(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる計測場所で取得した複数の被験者の呼吸音のうちから、前記異なる計測場所における前記呼吸音の時間的なずれ若しくは振幅差と、前記計測場所に対する前記複数の被験者のうちの計測対象の被験者の位置とに基づき前記計測対象の被験者の呼吸音を特定し、前記計測対象の被験者の呼吸音と特定された呼吸音の第１の呼吸数を特定し、前記複数の被験者を含む範囲に照射された電磁波の反射波から取得した前記複数の被験者の動きから、被験者毎の心拍数と第２の呼吸数との組を少なくとも一組特定し、前記組から特定される、前記第１の呼吸数に最も近い前記第２の呼吸数を含む組を前記計測対象の被験者の心拍数と呼吸数と特定する特定部、
を有することを特徴とする身体情報取得装置。
【請求項２】
前記特定部は、
前記電磁波の解析により得られる前記心拍数の揺らぎ周波数から前記第２の呼吸数を算出するセンサ信号解析部、
を有することを特徴とする請求項１に記載の身体情報取得装置。
【請求項３】
身体情報取得方法を実行するコンピュータが、
異なる計測場所で取得した複数の被験者の呼吸音のうちから、前記異なる計測場所における前記呼吸音の時間的なずれ若しくは振幅差と、前記計測場所に対する前記複数の被験者のうちの計測対象の被験者の位置とに基づき前記計測対象の被験者の呼吸音を特定し、
前記計測対象の被験者の呼吸音と特定された呼吸音の第１の呼吸数を特定し、
前記複数の被験者を含む範囲に照射された電磁波の反射波から取得した前記複数の被験者の動きから、被験者毎の心拍数と第２の呼吸数との組を少なくとも一組特定し、
前記心拍数と第２の呼吸数との組から特定される、前記第１の呼吸数に最も近い前記第２の呼吸数を含む組を前記計測対象の被験者の心拍数と呼吸数と特定する
ことを特徴とする身体情報取得方法。
【請求項４】
異なる計測場所で取得した複数の被験者の呼吸音のうちから、前記異なる計測場所における前記呼吸音の時間的なずれ若しくは振幅差と、前記計測場所に対する前記複数の被験者のうちの計測対象の被験者の位置とに基づき前記計測対象の被験者の呼吸音を特定し、
前記計測対象の被験者の呼吸音と特定された呼吸音の第１の呼吸数を特定し、
前記複数の被験者を含む範囲に照射された電磁波の反射波から取得した前記複数の被験者の動きから、被験者毎の心拍数と第２の呼吸数との組を少なくとも一組特定し、
前記心拍数と第２の呼吸数との組から特定される、前記第１の呼吸数に最も近い前記第２の呼吸数を含む組を前記計測対象の被験者の心拍数と呼吸数と特定する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、身体情報取得装置、身体情報取得方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、睡眠時などに心拍数、呼吸数などの身体情報を計測する方法として、接触、または、非接触で計測を行う計測装置を用いる方法がある。例えば、接触で身体情報を取得する装置として、患者の心電図、呼吸数、血圧値、脳波等を採取するベッドサイドモニタと、同患者に特有の識別子を読み取る患者識別装置と、複数のベッドサイドモニタ及び識別装置に各々接続される集中監視装置とを備える医療データ記録装置がある。別な例として、端末とサーバとを有するシステムが知られている。このシステムでは、端末は、生体情報センサから検知した睡眠生体情報を受信すると共に睡眠生体情報を発信する。サーバは、端末から発信された睡眠生体情報を受信する。サーバは、端末から発信された睡眠生体情報を受信する受信部と、受信された睡眠生体情報に基づいて、睡眠状態を解析して睡眠解析情報を求める睡眠解析部と、睡眠解析情報を記憶する記憶部とを有する。また、サーバは、睡眠解析情報を端末、または、登録機器に送信する送信部と、端末を登録する登録部とを有する（例えば、特許文献１、２参照）。
【０００３】
非接触で身体情報を取得する装置として、生体から反射した電磁波を受信する受信部と、所定のパターン認識規則に従って、受信信号の波形の複数の特徴を抽出する特徴抽出部とを有する装置が知られている。この装置は、さらに、複数の特徴の時間軸上での位置に基づいて、生体の呼気時間及び吸気時間を推定する呼気・吸気時間推定部と、推定された呼気時間、及び吸気時間を出力する出力部とを有する。また、次元あたり２本のマイクロホン数で次元軸方向の任意の位置の受音信号を推定するマイクロホンアレイが知られている（例えば、特許文献３、４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０６−２９２６５７号公報
【特許文献２】特開２０１０−０９９１７３号公報
【特許文献３】特開２０１３−２０２２１６号公報
【特許文献４】特開２００１−０４５５９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記のような非接触での身体情報（心拍数、呼吸数）を計測する技術では、計測対象が一人の場合しか対応していない。例えば計測対象が二人の場合、センサ信号として二人分の心拍成分、呼吸成分が得られるが、どちらの被験者のものであるか特定することが困難であるという問題がある。
【０００６】
一人の心拍数などの身体情報を検出する計測装置を被験者数分設置することで計測することも考えられるが、必要な計測装置のためのコストが上がってしまう。このため、例えば二人が近い位置で寝ている場合に、計測装置から得られる信号には、二人分の呼吸、心拍成分などが混在し、どちらの情報であるかを判断できないため、個別の睡眠状態を計測することは困難である。
【０００７】
ひとつの側面によれば、本発明の目的は、電磁波の計測により得た複数の被験者の心拍数と呼吸数との組が、いずれの被験者のものかを特定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
ひとつの態様である身体情報計測装置は、特定部を有する。特定部は、異なる計測場所で取得した複数の被験者の呼吸音のうちから、当該異なる計測場所における呼吸音の時間的なずれ若しくは振幅差と、計測場所に対する複数の被験者のうちの計測対象の被験者の位置とに基づき計測対象の被験者の呼吸音を特定し、計測対象の被験者の呼吸音と特定された呼吸音の第１の呼吸数を特定する。特定部は、複数の被験者を含む範囲に照射された電磁波の反射波から取得した複数の被験者の動きから、被験者毎の心拍数と第２の呼吸数との組を少なくとも一組特定する。特定部は、組から特定される、第１の呼吸数に最も近い第２の呼吸数を含む組を計測対象の被験者の心拍数と呼吸数と特定する。
【発明の効果】
【０００９】
ひとつの実施形態によれば、電磁波の計測により得た複数の被験者の心拍数と呼吸数との組が、いずれの被験者のものかを特定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施の形態による身体情報計測装置の使用状況の一例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態による身体情報計測装置のハードウエア構成の一例を示す図である。
【図３】第１の実施の形態による制御装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図４】第１の実施の形態によるマイクアレイにより特定方向の音声を抽出する方法の一例を説明する図である。
【図５】第１の実施の形態による抽出された被験者の呼吸音を含む音声から呼吸数を特定する方法の一例を示す図である。
【図６】第１の実施の形態によるマイクロ波センサ信号例を示す図である。
【図７】心拍揺らぎの一般的な例を説明する図である。
【図８】第１の実施の形態による心拍揺らぎの解析例を説明する図である。
