JPH0779937A - 覚醒度判定装置 - Google Patents
覚醒度判定装置Info
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- JPH0779937A JPH0779937A JP5231643A JP23164393A JPH0779937A JP H0779937 A JPH0779937 A JP H0779937A JP 5231643 A JP5231643 A JP 5231643A JP 23164393 A JP23164393 A JP 23164393A JP H0779937 A JPH0779937 A JP H0779937A
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- wave
- waves
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- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】脳波を用いて覚醒度を判定する場合の判定精度
を高める。 【構成】脳波を検出し、タイマーをスタートし、周波数
分析でα２波、α１波、θ波を抽出する（101〜103
）。抽出した各α２波、α１波、θ波の振幅値を基準
振幅値Ｌと比較し、各脳波のＬ以上の数をカウントする
（104〜109 ）。そして、タイマー時間が所定時間に達
した時は、α２波、α１波、θ波の各カウント値ｎの合
計値Ｎを演算する（110,111 ）。次に、合計値Ｎの値に
応じて覚醒度Ａ〜Ｃまでの判定を行う（112〜116 ）。
覚醒度の判定が行われたら、タイマーをクリアーし（11
7 ）、再びタイマーをスタートさせて同様の処理を繰り
返す。
を高める。 【構成】脳波を検出し、タイマーをスタートし、周波数
分析でα２波、α１波、θ波を抽出する（101〜103
）。抽出した各α２波、α１波、θ波の振幅値を基準
振幅値Ｌと比較し、各脳波のＬ以上の数をカウントする
（104〜109 ）。そして、タイマー時間が所定時間に達
した時は、α２波、α１波、θ波の各カウント値ｎの合
計値Ｎを演算する（110,111 ）。次に、合計値Ｎの値に
応じて覚醒度Ａ〜Ｃまでの判定を行う（112〜116 ）。
覚醒度の判定が行われたら、タイマーをクリアーし（11
7 ）、再びタイマーをスタートさせて同様の処理を繰り
返す。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、脳波から覚醒度を判定
して居眠り状態を検出する覚醒度判定装置に関する。
して居眠り状態を検出する覚醒度判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】脳波は、光の遮断や大脳の活動レベルに
応じて、波形が変化し、周波数と振幅によって、一般に
は表１のように５種類に分類される。
応じて、波形が変化し、周波数と振幅によって、一般に
は表１のように５種類に分類される。
【０００３】
【表１】
【０００４】更に、α波については周波数を３段階に分
類し、α１波（７〜９Ｈｚ）、α２波（９〜１１Ｈ
ｚ）、α３波（１１〜１３Ｈｚ）とに分けられ、振幅の
増大、周波数の減少は大脳の活動レベルの低下を示すと
言われている。そして、脳波と覚醒度の関係は、一般的
に、居眠り状態の初期にはα２波（９〜１１Ｈｚ）の出
現が見られ、覚醒度の低下に伴ってその振幅と出現量が
増加していく。また、覚醒度の低下が進むにつれて脳波
の周波数成分が低い方へ移行していき、意識がなくなっ
てくるとα波が消失し、θ波（４〜７Ｈｚ）の出現が見
られる。
類し、α１波（７〜９Ｈｚ）、α２波（９〜１１Ｈ
ｚ）、α３波（１１〜１３Ｈｚ）とに分けられ、振幅の
増大、周波数の減少は大脳の活動レベルの低下を示すと
言われている。そして、脳波と覚醒度の関係は、一般的
に、居眠り状態の初期にはα２波（９〜１１Ｈｚ）の出
現が見られ、覚醒度の低下に伴ってその振幅と出現量が
増加していく。また、覚醒度の低下が進むにつれて脳波
の周波数成分が低い方へ移行していき、意識がなくなっ
てくるとα波が消失し、θ波（４〜７Ｈｚ）の出現が見
られる。
【０００５】そこで、従来、脳波から居眠り状態を検出
する方法としては、特開昭５０−１０７８９７号公報に
