(57)【要約】【課題】患者から測定される脈波（離散的時系列脈波データ）にアートファクトが含まれていない期間の発生時期が不規則であっても、回転によるノイズ除去処理が有効に作用するノイズ除去方法及びパルスフォトメータを実現することにある。【解決手段】異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記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して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データに追加アーチファクトを附加するステップと、前記追加アーチファクトを附加された離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるステップとを含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。【選択図】図１
2012019968.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、
前記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して受光するステップと、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるに際して、附加条件を追加して回転処理するステップと、
を含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。
【請求項２】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、
前記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して受光するステップと、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データに追加アーチファクトを附加するステップと、
前記追加アーチファクトを附加された離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるステップと、
を含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。
【請求項３】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、
前記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して受光するステップと、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に、追加角度を附加した角度で各脈波データの平均値を中心として回転させるステップと、
を含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。
【請求項４】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、
前記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して受光するステップと、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データに追加アーチファクトを附加するステップと、
前記追加アーチファクトを附加された離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に、追加角度を附加した角度で各脈波データの平均値を中心として回転させるステップと、
を含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。
【請求項５】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、
前記発光手段から発生し前記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受光手段とを備えたパルスフォトメータであって、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データに追加アーチファクトを附加する追加アーチファクト附加手段と、
前記追加アーチファクトを附加された離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる処理手段と、
を具備することを特徴とするパルスフォトメータ。
【請求項６】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、
前記発光手段から発生し前記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受光手段とを備えたパルスフォトメータであって、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に、追加角度を附加した角度で各脈波データの平均値を中心として回転させる処理手段と、
を具備することを特徴とする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）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】
また、本出願人は、特許第３９２４６３６号（特許文献２）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。
【０００６】
本出願人は、更に、基本周波数を求める点に関しては更なる改善策として、特許第４３５２３１５号（特許文献３）において、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している。
【０００７】
次に、上記特許文献３の内容について説明する。
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(パルスフォトメータ)に適用できる。
【０００８】
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４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。
【０００９】
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、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。
【００１０】
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。
