(57)【要約】【課題】本発明は、より簡易な処理によってノイズを低減しつつ生体情報を求め得、消費電力を低減し得る生体情報測定装置および生体情報測定方法を提供する。【解決手段】本発明の生体情報測定装置Ｓａは、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力するセンサ部１と、この測定データに基づいてヒストグラムを求めるヒストグラム算出部３５と、測定データに含まれるノイズの度合いを表す所定のノイズ指標を算出するノイズ指標算出部３７と、このノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、予め設定された所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を変更し、この変更後の積分範囲でヒストグラムを用いて期待値を算出する期待値算出部３８ａとを備え、期待値算出部３８ａによって算出された期待値に基づいて所定の生体情報を求める。【選択図】図１
2011206285.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定部と、
前記測定部によって測定された測定データに基づいてヒストグラムを求めるヒストグラム算出部と、
前記測定データに含まれるノイズの度合いを表す所定のノイズ指標を算出するノイズ指標算出部と、
前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、予め設定された所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラム算出部によって求められたヒストグラムを用いて期待値を算出する期待値算出部と、
前記期待値算出部によって算出された前記期待値に基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出部とを備えること
を特徴とする生体情報測定装置。
【請求項２】
前記期待値算出部は、前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、予め設定された所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標に応じて変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラム算出部によって求められたヒストグラムを用いて期待値を算出すること
を特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
【請求項３】
前記期待値算出部は、前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、予め設定された所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標から第１所定値を減算した値の比例値に応じて変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラム算出部によって求められたヒストグラムを用いて期待値を算出すること
を特徴とする請求項２に記載の生体情報測定装置。
【請求項４】
前記所定の積分範囲に対する変更は、前記上限値であること
を特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
【請求項５】
前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、
前記期待値算出部は、前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比Ｒおよび前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比ＩＲのぞれぞれを信号成分ｓとノイズ成分ｎとによってＲ＝ｓ×ｐａ＋ｎ×ｐｖおよびＩＲ＝ｓ＋ｎと表した場合におけるノイズ成分比ｐｖを算出し、予め設定された所定の積分範囲における上限値を、前記算出したノイズ成分比ｐｖから、ノイズ指標から第２所定値を減算した値の比例値を減算した値に変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラム算出部によって求められたヒストグラムを用いて期待値を算出すること
を特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
【請求項６】
前記ヒストグラム算出部は、前記第１比Ｒと前記第２比ＩＲとの第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を求め、
前記期待値算出部は、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）から前記ノイズ成分比ｐｖを算出すること
を特徴とする請求項５に記載の生体情報測定装置。
【請求項７】
前記期待値算出部は、ｐｔ＝∫ｐｆ（ｐ）ｄｐ（積分∫は、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）の複数のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される）とし、関数ｇ（ｐ）＝ｆ（２×ｐｔ−ｐ）とし、ｐ≦ｐｔまたはｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０の第１ケースの場合では関数ｈ（ｐ）＝０であるとともに前記第１ケースを除く第２ケースの場合では関数ｈ（ｐ）＝｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（積分∫は、前記最小のクラスの値ｐｌｏｗから前記最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される。ただし、ｐ≦ｐｔおよびｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）とする場合に、∫ｐ×ｈ（ｐ）ｄｐ（積分∫は、ｐｔから前記所定の積分範囲における上限値までの範囲で実行される）を前記ノイズ成分比ｐｖとして算出すること
を特徴とする請求項６に記載の生体情報測定装置。
【請求項８】
前記ノイズ指標算出部は、前記ヒストグラムの標準偏差を前記所定のノイズ指標として算出すること
を特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
【請求項９】
前記ノイズ指標算出部は、前記測定データにおける周期のばらつきを前記所定のノイズ指標として算出すること
を特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
【請求項１０】
前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、
前記ノイズ指標算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比Ｒおよび前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比ＩＲのぞれぞれを信号成分ｓとノイズ成分ｎとによってＲ＝ｓ×ｐａ＋ｎ×ｐｖおよびＩＲ＝ｓ＋ｎと表した場合におけるノイズ成分比ｐｖを算出し、前記ヒストグラム全体での全体期待値と前記ノイズ成分比ｐｖとの差を前記所定のノイズ指標として算出すること
を特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
【請求項１１】
前記ヒストグラム算出部は、前記第１比Ｒと前記第２比ＩＲとの第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を求め、
前記ノイズ指標算出部は、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）から前記ノイズ成分比ｐｖを算出すること
を特徴とする請求項１０に記載の生体情報測定装置。
【請求項１２】
前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、
前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を求め、
前記ノイズ指標算出部は、ｐｔ＝∫ｐｆ（ｐ）ｄｐ（積分∫は、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）の複数のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される）とし、関数ｇ（ｐ）＝ｆ（２×ｐｔ−ｐ）とし、ｐ≦ｐｔまたはｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０の第１ケースの場合では関数ｈ（ｐ）＝０であるとともに前記第１ケースを除く第２ケースの場合では関数ｈ（ｐ）＝｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（積分∫は、前記最小のクラスの値ｐｌｏｗから前記最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される。ただし、ｐ≦ｐｔおよびｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）とする場合に、｛∫ｐ２×ｈ（ｐ）ｄｐ−∫ｐ×ｈ（ｐ）ｄｐ｝１／２（両積分∫は、ｐｔから前記所定の積分範囲における上限値までの範囲で実行される）を前記所定のノイズ指標として算出すること
を特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
【請求項１３】
測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定工程と、
