(57)【要約】【課題】  体動成分が周期的な特性を有していない場合であっても、脈波成分から生体内部で発生する体動成分を確実に除去して正確に脈拍数算出を行う。【解決手段】  静脈血の粘度に相当する粘度に設定され、ケーシング内に充填された疑似血液および疑似血液の挙動を検出する挙動検出センサを有する血管模擬センサ１４により静脈血の挙動をシミュレートした出力信号を出力させ、ＭＰＵ２４は、脈波センサ１３により出力された脈波検出信号から血管模擬センサ１４により出力された疑似体動成分を除去し、疑似体動成分が除去された脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する。【選択図】      図１０
2004358271.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体に装着して静脈血の挙動をシミュレートする血管模擬センサであって、
ケーシングと、
前記静脈血の粘度に相当する粘度に設定され、前記ケーシング内に充填された疑似血液と、
前記疑似血液の挙動を検出する挙動検出センサと、
を備えたことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項２】
請求項１記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは、剛性を有する材料で形成されていることを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項３】
請求項２記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは透明性を有する両端が閉塞された筒状の樹脂で形成されており、
前記挙動検出センサは、前記疑似血液の水面の変化を測定する光センサとして構成されている、
ことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項４】
請求項２記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状の樹脂で形成されており、
前記挙動検出センサは、前記ケーシングの一端に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されている、
ことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項５】
請求項１記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは、弾性を有する材料で形成されていることを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項６】
請求項５記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状を有しており、
前記挙動検出センサは、前記ケーシングの一端に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されている、
ことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項７】
請求項５記載の血管模擬センサにおいて、
前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状を有しており、
前記挙動検出センサは、前記ケーシングの側面に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されている、
ことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項８】
人体に装着して静脈血の挙動をシミュレートする血管模擬センサであって、
前記人体の末梢方向に感度軸を有し、前記静脈血の前記末梢方向への挙動に対応する出力信号を出力する加速度センサを備えたことを特徴とする血管模擬センサ。
【請求項９】
人体に装着して脈拍を計測する脈拍計において、
脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、
請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の血管模擬センサと、
前記脈波検出信号から前記挙動検出センサの出力信号に相当する疑似体動成分を除去する体動成分除去部と、
前記疑似体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、
を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項１０】
請求項９記載の脈拍計において、
前記血管模擬センサは、前記脈波センサの近傍に配置されることを特徴とする脈拍計。
【請求項１１】
請求項９または請求項１０記載の脈拍計において、
前記血管模擬センサは、前記脈波センサに対し、前記人体から離間する方向に略積層された状態で配置されることを特徴とする脈拍計。
【請求項１２】
請求項９ないし請求項１１のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号を前記脈波検出信号から減算する除去処理部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項１３】
請求項９ないし請求項１１のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号を周波数分析し第１周波数分析データを生成する第１周波数分析部と、
前記脈波検出信号を周波数分析し第２周波数分析データを生成する第２周波数分析部と、
前記第２周波数分析データに対する前記第１周波数分析データの減算処理を行う除去処理部を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項１４】
請求項９ないし請求項１１のいずれかに記載の脈拍計において、
