(57)【要約】【課題】生体信号から正確な心拍数検出を行うことができる生体信号分析装置を提供する。【解決手段】生体信号を計測する生体信号計測部１０１と、前記生体信号計測部が測定した生体信号の一次微分を算出し、算出された一次微分の最大点を検出する一次微分最大点検出部１０３と、前記生体信号計測部が測定した生体信号の特徴点を検出し、検出された特徴点に基づいて、前記一次微分最大点検出部における一次微分の算出と最大点の検出とを最適化する最適化部１０２とを備える。【選択図】図１
2010213809.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体信号を計測する生体信号計測部と、
前記生体信号計測部が測定した生体信号の一次微分を算出し、算出された一次微分の最大点を検出する一次微分最大点検出部と、
前記生体信号計測部が測定した生体信号の特徴点を検出し、検出された特徴点に基づいて、前記一次微分最大点検出部における一次微分の算出と最大点の検出とを最適化する最適化部とを備えることを特徴とする生体信号分析装置。
【請求項２】
生体信号を計測する生体信号計測部と、
前記生体信号計測部が計測した生体信号から特徴点を検出する特徴点検出部と、
前記特徴点検出部が検出した特徴点から検出範囲を判定する検出範囲判定部と、
前記検出範囲判定部が判定した検出範囲において、前記生体信号計測部が計測した生体信号の一次微分を算出する微分算出部と、
前記特徴点検出部が検出した特徴点からフィルタを設計するフィルタ設計部と、
前記微分算出部が算出した生体信号の一次微分を、前記フィルタ設計部が設計したフィルタによって処理するフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理部がフィルタ処理した信号の最大点を検出する最大点検出部とを備えることを特徴とする生体信号分析装置。
【請求項３】
生体信号を計測する生体信号計測部と、
前記生体信号計測部が計測した生体信号から特徴点を検出する特徴点検出部と、
前記特徴点検出部が検出した特徴点から検出範囲を判定し、検出範囲のスタート点とエンド点を出力する検出範囲判定部と、
前記検出範囲判定部が出力するスタート点が入力されると、前記生体信号計測部が計測した生体信号の一次微分の算出を開始し、前記検出範囲判定部が出力するエンド点が入力されると、前記生体信号計測部が計測した生体信号の一次微分の算出を停止する微分演算部と、
前記特徴点検出部が検出した特徴点からフィルタを設計するフィルタ設計部と、
前記フィルタ設計部が設計したフィルタを記録する記録部と、
前記フィルタ記録部が記録するフィルタから、次に使用するフィルタを予測する予測部と、
前記微分算出部が算出した生体信号の一次微分を、前記予測部が予測したフィルタによって処理するフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理部によってフィルタ処理された信号の最大点を検出する最大点検出部とを備え、
前記微分算出部は、前記スタート点が入力されると、前記最大点検出部に検出した最大点を出力させることを特徴とする生体信号分析装置。
【請求項４】
前記特徴点検出部が検出する生体信号の特徴点は、立ち上がり点とピークであり、
前記検出範囲判定部は、立ち上がり点から次のピークまでを前記検出範囲として判定することを特徴とする請求項２又は３に記載の生体信号分析装置。
【請求項５】
前記フィルタ設計部が設計するフィルタは、移動平均フィルタまたは三角形移動平均フィルタであることを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の生体信号分析装置。
【請求項６】
前記生体信号計測部が計測する生体信号は脈波であることを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の生体信号分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体信号分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
