(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈波センサー信号を検出する脈波検出部と、
前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
前記脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を有する信号処理部と、
を含み、
前記ノイズ検出部は、
前記第１のタイミングでの信号値と、前記第２のタイミングでの信号値との差分値を前記差分情報として取得し、前記差分値と所与の閾値との比較処理の結果に基づいて、前記ノイズを検出し、
前記拍動情報演算部は、
前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項２】
脈波センサー信号を検出する脈波検出部と、
前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
前記脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を有する信号処理部と、
を含み、
前記ノイズ検出部は、
前記第１のタイミングでの信号値と、前記第２のタイミングでの信号値との比較処理により、前記脈波センサー信号の信号値変化方向を前記差分情報として取得し、所与の期間において、前記信号値変化方向が同一の方向であった場合に、前記ノイズが検出されたと判定し、
前記拍動情報演算部は、
前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項３】
脈波センサー信号を検出する脈波検出部と、
前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
前記脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を有する信号処理部と、
を含み、
前記ノイズ検出部は、
前記第１のタイミングでの信号値と、前記第２のタイミングでの信号値の差分値を前記差分情報として取得し、前記差分値が所与の閾値より大きい場合に、前記ノイズが検出されたと判定するとともに、前記差分値が所与の閾値以下である場合にも、所与の期間において前記差分値の符号が同一符号であった場合には、前記ノイズが検出されたと判定し、
前記拍動情報演算部は、
前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項４】
請求項２又は３において、
前記ノイズ検出部は、
拍動周期の長さに応じて設定された前記所与の期間において、前記ノイズが検出されたか否かの判定を行うことを特徴とする拍動検出装置。
【請求項５】
脈波センサー信号を検出する脈波検出部と、
前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
前記脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を有する信号処理部と、
を含み、
前記ノイズ検出部は、
体動センサーからの体動検出信号の値が所与の閾値よりも大きい場合には、前記差分情報に基づいて前記ノイズが検出されたと判定された場合にも、前記ノイズが非検出であると判定し、
前記拍動情報演算部は、
前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項６】
生体に対して照射された光の反射光又は透過光を検出して、脈波センサー信号を出力する脈波検出部と、
前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
前記生体に対して前記光が照射されているときの第１のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値と、前記生体に対して前記光が照射されているときの前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を有する信号処理部と、
を含み、
前記拍動情報演算部は、
前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかにおいて、
前記信号処理部は、
前記ノイズ検出部で前記ノイズが検出されたと判定されたタイミングであるノイズ検出タイミングに基づき設定されたノイズ検出期間での、前記脈波検出信号の波形整形処理を行う波形整形部を含み、
前記拍動情報演算部は、
前記波形整形部による前記波形整形処理後の前記脈波検出信号に基づいて、前記拍動情報を演算することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項８】
請求項７において、
前記波形整形部は、
前記ノイズ検出期間での前記脈波検出信号の振幅を低減する処理を、前記波形整形処理として行うことを特徴とする拍動検出装置。
【請求項９】
請求項７において、
前記波形整形部は、
前記ノイズ検出期間での前記脈波検出信号を他の信号に置き換える処理を、前記波形整形処理として行うことを特徴とする拍動検出装置。
【請求項１０】
請求項７乃至９のいずれかにおいて、
前記波形整形部は、
前記ノイズ検出タイミングに基づき設定された開始タイミング及び終了タイミングにより決定される前記ノイズ検出期間において、前記脈波検出信号の前記波形整形処理を行うことを特徴とする拍動検出装置。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれかに記載の拍動検出装置と、
脈波センサーを有し、前記脈波センサーからの前記脈波センサー信号に基づく信号を出力する前記脈波検出部と、
を含み、
前記脈波検出部は、
ハイパスフィルター処理前の前記脈波センサー信号を、前記脈波センサー信号として前記ノイズ検出部に出力するとともに、前記ハイパスフィルター処理後の前記脈波センサー信号を、前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である前記脈波検出信号として出力することを特徴とする電子機器。
【請求項１２】
脈波センサー信号を検出する脈波検出部と、
前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
前記脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を有する信号処理部として、
コンピューターを機能させ、
前記ノイズ検出部は、
前記第１のタイミングでの信号値と、前記第２のタイミングでの信号値との差分値を前記差分情報として取得し、前記差分値と所与の閾値との比較処理の結果に基づいて、前記ノイズを検出し、
前記拍動情報演算部は、
前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算することを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
脈波センサー信号を検出する脈波検出部と、
前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
前記脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を有する信号処理部として、
コンピューターを機能させ、
前記ノイズ検出部は、
前記第１のタイミングでの信号値と、前記第２のタイミングでの信号値との比較処理により、前記脈波センサー信号の信号値変化方向を前記差分情報として取得し、所与の期間において、前記信号値変化方向が同一の方向であった場合に、前記ノイズが検出されたと判定し、
前記拍動情報演算部は、
前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算することを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
脈波センサー信号を検出する脈波検出部と、
前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
前記脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を有する信号処理部として、
コンピューターを機能させ、
前記ノイズ検出部は、
前記第１のタイミングでの信号値と、前記第２のタイミングでの信号値の差分値を前記差分情報として取得し、前記差分値が所与の閾値より大きい場合に、前記ノイズが検出されたと判定するとともに、前記差分値が所与の閾値以下である場合にも、所与の期間において前記差分値の符号が同一符号であった場合には、前記ノイズが検出されたと判定し、
前記拍動情報演算部は、
前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算することを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
脈波センサー信号を検出する脈波検出部と、
前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
