(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期的な生体に関わる信号を一定間隔の波形に分割する信号分割部と、
前記信号分割部によって分割された一定間隔の波形毎に、隣り合う波形同士の間隔を示す波形間隔を複数算出し、算出した複数の波形間隔の平均値を算出する算出部と、
前記算出部によって一定間隔の波形毎に算出された波形間隔の平均値を用いて平均値の頻度が極大値を示す付近の平均値に対応する一定間隔の波形を複数選択する波形選択部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記信号の主体の行動を推定する行動推定部を有し、
前記信号分割部は、さらに、分割した一定間隔の波形を前記行動推定部によって推定された行動に対応付け、
前記波形選択部は、一の行動に対応付けられた一定間隔の波形を複数選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記信号分割部によって分割された一定間隔の波形の中から、前の行動から後の行動へ変化した時点から波形が安定するまでの期間を示す時定数を用いて、当該時点から前記時定数で示される期間を経過した後から、後の行動に対応付けられた一定間隔の波形を抽出する波形抽出部をさらに有し、
前記波形選択部は、前記波形抽出部によって抽出された、後の行動に対応付けられた一定間隔の波形を複数選択する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記算出部は、さらに、前記一定間隔の波形毎に算出された複数の波形間隔から前記一定間隔の波形毎に波形間隔の標準偏差を算出し、
前記波形選択部は、前記平均値の頻度が極大値を示す付近の平均値に対応する前記一定間隔の波形であって、且つ前記算出部によって算出された各標準偏差の中で小さい値の標準偏差に対応する前記一定間隔の波形を複数選択する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記算出部によって算出された結果、前の行動から後の行動へ変化した時点からの前記一定間隔の波形の波形間隔の標準偏差を用いて、当該時点から前記標準偏差が閾値以下になった時点までの期間を前記時定数として算出する時定数算出部をさらに有する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記波形選択部は、さらに、選択した複数の一定間隔の波形に対して独立成分分析を実施する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータが、
生体信号を一定間隔の波形に分割し、
前記分割する処理によって分割された一定間隔の波形毎に、隣り合うＲ波とＲ波との間の間隔を示す波形間隔を複数算出し、算出した複数の波形間隔の平均値を算出し、
前記算出する処理によって一定間隔の波形毎に算出された波形間隔の平均値を用いて平均値の頻度が極大値を示す付近の平均値に対応する一定間隔の波形を複数選択する
各処理を実行することを特徴とする代表波形生成方法。
【請求項８】
コンピュータに、
生体信号を一定間隔の波形に分割し、
前記分割する処理によって分割された一定間隔の波形毎に、隣り合うＲ波とＲ波との間の間隔を示す波形間隔を複数算出し、算出した複数の波形間隔の平均値を算出し、
前記算出する処理によって一定間隔の波形毎に算出された波形間隔の平均値を用いて平均値の頻度が極大値を示す付近の平均値に対応する一定間隔の波形を複数選択する
処理を実行させることを特徴とする代表波形生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置などに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、身体に装着可能な簡易センサで、常時、生体信号をモニタする仕組みが提案されている。ところが、かかる仕組みは、身体に装着する電極数が少なかったり、信号処理回路が簡易化されていたりするなどの理由で、ノイズの影響を受けやすいものとなっている。そこで、ノイズの影響を低減し、精度の高い生体信号を取得するための手法が求められている。【０００３】
例えば、１つの手法として、周期的な変動を示す心電図波形データから１心拍と推定される区間毎に、Ｒ波を検出するとともに、各Ｒ波から次のＲ波までの間隔を示すＲ−Ｒ間隔を算出する。そして、各Ｒ−Ｒ間隔に基づいて波形データを重ね合わせて加重平均化された１心拍の波形データを生成し、生成した波形データにハニング窓などの窓関数を掛け合わせて代表波形データを生成する。そして、生成した代表波形データと心電図形波形データとの相互相関処理を行い、相互相関処理されたデータからＲ−Ｒ間隔を算出し、Ｒ−Ｒ間隔に基づいて心拍数を算出できる技術が開示されている。【０００４】
また、別の手法として、ユーザの心拍による生体情報を取得し、ユーザの体動が終了した後、生態情報に基づいてテンプレートとして用いる心拍一拍分の波形データを生成する。ここでは、複数の心拍一拍分の波形データのうち最初の波形データを比較対象として選択し、他の波形データに対して類似度を算出し、類似度が高い波形同士で加算平均を取った波形データをテンプレートとして生成する。そして、生成したテンプレートと、生体情報の波形データの相関係数を算出し、相関係数から心拍一拍分の時間毎のピークを特定して、ピークの時間間隔に基づいて心拍数を算出できる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−８９３１４号公報
【特許文献２】特開２００５−２７９４４号公報
【特許文献３】特開２００６−２７１７３１号公報
【特許文献４】特開２００６−２６２９７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の技術では、精度の良い代表波形データを生成できないという問題がある。すなわち、１つの手法では、各波形データを加重平均化して代表波形データを生成しているが、加重平均で使用する各波形データはランダムに選択されている。この結果、１つの手法では、精度の良い代表波形データを生成できない。また、別の手法でも、類似度が高い波形同士で加算平均を取って代表波形データに相当するテンプレートを生成しているが、加算平均で使用する各波形データはランダムに選択されている。この結果、別の手法であっても、精度の良い代表波形データを生成できない。【０００７】
