Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2001204714A - Mental stress judging device - Google Patents

Mental stress judging device

Info

Publication number
JP2001204714A
JP2001204714A JP2000020801A JP2000020801A JP2001204714A JP 2001204714 A JP2001204714 A JP 2001204714A JP 2000020801 A JP2000020801 A JP 2000020801A JP 2000020801 A JP2000020801 A JP 2000020801A JP 2001204714 A JP2001204714 A JP 2001204714A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
equivalent signal
heartbeat
conversion
time
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.)
Pending
Application number
JP2000020801A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Tatsumi Yanai
達美 柳井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nissan Motor Co Ltd
Original Assignee
Nissan Motor Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nissan Motor Co Ltd filed Critical Nissan Motor Co Ltd
Priority to JP2000020801A priority Critical patent/JP2001204714A/en
Publication of JP2001204714A publication Critical patent/JP2001204714A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/18Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state for vehicle drivers or machine operators

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (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)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a mental stress judging device capable of reducing errors based on the sudden change of a heart rate. SOLUTION: This device is provided with a means for obtaining the heartbeat equivalent signal and the respiratory vibration equivalent signal of an examinee, a first conversion means for performing time/frequency conversion to time-axial heartbeat interval data of the heartbeat equivalent signal, a data specifying means for specifying only data in a frequency band equal to or lower than a prescribed frequency among the pieces of data converted by this first conversion means, a second conversion means for converting frequency/time to data specified by this data specifying means, a movement averaging means for performing movement averaging processing to the time-axial heartbeat interval data converted by this second conversion means based on the respiratory vibration equivalent signal, and a stress analytic means for analyzing stress based on the heartbeat interval data movement-averaged by this movement averaging means.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【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。
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.

【0003】特にオフィス・オートメーション化、ファ
クトリー・オートメーション化の急速な発展によって、
身体負荷は低いが高度な知的作業であるVDT(Vid
eoDisplayTerminal:ビデオ・ディス
プレイ端末)作業や監視作業や、車両を運転することが
もたらすメンタルストレスは、精神的過労やヒューマン
エラーの原因となる。従って、これを防止するために、
メンタルストレスを評価することは重要である。
[0003] With the rapid development of office automation and factory automation in particular,
VDT (Vid)
eoDisplayTerminal (video display terminal) work, monitoring work, and mental stress caused by driving a vehicle cause mental overwork and human error. Therefore, to prevent this,
It is important to evaluate mental stress.

【0004】従来のメンタルストレス判定装置として、
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。
As a conventional mental stress determination device,
In some cases, mental stress is determined by monitoring the rise and fall of pulse data calculated from pulse wave data.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来のメ
ンタルストレス判定装置においては、脳波データより算
出した脈拍データの上昇下降状況を監視して、メンタル
ストレスを判定していたので、外乱、例えば環境による
周囲の物音の変動等や、被験者の欠伸等の深呼吸、座り
直し等の呼吸性振動や身体振動等に起因する心拍数の急
変により誤差が生じてしまい、判定結果の精度が低くな
ってしまっていた。
However, in the conventional mental stress determination apparatus, the mental stress is determined by monitoring the rise and fall of the pulse data calculated from the electroencephalogram data. The error was caused by sudden fluctuations in heart rate caused by fluctuations in the noise of the subject, deep breathing such as lack of extension of the subject, respiratory vibrations such as re-sitting, and body vibrations, and the accuracy of the determination results was reduced. .

【0006】これを避けるために物音等が発生しないよ
うな実験環境の確保、被験者への実験への集中が考えら
れるが、前者の実験環境の確保には、多大な労力を要
し、後者の実験への集中は本来のメンタルストレスの評
価自体が正確に行えない可能性が生じるという問題点が
あった。
In order to avoid this, it is conceivable to secure an experimental environment in which no noise or the like is generated and to concentrate on the experiment for the subject. However, securing the former experimental environment requires a great deal of labor, and the latter requires a great deal of labor. Concentration on the experiment has a problem that the evaluation of the mental stress itself may not be performed accurately.

【0007】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、心拍数の急変に基づく誤差を低くする
ことのできるメンタルストレス判定装置を提供すること
を目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-mentioned conventional problems, and has as its object to provide a mental stress determination apparatus capable of reducing an error based on a sudden change in heart rate.