前記脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を有する信号処理部として、
コンピューターを機能させ、
前記ノイズ検出部は、
体動センサーからの体動検出信号の値が所与の閾値よりも大きい場合には、前記差分情報に基づいて前記ノイズが検出されたと判定された場合にも、前記ノイズが非検出であると判定し、
前記拍動情報演算部は、
前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算することを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
生体に対して照射された光の反射光又は透過光を検出して、脈波センサー信号を出力する脈波検出部と、
前記脈波センサー信号のＤＣ成分カット後の信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、
前記生体に対して前記光が照射されているときの第１のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値と、前記生体に対して前記光が照射されているときの前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号に対するノイズの混入度合いを検出するノイズ検出部を有する信号処理部として、
コンピューターを機能させ、
前記拍動情報演算部は、
前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算す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、拍動検出装置、電子機器及びプログラム等に関する
【背景技術】
【０００２】
従来、脈拍計等の拍動検出装置を含む電子機器が広く用いられている。拍動検出装置とは、人体の心拍に由来する拍動を検出するための装置であって、例えば、腕、手のひら、手指などに装着される脈波センサーからの信号に基づいて、心拍に由来する信号を検出する装置である。
【０００３】
脈波センサーとしては例えば光電センサーが用いられる。この場合には、生体に対して照射された光の反射光又は透過光を当該光電センサーで検出する手法等が考えられる。血管内の血流量に応じて、照射された光の生体での吸収量、反射量が異なるため、光電センサーで検出したセンサー情報（脈波センサー信号）は血流量等に対応した信号となり、当該信号を解析することで拍動に関する情報を取得することができる。
【０００４】
しかし、脈波センサー信号には種々のノイズが混入する恐れがある。例えば、反射光以外にも太陽光や室内照明等の外光が進入することも考えられるし、人体の体動の影響により発生するノイズ（体動ノイズ）も混入しうる。よって、拍動信号の検出には脈波センサー信号をそのまま用いるのではなく、体動ノイズ等を低減するノイズ低減処理が行われる手法が広く用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−２５８０４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したように、拍動検出装置においては脈波センサーからの脈波センサー信号（或いはそれから取得される脈波検出信号）には種々のノイズが混入することが想定される。よって、体動ノイズ等を低減するノイズ低減処理を行わないとすれば、拍動情報にもそのままノイズが混入するため、当該拍動情報の値は装着者の実際の拍動を正確に表していない可能性がある。この場合に、拍動情報を単純に出力したのでは、当該拍動情報に基づくユーザーの判断を誤らせかねない。そのため、拍動情報の算出に用いられる信号（脈波センサー信号或いは脈波検出信号）へのノイズ混入の程度を表すＳＮ状態を算出し、検出した拍動情報の信頼性を知ることの利点が大きい。
【０００７】
また、なんらかのノイズ低減処理が行われる場合であっても、当該ノイズ低減処理によりノイズを完全に除去することは困難である以上、ＳＮ状態を算出し、検出した拍動情報の信頼性を知ることが望ましい。
【０００８】
特許文献１では、脈波信号及び体動信号（体動センサーからのセンサー情報に対応）の少なくとも一方に、所定値を超えるノイズ成分が含まれているかを判断するＳＮ状態検出手法が開示されている。
【０００９】
しかし、特許文献１ではＳＮ状態の判断に周波数分析（例えばＦＦＴ）を用いているため、周波数分析を行わない場合に比べて計算量が増え、消費電力も増大してしまう。
【００１０】
計算量や消費電力を押さえる手法としては、脈波検出信号（例えば脈波センサー信号に対するＨＰＦ適用後の信号成分）の時間変化波形をそのまま用いることが考えられる。例えば、脈波検出信号の振幅情報に基づいてノイズ混入の程度を求めることができれば、計算量はＦＦＴを用いる場合に比べて少なくできる。しかし、脈波検出信号の振幅は、本来検出すべき心拍に由来する信号が大きくなった場合にも大きくなるし、ノイズの混入量が多くなった場合にも大きくなり、これらの判別は困難である。
【００１１】
本発明の幾つかの態様によれば、脈波センサー信号のノイズ検出を、少ない計算量や消費電力で行う拍動検出装置、電子機器及びプログラム等を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様は、脈波センサー信号を出力する脈波センサーを有する脈波検出部からの信号に対して処理を行う信号処理部と、ＤＣ成分カット後の前記脈波センサー信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部と、を含み、前記信号処理部は、ＤＣ成分カット前の前記脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでのＤＣ成分カット前の前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を含み、前記拍動情報演算部は、前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算する拍動検出装置に関係する。
【００１３】
本発明の一態様では、ＤＣ成分カット後の脈波センサー信号に基づいて拍動情報を演算する際に、ＤＣ成分カット前の脈波センサー信号の差分情報に基づいて行われたノイズ検出の結果を用いる。これにより、周波数解析を行うノイズ検出手法等に比べて、計算量や消費電力を低減すること等が可能になる。
【００１４】
また、本発明の一態様では、前記ノイズ検出部は、前記第１のタイミングでの信号値と、前記第２のタイミングでの信号値の差分値を前記差分情報として取得し、前記差分値と所与の閾値との比較処理の結果に基づいて、前記ノイズを検出してもよい。
【００１５】
これにより、差分情報として差分値を用いることが可能になる。
【００１６】
また、本発明の一態様では、前記ノイズ検出部は、前記第１のタイミングでの信号値と、前記第２のタイミングでの信号値との比較処理により、前記ＤＣ成分カット前の前記脈波センサー信号の信号値変化方向を前記差分情報として取得し、所与の期間において、前記信号値変化方向が同一の方向であった場合に、前記ノイズが検出されたと判定してもよい。
【００１７】
これにより、差分情報として信号値変化方向を用いることが可能になる。
【００１８】
また、本発明の一態様では、前記ノイズ検出部は、前記第１のタイミングでの信号値と、前記第２のタイミングでの信号値の差分値を前記差分情報として取得し、前記差分値が所与の閾値より大きい場合に、前記ノイズが検出されたと判定するとともに、前記差分値が所与の閾値以下である場合にも、所与の期間において前記差分値の符号が同一符号であった場合には、前記ノイズが検出されたと判定してもよい。
【００１９】
これにより、差分情報として、差分値と、差分値の符号の両方を用いることが可能になる。
【００２０】
また、本発明の一態様では、前記ノイズ検出部は、拍動周期の長さに応じて設定された前記所与の期間において、前記ノイズが検出されたか否かの判定を行ってもよい。
【００２１】
これにより、差分情報として信号値変化方向を用いる際に、検出処理の対象となる期間を拍動周期の長さに基づいた期間とすること等が可能になる。
【００２２】
また、本発明の一態様では、前記信号処理部は、前記ノイズ検出部で前記ノイズが検出されたと判定されたタイミングであるノイズ検出タイミングに基づき設定されたノイズ検出期間での、前記脈波検出信号の波形整形処理を行う波形整形部を含み、前記拍動情報演算部は、前記波形整形部による前記波形整形処理後の前記脈波検出信号に基づいて、前記拍動情報を演算してもよい。
【００２３】
これにより、ノイズが検出された場合には、ノイズ検出期間での脈波検出信号に対して波形整形処理を行うこと等が可能になる。
【００２４】
また、本発明の一態様では、前記波形整形部は、前記ノイズ検出期間での前記脈波検出信号の振幅を低減する処理を、前記波形整形処理として行ってもよい。
【００２５】
これにより、振幅を低減する処理を波形整形処理として行うことが可能になる。
【００２６】