開示の技術は、精度の良い代表波形データを生成できることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願の開示する装置は、一つの態様において、生体信号を一定間隔の波形に分割する信号分割部と、前記信号分割部によって分割された一定間隔の波形毎に、隣り合う波形同士の間隔を示す波形間隔を複数算出し、算出した複数の波形間隔の平均値を算出する算出部と、前記算出部によって一定間隔の波形毎に算出された波形間隔の平均値を用いて平均値の頻度が極大値を示す付近の平均値に対応する一定間隔の波形を複数選択する波形選択部とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本願の開示する情報処理装置の一つの態様によれば、精度の良い代表波形データを生成できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係る携帯端末の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、心拍波形を１分間隔で分割した例を示す図である。
【図３Ａ】図３Ａは、歩行後に着席した場合の時定数と安定区間との関係を説明する図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、走行後に着席した場合の時定数と安定区間との関係を説明する図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、歩行後に着席した場合の時定数と安定区間との関係を説明する図である。
【図４】図４は、心電信号をデジタル・ハイパスフィルタで処理した後の波形の一例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、行動が睡眠である場合のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、行動が着席である場合のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を示す図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、行動が歩行である場合のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を示す図である。
【図６】図６は、１周期単位の波形の切り出し例を示す図である。
【図７Ａ】図７Ａは、走行後に着席した場合のＲ−Ｒ間隔の遷移を示す図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、１分間心拍波形を過渡区間から抽出した場合のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を示す図である。
【図７Ｃ】図７Ｃは、１分間心拍波形を安定区間から抽出した場合のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を示す図である。
【図８】図８は、候補波形をランダムに選択した場合を示す図である。
【図９】図９は、候補波形選択処理部１４０の処理によって候補波形を選択した場合を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例１に係る代表波形生成処理のフローチャートを示す図である。
【図１１】図１１は、実施例２に係る携帯端末の構成を示す機能ブロック図である。
【図１２】図１２は、複数の１分間心拍波形に独立成分分析を適用した場合の概念を示す図である。
【図１３】図１３は、ＩＣＡ適用後の心拍波形に高速フーリエ変換を適用した場合の結果例を示す図である。
【図１４】図１４は、代表波形生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願の開示する情報処理装置、代表波形生成方法および代表波形生成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、本実施例によりこの発明が限定されるものではない。そして、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。以下では、生体信号を心電信号とし、情報処理装置を携帯端末として本発明を適用した場合について説明する。
【実施例１】
【００１２】
［実施例１に係る携帯端末の構成］
図１は、実施例１に係る携帯端末の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、携帯端末１は、加速度センサ１１と、心電センサ１２と、記憶部１３と、制御部１４とを有する。携帯端末１は、身体に装着可能な装置であり、例えばモバイルコンピュータや携帯電話などを一例とする。【００１３】
加速度センサ１１は、直交する３軸方向の加速度を検出するセンサである。加速度センサ１１は、例えば携帯端末１を装着したユーザの行動を分析するために用いられる。なお、ユーザの行動をより詳細に分析するために、加速度センサ１１だけに限定せず、加速度センサ１１以外に、角速度を検出するジャイロセンサ、地磁気を検出する地磁気センサ、ユーザの現在位置（緯度、経度）を検出するＧＰＳセンサを組み合わせても良い。【００１４】
心電センサ１２は、心電信号を検出するセンサである。心電センサ１２は、心電信号として心起電力を検出する。心起電力は、電圧が数ミリボルト（ｍＶ）、周波数０．１〜２００ヘルツ（Ｈｚ）、インピーダンス１〜２０キロオーム（ｋΩ）の生体電気現象である。心起電力は、通常、体の表面に配置された電極間の電位差を電気回路を用いて増幅して検出される。したがって、心電センサ１２は、２極以上の電極、電位差の検出と電位差の増幅を行う電気回路、アナログ信号をデジタル信号に変換し適当なサンプリング間隔で記録するデジタル信号回路などを有する。そして、心電センサ１２は、心電信号のデジタル値を出力する。【００１５】
記憶部１３は、例えばフラッシュメモリ（Frash  Memory）やＦＲＡＭ（登録商標）（Ferroelectric  Random  Access  Memory）などの不揮発性の半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。そして、記憶部１３は、心電信号記憶部１３１を有する。【００１６】
