(57)【要約】【課題】呼吸情報推定装置及び方法並びにプログラムにおいて、簡易に心拍情報から呼吸情報を高精度に推定することを目的とする。【解決手段】心拍に依存する情報に基づき心拍の周期を計算し、前記心拍の連続する複数の周期に基づき、心拍の遷移パターンの分散値を計算し、前記遷移パターンの分散値に基づき、呼吸情報を推定するように構成する。【選択図】図１
2014180514.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心拍に依存する情報に基づき心拍の周期を計算する第１の計算手段と、
前記心拍の連続する複数の周期に基づき、心拍の遷移パターンの分散値を計算する第２の計算手段と、
前記遷移パターンの分散値に基づき、呼吸情報を推定する推定手段
を備えたことを特徴とする、呼吸情報推定装置。
【請求項２】
前記第２の計算手段は、複数の遷移パターンと前記複数の遷移パターンの分散値を計算して最小値となる分散値を求め、
前記推定手段は、前記最小値となる分散値を有する遷移パターンの周期から呼吸周期を推定することを特徴とする、請求項１記載の呼吸情報推定装置。
【請求項３】
前記第１の計算手段は、前記心拍に依存する情報に基づきＲ波とＲ波の間隔データＲＲＩ (R-wave R-wave Interval)を計算し、
前記第２の計算手段が計算する前記遷移パターンは、ＲＲＩ時系列データであることを特徴とする、請求項１または２記載の呼吸情報推定装置。
【請求項４】
心拍に依存する情報に基づき心拍の周期をプロセッサが計算する第１のステップと、
前記心拍の連続する複数の周期に基づき、心拍の遷移パターンの分散値を前記プロセッサが計算する第２のステップと、
前記遷移パターンの分散値に基づき、前記プロセッサが呼吸情報を推定する推定ステップ
を含むことを特徴とする、呼吸情報推定方法。
【請求項５】
呼吸情報を推定する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
心拍に依存する情報に基づき心拍の周期を計算する第１の手順と、
前記心拍の連続する複数の周期に基づき、心拍の遷移パターンの分散値を計算する第２の手順と、
前記遷移パターンの分散値に基づき、呼吸情報を推定する推定手順
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、呼吸情報推定装置及び方法並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば車両などの運転者、操作者など（以下、「被験者」とも言う）の覚醒状態を推定するのに使用される生理指標として、心拍、呼吸、血圧、目の動き、膚電位などがある。
【０００３】
覚醒状態を精度良く推定するには、生理指標を多角的にセンシングすることが望ましい。しかし、生理指標毎に専用のセンサを用いるのでは、各種センサを装着する被験者への負荷が大きくなり、センサ数の増加に伴いコストも増加する。そこで、被験者への負荷を減らすと共にコストを低減するため、少ない数のセンサで多くの生理指標を推定する技術の一例として、心拍センサまたは脈拍センサなどから出力される心拍信号から心拍と呼吸の２つの生理指標を推定する方法が提案されている。
【０００４】
心拍数から呼吸数を推定する第１の方法は、心拍数と呼吸数の比例関係を予め求めておき、心拍数から呼吸数を推定する。具体的には、予め、例えば心拍センサまたは脈拍センサなどを用いて被験者の心拍数を取得すると同時に、例えばサーミスタを使った呼吸センサや胸部に巻いた圧力センサなどを用いて被験者の呼吸周期を取得しておく。予め取得しておいた心拍数と呼吸周期の両データから求めた代表的な比例係数を用いることで、被験者に装着された心拍センサが検出した心拍数から呼吸数を推定できる（例えば、特許文献２）。しかし、心拍数と呼吸数の関係は、動的に変動し、被験者毎に異なるため、呼吸数の推定精度を向上することは難しい。
【０００５】
心拍間隔の時系列データを周波数解析して呼吸成分を取り出す第２の方法は、所謂心拍揺らぎ解析を行うことで呼吸周期を抽出する。心拍センサなどが出力する心拍信号には、Ｒ波と呼ばれるピーク信号が特徴的に出現し、Ｒ波とＲ波の間隔データをＲＲＩ (R-wave R-wave Interval)と呼ぶ。このＲＲＩを時系列的に集めた時系列データを周波数解析すると、自律神経活動を推定できることが知られている（例えば、非特許文献１，２）。
【０００６】
