(57)【要約】【課題】生体情報を高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮でき、仕様変更やさまざまな生体情報に柔軟に対応することができ、かつ、消費電力量の少ない圧縮方法および当該圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置を提供する。【解決方法】データ圧縮装置１は、生体情報の時系列データの時間的な差分値を計算するステップ１、差分値に対して、差分値の負値を正値に変換するステップ２、変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて所定のパラメータを用いて符号化し符号語を得るステップ３を備えた方法を実装し、専用プロセッサ１０において、汎用プロセッサ１１は命令メモリ１３に備えられた前記方法を実行する専用命令を含む命令を発行し、圧縮処理回路１２に時系列データの圧縮を行わせる。【選択図】図８
2015088911.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報の時系列データを、データ処理装置によって可逆圧縮するための方法であって、
前記データ処理装置によって、前記時系列データの時間的な差分値を計算するステップ１と、
前記データ処理装置によって、前記差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をするステップ２と、
前記データ処理装置によって、前記ステップ２の変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化し符号語を得るステップ３と、
を含む生体情報の圧縮方法。
【請求項２】
請求項１に記載の生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、
プロセッサと圧縮処理回路とを備えた専用プロセッサと、
前記生体情報の時系列データ及び前記時系列データを圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、
前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データを前記データメモリからロードするための専用命令、前記時系列データの時間的な差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をするための専用命令、前記変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化するための専用命令、前記符号化で得られた符号語を前記データメモリへ格納するための専用命令、及び、前記時系列データの未ロード部分があるか否かを判断し、あれば前記時系列データのロード処理へ戻り、なければ終了処理へ分岐するための専用命令を保持する命令メモリと、
前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスと、を備え、
前記圧縮処理回路は、前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号語を出力する
データ圧縮装置。
【請求項３】
請求項１記載の生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、
プロセッサと圧縮処理回路とを備えた専用プロセッサと、
前記生体情報の時系列データ及び前記生体情報を圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、
前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データの時間的な差分値を計算し、前記差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をし、前記変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化する計算を１命令で実行するための専用命令を保持する命令メモリと、
前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスと、を備え、
前記圧縮処理回路は前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号化で得られた符号語を出力する
データ圧縮装置。
【請求項４】
前記データメモリには、前記指数ゴロム符号化のパラメータが保持されており、生体情報の種類及びサンプリング間隔の少なくとも一方で表されるデータ属性に応じて前記パラメータが変更できる
