(57)【要約】【課題】測定時間の短縮と高い精度の生体情報測定とを両立できる生体情報検出装置及び生体情報検出方法を提供すること。【解決手段】通過周波数帯域が可変であるＢＰＦ部７を用いて、生体から得られた脈波信号をフィルタリングして脈波データを求め、その脈波データに基づいて、脈波信号の周期データを計測する生体情報検出装置であって、制御タイミングに同期して、直前の１拍分の脈波の周期データから脈波信号の基本周波数を算出し、脈拍１拍ごとに、基本周波数に基づいてＢＰＦ７の通過周波数帯域を設定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
通過周波数帯域が可変であり、生体から得られた脈波信号が入力されるフィルタ部と、
前記フィルタ部から出力される脈波データに基づいて、前記脈波信号の周期データを計測する周期計測部と、
を備えた生体情報検出装置であって、
直前の前記脈波信号から得られた前記脈波データに基づいて前記周期計測部で算出された周期データから前記脈波信号の基本周波数を算出し、脈拍１拍ごとに、前記基本周波数に基づいて前記フィルタ部の通過周波数帯域を設定することを特徴とする生体情報計測装置。
【請求項２】
通過周波数帯域が可変であり、生体から得られた脈波信号が入力されるフィルタ部と、
前記フィルタ部から出力される脈波データに基づいて、前記脈波信号の周期データを計測する周期計測部と、
前記フィルタ部から出力される脈波データに基づいて、前記脈波信号の波高を計測する波高計測部と、
前記周期計測部によって計測される脈波信号の周期データと、前記波高計測部によって計測される脈波信号の波高データとのうち、少なくとも一方を用いて前記生体の状態を示す生体情報を算出する生体情報演算部と、
を備えた生体情報検出装置であって、
直前の前記脈波信号から得られた前記脈波データに基づいて前記周期計測部で算出された周期データから前記脈波信号の基本周波数を算出し、脈拍１拍ごとに、前記基本周波数に基づいて前記フィルタ部の通過周波数帯域を設定することを特徴とする生体情報計測装置。
【請求項３】
前記脈波データを１次微分し、その演算結果を、前記フィルタ部の演算、前記周期計測部の演算、前記波高計算部の演算、及び前記生体情報演算部の演算を行う際の演算タイミングの設定に利用することを特徴とする請求項２に記載の生体情報計測装置。
【請求項４】
光学式センサによって複数の波長の光を利用して前記生体の脈波の同時計測を行う場合に、前記フィルタ部から出力される前記複数の波長に対応する脈波データのタイミングを比較することで、前記生体情報の検出ミスの判別を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項５】
前記１拍の脈拍数に対応する脈波データに代えて、２拍以上の脈拍数に対応する脈波データを用いて、１拍分に対応する平均した周期データを算出し、（例えば１拍毎に）該平均した周期データに基づいて前記フィルタ部の通過周波数帯域を設定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項６】
前記フィルタ部として、櫛形フィルタ、複数のバンドパスフィルタ、ハイパスフィルタ及びローパスフィルタの組み合わせのうち、少なくとも１種を用いることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の生体情報検出装置。
【請求項７】
通過周波数帯域が可変であるフィルタ部を用いて、生体から得られた脈波信号をフィルタリングして脈波データを求め、該脈波データに基づいて、前記脈波信号の周期データ計測する計測工程を有する生体情報検出方法であって、
直前の前記脈波信号から得られた前記脈波データに基づいて前記周期データから前記脈波信号の基本周波数を算出し、脈拍１拍ごとに、前記基本周波数に基づいて前記フィルタ部の通過周波数帯域を設定することを特徴とする生体情報計測方法。
【請求項８】
通過周波数帯域が可変であるフィルタ部を用いて、生体から得られた脈波信号をフィルタリングして脈波データを求め、該脈波データに基づいて、前記脈波信号の周期データを計測するとともに前記脈波信号の波高を計測する計測工程と、
前記周期計測部によって計測される脈波信号の周期データと、前記波高計測部によって計測される脈波信号の波高データとのうち、少なくとも一方を用いて前記生体の状態を示す生体情報を算出する生体情報演算工程と、
を有する生体情報検出方法であって、
直前の前記脈波信号から得られた前記脈波データに基づいて前記周期計測部で算出された周期データから前記脈波信号の基本周波数を算出し、脈拍１拍ごとに、前記基本周波数に基づいて前記フィルタ部の通過周波数帯域を設定することを特徴とする生体情報計測方法。
【請求項９】
前記脈波データを１次微分し、その演算結果を、前記フィルタ部における脈波データの演算、前記周期計測の演算、前記波高計算の演算、及び前記生体情報の演算を行う際の演算タイミングの設定に利用することを特徴とする請求項８に記載の生体情報計測方法。
【請求項１０】
光学式センサによって複数の波長の光を利用して前記生体の脈波の同時計測を行う場合に、前記フィルタ部から出力される前記複数の波長に対応する脈波データのタイミングを比較することで、前記生体情報の検出ミスの判別を行うことを特徴とする請求項７〜９のいずれか１項に記載の生体情報検出方法。
【請求項１１】
