(57)【要約】【課題】被検者に目立たない小型な構成により被検者に違和感を与えることなく、被検者の呼吸の状態を被検者に非接触で検出する。【解決手段】本生体信号検出装置は、被検者の呼吸の周期に応じて信号強度が周期的に変化する検査信号を、被験者に非接触で生成して出力するセンサ手段と、センサ手段からの検査信号に基づいて信号強度の測定値を計測する計測手段と、計測手段が計測した測定値に基づき高速フーリエ変換を行う演算手段と、演算手段による演算結果に基づいて、被検者の呼吸の状態の検査結果を得る処理手段とを備える。【選択図】図１５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者の呼吸の周期に応じて信号強度が周期的に変化する検査信号を、被験者に非接触で生成して出力するセンサ手段と、
前記センサ手段からの前記検査信号に基づいて前記信号強度の測定値を計測する計測手段と、
前記計測手段が計測した前記測定値に基づき高速フーリエ変換を行う演算手段と、
前記演算手段による演算結果に基づいて、前記被検者の呼吸の状態の検査結果を得る処理手段と
を備えることを特徴とする生体信号検出装置。
【請求項２】
前記センサ手段はアクティブ型ＲＦＩＤタグであり、前記計測手段は前記アクティブ型ＲＦＩＤタグが送信した信号の受信信号強度を測定する受信機であることを特徴とする請求項１記載の生体信号検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は生体信号検出装置に係り、特に被検者の呼吸の状態を当該被検者に非接触で検出する生体信号検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の健康管理意識の高まりや、寝たきりの高齢者の増加等に伴い、就寝中の呼吸や鼓動の状態や、寝たきりの高齢者の呼吸の状態を検出したり、あるいは高齢者でなくても睡眠時無呼吸症候群の被検者の無呼吸や低呼吸状態などを検出する装置の要求が益々高まっている。この種の要求を満足する生体信号検出装置としては、生体に直接的あるいは寝具などを通して間接的に接触するセンサにより取得した生体情報に基づき呼吸を検出する接触式の生体信号検出装置と、生体に非接触のセンサにより取得した生体情報に基づき呼吸を検出する非接触式の生体信号検出装置とが従来より知られている。
【０００３】
このうち、非接触式の生体信号検出装置として、ドップラーセンサを用いて被検者の呼吸を検出する生体信号検出装置が知られている（例えば、特許文献１、２参照）。特許文献１記載の生体信号検出装置は、電波センサによる動きセンサ部が、ドップラー効果により監視対象に非接触でその動きを検出し、動き検出信号を信号処理することで監視対象の呼吸数、心拍数を算出する。そして、種々の生活パターンに応じて生体動作マニュアルを構築し、その生体動作マニュアルと一定時間毎に入力される呼吸数、心拍数を比較して、一定範囲内以上の差異が生じたときに警報を発する構成である。ここで、動きセンサ部は監視対象から数１０ｃｍ〜１００ｃｍ離れて設置される。
【０００４】
また、特許文献２に記載の従来の生体信号検出装置は、ドップラーセンサの出力部から電波を就寝中の被検者の胸元、肩などの辺りに照射し、これにより被検者から反射された反射波をドップラーセンサの受信部で受信して、その周波数の変化に応じたセンサ信号を生成して制御部へ出力する。そして、制御部はセンサ信号の周波数の変化に基づいて、就寝中の被検者の胸の動きや寝返りなどの体動を検出し、その検出結果に基づいて睡眠状態が睡眠時無呼吸症候群特有の睡眠パターンを示す体動であるか否かを判定する。
【０００５】
更に、電波を利用した非接触式の生体信号検出装置も知られている（例えば、特許文献３参照）。この特許文献３には、所定の送信パルス波を送信アンテナから放射して測定対象物（生体信号を検出すべき被検者）で反射させ、その反射パルス波を受信アンテナで受信し更に復調して受信パルスを出力し、送信パルス波を放射してから反射パルス波を受信するまでの時間によって測定対象物までの電波の伝搬往復時間を算出し、算出した伝搬往復時間の微小変動が一定時間内停止したときに呼吸の停止と判断して警報を発する構成の生体信号検出装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−０８３９２７号公報
【特許文献２】特開２０１３−０２２３６０号公報
【特許文献３】特開２００６−２５５１４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の接触式の生体信号検出装置では、検出のための電極やセンサなどを被検者に装着する必要があるため、被検者の負担が大きく、またそれまでの通常の生活に支障が生じる場合がある。また、センサが硬くて厚いために使用形態が制限される。例えば布団の下に敷くと被検者が寝たときに違和感を与える上、硬いので押し付けると壊れる可能性もある。更に、曲面に配置することもできない。小さな形状の接触式センサを可撓性シート上に配してフレキシビリティを持たせる方法も考えられるが、センサが小さいと感応領域が制限される。
