(57)【要約】  開示された実施形態は、モーションおよびノイズの存在下での心拍数の測定に関する。光センサ信号内の基本周波数を取得するために、光センサによる測定のスペクトルピークと、モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとが比較され、基本周波数はユーザの心拍数に関連付けられる。第1の心拍数は、基本周波数に基づいて推定され得る。第1の心拍数推定値について、様々な品質メトリックが決定され得る。第2の推定された心拍数は、モーションセンサ信号の周波数領域表現に基づいて、光センサ信号の周波数領域表現を処理することに基づいて決定され得る。以前に決定された品質メトリックのうちの1つまたは複数は、第1の推定された心拍数と第2の推定された心拍数との比較に基づいて動的に調整され得る。
2018520753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光センサ信号の複数の光センサ信号測定値を取得するステップであって、前記光センサ信号測定値が、ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づく、ステップと、
モーションセンサ信号の複数のモーションセンサ信号測定値を取得するステップであって、前記モーションセンサ信号測定値が、前記ユーザのモーションに部分的に基づく、ステップと、
前記光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、前記光センサ信号に関連付けられる基本周波数を決定するステップと、
前記基本周波数に部分的に基づいて第1の心拍数を推定するステップと、
前記第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得するステップであって、前記第1の品質メトリックが、
第1の合計であって、前記基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、前記光センサ信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの前記第1のサブセットが、前記光センサ信号内の前記基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、
前記光センサ信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの前記振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの前記第2のサブセットが、前記光センサ信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づく、ステップと
を備える、プロセッサ実装方法。
【請求項２】
前記第1の品質メトリックが、前記第1の合計と前記第2の合計との比率として計算される、請求項1に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項３】
前記第1の心拍数に関連付けられる第2の品質メトリックを取得するステップをさらに備え、前記第2の品質メトリックが、
前記基本周波数に関連付けられる前記スペクトルピークの電力に対応する第1の電力と、
前記基本周波数からあらかじめ定められたスペクトル距離にある電力に対応する第2の電力と
に部分的に基づく、請求項1に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項４】
前記第2の品質メトリックが、前記第1の電力を前記第2の電力に追加することによって取得される合計に対する前記第1の電力の比率として取得される、請求項3に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項５】
前記第1の品質メトリックと前記第2の品質メトリックとの数学的組合せに部分的に基づいて、第3の品質メトリックを取得するステップをさらに備える、請求項3に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項６】
前記第1の心拍数の適応平滑化を実行することによって第2の心拍数を推定するステップをさらに備え、前記適応平滑化が、前記第3の品質メトリックに部分的に基づく、請求項5に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項７】
第4の品質メトリックを取得するステップをさらに備え、前記第4の品質メトリックが、前記第1の心拍数と前記第2の心拍数との比較に部分的に基づいて動的に取得される、請求項6に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項８】
前記基本周波数を決定するステップが、
前記複数の光センサ信号測定値から前記光センサ信号の周波数領域表現と、前記複数のモーションセンサ信号測定値から前記モーションセンサ信号の周波数領域表現とを取得するステップと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークを決定するために、前記光センサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークとを比較するステップと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における前記1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークから、前記光センサ信号に関連付けられる前記基本周波数を決定するステップと
を備える、請求項1に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項９】
ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づいて、光センサ信号の複数の光センサ信号測定値を提供するための光センサと、
前記ユーザのモーションに部分的に基づいて、モーションセンサ信号の複数のモーションセンサ信号測定値を提供するためのモーションセンサと、
前記光センサおよび前記モーションセンサに結合されたプロセッサとを備え、前記プロセッサが、
前記光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、前記光センサ信号に関連付けられる基本周波数を決定することと、
前記基本周波数に部分的に基づいて第1の心拍数を推定することと、
前記第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得することであって、前記第1の品質メトリックが、
第1の合計であって、前記基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、前記光センサ信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの前記第1のサブセットが、前記光センサ信号内の前記基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、
前記光センサ信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの前記振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの前記第2のサブセットが、前記光センサ信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づく、ことと
を行うように構成される、モバイルデバイス。
【請求項１０】
前記プロセッサが、
前記第1の品質メトリックを、前記第1の合計と前記第2の合計との比率として取得するように構成される、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１１】
前記プロセッサが、
前記第1の心拍数に関連付けられる第2の品質メトリックを取得するようにさらに構成され、前記第2の品質メトリックが、
前記基本周波数に関連付けられる前記スペクトルピークの電力に対応する第1の電力と
前記基本周波数からあらかじめ定められたスペクトル距離にある電力に対応する第2の電力と
に部分的に基づく、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１２】
前記プロセッサが、
前記第1の電力を前記第2の電力に追加することによって取得される合計に対する前記第1の電力の比率として前記第2の品質メトリックを取得するように構成される、請求項11に記載のモバイルデバイス。
【請求項１３】
前記プロセッサが、
前記第1の品質メトリックと前記第2の品質メトリックとの数学的組合せに部分的に基づいて、第3の品質メトリックを取得するようにさらに構成される、請求項11に記載のモバイルデバイス。
【請求項１４】
前記プロセッサが、
前記第1の心拍数の適応平滑化を実行することによって第2の心拍数を推定するようにさらに構成され、前記適応平滑化が、前記第3の品質メトリックに部分的に基づく、請求項13に記載のモバイルデバイス。
【請求項１５】
前記プロセッサが、
第4の品質メトリックを取得するようにさらに構成され、前記第4の品質メトリックが、前記第1の心拍数と前記第2の心拍数との比較に部分的に基づいて動的に取得される、請求項14に記載のモバイルデバイス。
【請求項１６】
前記基本周波数を決定するために、前記プロセッサが、
前記複数の光センサ信号測定値から前記光センサ信号の周波数領域表現と、前記複数のモーションセンサ信号測定値から前記モーションセンサ信号測定値の周波数領域表現とを取得することと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークを決定するために、前記光センサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークとを比較することと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における前記1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークから、前記光センサ信号に関連付けられる前記基本周波数を決定することと
を行うように構成される、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１７】
ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づいて、光検出手段信号の複数の光検出手段信号測定値を提供するための光検出手段と、
前記ユーザのモーションに部分的に基づいて、モーション検出手段信号の複数のモーション検出手段信号測定値を提供するためのモーション検出手段と、
前記光検出手段および前記モーション検出手段に結合された処理手段とを備え、前記処理手段が、
前記光検出手段信号測定値から取得されたスペクトルピークと、前記モーション検出手段信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、前記光検出手段信号に関連付けられる基本周波数を決定するための手段と、
前記基本周波数に部分的に基づいて、第1の心拍数を推定するための手段と、
前記第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得するための手段であって、前記第1の品質メトリックが、
第1の合計であって、前記基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、前記光検出手段信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの前記第1のサブセットが、前記光検出手段信号内の前記基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、
前記光検出手段信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの前記振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの前記第2のサブセットが、前記光検出手段信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づく、手段と
を備える、装置。
【請求項１８】
前記処理手段が、
前記第1の心拍数に関連付けられる第2の品質メトリックを取得するための手段をさらに備え、前記第2の品質メトリックが、
前記基本周波数に関連付けられる前記スペクトルピークの電力に対応する第1の電力と、
前記基本周波数からあらかじめ定められたスペクトル距離にある電力に対応する第2の電力と
に部分的に基づく、請求項17に記載の装置。
【請求項１９】
前記処理手段が、
前記第1の品質メトリックと前記第2の品質メトリックとの数学的組合せに部分的に基づいて、第3の品質メトリックを取得するための手段をさらに備える、請求項18に記載の装置。
【請求項２０】
前記処理手段が、
前記第1の心拍数の適応平滑化を実行することによって前記ユーザの第2の心拍数を取得するための手段をさらに備え、前記適応平滑化が、前記第3の品質メトリックに部分的に基づく、請求項19に記載の装置。
【請求項２１】
前記処理手段が、
前記第1の心拍数と前記第2の心拍数との比較に部分的に基づいて、第4の品質メトリックを動的に取得するための手段をさらに備える、請求項20に記載の装置。
