非平常状態推定装置、方法及びプログラム
【課題】ユーザがアノテーションを効率良くかつ的確に行えるようにし、これにより作業性の向上としきい値の設定精度を高める。
【解決手段】ユーザの安静状態で生成された４種類の生理指標データからその平均値と偏差値或いは変動率の平均値及び偏差値を算出し、この算出された平均値及び偏差値に基づいて生理指標しきい値を算出する。次に、ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された４種類の生理指標データをそれぞれ単位時間区間ごとに分割して区間ごとの平均値又は変動率を算出し、この算出された平均値又は変動率を上記生理指標しきい値と比較して当該しきい値を超える単位時間区間を検出する。そして、この検出された単位時間区間が複数連続する時間区間を生理指標ごとに求め、これらの時間区間間で論理積又は論理和処理し、その結果をアノテーション対象区間としてユーザ端末ＵＴに表示させる。
【解決手段】ユーザの安静状態で生成された４種類の生理指標データからその平均値と偏差値或いは変動率の平均値及び偏差値を算出し、この算出された平均値及び偏差値に基づいて生理指標しきい値を算出する。次に、ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された４種類の生理指標データをそれぞれ単位時間区間ごとに分割して区間ごとの平均値又は変動率を算出し、この算出された平均値又は変動率を上記生理指標しきい値と比較して当該しきい値を超える単位時間区間を検出する。そして、この検出された単位時間区間が複数連続する時間区間を生理指標ごとに求め、これらの時間区間間で論理積又は論理和処理し、その結果をアノテーション対象区間としてユーザ端末ＵＴに表示させる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザの状態や環境の状態をセンシングしてその状態が非平常状態であるか否かを推定するための装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザが身に付けたセンサにより得られるセンサデータをもとに当該ユーザの日常的な平常／非平常の検知を行い、その結果を医療機関等に通知する技術が提案されている。例えば、ユーザの血中酸素濃度等が所定値以上のときに異常だと判断し、無線信号を発信するものがある（特許文献１を参照。）。この技術は、情報発信者が身体的に危機的状況に陥っていることを推定するものであるため、医学的な観点からしきい値を定めることが可能である。
【０００３】
一方、上述のような異常状態の通知以外にも、日々の生活の中で陥る非平常な状態、例えば珍しい出来事に直面して緊張したり、驚いたりすることを検出して記憶し、この検出情報を第三者と共有することで、ユーザ間のコミュニケーションをより豊にする試みがなされている。この場合の非平常状態の検出も、特許文献１に記載された発明と同様に、収集したバイタルデータ等がしきい値を上回るか下回るかを判断することで可能となる。しかしながら、非平常時のバイタルデータは、平常状態とは異なるものの、身体が異常状態に陥る時ほど大きく変化するものではなく、しかも個人の体質や生活パターンによって大きく異なるのが一般的である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２５８７６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、過去に取得し蓄積したセンサデータ値に対し、ユーザ自身が当該センサデータ値を得た時点での平常／非平常を主観的に判断してその判断結果をアノテーションとして指定し、このアノテーションの結果を参照して、平常／非平常時データの統計分布が最も顕著に乖離する部分にしきい値を設定する方法が提案されている。このようなアノテーションを利用したしきい値を用いると、ユーザ自身の感覚により近い状態でセンシングデータ値の平常／非平常を判定することが可能となる。
【０００６】
しかし、非平常状態におけるセンサデータは、そもそも低頻度で観測されるセンサデータであることから、センシング期間がきわめて長くなると共に非平常データの収集頻度がユーザ個人の生活に依存してしまう。このため、ユーザにとってはアノテーションの作業に多くの時間と手間がかかり、またアノテーションを的確に行い難くしきい値の設定精度も低くなりやすいという課題があった。
【０００７】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザがアノテーションを効率良くかつ的確に行えるようにし、これにより作業性の向上としきい値の設定精度を高めた非平常状態推定装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するためにこの発明の一つの観点は、センサデータをもとに生成されるユーザの生理指標を表すデータに対し当該ユーザが設定した平常状態か非平常状態かを表すアノテーションデータを受け取って、このアノテーションデータと上記生理指標を表すデータをもとに推定しきい値を設定し、以後得られるユーザの生理指標を表すデータを上記推定しきい値と比較してその比較結果をもとに上記ユーザの非平常状態を推定するための装置、方法及びプログラムにあって、ユーザの生理指標を表すデータについてその平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出し、上記ユーザの生理指標を表すデータと上記算出された生理指標の判別しきい値とをもとにアノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定して、この特定されたアノテーション対象区間を上記ユーザに提示するようにしたものである。
【０００９】
したがって、アノテーション対象区間として推奨する時間区間が自動的に特定されてユーザに提示される。このため、ユーザはアノテーションに適した時間区間を自身で探す必要が無くなり、これによりアノテーションの設定に要する時間を短縮すると共に手間を大幅に軽減することが可能となる。また、アノテーション対象区間として推奨される時間区間に対しアノテーションを設定すればよいので、アノテーションの設定をより適切に行えるようになる。
【００１０】
また、この発明の一つの観点は以下のような態様を備えることも特徴とする。
第１の態様は、先ず判別しきい値を算出する際には、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの生理指標データについてその平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出する。次に、アノテーション対象区間を特定する際には、ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの生理指標データと上記算出された生理指標の判別しきい値とをもとに、アノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定するものである。
【００１１】
このようにすると、判別しきい値を算出する際には安静時の安定した生理指標データをもとに判別しきい値が設定される。一方、アノテーション対象区間を特定する際には、ユーザが非平常状態を誘発する状況、例えばユーザに対し適当な刺激を与えることによりユーザを意図的に非平常状態にさせた状況で得られる生理指標データをもとにアノテーション対象区間が特定される。このため、アノテーション対象区間を特定するために必要な生理指標データのデータ量を増やすことができ、これによりアノテーション対象区間の特定に要する時間を短縮することができ、またアノテーション対象区間としてより適切な時間区間をユーザに提示することができる。
【００１２】
第２の態様は、判別しきい値を算出する際に、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出し、この算出された平均値及び偏差値に基づいて上記判別しきい値を算出して保存する。そして、アノテーション対象区間を特定する際には、上記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割して、この分割された単位時間区間ごとに当該区間における時系列データの平均値を算出する。そして、上記分割された単位時間区間ごとに、上記算出された平均値を上記保存された判別しきい値と比較して当該判別しきい値により示される範囲を超えているか否かを判定し、上記判別しきい値により示される範囲を超えていると判定された連続する複数の単位時間区間をアノテーション対象区間とするようにしたものである。
このようにすると、ユーザの安静時に得られる脈拍数の時系列データに基づいて安定度の高い判別しきい値を算出することができ、この安定度の高い判別しきい値と、ユーザの非平常時に得られる脈拍数の時系列データに基づいて、アノテーション対象区間を明確に特定することが可能となる。
【００１３】
第３の態様は、先ず判別しきい値を算出する際に、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出し、この算出された平均値及び偏差値に基づいて上記判別しきい値を算出して保存する。またそれと共に、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、精神性発汗部の皮膚導電率、呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データについてその平均値と偏差値を算出し、この算出された平均値及び偏差値に基づいて心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データに対する第２の判別しきい値を算出して保存する。
次に、アノテーション対象区間を特定する際に、上記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する。そして、この算出された平均値を上記保存された第１の判別しきい値と比較して、当該第１の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第１の時間区間を求める。またそれと共に、上記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する。そして、この算出された平均値を上記保存された第２の判別しきい値と比較して、当該第２の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第２の時間区間を求める。最後に、上記求められた第１の時間区間と第２の時間区間とを論理積処理又は論理和処理し、この論理積処理又は論理和処理された後の第３の時間区間をアノテーション対象区間とするものである。
このようにすると、脈拍数と、心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの１以上の生理指標の時系列データを使用してアノテーション対象区間が特定される。すなわち、複数の生理指標データをもとにアノテーション対象区間が特定される。このため、アノテーション対象区間をより高精度に特定することが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