健康意識の高まりを背景に、手軽に健康条件を計測できるシステムに対するニーズが拡大している。これに答える手法として、血管から取得できる生体信号から情報を抽出する分析システムがある。
【０００３】
図３は、このような血管から取得できる生体信号から情報を抽出する分析システムの一例を示す図である。図３に示す分析システムでは、脈波センサ１０で指先から脈波を検出し、各種生体情報を脈波から抽出する。この例に示す脈波センサ１０は、指の片側に面して赤外線ＬＥＤ（発光ダイオード）による発光部１１を配置し、指の反対側に面して赤外線センサによる受光部１２を配置し、指を透過する赤外線の透過光量を計測する。指先の血液量が多い場合、赤外線は血液に一部吸収されるため、透過量は減少する。この原理によって、指先の血液量を赤外線の透過量の変化として計測することができる。
【０００４】
図４は、図３に示す分析システムの脈波センサで計測した脈波の典型的な波形を示すグラフである。脈波は、基本的には、心臓が血液を拍出することによって生じるため、脈波の周期は、ほぼ心拍の周期と一致している。また、心拍数の時間変化は、例えば、自律神経の状態推定に用いられるなど、豊富な生体情報を引き出すための基礎データとなる。したがって、脈波から抽出できる最も基本的で重要な生体情報は、心拍間隔時間ということができ、その計測には、脈波の立ち上がり点を正確に検出することが重要になる。
【０００５】
この脈波の立ち上がり点の検出には、脈波の立ち上がり点とピーク点とを利用する処理方式が多用されている。例えば、特許文献１に記載の方法がある。この従来の方法の処理手順を、図４及び図５を用いて説明する。図４に示す典型的な脈波波形においては、立ち上がり点は、脈波波形の繰り返し周期内における信号の最小点である。また、図４に示す典型的な脈波波形においては、直接波ピークは、脈波波形の繰り返し周期内における信号の最大点である。特許文献１に記載の方法では、脈波から心拍周期を抽出するために用いる特定時点を、脈波の値が極小値又は極大値となる時点ではなく、脈波の値が極小値と極大値との間の一定割合に達した時点とすることを特徴とする。
【０００６】
図５は、このような従来の方法によって脈波間隔を算出する脈波間隔算出装置の構成を示すブロック図である。脈波間隔算出装置４００は、極小値判定部４０２と、極大値判定部４０３と、脈波時点決定部４０４と、間隔算出部４０５とを備える。
【０００７】
脈波センサ４０１は、指先における血液量の相対変化を測定し、脈波信号を出力する。脈波センサ４０１から出力される脈波信号は、脈波間隔算出装置の極小値判定部４０２と、極大値判定部４０３と、脈波時点決定部４０４とに入力される。
【０００８】
極小値判定部４０２は、脈波の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して大きくなった場合に、増加を開始した時点での脈波の値を極小値と判定し、極小値データを出力する。
【０００９】
極大値判定部４０３は、脈波の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して大きくなった場合に、減少を開始した時点での脈波の値を極大値と判定し、極大値データを出力する。
【００１０】
極小値判定部４０２から出力される極小値データと、極大値判定部４０３から出力される極大値のデータとは、脈波時点決定部４０４に入力される。脈波時点決定部４０４は、極小値の時点と極大値の時点との間で、極小値と極大値との差の１０％以上９０％以下となるいずれかの値に達した時点を特定時点と決定し、特定時点データを間隔算出部４０５に出力する。
【００１１】
間隔算出部４０５は、特定時点同士の隣接する間隔を算出し、心拍間隔時間として脈波解析装置４０６に出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００７−１８１６２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
