JP2000237175A - Mental stress judging device - Google Patents
Mental stress judging deviceInfo
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、メンタルストレス
判定装置に関する。The present invention relates to a mental stress determination device.
【0002】[0002]
【従来の技術】近年、職場あるいは日常生活の場におい
ても人は様々なストレスを受けている。特に、OA化・
FA化の急速な発展によりVDT作業(身体負荷は低い
ものの高度な知的作業)や監視作業がもたらすメンタル
ストレスは精神的過労やヒューマンエラーの要因とな
る。これを防ぐためにもメンタルストレスを評価するこ
とは重要である。従来のメンタルストレス判定装置とし
ては、脈波データより算出した脈拍データの上昇下降状
況を監視することにより、メンタルストレスを判定しよ
うとするものがある。2. Description of the Related Art In recent years, people have been subjected to various stresses even in a workplace or a place of daily life. In particular, OA
Due to the rapid development of FA, mental stress caused by VDT work (highly intelligent work with low physical load) and monitoring work causes mental overwork and human error. To prevent this, it is important to evaluate mental stress. As a conventional mental stress determination apparatus, there is an apparatus that attempts to determine mental stress by monitoring the rising / falling state of pulse data calculated from pulse wave data.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来のメンタルストレス判定装置においては、実験環境に
おける外乱、例えば周囲の物音等に起因する心拍数の急
変により誤差が生じ判定結果の精度が低くなったり、物
音等が発生したりしないような実験環境の確保に多大な
労力を要する等の問題点があった。本発明は、上述の従
来の問題点に着目してなされたもので、被験者に連続し
た一定量の負荷を与えた場合の被験者の心拍相当信号の
時間軸上の拍動間隔データに対し時間・周波数解析を施
し、周波数軸上で精神作業負担に起因する周波数帯域と
それ以外の周波数帯域とを弁別し、精神作業負担に起因
する周波数帯域のデータを周波数・時間解析して時間軸
上の拍動間隔データのみを用いて解析を行なうことによ
って、物音等が発生しないような実験環境の確保に多大
な労力を要することのないメンタルストレス判定装置を
提供することを目的としている。However, in the above-described conventional mental stress determination apparatus, errors occur due to disturbances in the experimental environment, for example, a sudden change in heart rate caused by surrounding noises, and the accuracy of the determination result decreases. In addition, there is a problem that a great deal of labor is required to secure an experimental environment in which no noise or the like is generated. The present invention has been made in view of the above-described conventional problems, and is based on time / pulse interval data on the time axis of a subject's heartbeat-equivalent signal when a continuous and constant load is applied to the subject. Perform frequency analysis, discriminate frequency bands caused by mental workload from other frequency bands on the frequency axis, and analyze frequency / time data of frequency bands caused by mental workload to analyze beats on the time axis. An object of the present invention is to provide a mental stress determination apparatus that does not require much labor to secure an experimental environment in which no noise or the like is generated by performing analysis using only the moving interval data.
【0004】[0004]
【課題を解決するための手段】上述の目的達成のため、
本発明は、被験者に連続した一定量の負荷を与えた場合
の被験者の心拍相当信号を取得する取得手段と、前記心
拍相当信号の時間軸上の拍動間隔データに対し時間・周
波数変換を行なう第1の変換手段と、該第1の変換手段
により変換されたデータのうち、所定周波数以下の周波
数帯域のデータのみを特定するデータ特定手段と、該デ
ータ特定手段により特定されたデータに対し周波数・時
間変換を行なう第2の変換手段と、該第2の変換手段に
より変換された時間軸上の拍動間隔データを用いてスト
レス解析を行なう解析手段と、を有することを特徴とす
る。請求項2記載の発明では、請求項1記載のメンタル
ストレス判定装置において、前記所定周波数は、周波数
軸上で精神作業負担に起因する周波数帯域とそれ以外の
周波数帯域とを弁別し、精神作業負担に起因する周波数
帯域であることを特徴とする。請求項3記載の発明で
は、請求項1または2記載のメンタルストレス判定装置
において、前記心拍相当信号の時間軸上の拍動間隔デー
タに対しデータ補間を行なうことを特徴とする。In order to achieve the above-mentioned object,
The present invention obtains a heartbeat-equivalent signal of a subject when a continuous and constant load is applied to the subject, and performs time-frequency conversion on beat interval data on the time axis of the heartbeat-equivalent signal. A first converting unit, a data specifying unit that specifies only data in a frequency band equal to or lower than a predetermined frequency among the data converted by the first converting unit, -It is characterized by having second conversion means for performing time conversion, and analysis means for performing stress analysis using the beat interval data on the time axis converted by the second conversion means. According to a second aspect of the present invention, in the mental stress determination device according to the first aspect, the predetermined frequency discriminates a frequency band attributable to a mental work load from a frequency band other than that on a frequency axis, and The frequency band is caused by According to a third aspect of the present invention, in the mental stress determination device according to the first or second aspect, data interpolation is performed on beat interval data on a time axis of the heartbeat-equivalent signal.