心電信号記憶部１３１は、心電信号のデータを記憶する。例えば、心電信号記憶部１３１は、心電信号のデジタル値を心電データとして計測時刻に対応付けて記憶する。なお、心電信号のデータは、例えば２４時間分記憶されるが、これに限定されない。【００１７】
制御部１４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。そして、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路またはＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路に対応する。さらに、制御部１４は、候補波形選択処理部１４０と行動推定部１４１と代表波形生成部１４６とを有する。候補波形選択処理部１４０は、心電信号分割部１４２と安定区間信号抽出部１４３とＲ−Ｒ間隔算出部１４４と候補波形選択部１４５とを有する。【００１８】
行動推定部１４１は、例えば加速度センサ１１で検出された加速度から携帯端末１を装着したユーザの行動を推定する。また、行動推定部１４１は、推定した行動を意味する行動情報、該行動の開始時刻および該行動の終了時刻を出力する。【００１９】
ここで、人の行動を推定する手法は、既に、各種提案されている。例えば、「HSAC  Challenge2010：人間行動理解のための装着型加速度センサデータコーパスの構築」における文献では、静止、歩行、ジョギング、スキップ、階段を上がる、階段を下りる、の全６種類の行動の識別が実現されている。また、「ウェアラブルセンサを用いた行動認識技術の現状と課題」における文献では、歩行、自動車乗車、静止（立ち止まる）を加速度センサによって識別される例が紹介されている。なお、行動推定部１４１によって推定される行動の種別や、行動推定部１４１によって行動が推定される手法は、特に限定しないものとする。【００２０】
心電信号分割部１４２は、心電信号を一定の時間間隔の波形に分割する。例えば、心電信号分割部１４２は、心電信号記憶部１３１に記憶されている心電データを用いて、心電信号の心拍波形を適当な時間間隔で分割する。一定の時間間隔は、例えば１分間隔であるが、２分間隔であっても３分間隔であっても良い。以降では、一定の時間間隔を１分間隔として説明する。【００２１】
ここで、心拍波形を一定の時間間隔で分割した例について、図２を参照して説明する。図２は、心拍波形を１分間隔で分割した例を示す図である。図２に示すように、心電信号の心拍波形がグラフに表されている。心電信号分割部１４２は、心拍波形を１分間隔で分割する。グラフの鋭いピークはＲ波である。Ｒ波は、心臓が収縮するときに生ずる波であり、電気が流れる力が強いことを示している。そして、ピークを示すＲ波から次のピークを示すＲ波までの間隔（Ｒ−Ｒ間隔）が、心拍の１周期に相当する。なお、以降では、１分間隔で分割された波形を「１分間心拍波形」と呼ぶものとし、一定の時間間隔で分割された波形の一例とする。【００２２】
図１に戻って、心電信号分割部１４２は、各１分間心拍波形を行動に対応付ける。例えば、心電信号分割部１４２は、行動推定部１４１によって得られた、各行動の開始時刻および終了時刻に基づいて、各１分間心拍波形に行動情報を対応付ける。【００２３】
安定区間信号抽出部１４３は、行動毎に複数の１分間心拍波形を抽出する。所定の行動の１分間心拍波形を抽出する際、安定区間信号抽出部１４３は、所定の行動へ変化した時点から波形が安定するまでの期間（「時定数」という。）を経過した後の安定区間から１分間心拍波形を抽出する。これは、所定の行動について、心拍数が安定してから１分間心拍波形を抽出するためである。例えば、走行後に着席した場合、心拍波形の形状は、心拍数が安定するまで変化するので、行動が着席である場合の均一な波形を抽出できない。そこで、安定区間信号抽出部１４３は、時定数経過後の安定区間から１分間心拍波形を抽出する。時定数は、前後の行動の組み合わせからあらかじめ定められる。なお、時定数の算出方法については、後述する。【００２４】
ここで、時定数と安定区間との関係について、図３Ａ、図３Ｂ、図３Ｃを参照して説明する。図３Ａは、歩行後に着席した場合の時定数と安定区間との関係を説明する図である。図３Ｂは、走行後に着席した場合の時定数と安定区間との関係を説明する図である。図３Ｃは、歩行後に着席した場合の時定数と安定区間との関係を説明する図である。【００２５】
図３Ａに示すように、歩行後に着席した場合の心拍波形が表されている。着席を開始してから心拍波形が安定するまでの時定数は、前の行動が歩行である場合と走行である場合を比較すると、歩行である場合の方が短い。そこで、安定区間信号抽出部１４３は、前行動が歩行であり後行動が着席である場合の時定数を用いて、歩行から着席へ変化した時点から時定数を経過した後の安定区間に含まれる１分間心拍波形を抽出する。【００２６】
図３Ｂに示すように、走行後に着席した場合の心拍波形が表されている。着席を開始してから心拍波形が安定するまでの時定数は、前の行動が歩行である場合と走行である場合を比較すると、走行である場合の方が長い。そこで、安定区間信号抽出部１４３は、前行動が走行であり後行動が着席である場合の時定数を用いて、走行から着席へ変化した時点から時定数を経過した後の安定区間に含まれる１分間心拍波形を抽出する。【００２７】
なお、時定数は、着目している行動（ここでは着席）と１つ前の行動の組み合わせから定められると説明した。しかしながら、時定数は、これに限定されず、着目している行動と１つ前の行動とさらにその前の行動の組み合わせから定められても良い。図３Ｃでは、時定数は、着目している行動を示す着席と１つ前の行動を示す歩行とさらにその前の行動を示す走行から定められる。そして、安定区間信号抽出部１４３は、定められた時定数を用いて、歩行から着席へ変化した時点から時定数を経過した後の安定区間に含まれる１分間心拍波形を抽出する。【００２８】
Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４は、安定区間信号抽出部１４３によって安定区間で抽出された複数の１分間心拍波形毎に、Ｒ−Ｒ間隔を複数算出する。例えば、Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４は、抽出された１分間心拍波形を、所定の周波数より高い高域の周波数のみ通過させるハイパスフィルタの信号処理を適用してＲ波を検出する。そして、Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４は、検出したＲ波について、隣り合う２つのＲ波の間隔、すなわちＲ−Ｒ間隔を算出する。【００２９】