特許文献１に記載の方法では、脈波の立ち上がり点は体動又はノイズの影響を受けるため、さらに、図６及び図７で示すように血管の老化と共に脈波波形が平坦化する傾向があるため、脈波の立ち上がり点やピークなどの特徴点を正確に判定することが困難である。
【００１４】
図８は、実際に計測された脈波波形における立ち上がりからピークまでの拡大図である。従来の方法で検出した立ち上がり点及びピークを丸印でマーキングしている。また、従来の方法で検出される脈波時点を二重線の丸印でマーキングしている。
【００１５】
従来の方法では、図８に示すように、老化に伴う脈波波形の平坦化の影響で、ピークを正確に検出することができない。実際の脈波波形は点線で示すようなものであり、本来のピークは点線の丸印でマーキングされている部分である。このような本来のピークから得られる脈波時点は二重点線の丸印でマーキングされている点となり、従来の方法では脈波時点の判定に誤差が生じてしまうことになる。
【００１６】
また、図７で示したように、血管の老化で反射波が直接波より大きくなった場合、特許文献１に記載の従来の方法では、反射波のピークを脈波のピークと誤検出してしまい、脈波時点の判定に誤差が生じるおそれがある。
【００１７】
このような脈波時点の誤検出が生じると、心拍数はもとより、以降、心拍間隔時間を使用した脈波からの生体情報の抽出がすべて誤った結果を生じてしまうため、このような脈波時点の誤検出の問題を解決することはきわめて重要である。
【００１８】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、生体信号から正確な心拍数検出を行うことができる生体信号分析装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明の生体信号分析装置は、生体信号を計測する生体信号計測部と、前記生体信号計測部が測定した生体信号の一次微分を算出し、算出された一次微分の最大点を検出する一次微分最大点検出部と、前記生体信号計測部が測定した生体信号の特徴点を検出し、検出された特徴点に基づいて、前記一次微分最大点検出部における一次微分の算出と最大点の検出とを最適化する最適化部とを備えることを特徴とする。
【００２０】
具体的な形態として、本発明の生体信号分析装置は、生体信号を計測する生体信号計測部と、前記生体信号計測部が計測した生体信号から特徴点を検出する特徴点検出部と、前記特徴点検出部が検出した特徴点から検出範囲を判定する検出範囲判定部と、前記検出範囲判定部が判定した検出範囲において、前記生体信号計測部が計測した生体信号の一次微分を算出する微分算出部と、前記特徴点検出部が検出した特徴点からフィルタを設計するフィルタ設計部と、前記微分算出部が算出した生体信号の一次微分を、前記フィルタ設計部が設計したフィルタによって処理するフィルタ処理部と、前記フィルタ処理部がフィルタ処理した信号の最大点を検出する最大点検出部とを備えることを特徴とする。
【００２１】
他の形態として、本発明の生体信号分析装置は、生体信号を計測する生体信号計測部と、前記生体信号計測部が計測した生体信号から特徴点を検出する特徴点検出部と、前記特徴点検出部が検出した特徴点から検出範囲を判定し、検出範囲のスタート点とエンド点を出力する検出範囲判定部と、前記検出範囲判定部が出力するスタート点が入力されると、前記生体信号計測部が計測した生体信号の一次微分の算出を開始し、前記検出範囲判定部が出力するエンド点が入力されると、前記生体信号計測部が計測した生体信号の一次微分の算出を停止する微分演算部と、前記特徴点検出部が検出した特徴点からフィルタを設計するフィルタ設計部と、前記フィルタ設計部が設計したフィルタを記録する記録部と、前記フィルタ記録部が記録するフィルタから、次に使用するフィルタを予測する予測部と、前記微分算出部が算出した生体信号の一次微分を、前記予測部が予測したフィルタによって処理するフィルタ処理部と、前記フィルタ処理部によってフィルタ処理された信号の最大点を検出する最大点検出部とを備え、前記微分算出部は、前記スタート点が入力されると、前記最大点検出部に検出した最大点を出力させることを特徴とする。
