(57)【要約】      （修正有）【課題】生体とセンサ間距離の影響を受けにくい体動検知手段により、生体情報を精度良く測定可能な情報処理システム、情報処理装置、情報処理サーバ、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理システム１は、ドップラーセンサにより生体の動きを測定する検出部で測定された測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算し、またフーリエ変換により前記測定情報を周波数スペクトルに演算する演算部１３１と、イベント内の距離を用いて体動の有無を判別し、判別結果を体動情報として出力する判別部１４１と、所定周波数以下の周波数スペクトルから呼吸数を算出する呼吸数算出部１５１と、所定周波数より高い周波数スペクトルから心拍数を算出する心拍数算出部１６１と、を備える。【選択図】図１
2019069101.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドップラーセンサにより生体の動きを測定する検出部と、
前記検出部で測定された測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算し、またフーリエ変換により前記測定情報を周波数スペクトルに演算する演算部と、
イベント内の距離を用いて体動の有無を判別し、判別結果を体動情報として出力する判別部と、
所定周波数以下の前記周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、前記最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出する呼吸数算出部と、
所定周波数より高い前記周波数スペクトルから振幅波形を抽出し、前記振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出する心拍数算出部と、
を備える情報処理システム。
【請求項２】
前記距離は、ユークリッド距離であり、
前記演算部は、複数のイベントに対応する複数の距離の確率密度を演算し、
前記判別部は、体動の有無を判別したいイベントの距離における前記確率密度が、予め定められた閾値を下回っているか否かを判定することにより体動の判別を行う請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記距離は、マハラノビス距離である請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記呼吸数算出部は、前記体動情報から体動があったとされたイベントの時間に対応する前記算出した呼吸数を除去する請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記呼吸数算出部は、前記除去された呼吸数を、当該除去された呼吸数の前又は前後の時間における呼吸数から補完する請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記心拍数算出部は、所定周波数より高い前記周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、前記最大振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出する請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記心拍数算出部は、前記体動情報から体動があったとされたイベントの時間に対応する前記算出した心拍数を除去する請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記心拍数算出部は、前記除去された心拍数を、当該除去された心拍数の前又は前後の時間における心拍数から補完する請求項７に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記心拍数算出部は、前記呼吸数算出部で算出された各イベントの前記呼吸数の整数倍の関係にあるか否かを判別し、整数倍の関係にあると判別した場合には当該イベントで算出された心拍数を除去する請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記呼吸数算出部は、バンドパスフィルタにより所定周波数以下の前記周波数スペクトルを抽出する請求項１から９のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項１１】
前記心拍数算出部は、バンドパスフィルタにより所定周波数以上の前記周波数スペクトルを抽出する請求項１から１０のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項１２】
ドップラーセンサにより生体の動きを測定する検出部と、
前記検出部で測定された測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算し、またフーリエ変換により前記測定情報を周波数スペクトルに演算する演算部と、
イベント内の距離を用いて体動の有無を判別し、判別結果を体動情報として出力する判別部と、
所定周波数以下の前記周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、前記最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出する呼吸数算出部と、
