2P1-F07

新生児モニタリングのための非侵襲生体信号検出
Non–invasive Biosignals Detection for Newborn Monitoring.
○学正渡邉佐藤新井史朗（名大）義朗（名大）
史人（名大）

正室崎
本部裕一（名大）
和也（名大）

Shiro WATANABE, Nagoya University, watanabe.shiro@biorobotics.mech.nagoya-u.ac.jp
Yuichi MUROZAKI, Nagoya University
Yoshiaki SATO, Nagoya University
Kazuya HONBE, Nagoya University
Fumihito ARAI, Nagoya University
We presented a biosignals detection method using neonate’s load information. Non-invasive monitoring is necessaryfor harmless and burdenless medical care of neonates. We have developed multi-biosignals monitoring device using
quartz crystal resonator (QCR) load sensor, which has wide-measurement range. The detection of neonate’s biosignals
from neonate’s load information is required to realize non-invasive monitoring system. However, the measurement of
neonate’s heart rate is difficult since neonate’s load information is low signal-noise ratio due to the low amplitude ofneonate’s biosignals. We proposed heart rate detection algorithm using Fast Fourier Transform (FFT) analysis. As aresult, we succeeded in measuring neonate’s heart rate, the average and the standard deviation of the difference between
the reference was 0.7 bpm and 3.5 bpm. Consequently, we confirmed the possibility of neonate’s heartbeats detection
from neonate’s load information.
Key Words: Non-invasive measurement, Casual sensing, QCR load sensor, Baby Tech.

1. 緒言
体重や呼吸数，心拍数などの生体信号は，我々の健康状態に関する重要な指標となる[1]．心肺機能が未熟な新生児，特に低出生体重児では，生体信号計測がより重要な意味を持つこと[2]が報告されており，新生児の複数の生体信号を計測することが，病院での新生児医療に大きく貢献している．
生体信号計測には，心電図（ECG: Electrocardiography）やインピーダンス法による呼吸測定（IP: Impedance Pneumography）が主として用いられている．これらの方法では，電極を新生児の肌に取り付けることで，正確に新生児の心拍数や呼吸数を計測することができる．しかし，この方法では新生児の体重を計測することはできない．加えて，新生児の肌に電極を取り付ける必要があるため，電極着脱の際に新生児の肌を傷つけてしまう恐れや，電極に付随するコードによって彼らの動きが制限されてしまう可能性がある．一方，このような問題を解決する手段として，新生児の体を傷つけない，非侵襲な方法が開発されている．広帯域レーダーを用いるもの[3]や，圧力セン
サ [4], 圧電素子を用いて計測する方法 [5]などがある．これ
らの計測は，カジュアルセンシング[6]という，環境にセンサを設置して計測を行う，被計測者への負担の小さい手法であり，非侵襲なだけでなく，医療従事者らへの負担の低減にも貢献している．
広帯域レーダーなどでは，原理上新生児の体重を計測することはできないが，圧力センサ，力センサを用いた方法であれば，心拍，呼吸と同時に体重をも計測し得る．ただし，このような計測においては，体重，呼吸，心拍という幅広い範囲に分布する力情報を計測することが要求される．これに対し，室崎らは水晶振動式荷重センサを用いた複数生体信号計測手法を提案している[7]．水晶振動式荷重センサは，水晶振動子を安定に保持し，座屈を抑えるセンサ構造により 0.4 mN–600 N のダイナミックレンジを実現している．このようなワイドレン
ジ荷重計測は，人の体重から，心臓の拍動によって発生する心弾動までの幅広い力の計測が可能となる．大きさの異なる荷重変動の計測が実現したことで，荷重計測による複数生体信号計測が可能となる．
しかし，ヒトの荷重情報には，振動によるノイズなどが含まれており，その中から心拍などの生体信号を検出するためには信号処理をする必要がある．本稿では，荷重情報から新生児の心拍を検出するための，荷重計測手法の提案及び信号処理による心拍検出に取り組んだ．