前記測定工程によって測定された測定データに基づいてヒストグラムを求めるヒストグラム算出工程と、
前記測定データに含まれるノイズの度合いを表す所定のノイズ指標を算出するノイズ指標算出工程と、
前記ノイズ指標算出工程によって算出されたノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、予め設定された所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラム算出工程によって求められたヒストグラムを用いて期待値を算出する期待値算出工程と、
前記期待値算出工程によって算出された前記期待値に基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出工程とを備えること
を特徴とする生体情報測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の生理的現象を測定することによって生体に関する生体情報を測定する生体情報測定装置に関し、特に、例えば生体の体動等によってノイズが生じた場合でも例えば血中酸素飽和度や脈拍数等を好適に測定し得る生体情報測定装置および生体情報測定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体組織の酸素濃度を監視する意義が、臨床において極めて大きいことは周知の通りである。酸素は、生命活動維持のために最も重要な物質であり、酸素の供給が絶たれると生体組織細胞は、重大な傷害を受けることから、酸素供給に関するパラメータが重要であると考えられている。このため、酸素供給が不安定になり得る場合、例えば、麻酔中、術後、呼吸不全および循環不全等の患者を治療する場合には、特に酸素が適切に供給されているか否かをモニタすることが重要である。この生体組織への酸素供給は、動脈血によって行われる。そのため、生体組織への酸素供給が適切に行われているか否かを把握するために、例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体に関する生体情報がモニタされる。
【０００３】
これら脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を測定する装置として、従来、パルスオキシメータと称される生体情報測定装置が知られている。この生体情報測定装置は、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分を利用するもので、脈動分の減光度を異なる２波長の光で測定してその比から酸素飽和度を求める装置である。この生体情報測定装置では、例えば生体の体動等によってノイズが生じるため、このノイズを除去または低減する必要があり、ノイズを除去する装置が例えば、特許文献１および特許文献２に開示されている。
【０００４】
この特許文献１に開示の血中吸光物質測定装置は、複数の異なる波長の光を生体組織に照射する光照射手段と、この光照射手段からの光であって生体組織の透過光または反射光を受光しそれらの強度に応じた信号を出力する受光手段と、この受光手段の出力信号であって各波長に対応する信号のそれぞれの直流成分と交流成分を求める直流交流検出手段と、この直流交流検出手段が求めた各波長についての交流成分と直流成分の比である交流直流比信号を求める交流直流比検出手段と、前記交流直流比検出手段が求めた各波長の交流直流比信号について所定周波数以上の成分を抽出する成分抽出手段と、この成分抽出手段が抽出した各波長の抽出成分信号の相互の比を求める抽出成分比検出手段と、この抽出成分比検出手段が検出した比に基づいて血中吸光物質に関する情報を検出する血中吸光物質情報検出手段とを備えて構成される。そして、前記血中吸光物質情報検出手段は、例えば、血中酸素飽和度を求める場合に、第１波長に対する脈波信号（ＡＣ／ＤＣ）Ｓ１と第２波長に対する脈波信号（ＡＣ／ＤＣ）Ｓ２との比をΦとすると、この比Φを順次に変化させて、各比Φについて、式；△Ａ２−Φ△Ａ１＝（Φ−Ψ）（ＡＣ／ＤＣ）Ｓ１および式；△Ａ２−Ψ△Ａ１＝（Ψ−Φ）（ＡＣ／ＤＣ）Ｎ１の相互相関を求めて相関係数が０となる比Φを求め、この比Φから酸素飽和度を求めるものである。ここで、△Ａ１は、第１波長の場合の測定信号であり、△Ａ２は、第２波長の場合の測定信号であり、Ψは、各測定信号△Ａ１、△Ａ２を、△Ａ１＝（ＡＣ／ＤＣ）Ｓ１＋（ＡＣ／ＤＣ）Ｎ１、△Ａ２＝（ＡＣ／ＤＣ）Ｓ２＋（ＡＣ／ＤＣ）Ｎ２のように信号成分とノイズ成分とに分けた場合における｛（ＡＣ／ＤＣ）Ｎ２｝／｛（ＡＣ／ＤＣ）Ｎ１｝である。
【０００５】
また、前記特許文献２に開示のパルスオキシメータは、生体組織に対して複数の波長の光を照射するように構成された光源と、生体組織透過光または反射光を受光してそれぞれの波長毎に透過光の時間的変化を記憶するように構成された受光手段と、前記受光手段で得られた波長毎の信号につき、それらの変動に基づいて減光度を求めると共に、異なる２波長についてそれらの比を求めるように構成された減光度比計算手段と、前記受光手段ないし減光度比計算手段で得られた信号に基づいて、動脈血と静脈血の酸素飽和度の差または動脈血と静脈血に関するパラメータの差からなる最適定数を求めるように構成した最適定数計算手段と、前記受光手段ないし減光度比計算手段で得られた信号および最適定数計算手段において算定した最適定数値を用いて、生体組織内の動脈血酸素飽和度または静脈血酸素飽和度をもとめるように構成したＳｐＯ２計算手段とを備えて構成される。そして、前記最適定数計算手段は、例えば、動脈血酸素飽和度と静脈血酸素飽和度との差をαとする場合に、所定のタイミング指定区間の減光度比計算手段の信号を記憶し、仮のαを順次変更して、それぞれの仮のαを用いて仮の動脈血酸素飽和度を計算し、それぞれの仮のαの動脈血酸素飽和度のばらつきを計算し、そのばらつきの最小となるαを最適定数として決定するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３６２７２１４号公報
【特許文献２】特開２００７−２９５９７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、この特許文献１に開示の血中吸光物質測定装置では、前記比Φを順次に変化させる必要があり、また、この特許文献２に開示のパルスオキシメータでは、前記αを順次に変化させる必要がある。このため、これら特許文献１および特許文献２に開示の各装置では、その演算処理量が比較的多くなってしまい、この結果、その演算処理量が比較的多いために、消費電力が多くなってしまう。
【０００８】
本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、より簡易な処理によってノイズを低減しつつ生体情報を求めることができ、消費電力を低減することができる生体情報測定装置および生体情報測定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明者は、種々検討した結果、上記目的は、以下の本発明により達成されることを見出した。すなわち、本発明の一態様にかかる生体情報測定装置は、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定部と、前記測定部によって測定された測定データに基づいてヒストグラムを求めるヒストグラム算出部と、前記測定データに含まれるノイズの度合いを表す所定のノイズ指標を算出するノイズ指標算出部と、前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、予め設定された所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラム算出部によって求められたヒストグラムを用いて期待値を算出する期待値算出部と、前記期待値算出部によって算出された前記期待値に基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出部とを備えることを特徴とする。そして、本発明の他の一態様にかかる生体情報測定方法は、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定工程と、前記測定工程によって測定された測定データに基づいてヒストグラムを求めるヒストグラム算出工程と、前記測定データに含まれるノイズの度合いを表す所定のノイズ指標を算出するノイズ指標算出工程と、前記ノイズ指標算出工程によって算出されたノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、予め設定された所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラム算出工程によって求められたヒストグラムを用いて期待値を算出する期待値算出工程と、前記期待値算出工程によって算出された前記期待値に基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出工程とを備えることを特徴とする。
【００１０】
このような構成の生体情報測定装置および生体情報測定方法では、測定データのヒストグラムが求められ、測定データに含まれるノイズの度合いによって、予め設定された所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方が変更され、この変更後の積分範囲でそのヒストグラムを用いて期待値が求められ、そのヒストグラムの期待値に基づいて所定の生体情報が求められる。このように本発明にかかる生体情報測定装置および生体情報測定方法は、より簡易な処理によってノイズを低減しつつ生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【００１１】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、前記期待値算出部は、前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、予め設定された所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標に応じて変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラム算出部によって求められたヒストグラムを用いて期待値を算出することを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、前記所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を前記ノイズ指標に応じて変更する生体情報測定装置が提供される。
