(57)【要約】【課題】人体の運動状態や精神状態の大きな影響下においても、安静時と同様に高精度の心拍計測を可能とする心拍データ出力プログラム等を提供すること。【解決手段】心拍データ出力プログラムは、心拍を計測するセンサからのセンサ信号を取得し、取得したセンサ信号より、周波数領域のパワースペクトルを求め、求めたパワースペクトルに基づき、被測定者の自律神経指標を求め、過去の心拍データ及び前記自律神経指標に基づいて定めた間隔時間内に、前記センサ信号から心拍が検知できない場合、心拍データを補間し、補間したデータを含む心拍データを出力する。【選択図】図７
2019103614.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心拍を計測するセンサからのセンサ信号を取得し、
取得した前記センサ信号より、周波数領域のパワースペクトルを求め、
求めたパワースペクトルに基づき、被測定者の自律神経指標を求め、
過去の心拍データ及び前記自律神経指標に基づいて定めた間隔時間内に、前記センサ信号から心拍が検知できない場合、心拍データを補間し、
補間したデータを含む心拍データを出力する
ことを特徴とする心拍データ出力プログラム。
【請求項２】
前記被測定者の身体状態の変化に応じて補間処理を変更し、心拍データの補間を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の心拍データ出力プログラム。
【請求項３】
前記身体状態は、安静状態又は一定の運動負荷が継続している状態であると判定した場合、一定の心拍間隔で心拍データの補間を行い、
前記身体状態は、運動負荷の開始直後又は運動負荷の終了直後の状態であると判定した場合、心拍データの線形補間を行い、
前記身体状態は、運動負荷の開始又は運動負荷の終了から所定時間を経過した状態であると判定した場合、移動平均フィルタにより心拍データの補間を行う
ことを特徴とする請求項２に記載の心拍データ出力プログラム。
【請求項４】
前記自律神経指標は前記パワースペクトルの低周波成分及び高周波成分より求め、
求めた前記自律神経指標に基づいて前記身体状態を判定する
ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の心拍データ出力プログラム。
【請求項５】
心拍を計測するセンサからのセンサ信号を取得する信号取得部と、
取得した前記センサ信号より、周波数領域のパワースペクトルを求めるパワースペクトル算出部と、
求めたパワースペクトルに基づき、被測定者の自律神経指標を取得する指標取得部と、
過去の心拍データ及び前記自律神経指標に基づいて定めた間隔時間内に、前記センサ信号から心拍が検知できない場合、前記間隔時間で心拍があったものとして、心拍データを補間する補間部と、
検知及び補間した心拍データを出力する出力部と
を備えることを特徴とする心拍データ出力装置。
【請求項６】
コンピュータが心拍を計測するセンサからのセンサ信号を取得し、
取得した前記センサ信号より、周波数領域のパワースペクトルを求め、
求めたパワースペクトルに基づき、被測定者の自律神経指標を取得し、
過去の心拍データ及び前記自律神経指標に基づいて定めた間隔時間内に、前記センサ信号から心拍が検知できない場合、前記間隔時間で心拍があったものとして、心拍データを補間し、
検知及び補間した心拍データを出力する
ことを特徴とする心拍データ出力方法。
【請求項７】
被測定者の心臓に装着するリードと、
前記リードを用いて心拍に基づくセンサ信号をセンシングし、心拍データを出力するセンシング部と、
前記心拍データに基づいて、前記リードより出力する電気信号を制御する出力制御部と、
前記リードから出力する電気信号を生成するペーシング部と
を備え、
前記センシング部は、
前記センサ信号より、周波数領域のパワースペクトルを求めるパワースペクトル算出部と、
求めた前記パワースペクトルに基づき、前記被測定者の自律神経指標を取得する指標取得部と、
過去の心拍データ及び前記自律神経指標に基づいて定めた間隔時間内に、前記センサ信号から心拍が検知できない場合、前記間隔時間で心拍があったものとして、心拍データを補間する補間部と
を有することを特徴とするペースメーカ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心拍計測システムにおいて、計測データに欠損がある場合に、高精度な心拍データ補間及び心拍データ出力プログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、日常生活での健康チェックへの関心が高まっている。そのためには、日常生活での活動を制限せずに、血圧、脈拍数、呼吸速度、体温、心拍数などのバイタルサインを取得できることが望まれる。例えば、心拍を計測する場合において、従来のホルタ心拍計では、安静にして横たわった状態で、リード付の電極を人体表面の決められた場所に（例えば６か所）装着する必要がある。この人体との計測のためのインタフェースを改良するために、２点だけでの計測や、計測場所を胸や足から、手だけで可能にするものが提案されている。また電極を人体の表面に直接接触させずに計測する方法や、非接触での計測方法も提案されている。これらの計測方法は、簡易なインタフェースであるため、体動、筋電、呼吸、人体の配置されている環境（動いている車や電車の中等）や、人体の運動状態や精神状態の大きな影響下を受ける。特に、心拍計測データに欠損が発生する場合がある。
【０００３】
