JPH0428338A - Stress degree judging device - Google Patents

Stress degree judging device

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JPH0428338A
JPH0428338A JP2109416A JP10941690A JPH0428338A JP H0428338 A JPH0428338 A JP H0428338A JP 2109416 A JP2109416 A JP 2109416A JP 10941690 A JP10941690 A JP 10941690A JP H0428338 A JPH0428338 A JP H0428338A
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stress
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item
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Tsuneyuki Abe
阿部 恒之
Keiko Tagai
互 恵子
Mitsue Otsubo
充恵 大坪
Hiromi Terashita
寺下 裕美
Mieko Osuga
美恵子 大須賀
Hiromi Shimono
下野 太海
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Shiseido Co Ltd
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Mitsubishi Electric Corp
Shiseido Co Ltd
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Abstract

PURPOSE:To judge the stress degree correctly and in multiphase form by using the item data as answer information for a plurality of question items related to stress and by judging the stress reaction type from the pattern. CONSTITUTION:Measurement of the item data is started by the starting sign supplied from a control input part 21, and an item display part 53 generates IXJ pieces of question items related to stress, and displays the items. The answer information is inputted by an item data input part 24 and taken into a representative value calculating means 2-32, and the representative value such as average value is calculated for each upper rank item, and memorized into a representative value file 34. Then, each representative value is taken into a judgement part 4, and the synthesized variable is calculated by a synthesized variable calculating means 44, and a judging means 46 carries out the level-assorted calculation of the representative value of each item data and synthesized variables by using the level standard value of a standard value file 2-452, and the judgement value is obtained, and the pattern prepared with the judgement value and each standard pattern of the standard pattern group in the standard value file 2-452 are compared and collated, and the stress item reaction type is judged. Then, a judgement result output part 47 displays the judgement result.

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は、精神科や神経利、心療内利等の医療分野や、
ストレスマネージメント等ストレスや健康・スポーツ関
連産業において、ヒトのストレス度や健康度の計測・評
価を行なうストレス度判定装置に関するものである。
[Detailed Description of the Invention] [Industrial Application Field] The present invention is applicable to medical fields such as psychiatry, neurological therapy, psychosomatic therapy, etc.
The present invention relates to a stress level determination device for measuring and evaluating a person's stress level and health level in stress, health, and sports related industries such as stress management.

[従来の技術] 従来のヒトのストレス度や健康度の計測・評価法には、
■質問紙による方法、■血液や尿中の生化学物質の分析
による方法、■生理指標による方法等がある。このうち
、■■が客観的評価法であるが、■は、血液に対しては
非侵襲計測ではなく、また測定が簡便ではなく経時的測
定が難しい、被測定対象者を煩わずことがストレス負荷
となる等の欠点があった。■の生理指標は、非侵襲計測
で、経時的測定が比較的簡便に行えるという利点がある
。このような生理指4票よりストレス度や健康度の判定
を行うものとして、従来、例えは特開平1201230
号公報において示された「健康管理装置」があり、第1
7図はその構成図である。図において、 (91)は測
定機器(911)と表示部(912)を備えた端末装置
、(92)は測定機器(911,)より測定されたデー
タファイル(921)  より2変量解析手段(922
)  を介して健康度の判定を行う判定手段(923)
を備えた判定部である。
[Conventional technology] Conventional methods for measuring and evaluating human stress and health include:
■Methods using questionnaires, ■Methods based on analysis of biochemical substances in blood and urine, ■Methods based on physiological indicators, etc. Among these, ■■ is an objective evaluation method, but ■ is not a non-invasive measurement method for blood, is not easy to measure, difficult to measure over time, and is stressful because it does not bother the subject. There were drawbacks such as being a burden. The physiological index (2) has the advantage of being non-invasive and relatively easy to measure over time. Conventionally, there has been a method for determining the stress level and health level based on the four menstrual finger votes, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 1201230.
There is a "health management device" shown in the No. 1 publication.
Figure 7 shows its configuration. In the figure, (91) is a terminal device equipped with a measuring device (911) and a display unit (912), and (92) is a bivariate analysis means (922) that uses a data file (921) measured by the measuring device (911,).
) for determining the health level (923)
This is a determination unit equipped with.

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

健康度の指標となる1対の測定データ、例えば血圧と心
電図は、端末装置(91)の測定機器(911)より測
定され、これと結合された判定部(92)において、デ
ータファイル(921)  として記憶される。判定部
(92)は、この1対の測定データファイル(921)
  に基づき、各々の平均値・標準偏差等を求め、ざら
に相関係数を算出する2変量解析手段(922)  に
て相関係数が求められる。2変量解析手段(922) 
 で求められた相関係数等は、判定手段(923)  
において設定値と大小比較され、健康度が判定され、端
末装置(91)における表示部(912)により、被測
定対象者に表示される。
A pair of measurement data, such as blood pressure and electrocardiogram, which serve as indicators of health level, are measured by a measuring device (911) of a terminal device (91), and are stored in a data file (921) in a judgment unit (92) connected thereto. is stored as. The determination unit (92) uses this pair of measurement data files (921)
Based on the above, the average value, standard deviation, etc. of each are determined, and a correlation coefficient is determined by a bivariate analysis means (922) that roughly calculates a correlation coefficient. Bivariate analysis means (922)
The correlation coefficient etc. obtained in the determination means (923)
The level of health is determined by comparing the level with the set value and displayed on the display section (912) of the terminal device (91) to the person to be measured.

また、他の従来例として、生理指標に加えて疲労などス
トレス度の主観データを測定し評価するものに、例えば
特開平2−1233号公報に示された「誘発電位測定装
置jがあり、第18図はその構成図である。図において
、(951)は文字列など検査項目を提示する文字列提
示部、(952)はこれを記憶する文字列データ記憶部
、(953)はこの提示制御を行う文字列提示制御部、
(961)は脳波の誘発電位を測定する誘発電位計測部
、(962)はこれを記録する誘発電位記録部、(、9
63)はその記録制御を行う誘発電位記録制御部、(9
64)は記録された誘発電位を解析する誘発電位解析部
、(965)は測定手続きを制御する誘発電位測定手続
き制御部である。(971)は提示された文字に対する
主観量を入力する主観重入力部、(972)はこれを収
集する主観量データ収集部、(973)はさらにこれを
解析する主観量データ解析部、(974)は解析された
誘発電位による客観量と主観データの関係を解析する客
観量・主観量関係解析部である。
In addition, as another conventional example, there is an ``evoked potential measuring device j'' disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2-1233, which measures and evaluates subjective data such as stress levels such as fatigue in addition to physiological indicators. Figure 18 is its configuration diagram. In the figure, (951) is a character string presentation unit that presents test items such as character strings, (952) is a character string data storage unit that stores this, and (953) is this presentation control. A string presentation control unit that performs
(961) is the evoked potential measuring unit that measures the evoked potential of the brain wave, (962) is the evoked potential recording unit that records this, (,9
63) is an evoked potential recording control unit that controls the recording, (9
64) is an evoked potential analysis unit that analyzes the recorded evoked potential, and (965) is an evoked potential measurement procedure control unit that controls the measurement procedure. (971) is a subjective multiple input unit that inputs subjective quantities for the presented characters, (972) is a subjective quantity data collection unit that collects this, (973) is a subjective quantity data analysis unit that further analyzes this, (974) ) is an objective/subjective quantity relationship analysis unit that analyzes the relationship between objective quantities and subjective data based on the analyzed evoked potentials.

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

まず誘発電位測定手続き制御部(965)  により誘
発電位が測定され、文字列提示制御部(953)  は
文字列データ記憶部(、952)  の文字列データを
文字列提示部(951)  に提示し、被測定対象者か
ら誘発電位計測部(961)  により誘発電位が計測
され、誘発電位記録制御部(963)  を介して誘発
電位記録部(962)  !こ一定時間分記録され、誘
発電位解析部(96U  Iこより加算などの信号処理
が行われ、振幅や潜時などの客観量が求められる。−方
、文字列に対する被測定対象者の主観データが主観量入
力部(971)  より入力され、主観量データ収集部
(972)  にて収集され、主観量データ解析部(9
73)  で解析され、さらに誘発電位より求めた客観
量との相関係数などが客観量・主観量関係解析部(97
4)  で算出される。
First, the evoked potential is measured by the evoked potential measurement procedure control unit (965), and the character string presentation control unit (953) presents the character string data in the character string data storage unit (952) to the character string presentation unit (951). , an evoked potential is measured from the subject by the evoked potential measuring unit (961), and is transmitted to the evoked potential recording unit (962) via the evoked potential recording control unit (963). This is recorded for a certain period of time, and signal processing such as addition is performed by the evoked potential analysis unit (96U I) to obtain objective quantities such as amplitude and latency. It is input from the subjective quantity input unit (971), collected by the subjective quantity data collection unit (972), and then processed by the subjective quantity data analysis unit (971).
73), and furthermore, the correlation coefficient with the objective quantity obtained from the evoked potential is analyzed by the objective quantity/subjective quantity relationship analysis department (97
4) Calculated as follows.