また、本発明の一態様では、前記波形整形部は、前記ノイズ検出期間での前記脈波検出信号を他の信号に置き換える処理を、前記波形整形処理として行ってもよい。
【００２７】
これにより、ノイズ検出期間での脈波検出信号を他の信号に置き換える処理を波形整形処理として行うことが可能になる。
【００２８】
また、本発明の一態様では、前記波形整形部は、前記ノイズ検出タイミングに基づき設定された開始タイミング及び終了タイミングにより決定される前記ノイズ検出期間において、前記脈波検出信号の前記波形整形処理を行ってもよい。
【００２９】
これにより、ノイズ検出タイミングに基づいて、ノイズ検出期間の開始タイミング及び終了タイミングを設定すること等が可能になる。
【００３０】
また、本発明の一態様では、前記ノイズ検出部は、体動センサーからの体動検出信号の値が所与の閾値よりも大きい場合には、前記差分情報に基づいて前記ノイズが検出されたと判定された場合にも、前記ノイズが非検出であると判定してもよい。
【００３１】
これにより、ノイズ検出処理に体動検出信号を用いること等が可能になる。
【００３２】
また、本発明の他の態様は、上記の拍動検出装置と、前記脈波センサーを有し、前記脈波センサーからの前記脈波センサー信号に基づく信号を出力する前記脈波検出部と、を含み、前記脈波検出部は、ハイパスフィルター処理前の前記脈波センサー信号を、ＤＣ成分カット前の前記脈波センサー信号として前記ノイズ検出部に出力するとともに、前記ハイパスフィルター処理後の前記脈波センサー信号を、ＤＣ成分カット後の前記脈波センサー信号である前記脈波検出信号として出力する電子機器に関係する。
【００３３】
また、本発明の他の態様は、脈波センサー信号を出力する脈波センサーを有する脈波検出部からの信号に対して処理を行う信号処理部と、ＤＣ成分カット後の前記脈波センサー信号である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部として、コンピューターを機能させ、前記信号処理部は、ＤＣ成分カット前の前記脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、前記第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでのＤＣ成分カット前の前記脈波センサー信号の信号値との差分情報に基づいて、前記脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部を含み、前記拍動情報演算部は、前記ノイズ検出部での前記ノイズの検出結果に基づいて前記拍動情報を演算するプログラムに関係する。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本実施形態の拍動検出装置を含む電子機器の基本構成例。
【図２】適応フィルターを用いた体動ノイズ低減部の構成例。
【図３】図３（Ａ）〜図３（Ｃ）は脈波検出信号、体動検出信号及びそれらに基づく体動ノイズ低減処理後の信号の波形、周波数スペクトルの例。
【図４】図４（Ａ）、図４（Ｂ）は拍動検出装置を含む電子機器の例。
【図５】本実施形態の拍動検出装置を含む電子機器の詳細な構成例。
【図６】ノイズ検出用信号に基づくノイズ検出の例。
【図７】図７（Ａ）、図７（Ｂ）は波形整形処理前後の波形及び周波数スペクトルの例。
【図８】本実施形態の処理を説明するフローチャート。
【図９】本実施形態の処理を説明する他のフローチャート。
【図１０】ノイズ検出タイミングに基づくノイズ検出期間の設定例。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００３６】
１．拍動検出装置を含む電子機器の構成例
まず、図１を用いて本実施形態の拍動検出装置及び拍動検出装置を含む電子機器（狭義には脈拍計）の基本的な構成例を説明する。なお、図１は拍動検出装置及び電子機器の一例を示すものであり、本実施形態の拍動検出装置等に含まれる構成が簡略化或いは省略されている場合もあるし、本実施形態の拍動検出装置等では必須の構成でないものが含まれている場合もある。
【００３７】
図１に示すように、本実施形態の電子機器の一例である脈拍計は、脈波検出部１０と、体動検出部２０と、拍動検出装置１００と、表示部７０とを含む。ただし、電子機器は図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略・変更したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
【００３８】
脈波検出部１０は、脈波センサーのセンサー情報（脈波センサー信号）に基づいて信号を出力する。脈波検出部１０は、例えば脈波センサー１１と、フィルター処理部１５と、Ａ／Ｄ変換部１６を含むことができる。ただし、脈波検出部１０は図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素（例えば信号を増幅する増幅部等）を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
【００３９】
脈波センサー１１は、脈波信号を検出するためのセンサーであり、例えば光電センサー等が考えられる。なお、脈波センサー１１として光電センサーを用いる場合には、太陽光等の外光の信号成分をカットするように構成されているセンサーを用いてもよい。これは例えば、フォトダイオードを複数設け、それらの信号を用いてフィードバック処理等で差分情報を求める構成等により実現できる。
【００４０】
なお、脈波センサー１１は光電センサーに限定されず、超音波を用いたセンサーであってもよい。この場合、脈波センサー１１は２つの圧電素子を有し、一方の圧電素子を励振させて生体内に超音波を送信するとともに、当該超音波が生体の血流によって反射されたものを他方の圧電素子により受信する。送信した超音波と受信した超音波には、血流のドップラー効果によって周波数変化が生じるため、この場合にも血流量に対応する信号を取得することができ、拍動情報の推定が可能である。また、脈波センサー１１として他のセンサーを用いてもよい。
【００４１】
フィルター処理部１５は、脈波センサー１１からのセンサー情報に対してハイパスフィルター処理を行う。なお、ハイパスフィルターのカットオフ周波数は典型的な脈拍数から求められてもよい。例えば、通常の人の脈拍数は、毎分３０回を下回るケースは非常に少ない。つまり、心拍に由来する信号の周波数は０．５Ｈｚ以下になることはまれであるから、この範囲の周波数帯の情報をカットしたとしても、取得したい信号に対する悪影響は小さいはずである。よって、カットオフ周波数としては０．５Ｈｚ程度を設定してもよい。また、状況によっては１Ｈｚ等の異なるカットオフ周波数を設定してもよい。さらに言えば、人の脈拍数には典型的な上限値を想定することも可能であるから、フィルター処理部１５ではハイパスフィルター処理ではなくバンドパスフィルター処理を行ってもよい。高周波側のカットオフ周波数もある程度自由に設定可能であるが、例えば４Ｈｚ等の値を用いればよい。
【００４２】
Ａ／Ｄ変換部１６では、Ａ／Ｄ変換処理を行い、デジタル信号を出力する。なお、上述のフィルター処理部１５での処理は、Ａ／Ｄ変換処理の前に行われるアナログフィルター処理であってもよいし、Ａ／Ｄ変換処理の後に行われるデジタルフィルター処理であってもよい。
【００４３】
体動検出部２０は、種々のセンサーのセンサー情報に基づいて体動に応じた信号（体動検出信号）を出力する。体動検出部２０は、例えば加速度センサー２１と、圧力センサー２２と、Ａ／Ｄ変換部２６を含むことができる。ただし、体動検出部２０はその他のセンサー（例えばジャイロセンサー）や、信号を増幅する増幅部等を含んでもよい。また、複数種類のセンサーを設ける必要はなく、１種類のセンサーを含む構成であってもよい。
【００４４】
拍動検出装置１００は、信号処理部１１０と、拍動情報演算部１２０を含む。ただし、拍動検出装置１００は図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。信号処理部１１０は、脈波検出部からの出力信号や、体動検出部からの出力信号に対して信号処理を行う。
【００４５】
信号処理部１１０は、脈波信号処理部１１１と、体動信号処理部１１３と、体動ノイズ低減部１１５を含むことができる。
【００４６】
脈波信号処理部１１１は、脈波検出部１０からの信号に対して、何らかの信号処理を行う。なお、図１のＤ１で示した脈波検出部１０からの出力としては、脈波センサー信号に基づく種々の信号が考えられる。例えば、後述する拍動情報の演算はＤＣ成分カット後の脈波センサー信号（脈波検出信号）に基づいて行われることが多いため、Ｄ１にはハイパスフィルター処理後の脈波センサー信号が含まれることが想定される。ただし、フィルター処理が行われていない信号が出力されてもよいし、場合によってはローパスフィルター処理後の脈波センサー信号が出力されてもよい。Ｄ１に複数の信号（例えばハイパスフィルター処理前の脈波センサー信号と、処理後の脈波センサー信号の両方）が含まれる場合には、脈波信号処理部１１１での処理は、Ｄ１に含まれる信号の全部に対して行われてもよいし、一部に対して行われてもよい。処理内容も種々考えられ、例えば脈波検出信号に対するイコライザー処理であってもよいし、他の処理であってもよい。
