(57)【要約】【課題】検出した脈波からより正確に脈拍数が求められるようにする。【解決手段】ステップＳ１０１で、時系列に脈波を検出し、ステップＳ１０２で、検出した脈波を時間周波数解析して時刻毎にパワースペクトルを求め、ステップＳ１０３で、時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について極大点を求め、ステップＳ１０４で、時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について、求めた極大点の大きい値の上位一定数を各時刻における脈拍数の候補とし、ステップＳ１０５で、候補とした脈拍数を、前時刻において候補とした脈拍数と比較して周波数の差を求め、求めた周波数の差が設定されている基準値以上離れている脈拍数を候補から除外する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動脈を透過した透過光または動脈で散乱された散乱光を受光することで、時系列に脈波を検出する第１ステップと、
検出した脈波を時間周波数解析して時刻毎にパワースペクトルを求める第２ステップと、
時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について極大点を求める第３ステップと、
時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について、求めた極大点の大きい値の上位一定数を各時刻における脈拍数の候補とする第４ステップと、
候補とした脈拍数を、前時刻において候補とした脈拍数と比較して周波数の差を求め、求めた周波数の差が設定されている基準値以上離れている脈拍数を候補から除外する第５ステップと
を備えることを特徴とする脈拍数推定方法。
【請求項２】
請求項１記載の脈拍数推定方法において、
前記第５ステップの後で、各時刻において最も大きい極大値の候補を実際の脈拍数とする第６ステップをさらに備える
ことを特徴とする脈拍数推定方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の脈拍数推定方法において、
前記第１ステップで検出された脈波よりノイズを低減する第７ステップをさらに備え、
前記第２ステップでは、ノイズを低減した脈波を時間周波数解析する
ことを特徴とする脈拍数推定方法。
【請求項４】
動脈を透過した透過光または動脈で散乱された散乱光を受光することで、時系列に脈波を検出する検出部と、
前記検出部が検出した脈波を時間周波数解析して時刻毎にパワースペクトルを求める第１処理部と、
前記第１処理部が時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について極大点を求める第２処理部と、
時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について前記第２処理部が求めた極大点の大きい値の上位一定数を各時刻における脈拍数の候補とする第３処理部と、
前記第３処理部が候補とした脈拍数を、前時刻において候補とした脈拍数と比較して周波数の差を求め、求めた周波数の差が設定されている基準値以上離れている脈拍数を候補から除外する第４処理部と
を備えることを特徴とする脈拍数推定装置。
【請求項５】
請求項４記載の脈拍数推定装置において、
前記第４処理部の処理の後で、各時刻において最も大きい極大値の候補を実際の脈拍数とする第５処理部をさらに備える
ことを特徴とする脈拍数推定装置。
【請求項６】
請求項４または５記載の脈拍数推定装置において、
前記検出部が検出した脈波よりノイズを低減するフィルタ部をさらに備え、
前記第１処理部は、フィルタ部によりノイズを低減した脈波を時間周波数解析する
ことを特徴とする脈拍数推定装置。
【請求項７】
請求項１〜３のいずれか１に記載の脈拍数推定方法をコンピュータが実行するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出した脈波より脈拍数を求める脈拍数推定方法および装置ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
長時間にわたる脈波の変動を測定するために、光学的に脈波を検出する脈波診断装置が用いられている（特許文献１参照）。この脈波診断装置は、動脈を透過した透過光または動脈で散乱された散乱光を受光して脈波を検出し、検出した脈波の１拍ごとの脈波振幅を算出し、連続して算出された２つの脈波振幅同士で形成される直交座標平面上での脈波振幅の点をポアンカレ座標として１拍ごとに算出している。この技術によれば、皮膚表面に装着する電極を用いないので、長時間にわたる脈波の変動を検出することを可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５１６０５８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した技術では、検出した信号（脈波）の変動が、脈波成分のみであることを前提にしているため、検出信号に体動由来の成分が存在している場合、正確な脈拍数を求めることができないという問題があった。
