(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の心臓に向けて送信した検出波の反射波に基づき生成されるセンサ信号を取得し、
取得した前記センサ信号に基づいて、心拍の周波数を特定し、
特定した前記心拍の周波数に基づいて、前記センサ信号をフィルタ処理し、
前記フィルタ処理により得られる信号をフィルタリング信号としたとき、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点に対して、時間及び振幅の少なくともいずれかが類似する特徴点を前記心拍に係る特徴点に特定し、
特定した前記心拍に係る特徴点に基づいて、心拍の間隔を算出する、
処理をコンピューターに実行させる、心拍間隔特定プログラム。
【請求項２】
前記心拍に係る特徴点を特定することは、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点と、前記センサ信号における複数の特徴点のそれぞれとの間の、時間軸上の差及び振幅値の差のうちの少なくともいずれか一方を算出することを含む、請求項１に記載の心拍間隔特定プログラム。
【請求項３】
前記心拍に係る特徴点を特定することは、前記センサ信号における複数の特徴点のうちの、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との時間軸上の差が最小となる特徴点を、前記心拍に係る特徴点として特定することを含む、請求項２に記載の心拍間隔特定プログラム。
【請求項４】
前記心拍に係る特徴点を特定することは、前記センサ信号における複数の特徴点のうちの、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との振幅値の差が最小となる特徴点を、前記心拍に係る特徴点として特定することを含む、請求項２に記載の心拍間隔特定プログラム。
【請求項５】
前記心拍に係る特徴点を特定することは、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との振幅値の差が所定閾値以下となる特徴点を抽出し、抽出した特徴点のうちの、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との時間軸上の差が最小となる特徴点を、前記心拍に係る特徴点として特定することを含む、請求項２に記載の心拍間隔特定プログラム。
【請求項６】
前記フィルタ処理に用いるフィルタの遅延特性に基づいて、前記センサ信号に対する前記フィルタリング信号の遅延を補正する処理をコンピューターに更に実行させ、
前記時間軸上の差は、前記センサ信号に対する前記フィルタリング信号の前記遅延が補正された後における差である、請求項２又は３に記載の心拍間隔特定プログラム。
【請求項７】
予め規定された前記被験者の身体の動きを検出し、
前記身体の動きの検出結果に基づいて、前記心拍に係る特徴点を特定する際に用いる方法を変更する、
処理をコンピューターに更に実行させる、請求項１〜６のうちのいずれか１項に記載の心拍間隔特定プログラム。
【請求項８】
被験者の心臓に向けて送信した検出波の反射波に基づき生成されるセンサ信号を取得するセンサ信号取得部と、
前記センサ信号に基づいて、心拍の周波数を特定する周波数解析部と、
前記周波数解析部により特定された前記心拍の周波数に基づいて、前記センサ信号をフィルタ処理するフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理により得られる信号をフィルタリング信号としたとき、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点に対して、時間及び振幅の少なくともいずれかが類似する特徴点を前記心拍に係る特徴点に特定する心拍特徴点特定部と、
前記心拍特徴点特定部により特定された前記心拍に係る特徴点に基づいて、心拍の間隔を算出する心拍間隔算出部とを含む、心拍間隔特定装置。
【請求項９】
被験者の心臓に向けて送信した検出波の反射波に基づき生成されるセンサ信号を取得し、
取得した前記センサ信号に基づいて、心拍の周波数を特定し、
特定した前記心拍の周波数に基づいて、前記センサ信号をフィルタ処理し、
前記フィルタ処理により得られる信号をフィルタリング信号としたとき、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点に対して、時間及び振幅の少なくともいずれかが類似する特徴点を前記心拍に係る特徴点に特定し、
特定した前記心拍に係る特徴点に基づいて、心拍の間隔を算出することを含む、コンピューターにより実行される心拍間隔特定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心拍間隔特定プログラム、心拍間隔特定装置、及び心拍間隔特定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
マイクロ波ドップラーセンサを用いて心拍情報を出力する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2005-237569号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、マイクロ波ドップラーセンサのような非接触センサは、マイクロ波などの検出波を被験者の心臓に向けて送信し、その反射波に基づいてセンサ信号を出力する。センサ信号には、心拍以外の他の動きで生じる振動成分が含まれる。従って、センサ信号は、心拍の周波数のバンド幅でフィルタ処理される。この結果、フィルタ処理された信号から、心拍に係る特徴点を抽出できる。
【０００５】
しかしながら、このようにしてセンサ信号をフィルタ処理すると、得られる信号は、完全な周期波形（正弦波）になるのではなく、フィルタ処理前の心臓の鼓動で生じた特徴点の時間情報が鈍った状態で残る。従って、フィルタ処理で得られた信号から心拍に係る特徴点の時間情報を抽出する場合、個々の心拍間隔を精度良く算出することが難しい。
【０００６】
そこで、１つの側面では、本発明は、個々の心拍間隔を精度良く算出できる心拍間隔特定プログラム、心拍間隔特定装置、及び心拍間隔特定方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一局面によれば、被験者の心臓に向けて送信した検出波の反射波に基づき生成されるセンサ信号を取得し、
取得した前記センサ信号に基づいて、心拍の周波数を特定し、
特定した前記心拍の周波数に基づいて、前記センサ信号をフィルタ処理し、
前記フィルタ処理により得られる信号をフィルタリング信号としたとき、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点に対して、時間及び振幅の少なくともいずれかが類似する特徴点を前記心拍に係る特徴点に特定し、
特定した前記心拍に係る特徴点に基づいて、心拍の間隔を算出する、
処理をコンピューターに実行させる、心拍間隔特定プログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
個々の心拍間隔を精度良く算出できる心拍間隔特定プログラム、心拍間隔特定装置、及び心拍間隔特定方法が得られる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】非接触センサの一例を示す図である。
【図２】心拍間隔特定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】電波送受信部の一例を示すブロック図である。
【図４】心拍間隔特定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図５】センサ信号の一例を示す図である。
【図６】周波数解析結果の一例を示す図である。
【図７】フィルタリング信号の一例を示す図である。
【図８】心拍の間隔の出力例を示す図である。
【図９】心拍間隔特定装置により実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】心拍特徴点特定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】フィルタ遅延補正処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】フィルタリング信号特徴点情報の一例を示す図である。
【図１３】センサ信号特徴点情報の一例を示す図である。
【図１４】一例による心拍特徴点判定処理を示すフローチャートである。
【図１５】心拍特徴点情報の一例を示す図である。
【図１６】一例による心拍特徴点判定処理の説明図である。
【図１７】他の一例による心拍特徴点判定処理を示すフローチャートである。
【図１８】他の一例による心拍特徴点判定処理の説明図である。
