(57)【要約】【課題】心拍間隔の検出精度を向上すること。【解決手段】本心拍検出システムは、被験者からの反射波を受信してドップラー信号を取得するドップラーセンサと、複数のスケールファクタに基づいて前記ドップラー信号をウェーブレット変換し、各々の前記スケールファクタで、ウェーブレット係数を取得するウェーブレット係数取得部と、各々の前記スケールファクタで、前記ウェーブレット係数のピークを検出するピーク検出部と、各々の前記スケールファクタで、隣接するピーク間隔及び隣接する前記ピーク間隔の差を算出するピーク間隔算出部と、隣接する前記ピーク間隔の差のばらつきが最小のスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択するスケールファクタ選択部と、を有し、前記最適なスケールファクタに基づいて算出された前記ピーク間隔を心拍間隔として計測する。【選択図】図４
2018158010.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者からの反射波を受信してドップラー信号を取得するドップラーセンサと、
複数のスケールファクタに基づいて前記ドップラー信号をウェーブレット変換し、各々の前記スケールファクタで、ウェーブレット係数を取得するウェーブレット係数取得部と、
各々の前記スケールファクタで、前記ウェーブレット係数のピークを検出するピーク検出部と、
各々の前記スケールファクタで、隣接するピーク間隔及び隣接する前記ピーク間隔の差を算出するピーク間隔算出部と、
隣接する前記ピーク間隔の差のばらつきが最小のスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択するスケールファクタ選択部と、を有し、
前記最適なスケールファクタに基づいて算出された前記ピーク間隔を心拍間隔として計測する心拍検出システム。
【請求項２】
前記スケールファクタ選択部は、各々の前記スケールファクタにおける、隣接する前記ピーク間隔の差の度数分布を、予め決定された正側の閾値及び負側の閾値と比較し、前記正側の閾値以上の度数と前記負側の閾値以下の度数との合計を外れ値として数え、前記外れ値が最小のスケールファクタを前記最適なスケールファクタとして選択する請求項１に記載の心拍検出システム。
【請求項３】
前記スケールファクタ選択部は、各々の前記スケールファクタにおける、隣接する前記ピーク間隔の差の分散又は標準偏差が最小のスケールファクタを前記最適なスケールファクタとして選択する請求項１に記載の心拍検出システム。
【請求項４】
前記ピーク間隔算出部は、心拍に起因しないピークを検出対象から除外して前記ピーク間隔を算出する請求項１乃至３の何れか一項に記載の心拍検出システム。
【請求項５】
前記ピーク間隔算出部は、前記最適なスケールファクタに基づいて算出されたピーク間隔の差が所定値を超えたピークを検出対象から除外し、除外した前後のピーク間隔の平均値をとるようにピークを補間する請求項４に記載の心拍検出システム。
【請求項６】
前記ピーク検出部は、前記最適なスケールファクタのウェーブレット係数の最初に検出されたピークからテンプレートを抽出して次のピークを探索し、新たなピークが探索されるたびに前記テンプレートの更新を行って全てのピークを検出する請求項１乃至５の何れか一項に記載の心拍検出システム。
【請求項７】
前記ピーク検出部は、前記最適なスケールファクタのウェーブレット係数の時刻ｔｎのピークからテンプレートを抽出し、前記テンプレートと前記最適なスケールファクタのウェーブレット係数との相関関数を算出し、前記相関関数から時刻ｔｎ＋１のピークを次のピークとして検出し、前記最適なスケールファクタのウェーブレット係数の時刻ｔｎ＋１のピークから新たにテンプレートを抽出してテンプレートの更新を行い、前記相関関数の算出、前記次のピークの検出、及び前記テンプレートの更新を繰り返して全てのピークを検出し、
前記ピーク間隔算出部は、ｔｎ＋１−ｔｎをピーク間隔として算出する請求項６に記載の心拍検出システム。