【０００８】
一方、特許文献１−３記載の非接触式の生体信号検出装置では、電波の出力部、受信部及び演算用制御部などが必要で装置全体が比較的大掛かりとなり、被検者に目立ち易く、違和感を与えてしまう。また、特許文献１記載の生体信号検出装置では、電波センサによる動き検出部の設置位置が監視対象から数１０ｃｍ〜１００ｃｍ離れた位置に限定され、設置位置の自由度の高い汎用的な検出ができない。
【０００９】
また、特許文献２記載の非接触式の生体信号検出装置では、被検者の所定部分にできるだけ正確に電波を照射できるように指向性の高い電波を使用するため、就寝中の被検者が寝返りをうったりして就寝位置が大きくずれたりした場合は、正確な生体信号検出ができず、甚だしい場合は生体信号検出自体ができなくなる可能性がある。
【００１０】
更に、特許文献３記載の非接触式の生体信号検出装置では、送信パルス波の搬送波周波数が１０ＧＨｚ以上１００ＧＨｚ以下である必要がある。１００ＧＨｚ以上の周波数では伝搬損失が大きく、１０ＧＨｚ以下の周波数では送信パルス波の波長が３ｃｍを超え、人体の僅かな動きや微小な変動を検出できないからである。
【００１１】
なお、レーザー光あるいは撮像カメラを非接触式センサとして用いた生体信号検出装置も知られているが、読取装置が大掛かりとなり、被検者に目立ち易く、違和感を与えてしまう。
【００１２】
本発明は以上の点に鑑みなされたもので、被検者に目立たない小型な構成により被検者に違和感を与えることなく、また被検者が若干動いても、被検者の呼吸の状態を被検者に非接触で検出でき、しかも設置位置の自由度の高い生体信号検出装置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】
【００１３】
請求項１に係る生体信号検出装置は、被検者の呼吸の周期に応じて信号強度が周期的に変化する検査信号を、被験者に非接触で生成して出力するセンサ手段と、センサ手段からの検査信号に基づいて信号強度の測定値を計測する計測手段と、計測手段が計測した測定値に基づき高速フーリエ変換を行う演算手段と、演算手段による演算結果に基づいて、被検者の呼吸の状態の検査結果を得る処理手段とを備える。
【００１４】
請求項２に係る生体信号検出装置において、センサ手段はアクティブ型ＲＦＩＤタグであり、計測手段はアクティブ型ＲＦＩＤタグが送信した信号の受信信号強度を測定する受信機である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、被検者に目立たない小型な構成により被検者に違和感を与えることなく、被検者の呼吸の状態を非接触で検出することができる。また、本発明によれば、ドップラー効果を利用した従来装置に比べて設置位置の自由度が高く、比較的広範囲において被検者の呼吸の状態を非接触で検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明に係る生体信号検出装置の一実施形態のブロック図である。
【図２】図１中の近接センサの一例の構造断面図である。
【図３】図２の近接センサの一実施形態の製造方法を示す各工程の素子断面図である。
【図４】静電容量値のデータの各例を示す図である。
【図５】図４の場合のＦＦＴ演算結果を示す図である。
【図６】静電容量値のデータの他の例を示す図である。
【図７】図６の場合のＦＦＴ演算結果を示す図である。
【図８】吸/吐＝4/4sの場合のＦＦＴ演算結果図である。
【図９】図８の代表的時刻におけるスペクトルを切り出した図である。
【図１０】吸/吐＝2/2sの場合のＦＦＴ演算結果を示す図である。
【図１１】吸/吐＝1/1sの場合のＦＦＴ演算結果を示す図である。
【図１２】図１１の代表的時刻におけるスペクトルを切り出した図である。
【図１３】吸/吐＝0.5/0.5sの場合のＦＦＴ演算結果を示す図である。
【図１４】図１３の代表的時刻として演算開始後４８.２秒におけるＦＦＴスペクトルを示す図である。
【図１５】本発明に係る生体信号検出装置の他の実施形態のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１８】
図１は、本発明に係る生体信号検出装置の一実施形態のブロック図を示す。同図において、生体信号検出装置１０は、被検者Ａの近くに配置されたフレキシブルな構造の近接センサ１１と、ＬＣＲメータ１２と、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）１３とからなる。近接センサ１１は、小型であり、また被検者Ａの生体信号検出位置の近くの例えば壁等に埋め込まれているため、被検者Ａから目立つことはなく、また、ＬＣＲメータ１２及びＰＣ１３も、従来の非接触式生体信号検出装置にくらべて大幅に小型な構成であるため、被検者Ａに違和感を与えることはない。更に、近接センサ１１はドップラー効果を利用したセンサではないので、その設置位置が監視対象である被検者Ａから数１０ｃｍ〜１００ｃｍ離れた位置に限定されず、数１０ｃｍより近い位置に配置することが可能で、設置位置の自由度が高いという特長もある。
