技術資料

山口県産業技術センター

研究報告No.29 p19-22 (2017)19

日常生活における生体情報計測装置の開発
森信彰 *Development of Biological Signals Measuring Device in Daily Life
Nobuaki Mori

１．緒す．心電図，筋電図は微弱な電圧信号であるため，計測に言

生活習慣病とは食習慣，運動習慣，休養，喫煙，飲酒等
1)は信号増幅が必要である．さらに，皮膚-電極間のオフセッ．

ト電圧や人体がアンテナとなるため，計測時には雑音の混

これは日本人の死因の約 6 割を占めるなど，日本人の健康入が大きい．そのため，雑音除去のためのフィルタが必要の生活習慣が，その発症・進行に関与する疾患群である
2)．生活習慣病を防ぐたである．そこで，まず差動増幅器として構成された前置増

めには，日常的なヘルスケアが重要であり，これを実現す

幅器を置くことで，信号増幅を行うと共にコモンモードノるためにはいつでも，安価に，簡便に健康状態を把握する

イズを除去する．次に，心電図，筋電図に必要な周波数幅ための機器が，各個人の手の届く範囲に提供されることがに合わせたアナログフィルタを通すことで，不要なノイズ必要である 3) ．

を除去する．その後，後置増幅器で A/D 変換に必要な電圧にとって大きな課題となっている

一方で，近年，センサ，アンプ，通信ユニットなど電子まで増幅を行い，最後にシングルボードコンピュータで部品の小型化，高性能化，低価格化が進んでおり，安価にA/D 変換を行い，データを取得する．加速度については，小型の機器開発を行うことが可能になった．

センサモジュールからの出力が A/D 変換に必要な電圧が出

そこで，日常生活における健康管理を，医療用機器と比力可能なので，そのまま A/D 変換部に入力している．

較して安価に実現することを目的とし，身体活動量の評価

心電図と筋電図の信号特性を表１に示す 7) ．これを元にを行うために心電図，筋電図，加速度が計測可能な生体計

心電図計測については，増幅率 60[dB]，バンドパスフィル測装置を開発し，その特性評価を実施したので，これを報

タ 0.1～100[Hz]，筋電図計測については増幅率 60[dB]，バ告する．

ンドパスフィルタ 0.1～500[Hz]を設定した．また，ハムノイズ対策として 60[Hz]のノッチフィルタを利用した．

２．実験方法
２・１

開発装置における心電図，筋電図に対する増幅器，フィ開発した生体情報計測装置

ルタ部の回路図を図 2，利用した主要部品を表 2 に示す．

計測対象の生体情報として，脳波や呼吸等の他の生体情

バンドパスフィルタはローパスフィルタとハイパスフィル

報に比べて拘束が少ないため日常生活時の測定に向いていタの組み合わせで構成し，ローパスフィルタには CR フィること，さらに類似の回路で測定が実現できることから，

ルタ，ハイパスフィルタにはサレンキー型フィルタを採用

心電図，筋電図を選定した。これに活動量計測や行動認識した．ノッチフィルタはツイン T 型フィルタで構成した．など多くの応用例を持つ加速度を加えた．これらを使うこ歩行を含む日常生活でみられる活動の多くで，加速度はとで，心拍や筋活動量による運動量算出や加速度による身±2[G]以内である 8) ．そこで加速度センサに，±2[G]まで体活動モニタリングが可能となり健康維持に有効な身体活測定可能である 3 軸測定可能な Kionix 社の KXR94-2050 を動量の評価が実現できるも利用可能である

5),6)

4)

．また心電図はストレス評価に．

用いた．センサの感度は印加電圧等により変わるが，本装置構成では，センサ感度は 1[G]で約 0.25[V]であった．

開発した生体情報計測装置の機能ブロック図を図 1 に示A/D 変換では，入力を心電図，筋電図，3 軸加速度の 5[ch]入力，サンプリングレートは筋電図の周波数帯域の上限か

