(57)【要約】【課題】脈波を含む複数の信号からノイズを除去する。【解決手段】制御部１１は、増幅部１３３およびＡ／Ｄ変換部１３４を経て、生体の脈波を測定する第１測定部１３１から、その脈波を示す第１信号を取得する。また、制御部１１は、第１測定部１３１と異なる感度で生体の脈波を測定する第２測定部１３２から、その脈波を示す第２信号を取得する。スペクトル分割部１１０は第１信号の第１スペクトルおよび第２信号の第２スペクトルをそれぞれ複数のクラスタに分割する。感度比推算部１１３は、分割された第１スペクトルと第２スペクトルから、前記クラスタごとに、第１測定部１３１と第２測定部１３２との感度の比を推算する。減算係数算出部１１４、減算フィルタ算出部１１６、およびスペクトル減算部１１７は、感度比推算部１１３により推算された比を用いて、各スペクトルに含まれるノイズを相殺するように各スペクトルのうち一方から他方を減算する。【選択図】図４
2014180418.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の脈波を測定する第１測定部から、当該脈波を示す第１信号を取得する第１取得部と、
前記第１測定部と異なる感度で前記生体の脈波を測定する第２測定部から、当該脈波を示す第２信号を取得する第２取得部と、
前記第１信号の第１スペクトルおよび前記第２信号の第２スペクトルから得られた周波数とスペクトル強度の組をクラスタ化し、当該クラスタ化の結果に基づいて前記第１スペクトルおよび前記第２スペクトルをそれぞれ複数の周波数帯に分割する分割部と、
前記第１スペクトルと前記第２スペクトルについて、前記分割部により分割された周波数帯ごとに、前記第１測定部と前記第２測定部との感度の比を推算する推算部と、
前記推算部により推算された比を用いて、前記第１スペクトルに含まれるノイズを相殺するように当該第１スペクトルから前記第２スペクトルを前記周波数帯ごとに減算する減算部と、
前記減算部により得られた前記周波数帯ごとの減算結果を合成し、複数の周波数帯のスペクトルを得る合成部と
を備えることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
前記分割部は、前記第１スペクトルおよび前記第２スペクトルをそれぞれ２つの周波数帯に分割する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の信号処理装置。
【請求項３】
前記第１測定部と前記第２測定部との感度の比として基準となる基準値を記憶する記憶部と、
前記推算部により推算された比と、前記記憶部に記憶された基準値とに基づいて、前記第１スペクトルおよび前記第２スペクトルに決められた割合を超えるノイズが含まれるか否かを判定する判定部とを備え、
前記減算部は、前記判定部によって前記各スペクトルに前記割合を超えるノイズが含まれないと判定された場合に、減算を行わない
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の信号処理装置。
【請求項４】
生体の脈波を測定する第１測定部と、
前記第１測定部と異なる感度で前記生体の脈波を測定する第２測定部と、
請求項１から３のいずれか１項に記載の信号処理装置と
を備えることを特徴とする脈波測定装置。
【請求項５】
第１取得部が、生体の脈波を測定する第１測定部から、当該脈波を示す第１信号を取得する第１取得ステップと、
第２取得部が、前記第１測定部と異なる感度で前記生体の脈波を測定する第２測定部から、当該脈波を示す第２信号を取得する第２取得ステップと、
分割部が、前記第１信号の第１スペクトルおよび前記第２信号の第２スペクトルから得られた周波数とスペクトル強度の組をクラスタ化し、当該クラスタ化の結果に基づいて前記第１スペクトルおよび前記第２スペクトルをそれぞれ複数の周波数帯に分割する分割ステップと、
推算部が、前記第１スペクトルと前記第２スペクトルについて、前記分割部により分割された周波数帯ごとに、前記第１測定部と前記第２測定部との感度の比を推算する推算ステップと、
減算部が、前記推算ステップにおいて推算された比を用いて、前記第１スペクトルに含まれるノイズを相殺するように当該第１スペクトルから前記第２スペクトルを前記周波数帯ごとに減算する減算ステップと、
合成部が、前記減算ステップにおいて得られた前記周波数帯ごとの減算結果を合成し、複数の周波数帯のスペクトルを得る合成ステップと
