(57)【要約】【課題】  同一の媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する計算処理負担を軽減した信号処理方法により、前記媒体の体動によるノイズが脈波信号に生じた場合であっても、対象物質の濃度を精度よく測定する。  また、体動によるノイズが脈波データ信号に生じた場合であっても、脈波信号からノイズを除去し、精度よく脈拍を求めることにある。【解決手段】同一の媒体から抽出される２つの測定信号Ｏ１，Ｏ２から、第１信号源と第２信号源とを分離マトリクスにより分離する信号処理方法であって、  前記第１および第２信号源と前記測定信号との関係を伝達マトリクス[Ａ]＝[１  １；Ｓ  Ｎ]とし，  但し、Ｓ及びＮは、それぞれ信号成分及びノイズ成分の伝達係数とする。前記分離マトリクスが前記伝達マトリクスの逆マトリクス[Ｂ]＝（１／Δ）＊[Ｎ  −１；−Ｓ  １]であるとして、  前記Ｓ及び前記Ｎの少なくともいずれか一方を推定するステップとを含む信号処理方法。【選択図】  図１
2005245574.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の媒体から抽出される２つの測定信号Ｏ１，Ｏ２から、第１信号源と第２信号源とを分離マトリクスにより分離する信号処理方法であって、
前記第１および第２信号源と前記測定信号との関係を伝達マトリクス
[Ａ]＝[１  １；Ｓ  Ｎ]とし，
但し、Ｓ及びＮは、それぞれ信号成分及びノイズ成分の伝達係数とする。
前記分離マトリクスが前記伝達マトリクスの逆マトリクス
[Ｂ]＝（１／Δ）＊[Ｎ  −１；−Ｓ  １]であるとして、
前記Ｓ及び前記Ｎの少なくともいずれか一方を推定するステップと、
を含むことを特徴とする信号処理方法。
【請求項２】
前記Ｓは既知であるとして既知の値を代入すると共に、前記Ｎに仮値ｎを代入して、
［Ｓｅ］＝［Ｂ］＊［Ｏ］によって推定信号源ベクトル[Ｓｅ]＝[Ｓｅ１；Ｓｅ２]を求めると共に、分散・共分散マトリクス[σ]＝［Ｓｅ］＊［Ｓｅ］’を作成するステップと、
但し，測定信号ベクトル［Ｏ］＝［Ｏ１；Ｏ２］とする。
該分散・共分散マトリクス[σ]の２列目の傾斜ｍ２を、
ｍ２＝[σ（２，２）]／[σ（１，２）]式から求めるステップと、
Ｎ＝（Ｓ+ｎ＊ｍ２）／（１＋ｍ２）からＮを求めるステップと、
但し、ｎはＮの仮値とする。
を含むことを特徴とする請求項１に記載の信号処理方法。
【請求項３】
前記ＳとＮを推定するステップは、前記第１の測定信号をＸ軸に、前記第２の測定信号をＹ軸にして、リサージュ波形を描くステップと、
前記リサージュ波形で描かれた平行四辺形の原点に近い２つの辺の傾斜ｎ１及びｎ２を求めるステップと、
該２つの辺の傾斜は、ｎ１＝ＳorＮ，ｎ２＝ＮorＳと、ＳとＮの関係Ｓ＜Ｎ、またはＳ＞Ｎの関係と、ｎ１とｎ２の大小関係とからＳ及びＮを求めるステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の信号処理方法。
【請求項４】
前記ＳとＮを推定するステップは、前記第１の測定信号をＸ軸に、前記第２の測定信号をＹ軸にして、リサージュ波形を描くステップと、
前記リサージュ波形で描かれた平行四辺形の原点に最も近い頂点Ｐ１及び原点に最も遠い頂点Ｐ２を求めるステップと、
前記平行四辺形の両頂点Ｐ１及びＰ２を結ぶ線分を、Ｘ軸に平行となるまで回転させるステップと、
回転後の平行四辺形から、他の頂点Ｐ３及びＰ４を求めるステップと、
前記求めたＰ１〜Ｐ４により、２つの辺の傾斜ｎ１及びｎ２を求めて、Ｓ及びＮを求めるステップと、
を含むことを特徴とする請求項３に記載の信号処理方法。
【請求項５】
前記ＳとＮを推定するステップは、
Ｓを既知の値として代入してＮを求めることを特徴とする請求項３又は４に記載の信号処理方法。
【請求項６】