【０００５】
本発明は、以上のような問題点を解消するためになされたものであり、検出した脈波からより正確に脈拍数が求められるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る脈拍数推定方法は、時系列に脈波を検出する第１ステップと、検出した脈波を時間周波数解析して時刻毎にパワースペクトルを求める第２ステップと、時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について極大点を求める第３ステップと、時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について、求めた極大点の大きい値の上位一定数を各時刻における脈拍数の候補とする第４ステップと、候補とした脈拍数を、前時刻において候補とした脈拍数と比較して周波数の差を求め、求めた周波数の差が設定されている基準値以上離れている脈拍数を候補から除外する第５ステップとを備える。
【０００７】
上記脈拍数推定方法において、第５ステップの後で、各時刻において最も大きい極大値の候補を実際の脈拍数とする第６ステップをさらに備える。
【０００８】
上記脈拍数推定方法において、第１ステップで検出された脈波よりノイズを低減する第７ステップをさらに備え、第２ステップでは、ノイズを低減した脈波を時間周波数解析するとよい。
【０００９】
本発明に係るプログラムは、上述した脈拍数推定方法をコンピュータが実行するためのプログラムである。
【００１０】
本発明に係る脈拍数推定装置は、動脈を透過した透過光または動脈で散乱された散乱光を受光することで、時系列に脈波を検出する検出部と、検出部が検出した脈波を時間周波数解析して時刻毎にパワースペクトルを求める第１処理部と、第１処理部が時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について極大点を求める第２処理部と、時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について第２処理部が求めた極大点の大きい値の上位一定数を各時刻における脈拍数の候補とする第３処理部と、第３処理部が候補とした脈拍数を、前時刻において候補とした脈拍数と比較して周波数の差を求め、求めた周波数の差が設定されている基準値以上離れている脈拍数を候補から除外する第４処理部とを備える。
【００１１】
上記脈拍数推定装置において、第４処理部の処理の後で、各時刻において最も大きい極大値の候補を実際の脈拍数とする第５処理部をさらに備える。
【００１２】
上記脈拍数推定装置において、検出部が検出した脈波よりノイズを低減するフィルタ部をさらに備え、第１処理部は、フィルタ部によりノイズを低減した脈波を時間周波数解析するとよい。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したことにより、本発明によれば、光学的に検出した脈波からより正確に脈拍数が求められるという優れた効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における脈拍数推定方法を説明するためのフローチャートである。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における脈拍数推定装置の構成を示す構成図である。
【図３】図３は、本発明に係る脈拍数推定装置のハードウエア構成を示す構成図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態における脈拍数推定装置の他の構成を示す構成図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態における脈拍数推定装置の他の構成を示す構成図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態における脈拍数推定方法をより詳細に説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、一定時間観測した信号（脈波）のスペクトログラムである。
【図８】図８は、図７に示したスペクトログラムよりある時刻を切り出したパワースペクトルである。