従来、心拍計測データに欠損が生じた場合は、前後のデータで補間している（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１２３５９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、心拍の傾向は身体状態により変化するので、身体状態を考慮しない補間では、一定の計測精度が保てない場合がある。
【０００６】
本発明は上述した状況に鑑みてなされたものである。その目的は、人体の運動状態や精神状態の大きな影響下においても、安静時と同様に高精度の心拍計測を可能とする心拍データ出力プログラム等の提供である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る心拍データ出力プログラムは、心拍を計測するセンサからのセンサ信号を取得し、取得したセンサ信号より、周波数領域のパワースペクトルを求め、求めたパワースペクトルに基づき、被測定者の自律神経指標を求め、過去の心拍データ及び前記自律神経指標に基づいて定めた間隔時間内に、前記センサ信号から心拍が検知できない場合、心拍データを補間し、補間したデータを含む心拍データを出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明にあっては、人体の運動状態や精神状態の大きな影響下においても、安静時と同様に高精度な心拍を計測可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】正常な心電図の示す基本波形を示す説明図である。
【図２】運動負荷を掛けた前後の自律神経機能解析の交感神経指標ＬＦ／ＨＦと副交感神経指標ＨＦの一例を示すグラフである。
【図３】心拍データ記憶装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】自律神経機能解析の処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】安静時及び運動時の心拍間隔の例を示すグラフである。
【図６】心拍予測を含む心拍計測処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】心拍予測処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】身体状態判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】運動状態判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】運動状態判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】運動状態判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】心拍間隔推定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】副交感神経指標を示すグラフである。
【図１４】心拍間隔を示すグラフである。
【図１５】誤差率の一例を示すグラフである。
【図１６】ペースメーカの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下実施の形態を、図面を参照して説明する。
【００１１】
まず、最初に心臓の働きについて説明する。心臓は全身に血液を送り出すポンプの役割を果たしており、心臓は４つの部屋に分かれている。右心房と右心室は全身から二酸化炭素を回収して心臓に戻ってきた静脈血を、肺動脈を経て肺に送り込む。一方左心房と左心室は、肺で十分に酸素を与えられた動脈血を肺静脈から受け取り、大動脈を経て全身に送り込む。右心房と右心室の間には三尖弁、右心室から肺への出口には肺動脈弁、左心房と左心室の間には僧帽弁、左心室から大動脈への出口には大動脈弁がある。これら４つの部屋と４つの弁の働きによって、ポンプとしての働きが規則正しく、効率よく行われている。心臓はごくわずかの電気を起こし、そのリズムによって規則的な心臓の動きが生み出される。これが心臓の電気的活動で、この動きを記録したものが心電図である。心臓はこの電気的活動にのっとって、収縮したり拡張したりという機械的活動を行う。心臓は規則正しく収縮し、運動時や興奮時は心拍数が多くなり、安静時や睡眠時には心拍数は少なくなる。このような心拍数の変化をコントロールしているのが交感神経、副交感神経と、心筋組織の中を分布している刺激伝導系である。心臓のペースメーカとして心拍数を調節しているのが洞結節、心房と心室の間の連携を調節しているのが房室結節、心筋の収縮と弛緩をコントロールしているのがヒス束、右脚、左脚、プルキンエ線維などである。図１は正常な心電図の示す基本波形を示す説明図である。
【００１２】
図１に示すように、一番大きなピークとして現れるものをＲ波という。ＲＲ間隔はＲ波と次のＲ波との時間間隔をいう。ＲＲ間隔はＲＲＩ（Ｒ−Ｒ−Ｉｎｔｅｒｖａｌ）とも呼ばれている。本開示では、ＲＲＩを人体の運動状態や精神状態の大きな影響下においても、安静時と同様な精度を計測することを目的とする。より安価な構成を実現するために、加速度センサ等のセンサを追加し、体動や人体環境の計測結果をフィードバックする方式ではなく、心拍間隔情報のみを使用した心拍数の予測を行う。また心拍数とＲＲＩの計測から得られる自律神経の変化傾向の関係性を利用して、さらに高精度かつ高速な応答が可能な心拍数を予測するアルゴリズムを考案する。
【００１３】
