Powering Human Insight
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4つの検証済み指標による眠気の検知

Jessica Justinussen, PhD.

眠気は、安全性、パフォーマンス、そして健康状態に直接的な影響を及ぼします。眠気を理解することは、自動車・交通安全、職場および労働衛生、航空、臨床睡眠研究、消費者の健康、および人間工学試験において極めて重要です。交代勤務（特に夜勤や長時間勤務）や長時間の業務（手術、航空機の操縦、トラックの運転など）に焦点を当てた研究では、しばしば眠気、倦怠感、疲労、および覚醒度について調査が行われています。 

車のフロントガラス越しにぼやけて見える光景は、疲労感や眠気、さらには注意力低下の兆候を捉えている。

この記事では、アイトラッキング、心電図（ECG）、脳波（EEG）などの生理学的センサーを用いて、iMotionsを活用し眠気を調査するさまざまな方法についてまとめます。

PERCLOS

PERCLOS（時間経過に伴う眼瞼閉鎖率）は、所定の閾値（通常は80％）を超えて目が閉じている時間の割合を測定する指標であり、眠気の行動マーカーとして広く用いられている。PERCLOSは、眼瞼閉鎖および覚醒度の低下を示す、信頼性の高い視覚ベースの指標である。

PERCLOSの概要

アイトラッキングを用いてPERCLOSを測定する際の留意点

長所：画面ベースのアイトラッキングのため、被験者との接触が不要。アイトラッキング用メガネを備えた、使いやすいハードウェア。車内、シミュレーター、ワークステーションでのモニタリングに最適。データ出力は分かりやすい。  

欠点：PERCLOSは照明、オクルージョン、およびカメラの配置の影響を受けやすい。

点滅頻度

まばたきの頻度は疲労度によって変動する。まばたきの時間が長くなったり、ゆっくりとしたまばたきや不完全なまばたきが増えたりすることは、多くの場合、注意力低下や眠気を示している。

点滅頻度の概要

  • 主な対象分野：ドライバーモニタリング、職場の安全、ユーザビリティテスト、および消費者の健康。 
  • ハードウェア：アイトラッカーまたはウェブカメラ（表情分析モジュール付き）
  • データ分析の難易度：低～中程度。
    •  検出アルゴリズム自体は単純明快ですが、まばたきの頻度は環境的要因や認知的要因の影響も受けるため、その解釈は困難です。
    • iMotionsのアイトラッキング・モジュール（画面型、メガネ型、VR用）および表情分析モジュールは、まばたき頻度を自動的に表示します。

点滅速度を使用する際の注意点

長所：カメラによる計測が容易で、PERCLOSを補完し、短期間の観測において高い時間分解能を提供する。

デメリット：まばたきの指標は、環境要因（風、ドライアイ）や認知的負荷（単なる疲労だけではない）の影響を受ける。

心拍変動（HRV）

心拍変動（HRV）は、心拍間の時間的変動（心拍間隔：IBI）を反映するものです。HRVは心電図（ECG）を用いて測定され、自律神経系の活動を反映しています。より具体的には、HRV指標を用いて、副交感神経系と交感神経系のバランスを把握することができます。一般的に、特定のHRV指標の低下は、疲労や注意力・警戒心の低下と相関関係があります。 

HRVに関する詳細については、当社のブログをご覧ください。

心拍変動の概要

  • 主な応用分野：臨床研究、睡眠医学、産業保健、スポーツおよび軍事分野。 
  • ハードウェア：電極付き心電図装置、チェストストラップ
  • データ分析の難易度：中～高。
    • HRVの解析には、堅牢なアーチファクト検出、スペクトル領域および時間領域での計算、そして基準値との比較による評価が必要である。
    • iMotions HRV R Notebook を使用すれば、これらの計算は自動的に行われます。

心電図を用いて心拍変動を測定する際の留意点

長所：非侵襲的で、入手しやすいハードウェア。継続的なモニタリングが可能。他の指標を補完する。

短所：認知的負荷などの要因にも影響を受けるため、特異性が低い。変化の反映が遅い。

シータ電力とデルタ電力

EEGのシータ波（4～8 Hz）およびデルタ波（0.5～4 Hz）のパワーの上昇は、入眠時および眠気の典型的な神経学的指標である。

シータ波とデルタ波の概要

  • 主な応用分野：睡眠研究、臨床神経学、軍事・航空研究における高リスク作業者のモニタリング、および学術研究。
  • ハードウェア：EEGヘッドセット
  • データ分析の難易度：中～難。
    • 生脳波データの前処理は不可欠である。アーチファクトを特定し、ノイズを除去する方法を検討しなければならない。
    • 計算方法、ウィンドウ長、およびバンドパスフィルターの周波数を選択してください
    • iMotionsの「Power Spectral Density R Notebook」は、シータ波やデルタ波を含む標準的な周波数帯域の測定値を提供します。iMotions Labで前処理オプションを選択できます。「Power Spectral Density R Notebook」は公開用として利用可能であり、論文掲載に向けた手法の記述が容易になります。プログラミングの経験は不要です。

EEGを用いてシータ波およびデルタ波のパワーを測定する際の留意点

長所：睡眠段階やマイクロスリープ現象に対して高い感度を持つ脳活動の直接測定が可能であること。研究の文脈において高い解釈可能性を有すること。 

短所：EEGは接触型センサーを必要とし、日常的な使用においては煩わしく感じられる可能性があるほか、動きや筋肉由来のアーチファクトの影響を受けやすい。また、長期にわたる現場での導入にあたっては、規制上の問題や快適性の面での懸念がある。

結論

眠気の検知は、複数の手法を組み合わせることで最も効果を発揮します。ある手法の弱点を別の手法の強みと補完し合うことで、より堅牢で状況に応じたシステムを構築できるからです。PERCLOSは、その解釈可能性とリアルタイム処理能力から、視覚ベースのモニタリングにおける基幹技術であり続けています。一方、HRV（心拍変動）やEEG（脳波）は、長期的な傾向の把握や睡眠状態の検知において、生理学的側面からの深みを加えています。 ハードウェアのコスト、被験者への負担、分析の複雑さは手法によって異なるため、適切な組み合わせの選択は、用途や導入上の制約によって決まる。 

お客様のご要望に合わせた提案や、PERCLOSと同期化された生理データストリーム（PPG、ECG、EEG、呼吸、GSR、音声）を統合したデモをご希望の場合は、ぜひお問い合わせください。お客様の研究目標に合わせたソリューションの設計をお手伝いいたします。

参考文献

阿部隆、『PERCLOSに基づく眠気検知技術：現在の知見と今後の方向性』、SLEEP Advances、第4巻第1号、2023年、zpad006、https://doi.org/10.1093/sleepadvances/zpad006

M. Patel、S.K.L. Lal、D. Kavanagh、P. Rossiter、「心拍変動データへのニューラルネットワーク解析の適用による運転者の疲労評価」、Expert Systems with Applications、第38巻、第6号、2011年、7235-7242ページ、ISSN 0957-4174、 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.12.028.

Pan, T., Wang, H., Si, H., Li, Y., & Shang, L. (2021). 心電図信号に基づくパイロットの疲労状態の判定. Sensors, 21(9), 3003. https://doi.org/10.3390/s21093003

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