請求項２または請求項３記載のデータ圧縮装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報をより小さく圧縮する方法およびその方法を用いた低消費電力量化を達成するデータ圧縮装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療現場では高血圧などの慢性疾患の患者に対して、病院で行う短時間の検査で得る生体情報だけでなく日常生活を送りながら長時間かけて取得しつづける生体情報も重要視されている。病院の検査では異常が出ない場合でも、長時間かけて取得しつづけた生体情報に異常が発見される場合もあるからである。日常生活での長時間での検査によって患者にかかる物理的・精神的負担軽減のため、検査に使用する生体情報センシング機器は低侵襲・無拘束・無自覚である必要があり、また検査は長時間かつ実時間で行える必要がある（例えば非特許文献１参照）。
【０００３】
このため、検査機器は小型で軽量で低消費電力でなければならない。生体情報センシング機器の開発の例としては、膀胱内圧のデータや直腸内圧のデータ等の生体情報を測定し無線通信で体外の機器へ情報を送信するカプセル型の医療機器等がある（例えば非特許文献２参照）。
【０００４】
検査機器は長時間連続して生体情報を測定しつづけるので生体情報の量は多く、情報を他の機器へ送信したり、センシング機器中に保存するためにかかる消費電力量は大きくなる。このため、機器の電池のサイズを大きくせねばならなくなり、その場合機器は小型化できなくなる。
【０００５】
機器の小型化のために、通信時の消費電力量を削減することを考える。そのため、送信する生体情報を圧縮して情報量を減らすことが必要である。さらに、精密な検査を行うためには、圧縮は１ビットの損失もなく復元できる可逆圧縮である必要がある。
【０００６】
生体情報の圧縮には様々な手法が提案されているが、生体情報を可逆圧縮する手法は少ない。例えば、可逆圧縮する方法としては、ｍｉｎｉＬＺＯ、ハフマン、適応的ハフマン、算術圧縮及び辞書的圧縮がある（例えば非特許文献３参照）。また、より小さく圧縮できるものは計算量が多く実行に時間がかかったり、多くのメモリを要するために実アプリケーションとして利用する際に多くの制約を要する。たとえば心電データの圧縮として考えられているものの多くはｌｏｓｓｙな圧縮であるし、計算量も多い（例えば非特許文献４参照）。
【０００７】
次に、これらの圧縮を行うための装置として実装する従来の手法は、
（Ａ）汎用プロセッサ上のソフトウェアによる実装（以下、従来手法（Ａ）と呼ぶ）
（Ｂ）専用ハードウェア（ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）による実装（以下、従来手法（Ｂ）と呼ぶ）
の２種類に分類できる。
【０００８】
図１４は、汎用プロセッサ上のソフトウェアによる従来の圧縮の実装を示す図である。図１４において、汎用プロセッサ１００の外側には、命令メモリ１０１とデータメモリ１０２がある。命令メモリ１０１は、圧縮処理のための命令を保持している。汎用プロセッサ１００は、命令メモリ１０１から読み出された命令に従って、圧縮処理の圧縮演算を行う。また、汎用プロセッサ１００は、命令メモリ１０１から読み出された命令に従って、データバス１０３を通じてデータメモリ１０２にデータを保持したり、保持されているデータを読み出す。さらに、汎用プロセッサ１００は、汎用プロセッサ１００で行われた演算結果を、データバス１０３を通じてデータメモリ１０２に格納する。
【０００９】
図１５は、汎用プロセッサと専用周辺回路（ＡＳＩＣ）を用いた従来の圧縮の実装を示す図である。
【００１０】
図１５において、汎用プロセッサ１１０の外側には、命令メモリ１１１、データメモリ１１２、圧縮処理回路１１３がある。命令メモリ１１１は、圧縮処理の圧縮演算のための命令を保持している。汎用プロセッサ１１０は、命令メモリ１１１から読み出された命令に従って、データバス１１４を通じてデータメモリ１１２に保持されているコマンドとデータを読み出し、データバス１１４を通じて、圧縮処理回路１１３に対し、実行すべき処理を指示するコマンドとデータを渡す。
【００１１】
また、汎用プロセッサ１１０は、圧縮処理回路１１３から、ステータス情報と、圧縮処理後の演算結果を読み出し、データバス１１４を通じてステータス情報と演算結果をデータメモリ１１２に格納する。圧縮処理回路１１３は、命令メモリ１１１から読み出された命令に従って、圧縮処理の圧縮演算を行う。ここで、圧縮処理回路１１３は、ＡＳＩＣを用いている。
【００１２】
従来手法（Ａ）と従来手法（Ｂ）との間には、次のようなトレードオフが存在する。
【００１３】
従来手法（Ａ）は、従来手法（Ｂ）と比較して、次の（ａ）、（ｂ）のような利点を持つ。
【００１４】
（ａ）実装するために必要なハードウェア量が少ない（プログラムを格納するためのメモリだけで十分である）。
（ｂ）さまざまな生体情報や仕様変更に柔軟に対応できる（生体情報の種類やサンプリング間隔や精度の変化に容易に対応できる）。
【００１５】
しかし、従来手法（Ａ）は、従来手法（Ｂ）と比較して、次の（ｃ）、（ｄ）のような欠点がある。
【００１６】
（ｃ）実行時間が長い（実行サイクル数が多い）。
（ｄ）消費電力量が大きい。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１７】