前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号に基づいて適応フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部と、
前記脈波検出信号から前記適応フィルタ係数を適用した前記体動成分検出信号を減算する除去処理部と、
を備えたことを特徴とする脈拍計。
【請求項１５】
請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の血管模擬センサと、
前記血管模擬センサの出力信号に基づいて前記人体の動きに対応するピッチあるいは歩数を検出する生体情報検出部と、
を備えたことを特徴とする生体情報計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、血管模擬センサ、脈拍計および生体情報計測装置に係り、特に人体の腕に装着して歩行中あるいは走行中の脈拍を測定するのに好適な血管模擬センサ、脈拍計および生体情報計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、人体の一部に装着して歩行中あるいは走行中の脈拍を測定する脈波計が知られている。
例えば、特許文献１には、腕時計型の脈拍計が開示されている。
上記特許文献１に開示されている脈拍計は、加速度センサにより検出した体動信号の周波数分析結果に基づいて体動信号の高調波成分のすべてに相当する周波数成分を脈波信号の周波数分析結果から除去し、体動信号の高調波成分が除去された脈波信号の周波数分析結果のなかから最大のパワーを有する周波数成分を抽出し、当該抽出した周波数成分に基づいて脈拍数を算出するという構成を採っていた。
【特許文献１】特許第２８１６９４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記従来の脈拍計においては、体動成分の検出を加速度センサにより行っていたため、脈拍センサ信号に含まれる生体内部で発生する体動成分を全て把握できているわけではなく、体動成分の除去が不完全となるという恐れがあった。
従来は体動成分を完全に把握できないため、脈拍センサ信号に含まれる体動成分を除去するために周波数分析結果の高調波成分の特徴を利用して体動信号を特定し、特定した体動信号を除去して脈波信号を抽出しているため、体動が周期的な特性を有していない場合には、体動成分を除去することができず、ひいては、脈拍を正しく求める事ができないという問題点があった。
【０００４】
そこで、本発明の目的は、脈拍センサ信号に含まれる体動成分をより正確に把握することにより、体動成分が周期的な特性を有していない場合であっても、脈波成分から生体内部で発生する体動成分を確実に除去して正確に脈拍数算出を行うことができる血管模擬センサ、脈拍計および生体情報計測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、人体に装着して静脈血の挙動をシミュレートする血管模擬センサは、ケーシングと、前記静脈血の粘度に相当する粘度に設定され、前記ケーシング内に充填された疑似血液と、前記疑似血液の挙動を検出する挙動検出センサと、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、人体に装着した状態で、ケーシング内に充填された疑似血液の挙動を挙動検出センサで検出することにより、生体内部で発生する体動成分を推定できる。
この場合において、前記ケーシングは、剛性を有する材料で形成されているようにしてもよい。
また、前記ケーシングは透明性を有する両端が閉塞された筒状の樹脂で形成されており、前記挙動検出センサは、前記疑似血液の水面の変化を測定する光センサとして構成されているようにしてもよい。
【０００６】
さらに、前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状の樹脂で形成されており、前記挙動検出センサは、前記ケーシングの一端に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されているようにしてもよい。
さらにまた、前記ケーシングは、弾性を有する材料で形成されているようにしてもよい。
また、前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状を有しており、前記挙動検出センサは、前記ケーシングの一端に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されているようにしてもよい。
さらに、前記ケーシングは、両端が閉塞された筒状を有しており、前記挙動検出センサは、前記ケーシングの側面に設けられ、前記疑似血液の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサとして構成されているようにしてもよい。
また、人体に装着して静脈血の挙動をシミュレートする血管模擬センサは、前記人体の末梢方向に感度軸を有し、前記静脈血の前記末梢方向への挙動に対応する出力信号を出力する加速度センサを備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、加速度センサが、人体に装着した状態で、静脈血の末梢方向への挙動に対応する出力信号を出力することにより、生体内部で発生する体動成分を推定できる。
【０００７】
また、人体に装着して脈拍を計測する脈拍計は、脈波センサを有し、脈波検出信号を出力する脈波検出部と、上記いずれかの血管模擬センサと、前記脈波検出信号から前記挙動検出センサの出力信号に相当する疑似体動成分を除去する体動成分除去部と、前記疑似体動成分除去後の前記脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、脈波検出部は、脈拍数算出部に脈波検出信号を出力する。
体動成分除去部は、脈波検出信号から挙動検出センサの出力信号に相当する疑似体動成分を除去する。
