方、上記の状態が一定時間継続しない場合、眠気判定部１２３は、上記の標準偏差が基底心拍数の第２係数倍より小さいか否かに基づいて運転者の眠気度合いを更に判定する。これらのうち少なくとも何れか一方の判定が追加されることにより、眠気度合いの判定精度を高めることができる。 Furthermore, in this embodiment, the heart rate index calculation unit 122 calculates the standard deviation of the average heart rate. If the state in which the above-mentioned correction change amount is smaller than the first reference value continues for a certain period of time, the drowsiness determination unit 123 further determines the driver's drowsiness level based on whether or not the instantaneous heart rate is smaller than a first coefficient multiplied by the basal heart rate. On the other hand, if the above state does not continue for a certain period of time, the drowsiness determination unit 123 further determines the driver's drowsiness level based on whether or not the above-mentioned standard deviation is smaller than a second coefficient multiplied by the basal heart rate. By adding at least one of these determinations, the accuracy of the drowsiness level determination can be improved.
次に、本発明の他の実施形態について説明する。なお、第１実施形態と基本的に同様の構成及び作用については、第１実施形態と同符号を付与しその説明を省略する。 Next, another embodiment of the present invention will be described. Note that the same reference numerals as in the first embodiment are used for configurations and functions that are basically the same as those in the first embodiment, and descriptions thereof will be omitted.
＜第２の実施形態＞
図６には、本発明の第２実施形態に係る生体状態判定装置としての眠気判定警告装置１２を含んで構成された眠気判定警告システム３０のハードウェア構成がブロック図にて示されている。また、図７には、第２実施形態に係る眠気判定警告装置１２の制御処理の流れがフローチャートにて示されている。
Second Embodiment
Fig. 6 is a block diagram showing a hardware configuration of a drowsiness determination/warning system 30 including a drowsiness determination/warning device 12 as a biological state determination device according to a second embodiment of the present invention. Fig. 7 is a flowchart showing a flow of control processing of the drowsiness determination/warning device 12 according to the second embodiment.
図６に示されるように、本実施形態に係る眠気判定警告システム３０は、体動センサ３２を備えている。体動センサ３２は、例えば運転者に装着されて運転者の身体の体動（加速度）を検出する装着式加速度センサや、車両に搭載されて運転者を撮像し、画像解析により運転者の身体の体動を検出するカメラ式センサ等である。この体動センサ３２は、ネットワークを介して眠気判定警告装置１２と相互に通信可能に接続される。この眠気判定警告装置の機能構成である眠気判定部１２３は、本発明における「判定部」と「体動取得部」とを兼ねており、体動センサ３２から運転者の体動の情報を取得する。 As shown in FIG. 6, the drowsiness determination warning system 30 according to this embodiment includes a body movement sensor 32. The body movement sensor 32 is, for example, a wearable acceleration sensor worn by the driver to detect the body movement (acceleration) of the driver, or a camera-type sensor mounted on the vehicle to capture an image of the driver and detect the body movement of the driver through image analysis. This body movement sensor 32 is connected to the drowsiness determination warning device 12 via a network so as to be able to communicate with each other. The drowsiness determination unit 123, which is a functional configuration of the drowsiness determination warning device, serves both as the "determination unit" and the "body movement acquisition unit" in the present invention, and acquires information on the body movement of the driver from the body movement sensor 32.
図７に示されるように、本実施形態では、眠気判定警告装置１２のＣＰＵ１２Ａは、ステップＳ１～Ｓ３において第１実施形態と同様の処理を行うが、ステップＳ２での判定が肯定された場合、ステップＳ４に移行し、ステップＳ３での判定が肯定された場合、ステップＳ５に移行する。ステップＳ４、Ｓ５では、本発明における「体動取得ステップ」が行われる。 As shown in FIG. 7, in this embodiment, the CPU 12A of the drowsiness determination and warning device 12 performs the same processing as in the first embodiment in steps S1 to S3, but if the determination in step S2 is positive, the process proceeds to step S4, and if the determination in step S3 is positive, the process proceeds to step S5. In steps S4 and S5, the "body movement acquisition step" of the present invention is performed.