ＲＲＩと自律神経との関係は、次のことが知られている。正常な心拍は、一見規則正しく拍動しているように見えるが、詳しく観察すると１心拍毎に変動していることが分かる。このような心拍数の変動には、自律神経が関与している。そのため、心拍変動を観察することにより、自立神経活動の変化を評価が可能となる。心拍変動は、自律神経入力のゆらぎを表し、高周波成分（ＨＦ：Ｈｉｇｈ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）と低周波成分（ＬＦ：Ｌｏｗ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）が含まれる。被測定者に肉体的・精神的負荷が掛かった場合、交感神経が副交感神経よりも優位になり、ＬＦ／ＨＦが増加する。被測定者が安静、リラックスしている場合、副交感神経が交感神経よりも優位になり、ＨＦが増加する。ここで、ＬＦ／ＨＦ及びＨＦは次のように求めた値である。ＲＲＩを時系列データとして記録し、高速フーリエ変換等による周波数解析を行い、周波数毎のパワースペクトルを求める。得られたパワースペクトルについて、ＨＦ成分の面積をＨＦとする。ＬＦ成分の面積とＨＦ成分の面積比をＬＦ／ＨＦとする。
【００１４】
図２は、運動負荷を掛けた前後の自律神経機能解析の交感神経指標ＬＦ／ＨＦと副交感神経指標ＨＦの一例を示すグラフである。図２Ａは心拍間隔の時間変化を示す。図２Ａの横軸は時間で単位は分である。図２Ａの縦軸は心拍間隔で単位はミリ秒である。図２ＢはＬＦ／ＨＦの時間変化を示す。図２Ｂの横軸は時間で単位は分である。図２Ｂの縦軸は交感神経指標ＬＦ／ＨＦで単位は任意単位である。図２ＣはＨＦの時間変化を示す。図２Ｃの横軸は時間で単位は分である。図２Ｃの縦軸は副交感神経指標ＨＦで単位はミリ秒・ミリ秒／ヘルツである。
【００１５】
図２Ａより、運動負荷が心拍間隔に変動を及ぼしていることが分かる。また、自律神経の変化は、図２Ｃより、副交感神経指標であるＨＦが、運動開始１分後の３分付近から大幅な減少が見られることが分かる。運動負荷のために心拍間隔も減少していることから、心拍間隔の変化が、病変等の理由でなく、運動起因によるものであるとして検知可能であることが分かる。そして、心拍間隔の変化に対する応答性を向上させることにより、ＨＦの低下を運動状態の判断方法として、用いることが可能である。ただし、運動負荷が認知されＨＦの変化として現れるまでには、実際の運動開始から１分以上の時間を要する。したがって、人体の身体条件（運動負荷や精神負荷）による心拍変動と、病変等の要因に判別するには、心拍の計測結果からＨＦを高速に算出することが求められる。
【００１６】
実施の形態１
図３は心拍データ記憶装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。心拍データ記憶装置１はノートＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレットＰＣ、ボードコンピュータなどで構成する。心拍データ記憶装置（心拍データ出力装置）１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３、インタフェース１４、大容量記憶部１５、通信部１６、及び読み取り部１７を含む。各構成はバスＢで接続されている。
【００１７】
ＣＰＵ１１はＲＯＭ１２に記憶された制御プログラム（心拍データ出力プログラム）１Ｐにしたがい、ハードウェア各部を制御する。ＲＡＭ１３は例えばＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  ＲＡＭ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  ＲＡＭ）またはフラッシュメモリである。ＲＡＭ１３はＣＰＵ１１によるプログラムの実行時に発生するデータを一時的に記憶する。
【００１８】
インタフェース１４は心拍を検出するセンサ２からのセンサ信号を受信する。インタフェース１４は無線式でも、有線式でもよい。
【００１９】
大容量記憶部１５は、例えばハードディスクまたはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などである。大容量記憶部１５はセンサＤＢ（ｄａｔａｂａｓｅ）１５１及び心拍ＤＢ１５２を含む各種データを記憶する。制御プログラム１Ｐを大容量記憶部１５に記憶してもよい。センサＤＢ１５１はセンサ２から受信した心拍波形と心拍間隔（ＲＲＩ）波形を記憶する。心拍ＤＢ１５２は受信した心拍間隔を処理した心拍間隔波形を記憶する。心拍ＤＢ１５２は信号処理を行った心拍波形を記憶する。
【００２０】
通信部１６はネットワークを介して、他のコンピュータと通信を行う。読み取り部１７はＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭを含む可搬型記憶媒体１ａを読み取る。ＣＰＵ１１が読み取り部１７を介して、制御プログラム１Ｐを可搬型記憶媒体１ａより読み取り、大容量記憶部１５に記憶してもよい。また、ネットワーク等を介して他のコンピュータからＣＰＵ１１が制御プログラム１Ｐをダウンロードし、大容量記憶部１５に記憶してもよい。さらにまた、半導体メモリ１ｂから、ＣＰＵ１１が制御プログラム１Ｐを読み込んでもよい。
【００２１】
センサ２は心拍を検出する。センサ２の検出方式は、血管に対して光を照射し反射光の変化から心拍を検出する方式、胸部に電波を発射し反射した電波の変化から胸部の動きを検出し心拍を推定する方式などである。また、椅子の座面に設けたシート状センサにより心拍を検出する方式でもよい。さらにまた、被測定者の胸部に電極を貼り付ける方式、耳たぶや指先に取り付ける方式でもよい。
【００２２】
