パルセンス等による

パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

2018

年

月

日

第

回

研月例研究会 宮西洋太郎

（作成バージョン：2018/7/16）

2

パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

社会的背景

• 流通のオムニチャネル化にともない、トラックによる個別宛先への配 送業務は近年各段と増大している。

• 一方、少子高齢化により、トラックドライバーの人手不足があり、ドラ イバーに過重な負荷がかかる傾向にある。

• ドライバーの健康状態、疲労状態が、交通事故や配送の品質に影 響することが予想される。

目的（実現したいこと）

• トラックドライバーの健康状態を把握したい。

• ドライバーには、できるだけ業務に支障を与えたくない。

• 何らかの生体センサーが不可欠であるが、今回、ドライバーへの負 担の少ない腕まき型心拍計を検討し、実験した。

パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

既存手法（疲労推定、居眠り予防）

• 疲労科学研究所http://www.fatigue.co.jp

（特許特開2010-201113 2010/09/16）

http://www.ekouhou.net/disp-applicant-505183680.html

– VM500 http://www.fatigue.co.jp/kenshin1.htm

• http://www.fatigue.co.jp/pdf/VM500-pos.pdf – VM302 http://www.fatigue.co.jp/kenshin2.htm

• 富士通フィーリズムhttp://www.fmworld.net/biz/uware/ve31/

• 脈波そのものを利用か、PeakToPeak Timeの逆数の心拍数か

• 脈波のばあい、フーリエ変換が有効

• 高周波成分、低周波成分の比率で、各種のアルゴリズムがありえる

• 資料

– 「ドライバ状態の検出、推定技術と自動運転、運転支援システムへの応用」、技術情報協会、

2016年4月28日、￥80,000

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パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

既存手法（疲労推定、居眠り予防）

• 疲労科学研究所http://www.fatigue.co.jp

VM500 VM302

パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

既存手法（疲労推定、居眠り予防）

• 富士通フィーリズムhttp://www.fmworld.net/biz/uware/ve31/

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パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

脈波そのものか、それを処理した心拍数か

脈波センサ

https://www.rohm.co.jp/electronics-basics/sensors/sensor_what3

光電脈波法（緑色LED、血液中のヘモグロビンの反射を利用）

・透過型

・反射型（Pulsense、スマホなど）

脈波と心拍数（光電型は心電図の波形P,Q,R,S,Tと異なる）の関係

脈波

時間（秒）

測定電圧

PeakToPeak Time → 逆数、毎分に換算→ 心拍数/分

パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

脈波の利用

• 脈波をサンプリング周波数fsでサンプリングすることにより、

• ナイキスト周波数（1/2 fs）までの周波数成分（波形を形成する要素）まで利 用できる（ナイキストの標本化定理）

（20,000Hzでサンプリングすれは、10,000Hzまで再現可能）

（必要とする、含まれる周波数の2倍の周波数でサンプリング（標本化）する）

（現信号にナイキスト周波数以上の成分を含む場合には、折り返しエイリア ス信号あり、要注意）

（元信号の復元には単純な加算ではなく、振幅だけではなく位相も関係する、

要注意、複素数の利用）

• 周波数成分はフーリエ変換で求めることができる

心拍数／分の利用

• 脈波を利用するためには、波形1個分（約1秒）でも数十個のサンプル値を必 要とする

• 市販の腕まき型センサーでは、そこまでの情報を利用できない

• デバイス内の処理により、心拍数／分のデータとなっている

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パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

脈波の利用（補足）

• フーリエ変換のディジタル処理 DFT(Discrete Fourier Transform)、FFT(DFT の計算方法、Fast Fourier Transform)

