(57)【要約】【課題】  一呼吸毎にＲＳＡをリアルタイムに精度良く求めることができ、生体の副交感神経活動をリアルタイムに評価することのできる生体負荷検査装置を提供する。【解決手段】  生体の呼吸曲線における最小値と最大値とをそれぞれ検出するピーク検出手段を備え、生体の拍動間隔を示す心拍データ（ＲＲＩ）を、前記呼吸曲線における最小値および最大値の各検出タイミングにてそれぞれ抽出し、上記呼吸曲線の最小値タイミングでの心拍データと前記呼吸曲線の最大値タイミングでの心拍データとの差を一呼吸での呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）の振幅成分としてリアルタイムに検出する。【選択図】      図１
2006068091.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
呼吸センサを用いて得られる生体の呼吸曲線における最小値と最大値とをそれぞれ検出するピーク検出手段を備え、
心電計を用いて得られる生体の拍動間隔を示す心拍データを、前記呼吸曲線における最小値および最大値の各検出タイミングにてそれぞれ抽出し、
上記呼吸曲線の最小値タイミングでの心拍データと前記呼吸曲線の最大値タイミングでの心拍データとの差を一呼吸での呼吸性洞性不整脈の振幅成分としてリアルタイムに検出する
ことを特徴とする生体負荷検査装置。
【請求項２】
前記生体の拍動間隔を示す心拍データは、前記心電計を用いて得られる心電データ中のＲ波成分の時間間隔を補間処理してリアルタイムに求められるものである請求項１に記載の生体負荷検査装置。
【請求項３】
前記補間処理は、ＤＣＳＩ法の補間に用いる３次スプライン関数を１次にした補間法により実行されるものである請求項２に記載の生体負荷検査装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の生体負荷検査装置において、更に前記拍動間隔を示す心拍データに対する制限値、および／または前記呼吸性洞性不整脈の振幅成分に対する制限値に従って、リアルタイムに検出する呼吸性洞性不整脈の振幅成分を取捨選択するデータ選択手段を備えることを特徴とする生体負荷検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の副交感神経活動を示す生体情報から、そのストレス状態をリアルタイムに評価可能な簡易な構成の生体負荷検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体のストレスを評価する手法として、例えば鼻部のような外界に露出した人体の末梢部の皮膚温と、額部のような体幹部の皮膚温との温度差を求め、この温度差からストレス度を算出する手法が提唱されている（例えば特許文献１を参照）。また心電計を用いて得られる心電データから拍動間隔（ＲＲＩ；R-R Interval／Ｒ波成分の時間間隔）の変動量を示す呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ；Respiratory Sinus Arrhythmia）を検出し、このＲＳＡに従って副交感神経活動により示されるストレスを評価することも提唱されている。ちなみにＲＳＡは、従来一般的にはＲＲＩを高速フーリエ変換等により周波数解析し、呼吸と同じ周波数帯（例えば０.２５Ｈz程度）のパワーとして求められる。
【０００３】
一方、本発明者等は上述した周波数解析よりも高精度にＲＳＡを抽出する手法として、先に図５に示すように呼吸センサ１を用いて得られる生体の呼吸データ（ＩＬＶ）と、心電計２を用いて求められる生体の心拍データ（ＲＲＩ）とに基づき、呼吸位相領域での心拍変動を解析することを提唱した（例えば非特許文献１を参照）。この手法は、具体的には図５に示すように心電データ中のＲ波の時間間隔として示される離散的なＲＲＩデータを、例えばＤＣＳＩ（Derivative of Cubic Spline Interpolation）法を用いる等して補間処理することで、上述した瞬時のＲＲＩを時間遅れのない連続的なＲＲＩの変化として捉える［３次補間処理３］。