(57)【要約】【課題】  生体から得られた測定信号から呼吸拍を正確に抽出できるようした拍数検出装置を提供する。【解決手段】  相関値算出時間Ｔｃ１において、生体から得られた測定信号の自己相関値が求められる。相関値算出時間Ｔｃ１内に自己相関値の極大値Ｐ１ａが存在していたら、その時刻に呼吸拍が存在していると推定し、検出拍Ｂ１が抽出される。この時刻から新たな相関値算出時間Ｔｃ２を設定し、新たな相関値算出時間Ｔｃ２内に自己相関値の最大値Ｐ１ｂが存在するか否かを判別する。検出拍Ｂ１，Ｂ２が抽出されたらその時間Ｔｂから呼吸数が算出される。【選択図】図５
2015188603.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体に向けて所定周波数の送信信号を含む検査信号波を送信する送信部と、生体からの戻り信号波を受信する受信部と、前記受信部で受けた受信信号と前記送信信号とから測定信号を取り出す信号抽出部と、前記測定信号を分析する制御部とが設けられた拍検出装置において、
前記制御部では、参照時間Ｔｒとこれよりも長い相関値算出時間Ｔｃとが設定され、前記参照時間Ｔｒに前記測定信号から得られた参照信号と、前記測定信号との自己相関値が、前記相関値算出時間Ｔｃに演算され、
前記自己相関値から、所定のしきい値を超えている極大値を抽出し、抽出された前記極大値を、自己相関値が予め決められた第１の区分値を超えているレベル１の分類に属する極大値と、前記第１の区分値よりも低いレベル１未満の分類に属する極大値との、少なくとも２種類に区分し、前記相関値算出時間Ｔｃ内に、前記レベル１の分類に属する極大値が存在しているときは、その極大値のうちの最も早く検出されたものを検出拍として抽出し、
前記検出拍が得られたときを起点として新たに前記参照時間Ｔｒと前記相関値算出時間Ｔｃとが設定され、新たに自己相関値が演算されて、次の検出拍が抽出されることを特徴とする拍検出装置。
【請求項２】
前記相関値算出時間Ｔｃ内に、前記レベル１の分類に属する極大値が存在しないときは、前記相関値算出時間をＴｃ＋ΔＴに延長し、延長時間ΔＴ内にレベル１の分類の属する極大値が存在しているときは、その極大値を検出拍として抽出する請求項１記載の拍検出装置。
【請求項３】
前記レベル１未満の分類が、さらに少なくとも２つの分類に区分され、
時間Ｔｃ＋ΔＴ内に、前記レベル１の分類に属する前記極大値が存在していないときは、前記レベル１未満の分類に属する前記極大値のうち、前記自己相関値が大きい値の分類から小さい値の分類へ向かう順番にしたがって、分類ごとに前記極大値を検索し、
時系列で最初に見つかった前記極大値を検出拍とする請求項２記載の拍検出装置。
【請求項４】
前記レベル１未満の分類が、さらに少なくとも２つの分類に区分され、
時間Ｔｃ＋ΔＴ内に、前記レベル１の分類に属する前記極大値が存在していないときは、前記レベル１未満のいずれかの分類に属するものであって、時系列で最初に見つかった前記極大値を検出拍とする請求項２記載の拍検出装置。
【請求項５】
前記制御部では、続いて得られる２つの検出拍の時間から、単位時間当たりの拍数が算出される請求項１ないし４のいずれかに記載の拍検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、呼吸拍など生体に生じている拍数を検出する拍検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、生体から得られる脈波データから脈拍を抽出する脈拍データ解析方法に関する発明が記載されている。
【０００３】