【図９】第１の実施の形態による被験者登録情報の一例を示す図である。
【図１０】第１の実施の形態による第１の呼吸数情報の一例を示す図である。
【図１１】第１の実施の形態による検出値情報の一例を示す図である。
【図１２】第１の実施の形態による被験者身体情報の一例を示す図である。
【図１３】第１の実施の形態による身体情報計測装置の主な処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】第１の実施の形態による被験者登録処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【図１５】第１の実施の形態によるマイクアレイ信号解析処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【図１６】第１の実施の形態によるマイクロ波センサ信号解析処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【図１７】第１の実施の形態による心拍呼吸成分分類処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】第２の実施の形態による身体情報計測装置の使用状況の一例を示す図である。
【図１９】第２の実施の形態による身体情報計測装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】第２の実施の形態によるマイク信号解析処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【図２１】第２の実施の形態による心拍呼吸成分分類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】
【００１１】
（第１の実施の形態）
以下、図面を参照しながら、第１の実施の形態による身体情報計測装置１０について説明する。図１は、第１の実施の形態による身体情報計測装置１０の使用状況の一例を示す図である。図２は、第１の実施の形態による身体情報計測装置１０のハードウエア構成の一例を示す図である。
【００１２】
図１に示すように、身体情報計測装置１０は、例えば、同一の部屋１１等に就寝中の複数の被験者（例えば被験者Ａ、Ｂ）の、予め定められた少なくとも一方の被験者の身体情報を計測する際に用いられる身体情報計測装置である。
【００１３】
図１、図２に示すように、身体情報計測装置１０は、マイクロ波センサ１３、マイクアレイ１５、および制御装置５０を備えている。マイクロ波センサ１３は、マイクロ波を計測対象に照射し、反射波を検出して、反射波の周波数の変化に応じたセンサ信号を出力するセンサである。マイクロ波センサ１３により、ドップラ効果を利用して移動物が検出される。
【００１４】
マイクアレイ１５は、複数のマイクを備え、それぞれ音声を収音し、複数のマイクにおいて収音された音声の時間的なずれに基づき、音源の方向を特定する装置である。図１の例では、マイクアレイ１５は、２つのマイク１５−１、１５−２を備えている。
【００１５】
制御装置５０は、身体情報計測装置１０の動作を制御する装置であり、例えばプロセッサ５２、メモリ５４を有している。プロセッサ５２は、制御装置５０において、各種演算処理を行う演算処理装置である。メモリ５４は、情報を記憶する記憶装置である。メモリ５４は、身体情報計測装置１０の動作を制御するプログラム５６、各種情報を含むデータベース５８を記憶するようにしてもよい。プロセッサ５２は、メモリ５４からプログラム５６を読み出して実行することにより、身体情報計測装置１０の動作を制御するようにしてもよい。
【００１６】
なお、制御装置５０は、タッチパネルやキーボードなどの入力装置、表示装置などの出力装置、外部記憶装置、可搬型記憶媒体の駆動装置などを含む標準的なコンピュータであってもよい。プログラム５６、データベース５８は、外部記憶装置などに記憶されるようにしてもよい。
【００１７】
図１に示した例において、マイクロ波センサ１３は、被験者Ａ、被験者Ｂを含むマイクロ波照射範囲１７にマイクロ波を照射し、反射波を検出する。図１の例のように、マイクロ波照射範囲１７に二人が就寝中の場合等、複数の人間が存在する場合、複数の人間の心拍（鼓動）、呼吸を示す信号が混在した、例えばセンサ信号ＳＲＦが検出される。図１では、便宜的に、マイクロ波照射範囲１７からの反射波をセンサ信号ＳＲＦとして示している。
【００１８】
マイクアレイ１５のマイク１５−１は、マイク１５−２は、夫々が、被験者Ａからの呼吸音および被験者Ｂからの呼吸音を含む音声を収音する。そして、マイク１５−１は、被験者Ａからの呼吸音に対応する呼吸信号ＳＡ１および被験者Ｂからの呼吸音に対応する呼吸信号ＳＢ１を含む信号を出力する。同様に、マイク１５−２は、被験者Ａからの呼吸音に対応する呼吸信号ＳＡ２および被験者Ｂからの呼吸音に対応する呼吸信号ＳＢ２を含む信号を出力する。図１では、便宜的に被験者Ａ、Ｂからの音声を呼吸信号ＳＡ１、ＳＡ２、ＳＢ１、ＳＢ２などと表している。
【００１９】
身体情報計測装置１０は、マイクアレイ１５の２つのマイク等、異なる計測場所で取得した複数の例えば被験者Ａ、Ｂの呼吸音と、計測場所に対する例えば被験者Ａの位置とから被験者Ａのものと特定された呼吸音の第１の呼吸数を特定する。例えば、第１の呼吸数は、被験者Ａの単位時間当たり（例えば１分間など）の呼吸数としてもよい。このとき、身体情報計測装置１０は、例えば、被験者Ａ、Ｂを含む範囲に照射された電磁波の反射波から取得した被験者Ａ、Ｂの動きから、被験者毎の心拍数と第２の呼吸数との組を少なくとも一組特定する。身体情報計測装置１０は、被験者毎の心拍数と第２の呼吸数との組から特定される、第１の呼吸数に近似する第２の呼吸数を含む組を、計測対象の例えば被験者Ａの心拍数と呼吸数と特定する。なお、上記処理は、例えば、制御装置５０のプロセッサ５２が、メモリ５４からプログラム５６を読み込んで実行することにより実現される、後述する特定部６２が実行するようにしてもよい。
【００２０】
図３は、第１の実施の形態による制御装置５０の機能的な構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、制御装置５０は、特定部６２を有している。特定部６２は、被験者登録部６４、移動物検出部６６、呼吸音解析部６８、センサ信号解析部７０、心拍呼吸成分分類部７２を有している。
【００２１】
被験者登録部６４は、例えば、被験者の識別情報、マイクアレイ１５のマイク１５−１、１５−２の並びの方向に対する被験者の位置等を受け付け、例えば後述する被験者登録情報１１０としてメモリ５４に記憶させる。移動物検出部６６は、マイクロ波センサ１３からの例えばセンサ信号ＳＲＦなどを受け付ける。呼吸音解析部６８は、マイクアレイ１５から、呼吸音を含む音声の音声信号を受け付け、マイクごとに取得された音声の時間的ずれに基づき複数の呼吸信号を分離することで、少なくとも一人の被験者の第１の呼吸数を算出する。呼吸音解析部６８は、算出した第１の呼吸数を、例えば後述する第１の呼吸数情報１１２としてメモリ５４に記憶させる。
【００２２】
センサ信号解析部７０は、移動物検出部６６で検出された移動物の動きを示す信号の周波数解析等を行い、同一の被験者の心拍数、および第２の呼吸数を算出する。同一被験者の心拍数と第２の呼吸数とを、検出値の組ということがある。このとき、第２の心拍数は、心拍数の揺らぎとして検出される。センサ信号解析部７０は、例えば後述する検出値情報１１４として検出値の組をメモリ５４に記憶させる。
【００２３】