を備える信号処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の脈波を測定する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ノイズ成分を除去するための演算処理を行う脈波測定装置が開発されている。例えば、特許文献１は、発光部と受光部とを複数設けて測定した複数の脈波信号を演算処理し、ノイズ成分を除去する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３２３９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に開示された技術は、第１受光部で脈波を含む成分を測定し、第２受光部で“生体情報を含まない”とされる成分を測定する。そしてこの技術は、両者を正規化した後に第１受光部で得た測定結果から第２受光部で得た測定結果を減算している。しかし、第２受光部が第１受光部における脈波以外の成分を測定するには、第２受光部を第１受光部の近傍に設置する必要があるため、第２受光部で測定される成分を、完全に“生体情報を含まない”ものとすることは困難である。そして、第２受光部に脈波が含まれる場合に減算処理によって脈波が消滅してしまう場合がある。さらに、任意の周波数で正規化する処理を行う際に、脈波が現れている周波数を選択してしまうと、この脈波が消滅する場合がある。
【０００５】
本発明は、脈波を含む複数の信号からノイズを除去する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するため、本発明に係る信号処理装置は、生体の脈波を測定する第１測定部から、当該脈波を示す第１信号を取得する第１取得部と、前記第１測定部と異なる感度で前記生体の脈波を測定する第２測定部から、当該脈波を示す第２信号を取得する第２取得部と、前記第１信号の第１スペクトルおよび前記第２信号の第２スペクトルから得られた周波数とスペクトル強度の組をクラスタ化し、当該クラスタ化の結果に基づいて前記第１スペクトルおよび前記第２スペクトルをそれぞれ複数の周波数帯に分割する分割部と、前記第１スペクトルと前記第２スペクトルについて、前記分割部により分割された周波数帯ごとに、前記第１測定部と前記第２測定部との感度の比を推算する推算部と、前記推算部により推算された比を用いて、前記第１スペクトルに含まれるノイズを相殺するように当該第１スペクトルから前記第２スペクトルを前記周波数帯ごとに減算する減算部と、前記減算部により得られた前記周波数帯ごとの減算結果を合成し、複数の周波数帯のスペクトルを得る合成部とを備えることを特徴とする。
好ましくは、上述の態様において、前記分割部は、前記スペクトルを２つの周波数帯に分割してもよい。
この構成によれば、脈波を含む複数の信号からノイズを除去することができる。
【０００７】
また、上述の態様において、前記第１測定部と前記第２測定部との感度の比として基準となる基準値を記憶する記憶部と、前記推算部により推算された比と、前記記憶部に記憶された基準値とに基づいて、前記第１信号および前記第２信号の各スペクトルにノイズが含まれるか否かを判定する判定部とを備え、前記減算部は、前記判定部によって前記各スペクトルにノイズが含まれないと判定された場合に、減算を行わないことが望ましい。
この構成によれば、不要な演算処理を行わなくて済む。
【０００８】
また、本発明に係る脈波測定装置は、生体の脈波を測定する第１測定部と、前記第１測定部と異なる感度で前記生体の脈波を測定する第２測定部と、上述の信号処理装置とを備えることを特徴とする。
この構成によれば、脈波を含む複数の信号からノイズを除去して、その脈波を測定することができる。
【０００９】
また、本発明に係る信号処理方法は、第１取得部が、生体の脈波を測定する第１測定部から、当該脈波を示す第１信号を取得する第１取得ステップと、第２取得部が、前記第１測定部と異なる感度で前記生体の脈波を測定する第２測定部から、当該脈波を示す第２信号を取得する第２取得ステップと、分割部が、前記第１信号の第１スペクトルおよび前記第２信号の第２スペクトルから得られた周波数とスペクトル強度の組をクラスタ化し、当該クラスタ化の結果に基づいて前記第１スペクトルおよび前記第２スペクトルをそれぞれ複数の周波数帯に分割する分割ステップと、推算部が、前記第１スペクトルと前記第２スペクトルについて、前記分割部により分割された周波数帯ごとに、前記第１測定部と前記第２測定部との感度の比を推算する推算ステップと、減算部が、前記推算ステップにおいて推算された比を用いて、前記第１スペクトルに含まれるノイズを相殺するように当該第１スペクトルから前記第２スペクトルを前記周波数帯ごとに減算する減算ステップと、合成部が、前記減算ステップにおいて得られた前記周波数帯ごとの減算結果を合成し、複数の周波数帯のスペクトルを得る合成ステップとを備える。
