(57)【要約】【課題】対象とされる生体毎に異なり且つ複雑な構成を有する生体信号について、的確に対応するウェーブレット変換を実現するデータ解析装置及びプログラムを提供する。【解決手段】データ解析装置は、生体から検出される生体波形に対して自己相関処理を施して自己相関波形を作成する導出部と、自己相関波形の一部を切り出して切り出し波形を取得し、切り出し波形に基づいて基本ウェーブレット波形を生成し、更に、基本ウェーブレット波形に基づいて、生体波形をウェーブレット変換する変換部とを含む。【選択図】図１
2014176427.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体から検出される生体波形に対して自己相関処理を施して自己相関波形を作成する導出部と、
前記自己相関波形の一部を切り出して切り出し波形を取得し、前記切り出し波形に基づいて基本ウェーブレット波形を生成し、更に、前記基本ウェーブレット波形に基づいて、前記生体波形をウェーブレット変換する変換部と
を含むデータ解析装置。
【請求項２】
前記変換部は、前記切り出し波形を補間することにより若しくは所定の波形関数にフィッティングすることにより、基本ウェーブレット波形を生成する
請求項１に記載のデータ解析装置。
【請求項３】
更に、生体から生体波形を検出するセンサを含み、
前記導出部は、前記センサが検出した生体波形に対して自己相関処理を施して自己相関波形を作成する
請求項１又は２に記載のデータ解析装置。
【請求項４】
更に、前記ウェーブレット変換された前記生体波形の特徴量を抽出する解析部を含む
請求項１又は２に記載のデータ解析装置。
【請求項５】
前記解析部により抽出される前記生体波形の特徴量は、前記生体波形の出現時刻と時間間隔である
請求項４に記載のデータ解析装置。
【請求項６】
コンピュータを、
生体から検出される生体波形に対して自己相関処理を施して自己相関波形を作成する導出部と、
前記自己相関波形の一部を切り出して切り出し波形を取得し、前記切り出し波形に基づいて基本ウェーブレット波形を生成し、更に、前記基本ウェーブレット波形に基づいて、前記生体波形をウェーブレット変換する変換部
として機能させるデータ解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体から取得される体動や心拍に関する生体信号データに基づいて、心拍や呼吸波形のなどの生体信号に係る特徴量を解析するデータ解析装置及びデータ解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者の心電図データをウェーブレット変換することによって、心電図データに含まれる心拍波形を解析する技術が知られている（特許文献１）。ウェーブレット変換を用いれば、心電図データに不整脈波形が含まれる場合のように、解析対象データに完全な周期性が存在しない場合であっても、的確な周波数解析を実現することができる。
【０００３】
特許文献１に記載の心電図信号処理方法は、心電図データを増幅して記録する。そして、記録した心電図データの中から心拍波形が存在する区間のデータを切り出し、この切り出し波形にウェーブレット変換を施す。この心電図信号処理方法は、ウェーブレット変換の結果の位相変化に基づいて、心拍波形の出現時刻を検出する。
【０００４】
ウェーブレット変換では、変換基準となる基本ウェーブレットを拡縮し、拡縮されたウェーブレット波形を時間軸方向に移動させながら、ウェーブレット波形と解析対象データとの相同性を参照する。ウェーブレット変換によれば、解析対象データに含まれるウェーブレット波形の時間情報と周波数情報とを同時に解析することが可能となる。
【０００５】
ウェーブレット変換の長所として、周波数特性を求める際に時間領域の情報が失われることがないことが挙げられる。それゆえ、特許文献１に記載の心電図信号処理方法は、ウェーブレット変換を用いることによって、心電図データに含まれる心拍波形の出現時刻を的確に検出することが可能となっている。
