【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、人の心拍相当デー
タからストレス度を判定するストレス度判定装置に関す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a stress level judging device for judging a stress level from data corresponding to a human heartbeat.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、脈拍データの変動状況をマイクロ
コンピュータにより測定することにより、人のストレス
レベルを測定するストレスレベル測定装置がある。これ
は、図１３に示すように、被験者の脈波を検出する脈波
検出器２１が脈拍計数器２２に接続され、その脈拍計数
器２２がマイクロコンピュータ２３に接続されているも
のである。そして、図１４に示すように、脈波検出器２
１で検出した脈波データ２４を、脈拍計数器２２により
整形パルス２５に変換して脈拍を計数し、その脈拍上昇
下降をマイクロコンピュータ２３で監視することによ
り、ストレスのレベルを測定するものである。同様のも
のが、特開平４ー１８０７３０号公報に記載されている2. Description of the Related Art Conventionally, there is a stress level measuring apparatus for measuring a stress level of a person by measuring a fluctuation state of pulse data by a microcomputer. As shown in FIG. 13, a pulse wave detector 21 for detecting a subject's pulse wave is connected to a pulse counter 22, and the pulse counter 22 is connected to a microcomputer 23. Then, as shown in FIG.
The pulse wave data 24 detected in step 1 is converted into a shaped pulse 25 by the pulse counter 22, the pulse is counted, and the pulse rise and fall is monitored by the microcomputer 23 to measure the stress level. . A similar one is described in JP-A-4-180730.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】ところで、近年、人
は、職場あるいは日常生活において、様々なストレスを
受けている。特に、急速なＯＡ（オフィスオートメーシ
ョン）化、ＦＡ（ファクトリオートメーション）化によ
り、ＶＤＴ（ビデオディスプレイ端末装置）作業や監視
作業が増え、これらの作業がもたらすテクノストレスは
過労やヒューマンエラーの要因となっている。これを防
ぐため、ストレスの有害作用により心身に生じたストレ
ス度を評価、判定することが重要となっている。しかし
ながら、従来のストレスレベル測定装置は、脈拍数の上
昇下降のみの情報を利用する構成であるため、ストレス
レベル測定の信頼性が低く、また、脈波データに不整脈
等の現象が生じた場合、その区間は解析が不能になると
いう問題があった。In recent years, people have been subjected to various stresses at work or in daily life. In particular, due to rapid OA (office automation) and FA (factory automation), VDT (video display terminal) work and monitoring work have increased, and the techno-stress caused by these work has become a factor of overwork and human error. I have. In order to prevent this, it is important to evaluate and determine the degree of stress that has occurred in the mind and body due to the adverse effects of stress. However, the conventional stress level measurement device is configured to use only the information of the rise and fall of the pulse rate, so the reliability of the stress level measurement is low, and when a phenomenon such as arrhythmia occurs in the pulse wave data, There was a problem that analysis became impossible in that section.
【０００４】そこで次に、ストレス度と自律神経系の交
感副交感神経活動度の相関が高いことを利用して、被験
者に集中が必要なタスクを所定時間間隔でレスト時間を
挟みながら課し、心電信号を採取し、心電信号から検出
した拍動間隔から交感副交感神経活動度を算出し、スト
レス度を判定しようとする試みがある。この際、心電信
号に電気的なノイズが混入して、拍動間隔データにノイ
ズが含まれた場合等には、フィルタリング処理で対処す
ることが可能であるが、測定中に生じた大きな物音が原
因で、集中状態やリラックス状態がとぎれた場合や、測
定装置や測定者等の測定環境が気になって、タスク時に
集中できなかったり、レスト時にリラックスできない場
合などには、拍動間隔検出に誤差が生じ、ストレス度判
定の信頼性を低下させてしまう。Then, taking advantage of the high correlation between the degree of stress and the degree of sympathetic and parasympathetic nervous activity of the autonomic nervous system, subjects are required to concentrate on the subject at predetermined time intervals with a rest time interposed between them. There is an attempt to determine the stress level by collecting electrical signals and calculating the sympathetic parasympathetic nerve activity from the beat intervals detected from the electrocardiographic signals. At this time, if electrical noise is mixed in the electrocardiogram signal and the beat interval data contains noise, it can be dealt with by filtering processing, but the loud noise generated during the measurement can be dealt with. Pulsation interval detection in situations such as when the concentration state or relaxation state is interrupted, or when the measurement environment of the measuring device or the measurer is concerned and the user cannot concentrate on tasks or cannot relax at rest Error occurs, and the reliability of the stress level determination is reduced.
【０００５】本発明は、このような従来の問題点に鑑
み、測定環境や物音等の外乱がストレス度判定に与える
影響を低減し、ストレス度を客観的に精度よく判定でき
るストレス度判定装置を提供することを目的とする。The present invention has been made in view of the above-mentioned conventional problems, and is directed to a stress level determining apparatus capable of reducing the influence of a disturbance such as a measurement environment or a noise on a stress level determination and objectively determining a stress level with high accuracy. The purpose is to provide.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】このため、本発明は、被
験者に一定時間のタスクとレストとを交互に行なうよう
に提示するタスク提示手段と、被験者の心拍相当データ
を採取する心拍相当データ採取装置と、心拍相当データ
に基づいて、タスクを遂行しているタスク時における交
感副交感神経活動度と休憩しているレスト時における交
感副交感神経活動度を算出する交感副交感神経活動度算
出手段と、交感副交感神経活動度算出手段により算出し
たタスク時における交感副交感神経活動度とレスト時に
おける交感副交感神経活動度に基づいて、ストレス度を
判定するストレス度判定手段を有するストレス度判定装
置において、交感副交感神経活動度算出手段より算出し
たタスク時における交感副交感神経活動度とレスト時に
おける交感副交感神経活動度の差異に基づいて、タスク
提示条件を制御するタスク制御手段を有するものとす
る。SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, the present invention provides a task presenting means for presenting a subject with a task and a rest for a certain period of time alternately, and heart rate equivalent data sampling for sampling the subject's heart rate equivalent data. Sympathetic parasympathetic activity calculating means for calculating the sympathetic parasympathetic activity during the task performing the task and the sympathetic parasympathetic activity during the rest during the rest based on the heart rate equivalent data, A stress degree determining device having stress degree determining means for determining a stress degree based on the sympathetic parasympathetic activity at the time of the task calculated by the parasympathetic activity calculating means and the sympathetic parasympathetic activity at the time of the rest, comprising: Sympathetic parasympathetic nervous activity during tasks calculated by the activity calculating means and sympathetic parasympathy during rest Based on the difference through activity shall have the task control means for controlling the task presentation condition.
【０００７】上記タスク制御手段は、タスクの難易度を
制御するタスク難易度制御手段を有することができる。
また、タスク難易度制御手段は、タスク時における交感
副交感神経活動度とレスト時における交感副交感神経活
動度の差異が所定量以下である場合には、タスクの難易
度を段階的に上昇させることが好ましいい。さらに、タ
スク制御手段は、タスクの提示回数を制御するタスク提
示回数制御手段を有することもできる。[0007] The task control means may include task difficulty control means for controlling the task difficulty.
The task difficulty control means may increase the task difficulty step by step when the difference between the sympathetic parasympathetic nerve activity at the time of the task and the sympathetic parasympathetic nerve activity at the time of the rest is equal to or less than a predetermined amount. Preferred. Further, the task control means may include a task presentation number control means for controlling the number of task presentations.