この脈拍データ解析方法は、脈拍データ内の隣接するボトム値とピーク値とをペアとしてボトムーピーク振幅値が求められる。時間軸上で順番に第１の振幅値と第２の振幅値ならびに第３の振幅値が得られるときに、第１の振幅値に対する第２の振幅値の相対値が所定のしきい値よりも小さいときは、第２の振幅値に係わるボトム値とピーク値を仮削除し、第２の振幅値と第３の振幅値の相対値が所定のしきい値よりも大きいときは、第２の振幅値の仮削除を解除して、このときのボトム値とピーク値を利用データとする。また、第２の振幅値と第３の振幅値の相対値が所定のしきい値よりも小さいときは、第２の振幅値のボトム値とピーク値をノイズとみなして本削除する、というものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２５３５７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載のように、生体から得られた脈拍データのボトム値とピーク値とを脈拍計測の基準とする方法では、脈拍データに欠落がある場合に、これを補正することはできない。また、脈拍データにノイズが重畳しているときは、脈拍に関するデータであるかノイズであるかを判別する精度を高くするのが困難である。
【０００６】
本発明は、上記従来の課題を解決するものであり、生体から得られる戻り信号波から呼吸拍などを高精度に検出できる拍検出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、生体に向けて所定周波数の送信信号を含む検査信号波を送信する送信部と、生体からの戻り信号波を受信する受信部と、前記受信部で受けた受信信号と前記送信信号とから測定信号を取り出す信号抽出部と、前記測定信号を分析する制御部とが設けられた拍検出装置において、
前記制御部では、参照時間Ｔｒとこれよりも長い相関値算出時間Ｔｃとが設定され、前記参照時間Ｔｒに前記測定信号から得られた参照信号と、前記測定信号との自己相関値が、前記相関値算出時間Ｔｃに演算され、
前記自己相関値から、所定のしきい値を超えている極大値を抽出し、抽出された前記極大値を、自己相関値が予め決められた第１の区分値を超えているレベル１の分類に属する極大値と、前記第１の区分値よりも低いレベル１未満の分類に属する極大値との、少なくとも２種類に区分し、前記相関値算出時間Ｔｃ内に、前記レベル１の分類に属する極大値が存在しているときは、その極大値のうちの最も早く検出されたものを検出拍として抽出し、
前記検出拍が得られたときを起点として新たに前記参照時間Ｔｒと前記相関値算出時間Ｔｃとが設定され、新たに自己相関値が演算されて、次の検出拍が抽出されることを特徴とするものである。
【０００８】
本発明の拍検出装置は、前記相関値算出時間Ｔｃ内に、前記レベル１の分類に属する極大値が存在しないときは、前記相関値算出時間をＴｃ＋ΔＴに延長し、延長時間ΔＴ内にレベル１の分類の属する極大値が存在しているときは、その極大値を検出拍として抽出することが好ましい。
【０００９】
さらに、本発明の拍検出装置は、前記レベル１未満の分類が、さらに少なくとも２つの分類に区分され、時間Ｔｃ＋ΔＴ内に、前記レベル１の分類に属する前記極大値が存在していないときは、前記レベル１未満の分類に属する前記極大値のうち、前記自己相関値が大きい値の分類から小さい値の分類へ向かう順番にしたがって、分類ごとに前記極大値を検索し、時系列で最初に見つかった前記極大値を検出拍とすることが好ましい。
【００１０】
または、本発明の拍検出装置は、前記レベル１未満の分類が、さらに少なくとも２つの分類に区分され、時間Ｔｃ＋ΔＴ内に、前記レベル１の分類に属する前記極大値が存在していないときは、前記レベル１未満のいずれかの分類に属するものであって、時系列で最初に見つかった前記極大値を検出拍とすることが好ましい。
【００１１】
本発明の拍検出装置は、前記制御部において、続いて得られる２つの検出拍の時間から、単位時間当たりの拍数が算出される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の拍検出装置は、参照時間Ｔｒに測定信号から得られた参照信号を用い、相関値算出時間Ｔｃ内に、参照信号と前記測定信号との自己相関値を求め、自己相関値のいずれかの極大値を検出拍としている。そのため、測定信号に一部の欠落がある場合やノイズが重畳している場合、あるいは擬似的な信号が混在している場合であっても、拍間隔が誤って選択されるのを防ぎ、正確な検出拍を抽出する精度を高めることができる。
