(57)【要約】ここに開示された心拍数モニタは、ステップ数が心拍数に近い時に、１つ以上のフィルタリング技術を使ってステップ数成分を測定された心拍数から除去する。一般には、ステップ数と心拍数との差が決定されて、ステップ数は差の関数に基づいて心拍数からフィルタリングされる。
2015506746.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ステップ数センサーと、
前記ステップ数センサーによって提供された第１の波形に基づいてユーザのステップ数を計算するよう構成されたステップ数プロセッサと、
心拍数センサーと、
前記心拍数センサーによって提供された第２の波形に基づいて前記ユーザの第１の心拍数を計算するよう構成された心拍数プロセッサと、
前記ステップ数と前記第１の心拍数との差を計算し、
前記差の関数として第２の心拍数を計算し、
前記第２の心拍数を出力するよう構成されたノイズプロセッサと
を有することを特徴とする心拍数モニタ。
【請求項２】
生理的モニタにより出力されたデータ中のノイズを減少させる方法であって、
前記生理的モニタの中の慣性センサーによって提供された慣性波形に基づいたユーザの慣性律動を計算し、
前記生理的モニタの中の生理的センサーによって提供された生理的波形に基づいた前記ユーザの第１の生理的計量値を計算し、
前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差を計算し、
前記差の関数として第２の生理的計量値を計算し、
前記第２の生理的計量値を出力すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
前記慣性波形と前記生理的波形との差を計算して修正済み波形を生成することを更に含み、前記第１の生理的計量値を計算することは、前記修正済み波形に基づいて前記第１の生理的計量値を計算することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の生理的計量値を計算することは、前記生理的波形に基づいて瞬間生理的計量値を計算することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の生理的計量値を計算することは、前記第１の生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にある場合には、前記生理的波形の中の２つ以上の支配的な信号の組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算することをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算することは、前記慣性律動が少なくとも２つの前記支配的な信号の間にはいる場合には、前記生理的波形の中の前記２つ以上の支配的な信号の組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算することを含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の生理的計量値を計算することは、前記支配的な信号の少なくとも１つが前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にある場合には、前記生理的波形の中の２つ以上の支配的な信号の組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算することは、前記慣性律動が前記支配的な信号の２つの間にはいる場合には、前記２つ以上の支配的な信号の組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算することをさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記第２の生理的計量値を計算することは、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数としてフィルタリング済み生理的計量値を計算することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記生理的計量値を計算することは、
前記第１の生理的計量値を現在のフィルタリング済み生理的計量値と比較し、
前記第１の生理的計量値と前記現在のフィルタリング済み生理的計量値との比較に基づいて、前記現在のフィルタリング済み生理的計量値とレート制限との関数として修正済みフィルタリング済み生理的計量値を計算することにより、前記第１の生理的計量値を修正し、
前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるならば、前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値と前記慣性律動との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算し、
そうでなければ、前記第２の生理的計量値を前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値に等しく設定する
ことを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記第２の生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるかどうかに基づいてロックカウントを更新することを更に含み、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することは、前記ロックカウントとしきい値との比較に対応してフィルタを選択し、選択された前記フィルタの関数として前記第２の生理的計量値をさらに計算することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することは、前記第１の生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるならば、前記第１の生理的計量値と前記慣性律動との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算し、そうでなければ、前記第２の生理的計量値を前記第１の生理的計量値に等しく設定することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１３】