【０００８】上記交感副交感神経活動度算出手段は、心
拍相当データに基づいて拍動間隔データを検出し、拍動
間隔データから拍動間隔正規化分散および平均心拍数を
算出し、拍動間隔正規化分散および平均心拍数をそれぞ
れ２次元平面上におけるタスク時の分布エリアおよびレ
スト時の分布エリアとして求め、ストレス度判定手段
は、分布エリアを複数個に区切り、分布密度の大きい部
分を中心にして、周囲部分を削除して、分布エリアの分
布集中領域を求める分布集中領域算出手段を有するもの
とする。The sympathetic parasympathetic activity calculating means detects beat interval data based on the heart beat equivalent data, calculates a beat interval normalized variance and an average heart rate from the beat interval data, and obtains a beat interval normal value. And the average heart rate are respectively obtained as a distribution area at the time of a task and a distribution area at the time of a rest on a two-dimensional plane. The stress degree determination means divides the distribution area into a plurality of areas, and focuses on a portion having a large distribution density. , A distribution concentrated area calculation means for obtaining the distribution concentrated area of the distribution area by deleting the surrounding part.
【０００９】[0009]
【作用】ストレス度判定装置では、タスク提示手段によ
り被験者に集中を必要とするタスクとレストを交互に課
し、被験者の心拍相当データを採取して、その心拍相当
データを交感副交感神経活動度算出手段に入力し、タス
クを遂行してタスク時と休憩しているレスト時の交感副
交感神経活動度を算出し、ストレス度を判定する。In the stress degree determination device, the task presenting means alternately imposes a task that requires concentration on the subject and a rest, collects the heart rate equivalent data of the subject, and calculates the sympathetic / parasympathetic nerve activity level based on the heart rate equivalent data. It inputs to the means, calculates the sympathetic and parasympathetic nervous activity at the time of the task and at the time of the rest during the rest, and determines the stress level.
【００１０】通常、健常者では、タスク時は交感神経の
活動が活発になり、副交感神経の活動が抑えられ、レス
ト時には、交感神経の活動が抑えられ、副交感神経の活
動が活発になるため、タスク時とレスト時の交感副交感
神経活動度の差異は大きくなる。ストレス度が大きい要
注意者では、両者の差異が小さくなる。しかし、健常者
でも、測定装置や測定者等の測定環境が気になって、レ
スト時にリラックスできないため、レスト時の交感副交
感神経活動度がタスク時の交感副交感神経活動度に近い
値となり、タスク時とレスト時の交感副交感神経活動度
の差異が小さくなる場合がある。Normally, in a healthy person, the activity of the sympathetic nerve becomes active during a task, and the activity of the parasympathetic nerve is suppressed. At the time of rest, the activity of the sympathetic nerve is suppressed, and the activity of the parasympathetic nerve becomes active. The difference between the sympathetic and parasympathetic nervous activity during the task and during the rest increases. In the case of a person requiring attention with a high degree of stress, the difference between the two becomes small. However, even a healthy person is concerned about the measurement environment of the measuring device and the measurer, and cannot relax at rest, so that the sympathetic parasympathetic activity at rest is close to the sympathetic parasympathetic activity at task. The difference between the sympathetic and parasympathetic nervous activity during rest and rest may be small.
【００１１】したがって、タスク時とレスト時の交感副
交感神経活動度の差異が小さい場合には、被験者がスト
レス度の大きい要注意者である場合と、健常者であるが
測定環境が気になっている場合の２通りの状態が考えら
れる。もし、被験者がストレス度の大きい要注意者であ
れば、タスク提示条件を変更しても、タスク時とレスト
時の交感副交感神経活動度の差異が大きくなることはな
いが、被験者が健常者であれば、タスク提示条件を変更
することにより、タスク時とレスト時の交感副交感神経
活動度の差異が大きくなることがある。Therefore, when the difference between the sympathetic and parasympathetic nervous activity during the task and the rest is small, the subject may be a cautious person with a high degree of stress, or may be a healthy subject, but he is concerned about the measurement environment. There are two possible situations when there is. If the subject has a high degree of stress and needs attention, even if the task presentation conditions are changed, the difference in the sympathetic and parasympathetic nervous activity between the task and the rest does not increase, but the subject is a healthy subject. If so, by changing the task presentation condition, the difference between the sympathetic and parasympathetic nervous activity during the task and during the rest may increase.
【００１２】本発明では、タスク時とレスト時の交感副
交感神経活動度の差異が所定値以下であった場合には、
タスクの提示条件を変更して交感副交感神経活動度を算
出すること、例えば、タスクの難易度を段階的に増加さ
せたり、タスクの提示回数を変更して交感副交感神経活
動度を算出することにより、測定環境が気になっている
健常者をストレス度の大きい要注意者であると誤判定す
ることが防止でき、ストレス度の判定精度を向上させる
ことができる。According to the present invention, when the difference between the sympathetic parasympathetic nervous activity during the task and the rest is less than a predetermined value,
By changing the presentation condition of the task and calculating the sympathetic parasympathetic nervous activity, for example, by gradually increasing the task difficulty, or by changing the number of task presentations and calculating the sympathetic parasympathetic nervous activity In addition, it is possible to prevent a healthy person who is worried about the measurement environment from being erroneously determined to be a person requiring attention with a high degree of stress, and to improve the accuracy of determining the degree of stress.
【００１３】また、拍動間隔データから拍動間隔正規化
分散および平均心拍数を算出し、拍動間隔正規化分散お
よび平均心拍数をそれぞれ２次元平面上におけるタスク
時の分布エリアおよびレスト時の分布エリアとして求
め、タスク時における分布エリアとレスト時における分
布エリアに基づいて、ストレス度を判定する場合に分布
エリアを絞り込むことにより、騒音等の外乱の影響を低
減できる。即ち、測定中に大きな物音等が生じると、被
験者の集中状態やリラックス状態が一時的にとぎれるこ
とがあり、特にレスト時に生じた物音等の外乱は、リラ
ックス状態を一時的に大きく乱すため、分布エリアに突
出部分が生じ、ストレス度判定の精度を低下させる。こ
の分布エリアの突出部がストレス度判定に与える影響を
小さくするために、分布エリアを複数個に区切り、分布
密度の大きい部分を中心にして、周囲部分を削除して、
前記分布エリアの分布集中領域を求める、この分布集中
領域に基づいて、ストレス度を判定する。Further, the pulsation interval normalized variance and the average heart rate are calculated from the pulsation interval data, and the pulsation interval normalized variance and the average heart rate are respectively calculated on the two-dimensional plane in the task distribution area and the rest time. The influence of disturbance such as noise can be reduced by obtaining the distribution area and narrowing down the distribution area when determining the stress level based on the distribution area at the time of the task and the distribution area at the time of the rest. That is, if a loud noise or the like occurs during the measurement, the concentration state or the relaxed state of the subject may be temporarily interrupted.In particular, disturbance such as a sound caused during the rest temporarily disturbs the relaxed state. A projecting portion is generated in the area, and the accuracy of the stress level determination is reduced. In order to reduce the influence of the protrusion of the distribution area on the determination of the degree of stress, the distribution area is divided into a plurality of areas, with the distribution density being the center, and the surrounding area being deleted.