【０００６】
なお本願発明の先行技術として、特許文献２に記載の生体振動周波数検出装置、及び特許文献３に記載の信号ピーク測定システムも挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平９−２８６８７号公報
【特許文献２】特開２００９−５５９９７公報
【特許文献３】特開２０１０−２８６２６８公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１の心電図信号処理方法では、基本ウェーブレットとして、代表的なGabor関数を採用している。他にも、基本ウェーブレットとして採用し得る関数として、メキシカンハット関数、アメリカンハット関数、フレンチハット関数、変形ガウシアン、Morlet関数、Daubechies関数などが周知である。
【０００９】
前述の通り、ウェーブレット変換は、基本ウェーブレットとの相同性に基づいて解析対象データに含まれる波形成分を解析する手法である。そのため、解析対象データに含まれる波形成分と基本ウェーブレットの形状とが類似している程、ウェーブレット変換による情報抽出結果は正確なものとなる。
【００１０】
一般に、心拍データに含まれる心拍波形は、例えば図１０に示すような複雑な波形である。心拍波形は、心房の興奮を示すＰ波、心室の興奮を示すＱＲＳ波、興奮が収まったときの状態を示すＴ波、を組み合わせた複雑な波形から構成される。
【００１１】
しかし、基本ウェーブレットとして一般的に採用される前記周知関数の形状は、いずれも複雑な構成を有する心拍波形と十分に類似していない。それゆえ、このような周知関数を用いたウェーブレット変換は、心拍データに含まれる心拍波形の情報を的確に抽出する用途に最適な処理であるとは言い難い。
【００１２】
また、心拍データに含まれる心拍波形は、計測（導出）部位、体動、若しくは姿勢によって形状が変化するだけでなく、個々の被験者によって個人差の存在から微妙に異なる。ある特定の波形が被験者の心拍データを解析するための基本ウェーブレット波形として適しているとしても、その特定の波形が他の被験者の心拍データを解析するための基本ウェーブレット波形として適しているとは限らない。
【００１３】
したがって、特許文献１のように、画一的な関数を基本ウェーブレットとしてウェーブレット変換したのでは、被験者毎に異なり、かつ複雑な構成を有する心拍波形に的確に対応して、正確な情報抽出を行うことは困難である。
【００１４】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、対象とされる生体毎に異なり且つ複雑な構成を有する生体信号、例えば、心拍波形について、的確なウェーブレット変換を実行し、更に特徴量を的確に解析するデータ解析装置、及びデータ解析プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の態様において、生体から検出される生体波形に対して自己相関処理を施して自己相関波形を作成する導出部と、前記自己相関波形の一部を切り出して切り出し波形を取得し、前記切り出し波形に基づいて基本ウェーブレット波形を生成し、更に、前記基本ウェーブレット波形に基づいて、前記生体波形をウェーブレット変換する変換部とを含むデータ解析装置を提供する。
【００１６】
本発明の態様において、コンピュータを、生体から検出される生体波形に対して自己相関処理を施して自己相関波形を作成する導出部と、前記自己相関波形の一部を切り出して切り出し波形を取得し、前記切り出し波形に基づいて基本ウェーブレット波形を生成し、更に、前記基本ウェーブレット波形に基づいて、前記生体波形をウェーブレット変換する変換部として機能させるデータ解析プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係るデータ解析装置は、個体差、計測部位若しくは計測状況などに拠って不安定な状態にある生体信号について、その特徴量を的確に解析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１の実施形態のデータ解析装置の構成を示すブロック図