前記フィルタリング済み生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるかどうかに基づいてロックカウントを更新することをさらに含み、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することは、前記ロックカウントとしきい値との比較に対応してフィルタを選択し、選択した前記フィルタの関数として前記第２の生理的計量値を計算することを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるかどうか基づいてロックカウントを更新することを更に含み、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することは、前記ロックカウントとしきい値との比較に対応してフィルタを選択し、選択した前記フィルタの関数として前記第２の生理的計量値を計算することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１５】
前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することは、前記差としきい値との比較に対応してフィルタを選択し、選択したフィルタの関数として前記第２の生理的計量値を計算することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１の生理的計量値が初期のフィルタリング済み生理的計量値を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項１７】
前記第１の生理的計量値を計算することは、以前に計算されたフィルタリング済み生理的計量値を検索し、前記初期のフィルタリング済み生理的計量値を前記以前に計算されたフィルタリング済み生理的計量値に等しく設定することを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記生理的波形に基づいて瞬間生理的計量値を計算することを更に含み、前記第１の生理的計量値を計算することは、前記瞬間生理的計量値の関数として前記初期のフィルタリング済み生理的計量値を計算することを含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記第２の生理的計量値が、続いてフィルタリングした生理的計量値を含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することは、
前記第１の生理的計量値を前記生理的波形に基づいて計算された瞬間生理的計量値と比較し、
前記瞬間生理的計量値と前記第１の生理的計量値との比較に基づいて、前記瞬間生理的計量値とレート制限との関数として修正済みフィルタリング済み生理的計量値を計算し、
前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるならば、前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値と前記慣性律動との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算し、
そうでなければ、前記第２の生理的計量値を前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値に等しく設定する
ことを含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記第２の生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるかどうかに基づいてロックカウントを更新することを更に含み、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することは、前記ロックカウントとしきい値との間の比較に対応してフィルタを選択し、選択した前記フィルタの関数として前記第２の生理的計量値を計算することを含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記慣性律動はステップ数を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項２３】
前記生理的計量値は心拍数を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項２４】
慣性センサーと、
前記慣性センサーによって提供された慣性波形に基づいてユーザの慣性律動を計算するよう構成された慣性プロセッサと、
生理的センサーと、
前記生理的センサーによって提供された生理的波形に基づいて前記ユーザの第１の生理的計量値を計算するよう構成された生理的プロセッサと、
前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差を計算し、
前記差の関数として第２の生理的計量値を計算し、
前記第２の生理的計量値を出力するよう構成されたノイズプロセッサと
を有することを特徴とする生理的モニタ。
【請求項２５】
前記生理的プロセッサは更に、前記慣性波形と前記生理的波形との差を計算するよう構成され、前記生理的プロセッサは、前記修正済み波形に基づいて前記第１の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項２６】
前記生理的プロセッサは、前記生理的波形に基づいて瞬間生理的計量値を計算することによって前記第１の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項２７】
前記生理的プロセッサは、前記第１の生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にある場合には、前記生理的波形の中の２つ以上の支配的な信号の組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算するようさらに構成されることを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項２８】
前記生理的プロセッサは、前記慣性律動が支配的な信号の少なくとも２つの間にはいる場合には、前記生理的波形の中の前記２つ以上の支配的な信号の組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算するようさらに構成されることを特徴とする請求項２７に記載の生理的モニタ。
【請求項２９】
前記生理的プロセッサは、前記支配的な信号の少なくとも１つが前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にある場合には、前記生理的波形の中の２つ以上の支配的な信号の組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算するようさらに構成されることを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項３０】