図４は、心電信号をデジタル・ハイパスフィルタで処理した後の波形の一例を示す図である。図４に示すように、心電信号の波形のグラフは、Ｘ軸を時間とし、Ｙ軸を振幅とする。心電信号ｇ１をデジタル・ハイパスフィルタで処理した後の波形ｇ２は、Ｒ波の位置で「−２０」以下となっている。したがって、Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４は、ここでは閾値を「−２０」として、ハイパスフィルタ適用後の信号が「−２０」以下となる時刻、すなわちＲ波の時刻を検出する。そして、Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４は、検出したＲ波の時刻を用いて、Ｒ−Ｒ間隔を算出する。【００３０】
図１に戻って、Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４は、１分間心拍波形毎に算出した複数のＲ−Ｒ間隔を用いて、１分間心拍波形毎にＲ−Ｒ間隔の平均値を算出する。また、Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４は、さらに、１分間心拍波形毎に算出した複数のＲ−Ｒ間隔および平均値を用いて、１分間心拍波形毎に標準偏差を算出する。【００３１】
候補波形選択部１４５は、１分間心拍波形毎に算出されたＲ−Ｒ間隔の平均値の頻度が極大値を示す付近の１分間心拍波形であって、且つ標準偏差が小さい値を示す１分間心拍波形を複数選択する。すなわち、候補波形選択部１４５は、後述する代表波形生成部１４６によって代表波形が生成される際に用いられる候補波形を生成する。なお、代表波形とは、典型的な１周期分、すなわち１心拍分の波形であり、行動毎に生成される。【００３２】
例えば、候補波形選択部１４５は、Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４によって用いられた１分間心拍波形を、行動毎に分類する。すなわち、候補波形選択部１４５は、安定区間信号抽出部１４３によって行動毎の安定区間から抽出された１分間心拍波形を、行動毎に分類する。そして、候補波形選択部１４５は、行動毎に分類された１分間心拍波形を対象に、横軸をＲ−Ｒ間隔の平均値、縦軸を頻度とする行動別のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムを生成する。行動別のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムを生成するのは、行動の種類によって通常心拍数が異なることから、ヒストグラムの頻度が極大値を示す位置（Ｒ−Ｒ間隔の平均値）も行動の種類によって異なるからである。そして、候補波形選択部１４５は、頻度が極大値付近を示す、Ｒ−Ｒ間隔の平均値に対応する１分間心拍波形を、行動毎に適当数選択する。すなわち、候補波形選択部１４５は、行動毎の候補波形を生成する。【００３３】
一例として、極大値のＲ−Ｒ間隔をｔｍａｘ、第ｉ番目の１分間心拍波形のＲ−Ｒ間隔をｔｉとすると、候補波形選択部１４５は、以下の式（１）に示すように、Ｒ−Ｒ間隔の差の絶対値が予め定められた閾値ｔＴＨ以下となる１分間心拍波形を選択する。
｜ｔｉ−ｔｍａｘ｜≦ｔＴＨ・・・式（１）
さらに、候補波形選択部１４５は、選択した１分間心拍波形の中からＲ−Ｒ間隔の標準偏差が最も小さい順に適当数選択する。これにより、候補波形選択部１４５は、Ｒ−Ｒ間隔の平均値がほぼ一致し、心拍１周期分のＲ−Ｒ間隔の変動が少ない波形を選択するので、均一な心拍波形の候補を行動別に選択できる。【００３４】
ここで、行動毎に対応したＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を、図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃを参照して説明する。図５Ａは、行動が睡眠である場合のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を示す図である。図５Ｂは、行動が着席である場合のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を示す図である。図５Ｃは、行動が歩行である場合のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を示す図である。【００３５】
図５Ａに示すように、行動が睡眠である場合、頻度が極大値を示す位置（Ｒ−Ｒ間隔の平均値）は、図５Ｂで示す行動が着席および図５Ｃで示す行動が歩行である場合と比較して大きい。睡眠しているときは、通常、着席しているときや歩行しているときより心拍数が小さくなるからである。【００３６】
図５Ｂに示すように、行動が着席である場合、頻度が極大値を示す位置（Ｒ−Ｒ間隔の平均値）は、図５Ａで示す行動が睡眠である場合と比較して小さく、図５Ｃで示す行動が歩行である場合と比較して大きい。着席しているときは、通常、睡眠しているときより心拍数が大きくなり、歩行しているときより心拍数が小さくなるからである。【００３７】
図５Ｃに示すように、行動が歩行である場合、頻度が極大値を示す位置（Ｒ−Ｒ間隔の平均値）は、図５Ａで示す行動が睡眠および図５Ｂで示す行動が着席である場合と比較して小さい。歩行しているときは、通常、睡眠しているときや着席しているときより心拍数が大きくなるからである。【００３８】
そこで、候補波形選択部１４５は、頻度が極大値付近ｐ１、ｐ２、ｐ３のＲ−Ｒ間隔の平均値に対応する１分間心拍波形を、各行動の代表的な心拍信号に対応しているとみなす。そして、候補波形選択部１４５は、頻度が極大値付近の１分間心拍波形を行動毎に適当数選択し、行動毎の候補波形とする。【００３９】
図１に戻って、代表波形生成部１４６は、１周期単位の代表波形を、行動別に生成する。【００４０】
例えば、代表波形生成部１４６は、候補波形選択部１４５によって行動別に得られた１分間心拍波形について、Ｒ波の位置を用いて、１周期単位の波形を切り出す。このとき、代表波形生成部１４６は、切り出す端点として、１分間心拍波形の傾きが小さい箇所を選択する。一例として、代表波形生成部１４６は、Ｒ波のピーク位置を基準に４対６に分割するように、切り出す端点を選択する。【００４１】