【００１３】
したがって、例えば呼吸拍のように、拍の周期が変動しやすいものであって、過去の拍間隔を参照してそれに近い拍間隔を選択することができないものであっても、精度の良い拍数測定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態の拍検出装置の使用例を示す説明図、
【図２】本発明の実施の形態の拍検出装置のブロック図、
【図３】生体からの戻り信号波から検波された検波信号ならびに、前記検波信号から抽出された脈拍の情報を含む測定信号と、呼吸拍の情報を含む測定信号とを示す線図、
【図４】（Ａ）は呼吸拍の情報を含む測定信号を示す線図、（Ｂ）および（Ｃ）は参照信号を説明する線図、
【図５】参照信号と測定信号との自己相関値を表す線図、
【図６】自己相関値から検出拍を抽出する制御方法を示す線図、
【図７】制御部で行われる検出処理のフローチャートの前半の処理動作を示す、
【図８】制御部で行われる検出処理のフローチャートであり、図７に続く処理動作を示す、
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は、本発明の実施の形態の拍検出装置１０が自動車の座席１に取付けられている状態を示している。拍検出装置１０は、座席１のバックシート３内に配置されている。拍検出装置１０から、運転者などの生体５に検査信号波Ｗａが送信される。検査信号波Ｗａは生体５で反射され、その戻り信号波Ｗｂが拍検出装置１０で受信されて、拍数が検出される。
【００１６】
図２に示すように、拍検出装置１０にはＲＦ送信部１１が設けられている。ＲＦ送信部１１から所定周波数の送信信号（搬送波信号）を含む検査信号波Ｗａが生成されて生体５に向けて送信される。検査信号波Ｗａに含まれる前記送信信号はＲＦ帯域の周波数の電波である。拍検出装置１０にはＲＦ受信部１２が設けられており、生体５から反射された戻り信号波ＷｂがＲＦ受信部１２で受信される。戻り信号波Ｗｂは、生体５に与えられた検査信号波Ｗａが、生体５で生じている拍情報で変調されて反射された信号波である。
【００１７】
ＲＦ受信部１２で戻り信号波Ｗｂを受信して得られた受信信号Ｓ１は信号抽出部１３に与えられる。信号抽出部１３は、検波回路１４とバンドパスフィルタ１５ならびにローパスフィルタ１６を有している。ＲＦ送信部１１から前記送信信号（搬送波信号）の情報が検波回路１４に与えられ、検波回路１４では、受信信号Ｓ１から検査信号波Ｗａに含まれる前記送信信号の周波数成分が除去されて、生体の拍情報を含む検波信号Ｓ２が得られる。
【００１８】
バンドパスフィルタ１５は、例えば０．７〜３Ｈｚの周波数帯の信号を抽出するものであり、検波信号Ｓ２から、主に脈拍情報を含む測定信号Ｓ４が抽出されて制御部７に与えられる。
【００１９】
ローパスフィルタ１６は、例えば０．７Ｈｚ未満または０．７Ｈｚ以下の周波数帯の信号抽出するものであり、検波信号Ｓ２から、主に呼吸拍情報を含む測定信号Ｓ５が抽出されて制御部１７に与えられる。
【００２０】
制御部１７は、ＣＰＵを主体とするほか、メモリやＡ／Ｄ変換部などを含んで構成される。測定信号Ｓ４，Ｓ５はＡ／Ｄ変換部でディジタル値に変換されてＣＰＵに与えられる。ＣＰＵでは、予めインストールされているソフトウエアに基づいて演算処理が行われる。
【００２１】
図３の線図には、生体５からの戻り信号波Ｗｂを受信して検波回路１４で検波した検波信号Ｓ２と、バンドパスフィルタ１５で抽出された主に脈拍情報を含む測定信号Ｓ４と、ローパスフィルタ１６で抽出された主に呼吸拍情報を含む測定信号Ｓ５が示されている。
【００２２】
制御部１７では、前記測定信号Ｓ４，Ｓ５について自己相関値の演算が行われる。自己相関値の演算はディジタル演算であるが、説明の都合上、図４ないし図６では、アナログ波形を使用して自己相関値の演算を説明する。以下の説明では、測定信号Ｓ５から呼吸拍の情報を検出する動作について説明する。ただし、同じ演算手法を用いて、測定信号Ｓ４から脈拍の情報を検出することも可能である。
