(57)【要約】【課題】外因ノイズがある場合でも、生体情報から正しい拍動回数を求めることを可能にする拍動回数の計算方法を提供する。【解決手段】周期的に発生する拍動を含む拍動信号を単位時間取得すると、この拍動信号を、周波数に対する信号強度を示す周波数分布で表し、かつ各周波数分布を経過時間で表した第１の関係に変換する第１処理過程と、拍動に固有の固有周波数Ｆに対応する信号強度を経過時間で表した第２の関係を、第１の関係から取り出す第２処理過程と、第２の関係の信号強度と、設定された閾値とを比較して、拍動の数を計測する第３処理過程とを含む。これによって、第１の関係から第２の関係を取り出す際に、固有周波数Ｆのみを使うために、外因なノイズがあっても、正確な拍動回数を求めることができる。【選択図】　図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期的に発生する拍動を含む拍動信号を単位時間取得すると、この拍動信号を、周波数に対する信号強度を示す周波数分布で表し、かつ前記各周波数分布を経過時間で表した第１の関係に変換する第１処理過程と、
前記拍動に固有の固有周波数に対応する信号強度を経過時間で表した第２の関係を、前記第１の関係から取り出す第２処理過程と、
前記第２の関係の信号強度と、設定された閾値とを比較して、前記拍動の数を計測する第３処理過程とを含むことを特徴とする拍動回数の計算方法。
【請求項２】
前記第１処理過程では、前記拍動信号を直交変換して前記第１の関係を得ることを特徴とする請求項１に記載の拍動回数の計算方法。
【請求項３】
前記直交変換は、離散フーリエ変換、離散コサイン変換、離散サイン変換、ウェーブレット変換、アダマール変換、ハール変換、スラント変換、およびカルーネン・レーベ変換の中の１つであることを特徴とする請求項２に記載の拍動回数の計算方法。
【請求項４】
前記単位時間よりも短い間隔で、前記第１処理過程〜第３処理過程を繰り返し、リアルタイムで拍動の数を計測することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の拍動回数の計算方法。
【請求項５】
前記拍動信号は生体活動によって生じ、前記固有周波数は生体固有の周波数であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の拍動回数の計算方法。
【請求項６】
前記生体固有の周波数が２つある場合、前記第２処理過程では、前記第２の関係が２通り発生し、
前記第３処理過程では、前記第２の関係のそれぞれに対して、信号強度と前記閾値とを比較して、前記拍動の数を計測することを特徴とする請求項５に記載の拍動回数の計算方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、拍動の回数を計測する拍動回数の計算方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
拍動回数は、心臓、呼吸、脈、脳波等の生体情報をセンサで取得した結果である信号強度情報より求められる。従来技術では、拍動を次のようにして求めている。つまり、図１０に示すように、処理を開始すると、処理の初期化をする（ステップＳ１０１）。つぎに、単位時間分の生体情報信号を取得する（ステップＳ１０２）。生体情報信号とは、生体情報を単位時間分収集したものであり、生体情報とは、生体活動の強度を示す情報のことである。また、生体活動の強度を信号強度と呼ぶ。図１１に単位時間Ｔｎ分の生体情報の一例を示す。
【０００３】
ステップＳ１０２で、図１１に示す単位時間Ｔｎ分の生体情報信号が入力されると、生体情報信号の信号強度と所定の大きさに定めた閾値（図１１中の破線）との大きさを比較し、図１２に示すように、信号強度が閾値を越えたかどうかを調べる（ステップＳ１０３）。なお、生体情報信号はサンプリング間隔で抽出されている。閾値の方が大きければ、後述するステップＳ１０８の処理に移る。
【０００４】
ステップＳ１０３で信号強度の方が大きければ、１回前のステップＳ１０３の処理の結果を調べる（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４で、信号強度の方が大きければ、後述するステップＳ１０８の処理に移る。
【０００５】
ステップＳ１０４で、閾値の方が大きければ、この結果を拍動とし、前回保存した調査時間から一定の間隔があいているかどうかを調べる（ステップＳ１０５）。あいていなければ、後述するステップＳ１０８の処理に移る。
【０００６】