【請求項２２】
前記基本周波数を決定するための手段が、
前記複数の光検出手段信号測定値から前記光検出手段信号の周波数領域表現と、前記複数のモーション検出手段信号測定値から前記モーション検出手段信号の周波数領域表現とを取得するための手段と、
前記光検出手段信号の前記周波数領域表現における1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークを決定するために、前記光検出手段信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークと、前記モーション検出手段信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークとを比較するための手段と、
前記光検出手段信号の前記周波数領域表現における前記1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークから、前記光検出手段信号に関連付けられる前記基本周波数を決定するための手段と
を備える、請求項17に記載の装置。
【請求項２３】
命令を具現化するコンピュータ可読媒体であって、プロセッサによって実行されると、
光センサ信号の複数の光センサ信号測定値を取得するステップであって、前記光センサ信号測定値が、ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づく、ステップと、
モーションセンサ信号の複数のモーションセンサ信号測定値を取得するステップであって、前記モーションセンサ信号測定値が、前記ユーザのモーションに部分的に基づく、ステップと、
前記光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、前記光センサ信号に関連付けられる基本周波数を決定するステップと、
前記基本周波数に部分的に基づいて第1の心拍数を推定するステップと、
前記第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得するステップであって、前記第1の品質メトリックが、
第1の合計であって、前記基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、前記光センサ信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの前記第1のサブセットが、前記光センサ信号内の前記基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、
前記光センサ信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの前記振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの前記第2のサブセットが、前記光センサ信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づく、ステップと
を備える方法におけるステップを実行する、コンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
前記第1の品質メトリックが、前記第1の合計と前記第2の合計との比率として計算される、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
前記第1の心拍数に関連付けられる第2の品質メトリックを取得するステップをさらに備え、前記第2の品質メトリックが、
前記基本周波数に関連付けられる前記スペクトルピークの電力に対応する第1の電力と、
前記基本周波数からあらかじめ定められたスペクトル距離にある電力に対応する第2の電力と
に部分的に基づく、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
前記第2の品質メトリックが、前記第1の電力を前記第2の電力に追加することによって取得される合計に対する前記第1の電力の比率として取得される、請求項25に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２７】
前記第1の品質メトリックと前記第2の品質メトリックとの数学的組合せに部分的に基づいて、第3の品質メトリックを取得するステップをさらに備える、請求項25に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２８】
前記第1の心拍数の適応平滑化を実行することによって前記ユーザの第2の心拍数を取得するステップをさらに備え、前記適応平滑化が、前記第3の品質メトリックに部分的に基づく、請求項27に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
第4の品質メトリックを取得するステップをさらに備え、前記第4の品質メトリックが、前記第1の心拍数と前記第2の心拍数との比較に部分的に基づいて動的に取得される、請求項28に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項３０】
前記基本周波数を決定するステップが、
前記複数の光センサ信号測定値から前記光センサ信号の周波数領域表現と、前記複数のモーションセンサ信号測定値から前記モーションセンサ信号測定値の周波数領域表現とを取得するステップと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークを決定するために、前記光センサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークとを比較するステップと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における前記1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークから、前記光センサ信号に関連付けられる前記基本周波数を決定するステップと
を備える、請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、2015年6月16日に出願された「ROBUST HEART RATE ESTIMATION」と題する米国非仮出願第14/741,425号の利益および優先権を主張し、その譲受人に譲渡され、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、一般に心拍数などの心臓血管測定を含む生体測定のための装置、システム、および方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
現代のモバイルデバイスは、生体情報を測定するために使用される光センサなどのセンサを含み得る。たとえば、フォトプレチスモグラム(PPG)センサは、皮膚表面付近の血管の容積測定値を取得する。心臓が血液を汲み出すと、結果として生じる圧力パルスが血管を変化させる。圧力パルスは、皮膚組織内の動脈および細動脈を膨張させることがある。圧力パルスによって引き起こされる血管容積の変化を検出するために、PPGセンサなどの光センサが使用され得る。圧力パルスによって引き起こされる血管容積変化は、発光ダイオード(LED)からの光で皮膚を照らし、次いでフォトダイオードに透過または反射された光の量を測定することによって検出される。皮膚への血流によって引き起こされる血管容積変化は、様々な生理学的パラメータによって調節され得る。したがって、PPGセンサによって提供される情報は、様々な生体測定値を取得するために使用され得る。
【０００４】
PPGセンサなどの光センサの1つの欠点は、取得された生体測定値がユーザの動きに敏感であることである。したがって、たとえタイピング、手の動き、および/または他の微妙な動きなどの小さなユーザの動きでも、測定値に影響を及ぼし、ノイズおよび他のアーチファクトを測定された信号に混入させる可能性がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
いくつかの態様によれば、プロセッサ実装方法は、光センサ信号の複数の光センサ信号測定値を取得するステップであって、光センサ信号測定値が、ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づく、ステップと、モーションセンサ信号の複数のモーションセンサ信号測定値を取得するステップであって、モーションセンサ信号測定値が、ユーザのモーションに部分的に基づく、ステップとを備え得る。本方法は、光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、光センサ信号に関連付けられる基本周波数を決定するステップをさらに備え得る。第1の心拍数は、基本周波数に部分的に基づいて推定され得る。いくつかの実施形態では、本方法は、第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得するステップをさらに備え得る。第1の品質メトリックは、第1の合計であって、基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、光センサ信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの第1のサブセットは、光センサ信号内の基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、光センサ信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの第2のサブセットが、光センサ信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づき得る。
【０００６】
別の態様では、モバイルデバイスは、ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づいて、光センサ信号の複数の光センサ信号測定値を提供するための光センサと、ユーザのモーションに部分的に基づいて、モーションセンサ信号の複数のモーションセンサ信号測定値を提供するためのモーションセンサと、光センサおよびモーションセンサに結合されたプロセッサとを備え得る。いくつかの実施形態では、本プロセッサは、光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、光センサ信号に関連付けられる基本周波数を決定するように構成され得る。本プロセッサは、基本周波数に部分的に基づいて第1の心拍数を推定することと、第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得することとを行うようにさらに構成され得る。いくつかの実施形態では、第1の品質メトリックは、第1の合計であって、基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、光センサ信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの第1のサブセットは、光センサ信号内の基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、光センサ信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの第2のサブセットが、光センサ信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づき得る。
【０００７】
さらなる態様では、装置は、ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づいて、光検出手段信号の複数の光検出手段信号測定値を提供するための光検出手段と、ユーザのモーションに部分的に基づいて、モーション検出手段信号の複数のモーション検出手段信号測定値を提供するためのモーション検出手段と、光検出手段およびモーション検出手段に結合された処理手段とを備え得る。いくつかの実施形態では、処理手段は、光検出手段信号測定値から取得されたスペクトルピークと、モーション検出手段信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、光検出手段信号に関連付けられる基本周波数を決定するための手段を備え得る。いくつかの実施形態では、処理手段は、基本周波数に部分的に基づいて、第1の心拍数を推定するための手段と、第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得するための手段とをさらに備え得る。いくつかの実施形態では、第1の品質メトリックは、第1の合計であって、基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、光検出手段信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの第1のサブセットは、光検出手段信号内の基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、光検出手段信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの第2のサブセットが、光検出手段信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づき得る。
【０００８】