示されているθ波を検出するものや、特開昭５５−８６
４４３号に示されている、居眠り初期に出現するα波を
検出するものがあった。また、特開平２−１５１５３２
号公報に開示されている「居眠り警告装置」のように、
スローα（α１）の周波数成分の大小によって居眠りを
判断するものがあった。
する方法としては、特開昭５０−１０７８９７号公報に
示されているθ波を検出するものや、特開昭５５−８６
４４３号に示されている、居眠り初期に出現するα波を
検出するものがあった。また、特開平２−１５１５３２
号公報に開示されている「居眠り警告装置」のように、
スローα（α１）の周波数成分の大小によって居眠りを
判断するものがあった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
脳波による居眠り状態の検出方法においては、脳波の周
波数成分の出現パターンの個人差については考慮されて
いなかった。ここで、単調な作業を行い、覚醒状態から
居眠り状態になるまでの複数人の脳波データを測定し、
覚醒度の低下した状態の脳波の出現パターンを調べた結
果、図６〜図９に示すように、大別してＡ〜Ｄの４つの
パターンが表れる。尚、覚醒度の低下の様子は眼電位
（まばたきの速度や回数を表す）と合わせて見ることに
よって判別した。
脳波による居眠り状態の検出方法においては、脳波の周
波数成分の出現パターンの個人差については考慮されて
いなかった。ここで、単調な作業を行い、覚醒状態から
居眠り状態になるまでの複数人の脳波データを測定し、
覚醒度の低下した状態の脳波の出現パターンを調べた結
果、図６〜図９に示すように、大別してＡ〜Ｄの４つの
パターンが表れる。尚、覚醒度の低下の様子は眼電位
（まばたきの速度や回数を表す）と合わせて見ることに
よって判別した。
【０００７】図６のＡパターンは、一般的なパターン
で、覚醒度の低下初期（図中、覚醒度低下初期）にはα
２波（９〜１１Ｈｚ）の出現が見られ、覚醒度の低下に
伴ってその振幅と出現量が増加し高振幅のα２波の出現
が頻繁になっている。図７のＢパターンは、覚醒度低下
の初期に、やや振幅の高いα２波の他にα１波が出現し
ている。
で、覚醒度の低下初期（図中、覚醒度低下初期）にはα
２波（９〜１１Ｈｚ）の出現が見られ、覚醒度の低下に
伴ってその振幅と出現量が増加し高振幅のα２波の出現
が頻繁になっている。図７のＢパターンは、覚醒度低下
の初期に、やや振幅の高いα２波の他にα１波が出現し
ている。
【０００８】図８のＣパターンは、急速に覚醒度が低下
している状態で、高振幅のα２波とα１波が同様に出現
するが、まもなくα１波の方が優勢となる。図９のＤパ
ターンは、Ｃパターンと同様急速に覚醒度が低下してい
る状態で、θ波の出現が見られる。また、α２波とα１
波は少し遅れて出現している。このように、覚醒度の低
下に伴う脳波の出現パターンには、個人差があるため、
従来のように、α１波だけやθ波だけの居眠り検出で
は、α２波の方が優勢なＡパターンについては検出され
難い。また、例えばα２波だけの検出では、α１波が優
勢なＣパターンやα２波より先にθ波が出現するＤのパ
ターンが検出され難く、α２波と共にα１波も出現する
Ｂパターンに対しても充分対応できるとは言い難い。更
に、α２波とθ波だけの組み合わせでは、α１波の優勢
なＣパターンに対応できず、α１波とα２波だけの組み
合わせでは、θ波が出現するＤパターンに対応できない
等の不具合があり、覚醒度の判定精度が充分とは言えな
かった。
している状態で、高振幅のα２波とα１波が同様に出現
するが、まもなくα１波の方が優勢となる。図９のＤパ
ターンは、Ｃパターンと同様急速に覚醒度が低下してい
る状態で、θ波の出現が見られる。また、α２波とα１
波は少し遅れて出現している。このように、覚醒度の低
下に伴う脳波の出現パターンには、個人差があるため、
従来のように、α１波だけやθ波だけの居眠り検出で
は、α２波の方が優勢なＡパターンについては検出され
難い。また、例えばα２波だけの検出では、α１波が優
勢なＣパターンやα２波より先にθ波が出現するＤのパ
ターンが検出され難く、α２波と共にα１波も出現する
Ｂパターンに対しても充分対応できるとは言い難い。更
に、α２波とθ波だけの組み合わせでは、α１波の優勢
なＣパターンに対応できず、α１波とα２波だけの組み
合わせでは、θ波が出現するＤパターンに対応できない
等の不具合があり、覚醒度の判定精度が充分とは言えな
