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

JP2965618B2 - Stress degree judgment device - Google Patents

Stress degree judgment device

Info

Publication number
JP2965618B2
JP2965618B2 JP2109416A JP10941690A JP2965618B2 JP 2965618 B2 JP2965618 B2 JP 2965618B2 JP 2109416 A JP2109416 A JP 2109416A JP 10941690 A JP10941690 A JP 10941690A JP 2965618 B2 JP2965618 B2 JP 2965618B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
stress
representative value
data
determination
item
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.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2109416A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH0428338A (en
Inventor
恒之 阿部
恵子 互
充恵 大坪
裕美 寺下
美恵子 大須賀
太海 下野
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.)
Mitsubishi Electric Corp
Shiseido Co Ltd
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Shiseido 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 Mitsubishi Electric Corp, Shiseido Co Ltd filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP2109416A priority Critical patent/JP2965618B2/en
Publication of JPH0428338A publication Critical patent/JPH0428338A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP2965618B2 publication Critical patent/JP2965618B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は、精神科や神経科、心療内科等の医療分野
や、ストレスマネージメント等ストレスや健康・スポー
ツ関連産業において、ヒトのストレス度や健康度の計測
・評価を行なうストレス度判定装置に関するものであ
る。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial Application Field] The present invention relates to the field of stress and health of humans in the medical fields such as psychiatry, neurology, and psychosomatic medicine, and in stress-related and health / sports-related industries such as stress management. The present invention relates to a stress degree determination device for measuring and evaluating degrees.

[従来の技術] 従来のヒトのストレス度や健康度の計測・評価法に
は、質問紙による方法、血液や尿中の生化学物質の
分析による方法、生理指標による方法等がある。この
うち、が客観的評価法であるが、は、血液に対し
ては非侵襲計測ではなく、また測定が簡便ではなく経時
的測定が難しい、被測定対象者を煩わすことがストレス
負荷となる等の欠点があった。の生理指標は、非侵襲
計測で、経時的測定が比較的簡便に行えるという利点が
ある。このような生理指標よりストレス度や健康度の判
定を行うものとして、従来、例えば特開平1−201230号
公報において示された「健康管理装置」があり、第17図
はその構成図である。図において、(91)は測定機器
(911)と表示部(912)を備えた端末装置、(92)は測
定機器(911)より測定されたデータファイル(921)よ
り2変量解析手段(922)を介して健康度の判定を行う
判定手段(923)を備えた判定部である。
[Prior Art] Conventional methods for measuring and evaluating the degree of stress and health of humans include a method using a questionnaire, a method based on the analysis of biochemical substances in blood and urine, and a method based on a physiological index. Of these methods, the objective evaluation method is not a non-invasive measurement for blood, and the measurement is not easy and it is difficult to measure over time. There were drawbacks. The physiological index is advantageous in that measurement over time can be performed relatively easily by noninvasive measurement. Conventionally, for example, a "health management device" disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 1-2201230 is used to determine the degree of stress or the degree of health based on such a physiological index, and FIG. 17 is a configuration diagram thereof. In the figure, (91) is a terminal device having a measuring device (911) and a display unit (912), and (92) is a bivariate analyzing means (922) based on a data file (921) measured by the measuring device (911). And a determination unit (923) for determining the degree of health via the PC.

次に動作について説明する。 Next, the operation will be described.

健康度の指標となる1対の測定データ、例えば血圧と
心電図は、端末装置(91)の測定機器(911)より測定
され、これと結合された判定部(92)において、データ
ファイル(921)として記憶される。判定部(92)は、
この1対の測定データファイル(921)に基づき、各々
の平均値・標準偏差等を求め、さらに相関係数を算出す
る2変量解析手段(922)にて相関係数が求められる。
2変量解析手段(922)で求められた相関係数等は、判
定手段(923)において設定値と大小比較され、健康度
が判定され、端末装置(91)における表示部(912)に
より、被測定対象者に表示される。
A pair of measurement data serving as an index of the degree of health, for example, blood pressure and an electrocardiogram, are measured by the measuring device (911) of the terminal device (91), and are combined with the determination unit (92) in the data file (921). Is stored as The determination unit (92)
On the basis of the pair of measurement data files (921), an average value, a standard deviation, and the like are obtained, and a correlation coefficient is calculated by a bivariate analysis unit (922) that calculates a correlation coefficient.
The correlation coefficient or the like obtained by the bivariate analysis means (922) is compared in magnitude with the set value by the determination means (923) to determine the degree of health, and is displayed by the display unit (912) of the terminal device (91). Displayed to the person to be measured.

また、他の従来例として、生理指標に加えて疲労など
ストレス度の主観データを測定し評価するものに、例え
ば特開平2−1233号公報に示された「誘発電位測定装
置」があり、第18図はその構成図である。図において、
(951)は文字列など検査項目を提示する文字列提示
部、(952)はこれを記憶する文字列データ記憶部、(9
53)はこの提示制御を行う文字列提示制御部、(961)
は脳波の誘発電位を測定する誘発電位計測部、(962)
はこれを記録する7誘発電位記録部、(963)その記録
制御を行う誘発電位記録制御部、(964)は記録された
誘発電位を解析する誘発電位解析部、(965)は測定手
続きを制御する誘発電位測定手続き制御部である。(97
1)は提示された文字に対する主観量を入力する主観量
入力部、(972)はこれを収集する主観量データ収集
部、(973)はさらにこれを解析する主観量データ解析
部、(974)は解析された誘発電位による客観量と主観
データの関係を解析する客観量・主観量関係解析部であ
る。
Further, as another conventional example, a device for measuring and evaluating subjective data of a stress degree such as fatigue in addition to a physiological index includes, for example, an “evoked potential measuring device” disclosed in JP-A-2-1233, FIG. 18 is a diagram showing the configuration. In the figure,
(951) is a character string presentation unit that presents inspection items such as character strings, (952) is a character string data storage unit that stores this, (9)
53) is a character string presentation control unit that performs this presentation control, (961)
Is an evoked potential measurement unit that measures evoked potentials of brain waves, (962)
Is the evoked potential recording section that records this, (963) the evoked potential recording control section that controls the recording, (964) is the evoked potential analysis section that analyzes the recorded evoked potential, and (965) controls the measurement procedure. This is an evoked potential measurement procedure control unit. (97
1) is a subjective quantity input section for inputting a subjective quantity for a presented character, (972) is a subjective quantity data collection section for collecting the subjective quantity, (973) is a subjective quantity data analysis section for further analyzing this, (974) Is an objective quantity / subjectivity relationship analysis unit for analyzing the relationship between the objective quantity and the subjective data based on the analyzed evoked potential.

次に動作について説明する。 Next, the operation will be described.

まず誘発電位測定手続き制御部(965)により誘発電
位が測定され、文字列提示制御部(953)は文字列デー
タ記憶部(952)の文字列データを文字列提示部(951)
に提示し、被測定対象者から誘発電位計測部(961)に
より誘発電位が計測され、誘発電位記録制御部(963)
を介して誘発電位記録部(962)に一定時間分記録さ
れ、誘発電位解析部(964)により加算などの信号処理
が行われ、振幅や潜時などの客観量が求められる。一
方、文字列に対する被測定対象者の主観データが主観量
入力部(971)より入力され、主観量データ収集部(97
2)にて収集され、主観量データ解析部(973)で解析さ
れ、さらに誘発電位より求めた客観量との相関係数など
が客観量・主観量関係解析部(974)で算出される。
First, the evoked potential is measured by the evoked potential measurement procedure control unit (965), and the character string presentation control unit (953) stores the character string data in the character string data storage unit (952) in the character string presentation unit (951).
The evoked potential is measured from the subject by the evoked potential measurement unit (961), and the evoked potential recording control unit (963)
Is recorded in the evoked potential recording unit (962) for a certain period of time, signal processing such as addition is performed by the evoked potential analysis unit (964), and an objective quantity such as amplitude and latency is obtained. On the other hand, subjective data of the person to be measured with respect to the character string is input from the subjective quantity input unit (971), and the subjective data collection unit (971).
It is collected in 2), analyzed by the subjective quantity data analysis unit (973), and further, the correlation coefficient with the objective quantity obtained from the evoked potential is calculated by the objective quantity / subjectivity relationship analysis unit (974).

[発明が解決しようとする課題] 以上のように、従来の生理指標によるストレス度や健
康度の判定装置は、単一の指標を用い、単にその大小の
結果を表示するものが多く、これらは生理指標の個人差
の観点、即ち心拍が速くなる人や血圧が上がりやすい人
など、人によりストレス度や健康度を反映する指標は異
なることが多いことから、ストレス度や健康度の過小評
価、もしくは過大評価をする危険性が多分にあった。ま
た、複数の指標を用いたものも、単に各指標の結果を並
列に表示するに過ぎないものが多く、これは上記の過誤
はやや防げるものの、単なる表示装置と変わらない。さ
らに、前述の従来例においても単に1対の測定データの
相関関係を見ているに過ぎないなど、判定アルゴリズム
が単純なものや、最終判定結果は被測定対象者、もしく
は測定者に委ねられているものが多く、測定条件も不明
確であるなどの問題点があった。しかし、生理指標をス
トレス度や健康度の評価に用いる際には、個人差などの
特性や背景メカニズムを十分考慮する必要がある。
[Problems to be Solved by the Invention] As described above, many conventional devices for determining the degree of stress or health based on physiological indices use a single index and simply display the magnitude of the result. From the viewpoint of individual differences in physiological indices, that is, indices that reflect the degree of stress and health are often different from person to person, such as those with faster heart rate and those with higher blood pressure, underestimation of stress and health, Or perhaps there was a danger of overestimating. In many cases, a plurality of indices are used to simply display the results of the indices in parallel, and this is slightly different from the above error, but is not different from a mere display device. Furthermore, in the above-described conventional example, the judgment algorithm is simple, for example, only the correlation between a pair of measurement data is observed, and the final judgment result is left to the subject or the measurer. There were many problems and the measurement conditions were unclear. However, when using physiological indices for evaluation of the degree of stress or health, it is necessary to sufficiently consider characteristics such as individual differences and background mechanisms.

さらに、生理指標に加えて、ストレスに関する質問項
目への回答情報を取り扱った他の従来例におけるストレ
ス度や健康度判定装置は、単に主観データを測定し、生
理指標との相関などの関係をみるにすぎず、生理指標と
共に回答パタンを評価してストレス度を判定するものは
なかった。
Furthermore, in addition to the physiological indices, other conventional examples of stress level and health level judging devices that deal with answer information to question items related to stress simply measure subjective data and check the relationship such as correlation with physiological indices. There was nothing that evaluated the response pattern together with the physiological index to determine the degree of stress.

この発明は上記のような問題点を解消するためになさ
れたもので、 (1)まず、ストレス度の判定材料として、ストレス度
を反映する複数の生理指標を用い、そのパタンからスト
レス生理反応タイプを判定するなど、生理指標を評価に
用いる際の個人差の問題を加味し、より多面的に捉えて
正確にストレス度を判定するストレス度判定装置を得る
ことを第1の目的とする。
The present invention has been made to solve the above problems. (1) First, a plurality of physiological indices reflecting the stress level are used as materials for determining the stress level. It is a first object of the present invention to obtain a stress level determination apparatus that takes into account the problem of individual differences when using physiological indices for evaluation, such as determining a stress level, and that determines a stress level more accurately from multiple perspectives.

(2)さらに、ストレス度の判定材料として、複数のス
トレスに関する質問項目に対する回答情報である項目デ
ータを用い、そのパタンからストレス項目反応タイプを
判定することにより、より多面的、かつ正確にストレス
度を判定するストレス度判定装置を得ることを第2の目
的とする。
(2) Further, by using item data that is answer information to a plurality of question items related to stress as a material for determining the stress level, and determining the stress item response type from the pattern, a more multifaceted and accurate stress level can be obtained. It is a second object to obtain a stress degree determination device for determining the degree of stress.

(3)さらに、ストレス度の判定材料として、複数の生
理指標及び項目データを用い、その両者のパタンからス
トレス総合反応タイプを判定することにより、より多面
的、かつ正確にストレス度を安定するストレス度判定装
置を得ることを第3の目的とする。
(3) Further, by using a plurality of physiological indices and item data as materials for determining the degree of stress, and determining the overall stress response type from the patterns of both, a stress that stabilizes the degree of stress more versatilely and accurately. A third object is to obtain a degree determination device.

(4)さらに、上記1〜3の目的に加えて、各測定デー
タの代表値に対し、さらに被測定対象者の年齢や性別な
どの属性を考慮してその属性集団における個人得点の算
出を行い、そのパタンからタイプ判定を行うなど、より
信頼性の高い評価が行えるストレス度判定装置を得るこ
とを第4の目的とする。
(4) Further, in addition to the above-mentioned purposes 1 to 3, the personal score in the attribute group is calculated for the representative value of each measurement data by further considering attributes such as the age and gender of the subject. A fourth object of the present invention is to provide a stress level determination device that can perform more reliable evaluation, such as performing type determination from the pattern.

(5)さらに、上記1〜3の目的に加えて、測定条件を
明確化して、安静時などの定常状態とストレス負荷時の
データ測定を行うための課題提示及び課題に対する被測
定対象者の応答入力ができ、個々の測定データの代表値
を求める際には、定常状態のみならず、ストレス時、及
びストレス負荷に対する反応性も評価できるストレス度
判定装置を得ることを第5の目的とする。
(5) Further, in addition to the above-mentioned objects 1 to 3, the measurement conditions are clarified, and a task presentation for performing data measurement in a steady state such as at rest and a stress load and a response of the subject to the task are presented. A fifth object of the present invention is to provide a stress level determination device which can input data and calculate a representative value of individual measurement data, which can evaluate not only the steady state but also the responsiveness to stress and stress load.

[課題を解決するための手段] 本発明に係わるストレス度判定装置(以下、第1の発
明と記す)は、ストレス度を反映する複数の生理指標を
測定する生理指標測定手段、測定された各生理指標デー
タの代表値を求める代表値決定手段、ストレス生理反応
タイプ判定用基準パタン群、上記各代表値より作られる
レベルおよびパタンと上記基準パタン群の各基準パタン
とを比較照合してストレスのレベルとストレス生理反応
タイプの判定を行う判定手段、判定結果を出力する出力
手段、及びこれらの動作を制御する制御手段を備えたも
のである。
[Means for Solving the Problems] A stress degree determination device (hereinafter, referred to as a first invention) according to the present invention includes a physiological index measuring means for measuring a plurality of physiological indices reflecting the stress level, Representative value determining means for obtaining a representative value of the physiological index data, a reference pattern group for determining a stress physiological response type, a level and a pattern created from each of the representative values, and comparing and comparing each reference pattern of the reference pattern group with a stress. It is provided with a determination means for determining the level and the type of stress physiological response, an output means for outputting a determination result, and a control means for controlling these operations.

