(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出部と、
前記脈波検出部によって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別部と、
前記特徴点識別部によって識別された複数の特徴点ごとに、出現時間が前の脈波にある特徴点のうち処理対象となる特徴点に対応する特徴点の振幅の変化量を算出する差分算出部と、
複数の特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が後にある特徴点である後特徴点について前記差分算出部により算出された変化量が、特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が前にある前特徴点について前記差分算出部により算出された変化量よりも小さい場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定し、後特徴点について算出された変化量が前特徴点について算出された変化量よりも大きい場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定する推定部と
を備えたことを特徴とする呼吸推定装置。
【請求項２】
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出部と、
前記脈波検出部によって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別部と、
前記特徴点識別部によって識別された複数の特徴点ごとに、同一の脈波にある他の特徴点の振幅との差分を算出することで振幅の変化量を算出する差分算出部と、
複数の特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が後にある特徴点である後特徴点について前記差分算出部により算出された変化量が、特徴点のうち前記後特徴点と比較して出現時間が前にある前特徴点について前記差分算出部により算出された変化量よりも小さい場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定し、後特徴点について算出された変化量が前特徴点について算出された変化量よりも大きい場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定する推定部と
を備えたことを特徴とする呼吸推定装置。
【請求項３】
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出部と、
前記脈波検出部によって変換された電気信号に対して２次微分を実行し、２次微分の結果得られた前記波形である２次微分波形に含まれる脈波ごとに少なくとも３つの特徴点を識別する特徴点識別部と、
前記特徴点識別部によって識別された少なくとも３つの特徴点のうち出現時間が前から１番目になる１番特徴点と、出現時間が前から２番目になる２番特徴点又は出現時間が前から３番目になる３番特徴点とについて、変化量を算出する差分算出部と、
１番特徴点を前特徴点とし、２番特徴点又は３番特徴点を後特徴点として、前記後特徴点について前記差分算出部により算出された変化量が、前記前特徴点について前記差分算出部により算出された変化量よりも小さい場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定し、前記後特徴点について算出された変化量が前記前特徴点について算出された変化量よりも大きい場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定する推定部と
を備えたことを特徴とする呼吸推定装置。
【請求項４】
情報処理装置により実行される方法であって、
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出ステップと、
前記脈波検出ステップによって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別ステップと、
前記特徴点識別ステップによって識別された複数の特徴点ごとに、出現時間が前の脈波にある特徴点のうち処理対象となる特徴点に対応する特徴点の振幅の変化量を算出する差分算出ステップと、
複数の特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が後にある特徴点である後特徴点について前記差分算出ステップにより算出された変化量が、特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が前にある前特徴点について前記差分算出ステップにより算出された変化量よりも小さい場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定し、前記後特徴点について算出された変化量が前記前特徴点について算出された変化量よりも大きい場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定する推定ステップと
を含んだことを特徴とする呼吸推定方法。
【請求項５】
情報処理装置により実行される方法であって、
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出ステップと、
前記脈波検出ステップによって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別ステップと、
前記特徴点識別ステップによって識別された複数の特徴点ごとに、同一の脈波にある他の特徴点の振幅との差分を算出することで振幅の変化量を算出する差分算出ステップと、
複数の特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が後にある特徴点である後特徴点について前記差分算出ステップにより算出された変化量が、特徴点のうち前記後特徴点と比較して出現時間が前にある前特徴点について前記差分算出ステップにより算出された変化量よりも小さい場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定し、前記後特徴点について算出された変化量が前記前特徴点について算出された変化量よりも大きい場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定する推定ステップと
を含んだことを特徴とする呼吸推定方法。
【請求項６】
情報処理装置に、
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出手順と、
前記脈波検出手順によって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別手順と、
前記特徴点識別手順によって識別された複数の特徴点ごとに、出現時間が前の脈波にある特徴点のうち処理対象となる特徴点に対応する特徴点の振幅の変化量を算出する差分算出手順と、
前複数の特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が後にある特徴点である後特徴点について前記差分算出手順により算出された変化量が、特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が前にある前特徴点について前記差分算出手順により算出された変化量よりも小さい場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定し、前記後特徴点について算出された変化量が前記前特徴点について算出された変化量よりも大きい場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定する推定手順と
を実行させることを特徴とする呼吸推定プログラム。
【請求項７】
情報処理装置に、
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出手順と、
前記脈波検出手順によって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別手順と、
前記特徴点識別手順によって識別された複数の特徴点ごとに、同一の脈波にある他の特徴点の振幅との差分を算出することで振幅の変化量を算出する差分算出手順と、
複数の特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が後にある特徴点である後特徴点について前記差分算出手順により算出された変化量が、特徴点のうち前記後特徴点と比較して出現時間が前にある前特徴点について前記差分算出手順により算出された変化量よりも小さい場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定し、前記後特徴点について算出された変化量が前記前特徴点について算出された変化量よりも大きい場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定する推定手順と
を実行させることを特徴とする呼吸推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、呼吸推定装置、呼吸推定方法及び呼吸推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