ステップＳ１０５で、間隔があいていれば、新たな拍動があったと見なして、今回の調査時間を保存する（ステップＳ１０６）。図１２中の、一定の間隔があいていないものを、ここでは１個の拍動と見なすことによって、図１２の波形から図１３に示す波形が得られる。ここで、一定の間隔は、１回分の拍動が入る時間にすると精度が良い。
【０００７】
ステップＳ１０６の処理を通った回数を数えることにより、拍動回数を計算する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７の後、調査時間が単位時間と等しいかどうかを調べる（ステップＳ１０８）。単位時間分の調査をしていなければ、調査時間を進めた後（ステップＳ１０９）、ステップＳ１０３の処理に移る。
【０００８】
ステップＳ１０８で、調査を完了していれば、拍動回数を出力し（ステップＳ１１０）、拍動回数を計算するための処理を完了とする。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、先に述べた従来の拍動回数の計算方法には、次のような問題点がある。つまり、従来の方法を用いると、声等の外因ノイズがある場合、ノイズの影響を受ける。
【００１０】
ノイズがある場合の生体情報信号は図１４のようになる。従来の方法を用いて拍動回数を求めると、外因ノイズも所定の大きさに定めた閾値を越えてしまう。この結果、外因ノイズと生体情報との区別がつかなくなり、外因ノイズも拍動回数として数えてしまう。したがって、従来の拍動回数の計算方法には、外因ノイズがある場合に、生体情報から正しい拍動回数を求めることができないという問題があった。
【００１１】
この発明は、前記の課題を解決し、外因ノイズがある場合でも、生体情報から正しい拍動回数を求めることを可能にする拍動回数の計算方法を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、請求項１の発明は、周期的に発生する拍動を含む拍動信号を単位時間取得すると、この拍動信号を、周波数に対する信号強度を示す周波数分布で表し、かつ前記各周波数分布を経過時間で表した第１の関係に変換する第１処理過程と、前記拍動に固有の固有周波数に対応する信号強度を経過時間で表した第２の関係を、前記第１の関係から取り出す第２処理過程と、前記第２の関係の信号強度と、設定された閾値とを比較して、前記拍動の数を計測する第３処理過程とを含むことを特徴とする拍動回数の計算方法である。
【００１３】
請求項２の発明は、請求項１に記載の拍動回数の計算方法において、前記第１処理過程では、前記拍動信号を直交変換して前記第１の関係を得ることを特徴とする。請求項３の発明は、請求項２に記載の拍動回数の計算方法において、前記直交変換は、離散フーリエ変換、離散コサイン変換、離散サイン変換、ウェーブレット変換、アダマール変換、ハール変換、スラント変換、およびカルーネン・レーベ変換の中の１つであることを特徴とする。請求項４の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の拍動回数の計算方法において、前記単位時間よりも短い間隔で、前記第１処理過程〜第３処理過程を繰り返し、リアルタイムで拍動の数を計測することを特徴とする。
【００１４】
請求項５の発明は、請求項１〜４のいずれか１項に記載の拍動回数の計算方法において、前記拍動信号は生体活動によって生じ、前記固有周波数は生体固有の周波数であることを特徴とする。請求項６の発明は、請求項５に記載の拍動回数の計算方法において、前記生体固有の周波数が２つある場合、前記第２処理過程では、前記第２の関係が２通り発生し、前記第３処理過程では、前記第２の関係のそれぞれに対して、信号強度と前記閾値とを比較して、前記拍動の数を計測することを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
つぎに、この発明の実施の形態について、図面を参照して詳しく説明する。この実施の形態による拍動回数の計算方法によって、拍動を求める際のフローチャートを図１と図２とに示す。図１と図２との処理は、コンピュータで行われる。この実施の形態では、生体情報をセンサで取得して、コンピュータで処理する。生体情報とは、生体活動の強度を示す情報のことを言う。また、生体情報信号とは、生体情報を単位時間分収集したものを言う。この実施の形態では、生体活動の強度を信号強度と呼ぶ。
【００１６】
コンピュータは、処理を開始すると、処理の初期化をする（ステップＳ１）。この後、センサからの生体情報を取得する（ステップＳ２）。このとき、単位時間分の生体情報、つまり生体情報信号を取得する。生体情報を単位時間分センサで取得した生体情報信号の一例をグラフ化したものが図３である。