A distribution concentration area of the distribution area is obtained. A stress level is determined based on the distribution concentration area.
【００１４】[0014]
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を実施例によ
り説明する。第１の実施例の構成を図１に示す。ここで
は、タスク難易度を段階的に上昇させることにより、測
定環境等の外乱の影響を低減し、また分布エリアを絞り
込むことにより、騒音等の一時的的外乱の影響を低減
し、ストレス度の判定の信頼性を向上させる。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of the present invention will be described with reference to examples. FIG. 1 shows the configuration of the first embodiment. Here, the effect of disturbance such as the measurement environment is reduced by increasing the task difficulty step by step, and the effect of temporary disturbance such as noise is reduced by narrowing the distribution area. Improve the reliability of judgment.
【００１５】ストレス度判定装置は、被験者に集中を要
するタスクを提示するタスク提示手段としてのターゲッ
ト提示装置１と、ターゲット提示装置１に接続され、提
示条件を制御する提示制御回路２と、被験者の心拍相当
データを採取する心拍相当データ採取装置３と、心拍相
当データから交感副交感神経活動度を求める交感副交感
神経活動度算出回路４と、上記交感副交感神経活動度算
出装置４および提示制御回路２に接続された判定回路５
とから構成されている。交感副交感神経活動度算出回路
４は、心拍相当データ採取装置３に有線または無線で接
続され、さらに提示制御回路２に接続されている。提示
制御回路２、交感副交感神経活動度算出回路４および判
定回路５はコンピュータ上に設けられている。[0015] The stress degree determination device includes a target presentation device 1 as a task presentation device for presenting a task requiring concentration on the subject, a presentation control circuit 2 connected to the target presentation device 1 for controlling presentation conditions, A heartbeat-equivalent data collection device 3 for collecting heartbeat-equivalent data, a sympathetic parasympathetic activity calculating circuit 4 for obtaining sympathetic parasympathetic activity from the heartbeat-equivalent data, and the sympathetic parasympathetic activity calculating device 4 and the presentation control circuit 2. Connected judgment circuit 5
It is composed of The sympathetic parasympathetic activity calculating circuit 4 is connected to the heartbeat-equivalent data collecting device 3 by wire or wirelessly, and further connected to the presentation control circuit 2. The presentation control circuit 2, the sympathetic parasympathetic activity calculation circuit 4, and the determination circuit 5 are provided on a computer.
【００１６】まず、装置全体の動作の流れを簡単に説明
する。ターゲット提示装置１により、被験者に所定時間
のタスクとレストを与えつつ、心拍相当データ採取装置
３により図２に示すように被験者の拍動信号Ｒ−ｗａｖ
ｅを測定して交感副交感神経活動度算出回路４に入力す
る。交感副交感神経活動度算出回路４では、まず、拍動
信号Ｒ−ｗａｖｅから、拍動間隔ＲＲＩ（ＲーＲ ｉｎ
ｔｅｒｖａｌ）を算出する。拍動間隔ＲＲＩには、検出
エラーにより欠損が生じたり、電気的ノイズ等により異
常なパルスが含まれることがあるので、拍動間隔ＲＲＩ
を算出後に、直前に算出したＲＲＩの値から大きく外れ
たデータが検出された場合には、そのＲＲＩデータを除
去し、精度の良い拍動間隔ＲＲＩを算出している。First, the operation flow of the entire apparatus will be briefly described. While giving the subject a task and a rest for a predetermined time by the target presentation device 1, the subject's pulsation signal R-wav as shown in FIG.
e is measured and input to the sympathetic parasympathetic activity calculating circuit 4. In the sympathetic parasympathetic nerve activity calculating circuit 4, first, a beat interval RRI (RR-in) is obtained from the beat signal R-wave.
terval) is calculated. Since the pulsation interval RRI may include a defect due to a detection error or may include an abnormal pulse due to electrical noise or the like, the pulsation interval RRI
Is calculated, if data that greatly deviates from the RRI value calculated immediately before is detected, the RRI data is removed, and the beat interval RRI with high accuracy is calculated.
【００１７】次に、拍動間隔ＲＲＩから次式に示す正規
化分散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴを算出する。Next, a normalized variance RRV and an average heart rate BEAT shown in the following equation are calculated from the beat interval RRI.
【数１】ストレス度とＲＲＩデータのばらつきの程度が密接な相
関を持つことは実験的に確かめられている。ここでは、
このばらつきを表す指標として正規化分散ＲＲＶと平均
心拍数ＢＥＡＴを用いている。算出した正規化分散ＲＲ
Ｖと平均心拍数ＢＥＡＴをタスク時とレスト時でのＲＲ
Ｖ−ＢＥＡＴ２次元データの分布エリアとして判定回路
５へ出力する。(Equation 1) It has been experimentally confirmed that the degree of stress and the degree of variation in RRI data have a close correlation. here,
The normalized variance RRV and the average heart rate BEAT are used as indices representing this variation. Calculated normalized variance RR
V and average heart rate BEAT, RR at task and rest
It is output to the determination circuit 5 as a distribution area of V-BEAT two-dimensional data.
【００１８】判定回路５では、まず、騒音等の一時的外
乱による影響を低減するために、タスク時とレスト時の
それぞれの２次元データの分布エリアを絞り込み、その
後、測定環境等の外乱の影響を低減するために、タスク
時とレスト時の分布エリアの重なりの有無を判定し、重
なりがある場合にはタスクの提示速度および提示回数を
変更する。タスクの提示が終了後、分布エリアに基づい
て、ストレス度を判定している。The judgment circuit 5 first narrows down the distribution area of the two-dimensional data at the time of the task and at the time of the rest in order to reduce the influence of the temporary disturbance such as noise. In order to reduce the number of times, the presence / absence of the distribution area at the time of the task and at the time of the rest is determined. After the presentation of the task is completed, the degree of stress is determined based on the distribution area.
【００１９】一般に、図３に示すように、集中してタス
クを遂行しているタスク時での分布エリアは左上に位置
し、リラックスしているレスト時での分布エリアは右下
に位置する。しかし、ストレス度が大きいと、タスク状
態でも集中できないケースやレスト状態でもリラックス
できないケースが生じる。従って、健常者では図４の
（ａ）に示すように、タスク時の分布エリアとレスト時
の分布エリアが離れている。ストレス度が大きくなるに
したがい（ｂ）のように、両エリアが近づき、ストレス
度の大きい要注意者では（ｃ）のように両エリアが重な
る。In general, as shown in FIG. 3, the distribution area at the time of the task performing the task in a concentrated manner is located at the upper left, and the distribution area at the time of the relaxing rest is located at the lower right. However, when the degree of stress is large, there are cases where the user cannot concentrate even in the task state and cannot relax in the rest state. Therefore, in a healthy person, the distribution area at the time of the task and the distribution area at the time of the rest are separated as shown in FIG. As the degree of stress increases, the two areas approach each other as shown in (b), and the area requiring attention of the person with a high degree of stress overlaps both areas as shown in (c).