呼吸間隔を識別する識別装置がある。識別装置は、心電図に含まれるＲ波のピークを検出し、ピークとピークとの間隔であるＲ−Ｒ間隔を算出する。そして、識別装置は、算出したＲ−Ｒ間隔の周期を識別することで、呼吸間隔を識別する。
【０００３】
図２０を用いて、従来の識別装置について簡単に説明する。図２０は、従来の識別装置について説明する図である。図２０の（１）は、心電図の一例である。図２０の（１）の横軸は時間軸を示し、縦軸は心拍信号の強さを示す。図２０の９０１〜９０３は、心拍信号に含まれるＲ波のピークを示す。また、図２０の９０４や９０５は、Ｒ−Ｒ間隔を示す。図２０の（２）は、図２０の（１）のＲ−Ｒ間隔をプロットした図の一例である。図２０の（２）の横軸は時間軸を示し、縦軸はＲ−Ｒ間隔の値を示す。
【０００４】
図２０の（１）に示すように、識別装置は、Ｒ波のピーク９０１〜９０３を検出し、Ｒ−Ｒ間隔９０４や９０５を算出する。そして、図２０の（２）に示すように、識別装置は、算出したＲ−Ｒ間隔の周期を識別することで、呼吸間隔を識別する。図２０の（２）に示す例では、識別装置は、Ｒ−Ｒ間隔の１周期分に対応する時間である呼吸間隔９０６や９０７を識別する。なお、胸腔内の内圧を推定する装置もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−９７６７８号公報
【特許文献２】特開２００２−３５５２２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、上述した識別装置によって算出された呼吸間隔を用いて呼吸数を算出する呼吸数算出装置が考えられる。例えば、呼吸数算出装置は、呼吸間隔が「３秒」である場合には、「６０秒」を「３秒」で除算することで、呼吸数「２０」を算出する。
【０００７】
しかしながら、呼吸数算出装置では、呼吸の深さについては推定していないという課題がある。つまり、人の呼吸の深さは呼吸ごとに異なり、一度に吸い込まれる空気の量も呼吸ごとに異なる。例えば、人は、深呼吸をした場合には、通常の呼吸と比較してより多くの空気を吸ったり吐いたりする。ここで、呼吸数算出装置では、呼吸数を算出するに過ぎず、各呼吸の深さについては推定できない。
【０００８】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、呼吸の深さを推定可能な呼吸推定装置、呼吸推定方法及び呼吸推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
開示する呼吸推定装置は、一つの態様において、人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出部を備える。また、呼吸推定装置は、前記脈波検出部により変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別部を備える。また、呼吸推定装置は、前記特徴点識別部により識別された複数の特徴点ごとに振幅の変化量を算出する差分算出部を備える。また、呼吸推定装置は、前記差分算出部により特徴点ごとに算出された変化量に基づいて、呼吸の深さを推定する推定部を備える。
【発明の効果】
【００１０】
開示する呼吸推定装置の一つの態様によれば、呼吸の深さを推定可能であるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例１に係る呼吸推定装置の構成の一例について説明するブロック図である。
【図２】図２は、実施例２に係る呼吸推定装置の構成の一例について説明するブロック図である。
【図３】図３は、実施例２における光センサの使用態様の一例について説明する図である。
【図４】図４は、実施例２における光センサの構造の一例について説明する図である。
【図５】図５は、実施例２における搭載基板の詳細な一例について説明する図である。
【図６】図６は、実施例２における光センサによって変換された電気信号が示す波形の一例について説明する図である。
【図７】図７は、実施例２における脈波間隔算出部による処理の一例について説明する図である。
【図８】図８は、実施例２における２次微分波形の一例について説明する図である。
【図９】図９は、実施例２における特徴点識別部による特徴点識別処理について更に説明する図である。
【図１０】図１０は、実施例２における差分算出部によって算出される振幅の一例について説明する図である。
【図１１】図１１は、実施例２における変化量の一例について説明する図である。
【図１２】図１２は、実施例２における差分算出部によって算出された変化量の一例について説明する図である。
【図１３】図１３は、実施例２における呼吸深推定部による推定処理の一例について説明する図である。
【図１４】図１４は、実施例２における呼吸数算出部による時間間隔識別処理の一例について説明する図である。
【図１５】図１５は、実施例２に係る呼吸推定装置による処理の流れの一例について説明するフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施例２に係る呼吸推定装置による効果の一例について説明する図である。
【図１７】図１７は、実施例３に係る呼吸推定装置によって算出される変化量の一例について説明する図である。
【図１８】図１８は、実施例３に係る呼吸推定装置によって算出された変化量の一例について説明する図である。
【図１９】図１９は、実施例２に係る呼吸推定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する図である。
【図２０】図２０は、従来の識別装置について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、開示する呼吸推定装置、呼吸推定方法及び呼吸推定プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施例により開示する発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１３】
図１を用いて、実施例１に係る呼吸推定装置１００の構成の一例について説明する。図１は、実施例１に係る呼吸推定装置の構成の一例について説明するブロック図である。呼吸推定装置１００は、図１に示す例では、光センサ１０１と、脈波検出部１０２と、特徴点識別部１０３と、差分算出部１０４と、推定部１０５とを有する。
【００１４】
光センサ１０１は、人体へ光を照射する発光素子と、発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する。
【００１５】
脈波検出部１０２は、光センサ１０１から検出された光の変化量を電気信号に変換する。また、特徴点識別部１０３は、脈波検出部１０２により変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する。
【００１６】
差分算出部１０４は、特徴点識別部１０３により識別された複数の特徴点ごとに振幅の変化量を算出する。また、推定部１０５は、差分算出部１０４により特徴点ごとに算出された変化量に基づいて、呼吸の深さを推定する。そして、推定部１０５は、推定結果を出力する。
【００１７】
このように、実施例１によれば、呼吸の深さを推定可能である。すなわち、人の呼吸の深さは呼吸ごとに異なり、一度に吸い込まれる空気の量も呼吸ごとに異なる。例えば、人は、深呼吸をした場合には、通常の呼吸と比較してより多くの空気を吸ったり吐いたりする。ここで、呼吸間隔を用いて呼吸数を算出する呼吸数算出装置があったとしても、呼吸数を算出するに過ぎず、各呼吸の深さについては推定できなかった。そこで、実施例１は、脈波の特徴点各々のうち振幅の変化量が最大となる特徴点は、深呼吸時と通常の呼吸時とで異なることに着目している。実施例１によれば、振幅の変化量を特徴点ごとに算出することで、呼吸の深さを推定することが可能である。
【実施例２】
【００１８】
［呼吸推定装置の構成］
次に、実施例２に係る呼吸推定装置２００について説明する。まず、図２を用いて、実施例２に係る呼吸推定装置２００の構成の一例について説明する。図２は、実施例２に係る呼吸推定装置の構成の一例について説明するブロック図である。呼吸推定装置２００は、図２に示す例では、光センサ２０１と、出力部２０２と、制御部３００とを有する。
【００１９】
光センサ２０１は、制御部３００と接続される。また、光センサ２０１は、人体へ光を照射する発光素子と、発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する。
【００２０】
ここで、発光素子は、例えば、ＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）が該当する。また、受光素子は、例えば、ＰＤ（Photo  Diode）が該当する。発光素子として用いられるＬＥＤは、例えば、７６０ｎｍ付近の波長の光を照射する。なお、以下では、発光素子として用いられるＬＥＤが７６０ｎｍ付近の波長の光を照射する場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、発光素子として用いられるＬＥＤは、７６０ｎｍよりも長波長側の光を照射しても良く、７６０ｎｍよりも短波長側の光を照射しても良く、利用者が任意の波長を選択して良い。