【図１９】他の一例による心拍特徴点判定処理を示すフローチャートである。
【図２０】振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点の抽出結果の一例を示す図である。
【図２１】他の例による心拍特徴点判定処理の説明図である。
【図２２】本実施例と参照方法との心拍間隔の波形の比較図である。
【図２３】比較例と参照方法との心拍間隔の波形の比較図である。
【図２４】心拍間隔の周波数解析結果の比較図（その１）である。
【図２５】心拍間隔の周波数解析結果の比較図（その２）である。
【図２６】心拍間隔特定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２７】心拍間隔特定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図２８】心拍間隔特定装置により実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図２９】動き検出部による動き検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図３０】動き情報の一例を示す図である。
【図３１】心拍特徴点特定部により実行される心拍特徴点特定処理の一例を示すフローチャートである。
【図３２】心拍特徴点探索部が実行する心拍特徴点判定処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。
【００１１】
以下の実施例において、心拍間隔特定装置１０は、非接触センサからの情報を用いて、心拍の間隔を算出する。なお以降の説明において、心拍を推定される対象となる人を指して、被験者と記載する場合がある。
【００１２】
［実施例１］
図１は、非接触センサの一例を示す図である。非接触センサ７０は、例えば被験者５の衣服等に取り付けられる。或いは、被験者５の動きが少ない場合、非接触センサ７０は、被験者５から独立した態様で固定位置に設けられてもよい。非接触センサ７０は、電波送受信部２５を含み、電波送受信部２５は、電波送信部１及び電波受信部２を含む。電波送受信部２５の詳細は、図３を参照して後述する。
【００１３】
電波送信部１は、被験者５の人体に電波を照射する。電波の帯域は、任意である。電波の一例として極超短波（UHF：Ultra High Frequency）やマイクロ波（SHF：Super High Frequency）が挙げられる。またさらに、電波は例えば2.4G帯であってよい。電波受信部２は、被験者５からの電波の反射波を受信する。
【００１４】
図２は、心拍間隔特定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００１５】
心拍間隔特定装置１０は、図２に示すように、バス１９で接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３、記録媒体インターフェイス１４、及び表示制御部１５を含む。また、心拍間隔特定装置１０は、入出力制御部１６、及び通信インターフェイス１７を有する。記録媒体インターフェイス１４には、ＳＤ（Secure Digital）カード（または、メモリカード）２１などの記録媒体が接続可能である。表示制御部１５には、表示装置２２が接続されている。入出力制御部１６には、入出力デバイス２４が接続されている。入出力デバイス２４は、タッチパネル、スピーカなどであってよい。表示装置２２及び入出力デバイス２４の機能は、タッチパネルで実現されてもよい。尚、記録媒体インターフェイス１４及びＳＤカード２１、入出力制御部１６及び入出力デバイス２４、表示装置２２及び表示制御部１５、及び／又は、無線送受信部２６は、適宜、省略されてもよい。
【００１６】
通信インターフェイス１７には、電波送受信部２５、及び無線送受信部２６が接続されている。電波送受信部２５は、図１に示した電波送信部１及び電波受信部２を有する。無線送受信部２６は、携帯電話における無線通信網を利用して無線通信可能な送受信部を含む。無線送受信部２６は、近距離無線通信（ＮＦＣ：Near Field Communication）部、ブルーツース（Bluetooth、登録商標）通信部、Ｗｉ−Ｆｉ（Wireless-Fidelity）送受信部、赤外線送受信部などを含んでもよい。
【００１７】
ＣＰＵ１１は、心拍間隔特定装置１０全体の動作を制御する機能を有する。ＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３は、ＣＰＵ１１が実行するプログラムや各種データを格納する記憶部を形成する。プログラムは、ＣＰＵ１１に心拍間隔特定処理を実行させて心拍間隔特定装置として機能させるプログラムを含む。記憶部には、ＳＤカード２１が含まれても良い。プログラムを格納する記憶部は、コンピュータ読取可能な記憶媒体の一例である。
【００１８】
表示装置２２は、表示制御部１５の制御下で、心拍間隔特定処理の結果などを表示する機能を有する。
【００１９】
尚、心拍間隔特定装置１０は、非接触センサ７０と一体に（１つの筐体内に）形成されてもよい。或いは、心拍間隔特定装置１０は、非接触センサ７０とは別体に設けられてもよい。
【００２０】
図３は、電波送受信部２５の一例を示すブロック図である。
【００２１】
電波送受信部２５は、制御部２５１、発振回路２５２、アンテナ２５３Ｔ，２５３Ｒ、検波回路２５４、電源回路２５５、及びオペアンプ（Operational Amplifier）２５６，２５８を有する。発振回路２５２で生成された送信波（電波）は、アンテナ２５３Ｔ及び検波回路２５４に分波され、アンテナ２５３Ｔから送信された送信波は被験者５に照射される。被験者５に照射された送信波は反射され、被験者５からの送信波の反射波はアンテナ２５３Ｒで受信される。アンテナ２５３Ｒで受信した一点鎖線で示す反射波は、ノードＮにおいて実線で示す送信波と干渉し合い、検波回路２５４からは一点鎖線で示す合成波（ＤＣ成分）が出力される。オペアンプ２５６は、合成波を増幅したセンサ出力を通信インターフェイス１７を介して出力する。オペアンプ２５６からのセンサ出力は、センサ信号とも称される。
【００２２】
電源回路２５５は、制御部２５１、発振回路２５２、検波回路２５４、及びオペアンプ２５６に電源電圧を供給する電池を含む。電池は、例えば充電可能な電池である。なお、電源回路２５５は、電波送受信部２５に対して外部接続されていても良いことは言うまでもない。また、アンテナ２５３Ｔ，２５３Ｒは、送受信アンテナとして一体化されてもよい。
【００２３】
尚、図３の例では、電波送信部１は少なくとも発振回路２５２及びアンテナ２５３Ｔを含み、電波受信部２は少なくともアンテナ２５３Ｒ、検波回路２５４及びオペアンプ２５６を含む。
【００２４】
図４は、心拍間隔特定装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。
【００２５】
図４に示す例では、心拍間隔特定装置１０は、センサ信号取得部１００と、心拍成分検出部１０１と、心拍特徴点特定部１０２と、心拍間隔算出部１０３と、出力部１０４とを含む。心拍間隔特定装置１０の各部１００〜１０４は、図２に示すＣＰＵ１１がＲＯＭ１３に記憶された１つ以上のプログラムを実行することで実現できる。
【００２６】
センサ信号取得部１００は、非接触センサ７０からセンサ信号（図３参照）を取得（受信）する。
【００２７】
心拍成分検出部１０１は、周波数解析部３１と、フィルタ処理部３２とを含む。
【００２８】
周波数解析部３１は、センサ信号に基づいて、心拍の周波数を特定する。具体的には、周波数解析部３１は、電波受信部２から得られるセンサ信号を周波数解析することでパワースペクトルを取得する。図５は、センサ信号の一例を示す。図５では、横軸が時間を表し、縦軸が振幅を表す。周波数解析は、例えばＦＦＴ（Fast Fourier Transform）であり、例えば図６に示す解析結果が得られる。図６は、図５のセンサ信号を周波数解析した解析結果の一例を示す図である。図６では、横軸が周波数を表し、縦軸が強度（パワー）を表す。
【００２９】
周波数解析部３１は、図６に示す解析結果から振幅値が所定閾値Ｔｈ１以上のピークが発生する周波数を、心拍の周波数として特定する。尚、図６には、心拍（被験者５の心臓の鼓動に伴う体の表面または心臓を含む臓器の変位）にピークＰ１が図示されている。
【００３０】
フィルタ処理部３２は、周波数解析部３１により特定された心拍の周波数に基づいて、センサ信号をフィルタ処理する。即ち、フィルタ処理部３２は、センサ信号に対して、心拍として特定されたピークの周波数を中心にフィルタ処理を施す。フィルタ処理は、例えばバンドパスフィルタ（ＢＰＦ：Band-Pass Filter）処理であり、一拍毎に揺らいでいる心拍を抽出するために行われる。以下、センサ信号をフィルタ処理することで得られる信号を「フィルタリング信号」と称する。図７は、フィルタリング信号の一例を示す。図７に示すフィルタリング信号は、図５のセンサ信号をフィルタ処理することで得られる。図７では、横軸が時間を表し、縦軸が振幅を表す。