【００２３】
図４（Ａ）に、測定信号Ｓ５の例が示されている。ローパスフィルタ１６で抽出された所定の時間長の測定信号Ｓ５は、制御部１７の図示しないメモリに蓄えられる。例えば、メモリは、ディジタル化された測定信号Ｓ５を２０秒間蓄える容量を有しており、新たなデータが次々と蓄えられるのにしたがって、古いデータが順番に消去されていく。
【００２４】
制御部１７では、測定開始時（図４（Ａ）の横軸で０の位置）から参照時間Ｔｒが設定される。図４（Ｂ）（Ｃ）に示すように、参照時間Ｔｒにおいて測定信号Ｓ５から切出されたものが参照信号Ｓｒとなる。制御部１７では、参照信号Ｓｒと、元の測定信号Ｓ５との自己相関値が演算される。この演算は、図４（Ｂ）から図４（Ｃ）までの相関値算出時間Ｔｃにおいて、連続して行われる。ここでの連続とは、制御部１７のＣＰＵにおいて、短い時間で自己相関値の演算が繰り返して行われることを含む概念である。
【００２５】
相関値算出時間Ｔｃは、健康な大人の生体が１回は呼吸をするであろう時間を基準にして決められる。図４に示す実施の形態では、相関値算出時間Ｔｃが８秒間に設定されている。参照時間Ｔｒは相関値算出時間Ｔｃよりも短ければよく、この実施の形態では、参照時間Ｔｒが６秒間に設定されている。
正規化自己相関値Ｒ（ｋ）は、例えば以下の数１に示された近似式で求められる。
【００２６】
【数１】
2015188603.tif 000003
【００２７】
上記近似式において、ｆ（ｔ）は時系列ｔにおける測定信号の値、ｎは参照時間Ｔｒに含まれるｆ（ｔ）のデータ数、μとσ２はそれぞれｆ（ｔ）の時系列標本の平均値と分散である。ｋはゼロから始まる相関値算出時間Ｔｃ内の時系列である。
【００２８】
参照信号Ｓｒと測定信号Ｓ５との相関値が、相関値算出時間Ｔｃにおいて連続して演算されて得られた正規化自己相関値Ｒ（ｋ）の変化曲線が図５に示されている。縦軸に示されている正規化自己相関値Ｒ（ｋ）の目盛り「＋１」は、その時刻で、参照信号Ｓｒと測定信号Ｓ５の波形の変化が完全に一致していることを示している。正規化自己相関値Ｒ（ｋ）のマイナスの値は、その時刻で、参照信号Ｓｒと測定信号Ｓ５とが逆相となる関係が支配的であることを意味している。
【００２９】
制御部１７では、相関値算出時間Ｔｃ内に正規化自己相関値Ｒ（ｋ）に、予め設定されたしきい値よりも大きい値において極大値が存在するか否かを監視し、この極大値が存在している場合には、極大値の時刻に呼吸拍が存在していると推定される。以下では、この状態を、極大値を検出拍として抽出する、と表現する。
【００３０】
制御部１７では、正規化自己相関値Ｒ（ｋ）の極大値が検出拍であるか否かを判別する基準として、正規化自己相関値Ｒ（ｋ）の極大値の存在する範囲を、少なくとも２つの区分のレベル範囲に分類している。
【００３１】
この実施の形態では、正規化自己相関値Ｒ（ｋ）の極大値が、第１の区分値である「＋０．７」以上のとき、その極大値が「レベル１」の分類に属するものとする。極大値の値が前記「＋０．７」未満のとき、この極大値が「レベル１未満」の分類に属するものとなる。
【００３２】
「レベル１未満」の分類には、さらに第２の区分値「＋０．５」が設定されている。極大値が「＋０．５」以上で「＋０．７未満」の範囲にあるとき、その極大値は「レベル２」の分類に属する。また、極大値が「＋０．５未満」で、且つ極大値を抽出するための前記しきい値（例えば＋０．２）以上のとき、極大値は「レベル３」の分類に区分される。
【００３３】
このレベル設定は、２段階以上であればいくつの段階で設定されてもよい。また各レベルでの正規化自己相関値Ｒ（ｋ）の数値範囲はこの実施の形態の数値に限られるものではない。ただし、正規化自己相関値Ｒ（ｋ）が＋０．２未満の場合には、その正規化自己相関値Ｒ（ｋ）の一致成分がノイズに起因する可能性が高いので、一番低いレベル３が＋０．２以上に設定されることが好ましい。すなわち、「＋０．２」を、極大値を抽出するための前記しきい値として設定し、このしきい値よりも正規化自己相関値Ｒ（ｋ）が大きい範囲に現れる極大値を判別対象とすることが好ましい。