前記生理的プロセッサは、前記慣性律動が前記支配的な信号の２つの間にはいる場合には、前記２つ以上の支配的な信号の組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算することによって、前記組み合わせに基づいて前記第１の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項２９に記載の生理的モニタ。
【請求項３１】
前記生理的プロセッサは、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数としてフィルタリング済み生理的計量値を計算するよう構成されたフィルタを含むことを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項３２】
前記生理的プロセッサはさらに、前記第１の生理的計量値を現在のフィルタリング済み生理的計量値と比較するよう構成され、前記生理的プロセッサは、前記第１の生理的計量値と前記現在のフィルタリング済み生理的計量値との比較に基づいて、現在のフィルタリング済み生理的計量値とレート制限との関数として修正済みフィルタリング済み生理的計量値を計算することによって前記第１の生理的計量値を修正するよう構成されたフィルタを含み、前記ノイズプロセッサは、
前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるならば、前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値と前記慣性律動との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算し、
そうでなければ、前記第２の生理的計量値を前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値に等しく設定する
ことを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項３３】
前記ノイズプロセッサはさらに、前記第２の生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるかどうかに基づいてロックカウントを更新するよう構成され、前記ノイズプロセッサは、前記ロックカウントとしきい値との比較に対応してフィルタを選択し、選択された前記フィルタの関数として前記第２の生理的計量値をさらに計算することにより、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項３２に記載の生理的モニタ。
【請求項３４】
前記ノイズプロセッサは、
前記第１の生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるならば、前記第１の生理的計量値と前記慣性律動との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算し、
そうでなければ、前記第２の生理的計量値を前記第１の生理的計量値に等しく設定する
ことによって前記慣性律動と前記第１の生理的計量値の差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項３５】
前記ノイズプロセッサはさらに、前記フィルタリング済み生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるかどうかに基づいてロックカウントを更新するよう構成され、前記ノイズプロセッサは、前記ロックカウントとしきい値との比較に対応してフィルタを選択し、選択した前記フィルタの関数として前記第２の生理的計量値を計算することにより、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項３４に記載の生理的モニタ。
【請求項３６】
前記ノイズプロセッサはさらに、前記第１の生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるかどうか基づいてロックカウントを更新するよう構成され、前記ノイズプロセッサは、前記ロックカウントとしきい値との比較に対応してフィルタを選択し、選択した前記フィルタの関数として前記第２の生理的計量値を計算することにより、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項３７】
前記ノイズプロセッサは、前記差としきい値との比較に対応してフィルタを選択し、選択した前記フィルタの関数として前記第２の生理的計量値を計算することにより、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項３８】
前記第１の生理的計量値が初期のフィルタリング済み生理的計量値を含むことを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項３９】
前記生理的プロセッサは、以前に計算されたフィルタリング済み生理的計量値をメモリから検索し、前記初期のフィルタリング済み生理的計量値を前記以前に計算されたフィルタリング済み生理的計量値に等しく設定することにより、前記第１の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項３８に記載の生理的モニタ。
【請求項４０】
前記生理的プロセッサは、前記生理的波形に基づいて瞬間生理的計量値を計算するよう構成されたスペクトル変換器を含み、生理的プロセッサは、前記瞬間生理的計量値の関数として前記初期のフィルタリング済み生理的計量値を計算することにより、前記第１の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項３８に記載の生理的モニタ。
【請求項４１】
前記第２の生理的計量値が、続いてフィルタリングした生理的計量値を含むことを特徴とする請求項３８に記載の生理的モニタ。
【請求項４２】
前記生理的プロセッサはさらに、前記生理的波形に基づいて前記第１の生理的計量値を瞬間生理的計量値と比較するよう構成され、前記生理的プロセッサは、前記瞬間生理的計量値と前記第１の生理的計量値との比較に基づいて、前記瞬間生理的計量値とレート制限との関数として修正済みフィルタリング済み生理的計量値を計算するよう構成されたフィルタを有し、前記ノイズプロセッサは、
前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるならば、前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値と前記慣性律動との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算し、
