(57)【要約】体動以外の生体情報を測定するセンサが連続的に得た時系列データを用いて体動を解析することを可能とするシステム及び方法を提供することである。身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定手段と、時系列データから周波数が所定の周波数以下の低周波数成分を体動波形データとして抽出する抽出手段とを有する体動解析システム及びこの体動解析システムを用いて行われる測定ステップ及び抽出ステップとを有する体動解析方法である。身体から生体情報を連続的に測定して得られた時系列データには体動から発生された低周波数成分が含まれている。この低周波数成分は従来はノイズとして排除することが求められていた。本発明の体動解析システム及び体動解析方法は、この時系列データから周波数が所定の周波数以下の低周波数成分を抽出することによって体動を表す体動波形データを得ることができる。
2002036009.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定手段と、前記時系列データから、周波数が所定の周波数以下の低周波数成分を体動波形データとして抽出する抽出手段とを有することを特徴とする体動解析システム。
【請求項２】
前記低周波数成分から前記低周波数成分の強度を算出する低周波数成分強度算出手段を有する請求項１記載の体動解析システム。
【請求項３】
前記低周波数成分から所定の振幅以上の振幅を有する高振幅低周波数成分を抽出し、該高振幅低周波数成分の強度、頻度、持続時間のうち少なくとも一つ以上を算出する高振幅低周波数成分強度等算出手段を有する請求項１又は２記載の体動解析システム。
【請求項４】
抽出された前記体動波形データを体動波形画像として表示する表示手段を有する請求項１、２又は３記載の体動解析システム。
【請求項５】
前記測定手段は、心拍モニターである請求項１、２、３又は４記載の体動解析システム。
【請求項６】
前記測定手段は、呼吸モニターである請求項１、２、３又は４記載の体動解析システム。
【請求項７】
前記身体は、人間の身体である請求項１、２、３、４、５又は６記載の体動解析システム。
【請求項８】
前記所定の周波数とは、０．５ヘルツである請求項７記載の体動解析システム。
【請求項９】
身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定ステップと、
前記時系列データから周波数が所定の周波数以下の低周波数成分を体動波形データとして抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする体動解析方法。
【請求項１０】
前記低周波数成分から前記低周波数成分の強度を算出する低周波数成分強度算出ステップを有する請求項９記載の体動解析方法。
【請求項１１】
前記低周波数成分から所定の振幅以上の振幅を有する高振幅低周波数成分を抽出し、該高振幅低周波数成分の強度、頻度、時間のうち少なくとも一つ以上算出する高振幅低周波数成分強度等算出ステップを有する請求項９又は１０記載の体動解析方法。
【請求項１２】
抽出された前記体動波形データを体動波形画像として表示する表示ステップを有する請求項９、１０又は１１記載の体動解析方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、体動解析システム及び体動解折方法に関するものである。
背景技術
医療の現場では、従来から、心拍モニター、呼吸モニター、パルスオキシメーター等のセンサを用いて、身体から、生体情報を、時間的に連続的に測定して、時系列データを得ている。センサによって取得された時系列データは、通常は、波形として把握され、表示される。
これらのセンサは、一般に身体の特定の器官や部位の生体情報を取り出すことを目的としている。例えば、心拍モニターは、心臓という器官の生体情報を取り出すことを目的とし、そのために心臓の動きを電位の変化として測定している。この電位の変化の時系列データが心電図波形を構成する。なお、本明細書において心拍モニターとは、このように心臓の動きから心拍を感知するモニターをいう。
このように連続的に得られた時系列データによって、特定の器官、部位の生体情報を把握することが可能となる。これらのセンサが測定対象とする特定の器官や部位の生体情報には、その特定の器官、部位に固有な周波数帯域が存在する。従って、センサは、その周波数帯域の時系列データを正確に測定することが求められる。例えば心電図波形を得る場合であれば、人間の身体の場合、概ね１〜２５ヘルツの周波数帯域の時系列データを測定することが求められる。このような従来の測定に用いられるシステムのブロック図の一例を図１０に示す。