前記求めたＳとＮを利用して、分離マトリクス[Ｂ]を求め、[Ｓｅ]＝[Ｂ]＊[Ｏ]式から信号源ベクトル[Ｓｅ]を求めるステップを含むことを特徴とする請求項１〜５に記載の信号処理方法。
【請求項７】
前記請求項１〜６に記載の信号処理方法における、第１の信号源として異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段を備えると共に、、
前記発光手段から発生し生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する第１及び第２の受光手段で受光した信号を前記第1の測定信号及び第２の測定信号として使用することを特徴とするパルスフォトメータ。
【請求項８】
前記信号処理されてノイズ成分の除去された信号成分を用いて、動脈血中の酸素飽和度、特殊ヘモグロビン濃度、または注入色素濃度のうち少なくとも１つを演算することを特徴とする請求項７に記載のパルスフォトメータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一つの媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する信号処理に関し、特には医療の分野において、特に循環器系の診断に用いられるパルスフォトメータにおける信号処理の改良に関する。
【背景技術】
【０００２】
一つの媒体からほぼ同時に抽出された２つの信号から信号成分と雑音成分に分離する方法には様々な方法が提案されている。
それらは、一般的には周波数領域や時間領域による処理が行われている。
医療現場でも、光電脈波計と言われる脈波波形や脈拍数を測定する装置、血液に含まれる吸光物質の濃度測定として、酸素飽和度ＳｐＯ2の測定装置、一酸化炭素ヘモグロビンやＭｅｔヘモグロビン等の特殊ヘモグロビンの濃度の測定装置、注入色素濃度の測定装置などがパルスフォトメータとして知られている。
中でも酸素飽和度ＳｐＯ2の測定装置を特にパルスオキシメータと呼んでいる。
【０００３】
パルスフォトメータの原理は、対象物質への吸光性が異なる複数の波長の光を生体組織に透過又は反射させ、その透過光又は反射光の光量を連続的に測定することで得られる脈波データ信号から対象物質の濃度を求めるものである。
そしてその脈波データに雑音が混入すると、正しい濃度の計算が出来ず、誤処置につながる危険が生じる。
パルスフォトメータにおいても従来より雑音を低減するために周波数帯域を分割して信号成分に着目したり、２つの信号の相関を取るなどの方法が提案されてきた。
しかし、これらの方法は解析に時間がかかるなどの問題があった。
【０００４】
そこで、本出願人は、特許第３２７０９１７号（特許文献１参照）において、異なる２つの波長の光を生体組織に照射して透過光から得られる２つの脈波信号のそれぞれの大きさを縦軸、横軸としてグラフを描き、その回帰直線を求め、その回帰直線の傾きに基づいて、動脈血中の酸素飽和度ないし吸光物質濃度を求めることを提案している。
この発明により、測定精度を高め、低消費電力化することができた。
しかし、各波長の脈波信号についての多くのサンプリングデータを用いて回帰直線ないしその傾きを求めるためには、なお多くの計算処理を要していた。
【０００５】
更に本出願人は、先願（特許文献２参照）においては、周波数解析を用いてはいるが、その解析においては従来技術のように脈波信号そのものを抽出するのではなく、脈波信号の基本周波数を求め、さらには精度を高めるためにその高調波周波数を用いたフィルタを用いて脈波信号をフィルタリングする方法を提案している。
しかし、基本周波数を求める点に関しては更なる改善が望まれていた。
【０００６】
【特許文献１】特許第３２７０９１７号  （請求項１、２、図２、図４）