心拍呼吸成分分類部７２は、呼吸音解析部６８で得られた第１の呼吸数と、心拍呼吸成分分類部７２で得られた第２の呼吸数とに基づき、マイクアレイ１５に対して所定の位置に位置する被験者の心拍数を特定する。例えば、得られた複数の第２の呼吸数から、第１の呼吸数に近似する第２の呼吸数を特定し、対応する心拍数を第１の呼吸数に対応する被験者の心拍数であると特定する。近似するとは、複数の第２の呼吸数のうちの第１の呼吸数に最も近いもの、第１の呼吸数との差が所定値以下のものなどとすることが好ましい。心拍呼吸成分分類部７２は、例えば特定した検出値の組を後述する被験者身体情報１１６として、メモリ５４に記憶させる。
【００２４】
次に、図４、図５を参照しながら、マイクアレイ１５を用いて、被験者の第１の呼吸数を計測する方法について説明する。図４は、マイクアレイにより特定方向の音声を抽出する方法を説明する図である。図５は、抽出された被験者の呼吸音を含む音声から呼吸数を特定する方法の一例を示す図である。
【００２５】
図４の例では、マイクアレイ１５が、二人の被験者Ａ、Ｂが存在する空間に配置されている。マイクアレイ１５は、異なる位置に配置されたマイク１５−１、１５−２を有しており、夫々のマイクは、被験者Ａの呼吸音および被験者Ｂの呼吸音を含む音声を収音する。図４では、便宜的に、マイク１５−１が収音する被験者Ａの呼吸音の信号を呼吸信号ＳＡ１、マイク１５−２が収音する被験者Ａの呼吸音の信号を呼吸信号ＳＡ２としている。同様に、マイク１５−１が収音する被験者Ｂの呼吸音の信号を呼吸信号ＳＢ１、マイク１５−２が収音する被験者Ｂの呼吸音の信号を呼吸信号ＳＢ２としている。図４の例では、呼吸信号ＳＡ１と呼吸信号ＳＡ２とでは、例えば時間ｔ２異なる時刻に計測される。呼吸信号ＳＢ１と呼吸信号ＳＢ２とでは、例えば時間ｔ１異なる時刻に計測される。よって、この計測時間差と、複数のマイクの配置とを利用して、被験者の呼吸音を含む呼吸信号を特定して抽出する。計測時間差以外に、計測された信号の振幅差を用いるようにしてもよい。
【００２６】
所定の位置にいる被験者の呼吸信号を特定して抽出する具体的な方法は、既存の技術を用いた方法とすることができる。例えば、ビームフォーミングの原理を用いた方法、独立成分分析または信号のスパース性を利用したブラインド音源分離などが考えられる。例えば、ビームフォーミングの原理を用いる場合には、予め、マイクアレイに対する被験者の方向を示す角度を設定して音源分離が行われる。ブラインド音源分離では、マイクの位置や音源の情報などが不要である。また、特許文献４に記載のように、次元あたり２本のマイクを用いて次元軸方向の任意の位置の受音信号を推定する方法を用いてもよい。音源を特定して抽出する方法は上記に限定されず、他の既知の方法でもよい。
【００２７】
図５に示す例は、上記のような技術を用いて音源の位置が特定されることで被験者が特定され、分離された呼吸信号の例である。以下、被験者Ａの身体情報を検出する場合を例にして説明する。
【００２８】
図５において、呼吸信号例８０は、横軸を時間、縦軸を振幅にとった、被験者Ａの呼吸信号ＳＡの一例を示している。呼吸信号ＳＡにおいて、例えば呼吸音特徴点８２で表される特徴点を抽出し、横軸を時間、縦軸を呼吸音特徴点の時間間隔として示すと、呼吸音間隔時間変化８４が得られる。呼吸音間隔時間変化８４は、被験者Ａの呼吸間隔ＢＲＩＡの時間変化を示している。さらに、呼吸音間隔周波数時間変化８６では、呼吸音間隔ＢＲＩＡの逆数を呼吸音間隔周波数ＢＲＦＡとして時間変化を示している。呼吸音間隔周波数時間変化８６では、横軸は時間、縦軸は周波数としている。以上のように、複数の被験者のうちの一人である被験者Ａの第１の呼吸数が、呼吸周波数の時間変化として計測される。なお、第１の呼吸数とは、マイクアレイ１５で得られる信号を解析することにより取得される呼吸数であり、異なる被験者についても同一の名称を用いる。
【００２９】
次に、図６から図８を参照しながら、マイクロ波センサ１３により、心拍数と第２の呼吸数とを計測する方法について説明する。第２の呼吸数とは、マイクロ波センサ１３で得られる信号を解析することにより取得される呼吸数であり、異なる被験者についても同一の名称を用いる。図６は、第１の実施の形態によるマイクロ波センサ信号例を示す図である。図６に示すように、マイクロ波センサ信号例９０は、横軸を時間、縦軸をセンサ出力電圧としたセンサ信号ＳＲＦの一例を示している。
【００３０】
センサ信号解析部７０は、センサ信号ＳＲＦに対し、例えばローパスフィルタなどにより不要成分を除去し、周波数解析を行うことにより、センサ信号周波数スペクトル例９２を得る。センサ信号周波数スペクトル例９２は、横軸を周波数、縦軸を信号強度としたセンサ信号周波数スペクトルの一例である。センサ信号周波数スペクトル例９２では、呼吸周波数として、マイクロ波呼吸周波数ＢＲＦ１、ＢＲＦ２、心拍周波数として、心拍周波数ＨＲＦ１、ＨＲＦ２が得られている。
【００３１】
図７は、心拍揺らぎの一般的な例を説明する図である。図７において、心拍信号例９４は、横軸を時間、縦軸を信号振幅とした心拍信号の時間変化の一例である。心拍信号例９４から、例えば心拍間隔Ｔが算出される。心拍揺らぎスペクトル例９６は、心拍信号例９４から算出された心拍間隔Ｔの時間変化を周波数解析した結果の一例を示している。心拍揺らぎスペクトル例９６は、横軸を周波数、縦軸をスペクトル密度として表されている。例えば、心拍揺らぎスペクトル例９６における比較的低い周波数帯の例えば０．０５〜０．１５Ｈｚを低周波領域（ＬＦ）９８、低周波領域９８より高い周波数帯の例えば０．１５〜０．４Ｈｚを高周波領域（ＨＦ）９９という。心拍揺らぎは、低周波領域９８、高周波領域９９にピークとして現れるが、高周波領域９９のピークＲｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ  Ｓｉｎｕｓ  Ａｒｒｈｙｔｈｍｉａ（ＲＳＡ）は、呼吸数を表す揺らぎであることが知られている。そこで、このＲＳＡを解析することで、心拍数に対応する呼吸数が特定される。
【００３２】
図８は、第１の実施の形態による心拍揺らぎの解析例を説明する図である。図８において、心拍間隔時間変化１０２は、例えば、下記のように抽出される。まず、図６のセンサ信号ＳＲＦから、センサ信号周波数スペクトル例９２で解析された心拍周波数ＨＲＦ１を中心とする所定周波数帯域の信号をバンドパスフィルタにより抽出することで、図７に示した心拍信号例９４に類似した心拍成分信号ＳＨＲＦ１が得られる。次に、得られた心拍成分信号ＳＨＲＦ１から、心拍間隔ＲＲＩ１を抽出することで、図８の心拍間隔時間変化１０２のような信号が得られる。心拍間隔時間変化１０２は、横軸が時間、縦軸が心拍間隔の心拍間隔ＲＲＩ１の時間変化を示している。
【００３３】
心拍間隔ＲＲＩ１の時間変化を周波数変換することで、心拍揺らぎスペクトル例１０４に示す心拍揺らぎスペクトルＳＰ＿ＨＲＦ１が得られる。心拍揺らぎスペクトル例１０４は、横軸が周波数、縦軸が信号強度としている。心拍揺らぎスペクトルＳＰ＿ＨＲＦ１は、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１にピークを有する。この心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１に対応する呼吸数を、心拍間隔ＲＲＩ１に対応する第２の呼吸数として特定する。これにより、同一の被験者の心拍数と第２の呼吸数との検出値の組が特定される。
【００３４】
以上のように、マイクアレイ１５での検出結果に基づき、被験者の第１の呼吸数が特定される。また、マイクロ波センサ１３での検出結果に基づき、互いに同一の被験者の心拍数と第２の呼吸数との検出値の組が少なくとも一組特定される。第１の呼吸数に近似する第２の呼吸数を抽出することで、被験者の心拍数が特定される。また、上記図８に基づく解析により、図６のセンサ信号周波数スペクトル例９２における心拍周波数ＨＲＦ２と心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ２が、もう一組の心拍数と第２の呼吸数との検出値の組として特定される。もちろん、心拍周波数ＨＲＦ２に対して、心拍周波数ＨＲＦ１と同様の解析を行い、検出値の組を特定するようにしてもよい。