【0008】[0008]

【課題を解決するための手段】上記の目的達成のため、
本発明は被験者に負荷を与えた場合の被験者の心拍相当
信号および呼吸性振動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・周波数変換を行う第1の変換手段と、この第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、このデータ特定手段により特定されたデータに対し
周波数・時間変換を行う第2の変換手段と、この第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、前記呼吸性振動相当信号に基づいて、移動平均処理
を行う移動平均手段と、この移動平均手段により移動平
均された拍動間隔データに基づいて、ストレス解析を行
うストレス解析手段と、を有することを特徴とする。
In order to achieve the above object,
The present invention obtains a subject's heartbeat equivalent signal and respiratory vibration equivalent signal when a load is applied to the subject,
First conversion means for performing time-frequency conversion on beat interval data on the time axis of the heartbeat-equivalent signal; and data of a frequency band equal to or lower than a predetermined frequency among data converted by the first conversion means. Data specifying means for specifying only the data, second converting means for performing frequency / time conversion on the data specified by the data specifying means, and a beat interval on the time axis converted by the second converting means. Data, moving average means for performing moving average processing based on the respiratory vibration equivalent signal, and stress analysis means for performing stress analysis based on beat interval data moving averaged by the moving average means, It is characterized by having.

【0009】また請求項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、前記呼吸性振
動相当信号の大きさを判断する判断手段を備え、前記移
動平均手段は、前記判断手段により判断された大きさに
基づいて、移動平均処理の移動平均区間を設定すること
を特徴とする。
According to a second aspect of the present invention, there is provided the mental stress determining apparatus according to the first aspect, further comprising a judging means for judging a magnitude of the signal corresponding to the respiratory vibration, wherein the moving average means is provided by the judging means. A moving average section of the moving average process is set based on the determined size.

【0010】[0010]

【発明の効果】本発明によれば、心拍数の急変に基づく
誤差を低くすることのできるメンタルストレス判定装置
を提供することができるという効果を有する。
According to the present invention, it is possible to provide an apparatus for determining mental stress which can reduce an error based on a sudden change in heart rate.

【0011】[0011]

【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はメンタルストレス判定装
置を車両に適用した場合の概略構成を示す図、図2〜図
3は心拍相当信号の取得方法を説明する図、図4は呼吸
性振動相当信号の取得方法を説明する図、図5はメンタ
ルストレス判定装置の構成説明図、図6は分布とストレ
スとの関係についての説明図、図7は外乱の影響を説明
する図、図8〜図10は心拍相当信号の解析、判定方法
の説明図である。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration when a mental stress determination device is applied to a vehicle, FIGS. 2 to 3 are diagrams for explaining a method for acquiring a heartbeat-equivalent signal, and FIG. 4 is a diagram for explaining a method for acquiring a respiratory vibration equivalent signal. FIG. 5 is a diagram illustrating the configuration of the mental stress determination device, FIG. 6 is a diagram illustrating the relationship between the distribution and the stress, FIG. 7 is a diagram illustrating the effect of disturbance, and FIGS. FIG. 4 is an explanatory diagram of an analysis and determination method.

【0012】図1において、1は本発明のメンタルスト
レス判定装置が適用される車両である。5は車両に設け
られたシートであり、図においては運転席のみを示して
いる。10は車両を操舵するためのステアリングであ
り、20は乗員を拘束するためのシートベルトである。
40は車両1の走行速度を検出するための車速センサで
ある。30はメンタルストレスを解析/判定する解析/
判定装置である。
In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a vehicle to which a mental stress determination device according to the present invention is applied. Reference numeral 5 denotes a seat provided on the vehicle, and only the driver's seat is shown in the figure. Reference numeral 10 denotes a steering wheel for steering the vehicle, and reference numeral 20 denotes a seat belt for restraining an occupant.
Reference numeral 40 denotes a vehicle speed sensor for detecting the traveling speed of the vehicle 1. 30 is an analysis / determination of mental stress / analysis /
It is a determination device.

【0013】ステアリング10には図2(a)に示すよ
うに、複数の電極15が設けられており、ドライバーが
走行中等にステアリング操作を行うことで電極15に接
触し、この電極15の電位信号によって心拍相当信号を
取得できるようになっている。
As shown in FIG. 2 (a), the steering 10 is provided with a plurality of electrodes 15. The driver contacts the electrode 15 when the driver performs a steering operation during traveling or the like. Thus, a heartbeat-equivalent signal can be obtained.

【0014】図2(b)はステアリング10に設けられ
た電極15によって取得された心拍相当信号の一例であ
る。
FIG. 2B is an example of a heartbeat-equivalent signal obtained by the electrode 15 provided on the steering wheel 10.