前記１拍の脈拍数に対応する脈波データに代えて、２拍以上の脈拍数に対応する脈波データを用いて、１拍分に対応する平均した周期データを算出し、該平均した周期データに基づいて前記フィルタ部の通過周波数帯域を設定することを特徴とする請求項７〜１０のいずれか１項に記載の生体情報検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脈波信号から生体の情報を検出することができる生体情報検出装置及び生体情報検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、脈波信号を利用して生体（人体）の状態を把握する装置として、生体の体動によるノイズの影響を受けることなく、高い精度で生体情報を測定することができる生体情報測定装置が知られている（特許文献１参照）。
【０００３】
この特許文献１の技術とは、現在測定している脈波から算出した脈拍数ではなく、外部脈拍計による数十秒間の平均処理が行なわれた脈拍数を用いて（後の脈波検出に用いる）可変バンドパスフィルタを調律する、いわゆる周波数追跡フィルタを設定するものである。詳しくは、外部脈拍計の脈拍数を用いて最適なフィルタ周波数範囲を連続的に維持することにより、脈波信号のみを通過させて、生体の体動によるノイズを除去するものである。
【０００４】
この技術に用いる装置としては、例えば図１３に示す様に、脈波センサＰ１と、脈波数値変換部（Ａ／Ｄ変換器）Ｐ２と、電子制御装置である演算部Ｐ３と、外部脈拍計Ｐ４とを備えた装置が知られており、演算部Ｐ３は、周波数追跡フィルタであるＢＰＦ部Ｐ５と、脈波データのフーリエ変換を行う周波数変換部Ｐ６と、生体情報データの検出を行う生体情報検出部Ｐ７とを有している。
【０００５】
そして、この装置の演算部Ｐ３では、図１４に示す様に、脈波センサＰ１から得られた信号（人体脈波信号）をフィルタリングし、その所定時間における脈波データをフーリエ変換（ＦＦＴ）し、その変換したデータを用いて、生体の状態を示す生体情報データの検出を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２０２１９０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、上述した特許文献１の技術では、フィルタ自体には脈拍数で調律する能力があるので、測定精度が高いという利点はあるが、脈拍数は外部脈拍計で計測していることと、一定期間サンプリングした脈波信号をフーリエ変換して特定の周波数成分を抽出して生体情報を算出しているため、機器を人体に装着してから生体情報の測定結果を得るまで１０〜２０秒必要とし、即座に脈波から生体情報を得たい用途には使用できないという問題があった。
【０００８】
特に、生体情報を起動条件に使う機器（例えばエンジンの起動時に、血中アルコール濃度の検出を行う機器）の場合には、即座に生体情報を得ることができないと、ユーザーのストレスになるという問題があった。
【０００９】
本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、測定時間の短縮と高い精度の生体情報測定とを両立できる生体情報検出装置及び生体情報検出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
（１）請求項１の発明は、通過周波数帯域が可変であり、生体から得られた脈波信号（人体脈波信号）が入力されるフィルタ部と、前記フィルタ部から出力される脈波データ（即ちフィルタによってノイズ等が除去された脈波信号）に基づいて、前記脈波信号の周期データを計測する周期計測部と、を備えた生体情報検出装置であって、直前の前記脈波信号から得られた前記脈波データに基づいて前記周期計測部で算出された周期データから前記脈波信号の基本周波数を算出し、脈拍１拍ごとに、前記基本周波数に基づいて前記フィルタ部の通過周波数帯域を設定することを特徴とする。
【００１１】
本発明では、直前の脈波信号から得られた脈波データに基づいて周期計測部で算出された（直前の脈拍１拍に相当する）周期データから脈波信号の基本周波数を算出し、脈拍１拍ごとに、その基本周波数に基づいてフィルタ部の通過周波数帯域を設定するので、従来の様に外部脈拍計による数十秒間の平均処理が行なわれた脈拍数を用いる手法に比べて、速やかにフィルタ部の通過周波数帯域を好ましい範囲に設定できる。
【００１２】
つまり、直前の１拍毎の周期データに基づいて、１拍毎に生体の状態に合わせた最適な通過周波数帯域に設定して、ノイズ等を除去した脈波信号のみを得ることができるので、速やかに且つ精度の高い生体情報を求めることができる。
【００１３】
なお、ここで、周期データとしては、周期又は周期から得られた値（例えば周期の逆数である周波数）が挙げられる。また、基本周波数とは１秒間の脈拍数のことである。更に、直前の脈波信号とは、現在測定している１拍分の脈波信号より１拍前の脈波信号を示している。
（２）請求項２の発明は、通過周波数帯域が可変であり、生体から得られた脈波信号が入力されるフィルタ部と、前記フィルタ部から出力される脈波データに基づいて、前記脈波信号の周期データを計測する周期計測部と、前記フィルタ部から出力される脈波データに基づいて、前記脈波信号の波高を計測する波高計測部と、前記周期計測部によって計測される脈波信号の周期データと、前記波高計測部によって計測される脈波信号の波高データとのうち、少なくとも一方を用いて前記生体の状態を示す生体情報を算出する生体情報演算部と、を備えた生体情報検出装置であって、直前の前記脈波信号から得られた前記脈波データに基づいて前記周期計測部で算出された周期データから前記脈波信号の基本周波数を算出し、脈拍１拍ごとに、前記基本周波数に基づいて前記フィルタ部の通過周波数帯域を設定することを特徴とする。
【００１４】
