(57)【要約】【課題】脈波信号の変化量を求めるための２階微分処理によりノイズ成分だけを増幅させること、及びこれにより本来の脈波信号がノイズに埋もれることがないように容積脈波信号から加速度脈波信号を正しく抽出する心拍検知方法を提供する。【解決手段】心拍検知方法は、生体を透過あるいは反射する光の強弱により心拍を検知する心拍検知方法であって、透過あるいは反射した光を電気信号に変換し、電気信号に低周波透過フィルタを施す第１の工程と、第１の工程を通過後の信号に微分処理を施す第２の工程と、第２の工程を通過後の信号に低周波透過フィルタを施す第３の工程と、第３の工程を通過後の信号に微分処理を施す第４の工程と、第４の工程を通過後の信号に低周波透過フィルタを施す第５の工程と、第５の工程を通過後の信号からピーク値を検出し、ピーク値の間隔を心拍間隔とする第６の工程とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体を透過あるいは反射する光の強弱により心拍を検知する心拍検知方法であって、
透過あるいは反射した光を電気信号に変換し、
前記電気信号に低周波透過フィルタを施す第１の工程と、
前記第１の工程を通過後の信号に微分処理を施す第２の工程と、
前記第２の工程を通過後の信号に低周波透過フィルタを施す第３の工程と、
前記第３の工程を通過後の信号に微分処理を施す第４の工程と、
前記第４の工程を通過後の信号に低周波透過フィルタを施す第５の工程と、
前記第５の工程を通過後の信号からピーク値を検出し、ピーク値の間隔を心拍間隔とする第６の工程とを備えることを特徴とする心拍検知方法。
【請求項２】
前記低周波透過フィルタのカットオフ周波数を心拍間隔の約１／１０の周波数とすることを特徴とする請求項１に記載の心拍検知方法。
【請求項３】
生体を透過あるいは反射する光の強弱により心拍信号を検知する心拍検知部と、
前記心拍検知部により検知された前記心拍信号を電気信号に変換するＡ／Ｄ変換部と、
前記電気信号から高周波成分を除去する第１の低周波透過フィルタと、
前記第１の低周波透過フィルタを透過した信号を微分処理する第１の微分処理部と、
前記第１の微分処理部により微分処理された信号から高周波成分を除去する第２の低周波フィルタと、
前記第２の低周波フィルタを透過した信号を微分処理する第２の微分処理部と、
前記第２の微分処理部により微分処理された信号から高周波成分を除去する第３の低周波フィルタと、
前記第３の低周波フィルタを透過した信号からピーク値を検出し、ピーク値の間隔を心拍間隔とするピーク検出出力部とを備えることを特徴とする心拍検知装置。
【請求項４】
前記第１の低周波フィルタ、前記第２の低周波フィルタ及び前記第３の低周波フィルタそれぞれのカットオフ周波数を心拍間隔の約１／１０の周波数とする周波数可変部をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の心拍検知装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の心拍検知装置を備え、
ピーク値の間隔を時系列にデータを変換する時系列データ変換部と、
時系列に変換されたデータを等時間間隔に変換する等時間間隔変換部と、
周波数解析によりパワースペクトルデータを算出するパワースペクトルデータ算出部と、
前記パワースペクトルデータから２つの周波数帯域のパワーを算出する周波数帯域算出部と、
２つの周波数帯域のパワー比を算出するパワー比算出部と、
前記パワー比に応じたストレス値へ変換するストレス値変換部を備えることを特徴とする精神ストレス計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の計測データを処理し、心拍波形を測定する心拍検知方法、心拍検知装置および精神ストレス計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