すなわちこの発明によれば、ユーザがアノテーションを効率良く的確に行えるようにし、これにより作業性の向上としきい値の設定精度を高めた非平常状態推定装置、方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】この発明の一実施形態に係わる非平常状態推定装置を備えたシステムの概略構成図である。
【図２】図１に示したシステムの機能構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示したシステムによるアノテーション支援処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【図４】図３に示したアノテーション支援処理において使用する、安静時に収集した各生理指標データとそのしきい値の一例を示す図である。
【図５】図３に示したアノテーション支援処理において使用する、非平常を誘発する状況時に収集した各生理指標データの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
図１は、この発明の一実施形態に係わる非平常状態推定装置を備えたシステムの概略構成図であり、ＰＴが非平常状態推定装置としてのアノテーション支援端末を示している。アノテーション支援端末ＰＴには、ユーザ端末ＵＴと、データベースサーバＤＳＶが通信ネットワークＮＷを介してそれぞれ接続可能となっている。
【００１７】
ユーザ端末ＵＴは、例えば家庭に設置されるパーソナル・コンピュータや、携帯電話機又はＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の携帯端末からなる。また、通信ネットワークＮＷは、例えばＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網にアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網としては、光公衆通信網、携帯電話網、ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、ＣＡＴＶ（Cable Television）網等が用いられる。
【００１８】
図２は、図１に示したシステムの機能構成を示すブロック図であり、入力部１０と、処理部２０と、記憶部３０と、出力部４０を備えている。
入力部１０はユーザ端末ＵＴに設けられ、センサデータ計測部１１を有している。センサデータ計測部１１は、ユーザの身体に取着された複数のセンサＳ１〜Ｓｎがそれぞれ送信するセンサデータを受信する。このセンサデータを伝送するための通信インタフェースとしては、例えばBluetooth（登録商標）等の近距離無線データ通信規格を適用した無線インタフェースが用いられる。
【００１９】
またセンサデータ計測部１１は、上記受信されたセンサデータをもとに４種類の生理指標を表す時系列データを生成し、この生成された４種類の生理指標を表す時系列データをそれぞれ符号化圧縮して記憶する。そして、この生理指標を表す時系列データが一定量蓄積されるごとに当該生理指標の時系列データを読み出し、この生理指標データをユーザ識別情報（ユーザＩＤ）と共に通信ネットワークＮＷを介してデータベースサーバＤＳＶへ送信する。
【００２０】
上記４種類の生理指標は、例えば脈拍数と、心拍変動の周波数成分（0.05〜0.15Hzの低周波成分ＬＦと、0.15Hzより高い高周波成分ＨＦ）と、掌等の精神性発汗部の皮膚導電率と、呼吸数により構成される。なお、これら４種類の生理指標データを得るために用いるセンサとしては、脈波センサもしくは心電センサ、皮膚電導度センサ、脈拍センサ、呼吸数センサ等の周知のセンサを使用する。
【００２１】
記憶部３０はデータベースサーバＤＳＶに設けられ、この発明に係わる記憶機能として、センサデータ記憶部３１と、生理指標しきい値記憶部３２と、アノテーション作成対象区間記憶部３３を有している。なお、これらの記憶部３１〜３３による処理機能は、アプリケーション・プログラムを中央処理ユニット（ＣＰＵ）に実行させることにより実現される。
【００２２】
センサデータ記憶部３１は、上記ユーザ端末ＵＴから通信インタフェースＮＷを介して伝送された４種類の生理指標を表す時系列データを受信し、ハードディスク等の記憶媒体に蓄積する。そして、アノテーション支援端末ＰＴからのデータ取得要求に応じて、上記記憶媒体から４種類の生理指標を表す時系列データを読み出し、要求元のアノテーション支援端末ＰＴへ送信する。
【００２３】
生理指標しきい値記憶部３２は、アノテーション支援端末ＰＴから通信ネットワークＮＷを介して送られる生理指標しきい値を受信してメモリに記憶する。そして、アノテーション支援端末ＰＴからの読み出し要求に応じ、上記記憶された生理指標しきい値をメモリから読み出してアノテーション支援端末ＰＴへ送信する。
【００２４】
アノテーション作成対象区間記憶部３３は、アノテーション支援端末ＰＴから登録要求と共に送られたアノテーション作成対象区間を表す情報を受信し、メモリに記憶させる。そして、ユーザＵＴからの表示要求に応じ、上記記憶されたアノテーション作成対象区間を表す情報をメモリから読み出してユーザ端末ＵＴへ送信する。
【００２５】
処理部２０はアノテーション支援端末ＰＴに設けられ、この発明に係わる処理機能として、生理指標しきい値算出処理部２１と、アノテーション作成対象区間算出処理部２２を有している。なお、これらの処理部２１，２２の処理機能も、アプリケーション・プログラムをＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００２６】
生理指標しきい値算出処理部２１は、以下の処理機能を有する。
(1) 上記データベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部３１に対し生理指標データの取得要求を送信し、ユーザの安静時において計測された４種類の生理指標を表す時系列データを取得する処理。
(2) 上記取得した安静時における４種類の生理指標を表す時系列データの各々について、その平均値と偏差値を算出してこの平均値と偏差値をもとに生理指標しきい値を算出する処理。
(3) 上記算出した生理指標しきい値を、通信ネットワークＮＷを介してデータベースサーバＤＳＶへ送信し、生理指標しきい値記憶部３２に記憶させる処理。
【００２７】
アノテーション作成対象区間算出処理部２２は、以下の処理機能を有する。
(1) 上記データベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部３１に対しデータ取得要求を送信することにより、ユーザの非平常状態を誘発する状況下で計測された４種類の生理指標を表す時系列データを取得する。そして、この取得した４種類の生理指標を表す時系列データの各々を予め設定した単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとにその平均値を算出する処理。
(2) 次に、上記データベースサーバＤＳＶの生理指標しきい値記憶部３２から各生理指標しきい値を取得し、上記算出された生理指標ごとの平均値を上記取得された生理指標しきい値と比較して、当該生理指標しきい値により示される範囲を超えているか否かを判定する。そして、生理指標しきい値により示される範囲を超えていると判定された連続する複数の単位時間区間をアノテーション作成対象区間として特定する処理。
(3) 上記特定されたアノテーション作成対象区間を表す情報を、通信ネットワークＮＷを介してデータベースサーバＤＳＶへ送信し、アノテーション作成対象区間記憶部３３に記憶させる処理。
【００２８】
出力部４０はユーザ端末ＵＴに設けられ、アノテーション作成対象区間表示部４１を有している。アノテーション作成対象区間表示部４１は、ユーザの操作に応じて上記データベースサーバＤＳＶに対しアノテーション作成対象区間の表示要求を送信し、この要求に対しデータベースサーバＤＳＶから送られるアノテーション作成対象区間を表す情報を受信して表示部に表示させる。なお、このアノテーション作成対象区間表示部４１による処理も、アプリケーション・プログラムをＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００２９】
次に、以上のように構成されたシステムによるアノテーション支援処理動作を説明する。図３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
先ずステップＳ５１においてユーザ端末ＵＴが起動し、ユーザの安静時における生理指標データの収集が以下のように行われる。すなわち、ユーザ端末ＵＴは先ずユーザの身体に取着された複数のセンサＳ１〜Ｓｎからセンサデータを受信する。そして、この受信されたセンサデータをもとに、４種類の生理指標データ、例えば脈拍数、心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数の時系列データを生成し、この生成された４種類の生理指標データをそれぞれ符号化圧縮して記憶する。そして、この符号化された生理指標データが一定量蓄積されるごとに当該符号化された生理指標データを読み出し、この生理指標データをユーザ識別情報（ユーザＩＤ）と共にデータベースサーバＤＳＶへ送信する。これに対しデータベースサーバＤＳＶは、ユーザ端末ＵＴから符号化された生理指標データを受信するごとに、この受信した生理指標データを送信元のユーザＩＤと対応付けて記憶媒体に順次蓄積する。
【００３０】
次にステップＳ５２において、アノテーション支援端末ＰＴが各生理指標しきい値を算出する処理を以下のように実行する。すなわち、アノテーション支援端末ＰＴは、先ずデータベースサーバＤＳＶに対し安静時生理指標データの取得要求を送信する。このとき取得要求には、安静時を指定する情報と、対象ユーザのユーザＩＤを含める。これに対しデータベースサーバＤＳＶは、上記取得要求に含まれる安静時を指定する情報とユーザＩＤに応じて、センサデータ記憶部３１から該当ユーザの安静時において計測された４種類の生理指標データを読み出し、要求元のアノテーション支援端末ＰＴへ送信する。
【００３１】
次にアノテーション支援端末ＰＴは、上記取得した安静時における４種類の生理指標データの各々について、その平均値と偏差値を算出する。そして、この算出された平均値と偏差値をもとに生理指標しきい値を算出する。図４はこの生理指標しきい値の算出処理を説明するための図である。
【００３２】
すなわち、先ず皮膚電導度の時系列データについてその平均Ｅ1 と偏差σ1 を算出する。また、脈拍数の時系列データについてその平均Ｅ2 と偏差σ2 を算出し、同様に心拍変動の周波数成分（0.05〜0.15Hzの低周波成分ＬＦと、0.15Hzより高い高周波成分ＨＦ）（以後ＬＦ／ＨＦと称する）の時系列データについてもその平均値Ｅ3 と偏差σ3 を算出する。
【００３３】