心拍データ記憶装置１が行う処理について説明する。図４は自律神経機能解析の処理の手順を示すフローチャートである。心拍データ記憶装置１のＣＰＵ１１はセンサＤＢ１５１から心拍間隔データを取得する（ステップＳ１）。ＣＰＵ１１は心拍間隔データにフィルタ処理を行う（ステップＳ２）。ここでのフィルタ処理は、被測定者が運動したことによる体動に起因するノイズを心拍間隔データとして保存することを避けるための処理である。心拍間隔データに対し、外れ値の補間をするフィルタ処理を行う。処理対象の心拍間隔データと近傍のｎ個の心拍間隔データ（ｎは自然数。例えば、ｎ＝７）から中央値を算出する。算出した中央値と処理対象の心拍間隔データとを比較する。算出した中央値と処理対象の心拍間隔データとの差分が所定の閾値より大きい場合、処理対象の心拍間隔データを置換する。例えば、処理対象の直前の値（または、それに準ずる値）に置換する。ＣＰＵ１１は心拍間隔データの補間を行う（ステップＳ３）。心拍間隔データはサンプル点が等時間間隔ではないため、そのままでは信号処理するには不適切である。そこで、心拍周期から見て充分短い一定時間（例えば１ｍｓｅｃ）毎に線形補間を行う。それにより信号処理に適切なデータ列に再サンプリングすることができる。ＣＰＵ１１はＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いてパワースペクトルの算出を行う（ステップＳ４）。なお、ＦＦＴを行う心拍間隔データ数を可変とする。それにより、最適なデータ数が設定を可能となるので、高速な応答を実現することが可能となる。ここで、心拍変動の高周波成分と低周波成分とのパワースペクトルは次のように切り分ける。低周波成分は０．０４〜０．１５Ｈｚの領域とし、高周波成分は０．１５〜０．４０Ｈｚの領域とし、パワースペクトルを抽出する。そして、ＣＰＵ１１はパワースペクトルから自律神経指標に必要な領域分の面積の計算を高周波成分、低周波成分それぞれについて行う（ステップＳ５）。高周波成分の面積が副交感神経指標ＨＦである。低周波成分の面積を高周波成分の面積で割ったものが、交感神経指標ＬＦ／ＨＦである。
【００２３】
本実施の形態においては、心拍間隔から、自律神経指標を高速に求めることが可能となる。
【００２４】
実施の形態２
本実施の形態は、被計測者の体動、筋電、呼吸、被計測者の人体が配置されている環境（動いている車や電車の中等）を認知し、それらの影響（ノイズの発生）を補間して、正しい心拍間隔を継続して計測すること可能とするための推測を行う。また同時に被計測者の人体の運動状態や精神状態の影響であることを認知して、心拍波形の変化が、病変によるものとの区別を可能とする認識するための推定を行うことである。
【００２５】
本実施の形態においては、一例として、心拍間隔データから運動状態を推定する手法について説明する。図５は安静時及び運動時の心拍間隔の例を示すグラフである。図５のグラフにおいて、縦軸は心拍間隔で単位はミリ秒である。横軸は時間で単位は分である。矩形枠Ａ１（０〜２分）は安静状態の心拍間隔である。矩形枠Ａ２（２〜１０分）は運動状態の心拍間隔である。運動状態はさらに、心拍間隔の変化傾向によって、３つの状態に分類可能である。心拍間隔が右肩下がりとなる直線Ｉの状態を運動状態１という。運動状態１は運動負荷開始した直後に現れる傾向である。心拍間隔が横ばいの直線ＩＩとなる状態を運動状態２という。運動状態２は一定の運動負荷を継続している状態で現れる傾向である。心拍間隔が右肩上がりとなる直線ＩＩＩの状態を運動状態３という。運動状態３は運動負荷がなくなり安静状態に戻るまでのクールダウン状態で現れる傾向である。
【００２６】
センサ２が被計測者の人体と接触している場合、被計測者の体動があったときは、体動による接触抵抗の変化により、心拍のピーク値は変化する。しかし、周波数特性を示すＲＲＩの変化は小さいと考えられる。一方、センサ２が人体と非接触で計測する場合、モニタ地点がずれてしまうので、大きなノイズ（Ｒ波のピーク値等）が発生する。この場合、体動が停止すると、実測値に含まれる前述のノイズがなくなる。大きなノイズがなくなることで、計測が再開するが、計測位置が変化する可能性がある。そこで、予めズレが起こる場合のＲＲＩの傾向を計測しておく。計測再開後にＲＲＩが同じ傾向を示せば、計測位置が変化したものとして、再度計測開始とすることで、この課題は解決可能となる。しかしながら、復帰の判断をする場合のリファレンスや、体動が起こっている期間の心拍予測もリファレンスとして有効となるので、心拍予測は非常に有効となる。
【００２７】
次に、心拍予測の方法について説明する。図６は心拍予測を含む心拍計測処理の手順を示すフローチャートである。心拍の計測に先立ち、平静（安静）状態における何拍かの期間（例えば１００拍間）の心拍間隔のデータサンプリングを行う。これにより、被計測者人体の周囲環境や、人体の状態を推定するのに必要な心拍間隔の推定や自律神経の計算に必要なデータ数を確保する。
【００２８】
心拍データ記憶装置１のＣＰＵ１１はセンサＤＢ１５１から心拍間隔データを取得する（ステップＳ１１）。ＣＰＵ１１は心拍間隔データにフィルタ処理を行う（ステップＳ１２）。ここでのフィルタ処理は、上述の実施の形態１におけるステップＳ２の処理と同様であるから説明を省略する。ＣＰＵ１１は心拍予測を行う（ステップＳ１３）。ＣＰＵ１１は心拍計測処理を終了する。ＣＰＵ１１は心拍計測停止命令を受けるまで、心拍計測処理を繰り返し行う。
【００２９】
図７は心拍予測処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は心拍が有るか否かを判定する（ステップＳ２１）。すなわち、ＣＰＵ１１は、次の心拍が起こると予想される時間での拍動の有無を判定する。ＣＰＵ１１は心拍が有ると判定した場合（ステップＳ２１でＹＥＳ）、心拍データ及び前回の拍動から今回の拍動までの間隔時間であるＲＲＩを心拍ＤＢ１５２に記憶する（ステップＳ２２）。ＣＰＵ１１は被計測者の身体状態を判定する（ステップＳ２３）。ＣＰＵ１１は身体状態を加味して、次の心拍間隔を推定する（ステップＳ２４）。ＣＰＵ１１は心拍予測処理を終了する。ＣＰＵ１１は心拍がないと判定した場合（ステップＳ２１でＮＯ）、心拍間隔の推定を行う（ステップＳ２５）。ＣＰＵ１１は推定した心拍間隔を反映した心拍データと、心拍間隔とを心拍ＤＢ１５２に記憶する（ステップＳ２６）。ＣＰＵ１１は心拍予測処理を終了する。
