(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定した脈波信号を、複数個の脈波がそれぞれ含まれるように複数のセグメントに分割する第１手段と、
前記複数のセグメントのうちから選択したセグメントについて、（当該選択したセグメントの脈拍数／当該選択したセグメントの時間）を求めて、第１の中心周波数とする第２手段と、
前記選択したセグメントの次のセグメントを、複素復調解析を行うセグメントとして設定する第３手段と、
前記複素復調解析を行うセグメントの脈波信号に対して、第１の中心周波数に基づいて複素復調解析を行って、瞬時周波数を求める第４手段と、
前記瞬時周波数の平均を求めて、第２の中心周波数とする第５手段と、
前記第１の中心周波数と前記第２の中心周波数とを比較して、その収束の程度を判定する第６手段と、
前記収束の程度が所定となるまで、前記第５手段で求めた第２の中心周波数を前記第４手段における第１の中心周波数として設定して、前記第４手段から前記第６手段の処理を繰り返す第７手段と、
を備えたことを特徴とする脈拍変動解析装置。
【請求項２】
前記セグメントの分割を行う場合には、隣合うセグメントの領域をオーバーラップさせることを特徴とする前記請求項１に記載の脈拍変動解析装置。
【請求項３】
前記収束の程度が所定となった場合には、前記複素復調解析を行うセグメントを時系列に沿って更新して、前記第４手段から前記第７手段の処理を行うことを特徴とする前記請求項１又は２に記載の脈拍変動解析装置。
【請求項４】
前記第１の中心周波数に基づいて、第１のローパスフィルタのカットオフ周波数を設定し、該第１のローパスフィルタを用いて複素復調解析を行うことを特徴とする前記請求項１〜３のいずれか１項に記載の脈拍変動解析装置。
【請求項５】
第２のローパスフィルタのカットオフ周波数を、前記第１の中心周波数に基づいて設定し、前記複素復調解析の結果を、前記第２のローパスフィルタを用いて補正することを特徴とする前記請求項１〜４のいずれか１項に記載の脈拍変動解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体から計測された脈波に基づいて、生体の自律神経活動を表す脈拍変動の解析を行う脈拍変動解析装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、自律神経機能評価に役立つ指標として、心拍変動が使われてきた。
この心拍変動とは、心臓の拍動の揺らぎのうち、洞結節に対する自律神経入力の揺らぎを、その主な起源とするものをいう。
【０００３】
このことを、図８を用いて説明する。まず、図８（ａ）に示す様に、心電図のピークとピークの時間間隔を心拍間隔とする。そして、心拍間隔を測定時間に対してプロットすると、図８（ｂ）に示す様な揺らぎが観察される。この揺らぎが心拍変動である。
【０００４】
よって、通常は、心拍変動対して任意の周波数帯の成分を取り出して、自律神経機能を評価する指標として利用している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、心電図による心拍変動の測定は、電極を最低２箇所以上体に貼り付ける必要があり、被験者の負担が大きく、長期間の連続測定は困難である。
そこで、近年では、脈波を使った脈拍解析により、心電図と同様な自律神経機能評価を行おうという試みがある。この脈波の計測は、電極が不要で装置の小型化も可能であり、被験者に負担をかけないという特長がある。
【０００６】
ところが、脈波は、心電図ほど一拍毎の区分点が明確でなく、雑音などに弱い等の問題がある。
この問題に対する対策として、脈波信号を複素復調解析し、脈拍数を測定するというアイデアが学会で報告されている（医用電子と生体工学：No.３８  ２０００参照）。この報告では、データをセグメント毎に分け、中心周波数をセグメント毎に更新しながら、複素復調解析を進めるという順応アルゴリズムを提唱している。
【０００７】
しかしながら、この方法を実際に行ってみると、測定値の誤差が大きく、脈拍数の測定は可能であるが、上述した一拍毎の脈拍変動解析への利用は困難であった。
本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、簡易測定が可能な脈波を用いて、（心電図と同様な）高精度の脈拍変動解析が可能な脈拍変動解析装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