【請求項８】
前記テンプレートの更新の後、ｔｎ＋１−ｔｎの値に基づいて前記次のピークの探索範囲を設定する請求項７に記載の心拍検出システム。
【請求項９】
ドップラーセンサで被験者からの反射波を受信してドップラー信号を取得するドップラー信号取得ステップと、
複数のスケールファクタに基づいて前記ドップラー信号をウェーブレット変換し、各々の前記スケールファクタで、ウェーブレット係数を取得するステップと、
各々の前記スケールファクタで、前記ウェーブレット係数のピークを検出するステップと、
各々の前記スケールファクタで、隣接するピーク間隔及び隣接する前記ピーク間隔の差を算出するステップと、
各々の前記スケールファクタにおける、隣接する前記ピーク間隔の差のばらつきに基づいて、最適なスケールファクタを選択するステップと、を有し、
前記最適なスケールファクタに基づいて算出されたピーク間隔を心拍間隔として計測する心拍検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心拍検出システム、心拍検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ドップラーセンサ及びウェーブレット変換を用いて心拍を計測する技術が知られている。中には、ウェーブレット変換のスケールファクタ選択のために学習を行う技術も提案されている。
【０００３】
一例として、人体の動きの計測を行う計測装置から計測データを取得し、計測の対象となる被験者が安静状態のときに人体の動きを計測したデータを基準データとして記憶し、基準データに基づいてスケールファクタを決定し、決定されたスケールファクタに基づいて計測データをウェーブレット変換して心拍を計測する技術が挙げられる（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１９２７１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の技術では、スケールファクタ選択の基準としてウェーブレット係数のピーク数のみを考慮しているが、ピーク数が連続して同じ値を示しても心拍に反応しているとは限らないため、心拍間隔（Ｒ−Ｒ間隔）の検出精度に改善の余地があった。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、心拍間隔の検出精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本心拍検出システムは、被験者からの反射波を受信してドップラー信号を取得するドップラーセンサと、複数のスケールファクタに基づいて前記ドップラー信号をウェーブレット変換し、各々の前記スケールファクタで、ウェーブレット係数を取得するウェーブレット係数取得部と、各々の前記スケールファクタで、前記ウェーブレット係数のピークを検出するピーク検出部と、各々の前記スケールファクタで、隣接するピーク間隔及び隣接する前記ピーク間隔の差を算出するピーク間隔算出部と、隣接する前記ピーク間隔の差のばらつきが最小のスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択するスケールファクタ選択部と、を有し、前記最適なスケールファクタに基づいて算出された前記ピーク間隔を心拍間隔として計測することを要件とする。
【発明の効果】
【０００８】
開示の技術によれば、心拍間隔の検出精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施の形態に係る心拍検出システムの概略構成を例示する図である。
【図２】ドップラーセンサ１０で得たドップラー信号の一例である。
【図３】第１の実施の形態に係る信号処理部のハードウェアブロックを例示する図である。
【図４】第１の実施の形態に係る信号処理部の機能ブロックを例示する図である。
【図５】第１の実施の形態に係る心拍検出システムの動作を示すフローチャートの一例である。