【図９】図９は、図７に例示したスペクトログラムの上で脈拍数を推定した結果を示す説明図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態における他の脈拍数推定方法をより詳細に説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態おける脈拍数推定方法について図１を参照して説明する。まず、ステップＳ１０１で、時系列に脈波を検出する（第１ステップ）。例えば、動脈を透過した透過光または動脈で散乱された散乱光を受光することで脈波を検出すればよい。次に、ステップＳ１０２で、検出した脈波を時間周波数解析して時刻毎にパワースペクトルを求める（第２ステップ）。
【００１６】
次に、ステップＳ１０３で、時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について極大点を求める（第３ステップ）。次に、ステップＳ１０４で、時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について、求めた極大点の大きい値の上位一定数を各時刻における脈拍数の候補とする（第４ステップ）。
【００１７】
次に、ステップＳ１０５で、候補とした脈拍数を、前時刻において候補とした脈拍数と比較して周波数の差を求め、求めた周波数の差が設定されている基準値以上離れている脈拍数を候補から除外する（第５ステップ）。
【００１８】
また、実施の形態では、ステップＳ１０５の後のステップＳ１０６で、各時刻において最も大きい極大値の候補を実際の脈拍数として決定する（第６ステップ）。なお、ステップＳ１０１で検出された脈波よりノイズを低減し（第７ステップ）、この後、ステップＳ１０２で、ノイズを低減した脈波を時間周波数解析するとよい。
【００１９】
次に、本発明の実施の形態における脈拍数推定装置について説明する。脈拍数推定装置は、検出部１０１、第１処理部１０２、第２処理部１０３、第３処理部１０４、第４処理部１０５、第５処理部１０６、記憶部１０７、表示部１０８を備える。
【００２０】
検出部１０１は、時系列に脈波を検出する。例えば、検出部１０１は、動脈を透過した透過光または動脈で散乱された散乱光を受光することで脈波を検出する。第１処理部１０２は、検出部１０１が検出した脈波を時間周波数解析して時刻毎にパワースペクトルを求める。第２処理部１０３は、第１処理部１０２が時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について極大点を求める。
【００２１】
第３処理部１０４は、時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について第２処理部１０３が求めた極大点の大きい値の上位一定数を各時刻における脈拍数の候補とする。候補とした脈拍数は、例えば、記憶部１０７に記憶する。第４処理部１０５は、第３処理部１０４が候補とした脈拍数を、前時刻において候補とした脈拍数と比較して周波数の差を求め、求めた周波数の差が設定されている基準値以上離れている脈拍数を候補から除外する。
【００２２】
また、第５処理部１０６は、第４処理部１０５の処理の後で、各時刻において最も大きい極大値の候補を実際の脈拍数とし、この脈拍数を、例えば、表示部１０８に表示する。なお、検出部１０１が検出した脈波よりノイズを低減するフィルタ部（不図示）を備えるようにしてもよい。この場合、第１処理部１０２は、フィルタ部によりノイズを低減した脈波を時間周波数解析すればよい。
【００２３】
なお、上述した実施の形態における脈拍数推定装置は、図３に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit；中央演算処理装置）２０１と主記憶装置２０２と外部記憶装置２０３とネットワーク接続装置２０４となどを備えたコンピュータ機器であり、主記憶装置に展開された、脈拍数推定方法を実行するためのプログラムによりＣＰＵ２０１が動作することで、上述した各機能が実現される。ネットワーク接続装置２０４は、ネットワーク２０５に接続する。また、各機能は、複数のコンピュータ機器に分散させるようにしてもよい。
【００２４】
以下、より詳細に説明する。例えば、図４に示すように、脈拍数推定装置３００は、発光部３０１、発光制御部３０２、受光部３０３、増幅部３０４、フィルタ部３０５、ＡＤ変換部３０６、信号処理部３０７、記憶部３０８、送受信部３０９から構成することができる。
【００２５】
発光部３０１は、例えば発光ダイオードや半導体レーザなどの発光素子から構成され、発光制御部３０２に制御されて所定の波長（赤外）の光を測定部位３５１に対して照射する。発光部３０１は、１つまたは複数の発光素子から構成すればよい。発光部３０１から照射された光は、測定部位３５１における皮膚を透過して末梢動脈中の血液に照射される。
【００２６】