【図２】体表変位波形の解析フローチャート
【図３】データ解析装置の波形処理のフローを纏めて示したフローチャート
【図４】体表変位波形の実例を示すグラフ
【図５】フィルタ通過波形を示すグラフ
【図６】切り出し波形の一例を示すグラフ
【図７】基本ウェーブレット波形を示すグラフ
【図８】ウェーブレット変換波形を示すグラフ
【図９】ウェーブレット解析部の特徴量解析抽出部によって生成された心拍波形を示すグラフ
【図１０】心拍データに含まれる心拍波形の例を示すグラフ
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、添付の図面を参照して、第１の実施形態のデータ解析装置を説明する。
【００２０】
本実施形態に係るデータ解析装置は、生体から発せられる生体波形（生体信号）を解析するデータ解析装置であり、特に、生体の部位、生体の体動、若しくは生体の姿勢によって変動が生じるだけでなく、個々の生体に拠る個体差からも変動が生じる生体波形（生体信号）を解析するデータ解析装置である。以下では、本実施形態に係るデータ解析装置は、例として、被験者の心拍データを解析するデータ解析装置として説明を進める。
【００２１】
［１−１．データ解析装置の構成］
図１を参照して、本実施形態のデータ解析装置の構成について説明する。同図に示されるように、データ解析装置１は、センサ２、制御部３、ＲＡＭ４、ＲＯＭ５、入力制御ＩＦ６、出力制御ＩＦ７、キーボード８、マウス９、モニタ１０、バス２０を備えている。
【００２２】
センサ２は、マイクロ波を用いて被験者の体表の動きを検出するセンサである。センサ２は、被験者の体表（例えば、心臓の位置する胸部分）に所定の周波数及び強度を備えるマイクロ波を照射し、被験者の体表にて反射されたマイクロ波の変化を検出する。センサ２は、例えば、反射されたマイクロ波の周波数変化、位相変化、若しくは強度変化などを検出するセンサである。センサ２は、反射されたマイクロ波の周波数、位相、若しくは強度等の変化量を検出することによって、被験者の体表の動きを検出する。センサ２は、検出した体表の動きをアナログの変位信号として出力する。
【００２３】
センサ２は、マイクロ波レーダを用いることにより、被験者の衣類を透過して、心拍に伴う体表上の微細な動きを捉える。データ解析装置１は、このようなセンサ２を用いることにより、自動車の運転中や睡眠中であっても、被験者の体表に一切触れずに心拍データを取得することができる。これにより、データ解析装置１は、日常環境下での心拍データの取得や解析に好適に用いることが可能である。
【００２４】
制御部３は、データ解析装置１全体の制御動作を司る制御回路である。制御部３は、マイクロプロセッサなどにより実現される。制御部３は、ＲＯＭ５に格納された制御プログラムに基づいて、データ解析装置１の制御動作を実行する。
【００２５】
ＲＡＭ４は、制御部３の制御のもとに、心拍データ、各種の測定データ、算出データ、一時的な計算結果等を格納するランダムアクセスメモリである。
【００２６】
ＲＯＭ５は、前述の制御プログラムを格納する読み出し専用メモリである。
【００２７】
入力制御ＩＦ６は、センサ２からの入力信号やその他の入力デバイスからの入力信号を制御するインタフェース回路である。入力制御ＩＦ６には、キーボード８、マウス９が接続されている。
【００２８】
出力制御ＩＦ７は、外部機器に対する信号を出力制御するインタフェース回路である。出力制御ＩＦ７には、モニタ１０が接続されている。
【００２９】
キーボード８若しくはマウス９は、例えば心拍データの取得、解析、表示などに関して使用者からの指示入力を受け付ける入力装置である。
【００３０】
モニタ１０は、心拍データやその解析データ、使用者に対する案内メッセージなどの情報を表示するディスプレイモニタである。
【００３１】