【００２０】判定回路５では、今回測定したタスク時の
ＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データの重心位置とレスト状態
でのＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データの重心位置との重心
間距離と、前回測定したタスク状態でのＲＲＶ−ＢＥＡ
Ｔ２次元データの重心位置とレスト状態でのＲＲＶ−Ｂ
ＥＡＴ２次元データの重心位置との重心間距離とを比較
することにより、ストレス度の変化を判定している。In the determination circuit 5, the distance between the center of gravity of the RRV-BEAT two-dimensional data at the time of the task measured this time and the center of gravity of the RRV-BEAT two-dimensional data at the rest state, and the RRV at the last measured task state -BEA
RRV-B in T2D data center of gravity position and rest state
The change in the degree of stress is determined by comparing the distance between the center of gravity and the center of gravity of the EAT two-dimensional data.
【００２１】つぎに、本実施例における動作の流れをよ
り詳細に説明する。まず、タスクおよびレストの提示か
ら拍動間隔ＲＲＩ算出にわたる作動について図５に示す
フローチャートを用いて説明する。ステップ１０１にお
いて、ターゲット提示装置１上に、一定時間のタスク
（課題）と、レスト（休息）が提示される。提示タイミ
ングとしては、図６の（ａ）に示すように、タスクが約
１分程度、レストが約２分程度に設定され、タスクとレ
ストの提示を１ラウンドとし、複数回のラウンドが繰り
返して提示される。Next, the flow of operation in this embodiment will be described in more detail. First, an operation from presentation of a task and a rest to calculation of a beat interval RRI will be described with reference to a flowchart shown in FIG. In step 101, a task (task) for a fixed time and a rest (rest) are presented on the target presentation device 1. As the presentation timing, as shown in FIG. 6A, the task is set to about 1 minute and the rest is set to about 2 minutes. The presentation of the task and the rest is set to one round, and a plurality of rounds are repeated. Be presented.
【００２２】タスクとしては、被験者がタスクを遂行す
るために集中する必要のある作業であればよく、例えば
図６の（ｂ）に示すように、ディスプレイ上に、ターゲ
ットとなる×印をランダムな位置に表示し、マウス操作
でクリックしていくものがある。ターゲットは次々とデ
ィスプレイ上に表示され、一定時間後には、消えてい
く。すなわち、被験者は、ターゲットが消える前に、ク
リックしなければならない。ターゲットがディスプレイ
上に表示されてから消えるまでの時間は、図６の（ｃ）
に示すように、予め提示制御回路２内に複数準備され、
被験者の年齢に応じて、適切な時間が設定される。レス
トは、タスクの遂行を中止し、休憩を取る。The task may be any task in which the subject needs to concentrate on performing the task. For example, as shown in FIG. Some are displayed at the position and clicked by mouse operation. The targets are displayed on the display one after another, and disappear after a certain time. That is, the subject must click before the target disappears. The time from when the target is displayed on the display until it disappears is shown in FIG.
As shown in (2), a plurality are prepared in advance in the presentation control circuit 2,
An appropriate time is set according to the age of the subject. The rest stops performing the task and takes a break.
【００２３】図５に戻って、ステップ１０２で、心拍相
当データ採取装置３により、被験者の心拍が測定され、
拍動信号が心拍相当データとして採取される。ステップ
１０３で、この拍動信号は交感副交感神経活動度算出回
路４に１００Ｈｚ以上でサンプリングして逐次取り込ま
れる。心電図信号の場合は、身体に電極の装着を必要と
するが、ここでは、被験者に体動の少ないタスクを想定
しているため、心拍の測定で問題は生じない。また、医
療用としての正確な波形診断が目的ではないため、電極
の装着も簡単なものでよい。さらに、簡易測定が可能な
光学測定脈波信号や圧力測定による脈波信号でも、適切
な信号処理により拍動のタイミングが検出されるもので
あれば、同様の効果を得ることができる。Returning to FIG. 5, in step 102, the heartbeat of the subject is measured by the heartbeat-equivalent data collection device 3,
A beat signal is collected as heartbeat equivalent data. In step 103, the pulsation signal is sampled at 100 Hz or more by the sympathetic parasympathetic nerve activity calculation circuit 4 and sequentially taken in. In the case of an electrocardiogram signal, an electrode needs to be attached to the body. However, in this case, since a task in which the subject does not move much is assumed, no problem occurs in measuring the heart rate. In addition, since accurate waveform diagnosis for medical use is not the purpose, mounting of electrodes may be simple. Furthermore, the same effect can be obtained with an optically measured pulse wave signal and a pulse wave signal obtained by pressure measurement, which can be easily measured, as long as the pulse timing can be detected by appropriate signal processing.
【００２４】次いで、ステップ１０４で、バンドパスフ
ィルタによりノイズ等の目的外信号が除去され、心拍相
当信号がファイリング処理される。ステップ１０５で、
心拍相当信号にしきい値処理などを施し、ステップ１０
６で、拍動間隔ＲＲＩを検出する。ステップ１０７で
は、拍動間隔ＲＲＩが所定の範囲内にあるかどうかがチ
ェックされる。ここでは、新規のデータＲＲＩ（１）検
出に際してその直前のデータＲＲＩ（０）を参照し、
（１／２）ＲＲＩ（０）から（３／２）ＲＲＩ（０）の
範囲を検出範囲として設定する。不整脈や検出エラーで
拍動が欠けたり、電気的ノイズが混入した場合には、こ
のチェックで検出できる。Next, in step 104, a non-target signal such as noise is removed by a band-pass filter, and a heartbeat equivalent signal is subjected to filing processing. In step 105,
Step 10 performs threshold processing and the like on the heartbeat-equivalent signal.
At 6, the beat interval RRI is detected. In step 107, it is checked whether the beat interval RRI is within a predetermined range. Here, upon detecting the new data RRI (1), the immediately preceding data RRI (0) is referred to,
A range from (1/2) RRI (0) to (3/2) RRI (0) is set as a detection range. If the pulsation is missing due to arrhythmia or a detection error, or if electrical noise is mixed in, it can be detected by this check.
【００２５】すなわち、ＲＲＩ（１）が上記範囲内にあ
るときはそのまま次のステップ１０９に進むが、上記範
囲にないときは誤差を含んだ値として、ステップ１０８
で、ＲＲＩ（１）は不使用とされ、時間情報のみが更新
され、ステップ１０９へ進む。即ち、不整脈が生じた
り、検出エラーやノイズが混入したデータを排除すれ
ば、その後のデータは判定に活用可能である。ステップ
１０９では、元来、ＲＲＩには変動が伴なうため、この
ＲＲＩデータは時系列的には不規則なサンプリングにな
らざるを得ないので、補間処理により時系列的に規則的
なサンプリングにする。That is, when the RRI (1) is within the above range, the process proceeds to the next step 109, but when the RRI (1) is not within the above range, the value including the error is set to the step 108.
Then, RRI (1) is not used, only the time information is updated, and the process proceeds to step 109. That is, if data in which an arrhythmia occurs, or a detection error or noise is mixed is excluded, the subsequent data can be used for determination. In step 109, since the RRI originally has fluctuations, the RRI data must be irregularly sampled in time series. I do.
【００２６】次に拍動間隔ＲＲＩデータからＲＲＶーＢ
ＥＡＴ２次元データを算出する流れを図７に示すフロー
チャートを用いて説明する。まずステップ１１０では、
逐次入力されてくるＲＲＩデータより、６０ポイント分
のデータを解析区間として切り出す。次いで、ステップ
１１１で、正規化分散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴを算
出し、これらを解析区間の中央値の時刻データとして格
納する。Next, RRV-B is obtained from the beat interval RRI data.