所定周波数より高い前記周波数スペクトルから振幅波形を抽出し、前記振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出する心拍数算出部と、
を備える情報処理装置。
【請求項１３】
ドップラーセンサにより生体の動きを測定された測定情報を受信する入力部と、
前記入力部で受信された前記測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算し、またフーリエ変換により前記測定情報を周波数スペクトルに演算する演算部と、
イベント内の距離を用いて体動の有無を判別し、判別結果を体動情報として出力する判別部と、
所定周波数以下の前記周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、前記最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出する呼吸数算出部と、
所定周波数より高い前記周波数スペクトルから振幅波形を抽出し、前記振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出する心拍数算出部と、
を備える情報処理サーバ。
【請求項１４】
入力部が、ドップラーセンサにより生体の動きを測定された測定情報を受信するステップと、
演算部が、前記測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算するステップと、またフーリエ変換により前記測定情報を周波数スペクトルに演算するステップと、
判別部が、イベント内の距離を用いて体動の有無を判別するステップと、判別結果を体動情報として出力するステップと、
呼吸数算出部が、所定周波数以下の前記周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、前記最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出するステップと、
心拍数算出部が、所定周波数より高い前記周波数スペクトルから振幅波形を抽出し、前記振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出するステップと、
を備える情報処理方法。
【請求項１５】
ドップラーセンサにより生体の動きを測定された測定情報を受信するステップと、
前記測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算するステップと、またフーリエ変換により前記測定情報を周波数スペクトルに演算するステップと、
イベント内の距離を用いて体動の有無を判別するステップと、判別結果を体動情報として出力するステップと、
所定周波数以下の前記周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、前記最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出するステップと、
所定周波数より高い前記周波数スペクトルから振幅波形を抽出し、前記振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出するステップと、
をコンピュータによって実現するための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、生体の体動の状態を検出するための情報処理システム、情報処理装置、情報処理サーバ、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、マイクロ波によるドップラーセンサを利用して、人体において振動として現れる心臓の拍動や呼吸を検出しようとする技術が提案されている。このようなマイクロ波によるドップラーセンサにより、人体に非接触で測定を行うことができる。そのため、安静時や就寝時等において被験者の負担を軽減しながら測定を行うことができる。
【０００３】
また、就寝時の人体は寝返り等の体動があるため、例えば特許文献１では、体動による影響を減じながら心拍および呼吸等の生体情報を精度良く測定する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】ＷＯ２０１７／０９８６０９Ａ１公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１では、ドップラーセンサからの振幅値の変化に基づいて体動の検出を行っており、人体とセンサの距離が変化するような場合に、体動の検出を行うための閾値を汎用的に設定することが困難な場合がある。
【０００６】
そのため、本開示では、人などの生体とセンサ間距離の影響を受けにくい体動検知手段により、心拍および呼吸等の生体情報を精度良く測定可能な情報処理システム、情報処理装置、情報処理サーバ、情報処理方法及び情報処理プログラム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】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本開示の情報処理システムは、ドップラーセンサにより生体の動きを測定する検出部と、検出部で測定された測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算し、またフーリエ変換により測定情報を周波数スペクトルに演算する演算部と、イベント内の距離を用いて体動の有無を判別し、判別結果を体動情報として出力する判別部と、所定周波数以下の周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出する呼吸数算出部と、所定周波数より高い周波数スペクトルから振幅波形を抽出し、振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出する心拍数算出部と、を備える。