バス２０は、データ解析装置１の内部の各部材を電気的に繋ぎ、信号の授受を実行するバスラインである。
【００３２】
制御部３は、Ａ／Ｄ変換部１１およびウェーブレット解析部１２を備えている。
【００３３】
Ａ／Ｄ変換部１１は、センサ２から出力されるアナログの体表変位信号を所定のサンプリングレードに基づいてデジタルの体表変位波形Ｗ１（図３参照）に変換する信号変換部である。このサンプリングレードは、例えば、１ｋＨｚに設定される。Ａ／Ｄ変換部１１はデジタルの体表変位波形Ｗ１をウェーブレット解析部１２に出力する。
【００３４】
ウェーブレット解析部１２は、Ａ／Ｄ変換部１１から出力された体表変位波形Ｗ１をウェーブレット解析することにより、心拍波形の特徴量を抽出する機能ブロックである。ウェーブレット解析部１２は、フィルタ１３、自己相関導出部１４、ウェーブレット変換部１５、及び特徴量解析抽出部１６を備えている。
【００３５】
フィルタ１３は、Ａ／Ｄ変換部１２から出力される体表変位波形Ｗ１のうち所定の範囲の信号を通過させ、その他の信号を遮断するデジタルフィルタである。例えば、フィルタ１３は、体表変位波形Ｗ１のうち特定周波数帯域の信号を通過させ、その他周波数帯域の信号を遮断するバンドパスフィルタであってもよい。フィルタ１３は、通過したフィルタ通過波形Ｗ２（図３参照）を自己相関導出部１４に出力する。
【００３６】
自己相関導出部１４は、フィルタ通過波形Ｗ２から自己相関波形Ｗ３（図３参照）を得る機能ブロックである。自己相関波形Ｗ３を得る処理の詳細については後述する。
【００３７】
ウェーブレット変換部１５は、自己相関導出部１４にて得られた自己相関波形Ｗ３から
ウェーブレット変換波形Ｗ６（図３参照）を得る機能ブロックである。
【００３８】
特徴量解析抽出部１６は、ウェーブレット変換部１５による変換結果であるウェーブレット変換波形Ｗ６に基づいて、心拍波形の特徴量を正確に抽出する。心拍波形の特徴量には、心拍波形の出現時刻、心拍波形間の時間間隔、心拍波形の周波数等を含む。
【００３９】
特徴量解析抽出部１６は、これら特徴量の抽出結果から、例えば、心拍波形のＲ波を特定する。ウェーブレット変換結果の特徴量の解析結果は、時間的に正確な情報となっている。これにより、データ解析装置１は、不整脈等の存在も効果的に検出することができる。
【００４０】
特徴量解析抽出部１６は、上記心拍波形の特徴量の抽出結果に基づいて、心拍波形Ｗ７を新たに生成する。この心拍波形Ｗ７をモニタ１０に表示することによって、使用者は、心拍波形Ｗ７を最終的な解析結果の一つとして確認することが可能となる。
【００４１】
［１−２．データ解析装置の動作フロー］
次に、図２のフローチャートを用いて、本実施形態に係る心拍データのためのデータ解析装置１の動作フローを処理毎に説明する。
【００４２】
センサ２は、マイクロ波を被験者の体表（例えば、心臓の位置する胸部分）に照射して、反射波の変化を検出し、検出した変化から被験者の体表の変位をアナログの体表変位信号として導出する（Ｓ１１）。センサ２から被験者にマイクロ波を照射するときは、受信する反射波が安定するようにセンサ２を配置することが好ましい。
【００４３】
Ａ／Ｄ変換部１２は、Ｓ１１で導出され、アナログ信号として出力された被験者の体表変位をアナログ信号からデジタル信号に変換する（Ｓ１２）。
【００４４】
フィルタ１３は、Ｓ１２で変換されたデジタル信号からなる波形Ｗ１のうち、例えば、心拍波形の領域周波数（例えば、０．６〜２Ｈｚ）のみを通過させる（Ｓ１３）。
【００４５】
センサ２を用いて得られる体表変位信号には、心拍起因の体表変位以外のものが多く含まれる。心拍以外の理由によって、被験者の体表が変位する原因としては、例えば、呼吸による体表の律動などが挙げられる。
【００４６】
心拍による体表の動きは、０．１〜０．２ｍｍ程度の大きさであるのに対して、呼吸による体表の動きは数ｃｍ程度の大きさに及ぶ。したがって、心拍による体表変位の情報は、呼吸による体表変位の情報に埋もれやすい。その他、被験者が静止していない場合には、体動もノイズ（アーチファクト）として現れる。