そうでなければ、前記第２の生理的計量値を前記修正済みフィルタリング済み生理的計量値に等しく設定する
よう構成されることを特徴とする請求項４１に記載の生理的モニタ。
【請求項４３】
前記ノイズプロセッサはさらに、前記第２の生理的計量値が前記慣性律動に関してクロスオーバウィンドウ内にあるかどうかに基づいてロックカウントを更新するよう構成され、前記ノイズプロセッサは、前記ロックカウントとしきい値との間の比較に対応してフィルタを選択し、選択した前記フィルタの関数として前記第２の生理的計量値を計算することにより、前記慣性律動と前記第１の生理的計量値との差の関数として前記第２の生理的計量値を計算することを特徴とする請求項４２に記載の生理的モニタ。
【請求項４４】
前記慣性律動はステップ数を含むことを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【請求項４５】
前記生理的計量値は心拍数を含むことを特徴とする請求項２４に記載の生理的モニタ。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
パーソナル健康モニタは、エクササイズ、アスレチック・トレーニング、休息、日常生活活動、物理療法などの間、ユーザが心拍数または他の生理的情報を監視することを可能にすることによって、ユーザに対して彼らの全体的な健康とフィットネスとを監視する能力を提供する。そのような装置は、それらがより小さく、よりポータブルになるにつれて、ますますポピュラーになりつつある。
【０００２】
心拍数モニタはパーソナル健康モニタの１つの例を表している。心拍数モニタの普通のタイプは、心臓から筋活動電位を検出するために、表面電極を含む胸ストラップを使う。そのような表面電極が、相対的に雑音がない信号提供するので、表面電極を用いるモニタにより取り出された情報は比較的正確である。しかし、ほとんどのユーザは、胸ストラップモニタが心地悪く、不便であると感じる。
【０００３】
別のタイプのモニタは、イヤホンの中に置かれた光電脈波（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈ）（ＰＰＧ）センサーを使う。耳は人の動きや視界を遮断しない、比較的固定されたプラットフォームであるので、モニタに理想的な位置を提供する。耳に接したＰＰＧセンサーは、例えば外耳道および鼓膜（中核体温の測定のため）、筋肉組織（筋肉張力の監視のため）、耳介および耳たぶ（血液ガスレベルの監視のため）、耳の後ろの領域（皮膚の表面温度と電気皮膚反応を測定するため）、および内頚動脈（心肺の機能を測定するため）に対してアクセスできる。耳はまた、関心の対象である、呼吸される環境毒素（揮発性の有機化合物、汚染など）、耳で感じた騒音公害、目に対する照明条件などの体の露出ポイントまたはその近くにある。さらに、外耳道は、音響エネルギーを転送するために自然に設計されているので、心拍、呼吸数、口の動きなどの内部の音を監視するために、耳はよい位置を提供する。
【０００４】
ＰＰＧセンサーは、最終的に組織から反射され、あるいは組織を通して伝送され、続いて光検出器で検出されて測定される光を投影する赤外線または他の光源を使って、相対的な血流を測定する。例えば、血流量率がより高ければ、光の吸収はより少なくなり、最終的に光検出器に到達する光の強度を増大させる。光検出器によって出力された信号を処理することによって、ＰＰＧセンサーを用いたモニタは、血液量パルス（心拍ごとの血液量の相変化）、心拍数、心拍数変動性、および他の生理的情報を測定することができる。
【０００５】
ＰＰＧセンサーは一般に小さく、他の従来の健康モニタに関連する快適さ、および／または便利さの問題点に直面しないようにパッケージされるであろう。しかし、ＰＰＧセンサーはまたノイズに非常に敏感で、そのため正確さの問題により陥りやすい。例えば、ユーザの動き成分、例えばジョギングをする人のステップ数（ステップレート）は心拍数成分と同じくらいまたはそれ以上にしばしば強く、心拍数測定に誤りを生じさせる可能性がある。ＰＰＧセンサー出力の潜在的なステップ数成分を識別するために動き基準として加速度計を用いることを開示する米国特許第７，１４４，３７５号は、この問題にひとつの解決法を提供する。ステップ数が心拍数に近い場合、'３７５特許は、ステップ数センサーと心拍数センサーとによってそれぞれ提供されるステップ数と心拍数の波形を、例えばサンプルのウィンドウにわたってスペクトル的に変換し、ステップ数スペクトルと心拍数スペクトルとを生成することを教示する。スペクトルの変換オペレーションが６秒のウィンドウを使うならば、変換オペレーションのために被る平均の遅延時間は３秒である。スペクトルの変換を実行した後に、'３７５特許は心拍数とステップ数のスペクトルをスペクトル的に減算する。心拍数とステップ数との間に重複部分があるかどうかについて決定する前に、かつ、心拍数に対応するスペクトルのピークを決定する前に、'３７５特許はさらに、所望の精度を達成するため、様々な統計的解析を実行すべく、スペクトル減算法の出力のうちから上位１０個のピークの履歴を保持する。従って、'３７５特許によって実施された変換後のオペレーションは例えば１０秒の望ましくない追加の処理待ち時間を招く。従って、ステップ数が心拍数に近い場合、より少ない遅延で正確な心拍数を提供する代替的解決法の必要性が残されている。
【発明の概要】
【０００６】
ここに開示した解決法は、ステップ数が心拍数に近い場合、ひとつ以上のフィルタリング技術を使って、ステップ数成分を測定された心拍数から除去する。一般に、ステップ数と心拍数との差が決定されて、ステップ数は差の関数に基づいて心拍数からフィルタリングされる。
【０００７】
代表的な一実施形態において、ステップ数プロセッサは、ステップ数センサーによって提供された波形に基づいてユーザのステップ数を計算し、心拍数プロセッサは心拍数センサーによって提供された波形に基づいてユーザの第１の心拍数を計算する。ノイズプロセッサはそれからステップ数と心拍数との差を計算し、差の関数としてユーザの第２の心拍数を計算し、第２の心拍数を出力する。例えば、ノイズプロセッサは差の関数として、心拍数にフィルタをかけてもよい。
【０００８】
より広くは、典型的な生理的モニタは、慣性センサー、慣性プロセッサ、生理的センサー、生理的プロセッサ、およびノイズプロセッサを含む。慣性プロセッサは、慣性センサーによって提供された慣性の波形に基づいてユーザの慣性律動を計算する。生理的プロセッサは、生理的センサーによって提供された生理的波形に基づいてユーザの第１の生理的計量値を計算する。ノイズプロセッサは、慣性律動と第１の生理的計量値の差を計算し、差の関数として第２の生理的計量値を計算し、第２の生理的計量値を出力する。
【０００９】