一方、呼吸数の時系列データについては、当該時系列データを特定の時間区間に区切り、この区分した時間区間ごとに呼吸数の変動率を算出する。この変動率は、例えば特定時間区間における、呼吸数のサンプルを直線近似した場合の傾き成分を最小二乗法等で算出することにより求められる。そして、この求められた各時間区間の変動率から、全時間区間の変動率の平均Ｅ4 と偏差σ4 を求める。
【００３４】
続いて、上記算出された各平均値及び偏差値をもとに、皮膚電導度のしきい値Ｅ1 −Ｃ11σ1 ，Ｅ1 ＋Ｃ12σ1 、脈拍数のしきい値Ｅ2 −Ｃ21σ2 ，Ｅ2 ＋Ｃ22σ2 、ＬＦ／ＨＦのしきい値Ｅ3 −Ｃ31σ3 ，Ｅ3 ＋Ｃ32σ3 、呼吸数のしきい値Ｅ4 −Ｃ41σ4 ，Ｅ4 ＋Ｃ42σ4 を求める。ここで、Ｃij（i ＝１，２，３，４、j ＝１，２，３，４）は定数である。
【００３５】
最後に、上記求められた皮膚電導度のしきい値Ｅ1 −Ｃ11σ1 ，Ｅ1 ＋Ｃ12σ1 、脈拍数のしきい値Ｅ2 −Ｃ21σ2 ，Ｅ2 ＋Ｃ22σ2 、ＬＦ／ＨＦのしきい値Ｅ3 −Ｃ31σ3 ，Ｅ3 ＋Ｃ32σ3 、呼吸数のしきい値Ｅ4 −Ｃ41σ4 ，Ｅ4 ＋Ｃ42σ4 を、通信ネットワークＮＷを介してデータベースサーバＤＳＶへ送信する。データベースサーバＤＳＶは、上記アノテーション支援端末ＰＴから送信された上記各生理指標しきい値のデータを受信すると、この受信された各生理指標しきい値のデータを生理指標しきい値記憶部３２に記憶させる。
【００３６】
次に、ステップＳ５３においてユーザ端末ＵＴは、ユーザの非平常状態を誘発する状況下において生理指標データを収集する。非平常状態を誘発する状況とは、例えばユーザに対し適当な刺激を与えることによりユーザを意図的に非平常状態にさせた状況のことである。なお、この非平常状態を誘発する状況における生理指標データの収集処理も、先にステップＳ５１で述べた安静時における生理指標データの収集処理と同様に行われる。
【００３７】
上記非平常状態を誘発する状況下での各生理指標データの収集が終了すると、アノテーション支援端末ＰＴはステップＳ５４〜Ｓ５７に移行し、これらのステップにおいてそれぞれ上記非平常状態を誘発する状況下で収集した各生理指標データの平均値を以下のように算出する。図５はアノテーション作成対象区間の設定処理の一例を示す図である。
【００３８】
すなわち、アノテーション支援端末ＰＴは、先ずデータベースサーバＤＳＶに対し非平常状態を誘発する状況下における生理指標データの取得要求を送信する。このとき取得要求には、非平常状態を誘発する状況下を指定する情報と、対象ユーザのユーザＩＤを含める。これに対しデータベースサーバＤＳＶは、上記取得要求に含まれる非平常状態を誘発する状況下を指定する情報とユーザＩＤに応じて、センサデータ記憶部３１から該当ユーザの非平常状態を誘発する状況下において計測された４種類の生理指標データを読み出し、要求元のアノテーション支援端末ＰＴへ送信する。
【００３９】
次にアノテーション支援端末ＰＴは、上記取得した非平常状態を誘発する状況下における４種類の生理指標データの各々を、予め設定した単位時間区間ごとに分割する。そして、この分割された単位時間区間ごとにその平均値を算出する。具体的には、皮膚電導度の時系列データ、脈拍数の時系列データ、ＬＦ／ＨＦの時系列データについてはそれぞれ単位時間区間におけるデータの平均値を算出する。また、呼吸数の時系列データについては単位時間区間における変動率を算出する。この変動率は、先に述べた安静時の呼吸数データからその変動率を求める場合と同様に算出することができる。
【００４０】
続いてアノテーション支援端末ＰＴはステップＳ５８に移行し、ここで先ずデータベースサーバＤＳＶの生理指標しきい値記憶部３２から各生理指標しきい値、つまり皮膚電導度のしきい値Ｅ1 −Ｃ11σ1 ，Ｅ1 ＋Ｃ12σ1 、脈拍数のしきい値Ｅ2 −Ｃ21σ2 ，Ｅ2 ＋Ｃ22σ2 、ＬＦ／ＨＦのしきい値Ｅ3 −Ｃ31σ3 ，Ｅ3 ＋Ｃ32σ3 、呼吸数のしきい値Ｅ4 −Ｃ41σ4 ，Ｅ4 ＋Ｃ42σ4 を取得する。そして、上記算出された皮膚電導度、脈拍数及びＬＦ／ＨＦの単位時間区間ごとの平均値を、上記取得された対応する生理指標しきい値と比較して、当該生理指標しきい値により示される範囲を超えているか否かを判定する。そして、この判定結果をもとに、平均値がしきい値以上（又は以下）となり、再びしきい値以下（又は以上）となる連続する時間区間を、アノテーション作成対象区間の候補として検出する。
【００４１】
また、それと共にアノテーション支援端末ＰＴは、ステップＳ５９において各時間区間において算出された呼吸数の変動率に対し、当該変動率がしきい値Ｅ4 −Ｃ41σ4 （又はＥ4 ＋Ｃ42σ4 ）を超えた単位時間区間と、しきい値Ｅ4 ＋Ｃ42σ4（又はＥ4 −Ｃ41σ4 ）を超えた単位時間区間との間に挟まれる連続する時間区間を、アノテーション作成対象区間の候補として検出する。
【００４２】
続いてアノテーション支援端末ＰＴはステップＳ６０に移行し、ここで上記皮膚電導度、脈拍数、ＬＦ／ＨＦ及び呼吸数についてそれぞれ検出されたアノテーション作成対象区間の候補を論理積処理（ＡＮＤ）又は論理和（ＯＲ）処理し、その結果をアノテーション作成対象区間として決定する。図５では、論理積（ＡＮＤ）したときのアノテーション作成対象区間と、論理和（ＯＲ）処理したときのアノテーション作成対象区間をそれぞれ例示している。
【００４３】
なお、各生理指標しきい値に用いる定数や、各生理指標について検出されたアノテーション作成対象区間候補のうちのいくつを論理積処理又は論理和処理するかは、システムが決定してもよく、またユーザ端末ＵＴにおいてユーザ自身が指定できるようにしてもよい。このようにすると、ユーザの手間を省く方向に比重を置くか、正確なアノテーションの設定を行う方向に比重をおくかを選択することができる。
【００４４】
最後に、上記特定されたアノテーション作成対象区間を表す情報は、アノテーション支援端末ＰＴから通信ネットワークＮＷを介してデータベースサーバＤＳＶに送信され、アノテーション作成対象区間記憶部３３に記憶される。
ユーザ端末ＵＴは、ステップＳ６１においてユーザのアノテーション支援要求の操作を監視しており、この操作が行われるとデータベースサーバＤＳＶに対しアノテーション作成対象区間情報の取得要求を送信する。これに対しデータベースサーバＤＳＶは、ユーザ端末ＵＴユーザＵＴからの要求に応じ、上記記憶されたアノテーション作成対象区間を表す情報をアノテーション作成対象区間記憶部３３から読み出して、要求元のユーザ端末ＵＴへ送信する。ユーザ端末ＵＴは、上記取得要求に対しデータベースサーバＤＳＶからアノテーション作成対象区間を表す情報が送られると、この受信したアノテーション作成対象区間を表す情報を表示部に表示させる。
【００４５】
したがって、ユーザは、アノテーション支援端末ＰＴから推奨されたアノテーション作成対象区間を、自身のユーザ端末ＵＴで確認することができる。そして、ユーザは自身のユーザ端末ＵＴにおいて、上記表示されたアノテーション作成対象区間に対し、平常状態か非平常状態かをアノテーションデータとして設定することができる。この設定されたアノテーションデータは通信ネットワークＮＷを介してアノテーション支援端末ＰＴに伝送される。アノテーション支援端末ＰＴは、上記ユーザ端末ＵＴから送られたアノテーションデータと、データベースサーバＤＳＶから取得した生理指標データとをもとに推定用しきい値を決定する。
【００４６】
そして、以後アノテーション支援端末ＰＴは、ユーザの最新の状態をセンサＳ１〜Ｓｎにより計測することにより得られた生理指標データをデータベースサーバＤＳＶから定期的に取得し、この取得された生理指標データを上記決定された推定用しきい値と比較する。そして、この比較結果からユーザが非平常状態に陥ったか否かを判定し、その判定結果を例えば家族、医師、看護師、介護士等の携帯端末に送信し表示させる。
【００４７】
以上詳述したようにこの実施形態では、アノテーション支援端末ＰＴにおいて、ユーザの安静状態において生成された皮膚電導度、脈拍数、ＬＦ／ＨＦ及び呼吸数の時系列データからその平均値と偏差値或いは変動率の平均値及び偏差値を算出し、この算出された平均値及び偏差値に基づいて生理指標しきい値を算出する。次に、ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された皮膚電導度、脈拍数、ＬＦ／ＨＦ及び呼吸数の時系列データを単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに平均値又は変動率を算出する。そして、この算出された平均値又は変動率を、先に算出された生理指標しきい値と比較して当該しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する時間区間を求める。そして、上記各生理指標について求められた時間区間間で論理積処理又は論理和処理し、この論理積処理又は論理和処理された後の時間区間をアノテーション対象区間として決定しユーザ端末ＵＴに表示させるようにしている。
したがってこの実施形態によれば、アノテーション作成対象区間として推奨する時間区間がアノテーション支援端末ＰＴにより特定されてユーザ端末ＵＴに表示される。このため、ユーザはアノテーションに適した時間区間を自身で探す必要が無くなり、これによりアノテーションの設定に要する時間を短縮すると共に手間を大幅に軽減することが可能となる。また、アノテーション対象区間として推奨される時間区間に対しアノテーションを設定すればよいので、アノテーションの設定をより適切に行えるようになる。
【００４８】
また、安静時の安定した生理指標データをもとに生理指標しきい値が設定され、一方アノテーション対象区間を特定する際には、ユーザが非平常状態を誘発する状況で得られる生理指標データをもとにアノテーション対象区間が特定される。このため、アノテーション対象区間を特定するために必要な生理指標データのデータ量を増やすことができ、これによりアノテーション対象区間の特定に要する時間を短縮することができ、またアノテーション対象区間としてより適切な時間区間をユーザに提示することができる。
【００４９】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態ではユーザ端末ＵＴから送信されたセンサデータをデータベースサーバＤＳＶに一旦蓄積し、このデータベースサーバＤＳＶから上記蓄積されたセンサデータをアノテーション支援端末ＰＴに取り込んで、アノテーション対象区間を特定するための処理を行う場合について述べた。しかし、それに限らず、ユーザ端末ＵＴから送信されたセンサデータを直接アノテーション支援端末ＰＴに取り込んで蓄積し、アノテーション支援端末ＰＴがこの取り込んだセンサデータをもとにアノテーション対象区間を特定するための処理を行うようにしてもよい。
【００５０】
また、前記実施形態ではユーザ端末ＵＴがセンサデータをもとに生理指標の時系列データを生成する加工処理を行い、この加工処理された生理指標の時系列データをデータベースサーバＤＳＶへ送信するようにした。しかし、それに限らず、ユーザ端末ＵＴはセンサデータをそのままデータベースサーバＤＳＶへ送信し、データベースサーバＤＳＶが受信したセンサデータをもとに生理指標の時系列データを生成する加工処理を行って蓄積するようにしてもよい。さらに、データベースサーバＤＳＶは受信したセンサデータをそのまま蓄積し、アノテーション端末ＰＴが上記データベースサーバＤＳＶから取り込んだセンサデータをもとに生理指標の時系列データを生成する加工処理を行うようにしてもよい。