【００４７】
上記では、心拍波形の情報を含む領域周波数として、０．６〜２Ｈｚを例示したが、更に狭い周波数帯域に絞ってノイズを減少させたいときは、心拍数の多い者や心拍数の少ないスポーツ選手など幅広い被験者を想定して、１分間あたり３０〜１８０拍（０．５〜３Ｈｚ）の信号のみを通過させるように、フィルタ１３を設定するとよい。
【００４８】
フィルタ１３を通過させることにより、Ａ／Ｄ変換部１２から出力される体表変位波形Ｗ１から心拍以外の呼吸や体動に起因するノイズを相当程度除去することができる。
【００４９】
自己相関導出部１４は、フィルタ１３を通過したフィルタ通過波形Ｗ２の自己相関を取り、心拍波形の標本データとなる自己相関波形Ｗ３を作成する（Ｓ１４）。
【００５０】
自己相関処理には、元信号から周期性の強い成分を抽出し、ランダムノイズを低減する機能がある。フィルタ通過波形Ｗ２に含まれる心拍波形には周期性が含まれる。したがって、フィルタ通過波形Ｗ２から得られる自己相関波形Ｗ３は、心拍波形成分を抽出したものとなり、心拍波形の良好な標本データとなる。
【００５１】
データ解析装置１は、心拍波形が複雑であり更に個々の被験者毎に異なるものであっても、常に的確な心拍波形の標本データを得ることができる。自己相関処理のランダムノイズ低減機能によって、自己相関波形Ｗ３は、体動や雑音成分などの影響を大きく受けないものとなる。
【００５２】
自己相関導出部１４において、フィルタ通過波形Ｗ２から自己相関波形Ｗ３を得る際、所定区間のフィルタ通過波形Ｗ２の値をｆ０，ｆ１，・・・，ｆNとすると、自己相関信号ρ（ｊ）は、次の数１の式によって表される。
【数１】
2014176427.tif 000003
【００５３】
自己相関信号ρ（ｊ）の示す自己相関波形Ｗ３の形状を安定的な波形とするためには、自己相関処理の対象となるフィルタ通過波形Ｗ２のデジタル信号ｆ０，ｆ１，・・・，ｆｎのデータ長を、例えば、想定する基準波形の長さの数倍から数十倍程度の期間とすることが好ましい。
【００５４】
一般には、自己相関処理の対象となるフィルタ通過波形Ｗ２のデジタル信号ｆ０，ｆ１，・・・，ｆｎのデータ長を長く設定することにより、データの情報量を増やして、自己相関信号ρ（ｊ）の波形安定化を図ることができる。
【００５５】
もっとも、自己相関処理の対象となるフィルタ通過波形Ｗ２のデジタル信号ｆ０，ｆ１，・・・，ｆｎのデータ長を長く設定し過ぎると、心拍より周波数の低い呼吸や体動の影響が強くなり、心拍の情報精度が劣化する。また、同データ長をあまりに長く設定し過ぎると、データが時間的に平均化されて、ウェーブレット変換の反応が遅くなり、心拍波形をリアルタイムで捉え難くなる。
【００５６】
したがって、上記のデータ長を長くし過ぎず、例えば、想定する基準波形の長さの数倍から数十倍程度の期間分のデジタル信号ｆ０，ｆ１，・・・，ｆｎに基づいて、自己相関信号ρ（ｊ）の示す自己相関波形Ｗ３を作成すると、波形の安定化を図ることができる。
【００５７】
上記数１の式によって得られる自己相関信号ρ（ｊ）の示す自己相関波形Ｗ３は、時間とともに減衰する波形となる。ウェーブレット変換部１５は、自己相関波形Ｗ３から代表的な波形部分を切り出す加工処理を行って切り出し波形Ｗ４（図３参照）を得る。ここで、代表的な波形部分とは、例えば、自己相関波形Ｗ３における、一つの極大値ピークから次の極大値ピークまでの波形部分である。
【００５８】
ウェーブレット変換部１５は、離散的なデジタルデータから構成される切り出し波形Ｗ４を、補間したり、所与の波形関数にフィッティングしたりすることにより、基本ウェーブレット波形Ｗ５（図３参照）を生成する（Ｓ１５）。
【００５９】
例えば、ウェーブレット変換部１５は、心拍波形のＰ波、ＱＲＳ波、Ｔ波を模した波形を組み合わせたパラメータ関数を予め準備しておき、切り出し波形Ｗ４に合わせて各パラメータを調整する。このようなパラメータ調整により、切り出し波形Ｗ４に対応する基本ウェーブレット波形Ｗ５を生成することができる。