開示される実施形態はまた、プロセッサによって実行されると、光センサ信号の測定値を取得するステップであって、光センサ信号測定値が、ユーザの心拍数に部分的に基づく、ステップと、モーションセンサ信号の測定値を取得するステップであって、モーションセンサ信号測定値が、ユーザのモーションに部分的に基づく、ステップとを備える方法におけるステップを実行する命令を具現化するコンピュータ可読媒体に関する。本方法は、光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、光センサ信号内のユーザの心拍数に関連付けられる基本周波数を決定するステップをさらに備え得る。ユーザの第1の心拍数は、基本周波数に部分的に基づいて推定され得る。いくつかの実施形態では、本方法は、第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得するステップをさらに備え得る。いくつかの実施形態では、第1の品質メトリックは、第1の合計であって、基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、光センサ信号内の基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークのサブセットの振幅に追加することによって取得される、第1の合計と、光センサ信号内のスペクトルピークのサブセットの振幅を追加することによって取得される第2の合計とに少なくとも部分的に基づき得る。
【０００９】
開示される実施形態はまた、コンピュータ可読媒体またはコンピュータ可読メモリを使用するプロセッサによって作成、記憶、アクセス、または修正されるハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、およびプログラム命令に関する。説明される方法は、プロセッサおよび様々なユーザ機器上で実行され得る。
【００１０】
これらおよび他の実施形態は、以下の図面に関して以下でさらに説明される。他の態様は、例示によって様々な態様が図示および説明する以下の詳細な説明から、当業者には容易に明らかになるであろうことが理解される。図面および詳細な説明は、本質的に例示的なものと見なされるべきであり、限定と見なされるべきではない。
【００１１】
本発明の実施形態は、単なる一例として、図面を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】開示された実施形態と一致する方法で生体情報を取得することができる例示的なデバイス100のブロック図である。
【図２】皮膚表面付近の血管の容積測定に関連する光信号サンプルを測定して出力し得る光センサを有するデバイスを示す図である。
【図３】開示された実施形態と一致する方法で、光センサ信号測定値およびモーションセンサ信号測定値に基づいて、心拍数などの生体情報を取得する例示的な方法を示すフローチャートである。
【図４】開示された実施形態と一致する、光センサ信号およびモーションセンサ信号を調整およびバッファする例示的な方法を示すフローチャートである。
【図５】開示された実施形態と一致する方法でRHRを計算するための方法のフローチャートである。
【図６】開示された実施形態と一致する方法でRHRに関連付けられる品質メトリックを計算するための方法のフローチャートである。
【図７】1分間当たりのサイクル(X軸)における周波数に対するモーションセンサ信号電力(Y軸)の変化を示す例示的なモーションセンサ電力スペクトルを示す図である。
【図８】1分間当たりのサイクル(X軸)における周波数に対する光センサ信号電力(Y軸)の変化を示す例示的な光センサ電力スペクトルを示す図である。
【図９】モーション関連スペクトル成分のない例示的な光センサ電力スペクトルを示す図である。
【図１０】光センサ信号の基本周波数F0に関連付けられるスペクトルピークの振幅を示す図である。
【図１１】開示された実施形態と一致する方法で、光センサ信号測定値およびモーションセンサ信号測定値に基づいて、心拍数などの生体情報を取得する例示的な方法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】
【００１３】
添付の図面に関連して以下に述べる詳細な説明は、本開示の様々な態様の説明として意図されており、本開示が実施され得る唯一の態様を表すことを意図するものではない。本開示において説明される各態様は、単に本開示の例または例示として提供されており、必ずしも他の態様より好ましいまたは有利であると解釈されるべきではない。詳細な説明は、本開示を完全に理解してもらうために、具体的な細部を含む。しかしながら、これらの特定の細部を用いることなく本開示を実践できることは、当業者には明らかであろう。場合によっては、本開示の概念を曖昧にするのを避けるために、よく知られた構造およびデバイスがブロック図の形で示される。頭字語および他の記述的用語は、単に便宜および明瞭さのために使用されてもよく、本開示の範囲を限定することを意図するものではない。
【００１４】
生体情報は、ウェアラブルデバイスを含むモバイルデバイス上のセンサを使用して取得され得る。たとえば、生体情報は、光センサ(たとえば、PPGセンサ)による測定値に基づいて取得されることが多い。たとえば、様々な生体計算に使用される心拍数を取得するために、ユーザの心臓血管測定値が使用され得る。用途に応じて、心拍数は、1)ある期間にわたって連続的に、2)バックグラウンドにおいて定期的に、および/または、3)ユーザの要求に応じてワンショットモードで決定され得る。しかしながら、従来の心臓血管測定および/または心拍数決定技法は、ユーザの動きによって有害な影響を受けることが多い。たとえば、突発的または連続的なユーザの動きによって引き起こされ得るノイズバーストまたはノイズスパイクは、心臓血管測定を行うために使用される信号の品質を低下させ、それによって不正確さを生じさせる可能性がある。
【００１５】
ユーザのモーションを補償するため、ノイズ低減を容易にするために、加速度計によって提供されるモーション関連測定値を適応フィルタに入力することができる。従来、適応フィルタは、時間領域における心臓血管信号および/または心拍信号におけるモーション誘発ノイズを補償するためにモーション関連信号を使用することができる。しかしながら、モーションが大きい場合、モーション関連信号が心臓血管信号および/または心拍信号より1桁(またはそれ以上)大きいので、適応フィルタは適切に補償しない場合がある。一方、補償は、たとえばモーションセンサ信号が弱い場合があるモーション(たとえば、タイピング)を含む座って行う活動の間は、不十分な場合がある。
【００１６】
いくつかの開示された実施形態は、入力信号の調整、スペクトル解析、および光センサ信号とモーションセンサ信号との比較、ならびに周波数領域における処理に部分的に基づいて、光センサからの1つまたは複数の心臓血管パラメータに関する測定信号の精度および/または信頼性を改善する。測定値は、ユーザの心拍数に関連してもよく、および/またはユーザの心拍数の推定値を取得するために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、推定された心拍数の、推定される実際の心拍数への近接性の信頼性を示す1つまたは複数の品質メトリックが取得され得る。品質メトリックは、光センサ信号およびモーションセンサ信号に関連付けられる波形のスペクトル分析に関連付けられる、および/またはそれから得られるパラメータに部分的に基づき得る。いくつかの実施形態では、品質メトリックは、推定された心拍数とともに出力されてもよく、測定プロセスの堅牢性を示してもよい。
【００１７】
これらおよび他の技法は、図面に関して以下でさらに説明される。以下の詳細な説明から当業者には他の態様が容易に明らかとなり、説明のために様々な態様が示され説明されることが理解される。図面および詳細な記載は、本質的に例示と見なされるべきであり、限定と見なされるべきではない。
【００１８】
図1は、開示された実施形態と一致する方法で生体情報を取得することができる例示的なデバイス100のブロック図である。
【００１９】
図1において、デバイス100は、ウェアラブルデバイス、あるいはユーザの皮膚組織に近接または接触している他のデバイスなどの、移動局またはモバイルデバイスの形態をとることができる。いくつかの実施形態では、デバイス100は、光学的に透明な表面と接触していてもよく、表面はユーザの皮膚組織に近接または接触している。一般に、本明細書で使用される「皮膚」または「皮膚組織」という用語は、皮膚組織、または皮膚組織に接触または近接している光学的に透明な表面を指すために使用される。さらに、「皮膚に対する運動」または「皮膚に対するセンサの動き」という用語は、1つまたは複数の心臓血管パラメータを測定する光センサに対する光センサの下の任意の身体部分の動きを指すために使用される。身体部分は、光センサの下の皮膚、骨、皮膚組織、皮下組織などを含み、これらはすべて、相対モーションがあるときに光センサによる測定に影響を及ぼし得る。「心臓血管」という用語は、心臓、血液、および血管を含む循環系を指すために使用される。ユーザの心拍数を含む生体情報を取得するために、ユーザの心臓血管系に関連付けられる1つまたは複数のパラメータの測定値が使用され得る。
【００２０】
一般に、デバイス100は、腕時計、リストバンド、耳栓、胸部バンド、腕、肩、脚または足首カフ、および/あるいは皮膚と接触する別のデバイスの形態をとり得る。一般に、本明細書に開示されたデバイスおよび技法は生体測定とともに使用され得、モーション誘発ノイズが測定値の精度および/または信頼性に悪影響を及ぼすことがある。「精度」という用語は、パラメータの理想値または実際値に対するパラメータの測定値の近接性を指す。「信頼性」という用語は、一連の測定にわたる精度の変化の程度を指す。
【００２１】
いくつかの実施形態では、デバイス100は、ワイヤレス通信デバイスに結合されたセルラー電話、モバイル電話、他のワイヤレス通信デバイス、および/またはウェアラブルデバイスに関連付けられる機能性を提供し得る。たとえば、デバイス100は、ワイヤレス通信信号および/またはナビゲーション信号を受信することができるデバイスに結合することが可能であり得る。いくつかの実施形態では、デバイス100は、ウェアラブルヘッドセットと対になっており、様々な他のセンサを含むディスプレイ180および/またはカメラ110を含み得る、ウェアラブルコンピュータデバイスの形態をとることができる。たとえば、ヘッドセットは、ライブおよび/または現実世界の画像を表示するために使用することができる、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)を含むことができる。
【００２２】
いくつかの実施形態では、デバイス100は、スタンドアロンの生体測定デバイスであり得る。生体測定デバイスは、場合によっては、ネットワークに接続するように、あるいはワイヤレスに、または有線接続を介して別のデバイスと通信するように構成されていない場合がある、アクティビティトラッカー、ゲームデバイス、または他のデバイスなどの別のデバイスに組み込まれ得る。たとえば、デバイス100は、通信要素および/またはネットワーク機能を省略し得る。したがって、いくつかの実施形態では、本明細書に記載される技法のうちの1つまたは複数のすべてまたは一部は、ワイヤードまたはワイヤレスネットワークを使用して別のデバイスと接続するように構成されていない場合があるスタンドアロンデバイスに実装され得る。
【００２３】
図1に示されるように、例示的なデバイス100は、バス、ライン、ファイバー、リンクなどの接続、またはそれらの何らかの組合せを通じて、相互に、およびデバイス100上の他の機能ユニット(図示せず)に動作可能に結合され得る、モーションセンサ136、光センサ132、センサバンク130、ディスプレイ180、1つまたは複数のプロセッサ150(以下、「プロセッサ150」と呼ぶ)、メモリ160、および/またはトランシーバ170を含み得る。
【００２４】
いくつかの実施形態では、デバイス100はまた、電荷結合素子(CCD)、相補型金属酸化物半導体(CMOS)、および/または様々な他の画像センサを含み得るカメラ110を任意で含み得る。静止カメラやビデオカメラであり得るカメラ110は、環境の一連の画像フレームをキャプチャして、キャプチャされた画像フレームをプロセッサ150に送信することができる。いくつかの実施形態では、カメラ110は、プロセッサ150および/またはデバイス100内の他の機能ユニットに動作可能に結合されるが、それとは別個に収容され得る、ウェアラブルディスプレイ180の外部にあってもよく、および/またはそれに収容されてもよい。
【００２５】
トランシーバ170は、たとえば、1つまたは複数のタイプのワイヤレス通信ネットワークを介して1つまたは複数の信号を送信することができる送信機と、1つまたは複数のタイプのワイヤレス通信ネットワークを介して送信される1つまたは複数の信号を受信するための受信機とを含み得る。トランシーバ170は、ブルートゥース（登録商標）、近距離無線通信(NFC)などのワイヤレスパーソナルエリアネットワーク(WPAN)、IEEE802.15x標準ファミリに基づくネットワークなどの様々な技術に基づいて、ワイヤレスネットワークとの通信を容易にすることができる。いくつかの実施形態では、トランシーバ170はまた、IEEE802.11標準ファミリに基づき得るフェムトセル、Wi-Fiネットワーク、またはワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)、および/あるいはLTE、WiMAXなどのワイヤレスワイドエリアネットワーク(WWAN)との通信を容易にすることができる。たとえば、いくつかの実施形態では、トランシーバ170は、サーバ、携帯電話、および/または上述の様々なネットワークのうちの1つまたは複数に結合され得る他のコンピューティングデバイスなどの別のデバイスとの通信を容易にすることができる。