【００３１】
心拍特徴点特定部１０２は、フィルタリング信号における心拍に係る特徴点に基づいて、センサ信号における複数の特徴点のうちから、心拍に係る特徴点を特定する。心拍特徴点特定部１０２は、フィルタ遅延補正部４０と、フィルタリング信号特徴点検出部４１と、センサ信号特徴点検出部４２と、心拍特徴点探索部４３とを含む。
【００３２】
フィルタ遅延補正部４０は、センサ信号に対するフィルタリング信号の遅延を補正する。遅延は、フィルタ処理部３２によるフィルタ処理に起因して生じる。この処理の具体例は図１０を参照して後述する。
【００３３】
フィルタリング信号特徴点検出部４１は、フィルタリング信号における心拍に係る特徴点(以下、「フィルタリング信号特徴点」とも称する)を検出する。フィルタリング信号特徴点は、フィルタリング信号におけるピーク(図７のＰａ〜Ｐｄのような各ピーク)として現れる。フィルタリング信号特徴点検出部４１は、フィルタリング信号における各ピークを、心拍に係る各特徴点として検出する。フィルタリング信号特徴点検出部４１は、フィルタリング信号における各ピークの時間及び振幅を表す情報を、心拍に係る各特徴点に係る情報（フィルタリング信号特徴点情報）として生成する。
【００３４】
センサ信号特徴点検出部４２は、センサ信号における心拍に係る特徴点候補を検出する。センサ信号特徴点検出部４２は、フィルタリング信号特徴点毎に、対応する心拍に係る特徴点候補（以下、「センサ信号特徴点」と称する）を特定する。センサ信号特徴点検出部４２は、センサ信号特徴点の時間及び振幅を表す情報を、センサ信号特徴点情報として生成する。この処理の具体例は図１０を参照して後述する。
【００３５】
心拍特徴点探索部４３は、フィルタリング信号特徴点検出部４１及びセンサ信号特徴点検出部４２の各検出結果に基づいて、センサ信号における複数の特徴点のうちから、心拍に係る特徴点（以下、「心拍特徴点」と称する）を探索する。心拍特徴点探索部４３は、フィルタリング信号特徴点と、センサ信号特徴点との間の、時間の差及び振幅の差のうちの少なくともいずれか一方に基づいて、心拍特徴点を特定する。この処理の具体例は図１０等を参照して後述する。
【００３６】
心拍間隔算出部１０３は、心拍特徴点特定部１０２により特定された心拍特徴点に基づいて、心拍の間隔を算出する。心拍の間隔は、心拍特徴点特定部１０２により特定された心拍に係る各特徴点の時間間隔として算出できる。
【００３７】
出力部１０４は、心拍間隔算出部１０３により算出された心拍の間隔を表示装置２２上に出力する。心拍の間隔の出力（送信）先は、表示装置２２に限られず、例えば遠隔に位置する監視用コンピューター(図示せず)等であってもよい。図８は、心拍の間隔の出力例を示す。図８では、横軸が時間を表し、縦軸が心拍間隔[単位：秒]を表す。出力部１０４は、図８に示すような心拍間隔の波形に対して所定の周波数解析を行った結果を出力してもよい。所定の周波数解析は、例えばＦＦＴや、自己回帰モデル（AR model：Autoregressive model）などであってよい（図２４、及び図２５参照）。
【００３８】
図９は、心拍間隔特定装置１０により実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【００３９】
ステップＳ９００では、センサ信号取得部１００は、非接触センサ７０からセンサ信号を受信する。例えば、センサ信号取得部１００は、所定時間前から現時点までの所定期間ΔＴのセンサ信号を受信する。
【００４０】
ステップＳ９０２では、心拍成分検出部１０１の周波数解析部３１は、センサ信号に対して周波数解析を行う。周波数解析部３１は、周波数解析の結果、心拍の周波数を特定する。周波数解析の方法は上述のとおりである。
【００４１】
ステップＳ９０４では、心拍成分検出部１０１のフィルタ処理部３２は、ステップＳ９０２で特定された心拍の周波数に基づいて、センサ信号をフィルタ処理する。この結果、フィルタリング信号が得られる。
【００４２】
ステップＳ９０６では、心拍特徴点特定部１０２は、ステップＳ９００で得られたセンサ信号と、ステップＳ９０４で得られたフィルタリング信号とに基づいて、心拍特徴点特定処理を実行する。心拍特徴点特定処理の具体例は後述する。
【００４３】
ステップＳ９０８では、心拍間隔算出部１０３は、ステップＳ９０６で特定された心拍に係る各特徴点に基づいて、心拍の間隔を算出する。
【００４４】
ステップＳ９１０では、出力部１０４は、ステップＳ９０８で算出された心拍の間隔を出力する。
【００４５】
図１０は、心拍特徴点特定部１０２により実行される心拍特徴点特定処理の一例を示すフローチャートである。図１０に示す処理は、図９のステップＳ９０６の処理として実行される。図１１は、フィルタ遅延補正処理の一例を示すフローチャートである。
【００４６】
ステップＳ１００２では、フィルタ遅延補正部４０は、フィルタ遅延補正処理を行う。具体的には、図１１に示すように、フィルタ遅延補正部４０は、まず、フィルタ遅延時間を算出する(ステップＳ１１００)。ここで、線形位相FIR(Finite Impulse Response)フィルタの位相遅延および群遅延は周波数全体にわたり等しく一定である。フィルタ処理部３２においてn次線形位相FIRフィルタが用いられる場合、群遅延はn/2であり、フィルタ処理による出力信号（フィルタリング信号）は入力信号(センサ信号)に対してn/2サンプル遅れる。この場合、フィルタ遅延補正部４０は、フィルタ遅延時間としてn/2サンプルに対応する時間を算出する。次いで、フィルタ遅延補正部４０は、算出したフィルタ遅延時間に基づいて、フィルタリング信号の遅延補正を行う(ステップＳ１１０２)。
【００４７】
ステップＳ１００４では、フィルタリング信号特徴点検出部４１は、フィルタリング信号特徴点を検出する。そして、上述のように、フィルタリング信号特徴点検出部４１は、各フィルタリング信号特徴点の時間及び振幅を表すフィルタリング信号特徴点情報を生成する。図１２は、フィルタリング信号特徴点情報の一例を示す図である。フィルタリング信号特徴点情報は、図１２に示すように、フィルタリング信号特徴点毎に付与される特徴点番号と、特徴点番号毎の時間(発生時間)と、特徴点番号毎の振幅値とを表す。図１２に示す例では、ｎ個のフィルタリング信号特徴点が検出された場合が示されている。以下では、フィルタリング信号特徴点の時間を、"Pfilter_time"と表し、フィルタリング信号特徴点の振幅値を"Pfilter_amp"と表す。また、Pfilter_time（ｉ）"は、特徴点番号が"ｉ"のフィルタリング信号特徴点の時間を表し、Pfilter_amp（ｉ）"は、特徴点番号が"ｉ"のフィルタリング信号特徴点の振幅値を表す。
【００４８】
ステップＳ１００６では、センサ信号特徴点検出部４２は、センサ信号特徴点を探索するための探索ウインドウを算出する。探索ウインドウ(探索範囲)は、探索対象ではない前後の心拍特徴点を誤検出しないように、例えば以下のよう決定される。即ち、探索ウインドウは、心拍の周波数と、サンプリングレートとに基づいて、探索対象ではない前後の心拍特徴点を、センサ信号特徴点として誤検出しないように、以下の式に従って設定される。
前後探索範囲（サンプル数）≦サンプリングレート÷心拍周期成分÷2
ここで、前後探索範囲とは、フィルタリング信号特徴点の時間を中心とした前後の探索範囲を表す。尚、サンプリングレートとは、センサ信号のサンプリングレートである。例えば、サンプリングレートが100Hzであり、心拍の周波数が1Hzであるとき、フィルタリング信号の特徴点前後50サンプル（=100÷1÷2）の範囲が、探索ウインドウ(探索範囲)として算出される。また、サンプリングレートが60Hzであり、心拍の周波数が2Hzであるとき、フィルタリング信号の特徴点前後15サンプル（=60÷2÷2）の範囲が、探索ウインドウ(探索範囲)として算出される。
【００４９】
ステップＳ１００７では、センサ信号特徴点検出部４２は、ステップＳ１００６で検出された全てのフィルタリング信号特徴点のうちから、順に１つのフィルタリング信号特徴点を選択する。選択順は任意である。
【００５０】