【００１３】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、前記期待値算出部は、前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、予め設定された所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標から第１所定値を減算した値の比例値に応じて変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラム算出部によって求められたヒストグラムを用いて期待値を算出することを特徴とする。
【００１４】
この構成によれば、前記所定の積分範囲における上限値および下限値のうちの少なくとも一方を前記ノイズ指標から第１所定値を減算した値の比例値に応じて変更する生体情報測定装置が提供される。
【００１５】
また、他の一態様では、これら上述の生体情報測定装置において、前記所定の積分範囲に対する変更は、前記上限値であることを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、前記所定の積分範囲における下限値を固定する一方、前記所定の積分範囲における上限値を変更する生体情報測定装置が提供される。
【００１７】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、前記期待値算出部は、前記ノイズ指標算出部によって算出されたノイズ指標が所定の閾値以上である場合には、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比Ｒおよび前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比Ｒのぞれぞれを信号成分ｓとノイズ成分ｎとによってＲ＝ｓ×ｐａ＋ｎ×ｐｖおよびＩＲ＝ｓ＋ｎと表した場合におけるノイズ成分比ｐｖを算出し、予め設定された所定の積分範囲における上限値を、前記算出したノイズ成分比ｐｖから、ノイズ指標から第２所定値を減算した値の比例値を減算した値に変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラム算出部によって求められたヒストグラムを用いて期待値を算出することを特徴とする。
【００１８】
この構成によれば、前記所定の積分範囲における上限値を、前記ノイズ成分比ｐｖから、前記ノイズ指標から第２所定値を減算した値の比例値を減算した値に変更する生体情報測定装置が提供される。
【００１９】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、前記ヒストグラム算出部は、前記第１比Ｒと前記第２比ＩＲとの第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を求め、前記期待値算出部は、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）から前記ノイズ成分比ｐｖを算出することを特徴とする。
【００２０】
この構成によれば、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）から前記ノイズ成分比ｐｖを算出する生体情報測定装置が提供される。
【００２１】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、前記期待値算出部は、ｐｔ＝∫ｐｆ（ｐ）ｄｐ（積分∫は、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）の複数のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される）とし、関数ｇ（ｐ）＝ｆ（２×ｐｔ−ｐ）とし、ｐ≦ｐｔまたはｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０の第１ケースの場合では関数ｈ（ｐ）＝０であるとともに前記第１ケースを除く第２ケースの場合では関数ｈ（ｐ）＝｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（積分∫は、前記最小のクラスの値ｐｌｏｗから前記最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される。ただし、ｐ≦ｐｔおよびｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）とする場合に、∫ｐ×ｈ（ｐ）ｄｐ（積分∫は、ｐｔから前記所定の積分範囲における上限値までの範囲で実行される）を前記ノイズ成分比ｐｖとして算出することを特徴とする。
【００２２】
この構成によれば、∫ｐ×ｈ（ｐ）ｄｐ（積分∫は、ｐｔから前記所定の積分範囲における上限値までの範囲で実行される）を前記ノイズ成分比ｐｖとして算出する生体情報測定装置が提供される。
【００２３】
また、他の一態様では、これら上述の生体情報測定装置において、前記ノイズ指標算出部は、前記ヒストグラムの標準偏差を前記所定のノイズ指標として算出することを特徴とする。
【００２４】
この構成によれば、前記ヒストグラムの標準偏差を前記所定のノイズ指標として算出する生体情報測定装置が提供される。
【００２５】
また、他の一態様では、これら上述の生体情報測定装置において、前記ノイズ指標算出部は、前記測定データにおける周期のばらつきを前記所定のノイズ指標として算出することを特徴とする。
【００２６】
この構成によれば、前記測定データにおける周期のばらつきを前記所定のノイズ指標として算出する生体情報測定装置が提供される。
【００２７】
また、他の一態様では、これら上述の生体情報測定装置において、前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、前記ノイズ指標算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比Ｒおよび前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比ＩＲのぞれぞれを信号成分ｓとノイズ成分ｎとによってＲ＝ｓ×ｐａ＋ｎ×ｐｖおよびＩＲ＝ｓ＋ｎと表した場合におけるノイズ成分比ｐｖを算出し、前記ヒストグラム全体での全体期待値と前記ノイズ成分比ｐｖとの差を前記所定のノイズ指標として算出することを特徴とする。
【００２８】
この構成によれば、前記所定の積分範囲での前記ヒストグラムの期待値と前記ノイズ成分比ｐｖとの差を前記所定のノイズ指標として算出する生体情報測定装置が提供される。
【００２９】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、前記ヒストグラム算出部は、前記第１比Ｒと前記第２比ＩＲとの第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を求め、前記ノイズ指標算出部は、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）から前記ノイズ成分比ｐｖを算出することを特徴とする。
【００３０】
この構成によれば、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）から前記ノイズ成分比ｐｖを算出する生体情報測定装置が提供される。
【００３１】
また、他の一態様では、これら上述の生体情報測定装置において、前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を求め、前記ノイズ指標算出部は、ｐｔ＝∫ｐｆ（ｐ）ｄｐ（積分∫は、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）の複数のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される。ただし、ｐ≦ｐｔおよびｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）とし、関数ｇ（ｐ）＝ｆ（２×ｐｔ−ｐ）とし、ｐ≦ｐｔまたはｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０の第１ケースの場合では関数ｈ（ｐ）＝０であるとともに前記第１ケースを除く第２ケースの場合では関数ｈ（ｐ）＝｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（積分∫は、前記最小のクラスの値ｐｌｏｗから前記最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される）とする場合に、｛∫ｐ２×ｈ（ｐ）ｄｐ−∫ｐ×ｈ（ｐ）ｄｐ｝１／２（両積分∫は、ｐｔから前記所定の積分範囲における上限値までの範囲で実行される）を前記所定のノイズ指標として算出することを特徴とする。
【００３２】
この構成によれば、｛∫ｐ２×ｈ（ｐ）ｄｐ−∫ｐ×ｈ（ｐ）ｄｐ｝１／２（両積分∫は、ｐｔから前記所定の積分範囲における上限値までの範囲で実行される）を前記所定のノイズ指標として算出する生体情報測定装置が提供される。