【００２６】
たとえば、トランシーバ170は、符号分割多元接続(CDMA)ネットワーク、時分割多元接続(TDMA)ネットワーク、周波数分割多元接続(FDMA)ネットワーク、直交周波数分割多元接続(OFDMA)ネットワーク、シングルキャリア周波数分割多元接続(SC-FDMA)ネットワーク、ロングタームエボリューション(LTE)、WiMaxなどのWWANとの通信(直接的または間接的)を容易にすることができる。CDMAネットワークは、cdma2000、ワイドバンドCDMA(W-CDMA)などの1つまたは複数の無線アクセス技術(RAT)を実装し得る。cdma2000は、IS-95、IS-2000、およびIS-856標準を含む。TDMAネットワークは、グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーションズ(GSM（登録商標）)、デジタルアドバンストモバイル電話システム(D-AMPS)、または他のいくつかのRATを実装することができる。GSM（登録商標）、W-CDMA、およびLTEは、「第3世代パートナーシッププロジェクト」(3GPP)として知られる組織からの文書中において説明される。cdma2000は、「第3世代パートナーシッププロジェクト2」(3GPP2)と名付けられたコンソーシアムからの文書中において説明される。3GPP文書および3GPP2文書は、公的に入手可能である。本技法はまた、WWAN、WLAN、および/またはWPANの任意の組合せとともに実装することができる。
【００２７】
たとえば、デバイス100上のモーションセンサ136および/または光センサ132によって取得された1つまたは複数の測定値は、トランシーバ170を使用するモバイル電話などの別のデバイスに送信され得る。モバイル電話は、開示された技法に従って測定値を処理し、結果をデバイス100に返信し得、デバイス100は、トランシーバ170を通じて結果を受信し得る。受信された結果は、プロセッサ150によってさらに処理されてもよく、および/またはディスプレイ180を使用して表示されてもよい。
【００２８】
いくつかの実施形態では、カメラ110、トランシーバ170、および/あるいはデバイス100上の1つまたは複数の他のポートが省略され得る。本明細書で開示される実施形態は、スタンドアロンデバイスにおいて、たとえば、カメラ、トランシーバ170を含まない、および/または別のデバイスと通信するウェアラブルデバイスにおいて使用され得る。したがって、いくつかの実施形態では、デバイス100は、センサバンク130、モーションセンサ136、および/または光センサ132から測定値を取得し得る。測定値は、生体モジュール155および/または心拍数推定モジュール158を使用して、および/またはメモリ160に記憶されたルーチンに基づいて、プロセッサ150によって処理されてもよい。取得された結果は、デバイス100上のディスプレイ180に表示され得る。ディスプレイ180は、カラー画像を含む画像をレンダリングすることができるスクリーン、HMD等を含み得る。いくつかの実施形態では、ディスプレイ180および/またはデバイス100は、結合され得るがデバイス100とは別個に収容され得るウェアラブルデバイスに収容され得る。
【００２９】
いくつかの実施形態では、光センサ132は、PPGセンサ、または生体測定値を取得するために光学技法を使用する別のセンサの形態をとり得る。たとえば、光センサは、皮膚組織における血管の容積変化および/または心臓血管パラメータの他の測定値に関連する測光測定値に基づいて電気信号を出力し得る。LEDを刺激し、対応する光帰還信号を測定するように設計された光センサである、Analog Devices ADPD142RG/ADPD142RIなどの様々な光センサが知られており、利用可能である。光帰還信号は、プロセッサ150に送信されてもよく、および/または、場合によっては、心拍数などのいくつかの生体情報を推定するために使用されてもよい。光センサ132は、光を出力し、対応する光帰還信号を測定するために、フォトダイオードおよび/またはLEDを含み得る。いくつかの実施形態では、光センサ132は、ユーザの心臓血管系に関連付けられる1つまたは複数のパラメータを測定し、生体および/または心拍数関連情報を提供し得る。いくつかの実施形態では、心臓血管パラメータ測定値、生体または心拍数関連情報は、何らかの指定された速度で提供され得る。たとえば、光センサ132は、測定されたサンプルを、ユーザ指定のサンプリングレートまたはデフォルトのサンプリングレートでプロセッサ150に提供し得る。いくつかの実施形態では、光センサ132のサンプリングレートは設定可能であり得る。たとえば、心拍数関連測定の場合、光センサ132は、典型的には、最大心拍数の2倍を超えるレートでサンプルを提供する。いくつかの実施形態では、光センサ132によって提供されるサンプルは、プロセッサ150によって処理される前に、メモリ160においてバッファされ、調整され得る。
【００３０】
さらに、いくつかの実施形態では、サンプル測定値が取得される時間ウィンドウが設定可能であり得る。いくつかの実施形態では、時間ウィンドウは、デバイス100の動作モードに基づいて、いくつかのオプションのうちの1つにユーザ設定可能またはデフォルトであり得る。たとえば、時間ウィンドウは、測定値は、予想または測定された量のユーザモーションを連続的にキャプチャされているか、または「ワンショット」モードでキャプチャされているかどうかに基づいて、ならびに/あるいは、利用可能なメモリおよび所望の応答時間、および/またはユーザによって設定された精度/信頼性の制約に基づいて調整されてもよい。
【００３１】
いくつかの実施形態では、心拍数範囲、最大心拍数およびサンプリング間隔は、ユーザ設定可能でもよく、および/またはモーションセンサ信号に関連付けられる測定値に基づいて設定されてもよい。たとえば、ユーザ設定ならびに/またはモーションセンサ信号のスペクトルピークの電力および周波数に基づいて、デバイス100は、ユーザが比較的低いモーションで動いているか、または静止状態か、歩行中、ジョギング中、ランニング中などかどうかを決定し得、それに応じて、心拍数範囲およびおそらく推定される最大心拍数を動的に設定またはリセットし得る。
【００３２】
いくつかの実施形態では、設定可能なパラメータはまた、1)抽出されたスペクトル光ピークの数、2)抽出されたスペクトルモーションピークの数、3)ノイズの多い条件下での推定を改善する、候補ピークとして選択されたローカルピークの最小高さ、4)モーション状態カテゴリをカスタマイズするためのモーション電力パラメータ、5)モーション状態を狭帯域(歩行またはランニング)またはより複雑なモーションに分類するためのモーションスペクトル帯域幅パラメータ、6)システム応答性に関連する適応平滑化/フィルタリングパラメータ、7)クランププロセスの感度に関連するクランピングパラメータ、8)ブランキングプロセスの感度に関連するブランキングパラメータ、および、9)サンプルをAC信号に変換する際に使用されるハイパスフィルタパラメータを含み得る。上記のパラメータ(1)と(2)は、ノイズの多い条件下で取得された品質推定値に関連する。
【００３３】
特定の例示的な実装形態では、デバイス100はまた、慣性測定ユニット(IMU)および/または加速度計の形態をとり得るモーションセンサ136を含み得る。モーションセンサ136は、1つまたは複数のジャイロスコープ、および/あるいは1つまたは複数の加速度計を含み得る。モーションセンサ136は、プロセッサ150に動き関連情報を提供し得る。いくつかの実施形態では、動き関連情報は、ある特定のレートで提供され得る。たとえば、モーションセンサ136は、測定されたサンプルを、ユーザ指定のサンプリングレートまたはデフォルトのサンプリングレートでプロセッサ150に提供し得る。いくつかの実施形態では、モーションセンサ136のサンプリングレートは設定可能であり得る。いくつかの実施形態では、いくつかのあらかじめ定められた、または設定された時間ウィンドウでモーションセンサ136によって提供されるサンプルは、メモリ160において、およびプロセッサ150に処理される前に、調整およびバッファされ得る。デバイス100はまた、周囲光センサ、音響センサ、電気機械センサなどの様々な他のセンサを含み得るセンサバンク130を含み得る。
【００３４】
プロセッサ150は、光センサ132、モーションセンサ136、および/またはセンサバンク130による測定を処理するために、ソフトウェアを実行し得る。プロセッサ150は、ハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェアの組合せを使用して実装することができる。プロセッサ150は、センサ測定値の処理および/または測定値から得られた生体情報の取得に関連する計算手順またはプロセスの少なくとも一部を実行するように設定可能な1つまたは複数の回路を表し得る。プロセッサ150は、メモリ160から命令および/またはデータを取り出し得る。いくつかの実施形態では、プロセッサ150は、本開示に概説されるような、例示的な心拍数推定モジュール158などの様々な生体アプリケーションを実行または様々な生体アプリケーションの実行を容易にすることができる生体モジュール155を備え得る。
【００３５】
いくつかの実施形態では、プロセッサ150は生体モジュール155を含み得、これは、ハードウェアとソフトウェアの何らかの組合せを使用して実装され得る。たとえば、一実施形態では、生体モジュール155は、ソフトウェアおよびファームウェアを使用して実装され得る。別の実施形態では、生体モジュール155を実装するために、特定用途向け集積回路(ASIC)、デジタル信号プロセッサ(DSP)などの専用回路が使用され得る。いくつかの実施形態では、生体モジュール155は、デバイス100上の1つまたは複数の他のプロセッサおよび/あるいは他の構成要素と通信する機能を含み得る。いくつかの実施形態では、光センサ132およびモーションセンサ136からの入力、ならびに/あるいは光センサ132および/またはモーションセンサ136による心臓血管測定から得られた生体情報(たとえば、生体モジュール155によって取得される)は、心拍数推定モジュール158に提供され得、これは、心拍数、および/あるいは出力心拍数に関連付けられる1つまたは複数の品質メトリックを出力し得る。いくつかの実施形態では、光センサ132およびモーションセンサ136からの測定信号は、メモリ160においてバッファされ、プロセッサ150、生体モジュール155、および/または心拍数推定モジュール158によって処理される前に調整され得る。たとえば、バッファされた信号は、ノイズスパイクを除去するためにクランプし、DC成分および低周波成分を除去するためにハイパスフィルタを通じて信号をパスすることによって処理され、統計的に分析され、異常値を破棄し得る。
【００３６】
メモリ160のすべてまたは一部は、プロセッサ150と同じ場所に(たとえば、同じダイ上に)配置されてもよく、および/またはプロセッサ150の外部に配置されてもよい。プロセッサ150は、いくつか例を挙げると、1つまたは複数の特定用途向け集積回路(ASIC)、中央処理装置および/またはグラフィック処理装置(CPUおよび/またはGPU)、デジタル信号プロセッサ(DSP)、デジタル信号処理デバイス(DSPD)、プログラマブルロジックデバイス(PLD)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、埋込みプロセッサコア、電子デバイス、本明細書に記載の機能を実行するように設計された他の電子ユニット、あるいはそれらの組合せを使用して実装され得る。
【００３７】
メモリ160は、任意のタイプの長期、短期、揮発性、不揮発性、または他のメモリを表すことができ、任意の特定のタイプのメモリまたはメモリの数、またはメモリが記憶される物理媒体のタイプに限定されない。いくつかの実施形態では、メモリ160は、様々な生体および/または心拍数推定方法を容易にするために、コード(たとえば、1つまたは複数のプロセッサによって実行され得る命令)を保持し得る。メモリ160はまた、モーションセンサ136および光センサ132から受信した信号測定値を記憶し、中間データおよび処理結果を記憶するためのバッファを含み得る。
【００３８】
一般に、メモリ160は、任意のデータ記憶機構を表し得る。たとえば、メモリ160は1次メモリおよび/または2次メモリを含むことができる。1次メモリは、たとえば、ランダムアクセスメモリ、読取り専用メモリなどを含むことができる。図1ではプロセッサ150とは別個のものとして示されているが、1次メモリのすべてまたは一部がプロセッサ150内に設けられるか、あるいはプロセッサ150と一緒に配置する、および/またはそれに結合することができることが理解されるべきである。たとえば、一実施形態では、光センサ132および/またはモーションセンサ136からの調整された信号測定値が1次メモリに記憶され得る。
【００３９】
2次メモリは、たとえば、1次メモリ、ならびに/あるいは、たとえば、フラッシュ/USBメモリドライブ、メモリカードドライブ、ディスクドライブ、光ディスクドライブ、テープドライブ、ソリッドステートドライブ、ハイブリッドドライブなどの、1つまたは複数のデータ記憶デバイスまたはシステムと同じまたは同様のタイプのメモリを含むことができる。いくつかの実装形態では、2次メモリは、デバイス100に結合されたリムーバブル媒体ドライブ(図示せず)内のコンピュータ可読媒体を動作可能に受容するか、あるいはそれに結合するように設定可能であり得る。いくつかの実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体は、メモリ160および/またはプロセッサ150の一部を形成し得る。