【0015】またこの実施の形態ではステアリング10
に設けた電極15によって心拍相当信号を取得するよう
にしているが、図3(a)に示すように、電極55が設
けられたリストバンド50をドライバーが手首に巻い
て、この電極55からの電位信号によって心拍相当信号
を取得するようにしてもよい。
In this embodiment, the steering 10
Although the heartbeat-equivalent signal is obtained by the electrode 15 provided in the wristband, as shown in FIG. 3A, the driver wraps the wristband 50 provided with the electrode 55 around the wrist, and A heartbeat-equivalent signal may be obtained from a potential signal.

【0016】シートベルト20には図4(a)に示すよ
うに、複数の圧電センサ25が設けられている。この圧
電センサ25はシートベルト20の裏面に設けられてお
り、ドライバーに対して直接接触するように設けられて
いる。この圧電センサ25により、呼吸の大きさとタイ
ミングから呼吸性振動相当信号を取得できるようになっ
ている。図4(b)はシートベルト20に設けられた電
極25によって取得された呼吸性振動相当信号の一例で
ある。
The seat belt 20 is provided with a plurality of piezoelectric sensors 25 as shown in FIG. The piezoelectric sensor 25 is provided on the back surface of the seat belt 20, and is provided so as to directly contact a driver. With the piezoelectric sensor 25, a signal corresponding to respiratory vibration can be acquired from the magnitude and timing of respiration. FIG. 4B is an example of a signal equivalent to respiratory vibration acquired by the electrode 25 provided on the seat belt 20.

【0017】次に図5を用いて本発明のメンタルストレ
ス判定装置の構成を説明すると、車速センサ40によっ
て得られる車両1の車送信号、ステアリング10に設け
られた電極15の電位信号、シートベルト20に設けら
れた圧電センサ25からの信号が解析/判定装置30に
入力され、後述の処理が行われることでドライバーのメ
ンタルストレスが解析/判定される。
Next, the configuration of the mental stress determination device of the present invention will be described with reference to FIG. 5. The vehicle feed signal of the vehicle 1 obtained by the vehicle speed sensor 40, the potential signal of the electrode 15 provided on the steering 10, the seat belt A signal from the piezoelectric sensor 25 provided in the device 20 is input to the analysis / determination device 30, and the mental stress of the driver is analyzed / determined by performing processing described below.

【0018】次にタスクの与え方とレストの与え方につ
いて述べる。運転中のドライバーは運転に集中している
ので、タスクが与えられた状態になっている。これに対
して、停止中などはタスクが与えられていない状態であ
り、すなわちリラックスしている状態なので、レストで
あるといえる。本発明の実施の形態では、この考え方に
基づいて、車速センサ40からの車送信号から現在はタ
スクであるか、レストであるかを判断するようにしてい
る。
Next, how to give a task and how to give a rest will be described. Since the driving driver concentrates on driving, the task is given. On the other hand, during a stop or the like, a state in which no task is given, that is, a relaxed state, can be said to be a rest. In the embodiment of the present invention, based on this concept, it is determined from the vehicle transmission signal from the vehicle speed sensor 40 whether it is a task or a rest at present.

【0019】次に図6を用いて、分布とストレスとの関
係について説明を行う。図6(a)は、分散値RRV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6(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RRl(RlntervaDを使っ
て下記数式1 により演算したものである。
Next, the relationship between distribution and stress will be described with reference to FIG. FIG. 6A shows the relationship between the variance RRV, the average heart rate BEAT, and mental stress. The variance value RRV is expressed by the following formula 1 using RRl (RlintervaD) indicating the interval on the time axis of a peak equal to or higher than a predetermined level of the cardiac potential signal (R wave) shown in FIG. Is calculated by

【0020】また平均心拍数BEATは、下記数式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6(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。
The average heart rate BEAT is given by the following 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, a task state and a rest state are repeatedly imposed on the subject, and from the distribution area, `` a case where the user cannot concentrate on the task at the time of the task '' and a `` case where the person cannot relax at the time of the rest '' are considered as cautionary cases that are not in the healthy state, and The direction of increase / decrease of the stress is determined from the change in the distribution.

【0021】図7に実験時の外乱による影響を示す。外
乱は、被験者に起因する外乱と、被験者に起因しない外
乱が存在する。被験者に起因する外乱としては、例えば
欠伸等の深呼吸、座り直し等による呼吸性振動や身体振
動があり、心拍数に変動を及ぼす。また被験者に起因し
ない外乱としては、環境があり、環境としては静かな落
ち着ける場所が望ましいが、走行中において完璧な場所
での検出は現実的ではなく、この環境による外乱が心拍
数に変動を及ぼす。
FIG. 7 shows the influence of disturbance during the experiment. The disturbance includes a disturbance caused by the subject and a disturbance not caused by the subject. Disturbances caused by the subject include, for example, deep breathing such as lack of extension, respiratory vibrations and body vibrations caused by sitting back, and the like, which fluctuates the heart rate. In addition, the disturbance that is not caused by the subject is the environment, and a quiet and calm place is desirable as the environment.However, it is not realistic to detect a perfect place while driving, and the disturbance due to this environment affects the heart rate .

