(57)【要約】【課題】生体で生じる電気信号の電位の波形の周波数を、高速フーリエ変換を用いるより、短い時間で導出する生体信号推定装置を提供する。【解決手段】生体信号推定装置１０は、生体Ｓで生じる電気信号の電位を間欠的に計測する電位計測手段１１と、電位計測手段１１が所定時間内の計測で得た複数の計測値からなる計測値群を対象に、複数の計測値の時間軸に対する変化からなる波形の周波数を、超関数を用いて算出する周波数算出手段１２とを備えて、高速フーリエ変換を利用するのに比べ、周波数の算出の簡素化を図る。【選択図】図１
2017055975.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体で生じる電気信号の電位を間欠的に計測する電位計測手段と、前記電位計測手段が所定時間内の計測で得た複数の計測値からなる計測値群を対象に、該複数の計測値の時間軸に対する変化からなる波形の周波数を、超関数を用いて算出する周波数算出手段とを備えることを特徴とする生体信号推定装置。
【請求項２】
請求項１記載の生体信号推定装置において、前記電位計測手段が、前記電気信号の電位を新たに計測して新たな計測値を得る度に、前記周波数算出手段は、前記計測値群に、前記新たな計測値を加えると共に、最も古いタイミングで得られた前記計測値を消去することによって、該計測値群を更新し、該更新された計測値群を対象に前記周波数を新たに算出することを特徴とする生体信号推定装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の生体信号推定装置において、前記超関数のテスト関数は、ガウス関数であることを特徴とする生体信号推定装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の生体信号推定装置において、前記周波数算出手段は、低域通過フィルタ、高域通過フィルタ及び帯域通過フィルタの少なくとも１つの処理を行った前記計測値群を対象に、前記超関数の処理を行うことを特徴とする生体信号推定装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の生体信号推定装置において、前記周波数算出手段は、前記超関数の処理を行った前記複計測値群に対して、低域通過フィルタ、高域通過フィルタ及び帯域通過フィルタの少なくとも１つの処理を行うことを特徴とする生体信号推定装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の生体信号推定装置において、前記電気信号として、脳波が採用されることを特徴とする生体信号推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体で生じる電気信号の電位の周波数を求める生体信号推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体においては、脳細胞の活動の際や、筋肉を動かす際に、電気信号が発生する。電気信号の電位は、生体の状態に応じて変化するため、電気信号の電位の変化から、生体の状態を知ることができる。例えば、脳波は、δ波、θ波、α波、β波等の個別の波に分類され、個別の波のいずれが生じているかによって、脳の状態を知得することができる。個別の波は、時間軸に対する電気信号の電位の変化からなる波形の周波数によって判別可能で、１〜３Ｈｚはδ波、４〜７Ｈｚはθ波、８〜１３Ｈｚはα波、１４〜３０Ｈｚはβ波である。
電気信号の電位の計測から周波数を導出する具体例については、例えば、特許文献１、２に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−２９６６９２号公報
【特許文献２】特開２０１４−１２８６９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
周波数を導出するに当たって必要とされる計測値の数は、周波数を算出するアルゴリズムによって異なる。この点、特許文献１、２に記載の方法は、アルゴリズムに、高速フーリエ変換を採用していることから、生体で生じる電気信号の電位を計測してから、周波数を導出するまでに要する時間が長いという課題があった。例えば、電気信号の電位の周波数を導出するにあたって、０．１Ｈｚの分解能を確保しようとすると、高速フーリエ変換においては、電気信号の電位の計測を１周期にあたる１０秒間行うことを要する。これは、電気信号の電位の計測から周波数の導出までに１０秒間もかかることを意味する。
本発明は、かかる事情に鑑みてなされるもので、生体で生じる電気信号の電位の波形の周波数を、高速フーリエ変換を用いるより、短い時間で導出する生体信号推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記目的に沿う本発明に係る生体信号推定装置は、生体で生じる電気信号の電位を間欠的に計測する電位計測手段と、前記電位計測手段が所定時間内の計測で得た複数の計測値からなる計測値群を対象に、該複数の計測値の時間軸に対する変化からなる波形の周波数を、超関数を用いて算出する周波数算出手段とを備える。