これにより脈拍算出部は、疑似体動成分除去後の脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出する。
【０００８】
この場合において、前記血管模擬センサは、前記脈波センサの近傍に配置されるようにしてもよい。
また、前記血管模擬センサは、前記脈波センサに対し、前記人体から離間する方向に略積層された状態で配置されるようにしてもよい。
さらに前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号を前記脈波検出信号から減算する除去処理部を備えるようにしてもよい。
また、前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号を周波数分析し第１周波数分析データを生成する第１周波数分析部と、前記脈波検出信号を周波数分析し第２周波数分析データを生成する第２周波数分析部と、前記第２周波数分析データに対する前記第１周波数分析データの減算処理を行う除去処理部を備えるようにしてもよい。
【０００９】
さらに、前記体動成分除去部は、前記挙動検出センサの出力信号に相当する体動成分検出信号に基づいて適応フィルタ係数を生成するフィルタ係数生成部と、前記脈波検出信号から前記適応フィルタ係数を適用した前記体動成分検出信号を減算する除去処理部と、を備えるようにしてもよい。
また、生体情報計測装置は、上記いずれかの血管模擬センサと、前記血管模擬センサの出力信号に基づいて前記人体の動きに対応するピッチあるいは歩数を検出する生体情報検出部と、を備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、脈波検出信号に含まれる体動成分を確実に検出し、体動成分除去後の脈波検出信号に基づいて脈拍数を算出するので、生体内部で発生する体動成分、特に静脈血に起因する体動成分を確実に除去し、脈波成分に対応するスペクトルを容易に特定して、脈拍検出精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
次に本発明の好適な実施の形態について図面を参照して説明する。
［１］第１実施形態
［１．１］原理
まず、第１実施形態の具体的説明に先立ち、第１実施形態の動作原理を説明する。
脈波を検出するための脈波センサの出力には、脈波成分に加えて様々な体動成分が含まれている。この体動成分は、脈拍被測定者であるユーザの運動（歩行・走行動作、腕の振りなど）に起因する、生体内部の変化により発生するものであることが知られており、生体内部の体動成分を検出する手法として、発光素子であるＬＥＤから検出光を生体内部に照射し、その反射光を受光素子であるＰＤ（Photo Detector）により受光する手法が用いられていることは、上述した通りである。
この場合において、生体内部に照射された検出光は、皮膚近傍の細動静脈を流れる血液や、生体組織により吸収、散乱され、体動を伴わない安静時にはＰＤで受光される検出光の光量の変化は、脈動による動脈血の変化が支配的となり、静脈血、組織による吸光成分は、ほぼ一定となっている。
【００１２】
しかしながら、体動を伴う運動時（歩行時、走行時など）には、脈動による動脈血の変化に加えて慣性による静脈血の移動や、組織の変形などの変動が体動に同期して発生することとなる。
この結果、生体内部に照射された検出光の吸光、反射特性が変化し、ＰＤにおいて受光されることとなり、その影響を無視することはできない。
一方、体動成分を検出するセンサを伸縮性を有するバンド（例えばサポータ）によりユーザの体表面に押圧状態で装着するような場合には、組織の変形などの変動が抑制されるため、このような状況下では、静脈血の移動が主として検出されることとなる。
そこで、本第１実施形態においては、生体内の体動成分を除去するに際し、静脈血の移動に着目し、静脈血の移動をシミュレートすることにより体動成分を推定し、脈波センサの出力信号からこの体動成分を除去すべく利用することとした。
【００１３】
図１は、人体に装着して静脈血の移動（挙動）をシミュレートする血管模擬センサの原理説明図である。
静脈血は動脈血と比較すると、血圧が低いため、重力や腕の振りによる慣性力の影響を受けやすい。
したがって、図１に示すように、末梢方向の血管を模した円筒状の密閉容器部位内に所定の粘性を有する液体ＬＱを封入し、当該液体の移動（挙動）を外部から観察すれば、静脈血の移動（挙動）を推定することが可能となり、推定した静脈血の移動から生体内部で発生する体動成分を観察できる。
そこで、本第１実施形態においては、円筒状の密閉容器内に封入した液体の移動を圧力センサ、光学センサなどのセンサにより検出し、このセンサの出力信号に基づいて生体内部で発生した体動成分を検出するようにしている。
この結果、本第１実施形態によれば、静脈血の影響を除去した信号に基づいて正確に脈拍数を検出することとなる。
【００１４】
［１．２］血管模擬センサ
次に血管模擬センサの態様について説明する。
血管模擬センサの態様としては、大別すると、剛体タイプと、弾性体タイプと、加速度センサタイプと、に分けられる。
剛体タイプは、剛性を有する円筒形状の密閉容器内に血液と同等の挙動を示すような粘性を有する液体を封入したセンサである。
一方、弾性体タイプは、弾性を有するチューブの両端を閉塞し、チューブ内に血液と同等の挙動を示すような粘性（例えば、１〜１００ｃＰ）を有する液体を封入したセンサである。
図２は第１の剛体タイプの血管模擬センサの模式図である。
血管模擬センサ１５０は、両端が閉塞された樹脂（プラスチック）製のケーシング１５１を有し、その内部には、当該ケーシング１５１内で静脈血と同等の挙動を示すべく、粘性が設定された疑似血液１５２が封入されている。さらにケーシング１５１の長手方向の一端には、疑似血液１５２の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサ（挙動検出センサ）１５３が設けられている。
【００１５】
図３は第２の剛体タイプの血管模擬センサの模式図である。