【０００８】
また、本開示の情報処理装置は、ドップラーセンサにより生体の動きを測定する検出部と、検出部で測定された測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算し、またフーリエ変換により測定情報を周波数スペクトルに演算する演算部と、イベント内の距離を用いて体動の有無を判別し、判別結果を体動情報として出力する判別部と、所定周波数以下の周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出する呼吸数算出部と、所定周波数より高い周波数スペクトルから振幅波形を抽出し、振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出する心拍数算出部と、を備える。
【０００９】
また、本開示の情報処理サーバは、ドップラーセンサにより生体の動きを測定された測定情報を受信する入力部と、入力部で受信された測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算し、またフーリエ変換により測定情報を周波数スペクトルに演算する演算部と、イベント内の距離を用いて体動の有無を判別し、判別結果を体動情報として出力する判別部と、所定周波数以下の周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出する呼吸数算出部と、所定周波数より高い周波数スペクトルから振幅波形を抽出し、振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出する心拍数算出部と、を備える。
【００１０】
また、本開示の情報処理方法は、入力部が、ドップラーセンサにより生体の動きを測定された測定情報を受信するステップと、演算部が、測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算するステップと、またフーリエ変換により測定情報を周波数スペクトルに演算するステップと、判別部が、イベント内の距離を用いて体動の有無を判別するステップと、判別結果を体動情報として出力するステップと、呼吸数算出部が、所定周波数以下の周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出するステップと、心拍数算出部が、所定周波数より高い周波数スペクトルから振幅波形を抽出し、振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出するステップと、を備える。
【００１１】
また、本開示の情報処理プログラムは、ドップラーセンサにより生体の動きを測定された測定情報を受信するステップと、測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算するステップと、またフーリエ変換により測定情報を周波数スペクトルに演算するステップと、イベント内の距離を用いて体動の有無を判別するステップと、判別結果を体動情報として出力するステップと、所定周波数以下の周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出するステップと、所定周波数より高い周波数スペクトルから振幅波形を抽出し、振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出するステップと、をコンピュータによって実現する。
【発明の効果】
【００１２】
上述の情報処理システム、情報処理装置、情報処理サーバ、情報処理方法及び情報処理プログラムによれば、生体とセンサ間距離の影響を受けにくい体動検知手段により、心拍および呼吸等の生体情報を精度良く測定可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態に係る情報処理システムの構成を示す概略ブロック図である。
【図２】実施形態に係るセンサから出力される測定情報について説明するための図である。
【図３】実施形態に係るセンサから出力される測定情報からユークリッド距離を演算する方法を説明するための図である。
【図４】実施形態に係るユークリッド距離の確率密度分布を説明するための図である。
【図５】実施形態に係るユークリッド距離の確率密度分布を説明するための図である。
【図６】実施形態に係るユークリッド距離の確率密度分布を説明するための図である。
【図７】実施形態に係るセンサから出力される測定情報の周波数スペクトルを説明するための図である。
【図８】実施形態に係るサーバの動作について説明するためのフローチャートである。
【図９】第２の実施形態に係るセンサから出力される測定情報の周波数スペクトルを説明するための図である。
【図１０】実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本開示の必須構成要件であるとは限らない。
【００１５】
（第１の実施形態）
＜構成＞
まず、図１を用いて第１の実施形態におけるドップラーセンサからの測定情報により、体動の検知および呼吸数と心拍数の算出を行う情報処理サーバ１０１を含む、情報処理システム１の構成及びその概要について説明する。なお、図１は、本実施形態の情報処理システム１のブロック図である。
【００１６】