【００１９】
図２は、近接センサ１１の一例の構造断面図を示す。図２において、近接センサ１１は、表面に粘着層２２を有するフレキシブルシート状のポリイミドフィルム２１の粘着層２２に上部電極２３が形成され、ポリイミドフィルム２１の粘着層２２の存在しない方の表面に下部電極２４がスクリーン印刷法により印刷された構造で、上部電極２３と下部電極２４との間の静電容量を検出する構成である。上部電極２３及び下部電極２４は、それぞれ一例として銀（Ａｇ）の粉末を含む構成のインク（Ａｇペースト）が、電極パターンとして形成された構成である。下部電極は当該下部電極に片面で対向する上部電極より大きい。上部電極２３及び下部電極２４の厚みは、例えば１００ｎｍ〜１００μｍ程度である。また、ポリイミドフィルム２１は、例えば四つの各辺が３〜５ｃｍ程度の大きさの矩形状平面を持つ形状のフレキシブルシートである。
【００２０】
次に、図２に示した構造の近接センサ１１の製造方法について図３とともに説明する。図３は、図２の近接センサ１１の一実施形態の製造方法を示す各工程の素子断面図である。まず、図３（Ａ）に示すように、ポリジメチルシロキサン（ＰＤＭＳ）の基板２５の上に、例えばスクリーン印刷法でＡｇペーストによる上部電極２３の電極パターンを印刷する。スクリーン印刷法自体は公知であるが、その概略について簡単に説明すると、枠に固定された印刷しようとするパターン（上記の例では電極パターン）が開口されたスクリーンの上にインク（上記の例ではＡｇペースト）を載せ、スキージをスクリーンの上面にインクを押し付けながら移動することで、インクをスクリーンの開口パターンを透過させ、スクリーンの下側の被印刷物（上記の例ではＰＤＭＳの基板２５）にインクで電極パターンを印刷する方法である。
【００２１】
続いて、図３（Ｂ）に示すように、表面に粘着層２２が形成された非導電性のポリイミドフィルム２１の当該粘着層２２を上部電極２３の表面に粘着させるようにポリイミドフィルム２１を載置する。続いて、図３（Ｃ）に示すように、ポリイミドフィルム２１の粘着層２２が形成されていない反対側表面に、スクリーン印刷法によりＡｇペーストで下部電極２４の電極パターンを印刷する。
【００２２】
そして、最後に、ＰＤＭＳの基板２５を粘着層２２から剥離すると、図３（Ｄ）に示すように、基板２５に印刷された上部電極２３の電極パターンが粘着層２２上に転写される。このようにして、図２に示した構造の近接センサ１１が製造される。近接センサ１１はスクリーン印刷法により形成されたものであるため、安価な構成である。
【００２３】
なお、スクリーン印刷法により上部電極２３及び下部電極２４の各電極パターンを印刷するために用いるインクであるＡｇペーストには、例えば太陽電池に用いられるものを使用できる。また、Ａｇペースト以外の他の導電性ペースト（例えば、Ａｕ、Ｃｕ、Ａｌ等の金属粉末を含むもの）を使用できる。更には、金属酸化物の微粉末を溶媒に分散させた半導体ペーストも使用可能である。なお、転写性向上のためには粘着層２２がある方が望ましいが、無くてもよい。
【００２４】
図１に戻って説明する。ＬＣＲメータ１２は、近接センサ１１の上部電極２３及び下部電極２４に例えば２００ｋＨｚ程度で所定振幅の交流電圧を印加することにより、上部電極２３及び下部電極２４間に流れる電極間の電流と電極間の電圧とを測定し、それら測定電流値及び測定電圧値に基づいて、近接センサ１１の静電容量値を算出する公知の構成である。
【００２５】
ここで、被検者Ａが近接センサ１１の所定の検査範囲の外にいるか、無人の場合は上部電極２３と下部電極２４との間で電極の一方から他方に向かう電気力線が遮られることなく発生しているが、被検者Ａが近接センサ１１の所定の検査範囲に入ると、被検者Ａが導電体であることから、被検者Ａにより上記電気力線の一部が吸収され、その結果、近接センサ１１の静電容量値が減少する。被検者Ａと近接センサ１１との間の距離が短いほど吸収される電気力線の量が多くなるため、ＬＣＲメータ１２で測定される上記静電容量値は被検者Ａと近接センサ１１との間の距離が短いほど減少する。
【００２６】
ここで、近接センサ１１の検出範囲内の被検者Ａが呼吸すると、その呼吸により被検者Ａの胸などが動き、近接センサ１１と被検者Ａの胸との間の距離が周期的に変化するため、ＬＣＲメータ１２で測定される静電容量値が呼吸の周期に応じて変化する。換言すると、近接センサ１１が被検者Ａの呼吸の周期に応じて静電容量値が周期的に変化する検査信号を被検者Ａに非接触で生成して出力すると、ＬＣＲメータ１２は、その検査信号に基づいて静電容量値の測定値を計測し、測定した静電容量値のデータをＰＣ１３に供給する。
【００２７】