【０００６】
本発明に係る生体信号推定装置において、前記電位計測手段が、前記電気信号の電位を新たに計測して新たな計測値を得る度に、前記周波数算出手段は、前記計測値群に、前記新たな計測値を加えると共に、最も古いタイミングで得られた前記計測値を消去することによって、該計測値群を更新し、該更新された計測値群を対象に前記周波数を新たに算出するのが好ましい。
【０００７】
本発明に係る生体信号推定装置において、前記超関数のテスト関数は、ガウス関数であるのが好ましい。
【０００８】
本発明に係る生体信号推定装置において、前記周波数算出手段は、低域通過フィルタ、高域通過フィルタ及び帯域通過フィルタの少なくとも１つの処理を行った前記計測値群を対象に、前記超関数のテスト関数の処理を行うのが好ましい。
【０００９】
本発明に係る生体信号推定装置において、前記周波数算出手段は、前記超関数のテスト関数の処理を行った前記複計測値群に対して、低域通過フィルタ、高域通過フィルタ及び帯域通過フィルタの少なくとも１つの処理を行うのが好ましい。
【００１０】
本発明に係る生体信号推定装置において、記電気信号として、脳波を採用可能である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る生体信号推定装置は、複数の計測値の時間軸に対する変化の周波数を、超関数を用いて算出するので、高速フーリエ変換を用いるのに比べ、生体で生じる電気信号の電位の波形の周波数を、短い時間で導出可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施の形態に係る生体信号推定装置の説明図である。
【図２】脳波原波形を示すグラフである。
【図３】高域通過フィルタの処理を行った波形を示すグラフである。
【図４】帯域通過フィルタの処理を行った波形を示すグラフである。
【図５】テスト関数により脳波の周波数を算出して得た波形を示すグラフである。
【図６】低域通過フィルタの処理を行った波形を示すグラフである。
【図７】左側は、高速フーリエ変換を用いて導出した波形を示すグラフであり、右側は、テスト関数を用いて導出した波形を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明を具体化した実施の形態につき説明し、本発明の理解に供する。
図１に示すように、本発明の一実施の形態に係る生体信号推定装置１０は、生体Ｓで生じる電気信号の電位を間欠的に計測する電位計測手段１１と、電位計測手段１１が所定時間内の計測で得た複数の計測値からなる計測値群を対象に、複数の計測値の時間軸に対する変化からなる波形の周波数を算出する周波数算出手段１２とを備える。以下、詳細に説明する。
【００１４】
本実施の形態において、生体Ｓで生じる電気信号は、脳の活動によって生じる脳波であり、電位計測手段１１は、図１に示すように、生体Ｓ（人）の頭部に取り付けられる２つの電極１３、１４、電極１３、１４から出力されるアナログ値を増幅するアンプ１５、アンプ１５で増幅されたアナログ値をデジタル値に変換するＡＤ変換器１６、及び、ＡＤ変換器１６から出力されるデジタル値を得て、脳波の電位を算出する電位演算部１７を具備している。
【００１５】
電極１３、１４は、生体Ｓの頭部の国際１０−２０法におけるＣ４の位置（右中心部）及びＡ２の位置（右耳）にそれぞれ取り付けられ、電位を測定する。右耳に取り付けられる電極１４は、基準電極であり、電位演算部１７は、電極１３の測定値及び電極１４の測定値を、デジタル値として、所定の時間間隔Ｔｓ（本実施の形態では、１秒間に３００〜１０００回）で取得し、２つの測定値の差を算出して、脳波の電位を計測する。
【００１６】
電位演算部１７は、主としてコンピュータ（電子計算機）１８に搭載されたインターフェース及びプログラムによって構成可能であり、脳波の電位（電極１３の測定値と電極１４の測定値の差）を計測する度に、計測した脳波の電位を時間情報と関連付けて、コンピュータ１８が備える記憶媒体１９に記憶する。以下、電位演算部１７が計測して得た脳波の電位を、「計測値」とも言う。
【００１７】
脳波の電位と関連付けられる時間情報は、電位演算部１７が電極１３、１４から最初の測定値を取得してから、該当する脳波の電位を計測する基となった電極１３、１４の測定値を取得するまでの時間を意味する。例えば、電位演算部１７がＬ番目に取得した電極１３、１４の測定値を基に計測した脳波の電位に対しては、１番目の電極１３、１４の測定値を取得してからＬ番目の電極１３、１４の測定値を取得するまでに要した時間が、時間情報として関連付けられる。
【００１８】