また、本発明の別の発明に係わるストレス度判定装置
(以下、第2の発明と記す)は、ストレスに関する複数
の質問項目の提示を行う項目提示手段、上記質問項目に
対する各回答情報を入力する項目データ入力手段、入力
された項目データの各代表値を求める代表値決定手段、
ストレス項目反応パタン判定用基準パタン群、上記各代
表値より作られるレベルおよびパタンと上記基準パタン
群の各基準パタンとを比較照合してストレスのレベルと
ストレス項目反応タイプの判定を行う判定手段、判定結
果を出力する出力手段、及びこれらの動作を制御する制
御手段を備えたものである。
In addition, a stress level determination device according to another invention of the present invention (hereinafter, referred to as a second invention) is an item presenting means for presenting a plurality of question items related to stress, and inputs respective answer information to the question items. Item data input means, representative value determining means for obtaining each representative value of the input item data,
Stress item reaction pattern determination reference pattern group, a level and a pattern created from each of the representative values, and a determination unit for comparing and comparing the pattern and each reference pattern of the reference pattern group to determine a stress level and a stress item response type, It is provided with output means for outputting the determination result and control means for controlling these operations.

また、本発明のさらに別の発明に係わるストレス度判
定装置(以下、第3の発明と記す)は、ストレス度を反
映する複数の生理指標を測定する生理指標測定手段、ス
トレスに関する複数の質問項目の提示を行う項目提示手
段、上記質問項目に対する各回答情報を入力する項目デ
ータ入力手段、測定された各生理指標データの代表値を
求める代表値決定手段1、入力された項目データの各代
表値を求める代表値決定手段2、ストレス総合反応タイ
プ判定用基準パタン群、上記各代表値より作られるレベ
ルおよびパタンと上記基準パタン群の各基準パタンとを
比較照合してストレスのレベルとストレス総合反応タイ
プの判定を行う判定手段、判定結果を出力する出力手
段、及びこれらの動作を制御する制御手段を備えたもの
である。
In addition, a stress level determination device (hereinafter, referred to as a third aspect) according to still another aspect of the present invention includes a physiological index measuring unit that measures a plurality of physiological indexes reflecting the stress level, and a plurality of question items related to stress. Item presenting means for presenting each of the question items, item data inputting means for inputting respective answer information to the above-mentioned question items, representative value determining means 1 for obtaining a representative value of each measured physiological index data, each representative value of the input item data Value determining means 2 for determining the stress level, the stress total response type determination reference pattern group, the level and the pattern created from the above representative values, and comparing and comparing each of the reference patterns of the reference pattern group with the stress level and the stress total response. It is provided with a determination unit for determining the type, an output unit for outputting a determination result, and a control unit for controlling these operations.

また、上記各ストレス度判定装置に対して、被測定対
象者の属性情報を入力する属性入力手段、並びに属性ご
とに予め作成された標準値及び集団の中の個人の得点を
求める個人得点演算手段を設け、各代表値について上記
被測定対象者の属性を考慮したスコア化を行い個人得点
を求め、この得点に基づいて作られたパタンを用いてタ
イプ判定を行うとよい(以下、第4の発明と記す)。
Attribute input means for inputting attribute information of a person to be measured, and individual score calculating means for obtaining a standard value created in advance for each attribute and a score of an individual in a group for each of the stress degree determination devices. It is preferable to obtain a personal score by scoring each representative value in consideration of the attribute of the person to be measured, and make a type determination using a pattern created based on this score (hereinafter, the fourth type). Described as invention).

また、上記各ストレス度判定装置に対して、ストレス
課題の提示を行う課題提示手段、上記ストレス課題に対
する応答を入力する反応入力手段、及びストレス負荷に
対する反応性として定常状態からストレス時への変化デ
ータを算出する反応性演算手段を設け、定常状態とスト
レス時の各測定データについて、定常状態、ストレス
時、及び反応性の3種類の代表値を算出し、これら代表
値より作られるパタンを用いてタイプ判定を行うように
するとよい(以下、第5の発明と記す)。
In addition, for each of the stress degree determination devices, a task presenting means for presenting a stress task, a reaction inputting means for inputting a response to the stress task, and change data from a steady state to a stress state as responsiveness to a stress load. Is provided, and for each measurement data in the steady state and the stress state, three representative values of the steady state, the stress state, and the reactivity are calculated, and a pattern created from these representative values is used. Type determination may be performed (hereinafter, referred to as a fifth invention).

[作用] 本発明におけるストレス度判定装置において、第1の
発明に係るストレス度判定装置は、単一の指標ではなく
複数の生理指標を測定し、これを反応パタンとして捉
え、基準パタンと比較照合し、ストレス度は生理反応パ
タンのタイプとして判定されるので、生理指標をストレ
ス度や健康度評価に用いる際に問題となる個人差、例え
ばストレス負荷時に負荷効果の高い指標は個人ごとに異
なることが多いなどの特性を十分考慮した評価が可能と
なる。さらにストレスにおける生理反応をより多面的に
捉えることができ、従来よりも信頼性の高いストレス評
価が可能となる。
[Operation] In the stress level determining apparatus according to the present invention, the stress level determining apparatus according to the first aspect of the present invention measures not a single index but a plurality of physiological indices, regards them as response patterns, and compares and compares them with a reference pattern. However, since the stress level is determined as a type of physiological response pattern, individual differences that are problematic when using physiological indices for stress level and health level evaluation, for example, an index with a high load effect when stress is applied differ from individual to individual. It is possible to perform an evaluation in which characteristics such as a large number of factors are sufficiently considered. Furthermore, physiological responses to stress can be grasped from more various aspects, and stress evaluation with higher reliability than before can be performed.

また、第2の発明に係るストレス度判定装置は、スト
レスに関する複数の質問項目への回答情報である項目デ
ータを測定し、これを反応パタンとして捉え、ストレス
度をストレス項目反応パタンのタイプとして判定するこ
とにより、項目データのみからの、より多面的で正確な
判定が行える。
Further, the stress level determination device according to the second invention measures item data that is answer information to a plurality of question items related to stress, captures the data as a response pattern, and determines the stress level as a type of the stress item response pattern. By doing so, a more multifaceted and accurate determination can be made from only the item data.

また、第3の発明に係るストレス度判定装置は、スト
レス度の判定材料として、複数の生理指標、並びに複数
の項目データを用い、ストレス度を判定するので、第1
の発明と第2の発明の作用に加えて、ストレス生理反応
タイプとストレス項目反応タイプを加味したストレス総
合反応タイプ判定が行え、ストレスをより多面的に捉え
ることができ、従来よりも信頼性の高いストレス評価が
可能となる。
In addition, the stress level determination device according to the third invention determines the stress level using a plurality of physiological indices and a plurality of item data as the stress level determination material.
In addition to the functions of the inventions of the second and the third aspects, the stress total response type determination can be performed in consideration of the stress physiological response type and the stress item response type, and the stress can be grasped from more various aspects, and the reliability can be more improved than before. High stress evaluation is possible.

また、第4の発明に係るストレス度判定装置は、第1
〜第3の発明の作用に加えて、予め属性集団ごとに求め
られた標準値を、被測定対象者の属性に応じて用い、ス
コア化を行う。個々の測定データの代表値について、さ
らに集団における個人の位置付けとしてスコア化を行う
ことでより適切な評価値が得られる。例えば血圧等測定
データによっては加齢や性差等を反映するので、これら
の要因を加味する必要がある。第4の発明は、これを踏
まえたスコア化を行い、その個人得点パタンによるタイ
プ判定を行うので、より信頼性の高い評価が行える。
Further, the stress degree determination apparatus according to the fourth invention is characterized in that
In addition to the functions of the third to third aspects of the present invention, scoring is performed by using a standard value obtained in advance for each attribute group in accordance with the attribute of the person to be measured. A more appropriate evaluation value can be obtained by scoring the representative value of each measurement data as the position of the individual in the group. For example, depending on measurement data such as blood pressure, aging and gender differences are reflected, so it is necessary to take these factors into account. According to the fourth invention, a score is formed based on this, and the type is determined based on the individual score pattern, so that a more reliable evaluation can be performed.

また、第5の発明に係るストレス度判定装置は、第1
〜第3の発明の作用に加えて、定常状態課題やストレス
課題の提示機能とこれに対する応答の入力機能を備え、
安静時など定常状態の他、ストレス課題負荷時のデータ
が測定でき、さらにストレス負荷に対する反応性として
定常状態からストレス時への変化値が算出される。反応
性は、定常状態とストレス負荷時双方の関係で決まるの
で、定常状態からストレス時への変化を踏まえた評価を
行うことが必要であるが、第5の発明はこれらを考慮
し、測定条件を明確化し、定常状態、ストレス時、反応
性の3種類の代表値算出を行うので、より信頼性の高い
代表値が求められる。
Further, the stress degree determination device according to the fifth invention is characterized in that
-In addition to the function of the third invention, a function of presenting a steady-state task or a stress task and a function of inputting a response thereto are provided.
In addition to a steady state such as at rest, data during a stress task load can be measured, and a change value from the steady state to a stress state is calculated as responsiveness to a stress load. Since the reactivity is determined by both the relationship between the steady state and the stress load, it is necessary to perform an evaluation taking into account the change from the steady state to the stress condition. Is clarified, and three types of representative values are calculated in the steady state, the stress state, and the reactivity, so that a more reliable representative value is obtained.

[実施例] 以下、本発明の実施例について説明する。[Example] Hereinafter, an example of the present invention will be described.

第1の発明においては複数の生理指標の測定を行なう
が、この複数の生理指標の測定において、中枢系を反映
する指標として脳波α帯域パワー、骨格筋系を反映する
指標として前頭筋筋電図、自律系を反映する指標として
指尖皮膚温を用いた場合の一実施例について説明する。
In the first invention, a plurality of physiological indices are measured. In the measurement of the plurality of physiological indices, an electroencephalographic α-band power is used as an index reflecting the central system, and a frontal electromyogram is used as an index reflecting the skeletal muscle system. An example in which fingertip skin temperature is used as an index reflecting the autonomic system will be described.

この3つの系を代表する指標を用いた理由は、ストレ
ス度の評価における我々の研究成果に基づいている。即
ち、健康成人男女約70名による安静時及びストレスとし
ての暗算課題負荷時の多次元生理指標の因子分析結果よ
り6つの因子が得られ、その因子構造は約3週間後の再
測定においても安定して得られた。1回めの測定におけ
る因子分析結果を表1に示す。表1において、上段は安
静時のデータ、下段は安静時から課題負荷時への変化デ
ータであり、安静時と負荷時の差または比をとってい
る。表1より、ストレス負荷時の多次元生理指標は、安
静時データ(上段)と変化データ(下段)を組み合わせ
ることにより、 中枢系を反映する脳波α帯域パワー 中枢系を反映する脳波周波数 骨格筋系を反映する前頭筋電図 自律系の特にストレス時に賦活する交感系を反映する
皮膚温と脳波波高 自律系の特に副交感系の活動性(ストレス時抑制性)
を反映する脈波間隔変動 自律系を反映する脈波間隔 の6つの因子から評価することができる(なお、〜
は表1の〜に対応する)。このうちは中枢系、
は骨格筋系、は自律系を反映するものであり、
これより少なくとも中枢系、骨格筋系、自律系を反映す
る因子が独立であり、この3つの系を反映する指標セッ
トを選ぶことにより、ストレス度の評価・分類が可能な
ことが示されている。
The reason for using the indicators representing these three systems is based on our research results in the evaluation of stress level. In other words, six factors were obtained from the results of factor analysis of multidimensional physiological indices at rest and when stressed mental arithmetic tasks were performed by about 70 healthy adult men and women, and the factor structure was stable even after remeasurement after about 3 weeks. Was obtained. Table 1 shows the results of the factor analysis in the first measurement. In Table 1, the upper row shows data at rest, and the lower row shows change data from resting time to task load, and the difference or ratio between resting time and load time is taken. From Table 1, the multidimensional physiological indices under stress are obtained by combining the resting data (upper row) and the change data (lower row) to obtain the EEG α-band power that reflects the central system EEG frequency that reflects the central system Skeletal muscle system Frontal electromyogram reflecting the skin temperature and electroencephalogram height reflecting the sympathetic system activated during stress in the autonomous system, especially the activity of the parasympathetic system in the autonomous system (inhibition during stress)
Can be evaluated from the six factors of the pulse wave interval reflecting the autonomous system.
Corresponds to ~ in Table 1). The central system,
Reflects the skeletal musculature, the autonomous system,
This shows that factors that reflect at least the central system, skeletal muscle system, and autonomic system are independent, and that it is possible to evaluate and classify the degree of stress by selecting an index set that reflects these three systems. .

さらに、第2及び第3の発明においては、ストレスに
関連した質問項目に対する回答を測定データとして取り
扱うが、ストレスに関連した質問項目の回答データによ
る主観評価は、ストレス時における生理反応と行動に影
響を及ぼす因子として重要である。我々の研究成果にお
いて、複数の質問項目に対する回答データの因子分析の
結果、15の独立した因子が抽出された。その結果を表2
に示す。これより、少なくともこれらの因子を反映する
質問項目に対する回答を測定することによって、そのパ
タンからストレス度を定量的に評価・分類することが可
能であることを示している。また、前述の複数の生理指
標に、上記ストレス関連質問項目回答パタンをストレス
度の判定材料に加えることによって、より適切なストレ
ス度判定が行えることが期待できる。表2では15因子が
抽出されているが、実施例ではこのうちI個の上位項目
を反映する下位項目J個ずつ(I×J個)を質問項目に
用いた例について説明する。
Furthermore, in the second and third inventions, responses to question items related to stress are treated as measurement data. However, subjective evaluation based on answer data of question items related to stress affects physiological responses and behavior during stress. Is important as a factor. In our research results, 15 independent factors were extracted as a result of factor analysis of the answer data for multiple question items. Table 2 shows the results.
Shown in This indicates that it is possible to quantitatively evaluate and classify the degree of stress from the pattern by measuring the answers to the question items reflecting at least these factors. Further, by adding the stress-related question item answer pattern to the plurality of physiological indices described above as a material for determining the stress level, it can be expected that more appropriate stress level determination can be performed. In Table 2, 15 factors are extracted. In the embodiment, an example will be described in which J lower items (I × J) reflecting I upper items are used as question items.