【００４０】
デバイス100に含まれるすべてのモジュールが図1に示されているわけではない。さらに、デバイス100はまた、図示される機能ブロックのうちの1つまたは複数を追加、結合、または省略することなどによって、本開示と一致する様々な方法で変更され得る。たとえば、いくつかの構成では、デバイス100はトランシーバ170を含まなくてもよい。いくつかの実施形態では、デバイス100の一部は、1つまたは複数のチップセットなどの形態をとり得る。
【００４１】
図2は、皮膚表面付近の血管の容積測定に関連する光信号サンプルを測定して出力し得る光センサ132を有するデバイス100を示している。光信号測定サンプルは、プロセッサ150、生体モジュール155、および/または心拍数推定モジュール158のうちの1つまたは複数に入力されてもよい。ユーザの動きのために、光センサ信号測定値305からのサンプルは、変化してもよく、および/あるいはノイズまたは他のアーチファクトを含んでもよい。たとえば、皮膚接触の量が変化すると、光センサ信号測定値の品質が影響を受ける可能性がある。
【００４２】
いくつかの実施形態では、モーションセンサ136は、モーションに応じて皮膚および出力信号サンプルに対するモーションを測定し得る。いくつかの実施形態では、光センサ132およびモーションセンサ136の両方からの信号は、それぞれ電子インターフェース210-1および210-2を介してプロセッサ150に出力され得る。いくつかの実施形態では、電子インターフェース210-1および210-2は、光センサ132およびモーションセンサ136からの信号の調整の一部を実行し得る。
【００４３】
図3は、開示された実施形態と一致する方法で、光センサ信号測定値およびモーションセンサ信号測定値に基づいて、心拍数などの生体情報を取得する例示的な方法300を示すフローチャートである。いくつかの実施形態では、方法300の一部は、光センサ132から受信した心臓血管パラメータ測定値およびモーションセンサ136による測定値に部分的に基づいて、プロセッサ150、生体モジュール155、および/または心拍数推定モジュール158のうちの1つまたは複数を使用して、デバイス100によって実行され得る。
【００４４】
いくつかの実施形態では、光センサ信号測定値305およびモーションセンサ信号測定値315を取得するために、光センサ信号およびモーションセンサ信号が定期的にサンプリングされ得る。光センサ信号およびモーションセンサ信号の調整ならびにバッファリングブロック320においては、光センサ信号測定値305およびモーションセンサ信号測定値315を含む測定信号サンプルが調整およびバッファされ得る。
【００４５】
図4は、光センサ信号およびモーションセンサ信号の調整ならびにバッファリングブロック320に関し、開示された実施形態と一致する、光センサ信号およびモーションセンサ信号を調整およびバッファする例示的な方法を示すフローチャートを示す。たとえば、図4に示されるように、ステップ322において、ノイズスパイクの影響を緩和するために、光センサ信号およびモーションセンサ信号がクランプされ得る。次に、ステップ324において、DC信号および/または任意の低周波成分を除去するために、クランプされた光センサ信号およびモーションセンサ信号にハイパスフィルタが適用され得る。
【００４６】
ステップ326において、クランプおよびフィルタリングされた光センサ信号およびモーションセンサ信号が、「ブランク(blank)」され得る。「ブランキング(blanking)」の間に、信号測定値が取得された時間ウィンドウが時間セグメントに分割され得、各時間セグメント内のクランプおよびフィルタリングされた信号が統計的に分析される(たとえば、信号セグメントごとに最小、最大、および他の統計的測定値を計算することによって)。異常値であると見なされる時間セグメントは破棄されてもよく、破棄/ゼロ化された異常値セグメントが第1の心拍数または未処理の心拍数(RHR)の決定に寄与しないように「ゼロ」信号値と置換されてもよい。たとえば、光センサ信号の最大値と最小値との間の隔たりまたは差が第1のあらかじめ定められたしきい値、または統計的に決定されたしきい値を超える場合、(光センサ信号の)時間セグメントは異常値であると決定され得る。同様に、光センサ信号の最大値と最小値との間の隔たりまたは差が第2のあらかじめ定められたしきい値、または統計的に決定されたしきい値を超える場合、(モーションセンサ信号の)時間セグメントは異常値であると決定され得る。
【００４７】
ステップ328において、調整された光センサ信号およびモーションセンサ信号がバッファされ得る。たとえば、いくつかの実施形態では、調整された光センサ信号およびモーションセンサ信号が、メモリ160の一部であるバッファに記憶され得る。したがって、ステップ326の出力は、調整されたPPGおよびモーションセンサ信号測定値を備える入力信号バッファであり得る。完了すると、制御はステップ330において方法300に戻され得る。
【００４８】
図3を参照すると、ブロック330において、未処理の心拍数(RHR)が決定され得る。本明細書で使用される「未処理の心拍数」という用語は、調整およびバッファされた光センサ信号およびモーションセンサ信号に基づいて取得され得る第1の心拍数の推定値を指すために使用される。
【００４９】
ブロック330は、RHRを計算するための方法のフローチャートを示す図5においてさらに詳細に示される。たとえば、図5に示されるように、ステップ332において、(i)光センサ信号測定値および(ii)モーションセンサ信号測定値に対応する電力スペクトルが取得され得る。一実施形態では、入力信号の周波数領域表現を取得するために、高速フーリエ変換(FFT)ベースの技法が光センサ入力信号サンプルおよびモーションセンサ入力信号サンプルに使用され得る。入力光信号およびモーション信号のFFTの大きさは、信号ごとの対応する電力スペクトルを取得するために2乗され得る。Welchの方法などの非パラメトリック法などの単純なFFT以外の技法、または自己回帰モデル推定などのパラメトリック法は、入力バッファ内の調整された光センサ信号およびモーションセンサ信号の電力スペクトルを取得するために使用され得る。
【００５０】
ステップ334において、ステップ332において取得されたモーションセンサ電力スペクトルから、支配的な、または最大の振幅のモーションセンサスペクトルピークのセットが抽出される。
【００５１】
図7は、1分間当たりのサイクル(X軸)における周波数に対するモーションセンサ信号電力(Y軸)の変化を示す例示的なモーションセンサ電力スペクトル700を示す。たとえば、モーションセンサ電力スペクトル700は、ステップ332(図5)において取得され得る。図7に示されるように、モーションセンサ電力スペクトルは、図7におけるラベルMS1、MS2、およびMS3によって識別される支配的なスペクトルピークを含み得る。
【００５２】
一例として、MS1は、ジョギング中にユーザによって取られたステップに関連付けられる周波数を表し得る。MS2は、MS1の2倍の周波数の高調波であり得る。さらに、MS3は、別の身体部分のモーションを表し得る。たとえば、デバイス100が着用されている場合、またはユーザの手または腕である場合、MS3はジョギング中の腕の動きに関連付けられる周波数を表し得、これはステップの周波数の約半分で発生し得る。
【００５３】
図5を参照すると、ステップ336において、ステップ332において取得された光センサ電力スペクトルから、支配的な、または最大の振幅の光センサスペクトルピークのセットが抽出され得る。
【００５４】
図8は、1分間当たりのサイクル(X軸)における周波数に対する光センサ信号電力(Y軸)の変化を示す例示的な光センサ電力スペクトル800を示す。図7および図8に関して、モーションセンサ電力スペクトル(図7に示される)におけるモーションピークの相対強度は、光信号(図8に示される)における対応するモーション誘発ピークの相対強度とは異なる可能性がある。
【００５５】
いくつかの実施形態では、光センサ電力スペクトル800は、ステップ332(図5)において取得され得る。さらに、図8に示されるように、光センサ電力スペクトル800は、図8におけるラベルOS1、OS2、O-MS1、O-MS2、およびO-MS3によって識別される支配的なスペクトルピークを含み得る。
【００５６】
図5を参照すると、ステップ336において、RHRを決定するために、光センサスペクトルピークとモーションセンサスペクトルピークとのセットが比較され得る。たとえば、一実施形態では、モーションセンサ信号内のスペクトルピークに近い周波数の光センサ信号内のスペクトルピークは、モーションに関連すると考えられ得る。たとえば(図7および図8を参照すると)、ステップ336において、モーションセンサ電力スペクトル700と光センサ電力スペクトル800とが比較され得る。比較の結果、モーションセンサ電力スペクトル700(図7)内のスペクトルピークMS1、MS2、およびMS3に近い周波数の光センサ電力スペクトル800(図8)内のスペクトルピークO-MS1、O-MS-2、およびO-MS3は、モーションに起因する可能性がある。
【００５７】
さらに(図5を参照すると)、ステップ336において、周波数の点で無関係であるいくつかのあらかじめ定められた境界(たとえば、推定される心拍数範囲を表す)内の光センサスペクトルピークは、心拍数に起因する可能性があり、異常値はノイズと考えられ得る。たとえば、(図8を参照すると)支配的なピークOS1およびOS2は、心拍数に起因する可能性がある。たとえば、OS1は、第1またはRHR推定値として使用され得る。次いで、OS2は、OS1の第1の高調波であると決定され得る。
【００５８】
したがって、いくつかの実施形態では、ステップ336(図5)における、光センサスペクトルピークセット内のスペクトルピークとモーションセンサスペクトルピークセット内のスペクトルピークとの比較は、(i)ノイズ、(ii)モーション、および(iii)RHR推定に関連するスペクトルピークを生み出し得る。ブロック330が完了すると、制御はステップ340において方法300に戻され得る。いくつかの実施形態では、光センサ信号内の基本周波数を決定するためにスペクトルピークの比較が使用され得、次に、ユーザの第1の心拍数推定値(たとえば、RHR)を取得するために使用され得る。本明細書で使用される「基本周波数」という用語は、たとえば、RHRなどのユーザの心拍数に関連付けられ得、および/またはそれを示し得る、光センサ信号内の基本周波数を指す。
【００５９】
いくつかの実施形態では、RHRは、基本周波数に部分的に基づいて推定され得る。たとえば、光センサ信号の周波数領域表現は、複数の光センサ信号測定値(時間領域内にあり得る)から取得され得る。同様に、モーションセンサ信号の周波数領域表現は、複数のモーションセンサ信号測定値(時間領域内にあり得る)から取得され得る。さらに、光センサ信号の周波数領域表現における非モーション関連スペクトルピークを決定するために、光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとが比較され得る。次に、光センサ信号の周波数領域表現における非モーション関連スペクトルピークに基づいて、ユーザの心拍数に関連付けられる基本周波数が決定され得る。
【００６０】
図3を参照すると、いくつかの実施形態では、ブロック340において、RHRに関連付けられる品質メトリックが決定され得る。品質メトリックは、RHRの精度および/または信頼性の指標を提供し得る。RHR品質測定値は、推定RHRの信頼水準を提供するために使用され得る。いくつかの実施形態では、品質メトリックは、光センサの電力スペクトルに関連付けられるスペクトル特性に部分的に基づいて決定され得る。いくつかの実施形態では、品質メトリックは信号形状とは無関係であり得る。
【００６１】
ブロック340は、ステップ330において決定されたRHRに関連付けられる品質メトリックを計算するための方法のフローチャートを示す図6においてさらに詳細に示される。たとえば、図6に示されるように、ステップ342において、いくつかの実施形態では、第1のRHR品質メトリックは、(i)基本周波数の電力および基本周波数の高調波に対する(ii)光センサ信号内の非モーション関連電力コンテンツに基づいて計算され得る。たとえば、ステップ342において、第1のRHR品質メトリックは、(a)光センサスペクトルにおける基本周波数の振幅と、基本周波数の整数倍である光センサスペクトルピークのサブセットの振幅との合計と、(b)非モーション関連スペクトルピークのサブセットの振幅の合計との比率として計算され得る。たとえば、いくつかの実施形態では、基本周波数の整数倍である光センサスペクトルピークのサブセットは、あるしきい値電力値を上回る光センサスペクトルピークを含み得る。いくつかの実施形態では、非モーション関連スペクトルピークのサブセットは、スペクトルピークのセットから選択され得、あるしきい値電力値を上回る光センサ信号内のスペクトルピークを含む。上記のいずれの場合においてもしきい値がゼロである場合、すべての非モーション関連スペクトルピークが第1の品質メトリックの計算に含まれ得る。いくつかの実施形態では、光センサ信号内のある特定の数の非モーション作関連スペクトルピークは、非モーション関連スペクトルピークのサブセットに含まれ得る。
【００６２】