[発明が解決しようとする課題] 以、」二のように、従来の生理指標によるストレス度や
健康度の判定装置は、単一の指標を用い、単にその大小
の結果を表示するものが多く、これらは生理指標の個人
差の観点、即ぢ心拍が速くなる人や血圧が」−かりやす
い人など、人によりストレス度や健康度を反映する指標
は異なることが多いことから、ストレス度や健康度の過
小評価、もしくは過大評価をする危険性が多分にあった
。また、複数の指標を用いたものも、単に各指標の結果
を並列に表示するに過ぎないものが多く、これは」−記
の過誤はやや防げるものの、単なる表示装置と変わらな
い。さらに、前述の従来例においても単ここ1対の測定
データの相関関係を見、ているに過きないなど、判定ア
ルゴリズムか単純なものや、最終判定結果は被測定対象
者、もしくは測定者に委ねられているものが多く、測定
条件も不明確であるなどの問題点があった。しかし、生
理指標なストレス度や健康度の評価に用いる際には、個
人差などの特性や背景メカニズムを十分考慮する必要が
ある。
[Problems to be Solved by the Invention] As described in ``2'', conventional devices for determining stress levels and health levels using physiological indicators often use a single indicator and simply display the results of its magnitude. , these are from the perspective of individual differences in physiological indicators, and the indicators that reflect stress and health levels often differ depending on the person, such as those whose heart beats quickly and those whose blood pressure is easy to detect. There was a high risk of underestimating or overestimating health. In addition, many of the devices that use multiple indicators simply display the results of each indicator in parallel, and although this can somewhat prevent the error of "-", it is no different from a simple display device. Furthermore, even in the conventional example mentioned above, the judgment algorithm is simple, such as simply looking at the correlation between a pair of measurement data, and the final judgment result is left to the person being measured or the person measuring it. There were many problems, such as the fact that many things were left to the public, and the measurement conditions were unclear. However, when using physiological indicators to evaluate stress and health, characteristics such as individual differences and background mechanisms need to be taken into consideration.

さらに、生理指標に加えて、ストレスに関する質問項目
への回答情報を取り扱った他の従来例におけるストレス
度や健康度判定装置は、単に主観データを測定し、生理
指標との相関などの関係をみるにすぎず、生理指標と共
に回答パタンを評価してストレス度を判定するものはな
かった。
Furthermore, in addition to physiological indicators, other conventional stress and health level determination devices that handle response information to questions related to stress simply measure subjective data and examine relationships such as correlation with physiological indicators. However, there was no method that evaluated response patterns together with physiological indicators to determine stress levels.

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

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

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

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

(5)さらに、上記1〜3の目的ここ加えて、測定条件
を明確化して、安静時などの定常状態とストレス負荷時
のデータ測定を行うための課題提示及び課題に対する被
測定対象者の応答入力ができ、個々の測定データの代表
値を求める際には、定常状態のみならず、ストレス時、
及びストレス負荷に対する反応性も評価できるストレス
度判定装置を得ることを第5の目的とする。
(5) In addition to the objectives 1 to 3 above, clarify the measurement conditions and present tasks to measure data in a steady state such as at rest and under stress, and the response of the subject to be measured to the task. When calculating the representative value of individual measurement data, it is possible to input data not only in steady state but also under stress,
A fifth object is to obtain a stress level determination device that can also evaluate reactivity to stress loads.

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

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

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

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

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

[作用] 本発明におけるストレス度判定装置において、第1の発
明に係るストレス度判定装置は、単一の指標ではなく複
数の生理指標を測定し、これを反応パタンとして捉え、
基準パタンと比較照合し、ストレス度は生理反応パタン
のタイプとして判定されるので、生理指標をストレス度
や健康度評価に用いる際に問題となる個人差、例えばス
トレス負荷時に負荷効果の高い指標は個人ごとに異なる
ことが多いなどの特性を十分考慮した評価が可能となる
。さらにストレスにおける生理反応をより多面的に捉え
ることができ、従来よりも信頼性の高いストレス評価が
可能となる。
[Function] In the stress level determination device according to the present invention, the stress level determination device according to the first invention measures not a single index but a plurality of physiological indexes, captures this as a reaction pattern,
The stress level is determined as a type of physiological response pattern by comparing it with a reference pattern, so individual differences that are a problem when using physiological indicators to evaluate stress levels and health levels, such as indicators that have a high load effect during stress loads, are This makes it possible to perform evaluations that fully take into account characteristics that often differ from person to person. Furthermore, it is possible to understand the physiological response to stress from a more multifaceted perspective, making it possible to evaluate stress more reliably than before.

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

また、第3の発明に係るストレス度判定装置は、ストレ
ス度の判定材料として、複数の生理指標、並びに複数の
項目データを用い、ストレス度を判定するので、第1の
発明と第2の発明の作用に加えて、ストレス生理反応タ
イプとストレス項目反応タイプを加味したストレス総合
反応タイプ判定が行え、ストレスをより多面的に捉える
ことができ、従来よりも信頼性の高いストレス評価が可
能となる。
Furthermore, the stress level determining device according to the third invention uses a plurality of physiological indicators and a plurality of item data as materials for determining the stress level to determine the stress level. In addition to the above effects, it is possible to determine the overall stress reaction type by considering the stress physiological reaction type and the stress item reaction type, making it possible to understand stress from a more multifaceted perspective and making it possible to evaluate stress with higher reliability than before. .

また、第4の発明に係るストレス度判定装置は、第1〜
第3の発明の作用に加えて、予め属性集団ごとに求めら
れた標準値を、被測定対象者の属性に応じて用い、スコ
ア化を行う。個々の測定データの代表値について、さら
に集団における個人の位置付けとしてスコア化を行うこ
とてより適切な!4− 評価値が得られる。例えは血圧等測定データによっては
加齢や性差等を反映するので、これらの要因を加味する
必要がある。第4の発明は、これを踏オSえたスコア化
を行い、その個人得点パタンによるタイプ判定を行うの
で、より信頼性の高い評価が行える。
Moreover, the stress level determination device according to the fourth invention includes the first to
In addition to the effects of the third invention, standard values determined in advance for each attribute group are used in accordance with the attributes of the person to be measured to perform scoring. It is more appropriate to score the representative values of individual measurement data and also to reflect the individual's position in the group! 4- Evaluation value can be obtained. For example, measurement data such as blood pressure may reflect aging, gender differences, etc., so these factors need to be taken into consideration. The fourth invention performs scoring based on this and determines the type based on the individual score pattern, so that more reliable evaluation can be performed.

また、第5の発明に係るストレス度判定装置は、第1〜
第3の発明の作用に加えて、定常状態課題やストレス課
題の提示機能とこれに対する応答の入力機能を備え、安
静時なと定常状態の他、ストレス課題負荷時のデータが
測定でき、さらにストレス負荷に対する反応性として定
常状態からストレス時への変化値が算出される。反応性
は、定常状態とストレス負荷時双方の関係で決まるので
、定常状態からストレス時への変化を踏まえた評価を行
うことが必要であるが、第5の発明はこれらを考慮し、
測定条件を明確化し、定常状態、ストレス時、反応性の
3種類の代表値算出を行うので、より信頼性の高い代表
値が求められる。
Moreover, the stress level determination device according to the fifth invention includes the first to
In addition to the functions of the third invention, it is equipped with a function to present steady state tasks and stress tasks, and a function to input responses to these tasks, and can measure data not only in the resting state and steady state, but also during stress task loading. The change value from the steady state to the stress state is calculated as the reactivity to the load. Since reactivity is determined by the relationship between both the steady state and the stress load, it is necessary to perform an evaluation based on the change from the steady state to the stress load, but the fifth invention takes these into account,
By clarifying the measurement conditions and calculating three types of representative values: steady state, stress, and reactivity, more reliable representative values can be obtained.

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

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

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

さらに、第2及び第3の発明においては、ストレスに関
連した質問項目に対する回答を測定データとして取り扱
うが、ストレスに関連した質問項目の回答データによる
主観評価は、ストレス時にお()る生理反応と行動に影
響を及ぼす因子として重要である。我々の研究成果にお
いて、複数の質問項目に対する回答データの因子分析の
結果、15の独立した因子が抽出された。その結果を表
2に示す。これより、少なくともこれらの因子を反映す
る質問項目に対する回答を測定することによって、その
パタンからストレス度を定量的に評価・分類することが
可能であることを示している。また、前述の複数の生理
指標に、上記ストレス関連質問項目回答パタンをストレ
ス度の判定材料に加えることによって、より適切なスト
レス度判定が行えることが期待できる。表2では15因
子が抽出されているが、実施例ではこのうち1個の上位
項目を反映する下位項目、1個ずつ(IXJ個)を質問
項目に用いた例について説明する。
Furthermore, in the second and third inventions, responses to stress-related questions are treated as measurement data, but subjective evaluations based on response data to stress-related questions are based on physiological reactions that occur during times of stress. It is important as a factor that influences behavior. In our research results, 15 independent factors were extracted as a result of factor analysis of response data to multiple question items. The results are shown in Table 2. This shows that by measuring responses to question items that reflect at least these factors, it is possible to quantitatively evaluate and classify stress levels based on the patterns. Further, by adding the stress-related question item response pattern to the plurality of physiological indicators described above as materials for determining the stress level, it is expected that a more appropriate stress level determination can be made. In Table 2, 15 factors are extracted, and in the example, an example will be described in which one lower-order item (IXJ items) reflecting one higher-order item is used as a question item.

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

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

第1図において、 (1)は複数の生理指標を測定する
生理指標測定部、 (2)は入力部、 (3)は各測定
データより、平均値等の代表値を求める代表値決定部、
 (4)は代表値より作られるパタンと基準パタンとを
比較照合してストレス度を判定し判定結果を出力する判
定部、 (5)は判定結果の表示を行う出力部、 (6
)は制御部である。
In FIG. 1, (1) is a physiological index measurement unit that measures a plurality of physiological indicators; (2) is an input unit; (3) is a representative value determination unit that calculates a representative value such as an average value from each measurement data;
(4) is a judgment unit that compares and matches a pattern created from representative values with a reference pattern to determine the stress level and outputs the judgment result; (5) is an output unit that displays the judgment result; (6)
) is the control section.