例えば０．１５Ｈｚ以上で０．４Ｈｚまでの比較的高い周波数帯をＨＦ（High-Frequency）領域と呼ばれ、例えば０．０５Ｈｚ以上で０．１５Ｈｚ未満の比較的低い周波数帯をＬＦ（Low-Frequency）領域と呼ばれることがある。自律神経活動は、心臓鼓動を速くし、呼吸数を増やすなど、生体を活性化させる方向に働く交感神経と、心臓鼓動を遅くし、呼吸数を減らすなど、生体を休ませる方向に働く副交感神経に分かれているが、ＨＦ領域は、副交感神経の影響を受け、ＬＦ領域は、副交感神経と交感神経の影響を受けることが知られている。また、ＨＦ領域で見られるピークを呼吸性洞性不整脈ＲＳＡ(Respiratory Sinus Arrhythmia)と呼び、ＬＦ領域で見られるピークを血圧性不整脈ＭＷＳＡ(Mayer Wave related Sinus Arrhythmia)と呼ぶ。呼吸周期は、上記のＲＳＡの変動の周波数成分から比較的精度良く推定できるが、周波数成分に基づく推定処理の計算量が多いため、簡易に心拍情報から呼吸情報を推定することは難しい。このため、このような推定処理を例えば安価な組み込み機器に実装することは難しい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−２３２９９０号公報
【特許文献２】特開２０１２−１５２４５８号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】中尾 光之他、「心拍リズムとゆらぎ」、コロナ社、pp.66-76, 2004年11月
【非特許文献２】早野 順一朗、「心拍リズムと加齢変化」、CLINICIAN,'94 No.429, pp.336-340
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来の方法では、簡易に心拍情報から呼吸情報を高精度に推定することは難しい。
【００１０】
そこで、本発明は、簡易に心拍情報から呼吸情報を高精度に推定可能な呼吸情報推定装置及び方法並びに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】
【００１１】
本発明の一観点によれば、心拍に依存する情報に基づき心拍の周期を計算する第１の計算手段と、前記心拍の連続する複数の周期に基づき、心拍の遷移パターンの分散値を計算する第２の計算手段と、前記遷移パターンの分散値に基づき、呼吸情報を推定する推定手段を備えた呼吸情報推定装置が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
開示の呼吸情報推定装置及び方法並びにプログラムによれば、簡易に心拍情報から呼吸情報を高精度に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１実施例における呼吸情報推定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】第１実施例における呼吸情報推定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】第１実施例における呼吸情報推定処理の一例を説明するフローチャートである。
【図４】心拍センサが出力する心拍信号の一例を示す図である。
【図５】心拍データの一例を示す図である。
【図６】ＲＲＩ時系列データの一例を示す図である。
【図７】一定周期Ｐの連続する組で形成されたＲＲＩ時系列データの一例を示す図である。
【図８】ＲＲＩ時系列データの一例を示す図である。
【図９】心拍の遷移パターンの分散値の一例を説明する図である。
【図１０】呼吸時系列の一例を示す図である。
【図１１】呼吸と心拍の関係の一例をＲＲＩ＊１〜ＲＲＩ＊８について示す図である。
【図１２】第２実施例における呼吸情報推定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】第２実施例における心拍パターンの登録処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１４】第２実施例における呼吸情報推定処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１５】比例定数の動的な補正を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明者は、生理指標のうち、特に呼吸は、心拍より被験者の動きなどに起因するノイズの影響を受けにくいので、生理指標としては好適であることを見出した。心拍は、動態変化に敏感に反応するが、呼吸は心拍に対して比較的緩やかに反応する。そこで、開示の呼吸情報推定装置及び方法並びにプログラムによれば、呼吸情報推定処理は、被験者の心拍情報または脈拍情報から呼吸周期、呼吸数などの呼吸情報を推定する。呼吸情報推定処理は、周波数解析を用いず、動的解析を可能とする。