【００２２】
前記特徴点検出部が検出する生体信号の特徴点は、立ち上がり点とピークであり、前記検出範囲判定部は、立ち上がり点から次のピークまでを前記検出範囲として判定するようにしてもよい。
【００２３】
前記フィルタ設計部が設計するフィルタは、移動平均フィルタまたは三角形移動平均フィルタであってもよい。
【００２４】
前記生体信号計測部が計測する生体信号は脈波であってもよい。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、生体信号から正確な心拍数検出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の第１の実施の形態における生体信号分析装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施の形態における生体信号分析装置１００の構成を示すブロック図である。
【図３】生体信号から情報を抽出する分析システムの一例を示す図である。
【図４】図３に示す分析システムの脈波センサで計測した脈波の典型的な波形を示すグラフである。
【図５】従来の方法によって脈波間隔を算出する脈波間隔算出装置の構成を示すブロック図である。
【図６】血管の老化に伴う脈波の典型的な波形を示すグラフである。
【図７】血管の老化に伴う脈波の典型的な波形を示すグラフである。
【図８】実際に計測された脈波波形における立ち上がりからピークまでの拡大図である。
【図９】脈波立ち上がりの信号と単純移動平均フィルタ応答とノイズとを示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
＜第１の実施の形態＞
図１は、本発明の第１の実施の形態における生体信号分析装置１００の構成を示すブロック図である。生体信号分析装置１００は、生体信号計測部１０１と、最適化部１０２と、一次微分最大点検出部１０３とを備える。
【００２８】
生体信号計測部１０１は、生体信号を検出し、出力する。
【００２９】
最適化部１０２は、特徴点検出部１０２１と、検出特性設計部１０２２とを備える。
【００３０】
特徴点検出部１０２１は、立ち上がり点検出部１０２１１と、ピーク検出部１０２１２とを備える。特徴点検出部１０２１は、生体信号計測部１０１が出力する生体信号において、立ち上がり点検出部１０２１１によって立ち上がり点を検出し、ピーク検出部１０２１２によってピークを検出し、それぞれのデータを出力する。
【００３１】
検出特性設計部１０２２は、検出範囲測定部１０２２１と、フィルタ設計部１０２２２とを備える。検出特性設計部１０２２は、立ち上がり点検出部１０２１１が出力する生体信号の立ち上がり点のデータと、ピーク検出部１０２１２が出力する生体信号のピークのデータとから、検出範囲測定部１０２２１によって検出範囲を判定し、フィルタ設計部１０２２２によって後述する一次微分最大点検出部１０３のフィルタ処理部１０３２に用いられるフィルタを設計し、それぞれ出力する。
【００３２】
一次微分最大点検出部１０３は、微分算出部１０３１と、フィルタ処理部１０３２と、最大点検出部１０３３とを備える。一次微分最大点検出部１０３は、検出範囲判定部１０２２１が出力する検出範囲に基づいて、生体信号計測部１０１が出力する生体信号における一次微分の最大点を検出し、出力する。この処理は、詳しくは以下のように行う。
【００３３】
微分算出部１０３１は、生体信号計測部１０１が出力する生体信号を、検出特性設計部１０２２が出力する検出範囲内で微分し、出力する。
【００３４】
フィルタ処理部１０３２は、微分算出部１０３１が出力する生体信号の微分を、フィルタ設計部１０２２２が出力するフィルタによって信号処理し、出力する。
【００３５】