発光部３０１より照射されて測定部位３５１から戻ってきた光は、受光部３０３で受光され、光電変換される。受光部３０３は、前述した検出部に対応する。受光部３０３は、１個または複数個のフォトダイオードなどの受光素子から構成され、測定部位３５１に照射されて動脈を透過した光、動脈で散乱された光を受光してアナログ信号に変換する。
【００２７】
受光部３０３で光電変換されたアナログ信号は、増幅部３０４で信号処理に適した所定の信号レベルに増幅され、フィルタ部３０５で特定の周波数成分が取り出される。フィルタ部３０５は、心拍数（脈拍数）が変動する範囲の周波数帯域、例えば０．７Ｈｚ〜４．０Ｈｚの信号成分を通過させる。
【００２８】
フィルタ部３０５で取り出された特定の周波数成分のアナログ信号は、ＡＤ変換部３０６でデジタル信号に変換される。信号処理部３０７では、このデジタル信号から脈拍数の推定を行う。信号処理部３０７は、前述した第１処理部１０２、第２処理部１０３、第３処理部１０４、第４処理部１０５、第５処理部１０６に対応し、前述したようにＣＰＵなどから構成されている。
【００２９】
信号処理部３０７では、脈拍数推定アルゴリズムプログラムに沿って処理を行うことにより、受光部３０３から取得された観測信号を基に観測者の脈拍数を算出する。信号処理部３０７では、記憶されているプログラムに沿ってデジタル信号を処理し、算出した脈拍数を記憶部３０８に保存し、また読み出す。記憶部３０８は例えば、不揮発性メモリから構成されたデータ保存用の領域およびプログラム保存用の領域や、揮発性メモリから構成された作業用領域などを備えている。
【００３０】
また、信号処理部３０７は、無線通信用の送受信部３０９に算出した脈拍数などのデータを出力する。ここで、脈拍数推定装置３００は、図５に例示するように、測定対象者の耳３５２に装着するイヤホン型の外観形状をしている。なお、図５において、点線は、末梢動脈である。脈拍数推定装置３００は、図５に示すように、送受信部３０９により、外部の端末装置３２０と無線通信する構成としてもよい。例えば、送受信部３０９は、端末装置３２０と送受信を行い、信号処理部３０７から出力されたデータを端末装置３２０に送信する。
【００３１】
上述では、発光部３０１と受光部３０３により光電脈波を観測する構成を示したが、本発明においては光電脈波方式に限定されず、圧力脈波方式や心電心拍方式で観測信号を取得してもよい。
【００３２】
次に、スペクトログラムで周波数成分から脈拍数を求めるアルゴリズム（脈拍数推定方法）について、図６を参照して説明する。まず、ステップＳ３０１で、記憶部３０８における作業用メモリの初期化を行う。ここでは、作業用メモリに保存されているｍ1〜ｍ2に対してｘ＝０，ｍ1＝０を代入する。次に、ステップＳ３０２で、観測者の脈波信号を一定時間取得する。
【００３３】
具体的には、開始と同時に発光制御部３０２の制御により発光部３０１の特定の発光素子を所定の発光強度で発光させ、測定部位３５１に光を照射する。照射された光は、測定部位３５１の近傍の細動脈で散乱され、測定部位３５１の皮膚面から射出され、受光部３０３の受光素子で受光される。このようにして受光部３０３で受光された受光量に応じたアナログ信号が出力され、この出力信号が、増幅部３０４で増幅され、フィルタ部３０５およびＡＤ変換部３０６を介して信号処理部３０７に観測信号として出力される。
【００３４】
次に、ステップＳ３０３で、信号処理部３０７が、観測信号の時系列データに基づいて短時間フーリエ変換やウェーブレット変換などの時間周波数展開を行う（スペクトログラム取得）。
【００３５】
次に、ステップＳ３０４で、信号処理部３０７は、ある時刻Ｔhのパワースペクトルを取得し、取得したパワースペクトルに対してピークサーチを行うことで極大値を求め、極大値の強度と周波数の値を記録する。具体的には、取得したスペクトルの関数に対して周波数軸で一定の幅を設定し、設定した幅の中で極大値をとる。幅を移動させながら極大値を求めていき、すべての極大値の強度と周波数の値を記録する。
【００３６】
次に、ステップＳ３０５で、信号処理部３０７は、記録した極大値をパワー値でソートし、降順に並び替える。次に、ステップＳ３０６で、信号処理部３０７は、Ｘ番目までの極大値を取り出し、この周波数の値ｆ1〜Xを記録する。ここで、ｆ1〜Xの集合をＦとする。なお、Ｆ＝｛ｆX｜Ｘは自然数｝である。この周波数の値が脈拍数の候補である。
【００３７】
次に、ステップＳ３０７で、信号処理部３０７は、メモリに保存されていた値ｍ1〜nに対してあるステップ数±ｙの範囲にある値の集合Ｍを作成する。なお、Ｍ＝｛ｍn±ｙ×Ｓ｜ｎはＸ以下の自然数，ｙは最大値が０より大きい０以上の整数｝である。ステップ間隔Ｓは、時間周波数展開のパラメータで決定される。使用している値ｍ1〜nは初期値ｍ1＝０もしくは時刻Ｔｈの１つ前の時刻Ｔh-1で、後述のようにメモリに保存した値である。この集合ＭはＴh-1からＴｈの時間で、許容できる脈拍数の値の集合を表している。
【００３８】