こうしたセンサは、目的とする帯域以外の周波数のデータも取得してしまうことが多い。ここで、本発明者の研究によれば、所定値以下の周波数帯域の振幅は、体動を表すことが多いことが判った。したがって、従来はノイズとして把握されていた低周波帯域での振幅を観察することで、体動を把握できる。すると、センサにより、比較的精度良く、体動を観察できることになる。これにより、医師や看護人などの監視者における負担を軽減することが可能となる。
そこで、本発明の目的は、身体から生体情報を連続的に測定して得られた時系列データを用いて体動を解析することを可能とするシステム及び方法を提供することである。
発明の開示
そこで本発明者は、患者の特定の生体情報を測定する心拍モニター、呼吸モニター等のセンサが連続的に得た時系列データから、従来はノイズとして排除されている低周波数成分を利用することを考えた。即ち、従来において心拍波形、呼吸波形等を構成する時系列データからノイズとして排除することが好ましいとされていた低周波数成分を利用して、その低周波数成分を、体動を構成するデータとして抽出すればよい。
そこで本発明者は、身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定手段と、前記時系列データから周波数が所定の周波数以下の低周波数成分を体動波形データとして抽出する抽出手段とを有することを特徴とする体動解析システムを発明した。
本発明の体動解析システムは、身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得ている。そしてこの得られた時系列データから体動波形データを抽出している。
身体から生体情報を連続的に測定して得られたこの時系列データは視覚的な波形を構成することができるものである。例えば心拍モニターによって得られた時系列データは心電図波形を形成することができる。
ここでいう時系列データは、特に体動のみを測定するために身体から生体情報を連続的に測定して得られた時系列データではなくてよい。例えば心拍モニター、呼吸モニター、パルスオキシメーター等のように、身体の特定の器官、部位の生体情報を測定して得られた時系列データを使うことができる。ここでいう体動とは、身体の特定の器官、例えば心臓、呼吸器官等の身体の特定の器官、部位の固有な動きを意味するのではない。体動とは身体自体の大きな動きを意味する。
身体の特定の器官の生体情報を連続的に測定して得られた時系列データには、その特定の器官に固有な周波数帯域の周波数成分が主たる成分として含まれている。しかしながら、それ以外の周波数成分、特に体動から生じる低周波数成分もそこに含まれている。この低周波数成分はその時系列データから把握しようとする生体情報からみればノイズということになるが、体動波形データを抽出できる成分でもある。
そこで本発明の体動解析システムは、身体の特定の器官、部位の生体情報を連続的に測定して連続的に得られた時系列データを体動を抽出するための時系列データとして利用し、この時系列データから従来はノイズとして排除されていた低周波数成分を体動波形データとして抽出するものである。
なお、ここで、低周波数成分を体動波形データとして抽出するとは、低周波数成分を視覚的な体動波形の形態で抽出する意味では必ずしもない。データとしては、フーリエ解析によって得られた周波数とその振幅のデータでもよい。また、デジタルデータでもアナログデータでも良い。要するに、体動波形データの意味は、抽出された低周波数成分を用いて視覚的な体動波形を構成しうるようなデータであるということである。
また本発明者は、身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定ステップと、前記時系列データから周波数が所定の周波数以下の低周波数成分を体動波形データとして抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする体動解析方法を発明した。
本発明の体動解析方法は、身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得ている。そしてこの得られた時系列データから体動波形データを抽出している。
身体から生体情報を連続的に測定して得られたこの時系列データは視覚的な波形を構成することができるものである。例えば心拍モニターによって得られた時系列データは心電図波形を形成することができる。
ここでいう時系列データは、特に体動のみを測定するために身体から生体情報を連続的に測定して得られた時系列データでなくてもよい。例えば心拍モニター、呼吸モニター、パルスオキシメーター等のように、身体の特定の器官、部位の生体情報を測定して得られた時系列データであってもよい。ここでいう体動とは、身体の特定の器官、例えば心臓、呼吸器官等の身体の特定の器官、部位の固有な動きを意味するのではない。体動とは身体自体の大きな動きを意味する。