ステップＳ１００８では、センサ信号特徴点検出部４２は、ステップＳ１００６で算出した探索ウインドウに基づいて、ステップＳ１００７で選択したフィルタリング信号特徴点に対して、センサ信号特徴点を検出する。具体的には、センサ信号特徴点検出部４２は、探索ウインドウの中心をフィルタリング信号特徴点の時間に合わす。そして、センサ信号特徴点検出部４２は、センサ信号におけるフィルタリング信号特徴点の時間を中心とした探索範囲内のピーク（振幅値が所定閾値Ｔｈ２以上のピーク）をセンサ信号特徴点として検出する。そして、上述のように、センサ信号特徴点検出部４２は、センサ信号特徴点の時間及び振幅を表すセンサ信号特徴点情報として生成する。図１３は、ある１つのフィルタリング信号特徴点に対応して得られるセンサ信号特徴点情報の一例を示す図である。センサ信号特徴点情報は、図１３に示すように、センサ信号特徴点毎に付与される特徴点番号と、特徴点番号毎の時間(発生時間)と、特徴点番号毎の振幅値とを表す。図１３に示す例では、ｍ個のセンサ信号特徴点が検出された場合が示されている。以下では、センサ信号特徴点の時間を、"Praw_time"と表し、センサ信号特徴点の振幅値を"Praw_amp"と表す。また、Praw_time（ｉ）"は、特徴点番号が"ｉ"のセンサ信号特徴点の時間を表し、Praw_amp（ｉ）"は、特徴点番号が"ｉ"のセンサ信号特徴点の振幅値を表す。
【００５１】
ステップＳ１０１０では、心拍特徴点探索部４３は、ステップＳ１００８で検出したセンサ信号特徴点の数が１よりも多いか否かを判定する。ステップＳ１００８で検出したセンサ信号特徴点の数が１よりも多い場合は、ステップＳ１０１４に進み、ステップＳ１００８で検出したセンサ信号特徴点の数が１である場合は、ステップＳ１０１２に進む。
【００５２】
ステップＳ１０１２では、心拍特徴点探索部４３は、ステップＳ１００８で検出した１つのセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定(決定)する。
【００５３】
ステップＳ１０１４では、心拍特徴点探索部４３は、ステップＳ１００８で検出した複数のセンサ信号特徴点のうちから、心拍特徴点を特定する心拍特徴点判定処理を実行する。心拍特徴点探索部４３は、ステップＳ１００８で検出した複数のセンサ信号特徴点のそれぞれと、フィルタリング信号特徴点との間の時間の差及び振幅の差のうちの少なくともいずれか一方に基づいて、心拍特徴点を特定する。心拍特徴点判定処理の具体例は、図１４等を参照して後述する。
【００５４】
ステップＳ１０１６では、心拍特徴点探索部４３は、全てのフィルタリング信号特徴点に対して、心拍特徴点を特定したか否かを判定する。全てのフィルタリング信号特徴点に対して、心拍特徴点を特定した場合は、終了し、それ以外の場合は、ステップＳ１００７に戻る。このようにして、全てのフィルタリング信号特徴点に対して、フィルタリング信号特徴点毎に、心拍特徴点が特定される。
【００５５】
ところで、フィルタリング信号は、上述のように、フィルタ処理部３２によるフィルタ処理により得られる。従って、フィルタリング信号は、フィルタ処理前の心臓の鼓動で生じた特徴点（心拍特徴点）の時間情報が鈍った状態で残る。即ち、フィルタリング信号から得られる心拍に係る特徴点の時間は、実際の心臓の鼓動で生じた特徴点の時間に対して誤差を有することになる。以下、このようなフィルタ処理に起因した誤差を「時間誤差」と称する。このような時間誤差は、比較的長い期間内の平均的な心拍間隔を算出するときには実質的に問題とならないが、個々の心拍間隔を精度良く算出するときには問題となる。
【００５６】
この点、本実施例によれば、上述のように、フィルタリング信号から得られる心拍に係る特徴点に基づいて、複数のセンサ信号特徴点のうちから、心拍特徴点を特定する。センサ信号は、フィルタリング信号とは異なり、上述のようなフィルタ処理に起因した時間情報の誤差はない。従って、本実施例によれば、個々の心拍間隔を精度良く算出することが可能となる。
【００５７】
また、センサ信号は、上述のように、心拍以外の他の動きで生じる振動成分が含まれるため、センサ信号のみから心拍特徴点を精度良く特定することは難しい。この点、本実施例によれば、上述のように、フィルタリング信号から得られる心拍に係る特徴点に基づいて、複数のセンサ信号特徴点のうちから、心拍特徴点を特定する。この特定には、複数のセンサ信号特徴点のうちの心拍特徴点が、フィルタリング信号から得られる心拍に係る特徴点に対して、時間及び振幅の少なくともいずれかが類似することを利用する。これは、センサ信号がフィルタ処理部３２によるフィルタ処理を受けた場合でも、該フィルタ処理に起因した時間情報のずれ（時間誤差）は僅かであるためである。また、フィルタ処理部３２によるフィルタ処理は心拍の周波数を中心として実行されるため、通過帯域成分の振幅値情報は残存するためである。従って、本実施例によれば、心拍特徴点を精度良く特定でき、その結果、個々の心拍間隔を精度良く算出することが可能となる。
【００５８】
次に、図１４以降を参照して、心拍特徴点判定処理のいくつかの例について説明する。
［心拍特徴点判定処理の第１の例］
図１４は、第１の例による心拍特徴点判定処理を示すフローチャートである。図１４に示す処理は、図１０に示すステップＳ１０１４の処理として実行される。ここでは、一例として、図１３に示すように、ｍ個のセンサ信号特徴点が検出された場合を想定する。心拍特徴点判定処理は、上述のように、フィルタリング信号特徴点毎に実行される。ここでは、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点に関する処理について説明する。
【００５９】
ステップＳ１４００では、心拍特徴点探索部４３は、センサ信号特徴点毎に、フィルタリング信号特徴点との時間差分を算出する。時間差分ΔTk(i)は、以下の通り算出できる。
ΔTk(i)＝abs(Pfilter_time(k)‐Praw_time(i))
abs（）は、(Pfilter_time(k)‐Praw_time(i))の絶対値を表す。Pfilter_time(k)は、上述のように、特徴点番号が"k"のフィルタリング信号特徴点の時間を表す。Praw_time(i)は、上述のように、特徴点番号が"ｉ"のセンサ信号特徴点の時間を表す。心拍特徴点探索部４３は、センサ信号特徴点毎に、ΔTk(i)（ｉ＝１〜ｍ）を算出する。
【００６０】
ステップＳ１４００では、心拍特徴点探索部４３は、ｍ個のセンサ信号特徴点のうちの、時間差分ΔTkが最も小さいセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定する。例えば、ΔTk(ｘ)が最小値であるとき、心拍特徴点探索部４３は、特徴点番号ｘのセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定する。そして、心拍特徴点探索部４３は、Praw_time(ｘ)を、心拍特徴点の時間PHR_time(k)として特定する。即ち、心拍特徴点探索部４３は、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点に対応する心拍特徴点の時間PHR_time(k)を、以下の通り決定する。
PHR_time(k)＝Praw_time(ｘ)
【００６１】
心拍特徴点探索部４３は、このようにしてフィルタリング信号特徴点毎に特定した心拍特徴点の時間PHR_time(i)を表す情報（以下、「心拍特徴点情報」）を生成する。図１５は、心拍特徴点情報の一例を示す図である。心拍特徴点情報は、フィルタリング信号特徴点の特徴点番号毎に、時間(発生時間)PHR_timeを表す。
【００６２】
図１６は、第１の例による心拍特徴点判定処理の説明図である。図１６には、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点PFKに係る部分におけるフィルタリング信号の波形CF及びセンサ信号の波形Crの各一例が示されている。図１６には、探索ウインドウ（図１０のステップＳ１００６参照）の範囲が、フィルタリング信号特徴点PFKの時間を中心として矢印ｚで示されている。図１６に示す例では、センサ信号の波形Crは、探索ウインドウ内に３つのセンサ信号特徴点Pｒ１〜Pｒ３を有する。
【００６３】
第１の例によれば、上述のように、心拍特徴点探索部４３は、複数のセンサ信号特徴点のうちから、フィルタリング信号から得られる心拍に係る特徴点に対して時間が最も近いセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定する。従って、図１６に示す例では、センサ信号特徴点Pｒ１〜Pｒ３のうち、フィルタリング信号特徴点PFKに時間軸上で最も近いセンサ信号特徴点Pｒ２が心拍特徴点として特定される。これは、上述のように、センサ信号がフィルタ処理部３２によるフィルタ処理を受けた場合でも、該フィルタ処理に起因した時間誤差は僅かであるという知見に基づく。従って、第１の例によれば、複数のセンサ信号特徴点のうちから、心拍特徴点を精度良く特定でき、その結果、個々の心拍間隔を精度良く算出することが可能となる。
［心拍特徴点判定処理の第２の例］
図１７は、第２の例による心拍特徴点判定処理を示すフローチャートである。図１７に示す処理は、図１０に示すステップＳ１０１４の処理として実行される。ここでは、一例として、図１３に示すように、ｍ個のセンサ信号特徴点が検出された場合を想定する。心拍特徴点判定処理は、上述のように、フィルタリング信号特徴点毎に実行される。ここでは、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点に関する処理について説明する。