【非特許文献１】今井正治、 武内良典、"医療・ヘルスケア用生体情報センシング・システムでの無線通信の高信頼度化と低消費電力化"、2012年電子情報通信学会総合大会、pp. SS-43-46、March 2012
【非特許文献２】Hirofumi Iwato, Keishi Sakanushi, Yoshinori Takeuchi, and Masaharu Imai, "A Small-area and Low-power SoC for Less-invasive Pressure Sensing Capsules in Ambulatory Urodynamic Monitoring," IEICE TRANSACTIONS on Electronics, Vol. E95-C, No. 4, pp. 487-494, 2012
【非特許文献３】Antti Koshi, "Lossless ECG encoding," Computer Methods and Programs in Biomedicine, ELSEVIER, Vol. 52, pp. 23-33, 997
【非特許文献４】Ziya Arnavut, "ECG Signal Compression Based on Burrows-Wheeler Transformation and Inversion Ranks of Linear Prediction," IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 54, NO. 3, MARCH 2007
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
生体情報センシングシステムでは、長時間使用のために様々な工程の低消費電力化が求められる。システム中で最も消費電力量が大きい部分は、他機器との生体情報の送受信の部分である。その部分の電力消費を抑える為に、情報を圧縮して情報量を減らすことが考えられる。その場合、生体情報を扱うため、より精密な検査を行うことを想定すると、圧縮は可逆でなければならない。
【００１９】
圧縮自体についても電力を消費するため、圧縮も低消費電力量で行うことが必要となる。汎用プロセッサで圧縮を実装する場合、圧縮を効率よく計算するための演算命令が含まれていないため、圧縮を汎用プロセッサ上でソフトウェアによって実行するためには、長い実行サイクル数が必要となり消費電力も多くなる。だが専用ハードウエア（ＡＳＩＣ）での実装は、性能も高く消費電力も少ないが、生体情報の種類やサンプリング間隔や精度の変化に柔軟に対応することが困難である。
【００２０】
すなわち、さまざまな生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ない実装方法を用いた生体情報センシングシステムを開発することが課題となっている。
【００２１】
そこで、本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮でき、仕様変更やさまざまな生体情報に柔軟に対応することができ、かつ、消費電力量の少ない生体情報の圧縮方法および装置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】
【００２２】
上記目的を達成するための一手段として、本発明の生体情報の圧縮方法およびデータ圧縮装置は以下の構成を備える。
【００２３】
前記生体情報の圧縮方法は、生体情報の時系列データを、データ処理装置によって可逆圧縮するための方法であって、前記データ処理装置によって、前記時系列データの時間的な差分値を計算するステップ１と、前記データ処理装置によって、前記差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をするステップ２と、前記データ処理装置によって、前記ステップ２の変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化し符号語を得るステップ３と、を含む。
【００２４】
これにより、生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ない生体情報処理ができる。
【００２５】
また、前記データ圧縮装置は、前記生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、プロセッサと圧縮処理回路とを備えた専用プロセッサと、前記生体情報の時系列データ及び前記時系列データを圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データを前記データメモリからロードするための専用命令、前記時系列データの時間的な差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をするための専用命令、前記変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化するための専用命令、前記符号化で得られた符号語を前記データメモリへ格納するための専用命令、及び前記時系列データの未ロード部分があるか否かを判断し、あれば前記時系列データのロード処理へ戻り、なければ終了処理へ分岐するための専用命令を保持する命令メモリと、前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスとを備え、前記圧縮処理回路は前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号語を出力する。