また呼吸データである瞬時肺容量（ＩＬＶ；Instataneous Lung Volume）からは、その検出値と平均値との差分を求めた後、例えば０.１〜１０Ｈｚの周波数成分を抽出し［平均値差分処理４］、更にこの処理データをヒルベルト変換することにより一呼吸における各時点での瞬時呼吸位相を求める［ヒルベルト変換処理５］。そして前述した如く補間処理した連続的なＲＲＩを上記瞬時呼吸位相毎にサンプリングすることで、ＲＳＡの変化を示すＲＳＡ波形を抽出するものである［データ抽出処理６］。この際、心拍動の血圧変動性成分（ＭＷＳＡ；Mayer Wave related Sinus Arrhythmia）の帯域と重なる低周波のＲＳＡや、嚥下を行ったときのＲＳＡを除去することで［データ選択処理７］、外乱要因を除去したＲＳＡ波形を高精度に求めることが可能となる。
【特許文献１】特開平９−２８６７８号公報
【非特許文献１】古川他「作業者配慮型生産システム  第３報  作業時における生体負荷の評価」精密工学会秋季大会学術講演会講演論文集,2003,642
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら上述した手法はオフラインでの解析を前提としているので、ＲＳＡをリアルタイムに求めることができず、従ってＲＳＡに基づいて生体のストレスをリアルタイムに評価することもできない。即ち、前述したヒルベルト変換は、着目時点の前後の大量のデータを必要とするのでリアルタイムに実行することはできず、またＤＣＳＩ法によりＲＲＩをリアルタイムに補間処理するにはその計算量が多すぎる。これ故、一呼吸毎にＲＳＡをリアルタイムに求めることは困難である。従って、例えばリアルタイムに作業負荷（ＭＷＬ；Mental Workload）を評価し、これによってバイタルサインモニタリングと作業環境との融合を目指すには無理がある。
【０００５】
本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、その目的は、一呼吸毎にＲＳＡをリアルタイムに精度良く求めることができ、例えば作業者の副交感神経活動をリアルタイムに評価することを可能とする生体負荷検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した目的を達成するべく本発明に係る生体負荷検査装置は、呼吸センサを用いて得られる生体の呼吸曲線における最小値と最大値とをそれぞれ検出するピーク検出手段を備え、特に心電計を用いて得られる生体の拍動間隔を示す心拍データ（ＲＲＩ）を、前記呼吸曲線における最小値および最大値の検出タイミングにてそれぞれ抽出し、上記呼吸曲線の最小値タイミングでの心拍データと前記呼吸曲線の最大値タイミングでの心拍データとの差を一呼吸での呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）の振幅成分としてリアルタイムに検出することを特徴としている。
【０００７】
即ち、本発明は呼吸位相領域での心拍変動を解析するに際し、例えば吸気開始時および吸気終了時として示される特定の呼吸位相における心拍データ（ＲＲＩ）に着目すれば、その揺らぎが心拍動の呼吸性の変動成分、つまり呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）の変化を示していることに立脚している。そして吸気開始時および吸気終了時における各心拍データ（ＲＲＩ；ＲＲＩmin,ＲＲＩmax）の差（＝ＲＲＩmin−ＲＲＩmax）は、取りも直さず一呼吸における呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）の振幅成分に相当することに着目している。
【０００８】