The flow of calculating EAT two-dimensional data will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, in step 110,
From the sequentially input RRI data, data for 60 points is cut out as an analysis section. Next, in step 111, the normalized variance RRV and the average heart rate BEAT are calculated, and these are stored as time data of the median of the analysis section.
【００２７】次に、ステップ１１２で、解析区間の中央
値の時刻データがタスク時のデータかレスト時のデータ
かを判別する。そして、タスク時の場合、ステップ１１
３で、タスク時のデータとして蓄積し、正規化分散ＲＲ
Ｖと平均心拍数ＢＥＡＴとの関係をＲＲＶ−ＢＥＡＴ２
次元データの分布エリアとして求め、ステップ１１５へ
進む。一方、ステップ１１２でレスト時であると判別さ
れた場合には、ステップ１１４で、レスト時のデータと
して蓄積し、正規化分散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴと
の関係をＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データの分布エリアと
して求め、ステップ１１５へ進む。Next, in step 112, it is determined whether the time data of the median of the analysis section is data at the time of task or data at the time of rest. Then, in the case of a task, step 11
In step 3, the data is accumulated as task data, and the normalized variance RR
RRV-BEAT2 for the relationship between V and the average heart rate BEAT
It is obtained as a distribution area of the dimensional data, and the process proceeds to step 115. On the other hand, if it is determined in step 112 that it is the time of rest, in step 114, the data is accumulated as data of the time of rest, and the relationship between the normalized variance RRV and the average heart rate BEAT is represented by the distribution area of RRV-BEAT two-dimensional data. And proceeds to step 115.
【００２８】次に、ステップ１１５で、タスクおよびレ
ストの提示が完了したか否かがチェックされる。そし
て、タスクおよびレストの提示が完了していない場合、
ステップ１１６に進み、解析区間を６０ポイント幅でシ
フトした後、ステップ１１０〜ステップ１１５の処理を
繰り返す。上記のステップ１１０〜１１６の処理は、被
験者に対するタスクおよびレストの提示が行なわれてい
る間、繰り返されている。次いで、ステップ１１５で、
タスクおよびレストの提示完了がチェックされたときに
は、ステップ１１７に進み、判定回路５へ、ＲＲＶ−Ｂ
ＥＡＴ２次元データの分布エリアを出力する。Next, at step 115, it is checked whether the presentation of the task and the rest is completed. And if the task and rest presentation is not complete,
Proceeding to step 116, after shifting the analysis section by a 60-point width, the processing of steps 110 to 115 is repeated. The processing of steps 110 to 116 is repeated while the task and the rest are presented to the subject. Next, at step 115,
When the completion of the presentation of the task and the rest is checked, the process proceeds to step 117, where the RRV-B
The distribution area of the EAT two-dimensional data is output.
【００２９】次に、判定回路５における判定動作の流れ
を図８に示すフローチャートを用いて説明する。まず、
ステップ１１８で、交感副交感神経活動度算出回路４で
算出した、タスク時と、レスト時におけるＲＲＶ−ＢＥ
ＡＴ２次元データの分布エリアを入力する。次に、ステ
ップ１１９とステップ１２０で、各分布エリアを絞り込
む。測定中に生じた大きな物音等の外乱が原因で、被験
者の集中状態やリラックス状態が一時的にとぎれること
があり、その場合には、図９に示すように、ＲＲＶ−Ｂ
ＥＡＴ２次元データの分布エリアに突出部分が生じる。
この突出部分により、ストレス度の判定が大きく影響さ
れ、判定精度が低下することを防止するために、分布エ
リアを絞り込み、分布集中エリアを求める。なお、図９
ではＢＥＡＴ軸は、０〜１００パルス／分に、ＲＲＶ軸
は、０〜１００×１０-4に設定されている。Next, the flow of the determination operation in the determination circuit 5 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First,
In step 118, the RRV-BE at the time of the task and at the time of the rest calculated by the sympathetic parasympathetic activity calculating circuit 4
Input the distribution area of AT two-dimensional data. Next, in steps 119 and 120, each distribution area is narrowed down. Due to disturbance such as loud noise generated during the measurement, the subject's concentration state and relaxation state may be temporarily interrupted. In this case, as shown in FIG. 9, RRV-B
A protruding portion occurs in the distribution area of the EAT two-dimensional data.
In order to prevent the determination of the stress level from being greatly affected by the protruding portion and to reduce the determination accuracy, the distribution area is narrowed down and the distribution concentration area is obtained. Note that FIG.
In this example, the BEAT axis is set at 0 to 100 pulses / min, and the RRV axis is set at 0 to 100 × 10-4 .
【００３０】まずステップ１１９で、図１０の（ａ）に
示すように、分布エリアを縦横４つの部分に区切り、１
番分布密度の大きい左上部分を基準にして、分布エリア
の縦方向（ＢＥＡＴ軸方向）を５％削り、横方向（ＲＲ
Ｖ軸方向）を１０％削り、図１０の（ｂ）に示すような
分布集中エリアを求める。次にステップ１２０で、ステ
ップ１１９で絞り込まれた分布集中エリアの範囲が、Ｂ
ＥＡＴ幅で５以下、ＲＲＶ幅で、０．００１以下である
か否かを判定し、絞り込まれた分布集中エリアが上記範
囲より大きい場合には、再度ステップ１１９に戻る。First, in step 119, as shown in FIG. 10A, the distribution area is divided into four parts vertically and horizontally.
No. 5% is reduced in the vertical direction (BEAT axis direction) of the distribution area, and the horizontal
(V-axis direction) is reduced by 10%, and a distribution concentrated area as shown in FIG. Next, in step 120, the range of the distribution concentration area narrowed down in step 119 is B
It is determined whether the EAT width is 5 or less and the RRV width is 0.001 or less. If the narrowed distribution concentration area is larger than the above range, the process returns to step 119 again.
【００３１】ステップ１１９では、図１０の（ｃ）に示
されるように、前回ステップ１１９で周囲を削られた分
布集中エリアを再度４つに分割し、１番分布密度の大き
い左下部分を基準にして、分布エリアの縦方向（ＢＥＡ
Ｔ軸方向）を４％削り、横方向（ＲＲＶ軸方向）を９％
削り、図１０の（ｄ）に示すような分布集中エリアを求
め、再度ステップ１２０へ進む。上記ステップ１１９と
ステップ１２０は、分布集中エリアの範囲がＢＥＡＴ幅
で５以下、ＲＲＶ幅が０．００１以下になるまで繰り返
される。なお、ステップ１１９では、このステップが繰
り返される度に、縦方向の削り幅は、５％、４％、・・
と１％づつ減少し、１％まで減少した場合には、それ以
後は１％の削り幅を維持し、横方向の削り幅も、同様に
１０％から１％づつ減少し、１％まで減少した場合に
は、１％の削り幅を維持する。In step 119, as shown in FIG. 10C, the distribution concentrated area whose periphery has been cut off in the previous step 119 is again divided into four parts, and the lower left part having the largest distribution density is used as a reference. The vertical direction of the distribution area (BEA
Cut 4% in T-axis direction and 9% in horizontal direction (RRV-axis direction)
Then, a distribution concentrated area as shown in FIG. 10D is obtained, and the process proceeds to step 120 again. Steps 119 and 120 are repeated until the range of the distribution concentrated area becomes 5 or less in the BEAT width and the RRV width becomes 0.001 or less. In addition, in step 119, every time this step is repeated, the cutting width in the vertical direction is 5%, 4%,.