【００１１】
＜回転行列によるノイズ低減と脈波の基本周波数の演算＞
先ず、血液中の吸光物質の吸光度（減光度）の変動の測定について説明する。
図１０(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１０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１０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。
図５は、図１０に示すような脈波において、８秒間分の、直流成分（Ｒ’、ＩＲ’）に対する脈動成分（ΔＲ’、ΔＩＲ’）の比（ＩＲ＝ΔＩＲ’／ＩＲ’）をとり、さらにその８秒間分のデータの平均値をゼロに合わせたものである。
なお、図５の如き、平均値をゼロとする処理を行わなくとも演算は可能である。
図６は、図１０に示される赤外光ＩＲのデータを横軸に、赤色光Ｒのデータを縦軸にとったグラフである。
【００１２】
次に、Ａ／Ｄ変換器９によってデジタル化した各波長の２つの脈波データ信号を回転行列を用いてノイズを低減する演算処理について説明する。
なお、赤外光と赤色光とは交互に発光されるため厳密には同時に発光されるものではないが、隣り合う得られた赤外光受光値と赤色光受光値を同時刻に得られたものとして扱い、所定時間分の赤外光の脈波信号と赤色光の脈波信号を２次元直交座標上に展開する。
すなわち図６のグラフを作成している。
また、脈波の直流成分に対する脈動成分の比をとることで脈拍による吸光度の脈動分が近似される。
図６のグラフに見られる推移は４５度になっていないが、その理由は、赤外光脈波の脈動成分の振幅と赤色光脈波の脈動成分の振幅とに差があるため、およびノイズが重畳しているためである。
【００１３】
次に、展開された脈波データに回転行列を用いて回転演算を施すこととする。
赤外光脈波の直流成分に対する脈動成分の比（ＩＲ）のデータ列を、
【００１４】
【数１】
2012019968.tif 000003
【００１５】
赤色光脈波の直流成分に対する脈動成分の比（Ｒ）のデータ列を、
【００１６】
【数２】
2012019968.tif 000004
【００１７】
とする。
同じ時刻tiに得られたＩＲとＲとのデータを次のように行列で定義する。
すなわち、
【００１８】
【数３】
2012019968.tif 000005
【００１９】
また、θ[rad]回転させる回転行列をＡとすると、Ａは次のように表すことができる。
【００２０】
【数４】
2012019968.tif 000006
【００２１】
そうすると、ＳをＡによりθ[rad]回転させることにより次のＸが得られる。
【００２２】
【数５】
2012019968.tif 000007
【００２３】
なお、回転行列Ａは、上記のほか、
【００２４】
【数６】
2012019968.tif 000008
【００２５】
を用いてもよい。
ここで、θを０〜９π／３０[rad] までπ／３０[rad]ずつ脈波データＳを回転させて得られるグラフを図７に示す。
図７からわかるように、横軸ゼロ、縦軸ゼロの点（赤色光脈波と赤外光脈波との両方が平均である点）を中心として回転されており、θが９π／３０[rad]のときに、横軸(X1)へ射影した領域が最小になり、縦軸(X2)へ射影した領域が最大となっている。
θを９π／３０[rad]よりさらにπ／２[rad]回転させ２４π／３０[rad] （＝１２π／１５[rad]）回転させた場合には横軸(X1)へ射影した領域が最大になり、縦軸(X2)へ射影した領域が最小となることは明らかである。
【００２６】
次に、θを９π／３０[rad]、２４π／３０[rad]としたときの回転行列Ａにより、測定された脈波データＳが処理されてＸとなった結果、どのような波形となるかを説明する。
図８は、図５に示した脈波データＳを、θを９π／３０[rad]として回転行列Ａにより処理したＸの波形を示す。
横軸へ射影した領域が最小になったX1(t i)は、
【００２７】
【数７】
2012019968.tif 000009
【００２８】
一方、横軸へ射影した領域が最大になったX2(t i)は、
【００２９】
【数８】
2012019968.tif 000010
【００３０】
により演算される。
図８のX1の波形からはノイズが除去されたことがわかる。
なお、脈波データＳを、θを２４π／３０[rad]として回転行列Ａにより処理した場合
には、X2の波形がノイズが除去された波形となる。
横軸へ射影した領域が最大になるX1(t i)は、
【００３１】
【数９】
2012019968.tif 000011
【００３２】
一方、横軸へ射影した領域が最小になるX2(t i)は、
【００３３】
【数１０】
2012019968.tif 000012
【００３４】
により演算される。
このように横軸へ射影した領域が最小になるように回転角θを設定して、脈波データSを処理すれば、ノイズが抑制された脈波主成分波形を得ることができる。
【００３５】
次に、脈波の基本周波数の演算について説明する。
ノイズが低減される前の図５に示した脈波信号と、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形を周波数解析して得られたスペクトルをそれぞれ図９に示す。
横軸は周波数、縦軸はスペクトルである。
ノイズが低減される前の脈波(Before-rotation)信号のスペクトルは、ノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルが強くでており、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルはほとんど現れていない。
一方、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)を周波数解析して得られたスペクトルでは、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルがノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルと区別できるほど強く現れていることがわかり、脈波信号の基本周波数ｆｓを求めることができる。
そして、脈波信号の基本周波数ｆｓ[Hz]が求まれば、脈拍数ｆｓ×６０[回／min]を容易に求めることができる。
【００３６】
このように、所定角度の回転行列を用いることにより、ノイズが低減された脈波主成分波形を得ることができ、脈波信号の基本周波数ないし脈拍数を求めることができる。
ここで、所定角度は、予め決められたものでもよく、測定期間中アダプティブに変化させてもよい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００３７】
【特許文献１】特許第３２７０９１７号
【特許文献２】特許第３９２４６３６号