そこで本発明においては、例えば瞬時肺容量（ＩＬＶ）の変化により示される生体の呼吸曲線の最小値（吸気開始時）と最大値（吸気終了時）とをピーク検出処理によりリアルタイムに検出し、これらの各検出タイミングでの心拍データ（ＲＲＩmin,ＲＲＩmax）の差を逐次求めることによって、一呼吸毎の呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）の振幅成分をリアルタイムに求めるものとなっている。具体的には前述したヒルベルト変換に代えて瞬時肺容量（ＩＬＶ）に対するピーク検出処理によりその最小値と最大値とをそれぞれリアルタイムに検出することで、吸気開始時および吸気終了時である特定の呼吸位相をリアルタイムに求め、そのときの心拍データ（ＲＲＩ）を検出するようにしている。
【０００９】
尚、Ｒ波の間隔として示される離散的な心拍データ（ＲＲＩ）については、好ましくは請求項２に記載するように心電計を用いて得られる心電データ中のＲ波成分の時間間隔（ＲＲＩ）を補間処理することで、連続的なデータとして求めるようにすれば良い。特にこの補間処理については、請求項３に記載するようにＤＣＳＩ法の補間に用いる３次スプライン関数に代えて直線補間を用いて簡易に実行するようにすれば良い。このようにすれば３次スプライン補間に比較して補間データ自体は多少粗くなるが、その計算量を大幅に少なくすることができるので、前述したピーク検出による呼吸位相検出のリアルタイム化と相俟って、一呼吸毎に呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）の振幅成分をリアルタイムに求めることが可能となる。
【００１０】
また上述した如くリアルタイム処理してＲＳＡの振幅成分を求めた場合、心拍動の血圧変動性成分（ＭＷＳＡ；Mayer Wave related Sinus Arrhythmia）や嚥下の影響を受け易くなるので、例えば嚥下時に求められるＲＳＡと０.１５Ｈz以下のＲＳＡ成分を除去することが望ましい。更に上述したリアルタイムな解析処理においては心臓の期外収縮の影響やＲ波の誤認識の可能性があるので、例えば請求項４に記載するように前記拍動間隔を示す心拍データに対する制限値、および／または前記呼吸性洞性不整脈の振幅成分に対する制限値に従って、リアルタイムに検出する呼吸性洞性不整脈の振幅成分を取捨選択する［データ選択手段］ことが望ましい。具体的には、例えば一般的なＲＲＩの範囲が４００〜１５００ｍ秒であるとして設定し、その範囲を外れたデータについてはエラーと看做すようにすれば良い。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば呼吸曲線の最小値と最大値によりそれぞれ示される特定の呼吸位相に着目することで、一呼吸における呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）の振幅成分をリアルタイムに求めることができるので、検出したＲＳＡの振幅成分からストレスの指標となる生体の副交感神経活動をリアルタイムで評価することが可能となる。これ故、例えば各種作業環境における生体の負荷（ＭＷＬ；Mental Workload）をリアルタイムに評価し、バイタルサインモニタリングと作業環境との融合に役立てることが可能となる等の実用上多大なる効果が奏せられる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態に係る生体負荷検査装置について説明する。
図１はこの実施形態に係る生体負荷検査装置の要部概略構成を示す図で、１は呼吸センサ、２は心電計である。この生体負荷検査装置は、呼吸センサ１を用いて得られる生体の呼吸データ（例えばＩＬＶ）と、心電計２を用いて求められる生体の心拍データ（ＲＲＩ）とに基づいて呼吸位相領域での心拍変動を解析し、これによって拍動間隔（ＲＲＩ；R-R Interval／Ｒ波成分の時間間隔）の変動量を示す呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ；Respiratory Sinus Arrhythmia）を検出する点で、前述した図５に示す生体負荷検査装置と基本的な技術思想を同じくしている。しかし本発明に係る生体負荷検査装置は、一呼吸における心拍動の呼吸性変動成分に着目し、その最小値と最大値の検出タイミングにおける拍動間隔（ＲＲＩ）の差を求めることで、一呼吸毎にＲＳＡの振幅成分をリアルタイムに求めることを特徴としている。