• 有限時間帯Tでフーリエ級数（周波数成分）をもとめざるをえない。

（時間T前から現在時点まで）

• 時間軸は、サンプリングせざるをえない。

• 時間の刻みをΔとする（Δ＝１／fs）、TをN等分する。

T＝Δ・N 測定電圧

時間（秒）

T

現時点

・・・・ ・・・・

パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

脈波の利用（補足）

得られるもの

• 直流成分

• 基本周波数成分（最も低い周波数の成分）（大きさ、フーリエ級数の係数）

周波数：1/T

• 基本周波数の整数倍（逓倍）の周波数成分（大きさ、フーリエ級数の係数）

周波数：2/T、3/T、・・・・・・・・

• ただし、最も高い周波数は、前記の1/2 fs で頭打ちとなる

10

パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

我々のアプローチ

・ドライバーへの装着が、きわめて簡便であること

・センサー（ハード）としては、できる限り市販品であること

（低価格、高信頼）

・ソフトで工夫できないか

選択したのは、腕まき型の心拍計センサー（脈波ではなく心拍数）

その１つがEpsonのPulsense

国産メーカであり、技術情報の提供が期待できる

脈波はあきらめ、心拍数でなんとかならないか

Pulsenseの場合、PusenseViewサーバにより、10分ごとの心拍数が長期間に わたって保存されている

ゆえに、微妙な変化を利用するアルゴリズムには不適

最大心拍数が重要と考えられるが、10分ごとのデータでは、それを正確に得 ることができない。

パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

実験の方法

• ドライバーの心拍数（変化、特性）が健康状態、疲労状態に関係する ことが予想され、それらの関係にある仮説を設定し、実験データがそ の仮説にあっているか調べた。

• 健康状態、疲労状態の指標として、被験者が時々行う同一ジョギン グコースにおける走行時間とした。走行時間が短いほど、健康状態

（疲労状態）が良好とする。

• 関係の仮説は、ジョギングで高まった心拍数がジョギングを終わって 平静の値に戻る時間が短いほど、健康状態（疲労状態）が良好であ るとする。

• これにより、心拍数の高まり（荷積み、荷卸し、精神的緊張など）から 平静に戻る時間（整定時間）を把握すれば、健康状態（疲労状態）が 推定できるものと考えた。

12

パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性 実験の結果

• 実験データから仮説が成立していないことが判明した。

• 次の取り組みとして

– 心拍計以外のセンサーの検討（例、血圧、血糖値、脳波など）

– 整定時間にこだわらず、N日の最大、最小、偏差などが使えない か検討する

– 多重のセンサーをもちいて、データをため込み、教師データとし ては、本人申告の健康状態を用い、DLに任せる

– 2017年6月28日に、被験者が寝込むほどの体調不良があり、そ

のときの心拍数のデータが得られた

– あきらかに、体調不良と心拍数の関係が観察された

パルセンス等による

ドライバー健康状態推定の可能性

過去の

研における筆者の関連報告

• 予備実験（１） 2017/1/19 第18回NF研

http://www.isem.co.jp/NFken/miyanishi_documents/HeartBeatRateDa taProcessingPresen_1_20170119.pdf

• 予備実験（２） 2017/2/17 第19回NF研

http://www.isem.co.jp/NFken/miyanishi_documents/HeartBeatRateDa taProcessingPresen_2_20170217.pdf

• 予備実験（３） 2017/5/25 第22回NF研

http://www.isem.co.jp/NFken/miyanishi_documents/HeartBeatRateDa taProcessingPresen_3_20170525.pdf

• 脳波利用の基礎知識 2017/5/25 第22回NF研

http://isem.co.jp/NFken/miyanishi_documents/BasicKnowledgOfEEG.

pdf

14

過去のNF研における報告

PulsenseサーバからCSVデータを取得する方法

１．Pulsenseサーバにアクセスし、心拍データを表示する。

「エクササイズ」をクリック→1日の心拍グラフ（10分ごと）が表示される。

15

過去のNF研における報告

PulsenseViewサーバからCSVデータを取得する方法

（PulsenseViewサーバには、CSVでデータを取得する手段がサービスされていないが、

画面にはデータがふくまれている）

１．画面で「すべて選択」「コピー」

２．テキストファイルにはりつけ

テキストには、1日の10分ごとの心拍数が含まれている。

<div class=“tool-clearfix”><span class=“title-area”>00:15</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“unit-area”>bpm</span><span class=“value-area”>46</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“title-area”>00:25</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“unit-area”>bpm</span><span class=“value-area”>45</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“title-area”>00:35</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“unit-area”>bpm</span><span class=“value-area”>45</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“title-area”>00:45</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“unit- area”>bpm</span><span class=“value-area”>45</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“title- area”>00:55</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“unit-area”>bpm</span><span class=“value- area”>45</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“title-area”>01:05</span></div><div class=“tool- clearfix”><span class=“unit-area”>bpm</span><span class=“value-area”>45</span></div><div class=“tool- clearfix”><span class=“title-area”>01:15</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“unit-