【００３５】
次に、上記のような処理を行うための登録情報、および処理結果の情報について説明する。図９は、第１の実施の形態による被験者登録情報の一例を示す図である。図９に示すように、被験者登録情報１１０は、身体情報計測の対象となる被験者を示す情報であり、被験者識別ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ＩＤ）、および位置を有している。位置とは、例えば、被験者がマイクアレイ１５に定められた上下左右方向に対し、例えば左右のいずれの側にいるかを示す情報であり、基準の方向に対する角度で表されるようにしてもよい。被験者登録情報１１０は、被験者登録部６４により登録され、例えば、データベース５８に記憶される。
【００３６】
図１０は、第１の実施の形態による第１の呼吸数情報１１２の一例を示す図である。図１０に示すように、第１の呼吸数情報１１２は、マイクアレイ１５での検出結果に基づき、ある被験者に関して算出された検出時刻毎の第１の呼吸数を示す情報である。第１の呼吸数情報１１２は、被験者ＩＤ、検出時刻、第１の呼吸数を有している。例えば、第１の呼吸数情報１１２は、計測が継続している間、順次記録されることが好ましい。第１の呼吸数情報１１２は、例えばデータベース５８に記憶される。
【００３７】
図１１は、第１の実施の形態による検出値情報１１４の一例を示す図である。検出値情報１１４は、マイクロ波センサ１３による検出結果に基づき解析された、互いに同一の被験者の第２の呼吸数と心拍数との検出値の組を示す情報である。検出値情報１１４は、例えばデータベース５８に記憶される。
【００３８】
図１２は、第１の実施の形態による被験者身体情報１１６の一例を示す図である。被験者身体情報１１６は、計測対象の被験者の被験者ＩＤと、本実施の形態による身体情報計測装置１０により特定された被験者の呼吸数、心拍数を検出時刻毎に記録した情報である。被験者身体情報１１６は、例えばデータベース５８に記録される。また、被験者身体情報１１６は、身体情報計測装置１０による計測結果として出力されるようにしてもよい。
【００３９】
以下、フローチャートを参照しながら、第１の実施の形態による身体情報計測装置１０による処理についてさらに説明する。図１３は、第１の実施の形態による身体情報計測装置１０の主な処理の一例を示すフローチャートである。身体情報計測装置１０における主な処理は、例えば、プロセッサ５２がプログラム５６を読み込んで実行することにより行われるが、以下の例では、図３に示した各ブロックが実行するとして説明する。
【００４０】
図１３に示すように、身体情報計測装置１０では、まず、被験者登録部６４が被験者の登録処理を行う（Ｓ１２１）。例えば、制御装置５０の被験者登録部６４は、不図示のキーボードなどから入力される被験者の情報を受け付け、被験者登録情報１１０に記録する。被験者登録情報１１０に記録される位置は、マイクアレイ１５に対する被験者の位置を示し、マイクアレイ１５の特定方向に対してどちら側であるか、マイクアレイの２つのマイクの中点を通る垂線に対してなす角度などを含むようにしてもよい。被験者登録情報１１０に記憶される被験者の情報は、複数の被験者の情報を含むようにしてもよい。Ｓ１２１の処理の詳細は後述される。
【００４１】
移動物検出部６６は、マイクロ波センサ１３から、照射したマイクロ波の反射波に応じた、例えばセンサ信号ＳＲＦを受け付ける。このとき、移動物検出部６６は、照射範囲に移動物がある場合、移動物の移動速度に応じた周波数変化を示す信号を受け付ける。また、呼吸音解析部６８は、マイクアレイ１５から、例えば、検出された呼吸信号ＳＡ１、ＳＡ２、ＳＢ１、ＳＢ２を含む音声信号を受け付ける（Ｓ１２２）。
【００４２】
呼吸音解析部６８は、受け付けた音声信号を解析する（Ｓ１２３）。すなわち、受け付けた音声信号から、Ｓ１２１で設定された被験者の呼吸音を含む呼吸信号（例えば、呼吸信号ＳＡまたは呼吸信号ＳＢ）を特定し、呼吸間隔に基づいて、第１の呼吸数を特定する。呼吸音解析部６８は、所定時間毎に、特定した第１の呼吸数を時刻と共に例えば第１の呼吸数情報１１２に記録する。Ｓ１２３の処理の詳細は、後述される。
【００４３】
センサ信号解析部７０は、マイクロ波センサ１３から受け付けたセンサ信号ＳＲＦから、上述したように、同一の被験者の第２の呼吸数と心拍数とを特定し、検出値情報１１４に記憶させる（Ｓ１２４）。Ｓ１２４の処理の詳細は、後述される。
【００４４】
心拍呼吸成分分類部７２は、記録された第１の呼吸数情報１１２、検出値情報１１４を比較し、第１の呼吸数に近似する第２の呼吸数を有する場合に、当該検出値の組を、被験者登録情報１１０に設定された被験者の計測値であると特定する（Ｓ１２５）。心拍呼吸成分分類部７２は、特定された検出値情報１１４を、特定された被験者の計測情報として、被験者身体情報１１６に記録し、出力する（Ｓ１２６）。
【００４５】
図１４は、図１３のＳ１２１の被験者登録処理の詳細の一例を示すフローチャートである。図１４に示すように、被験者登録部６４は、被験者登録情報１１０を登録済みか否か判定する（Ｓ１３１）。登録済である場合（Ｓ１３１：ＹＥＳ）、データベース５８から被験者登録情報１１０を読み込む（Ｓ１３２）。このとき、読み込まれる被験者登録情報１１０は、例えば前回の計測時に用いた位置を含む情報であってもよいし、被験者ＩＤのみが登録されている情報であってもよい。登録済みでない場合（Ｓ１３１：ＮＯ）、被験者の情報を被験者登録情報１１０として入力する（Ｓ１３３）。
【００４６】
被験者登録部６４は、計測対象の被験者が、例えばマイクアレイ１５に向かって左右のどちら側にいるか（寝ているか）を被験者登録情報１１０の位置として入力する（Ｓ１３４）。被験者登録部６４は、図１３に戻って、処理をＳ１２２へ進める。
【００４７】
図１５は、図１３のＳ１２３のマイクアレイ信号解析処理の詳細の一例を示すフローチャートである。図１５に示すように、呼吸音解析部６８は、マイクアレイ１５で取得した音声信号から、少なくとも計測対象の被験者の呼吸信号を分類する。例えば、取得された呼吸音と被験者Ａの位置より呼吸信号ＳＡが抽出される。同様に、被験者Ｂの呼吸信号ＳＢが抽出される（Ｓ１４１）。分類は、例えば、図４を参照しながら説明した方法を用いて行われる。
【００４８】
呼吸音解析部６８は、少なくとも計測対象の被験者の呼吸信号から、例えば図５の呼吸信号例８０で示したように、呼吸音特徴点を検出する（Ｓ１４２）。呼吸音解析部６８は、検出された呼吸音特徴点から、１回の呼吸毎の呼吸音間隔を算出する（Ｓ１４３）。Ｓ１４３の処理により、例えば、図５の呼吸音間隔時間変化８４に示した被験者Ａの呼吸間隔ＢＲＩＡ、被験者Ｂの呼吸間隔ＢＲＩＢが得られる。
【００４９】
呼吸音解析部６８は、算出された呼吸音間隔から、計測対象の被験者の第１の呼吸数を算出する（Ｓ１４４）。Ｓ１４４の処理では、例えば、Ｓ１４３で算出された被験者Ａの呼吸音間隔から、所定時間の呼吸数ＢＲＡを算出する。同様に、被験者Ｂの呼吸数ＢＲＢが得られる。呼吸音解析部６８は、得られた呼吸数ＲＢＡを、検出時刻と共に、被験者Ａに対応する第１の呼吸数情報１１２に記録する。
【００５０】
呼吸音解析部６８は、算出された呼吸音間隔の逆数として、呼吸音間隔周波数を算出する（Ｓ１４５）。Ｓ１４５の処理では、例えば、図５の呼吸音間隔周波数時間変化８６に示した、被験者Ａの呼吸音間隔周波数ＢＲＦＡが得られる。同様に、被験者Ｂの呼吸音間隔周波数ＢＲＦＢが得られる。呼吸音解析部６８は、被験者Ｂに関して得られた呼吸数ＲＢＢを、検出時刻と共に、被験者Ｂに対応する第１の呼吸数情報１１２に記録するようにしてもよい。呼吸音解析部６８は、処理を図１３の処理に戻す。