【００２６】
これにより、生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ないデータ圧縮装置ができる。
【００２７】
また、前記データ圧縮装置は、前記生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、プロセッサと圧縮処理回路を備えた専用プロセッサと、前記生体情報の時系列データ及び前記生体情報を圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データの時間的な差分値を計算し、前記差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をし、前記変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化する計算を１命令で実行するための専用命令を保持する命令メモリと、前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスと、を備え、前記圧縮処理回路は前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号化で得られた符号語を出力する。
【００２８】
これにより、生体情報のデータを高い圧縮率とさらに少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ないデータ圧縮装置ができる。
【００２９】
また、前記データメモリには、前記指数ゴロム符号化のパラメータが保持されており、生体情報の種類及びサンプリング間隔の少なくとも一方で表されるデータ属性に応じて前記パラメータが変更できてもよい。
【００３０】
これにより、外部から前記パラメータを変更することで生態情報の種類や時系列データのサンプリング間隔などに応じた圧縮が可能となる。
【発明の効果】
【００３１】
従来技術として、非特許文献３のように、心電データの圧縮などには辞書的符号化が用いられている。だが辞書的符号化は計算量が多く実行に時間がかかる。本発明で提案する、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法は、パラメータさえ事前に決めておけば一つの差分に対して一つの符号の割り当てが決まっているため、計算量も少なく符号化にかかる時間も少ない。生体情報センシングシステムでは、実時間での処理が求められるため、本発明の方法の方が実装により現実的であると言える。
【００３２】
また、本発明で提案する、専用命令を追加したプロセッサによる実装は、単純な命令セットを持つ汎用プロセッサに、（１）符号語を求める命令、（２）正負の処理を行う命令、（３）符号語を決定する命令、（４）メモリへの格納を補助する命令などを追加することにより符号化や複合の処理を効率よく実行させるものである。この装置の特徴は、従来手法（Ｂ）と同程度の処理性能（実行サイクル数）と少ない消費電力量での実行能力を持ちつつ、汎用プロセッサ上でのソフトウェア処理と同様の柔軟さと拡張性が達成されることである。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】（ａ）膀胱内圧の時系列データを示す図、（ｂ）膀胱内圧の時系列データの差分の出現頻度を示す図。
【図２】（ａ）直腸内圧の時系列データを示す図、（ｂ）直腸内圧の時系列データの差分の出現頻度を示す図。
【図３】指数ゴロム符号化の符号語の一例を示す図。
【図４】膀胱内圧のデータについて指数ゴロム符号化をパラメータｋ＝０〜９で行った圧縮結果を示す図。
【図５】（ａ）心電図のデータを示す図、（ｂ）心電図のデータの差分の出現確率を示す図。
【図６】膀胱内圧のデータについて指数ゴロム符号化と他の可逆圧縮手法の圧縮率の比較結果を示す図。
【図７】心電図のデータの周期性を示す図。
【図８】本発明に係る、データ圧縮装置の図。
【図９】本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分の処理フローを示す図。
【図１０】本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例１の処理フローを示す図。
【図１１】本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例２の処理フローを示す図。
【図１２】本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例２の専用命令を構成するブロックダイアグラムを示す図。