第1図は、本発明の一実施例に係るストレス度判定装
置を示す構成図であり、第1の発明に第4及び第5の発
明を加えたものである。第2図は他の実施例で、第2の
発明に第4及び第5の発明を加えた構成図、第3図はさ
らに他の実施例で、第3の発明に第4及び第5の発明を
加えた構成図である。これらの図において、第1〜3の
発明において必須の構成要素を2重線で、第4の発明に
係る構成を点線で、第5の発明に係る構成を一点鎖線
で、その他の構成要素を実線で図中に示した。
FIG. 1 is a configuration diagram showing a stress degree judging device according to an embodiment of the present invention, which is obtained by adding fourth and fifth inventions to the first invention. FIG. 2 is a block diagram showing another embodiment, in which the fourth and fifth inventions are added to the second invention. FIG. 3 is a further embodiment, in which the fourth and fifth inventions are added to the third invention. It is a block diagram which added the invention. In these figures, the essential components in the first to third inventions are indicated by double lines, the configuration according to the fourth invention is indicated by dotted lines, the configuration according to the fifth invention is indicated by dashed lines, and other components are indicated by dashed lines. This is shown in the figure by a solid line.

まず、第1の発明と、これに第4及び第5の発明を加
えた場合について説明する。
First, the first invention and a case where the fourth and fifth inventions are added thereto will be described.

第1図において、(1)は複数の生理指標を測定する
生理指標測定部、(2)は入力部、(3)は各測定デー
タより、平均値等の代表値を求める代表値決定部、
(4)は代表値より作られるパタンと基準パタンとを比
較照合してストレス度を判定し判定結果を出力する判定
部、(5)は判定結果の表示を行う出力部、(6)は制
御部である。各部の構成について、以下に説明する。
In FIG. 1, (1) is a physiological index measuring unit that measures a plurality of physiological indices, (2) is an input unit, (3) is a representative value determining unit that obtains a representative value such as an average value from each measurement data,
(4) a determination unit for comparing and collating a pattern created from a representative value with a reference pattern to determine a stress level and output a determination result; (5) an output unit for displaying the determination result; and (6) a control unit. Department. The configuration of each unit will be described below.

生理指標測定部(1)において、(11)は複数の生理
反応を検出するセンサ群、(12)は増幅器、特徴抽出フ
ィルタ、積分器等を用いて構成され、センサ群で検出さ
れた脳波、筋電図、皮膚温等の生理反応より、各々α帯
域パワー、筋電位の積分値、温度等、目的に応じた生理
指標データを抽出する生体信号処理部である。
In the physiological index measuring unit (1), (11) is a group of sensors for detecting a plurality of physiological responses, (12) is configured using an amplifier, a feature extraction filter, an integrator, and the like, and has an electroencephalogram detected by the group of sensors. It is a biological signal processing unit that extracts physiological index data corresponding to the purpose, such as α-band power, integrated value of myoelectric potential, temperature, etc., from physiological responses such as electromyogram and skin temperature.

また、入力部(2)において、(21)は測定開始等の
合図を制御部(6)に送る制御入力部である。さらに、
(22)は第4の発明において被測定対象者の年齢・性別
等の属性情報を入力する属性入力部、(23)は第5の発
明において課題に対する応答を入力する反応入力部であ
る。
In the input unit (2), a control input unit (21) sends a signal such as a start of measurement to the control unit (6). further,
(22) is an attribute input unit for inputting attribute information such as the age and gender of the person to be measured in the fourth invention, and (23) is a reaction input unit for inputting a response to the task in the fifth invention.

また、代表値決定部(3)において、(31)は各生理
指標データから平均値などの代表値を求める代表値演算
手段1、(34)は求められた代表値を記録する代表値フ
ァイルである。さらに、(33)は第5の発明において変
化データ(安静時とストレス時の差または比)を求める
反応性演算手段である。
In the representative value determining section (3), (31) is a representative value calculating means 1 for obtaining a representative value such as an average value from each physiological index data, and (34) is a representative value file for recording the obtained representative value. is there. Further, (33) is a reactivity calculating means for obtaining change data (difference or ratio between at rest and stress) in the fifth invention.

また、判定部(4)において、(44)は複数の代表値
より合成変量を求め、データの圧縮を行なう合成変量演
算手段、(451)はレベル分け基準値とストレス生理反
応タイプ判定用基準パタン群を記憶する基準値ファイル
1、(46)は基準値ファイル1(451)のレベル基準値
より、各代表値や合成変量のレベル分け演算を行い、レ
ベル分けされた判定値を求め、さらにその判定値が作る
パタンと基準値ファイル1(451)の基準パタン群の各
基準タンとを比較照合してストレス生理反応タイプを判
定する判定手段、(47)はこの判定結果を出力する判定
結果出力部、(48)は判定結果を記憶する判定結果ファ
イルである。さらに(41)は属性入力部(22)より入力
された被測定対象者の属性情報と検索用コードからなる
IDコード、(42)は年齢や性別等の属性ごとに予め求め
られた標準値を記憶する標準値ファイル、(43)はIDコ
ード(41)を用いて検索された標準値を基に、代表値決
定部で作成された個々の代表値より個人得点を求める個
人得点演算手段で、これら(41)(42)(43)が付加さ
れ、第4の発明を構成する。
In the determination unit (4), (44) is a synthetic variable calculating means for obtaining a synthetic variable from a plurality of representative values and compressing the data, and (451) is a level dividing reference value and a stress physiological response type determining reference pattern. The reference value file 1 (46) for storing the groups performs a level division operation of each representative value or a composite variable from the level reference value of the reference value file 1 (451) to obtain a level-divided judgment value. A determination means for comparing and matching the pattern created by the determination value with each reference pattern of the reference pattern group of the reference value file 1 (451) to determine the type of stress physiological response, and (47) outputting a determination result for outputting the determination result The unit (48) is a judgment result file for storing the judgment result. Further, (41) is composed of the attribute information of the measured person input from the attribute input section (22) and the search code.
ID code, (42) is a standard value file that stores standard values obtained in advance for each attribute such as age and gender, and (43) is a representative value based on standard values retrieved using the ID code (41). A personal score calculation means for obtaining a personal score from individual representative values created by the value determining unit, and these (41), (42) and (43) are added to constitute a fourth invention.

また、出力部(5)において、(51)は測定の開始・
終了合図のメッセージや判定結果出力部からの判定結果
を表示する表示部である。さらに、(52)は第5の発明
において課題の提示を行う課題提示部である。
In the output unit (5), (51) indicates the start of measurement.
This is a display unit that displays a message of an end signal and a determination result from the determination result output unit. Further, (52) is an assignment presenting section for presenting an assignment in the fifth invention.

さらに、制御部(6)は生理指標測定部(1)での信
号処理の開始・終了と生理指標データの測定、入力部
(2)からの入力処理、代表値決定部(3)における演
算とファイル作成、判定部(4)における演算とファイ
ルの入出力、出力部(5)における判定結果の表示、ス
トレス課題提示、質問項目提示など、これらの動作の制
御を行う。
Further, the control unit (6) starts and ends signal processing in the physiological index measuring unit (1), measures physiological index data, performs input processing from the input unit (2), performs calculations in the representative value determining unit (3), These operations are controlled, such as file creation, calculation and file input / output in the determination unit (4), determination result display in the output unit (5), stress task presentation, and question item presentation.

次に、第1図により、第1の発明における動作につい
て説明する。
Next, the operation in the first invention will be described with reference to FIG.

第1図の制御部(6)は、出力部(5)の表示部(5
1)に測定開始の合図を表示し、入力部(2)の制御入
力部(21)、例えば反応キーからのスタート合図により
生理指標測定部(1)における処理を開始し、生理指標
データ測定を行う。即ち、センサ群(11)にて検出され
た複数の生理反応、例えば脳波、筋電図、皮膚温などに
ついて、生体信号処理部(12)において目的とした生理
指標データが抽出される。次に、抽出された生理指標デ
ータは、代表値決定部(3)の代表値演算手段1(31)
に一定時間分取り込まれ、外れ値やノイズが除かれるな
どの外れ値演算後、例えば平均値などの代表値が求めら
れる。以上がk回(k≧1)繰り返された後、各指標の
代表値(M×k回個;但しMは指標数でここでは3)は
各々代表値ファイル(34)に記憶される。次に制御部
(6)の制御のもとに、判定部(4)に各代表値データ
が取り込まれ、目的に応じて合成変量が合成変量演算手
段(44)にて算出される。これは例えば複数の部位の筋
電図の平均値を求めて全体の筋緊張度を求める等、2変
量以上のデータが対象となり、情報圧縮に用いられる。
次に、判定手段(46)は、基準値ファイル1(451)の
レベル基準値を用いて、各代表値や合成変量のレベル分
け演算を行い判定値を求め、その判定値が作るパタンと
基準値ファイル1(451)の基準パタン群の各基準パタ
ンとを比較照合して、ストレス生理反応タイプを判定す
る。即ち、判定手段(46)において、基準値ファイル1
(451)よりレベル基準値が抽出され、これを基に各代
表値との大小比較が行われ、レベル分けが行われ、p個
のレベルに分割された判定値が求められる。判定値は例
えばp=3でL、M、Hの3段階点とするとそのコード
が求められる。さらに基準値ファイル1(451)より、
ストレス生理反応タイプ判定用基準パタン群の各基準パ
タンが抽出され、求められた判定値が作るパタンと各基
準パタンとが比較照合され、基準パタンと一致するとそ
れに該当するタイプが抽出され、例えばパタンがLLLな
らば、ストレス生理反応タイプAなどのようにタイプ判
定される。次に、制御部(6)の制御のもとに判定結果
出力部(47)より判定値及びタイプ判定結果が出力部
(5)の表示部(51)、例えばプリンターやCRTディス
プレイに出力され、判定されたタイプに対応したメッセ
ージなどが被測定対象者に表示される。さらにこれらの
結果は、判定結果ファイル(48)に記憶される。
The control unit (6) of FIG. 1 is a display unit (5) of the output unit (5).
A signal indicating the start of measurement is displayed in 1), and the processing in the physiological index measuring unit (1) is started by a control input unit (21) of the input unit (2), for example, by a start signal from a reaction key, and the physiological index data measurement is started. Do. That is, the target physiological index data is extracted in the biological signal processing unit (12) for a plurality of physiological responses detected by the sensor group (11), for example, brain waves, electromyograms, skin temperatures, and the like. Next, the extracted physiological index data is used as the representative value calculation means 1 (31) of the representative value determination unit (3).
After calculating outliers such as removing outliers and noise, a representative value such as an average value is obtained. After the above is repeated k times (k ≧ 1), the representative value (M × k times; M is the number of indices, 3 in this case) of each index is stored in the representative value file (34). Next, under the control of the control unit (6), each representative value data is taken into the determination unit (4), and the combined variable is calculated by the combined variable calculation means (44) according to the purpose. For example, data of two or more variables is used as an object, such as obtaining an average value of electromyograms of a plurality of parts to obtain an overall muscle tone, and is used for information compression.
Next, using the level reference value of the reference value file 1 (451), the determination means (46) performs a level division operation of each representative value and the composite variable to obtain a determination value. The reference physiological pattern of the reference pattern group of the value file 1 (451) is compared and collated to determine the type of stress physiological response. That is, in the determination means (46), the reference value file 1
A level reference value is extracted from (451), and based on this, magnitude comparison with each representative value is performed, level division is performed, and a determination value divided into p levels is obtained. Assuming that the determination value is, for example, p = 3 and has three levels of L, M, and H, the code is obtained. Furthermore, from the reference value file 1 (451),
Each reference pattern of the stress physiological response type determination reference pattern group is extracted, the pattern created by the determined determination value and each reference pattern are compared and collated, and if they match the reference pattern, the corresponding type is extracted. If is LLL, the type is determined, such as stress physiological response type A. Next, under the control of the control unit (6), the determination value and the type determination result are output from the determination result output unit (47) to the display unit (51) of the output unit (5), for example, a printer or a CRT display, A message or the like corresponding to the determined type is displayed to the subject. Further, these results are stored in the determination result file (48).

以上が1シーケンスとして、1回の測定が行われた
後、制御部(6)の制御のもとに測定終了メッセージが
表示部(51)に表示され、被測定対象者の制御入力部
(21)からの終了合図により測定が終了する。
After one measurement is performed as one sequence as described above, a measurement end message is displayed on the display unit (51) under the control of the control unit (6), and the control input unit (21 The measurement is terminated by an end signal from ()).