身体のストレスを表す指標を求める場合、心拍波形のピーク間隔（これをＲ−Ｒ間隔という。）の時間的な揺らぎを用いることが知られている。Ｒ−Ｒ間隔を周波数解析し、事前に設定した２つの異なる周波数範囲のパワーの比をストレスを表す指標として用いている。心拍波形を取得する方法として心臓の筋肉の活動電位を測定する方法があり、これによりストレス計測のための脈波を取得することができる。また、簡易な測定方法として身体の特定部位の光の透過率あるいは反射率を用いる方法がある。例えば、図９に示すように指先に赤外線を照射したときの反射率または耳たぶに赤外線を照射したときの透過率などを用いる方法である。なお、図９中の１０１は人の指先を、１０２は赤外線投光器を、１０３は赤外線受光器をそれぞれ表す。赤外線受光器１０３は、赤外線投光器１０２から照射され指先で反射する赤外線を検知する。これら特定部位の赤外線の透過率あるいは反射率はその部位を流れる血液量と関係があり、これら特定部位の赤外線の透過率あるいは反射率を測定することにより得られる波形を容積脈波と呼ぶ。また心筋の活動を表す心拍信号の代替として、この容積脈波を２階微分し、血流の加速度成分を表す加速度脈波を用いる。
【０００３】
上記の心拍検知手段が、特許文献１における精神ストレス評価装置、特許文献２における自律神経系機能評価方法およびそのシステム及び特許文献３におけるストレスセンサシステムなどの発明に用いられている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
容積脈波の波形の例を図１０に示す。図９において赤外線受光器１０３が得た脈波信号を実際に測定すると図１０に示されるような波形にはならない場合が多い。血流による反射光の変化は微少でありノイズの影響を受けやすいからである。また、赤外線受光器１０３により測定された脈波信号はＡ／Ｄ変換によりデジタルデータ化される場合があり、この場合、変換誤差や量子化誤差が加わることになる。実際の波形の例を図１１に示す。微少時間（△ｔ）での脈波信号の変化量を求めるため微分処理を行うこととなる。しかし、微分処理を行うと実際の信号処理において元信号のノイズ成分を増幅させてしまう。さらに、ノイズを増幅させる微分処理を続けて２回行う事はノイズ成分だけを増幅させる事になりかねず、本来の脈波信号がノイズに埋もれてしまう。例えば図１１の信号を微分すると図１２の様になり、ノイズが増幅され脈波の信号成分が埋もれてしまう。
【０００５】
そこで、本発明は、脈波信号の変化量を求めるための２階微分処理によりノイズ成分だけを増幅させること、及びこれにより本来の脈波信号がノイズに埋もれることがないように容積脈波信号から加速度脈波信号を正しく抽出する心拍検知方法を提供する事を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するため、本発明の心拍検知方法は、生体を透過あるいは反射する光の強弱により心拍を検知する心拍検知方法であって、透過あるいは反射した光を電気信号に変換し、電気信号に低周波透過フィルタを施す第１の工程と、第１の工程を通過後の信号に微分処理を施す第２の工程と、第２の工程を通過後の信号に低周波透過フィルタを施す第３の工程と、第３の工程を通過後の信号に微分処理を施す第４の工程と、第４の工程を通過後の信号に低周波透過フィルタを施す第５の工程と、第５の工程を通過後の信号からピーク値を検出し、ピーク値の間隔を心拍間隔とする第６の工程とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、適時、低周波透過フィルタを通すことで、心拍信号の変化量を求めるための２階微分処理によりノイズ成分だけを増幅させること、及びこれにより本来の心拍信号がノイズに埋もれることを防ぐことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態の心拍検知方法の手順を示すフロー図である。
【図２】本発明の実施形態の心拍検知方法により処理された各手順ごとの心拍波形図である。
【図３】本発明の実施形態の心拍検知方法により処理された、カットオフ周波数を２０Ｈｚとしたときの各手順ごとの心拍波形図である。
【図４】本発明の実施形態の心拍検知方法により処理された、カットオフ周波数を３Ｈｚとしたときの各手順ごとの心拍波形図である。