ステップＳ４に移行した場合、ＣＰＵ１２Ａは、体動センサ３２から運転者の体動の情報（加速度の情報）を取得し、当該加速度が第２基準値より小さいか否かを判定する。このステップＳ４での判定が肯定された場合、運転者の眠気レベルは、深い眠気のレベルであるレベル３と判定される。一方、このステップＳ４での判定が否定された場合、運転者の眠気レベルは、レベル３よりも一段階浅い眠気レベルであるレベル２と判定される。 When the process proceeds to step S4, the CPU 12A obtains information on the driver's body movement (acceleration information) from the body movement sensor 32, and determines whether the acceleration is smaller than a second reference value. If the determination in step S4 is positive, the driver's drowsiness level is determined to be level 3, which is a deep drowsiness level. On the other hand, if the determination in step S4 is negative, the driver's drowsiness level is determined to be level 2, which is one level lighter than level 3.
ステップＳ５に移行した場合も同様に、ＣＰＵ１２Ａは、体動センサ３２から運転者の体動の情報（加速度の情報）を取得し、当該加速度が第２基準値より小さいか否かを判定する。このステップＳ５での判定が肯定された場合、運転者の眠気レベルは、レベル２よりも一段階浅い眠気のレベルであるレベル１と判定される。一方、このステップＳ５での判定が否定された場合、運転者の眠気レベルは、覚醒レベルであるレベル０と判定される。 Similarly, when the process proceeds to step S5, the CPU 12A obtains information on the driver's body movement (acceleration information) from the body movement sensor 32 and determines whether the acceleration is smaller than the second reference value. If the determination in step S5 is positive, the driver's drowsiness level is determined to be level 1, which is one level lighter than level 2. On the other hand, if the determination in step S5 is negative, the driver's drowsiness level is determined to be level 0, which is the wakefulness level.
この実施形態では、上記以外の構成は第１実施形態と同様とされている。この実施形態では、基底心拍数と心拍数とを用いた判定の後に、体動の情報を用いて運転者の眠気度合いが更に判定される。この判定が追加されることにより、眠気度合いの判定精度を一層高めることができる。 In this embodiment, the configuration other than the above is the same as in the first embodiment. In this embodiment, after the determination using the basal heart rate and the heart rate, the driver's drowsiness level is further determined using body movement information. By adding this determination, the accuracy of the determination of the drowsiness level can be further improved.
＜第３の実施形態＞
図８には、本発明の第３実施形態に係る生体状態判定装置としての眠気判定警告装置の眠気判定部が行う制御処理の流れがフローチャートにて示されている。この実施形態では、ステップＳ１での判定が肯定された場合、ステップＳ６に移行し、ステップＳ１での判定が否定された場合、ステップＳ７に移行する。
Third Embodiment
8 is a flowchart showing a flow of control processing performed by a drowsiness determination unit of a drowsiness determination and warning device as a biological state determination device according to a third embodiment of the present invention. In this embodiment, if the determination in step S1 is positive, the process proceeds to step S6, and if the determination in step S1 is negative, the process proceeds to step S7.
ステップＳ６に移行した場合、ＣＰＵ１２Ａは、瞬時心拍数ＨＲｎが基底心拍数ＨＲ０の第３係数Ｙｃ１倍より小さいか、すなわちＨＲｎ＜Ｙｃ１×ＨＲ０が成立するか否かを判定する。このステップＳ６での判定が肯定された場合、運転者の眠気レベルは、深い眠気のレベルであるレベル３と判定される。一方、このステップＳ６での判定が否定された場合、運転者の眠気レベルは、レベル３よりも一段階浅い眠気レベルであるレベル２と判定される。 When the process proceeds to step S6, the CPU 12A determines whether the instantaneous heart rate HR n is smaller than the third coefficient Yc1 times the basal heart rate HR 0 , i.e., whether HR n < Yc1 × HR 0 is satisfied. If the determination in step S6 is positive, the driver's drowsiness level is determined to be level 3, which is a deep drowsiness level. On the other hand, if the determination in step S6 is negative, the driver's drowsiness level is determined to be level 2, which is one level lighter than level 3.