【００１７】
図３に示す信号強度情報をステップＳ２で取得し、調査時間を
Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、…、Ｔｉ
とすると、時間Ｔｉ−ｔ〜Ｔｉ間の信号強度情報を直交変換する（ステップＳ３）。ここでは、初期化後の最初の変換であるので、時間Ｔｉ−ｔ〜Ｔｉは、値ｉを「１」にし、時間Ｔ１−ｔ〜Ｔ１である。
【００１８】
値ｔは１回分の拍動が入る時間にすれば、精度が最も良くなる。ｔの値はこれより大きくても小さくても精度が悪くなるけれども、本発明を適用することはできる。値ｔには、
ｔ＝（サンプリング間隔）×（計算に使うサンプル数）
の関係があり、サンプリング間隔は標本化定理を用いて求めることができる。この時、生体固有の周波数Ｆよりも十分大きな周波数を周波数帯域として、サンプリング間隔を決定する。
【００１９】
ステップＳ３での直交変換によって、信号強度情報が周波数分布情報に変換される。周波数分布情報は、時間Ｔ１−ｔ〜Ｔ１の間に、どの周波数にどのくらい強度があるかを示す（図４）。ステップＳ３の後、時間Ｔｉが単位時間より大きいかどうかを調べる（ステップＳ４）。時間Ｔｉが単位時間より小さければ、任意に定める時間Ｘを時間Ｔｉに加算し（ステップＳ５）、ステップＳ３の処理に戻る。つまり、ステップＳ５では、時間Ｔｉ−ｔ〜Ｔｉの値ｉを「２」にし、時間Ｔ２−ｔ〜Ｔ２とする。
【００２０】
ステップＳ４で、時間Ｔｉが単位時間Ｔｎより大きければ、単位時間Ｔｎ内の各周波数分布を時系列に並べる（ステップＳ６）。先に述べたように、ステップＳ３〜Ｓ５によって、任意に定めた時間Ｘだけずれた時間Ｔ２−ｔ〜Ｔ２、Ｔ３−ｔ〜Ｔ３…の周波数分布を求め、時間Ｔｎ−ｔ〜Ｔｎ（Ｔｎ：単位時間）まで同様に周波数分布を求める。この後、各周波数分布を時系列に従って連続的に並べると、図５に示すように、時間、周波数、信号強度の関係を等高線で表わした関係（第１の関係）が得られる。ここで、値ｎは直交変換を繰り返す回数を表わす。ｎは値が大きいほど、時間方向の精度は向上するが、計算に要する時間は比例して長くなる。このために、処理に割り当てられた時間内に計算が終わるｎの値を、コンピュータの処理速度から計算する。
【００２１】
ステップＳ６の後、単位時間Ｔｎにおける周波数分布より、生体固有の周波数Ｆにおける信号強度を単位時間分抽出する（ステップＳ７）。生体固有の周波数Ｆは、測定対象物が活動する際に発する固有の周波数を言う。ただし、生体固有の周波数Ｆは、この周波数を中心にして周波数の幅があるので、生体固有の周波数Ｆに近い周波数であれば、本発明を用いることができる。たとえば、図５のグラフから生体固有の周波数Ｆにおける信号強度を取り出して２次元のグラフに変換すると、図６に示すように、生体固有の周波数Ｆにおける信号強度の時間的変化の関係（第２の関係）が得られる。
【００２２】
なお、図６の関係を得るために用いた直交変換は、信号強度情報から周波数信号強度情報を求める変換方法で、離散フーリエ変換、離散コサイン変換、離散サイン変換、ウェーブレット変換、アダマール変換、ハール変換、スラント変換、カルーネン・レーベ変換でも同様の特徴をもった結果が得られる。
【００２３】
ステップＳ７で抽出した信号強度と、所定の大きさに定めた閾値との大きさを比較して、信号強度が閾値を越えたかどうかを調べる（ステップＳ８）。このとき、例えば調査時間Ｔｉが時間Ｔａ（図６）であれば、この時間ＴａでステップＳ８の処理をする。ステップＳ８で閾値の方が大きければ、後述するステップＳ１３の処理を行う。ステップＳ８で信号強度の方が大きければ、１回前の調査、つまり時間Ｔａ−１での処理の結果を調べる（ステップＳ９）。
【００２４】
ステップＳ９で信号強度の方が大きければ、後述するステップＳ１３の処理を行う。ステップＳ９で閾値の方が大きければ、前回、コンピュータが記憶領域に保存した調査時間から一定の間隔があいているかどうかを調べる（ステップＳ１０）。
【００２５】
ステップＳ１０で間隔があいていなければ、後述するステップＳ１３の処理を行う。ステップＳ１０で間隔があいていれば、新たな拍動があったと見なして、今回の調査時間Ｔａを記憶領域に保持する（ステップＳ１１）。
【００２６】
ここで、先に述べた一定の間隔は１回分の拍動が入る時間にすると、精度が良い。ただし、一定の間隔が１回分の拍動よりも小さくても大きくても、本発明により拍動を計算することができる。ステップＳ１１の後、コンピュータはステップＳ１１の処理を通過した回数を数えることにより、拍動回数を計算する（ステップＳ１２）。