【００１５】
人間の心臓も肺も自律神経の支配下にあり、被験者の定常な安静に近い状態では、呼吸周期は心拍周期の例えば、３倍〜４倍程度の値をとることが多い。しかし、呼吸周期と心拍周期との間の比例定数は、被験者の状態変化により動的に変動する。そこで、呼吸情報推定処理では、比例定数の動的な変動を逐次動的に補正することで、動的に呼吸周期を高精度に推定する。
【００１６】
以下に、開示の呼吸情報推定装置及び方法並びにプログラムの各実施例を図面と共に説明する。
【実施例】
【００１７】
先ず、第１実施例について説明する。図１は、第１実施例における呼吸情報推定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１に示す呼吸情報推定装置１は、プロセッサ（または、コンピュータ）の一例であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、記憶装置１２、及びインタフェース（Ｉ／Ｆ）１３を有する。この例では、ＣＰＵ１１、記憶装置１２、及びＩ／Ｆ１３はバス１５で接続されているが、バス１５による接続に限定されるものではない。
【００１８】
心拍センサ（または、イヤクリップ型などの脈拍センサ）１４は、この例ではバス１５に接続されているが、Ｉ／Ｆ１３に接続されていても良い。心拍センサ１４は、呼吸情報推定装置１に対して外部接続されていても、呼吸情報推定装置１の一部を形成しても良い。心拍センサ１４は、被験者（図示せず）の心拍、脈拍などの心拍に依存する情報を周知の方法で検知する周知のセンサの一例である。
【００１９】
ＣＰＵ１１は、呼吸情報推定装置１全体の制御を司り、プログラムを実行することで後述する呼吸情報推定処理などを実行する。記憶装置１２は、ＣＰＵ１１が実行するプログラム、ＣＰＵ１１が実行する演算の中間結果、ＣＰＵ１１が実行するプログラム及び演算で用いるデータなどを格納する。記憶装置１２は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体で形成可能である。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、半導体記憶装置であっても良い。また、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体が磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体などの場合、記憶装置１２はロードされた記録媒体に対して情報の読み書きを行うリーダ・ライタで形成可能である。Ｉ／Ｆ１３は、外部装置（図示せず）と有線または無線で通信可能である。心拍センサ１４に無線通信機能が設けられている場合、心拍センサ１４はＩ／Ｆ１３の無線通信機能を介して呼吸情報推定装置１と無線通信を行うようにしても良い。
【００２０】
図２は、第１実施例における呼吸情報推定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図２は、ＣＰＵ１１の機能構成を示しており、制御部１１１、心拍情報計算部１１２、及び呼吸情報推定部１１３を有する。制御部１１１には、心拍センサ１４が出力する心拍信号が入力される。制御部１１１は、心拍情報計算部１１２による心拍情報に関する各種計算と、呼吸情報推定部１１３による呼吸情報の推定を制御する。心拍情報計算部１１２は、後述するように心拍周期、心拍の遷移パターン、心拍の遷移パターンの分散値などに関する計算を行う。呼吸情報推定部１１３は、分散値の比較などにより呼吸周期、呼吸数などの呼吸情報を推定する。制御部１１１は、呼吸情報推定部１１３が推定した呼吸情報を出力する。
【００２１】
図３は、第１実施例における呼吸情報推定処理の一例を説明するフローチャートである。図３において、ステップＳ１でＣＰＵ１１の呼吸情報推定処理が開始されると、ステップＳ２では、制御部１１１により一定周期Ｐが経過したか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ３へ進む。一定周期Ｐは、どの程度の周期で計算を行うかを設定するパラメータである。一定周期Ｐは、被験者の呼吸周期を比較的細かく観察するか、或いは、比較的大きな遷移で観察するかに応じて、例えば数１０秒から数分程度の時間に設定できる。
【００２２】
