自動通報装置
【課題】人体が「通常と異なる心身状態」のとき、監視センターに自動通報することの可能な自動通報装置を提供する。
【解決手段】センサの検出した生体信号から、呼吸に伴う振動又は脈波からなる生理データを抽出する。その生理データを解析手段８がパワースペクトル密度解析する。判定手段１８は、人体がリラックスした通常状態における解析データと、生理データを随時解析した解析データとを比較し、その比率が予め設定された判定基準に合致した場合、人体が「通常と異なる心身状態」であると判定する。このとき、自動警報発報手段２２は監視センターに自動通報する。これにより、警備機関の出動を早めることができる。
【解決手段】センサの検出した生体信号から、呼吸に伴う振動又は脈波からなる生理データを抽出する。その生理データを解析手段８がパワースペクトル密度解析する。判定手段１８は、人体がリラックスした通常状態における解析データと、生理データを随時解析した解析データとを比較し、その比率が予め設定された判定基準に合致した場合、人体が「通常と異なる心身状態」であると判定する。このとき、自動警報発報手段２２は監視センターに自動通報する。これにより、警備機関の出動を早めることができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動通報装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、コンビニエンスストアまたは金融機関において、強盗に入られる等の緊急事態に対処するために設置された通報装置が知られている。一般に、通報装置は、緊急事態に直面した被害者が警報ボタンを作動させることで、その状況が監視センターに通報される。
この種の通報装置では、緊急事態に直面した被害者が驚きと恐怖のあまり心身が硬直化し、警報ボタンを作動させることが困難になることがある。或いは、被害者が犯罪者の監視下に置かれることで、警報ボタンを作動させることが困難になることがある。
特許文献１には、人の心臓、脈拍、血圧が激しい変化をしたとき、それを感知して発動する防犯システムが記載されている。
特許文献２には、人が突然恐怖を感じたことを検知し、警報を発するシステムが記載されている。このシステムは、人の生理状態をモニターし、その生体信号からその人が恐怖を感じたか否かをコンピュータが判定する。コンピュータは、その人にストレスが加わった状態を測定したデータの蓄積、及び、人の特性の組み合わせを考慮した統計的分類に基づくプロファイルデータによって生理信号を処理することで、その人が突然恐怖を感じたかどうかを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−７０７３
【特許文献２】特表平１０−５０６４９０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、人の心臓、脈拍、血圧が、どのような変化をしたときに激しい変化と識別するのかが明確に記載されていないので、防犯システムの信頼性が低い。
特許文献２では、人から検出された生体信号をプロファイルデータ等によってどのように処理をすれば、その人が恐怖を感じたことが判定されるのか明確に記載されていないので、警報の信頼性が低いのみならず、実施すること自体困難である。
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、人体が「通常と異なる心身状態」のとき、監視センターに自動通報することの可能な自動通報装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明の請求項１に係る発明によると、自動通報装置は、センサ、生体信号検出手段、データ蓄積手段、判定手段、および自動警報発報手段を備える。
センサは、人体の生体信号を検出する。生体信号検出手段は、センサの検出した生体信号から呼吸に伴う振動又は脈波からなる生理データを抽出する。
解析手段は、生体信号検出手段の抽出した生理データを解析する。データ蓄積手段は、人体がリラックスした通常状態にあるときに解析手段が生理データを解析することで得られた解析データを蓄積する。
判定手段は、データ蓄積手段に蓄積された解析データと、生体信号検出手段の抽出した生理データを解析手段が所定時間間隔で解析した解析データとを比較し、その比率が予め設定された判定基準に合致した場合、人体が「通常と異なる心身状態」であると判定する。そして人体が「通常と異なる心身状態」であることを判定手段が判定したとき、自動警報発報手段は自動通報または警報を発する。
【０００６】
人体が驚いたり恐怖を感じる心理状態は、生体信号に現れる。生体信号から抽出した生理データを解析し、通常状態における解析データと比較することで、人体が「通常と異なる心身状態」であることを判定することが可能になる。
これにより、緊急事態に直面した被害者が驚きと恐怖のあまり心身が硬直化した場合、或いは、被害者が犯罪者の監視下に置かれた場合、被害者が警報ボタンを作動させること無しに、監視センター等に自動通報または監視センターにて警報を発する。したがって、警備機関の出動を早めることができる。
【０００７】
請求項２に係る発明によると、センサは、光学式センサまたは圧力センサである。
光学式センサにより、指尖脈波や耳朶脈波を検出することができる。光学式センサを装着した人は、自由に動くことが可能になる。したがって、例えばコンビニエンスストアまたは金融機関などにおいて、利便性が向上する。
圧力センサにより、脈波や呼吸に伴う体表面の振動を圧力値の変化として検出することができる。圧力センサは、座布団やシートクッションに取り付けて用いることが可能である。
【０００８】
請求項３に係る発明によると、解析手段は、生体信号検出手段の抽出した一定時間の生理データを、所定時間間隔ごとに解析する。
一定時間を長くすれば、判定手段の判定結果の信頼性が高まる。所定時間間隔を短くすれば、人体が「通常と異なる心身状態」となったことを判定手段が迅速に判定することが可能になる。したがって、自動通報装置は、信頼性の高い情報を監視センターに迅速に自動通報することができる。
【０００９】
請求項４に係る発明によると、解析手段は、人体が男性の場合、以下の条件１〜条件５がすべて満たされることを判定基準とする。
条件１：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が３０％未満の周波数帯域がある
条件２：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１０５％を超える周波数帯域がある
条件３：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１２０％を超える周波数帯域がある
条件４：条件１、条件２、条件３のいずれかが連続して５回以上続く
条件５：条件３は、０．８Ｈｚ又は１．０Ｈｚのうち、通常時の心拍成分の平均値が高い解析データの出現数が少ない方の周波数帯域に認められる
これにより、自動通報装置を利用する人が男性の場合、判定結果の信頼性を高めることができる。
【００１０】
請求項５に係る発明によると、解析手段は、人体が女性の場合、以下の条件６〜条件９がすべて満たされることを判定基準とする。
条件６：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が４００％を超える周波数帯域がある
条件７：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１２０％を超える周波数帯域がある
条件８：条件６、条件７のいずれかが連続して５回以上続く
条件９：条件７は、０．８Ｈｚ又は１．０Ｈｚのうち、通常時の心拍成分の平均値が高い解析データの出現数が少ない方の周波数帯域に認められる
これにより、自動通報装置を利用する人が女性の場合、判定結果の信頼性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態による自動通報装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態による自動通報装置の構成を示すブロック図である。
【図３】検証例１のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図４】図２の続きである。
【図５】検証例１の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図６】図５の続きである。
【図７】検証例２のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図８】図７の続きである。
【図９】検証例２の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図１０】図９の続きである。
【図１１】検証例３のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図１２】図１１の続きである。
【図１３】検証例３の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図１４】図１３の続きである。
【図１５】検証例４のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図１６】図１５の続きである。
【図１７】検証例４の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図１８】図１７の続きである。
【図１９】検証例５のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図２０】図１９の続きである。
【図２１】検証例５の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図２２】図２１の続きである。
【図２３】検証例６のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図２４】図２３の続きである。
【図２５】検証例６の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図２６】図２５の続きである。
【図２７】検証例７のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図２８】図２７の続きである。
【図２９】図２８の続きである。
【図３０】図２９の続きである。
【図３１】検証例７の周波数成分に含まれるパワースペクトル、及び「通常時との比率」を表示した表である。
【図３２】図３１の続きである。
【図３３】本発明の第１実施形態による自動通報装置の制御方法を示すフローチャートである。
【図３４】図３３の続きである。
【図３５】図３４の続きである。
【図３６】図３５の続きである。
【図３７】図３６の続きである。
【図３８】図３７の続きである。
【図３９】図３８の続きである。
【図４０】図３９の続きである。
【図４１】本発明の第２実施形態による自動通報装置の生体信号検出手段の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の複数の実施形態を図面に基づいて説明する。
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態による自動通報装置のブロック図を図１及び図２に示す。自動通報装置は、図１に示す生体信号検出手段２と、図２に示すコンピュータ８とを備える。
生体信号検出手段２は、人体１の生体信号をセンサによって検出する。本実施形態では、センサとして、光学式センサ２が例示される。光学式センサ２は、一般的に使用されている赤外光を用いたセンサを使用することが可能である。光学式センサ２を人の指尖や耳朶に装着することで、指尖脈波や耳朶脈波などの生体信号を検出することができる。
生体信号検出手段２は、ノイズフィルター回路４により生体信号に含まれる不要なノイズを除去する。次に、生体信号の電圧レベルを信号増幅アンプ回路５によって増幅する。続いて、生理データ抽出回路としてのローパスフィルタ６により、必要周波数帯の脈波信号を生理データとして抽出する。この生理データの信号をＡＤ変換回路７によりデジタル信号に変換した後、コンピュータ８に送信する。
【００１３】
コンピュータ８は先ず、バッファ１０に１分間、そのデータを蓄積する。
次に、コンピュータ８は、１分間蓄積したデータをパワースペクトル密度（power spectral density function）解析手段１１でパワースペクトル密度解析し、数値化したデータを得る。
ここで、本実施形態で用いられるパワースペクトル密度解析とは、フーリエ変換を用いて、信号や時系列の強度（パワースペクトル）が周波数にどのように分布しているかを求めるものである。
パワースペクトル密度解析では、まず、第１ステップで、ある特定の周波数（周期）に対し、ｓｉｎの係数とｃｏｓの係数とを計算する。
次に、第２ステップで、第１ステップで計算した２つの係数をそれぞれ２乗し、その２乗した数同士を加算し、その加算した数の平方根を算出する。
第３ステップで、第２ステップで算出した数値が、その特定の周波数に含まれるパワースペクトルである。そして、観測した周波数を横軸とし、算出したパワースペクトルを縦軸として表す。
パワースペクトル密度解析により、特定の周波数成分に含まれているパワースペクトルを得ることが可能になる。すなわち、パワースペクトル密度とは、脈波、呼吸などの生理データの時系列データについて、周波数ごとの変動の大きさを示すものであり、換言すれば、生理データの信号が周波数ごとにどのように分布しているかを示すものである。
【００１４】
パワースペクトル密度解析手段１１は、１分間の解析データを５秒ごとに算出する。本実施形態における１分間は、特許請求の範囲に記載した「一定時間」に相当する。また、本実施形態における５秒は、特許請求の範囲に記載した「所定時間間隔」に相当する。なお、「一定時間」及び「所定時間間隔」は任意に設定可能である。
パワースペクトル密度解析手段１１の算出した解析データは、事前解析手段１３によって、事前パワースペクトル値として事前解析データメモリーに蓄積される。５秒ごとにスライドした１分間の解析データが１２セット保存されると、次に、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚ、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数に含まれるパワースペクトルの平均値がそれぞれ算出される。これを被験者の通常時の解析データとしてデータ蓄積手段としての事前データ解析済みバッファ１７に保存される。
【００１５】
続いてコンピュータ８は、監視を開始し、通常時に蓄積、解析した解析データと、常時受信する生理データを５秒ごとに１分間の長さで蓄積、解析した解析データとを判定手段１８により順次比較してゆく。判定手段１８は、予め設定された判定基準に合致した場合、被験者が「通常と異なる心身状態」であると判定する。ここで、数値化された解析データは、個人差や男女差があるので、絶対値としては比較できない。そこで、事前に保存しておいた当該被験者の通常時の解析データと比較することで個人差や男女差がある場合においても比較判定する事が可能になる。「通常と異なる心身状態」であることが判定されると、自動警報発報手段２２が作動し、離れた場所にある監視センター２５のサーバ２６にその情報が自動通報される。
【００１６】
一般に、呼吸平均回数は、１５〜２０回／分であり、周波数領域では０．２５〜０．３３Ｈｚとなる。また、心拍の平均回数は、５０〜７０回／分であり、周波数領域では０．８３〜１．１７Ｈｚとなる。このため、パワースペクトル密度を用いた解析では呼吸成分の変化範囲である０．０〜０．６Ｈｚの周波数領域の変化と、心拍成分の変化範囲である０．８〜１．４Ｈｚの周波数領域の変化とを観察する。
【００１７】
パワースペクトル密度解析により得られたデータを、通常時と「通常と異なる心身状態」の時について精査した結果、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚの周波数において大きく変化することが判明した。男性においては、通常時のデータを１００％とした場合、「通常と異なる心身状態」時には、通常時のデータに対して２６％以下に低下することが判明した。一方、女性においては、通常時のデータを１００％とした場合、「通常と異なる心身状態」時には、通常時のデータに対して１００％以上に増加することが判明した。
【００１８】
上記の根拠として以下のことが考えられる。