第1図において、さらに、点線で示された構成が加え
られることにより、第4の発明のものが得られる。即
ち、生理指標データ測定に先立ち、入力部(2)の属性
入力部(22)、例えばキーボードより被測定対象者の年
齢・性別等の属性情報及びファイル入出力等、検索用コ
ードが入力され、判定部(4)のIDコード(41)に一時
貯蔵される。さらに、判定部(4)での判定値演算に先
立ち、IDコード(41)と標準値ファイル(42)を用い
て、個人得点演算手段(43)にて、被測定対象者の属性
に対応した集団における個人の相対的位置を示す個人得
点が算出される。即ち、まず代表値決定部(3)で求め
られた各代表値が個人得点演算手段(43)に取り込まれ
る。また、年齢や性別等の各属性集団ごとに予め算出さ
れている標準値を記憶する標準値ファイル(42)より、
IDコード(41)を用いて被測定対象者の属性に対応した
標準値が検索される。個人得点演算手段(43)はこれら
代表値と標準値を用いてスコア化を行い、個人得点が求
められる。さらに、新たに得られた代表値よりIDコード
(41)を用いて対応する標準値が更新される。スコア化
は、例えば標準値が平均値と標準偏差より構成されてい
るとすると、以下のような個人得点算出が行われる。即
ち、個人得点演算手段(43)において、標準値平均μと
標準値標準偏差σをもとに、 個人得点D=SD(代表値−標準値平均μ)/ 標準値標準偏差σ+Mean として個人得点が算出される。但し、SDは個人得点の標
準偏差、Meanは個人得点平均で、SD=10、Mean=50でZ
得点、SD=14、Mean=50でH得点が得られる。前者なら
正規分布の場合20〜80の間、後者なら8〜92の間に99.7
4%(±3SD)のデータが含まれる。さらに、かなり外れ
た個人得点が得られた時(例えば±3SD以上を越える場
合)は、予め定められた上限値、又は下限値にするとよ
い。スコア化に用いられる標準値ファイル(42)を構成
する標準値データは、年齢や性別等の属性ごとの集団
(n人)におけるデータの平均及び標準偏差が必要だ
が、n、n人のデータの総和、及び2乗和の形で持つ方
がよい(n、ΣXi、ΣXi2、但し、nは人数、Xiは集団
を構成する各人の代表値データ)。即ち標準値ファイル
(42)より抽出後、 μ:標準値平均=ΣXi/n σ:標準値標準偏差={(ΣXi/n)-(ΣXi/n)}1/2 のように求めればよい。
In FIG. 1, the configuration of the fourth invention is obtained by adding the configuration shown by the dotted line. That is, prior to the measurement of the physiological index data, a search code such as attribute information such as the age and gender of the subject and file input / output is input from an attribute input unit (22) of the input unit (2), for example, a keyboard. It is temporarily stored in the ID code (41) of the determination unit (4). Furthermore, prior to the determination value calculation in the determination unit (4), the personal score calculation means (43) uses the ID code (41) and the standard value file (42) to correspond to the attributes of the person to be measured. An individual score indicating the relative position of the individual in the group is calculated. That is, first, each representative value obtained by the representative value determining unit (3) is taken into the personal score calculating means (43). Also, from a standard value file (42) storing standard values calculated in advance for each attribute group such as age and gender,
Using the ID code (41), a standard value corresponding to the attribute of the subject is searched. The personal score calculation means (43) performs a score conversion using these representative values and standard values, and obtains a personal score. Further, the corresponding standard value is updated from the newly obtained representative value using the ID code (41). In the scoring, for example, assuming that a standard value is composed of an average value and a standard deviation, the following individual score calculation is performed. That is, based on the standard value average μ and the standard value standard deviation σ, the personal score is calculated as the personal score D = SD (representative value−standard value average μ) / standard value standard deviation σ + Mean. Is calculated. Where SD is the standard deviation of individual scores, Mean is the average of individual scores, and SD = 10, Mean = 50 and Z
H score is obtained when the score is SD = 14 and Mean = 50. 99.7 for the normal distribution between 20 and 80 for the normal distribution and 8 to 92 for the latter
Contains 4% (± 3SD) data. Further, when an individual score that is significantly out of the range is obtained (for example, when the score exceeds ± 3 SD or more), the upper limit or the lower limit may be set to a predetermined value. The standard value data constituting the standard value file (42) used for scoring requires the average and standard deviation of data in the population (n persons) for each attribute such as age and gender. It is better to have them in the form of a sum and a sum of squares (n, ΣXi, ΣXi 2 , where n is the number of people and Xi is the representative value data of each person constituting the group). That is, after extracting from the standard value file (42), if μ: average of standard values = ΣXi / n σ: standard value standard deviation = {(ΣXi 2 / n)-(ΣXi / n) 2 } 1/2 Good.

また、標準値更新を行う場合、単に各々、n+1、Σ
Xi+Xi+1、ΣXi2+Xi+12(Xi+1は新たに得られた
代表値)とすればよい。
When the standard value is updated, n + 1, Σ
Xi + Xi + 1 and ΣXi 2 + Xi + 1 2 (Xi + 1 is a newly obtained representative value).

また、判定手段(46)でのタイプ判定は、個人得点パ
タンについて行われる。
The type determination by the determining means (46) is performed on the individual score pattern.

さらに、第1図において、一点鎖線で示された構成が
加えられることにより、第5の発明のものが得られる。
即ち、生理指標データ測定に際してまず、定常状態とし
て安静時データの測定が行われる。制御入力部(21)か
らのスタート合図により、制御部(6)の制御のもとに
課題提示部(52)、例えばCRTディスプレイに安静課題
が提示されると共に、生理指標測定部(1)における処
理が開始され、生理指標データが抽出され、代表値決定
部(3)の代表値演算手段1(31)に取り込まれ、外れ
値演算後、定常状態代表値として安静時代表値が求めら
れる。次に、ストレス課題時データの測定が行われる。
同様に、制御入力部(21)により、制御部(6)の制御
のもとに課題提示部(52)にストレス課題が提示される
と共に、生理指標測定部(1)における処理が開始さ
れ、生理指標データが抽出され、代表値演算手段1(3
1)に取り込まれ、外れ値演算後、ストレス時代表値が
求められる。なお、ストレス課題時、課題に対する被測
定対象者の応答は、入力部(2)の反応入力部(23)よ
り入力される。ストレス課題としては、暗算課題の他、
間違い(エラー)検出、レターキャンセレーション(あ
る特定文字例えばeを検出)、ストループ課題(色文字
提示)、反応時間課題、クイズ課題等が上げられる。次
に、定常状態及びストレス時データより反応性代表値と
して、例えばストレス時と安静時との差、もしくは比な
どの変化データが反応性演算手段(33)で算出される。
以上がk回(k≧1)繰り返された後、M指標×k回×
3種類の代表値データ(定常状態代表値、ストレス時代
表値、反応性代表値)が、代表値ファイル(34)に記憶
される。判定部(4)の判定手段(46)におけるタイプ
判定は、3種類の代表値パタン各々に対応した基準パタ
ン(定常状態パタン、ストレス時パタン、反応性パタ
ン)が基準パタン群より抽出されて比較照合され、3種
類各々についてのタイプ、及びこれらを総合したタイプ
が判定される。
Furthermore, in FIG. 1, the configuration shown by the one-dot chain line is added, whereby the fifth invention is obtained.
That is, at the time of measuring the physiological index data, first, the data at rest is measured as a steady state. In response to a start signal from the control input unit (21), a task presentation unit (52), for example, a resting task is presented on a CRT display under the control of the control unit (6). The process is started, the physiological index data is extracted and taken into the representative value calculating means 1 (31) of the representative value determining unit (3), and after the outlier calculation, the resting representative value is obtained as the steady state representative value. Next, the data of the stress task is measured.
Similarly, the control input unit (21) presents a stress task to the task presenting unit (52) under the control of the control unit (6), and starts processing in the physiological index measuring unit (1). The physiological index data is extracted, and the representative value calculating means 1 (3
After the calculation of the outlier, the representative value under stress is obtained. At the time of the stress task, the response of the person to be measured to the task is input from the reaction input unit (23) of the input unit (2). Stress tasks include mental arithmetic tasks,
Mistake (error) detection, letter cancellation (detect a specific character such as e), Stroop task (color character presentation), reaction time task, quiz task, etc. can be raised. Next, change data such as a difference between a stress state and a rest state, or a change ratio, for example, is calculated by the reactivity calculation means (33) from the data in the steady state and the stress state as the representative value of the reactivity.
After the above is repeated k times (k ≧ 1), M index × k times ×
Three types of representative value data (steady state representative value, stress representative value, and reactivity representative value) are stored in the representative value file (34). In the type determination in the determination means (46) of the determination unit (4), reference patterns (steady state pattern, stress pattern, and reactive pattern) corresponding to each of the three types of representative value patterns are extracted from the reference pattern group and compared. The types are compared, and the type of each of the three types and the type obtained by integrating the types are determined.

以上、第1の発明による動作の流れ図を第4図(a)
(b)(c)に、第4の発明が加えられた場合の動作の
流れ図を第5図に、第5の発明が加えられた場合の動作
の流れ図を第6図(a)(b)に、第4及び第5の発明
が加えられた場合の動作の流れ図を第7図に示す。
The flow chart of the operation according to the first invention is shown in FIG. 4 (a).
5 (b) and 5 (c) are flow charts of operations when the fourth invention is added, and FIGS. 6 (a) and 6 (b) are flow charts of operations when the fifth invention is added. FIG. 7 shows a flow chart of the operation when the fourth and fifth inventions are added.

即ち、ステップ(71)では生理指標の代表値が算出さ
れたかどうかを調べ、まだであれば、ステップ(710)
に行き、ステップ(72)で代表値の算出を行なう。ステ
ップ(73)では測定の可否を見る。測定できていればス
テップ(74)にて代表値ファイルを作成する。測定がで
きていない時、例えば被測定対象者の体動によるノイズ
混人など、外れ値が多い時は再度測定する。ステップ
(71)で生理指標の代表値が算出されていれば、ステッ
プ(80)で代表値を読み込む。ステップ(89)では判定
終了を見る。判定が終了していなければ、ステップ(8
3)で合成変量の算出を見、必要ならステップ(84)で
算出し、ステップ(85)でレベル分けした判定値を求
め、パタンを作る。ステップ(86)では基準パタンとの
照合を行い、タイプ判定を行なう。ステップ(87)で判
定結果をファイルするとともに、過去のデータも取り出
し、ステップ(88)で判定結果を過去のデータと共に表
示する。第5図では、ステップ(70)で属性情報を入力
し、以下、同一符号は第4図と同様の動作を行なう。な
お、ステップ(81)は属性に対応した標準値を検索し
て、これをセットし、ステップ(82)ではこの標準値と
代表値よりスコア化を行なう。また、図中、A、a、及
びB、bは、各々第4図(b)及び(c)と同じ動作を
示す。さらに、第6図(b)のステップ(711)は定常
状態として安静時の生理指標測定を示し、ステップ(72
1)は安静時の生理指標代表値算出を示す。また、ステ
ップ(712)はストレス時の生理指標測定を示し、ステ
ップ(722)はストレス時の生理指標代表値算出を示
す。ステップ(723)は生理指標反応性代表値の算出を
行なう。さらに、第7図において、C、cは第6図
(b)と同様の動作を示す。
That is, it is checked in step (71) whether or not the representative value of the physiological index has been calculated.
To calculate the representative value in step (72). In step (73), whether or not measurement is possible is checked. If the measurement has been completed, a representative value file is created in step (74). When the measurement has not been performed, for example, when there are many outliers such as noise mixture due to body movement of the measured object, the measurement is performed again. If the representative value of the physiological index has been calculated in step (71), the representative value is read in step (80). In step (89), the end of the judgment is checked. If the judgment is not completed, step (8)
The calculation of the composite variable is performed in step 3), and if necessary, the calculation is performed in step (84). In step (85), the judgment value divided into levels is obtained to create a pattern. In step (86), the pattern is collated with the reference pattern, and the type is determined. In step (87), the judgment result is filed, and the past data is also extracted. In step (88), the judgment result is displayed together with the past data. In FIG. 5, attribute information is input in step (70), and the same reference numerals perform the same operations as those in FIG. 4 thereafter. In step (81), a standard value corresponding to the attribute is searched and set, and in step (82), the standard value and the representative value are scored. Also, in the figure, A, a, B, and b indicate the same operations as in FIGS. 4 (b) and (c), respectively. Further, step (711) of FIG. 6 (b) shows a physiological index measurement at rest as a steady state, and step (72).
1) shows the calculation of the physiological index representative value at rest. Step (712) shows the measurement of the physiological index at the time of stress, and step (722) shows the calculation of the physiological index representative value at the time of stress. In step (723), a physiological index reactivity representative value is calculated. Further, in FIG. 7, C and c indicate operations similar to those in FIG. 6 (b).

次に、第2の発明と、これに第4、及び第5の発明を
加えた場合について説明する。
Next, the second invention and a case where the fourth and fifth inventions are added thereto will be described.

第2図において、第2の発明は入力部(2)、代表値
決定部(3)、判定部(4)、出力部(5)、及び制御
部(6)より構成される。さらに、入力部(2)におい
て、第1の発明における制御入力部(21)の他、(24)
はストレスに関する複数の質問項目に対する回答情報で
ある項目データを入力する項目データ入力部である。ま
た、代表値決定部(3)において、第1の発明における
代表値ファイル(34)の他、(32)は各項目データから
上位項目ごとに平均値などの代表値を求める代表値演算
手段2である。また、判定部(4)において、第1の発
明における合成変量演算手段(44)、判定手段(46)、
判定結果出力部(47)、安定結果ファイル(48)の他、
(452)はレベル分け基準値とストレス項目反応タイプ
判定用基準パタン群を記憶する基準値ファイル2であ
る。さらに、出力部(5)において、第1の発明におけ
る表示部(51)の他、(53)はストレスに関連する複数
の質問項目の提示を行う項目提示部である。さらに、第
1の発明と同様、第4の発明に対しては、これに属性入
力部(22)、IDコード(41)、標準値ファイル(42)、
個人得点演算手段(43)が付加され、さらに、第5の発
明に対しては、反応入力部(23)、反応性演算手段(3
3)、課題提示部(52)が付加される。
In FIG. 2, the second invention comprises an input section (2), a representative value determination section (3), a determination section (4), an output section (5), and a control section (6). Further, in the input section (2), in addition to the control input section (21) in the first invention, (24)
Is an item data input unit for inputting item data that is answer information for a plurality of question items related to stress. In the representative value determining section (3), in addition to the representative value file (34) in the first invention, (32) is a representative value calculating means 2 for obtaining a representative value such as an average value for each upper item from each item data. It is. Further, in the determination unit (4), the combined variable calculation means (44), the determination means (46) in the first invention,
Judgment result output part (47), stability result file (48),
Reference numeral (452) denotes a reference value file 2 that stores a grouping reference value and a reference pattern group for determining a stress item response type. Further, in the output section (5), in addition to the display section (51) in the first invention, (53) is an item presentation section for presenting a plurality of question items related to stress. Further, like the first invention, the fourth invention has an attribute input unit (22), an ID code (41), a standard value file (42),
A personal score calculating means (43) is added, and in the fifth invention, a reaction input section (23), a reactivity calculating means (3
3), a task presentation section (52) is added.

次に、第2の発明における動作について説明する。 Next, the operation of the second invention will be described.

第2図の制御部(6)は表示部(51)に測定開始の合
図を表示し、制御入力部(21)からのスタート合図によ
り項目データの測定を開始する。項目提示部(53)は、
制御部(6)の制御のもとでストレスに関する複数の質
問項目(I×J個、Iは上位項目数、Jは下位項目数)
を発生させ提示する。被測定対象者からの質問項目に対
する回答情報は、入力部(2)の項目データ入力部(2
4)より入力され、さらに代表値演算手段2(32)に取
り込まれ、入力ミスや回答漏れチェック等の外れ値演算
後、上位項目ごとに、例えば平均値等の代表値が算出さ
れ、代表値ファイル(34)に記憶される。
The control section (6) in FIG. 2 displays a signal to start measurement on the display section (51), and starts measuring the item data in response to a start signal from the control input section (21). The item presentation section (53)
Under the control of the control unit (6), a plurality of question items related to stress (I × J items, I is the number of upper items, J is the number of lower items)
And present it. The answer information to the question item from the subject is input to the item data input section (2) of the input section (2).
4), and is taken into the representative value calculation means 2 (32). After calculating outliers such as input errors and omission check of answers, a representative value such as an average value is calculated for each of the upper items. Stored in file (34).