【００２１】
図３を用いて、光センサ２０１の使用態様の一例について説明する。図３は、実施例２における光センサの使用態様の一例について説明する図である。図３では、呼吸推定装置２００が移動体端末である場合を例に示した。図３に示す例では、光センサ２０１は、クリップ状の形状を有し、利用者によって耳朶に装着されることで耳と接触する。また、図３に示す例では、光センサ２０１は、ケーブルを介して呼吸推定装置２００の筐体と接続される。
【００２２】
また、以下では、特に言及しない限り、図３に示すように、光センサ２０１は、クリップ状の形状を有して耳に装着される場合を例に説明する。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、光センサ２０１は、クリップ状ではなく板状であっても良く、利用者が任意の形状を選択して良い。また、光センサ２０１は、耳以外の場所に装着されても良く、例えば、指などの任意の箇所に装着されて良い。
【００２３】
また、以下では、図３に示すように、光センサ２０１は、ケーブルを介して呼吸推定装置２００の筐体と接続される場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、光センサ２０１は、無線を介して呼吸推定装置２００の筐体と接続されても良く、任意の接続形態であって良い。また、同様に、光センサ２０１は、呼吸推定装置１００の筐体に設けられても良い。
【００２４】
光センサ２０１の構造の一例について、図４を用いて説明する。図４は、実施例２における光センサの構造の一例について説明する図である。図４には、光センサ２０１について、光センサ２０１を形成する各部を分解した上で示した。図４に示すように、光センサ２０１は、カバーケース４０４に、開閉可能なふたとしてクリップ状に可動する開口制御ラバー４０１が取り付けられる。その上で、開口制御ラバー４０１のカバーケース４０４側の面には、可視光をカットする可視光カットフィルタ４０２と、ＬＥＤやＰＤが搭載される搭載基板４０３とが順に積層される。
【００２５】
ここで、可視光カットフィルタ４０２は、開口制御ラバー４０１を透過した可視光線を遮断することで、搭載基板４０３に搭載されたＰＤが、開口制御ラバー４０１を透過した可視光線を検知しないようにする。搭載基板４０３に搭載されたＬＥＤは、発光素子に対応し、搭載基板４０３に搭載されたＰＤは、受光素子に対応する。
【００２６】
また、図５を用いて、搭載基板４０３の詳細な一例について説明する。図５は、実施例２における搭載基板の詳細な一例について説明する図である。図５に示す例では、光センサ２０１の搭載基板４０３である場合を例に示した。つまり、図５に示す例では、搭載基板４０３が耳朶４０７と接触する場合を例に示した。
【００２７】
図５に示すように、搭載基板４０３の平面上には、ＬＥＤなどの発光素子４０５と、ＰＤなどの受光素子４０６とが設けられる。また、搭載基板４０３は、耳朶４０７と接触する。ここで、図５に示すように、受光素子４０６は、発光素子４０５から照射された光のうち、耳朶４０７によって反射された光を受光し、受光した光の変化量を検知する。あるいは、受光素子４０６は、発光素子４０５から照射された光のうち、耳朶４０７を透過した光を受光し、受光した光の変化量を検知する。
【００２８】
光センサ２０１は、耳にて脈波を検出し、電気信号に変換する。ここで、光センサ２０１が脈波を検出する処理について、更に説明する。まず、発光素子が光を照射する箇所の血流量と、受光素子が受光する光の量との間には、相関関係にある。具体的には、発光素子が光を照射する箇所の血流量が増加すればするほど、発光素子が光を照射する箇所の血流によって吸収される光の量が増加し、受光素子が受光する光の量が減少する。次に、心臓の鼓動により発生した脈波が到達すると、血管が広がり、発光素子が光を照射する箇所の血流量が増加する。つまり、光センサ２０１は、受光素子によって受光される光の変化量を検出することで、発光素子が光を照射する箇所の血流量の変化を検知する。また、この結果、光センサ２０１は、血流量の変化を検知することで、脈波を検出する。
【００２９】
図６を用いて、光センサ２０１によって変換された電気信号が示す波形の一例について説明する。図６は、光センサによって変換された電気信号が示す波形の一例について説明する図である。図６の横軸は、時間軸を示し、図６の縦軸は、受光素子によって受光された光の量を示す。つまり、図６の縦軸は、光センサ２０１が光を照射する箇所における血流量を示す。また、図６において、血流量があがっている箇所は、心臓の鼓動により発生した脈波が到達したことを示す。
【００３０】
図２の説明に戻る。出力部２０２は、制御部３００と接続される。出力部２０２は、制御部３００から情報を受け付け、受け付けた情報を出力する。出力部２０２は、例えば、モニタやディスプレイ、タッチパネル、又は、スピーカなどが該当する。なお、出力部２０２によって出力される情報の詳細については、ここでは説明を省略し、関係する各部について説明する際に併せて説明する。
【００３１】
制御部３００は、光センサ２０１及び出力部２０２と接続される。制御部３００は、各種の処理手順などを規定したプログラムを記憶する内部メモリを有し、種々の処理を制御する。制御部３００は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路である。制御部３００は、図２に示す例では、脈波間隔算出部３０１と、ｎ次微分処理部３０２と、特徴点識別部３０３と、差分算出部３０４と、呼吸深推定部３０５と、呼吸数算出部３０６とを有する。
【００３２】
なお、以下では特に言及しないが、制御部３００は、記憶部を有する。また、制御部３００は、適宜、記憶部に情報を格納したり、記憶部から情報を読み出したりすることで、種々の処理を制御する。記憶部は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）やＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子などが該当する。
【００３３】
例えば、記憶部は、制御部３００の各部による処理過程において得られるデータや、処理過程において用いられるデータ、処理結果となるデータなどを記憶する。より詳細には、記憶部は、ｎ次微分処理部３０２による処理の結果得られるｎ次微分波形や、特徴点識別部３０３によって識別されるタイミングや特徴点、差分算出部３０４によって算出される変化量などを記憶する。なお、ｎ次微分波形やタイミング、特徴点、変化量などの詳細については、後述するため、ここでは説明を省略する。
【００３４】
脈波間隔算出部３０１は、光センサ２０１によって変換された電気信号が示す波形から、連続する２つの脈波の間の脈波間隔を算出する。具体的には、脈波間隔算出部３０１は、電気信号が示す波形のうち最大点を識別し、隣接する最大点間の間隔を算出することで脈波間隔を算出する。
【００３５】
また、脈波間隔算出部３０１は、脈波間隔を用いて脈飛びがあった箇所を識別する。脈飛びがあった箇所を識別する処理の一例について、図７を用いて説明する。図７は、実施例２における脈波間隔算出部による処理の一例について説明する図である。図７は、光センサ２０１についての波形を示し、図６に対応する。図７の横軸は、時間軸を示し、図７の縦軸は、血流量を示す。図７の「脈波ｎ」（ｎは自然数）は、波形に含まれる脈波それぞれを示し、図７の「最大点」は、脈波それぞれに含まれる最大点を示す。また、図７の「脈波間隔」は、脈波間隔算出部３０１によって算出される脈波間隔を示す。
【００３６】
脈波間隔算出部３０１は、連続する２つの脈波間の脈波間隔が、他の脈波間隔のｎ倍（ｎは自然数）となる場合に、脈飛びであると識別する。例えば、図７に示す例では、脈波２〜５間における連続する２つの脈波間の脈波間隔は、どれも同じような値である。一方、脈波１〜２間の脈波間隔は、脈波２〜５間における脈波間隔と比較して２倍の値である。この場合、脈波間隔算出部３０１は、脈波１〜２間において脈飛びがあったと識別し、脈波２〜５間において脈飛びがないと識別する。なお、脈波間隔算出部３０１による処理結果は、後述するように、特徴点識別部３０３によって用いられる。
【００３７】
ｎ次微分処理部３０２は、電気信号が示す波形に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行する。具体的には、ｎ次微分処理部３０２は、光センサ２０１についての波形に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行する。以下では、特に言及しない限り、ｎ次微分処理部３０２は、２次微分を実行する場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ｎ次微分処理部３０２は、１次微分や３次微分を実行しても良く、利用者が任意の微分回数を設定して良い。
【００３８】