area”>bpm</span><span class=“value-area”>47</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“title- area”>01:25</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“unit-area”>bpm</span><span class=“value- area”>46</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“title-area”>01:35</span></div><div class=“tool- clearfix”><span class=“unit-area”>bpm</span><span class=“value-area”>45</span></div><div class=“tool- clearfix”><span class=“title-area”>01:45</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“unit-

area”>bpm</span><span class=“value-area”>44</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“title- area”>01:55</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“unit-area”>bpm</span><span class=“value- area”>43</span></div><div class=“tool-clearfix”><span class=“title-area”>02:05</span></div><div class=“tool- clearfix”><span class=“unit-area”>bpm</span><span class=“value-area”>44</span></div><div class=“tool- clearfix”><span ・・・・・・・・

16

過去のNF研における報告

PulsenseViewサーバからCSVデータを取得する方法

（PulsenseViewサーバには、CSVでデータを取得する手段がサービスされていないが、

画面にはデータがふくまれている）

前ページの例

このファイルをC:tmpフォルダに格納しておく。 例：WebData20160605.txt ここからCSVデータをとりだす。

３．コマンドプロンプトで、JavaApplication「ScreenBPMtoCSV」を起動する。

Javaがはいっているディレクトリ名>Java ScreenBPMtoCSV ファイル名、被験者名 例：C:¥JavaApplication>Java ScreenBPMtoCSV WebData20170605 Y.Miyanishi