人は、緊張したり興奮したりすると「心臓がどきどきする」とか「破裂しそうだ」といい、心配すると心臓が「キューと痛む」と表現する。このことから、心臓の活発な動きと人の感情とがおおいに関係している事は十分に自覚できる。
また、人は、びっくりした時は「息をのむ」、安心した時は「ほっと息をする」、又は、何かに集中する場合や様子をうかがう場合は「息をこらす」などと表現する。このことから、人の呼吸は、心理状態を敏感に反映するものであるといえる。
生命体が食うか、食われるかという緊急事態に直面し、相手に襲い掛かるか、逃走するかの選択を迫られた場合、襲いかかるときには怒りが体感され、逃走するときには恐れが体感される。そのストレスの刺激により、血圧、心拍、呼吸といった心臓血管系（循環器系）や呼吸器系の反応が増加する。これは、その後に予想される運動量増加と酸素消費量増加への準備であり、闘争するか、逃走するかを判断する時、準備段階として一時的に拍動数、呼吸数が低下（停止）し、その後血圧や心拍が増加する。血圧や心拍が増加するのは、酸素と栄養分を多く含んだ血液を体中に素早く運ぶためである。呼吸が増加するのはガス交換の効率を高めるためである。
一般に、男性は闘争か逃走を見極めようとして通常時より数値が下がり、これに対し、女性はいち早く逃走のための準備をするために数値が上がると考えられる。
上記、参考文献（一部抜粋）
『藤澤清・柿木昇治・山崎勝男編集、宮田洋監修：新生理心理学 第１巻 生理心理学の基礎 北大路書房』
『平伸二・中山誠・柳生正幸・足立治平：ウソ発見−犯人と記憶のかけらを探して 北大路書房』
【００１９】
＜検証実験＞
次に、検証実験の結果を示す。
実験では、脈波、呼吸などの生理データの時系列データについて、パワースペクトル密度により周波数ごとの変動の大きさを示す時系列変化を求めた。
実験は光学式センサを使用した。同一被験者により、通常状態を６分間測定し、恐怖や驚きの状態を６分間測定した。通常状態及び恐怖や驚きの状態は、ノートパソコンに保存した映像と音源を再生し、それを被験者に視聴させることで、その状態を演出した。
実験において、通常状態を測定する際は、リラックス出来るような映像と音楽をノートパソコンにより再生し、被験者に視聴させた。一方、恐怖や驚きを測定する際は、リラックス出来るような映像と音楽を再生している途中で、怪しげな人が現れて突然襲い掛かるという映像と大音量を再生することで、擬似的「パニック」環境を作り出し、被験者に視聴させ、その時の変化を測定した。
これを基に、５秒ごとに１分間の生体信号から抽出した脈波、呼吸などの生理データの時系列データについてパワースペクトル密度解析し、周波数ごとの変動の大きさを求めた。
下記、「パニック」環境を演出する際に使用した映像と音楽構成の時間的流れを示す。
オープニング ０〜 ９９秒：リラックス映像と音楽
パニック １００〜１３０秒：怪しげな人が現れ、突然襲い掛かる（大音量）
１３０〜２８０秒：その他のパニック映像
エンデイング ２８０〜３６０秒：リラックス映像と音楽
【００２０】
以下、通常状態の状態を「ノーマル」と定義し、びっくりした時や恐怖を感じた時の生体の変化の状態を「パニック」と定義する。
（解析の説明）
１．パワースペクトル密度解析には６０秒間の生理データを使用する。
したがって、１回目のパワースペクトル密度解析は６０秒後になる。
２．これを５秒ごとにスライドしてパワースペクトル密度解析していく。つまり、１回目は、０〜６０秒のデータを解析する。２回目は、１回目の解析開始から５秒後に、５〜６５秒のデータの解析を開始する。３回目は、２回目の解析開始から５秒後に、１０〜７０秒のデータの解析を開始する。Ｎ回目は、Ｎ×５−５秒後に解析を開始し、（Ｎ×５−５秒）〜（Ｎ×５−５秒）＋６０秒の生理データを解析する。
このパワースペクトル密度解析により、被験者が「通常と異なる心身状態」であるか否か、すなわち、被験者が「パニック」であることを判断出来るか否かを検証した。
【００２１】
パワースペクトル密度解析における判断基準値の求め方を以下の１．〜４．に示す。
１．測定開始から１２０秒まで測定した解析データを通常時の基準値とする。
２．上記１．の解析データは、先ず０〜６０秒の６０秒間の生理データの所定の周波数に含まれているパワースペクトルを算出し、以後５秒ごとにスライドし、１２セット分（５秒×１２＝６０秒）の所定周波数に含まれているパワースペクトルそれぞれ算出する。
３．上記２．のパワースペクトルを０．０Ｈｚ〜１．４Ｈｚまで、周波数ごとに平均値を求める。
４．通常時の心拍成分の平均値０．８Ｈｚ又は１．０Ｈｚのうちで高いパワースペクトルの出現数が多い方の周波数を基準心拍とする。
【００２２】
以下、男性について「パニック」と判断する条件を判定基準詳細１と称し、条件１〜条件５に示す。
＜判定基準詳細１＞
条件１：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、通常時の基準値との比率が３０％未満の周波数帯域があること
条件２：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、通常時の基準値との比率が１０５％を超える周波数帯域があること
条件３：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、通常時の基準値との比率が１２０％を超える周波数帯域があること
条件４：条件１、条件２、条件３のいずれかが連続して５回以上続くこと
条件５：条件３において、上述した判断基準値の求め方４．により、基準心拍の周波数帯域と認められた場合、「ノーマル」と判断する。このため、条件３は、基準心拍の周波数帯域以外の周波数帯域に認められること
【００２３】
以下、検証例１〜検証例３まで、被験者は男性である。検証例４〜検証例７まで、被験者は女性である。
（検証例１）
被験者Ａ氏（性別：男性、年齢：３０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域=０．８Ｈｚ
検証例１のパワースペクトル密度関数グラフを図３から図４に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図５から図６の表に示す。
図３及び図４において、上述のびっくり効果を測定した結果を「パニック」と表示して上段のＡ１〜Ａ４に記載する。パワースペクトル密度関数グラフは、「パニック」について確かな反応が出ている８０秒から１５５秒まで（中心の秒数１１０秒から１２５秒まで）のみを示す。
一方、通常状態を測定した結果のうち、前述の「パニック」と比較して波形が類似していると思われるものを「ノーマル」時の類似型と表示し、下段のＡ５〜Ａ８に記載する。
図３及び図４のグラフにおいて、「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「低い」ことが読み取れる。
【００２４】
図５及び図６は、各測定時間のパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示したものである。ここで「通常時との比率」とは、各測定時間における周波数ごとのパワースペクトルと、測定開始から１２０秒までのパワースペクトルの平均値との比率をパーセント表示したものである。
図５上段のＡ９には、「パニック」における「７０〜１３０秒」から「１２５〜１８５秒」までを解析した「通常時との比率」を示す。
図５及び図６のＡ１０〜Ａ１４には、「ノーマル」における「０〜６０秒」から「２９５〜３５５秒」までを解析した「通常時との比率」を示す。
以下に示す「表１」は、図５上段のＡ９：「パニック」について、上述した判定基準詳細１を検証したものである。
【表１】
（１）７０〜１３０秒の解析時間帯から９５〜１５５秒の解析時間帯までの間で０．２〜０．６Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が３０％を６回連続して下回っている。よって、条件１及び条件４を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で０．６Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が１０５％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）同一解析時間帯の間で１．２Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が１２０％を上回り、かつ、１．２Ｈｚは被験者の基準心拍周波数帯域ではない。よって条件３、条件４及び条件５を満たす。
したがって、条件１〜５を満たしている。よって、上記判断基準詳細１に記載した条件１〜条件５によって、被験者Ａ氏の「パニック」を判断することが可能である。
【００２５】
条件１〜５を備えているパターンを、被験者Ａ氏の「ノーマル」から探してみた結果を表２に示す。「表２」は、図６上段のＡ１２：「ノーマル」について検証したものである。
【表２】
（１）１１０〜１７０秒の解析時間帯から１３５〜１９５秒の解析時間帯までの間で通常時との比率が０．２Ｈｚの周波数帯域で３０％を６回連続して下回っている。よって条件１及び条件４を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で０．４Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が１０５％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）しかし、同一解析時間帯の間で通常時との比率が１２０％を上回っているのは、１１０〜１７０秒の解析時間帯から１２０〜１８０秒の解析時間帯の３回連続、及び１２５〜１８５秒の解析時間帯から１３５〜１９５秒の解析時間帯の３回連続である。よって、同一周波数帯域で連続５回続くこととした条件４は満たしていない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件１〜５まで全てを満たすものはない。
【００２６】
（検証例２）
被験者Ｂ氏（性別：男性、年齢：５０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域＝１．０Ｈｚ
検証例２のパワースペクトル密度関数グラフを図７から図８に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図９から図１０の表に示す。
図７及び図８のグラフに関する説明は、上記図３及び図４のグラフの説明と同じである。
図７及び図８のグラフにおいて、Ｂ１〜Ｂ４の「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、Ｂ５〜Ｂ８の「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「低い」ことが読み取れる。
【００２７】
図９及び図１０の表に関する説明は、上記図５及び図６の表の説明と同じである。
以下に示す「表３」は、図９上段のＢ９：「パニック」について、上述した判定基準詳細１を検証したものである。
【表３】
（１）１００〜１６０秒の解析時間帯から１２０〜１８０秒の解析時間帯までの間で０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が３０％を５回連続して下回っている。よって、条件１及び条件４を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で０．４Ｈｚの同一周波数帯域で５回連続して通常時との比率が１００％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）同一解析時間帯の間で１．２Ｈｚの同一周波数帯域で５回連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件３、条件４及び条件５を満たす。
したがって、条件１〜５を満たしている。よって、上記判断基準詳細１に記載した条件１〜条件５によって、被験者Ｂ氏の「パニック」を判断することが可能である。
【００２８】
条件１〜５を備えているパターンを、被験者Ｂ氏の「ノーマル」から探してみた結果を表４に示す。「表４」は、図１０上段のＢ１２：「ノーマル」について検証したものである。
【表４】
（１）１２５〜１８５秒の解析時間帯から１４５〜２０５秒の解析時間帯までの間で０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が３０％を５回連続して下回っている。よって条件１を満たしていない。
（２）同一解析時間帯の間で０．４Ｈｚの同一周波数帯域で５回以上連続して通常時との比率が１０５％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）同一解析時間帯の間で０．８Ｈｚの同一周波数帯域で５回連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件３、条件４及び条件５を満たす。
したがって、条件１〜５の全ての条件を満たすものではない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件１〜５の全てを満たすものはない。
【００２９】
（検証例３）
被験者Ｃ氏（性別：男性、年齢：５０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域=１．０Ｈｚ
検証例３のパワースペクトル密度関数グラフを図１１から図１２に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図１３から図１４の表に示す。
図１１及び図１２のグラフに関する説明は、上記図３及び図４のグラフの説明と同じである。
図１１及び図１２のグラフにおいて、Ｃ１〜Ｃ４の「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、Ｃ５〜Ｃ８の「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「低い」ことが読み取れる。
【００３０】
図１３及び図１４の表に関する説明は、上記図５及び図６の表の説明と同じである。
以下に示す「表５」は、図１３上段のＣ９：「パニック」について、上述した判定基準詳細１を検証したものである。
【表５】
（１）７０〜１３０秒の解析時間帯から１１０〜１７０秒の解析時間帯までの間で０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が３０％を９回連続して下回っている。よって条件１及び条件４を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で０．６Ｈｚの同一周波数帯域で９回連続して通常時との比率が１０５％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）同一解析時間帯の間で１．４Ｈｚの同一周波数帯域で９回連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件３、条件４及び条件５を満たす。
したがって、条件１〜５を満たしている。よって、上記判断基準詳細１に記載した条件１〜条件５によって、被験者Ｃ氏の「パニック」を判断することが可能である。
【００３１】
条件１〜５を備えているパターンを、被験者Ｃ氏の「ノーマル」から探してみた結果を表６に示す。「表６」は、図１４中段のＣ１０：「ノーマル」について検証したものである。
【表６】
（１）２１０〜２７０秒の解析時間帯から２３０〜２９０秒の解析時間帯までの間で０．０Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が３０％を５回連続して下回っている。よって条件１は満たしている。
（２）同一解析時間帯の間で０．４Ｈｚの同一周波数帯域で５回以上連続して通常時との比率が１０５％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）同一解析時間帯の間で１．４Ｈｚの同一周波数帯域で５回連続して通常時との比率が１２０％を５回連続して上回っていない。よって条件３及び条件４を満たしていない。
したがって、条件１〜５の全ての条件を満たすものではない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件１〜５の全てを満たすものはない。
【００３２】
次に、女性について「パニック」と判断する条件を判定基準詳細２と称し、条件６〜条件９に示す。
＜判定基準詳細２＞