【特許文献２】特開２００３−１３５４３４号公報（０００６）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題（目的）は、同一の媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する計算処理負担を軽減した信号処理方法を提供することにある。
また、上記信号処理方法を適用して、前記媒体の体動によるノイズが脈波信号に生じた場合であっても、対象物質の濃度を精度よく測定することにある。
また、体動によるノイズが脈波データ信号に生じた場合であっても、脈波信号からノイズを除去し、精度よく脈拍を求めることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
・前記課題を解決するために、同一の媒体から抽出される２つの測定信号Ｏ１，Ｏ２から、第１信号源と第２信号源とを分離マトリクスにより分離する信号処理方法であって、
前記第１および第２信号源と前記測定信号との関係を伝達マトリクス
[Ａ]＝[１  １；Ｓ  Ｎ]とし，
但し、Ｓ及びＮは、それぞれ信号成分及びノイズ成分の伝達係数とする。
前記分離マトリクスが前記伝達マトリクスの逆マトリクス
[Ｂ]＝（１／Δ）＊[Ｎ  −１；−Ｓ  １]であるとして、
前記Ｓ及び前記Ｎの少なくともいずれか一方を推定するステップとを含む信号処理方法。
（請求項１）
【０００９】
また、前記Ｓは既知であるとして既知の値を代入すると共に、前記Ｎに仮値ｎを代入して、
［Ｓｅ］＝［Ｂ］＊［Ｏ］によって推定信号源ベクトル[Ｓｅ]＝[Ｓｅ１；Ｓｅ２]を求めると共に、分散・共分散マトリクス[σ]＝［Ｓｅ］＊［Ｓｅ］’を作成するステップと、
但し，測定信号ベクトル［Ｏ］＝［Ｏ１；Ｏ２］とする。
該分散・共分散マトリクス[σ]の２列目の傾斜ｍ２を、
ｍ２＝[σ（２，２）]／[σ（１，２）]式から求めるステップと、
Ｎ＝（Ｓ+ｎ＊ｍ２）／（１＋ｍ２）からＮを求めるステップと、
但し、ｎはＮの仮値とする。
を含む信号処理方法。（請求項２）
【００１０】
また、前記ＳとＮを推定するステップは、前記第１の測定信号をＸ軸に、前記第２の測定信号をＹ軸にして、リサージュ波形を描くステップと、
前記リサージュ波形で描かれた平行四辺形の原点に近い２つの辺の傾斜ｎ１及びｎ２を求めるステップと、
該２つの辺の傾斜は、ｎ１＝ＳorＮ，ｎ２＝ＮorＳと、ＳとＮの関係Ｓ＜Ｎ、またはＳ＞Ｎの関係と、ｎ１とｎ２の大小関係とからＳ及びＮを求めるステップとを含む信号処理方法。（請求項３）
【００１１】
また、前記ＳとＮを推定するステップは、前記第１の測定信号をＸ軸に、前記第２の測定信号をＹ軸にして、リサージュ波形を描くステップと、
前記リサージュ波形で描かれた平行四辺形の原点に最も近い頂点Ｐ１及び原点に最も遠い頂点Ｐ２を求めるステップと、
前記平行四辺形の両頂点Ｐ１及びＰ２を結ぶ線分を、Ｘ軸に平行となるまで回転させるステップと、
回転後の平行四辺形から、他の頂点Ｐ３及びＰ４を求めるステップと、
前記求めたＰ１〜Ｐ４により、２つの辺の傾斜ｎ１及びｎ２を求めて、Ｓ及びＮを求めるステップとを含む信号処理方法。（請求項４）
また、前記ＳとＮを推定するステップは、
Ｓを既知の値として代入してＮを求める信号処理方法。（請求項５）
また、前記求めたＳとＮを利用して、分離マトリクス[Ｂ]を求め、[Ｓｅ]＝[Ｂ]＊[Ｏ]式から信号源ベクトル[Ｓｅ]を求めるステップを含む信号処理方法。（請求項６）
【００１２】
また、前記請求項１〜６に記載の信号処理方法における、第１の信号源として異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段を備えると共に、
前記発光手段から発生し生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する第１及び第２の受光手段で受光した信号を前記第1の測定信号及び第２の測定信号として使用するパルスフォトメータ。（請求項７）