ステップＳ３では、制御部１１１の制御下で、心拍情報計算部１１２により心拍センサ１４が出力する心拍信号に基づいて心拍周期を計算により求める。図４は、心拍センサ１４が出力する心拍信号の一例を示す図であり、縦軸は心電の強さを任意単位（ａ．ｕ．)で示し、横軸は時間を任意単位（ａ．ｕ．）で示す。心拍情報計算部１１２は、図４に示す如き心拍データからピークなどの特徴点を取得し、連続する特徴点の間の時間を計算して心拍周期を求める。図４に示す例の場合、心拍情報計算部１１２は、ピークの一例であるＲ波とＲ波の間隔データＲＲＩ (R-wave R-wave Interval)を周知の方法で計算して心拍周期を求める。
【００２３】
ステップＳ４では、制御部１１１の制御下で、心拍情報計算部１１２により心拍の遷移パターンを計算により求める。例えば図５に示す如き心拍データの場合、ＲＲＩ時系列データは、例えば図６に示す如きものとなる。図６中、縦軸はＲＲＩ（秒）を示し、横軸は心拍サンプル数を示す。また、図５に示す如き心拍データの場合、例えば連続する２個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊２）、連続する３個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊３）、連続する４個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊４）、連続する５個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊５）、...、連続するｎ個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊ｎ）を組として、一定周期Ｐの連続する組で形成されたＲＲＩ時系列データを計算して心拍の遷移パターンを求めても良い。図５では、説明の便宜上、連続する３個のＲＲＩ（１），ＲＲＩ（２），ＲＲＩ（３）を示す。
【００２４】
図７は、連続する３個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊３）、連続する４個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊４）、及び連続する５個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊５）を組として、一定周期Ｐの連続する組で形成されたＲＲＩ時系列データの一例を示す図である。図７において、連続する３個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊３）を組として一定周期Ｐの連続する組で形成されたＲＲＩ時系列データは、最初の連続する３個のＲＲＩ（１），ＲＲＩ（２），ＲＲＩ（３）が最初の組、次の連続する３個のＲＲＩ（４），ＲＲＩ（５），ＲＲＩ（６）が次の組、...を含み、一定周期Ｐ内には複数の組が含まれる。連続する４個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊４）を組として一定周期Ｐの連続する組で形成されたＲＲＩ時系列データは、最初の連続する４個のＲＲＩ（１），ＲＲＩ（２），ＲＲＩ（３），ＲＲＩ（４）が最初の組、次の連続する４個のＲＲＩ（５），ＲＲＩ（６），ＲＲＩ（７），ＲＲＩ（８）が次の組、...を含み、一定周期Ｐ内には複数の組が含まれる。同様に、連続する５個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊５）を組として一定周期Ｐの連続する組で形成されたＲＲＩ時系列データは、最初の連続する５個のＲＲＩ（１），ＲＲＩ（２），ＲＲＩ（３），ＲＲＩ（４），ＲＲＩ（５）が最初の組、次の連続する５個のＲＲＩ（６），ＲＲＩ（７），ＲＲＩ（８），ＲＲＩ（９），ＲＲＩ（１０）が次の組、...を含み、一定周期Ｐ内には複数の組が含まれる。なお、図示は省略するが、連続する２個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊２）を組として一定周期Ｐの連続する組で形成されたＲＲＩ時系列データは、最初の連続する２個のＲＲＩ（１），ＲＲＩ（２）が最初の組、次の連続する２個のＲＲＩ（３），ＲＲＩ（４）が次の組、...を含み、一定周期Ｐ内には複数の組が含まれる。なお、一定周期Ｐ内に含まれる組の数は、１以上であれば良く、整数個に限定されない。また、組の作り方も１つだけではなく、例えば最初の連続する２個のＲＲＩ（２），ＲＲＩ（３）が最初の組、次の連続する２個のＲＲＩ（４），ＲＲＩ（５）が次の組...と違うパターンで登録しても良い。
【００２５】
図８は、ステップＳ４において心拍の遷移パターンを計算して求めたＲＲＩ時系列データの一例を示す図である。図８及び後述する図９及び図１０において、縦軸はＲＲＩの時間（秒）を示し、横軸は経過時間（分）を示す。