かった。
【０００９】尚、本発明者らは、上述のように、脳波だ
けの判定では、出現パターンに個人差が見られることか
ら、覚醒度を判定する手法として、脳波（α２波）に、
眼電位や顔の表情を組み合わせて覚醒度を評価する手法
を従来から用いていた。これは、α２波の出現状態、眼
電位に基づくまばたきの回数及び速度状態及び顔の表情
をそれぞれ評点化し、その総合点から、はっきりした目
覚めの状態〜眠り込む寸前の朦朧とした状態までの間で
覚醒度を判定するものであり、このように複数の指標を
合わせることによって覚醒度の判定精度を高めている。
けの判定では、出現パターンに個人差が見られることか
ら、覚醒度を判定する手法として、脳波（α２波）に、
眼電位や顔の表情を組み合わせて覚醒度を評価する手法
を従来から用いていた。これは、α２波の出現状態、眼
電位に基づくまばたきの回数及び速度状態及び顔の表情
をそれぞれ評点化し、その総合点から、はっきりした目
覚めの状態〜眠り込む寸前の朦朧とした状態までの間で
覚醒度を判定するものであり、このように複数の指標を
合わせることによって覚醒度の判定精度を高めている。
【００１０】しかし、このような脳波以外の指標を合わ
せた覚醒度の判定手法では、複数の検出手段を必要とす
るため非効率的であった。本発明は上記の事情に鑑みな
されたもので、脳波の周波数成分の出現パターンが異な
る場合でも、脳波の検出のみで確実且つ適切な時期に居
眠り状態を検出できる高精度の覚醒度判定装置を提供す
ることを目的とする。
せた覚醒度の判定手法では、複数の検出手段を必要とす
るため非効率的であった。本発明は上記の事情に鑑みな
されたもので、脳波の周波数成分の出現パターンが異な
る場合でも、脳波の検出のみで確実且つ適切な時期に居
眠り状態を検出できる高精度の覚醒度判定装置を提供す
ることを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】このため、本発明に係る
覚醒度判定装置では、図１に示すように、脳波を検出す
る脳波検出手段と、該脳波検出手段で検出された脳波の
周波数分析を行いα２波、α１波及びθ波を抽出する周
波数分析手段と、該周波数分析手段で抽出されたα２
波、α１波及びθ波の各振幅値を予め設定された基準振
幅値と比較する比較手段と、所定時間内おいて基準値以
上となったα２波、α１波及びθ波の各回数をカウント
する計測手段と、該計測手段で計測された各カウント値
の合計を演算する演算手段と、該演算手段で演算された
合計値に基づいて覚醒度を判定する判定手段とを備えて
構成した。
覚醒度判定装置では、図１に示すように、脳波を検出す
る脳波検出手段と、該脳波検出手段で検出された脳波の
周波数分析を行いα２波、α１波及びθ波を抽出する周
波数分析手段と、該周波数分析手段で抽出されたα２
波、α１波及びθ波の各振幅値を予め設定された基準振
幅値と比較する比較手段と、所定時間内おいて基準値以
上となったα２波、α１波及びθ波の各回数をカウント
する計測手段と、該計測手段で計測された各カウント値
の合計を演算する演算手段と、該演算手段で演算された
合計値に基づいて覚醒度を判定する判定手段とを備えて
構成した。
【００１２】
【作用】かかる構成において、脳波検出手段で検出した
脳波は、周波数分析手段で周波数分析されてα２波、α
１波、θ波が抽出される。次に、比較手段で抽出された
α２波、α１波、θ波の各振幅値を予め設定した基準振
幅値と比較し、基準振幅値以上となった各脳波の回数を
カウント手段でカウントし、演算出力でその合計値を演
算する。そして、判定手段は、演算した合計値に応じて
覚醒度の判定を行う。
脳波は、周波数分析手段で周波数分析されてα２波、α
１波、θ波が抽出される。次に、比較手段で抽出された
α２波、α１波、θ波の各振幅値を予め設定した基準振
幅値と比較し、基準振幅値以上となった各脳波の回数を
カウント手段でカウントし、演算出力でその合計値を演
算する。そして、判定手段は、演算した合計値に応じて
覚醒度の判定を行う。
【００１３】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図２に、本発明に係る覚醒度判定装置の第１実施
例の構成を示し、これは自動車に適用する場合の実施例
である。図２において、脳波検出手段としての脳波検出
器１は、例えば電極を一体に設けたキャップ状をなし、