条件６：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、通常時との比率が４００％を超える周波数帯域があること
条件７：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、通常時との比率が１２０％を超える周波数帯域があること
条件８：上記１〜２が連続して５回以上続くこと
条件９：条件７において、前述の基準心拍の周波数帯域と認められた場合、「ノーマル」と判断する。このため、条件７は、基準心拍の周波数帯域以外の周波数帯域であること
【００３３】
（検証例４）
被験者Ｄさん（性別：女性、年齢：２０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域＝０．８Ｈｚ
検証例４のパワースペクトル密度関数グラフを図１５から図１６に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図１７から図１８の表に示す。
図１５及び図１６のグラフに関する説明は、上記図３及び図４のグラフの説明と同じである。
図１５及び図１６のグラフにおいて、Ｄ１〜Ｄ４の「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、Ｄ５〜Ｄ８の「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「高い」ことが読み取れる。
【００３４】
図１７及び図１８の表に関する説明は、上記図５及び図６の表の説明と同じである。
以下に示す「表７」は、図１７上段のＤ９：「パニック」について、上述した判定基準詳細２を検証したものである。
【表７】
（１）７０〜１３０秒の解析時間帯から９５〜１５５秒の解析時間帯までの間で０．６Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が４００％を上回っている。よって条件６を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で１．４Ｈｚの同一周波数帯域で６回以上連続して通常時との比率が１２０％を上回っており、かつ、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件７、条件８及び条件９を満たす。
したがって、条件６〜９を満たしている。よって、上記判断基準詳細２に記載した条件１〜条件４によって、被験者Ｄの「パニック」を判断することが可能である。
【００３５】
条件６〜９を備えているパターンを、被験者Ｄの「ノーマル」から探してみた結果を表８に示す。「表８」は、図１８下段のＤ１４：「ノーマル」について検証したものである。
【表８】
（１）２５０〜３１０秒の解析時間帯から２７５〜３３５秒の解析時間帯までの間で０．６Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が４００％を上回っている。よって条件６を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が１２０％を上回っているものは無い。よって条件７を満たしていない。
したがって、条件６〜９の全ての条件を満たすものではない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件６〜９の全てを満たすものはない。
【００３６】
（検証例５）
被験者Ｅさん（性別：女性、年齢：２０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域＝０．８Ｈｚ
検証例５のパワースペクトル密度関数グラフを図１９から図２０に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図２１から図２２の表に示す。
図１９及び図２０のグラフに関する説明は、上記図３及び図４のグラフの説明と同じである。
図１９及び図２０のグラフにおいて、Ｅ１〜Ｅ４の「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、Ｅ５〜Ｅ８の「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「高い」ことが読み取れる。
【００３７】
図２１及び図２２の表に関する説明は、上記図５及び図６の表の説明と同じである。
以下に示す「表９」は、図２１上段のＥ９：「パニック」について、上述した判定基準詳細２を検証したものである。
【表９】
（１）９０〜１５０秒の解析時間帯から１１０〜１７０秒の解析時間帯までの間で０．２Ｈｚの同一周波数帯域で５回連続して通常時との比率が４００％を上回っている。よって条件６を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で１．２Ｈｚの同一周波数帯域で5回以上連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件７、条件８及び条件９を満たす。
したがって、条件６〜９を満たしている。よって、上記判断基準詳細２に記載した条件６〜９によって、被験者Ｅの「パニック」を判断することが可能である。
【００３８】
条件６〜９を備えているパターンを、被験者Ｅの「ノーマル」から探してみた結果を表１０に示す。「表１０」は、図２１下段のＥ１１：「ノーマル」について検証したものである。
【表１０】
（１）７５〜１３５秒の解析時間帯から１００〜１６０秒の解析時間帯までの間で０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が４００％を上回っているものは無い。よって条件６を満たしていない。
（２）同一解析時間帯の間で１．２Ｈｚの同一周波数帯域で５回以上連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件７、条件８及び条件９を満たす。
したがって、条件６〜９の全ての条件を満たすものではない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件６〜９の全てを満たすものはない。
【００３９】
（検証例６）
被験者Ｆさん（性別：女性、年齢：２０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域＝１．０Ｈｚ
検証例６のパワースペクトル密度関数グラフを図２３から図２４に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図２５から図２６の表に示す。
図２３及び図２４のグラフに関する説明は、上記図３及び図４のグラフの説明と同じである。
図２３及び図２４のグラフにおいて、Ｆ１〜Ｆ４の「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、Ｆ５〜Ｆ８の「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「高い」ことが読み取れる。
【００４０】
図２５及び図２６の表に関する説明は、上記図５及び図６の表の説明と同じである。
以下に示す「表１１」は、図２５上段Ｆ９の：「パニック」について、上述した判定基準詳細２を検証したものである。
【表１１】
（１）８５〜１４５秒の解析時間帯から１２０〜１８０秒の解析時間帯までの間で０．２Ｈｚの同一周波数帯域で8回連続して通常時との比率が４００％を上回っている。よって条件６を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で１．２Ｈｚの同一周波数帯域で８回以上連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件７、条件８及び条件９を満たす。
したがって、条件６〜９を満たしている。よって、上記判断基準詳細２に記載した条件６〜９によって、被験者Ｆの「パニック」を判断することが可能である。
【００４１】
条件６〜９を備えているパターンを、被験者Ｆの「ノーマル」から探してみた結果を表１２に示す。「表１２」は、図２６下段のＦ１４：「ノーマル」について検証したものである。
【表１２】
（１）２４０〜３００秒の解析時間帯から２６５〜３２５秒の解析時間帯までの間で０．６Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が４００％を上回っている。よって条件６を満たす。
（２）同一解析時間帯で通常時との比率が１１０％を上回っているのは、２４０〜３００秒の解析時間帯から２４５〜３０５秒の解析時間帯までの２回連続、及び２５０〜３１０秒の解析時間帯から２６５〜３２５秒の解析時間帯までの４回連続である。よって、同一周波数帯域で連続５回続くこととした条件９は満たしていない。
したがって、条件６〜９の全ての条件を満たすものではない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件６〜９の全てを満たすものはない。
【００４２】
（検証例７）
検証例７のパワースペクトル密度関数グラフを図２７〜図３０に示す。
被験者Ｅさん（検証例５の被験者と同一人）
この検証例７は、測定中に被験者以外の者が被験者に静かに近づき、後方から被験者を驚かした時の試験例である。
【００４３】
図２７〜図３０は、Ｅ１５「通常時」→Ｅ１６「びっくり開始」→Ｅ１７〜Ｅ２７「びっくり中」→Ｅ２８「落ち着き開始」→Ｅ２９、Ｅ３０「落ち着き中」のパワースペクトル密度関数グラフである。
【００４４】
図２７〜図３０及びそれ以降のパワースペクトル密度関数グラフを数値化した表を図３１及び図３２に示す。
図３１及び図３２において、中心測定時間とは、測定時間の中心の数値を示すものである。各測定時間において、左縦列はパワースペクトルを示し、右縦列は「通常時との比率」を示す。
（１）０．０Ｈｚの「通常時との比率」、０．２Ｈｚの「通常時との比率」及び０．４Ｈｚの「通常時との比率」に着目すると、測定時間１００〜１６０秒でその数値が急激に高まり、測定時間１１０〜１７０秒では１０００％を遥かに超えて２０００％台や３０００％台も見られる。測定時間１５０〜２１０秒以降の０．２Ｈｚの「通常時との比率」は７０００％を超え、異常事態であることを明確に認定することの可能な数値を示している。
【００４５】
（２）０．０Ｈｚの「通常時との比率」、０．２Ｈｚの「通常時との比率」及び０．４Ｈｚの「通常時との比率」に着目すると、測定時間１６０〜２２０秒の数値をピークとして、徐々に１００％に近づくのが読み取れる。これは、被験者Ｅが徐々に落ち着きを取り戻していることを示すものである。
【００４６】
次に、上述した判定基準詳細１及び判定基準詳細２を基にした生体信号検出手段２及びコンピュータ８の制御方法を図３３〜図４０のフローチャートを参照して説明する。
まず、図３３に示すように、ステップ１（図３３〜図４０において、ステップを「Ｓ」と表記する。）で、被験者の性別などの情報をコンピュータ８に入力した後、処理を開始する。
ステップ２で、生体信号検出手段２が、センサ３で検出された生体信号から生理データを収集する。このときのサンプリングタイムは、５ｍｓである。生体信号検出手段２は、ノイズフィルター回路４、信号増幅アンプ回路５、ローパスフィルタ６を経由することで必要周波数帯の脈波信号を生理データとして抽出する。この生理データの信号をステップ３でＡＤ変換回路７によりＡＤ変換した後、ステップ４でデータ送信手段によりコンピュータ８に送信する。
【００４７】
ステップ５では、コンピュータ８のデータ受信手段が、生体信号検出手段２から送信された生理データの信号を受信する。ステップ６で、監視開始前において、受信した生理データを事前データ蓄積手段がバッファに保存する。
バッファに１分間のデータが保存されると（ステップ７：ＹＥＳ）、解析タイマーが５秒経過するまで（ステップ８：ＮＯ）、順次５ｍｓごとに保存処理を行う。このとき、バッファは１カウントで５ｍｓスライドし、保存タイマー及び解析タイマーは５ｍｓ加算される。
解析タイマーが５秒経過すると（ステップ８：ＹＥＳ）、ステップ１０で解析タイマーをクリアした後、処理は先ず、事前解析に移行する（ステップ１１：ＮＯ）。
【００４８】
事前解析では、図３４に示すように、ステップ１２で、１分間データ蓄積したものをパワースペクトル密度解析にて解析する。このとき、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚ、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数の解析データを数値化する。続いてステップ１３で、その数値化したものを、被験者の通常時の解析データとして、事前解析用データメモリーに保存する。
上記ステップ５からステップ１３までを繰り返し（ステップ１４：ＮＯ）、５秒ごとにスライドした各１分間の解析データが１２セット保存されると（ステップ１４：ＹＥＳ）、処理はステップ１５に移行する。
ステップ１５では、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚ、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数のパワースペクトル密度の平均値を算出する。また、０．８Ｈｚまたは１．０Ｈｚにおける基準周波数を算出する。これをステップ１６で、事前データ解析済みバッファに保存する。続いて、ステップ１７で「通常解析可」のフラグをセットし、処理をステップ５に移行する。
ステップ５〜ステップ１１は上記で説明した通りである。ステップ１１で、「通常解析可」のフラグが検出されると、処理は通常解析に移行する。
【００４９】
通常解析では、図３５に示すように、ステップ１８で、１分間のデータを解析する。具体的に、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚ、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数のパワースペクトル密度を算出する。
次に、ステップ１９で、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚ、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数のパワースペクトル密度の平均値を算出する。また、０．８Ｈｚまたは１．０Ｈｚにおける基準周波数を算出する。これをステップ２０で、通常データ解析済みバッファに保存する。
ステップ１でコンピュータ８に入力した情報に基づき、被験者が女性である場合（ステップ２１：ＮＯ）、処理は女性解析に移行する。
【００５０】
女性解析では、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数において通常時との比率が４００％を超えているか否かを検出する。すべての周波数において４００％を超えていない場合（ステップ２２：ＮＯ）、処理はステップ５に移行する。一方、いずれかの周波数において４００％を超えている場合（ステップ２２：ＹＥＳ）、処理はステップ２３を経由し、ステップ２６へ移行する。
図３９に示すように、ステップ２６では、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数において通常時との比率が５０００％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において５０００％を超えている場合（ステップ２６：ＹＥＳ）、異常事態数値１のカウンタを１回加算する（ステップ２７）。そして、ステップ２８を経由し、パニックカウンタを１回加算する。
次に、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数において通常時との比率が１２０％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において１２０％を超えている場合（ステップ３１：ＹＥＳ）、処理はステップ３２を経由し、ステップ３３へ移行する。
ステップ３３では、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数において通常時との比率が２８００％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において２８００％を超えている場合（ステップ３３：ＹＥＳ）、図３７に示すように、異常事態数値２のカウンタを１回加算する（ステップ３４）。そして、ステップ３５およびステップ３７を経由し、処理をステップ５に移行する。
【００５１】