【発明の効果】
【００３３】
本発明にかかる生体情報測定装置および生体情報測定方法は、より簡易な処理によってノイズを低減しつつ生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】第１実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】ノイズが比較的小さい場合における第３比のヒストグラムの一例を示す図である。
【図４】ノイズが中程度である場合における第３比のヒストグラムの一例を示す図である。
【図５】ノイズが比較的大きい場合における第３比のヒストグラムの一例を示す図である。
【図６】第１実施形態における生体情報測定装置によって算出される期待値の誤差を示す図である。
【図７】第２実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。
【図８】第２実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。また、本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す。
【００３６】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。第１実施形態における生体情報測定装置Ｓａは、測定対象である生体の生理的現象を測定することによって生体に関する生体情報を測定する装置である。生体情報は、例えば、脈拍数や血中酸素飽和度（血中酸素濃度）等である。このような生体情報は、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分を利用することによって求めることができ、その基本原理は、公知の常套手段であって、例えば、特公昭５３−０２６４３７号公報等に開示されている。
【００３７】
このような生体情報測定装置Ｓａは、例えば、図１に示すように、生体の所定の生理的現象を測定して測定データを出力するセンサ部１と、センサ部１で測定された測定データに基づいて例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を求める演算制御部３ａと、演算制御部３ａで測定した生体情報を外部から認識可能に表示する表示部５とを備えて構成される。
【００３８】
センサ部１は、演算制御部３ａに接続され、本実施形態では、生体の生理的現象として生体組織中の血液に関する情報を測定する装置である。より具体的には、センサ部１は、生体の生理的現象として、心拍による動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分を測定する装置である。
【００３９】
このような生体の生理的現象を測定する方法は、例えば、生体組織のヘモグロビンの吸光特性を利用する方法を挙げることができる。酸素は、ヘモグロビンによって生体の各細胞に運ばれるが、ヘモグロビンは、肺で酸素と結合して酸化ヘモグロビンとなり、生体の細胞で酸素が消費されるとヘモグロビン（還元ヘモグロビン）に戻る。血中酸素飽和度は、血中（血液中）の酸化ヘモグロビンの割合として定義される。これらヘモグロビンおよび酸化ヘモグロビンの各吸光度は、波長依存性を有しており、ヘモグロビンは、例えば赤色光（赤色波長領域の光）に対して酸化ヘモグロビンより光を多く吸収し、一方、赤外光（赤外線波長領域の光）に対して酸化ヘモグロビンより光の吸収が少ない。すなわち、ヘモグロビンは、酸化されて酸化ヘモグロビンになると赤色光の吸収が減少して赤外光の吸収が増加し、逆に還元されてヘモグロビンに戻ると赤色光の吸収が増加して赤外光の吸収が減少するという光学的特性を有している。本実施形態の生体情報測定装置Ｓａは、このようなヘモグロビンと酸化ヘモグロビンとの赤色光と赤外光とに対する吸光特性の違いを利用することによって、例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を求めるものである。すなわち、赤色光の吸光度が大きいほど、還元ヘモグロビンが多く、酸素飽和度が小さくなり、逆に、赤外光の吸光度が大きいほど、酸化ヘモグロビンが多く、酸素飽和度が大きくなる。
【００４０】
このような方法によるため、本実施形態のセンサ部１は、例えば、赤色光に対する生体組織における吸光特性を測定する第１センサ部１１と、赤外光に対する前記生体組織における吸光特性を測定する第２センサ部１２とを備えて構成され、演算制御部３ａに接続される。この第１センサ部１１は、例えば、波長λ１の赤色光を前記生体組織に照射する例えば発光ダイオード等のＲ発光素子と、前記Ｒ発光素子で照射され前記生体組織を透過または反射した赤色光を受光する例えばシリコンホトダイオード等のＲ受光素子とを備えて構成され、この第２センサ部１２は、例えば、前記波長λ１と異なる波長λ２の赤外色光を前記生体組織に照射する例えば発光ダイオード等のＩＲ発光素子と、前記ＩＲ発光素子で照射され前記生体組織を透過または反射した赤外光を受光する例えばシリコンホトダイオード等のＩＲ受光素子とを備えて構成される。センサ部１は、このような透過型または反射型のセンサを用いることができる。
【００４１】
そして、センサ部１は、例えば、手指や耳朶等や、乳幼児の場合の手の甲、手首、足の甲等の、所定の生体組織にセット可能な構造を有して前記所定の生体組織にセットされ、第１および第２センサ部１１、１２で測定された測定データを演算制御部３ａへ出力する。より具体的には、このような構成の第１センサ部１１では、前記Ｒ発光素子は、前記生体組織に対し赤色光を照射し、前記Ｒ受光素子は、このＲ発光素子によって前記生体組織に照射された赤色光の前記生体組織を透過または反射した赤色光Ｒを受光し、この受光した赤色光を光電変換することによって、その受光量に応じた電気信号を前記測定データとして演算制御部３ａへ出力する。同様に、第２センサ部１２では、前記ＩＲ発光素子は、前記生体組織に対し赤外光を照射し、前記ＩＲ受光素子は、このＩＲ発光素子によって前記生体組織に照射された赤外光の前記生体組織を透過または反射した赤外光を受光し、この受光した赤外光を光電変換することによって、その受光量に応じた電気信号を前記測定データとして演算制御部３ａへ出力する。
【００４２】
演算制御部３ａは、表示部５に接続され、センサ部１で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるとともに、生体情報測定装置Ｓａ全体の制御を司る装置である。演算制御部３ａは、例えば、センサ部１で測定された測定データを所定のサンプリング周期（例えば周波数３７．５Ｈｚ等）でサンプリングすることによって測定データの時系列データをセンサ部１から取得するものである。また例えば、演算制御部３ａは、所定の周期でセンサ部１を駆動、すなわち、発光および受光の各動作を行わせることによって、時系列データとして測定データをセンサ部１から取得するものである。また例えば、センサ部１が所定のサンプリング周期でサンプリングすることによって前記生体組織から時系列データとして測定データを測定し、この時系列データの測定データを演算制御部３ａへ出力するものである。この測定データは、アナログデータであってもよいが、本実施形態では、ディジタルデータであり、アナログデータからディジタルデータへの変換（ＡＤ変換）は、センサ部１または演算制御部３ａで行われ、また、必要に応じて、前記ＡＤ変換前の測定データを増幅する増幅部をセンサ部１または演算制御部３ａにさらに備えてよい。
【００４３】
より具体的には、この演算制御部３ａは、センサ部１によって測定された測定データに基づいてヒストグラムを求め、前記測定データに含まれるノイズの度合いを表す所定のノイズ指標を算出し、この算出されたノイズ指標が所定の閾値ｔｈ以上である場合には、予め設定された所定の積分範囲における下限値ａおよび上限値ｂのうちの少なくとも一方を変更し、この変更後の積分範囲で前記ヒストグラムを用いて期待値を算出し、この算出された期待値に基づいて所定の生体情報を求めるものであり、例えば、マイクロプロセッサ、メモリおよびその周辺回路を備えるマイクロコンピュータによって構成される。前記メモリは、センサ部１で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるための生体情報演算プログラムや、生体情報測定装置Ｓａ全体を制御するための制御プログラム等の各種のプログラムや、センサ部１で測定された前記測定データや前記プログラムの実行に必要なデータ等の各種のデータを記憶する例えば書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）や不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Read Only Memory）、および、前記マイクロプロセッサのいわゆるワーキングメモリとなる例えば揮発性の記憶素子であるＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成され、前記マイクロプロセッサは、いわゆるＣＰＵ（Central Processing Unit）等であり、前記プログラムを実行することにより、機能的に、例えば、第１前処理部３１と、第２前処理部３２と、第１バンドパスフィルタ部（第１ＢＰＦ部）３３と、第２バンドパスフィルタ部（第２ＢＰＦ部）３４と、ヒストグラム算出部３５と、比算出部３６と、ノイズ指標算出部３７と、期待値算出部３８ａと、血中酸素飽和度算出部３９と、脈拍数算出部４０と、信頼度算出部４１とを備える。
【００４４】