血管模擬センサ１６０は、両端が閉塞された樹脂（プラスチック）製のケーシング１６１を有し、その内部には、当該ケーシング１６１内で静脈血と同等の挙動を示すべく、粘性が設定された疑似血液１６２が封入されている。さらにケーシング１６１の側壁には、疑似血液１１２の移動状態を検出する光学センサ（挙動検出センサ）１６３が設けられている。この光学センサ１６３は、検出光を照射するＬＥＤ１６４と、検出光を受光するＰＤ１６５と、を備えている。
この場合において、疑似血液１６２は、検出光の色と同様の色に着色されており、光学センサ１６３は、水面の状態の変化を検出することとなる。
【００１６】
図４は第１の弾性体タイプの血管模擬センサの模式図である。
血管模擬センサ１７０は、両端が閉塞されたゴムなどの弾性樹脂製のケーシング１７１を有し、その内部には、当該ケーシング１７１内で静脈血と同等の挙動を示すべく、粘性が設定された疑似血液１７２が封入されている。さらにケーシング１７１の長手方向の一端には、疑似血液１７２の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサ（挙動検出センサ）１７３が設けられている。
【００１７】
図５は第２の弾性体タイプの血管模擬センサの模式図である。
血管模擬センサ１８０は、両端が閉塞されたゴムなどの弾性樹脂製のケーシング１８１を有し、その内部には、当該ケーシング１８１内で静脈血と同等の挙動を示すべく、粘性が設定された疑似血液１８２が封入されている。さらにケーシング１８１の側壁には、疑似血液１８２の移動に伴う圧力変化を検出する圧力センサ（挙動検出センサ）１８３が設けられている。
加速度センサタイプは、図１の末梢方向に感度方向を有する加速度センサを血管模擬センサとして用いるものである。
ここで、剛体タイプおよび弾性体タイプの血管模擬センサと別個の脈波センサにより検出した体動成分（ストローク成分）との関係について説明する。
【００１８】
図６は、剛体タイプの血管模擬センサと脈波センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
図６に示すように、剛体タイプの血管模擬センサの出力は、脈波センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）の大きさと略比例な相関関係を持っていることがわかる。
図７は、弾性体タイプの血管模擬センサと脈波センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
図７に示すように、弾性体タイプの血管模擬センサの出力は、剛体タイプの血管模擬センサの出力と同様に、脈波センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）の大きさと略比例な相関関係を持っていることがわかる。
したがって、脈波センサの出力信号中に含まれる体動成分（ストローク成分）は、静脈血の移動によるものが支配的であることを前提とすると、いずれの血管模擬センサを用いても、脈波センサの出力信号に含まれる体動成分量を推定することが可能であることがわかる。
【００１９】
［１．３］詳細説明
次に第１実施形態について詳細に説明する。
図８は第１実施形態の脈拍測定システムの概要構成図である。
脈拍測定装置１９０は、大別すると、ユーザの指に装着されるセンサモジュール１９１と、センサモジュール１９１と配線ＬＮを介して接続され、ユーザの腕に装着される装置本体１９２と、を備えている。
図９は装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
センサモジュール１９１は、大別すると、主として脈波成分を検出する脈波センサ８３と、主として体動成分を検出する上述した第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０と、を備えて構成されている。
この場合において、第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０は、脈波センサ８３の近傍に配置されるとともに、脈波センサ８３に対し、ユーザ（人体）から離間する方向に略積層された状態で配置されている。
【００２０】
ここで、脈波センサ８３は、検出用光を射出するＬＥＤ８３Ａと、人体により反射された検出用光を受光するＰＤ８３Ｂと、を備えている。
図１０は脈拍測定装置の概要構成ブロック図である。
脈拍測定装置は、大別すると、上述した脈波センサ８３に加えて、体動センサ８４（本第１実施形態においては血管模擬センサ１５０）と、脈波信号増幅回路９１と、体動信号増幅回路９２と、Ａ／Ｄ変換回路９３と、ＭＰＵ９４と、ＲＡＭ９５と、ＲＯＭ９６と、表示装置９７と、を備えている。
脈波信号増幅回路９１は、脈波センサ８３から出力される脈波検出信号を所定増幅率で増幅して増幅脈波検出信号としてＡ／Ｄ変換回路９３に出力する。
体動信号増幅回路９２は、体動センサ１４として機能する第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される疑似血液１５２の移動に基づく圧力検出信号を所定増幅率で増幅して増幅圧力検出信号としてＡ／Ｄ変換回路９３に出力する。
Ａ／Ｄ変換回路９３は、入力された増幅脈波検出信号および増幅圧力検出信号をそれぞれ別個にアナログ／ディジタル変換して脈波検出データおよび圧力検出データとしてＭＰＵ９４へ出力する。
【００２１】
ＭＰＵ９４は、脈波検出データおよび第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データ（体動検出データ）をＲＡＭ９５に格納するとともに、ＲＯＭ９６に格納された制御プログラムに基づいて脈拍数を算出し、表示装置９７に表示することとなる。
より詳細には、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データ（体動検出データ）を時系列順に並べ、対応するサンプリングタイミング毎に脈波検出データと圧力検出データとの両者の差である差データを求める。
そして差データの周波数分析（ＦＦＴ：Fast fourier Transformation）を行って、脈波の高調波成分を抽出し、その周波数から脈拍数を算出することとなる。