【００３４】
図５には、検出を開始した時刻から開始される最初の相関値算出時間Ｔｃ１に得られた正規化自己相関値Ｒ（ｋ）の変化曲線が符号（ｉ）で示されている。この変化曲線（ｉ）内には、レベル１に分類される極大値Ｐ１ａが１つ存在し、レベル３の極大値Ｐ３ｂが２つ存在している。制御部１７では、レベル１の極大値Ｐ１ａが現れた時刻に呼吸拍があると推定し、極大値Ｐ１ａが検知拍Ｂ１として抽出される。変化曲線（ｉ）にレベル１の極大値Ｐ１ａが複数存在する場合には、相関値算出時間Ｔｃ１において最初に現れた極大値Ｐ１ａを検出拍Ｂ１として抽出する。
【００３５】
検知拍Ｂ１が抽出されたら、その時刻よりも後に続く変化曲線（ｉ）による正規化自己相関値Ｒ（ｋ）を消去する。あるいはその時刻よりも後に続く変化曲線（ｉ）による正規化自己相関値Ｒ（ｋ）を無視する。
【００３６】
次に、前記検出拍Ｂ１が抽出された時刻を起点として、次の８秒間に新たな相関値算出時間Ｔｃ２が設定され、相関値算出時間Ｔｃ２での正規化自己相関値Ｒ（ｋ）が新たに演算される。このときは、前記検出拍Ｂ１が抽出された時刻を起点として、その後の６秒間の参照時間Ｔｒにおいて測定信号Ｓ５から切り出された参照信号Ｓｒを使用して、測定信号Ｓ５との正規化自己相関値Ｒ（ｋ）が求められる。図５には、相関値算出時間Ｔｃ２に得られた正規化自己相関値Ｒ（ｋ）の変化曲線が（ｉｉ）で示されている。
【００３７】
図５の例では、新たに設定された相関値算出時間Ｔｃ２に得られた正規化自己相関値の変化曲線（ｉｉ）にレベル１の極大値Ｐ１ｂが存在している。このときも、最初に現れるこの極大値Ｐ１ｂが検出拍Ｂ２として抽出される。検出拍Ｂ２を抽出した時刻以降に得られている変化曲線（ｉｉ）の正規化自己相関値Ｒ（ｋ）は消去され、または無視される。そして、検出拍Ｂ２を抽出した時刻からさらに８秒間の相関値算出時間Ｔｃが設定され、その後の参照時間Ｔｒに得られた測定信号Ｓ５を参照信号Ｓｒとして正規化自己相関値Ｒ（ｋ）が求められる。図５では、このときの自己相関値Ｒ（ｋ）の変化曲線が（ｉｉｉ）で示されている。この変化曲線（ｉｉｉ）にレベル１の極大値Ｐ１ｃが存在したら、その極大値Ｐ１ｃを検出拍Ｂ３として抽出する。
【００３８】
制御部１７では、検出拍Ｂ１の次に検出拍Ｂ２が抽出されるまでの時間Ｔｂ（秒）が計測され、６０／Ｔｂの計算値が１分間の呼吸数としてｂｐｍ（beat per minute）を単位として算出される。次に検出拍Ｂ２から検出拍Ｂ３までの時間が計測され、そのときの呼吸数が算出される。これが繰り返される。
【００３９】
この制御方法（検出方法）では、相関値算出時間Ｔｃ内において、正規化自己相関値Ｒ（ｋ）にレベル１の極大値が存在したときに、その極大値が呼吸拍として抽出されるとともに、その時刻を基準として新たな参照信号Ｓｒが切出されて正規化自己相関値Ｒ（ｋ）が演算される。参照信号Ｓｒが次々と更新されて正規化自己相関値が演算されることにより、測定信号Ｓ５にノイズが重畳していても呼吸拍を検出しやすくなる。また信号の欠落が有ったとしても、その後に、新たに相関値算出時間Ｔｃが設定され、参照信号Ｓｒが更新されるために、信号の欠落による影響が継続することがない。
【００４０】
ここで、同じ参照信号Ｓｒを継続して使用し、その後の長時間にわたって正規化自己相関値を繰り返して演算することを比較例とすると、この比較例では、測定信号Ｓ５が経時的に変化したような場合に、呼吸拍が存在している場合でも正規化自己相関値の極大値のレベルが徐々に低下していく現象が発生しやすく、呼吸拍を正確に抽出するのが難しくなる。
【００４１】
これに対し、前記実施の形態での拍検出装置１では、レベル１の極大値が現れたときに、相関値算出時間Ｔｃと参照信号Ｓｒとを新たに更新することで、測定信号Ｓ５が経時的に変化したときであっても、呼吸拍を正確に抽出することができるようになる。特に、呼吸拍の検出では、生体の周囲の温度変化や生体の運動量の変化によって呼吸拍の間隔が変化しやすく、測定信号Ｓ５が経時的に変化しやすいため、本実施の形態による拍検出方法が有効である。