【0005】[0005]
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態を図
面に基づいて説明する。図1はこの発明の実施の形態の
概略構成図、図2はタスクのかけかたの説明図、図3は
心拍相当信号の取得方法の説明図、図4は分布とストレ
スとの関係についての説明図である。図5は外乱の影響
を説明する図である。図6,7は心拍相当信号の解析方
法の説明図、図8はストレス判定方法の説明図である。
図1における10は、被験者に連続した一定量の負荷を
与えることのできるタスク装置であり、例えば、図2に
示すように、ディスプレイ11上に一定時間毎に○印1
2の位置を変えて表示し、被験者にマウス13を操作さ
せてカーソル14の位置を○印12の位置にあわせるよ
うにさせている。なお、タスク装置10は、タスクとレ
ストを繰返すことができるように設定されており、タス
クは、1〜2分程度、レストは、2〜3分程度が妥当で
あるが、被験者の年齢に応じて可変に設定できるように
することが望ましい。このようにタスク装置10は、タ
イマによりタスクとレストの時間が管理されている。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. 1 is a schematic configuration diagram of an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an explanatory diagram of how to apply a task, FIG. 3 is an explanatory diagram of a method of acquiring a heartbeat-equivalent signal, and FIG. 4 is an explanatory diagram of a relationship between distribution and stress. It is. FIG. 5 is a diagram illustrating the influence of disturbance. 6 and 7 are explanatory diagrams of a method of analyzing a heartbeat-equivalent signal, and FIG. 8 is an explanatory diagram of a stress determination method.
Reference numeral 10 in FIG. 1 denotes a task device capable of continuously applying a constant amount of load to the subject. For example, as shown in FIG.
The position of 2 is changed and displayed, and the subject is caused to operate the mouse 13 so that the position of the cursor 14 is adjusted to the position of the mark 12. Note that the task device 10 is set so that the task and the rest can be repeated, and it is appropriate that the task is about 1 to 2 minutes and the rest is about 2 to 3 minutes. It is desirable to be able to set variably. As described above, the task device 10 manages the task and the rest time by the timer.
【0006】図1における20は、被験者の心拍相当信
号を取得し解析する心拍相当信号取得/解析装置であ
る。取得の方法としては、例えば、図3に示すように、
被験者に電極21を取付けて心電位信号を計測機22で
計測する方法をとることができる。なお、電極を付けて
心電位信号を取得する方法に限らず、ケース内に設けた
発光素子と受光素子との間に指を挿入し、その透過光量
により、心拍相当信号としての脈波を検出するようにし
てもよい。そして、取得した心拍相当信号(以下、心電
位信号で説明する)を後に説明する方法により解析す
る。In FIG. 1, reference numeral 20 denotes a heartbeat equivalent signal acquisition / analysis device for acquiring and analyzing a heartbeat equivalent signal of a subject. As an acquisition method, for example, as shown in FIG.
A method in which the electrode 21 is attached to the subject and the cardiac potential signal is measured by the measuring device 22 can be adopted. The method is not limited to the method of acquiring an electrocardiographic signal by attaching electrodes, but a finger is inserted between a light emitting element and a light receiving element provided in a case, and a pulse wave as a heartbeat equivalent signal is detected based on an amount of transmitted light. You may make it. Then, the acquired heartbeat-equivalent signal (hereinafter described as a cardiac potential signal) is analyzed by a method described later.