ＰＣ１３は、ＦＦＴ演算部１３１及び処理部１３２を有する。ＦＦＴ演算部１３１は、ＬＣＲメータ１２から時系列的に供給される静電容量値の入力データを記憶し、入力データ数が設定数になると高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform)してＦＦＴ演算結果を生成する。設定数になった後は、最新のデータが供給される毎に、最古のデータを除外して、設定数を一定に保ちつつ、高速フーリエ変換してＦＦＴ演算結果を生成する。ここで、静電容量値のデータを高速フーリエ変換して得られるＦＦＴ演算結果は、後述するように静電容量値の変化、すなわち呼吸の周期に対応した周波数毎の強度を示している。
【００２８】
続いて、ＰＣ１３は、処理部１３２においてＦＦＴ演算部１３１からの上記設定数分、すなわち所定期間分のＦＦＴ演算結果である周波数毎の強度を二乗して加算することでパワーを算出し、続いてその算出パワーを所定のしきい値と比較して近接センサ１１の周囲に生体である被検者Ａが存在するか無人であるかを判定する。ここで、上記の所定のしきい値は、予め実験により近接センサ１１の周囲が無人であるときの上記所定期間毎のＦＦＴ演算結果を加算して得た無人時のパワーを求め、無人時のパワーに基づいて適切に設定しておいたものである。また、パワーを求めるのは、ＦＦＴ演算結果の時系列的な変化から環境に依存しない普遍的なＦＦＴ演算結果を得るためである。
【００２９】
次に、処理部１３２は、算出パワーが所定のしきい値以下のときは、そのときのＦＦＴ演算結果はノイズによるものであるとみなし、近接センサ１１の周囲は無人であると判断する。これに対し、処理部１３２は、算出パワーが所定のしきい値より大であるときは、近接センサ１１の周囲に生体である被検者Ａが存在すると判断し、そのパワーの算出元の上記設定数分、すなわち所定期間分のＦＦＴ演算結果が示すスペクトラムのパターンから後述する方法により呼吸の周期などを検出して出力する。出力方法には画面への表示、紙への印刷、メモリへの記憶などがある。
【００３０】
このようにして、本実施形態の生体信号検出装置１０によれば、ドップラー効果を利用したセンサに比べて設置位置の自由度が高い近接センサ１１を用いて、被検者Ａ（生体）の呼吸の状態を被検者Ａ（生体）に非接触で検出することができる。勿論、近接センサ１１が生体と接触していても呼吸の検出は可能である。また、本実施形態の生体信号検出装置１０によれば、生体が近接している状況であれば、呼吸の周期やパターンを検出でき、電波やレーザー光の照射位置がかなり狭い範囲に限定される電波のドップラー効果やレーザー光を利用した非接触式の生体信号検出装置に比べて、検出範囲を広範囲にできる。また、本実施形態の生体信号検出装置１０は小型な構成であり、しかも近接センサを壁等に埋め込むなどにより、被検者Ａの呼吸の状態を非接触で検出することができるため、被検者Ａに違和感を与えることのない目立たない使用ができる。
【００３１】
また、本実施形態の生体信号検出装置１０の近接センサ１１を、仮に布団やベッド等の裏に敷いて使用する場合、近接センサ１１がフレキシブルシート状であるので硬くて厚い圧力検知センサと比較して違和感がなく、また圧力で破壊されることなく使用できる。更に、近接センサ１１がフレキシブルシート状であることから、自由形状性が高いため、布団やベッド等の裏のみならず、ベッドの手摺に巻き付けられるなど、適用範囲が広いという特長もある。更に、近接センサ１１は下部電極２４がポリイミドフィルム２１の表面にスクリーン印刷法により印刷されたものであるため、全体が安価であるという特長もある。
【００３２】
次に、ＬＣＲメータ１２で測定された近接センサ１１の静電容量値のデータ、及びそれをＦＦＴ演算部１３１で高速フーリエ変換して得たＦＦＴ演算結果の各例について説明する。
【００３３】
図４は、椅子の背もたれに設置された近接センサ１１の静電容量値のデータの各例を示す。図４は、横軸が時間（単位ｓ）、縦軸が静電容量値（単位Ｆ）を示している。図４において、Ｔ１で示す最初の６０秒の時間範囲は、被検者Ａが椅子の背もたれにもたれ掛かった状態で座り、かつ、静止して息を吸う吸気期間が３秒、息を吐く吐出期間が３秒の周期（これを「吸/吐＝3/3s」と記すものとする）で呼吸しているときの静電容量値の変化を示す。図４にＴ２で示す次の６０秒の時間範囲は、被検者Ａが椅子の背もたれにもたれ掛かった状態で座り、かつ、静止して吸気期間１秒、吐出期間１秒の周期（これを「吸/吐＝1/1s」と記すものとする）で呼吸しているときの静電容量値の変化を示す。
【００３４】
続いて図４にＴ３で示す期間は椅子に座っている被検者Ａが息を止め、次のＴ４で示す短期間は大きく呼吸し、その後Ｔ５で示す期間は再び息を止めたときの静電容量値の変化を示す。息を止めている期間では、静電容量値は高周波数で微小変動しており、これは被検者の鼓動に相当する。期間Ｔ３、Ｔ４及びＴ５のパターンにより睡眠時無呼吸症候群の検出も可能である。
【００３５】