いくつかの実施形態では、第1の品質メトリックは以下のように取得され得る。
【００６３】
【数１】
2018520753.tif 000003
【００６４】
上式で、Q1RHRはRHR推定に関連付けられる品質メトリックであり、αiは振幅であり、fiは光センサ信号内のi番目のスペクトルピークPiの周波数であり、1≦i≦n、およびi=1、2、3、...nは負でない整数であり、F0は光センサ信号の基本周波数であり、k(F0)は基本周波数のk倍であり、Pis.t.|fi-kF0|<εkという項は、(“s.t.")であるような光センサ信号内のそれらのピークPiを表し、それらの対応する周波数fiはk(F0)のあるしきい値εk内にあり、1≦k≦kmaxである。いくつかの実施形態では、しきい値εkは、kが増加するにつれて変化してもよい。他の実施形態では、しきい値εkは、たとえば、
【００６５】
【数２】
2018520753.tif 000004
【００６６】
などのいくつかの固定値に設定され得る。いくつかの実施形態では、kは負でない整数値をとることがあり、たとえば、k=0、1、2、3...kmaxである。いくつかの実施形態では、kは1つまたは複数の分数値であり得、たとえば、k=0、(1/2)、1、2、3、4...kmax、あるいは、k=0、(1/2)、1、(3/2)、2、(5/2)、3、(7/2)...kmaxである。|fi-kF0|という項は、fiとkF0との間の差の絶対値を表す。
【００６７】
図9は、モーション関連スペクトル成分のない光センサ電力スペクトル900を示す。図9において、X軸は周波数を1分当たりのサイクル数で表し、Y軸は信号電力を表す。いくつかの実施形態では、(たとえば、図5のステップ338におけるモーションセンサ電力スペクトル700と光センサ電力スペクトル800との比較後に)光センサ電力スペクトル800からモーション関連成分を除去することによって、光センサ電力スペクトル900が取得され得る。
【００６８】
図9において、光センサ信号の基本周波数が1分当たりF0=RHR≒116サイクルとして示されている。周波数(2*F0)、(3*F0)、(4*F0)、...を有するF0の高調波も図9に示されている。さらに、図9は、それぞれが光センサ信号の周波数f1、f2、f3、f4、f5、f6...、に対応し得るスペクトルピークの振幅α1、α2、α3、α4、α5、α6...、も示している。図9に示されるように、周波数f6において振幅α6を有する第6の非モーション関連スペクトルピークは、P6はs.t.|f6-(1)F0|<ε1であり、i=6およびk=1であるので、基本周波数F0に対応するように決定され得る。同様に、周波数f6において振幅α12を有する第12の非モーションスペクトルピークは、P12はs.t.|f12-(2)F0|<ε2であり、i=12およびk=2であるので、基本周波数F0の第2の高調波に対応するように決定され得る。第3の高調波および第4の高調波は、それぞれ、P16はs.t.|f16-(3)F0|<ε3であり、i=16およびk=3であり、P23はs.t.|f23-(4)F0|<ε4であり、i=23およびk=4であるので、同様に決定され得る。
【００６９】
一例として、モーションがない場合、光センサスペクトルピークは、RHRまたはノイズのいずれかに関連している可能性が高い。典型的には、RHRは準周期的であるため、RHRに関連する光センサスペクトルピークは高調波比率になり、その合計
【００７０】
【数３】
2018520753.tif 000005
【００７１】
(式1の分子)は1に近づく。したがって、ノイズピークにおいてゼロまたは低電力が存在する場合、
【００７２】
【数４】
2018520753.tif 000006
【００７３】
であり、品質メトリックQ1RHRは1に近づく。存在しない場合、ノイズが増加するにつれて、品質測定値は減少し、最終的にゼロに近づく。一般的なケースでは、ノイズとモーションの両方がある場合、品質メトリックQ1RHRは、(モーション誘発スペクトルピークを考慮することなしに)上記式(1)の比率に基づき得る。いくつかの実施形態では、品質測定値は、特定の電子応答およびフィルタ応答とは無関係であり得、すなわちPPG信号の形状とは無関係であり得る。
【００７４】
図6を参照すると、ステップ344において、第2の品質メトリックが取得され得る。いくつかの実施形態では、第2の品質メトリックQ2RHRは、ピークの幅に部分的に基づき得る。たとえば、いくつかの実施形態では、第2の品質メトリックQ2RHRは、a)基本周波数(第1の電力)に関連付けられるスペクトルピークの電力と、b)基本周波数に関連付けられるスペクトルピークへの、何らかのあらかじめ定められたスペクトル距離でスペクトルの電力に対応する第2の電力と(ii)の合計によって分けられる、(i)基本周波数に関連付けられるスペクトルピークの電力に対応する第1の電力の比率として取得され得る。「スペクトル距離」は、周波数fからの距離δにあるf+δおよびf-δにおける周波数を指すために使用される。一実施形態では、スペクトル距離δはあらかじめ定められていてもよく、δの値は、デバイス100の動作モードに基づいて、またはデフォルト値として、および/あるいは設定可能に設定され得る。いくつかの実施形態では、第2の品質メトリックQ2RHRは、第1のスペクトルエネルギーベースの品質メトリックQ1RHRに対する乗算因子として使用され得る。したがって、Q2RHRは以下のように定義され得る。
【００７５】
【数５】
2018520753.tif 000007
【００７６】
上式で、Q2RHRは未処理の心拍数に関連付けられる第2の品質メトリックであり、
【００７７】
【数６】
2018520753.tif 000008
【００７８】
は基本周波数F0に関連付けられる振幅であり、振幅
【００７９】
【数７】
2018520753.tif 000009
【００８０】
は、基本周波数F0からのスペクトル距離「δ」において(周波数軸に沿って)、周波数F0-δおよびF0+δに関連付けられる。
【００８１】
図10は、光センサ信号の基本周波数F0に関連付けられるスペクトルピークの振幅
【００８２】
【数８】
2018520753.tif 000010
【００８３】
を示している。図10に示されるように、基本周波数F0に関連付けられるスペクトルピークについて、信号振幅
【００８４】
【数９】
2018520753.tif 000011
【００８５】
は、基本周波数F0からのスペクトル距離「δ」において(周波数軸に沿って)、周波数F0-δおよびF0+δに関連付けられる。ピークが鋭い場合、図10に示されるように、信号振幅
【００８６】
【数１０】
2018520753.tif 000012
【００８７】
は急速に落ち、基本周波数F0からのスペクトル距離δにおいてゼロに近い場合がある。したがって、基本周波数に関連付けられるスペクトルピークが顕著であるか、または明確に定義されている場合、Q2RHRは1に近づく。一方、基本周波数F0に関連付けられるスペクトルピークが弱いか、明確に定義されていない場合、周波数F0-δおよびF0+δに関連付けられる信号振幅
【００８８】
【数１１】
2018520753.tif 000013
【００８９】
は重要ではない場合があり、品質メトリックQ2RHRの値が低下する。
【００９０】
図6を参照すると、ステップ346において、いくつかの実施形態では、第3または全体的なRHR品質メトリックQ3RHRを取得するために、第1の品質メトリックQ1RHRおよび第2の品質メトリックQ2RHRが組み合わせられ得る。たとえば、一例として、第1のRHR品質メトリックQ1RHRを変更するための乗法因子として第2の品質メトリックQ2RHRが使用され得る。簡単な例として、第3の品質メトリックQ3RHRは、以下のように定義され得る。
Q3RHR=Q2RHR*Q1RHR
いくつかの実施形態では、ステップ344および346の1つまたは複数が任意で実行され得る。いくつかの実施形態では、ブロック340は、Q1RHR、Q2RHR、Q3RHRの1つまたは複数を出力し得る。いくつかの実施形態では、Q1RHRとQ2RHRとの数学的組合せであり得るQ3RHRが出力され得る。ブロック340が完了すると、制御はステップ350において方法300(図3)に戻され得る。
【００９１】
図3を参照すると、ステップ350において、Q3RHR(第1の品質メトリックQ1RHRと第2の品質メトリックQ2RHRとの何らかの数学的組合せであり得る)が、第2の心拍数または最終心拍数(FHR)推定値を提供するためにRHRを適応的に平滑化するために使用され得る。一実施形態では、適応平滑化のために、時間変化重みを有する1次再帰フィルタが使用され得る。たとえば、その時点のRHR品質測定値のうちの1つまたは複数に比例して重みが変えられ得る。いくつかの実施形態では、FHRは、RHRを適応的に平滑化することによって取得され得、適応フィルタ(適応平滑化を実行し得る)の係数は、第3の品質メトリックに部分的に基づいて調整され得る。
【００９２】
いくつかの実施形態では、1次適応平滑化フィルタが使用され得る。1次適応平滑化フィルタは時間的に変化するパラメータを使用し得、これは、(i)Q3RHR、時間ステップにおける第3の品質メトリック、および(ii)直前の時間ステップにおける適応的に平滑化された心拍数に対する、時間ステップにおける心拍数の変化量を決定するための非線形制約に少なくとも部分的に基づき得る。
【００９３】
いくつかの実施形態では、1次適応平滑化フィルタは、入力として、(i)
【００９４】
【数１２】
2018520753.tif 000014
【００９５】
、時間ステップtjにおける現在の未処理の心拍数、(ii)
【００９６】
【数１３】
2018520753.tif 000015
【００９７】
、時間tj-1における先の適応的に平滑化された心拍数、(iii)
【００９８】
【数１４】
2018520753.tif 000016
【００９９】
、時間tjにおける第3の品質メトリック、および(iv)先の適応的に平滑化された心拍数の変化の程度を決定するために使用され得る1つまたは複数のパラメータを受信し得る。たとえば、品質メトリック
【０１００】
【数１５】
2018520753.tif 000017
【０１０１】
が未処理である場合、
【０１０２】
【数１６】
2018520753.tif 000018
【０１０３】
に対する任意の変更の境界を設定するために(または、その変化率を制御するために)第1のパラメータが使用され得、心拍数は、時間ステップtjにおいて、適応平滑化フィルタによって
【０１０４】
【数１７】
2018520753.tif 000019
【０１０５】
に対して出力される。別の例として、品質メトリック
【０１０６】
【数１８】
2018520753.tif 000020
【０１０７】
が高い場合、
【０１０８】
【数１９】
2018520753.tif 000021
【０１０９】
に対する任意の変更の境界を設定するために(または、その変化率を制御するために)第2のパラメータが使用され得、心拍数は、時間ステップtjにおいて、適応平滑化フィルタによって
【０１１０】
【数２０】
2018520753.tif 000022
【０１１１】
に対して出力される。RHRを適応的に平滑化し、適応平滑化フィルタによる心拍数出力を決定するために、上記で概説したパラメータに加えて、光センサ信号の高調波に関連するパラメータなどの他の様々なパラメータも使用され得る。
【０１１２】
たとえば、光センサ心拍数信号が強い場合、たとえモーションの多い状況でも、品質メトリック(たとえば、Q3RHR)が高い場合がある。品質メトリック(たとえば、Q3RHR)が高い場合、適応平滑化を実行する適応フィルタは、RHRに見られる心拍数の変化に迅速に応答し、対応する更新をFHRに提供し得る。一方、弱い光センサ心拍数信号がある場合、品質メトリック(たとえば、Q3RHR)はより低い場合がある。品質メトリック(たとえば、Q3RHR)が低い場合、FHR推定値に対する対応する更新を遅くし、それによってスプリアス放出および誤差の影響を低減するために、適応フィルタは適応平滑化を修正し得る。開示される実施形態は、適応平滑化の様々な方法を使用し得る。たとえば、一実施形態では、適応フィルタは、修正された、時間的に変化する、非線形1次再帰適応フィルタの形態をとることができる。上述した、品質メトリック(たとえば、Q3RHR)で決定されたフィルタリングパラメータに加えて、修正された時間的に変化する非線形1次再帰適応フィルタはまた、ある時間期間にわたる現在のFHRに対するFHRの最大変化を制限するためのパラメータを含み得る。現在のFHRに対するFHRの最大変化を制限することによって、修正された時間的に変化する非線形1次再帰適応フィルタは、ノイズの多い状態におけるスプリアス放出および/または誤差のためにRHRの変動によって引き起こされるアーチファクトを拒否または最小化することができる。
【０１１３】
次に、ブロック360において、いくつかの実施形態では、RHRとFHRとが比較され得、第4の品質メトリックQ4RHRが、比較の結果に基づいて動的に取得され得る。たとえば、RHRとFHRとの間の絶対差があるしきい値を超える場合、報告された品質が低下する可能性がある。一例として、
【０１１４】
【数２１】
2018520753.tif 000023
【０１１５】
したがって、一実施形態では、式(4)に従って、|RHR-FHR|≦tの場合、Q4は任意の先の値QkRHR(Q1RHR(k=1の場合)、Q2RHR(k=2の場合)、Q3RHR(k=3の場合)、のうちの1つであり得る)を保持する。しかし、RHRとFHRとの間の差の絶対値(|RHR-FHR|)が増加するにつれて、Q4は動的かつ徐々にQkRHRの先の値を減少させる。式(4)は、RHRとFHRとの間の差の絶対値に応答して、品質メトリックを動的に変更する1つの方法に過ぎない点に留意されたい。一般に、品質メトリックがどのように調整されるかを決定するために、様々な他の機能が使用され得る。