身体の特定の器官の生体情報を連続的に測定して得られた時系列データには、その特定の器官に固有な周波数帯域の周波数成分が主たる成分として含まれているが、それ以外の周波数成分、特に体動から生じる低周波数成分が含まれている。この低周波数成分はその時系列データから把握しようとする生体情報からみればノイズということになるが、体動波形データを抽出できる成分でもある。
そこで本発明の体動解析方法は、身体の特定の器官、部位の生体情報を連続的に測定して連続的に得られた時系列データを体動を抽出するための時系列データとして利用し、この時系列データから従来はノイズとして排除されていた低周波数成分を体動波形データとして抽出するものである。
ここで低周波数成分を体動波形データとして抽出するとは、低周波数成分を視覚的な体動波形の形態で抽出する必要はない。時系列データから視覚的な波形を構成することができるのと同様に、抽出された低周波数成分から視覚的な体動波形を構成することができるという意味である。
発明を実施するための最良の形態
（体動解析システムの実施形態）
本発明の体動解析システムは、身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定手段と、時系列データから周波数が所定の周波数以下の低周波数成分を体動波形データとして抽出する抽出手段とを有することを特徴とする。以下本発明の体動解析システムについて説明する。
本発明の体動解析システムは、身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定手段を有する。
ここでいう身体は人間の身体に限定されるものではない。従って人間の身体であってもよいし、犬、猫、牛等の人間以外の動物の身体であってもよい。
身体から連続的に測定される生体情報は特に限定はない。心拍モニターが測定する心臓についての生体情報、呼吸モニターが測定する呼吸器官についての生体情報、パルスオキシメーターが測定する血管を流れる赤血球の量についての生体情報であってもよい。
得られる時系列データについても、身体から生体情報を連続的に測定して得られる時系列データであれば特に限定はない。このような時系列データとしては、例えば心拍モニターによって得られる心臓の活動電位の時間的変化についての時系列データ、呼吸モニターによって得られる呼吸器官の２点間の抵抗値の時間的変化についての時系列データ、更にはパルスオキシメーターによって得られる末梢血管の拍動による酸素飽和赤血球の吸光度の時間的変化についての時系列データ等が挙げられる。更には身体を撮影しているビデオモニターが測定している画像の変化の時系列データであっても可能である。
従って身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定手段も特に限定はない。測定される生体情報及び得られる時系列データに応じた測定手段を用いることができる。心拍モニター、呼吸モニター、パルスオキシメーター等の公知の測定手段を用いることができる。
これらの身体から生体情報を連続的に測定して得られた時系列データは波形を構成ずることができる。例えば心拍モニターによって得られた時系列データは心電図波形を構成することができる。また呼吸モニターによって得られた時系列データは呼吸波形を構成することができる。
なお測定手段が得た時系列データのデータ形態は特に限定はない。一般には身体から生体情報を測定して得られた時系列データは、アナログ或いはデジタルの電気信号の形態で構成されることになる。但し特にこれに限定されるわけではない。例えば測定手段が測定して得た生体情報の時系列データが光信号の形態で構成されていてもかまわない。この場合はその後の処理がし易いように電気信号の形態に変換すればよい。
なおここで測定手段としては、心拍モニター、呼吸モニターが好ましい。心拍モニター、呼吸モニターは一般によく用いられており、これらのモニターによって連続的に測定されて得られた時系列データである呼吸波形、心電図波形は利用しやすいからである。また心拍モニター、呼吸モニターはベッドに横たわった患者に対して用いられており、そのような患者の体動情報こそ得る必要があるからである。
本発明の体動解析システムは時系列データから周波数が所定の周波数以下の低周波数成分を体動波形データとして抽出する抽出手段を有する。
この場合所定の周波数以下の低周波数成分を抽出するということには、単に所定の周波数以下の低周波数成分を抽出するだけでなく、所定の周波数以下の帯域の低周波数成分を抽出することも含まれる。即ち所定の周波数以下とはその所定の周波数を周波数帯域の上限として設定し、更に下限を設定することも含むものである。