【００３０】
次に図７のステップＳ２３に対応する身体状態判定処理について、説明する。まず、安静状態と運動状態１、２及び３について、以下のように判定条件を定義する。
【００３１】
安静状態の判定は心拍間隔の変化のみでの判定では安定性に欠ける。また、運動状態の特定が困難であるので、運動状態に変化するとき、ＬＦ／ＨＦが上昇またはＨＦが著しく低下する結果を用いる。心拍間隔データから自律神経機能解析を行い、ＬＦ／ＨＦまたはＨＦが閾値を下回った場合、運動状態１へと変更を行う。それ以外は、安静状態と判断し状態を維持する。
【００３２】
運動状態への変化が誤認識ではないことを確認するため、自律神経機能解析を行い、ＬＦ／ＨＦまたはＨＦが閾値を上回っているか確認する。次に、運動状態２は心拍間隔の変動が安定している期間であると考え、心拍間隔の標準偏差を計算する。ばらつきが閾値を下回った場合、運動状態２へと変更を行う。次に、現在の心拍間隔と予測値を比較する。予測値と大幅な差がある場合、心拍間隔が低下しており、状態判断に誤りがあると考え、運動状態３へと変更する。それ以外、運動状態１と判断し、状態を維持する。
【００３３】
運動状態２は心拍間隔が徐々に増加すると考え、現在の拍動からＸ拍後（例えば５拍後）の過去Ｙ拍（例えば２０拍）の心拍間隔の中央値を計算し、中央値と現在の心拍間隔を比較する。閾値を上回った場合、運動状態３へと変更を行う。次に、心拍間隔安定後、さらに負荷が掛かる（心拍間隔が低下する）場合を想定し、運動状態２に変更したときの心拍間隔と現在の心拍間隔を比較する。それ以外は、運動状態２と判断し、状態を維持する。
【００３４】
運動状態３は、心拍間隔の低下が落ち着き、安静状態へと戻る状態を想定している。そのため、まず、予測心拍が設定した固定心拍間隔に到達した場合、安静状態に変更する。次に、ＬＦ／ＨＦかＨＦが安静状態で計算を行い得られていたＬＦ／ＨＦ、またはＨＦのそれぞれの値が判定基準の水準に到達した場合、安静状態に変更する。次に、現在の心拍間隔と予測値を比較する。大幅な差がある場合、心拍間隔が増加しており、状態判断に誤りがあると考え、運動状態１へと変更する。それ以外は、運動状態３と判断し、状態を維持する。
【００３５】
上述の判定条件をもとに身体状態の判定を行う。図８は身体状態判定処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は身体状態が安静状態か否かを判定する（ステップＳ３１）。ＣＰＵ１１は身体状態が安静状態と判定した場合（ステップＳ３１でＹＥＳ）、自律神経計算を行う（ステップＳ３２）。自律神経計算では自律神経指標であるＬＦ／ＨＦとＨＦとを求める。ＣＰＵ１１はＬＦ／ＨＦまたはＨＦが閾値を下回っているか否かを判定する（ステップＳ３３）。ＣＰＵ１１はＬＦ／ＨＦまたはＨＦが閾値を下回っていないと判定した場合（ステップＳ３３でＮＯ）、状態を維持する（ステップＳ３４）。すなわち、身体状態を安静状態のままとする。ＣＰＵ１１は身体状態判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。ＣＰＵ１１はＬＦ／ＨＦまたはＨＦが閾値を下回っていると判定した場合（ステップＳ３３でＹＥＳ）、身体状態を運動状態１へ変更する（ステップＳ３５）。ＣＰＵ１１は身体状態判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。ＣＰＵ１１は身体状態が安静状態ではないと判定した場合（ステップＳ３１でＮＯ）、運動状態判定を行う（ステップＳ３６）。ＣＰＵ１１は身体状態判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。なお、身体状態は変数として、ＲＡＭ１３または大容量記憶部１５に記憶する。また、初期状態は任意の状態、例えば安静状態を設定する。実際の状態と初期状態が異なっているとしても、ＣＰＵ１１が身体状態判定処理を繰り返し実行することにより、適切な身体状態が設定される。
【００３６】
次に運動状態判定処理について説明する。運動状態判定は図８のステップＳ３６に対応する。図９から図１１は運動状態判定処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は身体状態が運動状態１であるか否かを判定する（ステップＳ４１）。ＣＰＵ１１は身体状態が運動状態１であると判定した場合（ステップＳ４１でＹＥＳ）、自律神経計算を行う（ステップＳ４２）。自律神経計算は上述と同様である。ＣＰＵ１１はＬＦ／ＨＦまたはＨＦが閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ４３）。ＣＰＵ１１はＬＦ／ＨＦまたはＨＦが閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ４３でＮＯ）、直近１０拍間の心拍間隔の標準偏差を算出する（ステップＳ４４）。ＣＰＵ１１は算出した標準偏差が閾値を下回ったか否かを判定する（ステップＳ４５）。ＣＰＵ１１は算出した標準偏差が閾値を下回っていないと判定した場合（ステップＳ４５でＮＯ）、心拍間隔の予測値と実測値との比較を行う（ステップＳ４６）。予測値は図７のステップＳ２４で推定したものである。