この構成によれば、脈波を含む複数の信号からノイズを除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】脈波測定装置の外観を示す図である。
【図２】脈波測定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】測定部の各構成の配置を示した図である。
【図４】制御部の機能的構成を示す図である。
【図５】脈波測定装置の動作を示すフロー図である。
【図６】クラスタ化を説明するための図である。
【図７】脈波測定装置によるノイズ成分の除去の状態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
１．実施形態
１−１．全体構成
図１は、脈波測定装置１の外観を示す図である。脈波測定装置１は、リストバンド２によって使用者の手首に固定される腕時計のような構造を有している。脈波測定装置１のおもて面には液晶パネルなどからなる表示面１４１（後述）が設けられており、脈波測定装置１の側面には使用者が押して操作をするボタンスイッチなどの操作子１５１（後述）が設けられている。脈波測定装置１のうら面は使用者の手首に接触する。
【００１２】
図２は、脈波測定装置１の構成を示すブロック図である。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を有し、ＣＰＵがＲＯＭや記憶部１２に記憶されているコンピュータプログラム（以下、単にプログラムという）を読み出して実行することにより脈波測定装置１の各部を制御する。
【００１３】
記憶部１２は、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Solid State Drive）などの大容量の記憶手段であり、ＣＰＵに読み込まれるプログラムを記憶する。また、記憶部１２は、ノイズの割合が、所定の閾値よりも下回る状態（以下、基準状態という）で予め測定された脈波に関する情報である基準情報１２１を記憶している。基準情報１２１は、例えば、基準状態で測定した２種類の脈波信号に対し、それぞれパワー積分値を算出して得られたその各積分値の比などである。
【００１４】
表示部１４は、液晶などを利用した表示面１４１を備え、制御部１１からの指示に応じてこの表示面１４１に画像を表示させる。
操作部１５は各種の指示をするためのボタンスイッチなどの操作子１５１を備えており、ユーザによる操作を受け付けてその操作内容に応じた信号を制御部１１に供給する。なお、操作子１５１は、表示面１４１に重ねられた透明なタッチパネルを含んでいてもよい。
【００１５】
測定部１３は、第１測定部１３１、第２測定部１３２、増幅部１３３、およびＡ／Ｄ変換部１３４を有する。第１測定部１３１は、生体の脈波を測定してその脈波を示す第１信号を出力する構成である。具体的に第１測定部１３１は、第１発光部１３１１と第１受光部１３１２とを有しており、これらが生体（この場合、手首の皮膚面）側に接触するように配置される。
【００１６】
第２測定部１３２は、第１測定部１３１と異なる感度で生体の脈波を測定してその脈波を示す第２信号を出力する構成である。ここで「感度」とは、ノイズ感度であり、脈波成分（脈波による信号の強度）に対するノイズ成分（ノイズによる信号の強度）の割合を表したものである。ここでは、第２測定部１３２の感度の方が、第１測定部１３１の感度よりも高くなるように構成されている。
具体的に第２測定部１３２は、第２発光部１３２１と第２受光部１３２２とを有しており、これらが生体側に接触するように配置される。
【００１７】
増幅部１３３は、第１測定部１３１および第２測定部１３２によってそれぞれ出力された信号を増幅するアンプである。Ａ／Ｄ変換部１３４は、増幅部１３３によって増幅されたアナログ信号をデジタル信号に変換する。
【００１８】
図３は、測定部１３の各構成の配置を示した図である。図３（ａ）に示すように、第１発光部１３１１、第１受光部１３１２、第２発光部１３２１および第２受光部１３２２はいずれも脈波測定装置１において、使用者の手首の皮膚面側に接触するように配置されている。なお、図３（ｂ）に示すように、第１発光部１３１１が第２発光部１３２１を兼ねていてもよい。