【図６】スケールファクタの一例である。
【図７】ウェーブレット係数の一例である。
【図８】算出された隣接ピーク間隔の差の度数分布の一例である。
【図９】心電計で得た実際のＲ−Ｒ間隔の分布の一例である。
【図１０】図８に示す度数分布における外れ値について説明する図である。
【図１１】最適なスケールファクタの選択について説明する図である。
【図１２】隣接ピーク間隔の差の一例である。
【図１３】ピーク間隔の補間について説明する図である。
【図１４】実施例及び比較例のＲＭＳＥを示す図である。
【図１５】実施例のピーク間隔の補間前後のデータを比較する図である。
【図１６】第２の実施の形態に係る心拍検出システムの動作を示すフローチャートの一例である。
【図１７】テンプレートの抽出について説明する図である。
【図１８】テンプレートとウェーブレット係数の相関関数の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、実施の形態の説明を行う。なお、各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。
【００１１】
図１は、第１の実施の形態に係る心拍検出システムの概略構成を例示する図である。図１に示すように、心拍検出システム１は、主要な構成要素として、ドップラーセンサ１０と、信号処理部２０とを有している。
【００１２】
ドップラーセンサ１０は、ドップラー効果による送信信号と受信信号の周波数シフトを観測することで、観測対象（被験者）の動きを検出するセンサである。本実施の形態では、一例として、送信波として無変調連続波（ＣＷ：Continuous Wave）を用いる。
【００１３】
ドップラーセンサ１０は被験者の近傍に配置され、被験者で反射された信号（反射波）を受信し、観測対象の動きにより発生したドップラー信号を得る。被験者としては、例えば、病院や介護施設等で睡眠中の患者、車両の運転者等が挙げられる。
【００１４】
図２は、ドップラーセンサ１０で得たドップラー信号の一例である。図２に示す信号は、送信信号と受信信号の間の周波数シフトを表わすドップラー信号を時間の関数として取得したものであり、送信信号と同相（In-phase）成分であるＩ信号、及び直交位相（Quadrature）成分であるＱ信号で構成される。検出対象の周波数成分に応じ、バンドパスフィルタ等を用いて適宜ノイズ除去を行うことが好ましい。
【００１５】
図１に戻り、信号処理部２０は、ドップラーセンサ１０の出力信号であるドップラー信号に基づいて、被験者の心拍を検出する。信号処理部２０は、適宜、ドップラーセンサ１０で受信したドップラー信号のＩ信号及びＱ信号をそのまま利用したり、Ｉ信号及びＱ信号に基づいて各種信号（振幅、位相、それらの積分値等）を生成したりすることができる。
【００１６】
図３は、第１の実施の形態に係る信号処理部のハードウェアブロックを例示する図である。図３を参照するに、信号処理部２０は、ＣＰＵ２１と、ＲＯＭ２２と、ＲＡＭ２３と、Ｉ／Ｆ２４と、バスライン２５とを有している。ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、及びＩ／Ｆ２４は、バスライン２５を介して相互に接続されている。
【００１７】
ＣＰＵ２１は、信号処理部２０の各機能を制御する。記憶手段であるＲＯＭ２２は、ＣＰＵ２１が信号処理部２０の各機能を制御するために実行するプログラムや、各種情報を記憶している。記憶手段であるＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１のワークエリア等として使用される。又、ＲＡＭ２３は、所定の情報を一時的に記憶することができる。Ｉ／Ｆ２４は、心拍検出システム１を他の機器等と接続するためのインターフェイスである。心拍検出システム１は、Ｉ／Ｆ２４を介して、外部ネットワーク等と接続されてもよい。
【００１８】