」Pulsense

４．これにより、例えば

WebData20170605.txtがWebData20170605.csvに変換される。

５．あとは手作業で、データをまとめる。

17

過去のNF研における報告

Y.Miyanishi

###### ###### ###### ###### ###### ###### ######

TIME 1stday 2ndday 3rdday 4thday 5thday 6thday 7thday

No. 0:10 INDEX BPM INDEX BPM INDEX BPM INDEX BPM INDEX BPM INDEX BPM INDEX BPM

6月4日（日） 6月5日（月）J 7:266月6日（火） 6月7日（水） 6月8日（木）J 7:086月9日（金） 6月10日（土）

1 0:05

2 0:15 0:15 46 0:15 64 0:15 46 0:15 48

3 0:25 0:25 45 0:25 56 0:25 46 0:25 48

4 0:35 0:35 45 0:35 52 0:35 46 0:35 52 0:35 48

5 0:45 0:45 45 0:45 55 0:45 45 0:45 53 0:45 49

38 6:15 6:15 53 6:15 50 6:15 52 6:15 52 6:15 55

39 6:25 6:25 52 6:25 51 6:25 49 6:25 55 6:25 49

40 6:35 6:35 52 6:35 50 6:35 53 6:35 56 6:35 67

41 6:45 6:45 52 6:45 48 6:45 53 6:45 56 6:45 54 6:45 59

42 6:55 6:55 53 6:55 48 6:55 55 6:55 71 6:55 60 6:55 56

43 7:05 7:05 52 7:05 48 7:05 54 7:05 78 7:05 53 7:05 55

44 7:15 7:15 57 7:15 50 7:15 51 7:15 91 7:15 53 7:15 54

45 7:25 7:25 69 7:25 50 7:25 58 7:35 92 7:25 52 7:25 54

46 7:35 7:35 131 7:35 49 7:35 59 7:35 52 7:35 54

47 7:45 7:45 146 7:45 50 7:45 58 7:45 53 7:45 54

48 7:55 7:55 91 7:55 50 7:55 62 7:55 51 7:55 54

49 8:05 8:05 50 8:05 60 8:05 52 8:05 54

50 8:15 8:15 59 8:15 62 8:15 49 8:15 56

51 8:25 8:25 55 8:25 57 8:25 79 8:25 49 8:25 56

52 8:35 8:35 64 8:35 55 8:35 71 8:35 49 8:35 60

53 8:45 8:45 55 8:45 53 8:45 79 8:45 49 8:45 58

54 8:55 8:55 58 8:55 55 8:55 77 8:55 81 8:55 49 8:55 54

55 9:05 9:05 56 9:05 57 9:05 82 9:05 83 9:05 52 9:05 53

56 9:15 9:15 59 9:15 59 9:15 75 9:15 77 9:15 52 9:15 52

57 9:25 9:25 63 9:25 56 9:25 74 9:25 79 9:25 54 9:25 53

58 9:35 9:35 67 9:35 54 9:35 79 9:35 68 9:35 53 9:35 54

59 9:45 9:45 59 9:45 53 9:45 73 9:45 79 9:45 52 9:45 62

60 9:55 9:55 57 9:55 72 9:55 61 9:55 61 9:55 70 9:55 56 9:55 63

61 10:05 10:05 55 10:05 80 10:05 61 10:05 64 10:05 73 10:05 58 10:05 74

62 10:15 10:15 55 10:15 79 10:15 61 10:15 63 10:15 64 10:15 71

148 平均 平均 平均 平均 平均 平均 平均

149 59.242 58.962 58.252 59.127 61.305 54.415 56.45

150 最小 最小 最小 最小 最小 最小 最小

45 43 42 45 49 46 48

最大 最大 最大 最大 最大 最大 最大

84 146 98 123 92 71 74

標準偏差 標準偏差 標準偏差 標準偏差 標準偏差 標準偏差 標準偏差

7.1111 15.177 11.707 13.437 9.8974 4.6253 6.1402

18

過去のNF研における報告 その後

0 20 40 60 80 100 120

0:05 0:55 1:45 2:35 3:25 4:15 5:05 5:55 6:45 7:35 8:25 9:15 10:05 10:55 11:45 12:35 13:25 14:15 15:05 15:55 16:45 17:35 18:25 19:15 20:05 20:55 21:45 22:35 23:25

毎分心拍数

時刻

2017年6月4日～6月10日 10分ごと心拍数

6月4日（日）

6月5日（月）J 7:26 6月6日（火）

6月7日（水）

6月8日（木）J 7:08 6月9日（金）

6月10日（土）

0 20 40 60 80 100 120

0:05 0:45 1:25 2:05 2:45 3:25 4:05 4:45 5:25 6:05 6:45 7:25 8:05 8:45 9:25 10:05 10:45 11:25 12:05 12:45 13:25 14:05 14:45 15:25 16:05 16:45 17:25 18:05 18:45 19:25 20:05 20:45 21:25 22:05 22:45 23:25