（１）請求項１の発明では、第１手段により、測定した脈波信号を、複数個の脈波がそれぞれ含まれるように複数のセグメントに分割し（図２参照）、第２手段により、複数のセグメントのうちから選択したセグメントについて、（選択したセグメントの脈拍数／選択したセグメントの時間）（即ち平均脈拍数）を求めて、第１の中心周波数とし、第３手段により、選択したセグメントの次のセグメントを、複素復調解析を行うセグメントとして設定し、第４手段により、選択したセグメントの次のセグメントの脈波信号に対して、第１の中心周波数に基づいて複素復調解析を行って、瞬時周波数を求め、第５手段により、瞬時周波数の平均を求めて、第２の中心周波数とし、第６手段により、第１の中心周波数と第２の中心周波数とを比較して、その収束の程度を判定する。そして、第７手段では、前記収束の程度が所定となるまで、第５手段で求めた第２の中心周波数を第４手段における第１の中心周波数として設定して、第４手段から第６手段の処理を繰り返す。
【０００９】
通常、複素復調による解析を行う場合には、分析したい周波数領域を予め設定する必要がある。また、脈拍変動を解析する場合には、脈拍に応じた周波数を設定しなければならない。ところが、実際には、適切な周波数（複素復調解析を行うための中心周波数）を設定することは容易ではなく、適切でない中心周波数を設定した場合には、それによって誤差が発生する。
【００１０】
そこで、本発明では、上述の様に、所定のセグメントに対する複素復調解析を、前回の中心周波数（第１の中心周波数）と今回の中心周波数（第２の中心周波数）との差が所定値内に収束するまで繰り返す処理を行う。これにより、中心周波数の差が収束した場合には、その様な処理を行わない場合と比べて、より適切な中心周波数となると考えられる。よって、その中心周波数に基づく複素復調解析の演算結果も適切なものとみなせるので、誤差の少ない瞬間周波数を得ることができる。
しかも、瞬時周波数は、脈拍間隔に対応する値を示すので、この平均を求めることにより、（次回の複素復調解析に用いる）前回より好ましい第２の中心周波数を設定することができる。
【００１１】
従って、本発明では、精度の高い瞬間周波数から精度の高い（誤差の少ない）脈拍間隔を求めることができる。
尚、後に詳述するが、前記複素復調解析とは、図１に例示する様に、解析対象のデータ（脈波信号の波形のデータ）に対して、脈波信号の波形に最も類似した三角関数（分析したい周波数領域の中心周波数を持つ複素三角関数）をフィッティングし（当てはめ）、その三角関数（例えばｃｏｓ（φ＋ωｔ））の瞬時周波数（ω）を、脈波の周波数ｆ（＝１／Ｔ）とするものである。
【００１２】
つまり、瞬時周波数（ω）は、各脈波のピーク間の周波数ｆnを示すものであるので、周波数ｆnより、（その周期Ｔnである）脈拍間隔を推定することができる。
【００１４】
（２）請求項２の発明では、セグメントの分割を行う場合には、隣合うセグメントの領域をオーバーラップさせる。
【００１５】
これにより、各セグメントに対する複素復調解析を行う際に、セグメントの境界近傍のデータが抜け落ちることを防止できる。
（３）請求項３の発明では、前記収束の程度が所定となった場合には、複素復調解析を行うセグメントを時系列に沿って更新して、第４手段から第７手段の処理を行う。
【００１６】
本発明は、中心周波数の収束の後の処理を示している。
これによって、複素復調解析を行うセグメントを順次更新して処理することができる。
【００１７】
なお、推定した脈波信号の状態、即ち脈拍間隔により、脈波信号の変動の状態を解析することができる。
【００１８】
例えば図３（ａ）に示す様な脈波センサからの信号に対して、その脈拍間隔（Ａ）を時系列データとして並べたもの、即ち、測定開始からの経過時間における脈拍間隔を縦軸にとったものを図３（ｂ）に示すが、同図から、グラフが絶えず微妙に上下に変動していること、即ち、脈拍間隔が変動している（揺らいでいる）ことが分かる。
【００１９】
（４）請求項４の発明では、第１の中心周波数に基づいて、第１のローパスフィルタのカットオフ周波数を設定し、その第１のローパスフィルタを用いて複素復調解析を行う。
本発明は、複素復調解析で用いる第１のローパスフィルタの特性の設定方法を示している。
【００２０】
ここでは、第１の中心周波数に基づいてカットオフ周波数を設定するので、精度のよい解析を行うことが可能である。
【００２２】
（５）請求項５の発明では、第２のローパスフィルタのカットオフ周波数を、第１の中心周波数に基づいて設定し、複素復調解析の結果を、第２のローパスフィルタを用いて補正する。
【００２３】