【００６４】
ステップＳ１７００では、心拍特徴点探索部４３は、センサ信号特徴点毎に、フィルタリング信号特徴点に対する振幅値差分を算出する。振幅値差分ΔAmpk(i)は、以下の通り算出できる。
ΔAmpk(i)＝abs(Pfilter_amp(k)‐Praw_amp(i))
abs（）は、(Pfilter_amp(k)‐Praw_amp(i))の絶対値を表す。Pfilter_amp(k)は、上述のように、特徴点番号が"k"のフィルタリング信号特徴点の振幅値を表す。Praw_amp(i)は、上述のように、特徴点番号が"ｉ"のセンサ信号特徴点の振幅値を表す。心拍特徴点探索部４３は、センサ信号特徴点毎に、ΔAmpk(i)（ｉ＝１〜ｍ）を算出する。
【００６５】
ステップＳ１７０２では、心拍特徴点探索部４３は、ｍ個のセンサ信号特徴点のうちの、振幅値差分ΔAmpkが最も小さいセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定する。例えば、振幅値差分ΔAmpk(ｘ)が最小値であるとき、心拍特徴点探索部４３は、特徴点番号ｘのセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定する。そして、心拍特徴点探索部４３は、Praw_time(ｘ)を、心拍特徴点の時間PHR_time(k)として特定する。即ち、心拍特徴点探索部４３は、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点に対応する心拍特徴点の時間PHR_time(k)を、以下の通り決定する。
PHR_time(k)＝Praw_time(ｘ)
心拍特徴点探索部４３は、このようにしてフィルタリング信号特徴点毎に特定した心拍特徴点の時間PHR_time(i)を表す情報（心拍特徴点情報）を生成する（図１５参照）。
【００６６】
図１８は、第２の例による心拍特徴点判定処理の説明図である。図１８には、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点PFKに係る部分におけるフィルタリング信号の波形CF及びセンサ信号の波形Crの各一例が示されている。図１８には、探索ウインドウ（図１０のステップＳ１００６参照）の範囲が、フィルタリング信号特徴点PFKの時間を中心として矢印ｚで示されている。図１８に示す例では、センサ信号の波形Crは、探索ウインドウ内に４つのセンサ信号特徴点Pｒ１〜Pｒ４を有する。
【００６７】
第２の例によれば、上述のように、心拍特徴点探索部４３は、複数のセンサ信号特徴点のうちから、フィルタリング信号から得られる心拍に係る特徴点に対して振幅値が最も近いセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定する。従って、図１８に示す例では、センサ信号特徴点Pｒ１〜Pｒ４のうち、フィルタリング信号特徴点PFKに振幅値が最も近いセンサ信号特徴点Pｒ２が心拍特徴点として特定される。これは、フィルタ処理部３２によるフィルタ処理後も通過帯域成分の振幅値情報は残存するという知見に基づく。従って、第２の例によれば、複数のセンサ信号特徴点のうちから、心拍特徴点を精度良く特定でき、その結果、個々の心拍間隔を精度良く算出することが可能となる。
［心拍特徴点判定処理の第３の例］
図１９は、第３の例による心拍特徴点判定処理を示すフローチャートである。図１９に示す処理は、図１０に示すステップＳ１０１４の処理として実行される。ここでは、一例として、図１３に示すように、ｍ個のセンサ信号特徴点が検出された場合を想定する。心拍特徴点判定処理は、上述のように、フィルタリング信号特徴点毎に実行される。ここでは、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点に関する処理について説明する。
【００６８】
ステップＳ１９００では、心拍特徴点探索部４３は、特徴点判定閾値を設定する。特徴点判定閾値は、例えば特徴点番号が"k"のフィルタリング信号特徴点の振幅値に基づいて設定される。本例では、特徴点判定閾値は、上限値Pthreshold_highと、下限値Pthreshold_lowとを含む。上限値Pthreshold_high、及び下限値Pthreshold_lowは、例えば以下のように設定される。
Pthreshold_low＝Pfilter_amp(k)×０．７
Pthreshold_high＝Pfilter_amp(k)×１．３
【００６９】
ステップＳ１９０２では、心拍特徴点探索部４３は、ｍ個のセンサ信号特徴点の中から、予め規定された振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点を抽出する。振幅判定条件は、特徴点判定閾値に基づいて設定され、例えば以下の（１）及び（２）の双方を満たす場合に成立する。
（１）Pthreshold_low≦Praw_amp(i)
（２）Pthreshold_high≧Praw_amp(i)
即ち、心拍特徴点探索部４３は、ｍ個のセンサ信号特徴点の中から、振幅値が上限値Pthreshold_high以下且つ下限値Pthreshold_low以上となるセンサ信号特徴点を抽出する。図２０は、ｍ個のセンサ信号特徴点の中から、振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点の抽出結果の一例を示す。図２０には、ｍ個のセンサ信号特徴点の中から、ｙ個のセンサ信号特徴点が抽出された結果が示されている。以下では、振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点の時間を、"Praw_time２"と表し、振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点の振幅値を"Praw_amp２"と表す。また、Praw_time２（ｉ）"は、特徴点番号が"ｉ"のセンサ信号特徴点（振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点）の時間を表し、Praw_amp２（ｉ）"は、特徴点番号が"ｉ"のセンサ信号特徴点（振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点）の振幅値を表す。以下では、一例として、図２０に示すように、振幅判定条件を満たすｙ個のセンサ信号特徴点が抽出された場合を想定する。
【００７０】
ステップＳ１９０４では、心拍特徴点探索部４３は、振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点毎に、フィルタリング信号特徴点に対する時間差分を算出する。時間差分ΔTk(i)は、以下の通り算出できる。
ΔTk(i)＝abs(Pfilter_time(k)‐Praw_time２(i))
abs（）は、(Pfilter_time(k)‐Praw_time２(i))の絶対値を表す。Pfilter_time(k)は、上述のように、特徴点番号が"k"のフィルタリング信号特徴点の時間を表す。Praw_time２(i)は、上述のように、特徴点番号が"ｉ"のセンサ信号特徴点の時間を表す。心拍特徴点探索部４３は、振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点毎に、ΔTk(i)（ｉ＝１〜ｙ）を算出する。
【００７１】
ステップＳ１９０６では、心拍特徴点探索部４３は、振幅判定条件を満たすｙ個のセンサ信号特徴点のうちの、時間差分ΔTkが最も小さいセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定する。例えば、ΔTk(ｘ)が最小値であるとき、心拍特徴点探索部４３は、特徴点番号ｘのセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定する。そして、心拍特徴点探索部４３は、Praw_time２(ｘ)を、心拍特徴点の時間PHR_time(k)として特定する。即ち、心拍特徴点探索部４３は、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点に対応する心拍特徴点の時間PHR_time(k)を、以下の通り決定する。
PHR_time(k)＝Praw_time２(ｘ)
【００７２】
図２１は、第３の例による心拍特徴点判定処理の説明図である。図２１には、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点PFKに係る部分におけるフィルタリング信号の波形CF及びセンサ信号の波形Crの各一例が示されている。図２１には、探索ウインドウ（図１０のステップＳ１００６参照）の範囲が、フィルタリング信号特徴点PFKの時間を中心として矢印ｚで示されている。また、図２１には、振幅判定条件に係る特徴点判定閾値（上限値Pthreshold_high、及び下限値Pthreshold_low）が示されている。図２１に示す例では、センサ信号の波形Crは、探索ウインドウ内に４つのセンサ信号特徴点Pｒ１〜Pｒ４を有する。