ひとつの典型的な方法は、生理的モニタによって出力されたデータの雑音を減らす。その目的のため、この方法は、生理的モニタの中の慣性センサーによって提供された慣性の波形に基づいてユーザの慣性律動を計算し、生理的モニタの中の生理的センサーによって提供された生理的波形に基づいてユーザの第１の生理的計量値を計算することを含む。その後、この方法は、慣性律動と第１の生理的計量値の差を計算し、差の関数として第２の生理的計量値を計算し、第２の生理的計量値を出力する。
【００１０】
ここに開示した解決法が、現在のスペクトル的に変換されたデータ（例えば現在のステップ数のスペクトルと心拍数のスペクトル）だけを処理するので、本発明は本質的に'３７５特許によって被る変換後遅延時間を取り除く。従って、ここに開示される解決法は従来技術と関連する望ましくない遅延時間なしに十分な精度を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】イヤホンの中に置かれた典型的な心拍数モニタを示す図である。
【図２】ハウジングの中に置かれた典型的な生理的監視システムの１つのブロック図である。
【図３】慣性律動を生理的計量値から削除するための典型的な処理を示す図である。
【図４】慣性律動を生理的計量値から削除するための別の典型的な処理を示す図である。
【図５】図２の生理的プロセッサのための典型的なブロック図である。
【図６Ａ】、
【図６Ｂ】、
【図６Ｃ】、
【図６Ｄ】シミュレーションされたステップ数のスペクトルと心拍数のスペクトルの典型的な結果と、結果として生じている差スペクトルと推定心拍数を示す図である。
【図７】ここに開示した解決法に従って心拍数を推定するために用いたシミュレーションの典型的な結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
ここに開示した技術は、生理的センサーによって提供されたデータ、例えば心拍数データを処理する時に達成された結果の精度を高める。図１はイヤホン１０中に置かれた典型的な監視システム１２を示す。イヤホン１０は、遠隔装置、例えば音楽プレーヤー、スマートフォン、携帯端末などに通信可能に結合したワイアレスのまたはワイヤ接続のイヤホンを含んでもよい。監視システム１２は、心拍数および／または他の生理的測定基準を監視し、ユーザに、および／または他の処理要素にそのような生理的情報を出力する。ここに開示した監視システム１２はイヤホン１０の部分であるとして示されるとはいえ、監視システム１２は、ユーザの体に固定するどのようなデバイス、例えば耳、指、先端、手足、手首、先端などに固定するデバイスの中にでも置くことができることは理解されるであろう。いくつかの実施形態の中で、デバイスは、システム１２をユーザの体の上のどのような要求された位置にでも付属させるようにデザインされたパッチ、例えば包帯をふくむことができる。
【００１３】
図２はひとつの典型的な実施形態に従う典型的な監視システム１２のブロック図を示す。システム１２は、ひとつ以上の生理的センサー２０と、ひとつ以上の慣性センサー３０、出力インタフェース４０、およびメモリ５０に結合されたプロセッサ１００とを含む。生理的センサー２０はユーザの生理的状態に対応して生理的波形を作り出す。慣性センサー３０はユーザの動作に対応して慣性の波形を作り出す。典型的な慣性センサーは、加速度計、発光器／検出器のペア、光検出器、ＣＣＤカメラ、圧電センサー、熱センサー、あるいは運動情報を捕らえることが可能なあらゆるタイプのセンサーを含むけれども、それに制限されない。典型的な発光器は、１つ以上の発光ダイオード、レーザダイオード、有機発光ダイオード、小型発光体、電磁放射器などを含む。ここに開示したセンサーが、電磁スペクトラムのうちの光の波長に制限されないことは理解されるであろう。いくつかの実施形態の中で、より短いか、より長い波長のために構成された放出器および検出器またはそのいずれかは、電磁スペクトラムの中でより短いか、より長い波長に適応させるために使うことができる。光検出器は、光電検出器、電磁検出器、フォトダイオードなどを含む。プロセッサ１００は、メモリ５０に保存された情報とともにここに開示した技術を使って生理的波形と慣性波形とを処理し、慣性律動（ｉｎｅｒｔｉａｌ  ｃａｄｅｎｃｅ）を、心拍数および１つ以上の生理的測定基準またはそのいずれかから削除する。出力インタフェース４０は決定された生理的計量値を出力する。出力インタフェースが、プロセッサ１００によって出力されたデータを遠隔装置に転送するためにトランシーバーを含んでもよいことは理解されるであろう。代わりにまたはさらに、出力インタフェースはユーザインタフェース、例えばディスプレイ、データベース、別のプロセッサ、および／または処理機能要素に出力データを提供してもよい。
【００１４】
生理的センサー２０は、既知のいかなる生理的センサーを含んでもよいが、代表的な実施形態における生理的センサー２０は、検出された光強度に応答して電気的な生理的波形を生成する光電脈波（ＰＰＧ）センサーを含む。ＰＰＧセンサーは、一般に、血管の中への光の光結合に依存している光強度センサーを含む。ここに使われるように、用語「光結合」は、領域に入力している励起光とその領域自身との間の相互作用または通信を指す。例えば、光結合の１つの形は、導光イヤホン１０から発生した励起光と耳の血管との間の相互作用であり得る。導光イヤホンは、同時係属の米国特許出願第２０１０／０２１７１０２中で説明され、それはその全体における引用によってここに含まれている。一実施形態において、励起光と血管との間の相互作用は、耳の中の血管からの散乱光の強度が血管内の血流と比例するように、耳領域に入る励起光と耳の中の血管からの散乱とに関係していてもよい。光結合の別の形は、イヤホン１０中で発光器によって発生させられた励起光とイヤホン１０の導光領域との間の相互作用に起因してもよい。
【００１５】
プロセッサ１００は慣性プロセッサ１１０、生理的プロセッサ１２０、およびノイズプロセッサ１４０を含む。慣性プロセッサ１１０は、任意の既知の方法を使って慣性律動Ｉ（例えばステップ数）を慣性波形から決定する。決定された慣性律動は、慣性律動の１つ以上の倍振動（例えば真の慣性律動の１／２ｘ、３／２ｘ、および２ｘ倍振動）と同様に真の慣性律動を含むことがある。例えば、慣性プロセッサは、スペクトル的に慣性波形を変換し、慣性スペクトルを発生させて、慣性律動を慣性スペクトルの最大のピーク周波数に設定することができる。代わりに他の方法を、慣性律動を決定するために使うことができることは理解されるであろう。ここにさらに議論されるように、生理的プロセッサ１２０は生理的波形から１つ以上の生理的測定基準Ｈ、例えば心拍数を決定する。決定された生理的計量値はまた、１つ以上の生理的測定基準から計算された生理的評価を指すかもしれない。ノイズプロセッサ１４０は決定された計量値にフィルタをかけて慣性律動を除去し、その結果改善された精度を有する修正済み生理的計量値Ｈ^を生成する。