【００２７】
ステップＳ８からステップＳ１２までの処理によれば、信号強度が閾値を越えたとき、１回分の拍動が発生したとしている。
【００２８】
ステップＳ１２の後、調査時間Ｔｉが単位時間Ｔｎと等しいかを調べる（ステップＳ１３）。ステップＳ１３で、図６に示す関係に対して単位時間分の調査をしていなければ、調査時間を進めた後（ステップＳ１４）、ステップＳ８の処理に戻る。ステップＳ１３で調査を完了していれば、拍動回数を出力し（ステップＳ１５）、一連の処理を完了する。
【００２９】
先に述べた生体情報の信号強度（図６）は、生体固有の周波数Ｆで極大値をとる。ただし、生体固有の周波数Ｆは複数ある場合もある。その場合、極大値は複数個存在する。生体固有の周波数Ｆが複数個ある場合には、ステップＳ７の処理で、生体固有の周波数における信号強度を複数個取り出し、ステップＳ８の処理で、所定の大きさに定めた閾値と、ステップＳ７で抽出した信号の調査時間における値とではどちらが大きいかを固有の周波数分調べて、それらが全て閾値を越えているかどうかを判断する。
【００３０】
この実施の形態によれば、拍動を含む拍動信号を取得すると、この拍動信号を、周波数に対する信号強度を示す周波数分布で表し、かつ各周波数分布を経過時間で表した第１の関係に変換する第１処理過程（ステップＳ１〜Ｓ７）と、拍動に固有の固有周波数Ｆに対応する信号強度を経過時間で表した第２の関係を、第１の関係から取り出す第２処理過程（ステップＳ７）と、第２の関係の信号強度と、設定された閾値とを比較して、拍動の数を計測する第３処理過程（ステップＳ８〜Ｓ１２）とによって、声等の外因ノイズがある場合にも、図５のように低周波数帯にある生体固有の音と、高周波数帯にある声等の外因ノイズとを分離することができ、生体固有の音である低周波数帯の信号を使って比較操作をすることにより、生体情報から正しい拍動回数を求めることができる。
【００３１】
また、単位時間分の生体情報が前記のように一度に入力されるのではなく、リアルタイムに拍動回数を求めるように、少しずつ新たな生体情報に更新される場合にも、本発明を用いることが可能になる。この場合には、図１および図２の処理を任意の間隔で繰り返す。このとき、任意の間隔が単位時間よりも短い場合には、新たに更新された生体情報のみについて、ステップＳ１〜Ｓ５の処理をすることにより、拍動の計算を高速化できる。
【００３２】
また、この場合、ステップＳ３〜Ｓ５までの一連の処理、ステップＳ６、Ｓ７の一連の処理、ステップＳ８〜Ｓ１４までの一連の処理は、逐次もしくはパイプラインにより、同時に処理することができる。この方法を用いると、声等の外因ノイズがある場合にも、図５のように低周波数帯にある生体固有の音と、高周波数帯にある声等の外因ノイズとを分離することができ、生体固有の音である低周波数帯の信号を使って比較操作をすることにより、生体情報から正しい拍動回数をリアルタイムに求めることができる。
【００３３】
【実施例】
つぎに、実施例によってこの発明を詳しく説明する。この実施例では、音声マイクを使って、心臓音をセンシングし、心拍数を１回求める場合を例として説明する。
【００３４】
単位時間を１分と設定し、１分間分の心臓音の信号強度情報が、あらかじめマイクで録音されている。この実施例により、ｔ＝０．５秒として信号強度情報を直交変換の一つである離散フーリエ変換すると、ある時間での周波数と信号強度との関係を示す周波数スペクトラムが得られる。
【００３５】
正常な心臓音の場合、生体固有の周波数Ｆは３０Ｈｚと７０Ｈｚの２個あり、図７に示すように、周波数信号強度情報を表わす周波数スペクトラムが得られる。ステップＳ５（図１）の時間ＸをＸ＝０．１秒として、前記離散フーリエ変換した信号強度情報よりも０．１秒分遅い場合についても、同様の離散フーリエ変換操作をする。つまり、前記の
Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、…、Ｔｉ
の各時間の間隔が０．１秒である。
【００３６】
前記のように離散フーリエ変換する時間を少しずつずらしていき、前記の処理（ステップＳ１〜Ｓ６）をあらかじめ録音された１分間分計算すると、１２０個の周波数スペクトラムが得られる。前記の周波数スペクトラムを連続して表示すると、図８に示すように、時間、周波数、信号強度の関係を表わす等高線グラフが得られる。
【００３７】
ここで、生体固有の周波数Ｆである３０Ｈｚと７０Ｈｚとに対応する信号強度を取り出すと、図９に示すように、３０Ｈｚと７０Ｈｚとにおける信号強度情報が得られる。さらに、同じ時間での３０Ｈｚの信号強度、７０Ｈｚの信号強度と、所定の大きさに定めた閾値との大小を比較して、両方とも閾値を越えたかどうかを調べる。