但し、信号処理部２０の一部又は全部は、ハードウェアのみにより実現されてもよい。又、信号処理部２０は、物理的に複数の装置等により構成されてもよい。
【００１９】
図４は、第１の実施の形態に係る信号処理部の機能ブロックを例示する図である。図４を参照するに、信号処理部２０は、機能ブロックとして、ウェーブレット係数取得部２１０と、ピーク検出部２２０と、ピーク間隔算出部２３０と、スケールファクタ選択部２４０とを有している。
【００２０】
ウェーブレット係数取得部２１０は、複数のスケールファクタに基づいてドップラー信号をウェーブレット変換し、ウェーブレット係数を取得する機能を有している。ピーク検出部２２０は、ウェーブレット係数のピークを検出する機能を有している。ピーク間隔算出部２３０は、ウェーブレット係数の隣接するピーク間隔を算出すると共に、隣接するピーク間隔の差を算出する機能を有している。スケールファクタ選択部２４０は、ウェーブレット係数の隣接するピーク間隔の差の中心値からのばらつきに基づいて、最適なスケールファクタを選択する機能を有している。
【００２１】
図５は、第１の実施の形態に係る心拍検出システムの動作を示すフローチャートの一例である。図５を中心にして適宜他の図も参照しながら、第１の実施の形態に係る心拍検出方法について説明する。
【００２２】
まず、ステップＳ１１では、ドップラーセンサ１０で被験者からの反射波を取得する。ドップラー信号は、例えば、被験者が着座した状態で、ドップラーセンサ１０を被験者の胸正面で１ｍ程度離隔して配置して取得することができる。ここで取得するドップラー信号は、例えば、図２に示すようなＩ信号及びＱ信号で構成されている。以降の信号処理は、Ｉ信号及びＱ信号の各々に対して行ってもよく、Ｉ信号及びＱ信号の電力（Ｉ２＋Ｑ２）に対して行ってもよく、Ｉ信号及びＱ信号の振幅（√Ｉ２＋Ｑ２）に対して行ってもよい。
【００２３】
次に、ステップＳ１２では、ステップＳ１１で取得したドップラー信号のノイズ成分の除去を行う。ノイズ成分の除去は、例えば、ドップラーセンサ１０と信号処理部２０との間にバンドパスフィルタを挿入してハードウェア的に行うことができる。又、ドップラーセンサ１０の出力信号を直接信号処理部２０に入力し、信号処理部２０内においてディジタル信号処理（ディジタルフィルタ等）により行ってもよい。
【００２４】
バンドパスフィルタの通過帯域は、環境や観測対象等に応じて適宜選択することができるが、心拍の周波数が０．５〜１．２Ｈｚ程度であるため、例えば、０．５Ｈｚ以上５Ｈｚ以下に設定することができる。
【００２５】
次に、ステップＳ１３では、ウェーブレット係数取得部２１０は、心拍に相当する複数のスケールファクタでウェーブレット変換を行い、各々のスケールファクタでウェーブレット係数を取得する。図６はａ１〜ａＮのＮ個（Ｎは自然数）のスケールファクタの一例を示しており、図７はａ１〜ａＮのうちの１つのスケールファクタに対するウェーブレット係数の一例を示している。
【００２６】
ここで、スケールファクタとは、マザーウェーブレット（基本波形）の拡大及び縮小の処理の際の拡大縮小率である。心拍検出システム１では、心拍の周波数が０．５〜１．２Ｈｚ程度であること、及び時間的に隣接するＲ−Ｒ間隔（心拍間隔）は大きく変化しないという特徴を利用し、Ｒ−Ｒ間隔の統計量に基づいて、心拍に相当する複数のスケールファクタを予め選択し、ＲＡＭ２３に記憶している。ＲＡＭ２３に予め記憶するスケールファクタの個数は、必要に応じて適宜選択することができるが、例えば、数１０個程度とすることができる。又、ウェーブレット係数は、マザーウェーブレットとの相関性の強さを示す量である。
【００２７】
次に、ステップＳ１４では、ピーク検出部２２０は、各々のスケールファクタについて、ウェーブレット係数のピークを検出する。ウェーブレット係数のピークは、２回微分や３回微分を用いる周知の方法で検出できる。ウェーブレット係数のピークは、その他の周知の方法を用いて検出してもよい。図７に示す複数の逆三角マークは、検出されたウェーブレット係数のピークの一例を示している。
【００２８】