所定の周波数は、求める体動を考慮して選択することができる。人の診断、治療に役立てるという観点からは所定の周波数を０．５ヘルツと設定することが好ましい。ベットで横になり、寝ている安静時の患者の場合、体動は一般にゆっくりとした動きであるので、０．５ヘルツ以下の時系列データを抽出すれば、ゆっくりとした動きの体動を捉えることができるからである。
上述のように、安静時の患者の体動はゆっくりとした動きである。したがって、ある一定限度を越えるゆっくりとした動き（例えば０．０５ヘルツ未満の動き）までは監視の必要がないと考える場合には、例えば０．０５〜０．５ヘルツでの低周波数成分を抽出することが好ましい。
なお所定の周波数を低く設定すれば、それだけゆっくりとした体動を得ることができ、高く設定すれば速い体動を得ることができる。このように、測定対象である身体の状態に応じて、所定の周波数を適切に設定することができる。
なお動物の身体を対象とする場合には、対象とする動物の種類、状態等を考慮して所定の周波数を設定することができる。
また時系列データから低周波数成分を抽出するということには、所定の振幅以上の振幅を有する低周波数成分を抽出することも含まれる。この場合時系列データが表す特定の器官の生体情報が有する高振幅成分を排除して処理することができる。
時系列データから所定の周波数以下の低周波数成分を抽出する抽出手段としては公知の適切な手段を用いることができる。例えば時系列データがアナログの電気信号から構成されている場合には、アナログフィルターを抽出手段として用いることができる。例えばコイル、コンデンサ、抵抗等の集中定数素子を用いて構成したフィルター、トランジスタを用いた能動フィルター等を抽出手段として用いることができる。この場合低周波数域のみを通過させるローパスフィルターを用いることができる。また所定の周波数を上限として一定範囲の周波数帯域の低周波数成分を抽出したいときには、その周波数帯域を通過させるバンドパスフィルターを用いることができる。
また時糸列データがデジタル電気信号から構成されている場合には、デジタルフィルターを抽出手段として用いることができ、このデジタルフィルターはコンピュータ等を用いて実現することができる。この場合デジタルフィルターを低周波数域のみを通過させるローパスフィルターとして構成することもできるし、また所定の周波数を上限として一定範囲の周波数帯域の低周波数成分を抽出したいときには、その周波数帯域を通過させるバンドパスフィルターとして構成することもできる。
なお測定手段から出力された時系列データを低周波数成分が抽出しやすい信号形態に変換してから抽出手段を用いて低周波数成分を抽出することもできる。例えばアナログの電気信号をＡ／Ｄコンバータを用いて、デジタルの電気信号に変換して、この変換されたデジタルの電気信号からなる時系列データをデジタルフィルターを用いて、低周波数成分を抽出することができる。
また測定手段が生体情報を測定して得た時系列データが光信号から構成されている場合は、光信号からなる時系列データを電気信号からなる時系列データに変換してから、適切な抽出手段を用いて低周波数成分を抽出することができる。
なお測定手段から出力された時系列データが微弱な場合には増幅器等を用いて、低周波数成分を抽出し易い強さの信号からなる時系列データにしておくことが好ましい。
このように抽出された低周波数成分は体動波形データとして把握される。但し体動波形データとして抽出された低周波数成分は、上述したように必ずしも視覚的な体動波形の形態として与えられなくてもよい。従って低周波数成分を抽出するとは、視覚的な波形形態として抽出しても、視覚的な波形形態を構成できる低周波数成分のデータのままでもよい。例えば抽出された低周波数成分がデジタル電気信号からなるデータの場合には、そのデジタル電気信号のデータのままでもよい。
この抽出された低周波数成分を解析することによって、体動についての情報を得ることができる。即ちこの抽出された低周波数成分を解析することによって、低周波数成分から構成される低周波の周波数、振幅、また低周波が生じた頻度、低周波が生じた時間、低周波の強度等を取り出すことができる。
この低周波の周波数、振幅、頻度、強度、持続時間を算出することによって、体動の、大きさ、強度、持続時間等の情報を得ることができる。また低周波数成分の強度とは、所定の単位時間内における各時点毎の低周波数成分の値と安静時の基線との差異の絶対値の合計あるいはその差異の絶対値の２乗の合計として算出して求めることができる。
なお本発明の体動解析システムは、また低周波数成分の強度を算出する低周波数成分強度算出手段を有することが好ましい。この低周波数成分強度算出手段としては、コンピュータ等を用いることができる。