本発明では、直前の脈波信号から得られた脈波データに基づいて周期計測部で算出された（直前の脈拍１拍に相当する）周期データから脈波信号の基本周波数を算出し、脈拍１拍ごとに、基本周波数に基づいてフィルタ部の通過周波数帯域を設定するので、従来の様に外部脈拍計による数十秒間の平均処理が行なわれた脈拍数を用いる手法に比べて、速やかにフィルタ部の通過周波数帯域を好ましい範囲に設定できる。
【００１５】
つまり、直前の１拍毎の周期データに基づいて、１拍毎に生体の状態に合わせた最適な通過周波数帯域に設定して、ノイズ等を除去した脈波信号のみを得ることができるので、速やかに且つ精度の高い生体情報を求めることができる。
【００１６】
ここで、生体情報としては、例えば血中アルコール濃度や脈波数などの生体の状態を示す情報が挙げられる。
（３）請求項３の発明は、前記脈波データを１次微分し、その演算結果を、前記フィルタ部の演算、前記周期計測部の演算、前記波高計算部の演算、及び前記生体情報演算部の演算を行う際の演算タイミングの設定に利用する。
【００１７】
本発明では、脈波データを１次微分することにより、脈波信号の状態、詳しくは脈波が変化するタイミング、例えば脈波のピーク（極大値：例えば最大値タイミング）、脈波のボトム（極小値：例えば最小値タイミング）などを検出することができる。従って、脈波データを１次微分した値が示すタイミングを、フィルタ部や波高計測部や周期計測部や生体情報演算部において演算を行う際のタイミングデータ（制御タイミング）として利用できる。これにより、１拍毎の各種の演算を同期して行うことができるので、全体として演算を速やかに行うことができる。
【００１８】
例えば脈波データから得られた最小値タイミングにて、それまでの１拍分の脈波データに基づいて、直前の１拍の脈波における波高の算出、周期（その逆数）の算出、生体情報の算出を行うことができる。
【００１９】
（４）請求項４の発明は、光学式センサによって複数の波長の光を利用して前記生体の脈波の同時計測を行う場合に、前記フィルタ部から出力される前記複数の波長に対応する脈波データのタイミングを比較することで、前記生体情報の検出ミスの判別を行うことを特徴とする。
【００２０】
波長が異なる場合には、生体から得られた各（波長が異なる光に対応した）脈波信号をそれぞれフィルタ部にてフィルタリングした場合でも、脈波データのタイミング（例えば脈波データの極小値（ボトム）のタイミング：最小値タイミング）が異なる。
【００２１】
この脈波データのタイミングが大きく異なる場合には、脈波以外の生体情報の影響により、脈波データから必要な生体情報を精度良く算出できないことがある。例えば２種の波長を用いた場合に、脈波データのボトムのタイミングが周期の２０％以上異なる場合には、精度良く生体情報が得られないことがある。
【００２２】
従って、複数の波長に対応する脈波データのタイミングを比較することで、生体情報の検出ミスの判別を行うことができる。つまり、そのタイミングのずれが大きい場合には、検出ミスがあると判定することができる。
【００２３】
（５）請求項５の発明は、前記１拍の脈拍数に対応する脈波データに代えて、２拍以上の脈拍数に対応する脈波データを用いて、１拍分に対応する平均した周期データを算出し、（例えば１拍毎に）該平均した周期データに基づいて前記フィルタ部の通過周波数帯域を設定する。
【００２４】
本発明は、直前の１拍分のデータを元に基本周波数等の演算を行うのではなく、直前の２拍以上の周期データに対して安定化処理（例えば移動平均を求める処理）を行って、平均した周期データ（例えば周期）を求め、その周期データを用いて生体情報を演算したり、フィルタ部の通過周波数帯域の設定を行う。
【００２５】
本発明によっても、測定精度は向上し、従来よりは速やかに生体情報などの演算を行うことができる。
なお、フィルタ部の通過周波数帯域の設定は、１拍毎に行っても、２拍以上の複数拍毎に行ってもよい。
【００２６】
（６）請求項６の発明は、前記フィルタ部として、櫛形フィルタ、複数のバンドパスフィルタ、ハイパスフィルタ及びローパスフィルタの組み合わせのうち、少なくとも１種を用いることを特徴とする。
【００２７】
本発明は、フィルタ部で採用できるフィルタの構成を例示したものである。
なお、請求項７〜１１の発明は、それぞれ前記請求項１〜５の発明と同様な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】実施例１の生体情報検出装置のシステム構成を示す説明図である。
【図２】脈波データ等のタイミングを示す説明図である。
【図３】脈波データを１次微分した値等のタイミングを示す説明図である。
【図４】実施例１の生体情報検出装置における処理を示すフローチャートである。
【図５】脈波データの計測ミス等の状態を示す説明図である。
【図６】ＢＰＦ部で用いる櫛歯フィルタを示す説明図である。
【図７】実施例２の生体情報検出装置のシステム構成を示す説明図である。
【図８】脈波データ等のタイミングを示す説明図である。
【図９】血中アルコール濃度の算出方法を示す説明図である。
【図１０】実施例２の生体情報検出装置における処理を示すフローチャートである。
【図１１】実施例３の生体情報検出装置における周期データの処理のタイミングを示す説明図である。
【図１２】実施例３の生体情報検出装置における周期データの他の処理のタイミングを示す説明図である。
【図１３】従来技術の生体情報検出装置のシステム構成を示す説明図である。
【図１４】従来技術の信号処理の手順を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