【００１３】
具体的にはこの生体負荷検査装置は、呼吸センサ１を用いて時間遅れなく求められる生体の呼吸データ（例えば瞬時肺容量；ＩＬＶ）を、直線位相ＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタ等からなるローパスフィルタ１１を通してピーク検出器１２に導き、図２にその概念を示すように一呼吸における瞬時肺容量（ＩＬＶ）の最小値（吸気開始）と最大値（吸気終了）とをそれぞれリアルタイムに検出するように構成される。そして前記心電計２から求められるＲ波の間隔系列を補間回路１３を介して補間処理して求められる連続的な心拍データ（ＲＲＩ）を、データ抽出部１４において前記ピーク検出器１２による最小値および最大値の検出タイミングにてそれぞれサンプリングし、これによって最小値検出タイミングでの拍動時間ＲＲＩminと、最大値検出タイミングでの拍動時間ＲＲＩmax）とを求め、これらの差（＝ＲＲＩmin−ＲＲＩmax）を一呼吸における呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）の振幅成分として検出するように構成される。
【００１４】
即ち、この生体負荷検査装置においてはピーク検出器１２にて瞬時肺容量（ＩＬＶ）の極値を検出することで、ヒルベルト変換等により一呼吸に亘る呼吸位相を解析することなく、その代表的な一呼吸における特定の呼吸位相である吸気開始時（最小値）の呼吸タイミングと、吸気終了時（最大値）の呼吸タイミングとを図３に示すようにそれぞれリアルタイムに検出するものとなっている。尚、図３において実線は瞬時肺容量（ＩＬＶ）の変化に対する最小値（極小値）の検出タイミングを示しており、破線は最大値（極大値）の検出タイミングを示している。
【００１５】
また心電計２から求められるＲ波の時間間隔として離散的に求められる拍動間隔（ＲＲＩ）については、例えばＤＣＳＩ法で用いる３次スプライン関数を１次にした直線補間を実行する補間回路１３を用いることで、図２に示すようにＲ波の検出タイミング毎に求められる連続的なＲＲＩデータとしておけば良い。このような直線補間により瞬時のＲＲＩを時間遅れなく補間すれば、その計算量を大幅に少なくして一呼吸に亘る各呼吸位相でのＲＲＩをリアルタイムに求めることが可能となる。従って前述した如くリアルタイムに求められる吸気開始時（最小値）および吸気終了時（最大値）の各呼吸タイミングでのＲＲＩをそれぞれリアルタイムに求めることが可能となる。
【００１６】
そしてこれらの各タイミング（呼吸位相）でのＲＲＩに着目すれば、ＲＲＩの値の異なり一呼吸における呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）の変化（揺らぎ）を示していることになるので、ＩＬＶの最小値検出タイミングでのＲＲＩminと、ＩＬＶの最大値検出タイミングでのＲＲＩmaxとの差（＝ＲＲＩmin−ＲＲＩmax）を求めることにより、呼吸性洞性不整脈（ＲＳＡ）の振幅成分を検出することが可能となる。
【００１７】
ところで上述したようにＲＳＡの振幅を一呼吸毎に検出することは可能であるが、実際には一呼吸毎のＲＳＡは心拍動の血圧変動性成分（ＭＷＳＡ）等の影響を受け易い。そこで上述した如く求めたＲＳＡを評価するに際しては、例えばその誤差の評価から前後の点を加算平均し、安定なＲＳＡを求めるようにすれば良い。この加算平均を行うに際しては、例えばその処理単位を時間で区切るようにした場合、呼吸周期が長い等の理由により不適当な呼吸が多い場合にはその信頼性が落ちるので、呼吸単位で区切ることが望ましい。
【００１８】
ちなみに本発明者等の実験によれば一呼吸毎のＲＳＡのバラツキの標準偏差は３２.１ｍ秒であり、また作業者に強い負荷を加えたときと弱い負荷を加えたときとのＲＳＡの違いが平均的に１３.１ｍ秒であった。従ってＲＳＡの正規性を仮定し、検出データの安定化を図って上述したバラツキと負荷の違いとを区別するには最低６呼吸の加算平均、好ましくは２４呼吸の加算平均を行ってＲＳＡを評価することが好ましいと言える。