運転者が頭部に装着できるようになっている。この場
合、電極は運転者の頭頂部と後頭部の２ヵ所に接触させ
て、双極誘導方式とするのが望ましい。電極を通して検
出された脳波信号は、脳波検出器１に一体に設けた送信
アンテナ２から無線で離れた場所に設置した受信アンテ
ナ３で受信され、周波数分析手段としての周波数分析器
４に入力する。
する。図２に、本発明に係る覚醒度判定装置の第１実施
例の構成を示し、これは自動車に適用する場合の実施例
である。図２において、脳波検出手段としての脳波検出
器１は、例えば電極を一体に設けたキャップ状をなし、
運転者が頭部に装着できるようになっている。この場
合、電極は運転者の頭頂部と後頭部の２ヵ所に接触させ
て、双極誘導方式とするのが望ましい。電極を通して検
出された脳波信号は、脳波検出器１に一体に設けた送信
アンテナ２から無線で離れた場所に設置した受信アンテ
ナ３で受信され、周波数分析手段としての周波数分析器
４に入力する。
【００１４】周波数分析器４では、図３に示すように、
α２波（９〜１１Ｈｚ）、α１波（７〜９Ｈｚ）及びθ
波（４〜７Ｈｚ）が抽出される。抽出された各脳波（α
２波、α１波、θ波）信号は、コントロールユニット５
に入力され、後述する図４のフローチャートに示すよう
に、各脳波信号の振幅値を、予め設定した大振幅基準値
Ｌと順次比較し、大振幅基準値Ｌ以上の時にはパルス信
号を出力し、所定時間内において、このパルス信号を各
周波数帯毎、即ち各脳波毎にカウントし、各脳波毎のカ
ウント値を加算し、この加算値に基づいて覚醒度の判定
が行われる。従って、コントロールユニット５が、比較
手段、計測手段、演算手段及び判定手段の機能を備えて
いる。
α２波（９〜１１Ｈｚ）、α１波（７〜９Ｈｚ）及びθ
波（４〜７Ｈｚ）が抽出される。抽出された各脳波（α
２波、α１波、θ波）信号は、コントロールユニット５
に入力され、後述する図４のフローチャートに示すよう
に、各脳波信号の振幅値を、予め設定した大振幅基準値
Ｌと順次比較し、大振幅基準値Ｌ以上の時にはパルス信
号を出力し、所定時間内において、このパルス信号を各
周波数帯毎、即ち各脳波毎にカウントし、各脳波毎のカ
ウント値を加算し、この加算値に基づいて覚醒度の判定
が行われる。従って、コントロールユニット５が、比較
手段、計測手段、演算手段及び判定手段の機能を備えて
いる。
【００１５】そして、コントロールユニット５における
覚醒度判定結果に基づいて、覚醒度が低下している場合
には、その度合に応じて香りを発生する芳香装置６やブ
ザー等の警報装置７を駆動して、居眠り状態を運転者に
警報して覚醒させるようにする。次に、図４のフローチ
ャートを参照して本実施例の覚醒度判定動作について説
明する。
覚醒度判定結果に基づいて、覚醒度が低下している場合
には、その度合に応じて香りを発生する芳香装置６やブ
ザー等の警報装置７を駆動して、居眠り状態を運転者に
警報して覚醒させるようにする。次に、図４のフローチ
ャートを参照して本実施例の覚醒度判定動作について説
明する。
【００１６】まず、運転者が装着した脳波検出器１によ
り脳波を検出し（１０１）、タイマーをスタートする
（１０２）。次に、周波数分析器４によって、α２波、
α１波、θ波を抽出する（１０３）。抽出した各α２
波、α１波、θ波のそれぞれの振幅値を図３に示すよう
に基準値としての大振幅基準値Ｌと比較し（１０４、１
０６、１０８）、Ｌ以上であればＹＥＳに進み、その時
に発生するパルス信号を、周波数成分毎、即ち、各脳波
（α２波、α１波、θ波）毎にカウントする（１０５、
１０７、１０９）。一方、実際の振幅値が、大振幅基準
値Ｌより小さければＮＯに進み、再び周波数分析を行う
（１０３）。ここで、大振幅基準値Ｌは、運転開始前に
おける閉眼安静時のα２波の平均振幅値を用い、運転開
始前において予め測定して記憶させる。
り脳波を検出し（１０１）、タイマーをスタートする
（１０２）。次に、周波数分析器４によって、α２波、
α１波、θ波を抽出する（１０３）。抽出した各α２
波、α１波、θ波のそれぞれの振幅値を図３に示すよう
に基準値としての大振幅基準値Ｌと比較し（１０４、１
０６、１０８）、Ｌ以上であればＹＥＳに進み、その時
に発生するパルス信号を、周波数成分毎、即ち、各脳波
（α２波、α１波、θ波）毎にカウントする（１０５、
１０７、１０９）。一方、実際の振幅値が、大振幅基準