また、前記信号処理されてノイズ成分の除去された信号成分を用いて、動脈血中の酸素飽和度、特殊ヘモグロビン濃度、または注入色素濃度のうち少なくとも１つを演算するパルスフォトメータ。（請求項８）
【発明の効果】
【００１３】
この様な信号処理方法によれば、２つの信号源と２つの測定信号との関係を簡易な伝達
マトリクスとし、伝達マトリクスを[１  １：Ｓ  Ｎ]とすることにより、２つの信号を分離する分離マトリクスも簡易なもので表すことができ、さらに未知数Ｓ，Ｎの少なくともいずれか一方を推定することににより、２つの信号源を容易に演算することができる。
また、この様な信号処理方法をパルスフォトメータに用いればノイズの混合された測定信号からノイズを簡単な処理で除去することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の実施の形態を説明するにあたり、動脈血酸素飽和度を測定するパルスオキシメータを例に挙げて原理を説明する。
なお、本発明の技術は、パルスオキシメータに限られず、特殊ヘモグロビン（一酸化炭素ヘモグロビン、Ｍｅｔヘモグロビンなど）、血中に注入された色素などの血中吸光物質をパルスフォトメトリーの原理を用いて測定する装置(パルスフォトメトリー)に適用できる。
【００１５】
動脈血酸素飽和度を測定するパルスオキシメータの構成は、概略構成ブロック図である図１のようになっている。
異なる波長の光を発光する発光素子１、２は、交互に発光するように駆動回路３により駆動される。
発光素子１、２に採用する光はそれぞれ動脈血酸素飽和度による影響が少ない赤外光（例えば９４０[nm]）、動脈血酸素飽和度の変化に対する感度が高い赤色光（例えば６６０[nm]）がよい。
【００１６】
これらの発光素子１、２からの発光は生体組織４を透過してフォトダイオード５で受光して電気信号に変換される。
なお、図１では透過光を受光しているが反射光を受光するようにしてもよい。
そして、これらの変換された信号は増幅器６で増幅され、マルチプレクサ７によりそれぞれの光波長に対応したフィルタ８−１、８−２に振り分けられる。
各フィルターに振り分けられた信号はフィルタ８−１、８−２によりフィルタリングされてノイズ成分が低減され、Ａ／Ｄ変換器９によりデジタル化される。
【００１７】
デジタル化された赤外光、赤色光に対応する各信号列が、それぞれの脈波信号を形成している。
デジタル化された各信号列は処理部１０に入力され、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより処理され、酸素飽和度ＳｐＯ2が測定され、その値が表示部１１に表示される。
【００１８】
先ず、血液中の吸光物質の吸光度（減光度）の変動の測定を図２を用いて説明する。
図２の(a)及び(b)は、前記発光素子１、２からの発光された光が生体組織４を透過してフォトダイオード５で受光して電気信号に変換された脈波データで、(a)は赤色光の場合を、(b)は赤外光を示している。
図２の(a)では、横軸を時間、縦軸を受光出力とすると、フォトダイオード５での受光出力は、赤色光の直流成分（Ｒ’）と脈動成分（ΔＲ’）が重畳された波形となっている。
また、図２の(b)では、横軸を時間、縦軸を受光出力とすると、フォトダイオード５での受光出力は、赤外光の直流成分（ＩＲ’）と脈動成分（ΔＩＲ’）が重畳された波形となっている。
【００１９】
図２の(a)及び(b)の測定波形には、それぞれ体動によるノイズが含まれていて、そのノイズの周波数成分と信号の周波数成分に共通する周波数帯域が存在するため、ノイズ成分を除去して信号成分を正確に把握することが困難であった。
【００２０】
この信号成分とノイズ成分が混じった測定波形からノイズ成分を除去する、分離マトリクス（Separation-Matrix）によるノイズ処理の原理を図３を用いて説明する。
図３は、信号源(S)と出力(O)のモデルをMix-Matrixで示したものである。