ここで、ステップ２８で異常事態数値１のカウンタが５回以上となった場合（ステップ２８：ＹＥＳ）、ステップ３５で異常事態数値２のカウンタが５回以上となった場合（ステップ３５：ＹＥＳ）、及び、ステップ３７でパニックカウンタが５回以上となった場合（ステップ３７：ＹＥＳ）、自動警報装置が作動する（ステップ３８）。ステップ３９で、自動警報装置２１が作動し、離れた場所にある監視センターに自動通報される。この自動通報は、解除がされるまで継続し（ステップ４０：ＮＯ）、例えば被験者等により通報解除がされると（ステップ４０：ＹＥＳ）、処理が終了する。
【００５２】
ただし、上述したステップ２３において、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数のうちで、通常時との比率が４００％を超えている周波数が、前回と同じ周波数でない場合（ステップ２３：ＮＯ）、異常事態数値１のカウンタをクリアすると共に、パニックカウンタをクリアし（ステップ２４及びステップ２５）、処理をステップ５に移行する。
また、上述したステップ２６において、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚのすべての周波数において通常時との比率が５０００％を超えていない場合（ステップ２６：ＮＯ）、異常事態数値１のカウンタをクリアする（ステップ２９）。なお、この場合も、パニックカウンタは１回加算する。
また、ステップ３１において、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚのすべての周波数において通常時との比率が１２０％を超えていない場合（ステップ３１：ＮＯ）、及び、ステップ３２において、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数のうちで、通常時との比率が１２０％を超えている周波数が、前回と同じ周波数でない場合（ステップ３２：ＮＯ）、パニックカウンタをクリアし（ステップ２５）、処理をステップ５に移行する。
また、ステップ３３において、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚのすべての周波数において通常時との比率が２８００％を超えていない場合（ステップ３３：ＮＯ）、異常事態数値２のカウンタをクリアする（ステップ３６）。そして、ステップ３７を経由し、処理をステップ５に移行する。
【００５３】
次に、上述した通常解析におけるステップ２１において、ステップ１でコンピュータ８に入力した情報に基づき、被験者が男性である場合（ステップ２１：ＹＥＳ）の処理について説明する。
この場合、図３８に示すように、ステップ４１で、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数において通常時との比率が１０５％を超えているか否かを検出する。すべての周波数において１０５％を超えていない場合（ステップ４１：ＮＯ）、処理はステップ５に移行する。一方、いずれかの周波数において１０５％を超えている場合（ステップ４１：ＹＥＳ）、処理はステップ４２を経由し、ステップ４５へ移行する。
ステップ４５では、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数において通常時との比率が５０００％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において５０００％を超えている場合（ステップ４５：ＹＥＳ）、異常事態数値１のカウンタを１回加算する（ステップ４６）。そして、ステップ４７を経由し、処理をステップ４９に移行する。
図３９に示すように、ステップ４９では、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数において通常時との比率が３０％以内にあるか否かを検出する。いずれかの周波数において３０％以内にある場合（ステップ４９：ＹＥＳ）、ステップ５０を経由し、パニックカウンタを１回加算する（ステップ５１）。そして、処理をステップ５２に移行する。
ステップ５２では、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数において通常時との比率が１２０％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において１２０％を超えている場合（ステップ５２：ＹＥＳ）、ステップ５４を経由し、処理をステップ５４に移行する。
ステップ５４では、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数において通常時との比率が２８００％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において２８００％を超えている場合（ステップ５４：ＹＥＳ）、異常事態数値２のカウンタを１回加算する（ステップ５５）。そして、ステップ５６およびステップ５８を経由し、処理をステップ５に移行する。
【００５４】
ここで、ステップ４７で異常事態数値１のカウンタが５回以上となった場合（ステップ４７：ＹＥＳ）、ステップ５６で異常事態数値２のカウンタが５回以上となった場合（ステップ５６：ＹＥＳ）、及び、ステップ５８でパニックカウンタが５回以上となった場合（ステップ５８：ＹＥＳ）、自動警報装置が作動する（ステップ５９）。図４０に示すステップ６０及びステップ６１は、上述したステップ３９及びステップ４０と同じである。
【００５５】
但し、上述したステップ４２において、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数のうちで、通常時との比率が１０５％を超えている周波数が、前回と同じ周波数でない場合（ステップ４１：ＮＯ）、異常事態数値１のカウンタをクリアすると共に、パニックカウンタをクリアし（ステップ４３及びステップ４４）、処理をステップ５に移行する。
また、ステップ４５において、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数の通常時との比率がいずれも５０００％を超えていない場合（ステップ４５：ＮＯ）、異常事態数値１のカウンタをクリアする（ステップ４８）。
また、ステップ４９において０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚのすべての周波数において通常時との比率が３０％以内にない場合（ステップ４９：ＮＯ）、ステップ５０において０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数のうちで、通常時との比率が３０％以内にある周波数が、前回と同じ周波数でない場合（ステップ５０：ＮＯ）、ステップ５２において０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚのすべての周波数の通常時との比率が１２０％を超えていない場合（ステップ５２：ＮＯ）、及び、ステップ５３において０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数のうちで、通常時との比率が１２０％を超えている周波数が、前回と同じ周波数でない場合（ステップ５３：ＮＯ）、パニックカウンタをクリアし（ステップ４４）、処理をステップ５に移行する。
また、ステップ５４において、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚのすべての周波数において通常時との比率が２８００％を超えていない場合（ステップ５４：ＮＯ）、異常事態数値２のカウンタをクリアする（ステップ３）。そして、ステップ５８を経由し、処理をステップ５に移行する。
【００５６】
上述した第１実施形態では、以下の作用効果を奏する。
本実施形態では、生体信号から抽出した生理データをパワースペクトル密度解析し、通常状態における解析データと比較することで、人体が「通常と異なる心身状態」であることを判定する。そして「通常と異なる心身状態」であることが判定されると、自動警報発報手段が監視センターに自動通報する。これにより、緊急事態に直面した被害者が驚きと恐怖のあまり心身が硬直化した場合、或いは、被害者が犯罪者の監視下に置かれた場合、被害者が警報ボタンを作動させること無しに、監視センターに自動通報される。したがって、警備機関の出動を早めることができる。
【００５７】
本実施形態では、指尖脈波や耳朶脈波を光学式センサにより検出する。このため、コンビニエンスストアなどにおいて、光学式センサを装着した人は、自由に動くことが可能になるので、利便性が向上する。
本実施形態では、パワースペクトル解析手段が、６０秒間の生理データをパワースペクトル密度解析するので、判定結果の信頼性が高い。また、パワースペクトル解析手段は、５秒間隔でパワースペクトル密度解析するので、人体が「通常と異なる心身状態」となったことを迅速に判定することができる。
【００５８】
本実施形態では、人体が男性の場合、上述した判定基準詳細１により、「通常と異なる心身状態」となったことを判定する。また、人体が女性の場合、上述した判定基準詳細２により、「通常と異なる心身状態」となったことを判定する。このため、男性、女性いずれの場合においても、信頼性の高い判定結果を得ることができる。
【００５９】
なお、本実施形態では、以下の判定基準により、「通常と異なる心身状態」となったことを判定してもよい。
男性の場合、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚのいずれかの周波数において、通常時の解析データに対しする比率が２６％以下となる状態が一定時間継続したとき、「通常と異なる心身状態」であると判定する。
一方、女性の場合、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚのいずれかの周波数において、通常時のデータに対する比率が１００％以上となる状態が一定時間継続したとき、「通常と異なる心身状態」であると判定する。
なお、一定時間とは、例えば、６０秒間の生理データを５秒間隔ごとにパワースペクトル密度解析する場合、５回以上連続することが好ましい。
【００６０】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態による生体信号検出手段３０のブロック図を図４１に示す。本実施形態において、上述した第１実施形態と実質的に同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
本実施形態では、センサとして、圧力センサ３３が用いられる。
圧力センサ３３は、例えば、銀行内のイスに着座した人の生体信号を検出する場合、座布団やシートクッションに取り付けて用いることが可能である。一方、例えばコンビニエンスストアなど立ち姿勢状態の人の生体信号を検知する場合、フロアマット層に取り付けて用いることが可能である。これにより、脈波や呼吸に伴う体表面の振動を生体信号として容易に検出することができる。
生体信号検出手段３０は、生理データ抽出回路として、２個のバンドパス３６、３７を備えている。圧力センサ３３により検出された生体信号は、ノイズフィルター回路３４、信号増幅アンプ回路３５を経由した後、一方のバンドパス３６で呼吸成分が抽出され、他方のバンドパス３７で心拍成分が抽出される。これらの信号は合成され、デジタル信号に変換された後、データ送信手段によりコンピュータ８に送信される。なお、コンピュータ８による処理は、第１実施形態と同様である。
本実施形態においても、上述した第１実施形態と同様の作用効果を奏することができる。
【００６１】
（他の実施形態）
上述した実施形態では、生体信号検出手段の抽出した生理データをパワースペクトル密度解析することで、特定の周波数成分に含まれている解析データを得た。これに対し、本発明は、種々の解析方法により特定の周波数成分に含まれている解析データを得ることが可能である。解析方法として、例えば、ＦＦＴ（高速フーリエ変換：Fast Fourier ransform）、ＭＥＭ（最大エントロピー原理：Principle of maximum entropy）、ＡＲ（自己回帰：AutoRegressive）モデル、ＡＲＭＡ（自己回帰移動平均モデル：Autoregressive moving average model）モデル、ＳＴＦＴ（短時間フーリエ変換：Short Time Fourier Transform）、ウェーブレット変換（Wavelet Transformation）、ウィグナー分布（Wigner distribution）等の周波数解析があげられる。これらの解析によっても、生理データの信号が周波数ごとの変動の大きさを検出することが可能である。 なお、周波数解析に限らず、生体信号検出手段の抽出した生理データから特定の周波数成分に含まれている解析データを得ることが可能であれば、他の解析方法とすることが可能である。
上述した実施形態では、コンピュータによって人体が「通常と異なる心身状態」であると判定し、監視センターのサーバに自動通報した。これに対し、本発明は、センサによって検出された人体の生体信号を監視センターのサーバーに送信し、人体が「通常と異なる心身状態」であるか否かをサーバーで判定し、監視センターの警備員等に直接警報を発するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６２】
２、３０・・・生体信号検出手段
３ ・・・光学式センサ（センサ）
１１ ・・・パワースペクトル密度解析手段（解析手段）
１７ ・・・事前データ解析済みバッファ（データ蓄積手段）
１８ ・・・判定手段
２２ ・・・自動警報発報手段
２３ ・・・圧力センサ
２５ ・・・サーバ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動通報装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、コンビニエンスストアまたは金融機関において、強盗に入られる等の緊急事態に対処するために設置された通報装置が知られている。一般に、通報装置は、緊急事態に直面した被害者が警報ボタンを作動させることで、その状況が監視センターに通報される。
この種の通報装置では、緊急事態に直面した被害者が驚きと恐怖のあまり心身が硬直化し、警報ボタンを作動させることが困難になることがある。或いは、被害者が犯罪者の監視下に置かれることで、警報ボタンを作動させることが困難になることがある。
特許文献１には、人の心臓、脈拍、血圧が激しい変化をしたとき、それを感知して発動する防犯システムが記載されている。
特許文献２には、人が突然恐怖を感じたことを検知し、警報を発するシステムが記載されている。このシステムは、人の生理状態をモニターし、その生体信号からその人が恐怖を感じたか否かをコンピュータが判定する。コンピュータは、その人にストレスが加わった状態を測定したデータの蓄積、及び、人の特性の組み合わせを考慮した統計的分類に基づくプロファイルデータによって生理信号を処理することで、その人が突然恐怖を感じたかどうかを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−７０７３
【特許文献２】特表平１０−５０６４９０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、人の心臓、脈拍、血圧が、どのような変化をしたときに激しい変化と識別するのかが明確に記載されていないので、防犯システムの信頼性が低い。
特許文献２では、人から検出された生体信号をプロファイルデータ等によってどのように処理をすれば、その人が恐怖を感じたことが判定されるのか明確に記載されていないので、警報の信頼性が低いのみならず、実施すること自体困難である。
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、人体が「通常と異なる心身状態」のとき、監視センターに自動通報することの可能な自動通報装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明の請求項１に係る発明によると、自動通報装置は、センサ、生体信号検出手段、データ蓄積手段、判定手段、および自動警報発報手段を備える。
センサは、人体の生体信号を検出する。生体信号検出手段は、センサの検出した生体信号から呼吸に伴う振動又は脈波からなる生理データを抽出する。
解析手段は、生体信号検出手段の抽出した生理データを解析する。データ蓄積手段は、人体がリラックスした通常状態にあるときに解析手段が生理データを解析することで得られた解析データを蓄積する。