【００４７】
体動信号処理部１１３は、体動検出部２０からの体動検出信号に対して、種々の信号処理を行う。Ｄ１と同様に、Ｄ２で示した体動検出部２０からの出力としても種々の信号が考えられる。例えば、図１の例では加速度センサー２１と、圧力センサー２２を含んでいるため、Ｄ２の体動検出信号は加速度信号と圧力信号とを含むことになる。また、体動検出用センサーは、ジャイロセンサー等、他のセンサーを用いることも可能であるから、Ｄ２にはセンサーの種類に対応する種類の出力信号が含まれることになる。体動信号処理部１１３での処理は、Ｄ２に含まれる信号の全部に対して行われてもよいし、一部に対して行われてもよい。例えば、Ｄ２に含まれる信号の比較処理を行って、体動ノイズ低減部１１５でのノイズ低減処理で用いられる信号を決定する処理を行ってもよい。
【００４８】
なお、脈波信号処理部１１１での処理において、脈波検出部からの信号にあわせて体動検出信号も用いるものとしてもよい。同様に、体動信号処理部１１３での処理において、体動検出信号にあわせて脈波検出部１０からの信号も用いるものとしてもよい。また、脈波検出部１０からの出力信号に対して、脈波信号処理部１１１において所与の処理が行われた後の信号を、体動信号処理部１１３での処理に用いてもよいし、その逆であってもよい。
【００４９】
体動ノイズ低減部１１５は、体動検出信号を用いて、脈波検出信号から体動に起因したノイズ（体動ノイズ）を低減する処理を行う。適応フィルターを用いたノイズ低減処理の具体例を図２に示す。脈波センサー１１から取得された脈波センサー信号には、心拍に起因する成分の他に、体動に起因する成分も含まれている。それは、拍動情報の演算に用いられる脈波検出信号（ＤＣ成分カット後の脈波センサー信号）でも同様である。このうち拍動情報の演算に有用であるのは心拍に起因する成分であって、体動に起因する成分は演算の妨げとなる。よって、体動センサーを用いて体動に起因する信号（体動検出信号）を取得し、脈波検出信号と体動検出信号の差分をとることで、脈波検出信号に含まれる体動ノイズを低減する。ただし、脈波検出信号中の体動ノイズと、体動センサーからの体動検出信号は、ともに同一の体動に起因する信号であったとしてもその信号レベルまで同一であるとは限らない。よって、体動検出信号に対して適応的にフィルター係数が決定されるフィルター処理を行い、フィルター処理後の体動検出信号と、脈波検出信号との差分をとるものとする。
【００５０】
以上の処理を周波数スペクトルで説明したものが図３（Ａ）〜図３（Ｃ）である。図３（Ａ）等は、上部に信号の時間変化波形を示し、下部にその周波数スペクトルを示したものである。図３（Ａ）は体動ノイズ低減前の脈波検出信号を表したものであり、Ａ１及びＡ２に示したように、スペクトルにおいて値の大きい周波数が２つ現れている。このうち一方が心拍に起因するものであり、他方が体動に起因するものである。なお、Ａ１よりも高い周波数にも値が大きいものがあるが、Ａ１，Ａ２の整数倍に相当する高周波成分であるため、ここでは考慮しない。以下、図３（Ｂ）、図３（Ｃ）においても高周波成分が見られるが、同様にここでは考慮しないものとする。
【００５１】
それに対して、図３（Ｂ）は体動検出信号を表したものであり、体動検出信号の要因となった体動が１種類であれば、Ｂ１に示したように値が大きい周波数が１つ現れる。ここで、Ｂ１の周波数は図３（Ａ）のＡ２に対応している。このような場合に、図２に示したような手法で脈波検出信号と体動検出信号の差分をとることで、図３（Ｃ）の信号が得られる。図から明らかなように、心拍及び体動に起因する２つのピークＡ１，Ａ２を持つ脈波検出信号から、体動に起因するピークＢ１を持つ体動検出信号を引くことで、脈波検出信号中の体動成分（Ａ２に対応）が除かれ、結果として心拍に起因するピークＣ１（周波数はＡ１に対応）が残ることになる。
【００５２】
なお、脈波検出信号に含まれる体動ノイズと、体動検出信号とが対応していること、及び体動検出信号にノイズ低減処理に悪影響を及ぼす信号成分が含まれていないこと等が保証される状況では、体動ノイズ低減部１１５において周波数解析を行う必要はないため、図３（Ａ）、図３（Ｂ）の下部に示された周波数スペクトルは考慮せずともよい。ただし、体動検出信号の取得に用いられるセンサーの種類等によっては、上記の条件が満たされないケースも起こりえる。その場合には、例えば体動信号処理部１１３において、上記条件を満たすように体動検出信号を加工してもよいし、上記条件を見たさない体動検出信号を体動ノイズ低減部１１５等への出力から除外してもよい。なお、上記条件を満たすか否かの判定を行う手法としては種々考えられるが、例えば周波数解析により得られる、図３（Ａ）、図３（Ｂ）の下部に示したような周波数スペクトルを利用してもよい。
【００５３】
拍動情報演算部１２０は、入力信号に基づいて拍動情報を演算する。拍動情報とは例えば脈拍数の値でもよい。例えば、拍動情報演算部１２０は、体動ノイズ低減部１１５でのノイズ低減処理後の脈波検出信号に対してＦＦＴ等の周波数解析を行ってスペクトルを求め、求めたスペクトルにおいて代表的な周波数を心拍の周波数とする処理を行ってもよい。その場合、求めた周波数を６０倍した値が一般的に用いられる脈拍数（心拍数）となる。
【００５４】
なお、拍動情報は脈拍数には限定されず、例えば脈拍数を表す情報（心拍の周波数や周期等）であってもよい。また、拍動の状態を表す情報であってもよく、例えば血流量そのもの（或いはその変動）を表す値を拍動情報としてもよい。ただし、血流量と脈波センサー信号の信号値との関係にはユーザーごとに個人差があるため、血流量等を拍動情報とする場合には当該個人差に対応するための補正処理を行うことが望ましい。
【００５５】
また、入力された脈波検出信号の時間変化波形上で、所与の値（上ピーク、下ピーク、或いは所与の閾値以上の値等）が現れるタイミングを検出し、そのタイミングの間隔に相当する時間から、心拍の周期を求めて拍動情報を演算してもよい。或いは、脈波検出信号の波形を矩形波に変形し、当該矩形波の立ち上がり等を用いることでも拍動情報を演算できる。この場合、周波数解析を行わなくてもよいため、計算量や消費電力の面で優位である。ただし、この手法では周波数軸への変換はせずに信号値をそのまま用いているため、ある程度波形が整っている必要があることから、ノイズが多い状況等では周波数解析を行うことが望ましい。
【００５６】
表示部７０（広義には出力部）は、演算した拍動情報等の提示に用いられる各種の表示画面を表示するためのものであり、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどにより実現できる。
【００５７】
上述した電子機器が脈拍計である場合の具体例を図４（Ａ）、図４（Ｂ）に示す。図４（Ａ）は、腕時計型の脈拍計の例である。脈波センサー１１および表示部７０を含むベース部４００は、保持機構３００（例えばバンド等）によって、被検体（ユーザー）の左手首２００に装着されている。図４（Ｂ）は、指装着型の例である。被検体の指先に挿入するためのリング状のガイド３０２の底部に、脈波センサー１１が設けられている。ただし、図４（Ｂ）の場合には表示部７０を設ける空間的余裕がないため、表示部７０（及び必要に応じては拍動検出装置１００に相当する機器）は他に設けられることが想定される。
【００５８】
後述する本実施形態の手法はいずれのタイプの電子機器にも適用可能であるが、腕時計型の脈拍計（図４（Ａ）の例）に適用するのが、より好ましい。ただし、図４（Ａ）の例では、脈波センサー１１が、手首外側（腕時計の裏蓋面と接触する部位）など、脈波センサー信号を取得しにくい部位に装着される。このため、脈波センサー１１から出力される脈波センサー信号の振幅が総じて小さくなる傾向にある。よって、後述する本実施形態のように、何らかの手法により拍動情報の精度に関する処理を行うことが望ましい。
【００５９】
２．本実施形態の手法
次に本実施形態の手法について説明する。上述したように、脈波センサー１１を用いた電子機器（狭義には脈拍計）では脈波センサー信号にノイズが混入する可能性が高いため、その混入度合い（以下、ＳＮ状態とも表記）を検出することが望ましい。混入度合いが大きい（ＳＮ状態が悪い）場合には、信号そのものや、当該信号に基づいて演算された拍動情報の信頼性が低いことが想定される。そのため、ＳＮ状態が悪い場合には、その旨をユーザーに通知することで、出力された拍動情報の取り扱いについて注意を促すことが可能になる。この場合には、信頼性の低い情報もそのまま出力して、取捨選択等をユーザーにゆだねることになる。ただし、拍動検出装置の側で処理を行ってもよく、例えば脈波検出信号或いは脈波センサー信号の信頼性が低い場合には、その脈波検出信号等に補正処理を加える、或いは処理に用いない等の手法をとることで、ユーザーに対して信頼性の低いデータを提示することを抑止してもよい。
【００６０】