ここで、１周期単位の波形の切り出しについて、図６を参照して説明する。図６は、１周期単位の波形の切り出し例を示す図である。図６に示すように、代表波形生成部１４６は、１分間心拍波形のＲ波のピーク位置を基準に、前半を４０％、後半を６０％に分割するように、１周期単位の波形を切り出している。なお、切り出す端点を、Ｒ波のピーク位置を基準に４対６に分割するように切り出すと説明したが、これに限定されない。切り出す端点を、Ｒ波のピーク位置を基準に３対７に分割するように切り出しても良いし、５対５に分割するように切り出しても良く、Ｒ波のピーク位置を基準に同じ比率で分割するように切り出せば良い。【００４２】
図１に戻って、代表波形生成部１４６は、切り出した全ての１周期単位の波形の加算平均を実行し、仮の代表波形を生成する。なお、以下の代表波形生成部１４６の処理は、行動別に行われるものとする。一例として、ある行動の候補波形（１分間心拍波形）がＰ個分として選択されたとする。そして、１分間心拍波形の中に１周期単位の波形がＮ個含まれているものとする。更に、１周期単位の波形が、Ｍ個のサンプリング点で与えられるものとする。このような定義の下、第ｊ番目の１周期単位の波形の、第ｋサンプリング時の値をＳ（ｊ）（ｔｋ）で表すと、仮の代表波形Ｓ´（ｔｋ）は、次式で表される。
【数１】
0005920364.tif 000002
【００４３】
代表波形生成部１４６は、仮の代表波形と、切り出した全ての１周期単位の波形との類似度を算出し、類似度の高い順に、適当数選択する。一例として、波形間の類似度は、次の式（２）のように、波形間の差分の２乗和で表される。
【数２】
0005920364.tif 000003
【００４４】
代表波形生成部１４６は、類似度Ｌ（ｊ）が閾値ＬＴＨ以下を満たす１周期単位の波形を選択し、選択した１周期単位の波形の加算平均から最終的な代表波形を生成する。一例として、代表波形の生成は、次の式（３）のように表される。なお、式（３）のｊＳＥＬは、Ｌ（ｊ）≦ＬＴＨを満たすｊの値を示し、ＮＳＥＬは、Ｌ（ｊ）≦ＬＴＨを満たす１周期単位の波形の総数を示す。
【数３】
0005920364.tif 000004
すなわち、Ｓ（ｔｋ）が最終的な代表波形として生成される。【００４５】
次に、安定区間信号抽出部１４３によって用いられる時定数を算出する方法について、図７Ａ，図７Ｂ，図７Ｃを参照して説明する。図７Ａ，図７Ｂ，図７Ｃでは、走行後に着席した場合を一例として説明する。図７Ａは、走行後に着席した場合のＲ−Ｒ間隔の遷移を示す図である。図７Ｂは、１分間心拍波形を過渡区間から抽出した場合のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を示す図である。図７Ｃは、１分間心拍波形を安定区間から抽出した場合のＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの例を示す図である。【００４６】
図７Ａに示すように、Ｒ−Ｒ間隔の遷移のグラフは、Ｘ軸を時間とし、Ｙ軸をＲ−Ｒ間隔とする。走行後に着席する場合、走行中のＲ−Ｒ間隔は、着席後よりほぼ小さい。そして、着席後のＲ−Ｒ間隔は、心拍波形が不安定な期間を示す過渡区間において徐々に大きくなる。さらに、着席後のＲ−Ｒ間隔は、過渡区間を経て、心拍波形が安定な期間を示す安定区間において、ほぼ安定する値となる。【００４７】
図７Ｂ、図７Ｃに示すように、Ｒ−Ｒ間隔のヒストグラムは、Ｘ軸をＲ−Ｒ間隔の平均値、Ｙ軸を頻度とする。図７Ｂでは、過渡区間の中の期間ｔ１から抽出される１分間心拍波形におけるＲ−Ｒ間隔のヒストグラムである。図７Ｃでは、安定区間の中の期間ｔ２から抽出される１分間心拍波形におけるＲ−Ｒ間隔のヒストグラムである。図７Ｂのヒストグラムでは、過渡区間の中の期間ｔ１から抽出された１分間心拍波形を用いているので、Ｒ−Ｒ間隔の値のバラツキが大きく、Ｒ−Ｒ間隔の分布は裾野が広い形状となっている。図７Ｃのヒストグラムでは、安定区間の中の期間ｔ２から抽出された１分間心拍波形を用いているので、Ｒ−Ｒ間隔の値のバラツキが小さく、Ｒ−Ｒ間隔の分布は裾野が狭い形状となる。すなわち、図７Ｂのヒストグラムでは、Ｒ−Ｒ間隔の標準偏差が図７Ｃのヒストグラムと比較して大きい。他方、図７Ｃのヒストグラムでは、Ｒ−Ｒ間隔の標準偏差が図７Ｂのヒストグラムと比較して小さい。【００４８】
そこで、時定数の算出方法は、例えば、過渡区間の標準偏差が閾値以下になったことで安定区間へ遷移したことを検出し、走行から着席に変わったときから検出したときまでの経過時間を時定数として算出する。例えば、時定数の算出方法は、行動推定部１４１と心電信号分割部１４２とＲ−Ｒ間隔算出部１４４とを用いて得られる１分間心拍波形毎のＲ−Ｒ間隔の標準偏差を取得する。そして、時定数の算出方法は、取得した１分間心拍波形毎のＲ−Ｒ間隔の標準偏差を用いて、走行から着席に変わった時刻から標準偏差が閾値以下になった時刻を検出する。そして、時定数の算出方法は、走行から着席に変わった時刻から検出した時刻までの経過時間を時定数として算出する。【００４９】
なお、時定数は、代表波形を生成するために代表波形生成処理が実行される前、例えば時定数を算出するための試用期間に算出されるようにすれば良い。また、ここでは、走行後に着席した場合について説明したが、前後の行動の組み合わせから、着目している行動と１つ前の行動の組み合わせにおける時定数を同様に算出できる。【００５０】
ここで、候補波形選択処理部１４０の処理を、図８および図９を参照して概念的に説明する。図８は、候補波形をランダムに選択した場合を示す図である。図９は、候補波形選択処理部１４０の処理によって候補波形を選択した場合を示す図である。図８に示すように、候補波形をランダムに選択すると、選択する各候補波形のＲ−Ｒ間隔のバラツキが大きくなるので、加算平均などで算出される代表波形の歪みが大きくなってしまう。【００５１】