ＣＰＵ１１は予測値と実測値との差分が閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ４７）。ＣＰＵ１１は予測値と実測値との差分が閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ４７でＮＯ）、状態を維持する（ステップＳ４８）。すなわち、身体状態を運動状態１のままとする。ＣＰＵ１１は運動判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。ＣＰＵ１１はＬＦ／ＨＦまたはＨＦが閾値を超えたと判定した場合（ステップＳ４３でＹＥＳ）、身体状態を安静状態へ変更する（ステップＳ４９）。ＣＰＵ１１は算出した標準偏差が閾値を下回ったと判定した場合（ステップＳ４５でＹＥＳ）、身体状態を運動状態２へ変更する（ステップＳ５０）。ＣＰＵ１１は予測値と実測値との差分が閾値を超えたと判定した場合（ステップＳ４７でＹＥＳ）、身体状態を運動状態３変更する（ステップＳ５１）。ステップＳ４９、Ｓ５０またはＳ５１を実行後、ＣＰＵ１１は運動判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。
【００３７】
ＣＰＵ１１は身体状態が運動状態１でないと判定した場合（ステップＳ４１でＮＯ）、身体状態が運動状態２であるか否かを判定する（ステップＳ５２）。ＣＰＵ１１は身体状態が運動状態２であると判定した場合（ステップＳ５２でＹＥＳ）、過去２０拍の心拍間隔の中央値と現在の心拍間隔とを比較する（図１０のステップＳ５３）。ＣＰＵ１１は現在の心拍間隔を過去２０拍の心拍間隔の中央値と比較した場合の増加分が、閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ５４）。ＣＰＵ１１は当該増加分が閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ５４でＮＯ）、状態変更時（運動状態２に変更した時）の心拍間隔と現在の心拍間隔とを比較する（ステップＳ５５）。ＣＰＵ１１は状態変更時の心拍間隔と比較した場合において、現在の心拍間隔の減少分が閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ５６）。ＣＰＵ１１は当該減少分が閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ５６でＮＯ）、状態を維持する（ステップＳ５７）。すなわち、身体状態を運動状態２のままとする。ＣＰＵ１１は運動判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。ＣＰＵ１１は当該増加分が閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ５４でＹＥＳ）、身体状態を運動状態３へ変更する（ステップＳ５８）。ＣＰＵ１１は当該減少分が閾値を超えたと判定した場合（ステップＳ５６でＹＥＳ）、身体状態を運動状態１へ変更する（ステップＳ５９）。ステップＳ５８またはＳ５９を実行後、ＣＰＵ１１は運動判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。
【００３８】
ＣＰＵ１１は身体状態が運動状態２でないと判定した場合（ステップＳ５２でＮＯ）、心拍間隔の予測値と安静時に測定した心拍間隔とを比較する（図１１のステップＳ６０）。ここで、安静時に測定した心拍間隔とは、上述したように本実施の形態における心拍の計測に先立ち安静状態で計測した１００拍程度の結果より求めた心拍間隔である。ＣＰＵ１１は心拍間隔の予測値の安静時に測定した心拍間隔に対する増加分が閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ６１）。ＣＰＵ１１は当該増加分が閾値を超えたと判定した場合（ステップＳ６１でＹＥＳ）、身体状態を安静状態に変更する（ステップＳ６７）。ＣＰＵ１１は運動判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。ＣＰＵ１１は当該増加分が閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ６１でＮＯ）、自律神経計算を行う（ステップＳ６２）。自律神経計算は上述したものと同様である。ＣＰＵ１１はステップＳ６２で求めたＬＦ／ＨＦと安静時の測定で求めたＬＦ／ＨＦとの差分、及びステップＳ６２で求めたＨＦと安静時の測定で求めたＨＦとの差分を求める。ＣＰＵ１１は何れの差分が閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ６３）。ＣＰＵ１１は何れかの差分が閾値を超えたと判定した場合（ステップＳ６３でＹＥＳ）、身体状態を安静状態へ変更する（ステップＳ６８）。ＣＰＵ１１は運動判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。ＣＰＵ１１は何れの差分も閾値を超えてないと判定した場合（ステップＳ６３でＮＯ）、心拍間隔の予測値と現在の心拍間隔とを比較する（ステップＳ６４）。ＣＰＵ１１は心拍間隔の予測値に対する現在の心拍間隔の増加分が閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ６５）。ＣＰＵ１１は当該増加分が閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ６５でＹＥＳ）、身体状態を運動状態１へ変更する（ステップＳ６９）。ＣＰＵ１１は運動判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。ＣＰＵ１１は当該増加分が閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ６５でＮＯ）、状態を維持する（ステップＳ６６）。すなわち、身体状態を運動状態３のままとする。ＣＰＵ１１は運動判定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。