例えば、ｎ次微分処理部３０２は、２次微分を実行した場合には、図８に示すような２次微分波形が得られる。ここで、図８は、実施例２における２次微分波形の一例について説明する図である。図８の（１）は、光センサ２０１についての波形を示し、図６や図７の（１）に対応する。つまり、図８の（１）は、耳と接触した光センサについての波形である。図８の（２）は、図８の（１）に対して２次微分することで得られた２次微分波形である。つまり、図８の（２）は、耳についての２次微分波形である。図８の横軸は、時間軸を示す、図８の（１）縦軸は、血流量の変化を示す。図８の（２）の縦軸は、２次微分により得られた値を示す。図８の（１）の横軸と図８の（２）の横軸とは、それぞれ対応する。
【００３９】
特徴点識別部３０３は、ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する。具体的には、特徴点識別部３０３は、脈波間隔算出部３０１による処理結果に基づいて、２次微分波形に脈波が含まれるタイミングを識別する。つまり、脈が飛んでいないタイミングを識別する。そして、特徴点識別部３０３は、識別したタイミングごとに、少なくとも３つの特徴点を識別する。つまり、特徴点識別部３０３は、２次微分波形に含まれる脈波ごとに、少なくとも３つの特徴点を識別する。
【００４０】
なお、以下では、特徴点識別部３０３が脈波ごとに４つの特徴点を識別する場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、特徴点識別部３０３は、脈波ごとに３つの特徴点を識別しても良く、５つの特徴点を識別しても良く、任意の数の特徴点を識別して良い。
【００４１】
図９を用いて、特徴点識別部３０３による特徴点識別処理について更に説明する。図９は、実施例２における特徴点識別部による特徴点識別処理について更に説明する図である。なお、図９は、耳についての２次微分波形であり、図８の（２）に対応する。図９に示すように、脈波１と脈波２との間に脈飛びがある場合を例に説明する。
【００４２】
また、図９の横軸は、時間軸を示し、図９の縦軸は、２次微分処理により得られた値を示す。図９の「脈波ｎ」（ｎは自然数）は、波形に含まれる脈波それぞれを示し、図９の「特徴点ａ〜ｄ」は、特徴点識別部３０３によって脈波ごとに識別された特徴点を示す。また、図９の「脈飛びあり」に示すように、脈飛びがあった箇所を示した。なお、特徴点ａ〜特徴点ｄは、それぞれ、１番特徴点〜４番特徴点とも称する。なお、１番特徴点は、脈波に含まれる特徴点のうち出現時間が１番目になる特徴点を示す。また、同様に、２番特徴点〜４番特徴点は、それぞれ、脈波に含まれる特徴点のうち出現時間が２番目〜４番目になる特徴点を示す。
【００４３】
図９に示す例では、特徴点識別部３０３は、２次微分波形に脈拍１〜５があると識別する。そして、図９に示す例では、特徴点識別部３０３は、脈波１〜５それぞれについて、特徴点ａ〜ｄを識別する。
【００４４】
図２の説明に戻る。差分算出部３０４は、特徴点識別部３０３によって識別された複数の特徴点ごとに振幅の変化量を算出する。具体的には、差分算出部３０４は、複数の特徴点ごとに、出現時間が前の脈波にある特徴点のうち、処理対象となる特徴点に対応する特徴点の振幅との変化量を算出する。
【００４５】
図１０を用いて、差分算出部３０４により算出される振幅の一例について説明する。図１０は、実施例２における差分算出部により算出される振幅の一例について説明する図である。図１０は、耳についての２次微分波形であり、図８の（２）や図９に対応する。また、図１０の横軸は、時間軸を示し、図１０の縦軸は、２次微分処理により得られた値を示す。図１０の「脈波ｎ」（ｎは自然数）は、波形に含まれる脈波それぞれを示す。図１０の特徴点ａ〜特徴点ｃは、特徴点識別部３０３によって識別された特徴点を示す。
【００４６】
図１０に示す例では、差分算出部３０４は、脈波１〜５それぞれについて、特徴点ａ〜ｃの振幅を算出する。例えば、差分算出部３０４は、脈波１の特徴点ａについて振幅ａ１を算出し、脈波１の特徴点ｂについて振幅ｂ１を算出し、脈波１の特徴点ｃについて振幅ｃ１を算出する。同様に、差分算出部３０４は、脈波２〜５についても、特徴点ごとに振幅を算出する。
【００４７】
また、図１０に示す例では、差分算出部３０４は、特徴点ａ〜特徴点ｃそれぞれについて、一つ前の脈波にある特徴点のうち、処理対象となる特徴点に対応する特徴点の振幅との変化量を算出する。例えば、脈波２の特徴点については、脈波１の特徴点との変化量を算出する。同様に、差分算出部３０４は、脈波３〜脈波５の特徴点についても、それぞれ同様に、脈波２〜脈波４の特徴点との変化量を算出する。より詳細には、差分算出部３０４は、処理対象となる特徴点が特徴点ａである場合には、一つ前の脈波にある特徴点ａの振幅との変化量を算出する。つまり、脈波３を例に説明すると、差分算出部３０４は、特徴点ａ３については、振幅ａ３と振幅ａ２との変化量を算出し、特徴点ｂ３については、振幅ｂ３と振幅ｂ２との変化量を算出し、特徴点ｃ３については、振幅ｃ３と振幅ｃ２との変化量を算出する。
【００４８】
ここで、図１１を用いて、実施例２における変化量の算出手法の一例について説明する。図１１は、実施例２における変化量の算出手法の一例について説明する図である。図１１では、脈波３の特徴点ａ３を例に用いて説明する。図１１は、図１０に示した耳についての２次微分波形のうち、脈波２と脈波３とに対応する。図１１の変化量ａ３に示すように、差分算出部３０４は、振幅ａ３と振幅ａ２との差分を算出することで、特徴点ａ３についての変化量を算出する。
【００４９】
図１２を用いて、差分算出部３０４によって算出された変化量の一例について説明する。図１２は、実施例２における差分算出部によって算出された変化量の一例について説明する図である。図１２の（１）は、特徴点ａについて算出された変化量を示す。つまり、図１２の（１）は、変化量「ａ（ｎ）−ａ（ｎ−１）」（ｎは自然数）をプロットしたものである。同様に、図１２の（２）は、特徴点ｂについて算出された変化量を示し、変化量「ｂ（ｎ）−ｂ（ｎ−１）」（ｎは自然数）をプロットしたものである。図１２の（３）は、特徴点ｃについて算出された変化量を示し、変化量「ｃ（ｎ）−ｃ（ｎ−１）」（ｎは自然数）をプロットしたものである。また、図１２の縦軸は変化量の大きさを示す。変化量が０より大きければ、前の脈波に含まれる特徴点の振幅よりも振幅が大きくなったことを示し、変化量が０より小さければ、前の脈波に含まれる特徴点の振幅よりも振幅が小さくなったことを示す。また、図１２の横軸は時間軸を示す。図１２の（１）〜（３）の横軸は、それぞれ対応する。図１２に示す例では、各プロットを連結した包絡線を併せて示した。
【００５０】
図１２の（１）〜（３）に示すように、特徴点ａ〜特徴点ｃそれぞれについて算出された変化量は、同じ周期にて変動する。つまり、同じ脈波において変化量が最大になり、同じ脈波において変化量が最小になる。なお、図１２に示す例では、図１２の（１）〜（３）において、各プロットの横軸の値が一致しない。例えば、図１２の（１）〜（３）におけるプロットのうち最も左側にあるプロットは、同じ脈波に含まれる特徴点各々について算出された変化量であるが、横軸の値が一致しない。これは、特徴点ａ〜特徴点ｃは、それぞれ出現時間が異なるからである。
【００５１】
なお、以下では、特に言及しない限り、特徴点ａ〜特徴点ｃそれぞれについて変化量を算出する場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、差分算出部３０４は、特徴点ａと特徴点ｃとについて変化量を算出し、特徴点ｂについて変化量を算出しなくても良い。また、例えば、差分算出部３０４は、特徴点ａと特徴点ｂとについて変化量を算出し、特徴点ｃについて変化量を算出しなくても良い。
【００５２】
図２の説明に戻る。呼吸深推定部３０５は、差分算出部３０４によって特徴点ごとに算出された変化量に基づいて、呼吸の深さを推定する。具体的には、呼吸深推定部３０５は、複数の特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が後にある特徴点である後特徴点の変化量が、他の特徴点と比較して出現時間が前にある前特徴点の変化量よりも小さいかを判定する。ここで、呼吸深推定部３０５は、小さいと判定する場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定する。一方、呼吸深推定部３０５は、小さいと判定しない場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定する。
【００５３】
つまり、耳にて光の変化量を検出した場合には、通常の呼吸時には、特徴点各々について算出された変化量の大小関係は、「特徴点ｃ＞特徴点ｂ＞特徴点ａ」となる。つまり、特徴点ｃの変化量は特徴点ｂの変化量よりも大きくなり、特徴点ｂの変化量は特徴点ａの変化量よりも大きくなる。また、深呼吸時には、特徴点各々について算出された変化量の大小関係は、「特徴点ａ＞特徴点ｂ＞特徴点ｃ」となる。つまり、特徴点ａの変化量は特徴点ｂの変化量よりも大きくなり、特徴点ｂの変化量は特徴点ｃの変化量よりも大きくなる。このことを踏まえ、呼吸深推定部３０５は、呼吸の深さを推定する。なお、変化量の大小関係は、実験データから見いだされたものである。
【００５４】