各部の構成について、以下に説明する。The configuration of each part will be explained below.

生理指標測定部′(1)において、 (11)は複数の
生理反応を検出するセンサ群、 (12)は増幅器、特
徴抽出フィルタ、積分器等を用いて構成され、センサ群
で検出された脳波、筋電図、皮膚温等の生理反応より、
各々α帯域パワー 筋電位の積分11α、温度等、目的
に応じた生理指標データを抽出する生体信号処理部であ
る。
In the physiological index measuring section (1), (11) is a sensor group that detects multiple physiological reactions, and (12) is configured using an amplifier, a feature extraction filter, an integrator, etc. , from physiological responses such as electromyogram and skin temperature,
Each is a biosignal processing unit that extracts physiological index data according to the purpose, such as α band power, myoelectric potential integral 11α, and temperature.

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

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

また、判定部(4)において、 (44)は複数の代表
値より合成変量を求め、データの圧縮を行なう合成変量
演算手段、(451)はレベル分は基準値とストレス生
理反応タイプ判定用基準パタン群を記憶する基準値ファ
イル1、 (46)は基準値ファイルI (451)の
レベル基準値より、各代表値や合成変量のレベル分は演
算を行い、レベル分けされた判定値を求め、ざらにその
判定値が作るパタンと基準値ファイル1 (451) 
 の基準パタン群の各基準パタンとを比較照合してスト
レス生理反応タイプを判定する判定手段、 (47)は
この判定結果を出力する判定結果出力部、 (48)は
判定結果を記憶する判定結果ファイル、 (41)は属
性入力部(22)より入力された被測定対象者の属性情
報と検索用コードからなるIDコード、 (42)は年
齢や性別等の属性ごとに予め求められた標準値を記憶す
る標準値ファイル、 (43)はIDコード(4+) 
*用いて検索された標準値を基に、代表値決定部で作成
された個々の代表値より個人得点を求める個人得点演算
手段で、これら(4−1)  (42)  (43)が
付加され、第4の発明を構成する。
Further, in the determination unit (4), (44) is a composite variable calculating means for calculating a composite variable from a plurality of representative values and compressing the data, and (451) is a reference value and a standard for stress physiological reaction type determination for the level. The reference value file 1 (46) that stores the pattern group calculates the levels of each representative value and composite variable from the level reference value of the reference value file I (451), and calculates the level-divided judgment value. Roughly, the pattern created by the judgment value and the reference value file 1 (451)
(47) is a determination result output unit that outputs this determination result; (48) is a determination result that stores the determination result; file, (41) is an ID code consisting of the attribute information of the subject to be measured inputted from the attribute input section (22) and a search code, (42) is a standard value determined in advance for each attribute such as age and gender. Standard value file that stores, (43) is ID code (4+)
*These (4-1), (42), and (43) are added by the personal score calculation means that calculates the individual score from the individual representative values created by the representative value determination section based on the standard value searched using *. , constitutes the fourth invention.

また、出力部(5)において、 (51)は測定の開始
・終了合図のメツセージや判定結果出力部からの判定結
果を表示する表示部である。さらに、(52)は第5の
発明において課題の提示を行う課題提示部である。
Further, in the output section (5), (51) is a display section that displays messages indicating the start and end of the measurement and judgment results from the judgment result output section. Furthermore, (52) is a task presentation unit that presents a task in the fifth invention.

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

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

第1図の制御部(6)は、出力部(5)の表示部(51
)に測定開始の合図を表示し、入力部(2)の制御入力
部(21)、例えば反応キーからのスタート合図により
生理指標測定部(1)における処理を開始し、生理指標
データ測定を行う。即ち、センサ群(11)にて検出さ
れた複数の生理反応、例えば脳波、筋電図、皮膚温など
について、生体信号処理部(12)において目的とした
生理指標データが抽出される。次に、抽出された生理指
標データは、代表値決定部(3)の代表値演算手段1(
31)に一定時間分取り込まれ、外れ値やノイズが除か
れるなどの外れ値演算後、例えは平均値なとの代表値が
求められる。以上が1(回(k≧1)繰り返された後、
各指標の代表値(MXk回;但しMは指標数でここでは
3)は各々代表値ファイル(34)に記憶される。次に
制御部(6)の制御のもとに、判定部(4)に各代表値
データが取り込まれ、目的に応じて合成変量が合成変量
演算手段(44)にて算出される。これは例えば複数の
部位の筋電図の平均値を求めて全体の筋緊張度を求める
等、2変量以上のデータが対象となり、情報圧縮に用い
られる。次に、判定手段(46)は、基準値ファイル1
 (45+)のレベル基準値を用いて、各代表値や合成
変量のレベル分は演算を行い判定値を求め、その判定値
が作るパタンと基準値ファイルl (45+)  の基
準パタン群の各基準パタンとを比較照合して、ストレス
生理反応タイプを判定する。即ち、判定手段(46) 
!こおいて、基準値ファイル1 (45+)よりレベル
基し$値が抽出され、これを基に各代表値との大小比較
が行われ、レベル分けが行われ、p個のレベルに分割さ
れた判定値が求められる。判定値は例えはり=3でり、
、M、H(7) 3段階点とするとそのコートが求めら
れる。
The control section (6) in FIG.
), and a start signal from the control input section (21) of the input section (2), for example, a reaction key, starts processing in the physiological index measuring section (1) and measures the physiological index data. . That is, the biological signal processing unit (12) extracts target physiological index data for a plurality of physiological reactions detected by the sensor group (11), such as electroencephalogram, electromyogram, and skin temperature. Next, the extracted physiological index data is processed by the representative value calculation means 1 (
31) for a certain period of time, and after calculating outliers such as removing outliers and noise, a representative value, such as an average value, is determined. After the above is repeated once (times (k≧1)),
The representative value of each index (MXk times; where M is the number of indexes, here 3) is stored in a representative value file (34). Next, under the control of the control section (6), each representative value data is taken into the determination section (4), and a composite variable is calculated by the composite variable calculation means (44) according to the purpose. This targets data of two or more variables, such as finding the average value of electromyograms of multiple parts to find the overall muscle tone, and is used for information compression. Next, the determination means (46) determines the reference value file 1.
Using the level standard value of (45+), calculate the level of each representative value and composite variable to obtain the judgment value, and the pattern created by the judgment value and each standard of the standard pattern group of standard value file l (45+) The stress physiological response type is determined by comparing and matching the patterns. That is, the determining means (46)
! Here, the $ value is extracted based on the level from the standard value file 1 (45+), and based on this, the magnitude is compared with each representative value, and the level is divided into p levels. A judgment value is obtained. The judgment value is, for example, = 3,
, M, H (7) If it is a three-step point, its coat can be found.

さらに基準値ファイル1 (451)より、ストレス生
理反応タイプ判定用基準パタン群の各基準パタンか抽出
され、求められた判定値が作るパタンと各基準パタンと
か比較照合され、基準パタンと一致するとそれに該当す
るタイプが抽出され、例えばパタンがL L Lならは
、ストレス生理反応タイプAなとのようにタイプ判定さ
れる。次に、制御部(6)の制御のもとに判定結果出力
部(47)より判定値及びタイプ判定結果が出力部(5
)の表示部(51)、例えは゛プリンターやCRTデイ
スプレィに出力され、判定されたタイプに対応したメツ
セージなどが被測定対象者に表示される。さらにこれら
の結果は、判定結果ファイル(48)に記憶される。
Furthermore, from the standard value file 1 (451), each standard pattern of the standard pattern group for stress physiological reaction type judgment is extracted, and the pattern created by the determined judgment value is compared with each standard pattern, and if it matches the standard pattern, it is The corresponding type is extracted and, for example, if the pattern is LL L, the type is determined as stress physiological reaction type A. Next, under the control of the control unit (6), the determination result output unit (47) outputs the determination value and type determination result to the output unit (5).
), such as a printer or CRT display, and a message corresponding to the determined type is displayed to the person to be measured. Furthermore, these results are stored in a determination result file (48).

以上が1シーケンスとして、1回の測定が行われた後、
制御部(6)を介して測定終了メツセージが表示部(5
1)に表示され、被測定対象者の制御入力部(21)か
らの終了合図により測定が終了する。
The above is one sequence, and after one measurement is performed,
A measurement completion message is displayed on the display section (5) via the control section (6).
1), and the measurement is terminated by a termination signal from the control input section (21) of the subject.

第1図において、ざらに、点線で示された構成が加えら
れることにより、第4の発明のものが得られる。即ち、
生理指標データ測定に先立ち、入力部(2)の属性入力
部(22)、例えばキーホードより被測定対象者の年齢
・性別等の属性情報及びファイル入出力等、検索用コー
ドが入力され、判定部(4)のIDコード(41)に−
時貯蔵される。
In FIG. 1, by adding the configuration roughly indicated by dotted lines, the fourth invention is obtained. That is,
Prior to the measurement of physiological index data, search codes such as attribute information such as the age and gender of the subject to be measured and file input/output are input from the attribute input section (22) of the input section (2), for example, from a keyboard, and the determination section (4) ID code (41) -
When stored.