第１および第２前処理部３１、３２は、センサ部１から入力された測定データに対し、所定の前処理を行うものである。より具体的には、第１前処理部３１は、第１センサ部１１から入力された赤色光に係わる測定データに対し、前記Ｒ受光素子での暗電流を補正するためのいわゆるダーク処理を行い、そして、その直流成分ＲＤＣに対する交流成分ＲＡＣの第１比（赤色光交直比）Ｒ（＝ＲＡＣ／ＲＤＣ）を算出し、この第１比Ｒを第１ＢＰＦ部３３へ通知（出力）する。この第１比Ｒは、ランバート・ビア（Lambert-Beer）の法則による近似から、赤色光に対する前記生体組織の吸光度の変化分に等しいとみなされる。また、第２前処理部３２は、第２センサ部１２から入力された赤外光に係わる測定データに対し、前記ＩＲ受光素子での暗電流を補正するためのいわゆるダーク処理を行い、そして、その直流成分ＩＲＤＣに対する交流成分ＩＲＡＣの第２比（赤外光交直比）ＩＲ（＝ＩＲＡＣ／ＩＲＤＣ）を算出し、この第２比ＩＲを第１ＢＰＦ部３３へ通知（出力）する。この第２比ＩＲは、前記ランバート・ビアの法則による近似から、赤外光に対する前記生体組織の吸光度の変化分に等しいとみなされる。前記ダーク処理は、公知の常套手段が用いられ、例えば、前記赤色光に係わる測定データから遮光状態のＲ受光素子から出力される出力値（暗電流値）Ｒｄａｒｋを減算するとともに、前記赤外光に係わる測定データから遮光状態のＩＲ受光素子から出力される出力値（暗電流値）ＩＲｄａｒｋを減算することによって行われる。これら遮光状態のＲ受光素子およびＩＲ受光素子から出力される各出力値Ｒｄａｒｋ、ＩＲｄａｒｋは、予め測定される。例えば、これら遮光状態のＲ受光素子およびＩＲ受光素子から出力される各出力値Ｒｄａｒｋ、ＩＲｄａｒｋは、測定の都度、予め測定されてもよく、また例えば、予め測定して記憶しておいてもよい。
【００４５】
第１および第２ＢＰＦ部３３、３４は、センサ部１によって測定された測定データから所定のノイズ成分を除去するフィルタであり、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分以外の周波数成分を除去するものである。第１ＢＰＦ部３３は、例えば、赤色光に対する、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分を含む所定の周波数帯域を通過帯域とするフィルタであり、第１比Ｒをフィルタ処理（フィルタリング）し、このフィルタ処理した後の第１比Ｒを比算出部３６、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１の各部へ通知する。第２ＢＰＦ部３４は、例えば、赤外光に対する、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分を含む所定の周波数帯域を通過帯域とするフィルタであり、第２比ＩＲをフィルタ処理（フィルタリング）し、このフィルタ処理した後の第２比ＩＲを比算出部３６、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１の各部へ通知する。
【００４６】
比算出部３６は、第２比ＩＲに対する第１比Ｒの第３比（２波長変動比）ｐ（＝Ｒ／ＩＲ）を算出し、この第３比ｐをヒストグラム算出部３５へ通知するものである。
【００４７】
ヒストグラム算出部３５は、所定の時間範囲内においてセンサ部１によって測定された測定データから求められた第３比ｐのヒストグラム（度数分布）ｆ（ｐ）を算出し、この第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）をノイズ指標算出部３７および期待値算出部３８ａの各部へ通知するものである。前記所定の時間範囲は、ヒストグラムｆ（ｐ）が統計的に有意となるような個数の測定データを取得することができる時間範囲であり、この測定データの個数は、例えば、３００や４００や５００等である。ヒストグラム算出部３５は、第３比ｐが取り得る数値範囲として想定される所定の範囲を所定の間隔で複数の階級（クラス）に階級分け（クラス分け）を行い、このヒストグラムｆ（ｐ）を作成する時点から前記所定の時間だけ前までに比算出部３６から入力された複数の第３比ｐのそれぞれをこれらいずれかのクラスに振り分けることによって、各クラスにおける第３比ｐの頻度を求める。これによってヒストグラム算出部３５は、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を求める。
【００４８】
ノイズ指標算出部３７は、所定の時間範囲内においてセンサ部１によって測定された測定データに含まれるノイズの度合いを表す所定のノイズ指標を算出し、この算出した所定のノイズ指標を期待値算出部３８ａへ通知するものである。所定のノイズ指標は、測定データに含まれるノイズの度合いを表すものであれば、任意の指標でよいが、本実施形態では、例えば、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）における標準偏差σであり、ノイズ指標算出部３７は、ヒストグラム算出部３５で算出された第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）に対し、その標準偏差σを前記所定のノイズ指標として算出するものである。
【００４９】
期待値算出部３８ａは、予め設定された所定の積分範囲でヒストグラム算出部３５によって求められた第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを算出し、この算出した期待値ｅｖを血中酸素飽和度算出部３９へ通知するものである。前記期待値ｅｖは、次式Ａ１によって算出される。
期待値ｅｖ＝∫ｐ×ｆ（ｐ）ｄｐ      ・・・（Ａ１）
ただし、積分∫は、ヒストグラム算出部３５によって求められた第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）全体における期待値（全体期待値）をｐｔとし、その標準偏差をσとした場合に、下限値ａ＝ｐｔ−２×σから上限値ｂ＝ｐｔ＋２×σまでの範囲で実行される。すなわち、期待値ｅｖは、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）におけるいわゆる２σの範囲で求められる。なお、この第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）全体における期待値ｐｔは、∫ｐ×ｆ（ｐ）ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される）によって算出される。
【００５０】
ここで、本実施形態では、期待値算出部３８ａは、ノイズ指標算出部３７によって算出されたノイズ指標α、本実施形態では標準偏差σが所定の閾値σｔｈ以上である場合には、前記所定の積分範囲における上限値ｂおよび下限値ａのうちの少なくとも一方を変更し、この変更後の積分範囲でヒストグラム算出部３５によって求められた第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを算出するものである。
【００５１】
より具体的には、期待値算出部３８ａは、ノイズ指標算出部３７によって算出されたノイズ指標α、本実施形態では標準偏差σが所定の閾値σｔｈ以上である場合には、前記所定の積分範囲における上限値ｂおよび下限値ａのうちの少なくとも一方を、ノイズ指標算出部３７によって算出されたノイズ指標α、本実施形態では標準偏差σに応じて変更し、この変更後の積分範囲でヒストグラム算出部３５によって求められた第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖを算出する。
【００５２】
さらに、より具体的には、期待値算出部３８ａは、ノイズ指標算出部３７によって算出されたノイズ指標α、本実施形態では標準偏差σが所定の閾値σｔｈ以上である場合には、前記所定の積分範囲における上限値ｂおよび下限値ａのうちの少なくとも一方を、ノイズ指標算出部３７によって算出されたノイズ指標α、本実施形態では標準偏差σから予め設定された第１所定値β１を減算した値（σ−β１）の比例値（（予め設定された定数）×（σ−β１））に応じて変更し、この変更後の積分範囲でヒストグラム算出部３５によって求められた第３比Ｐのヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖを算出する。
【００５３】
本実施形態では、期待値算出部３８ａによって前記所定の積分範囲における下限値ａおよび上限値ｂの両方が変更され、例えば、前記下限値ａは、ａ−（定数）×（σ−β１）（＝（ｐｔ−２×σ）−（定数）×（σ−β１））とされ、前記上限値ｂは、ｂ−（定数）×（σ−β１）（＝（ｐｔ＋２×σ）−（定数）×（σ−β１））とされる。このように前記所定の積分範囲は、第３比ｐの小さい値の方へ（定数）×（σ−β１）だけ移動される。
【００５４】
なお、前記所定の積分範囲に対する変更では、前記下限値ａが固定され、前記上限値ｂが変更されてもよく、また、前記下限値ａが変更され、前記上限値ｂが固定されてもよい。
【００５５】
そして、ノイズ指標算出部３７によって算出されたノイズ指標α、本実施形態では標準偏差σが所定の閾値σｔｈ未満である場合には、期待値算出部３８ａは、上述のように、前記所定の積分範囲（下限値ａ、上限値ｂ）でヒストグラム算出部３５によって求められた第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを算出する。
【００５６】
血中酸素飽和度算出部３９は、期待値算出部３８ａによって算出された期待値ｅｖに基づいて酸素飽和度、例えば、動脈血の酸素飽和度の推定値ＳｐＯ２を求め、この求めた酸素飽和度ＳｐＯ２を表示部５へ出力するものである。
【００５７】
より具体的には、例えば、血中酸素飽和度算出部３９は、予め求められ記憶されている、期待値ｅｖと酸素飽和度との関係を表すルックアップテーブル（校正テーブル）を用いることにより、動脈血の酸素飽和度の推定値ＳｐＯ２を求める。
【００５８】
脈拍数算出部４０は、赤色光に係わる前記第１比Ｒおよび赤外光に係わる前記第２比ＩＲに基づいて所定の時間内における脈拍数（例えば１分間の脈拍数）を算出し、この脈拍数を表示部５へ出力するものである。