【0022】図7(a)に示すように、外乱は心拍数の
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7(c)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。
As shown in FIG. 7A, a disturbance often causes a rapid rise in heart rate. The rapid increase in heart rate causes the beat interval to be extremely low, and the average heart rate BEAT in the rest state in the distribution area on the RRV-BEAT two-dimensional plane.
Although it does not change much, the RRV value has a large value (see FIG. 7C). 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, the detection accuracy is prevented from lowering by removing a high frequency region.

【0023】次に、上記のように取得した心電位信号お
よび呼吸性振動相当信号を図8、図10に示すフローチ
ャートおよび図9に示す信号波形に従って解析/判定す
るのでこれについて説明を行う。
Next, the cardiac potential signal and the signal equivalent to respiratory vibration acquired as described above will be analyzed / determined according to the flowcharts shown in FIGS. 8 and 10 and the signal waveforms shown in FIG. 9. This will be described.

【0024】ステップ201では、解析/判定装置30
によって取得した心拍相当信号(図9(a)参照)を1
00Hz以上でサンプリングし、A/D変換を行なう。
In step 201, the analysis / judgment device 30
The heartbeat-equivalent signal (see FIG. 9A) acquired by
Sampling is performed at 00 Hz or more, and A / D conversion is performed.

【0025】ステップ202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、人間の
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5〜3
0Hz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(図9(b)参照)。
In step 202, untargeted signals such as noise due to human body movement and high frequency noise are removed by filtering the sampled cardiac potential signal. As an example of filtering, for example, 5 to 3
A 0 Hz band-pass filter, a matched filter that prepares a signal in a reference form, and correlates with the acquired signal, or the like is used (see FIG. 9B).

【0026】ステップ203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
残す(図9(c)参照)。
In step 203, the signal level after filtering is compared with a predetermined value, and only a signal having a predetermined value or more is left (see FIG. 9C).

【0027】ステップ204で、拍動の時間間隔である
RRI(R‐Rinterval)データを検出し、縦
軸をRRI、横軸を時間としたデータを作成する(図9
(d)参照)。
In step 204, RRI (R-interval) data, which is the time interval between beats, is detected, and data with the vertical axis representing RRI and the horizontal axis representing time is created (FIG. 9).
(D)).

【0028】ステップ205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‐1)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、RRl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207、図9(e)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
でいる人間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。
In step 205, the new RRI (n)
At the time of data detection, the RRI (n-1) data immediately before the data is referenced, and 0.5 RRI (n-1) to 1.5 RRI
Only within the range of (n-1) is set as the detection range of the next R wave. If the R-wave is missing due to arrhythmia, the RRl data is about twice as large as the original and can be detected by this method. This RRI data is regarded as a value containing an error and is inconvenient (step 207, FIG. 9E). 0.
The reason for setting the value to 5 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 a person living a normal life returns to normal pulsation after the phenomenon occurs, so that subsequent pulsations can be used again.

【0029】ステップ206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
不規則である為ためにRRlデータには変動が伴うの
で、ステップ204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。
In step 206, the sampling is converted to regular sampling in a time series by an interpolation process. Originally, since the heartbeat is irregular, the RRl data fluctuates because the heartbeat is irregular. Therefore, the RRI data detected in step 204 becomes irregular sampling data in a time series.

【0030】従って、本ステップで図9(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9(f)に示すような規則的なサンプリングデータと
する。なお、処理を簡単にするために擬似信号のレベル
は、時間軸上の前値と同じレベルとしている。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。
Therefore, in this step, pseudo signals are inserted at regular intervals on the signal shown in FIG. 9D to obtain regular sampling data as shown in FIG. 9F. 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. It has been experimentally confirmed that the degree of the variation in the level of the RRI data has a close correlation with the sympathetic parasympathetic nervous activity, and thus 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.

【0031】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208
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〜0.5Hzの低い周波数帯域を特定する
(図9(g)参照)。
Therefore, as described above, the steep fluctuation due to the disturbance appears in a high frequency band.
A time / frequency analysis is performed on the RRI time series data interpolated in the above, and a low frequency band of about 0.01 Hz to 0.5 Hz, which is a frequency band caused by mental workload, is specified (see FIG. 9 (g)). .