値Ｌより小さければＮＯに進み、再び周波数分析を行う
（１０３）。ここで、大振幅基準値Ｌは、運転開始前に
おける閉眼安静時のα２波の平均振幅値を用い、運転開
始前において予め測定して記憶させる。
【００１７】次に、カウントを行った時には、タイマー
時間が所定時間に達したか否かを判定し（１１０）、達
していた時には判定がＹＥＳとなり、α２波、α１波、
θ波の各カウント値ｎの合計値Ｎを演算する（１１
１）。そして、合計値Ｎが５より少ないか否かを判定し
（１１２）、少なければ覚醒度Ａと判定する（１１
４）。合計値Ｎが５以上の時は、５以上で１０より少な
いか否かを判定し（１１３）、１０より少なければ、覚
醒度Ｂと判定し（１１５）、合計値Ｎが１０以上であれ
ば、覚醒度Ｃと判定する（１１６）。最初の所定時間の
覚醒度を判定したら、タイマーをクリアーし（１１
７）、再びタイマーをスタートさせて（１０２）、同様
の処理を繰り返す。
時間が所定時間に達したか否かを判定し（１１０）、達
していた時には判定がＹＥＳとなり、α２波、α１波、
θ波の各カウント値ｎの合計値Ｎを演算する（１１
１）。そして、合計値Ｎが５より少ないか否かを判定し
（１１２）、少なければ覚醒度Ａと判定する（１１
４）。合計値Ｎが５以上の時は、５以上で１０より少な
いか否かを判定し（１１３）、１０より少なければ、覚
醒度Ｂと判定し（１１５）、合計値Ｎが１０以上であれ
ば、覚醒度Ｃと判定する（１１６）。最初の所定時間の
覚醒度を判定したら、タイマーをクリアーし（１１
７）、再びタイマーをスタートさせて（１０２）、同様
の処理を繰り返す。
【００１８】そして、例えば、覚醒度Ａの時は、覚醒状
態であると判断して香装置６及び警報装置７は駆動せ
ず、覚醒度Ｂの時は、覚醒度低下初期と判断して芳香装
置６のみを駆動して、ペパーミントのような覚醒作用の
ある香りを呈示する。香りは、単体では覚醒度低下の初
期でも覚醒効果が得られ、且つソフトな刺激であるた
め、運転者にとって煩わしくなく、覚醒度低下初期の状
態では適当である。また、覚醒度Ｃの時は、覚醒度低下
と判断して警報装置７を駆動して運転者に警報音で知ら
せた後、芳香装置６から香りを呈示する。これによっ
て、警報音のような強い刺激によって覚醒度をある程度
高めた後に香りを呈示することよって、覚醒度が低下し
た状態でも覚醒効果の持続が得られる。
態であると判断して香装置６及び警報装置７は駆動せ
ず、覚醒度Ｂの時は、覚醒度低下初期と判断して芳香装
置６のみを駆動して、ペパーミントのような覚醒作用の
ある香りを呈示する。香りは、単体では覚醒度低下の初
期でも覚醒効果が得られ、且つソフトな刺激であるた
め、運転者にとって煩わしくなく、覚醒度低下初期の状
態では適当である。また、覚醒度Ｃの時は、覚醒度低下
と判断して警報装置７を駆動して運転者に警報音で知ら
せた後、芳香装置６から香りを呈示する。これによっ
て、警報音のような強い刺激によって覚醒度をある程度
高めた後に香りを呈示することよって、覚醒度が低下し
た状態でも覚醒効果の持続が得られる。
【００１９】このように、覚醒度の低下に伴って出現す
る高振幅のα２波、α１波、θ波の出現頻度に基づいて
覚醒度を判定すれば、脳波の出現パターンの個人差の影
響を受けることなく確実な居眠り検出ができ、高精度の
覚醒度判定が可能となる。また、眼電位や顔の表情等の
他の指標を組み合わせることなく、脳波のみで覚醒度を
精度よく判定することが可能となり、他の検出装置が不
要となる。
る高振幅のα２波、α１波、θ波の出現頻度に基づいて
覚醒度を判定すれば、脳波の出現パターンの個人差の影
響を受けることなく確実な居眠り検出ができ、高精度の
覚醒度判定が可能となる。また、眼電位や顔の表情等の
他の指標を組み合わせることなく、脳波のみで覚醒度を
精度よく判定することが可能となり、他の検出装置が不
要となる。
【００２０】次に本発明の覚醒度判定装置の第２実施例
について説明する。尚、本実施例のハード構成は、図２
に示す第１実施例と同じであり、コントロールユニット
におけるソフト構成が異なるだけであるので、ここで
は、図５のフローチャートを参照してコントロールユニ
ットにおける覚醒度判定動作についてのみ説明する。本
実施例は、周波数が低いほど、且つ、振幅が大きいほ
ど、そのカウント値に高い重み付けをすることによっ
て、第１実施例のものに比べて更に精度の高い覚醒度の
判定を行うようにしたものである。