次に、本発明の生体情報検出装置及び生体情報検出方法ついて、図面に基づいて説明する。
【実施例１】
【００３０】
ａ）まず、本実施例の生体情報検出装置のシステム構成について説明する。
図１に示す様に、本実施例では、脈波センサ１と、脈波センサ１からのアナログ信号をデジタル変換する脈波数値変換部３と、周知のマイクロコンピュータを主要部として各種の演算を行う電子制御装置である演算部５とを備えている。なお、ここでは、前記演算部５が生体情報検出装置として機能する。
【００３１】
前記脈波センサ１は、所定の波長（例えば１３００ｎｍ）の光を生体に照射し、その反射光または透過光を受光し、この反射光または透過光の状態によって脈波を検出するセンサであり、この脈波センサ１で検出された信号（人体脈波信号）は、前記脈波数値変換部３に出力される。
【００３２】
前記脈波数値変換部３は、脈波センサ１から連続して送られてくる人体脈波信号を一定の時間間隔でデジタルデータに随時変換するＡ／Ｄ変換器であり、この脈波数値変換部３でＡ／Ｄ変換された信号は、前記演算部５に出力される。
【００３３】
前記演算部５は、デジタルデータの演算を行う回路であり、同図に機能的に示す様に、脈波数値変換部３から入力した信号（デジタル信号）のうち、所定の周波数帯域の信号、即ち脈波に相当する周波数帯域の信号のみを通過させる可変バンドパスフィルタであるＢＰＦ部７と、ＢＰＦ部７から入力した信号（フィルタリングされた脈波信号）に基づいて、その脈波信号の波高を計測する（即ち波高データを求める）波高計測部９と、ＢＰＦ部７から入力した信号に基づいて、その脈波信号の周期Ｔを計測する（即ち周期データを求める）周期計測部１１と、ＢＰＦ部７から入力した信号に基づいて、波高計測部９及び周期計測部１１における演算タイミングを算出するタイミング制御部１３と、波高計測部９からの波高データと周期計測部１１からの周期データとを入力して、生体の状態を示す生体情報を検出する生体情報検出部１５とを備えている。
【００３４】
前記演算部５では、ＢＰＦ部７から出力される脈波データは、同図の実線で示す様に、波高計測部９、周期計測部１１、タイミング制御部１３に出力され、脈波１拍毎に後述する様な必要な演算が行われる。また、周期計測部１１にて計測された（１拍分の）周期データ（周期）は、後述する様にＢＰＦ部７における１拍毎の通過周波数帯域の設定に用いられる。また、同図の破線で示す様に、タイミング制御部１３から出力される制御タイミングのデータは、１拍毎に、ＢＰＦ部７、波高計測部９、周期計測部１１、生体情報検出部１５に出力される。
【００３５】
このうち、前記ＢＰＦ部７は、周期計測部１１から送られる直前の脈１拍毎の周期データを利用して１拍毎に通過周波数帯域の設定を行う。詳しくは、周期計測部１１から送られる（現在計測中の脈波より１拍前の脈波である）直前の脈波の周期Ｔから、その逆数である周波数ｆ（脈波周波数、基本周波数：ｆｃ＝１／Ｔ）を求め、その基本周波数に基づいて可変バンドパスフィルタの通過周波数帯域を設定する。なお、周波数から通過周波数帯域を設定する可変バンドパスフィルタの技術については、周知のディジタルフィルタ技術であるので、その説明は省略する（例えば特許文献１参照）。
【００３６】
また、前記タイミング制御部１３からは、制御タイミングとして、１拍毎に、後述する最大値タイミング、ベースラインタイミング、最小値タイミングを示すデータ（時刻データ）が出力され、この制御タイミングに同期するように、１拍毎に、ＢＰＦ部７、波高計測部９、周期計測部１１、生体情報検出部１５にて、各種の演算が行われる。
【００３７】
更に、生体情報検出部１５では、例えばアルコール濃度や脈拍数等の生体情報が、１拍毎に算出されるが、これらの生体情報は、図示しないディスプレイやスピーカや記憶装置等に出力される。
【００３８】
つまり、本実施例では、後に詳述するように、従来の様な外部脈拍計による数十秒間の平均脈波の処理や、フーリエ変換の処理を行わず、周期計測部１１で１拍毎に計測された直前の周期データ（周期Ｔ）を、１拍毎に、ＢＰＦ部７に対して出力し、ＢＰＦ部７では、その周期データから得られた基本周波数（１／Ｔ）を用いてフィルタ周波数範囲（通過周波数帯域）を設定することにより、常に脈１拍ごとに最適な脈波フィルタとしての機能を追従させ、そのフィルタによってフィルタリングされたデータを用いて、波高計測部９で波高データが算出され、周期計測部１１で周期データが算出され、生体情報検出部１５では生体情報が算出される。
【００３９】
ｂ）次に、生体情報検出装置にて行われる信号処理について説明する。
・図２に示す様に、脈波センサ１から得られた人体脈波信号は、脈波数値変換部３にてＡ／Ｄ変換され、ＢＰＦ部７にてフィルタリングされて、脈波データ（即ち人体脈波信号をフィルタリングすることによってノイズが除去された脈波信号）が得られる。
【００４０】
脈波データは、そのデータが得られるまでの信号処理の時間がかかるので、人体脈波信号に対して所定の遅延時間分だけ遅延している。
この脈波データでは、波形の最大値（脈波のピーク（極大値）：基準ラインからの振幅）は、ＶＭ１〜ＶＭ４等で示されており、波形の最小値（脈波のボトム（極小値）：基準ラインからの振幅）は、ＶＬ１〜ＶＬ４等で示されている。なお、波形の最大値（ピーク）の時刻ｔ１から最小値（ボトム）の時刻ｔ２までの時間が、波高計測時間Δｔである。また、ここで波高とは、脈波信号の周期的な変動におけるピークとボトムとの差のことであり、同じ波形が現れる期間（例えば一対のボトム間の時間）が、周期Ｔ１〜Ｔ４で示されている。
【００４１】