さらに、判定部(4)での判定値演算に先立ち、IDコ
ード(4■)と標準値ファイル(42)を用いて、個人
得点演算手段(43)にて、被測定対象者の属性に対応
した集団における個人の相対的位置を示す個人得点が算
出される。即ち、まず代表値決定部(3)で求められた
各代表値が個人得点演算手段(43)に取り込まれる。
Furthermore, prior to calculating the judgment value in the judgment unit (4), the ID code (4■) and the standard value file (42) are used to correspond to the attributes of the subject in the personal score calculation means (43). An individual score indicating the individual's relative position in the group is calculated. That is, first, each representative value determined by the representative value determination section (3) is taken into the individual score calculation means (43).

また、年齢や性別等の各属性集団ことに予め算出されて
いる標準値を記憶する標準値ファイル(42)より、I
Dコード(41)を用いて被測定対象者の属性に対応し
た標準値が検索される。個人得点演算手段(43)はこ
れら代表値と標準値を用いてスコア化を行い、個人得点
が求められる。さらに、新たに得られた代表値よりID
コート(41)を用いて対応する標準値が更新される。
In addition, I
A standard value corresponding to the attribute of the person to be measured is searched using the D code (41). The individual score calculating means (43) performs scoring using these representative values and standard values, and obtains an individual score. Furthermore, from the newly obtained representative value, ID
The corresponding standard value is updated using the code (41).

スコア化は、例えは標準値が平均値と標準偏差より構成
されているとすると、以下のような個人得点算出が行わ
れる。即ぢ、個人得点演算手段(43)において、標準
値平均μと標準値標準偏差σをもとに、 個人得点D=SD(代表値−標準値平均μ)/標準値標
準偏差σ十Mean として個人得点が算出される。但し、SDは個人得点の
標準偏差、Meanは個人得点平均で、SD=IO5M
ean=50で2得点、SD= 14、Mean= 5
0でr]得点が得られる。前者なら正規分布の場合20
〜80の間、後者なら8〜92の間に99.74%(±
35D)のデータが含まれる。さらに、かなり外れた個
人得点が得られた時(例えは±3SD以」−を越える場
合)は、予め定められた上限値、叉は下限値にするとよ
い。
For scoring, for example, assuming that the standard value is composed of an average value and a standard deviation, the following individual score calculation is performed. That is, in the individual score calculation means (43), based on the standard value average μ and the standard value standard deviation σ, the individual score D=SD (representative value − standard value average μ)/standard value standard deviation σ0Mean Individual scores are calculated. However, SD is the standard deviation of individual scores, Mean is the average individual score, and SD = IO5M
ean=50, 2 points, SD=14, Mean=5
0 gives r] score. If the former is a normal distribution, it is 20.
~80, and the latter is between 8 and 92 with 99.74% (±
35D) data is included. Furthermore, when a significantly different individual score is obtained (for example, when exceeding ±3 SD or more), it is preferable to set a predetermined upper limit or lower limit.

スコア化に用いられる標準値ファイル(42)を構成す
る標準値データは、年齢や性別等の属性ごとの集団(1
1人)におけるデータの平均及び標準偏差が必要だが、
n、  n人のデータの総和、及び2乗和の形で持つ方
がよい(n、ΣX1、ΣXI2、但し、nは人数、Xl
は集団を構成する各人の代表値データ)。即ち標準値フ
ァイル(42)より抽出後、 μ:標準値平均=ΣXi/。
The standard value data that constitutes the standard value file (42) used for scoring is divided into groups (1
I need the average and standard deviation of the data for one person), but
It is better to have it in the form of the sum of data of n, n people and the sum of squares (n, ΣX1, ΣXI2, where n is the number of people, Xl
is representative value data for each person making up the group). That is, after extraction from the standard value file (42), μ: standard value average = ΣXi/.

σ:標準値標準偏差=((ΣXi2/n)−(ΣXi/
n)”)し2 のように求めればよい。
σ: Standard value Standard deviation = ((ΣXi2/n) - (ΣXi/
n)") and 2.

また、標準値更新を行う場合、単に各々、n+1、ΣX
 i + X i +1、ΣX i2+X i+12(
X i+1は新たに得られた代表値)とすればよい。
In addition, when updating the standard value, simply update each n+1, ΣX
i + X i +1, ΣX i2+X i+12 (
X i+1 may be a newly obtained representative value).

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

ざらに、第1図において、−点鎖線で示された構成が加
えられることにより、第5の発明のものが得られる。即
ち、生理指標データ測定に際してまず、定常状態として
安静時データの測定が行われる。制御入力部(21)か
らのスタート合図にょり、制御部(6)を介して課題提
示部(52)、例えばCRTデイスプレィに安静課題が
提示されると共に、生理指標測定部(1)における処理
が開始され、生理指標データが抽出され、代表値決定部
(3)の代表値演算手段1 (3+)に取り込まれ、外
れ値演算後、定常状態代表値として安静時代表値が求め
られる。次ここ、ストレス課題時データの測定が行われ
る。同様に、制御入力部(21)により、制f&11部
(6)を介して課題提示部(52)にストレス課題が提
示されると共に、生理指標測定部(1)における処理が
開始され、生理指標データが抽出され、代表値演算手段
1 (31)に取り込まれ、外れ値演算後、ストレス時
代表値が求められる。なお、ストレス課題時、課題に対
する被測定対象者の応答は、入力部(2)の反応久方部
(23)より入力される。ストレス課題としては、暗算
課題の他、間違い(エラー)検出、レターキャンセレー
ション(ある特定文字例えばeを検出)、スI・ループ
課M(色文字提示)、反応時間課題、クイズ課題等が上
げられる。次に、定常状態及びストレス時データより反
応性代表値として、例えばストレス時と安静時との差、
もしくは比なとの変化データが反応性演算手段(33)
で算出される。
Roughly speaking, by adding the configuration shown by the - dotted chain line in FIG. 1, the fifth invention can be obtained. That is, when measuring physiological index data, first, resting state data is measured as a steady state. In response to a start signal from the control input unit (21), a rest task is presented via the control unit (6) to the task presentation unit (52), for example, a CRT display, and the processing in the physiological index measurement unit (1) is started. Physiological index data is extracted and taken into the representative value calculation means 1 (3+) of the representative value determination unit (3), and after calculating outliers, a resting state representative value is determined as a steady state representative value. Next, data during the stress task is measured. Similarly, the control input unit (21) presents a stress task to the task presentation unit (52) via the control f & 11 unit (6), and starts processing in the physiological index measurement unit (1). Data is extracted and taken into the representative value calculating means 1 (31), and after calculating outliers, a representative value during stress is determined. In addition, during the stress task, the response of the subject to be measured to the task is inputted from the response section (23) of the input section (2). In addition to mental arithmetic tasks, stress tasks include error detection, letter cancellation (detecting a specific letter such as e), S I/Loop task M (presenting colored letters), reaction time tasks, and quiz tasks. It will be done. Next, from the steady state and stress data, we calculate the typical reactivity value, for example, the difference between stress and rest.
Or the change data with ratio is the reactivity calculation means (33)
It is calculated by

以」二が1(回り1(≧1)繰り返された後、M指標×
1(回X3種類の代表値データ(定常状態代表値、スト
レス時代表値、反応性代表値)が、代表値ファイル(3
/l)に記憶される。判定部(4)の判定手段(46)
におけるタイプ判定は、3種類の代表値パタン各々に対
応した基準パタン(定常状態パタン、ストレス時パタン
、反応性パタン)が基準パタン群より抽出されて比較j
!a合され、3種類各々についてのタイプ、及びこれら
を総合したタイプが判定される。
After ``2 is repeated 1 (around 1 (≧1)), M index ×
1 (times x 3 types of representative value data (steady state representative value, stress representative value, reactivity representative value) are stored in the representative value file (3
/l). Judgment means (46) of judgment unit (4)
For type determination, reference patterns (steady state pattern, stress pattern, and reactivity pattern) corresponding to each of the three types of representative value patterns are extracted from the reference pattern group and compared.
! a, and the type for each of the three types and the combined type of these are determined.

以=ヒ、第1の発明による動作の流れ図を第4図(a 
) (l] ) (c )に、第4の発明が加えられた
場合の動作の流れ図を第5図に、第5の発明が加えられ
た場合の動作の流れ図を第6図(a)(h)に、第4及
び第5の発明が加えられた場合の動作の流れ図を第7図
に示す。
The flowchart of the operation according to the first invention is shown in Figure 4 (a).
) (l] ) (c) The flowchart of the operation when the fourth invention is added is shown in FIG. 5, and the flowchart of the operation when the fifth invention is added is shown in FIG. 6(a) ( FIG. 7 shows a flowchart of the operation when the fourth and fifth inventions are added to h).

即ち、ステップ(71)では生理指標の代表値が算出さ
れたかどうかを調べ、まだてあれば、ステップ(710
)に行き、ステップ(72)で代表値の算出を行なう。
That is, in step (71), it is checked whether the representative value of the physiological index has been calculated, and if it has been calculated, then step (710)
), and the representative value is calculated in step (72).

ステップ(73)では測定の可否を見る。測定できてい
ればステップ(74)にて代表値ファイルを作成する。
In step (73), it is determined whether or not measurement is possible. If the measurement is successful, a representative value file is created in step (74).