【００５１】
さらに、アノテーション対象区間を特定する際に、必ずしも４種類の生理指標をすべて使用する必要はなく、脈拍数のみを用いてアノテーション対象区間を特定してもよく、また心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数の中から１つ又は２つを選択し、この選択した生理指標と脈拍数とを使用してその判定結果を論理積又は論理和することによりアノテーション対象区間を特定するようにしてもよい。
【００５２】
その他、非平常状態推定装置の構成、アノテーション対象区間を特定する処理の手順とその内容、生理指標の種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
ＰＴ…アノテーション支援端末、ＵＴ…ユーザ端末、Ｓ１〜Ｓｎ…センサ、ＤＳＶ…データベースサーバ、ＮＷ…ネットワーク、１０…入力部、１１…センサデータ計測部、２０…処理部、２１…生理指標しきい値算出処理部、２２…アノテーション作成対象区間算出処理部、３０…記憶部、３１…センサデータ記憶部、３２…生理指標しきい値記憶部、３３…アノテーション作成対象区間記憶部、４０…出力部、４１…アノテーション作成対象区間表示部。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザの状態や環境の状態をセンシングしてその状態が非平常状態であるか否かを推定するための装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザが身に付けたセンサにより得られるセンサデータをもとに当該ユーザの日常的な平常／非平常の検知を行い、その結果を医療機関等に通知する技術が提案されている。例えば、ユーザの血中酸素濃度等が所定値以上のときに異常だと判断し、無線信号を発信するものがある（特許文献１を参照。）。この技術は、情報発信者が身体的に危機的状況に陥っていることを推定するものであるため、医学的な観点からしきい値を定めることが可能である。
【０００３】
一方、上述のような異常状態の通知以外にも、日々の生活の中で陥る非平常な状態、例えば珍しい出来事に直面して緊張したり、驚いたりすることを検出して記憶し、この検出情報を第三者と共有することで、ユーザ間のコミュニケーションをより豊にする試みがなされている。この場合の非平常状態の検出も、特許文献１に記載された発明と同様に、収集したバイタルデータ等がしきい値を上回るか下回るかを判断することで可能となる。しかしながら、非平常時のバイタルデータは、平常状態とは異なるものの、身体が異常状態に陥る時ほど大きく変化するものではなく、しかも個人の体質や生活パターンによって大きく異なるのが一般的である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２５８７６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、過去に取得し蓄積したセンサデータ値に対し、ユーザ自身が当該センサデータ値を得た時点での平常／非平常を主観的に判断してその判断結果をアノテーションとして指定し、このアノテーションの結果を参照して、平常／非平常時データの統計分布が最も顕著に乖離する部分にしきい値を設定する方法が提案されている。このようなアノテーションを利用したしきい値を用いると、ユーザ自身の感覚により近い状態でセンシングデータ値の平常／非平常を判定することが可能となる。
【０００６】
しかし、非平常状態におけるセンサデータは、そもそも低頻度で観測されるセンサデータであることから、センシング期間がきわめて長くなると共に非平常データの収集頻度がユーザ個人の生活に依存してしまう。このため、ユーザにとってはアノテーションの作業に多くの時間と手間がかかり、またアノテーションを的確に行い難くしきい値の設定精度も低くなりやすいという課題があった。
【０００７】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザがアノテーションを効率良くかつ的確に行えるようにし、これにより作業性の向上としきい値の設定精度を高めた非平常状態推定装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するためにこの発明の一つの観点は、センサデータをもとに生成されるユーザの生理指標を表すデータに対し当該ユーザが設定した平常状態か非平常状態かを表すアノテーションデータを受け取って、このアノテーションデータと上記生理指標を表すデータをもとに推定しきい値を設定し、以後得られるユーザの生理指標を表すデータを上記推定しきい値と比較してその比較結果をもとに上記ユーザの非平常状態を推定するための装置、方法及びプログラムにあって、ユーザの生理指標を表すデータについてその平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出し、上記ユーザの生理指標を表すデータと上記算出された生理指標の判別しきい値とをもとにアノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定して、この特定されたアノテーション対象区間を上記ユーザに提示するようにしたものである。
【０００９】
したがって、アノテーション対象区間として推奨する時間区間が自動的に特定されてユーザに提示される。このため、ユーザはアノテーションに適した時間区間を自身で探す必要が無くなり、これによりアノテーションの設定に要する時間を短縮すると共に手間を大幅に軽減することが可能となる。また、アノテーション対象区間として推奨される時間区間に対しアノテーションを設定すればよいので、アノテーションの設定をより適切に行えるようになる。
【００１０】
また、この発明の一つの観点は以下のような態様を備えることも特徴とする。
第１の態様は、先ず判別しきい値を算出する際には、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの生理指標データについてその平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出する。次に、アノテーション対象区間を特定する際には、ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの生理指標データと上記算出された生理指標の判別しきい値とをもとに、アノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定するものである。
【００１１】
このようにすると、判別しきい値を算出する際には安静時の安定した生理指標データをもとに判別しきい値が設定される。一方、アノテーション対象区間を特定する際には、ユーザが非平常状態を誘発する状況、例えばユーザに対し適当な刺激を与えることによりユーザを意図的に非平常状態にさせた状況で得られる生理指標データをもとにアノテーション対象区間が特定される。このため、アノテーション対象区間を特定するために必要な生理指標データのデータ量を増やすことができ、これによりアノテーション対象区間の特定に要する時間を短縮することができ、またアノテーション対象区間としてより適切な時間区間をユーザに提示することができる。
【００１２】
第２の態様は、判別しきい値を算出する際に、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出し、この算出された平均値及び偏差値に基づいて上記判別しきい値を算出して保存する。そして、アノテーション対象区間を特定する際には、上記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割して、この分割された単位時間区間ごとに当該区間における時系列データの平均値を算出する。そして、上記分割された単位時間区間ごとに、上記算出された平均値を上記保存された判別しきい値と比較して当該判別しきい値により示される範囲を超えているか否かを判定し、上記判別しきい値により示される範囲を超えていると判定された連続する複数の単位時間区間をアノテーション対象区間とするようにしたものである。
このようにすると、ユーザの安静時に得られる脈拍数の時系列データに基づいて安定度の高い判別しきい値を算出することができ、この安定度の高い判別しきい値と、ユーザの非平常時に得られる脈拍数の時系列データに基づいて、アノテーション対象区間を明確に特定することが可能となる。
【００１３】
第３の態様は、先ず判別しきい値を算出する際に、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出し、この算出された平均値及び偏差値に基づいて上記判別しきい値を算出して保存する。またそれと共に、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、精神性発汗部の皮膚導電率、呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データについてその平均値と偏差値を算出し、この算出された平均値及び偏差値に基づいて心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データに対する第２の判別しきい値を算出して保存する。
次に、アノテーション対象区間を特定する際に、上記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する。そして、この算出された平均値を上記保存された第１の判別しきい値と比較して、当該第１の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第１の時間区間を求める。またそれと共に、上記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する。そして、この算出された平均値を上記保存された第２の判別しきい値と比較して、当該第２の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第２の時間区間を求める。最後に、上記求められた第１の時間区間と第２の時間区間とを論理積処理又は論理和処理し、この論理積処理又は論理和処理された後の第３の時間区間をアノテーション対象区間とするものである。
このようにすると、脈拍数と、心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの１以上の生理指標の時系列データを使用してアノテーション対象区間が特定される。すなわち、複数の生理指標データをもとにアノテーション対象区間が特定される。このため、アノテーション対象区間をより高精度に特定することが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