また、コンピュータ１８は、図１に示すように、電位演算部１７に加え、主としてプログラムによって構成された周波数算出手段１２、及び、主としてプログラムによって構成されたグラフ作成部２０を具備している。
グラフ作成部２０は、記憶媒体１９に記憶されている複数の計測値を基に、縦軸が電位（μＶ）で横軸が時間（秒）の図２に示すグラフ（以下、「脳波原波形のグラフ」とも言う）を作成することができる。図２に示す脳波原波形のグラフは、連続した線によって描かれているが、実際には、複数の測定値によって構成されている。
【００１９】
脳波原波形のグラフにおいて、横軸の時間とは、電位演算部１７が脳波の電位の計測を開始した時点を０秒として、各脳波の電位が計測されるまでに経過した時間（以下、「計測時間」とも言う）を意味する。なお、図２の右側のグラフは、図２の左側のグラフの所定の時間領域（６５〜６９秒の領域）を拡張したグラフであり、これは、後述する図３〜図６においても同じである。
グラフ作成部２０は、コンピュータ１８に接続された図１に示すモニタ２１に、脳波原波形のグラフを表示することができる。
【００２０】
周波数算出手段１２は、電位演算部１７が所定時間Ｔ（本実施の形態では、０．０５〜０．３０秒）内に電極１３、１４から得たＮ組（本実施の形態では、２０＜Ｎ＜１５０）の測定値からそれぞれ求めたＮ個の計測値を、記憶媒体１９から取得し、取得したＮ個の計測値（即ち、複数の計測値からなる計測値群）を基に、超関数を用いて、Ｎ個の計測値の時間軸に対する変化からなる波形の周波数（以下、「脳波の周波数」とも言う）を算出する。
以下、超関数を、周波数の算出に利用する点について説明する。
【００２１】
時間ｔのときの脳波の電位をｘ（ｔ）、ｘ（ｔ）の時間軸に対する変化からなる波形の周波数をｆ、ｘ（ｔ）の時間軸に対する変化からなる波形の角周波数をωとすると、以下の式１、式２が成立する。
【００２２】
【数１】
2017055975.tif 000003
【００２３】
【数２】
2017055975.tif 000004
【００２４】
式１より、角周波数ωを求めれば、周波数ｆを導出できることが分かる。
ここで、式２より、角周波数ωを求めるにあたっては、ｘ（ｔ）の微分を算出する必要がある。この点、電位演算部１７によって実際に計測される計測値は、脳波の電位以外にノイズが混入する。更に、正確に微分を算出するためには、後退差分ではなく、以下の式３で示す前進差分が求められるが、前進差分の採用には、未来の計測値が必要となる。
【００２５】
【数３】
2017055975.tif 000005
【００２６】
従って、ｘ（ｔ）の微分の算出によって、正確な角周波数ωを得ることはできない。
そこで、計測値の微分を算出することなく、角周波数ωを求めることを鋭意検討し、部分積分を応用することを試みた。まず、関数φ（ｔ）をｘ（ｔ）の２階微分に掛けることで、以下の式４を得ることができる。
【００２７】
【数４】
2017055975.tif 000006
【００２８】
式４において、ｘ（ｔ）を超関数とみなし、φ（ｔ）を超関数のテスト関数とすると、φ（ｔ）は、ｔが−∞、∞で０に収束するため、以下の式５が成立し、式４及び式５から、以下の式６が成立する。なお、超関数に作用させる関数がテスト関数である。
【００２９】
【数５】
2017055975.tif 000007
【００３０】
【数６】
2017055975.tif 000008
【００３１】
式２、式６より、区分求積法の近似を採用すると、以下の式７が成立する。従って、超関数の概念を用いることで、ｘ（ｔ）の微分を用いることなく、角周波数ωを算出可能であることが解明できた。
【００３２】
【数７】
2017055975.tif 000009
【００３３】
なお、式７におけるＴｓは、電位演算部１７が電極１３、１４から測定値を得る時間間隔であり、Ｎは、周波数を算出するために用いる計測値の個数である。
周波数算出手段１２は、式７によって、角周波数ωを算出し、算出された角周波数ωを基に式１から脳波の周波数ｆを算出する。従って、周波数算出手段１２は、ｘ（ｔ）の微分を用いることなく、脳波の周波数を算出可能である。
【００３４】
本実施の形態では、テスト関数にガウス関数を採用していることから、式７の区分求積法の近似成立のため、即ち、正確な周波数を得るため、Ｎ＞２０の必要がある。
本実施の形態では、電位計測手段１１が、脳波の電位を新たに計測して新たな計測値を得る度に、周波数算出手段１２は、周波数を算出する対象のＮ個の計測値の群（計測値群）に、新たな計測値を加えると共に、Ｎ個の計測値の群から最も古いタイミングで得られた計測値を消去して、計測値群を更新し、更新した計測値群を対象に脳波の周波数を新たに算出する。
従って、電位計測手段１１は、Ｔｓ経過ごとに新たな脳波の周波数を算出することとなる。
【００３５】