ステップＳ７に移行した場合、ＣＰＵ１２Ａは、瞬時心拍数ＨＲｎが基底心拍数ＨＲ０の第４係数Ｙｃ２倍より小さいか否か、すなわちＨＲｎ＜Ｙｃ２×ＨＲ０が成立するか否かを判定する。上記の第３係数Ｙｃ１及び第４係数Ｙｃ２は、例えば１．２～１．７の範囲内に設定され、第４係数Ｙｃ２は第３係数Ｙｃ１より大きく設定される（Ｙｃ１＜Ｙｃ２）。このステップＳ７での判定が肯定された場合、運転者の眠気レベルは、レベル２よりも一段階浅い眠気のレベルであるレベル１と判定される。一方、このステップＳ７での判定が否定された場合、運転者の眠気レベルは、覚醒レベルであるレベル０と判定される。 When the process proceeds to step S7, the CPU 12A judges whether the instantaneous heart rate HR n is smaller than the basal heart rate HR 0 multiplied by the fourth coefficient Y c2 , i.e., whether HR n < Y c2 ×HR 0 is satisfied. The third coefficient Y c1 and the fourth coefficient Y c2 are set within a range of, for example, 1.2 to 1.7, and the fourth coefficient Y c2 is set to be greater than the third coefficient Y c1 (Y c1 < Y c2 ). If the judgment in step S7 is positive, the driver's drowsiness level is judged to be level 1, which is one level lighter than level 2. On the other hand, if the judgment in step S7 is negative, the driver's drowsiness level is judged to be level 0, which is an alertness level.
この実施形態では、上記以外の構成は第１実施形態と同様とされている。この実施形態では、ステップＳ１での判定の後に、ステップＳ６又はステップＳ７の判定が追加されることにより、眠気度合いの判定精度を高めることができる。 In this embodiment, the configuration other than the above is the same as in the first embodiment. In this embodiment, the accuracy of determining the level of drowsiness can be improved by adding a determination in step S6 or step S7 after the determination in step S1.
＜実施形態の補足説明＞
上記各実施形態では、生体状態判定装置としての眠気判定警告装置１２によって運転者（被験者）の眠気度合いを判定する場合について説明したが、これに限るものではない。本発明に係る生体状態判定装置は、例えば被験者の基底心拍数と心拍数とを用いて被験者のストレス状態を判定するものでもよい。
<Supplementary explanation of the embodiment>
In each of the above embodiments, the drowsiness determination and warning device 12 as the biological condition determination device is used to determine the drowsiness level of the driver (subject), but the present invention is not limited to this. The biological condition determination device according to the present invention may determine the stress state of the subject by using, for example, the basal heart rate and the heart rate of the subject.
また、上記各実施形態では、生体状態判定装置としての眠気判定警告装置１２が車両に搭載された構成にしたが、これに限らず、生体状態判定装置は、車両から持ち出し可能な携帯端末（スマートフォン、タブレット端末など）であってもよい。 In addition, in each of the above embodiments, the drowsiness determination warning device 12 serving as the biological condition determination device is mounted on the vehicle, but this is not limited thereto, and the biological condition determination device may be a mobile terminal (such as a smartphone or tablet terminal) that can be taken out of the vehicle.
また、上記各実施形態において、ＣＰＵ１２Ａがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した各処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、各処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。 In addition, in each of the above embodiments, various processors other than the CPU may execute each process that the CPU 12A executes by reading software (programs). Examples of processors in this case include PLDs (Programmable Logic Devices) such as FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) whose circuit configuration can be changed after manufacture, and dedicated electrical circuits such as ASICs (Application Specific Integrated Circuits), which are processors with circuit configurations designed specifically to execute specific processes. Each process may be executed by one of these various processors, or by a combination of two or more processors of the same or different types (e.g., multiple FPGAs, and a combination of a CPU and an FPGA). The hardware structure of these various processors is, more specifically, an electrical circuit that combines circuit elements such as semiconductor elements.