【0032】次にステップ209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9(h)参
照)。
Next, in step 209, data outside the frequency band due to the mental work load is removed, and frequency / time conversion is performed to reorganize the data on the time axis (see FIG. 9 (h)).

【0033】次いで圧電センサ25に基づいて取得した
呼吸性振動相当信号を用いて、ステップ210〜211
によってドライバーに起因して、生じる心拍数変動を除
去する。詳しくは、ステップ210にて呼吸性振動相当
信号の大きさを、予め定めたしきい値と比較し、大きい
場合「H」、小さい場合「L」、その間の場合「M」に
識別する。
Next, using the signal equivalent to respiratory vibration acquired based on the piezoelectric sensor 25, steps 210 to 211 are performed.
Eliminates the heart rate variability caused by the driver. More specifically, in step 210, the magnitude of the signal equivalent to respiratory vibration is compared with a predetermined threshold value, and is identified as "H" when large, "L" when small, and "M" in the meantime.

【0034】次いでステップ211で、ステップ210
にて識別した大きさに基づいて、移動平均処理を行う。
「L」の場合には通常のレベルであるとして、移動平均
処理は行わない。「M」のときには少々の深呼吸や体動
のレベルであるとして前後1点づつを含む3点の移動平
均処理を行う。「H」の場合には大きな深呼吸や体動の
レベルであるとして、前後2点づつを含む5点の移動平
均処理を行う(図9(i)参照)。
Next, at step 211, step 210
A moving average process is performed based on the size identified by.
In the case of “L”, it is determined that the level is a normal level, and the moving average processing is not performed. In the case of "M", it is assumed that the level is a little deep breathing or body motion level, and three points of moving average processing including one point before and after is performed. In the case of "H", it is determined that the level is a large deep breathing or body movement level, and a moving average process of five points including two points before and after is performed (see FIG. 9 (i)).

【0035】次いでステップ212により、上述した演
算式に基づいてRRV−BEATを演算する。
Next, at step 212, RRV-BEAT is calculated based on the above-mentioned calculation formula.

【0036】次いでステップ213で車速センサ40か
らの車送信号に基づいて、現在の車速データを取込む。
次いで、ステップ214で、ステップ213で取込んだ
車速データに基づいて、レスト状態かタスク状態かを判
断する。ここでは誤差を考慮し1車速データが5km/
h未満であれば、停止中と判断してレスト状態、5km
/h以上であれば走行中であると判断してタスク状態と
する。
Next, at step 213, the current vehicle speed data is fetched based on the vehicle feed signal from the vehicle speed sensor 40.
Next, in step 214, it is determined whether the vehicle is in the rest state or the task state based on the vehicle speed data acquired in step 213. Here, one vehicle speed data is 5 km /
If it is less than h, it is determined that the vehicle is stopped and the rest state
If / h or more, it is determined that the vehicle is running and the task state is set.

【0037】次いでステップ215、ステップ216で
は、ステップ214で判断されたレスト/タスク状態に
基づいて、ステップ215でタスク区間における区間平
均状態値Gtと、ステップ216でレスト区間における
区間平均状態値Grを算出する。(図9(j)参照)。
Next, in steps 215 and 216, based on the rest / task state determined in step 214, the section average state value Gt in the task section in step 215 and the section average state value Gr in the rest section in step 216 are calculated. calculate. (See FIG. 9 (j)).

【0038】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.

【0039】次いで図10を参照し、ステップ801に
おいて、図8のステップ215、216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G
t2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。
Next, referring to FIG. 10, 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 215 and 216 of FIG. State value G
The difference X2 between t2 and the rest section average state value Gr2 is calculated.

【0040】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とが等しい場合には、ステップ805により
メンタルストレスに変化なしと判定する。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。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。
At step 802, the difference X2 and 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, it is determined that the case requires attention, and the next step 803 is executed.
To compare the previous value X1 with the current value X2. If the previous value X1 is equal to the current value X2, it is determined in step 805 that there is no change in mental stress. 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. Basically, healthy individuals have a clear difference in response between when they are temporarily stressed and when they are not.

【0041】図6(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。
Looking at the distribution area shown in FIG.
Under non-mental stress, the distribution area of the task state and the distribution state of the rest state are distributed at positions separated from each other, and if the task is correctly performed, the distribution area of the task state has a high burden on the distribution area of the rest state The result is located at the upper left. 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,
High-precision determination is possible by making a determination based on the temporal change of the section average state distance of each distribution area as a scale.