【００１６】
簡便さのために、以下では、慣性プロセッサ１１０によって決定されたステップ数が生理的プロセッサ１２０によって決定された心拍数に近いときに、１つ以上のフィルタリング技術を使ってステップ数を削除することによって心拍数を決定するノイズプロセッサ１４０の観点からプロセッサ１００を説明する。一般に、ステップ数と心拍数との差が決定されて、その差の関数に基づいてステップ数は心拍数からフィルタリングされる。生理的プロセッサ１２０、それからプロセッサ１００は、代わりにまたはさらに、他の生理的測定基準、例えば呼吸数、心拍変動（ＨＲＶ）、脈圧、最高血圧、最低血圧、ステップ数、酸素摂取量（ＶＯ2）、最大酸素摂取量（最大ＶＯ2）、燃焼カロリー、外傷、心拍出量および／または酸素によって占められたヘモグロビン結合部のパーセンテージ（ＳＰＯ2）を含む血液検体レベル、メソモグロビンのパーセンテージ、カルボニルヘモグロビンのパーセンテージ、および／またはグルコースレベルを決定しても良い。代わりにまたはさらに、プロセッサ１００は、１つ以上の生理的評価、例えば換気のしきい値、乳酸塩のしきい値、心肺の状態、神経系の状態、有酸素容量（最大ＶＯ2）、および／または全体的な健康またはフィットネスを決定し、フィルタをかけてもよい。さらに、プロセッサ１００は、追加的にまたは代わりに、他の慣性律動、例えばリズミカルな頭部の動き、身体の動き（例えば腕の動きやウェイト・リフティングなど）などを心拍数から除去してもよいことは理解されるであろう。
【００１７】
図３は、出力心拍数を計算するためにプロセッサ１００によって実施されるかもしれない代表的な方法２００を示す。プロセッサ１００がセンサー２０及び３０から慣性波形と生理的波形とを受け取った後に（ブロック２１０）、慣性プロセッサ１１０はステップ数Ｉを決定し（ブロック２２０）、かつ、生理的プロセッサ１２０は心拍数の第１の推定値Ｈを決定する（ブロック２３０）。ノイズプロセッサ１４０は、ステップ数と心拍数との差の関数として心拍数の修正済み推定値Ｈ^を計算し（ブロック２４０）、その後、出力インタフェース４０に修正済み心拍数推定値Ｈ^を出力する（ブロック２９０）。
【００１８】
例えば、プロセッサ１００はまた、修正済み心拍数推定値Ｈ^を、その後の計算に用いることができるように、メモリ５０に保存してもよいことは理解されるであろう。
【００１９】
図４は、ステップ数と第１の心拍数との差の関数として修正済み心拍数Ｈ^を計算するための代表的な方法２４０を示す。図４の代表的な方法２４０は複数のレベルを含み、ここでは、第１のレベルがブロック２４２を含み、第２のレベルが２４４から２４８までブロックを含み、第３のレベルがブロック２５０を含み、第４のレベルがブロック２６０を含み、第５のレベルがブロック２７０を含み、第６のレベルが２８０から２８４までブロックを含む。しかしここにさらに説明されるように、いくつかの典型的な実施形態がこれらのレベルの１つ以上を実施できること、および、本発明が、図４において示された順序で実施されることを各レベルに要求しないこと、またはそのいずれかは理解されるであろう。
【００２０】
第１のレベル（ブロック２４２と２４３）はレベルの初期化を含み、そこでは、心拍数プロセッサ１２０およびノイズプロセッサ１４０またはそのいずれかを初期化し、かつ／または出力心拍数を決定することに有益な１つ以上の変数を、所定値、メモリに保存した値、および、例えば瞬間心拍数Ｈinst、フィルタリング済み心拍数Ｈfilt、ロックカウントＣlk、第２の（または出力）心拍数Ｈなどの測定情報に基づいて決定する（ブロック２４２および２４３）。例えば、Ｈinstを決定するために、心拍数プロセッサ１２０は、心拍数センサー２０によって出力された生理的波形をスペクトル的に変換して生理的スペクトルを発生させるスペクトル変換器１２２（図５）を有する。例えば、スペクトル変換器１２２はサンプル、例えば６秒のウィンドウにわたって心拍数波形を変換してもよい。そのような変換オペレーションがウィンドウの半分の期間、例えば３秒の遅延時間を招くことは理解されるであろう。最大の振幅を有する生理的スペクトルのスペクトル上のピーク周波数Ｆlを初期の瞬間心拍数Ｈinstと認定することによって、心拍数プロセッサ１２０は第１の心拍数を初期化する。ここで、初期の瞬間心拍数は第１の心拍数と一致している（ブロック２４３）。心拍数プロセッサ１２０はさらに、次に大きな振幅を持っている生理的スペクトルのスペクトル上のピーク周波数Ｆ2を認定してもよい。代わりにまたはさらに、フィルタリング済み心拍数は、例えば、メモリ５０から以前に決定されたフィルタリング済み心拍数を検索することによって、またはＨfiltを経験的に決定された値、例えば８３に設定することによって初期化してもよい。さらに、Ｃlkは、それを０に等しく設定することで初期化してもよく、ここでＣlkは、例えば、心拍数とステップ数との差が所定のしきい値を満たしている連続するフレームの数を表す。ノイズプロセッサ１４０はまた初期の第２の（または出力）心拍数Ｈを決定してもよく、ここで第２の心拍数はノイズプロセッサ１４０によって最終的に出力された心拍数を表している。場合によっては、プロセッサ１４０は初期のＨを経験的に決定された値、例えば８３に設定してもよい。代わりにまたはさらに、ノイズプロセッサ１４０はプロセス２４０を通る最初の繰返しの後で以前のフレームからのＨ^の値にＨを初期化してもよい。
【００２１】
第２レベル（ブロック２４４から２４８）は初期の瞬間心拍数とステップ数との差の関数として瞬間心拍数を決定し、特に、スペクトル減算法の結果が、瞬間心拍数を決定するために通常使用される主要なスペクトルのピークを消し去る場合に、そのシナリオに対応する。より具体的には、第２レベルは、初期の瞬間心拍数がクロスオーバウィンドウ中にあるかどうかを判定することにより慣性プロセッサ１１０によって提供されたステップ数Ｉが初期の瞬間心拍数Ｈinstに近いか判定し（ブロック２４４）、その判定に基づいて瞬間心拍数を調整する。例えば、ノイズプロセッサ１４０は、ステップ数Ｉと初期の瞬間心拍数Ｈinstとの差がしきい値Ｔw（例えばＴw＝８）以下であるかどうかを判定することで、初期のＨinstがクロスオーバウィンドウの中にあるかどうかを判定できる。一実施形態において、初期のＨinstがクロスオーバウィンドウの中にある場合にだけ、ノイズプロセッサ１４０は初期のＨinstを調整する。ここで、調整は、スペクトル変換器１２２によって提供された２以上のスペクトルのピークの周波数の加重平均に基づく（ブロック２４８）。例えば、ノイズプロセッサ１４０は次式に従って重みｗを計算することができる。
ｗ＝Ｍ1／（Ｍ1＋Ｍ2）、          （１）