また、上記各実施形態において、プログラムはコンピュータが読み取り可能な非一時的記録媒体に予め記憶（インストール）されている態様で説明した。例えば、眠気判定警告装置１２においてプログラムは、ストレージ１２Ｄに予め記憶されている。しかしこれに限らず、プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の非一時的記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、各プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。 In addition, in each of the above embodiments, the program has been described as being pre-stored (installed) in a non-transitory recording medium that can be read by a computer. For example, in the drowsiness determination and warning device 12, the program is pre-stored in the storage 12D. However, this is not limiting, and the program may be provided in a form recorded in a non-transitory recording medium such as a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), a DVD-ROM (Digital Versatile Disc Read Only Memory), or a USB (Universal Serial Bus) memory. Also, each program may be downloaded from an external device via a network.
上記各実施形態で説明した制御処理の流れも、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。 The flow of the control process described in each of the above embodiments is also an example, and unnecessary steps may be deleted, new steps may be added, or the processing order may be rearranged, without departing from the spirit of the invention.
その他、本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更して実施できる。また、本発明の権利範囲が上記各実施形態に限定されないことは勿論である。 The present invention can be modified in various ways without departing from the spirit of the invention. It goes without saying that the scope of the invention is not limited to the above-mentioned embodiments.
１２ 眠気判定警告装置（生体状態判定装置）
１２Ａ ＣＰＵ（プロセッサ）
１２１ 記憶部（基底心拍数取得部）
１２２ 心拍数指標算出部（心拍数取得部）
１２３ 眠気判定部（判定部）
12 Drowsiness determination and warning device (biological condition determination device)
12A CPU (processor)
121 Memory unit (basal heart rate acquisition unit)
122 Heart rate index calculation unit (heart rate acquisition unit)
123 Drowsiness determination unit (determination unit)
Claims (9)
前記被験者の心拍数を取得する心拍数取得部と、
前記基底心拍数と前記心拍数とを用いて前記被験者の状態を判定する判定部と、
を備え、
前記心拍数取得部は、前記被験者の瞬時心拍数を取得し、当該瞬時心拍数の平均値である平均心拍数を算出すると共に、当該平均心拍数の単位時間当たりの変化量を前記基底心拍数で除して得られる補正変化量を算出し、
前記判定部は、負の値である第１基準値より前記補正変化量が小さい状態が一定時間継続するか否かに基づいて、前記被験者の眠気度合いを判定する生体状態判定装置。 A basal heart rate acquisition unit that acquires a basal heart rate of the subject;
A heart rate acquisition unit that acquires a heart rate of the subject;
a determination unit that determines a state of the subject using the basal heart rate and the heart rate;
Equipped with
the heart rate acquisition unit acquires an instantaneous heart rate of the subject, calculates an average heart rate which is an average value of the instantaneous heart rates, and calculates a corrected change amount obtained by dividing a change amount per unit time of the average heart rate by the basal heart rate;
The biological condition determining device, wherein the determining unit determines a level of drowsiness of the subject based on whether or not a state in which the correction change amount is smaller than a first reference value, which is a negative value, continues for a certain period of time .
前記判定部は、前記状態が一定時間継続した場合、前記瞬時心拍数が前記基底心拍数の第１係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する一方、前記状態が一定時間継続しない場合、前記標準偏差が前記基底心拍数の第２係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する請求項１に記載の生体状態判定装置。 The heart rate acquisition unit calculates a standard deviation of the average heart rate,
2. The biological condition determination device of claim 1, wherein the determination unit, when the state continues for a certain period of time, further determines the degree of drowsiness based on whether the instantaneous heart rate is smaller than a first coefficient multiple of the basal heart rate, and, when the state does not continue for a certain period of time, further determines the degree of drowsiness based on whether the standard deviation is smaller than a second coefficient multiple of the basal heart rate .