次に、ステップＳ１５では、ピーク間隔算出部２３０は、各々のスケールファクタについて、ステップＳ１４で検出されたピークのうち、隣接するピーク間隔を算出し、更に隣接するピーク間隔の差を算出する。例えば、図７の１つ目と２つ目のピークの間隔（ピーク間隔）がＲＲＩｔと算出され、２つ目と３つ目のピークの間隔（ピーク間隔）がＲＲＩｔ＋１と算出された場合、隣接ピーク間隔の差として（ＲＲＩｔ＋１−ＲＲＩｔ）を算出する。これを全てのピークに対して順次行う。図８は、算出された隣接ピーク間隔の差の度数分布の一例を示している。隣接ピーク間隔の差の度数分布は、各々のスケールファクタについて算出される。
【００２９】
次に、ステップＳ１６では、スケールファクタ選択部２４０は、各々のスケールファクタにおける、ステップＳ１５で算出された隣接ピーク間隔の差の度数分布を、予め決定された正側の閾値及び負側の閾値と比較し、正側の閾値以上の度数と負側の閾値以下の度数との合計を外れ値として数える。
【００３０】
なお、正側の閾値及び負側の閾値は、例えば、心電計で得た実際のＲ−Ｒ間隔の分布に基づいて決定し、ＲＡＭ２３に記憶しておくことができる。図９は、心電計で得た実際のＲ−Ｒ間隔の分布の一例である。この場合、隣接ピーク間隔の差が±２００を超えるものがゼロなので、例えば、正側の閾値＝２００、負側の閾値＝−２００に設定し、ＲＡＭ２３に記憶しておくことができる。ここでは正側の閾値＝２００、負側の閾値＝−２００であるとして、以降の説明をする。但し、正側の閾値及び負側の閾値は、必ずしも心電計で得た実際のＲ−Ｒ間隔の分布に基づいて決定する必要はなく、Ｒ−Ｒ間隔の統計量に基づいて決定してもよい。
【００３１】
図１０は、スケールファクタ選択部２４０が図８のデータを正側の閾値＝２００、負側の閾値＝−２００と比較した結果を模式的に示したものである。図１０では、正側の閾値＝２００以上の度数（隣接ピーク間隔の差の数）が４個、負側の閾値＝−２００以下の度数（隣接ピーク間隔の差の数）が３個であるから、外れ値＝７となる。スケールファクタ選択部２４０は、各々のスケールファクタについて同様の比較を行い、各々のスケールファクタについて外れ値を算出する。
【００３２】
次に、ステップＳ１７では、スケールファクタ選択部２４０は、外れ値が最小のスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択する。例えば、ステップＳ１６でａ１〜ａＮの各々のスケールファクタについて算出した外れ値が図１１のグラフで表される場合、スケールファクタ選択部２４０は、外れ値の数が最小であるａｎを最適なスケールファクタとして選択する。最適なスケールファクタａｎを用いて算出したウェーブレット係数のピーク間隔が、求めるＲ−Ｒ間隔となる。
【００３３】
なお、各々のスケールファクタで検出したピークの個数が異なる場合があるため、外れ値の個数は正規化しておくことが好ましい。つまり、外れ値／検出したピークの個数が最小となるスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択することが好ましい。
【００３４】
又、外れ値が最小のスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択するのは一例であり、これには限定されず、隣接するピーク間隔の差のばらつきが最小のスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択すればよい。例えば、スケールファクタ選択部２４０は、各々のスケールファクタにおける、隣接するピーク間隔の差の分散又は標準偏差が最小のスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択してもよい。
【００３５】