他方、図９に示すように、心電信号分割部１４２は、心電信号を１分間心拍波形に分割し、分割した１分間心拍波形を行動に対応付けることで、候補波形選択部１４５に対し、行動別にＲ−Ｒ間隔のヒストグラムを生成させられる。そして、安定区間信号抽出部１４３が、着目している行動別に安定区間から１分間心拍波形を抽出することで、候補波形選択部１４５に対し、行動別にＲ−Ｒ間隔のバラツキの小さいヒストグラムを生成させられる。さらに、候補波形選択部１４５は、行動別にＲ−Ｒ間隔のヒストグラムの極大値付近において、標準偏差が小さい１分間心拍波形を選択することで、行動別の均一な１分間心拍波形を選択できる。すなわち、候補波形選択部１４５は、着目している行動の均一な候補波形を選択できる。これにより、代表波形生成部１４６は、着目している行動の典型的、且つ均一な１周期単位の代表波形を生成できる。【００５２】
［代表波形生成処理の手順］
次に、代表波形生成処理の手順について、図１０を参照して説明する。図１０は、実施例１に係る代表波形生成処理のフローチャートを示す図である。なお、ユーザが携帯端末１を装着し、心電センサ１２の電極を体表面に配置したものとする。【００５３】
まず、携帯端末１は、心電センサ１２で心電信号を取得し（ステップＳ１１）、取得した心電信号のデータを心電信号記憶部１３１へ格納する（ステップＳ１２）。例えば、携帯端末１は、心電信号のデジタル値を計測時刻に対応付けて、心電信号記憶部１３１に格納する。そして、心電信号分割部１４２は、心電信号記憶部１３１に記憶された心電信号のデータを用いて、心電信号を１分間隔で分割し、１分間心拍波形を生成する（ステップＳ１３）。【００５４】
心電センサ１２とは別に、携帯端末１は、加速度センサ１１で加速度に関する信号を取得する（ステップＳ１４）。そして、行動推定部１４１は、加速度センサ１１の時間変化から行動を推定する（ステップＳ１５）。【００５５】
続いて、心電信号分割部１４２は、生成した１分間心拍波形に行動タグを対応付ける（ステップＳ１６）。例えば、心電信号分割部１４２は、１分間心拍波形の開始計測時刻と終了計測時刻および行動推定部１４１によって推定された行動の開始時刻と終了時刻を用いて、１分間心拍波形と行動とを対応付け、対応付けた行動の行動タグを１分間心拍波形に対応付ける。【００５６】
その後、安定区間信号抽出部１４３は、前後の行動から定められる時定数経過後の安定区間から複数の１分間心拍波形を抽出する（ステップＳ１７）。例えば、安定区間信号抽出部１４３は、行動タグが着席を示す場合、行動タグが着席へ変化した時点から時定数経過後の安定区間から複数の１分間心拍波形を抽出する。時定数は、着席の前の行動および着席の組み合わせからあらかじめ定められる。【００５７】
そして、Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４は、抽出された１分間心拍波形から複数のＲ−Ｒ間隔を求め、１分間のＲ−Ｒ間隔の平均値と標準偏差を算出する（ステップＳ１８）。すなわち、Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４は、安定区間信号抽出部１４３によって行動タグ毎に抽出された１分間心拍波形分、それぞれ１分間のＲ−Ｒ間隔の平均値と標準偏差を算出する。【００５８】
そして、候補波形選択部１４５は、行動タグ別に、横軸を１分間心拍波形のＲ−Ｒ間隔の平均値、縦軸を１分間心拍波形の頻度とするヒストグラムを生成する（ステップＳ１９）。そして、候補波形選択部１４５は、行動タグ別に、頻度が極大値となるＲ−Ｒ間隔の平均値に対応する１分間心拍波形の中から、標準偏差が小さい順に適当数１分間心拍波形を選択する（ステップＳ２０）。すなわち、候補波形選択部１４５は、行動毎の候補波形を適当数選択する。【００５９】
続いて、代表波形生成部１４６は、行動タグ別に、以下のように代表波形を生成する。代表波形生成部１４６は、候補波形選択部１４５によって選択されたそれぞれの１分間心拍波形について、Ｒ波のピークが波形の４対６に位置するよう、１周期単位の波形を切り出す（ステップＳ２１）。そして、代表波形生成部１４６は、１周期単位の波形を加算平均し、仮の代表波形を生成する（ステップＳ２２）。【００６０】
続いて、代表波形生成部１４６は、全ての１周期単位の波形と仮の代表波形との類似度を算出し、類似度の高い順に、適当数の１周期単位の波形を選択する（ステップＳ２３）。例えば、代表波形生成部１４６は、１０個の１周期単位の波形を選択する。そして、代表波形生成部１４６は、選択した適当数の１周期単位の波形を加算平均し、代表波形を生成する（ステップＳ２４）。【００６１】
上述のように行動別に生成された代表波形を、端末内、パソコンやクラウドなどの外部装置内に保存しておき、日常の各行動中に出力される心電波形と比較することで、不整脈などの異常を検出することができる。あるいは、マラソン走者などが長期間の練習を行う際、走行中の心電波形の変化を観察することで、トレーニングの効果を把握することができる。【００６２】
［実施例１の効果］
上記実施例１によれば、携帯端末１は、生体信号を１分間心拍波形に分割する。そして、携帯端末１は、分割した１分間心拍波形毎に、Ｒ−Ｒ間隔を複数算出し、Ｒ−Ｒ間隔の平均値を算出する。さらに、携帯端末１は、１分間心拍波形毎に算出したＲ−Ｒ間隔の各平均値を用いて、平均値の頻度が極大値を示す付近の平均値に対応する１分間心拍波形を複数選択する。かかる構成によれば、携帯端末１は、Ｒ−Ｒ間隔の平均値の頻度が極大値付近の平均値に対応する１分間心拍波形を選択するので、Ｒ−Ｒ間隔が均一な１分間心拍波形を選択することが可能となる。この結果、携帯端末１は、選択した１分間心拍波形を用いて１周期分の代表波形を精度良く生成できる。【００６３】
また、上記実施例１によれば、携帯端末１は、１分間心拍波形を行動推定部１４１によって推定された行動に対応付ける。そして、携帯端末１は、一の行動に対応した１分間心拍波形を複数選択する。かかる構成によれば、携帯端末１は、行動の種類によってＲ−Ｒ間隔が異なるので、行動に対応した１分間心拍波形を選択することで、さらに均一な１分間心拍波形を選択することが可能となる。【００６４】
また、上記実施例１によれば、携帯端末１は、前の行動から後の行動へ変化した時点から安定するまでの期間（時定数）を経過した後の安定区間から、後の行動に対応した１分間心拍波形を抽出する。そして、携帯端末１は、抽出した後の行動に対応した１分間心拍波形毎に、Ｒ−Ｒ間隔を複数算出し、Ｒ−Ｒ間隔の平均値を算出する。さらに、携帯端末１は、１分間心拍波形毎に算出したＲ−Ｒ間隔の各平均値を用いて、平均値の頻度が極大値を示す付近の平均値に対応する１分間心拍波形を複数選択する。かかる構成によれば、携帯端末１は、後の行動の安定区間から後の行動に対応した１分間心拍波形を抽出するので、Ｒ−Ｒ間隔のバラツキの小さい１分間心拍波形を選択することが可能となる。【００６５】