【0007】図1における30は、解析結果に基づき被
験者の精神的負担を判定するメンタルストレス判定回路
であり、その詳細については、後述するが、ここでは図
4を使って簡単に説明する。図4(a)は、分散値RR
V及び平均心拍数BEATとメンタルストレスとの関係
を示したものである。なお、分散値RRVは、図4
(b)に示す心電位信号(R波)の所定レベル以上のピ
ークの時間軸上の間隔を示すRRI(R−Rinter
val)を使って下式Reference numeral 30 in FIG. 1 denotes a mental stress judgment circuit for judging the mental burden of the subject based on the analysis result, the details of which will be described later, but will be briefly described here with reference to FIG. FIG. 4A shows a variance value RR.
5 shows the relationship between V and the average heart rate BEAT and mental stress. The variance value RRV is shown in FIG.
An RRI (R-Rinter) indicating an interval on a time axis of a peak of a predetermined level or more of the cardiac potential signal (R wave) shown in (b).
val)
【数1】 により演算したものである。また、平均心拍数BEAT
は、下式(Equation 1) Is calculated by Also, the average heart rate BEAT
Is
【数2】 により演算したものである。ここでNはRRIデータの
サンプル数である。解析区間を時系列的にシフトさせな
がら算出すると、解析結果は図4(a)に示すようなR
RV−BEAT2次元平面上に分布エリアとして表すこ
とができる。具体的には、被験者にタスク状態とレスト
状態とを繰り返し課し、その分布エリアから、「タスク
時にタスクに集中できないケース」と「レスト時にリラ
ックスできないケース」とを健常状態ではない要注意ケ
ースとし、更に分布の変化からストレスの増加・減少方
向を判定する。(Equation 2) Is calculated by Here, N is the number of samples of the RRI data. When the calculation is performed while shifting the analysis section in chronological order, the analysis result becomes R as shown in FIG.
It can be represented as a distribution area on the RV-BEAT two-dimensional plane. Specifically, the task state and the rest state are repeatedly imposed on the subject, and from the distribution area, `` the case where the user cannot concentrate on the task at the time of the task '' and `` the case where the person cannot relax at the time of the rest '' are regarded as the cautionary cases which are not healthy. Then, the direction of increase / decrease of the stress is determined from the change of the distribution.
【0008】図5に、実験環境の外乱による影響を示
す。一時的外乱は図5(a)に示すような心拍数の急上
昇を誘発するケースが多い。心拍数の急上昇は拍動間隔
を極端に低くし、RRV−BEAT2次元平面上の分布
エリアにおいて、レスト状態で平均心拍数BEATはさ
ほど変化しないが、RRV値は大きな値をとるという影
響(図5(b)参照)を及ぼす。分布エリアの位置でメ
ンタルストレスを判定することにしているため、この外
乱による影響は判定結果に大きな誤差を混入する結果と
なる。そこで、外乱による急峻な変動は、高い周波数帯
域に出現することから、高周波領域部分を除去すること
により、検出精度の低下を防止する。FIG. 5 shows the influence of disturbance in the experimental environment. The temporary disturbance often induces a rapid rise in the heart rate as shown in FIG. The rapid increase in the heart rate causes the beat interval to be extremely low, and in the distribution area on the RRV-BEAT two-dimensional plane, the average heart rate BEAT does not change much in the resting state, but the RRV value takes a large value (FIG. 5). (See (b)). Since the mental stress is determined at the position of the distribution area, the influence of the disturbance results in a large error mixed in the determination result. Therefore, since a steep change due to disturbance appears in a high frequency band, a reduction in the detection accuracy is prevented by removing a high frequency region.
【0009】次に、上記のように取得した心電位信号を
図6に示すフローチャートに従って解析する。ステップ
601では、心電位信号(図7(a)参照)を100H
z以上でサンプリングし、A/D変換を行なう。ステッ
プ602では、サンプリングした心電位信号をフィルタ
リング処理することにより、被験者の体の動きによるノ
イズや高周波ノイズ等の目的外信号を除去する。フィル
タリングの例としては、例えば5〜30Hzのバンドパ
スフィルタや、基準となる形態の信号を用意しておき取
得した信号と相関をとるマッチドフィルタ等を使用す
る。ステップ603で、フィルタリング後の信号レベル
と所定値とを比較して所定値以上の信号のみを残し、ス
テップ604で、拍動の時間間隔であるRRI(R−R
interval)データを検出し(図7(b)参
照)、縦軸をRRI、横軸を時間としたデータを作成す
る(図7(c)参照)。Next, the cardiac potential signal obtained as described above is analyzed according to the flowchart shown in FIG. In step 601, the cardiac potential signal (see FIG. 7A) is
Sampling is performed at z or more, and A / D conversion is performed. In step 602, untargeted signals such as noise due to body movement of the subject and high-frequency noise are removed by filtering the sampled cardiac potential signal. As an example of the filtering, a band-pass filter of, for example, 5 to 30 Hz, a matched filter that prepares a signal of a reference form and correlates with the obtained signal is used. In step 603, the signal level after the filtering is compared with a predetermined value to leave only a signal having a predetermined value or more. In step 604, the RRI (R-R)
Interval) data is detected (see FIG. 7 (b)), and data is created with RRI on the vertical axis and time on the horizontal axis (see FIG. 7 (c)).