本実施形態の情報処理システム１は、図１に示すように、情報処理サーバ１０１と、センサ２０１からの情報を受信するゲートウェイ３０１と、端末装置４０１とが、例えばインターネットやＬＡＮ等のネットワークＮＷに接続可能に構成されている。なお、センサ２０１はゲートウェイ３０１を介さず、直接ネットワークＮＷに接続可能に構成されていても構わない。
【００１７】
情報処理サーバ１０１は、コンピュータやメインフレーム等の情報処理装置で構成される。詳細は後述する。
【００１８】
センサ２０１は、ドップラーセンサである。ドップラーセンサは、マイクロ波を測定対象に発射し、反射してきたマイクロ波の周波数と、発射したマイクロ波の周波数を比較することにより、測定対象の動きを測定するものである。センサ２０１は、例えばベッドの下に設置することにより、就寝中の人の動きを測定することができる。センサ２０１は、人の呼吸や心拍による人の微小な動きや、寝返り等の体動による大きな動きを測定することができる。センサ２０１をベッドの下部に設置した場合、マイクロ派は、光に比べて遮蔽物に対する透過性が高いため、マットやシーツ等を透過して人の動きを測定することができる。センサ２０１をベッドの上部に配置し、掛布団の上から人の動きの測定を行っても構わない。センサ２０１をベッドの側方に配置し、人の横から動きの測定を行っても構わない。また、センサ２０１には、センサ固有のＩＤ情報がセンサ情報として登録されている。
【００１９】
ゲートウェイ３０１は、センサ２０１と接続されているセンサ２０１とネットワークＮＷをつなぐ中継器である。ゲートウェイ３０１は、インターネット等のネットワークＮＷに対応するプロトコルと、ゲートウェイ３０１とセンサ間の通信に対応するプロトコルとの間でのプロトコル変換を行う。ゲートウェイ３０１と各センサ２０１との接続は、無線であっても有線であっても構わない。無線で接続される場合は、通信プロトコルとしては、例えばＺ−Ｗａｖｅ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を使用することができる。
【００２０】
端末装置４０１は、情報処理サーバ１０１から送信される情報を表示する。また、端末装置４０１は、情報処理サーバ１０１の制御信号を送信することができる。
【００２１】
端末装置４０１は、スマートフォン、携帯電話、ＰＨＳ、コンピュータ、ＰＤＡ、腕時計、スマートウォッチ、ヘッドマウントディスプレイ、画像生成装置等の情報処理装置であり、インターネット（ＷＡＮ）、ＬＡＮなどのネットワークＮＷを介して情報処理サーバ１０１に接続可能な装置である。なお、端末装置４０１と情報処理サーバ１０１間の接続は、有線でもよいし無線でもよい。
【００２２】
また、端末装置４０１は、インストールされた専用のアプリケーションソフトウェアによって情報処理サーバ１０１にアクセスしてもよい。また、情報処理サーバ１０１や、別途サーバ(不図示)が提供する動作環境（ＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインタフェース）、プラットフォーム等）を利用して情報処理サーバ１０１にアクセスしてもよい。
【００２３】
情報処理サーバ１０１は、ゲートウェイ３０１からネットワークＮＷを経由して集められたセンサ２０１からの測定情報の処理を行う。また、端末装置４０１に出力情報の送信を行う。情報処理サーバ１０１とゲートウェイ３０１の間の通信プロトコルは、ＡＭＱＰ（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｍｅｓｓａｇｅ  Ｑｕｅｕｉｎｇ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いている。他のプロトコルとして、ＭＱＴＴ（ＭＱ  Ｔｅｌｅｍｅｔｒｙ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）を用いても構わない。それらのプロトコルを用いることによって、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いた場合と比較して複数のセンサ２０１からの情報を、受信側である情報処理サーバ１０１の負荷を軽減しつつ収集することができる。そのため、ＭＱＴＴを用いることは、センサ２０１の数が増大した場合に有効である。情報処理サーバ１０１とゲートウェイ３０１間の接続は、有線でもよいし無線でもよい。情報処理サーバ１０１は、通信部１１１、記憶部１２１、演算部１３１、判別部１４１、呼吸数算出部１５１、心拍数算出部１６１とから構成される。
【００２４】
通信部１１１は、ネットワークＮＷを介してゲートウェイ３０１や端末装置４０１と通信を行う通信インタフェースである。通信部１１１は、センサ２０１から出力された測定情報を受信する。また、通信部１１１は、端末装置４０１からの制御信号を受信し、端末装置４０１へ出力情報を送信する。
【００２５】
記憶部１２１は、通信部１１１が受信した測定情報を記憶する。また後述する演算部１３１が演算するユークリッド距離や周波数スペクトルや、判別部１４１が判別する体動情報を記憶する。さらに後述する呼吸数算出部１５１が算出する呼吸数や、心拍数算出部１６１が算出する心拍数を記憶する。
【００２６】