【００６０】
このようにして、データ解析装置１は、被験者の心拍波形と類似性の高い的確な基本ウェーブレット波形Ｗ５を生成した上で、これを用いてウェーブレット変換を実行する。すなわち、被験者の心拍波形が複雑であっても、又は、一般的な被験者と異なる個性的な心拍波形であっても、基本ウェーブレット波形Ｗ５として的確な標本データを生成することが可能となる。
【００６１】
ウェーブレット変換部１５は、基本ウェーブレット波形Ｗ５に基づいて、フィルタ通過波形Ｗ２をウェーブレット変換する（Ｓ１６）。
【００６２】
これにより、ウェーブレット変換部１５は、ウェーブレット変換波形Ｗ６（図３参照）を得る。ウェーブレット変換波形Ｗ６は、心拍波形の特徴量を正確に反映している。
【００６３】
特徴量解析抽出部１６は、ウェーブレット変換波形Ｗ６から心拍波形の特徴量を抽出する（Ｓ１７）。具体的には、特徴量解析抽出部１６は、ウェーブレット変換波形Ｗ６に基づいてＰ波の検出、Ｑ波とＴ波との間隔（ＱＴ間隔）、Ｓ波とＴ波との間隔（ＳＴ間隔）、基線の等電位レベルの計測などを実行する。
【００６４】
データ解析装置１は、波形の細かな時間的変化や揺らぎも検出でき、心拍変動指標、不整脈等の診断に適用可能である。
【００６５】
［１−３．波形処理の実例］
図３は、本実施形態のデータ解析装置１の波形処理（Ｗ１〜Ｗ７）のフローを纏めて示したフローチャートである。
【００６６】
Ａ／Ｄ変換部１２から出力された体表変位波形Ｗ１から、フィルタ１３によるフィルタ処理が施されたフィルタ通過波形Ｗ２が得られる。
【００６７】
図４は、体表変位波形Ｗ１の実例を示すグラフである。同図に示されるように、Ａ／Ｄ変換部１２から出力された体表変位波形Ｗ１は、高周波のノイズを含む複雑な波形をしている。体表変位波形Ｗ１は、前述のように呼吸や体動の影響を大きく受けており、そのままでは有効な解析を行うことができない。
【００６８】
これに対して、図５は、図４の体表変位波形Ｗ１に対応するフィルタ通過波形Ｗ２を示すグラフである。同図に示されるように、高周波のノイズが除去され、比較的滑らかな波形となっている。フィルタ通過波形Ｗ２では、呼吸や体動由来の成分は大幅に減少している。
【００６９】
自己相関導出部１４は、フィルタ通過波形Ｗ２に前述の自己相関処理を施して自己相関波形Ｗ３を得る。ウェーブレット変換部１５は、自己相関波形Ｗ３から代表的な波形部分を切り出すことにより、切り出し波形Ｗ４を得る（図３参照）。
【００７０】
図６は、切り出し波形Ｗ４の一例を示すグラフである。前述のように、切り出し波形Ｗ４は、時間とともに減衰する自己相関波形Ｗ３の中から代表的な波形部分、すなわち心拍波形の標本データとして適切な波形部分を切り出したものとなっている。切り出し波形Ｗ４は、被験者毎に異なる形状を示す。
【００７１】
ウェーブレット変換部１５は、離散的なデジタルデータから構成される切り出し波形Ｗ４を、補間したり、所与の波形関数にフィッティングしたりすることにより、基本ウェーブレット波形Ｗ５を生成する（図３参照）。
【００７２】
図７は、基本ウェーブレット波形Ｗ５を示すグラフである。基本ウェーブレット波形Ｗ５は、例えば連続的な関数で表現することもできる。
【００７３】
ウェーブレット変換部１５は、基本ウェーブレット波形Ｗ５に基づいて、フィルタ通過波形Ｗ２をウェーブレット変換し、ウェーブレット変換波形Ｗ６を得る（図３参照）。
【００７４】
図８は、ウェーブレット変換波形Ｗ６を示すグラフである。特徴量解析抽出部１６は、ウェーブレット変換波形Ｗ６に基づいて特徴量解析を実行する。
【００７５】
特徴量解析抽出部１６は、特徴量解析の結果に基づいて、フィルタ通過波形Ｗ２に含まれる心拍波形Ｗ７を生成する。
【００７６】
図９は、特徴量解析抽出部１６によって生成された心拍波形Ｗ７の例を示すグラフである。データ解析装置１は、非接触によって心拍データを取得しているにも関わらず、自然な心拍波形を再現していることがわかる。
【００７７】