すなわちこの発明によれば、ユーザがアノテーションを効率良く的確に行えるようにし、これにより作業性の向上としきい値の設定精度を高めた非平常状態推定装置、方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】この発明の一実施形態に係わる非平常状態推定装置を備えたシステムの概略構成図である。
【図２】図１に示したシステムの機能構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示したシステムによるアノテーション支援処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【図４】図３に示したアノテーション支援処理において使用する、安静時に収集した各生理指標データとそのしきい値の一例を示す図である。
【図５】図３に示したアノテーション支援処理において使用する、非平常を誘発する状況時に収集した各生理指標データの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
図１は、この発明の一実施形態に係わる非平常状態推定装置を備えたシステムの概略構成図であり、ＰＴが非平常状態推定装置としてのアノテーション支援端末を示している。アノテーション支援端末ＰＴには、ユーザ端末ＵＴと、データベースサーバＤＳＶが通信ネットワークＮＷを介してそれぞれ接続可能となっている。
【００１７】
ユーザ端末ＵＴは、例えば家庭に設置されるパーソナル・コンピュータや、携帯電話機又はＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の携帯端末からなる。また、通信ネットワークＮＷは、例えばＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網にアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網としては、光公衆通信網、携帯電話網、ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、ＣＡＴＶ（Cable Television）網等が用いられる。
【００１８】
図２は、図１に示したシステムの機能構成を示すブロック図であり、入力部１０と、処理部２０と、記憶部３０と、出力部４０を備えている。
入力部１０はユーザ端末ＵＴに設けられ、センサデータ計測部１１を有している。センサデータ計測部１１は、ユーザの身体に取着された複数のセンサＳ１〜Ｓｎがそれぞれ送信するセンサデータを受信する。このセンサデータを伝送するための通信インタフェースとしては、例えばBluetooth（登録商標）等の近距離無線データ通信規格を適用した無線インタフェースが用いられる。
【００１９】
またセンサデータ計測部１１は、上記受信されたセンサデータをもとに４種類の生理指標を表す時系列データを生成し、この生成された４種類の生理指標を表す時系列データをそれぞれ符号化圧縮して記憶する。そして、この生理指標を表す時系列データが一定量蓄積されるごとに当該生理指標の時系列データを読み出し、この生理指標データをユーザ識別情報（ユーザＩＤ）と共に通信ネットワークＮＷを介してデータベースサーバＤＳＶへ送信する。
【００２０】
上記４種類の生理指標は、例えば脈拍数と、心拍変動の周波数成分（0.05〜0.15Hzの低周波成分ＬＦと、0.15Hzより高い高周波成分ＨＦ）と、掌等の精神性発汗部の皮膚導電率と、呼吸数により構成される。なお、これら４種類の生理指標データを得るために用いるセンサとしては、脈波センサもしくは心電センサ、皮膚電導度センサ、脈拍センサ、呼吸数センサ等の周知のセンサを使用する。
【００２１】
記憶部３０はデータベースサーバＤＳＶに設けられ、この発明に係わる記憶機能として、センサデータ記憶部３１と、生理指標しきい値記憶部３２と、アノテーション作成対象区間記憶部３３を有している。なお、これらの記憶部３１〜３３による処理機能は、アプリケーション・プログラムを中央処理ユニット（ＣＰＵ）に実行させることにより実現される。
【００２２】
センサデータ記憶部３１は、上記ユーザ端末ＵＴから通信インタフェースＮＷを介して伝送された４種類の生理指標を表す時系列データを受信し、ハードディスク等の記憶媒体に蓄積する。そして、アノテーション支援端末ＰＴからのデータ取得要求に応じて、上記記憶媒体から４種類の生理指標を表す時系列データを読み出し、要求元のアノテーション支援端末ＰＴへ送信する。
【００２３】
生理指標しきい値記憶部３２は、アノテーション支援端末ＰＴから通信ネットワークＮＷを介して送られる生理指標しきい値を受信してメモリに記憶する。そして、アノテーション支援端末ＰＴからの読み出し要求に応じ、上記記憶された生理指標しきい値をメモリから読み出してアノテーション支援端末ＰＴへ送信する。
【００２４】
アノテーション作成対象区間記憶部３３は、アノテーション支援端末ＰＴから登録要求と共に送られたアノテーション作成対象区間を表す情報を受信し、メモリに記憶させる。そして、ユーザＵＴからの表示要求に応じ、上記記憶されたアノテーション作成対象区間を表す情報をメモリから読み出してユーザ端末ＵＴへ送信する。
【００２５】
処理部２０はアノテーション支援端末ＰＴに設けられ、この発明に係わる処理機能として、生理指標しきい値算出処理部２１と、アノテーション作成対象区間算出処理部２２を有している。なお、これらの処理部２１，２２の処理機能も、アプリケーション・プログラムをＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００２６】
生理指標しきい値算出処理部２１は、以下の処理機能を有する。
(1) 上記データベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部３１に対し生理指標データの取得要求を送信し、ユーザの安静時において計測された４種類の生理指標を表す時系列データを取得する処理。
(2) 上記取得した安静時における４種類の生理指標を表す時系列データの各々について、その平均値と偏差値を算出してこの平均値と偏差値をもとに生理指標しきい値を算出する処理。
(3) 上記算出した生理指標しきい値を、通信ネットワークＮＷを介してデータベースサーバＤＳＶへ送信し、生理指標しきい値記憶部３２に記憶させる処理。
【００２７】
アノテーション作成対象区間算出処理部２２は、以下の処理機能を有する。
(1) 上記データベースサーバＤＳＶのセンサデータ記憶部３１に対しデータ取得要求を送信することにより、ユーザの非平常状態を誘発する状況下で計測された４種類の生理指標を表す時系列データを取得する。そして、この取得した４種類の生理指標を表す時系列データの各々を予め設定した単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとにその平均値を算出する処理。
(2) 次に、上記データベースサーバＤＳＶの生理指標しきい値記憶部３２から各生理指標しきい値を取得し、上記算出された生理指標ごとの平均値を上記取得された生理指標しきい値と比較して、当該生理指標しきい値により示される範囲を超えているか否かを判定する。そして、生理指標しきい値により示される範囲を超えていると判定された連続する複数の単位時間区間をアノテーション作成対象区間として特定する処理。
(3) 上記特定されたアノテーション作成対象区間を表す情報を、通信ネットワークＮＷを介してデータベースサーバＤＳＶへ送信し、アノテーション作成対象区間記憶部３３に記憶させる処理。
【００２８】
出力部４０はユーザ端末ＵＴに設けられ、アノテーション作成対象区間表示部４１を有している。アノテーション作成対象区間表示部４１は、ユーザの操作に応じて上記データベースサーバＤＳＶに対しアノテーション作成対象区間の表示要求を送信し、この要求に対しデータベースサーバＤＳＶから送られるアノテーション作成対象区間を表す情報を受信して表示部に表示させる。なお、このアノテーション作成対象区間表示部４１による処理も、アプリケーション・プログラムをＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００２９】
次に、以上のように構成されたシステムによるアノテーション支援処理動作を説明する。図３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
先ずステップＳ５１においてユーザ端末ＵＴが起動し、ユーザの安静時における生理指標データの収集が以下のように行われる。すなわち、ユーザ端末ＵＴは先ずユーザの身体に取着された複数のセンサＳ１〜Ｓｎからセンサデータを受信する。そして、この受信されたセンサデータをもとに、４種類の生理指標データ、例えば脈拍数、心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数の時系列データを生成し、この生成された４種類の生理指標データをそれぞれ符号化圧縮して記憶する。そして、この符号化された生理指標データが一定量蓄積されるごとに当該符号化された生理指標データを読み出し、この生理指標データをユーザ識別情報（ユーザＩＤ）と共にデータベースサーバＤＳＶへ送信する。これに対しデータベースサーバＤＳＶは、ユーザ端末ＵＴから符号化された生理指標データを受信するごとに、この受信した生理指標データを送信元のユーザＩＤと対応付けて記憶媒体に順次蓄積する。
【００３０】
次にステップＳ５２において、アノテーション支援端末ＰＴが各生理指標しきい値を算出する処理を以下のように実行する。すなわち、アノテーション支援端末ＰＴは、先ずデータベースサーバＤＳＶに対し安静時生理指標データの取得要求を送信する。このとき取得要求には、安静時を指定する情報と、対象ユーザのユーザＩＤを含める。これに対しデータベースサーバＤＳＶは、上記取得要求に含まれる安静時を指定する情報とユーザＩＤに応じて、センサデータ記憶部３１から該当ユーザの安静時において計測された４種類の生理指標データを読み出し、要求元のアノテーション支援端末ＰＴへ送信する。
【００３１】
次にアノテーション支援端末ＰＴは、上記取得した安静時における４種類の生理指標データの各々について、その平均値と偏差値を算出する。そして、この算出された平均値と偏差値をもとに生理指標しきい値を算出する。図４はこの生理指標しきい値の算出処理を説明するための図である。
【００３２】
すなわち、先ず皮膚電導度の時系列データについてその平均Ｅ1 と偏差σ1 を算出する。また、脈拍数の時系列データについてその平均Ｅ2 と偏差σ2 を算出し、同様に心拍変動の周波数成分（0.05〜0.15Hzの低周波成分ＬＦと、0.15Hzより高い高周波成分ＨＦ）（以後ＬＦ／ＨＦと称する）の時系列データについてもその平均値Ｅ3 と偏差σ3 を算出する。
【００３３】
一方、呼吸数の時系列データについては、当該時系列データを特定の時間区間に区切り、この区分した時間区間ごとに呼吸数の変動率を算出する。この変動率は、例えば特定時間区間における、呼吸数のサンプルを直線近似した場合の傾き成分を最小二乗法等で算出することにより求められる。そして、この求められた各時間区間の変動率から、全時間区間の変動率の平均Ｅ4 と偏差σ4 を求める。
【００３４】