ここで、Ｍ1が生理的スペクトルの最大のスペクトルのピークの大きさを表し、Ｍ2が生理的スペクトルの第２のスペクトルのピーク、例えば次に最も大きなスペクトルのピークの大きさを表している。そして２つのスペクトルのピークの周波数の加重平均を、例えば次式により計算することで、ノイズプロセッサ１４０は瞬間心拍数を調整する。
Ｈinst＝ｗＦ1＋（１−ｗ）Ｆ2、      （２）
ここでＦ1が最大のスペクトルのピーク（かつ初期の瞬間心拍数と一致している）の周波数を表し、Ｆ2が第２のスペクトルのピークの周波数を表している。
【００２２】
いくつかの実施形態において、第２レベルはまた、ブロック２４４の条件が充足されている場合に、生理的スペクトルの第２のスペクトルのピークの周波数Ｆ2もまたクロスオーバウィンドウの中にあるかどうか、かつ、ステップ数Ｉが初期のＨinstとＦ2との間にあるかどうかをオプションで決定してもよい（ブロック２４６）。例えば、ノイズプロセッサ１４０は、Ｆ2とＩとの差がしきい値、例えば８以下であるかを判定することによって、Ｆ2がクロスオーバウィンドウの中にあるかどうかを判定してもよい。さらに、ノイズプロセッサ１４０は、ｓｉｇｎ（Ｈinst−Ｉ）≠ｓｉｇｎ（Ｆ2−Ｉ）であるかを判定することによって、ＩがＦ2と初期のＨinstとの間にあるか判定することができる。とにかく、この例のためには、ブロック２４４と２４６の条件が両方とも充足している場合だけに、ノイズプロセッサ１４０はブロック２４８のオペレーションを実行する。
【００２３】
第３のレベル（ブロック２５０）はレート制限を使って瞬間心拍数にフィルタをかける。より具体的には、第３のレベルは、現在のフィルタリング済み心拍数Ｈfilt、第２レベルによって出力された瞬間心拍数Ｈinst、およびレート制限Δrの関数として修正済みフィルタリング済み心拍数Ｈ^filtを計算する。この実施形態のために、心拍数プロセッサ１２０は図５に例示するようにさらにフィルタ１２４を含むかもしれない。一般に、ＨinstをＨfilt（それはメモリ５０から検索されるか、初期化ブロック２４２によって提供され得る）と比較した後に、フィルタ１２４は、比較に基づいてＨfilt、Ｈinst、およびレート制限Δrの関数として修正済みフィルタリング済み心拍数推定Ｈ^filtを計算する（ここで、Δrもまたメモリ５０から検索してもよい）。１つの典型的な実施形態において、Ｈinst＞Ｈfiltの場合、フィルタ１２４は修正済みフィルタ推定値Ｈ^filtを次式に従って計算する。
Ｈ^filt＝Ｈfilt＋ｍｉｎ（Δr+，Ｈinst−Ｈfilt）    （３）
ここでΔr+が増加レート制限を表している。また一方、Ｈinst＜Ｈfiltの場合、フィルタ１２４は修正済みフィルタ推定値Ｈ^filtを次式に従って計算する。
Ｈ^filt＝Ｈfilt＋ｍａｘ（Δr-、Ｈinst−Ｈfilt）    （４）、
ここでΔr-は減少レート制限を表している。ここに使われるように、レート制限は心拍数について変化率の制限を表している。例えば、レート制限は、心拍数が１秒のフレーム期間に経験するかもしれない１分あたりの心拍（ＢＰＭ）の変化率を表す。そのようなレート制限は、実証的証拠に基づいて決定してもよく、一般には前もって決定される。レート制限がどのような長さのフレーム期間であっても経験した変化率として表現できることは理解されるであろう。そこでは例えばＢＰＭ／秒で表すレート制限がフレーム期間（秒）の長さに乗ぜられる。ブロック２５０の実施のための追加の詳細は、これとともに同時に出願され、「Physiological Metric Estimation Rise and Fall Limiting」という題名を付けられた米国仮出願番号第６１／５８６，８７４中で見出すことができ、これはその全体においてここに引用によって含まれている。
【００２４】
第４のレベル（ブロック２６０）中で、ノイズプロセッサ１４０は、クロスオーバの間の盲目性に起因する彷徨を最小化するために、ステップ数に向けてフィルタリング済み心拍数を偏らせている。その目的のために、ノイズプロセッサ１４０はさらにステップ数とＨ^filtとの間の差の関数として修正済みフィルタリング済み推定値Ｈ^filtを調整する。例えば、ノイズプロセッサ１４０は、ＨfiltとＩとの差をしきい値と比較すること（例えばａｂｓ（Ｉ−Ｈfilt）≦８）によって、ブロック２５０によって出力した修正済みフィルタリング済み推定値Ｈ^filtがクロスオーバウィンドウの中にあるかを判定してもよい。Ｈ^filtがクロスオーバウィンドウの中にあるならば、ノイズプロセッサ１４０はさらに例えばＨ^filtとＩとの差の関数としてＨ^filtを調整してもよい。たとえばノイズプロセッサ１４０はさらにＨ^filtを次式により調整することができる。
Ｈ^filt＝Ｈ^filt＋０．５ｓｉｇｎ（Ｉ−Ｈ^filt）    （５）。
【００２５】
第５のレベル（ブロック２７０）中で、ノイズプロセッサ１４０は、心拍数がクロスオーバウィンドウ内である連続フレームの数をカウントする。そのために、ブロック２６０によって出力されたＩとＨfiltとの差の関数として、ノイズプロセッサはロックカウントＣlkを更新する。ここでＣlkは、例えばＨ^filtとＩとの差がしきい値の要件を満たしている連続フレームの数の表している。例えば、Ｃlkが０との等しさのために０と比較される（例えばＣlk＝＝０）場合、かつａｂｓ（Ｈfilt−Ｉ）＜６の場合、ノイズプロセッサ１４０はＣlk＝１を設定してもよい。その一方、Ｃlk＞０の場合、かつａｂｓ（Ｈfilt−Ｉ）＞６の場合、ノイズプロセッサ１４０はＣlk＝０を設定でき、Ｃlk＞０の場合かつａｂｓ（Ｈfilt−Ｉ）＜６の場合、ノイズプロセッサ１４０はＣlkをインクリメントでき、例えばＣlk＝Ｃlk＋１を設定できる。
【００２６】
第６のレベル（ブロック２８０から２８４）中で、ノイズプロセッサ１４０は、多くの連続フレームのために維持されたクロスオーバの間に起こる瞬間心拍数の振動にフィルタをかける。例えば、ブロック２６０によって出力されたＨ^filtは、ロックカウントとしきい値Ｔcとの間の比較に応じてさらにフィルタリングされ、出力インタフェース４０に出力される第２の（または出力）心拍数Ｈ^を生成する。例えば、Ｃlk＞Ｔcならば、出力心拍数Ｈ^は、以前に決定された（または初期化された）出力心拍数ＨおよびＨ^filtの第１の関数として、例えばｆ1（Ｈ，Ｈfilt）に従って決定されてもよい（ブロック２８２）。典型的な一実施形態において、第１の関数は次式を含んでもよい。
Ｈ^＝ｆ1（Ｈ，Ｈfilt）＝Ｈ＋（Ｈ^filt−Ｈ）／４      （６）、
ここでＨはブロック２４２からの初期化された第２の心拍数または、例えばメモリ５０から検索できる以前に決定された第２の（または出力）心拍数を表している。その一方Ｃlk≦Ｔcならば、出力心拍数Ｈは、以前に決定された（または初期化された）出力心拍数Ｈ^とＨfiltの第２の関数として、例えばｆ2（Ｈ，Ｈfilt）に従って決定されてもよい（ブロック２８４）。典型的な一実施形態において、第２の関数は次式を含んでもよい。