図３において、Ｓ１及びＳ２は二つの信号源であって、Ｓ１は信号（脈波成分），Ｓ２はノイズ（雑音成分）とすると、その信号源ベクトルＳｉは、
［Ｓｉ］＝[Ｓ１；  Ｓ２]  で表すことができる。
また、測定信号として、Ｏ１及びＯ２が得られる。
この測定信号のベクトル［Ｏ］は、
［Ｏ］＝[Ｏ１；  Ｏ２]  で表すことができる。
【００２１】
この図３の状態における信号Ｓ１，Ｓ２と測定信号Ｏ１，Ｏ２間の伝達マトリクス[Ａ]は以下の如く表すことができる。
Ｓ１→Ｏ１  への伝達係数＝Ｍ１１＝１  ：即ちＳ１はＯ１にそのまま現れる。
Ｓ２→Ｏ２  への伝達係数＝Ｍ２２＝Ｎ  ：（ノイズ成分の比（φ））
Ｓ１→Ｏ２  への伝達係数＝Ｍ２１＝Ｓ  ：（信号成分の比（φ））
Ｓ２→Ｏ１  への伝達係数＝Ｍ１２＝１  ：即ちＳ２はＯ２にそのまま現れる。
Ｏ１＝Ｓ１+Ｓ２（信号Ｓ１＋ノイズＳ２）
Ｏ２＝Ｓ１＊Ｓ+Ｓ２＊Ｎ
即ち、各伝達係数は行列で次のように表すことができる。
[Ａ]＝[１  １；Ｓ  Ｎ  ]
【００２２】
次に、Ｓ１（信号）と、Ｓ２（ノイズ）がＳとＮによって混合された測定信号Ｏ１及びＯ２から分離マトリクス［Ｂ］によってＳ１（信号）とＳ２（ノイズ）を再構成する。再構成される信号源をそれぞれＳｅ１（信号），Ｓｅ２（ノイズ）とし，推定信号源マトリクス［Ｓｅ］で表す。
［Ｓｅ］＝[Ｂ]＊［Ｏ］
ここで，[Ｂ]が[Ａ]の逆マトリクスであれば，［Ｓｅ］＝［Ｓｉ］となる。
［Ｓｅ］を求めるためには、測定信号Ｏは既知であるから、[Ｂ]の要素を推定すれば良い。
図４は、観測（測定）信号から信号源の推定を行うための分離マトリクス[Ｂ]の信号関係を示す図である。
【００２３】
[Ｂ]の推定方法
信号と出力間の伝達マトリクス[Ａ]は、
[Ａ]＝[１  １；Ｓ  Ｎ  ]  であるから、逆マトリクス[Ａ]-1 ＝[Ｂ]は、
[Ｂ]＝（１／△ ）＊[Ｎ  −１；−Ｓ  １]  であり、図４に示す。
これは２＊２行列である。
上記[Ｂ]は分離マトリクスであり分離マトリクス内のＳとＮを推定する。
【００２４】
ノイズの係数Ｎの推定法
Ｓを既知とした上での、２段階Ｎ推定法を以下に説明する。
・[Ｂ]マトリクスのＳにＳを既知として既知の値ｓを代入する。
・分離マトリクス[Ｂ]のＮに仮値ｎを定める。
この操作によって、Ｓは既知の値を代入したので、図５に示す如く、Ｓｅ１とＳｅ２が描く平行四辺形の一辺はＸ軸に平行となる。
【００２５】
分離マトリクス［Ｂ］が伝達マトリクス［Ａ］の逆マトリクスになっていれば、［Ｂ］＊［Ａ］は単位マトリクスになるはずである。
［Ｂ］［Ａ］＝（１／Δ）＊[ｎ  −１；−ｓ  １]＊［１  １；Ｓ  Ｎ］
＝（１／Δ）＊［ｎ−Ｓ  ｎ−Ｎ；Ｓ−ｓ  Ｎ−ｓ］
ここでは、既知の値ｓが正しく代入され、Ｎは仮の値であるｎが代入されているので、真の値Ｎと仮の値ｎの差だけ、Ｙ軸に沿う傾斜は傾くことになる。
一方、Ｓは真の値が代入されているので、単位マトリクスの１列目が（１  ０）’となるため、Ｘ軸上に平行四辺形の一辺が重なることになる。
上式右辺マトリクスの２列目の比をｍとする。
ｍ＝（Ｎ−ｓ）／（ｎ−Ｎ）
ここで，仮値ｎを１とすると，
ｍ＝（Ｎ−ｓ）／（１−Ｎ）                                        （１式）
となり，未知数Ｎは次のようになる。
Ｎ＝（ｓ＋ｍ）／（１＋ｍ）
ｍが得られれば，Ｎを知ることができる。そしてｍは次のように求められる。
【００２６】
・分離マトリクス［Ｂ］にｓと仮のｎ＝１を代入した[Ｂ]で信号源ベクトル
[Ｓｅ]＝[Ｓｅ１；Ｓｅ２]を求め、その[Ｓｅ]から分散・共分散マトリクス［σ］を作る。
[σ]＝［Ｓｅ］＊［Ｓｅ］’
ここで，その係数にのみ着目すると次のように表される。
［σ］＝１／Δ２＊［１−ｓ  １−Ｎ；ｓ−ｓ  Ｎ−ｓ］＊［１−ｓ  ｓ−ｓ；１−Ｎ  Ｎ−ｓ］
となる。展開すると次のようになる。