なお、指にて光の変化量を検出した場合には、通常の呼吸時には、特徴点各々について算出された変化量の大小関係は、「特徴点ｂ＞特徴点ｃ＞特徴点ａ」となる。つまり、特徴点ｂの変化量は特徴点ｃの変化量よりも大きくなり、特徴点ｃの変化量は特徴点ａの変化量よりも大きくなる。また、深呼吸時には、特徴点各々について算出された変化量の大小関係は、「特徴点ａ＞特徴点ｂ＞特徴点ｃ」となる。つまり、特徴点ａの変化量は特徴点ｂの変化量よりも大きくなり、特徴点ｂの変化量は特徴点ｃの変化量よりも大きくなる。このことを踏まえ、呼吸深推定部３０５は、呼吸の深さを推定する。
【００５５】
例えば、呼吸深推定部３０５は、１番特徴点を前特徴点とし、２番特徴点又は３番特徴点を後特徴点として呼吸の深さを推定する。つまり、呼吸深推定部３０５は、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも小さいかを判定する。つまり、１番特徴点を前特徴点とし、２番特徴点または３番特徴点を後特徴点とすることで、呼吸推定装置２００は、光センサ２０１が装着された箇所が耳であっても指であっても、同じ特徴点を用いて判定できる。
【００５６】
ここで、呼吸深推定部３０５は、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも小さい場合には、呼吸が深いと推定する。例えば、呼吸深推定部３０５は、深呼吸であると推定する。一方、呼吸深推定部３０５は、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも大きい場合には、呼吸が浅いと推定する。例えば、呼吸深推定部３０５は、通常の呼吸であると推定する。
【００５７】
なお、以下では、１番特徴点を前特徴点とし、２番特徴点又は３番特徴点を後特徴点とする場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではなく、任意の特徴点を用いて良い。例えば、耳で光の変化量を検知する場合には、２番特徴点を前特徴点とし、３番特徴点を後特徴点としても良い。
【００５８】
図１３を用いて、実施例２における呼吸深推定部３０５による推定処理の一例について説明する。図１３は、実施例２における呼吸深推定部による推定処理の一例について説明する図である。図１３の横軸は、鼓動数を示し、言い換えると、脈波それぞれを示す。図１３の縦軸は、変化量の値を示す。図１３に示す例では、横軸に対応する縦軸の値が「０」であり、横軸から離れれば離れるほど変化量が大きいことを示す。また、図１３には、特徴点ａ〜特徴点ｃごとに、差分算出部３０４によって算出された変化量を連結した包絡線を示した。具体的には、図１３の「Ｙａ」は特徴点ａについての包絡線を示し、図１３の「Ｙｂ」は特徴点ｂについての包絡線を示し、図１３の「Ｙｃ」は特徴点ｃについての包絡線を示す。また、図１３の５０１〜５０３は、包絡線の極大点や極小点を示す。図１３の５０４は、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも大きい期間を示し、図１３の５０５は、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも小さい期間を示す。
【００５９】
なお、以下では、特に言及しない限り、説明の便宜上、呼吸深推定部３０５が包絡線を用いて推定処理を実行する場合を例に説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、呼吸深推定部３０５は、包絡線を用いることなく、各脈波における変化量の大小関係を用いて推定処理を実行して良い。
【００６０】
図１３の説明に戻る。呼吸深推定部３０５は、包絡線の極大点や極小点を識別する。図１３に示す例では、極大点５０１や５０２、極小点５０３を識別する。そして、呼吸深推定部３０５は、極大点や極小点において、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも小さいかを判定する。ここで、図１３の極大点５０１や極小点５０３に示す例では、ＹｂやＹｃの変化量がＹａの変化量よりも大きく、呼吸深推定部３０５は、小さくないと判定する。この結果、呼吸深推定部３０５は、通常の呼吸であると推定する。つまり、図１３の５０４に示すように、呼吸深推定部３０５は、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも大きい期間について、通常の呼吸であると推定する。一方、図１３の極大点５０２に示す例では、ＹｂやＹｃの変化量がＹａの変化量よりも小さく、呼吸深推定部３０５は、小さいと判定する。この結果、呼吸深推定部３０５は、深呼吸であると推定する。つまり、図１３の５０５に示すように、呼吸深推定部３０５は、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも小さい期間について、通常の呼吸であると推定する。
【００６１】
図２の説明に戻る。呼吸数算出部３０６は、特徴点識別部３０３によって識別された特徴点の振幅について、振幅が変化する周期となる時間間隔を識別し、所定時間に時間間隔を除算することで所定時間当たりの呼吸数を算出する。
【００６２】
図１４を用いて、実施例２における呼吸数算出部３０６による時間間隔識別処理の一例について説明する。図１４は、実施例２における呼吸数算出部による時間間隔識別処理の一例について説明する図である。図１４の横軸は、時間軸を示す。図１４の縦軸は、特徴点の振幅を示す。図１４では、特徴点ａの振幅を示すプロットを連結した包絡線を示した。ここで、図１４の６０１〜６０５は、連続する２つの極大点間の時間間隔を示す。
【００６３】
図１４に示す例では、呼吸数算出部３０６は、包絡線から極大点を識別する。そして、呼吸数算出部３０６は、識別した極大点について、連続する２つの極大点間の時間間隔を識別する。つまり、図１４の６０１〜６０５に示す時間間隔が、振幅が変化する周期となる時間間隔になる。例えば、呼吸数算出部３０６は、時間間隔「３秒」を算出する。そして、呼吸数算出部３０６は、所定時間に時間間隔を除算することで所定時間当たりの呼吸数を算出する。例えば、１分間当たりの呼吸数を算出する場合には、「６０秒」を「３秒」で除算することで、呼吸数「２０」を算出する。
【００６４】
なお、例えば、呼吸数算出部３０６は、図１４の６０１〜６０５に示す時間間隔それぞれを算出し、算出した時間間隔の平均値を時間間隔として用いても良い。また、図１４に示す例では、特徴点ａを用いる場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、特徴点ｂや特徴点ｃなど、任意の特徴点を用いて良い。また、図１４に示す例では、特徴点を一つ用いる場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、複数の特徴点それぞれについて時間間隔を算出し、算出した時間間隔の平均値を時間間隔として用いても良い。また、図１４に示す例では、極大点を用いて時間間隔を算出する場合を例に説明したが、極小点を用いて算出しても良い。
【００６５】
呼吸数算出部３０６は、呼吸数や呼吸の深さについて、出力部２０２を介して利用者に出力する。例えば、呼吸数算出部３０６は、呼吸数が「２０」であり、各呼吸が通常の呼吸か深呼吸かを示す情報を出力する。
【００６６】
なお、呼吸推定装置２００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ、携帯電話、ＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）端末、移動体通信端末又はＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）を利用して実現しても良い。
【００６７】
例えば、サーバに、脈波間隔算出部３０１と、ｎ次微分処理部３０２と、特徴点識別部３０３と、差分算出部３０４と、呼吸深推定部３０５と、呼吸数算出部３０６との各機能を搭載することによって実現しても良い。この場合、例えば、サーバは、利用者が利用した光センサからデータを受信すると、呼吸の深さや呼吸数を推定し、推定結果を利用者が利用する情報端末に出力する。
【００６８】
また、例えば、図２に示した各部を複数の装置に分散して搭載することで、血管の状態を推定しても良い。例えば、利用者が利用する情報端末（例えば、携帯電話）に、図２に示した各部のうち、光センサ２０１と、脈波間隔算出部３０１と、ｎ次微分処理部３０２と、特徴点識別部３０３と、差分算出部３０４とを搭載する。また、サーバに、呼吸深推定部３０５と、呼吸数算出部３０６とを搭載することで実現しても良い。
【００６９】
この場合、利用者が利用する情報端末は、差分算出部３０４によって算出された差分のデータをサーバに送信する。そして、サーバは、差分のデータを受信すると、受信した差分のデータに基づいて呼吸の深さや呼吸数を推定する。その後、サーバは、推定処理が終了すると、利用者が利用する情報端末に呼吸の深さや呼吸数を送信する。また、例えば、サーバは、呼吸の深さや呼吸数をデータベースに記憶しておき、利用者からサーバに対するアクセスがあると、データベースから呼吸数や呼吸の深さを読み出して出力しても良い。なお、利用者が利用する情報端末がサーバに送信する情報は、差分算出部３０４によって算出された差分である場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、利用者が利用する情報端末は、変化量を算出した上でサーバに送信しても良く、脈波間隔算出部３０１〜差分算出部３０４によって実行される処理のうちどの段階のデータを送信しても良い。