【００５１】
図１６は、図１３のＳ１２４のマイクロ波センサ信号解析処理の詳細の一例を示すフローチャートである。図１６に示すように、センサ信号解析部７０は、センサ信号ＳＲＦを周波数解析する（Ｓ１５１）。センサ信号解析部７０は、周波数解析により、周波数スペクトルを算出する（Ｓ１５２）。例えば、センサ信号解析部７０は、図６のマイクロ波センサ信号例９０のセンサ信号ＳＲＦを周波数解析して、例えばセンサ信号周波数スペクトル例９２の周波数スペクトルを得る。センサ信号解析部７０は、得られた周波数スペクトルにおいて、ピークとして現れる心拍周波数ＨＲＦ１、ＨＲＦ２を算出する（Ｓ１５３）。ここで得られる心拍周波数ＨＲＦ１、ＨＲＦ２は、この例では、被験者Ａ、Ｂの動きから算出された値であるが、この時点では、どちらの心拍周波数がどちらの被験者のものであるかは不明である。
【００５２】
センサ信号解析部７０は、センサ信号ＳＲＦに対して、周波数解析で得られた心拍周波数を中心周波数としたバンドパスフィルタ処理により、心拍成分信号を抽出する（Ｓ１５４）。例えば、センサ信号解析部７０は、心拍周波数ＨＲＦ１を中心周波数としたバンドパスフィルタ処理により、心拍成分信号ＳＨＲＦ１を抽出する。同様に、センサ信号解析部７０は、心拍周波数ＨＲＦ２を中心周波数としたバンドパスフィルタ処理により、心拍成分信号ＳＨＲＦ２を抽出する。
【００５３】
センサ信号解析部７０は、得られた心拍成分信号ＳＨＲＦ１、ＳＨＲＦ２のそれぞれにおいて、心拍特徴点を抽出し、心拍間隔を算出する（Ｓ１５５）。例えば、図８の心拍間隔時間変化１０２では、心拍周波数ＨＲＦ１を中心としたバンドパスフィルタ処理に基づき得られた心拍間隔ＲＲＩ１の時間変化を示している。同様の解析を、心拍成分信号ＳＨＲＦ２に対して行い、心拍間隔ＲＲＩ２の時間変化を算出する。
【００５４】
センサ信号解析部７０は、Ｓ１５５で得られた心拍間隔ＲＲＩ１、ＲＲＩ２の時間変化を周波数解析する（Ｓ１５６）。センサ信号解析部７０は、Ｓ１５６の処理により、心拍揺らぎスペクトルを算出する（Ｓ１５７）。
【００５５】
センサ信号解析部７０は、得られた心拍揺らぎスペクトルにおいて、心拍揺らぎ呼吸周波数を検出し（Ｓ１５８）、図１３の処理に処理を戻す。例えば、図８に示す心拍揺らぎスペクトル例１０４は、心拍周波数ＨＲＦ１を中心周波数として抽出された信号に基づく心拍揺らぎスペクトルＳＰ＿ＨＲＦ1を示している。この例では、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１が現れている。この解析により、心拍周波数ＨＲＦ１と、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１とが同一の被験者の計測値である検出値の組となると特定される。センサ信号解析部７０は、心拍周波数ＨＲＦ１について特定された検出値の組を、例えば、検出値αとして検出値情報１１４に記録する。
【００５６】
同様に、心拍周波数ＨＲＦ２と、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ２とが同一の被験者の計測値である検出値の組となると特定される。センサ信号解析部７０は、心拍周波数ＨＲＦ２について特定された検出値の組を、検出値αと異なる例えば検出値βとして、検出値情報１１４に記録するようにしてもよい。
【００５７】
図１７は、図１３のＳ１２５の心拍呼吸成分分類処理の一例を示すフローチャートである。図１７に示すように、心拍呼吸成分分類部７２は、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１、ＢＲＨＲＦ２と、マイクアレイ１５での検出信号に基づく呼吸音間隔周波数ＢＲＦＡ、ＢＲＦＢとの差分Ｘ１、Ｘ２、Ｙ１、Ｙ２を算出する（Ｓ１６１）。ここで、差分Ｘ１、Ｘ２、Ｙ１、Ｙ２は、例えば、第１の呼吸数情報１１２と検出値情報１１４との同一の検出時刻の値毎に、下記式１〜式４のように算出される。
【００５８】
Ｘ１＝｜ＢＲＦＡ−ＢＲＨＲＦ１｜・・・（式１）
Ｘ２＝｜ＢＲＦＡ−ＢＲＨＲＦ２｜・・・（式２）
Ｙ１＝｜ＢＲＦＢ−ＢＲＨＲＦ１｜・・・（式３）
Ｙ２＝｜ＢＲＦＢ−ＢＲＨＲＦ２｜・・・（式４）
【００５９】
心拍呼吸成分分類部７２は、差分Ｘ１＜差分Ｘ２、かつ、差分Ｙ１＞差分Ｙ２であるか否かを判別する（Ｓ１６２）。Ｓ１６２の判定結果がＹＥＳの場合、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１は、被験者Ａの呼吸音間隔周波数ＢＲＦＡに近似しており、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ２は、被験者Ｂの呼吸音間隔周波数ＢＲＦＢに近似していると判定される。よって、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１に対応する心拍間隔ＲＲＩ１は、被験者Ａの心拍間隔周波数ＲＲＩＡであり、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ２に対応する心拍間隔ＲＲＩ２は、被験者Ｂの心拍間隔周波数ＲＲＩＢであると判定される（Ｓ１６３）。
【００６０】
Ｓ１６２の判定結果がＮＯの場合、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ２は、被験者Ａの呼吸音間隔周波数ＢＲＦＡに近似しており、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１は、被験者Ｂの呼吸音間隔周波数ＢＲＦＢに近似していると判定される。よって、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ２に対応する心拍間隔ＲＲＩ２は、被験者Ａの心拍間隔周波数ＲＲＩＡであり、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１に対応する心拍間隔ＲＲＩ１は、被験者Ｂの心拍間隔周波数ＲＲＩＢであると判定される（Ｓ１６４）。
【００６１】
心拍呼吸成分分類部７２は、特定された被験者Ａの心拍間隔周波数ＲＲＩＡに対応する心拍数ＨＲＡ、被験者Ｂの心拍間隔周波数ＲＲＩＢに対応する心拍数ＨＲＢを算出し（Ｓ１６５）、図１３の処理に処理を戻す。
【００６２】
以上説明したように、第１の実施の形態による身体情報計測装置１０によれば、以下の処理が行われる。すなわち、異なる計測場所で取得した複数の被験者の呼吸音と、計測場所に対する複数の被験者のうちの計測対象の被験者の位置とから計測対象の被験者の呼吸音と特定された呼吸音の第１の呼吸数が特定される。また、複数の被験者を含む範囲に照射された電磁波の反射波から取得した複数の被験者の動きから、被験者毎の心拍数と第２の呼吸数との検出値組が少なくとも一組特定される。さらに、特定された検出値の組から特定される、第１の呼吸数に近似する第２の呼吸数を含む検出値の組が、計測対象の被験者の心拍数と呼吸数と特定される。特定された心拍数と呼吸数とは、例えば被験者毎に記録される。
【００６３】