続いて、上記算出された各平均値及び偏差値をもとに、皮膚電導度のしきい値Ｅ1 −Ｃ11σ1 ，Ｅ1 ＋Ｃ12σ1 、脈拍数のしきい値Ｅ2 −Ｃ21σ2 ，Ｅ2 ＋Ｃ22σ2 、ＬＦ／ＨＦのしきい値Ｅ3 −Ｃ31σ3 ，Ｅ3 ＋Ｃ32σ3 、呼吸数のしきい値Ｅ4 −Ｃ41σ4 ，Ｅ4 ＋Ｃ42σ4 を求める。ここで、Ｃij（i ＝１，２，３，４、j ＝１，２，３，４）は定数である。
【００３５】
最後に、上記求められた皮膚電導度のしきい値Ｅ1 −Ｃ11σ1 ，Ｅ1 ＋Ｃ12σ1 、脈拍数のしきい値Ｅ2 −Ｃ21σ2 ，Ｅ2 ＋Ｃ22σ2 、ＬＦ／ＨＦのしきい値Ｅ3 −Ｃ31σ3 ，Ｅ3 ＋Ｃ32σ3 、呼吸数のしきい値Ｅ4 −Ｃ41σ4 ，Ｅ4 ＋Ｃ42σ4 を、通信ネットワークＮＷを介してデータベースサーバＤＳＶへ送信する。データベースサーバＤＳＶは、上記アノテーション支援端末ＰＴから送信された上記各生理指標しきい値のデータを受信すると、この受信された各生理指標しきい値のデータを生理指標しきい値記憶部３２に記憶させる。
【００３６】
次に、ステップＳ５３においてユーザ端末ＵＴは、ユーザの非平常状態を誘発する状況下において生理指標データを収集する。非平常状態を誘発する状況とは、例えばユーザに対し適当な刺激を与えることによりユーザを意図的に非平常状態にさせた状況のことである。なお、この非平常状態を誘発する状況における生理指標データの収集処理も、先にステップＳ５１で述べた安静時における生理指標データの収集処理と同様に行われる。
【００３７】
上記非平常状態を誘発する状況下での各生理指標データの収集が終了すると、アノテーション支援端末ＰＴはステップＳ５４〜Ｓ５７に移行し、これらのステップにおいてそれぞれ上記非平常状態を誘発する状況下で収集した各生理指標データの平均値を以下のように算出する。図５はアノテーション作成対象区間の設定処理の一例を示す図である。
【００３８】
すなわち、アノテーション支援端末ＰＴは、先ずデータベースサーバＤＳＶに対し非平常状態を誘発する状況下における生理指標データの取得要求を送信する。このとき取得要求には、非平常状態を誘発する状況下を指定する情報と、対象ユーザのユーザＩＤを含める。これに対しデータベースサーバＤＳＶは、上記取得要求に含まれる非平常状態を誘発する状況下を指定する情報とユーザＩＤに応じて、センサデータ記憶部３１から該当ユーザの非平常状態を誘発する状況下において計測された４種類の生理指標データを読み出し、要求元のアノテーション支援端末ＰＴへ送信する。
【００３９】
次にアノテーション支援端末ＰＴは、上記取得した非平常状態を誘発する状況下における４種類の生理指標データの各々を、予め設定した単位時間区間ごとに分割する。そして、この分割された単位時間区間ごとにその平均値を算出する。具体的には、皮膚電導度の時系列データ、脈拍数の時系列データ、ＬＦ／ＨＦの時系列データについてはそれぞれ単位時間区間におけるデータの平均値を算出する。また、呼吸数の時系列データについては単位時間区間における変動率を算出する。この変動率は、先に述べた安静時の呼吸数データからその変動率を求める場合と同様に算出することができる。
【００４０】
続いてアノテーション支援端末ＰＴはステップＳ５８に移行し、ここで先ずデータベースサーバＤＳＶの生理指標しきい値記憶部３２から各生理指標しきい値、つまり皮膚電導度のしきい値Ｅ1 −Ｃ11σ1 ，Ｅ1 ＋Ｃ12σ1 、脈拍数のしきい値Ｅ2 −Ｃ21σ2 ，Ｅ2 ＋Ｃ22σ2 、ＬＦ／ＨＦのしきい値Ｅ3 −Ｃ31σ3 ，Ｅ3 ＋Ｃ32σ3 、呼吸数のしきい値Ｅ4 −Ｃ41σ4 ，Ｅ4 ＋Ｃ42σ4 を取得する。そして、上記算出された皮膚電導度、脈拍数及びＬＦ／ＨＦの単位時間区間ごとの平均値を、上記取得された対応する生理指標しきい値と比較して、当該生理指標しきい値により示される範囲を超えているか否かを判定する。そして、この判定結果をもとに、平均値がしきい値以上（又は以下）となり、再びしきい値以下（又は以上）となる連続する時間区間を、アノテーション作成対象区間の候補として検出する。
【００４１】
また、それと共にアノテーション支援端末ＰＴは、ステップＳ５９において各時間区間において算出された呼吸数の変動率に対し、当該変動率がしきい値Ｅ4 −Ｃ41σ4 （又はＥ4 ＋Ｃ42σ4 ）を超えた単位時間区間と、しきい値Ｅ4 ＋Ｃ42σ4（又はＥ4 −Ｃ41σ4 ）を超えた単位時間区間との間に挟まれる連続する時間区間を、アノテーション作成対象区間の候補として検出する。
【００４２】
続いてアノテーション支援端末ＰＴはステップＳ６０に移行し、ここで上記皮膚電導度、脈拍数、ＬＦ／ＨＦ及び呼吸数についてそれぞれ検出されたアノテーション作成対象区間の候補を論理積処理（ＡＮＤ）又は論理和（ＯＲ）処理し、その結果をアノテーション作成対象区間として決定する。図５では、論理積（ＡＮＤ）したときのアノテーション作成対象区間と、論理和（ＯＲ）処理したときのアノテーション作成対象区間をそれぞれ例示している。
【００４３】
なお、各生理指標しきい値に用いる定数や、各生理指標について検出されたアノテーション作成対象区間候補のうちのいくつを論理積処理又は論理和処理するかは、システムが決定してもよく、またユーザ端末ＵＴにおいてユーザ自身が指定できるようにしてもよい。このようにすると、ユーザの手間を省く方向に比重を置くか、正確なアノテーションの設定を行う方向に比重をおくかを選択することができる。
【００４４】
最後に、上記特定されたアノテーション作成対象区間を表す情報は、アノテーション支援端末ＰＴから通信ネットワークＮＷを介してデータベースサーバＤＳＶに送信され、アノテーション作成対象区間記憶部３３に記憶される。
ユーザ端末ＵＴは、ステップＳ６１においてユーザのアノテーション支援要求の操作を監視しており、この操作が行われるとデータベースサーバＤＳＶに対しアノテーション作成対象区間情報の取得要求を送信する。これに対しデータベースサーバＤＳＶは、ユーザ端末ＵＴユーザＵＴからの要求に応じ、上記記憶されたアノテーション作成対象区間を表す情報をアノテーション作成対象区間記憶部３３から読み出して、要求元のユーザ端末ＵＴへ送信する。ユーザ端末ＵＴは、上記取得要求に対しデータベースサーバＤＳＶからアノテーション作成対象区間を表す情報が送られると、この受信したアノテーション作成対象区間を表す情報を表示部に表示させる。
【００４５】
したがって、ユーザは、アノテーション支援端末ＰＴから推奨されたアノテーション作成対象区間を、自身のユーザ端末ＵＴで確認することができる。そして、ユーザは自身のユーザ端末ＵＴにおいて、上記表示されたアノテーション作成対象区間に対し、平常状態か非平常状態かをアノテーションデータとして設定することができる。この設定されたアノテーションデータは通信ネットワークＮＷを介してアノテーション支援端末ＰＴに伝送される。アノテーション支援端末ＰＴは、上記ユーザ端末ＵＴから送られたアノテーションデータと、データベースサーバＤＳＶから取得した生理指標データとをもとに推定用しきい値を決定する。
【００４６】
そして、以後アノテーション支援端末ＰＴは、ユーザの最新の状態をセンサＳ１〜Ｓｎにより計測することにより得られた生理指標データをデータベースサーバＤＳＶから定期的に取得し、この取得された生理指標データを上記決定された推定用しきい値と比較する。そして、この比較結果からユーザが非平常状態に陥ったか否かを判定し、その判定結果を例えば家族、医師、看護師、介護士等の携帯端末に送信し表示させる。
【００４７】
以上詳述したようにこの実施形態では、アノテーション支援端末ＰＴにおいて、ユーザの安静状態において生成された皮膚電導度、脈拍数、ＬＦ／ＨＦ及び呼吸数の時系列データからその平均値と偏差値或いは変動率の平均値及び偏差値を算出し、この算出された平均値及び偏差値に基づいて生理指標しきい値を算出する。次に、ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された皮膚電導度、脈拍数、ＬＦ／ＨＦ及び呼吸数の時系列データを単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに平均値又は変動率を算出する。そして、この算出された平均値又は変動率を、先に算出された生理指標しきい値と比較して当該しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する時間区間を求める。そして、上記各生理指標について求められた時間区間間で論理積処理又は論理和処理し、この論理積処理又は論理和処理された後の時間区間をアノテーション対象区間として決定しユーザ端末ＵＴに表示させるようにしている。
したがってこの実施形態によれば、アノテーション作成対象区間として推奨する時間区間がアノテーション支援端末ＰＴにより特定されてユーザ端末ＵＴに表示される。このため、ユーザはアノテーションに適した時間区間を自身で探す必要が無くなり、これによりアノテーションの設定に要する時間を短縮すると共に手間を大幅に軽減することが可能となる。また、アノテーション対象区間として推奨される時間区間に対しアノテーションを設定すればよいので、アノテーションの設定をより適切に行えるようになる。
【００４８】
また、安静時の安定した生理指標データをもとに生理指標しきい値が設定され、一方アノテーション対象区間を特定する際には、ユーザが非平常状態を誘発する状況で得られる生理指標データをもとにアノテーション対象区間が特定される。このため、アノテーション対象区間を特定するために必要な生理指標データのデータ量を増やすことができ、これによりアノテーション対象区間の特定に要する時間を短縮することができ、またアノテーション対象区間としてより適切な時間区間をユーザに提示することができる。
【００４９】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態ではユーザ端末ＵＴから送信されたセンサデータをデータベースサーバＤＳＶに一旦蓄積し、このデータベースサーバＤＳＶから上記蓄積されたセンサデータをアノテーション支援端末ＰＴに取り込んで、アノテーション対象区間を特定するための処理を行う場合について述べた。しかし、それに限らず、ユーザ端末ＵＴから送信されたセンサデータを直接アノテーション支援端末ＰＴに取り込んで蓄積し、アノテーション支援端末ＰＴがこの取り込んだセンサデータをもとにアノテーション対象区間を特定するための処理を行うようにしてもよい。
【００５０】
また、前記実施形態ではユーザ端末ＵＴがセンサデータをもとに生理指標の時系列データを生成する加工処理を行い、この加工処理された生理指標の時系列データをデータベースサーバＤＳＶへ送信するようにした。しかし、それに限らず、ユーザ端末ＵＴはセンサデータをそのままデータベースサーバＤＳＶへ送信し、データベースサーバＤＳＶが受信したセンサデータをもとに生理指標の時系列データを生成する加工処理を行って蓄積するようにしてもよい。さらに、データベースサーバＤＳＶは受信したセンサデータをそのまま蓄積し、アノテーション端末ＰＴが上記データベースサーバＤＳＶから取り込んだセンサデータをもとに生理指標の時系列データを生成する加工処理を行うようにしてもよい。
【００５１】