そして、波高計測部９では、タイミング制御部１３によって算出された制御タイミング（制御データ）に応じて、例えば脈波信号のボトムが検出されると（時刻ｔ２に）、波高データの演算を行う。具体的には、例えば波形のピークの振幅ＶＭ１からボトムの振幅ＶＬ１を引いて、その脈波の波高を算出する（他の脈波の波高も同様にして算出する）。
【００４２】
同様に、周期計測部１１では、前記制御タイミングに基づいて、例えば脈波信号のボトムが検出されると（時刻ｔ２に）、周期データの演算を行う。具体的には、後述する周期カウンタを用いて１拍前（直前）の脈波の周期を求める。
【００４３】
なお、周期計測部１１にて、周期Ｔからその逆数である周波数（ｆ＝１／Ｔ）を求め、ＢＰＦ部７では、この周波数を用いて通過周波数帯域を設定してもよい。
更に、生体情報検出部９では、例えば脈波信号のボトムが検出されると（時刻ｔ２）、例えばアルコール濃度や脈拍数などの生体情報の算出を行う。
【００４４】
なお、アルコール濃度は、例えば、基準波高に対する今回測定された波高の比率に基づいて算出することができる。ここで、基準波高とは、飲酒していない人（被験者）の脈波の波高であり、波高比率によってアルコール濃度が変化するので、波高比率によってアルコール濃度を検出することができる。また、脈拍数は、「６０／周期」の演算によって求めることができる。
【００４５】
・次に、タイミング制御部１３にて行われる処理などについて説明する。
図３に示す様に、ＢＰＦ部７から出力された脈波データは、タイミング制御部１３にて、１次微分される。
【００４６】
この１次微分値は、脈波データのピークの時刻ｔ１（最大値タイミング）にて＋から−に変化し、ボトムの時刻ｔ２（最小値タイミング）にて−から＋に変化する。従って、波高計測は、時刻ｔ１〜時刻ｔ２の間における振幅の差を求めることになる。
【００４７】
また、時刻ｔ２（最小値タイミング）から１次微分が最大になるまでの期間、１次微分最大値を継続して計測する。同様に、時刻ｔ１から１次微分が最小になるまでの期間、１次微分最小値を継続して計測する。
【００４８】
更に、波高計測は、時刻ｔ１（最大値タイミング）から開始され、時刻ｔ２（最小値タイミング）で終了する。
また、計測動作（生体情報の演算）は、時刻ｔ２（最小値タイミング）から開始される。
【００４９】
このように、時刻ｔ２が、制御タイミングとして、タイミング制御部１３から、波高計測部９、周期計測部１１、生体情報演算部１３に出力され、このタイミングに合わせて、前記図２に示すように、波高データ、周期データ、生体情報の演算が行われる。
【００５０】
ｃ）次に、生体情報検出装置にて行われる処理の手順（生体情報検出方法）について説明する。なお、この処理は、例えば（１ｍｓｅｃ）毎に実施される。
図４に示す様に、まず、ステップ（Ｓ）１００では、ＢＰＦ部７から出力された脈波データの１次微分を行う。
【００５１】
続くステップ１１０では、周期カウンタをインクリメントする（１加算する）。
続くステップ１２０では、１次微分値がマイナスからプラスに変化した否かを判定する。即ち脈波データの脈波波形がボトム（極小値：最小値タイミング）であるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１３０に進み、一方否定判断されるとステップ２２０に進む。
【００５２】
ステップ２２０では、１次微分最大値が検出されたか否かを判定する。即ち、１次微分値が増加から減少に転ずる値（＝１次微分最大値：図３参照）が検出されたか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２３０に進み、一方否定判断されるとステップ２４０に進む。
【００５３】
ステップ２３０では、１次微分最大値が検出されたので、その１次微分最大値をメモリに記憶し、一旦本処理を終了する。
一方、ステップ２４０では、１次微分値がプラスからマイナスに変化した否かを判定する。即ち脈波データの脈波波形がピーク（極大値：最大値タイミング）であるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２５０に進み、一方否定判断されるとステップ２６０に進む。
【００５４】
ステップ２５０では、脈波波形のピークであるので、そのピークにおける脈波の最大振幅（脈波最大値：例えばＶＭ１）をメモリに記憶し、一旦本処理を終了する。
一方、ステップ２６０では、１次微分最小値が検出されたか否かを判定する。即ち、１次微分値が減少から増加に転ずる値（＝１次微分最小値：図３参照）が検出されたか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２７０に進み、一方否定判断されるとステップ２８０に進む。
【００５５】
ステップ２７０では、１次微分最小値が検出されたので、その１次微分最小値をメモリに記憶し、一旦本処理を終了する。
一方、ステップ２８０では、周期カウンタが２秒を上回った否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ２１０に進み、一方否定判断されると一旦本処理を終了する。
【００５６】
ここで、周期カウンタが２秒を上回ったか否かの判定を行うのは、周期が２秒を上回る状態とは、脈拍数では（１分間）３０回を下回ることを示しており、よって、データとして何らかの異常があると判断される。従って、この場合には、後述するステップ２１０にて、データを記憶したメモリをクリアする。
【００５７】
また、前記ステップ１２０で肯定判断（即ち脈波の極小値であると判断）されて進むステップ１３０では、周期カウンタが０．５秒未満であるか否かを判定する。ここで肯定判断されると前記ステップ２１０に進んで同様な処理（メモリのクリア）を行い、一方否定判断されるとステップ１４０に進む。