【００３９】
次に心拍間隔推定処理について説明する。心拍間隔推定処理は図７のステップＳ２５に対応する処理である。図１２は心拍間隔推定処理の手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１は身体状態が安静状態であるか否か判定する（ステップＳ７１）。ＣＰＵ１１は身体状態が安静状態でないと判定した場合（ステップＳ７１でＮＯ）、身体状態が運動状態２であるか否かを判定する（ステップＳ７２）。ＣＰＵ１１は身体状態が運動状態２でないと判定した場合（ステップＳ７２でＮＯ）、直前に身体状態が運動状態１または運動状態３に変化したか否かを判定する（ステップＳ７３）。ＣＰＵ１１は身体状態が運動状態１または運動状態３に変化したのは直前ではないと判定した場合（ステップＳ７３でＮＯ）、身体状態が運動状態１または運動状態３に変化してから所定時間を超えたか否かを判定する（ステップＳ７４）。ＣＰＵ１１は身体状態が運動状態１または運動状態３に変化してから所定時間を超えていないと判定した場合（ステップＳ７４でＮＯ）、予測に用いる直線は変更せず、予測値を算出する（ステップＳ７５）。ＣＰＵ１１は心拍間隔推定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。ＣＰＵ１１は身体状態が安静状態であると判定した場合（ステップＳ７１でＹＥＳ）、被測定者毎の一定の心拍間隔を出力する（ステップＳ７６）。ここでの一定の心拍間隔は本実施の形態における計測の前に、安静時の測定で求めた心拍間隔である。ＣＰＵ１１は身体状態が運動状態２であると判定した場合（ステップＳ７２でＹＥＳ）、被測定者毎の一定の心拍間隔を出力する（ステップＳ７６）。ここでの一定の心拍間隔は運動状態２へ変化する直前の運動状態１で算出した心拍間隔である。ＣＰＵ１１は直前に身体状態が運動状態１または運動状態３に変化したと判定した場合（ステップＳ７３でＹＥＳ）、直線推定法１を行う（ステップＳ７７）。ＣＰＵ１１は身体状態が運動状態１または運動状態３に変化してから所定時間を超えたと判定した場合（ステップＳ７４でＹＥＳ）、直線推定法２を行う（ステップＳ７８）。ＣＰＵ１１はステップＳ７６、ステップＳ７７、ステップＳ７８の実行後、心拍間隔推定処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。
【００４０】
直線推定法１及び２について、説明する。直線推定法１では、複数の値から１次式を導く１次回帰分析より直線推定を行う。
【００４１】
【数１】
2019103614.tif 000003
【００４２】
データ数ｎの１次回帰分析の式は、式（１）である。回帰係数Ａは式（２）で求まる。切片Ｂは式（３）で求まる。説明変数ｘは時間、目的変数ｙは心拍間隔である。
【００４３】
ここでは、過去８拍の心拍間隔データを使用し直線推定を行う。この時、運動状態１の直線推定で求めた傾きが正の場合、再推定を行う。運動状態３の直線推定で求めた傾きが負の場合、再推定を行う。次に、運動状態２に変更時、運動状態１での心拍間隔予測値を出力する。
【００４４】
直線推定法２では、過去１００拍の心拍間隔データを移動平均フィルタに通す。この移動平均フィルタは差分方程式で表される。差分方程式を式（４）に示す。ｗｉｎｄｏｗｓｉｚｅは平均移動量を示す。
【００４５】
【数２】
2019103614.tif 000004
【００４６】
ここでは、ｗｉｎｄｏｗｓｉｚｅを２０とし、処理を行う。つまり、２０拍毎の平均からなるデータに置き換えることで、心拍間隔データの平滑化を行い、１次回帰分析とくらべよい心拍間隔の変化に沿った直線推定を行う。また、運動状態１においては最高心拍数を超えた場合、最高心拍数の心拍間隔で出力し続ける。最高心拍数の計算式を式（５）に示す。
【００４７】
最高心拍数＝  ２２０  −  年齢…（５）
【００４８】
本実施の形態の高速な応答性に関してのシミュレーション結果を示す。図１３は副交感神経指標を示すグラフである。図１３Ａは従来手法による副交感神経指標を示すグラフである。図１３Ｂは本実施の形態による副交感神経指標を示すグラフである。図１３Ａ及び１３Ｂの横軸は時間で単位は分である。図１３Ａ及び１３Ｂの縦軸は副交感神経指標ＨＦで単位はミリ秒・ミリ秒／ヘルツである。
【００４９】
ここでの計測において、被測定者の状態は次の状態とした。時刻０〜２分は安静状態である。時刻２〜３分は無負荷の運動状態である。時刻３〜７分は負荷１００Ｗの運動状態である。時刻７〜８分は無負荷の運動状態である。時刻８〜１０分は安静状態である。
【００５０】
図１３Ａに示すように、従来手法では、約３分付近でＨＦの低下が起こっている。またその状態が３分すぎまで継続していることが確認できる。一方、図１３Ｂに示すように、本実施の形態では、ＨＦの低下が従来手法より速く変化が起きている。すなわち、自律神経を用いた運動状態の早期検出が可能であることが分かる。
【００５１】
次に、本実施の形態による心拍推定方式を検証するためのシミュレーション結果を示す。図１４は心拍間隔を示すグラフである。図１４Ａは従来手法により求めた心拍間隔のグラフである。図１４Ｂは本実施の形態における心拍推定を適用した場合の心拍間隔のグラフである。図１４Ａ及び１４Ｂの横軸は時間で単位は分である。図１４Ａ及び１４Ｂの縦軸は心拍間隔で単位はミリ秒である。図１３と同様に被測定者の身体状態が変化するものとする。