【００１９】
第１発光部１３１１は、図示しない電源から供給された電流によって、その電流に応じた光量の光を生体組織に向けて照射する。第１受光部１３１２は、第１発光部１３１１が照射した光のうち、生体組織によって反射した光を受光し、その受光強度に応じた信号を第１信号として出力する。この反射光には、様々なものが含まれ得るが、このうち、血管中のヘモグロビンによって反射した光は、脈波を示すものである。一方、例えば使用者の体の動き（体動）があると反射光は影響され、脈波に無関係なノイズを含む場合がある。
【００２０】
第２発光部１３２１は、供給された電流に応じた光量の光を生体組織に向けて照射する。第２受光部１３２２は、第２発光部１３２１が照射した光のうち、生体組織によって反射した光を受光し、その受光強度に応じた信号を第２信号として出力する。第２測定部１３２は、第１測定部１３１と感度が異なるよう、例えば、以下の（１）〜（３）に示すように構成されている。なお、これらの構成は組み合わされていてもよい。
【００２１】
（１）第１発光部１３１１と第１受光部１３１２との距離と異なる距離で第２発光部１３２１と第２受光部１３２２とを配置する。
（２）第２発光部１３２１が第１発光部１３１１と異なる波長の光を照射する。
（３）第１発光部１３１１または第１受光部１３１２を生体に押しつける圧力とは異なる圧力で、第２発光部１３２１または第２受光部１３２２を生体に押しつける。
【００２２】
例えば、発光部と受光部との距離が異なると、生体への光の浸透深度が変化する。距離が長いほど浸透深度は深くなり、生体に深さ依存のノイズ源がある場合には発光部と受光部との距離の違いによって、第１測定部１３１および第２測定部１３２は、異なる感度でそれぞれ脈波を測定する。
【００２３】
また、照射する光の波長によって血管中のヘモグロビンの吸光係数が異なる。特に酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとでは吸光係数が異なり、波長をいずれかの吸光係数に合うように調整することで動脈血か静脈血のいずれか一方の影響が強い脈波信号が得られる。ノイズ源が動脈あるいは静脈のいずれか一方にある場合、照射光の波長を異ならせることで第１測定部１３１および第２測定部１３２は、異なる感度でそれぞれ脈波を測定する。
【００２４】
また、装着面への圧力を変えることにより生体組織が押しつぶされる量や領域は変化する。特に真皮層は毛細血管が多く柔らかい組織であるため低い圧力で押しつぶされる。したがって、真皮層の毛細血管にノイズ源がある場合、真皮層が押しつぶされる大きさの違いに応じて、第１測定部１３１および第２測定部１３２は、異なる感度でそれぞれ脈波を測定する。
【００２５】
１−２．制御部の機能的構成
図４は、制御部１１の機能的構成を示す図である。第１測定部１３１により出力された第１信号、および第２測定部１３２により出力された第２信号は、それぞれ増幅部１３３を経て増幅され、Ａ／Ｄ変換部１３４によってデジタル信号に変換されてから制御部１１に供給される。つまり、制御部１１は、生体の脈波を測定する第１測定部１３１から、その脈波を示す第１信号を取得する第１取得部として機能する。また、制御部１１は、第１測定部１３１と異なる感度で生体の脈波を測定する第２測定部１３２から、その脈波を示す第２信号を取得する第２取得部として機能する。
【００２６】
また、制御部１１は、フレーム分割部１１１、スペクトル算出部１１２、スペクトル分割部１１０、感度比推算部１１３、減算係数算出部１１４、ノイズ判定部１１５、減算フィルタ算出部１１６、スペクトル減算部１１７、スペクトル合成部１１８、波形算出部１１９１、および波形合成部１１９２として機能する。そして、制御部１１は、これらの機能を備えることにより、取得した第１信号および第２信号に含まれるノイズを除去する処理を行う信号処理装置として機能する。
【００２７】
フレーム分割部１１１は、第１測定部１３１および第２測定部１３２によりそれぞれ出力された第１信号および第２信号を、それぞれ所定の時間間隔ごとに分割する。ここで分割された信号をフレームという。なお、ここでフレーム分割部１１１は、後述するスペクトル算出部１１２により周波数成分の解析がし易くなるように、分割した各フレームに対して窓関数をかける処理を行う。窓関数としては、例えば以下の式（１）で与えられるハニング窓関数ω（ｎ）が用いられる。
【００２８】
【数１】
2014180418.tif 000003
