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公開番号2025071686
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-08
出願番号2023182074
出願日2023-10-23
発明の名称情動の動特性の推定方法
出願人トヨタ自動車株式会社,株式会社豊田中央研究所
代理人個人
主分類A61B 5/16 20060101AFI20250428BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】機械学習を利用しながら、短時間で精度よく情動推定を行うこと。
【解決手段】情動の動特性の推定方法は、ユーザの生体情報を取得する工程と、前記ユーザの生体情報を
【数1】
<com:Image com:imageContentCategory="Drawing"> <com:ImageFormatCategory>TIFF</com:ImageFormatCategory> <com:FileName>2025071686000024.tif</com:FileName> <com:HeightMeasure com:measureUnitCode="Mm">10</com:HeightMeasure> <com:WidthMeasure com:measureUnitCode="Mm">67</com:WidthMeasure> </com:Image> ただし、Bpは動脈血圧、hrは心拍数、Pは一回拍出量、Rtは総末梢抵抗、fは血圧系の動特性、により演算して、ユーザの動脈血圧を導出する工程と、を備える。動特性を表すパラメータを限定することにより、推定精度の向上を図るとともに、処理時間の短縮を図り、情動特性の推定方法におけるデータの前処理を行うことができる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザの生体情報を取得する工程と、
前記ユーザの生体情報を
TIFF
2025071686000023.tif
10
67
ただし、Ｂｐは動脈血圧、ｈｒは心拍数、Ｐは一回拍出量、Ｒｔは総末梢抵抗、ｆは血圧系の動特性
により演算して、ユーザの動脈血圧を導出する工程と、を備える、
情動の動特性の推定方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情動の動特性の推定方法に関する。
続きを表示（約 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、高齢化の進展に伴い、フィジカル面での健康維持が社会的に課題となっている。これに加えて、現代社会では、仕事や人間関係などのストレスの要因になる事象も多く、メンタル面の健康の維持も課題となっている。
【０００３】
例えば、情動に関するメンタル面の内部状態を示す円環図（非特許文献１参照）があり、この円環図では横軸に快－不快、縦軸に覚醒－眠気を示し、第２象限と第３象限はネガティブな情動、第１象限と第４象限はポジティブな情動を示す。
【０００４】
また例えば、特許文献１には、ユーザから、当該ユーザの生体信号を含む生体データと、当該ユーザの運動に関する運動信号を含む運動データとを取得して、ユーザの情動を推定する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２３－８９７２９号公報
【非特許文献】
【０００６】
J.A.Russell著、”A circumplex model of affect”, Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 36, pp. 1161-1178
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、人の情動のような内部状態に対し、現在どのような情動にあり、今後どのような情動に推移するかを正確に把握することは難しい。
【０００８】
ここで、脳波センサや電位センサを用いて人を生理学的に計測し、メンタル面の情動変化にかかる内部状態を同定する方法がある。しかしながらこの方法では、センサ信号と、アンケートによる主観尺度との相関を取ることに注目しており、内部メカニズムの解明には至らない。
【０００９】
一方で、メンタル面での情動と関係の深い自律神経系や心臓血管系を微分方程式で表し、これらのモデルを用いて特徴を解析しようとする構成論的な研究もある。しかしながら、これらの構成論的なモデルでは動特性を表すパラメータが多く、パラメータ適合が難しいことから定性的な理論解析となる場合が多い。したがって、この構成論的なモデルを利用する方法では、情動の推定を短時間で精度良く行うことが難しい。
【００１０】
本開示は、機械学習を利用しながら、短時間で精度よく情動推定を行う情動の動特性の推定方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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