また、本実施の形態では、周波数算出手段１２が、新たな脳波の周波数を算出する度に、生体Ｓの脳において、α波が発生しているかを推定し、その結果を、モニタ２１に表示する。本実施の形態において、電位演算部１７が電極１３、１４から新たな測定値を得てから、その新たな測定値を基に脳波の周波数を得るまでに要する時間は極めて短く（例えば、０．０１〜０．０２秒）、算出された周波数を基に、脳において、今、α波が発生しているか否かを推定することができると言える。
【００３６】
以下、α波の発生を推定する方法について詳説する。
新たな計測値を得て計測値群を更新した周波数算出手段１２は、まず、更新された計測値群に含まれるＮ個の計測値の時間軸に対する変化を導出し、導出したＮ個の計測値の時間軸に対する変化を対象に（即ち、計測値群を対象に）、高域通過フィルタ（ハイパスフィルタ）を用いた処理を行って、α波より周波数が低い直流バイアスやδ波を減衰させた図３に示す波形を得る。
【００３７】
次に、周波数算出手段１２は、帯域通過フィルタ（バンドパスフィルタ）の処理によってα波の周波数を含む周波数帯域（本実施の形態では、４〜１３Ｈｚの帯域）以外の帯域を減衰させて、図３に示す波形を図４に示す波形にし、図４に示す波形を対象に、式７を用いて（即ち、超関数を用いて）、脳波の周波数を算出し、縦軸が周波数（Ｈｚ）で横軸が時間（秒）の図５に示す波形を得る。
そして、周波数算出手段１２は、図５に示す波形を対象に、低域通過フィルタ（ローパスフィルタ）の処理を行って、脳波の周波数を導出し、図６に示す波形を得、図６に示す波形をモニタ２１に出力する。本実施の形態では、正弦波状のα及びθ波の発生を推定すべく、正弦波状の波形以外の波形を除去するフィルタリング処理を行っているが、発生を推定する対象は、正弦波状の波形に限定されない。
【００３８】
電極１３、１４が測定した同じ測定値を対象に、図６に示す波形から導かれる結果と、高速フーリエ変換によって算出された図７の左側に示す脳波の波形から導かれる結果を比較すると、図７の右側に示す波形（図６に示す波形と同じもの）及び図７の左側に示す波形において共に、同じ時間帯でα波が確認された。なお、図７の左右それぞれのグラフにおいて、８〜１３Ｈｚの帯域で丸によって囲まれた２つの時間帯でα波が発生していたと考えられる。なお、３〜６Ｈｚの帯域で丸によって囲まれた１つの時間帯ではθ波が発生していたと考えられる。
【００３９】
従って、超関数を用いて算出した脳波の周波数は、正しい値であったことが確認された。ここで、高速フーリエ変換を用いた場合は、超関数を用いる場合に比べて、脳波の算出までに要する時間が長くなるのは言うまでもなく、脳波の測定と同時に脳波の周波数を算出するリアルタイム性において、超関数の採用は、高速フーリエ変換を用いるのに比べて、優位であるのは明らかである。
【００４０】
α波の発生を推定する上述の方法は、Ｎ個の計測値を対象に、高域通過フィルタ及び帯域通過フィルタの処理を行った後に、超関数の処理を行い、超関数の処理を行ったＮ個の計測値に対して、更に、低域通過フィルタの処理を行って脳波の周波数を導出しているが、フィルタの処理を行うか否か、フィルタの処理を行う場合に、どのタイミングで行うかは、推定しようとする波や、採用するテスト関数等に応じて決定される。
従って、生体で生じる電気信号の電位の時間軸に対する変化からなる波形の周波数を、テスト関数によって算出するにあたっては、フィルタの処理が必ずしも必要ではなく、フィルタの処理を行う場合でも、超関数の処理を行う前又は後のいずれかのみで、低域通過フィルタ、高域通過フィルタ及び帯域通過フィルタの少なくとも１つの処理を行えば、正確な周波数の値を算出できることもある。
【００４１】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明は、上記した形態に限定されるものでなく、要旨を逸脱しない条件の変更等は全て本発明の適用範囲である。
例えば、電気信号は、脳波に限定されず、筋肉の活動によって生じるものであってもよい。
また、ガウス関数以外のテスト関数を採用してもよく、例えば、シンク関数も採用可能である。但し、シンク関数の場合、ガウス関数に比べて、正確な周波数を算出するために多くの計測値（例えば２万個の計測値）が必要となるので、電極の計測から周波数を算出するまでに要する時間の短縮化には、シンク関数よりガウス関数のほうが好適である。
【符号の説明】
【００４２】
１０：生体信号推定装置、１１：電位計測手段、１２：周波数算出手段、１３、１４：電極、１５：アンプ、１６：ＡＤ変換器、１７：電位演算部、１８：コンピュータ、１９：記憶媒体、２０：グラフ作成部、２１：モニタ、Ｓ：生体
【図１】
2017055975.tif 000010
【図２】
2017055975.tif 000011
【図３】
2017055975.tif 000012
【図４】
2017055975.tif 000013
【図５】
2017055975.tif 000014
【図６】
2017055975.tif 000015
【図７】
2017055975.tif 000016