以上のように、第１の実施の形態による身体情報計測装置１０によれば、複数の被験者の身体情報を含むマイクロ波センサ１３からのセンサ信号ＳＲＦから、同一の被験者の心拍数と第２の呼吸数の組が特定される。また、マイクアレイ１５からの複数の被験者の呼吸音を含む検出信号を解析し、予め入力された被験者の位置を参照することで、計測対象の被験者の第１の呼吸数が特定される。第１の呼吸数に近似する第２の呼吸数を特定することで、複数の被験者の身体情報を含むマイクロ波センサ１３の信号のみでは特定できなかった、計測対象の被験者の呼吸数と心拍数を特定することが可能になる。測定には、非接触で行えるマイクロ波センサ１３およびマイクアレイ１５を用いるので、被験者を煩わせることなく、自然な状態での身体情報が取得できる。また、マイクロ波センサ１３を用いることで、暗い場所での計測が可能となり、被験者の就寝時の身体情報を容易に取得可能である。
【００６４】
このとき、複数の被験者の呼吸音の異なる計測場所における計測結果の時間的なずれを解析して、計測対象の被験者の位置に対応する呼吸音が特定され、第１の呼吸数が算出される。また、電磁波の解析により得られる心拍数の揺らぎ周波数から第２の呼吸数を算出する。よって、確実に計測対象の被験者の呼吸数と心拍数とを特定できる。
【００６５】
計測対象の被験者の検出値の組を分類する際には、マイクアレイ１５で特定した第１の呼吸数に最も近い第２の呼吸数を含む検出値の組を計測対象の被験者の計測値であると分類するようにしてもよく、確実に計測対象の被験者の計測値を取得できる。
【００６６】
（第２の実施の形態）
以下、第２の実施の形態による身体情報計測装置２００について説明する。第２の実施の形態において、第１の実施の形態による身体情報計測装置１０と同様の構成および動作については、同一符号を付し、重複説明を省略する。
【００６７】
図１８は、第２の実施の形態による身体情報計測装置２００の使用状況の一例を示す図である。図１８に示すように、身体情報計測装置２００は、例えば、同一の部屋１１等に就寝中の複数の被験者（例えば被験者Ａ、Ｂ）の、予め定められた少なくとも一方の被験者の身体情報を計測する際に用いられる身体情報計測装置である。
【００６８】
図１８に示すように、身体情報計測装置２００は、第１の実施の形態による身体情報計測装置１０において、マイクアレイ１５に代えてマイク１６を備えている点で異なっている。すなわち、身体情報計測装置２００のハードウエア構成は、例えば、マイクロ波センサ１３、マイク１６、および制御装置５０を備えた構成である。制御装置５０では、第２の実施の形態による身体情報計測装置２００としての処理を行うためのプログラムをメモリ５４に記憶させておき、プロセッサ５２が読み込んで実行させることにより各種処理が行われるようにしてもよい。
【００６９】
マイク１６は、計測対象の被験者の近傍に設置され、例えば、マイクロ波センサ１３の照射範囲に存在する他の被験者の呼吸音に比べて、計測対象の被験者の呼吸音が識別可能に大きく取得できるように設置することが好ましい。
【００７０】
以下、フローチャートを参照しながら、第２の実施の形態による身体情報計測装置２００による処理について説明する。第２の実施の形態による身体情報計測装置２００の主な処理は、身体情報計測装置１０の図１３の処理と同様である。身体情報計測装置２００の機能的な構成は、身体情報計測装置１０の機能的な構成と同等であるため、以下の説明では、身体情報計測装置２００の機能的な構成として、図３に示した身体情報計測装置１０と同様の構成を用いる。
【００７１】
図１９は、第２の実施の形態による身体情報計測装置２００の処理の一例を示すフローチャートである。図１９に示すように、身体情報計測装置２００では、まず、被験者登録部６４が被験者の登録処理を行う（Ｓ２２１）。例えば、制御装置５０の被験者登録部６４は、不図示のキーボードなどから入力される被験者の情報を受け付け、被験者登録情報１１０に記録する。第２の実施の形態では、被験者登録情報１１０に記録される位置は、マイク１６の識別番号などとするようにしてもよい。
【００７２】
移動物検出部６６は、マイクロ波センサ１３から、照射したマイクロ波の反射波に応じた例えばセンサ信号ＳＲＦを受け付ける。このとき、移動物検出部６６は、照射範囲に移動物がある場合、移動物の移動速度に応じた周波数変化を示す信号を受け付ける。また、呼吸音解析部６８は、マイク１６から、例えば、計測対象の被験者の呼吸信号ＳＡ１を含む音声信号を受け付ける（Ｓ２２２）。
【００７３】
呼吸音解析部６８は、受け付けた信号を解析する（Ｓ２２３）。すなわち、受け付けた音声信号から、第１の呼吸数を特定する。呼吸音解析部６８は、所定時間毎に、特定した第１の呼吸数を時刻と共に例えば第１の呼吸数情報１１２に記録する。Ｓ２２３の処理の詳細は、後述される。
【００７４】
センサ信号解析部７０は、マイクロ波センサ１３から受け付けたセンサ信号ＳＲＦから、上述したように、同一の被験者の第２の呼吸数と心拍数とを特定し、検出値情報１１４に記憶させる（Ｓ２２４）。Ｓ２２４の処理の詳細は、第１の実施の形態によるＳ１２４の処理の詳細と同様である。
【００７５】
心拍呼吸成分分類部７２は、記録された第１の呼吸数情報１１２、検出値情報１１４を比較し、第１の呼吸数に近似する第２の呼吸数を有する場合に、当該検出値組を、被験者登録情報１１０に設定された被験者の計測値であると特定する（Ｓ２２５）。心拍呼吸成分分類部７２は、特定された検出値情報１１４を、特定された被験者の計測情報として、被験者身体情報１１６に記録し、出力する（Ｓ２２６）。
【００７６】
図２０は、図１９のＳ２２３のマイク信号解析処理の詳細の一例を示すフローチャートである。図２０に示すように、呼吸音解析部６８は、マイク１６で取得した音声信号から、例えば図５の呼吸信号例８０で示したように、呼吸音特徴点を検出する（Ｓ２３１）。呼吸音解析部６８は、検出された呼吸音特徴点から、１回の呼吸毎の呼吸音間隔を算出する（Ｓ２３２）。Ｓ２３２の処理により得られる呼吸音間隔を、マイクアレイ１５による信号から得られる呼吸音間隔と区別して、呼吸間隔ＢＲＩｍという。呼吸音解析部６８は、算出された呼吸間隔ＢＲＩｍから、呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍを算出する（Ｓ２３３）。このとき呼吸音解析部６８は、呼吸音間隔ＢＲＩｍから呼吸数ＢＲｍを求め、第１の呼吸数情報１１２に、検出時刻毎の第１の呼吸数として、呼吸数ＢＲｍを記録するようにしてもよい。呼吸音解析部６８は、処理を図１９の処理に戻す。
【００７７】
図２１は、図１９のＳ２２５の心拍呼吸成分分類処理の一例を示すフローチャートである。図２１に示すように、心拍呼吸成分分類部７２は、マイクロ波呼吸周波数ＢＲＦ１、ＢＲＦ２と、マイク１６での検出信号に基づく呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍとの差分Ｐ１、Ｐ２を算出する（Ｓ２５１）。マイクロ波呼吸周波数ＢＲＦ１、ＢＲＦ２は、第１の実施の形態において図６を参照して説明した、マイクロ波センサ１３からの信号に基づく呼吸周波数である。ここで、差分Ｐ１、Ｐ２は、例えば、呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍの検出時刻の値毎に、下記式５、式６のように算出される。
【００７８】
Ｐ１＝｜ＢＲＦｍ−ＢＲＦ１｜・・・（式５）
Ｐ２＝｜ＢＲＦｍ−ＢＲＦ２｜・・・（式６）
【００７９】
心拍呼吸成分分類部７２は、差分Ｐ１＜差分Ｐ２であるか否かを判別する（Ｓ２５２）。以下、マイク１６で特定されている呼吸音は、被験者Ａの呼吸音であるとして説明する。Ｓ２５２の判定結果がＹＥＳの場合、心拍呼吸成分分類部７２は、マイク１６で特定されている呼吸音の呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍに対応するマイクロ波センサ１３による計測値として、マイクロ波呼吸周波数ＢＲＦ１を被験者Ａの呼吸音間隔周波数ＢＲＦＡとする。また、心拍呼吸成分分類部７２は、マイクロ波呼吸周波数ＢＲＦ２を、マイク１６で特定されていない被験者Ｂの呼吸音間隔周波数ＢＲＦＢとする（Ｓ２５３）。