複素復調を用いて脈拍間隔を計算する際に、第１の中心周波数（即ち平均脈拍数）を用いる場合には、第１の中心周波数に依存する周波数特性のために誤差を生じる。よって、第２のローパスフィルタにより、その補正を行って誤差を低減することができる。しかも、この第２のローパスフィルタのカットオフ周波数を、第１の中心周波数に基づいて設定することにより、フィルタ特性を好ましいものとし、前記誤差を低減することができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の脈拍変動解析装置の実施の形態の例（実施例）について、図面に基づいて説明する。
（実施例）
ａ）まず、本実施例の脈拍変動解析方法を実施する脈拍変動解析装置の基本構成について、図４に基づいて説明する。
【００３１】
図４に示す様に、本実施例の脈拍変動解析装置は、人体の例えば手首等に取り付けて使用される脈波センサ１と、この脈波センサ１から出力される測定結果に基づいて脈波を計測し、脈拍間隔等を算出するデータ処理装置３とを備えている。
【００３２】
前記脈波センサ１は、発光素子（例えば発光ダイオード：ＬＥＤ）５と、その駆動回路７と、受光素子（例えばフォトダイオード：ＰＤ）９と、光を通過させる透明な窓１１とを備える、周知の光学式反射型センサである。
この脈波センサ１においては、発光素子５から人体に向かって光が照射されると、光の一部が人体の内部を通る毛細動脈に当たって、毛細動脈を流れる血液中のヘモグロビンに吸収され、残りの光が毛細動脈で反射して散乱し、その一部が受光素子９に入射する。この時、血液の脈動により毛細動脈にあるヘモグロビンの量が波動的に変化するので、ヘモグロビンに吸収される光も波動的に変化する。
【００３３】
その結果、毛細動脈で反射して受光素子９で検出される受光量が変化し、その受光量の変化を脈波情報（例えば電圧信号）としてデータ処理装置３に出力している。
一方、前記データ処理装置３は、検出回路１３と、ＡＤＣ（ＡＤコンバータ）１５と、マイクロコンピュータ１７とを内蔵している。
【００３４】
このうち、検出回路１３では、脈波センサ１から得られた電圧信号を増幅し、ＡＤＣ１５では、検出回路１３から得られた電圧信号であるアナログ信号をデジタル信号に変換する。
また、マイクロコンピュータ１７は、周知のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えた電子回路であり、ＡＤＣ１５から得られたデジタル信号を処理するためのプログラムが記憶されている。つまり、脈波センサ１で検出された脈波信号を計測し、脈拍変動を解析するためのアルゴリズムに基づいたプログラムが組み込まれている。
【００３５】
ｂ）次に、前記脈拍変動を解析するための主要な手法について説明する。
本実施例では、以下に示す様に、測定された脈波信号のデータをオーバラップしたセグメントに区切り、各セグメントについて、（複素復調解析の）処理結果が収束するまで繰り返し複素復調解析を行って瞬時周波数を求め、その後補正を行って脈拍間隔を求める（推定する）ものである。
【００３６】
＜セグメントの設定方法＞
前記図２に示す様な脈波信号が得られる場合には、例えば２分間の脈波信号のデータを一つのセグメントとする。また、隣り合うセグメント同士は、データを処理する際に抜けが発生しない様に、僅かにオーバーラップさせる（領域が重なる）ようにする。
【００３７】
＜複素復調解析＞
この複素復調解析とは、上述した様に、脈波信号に対して、脈波信号の波形に最も類似した三角関数をフィッティングし、その三角関数（例えばｃｏｓ（φ＋ωｔ））の瞬時周波数（ω）を脈波の周波数ｆとして、脈波信号の各周期Ｔ（脈拍間隔）を求めるものである。
【００３８】
以下に、複素復調解析の代表的な手順を示す。
(1)まず、分析したい周波数領域を設定し、その周波数領域を０Ｈｚに周波数シフトする。そのためには、データ（脈波信号）に、分析したい周波数領域の中心周波数を持つ複素三角関数（例えば複素ｓｉｎ関数）をかける。これにより、複素信号を得る。
【００３９】
(2)次に、得られた複素信号を、例えば（第１の）ローパスフィルタに通し、分析したい周波数領域の成分のみを取り出す。
(3)次に、前記周波数領域の成分の実部と虚部を、極座標系に変換し、振動の振幅と位相を時間の関数として得る。
【００４０】
(4)次に、前記位相の時間関数である位相信号を微分することにより、周波数０Ｈｚからのずれの時間関数を得る。この関数に、前記(1)の中心周波数を加えることで、瞬時周波数を時間の関数として得る。
＜収束のための繰り返しの演算方法＞
(1)１回目の複素復調解析の中心周波数は、直前のセグメントの平均脈拍数とする。
【００４１】