【００５８】
ここで、周期カウンタが０．５秒未満であるか否かを判定するのは、０．５秒未満の場合には、脈拍数が（１分間）１２０回以上であり、データとして何らかの異常があると判断されるからである。
【００５９】
一方、ステップ１４０では、１拍目のデータであるか否かを判定し、ここで肯定判断されると一旦本処理を終了し、一方否定判断されるとステップ１５０に進む。
ここで、１拍目のデータであるか否かの判定を行うのは、１拍目のデータの場合には、脈波の開始が明確に把握できないことが多いので、そのようなデータを排除するためである。
【００６０】
ステップ１５０では、最大微分値がマイナスの最小微分値より小さいか否かを判定する。ここで肯定判断されると一旦本処理を終了し、一方否定判断されるとステップ１６０に進む。
【００６１】
この判定は、脈波データが、脈波のピークを正しく示すデータか、それとも脈波のピークではなく、単に立ち上がりのコブを示すデータを判別するためのものである。
つまり、微分最大値＞−微分最小値の場合はコブであり、微分最大値＜−微分最小値の場合は脈（脈を示すピーク）であると判定する。
【００６２】
詳しくは、心臓の収縮が終わり、心室内の圧力が減少し、大動脈内の圧力より下になると大動脈弁が閉鎖し、大動脈基部に発生する逆流方向の血流成分による大動脈基部容積の増大による圧力波形の低下により、脈波の波形にコブ（ディクロティックノッチ）が発生する。これにより、コブは脈波の急激な変化の後で直ぐに発生するため、微分値の最大値と最小値を比較することにより、コブか脈波のピーク（最大値）か判定することができる。
【００６３】
ステップ１６０では、脈波最小値であるボトム（極小値）における振幅（ＶＬ１等）を計測する。
続くステップ１７０では、例えばボトムの間隔から、脈波の周期Ｔを算出するとともに、その逆数（１／Ｔ）を算出する。
【００６４】
続くステップ１８０では、ステップ１７０にて算出した脈波の周期の逆数である周波数に基づいて、可変バンドパスフィルタの周波数通過帯域（バンドパス周波数）を設定する。
【００６５】
続くステップ１９０では、脈波データから波高を算出する。例えば脈波信号のピークの振幅（例えばＶＭ１）とボトムの振幅（例えばＶＬ１）との差を波高として算出する。
続くステップ２００では、生体情報を算出する。即ち、波高比率からアルコール濃度を算出したり、周期から脈波数を算出する。
【００６６】
続くステップ２１０では、最大微分値、最小微分値、脈波最大値、周期カウンタをクリアし、一旦本処理を終了する。
ｄ）この様に、本実施例では、周期計測部１１で計測された直前の１拍毎の周期データ（周期）を用い、ＢＰＦ部７にて、この周期の逆数である脈波周波数（ｆ＝１／Ｔ）を求め、この周波数を脈１拍ごとに通過周波数帯域として設定している。
【００６７】
これにより、計測のたびに個人差や体調により変動する脈拍数に対して、常に脈１拍ごとに最適な脈波フィルタとしての機能を追従させるので、体動などのノイズが少ないクリアな脈波データを算出することができる。
【００６８】
また、本実施例では、ＢＰＦ部７から得られる脈波データを基に、タイミング制御部１３で脈波データを１次微分することで、最大タイミング、ベースラインタイミング、最小タイミングを求め、それらを制御データとして用いて、ＢＰＦ部７、周期計測部１１、波高計測部９、生体情報検出部１５の演算を同期して行うようにしている。つまり、例えば最小値タイミングに合わせて、波高計測部９で脈１拍ごとに脈波の波高データの計測を行うとともに、周期計測部１１で脈１拍ごとに脈波の周期データの計測を行い、それらのデータを用いて生体情報データを脈１拍ごとに算出している。
【００６９】
このように構成することで、常にノイズの無いクリアの脈波データを維持できるため、安定した制御データの生成ができ、脈１拍ごとに精度の高い周期データと波高データとを計測できるとともに、即座に生体情報データを検出することができる。
【００７０】
従って、本実施例では、測定時間の短縮と高い精度の生体情報測定とを両立できるという顕著な効果を奏する。
なお、本実施例において、図５に示す様に、ある脈波の周期が検出できなかったような場合には、それより１拍前にて検出した周期及び周波数を利用して、可変バンドパスフィルタの通過周波数帯域を設定すればよい。
【００７１】
また、本実施例では、装置起動後の初期値および連続で計測できなかった場合（例えば１０秒以上）には、ＢＰＦ部７の通過周波数帯域を強制的に１Ｈｚ（脈拍６０相当）に設定する。これは、本装置が、脈拍３０〜１２０すなわち０．５Ｈｚ〜２Ｈｚの周波数帯域を扱っているため、中間の周波数１Ｈｚに初期化する事で、全ての周波数帯域に対して脈拍の検出を可能にするためである。
【００７２】
更に、本実施例のＢＰＦ部７にて用いる可変バンドパスフィルタとしては、図６に示す様に、基本周波数ｆｃの整数倍の通過周波数帯域を有する周知の櫛歯フィルタを採用できる。なお、それ以外には、例えば複数のバンドパスフィルタ（基本周波数ｆｃの整数倍の通過周波数帯域を有するバンドパスフィルタ）を並列に接続したものを利用できる。或いは、ローパスフィルタとハイパスフィルタを組み合わせて、所望の通過周波数帯域を設定してもよい。
【実施例２】
【００７３】
次に、実施例２について説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
本実施例は、血中のアルコール濃度を検出するために、複数波長の光脈波計測に対して、本発明を適用したものである。
【００７４】