【図５】本発明の実施形態の心拍検知方法の手順において、Ｒ−Ｒ間隔を求める例を示した図である。
【図６】本発明の実施形態の心拍検知方法によって得られたＲ−Ｒ間隔に基づいたストレス計測の手順を示すフロー図である。
【図７】本発明の実施形態の心拍検知装置の概要を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施形態のストレス計測装置の概要を示すブロック図である。
【図９】人の指先への赤外線反射率を用いた心拍波形計測手法の実例を示す図である。
【図１０】容積脈波の波形図の一例である。
【図１１】容積脈波の実際の波形図の一例である。
【図１２】容積脈波信号を２階微分処理したときの波形図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の実施形態の心拍検知方法について、図１を用いて以下説明する。血流量測定（ステップＳ１）により得られた情報はＡ／Ｄ変換器によりデジタルデータ化される（ステップＳ２）。ローパスフィルタ１はデジタル化されたデータに低周波透過フィルタを適応する（ステップＳ３）。次に微分処理１を行い（ステップＳ４）、ローパスフィルタ２により低周波透過フィルタを適応する（ステップＳ５）。その後、微分処理２を行い（ステップＳ６）、ローパスフィルタ３により低周波透過フィルタを適応する（ステップＳ７）。こうして２階微分された信号からのピーク検出出力により波形ピークの時間間隔を出力する（ステップＳ８）。
【００１０】
この処理を行った例を図２に示す。微分を行うとノイズ成分が増幅される。微分処理１の後にローパスフィルタ処理を行わないと次の微分時にノイズが増幅されてしまう。よって、微分処理の後にローパスフィルタを通す事により多段の微分処理を行った場合でもノイズ成分を最小限にする事ができる。つまりノイズ成分が増幅されることを防ぐことができる。
【００１１】
低周波透過フィルタのカットオフ周波数をいくつにするか検討する。カットオフ周波数が高すぎるとノイズを除去出来ず、カットオフ周波数が低すぎるとピーク波形を鈍らせてしまいピーク間隔の精度が落ちる。例として、カットオフ周波数を２０Hzとした場合の上記に示したステップＳ１〜ステップＳ８の各工程により得られた波形を図３に示す。また、カットオフ周波数を３Hzとした場合の各工程により得られた波形を図４に示す。
【００１２】
人の心拍間隔はおよそ１秒間隔であり、図２に示すような加速度脈波のピークを示す山の時間は心拍間隔の約１／１０である。そのため、カットオフ周波数を１０Hzとすることが望ましい。このカットオフ周波数はピーク間隔を計測し随時変更しても良い。例えば過去１０拍分のピーク間隔を平均した時間（ｔ）として、その約１／１０の時間（ｔ／10）をカットオフ周波数（ｆｃ＝１０／ｔ）として用いたローパスフィルタ処理を行う。こうすることで、間隔の変化する心拍のピーク間隔をより正しく検出する事が可能となる。なお、カットオフ周波数を約１０Hzの固定周波数として処理を簡略化しても良い。この加速度脈波信号からのピーク値を検出し、そのピーク間隔を求めることとする。その例を図５に示す。ピークの間隔ｔ１、ｔ２、ｔ３・・・を順次求め、この間隔をＲ−Ｒ間隔として出力する。
【００１３】
上述のように、低周波透過フィルタのカットオフ周波数を心拍間隔の１／１０に設定することにより、ノイズを適切に除去しつつ加速度脈波のピーク位置検出の精度を損なうこと無く正しい加速度脈波のピーク時間（Ｒ−Ｒ間隔）を求めることができる。なお、本実施形態ではＡ／Ｄ変換後にローパスフィルタ及び微分処理を行っているが、Ａ／Ｄ変換する前にアナログ的にローパスフィルタ及び微分処理を行ってもよい。
【００１４】
本発明の実施形態の精神ストレス計測の手順について以下説明する。すなわち、上記の手順によって検出されたＲ−Ｒ間隔に基づいてストレス計測を行う。
【００１５】