【０１１６】
ブロック370において、FHRおよび/またはQ4がユーザに報告され得る。たとえば、FHRおよび品質メトリックの視覚的表示が提供され得る。実際のFHR値および品質メトリックは、ディスプレイ180に表示され得る。別の例として、FHR値および品質メトリックとともに、またはそれらの代わりに、グラフィックまたはカラーコード化バーまたはチャートが表示され得る。いくつかの実施形態では、ユーザは、特定の状態を示すために触覚フィードバックを提供され得る。たとえば、デバイス100は、指定された心拍数に達したときに、またはエラー状態を示すために振動し得る。
【０１１７】
本明細書に記載の方法は、用途に応じて様々な技法によって実施され得る。命令を有形に具現化する任意の機械可読媒体は、本明細書に記載の方法を実施する際に使用され得る。たとえば、ソフトウェアコードは、メモリ160に記憶され、プロセッサ150によって実行され得る。いくつかの実施形態では、機能は、1つまたは複数の命令あるいはコードとしてコンピュータ可読媒体に記憶され得る。これらの例には、データ構造により符号化されたコンピュータ可読媒体およびコンピュータプログラムにより符号化されたコンピュータ可読媒体が含まれる。コンピュータ可読媒体は、物理的なコンピュータ記憶媒体を含む。
【０１１８】
図11は、開示された実施形態と一致する方法で、光センサ信号測定値およびモーションセンサ信号測定値に基づいて、心拍数などの生体情報を取得する例示的な方法を示すフローチャートを示している。いくつかの実施形態では、方法1100の一部は、光センサ132から受信された心臓血管パラメータ測定値およびモーションセンサ136による測定値に部分的に基づいて、プロセッサ150、生体モジュール155、および/または心拍数推定モジュール158のうちの1つまたは複数を使用して、デバイス100によって実行され得る。いくつかの実施形態では、光センサ信号およびモーションセンサ信号は、光センサ信号測定値305およびモーションセンサ信号測定値315を取得するために、定期的にサンプリングされ得る。
【０１１９】
いくつかの実施形態では、ステップ1110において、光センサ信号の複数の光センサ信号測定値が取得され得る。たとえば、光センサ信号測定値は、ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づき得る。
【０１２０】
次に、ステップ1120において、モーションセンサ信号の複数のモーションセンサ信号測定値が取得され得る。たとえば、モーションセンサ信号測定値は、ユーザのモーションに部分的に基づき得る。
【０１２１】
ステップ1130において、光センサ信号に関連付けられる基本周波数を決定するために、複数の光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、複数のモーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとが比較され得る。いくつかの実施形態では、基本周波数を決定するために、光センサ信号の周波数領域表現が複数の光センサ信号測定値から取得され得、モーションセンサ信号の周波数領域表現が複数のモーションセンサ信号測定値から取得され得る。さらに、光センサ信号の周波数領域表現における1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークを決定するために、光センサ信号の周波数領域表現におけるスペクトルピークと、モーションセンサ信号の周波数領域表現におけるスペクトルピークとが比較され得る。光センサ信号に関連付けられる基本周波数を決定するために、光センサ信号の周波数領域表現における1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークが使用され得る。
【０１２２】
ステップ1140において、第1の心拍数は、基本周波数に部分的に基づいて推定され得る。
【０１２３】
ステップ1150において、第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックが取得され得る。いくつかの実施形態では、第1の品質メトリックは、第1の合計であって、基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、光センサ信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの第1のサブセットは、光センサ信号内の基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、光センサ信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの第2のサブセットが、光センサ信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づき得る。いくつかの実施形態では、第1の品質メトリックは、第1の合計と第2の合計との比率として計算され得る。
【０１２４】
いくつかの実施形態では、本方法は、第1の心拍数に関連付けられる第2の品質メトリックを取得するステップをさらに備え得る。いくつかの実施形態では、第2の品質メトリックは、基本周波数に関連付けられるスペクトルピークの電力に対応する第1の電力と、基本周波数からあらかじめ定められたスペクトル距離にある電力に対応する第2の電力とに部分的に基づき得る。たとえば、第2の品質メトリックは、第1の電力を第2の電力に追加することによって取得される合計に対する第1の電力の比率として取得され得る。
【０１２５】
いくつかの実施形態では、本方法は、第1の品質メトリックと第2の品質メトリックとの数学的組合せに部分的に基づいて、第3の品質メトリックを取得するステップをさらに備え得る。さらに、第2の心拍数は、第1の心拍数の適応平滑化を実行することによって推定され得、適応平滑化は、第3の品質メトリックに部分的に基づく。いくつかの実施形態では、本方法は、第4の品質メトリックを取得するステップをさらに備え得、第4の品質メトリックは、第1の心拍数と第2の心拍数との比較に部分的に基づいて動的に取得される。いくつかの実施形態では、ステップ1150が完了すると、制御はステップ1110において方法1100に戻され得る。
【０１２６】
開示された態様のこれまでの説明は、当業者が本開示を作成または使用できるようにするために提供される。これらの態様への種々の変更は当業者には容易に明らかになり、本明細書において規定された一般原理は、本開示の趣旨または範囲から逸脱することなく他の態様に適用することができる。
【符号の説明】
【０１２７】
100  デバイス
110  カメラ
130  センサバンク
132  光センサ
136  モーションセンサ
150  プロセッサ
155  生体モジュール
158  心拍数推定モジュール
160  メモリ
170  トランシーバ
180  ディスプレイ
210-1  電子インターフェース
210-2  電子インターフェース
300  方法
305  光センサ信号測定値
315  モーションセンサ信号測定値
320  光センサ信号およびモーションセンサ信号の調整ならびにバッファリングブロック
700  モーションセンサ電力スペクトル
800  光センサ電力スペクトル
900  光センサ電力スペクトル
1100  方法
【図１】
2018520753.tif 000024
【図２】
2018520753.tif 000025
【図３】
2018520753.tif 000026
【図４】
2018520753.tif 000027
【図５】
2018520753.tif 000028
【図６】
2018520753.tif 000029
【図７】
2018520753.tif 000030
【図８】
2018520753.tif 000031
【図９】
2018520753.tif 000032
【図１０】
2018520753.tif 000033
【図１１】
2018520753.tif 000034
【手続補正書】
【提出日】平成29年12月13日(2017.12.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光センサ信号の複数の光センサ信号測定値を取得するステップであって、前記光センサ信号測定値が、ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づく、ステップと、
モーションセンサ信号の複数のモーションセンサ信号測定値を取得するステップであって、前記モーションセンサ信号測定値が、前記ユーザのモーションに部分的に基づく、ステップと、
前記光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、前記光センサ信号に関連付けられる基本周波数を決定するステップと、
前記基本周波数に部分的に基づいて第1の心拍数を推定するステップと、
前記第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得するステップであって、前記第1の品質メトリックが、
第1の合計であって、前記基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、前記光センサ信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの前記第1のサブセットが、前記光センサ信号内の前記基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、
前記光センサ信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの前記振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの前記第2のサブセットが、前記光センサ信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づく、ステップと
を備える、プロセッサ実装方法。
【請求項２】
前記第1の品質メトリックが、前記第1の合計と前記第2の合計との比率として計算される、請求項1に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項３】
前記第1の心拍数に関連付けられる第2の品質メトリックを取得するステップをさらに備え、前記第2の品質メトリックが、
前記基本周波数に関連付けられる前記スペクトルピークの電力に対応する第1の電力と、
前記基本周波数からあらかじめ定められたスペクトル距離にある電力に対応する第2の電力と
に部分的に基づく、請求項1に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項４】
前記第2の品質メトリックが、前記第1の電力を前記第2の電力に追加することによって取得される合計に対する前記第1の電力の比率として取得される、請求項3に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項５】
前記第1の品質メトリックと前記第2の品質メトリックとの数学的組合せに部分的に基づいて、第3の品質メトリックを取得するステップをさらに備える、請求項3に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項６】
前記第1の心拍数の適応平滑化を実行することによって第2の心拍数を推定するステップをさらに備え、前記適応平滑化が、前記第3の品質メトリックに部分的に基づく、請求項5に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項７】
第4の品質メトリックを取得するステップをさらに備え、前記第4の品質メトリックが、前記第1の心拍数と前記第2の心拍数との比較に部分的に基づいて動的に取得される、請求項6に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項８】
前記基本周波数を決定するステップが、
前記複数の光センサ信号測定値から前記光センサ信号の周波数領域表現と、前記複数のモーションセンサ信号測定値から前記モーションセンサ信号の周波数領域表現とを取得するステップと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークを決定するために、前記光センサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークとを比較するステップと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における前記1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークから、前記光センサ信号に関連付けられる前記基本周波数を決定するステップと
を備える、請求項1に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項９】
ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づいて、光センサ信号の複数の光センサ信号測定値を提供するための光センサと、