【0042】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、R
RI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。
In this method, in order to obtain a more accurate result, the average heart rate BEAT and the variance value RRV are used.
We have focused on the difference in distribution area on the two-dimensional plane.
Even when only the variance RRV of the RI is calculated, it is determined whether or not the subject is a healthy person by comparing the difference Y2 between the variance value of the current task period and the variance value of the current rest period with a predetermined value. By comparing the difference Y2 between the variance value of the period and the variance value of the previous rest period with the difference Y1, it is determined whether the tendency is increasing or decreasing or not. Can be expected.

【0043】以上のように、本実施の形態によれば、被
験者であるドライバーに負荷を与えた場合の被験者の心
拍相当信号および呼吸性振動相当信号を取得し、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
変換を行い、この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し、この特定され
たデータに対し周波数・時間変換を行い、この変換され
た時間軸上の拍動間隔データを呼吸性振動相当信号に基
づいて、移動平均処理を行い、この移動平均された拍動
間隔データに基づいて、ストレス解析を行うようにした
ので、環境における外乱、例えば周囲の物音の変動等に
起因する心拍数の急変による影響、および被験者に起因
する外乱、例えば欠伸等の深呼吸、座り直し等による呼
吸性振動や身体振動によ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
とができるという効果がある。
As described above, according to the present embodiment, the subject's heartbeat-equivalent signal and respiratory vibration-equivalent signal when a load is applied to the subject driver are acquired, and the heartbeat-equivalent signal is displayed on the time axis. Time-frequency conversion is performed on beat interval data, and only data in a frequency band equal to or lower than a predetermined frequency is specified from the converted data, and frequency-time conversion is performed on the specified data. Based on the beat interval data on the time axis, based on the signal equivalent to respiratory vibration, moving average processing is performed, and based on this moving average beat interval data, stress analysis is performed. Disturbances, such as the effects of sudden changes in heart rate caused by fluctuations in surrounding sounds, and disturbances caused by the subject, such as respiratory vibrations and body vibrations caused by deep breathing such as underextension, sitting back, etc. Can remove the influence due to a sudden change in the heart rate by, there is an effect that a reduction in the judgment result accuracy can be prevented.

【0044】また呼吸性振動相当信号の大きさを判断
し、判断された大きさに基づいて、移動平均処理の移動
平均区間を設定するようにしたので、より呼吸性振動に
基づく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る。
Since the magnitude of the respiratory vibration equivalent signal is determined and the moving average section of the moving average process is set based on the determined magnitude, the influence based on the respiratory vibration is further removed. It is possible to prevent a decrease in the accuracy of the determination result.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】メンタルストレス判定装置を車両に適用した場
合の概略構成図。
FIG. 1 is a schematic configuration diagram when a mental stress determination device is applied to a vehicle.

【図2】心拍相当信号の取得方法を説明する図。FIG. 2 is a view for explaining a method of acquiring a heartbeat-equivalent signal.

【図3】心拍相当信号の取得方法を説明する図。FIG. 3 is a view for explaining a method of acquiring a heartbeat-equivalent signal.

【図4】呼吸性振動相当信号の取得方法の説明図。FIG. 4 is an explanatory diagram of a method for acquiring a signal equivalent to respiratory vibration.

【図5】メンタルストレス判定装置の構成説明図。FIG. 5 is a diagram illustrating the configuration of a mental stress determination device.

【図6】分布とストレスとの関係についての説明図。FIG. 6 is a diagram illustrating a relationship between distribution and stress.

【図7】外乱の影響を説明する図。FIG. 7 is a diagram illustrating the influence of disturbance.

【図8】心拍相当信号の解析/判定方法の説明図。FIG. 8 is an explanatory diagram of a method of analyzing / determining a heartbeat-equivalent signal.

【図9】心拍相当信号の解析/判定方法の説明図。FIG. 9 is an explanatory diagram of a method for analyzing / determining a heartbeat-equivalent signal.