最大点検出部１０３３は、フィルタ処理部１０３２が出力する信号における最大点を検出し、出力する。このようにして出力される隣接する最大点同士の間隔が心拍周期となる。
【００３６】
このようにして、生体信号分析装置１００は、生体信号から正しい心拍周期を抽出することができる。
【００３７】
以下、生体信号計測部１０１の計測対象が脈波であり、特徴点検出部１０２１が検出する特徴点として脈波波形の立ち上がり点と直接波ピーク点とを用いた、具体的な例で生体信号分析装置１００の動作について詳細に説明する。
【００３８】
脈波の計測には、図３に示すような指先脈波センサ１０が多く使われている。指先脈波センサ１０は、赤外光の発光部１１と受光部１２とを備えるものが一般的である。このような形式の脈波センサの原理は、血液量に応じて赤外光の透過度が変化することを利用し、脈波を得る方法に基づいている。したがって、耳たぶ等、指先以外の部位に装着する脈波センサを用いてもよい。
【００３９】
脈波データは、通常、Ａ／Ｄ変換され、デジタルデータとして生体信号計測部１０１から出力され、以後の処理がなされる。しかし、回路の簡略化又はコスト削減が必要な場合は、アナログ回路を利用した信号処理に置き換えることもできる。得られる脈波の典型的な形状は、図４に示すようなものである。
【００４０】
再び図１を参照して説明する。最適化部１０２における特徴点検出部１０２１では、生体計測部１０１から脈波波形のデータを受け取り、本実施の形態では、立ち上がり点と直接波のピークとを検出し、これらの時刻とレベルの組を特徴点データとして出力する。
【００４１】
本発明の第１の重要なポイントは、一次微分最大点検出部１０３における検出範囲を、特徴点検出部１０２１で検出された立ち上がり点及び直接波ピーク点の特徴点データを利用して設定する点と、前記特徴点に基づいて一次微分の信号処理に用いるフィルタを設計する点である。最も簡単かつ効果的な方法は、本実施の形態で説明しているように現在の特徴点データのみで最適化を行わせる方法である。
【００４２】
最適化部１０２は、現在の脈波の特徴に基づいて、一次微分最大点検出部１０３の最適化を図るために検出範囲及び信号処理の制御を行う。その結果、従来の方法における問題点である、脈波波形の平坦化による誤検出を回避することができる。また、老化に伴う脈波波形の平坦化により特徴点を正確に検出できなくても、一次微分の最大点を正確に求めることができる。
【００４３】
次に、特徴点検出部１０２１の動作を詳しく説明する。本発明の構成では、特徴点検出部１０２１において特徴点の精緻な検出を行う必要がない。例えば、立ち上がり点検出部１０２１１において、生体信号計測部１０１が出力する生体信号（脈波信号）を継続的に読み込み、最小点の時刻とレベルの組を立ち上がり候補点として更新する。また、ピーク検出部１０２１２において、生体信号計測部１０１が出力する生体信号（脈波信号）を継続的に読み込み、最大点の時刻とレベルの組をピーク候補点として更新する。そして、下記の条件が満たされていれば、脈拍のピークと立ち上がりの大まかな検出に成功したかどうか確認できる。
【００４４】
条件１：現在の時刻−立ち上がり候補点の時刻＞しきい値１
条件２：現在の時刻−ピーク候補点の時刻＞しきい値２
条件３：ピーク候補点の時刻−立ち上がり候補点の時刻≦しきい値３
【００４５】
条件１は、最小点が確定したかどうかを確認するための条件である。しきい値１は、検出対象の脈拍の最短周期より小さい値を用いればよい。例えば、１８０ｂｐｍまでの心拍数を検出する場合、３００ミリ秒以下に設定すればよい。
【００４６】
条件２は、最大点が確定したかどうかを確認するための条件である。しきい値２は、検出対象の脈拍でのピークと終了点までの最短時間より小さい値を用いればよい。例えば、１８０ｂｐｍまでの心拍数を検出する場合、３００ミリ秒から、１８０ｂｐｍ時の立ち上がりとピークの最大間隔を引いた値より小さい値に設定すればよい。
【００４７】