さらに、アノテーション対象区間を特定する際に、必ずしも４種類の生理指標をすべて使用する必要はなく、脈拍数のみを用いてアノテーション対象区間を特定してもよく、また心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数の中から１つ又は２つを選択し、この選択した生理指標と脈拍数とを使用してその判定結果を論理積又は論理和することによりアノテーション対象区間を特定するようにしてもよい。
【００５２】
その他、非平常状態推定装置の構成、アノテーション対象区間を特定する処理の手順とその内容、生理指標の種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
ＰＴ…アノテーション支援端末、ＵＴ…ユーザ端末、Ｓ１〜Ｓｎ…センサ、ＤＳＶ…データベースサーバ、ＮＷ…ネットワーク、１０…入力部、１１…センサデータ計測部、２０…処理部、２１…生理指標しきい値算出処理部、２２…アノテーション作成対象区間算出処理部、３０…記憶部、３１…センサデータ記憶部、３２…生理指標しきい値記憶部、３３…アノテーション作成対象区間記憶部、４０…出力部、４１…アノテーション作成対象区間表示部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサデータをもとに生成されるユーザの生理指標を表すデータに対し当該ユーザが設定した平常状態か非平常状態かを表すアノテーションデータを受信して、このアノテーションデータと前記生理指標を表すデータをもとに推定しきい値を設定し、以後得られるユーザの生理指標を表すデータを前記推定しきい値と比較してその比較結果をもとに前記ユーザの非平常状態を推定する非平常状態推定装置であって、
前記ユーザの生理指標を表すデータについて、その平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出する手段と、
前記ユーザの生理指標を表すデータと前記算出された生理指標の判別しきい値とをもとに、アノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定する手段と、
前記特定されたアノテーション対象区間を前記ユーザに提示する手段と
を具備することを特徴とする非平常状態推定装置。
【請求項２】
前記判別しきい値を算出する手段は、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの生理指標データについて、その平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出し、
前記アノテーション対象区間を特定する手段は、ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの生理指標データと前記算出された生理指標の判別しきい値とをもとに、アノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定することを特徴とする請求項１記載の非平常状態推定装置。
【請求項３】
前記判別しきい値を算出する手段は、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出する手段と、
前記算出された平均値及び偏差値に基づいて前記判別しきい値を算出する手段と、
前記算出された判別しきい値を保存する手段と
を備え、
前記アノテーション対象区間を特定する手段は、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割する手段と、
前記分割された単位時間区間ごとに、当該区間における時系列データの平均値を算出する手段と、
前記分割された単位時間区間ごとに、前記算出された平均値を前記保存された判別しきい値と比較して当該判別しきい値により示される範囲を超えているか否かを判定する手段と、
前記判別しきい値により示される範囲を超えていると判定された連続する複数の単位時間区間をアノテーション対象区間とする手段と
を備えることを特徴とする請求項２記載の非平常状態推定装置。
【請求項４】
前記判別しきい値を算出する手段は、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出する第１の手段と、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、精神性発汗部の皮膚導電率、呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データについてその平均値と偏差値を算出する第２の手段と、
前記第１の手段により算出された平均値及び偏差値に基づいて、脈拍数を表す時系列データに対する第１の判別しきい値を算出する手段と、
前記第２の手段により算出された平均値及び偏差値に基づいて、心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データに対する第２の判別しきい値を算出する手段と、
前記算出された第１及び第２の判別しきい値を保存する手段と
を備え、
前記アノテーション対象区間を特定する手段は、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する手段と、
前記算出された平均値を前記保存された第１の判別しきい値と比較して、当該第１の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第１の時間区間を算出する手段と、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する手段と、
前記算出された平均値を前記保存された第２の判別しきい値と比較して、当該第２の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第２の時間区間を算出する手段と、
前記算出された第１の時間区間と第２の時間区間とを論理積処理又は論理和処理し、この論理積処理又は論理和処理された後の第３の時間区間をアノテーション対象区間として特定する手段と
を備えることを特徴とする請求項２記載の非平常状態推定装置。
【請求項５】
センサデータをもとに生成されるユーザの生理指標を表すデータに対し当該ユーザが設定した平常状態か非平常状態かを表すアノテーションデータを受け取って、このアノテーションデータと前記生理指標を表すデータをもとに推定しきい値を設定し、以後得られるユーザの生理指標を表すデータを前記推定しきい値と比較してその比較結果をもとに前記ユーザの非平常状態を推定する非平常状態推定方法であって、
前記ユーザの生理指標を表すデータについて、その平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出する過程と、
前記ユーザの生理指標を表すデータと前記算出された生理指標の判別しきい値とをもとに、アノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定する過程と、
前記特定されたアノテーション対象区間を前記ユーザに提示する過程と
を具備することを特徴とする非平常状態推定方法。
【請求項６】
前記判別しきい値を算出する過程は、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの生理指標データについて、その平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出し、
前記アノテーション対象区間を特定する過程は、ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの生理指標データと前記算出された生理指標の判別しきい値とをもとに、アノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定する
ことを特徴とする請求項５記載の非平常状態推定方法。
【請求項７】
前記判別しきい値を算出する過程は、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出する過程と、
前記算出された平均値及び偏差値に基づいて前記判別しきい値を算出する過程と、
前記算出された判別しきい値を保存する過程と
を備え、
前記アノテーション対象区間を特定する過程は、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割する過程と、
前記分割された単位時間区間ごとに、当該区間における時系列データの平均値を算出する過程と、
前記分割された単位時間区間ごとに、前記算出された平均値を前記保存された判別しきい値と比較して当該判別しきい値により示される範囲を超えているか否かを判定する過程と、
前記判別しきい値により示される範囲を超えていると判定された連続する複数の単位時間区間をアノテーション対象区間とする過程と
を備えることを特徴とする請求項６記載の非平常状態推定方法。
【請求項８】
前記判別しきい値を算出する過程は、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出する第１の過程と、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、精神性発汗部の皮膚導電率、呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データについてその平均値と偏差値を算出する第２の過程と、
前記第１の過程により算出された平均値及び偏差値に基づいて、脈拍数を表す時系列データに対する第１の判別しきい値を算出する過程と、
前記第２の過程により算出された平均値及び偏差値に基づいて、心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データに対する第２の判別しきい値を算出する過程と、
前記算出された第１及び第２の判別しきい値を保存する過程と
を備え、
前記アノテーション対象区間を特定する過程は、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する過程と、
前記算出された平均値を前記保存された第１の判別しきい値と比較して、当該第１の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第１の時間区間を求める過程と、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する過程と、
前記算出された平均値を前記保存された第２の判別しきい値と比較して、当該第２の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第２の時間区間を求める過程と、
前記求められた第１の時間区間と第２の時間区間とを論理積処理又は論理和処理し、この論理積処理又は論理和処理された後の第３の時間区間をアノテーション対象区間とする過程と
を備えることを特徴とする請求項６記載の非平常状態推定方法。
【請求項９】
請求項１乃至４のいずれかに記載の非平常状態推定装置において、当該装置が備える各手段に相当する処理を当該装置が備えるコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１】