【図10】心拍相当信号の解析/判定方法の説明図。FIG. 10 is an explanatory diagram of a method of analyzing / determining a heartbeat equivalent signal.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 車両 5 シート 10 ステアリング 15 電極 20 シートベルト 25 圧電センサ 30 解析/判定装置 40 車速センサ 50 リストバンド 55 電極 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Vehicle 5 Seat 10 Steering 15 Electrode 20 Seat belt 25 Piezoelectric sensor 30 Analysis / judgment device 40 Vehicle speed sensor 50 Wristband 55 Electrode

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) A61B 5/04 312R ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) A61B 5/04 312R

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 被験者に負荷を与えた場合の被験者の心
拍相当信号および呼吸性振動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・周波数変換を行う第1の変換手段と、 この第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、 このデータ特定手段により特定されたデータに対し周波
数・時間変換を行う第2の変換手段と、 この第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、前記呼吸性振動相当信号に基づいて、移動
平均処理を行う移動平均手段と、 この移動平均手段により移動平均された拍動間隔データ
に基づいて、ストレス解析を行うストレス解析手段と、 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 and a respiratory vibration-equivalent signal of a subject when a load is applied to the subject, and time-frequency conversion of beat interval data on the time axis of the heartbeat-equivalent signal. A first conversion unit for performing data conversion; a data specifying unit for specifying only data in a frequency band equal to or lower than a predetermined frequency among the data converted by the first conversion unit; A second conversion unit for performing frequency-time conversion, and a movement for performing a moving average process on the beat interval data on the time axis converted by the second conversion unit based on the respiratory vibration equivalent signal. Mental stress, comprising: averaging means; and stress analysis means for performing stress analysis based on beat interval data moving averaged by the moving average means. Judgment device.
【請求項2】 請求項1記載のメンタルストレス判定装
置において、前記呼吸性振動相当信号の大きさを判断す
る判断手段を備え、 前記移動平均手段は、前記判断手段により判断された大
きさに基づいて、移動平均処理の移動平均区間を設定す
ることを特徴とするメンタルストレス判定装置。
2. The mental stress judging device according to claim 1, further comprising a judging means for judging a magnitude of the respiratory vibration equivalent signal, wherein the moving average means is based on the magnitude judged by the judging means. And setting a moving average section of a moving average process.
JP2000020801A 2000-01-28 2000-01-28 Mental stress judging device Pending JP2001204714A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2000020801A JP2001204714A (en) 2000-01-28 2000-01-28 Mental stress judging device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2000020801A JP2001204714A (en) 2000-01-28 2000-01-28 Mental stress judging device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2001204714A true JP2001204714A (en) 2001-07-31

Family

ID=18547308

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2000020801A Pending JP2001204714A (en) 2000-01-28 2000-01-28 Mental stress judging device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2001204714A (en)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006068091A (en) * 2004-08-31 2006-03-16 Yamatake Corp Organism load examination apparatus
WO2006054542A1 (en) * 2004-11-16 2006-05-26 Nihon University Fatigue judgment system, and fatigue judgment method
JP2006346109A (en) * 2005-06-15 2006-12-28 Toyota Motor Corp Biological information detection sensor and biological state detector
JP2007301101A (en) * 2006-05-10 2007-11-22 Toyota Motor Corp Arrhythmia monitoring apparatus for vehicle
JP2008513073A (en) * 2004-09-20 2008-05-01 サントレ オスピタリエ レジョナル ユニヴェルシテル ドゥ リール Method for processing a series of cardiac rhythm signals (RR) and its use for analyzing heart rhythm variability, particularly for assessing biological pain or stress
JP2008132010A (en) * 2006-11-27 2008-06-12 Fujitsu Ltd Sensing unit and heartbeat detector
JP2008229233A (en) * 2007-03-23 2008-10-02 Equos Research Co Ltd State evaluation device, and state evaluation program
WO2008149558A1 (en) * 2007-06-08 2008-12-11 Panasonic Corporation Apparatus control device and apparatus control method
US7547279B2 (en) 2002-01-23 2009-06-16 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for recognizing user's emotional state using short-time monitoring of physiological signals
JP2012239891A (en) * 2011-05-13 2012-12-10 Fujitsu Ltd Continuous monitoring of stress using data about environment
JP2015527173A (en) * 2012-09-07 2015-09-17 ヴァイタル コネクト, インコーポレイテッドVital Connect, Inc. RR interval measurement using multirate ECG processing
JP2016028659A (en) * 2014-07-25 2016-03-03 ヘルスセンシング株式会社 Vibration sensor part and vibration signal extraction device
WO2019182035A1 (en) * 2018-03-23 2019-09-26 宇部興産株式会社 Method for producing aromatic hydroxy compound
JP2020092817A (en) * 2018-11-30 2020-06-18 株式会社リコー Biological function evaluation device, biological function evaluation method, and program