⼼電図

前置増幅器

アナログフィルタ

後置増幅器

筋電図

前置増幅器

アナログフィルタ

後置増幅器

ら 1000[Hz] が 必 要 で あ る ． こ れ を 実 現 す る た め に ，CircuitCo Electronics 社のシングルボードコンピュータである BeagleBone black(リビジョン A6)を使用した．主
A/D変換

メモリ

シングルボードコンピュータ
加速度な仕様を表 3 に示す．BeagleBone black は AD 入力可能な
ピンヘッダを搭載しており，これは提供されている専用の加速度センサ

表1
図1

開発した生体計測装置のブロック図

心電図
筋電図

*

企業支援部電子応用グループ

心電図，筋電図の信号特性

電位1～10[mV]

周波数帯域

0.5～100[Hz]

電位

100[μV]～5[mV]

周波数帯域2～500[Hz]20

山口県産業技術センター

図2

表2

研究報告

No.29 (2017)

開発した生体計測装置の回路図

増幅器・フィルタの主要部品

前置増幅器

Linear technology 社

フィルタ

Microchip 社

MCP6004（OP アンプ）

後置増幅器

Microchip 社

MCP6004

P波

LT1167

T波

QRS 波
表3

BeagleBone black の主な仕様
AM3359AZCZ100 1[GHz](a)(b)(a)NASA 誘導の電極配置（緑が正極，赤が負極，SoC

Texas Instruments

メモリ

DDR3 512[MB]黄色がグランド），(b)NASA 誘導の典型的な心電図

電源5[V] 最大 0.46[A]波形

図3LinuxOS9) か ら ド ラ イ バ 経 由 で 利 用 す る こ と が で き る ．
LinuxOS として Debian7.11 を使用した．また，I/O サブシステムとし PRU（Programmable Real-Time Unit）を持つた
め，LinuxOS だけでは実現できないリアルタイム処理も可能である．
２・２周波数特性評価実験

開発した心電図，筋電図計測回路についてその周波数特図4

筋電図における電極配置（右が正極，左が負極）性を測定した．周波数特性の測定には，周波数特性分析器（エヌエフ回路設計ブロック製 5050A）を使用した．
２・３

A/D 変換性能評価実験

A/D 変換したときのサンプリングレートの測定を行った．
サンプリングレート S [Hz]は，f [Hz]の矩形波を入れたときのその立ち下がり間隔のデータ点数 n から次式で表すことができる．

ロード Bs を用いた．図 3(b)は NASA 誘導で得られる典型的な心電図波形である 10) ．心電図は心臓の動きによって，P波，QRS 波，T 波と呼ばれる波形が現れる 11) ため，これを評価した．
筋電図では，長掌筋にそって電極を張り付け（図 4），手を開閉したときの波形を計測した．手は 1[s]閉じた後，2[s]開く動作を 4 回行った後 5[s]空けて，再度同じ動作をHz

HzPoints(1)

測定では 1[Hz]の矩形波を 1[min]入力し，その平均からサンプリングレートを求めた．矩形波はファンクションジェネレータ（Hewlett-Packard 製 HP33250A）を使用して生評価では，市販の生体計測装置（NEC 三栄製 SYNA ACT MT11）を使用し同様に長掌筋の筋電図を計測した結果と比較した．
加速度では，センサを X 軸，Y 軸，Z 軸に沿って 1 秒ごとに手動でセンサを前後に移動させて，その変化を確認する成した．
２・４

4 回実施した．計測に利用した電極は心電図と同様である．

生体情報計測実験

開発した装置に，実際の生体情報を入力し計測を実施しことで評価を行った．ここで，Z 軸は鉛直方向，X 軸，Y 軸はそれに対して垂直方向に直交する 2 軸とした．

た．被験者は健常な 40 代男性である．実験の実施にあたっ

３．実験結果て被験者には，実験趣旨を説明し，了解のもとに実施した．
心電図では，NASA 誘導（図 3(a)）による計測を行い，波形を確認した．計測電極には日本光電のディスポ電極ビト