本発明の体動解析システムは、更に一定の大きさ以上の体動に関する情報を得るという観点から、抽出された低周波数成分から所定の振幅以上の振幅を有する高振幅低周波数成分を抽出し、この高振幅低周波数成分の強度、頻度、持続時間のうち少なくとも一つ以上を算出する高振幅低周波数成分強度等算出手段を有することが好ましい。
抽出された低周波数成分から所定の振幅以上の振幅を有する高振幅低周波数成分を抽出して、その高振幅低周波数成分の強度、頻度、持続時間等を算出する高振幅低周波数成分強度等算出手段としては、コンピュータ等を用いることができる。強度、頻度、持続時間等を処理して、記億するという観点からも、コンピュータを用いて行うのが好ましい。
振幅は体動の大きさを表しているので、所定の振幅以上の振幅を有する高振幅低周波数成分を抽出することにより、一定以上の大きさを有する体動の体動波形データを取り出すことができる。所定の振幅とは、求める体動の大きさと与えられた時系列データとを考慮して設定することができる。例えばベッドに横になった安静時の人間の患者の場合であっても、時系列データが呼吸波形の場合には、呼吸波形の平均振幅の概ね１．５倍以上の振幅を取り出すことが好ましい。
各々の高振幅低周波数成分が所定の振幅以上を越えている時間を高振幅低周波数成分の持続時間として求めることができる。高振幅低周波数成分の出現時間は、この持続時間を所定の単位時間内で加算して求めることができる。
高振幅低周波数成分の頻度は、所定の単位時間当たりにおいて高振幅低周波数成分からなる波形が出現した回数（低周波であって、かつ、ある値以上の振幅である値を計測した回数）を算出して求めることができる。また高振幅低周波数成分の強度とは、所定の単位時間内の各時点毎の高振幅低周波数成分の値と所定の振幅値との差の絶対値の合計あるいはその差の絶対値の２乗の合計を算出して求めることができる。
体動の強度は、高振幅低周波数成分の強度を算出することによって求めることができる。また、体動の頻度も、同様に、高振幅低周波数成分の頻度を算出することによって求めることができる。体動の出現時間は、前記した高振幅低周波数成分の出現時間（積算値）に所定の時間を加えて求めることができる。ただし、項振幅低周波成分の出現時間そのものを体動の出現時間とすることも可能である。
なお、先の低周波数成分を抽出する抽出手段によって、所定の振幅以上の振幅を有する高振幅低周波数成分を抽出される場合には、その高振幅低周波数成分の強度、頻度、持続時間をコンピュータを用いて算出することができる。この場合には抽出手段と算出手段とが一体的になっていると言うことができる。
また本発明の体動解析システムは、抽出された低周波数成分を体動波形画像として表示する表示手段を更に有することが好ましい。体動波形データとして抽出された低周波数成分を視覚的な体動波形画像として表示することにより、体動の状態が理解しやすくなるからである。
体動波形データを体動波形画像として表示するには、モニター、プリンター等の公知の表示手段を用いて表示することができる。例えば通常のコンピュータのモニター、測定手段のモニター等を用いて、それらのモニター上に体動波形画像を表示することができる。また単にモニターに体動波形画像を表示するだけでなく、プリンタを用いて紙上に体動波形画像を印刷して表示することができる。
なお抽出された低周波数成分がデジタル信号から構成されている場合には、コンピュータ等を用いて、デジタル信号である低周波数成分から波形画像を生成することにより、体動波形画像を表示することができる。また抽出された低周波数成分がアナログ信号で構成されている場合には、その低周波数成分をそのままモニターに表示することができる。
なお、図１に本発明の体動解析システムの実施の形態を概略的に示す。
呼吸モニター、心拍モニター等の測定手段によって、呼吸器官の動き、心臓の動き等の、身体からの生体情報を連続的に測定して、時系列データを得る。得られた時系列データは、通常はアナログ或いはデジタル形態の信号（例えば電気信号）である。
この時系列データから、ローパスフィルター、バンドパスフィルター等の抽出手段を用いて、所定の周波数以下の低周波数成分を体動波形データとして抽出する。この体動波形データを解析することで、体動についての様々な情報を得ることが可能となる。
コンピュータ等の低周波数成分強度算出手段によって、抽出された低周波数成分から低周波数成分の強度を算出することができる。またコンピュータ等の高振幅低周波数成分強度等算出手段によって、抽出された低周波数成分から所定の振幅以上の振幅を有する高振幅低周波数成分を抽出し、この高振幅低周波数成分の強度、頻度、持続時間のうち少なくとも一つ以上を算出することができる。所定の振幅以上の振幅を有する高振幅低周波数成分の強度、頻度、持続時間のうち一つ以上を算出することによって、一定以上の大きさを有する体動を把握することが容易になる。