いずれにせよ、信号等のＳＮ状態を検出することは有用であり、ＳＮ状態の検出には、特許文献１に開示された手法のように、ＦＦＴ等の周波数解析を用いる手法が広く用いられている。しかし、周波数解析を行うためには、各タイミングで取得された信号値を周波数軸に変換する処理が必要になるため、計算量が多く、消費電力も増大する。特に、センサーの駆動、信号処理及び表示等を全て機器内部で実行するような脈拍計（例えば腕時計型デバイスで実現される脈拍計等）を用いる場合には、搭載される電池やプロセッサには大きさ等から制約が加わるため、計算量や消費電力の増加は大きな問題となる。
【００６１】
そこで本出願人は、周波数解析を行うことなく、時間軸上での信号値を用いてＳＮ状態を検出する手法を提案する。具体的には、ＤＣ成分カット前の脈波センサー信号の変化（狭義には差分情報）を用いてＳＮ状態を検出する。
【００６２】
また、ＳＮ状態が悪いと判定された場合には、ユーザーに対してその旨を通知するものとしてもよいが、本実施形態では脈波検出信号に対して波形整形処理を行うものとしてもよい。そして波形整形処理後の脈波検出信号に基づいて拍動情報を演算する。
【００６３】
このようにすることで、周波数解析を行う場合に比べて、少ない計算量、消費電力でＳＮ状態の検出が可能になる。また、波形整形処理を行って拍動情報を演算する場合には、波形整形処理を行わない場合に比べて拍動情報の信頼性向上が期待できる。
【００６４】
以下、拍動検出装置等のシステム構成例について説明した後、ＤＣ成分カット前の脈波センサー信号を用いたＳＮ状態の検出処理について述べる。その後、ＳＮ状態が悪いと判定された場合の波形整形処理について説明し、最後にフローチャートを用いて本実施形態の処理の詳細について説明する。
【００６５】
３．システム構成例
図５に本実施形態の拍動検出装置を含む電子機器のシステム構成例を示す。電子機器は、脈波検出部１０と、体動検出部２０と、拍動検出装置１００と、表示部７０を含む。
【００６６】
脈波検出部１０は、脈波センサー１１と、フィルター処理部１５と、Ａ／Ｄ変換部１６−１，１６−２を含む。ただし脈波検出部１０は、図５の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
【００６７】
脈波センサー１１は、図１を用いて上述したように光電センサー等を用いる。フィルター処理部１５は、本実施形態ではハイパスフィルター処理を行うハイパスフィルターにより実現される。本実施形態では、脈波検出部１０はＡ／Ｄ変換部１６−１と、Ａ／Ｄ変換部１６−２を含み、それぞれ入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換して出力する。
【００６８】
図５に示したように、脈波センサー１１は、フィルター処理部１５とＡ／Ｄ変換部１６−２に接続される。フィルター処理部１５はＡ／Ｄ変換部１６−１に接続される。Ａ／Ｄ変換部１６−１は後述する波形整形部１１１２に接続され、Ａ／Ｄ変換部１６−２は後述するノイズ検出部１１１１に接続される。つまり、Ａ／Ｄ変換部１６−１から波形整形部１１１２に出力されるのはＤＣ成分カット後の脈波センサー信号（脈波検出信号、脈波センサー信号のＡＣ成分）であり、Ａ／Ｄ変換部１６−２からノイズ検出部１１１１に出力されるのはＤＣ成分カット前の脈波センサー信号である。なお、ノイズ検出部１１１１への出力信号は、脈波センサー信号のＤＣ成分が含まれていればよいため、Ａ／Ｄ変換部１６−２の前にローパスフィルター処理を行うフィルター処理部が入る構成となってもよい。その他、脈波検出部１０に含まれる各部の接続については種々の変形実施が可能である。
【００６９】
体動検出部２０は、加速度センサー２１と、Ａ／Ｄ変換部２６を含む。加速度センサー２１はＡ／Ｄ変換部２６に接続され、Ａ／Ｄ変換部２６はノイズ検出部１１１１と、体動ノイズ低減部１１５に接続されている。なお、体動検出部２０は体動を検出するセンサーを有すればよく、加速度センサー２１を他のセンサーに変更してもよいし、複数のセンサーを有していてもよい。
【００７０】
拍動検出装置１００は、信号処理部１１０と、拍動情報演算部１２０を含み、信号処理部１１０は、ノイズ検出部１１１１と、波形整形部１１１２と、体動ノイズ低減部１１５を含む。ただし、拍動検出装置１００や信号処理部１１０は、図５の構成に限定されず、これらの一部の構成要素（例えば体動ノイズ低減部１１５）を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
【００７１】
ノイズ検出部１１１１と波形整形部１１１２は、図５に示したように、図１における脈波信号処理部１１１に含まれる。ノイズ検出部１１１１は、Ａ／Ｄ変換部１６−２から出力されたＤＣ成分カット前の脈波センサー信号に基づいてＳＮ状態の検出処理を行う。具体的な手法については後述する。なお、ＳＮ状態の検出には体動検出部２０からの体動検出信号を併用してもよい。ノイズ検出部１１１１は波形整形部１１１２に接続され、ＳＮ状態の検出結果を出力する。
【００７２】
波形整形部１１１２は、Ａ／Ｄ変換部１６−１から取得した脈波検出信号に対して、ノイズ検出部１１１１でのＳＮ状態の検出結果に基づいて波形整形処理を行う。具体的な手法については後述する。波形整形部１１１２は体動ノイズ低減部１１５に接続され、波形整形処理後の脈波検出信号を出力する。
【００７３】
体動ノイズ低減部１１５は、波形整形部１１１２から取得した波形整形処理後の脈波検出信号に対して、体動検出部２０からの体動検出信号に基づいて体動ノイズの低減処理を行う。体動ノイズ低減部１１５の処理内容、及び拍動情報演算部１２０、表示部７０の構成については図１と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【００７４】
４．ＳＮ状態の検出
次にＤＣ成分カット前の脈波センサー信号（以下、ノイズ検出用信号とも表記する）を用いたＳＮ状態の検出処理について説明する。なお、上述したようにノイズ検出部１１１１で用いるノイズ検出用信号は、ＤＣ成分がカットされていなければよいため、脈波センサー信号からＡＣ成分（高周波成分）を除去した信号であってもよい。図５の構成例ではフィルター処理を行わない脈波センサー信号（つまりＤＣ成分とＡＣ成分の両方を含む）がノイズ検出部１１１１に出力されているが、以下では図面や説明を簡略化するために、特に断りがない限りノイズ検出用信号は脈波センサー信号からＡＣ成分が除去されている信号であるものとする。
【００７５】
脈波センサー１１では、所定のタイミング（例えば１６Ｈｚ等の周波数）で脈波センサー信号を取得する。よって、例えば１／１６秒ごとに脈波センサー信号が取得されることになり、ノイズ検出部１１１１も、それに対応するタイミングでノイズ検出用信号を取得する。ノイズ検出部１１１１は、処理対象タイミング（狭義には最新のノイズ検出用信号取得タイミング）での信号値と、過去のタイミング（狭義には処理対象タイミングの直近のタイミング）での信号値の差分情報を算出する。
【００７６】
差分情報としては差分値を用いることが考えられる。この場合には、差分値と所与の閾値との比較処理を行い、ＳＮ状態を判定する。例えば、差分情報として差分値の絶対値を用いるのであれば、当該絶対値が閾値よりも大きい場合に、ＳＮ状態が悪い（つまりノイズの混入量が多い）と判定する。なお、絶対値をとらずに第１の閾値（＞０）と第２の閾値（＜０）を設定し、差分値が正の場合は第１の閾値よりも大きい場合にＳＮ状態が悪いと判定し、差分値が負の場合は第２の閾値よりも小さい場合にＳＮ状態が悪いと判定してもよい。
【００７７】
その際、比較処理に用いる閾値は静的な値であってもよいし、動的な値であってもよい。動的な値とは、例えば過去の所与の期間における差分値を記憶しておき、それらから求められる値のことであり、具体的には過去の差分値の平均値とは明確に区別可能な値（平均値の３倍の値等）を設定すればよい。
【００７８】
また、差分情報としてはノイズ検出用信号の変化方向を用いてもよい。ノイズ検出用信号がスカラー量であれば、差分情報とは差分値の符号部分となり、これが一般的である。ただし、脈波センサー信号として複数の信号を用いたり、他の指標値と組み合わせたりすることで、ノイズ検出用信号がベクトル量となってもよい。その場合には、ノイズ検出用信号の変化方向とは２つのベクトルの差から求められるベクトルの方向となる。
【００７９】
変化方向を用いる場合には、所与の期間において変化方向が同一であった場合に、ＳＮ状態が悪いと判定する。変化方向が同一とは、符号を用いるのであれば当該符号が同一であることを指し、ベクトルを用いるのであれば当該ベクトルが基準となるベクトルに対して所与の角度範囲に収まっていること等を指す。つまり、一定方向への変化が連続する場合には、それはノイズによる変動であると判定する。
【００８０】
この際、変化方向の判定に用いる期間は、心拍の周期等から定めてもよい。例えば、ノイズ検出用信号としてＡＣ成分を含む脈波センサー信号を用いた場合、信号値はＡＣ成分の変動（心拍に起因する変動を含む）によっても変化するため、ノイズ検出用信号の変化がノイズによるものか心拍に起因するものかを判別しなくてはならない。その際、人の生態的な特性を考えると、脈拍数が３０を下回るケースはまれであることから、ＡＣ成分の変動周期は２秒以上にはなりにくい。よって、変化方向の判定期間を２秒以上としておけば、ＡＣ成分の変動は当該期間内に第１の方向と、それとは逆の第２の方向の両方に現れるはずであり、判定期間全体にわたって一定方向に現れることは考えにくい。つまり、心拍の周期等から定めた所与の期間において変化方向が同一の場合には、当該変化はＡＣ成分によるものではないと考えられるため、適切にノイズ検出を行うことができる。