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7547279B2 (en) 2002-01-23 2009-06-16 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for recognizing user's emotional state using short-time monitoring of physiological signals
JP2006068091A (en) * 2004-08-31 2006-03-16 Yamatake Corp Organism load examination apparatus
JP4528583B2 (en) * 2004-08-31 2010-08-18 株式会社山武 Biological load inspection device
JP2008513073A (en) * 2004-09-20 2008-05-01 サントレ オスピタリエ レジョナル ユニヴェルシテル ドゥ リール Method for processing a series of cardiac rhythm signals (RR) and its use for analyzing heart rhythm variability, particularly for assessing biological pain or stress
WO2006054542A1 (en) * 2004-11-16 2006-05-26 Nihon University Fatigue judgment system, and fatigue judgment method
JP2006346109A (en) * 2005-06-15 2006-12-28 Toyota Motor Corp Biological information detection sensor and biological state detector
JP4736558B2 (en) * 2005-06-15 2011-07-27 トヨタ自動車株式会社 Biological information detection sensor and biological state detection device
JP2007301101A (en) * 2006-05-10 2007-11-22 Toyota Motor Corp Arrhythmia monitoring apparatus for vehicle
JP2008132010A (en) * 2006-11-27 2008-06-12 Fujitsu Ltd Sensing unit and heartbeat detector
JP2008229233A (en) * 2007-03-23 2008-10-02 Equos Research Co Ltd State evaluation device, and state evaluation program
JPWO2008149558A1 (en) * 2007-06-08 2010-08-19 パナソニック株式会社 Device control apparatus and device control method
WO2008149558A1 (en) * 2007-06-08 2008-12-11 Panasonic Corporation Apparatus control device and apparatus control method
US8425427B2 (en) 2007-06-08 2013-04-23 Panasonic Corporation Pulse wave detection device, device control device, and pulse wave detection method
JP2012239891A (en) * 2011-05-13 2012-12-10 Fujitsu Ltd Continuous monitoring of stress using data about environment
JP2015527173A (en) * 2012-09-07 2015-09-17 ヴァイタル コネクト, インコーポレイテッドVital Connect, Inc. RR interval measurement using multirate ECG processing
US9814405B2 (en) 2012-09-07 2017-11-14 Vital Connect, Inc. R-R interval measurement using multi-rate ECG processing
JP2018038830A (en) * 2012-09-07 2018-03-15 ヴァイタル コネクト, インコーポレイテッドVital Connect, Inc. R-r interval measurement using multi-rate ecg processing
US10667713B2 (en) 2012-09-07 2020-06-02 Vital Connect, Inc. R-R interval measurement using multi-rate ECG processing
JP2016028659A (en) * 2014-07-25 2016-03-03 ヘルスセンシング株式会社 Vibration sensor part and vibration signal extraction device
WO2019182035A1 (en) * 2018-03-23 2019-09-26 宇部興産株式会社 Method for producing aromatic hydroxy compound
JP2020092817A (en) * 2018-11-30 2020-06-18 株式会社リコー Biological function evaluation device, biological function evaluation method, and program
JP7155980B2 (en) 2018-11-30 2022-10-19 株式会社リコー Biological function evaluation device, biological function evaluation method, and program

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2087841B1 (en) Arousal level judging method and arousal level judging program
KR100450758B1 (en) Apparatus and method for measuring electroencephalogram
EP3334337B1 (en) Monitoring of sleep phenomena
KR100738074B1 (en) Apparatus and method for managing health
JP4357503B2 (en) Biological information measuring device, biological information measuring method, and biological information measuring program
KR100851383B1 (en) System for Providing Driver's Stress Index Using ECG
US6685649B2 (en) Monitoring a condition of a patient under anaesthesia or sedation
US8437841B2 (en) Living body inspection apparatus, and relevant method and program product
JP2001204714A (en) Mental stress judging device
JP4645259B2 (en) Blood pressure measurement device
JP5086834B2 (en) Fatigue analysis apparatus and computer program
KR20040101941A (en) Sleepiness level detection device
EP2854635A1 (en) Respiration rate extraction from cardiac signals
JPH07284482A (en) Method and apparatus for analyzing heartbeat fluctuation waveform
CN105962945A (en) Method and device for calculating step frequency and wearable equipment comprising device
JPH11128185A (en) Method of and device for analyzing heartbeat fluctuation
JP4528583B2 (en) Biological load inspection device
KR101361578B1 (en) Apparatus for PPG signal processing
JP5785791B2 (en) Sleep state determination device
JP2019122652A (en) Buckle, arousal state determination system, and arousal state determination method
JP3314521B2 (en) Heart rate variability waveform analysis method and apparatus
EP2938247B1 (en) Method and apparatus for reducing motion artifacts in ecg signals
JP2000237175A (en) Mental stress judging device
JPH08317919A (en) Sound oscillation evaluating device
JP7096565B2 (en) Electrocardiographic monitoring system