【００２９】
ここで、Ｎは１フレームあたりのサンプル数であり、ｎはフレーム内におけるサンプル位置を表す。
【００３０】
スペクトル算出部１１２は、フレーム分割部１１１によって分割された各信号を高速フーリエ変換などのアルゴリズムを用いて処理することによりそれぞれスペクトル情報に変換する。このスペクトル情報により、各信号に含まれる周波数成分の強度分布、すなわち、周波数スペクトルが得られる。
【００３１】
スペクトル分割部１１０は、スペクトル算出部１１２により第１信号および第２信号からそれぞれ変換されたスペクトル情報を複数のクラスタに分割する。ここでクラスタとは、全体集合における部分集合であり、全体集合を構成する要素のうち、共通の特徴を有する要素をそれぞれまとめた要素群をいう。スペクトル情報を複数のクラスタに分割することをクラスタ化という。以下、複数に分割されたスペクトル情報を、それぞれ分割スペクトル情報という。具体的に、スペクトル分割部１１０は、第１信号のスペクトル（以下、第１スペクトルという）および第２信号のスペクトル（以下、第２スペクトルという）から得られた周波数とスペクトル強度の組をクラスタ化し、その結果に基づいて第１スペクトルおよび第２スペクトルをそれぞれ複数の周波数帯に分割する。
【００３２】
感度比推算部１１３は、第１スペクトルと第２スペクトルについて、スペクトル分割部１１０により分割された周波数帯ごとに、第１測定部と第２測定部との感度の比を推算する。具体的に、感度比推算部１１３は、スペクトル分割部１１０によって複数に分割された分割スペクトル情報を用いて、それらの分割スペクトル情報が示す周波数帯（以下、部分帯域という）ごとに、第１信号および第２信号のスペクトルをそれぞれ積分する。そして、感度比推算部１１３は、積分により得られた各積分値に基づいて、部分帯域ごとにノイズ感度比ＮＲを推算する。
【００３３】
ノイズ感度比ＮＲとは、第１測定部１３１の感度に対する第２測定部１３２の感度の比を推算した値である。ノイズ感度比ＮＲは、様々な方法によって推算されるが、ここでは積分値を用いた推算方法を用いる。
【００３４】
第１スペクトルに含まれる部分帯域の積分値をＰ1、第２スペクトルに含まれる部分帯域の積分値をＰ2とすると、この部分帯域におけるノイズ感度比ＮＲは以下の式（２）で表される。すなわち、感度比推算部１１３は、式（２）に沿ってノイズ感度比ＮＲを推算する。
【００３５】
【数２】
2014180418.tif 000004
【００３６】
すなわち、感度比推算部１１３は、第１スペクトルおよび第２スペクトルに基づいて、第１測定部１３１と第２測定部１３２との感度の比を推算する推算部として機能する。
【００３７】
減算係数算出部１１４は、感度比推算部１１３によって推算されたノイズ感度比ＮＲを用いて減算係数αを算出する。減算係数αはノイズ感度比ＮＲの逆数であるため、以下の式（３）で表される。すなわち、減算係数算出部１１４は、式（３）に沿って減算係数αを算出する。
【００３８】
【数３】
2014180418.tif 000005
【００３９】
ノイズ判定部１１５は、部分帯域ごとに第１スペクトルおよび第２スペクトルに決められた割合を超えるノイズが含まれるか否かを判定する。具体的には、ノイズ判定部１１５は、記憶部１２に記憶された基準情報１２１を参照し、減算係数算出部１１４で算出した減算係数αを検査することで上述した割合を超えるノイズが含まれるか否かを判定する。
【００４０】
すなわち、基準情報１２１を記憶する記憶部１２は、第１測定部１３１と第２測定部１３２との感度の比として基準となる基準値を記憶する記憶部として機能する。
また、ノイズ判定部１１５は、推算部（感度比推算部１１３）により推算された比（ノイズ感度比ＮＲ）と、記憶部１２に記憶された基準値（基準情報１２１）とに基づいて、第１スペクトルおよび第２スペクトルに決められた割合を超えるノイズが含まれるか否かを判定する判定部として機能する。
【００４１】
なお、基準情報１２１には、予め基準状態で測定された第１信号および第２信号の各スペクトルの積分値、またはこれらの積分値の比である脈波係数βが記述されている。ノイズ判定部１１５は、例えば、減算係数算出部１１４が算出した減算係数αを脈波係数βで除算し、その値である（α／β）が予め定められた下限値を上回り、且つ、予め定められた上限値を下回るか否かを判定する。そして、（α／β）が下限値を上回り、且つ、上限値を下回ると判定した場合に、ノイズ判定部１１５は、第１スペクトルおよび第２スペクトルに決められた割合を超えるノイズが含まれないと判定する。