判定手段は、データ蓄積手段に蓄積された解析データと、生体信号検出手段の抽出した生理データを解析手段が所定時間間隔で解析した解析データとを比較し、その比率が予め設定された判定基準に合致した場合、人体が「通常と異なる心身状態」であると判定する。そして人体が「通常と異なる心身状態」であることを判定手段が判定したとき、自動警報発報手段は自動通報または警報を発する。
【０００６】
人体が驚いたり恐怖を感じる心理状態は、生体信号に現れる。生体信号から抽出した生理データを解析し、通常状態における解析データと比較することで、人体が「通常と異なる心身状態」であることを判定することが可能になる。
これにより、緊急事態に直面した被害者が驚きと恐怖のあまり心身が硬直化した場合、或いは、被害者が犯罪者の監視下に置かれた場合、被害者が警報ボタンを作動させること無しに、監視センター等に自動通報または監視センターにて警報を発する。したがって、警備機関の出動を早めることができる。
【０００７】
請求項２に係る発明によると、センサは、光学式センサまたは圧力センサである。
光学式センサにより、指尖脈波や耳朶脈波を検出することができる。光学式センサを装着した人は、自由に動くことが可能になる。したがって、例えばコンビニエンスストアまたは金融機関などにおいて、利便性が向上する。
圧力センサにより、脈波や呼吸に伴う体表面の振動を圧力値の変化として検出することができる。圧力センサは、座布団やシートクッションに取り付けて用いることが可能である。
【０００８】
請求項３に係る発明によると、解析手段は、生体信号検出手段の抽出した一定時間の生理データを、所定時間間隔ごとに解析する。
一定時間を長くすれば、判定手段の判定結果の信頼性が高まる。所定時間間隔を短くすれば、人体が「通常と異なる心身状態」となったことを判定手段が迅速に判定することが可能になる。したがって、自動通報装置は、信頼性の高い情報を監視センターに迅速に自動通報することができる。
【０００９】
請求項４に係る発明によると、解析手段は、人体が男性の場合、以下の条件１〜条件５がすべて満たされることを判定基準とする。
条件１：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が３０％未満の周波数帯域がある
条件２：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１０５％を超える周波数帯域がある
条件３：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１２０％を超える周波数帯域がある
条件４：条件１、条件２、条件３のいずれかが連続して５回以上続く
条件５：条件３は、０．８Ｈｚ又は１．０Ｈｚのうち、通常時の心拍成分の平均値が高い解析データの出現数が少ない方の周波数帯域に認められる
これにより、自動通報装置を利用する人が男性の場合、判定結果の信頼性を高めることができる。
【００１０】
請求項５に係る発明によると、解析手段は、人体が女性の場合、以下の条件６〜条件９がすべて満たされることを判定基準とする。
条件６：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が４００％を超える周波数帯域がある
条件７：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１２０％を超える周波数帯域がある
条件８：条件６、条件７のいずれかが連続して５回以上続く
条件９：条件７は、０．８Ｈｚ又は１．０Ｈｚのうち、通常時の心拍成分の平均値が高い解析データの出現数が少ない方の周波数帯域に認められる
これにより、自動通報装置を利用する人が女性の場合、判定結果の信頼性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態による自動通報装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態による自動通報装置の構成を示すブロック図である。
【図３】検証例１のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図４】図２の続きである。
【図５】検証例１の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図６】図５の続きである。
【図７】検証例２のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図８】図７の続きである。
【図９】検証例２の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図１０】図９の続きである。
【図１１】検証例３のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図１２】図１１の続きである。
【図１３】検証例３の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図１４】図１３の続きである。
【図１５】検証例４のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図１６】図１５の続きである。
【図１７】検証例４の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図１８】図１７の続きである。
【図１９】検証例５のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図２０】図１９の続きである。
【図２１】検証例５の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図２２】図２１の続きである。
【図２３】検証例６のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図２４】図２３の続きである。
【図２５】検証例６の周波数成分に含まれるパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示した表である。
【図２６】図２５の続きである。
【図２７】検証例７のパワースペクトル密度関数グラフである。
【図２８】図２７の続きである。
【図２９】図２８の続きである。
【図３０】図２９の続きである。
【図３１】検証例７の周波数成分に含まれるパワースペクトル、及び「通常時との比率」を表示した表である。
【図３２】図３１の続きである。
【図３３】本発明の第１実施形態による自動通報装置の制御方法を示すフローチャートである。
【図３４】図３３の続きである。
【図３５】図３４の続きである。
【図３６】図３５の続きである。
【図３７】図３６の続きである。
【図３８】図３７の続きである。
【図３９】図３８の続きである。
【図４０】図３９の続きである。
【図４１】本発明の第２実施形態による自動通報装置の生体信号検出手段の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の複数の実施形態を図面に基づいて説明する。
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態による自動通報装置のブロック図を図１及び図２に示す。自動通報装置は、図１に示す生体信号検出手段２と、図２に示すコンピュータ８とを備える。
生体信号検出手段２は、人体１の生体信号をセンサによって検出する。本実施形態では、センサとして、光学式センサ２が例示される。光学式センサ２は、一般的に使用されている赤外光を用いたセンサを使用することが可能である。光学式センサ２を人の指尖や耳朶に装着することで、指尖脈波や耳朶脈波などの生体信号を検出することができる。
生体信号検出手段２は、ノイズフィルター回路４により生体信号に含まれる不要なノイズを除去する。次に、生体信号の電圧レベルを信号増幅アンプ回路５によって増幅する。続いて、生理データ抽出回路としてのローパスフィルタ６により、必要周波数帯の脈波信号を生理データとして抽出する。この生理データの信号をＡＤ変換回路７によりデジタル信号に変換した後、コンピュータ８に送信する。
【００１３】
コンピュータ８は先ず、バッファ１０に１分間、そのデータを蓄積する。
次に、コンピュータ８は、１分間蓄積したデータをパワースペクトル密度（power spectral density function）解析手段１１でパワースペクトル密度解析し、数値化したデータを得る。
ここで、本実施形態で用いられるパワースペクトル密度解析とは、フーリエ変換を用いて、信号や時系列の強度（パワースペクトル）が周波数にどのように分布しているかを求めるものである。
パワースペクトル密度解析では、まず、第１ステップで、ある特定の周波数（周期）に対し、ｓｉｎの係数とｃｏｓの係数とを計算する。
次に、第２ステップで、第１ステップで計算した２つの係数をそれぞれ２乗し、その２乗した数同士を加算し、その加算した数の平方根を算出する。
第３ステップで、第２ステップで算出した数値が、その特定の周波数に含まれるパワースペクトルである。そして、観測した周波数を横軸とし、算出したパワースペクトルを縦軸として表す。
パワースペクトル密度解析により、特定の周波数成分に含まれているパワースペクトルを得ることが可能になる。すなわち、パワースペクトル密度とは、脈波、呼吸などの生理データの時系列データについて、周波数ごとの変動の大きさを示すものであり、換言すれば、生理データの信号が周波数ごとにどのように分布しているかを示すものである。
【００１４】
パワースペクトル密度解析手段１１は、１分間の解析データを５秒ごとに算出する。本実施形態における１分間は、特許請求の範囲に記載した「一定時間」に相当する。また、本実施形態における５秒は、特許請求の範囲に記載した「所定時間間隔」に相当する。なお、「一定時間」及び「所定時間間隔」は任意に設定可能である。
パワースペクトル密度解析手段１１の算出した解析データは、事前解析手段１３によって、事前パワースペクトル値として事前解析データメモリーに蓄積される。５秒ごとにスライドした１分間の解析データが１２セット保存されると、次に、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚ、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数に含まれるパワースペクトルの平均値がそれぞれ算出される。これを被験者の通常時の解析データとしてデータ蓄積手段としての事前データ解析済みバッファ１７に保存される。
【００１５】
続いてコンピュータ８は、監視を開始し、通常時に蓄積、解析した解析データと、常時受信する生理データを５秒ごとに１分間の長さで蓄積、解析した解析データとを判定手段１８により順次比較してゆく。判定手段１８は、予め設定された判定基準に合致した場合、被験者が「通常と異なる心身状態」であると判定する。ここで、数値化された解析データは、個人差や男女差があるので、絶対値としては比較できない。そこで、事前に保存しておいた当該被験者の通常時の解析データと比較することで個人差や男女差がある場合においても比較判定する事が可能になる。「通常と異なる心身状態」であることが判定されると、自動警報発報手段２２が作動し、離れた場所にある監視センター２５のサーバ２６にその情報が自動通報される。
【００１６】
一般に、呼吸平均回数は、１５〜２０回／分であり、周波数領域では０．２５〜０．３３Ｈｚとなる。また、心拍の平均回数は、５０〜７０回／分であり、周波数領域では０．８３〜１．１７Ｈｚとなる。このため、パワースペクトル密度を用いた解析では呼吸成分の変化範囲である０．０〜０．６Ｈｚの周波数領域の変化と、心拍成分の変化範囲である０．８〜１．４Ｈｚの周波数領域の変化とを観察する。
【００１７】
パワースペクトル密度解析により得られたデータを、通常時と「通常と異なる心身状態」の時について精査した結果、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚの周波数において大きく変化することが判明した。男性においては、通常時のデータを１００％とした場合、「通常と異なる心身状態」時には、通常時のデータに対して２６％以下に低下することが判明した。一方、女性においては、通常時のデータを１００％とした場合、「通常と異なる心身状態」時には、通常時のデータに対して１００％以上に増加することが判明した。
【００１８】
上記の根拠として以下のことが考えられる。
人は、緊張したり興奮したりすると「心臓がどきどきする」とか「破裂しそうだ」といい、心配すると心臓が「キューと痛む」と表現する。このことから、心臓の活発な動きと人の感情とがおおいに関係している事は十分に自覚できる。
また、人は、びっくりした時は「息をのむ」、安心した時は「ほっと息をする」、又は、何かに集中する場合や様子をうかがう場合は「息をこらす」などと表現する。このことから、人の呼吸は、心理状態を敏感に反映するものであるといえる。
生命体が食うか、食われるかという緊急事態に直面し、相手に襲い掛かるか、逃走するかの選択を迫られた場合、襲いかかるときには怒りが体感され、逃走するときには恐れが体感される。そのストレスの刺激により、血圧、心拍、呼吸といった心臓血管系（循環器系）や呼吸器系の反応が増加する。これは、その後に予想される運動量増加と酸素消費量増加への準備であり、闘争するか、逃走するかを判断する時、準備段階として一時的に拍動数、呼吸数が低下（停止）し、その後血圧や心拍が増加する。血圧や心拍が増加するのは、酸素と栄養分を多く含んだ血液を体中に素早く運ぶためである。呼吸が増加するのはガス交換の効率を高めるためである。
一般に、男性は闘争か逃走を見極めようとして通常時より数値が下がり、これに対し、女性はいち早く逃走のための準備をするために数値が上がると考えられる。
上記、参考文献（一部抜粋）
『藤澤清・柿木昇治・山崎勝男編集、宮田洋監修：新生理心理学 第１巻 生理心理学の基礎 北大路書房』
『平伸二・中山誠・柳生正幸・足立治平：ウソ発見−犯人と記憶のかけらを探して 北大路書房』
【００１９】
＜検証実験＞
次に、検証実験の結果を示す。
実験では、脈波、呼吸などの生理データの時系列データについて、パワースペクトル密度により周波数ごとの変動の大きさを示す時系列変化を求めた。
実験は光学式センサを使用した。同一被験者により、通常状態を６分間測定し、恐怖や驚きの状態を６分間測定した。通常状態及び恐怖や驚きの状態は、ノートパソコンに保存した映像と音源を再生し、それを被験者に視聴させることで、その状態を演出した。
実験において、通常状態を測定する際は、リラックス出来るような映像と音楽をノートパソコンにより再生し、被験者に視聴させた。一方、恐怖や驚きを測定する際は、リラックス出来るような映像と音楽を再生している途中で、怪しげな人が現れて突然襲い掛かるという映像と大音量を再生することで、擬似的「パニック」環境を作り出し、被験者に視聴させ、その時の変化を測定した。
これを基に、５秒ごとに１分間の生体信号から抽出した脈波、呼吸などの生理データの時系列データについてパワースペクトル密度解析し、周波数ごとの変動の大きさを求めた。
下記、「パニック」環境を演出する際に使用した映像と音楽構成の時間的流れを示す。
オープニング ０〜 ９９秒：リラックス映像と音楽
パニック １００〜１３０秒：怪しげな人が現れ、突然襲い掛かる（大音量）
１３０〜２８０秒：その他のパニック映像
エンデイング ２８０〜３６０秒：リラックス映像と音楽
【００２０】
以下、通常状態の状態を「ノーマル」と定義し、びっくりした時や恐怖を感じた時の生体の変化の状態を「パニック」と定義する。
（解析の説明）
１．パワースペクトル密度解析には６０秒間の生理データを使用する。
したがって、１回目のパワースペクトル密度解析は６０秒後になる。
２．これを５秒ごとにスライドしてパワースペクトル密度解析していく。つまり、１回目は、０〜６０秒のデータを解析する。２回目は、１回目の解析開始から５秒後に、５〜６５秒のデータの解析を開始する。３回目は、２回目の解析開始から５秒後に、１０〜７０秒のデータの解析を開始する。Ｎ回目は、Ｎ×５−５秒後に解析を開始し、（Ｎ×５−５秒）〜（Ｎ×５−５秒）＋６０秒の生理データを解析する。
このパワースペクトル密度解析により、被験者が「通常と異なる心身状態」であるか否か、すなわち、被験者が「パニック」であることを判断出来るか否かを検証した。
【００２１】
パワースペクトル密度解析における判断基準値の求め方を以下の１．〜４．に示す。
１．測定開始から１２０秒まで測定した解析データを通常時の基準値とする。
２．上記１．の解析データは、先ず０〜６０秒の６０秒間の生理データの所定の周波数に含まれているパワースペクトルを算出し、以後５秒ごとにスライドし、１２セット分（５秒×１２＝６０秒）の所定周波数に含まれているパワースペクトルそれぞれ算出する。