2. 新生児荷重計測
2.1 ワイドレンジ荷重計測デバイス
新生児の荷重情報には，体重，心弾動に加えて呼吸運動によって発生する重心移動や体動が含まれている．水晶振動式荷重センサを用いてワイドレンジな荷重計測を行い，荷重情報に含まれる生体信号を振幅，周波数特性の違いから，それぞれを独立に検出することで荷重情報からの複数生体信号計測を目指す．生体信号のうち，心弾動はヒトの頭足方向に強く顕れることが報告されており[8]，様々な方向への力情報を計測することが，より効率的な生体信号計測に有効であると考えられる．そこで，我々は図 1 に示すような，水晶振動式荷重センサを複数用いた計測デバイスを提案する．デバイスには，新生児の小さな生体信号を計測するため，従来のセンサより高分解能に設計した，計測レンジが 0.09 mN-80N のセンサを用いた．このセンサを 4 つ，デバイスの四隅に等間隔に設置した．
荷重情報の計測パラメータとして，計測対象の新生児に対し，左右軸，頭尾軸，背腹軸方向に発生する力をそれぞれ𝑊𝑥 , 𝑊𝑦 , 𝑊𝑧と定義した．なお，𝑊𝑥 , 𝑊𝑦 は新生児の左側にあるセンサと右側にあるセンサの差，頭側と足側にあるセンサの差で表され，𝑊𝑧は全てのセンサ計測値の和で表される．
(1)
𝑊𝑥 = 𝑤1 + 𝑤2 −𝑤𝑧 −𝑤4(2)
𝑊𝑦 = 𝑤1 −𝑤2 + 𝑤3 − 𝑤4(3)
𝑊𝑥 = 𝑤1 + 𝑤2 + 𝑤3 + 𝑤4
𝑤1 , 𝑤2 , 𝑤3 , 𝑤4 は 各センサの計測した荷重である．

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2P1-F07(1)Sensor1

𝑊

Spectrum3.2 体動検出
計測において，新生児の体動の発生に伴い，電極の接触不良が発生し，リファレンスが正しく計測できない場合がある．そこで，ビデオカメラの画像を解析し，計測時間中の体動の有無を評価した．画像解析による体動の検出は MATLAB R2018b(Mathworks Inc, Natick, MA, USA)を用いて行った．撮影した動画を 1 ピクセルあたりの色情報を 0 から 255 の数値で表した
グレースケールで取り込み，フレーム間の差分値の大きさの違いから体動を検出する．体動の大きな部分では，フレーム間の差分の値が大きくなる．動画より体動のある部分，ない部分の差分値をもとに閾値を決定し，画像全体のうち閾値を超えたピクセルを体動があると判定した．差分をとったフレームの中に含まれる，体動のあるピクセルの割合から体動を評価した．

4.2 心拍検出結果
4.2.1 誤検出除去アルゴリズム
図 3(b)に，3 Hz のハイパスフィルタ処理を施した，𝑊𝑦 の 500秒から 520 秒間の波形と，その区間における心電の波形を示す．新生児の心拍数検出では，波形中のピークを検出し，その2
1.5
10.50Heartbeats
2.49 Hz(a) ECG
Harmonic components

0530Spectrum

3. 荷重計測実験
3.1 実験環境
作製したデバイスを用いて新生児の荷重計測を行った．実験は名古屋大学医学部倫理委員会の承認を得て実施した．日
齢 14 日，身長 42.0 cm，体重 2020 g の新生児に対し，約 10 分間，サンプリング周期 200 Hz での荷重計測を行った．なお実験時には，Finapres NOVA（Finapres Medical Systems, Enschede,Netherlands）を用いて ECG 及び IP を計測し，リファレンスとした．また，ビデオカメラ（EOS Kiss X6i, Canon Inc.）を用いて新生児の様子を撮影し，体動の有無を調べた．

4. 生体信号計測結果
4.1 周波数解析結果
心拍，呼吸の信号が荷重情報に含まれていることを確認するため，新生児の体動の少ない，500 秒から 520 秒の区間に対し FFT 解析を行った．結果を図 2 示す．心電の FFT 解析結果
において最も大きなピークの確認される 2.49 Hz が新生児の心拍数にあたる．一方，新生児の荷重計測値の FFT 解析結果
では，𝑊𝑦 において心電の基本周波数にあたる 2.5 Hz 近傍にはピークを確認できないものの，心電の高周波成分にあたる 7.32
Hz, 9.76 Hz, 12.15 Hz においてピークを確認した．これは，心弾動が複数の頂点をもつ波形であり，より高周波成分が強く顕れやすいこと[10]に起因すると考えられる．なお，0.68Hz に確認されるピークは，呼吸のリファレンスと同じ位置のピー
クであることから，呼吸の信号であると考えられる．以上より，
我々の計測系においても，心拍や呼吸などの成分が頭足方向に顕れることを確認した．

10Frequency [Hz]15(b) IP

Respiration
0.68 Hz

2020

1000Spectrum

2.2 心拍検出
新生児の心拍の信号の顕れやすい，𝑊𝑦 より心拍検出を行う．
ただし，計測した荷重情報にはノイズが含まれていることや，呼吸によって発生する力変動の影響を受けてしまうことから，
心 拍 数の 算出 はフ ィ ルタ 処理 を 行っ た波 形の ピ ーク 間隔（PPI：Peak to Peak Interval）から行う．新生児の心拍数が 100
bpm – 180 bpm であること[9]，心弾動成分には心拍の高周波成分が含まれやすいことから，3Hz のハイパスフィルタ処理を行った波形から心拍のピークを検出する．なお，心拍の計測における精度目標を，新生児の心拍数変動が±15 bpm であること[9]から±1.0 bpm とした．