ａ）まず、本実施例の生体情報検出装置のシステム構成について説明する。
図７に示す様に、本実施例では、脈波センサ２１として、第１の波長（Ａｎｍ：例えば１３００ｎｍ）の光を照射して受光する第１の検知部２１ａと、第２の波長（Ｂｎｍ：例えば１６５０ｎｍ）の光を照射して受光する第１の検知部２１ａとを備えたセンサを用いる。
【００７５】
そして、第１の検知部２１ａに対応して第１の脈波数値変換部２３を備えるとともに、第２の検知部２１ｂに対して第２の脈波数値変換部２５を備え、更に、第１の脈波数値変換部２３と第２の脈波数値変換部２５にてＡ／Ｄ変換されたデータの処理を行う周知のマイクロコンピュータを主要部とする演算部２７を備えている。
【００７６】
前記演算部２７は、同図に機能的に示す様に、第１の脈波数変換部２３に対応して、第１の脈波数変換部２３からの脈波データを処理するために、前記実施例１と同様に、脈波に相当する周波数帯域の信号のみを通過させる可変バンドパスフィルタであるＢＰＦ部２９と、波高データを求める波高計測部３１と、周期データを求める周期計測部３３と、演算タイミングを算出するタイミング制御部３５を備えている。
【００７７】
また、演算部２７は、第２の脈波数変換部２５に対応して、第２の脈波数変換部２５からの脈波データを処理するために、脈波に相当する周波数帯域の信号のみを通過させる可変バンドパスフィルタであるＢＰＦ部３７と、波高データを求める波高計測部３９と、演算タイミングを算出するタイミング制御部４３を備えている。
【００７８】
更に、演算部２７は、両波高計測部３１、３９からの波高データと、周期計測部３３からの周期データとを入力して、生体情報を検出する生体情報検出部である血中アルコール濃度検出部４５とを備えている。
【００７９】
なお、前記演算部２７では、前記実施例１とほぼ同様に、ＢＰＦ部２９から出力される脈波データは、同図の実線で示す様に、波高計測部３１、周期計測部３３、タイミング制御部３５に出力され、周期計測部３３にて計測された（１拍毎の直前の）周期データは、両ＢＰＦ部２９、３７に対して、１拍ごとに、可変バンドパスフィルタの通過周波数帯域の設定に利用される。
【００８０】
また、ＢＰＦ部３７から出力される脈波データは、波高計測部３９、タイミング制御部４３に出力される。
なお、各ＢＰＦ部２９、３７では、周期データ（周期）から周波数を算出し、この周波数を通過周波数帯域として設定する。
【００８１】
また、同図の破線で示す様に、タイミング制御部３５から出力される制御タイミングのデータは、ＢＰＦ部２９、波高計測部３１、周期計測部３３、血中アルコール濃度検出部４５に出力される。同様に、タイミング制御部４３から出力される制御タイミングのデータは、ＢＰＦ部３７、波高計測部３９、周期計測部３３、血中アルコール濃度検出部４５に出力される。
【００８２】
ｂ）次に、生体情報検出装置にて行われる信号処理について説明する。
図８に示す様に、脈波センサ２１から得られた各波長に対応した人体脈波信号は、それぞれ第１の脈波数値変換部２３及び第２の脈波数値変換部２５にてＡ／Ｄ変換され、各ＢＰＦ部２９、３７にてフィルタリングされて、各脈波データが得られる。即ち、波長Ａｎｍ脈波データと波長Ｂｎｍ脈波データが得られる。
【００８３】
また、各脈波データにおいて、その脈波のピークに対応する制御データ（最大値タイミングのデータ）と、ボトムに対応する制御データ（最小値タイミングデータ）が得られる。
【００８４】
なお、ここでは、波長Ａｎｍ脈波データと波長Ｂｎｍ脈波データとには、複数の波長の発光素子を用いる場合、制御タイミングのズレ（最小値タイミングのズレ）が発生するので、複数の波長の中で最も遅いタイミングに合わせて、周期データの演算や血中アルコール濃度の演算を行う。
【００８５】
即ち、ある（最も遅い）最小値タイミングにおいて、直前（１拍前）の脈波データに基づいて、周期（その逆数）や血中アルコール濃度の演算を行う。
ここで、血中アルコール濃度は、図９に示す様に、２種の光の波長比に比例し、この波長比は、波長Ｂｎｍの波高データに対する波長Ａｎｍの波高データの割合（波高比率）によって求めることができる。なお、脈拍数は、「６０／波長Ａｎｍの周期」の演算によって求めることができる。
【００８６】
なお、前記波長Ａｎｍ脈波データと波長Ｂｎｍ脈波データの制御タイミングのズレ（誤差）が大きな場合、例えば周期の２０％を上回る場合には、脈波センサ２１の固定に異常が発生するなどの影響により正常に脈波を検出できなかった可能性が高いので、その場合には、この脈波データに基づく処理は行わないようにする。
【００８７】
そして、本実施例では、周期計測部３３を１つとし、周期計測は、複数の波長のうち、最も脈派を計測しやすい第１の波長で行い、全てのＢＰＦ部２９、３７の通過周波数帯域の設定を同一の周波数で行う。なお、タイミング制御部３５、４３における制御タイミングのズレによる周期データの良否判断は、周期計測部３３で行う。
【００８８】
ｃ）次に、生体情報検出装置にて行われる処理の手順（生体情報検出方法）について説明する。
図１０に示す様に、まず、ステップ３００では、第１の波長の光によって得られた人体脈波信号をフィルタリングして、脈波データを求める。このとき、前記実施例１と同様に、制御タイミングを同期するとともに、１拍毎に、周期データ（周期）から得られた周波数をＢＰＦ部２９、３７の通過周波数帯域として設定する。
【００８９】
続くステップ３１０では、前記ステップ３００で得られた脈波データから、第１の波長による波高を算出する。
続くステップ３２０では、第２の波長の光によって得られた人体脈波信号をフィルタリングして、脈波データを求める。このとき、前記と同様に、制御タイミングを同期する。