【００２２】
次により具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図１１は、脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
また、図１２は図１１の脈波検出データに対応する圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
まず、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データを順次読み出し、あるサンプリングタイミングにおける脈波検出データから同一サンプリングタイミングの圧力検出データを差し引くことにより差データを算出する。
図１３は、図１１の脈波検出データおよび図１２の圧力検出データから算出した差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
次にＭＰＵ９４は、差データに対しＦＦＴを施す。
【００２３】
図１４は、図１３の差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
これにより、得られた周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
さらにＭＰＵ９４は、得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルＰＨ１として、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ９４は、表示装置９７に脈拍数を表示することとなる。
以上の説明のように、本第１実施形態によれば、生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動を血管模擬センサからの出力信号に基づいてより確実に推定できる。このため、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
本第１実施形態においては、剛体タイプの血管模擬センサとして第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０を用いるものとして説明しているが、第２の剛体タイプの血管模擬センサ１６０を用いるようにしてもよい。
【００２４】
［１．４］第１実施形態の第１変形例
以上の説明においては、脈波検出データから第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データを周波数分析（ＦＦＴ）を行う前に差し引いて差データを算出する構成としていたが、本第１実施形態の第１変形例は、脈波検出データおよび第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データを周波数分析を行ってから、差データを算出する場合の変形例である。以下、第１変形例について説明する。
本第１変形例においては、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データ（体動検出データ）のそれぞれについて周波数分析（ＦＦＴ）を行う。
次にＭＰＵ９４は、周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとの差である差データを求める。
そして得られた差データから脈波の高調波成分を抽出し、その周波数から脈拍数を算出することとなる。
【００２５】
次により具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図１５は、脈波検出データの周波数分析結果の説明図である。
また、図１６は第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データの周波数分析結果の説明図である。
まず、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データをそれぞれ順次読み出し、ＦＦＴを施して周波数分析を行う。
図１７は、周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとの差である差データの説明図である。
【００２６】
次にＭＰＵ９４は、周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとを比較し、同一の周波数成分の差を求めて差データを生成する。
これにより、得られた差データとしての周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
さらにＭＰＵ９４は、得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルＰＨ１として、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ９４は、表示装置９７に脈拍数を表示することとなる。
以上の説明のように、本第１実施形態の第１変形例によっても、生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動を血管模擬センサにより確実に推定できる。
このため、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
【００２７】
［１．５］第２変形例
次に第１実施形態の第２変形例について説明する。
以上の説明においては、脈波検出データから第１の剛体タイプの血管模擬センサ１５０から出力される圧力検出信号に対応する圧力検出データを周波数分析（ＦＦＴ）を行う前あるいは行った後に差し引いて差データを算出する構成としていたが、本第１実施形態の第２変形例は、適応フィルタを用いて脈波検出データから血管模擬センサから出力される圧力検出信号に対応する体動成分を除去する場合の変形例である。
【００２８】
図１８は適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