について説明する。尚、本実施例のハード構成は、図２
に示す第１実施例と同じであり、コントロールユニット
におけるソフト構成が異なるだけであるので、ここで
は、図５のフローチャートを参照してコントロールユニ
ットにおける覚醒度判定動作についてのみ説明する。本
実施例は、周波数が低いほど、且つ、振幅が大きいほ
ど、そのカウント値に高い重み付けをすることによっ
て、第１実施例のものに比べて更に精度の高い覚醒度の
判定を行うようにしたものである。
【００２１】まず、脳波を検出し（２０１）、タイマー
をスタートし（２０２）、周波数分析によりα２波、α
１波、θ波を抽出する（２０３）ことは、第１実施例と
同様である。次に、本実施例では、α２波、α１波、θ
波の振幅値をそれぞれ大振幅基準値Ｌ及び小振幅基準値
Ｓとの比較を行い（２０４、２０６、２０８、２１０、
２１２、２１４）、大振幅基準値以上の振幅値の数及び
小振幅基準値以上の振幅数を周波数成分毎にカウントを
行う（２０５、２０７、２０９、２１１、２１３、２１
５）。ここで、小振幅基準値Ｓは、運転開始前における
開眼安静時のα２波の平均振幅値を用い、運転開始前に
おいて予め測定して記憶させる。尚、大振幅基準値Ｌは
第１実施例と同様に設定する。
をスタートし（２０２）、周波数分析によりα２波、α
１波、θ波を抽出する（２０３）ことは、第１実施例と
同様である。次に、本実施例では、α２波、α１波、θ
波の振幅値をそれぞれ大振幅基準値Ｌ及び小振幅基準値
Ｓとの比較を行い（２０４、２０６、２０８、２１０、
２１２、２１４）、大振幅基準値以上の振幅値の数及び
小振幅基準値以上の振幅数を周波数成分毎にカウントを
行う（２０５、２０７、２０９、２１１、２１３、２１
５）。ここで、小振幅基準値Ｓは、運転開始前における
開眼安静時のα２波の平均振幅値を用い、運転開始前に
おいて予め測定して記憶させる。尚、大振幅基準値Ｌは
第１実施例と同様に設定する。
【００２２】そして、各振幅値をカンウトする際に、α
２波の振幅値が大振幅基準値Ｌ以上の場合は、１つのパ
ルスに対してカウント値を１とし、大振幅基準値Ｌより
小さく小振幅基準値Ｓ以上の場合は、１つのパルスに対
してカウント値を０．５とする。つまり、α２波の小振
幅基準値以上の時のパルスは、２つのパルスで大振幅基
準値以上の時のパルス１つとカウントするようにして重
み付けを行った。
２波の振幅値が大振幅基準値Ｌ以上の場合は、１つのパ
ルスに対してカウント値を１とし、大振幅基準値Ｌより
小さく小振幅基準値Ｓ以上の場合は、１つのパルスに対
してカウント値を０．５とする。つまり、α２波の小振
幅基準値以上の時のパルスは、２つのパルスで大振幅基
準値以上の時のパルス１つとカウントするようにして重
み付けを行った。
【００２３】同様に、α１波の大振幅基準値以上の時の
パルスは１パルスでカウント値を１．５とし、小振幅基
準値以上の時のパルスはカウント値を１とし、θ波の大
振幅基準値以上の時のパルスは１パルスでカウント値を
２とし、小振幅基準値以上の時のパルスはカウント値を
１．５としてそれぞれ重み付けをそれぞれ行った。次
に、カウントを行った時には、タイマー時間が所定時間
に達したか否かを判定し（２１６）、達していた時には
判定がＹＥＳとなり、α２波、α１波、θ波の大振幅基
準値Ｌ以上、小振幅基準値Ｓ以上の全てのカウント値の
合計Ｎを演算する（２１７）。そして、合計値Ｎに基づ
いて、合計値ＮがＮ＜５か、５≦Ｎ＜１０か、１０≦Ｎ
＜１５か、１５≦Ｎ＜２０か、Ｎ≧２０かを判定し（２
１８、２１９、２２０、２２１）、覚醒度Ａから覚醒度
Ｅの５段階で覚醒度の判定を行う（２２２〜２２６）。
最初の所定時間の覚醒度を判定したら、タイマーをクリ
アーし（２２７）、再びタイマーをスタートさせて（２
０２）、同様の処理を繰り返す。
パルスは１パルスでカウント値を１．５とし、小振幅基
準値以上の時のパルスはカウント値を１とし、θ波の大
振幅基準値以上の時のパルスは１パルスでカウント値を
２とし、小振幅基準値以上の時のパルスはカウント値を
１．５としてそれぞれ重み付けをそれぞれ行った。次
に、カウントを行った時には、タイマー時間が所定時間
に達したか否かを判定し（２１６）、達していた時には
判定がＹＥＳとなり、α２波、α１波、θ波の大振幅基
準値Ｌ以上、小振幅基準値Ｓ以上の全てのカウント値の
合計Ｎを演算する（２１７）。そして、合計値Ｎに基づ