【００８１】
なお、差分情報として差分値と変化方向について説明したが、これらはどちらか一方を用いてもよいし、両方を用いてもよい。
【００８２】
ノイズ検出の例を図６に示す。図６ではノイズ検出用信号を脈ＤＣで表し、その際の脈波検出信号を脈ＡＣで併記している。図６に示したように、ノイズ検出用信号の変化量に基づいてノイズが検出される。なお、図６のノイズ検出期間は、ノイズ検出部１１１１でノイズが検出されたタイミング（ノイズ検出タイミング）に基づいて、波形整形部１１１２において設定されるものである。その設定手法は後述するが、ノイズ検出期間に含まれ、且つノイズ検出タイミングでないタイミングが存在することもある。
【００８３】
また、ＳＮ状態の検出に体動検出信号を用いてもよい。例えば、加速度センサー２１からの加速度検出値（或いはその変化量）が所与の閾値よりも大きくなった場合には、対応するタイミングにおいて差分情報に基づいてノイズが検出された場合にも、ノイズを非検出と判定する。加速度検出値が大きい場合とは、運動の開始（歩き始め、走り始め等）に起因してノイズ検出用信号が変動したものと考えられるが、このようなタイミングは拍動情報の変化開始タイミングにも対応しうるため、データとして残して活用することが望ましいためである。
【００８４】
なお、処理上ノイズを非検出としただけであり、脈波センサー信号に体動ノイズが混入している可能性は高く、その後にノイズ低減処理が行われなければ拍動情報の信頼性も低くなる。つまり、加速度検出値が大きいケースとは、ノイズが少ないことを積極的に認めているわけではなく、ノイズは多い可能性はあるが残すことが好ましい信号をできるだけ残す処理である。ただし、加速度検出値が大きいと言うことは、加速度センサー２１により体動を検出できているということであるから、体動ノイズ低減部１１５によりノイズ低減処理が行われるのであれば、ノイズ検出用信号の変動要因となった体動に起因するノイズを低減できる可能性は残っている。
【００８５】
５．波形整形処理
ノイズ検出部１１１１においてＳＮ状態が悪い（ノイズが多い）と判定された場合には、拍動情報の信頼性が低い旨をユーザーに通知してもよいが、波形整形部１１１２において脈波検出信号に対して波形整形処理を行ってもよく、ここでは波形整形処理の具体例として３つの手法を説明する。なお、波形整形処理はノイズ検出タイミングに対応する期間（ノイズ検出期間）での脈波検出信号に対して行われるものとする。ノイズ検出期間は、その開始タイミング及び終了タイミングがノイズ検出タイミングに基づいて設定されるものである。開始タイミング及び終了タイミングをノイズ検出タイミングと一致するものとすれば、波形整形処理の対象はノイズ検出タイミングでの信号のみとなる。開始タイミングをノイズ検出タイミングより前としたり、終了タイミングをノイズ検出タイミングより後に設定することも可能である。
【００８６】
第１の手法では、ノイズ検出期間での脈波検出信号の値を０にする。これは脈波検出信号の波形を矩形波に変形し、当該矩形波の立ち上がり等を用いることでも拍動情報を演算する手法等で効果的である。このような拍動情報演算手法では、信号値そのものからピーク等を求める必要があるため、入力された脈波検出信号の波形が整っていないと演算した拍動情報の精度が低い（むしろ実際の心拍とはかけ離れた値が出力されかねない）。よって、脈波検出信号に対して補正処理（後述するような振幅値の変更等）を行ったとしても拍動情報の精度向上は期待できないことになり、それよりは出力自体を行わない（或いは脈拍数として０を出力する）ことが望ましい。この手法ではノイズ検出期間では一律に信号値を０にするため、処理が容易である。
【００８７】
なお、ＦＦＴ等の周波数解析を行う場合に第１の手法を用いてもよい。ただし、周波数解析を行う手法では、処理に用いる脈波検出信号の期間が演算後の脈拍数等の分解能に関連する。そのため、分解能を確保するためには、ある程度長い期間（例えば十数秒）の脈波検出信号に対してＦＦＴ等を行う必要がある。よって、第１の手法と周波数解析による拍動情報演算処理を組み合わせる場合であっても、あくまで波形整形処理後にはノイズ検出期間の信号値が０になっているだけであり、周波数解析には当該ノイズ検出期間の信号も用いることが望ましい。
【００８８】
第２の手法では、ノイズ検出期間での脈波信号に対して、振幅を小さくする処理を行う。振幅を小さくする手法は種々考えられるが、例えばノイズ検出期間の各信号値に対して絶対値が１より小さい係数（０を除く）をかけるようなシンプルな手法であってもよいし、ノイズが非検出の期間のデータを用いて中点処理等を行う手法であってもよい。
【００８９】
第２の手法であれば、ノイズ検出期間の信号値が０になるわけではないため、当該期間での信号による拍動情報への寄与を残すことができる。
【００９０】
第３の手法では、ノイズ検出期間での脈波信号をノイズが非検出であった区間の脈波検出信号で置き換える。この場合、置き換え後の信号は、置き換え前の信号（或いは当該ノイズ検出期間における理想的な信号）との対応は全く保証されていない。しかし、第２の手法では振幅を小さくする手法を注意深く設定しなければ、脈波検出信号の波形が不自然になる可能性があり、波形が不自然であれば予期せぬ周波数帯に大きな信号が現れる恐れがある。よって、第２の手法を適切に行うためには、任意の振幅低減処理が許容されるわけではなく、処理の選択を考慮する必要があるし、処理によって処理負荷等が問題になる可能性もある。その点第３の手法であれば、取得タイミングが異なるとはいえ、実際に取得された脈波検出信号での置き換えであるため、極端な周波数帯の信号が出現する可能性は低い。ノイズ検出期間と非検出期間との境界での連続性さえ考慮すれば、その他の部分で波形が不自然となることは考えにくく、容易な処理で実現することができる。
【００９１】
波形整形処理の具体例を図７（Ａ）、図７（Ｂ）に示す。図３（Ａ）等と同様に、上部が脈波検出信号の時間変化波形を表し、下部が周波数スペクトルを表す。図７（Ａ）の上部左に示したように、脈波検出信号にノイズが混入した場合、周波数スペクトルは図７（Ａ）下部に示したようになり、心拍に相当する周波数を探すことは難しい。図７（Ａ）の脈波検出信号に対して波形整形処理を行った信号が図７（Ｂ）である。ノイズ検出期間の信号に対して波形整形処理を施すことで図７（Ｂ）上部に示したような波形となり、その周波数スペクトルではピークの発見が容易となり、拍動情報の正確な演算が可能となる。
【００９２】
なお、ノイズが検出された際の処理は波形整形処理に限定されるものではなく、ノイズ検出期間での脈波検出信号を拍動情報の演算に用いないものとしてもよい。上述したように、ＦＦＴ等の周波数解析では処理対象データが少なくなることは好ましくないため、矩形波等に変形することで拍動情報を求める手法等に適用するとよい。この場合、ノイズ検出期間での脈波検出信号には特に加工を行う必要はない。例えば、ノイズ検出タイミングに基づいてノイズ検出期間を設定し、拍動情報演算部１２０にはそのノイズ検出期間の情報を出力する。そして、拍動情報演算部１２０は取得したノイズ検出期間の脈波検出信号に対しては、拍動情報の演算そのものをスキップすればよい。
【００９３】
６．処理の詳細
本実施形態の処理の詳細をフローチャートに従って説明する。以下では、ＳＮ状態の検出処理として、差分値と変化方向（特に差分値の符号）の両方を用いる例について説明する。また、図９では加速度検出値も用いる例について説明する。また、波形整形処理については具体的には説明しないが、上述のどの手法を用いてもよい。
【００９４】
図８に本実施形態の処理を説明するフローチャートを示す。この処理が開始されると、まずＤＣ成分カット前の脈波センサー信号（ノイズ検出用信号）と、ＤＣ成分カット後の脈波センサー信号（脈波検出信号）を取得する（Ｓ１０１，Ｓ１０２）。そして取得したノイズ検出用信号（例えばＤＣｋ）と、過去に取得されたノイズ検出用信号（例えばＤＣｋ−１やＤＣｋ−ｎ）の差分情報ΔＤＣを算出する（Ｓ１０３）。
【００９５】
ここではΔＤＣの絶対値と、変化方向（符号）をＳＮ状態の検出に用いる。まずΔＤＣの絶対値と所与の閾値との比較処理を行い（Ｓ１０４）、ΔＤＣの絶対値が閾値よりも大きかった場合には、脈波センサー信号にノイズが混入している（つまりは脈波検出信号にノイズが混入している）と判定する（Ｓ１０５）。また、Ｓ１０４でＮｏの場合には、別観点からノイズ混入の判定を行うため、ΔＤＣと、前回のΔＤＣとが同方向であるか（実際にはΔＤＣの符号と、前回のΔＤＣの符号が同一であるか）の判定を行う（Ｓ１０６）。Ｓ１０６でＮｏの場合には、ΔＤＣの絶対値及び符号の両方で、ノイズ混入は多くないということであるから、脈波センサー信号にノイズが混入していない（ＳＮ状態がよい）と判定する（Ｓ１０７）。一方、Ｓ１０６でＹｅｓの場合には、過去でのΔＤＣの変化方向の情報も参照し、ΔＤＣが同方向である状態が一定時間以上継続しているかの判定を行う（Ｓ１０８）。Ｓ１０８でＮｏの場合には、Ｓ１０７に移行しＳＮ状態がよいと判定する。また、Ｓ１０８でＹｅｓの場合には、Ｓ１０５に移行しＳＮ状態が悪いと判定する。