適応フィルタ２００は、大別するとフィルタ係数生成部２０１と、合成部２０２と、を備えている。
フィルタ係数生成部２０１は、体動成分除去部として機能しており、合成部２０２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。そして血管模擬センサから入力された体動成分検出信号として機能する圧力検出データ（＝ｋ（ｎ））に適応フィルタ係数ｈを適用して体動除去データ（＝ｈ・ｋ（ｎ））を生成して合成部２０２に出力する。
合成部２０３は、除去処理部として機能しており、前回抽出した脈波検出データ（＝脈波成分＋体動成分）と体動除去データを合成し、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分を抽出する。
【００２９】
次に本第２変形例におけるより具体的な脈拍数算出処理について説明する。
図１９は、脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
また、図２０は図１９の脈波検出データに対応する血管模擬センサから入力された圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
まず、ＭＰＵ９４は、ＲＡＭ９５に格納した脈波検出データおよび圧力検出データを順次読み出し、あるサンプリングタイミングにおける脈波検出データを合成部２０２に出力する。
また、ＭＰＵ９４は、各脈波検出データに対応する圧力検出データをフィルタ係数生成部２０１に出力する。
【００３０】
これによりフィルタ係数生成部２０１は、合成部２０２が前回出力したフィルタ適用後のデータに基づいて適応フィルタ係数ｈを生成する。そして結果模擬センサから入力された体動成分検出信号として機能する圧力検出データ（＝ｋ（ｎ））に適応フィルタ係数ｈを適用して体動除去データ（＝ｈ・ｋ（ｎ））を合成部３２に出力する。
これにより合成部２０２は、今回の脈波データと体動除去データとを合成して、今回の脈波検出データに含まれる体動成分を実質的に除去（減算）して、脈波成分を抽出して残差データ（＝フィルタ適用後のデータ）を出力する。
図２１は、図１９の脈波検出データおよび図２０の血管模擬センサの出力した圧力検出データに対して適応フィルタを適用して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
次にＭＰＵ９４は、残差データに対しＦＦＴを施す。
【００３１】
図２２は、図２１の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
これにより、得られた周波数分析結果は、実質的に脈波センサの出力信号（脈波成分＋体動成分）から、血管模擬センサの出力に基づいて推定した静脈起因の体動成分を除去したもの、すなわち、主として脈波成分に対応する脈波データとなる。
さらにＭＰＵ９４は、主として脈波成分を含む得られた脈波データから最大の周波数成分を脈拍スペクトルとして、その周波数から脈拍数を算出する。
そしてＭＰＵ９４は、表示装置９７に脈拍数を表示することとなる。
以上の説明のように、本第１実施形態の第２変形例によっても、生体内部で発生する体動成分の主要因である静脈の変動を血管模擬センサにより確実に推定して、体動成分を確実に除去でき、正確な脈波成分検出、ひいては、正確な脈拍数の測定が行える。
【００３２】
［１．６］第３変形例
次に第１実施形態の第３変形例について説明する。
以上の説明においては、センサモジュールが剛体タイプの血管模擬センサを備えている場合であったが、本第３変形例は、センサモジュールが弾性体タイプの血管模擬センサを備えている場合の変形例である。
図２３は装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
センサモジュール１９１Ａは、大別すると、主として脈波成分を検出する脈波センサ８３と、主として体動成分を検出する上述した第１の弾性体タイプの血管模擬センサ１７０と、を備えて構成されている。
このように構成することにより、より実際の静脈に近い状態で、生体内部で発生する体動成分を確実に推定し、体動成分を除去することが可能となる。
本第３変形例においては、弾性体タイプの血管模擬センサとして第１の弾性体タイプの血管模擬センサ１７０を用いるものとして説明しているが、第２の弾性体タイプの血管模擬センサ１８０を用いるようにしてもよい。
【００３３】
［１．７］第４変形例
次に第１実施形態の第４変形例について説明する。
以上の説明においては、センサモジュールが剛体タイプあるいは弾性体タイプの血管模擬センサを備えている場合であったが、本第１実施形態の第４変形例は、センサモジュールが血管模擬センサとしての加速度センサを備えている場合の変形例である。
図２４は装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
センサモジュール１９１Ｂは、大別すると、主として脈波成分を検出する脈波センサ８３と、主として図１に示した末梢方向への加速度を検出する加速度センサ２１０と、を備えて構成されている。
この場合において、血管模擬センサとしての加速度センサ２１０は、脈波センサ８３の近傍に配置されるとともに、脈波センサ８３に対し、ユーザ（人体）から離間する方向に略積層された状態で配置されている。
【００３４】
ここで、加速度センサ２１０の構成について詳細に検討する。
図２５は、加速度センサとして３軸（Ｘ、Ｙ、Ｚ軸）加速度センサを用いたときの後述するＸ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
図２６は、加速度センサとして後述する３軸加速度センサを用いたときの後述するＹ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
図２７は、加速度センサとして後述する３軸（Ｘ、Ｙ、Ｚ軸）加速度センサを用いたときの後述するＺ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