次に判定部(4)に各代表値が取り込まれ、目的に応
じて、合成変量が合成変量演算手段(44)にて算出され
る。さらに、判定手段(46)は、基準値ファイル2(45
2)のレベル基準値を用いて各項目データの代表値や合
成変量のレベル分け演算を行い判定値を求め、その判定
値が作るパタンと基準値ファイル2(452)の基準パタ
ン群の各基準パタンとを比較照合して、項目データが作
るパタンからのストレス項目反応タイプを判定する。次
に、判定結果出力部(47)より判定結果が出力され。表
示部(51)に表示されると共に、判定結果ファイル(4
8)に記憶される。以上が1シーケンスとして、1回の
測定が終了する。
Next, each representative value is taken into the determination unit (4), and the combined variable is calculated by the combined variable calculation means (44) according to the purpose. Further, the judging means (46) sets the reference value file 2 (45
Using the level reference value of 2), the representative value of each item data and the leveling operation of the composite variable are calculated to determine the judgment value, and the pattern created by the judgment value and each reference of the reference pattern group of the reference value file 2 (452) The pattern is compared with the pattern to determine a stress item response type from the pattern created by the item data. Next, the determination result is output from the determination result output unit (47). The judgment result file (4
8) is stored. As described above, one measurement is completed as one sequence.

第2図において、さらに、点線で示された構成が加え
られることにより、第1の発明における場合と同様に、
被測定対象者の属性情報に応じた項目データの個人得点
が算出される(第4の発明)。項目データ測定に先立
ち、入力部(2)の属性入力部(22)より被測定対象者
の属性情報と検索用コードが入力され、IDコード(43)
に一時貯蔵され、さらに、判定部(4)での判定値演算
に先立ち、IDコード(41)と標準値ファイル(42)を用
い、個人得点演算手段(43)にて項目データの個人得点
が算出され、タイプ判定はこの個人得点パタンについて
行われる。
In FIG. 2, by further adding a configuration shown by a dotted line, as in the first invention,
The personal score of the item data according to the attribute information of the person to be measured is calculated (fourth invention). Prior to the item data measurement, the attribute information and the search code of the person to be measured are input from the attribute input section (22) of the input section (2), and the ID code (43)
The personal score of the item data is temporarily stored in the personal score calculation means (43) using the ID code (41) and the standard value file (42) prior to the calculation of the determination value in the determination section (4). It is calculated and the type determination is performed for this individual score pattern.

さらに、第2図において、一点鎖線で示された構成が
加えられることにより、前記項目データに加え、課題中
など特定条件下でのテンポラリな状態の項目データが求
められる。まず、前述のように項目データの測定が行わ
れ、項目データ代表値が求められ、代表値ファイル(3
4)に記憶される。次に、定常状態における状態項目デ
ータの収集が行われ、制御入力部(21)からのスタート
合図により課題提示部(52)に安静課題が提示され、項
目提示部(53)に質問項目が次に提示され、回答情報が
項目データ入力部(21)により入力され、さらに代表値
演算手段(32)に取り込まれ、定常状態として安静時代
表値が求められる。次に、ストレス課題時の状態項目デ
ータの収集が行われ、同様に課題提示部(52)にストレ
ス課題が提示され、項目提示部(53)に質問項目が提示
され、回答情報が項目データ入力部(21)より入力さ
れ、ストレス時代表値が求められる。次に求められた定
常状態及びストレス時の状態項目データより反応性代表
値が算出され、以上がK回繰り返された後、代表値ファ
イル(34)に記憶される。判定部(4)におけるタイプ
判定は、項目データの代表値パタンに加え、定常状態、
ストレス時、反応性各々のパタンについて、及びこれら
の総合パタンについて行われる。
In addition, in FIG. 2, by adding the configuration shown by the dashed line, in addition to the item data, item data in a temporary state under specific conditions such as during a task is obtained. First, the item data is measured as described above, the representative value of the item data is obtained, and the representative value file (3
4) is stored. Next, state item data in the steady state is collected, a resting task is presented to the task presenting section (52) by a start signal from the control input section (21), and the question item is next displayed in the item presenting section (53). The answer information is input by the item data input unit (21), and is further taken into the representative value calculating means (32), and a resting representative value is obtained as a steady state. Next, the state item data at the time of the stress task is collected, similarly, the stress task is presented to the task presenting section (52), the question item is presented to the item presenting section (53), and the answer information is input to the item data. Input from the section (21), a representative value at the time of stress is obtained. Next, a representative reactivity value is calculated from the obtained steady state and stress state item data, and the above is repeated K times, and then stored in the representative value file (34). The type determination in the determination unit (4) includes, in addition to the representative value pattern of the item data,
During stress, the reaction is performed for each pattern, and for the overall pattern of these.

以上、第2の発明による動作の流れ図を第8図(a)
(b)に、第4の発明が加えられた場合の動作の流れ図
を第9図に、第5の発明が加えられた場合の動作の流れ
図を第10図(a)(b)に、第4、及び第5の発明が加
えられた場合の動作の流れ図を第11図に示す。
The flow chart of the operation according to the second invention is shown in FIG.
FIG. 9 (b) is a flowchart of the operation when the fourth invention is added, and FIGS. 10 (a) and 10 (b) are a flowchart of the operation when the fifth invention is added. FIG. 11 shows a flowchart of the operation when the fourth and fifth aspects of the invention are added.

即ち、ステップ(75)では項目データの代表値が算出
されたかどうかを調べ、まだであれば、ステップ(75
0)に行き、ステップ(76)で項目代表値の算出を行な
う。以下、同一符号は第4図ないし第7図と同様の動作
を行なう。なお、ステップ(77)は状態項目データの代
表値が算出されたかどうかを調べ、まだであれば、ステ
ップ(751)に行き、ステップ(761)で安静時項目代表
値の算出を行ない、ステップ(752)(762)でストレス
時項目代表値の算出を行なう。またステップ(763)は
項目反応性代表値の算出を行なう。各図において、D、
d、及びE、eは、各々第8図(b)、及び第10図
(b)と同様の動作を示す。
That is, in step (75), it is checked whether or not the representative value of the item data has been calculated.
Go to (0) and calculate the item representative value in step (76). Hereinafter, the same reference numerals perform the same operations as in FIGS. 4 to 7. In step (77), it is checked whether or not the representative value of the state item data has been calculated. If not, the process goes to step (751), and the rest item representative value is calculated in step (761). 752) The stress item representative value is calculated in (762). In step (763), a representative item reactivity value is calculated. In each figure, D,
d, E, and e indicate the same operations as those in FIGS. 8B and 10B, respectively.

次に、第3の発明と、これに第4、及び第5の発明を
加えた場合について説明する。
Next, the third invention and a case where the fourth and fifth inventions are added thereto will be described.

第3図において、第3の発明は、生理指標測定部
(1)、入力部(2)、代表値決定部(3)、判定部
(4)、出力部(5)、制御部(6)より構成され、さ
らに第1、及び第2の発明と同様、生理指標測定部
(1)はセンサ群(11)、生体信号処理部(12)、入力
部(2)は制御入力部(21)、項目データ入力部(2
4)、代表値決定部(3)は代表値演算手段1(31)、
代表値演算手段2(32)、代表値ファイル(34)より構
成され、判定部(4)は合成変量演算手段(44)、判定
手段(46)、判定結果出力部(47)、判定結果ファイル
(48)、出力部(5)は、表示部(51)、項目提示部
(53)より構成される他、判定部(4)において(45
3)はレベル分け基準値とストレス総合反応タイプ判定
用基準パタン群を記憶する基準値ファイル3である。さ
らに、第1、及び第2の発明と同様、第4の発明に対し
ては、これに属性入力部(22)、IDコード(41)、標準
値ファイル(42)、個人得点演算手段(43)が付加さ
れ、さらに第5の発明に対しては、反応入力部(23)、
反応性演算手段(33)、課題提示部(52)が付加され
る。
In FIG. 3, the third invention is a physiological index measurement unit (1), an input unit (2), a representative value determination unit (3), a determination unit (4), an output unit (5), and a control unit (6). Further, as in the first and second inventions, the physiological index measuring unit (1) is a sensor group (11), a biological signal processing unit (12), and the input unit (2) is a control input unit (21). , Item data input section (2
4), the representative value determining unit (3) is a representative value calculating means 1 (31),
The representative value calculating means 2 (32) and the representative value file (34) are provided, and the determining section (4) includes a composite variable calculating means (44), a determining means (46), a determination result output section (47), and a determination result file. (48) The output unit (5) includes a display unit (51) and an item presenting unit (53).
Reference numeral 3) denotes a reference value file 3 that stores a reference value group for level division and a reference pattern group for determining a total stress response type. Further, similarly to the first and second inventions, for the fourth invention, an attribute input unit (22), an ID code (41), a standard value file (42), an individual score calculation means (43) ) Is added, and the reaction input unit (23),
A reactivity calculation means (33) and a task presentation section (52) are added.

次に、第3の発明における動作について説明する。 Next, the operation of the third invention will be described.

第1の発明と同様、まず生理指標データが測定され
る。表示部(1)に測定開始の合図が表示され、制御入
力部(21)の合図より生理指標測定部(1)の処理が開
始され、生理指標データが測定され、代表値演算手段1
(31)にて各生理指標代表値が求められ、以上がk回繰
り返された後、代表値ファイル(34)に記憶される。次
に、第2の発明と同様、項目データ測定が行われる。制
御入力部(21)の合図より項目データの測定が開始さ
れ、項目提示部(53)に質問項目が提示され、回答情報
が項目データ入力部(24)より入力され、代表値演算手
段2(32)にて項目代表値が算出され、代表値ファイル
(34)に記憶される。次に各代表値が判定部(4)に取
り込まれ、目的により合成変量が算出された後、判定手
段(46)は、生理指標と項目データを込みにした基準値
ファイル3(453)のレベル基準値を用い、各代表値や
合成変量のレベル分け演算を行い判定値を求め、さらに
その生理指標及び項目データによる判定値が作るパタン
と、基準値ファイル3(453)の基準パタン群の各基準
パタンとを比較照合し、ストレス生理反応タイプ、項目
反応タイプのみならず、生理指標と項目データを共に測
定し、その組合せパタンを判定材料としたストレス総合
反応タイプ判定を行い、これらの判定結果を判定結果出
力部(47)より表示部(51)、及び判定結果ファイル
(48)に出力する。以上が1シーケンスとして、1回の
測定が終了する。
As in the first aspect, first, physiological index data is measured. A signal to start the measurement is displayed on the display unit (1), the processing of the physiological index measuring unit (1) is started from the signal of the control input unit (21), the physiological index data is measured, and the representative value calculating means 1
In (31), each physiological index representative value is obtained, and after the above is repeated k times, it is stored in the representative value file (34). Next, as in the second aspect, item data measurement is performed. The measurement of the item data is started from the signal of the control input unit (21), the question item is presented to the item presentation unit (53), the answer information is input from the item data input unit (24), and the representative value calculation means 2 ( Item representative values are calculated in 32) and stored in the representative value file (34). Next, each representative value is taken into the judging unit (4), and after the synthetic variable is calculated for the purpose, the judging means (46) sets the level of the reference value file 3 (453) including the physiological index and the item data. Using the reference value, a determination value is obtained by performing a level division operation of each representative value or a composite variable, and further, a pattern created by the determination value based on the physiological index and the item data, and a reference pattern group of the reference value file 3 (453). By comparing and collating with the reference pattern, not only the stress physiological response type and the item response type, but also the physiological index and the item data are measured together, and the stress total response type is determined using the combination pattern as a determination material, and these determination results are obtained. Is output from the determination result output unit (47) to the display unit (51) and the determination result file (48). As described above, one measurement is completed as one sequence.

第3図において、さらに、点線で示された構成が加え
られることにより、第1、及び第2の発明における場合
と同様に、IDコード(41)と標準値ファイル(42)を用
いて、被測定対象者の属性情報に応じた生理指標、及び
項目データ代表値の個人得点が個人得点演算手段(43)
にて算出される(第4の発明)。
In FIG. 3, the configuration shown by the dotted line is further added, so that the ID code (41) and the standard value file (42) are used as in the first and second inventions. The personal score of the physiological index according to the attribute information of the measurement target person and the representative value of the item data is calculated by the personal score calculating means (43).
(4th invention).