【００４２】
減算フィルタ算出部１１６は、減算係数算出部１１４により算出された減算係数α、第１スペクトルであるＸ1（ω）、および第２スペクトルであるＸ2（ω）によりスペクトル減算のフィルタ係数Ｈ（ω）を、次の式（４）に沿って算出する。
【００４３】
【数４】
2014180418.tif 000006
【００４４】
スペクトル減算部１１７は、第１スペクトルおよび第２スペクトルに減算フィルタ算出部１１６が算出したフィルタ係数を適用することで、各スペクトルの減算を行う。具体的に、Ｘ1（ω）から減算係数αをかけたＸ2（ω）を減算する処理において、減算後のスペクトルをＳ（ω）とすれば、Ｓ（ω）は次の式（５）によって表される。
【００４５】
【数５】
2014180418.tif 000007
【００４６】
ここで、ｘ（ｔ）とは、第１測定部１３１において測定される第１信号である。つまり、減算処理は、第１信号をフィルタ係数Ｈ（ω）でフィルタリングすることと同じである。この減算処理の結果、各スペクトルに含まれるノイズが相殺されたスペクトルＳ（ω）が得られる。すなわち、減算係数算出部１１４、減算フィルタ算出部１１６、およびスペクトル減算部１１７は、推算部（感度比推算部１１３）により推算された比（ノイズ感度比ＮＲ）を用いて、スペクトル（ここでは第１スペクトル）に含まれるノイズを相殺するように各スペクトルのうち一方から他方（ここでは、第１スペクトルから前記第２スペクトル）を部分帯域（周波数帯）ごとに減算する減算部として機能する。なお、ここでいう「ノイズを相殺するように減算する」の意味は、スペクトルに含まれていたノイズが完全に無くなる場合に限らず、それらのノイズが減算の前に比べて低減する場合も含む。
【００４７】
ただし、ノイズ判定部１１５においてスペクトルに決められた割合を超えるノイズが含まれていないと判定された場合、スペクトル減算部１１７は上述した減算処理を行わず、上記の各スペクトルのうち、いずれか一方をそのまま出力する。なお、出力する方のスペクトルは、予め決められていてもよいし、例えば、相対的に感度の低い方が選ばれてもよい。
【００４８】
スペクトル合成部１１８は、スペクトル減算部１１７により得られた部分帯域（周波数帯）ごとの減算結果を合成し、複数の周波数帯のスペクトルを得る。
波形算出部１１９１は、スペクトル合成部１１８により得られたスペクトルを逆フーリエ変換処理することで時間領域の波形を算出する。
波形合成部１１９２は、波形算出部１１９１によって出力される波形を合成して出力する。
【００４９】
１−３．動作
図５は、脈波測定装置１の動作を示すフロー図である。脈波測定装置１の制御部１１は、測定部１３から第１信号および第２信号を受け取ると、これら各信号をフレームに分割し（ステップＳ０１）、分割した各フレームに対して窓関数をかける処理（窓関数処理）を行う（ステップＳ０２）。そして制御部１１は、窓関数処理を施された各フレームに対して高速フーリエ変換などを行ってスペクトルを算出する（ステップＳ０３）。
【００５０】
次に、制御部１１は、第１スペクトルおよび第２スペクトルをクラスタ化し（ステップＳ０４）、各スペクトルを部分帯域ごとに分割する（ステップＳ０５）。具体的には、制御部１１は、ステップＳ０３までで得られたスペクトル情報から、周波数ごとに第１スペクトルの強度、および第２スペクトルの強度を成分とする点を平面座標上にプロットする。そして、制御部１１は、この平面座標上において分割数ｋを２とするｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズムを用いてこれらの点群を２つのクラスタに分割する。
【００５１】
例えば、制御部１１は、乱数などを用いることにより、上述した平面座標上の各点をランダムに第１クラスタおよび第２クラスタのいずれかに割り当てる。そして、制御部１１は、第１クラスタに割り当てられた点の重心と、第２クラスタに割り当てられた点の重心とをそれぞれ計算する。次に、制御部１１は、計算した各重心と各点との距離を算出し、各点を、最も距離が短い重心に対応するクラスタに改めて割り当て、変動がなくなるまでこれらの処理を繰り返す。
【００５２】