またコンピュータ等の表示手段によって、時系列データから低周波数成分を抽出して得られた体動波形データを体動波形画像として表示することができる。視覚的な体動波形画像として表示することによって体動の状態が理解しやすくなる。体動波形画像の表示は、コンピュータ等のモニターに表示することもできるし、またコンピュータに接続したプリンタを用いて紙上に印刷して表示することもできる。
（体動解析方法）
本発明の体動解析方法は、身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定ステップと、時系列データから周波数が所定の周波数以下の低周波数成分を体動波形データとして抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする。以下本発明の体動解析方法について説明する。
本発明の体動解析方法で用いられる用語の意義は、本発明の体動解析システムと同一である。従ってその説明は（体動解析システム）で記載されているので、省略する。
本発明の体動解析方法は、本発明の体動解析システムを用いることで実施することができる。即ち身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定ステップは、本発明の体動解析システムの測定手段を用いて行うことができる。また時系列データから周波数が所定の周波数以下の低周波数成分を体動波形データとして抽出する抽出ステップは本発明の体動解析システムの抽出手段を用いて行うことができる。
なお本発明の体動解析方法は、抽出ステップの後に抽出された低周波数成分から低周波数成分の強度を算出する低周波数成分強度算出ステップを有することが好ましい。また同様に、抽出された低周波数成分から所定の振幅以上の振幅を有する高振幅低周波数成分を抽出し、高振幅低周波数成分の強度、頻度、持続時間のうち少なくとも一つ以上を算出する高振幅低周波数成分強度等算出ステップを有することが好ましい。更に、抽出された体動波形データを体動波形画像として表示する表示ステップを有することが好ましい。
この低周波数成分強度算出ステップは、本発明の体動解析システムの低周波数成分強度算出手段を用いて行うことができる。高振幅低周波数成分強度等算出ステップは、本発明の体動解析システムの高振幅低周波数成分強度等算出手段を用いて行うことができる。またこの表示ステップは、本発明の体動解析システムの表示手段を用いて行うことができる。
（実施例）
以下、本発明の体動解析システム及び体動解析方法を用いた実施例を図面を参照しつつ、説明する。
身体からの生体情報を連続的に測定して時系列データを得る測定手段としては、心拍モニターと呼吸モニターとを含むベッドサイドモニター（アジレントテクノロジー社製Ｍ１１６６Ａ）を用いた。これらのモニターを用いて新生児の心拍波形即ち心電図波形及び呼吸波形を測定した。これらの心電図波形及び呼吸波形は、アナログの電気信号から構成されていた。このアナログ信号を、コンピュータを内蔵したＡ／Ｄコンバータ（ＡＤインスツルメント社製マックラボ）を用いてデジタル信号に変換した。このとき心拍モニターは振幅範囲を±６００ｍＶに設定している。サンプリング間隔は、０．１秒である。これにより、０．１秒毎の連続したサンプリング値で構成された時系列データ（心電図波形）を得た。呼吸モニターについては、振幅範囲を±５Ｖの範囲に設定した。これについても、同様に、Ａ／Ｄコンバータによって、０．１秒間隔での連続した時系列データを得た。
更にこのマックラボによってデジタル信号に変換された心電図波形及び呼吸波形の時系列データをコンピュータ（アップルコンピュータ社製マッキントッシュ）に入力して、このコンピュータによってこれらの心電図波形及び呼吸波形それぞれから１ヘルツ以下の低周波数成分及び０．５ヘルツ以下の低周波数成分を抽出した。本実施例では低周波数成分を抽出する抽出手段はコンピュータを用いて実現した。なおここで示す心電図波形、呼吸波形、それらから抽出した低周波数成分はこのコンピュータを用いて、プリンタから出力したものである。即ちコンピュータとプリンタとで表示手段を構成している。
図２に心電図波形を示し、図３に呼吸波形を示す。心電図波形からコンピュータを用いて抽出した１ヘルツ以下の低周波数成分の波形を体動波形画像として図４（Ａ）に示し、０．５ヘルツ以下の低周波数成分の波形を体動波形画像として図４（Ｂ）に示す。また呼吸波形からマックラボを用いて抽出した１ヘルツ以下の低周波数成分の波形を体動波形画像として図５（Ａ）に示し、０．５ヘルツ以下の低周波数成分の波形を体動波形画像として図５（Ｂ）に示す。