さらに、第3図において、一点鎖線で示された構成が
加えられることにより、第1、及び第2の発明における
場合と同様に、代表値算出において定常状態、ストレス
時、及び反応性代表値が求められる。まず、定常状態デ
ータの収集が行われる。制御入力部(21)の合図により
課題提示部(52)に安静課題が提示され、生理指標測定
部(1)にて生理指標データが測定され、代表値演算手
段1(31)にて生理指標データの定常状態代表値として
安静時代表値が求められる。安静課題終了後、項目提示
部(53)に質問項目が提示され、回答情報が項目データ
入力部(24)より入力され、代表値演算手段2(32)に
て状態項目データの安静時代表値が求められる。次に、
ストレス課題時データの収集が行われる。同様に制御入
力部(21)の合図により課題提示部(52)にストレス課
題が提示され、課題に対する応答が反応入力部(23)よ
り入力され、生理指標測定部(1)にて生理指標が測定
され、生理指標のストレス時代表値が求められる。課題
終了後項目提示部(53)に質問項目が提示され、回答情
報が項目データ入力部(24)より入力され、状態項目デ
ータのストレス時代表値が求められる。次に、反応性代
表値が生理指標及び状態項目データについて算出され、
以上がk回繰り返された後、生理指標代表値、及び状態
項目代表値が代表値ファイル(34)に記憶される。次
に、第2の発明と同様、項目データ測定が行われ、項目
代表値が求められ、代表値ファイル(34)に記憶され
る。さらに、判定部(4)におけるタイプ判定は、生理
指標及び状態項目データの定常状態、ストレス時、反応
性各々のパタン、及び項目データ代表値パタンについ
て、及びこれらの総合パタンについて行われる。
Furthermore, in FIG. 3, by adding the configuration shown by the one-dot chain line, the steady state, the stress state, and the reactivity representative value are calculated in the representative value calculation as in the first and second inventions. Desired. First, steady state data is collected. A resting task is presented to the task presenting section (52) by a signal from the control input section (21), the physiological index data is measured by the physiological index measuring section (1), and the physiological index is measured by the representative value calculating means 1 (31). A resting-state representative value is obtained as a steady-state representative value of the data. After the rest task, the question item is presented to the item presentation section (53), the answer information is input from the item data input section (24), and the representative value at rest of the state item data is inputted by the representative value calculation means 2 (32). Is required. next,
Data collection during stress tasks is performed. Similarly, a stress task is presented to the task presentation section (52) by a signal of the control input section (21), a response to the task is input from the reaction input section (23), and the physiological index is measured by the physiological index measuring section (1). It is measured, and a stress-time representative value of the physiological index is obtained. After the assignment is completed, a question item is presented to the item presentation section (53), answer information is input from the item data input section (24), and a stress-time representative value of the state item data is obtained. Next, a reactivity representative value is calculated for the physiological index and the status item data,
After the above is repeated k times, the physiological index representative value and the state item representative value are stored in the representative value file (34). Next, as in the second aspect, item data measurement is performed, and an item representative value is obtained and stored in the representative value file (34). Further, the type determination in the determination unit (4) is performed on the patterns of the steady state, the stress, and the reactivity of the physiological index and the state item data, the respective pattern of the item data representative value pattern, and the total pattern thereof.

以上、第3の発明による動作の流れ図を第12図に、第
4の発明が加えられた場合の動作の流れ図を第13図に、
第5の発明が加えられた場合の動作の流れ図を第14図
(a)(b)に、第4、及び第5の発明が加えられた場
合の動作の流れ図を第15図に示す。
As described above, FIG. 12 is a flowchart of the operation according to the third invention, and FIG. 13 is a flowchart of the operation when the fourth invention is added.
FIGS. 14 (a) and 14 (b) show a flow chart of the operation when the fifth invention is added, and FIG. 15 shows a flow chart of the operation when the fourth and fifth inventions are added.

なお、ステップ(78)では生理指標と状態項目データ
の代表値が算出されたかどうかを調べる。また、第15図
中、F、fは第14図(b)と同様の動作を示す。
In step (78), it is checked whether the representative values of the physiological index and the status item data have been calculated. In addition, in FIG. 15, F and f indicate the same operation as in FIG. 14 (b).

さらに、第16図は第1の発明に第4、及び第5の発明
を付加した出力結果例としての生理指標データ判定値と
生理反応タイプ判定結果、第2の発明に第4、及び第5
の発明を付加した出力結果例としての項目データ判定値
と項目反応タイプ判定結果、及び第3の発明に第4、及
び第5の発明を付加した出力結果例としての生理指標と
項目データ判定値、及び総合タイプ判定結果を示すもの
で第16図(a)は判定値がL、M、H等のレベル分けさ
れた場合、第16図(b)は判定値がアナログ表示される
場合である。
Further, FIG. 16 shows physiological index data determination values and physiological response type determination results as output result examples obtained by adding the fourth and fifth inventions to the first invention, and the fourth and fifth inventions according to the second invention.
Item data judgment value and item response type judgment result as an output result example to which the invention of the above is added, and physiological index and item data judgment value as output result examples to which the fourth and fifth inventions are added to the third invention. 16 (a) shows the case where the judgment values are classified into levels such as L, M, H, etc., and FIG. 16 (b) shows the case where the judgment values are displayed in analog. .

なお、上記実施例では、生理指標測定部(1)におい
て、測定する生理指標として、中枢系を反映する脳波α
帯域パワー、骨格筋系を反映する前頭筋筋電図、自律系
を反映する皮膚温の3つを検出した場合について述べた
が、その他中枢系を反映するものとしては、脳波の周波
数等でもよく或はパワーと周波数の組合せでもよく、複
数部位を検出してもよい。α帯域パワーの抽出方法とし
て、特徴抽出フィルタ(α帯域抽出フィルタ)の他、FF
T(高速フーリエ変換)演算を行い、帯域内パワースペ
クトルを算出してもよい。周波数に関しても、α帯域内
をさらに細かく分けた特徴抽出フィルタを並列に複数個
並べ、その出力比を各フィルタの中心周波数に乗じた代
用値や、FFT演算を行いパワースペクトルを求め、ピー
クや重心周波数を求めてもよい。骨格筋系においても、
複数部位(前頭筋の他肩、前腕等)の筋電図を用いても
よい。自律系においても、皮膚温の他脈拍数、脈波の波
高、脈拍(心拍)間隔変動、皮膚電位活動、血圧、呼吸
等が考えられ、これらを組み合わせて複数個検出しても
よい。また、心電図のように1つの反応より複数の指標
が求められる場合(心拍、心拍変動、T波波高等)は、
1個のセンサと複数の生体信号処理部(12)より構成さ
れてもよい。
In the above embodiment, the physiological index measuring unit (1) uses the electroencephalogram α reflecting the central system as the physiological index to be measured.
Although the case where band power, the frontal electromyogram reflecting the skeletal muscular system, and the skin temperature reflecting the autonomic system were detected were described above, the frequency of the brain wave, etc. Alternatively, a combination of power and frequency may be used, and a plurality of parts may be detected. As a method of extracting α-band power, in addition to a feature extraction filter (α-band extraction filter), FF
A T (Fast Fourier Transform) operation may be performed to calculate the in-band power spectrum. Regarding the frequency, a plurality of feature extraction filters that further subdivide the α band are arranged in parallel, and the output ratio is multiplied by the center frequency of each filter. The frequency may be determined. In the skeletal muscle system,
Electromyograms of a plurality of sites (other front muscles, forearms, etc.) may be used. In the autonomous system, in addition to skin temperature, pulse rate, pulse height, pulse (heartbeat) interval variation, skin potential activity, blood pressure, respiration, and the like are considered, and a plurality of them may be detected in combination. When a plurality of indices are obtained from one response as in an electrocardiogram (heart rate, heart rate variability, T wave height, etc.),
It may be composed of one sensor and a plurality of biological signal processing units (12).

また、上記実施例では、質問項目データの測定に際
し、質問項目は複数の上位項目とそれを構成する複数の
下位項目で構成する例を説明したが、単に複数の項目で
もよく、また各上位項目を構成する下位項目数は等しく
なくてもよい。また、第5の発明が加えられた場合、状
態項目データと共に測定する例を説明したが、状態項目
データのみの測定でもよい。
Further, in the above embodiment, when measuring the question item data, an example in which the question item is composed of a plurality of high-order items and a plurality of low-order items constituting the same has been described. May not be equal in number. Further, in the case where the fifth invention is added, an example in which measurement is performed together with the status item data has been described. However, only the status item data may be measured.

また、第4の発明において用いられる被測定対象者の
属性情報は、氏名やその省略コードと共にIDコード(4
3)として一時貯蔵され、標準値検索やファイル作成等
に用いられるようにしたが、複数回測定する場合は、属
性情報ファイルを作成し、IDコード(43)で検索するよ
うにしてもよい。属性情報は年齢、性別の他、身長・体
重・体脂肪量・血糖値等の生理データ、運動量、役職、
労働時間等が考えられる。
The attribute information of the person to be measured used in the fourth invention includes an ID code (4
Although it is temporarily stored as 3) and used for standard value search, file creation, and the like, when performing multiple measurements, an attribute information file may be created and searched using the ID code (43). Attribute information includes age, gender, physiological data such as height, weight, body fat mass, blood sugar level, exercise amount, post,
Working hours can be considered.

さらに、代表値決定部(3)の代表値演算手段(31)
における生理指標データの外れ値演算は、最大値、最小
値を設定し、これを越えたデータを自動的に除外する
他、筋電図を用いてモニターし、あるレベル以上を越え
た場合は体動によるノイズ混入を考慮して脳波も除外す
る等、個々の指標別のみならず、ある1つ以上の指標が
規定値を外れた場合、他の指標のデータも除外するよう
にしてもよい。また、代表値演算手段2(32)における
項目データの外れ値演算は、項目回答漏れや回答得点範
囲を越えたデータや無反応(0)データの検出など、入
力ミスの確認を行うようにするとよい。さらに外れ値が
一定以上混入した場合などは必要に応じて再度測定をや
り直すよう表示部(51)にメッセージを表示するとよ
い。
Further, a representative value calculation means (31) of the representative value determination section (3)
In the outlier calculation of physiological index data in, in addition to automatically setting the maximum value and the minimum value and excluding data exceeding this value, monitoring using electromyogram, if exceeding a certain level, the body When one or more indices deviate from a specified value, data of other indices may be excluded as well as individual indices, such as excluding brain waves in consideration of noise contamination due to motion. In the outlier calculation of the item data in the representative value calculation means 2 (32), input errors may be confirmed such as omission of item responses, detection of data exceeding the response score range, and detection of no response (0) data. Good. Further, when outliers are mixed in a certain amount or more, a message may be displayed on the display unit (51) so that the measurement may be performed again as necessary.

また、第5の発明が加えられた場合、定常状態、スト
レス時、及び反応性の3つの代表値で評価することを説
明したが、場合によっては、求める代表値はその一部
(定常状態とストレス時、定常状態と反応性、ストレス
時と反応性、反応性のみ)としてもよい。但し、定常状
態及びストレス時データの収集はこれに関わらず必要で
ある。
Also, in the case where the fifth invention is added, it has been described that the evaluation is performed using three representative values of the steady state, the stress state, and the reactivity. Stress, steady state and reactivity, stress and reactivity, only reactivity). However, steady state and stress data collection is necessary regardless of this.

さらに、反応性の評価において、定常状態として安静
時データを用いたが、その他の課題時データでもよく、
またストレス課題後の安静時との差・比による回復度や
ストレス課題内での回復度を評価してもよい。
Furthermore, in the evaluation of reactivity, data at rest was used as a steady state, but data at other tasks may be used.
Alternatively, the degree of recovery based on the difference / ratio to the rest after the stress task or the degree of recovery within the stress task may be evaluated.

さらに項目データも生理指標と同様、第5の発明の付
加により状態項目データの定常状態、ストレス時及び反
応性代表値を求められるようにしたが、課題は提示せず
に日常、ストレス時などの質問項目の条件設定のみでの
変化でもよく、ストレス課題時直後に課題に関する主観
評価データ収集を含めてもよい。また、第3の発明に第
5の発明を加えた場合において、課題終了後に状態項目
データを入力する例について説明したが、その他課題中
での測定や、また生理指標のみ測定し、状態項目データ
は測定しない場合などが目的に応じて選択できるように
してもよい。また、代表値ファイル(34)を作成する例
で説明したが、他の記憶手段でもよい。
Further, as with the physiological index, the item data can be obtained from the steady state, the stress state, and the reactivity representative value of the state item data by the addition of the fifth invention. The change may be made only by setting the condition of the question item, or the collection of the subjective evaluation data on the task may be included immediately after the stress task. In addition, in the case where the fifth invention is added to the third invention, an example in which the status item data is input after the task is completed has been described. May be selected depending on the purpose, such as when measurement is not performed. Also, the example in which the representative value file (34) is created has been described, but other storage means may be used.

また、上記実施例では、第4の発明による判定部
(4)での個人得点演算において、標準値を更新するよ
うにした。これにより、測定回数が増すごとに標準値の
信頼性が向上し、初期設定時に標準値を求めているn数
が少ない場合にも対処できるが、予め十分なn数で得ら
れた標準値が用意されている時は更新しなくてもよい。
In the above embodiment, the standard value is updated in the individual score calculation in the determination section (4) according to the fourth invention. As a result, the reliability of the standard value is improved each time the number of measurements is increased, and it is possible to cope with a case where the number of standard values obtained at the time of initial setting is small. When it is prepared, it does not need to be updated.

また、属性情報は、単に検索用に用いるのみならず、
例えば性別に抽出した標準値に年齢係数や身長・体重比
を乗ずる等、各属性集団の標準値をさらに修正・補正す
る係数として用いてもよい。
Also, the attribute information is not only used for search,
For example, the standard value extracted for each sex may be multiplied by an age coefficient or a height / weight ratio, or the standard value of each attribute group may be used as a coefficient for further correcting or correcting.

また、代表値データの分布が正規型でない時は、各デ
ータの特性に応じて、対数変換や開平変換等変数変換を
スコア化時に行うようにすると、さらに信頼性の高い個
人得点が得られる。
Further, when the distribution of the representative value data is not of the normal type, if variable transformation such as logarithmic transformation or square root transformation is performed at the time of scoring according to the characteristics of each data, a more reliable individual score can be obtained.

また、合成変量演算は複数の代表値の他、第4の発明
が加えられている場合は個人得点データも対象となり、
生理指標全体の覚醒に関する総合得点を求める場合に個
人得点平均値を求めるなど情報圧縮や総合評価得点算出
に用いられる。また、単に複数の代表値もしくは個人得
点の平均の他、必要に応じて重みづけ係数を乗じた平均
や総和、2変量の相関係数、因子分析による因子得点な
どが行われる。なお、合成変量が相関係数や因子得点等
の場合は合成変量用の標準値は不用である。
In addition, the combined variate calculation includes not only a plurality of representative values but also individual score data when the fourth invention is added,
It is used for information compression and total evaluation score calculation such as obtaining an average of individual scores when obtaining a total score for arousal of the entire physiological index. In addition to the average of a plurality of representative values or individual scores, an average multiplied by a weighting coefficient, a sum, a bivariate correlation coefficient, a factor score by factor analysis, and the like are performed as necessary. When the composite variable is a correlation coefficient, a factor score, or the like, the standard value for the composite variable is unnecessary.

さらに判定値演算に用いるレベル基準値は、一律にp
レベルに分割する時や、第4の発明の付加により求めら
れた個人得点をそのまま用いるときは、特に設けなくて
もよいが、データごとに異なるレベル分けをする時や個
人得点の中に因子得点等性質の異なるスコアが混在する
時は、設けた方がよい。また、属性ごとに異なるレベル
基準値を設けたい場合や、属性情報より修正等を行ない
たい場合は、標準値と同様属性検索を行うようにしても
よい。さらに、基準パタンが代表値パタンの時はレベル
分け演算は不要である。
Further, the level reference value used for the determination value calculation is uniformly p
When dividing into levels or when using the individual score obtained by adding the fourth invention as it is, there is no particular need to provide it. However, when dividing into different levels for each data or when factor scores are included in the individual score. When scores with different properties are mixed, it is better to provide them. Further, when it is desired to provide a different level reference value for each attribute, or when it is desired to perform correction or the like based on attribute information, an attribute search may be performed in the same manner as the standard value. Further, when the reference pattern is a representative value pattern, the level division calculation is unnecessary.