【００２６】
ステップＳ５では、制御部１１１の制御下で、心拍情報計算部１１２により心拍の遷移パターンの分散値を計算により求める。例えば、心拍の遷移パターンの分散値は、次式に基づいて計算しても良い。
【００２７】
【数１】
2014180514.tif 000003
上記の式中、ｎは連続するＲＲＩの個数、ＲＲＩａｖは連続するｎ個のＲＲＩの区間でのＲＲＩの平均値、ＲＲＩｉは連続するｎ個のＲＲＩ中のｉ番目のＲＲＩの値を示す。
【００２８】
ステップＳ６では、制御部１１１の制御下で、呼吸情報推定部１１３によりステップ５で計算した夫々の心拍の遷移パターン（即ち、ＲＲＩ時系列データ）の分散値を比較して最小値を計算により求める。分散値が最小値となるＲＲＩ時系列データが、呼吸周期に相当する周期を有すると判断する。図９は、心拍の遷移パターンの分散値の一例を説明する図である。図９中、（Ａ）はＲＲＩ＊３を組としたＲＲＩ時系列データ、（Ｂ）はＲＲＩ＊４を組としたＲＲＩ時系列データ、（Ｃ）はＲＲＩ＊５を組としたＲＲＩ時系列データを示す。この例では、ＲＲＩ＊３を組としたＲＲＩ時系列データの分散値はＤ１、ＲＲＩ＊４を組としたＲＲＩ時系列データの分散値はＤ２、ＲＲＩ＊５を組としたＲＲＩ時系列データの分散値はＤ３であり、Ｄ１＜Ｄ２＜Ｄ３である（ここでは、図での説明上、分散を最大−最少の値としているように表現しているが、厳密には、例えば上記の分散値の式を用いる）。従って、ステップＳ６は、ステップＳ５で計算した分散値Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を比較して、この例では最小値である分散値Ｄ１を計算により求める。なお、図９において、Ｄ１〜Ｄ３は分散値を模式的に示しており、各分散値Ｄ１〜Ｄ３はこの例では上記の式に基づいて計算される。
【００２９】
ステップＳ７では、制御部１１１の制御下で、呼吸情報推定部１１３によりステップＳ６で求めた分散値の最小値に基づいて呼吸情報を推定する。例えば、分散値が最小値であるＲＲＩ時系列データの周期を、現在の呼吸推定区間における呼吸周期として特定しても良い。図１０は、最小値である分散値Ｄ１の図９中、（Ａ）に示すＲＲＩ時系列データの周期を現在の呼吸推定区間における呼吸周期として特定した場合の呼吸時系列の一例を示す図である。なお、ステップＳ７において推定する呼吸情報は、呼吸数であっても良い。
【００３０】
このように、本実施例では、ＲＲＩの移動平均処理で求めたＲＲＩ時系列データが呼吸成分と同期する、即ち、周期が合うと、呼吸成分の変動要素が消されることを利用して、特定周波数の周期性を取り去る一種のノッチフィルタと同様の考え方を採用する。
【００３１】
ステップＳ８では、制御部１１１により呼吸推定処理の対象区間が終了したか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ２へ戻り、判定結果がＹＥＳであれば、処理はステップＳ９で終了する。ステップＳ９では、制御部１１１により終了処理を行う際に、推定した呼吸情報を記憶装置１２に記憶したり、或いは、推定した呼吸情報をＩ／Ｆ１３を介して外部へ出力したり、心拍センサ１４との通信を終了したりしても良い。
【００３２】
なお、ステップＳ３で求めた心拍周期などの心拍情報は、記憶装置１２に記憶したり、或いは、Ｉ／Ｆ１３を介して外部へ出力したりしても良い。
【００３３】
このように、本実施例では、単一の心拍センサ１４が出力する心拍信号に基づいて、２種類の生理指標、即ち、心拍情報及び呼吸情報を求めることができる。また、被験者への負荷を抑えて、心拍情報から時間領域での簡易な計算により呼吸情報を高精度に推定することができる。
【００３４】
図１１は、呼吸と心拍の関係の一例をＲＲＩ＊１〜ＲＲＩ＊８について示す図である。図１１中、（Ａ）〜（Ｄ）は４人の異なる被験者Ｈ１〜Ｈ４についての測定結果を示し、縦軸は周波数を任意単位（ａ．ｕ．）で示し、横軸はＲＲＩ＊ｎ（ｎ＝１〜８）を示す。図１１は、各被験者Ｈ１〜Ｈ４がシミュレーション装置で９０分間車両の運転操作のシミュレーションを行い、運転操作中に１０秒毎に測定した呼吸周期と心拍周期の関係を調べた結果である。図１１中、（Ａ）〜（Ｄ）に示す被験者Ｈ１〜Ｈ４についての測定結果から、呼吸周期が心拍周期の２倍〜５倍程度であるＲＲＩ＊２〜ＲＲＩ＊５の場合が大半であった。従って、上記ステップＳ４において、連続する２個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊２）、連続する３個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊３）、連続する４個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊４）、及び連続する５個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊５）を組として、一定周期Ｐの連続する組（即ち、ＲＲＩ＊ｎ（ｎ＝２〜５））で形成されたＲＲＩ時系列データを計算して心拍の遷移パターンを求めることが好ましいことが確認された。つまり、ＲＲＩ＊ｎのｎは２〜５であることが好ましく、より好ましくは２〜４であることが確認された。