【００７３】
第３の例によれば、上述のように、心拍特徴点探索部４３は、先ず、複数のセンサ信号特徴点のうちから、振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点を抽出する。従って、図２１に示す例では、センサ信号特徴点Pｒ１〜Pｒ４のうち、振幅値が上限値Pthreshold_high以下且つ下限値Pthreshold_low以上となるセンサ信号特徴点Pｒ１、Pｒ２、及びPｒ４が抽出される。即ち、センサ信号特徴点Pｒ３は、振幅値が下限値Pthreshold_low未満であるために候補から外される。これは、フィルタ処理部３２によるフィルタ処理後も通過帯域成分の振幅値情報は残存するという知見に基づく。そして、心拍特徴点探索部４３は、振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点のうちから、フィルタリング信号から得られる心拍に係る特徴点に対して時間が最も近いセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定する。従って、図２１に示す例では、センサ信号特徴点Pｒ１、Pｒ２、及びPｒ４のうち、フィルタリング信号特徴点PFKに時間軸上で最も近いセンサ信号特徴点Pｒ２が心拍特徴点として特定される。これは、上述のように、センサ信号がフィルタ処理部３２によるフィルタ処理を受けた場合でも、該フィルタ処理に起因した時間誤差は僅かであるという知見に基づく。
【００７４】
このように、第３の例によれば、心拍特徴点の特定には、複数のセンサ信号特徴点のうちの心拍特徴点が、フィルタリング信号から得られる心拍に係る特徴点に対して、時間及び振幅の双方で類似することを利用する。これにより、複数のセンサ信号特徴点のうちから、心拍特徴点を精度良く特定でき、その結果、個々の心拍間隔を精度良く算出することが可能となる。また、第３の例によれば、時間及び振幅の双方の類似性を利用することで、被験者５の動きがある場合でも、個々の心拍間隔を精度良く算出することが可能となる。この効果については、実施例２に関連して後述する。
【００７５】
尚、上述した第３の例では、心拍特徴点探索部４３は、振幅判定条件を課した後、振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点のうちから、フィルタリング信号特徴点の時間との時間差分が最小となるセンサ信号特徴点を心拍特徴点として特定する。しかしながら、他の方法が用いられてもよい。例えば、心拍特徴点探索部４３は、まず、フィルタリング信号特徴点の時間との時間差分が所定閾値Ｔｈ３以下であるセンサ信号特徴点だけを抽出する。そして、心拍特徴点探索部４３は、抽出したセンサ信号特徴点のうちから、フィルタリング信号特徴点の振幅値との振幅値差分が最小となるセンサ信号特徴点を心拍特徴点として特定してもよい。
【００７６】
次に、図２２乃至図２５を参照して、本実施例の効果について説明する。
【００７７】
図２２は、本実施例により算出された心拍間隔と参照方法により測定された心拍間隔のそれぞれの波形を示す図である。図２２では、本実施例により算出された心拍間隔の波形がCｅｍで示され、参照方法により測定された心拍間隔の波形がCｒｅｆで示されている。図２３は、比較例により算出された心拍間隔と参照方法により測定された心拍間隔のそれぞれの波形を示す図である。図２３では、比較例により算出された心拍間隔の波形がCｃｏｍで示されている。
【００７８】
ここで、参照方法は、接触式センサ（例えば心電計）を用いる方法である。従って、参照方法により測定された心拍間隔の波形Cｒｅｆは、精度が最も高い波形であり、以下では、参照波形Cｒｅｆと称する。また、比較例では、フィルタリング信号特徴点の時間に基づいて心拍間隔を算出する方法が用いられる。
【００７９】
比較例では、図２２に示すように、参照波形Cｒｅｆに対する誤差が大きく出ている。これは、上述のような時間誤差に起因する。これに対して、本実施例によれば、図２２及び図２３との対比から分かるように、比較例に比べて参照波形Cｒｅｆに対する誤差が小さいことが分かる。
【００８０】
図２４は、心拍間隔の周波数解析結果の比較図であり、周波数解析はＦＦＴである。図２５は、心拍間隔の周波数解析結果の比較図であり、周波数解析はＡＲモデルである。尚、これらの解析結果は、心拍変動（揺らぎ）成分を表す解析結果となる。
【００８１】
図２４及び図２５においては、図２２及び図２３と同様に、本実施例により算出された心拍間隔の波形に基づく周波数解析結果がCｅｍで示され、参照方法により測定された心拍間隔の波形に基づく周波数解析結果がCｒｅｆで示されている。また、比較例により算出された心拍間隔の波形に基づく周波数解析結果がCｃｏｍで示されている。以下では、参照方法により測定された心拍間隔の波形に基づく周波数解析結果を、「参照周波数解析結果」と称する。
【００８２】
比較例では、図２４にて部位Ｘで示すように、ＲＳＡ（Respiratory Sinus Arrhythmia）ピークが参照周波数解析結果の同ＲＳＡピークの周波数と異なる。また、比較例では、図２５にて部位Ｙで示すように、ＲＳＡピークの周辺でも、異なる周波数成分が大きく出ている。これに対して、本実施例によれば、図２４にて部位Ｘで示すように、ＲＳＡピークが参照周波数解析結果の同ＲＳＡピークの周波数と精度良く一致している。また、本実施例によれば、図２４に示すように、比較例とは異なり、ＲＳＡピーク周辺で異なる周波数成分が大きく出ることもない。尚、ＲＳＡピークとは、呼吸によって心拍がどのように変化しているかを表す指標値となり、副交感神経活動を表す指標値となる。
【００８３】
また、比較例では、図２５に示すように、波形が参照周波数解析結果と乖離し、比較例で得られた波形に基づく面積比率(LF/HF)は、参照周波数解析結果に基づく面積比率と大きく乖離する。尚、ＬＦとはLow Frequencyの略であり、低周波数側の所定範囲内の波形の積分値で表される。また、ＨＦとはHigh Frequencyの略であり、高周波数側の所定範囲内の波形の積分値で表される。面積比率(LF/HF)は、ＲＳＡピークと同様、副交感神経活動を表す指標値となる。
【００８４】
このように本実施例によれば、個々の心拍間隔を精度良く算出できるので、副交感神経活動を表す指標値を精度良く得ることができる。従って、本実施例による心拍間隔特定装置１０は、自律神経状態（ストレス、眠気等）の推定等に効果的に利用できる。
【００８５】
［実施例２］
図２６は、実施例２による心拍間隔特定装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００８６】
心拍間隔特定装置１０Ａのハードウェア構成は、上述した実施例１による心拍間隔特定装置１０のハードウェア構成に対して、動きセンサ９０が追加された点が異なる。他の構成は、上述した実施例１と同様であり、図２と同一の参照符号を付して説明を省略する。
【００８７】
動きセンサ９０は、被験者５の身体の動きを検出する動きセンサ９０は、単数であってもよいし、複数のセンサの集合であってもよい。また、動きセンサ９０は、例えばバンドなどにより被験者５に対して相対移動不能に人に取り付けられてもよいし、被験者５に携帯されてもよいし、被験者５から離れた位置に配置されてもよい。被験者５に取り付けられる類のセンサとして、例えばジャイロセンサ、加速度センサなどがある。被験者５から離れた位置に配置される類のセンサとして、例えば画像センサ（カメラ）や距離画像センサなどがある。以下では、一例として、特に言及されない限り、動きセンサ９０は、加速度センサであるとする。尚、動きセンサ９０は、非接触センサ７０と一体に形成されてもよい。
【００８８】
図２７は、心拍間隔特定装置１０Ａの機能構成の一例を示すブロック図である。
【００８９】
心拍間隔特定装置１０Ａは、上述した実施例１による心拍間隔特定装置１０に対して、動き検出部１０５が追加され、且つ、心拍特徴点特定部１０２が心拍特徴点特定部１０２Ａで置換された点が異なる。他の構成は、上述した実施例１の心拍間隔特定装置１０と同様であり、図４と同一の参照符号を付して説明を省略する。動き検出部１０５は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１３に記憶された１つ以上のプログラムを実行することで実現できる。
【００９０】