演算部１３１は、測定情報を一定のタイミング（本実施形態では０．０１秒）で標本抽出によりサンプリング情報を生成する。なお、当該処理は、センサ２０１において測定情報のサンプリング情報の生成を行い情報処理サーバ１０１へ送信しても構わない。演算部１３１は、連続して生成されるサンプリング情報を一定時間(本実施形態では５秒)毎に区切り、それぞれをイベントとして分割する。演算部１３１は、分割された各イベント内に含まれるサンプリング情報からユークリッド距離を演算する。また、演算部１３１は、複数のイベントでそれぞれに演算されたユークリッド距離から、一定のイベント数（本実施形態では１００）におけるユークリッド距離の出現する確率密度分布を演算する。すなわち、本実施形態においてはユークリッド距離の総数は１００となる。また、演算部１３１は、測定情報に対してフーリエ変換を行い、周波数スペクトルを演算する。演算部１３１は、サンプリング情報に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ、Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行う。フーリエ変換を行うもととなる測定情報は、予めバンドパスフィルタにてノイズとなる周波数成分を除外してから標本抽出を行いサンプリング情報としても構わない。
【００２７】
判別部１４１は、あるイベントで演算されたユークリッド距離が、そのイベントを含まない過去のイベントのユークリッド距離から演算された確率密度（既算確率密度）との比較を行う。判別部１４１は、比較の結果、あるイベントで演算されたユークリッド距離が、既算確率密度に対して予め定められた閾値ｄｔを下回る場合、測定対象である人に体動があったものと判別する。
【００２８】
呼吸数算出部１５１は、演算部１３１で算出した周波数スペクトルから、周波数閾値ｆｔ以下の周波数帯から最大振幅を抽出する。最大振幅となる周波数から呼吸数を算出する。
【００２９】
心拍数算出部１６１は、演算部１３１で算出した周波数スペクトルから、周波数閾値ｆｔより高い周波数帯から最大振幅を抽出する。最大振幅となる周波数から心拍数を算出する。
【００３０】
＜測定情報の扱いについて＞
本開示の実施形態に係るセンサ２０１からの測定情報の扱いについて、図２から図８を用いて説明する。
【００３１】
≪体動の検知について≫
図２は、センサ２０１から出力される測定情報について説明するための図である。横軸は時間経過（単位はｓ（秒））を示しており、縦軸はセンサ２０１の測定値である。測定値は、測定対象の移動距離に関する値であり、測定対象が動いた場合の速度や、測定対象とセンサ２０１との実体の距離によって変化する値である。図２は、説明のため連続して測定される測定情報の一部を抜き出したものであり、測定情報は、測定値と測定時間(測定時刻)が関連付けられて測定され、記憶される。図２では、１２０秒から１６０秒の間で測定値が大きく変動している。この間は測定対象である人が寝返りをうった状態である。
【００３２】
次に図３について説明する。図３は、図２の測定情報の一部である０秒から４．９９秒までを拡大したものである。０秒から４．９９秒までの５秒間はイベント単位であり、０．０１秒毎に標本抽出された測定値（サンプリング情報）を取得すると５００個の測定値のデータを得ることができる。それぞれ５００個の複数の次元のデータとしてそれぞれをti12、ti22…ti5002とすると、iというイベントにおける基準点を原点とするユークリッド距離xiを数１で求めることができる。イベントとは連続的に出力される測定情報を、一定時間（５秒）毎に分割し、分割した領域を示しており、測定を行っている間、複数のイベントが生成される。
【数１】
2019069101.tif 000003
【００３３】
図４は、一定時間内のイベントで演算されるユークリッド距離の確率密度分布を示す図である。図４の横軸はユークリッド距離を規格化した値（以下便宜的にユークリッド距離のまま用いる）であり、縦軸は確率密度である。図４は、数２を用いて導くことができる。ｎは一定時間内のイベントの数であり、本実施形態では、イベント数であるｎは１００である。すなわち、図４は、図２で示した連続した測定情報の中から、５００秒の時間を抽出し、その中に含まれる１００のイベントにおける規格化されたユークリッド距離の確率密度分布を示している。
【数２】
2019069101.tif 000004
【００３４】
数２のＫ（ｚ）としては、本実施形態においては数３のガウシアン関数（ガウス関数）を用いる。なお、Ｋ（ｚ）は、ガウシアン関数以外の例えばコサイン関数や三角形関数、矩形関数等の分散関数を用いても構わない。
【数３】
2019069101.tif 000005
【００３５】
次に、数２のｈはバンド幅を示しており、その決定には数４を用いる。σは１００のイベント内の規格化されたユークリッド距離の標準偏差であり、ｎは母数である１００となる。
【数４】
2019069101.tif 000006
【００３６】
次に、図４から図６を用いて体動の判別の方法について説明する。図４から図６は異なる時間における、一定時間内のイベントで演算されるユークリッド距離の確率密度分布を示す図である。実態としては、図４は測定対象とセンサ２０１の距離が遠い場合を示している。図４は、ユークリッド距離が５付近にピークを持つ、正規分布に近い確率密度分布を示している。また、図５は、測定対象とセンサ２０１が近づいてしばらくした後の状態を示している。図５は、ユークリッド距離が５付近とユークリッド距離が８．５付近の２つのピークを持つ確率密度分布を示している。さらに図６は、図５の状態からさらに時間が経過したときを示している。図６は、ユークリッドが距離８．５付近にピークを持つ、ほぼ正規分布を描く確率密度分布を示している。
【００３７】