【００３５】
なお、ステップＳ４において連続するｎ個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊ｎ）を組として、ｎ＝２、ｎ＝３、ｎ＝４、及びｎ＝５のいずれかについて一定周期Ｐの連続する組で形成されたＲＲＩ時系列データを計算する場合は、ステップＳ６を省略可能である。
【００３６】
ところで、例えば連続する３個のＲＲＩ（ＲＲＩ＊３）を組として一定周期Ｐの連続する組で形成されたＲＲＩ時系列データを計算する代わりに、最初の組では連続する３個のＲＲＩ、次の組では連続する２個または４個のＲＲＩといった具合に、一定周期Ｐ内の各組内の連続するＲＲＩの個数は一定ではなく可変であっても良い。例えば、最初の組はＲＲＩ（１），ＲＲＩ（２），ＲＲＩ（３）、次の組はＲＲＩ（４），ＲＲＩ（５），ＲＲＩ（６），ＲＲＩ（７）、次の組はＲＲＩ（８），ＲＲＩ（９），ＲＲＩ（１０）といった具合に、連続する組内の連続するＲＲＩの個数は、３，４，３であっても良い。同様に、最初の組はＲＲＩ（１），ＲＲＩ（２）、次の組はＲＲＩ（３），ＲＲＩ（４），ＲＲＩ（５）、次の組はＲＲＩ（６），ＲＲＩ（７），ＲＲＩ（８），ＲＲＩ（９）といった具合に、連続する組内の連続するＲＲＩの個数は、２，３，４であっても良い。
【００３７】
さらに、例えば連続する３個のＲＲＩを組として一定周期Ｐの連続する組で形成されたＲＲＩ時系列データを計算する場合、最初の組はＲＲＩ（１），ＲＲＩ（２），ＲＲＩ（３）、次の組はＲＲＩ（２），ＲＲＩ（３），ＲＲＩ（４）といった具合に、連続する組の間でＲＲＩが一部重複しても良い。
【００３８】
次に、第２実施例について説明する。第２実施例における呼吸情報推定装置のハードウェア構成は、図１と同じハードウェア構成で良いため、その図示及び説明は省略する。図１２は、第２実施例における呼吸情報推定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図１２中、図２と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。
【００３９】
図１２は、ＣＰＵ１１の機能構成を示しており、制御部１１１、心拍情報計算部１１２、呼吸情報推定部１１３に加え、心拍パターン読出部１１６を有する。心拍パターンＲＯＭ（Read Only Memory）１１５は、被験者毎に予め求められた心拍信号に対する心拍データ、即ち、複数の被験者の心拍パターンを記憶している。心拍パターンＲＯＭ１１５は、記憶装置１２により形成可能である。心拍パターン読出部１１６は、制御部１１１の制御下で、心拍パターンＲＯＭ１１５から対象となる被験者の心拍パターンを読み出して制御部１１１に出力する。制御部１１１は、心拍センサ１４が出力する心拍信号に基づく被験者の心拍パターンと、心拍パターンＲＯＭ１１５から読み出された同じ被験者の心拍パターンの平均心拍パターンを求める。心拍情報計算部１１２による計算及び呼吸情報推定部１１３による推定は、平均心拍パターンに対して実行される。なお、平均心拍パターンを求める平均化処理は、心拍センサ１４が出力する心拍信号に基づく被験者の心拍パターンを、心拍パターンＲＯＭ１１５から読み出された同じ被験者の心拍パターンに基づいて補正する補正処理の一例であり、補正処理は平均化処理に限定されない。
【００４０】
図１３は、第２実施例における心拍パターンの登録処理の一例を説明するフローチャートである。図１３において、ステップＳ２１でＣＰＵ１１の登録処理が開始されると、ステップＳ２２では、ＣＰＵ１１により一定時間が経過したか否かを判定する。ステップＳ２２の判定結果がＹＥＳになると、ステップＳ２３では、ＣＰＵ１１により心拍パターンを登録するべき一人の被験者について求められた心拍信号に対する心拍データ、即ち、心拍パターンを心拍パターンＲＯＭ１１５に記憶する。ステップＳ２４では、ＣＰＵ１１により対象となる全ての被験者についての登録処理が終了したか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ２２へ戻り次の被験者についての登録処理を開始する。一方、ステップＳ２４の判定結果がＹＥＳであると、処理はステップＳ２５で終了する。