条件３は、最大点と最小点の間の時間が立ち上がりとピークの間の時間として相応しいかどうかを確認するための条件である。しきい値３は、立ち上がりとピークの間の最大時間以上の値を用いればよい。例えば、実験データの調査により、２５０ミリ秒に設定すればよい。
【００４８】
次に、検出範囲判定部１０２２１の動作を詳しく説明する。検出範囲判定部１０２２１は、立ち上がり点検出部１０２１１が出力する立ち上がり点のデータと、ピーク検出部１０２１２が出力するピークのデータとから、検出範囲を判定し、微分算出部１０３１に出力する。検出範囲は、例えば、立ち上がり点からピークまでに設定すればよい。また、ノイズ又は波形の形に応じて検出範囲を設定してもよい。例えば、検出範囲を仮に立ち上がり点からピークまでに設定し、Ｓ／Ｎレシオに応じて検出範囲の縮小又は拡大を行えば、フィルタ処理がより効果的になる。
【００４９】
次に、フィルタ設計部１０２２２の動作を詳しく説明する。フィルタ設計部１０２２２は、特徴点検出部１０２１で検出された特徴点（立ち上がり点、ピーク）に基づいて、一次微分最大点検出部１０３におけるフィルタ処理で用いるフィルタを設計する。
【００５０】
設計するフィルタの種類は特に限定されないが、携帯端末などに搭載したい場合のように簡略化を重視するならば、移動平均フィルタ又は三角形移動平均フィルタを用いると効果的である。
【００５１】
三角形移動平均フィルタを用いた具体的な例でフィルタ設計部１０２２２の動作について詳細に説明する。
【００５２】
まず、フィルタ設計部１０２２２において、特徴点検出部１０２１で検出された特徴点に基づいてフィルタの次数を算出する。例えば、平滑化の程度を用いた方法で次数を求める。平滑化の程度とは、以下の式（１）で示すように、フィルタ処理対象の信号の幅と、フィルタの次数を示す平滑の幅との割合である。
【００５３】
平滑化の程度＝平滑化の幅／信号の幅        （１）
【００５４】
フィルタの最適な次数は、例えば、以下の式（２）で示すよう求められる。
【００５５】
最適次数＝ｏｄｄ（ｒｏｕｎｄ（平滑化程度×特徴点の間のデータ数））      （２）
【００５６】
ここで、平滑化程度は、０．０％＜平滑化程度≦１００％の条件を満たす。関数ｒｏｕｎｄ（ｘ）は丸め関数である。関数ｏｄｄ（ｘ）は、ｘ＜１．０の場合１を返し、ｘ／２の剰余が０である場合ｘ−１を返し、それ以外の場合ｘを返す関数である。
【００５７】
なお、心電図から抽出した心拍周期と、本発明により得られた心拍周期とを照合したところ、誤差を最小限にするためには、平滑化程度は１５％〜３０％の範囲の値が最も効果的であった。
【００５８】
また、脈波波形のノイズ又は波形に応じて平滑化程度を決定してもよい。例えば、ピークの遅延時間が短い場合、誤検出を回避するためにより低い平滑化程度を設定してもよい。逆にピークの遅延時間が長い場合、ノイズの影響に強い検出を行うために高い平滑化程度を設定してもよい。
【００５９】
また、本発明では検出範囲の設定を行っているため、微分算出が立ち上がり点からピークまでのデータのみで行われており、平滑化程度を高く設定すればするほど信号処理後の検出範囲がより狭くなるため、平滑化程度の限度を設定するか、平滑化程度によって検出範囲を調整する必要がある。本実施の形態では、例えば、検出範囲の８０％を確保するため、平滑化程度の上限を２０％に設定する。
【００６０】
図９は、脈波立ち上がりの信号と、単純移動平均フィルタ応答と、ノイズとを示すグラフである。縦軸はゲインをｄＢで示し、横軸は周波数をＨｚで示している。脈波立ち上がり信号の周波数帯は、ピーク遅延時間範囲から求めた結果、１〜８Ｈｚであった。単純移動平均のカット周波数は、サンプリングレートを１ｋＨｚ、平滑化の程度を２０％と仮定した上で求めたものである。図９に示すように、本実施の形態の方法で設計可能なフィルタは、ノイズの影響を受けずに脈波立ち上がり信号の周波数全体に適用できることが分かる。
【００６１】
次に、平滑化程度によって算出された最適な次数に基づいて、三角形移動平均フィルタの係数を以下に示す式によって求める。
【００６２】