このように１ヘルツ以下の低周波数成分、また０．５ヘルツ以下の低周波数成分を抽出して、体動波形画像として表示することにより体動の状態を把握することが可能となる。１ヘルツ以下の低周波数成分よりも０．５ヘルツ以下の低周波数成分の方が体動のより大きな動きが明確に把握できていることが分かる。
更にコンピュータから出力した同一時間帯における呼吸波形を図６（Ａ）に、その呼吸波形から抽出した０．５ヘルツ以下の低周波数成分の波形を図６（Ｂ）に示す。また心電図波形を図６（Ｃ）に、その心電図波形から抽出した０．５ヘルツ以下の低周波数成分の波形を図６（Ｄ）に示す。図６（Ｂ）及び図６（Ｄ）の波形を比較すると、位相差、振幅の大きさ等の違いは認められるが、同じような波形を示していることが分かる。ここから、心電図波形からでも、呼吸波形からでも同じように低周波数成分を抽出することによって体動を把握することができることが分かる。
また図７に±６００ｍＶの振幅範囲で、０．１秒間隔で計測して得た心電図波形から抽出した低周波数成分の波形を示す。ここで振幅が２００ｍＶ以上及び−２００ｍＶ以下の高振幅低周波数成分を算出して、これを体動とみなした。図７に２００ｍＶ及び−２００ｍＶの線を破線で示す。この２００ｍＶの線以上の波形の線の部分及び−２００ｍＶ以下の波形の線の部分即ち身体の大きな動きのみを体動として取り出したい場合には、低周波数成分から一定の振幅以上の高振幅低周波数成分を抽出して取り出すことができる。
このように一定の振幅以上の高振幅低周波数成分を抽出して体動と捉えることにより、一定の大きさ以上の体動の強度、頻度、出現時間等を算出することができる。
またこの高振幅低周波数成分の持続した時間にこの高振幅低周波数成分を感知した前後に０．５秒づつを加えた時間を算出して、この算出された時間から後述するように単位時間当たりの体動出現時間を求めた。これらの算出はコンピュータを用いて実行することができる。
本実施例において生体情報を測定した新生児は、次のような症状を示していた。出生時においては呼吸状態が安定していた。てい泣後無呼吸を認めたが、次第に無呼吸が減少した。日齢４において、活気が消失し、日齢５においては淡い発疹が出現し、新生児発疹症と診断された。日齢４においては呼吸波形から呼吸が浅くなり速くなったことが認められた。
この新生児に対して、心拍モニターで連続して測定された心電図波形から、連続８時間分の、０．５ヘルツ以下の低周波数成分を抽出した。更に、この抽出された低周波数成分のうちで振幅の絶対値が２００ｍＶ以上のものを体動とした。そして、この８時間における３０分間単位毎の体動の平均出現時間（その意味は前記の通り）を算出した。体動が現れた平均出現時間の単位（３０分間の単位）を、日齢１において１つ算出し、日齢２において、異なる時間帯のものを２つ算出し、日齢３において１つ算出し、更に日齢４（深夜）において１つ算出した。日齢１の１単位における体動の平均出現時間は１３３３（０．１秒間隔で計測した。以下同様。したがって、時間としては１３３３×０．１秒＝１３３．３秒となる。）、日齢２の体動の平均出現時間は先の時間帯のものが１３３７（０．１秒）、後の時間帯のものが３５６０（０．１秒）、日齢３の体動の平均出現時間は３４９５（０．１秒）、日齢４の体動の平均出現時間は６３５（０．１秒）であった。
日齢４においては、明らかに体動の出現時間が少なくなっていた。日齢４において活気が消失していることはこの体動の出現時間からもわかり、また体動の出現時間を比較することにより新生児の感染の早期診断に役立てることが可能となることが分かる。
また、同時に取り出された呼吸波形、心電図波形と比較して分析することによりより詳しく患者の状態を把握することが可能となる。
なお高振幅低周波数成分の抽出は以下のように行うことも可能である。図８および図９に、±６００ｍＶの振幅範囲で０．１秒間隔で計測した心電図波形を示す。図９は、図８の概略的な要部拡大図である。この場合に、連続した時系列データを連続して順にＡ０、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４に代入する。Ａ０〜Ａ４の区間は合計で０．４秒間となっている。そしてこのＡ０、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４に代入されたデータのすくなくとも４点が２００ｍＶ以上の値であるか、あるいはＡ０、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４の周波数成分のすくなくとも４点が−２００ｍＶ以下の値をとったときに、Ａ０の番号が振られた時系列データ（周波数成分）を高振幅低周波数成分とした。そしてこのＡ０、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４の番号を順次１つずつ移動させて、Ａ１にあった値をＡ０に、Ａ２にある値をＡ１に順に代入していき、Ａ４には時系列の連続データにおける次の値を代入する。このように、高振幅低周波成分を決める同じ操作を繰り返して、高振幅低周波成分を抽出した。