【図１３】本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例２の専用命令を構成する別のブロックダイアグラムを示す図。
【図１４】汎用プロセッサ上のソフトウェアによる従来の生体情報処理装置の図。
【図１５】汎用プロセッサと専用周辺回路（ＡＳＩＣ）を用いた従来の生体情報処理装置の図。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
本発明の実施の一形態を図１〜図１０を用いて説明する。
【００３５】
生体情報である、膀胱内圧のデータや直腸内圧のデータ、脈波形や呼吸波形、筋電、心電などは時系列のデータであり時間とともに変化していく。本願発明者は、生体情報の時系列データは、図１（ａ）及び図２（ａ）のように全体的に変化が激しいデータであるが、直前の値との変化を見てみると、大きな変化は少なく、符号化を行う前に差分をとることは、圧縮符号化の効果を高める結果になることに着目した。
【００３６】
実際、図１（ｂ）及び図２（ｂ）に示すように、膀胱内圧や直腸内圧のデータにおいて、サンプリング間隔１２０［ｍｓ］、精度１０［ビット］で測定されたものでは、直前の差分の値が０になる頻度が約５０％となり、取得データそのものを扱うよりもデータの偏りが大きいために効果的に圧縮することが可能となる。すなわち、指数ゴロム符号は偏りが激しいデータを符号化する場合により小さく圧縮することができることから、指数ゴロム符号化の適用が有効である。以下に、可逆圧縮の方法として指数ゴロム符号化を適用する手順にを説明する。
【００３７】
まず、差分は正数と負数が出てくるため、差分値ｄに対して以下の（式１）の計算により変換を行って、すべて正数または０とした指数ゴロム符号化されるべき値ｌを得ておく必要がある。
【００３８】
【数１】
2015088911.tif 000003
【００３９】
次の（Ｓｔｅｐ１）〜（Ｓｔｅｐ４）によって指数ゴロム符号化された値を得る。
【００４０】
（Ｓｔｅｐ１）
【数２】
2015088911.tif 000004
となるｉを求める。
【００４１】
（Ｓｔｅｐ２）ｉの値だけ１を接頭語として並べる。
【００４２】
（Ｓｔｅｐ３）セパレータとして０を挿入する。
【００４３】
（Ｓｔｅｐ４）末尾に、ｋ＋ｉビットで
【数３】
2015088911.tif 000005
をバイナリ符号化したものを付け加える。ここでパラメータｋは、生体情報に応じて圧縮率を最適化する指数ゴロム符号のパラメータである。
【００４４】
例として差分が１である場合、指数ゴロム符号（ｋ＝０）で符号化する手順を説明する。指数ゴロム符号化されるべき値ｌは１となる。符号化の（Ｓｔｅｐ１）においてｉは１となり、（Ｓｔｅｐ２）、（Ｓｔｅｐ３）において符号語の上位２ビットは１０となることがわかる。符号化の（Ｓｔｅｐ４）において末尾に０を１ビットでバイナリ符号化したものを付け加えると、符号語は１００となる。よって差分＝１の符号語は１００となる。
【００４５】
図３に、同様にして得られるｌ＝０〜９、ｋ＝０，１，２に対する指数ゴロム符号化の符号語の例を示す。
【００４６】
またパラメータｋを変更することであらゆる生体情報の変化に対応した圧縮が可能となる。たとえば、図１、図２に示したように、膀胱内圧および直腸内圧のデータで、サンプリング間隔１２０［ｍｓ］、精度１０［ビット］で測定されたものは、直前の差分の値が約５０％の出現頻度で０になっている。さらに、０以外の差分の値についても、ほとんどがその前後に分布している。したがって差分に指数ゴロム符号のｋ＝０のものを用いることで、高い圧縮率となる。
【００４７】
図４に、膀胱内圧のデータについて指数ゴロム符号化をパラメータｋ＝０〜９で行った圧縮結果を示す。ｋ＝０の時が膀胱内圧のデータをいちばん小さくできることが確かめられる。膀胱内圧・直腸内圧のデータの圧縮には指数ゴロム符号のパラメータをｋ＝０と設定して圧縮を行えば、データ量を約７０％に削減できる。同様にして、図５に示した、測定された心電図データと直前の差分の出現頻度から、ｋ＝３の時がいちばん高い圧縮率となることが確かめられる。
【００４８】
生体情報の直前のデータとの差分をとって指数ゴロム符号化することは、実際に医療分野のアプリケーションに用いられているｍｉｎｉＬＺＯなどよりも小さく圧縮でき、さらに辞書的符号化よりも早く実行できる。膀胱内圧のデータについて、他の可逆圧縮の符号化法と圧縮率について比較した結果を図６に示す。平均値を棒グラフで示し、平均値からの標準偏差を、平均値を中心とした縦棒で表している。指数ゴロム符号化の手法を用いた結果が圧縮率平均７４．３％で最も圧縮率が高い。
【００４９】
上記では、直前の値との差分をとる例をあげたが、図７に示すように心電図などの周期的な波形データ（例えば領域２５１と領域２５２のデータ）は自己相関をもつため、例えばＲ波−Ｒ波の間隔で周期ごとの差分をとるという方法も可能である。Ｒ波の位置（例えば図７の丸印Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３）は簡単に見つけることができるため、Ｒ波から次のＲ波までの一周期を保存しておき、次のＲ波が出現したときに直前の周期との差分をとっていく。