又、ピーク間隔算出部２３０は、心拍に起因しないピークを検出対象から除外してピーク間隔を算出してもよい。具体的には、ステップＳ１７で求めた最適なスケールファクタａｎを用いて算出したウェーブレット係数のピーク間隔の差を所定の閾値（所定値）と比較し、所定の閾値を超えたピークを検出対象から除外する。所定の閾値は、例えば、前述の正側の閾値と同じ値とすることができる。所定の閾値＝２００とすると、例えば、隣接ピーク間隔の差が図１２で表される場合、４つの値が所定の閾値を超えているので、隣接ピーク間隔の差が所定の閾値を超えている部分のピークを検出対象から外す。
【００３６】
そして、所定の閾値を超えたピークを除外した時刻に、計算で求めた値をピークとして補間する。ピーク間隔算出部２３０は、例えば、除外した前後のピーク間隔の平均値をとるようにピークを補間することができる。例えば、ピーク間隔が図１３で表される場合、破線部の２つのピークを除外して、除外した前後のピーク間隔の平均値で補間する（●部）。これにより、求めるＲ−Ｒ間隔の精度を更に向上することができる。
【００３７】
［実施例］
実施例では、心拍検出システム１を用いて心拍検出の実験を行った。実験の諸元を表１に示す。なお、比較のため、心拍検出システム１を用いた心拍検出と同時に、被験者に参照用の心電計を装着して実際の心拍間隔（Ｒ−Ｒ間隔）を測定した。
【００３８】
【表１】
2018158010.tif 000003
評価項目１として、Ｒ−Ｒ間隔の検出精度の評価を行った。具体的には、心電計で測定したＲ−Ｒ間隔と心拍検出システム１で測定したピーク間隔のＲＭＳＥ（Root Mean Square Error）を式（１）により算出して比較した。なお、式（１）において、Ｎは検出したピーク数、ｔｎはｎ番目のピークが検出された時刻、ｒ（ｔｎ）は心電計で得られたＲ−Ｒ間隔、ｘ（ｔｎ）は検出したピーク間隔である。
【００３９】
【数１】
2018158010.tif 000004
評価項目１の結果を図１４及び図１５に示す。なお、比較例として、背景技術で挙げた、人体の動きの計測を行う計測装置から計測データを取得し、計測の対象となる被験者が安静状態のときに人体の動きを計測したデータを基準データとして記憶し、基準データに基づいてスケールファクタを決定し、決定されたスケールファクタに基づいて計測データをウェーブレット変換して心拍を計測する技術を用いた場合の結果を示した。
【００４０】
図１４において、ＲＭＳＥの値が小さいほど、心電計に近い計測ができていることを示す。図１４より、実施例と比較例を比べると、心拍検出システム１を用いた心拍検出では、全ての被験者においてＲ−Ｒ間隔のＲＭＳＥが改善されており、ＲＭＳＥの改善量の平均値は約２０ｍｓであった。
【００４１】
又、図１５に示したように、補間前のデータと補間後のデータとを比較すると、所定値を超えたピークを除外して補間することにより、観測期間全体で検出精度が改善されることが確認できた。すなわち、心拍に起因しないピークを検出した場合は除去し、前後のピーク間隔に基づいてピークを補間することで、心拍に起因するピークをより正確に検出できることが確認できた。なお、図１５のＲｅｆｅｒｅｎｃｅは、心電計により計測した値である。
【００４２】
このように、心拍検出システム１では、心拍に相当する複数のスケールファクタでウェーブレット変換を行い、各々のスケールファクタでウェーブレット係数を取得する。そして、各々のスケールファクタについて、ウェーブレット係数のピーク及び隣接するピーク間隔を算出し、更に隣接するピーク間隔の差を算出する。そして、各々のスケールファクタについて、算出された隣接ピーク間隔の差を予め決定された正側の閾値及び負側の閾値と比較し、正側の閾値以上の度数と負側の閾値以下の度数との合計を外れ値として数え、外れ値が最小のスケールファクタを最適なスケールファクタとして選択する。
【００４３】
これにより、最適なスケールファクタに基づいてピーク間隔を算出できるため、ピーク間隔の算出を高精度で行うことができる。すなわち、Ｒ−Ｒ間隔を高精度で検出することができる。具体的には、Ｒ−Ｒ間隔のＲＭＳＥを従来の方法に比べて改善することができる。
【００４４】