1%, and when it decreases to 1%, the cutting width of 1% is maintained thereafter, and the horizontal cutting width is also reduced by 10% from 1% to 1%. In this case, the shaving width of 1% is maintained.
【００３２】ステップ１２０で分布集中エリアの大きさ
が、ＢＥＡＴ幅で５以下、ＲＲＶ幅が０．００１以下に
なったと判定されると、ステップ１２１へ進む。もし騒
音等の外乱により、分布エリアに突出部が生じていたと
しても、上記範囲まで、分布エリアを絞り込むことによ
り、その影響は十分に低減されている。ステップ１２１
では、タスクとレストのラウンド回数が２以下であるか
否かを判定し、２以下であれば、ステップ１２２へ進
む。If it is determined in step 120 that the size of the distribution concentrated area is 5 or less in the BEAT width and the RRV width is 0.001 or less, the process proceeds to step 121. Even if the distribution area has a protruding portion due to disturbance such as noise, the influence is sufficiently reduced by narrowing the distribution area to the above range. Step 121
Then, it is determined whether or not the number of rounds of the task and the rest is 2 or less.
【００３３】ステップ１２２〜ステップ１２４は、測定
環境が気になっている健常者とストレス度の大きい要注
意者とを区別するためのステップである。まず、ステッ
プ１２２で、判定回路５において、タスク時とレスト時
の分布集中エリアの重なりの有無を判定し、重なりがあ
った場合には、ステップ１２３へ進む。ステップ１２３
では、提示制御回路２において、タスクの難易度を１段
階上昇させる。難易度の増加は、図６の（ｃ）に示す、
ターゲット点灯時間を１段階変化させ、点灯時間を短く
させている。また、ステップ１２４で、タスクの提示回
数を１回増加させ、図５に示すフローチャートのステッ
プ１０１へ戻り、タスクの難易度が１段階難しくなった
状態で、次のラウンドの測定を行う。ステップ１２２
で、判定回路５において、タスク時とレスト時の分布集
中エリアの重なりが無いと判定された場合には、タスク
の難易度や提示回数は変化させずに、ステップ１０１へ
もどり、次のラウンドの測定を行う。Steps 122 to 124 are steps for distinguishing a healthy person who is worried about the measurement environment from a person requiring attention with a high degree of stress. First, in step 122, the determination circuit 5 determines whether or not the distribution concentration areas at the time of the task and the time of the rest overlap, and if there is an overlap, the process proceeds to step 123. Step 123
In the presentation control circuit 2, the task difficulty is increased by one level. The increase in the difficulty level is shown in FIG.
The target lighting time is changed by one step to shorten the lighting time. In step 124, the number of times the task is presented is increased by one, and the process returns to step 101 of the flowchart shown in FIG. 5, and the next round is measured in a state where the task difficulty is one level more difficult. Step 122
If the determination circuit 5 determines that there is no overlap between the distribution concentration areas at the time of the task and at the time of the rest, the process returns to step 101 without changing the difficulty of the task or the number of presentations, and returns to step 101. Perform the measurement.
【００３４】ステップ１２１において、ラウンド回数が
２より大きいと判定されたときには、ステップ１２５へ
進む。タスク難易度および測定ラウンド回数を際限無く
増加することは、被験者の負担が大きいため、ステップ
１２１では、難易度の上昇およびラウンド回数の増加
を、最初の２ラウンドのみに限定している。When it is determined in step 121 that the number of rounds is greater than 2, the routine proceeds to step 125. Infinitely increasing the task difficulty and the number of measurement rounds imposes a heavy burden on the test subject. Therefore, in Step 121, the increase in the difficulty and the number of rounds are limited to only the first two rounds.
【００３５】ステップ１２５では、総ラウンド回数が終
了しているか否かを判定する。この場合の総ランド回数
は、通常は初期設定された３回であるが、ステップ１２
４で総ラウンド回数が増加されている場合には、４回ま
たは５回になる。総ラウンド回数が終了していればステ
ップ１２６へ進む。総ラウンド回数が終了していなけれ
ば、ステップ１０１へ戻り、次のラウンドの測定を行
う。In step 125, it is determined whether or not the total number of rounds has been completed. In this case, the total number of lands is normally the initially set three times.
If the total number of rounds has been increased at 4, the number of rounds will be 4 or 5. If the total number of rounds has been completed, the process proceeds to step 126. If the total number of rounds has not been completed, the process returns to step 101 to measure the next round.
【００３６】即ち、タスクの難易度を上昇させなかった
場合には、初期設定された３回の測定を行い、タスクの
難易度を上昇させた場合には、その上昇した難易度で、
３回の測定が繰り返されることになる。ステップ１２６
では、前回測定した時の最終ラウンドでのタスク時およ
びレスト時の分布集中エリアにおける重心間距離Ｇｔ
ｒ、および今回測定した最終ラウンドでの、タスク時お
よびレスト時の分布集中エリアにおける重心間距離Ｇｔ
ｒ’を算出する。次に、ステップ１２７で、、前回の重
心間距離Ｇｔｒと今回の重心間距離Ｇｔｒ’との比較を
行なうことにより、ストレス度の変化の判定が行なわれ
る。That is, if the difficulty of the task is not increased, the measurement is performed three times by default, and if the difficulty of the task is increased, the measurement is performed at the increased difficulty.
Three measurements will be repeated. Step 126
Then, the distance Gt between the centers of gravity in the distribution concentrated area at the time of the task and at the time of the rest in the last round measured last time
r, and the distance Gt between the centers of gravity in the distribution concentrated areas at the time of the task and at the time of the rest in the last round measured this time.
Calculate r '. Next, in step 127, a change in the degree of stress is determined by comparing the previous distance Gtr between the centers of gravity with the current distance Gtr 'between the centers of gravity.
【００３７】そして、今回測定した重心間距離Ｇｔｒ’
が前回測定した重心間距離Ｇｔｒより大きくなっている
場合には、ステップ１２８で、「ストレス度、前回より
減少傾向」の判定がなされる。また、今回測定した重心
間距離Ｇｔｒ’が前回測定した重心間距Ｇｔｒと変わら
ない場合には、ステップ１２９で、「ストレス度、前回
と変化なし」の判定がなされる。また、今回測定した重
心間距離Ｇｔｒ’が前回測定した重心間距離Ｇｔｒより
小さくなっている場合、ステップ１３０で、「ストレス
度、前回より増加傾向」の判定がなされる。Then, the distance Gtr ′ between the centers of gravity measured this time is
Is larger than the previously measured distance Gtr between the centers of gravity, a determination is made in step 128 as to “stress degree, tendency to decrease from the previous time”. If the distance Gtr ′ between the centers of gravity measured this time is not different from the distance Gtr between the centers of gravity measured last time, a determination is made in step 129 as “stress degree, no change from the previous time”. When the distance Gtr ′ between the centers of gravity measured this time is smaller than the distance Gtr between the centers of gravity measured last time, the determination of “the degree of stress, the tendency to increase from the previous time” is made in step 130.