次に、ステップＳ３０８で、信号処理部３０７は、集合Ｆと集合Ｍの共通集合Ｆ∩Ｍを取得する。この共通集合の要素は、許容できる脈拍数の範囲内に収まっている脈拍数の候補を表している。Ｆ∩Ｍ＝０ならば（ステップＳ３０９のｙｅｓ）、Ｆの要素を作業用メモリｍ1〜ｍxに保存し（ステップＳ３１０）、ｎ（Ｆ∩Ｍ）≧１ならば（ステップＳ３０９のｎｏ）、Ｆ∩Ｍの要素を作業用メモリｍ1〜ｍxに保存する（ステップＳ３１１）。
【００３９】
特に、ｎ（Ｆ∩Ｍ）＝１ならば（ステップＳ３１２のｙｅｓ）、Ｆ∩Ｍの要素の周波数を脈拍数に変換し（ステップＳ３１３）、例えば、送受信部３０９に出力し、または、データ保存用メモリに記録する。周波数（Ｈｚ）を脈拍数（ｂｐｍ）に変換するには周波数の値に６０をかける。最後に、計測終了かどうか判断し（ステップＳ３１４）、ループを行う。
【００４０】
次に、実際の測定例について、図７，図８，図９を用いて説明する。図７は、一定時間観測した信号（脈波）のスペクトログラムであり、横軸が時間、縦軸が周波数、奥行きがパワースペクトルである。この例では、脈拍数を強調するため、脈拍数のとれる値からバンドパスフィルタを０．７〜４．０Ｈｚ（４２〜２４０ｂｐｍ）に設定した。スペクトログラムのパラメータは、サンプリング周波数を６４Ｈｚ、窓関数をハミング窓、窓幅を１６ｓ、刻みを１ｓと設定した。脈波成分が輝線となって表示されるため、この輝線を追跡することで脈拍数の変化を追うことができる。図７において、四角で囲う領域の輝線が脈拍数の変動を示している。
【００４１】
図８は、図７に示したスペクトログラムより、ある時刻を切り出したパワースペクトルであり、横軸が周波数、縦軸がスペクトルの強度である。図６に示す波形でピークサーチを行い、検出された極大値を黒丸印で示している。この例では、ピークの抽出間隔を各側の２ポイントずつに設定した。
【００４２】
図９に、図７に例示したスペクトログラムの上で脈拍数を推定した結果を示す。この例では、図６を用いて説明したアルゴリズムによって測定を行った。図９に示すスペクトログラム上の黒丸は、図６を用いて説明したアルゴリズムにおいてメモリに保存した点であり、×印は、保存せずに破棄した点の一部を示している。図６を用いて説明したアルゴリズムにおいて、パラメータとして、Ｘ＝５、ステップ間隔Ｓ＝０．１８７５Ｈｚ，ｙ＝２と設定した。３０秒後に脈拍数が１つに決まり、以降は脈拍数が推定されている。図９において、左側の四角で囲う領域が、図８に示したパワースペクトルの極大値より保存した点に相当し、右側の四角で囲う領域において、前時刻の周波数値とのずれが０．１８７５Ｈｚ以下となっている値を破棄している状態を示している。
【００４３】
次に、スペクトログラムで周波数成分から脈拍数を求める他のアルゴリズム（脈拍数推定方法）について、図１０を参照して説明する。まず、ステップＳ３０１で、記憶部３０８における作業用メモリの初期化を行う。ここでは、作業用メモリに保存されているｍ1〜ｍ2に対してｘ＝０，ｍ1＝０を代入する。次に、ステップＳ３０２で、観測者の脈波信号を一定時間取得する。
【００４４】
具体的には、開始と同時に発光制御部３０２の制御により発光部３０１の特定の発光素子を所定の発光強度で発光させ、測定部位３５１に光を照射する。照射された光は、測定部位３５１の近傍の細動脈で散乱され、測定部位３５１の皮膚面から射出され、受光部３０３の受光素子で受光される。このようにして受光部３０３で受光された受光量に応じたアナログ信号が出力され、この出力信号が、増幅部３０４で増幅され、フィルタ部３０５およびＡＤ変換部３０６を介して信号処理部３０７に観測信号として出力される。
【００４５】
次に、ステップＳ３０３で、信号処理部３０７が、観測信号の時系列データに基づいて短時間フーリエ変換やウェーブレット変換などの時間周波数展開を行う（スペクトログラム取得）。
【００４６】
次に、ステップＳ３０４で、信号処理部３０７は、ある時刻Ｔhのパワースペクトルを取得し、取得したパワースペクトルに対してピークサーチを行うことで極大値を求め、極大値の強度と周波数の値を記録する。具体的には、取得したスペクトルの関数に対して周波数軸で一定の幅を設定し、設定した幅の中で極大値をとる。幅を移動させながら極大値を求めていき、すべての極大値の強度と周波数の値を記録する。
【００４７】
次に、ステップＳ３０５で、信号処理部３０７は、記録した極大値をパワー値でソートし、降順に並び替える。次に、ステップＳ３０６で、信号処理部３０７は、Ｘ番目までの極大値を取り出し、この周波数の値ｆ1〜Xを記録する。ここで、ｆ1〜Xの集合をＦとする。なお、Ｆ＝｛ｆX｜Ｘは自然数｝である。この周波数の値が脈拍数の候補である。
【００４８】