【００４１】
図１４は、第２実施例における呼吸情報推定処理の一例を説明するフローチャートである。図１４中、図３に示すステップと同一ステップには同一符号を付し、その説明は省略する。図１４において、ステップＳ３１では、制御部１１１により対象となる被験者の心拍パターンが心拍パターンＲＯＭ１１５に登録されているか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ３２へ進み、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ３３へ進む。ステップＳ３２は、制御部１１１の制御下で、心拍パターン読出部１１６により心拍パターンＲＯＭ１１５から対象となる被験者の心拍パターンを読み出して制御部１１１に出力し、処理はステップＳ３３へ進む。ステップＳ３３では、制御部１１１は、被験者の心拍パターンを決定する。ステップＳ３１の判定結果がＮＯの場合、ステップＳ３３では心拍センサ１４が出力する心拍信号に基づいて被験者の心拍パターンが決定される。一方、ステップＳ３２の後にステップＳ３３が実行される場合、ステップＳ３３では心拍センサ１４が出力する心拍信号に基づく被験者の心拍パターンを、心拍パターンＲＯＭ１１５から読み出された同じ被験者の心拍パターンに基づいて補正する補正処理を行い、補正処理の結果を心拍パターンとして決定する。この例では、説明の便宜上、補正処理は平均化処理を行うものとし、ステップＳ３２の後にステップ３３が実行される場合は、心拍センサ１４が出力する心拍信号に基づく被験者の心拍パターンと、心拍パターンＲＯＭ１１５から読み出された同じ被験者の心拍パターンの平均心拍パターンを求める。
【００４２】
その後、ステップＳ２以降の心拍情報計算部１１２による計算及び呼吸情報推定部１１３による推定は、ステップＳ３３で決定した心拍パターンに対して実行される。本実施例によれば、予め記憶された心拍パターンを用いて測定された心拍パターンを補正することで、心拍周期の計算などの精度を向上することができる。
【００４３】
なお、呼吸周期の推定は、被験者毎に平均心拍数、あるいは、定数組と呼吸周期との相関を予め取得しておき、現在の平均心拍数、あるいは、定数組の長さによって推定しても良い。
【００４４】
呼吸周期と心拍周期との間の比例定数は、被験者の状態変化により動的に変動する。そこで、開示の呼吸情報推定処理では、上記の如く比例定数の動的な変動を逐次動的に補正することで、動的に呼吸周期を高精度に推定する。図１５は、比例定数の動的な補正を説明する図である。図１５中、縦軸は呼吸数、横軸は心拍数を示す。また、Ｉ，ＩＩ，ＩＩＩは、例えば心拍数が呼吸数の３倍、４倍、５倍の比例定数である場合を示し、上記の各実施例のように心拍情報から呼吸情報を推定することで、推定した呼吸情報に応じて比例定数を例えばＩ，ＩＩ，ＩＩＩのいずれかに動的に補正することができる。
【００４５】
推定された呼吸情報の用途は特に限定されない。推定された呼吸情報は、例えば被験者の覚醒状態を推定するのに使用しても良い。
【００４６】
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
心拍に依存する情報に基づき心拍の周期を計算する第１の計算手段と、
前記心拍の連続する複数の周期に基づき、心拍の遷移パターンの分散値を計算する第２の計算手段と、
前記遷移パターンの分散値に基づき、呼吸情報を推定する推定手段
を備えたことを特徴とする、呼吸情報推定装置。
（付記２）
前記第２の計算手段は、複数の遷移パターンと前記複数の遷移パターンの分散値を計算して最小値となる分散値を求め、
前記推定手段は、前記最小値となる分散値を有する遷移パターンの周期から呼吸周期を推定することを特徴とする、付記１記載の呼吸情報推定装置。
（付記３）
前記第１の計算手段は、前記心拍に依存する情報に基づきＲ波とＲ波の間隔データＲＲＩ (R-wave R-wave Interval)を計算し、
前記第２の計算手段が計算する前記遷移パターンは、ＲＲＩ時系列データであることを特徴とする、付記１または２記載の呼吸情報推定装置。
（付記４）
前記ＲＲＩ時系列データは、一定周期内でｎ個の連続するＲＲＩの組を１組以上含み、ｎは２以上の整数であることを特徴とする、付記３記載の呼吸情報推定装置。
（付記５）
前記ＲＲＩ時系列データは、一定周期内でｎ個の連続するＲＲＩの組を２組以上含み、ｎは２以上の整数であり前記一定周期内で一定または可変であることを特徴とする、付記３記載の呼吸情報推定装置。