【００５９】
より具体的には、脈拍数算出部４０は、例えば、次のように脈拍数を算出する。生体組織の吸光度を測定する場合、その吸光度の変化分の信号成分をｓとし、この信号成分に重畳されるノイズ成分をｎとする場合に、第１比Ｒおよび第２比ＩＲは、次の式Ｂ１および式Ｂ２が成り立つ。
ＩＲ＝ｓ＋ｎ      ・・・（Ｂ１）
Ｒ＝ｓ×ｐａ＋ｎ×ｐｖ      ・・・（Ｂ２）
【００６０】
この信号成分比ｐａは、赤外光における吸光度の変化分の信号成分ｓと赤色光における吸光度の変化分の信号成分との比であり、この信号成分比ｐａは、一般に、血中酸素飽和度と一対一で対応することが知られている。また、ノイズ成分比ｐｖは、赤外光に対する信号成分ｓに重畳されるノイズ成分ｎと赤色光に対する信号成分に重畳されるノイズ成分との比である。このノイズ成分比ｐｖを用いることによって、脈波の信号Ｓ（ｉ）＝Ｒ（ｉ）−ｐｖ×ＩＲ（ｉ）が求められ、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄが求められ、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）が求められる。
【００６１】
信頼度算出部４１は、所定の信頼度を算出し、この算出した信頼度を表示部５へ出力するものである。
【００６２】
信頼度は、生体情報に係わる算出値がどの程度信頼することができる値であるかを表す指標（度合い）である。このような信頼度は、例えば、次の式Ｃ１ないし式Ｃ６のいずれかによって求めることができ、信頼度算出部４１は、赤色光に係わる前記第１比Ｒおよび赤外光に係わる前記第２比ＩＲに基づいて、血中酸素飽和度算出部３９によって算出された酸素飽和度に対する所定の信頼度を算出する。このような式によって得られる信頼度ｚでは、その値ｚの絶対値が大きいほど血中酸素飽和度の信頼度が低くなる。なお、これら各式において、Σは、ｉについて和を求める。
ｚ＝（ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ））／（Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２）−（Σ｛Ｒ（ｉ）｝２）／（ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ））      ・・・（Ｃ１）
ｚ＝［Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］２−［（Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２）      ・・・（Ｃ２）
ｚ＝［Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝］２−［Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］      ・・・（Ｃ３）
ｚ＝［（１／Ｎ）×ΣＲ（ｉ）／ＩＲ（ｉ）］２−（Σ｛Ｒ（ｉ）｝２）／（Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２）      ・・・（Ｃ４）
ｚ＝（ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ））／（Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２）−（１／Ｎ）×ΣＲ（ｉ）／ＩＲ（ｉ）      ・・・（Ｃ５）
ｚ＝（Σ｛Ｒ（ｉ）｝２）／（ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ））−（１／Ｎ）×ΣＲ（ｉ）／ＩＲ（ｉ）      ・・・（Ｃ６）
【００６３】
表示部５は、この生体情報測定装置Ｓａの動作状態や演算制御部３ａによって求められた生体情報等を表示する装置であり、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ）や有機ＥＬ表示装置等である。表示部５は、例えば、本実施形態では、脈拍数算出部４０で算出された脈拍数を表示する脈拍数表示部５１と、血中酸素飽和度算出部３９で算出された酸素飽和度を表示する血中酸素飽和度表示部５２と、信頼度算出部４１で算出された信頼度を表示する信頼度表示部５３とを備えている。
【００６４】
次に、第１実施形態の生体情報測定装置Ｓａの動作について説明する。図２は、第１実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。図３は、ノイズが比較的小さい場合における第３比のヒストグラムの一例を示す図である。図４は、ノイズが中程度である場合における第３比のヒストグラムの一例を示す図である。図５は、ノイズが比較的大きい場合における第３比のヒストグラムの一例を示す図である。図３ないし図５において、その横軸は、第３比ｐのクラスであり、その縦軸は、頻度である。図６は、第１実施形態における生体情報測定装置によって算出される期待値の誤差を示す図である。図６の横軸は、ノイズの大きさであり、その縦軸は、期待値ｅｖの誤差である。
【００６５】
本実施形態の生体情報測定装置Ｓａでは、例えば、図略の電源スイッチの投入や電源スイッチの投入後に図略の測定開始スイッチの投入によって、測定対象である生体の生体情報の測定が開始され、測定データが取得され、ヒストグラムｆ（ｐ）が作成される。
【００６６】
より具体的には、まず、センサ部１の第１センサ部１１によって、赤色光に係わる測定データＲｓ（暗電流を含む）およびその暗電流Ｒｄａｒｋが測定され、アナログ信号からディジタル信号へ変換されるとともに、センサ部１の第２センサ部１２によって、赤外光に係わる測定データＩＲｓ（暗電流を含む）およびその暗電流ＩＲｄａｒｋが測定され、アナログ信号からディジタル信号へ変換される。続いて、演算制御部３ａの第１前処理部３１によって、センサ部１から入力された赤色光に係わる測定データＲｓに対し、ダーク処理（Ｒｓ−Ｒｄａｒｋ）が実行され、第１比Ｒが算出されるとともに、演算制御部３ａの第２前処理部３２によって、センサ部１から入力された赤外光に係わる測定データＩＲｓに対し、ダーク処理（ＩＲｓ−ＩＲｄａｒｋ）が実行され、第２比ＩＲが算出される。続いて、演算制御部３ａの第１ＢＰＦ部３３によって、第１前処理部３１から通知された第１比Ｒがフィルタリングされるとともに、演算制御部３ａの第２ＢＰＦ部３４によって、第２前処理部３２から通知された第２比ＩＲがフィルタリングされる。続いて、演算制御部３ａの比算出部３６によって、第２比ＩＲに対する第１比Ｒの第３比ｐが算出され、演算制御部３ａのヒストグラム算出部３５によって、所定の時間範囲での第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が算出される。例えば、現在時刻ｔｉから過去の時刻ｔｉ−（Ｎ＋１）までの時間範囲の測定データについて、図３ないし図５に示すような第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が求められる。
【００６７】
このように第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が作成されると、図２において、まず、ステップＳ１１では、演算制御部３ａのノイズ指標算出部３７は、所定の範囲、例えば、ヒストグラムｆ（ｐ）のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）全体に対する標準偏差σをノイズ指標として算出する。そして、演算制御部３ａは、ヒストグラムｆ（ｐ）のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）全体に対する期待値ｐｔを算出する。
【００６８】
続いて、ステップＳ１２では、演算制御部３ａは、この求めた標準偏差σが予め設定された所定閾値σｔｈ以上であるか否かを判断する（σ≧σｔｈか？）。このステップＳ１２は、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）に含まれるノイズの度合いを判断するための処理であり、前記所定閾値σｔｈは、後述のノイズの大きさに応じた処理を行うことなく、測定データから例えば仕様に応じた所定の精度で血中酸素飽和度を求めることができるか否かの観点から適宜に設定される。
【００６９】
このステップＳ１２の判断の結果、標準偏差σが所定閾値σｔｈ以上である場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ１３の処理が実行され、一方、このステップＳ１２の判断の結果、標準偏差σが所定閾値σｔｈ以上ではない場合（Ｎｏ）には、ステップＳ２１の処理が実行される。例えば、第３比ｐのヒストグラムが図３に示すようなノイズの比較的少ない場合では、このステップＳ１２の判断で、その標準偏差σが所定閾値σｔｈ以上ではないと判断され、ステップＳ２１の処理が実行される一方、第３比ｐのヒストグラムが図４や図５に示すような中程度のノイズやノイズの比較的多い場合では、このステップＳ１２の判断で、その標準偏差σが所定閾値σｔｈ以上であると判断され、ステップＳ１３の処理が実行される。
【００７０】
ステップＳ１３では、演算制御部３ａの期待値算出部３８ａは、前記所定の積分範囲（下限値ａ＝ｐｔ−２×σ、上限値ｂ＝ｐｔ＋２×σ）をシフトするシフト量ｓｈｉｆｔ１を、ｓｈｉｆｔ１＝（定数）×（σ−β１）によって算出する。
【００７１】
続いて、ステップＳ１４では、期待値算出部３８ａは、前記シフト量ｓｈｉｆｔで前記所定の積分範囲を第３比ｐの小さい値の方へシフトした変更後の積分範囲（下限値ａ−ｓｈｉｆｔ１＝ｐｔ−ｓｈｉｆｔ１−２×σ、上限値ｂ−ｓｈｉｆｔ１＝ｐｔ−ｓｈｉｆｔ１＋２×σ）で、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を積分することによって、期待値ｅｖを算出する。