【００５２】
ここでは、被測定者がウェッケンバッハ型２度房室ブロックの不整脈を持つことを想定したシミュレーションを行う。ウェッケンバッハ型２度房室ブロックは４度に１度の割合で心拍欠損が起こる症状である。
【００５３】
図１４Ａに示すように、従来手法では、心拍間隔が大きく乱れて、正しい心拍が計測できない。また、同様に、ＬＦ／ＨＦ、ＨＦの計測も困難になる。一方、本実施の形態による心拍推定方式を適用する場合、被測定者の身体状態の分類を基に各状態において直線推定し、心拍間隔の推定を行う。それにより、図１４Ｂに示すように、心拍波形消失を補うように心拍の予測が行われている。さらに、運動の開始している２．５分付近から実際の心拍間隔に合わせ、心拍間隔の変動していることが分かる。つまり、心拍推定により、心拍モニタ精度向上と、身体負荷条件を検出可能であることが分かる。
【００５４】
次に心拍変動に対する追随性について、評価する。従来の心拍推定機能なしの場合の計測を行った場合と、心拍応答機能（本実施の形態の手法）を適応した場合の心拍変動追随率（誤差率）を求める。誤差率は式（６）により求める。
【００５５】
｜（予測値）  −  （実測値）｜÷  （実測値）  ×  １００  ［％］…（６）
【００５６】
従来法と本実施の形態の手法とを適用して、心拍間隔の測定を行った場合の誤差率を算出した。図１５は誤差率の一例を示すグラフである。図１５に示すように、従来手法は運動開始時である２分以降から平均誤差率４０％であるのに対し、本実施の形態の手法では平均誤差率７％と従来手法に比して誤差率が大きく低減できている。そして、心拍変動に追随できていることを示している。
【００５７】
本実施の形態においては、ノイズ等により心拍の欠測が生じても推定を行い補間する。さらに、被測定者の身体状態に基づいて補間方法を変更することにより、精度良く補間することが可能である。
【００５８】
実施の形態３
上述の心拍補間の手法は、心拍計測機器（接触型、非接触型）に対してだけでなく、心臓用のペースメーカにも適用可能である。図１６はペースメーカ３の構成例を示すブロック図である。ペースメーカ３は、出力制御部３１、ペーシング部３２、インタフェース３３、リード３４、及びセンシング部３５を含む。ペーシング部３２は心臓の心筋を刺激する電気信号を生成し、インタフェース３３及びリード３４を介して出力する。リード３４から電気信号を出力した後、センシング部３５は心拍を検知するための信号（センサ信号）を、リード３４を介して取得する。インタフェース３３により、リード３４の動作モードは切り替わる。すなわち、電気信号を出力するモードと心拍を検知するための信号をセンシングするモードとを、インタフェース３３が切り替える。センシング部３５による心拍の検出結果に基づき、出力制御部３１はペーシング部３２が生成する電気信号の出力タイミング、出力レベルを制御する。
【００５９】
センシング部３５はパワースペクトル算出部３５１、指標取得部３５２、補間部３５３を含む。パワースペクトル算出部３５１はセンサ信号より、周波数領域のパワースペクトルを求める。指標取得部３５２は、求めたパワースペクトルに基づき、被測定者の自律神経指標を取得する。補間部３５３は、過去の心拍データ及び自律神経指標に基づいて定めた間隔時間内に、センサ信号から心拍が検知できない場合、間隔時間で心拍があったものとして、心拍データを補間する。パワースペクトル算出部３５１、指標取得部３５２、補間部３５３それぞれの動作の詳細は、上述のとおりである。
【００６０】
本実施の形態においては、ペースメーカにおいて、心拍データを安静時と同様に高精度で測定可能となる。それにより、ペースメーカは適切なペーシング動作を行う事が可能となる。
【００６１】
各実施の形態で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組み合わせ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００６２】
１      心拍データ記憶装置
１１    ＣＰＵ
１２    ＲＯＭ
１３    ＲＡＭ
１４    インタフェース
１５    大容量記憶部
１５１  センサＤＢ
１５２  心拍ＤＢ
１６    通信部
１７    読み取り部
１Ｐ    制御プログラム
１ａ    可搬型記憶媒体
１ｂ    半導体メモリ
Ｂ      バス
２      センサ
３      ペースメーカ
３１    出力制御部
３２    ペーシング部
３３    インタフェース
３４    リード
３５    センシング部
【図１】
2019103614.tif 000005
【図２】
2019103614.tif 000006
【図３】
2019103614.tif 000007
【図４】
2019103614.tif 000008
【図５】
2019103614.tif 000009
【図６】
2019103614.tif 000010
【図７】
2019103614.tif 000011
【図８】
2019103614.tif 000012
【図９】
2019103614.tif 000013
【図１０】
2019103614.tif 000014
【図１１】
2019103614.tif 000015
【図１２】
2019103614.tif 000016
【図１３】
2019103614.tif 000017
【図１４】
2019103614.tif 000018
【図１５】
2019103614.tif 000019
【図１６】
2019103614.tif 000020