図６は、クラスタ化を説明するための図である。図６（ａ）には、ステップＳ０３までで得られたスペクトル情報の一例が示されている。図６（ａ）に示すように、第１スペクトルは点群Ｄ１に、第２スペクトルは点群Ｄ２に示される。図６（ｂ）には、これらの点群を、第１スペクトルおよび第２スペクトルの各強度を成分とする平面座標上にプロットした散布図が示されている。この図６（ｂ）に示す散布図に対し、ｋ−ｍｅａｎｓ法に基づくクラスタリング処理を行うことで、散布図上の各点は、第１クラスタＣ１と、第２クラスタＣ２のいずれかに分類される。
【００５３】
図６（ｃ）には、第１クラスタＣ１および第２クラスタＣ２のいずれかに分類した結果を図６（ａ）のスペクトル情報に反映させた図が示されている。クラスタリング処理による分類の結果は、スペクトル情報において周波数帯の分類として表現される。すなわち、図６（ｃ）に示すように、図６（ｂ）において第１クラスタＣ１、第２クラスタＣ２に属する点に対応するスペクトルの部分は、それぞれ部分帯域Ｂ１、部分帯域Ｂ２のスペクトルとして表される。
【００５４】
各スペクトルを部分帯域ごとに分割した後、制御部１１は、以下のステップＳ０６からステップＳ１３までの処理（以下、分割スペクトルの処理という）を、分割した部分帯域ごとに行う。制御部１１は、第１スペクトルおよび第２スペクトルを部分帯域ごとにそれぞれ積分して（ステップＳ０６）、得られた積分値からノイズ感度比ＮＲを部分帯域ごとに推算する（ステップＳ０７）。また制御部１１は、推算したノイズ感度比ＮＲに基づき、減算係数αを部分帯域ごとに算出する（ステップＳ０８）。
【００５５】
次に、制御部１１は、基準情報１２１から読み出される脈波係数βと、ステップＳ０８において算出した減算係数αとに基づいて、第１スペクトルおよび第２スペクトルに決められた割合を超えるノイズが含まれるか否かを部分帯域ごとに判定する（ステップＳ０９）。ノイズが含まれると判定した場合（ステップＳ０９；ＹＥＳ）、制御部１１は、算出された減算係数αによりスペクトル減算のフィルタ係数を算出し（ステップＳ１０）、算出したフィルタ係数を適用することで、各スペクトルの減算を行う（ステップＳ１１）。一方、ノイズが含まれないと判定した場合（ステップＳ０９；ＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ０５で分割した各スペクトルのうち、いずれか一方をそのまま出力する（ステップＳ１２）。
【００５６】
そして、或る部分帯域について分割スペクトルの処理を終了すると制御部１１は、全ての分割スペクトルの処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ１３）。そして、全ての分割スペクトルの処理が終了していないと判定する場合に（ステップＳ１３；ＮＯ）、制御部１１は、処理を行っていない部分帯域について、分割スペクトルの処理を行う。一方、処理が全て終了したと判定する場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、制御部１１は、ステップＳ１１において減算されたスペクトルまたはステップＳ１２においてそのまま出力されたスペクトルを合成し（ステップＳ１４）、逆フーリエ変換を行って時間信号、すなわち波形を算出する（ステップＳ１５）。さらに制御部１１は、この時間信号を重複加算した合成波形を算出する（ステップＳ１６）。
【００５７】
図７は、脈波測定装置１によるノイズ成分の除去の状態を示す図である。図７（ａ）に示す実線は第１測定部１３１により出力された第１信号を変換して得られた第１スペクトルであり、破線は第２測定部１３２により出力された第２信号を変換して得られた第２スペクトルである。脈波測定装置１が、各スペクトルをクラスタ化によって分割し、分割された分割スペクトルごとに第１測定部１３１と第２測定部１３２との感度の比を算出し、その比を用いてノイズの有無を判定して、その判定結果に応じた減算処理をそれぞれ行うと、図７（ｂ）に示すスペクトルが得られる。これは第１スペクトルまたは第２スペクトルに含まれていたノイズが除去されたスペクトルである。
【００５８】
以上、説明した通り、脈波測定装置１は、２つの測定部の感度が異なることを利用して、それぞれが出力する信号に含まれるノイズを除去するので、従来の技術に比べて脈波を高精度に測定することができる。また、クラスタ化を利用するので、２つの測定部の感度が異なる周波数帯を特定することができる。
【００５９】
２．変形例
以上が実施形態の説明であるが、この実施形態の内容は以下のように変形し得る。また、以下の変形例を組み合わせてもよい。
【００６０】
２−１．変形例１