【特許文献３】特許第４３５２３１５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３８】
特許文献３に記載の信号処理方法によれば、図９に示す如く、ノイズが低減される前の脈波(Before-rotation)信号のスペクトルは、ノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルが強くでており、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルはほとんど現れていない。
一方、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)を周波数解析して得られたスペクトルでは、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルがノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルと区別できるほど強く現れていることがわかり、脈波信号の基本周波数ｆｓを求めることができる。
しかし、図９に示す如く回転による処理でノイズが除去できるのは、脈波にアーチファクトが含まれている場合であって、脈波にアーチファクトが含まれていない場合（又は二ノイズが脈波に比較して小さい場合）には回転で処理した結果が望ましくない場合があった。特に全くアーチファクトが脈波に含まれていない場合には、求めるべき脈波をアーチファクトとして削除する可能性もあった。
そもそも、脈波にアーチファクトが含まれていない場合には、回転によるノイズ除去処理を必要とはしないのであるが、患者から測定される脈波にアーチファクトが含まれていない期間の発生時期は不規則であるので、脈波にアーチファクトが含まれていない期間のみ回転によるノイズ除去処理を外すことは困難である。
また、脈波にアーチファクトが含まれていない期間には回転によるノイズ除去処理を外すことが可能であっても、そのコストは高くなる。
【００３９】
本発明の目的（課題）は、患者から測定される脈波（離散的時系列脈波データ）にアーチファクトが含まれていない期間の発生時期が不規則であっても、回転によるノイズ除去処理が有効に作用するノイズ除去方法及びパルスフォトメータを実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００４０】
上記課題を解決するための、本発明の離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法は、異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記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して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるに際して、附加条件を追加して回転処理するステップとを含むことを特徴とする。
【００４１】
また、異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記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して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データに追加アーチファクトを附加するステップと、前記追加アーチファクトを附加された離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるステップとを含むことを特徴とする。
【００４２】
また、異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記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して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に、追加角度を附加した角度で各脈波データの平均値を中心として回転させるステップとを含むことを特徴とする。
【００４３】
また、異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記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して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データに追加アーチファクトを附加するステップと、前記追加アーチファクトを附加された離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に、追加角度を附加した角度で各脈波データの平均値を中心として回転させるステップとを含むことを特徴とする。
【００４４】
上記課題を解決するための、本発明のパルスフォトメータは、異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記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受光手段とを備えたパルスフォトメータであって、  前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データに追加アーチファクトを附加する追加アーチファクト附加手段と、前記追加アーチファクトを附加された離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる処理手段とを具備することを特徴とする。
【００４５】
また、異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記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受光手段とを備えたパルスフォトメータであって、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に、追加角度を附加した角度で各脈波データの平均値を中心として回転させる処理手段とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００４６】
本発明の構成によれば、患者から測定される脈波（離散的時系列脈波データ）にアーチファクトが含まれていない期間の発生時期が不規則であっても、回転によるノイズ除去処理が有効に作用するノイズ除去方法及びパルスフォトメータを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の回転によるノイズ除去処理を説明する図である。
【図２】脈波に対して、大きい追加アーチファクトを附加して、回転処理した処理結果を示す図である。