【００９６】
そして、Ｓ１０５の処理の後は、ノイズが混入したと思われる前後一定区間（ノイズ検出期間）の脈波検出信号に対して、波形整形処理を行う（Ｓ１０９）。Ｓ１０７又はＳ１０９の処理の後に、脈波検出信号に対して周波数解析を行う（Ｓ１１０）。Ｓ１０７でノイズが混入していないと判定された場合には、Ｓ１０２で取得された脈波検出信号が処理対象になり、Ｓ１０５でノイズが混入していると判定された場合には、Ｓ１０２で取得された脈波検出信号に対してＳ１０９で波形整形処理が行われた信号が処理対象となる。その後、Ｓ１１０での周波数解析の結果に基づいて、脈拍数の算出処理（広義には拍動情報の演算処理）が行われる（Ｓ１１１）。
【００９７】
また、上述したようにＳＮ状態の検出に加速度検出値等の体動検出信号を用いてもよい。図９にこの場合の処理を説明するフローチャートを示す。この処理におけるＳ２０１〜Ｓ２１１は図８のＳ１０１〜Ｓ１１１と同様であるため詳細な説明は省略する。体動検出信号を用いる場合には、ノイズ検出用信号、脈波検出信号の取得（Ｓ２０１，Ｓ２０２）に対応するタイミングで、体動検出信号を取得する（Ｓ２１２）。そして、Ｓ２０４でＹｅｓの場合、つまり差分値の絶対値が閾値よりも大きく、ＳＮ状態が悪いことが疑われる場合に、取得した体動検出信号と過去の体動検出信号を比較して、値が急激に変化したかの判定を行う（Ｓ２１３）。
【００９８】
Ｓ２１３でＹｅｓの場合とは、歩き始めや走り始め等の状況にあることが想定されるため、このタイミングでの脈波検出信号を拍動情報の演算に用いる方向で処理を行う。具体的には、Ｓ２１３でＹｅｓであった場合には、Ｓ２０４でＮｏであった（ノイズが非検出であった）場合と同様に、Ｓ２０６に移行することになる。一方、Ｓ２１３でＮｏであった場合にＳ２０５に移行し、ＳＮ状態が悪いと判定する。Ｓ２０４でＮｏの場合には図８とその後の処理は同様であり、またＳ２０４でＹｅｓであっても、Ｓ２１３の判定後の処理は図８と同様である。
【００９９】
以上の本実施形態では、拍動検出装置１００は図５に示したように、脈波センサー１１を有する脈波検出部１０からの信号に対して処理を行う信号処理部１１０と、ＤＣ成分カット後の脈波センサー信号（脈波センサー信号は脈波センサー１１の出力に対応）である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部１２０を含む。そして、信号処理部１１０はＤＣ成分カット前の脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの信号値との差分情報に基づいて、脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部１１１１を含む。拍動情報演算部１２０は、ノイズ検出部１１１１でのノイズ検出結果に基づいて拍動情報を演算する。
【０１００】
これにより、ＤＣ成分カット前の脈波センサー信号（ノイズ検出用信号）の差分情報に基づいて脈波センサー信号のノイズを検出することが可能になる。ノイズ検出用信号の差分情報を用いる処理は、ＦＦＴ等の周波数解析処理に比べて処理が容易であるため、計算量や消費電力等を抑えることができる。なお、拍動情報の演算に用いるのはＤＣ成分カット後の脈波センサー信号（脈波検出信号、脈波センサー信号のＡＣ成分）であるため、ノイズ検出の対象は脈波検出信号とすべきである。それに対して、ノイズ検出用信号は脈波検出信号に相当する成分（脈波センサー信号のＡＣ成分）を含まない可能性があり、ノイズ検出用信号を用いたノイズ検出処理の対象は脈波センサー信号（狭義にはＤＣ成分カット前の脈波センサー信号）が対象となる。しかし、ノイズ検出用信号と脈波検出信号のどちらか一方にノイズが混入した場合には、他方にも同様のノイズが混入する可能性は高いことから、ノイズ検出用信号でのノイズ検出の結果に基づいて、脈波検出信号の評価を行ってもよく、当該脈波検出信号を用いて拍動情報の演算を行っても問題は生じないと考えられる。
【０１０１】
また、ノイズ検出部１１１１は、第１のタイミングでの信号値と、第２のタイミングでの信号値の差分値を差分情報として取得してもよい。そして、差分値が所与の閾値より大きい場合にノイズが検出されたと判定する。
【０１０２】
これにより、差分値に基づいたノイズ検出が可能になる。所与の閾値との比較処理によりノイズ検出ができるため、周波数解析等に比べると処理負荷が軽くなる。なお、閾値を適応的に設定することで、より柔軟な処理が可能となる。
【０１０３】
また、ノイズ検出部１１１１は、第１のタイミングでの信号値と、第２のタイミングでの信号値との比較処理に基づいて、脈波センサー信号の信号値変化方向を差分情報として取得してもよい。そして、所与の期間において、信号値変化方向が同一の方向であった場合に、ノイズが検出されたと判定する。なお、ここでの所与の期間は、拍動周期の長さに基づいて設定された期間を用いてもよい。
【０１０４】
ここで、信号値変化方向とは狭義には差分値の符号であってもよい。この場合、所与の期間で信号値変化方向が同一であるとは、差分値の符号が当該期間において全て正、或いは全て負である状態を指す。また、拍動周期とは拍動（特に心臓の収縮、弛緩による運動を指す）に関する周期である。拍動は収縮と弛緩を１サイクルとした周期的な運動となるため、その周期の長さ（或いは周波数）を考えることができる。拍動周期の長さに基づいた所与の期間としては、人の拍動周期として想定される期間よりも長い期間を設定すればよい。例えば、人の脈拍数は３０（回／分）を下回ることは考えにくい。よって、脈拍数３０の時の拍動周期である２秒に対応した期間を設定する。
【０１０５】
これにより、信号値変化方向に基づいたノイズ検出が可能になる。信号値変化方向が所与の期間において同一の場合には、ノイズ検出用信号の信号値が単調減少、或いは単調増加していると言うことである。ここで、運動や姿勢、外光の強度等のノイズ源がノイズ検出用信号に与える影響が小さい場合（つまりノイズ量が少ない場合）を考える。ノイズ検出用信号に心拍に起因する信号（脈波センサー信号のＡＣ成分に対応）が含まれていなければ、ノイズ検出用信号の主たる変動要因はノイズであるため、その変動は小さいはずであり、且つその変化方向に規則性は見られないことが想定される。つまり、ノイズが少なければ信号値が単調減少或いは単調増加することは考えにくいため、逆に単調増加或いは単調減少している場合にはノイズの混入を疑うことになる。一方、ノイズ検出用信号が脈波センサー信号のＡＣ成分を含む場合には、ノイズが少なかったとしても、ＡＣ成分の拍動に起因する変化により、ノイズ検出用信号も変動することになる。つまり、ノイズ検出に用いる所与の期間の設定次第では、ノイズが少なかったとしても信号値が単調増加（減少）する可能性はあり、心拍に由来する信号変動をノイズと誤検出しかねない。しかし、上述したように拍動周期の長さに基づいて所与の期間を設定することで対処可能である。なぜなら、所与の期間として一般的な拍動周期よりも長い期間を設定するため、当該期間の中では心臓の収縮と弛緩の両方が行われることになり、結果としてＡＣ成分は増加するタイミングもあるし、減少するタイミングもあるため、当該ＡＣ成分による寄与のみではノイズ検出用信号が単調増加（減少）することは考えにくいからである。よって、上述の期間を設定することで、心拍に由来する信号変動をノイズであると誤検出する可能性を抑止できる。
【０１０６】
また、ノイズ検出部１１１１は、第１のタイミングでの信号値と、第２のタイミングでの信号値の差分値を差分情報として取得し、差分値が所与の閾値より大きい場合に、前記ノイズが検出されたと判定してもよい。それとともに、差分値が所与の閾値以下である場合にも、所与の期間において差分値の符号が同一符号であった場合に、ノイズが検出されたと判定してもよい。
【０１０７】
これにより、図８のフローチャートに示したように、差分値とその変化方向の両方を用いた処理が可能になる。具体的には、差分値が大きい場合にはその時点でノイズを検出したものと判定する。そして、差分値が小さい場合には、その符号に基づいた判定を行う。つまり、両方の判定でノイズ非検出の場合に、初めてノイズが非検出と判定されることになり、どちらか一方でもノイズ検出とされれば、ノイズを検出したと判定する。異なる観点のノイズ検出処理を併用するため、ノイズ検出精度の向上が期待できる。なお、この場合にも、符号の同一性を判定する所与の期間は、拍動周期の長さに基づいて設定されてもよい。
【０１０８】
また、信号処理部１１０は、ノイズ検出部１１１１でノイズが検出されたと判定されたタイミングであるノイズ検出タイミングに基づいて設定されたノイズ検出期間での、脈波検出信号の波形整形処理を行う波形整形部１１１２を含んでもよい。そして、拍動情報演算部１２０は、波形整形部１１１２による波形整形処理後の脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する。