毎分心拍数

時刻

2017年6月25日～7月1日 10分ごと心拍数

6月25日（日）

6月26日（月）

6月27日（火）

6月28日（水）

6月29日（木）

6月30日（金）

7月1日（土）

6月28日 寝込んだ日

19

過去のNF研における報告 その後

2017年6月4日～6月10日（健康状態：普通）

2017年6月25日～7月1日（健康状態：悪い）

6月4日 6月5日 6月6日 6月7日 6月8日 6月9日 6月10日

ジョギング なし あり なし なし あり なし なし

平均心拍数／分 59.24 58.96 58.25 59.13 61.31 54.42 56.45

最小心拍数／分 45 43 42 45 49 46 48

最大心拍数／分 84 146 98 123 92 71 74

標準偏差 7.11 15.18 11.71 13.44 9.9 4.63 6.14

6月25日 6月26日 6月27日 6月28日 6月29日 6月30日 7月1日

ジョギング なし なし なし なし なし なし なし

平均心拍数／分 54.4 59.41 55.11 62.18 57.78 57.56 55.96

最小心拍数／分 44 45 46 45 47 48 47

最大心拍数／分 86 94 65 110 86 92 72

標準偏差 7.68 11.2 4.35 13.09 7.55 7 6.07

6月28日 寝込んだ日

20

過去のNF研における報告 その後

59.24 58.96 58.25 59.13 61.31 54.42 56.45

45 43 42 45 49 46 48

84

146

98

123

92

71 74

7.11 15.18 11.71 13.44 9.9 4.63 6.14

06月04日 06月05日 06月06日 06月07日 06月08日 06月09日 06月10日

6月4日～6月10日

平均心拍数／分 最小心拍数／分 最大心拍数／分 標準偏差

54.4 59.41 55.11 62.18 57.78 57.56 55.96

44 45 46 45 47 48 47

86 94

65

110

86 92

72

7.68 11.2

4.35 13.09 7.55 7 6.07

06月25日 06月26日 06月27日 06月28日 06月29日 06月30日 07月01日

6月25日～7月1日

平均心拍数／分 最小心拍数／分 最大心拍数／分 標準偏差

6月28日 寝込んだ日

過去のNF研における報告 その後

0 20 40 60 80 100 120 140

0:05 1:15 2:25 3:35 4:45 5:55 7:05 0:05 1:15 2:25 3:35 4:45 5:55 7:05 0:05 1:15 2:25 3:35 4:45 5:55 7:05 0:05 1:15 2:25 3:35 4:45 5:55 7:05 0:05 1:15 2:25 3:35 4:45 5:55 7:05 0:05 1:15 2:25 3:35 4:45 5:55 7:05 0:05 1:15 2:25 3:35 4:45 5:55 7:05

6月25日～7月1日（異常あり）

0 20 40 60 80 100 120 140

10:05 11:15 12:25 13:35 14:45 15:55 17:05 10:05 11:15 12:25 13:35 14:45 15:55 17:05 10:05 11:15 12:25 13:35 14:45 15:55 17:05 10:05 11:15 12:25 13:35 14:45 15:55 17:05 10:05 11:15 12:25 13:35 14:45 15:55 17:05 10:05 11:15 12:25 13:35 14:45 15:55 17:05 10:05 11:15 12:25 13:35 14:45 15:55 17:05

6月4日～6月10日（健康）

6月28日 寝込んだ日

6月6日、6月7日 やや体調悪い？

就労時間（10:00～18:00）に限定

22

過去のNF研における報告 その後

就労時間（10:00～18:00）に限定

2017年 閾値

日付 時刻 心拍数 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 6月4日 10:05 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55

日 10:15 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 10:25 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 10:35 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 10:45 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 10:55 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 11:05 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 11:15 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66

6月6日 12:15 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 火 12:25 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 12:35 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 12:45 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 12:55 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 13:05 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 13:15 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 13:25 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 13:35 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 13:45 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 13:55 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 14:05 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 14:15 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 14:25 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 14:35 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 87 14:45 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 14:55 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 15:05 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 15:15 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 15:25 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64

6月6日

やや調子悪い

過去のNF研における報告 その後

就労時間（10:00～18:00）に限定

2017年 閾値

日付 時刻 心拍数 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 6月25日 10:05 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60

日 10:15 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 10:25 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 10:35 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 10:45 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 10:55 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 11:05 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62

6月28日 12:35 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 水 12:45 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 12:55 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 109 13:05 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 13:15 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 13:25 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 13:35 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 13:45 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 13:55 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 14:05 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 14:15 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 14:25 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 14:35 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 14:45 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 14:55 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 15:05 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 15:15 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 15:25 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 15:35 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 15:45 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75

6月28日 寝込んだ日

24

過去のNF研における報告 その後

就労時間（10:00～18:00）に限定

2017年 閾値

日付 時刻 心拍数 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 6月28日 14:05 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75

水 14:15 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 14:25 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 14:35 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 80 14:45 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 14:55 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 15:05 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 15:15 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 79 15:25 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 15:35 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 15:45 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 15:55 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 16:05 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 16:15 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 16:25 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 16:35 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 16:45 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 16:55 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 17:05 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 17:15 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 17:25 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 17:35 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 73 17:45 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 17:55 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76 76

今回のまとめ

• 心拍数の変化（急速な立ち上がりと、平静値への復帰）

を利用するアルゴリズムは失敗に終わった。

（標準的なデータ入手の方法は10分ごとの心拍数であり

、脈波は利用できない）

（脈波には、周波数成分が含まれていて、利用価値があ るのだが）

• ただし、体調極めて不良時（6月28日）のデータが得られ た。健康時との有意差が認められる。この利用について 考える。

（一定期間における就業中心拍数が健康時の平均心拍 数からの偏差が、たとえばσを超える、かつ数時間継続 するなど→新しい仮説）

• 心拍計以外の生体センサーについて検討する。