上述した実施形態において、感度比推算部１１３は、第１スペクトルの積分値と、第２スペクトルの積分値との比を、ノイズ感度比ＮＲとして推算していたが、ノイズ感度比ＮＲの推算方法はこれに限られない。感度比推算部１１３は、第１スペクトルおよび第２スペクトルのうち、いずれか一方において閾値以上の強度を示す一部の値と、その一部に他方において相当する部分の値との比を感度の比として推算してもよい。
【００６１】
例えば、感度比推算部１１３は、第１スペクトルのうち、決められた閾値以上の強度を示すピーク値（以下、第１ピーク値という）を特定し、その第１ピーク値を示す帯域に第２スペクトルにおいて相当する帯域のピーク値（以下、第２ピーク値という）を特定する。そして、感度比推算部１１３は、第１ピーク値に対する第２ピーク値の比をノイズ感度比ＮＲとして推算してもよい。
【００６２】
脈波よりもノイズの方が必ず強く測定される場合、強いピーク値ほど、脈波でなくノイズである可能性が高い。上述したように感度比推算部１１３が一方のスペクトルにおいて閾値以上のピーク値を特定し、他方においてそのピーク値に相当するピーク値を特定してこれらの比を算出することで、真のノイズがどの帯域に発生しているか不明な場合であっても、ノイズ感度比ＮＲを高精度で推算することができる。
【００６３】
なお、決められた閾値以上の値を示す第１ピーク値が複数ある場合、これらのそれぞれに対応する第２ピーク値を特定し、それぞれの組について比を算出して、これら複数の比に基づいてノイズ感度比ＮＲを推算してもよい。例えば、複数の比の相加平均値をノイズ感度比ＮＲとしてもよい。
【００６４】
２−２．変形例２
上述した実施形態において、制御部１１は、分割数ｋを２とするｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズムを用いて、これらの点群を２つのクラスタに分割していたが、クラスタ化のアルゴリズムは、ｋ−ｍｅａｎｓ法に限定されるものではなく、例えば、ｋ−ｍｅｄｏｉｄｓ法など、他の分割最適化手法を用いてもよいし、最短距離法などの階層的手法を用いてもよい。ｋ−ｍｅａｎｓ法以外のクラスタ化アルゴリズムを用いても、脈波測定装置１は、上述した平面座標上にプロットされた点群を複数のクラスタに分割することができる。
【００６５】
２−３．変形例３
また、上述した実施形態において、制御部１１は、分割数ｋを２とするｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズムを用いていたが、分割数ｋは２に限られず、３以上であってもよい。このように構成することにより、例えば、３つ以上のノイズ源が存在するために、第１測定部に対する第２測定部のノイズの感度比が、３つ以上に分類される場合においても、脈波測定装置１は、各スペクトルに含まれるノイズを相殺するように各スペクトルのうち一方から他方を減算することができる。
【００６６】
２−４．変形例４
上述した実施形態において、ノイズ判定部１１５は、基準情報１２１を参照し、減算係数算出部１１４で算出した減算係数αを検査することで第１スペクトルおよび第２スペクトルに決められた割合を超えるノイズが含まれるか否かを判定していたが、制御部１１は、ノイズ判定部１１５として機能しなくてもよい。この場合、記憶部１２は基準情報１２１を記憶しなくてもよい。そして、この場合、減算フィルタ算出部１１６は、減算係数算出部１１４が算出した減算係数αがいかなる値であっても、スペクトル減算のフィルタ係数を算出し、スペクトル減算部１１７は、このフィルタ係数を第１信号および第２信号の各スペクトルに適用することで、各スペクトルの減算を行えばよい。
【符号の説明】
【００６７】
１…脈波測定装置、１１…制御部（信号処理装置）、１１０…スペクトル分割部、１１１…フレーム分割部、１１２…スペクトル算出部、１１３…感度比推算部、１１４…減算係数算出部、１１５…ノイズ判定部、１１６…減算フィルタ算出部、１１７…スペクトル減算部、１１８…スペクトル合成部、１１９１…波形算出部、１１９２…波形合成部、１２…記憶部、１２１…基準情報、１３…測定部、１３１…第１測定部、１３１１…第１発光部、１３１２…第１受光部、１３２…第２測定部、１３２１…第２発光部、１３２２…第２受光部、１３３…増幅部、１３４…Ａ／Ｄ変換部、１４…表示部、１４１…表示面、１５…操作部、１５１…操作子、２…リストバンド。
【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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