【０１０９】
これにより、ノイズが検出された場合には、脈波検出信号に対して波形整形処理を行った上で、拍動情報を演算することができ、演算された拍動情報の信頼性の向上等が可能になる。ノイズが検出された際に、そのことをユーザーに通知する（例えば、表示する拍動情報の算出にノイズが混入しているデータが用いられた場合に、その旨をあわせて表示する）だけであっても、拍動情報に対してユーザーによる取捨選択等が可能になるため有用である。しかし、この場合にはその後の処理がユーザーにゆだねられるため、利便性等の面で問題が残る。そこで、本実施形態では拍動情報の算出前に波形整形処理を行い、ユーザーに提示する拍動情報の精度を確保するように努めることで、ユーザーの負荷軽減が可能になる。なお、本実施形態の波形整形処理を行った上で、ユーザーに対してノイズ混入が疑われる旨を通知してもよい。
【０１１０】
また、波形整形部１１１２は、ノイズ検出期間での、脈波検出信号の振幅を低減する処理を波形整形処理として行ってもよい。また、ノイズ検出期間での、脈波検出信号を他の信号に置き換える処理を波形整形処理として行ってもよい。
【０１１１】
ここで、脈波検出信号の振幅を低減する処理とは、振幅値を０にする処理を含んでもよい。
【０１１２】
これにより、波形整形処理として上述した第１〜第３の手法を用いることが可能になる。なお、上述したように各手法にはそれぞれ異なる利点があるため、状況に応じて適切に使い分けることが望ましい。
【０１１３】
また、波形整形部１１１２は、ノイズ検出タイミングに基づいて設定された開始タイミング及び終了タイミングにより決定されるノイズ検出期間での、脈波検出信号の波形整形処理を行ってもよい。
【０１１４】
これにより、ノイズ検出期間の開始タイミング及び終了タイミングを、ノイズ検出タイミングに基づいて設定した上で波形整形処理を行うことが可能になる。例えば、開始タイミングと終了タイミングの両方をノイズ検出タイミングと一致させてもよい。この場合、波形整形処理はノイズ検出タイミングを対象とする。
【０１１５】
ノイズ検出タイミングと開始タイミングが異なる例を図１０に示す。図１０のように、ほぼ一定値であったノイズ検出用信号が時刻ｔ０から単調増加を始めたとする。この場合、差分値と閾値との比較処理を行っていなければ、或いはノイズ検出用信号の傾きが閾値より小さければ、ノイズ検出は変化方向に基づいて行われる。しかし、変化方向の検出は所与の期間（例えば拍動周期に基づいて設定される２秒等の期間）について行われるため、ノイズが検出されるのはｔ０から当該所与の期間だけ経過したｔ１となる。しかし、図１０から考えればノイズの混入はｔ０から始まっていた可能性が高く、ｔ１での脈波検出信号だけの波形整形処理では十分とは言えない。そこで、ノイズ検出期間の開始タイミングを、ノイズ検出タイミングよりも前（例えば、ノイズ検出に用いた前記所与の期間分だけ前のタイミング）に設定することで、より適切な波形整形処理が可能になる。
【０１１６】
一方、あるタイミングでノイズが検出された場合には、その直後のタイミング等でのノイズ検出処理の結果ノイズが検出されなかったとしても、ノイズ検出タイミングで混入したノイズが継続して混入している可能性は否定できない。その場合には、ノイズ検出期間の終了タイミングとして、ノイズ検出タイミングよりも後のタイミングを設定してもよい。以上の手法等を組み合わせて、開始タイミングをノイズ検出タイミングよりも前に設定するとともに、終了タイミングをノイズ検出タイミングよりも後に設定し、ノイズ検出期間としてノイズ検出タイミングを含む前後の期間を設定してもよい。
【０１１７】
また、ノイズ検出部１１１１は、体動センサー（例えば加速度センサー２１）からの体動検出信号の値が所与の閾値よりも大きい場合には、差分情報に基づいてノイズが検出されたと判定された場合にも、ノイズが非検出であると判定してもよい。
【０１１８】
これにより、歩き始め等の体動変化の開始を検出した場合には、ノイズ（例えば、当該体動に起因するノイズ）が検出されたとしても、その時点での脈波検出信号を拍動情報の演算に用いる方向で処理をすることが可能になる。運動の開始時等は、拍動情報も変化を開始することが想定されるため、拍動情報の変化を解析する際には有用な情報となりうるためである。なお、ノイズ検出部１１１１の最終的な出力がノイズ非検出である必要はない。例えば図９のフローチャートに示したように、差分値と閾値との比較処理でのノイズ検出をキャンセルする処理として用いられる場合には、その後変化方向に基づいて再度ノイズが検出されれば、ノイズ検出部１１１１としてはノイズが検出されたという情報を出力することになる。
【０１１９】
また、以上の本実施形態は、上記の拍動検出装置１００と、脈波検出部１０を含む電子機器にも適用できる。脈波検出部１０は、脈波センサー１１を有し、脈波センサーからの脈波センサー信号に基づく信号を出力する。具体的には、脈波検出部１０は、ハイパスフィルター処理前の脈波センサー信号をノイズ検出部１１１１に出力するとともに、ハイパスフィルター処理後の脈波センサー信号を脈波検出信号として出力する。
【０１２０】
これにより、拍動検出装置を含む電子機器にも本実施形態の手法を適用できる。電子機器は具体的には脈拍計であり、その構成は図４（Ａ）や図４（Ｂ）に示したものであってもよいし、他の構成であってもよい。
【０１２１】
また、以上の本実施形態は、脈波センサー１１を有する脈波検出部１０からの信号に対して処理を行う信号処理部１１０と、ＤＣ成分カット後の脈波センサー信号（脈波センサー信号は脈波センサー１１の出力に対応）である脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部１２０としてコンピューターを機能させるプログラムにも適用できる。そして、信号処理部１１０はＤＣ成分カット前の脈波センサー信号の第１のタイミングでの信号値と、第１のタイミングとは異なる第２のタイミングでの信号値との差分情報に基づいて、脈波センサー信号のノイズを検出するノイズ検出部１１１１を含む。拍動情報演算部１２０は、ノイズ検出部１１１１でのノイズ検出結果に基づいて拍動情報を演算する。
【０１２２】
これにより、本実施形態の処理をプログラムにより実現することが可能になる。例えば、図４（Ａ）等のようなデバイスの処理部（例えばＤＳＰ）等に読み出されて実行されるプログラムであってもよい。また、ユーザーの装着する脈波検出デバイスは、脈波センサー１１と、脈波センサー１１からの脈波センサー信号を無線又は有線で通信する通信部から構成されてもよい。その場合、本実施形態のプログラムは脈波検出デバイスとは別体として設けられ、前記通信部から脈波センサー信号を受信する情報処理システムの処理部（例えばＣＰＵ）等に読み出されて実行される。この情報処理システムはＰＣ等のユーザーの装着が想定されないものであってもよいし、スマートフォン等のユーザーの装着（携帯）が想定されるものであってもよい。また、インターネット等のネットワークを介して接続されたサーバーシステム等を情報処理システムとしてもよい。脈波検出デバイスと、プログラムが実行される情報処理システムが別体である場合、拍動情報のユーザーへの提示に用いられる表示部は任意の箇所に設けられる。例えば、情報処理システムの表示部に表示してもよいし、脈波検出デバイスに表示部を設け、情報処理システムから出力された拍動情報を表示してもよい。また、異なる機器（例えば情報処理システムとしてサーバーシステムを用いた場合の任意のクライアント装置等）の表示部に表示してもよい。
【０１２３】
そして、上記プログラムは、情報記憶媒体に記録される。ここで、情報記録媒体としては、ＤＶＤやＣＤ等の光ディスク、光磁気ディスク、ハードディスク（ＨＤＤ）、不揮発性メモリーやＲＡＭ等のメモリーなど、情報処理システム等によって読み取り可能な種々の記録媒体を想定できる。
【０１２４】
なお、以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また拍動検出装置等の構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【０１２５】
１０  脈波検出部、１１  脈波センサー、１５  フィルター処理部、
１６  Ａ／Ｄ変換部、２０  体動検出部、２１  加速度センサー、
２２  圧力センサー、２６  Ａ／Ｄ変換部、７０  表示部、１００  拍動検出装置、
１１１  脈波信号処理部、１１３  体動信号処理部、１１５  体動ノイズ低減部、
１２０  拍動情報演算部、３００  保持機構、３０２  ガイド、４００  ベース部、
１１１１  ノイズ検出部、１１１２  波形整形部
【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】
0005998516.tif 000008
【図８】
0005998516.tif 000009
【図９】
0005998516.tif 000010
【図１０】
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