【0010】ステップ605では、新規のRRI(n)
データ検出の際、その直前のRRI(n−1)データを
参照して、0.5RRI(n−1)から1.5RRI
(n)の範囲内のみ次回のR波の検出範囲として設定す
る。不整脈でR波が欠けた場合、RRIデータは本来の
約2倍になるためこの手法で検出することが可能とな
り、このRRIデータは誤差を含んだ値と見なして不便
用とする(ステップ606、図7(d)参照)。0.5
〜1.5としたのは精神的タスクで50%以上の瞬時変
化がないと考えられることによる。通常の生活を営んで
いる被験者における不整脈はその現象が生じてもその後
はまた通常の拍動に戻るため、その後の拍動は再度使用
可能である。ステップ607では、補間処理により時系
列的に規則的なサンプリングに変換する。元来、心拍は
不規則である為、RRIデータには変動が伴うので、ス
テップ604で検出したRRIデータは時系列的には不
規則なサンプリングデータとなる。従って、本ステップ
で、図7(d)の信号上で一定間隔に擬似信号を挿入す
ることで等間隔、つまり図7(e)に示すような規則的
なサンプリングデータとする。なお、処理を簡単にする
為、擬似信号のレベルは、時間軸上の前値と同じレベル
としている。In step 605, the new RRI (n)
At the time of data detection, the RRI (n-1) data immediately before the data is referred to the RRI (n-1) to the 0.5 RRI (n-1).
Only the range of (n) is set as the detection range of the next R wave. If the R-wave is missing due to arrhythmia, the RRI data becomes approximately twice as large as the original, so that it is possible to detect the RRI data by this method. This RRI data is regarded as a value containing an error and is used for inconvenience (step 606, FIG. 7D). 0.5
The reason for setting to 1.5 is that it is considered that there is no instantaneous change of 50% or more in the mental task. The arrhythmia in the subject living a normal life returns to the normal pulsation even if the phenomenon occurs, so that the subsequent pulsation can be used again. In step 607, the sampling is converted to regular sampling in a time series by an interpolation process. Originally, since the heartbeat is irregular, the RRI data fluctuates, so that the RRI data detected in step 604 is irregular sampling data in a time series. Therefore, in this step, pseudo signals are inserted at regular intervals on the signal of FIG. 7D to obtain regular sampling data as shown in FIG. 7E. In order to simplify the processing, the level of the pseudo signal is set to the same level as the previous value on the time axis.
【0011】RRIデータのレベルのばらつきの程度が
交感副交感神経活動度と密接な相関を持つことは実験的
に確かめられているため、このばらつきを表す指標とし
て分散を用いる。但し、ここで得られたRRIデータに
は外乱の影響が混入している可能性がある。そこで、上
述したように外乱による急峻な変動は高い周波数帯域に
出現するため、ステップ608で、補間されたRRI時
系列データに対し時間・周波数解析を施し、精神作業負
担に起因する周波数帯域である約0.01Hz〜0.5
Hzの低い周波数帯域を特定する。Since it has been experimentally confirmed that the degree of variation in the level of the RRI data has a close correlation with the sympathetic parasympathetic nervous activity, variance is used as an index representing this variation. However, there is a possibility that the influence of disturbance is mixed in the obtained RRI data. Therefore, as described above, since the steep fluctuation due to the disturbance appears in a high frequency band, a time / frequency analysis is performed on the interpolated RRI time-series data in step 608 to find a frequency band due to mental work load. About 0.01Hz to 0.5
Identify the low frequency band of Hz.