尚、平均脈拍数とは、ある範囲の脈拍数をその時間で割った値であり、これは、中心周波数（Ｆｒ）と一致する。
(2)２回目以降（ｎ回目）の複素復調解析に用いる中心周波数は、その目の（ｎ−１）回目の平均脈拍数とする。
【００４２】
(3)ｎ回目で得られた平均脈拍数が、（ｎ−１）回目で得られた平均脈拍数と一致するまで（詳しくは所定の範囲内となるまで）、複素復調解析を繰り返す。
尚、ここでは、脈拍数の分析周波数領域からの逸脱によるエラーを避けるために、１回目の演算では、ローパスフィルタのカットオフ周波数を下記式の様に定める。即ち周波数帯が広くなる様に設定する。
【００４３】
カットオフ周波数＝（（中心周波数＋ｗ）／３）×１．５
更に、２回目以降では、高調波の影響を回避し、かつ周波数領域を最大にするように、ローパスフィルタのカットオフ周波数を下記式の様に定める。
カットオフ周波数＝（中心周波数＋ｗ）／３
但しｗ：ローパスフィルタの移行帯の幅の１／２
＜補正方法＞
複素復調解析を用いて脈拍間隔を計算する場合には、平均脈拍数に依存する周波数特性のために誤差を生じるので、前記収束によって得られた脈拍間隔の結果の補正を行う。
【００４４】
具体的には、セグメント毎に、以下のカットオフ周波数とフィルタ次数を持つフィルタ（例えば第２のローパスフィルタ）を設計し、セグメント毎に計算された脈拍間隔の結果に、前記第２のローパスフィルタをかける。
0004679755.tif 000002
Ｆｓ：サンプリング周波数
ｃ）次に、前記ｂ）に記載した手法を用いて行われる脈拍変動を解析するための処理を、図５等に基づいて説明する。尚、図５は、データ処理装置３にて行われる演算処理を示すフローチャートである。
【００４５】
図５に示す様に、まず、ステップ（Ｓ）１００にて、脈波の計測を行う。
具体的には、例えば前記図３（ａ）に示す様な脈波センサ１からの信号を、データ処理装置３内に取り込み、デジタル信号に変換してからマイクロコンピュータ１７に入力する。
【００４６】
続くステップ１１０では、前記図２に示す様に、脈波信号を所定の範囲（セグメント）に分割する。この場合、各セグメントには多数の脈波が存在する様に、例えば１セグメントを２分間とするとともに、隣合うセグメント同士が一部オーバーラップするようにする。
【００４７】
続くステップ１２０では、セグメントのカウンタＨを０に設定するとともに、中止周波数Ｆｒに初期値を設定する。
この初期値としては、最初のセグメントにおける平均脈拍数、即ち、２分（１２０秒）間内の脈拍数÷１２０秒とする。
【００４８】
続くステップ１３０では、Ｈに１を加算して、Ｈ番目のセグメントを設定する。従って、最初の処理では、Ｈ＝０＋１＝１となる。
続くステップ１４０では、複素復調解析の処理回数のカウンタｎを０に設定する。
【００４９】
続くステップ１５０では、カウンタｎに１を加算する。
続くステップ１６０では、カウンタｎが１であるか否かを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１７０に進み、一方否定判断されるとステップ１８０に進む。
【００５０】
ステップ１７０では、最初のルーチンであるので、即ち１回目の複素復調解析を行うために、複素復調解析で用いる（第１の）ローパスフィルタのカットオフ周波数Ｆｃを設定する。
ここでは、前記＜収束のための繰り返しの演算方法＞にて詳述した様に、脈拍数の分析周波数領域からの逸脱によるエラーを避けるために、１回目のカットオフ周波数Ｆｃを下記式の様に定める。即ち周波数帯が広くなる様に設定する。
【００５１】
カットオフ周波数Ｆｃ＝（（中心周波数Ｆｒ＋ｗ）／３）×１．５
一方、ステップ１８０では、２回目以降の複素復調解析を行うために、複素復調解析で用いる（第１の）ローパスフィルタのカットオフ周波数Ｆｃを設定する。
【００５２】
ここでは、上述した様に、高調波の影響を回避し、かつ周波数領域を最大にするように、ローパスフィルタのカットオフ周波数Ｆｃを下記式の様に定める。
カットオフ周波数Ｆｃ＝（中心周波数Ｆｒ＋ｗ）／３
そして、前記ステップ１７０又は１８０から進むステップ１９０では、複素復調解析を実施する。
【００５３】
即ち、前記＜複素復調解析＞にて詳述した様に、前記ステップ１７０又は１８０にてカットオフ周波数Ｆｃを設定した（第１の）ローパスフィルタを用い、前記瞬時周波数（ω）から脈波の各周波数ｆnを求め、それらの平均値を新たな中心周波数Ｆｒとして更新する。
【００５４】
続くステップ２００では、（ｎ−１）回目の中心周波数Ｆｒとｎ回目の中心周波数とを比較し、即ち前回の中心周波数Ｆｒn-1と今回の中心周波数Ｆｒnとを比較し、それが一致するか否かを判定する。尚、所定の微小な違いの場合には、一致すると判定する。