動き検出部１０５は、動きセンサ９０からの検出信号に基づいて、被験者５の予め規定された所定動きを検出する。所定動きは、上述したセンサ信号特徴点（及びフィルタリング信号特徴点）の振幅値に有意な影響を与える動きであり、例えば歩く動き、走る動き、起立する動きなどである。動き検出部１０５は、動きセンサ９０からの検出信号に基づいて、被験者５の体の動きが多い状態（例えば単位時間当たりの動きの検出回数が所定閾値Ｔｈ４以上の状態）を検出してもよい。
【００９１】
心拍特徴点特定部１０２Ａは、上述した実施例１による心拍間隔特定装置１０の心拍特徴点特定部１０２に対して、心拍特徴点探索部４３が心拍特徴点探索部４３Ａで置換された点が異なり、他の構成は同一である。
【００９２】
心拍特徴点探索部４３Ａは、動き検出部１０５による検出結果に基づいて心拍特徴点探索方法を変更する。心拍特徴点探索部４３Ａの動作例は以下で説明する。
【００９３】
図２８は、心拍間隔特定装置１０Ａにより実行される処理の一例を示すフローチャートである。図２８に示す処理は、上述した実施例１による図９に示す処理に対して、ステップＳ２８００が追加され、且つ、ステップＳ９０６がステップＳ２８０２で置換される点が異なる。他の処理は同一であるので、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
【００９４】
ステップＳ２８００では、動き検出部１０５は、動きセンサ９０からの検出信号に基づいて、被験者５の体の動きを表す情報（以下、「動き情報」と称する）を生成する。この処理の具体例は、図２９を参照して後述する。
【００９５】
ステップＳ２８０２では、心拍特徴点特定部１０２Ａは、ステップＳ９００で得られたセンサ信号と、ステップＳ９０４で得られたフィルタリング信号と、ステップＳ２８００で得られた動き情報とに基づいて、心拍特徴点特定処理を実行する。心拍特徴点特定処理の具体例は、図３１を参照して後述する。
【００９６】
図２９は、動き検出部１０５による動き検出処理の一例を示すフローチャートである。図２９に示す処理は、図２８に示すステップＳ２８００の処理として実行される。
【００９７】
ステップＳ２９００では、動き検出部１０５は、動きセンサ９０から所定期間ΔＴの検出信号（時系列データ）を取得する。動きセンサ９０の検出信号に係る所定期間ΔＴは、非接触センサ７０のセンサ信号に係る所定期間ΔＴ（ステップＳ９００参照）と同一である。即ち、動きセンサ９０の検出信号に係る所定期間ΔＴと、非接触センサ７０のセンサ信号に係る所定期間ΔＴとは、開始時間及び長さが同一である。
【００９８】
ステップＳ２９０２では、動き検出部１０５は、動きセンサ９０からの検出信号に基づいて、被験者５が所定動きをしている期間を特定する。所定動きは上述のとおりである。所定動きの検出方法は、任意であり、所定動きは、例えば加速度信号（動きセンサ９０からの検出信号）の波形の特徴から特定できる。
【００９９】
ステップＳ２９０４では、動き検出部１０５は、動き検出部１０５による検出結果を表す情報（動き情報）を生成する。動き情報は、所定動きが検出された期間を表す。図３０は、動き情報の一例を示す図である。図３０に示す動き情報は、ｔ０〜ｔ３の期間の動きセンサ９０の検出信号に基づいて、ｔ０〜ｔ１の期間、及びｔ２〜ｔ３の期間で所定動きが検出されたことを表す。以下では、動き検出部１０５により所定動きが検出された期間を「所定動き検出期間」と称する。
【０１００】
図３１は、心拍特徴点特定部１０２Ａにより実行される心拍特徴点特定処理の一例を示すフローチャートである。図３１に示す処理は、図２８に示すステップＳ２８０２の処理として実行される。図３１に示す処理は、上述した実施例１による図１０に示す処理に対して、ステップＳ３１００が追加され、且つ、ステップＳ１０１４がステップＳ３１０２で置換される点が異なる。他の処理は同一であるので、同一のステップ番号を付して説明を省略する。
【０１０１】
ステップＳ３１００では、心拍特徴点探索部４３Ａは、ステップＳ２８００で得られた動き情報（図３０参照）を取得する。
【０１０２】
ステップＳ３１０２では、心拍特徴点探索部４３Ａは、動き情報を用いて心拍特徴点判定処理を実行する。心拍特徴点判定処理の具体例は、図３２を参照して後述する。
【０１０３】
図３２は、心拍特徴点探索部４３Ａが実行する心拍特徴点判定処理の一例を示すフローチャートである。心拍特徴点判定処理は、上述のように、フィルタリング信号特徴点毎に実行される。ここでは、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点に関する処理について説明する。
【０１０４】
ステップＳ３２００では、心拍特徴点探索部４３Ａは、ステップＳ２８００で得られた動き情報（図３０参照）に基づいて、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点の時間Pfilter_time(k)が、所定動き検出期間内であるか否かを判定する。例えば、図３０に示す例の場合、心拍特徴点探索部４３Ａは、フィルタリング信号特徴点の時間Pfilter_time(k)がｔ０〜ｔ１の期間内、又はｔ２〜ｔ３の期間内であるか否かを判定する。判定結果が"ＹＥＳ"の場合はステップＳ３２０２に進み、それ以外の場合はステップＳ３２０４に進む。
【０１０５】
ステップＳ３２０２では、心拍特徴点探索部４３Ａは、上述した第３の例による心拍特徴点判定処理（図１９等参照）を実行することで、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点に対応する心拍特徴点の時間PHR_time(k)を決定する。
【０１０６】
ステップＳ３２０４では、上述した第１又は第２の例による心拍特徴点判定処理（図１４、図１７等参照）を実行することで、特徴点番号ｋのフィルタリング信号特徴点に対応する心拍特徴点の時間PHR_time(k)を決定する。
【０１０７】
以上説明した実施例２によれば、上述した実施例１による効果に加えて、以下の効果が奏される。
【０１０８】
実施例２によれば、上述のように、心拍特徴点探索部４３Ａは、フィルタリング信号特徴点の時間が所定動き検出期間内であるか否かに応じて、第３の例による心拍特徴点判定処理、及び、第１又は第２の例による心拍特徴点判定処理のいずれかを選択する。具体的には、心拍特徴点探索部４３Ａは、フィルタリング信号特徴点の時間が所定動き検出期間内である場合は、第３の例による心拍特徴点判定処理を選択する。心拍特徴点探索部４３Ａは、フィルタリング信号特徴点の時間が所定動き検出期間内でない場合は、第１又は第２の例による心拍特徴点判定処理を選択する。
【０１０９】
ここで、被験者５が、上述したセンサ信号特徴点（及びフィルタリング信号特徴点、以下同じ）の振幅値に有意な影響を与える動きをしたとき、センサ信号特徴点には、その動きに応じた振幅のピーク（特徴点）が現れる。従って、第１の例による心拍特徴点判定処理（時間差分に基づいて心拍特徴点を判定する方法）では、被験者５の動きに起因したノイズが多い場合に、心臓の鼓動ではないセンサ信号特徴点を心拍特徴点として誤検出してしまう可能性が高くなる。また、第２の例による心拍特徴点判定処理（振幅値差分に基づいて心拍特徴点を判定する方法）では、同じ大きさの振幅値を生む別の動き（体の動き等によるノイズ）が生じた場合に、同様の誤検出が生じる可能性が高くなる。
【０１１０】
この点、実施例２によれば、かかる誤検出の可能性を低減できる。即ち、実施例２によれば、フィルタリング信号特徴点の時間が所定動き検出期間内である場合は、第３の例による心拍特徴点判定処理が実行される。第３の例による心拍特徴点判定処理は、上述のように、振幅判定条件を満たすセンサ信号特徴点のうちから、フィルタリング信号から得られる心拍に係る特徴点に対して時間が最も近いセンサ信号特徴点を、心拍特徴点として特定する。従って、実施例２によれば、被験者５の動きに起因したノイズが多い場合であっても、ノイズに起因したセンサ信号特徴点の大部分を、振幅判定条件を課すことで除外できる。また、実施例２によれば、心臓の鼓動に起因したセンサ信号特徴点と同じ大きさの振幅値を生む別の動きが、心臓の鼓動に起因したセンサ信号特徴点の時間から離れて発生した場合には、かかるノイズに起因したセンサ信号特徴点を除外できる。このようにして、実施例２によれば、被験者５の動きに対するロバスト性を高めることができる。また、実施例２によれば、フィルタリング信号特徴点の時間が所定動き検出期間内でない場合は、第１又は第２の例による心拍特徴点判定処理を選択するので、処理負荷を効率的に低減できる。これは、第１又は第２の例による心拍特徴点判定処理の方が、判定に用いるパラメータが少ない分だけ、第３の例による心拍特徴点判定処理よりも処理負荷が小さいためである。
【０１１１】
以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
【０１１２】
例えば、上述した実施例１及び２では、フィルタ遅延補正部４０は、センサ信号に対するフィルタリング信号の遅延を補正するために、フィルタリング信号を補正しているが、逆であってもよい。即ち、フィルタ遅延補正部４０は、センサ信号に対するフィルタリング信号の遅延を補正するために、センサ信号を補正してもよい。