３．上記２．のパワースペクトルを０．０Ｈｚ〜１．４Ｈｚまで、周波数ごとに平均値を求める。
４．通常時の心拍成分の平均値０．８Ｈｚ又は１．０Ｈｚのうちで高いパワースペクトルの出現数が多い方の周波数を基準心拍とする。
【００２２】
以下、男性について「パニック」と判断する条件を判定基準詳細１と称し、条件１〜条件５に示す。
＜判定基準詳細１＞
条件１：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、通常時の基準値との比率が３０％未満の周波数帯域があること
条件２：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、通常時の基準値との比率が１０５％を超える周波数帯域があること
条件３：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、通常時の基準値との比率が１２０％を超える周波数帯域があること
条件４：条件１、条件２、条件３のいずれかが連続して５回以上続くこと
条件５：条件３において、上述した判断基準値の求め方４．により、基準心拍の周波数帯域と認められた場合、「ノーマル」と判断する。このため、条件３は、基準心拍の周波数帯域以外の周波数帯域に認められること
【００２３】
以下、検証例１〜検証例３まで、被験者は男性である。検証例４〜検証例７まで、被験者は女性である。
（検証例１）
被験者Ａ氏（性別：男性、年齢：３０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域=０．８Ｈｚ
検証例１のパワースペクトル密度関数グラフを図３から図４に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図５から図６の表に示す。
図３及び図４において、上述のびっくり効果を測定した結果を「パニック」と表示して上段のＡ１〜Ａ４に記載する。パワースペクトル密度関数グラフは、「パニック」について確かな反応が出ている８０秒から１５５秒まで（中心の秒数１１０秒から１２５秒まで）のみを示す。
一方、通常状態を測定した結果のうち、前述の「パニック」と比較して波形が類似していると思われるものを「ノーマル」時の類似型と表示し、下段のＡ５〜Ａ８に記載する。
図３及び図４のグラフにおいて、「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「低い」ことが読み取れる。
【００２４】
図５及び図６は、各測定時間のパワースペクトルについて、「通常時との比率」を表示したものである。ここで「通常時との比率」とは、各測定時間における周波数ごとのパワースペクトルと、測定開始から１２０秒までのパワースペクトルの平均値との比率をパーセント表示したものである。
図５上段のＡ９には、「パニック」における「７０〜１３０秒」から「１２５〜１８５秒」までを解析した「通常時との比率」を示す。
図５及び図６のＡ１０〜Ａ１４には、「ノーマル」における「０〜６０秒」から「２９５〜３５５秒」までを解析した「通常時との比率」を示す。
以下に示す「表１」は、図５上段のＡ９：「パニック」について、上述した判定基準詳細１を検証したものである。
【表１】
（１）７０〜１３０秒の解析時間帯から９５〜１５５秒の解析時間帯までの間で０．２〜０．６Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が３０％を６回連続して下回っている。よって、条件１及び条件４を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で０．６Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が１０５％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）同一解析時間帯の間で１．２Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が１２０％を上回り、かつ、１．２Ｈｚは被験者の基準心拍周波数帯域ではない。よって条件３、条件４及び条件５を満たす。
したがって、条件１〜５を満たしている。よって、上記判断基準詳細１に記載した条件１〜条件５によって、被験者Ａ氏の「パニック」を判断することが可能である。
【００２５】
条件１〜５を備えているパターンを、被験者Ａ氏の「ノーマル」から探してみた結果を表２に示す。「表２」は、図６上段のＡ１２：「ノーマル」について検証したものである。
【表２】
（１）１１０〜１７０秒の解析時間帯から１３５〜１９５秒の解析時間帯までの間で通常時との比率が０．２Ｈｚの周波数帯域で３０％を６回連続して下回っている。よって条件１及び条件４を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で０．４Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が１０５％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）しかし、同一解析時間帯の間で通常時との比率が１２０％を上回っているのは、１１０〜１７０秒の解析時間帯から１２０〜１８０秒の解析時間帯の３回連続、及び１２５〜１８５秒の解析時間帯から１３５〜１９５秒の解析時間帯の３回連続である。よって、同一周波数帯域で連続５回続くこととした条件４は満たしていない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件１〜５まで全てを満たすものはない。
【００２６】
（検証例２）
被験者Ｂ氏（性別：男性、年齢：５０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域＝１．０Ｈｚ
検証例２のパワースペクトル密度関数グラフを図７から図８に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図９から図１０の表に示す。
図７及び図８のグラフに関する説明は、上記図３及び図４のグラフの説明と同じである。
図７及び図８のグラフにおいて、Ｂ１〜Ｂ４の「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、Ｂ５〜Ｂ８の「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「低い」ことが読み取れる。
【００２７】
図９及び図１０の表に関する説明は、上記図５及び図６の表の説明と同じである。
以下に示す「表３」は、図９上段のＢ９：「パニック」について、上述した判定基準詳細１を検証したものである。
【表３】
（１）１００〜１６０秒の解析時間帯から１２０〜１８０秒の解析時間帯までの間で０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が３０％を５回連続して下回っている。よって、条件１及び条件４を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で０．４Ｈｚの同一周波数帯域で５回連続して通常時との比率が１００％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）同一解析時間帯の間で１．２Ｈｚの同一周波数帯域で５回連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件３、条件４及び条件５を満たす。
したがって、条件１〜５を満たしている。よって、上記判断基準詳細１に記載した条件１〜条件５によって、被験者Ｂ氏の「パニック」を判断することが可能である。
【００２８】
条件１〜５を備えているパターンを、被験者Ｂ氏の「ノーマル」から探してみた結果を表４に示す。「表４」は、図１０上段のＢ１２：「ノーマル」について検証したものである。
【表４】
（１）１２５〜１８５秒の解析時間帯から１４５〜２０５秒の解析時間帯までの間で０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が３０％を５回連続して下回っている。よって条件１を満たしていない。
（２）同一解析時間帯の間で０．４Ｈｚの同一周波数帯域で５回以上連続して通常時との比率が１０５％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）同一解析時間帯の間で０．８Ｈｚの同一周波数帯域で５回連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件３、条件４及び条件５を満たす。
したがって、条件１〜５の全ての条件を満たすものではない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件１〜５の全てを満たすものはない。
【００２９】
（検証例３）
被験者Ｃ氏（性別：男性、年齢：５０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域=１．０Ｈｚ
検証例３のパワースペクトル密度関数グラフを図１１から図１２に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図１３から図１４の表に示す。
図１１及び図１２のグラフに関する説明は、上記図３及び図４のグラフの説明と同じである。
図１１及び図１２のグラフにおいて、Ｃ１〜Ｃ４の「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、Ｃ５〜Ｃ８の「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「低い」ことが読み取れる。
【００３０】
図１３及び図１４の表に関する説明は、上記図５及び図６の表の説明と同じである。
以下に示す「表５」は、図１３上段のＣ９：「パニック」について、上述した判定基準詳細１を検証したものである。
【表５】
（１）７０〜１３０秒の解析時間帯から１１０〜１７０秒の解析時間帯までの間で０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が３０％を９回連続して下回っている。よって条件１及び条件４を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で０．６Ｈｚの同一周波数帯域で９回連続して通常時との比率が１０５％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）同一解析時間帯の間で１．４Ｈｚの同一周波数帯域で９回連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件３、条件４及び条件５を満たす。
したがって、条件１〜５を満たしている。よって、上記判断基準詳細１に記載した条件１〜条件５によって、被験者Ｃ氏の「パニック」を判断することが可能である。
【００３１】
条件１〜５を備えているパターンを、被験者Ｃ氏の「ノーマル」から探してみた結果を表６に示す。「表６」は、図１４中段のＣ１０：「ノーマル」について検証したものである。
【表６】
（１）２１０〜２７０秒の解析時間帯から２３０〜２９０秒の解析時間帯までの間で０．０Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が３０％を５回連続して下回っている。よって条件１は満たしている。
（２）同一解析時間帯の間で０．４Ｈｚの同一周波数帯域で５回以上連続して通常時との比率が１０５％を上回っている。よって条件２及び条件４を満たす。
（３）同一解析時間帯の間で１．４Ｈｚの同一周波数帯域で５回連続して通常時との比率が１２０％を５回連続して上回っていない。よって条件３及び条件４を満たしていない。
したがって、条件１〜５の全ての条件を満たすものではない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件１〜５の全てを満たすものはない。
【００３２】
次に、女性について「パニック」と判断する条件を判定基準詳細２と称し、条件６〜条件９に示す。
＜判定基準詳細２＞
条件６：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、通常時との比率が４００％を超える周波数帯域があること
条件７：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、通常時との比率が１２０％を超える周波数帯域があること
条件８：上記１〜２が連続して５回以上続くこと
条件９：条件７において、前述の基準心拍の周波数帯域と認められた場合、「ノーマル」と判断する。このため、条件７は、基準心拍の周波数帯域以外の周波数帯域であること
【００３３】
（検証例４）
被験者Ｄさん（性別：女性、年齢：２０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域＝０．８Ｈｚ
検証例４のパワースペクトル密度関数グラフを図１５から図１６に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図１７から図１８の表に示す。
図１５及び図１６のグラフに関する説明は、上記図３及び図４のグラフの説明と同じである。
図１５及び図１６のグラフにおいて、Ｄ１〜Ｄ４の「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、Ｄ５〜Ｄ８の「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「高い」ことが読み取れる。
【００３４】
図１７及び図１８の表に関する説明は、上記図５及び図６の表の説明と同じである。
以下に示す「表７」は、図１７上段のＤ９：「パニック」について、上述した判定基準詳細２を検証したものである。
【表７】
（１）７０〜１３０秒の解析時間帯から９５〜１５５秒の解析時間帯までの間で０．６Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が４００％を上回っている。よって条件６を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で１．４Ｈｚの同一周波数帯域で６回以上連続して通常時との比率が１２０％を上回っており、かつ、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件７、条件８及び条件９を満たす。
したがって、条件６〜９を満たしている。よって、上記判断基準詳細２に記載した条件１〜条件４によって、被験者Ｄの「パニック」を判断することが可能である。
【００３５】
条件６〜９を備えているパターンを、被験者Ｄの「ノーマル」から探してみた結果を表８に示す。「表８」は、図１８下段のＤ１４：「ノーマル」について検証したものである。
【表８】
（１）２５０〜３１０秒の解析時間帯から２７５〜３３５秒の解析時間帯までの間で０．６Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が４００％を上回っている。よって条件６を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が１２０％を上回っているものは無い。よって条件７を満たしていない。
したがって、条件６〜９の全ての条件を満たすものではない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件６〜９の全てを満たすものはない。
【００３６】
（検証例５）
被験者Ｅさん（性別：女性、年齢：２０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域＝０．８Ｈｚ
検証例５のパワースペクトル密度関数グラフを図１９から図２０に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図２１から図２２の表に示す。
図１９及び図２０のグラフに関する説明は、上記図３及び図４のグラフの説明と同じである。
図１９及び図２０のグラフにおいて、Ｅ１〜Ｅ４の「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、Ｅ５〜Ｅ８の「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「高い」ことが読み取れる。
【００３７】
図２１及び図２２の表に関する説明は、上記図５及び図６の表の説明と同じである。