図４から図６には、一定の値ｄｔを閾値として定め、点線で示している。図４において、ユークリッド距離が５となるイベントがあった場合、確率密度は閾値ｄｔを上回っているため、そのイベントでは体動はないものと判別される。それに対して、ユークリッド距離が８となるイベントがあった場合、確率密度は閾値ｄｔを下回っているため、そのイベントで体動があったものと判別される。次に図５では、ユークリッド距離が８となるイベントがあった場合、確率密度は閾値ｄｔを上回っているため、そのイベントでは体動はないものと判別される。さらに図６では、ユークリッド距離が８となるイベントがあった場合、確率密度は閾値ｄｔを上回っているため、そのイベントでは体動はないものと判別される。また、ユークリッド距離が５となるイベントがあった場合、確率密度は閾値ｄｔを下回っているため、そのイベントで体動があったものと判別される。なお、確率密度分布には、判別対象となるイベントは含まれず、そのイベントより前にイベントにより演算されたものである。
【００３８】
以上のように、確率密度に対して閾値を定めることにより、センサ２０１と測定対象との距離が離れていたり近かったりする場合でも、誤検知の少ない体動の検知を行うことができる。
【００３９】
≪呼吸数、心拍数の算出について≫
図７は、センサ２０１から出力される測定情報の周波数スペクトルを説明するための図である。横軸は周波数（単位はＨｚ）を示しており、縦軸は振幅である。本実施形態では、演算部１３１で生成されたサンプリング情報の連続する２０４８のデータからフーリエ変換し周波数スペクトルを演算する。すなわち、図４は、図２で示した連続した測定情報から２０．４８秒毎の周波数スペクトルを示している。
【００４０】
図７は、０．１Ｈｚ付近にピークＡ、０．３Ｈｚ付近にピークＢ、０．３Ｈｚ付近にピークＣ、０．８Ｈｚ付近にピークＤ、１．３Ｈｚ付近にピークＥ、２．７Ｈｚ付近にピークＦを有する。呼吸数と心拍数を切り分けるための周波数閾値ｆｔを０．３５Ｈｚに設定する。
【００４１】
まず呼吸数の算出を行う。図７において、周波数閾値ｆｔよりも低い周波数にあるピークは、ピークＡ、ピークＢ、ピークＣである。この中で、振幅が最大なのはピークＢであり、その周波数は約０．３Ｈｚである。呼吸数は周波数を分単位で規格化したものであるため、０．３（Ｈｚ）×６０（ｓ／ｍｉｎ．）＝１８となり、１分あたり１８回の呼吸数であることを算出することができる。
【００４２】
次に心拍数の算出を行う。図７において、周波数閾値ｆｔよりも高い周波数にあるピークは、ピークＤ、ピークＥ、ピークＦである。この中で、振幅が最大なのはピークＤであり、その周波数は約０．８Ｈｚである。心拍数は周波数を分単位で規格化したものであるため、０．８（Ｈｚ）×６０（ｓ／ｍｉｎ．）＝４８となり、１分あたり４８回の心拍数であることを算出することができる。
【００４３】
≪呼吸数、心拍数の補完について≫
体動がある場合に測定された測定情報に基づく周波数スペクトルは、測定情報の変化として体動の要素が多く含まれるため、安静時に測定された測定情報に基づく周波数スペクトルに比べてノイズ成分が多い。そのため、その周波数スペクトルに基づいて、上述の方法で呼吸数および心拍数を算出すると実態の呼吸数および心拍数と乖離した値となる場合がある。そのため、体動があったと判別されたイベントに該当する時刻の後又は前後の時刻に算出された呼吸数および心拍数は、制度が保証できないため除外する。除外した呼吸数、心拍数は、除外される前や前後の呼吸数や心拍数の値によって補完される。
【００４４】
＜処理の流れ＞
次に、本開示の第１の実施形態に係る情報処理システム１の動作について、図８に示すフローチャートを参照しながら説明する。図８のフローチャートは、センサ２０１、情報処理サーバ１０１、端末装置４０１の各動作の関連状態を示している。
【００４５】
ステップＳ１０１において、センサ２０１は、ステップＳ１１６までの間、測定動作が終了するまでループを行う。通常は電源が入っている間はループが継続される。情報処理サーバ１０１、端末装置４０１も、このループに連動して動作が継続される。
【００４６】
ステップＳ１０２において、センサ２０１は、測定対象である人体の動作に応じた測定情報を取得する。
【００４７】
ステップＳ１０３において、センサ２０１は、測定情報を、センサ情報と合わせてゲートウェイ３０１を介して情報処理サーバ１０１へ送信する。
【００４８】
ステップＳ１０４において、通信部１１１は、ステップＳ１０３で送信された測定情報とセンサ情報を受信する。記憶部１２１は、測定情報をサンプリング情報として生成する。記憶部１２１は、受信したサンプリング情報を記憶する。
【００４９】
ステップＳ１０５において、演算部１３１は、ステップＳ１０４で記憶されたサンプリング情報を一定時間毎に区切り、それぞれイベントとして割り当てる。各イベント内での５００個のサンプリング情報から、当該イベントのユークリッド距離を演算する。演算部１３１は、上述した数１を用いて、各イベントのユークリッド距離を演算する。また、演算部１３１は、演算した複数のイベントのユークリッド距離から、確率密度分布を演算する。演算部１３１は上述した数２を用いて、確率密度分布を演算する。
【００５０】
ステップＳ１０６において、判別部１４１は、ステップＳ１０５で演算した確率密度分布と、判別したいイベントのユークリッド距離により、当該イベントで体動の有無の判別を行う。判別部１４１は、当該イベントのユークリッド距離における確率密度分布が、閾値ｄｔを下回っていると判定した場合、体動が有りと判別する。体動が有りと判別した場合、ステップＳ１０７へ処理を進める。体動が無しと判別した場合、ステップＳ１０８へ処理を進める。また、記憶部１２１は、体動の有無を体動情報として記憶する。
【００５１】
ステップＳ１０７において、判別部１４１は、体動のあったイベントから時間情報を抽出する。記憶部１２１は、抽出された時間情報を記憶する。
【００５２】