さらにタイプ判定は、レベル分けされた判定値のコー
ドのパタン(LMN、LLL、HHH等)と、予め用意された基
準パタン群の各コードパタンとを比較照合してタイプ判
定を行う例で説明したが(例えばLLLパタンはタイプA
型等)、判定値そのままでもよく、また単にレベル分け
判定置をパタン・データとして出力するのみでもよい。
Further, in the type determination, an example has been described in which the type determination is performed by comparing and checking the pattern (LMN, LLL, HHH, etc.) of the code of the determination value classified into the levels and each code pattern of the prepared reference pattern group. (For example, the LLL pattern is type A
(Type, etc.), the determination value may be used as it is, or the level division determination unit may simply be output as pattern data.

また、判定結果ファイルに記憶するデータは、判定値
と判定結果を記憶するようにしたが、第4の発明が加え
られている場合は、個人得点を含めてもよく、またファ
イル検索にIDコード(41)を用いてもよい。
Further, the data stored in the determination result file stores the determination value and the determination result. However, when the fourth invention is added, the personal score may be included, and the ID code may be included in the file search. (41) may be used.

また、上記実施例では、判定結果の出力と表示におい
て、判定タイプに対応したメッセージやグラフ表示を示
したが、その他の画像情報や聴覚情報でもよい。また、
過去のデータがある場合はこれを検索して一緒に表示す
る例を流れ図で説明した。この方が前回データと比較で
きるためより詳細なデータを被測定対象者に伝達できる
が、初回時や特に必要としない場合は行わなくてもよ
く、後者の場合、判定結果ファイルは設けなくてもよ
い。。
Further, in the above embodiment, the message and the graph display corresponding to the determination type are shown in the output and display of the determination result, but other image information or auditory information may be used. Also,
In the case where there is past data, an example of retrieving the past data and displaying it together has been described using a flowchart. Since this can be compared with the previous data, more detailed data can be transmitted to the subject, but need not be performed at the first time or when not particularly required, and in the latter case, the determination result file does not need to be provided . .

また課題の提示において、提示される内容は、測定の
開始・終了合図、処理選択メニュー、属性情報入力指
示、項目データ入力指示と質問項目、生理指標安静デー
タ測定時の安静の指示と課題提示、ストレス時データ測
定での指示と課題提示である。
In the presentation of the task, the contents to be presented include a start / end signal of measurement, a process selection menu, an attribute information input instruction, an item data input instruction and a question item, an instruction of rest at the time of measuring physiological index rest data and a task presentation, Instructions and task presentation in stress data measurement.

なお、安静時課題は単に目を開けて、または閉じて安
静にしているよう指示する他、より安静をはかるためBG
M等、音楽提示や画像情報提示等を行ってもよい。これ
らの課題に対して反応入力部(23)より、被測定対象者
の応答を入力をさせるようにしたが、なくてもよく、ま
た課題に対する回答データもファイルにして記憶しても
よい。また、課題中にエラー時に驚愕音や警告音を発し
たり、課題後にエラー数のフィードバックを行ってもよ
い。これによりストレス負荷がより適切に行われ、また
負荷の程度のチェックが行える。
For resting tasks, simply open or close your eyes and instruct them to rest.
Music presentation, image information presentation, etc., such as M, may be performed. Although the response input unit (23) inputs the response of the person to be measured for these tasks, the response input unit (23) is not required to input them, and the response data to the tasks may be stored in a file. In addition, a startle sound or a warning sound may be generated when an error occurs during a task, or feedback of the number of errors may be performed after the task. Thereby, the stress load is more appropriately performed, and the degree of the load can be checked.

なお、入力部(2)の各構成要素は1台のキーボード
にて実現してもよい。
Each component of the input unit (2) may be realized by one keyboard.

さらに、出力部(5)の各構成要素は1台のCRTディ
スプレイで実現してもよい。
Further, each component of the output unit (5) may be realized by one CRT display.

また、第4の発明が加えられた場合の属性情報入力
は、データ測定に先だって行う例を説明したが、各デー
タ測定後でもよい。また、第3の発明において生理指標
データ測定、項目データ測定の順に説明したが、この2
者の順番はどちらが先行してもよい。また、第5の発明
が加えられた場合のデータ測定においては、安静課題→
ストレス課題の順番で説明したが、初回データは被測定
対象者の緊張等が考えられるので、安静課題を複数回繰
り返した後、ストレス時データを測定したり、安静課題
→ストレス課題を複数回繰り返す等するとよい。また、
反応性の評価に回復度を算出する場合は、ストレス課題
→安静課題とすればよい。これらの設定は指定が可変な
ようにするとよい。
Also, an example has been described in which the attribute information is input prior to data measurement when the fourth invention is added, but may be performed after each data measurement. In the third invention, the measurement of physiological index data and the measurement of item data are described in this order.
The order of the persons may precede either. In addition, in the data measurement in the case where the fifth invention is added, a rest issue is required.
Although the explanation was given in the order of the stress tasks, the initial data may be the subject's tension, etc., so the rest task is repeated several times, then the data at the time of stress is measured, or the rest task → the stress task is repeated several times It is better to equal. Also,
When calculating the degree of recovery in the evaluation of the reactivity, the task may be “stress task → rest task”. These settings should preferably be variable.

なお、上記実施例は、ストレス度について説明した
が、その他のストレス度や健康度、例えば疲労度や負の
ストレス度としての快適度についても適用できる。
In the above embodiment, the stress level has been described. However, the present invention can also be applied to other stress levels and health levels, for example, a fatigue level and a comfort level as a negative stress level.

[発明の効果] 以上のように、本発明の第1の発明によれば、ストレ
ス度を反映する複数の生理指標を測定する生理指標測定
手段、測定された各生理指標データの代表値を求める代
表値決定手段、ストレス生理反応タイプ判定用基準パタ
ン群、上記各代表値より作られるレベルおよびパタンと
上記基準パタン群の各基準パタンとを比較照合してスト
レスのレベルとストレス生理反応タイプの判定を行う判
定手段、判定結果を出力する出力手段、及びこれらの動
作を制御する制御手段によりストレス度判定装置を構成
したので、生理指標の個人差に対処した、より多面的か
つ信頼性の高いストレス度判定を行える効果がある。
[Effects of the Invention] As described above, according to the first aspect of the present invention, a physiological index measuring means for measuring a plurality of physiological indices reflecting the degree of stress, and a representative value of each measured physiological index data are obtained. Representative value determination means, a reference pattern group for determining a stress physiological response type, a level and a pattern created from each of the representative values, and comparison and collation of each pattern with each reference pattern of the reference pattern group to determine a stress level and a stress physiological response type , A stress level determination device is constituted by a control means for controlling these operations, and a multi-faceted and highly reliable stress that copes with individual differences in physiological indices. There is an effect that the degree can be determined.

また、本発明の第2の発明によれば、ストレスに関す
る複数の質問項目の提示を行う項目提示手段、上記質問
項目に対する各回答情報を入力する項目データ入力手
段、入力された項目データの各代表値を求める代表値決
定手段、ストレス項目反応パタン判定用基準パタン群、
上記各代表値より作られるレベルおよびパタンと上記基
準パタン群の各基準パタンとを比較照合してストレスの
レベルとストレス項目反応タイプの判定を行う判定手
段、判定結果を出力する出力手段、及びこれらの動作を
制御する制御手段によりストレス度判定装置を構成した
ので、ストレスに関する複数の質問項目に対する回答パ
タンのみを判定材料として、多面的、かつ正確にストレ
ス度を判定できる効果がある。
Further, according to the second aspect of the present invention, item presenting means for presenting a plurality of question items related to stress, item data inputting means for inputting respective answer information for the question items, and representatives of the input item data Representative value determining means for determining a value, a reference pattern group for stress item reaction pattern determination,
Determining means for comparing and matching levels and patterns formed from the respective representative values with respective reference patterns of the reference pattern group to determine a stress level and a stress item response type; an output means for outputting a determination result; and Since the stress degree determination device is constituted by the control means for controlling the operation of the above, there is an effect that the stress degree can be determined multifaceted and accurately using only the answer patterns for a plurality of question items related to stress as a determination material.

また、本発明の第3の発明によれば、ストレス度を反
映する複数の生理指標を測定する生理指標測定手段、ス
トレスに関する複数の質問項目の提示を行う項目提示手
段、上記質問項目に対する各回答情報を入力する項目デ
ータ入力手段、測定された各生理指標データの代表値を
求める代表値決定手段1、入力された項目データの各代
表値を求める代表値決定手段2、ストレス総合反応タイ
プ判定用基準パタン群、上記各代表値より作られるレベ
ルおよびパタンと上記基準パタン群の各基準パタンとを
比較照合してストレスのレベルとストレス総合反応タイ
プの判定を行う判定手段、判定結果を出力する出力手
段、及びこれらの動作を制御する制御手段によりストレ
ス度判定装置を構成したので、ストレス度を反映する複
数の生理指標パタンと、ストレスに関する複数の質問項
目の回答パタンを判定材料として、ストレス度をストレ
ス総合反応タイプとして判定するなど、生理指標の個人
差に対処し、かつ項目反応タイプも評価対象にする、よ
り多面的、かつ信頼性高いストレス度判定を行える効果
がある。
Further, according to the third aspect of the present invention, a physiological index measuring means for measuring a plurality of physiological indices reflecting the degree of stress, an item presenting means for presenting a plurality of question items related to stress, and respective answers to the above-mentioned question items Item data input means for inputting information; representative value determining means 1 for obtaining a representative value of each measured physiological index data; representative value determining means 2 for obtaining each representative value of the input item data; A reference pattern group, a level and a pattern created from each of the representative values, and a comparing means for comparing and comparing each pattern of the reference pattern group with each other to determine a stress level and a total stress response type; and an output for outputting a determination result. Means, and the stress degree determination device is configured by control means for controlling these operations, so that a plurality of physiological index patterns reflecting the stress degree The response pattern of multiple question items related to stress is used as a judgment material, and the degree of stress is determined as a total stress response type, such as dealing with individual differences in physiological indices, and the item response type is also evaluated. There is an effect that highly reliable stress level determination can be performed.

また、本発明の第4の発明によれば、第1ないし第3
の発明に加えて、被測定対象者の属性情報を入力する属
性入力手段、並びに属性ごとに予め作成された標準値及
び集団の中の個人の得点を求める個人得点演算手段を設
け、各代表値について上記被測定対象者の属性を考慮し
たスコア化を行い個人得点を求め、この得点に基づいて
作られたパタンを用いてタイプ判定を行うようにしたの
で、年齢や性別等、被測定対象者の属性要因を考慮して
タイプ判定を行なえ、より信頼性の高いストレス度判定
が行える効果がある。
According to the fourth aspect of the present invention, the first to third aspects are provided.
In addition to the invention, an attribute input means for inputting attribute information of a person to be measured, and a personal score calculating means for calculating a standard value created in advance for each attribute and a score of an individual in a group are provided. For each of the above, the individual scores were calculated by taking into account the attributes of the subject, and the type determination was performed using a pattern created based on the scores. In this case, the type determination can be performed in consideration of the attribute factors described above, and there is an effect that a more reliable stress level determination can be performed.

また、本発明の第5の発明によれば、第1ないし第3
の発明に加えて、ストレス課題の提示を行う課題提示手
段、上記ストレス課題に対する応答を入力する反応入力
手段、及びストレス負荷に対する反応性として定常状態
からストレス時への変化データを算出する反応性演算手
段を設け、定常状態とストレス時の各測定データについ
て、定常状態、ストレス時、及び反応性の3種類の代表
値を算出し、これら代表値より作られるパタンを用いて
タイプ判定を行うようにしたので、背景メカニズムも考
慮した、より正確な測定と信頼性の高い代表値算出が行
える効果がある。
According to the fifth aspect of the present invention, the first to third aspects are provided.
Task presenting means for presenting a stress task, reaction input means for inputting a response to the stress task, and responsiveness calculation for calculating change data from a steady state to a time of stress as responsiveness to a stress load A means is provided to calculate three representative values of the steady state, the stress state, and the reactivity for each measurement data in the steady state and the stress state, and to perform the type determination using the pattern created from these representative values. Therefore, there is an effect that more accurate measurement and highly reliable calculation of a representative value can be performed in consideration of the background mechanism.