【００７０】
［呼吸推定装置による処理］
次に、図１５を用いて、実施例２に係る呼吸推定装置２００による処理の流れの一例について説明する。図１５は、実施例２に係る呼吸推定装置による処理の流れの一例について説明するフローチャートである。
【００７１】
図１５に示すように、光センサ２０１は、光の変化量に基づいて人体の脈波を検出すると（ステップＳ１０１肯定）、脈波を電気信号に変換する（ステップＳ１０２）。
【００７２】
そして、脈波間隔算出部３０１は、光センサ２０１によって変換された電気信号が示す波形について、脈波間隔を算出する（ステップＳ１０３）。つまり、脈波間隔算出部３０１は、電気信号が示す波形のうち最大点を識別し、隣接する最大点間の間隔を算出することで脈波間隔を算出する。そして、脈波間隔算出部３０１は、それぞれ、脈波間隔を用いて脈飛びがあった箇所を識別する（ステップＳ１０４）。
【００７３】
そして、ｎ次微分処理部３０２は、電気信号が示す波形に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行する（ステップＳ１０５）。例えば、ｎ次微分処理部３０２は、光センサ２０１によって変換された電気信号に対して２次微分を実行する。
【００７４】
そして、特徴点識別部３０３は、ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する（ステップＳ１０６）。例えば、図９に示す例では、特徴点識別部３０３は、耳についての２次微分波形に含まれる脈波ごとに、特徴点ａ〜特徴点ｄを識別する。
【００７５】
そして、差分算出部３０４は、複数の特徴点ごとに振幅の変化量を算出する（ステップＳ１０７）。つまり、例えば、差分算出部３０４は、脈波ごとに、特徴点ａ〜ｃの振幅を算出する。そして、差分算出部３０４は、特徴点ａ〜特徴点ｃそれぞれについて、一つ前の脈波にある特徴点のうち、処理対象となる特徴点に対応する特徴点の振幅との変化量を算出する。より詳細には、差分算出部３０４は、特徴点ａ２については、特徴点ａ１の振幅との変化量を算出する。
【００７６】
そして、呼吸深推定部３０５は、後特徴点の変化量が前特徴点の変化量よりも小さいかを判定する（ステップＳ１０８）。つまり、呼吸深推定部３０５は、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも小さいかを判定する。ここで、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも小さい場合には、呼吸深推定部３０５は、小さいと判定し（ステップＳ１０８肯定）、呼吸が深いと推定する（ステップＳ１０９）。つまり、呼吸深推定部３０５は、深呼吸であると推定する。一方、呼吸深推定部３０５は、特徴点ｂや特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも大きい場合には、呼吸深推定部３０５は、小さいとは判定せず（ステップＳ１０８否定）、呼吸が浅いと推定する（ステップＳ１１０）。つまり、呼吸深推定部３０５は、通常の呼吸であると推定する。
【００７７】
そして、呼吸数算出部３０６は、呼吸数を推定する（ステップＳ１１１）。例えば、呼吸数算出部３０６は、振幅が変化する周期となる時間間隔を識別し、所定時間に時間間隔を除算することで所定時間当たりの呼吸数を算出する。そして、呼吸数算出部３０６は、呼吸数や呼吸の深さを出力する（ステップＳ１１２）。
【００７８】
なお、図１５に示した一連の処理については、処理内容を矛盾させない範囲で、処理の順番を任意に変更して良い。例えば、ステップＳ１０８〜Ｓ１１０までの一連の処理と、ステップＳ１１１とを並列して実施しても良い。
【００７９】
［実施例２の効果］
上述したように、実施例２によれば、呼吸推定装置２００は、光センサ２０１から検出された光の変化量に基づいて、人体の脈波を検出し、脈波を電気信号に変換する。そして、呼吸推定装置２００は、変換した電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する。そして、呼吸推定装置２００は、複数の特徴点ごとに振幅の変化量を算出する。そして、呼吸推定装置２００は、特徴点ごとに算出された変化量に基づいて、呼吸の深さを推定する。この結果、呼吸の深さを推定可能である。すなわち、脈波の特徴点各々のうち振幅の変化量が最大となる特徴点は、深呼吸時と通常の呼吸時とで異なることに着目し、呼吸推定装置２００は、振幅の変化量を特徴点ごとに算出することで、呼吸の深さを推定することが可能である。
【００８０】
また、実施例２によれば、呼吸推定装置２００は、複数の特徴点ごとに、出現時間が前の脈波にある特徴点のうち処理対象となる特徴点に対応する特徴点の振幅との変化量を算出する。そして、呼吸推定装置２００は、後特徴点の変化量が前特徴点の変化量よりも小さい場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定し、後特徴点の変化量が前特徴点の変化量よりも大きい場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定する。この結果、呼吸が深いか浅いかを推定可能である。
【００８１】
また、実施例２によれば、呼吸推定装置２００は、電気信号に対して２次微分を実行し、２次微分の結果得られた波形である２次微分波形に含まれる脈波ごとに少なくとも３つの特徴点を識別する。そして、呼吸推定装置２００は、少なくとも３つの特徴点のうち出現時間が前から１番目になる１番特徴点と、出現時間が前から２番目になる２番特徴点又は出現時間が前から３番目になる３番特徴点とについて、変化量を算出する。そして、呼吸推定装置２００は、１番特徴点を前特徴点とし、２番特徴点又は３番特徴点を後特徴点として呼吸の深さを推定する。この結果、胸腔内の圧力の変化量による影響が強くでると考えられる特徴点を用いて呼吸の深さを推定するので、呼吸の深さを精度良く推定可能である。つまり、深呼吸をした場合には、胸腔内の圧力の変化量による影響が前特徴点に強く生じる。このことを踏まえ、実施例２によれば、１番特徴点と、２番特徴点又は３番特徴点を用いて呼吸の深さを推定するので、呼吸の深さを精度良く推定可能である。
【００８２】
また、実施例２によれば、呼吸推定装置２００は、特徴点の振幅について、振幅が変化する周期となる時間間隔を算出し、所定時間に時間間隔を除算することで所定時間当たりの呼吸数を算出する。この結果、体動ノイズに影響されることなく、呼吸数を算出可能である。
【００８３】
図１６を用いて、実施例２に係る呼吸推定装置２００による効果の一例について説明する。図１６は、実施例２に係る呼吸推定装置による効果の一例について説明する図である。図１６の横軸は、時間軸を示す。図１６の縦軸は、振幅の値を示す。図１６の７０１は、光の変化量の振幅を示すプロットを連結した包絡線を示す。図１６の７０２は、特徴点ａの振幅を示すプロットを連結した包絡線を示す。また、図１６の７０３において、体動ノイズがあった場合を例に説明する。つまり、図１６の７０３において、呼吸数が測定される利用者が、体を動かしていた場合を例に説明する。
【００８４】
図１６の７０１に示すように、光の変化量の振幅は、体動ノイズがある場合には、大きく変化する。この結果、光の変化量の振幅から時間間隔を算出して呼吸数を算出する手法では、体動ノイズがある期間については、呼吸数を正確に算出することができないと考えられる。これに対して、図１６の７０２に示すように、特徴点の振幅は、体動ノイズがあったとしても、変化しない。この結果、ｎ次微分波形の特徴点の振幅を用いて呼吸数を算出することで、体動ノイズに影響されることなく、呼吸数を算出可能である。
【実施例３】
【００８５】
上述の実施例では、変化量を算出する場合に、呼吸推定装置が、出現時間が前の脈波にある特徴点のうち、処理対象となる特徴点に対応する特徴点の振幅との変化量を算出する場合を例に説明した。実施例３では、呼吸推定装置が、同一の脈波にある他の特徴点の振幅との差分を算出することで変化量を算出する場合について説明する。
【００８６】
ここで、同一の脈波とは、処理対象となる特徴点が含まれる脈波が該当する。また、同一の脈波にある他の特徴点とは、脈波に含まれる複数の特徴点のうち、処理対象となる特徴点以外の特徴点が該当する。例えば、脈波１には特徴点ａ１〜ｄ１が含まれ、脈波２には特徴点ａ２〜ｄ２が含まれ、特徴点ａ１が処理対象となる特徴点である場合を用いて説明する。この場合、同一の脈波は、特徴点ａ１が含まれる脈波１が該当する。また、同一の脈波にある他の特徴点は、脈波１に含まれる特徴点ａ１〜ｄ１のうち、特徴点ｂ１〜ｄ１が該当する。
【００８７】
図１７を用いて、実施例３に係る呼吸推定装置により算出される変化量の一例について説明する。図１７は、呼吸推定装置により算出される変化量の一例について説明する図である。図１７は、耳についての２次微分波形である。また、図１７の横軸は、時間軸を示す。図１７の縦軸は、２次微分により得られた値を示す。また、図１７に示す例では、特徴点ａと特徴点ｃとについて変化量を算出する場合を例に説明する。
【００８８】