【００４２】
なお、８秒間の相関値算出時間Ｔｃにおいて、正規化自己相関値Ｒ（ｋ）にレベル１の極大値が現れないこともある。この場合、呼吸数がきわめて低くなっていることが疑われる。そこで、相関値算出時間Ｔｃのデータを消去して、８秒経過後に新たな相関値算出時間Ｔｃを設定し、更新した参照信号Ｓｒを用いて自己相関値の演算を再開することで、呼吸拍を抽出できる確率を高くすることができる。
【００４３】
また、８秒間の相関値算出時間Ｔｃにおいて、自己相関値Ｒ（ｋ）にレベル１の極大値が現れないときには、図６と図７、図８に示す制御を行なえば、さらに呼吸拍を高精度に検出できるようになる。
【００４４】
図７と図８では、制御部１７で実行される各処理ステップが「ＳＴ」の符号で示されている。
【００４５】
図７のＳＴ１では、相関値算出時間Ｔｃが新たに設定される。図７の「スタート」は、呼吸拍の検出を開始する時刻である。あるいは、それ以前の相関値算出時間Ｔｃにおいて算出された正規化自己相関値の極大値が呼吸拍として抽出されたときは、その極大値が現れた時刻が前記「スタート」である。
【００４６】
ＳＴ１で、新たな相関値算出時間Ｔｃが設定されると、ＳＴ２において、相関値算出時間Ｔｃの開始時刻から開始される参照時間Ｔｒから参照信号Ｓｒが切出されて、正規化自己相関値の演算が開始される。
【００４７】
ＳＴ３では、相関値算出時間Ｔｃ内において、正規化自己相関値Ｒ（ｋ）に、レベル１に分類される極大値が存在しているか否かが判別される。存在していたときは、図５に示した制御例と同様に、ＳＴ４に移行して最初に現れたレベル１の極大値を選択し、ＳＴ５でその極大値を検出拍として抽出する。そして、ＳＴ６でその前に抽出された検出拍から今回抽出された検出拍までの時間Ｔｂが求められて、呼吸数が算出されて、ＳＴ１に戻り、新たに相関値算出時間Ｔｃが設定される。
【００４８】
ここで、図６に示すように、相関値算出時間Ｔｃにおいて、正規化自己相関値Ｒ（ｋ）にレベル１に分類される極大値が存在していないときは、ＳＴ３がＮＯとなり、ＳＴ７に移行する。ＳＴ７では、相関値算出時間に延長時間ΔＴが加算され実質的な相関値算出時間が（Ｔｃ＋ΔＴ）に変更される。この相関値算出時間（Ｔｃ＋ΔＴ）は、呼吸拍数が最少の場合であっても呼吸拍が１回現われるであろうと想定される時間に設定される。実施の形態では延長時間ΔＴが２秒間に設定される。
【００４９】
ＳＴ８では、延長時間ΔＴを含む相関値算出時間（Ｔｃ＋ΔＴ）において、正規化自己相関値Ｒ（ｋ）にレベル１に分類される極大値が存在するか否かが判断される。図６に示すように、延長時間ΔＴにレベル１に分類される極大値Ｐ１が存在していれば、ＳＴ４に移行して、その極大値Ｐ１が検出拍として抽出される。
【００５０】
前記延長時間ΔＴを設けることで、呼吸数が低い場合であっても、呼吸拍を抽出することができるようになる。なお、相関値算出時間を最初から（Ｔｃ＋ΔＴ）の長さで例えば１０秒程度に設定しておくと、１区間の相関値算出時間内での正規化自己相関値算出の演算量が多くなり好ましくない。また１つの相関値算出時間内にレベル１の極大値が２回現われる確率も高くなり、正確に呼吸拍を抽出できないことが生じやすくなる。
【００５１】
ＳＴ８において、相関値算出時間（Ｔｃ＋ΔＴ）にレベル１に分類される極大値Ｐ１が存在していない場合には、図８に示すＳＴ９に移行する。ＳＴ９以降の処理ステップでは、「レベル１未満」の分類に属する極大値のうち、正規化自己相関値が大きい値の分類から小さい値の分類へ向かう順番にしたがって、分類ごとに極大値を検索し、時系列で最初に見つかった極大値を検出拍として抽出する。
【００５２】
すなわち、ＳＴ９では、相関値算出時間（Ｔｃ＋ΔＴ）にレベル２に分類される極大値Ｐ１が存在しているか否かが判定される。図６に示すように、相関値算出時間（Ｔｃ＋ΔＴ）にレベル２に分類される極大値Ｐ２が存在しているときは、ＳＴ１０に移行して、最初に現れる極大値Ｐ２を選択し、ＳＴ１１でその極大値Ｐ２を検出拍として抽出する。ＳＴ１２では、その前に抽出された検出拍から新たな検出拍までの時間Ｔｂが求められ、呼吸数が算出される。