測定ができていない時、例えば被測定対象者の体動によ
るノイズ混入など、外れ値が多い時は再度測定する。ス
テップ(7I)で生理指標の代表値が算出されていれば
、ステップ(80)で代表値を読み込む。ステップ(8
9)では判定終了を見る。判定が終了していなければ、
ステップ(83)で合成変量の算出を見、必要ならステ
ップ(84)で算出し、ステップ(85)でレベル分け
した判定値を求め、パタンを作る。ステップ(86)で
は基準パタンとの照合を行い、タイプ判定を行なう。ス
テ・ンブ(87)で判定結果をファイルするとともに、
過去のデータも取り出し、ステップ(88)で判定結果
を過去のデータと共に表示する。第5図では、ステップ
(7o)で属性情報を入力し、以下、同一符号は第4図
と同様の動作を行なう。′なお、ステップ(81)は属
性に対応した標準値を検索して、これをセットし、ステ
ップ(82)ではこの標準値と代表値よりスコア化を行
なう。また、図中、A、  a、  及びBS bは、
各々第4図(b)及び(c)と同じ動作を示す。さらに
、第6図(b)のステップ(711)は定常状態として
安静時の生理指標測定を示し、ステップ(72+、)は
安静時の生理指標代表値算出を示す。また、ステップ(
712)  はストレス時の生理指標測定を示し、ステ
ップ(722)  はストレス時の生理指標代表値算出
を示す。ステップ(723)  は生理指標反応性代表
値の算出を行なう。さらに、第7図において、C,cは
第6図(b )と同様の動作を示す。
If the measurement cannot be completed, for example, if there are many outliers due to noise contamination due to the body movement of the person to be measured, the measurement is performed again. If the representative value of the physiological index has been calculated in step (7I), the representative value is read in step (80). Step (8
9) Check the end of the judgment. If the judgment is not completed,
In step (83), the composite variable is calculated, if necessary, it is calculated in step (84), and in step (85), the level-divided judgment value is determined and a pattern is created. In step (86), a comparison with a reference pattern is performed to determine the type. While filing the judgment results at Ste Nbu (87),
Past data is also retrieved, and the determination result is displayed together with the past data in step (88). In FIG. 5, attribute information is input in step (7o), and hereinafter, the same reference numerals perform the same operations as in FIG. 4. 'In step (81), a standard value corresponding to the attribute is searched and set, and in step (82), a score is calculated based on this standard value and a representative value. In addition, in the figure, A, a, and BS b are
Each shows the same operation as in FIGS. 4(b) and 4(c). Further, step (711) in FIG. 6(b) indicates measurement of a physiological index in a resting state as a steady state, and step (72+,) indicates calculation of a physiological index representative value in a resting state. Also, step (
712) indicates measurement of physiological index during stress, and step (722) indicates calculation of representative value of physiological index during stress. Step (723) calculates the physiological index reactivity representative value. Furthermore, in FIG. 7, C and c show the same operation as in FIG. 6(b).

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

第2図において、第2の発明は入力部(2)、代表値決
定部(3)、判定部(4)、出力部(5)、及び制御部
(6)より構成される。さらに、入力部(2)において
、第1の発明における制御入力部(21)の他、 (2
4)はストレスに関する複数の質問項目に対する回答情
報である項目データな入力する項目データ入力部である
。また、代表値決定部(3)において、第1の発明にお
ける代表値ファイル(34)の他、 (32)は各項目
データから上位項目ことに平均値などの代表値を求める
代表値演算手段2である。また、判定部(4)において
、第1の発明における合成変量演算手段(44)、判定
手段(46)、判定結果出力部(47)、判定結果ファ
イル(48)の他、(452)はレベル分は基準値とス
トレス項目反応タイプ判定用基準パタン群を記憶する基
準値ファイル2である。さらに、出力部(5)において
、第1の発明における表示部(51)の他、 (53)
はストレスに関連する複数の質問項目の提示を行う項目
提示部である。さらに、第1の発明と同様、第4の発明
に対しては、これに属性入力部(22)、IDコード(
41)、標準値ファイル(42)、個人得点演算手段(
43)が付加され、さらに、第5の発明に対しては、反
応入力部(23)、反応性演算手段(33)、課題提示
部(52)が付加される。
In FIG. 2, the second invention is comprised of an input section (2), a representative value determination section (3), a determination section (4), an output section (5), and a control section (6). Furthermore, in the input section (2), in addition to the control input section (21) in the first invention, (2
4) is an item data input section for inputting item data that is answer information to a plurality of question items regarding stress. In addition to the representative value file (34) in the first invention, in the representative value determination unit (3), (32) is also provided with a representative value calculation means 2 for calculating representative values such as average values for higher-order items from each item data. It is. In addition, in the determination section (4), in addition to the composite variable calculation means (44), determination means (46), determination result output section (47), and determination result file (48) in the first invention, (452) is a level This is a reference value file 2 that stores reference values and a group of reference patterns for stress item reaction type determination. Furthermore, in the output section (5), in addition to the display section (51) in the first invention, (53)
is an item presentation unit that presents a plurality of question items related to stress. Furthermore, similar to the first invention, the fourth invention includes an attribute input section (22), an ID code (
41), standard value file (42), personal score calculation means (
43) is added, and furthermore, a reaction input section (23), a reactivity calculation means (33), and a task presentation section (52) are added to the fifth invention.

次に、第2の発明における動作について説明す第2図の
制御部(6)は表示部(51)に測定開始の合図を表示
し、制御入力部(21)からのスタート合図により項目
データの測定を開始する。項目提示部(53)は、制御
部(6)の制御のもとてストレスに関する複数の質問項
目(丁XJ個、 ■は上位項目数、Jは下位項目数)を
発生させ提示する。被測定対象者からの質問項目に対す
る回答情報は、入力部(2)の項目データ入力部(24
)より入力され、ざらに代表値演算手段2 (32)に
取り込まれ、入力ミスや回答漏れチエツク等の外れ値演
算後、上位項目ごとに、例えば平均値等の代表値が算出
され、代表値ファイル(34)に記憶される。
Next, the control section (6) in FIG. 2, which explains the operation in the second invention, displays a signal to start measurement on the display section (51), and starts reading the item data by the start signal from the control input section (21). Start measurement. The item presentation unit (53) generates and presents a plurality of question items (XJ questions, where ① is the number of higher order items and J is the number of lower order items) regarding stress under the control of the control unit (6). The answer information to the question items from the subject to be measured is sent to the item data input section (24) of the input section (2).
) and is roughly taken into the representative value calculation means 2 (32), and after calculating outliers such as checking for input errors and omissions, a representative value such as an average value is calculated for each high-level item, and the representative value is It is stored in the file (34).

次に判定部(4)に各代表値が取り込まれ、目的に応じ
て、合成変量が合成変量演算手段(44)にて算出され
る。さらに、判定手段(46)は、基準値ファイル2 
(452)  のレベル基準値を用いて各項目データの
代表値や合成変量のレベル分は演算を行い判定値を求め
、その判定値が作るパタンと基準値ファイル2 (45
2)  の基準パタン群の各基準パタンとを比較照合し
て、項目データが作るパタンからのストレス項目反応タ
イプを判定する。
Next, each representative value is taken into the determination section (4), and a composite variable is calculated by the composite variable calculation means (44) depending on the purpose. Furthermore, the determination means (46) includes a reference value file 2.
Using the level reference value of (452), the representative value of each item data and the level of the composite variable are calculated to obtain the judgment value, and the pattern created by the judgment value and the reference value file 2 (45
2) Compare and match each standard pattern of the standard pattern group to determine the stress item reaction type from the pattern created by the item data.

次に、判定結果出力部(47)より判定結果が出力され
、表示部(51)に表示されると共に、判定結果ファイ
ル゛(48)に記憶される。以上が1シーケンスとして
、1回の測定が終了する。
Next, the determination result is outputted from the determination result output section (47), displayed on the display section (51), and stored in the determination result file (48). The above is one sequence, and one measurement is completed.

第2図において、さらに、点線で示された構成が加え、
られることにより、第1の発明における場合と同様に、
被測定対象者の属性情報に応じた項目データの個人得点
が算出される(第4の発明)。
In FIG. 2, the configuration indicated by the dotted line is further added,
As in the case of the first invention,
An individual score of item data according to attribute information of the person to be measured is calculated (fourth invention).

項目データ測定に先立ち、入力部(2)の属性入力部(
22)より被測定対象者の属性情報と検索用コードが入
力され、IDコート(113)に−時貯蔵され、ざらに
、判定部(4)での判定値演算に先立ち、IDココ−”
(/II)と標準値ファイル(42)を用い、個人得点
演算手段(43)にて項目データの個人得点が算出され
、タイプ判定はこの個人得点パタンについて行われる。
Prior to measuring item data, input the attribute input section (2) of the input section (2).
Attribute information and search code of the subject to be measured are inputted from 22), stored in the ID coat (113), and roughly stored in the ID coat (113) prior to judgment value calculation in the judgment unit (4).
(/II) and the standard value file (42), the personal score calculation means (43) calculates the personal score of the item data, and type determination is performed on this personal score pattern.

さらに、第2図において、−点鎖線で示された構成が加
えられることにより、前記項目データに加え、課題中な
ど特定条件下でのテンポラリな状態の項目データが求め
られる。まず、前述のように項目データの測定が行われ
、項目データ代表値が求められ、代表値ファイル(34
)に記憶される。
Furthermore, in FIG. 2, by adding the configuration shown by the - dotted chain line, in addition to the item data, item data in a temporary state under specific conditions such as during a task can be obtained. First, the item data is measured as described above, the item data representative values are obtained, and the representative value file (34
).