いて、合計値ＮがＮ＜５か、５≦Ｎ＜１０か、１０≦Ｎ
＜１５か、１５≦Ｎ＜２０か、Ｎ≧２０かを判定し（２
１８、２１９、２２０、２２１）、覚醒度Ａから覚醒度
Ｅの５段階で覚醒度の判定を行う（２２２〜２２６）。
最初の所定時間の覚醒度を判定したら、タイマーをクリ
アーし（２２７）、再びタイマーをスタートさせて（２
０２）、同様の処理を繰り返す。
【００２４】そして、覚醒度の判定結果に応じて、芳香
装置６からの香りの強弱や、警報装置７の警報音の強弱
等を調整して、運転者に、煩わしさを感じさせることな
く覚醒状態にさせるようにする。このように、脳波の振
幅の増大、周波数の減少が大脳の活動レベルの低下を示
すことを考慮して、振幅が大きい程、周波数が低い程、
そのカウント値に高い重み付けを行うことにより、より
一層高精度な覚醒度判定ができる。
装置６からの香りの強弱や、警報装置７の警報音の強弱
等を調整して、運転者に、煩わしさを感じさせることな
く覚醒状態にさせるようにする。このように、脳波の振
幅の増大、周波数の減少が大脳の活動レベルの低下を示
すことを考慮して、振幅が大きい程、周波数が低い程、
そのカウント値に高い重み付けを行うことにより、より
一層高精度な覚醒度判定ができる。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、検
出してた脳波からα２波、α１波、θ波を抽出し、これ
ら各脳波の振幅が基準振幅値以上となった回数をカウン
トして合計し、その合計値に基づいて覚醒度を判定する
構成としたので、脳波の出現パターンの個人差の影響を
受けることなく、全ての人について確実に覚醒度を判定
することができ、高精度な覚醒度判定が可能となる。ま
た、脳波のみを検出すればよいので、検出手段が脳波検
出手段のみでよく、覚醒度判定のために他の検出手段が
不要にできる。
出してた脳波からα２波、α１波、θ波を抽出し、これ
ら各脳波の振幅が基準振幅値以上となった回数をカウン
トして合計し、その合計値に基づいて覚醒度を判定する
構成としたので、脳波の出現パターンの個人差の影響を
受けることなく、全ての人について確実に覚醒度を判定
することができ、高精度な覚醒度判定が可能となる。ま
た、脳波のみを検出すればよいので、検出手段が脳波検
出手段のみでよく、覚醒度判定のために他の検出手段が
不要にできる。
【図１】本発明に係る覚醒度判定装置の構成を説明する
ブロック図
ブロック図
【図２】本発明に係る覚醒度判定装置の第１実施例を示
す構成図
す構成図
【図３】同上第１実施例で抽出する脳波信号の波形図
【図４】同上第１実施例の覚醒度判定動作を説明するフ
ローチャート
ローチャート
【図５】本発明に係る覚醒度判定装置の第２実施例の覚
醒度判定動作を説明するフローチャート
醒度判定動作を説明するフローチャート
【図６】覚醒度低下に伴って出現する脳波パターンの一
例を示す図
例を示す図
【図７】覚醒度低下に伴って出現する脳波パターンの別
の例を示す図
の例を示す図
【図８】覚醒度低下に伴って出現する脳波パターンの別
の例を示す図
の例を示す図
【図９】覚醒度低下に伴って出現する脳波パターンの別
の例を示す図
の例を示す図
１ 脳波検出器 ４ 周波数分析器 ５ コントロールユニット
Claims (1)
- 【請求項１】脳波を検出する脳波検出手段と、 該脳波検出手段で検出された脳波の周波数分析を行いα
２波、α１波及びθ波を抽出する周波数分析手段と、 該周波数分析手段で抽出されたα２波、α１波及びθ波
の各振幅値を予め設定された基準振幅値と比較する比較
手段と、 所定時間内おいて基準値以上となったα２波、α１波及
びθ波の各回数をカウントする計測手段と、 該計測手段で計測された各カウント値の合計を演算する
演算手段と、 該演算手段で演算された合計値に基づいて覚醒度を判定
する判定手段と、 を備えて構成したことを特徴とする覚醒度判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5231643A JPH0779937A (ja) | 1993-09-17 | 1993-09-17 | 覚醒度判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5231643A JPH0779937A (ja) | 1993-09-17 | 1993-09-17 | 覚醒度判定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0779937A true JPH0779937A (ja) | 1995-03-28 |