３・１

生体計測装置製作開発した装置の外観を図 5 に示す．本報告では，回路は日常生活における生体情報計測装置の開発

21

プログラムを作成し，評価した結果，1[ch]入力時においてもサンプリングレート 643[Hz]までしか実現できなかった．
そこで，リアルタイム処理が可能な PRU を利用し，CPU処理と並列にデータ所得処理を行うことでこれに対応した．
実際には，PRU 側では逐次 AD 変換を行い，CPU 側でサンプリングタイミングに合わせて，PRU メモリ上のデータを読み込み，SD カードに記録する実装とした．PRU の動作プロ
グラムは，アセンブラを使って開発を行い，CPU 側は C 言語による開発を行った．
開発したソフトウェアを評価した結果，5[ch]同時サンプリング時に 991[Hz]のサンプリングレートが得られることが確認できた．1000[Hz]となっていないのは，プログラム
図5

開発装置外観上，サンプリング周波数がハードウェアのベースクロックブレッドボード上に開発し，電源には商用電源で動作するスイッチング電源（高砂製作所製 LX018）を用いた．
３・２周波数特性評価実験の逓倍である必要があるためである．
３・４

生体情報計測実験

本装置で取得された心電図を図 8 に示す．縦軸がマイコ

心電図計測回路に対する実験結果を図 6，筋電図計測回

ンに記録された電圧で，横軸が時間である．NASA 誘導の典路に対する実験結果を図 7 に示す．これから，心電図計測型的な心電図波形である図 3(b)と比較し，P 波，QRS 波，T回路では 0.1～100[Hz]，筋電図計測回路では 0.1～500{Hz}波が観察されていることが分かった．なお， QRS 波， T 波のバンドパスフィルタがかかり，両回路とも 60[dB]のゲイの大きさが異なるが，これは心臓の右軸変移によるものとン，60{Hz}のノッチフィルタが動作し，設計どおりの回路考えられる．

が実現できていることが分かった．
３・３

次に，本装置で取得された筋電図を図 9 に示す．縦軸がA/D 変換性能評価実験マイコンに記録された電圧で，横軸が時間である．図からBeaglebone black では，LinuxOS のデバイスドライバを手の開閉に合わせて信号が大きく振れていることが確認で使うことで，デバイスファイルのアクセスという形で AD 入

きた．図 10 は市販の生体計測装置を使って得られた筋電力が実現できる．これは C 言語で実装できることから開発図である．これから同様の波形が得られることが分かった．

が容易であるという長所がある．しかしながら早いサンプ

ただし，手を広げたときの信号が市販装置では一回減衰しリング周波数の実現を考えたとき，Linux のタイマ精度がた後にそのまま戻ったのに対し，開発装置ではしばらく上1[ms]しかないこと，リアルタイム OS でないことから負荷下に触れる結果となった．これはフィルタの差のため，市がかかった場合に応答性が悪くなる等の問題がある．実際

販の生体計測装置では，高周波成分が取り除かれていたたに，デバイスドライバを使い 1000[Hz]サンプリングを行うめだと考えられる．
1.4
1.340
Amplitude[V]Amplitude[dB]60200-20-40
1.0E-02

図6

1.1
10.9
0.80.7

1.0E+00

1.0E+02
Frequency[Hz]1.0E+04

0.6
5678910Time[s]心電図計測回路の周波数特性

図8

取得された心電図信号

260

1.840

1.6

Amplitude[V]Amplitude[dB]1.2200-20-40

1.4
1.2
10.8
0.6
0.4-601.00E-02

0.2

1.00E+00

1.00E+02

1.00E+0400

Frequency[Hz]

図7

筋電図計測回路の周波数特性

51015202530Time[s]図9取得された筋電図信号（点線間が手を閉じた時）

22

山口県産業技術センター

研究報告No.29 (2017)

