特許7740887IP Force 特許公報全文掲載

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交通機関の安全運行推進に際し計測される生体データの信頼性を評価するために利用される生体データ評価サーバ、システム及び方法

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

特許文献１では、運転を伴う業務中など安静状態とは限らない状態において心拍間隔データを計測する場合に計測不良状態や通信障害の発生に伴い、所定期間中の多数区間において不規則に心拍間隔データが欠落することが考慮されていなかった。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明は、プロセッサとメモリを有して、生体データを評価する生体データ評価サーバであって、対象者の前記生体データから心拍間隔相当データを受け付けるデータ収集部と、前記心拍間隔相当データから所定の期間でローレンツプロットを算出して、集約ローレンツプロットとして出力するローレンツプロット生成部と、を有し、前記所定の期間は、第１の期間と、前記第１の期間よりも短い第２の期間を含み、前記ローレンツプロッ・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

したがって、本発明の一形態によれば、データの欠損又は欠落を伴う心拍間隔データに対しても、生成されたローレンツプロットから、不整脈様異常値発生の程度を評価可能である。これにより、業務中に計測された心拍間隔データから得られる自律神経機能指標の信頼性を評価できる。

本明細書において開示される主題の、少なくとも一つの実施の詳細は、添付されている図面と以下の記述の中で述べられる。開示される主題のその他の特徴、態様、効果は、以下の開示、図面、請求項により明らかにされる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図2】 本発明の実施例１を示し、車両の運転データ収集装置で行われるＲＲＩデータ送信処理の一例を示すフローチャートである。
【図3】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価サーバで行われる不整脈様異常値の慢性発生判別モデルの学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図4A】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価サーバで利用される特徴抽出モデルとして利用されるマスク領域定義の一例を示す図である。
【図4B】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価サーバで利用される計測不良様マスクの一例を示す図である。
【図4C】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価サーバで利用される正常範囲マスクの一例を示す図である。
【図4D】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価サーバで利用されるＰＶＣ様異常値マスクの一例を示す図である。
【図4E】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価サーバで利用される１拍検出漏れマスクの一例を示す図である。
【図4F】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価サーバで利用される連続２拍検出漏れマスクの一例を示す図である。
【図5】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価サーバで行われる不整脈様異常値の慢性発生の程度を評価する処理の一例を示すフローチャートである。
【図6】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価サーバで行われる自律神経機能評価に不適なドライバの判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図7】 本発明の実施例１を示し、生体データ評価サーバで行われる自律神経機能指標の算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図8】 本発明の実施例１を示し、自律神経機能評価結果画面の一例を示す図である。
【図9】 本発明の実施例１を示し、期間Ａ中に計測されたＲＲＩデータの信頼性を詳細分析する画面の一例を示す図である。
【図10A】 本発明の実施例１を示し、期間Ｂ単位ＲＲＩデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図10B】 本発明の実施例１を示し、期間Ｂ単位ＬＰデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図10C】 本発明の実施例１を示し、期間Ａ単位集約ＬＰデータのデータ構造の一例を示す図である。
【図10D】 本発明の実施例１を示し、期間Ａ単位の集約ＬＰ特徴量データのデータ構造の一例を示す図である。
【図10E】 本発明の実施例１を示し、異常度データのデータ構造の一例を示す図である。
【図10F】 本発明の実施例１を示し、期間Ａ単位異常判別データのデータ構造の一例を示す図である。
【図10G】 本発明の実施例１を示し、不適判定データのデータ構造の一例を示す図である。
【図10H】 本発明の実施例１を示し、自律神経機能指標データのデータ構造の一例を示す図である。
【図10I】 本発明の実施例１を示し、業務状態データのデータ構造の一例を示す図である。
【図10J】 本発明の実施例１を示し、履歴データのデータ構造の一例を示す図である。
【図10K】 本発明の実施例１を示し、慢性発生正解データのデータ構造の一例を示す図である。
【図11】 本発明の実施例１を示し、期間Ａ及び期間Ｂの定義とデータ欠損の発生に関わる一例を示す図である。
【図12】 本発明の実施例２を示し、生体データ評価システムが、自律神経機能指標データを用いてドライバの交通事故のリスクの予測を行う場合における、主要な構成の一例を示すブロック図である。
【図13A】 本発明の実施例２を示し、生体データ評価サーバで行われる、業務中における事故リスクを予測する処理の一例を示すフローチャートである。
【図13B】 本発明の実施例２を示し、生体データ評価サーバで行われる、事故リスクの高まりを警告するアラートを発報する処理の一例を示すフローチャートである。
【図14】 本発明の実施例２を示し、事故リスクの予測結果、事故リスクの増大が検出された場合にドライバに対して発報される予測結果発報画面の一例を示す図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１ 生体データ評価サーバ ２ プロセッサ ３ メモリ ４ ストレージ装置 ７ 車両 １２ 生体センサ ２１ データ収集部 ２２ 慢性発生判別モデル学習部 ２３ 期間Ｂ単位ＬＰ生成部 ２４ 期間Ａ単位集約ＬＰ処理部 ２５ 異常値慢性発生評価部 ２６ 不適ドライバ判定部 ２８ 結果表示部 ４１ 期間Ｂ単位ＲＲＩデータ ４３ 期間Ｂ単位ＬＰデータ ４５ 期間Ａ単位集約ＬＰデータ ４７ 集約ＬＰ特徴量データ ４８ 不適判定データ ４９ 異常度データ ５０ 特徴抽出モデル ５１ 期間Ａ単位異常判別データ ５２ 慢性発生判別モデル ５３ 不適ドライバ判定モデル

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