【００１９】
また血圧変動性成分（ＭＷＳＡ）の影響や嚥下に起因する誤差要因を除去し、ＲＳＡの抽出結果に与える影響を最小限に抑えるには、例えばＲＲＩの上限値を１５００ｍ秒、その下限値を４００ｍ秒として、その範囲を外れるデータについてはデータ選択処理部１５において排除する等、所定のエラー処理を施すようにすれば良い。またＲＳＡについては、例えばその上限値を４００ｍ秒、下限値を−２５０ｍ秒として設定しておき、同様にして上記範囲のデータを排除するようにすれば十分である。特にこのような制限値を設けておけば、リアルタイムに求められるデータの全てを取り込むことなく、瞬時的に生じる不本意なデータを確実に排除することが可能となる。従って、例えば前述した加算平均処理に心臓の期外収縮やＲ波の誤認識による不本意なデータが紛れ込むことを未然に防ぎ、その計測信頼性を高めることが可能となる。
【００２０】
図４は上述した図１に示す構成の生体負荷検査装置によるリアルタイム処理により１０分間に亘って連続して求められたＲＳＡ（特性Ａ）と、図５に示したオフライン処理での生体負荷検査装置により求められＲＳＡ（特性Ｂ）とを対比して示したものである。この図４に示されるようにＲＳＡの振幅の時間的変化は、リアルタイム処理（本発明）による場合とオフライン処理（従来）のものとで殆ど違いはない。従って前述したように一呼吸における瞬時肺容量（ＩＬＶ）の最小値（呼気開始）と最大値（呼気終了）とに着目し、これらの各呼吸位相でのＲＲＩの差をＲＳＡの振幅としてリアルタイムに検出しても、その検出結果からＲＳＡを評価する上で全く問題がないことが確認できた。換言すれば生体の副交感神経活動を示すＲＳＡをリアルタイムに求め、そのストレス状態をリアルタイムに評価できることが確認できた。更に作業時のＲＳＡ振幅の低下と、休憩時のＲＳＡ振幅の上昇をリアルタイムに捉え得ることが確認できた。故に生体の作業負荷（ＭＷＬ；Mental Workload）をリアルタイムに評価し、バイタルサインモニタリングと作業環境との融合を目指す上で極めて有用であることが確認できた。
【００２１】
尚、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えばＲＲＩの補間処理については、その計算量が所定の計算処理時間内に収まる範囲であり、且つ補間による時間遅れが生じない手法であれば、別の補間法を採用することも勿論可能である。また嚥下については、例えば生体の咽頭隆起に装着した加速度センサ等を用いて検出するようにすれば良い。また呼吸データ（ＩＬＶ）および心拍データ（ＲＲＩ）等をそれぞれ得る上での具体的な手法については、種々のセンシング手段を適宜採用可能である。例えば呼吸データを得るに際しては、その最小値（吸気開始タイミング）と最大値（吸気終了タイミング）とを正確に捉えれば良いので前述した瞬時肺容量を計測することに代えて、マイクにより呼吸音を計測したり、或いは肺のインピーダンス変化を捉えるようにしても良く、要は時間遅れなく生体の呼吸曲線を求めるようにすれば良い。その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施形態に係る生体負荷検査装置の要部概略構成図。
【図２】瞬時肺容量（ＩＬＶ）の最小値（吸気開始）および最大値（吸気終了）のタイミングとＲＲＩとの関係を示す図。
【図３】瞬時肺容量（ＩＬＶ）から一呼吸毎にリアルタイムに検出される吸気開始タイミングと吸気終了タイミングを示す図。
【図４】リアルタイムに検出されたＲＳＡの振幅とオフライン処理により検出されたＲＳＡの振幅とを対比して示す図。
【図５】先に提唱した生体負荷検査装置の要部概略構成図。
【符号の説明】
【００２３】
１  呼吸センサ
２  心電計
１１  フィルタ
１２  ピーク検出器
１３  補間回路
１４  データ抽出部
１５  データ選択部
【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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