【００３８】なお、フローチャートのステップ１０２〜
１１７は、発明の交感副交感活動度判定手段を構成す
る。また、ステップ１１８〜ステップ１２１およびステ
ップ１２５からステップ１３０は発明のストレス度判定
手段を構成し、特にステップ１１９およびステップ１２
０は、分布集中領域算出手段を構成する。さらに、ステ
ップ１２２〜ステップ１２４はタスク制御手段を構成
し、特にステップ１２２およびステップ１２３はタスク
難易度制御手段を構成し、ステップ１２４はタスク提示
回数制御手段を構成する。Note that steps 102 to 102 of the flowchart
117 constitutes the sympathetic / subsympathetic activity determination means of the present invention. Steps 118 to 121 and steps 125 to 130 constitute the stress degree determination means of the present invention.
0 constitutes the distribution concentration area calculation means. Further, steps 122 to 124 constitute a task control means, particularly steps 122 and 123 constitute a task difficulty control means, and step 124 constitutes a task presentation frequency control means.
【００３９】本実施例では、心拍相当データから拍動間
隔データを検出し、拍動間隔データから拍動間隔正規化
分散および平均心拍数を算出し、拍動間隔正規化分散お
よび平均心拍数をそれぞれ２次元平面上におけるタスク
時の分布エリアおよびレスト時の分布エリアとして求
め、各分布エリアを４つに区切り、１番分布密度の大き
い部分を中心にして、周囲部分を削除して、分布エリア
の分布集中エリアを求めることにより、測定中に生じた
大きな物音等の外乱が原因で被験者の集中状態やリラッ
クス状態が一時的にとぎれたため分布エリアに生じた突
出部分がストレス度の判定に与える影響を低減すること
ができるので、ストレス度判定の信頼性を向上するする
ことができる。In this embodiment, the beat interval data is detected from the heart beat equivalent data, the beat interval normalized variance and the average heart rate are calculated from the beat interval data, and the beat interval normalized variance and the average heart rate are calculated. Each distribution area is obtained as a distribution area at the time of a task and a distribution area at the time of a rest on a two-dimensional plane. Each distribution area is divided into four parts, and a peripheral part is deleted centering on a part having the highest distribution density. Of the distribution concentration area of the subject, the influence of the protruding part in the distribution area on the judgment of the degree of stress due to the temporary interruption of the subject's concentration state and relaxation state due to disturbance such as loud noise generated during the measurement Can be reduced, so that the reliability of the stress degree determination can be improved.
【００４０】また、タスク時とレスト時の分布集中エリ
アの重なりを判定し、両エリアに重なりが有る場合に
は、タスクの難易度を段階的に増加させ、タスクの提示
回数も増加して測定を行い交感副交感神経活動度を算出
することにより、測定環境が気になっている健常者とス
トレス度の大きい要注意者とを判別することができるの
で、ストレス度の判定精度を一層向上させることができ
る。The overlap between the distribution concentration areas at the time of the task and at the time of the rest is determined. If there is an overlap between the two areas, the difficulty of the task is increased stepwise, and the number of presentations of the task is also increased. By calculating the sympathetic and parasympathetic nervous activity, it is possible to distinguish between a healthy person who is worried about the measurement environment and a person with a high degree of stress requiring attention, thereby further improving the accuracy of determining the degree of stress. Can be.
【００４１】図１１、図１２は、本発明の第２の実施例
を示す。この実施例は交感副交感神経活動度算出回路に
おけるＲＲＩデータのばらつきの程度を算出するのに周
波数解析を用いた例であり、他の構成は第１の実施例と
同じである。図１１の（ａ）はＲＲＩに対して規則サン
プリングした状態を示し、（ｂ）は周波数解析を説明す
る図である。FIGS. 11 and 12 show a second embodiment of the present invention. This embodiment is an example in which frequency analysis is used to calculate the degree of variation of RRI data in the sympathetic parasympathetic activity calculating circuit, and the other configuration is the same as that of the first embodiment. FIG. 11A shows a state where regular sampling is performed on the RRI, and FIG. 11B is a diagram for explaining frequency analysis.
【００４２】まず、図２に示す拍動の時間間隔としての
ＲＲＩを補間して規則サンプリングして、図１１の
（ａ）に示すように、心拍相当データを採取する。サン
プリングされた各データのパワー曲線１０が（ｂ）に例
示される。そして、所定の周波数Ｆ０、本実施例におい
ては０．１５Ｈｚを境界として高周波成分と低周波成分
にパワーの分離を行なう。すなわち、パワー曲線１０を
ＦＦＴ処理したパワースペクトルの密度関数をＳ（ｆ）
とし、低周波成分はＳ（ｆ）を０からＦ０まで、高周波
成分はＦ０から無限大まで積分することによって得るこ
とができ、その高周波成分が副交感神経の活動度を反映
している。そして、高周波成分におけるパワーの上昇が
副交感神経のリラックス状態、下降が副交感神経の緊張
状態を表わされる。なお、低周波成分におけるパワーの
上昇は副交感神経の変化過程を、下降は副交感神経の定
常過程を表わしている。First, the RRI as the time interval of the pulsation shown in FIG. 2 is interpolated and regular sampling is performed, and as shown in FIG. The power curve 10 of each sampled data is illustrated in (b). Then, the power is separated into a high frequency component and a low frequency component at a predetermined frequency F0, which is 0.15 Hz in this embodiment. That is, the density function of the power spectrum obtained by performing the FFT processing on the power curve 10 is represented by S (f).
The low frequency component can be obtained by integrating S (f) from 0 to F0, and the high frequency component can be obtained by integrating from F0 to infinity, and the high frequency component reflects the activity of the parasympathetic nerve. An increase in power in a high frequency component indicates a relaxed state of the parasympathetic nerve, and a decrease in the power indicates a tension state of the parasympathetic nerve. The rise of the power in the low frequency component indicates the process of changing the parasympathetic nerve, and the fall indicates the steady process of the parasympathetic nerve.
【００４３】図１２は周波数解析の結果を表示した図で
あり、所定時間間隔で集中を必要とするタスクを課した
実験を行い、実験遂行時間（ｓｅｃ）に対する周波数成
分のパワーを表示したものである。同図に示すように、
タスク遂行部分１１すなわち集中状態を示す部分に対
し、ストレス度の小さい健常者の高周波成分１２は変化
量が大きく表われ、ストレス度の大きい要注意者の高周
波成分１３は変化量が小さく表われる。したがって、こ
の高周波成分の変化量の差により、ストレス度の判定を
行なうことができる。FIG. 12 is a view showing a result of frequency analysis, in which an experiment in which a task requiring concentration is performed at predetermined time intervals is performed, and the power of the frequency component with respect to the experiment execution time (sec) is displayed. is there. As shown in the figure,
The high-frequency component 12 of a healthy person with a small stress level shows a large change amount, and the high-frequency component 13 of a cautious person with a high stress level shows a small change amount with respect to the task execution part 11, that is, the part showing the concentration state. Therefore, the degree of stress can be determined based on the difference in the change amount of the high frequency component.
【００４４】以上説明したように、この実施例によれ
ば、被験者の拍動の時間間隔としてのＲＲＩを補間して
規則サンプリングし、所定の周波数を境にして低周波成
分と高周波成分に分離して周波数解析を行なう。その高
周波成分が副交感神経の活動度を反映しているため、ス
トレス度を一層詳細に判定することができる。As described above, according to this embodiment, the RRI as the time interval of the subject's pulsation is interpolated and regularly sampled, and separated into a low frequency component and a high frequency component at a predetermined frequency. To perform frequency analysis. Since the high frequency component reflects the activity of the parasympathetic nerve, the degree of stress can be determined in more detail.