これはちょうど 1[G]に対応しており重力によるものと考えられる．
４．結言

日常生活における健康管理を，医療用機器と比較して安価に実現することを目的とし，身体活動量の評価を行うた
めに心電図，筋電図，加速度が計測可能な生体計測装置を開発し，評価を実施した．その結果，心電図については P波，QRS 波，T 波が計測できることが分かった．筋電図につ
図 10

いては市販の生体計測装置と同様の波形が得られることが市販の生体計測装置による筋電図計測分かった．波形の違いはフィルタによるものと考えられ，最後に，本装置で取得された加速度を図 11 に示す，X 軸フィルタの検討が必要である．加速度については加速方向方向に振った結果が 11(a)，Y 軸方向に振った結果が 11(b)，に応じたセンサ出力が得られることが分かった．現状は定Z 軸方向に振った結果が図 11(c)である．縦軸が加速度セ性的な評価しかできていないため，振動試験器等による定ンサからの出力，横軸が時間であり，青線が X 軸方向のセ量評価が必要である．今後の課題として，基板化，電池化

ンサ出力，赤線が Y 軸方向のセンサ出力，緑線が Z 軸方向することで利用しやすい装置とすること，得られた信号にのセンサ出力を示す．実験の結果，対応したセンサからのよる身体活動量の評価を実現すること，さらに，マイコン出力が得られていることが分かった．また，Z 軸方向のセボード等，過剰スペックについての見直しによる装置の低ンサ出力だけオフセットが 0.25[V]程度高くなっているが，価格化の実現によって，日常生活における健康管理を実現することが挙げられる．

1.4

Amplitude[V]

1.2

参考文献

10.81) 厚生労働省：平成 28 年版厚生労働白書，日経印刷，p.417

0.6(2016)0.42) 厚生労働省：生活習慣に着目した疾病対策の基本的方

0.2

向 性 に つ い て （ 意 見 具 申 ）， http://www1.mhlw.go.jp/05678910Time[s]houdou/0812/1217-4.html (1996)
3) パーソナル・ヘルスケア ユビキタス，ウェアラブル医

X axis

Y axisZ axis

療実現に向けたエレクトロニクス研究最前線，出版社

(a)
1.4

NTS，p.1 (2013)

Amplitude[V]1.24）枚川方昭，吉田正樹，南部雅幸，塩澤成弘，岡田志麻:

1

ヒト心身状態の計測技術-人に優しい製品開発のための0.8

日常計測-，コロナ社，p.181-192 (2010).

0.60.45) 心拍揺らぎと呼吸から日常生活の中でストレス状態を0.2

手軽に知ることが出来る携帯型評価装置とクラウドサ

030313233

3435

に関する研究，平成 25～27 年度戦略的基盤技術高度化

Time[s]X axis

Y axis支援事業研究開発成果等報告書 (2016).

Z axis(b)1.46) 森信彰，松本佳昭，藤川昌浩，西川直：携帯型ストレス状態評価システムの開発，山口県産業技術センター技術

Amplitude[V]1.2

報告，28，p.13-19 (2016)．

17) 日本生理学人類学会計測研究部会編：人間科学計測ハ

0.8
0.6

ンドブック，技報堂出版，p.252-268 (1996)．

0.48) 熊谷秋三，田中茂穂，岸本裕歩，内藤義彦：三軸加速度0.2

センサー内蔵活動量計を用いた身体活動量，座位行動の0454647484950

Time[s]X axis

Y axis

調査と身体活動疫学研究への応用：運動疫学研究，
17(2)，p.90-103 (2015)．

Z axis(c)
図 11ービスを実現するための組込みソフトウェアの高度化取得された加速度信号（(a)X 軸に振った結果，(b)Y 軸に振った結果，(c)Z 軸に振った結果）

9) https://beagleboard.org/black/10) https://note-nurse.com/post-7/
11) 渡辺敏編：臨床工学（CE）と ME 機器・システムの安
全，コロナ社，p.146-147 (2006）．