ステップＳ１０８において、演算部１３１は、フーリエ変換により記憶部１２１に記憶されたサンプリング情報を周波数スペクトルに演算する。
【００５３】
ステップＳ１０９において、呼吸数算出部１５１は、ステップＳ１０８で演算した周波数スペクトルから、周波数閾値ｆｔ以下の周波数帯から最大振幅を抽出する。そして、最大振幅となる周波数から呼吸数を算出する。呼吸数算出部１５１は、周波数閾値ｆｔ以下の周波数帯から最大振幅を抽出するためにバンドパスフィルタを用いても構わない。
【００５４】
ステップＳ１１０において、心拍数算出部１６１は、ステップＳ１０８で演算した周波数スペクトルから、周波数閾値ｆｔより高い周波数帯から最大振幅を抽出する。そして最大振幅となる周波数から心拍数を算出する。心拍数算出部１６１は、周波数閾値ｆｔより高い周波数帯から最大振幅を抽出するためにバンドパスフィルタを用いても構わない。
【００５５】
ステップＳ１１１において、ステップＳ１０６で体動が有りと判別されている場合には、ステップＳ１１２へ処理を進める。体動が無しと判別されている場合、ステップＳ１１４へ処理を進める。
【００５６】
ステップＳ１１２において、呼吸数算出部１５１は、ステップＳ１０９で算出した呼吸数に対して、ステップＳ１０７で抽出した時間情報に該当する時間の呼吸数の情報を削除し、時間情報の前の時間の呼吸数を割り当てて補完を行う。補完は、時間情報の前後の時間の呼吸数によって行っても構わない。
【００５７】
ステップＳ１１３において、心拍数算出部１６１は、ステップＳ１１０で算出した心拍数に対して、ステップＳ１０７で抽出した時間情報に該当する時間の心拍数の情報を削除し、時間情報の前の時間の呼吸数を割り当てて補完を行う。補完は、時間情報の前後の時間の心拍数によって行っても構わない。
【００５８】
ステップＳ１１４において、通信部１１１は、ステップＳ１０７で判別された体動情報や、呼吸数、心拍数の情報を端末装置４０１へ送信する。
【００５９】
ステップＳ１１５において、端末装置４０１は、ステップＳ１１４で送信された体動情報や、呼吸数、心拍数の情報を表示する。
【００６０】
ステップＳ１１６において、センサ２０１は、測定動作が終了するまでステップＳ１０１との間でループを行う。前述したように、通常は電源が入っている間はループが継続される。
【００６１】
以上説明してきた情報処理システム１の動作では、ステップＳ１０５におけるユークリッド距離と確率密度分布およびステップＳ１０６における体動有無の判別の頻度は、ステップＳ１０９における呼吸数の算出およびステップＳ１１０における心拍数の算出と同じ頻度である。しかし、例えば、情報処理システム１の動作は、体動有無の判別の頻度を５秒毎に行い、呼吸数の算出および心拍数の算出を１２０秒毎に行うように、頻度を異ならせても構わない。また、呼吸数の算出の頻度と心拍数の算出の頻度を異ならせても構わない。
【００６２】
＜効果の説明＞
以上のように、本開示の第１の実施形態に係る情報処理サーバ１０１は、測定対象である人とセンサ間距離の影響を受けにくい体動検知手段により、心拍数および呼吸数等の生体情報を精度良く測定可能とすることができる。本開示は、センサからの測定情報からユークリッド距離を演算し、演算したユークリッド距離の確率密度分布に対して一定の閾値を定める体動の有無を検出するものである。そのため、測定情報の振幅の変化に対して閾値を設定して体動の有無を検知する方法に比べて、センサの測定値の強弱の影響を受けにくく、すなわち、測定対象である人とセンサ間距離の影響を受けにくいという効果を奏する。そのため、体動検知の制度を高めることができ、心拍数や呼吸数を補完する頻度を減らし、心拍数や呼吸数を実測値として算出することで、心拍数や呼吸数の精度を高めることができる。
【００６３】
また本開示では、情報処理サーバ１０１の処理を、センサ２０１の測定に応じて逐次行っているが、センサ２０１から測定情報をまとまって受信し、一括で処理を行っても構わない。
【００６４】
また本開示では、情報処理サーバ１０１で説明した機能をセンサ２０１の内部で処理を行っても構わない。
【００６５】
また本開示では、閾値ｄｔや周波数閾値ｆｔは複数の測定情報から機械学習によって決定を行っても構わない。
【００６６】
また本開示では、確率密度分布を算出する距離としてユークリッド距離を用いたが、マハラノビス距離を用いても構わない。マハラノビス距離を用いることで、センサの特性等により測定情報の測定値の時間変化の差異が小さい場合に、体動の有無を顕著にとらえることができる。
【００６７】
また、本開示は、人以外の生体である、犬や猫等の動物に適用しても構わない。
【００６８】
（第２の実施形態）
本開示の第２の実施形態に係る、周波数スペクトルから心拍数の誤算出を防ぐ情報処理システムについて説明する。第２の実施形態における情報処理システムの基本構成は、第１の実施形態と同様である。
【００６９】
図９は、センサ２０１から出力される測定情報の周波数スペクトルを説明するための図である。横軸は周波数（単位はＨｚ）を示しており、縦軸は振幅である。本実施形態では、演算部１３１で生成されたサンプリング情報の連続する２０４８のデータからフーリエ変換し周波数スペクトルを演算する。
【００７０】
図９は、０．２５Ｈｚ付近にピークＧ、０．５Ｈｚ付近にピークＨ、０．９Ｈｚ付近にピークＩ、１．７Ｈｚ付近にピークＪ、２．７Ｈｚ付近にピークＫを有する。呼吸数と心拍数を切り分けるための周波数閾値ｆｔを０．３５Ｈｚに設定する。
【００７１】
まず呼吸数の算出を行う。図９おいて、周波数閾値ｆｔよりも低い周波数にあるピークは、ピークＧである。ピークＧの周波数は約０．２５Ｈｚである。呼吸数は周波数を分単位で規格化したものであるため、０．２５（Ｈｚ）×６０（ｓ／ｍｉｎ．）＝１５となり、１分あたり１５回の呼吸数であることを算出することができる。