次に、定常状態における状態項目データの収集が行われ
、制御入力部(21)からのスタート合図により課題提
示部(52)に安静課題が提示され、項目提示部(53
)に質問項目が次に提示され、回答情報が項目データ入
力部(21)より入力され、さらに代表値演算手段(3
2)に取り込まれ、定常状態として安静時代表値が求め
られる。次に、ストレス課題時の#λ態項目データの収
集が行われ、同様に課題提示部(52)にストレス課題
が提示され、項目提示部(53)に質問項目が提示され
、回答情報が項目データ入力部(21)より入力され、
ストレス時代表値が求められる。次に求められた定常状
態及びストレス時の状態項目データより反応性代表値が
算出され、以」二が■(回繰り返された後、代表値ファ
イル(34)に記憶される。判定部(4)とこおけるタ
イプ判定は、項目データの代表値パタンここ加え、定常
状態、ストレス時、反応性外々のパタンζこついで、及
びこれらの総合パタンtこつぃて行われる。
Next, state item data in a steady state is collected, a resting task is presented to the task presentation section (52) by a start signal from the control input section (21), and a resting task is presented to the task presentation section (52).
), the question items are then presented, the answer information is input from the item data input section (21), and the representative value calculation means (3
2), and the representative value at rest is determined as a steady state. Next, #λ state item data during the stress task is collected, the stress task is similarly presented to the task presentation unit (52), the question items are presented to the item presentation unit (53), and the answer information is Input from the data input section (21),
The representative value during stress is determined. Next, a typical reactivity value is calculated from the obtained steady state and stress state item data, and after repeating the following two times, it is stored in the representative value file (34). ) Type determination is performed by adding the typical value pattern of the item data, the pattern ζ of steady state, stress, and non-reactivity, and the overall pattern t of these.

以上、第2の発明による動作の流れ図を第8図(a )
 (r))に、第4の発明が加えられた場合の動作の流
れ図を第9図に、第5の発明が加えられた場合の動作の
流れ図を第】0図(a )(11)に、第4−1及び第
5の発明が加えられた場合の動作の流れ図を第11図ζ
こ示す。
The flowchart of the operation according to the second invention is shown in FIG. 8(a).
Figure 9 shows the flowchart of the operation when the fourth invention is added to (r)), and Figure 0 (a) (11) shows the flowchart of the operation when the fifth invention is added. , the flowchart of the operation when the 4-1 and 5th inventions are added is shown in FIG.
This is shown.

即ち、ステップ(75)では項目データの代表値が算出
されたかどうかを調べ、まだであれば、ステップ(75
0)に行き、ステップ(76)で項目代表値の算出を行
なう。以下、同一符号は第4図ないし第7図と同様の動
作を行なう。なお、ステップ(77)は状態項目データ
の代表値が算出されたがどうかを調べ、まだであれは、
ステップ(751)に行き、ステップ(761)で安静
時項目代表値の算出を行ない、ステップ(752)  
(762)でストレス時項目代表値の算出を行なう。ま
たステップ(’763)は項目反応性代表値の算出を行
なう。各図において、■)、d5  及びE、  eは
、各々第8図(11)、及び第10図(b)と同様の動
作を示す。
That is, in step (75), it is checked whether the representative value of the item data has been calculated, and if it has not been calculated, step (75) is performed.
0), and the item representative value is calculated in step (76). Hereinafter, the same reference numerals perform the same operations as in FIGS. 4 to 7. Note that step (77) checks whether the representative value of the status item data has been calculated, and if it has not yet been calculated,
Go to step (751), calculate the representative value of the item at rest in step (761), and then proceed to step (752).
At (762), the representative value of the item during stress is calculated. Further, in step ('763), a representative value of item reactivity is calculated. In each figure, ■), d5, E, and e indicate the same operations as in FIG. 8 (11) and FIG. 10 (b), respectively.

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

第3図において、第3の発明は、生理指標測定部(1)
、入力部(2)、代表値決定部(3)、判定部(4)、
出力部(5)、制御部(6)より構成され、さらに第1
、及び第2の発明と同様、生理指標測定部(1)はセン
サ群(11)、生体信号処理部(12)、入力部(2)
は制御入力部(21)、項目データ入力部(24)、代
表値決定部(3)は代表値演算手段1 (3]) 、代
表値演算手段2(32)、代表値ファイル(34)より
構成され、判定部(4)は合成変量演算手段(44)、
判定手段(46)、判定結果出力部(47)、判定結果
ファイル(48)、出力部(5)は、表示部(51) 
、項目提示部(53)より構成される他、判定部(4)
において(453)はレベル分は基準値とストレス総合
反応タイプ判定用基準パタン群を記憶する基準値ファイ
ル3である。さらに、第1、及び第2の発明と同様、第
4の発明ここ対しては、これに属性入力部(22)、D
ツー1’(4+)、標準値ファイル(42)、個人得点
演算手段(43)が付加され、さらに第5の発明に対し
ては、反応入力部(23)、反応性演算手段(33)、
課題提示部(52)が付加される。
In FIG. 3, the third invention includes a physiological index measuring section (1)
, input section (2), representative value determination section (3), determination section (4),
Consists of an output section (5), a control section (6), and a first
, and similar to the second invention, the physiological index measuring section (1) includes a sensor group (11), a biological signal processing section (12), and an input section (2).
are the control input section (21), the item data input section (24), and the representative value determination section (3) from the representative value calculation means 1 (3]), the representative value calculation means 2 (32), and the representative value file (34). The determination unit (4) includes a composite variable calculation means (44),
Judgment means (46), judgment result output section (47), judgment result file (48), output section (5), display section (51)
, an item presentation section (53), and a judgment section (4).
In (453) is a reference value file 3 that stores reference values and a group of reference patterns for stress comprehensive reaction type determination. Furthermore, similar to the first and second inventions, the fourth invention also includes an attribute input section (22), D
Two 1' (4+), a standard value file (42), and an individual score calculation means (43) are added, and for the fifth invention, a reaction input section (23), a reactivity calculation means (33),
A task presentation section (52) is added.

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

第1の発明と同様、まず生理指標データが測定される。Similar to the first invention, physiological index data is first measured.

表示部(51)に測定開始の合図が表示され、制御入力
部(21)の合図より生理指標測定部(1)の処理が開
始され、生理指標データが測定され、代表値演算手段1
 (3])にて各生理指標代表値が求められ、以上がl
(回繰り返された後、代表値ファイル(34)に記憶さ
れる。次に、第2の発明と同様、項目データ測定が行わ
れる。制御入力部(21)の合図より項目データの測定
が開始され、項目提示部(53)に質問項目が提示され
、・ 回答情報が項目データ入力部(24)より入力さ
れ、代表値演算手段2(32)にて項目代表値が算出さ
れ、代表値ファイル(34)に記憶される。次に各代表
値が判定部(4)に取り込まれ、目的でこより合成変量
が算出された後、判定手段(46)は、生理指標と項目
データを込みにした基準値ファイル3 (453)のレ
ヘル基準値を用い、各代表値や合成変量のレベル分は演
算を行い判定値を求め、ざらにその生理指標及び項目デ
ータによる判定値が作るパタンと、基準値ファイル3 
(453)の基準パタン群の各基準パタンとを比較照合
し、ストレス生理反応タイプ、項目反応タイプのみなら
ず、生理指標と項目データを共に判定材料とし、その組
合ぜパタンを判定材料としたストレス総合反応タイプ判
定を行い、これらの判定結果を判定結果出力部(47)
より表示部(51)、及び判定結果ファイル(48)に
出力する。以上が1シーケンスとして、1回の測定が終
了する。
A signal to start measurement is displayed on the display section (51), and processing of the physiological index measuring section (1) is started from the signal from the control input section (21), physiological index data is measured, and the representative value calculation means 1
(3)), the representative values of each physiological index are obtained, and the above is l
(After repeated times, it is stored in the representative value file (34).Next, item data measurement is performed as in the second invention.Measurement of item data is started by a signal from the control input unit (21). The question items are presented to the item presentation unit (53), and the answer information is input from the item data input unit (24), the item representative value is calculated by the representative value calculation means 2 (32), and the representative value file is saved. (34).Next, each representative value is taken into the determination unit (4), and after calculating a composite variable for the purpose, the determination means (46) stores the physiological index and item data together. Using the level standard values in the standard value file 3 (453), calculate the levels of each representative value and composite variable to obtain the judgment value, and roughly calculate the pattern created by the judgment value based on the physiological index and item data and the standard value. File 3
(453) was compared with each reference pattern in the reference pattern group, and not only the stress physiological reaction type and item reaction type, but also the physiological index and item data were used as judgment materials, and the combined pattern was used as judgment material for stress stress. A comprehensive reaction type judgment is performed and these judgment results are sent to the judgment result output section (47).
The result is output to the display section (51) and the determination result file (48). The above is one sequence, and one measurement is completed.

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

さらに、第3図において、−点鎖線で示された構成が加
えられることにより、第1、及び第2の発明における場
合と同様に、代表値算出において定常状態、ストレス時
、及び反応性代表値が求められる。まず、定常状態デー
タの収集が行われる。
Furthermore, in FIG. 3, by adding the configuration shown by the dashed-dotted line, it is possible to calculate the steady state, stress, and reactivity representative values in the typical value calculation, as in the first and second inventions. is required. First, steady state data is collected.