図２８は３軸の説明図である。
図２８に示すように、Ｘ軸は、図１に示した末梢方向（指先方向）に延在する軸であり、Ｙ軸は、手のひらを平面上に載置した場合にＸ軸に垂直で平面上に存在する軸であり、Ｚ軸は、手のひらを載置した平面に垂直な軸である。
図２５ないし図２７に示したように、脈波センサの出力信号に含まれる体動成分は、Ｘ軸方向の成分が支配的であることがわかる。従って、加速度センサ２１０としては、Ｘ軸方向、すなわち、図１に示した末梢方向の加速度のみを検出可能な１軸加速度センサを用いれば、脈波センサで検出される体動成分を推定することが可能となる。
【００３５】
［２］第２実施形態
上記第１実施形態においては、脈波センサと血管模擬センサとを一体にセンサモジュールとして構成していたが、本第２実施形態は、体動センサ（血管模擬センサあるいは加速度センサ）を装置本体に組み込んだ場合の実施形態である。
図２９は、第２実施形態の脈拍測定装置の外観斜視図である。また、図３０は、図２９のセンサモジュールの断面図である。
脈拍測定装置２２０は、大別すると、ユーザの指に装着されるセンサモジュール２２１と、センサモジュール２２１と配線ＬＮを介して接続され、ユーザの腕に装着される装置本体２２２と、を備えている。
図３０に示すように、センサモジュール２２１は、大別すると、主として脈波成分を検出する脈波センサ８３を備えて構成されている。
【００３６】
ここで、脈波センサ８３は、検出用光を射出するＬＥＤ８３Ａと、人体により反射された検出用光を受光するＰＤ８３Ｂと、を備えている。
また、図２９に示すように、装置本体２２２内には、体動センサ（血管模擬センサあるいは加速度センサ）８４がその感度軸が人体の末梢方向（指先方向）にほぼ一致するような状態で、収納されている。
第２実施形態の具体的動作については、第１実施形態と同様であるので、詳細な説明を省略する。
以上の説明のように、本第２実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて、体動センサが装置本体内に組み込まれているため、指の動きなどの細かな動きを体動センサで誤検出することもなく、センサモジュールを小型化でき、装着がより容易となって、ユーザの装着感も向上する。
【００３７】
［３］第３実施形態
上記第１実施形態あるいは第２実施形態においては、センサモジュールと装置本体とを配線により接続して別個に設けていたが、本第３実施形態は、センサモジュールを装置本体に組み込んだ場合の実施形態である。
図３１は、第２実施形態の脈拍測定装置２３０を時計ケースに組み込んだ場合の外観斜視図である。また、図３２は、図３１の脈拍測定装置の断面図である。
第２実施形態の脈拍測定装置を時計ケースに組み込んだ場合の断面図である。
時計ケース２３１の裏面には脈波センサ８３および血管模擬センサ２３２を設けた場合の例である。
図３２に示すように、上述した脈波センサユニット８３が、時計ケース２３１の裏面側に本体と一体になって形成されている。時計ケース２３１には、これを腕に装着するためのリストバンド２３３が設けられており、リストバンド２３３を手首に巻きつけて装着すると、時計ケース２３１の裏面側が手首の甲に密着する。
【００３８】
時計ケース２３１の裏面側には、脈波センサユニット８３を構成する透明ガラス８３Ｃが裏蓋２３４で固定されている。透明ガラス８３Ｃは、脈波センサ８３を構成するＬＥＤ８３ＡおよびＰＤ８３Ｂを保護するとともに、ＬＥＤ８３Ａの照射光を透過し、生体を介して得られる反射光を透過してＰＤ８３Ｂに入射させる。
時計ケース２３１の表面側には、現在時刻や日付に加えて、脈波センサ８３の検出結果に基づく脈拍数ＨＲなどの生体情報も表示する液晶表示装置などの表示装置９７が設けられている。
また、時計ケース２３１の内部には、メイン基板２３６の上側にＣＰＵ等の各種ＩＣ回路が設けられており、これによってデータ処理回路２３７が構成される。
また、メイン基板２３６の裏面側には電池２３８が設けられており、電池２３から表示装置９７、メイン基板２３６、脈波センサ８３および血管模擬センサ２３２に電源が供給されるようになっている。
メイン基板２３６と脈波センサ８３とは、ヒートシール２３９によって接続されており、ヒートシール２３９に形成される配線によって、メイン基板２３６から電源が脈波センサ８３に供給され、脈波センサ８３からメイン基板２３６に脈波検出信号が供給されるようになっている。
【００３９】
データ処理回路２３７は、脈波信号にＦＦＴ処理を施し、その処理結果を解析することにより、脈拍数ＨＲを算出している。なお、時計ケース２３１の外側面には、時刻合わせや表示モードの切換などを行うための図示しないボタンスイッチが設けられている。
そして、リストバンド２３３を手首に巻きつけて装着すると、時計ケース２３１の裏面側が手首の甲に向けられる。このため、ＬＥＤ８３Ａからの光が透明ガラス８３Ｃを介して手首の甲に照射され、その反射光がフォトダイオード８３Ｂに受光されるようになっている。
この第３実施形態の具体的動作については、第１実施形態と同様であるので、詳細な説明を省略する。
以上の説明のように、本第３実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて、センサモジュールが装置本体内に組み込まれているため、装着がより容易となる。
【００４０】
［４］第１実施形態〜第３実施形態の変形例
以上の説明においては、制御用プログラムがＲＯＭ２６内にあらかじめ記憶されている場合について説明したが、各種磁気ディスク、光ディスク、メモリカードなどの記録媒体に制御用プログラムをあらかじめ記録し、これらの記録媒体から読み込み、インストールするように構成することも可能である。また、通信インターフェースを設け、インターネット、ＬＡＮなどのネットワークを介して制御用プログラムをダウンロードし、インストールして実行するように構成することも可能である
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】人体に装着して静脈血の移動（挙動）をシミュレートする血管模擬センサの原理説明図である。