510Time [s]1520(c) 𝑊

0.04
0.02
0𝑊

05Sensor 2

𝑊SpectrumSensor 3

0.04

0.02

10Frequency [Hz]1520

Harmonic components of heart beats (d) 𝑊
Respiration (7.32 Hz, 9.76 Hz, 12.15 Hz)
0.68 Hz

0Sensor 4
Sensor size
1 mm x 1 mm x 0.45 mm
Measurement range
0.09 mN – 80 N

50.03

Spectrum

QCR load sensor unit

0Previous

10Frequency [Hz]1520(e) 𝑊

0.02

0.01
00Current

Cross section of the jig QCR load sensor

510Frequency [Hz]15Fig. 2 The result of FFT analysis in 500 s to 520 s.
(a) ECG, (b) IP, (c) 𝑊𝑥 , (d) 𝑊𝑦 , (e) 𝑊𝑧

Fig. 1 Measurement device and QCR load sensor with jig.

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2P1-F07(2)20PPI から算出する．しかし，新生児の荷重情報に含まれる波形は，ピークが十分に大きくない，複数のピークが存在する，僅かな体動や外部の振動による波形の乱などの要因から，誤検出を含むことがある．𝑊𝑦 に対してピーク検出を行い，PPI を求めた結果を図 4 に示す．図中黒点が荷重情報から算出した心拍数，赤い円が ECG より算出した心拍数，グレーの棒グラフが新生児の体動の大きさを表している．荷重情報からの心拍数算出値に注目すると，多くの誤検出が含まれていることが分かる．そこで，このような誤検出を低減するため，FFT 解析を用いた誤検出の除去を提案する．4.1 章の FFT 解析結果より，荷重情報には心拍数の高周波成分が顕れやすいことが分かっている．この高周波成分のピーク位置から，心拍数の概算が可能であると考えられる．ただし，FFT 解析の原理上，ここで算出した心拍数は時間分解能及び周波数分解能が低い．そこで，FFT から求めた値を心拍数の目安として用い，ピーク検出から検出した心拍数のうち，目安から一定割合以上大きなものを誤検出として取り除くことで，誤検出の除去を図る．
FFT 解析を用いた心拍数検出は，心拍の高周波成分から正確に心拍数を検出するため，次のように行った．荷重変化𝑊𝑦を時間の関数𝑓(𝑡)，それに対するフーリエ変換から求めた𝑊𝑦の周波数関数をF(ω)とする．F(ω)に含まれる高周波成分は 3倍波から 5 倍波の成分が特に強く顕れる．そこで，𝐹3 , 𝐹4 , 𝐹5 を次のように定義した．
(4)
𝐹3 (𝜔) = 𝐹(𝜔/3)(5)𝐹4 (𝜔) = 𝐹(𝜔/4)(6)𝐹5 (𝜔) = 𝐹(𝜔/5)
𝐹3 , 𝐹4 , 𝐹5 はF(ω)に確認される 3 倍波，4 倍波，5 倍波のピー
クが基本波と同じ周波数に位置するようF(ω)をリサンプリングしたものである．図 5(a)に𝐹3 , 𝐹4 , 𝐹5 を示す．𝐹3 , 𝐹4 , 𝐹5 のもつ心拍成分を明確にするため，これらの積を𝐹 ′ (𝜔)と定義し求めた．
5𝐹 ′ (𝜔) = ∏ 𝐹𝑖 (𝜔)(7)F ′ (ω)には，𝐹3 , 𝐹4 , 𝐹5 の心拍の成分のみが強く顕れる．図 5 (b)に示すF ′ (ω)では確かに 2.4 Hz に鋭いピークがあり，このピーク位置から心拍数の算出が可能である．
4.2.2 心拍検出結果
誤検出除去アルゴリズムを用いて誤検出の除去を行った．
荷重情報からの心拍数算出結果に対し，検出点近傍の FFT 解析から求めた心拍数の目安を用いて誤検出を排除する．
FFT 解
析は検出点以前の 5.12 秒間のデータを用いて行い，計算された FFT 解析の目安から 10%以上異なる PPI を誤検出として取り除いた．誤検出除去後の結果を図 6 に示す．このうち，体動の少ない 480 秒から 580 秒の間で，ECG より算出した心拍数との誤差の平均値及び標準偏差から，検出精度の評価を行った．誤検出除去を行わなかった場合，平均誤差は 5.7 bpm, 標準偏差は 33.6 bpm であった．一方，誤検出除去を行った場合の平均誤差は 0.7 bpm, 標準偏差は 3.5 bpm であり，検出精度が大きく向上していることが分かる．今後，より一層の精度向上に向けては．心弾動の計測がノイズの影響を受けやすいことが課題となる．また，誤検出除去アルゴリズムによって誤検出を排除しているため，心電の検出数に比べ 46.2%の検出数となっており，検出数が減少していることが分かる．検出精度に加えて，検出率についても改善の検討が必要である．なお，計測全体では，誤検出除去は安定した状態での検出精度向上だ
けでなく，体動のある範囲の誤検出数減少にも貢献していることが分かる．