制御入力部(21)の合図により課題提示部(51)に
安静課題が提示され、生理指標測定部(1)にて生理指
標データが測定され、代表値演算手段l(:N)にて生
理指標データの定常状態代表値として安静時代表値が求
められる。安静課題終了後、項目提示部(52)に質問
項目が提示され、回答情報が項目データ入力部(24)
より入力され、代表値演算手段2(32)にて状態項目
データの安静時代表値が求められる。次に、ストレス課
題時データの収集が行われる。同様に制御入力部(21
)の合図により課題提示部(51)にストレス課題が提
示され、課題に対する応答が反応入力部(23)より入
力され、生理指標測定部(1)にて生理指標が測定され
、生理指標のストレス時代表値が求められる。課題終了
後項目提示部(52)に質問項目が提示され、回答情報
が項目データ入力部(24)より入力され、状態項目デ
ータのストレス時代表値が求められる。次に、反応性代
表値が生理指標及び状態項目データについて算出され、
以」二が1(回繰り返された後、生理指標代表値、及び
状態項目代表値が代表値ファイル(34)に記憶される
A resting task is presented to the task presenting section (51) in response to a signal from the control input section (21), physiological index data is measured in the physiological index measuring section (1), and physiological index data is measured by the representative value calculation means l(:N). A representative value at rest is determined as a steady-state representative value of the index data. After the rest task is completed, the question items are presented to the item presentation section (52), and the answer information is input to the item data input section (24).
The representative value calculating means 2 (32) calculates the resting state representative value of the state item data. Next, data during the stress task is collected. Similarly, the control input section (21
), a stress task is presented to the task presenting section (51), a response to the task is inputted from the reaction input section (23), a physiological index is measured in the physiological index measuring section (1), and the stress task of the physiological index is inputted from the reaction input section (23). The time representative value is determined. After the task is completed, the question items are presented to the item presentation section (52), the answer information is input from the item data input section (24), and the stress representative value of the state item data is determined. Next, representative reactivity values are calculated for physiological indicators and status item data,
After the above steps are repeated once, the physiological index representative values and the status item representative values are stored in the representative value file (34).

次に、第2の発明と同様、項目データ測定が行われ、項
目代表値が求められ、代表値ファイル(34)に記憶さ
れる。ざらに、判定部(4)におけるタイプ判定は、生
理指標及び状態項目データの定、密状態、ストレス時、
反応性各々のパタン、及び項目データ代表値パタンにつ
いて、及びこれらの総合パタンについて行われる。
Next, as in the second invention, item data measurement is performed, item representative values are determined, and stored in a representative value file (34). Roughly speaking, the type determination in the determination unit (4) is based on the physiological index and state item data: constant state, dense state, stress state,
This is performed for each reactivity pattern, item data representative value pattern, and their overall pattern.

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

なお、ステップ(78)では生理指標と状態項目データ
の代表値が算出されたかどうかを調べる。
In step (78), it is checked whether representative values of the physiological index and status item data have been calculated.

また、第15図中、F、  Fは第14図(1〕)と同
様の動作を示す。
Further, in FIG. 15, F and F indicate the same operation as in FIG. 14 (1).

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

なお、上記実施例では、生理指標測定部(1)において
、測定する生理指標として、中枢系を反映する脳波α帯
域パワー 骨格筋系を反映する前頭筋筋電図、自律系を
反映する皮膚温の3つを検出した場合について述べたが
、その他中枢系を反映するものとしては、脳波の周波数
等でもよく或はパワーと周波数の絹合せでもよく、複数
部位を検出してもよい。α帯域パワーの抽出方法として
、特徴抽出フィルタ(α帯域抽出フィルタ)の他、FF
T (高速フーリエ変換)演算を行い、帯域内パワース
ペクトルを算出してもよい。周波数に間しても、α帯域
内をさらに細かく分けた特徴抽出フィルタを並列に複数
個並へ、その出力比を各フィルタの中心周波数に乗じた
代用値や、FFT演算を行いパワースペクトルを求め、
ピークや重心周波数を求めてもよい。骨格筋系において
も、複数部位(前頭筋の他肩、前腕等)の筋電図を用い
てもよい。自律系においても、皮膚温の他脈拍数、脈波
の波高、脈拍(心拍)間隔変動、皮膚電位活動、血圧、
呼吸等が考えられ、これらを組み合わせて複数個検出し
てもよい。また、心電図のように1つの反応より複数の
指標が求められる場合(心拍、心拍変動、T波波高等)
は、1個のセンサと複数の生体信号処理部(12)より
構成されてもよい。
In the above embodiment, the physiological indexes measured by the physiological index measurement unit (1) include brain wave alpha band power that reflects the central system, frontalis muscle electromyogram that reflects the skeletal muscle system, and skin temperature that reflects the autonomic system. Although the case where three of these are detected has been described, other things that reflect the central system may be the frequency of brain waves, or a combination of power and frequency, or a plurality of parts may be detected. In addition to the feature extraction filter (α band extraction filter), FF
The in-band power spectrum may be calculated by performing T (fast Fourier transform) calculation. Regarding the frequency, we can calculate the power spectrum by using a substitute value by multiplying the center frequency of each filter by the output ratio of multiple feature extraction filters that further divide the α band in parallel, or by performing FFT calculation. ,
The peak and center of gravity frequencies may also be determined. Regarding the skeletal muscle system, electromyograms of multiple sites (in addition to the frontalis muscle, the shoulder, forearm, etc.) may be used. In the autonomic system, in addition to skin temperature, pulse rate, pulse wave height, pulse (heartbeat) interval fluctuation, skin potential activity, blood pressure,
Respiration etc. may be considered, and a plurality of these may be detected in combination. Also, when multiple indicators are obtained from a single response, such as an electrocardiogram (heart rate, heart rate variability, T wave height)
may be composed of one sensor and a plurality of biological signal processing units (12).

また、」−記実施例では、質問項目データの測定に際し
、質問項目は複数の−E位項目とそれを構成する複数の
下位項目で構成する例を説明したが、単に複数の項目で
もよく、また各り位項目を構成する下位項目数は等しく
なくてもよい。また、第5の発明が加えられた場合、状
態項目データと共に測定する例を説明したが、状態項目
データのみの測定でもよい。
In addition, in the example described in "-", when measuring question item data, an example was explained in which the question items were composed of a plurality of -E-ranked items and a plurality of lower-order items that constitute them, but it may be simply a plurality of items. Further, the number of lower-order items forming each rank item may not be equal. Further, when the fifth invention is added, an example in which measurement is performed together with status item data has been described, but only status item data may be measured.

また、第4の発明において用いられる被測定対象者の属
性情報は、氏名やその省略コードと共にIDコード(4
3)として−時貯蔵され、標準値検索やファイル作成等
に用いられるようにしたが、複数回測定する場合は、属
性情報ファイルを作成し、Dコード(43)で検索する
ようにしてもよい。属性情報は年齢、性別の他、身長・
体重・体脂肪量・血糖値等の生理データ、運動量、役職
、労働時間等が考えられる。
In addition, the attribute information of the subject used in the fourth invention includes the ID code (4) along with the name and its abbreviation code.
As shown in 3), the data is stored and used for standard value searches, file creation, etc. However, if measurements are to be made multiple times, an attribute information file may be created and searched using the D code (43). . Attribute information includes age, gender, height,
Possible physiological data such as weight, body fat mass, blood sugar level, amount of exercise, position, working hours, etc.

さらに、代表値決定部(3)の代表値演算手段(31)
における生理指標データの外れ値演算は、最大値、最小
値を設定し、これを越えたデータを自動的に除外する他
、筋電図にてモニターし、あるレベル以上を越えた場合
は体動によるノイズ混入を考慮して脳波も除外する等、
個々の指標別のみならず、ある1つ以」−の指標が規定
値を外れた場合、他の指標のデータも除外するようにし
てもよい。また、代表値演算手段(32)における項目
データの外れ値演算は、項目回答漏れや回答得点範囲を
越えたデータや無反応(0)データの検出など、入力ミ
スの確認を行うようにするとよい。
Further, representative value calculation means (31) of the representative value determining section (3)
For outlier calculation of physiological index data, maximum and minimum values are set, data exceeding these values is automatically excluded, and data that exceeds these values is monitored using electromyography, and if the value exceeds a certain level, body movement is detected. EEG is also excluded in consideration of noise contamination caused by
Not only for each individual index, but also for excluding data for other indexes if one or more indexes are out of a specified value. In addition, when calculating outliers for item data in the representative value calculating means (32), it is recommended to check for input errors such as omission of item answers, data exceeding the answer score range, and detection of non-response (0) data. .

ざらに外れ値が一定以上混入した場合などは必要に応じ
て再度測定をやり直すよう表示部(51)にメツセージ
を表示するとよい。
If a certain amount or more of outliers are mixed in, a message may be displayed on the display section (51) to request the measurement to be performed again if necessary.

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

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

さらに項目データも生理指標と同様、第5の発明の付加
により状態項目データの定常状態、ストレス時及び反応
性代表値を求められるようにしたが、課題は提示せずに
日常、ストレス時などの質問項目の条件設定のみでの変
化でもよく、ストレス課題時直後に課題に関する主観評
価データ収集を含めてもよい。また、第3の発明に第5
の発明を加えた場合において、課題終了後に状態項目デ
ータを入力する例について説明したが、その他課題中で
の測定や、また生理指標のみ測定し、状態項目データは
測定しない場合などが目的に応じて選択できるようにし
てもよい。また、代表値ファイル(34)を作成する例
で説明したが、他の記憶手段でもよい。
Furthermore, similar to the physiological index, item data can also be used to obtain representative values of steady state, stress, and reactivity of status item data by adding the fifth invention, but without presenting any problems, Changes may be made only by setting the condition of the question items, or may include collecting subjective evaluation data regarding the task immediately after the stress task. In addition, the fifth invention is added to the third invention.
Although we have described an example in which state item data is input after the task is completed when the invention is added, other measurements may be taken during the task, or cases where only physiological indicators are measured but state item data are not measured, etc., depending on the purpose. It may also be possible to make the selection possible. Further, although the example in which the representative value file (34) is created has been described, other storage means may be used.