【図３】脈波に対して、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に更に追加角度を附加して回転処理した処理結果を示す図である。
【図４】パルスフォトメータの概略構成を示すブロック図である。
【図５】検出された脈波を示す図である。
【図６】図１０に示される赤外光ＩＲのデータを横軸に、赤色光Ｒのデータを縦軸にとったグラフである。
【図７】図４のグラフをπ／３０[rad]ずつ回転させた図である。
【図８】回転角度９π／３０[rad]の回転行列で処理された脈波の波形を示す図である。
【図９】図６に示すX1の波形のスペクトルを示す図である。
【図１０】血液中の吸光物質の吸光度の変動の測定原理を説明する波形図である。
【発明を実施するための形態】
【００４８】
次に、本発明の離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法である、異なる２つの波長の光を生体組織に照射して前記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して得られた離散的時系列脈波データを回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転処理するに際して、本発明特有の附加条件を追加して処理することによって、患者から測定される脈波（離散的時系列脈波データ）にアーチファクトが含まれていない場合（又はノイズが小さい場合）であっても、回転によるノイズ除去処理が有効に作用するノイズ除去方法を図１〜図３を用いて説明する。
【００４９】
図１は本発明の回転によるノイズ除去処理が有効に作用することを示す図であり、横軸は時間（秒）、縦軸は大きさ（Amplitude）を示している。
図１（ａ）は、患者の生体組織を透過または反射した各波長（ＩＲ，Ｒ）の光を電気信号に変換した波形を示している。
図１（ａ）において、実線はＩＲ（赤外）波形を、＊印線はＲ（赤色）波形を示し、脈波には脈波の振幅に比べて小さいノイズ（アーチファクト）が含まれている。
【００５０】
図１（ｂ）は、図１（ａ）のＩＲ波形に対して、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転処理した波形を示している。
この回転処理は、特許文献３に記載の従来のノイズ除去処理に相当する。
この場合には、脈波にアーチファクトが含まれていない又はノイズが小さいので、回転処理を施したことによって、脈波が回転処理前よりも崩れていることが理解できる。
【００５１】
図１（ｃ）は、図１の脈波（ＩＲ波形）に対して、大きい追加アーチファクトを附加して、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転処理した波形を示している。
この場合には、脈波に大きいアーチファクトが含まれているので、回転処理を施したことによって、アーチファクトのノイズが除去され脈波を認識できる。
【００５２】
図１（ｄ）は、図１のＩＲ波形に対して、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に更に追加角度を附加して、各脈波データの平均値を中心として回転処理した波形を示している。
この場合にも、脈波を所定の角度に追加角度を附加して回転処理を施したことによって、アーチファクトのノイズが除去され脈波を認識できる。
【００５３】
次に、図１（ｃ）の回転処理した結果を図２を用いて説明する。
図２は、脈波に対して、大きい追加アーチファクトを附加して、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転処理した処理結果を示す図であり、横軸は信号成分の大きさ（amplitude）縦軸はノイズ成分の大きさ（amplitude）である。
【００５４】
図２における（ｂ）は脈波（ＩＲ，Ｒ）の回転処理前の観測値であり、（ａ）は（ｂ）の脈波（ＩＲ，Ｒ）に比べて十分大きい振幅の追加アーチファクトを附加して、それによって定まる回転角で回転処理を実行した処理結果である。
ここで、振幅とは減光度比（φ）が１でも良く、φはアーチファクトを加える前のφと異なればよい。
（ｂ）では脈波で決まる回転角で回転されるため、脈波の振幅が減衰する問題がある。そこで、（ａ）に示すように脈波の回転角と異なるアーチファクトの回転角で回転すれば、信号成分が大きく現れて脈波をより正確に認識することが可能になる。
【００５５】
次に、図１（ｄ）の回転処理した結果を図３を用いて説明する。
図３は、脈波に対して、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に更に追加角度を附加して各脈波データの平均値を中心として回転処理した処理結果を示す図であり、横軸は信号成分の大きさ（amplitude）縦軸はノイズ成分の大きさ（amplitude）である。
【００５６】
図３における（ｂ）は脈波（ＩＲ，Ｒ）を通常の回転処理を実行した処理結果であり、（ａ）は脈波（ＩＲ，Ｒ）に通常の角度に追加角度を附加して回転処理を実行した処理結果である。
追加角度を附加して回転処理を行った結果、（ａ）の方が信号成分を示す横軸への投影幅が大振幅で射影され、脈波をより正確に認識することが可能になる。
【００５７】
なお、図１（ｃ）及び（ｄ）の説明では、図１の脈波（ＩＲ波形）に対して、大きい追加アーチファクトを附加して、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転処理するもの、及び図１のＩＲ波形に対して、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に更に追加角度を附加して、各脈波データの平均値を中心として回転処理するものについて説明しているが、図１の脈波（ＩＲ波形）に対して、大きい追加アーチファクトを附加しものに対して、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度又は所定条件に基づいて決められた角度に更に追加角度を附加して、各脈波データの平均値を中心として回転処理ことも可能である。
【符号の説明】
【００５８】
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
９Ａ／Ｄ変換器
１０処理部
１１表示部
１２ＲＯＭ
１３ＲＡＭ
【図１】
2012019968.tif 000013
【図２】
2012019968.tif 000014
【図３】
2012019968.tif 000015
【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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