Ｎ：［１．．．（１＋（次数−１）／２）］
分子（Ｎ）＝Ｎ
分子（次数−Ｎ＋１）＝Ｎ
分母＝分母＋２×Ｎ
係数（ｎ）＝分子（ｎ）／分母      ｎ：［１．．．次数］
【００６３】
次数５の場合、以下のような係数になる。
【００６４】
係数（１）＝１／９
係数（２）＝２／９
係数（３）＝３／９
係数（４）＝２／９
係数（５）＝１／９
【００６５】
以上の各部の動作により、脈波波形上の反射波の影響により立ち上がり点の誤検出、および、老化に伴う脈波波形の平坦化による特徴点の誤検出を防止し、脈波波形から心拍周期を正確に検出することができる。
【００６６】
＜第２の実施の形態＞
図２は、本発明の第２の実施の形態における生体信号分析装置２００の構成を示すブロック図である。生体信号分析装置２００は、生体信号計測部２０１と、最適化部２０２と、一次微分最大点検出部２０３とを備える。
【００６７】
生体信号計測部２０１は、生体信号を検出し、出力する。
【００６８】
最適化部２０２は、特徴点検出部２０２１と、検出特性設計部２０２２とを備える。
【００６９】
一次微分最大点検出部２０３は、微分算出部２０３１と、フィルタ処理部２０３２と、最大点検出部２０３３とを備える。
【００７０】
特徴点検出部２０２１は、立ち上がり点検出部２０２１１と、ピーク検出部２０２１２とを備える。特徴点検出部２０２１は、生体信号計測部２０１が出力する生体信号において、立ち上がり点検出部２０２１１によって立ち上がり点を検出し、ピーク検出部２０２１２によってピークを検出し、それぞれのデータを出力する。
【００７１】
検出特性設計部２０２２は、検出範囲測定部２０２２１と、フィルタ設計部２０２２２と、記録部２０２２３と、予測部２０２２４とを備える。
【００７２】
検出特性設計部２０２２は、立ち上がり点検出部２０２１１が出力する生体信号の立ち上がり点のデータと、ピーク検出部２０２１２が出力する生体信号のピークのデータとから、検出範囲測定部２０２２１によって検出範囲を判定し、フィルタ設計部２０２２２によって後述する一次微分最大点検出部２０３のフィルタ処理部２０３２に用いられるフィルタを設計し、それぞれ出力する。フィルタは、前記第１の実施の形態と同様のものであってもよい。
【００７３】
上記第１の実施の形態では、検出範囲判定部１０２２１が検出範囲を完全に判定するまで微分算出部１０３１が生体信号を記録する必要があったが、本実施の形態では、微分算出部２０３１が記録領域を用いずに生体信号の微分を行っている。
【００７４】
具体的には、検出範囲判定部２０２２１は、立ち上がり点を検出した時点で微分算出部２０３１に検出範囲のスタート点を出力し、微分算出部２０３１を動作させる。
【００７５】
微分算出部２０３１は、検出範囲のスタート点が入力されると、生体信号計測部２０１が出力する生体信号を微分し、フィルタ処理部２０３２に出力する。
【００７６】
また、検出範囲判定部２０２２１は、ピーク点が検出された時点で微分算出部２０３１に検出範囲のエンド点を出力し、微分算出部２０３１を停止させる。
【００７７】
微分算出部２０３１は、検出範囲のエンド点が入力されると、生体信号の微分演算を停止し、最大点検出部２０３３が最大点を出力するように制御する。
【００７８】
本実施の形態では、このような微分演算処理を行うため、フィルタの特性を予測する必要がある。以下にその予測の動作を説明する。
【００７９】
記録部２０２２３は、フィルタ設計部２０２２２が設計したフィルタ設計を記録する。実際には、次数だけあれば係数を簡単に予測できるため、記録領域を節約するために、記録部２０２２３には次数だけを記録するようにしてもよい。
【００８０】
予測部２０２２４は、記録部２０３３３に記録されたフィルタ設計から、次の脈拍のためのフィルタ設計を予測し、出力する。例えば、記録部２０３３３に記録された次数の変化を求めて、次の次数を予測する。また、初期化後には、例えば、あらかじめ設計されたフィルタを用いるようにしてもよい。
【００８１】