【００９０】
続くステップ３３０では、前記ステップ３２０で得られた脈波データから、第２の波長による波高を算出する。
続くステップ３４０では、前記図９に示す様に、第１の波長による波高と第２の波長による波高との比率（波高比率）を算出する。
【００９１】
続くステップ３５０では、波高比率が、基準比率から変化しているか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ３６０に進み、一方否定判断されるとステップ３８０に進む。なお、前記基準比率とは、血中アルコール濃度が０のときの波高比率である。
【００９２】
ステップ３６０では、波高比率を検量線に当てはめて、血中アルコール濃度を算出する。なお、波高比率と血中アルコール濃度との検量線を、被験者毎に記憶しているので、波高比率を検量線に当てはめることにより、血中アルコール濃度を求めることができる。
【００９３】
続くステップ３７０では、血中アルコール濃度をディスプレイ等に表示し、一旦本処理を終了する。
一方、ステップ３８０では、飲酒なしと判断して、一旦本処理を終了する。
【００９４】
従って、本実施例においても、前記実施例１と同様な効果を奏する。
なお、本実施例では、２波長の光を用いる例を述べたが、例えば３波長（８７０ｎｍ、９４５ｎｍ、１３００ｎｍ）の光を用いて測定を行ってもよい。この場合は、８７０ｎｍの波長が最も脈派波形を計測しやすいので、８７０ｎｍの波長の光による周期データを利用して、３波長のＢＰＦ部の通過周波数帯域を設定している。
【実施例３】
【００９５】
次に、実施例３について説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
前記実施例１、２では、１拍毎に、波高データの演算、周期データの演算、生体情報の演算を行うとともに、直前の周期データ（周期）から得られた周波数をＢＰＦ部の通過周波数帯域として設定していたが、本実施例では、複数拍毎に（例えば直前の２拍や３拍毎などに）、前記実施例１にて１拍毎に行ったと同様な演算（波高算出や周期算出等）を行う。
【００９６】
そして、複数拍毎にデータを処理する場合には、例えば移動平均等の安定化処理を行うことが望ましい。例えば、１拍目に周期Ｔ１が得られ、２拍目に周期Ｔ２が得られた場合に、２拍毎にデータを処理する場合には、その２拍の期間における１拍分の周期は、（Ｔ１＋Ｔ２）／２のように平均化する方法が考えられる。
【００９７】
以下、具体例を説明する。
図１１に示す様に、例えば、測定開始時の１波目の演算については、シードとして強制的に周期１ｓ（脈拍６０相当）を用い、２波目は平均値ではなく直前の１波分の周期データ（例えば周期Ｔ１）を用い、３波目は直前の２データ（例えば周期Ｔ１+周期Ｔ２）の平均値（例えば周期（Ｔ１+Ｔ２）/２）を用いる。そして、４波目以降は、直前の２データの移動平均を用いる。
【００９８】
なお、計測ミスがある場合は、その計測ミスのデータは使用しないようにして（例えば計測ミスの直前のデータを利用して）移動平均を算出する。
また、図１２に示す様に、例えば、測定開始時の１波目の演算については、シードとして強制的に周期１ｓ（脈拍６０相当）を用い、２波目は平均値ではなく直前の１波分の周期データ（例えば周期Ｔ１）を用い、３波目は直前の２データ（１波目と２波目の２データ）の平均（例えば周期（Ｔ１+Ｔ２）/２）を用い、４波目は直前の３データ（１波目と２波目と３波目の３データ）の平均（例えば周期（Ｔ１+Ｔ２+Ｔ３）/３）を用い、５波目以降は直前の４データ（１波目と２波目と３波目と４波目との４データ）の平均（例えば周期（Ｔ１+Ｔ２+Ｔ３+Ｔ４）/４）を用いる。そして、６波目以降は、直前の４データの移動平均を用いる。
【００９９】
なお、計測ミスがある場合は、その計測ミスのデータは使用しないようにして（例えば計測ミスの直前のデータを利用して）移動平均を算出する。
本実施例においても、測定精度が高く、しかも、従来のフーリエ変換する場合に比べると、速やかにデータの処理を行うことができる。
【０１００】
また、周期データ（周期）から得られた周波数をＢＰＦ部の通過周波数帯域に設定する処理は、１拍毎に行ってもよいし、２拍以上の複数拍毎に行ってもよい。
尚、本発明は前記実施例になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
【符号の説明】
【０１０１】
１、２１…脈波センサ
３、２３、２５…脈波数値変換部
５、２７…演算部
７、２９、３７…ＢＰＦ部
９、３１、３９…波高計測部
１１、３３…周期計測部
１３、３５、４３…タイミング制御部
１５…生体情報検出部
４５…血中アルコール濃度検出部
【図１】
2011115459.tif 000003
【図２】
2011115459.tif 000004
【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】
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【図８】
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【図９】
2011115459.tif 000011
【図１０】
2011115459.tif 000012
【図１１】
2011115459.tif 000013
【図１２】
2011115459.tif 000014
【図１３】
2011115459.tif 000015
【図１４】
2011115459.tif 000016