【００５０】
例えば、領域２５１と領域２５２について、Ｒ波からｎ番目のサンプルのデータについての差分値を（Ｒ２＋ｎの差分）と表すと、（Ｒ２＋ｎの差分）＝（Ｒ２＋ｎのサンプルの値）−（Ｒ１＋ｎのサンプルの値）とすればよい。ただし、０≦ｎ≦Ｒ３−Ｒ２である。その後、指数ゴロム符号化を適切なパラメータで行うことで、より小さく圧縮が可能になる。
【００５１】
心電データの圧縮などには辞書的符号化が用いられている。だが辞書的符号化は計算量が多く実行に時間がかかる。本願発明で提案する、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法は、パラメータさえ事前に決めておけば一つの差分に対して一つの符号の割り当てが決まっているため、計算量も少なく符号化にかかる時間も少ない。生体情報センシングシステムでは、実時間での処理が求められるため、本願発明の手法の方が実装により現実的であると言える。
【００５２】
上述した、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法は、たとえば、従来の汎用プロセッサでのソフトウェアによる実装、専用ハードウェア（ＡＳＩＣ）による実装ができる他に、生体情報の圧縮処理の計算を少ない実行サイクル数で実行できる命令を備えた特定応用分野向きプロセッサ（ＡＳＩＰ：  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）による実装が可能である。
【００５３】
特定応用分野向きプロセッサ（ＡＳＩＰ）を用いるデータ圧縮装置を実施例のひとつとして以下に説明する。これにより、生体情報の圧縮処理を、効率良くかつ少ない消費電力量で実行できる。
【００５４】
図８はデータ圧縮装置１の圧縮処理に係る主要部を示す。
【００５５】
図８において、特定応用分野向きプロセッサ（ＡＳＩＰ）である専用プロセッサ１０は汎用プロセッサ１１、圧縮処理回路１２を含み、これらは内部バス１５でつながっている。また、専用プロセッサ１０の外部には命令メモリ１３があり、ここから汎用プロセッサ１１に命令を読み出し、実行する。また、データメモリ１４にはデータが保存されている。
【００５６】
実行する命令の必要に応じて専用プロセッサ１０にデータバス１６を通じてデータメモリ１４から読みだされたデータが入力され圧縮処理回路１２等の演算に使用された後、演算結果を、データバス１６を通じてデータメモリ１４に保存する。すなわち、圧縮処理回路１２は、汎用プロセッサ１１が発行する命令メモリ１３に保持された専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号語を出力してもよい。
【００５７】
データメモリ１４に書き込み或いは読み出される外部からの或いは外部へのデータは、データバス１６を介し入出力インターフェース（図示せず）を通じデータ圧縮装置１の外部とやりとりされる。
【００５８】
なお、汎用プロセッサ１１としては、ＲＩＳＣ（Ｒｅｄｕｃｅｄ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｓｅｔ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ：縮小命令セットコンピュータ）やＣＩＳＣ（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ｓｅｔ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ：複合命令セットコンピュータ）などがあげられる。
【００５９】
図９に、圧縮処理における前記（Ｓｔｅｐ１）〜（Ｓｔｅｐ４）を含む符号化の処理フロー図を示す。図９の処理フローは、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法の、実装に依存しない手順を示している。図９の処理フローは、たとえば、汎用プロセッサ、専用ハードウェア（ＡＳＩＣ）、特定応用分野向きプロセッサ（ＡＳＩＰ）などの、あらゆるデータ処理装置によって実行される。
【００６０】
ステップ２６０で時系列データの前処理が行われ、ステップ２６１で前処理済みの前記時系列データを構成するサンプル値のロード処理を行い、ステップ２６２でそれらサンプル値の差分、つまり前記時系列データの時間的な差分値を計算する処理を行い、ステップ２６３で上記の式１に従って差分値の正負の処理を行い指数ゴロム符号化されるべき値ｌを得て、ステップ２６４で指数ゴロム符号化されるべき値ｌから前記（Ｓｔｅｐ１）におけるｉを求める処理を行い、ステップ２６５で前記（Ｓｔｅｐ２）〜（Ｓｔｅｐ４）の符号語を求める処理を行い、ステップ２６６で得られた符号語をバッファレジスタへ格納する処理を行い、ステップ２６７で未ロードのサンプル値があるかを判断し、あればステップ２６１のロード処理へ戻り、なければステップ２６８の終了処理へ行く分岐処理を行う。
【００６１】