又、心拍検出システム１では、心拍の周波数が０．５〜１．２Ｈｚ程度であること、及び時間的に隣接するＲ−Ｒ間隔は大きく変化しないという特徴を利用し、Ｒ−Ｒ間隔の統計量に基づいて、心拍に相当する複数のスケールファクタを予め選択し、ＲＡＭ２３に記憶しているため、従来の方法のようなスケールファクタを選択するための学習を不要とすることができる。
【００４５】
又、最適なスケールファクタに基づいて算出したピーク間隔について、隣接ピーク間隔の差を所定の閾値と比較し、所定の閾値を超えたピークを検出対象から除外し、代わりに計算で求めた値をピークとして補間してもよい（例えば、除外した時刻の前後のピーク間隔の平均値をとるようにピークを補間する）。これにより、呼吸や小さな体動に起因するピークをピーク間隔の検出対象から除外できるため、Ｒ−Ｒ間隔を更に高精度で検出することができる。
【００４６】
〈第２の実施の形態〉
第２の実施の形態では、スケールファクタ選択後に、より精度よくピーク間隔を算出する方法の例を示す。なお、第２の実施の形態において、既に説明した実施の形態と同一構成部についての説明は省略する場合がある。
【００４７】
図１６は、第２の実施の形態に係る心拍検出システムの動作を示すフローチャートの一例である。図１６を中心にして適宜他の図も参照しながら、第２の実施の形態に係る心拍検出方法について説明する。
【００４８】
まず、ステップＳ２１では、図５に示したステップＳ１１〜Ｓ１７を実行してスケールファクタを選択する。
【００４９】
次に、ステップＳ２２では、ピーク検出部２２０は、ステップＳ２１で選択したスケールファクタでウェーブレット変換を行い、求めたウェーブレット係数のピークを検出する。例えば、最大のＲ−Ｒ間隔を１２００ｍｓとして、まずは最初のピークを検出する。なお、１２００ｍｓは一例であり、最大のＲ−Ｒ間隔は、例えば、Ｒ−Ｒ間隔の統計量に基づいて設定することができる。ここで、ウェーブレット係数のｎ番目のピークを検出した時刻を、ピーク時刻ｔｎとする。ｎは自然数であり、最初のピークを検出した時刻は、ピーク時刻ｔ１となる。
【００５０】
次に、ステップＳ２３では、ピーク検出部２２０は、ｔｎ±αをテンプレートとして抽出する。αは、テンプレートの幅である２αが想定心拍数の１拍以上２拍未満になるような値に設定する。αの具体的な値は事前実験等により決定できるが、ここでは、一例としてα＝３００ｍｓとする。つまり、ピーク時刻ｔｎから前後３００ｍｓをテンプレートとして抽出する。最初のピークに基づいて抽出されるテンプレートは、ｔ１±３００ｍｓとなる。図１７は、ピーク時刻ｔｎで検出されたピークを逆三角マークで示しており、ｔｎ±αの破線で示した枠内がテンプレートである。
【００５１】
次に、ステップＳ２４では、ピーク検出部２２０は、テンプレートとウェーブレット係数の相関関数を算出する。ここでは、最大のＲ−Ｒ間隔を１２００ｍｓとしているため、１２００ｍｓをピーク探索範囲とし、ｔ１からｔ１＋１２００ｍｓまでのウェーブレット係数と、テンプレートとの相関関数を算出する。図１８は、テンプレートｔｎ±αとウェーブレット係数の相関関数の一例である。
【００５２】
次に、ステップＳ２５では、ピーク検出部２２０は、ステップＳ２４で算出した相関関数においてピーク時刻ｔｎの次のピーク（ピーク時刻ｔｎ＋１）を検出する。例えば、図１８に示す相関関数において、ｔｎ＋１の逆三角マークの部分が次のピークとして検出される。例えば、ｎ＝１である場合には、２つ目のピークが検出される。
【００５３】
次に、ステップＳ２６では、ピーク検出部２２０は、ｔｎ＋１＋αが観測時刻未満か否かを判定する。つまり、全てのピークの検出が終了したか否かを判定する。ステップＳ２６でｔｎ＋１＋αが観測時刻未満でないと判定された場合（ＮＯの場合）には、全てのピークの検出が終了したと判定し、ステップＳ２９に移行する。ステップＳ２９では、ピーク間隔算出部２３０は、検出された全てのピークについてピーク間隔を算出する。これが、求めるＲ−Ｒ間隔となる。
【００５４】