一次微分最大点検出部２０３は、最適化部２０２の動作に基づいて、生体信号計測部２０１が出力する生体信号の一次微分の最大点を検出し、出力する。この処理は、詳しくは以下のように行う。
【００８２】
上述したように、微分演算部２０３１は、検出範囲判定部２０２２１が出力する検出範囲のスタート点が入力された時点で生体信号の微分を開始してフィルタ処理部２０３２に出力し、検出範囲判定部２０２２１が出力する検出範囲のエンド点が入力された時点で生体信号の微分を停止し、最大点検出部２０３３が最大点を出力するように制御する。
【００８３】
フィルタ処理部２０３２は、微分算出部２０３１が出力する生体信号の一次微分を、予測部２０２２４が予測したフィルタによって信号処理し、出力する。
【００８４】
最大点検出部２０３３は、フィルタ処理部２０３２が出力する信号における最大点を検出し、微分演算部２０３１の制御にしたがって出力する。このようにして出力される隣接する最大点同士の間隔が心拍周期となる。
【００８５】
本実施の形態では、記録部２０２２３及び予測部２０２２４を用いることにより、少ない記録領域でかつリアルタイムで分析を行うことができる。
【００８６】
以上、本発明の実施の形態を説明してきたが、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で変更や追加があってもよい。
【００８７】
例えば、上記実施の形態では、脈波センサを用いて脈波波形の立ち上がりを検出しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、心電計を用いて計測した心電波形から特徴点を検出してもよく、連続血圧計を用いて計測した血圧波形から特徴点を検出してもよい。
【００８８】
また、上記第１の実施の形態では、検出特性設計部１０２２が出力する検出範囲によって微分算出部１０３１が生体信号の微分を行う範囲を設定したが、代わりに、最大点検出部１０３３の検出範囲を設定してもよい。例えば、特徴点検出部１０２１が検出する生体信号の立ち上がり点からピーク点までを最大点検出部１０３３の検出範囲に設定してもよい。
【００８９】
また、上記第２の実施の形態では、微分算出部２０３１の算出範囲を設定したが、代わりに、最大点検出部２０３３の検出範囲を設定してもよい。例えば、特徴点検出部２０２１が検出する立ち上がり点からピーク点までを最大点検出部２０３３の検出範囲に設定してもよい。
【００９０】
以上説明したように、本発明の生体信号分析装置は、誤検出を防ぎ、脈波から正確な心拍数を計測することができるため、心拍数を基礎とする既存の多様な生理指標を正確に計算することを可能にする。脈波は脈波センサで手軽に計測できるため、いつでもどこでも自分の健康状態を確認できる健康管理モニタのような健康機器類に利用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
本発明は、生体信号分析装置に利用可能である。
【符号の説明】
【００９２】
１０  脈波センサ
１１  発光部
１２  受光部
１００、２００  生体信号分析装置
１０１、２０１  生体信号計測部
１０２、２０２  最適化部
１０３、２０３  一次微分最大点検出部
４００  従来の生体信号分析装置
４０１  脈波センサ
４０２  極小値判定部
４０３  極大値判定部
４０４  脈波時点決定部
４０５  間隔算出部
４０６  脈波解析装置
１０２１、２０２１  特徴点検出部
１０２２、２０２２  検出特性設計部
１０３１、２０３１  微分算出部
１０３２、２０３２  フィルタ処理部
１０３３、２０３３  最大点検出部
１０２１１、２０２１１  立ち上がり点検出部
１０２１２、２０２１２  ピーク検出部
１０２２１、１０２２２  フィルタ検出部
２０２２４  予測部
２０２２３  記録部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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