センサデータをもとに生成されるユーザの生理指標を表すデータに対し当該ユーザが設定した平常状態か非平常状態かを表すアノテーションデータを受信して、このアノテーションデータと前記生理指標を表すデータをもとに推定しきい値を設定し、以後得られるユーザの生理指標を表すデータを前記推定しきい値と比較してその比較結果をもとに前記ユーザの非平常状態を推定する非平常状態推定装置であって、
前記ユーザの生理指標を表すデータについて、その平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出する手段と、
前記ユーザの生理指標を表すデータと前記算出された生理指標の判別しきい値とをもとに、アノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定する手段と、
前記特定されたアノテーション対象区間を前記ユーザに提示する手段と
を具備することを特徴とする非平常状態推定装置。
【請求項２】
前記判別しきい値を算出する手段は、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの生理指標データについて、その平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出し、
前記アノテーション対象区間を特定する手段は、ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの生理指標データと前記算出された生理指標の判別しきい値とをもとに、アノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定することを特徴とする請求項１記載の非平常状態推定装置。
【請求項３】
前記判別しきい値を算出する手段は、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出する手段と、
前記算出された平均値及び偏差値に基づいて前記判別しきい値を算出する手段と、
前記算出された判別しきい値を保存する手段と
を備え、
前記アノテーション対象区間を特定する手段は、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割する手段と、
前記分割された単位時間区間ごとに、当該区間における時系列データの平均値を算出する手段と、
前記分割された単位時間区間ごとに、前記算出された平均値を前記保存された判別しきい値と比較して当該判別しきい値により示される範囲を超えているか否かを判定する手段と、
前記判別しきい値により示される範囲を超えていると判定された連続する複数の単位時間区間をアノテーション対象区間とする手段と
を備えることを特徴とする請求項２記載の非平常状態推定装置。
【請求項４】
前記判別しきい値を算出する手段は、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出する第１の手段と、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、精神性発汗部の皮膚導電率、呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データについてその平均値と偏差値を算出する第２の手段と、
前記第１の手段により算出された平均値及び偏差値に基づいて、脈拍数を表す時系列データに対する第１の判別しきい値を算出する手段と、
前記第２の手段により算出された平均値及び偏差値に基づいて、心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データに対する第２の判別しきい値を算出する手段と、
前記算出された第１及び第２の判別しきい値を保存する手段と
を備え、
前記アノテーション対象区間を特定する手段は、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する手段と、
前記算出された平均値を前記保存された第１の判別しきい値と比較して、当該第１の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第１の時間区間を算出する手段と、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する手段と、
前記算出された平均値を前記保存された第２の判別しきい値と比較して、当該第２の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第２の時間区間を算出する手段と、
前記算出された第１の時間区間と第２の時間区間とを論理積処理又は論理和処理し、この論理積処理又は論理和処理された後の第３の時間区間をアノテーション対象区間として特定する手段と
を備えることを特徴とする請求項２記載の非平常状態推定装置。
【請求項５】
センサデータをもとに生成されるユーザの生理指標を表すデータに対し当該ユーザが設定した平常状態か非平常状態かを表すアノテーションデータを受け取って、このアノテーションデータと前記生理指標を表すデータをもとに推定しきい値を設定し、以後得られるユーザの生理指標を表すデータを前記推定しきい値と比較してその比較結果をもとに前記ユーザの非平常状態を推定する非平常状態推定方法であって、
前記ユーザの生理指標を表すデータについて、その平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出する過程と、
前記ユーザの生理指標を表すデータと前記算出された生理指標の判別しきい値とをもとに、アノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定する過程と、
前記特定されたアノテーション対象区間を前記ユーザに提示する過程と
を具備することを特徴とする非平常状態推定方法。
【請求項６】
前記判別しきい値を算出する過程は、ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの生理指標データについて、その平均領域とそれ以外の領域とを判別する判別しきい値を算出し、
前記アノテーション対象区間を特定する過程は、ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの生理指標データと前記算出された生理指標の判別しきい値とをもとに、アノテーション対象区間として推奨する時間区間を特定する
ことを特徴とする請求項５記載の非平常状態推定方法。
【請求項７】
前記判別しきい値を算出する過程は、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出する過程と、
前記算出された平均値及び偏差値に基づいて前記判別しきい値を算出する過程と、
前記算出された判別しきい値を保存する過程と
を備え、
前記アノテーション対象区間を特定する過程は、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割する過程と、
前記分割された単位時間区間ごとに、当該区間における時系列データの平均値を算出する過程と、
前記分割された単位時間区間ごとに、前記算出された平均値を前記保存された判別しきい値と比較して当該判別しきい値により示される範囲を超えているか否かを判定する過程と、
前記判別しきい値により示される範囲を超えていると判定された連続する複数の単位時間区間をアノテーション対象区間とする過程と
を備えることを特徴とする請求項６記載の非平常状態推定方法。
【請求項８】
前記判別しきい値を算出する過程は、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データの平均値と偏差値を算出する第１の過程と、
ユーザの安静状態において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、精神性発汗部の皮膚導電率、呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データについてその平均値と偏差値を算出する第２の過程と、
前記第１の過程により算出された平均値及び偏差値に基づいて、脈拍数を表す時系列データに対する第１の判別しきい値を算出する過程と、
前記第２の過程により算出された平均値及び偏差値に基づいて、心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データに対する第２の判別しきい値を算出する過程と、
前記算出された第１及び第２の判別しきい値を保存する過程と
を備え、
前記アノテーション対象区間を特定する過程は、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの脈拍数を表す時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する過程と、
前記算出された平均値を前記保存された第１の判別しきい値と比較して、当該第１の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第１の時間区間を求める過程と、
前記ユーザの非平常状態を誘発する状況において生成された当該ユーザの心拍変動の周波数成分、皮膚導電率及び呼吸数のうちの少なくとも一つの時系列データを予め設定された単位時間区間ごとに分割し、この分割された単位時間区間ごとに当該時間区間における時系列データの平均値を算出する過程と、
前記算出された平均値を前記保存された第２の判別しきい値と比較して、当該第２の判別しきい値により示される範囲を超えている単位時間区間を検出し、この検出された単位時間区間が複数連続する第２の時間区間を求める過程と、
前記求められた第１の時間区間と第２の時間区間とを論理積処理又は論理和処理し、この論理積処理又は論理和処理された後の第３の時間区間をアノテーション対象区間とする過程と
を備えることを特徴とする請求項６記載の非平常状態推定方法。
【請求項９】
請求項１乃至４のいずれかに記載の非平常状態推定装置において、当該装置が備える各手段に相当する処理を当該装置が備えるコンピュータに実行させるためのプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１１−５５９０７（Ｐ２０１１−５５９０７Ａ）
【公開日】平成２３年３月２４日（２０１１．３．２４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２０６２７０（Ｐ２００９−２０６２７０）
【出願日】平成２１年９月７日（２００９．９．７）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年３月２４日（２０１１．３．２４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年９月７日（２００９．９．７）
【出願人】（０００００４２２６）日本電信電話株式会社 (13,992)
【Ｆターム（参考）】
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