【００８０】
Ｓ２５２の判定結果がＮＯの場合、心拍呼吸成分分類部７２は、マイク１６で特定されている呼吸音の呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍに対応する計測値として、例えば被験者Ａの呼吸音間隔周波数ＢＲＦＡを、マイクロ波呼吸周波数ＢＲＦ２とする。また、心拍呼吸成分分類部７２は、マイク１６で特定されていない被験者Ｂの呼吸音間隔周波数ＢＲＦＢを、マイクロ波呼吸周波数ＢＲＦ１とする（Ｓ２５４）。
【００８１】
心拍呼吸成分分類部７２は、得られた呼吸音間隔周波数ＢＲＦＡ、ＢＲＦＢに基づき、夫々被験者Ａ、被験者Ｂの呼吸数ＢＲＡ、ＢＲＢを算出する（Ｓ２５５）。このとき、心拍呼吸成分分類部７２は、第１の呼吸数情報１１２の第１の呼吸数として、呼吸数ＢＲＡ、ＢＲＢを記録するようにしてもよい。
【００８２】
続いて、心拍呼吸成分分類部７２は、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１、ＢＲＨＲＦ２と、マイク１６での検出信号に基づく呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍとの差分Ｑ１、Ｑ２を算出する（Ｓ２５６）。ここで、差分Ｑ１、Ｑ２は、例えば、第１の呼吸数情報１１２の検出時刻の値毎に、下記式７、式８のように算出される。
【００８３】
Ｑ１＝｜ＢＲＦｍ−ＢＲＨＲＦ１｜・・・（式７）
Ｑ２＝｜ＢＲＦｍ−ＢＲＨＲＦ２｜・・・（式８）
【００８４】
心拍呼吸成分分類部７２は、差分Ｑ１＜差分Ｑ２であるか否かを判別する（Ｓ２５７）。Ｓ２５７の判定結果がＹＥＳの場合、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１は、被験者Ａの呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍに近似しており、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ２は、被験者Ａの呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍに近似していないと判定される。よって、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１に対応する心拍間隔ＲＲＩ１は、被験者Ａの心拍間隔周波数ＲＲＩＡであり、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ２に対応する心拍間隔ＲＲＩ２は、被験者Ｂの心拍間隔周波数ＲＲＩＢであると判定される（Ｓ２５８）。
【００８５】
Ｓ２５７の判定結果がＮＯの場合、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ２は、被験者Ａの呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍに近似しており、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１は、被験者Ａの呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍに近似していないと判定される。よって、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ２に対応する心拍間隔ＲＲＩ２は、被験者Ａの心拍間隔周波数ＲＲＩＡであり、心拍揺らぎ呼吸周波数ＢＲＨＲＦ１に対応する心拍間隔ＲＲＩ１は、被験者Ｂの心拍間隔周波数ＲＲＩＢであると判定される（Ｓ２５９）。
【００８６】
心拍呼吸成分分類部７２は、特定された被験者Ａの心拍間隔周波数ＲＲＩＡに対応する心拍数ＨＲＡ、被験者Ｂの心拍間隔周波数ＲＲＩＢに対応する心拍数ＨＲＢを算出し、例えば被験者身体情報１１６の心拍数として記録し（Ｓ２６０）、図１９の処理に処理を戻す。
【００８７】
以上のように、第２の実施の形態による身体情報計測装置２００によれば、複数の被験者の身体情報を含むマイクロ波センサ１３からのセンサ信号ＳＲＦから、同一の被験者の心拍数と第２の呼吸数の組が特定される。また、マイク１６からの、被験者の呼吸音を含む検出信号を解析し、マイク１６の配置に基づき予め入力された被験者の位置を参照することで、計測対象の被験者の第１の呼吸数が特定される。このとき、呼吸数は、マイクロ波センサ１３で得られる信号を周波数変換した際に得られるマイクロ波呼吸周波数ＢＲＦ１、ＢＲＦ２から求めるようにしてもよい。第１の呼吸数に近似する第２の呼吸数を特定することで、複数の被験者の身体情報を含むマイクロ波センサ１３の信号のみでは特定できなかった、計測対象の被験者の呼吸数と心拍数とを特定することが可能になる。測定には、非接触で行えるマイクロ波センサ１３およびマイク１６を用いるので、被験者を煩わせることなく、自然な状態での身体情報が取得できる。また、マイクロ波センサ１３を用いることで、暗い場所での計測が可能となり、被験者の就寝時の身体情報を容易に取得可能である。
【００８８】
測定時には、複数の被験者の呼吸音の異なる計測場所における計測結果の時間的なずれを解析して、計測対象の被験者の位置に対応する呼吸音が特定され、第１の呼吸数が算出される。また、電磁波の解析により得られる心拍数の揺らぎ周波数を第２の呼吸数とする。よって、確実に計測対象の被験者の呼吸数と心拍数とを特定できる。
【００８９】
計測対象の被験者の検出値の組を分類する際には、マイク１６で特定した第１の呼吸数に最も近い第２の呼吸数を含む検出値の組を計測対象の被験者の計測値であると分類するようにしてもよく、確実に計測対象の被験者の計測値を取得できる。
【００９０】
なお、本実施の形態においては、心拍呼吸成分分類部７２は、マイクロ波呼吸周波数ＢＲＦ１、ＢＲＦ２から呼吸数を算出したが、これに限定されない。呼吸音解析部６８が、計測値から算出した呼吸音間隔周波数ＢＲＦｍを用いて呼吸数を求めるようにしてもよい。この処理は、例えば、図２１のフローチャートのＳ２５１からＳ２５５の処理に代えて行うようにしてもよい。
【００９１】
以上のように、第２の実施の形態による身体情報計測装置２００は、一方の被験者の呼吸音をマイク１６により特定し、マイクロ波センサ１３で得られた解析結果と比較する。これにより、複数の被験者の計測値から計測対象の被験者の呼吸数と心拍数とを特定することが可能になる。このとき、マイクアレイ１５を用いた場合のように、複数の呼吸音から計測対象の被験者の呼吸音を特定する処理が不要になる。また、マイクロ波センサ１３を個別に設置する場合には費用が高額となるが、マイク１６を個別に設置する費用はそれに比べて少なくて済む。
【００９２】
マイク１６を、複数の被験者の夫々に設置するようにしてもよい。これにより、夫々の被験者の呼吸数を個別に計測することができる。例えば、三人以上の被験者がマイクロ波センサ１３の検出範囲内に存在する場合に、マイク１６の数を人数分に増やすことで、三人以上の被験者毎の身体情報を取得することも可能になる。また、マイク１６としては、指向性マイクを用いるようにしてもよい。
【００９３】
（変形例）
以下、変形例について説明する。本変形例は、例えば同一の部屋１１に二人の被験者が存在している場合で、呼吸数、心拍数の少なくともいずれかが同一になる状態における例である。身体情報計測装置のハードウエア構成については、上記第１の実施の形態による身体情報計測装置１０または第２の実施の形態による身体情報計測装置２００を用いることができる。
【００９４】
まず、呼吸数、心拍数が共に異なる場合については、上記第１または第２の実施の形態が適用される。
【００９５】