（付記６）
被験者の心拍パターンを記憶した記憶手段と、
前記被験者の前記心拍に依存する情報を、前記記憶手段から読み出された前記被験者の心拍パターンに基づいて補正して前記第２の計算手段に供給する補正手段
を更に備えたことを特徴とする、付記１乃至５のいずれか１項記載の呼吸情報推定装置。
（付記７）
心拍に依存する情報に基づき心拍の周期をプロセッサが計算する第１のステップと、
前記心拍の連続する複数の周期に基づき、心拍の遷移パターンの分散値を前記プロセッサが計算する第２のステップと、
前記遷移パターンの分散値に基づき、前記プロセッサが呼吸情報を推定する推定ステップ
を含むことを特徴とする、呼吸情報推定方法。
（付記８）
前記第２のステップは、複数の遷移パターンと前記複数の遷移パターンの分散値を計算して最小値となる分散値を求め、
前記推定ステップは、前記最小値となる分散値を有する遷移パターンの周期から呼吸周期を推定することを特徴とする、付記７記載の呼吸情報推定方法。
（付記９）
前記第１のステップは、前記心拍に依存する情報に基づきＲ波とＲ波の間隔データＲＲＩ (R-wave R-wave Interval)を計算し、
前記第２のステップが計算する前記遷移パターンは、ＲＲＩ時系列データであることを特徴とする、付記１または２記載の呼吸情報推定方法。
（付記１０）
前記ＲＲＩ時系列データは、一定周期内でｎ個の連続するＲＲＩの組を１組以上含み、ｎは２以上の整数であることを特徴とする、付記９記載の呼吸情報推定方法。
（付記１１）
前記ＲＲＩ時系列データは、一定周期内でｎ個の連続するＲＲＩの組を２組以上含み、ｎは２以上の整数であり前記一定周期内で一定または可変であることを特徴とする、付記９記載の呼吸情報推定方法。
（付記１２）
被験者の前記心拍に依存する情報を、前記プロセッサが、前記被験者の心拍パターンを記憶した記憶手段に基づいて補正して前記第２のステップに供給する補正ステップ
を更に含むことを特徴とする、付記７乃至１１のいずれか１項記載の呼吸情報推定方法。
（付記１３）
呼吸情報を推定する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
心拍に依存する情報に基づき心拍の周期を計算する第１の手順と、
前記心拍の連続する複数の周期に基づき、心拍の遷移パターンの分散値を計算する第２の手順と、
前記遷移パターンの分散値に基づき、呼吸情報を推定する推定手順
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
（付記１４）
前記第２の手順は、複数の遷移パターンと前記複数の遷移パターンの分散値を計算して最小値となる分散値を求め、
前記推定手順は、前記最小値となる分散値を有する遷移パターンの周期から呼吸周期を推定することを特徴とする、付記１３記載のプログラム。
（付記１５）
前記第１の手順は、前記心拍に依存する情報に基づきＲ波とＲ波の間隔データＲＲＩ (R-wave R-wave Interval)を計算し、
前記第２の手順が計算する前記遷移パターンは、ＲＲＩ時系列データであることを特徴とする、付記７または８記載のプログラム。
（付記１６）
前記ＲＲＩ時系列データは、一定周期内でｎ個の連続するＲＲＩの組を１組以上含み、ｎは２以上の整数であることを特徴とする、付記１５記載のプログラム。
（付記１７）
前記ＲＲＩ時系列データは、一定周期内でｎ個の連続するＲＲＩの組を２組以上含み、ｎは２以上の整数であり前記一定周期内で一定または可変であることを特徴とする、付記１５記載のプログラム。
（付記１８）
被験者の前記心拍に依存する情報を、前記プロセッサが、前記被験者の心拍パターンを記憶した記憶手段に基づいて補正して前記第２の手順に供給する補正手順
を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする、付記１３乃至１７のいずれか１項記載のプログラム。
【００４７】
以上、開示の呼吸情報推定装置及び方法並びにプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００４８】
１      呼吸情報推定装置
１１      ＣＰＵ
１２      記憶装置
１４      心拍センサ
１１１      制御部
１１２      心拍情報計算部
１１３      呼吸情報推定部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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