【０１１３】
なお、以上の実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
被験者の心臓に向けて送信した検出波の反射波に基づき生成されるセンサ信号を取得し、
取得した前記センサ信号に基づいて、心拍の周波数を特定し、
特定した前記心拍の周波数に基づいて、前記センサ信号をフィルタ処理し、
前記フィルタ処理により得られる信号をフィルタリング信号としたとき、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点に基づいて、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記心拍に係る特徴点を特定し、
特定した前記心拍に係る特徴点に基づいて、心拍の間隔を算出する、
処理をコンピューターに実行させる、心拍間隔特定プログラム。
（付記２）
前記心拍に係る特徴点を特定することは、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点と、前記センサ信号における複数の特徴点のそれぞれとの間の、時間軸上の差及び振幅値の差のうちの少なくともいずれか一方を算出することを含む、付記１に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記３）
前記心拍に係る特徴点を特定することは、前記センサ信号における複数の特徴点のうちの、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との時間軸上の差が最小となる特徴点を、前記心拍に係る特徴点として特定することを含む、付記２に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記４）
前記心拍に係る特徴点を特定することは、前記センサ信号における複数の特徴点のうちの、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との振幅値の差が最小となる特徴点を、前記心拍に係る特徴点として特定することを含む、付記２に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記５）
前記心拍に係る特徴点を特定することは、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との振幅値の差が所定閾値以下となる特徴点を抽出し、抽出した特徴点のうちの、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との時間軸上の差が最小となる特徴点を、前記心拍に係る特徴点として特定することを含む、付記２に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記６）
前記フィルタ処理に用いるフィルタの遅延特性に基づいて、前記センサ信号に対する前記フィルタリング信号の遅延を補正する処理をコンピューターに更に実行させ、
前記時間軸上の差は、前記センサ信号に対する前記フィルタリング信号の前記遅延が補正された後における差である、付記２又は３に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記７）
前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点を複数特定し、
前記心拍に係る特徴点を特定することを、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点のそれぞれに対して実行する、
処理をコンピューターに更に実行させる、付記１〜６のうちのいずれか１項に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記８）
前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点に基づいて、前記センサ信号における複数の特徴点を探索する探索範囲を決定する処理をコンピューターに更に実行させる、付記１〜６のうちのいずれか１項に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記９）
前記探索範囲を、前記センサ信号のサンプリングレートと、前記心拍の周波数とに基づいて決定する処理をコンピューターに更に実行させる、付記８に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記１０）
予め規定された前記被験者の身体の動きを検出し、
前記身体の動きの検出結果に基づいて、前記心拍に係る特徴点を特定する際に用いる方法を変更する、
処理をコンピューターに更に実行させる、付記１〜９のうちのいずれか１項に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記１１）
前記身体の動きを検出した場合、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との振幅値の差が所定閾値以下となる特徴点を抽出し、抽出した特徴点のうちの、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との時間軸上の差が最小となる特徴点を、前記心拍に係る特徴点として特定し、
前記身体の動きを検出しない場合、前記センサ信号における複数の特徴点のうちの、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との時間軸上の差が最小となる特徴点を、前記心拍に係る特徴点として特定する、付記１０に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記１２）
前記身体の動きを検出した場合、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との振幅値の差が所定閾値以下となる特徴点を抽出し、抽出した特徴点のうちの、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との時間軸上の差が最小となる特徴点を、前記心拍に係る特徴点として特定し、
前記身体の動きを検出しない場合、前記センサ信号における複数の特徴点のうちの、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点との振幅値の差が最小となる特徴点を、前記心拍に係る特徴点として特定する、付記１０に記載の心拍間隔特定プログラム。
（付記１３）
被験者の心臓に向けて送信した検出波の反射波に基づき生成されるセンサ信号を取得するセンサ信号取得部と、
前記センサ信号に基づいて、心拍の周波数を特定する周波数解析部と、
前記周波数解析部により特定された前記心拍の周波数に基づいて、前記センサ信号をフィルタ処理するフィルタ処理部と、
前記フィルタ処理により得られる信号をフィルタリング信号としたとき、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点に基づいて、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記心拍に係る特徴点を特定する心拍特徴点特定部と、
前記心拍特徴点特定部により特定された前記心拍に係る特徴点に基づいて、心拍の間隔を算出する心拍間隔算出部とを含む、心拍間隔特定装置。
（付記１４）
被験者の心臓に向けて送信した検出波の反射波に基づき生成されるセンサ信号を取得し、
取得した前記センサ信号に基づいて、心拍の周波数を特定し、
特定した前記心拍の周波数に基づいて、前記センサ信号をフィルタ処理し、
前記フィルタ処理により得られる信号をフィルタリング信号としたとき、前記フィルタリング信号における前記心拍に係る特徴点に基づいて、前記センサ信号における複数の特徴点のうちから、前記心拍に係る特徴点を特定し、
特定した前記心拍に係る特徴点に基づいて、心拍の間隔を算出することを含む、コンピューターにより実行される心拍間隔特定方法。
【符号の説明】
【０１１４】
１０，１０Ａ  心拍間隔特定装置  
３１  周波数解析部  
３２  フィルタ処理部  
４０  フィルタ遅延補正部
４１  フィルタリング信号特徴点検出部
４２  センサ信号特徴点検出部
４３，４３Ａ  心拍特徴点探索部
７０  非接触センサ  
１００  センサ信号取得部
１０１  心拍成分検出部
１０２，１０２Ａ  心拍特徴点特定部
１０３  心拍間隔算出部
１０４  出力部  
１０５  動き検出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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