また、上記実施例１によれば、携帯端末１は、さらに、１分間心拍波形毎に算出した複数のＲ−Ｒ間隔から１分間心拍波形毎にＲ−Ｒ間隔の標準偏差を算出する。そして、携帯端末１は、平均値の頻度が極大値を示す付近の平均値に対応する１分間心拍波形であって、且つ算出された各標準偏差の中で小さい値の標準偏差に対応する１分間心拍波形を複数選択する。かかる構成によれば、携帯端末１は、Ｒ−Ｒ間隔のバラツキが小さい１分間心拍波形を選択することとなるので、さらに、均一な１分間心拍波形を選択することが可能となる。この結果、携帯端末１は、選択した１分間心拍波形を用いて歪みが小さい代表波形を生成できる。【００６６】
また、上記実施例１によれば、携帯端末１は、前の行動から後の行動へ変化した時点からの１分間心拍波形のＲ−Ｒ間隔の標準偏差を用いて、当該時点から標準偏差が閾値以下になった時点までの期間を時定数として算出する。かかる構成によれば、携帯端末１は、Ｒ−Ｒ間隔の標準偏差を用いて時定数を算出するので、Ｒ−Ｒ間隔のバラツキが小さい期間（安定区間）に至る期間を時定数として確実に算出できる。
［実施例２］【００６７】
ところで、実施例１に係る携帯端末１では、行動別に抽出された１分間心拍波形の中からＲ−Ｒ間隔の平均値の頻度が極大値付近を示す、行動別の１分間心拍波形を選択する場合を説明した。しかしながら、携帯端末１は、これに限定されず、ノイズを低減するために、さらに、選択した行動別の１分間心拍波形に対して独立成分分析を実施するようにしても良い。【００６８】
そこで、実施例２では、さらに、選択した行動別の１分間心拍波形に対して独立成分分析を実施する携帯端末１Ａについて説明する。【００６９】
［実施例２に係る携帯端末の構成］
図１１は、実施例２に係る携帯端末の構成を示す機能ブロック図である。なお、図１に示す携帯端末１と同一の構成については同一符号を示すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。実施例１と実施例２とが異なるところは、制御部１４Ａの候補波形選択処理部１４０を候補波形選択処理部１４０Ａに変更した点にある。実施例１と実施例２とが異なるところは、候補波形選択処理部１４０Ａに独立成分分析部１５１とスペクトル分析部１５２とを追加した点にある。【００７０】
独立成分分析部１５１は、１分間心拍波形毎に算出されたＲ−Ｒ間隔の平均値の頻度が極大値を示す付近の１分間心拍波形を行動別に選択する。そして、独立成分分析部１５１は、行動別に選択した１分間心拍波形に対して独立成分分析を実施する。【００７１】
例えば、独立成分分析部１５１は、候補波形選択部１４５と同様に、Ｒ−Ｒ間隔の平均値のヒストグラムを用いて、頻度の極大値付近を示す、Ｒ−Ｒ間隔の平均値に対応する１分間心拍波形を、各行動別に適当数選択する。一例として、独立成分分析部１５１は、前述した式（１）に示したように、Ｒ−Ｒ間隔の差の絶対値が予め定められた閾値ｔＴＨ以下となる１分間心拍波形を選択する。独立成分分析部１５１は、選択した１分間心拍波形に対して独立成分分析を実施する。かかる独立成分分析（ＩＣＡ：Independent  Component  Analysis）は、多変量解析の一手法であり、情報源となる信号が独立であると仮定し、複数の観測値の信号から信号源を独立な成分に分離して抽出する計算手法である。すなわち、独立成分分析部１５１は、観測値として選択した複数の１分間心拍波形を用い、複数の１分間心拍波形から信号源である心拍波形を推定する。【００７２】
ここで、複数の１分間心拍波形に独立成分分析を適用した場合の概念を、図１２を参照して説明する。図１２は、複数の１分間心拍波形に独立成分分析を適用した場合の概念を示す図である。図１２に示すように、独立成分分析部１５１は、観測値として選択した複数の１分間心拍波形に対してＩＣＡを適用し、信号源である心拍波形を生成する。【００７３】
スペクトル分析部１５２は、独立成分分析を適用後の心拍波形にスペクトル分析を適用し、心拍のピークレベルが大きい順に心拍波形を、行動毎に適当数選択する。すなわち、スペクトル分析部１５２は、行動毎の候補波形を生成する。なお、スペクトル分析には、例えば高速フーリエ変換が用いられる。【００７４】
ここで、ＩＣＡ適用後の心拍波形に高速フーリエ変換を適用した場合の結果例を、図１３を参照して説明する。図１３は、ＩＣＡ適用後の心拍波形に高速フーリエ変換を適用した場合の結果例を示す図である。図１３に示すように、ＩＣＡ適用後の心拍波形に高速フーリエ変換を適用した結果である心拍波形が表されている。心拍波形のピークが、心拍を表す周波数である。心拍波形に含まれるノイズが少ないと、ピークの値が大きくなる。そこで、スペクトル分析部１５２は、ピークの値が大きい順に適当数選択する。【００７５】
［実施例２の効果］
上記実施例２によれば、スペクトル分析部１５２は、行動に対応した複数の１分間心拍波形に対して独立成分分析を実施する。これにより、スペクトル分析部１５２は、ノイズが低減された均一な心拍波形の候補を行動別に選択できる。この結果、代表波形生成部１４６は、着目している行動の典型的、且つ均一な１周期単位の代表波形を精度良く生成できる。【００７６】
［プログラム等］
なお、実施例では、生体信号を心電信号として説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、脳波信号としても良く、脈拍信号としても良く、周期的な生体に関わる信号であれば良い。ここで、生体信号を脳波信号とする場合、心電センサ１２に代えて脳波センサとすれば良い。また、生体信号を脈拍信号とする場合、心電センサ１２に代えて脈拍センサとすれば良い。【００７７】
また、実施例では、行動推定部１４１は、加速度センサ１１で検出された加速度からユーザの行動を推定した。そして、時定数の算出は、前後の行動の組み合わせから安定区間を規定する時定数を算出するようにした。しかしながら、これに限定されず、行動を生活活動強度に代えても良い。かかる場合、行動推定部１４１は、加速度センサ１１で検出された加速度からユーザの生活活動強度を取得すれば良い。そして、時定数の算出は、前後の生活活動強度の組み合わせから安定区間を規定する時定数を算出すれば良い。例えば、時定数の算出は、生活活動強度指数が１．７（適度）から１．３（低い）へ変化したときからのＲ−Ｒ間隔の標準偏差が閾値以下になったことで安定区間に遷移したことを検出し、該変化したときから検出したときまでの経過時間を時定数とすれば良い。【００７８】