【００５３】
ＳＴ９において、相関値算出時間（Ｔｃ＋ΔＴ）にレベル２に分類される極大値Ｐ２が存在していなかったときは、ＳＴ１３に移行し、相関値算出時間（Ｔｃ＋ΔＴ）にレベル３に分類される極大値Ｐ３が存在しているか否か判定される。極大値Ｐ３が存在しているときは、ＳＴ１４，ＳＴ１５，ＳＴ１６に移行し、最初に現れる極大値Ｐ３が新たな呼吸拍として抽出され、呼吸拍の時間Ｔｂが求められる。
【００５４】
ＳＴ１３において、相関値算出時間（Ｔｃ＋ΔＴ）にレベル３に分類される極大値Ｐ３が存在していないと判断されたときは、ＳＴ１７に移行して、最初に設定された相関値算出時間Ｔｃのデータが消去され、ＳＴ１に戻って新たに相関値算出時間Ｔｃが設定される。
【００５５】
延長時間ΔＴを含む相関値算出時間（Ｔｃ＋ΔＴ）内には、呼吸拍が存在している確率が高いので、レベル２またはレベル３の極大値が得られた時刻を呼吸拍の時刻として抽出することで、ノイズが重畳しているときや測定信号Ｓ５に欠落が有った場合であっても、呼吸拍の存在を抽出する確率を高めることができる。
【００５６】
また、本発明では、ＳＴ９において、レベル１に分類される極大値Ｐ１が存在していないときに、「レベル１未満」のいずれかのレベルの分類に属するものであって、時系列で最初に見つかった極大値を検出拍として抽出してもよい。例えば、相関値算出時間（Ｔｃ＋ΔＴ）内に、最初にレベル３に分類される極大値が現れ、その後にレベル２に分類される極大値が現れたとしても、最初に現れた「レベル３」に分類される極大値を検出拍として抽出する。
【００５７】
「レベル１未満」の区分においても、「レベル２」「レベル３」の極大値は、いずれも正規化自己相関値が所定のしきい値を超えているものであるため、これらの分類の極大値のうちに、早い時刻に現れたものを検出拍とすることで、早い間隔で呼吸拍の存在検知を行うことが可能である。仮に、最初に現れた極大値にノイズが重畳していたとしても、検出間隔が早いことから、早い段階で正しい呼吸拍への補正が可能となる。
【００５８】
なお、本発明では、延長時間ΔＴを設けることなく、相関値算出時間Ｔｃにレベル１に分類される極大値Ｐ１が存在していないときに、それよりも低いレベル２の極大値を抽出し、レベル２の極大値が存在していなかったらば、さらにはレベル３の極大値を抽出して検出拍としてもよい。あるいは、相関値算出時間Ｔｃにレベル１の極大値Ｐ１が存在していないときに、レベル１未満であっても最初に現れる極大値を検出拍としてもよい。
【符号の説明】
【００５９】
１  自動車の座席
３  バックシート
５  生体
１０  拍検出装置
１１  ＲＦ送信部
１２  ＲＦ受信部
１３  信号抽出部
１４  検波回路
１５  バンドパスフィルタ
１６  ローパスフィルタ
１７  制御部
Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３  検出拍
Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３  極大値
Ｒ（ｋ）  自己相関値
Ｓ５  測定信号
Ｓｒ  参照信号
Ｔｃ  相関値算出時間
Ｔｒ  参照時間
ΔＴ  延長時間
Ｗａ  検査信号波
Ｗｂ  戻り信号波
【図２】
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【図３】
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【図７】
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【図８】
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【図１】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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