【0012】次に、ステップ609で、精神作業負担に
起因する周波数帯域外のデータを除去した上で周波数・
時間変換し、時間軸上にデータを再編する(図7(f)
参照)。ステップ610で、タスク状態であるか、レス
ト状態であるかをタスク装置10で時間管理しているタ
イマからの情報によって判別し、ステップ611でタス
ク区間における区間平均状態値Gtと、ステップ612
でレスト区間における区間平均状態値Grを算出し、メ
ンタルストレス判定回路30に出力する。Next, in step 609, after removing data outside the frequency band due to mental workload, the frequency
Time conversion and reorganization of data on the time axis (FIG. 7 (f)
reference). At step 610, whether the state is the task state or the rest state is determined based on information from a timer which is time-controlled by the task device 10, and at step 611, the section average state value Gt in the task section and the step 612 are determined.
Calculates the section average state value Gr in the rest section, and outputs it to the mental stress determination circuit 30.
【0013】区間平均状態値Gは、分散値RRVと平均
心拍数BEATをそれぞれ算出することにより、分散値
RRVと平均心拍数BEATの2次元で表される分布上
の位置として特定する。The section average state value G is specified as a two-dimensional distribution position of the variance value RRV and the average heart rate BEAT by calculating the variance value RRV and the average heart rate BEAT, respectively.
【0014】図8に、メンタルストレス判定回路30の
詳細作用を説明するためのフローチャートを示す。ステ
ップ801において、図6のステップ611、612で
算出した前回のタスク区間平均状態値Gt1とレスト区
間平均状態値Gr1との差X1、及び今回のタスク区間
平均状態値Gt2とレスト区間平均状態値Gr2との差
X2をそれぞれ算出する。ステップ802で、差X2と
所定値Xthとが比較され、差X2が所定値Xthより
大ならば、健常者であるとして終了し、差X2が所定値
Xthより小ならば、要注意ケースであるとして、次の
ステップ803で、前回値X1と今回値X2とを比較す
る。前回値X1と今回値X2とが等しい場合、ステップ
805によりメンタルストレスに変化なし。前回値X1
より今回値X2が小さい場合、ステップ804により減
少傾向、前回値X1より今回値X2が大きい場合、ステ
ップ806により増加傾向と判定される。FIG. 8 is a flowchart for explaining the detailed operation of the mental stress determination circuit 30. In step 801, the difference X1 between the previous task section average state value Gt1 and the rest section average state value Gr1 calculated in steps 611 and 612 of FIG. 6, and the current task section average state value Gt2 and rest section average state value Gr2 Are calculated respectively. In step 802, the difference X2 is compared with the predetermined value Xth. If the difference X2 is larger than the predetermined value Xth, the process ends as a healthy person. If the difference X2 is smaller than the predetermined value Xth, the case requires caution. In the next step 803, the previous value X1 and the current value X2 are compared. If the previous value X1 is equal to the current value X2, there is no change in mental stress in step 805. Previous value X1
If the current value X2 is smaller than the previous value X1, it is determined that the current value X2 is smaller than the previous value X1.