なお、図４乃至図８のグラフにおいて、横軸は時間を示しているが、横軸の絶対値には、実時間と対応するような意味を持たせず、単なるポイントとして説明した。
【００７８】
以上のデータ解析装置１によれば、被験者毎に異なり、かつ複雑な構成を有する心拍波形に的確に対応したウェーブレット変換を実行し、心拍データに含まれる心拍波形の情報をより正確に分析することができる。
【００７９】
なお、本実施形態のデータ解析装置は、コンピュータによって実現してもよい。この場合には、コンピュータを前記制御部として動作させることにより、データ解析装置をコンピュータにて実現させるデータ解析プログラムも、本発明の範疇に含まれる。
【００８０】
すなわち、上記の実施形態において、データ解析装置１に備えられる各部（各ブロック）、特に制御部３を、ＣＰＵ等のプロセッサを用いてソフトウェアによって実現してもよい。この場合、データ解析装置１は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムを格納したＲＯＭ、上記プログラムを展開するＲＡＭ、上記プログラムおよび各種データを格納する記憶装置（記録媒体）などを備えている。
【００８１】
本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアであるデータ解析装置１の制御プログラム（データ解析プログラム）のプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体をデータ解析装置１に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても達成される。
【００８２】
上記の記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【００８３】
データ解析装置１を通信ネットワークと接続可能に構成する場合には、通信ネットワークを介して上記プログラムコードを供給してもよい。
【００８４】
データ解析装置１の各ブロックは、ソフトウェアを用いて実現されるものに限られない。各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成されるものであってもよい。各ブロックは、処理の一部を行うハードウェアと、ハードウェアの制御や残余の処理を行うソフトウェアを実行する演算手段とを組み合わせたものであってもよい。
【００８５】
なお、上記においては、マイクロ波を利用するセンサ２を用いて、被験者の体表の動きを非接触で検出して解析するデータ解析装置１を例示した。しかし、本発明は、このように非接触で心拍データを解析するものに限られず、被験者の身体に接触して心拍データを取得するデータ解析装置にも適用できる。
【００８６】
更に、本発明は、心拍データを検出して解析するデータ解析装置のみならず、生体が発する生体信号を検出して解析するデータ解析装置にも適用され得る。
【符号の説明】
【００８７】
１      データ解析装置
２      センサ
３      制御部
４      ＲＡＭ
５      ＲＯＭ
６      入力制御ＩＦ
７      出力制御ＩＦ
８      キーボード
９      マウス
１０    モニタ
１１    Ａ／Ｄ変換部
１２    ウェーブレット解析部
１３    バンドパスフィルタ
１４    自己相関導出部
１５    ウェーブレット変換部
１６    特徴量解析抽出部
【図１】
2014176427.tif 000004
【図２】
2014176427.tif 000005
【図３】
2014176427.tif 000006
【図４】
2014176427.tif 000007
【図５】
2014176427.tif 000008
【図６】
2014176427.tif 000009
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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