なお、図９の処理以前に生体情報の種類や時系列データのサンプリング間隔などのデータの属性に応じて圧縮に最適なパラメータｋが決められる。例えば、パラメータｋの値はデータメモリ１４に外部から変更できるように保存しておけばよい。
【００６２】
図９の処理フローのデータ圧縮装置１への実装に際し、実行サイクル数の削減のために、特定応用分野向きプロセッサ（ＡＳＩＰ）である専用プロセッサ１０を用いて、単純な命令セットを持つ汎用プロセッサに専用命令を追加し符号化の処理を行ってもよい。そのような実施例１を図１０に示す。図１０において、追加した専用命令で処理を行うステップは以下のとおりである。
【００６３】
ステップ２７１で、専用命令ＬＤＳＡＭの実行による前処理済サンプル値のロード、
ステップ２７３で、専用命令ＳＩＧＮの実行による差分値の正負の処理、
ステップ２７５で、専用命令ＣＯＤＥ１、ＣＯＤＥ２の実行による符号語の計算、
ステップ２７６で、専用命令ＲＥＳ１、ＲＥＳ２の実行によるバッファレジスタへ格納、
ステップ２７７で、専用命令ＢＲＥＮＣの実行による終了判断付き分岐処理。
【００６４】
ここで、ステップ２７５に２つの専用命令ＣＯＤＥ１、ＣＯＤＥ２が必要なのは、ＲＩＳＣプロセッサに拡張命令として実装しているので、一度にアクセスできるレジスタ数に制限があるためである。また、ステップ２７６に２つの専用命令ＲＥＳ１、ＲＥＳ２が必要なのは、符号語長よりもバッファの空きが小さい場合の処理と符号語長分の空きがバッファにある場合の処理が必要であるためである。
【００６５】
これにより、前述の膀胱内圧および直腸内圧のデータで専用命令が追加されていない従来のＲＩＳＣプロセッサより、全体の実行サイクル数で約２８％、消費電力量で約２７％のの削減が可能になった。
【００６６】
また、図１１に、図９に示されるステップ２６２、２６３、２６４、２６５を専用命令１命令で実現する実施例２を示す。この場合、各ステップをまとめて実行できるため実行サイクル数がより削減され消費電力もより少なくなる。
【００６７】
図１１において、追加した専用命令で処理を行うステップは以下のとおりである。
【００６８】
ステップ２７１で、専用命令ＬＤＳＡＭの実行による前処理済サンプル値のロード、
ステップ２８２で、追加した１つの専用命令の実行によるステップ２６２、２６３、２６４、２６５と同等処理の実行、
ステップ２６６で、得られた符号語をバッファレジスタへ格納する処理、
ステップ２７７で、専用命令ＢＲＥＮＣの実行による終了判断付き分岐処理。
【００６９】
図１２は、本専用命令を構成する際のブロックダイアグラムである。図１２の回路を用いることにより、１命令で数値を指数ゴロム符号に変換することが可能である。
【００７０】
図１３はデコード処理を示すブロックダイアグラムである。本回路を採用する専用命令により、一命令で指数ゴロム符号化されたデータを、元の値に戻すことが可能である。
【００７１】
以上、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法、及びその実装について説明した。各実装の特徴を比較し下表に示す。実装（Ｃ）により、実装（Ｂ）と同程度の処理性能（実行サイクル数）と少ない消費電力量での実行能力を持ちつつ、汎用プロセッサ上でのソフトウェア処理と同様の柔軟さと拡張性が達成される。
【００７２】
【表１】
2015088911.tif 000006
【００７３】
以上、本発明の複数の態様に係る生体情報の圧縮方法及びその方法を実行するためのデータ圧縮装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態が、本発明の１つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
本発明は、小型化や長時間使用を必要とする生体情報センシングシステムに有用である。
【符号の説明】
【００７５】
１    データ圧縮装置
１０    専用プロセッサ
１１、１００、１１０    汎用プロセッサ
１２、１１３    圧縮処理回路
１３、１０１、１１１    命令メモリ
１４、１０２、１１２    データメモリ
１５    内部バス
１６、１０３、１１４    データバス
【図１】
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【図２】
2015088911.tif 000008
【図３】
2015088911.tif 000009
【図４】
2015088911.tif 000010
【図５】
2015088911.tif 000011
【図６】
2015088911.tif 000012
【図７】
2015088911.tif 000013
【図８】
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【図９】
2015088911.tif 000015
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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