以下に示す「表９」は、図２１上段のＥ９：「パニック」について、上述した判定基準詳細２を検証したものである。
【表９】
（１）９０〜１５０秒の解析時間帯から１１０〜１７０秒の解析時間帯までの間で０．２Ｈｚの同一周波数帯域で５回連続して通常時との比率が４００％を上回っている。よって条件６を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で１．２Ｈｚの同一周波数帯域で5回以上連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件７、条件８及び条件９を満たす。
したがって、条件６〜９を満たしている。よって、上記判断基準詳細２に記載した条件６〜９によって、被験者Ｅの「パニック」を判断することが可能である。
【００３８】
条件６〜９を備えているパターンを、被験者Ｅの「ノーマル」から探してみた結果を表１０に示す。「表１０」は、図２１下段のＥ１１：「ノーマル」について検証したものである。
【表１０】
（１）７５〜１３５秒の解析時間帯から１００〜１６０秒の解析時間帯までの間で０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域で通常時との比率が４００％を上回っているものは無い。よって条件６を満たしていない。
（２）同一解析時間帯の間で１．２Ｈｚの同一周波数帯域で５回以上連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件７、条件８及び条件９を満たす。
したがって、条件６〜９の全ての条件を満たすものではない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件６〜９の全てを満たすものはない。
【００３９】
（検証例６）
被験者Ｆさん（性別：女性、年齢：２０才代、健康状態：良好）基準心拍周波数帯域＝１．０Ｈｚ
検証例６のパワースペクトル密度関数グラフを図２３から図２４に示す。また、パワースペクトル密度解析による解析データと、測定開始から１２０秒までの通常時の基準値とを比較したときの比率を図２５から図２６の表に示す。
図２３及び図２４のグラフに関する説明は、上記図３及び図４のグラフの説明と同じである。
図２３及び図２４のグラフにおいて、Ｆ１〜Ｆ４の「パニック」時の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高が、Ｆ５〜Ｆ８の「ノーマル」時の類似型の０．０Ｈｚ〜０．４Ｈｚの波高よりも「高い」ことが読み取れる。
【００４０】
図２５及び図２６の表に関する説明は、上記図５及び図６の表の説明と同じである。
以下に示す「表１１」は、図２５上段Ｆ９の：「パニック」について、上述した判定基準詳細２を検証したものである。
【表１１】
（１）８５〜１４５秒の解析時間帯から１２０〜１８０秒の解析時間帯までの間で０．２Ｈｚの同一周波数帯域で8回連続して通常時との比率が４００％を上回っている。よって条件６を満たす。
（２）同一解析時間帯の間で１．２Ｈｚの同一周波数帯域で８回以上連続して通常時との比率が１２０％を上回っていて、基準心拍周波数帯域ではない。よって条件７、条件８及び条件９を満たす。
したがって、条件６〜９を満たしている。よって、上記判断基準詳細２に記載した条件６〜９によって、被験者Ｆの「パニック」を判断することが可能である。
【００４１】
条件６〜９を備えているパターンを、被験者Ｆの「ノーマル」から探してみた結果を表１２に示す。「表１２」は、図２６下段のＦ１４：「ノーマル」について検証したものである。
【表１２】
（１）２４０〜３００秒の解析時間帯から２６５〜３２５秒の解析時間帯までの間で０．６Ｈｚの同一周波数帯域で６回連続して通常時との比率が４００％を上回っている。よって条件６を満たす。
（２）同一解析時間帯で通常時との比率が１１０％を上回っているのは、２４０〜３００秒の解析時間帯から２４５〜３０５秒の解析時間帯までの２回連続、及び２５０〜３１０秒の解析時間帯から２６５〜３２５秒の解析時間帯までの４回連続である。よって、同一周波数帯域で連続５回続くこととした条件９は満たしていない。
したがって、条件６〜９の全ての条件を満たすものではない。
その他の時間帯でも同様に、「ノーマル」時では、条件６〜９の全てを満たすものはない。
【００４２】
（検証例７）
検証例７のパワースペクトル密度関数グラフを図２７〜図３０に示す。
被験者Ｅさん（検証例５の被験者と同一人）
この検証例７は、測定中に被験者以外の者が被験者に静かに近づき、後方から被験者を驚かした時の試験例である。
【００４３】
図２７〜図３０は、Ｅ１５「通常時」→Ｅ１６「びっくり開始」→Ｅ１７〜Ｅ２７「びっくり中」→Ｅ２８「落ち着き開始」→Ｅ２９、Ｅ３０「落ち着き中」のパワースペクトル密度関数グラフである。
【００４４】
図２７〜図３０及びそれ以降のパワースペクトル密度関数グラフを数値化した表を図３１及び図３２に示す。
図３１及び図３２において、中心測定時間とは、測定時間の中心の数値を示すものである。各測定時間において、左縦列はパワースペクトルを示し、右縦列は「通常時との比率」を示す。
（１）０．０Ｈｚの「通常時との比率」、０．２Ｈｚの「通常時との比率」及び０．４Ｈｚの「通常時との比率」に着目すると、測定時間１００〜１６０秒でその数値が急激に高まり、測定時間１１０〜１７０秒では１０００％を遥かに超えて２０００％台や３０００％台も見られる。測定時間１５０〜２１０秒以降の０．２Ｈｚの「通常時との比率」は７０００％を超え、異常事態であることを明確に認定することの可能な数値を示している。
【００４５】
（２）０．０Ｈｚの「通常時との比率」、０．２Ｈｚの「通常時との比率」及び０．４Ｈｚの「通常時との比率」に着目すると、測定時間１６０〜２２０秒の数値をピークとして、徐々に１００％に近づくのが読み取れる。これは、被験者Ｅが徐々に落ち着きを取り戻していることを示すものである。
【００４６】
次に、上述した判定基準詳細１及び判定基準詳細２を基にした生体信号検出手段２及びコンピュータ８の制御方法を図３３〜図４０のフローチャートを参照して説明する。
まず、図３３に示すように、ステップ１（図３３〜図４０において、ステップを「Ｓ」と表記する。）で、被験者の性別などの情報をコンピュータ８に入力した後、処理を開始する。
ステップ２で、生体信号検出手段２が、センサ３で検出された生体信号から生理データを収集する。このときのサンプリングタイムは、５ｍｓである。生体信号検出手段２は、ノイズフィルター回路４、信号増幅アンプ回路５、ローパスフィルタ６を経由することで必要周波数帯の脈波信号を生理データとして抽出する。この生理データの信号をステップ３でＡＤ変換回路７によりＡＤ変換した後、ステップ４でデータ送信手段によりコンピュータ８に送信する。
【００４７】
ステップ５では、コンピュータ８のデータ受信手段が、生体信号検出手段２から送信された生理データの信号を受信する。ステップ６で、監視開始前において、受信した生理データを事前データ蓄積手段がバッファに保存する。
バッファに１分間のデータが保存されると（ステップ７：ＹＥＳ）、解析タイマーが５秒経過するまで（ステップ８：ＮＯ）、順次５ｍｓごとに保存処理を行う。このとき、バッファは１カウントで５ｍｓスライドし、保存タイマー及び解析タイマーは５ｍｓ加算される。
解析タイマーが５秒経過すると（ステップ８：ＹＥＳ）、ステップ１０で解析タイマーをクリアした後、処理は先ず、事前解析に移行する（ステップ１１：ＮＯ）。
【００４８】
事前解析では、図３４に示すように、ステップ１２で、１分間データ蓄積したものをパワースペクトル密度解析にて解析する。このとき、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚ、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数の解析データを数値化する。続いてステップ１３で、その数値化したものを、被験者の通常時の解析データとして、事前解析用データメモリーに保存する。
上記ステップ５からステップ１３までを繰り返し（ステップ１４：ＮＯ）、５秒ごとにスライドした各１分間の解析データが１２セット保存されると（ステップ１４：ＹＥＳ）、処理はステップ１５に移行する。
ステップ１５では、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚ、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数のパワースペクトル密度の平均値を算出する。また、０．８Ｈｚまたは１．０Ｈｚにおける基準周波数を算出する。これをステップ１６で、事前データ解析済みバッファに保存する。続いて、ステップ１７で「通常解析可」のフラグをセットし、処理をステップ５に移行する。
ステップ５〜ステップ１１は上記で説明した通りである。ステップ１１で、「通常解析可」のフラグが検出されると、処理は通常解析に移行する。
【００４９】
通常解析では、図３５に示すように、ステップ１８で、１分間のデータを解析する。具体的に、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚ、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数のパワースペクトル密度を算出する。
次に、ステップ１９で、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚ、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数のパワースペクトル密度の平均値を算出する。また、０．８Ｈｚまたは１．０Ｈｚにおける基準周波数を算出する。これをステップ２０で、通常データ解析済みバッファに保存する。
ステップ１でコンピュータ８に入力した情報に基づき、被験者が女性である場合（ステップ２１：ＮＯ）、処理は女性解析に移行する。
【００５０】
女性解析では、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数において通常時との比率が４００％を超えているか否かを検出する。すべての周波数において４００％を超えていない場合（ステップ２２：ＮＯ）、処理はステップ５に移行する。一方、いずれかの周波数において４００％を超えている場合（ステップ２２：ＹＥＳ）、処理はステップ２３を経由し、ステップ２６へ移行する。
図３９に示すように、ステップ２６では、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数において通常時との比率が５０００％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において５０００％を超えている場合（ステップ２６：ＹＥＳ）、異常事態数値１のカウンタを１回加算する（ステップ２７）。そして、ステップ２８を経由し、パニックカウンタを１回加算する。
次に、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数において通常時との比率が１２０％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において１２０％を超えている場合（ステップ３１：ＹＥＳ）、処理はステップ３２を経由し、ステップ３３へ移行する。
ステップ３３では、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数において通常時との比率が２８００％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において２８００％を超えている場合（ステップ３３：ＹＥＳ）、図３７に示すように、異常事態数値２のカウンタを１回加算する（ステップ３４）。そして、ステップ３５およびステップ３７を経由し、処理をステップ５に移行する。
【００５１】
ここで、ステップ２８で異常事態数値１のカウンタが５回以上となった場合（ステップ２８：ＹＥＳ）、ステップ３５で異常事態数値２のカウンタが５回以上となった場合（ステップ３５：ＹＥＳ）、及び、ステップ３７でパニックカウンタが５回以上となった場合（ステップ３７：ＹＥＳ）、自動警報装置が作動する（ステップ３８）。ステップ３９で、自動警報装置２１が作動し、離れた場所にある監視センターに自動通報される。この自動通報は、解除がされるまで継続し（ステップ４０：ＮＯ）、例えば被験者等により通報解除がされると（ステップ４０：ＹＥＳ）、処理が終了する。
【００５２】
ただし、上述したステップ２３において、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数のうちで、通常時との比率が４００％を超えている周波数が、前回と同じ周波数でない場合（ステップ２３：ＮＯ）、異常事態数値１のカウンタをクリアすると共に、パニックカウンタをクリアし（ステップ２４及びステップ２５）、処理をステップ５に移行する。
また、上述したステップ２６において、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚのすべての周波数において通常時との比率が５０００％を超えていない場合（ステップ２６：ＮＯ）、異常事態数値１のカウンタをクリアする（ステップ２９）。なお、この場合も、パニックカウンタは１回加算する。
また、ステップ３１において、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚのすべての周波数において通常時との比率が１２０％を超えていない場合（ステップ３１：ＮＯ）、及び、ステップ３２において、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数のうちで、通常時との比率が１２０％を超えている周波数が、前回と同じ周波数でない場合（ステップ３２：ＮＯ）、パニックカウンタをクリアし（ステップ２５）、処理をステップ５に移行する。
また、ステップ３３において、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚのすべての周波数において通常時との比率が２８００％を超えていない場合（ステップ３３：ＮＯ）、異常事態数値２のカウンタをクリアする（ステップ３６）。そして、ステップ３７を経由し、処理をステップ５に移行する。
【００５３】
次に、上述した通常解析におけるステップ２１において、ステップ１でコンピュータ８に入力した情報に基づき、被験者が男性である場合（ステップ２１：ＹＥＳ）の処理について説明する。
この場合、図３８に示すように、ステップ４１で、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数において通常時との比率が１０５％を超えているか否かを検出する。すべての周波数において１０５％を超えていない場合（ステップ４１：ＮＯ）、処理はステップ５に移行する。一方、いずれかの周波数において１０５％を超えている場合（ステップ４１：ＹＥＳ）、処理はステップ４２を経由し、ステップ４５へ移行する。
ステップ４５では、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数において通常時との比率が５０００％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において５０００％を超えている場合（ステップ４５：ＹＥＳ）、異常事態数値１のカウンタを１回加算する（ステップ４６）。そして、ステップ４７を経由し、処理をステップ４９に移行する。
図３９に示すように、ステップ４９では、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数において通常時との比率が３０％以内にあるか否かを検出する。いずれかの周波数において３０％以内にある場合（ステップ４９：ＹＥＳ）、ステップ５０を経由し、パニックカウンタを１回加算する（ステップ５１）。そして、処理をステップ５２に移行する。
ステップ５２では、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数において通常時との比率が１２０％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において１２０％を超えている場合（ステップ５２：ＹＥＳ）、ステップ５４を経由し、処理をステップ５４に移行する。