5. 考察
局所的な FFT 解析結果から心拍数の目安を算出することで，誤検出を大きく低減することに成功した．しかし，体動のある範囲を中心に，心拍とは異なる外れ値が検出されている．これは体動や外乱によって波形が乱れることで，周波数解析結果において心拍の高周波成分以外の成分が大きくなることが原

0.3

Load [N]0.2

0.1
0-0.1-0.2-0.3
500502504506508510
Time [s]ECG

𝑊 processed by 3 Hz high-pass filter

512514516518

302520151050-5-10Output [mV]

𝑖=3520Fig. 3 The waveforms of the ECG and 𝑊𝑦 processed by 3 Hz high-pass filter.

0.1

2000.08

480 sec – 580 esc

1500.06

1000.0450

PPI calculated from 𝑊

0.02

Body motion

PPI calculated from ECG

00100

2000300

400
Time [s]500600700

800Fig. 4 The result of calculated heart rated detected from ECG and 𝑊𝑦 .

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2P1-F07(3)Body Motion [-]Heart Rate [bpm]

250

[8]
[9]
[10]

0.02

本研究は国立研究開発法人日本医療研究開発機構 AMED 産学連携医療イノベーション創出プログラムの助成を得て行われた．

文
[1]

[2]
[3]
[4]

[5]

[6]

[7]

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Y. Murozaki, S. Sakuma, and F. Arai, “Improvement of themeasurement range and temperature characteristics of a load
sensor using a quartz crystal resonator with all crystal layer

250
Heart Rate [bpm]献𝐹3 (𝜔)
𝐹4 (𝜔)
𝐹5 (𝜔)

0.015
0.01
0.005
0Spectrum [-]

辞(a)

01
0.8
0.6
0.4
0.2
012
34
Frequency [Hz]5(x10-6)𝐹′(𝜔)(b)2.43 Hz012
3
4Frequency [Hz]5Fig. 5 The result of resampled 𝐹(𝜔) and 𝐹′(𝜔): (a) 𝑅𝑒𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒𝑑 𝐹(𝜔)to adjust the harmonic components of heartbeats to the fundamentalharmonic; (b) Products of the resampled harmonic components

250

Heart Rate [bpm]

本研究においては，水晶振動式荷重センサを用いて新生児の頭尾軸方向の心弾動を計測した．計測した力情報の波形に対し， 提案する検出アルゴリズムを適用することで心拍数の検出精度向上に成功した．リファレンスとの計測誤差平均は0.7 bpm, 標準偏差は 3.5 bpm であり，今後，デバイス設計やアルゴリズムを見直すことでさらに精度向上が期待できる．
複数信号の非侵襲計測は，新生児へのダメージやストレスを軽減するだけでなく，作業の簡略化など医療従事者の負担を減らすことが可能である．このような計測は，低出生体重児に加え，正常児や乳児にも有効であり，新生児医療への大きな貢献が期待できる．

Spectrum [-]6. 結言

謝components,” Sensors (Switzerland), vol. 17, no. 5, 2017.
C. Röhrig and S. Diebels, “Experimental studies,” Math. Eng., pp.
143–175, 2019.
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processing: a review,” Heal. Inf. Sci. Syst., vol. 7, no. 1, pp. 1–20,2019.

(b) Enlarged view of the calculated result

20015010050

PPI calculated from 𝑊
PPI calculated from ECG

0480500520540
Time [s]5600.1(a) Heart rate calculated from 𝑊 and ECG

2005800.08

480 sec – 580 esc

1500.06

1000.0450

PPI calculated from 𝑊

0.02

Body motion

PPI calculated from ECG

00Body Motion [-]因だと考えられる．これに関しては，計測した荷重情報の振幅などから体動の検出を行う，または検出地点近傍の波形の相関がみられないものを排除するなどをすることによって改善を行う．また，心拍数の検出率については，センサ位置やデバイスの再検討を行うことで改善が期待できる．心弾動の強い
頭尾軸方向へのシグナルがよりセンサに伝わりやすい設計を行うことで，センサの SN 比の向上を目指す．

0400Time [s]800Fig. 6 The result of calculated heart rated detected from the waveform of ECG and Wy applied error elimination algorithm: (a) The entire result ofcalculated heart rate; (b) The enlarged view of the calculated result.

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