【００５５】
ここで肯定判断されるとステップ２１０に進む。一方否定判断されると前記ステップ１５０に戻り、ステップ２００にて肯定判断されるまで、ステップ１５０〜２００の処理を繰り返し実施する。
ステップ２１０では、得られた演算結果の誤差を補正するために、（第２の）ローパスフィルタを用いた補正処理を行う。
【００５６】
具体的には、前記＜補正方法＞にて詳述した様に、セグメント毎に、カットオフ周波数とフィルタ次数を持つ（第２の）ローパスフィルタ（又はＦＩＲフィルタ）を設計し、セグメント毎に計算された脈拍間隔の結果に、そのローパスフィルタをかける。
【００５７】
これにより、正確な脈拍間隔が得られる。
ステップ２２０では、演算すべきセグメントが全て終了したか否かを判定する。ここで肯定判断されると一旦本処理を終了する。一方、否定判断されるとステップ１３０に戻り、ステップ２２０にて肯定判断されるまで、ステップ１３０〜２２０の処理を繰り返す。
【００５８】
ｄ）次に、本実施例の効果を確認するために行った実験例について説明する。
まず、実験のために、図６（ａ）及び図７（ａ）に示す疑似信号を作成した。
そして、この疑似信号に対して、本実施例の解析手法を適用した結果を、図６（ｂ）及び図７（ｂ）に示す。
【００５９】
これによれば、図６（ａ）及び図７（ａ）と図６（ｂ）及び図７（ｂ）は、それぞれかなり正確に一致しており、本実施例の解析手法が優れていることが分かる。
一方、前記疑似信号に対して、従来の解析手法を適用した結果を、図６（ｃ）及び図７（ｃ）に示す。
【００６０】
これによれば、図６（ａ）及び図７（ａ）と図６（ｃ）及び図７（ｃ）は、一致度が低く、解析手法としては十分ではないことが分かる。
ｅ）この様に、本実施例では、測定された脈波信号のデータをオーバラップしたセグメントに区切り、各セグメントについて、（複素復調解析の）処理結果が収束するまで繰り返し複素復調解析を行い、その後補正を行って脈拍間隔を求めている。
【００６１】
従って、従来と比べて誤差が少なく、正確に脈拍変動を認識することができるという顕著な効果を奏する。
よって、この正確な脈拍変動の検出結果に基づいて、自立神経機能を精度良く評価することができる。例えば脈拍変動の任意の周波数成分（０．１５Ｈｚ以上）が、基準値より過小である場合には、自立神経機能が低下していると判断することができる。
【００６２】
また、本実施例では、複素復調解析に用いる最初（１回目）の（第１の）ローパスフィルタのカットオフ周波数を広めに設定しているので、脈拍数の分析周波数領域からの逸脱によるエラーを避けることができる。
更に、２回目以降のカットオフ周波数を１回目より小さめに設定するとともに、周波数領域を最大とする様に設定しているので、高調波の影響を回避することができるとともに、可能な限り誤差を低減することができる。
【００６３】
その上、本実施例では、前記収束によって得られた脈拍間隔の結果の補正を行うために、（第２の）ローパスフィルタのカットオフ周波数とフィルタ次数を、平均脈拍数に応じて適切に設定しているので、平均脈拍数に依存する周波数特性のための誤差を低減することができる。
【００６４】
尚、本発明は前記実施例になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【図１】  脈波波形を例示する説明図である。
【図２】  セグメントの設定方法を示す説明図である。
【図３】  脈波に関する信号を示し、（ａ）は脈波を示す信号のグラフ、（ｂ）は脈波間隔の時間変化を示すグラフである。
【図４】  実施例の脈拍変動解析装置の概要を示す説明図である。
【図５】  実施例の脈拍変動解析装置における処理を示すフローチャートである。
【図６】  実験例を示し、（ａ）は疑似信号を示すグラフ、（ｂ）は本実施例による処理結果を示すグラフ、（ｃ）は従来法による処理結果を示すグラフである。
【図７】  他の実験例を示し、（ａ）は疑似信号を示すグラフ、（ｂ）は本実施例による処理結果を示すグラフ、（ｃ）は従来法による処理結果を示すグラフである。
【図８】  従来技術の説明図である。
【符号の説明】
１…脈波センサ
３…データ処理装置
５…発光素子
９…受光素子
１７…マイクロコンピュータ
【図１】
0004679755.tif 000003
【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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