次に、ステップＳ３０７で、信号処理部３０７は、メモリに保存されていた値ｍ1〜nに対してあるステップ数±ｙの範囲にある値の集合Ｍを作成する。なお、Ｍ＝｛ｍn±ｙ×Ｓ｜ｎはＸ以下の自然数，ｙは最大値が０より大きい０以上の整数｝である。ステップ間隔Ｓは、時間周波数展開のパラメータで決定される。使用している値ｍ1〜nは初期値ｍ1＝０もしくは時刻Ｔｈの１つ前の時刻Ｔh-1で、後述のようにメモリに保存した値である。この集合ＭはＴh-1からＴｈの時間で、許容できる脈拍数の値の集合を表している。
【００４９】
次に、ステップＳ３０８で、信号処理部３０７は、集合Ｆと集合Ｍの共通集合Ｆ∩Ｍを取得する。この共通集合の要素は、許容できる脈拍数の範囲内に収まっている脈拍数の候補を表している。Ｆ∩Ｍ＝０ならば（ステップＳ３０９のｙｅｓ）、Ｆの要素を作業用メモリｍ1〜ｍxに保存し（ステップＳ３１０）、作業用メモリに保存した要素の中で最も強度の大きい要素を選択し（ステップＳ３１５）、選択した要素の周波数を脈拍数に変換し、例えば送受信部３０９に出力する（ステップＳ３１３）。一方、ｎ（Ｆ∩Ｍ）≧１ならば（ステップＳ３０９のｎｏ）、Ｆ∩Ｍの要素を作業用メモリｍ1〜ｍxに保存する（ステップＳ３１１）。
【００５０】
特に、ｎ（Ｆ∩Ｍ）＝１ならば（ステップＳ３１２のｙｅｓ）、Ｆ∩Ｍの要素の周波数を脈拍数に変換し（ステップＳ３１３）する。一方、ｎ（Ｆ∩Ｍ）＝１ではない場合（ステップＳ３１２のｎｏ）、作業用メモリに保存した要素の中で最も強度の大きい要素を選択し（ステップＳ３１５）、選択した要素の周波数を脈拍数に変換し、例えば送受信部３０９に出力する（ステップＳ３１３）。最後に、計測終了かどうか判断し（ステップＳ３１４）、ループを行う。
【００５１】
以上に説明したように、本発明では、検出した脈波を時間周波数解析して時刻毎にパワースペクトルを求め、時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について極大点を求め、時刻毎に求めたパワースペクトルの各々について、求めた極大点の大きい値の上位一定数を各時刻における脈拍数の候補とし、候補とした脈拍数を、前時刻において候補とした脈拍数と比較して周波数の差を求め、求めた周波数の差が設定されている基準値以上離れている脈拍数を候補から除外するようにした。この結果、本発明によれば、検出した脈波からより正確に脈拍数が求められるようになる。
【００５２】
本発明では、脈拍数の推定に時間周波数解析を用いている。本発明の特徴の１つに、脈拍と体動のスペクトルの違いを使用することがある。脈拍数は、周期的な関数であるため周波数領域ではスペクトルにピークが立つが、体動は、非周期的なノイズであるので周波数軸上ではスペクトルが広がりやすい。従って、体動時でも周波数領域では脈拍数は体動に埋もれることなくピークが現れる。このピークを求めることで、脈拍数の候補を求める。
【００５３】
本発明の第２の特徴として、脈拍数の恒常性を用いることがある。脈拍数は、恒常性を維持しようと働くために連続的に変化する。しかし、体動は断続的に発生するため、断続的な変化になる。これらのことより、スペクトログラム上で連続的に変動するピークを求めることで運動時でも脈拍数を推定することが可能になる。
【００５４】
また、本発明では、脈拍数の推定にスペクトログラムの周波数成分と強度成分を用いている。本発明においては、周波数成分と強度成分を用いることで、特に、静止状態での脈拍数の推定時間を早めている。静止状態では、体動が少ないためスペクトルのピークが強調される。このため、スペクトルの強度が最大の極大値の周波数成分が脈拍数であると推定できる。一度脈拍数の推定ができれば、周波数成分の変化を追跡することで脈拍数を求めることができるため、運動時でも脈拍数を求めることが可能になる。このように、本発明によれば、周波数成分と強度成分を用いて脈拍数の候補を１つに決定しているので、リアルタイム性が向上する。
【００５５】
なお、本発明は以上に説明した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で、当分野において通常の知識を有する者により、多くの変形および組み合わせが実施可能であることは明白である。
【符号の説明】
【００５６】
１０１…検出部、１０２…第１処理部、１０３…第２処理部、１０４…第３処理部、１０５…第４処理部、１０６…第５処理部、１０７…記憶部、１０８…表示部。
【図１】
2019180583.tif 000003
【図２】
2019180583.tif 000004
【図３】
2019180583.tif 000005
【図４】
2019180583.tif 000006
【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】
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【図１０】
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