【0015】基本的に、健常者は一時的ストレスを加え
たときとそうでないときとでは反応に明確な差異が生ず
るものである。図4(a)に表した分布エリアを見る
と、非メンタルストレス下では、タスク状態とレスト状
態の分布エリアはお互い離れた位置に分布しており、タ
スクを正確にこなしていればタスク状態の分布エリアは
レスト状態の分布エリアに対して負担の高い左上方に位
置する結果となる。これは交感副交感神経の活動から考
えて正常な反応である。但し、背景に潜む定常的ストレ
スであるメンタルストレス下の状態では、タスク状態で
の非集中、レスト状態での非リラックスの現象が生じて
きて、相互の分布エリアは接近することになる。そこ
で、各分布エリアの区間平均状態間距離の経時変化を尺
度にして判定することにより、精度の高い判定が可能と
なる。なお、本手法ではより精度の高い結果を得るため
平均心拍数BEATを用いて分散値RRVとの2次元平
面上での分布エリアの差異に着目してきたが、RRIの
分散RRVのみの算出でも、今回のタスク期間の分散値
と今回のレスト期間の分散値との差Y2と所定値との比
較により健常者であるか否かを判別し、更に前回のタス
ク期間の分散値と前回のレスト期間の分散値との差Y2
と、差Y1との比較により、増加傾向か減少傾向か変化
なしかを判定することにより、多少精度は落ちるものの
簡易的に同様の効果は期待できる。[0015] Basically, a healthy person has a clear difference in response between when temporary stress is applied and when it is not. Looking at the distribution area shown in FIG. 4 (a), under non-mental stress, the distribution areas of the task state and the rest state are distributed at positions separated from each other. As a result, the distribution area is located at the upper left position where the burden is higher than the distribution area in the rest state. This is a normal response given the sympathetic parasympathetic activity. However, in a state under mental stress, which is a constant stress lurking in the background, a phenomenon of non-concentration in the task state and non-relaxation in the rest state occur, and the mutual distribution areas come close to each other. Therefore, a high-precision determination can be made by making a determination based on a temporal change in the section average state distance of each distribution area. In this method, the average heart rate BEAT has been used to focus on the difference in the distribution area on the two-dimensional plane from the variance value RRV in order to obtain a more accurate result. However, even when calculating only the variance RRV of the RRI, A comparison is made between a difference Y2 between the variance value of the current task period and the variance value of the current rest period and a predetermined value to determine whether or not the subject is a healthy person. The difference Y2 from the variance of
By comparing the difference with the difference Y1, it is determined whether the tendency is an increasing tendency, a decreasing tendency, or no change, so that the same effect can be expected simply, though the accuracy is slightly lowered.
【0016】以上のように、本実施の形態によれば、被
験者に連続した一定量の負荷を与えた場合の被験者の心
拍相当信号の時間軸上の拍動間隔データに対し時間・周
波数解析を施し、周波数軸上で精神作業負担に起因する
周波数帯域とそれ以外の周波数帯域とを弁別し、精神作
業負担に起因する周波数帯域のデータを周波数・時間解
析して時間軸上の拍動間隔データのみを用いて解析を行
なうようにしたため、実験環境における外乱、例えば周
囲の物音等に起因する心拍数の急変による影響を除去す
ることができ、判定結果の精度の低下を防止することが
でき、物音等が発生しないような実験環境の確保に多大
な労力を要することがなくなるという効果がある。ま
た、心拍相当信号の時間軸上の拍勤間隔データに対しデ
ータ補間を行なう(ステップ607/図7(e)参照)
ことにより、弁別に必要な周波数分解能を確保すること
ができるという効果がある。なお、上述のように時間・
周波数変換及び周波数・時間変換を行なわなくても外乱
の頻度が少ない実験環境であれば、分散値RRVと平均
心拍数BEATの2次元平面上におけるデータの密度が
高い領域のデータのみを使用することにより、簡易的に
外乱によるデータを除去することもできる。As described above, according to the present embodiment, the time / frequency analysis is performed on the beat interval data on the time axis of the subject's heartbeat-equivalent signal when a continuous and constant load is applied to the subject. The frequency band resulting from mental workload is discriminated from the other frequency bands on the frequency axis, and the frequency and time analysis of the frequency band data resulting from mental workload is performed on the frequency axis to beat interval data on the time axis. Since the analysis is performed using only the data, it is possible to remove the influence of disturbance in the experimental environment, for example, a sudden change in the heart rate caused by surrounding noise, and to prevent the accuracy of the determination result from being lowered. There is an effect that a great deal of labor is not required to secure an experimental environment where no noise or the like is generated. Also, data interpolation is performed on the beat interval data on the time axis of the heartbeat equivalent signal (see step 607 / FIG. 7 (e)).
Thereby, there is an effect that the necessary frequency resolution can be ensured. In addition, as mentioned above,
In an experimental environment where the frequency of disturbance is small even without performing frequency conversion and frequency / time conversion, use only data in the area where the data density is high on the two-dimensional plane of the variance RRV and the average heart rate BEAT. Accordingly, data due to disturbance can be easily removed.