【００３８】
３０Ｈｚと７０Ｈｚとの両方が閾値を越えていれば、１回前に比較した時にはどうであったかを調べる。その際に、どちらか一方もしくは共に閾値を越えていなければ、前回保存した調査時間とは一定の時間間隔があいているかどうかも調べる。あいていれば、その時点に拍動があったとする。拍動があった時の調査時間を保存し、前記の処理（ステップＳ１〜Ｓ１４）を単位時間である１分間分繰り返すことにより、心臓の拍動数を計算することができる。
【００３９】
前記の方法を用いると、声等の外因ノイズがある場合にも、図８のように低周波数帯にある心臓固有の音と、高周波数帯にある声等の外因ノイズとを分離することができる。この結果、低周波数帯にある心臓固有の音の成分のみを取り出して、拍動数を計算することができるので、生体情報から正しい拍動回数を求めることができる。
【００４０】
こうして、この実施例によれば、生体固有の周波数のみを使うために、声などの外因なノイズがあっても正しく拍動回数を求めるこができ、さらに、リアルタイムに入力される生体情報の信号から拍動回数を求めることもできる。また、この実施例を用いることにより、電子聴診器から自動的に生体の拍動数を計算することができるようになり、病気の予防、原因調査の自動化をすることができる。さらに、遠隔医療、在宅医療にも本発明を応用できる。
【００４１】
この実施例では、離散フーリエ変換を用いたが離散コサイン変換、離散サイン変換、ウェーブレット変換、アダマール変換、ハール変換、スラント変換、カルーネン・レーベ変換を用いた場合でも、離散フーリエ変換とは異なる波形の周波数スペクトラムが得られる。
【００４２】
この実施例では、生体情報として心臓の心拍数を計測したが、肺、腸、呼吸、脳、脈、筋肉の場合も拍動回数を同様の方法を用いて計測できる。
【００４３】
この実施例では生体情報の音をセンサで取得した情報をコンピュータに入力したが、センサとして圧力センサ、磁界センサ、電界センサ、イメージセンサ、電流センサ、電圧センサを用いて、生体情報を取得する場合も拍動回数を同様の方法を用いて計測できる。
【００４４】
【発明の効果】
以上、説明したように、この発明によれば、第１の関係から第２の関係を取り出す際に、固有周波数のみを使うために、外因なノイズがあっても、正しく拍動回数を求めるこができる。また、処理を繰り返して行うことにより、リアルタイムに入力される拍動信号から拍動回数を求めることもできる。
【００４５】
この発明を用いることにより、電子聴診器から自動的に生体の拍動回数を計算することができるようになり、病気の予防、原因調査の自動化をすることができる。さらに、遠隔医療、在宅医療にも本発明を応用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態による拍動回数の計算方法を示すフローチャートである。
【図２】この発明の実施の形態による拍動回数の計算方法を示すフローチャートである。
【図３】センサで取得した直後の時間と信号強度の関係を示す図である。
【図４】調査時間で直交変換したときの周波数と信号強度との関係を示す図である。
【図５】時系列に従って複数の周波数信号強度情報を並べた時の、時間と周波数と信号強度との関係を示す図である。
【図６】任意の周波数における時間と信号強度の関係を示す図である。
【図７】生体固有の周波数が２個ある場合の信号強度と周波数の関係を示す図である。
【図８】生体固有の周波数が２個ある場合の時系列に従って、複数の周波数信号強度情報を並べた時の時間と周波数と信号強度との関係を示す図である。
【図９】生体固有の周波数が２個ある場合の任意の周波数における時間と信号強度の関係を示す図である。
【図１０】拍動回数を求める従来の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】従来方法によって、センサで取得した直後の時間と信号強度の関係を示す図である。
【図１２】図１１の部分ｐを拡大した様子を示す拡大図である。
【図１３】閾値を超えたか超えていないかを示す図である。
【図１４】外因なノイズが発生した場合の時間と信号強度の関係を示す図である。
【符号の説明】
Ｓ１〜Ｓ１５　ステップ
Ｔ１〜Ｔｉ、Ｔａ　時間
Ｔｎ　単位時間
Ｆ　生体固有の周波数
【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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