【００７２】
続いて、ステップＳ１５では、演算制御部３ａの血中酸素飽和度算出部３９は、期待値ｅｖに基づいて前記ルックアップテーブルを参照することによって動脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を求める。
【００７３】
一方、ステップＳ２１では、期待値算出部３８ａは、前記所定の積分範囲（下限値ａ＝ｐｔ−２×σ、上限値ｂ＝ｐｔ＋２×σ）で、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を積分することによって、期待値ｅｖを算出し、続いて、前記ステップＳ１５の処理が実行され、演算制御部３ａの血中酸素飽和度算出部３９は、動脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を求める。
【００７４】
そして、演算制御部３ａは、この求めた酸素飽和度ＳｐＯ２を表示部５の血中酸素飽和度表示部５２に表示する。
【００７５】
また、演算制御部３ａの信頼度算出部４１は、所定の信頼度を求め、演算制御部３ａは、この求めた信頼度を表示部５の信頼度表示部５３に表示する。
【００７６】
第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）は、図３ないし図５の各図に示すように、ノイズの大小に依存し、第３比ｐの頻度は、ノイズが比較的少ない場合には、図３に示すように、第３比ｐの小さい値の側に集中し、ノイズが多くなるに従って図４および図５の各図に示すように、第３比ｐの大きい値の方へ広がる。本実施形態の生体情報測定装置Ｓａでは、上述のように動作することで、期待値ｅｖの積分範囲は、予め設定された所定の積分範囲（下限値ａ、上限値ｂ）から、測定データＲ、ＩＲに含まれるノイズの度合いに応じて、第３比ｐの小さい値の方へシフトされ、下限値ａ−ｓｈｉｆｔ１から上限値ｂ−ｓｈｉｆｔ１までの範囲となる。したがって、ノイズによって第３比ｐの大きい値の方へ広がった部分がカットされ、ノイズがカットされる。
【００７７】
すなわち、ノイズがカットされない場合には、期待値ｅｖの誤差は、図６に実線Ｎｎｃで示すようにノイズの増加に従って増加するが、本実施形態の生体情報測定装置Ｓａでは、期待値ｅｖの誤差は、図６に実線Ｎｃで示すようにノイズの増加に従って一旦減少しその後増加する。この実線Ｎｎｃと実線Ｎｃとの差分が本実施形態の生体情報測定装置Ｓａにおけるノイズ低減の効果である。
【００７８】
このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓａでは、測定データＲ、ＩＲによる第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が求められ、測定データＲ、ＩＲによる第３比ｐに含まれるノイズの度合いによって、予め設定された所定の積分範囲における上限値ｂおよび下限値ａのうちの少なくとも一方が変更され、この変更後の積分範囲でそのヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖが求められ、そのヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖに基づいて所定の生体情報が求められる。このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓａは、より簡易な処理によってノイズを低減しつつ生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【００７９】
次に、別の実施形態について説明する。
（第２実施形態）
第１実施形態の生体情報測定装置Ｓａは、期待値ｅｖを算出する際に、前記所定の積分範囲をノイズの度合いに応じてシフト量ｓｈｉｆｔ１で第３比ｐの小さい値の方へ変更したが、第２実施形態の生体情報測定装置Ｓｂは、期待値ｅｖを算出する際に、前記所定の積分範囲における上限値ｂをノイズの度合いに応じて前記ノイズ成分比ｐｖに関する値に変更するものである。
【００８０】
図７は、第２実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。図７において、このような第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂは、センサ部１と、演算制御部３ｂと、表示部５とを備えて構成される。第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂにおけるセンサ部１および表示部５は、それぞれ、第１実施形態の生体情報想定装置Ｓａにおけるセンサ部１および表示部５と同様であるので、その説明を省略する。
【００８１】
そして、第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂにおける演算制御部３ｂは、表示部５に接続され、センサ部１で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるとともに、生体情報測定装置Ｓａ全体の制御を司る装置であり、機能的に、例えば、第１前処理部３１と、第２前処理部３２と、第１バンドパスフィルタ部（第１ＢＰＦ部）３３と、第２バンドパスフィルタ部（第２ＢＰＦ部）３４と、ヒストグラム算出部３５と、比算出部３６と、ノイズ指標算出部３７と、期待値算出部３８ｂと、血中酸素飽和度算出部３９と、脈拍数算出部４０と、信頼度算出部４１とを備える。第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂにおける第１前処理部３１、第２前処理部３２、第１ＢＰＦ部３３、第２ＢＰＦ部３４、ヒストグラム算出部３５、比算出部３６、ノイズ指標算出部３７、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１は、それぞれ、第１実施形態の生体情報想定装置Ｓａにおける第１前処理部３１、第２前処理部３２、第１ＢＰＦ部３３、第２ＢＰＦ部３４、ヒストグラム算出部３５、比算出部３６、ノイズ指標算出部３７、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１と同様であるので、その説明を省略する。
【００８２】
期待値算出部３８ｂは、第１実施形態の期待値算出部３８ａと同様に、予め設定された所定の積分範囲でヒストグラム算出部３５によって求められた第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを算出し、この算出した期待値ｅｖを血中酸素飽和度算出部３９へ通知するものであって、ノイズ指標算出部３７によって算出されたノイズ指標α、本実施形態では標準偏差σが所定の閾値σｔｈ以上である場合には、前記所定の積分範囲における上限値ｂおよび下限値ａのうちの少なくとも一方を変更し、この変更後の積分範囲でヒストグラム算出部３５によって求められた第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを算出するものであるが、本実施形態の期待値算出部３８ｂは、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）に基づいて前記ノイズ成分比ｐｖを算出するｐｖ算出部３８１を備え、このｐｖ算出部３８１によってノイズ成分比ｐｖを算出し、前記所定の積分範囲における上限値ｂを、前記算出したノイズ成分比ｐｖから、ノイズ指標α、本実施形態では標準偏差σから予め設定された第２所定値β２を減算した値（σ−β２）の比例値（予め設定された定数）×（σ−β２）を減算した値（ｐｖ−（定数）×（σ−β２））に変更し、この変更後の積分範囲（下限値ａ＝ｐｔ−２×σ、上限値（ｐｖ−（定数）×（σ−β２））でヒストグラム算出部３５によって求められた第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖを算出するものである。
【００８３】
ｐｖ算出部３８１は、より具体的には、本実施形態では、所定の統計パラメータに基づいてヒストグラムｆ（ｐ）のクラスを複数の所定範囲に分け、この分けた複数の所定範囲のぞれぞれに所定の関数ｈ（ｐ）を定義し、この関数ｈ（ｐ）を用いてノイズ成分比ｐｖを算出するものである。より具体的には、本実施形態では、関数ｇ（ｐ）＝ｆ（２×ｐｔ−ｐ）と定義した場合に、ｐ≦ｐｔでは、ｈ（ｐ）＝０と定義され、ｐ＞ｐｔでは、ｈ（ｐ）＝｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐと定義され、ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０では、ｈ（ｐ）＝０と定義され、ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）＞０では、ｈ（ｐ）＝｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐと定義される。すなわち、
ｈ（ｐ）＝０；ｐ≦ｐｔまたはｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０
ｈ（ｐ）＝｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでで実行される。ただし、ｐ≦ｐｔおよびｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）；ｐ＞ｐｔまたはｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）＞０      ・・・（Ａ２）
そして、ノイズ成分比ｐｖは、次式Ａ３によって算出される。
ノイズ成分比ｐｖ＝∫ｐ×ｈ（ｐ）ｄｐ      ・・・（Ａ３）