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

第1図は本発明の一実施例で、第1の発明に第4、及び
第5の発明が加えられた場合のストレス度判定装置を示
す構成図、第2図は本発明の他の実施例で、第2の発明
に第4、及び第5の発明が加えられた場合のストレス度
判定装置を示す構成図、第3図は本発明のさらに他の実
施例で、第3の発明に第4、及び第5の発明が加えられ
た場合のストレス度判定装置を示す構成図、第4図
(a)(b)(c)は第1の発明における動作を示す流
れ図、第5図は第1の発明に第4の発明が加えられた場
合の動作を示す流れ図、第6図(a)(b)は第1の発
明に第5の発明が加えられた場合の動作を示す流れ図、
第7図は第1の発明に第4、及び第5の発明が加えられ
た場合の動作を示す流れ図、第8図(a)(b)は第2
の発明における動作を示す流れ図、第9図は第2の発明
に第4の発明が加えられた場合の動作を示す流れ図、第
10図(a)(b)は第2の発明に第5の発明が加えられ
た場合の動作を示す流れ図、第11図は第2の発明に第
4、及び第5の発明が加えられた場合の動作を示す流れ
図、第12図は第3の発明における動作を示す流れ図、第
13図は第3の発明に第4の発明が加えられた場合の動作
を示す流れ図、第14図(a)(b)は第3の発明に第5
の発明が加えられた場合の動作を示す流れ図、第15図は
第3の発明に第4、及び第5の発明が加えられた場合の
動作を示す流れ図、第16図(a)(b)は各々本発明の
一実施例及び他の実施例に係わる出力結果を示す説明
図、第17図は従来のストレス度判定装置を示す構成図、
並びに第18図は従来の他のストレス度判定装置を示す構
成図である。 図において、(1)は生理指標測定部、(2)は入力
部、(22)は属性入力部、(23)は反応入力部、(24)
は項目データ入力部、(3)は代表値決定部、(31)は
代表値演算手段1、(32)は代表値演算手段2、(33)
は反応性演算手段、(34)は代表値ファイル、(4)は
判定部、(42)は標準値ファイル、(43)は個人得点演
算手段、(451)〜(453)は基準値ファイル1〜3、
(46)は判定手段、(47)は判定結果出力部、(5)は
出力部、(52)は課題提示部、(53)は項目提示部、
(6)は制御部である。 なお、図中、同一符号は同一または相当部分を示す。
FIG. 1 shows an embodiment of the present invention. FIG. 1 is a configuration diagram showing a stress degree judging device when the fourth and fifth inventions are added to the first invention, and FIG. 2 shows another embodiment of the present invention. By way of example, FIG. 3 is a block diagram showing a structure of a stress degree determination device when the fourth and fifth inventions are added to the second invention. FIG. 3 shows still another embodiment of the present invention. 4 (a), 4 (b) and 4 (c) are flow charts showing the operation of the first invention, and FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the first invention. 6 (a) and 6 (b) are flow charts showing the operation when the fourth invention is added to the first invention, and FIGS. 6 (a) and 6 (b) are flow charts showing the operation when the fifth invention is added to the first invention;
FIG. 7 is a flowchart showing the operation when the fourth and fifth inventions are added to the first invention, and FIGS. 8 (a) and (b) show the operation of the second invention.
FIG. 9 is a flowchart showing the operation in the case where the fourth invention is added to the second invention.
FIGS. 10 (a) and 10 (b) are flow charts showing the operation in the case where the fifth invention is added to the second invention, and FIG. 11 is the fourth and fifth inventions added to the second invention. FIG. 12 is a flowchart showing the operation in the third case, and FIG.
FIG. 13 is a flowchart showing the operation when the fourth invention is added to the third invention, and FIGS. 14 (a) and (b) show the fifth invention in the third invention.
FIG. 15 is a flowchart showing the operation in the case where the invention of the third aspect is added, FIG. 15 is a flowchart showing the operation in the case where the fourth and fifth aspects of the invention are added to the third aspect, and FIGS. 16 (a) and (b). Is an explanatory diagram showing output results according to one embodiment of the present invention and another embodiment, FIG. 17 is a configuration diagram showing a conventional stress degree determination device,
FIG. 18 is a block diagram showing another conventional stress degree judging device. In the figure, (1) is a physiological index measuring unit, (2) is an input unit, (22) is an attribute input unit, (23) is a reaction input unit, and (24).
Is an item data input section, (3) is a representative value determining section, (31) is a representative value calculating means 1, (32) is a representative value calculating means 2, (33)
Is a reactivity calculation means, (34) is a representative value file, (4) is a judgment unit, (42) is a standard value file, (43) is an individual score calculation means, and (451) to (453) are reference value files 1 ~ 3,
(46) is a determination unit, (47) is a determination result output unit, (5) is an output unit, (52) is an assignment presentation unit, (53) is an item presentation unit,
(6) is a control unit. In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 互 恵子 東京都品川区西五反田3丁目9番地2号 株式会社資生堂ビューティーサイエン ス研究所内 (72)発明者 大坪 充恵 東京都品川区西五反田3丁目9番地2号 株式会社資生堂ビューティーサイエン ス研究所内 (72)発明者 寺下 裕美 兵庫県尼崎市塚口本町8丁目1番1号 三菱電機株式会社中央研究所内 (72)発明者 大須賀 美恵子 兵庫県尼崎市塚口本町8丁目1番1号 三菱電機株式会社中央研究所内 (72)発明者 下野 太海 兵庫県尼崎市塚口本町8丁目1番1号 三菱電機株式会社中央研究所内 (56)参考文献 特開 昭50−55188(JP,A) 特開 平1−113026(JP,A) ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing on the front page (72) Keiko Mutsuko 3-9-9, Nishigotanda, Shinagawa-ku, Tokyo Inside Shiseido Beauty Science Laboratory Co., Ltd. (72) Mitsue Ohtsubo 3-9-1 Nishigotanda, Shinagawa-ku, Tokyo Address No. 2 Shiseido Beauty Science Research Institute Co., Ltd. (72) Inventor Hiromi Terashita 8-1-1 Tsukaguchi Honcho, Amagasaki-shi, Hyogo Pref. Mitsubishi Electric Corporation Central Research Laboratories 8-1-1, Mitsubishi Electric Corporation Central Research Laboratory (72) Inventor Futomi Shimono 8-1-1, Tsukaguchi Honcho, Amagasaki City, Hyogo Prefecture Mitsubishi Electric Corporation Central Research Laboratory (56) References JP-A-50- 55188 (JP, A) JP-A-1-113026 (JP, A)

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】ストレス度を反映する複数の生理指標を測
定する生理指標測定手段、測定された各生理指標データ
の代表値を求める代表値決定手段、ストレス生理反応タ
イプ判定用基準パタン群、上記各代表値より作られるレ
ベルおよびパタンと上記基準パタン群の各基準パタンと
を比較照合してストレスのレベルとストレス生理反応タ
イプの判定を行う判定手段、判定結果を出力する出力手
段、及びこれらの動作を制御する制御手段を備えたスト
レス度判定装置。
1. A physiological index measuring means for measuring a plurality of physiological indices reflecting the degree of stress, a representative value determining means for obtaining a representative value of each measured physiological index data, a reference pattern group for determining a stress physiological response type, Determining means for comparing and collating the level and pattern created from each representative value with each reference pattern of the reference pattern group to determine the level of stress and the type of stress physiological response, an output means for outputting a determination result, and An apparatus for determining a degree of stress, comprising control means for controlling an operation.
【請求項2】ストレスに関する複数の質問項目の提示を
行う項目提示手段、上記質問項目に対する各回答情報を
入力する項目データ入力手段、入力された項目データの
各代表値を求める代表値決定手段、ストレス項目反応パ
タン判定用基準パタン群、上記各代表値より作られるレ
ベルおよびパタンと上記基準パタン群の各基準パタンと
を比較照合してストレスのレベルとストレス項目反応タ
イプの判定を行う判定手段、判定結果を出力する出力手
段、及びこれらの動作を制御する制御手段を備えたスト
レス度判定装置。
2. Item presenting means for presenting a plurality of question items related to stress, item data input means for inputting respective answer information for the question items, representative value determining means for obtaining respective representative values of the input item data, Stress item reaction pattern determination reference pattern group, a level and a pattern created from each of the representative values, and a determination unit for comparing and comparing the pattern and each reference pattern of the reference pattern group to determine a stress level and a stress item response type, A stress determination device including an output unit that outputs a determination result and a control unit that controls these operations.
【請求項3】ストレス度を反映する複数の生理指標を測
定する生理指標測定手段、ストレスに関する複数の質問
項目の提示を行う項目提示手段、上記質問項目に対する
各回答情報を入力する項目データ入力手段、測定された
各生理指標データの代表値を求める代表値決定手段1、
入力された項目データの各代表値を求める代表値決定手
段2、ストレス総合反応タイプ判定用基準パタン群、上
記各代表値より作られるレベルおよびパタンと上記基準
パタン群の各基準パタンとを比較照合してストレスのレ
ベルとストレス総合反応タイプの判定を行う判定手段、
判定結果を出力する出力手段、及びこれらの動作を制御
する制御手段を備えたストレス度判定装置。
3. A physiological index measuring means for measuring a plurality of physiological indices reflecting the degree of stress, an item presenting means for presenting a plurality of question items relating to stress, and an item data inputting means for inputting respective answer information to the question items. Representative value determining means 1 for obtaining a representative value of each measured physiological index data;
Representative value determining means 2 for obtaining each representative value of the input item data, a reference pattern group for determining the overall response type of stress, a level and a pattern created from the above representative values, and comparison and collation with each reference pattern of the above reference pattern group. Determining means for determining the level of stress and the type of overall response to stress,
A stress determination device including an output unit that outputs a determination result and a control unit that controls these operations.
【請求項4】被測定対象者の属性情報を入力する属性入
力手段、並びに属性ごとに予め作成された標準値及び集
団の中の個人の得点を求める個人得点演算手段を備え、
各代表値について上記被測定対象者の属性を考慮したス
コア化を行い個人得点を求め、この得点に基づいて作ら
れたパタンを用いてタイプ判定を行う請求項1ないし3
記載のストレス度判定装置。
4. An attribute input means for inputting attribute information of a person to be measured, and a personal score calculating means for calculating a standard value created in advance for each attribute and a score of an individual in a group,
4. A method of scoring each representative value in consideration of the attribute of the person to be measured to obtain an individual score, and performing a type determination using a pattern created based on the score.
The stress degree determination device according to the above.
【請求項5】ストレス課題の提示を行う課題提示手段、
上記ストレス課題に対する応答を入力する反応入力手
段、及びストレス負荷に対する反応性として定常状態か
らストレス時への変化データを算出する反応性演算手段
を備え、定常状態とストレス時の各測定データについ
て、定常状態、ストレス時、及び反応性の3種類の代表
値を算出し、これら代表値より作られるパタンを用いて
タイプ判定を行う請求項1ないし4記載のストレス度判
定装置。
5. A task presenting means for presenting a stress task,
A response input unit for inputting a response to the stress task; and a reactivity calculation unit for calculating change data from a steady state to a stress as a response to a stress load. 5. The stress degree determination device according to claim 1, wherein three types of representative values are calculated for state, stress, and reactivity, and the type is determined using a pattern created from these representative values.
JP2109416A 1990-04-25 1990-04-25 Stress degree judgment device Expired - Fee Related JP2965618B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2109416A JP2965618B2 (en) 1990-04-25 1990-04-25 Stress degree judgment device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2109416A JP2965618B2 (en) 1990-04-25 1990-04-25 Stress degree judgment device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH0428338A JPH0428338A (en) 1992-01-30
JP2965618B2 true JP2965618B2 (en) 1999-10-18

Family

ID=14509698

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2109416A Expired - Fee Related JP2965618B2 (en) 1990-04-25 1990-04-25 Stress degree judgment device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2965618B2 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010057552A (en) * 2008-09-01 2010-03-18 Omron Healthcare Co Ltd Management apparatus of biological index
JP2010533007A (en) * 2007-04-04 2010-10-21 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ Stress level judgment based on human performance in games or puzzles

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1127322C (en) 1993-01-07 2003-11-12 精工爱普生株式会社 Pulse wave analyzer, and diagnosis apparatus using the same
JP2596372B2 (en) * 1994-04-21 1997-04-02 日本電気株式会社 Evoked potential measurement device
JP2759188B2 (en) * 1995-03-15 1998-05-28 工業技術院長 Stress measurement device
KR100763233B1 (en) * 2003-08-11 2007-10-04 삼성전자주식회사 Ppg signal detecting appratus of removed motion artifact and method thereof, and stress test appratus using thereof
JP4938382B2 (en) * 2006-08-09 2012-05-23 テルモ株式会社 Heart rate fluctuation detection device
JP4885659B2 (en) * 2006-09-13 2012-02-29 テルモ株式会社 Heart rate fluctuation detection device and information processing method thereof
JP5491749B2 (en) * 2009-03-06 2014-05-14 株式会社疲労科学研究所 Fatigue level judgment processing system
US9173567B2 (en) * 2011-05-13 2015-11-03 Fujitsu Limited Triggering user queries based on sensor inputs
US8622900B2 (en) * 2011-05-13 2014-01-07 Fujitsu Limited Calculating and monitoring the efficacy of stress-related therapies
JP2014230553A (en) * 2011-09-22 2014-12-11 株式会社ティーティーシー Stress sensitivity evaluation form and program
JP2017074123A (en) * 2015-10-13 2017-04-20 東芝メディカルシステムズ株式会社 Medical image processing device and x-ray diagnostic device
JP2020188947A (en) * 2019-05-22 2020-11-26 本田技研工業株式会社 State determination apparatus, state determination method, and computer program

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5055188A (en) * 1973-09-04 1975-05-15

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010533007A (en) * 2007-04-04 2010-10-21 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ Stress level judgment based on human performance in games or puzzles
JP2010057552A (en) * 2008-09-01 2010-03-18 Omron Healthcare Co Ltd Management apparatus of biological index

Also Published As

Publication number Publication date
JPH0428338A (en) 1992-01-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3310498B2 (en) Biological information analyzer and biological information analysis method
Schneider Evaluations of stressful transactions: what's in an appraisal?
Al Osman et al. Ubiquitous biofeedback serious game for stress management
US5676138A (en) Emotional response analyzer system with multimedia display
James et al. The influence of happiness, anger, and anxiety on the blood pressure of borderline hypertensives.
Schnore Individual patterns of physiological activity as a function of task differences and degree of arousal.
JP4243605B2 (en) Autonomic nerve inspection device
JP2965618B2 (en) Stress degree judgment device
Capa et al. The interactive effect of achievement motivation and task difficulty on mental effort
JP5327458B2 (en) Mental stress evaluation, device using it and its program
EP1230894A2 (en) Device,method and computerprogram for measuring a physical and physiological activity of a test person and for evaluating the psychosomatic state of the test person
EP3533389A1 (en) Methods and systems for measuring a stress indicator, and for determining a level of stress in an individual
RU2319444C1 (en) Psychological analysis method and device for realization (versions)
CN111265226A (en) System and method for detecting psychological stress management ability
JP2004503316A (en) Method and apparatus for providing an indication of autonomic nervous system function
Jaiswal et al. Effect of mental workload on breathing pattern and heart rate for a working memory task: A pilot study
Liden et al. Accuracy and reliability of the SenseWear™ armband as an energy expenditure assessment device
JP3053455B2 (en) Comfort evaluation system and comfort evaluation / control system
WO2023087512A1 (en) Depression objective screening system, method, and device
US20240008785A1 (en) Information processing system, information processing device, information processing method, and information processing program
JPH08275934A (en) Correlation investigating system
Vila et al. Pressure-specific feature selection for acute stress detection from physiological recordings
KR100397188B1 (en) Real-time integrated sensibility assessments method and system thereof
JP4882052B2 (en) Pulse wave diagnosis system using self-organizing map, self-organizing map generating program and generating method
Yiu et al. Fatigue-Related change in surface electromyographic activities of the perilaryngeal muscles

Legal Events

Date Code Title Description
LAPS Cancellation because of no payment of annual fees