Ｈ^＝ｆ2（Ｈ，Ｈfilt）＝Ｈ＋（Ｈ^filt−Ｈ）／２      （７）。
【００２７】
図４の６つのレベルのすべてが、出力インタフェース４０に出力されるＨ^を決定するために必要とされているわけではないことは理解されるであろう。例えば、典型的な実施形態では、以下のものを使って出力心拍数を計算することができる。
【００２８】
−前記第２のレベル及び第３のレベル。ここで出力心拍数は、図４のブロック２５０および図５のフィルタ１２４により出力されたフィルタリング済み心拍数Ｈ^filtを含む。
【００２９】
−第３のレベル及び第４のレベル。ここで出力心拍数は、図４のブロック２６０により出力されたフィルタリング済み心拍数Ｈ^filtを含み、かつ、入力心拍数が、例えば、図のブロック２４２からの初期の瞬間心拍数Ｈinstと、図４のブロック２４２から取得したかあるいは以前に決定されメモリ５０から検索した初期のフィルタリング済み心拍数Ｈfiltとを含む。
【００３０】
−第４のレベル。ここで出力心拍数は、図４のブロック２６０により出力されたフィルタリング済み心拍数Ｈ^filtを含み、かつ、入力心拍数が、例えば、図４のブロック２４２から取得したかあるいは以前に決定されメモリ５０から検索した初期のフィルタリング済み心拍数Ｈfiltを含む。
【００３１】
−前記第３のレベル、第４のレベル、第５のレベルおよび第６のレベル。ここで出力心拍数は、図４のブロック２８２及び２８４のうちの１つにより出力されたＨ^を含み、かつ、入力心拍数が、図のブロック２４２からの初期の瞬間心拍数Ｈinstと、図４のブロック２４２から取得したかあるいは以前に決定されメモリ５０から検索した初期のフィルタリング済み心拍数Ｈfiltとを含む。
【００３２】
−前記第４のレベル、第５のレベル及び第６のレベル。ここで出力心拍数は、図４のブロック２８２及び２８４のうちの１つにより出力されたＨを含み、かつ、入力心拍数が、図４のブロック２４２から取得したかあるいは以前に決定されメモリ５０から検索した初期のフィルタリング済み心拍数を含む。
【００３３】
−前記第５のレベル及び第６のレベル。ここで、出力心拍数は、図４のブロック２８２及び２８４のうちのひとつによる出力としてＨ^を含み、かつ、入力心拍数が、図４のブロック２４２から取得した初期の第２の心拍数Ｈと、図４のブロック２４２から取得したかあるいは以前に決定されメモリ５０から検索した初期のフィルタリング済み心拍数とを含む。
【００３４】
−前記第６のレベル。ここで、出力心拍数は、図４のブロック２８２及び２８４のうちの１つによる出力としてＨ^を含み、かつ、入力心拍数が、図４のブロック２４２から取得した初期の第２の心拍数Ｈと、図４のブロック２４２から取得したかあるいは以前に決定されメモリ５０から検索した初期のフィルタリング済み心拍数とを含む。この場合、判定のダイヤモンド型２８０は、どのようにロックカウントとしきい値とを比較するかを考慮するだけでなく、例えばＨ^filtとＩとの差がしきい値Ｔw以下であるかを判定することによって、フィルタリング済み心拍数がクロスオーバウィンドウの中にあるかを考慮する。
【００３５】
−前記第３のレベル、第５のレベル及び第６のレベル。ここで、出力心拍数は、図４とブロック２８２及び２８４のうちの１つによる出力としてＨ^を含み、かつ、入力心拍数が、図のブロック２４２からの初期の瞬間心拍数Ｈinstと、図４のブロック２４２から取得したかあるいは以前に決定されメモリ５０から検索した初期のフィルタリング済み心拍数Ｈfiltとを含む。
【００３６】
ここに明示的に明らかにされなかった他の組み合わせもまた、出力心拍数を生成するために使うことができることは理解されるであろう。
【００３７】
図６Ａ−図６Ｄ及び図７はさらに、測定された心拍数へのステップ数の影響と、ここに開示した解決法がどのようにこの問題に対処するかの両方を説明する。第一に、図６Ａ−図６Ｄは、ステップ数と心拍数とが一緒に起こる際の問題をシミュレーションする。特に図６Ａは、加速度計の波形に対応して発生したステップ数のスペクトルを示しており、一方、図６Ｂは、ＰＰＧセンサーによって出力された波形に対応して発生した心拍数スペクトルを示し、そのためステップ数と心拍数の両方の要素を含む。図６Ｃは、図６Ａの加速度計スペクトルを図６Ｂの心拍数スペクトルから単純に差し引く場合に生成されたスペクトルを示す。図６Ｃに示すように、ステップ数が心拍数に近いとき（例えば６００〜８００秒）に、心拍数は減衰する。従って、単純なスペクトルの減算はステップ数要素を除去するが、それはまた、心拍数スペクトルから引き続き得られた心拍数測定値を改悪する。特に、図６Ｄは、図６Ｃの差スペクトルのピーク周波数がクロスオーバウィンドウ内における大きな振動エラーをどのように持っているかを示す。
【００３８】
図７は、ここに開示した技術（例えば図４の技術）を使って心拍数が推定されている際のシミュレーション結果を示す。図７に示すように、クロスオーバ領域のまわりのエラーがほとんど消えた、より正確な心拍数の推定が得られている。
【００３９】
ここに開示した解決法は、既知の従来技術の解決法に関する遅延問題を招くことなく、例えば図７のシミュレーション結果によって示されるように正確な心拍数の推定を提供する。特に、ここに開示した解決法は、望ましくない遅延をもたらしている、初期のクロスオーバを検出するために先取り法でバッファされる複数のスペクトルまたは統計値を必要としないので、ここに開示した解決法は、精度を犠牲にせずに従来技術に関する遅延問題を回避する。
【００４０】
本発明がＰＰＧセンサーで説明される一方、センサー２０は、生理的波形、例えば脳波図（ＥＥＧ）波形、および心電図（ＥＣＧ）波形、無線周波数（ＲＦ）波形、電気光学的生理的波形、および、光音響的波形、電気−機械生理的波形、および／または電気核生理的波形を含む電気−光音響的波形を生成することができるどのようなセンサーを含んでもよいことは理解されるであろう。
【００４１】
本発明は、もちろん、本発明の本質的特徴から離れることなくここに特に記述された方法以外の他の方法で実行することもできる。本実施形態は、すべての点で制限的なのではなく実例として考慮されるべきであり、添付した特許請求の範囲の意味及び均等範囲内のすべての変更は、その中に包含されることを意図している。
【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６Ｄ】
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【図７】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【国際調査報告】
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