また、上記実施例では、第4の発明による判定部(/L
)での個人得点演算において、標準値を更新するように
した。これにより、)vす足回数が増すごとに標準値の
信頼性が向上し、初期設定時に標準値を求めているn数
が少ない場合にも対処できるが、予め十分なn数で得ら
れた標準値が用意されている時は更新しなくてもよい。
Further, in the above embodiment, the determination unit (/L
) has been updated to update the standard value when calculating individual scores. As a result, the reliability of the standard value increases as the number of steps increases, and it is possible to deal with cases where the standard value is determined at the initial setting with a small number of n. There is no need to update when standard values are available.

また、属性情報は、単に検索用に用いるのみならず、例
えば性別に抽出した標準値に年齢係数や身長・体重比を
乗する等、各属性集団の標準値をさらに修正・補正する
係数として用いてもよい。
In addition, attribute information is not only used for searching, but also as a coefficient for further modifying and correcting the standard value of each attribute group, for example, by multiplying the standard value extracted by gender by the age coefficient or height/weight ratio. It's okay.

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

また、合成変量演算は複数の代表値の他、第4の発明が
加えられている場合は個人得点データも対象となり、生
理指標全体の覚醒に関する総合得点を求める場合に個人
得点平均値を求めるなど情報圧縮や総合評価得点算出に
用いられる。また、単に複数の代表値もしくは個人得点
の平均の他、必要に応じて重みづけ係数を乗じた平均や
総和、2変量の相関係数、因子分析による因子得点など
が行われる。なお、合成変量が相関係数や因子得点等の
場合は合成変量用の標準値は不用である。
In addition, in addition to multiple representative values, composite variable calculations also apply to individual score data if the fourth invention is added, such as calculating the average individual score when calculating a comprehensive score regarding arousal of all physiological indicators. Used for information compression and overall evaluation score calculation. Further, in addition to simply averaging a plurality of representative values or individual scores, an average or summation multiplied by a weighting coefficient as necessary, a bivariate correlation coefficient, a factor score by factor analysis, etc. are performed. Note that when the composite variable is a correlation coefficient, factor score, etc., a standard value for the composite variable is unnecessary.

ざらに判定値演算に用いるレベル基準値は、律にpレベ
ルに分割する時や、第4の発明の付加により求められた
個人得点をそのまま用いるときは、特に設けなくてもよ
いが、データごとに異なるレベル分けをする時や個人得
点の中に因子得点等性質の異なるスコアが混在する時は
、設けた方がよい。また、属性ごとに異なるレベル基準
値を設けたい場合や、属性情報より修正等を行ないたい
場合は、標準値と同様属性検索を行うようにしてもよい
。さらに、基準パタンか代表値パタンの時はレベル分は
演算は不要である。
The level reference value used for rough judgment value calculation does not need to be provided when the standard is divided into p levels or when the individual score obtained by adding the fourth invention is used as is, but it is not necessary to set it for each data. It is better to provide this when classifying people into different levels or when individual scores include scores with different characteristics such as factor scores. Furthermore, when it is desired to set a different level reference value for each attribute, or when it is desired to make corrections based on the attribute information, an attribute search may be performed in the same way as for standard values. Furthermore, when the pattern is a reference pattern or a representative value pattern, calculation for the level is not necessary.

さらにタイプ判定は、レベル分けされた判定値のコード
のパタン(、L M NSL L L、  HHH等)
と、予め用意された基準パタン群の各コードパタンとを
比較照合してタイプ判定を行う例で説明したが(例えば
L L LパタンはタイプA型等)、判定値そのままで
もよく、また東にレベル分は判定値をパタン・データと
して出力するのみでもよい。
Furthermore, the type determination is based on the code pattern of the level-divided determination value (L M NSL L L, HHH, etc.)
The example was explained in which the type is determined by comparing and matching each code pattern of a reference pattern group prepared in advance (for example, the L L L pattern is type A, etc.), but the determination value may be used as is, or the It is also possible to simply output the judgment value for the level as pattern data.

J′、た、判定結果ファイルに記憶するデータは、判定
値と判定結果を記憶するようにしたが、第4の発明が加
えられている場合は、個人得点を含めてもよく、またフ
ァイル検索に10コート (41)を用いてもよい。
The data stored in the judgment result file is the judgment value and judgment result, but if the fourth invention is added, individual scores may be included, and the file search 10 coats (41) may be used.

また、上記実施例では、判定結果の出力と表示tこおい
て、判定タイプに対応したメツセージやグラフ表示を示
したが、その他の画像情報や聴覚情報でもよい。また、
過去のデータがある場合はこれを検索して一緒に表示す
る例を流れ図で説明した。この方が前回データと比較で
きるためより詳細なデータを被測定対象者に伝達できる
が、初回時や特に必要としない場合は行わなくてもよく
、後者の場合、判定結果ファイルは設けなくてもよい。
Further, in the above embodiment, messages and graphs corresponding to the determination type are shown in the output and display of the determination results, but other image information or auditory information may be used. Also,
An example of searching for past data and displaying it together is explained using a flowchart. This allows more detailed data to be communicated to the person to be measured since it can be compared with the previous data, but it is not necessary for the first time or when it is not particularly necessary, and in the latter case, there is no need to create a judgment result file. .

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

なお、安静時課題は単に目を開けて、または閉じて安静
にしているよう指示する他、より安静をはかるためBG
M等、音楽提示や画像情報提示等を行ってもよい。これ
らの課題に対して反応入力部(23)より、被測定対象
者の応答を入力をさせるようにしたが、なくてもよく、
また課題に対する回答データもファイルにして記憶して
もよい。
In addition, for the resting task, in addition to simply instructing people to rest with their eyes open or closed, they will also be asked to rest with their eyes open or closed.
M etc., music presentation, image information presentation, etc. may be performed. Although the response input unit (23) allows the subject to be measured to input responses to these tasks, this is not necessary.
In addition, response data to the assignment may also be stored in a file.

また、課題中にエラー時に警告音や警告音を発したり、
課M後にエラー数のフィードバックを行ってもよい。こ
れによりストレス負荷がより適切に行われ、また負荷の
程度のチエツクが行える。
Also, when an error occurs during a task, a warning sound or sound is emitted,
Feedback of the number of errors may be given after lesson M. This allows for more appropriate stress loading and for checking the degree of load.

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

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

また、第4の発明が加えられた場合の属性情報入力は、
データ測定に先だって行う例を説明したが、各データ測
定後でもよい。また、第3の発明において生理指標デー
タ測定、項目データ測定の順に説明したが、この2者の
順番はどちらが先行してもよい。また、第5の発明が加
えられた場合のデータ測定においては、安静課題→スト
レス課題の順番で説明したが、初回データは被測定対象
者の緊張等が考えられるので、安静課題を複数回繰り返
した後、ストレス時データを測定したり、安静課題→ス
トレス課題を複数回繰り返す等するとよい。また、反応
性の評価に回復度を算出する場合は、ストレス課題→安
静課題とすれはよい。
In addition, when the fourth invention is added, attribute information input is as follows:
Although an example has been described in which this is performed prior to data measurement, it may also be performed after each data measurement. Further, in the third invention, the physiological index data measurement and the item data measurement are explained in this order, but either of these two may come first. In addition, in data measurement when the fifth invention is added, the explanation was given in the order of rest task → stress task, but since the initial data may be due to the subject's tension, etc., the rest task is repeated multiple times. After that, it is recommended to measure stress data or repeat the rest task → stress task multiple times. Furthermore, when calculating the degree of recovery to evaluate reactivity, it is better to change the stress task to the rest task.

これらの設定は指定が可変なようにするとよい。It is recommended that these settings be made variable.

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

[発明の効果] 以−にのように、本発明の第1の発明によれば、ストレ
ス負荷反映する複数の生理指標を測定する生理指標測定
手段、測定された各生理指標データの代表値を求める代
表値決定手段、ストレス生理反応タイプ判定用基準パタ
ン群、上記各代表値より作られるパタンと上記基準パタ
ン群の各基準パタンとを比較1a合してストレス生理反
応タイプの判定を行う判定手段、判定結果を出力する出
力手段、及びこれらの動作を制御する制御手段によりス
トレス度判定装置を構成したので、生理指標の個人差に
対処した、より多面的かつ信頼性の高いストレス度判定
を行える効果がある。
[Effects of the Invention] As described above, according to the first aspect of the present invention, there is provided a physiological index measuring means for measuring a plurality of physiological indexes reflecting stress load, and a physiological index measuring means for measuring a plurality of physiological indexes reflecting stress load, and a representative value of each measured physiological index data. means for determining a representative value to be obtained; a group of reference patterns for stress physiological reaction type determination; a determining means for determining the stress physiological reaction type by comparing a pattern made from each of the representative values with each reference pattern of the reference pattern group; Since the stress level determination device is configured by the output means for outputting the determination result and the control means for controlling these operations, it is possible to perform a more multifaceted and reliable stress level determination that addresses individual differences in physiological indicators. effective.

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

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

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

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

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

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

Claims (5)

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