［σ］＝１／Δ２＊［（１−ｓ）２＋（１−Ｎ）２  （１−Ｎ）＊（Ｎ−ｓ）；
（Ｎ−ｓ）＊（１−Ｎ）  （Ｎ−ｓ）２］
・分散・共分散マトリクス[σ]の２列目の傾斜を下記の式で求める。
ｍ２＝[σ（２，２）]／[σ（１，２）]
＝（Ｎ−ｓ）２／（１−Ｎ）＊（Ｎ−ｓ）
＝（Ｎ−ｓ）／（１−Ｎ）                                    （２式）
【００２７】
ここで，（１式）と（２式）を比較してみると等しいことが分かり，
ｍ＝ｍ２となる。
ｍ２は、図５のＹ軸に対する傾斜に等しく、したがって，ｍ２が分かると下式にｍ２を代入することでＮが計算できる。
Ｎ＝（ｓ+ｍ２）／（１+ｍ２）
・これで、既知のＳに加えＮが確定したから、分離マトリクス[Ｂ]が決定し、
［Ｓｅ］＝[Ｂ]＊［Ｏ］  によって信号源ベクトル［Ｓｅ］が計算できる。
【００２８】
回転法によるＳとＮの推定法
次に図６及び図７を用いて本発明の第２の実施形態である回転法によるＳとＮの推定法の説明を行う。
二つの信号源Ｓ１とＳ２の混合からなる測定信号Ｏ１をＸ軸、測定信号Ｏ２をＹ軸にしてリサージュ波形を描くと、図６に示す如く平行四辺形が描かれる。
そして、この平行四辺形は、二つの傾斜を有しており、各々の傾斜をｎ１とｎ２とする。
この傾斜ｎ１はＳ又はＮに、ｎ２はＮ又はＳに一致している。
仮に、Ｓ＞Ｎであれば、傾斜が大きいｎ２の方がＳであり、Ｎ＞Ｓであれば、傾斜が大きいｎ２の方がＮになる。
【００２９】
平行四辺形の両頂点Ｐ１とＰ２は、最大値及び最小値を求めれば良いのですぐに分かる。
しかし、他の二頂点Ｐ３とＰ４の座標は容易には分からない。
そこで、平行四辺形を両頂点Ｐ１、Ｐ２を結ぶ線分と、Ｘ軸の成す角度で回転させて、図７に示す図形とする。
回転によって、他の二頂点Ｐ３及びＰ４がＹ軸方向の最大値Ｐ３と最小値Ｐ４となるので、その最大値と最大位置が分かる。
また、両頂点Ｐ１とＰ２はＸ軸上にあるので、その座標は分かり、これらの情報から傾斜ＳとＮを知ることができる。
ＳとＮが確定したら、上記の分離マトリクス[Ｂ]が決まるので、[Ｓｅ]＝[Ｂ]＊[Ｏ]で、信号源[Ｓｅ]が計算できる。
【００３０】
Ｓを既知とした上で、回転法によるＮの推定法
なお、上記の回転法によるＳとＮの推定法では、ＳとＮの両方を未知の値として推定を行っているが、Ｓの値が既知であれば、より簡単な操作でＮの値が求められる。
そして、ＳとＮが確定したら、上記の分離マトリクス[Ｂ]が決まるので、
[Ｓｅ]＝[Ｂ]＊[Ｏ]で、信号源[Ｓｅ]が計算できる。
【００３１】
次に、本発明の信号処理方法においてシミュレーションとして、信号成分（Ｓ１）とノイズ成分（Ｓ２）に実際の波形を与えた際のそれぞれの波形を図８を用いて説明する。
図８の（ａ）において、a-2は信号波形（図３におけるＳ１に相当する。）であり、a-2はノイズ波形（図３におけるＳ２に相当する。）である。
図８の（ｂ）におけるb-２は第１の測定波形（図３のＯ１に相当する。）であり、b-1は第２の測定波形（図３のＯ２に相当する。）である。
b-2には信号波形a-2にノイズ波形成分が重畳されており、b-1にはノイズ波形a-1に信号波形成分重畳されている。
図８の（ｃ）におけるc-1はノイズ波形a-1のリサージュ波形であり、c-2は信号波形のリサージュ波形でり、c-3は二つの信号源Ｓ１とＳ２の混合からなる測定信号Ｏ１をＸ軸、測定信号Ｏ２をＹ軸にしてリサージュ波形を描いた状態を示す図である。
また、図８の（ｄ）は、信号処理結果を示すもので、d-2は信号波形でり、d-1はノイズ波形である。
【００３２】
次に、上記信号（Ｓ１）からノイズ（Ｓ２）を除去する信号処理方法を、図１の動脈血酸素飽和度を測定するパルスオキシメータの測定に適用する例について説明する。
図１の発光素子１、２から交互に発光される光を時間的に連続させて、図２の信号Ｓ１とし、生体組織４を透過してフォトダイオード５で受光して電気信号に変換された脈波データの内、赤色光を測定信号Ｏ１とし、赤外光を測定信号Ｏ２とする。（この関係は逆でも良い。）