ストレス計測の手順を図６に示す。測定されたＲ−Ｒ間隔を時系列にデータ化する（ステップＳ１１）。例えばｔ２秒では値Ｔ１、ｔ２＋ｔ３秒では値Ｔ２、ｔ２＋ｔ３＋ｔ４秒では値Ｔ３と言うようにデータ化する。なお、このデータは時間間隔が等しくない。よって、時系列化したデータを等時間間隔となる様に変換する（ステップＳ１２）。周波数解析をしてパワースペクトルを求める（ステップＳ１３）場合、高速に周波数解析を行うにはデータの時間間隔は等しいデータ列である事が望ましいからである。その後、算出されたパワースペクトルデータから２つの周波数帯域のパワーを算出する（ステップＳ１４）。例えば１つの帯域ＬＦ（Ｌｏｗ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は直流ＤＣ成分を除去した０．１５Ｈｚから０．２Hzを上限とする帯域とし、もう一つの帯域ＨＦ（Ｈｉｇｈ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）はＬＦの上限から０．５Hzを上限とする帯域である。このＬＦとＨＦの帯域のパワーをそれぞれ求める。そしてＬＦとＨＦの比として、例えばＬＦ／ＨＦを算出する（ステップＳ１５）。こうして算出された値をストレスの指標として用いる（ステップＳ１６）。
【００１６】
上記手順をとることにより、より正しいＲ−Ｒ間隔を求める事ができノイズに強いストレス計測が可能となる。なお、ステップＳ１２における変換には、データ点とデータ点の間を直線近似し、時間間隔を細かくするアップサンプリングで実現できる。スプライン関数や高次関数でデータ点間を補間しアップサンプリングしても良い。時間間隔を等しくすることで高速フーリエ変換アルゴリズムに代表される計算処理によりフーリエ変換を行う事が可能となる。
【００１７】
本発明の実施形態の心拍検知装置１は、生体を透過あるいは反射する光の強弱により心拍を検知する心拍検知部１１、心拍検知部１１により得られた情報をデジタルデータ化するＡ／Ｄ変換部１２、低周波透過フィルタを透過させ高周波成分を除去するローパスフィルタ１３〜１５、加速度脈波を得るために微分処理を行う第１の微分処理部１６及び第２の微分処理部１７、及びピーク時間間隔（Ｒ−Ｒ間隔）を出力するピーク検出出力部１８を備える。なお、低周波透過フィルタのカットオフ周波数は可変することができるもの（周波数可変部１９を備える）であってもよいし、固定したものであってもよい。
【００１８】
また、本発明の実施形態の心拍検知装置１を備えた精神ストレス計測装置５０は、Ｒ−Ｒ間隔を時系列にデータ化する時系列データ変換部５１、時系列化したデータを等時間間隔となる様に変換するための等時間間隔変換部５２、周波数解析によりパワースペクトルデータを算出するパワースペクトルデータ算出部５３、パワースペクトルデータから２つの周波数帯域のパワーを算出する周波数帯域算出部５４、２つの周波数帯域のパワー比を算出するパワー比算出部５５、及びパワー比に応じたストレス値へ変換するストレス値変換部５６を備える。
【００１９】
なお、上述する各実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更実施が可能である。
【符号の説明】
【００２０】
１    心拍検知装置
１１    心拍検知部
１２    Ａ／Ｄ変換部
１３〜１５    ローパスフィルタ１〜３
１６    第１の微分処理部
１７    第２の微分処理部
１８    ピーク検出出力部
１９    周波数可変部
５０    精神ストレス計測装置
５１    時系列データ変換部
５２    等時間間隔変換部
５３    パワースペクトルデータ算出部
５４    周波数帯域算出部
５５    パワー比算出部
５６    ストレス値変換部
１０１    人の指先
１０２    赤外線の投光器
１０３    赤外線の受光器
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２１】
【特許文献１】特許第４２３８３２１号公報
【特許文献２】特開２００３−１９０１０９号公報
【特許文献３】特開２００７−２８９５４０号公報
【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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