図５は、図４の場合のＦＦＴ演算結果を示す。図５において、横軸は高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform)の周波数（単位Ｈｚ）を示し、縦軸はＦＦＴ演算結果の強度を示す。ここで、静電容量値の入力データは０.１秒間隔、サンプル数２５６、すなわち、２５.６秒間のデータにＦＦＴ演算を行った。図５に示したグラフはこの単期間のものではなく、２５.６秒の窓を０.１秒ずつ０秒から１６０秒まで順次進め、それぞれのＦＦＴ演算の結果を全てプロットしたものであることに注意されたい。すなわち、図５には期間０秒から２５.６秒までの周波数特性、期間０.１秒から２５.７秒までの周波数特性、・・・、期間ｘ秒からｘ＋２５.６秒までの周波数特性、・・・、期間１８０−２５.６秒から１８０秒までの周波数特性という、全ての時間域での周波数が重ねて表示されている。
【００３６】
図４の吸/吐＝3/3sの時間範囲Ｔ１では静電容量値のピーク数は１０個／６０秒であり、これはピークの１周期が６秒になり、周波数に換算すると０.１６６６Ｈｚになる。図５に示す強度がピークを示すときの周波数０.１５Ｈｚはこれに相当する。また、図４の吸/吐＝1/1sの時間範囲Ｔ２では静電容量値のピーク数は３０個／６０秒であり、これはピークの１周期が２秒になり、周波数に換算すると０.５Ｈｚになる。図５に示すＦＦＴ演算結果において強度がピークを示すときの周波数０.５２Ｈｚはこれに相当する。このように、ＦＦＴ演算結果が示す周波数毎の強度は、静電容量値のピークの変化、すなわち呼吸の周期に対応した周波数毎の強度を示しており、そのＦＦＴ演算結果に基づいて、呼吸を検出できることが分かる。
【００３７】
図６は、静電容量値のデータの他の例を示す。図６は、横軸が時間（単位ｓ）、縦軸が静電容量値（単位Ｆ）を示している。図６は、被検者が吸気期間２秒、吐出期間２秒の周期（これを「吸/吐＝2/2s」と記すものとする）の呼吸を維持しつつランダムなタイミングで前傾、右傾、左傾を繰り返したときの静電容量値の時系列的変化を示す。従って、被検者のランダムな動きにより、測定された図６に示す静電容量値の時系列的変化は周期的ではなく、ランダムに変化している。
【００３８】
図７は、図６の場合のＦＦＴ演算結果を示す。図７において、横軸はＦＦＴ演算結果の周波数（単位Ｈｚ）を示し、縦軸はＦＦＴ演算結果の強度を示す。ここで、静電容量値の入力データは０.１秒間隔、サンプル数２５６、すなわち、２５.６秒間のデータにＦＦＴ演算を行った。図７に示したグラフはこの単期間のものではなく、２５.６秒の窓を０.１秒ずつ０秒から１６０秒まで順次進め、それぞれのＦＦＴ演算の結果を全てプロットしたものであることに注意されたい。すなわち、図７には図５と同様に、全ての時間域での周波数が重ねて表示されている。
【００３９】
図７から分かるように、吸/吐＝2/2sのときの静電容量値の変化を周波数に換算した値である０.２５Ｈｚに最も大きな強度（ピーク）があるが、これ以外の周波数にもやや大なる強度を示している。よって、この例の場合は、ＦＦＴ演算結果が示す強度は最も大きなピークが明確に存在しないので、被検者は静止していないが、最大の強度が得られるときの周波数が０.２５Ｈｚであるので、吸/吐＝2/2sで被検者はランダムに動いていることが推測できる。このように、この場合も図７のＦＦＴ演算結果が呼吸の周期に対応した周波数毎の強度を示しており、そのＦＦＴ演算結果に基づいて、呼吸を検出でき、併せて被検者の体動状態も推測できる。
【００４０】
次に、検出される呼吸に対応するＦＦＴ演算結果の各例について更に説明する。なお、以下説明するＦＦＴ演算結果は、静電容量値の入力データを０.１秒間隔とし、サンプル数２５６とした。この演算結果は単期間のものではなく、２５.６秒の時間窓を０.１秒ずつ０秒から入力データ終了時刻まで順次進め、それぞれのＦＦＴ演算の結果を全て同一のグラフにプロットしたものであることに注意されたい。
【００４１】
図８は、被検者が吸気期間４秒、吐出期間４秒の周期（すなわち、吸/吐＝4/4s）で呼吸している場合のＦＦＴ演算結果（以下、ＦＦＴスペクトルともいう）を示し、縦軸が強度、横軸が周波数（以下、ＦＦＴ周波数ともいう）を示す。吸/吐＝4/4sの場合、前述した時系列的に変化する静電容量値の１周期が８秒になり、これを周波数に換算すると０.１２５Ｈｚになる。この場合のＦＦＴ演算結果は、図８に示すように、周波数０.１２５Ｈｚ付近でＦＦＴ演算の強度が最も高い。
【００４２】
図９は、図８の代表的時刻におけるスペクトルを切り出した図を示し、縦軸は対数表示でＦＦＴ周波数強度を示す。図９（Ａ）は演算開始後４１.７秒におけるＦＦＴスペクトルを示し、同図（Ｂ）は演算開始後１５４.４秒におけるＦＦＴスペクトルを示す。図９（Ａ）、（Ｂ）において、丸印はＦＦＴ演算の結果を示し、ｆ0はピークを与えるＦＦＴ周波数と隣接するＦＦＴ周波数の３点を２次関数で近似した時の推定ピークを示し、Ｔ0はその逆数をとってピークを与える周期を示している。
【００４３】