【0017】[0017]
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、実験環
境における外乱、例えば周囲の物音等に起因する心拍数
の急変による影響を除去することができ、判定結果の精
度の低下を防止することができ、物音等が発生しないよ
うな実験環境の確保に多大な労力を要することがなくな
るという効果がある。また、心拍相当信号の時間軸上の
拍動間隔データに対しデータ補間を行なうことにより、
弁別に必要な周波数分解能を確保することができるとい
う効果がある。このように、労働災害の原因ともなりえ
るメンタルストレスは管理者にとっても本人にとっても
認識しにくい現象であり、外乱の影響のない精度の高い
客観的指標を提供することによって幅広い応用が期待で
きる。As described above, according to the present invention, it is possible to eliminate the influence of disturbances in the experimental environment, for example, sudden changes in the heart rate caused by surrounding noises, etc., thereby preventing the accuracy of the judgment result from being lowered. Therefore, there is an effect that a great deal of labor is not required to secure an experimental environment where no noise or the like is generated. Also, by performing data interpolation on the beat interval data on the time axis of the heartbeat equivalent signal,
There is an effect that necessary frequency resolution required for discrimination can be secured. As described above, mental stress, which can be the cause of occupational accidents, is a phenomenon that is difficult for managers and individuals to recognize, and by providing a highly accurate objective index without the influence of disturbance, a wide range of applications can be expected.
【図1】本発明の実施の形態の概略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an embodiment of the present invention.
【図2】タスクのかけかたの説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram of how to apply a task.
【図3】心拍相当信号の取得方法の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of a method of acquiring a heartbeat-equivalent signal.
【図4】分布とストレスとの関係についての説明図であ
る。FIG. 4 is an explanatory diagram of a relationship between distribution and stress.
【図5】外乱の影響を説明する図である。FIG. 5 is a diagram illustrating the influence of disturbance.
【図6】心拍相当信号の解析方法の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of a method for analyzing a heartbeat-equivalent signal.
【図7】心拍相当信号の解析方法の説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of a method of analyzing a heartbeat-equivalent signal.
【図8】ストレス判定方法の説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram of a stress determination method.
10 タスク装置 11 ディスプレイ 12 ○印 13 マウス 14 カーソル 20 心拍相当信号取得/解析装置 21 電極 22 計測機 30 メンタルストレス判定回路 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Task device 11 Display 12 ○ mark 13 Mouse 14 Cursor 20 Heart rate equivalent signal acquisition / analysis device 21 Electrode 22 Measuring machine 30 Mental stress judgment circuit
Claims (3)
場合の被験者の心拍相当信号を取得する取得手段と、 前記心拍相当信号の時間軸上の拍動間隔データに対し時
間・周波数変換を行なう第1の変換手段と、 該第1の変換手段により変換されたデータのうち、所定
周波数以下の周波数帯域のデータのみを特定するデータ
特定手段と、 該データ特定手段により特定されたデータに対し周波数
・時間変換を行なう第2の変換手段と、 該第2の変換手段により変換された時間軸上の拍動間隔
データを用いてストレス解析を行なう解析手段と、 を有することを特徴とするメンタルストレス判定装置。An acquisition means for acquiring a heartbeat equivalent signal of a subject when a continuous constant amount of load is applied to the subject, and performing time / frequency conversion on beat interval data on a time axis of the heartbeat equivalent signal. First converting means for performing, data specifying means for specifying only data in a frequency band equal to or lower than a predetermined frequency among the data converted by the first converting means, and data specifying means for specifying the data specified by the data specifying means. A mental unit comprising: a second conversion unit for performing frequency / time conversion; and an analysis unit for performing stress analysis using the beat interval data on the time axis converted by the second conversion unit. Stress judgment device.
業負担に起因する周波数帯域とそれ以外の周波数帯域と
を弁別し、精神作業負担に起因する周波数帯域であるこ
とを特徴とする請求項1記載のメンタルストレス判定装
置。2. The frequency band according to claim 2, wherein the predetermined frequency is a frequency band caused by mental work load by distinguishing a frequency band caused by mental work load from other frequency bands on a frequency axis. 2. The mental stress determination device according to 1.
データに対しデータ補間を行なうことを特徴とする請求
項1または2記載のメンタルストレス判定装置。3. The mental stress judging device according to claim 1, wherein data interpolation is performed on beat interval data on the time axis of the heartbeat equivalent signal.
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP11045739A JP2000237175A (en) | 1999-02-24 | 1999-02-24 | Mental stress judging device |
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JP (1) | JP2000237175A (en) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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1999
- 1999-02-24 JP JP11045739A patent/JP2000237175A/en active Pending
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