【００４５】[0045]
【発明の効果】以上説明したように、本発明の 〓スト
レス度判定装置では、タスク提示手段により被験者に集
中を必要とするタスクとレストを交互に課し、被験者の
心拍相当データを採取して、その心拍相当データを交感
副交感神経活動度算出手段に入力し、タスクを遂行して
タスク時と休憩しているレスト時の交感副交感神経活動
度を算出し、タスク時とレスト時の交感副交感神経活動
度の差異が所定値以下であった場合には、タスクの提示
条件を変更して交感副交感神経活動度を算出すること、
例えば、タスクの難易度を段階的に増加させたり、タス
クの提示回数を変更して交感副交感神経活動度を算出す
ることにより、測定環境が気になっている健常者とスト
レス度の大きい要注意者とを判別することができるの
で、ストレス度の判定精度を向上させることができる。As described above, in the 〓stress degree judging device of the present invention, the task presenting means alternately assigns the task requiring the subject to concentrate and the rest, and collects the heart rate equivalent data of the subject. The data corresponding to the heart rate is input to the sympathetic parasympathetic activity calculating means, and the task performs the task and calculates the sympathetic parasympathetic activity during the rest and the rest, and calculates the sympathetic parasympathetic activity during the task and the rest. When the difference in the activity is equal to or less than a predetermined value, changing the presentation condition of the task to calculate the sympathetic parasympathetic activity,
For example, by increasing the task difficulty step by step, or by changing the number of task presentations and calculating the sympathetic and parasympathetic nervous activity, it is necessary to pay attention to a healthy person who is worried about the measurement environment and a high stress level. Since it can be distinguished from a person, the accuracy of determining the degree of stress can be improved.
【００４６】また、心拍相当データから、拍動間隔デー
タを検出し、拍動間隔データから拍動間隔正規化分散お
よび平均心拍数を算出し、拍動間隔正規化分散および平
均心拍数をそれぞれ２次元平面上におけるタスク時の分
布エリアおよびレスト時の分布エリアとして求め、タス
ク時における分布エリアとレスト時における分布エリア
に基づいて、ストレス度を判定する場合に、分布エリア
を絞り込み、分布集中エリアを求めることにより、測定
中に生じた大きな物音等の外乱の影響を、低減できる。Also, beat interval data is detected from the heart beat equivalent data, and a beat interval normalized variance and an average heart rate are calculated from the beat interval data. The distribution area at the time of the task and the distribution area at the time of the rest on the three-dimensional plane are obtained, and based on the distribution area at the time of the task and the distribution area at the time of rest, when determining the degree of stress, the distribution area is narrowed down, and the distribution concentration area is determined. By calculating, it is possible to reduce the influence of disturbance such as loud noise generated during the measurement.
【００４７】すなわち、騒音等の外乱が生じると、被験
者の集中状態やリラックス状態が一時的にとぎれたた
め、分布エリアに突出部分が生じる事が有るが、分布エ
リアを複数個に区切り、分布密度の大きい部分を中心に
して、周囲部分を削除して、分布エリアの分布集中領域
を求め、この分布集中領域に基づいて、被験者のストレ
ス度を判定することにより、判定精度が低下することを
防止でき、ストレス度判定の信頼性を向上できる。ま
た、ストレス度の判定は、拍動間隔データを周波数解析
して副交感神経活動度を算出することによっても、客観
的に判定することができる。That is, when disturbance such as noise occurs, the concentration state and the relaxed state of the subject are temporarily interrupted, so that a protruding portion may occur in the distribution area. With the large portion as the center, the surrounding portion is deleted, the distribution concentration region of the distribution area is obtained, and the stress level of the subject is determined based on the distribution concentration region, so that the determination accuracy can be prevented from lowering. Thus, the reliability of the stress level determination can be improved. In addition, the determination of the stress level can also be objectively performed by calculating the parasympathetic nervous activity level by frequency analysis of the beat interval data.
【図１】本発明の第１の実施例の構成を示すブロック図
である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a first exemplary embodiment of the present invention.
【図２】第１の実施例における心拍の測定原理を説明す
る図である。FIG. 2 is a diagram for explaining a principle of measuring a heartbeat in the first embodiment.
【図３】第１の実施例におけるストレス度の判定原理を
説明する図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a principle of determining a stress level in the first embodiment.
【図４】ストレス度の変化による拍動間隔の正規化分散
ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴの２次元データの分布の変
化を説明する図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a change in distribution of two-dimensional data of a normalized variance RRV of a beat interval and an average heart rate BEAT due to a change in a degree of stress.
【図５】第１の実施例におけるタスク／レスト提示から
交感副交感神経活動度算出にわたる動作の流れを示すフ
ローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing a flow of operation from presentation of a task / rest to calculation of sympathetic / parasympathetic nervous activity in the first embodiment.
【図６】第１の実施例におけるタスクを説明する図であ
る。FIG. 6 is a diagram illustrating tasks in the first embodiment.
【図７】第１の実施例における交感副交感神経活動度算
出の動作の流れを示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating a flow of an operation of calculating a sympathetic / parasympathetic nervous activity in the first embodiment.
【図８】第１の実施例におけるストレス度の判定動差の
流れを示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing a flow of a determination difference of a stress degree in the first embodiment.
【図９】外乱があったときのＲＲＶーＢＥＡＴ２次元デ
ータの分布エリアの説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram of a distribution area of RRV-BEAT two-dimensional data when there is a disturbance.
【図１０】第１の実施例における分布エリアの絞り込み
方法を説明する図である。FIG. 10 is a diagram illustrating a method of narrowing down a distribution area in the first embodiment.
【図１１】第２の実施例における心電図信号の周波数パ
ワースペクトルを示す図である。FIG. 11 is a diagram showing a frequency power spectrum of an electrocardiogram signal in the second embodiment.
【図１２】タスク遂行時とレスト時の心電信号の周波数
パワースペクトルを示す図である。FIG. 12 is a diagram showing a frequency power spectrum of an electrocardiographic signal at the time of performing a task and at the time of rest.
【図１３】従来のストレスレベル判定装置の構成を示す
ブロック図である。FIG. 13 is a block diagram illustrating a configuration of a conventional stress level determination device.
【図１４】従来のストレスレベル判定装置における測定
原理を説明する図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a measurement principle in a conventional stress level determination device.
１ ターゲット提示装置 ２ 提示制御回路 ３ 心拍相当データ採取装置 ４ 交感副交感神経活動度算出回路 ５ 判定回路 １０ パワー曲線 １１ タスク遂行部分 １２、１３ 高周波成分 ２１ 脈波検出器 ２２ 脈拍計数器 ２３ マイクロコンピュータ ２４ 脈波データ ２５ 整形パルス DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Target presentation device 2 Presentation control circuit 3 Heart rate equivalent data collection device 4 Sympathetic parasympathetic activity calculation circuit 5 Judgment circuit 10 Power curve 11 Task execution part 12, 13 High frequency component 21 Pulse wave detector 22 Pulse counter 23 Microcomputer 24 Pulse wave data 25 Shaped pulse
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