また、携帯端末１、１Ａは、既知のモバイルコンピュータや携帯電話などの装置に、上記した加速度センサ１１と、心電センサ１２と、記憶部１３と、制御部１４などの各機能を搭載することによって実現することができる。【００７９】
また、携帯端末１、１Ａに加速度センサ１１および心電センサ１２を含む構成としたが、加速度センサ１１および心電センサ１２のいずれか一方または両方を携帯端末１、１Ａの外部装置としても良い。外部装置のセンサは、携帯端末１、１Ａと無線接続し、所定の信号をセンサ上に搭載された無線送信機から携帯端末１、１Ａ上に搭載された受信機へ送信する。【００８０】
また、加速度センサ１１および心電センサ１２のいずれか一方または両方を携帯端末１、１Ａの外部装置とする場合、携帯端末１、１Ａをサーバとしても良い。サーバは、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置であれば良い。これにより、センサだけをユーザの身体に装着すれば良いので、ユーザの行動が制限されないという利点がある。【００８１】
また、加速度センサ１１および心電センサ１２のいずれか一方または両方を携帯端末１、１Ａの外部装置とする場合、携帯端末１、１Ａをクラウド上のデータセンタ内のサーバとしても良い。サーバは、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置であれば良い。これにより、多人数の心電信号などを蓄積し、蓄積した心電信号などから生成された代表波形をデータベース化することが可能となる。【００８２】
また、図示した装置の各構成要素は、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、装置の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、安定区間信号抽出部１４３とＲ−Ｒ間隔算出部１４４とを１個の部として統合しても良い。一方、候補波形選択部１４５を、Ｒ−Ｒ間隔の平均値の頻度が極大値を示す付近の１分間心拍波形を選択する第１の選択部と、選択した１分間心拍波形の中から標準偏差が小さい値のものを選択する第２の選択部とに分散しても良い。また、心電信号記憶部１３１などの記憶部１３を制御部１４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。【００８３】
また、上記実施例で説明した各種の処理は、あらかじ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等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１に示した携帯端末１と同様の機能を実現する代表波形生成プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１４は、代表波形生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。【００８４】
図１４に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３を有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置２０４と、ネットワーク５を介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７を有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。【００８５】
ハードディスク装置２０７は、代表波形生成プログラム２０７ａおよび代表波形生成関連情報２０７ｂを記憶する。ＣＰＵ２０１は、代表波形生成プログラム２０７ａを読み出して、ＲＡＭ２０６に展開する。代表波形生成プログラム２０７ａは、代表波形生成プロセス２０６ａとして機能する。【００８６】
例えば、代表波形生成プロセス２０６ａは、行動推定部１４１、心電信号分割部１４２、安定区間信号抽出部１４３、Ｒ−Ｒ間隔算出部１４４、候補波形選択部１４５、代表波形生成部１４６に対応する。代表波形生成関連情報２０７ｂは、心電信号記憶部１３１に対応する。【００８７】
なお、代表波形生成プログラム２０７ａについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の「可搬用の物理媒体」に当該プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから代表波形生成プログラム２０７ａを読み出して実行するようにしても良い。
【符号の説明】
【００８８】
１、１Ａ  携帯端末
１１  加速度センサ
１２  心電センサ
１３  記憶部
１４、１４Ａ  制御部
１３１  心電信号記憶部
１４０、１４０Ａ  候補波形選択処理部
１４１  行動推定部
１４２  心電信号分割部
１４３  安定区間信号抽出部
１４４  Ｒ−Ｒ間隔算出部
１４５  候補波形選択部
１４６  代表波形生成部
１５１  独立成分分析部
１５２  スペクトル分析部
【図１】
0005920364.tif 000005
【図２】
0005920364.tif 000006
【図３Ａ】
0005920364.tif 000007
【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
0005920364.tif 000009
【図４】
0005920364.tif 000010
【図５Ａ】
0005920364.tif 000011
【図５Ｂ】
0005920364.tif 000012
【図５Ｃ】
0005920364.tif 000013
【図６】
0005920364.tif 000014
【図７Ａ】
0005920364.tif 000015
【図７Ｂ】
0005920364.tif 000016
【図７Ｃ】
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【図８】
0005920364.tif 000018
【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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