図１７に示すように、実施例３に係る呼吸推定装置は、特徴点ａや特徴点ｃについて、同一の脈波にある他の特徴点の振幅を基準とした場合における振幅の変化量を算出する。図１７に示す例では、同一の脈波にある特徴点ｂを基準として用いる場合を例に示した。つまり、図１７の８０１に示すように、呼吸推定装置は、特徴点ａ１について、特徴点ａ１の振幅と特徴点ｂ１の振幅との差分を算出することで変化量を算出する。また、図１７の８０２に示すように、特徴点ｃ１について、特徴点ｃ１の振幅と特徴点ｂ１の振幅との差分を算出することで変化量を算出する。また、同様に、図１７の８０３〜８０６に示すように、呼吸推定装置は、特徴点ａ２やｃ２、ａ３やｃ３についても算出する。
【００８９】
なお、図１７に示す例では、特徴点ｂを用いて特徴点ａや特徴点ｃの変化量を算出する場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、呼吸推定装置は、特徴点ａ〜特徴点ｄやその他の特徴点のうちいずれかを用いても良く、任意の特徴点を用いて良い。なお、図１７には、特徴点ｄは図示していない。また、図１７に示す例では、特徴点ａと特徴点ｃとについて変化量を算出する場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、呼吸推定装置は、特徴点ａと特徴点ｂとについて変化量を算出しても良く、特徴点ｂと特徴点ｃとについて変化量を算出しても良く、任意の特徴点について変化量を算出して良い。
【００９０】
図１８を用いて、呼吸推定装置により算出される変化量の一例について説明する。図１８は、呼吸推定装置によって算出された変化量の一例について説明する図である。図１８では、特徴点ａを基準として用いて、特徴点ｂと特徴点ｃとについて変化量を算出した場合を例に示した。図１８の縦軸は変化量の値の大きさを示す。図１８の横軸は時間軸を示す。図１８の８０７は、特徴点ａを用いて算出された特徴点ｂの変化量を示す。また、図１８の８０８は、特徴点ａを用いて算出された特徴点ｃの変化量を示す。図１８の８０９は、特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも小さくなる箇所を示す。
【００９１】
そして、実施例３に係る呼吸推定装置は、変化量を算出すると、実施例２と同様に、呼吸の深さを推定する。つまり、呼吸推定装置は、後特徴点の変化量が前特徴点の変化量よりも大きいかを判定することで、呼吸の深さを推定する。つまり、特徴点ｃの変化量が特徴点ｂの変化量よりも小さいかを判定することで、呼吸の深さを推定する。図１８に示す例では、図１８の８０９の部分において、特徴点ｃの変化量が特徴点ａの変化量よりも小さいと判定する。この結果、呼吸推定装置は、図１８の８０７に対応する期間について、呼吸が深いと判定する。
【００９２】
［実施例３の効果］
このように、同一の脈波にある他の特徴点の振幅との差分を算出し、前の脈波にある特徴点のうち処理対象となる特徴点に対応する特徴点について算出された差分との変化量を算出しても、呼吸の深さを推定可能である。
【実施例４】
【００９３】
さて、これまで本発明の実施例１及び２について説明したが、本発明は上記した実施例１及び２以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。
【００９４】
［出力内容］
例えば、上述の実施例では、呼吸推定装置が、推定結果として呼吸数と呼吸の深さとを出力する場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、呼吸推定装置は、呼吸数を出力する一方、呼吸の深さを出力しなくても良い。また、例えば、呼吸推定装置は、呼吸の深さを出力する一方、呼吸数を出力しなくても良い。また、例えば、呼吸数を出力しない場合には、図２に示した各部のうち、呼吸深推定部３０５を設けなくても良い。また、例えば、呼吸の深さを出力しない場合には、図２に示した各部のうち、呼吸数算出部３０６を設けなくても良い。
【００９５】
［光センサの装着位置］
また、例えば、上述の実施例では、光センサ２０１が、耳朶にて光の変化量を検出する場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、光センサ２０１は、指から光の変化量を検出しても良く、任意の位置にて光の変化量を検出して良い。なお、指から光の変化量を検出する場合には、通常の呼吸時には、特徴点各々について算出された変化量の大小関係は、「特徴点ｂ＜特徴点ｃ＜特徴点ａ」となる。また、深呼吸時には、特徴点各々について算出された変化量の大小関係は、「特徴点ａ＜特徴点ｂ＜特徴点ｃ」となる。このことを踏まえ、呼吸深推定部３０５は、呼吸の深さを推定する。
【００９６】
［システム構成］
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともできる。例えば、上述した実施例では、呼吸推定装置２００が、極大点や極小点を識別する場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、利用者が極大点や極小点を手動にて設定しても良い。
【００９７】
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（図１〜図１８）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、呼吸推定装置は、図２に示した構成のうち、呼吸深推定部３０５を有しなくても良い。つまり、呼吸推定装置は、呼吸の深さについて推定せず、呼吸数を算出しても良い。また、例えば、呼吸推定装置は、図２に示した構成のうち、呼吸数算出部３０６を有しなくても良い。つまり、呼吸推定装置は、呼吸数について算出せず、呼吸の深さについて推定しても良い。図１５に示した一連の処理については、処理内容を矛盾させない範囲で、処理の順番を任意に変更して良い。例えば、ステップＳ１０８〜Ｓ１１０までの一連の処理と、ステップＳ１１１とを並列して実施しても良い。
【００９８】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、光センサ２０１と出力部２０２とを呼吸推定装置２００の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。
【００９９】
［コンピュータ］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１９を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する呼吸推定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。なお、図１９は、実施例２に係る呼吸推定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する図である。
【０１００】
図１９に示すように、実施例２におけるコンピュータ３０００は、操作部３００１、マイク３００２、スピーカ３００３、ディスプレイ３００４、光センサ３００５、通信部３００６、ＣＰＵ３０１０、ＲＯＭ３０１１を有する。また、コンピュータ３０００は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３０１３を有する。また、コンピュータ３０００は、操作部３００１〜ＲＡＭ３０１３がバス３００９などで接続して構成されている。
【０１０１】
ＲＯＭ３０１１には、上記の実施例２で示した脈波間隔算出部３０１〜呼吸数算出部３０６６の各部と同様の機能を発揮する制御プログラムが格納される。すなわち、図１９に示す例では、ＲＯＭ３０１１には、脈波間隔算出プログラム３０１１ａと、ｎ次微分処理プログラム３０１１ｂと、特徴点識別プログラム３０１１ｃとが予め記憶される。また、ＲＯＭ３０１１には、差分算出プログラム３０１１ｄと、呼吸深推定プログラム３０１１ｅと、呼吸数算出プログラム３０１１ｆとが予め記憶される。なお、これらのプログラム３０１１ａ〜３０１１ｆについては、図２に示した呼吸推定装置２００の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。
【０１０２】
ここで、脈波間隔算出プログラム３０１１ａは、脈波間隔算出部４０２と同様の機能を発揮する制御プログラムである。同様に、ｎ次微分処理プログラム３０１１ｂ〜呼吸数算出プログラム３０１１ｆは、それぞれ、ｎ次微分処理部３０２〜呼吸数算出部３０６と同様の機能を発揮する制御プログラムである。
【０１０３】
そして、ＣＰＵ３０１０は、プログラム３０１１ａ〜３０１１ｂをＲＯＭ３０１１から読み出して実行することで、脈波間隔算出プロセス３０１０ａと、ｎ次微分処理プロセス３０１０ｂとして機能する。また、同様に、ＣＰＵ３０１０は、特徴点識別プログラム３０１１ｃ〜呼吸数算出プログラム３０１１ｆをＲＯＭ３０１１から読み出して実行することで、ｎ次微分処理プロセス３０１１ｃ〜呼吸数算出プロセス３０１１ｆとして機能する。  
【０１０４】
なお、各プロセス３０１０ａ〜３０１０ｆは、図２に示した、脈波間隔算出部３０１と、ｎ次微分処理部３０２と、特徴点識別部３０３と、差分算出部３０４と、呼吸深推定部３０５と、呼吸数算出部３０６とにそれぞれ対応する。
【０１０５】
そして、ＣＰＵ３０１０は、光の変化量データ３０１３ａと、電気信号の波形データ３０１３ｂと、２次微分波計データ３０１３ｃと、変化量データ３０１３ｄとを用いて、呼吸推定プログラムを実行する。