前記ユーザのモーションに部分的に基づいて、モーションセンサ信号の複数のモーションセンサ信号測定値を提供するためのモーションセンサと、
前記光センサおよび前記モーションセンサに結合されたプロセッサとを備え、前記プロセッサが、
前記光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、前記光センサ信号に関連付けられる基本周波数を決定することと、
前記基本周波数に部分的に基づいて第1の心拍数を推定することと、
前記第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得することであって、前記第1の品質メトリックが、
第1の合計であって、前記基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、前記光センサ信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの前記第1のサブセットが、前記光センサ信号内の前記基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、
前記光センサ信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの前記振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの前記第2のサブセットが、前記光センサ信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づく、ことと
を行うように構成される、モバイルデバイス。
【請求項１０】
前記プロセッサが、
前記第1の品質メトリックを、前記第1の合計と前記第2の合計との比率として取得するように構成される、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１１】
前記プロセッサが、
前記第1の心拍数に関連付けられる第2の品質メトリックを取得するようにさらに構成され、前記第2の品質メトリックが、
前記基本周波数に関連付けられる前記スペクトルピークの電力に対応する第1の電力と
前記基本周波数からあらかじめ定められたスペクトル距離にある電力に対応する第2の電力と
に部分的に基づく、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１２】
前記プロセッサが、
前記第1の電力を前記第2の電力に追加することによって取得される合計に対する前記第1の電力の比率として前記第2の品質メトリックを取得するように構成される、請求項11に記載のモバイルデバイス。
【請求項１３】
前記プロセッサが、
前記第1の品質メトリックと前記第2の品質メトリックとの数学的組合せに部分的に基づいて、第3の品質メトリックを取得するようにさらに構成される、請求項11に記載のモバイルデバイス。
【請求項１４】
前記プロセッサが、
前記第1の心拍数の適応平滑化を実行することによって第2の心拍数を推定するようにさらに構成され、前記適応平滑化が、前記第3の品質メトリックに部分的に基づく、請求項13に記載のモバイルデバイス。
【請求項１５】
前記プロセッサが、
第4の品質メトリックを取得するようにさらに構成され、前記第4の品質メトリックが、前記第1の心拍数と前記第2の心拍数との比較に部分的に基づいて動的に取得される、請求項14に記載のモバイルデバイス。
【請求項１６】
前記基本周波数を決定するために、前記プロセッサが、
前記複数の光センサ信号測定値から前記光センサ信号の周波数領域表現と、前記複数のモーションセンサ信号測定値から前記モーションセンサ信号測定値の周波数領域表現とを取得することと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークを決定するために、前記光センサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークとを比較することと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における前記1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークから、前記光センサ信号に関連付けられる前記基本周波数を決定することと
を行うように構成される、請求項9に記載のモバイルデバイス。
【請求項１７】
ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づいて、光検出手段信号の複数の光検出手段信号測定値を提供するための光検出手段と、
前記ユーザのモーションに部分的に基づいて、モーション検出手段信号の複数のモーション検出手段信号測定値を提供するためのモーション検出手段と、
前記光検出手段および前記モーション検出手段に結合された処理手段とを備え、前記処理手段が、
前記光検出手段信号測定値から取得されたスペクトルピークと、前記モーション検出手段信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、前記光検出手段信号に関連付けられる基本周波数を決定するための手段と、
前記基本周波数に部分的に基づいて、第1の心拍数を推定するための手段と、
前記第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得するための手段であって、前記第1の品質メトリックが、
第1の合計であって、前記基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、前記光検出手段信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの前記第1のサブセットが、前記光検出手段信号内の前記基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、
前記光検出手段信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの前記振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの前記第2のサブセットが、前記光検出手段信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づく、手段と
を備える、装置。
【請求項１８】
前記処理手段が、
前記第1の心拍数に関連付けられる第2の品質メトリックを取得するための手段をさらに備え、前記第2の品質メトリックが、
前記基本周波数に関連付けられる前記スペクトルピークの電力に対応する第1の電力と、
前記基本周波数からあらかじめ定められたスペクトル距離にある電力に対応する第2の電力と
に部分的に基づく、請求項17に記載の装置。
【請求項１９】
前記処理手段が、
前記第1の品質メトリックと前記第2の品質メトリックとの数学的組合せに部分的に基づいて、第3の品質メトリックを取得するための手段をさらに備える、請求項18に記載の装置。
【請求項２０】
前記処理手段が、
前記第1の心拍数の適応平滑化を実行することによって前記ユーザの第2の心拍数を取得するための手段をさらに備え、前記適応平滑化が、前記第3の品質メトリックに部分的に基づく、請求項19に記載の装置。
【請求項２１】
前記処理手段が、
前記第1の心拍数と前記第2の心拍数との比較に部分的に基づいて、第4の品質メトリックを動的に取得するための手段をさらに備える、請求項20に記載の装置。
【請求項２２】
前記基本周波数を決定するための手段が、
前記複数の光検出手段信号測定値から前記光検出手段信号の周波数領域表現と、前記複数のモーション検出手段信号測定値から前記モーション検出手段信号の周波数領域表現とを取得するための手段と、
前記光検出手段信号の前記周波数領域表現における1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークを決定するために、前記光検出手段信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークと、前記モーション検出手段信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークとを比較するための手段と、
前記光検出手段信号の前記周波数領域表現における前記1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークから、前記光検出手段信号に関連付けられる前記基本周波数を決定するための手段と
を備える、請求項17に記載の装置。
【請求項２３】
命令を具現化する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、プロセッサによって実行されると、
光センサ信号の複数の光センサ信号測定値を取得するステップであって、前記光センサ信号測定値が、ユーザの少なくとも1つの心臓血管パラメータに部分的に基づく、ステップと、
モーションセンサ信号の複数のモーションセンサ信号測定値を取得するステップであって、前記モーションセンサ信号測定値が、前記ユーザのモーションに部分的に基づく、ステップと、
前記光センサ信号測定値から取得されたスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号測定値から取得されたスペクトルピークとの比較に部分的に基づいて、前記光センサ信号に関連付けられる基本周波数を決定するステップと、
前記基本周波数に部分的に基づいて第1の心拍数を推定するステップと、
前記第1の心拍数に関連付けられる第1の品質メトリックを取得するステップであって、前記第1の品質メトリックが、
第1の合計であって、前記基本周波数に対応するスペクトルピークの振幅を、前記光センサ信号内のスペクトルピークの第1のサブセット内のスペクトルピークの振幅に追加することによって取得され、スペクトルピークの前記第1のサブセットが、前記光センサ信号内の前記基本周波数の整数倍に関連付けられるスペクトルピークから選択される、第1の合計と、
前記光センサ信号内のスペクトルピークの第2のサブセットにスペクトルピークの前記振幅を追加することによって取得される第2の合計であって、スペクトルピークの前記第2のサブセットが、前記光センサ信号内のスペクトルピークのセットから選択される、第2の合計とに少なくとも部分的に基づく、ステップと
を備える方法におけるステップを実行する、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２４】
前記第1の品質メトリックが、前記第1の合計と前記第2の合計との比率として計算される、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
前記第1の心拍数に関連付けられる第2の品質メトリックを取得するステップをさらに備え、前記第2の品質メトリックが、
前記基本周波数に関連付けられる前記スペクトルピークの電力に対応する第1の電力と、
前記基本周波数からあらかじめ定められたスペクトル距離にある電力に対応する第2の電力と
に部分的に基づく、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２６】
前記第2の品質メトリックが、前記第1の電力を前記第2の電力に追加することによって取得される合計に対する前記第1の電力の比率として取得される、請求項25に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２７】
前記第1の品質メトリックと前記第2の品質メトリックとの数学的組合せに部分的に基づいて、第3の品質メトリックを取得するステップをさらに備える、請求項25に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２８】
前記第1の心拍数の適応平滑化を実行することによって前記ユーザの第2の心拍数を取得するステップをさらに備え、前記適応平滑化が、前記第3の品質メトリックに部分的に基づく、請求項27に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２９】
第4の品質メトリックを取得するステップをさらに備え、前記第4の品質メトリックが、前記第1の心拍数と前記第2の心拍数との比較に部分的に基づいて動的に取得される、請求項28に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３０】
前記基本周波数を決定するステップが、
前記複数の光センサ信号測定値から前記光センサ信号の周波数領域表現と、前記複数のモーションセンサ信号測定値から前記モーションセンサ信号測定値の周波数領域表現とを取得するステップと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークを決定するために、前記光センサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークと、前記モーションセンサ信号の前記周波数領域表現におけるスペクトルピークとを比較するステップと、
前記光センサ信号の前記周波数領域表現における前記1つまたは複数の非モーション関連スペクトルピークから、前記光センサ信号に関連付けられる前記基本周波数を決定するステップと
を備える、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【国際調査報告】
2018520753.tif 000035
2018520753.tif 000036
2018520753.tif 000037