【００７２】
次に心拍数の算出を行う。図９において、周波数閾値ｆｔよりも高い周波数にあるピークは、ピークＨ、ピークＩ、ピークＪ、ピークＫである。この中で、振幅が最大なのはピークＨであり、その周波数は約０．５Ｈｚである。しかし、ドップラーセンサを用いて人の動きを測定する場合、周波数スペクトルにおいて、呼吸数に対応するピークの周波数の整数倍の周波数にピークが現れることがある。当該ピークはノイズ成分であり除去すべきものであることが知られている。そのため、本来の心拍数を示すピークはピークＩであり、その周波数０．９Ｈｚから０．９（Ｈｚ）×６０（ｓ／ｍｉｎ．）＝５４となり、１分あたり５４回の心拍数であることを算出することができる。
【００７３】
心拍数算出部１６１は、ノイズのピークの有無を、呼吸数を示す周波数の整数倍の周波数にピークがあるかどうかで判別する。周波数にはある程度の幅があるため、０．２５Ｈｚの整数倍である０．５Ｈｚ、０．７５Ｈｚ、１．０Ｈｚ・・・に対して、±１０％の範囲にピークが存在するものを整数倍の関係の周波数でのピークと判断する。ピークＨは０．５Ｈｚであり、ピークＧの２倍周波数の０．５Ｈｚ±１０％に含まれる。そのため、心拍数算出部１６１は、ピークＨをノイズとして除外する。次にピークＩは０．９Ｈｚであり、ピークＧの３倍周波数の０．７５Ｈｚ±１０％には含まれない。そのため、心拍数算出部１６１は、ノイズとしては除去を行わない。
【００７４】
＜効果の説明＞
以上のように、本開示の第２の実施形態に係る情報処理システムは、このような処理を行うことにより、呼吸数を表す周波数の整数倍成分のノイズを除去することにより、心拍数を正確に算出することができる。
【００７５】
（プログラム）
図１０は、コンピュータ８０１の構成を示す概略ブロック図である。コンピュータ８０１は、ＣＰＵ８０２、主記憶装置８０３、補助記憶装置８０４、インタフェース８０５を備える。
【００７６】
ここで、実施形態に係る情報処理サーバ１０１を構成する各機能を実現するためのプログラムの詳細について説明する。
【００７７】
情報処理サーバ１０１は、コンピュータ８０１に実装される。そして、情報処理サーバ１０１の各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置８０４に記憶されている。ＣＰＵ８０２は、プログラムを補助記憶装置８０４から読み出して主記憶装置８０３に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ８０２は、プログラムに従って、上述した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置８０３に確保する。
【００７８】
当該プログラムは、具体的には、コンピュータ８０１において、ドップラーセンサにより人の動きを測定された測定情報を受信するステップと、測定情報を一定時間毎のイベントに区切り、各イベント内の複数の測定情報を複数次元に割り当てた座標と基準点からの距離を演算するステップと、またフーリエ変換により測定情報を周波数スペクトルに演算するステップと、イベント内の距離を用いて体動の有無を判別するステップと、判別結果を体動情報として出力するステップと、所定周波数以下の周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、最大振幅波形に対応する周波数から呼吸数を算出するステップと、所定周波数以上の周波数スペクトルから最大振幅波形を抽出し、最大振幅波形に対応する周波数から心拍数を算出するステップと、をコンピュータによって実現するプログラムである。
【００７９】
なお、補助記憶装置８０４は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース８０５を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークを介してコンピュータ８０１に配信される場合、配信を受けたコンピュータ８０１が当該プログラムを主記憶装置８０３に展開し、上記処理を実行してもよい。
【００８０】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置８０４に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）
であってもよい。
【００８１】
以上、本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものとする。
【符号の説明】
【００８２】
１…情報処理システム、１０１…情報処理サーバ、１１１…通信部、１２１…記憶部、１３１…演算部、１４１…判別部、１５１…呼吸数算出部、１６１…心拍数算出部、２０１…センサ、３０１…ゲートウェイ、４０１…端末装置、８０１…コンピュータ、８０２…ＣＰＵ、８０３…主記憶装置、８０４…補助記憶装置、８０５…インタフェース
【図１】
2019069101.tif 000007
【図２】
2019069101.tif 000008
【図３】
2019069101.tif 000009
【図４】
2019069101.tif 000010
【図５】
2019069101.tif 000011
【図６】
2019069101.tif 000012
【図７】
2019069101.tif 000013
【図８】
2019069101.tif 000014
【図９】
2019069101.tif 000015
【図１０】
2019069101.tif 000016