これは、心電図波形には高振幅の棘波であるＱＲＳ波が含まれており、これを基礎波と区別して取り除いておく必要があるからである。このＱＲＳ波は周波数が５ヘルツ以上で、０．２秒以内にＱＲＳ波の上と下の頂点がある。従って０．４秒間の５点のうちの１つの区間に穴を設けておき、ＱＲＳ波がその穴に入れば、これは基礎波とは関係ない０．２秒以内に起こる棘波のため無視することができるようにした。このように、ある一定の区間に穴を設けてＱＲＳ波成分を除去しながら、ある一定の時間の高振幅成分を抽出することで体動と見なすこともできる。
この高振幅低周波数成分が持続した時間にこの高振幅低周波数成分を関知した前後に０．５秒を加えた時間を算出して、この算出された時間から後述するように単位時間当たりの体動出現時間を求めた。これらの算出はコンピュータを用いて実行することができる。
このように本発明は、高振幅低周波数成分を１つのステップで取り出して、算出することも可能である。この場合には抽出手段は高振幅低周波数成分を抽出している。
この方法で、先に述べた新生児について同一の心電図波形から同じように体動の出現時間を算出した。即ち８時間における３０分間単位毎の体動の平均出現時間を算出した。日齢１の体動の平均出現時間は２４０２（０．１秒…したがって、時間としては２４０２×０．１秒＝２４０．２秒）、日齢２の体動の平均出現時間は先の時間帯のものが２４０９（０．１秒）、後の時間帯のものが５２３７（０．１秒）、日齢３の体動の平均出現時間は５２５８（０．１秒）、日齢４の体動の平均出現時間は１０９０（０．１秒）であった。この方法で体動の出現時間を算出しても、やはり日齢４において急激に体動の出現時間が少なくなっていることが分かる。
産業上の利用可能性
本発明の体動解析システム及び体動解析方法は、身体から生体情報を連続的に測定して得た時系列データから体動波形データを抽出することができる。この体動波形データによって体動に関する様々な情報を得ることが可能となる。
また本発明の体動解析システム及び体動解析方法は、この体動波形データとして抽出された低周波数成分から一定の大きさ以上の体動の強度、頻度、出現時間等の体動情報を得ることができる。
更に本発明の体動解析システムは、身体から生体情報を連続的に測定して時系列データを得ていることから、身体の特定の器官、部位の時系列データを有している。従って抽出された体動波形データとこの時系列データを身体の特定の器官、部位の状態と体動の状態との比較検討を可能にするデータを提供することを可能にするものである。
【図面の簡単な説明】
図１は本発明の体動解析システムの概略を示した図である。
図２は心電図波形を示した図である。
図３は呼吸波形を示した図である。
図４（Ａ）は図２の心電図波形から抽出された１ヘルツ以下の低周波数成分の波形である。（Ｂ）は図２の心電図波形から抽出された０．５ヘルツ以下の低周波数成分の波形である。
図５（Ａ）は、図３の呼吸波形から１ヘルツ以下の抽出された低周波数成分の波形である。（Ｂ）は、図３の呼吸波形から抽出された０．５ヘルツ以下の低周波数成分の波形である。
図６（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）及び（Ｄ）はいずれも同時間帯における波形を示した図である。（Ａ）は呼吸波形を示した図であり、（Ｂ）は（Ａ）の呼吸波形から抽出された０．５ヘルツ以下の低周波数成分の波形を示した図である。（Ｃ）は心電図波形を示した図であり、（Ｄ）は（Ｃ）の心電図波形から抽出された０．５ヘルツ以下の低周波数成分の波形を示した図である。
図７は心電図波形から０．５ヘルツ以下の低周波数成分を抽出した波形に±２００ｍＶの値で横線を引いた図である。
図８は心電図波形に±２００ｍＶの値で横線を引いた図である。
図９は高振幅低周波数成分の抽出方法の一例を説明するための説明図である。
図１０はセンサによって身体から連続的に得た時系列データから体動をノイズとして排除するシステムの概略を示した図である。
【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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【国際調査報告】
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