【００３３】
このように、信号関係を持たせることによって、赤色光又は赤外光信号成分にノイズ成分が混合された測定信号Ｏ１及びＯ２が得られる。
この場合、信号成分は、赤色光と赤外光とでは異なった値であるが、測定時がほぼ同時になるのでノイズ成分は両者に共通であるので、赤色光による測定信号Ｏ１及び赤外光による測定信号Ｏ２からノイズ成分の除去が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
請求項１〜８に記載の信号処理方法及びそれを用いたパルスフォトメータでは、ノイズの混合された測定信号からノイズを簡単な処理で除去できる。
また、同一の媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する計算処理負担を軽減した信号処理が実現できる。
また、体動によるノイズが脈波データ信号に生じた場合であっても、脈波信号からノイズを除去し、精度よく脈拍や血中の吸光物質の濃度を求めることができるので、産業上の利用可能性は極めて大きい。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の概略構成を示すブロック図である。
【図２】検出された脈波を示す図である。
【図３】信号源(S)と出力(O)のモデルをMix-Matrixで示した図である。
【図４】測定信号から信号源の推定を行うための分離マトリクス[Ｂ]の信号関係を示す図である。
【図５】[Ｂ]マトリクスのＮに仮値ｎ＝１を代入し、Ｓに既知の値を代入した場合のＳ１とＳ２が描く平行四辺形の一辺はＸ軸に平行となる状態を示す図である。
【図６】二つの信号源Ｓ１とＳ２の混合からなる測定信号Ｏ１をＸ軸、測定信号Ｏ２をＹ軸にしてリサージュ波形を描いた状態を示す図である。
【図７】図６の平行四辺形を両頂点Ｐ１、Ｐ２を結ぶ線分と、Ｘ軸の成す角度で回転させた状態を示す図である。
【図８】本発明の信号処理方法におけるシミュレーション波形を示す図である。
【符号の説明】
【００３６】
１      発光素子
２      発光素子
３      駆動回路
４      生体組織
５      フォトダイオード
６      変換器
７      マルチプレクサ
８      フィルタ
９      Ａ／Ｄ変換器
１０    処理部
１１    表示部
１２    ＲＯＭ
１３    ＲＡＭ
【図１】
2005245574.tif 000003
【図２】
2005245574.tif 000004
【図３】
2005245574.tif 000005
【図４】
2005245574.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【手続補正書】
【提出日】平成16年3月18日(2004.3.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２６】
・分離マトリクス［Ｂ］にｓと仮のｎ＝１を代入した[Ｂ]で信号源ベクトル
[Ｓｅ]＝[Ｓｅ１；Ｓｅ２]を求め、その[Ｓｅ]から分散・共分散マトリクス［σ］を作る。
[σ]＝［Ｓｅ］＊［Ｓｅ］’
ここで，その係数にのみ着目すると次のように表される。
［σ］＝１／Δ2＊［１−ｓ  １−Ｎ；ｓ−ｓ  Ｎ−ｓ］＊［１−ｓ  ｓ−ｓ；１−Ｎ  Ｎ−ｓ］
となる。展開すると次のようになる。
［σ］＝１／Δ2＊［（１−ｓ）2＋（１−Ｎ）2  （１−Ｎ）＊（Ｎ−ｓ）；
（Ｎ−ｓ）＊（１−Ｎ）  （Ｎ−ｓ）2］
・分散・共分散マトリクス[σ]の２列目の傾斜を下記の式で求める。
ｍ２＝[σ（２，２）]／[σ（１，２）]
＝（Ｎ−ｓ）2／（１−Ｎ）＊（Ｎ−ｓ）
＝（Ｎ−ｓ）／（１−Ｎ）                                    （２式）