呼吸数が２種類、心拍数が１種類の場合、マイクアレイ１５またはマイク１６の計測値により特定された第１の呼吸数が、夫々の被験者の呼吸数とされる。心拍数は、二人の被験者とも同一とされる。
【００９６】
呼吸数が１種類、心拍数が２種類の場合、現時刻での計測結果のみでは被験者を特定できないため、時間的に前後の関係から、被験者が特定される。例えば、前後の時間における心拍数と比べて差の少ないほうを当該被験者の心拍数とするなどの処理が行われる。
【００９７】
呼吸数、心拍数共に１種類の場合、被験者の特定処理は不要とし、二人とも同一の呼吸数、心拍数とする。
【００９８】
上記のような処理を行うことで、第１の実施の形態、第２の実施の形態、または変形例において、二人の被験者の呼吸数、心拍数の少なくともいずれかが同一になる状態になるという特殊な場合においても、呼吸数、心拍数を特定することが可能になる。
【００９９】
以上のように、第１の実施の形態、第２の実施の形態および変形例によれば、電磁波の計測により得た複数の被験者の心拍数と呼吸数との組が、いずれの被験者のものかを特定することができる。すなわち、複数の人物が近くにいる場合にも、電磁波及び呼吸音の計測により、個別の呼吸数、心拍数といった身体情報を各被験者に適切に割り当てることが可能になる。
【０１００】
なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、上記の式（１）〜（８）は、実質的に同様の作用のある他の式を用いるようにしてもよい。例えば、マイクアレイ１５、またはマイク１６で特定された第１の呼吸数との差の絶対値が所定値以下の第２の呼吸数を、第１の呼吸数に近似する呼吸数と判定するなど、変形は可能である。
【０１０１】
以上の第１、第２の実施形態および変形例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
異なる計測場所で取得した複数の被験者の呼吸音と、前記計測場所に対する前記複数の被験者のうちの計測対象の被験者の位置とから前記計測対象の被験者の呼吸音と特定された呼吸音の第１の呼吸数を特定し、前記複数の被験者を含む範囲に照射された電磁波の反射波から取得した前記複数の被験者の動きから、被験者毎の心拍数と第２の呼吸数との組を少なくとも一組特定し、前記組から特定される、前記第１の呼吸数に近似する前記第２の呼吸数を含む組を前記計測対象の被験者の心拍数と呼吸数と特定する特定部、
を有することを特徴とする身体情報取得装置。
（付記２）
前記特定部は、
前記複数の被験者の呼吸音の前記異なる計測場所における計測結果の時間的なずれを解析して、前記計測対象の被験者の位置に対応する呼吸音を特定し、前記第１の呼吸数を算出する呼吸音解析部と、
前記電磁波の解析により得られる前記心拍数の揺らぎ周波数から前記第２の呼吸数を算出するセンサ信号解析部と、
を有することを特徴とする付記１に記載の身体情報取得装置。
（付記３）
前記特定部は、さらに、少なくとも一組の前記心拍数と第２の呼吸数との組から、前記第１の呼吸数に最も近い第２の呼吸数を含む組を前記計測対象の被験者の計測値であると分類する心拍呼吸成分分類部、
を有することを特徴とする付記１または付記２に記載の身体情報取得装置。
（付記４）
身体情報取得方法を実行するコンピュータが、
異なる計測場所で取得した複数の被験者の呼吸音と、前記計測場所に対する前記複数の被験者のうちの計測対象の被験者の位置とから前記計測対象の被験者の呼吸音と特定された呼吸音の第１の呼吸数を特定し、
前記複数の被験者を含む範囲に照射された電磁波の反射波から取得した前記複数の被験者の動きから、被験者毎の心拍数と第２の呼吸数との組を少なくとも一組特定し、
前記心拍数と第２の呼吸数との組から特定される、前記第１の呼吸数に近似する前記第２の呼吸数を含む組を前記計測対象の被験者の心拍数と呼吸数と特定する
ことを特徴とする身体情報取得方法。
（付記５）
さらに、
前記複数の被験者の呼吸音の前記異なる計測場所における計測結果の時間的なずれを解析して、前記計測対象の被験者の位置に対応する呼吸音を特定し、前記第１の呼吸数を算出し、
前記電磁波の解析により得られる前記心拍数の揺らぎ周波数から前記第２の呼吸数を算出する、
ことを特徴とする付記４に記載の身体情報取得方法。
（付記６）
さらに、少なくとも一組の前記心拍数と第２の呼吸数との組から、前記第１の呼吸数に最も近い第２の呼吸数を含む組を前記計測対象の被験者の計測値であると分類する、
ことを特徴とする付記４または付記５に記載の身体情報取得方法。
（付記７）
異なる計測場所で取得した複数の被験者の呼吸音と、前記計測場所に対する前記複数の被験者のうちの計測対象の被験者の位置とから前記計測対象の被験者の呼吸音と特定された呼吸音の第１の呼吸数を特定し、
前記複数の被験者を含む範囲に照射された電磁波の反射波から取得した前記複数の被験者の動きから、被験者毎の心拍数と第２の呼吸数との組を少なくとも一組特定し、
前記心拍数と第２の呼吸数との組から特定される、前記第１の呼吸数に近似する前記第２の呼吸数を含む組を前記計測対象の被験者の心拍数と呼吸数と特定する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記８）
さらに、
前記複数の被験者の呼吸音の前記異なる計測場所における計測結果の時間的なずれを解析して、前記計測対象の被験者の位置に対応する呼吸音を特定し、前記第１の呼吸数を算出し、
前記電磁波の解析により得られる前記心拍数の揺らぎ周波数から前記第２の呼吸数を算出する、
処理を含むことを特徴とする付記７に記載のプログラム。
（付記９）
さらに、少なくとも一組の前記心拍数と第２の呼吸数との組から、前記第１の呼吸数に最も近い第２の呼吸数を含む組を前記計測対象の被験者の計測値であると分類する、
処理を含むことを特徴とする付記７または付記８に記載のプログラム。
【符号の説明】
【０１０２】
１０      身体情報計測装置
１１      部屋
１３      マイクロ波センサ
１５      マイクアレイ
１７      マイクロ波照射範囲
５０      制御装置
５２      プロセッサ
５４      メモリ
５６      プログラム
５８      データベース
６２      特定部
６４      被験者登録部
６６      移動物検出部
６８      呼吸音解析部
７０      センサ信号解析部
７２      心拍呼吸成分分類部
８０      呼吸信号例
８２      呼吸音特徴点
８４      呼吸音間隔時間変化
８６      呼吸音間隔周波数時間変化
９０      マイクロ波センサ信号例
９２      センサ信号周波数スペクトル例
９４      心拍信号例
９６      心拍揺らぎスペクトル例
９８      低周波領域
９９      高周波領域
１０２    心拍間隔時間変化
１０４    心拍揺らぎスペクトル例
１１０    被験者登録情報
１１２    第１の呼吸数情報
１１４    検出値情報
１１６    被験者身体情報
ＳＡ１、ＳＡ２、ＳＢ１、ＳＢ２、ＳＡ、ＳＢ    呼吸信号
ＳＲＦ    マイクロ波信号
ＢＲＩＡ  呼吸間隔
ＢＲＦＡ  呼吸音間隔周波数
ＳＲＦ    センサ信号
ＢＲＦ１  マイクロ波呼吸周波数
ＢＲＨＲＦ  心拍揺らぎ呼吸周波数
【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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【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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