Family
ID=16926718
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5231643A Pending JPH0779937A (ja) | 1993-09-17 | 1993-09-17 | 覚醒度判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0779937A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005114576A1 (ja) * | 2004-05-21 | 2005-12-01 | Asahi Kasei Kabushiki Kaisha | 動作内容判定装置 |
| WO2006047874A1 (en) * | 2004-11-02 | 2006-05-11 | Gennum Corporation | Systems and methods for detecting brain waves |
| US7127283B2 (en) | 2002-10-30 | 2006-10-24 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Control apparatus using brain wave signal |
| JP2012161375A (ja) * | 2011-02-03 | 2012-08-30 | Univ Of Tsukuba | 血流計測装置及び血流計測装置を用いた脳活動計測装置 |
| CN105066359A (zh) * | 2015-08-18 | 2015-11-18 | 西安理工大学 | 一种基于脑电控制的空调遥控方法 |
| CN110448781A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-15 | 喜临门家具股份有限公司 | 一种进入清醒梦状态的引导控制系统 |
-
1993
- 1993-09-17 JP JP5231643A patent/JPH0779937A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7127283B2 (en) | 2002-10-30 | 2006-10-24 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Control apparatus using brain wave signal |
| WO2005114576A1 (ja) * | 2004-05-21 | 2005-12-01 | Asahi Kasei Kabushiki Kaisha | 動作内容判定装置 |
| US7894637B2 (en) | 2004-05-21 | 2011-02-22 | Asahi Kasei Corporation | Device, program, and method for classifying behavior content of an object person |
| WO2006047874A1 (en) * | 2004-11-02 | 2006-05-11 | Gennum Corporation | Systems and methods for detecting brain waves |
| JP2012161375A (ja) * | 2011-02-03 | 2012-08-30 | Univ Of Tsukuba | 血流計測装置及び血流計測装置を用いた脳活動計測装置 |
| CN105066359A (zh) * | 2015-08-18 | 2015-11-18 | 西安理工大学 | 一种基于脑电控制的空调遥控方法 |
| CN110448781A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-15 | 喜临门家具股份有限公司 | 一种进入清醒梦状态的引导控制系统 |
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