図９（Ａ）において、推定ピークのＦＦＴスペクトルIは、周期Ｔ0が8.711230秒で、周波数ｆ0が0.114794Ｈｚである。また、図９（Ｂ）において、推定ピークのＦＦＴスペクトルIIは、周期Ｔ0が8.089061秒で、周波数ｆ0が0.123624Ｈｚである。いずれの場合も、推定ピークの周期は８秒程度で、これは吸/吐＝4/4sの呼吸の一周期と対応している。なお、図９（Ａ）、（Ｂ）において、サブピークもいくつかあるが、これは呼吸に無理があると、心臓に負担がかかるなどして、他の体動が現れた結果であると推定される。
【００４４】
図１０は、吸/吐＝2/2sの場合のＦＦＴ演算結果（ＦＦＴスペクトル）を示し、横軸はＦＦＴ演算結果の周波数（単位Ｈｚ）を示し、縦軸はＦＦＴ演算結果の強度を示す。図１０から分かるように、前述した吸/吐＝4/4sの場合の主要周波数０.１２５Ｈｚより高い周波数位置である０.２５Ｈｚで強度がピークを形成している。吸/吐＝2/2sの場合、前述した時系列的に変化する静電容量値の強度のピークの１周期が４秒になり、これを周波数に換算すると０.２５Ｈｚになる。よって、図１０は、この吸/吐＝2/2sを示していると解釈できる。
【００４５】
図１１は、吸/吐＝1/1sの場合のＦＦＴ演算結果（ＦＦＴスペクトル）を示し、横軸はＦＦＴ演算結果の周波数（単位Ｈｚ）を示し、縦軸はＦＦＴ演算結果の強度を示す。吸/吐＝1/1sの場合、前述したように時系列的に変化する静電容量値のピークの１周期が２秒になり、これを周波数に換算すると０.５Ｈｚになる。図１１に示すＦＦＴ演算結果においては、周波数強度が上記周波数０.５Ｈｚ付近で明確にピークを示している。よって、図１１は、この吸/吐＝1/1sのＦＦＴ演算結果を示していると解釈できる。
【００４６】
図１２は、図１１の代表的時刻におけるスペクトルを切り出した図を示す。図１２（Ａ）は演算開始後２５.６秒におけるＦＦＴスペクトルを示し、同図（Ｂ）は演算開始後５７.８秒におけるＦＦＴスペクトルを示す。図１２（Ａ）、（Ｂ）において、丸印はＦＦＴ演算結果を示し、ｆ0はピークを与えるＦＦＴ周波数と隣接するＦＦＴ周波数の３点を２次関数で近似した時の推定ピークを示し、Ｔ0はその逆数をとってピークを与える周期を示している。図１２（Ａ）において、推定ピークのＦＦＴスペクトルIIIは、周期Ｔ0が1.958275秒で、周波数ｆ0が0.510654Ｈｚである。また、図１２（Ｂ）において、推定ピークのＦＦＴスペクトルIVは、周期Ｔ0が1.966372秒で、周波数ｆ0が0.508551Ｈｚである。いずれの場合も、推定ピークの周期は２秒程度で、これは吸/吐＝1/1sの呼吸の一周期と対応している。
【００４７】
図１３は、被検者が吸気期間０.５秒、吐出期間０.５秒の周期（すなわち、吸/吐＝0.5/0.5s）で呼吸している場合のＦＦＴ演算結果（ＦＦＴスペクトル）を示す。吸/吐＝0.5/0.5sの場合、時系列的に変化する静電容量値のピークの１周期が１秒になり、これを周波数に換算すると１Ｈｚになる。図１３に示すＦＦＴ演算結果においては、周波数強度が上記周波数１Ｈｚ付近で明確にピークを示している。よって、図１３は、この吸/吐＝0.5/0.5sの場合のＦＦＴ演算結果を示していると解釈できる。
【００４８】
図１４は、図１３の代表的時刻として演算開始後４８.２秒におけるＦＦＴスペクトルを示す。図１４において、丸印はＦＦＴ演算の実測値を示し、f0はピークを与えるＦＦＴ周波数と隣接するＦＦＴ周波数の３点を２次関数で近似した時の推定ピークを示し、Ｔ0はその逆数をとってピークを与える周期を示している。図１４において、推定ピークのＦＦＴスペクトルVは、周期Ｔ0が0.995082秒で、周波数ｆ0が1.004942Ｈｚである。すなわち、この場合の推定ピークの周期は１秒程度で、これは吸/吐＝0.5/0.5sの呼吸の一周期と対応している。
【００４９】
次に、本発明に係る生体信号検出装置の他の実施形態について説明する。
【００５０】
図１５は、本発明に係る生体信号検出装置の他の実施形態のブロック図を示す。同図において、生体信号検出装置３０は、被検者Ｂの近くに配置されたアクティブ型ＲＦＩＤ(Radio Frequency IDentification)タグ３１と、受信機３２と、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）３３とからなる。ＰＣ３３は、ＦＦＴ演算部３３１及び処理部３３２を含む。
【００５１】
アクティブ型ＲＦＩＤタグ（以下、単にＲＦＩＤタグという）３１は、例えば被検者Ｂが座る椅子などに配置固定されており、例えば１秒に１回１０ミリ秒だけＦＳＫ(Frequency Shift Keying)変調された信号を一定強度で送信する電池内蔵の発信機である。ＦＳＫ変調の搬送波は例えば３１５.１ＭＨｚである。その送信情報は、ＲＦＩＤタグ３１自身の識別情報を含んでいる。受信機３２は、ＲＦＩＤタグ３１の送信信号を受信・復調して識別情報を解読すると共に、受信信号の信号強度（電界強度、受信信号強度（ＲＳＳＩ））を測定するリーダである。なお、ＲＦＩＤタグ３１は軽量で胸ポケットよりごく小さい（３ｃｍ×５ｃｍ×１ｃｍ）ので、被検者Ｂの衣服に装着する事もできる。