ただし、積分∫は、ｐｔから前記所定の積分範囲における上限値ｂまでの範囲で実行される。
【００８４】
次に、第２実施形態の生体情報測定装置Ｓａの動作について説明する。図８は、第２実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。
【００８５】
本実施形態の生体情報測定装置Ｓｂでは、第１実施形態の生体情報測定装置Ｓａと同様に、例えば、図略の電源スイッチの投入や電源スイッチの投入後に図略の測定開始スイッチの投入によって、測定対象である生体の生体情報の測定が開始され、測定データが取得され、ヒストグラムｆ（ｐ）が作成される。例えば、現在時刻ｔｉから過去の時刻ｔｉ−（Ｎ＋１）までの時間範囲（ｔｉ；ｉ＝０〜−Ｎ）の測定データについて、図３ないし図５に示すような第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が求められる。
【００８６】
この第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が作成されると、図８において、まず、ステップＳ３１では、演算制御部３ｂのノイズ指標算出部３７は、ステップＳ１１と同様に、所定の範囲、例えば、ヒストグラムｆ（ｐ）のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）全体に対する標準偏差σをノイズ指標として算出する。そして、演算制御部３ｂは、ヒストグラムｆ（ｐ）のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）全体に対する期待値ｐｔを算出する。
【００８７】
続いて、ステップＳ３２では、演算制御部３ｂは、ステップＳ１２と同様に、この求めた標準偏差σが予め設定された所定閾値σｔｈ以上であるか否かを判断する（σ≧σｔｈか？）。
【００８８】
このステップＳ３２の判断の結果、標準偏差σが所定閾値σｔｈ以上である場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ３３の処理が実行され、一方、このステップＳ３２の判断の結果、標準偏差σが所定閾値σｔｈ以上ではない場合（Ｎｏ）には、ステップＳ４１の処理が実行される。
【００８９】
ステップＳ３３では、演算制御部３ｂの期待値算出部３８ｂは、ｐｖ算出部３８１によってノイズ成分比ｐｖを算出する。
【００９０】
続いて、ステップＳ３４では、期待値算出部３８ｂは、前記所定の積分範囲（下限値ａ＝ｐｔ−２×σ、上限値ｂ＝ｐｔ＋２×σ）をシフトするシフト量ｓｈｉｆｔ２を、ｓｈｉｆｔ２＝（定数）×（σ−β２）によって算出する。
【００９１】
続いて、ステップＳ３５では、期待値算出部３８ｂは、前記ノイズ成分比ｐｖおよび前記シフト量ｓｈｉｆｔ２で前記所定の積分範囲における上限値ｂを置き換え、前記所定の積分範囲を第３比ｐの小さい値の方へ狭め、この変更後の積分範囲（下限値ａ＝ｐｔ−２×σ、上限値ｐｖ−ｓｈｉｆｔ２）で、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を積分することによって、期待値ｅｖを算出する。
【００９２】
続いて、ステップＳ３６では、ステップＳ１５と同様に、演算制御部３ｂの血中酸素飽和度算出部３９は、期待値ｅｖに基づいて前記ルックアップテーブルを参照することによって動脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を求める。
【００９３】
一方、ステップＳ４１では、期待値算出部３８ｂは、ステップＳ２１と同様に、前記所定の積分範囲（下限値ａ＝ｐｔ−２×σ、上限値ｂ＝ｐｔ＋２×σ）で、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を積分することによって、期待値ｅｖを算出し、続いて、前記ステップＳ３６の処理が実行され、演算制御部３ｂの血中酸素飽和度算出部３９は、動脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を求める。
【００９４】
そして、演算制御部３ｂは、この求めた酸素飽和度ＳｐＯ２を表示部５の血中酸素飽和度表示部５２に表示する。
【００９５】
また、演算制御部３ｂの脈拍数算出部４０は、前記ノイズ成分比ｐｖを用いて脈波の信号Ｓ（ｉ）＝Ｒ（ｉ）−ｐｖ×ＩＲ（ｉ）を求め、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求め、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。そして、演算制御部３ａは、この脈拍数を表示部５の脈拍数表示部５１に表示する。
【００９６】
また、演算制御部３ｂの信頼度算出部４１は、所定の信頼度を求め、演算制御部３ｂは、この求めた信頼度を表示部５の信頼度表示部５３に表示する。
【００９７】
このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓｂでは、測定データＲ、ＩＲによる第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が求められ、測定データＲ、ＩＲによる第３比ｐに含まれるノイズの度合いによって、予め設定された所定の積分範囲における下限値ａが固定される一方上限値ｂが変更され、この変更後の積分範囲でそのヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖが求められ、そのヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖに基づいて所定の生体情報が求められる。このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓｂは、より簡易な処理によってノイズを低減しつつ生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【００９８】
なお、上述の第１および第２実施形態では、ノイズ指標算出部３７によって算出される所定のノイズ指標は、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）の標準偏差σであったが、これに限定されるものではなく、例えば、次のいずれかであってよい。
【００９９】
例えば、ノイズ指標算出部３７によって算出されるノイズ指標は、前記測定データにおける周期のばらつきであってよい。この周期のばらつきには、周期の標準偏差や、周期の最小値と周期の最大値との差等が挙げられる。
【０１００】
また例えば、ノイズ指標算出部３７によって算出されるノイズ指標は、第１比Ｒおよび第２比ＩＲのぞれぞれを信号成分ｓとノイズ成分ｎとによってＲ＝ｓ×ｐａ＋ｎ×ｐｖおよびＩＲ＝ｓ＋ｎと表した場合におけるノイズ成分比ｐｖを算出し、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）の複数のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの積分範囲でのヒストグラムｆ（ｐ）の全体期待値ｐｔと前記ノイズ成分比ｐｖとの差（ｐｔ−ｐｖ）であってよい。このノイズ成分比ｐｖは、例えば、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）から算出されてよい。
【０１０１】
また例えば、ノイズ指標算出部３７によって算出されるノイズ指標は、ｐｔ＝∫ｐｆ（ｐ）ｄｐ（積分∫は、前記第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）の複数のクラスにおける最小のクラスの値ｐｌｏｗから最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される）とし、関数ｇ（ｐ）＝ｆ（２×ｐｔ−ｐ）とし、ｐ≦ｐｔまたはｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０の第１ケースの場合では関数ｈ（ｐ）＝０であるとともに前記第１ケースを除く第２ケースの場合では関数ｈ（ｐ）＝｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（積分∫は、前記最小のクラスの値ｐｌｏｗから前記最大のクラスの値ｐｕｐまでの範囲で実行される。ただし、ｐ≦ｐｔおよびｇ（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）とする場合に、｛∫ｐ２×ｈ（ｐ）ｄｐ−∫ｐ×ｈ（ｐ）ｄｐ｝１／２（両積分∫は、下限値ｐｔから上限値ｂまでの範囲で実行される）であってよい。
【０１０２】
すべての実施形態において第３比ｐは、第２比ＩＲに対する第１比Ｒの比として説明したが、もちろん、第２比ＩＲの時間差分に対する第１比Ｒの時間差分の比であってもよい。
【０１０３】
本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。
【符号の説明】
【０１０４】
Ｓａ、Ｓｂ  生体情報測定装置
１  センサ部
３ａ、３ｂ  演算制御部
５  表示部
１１  第１センサ部
１２  第２センサ部
３５  ヒストグラム算出部
３６  比算出部
３７  ノイズ指標算出部
３８ａ、３８ｂ  期待値算出部
３９  血中酸素飽和度算出部
４０  脈拍数算出部
【図１】
2011206285.tif 000003
【図２】
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【図３】
2011206285.tif 000005
【図４】
2011206285.tif 000006
【図５】
2011206285.tif 000007
【図６】
2011206285.tif 000008
【図７】
2011206285.tif 000009
【図８】
2011206285.tif 000010