ステップ５４では、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数において通常時との比率が２８００％を超えているか否かを検出する。いずれかの周波数において２８００％を超えている場合（ステップ５４：ＹＥＳ）、異常事態数値２のカウンタを１回加算する（ステップ５５）。そして、ステップ５６およびステップ５８を経由し、処理をステップ５に移行する。
【００５４】
ここで、ステップ４７で異常事態数値１のカウンタが５回以上となった場合（ステップ４７：ＹＥＳ）、ステップ５６で異常事態数値２のカウンタが５回以上となった場合（ステップ５６：ＹＥＳ）、及び、ステップ５８でパニックカウンタが５回以上となった場合（ステップ５８：ＹＥＳ）、自動警報装置が作動する（ステップ５９）。図４０に示すステップ６０及びステップ６１は、上述したステップ３９及びステップ４０と同じである。
【００５５】
但し、上述したステップ４２において、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数のうちで、通常時との比率が１０５％を超えている周波数が、前回と同じ周波数でない場合（ステップ４１：ＮＯ）、異常事態数値１のカウンタをクリアすると共に、パニックカウンタをクリアし（ステップ４３及びステップ４４）、処理をステップ５に移行する。
また、ステップ４５において、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数の通常時との比率がいずれも５０００％を超えていない場合（ステップ４５：ＮＯ）、異常事態数値１のカウンタをクリアする（ステップ４８）。
また、ステップ４９において０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚのすべての周波数において通常時との比率が３０％以内にない場合（ステップ４９：ＮＯ）、ステップ５０において０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚ、０．６Ｈｚの各周波数のうちで、通常時との比率が３０％以内にある周波数が、前回と同じ周波数でない場合（ステップ５０：ＮＯ）、ステップ５２において０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚのすべての周波数の通常時との比率が１２０％を超えていない場合（ステップ５２：ＮＯ）、及び、ステップ５３において０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚの各周波数のうちで、通常時との比率が１２０％を超えている周波数が、前回と同じ周波数でない場合（ステップ５３：ＮＯ）、パニックカウンタをクリアし（ステップ４４）、処理をステップ５に移行する。
また、ステップ５４において、０．８Ｈｚ、１．０Ｈｚ、１．２Ｈｚ、１．４Ｈｚのすべての周波数において通常時との比率が２８００％を超えていない場合（ステップ５４：ＮＯ）、異常事態数値２のカウンタをクリアする（ステップ３）。そして、ステップ５８を経由し、処理をステップ５に移行する。
【００５６】
上述した第１実施形態では、以下の作用効果を奏する。
本実施形態では、生体信号から抽出した生理データをパワースペクトル密度解析し、通常状態における解析データと比較することで、人体が「通常と異なる心身状態」であることを判定する。そして「通常と異なる心身状態」であることが判定されると、自動警報発報手段が監視センターに自動通報する。これにより、緊急事態に直面した被害者が驚きと恐怖のあまり心身が硬直化した場合、或いは、被害者が犯罪者の監視下に置かれた場合、被害者が警報ボタンを作動させること無しに、監視センターに自動通報される。したがって、警備機関の出動を早めることができる。
【００５７】
本実施形態では、指尖脈波や耳朶脈波を光学式センサにより検出する。このため、コンビニエンスストアなどにおいて、光学式センサを装着した人は、自由に動くことが可能になるので、利便性が向上する。
本実施形態では、パワースペクトル解析手段が、６０秒間の生理データをパワースペクトル密度解析するので、判定結果の信頼性が高い。また、パワースペクトル解析手段は、５秒間隔でパワースペクトル密度解析するので、人体が「通常と異なる心身状態」となったことを迅速に判定することができる。
【００５８】
本実施形態では、人体が男性の場合、上述した判定基準詳細１により、「通常と異なる心身状態」となったことを判定する。また、人体が女性の場合、上述した判定基準詳細２により、「通常と異なる心身状態」となったことを判定する。このため、男性、女性いずれの場合においても、信頼性の高い判定結果を得ることができる。
【００５９】
なお、本実施形態では、以下の判定基準により、「通常と異なる心身状態」となったことを判定してもよい。
男性の場合、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚのいずれかの周波数において、通常時の解析データに対しする比率が２６％以下となる状態が一定時間継続したとき、「通常と異なる心身状態」であると判定する。
一方、女性の場合、０．０Ｈｚ、０．２Ｈｚ、０．４Ｈｚのいずれかの周波数において、通常時のデータに対する比率が１００％以上となる状態が一定時間継続したとき、「通常と異なる心身状態」であると判定する。
なお、一定時間とは、例えば、６０秒間の生理データを５秒間隔ごとにパワースペクトル密度解析する場合、５回以上連続することが好ましい。
【００６０】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態による生体信号検出手段３０のブロック図を図４１に示す。本実施形態において、上述した第１実施形態と実質的に同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
本実施形態では、センサとして、圧力センサ３３が用いられる。
圧力センサ３３は、例えば、銀行内のイスに着座した人の生体信号を検出する場合、座布団やシートクッションに取り付けて用いることが可能である。一方、例えばコンビニエンスストアなど立ち姿勢状態の人の生体信号を検知する場合、フロアマット層に取り付けて用いることが可能である。これにより、脈波や呼吸に伴う体表面の振動を生体信号として容易に検出することができる。
生体信号検出手段３０は、生理データ抽出回路として、２個のバンドパス３６、３７を備えている。圧力センサ３３により検出された生体信号は、ノイズフィルター回路３４、信号増幅アンプ回路３５を経由した後、一方のバンドパス３６で呼吸成分が抽出され、他方のバンドパス３７で心拍成分が抽出される。これらの信号は合成され、デジタル信号に変換された後、データ送信手段によりコンピュータ８に送信される。なお、コンピュータ８による処理は、第１実施形態と同様である。
本実施形態においても、上述した第１実施形態と同様の作用効果を奏することができる。
【００６１】
（他の実施形態）
上述した実施形態では、生体信号検出手段の抽出した生理データをパワースペクトル密度解析することで、特定の周波数成分に含まれている解析データを得た。これに対し、本発明は、種々の解析方法により特定の周波数成分に含まれている解析データを得ることが可能である。解析方法として、例えば、ＦＦＴ（高速フーリエ変換：Fast Fourier ransform）、ＭＥＭ（最大エントロピー原理：Principle of maximum entropy）、ＡＲ（自己回帰：AutoRegressive）モデル、ＡＲＭＡ（自己回帰移動平均モデル：Autoregressive moving average model）モデル、ＳＴＦＴ（短時間フーリエ変換：Short Time Fourier Transform）、ウェーブレット変換（Wavelet Transformation）、ウィグナー分布（Wigner distribution）等の周波数解析があげられる。これらの解析によっても、生理データの信号が周波数ごとの変動の大きさを検出することが可能である。 なお、周波数解析に限らず、生体信号検出手段の抽出した生理データから特定の周波数成分に含まれている解析データを得ることが可能であれば、他の解析方法とすることが可能である。
上述した実施形態では、コンピュータによって人体が「通常と異なる心身状態」であると判定し、監視センターのサーバに自動通報した。これに対し、本発明は、センサによって検出された人体の生体信号を監視センターのサーバーに送信し、人体が「通常と異なる心身状態」であるか否かをサーバーで判定し、監視センターの警備員等に直接警報を発するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６２】
２、３０・・・生体信号検出手段
３ ・・・光学式センサ（センサ）
１１ ・・・パワースペクトル密度解析手段（解析手段）
１７ ・・・事前データ解析済みバッファ（データ蓄積手段）
１８ ・・・判定手段
２２ ・・・自動警報発報手段
２３ ・・・圧力センサ
２５ ・・・サーバ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体の生体信号を検出するセンサと、
前記センサの検出した生体信号から呼吸に伴う振動又は脈波からなる生理データを抽出する生体信号検出手段と、
前記生体信号検出手段の抽出した生理データを解析する解析手段と、
前記人体がリラックスした通常状態にあるときに前記解析手段が生理データを解析することで得られた解析データを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された解析データと前記生体信号検出手段の抽出した生理データを前記解析手段が所定時間間隔で解析した解析データとを比較し、その比率が予め設定された判定基準に合致した場合、前記人体が「通常と異なる心身状態」であると判定する判定手段と、
前記人体が「通常と異なる心身状態」であることを前記判定手段が判定したとき、自動通報または警報を発する自動警報発報手段と、を備えたことを特徴とする自動通報装置。
【請求項２】
前記センサは、光学式センサまたは圧力センサであることを特徴とする請求項１に記載の自動通報装置。
【請求項３】
前記解析手段は、前記生体信号検出手段の抽出した一定時間の生理データを、前記所定時間間隔で解析することを特徴とする請求項１または２に記載の自動通報装置。
【請求項４】
前記解析手段は、前記人体が男性の場合、以下の条件１〜条件５がすべて満たされることを予め設定された判定基準とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の自動通報装置。
条件１：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が３０％未満の周波数帯域がある
条件２：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１０５％を超える周波数帯域がある
条件３：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１２０％を超える周波数帯域がある
条件４：条件１、条件２、条件３のいずれかが連続して５回以上続く
条件５：条件３は、０．８Ｈｚ又は１．０Ｈｚのうち、通常時の心拍成分の平均値が高い前記解析データの出現数が少ない方の周波数帯域に認められる
【請求項５】
前記解析手段は、前記人体が女性の場合、以下の条件６〜条件９がすべて満たされることを予め設定された判定基準とすることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の自動通報装置。
条件６：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が４００％を超える周波数帯域がある
条件７：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１２０％を超える周波数帯域がある
条件８：条件６、条件７のいずれかが連続して５回以上続く
条件９：条件７は、０．８Ｈｚ又は１．０Ｈｚのうち、通常時の心拍成分の平均値が高い前記解析データの出現数が少ない方の周波数帯域に認められる
【請求項１】
人体の生体信号を検出するセンサと、
前記センサの検出した生体信号から呼吸に伴う振動又は脈波からなる生理データを抽出する生体信号検出手段と、
前記生体信号検出手段の抽出した生理データを解析する解析手段と、
前記人体がリラックスした通常状態にあるときに前記解析手段が生理データを解析することで得られた解析データを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された解析データと前記生体信号検出手段の抽出した生理データを前記解析手段が所定時間間隔で解析した解析データとを比較し、その比率が予め設定された判定基準に合致した場合、前記人体が「通常と異なる心身状態」であると判定する判定手段と、
前記人体が「通常と異なる心身状態」であることを前記判定手段が判定したとき、自動通報または警報を発する自動警報発報手段と、を備えたことを特徴とする自動通報装置。
【請求項２】
前記センサは、光学式センサまたは圧力センサであることを特徴とする請求項１に記載の自動通報装置。
【請求項３】
前記解析手段は、前記生体信号検出手段の抽出した一定時間の生理データを、前記所定時間間隔で解析することを特徴とする請求項１または２に記載の自動通報装置。
【請求項４】
前記解析手段は、前記人体が男性の場合、以下の条件１〜条件５がすべて満たされることを予め設定された判定基準とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の自動通報装置。
条件１：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が３０％未満の周波数帯域がある
条件２：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１０５％を超える周波数帯域がある
条件３：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１２０％を超える周波数帯域がある
条件４：条件１、条件２、条件３のいずれかが連続して５回以上続く
条件５：条件３は、０．８Ｈｚ又は１．０Ｈｚのうち、通常時の心拍成分の平均値が高い前記解析データの出現数が少ない方の周波数帯域に認められる
【請求項５】
前記解析手段は、前記人体が女性の場合、以下の条件６〜条件９がすべて満たされることを予め設定された判定基準とすることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の自動通報装置。
条件６：０．０〜０．６Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が４００％を超える周波数帯域がある
条件７：０．８〜１．４Ｈｚの周波数帯域において、前記比率が１２０％を超える周波数帯域がある
条件８：条件６、条件７のいずれかが連続して５回以上続く
条件９：条件７は、０．８Ｈｚ又は１．０Ｈｚのうち、通常時の心拍成分の平均値が高い前記解析データの出現数が少ない方の周波数帯域に認められる
【図１】
【図２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【図４１】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【図４１】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【公開番号】特開２０１２−２２０９８９（Ｐ２０１２−２２０９８９Ａ）
【公開日】平成２４年１１月１２日（２０１２．１１．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−８２８７４（Ｐ２０１１−８２８７４）
【出願日】平成２３年４月４日（２０１１．４．４）
【特許番号】特許第４９０６９６７号（Ｐ４９０６９６７）
【特許公報発行日】平成２４年３月２８日（２０１２．３．２８）
【出願人】（３９７０２２４６１）イセット株式会社 (3)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月１２日（２０１２．１１．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年４月４日（２０１１．４．４）
【特許番号】特許第４９０６９６７号（Ｐ４９０６９６７）
【特許公報発行日】平成２４年３月２８日（２０１２．３．２８）
【出願人】（３９７０２２４６１）イセット株式会社 (3)
【Ｆターム（参考）】
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