【００５２】
次に、本実施形態の動作について説明する。
【００５３】
一般に、給電されたダイポールアンテナと、給電されていない素子（無給電素子）とを近づけて置いた場合、素子同士はお互いに強い影響を受け合う。これを素子間の相互結合といい、この相互結合により無給電素子にも強い高周波電流が流れる。そして、無給電素子に流れる電流の位相と振幅は、無給電素子の長さと、素子間の間隔とにより大きく変化し、合成した指向性も大きく変化する。人体通信で知られているように、人体にも高周波電流が流れるので、上記の無給電素子に人体がなり得る。
【００５４】
ＲＦＩＤタグ３１の近傍（１波長以内）に空洞付きの臓器がある場合、その系は導波器（あるいは反射器）付きの八木アンテナと類似した系とみなすことができる。つまり、八木アンテナの励振器がＲＦＩＤタグ３１に相当し、被検者Ｂの空洞付きの臓器が導波器（あるいは反射器）に相当するということである。
【００５５】
八木アンテナにおいては、導波器（あるいは反射器）の位置が変わると、入力インピーダンスが変化し、放射効率、放射方向が変わる。同様にして、励振器にあたるＲＦＩＤタグ３１の設置位置は固定して考えると、導波器にあたる空洞付きの臓器である肺臓が呼吸により伸縮して位置が変化するので、給電素子と無給電素子の間隔が変化することになる。すなわち、呼吸により入力インピーダンスが変化し、放射効率、放射方向が変わる。受信機３２は、このような特徴のあるＲＦＩＤタグ３１の送信信号を受信して、例えば１秒に１回、受信信号の信号強度を測定すると、被検者Ｂの空洞付きの臓器である肺臓の伸縮の周期を反映した信号強度を得ることができる。受信機３２は測定した信号強度をＰＣ３３へ出力する。
【００５６】
ＰＣ３３は、入力された受信信号の信号強度をＦＦＴ演算部３３１によりＦＦＴ演算をすることで、被検者Ｂの肺臓の伸縮の周期に応じた、すなわち前述した図５、図７〜図１４に示したような呼吸の周期に応じた周波数毎の強度を示すＦＦＴ演算結果を得る。
【００５７】
続いて、ＰＣ３３は、処理部３３２においてＦＦＴ演算部３３１からの上記設定数分、すなわち所定期間分のＦＦＴ演算結果である周波数毎の強度を二乗して加算することでパワーを算出する。このパワー算出動作について更に詳細に説明する。
【００５８】
時刻Ｔにおいて、現時刻からＮ単位時間遡った時刻までのＮ個の時系列データがあるとする。それらの単位時間毎の時刻をｔkと表すことにする。ここにk＝0,1,2,…,N-1である。時刻ｔkにおける信号の振幅がｈkである時、これら時系列データｈ0,ｈ1,ｈ2,・・・,ｈN-1に対してＦＦＴ演算部３３１がＦＦＴ演算を施すと、周波数ｆnにおける複素振幅Ｈnが算出される。ここにn＝0,1,2,…,N-1である。ここで、パーシバル（Parseval)の定理により、時間域の信号のパワーが周波数域の複素振幅で次式により表現できる。
【数１】
2018187442.tif 000003
【００５９】
そこで、処理部３３２は、上式により時刻ＴにおけるＮ単位時間分のパワーを算出する。時刻がＴから単位時刻分進んだＴ’においては、現時刻Ｔ’からＮ単位時間遡った時刻までの単位時間毎のＮ個の時系列データを用いて、前回と同様に、時刻Ｔ’におけるＮ単位時間分のパワーを算出する。この過程を単位時間毎に繰り返すことによって、Ｎ単位時間分のパワーの時間的な推移がわかるようになる。
【００６０】
ここで、全く外乱も雑音もない場合には、信号が安定するので、直流成分を除いた信号のパワーは小さい。一方、呼吸・鼓動など周期的な生体信号が含まれる場合には、それぞれの周期成分に対応する周波数成分のパワーが大きくなる。また、被検者が動いている場合には、様々な周波数成分のパワーが大きくなる。そこで、処理部３３２は上記のようにして算出したパワーを、所定のしきい値と比較してＲＦＩＤタグ３１の周囲に生体である被検者Ｂが存在するか無人であるかを判定する。ここで、上記のしきい値は、予め無人の状態で、直流成分を除いたパワーの合計値の大きさを学習して得た設定値である。
【００６１】
なお、時系列データが生体由来の変動以外の成分を含むことがある。この生体由来の変動以外の成分は、代表的には熱や温度等があり、数時間という非常に長い周期成分である。生体由来の変動の周期が例えば呼吸で１０秒、鼓動で１秒であることを考慮すると、このような非常に長い周期成分は０.１Ｈｚより低い極低周波成分である。このため極低周波成分は、生体由来の変動以外の成分であると判断できる。そこで、時系列データが生体由来の変動以外の成分を含む状況下で被検者Ｂが存在するか無人であるかを判定するためには、［数１］で定義したパワーの代わりに上記の極低周波成分を除いて算出したパワーを用いる必要がある。生体活動（生体由来の変動）を表す周波数の下限をｆc（ｎ＝ｃ）とすると、生体活動に係るパワーは、［数１］に示した数式の右辺のΣの下限をｎ＝ｃとすることで、上記の極低周波成分を除いたパワーとして算出できる。
【００６２】