ステップＳ２６でｔｎ＋１＋αが観測時刻未満であると判定された場合（ＹＥＳの場合）には、ステップＳ２７に移行する。ステップＳ２７では、ピーク間隔算出部２３０は、ｔｎ＋１±αをテンプレートとして抽出し、テンプレートを更新する。例えば、ｎ＝１である場合には、ｔ２±αをテンプレートとして抽出し、テンプレートをｔ１±αからｔ２±αに更新する。
【００５５】
次に、ステップＳ２８では、ピーク検出部２２０は、ピーク探索範囲を（ｔｎ＋１−ｔｎ）±２００ｍｓに設定する。例えば、ｎ＝１である場合には、ピーク探索範囲を（ｔ２−ｔ１）±２００ｍｓに設定する。ここで、２００ｍｓは一例であり、事前実験等に基づいて適宜設定することができる。
【００５６】
ステップＳ２８の終了後、ステップＳ２４〜２８の処理を、ステップＳ２６でｔｎ＋１＋αが観測時刻未満でないと判定されるまで繰り返し、ステップＳ２９に移行する。ステップＳ２９では、前述のように、ピーク間隔算出部２３０は、検出された全てのピークについてピーク間隔を算出する。これが、求めるＲ−Ｒ間隔となる。なお、ステップＳ２４の処理に移行するたびに、ｎの値が１つずつ増加する。
【００５７】
このように、本実施の形態では、最適なスケールファクタのウェーブレット係数の最初に検出されたピークからテンプレートを抽出して次のピークを探索し、新たなピークが探索されるたびにテンプレートの更新を行って全てのピークを検出する。
【００５８】
具体的には、最適なスケールファクタのウェーブレット係数のピーク（ピーク時刻ｔｎ）からテンプレートを抽出し、抽出したテンプレートとウェーブレット係数との相関関数を算出し、算出した相関関数から次のピーク（ピーク時刻ｔｎ＋１）を検出する。そして、ウェーブレット係数のピーク時刻ｔｎ＋１のピークから新たにテンプレートを抽出してテンプレートを更新すると共に、ピーク時刻ｔｎとピーク時刻ｔｎ＋１との時間間隔（隣接ピーク間隔）ｔｎ＋１−ｔｎの値に基づいて次のピークの探索範囲を設定する。
【００５９】
すなわち、ピークが検出されるたびに、テンプレートを更新し、ピーク探索範囲を新たに設定する。この処理を繰り返すことで、常に最新のピークと１つ前のピークの情報に基づいて次のピークを検出できるため、ピーク検出の精度を上げることができる。
【００６０】
以上、好ましい実施の形態等について詳説したが、上述した実施の形態等に制限されることはなく、特許請求の範囲に記載された範囲を逸脱することなく、上述した実施の形態等に種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００６１】
１  心拍検出システム
１０  ドップラーセンサ
２０  信号処理部
２１  ＣＰＵ
２２  ＲＯＭ
２３  ＲＡＭ
２４  Ｉ／Ｆ
２５  バスライン
２１０  ウェーブレット係数取得部
２２０  ピーク検出部
２３０  ピーク間隔算出部
２４０  スケールファクタ選択部
【図１】
2018158010.tif 000005
【図２】
2018158010.tif 000006
【図３】
2018158010.tif 000007
【図４】
2018158010.tif 000008
【図５】
2018158010.tif 000009
【図６】
2018158010.tif 000010
【図７】
2018158010.tif 000011
【図８】
2018158010.tif 000012
【図９】
2018158010.tif 000013
【図１０】
2018158010.tif 000014
【図１１】
2018158010.tif 000015
【図１２】
2018158010.tif 000016
【図１３】
2018158010.tif 000017
【図１４】
2018158010.tif 000018
【図１５】
2018158010.tif 000019
【図１６】
2018158010.tif 000020
【図１７】
2018158010.tif 000021
【図１８】
2018158010.tif 000022