【０１０６】
［その他］
なお、本実施例で説明した呼吸推定プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、呼吸推定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【０１０７】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１０８】
（付記１）人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出部と、
前記脈波検出部によって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別部と、
前記特徴点識別部によって識別された複数の特徴点ごとに振幅の変化量を算出する差分算出部と、
前記差分算出部によって特徴点ごとに算出された変化量に基づいて、呼吸の深さを推定する推定部と
を備えたことを特徴とする呼吸推定装置。
【０１０９】
（付記２）前記差分算出部は、複数の特徴点ごとに、出現時間が前の脈波にある特徴点のうち処理対象となる特徴点に対応する特徴点の振幅との変化量を算出し、
前記推定部は、複数の特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が後にある特徴点である後特徴点について算出された変化量が、特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が前にある前特徴点について算出された変化量よりも小さい場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定し、後特徴点について算出された変化量が前特徴点について算出された変化量よりも大きい場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定することを特徴とする付記１に記載の呼吸推定装置。
【０１１０】
（付記３）前記差分算出部は、複数の特徴点ごとに、同一の脈波にある他の特徴点の振幅との差分を算出することで変化量を算出し、
前記推定部は、複数の特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が後にある特徴点である後特徴点について算出された変化量が、特徴点のうち他の特徴点と比較して出現時間が前にある前特徴点について算出された変化量よりも小さい場合には、変化量が大きい場合と比較して呼吸が深いと推定し、後特徴点について算出された変化量が前特徴点について算出された変化量よりも大きい場合には、変化量が小さい場合と比較して呼吸が浅いと推定することを特徴とする付記１に記載の呼吸推定装置。
【０１１１】
（付記４）前記特徴点識別部は、前記脈波検出部によって変換された電気信号に対して２次微分を実行し、２次微分の結果得られた前記波形である２次微分波形に含まれる脈波ごとに少なくとも３つの特徴点を識別し、
前記差分算出部は、少なくとも３つの特徴点のうち出現時間が前から１番目になる１番特徴点と、出現時間が前から２番目になる２番特徴点又は出現時間が前から３番目になる３番特徴点とについて、変化量を算出し、
前記推定部は、１番特徴点を前特徴点とし、２番特徴点又は３番特徴点を後特徴点として呼吸の深さを推定することを特徴とする付記２又は３に記載の呼吸推定装置。
【０１１２】
（付記５）前記特徴点識別部は、前記脈波検出部によって変換された電気信号に対して２次微分を実行し、２次微分波形に含まれる脈波ごとに特徴点を識別し、
前記特徴点識別部によって識別された特徴点の振幅について、該振幅が変化する周期となる時間間隔を算出し、所定時間に該時間間隔を除算することで所定時間当たりの呼吸数を算出する呼吸数算出部を更に備える付記１〜４のいずれか１つに記載の呼吸推定装置。
【０１１３】
（付記６）情報処理装置により実行される方法であって、
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出ステップと、
前記脈波検出ステップによって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別ステップと、
前記特徴点識別ステップによって識別された複数の特徴点ごとに振幅の変化量を算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップによって特徴点ごとに算出された変化量に基づいて、呼吸の深さを推定する推定ステップと
を含んだことを特徴とする呼吸推定方法。
【０１１４】
（付記７）情報処理装置に、
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出手順と、
前記脈波検出手順によって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別手順と、
前記特徴点識別手順によって識別された複数の特徴点ごとに振幅の変化量を算出する差分算出手順と、
前記差分算出手順によって特徴点ごとに算出された変化量に基づいて、呼吸の深さを推定する推定手順と
を実行させることを特徴とする呼吸推定プログラム。
【０１１５】
（付記８）人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出部と、
前記脈波検出部によって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別部と、
前記特徴点識別部によって識別された特徴点の振幅について、該振幅が変化する周期となる時間間隔を算出し、所定時間に該時間間隔を除算することで所定時間当たりの呼吸数を算出する呼吸数算出部と
を備えたことを特徴とする呼吸推定装置。
【０１１６】
（付記９）情報処理装置により実行される方法であって、
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出ステップと、
前記脈波検出ステップによって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別ステップと、
前記特徴点識別ステップによって識別された特徴点の振幅について、該振幅が変化する周期となる時間間隔を算出し、所定時間に該時間間隔を除算することで所定時間当たりの呼吸数を算出する呼吸数算出ステップと
を含んだことを特徴とする呼吸推定方法。
【０１１７】
（付記１０）情報処理装置に、
人体へ光を照射する発光素子と、該発光素子から放射された後人体を透過した光の変化量、又は、該発光素子から放射された後人体により反射された光の変化量を検出する受光素子とを有する光センサから検出された光の変化量に基づいて、該人体の脈波を検出し、該脈波を電気信号に変換する脈波検出手順と、
前記脈波検出手順によって変換された電気信号に対してｎ次微分（ｎは自然数）を実行し、該ｎ次微分の結果得られた波形であるｎ次微分波形から、脈波ごとに複数の特徴点を識別する特徴点識別手順と、
前記特徴点識別手順によって識別された特徴点の振幅について、該振幅が変化する周期となる時間間隔を算出し、所定時間に該時間間隔を除算することで所定時間当たりの呼吸数を算出する呼吸数算出手順と
を実行させることを特徴とする呼吸推定プログラム。
【符号の説明】
【０１１８】
１００      呼吸推定装置
１０１      光センサ
１０２      脈波検出部
１０３      特徴点識別部
１０４      差分算出部
１０５      推定部
２００      呼吸推定装置
２０１      光センサ
２０２      出力部
３００      制御部
３０１      脈波間隔算出部
３０２      ｎ次微分処理部
３０３      特徴点識別部
３０４      差分算出部
３０５      呼吸深推定部
３０６      呼吸数算出部
４０１      開口制御ラバー
４０２      可視光カットフィルタ
４０３      搭載基板
４０４      カバーケース
４０５      発光素子
４０６      受光素子
【図１】
0005540662.tif 000002
【図２】
0005540662.tif 000003
【図３】
0005540662.tif 000004
【図４】
0005540662.tif 000005
【図５】
0005540662.tif 000006
【図６】
0005540662.tif 000007
【図７】
0005540662.tif 000008
【図８】
0005540662.tif 000009
【図９】
0005540662.tif 000010
【図１０】
0005540662.tif 000011
【図１１】
0005540662.tif 000012
【図１２】
0005540662.tif 000013
【図１３】
0005540662.tif 000014
【図１４】
0005540662.tif 000015
【図１５】
0005540662.tif 000016
【図１６】
0005540662.tif 000017
【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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