次に、処理部３３２は、算出パワーが所定のしきい値以下のときは、そのときのＦＦＴ演算結果はノイズによるものであるとみなし、ＲＦＩＤタグ３１の周囲は無人であると判断する。これに対し、処理部１３２は、算出パワーが所定のしきい値より大であるときは、ＲＦＩＤタグ３１の周囲に被検者Ｂが存在すると判断し、そのパワーの算出元の上記設定数分、すなわちＮ個の時系列データのＦＦＴ演算結果であるＨnが示すスペクトラムのパターンから、前述した図１の実施形態と同様の方法により呼吸の周期などを検出して出力する。出力方法には画面への表示、紙への印刷、メモリへの記憶などがある。
【００６３】
このようにして、本実施形態の生体信号検出装置３０によれば、ドップラー効果を利用したセンサに比べて設置位置の自由度が高いＲＦＩＤタグ３１を用いて、被検者Ｂ（生体）の呼吸の状態を被検者Ｂ（生体）に非接触で検出することができる。勿論、ＲＦＩＤタグ３１が生体と接触していても呼吸の検出は可能である。また、本実施形態の生体信号検出装置３０によれば、生体が近接している状況であれば、呼吸の周期やパターンを検出でき、電波やレーザー光の照射位置がかなり狭い範囲に限定される電波のドップラー効果やレーザー光を利用した非接触式の生体信号検出装置に比べて、検出範囲を広範囲にできる。また、本実施形態の生体信号検出装置３０によれば、小型な構成であり、しかも被検者Ｂの呼吸の状態を非接触で検出することができるため、被検者Ｂに違和感を与えることのない目立たない使用ができる。
【００６４】
なお、本発明は以上の実施形態に限定されるものではなく、例えば近接センサやＲＦＩＤタグ以外のセンサとして導電性繊維センサも使用可能である。導電性繊維センサは各々導電性繊維からなる２つの生体電極の間の電気力線の大小に応じた生体電気信号を生成するセンサで、その構成自体は公知である（例えば、国際公開第2007/094464号参照）。導電性繊維センサを用いて近接センサ１１と同様の原理で呼吸を検出することができる。また、本発明において、近接センサはフレキシブルな構成が望ましいが、フレキシブルな構成でなくても構わない。また、ＬＣＲメータ１２の代わりに同様の他の計測器を用いることも可能である。
【００６５】
また、図１の実施形態の処理部１３２においても、図１５の他の実施形態の処理部３３２で説明したものと同様の方法によりパワーを算出できる。この近接センサ１１により得られる検査信号に基づきＬＣＲメータ１２から出力される静電容量値の時系列データにも、ＲＦＩＤタグ３１の出力時系列データと同様に、直流成分や、生体活動に由来しない熱や温度などに起因する長周期のドリフトが存在することがある。よって、図１の実施形態においても、このような直流成分や長周期のドリフトを他の実施形態で説明したものと同様の方法により除外してパワーを算出することが望ましい。
【００６６】
また、以上の実施形態では、ポリイミドフィルム２１の粘着層２２に上部電極２３を形成したが、上部電極２３の代わりに下部電極２４を形成してもよいし、粘着層を介さずに直接に下部電極２４を形成してもよい。また、上部電極２３及び下部電極２４の電極パターンはスクリーン印刷法に限らず、フォトリソグラフィー法、あるいは導電性インクあるいは半導体インクを用いた印刷法により形成してもよい。印刷法には、凸版印刷、凹版印刷、平版印刷、孔版印刷、インクジェット印刷などを用いることができる。
【００６７】
なお、体動が起きていない時間帯（例えば就寝時間帯）における呼吸の時系列的な変化の状態に基づいて、被検者が安静状態であるか否かを検出することもできる。
【符号の説明】
【００６８】
１０、３０  生体信号検出装置
１１  近接センサ
１２  ＬＣＲメータ
１３、３３  パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
２１  ポリイミドフィルム
２２  粘着層
２３  上部電極
２４  下部電極
３１  アクティブ型ＲＦＩＤタグ
３２  受信機
１３１、３３１  ＦＦＴ演算部
１３２、３３２  処理部
【図１】
2018187442.tif 000004
【図２】
2018187442.tif 000005
【図３】
2018187442.tif 000006
【図４】
2018187442.tif 000007
【図５】
2018187442.tif 000008
【図６】
2018187442.tif 000009
【図７】
2018187442.tif 000010
【図８】
2018187442.tif 000011
【図９】
2018187442.tif 000012
【図１０】
2018187442.tif 000013
【図１１】
2018187442.tif 000014
【図１２】
2018187442.tif 000015
【図１３】
2018187442.tif 000016
【図１４】
2018187442.tif 000017
【図１５】
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