【図２】第１の剛体タイプの血管模擬センサの模式図である。
【図３】第２の剛体タイプの血管模擬センサの模式図である。
【図４】第１の弾性体タイプの血管模擬センサの模式図である。
【図５】第２の弾性体タイプの血管模擬センサの模式図である。
【図６】剛体タイプの血管模擬センサと脈派センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
【図７】弾性体タイプの血管模擬センサと脈波センサの出力に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
【図８】第１実施形態の脈拍測定システムの概要構成図である。
【図９】装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
【図１０】脈拍測定装置の概要構成ブロック図である。
【図１１】脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図１２】図１１の脈波検出データに対応する圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図１３】図１１の脈波検出データおよび図１２の圧力検出データから算出した差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図１４】図１３の差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図１５】脈波検出データの周波数分析結果の説明図である。
【図１６】圧力検出データの周波数分析結果の説明図である。
【図１７】周波数分析後の脈波検出データと周波数分析後の圧力検出データとの差である差データの説明図である。
【図１８】適応フィルタの一例の概要構成ブロック図である。
【図１９】脈波検出データの一例を時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図２０】図１９の脈波検出データに対応する圧力検出データを同一の時間軸で時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図２１】図１９の脈波検出データおよび図２０の圧力検出データに対して適応フィルタを適用して得られた残差データを時系列順に並べてグラフ化したものである。
【図２２】図２１の残差データにＦＦＴを施して得られた周波数分析結果である。
【図２３】装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
【図２４】装着状態のセンサモジュールにおける各センサの配置例の説明図である。
【図２５】加速度センサとして３軸（Ｘ、Ｙ、Ｚ軸）加速度センサを用いたときの後述するＸ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
【図２６】加速度センサとして後述する３軸加速度センサを用いたときの後述するＹ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
【図２７】加速度センサとして後述する３軸（Ｘ、Ｙ、Ｚ軸）加速度センサを用いたときのＺ軸方向の加速度と脈波センサの出力信号に含まれる体動成分（ストローク成分）との関係説明図である。
【図２８】３軸の説明図である。
【図２９】第２実施形態の脈拍測定装置の外観斜視図である。
【図３０】図２９のセンサモジュールの断面図である。
【図３１】第３実施形態の脈拍測定装置を時計ケースに組み込んだ場合の外観斜視図である。
【図３２】図３１の脈拍測定装置の断面図である。
【符号の説明】
【００４２】
１５０…血管模擬センサ、１５１…ケーシング、１５２…疑似血液、１５３…圧力センサ（挙動検出センサ）、１６０…血管模擬センサ、１６１…ケーシング、１６２…疑似血液、１６３…光学センサ（挙動検出センサ）、１７０…血管模擬センサ、１７１…ケーシング、１７２…疑似血液、１７３…圧力センサ（挙動検出センサ）、１８０…血管模擬センサ、１８１…ケーシング、１８２…疑似血液、１８３…圧力センサ（挙動検出センサ）。
【図１】
2004358271.tif 000003
【図２】
2004358271.tif 000004
【図３】
2004358271.tif 000005
【図４】
2004358271.tif 000006
【図５】
2004358271.tif 000007
【図６】
2004358271.tif 000008
【図７】
2004358271.tif 000009
【図８】
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【図９】
2004358271.tif 000011
【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】
2004358271.tif 000016
【図１５】
2004358271.tif 000017
【図１６】
2004358271.tif 000018
【図１７】
2004358271.tif 000019
【図１８】
2004358271.tif 000020
【図１９】
2004358271.tif 000021
【図２０】
2004358271.tif 000022
【図２１】
2004358271.tif 000023
【図２２】
2004358271.tif 000024
【図２３】
2004358271.tif 000025
【図２４】
2004358271.tif 000026
【図２５】
2004358271.tif 000027
【図２６】
2004358271.tif 000028
【図２７】
2004358271.tif 000029
【図２８】
2004358271.tif 000030
【図２９】
2004358271.tif 000031
【図３０】
2004358271.tif 000032
【図３１】
2004358271.tif 000033
【図３２】
2004358271.tif 000034