前記判定部は、前記基底心拍数と前記心拍数とを用いた判定の後に、前記体動の情報を用いて前記眠気度合いを更に判定する請求項１～請求項３の何れか１項に記載の生体状態判定装置。 a body movement acquisition unit that acquires information on the body movement of the subject,
The biological condition determining device according to any one of claims 1 to 3, wherein the determining unit further determines the degree of drowsiness using information on the body movement after the determination using the basal heart rate and the heart rate .
前記被験者の心拍数を取得する心拍数取得ステップと、
前記基底心拍数と前記心拍数とを用いて前記被験者の状態を判定する判定ステップと、
を有し、
前記心拍数取得ステップでは、前記被験者の瞬時心拍数を取得し、当該瞬時心拍数の平均値である平均心拍数を算出すると共に、当該平均心拍数の単位時間当たりの変化量を前記基底心拍数で除して得られる補正変化量を算出し、
前記判定ステップでは、負の値である第１基準値より前記補正変化量が小さい状態が一定時間継続するか否かに基づいて、前記被験者の眠気度合いを判定する生体状態判定方法。 A basal heart rate acquisition step of acquiring a basal heart rate of the subject;
a heart rate acquisition step of acquiring a heart rate of the subject;
a determining step of determining a state of the subject using the basal heart rate and the heart rate;
having
In the heart rate acquisition step, an instantaneous heart rate of the subject is acquired, an average heart rate which is an average value of the instantaneous heart rates is calculated, and a corrected change amount is calculated by dividing a change amount of the average heart rate per unit time by the basal heart rate,
In the determining step, a level of drowsiness of the subject is determined based on whether or not a state in which the correction change amount is smaller than a first reference value, which is a negative value, continues for a certain period of time .
前記判定ステップでは、前記状態が一定時間継続した場合、前記瞬時心拍数が前記基底心拍数の第１係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する一方、前記状態が一定時間継続しない場合、前記標準偏差が前記基底心拍数の第２係数倍より小さいか否かに基づいて前記眠気度合いを更に判定する請求項５に記載の生体状態判定方法。 In the heart rate acquisition step, a standard deviation of the average heart rate is calculated,
The biological condition determination method of claim 5, wherein in the determination step, if the state continues for a certain period of time, the degree of drowsiness is further determined based on whether the instantaneous heart rate is smaller than a first coefficient multiple of the basal heart rate, and if the state does not continue for a certain period of time, the degree of drowsiness is further determined based on whether the standard deviation is smaller than a second coefficient multiple of the basal heart rate .
前記判定ステップでは、前記基底心拍数と前記心拍数とを用いた判定の後に、前記体動の情報を用いて前記眠気度合いを更に判定する請求項５～請求項７の何れか１項に記載の生体状態判定方法。 a body movement acquiring step of acquiring information on the body movement of the subject;
A biological condition determination method according to any one of claims 5 to 7, wherein in the determination step, after a determination using the basal heart rate and the heart rate, the degree of drowsiness is further determined using information on the body movement .
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021064250A JP7628049B2 (en) | 2021-04-05 | 2021-04-05 | Biological condition determining device, biological condition determining method, and biological condition determining program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021064250A JP7628049B2 (en) | 2021-04-05 | 2021-04-05 | Biological condition determining device, biological condition determining method, and biological condition determining program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2022159825A JP2022159825A (en) | 2022-10-18 |
| JP7628049B2 true JP7628049B2 (en) | 2025-02-07 |
Family
ID=83641522
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021064250A Active JP7628049B2 (en) | 2021-04-05 | 2021-04-05 | Biological condition determining device, biological condition determining method, and biological condition determining program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7628049B2 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7444310B1 (en) | 2023-03-07 | 2024-03-06 | いすゞ自動車株式会社 | Decreased arousal detection device, method for detecting decreased arousal, and computer program |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014050451A (en) | 2012-09-05 | 2014-03-20 | Seiko Epson Corp | Biological information processing system, wearable device, server system, and program |
| JP2016067811A (en) | 2014-10-01 | 2016-05-09 | セイコーエプソン株式会社 | Biological information detection system, biological information detection apparatus, and biological information detection system control method |
| JP2017174168A (en) | 2016-03-24 | 2017-09-28 | 株式会社ＦｉＮＣ | Health management server and health management system |
| JP2018019879A (en) | 2016-08-03 | 2018-02-08 | ヤマハ株式会社 | Sleep detection device, sleep detection method and program |
| JP2018043029A (en) | 2017-11-17 | 2018-03-22 | 積水化学工業株式会社 | Physical condition determination device |
| US10582862B1 (en) | 2015-04-22 | 2020-03-10 | Vital Connect, Inc. | Determination and monitoring of basal heart rate |
-
2021
- 2021-04-05 JP JP2021064250A patent/JP7628049B2/en active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014050451A (en) | 2012-09-05 | 2014-03-20 | Seiko Epson Corp | Biological information processing system, wearable device, server system, and program |
| JP2016067811A (en) | 2014-10-01 | 2016-05-09 | セイコーエプソン株式会社 | Biological information detection system, biological information detection apparatus, and biological information detection system control method |
| US10582862B1 (en) | 2015-04-22 | 2020-03-10 | Vital Connect, Inc. | Determination and monitoring of basal heart rate |
| JP2017174168A (en) | 2016-03-24 | 2017-09-28 | 株式会社ＦｉＮＣ | Health management server and health management system |
| JP2018019879A (en) | 2016-08-03 | 2018-02-08 | ヤマハ株式会社 | Sleep detection device, sleep detection method and program |
| JP2018043029A (en) | 2017-11-17 | 2018-03-22 | 積水化学工業株式会社 | Physical condition determination device |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2022159825A (en) | 2022-10-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109893091B (en) | Sleep-awake state determination method, apparatus, device, and storage medium therefor | |
| CN106470601B (en) | System and method for determining and displaying sleep recovery levels | |
| CN116134548A (en) | Predicting perfect sleep onset in an individual | |
| JP6312193B2 (en) | Awakening device and seat | |
| WO2016031650A1 (en) | Method for assessing depressive state and device for assessing depressive state | |
| CN110366387A (en) | Measuring and assessing sleep quality | |
| CN105286840A (en) | Biological information processing system and method of controlling biological information processing system | |
| JP7628049B2 (en) | Biological condition determining device, biological condition determining method, and biological condition determining program | |
| JP2006192152A (en) | Sleep state determination device, sleep state determination method, and sleep state determination program | |
| JP6957011B2 (en) | Sleep stage determination device, sleep stage determination method and program | |
| US8682420B2 (en) | Heartbeat measuring device and heartbeat measuring method | |
| JP6379656B2 (en) | Sleepiness detection device, sleepiness detection method, and sleepiness detection program | |
| JP2016182241A (en) | Drowsiness calculation device | |
| JP2016187429A (en) | Sleeping guiding device | |
| JP7684844B2 (en) | Drowsiness determination device, drowsiness determination method, and drowsiness determination program | |
| JP6596847B2 (en) | Awakening degree determination program and awakening degree determination device | |
| JP2007000280A (en) | Arousal level drop determination device | |
| JP2006271474A (en) | Sleep state estimation device | |
| JP5962751B2 (en) | Arousal level determination device, arousal level determination program, and arousal level determination method | |
| JP2018019879A (en) | Sleep detection device, sleep detection method and program | |
| JP6927873B2 (en) | Electronics, estimation systems, control methods and control programs | |
| JP2017124014A (en) | Drowsiness detection program, drowsiness detection method, and drowsiness detection device | |
| JP2017012245A (en) | Incontinence suppression method and incontinence suppression device | |
| JP6466729B2 (en) | Activity determination system | |
| JP2007044154A (en) | Arousal level judgment method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240202 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20241023 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20241105 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20250106 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20250121 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20250128 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7628049 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |