CN105249940A - 生物体信息检测装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种生物体信息检测装置，其包括：第一受光部，接收来自被检体的光；第二受光部，接收来自被检体的光；至少一个发光部，对被检体射出光；以及处理部，在将发光部和第一受光部的距离设为L1，将发光部和第二受光部的距离设为L2时，L1＜L2，处理部根据由第一受光部检测出的第一检测信号和由第二受光部检测出的第二检测信号进行被检体的活动状态的判断，并根据其活动状态，对由发光部及第一受光部进行的第一检测动作和由发光部及第二受光部进行的第二检测动作进行控制。

Description

生物体信息检测装置

技术领域

本发明涉及生物体信息检测装置等。

背景技术

测定脉搏等生物体信息的装置的目的在于，例如促进健康、减肥，或者是监控睡眠状态来进行睡眠质量、疾病管理。例如，在专利文献1中记载有如下技术：检测觉醒状态和睡眠状态，由其检测结果求出睡着为止的时间及深睡眠时间、中途觉醒(不自觉的觉醒)的次数等，根据其内容，为用户提供改善睡眠的建议。

这种生物体信息检测装置大多是例如便携式的。由于这样的便携式装置需要小型轻量化，因此，电池的容量会受到限制，需要低耗电化。

现有技术文献

专利文献1：日本特开2001-61819号公报

发明内容

发明要解决的技术问题

在测定脉搏等生物体信息时，检测信号中除了生物体信息以外，也会掺杂身体活动导致的噪音(体动噪音)。作为降低这种体动噪音的方法，可考虑使用二个光电传感器并以其中一个光电传感器为主检测体动噪音的方法。然而，却存在使用二个光电传感器会增加耗电的问题。

此外，在上述专利文献1中，没有记载生物体信息检测装置的低耗电化这个技术问题及其解决方法。另外，也没有记载活动状态(例如觉醒状态、睡眠状态等)的具体判断方法、生物体信息的具体测定方法。

根据本发明的几种方式，可提供根据被检体(用户)的活动状态来实现低耗电化的生物体信息检测装置等。

用于解决问题的手段

本发明的一方面涉及一种生物体信息检测装置，其包括：第一受光部，接收来自被检体的光；第二受光部，接收来自所述被检体的光；至少一个发光部，对所述被检体射出光；以及处理部，在将所述发光部和所述第一受光部的距离设为L1，将所述发光部和所述第二受光部的距离设为L2时，L1＜L2，所述处理部根据由所述第一受光部检测出的第一检测信号和由所述第二受光部检测出的第二检测信号进行所述被检体的活动状态的判断，并根据所述活动状态，对由所述发光部及所述第一受光部进行的第一检测动作和由所述发光部及所述第二受光部进行的第二检测动作进行控制。

根据本发明的一方面，基于第一检测信号和第二检测信号判断被检体的活动状态，并根据该活动状态对由发光部及第一受光部进行的第一检测动作和由发光部及第二受光部进行的第二检测动作进行控制。由此，能够根据例如觉醒状态、睡眠状态等活动状态对例如检测动作的启动和关闭等进行适当的控制，并能够根据活动状态实现低耗电化。

另外，也可以是，在本发明的一方面中，所述活动状态是所述被检体的睡眠状态，所述处理部在判断为所述被检体处于第一睡眠状态时，将所述第二检测动作设定为普通动作模式，所述处理部在判断为所述被检体处于比所述第一睡眠状态更深的第二睡眠状态时，将所述第二检测动作设定为非动作模式。

根据这种方式，能够通过以睡眠状态中的第一睡眠状态和第二睡眠状态不同的动作模式来控制检测动作。即，由于可认为在更深的睡眠状态即第二睡眠状态下，体动比第一睡眠状态小，因此，通过将第二检测动作设定为非动作模式，能够实现低耗电化。另外，在更浅的睡眠状态即第一睡眠状态下，通过将第二检测动作设定为普通动作模式，能够减轻使用第二检测信号的体动噪音。

另外，也可以是，在本发明的一方面中，所述处理部在所述第二检测动作的所述普通动作模式下，在通过所述第一受光部检测来自所述被检体的光的第一期间及通过所述第二受光部检测来自所述被检体的光的第二期间，使所述发光部发光，所述处理部在所述第二检测动作的所述非动作模式下，使所述发光部在所述第二期间停止发光。

如此，在普通动作模式下，在第一检测动作和第二检测动作中，发光部分别在不同期间发光，进行检测动作。另一方面，在第二检测动作的非动作模式下，由于只进行第一检测动作，因此在对应于第二检测动作的定时，发光部停止发光。由此，在预定睡眠状态下，发光部的发光次数将减半，能够降低发光部的耗电。

另外，也可以是，在本发明的一方面中，所述第一睡眠状态是快速眼动睡眠(REMsleep)，所述第二睡眠状态是非快速眼动睡眠(non-REMsleep)。

根据这种方式，能够通过以睡眠状态中快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠不同的动作模式来控制检测动作。即，在非快速眼动睡眠中，通过将第二检测动作设定为非动作模式，能够实现低耗电化。另外，在快速眼动睡眠中，通过将第二检测动作设定为普通动作模式，能够降低使用第二检测信号的体动噪音。

另外，也可以是，在本发明的一方面中，所述处理部在判断为所述被检体为觉醒状态时，将所述第二检测动作设定为普通动作模式，所述处理部在判断为所述被检体为预定睡眠状态时，将所述第二检测动作设定为非动作模式。

由此，在活动量多、易于发生体动噪音的觉醒状态下，通过使用第二检测信号，能够降低第一检测信号中的体动噪音，从而能够进行高精度的生物体信息的检测。而且，通过在活动量少、不易发生体动噪音的预定睡眠状态下停止第二检测动作，能够实现低耗电化。

另外，也可以是，在本发明的一方面中，所述处理部基于所述第二检测信号，进行降低所述第一检测信号的体动噪音的体动噪音降低处理，并基于所述体动噪音降低处理后的所述第一检测信号，对生物体信息进行运算。

具有第一受光部和第二受光部，且通过第一受光部和第二受光部距发光部的距离L1、L2不同，从而能够使得各个受光部的生物体信息和对体动的灵敏度不同。由此，能够利用第一受光部主要检测生物体信息，利用第二受光部主要检测体动噪音，使用第二检测信号降低第一检测信号中体动噪音，能够检测高精度的生物体信息。

另外，也可以是，在本发明的一方面中，所述处理部求出脉搏信息作为所述生物体信息，并基于所述脉搏信息进行所述活动状态的判断。

脉搏信息与自律神经的活动平衡相关，自律神经的活动平衡会根据活动状态而产生变化。即，通过求出脉搏信息作为生物体信息，能够判断活动状态。

另外，也可以是，在本发明的一方面中，所述处理部通过所述脉搏信息的频率解析，求出表示交感神经的活动的第一指标和表示副交感神经的活动的第二指标，并根据所述第一指标和所述第二指标进行所述活动状态的判断。

通过对脉搏信息进行频率分析，能够取得脉搏的频率特性。该频率特性中不仅包含脉搏的频率，还包含该脉搏频率的变化频率。由于这种变化中包含自律神经的活动平衡的信息，因此，通过将其作为第一指标和第二指标求出，能够判断活动状态。

另外，也可以是，在本发明的一方面中，所述生物体信息检测装置包括用于检测所述被检体的体动信息的动作传感器部，所述处理部基于所述体动信息进行所述活动状态的判断。

另外，也可以是，在本发明的一方面中，所述处理部在判断为所述被检体由觉醒状态迁移至睡眠状态时，将所述动作传感器部设定为低耗电模式。

入眠后，身体活动小，因此，动作传感器部无需进行与觉醒状态时相同的动作。因此，当判断为已入眠时，通过将动作传感器部设定为低耗电模式，能够减少取得体动信息的次数，降低动作传感器部的耗电。

另外，本发明的其它方面提供一种生物体信息检测装置，其包括：第一受光部，接收来自被检体的光；第二受光部，接收来自所述被检体的光；至少一个发光部，对所述被检体射出光；基板，至少配置有所述第一受光部和所述发光部；透光构件，设置在比所述第一受光部和所述第二受光部更靠向所述被检体侧的位置，并使来自所述被检体的光透过，且在测定所述被检体的生物体信息时与所述被检体接触；以及处理部，在沿从所述生物体信息检测装置朝向所述被检体的方向的俯视下，当将所述透光构件和所述第一受光部重叠的区域上的、从所述基板至所述透光构件的与所述被检体接触的表面的距离设为h1，将所述透光构件和所述第二受光部重叠的区域上的、从所述基板至所述透光构件的与所述被检体接触的表面的距离设为h2时，h1＞h2，所述处理部基于由所述第一受光部检测出的第一检测信号和由所述第二受光部检测出的第二检测信号进行所述被检体的活动状态的判断，并根据所述活动状态，对由所述发光部和所述第一受光部进行的第一检测动作以及由所述发光部和所述第二受光部进行的第二检测动作进行控制。

附图说明

图1的(A)是生物体信息检测装置的外观图，图1的(B)是对生物体信息检测装置的外观图、生物体信息检测装置的安装以及与终端装置的通信进行说明的图。

图2是生物体信息检测装置的功能框图。

图3的(A)至(C)是对心跳的LF成分和HF成分进行说明的图。

图4的(A)是示意性示出LF/HF与活动状态的关系的图，图4的(B)是示意性示出HF/(LF+HF)与活动状态的关系的图。

图5是对觉醒状态及睡眠状态的判断方法和各状态下的检测动作的控制进行说明的图。

图6是生物体信息检测装置的连接构成例。

图7是活动状态的判断和检测动作的控制的流程图。

图8是入眠判断处理的详细流程图。

图9是说明振动因素的图。

图10是睡眠状态判断处理的详细流程图。

图11是各动作模式下的发光动作的时序图。

图12是各动作模式下的光电传感器和加速度传感器的动作时序图。

图13是觉醒判断处理的详细流程图。

图14的(A)、(B)是表示发光部和受光部的配置例、透光构件的构成例的截面图和俯视图。

图15是对发光部与受光部之间的距离对光的渗透深度的影响进行说明的图。

图16是示出发光部和受光部之间的距离与检测信号的信号强度的关系的图。

图17是例示吸光度对按压的变化的图。

图18是例示体动噪音对按压给的变化的图。

图19的(A)、(B)是对基于频谱减法的体动噪音降低处理进行说明的图。

图20是对基于自适应滤波处理的体动噪音降低处理进行说明的图。

图21是对信号处理的流程进行说明的图。

附图标记说明

10带部；30外壳部；32发光窗部；40传感器部；50透光构件；52、52-1、52-2凸部；66脉搏数；70遮光壁；80接触部；90脉搏数；141第一受光部；142第二受光部；150发光部；160基板；170动作传感器部；172加速度传感器；200处理部；210脉搏测定部；212频率解析部；214自适应过滤器；216睡眠状态判断部；218觉醒判断部；240温度传感器部；242热敏电阻；250控制部；260报知部；270输入部；280存储部；290通信部；400生物体信息检测装置；410手腕；420终端装置；430显示部；AFE1、AFE2虚拟前端部；L1、L2距离；PWA第一光量；PWB第二光量；h1、h2高度；tA定时(第一期间)；tB定时(第二期间)。

具体实施方式

下面，对本发明的优选实施方式进行详细说明。此外，以下描述的本实施方式并不会不当限制权利要求书所记载的本发明的内容，在本实施方式中描述的所有构成并非是作为本发明的解决手段所必须的。

1.生物体信息检测装置

以下，对本实施方式的生物体信息检测装置进行说明。此外，以下说明作为生物体信息而测定脉搏(脉搏数)的情况为例进行说明，但本实施方式不仅限于此，也可以适用于检测脉搏以外的生物体信息(例如，血液中的氧饱和度、体温、末梢血液循环的状态、心率等)的情况。

作为生物体信息的脉搏是以血液的容积变化来体现的。可以通过使用光电传感器捕捉该血液的容积变化(测定对象部位的血液量的变化)来测定脉搏。然而，所测定的部分的血液容积除了会随着心脏的跳动(即，脉搏)而改变，还会随着人体的活动(以下，称为体动)而改变。因此，在利用光电传感器测定脉搏时，在从心脏传播到测定部位的过程中，有时波动中会包含体动导致的噪音。即，由于血液是流体，血管具有弹性，因体动而产生的血液流动会使血液量发生变化，有时会导致测出假脉动。

作为降低这种体动噪音的方法，有尽可能地维持光电传感器的检测信号中与脉搏信号所对应的成分，并降低与体动噪音所对应的成分(狭义地说是除去)的方法。在这种体动噪音的降低处理中，需要知道与体动噪音所对应的信号成分是怎样的成分。

在本实施方式中，利用光电传感器的检测信号中会包含体动噪音这一点，干脆在第二受光部设定为使脉搏信号的灵敏度低，使体动噪音的灵敏度高，由此可取得主要包含体动噪音的检测信号。如果在第二受光部可检测与体动噪音所对应的信号，就可以通过从第一受光部的检测信号中除去(降低)与第二受光部的检测信号所对应的成分，从而降低体动噪音。

在降低这种噪音时，在日常生活的活动时间段(觉醒状态)，为了有效地除去体动噪音，需要使第一受光部和第二受光部经常运行。然而，通过使用于除去体动噪音的第二受光部运行，与只通过以脉搏为主进行检测的第一受光部取得脉搏的情况相比，动作持续时间(即耗电)将会变短。

图1的(A)、(B)示出了可以解决这种问题的本实施方式的生物体信息检测装置(生物体信息测定装置)的外观图。

如图1的(A)所示，生物体信息检测装置具有带部10、外壳部30和传感器部40。外壳部30安装在带部10上。传感器部40设置在外壳部30上。另外，如后述的图2所示，生物体信息检测装置具有处理部200。处理部200设置在外壳部30上，根据来自传感器部40的检测信号检测脉搏(生物体信息)。

带部10用于缠绕在用户手腕而安装生物体信息检测装置。带部上设置有未图示的带孔和带扣部。根据带扣部的突起部插入哪一个带孔，可以调整传感器部40的推压(对手腕表面推压的压力)的大小。

外壳部30相当于生物体信息检测装置的主体部(箱体)。外壳部30的内部设置有传感器部40、处理部200等生物体信息检测装置的各种构成部件。

如图1的(B)所示，外壳部30中设置有由透光构件形成的发光窗部32。来自设置于外壳部30内的发光部(LED，不同于传感器部40的发光部150的报知用的发光部)的光经由发光窗部32射出到外壳部30的外部。

传感器部40用于检测用户的脉搏。例如后述图14的(A)所示，传感器40具有第一受光部141、第二受光部142、发光部150。另外，传感器部40由透光构件50形成，具有与被检体的皮肤表面接触并施加推压的凸部52。在如此凸部52对皮肤表面施加推压的状态下，发光部150射出光，由第一受光部141和第二受光部142分别接收这个光通过被检体(血管)反射后的光，该受光结果被作为第一检测信号、第二检测信号输出至处理部200。然后，处理部200根据来自传感器部40的第二检测信号进行第一检测信号的噪音降低处理，并根据噪音降低处理后的第一检测信号检测脉搏。

通过图1的(B)，对生物体信息检测装置400的安装以及与终端装置420的通信进行说明。

如图1的(B)所示，用户在手腕410上像戴手表一样地安装生物体信息检测装置400。如上所述，传感器部40的凸部52与手腕410的皮肤表面接触并施加推压，并在该状态下检测脉搏。

生物体信息检测装置400与终端装置420进行通信连接，从而可以进行数据的交换。终端装置420是例如智能手机、便携式电话、非智能手机等便携式通信终端，或平板型电脑等信息处理终端。作为通信连接，可以采用例如蓝牙(Bluetooth(注册商标))等近距离无线通信。将基于传感器部40的检测信号求出的各种信息(例如脉搏数、消耗卡路里等)显示在终端装置420的显示部430(LCD等)上。此外，可以在生物体信息检测装置400上执行脉搏数、消耗卡路里等信息的运算处理，也可以在终端装置420上执行其至少一部分的运算处理。

生物体信息检测装置400上设置有发光窗部32，通过报知用的发光部的发光(亮灯、熄灯)将各种信息通知给用户。例如，在进入脂肪燃烧区或从脂肪燃烧区出来时，将这个信息经由发光窗部32并通过发光部的发光进行报知。或者，在终端装置420接收电子邮件等信息后，由终端装置420将其通知给生物体信息检测装置400，生物体信息检测装置400的发光部会发光，从而将电子邮件等的接收通知给用户。

如此，在图1的(B)中，生物体信息检测装置400中没有设置显示部，文字、数字等需要报知的信息显示在终端装置420的显示部430上。此外，本实施方式不仅限于此，也可以在生物体信息检测装置400上设置显示部。

图2示出生物体信息检测装置的功能框图。生物体信息检测装置包括传感器部40、动作传感器部170、处理部200、温度传感器部240、报知部260、输入部270(操作部)、存储部280、通信部290。

传感器部40用于检测脉搏，包括第一受光部141、第二受光部142、发光部150。此外，图2示出发光部150共有多个受光部的例子，但发光部不仅限于一个，也可以设置二个以上。

脉搏传感器(光电传感器)可以通过第一受光部141、第二受光部142、发光部150实现。即，第一脉搏传感器通过第一受光部141和发光部150实现，第二脉搏传感器通过第二受光部142和发光部150实现。传感器部40将通过多个脉搏传感器检测的信号作为检测信号(脉搏检测信号)输出。

动作传感器部170根据各种动作传感器的感应器信息，输出基于体动而变化的信息即体动检测信号。动作传感器部170包括例如加速度传感器172，作为动作传感器，。此外，动作传感器170中也可以具有压力传感器、陀螺仪传感器等，作为动作传感器。

温度传感器240根据各种温度传感器的传感器信息，输出基于体温而变化的温度检测信号。温度传感器部240包括例如热敏电阻242，作为温度传感器。此外，也可以具有热电偶作为温度传感器。

处理部200是例如将存储部280作为工作区，进行各种信号处理、控制处理，可以例如通过CPU等处理器或ASIC等逻辑电路实现。处理部200包括脉搏测定部210、频率解析部212、睡眠状态判断部216、入眠和觉醒判断部218、控制部250。

脉搏测定部210对来自传感器部40的脉搏检测信号、来自动作传感器部170的体动检测信号等进行信号处理，从该处理后的信号运算出搏动信息。搏动信息是例如脉搏数等信息。具体而言，脉搏测定部210根据来自第二受光部142的体动检测信号及来自传感器部170的体动检测信号，进行降低起因于体动的噪音即体动噪音的体动噪音降低处理。然后，对该处理后的信号进行FFT等频率解析处理，求出频谱，进行将求出的频谱中代表性的频率作为心跳频率的处理。将求出的频率扩大60倍所得的值作为一般所使用的脉搏数(心跳数)。

此外，搏动信息不仅限于脉搏数本身，也可以是例如表示脉搏数的其他各种信息(例如心跳的频率、周期等)。另外，也可以是表示博动的状态的信息，例如也可以将表示血液量本身的值作为博动信息。

频率解析部212对博动信息进行FFT等频率解析处理，求出脉搏的频谱。脉搏的频谱中不仅包含心跳的频率，还包含对应于心跳频率变化(不稳定)的频率，使用该频率来判断睡眠状态。

睡眠状态判断部216根据脉搏的频谱判断睡眠状态(例如快速眼动睡眠、非快速眼动睡眠等)。具体而言，在脉搏的频谱中，0.04～0.15Hz的成分(以下，称LF成分)是表示自律神经的交感神经及副交感神经的活动的指标，0.15～0.4Hz的成分(以下，称HF成分)是表示副交感神经的活动的指标。由于该LF成分和HF成分会随睡眠状态而改变，因此，通过检测该变化，判断睡眠状态。这个睡眠状态的判断是在自通过下述的入眠和觉醒判断部218判断为入眠到判断为觉醒的期间进行。

入眠和觉醒判断部218进行从觉醒状态向睡眠状态转移的入眠和从睡眠状态向觉醒状态转移的觉醒的判断。判断方法可以考虑各种变形例，例如，可以通过由用户就寝时按压按钮(输入部270)来告知，或者也可以根据由动作传感器170检测出的体动的大小来判断。或者，也可以根据温度传感器240检测出的体温的变化来判断。

控制部250进行生物体信息检测装置的各部分的控制。具体而言，在测定脉搏时，对发光部150的发光强度及定时、光电传感器的检测动作、动作传感器170的检测动作等进行控制。此时，根据睡眠状态及入眠、觉醒的判断结果，对检测动作的执行、停止、间歇操作进行控制。例如，当判断为非快速眼动睡眠时，使主要检测体动噪音的第二受光部142的检测动作停止。

报知部260(报知设备)进行例如电源接通时的启动的报知、首次脉搏检测成功的报知、脉搏无法检测的状态持续一定时间时的警告、脂肪燃烧区移动时的报知、电池电压降低时的警告、起床报警的通知、或者来自智能手机等终端装置的电子邮件、电话等的通知等。报知部260是例如报知用的发光部(LED)。或者，也可以是LCD等显示部、蜂鸣器、振动马达(振动器)等振动发生部等。

输入部270接收来自用户的操作输入。例如，输入部270由按钮等构成。作为操作输入，可以设想是例如入眠(就寝)和觉醒(起床)的自我申报、电源的接通和断开、动作模式的切换、显示信息的转换、脉搏测定的开始和停止等。

如图1的(B)所说明的那样，通信部290进行与外部的终端装置420的通信处理(接收处理、发送处理)。该通信部290的功能通过通信用的处理器或ASIC等逻辑电路实现。

根据以上的实施方式，生物体信息检测装置包括：接收来自被检体的光的第一受光部141、接收来自被检体的光的第二受光部142、对被检体射出光的至少一个发光部150、处理部200。处理部200根据第一受光部141所检测出的第一检测信号和第二受光部142所检测出的第二检测信号进行被检体的活动状态的判断，并根据活动状态对发光部150及第一受光部141所进行的第一检测动作和发光部150及第二受光部142所进行的检测动作进行控制。这里，如图14的(A)等后面的说明，当将发光部150和第一受光部141的距离设为L1，将发光部150和第二受光部142的距离设为L2时，L1＜L2。

如图14等后面的说明，通过使得发光部150与第一受光部141的距离L1小于发光部150与第二受光部142的距离L2(L1＜L2)，第一受光部141和第二受光部142之间对脉搏及体动的灵敏度不同。由此，通过第一受光部141可以主要取得脉搏的检测信号，通过第二受光部142可以主要取得体动的检测信号，通过该体动的检测信号可以降低脉搏的检测信号中的体动噪音。

这时，根据活动状态来控制检测动作，从而能够使用两个受光部有效地降低体动噪音，同时按照活动状态适当地对检测动作的接通和断开(或间歇动作)进行转换。由此，能够在使用两个受光部的同时实现低耗电化。

例如，在图5的后述例子中，活动状态是将睡眠状态细分后的快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠。而且，主要检测脉搏的第一检测动作与睡眠状态无关地进行，主要检测体动的第二检测动作是在快速眼动睡眠下进行，在非快速眼动睡眠下停止。这是因为，可认为是由于非快速眼动睡眠是深层的睡眠状态，因而体动较小，且可可认为即使不降低脉搏检测信号中的体动噪音，也能够以足够的精度检测脉搏。通过这种方式，能够在非快速眼动睡眠中节省第二检测动作(以及，当时的发光部150的发光)的耗电。

此外，活动状态是与被检体(用户)的活动水平相关的状态，例如，是觉醒状态和睡眠状态。在本实施方式中，以将觉醒状态作为一种状态并将睡眠状态作为基于睡眠阶段的多种状态为例进行说明，但不仅限于此。例如，也可以将觉醒状态根据体动的多少分成多种状态，并根据该状态控制光电传感器的检测动作。例如，可以根据通过第二受光部142得到的体动检测信号，检测体动比较小或少的第一状态(例如事务性工作等)和体动比较大或多的第二状态(例如运动时等)，在第一状态下，将检测动作设定为低耗电的动作(例如使体动用传感器的检测动作停止)。

睡眠状态是与从入眠至觉醒为止期间睡眠的深度水平对应的状态，例如是快速眼动睡眠和比快速眼动睡眠更深的非快速眼动睡眠。另外，也可以将非快速眼动睡眠进一步分成浅睡眠、比浅睡眠更深的深睡眠，并将在浅睡眠和深睡眠中对检测动作的接通和断开、间歇动作进行切换控制。例如，当将睡眠状态分成觉醒、快速眼动睡眠、水平1至水平4的快速眼动睡眠等6个阶段时，也可以使水平1的非快速眼动睡眠对应于浅睡眠，使水平2至4的非快速眼动睡眠对应于深睡眠。

另外，本实施方式中，活动状态是被检体的睡眠状态。而且，处理部200在判断被检体为第一睡眠状态时，将第二检测动作设定为普通动作模式，在判断被检体为比第一睡眠状态更深的第二睡眠状态时，将第二检测动作设定为非动作模式。

在后述图5的例子中，第一睡眠状态是快速眼动睡眠，第二睡眠状态是非快速眼动睡眠。此外，不仅限于此，第一睡眠状态和第二睡眠状态可以选择为各种各样的睡眠状态。例如，可以将快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠的浅睡眠设为第一睡眠状态，将非快速眼动睡眠的深睡眠设为第二睡眠状态，在该非快速眼动睡眠的深睡眠中将第二检测动作设定为非动作模式。

根据这种方式，不仅根据觉醒和睡眠，还可以根据睡眠的深度水平进一步详细地控制检测动作。即，将即便在睡眠状态中也比较容易发生体动的睡眠状态设为第一睡眠状态，在该第一睡眠状态中，可以通过第二受光部142进行检测动作，降低体动噪音。另一方面，将即便在睡眠状态中也比较不易发生体动且脉搏中不易混入体动噪音的睡眠状态设为第二睡眠状态，通过在该第二睡眠状态中停止由第二受光部142进行的检测动作，可以实现低耗电化，延长可使用时间(至电池需充电或更换为止的时间)。由于睡眠状态的迁移基本上具有某一程度的时长(例如几十分钟)，一夜之间会反复数次，因此，在此期间降低耗电的效果非常大。

另外，在本实施方式中，处理部200在判断被检体为觉醒状态时，将第二检测动作设定为普通动作模式，在判断被检体为预定睡眠状态时，将第二检测动作设定为非动作模式(动作停止模式)。

预定睡眠状态在后述图5的例子中是非快速眼动睡眠，但将第二检测动作设定为非动作模式并不仅限于非快速眼动睡眠。例如，在所有的睡眠状态(被判断为已入眠时)中均可将第二检测动作设定为非动作模式。

这样做，在活动量多而容易发生体动噪音的觉醒状态中，通过使用第二受光部142，可以降低体动噪音，实现高精度的脉搏检测。然后，在活动量少而不易发生体动噪音的睡眠状态中，通过停止利用第二受光部142进行的检测动作，可以实现低耗电化，延长可使用时间(至电池需充电或更换为止的时间)。

2.睡眠状态的判断方法

以下，对上述生物体信息检测装置的详细情况进行说明。首先，对睡眠状态的判断方法进行说明。

图3的(A)至3(C)是用于说明心跳的LF成分和HF成分的图。图3的(A)是心跳间隔的时间变化的例子。心跳间隔(周期)是一次跳动至下一次跳动为止的时间，在图3的(A)中大约是1000毫秒。其倒数是每单位时间的跳动次数(频率)，因此，相当于1次/秒＝60次/分钟的跳动。已知该心跳间隔具有时间变动，以大约1000毫秒为中心而变动。该变动的频率中包含表示自律神经的状态的信息。

图3的(B)是交感神经比副交感神经更占优势时的心跳的能量频谱，图3的(C)是副交感神经比交感神经更占优势时的心跳的能量频谱。如上所述，LF(LowFrequency；低频)成分对应于频带0.04至0.15Hz的成分，HF(HighFrequency；高频)成分对应于频带0.15至0.4Hz的成分。例如，在各个频带中，对能量密度进行积算(积分)后的结果即为各个频带下的成分。

交感神经是被检体在进行活跃的活动时容易活性化的自律神经，如图3的(B)所示那样在心跳的能量频谱中会同时出现LF成分和HF成分。另一方面，副交感神经是身体休息时容易活性化的自律神经，如图3的(C)所示那样心跳的能量频谱中几乎只有HF成分出现。如此，由于LF成分和HF成分的出现方式和大小会因交感神经和副交感神经的紧张状态的平衡而改变，因此，利用这一点，可以推断自律神经的活动平衡，并可以通过该活动平衡来判断睡眠状态。

具体而言,根据LF成分和HF成分求出LF/HF这个第一指标和HF/(LF+HF)这个第二指标，对这些指标进行阈值判断，从而判断睡眠状态。对此的说明图在图4的(A)至图5中示出。

图4的(A)是示意性示出LF/HF与活动状态的关系的图。LF/HF是表示交感神经的活动的指标，表示数值越大交感神经的活动越亢进。如图4的(A)所示，虽然在各种状态中，LF/HF的值具有宽度，但作为一种倾向，在觉醒状态(体动)中LF/HF最大，随着睡眠越深，LF/HF变得越小。

另外，图4的(B)是示意性示出HF/(LF+HF)与活动状态的关系的图。HF/(LF+HF)是表示副交感神经的活动的指标，表示数值越大副交感神经的活动越亢进。如图4的(B)所示，虽然在各种状态中，HF/(LF+HF)的值具有宽度，但作为一种倾向，在觉醒状态(体动)中HF/(LF+HF)最小，随着睡眠越深，HF/(LF+HF)变得越大。

图5是对觉醒状态及睡眠状态的判断方法、和各个状态下的检测动作的控制进行说明的图。此外，以下是以通过LF/HF、HF/(LF+HF)判断包括觉醒状态在内的情况为例进行说明，但不仅限于此，也可以例如通过LF/HF、HF/(LF+HF)只判断睡眠状态，而通过其他方法判断觉醒状态。

在图5中，在第一指标、第二指标的部分中标记的四边形是示意性示出各状态下的指标值的分布，数值沿纸面上方向增大。对于作为第一指标的LF/HF，通过LF/HF的第一阈值STA和第二阈值STB进行判断,对于作为第二指标的HF/(LF+HF)，通过HF/(LF+HF)的第一阈值PTA和第二阈值PTB进行判断。具体而言，如下所述进行判断。

STA＜LF/HF，且HF/(LF+HF)＜PTB：觉醒

STB＜LF/HF＜STA，且PTB＜HF/(LF+HF)＜PTA：快速眼动睡眠

LF/HF＜STB，且PTA＜HF/(LF+HF)：非快速眼动睡眠

例如，LF/HF的第一阈值是STA＝5，第二阈值是STB＝3。HF/(LF+HF)的第一阈值是PTA＝0.5，第二阈值是PTB＝0.3。此外，这个值只是一个例子，可以通过实验等适当地设定阈值。

在上述判断中，当判断为觉醒状态或快速眼动睡眠时，将第一受光部141(脉搏传感器)和第二受光部142(体动用脉搏传感器)所进行的检测动作一起设定为普通动作。另一方面，当在上述判断中判断为非快速眼动睡眠时，将第一受光部141(脉搏传感器)所进行的检测动作设定为普通动作，使第二受光部142(体动用脉搏传感器)所进行的检测动作停止。普通操作和停止的具体例子将在后面通过图11等说明。

另外，本实施方式中，进一步使用加速度传感器172(动作传感器)判断觉醒状态和睡眠状态。图5中通过纵线示意性地示出了各状态下的加速度传感器172的检测信号。时间沿纸面右方向推移，加速度沿纸面上方向增大。该加速度表示体动的大小，反映了各状态下体动的大小、以及这些大小数值的波动等的加速度处于变化之中。例如，在将加速度的第一阈值设为MTA，第二阈值设为MTB(MTB＜MTA)时，计算在预定时间内MTA＜加速度的次数、MTB＜加速度＜MTA的次数、加速度＜MTB的次数。然后，将这些计算值进行比较，判断快速眼动睡眠、非快速眼动睡眠、觉醒状态。

或者，如图8等后面的说明那样，也可以在入眠判断(或觉醒判断)而非在区别睡眠状态时，使用加速度传感器172。在这种情况下，检测加速度超过预定阈值的次数，将该次数代入Cole-Cole公式，判断是否为觉醒。

对于加速度传感器172的检测动作，也可以根据睡眠状态进行控制。即，当判断为觉醒状态时，进行普通动作(经常检测)，当判断为快速眼动睡眠或非快速眼动睡眠时，进行间歇动作(断续地检测)。

此外，对应于状态迁移所进行的检测动作的控制不仅限于上述。例如，在非快速眼动睡眠中，可以将第二受光部142所进行的检测动作设定为低耗电模式(例如间歇动作)，而不是使其停止。或者，在快速眼动睡眠、非快速眼动睡眠中，可以停止加速度传感器172所进行的检测动作，而不是设置为间歇动作。

3.处理的详细步骤

接下来，对上述睡眠状态的判断和检测动作的控制的详细处理情况进行说明。

图6示出生物体信息检测装置的连接构成例。生物体信息检测装置包括：模拟前端部AFE1、AFE2、第一受光部141、第二受光部142、发光部150、加速度传感器172、脉搏测定部210、频率解析部212、睡眠状态判断部216、入眠和觉醒判断部218。此外，对于与已说明的构成要素相同的构成要素，标注相同的附图标记，并适当地省略对其说明。

虚拟前端部AFE1、AFE2由例如放大电路、滤波电路、A/D转换电路等构成。虚拟前端部AFE1进行来自第一受光部141的脉搏检测信号的放大及滤波处理，将该信号进行A/D转换并将数字的脉搏检测信号输出至脉搏测定部210。虚拟前端部AFE2进行来自第二受光部142的体动检测信号的放大及滤波处理，将该信号进行A/D转换并将数字的体动检测信号输出至脉搏测定部210。虚拟前端部AFE1、AFE2可以例如全部或一部分内置于处理部200(CPU等)中，或设置为独立出处理部200的其它电路要素。

图7示出活动状态的判断和检测动作的控制的流程图。该处理开始后，入眠和觉醒判断部218就根据加速度传感器172的体动检测信号和第二受光部142的体动检测信号，判断是否已入眠(步骤S1)。

当判断为未入眠时，控制部250和脉搏测定部210在觉醒时的动作模式下执行脉搏的测定(步骤S6)。另一方面，当判断为已入眠时，睡眠状态判断部216根据LF/HF、HF/(LF+HF)的指标值判断睡眠状态(步骤S2)。

当判断为觉醒状态(即非睡眠状态)时，返回步骤S1。另一方面，当判断为快速眼动睡眠状态时，控制部250和脉搏测定部210在快速眼动睡眠时的动作模式下执行脉搏的测定(步骤S3)。另外，当判断为非快速眼动睡眠状态时，控制部250和脉搏测定部210在非快速眼动睡眠时的动作模式下执行脉搏的测定(步骤S4)。

接下来，入眠和觉醒判断部218根据LF/HF、HF/(LF+HF)的指标值，判断是否已觉醒(步骤S5)。当判断为未觉醒时，返回步骤S2。另一方面，当判断为已觉醒时，在觉醒时的动作模式下执行脉搏的测定(步骤S6)。此外，这里是由入眠和觉醒判断部218进行觉醒判断，但也可以由睡眠状态判断部216根据LF/HF、HF/(LF+HF)的指标值进行觉醒判断。另外，觉醒判断不仅限于采用LF/HF、HF/(LF+HF)，例如，也可以和入眠判断同样，使用加速度传感器172等进行觉醒判断。

4.入眠判断处理

接下来，对各步骤的详细处理情况进行说明。

图8示出步骤S1的入眠判断处理的详细流程。该处理开始后，入眠和觉醒判断部218判断用于自我申报入眠(就寝)的开关(输入部270)是否被用户接通(步骤S21)。

当开关被接通时，利用加速度进行体动判断。即，加速度传感器172检测加速度信号(步骤S22)，入眠和觉醒判断部218对加速度信号进行频率解析(FFT处理)，并求出频谱(步骤S23)。然后，入眠和觉醒判断部218根据频谱判断有无体动(步骤S24)。例如，通过预定的频带(或者也可以是整个频带)的能量是否在阈值以上来判断有无体动。当判断为无体动时，进入步骤S30，当判断为有体动时，返回步骤S23。

在图8的步骤S21中，当开关未接通时，利用加速度和光电传感器的检测信号进行体动判断。即，由加速度传感器172检测加速度信号(步骤S25)，入眠和觉醒判断部218对加速度信号进行频率解析(FFT处理)并求出频谱(步骤S26)。另外，由入眠和觉醒判断部218取得来自第二受光部142的体动检测信号(步骤S27)，对该体动检测信号进行频率解析(FFT处理)并求出频谱(步骤S28)。并且，根据加速度信号的频谱和体动检测信号的频谱来判断有无体动(步骤S29)。

根据加速度信号的频谱来判断有无体动的方法与上述方法相同。例如和加速度信号的情况同样，根据体动检测信号的频谱来判断有无体动的方法通过预定频带(或者也可以是整个频带)的能量是否在阈值以上来判断有无体动。

当判断为无体动时，进入步骤S30，当判断为有体动时则判断为是觉醒状态，进入步骤S6。

在步骤S30中，入眠和觉醒判断部218根据加速度传感器172的检测信号进行入眠判断。例如，进行利用cole-cole公式的入眠判断。在利用cole-cole公式进行的判断中，将判断时间点的前后分割成多个期间，在该各个期间，计算加速度超过预定阈值的次数。cole-cole公式是对各个期间的计算值进行加权来加法计算的公式，将计算值代入该cole-cole公式求出cole-cole公式的值，对该值进行阈值判断。

对于该入眠判断中使用的体动的频率，通过图9进行说明。此外，以下说明的体动的频率不光在入眠判断中使用，也可以在步骤S24、S29等的体动判断中使用。

图9是说明振动因素的图。在觉醒时，会发生无意识的体动或自发的活动、大的体动、小的体动、不随意的颤动，在睡眠时，会发生大的体动、小的体动、不随意的颤动。另外，也有与觉醒时和睡眠时无关的环境中产生的振动。各因素的振动频率如图所示。

在这些振动因素中，采用无意识的体动作为适于入眠判断的因素。这是由于下述理由。即，大的体动是持续0.5秒以上的体动或多块肌肉的收缩，小的体动是持续不足0.5秒的体动或单一肌肉的收缩。由此，可以认为小的体动持续时间短或程度(加速度)小，且认为不容易成为检测其他体动时的妨碍。在这个小的体动的频带下可能会发生无意识的体动和自发的活动，但由于自发的活动不一定时常发生，因此，可认为通过无意识的体动来区别睡眠和觉醒是合适的。

无意识的体动和小的体动的频带的重叠是在2～3Hz频带，因此，可以通过带通滤波器处理而从加速度信号中提取这个频带的信号。然后，判断这个2～3Hz的频带的信号是否在阈值以上，如果在阈值以上，则将计算值进行增值。

当在步骤S30求得的Cole-Cole公式的值在阈值以上时，判断为入眠，结束处理。另一方面，当Cole-Cole公式的值小于阈值时，判断为觉醒状态，进入步骤S6。

此外，入眠判断不仅限于上述方法，可以考虑各种变形例。例如，可以根据时间(预定时刻的检测)及体温(体温变化的检测)、陀螺仪传感器的检测信号、IMU(Inertialmeasurementunit；惯性测量单元)的检测信号、GPS的检测信号(移动量的检测)、气压(检测立位和卧位的气压差)、呼吸等进行入眠判断。

5.睡眠状态判断处理

图10示出步骤S2的睡眠状态判断处理的详细流程。该处理开始后，控制部250使发光部150发光，脉搏测定部210取得来自第一受光部141的脉搏检测信号和来自第二受光部142的体动检测信号(步骤S41、S43)。

接下来，脉搏测定部210对脉搏检测信号和体动检测信号进行频率解析(FFT处理)，求出频谱(步骤S42、S44)，通过频谱减算法进行从脉搏检测信号降低体动噪音的处理(步骤S45)。此外，也可以进一步进行使用来自动作传感器部170的信号的自适应滤波处理，降低体动噪音。

接下来，频率解析部212对脉搏检测信号进行频率解析(FFT处理)，求出脉搏的频谱(步骤S46)。接着，频率解析部212由脉搏的频谱求出LF成分和HF成分(步骤S47)，并求出第一指标LF/HF和第二指标HF/(LF+HF)(步骤S48)。

接下来，睡眠状态判断部216根据第一指标LF/HF和第二指标HF/(LF+HF)判断睡眠状态(步骤S49)。判断方法与用图3至图5进行的上述说明相同。当判断为觉醒状态时，返回步骤S1，当判断为快速眼动睡眠或非快速眼动睡眠时，结束睡眠状态判断处理。

6.利用光电传感器的检测动作

接下来，对步骤S3的快速眼动睡眠时的动作模式、步骤S4的非快速眼动睡眠时的动作模式、步骤S6的觉醒时的动作模式中的检测动作进行说明。

图11是各动作模式下的发光动作的时序图。脉搏的波形示意性地示出脉搏跳动时射入受光部的反射光的强度。在发光部的波形中，各个脉冲表示发光定时，脉冲的高度表示光量(发光能量)。

在觉醒状态和快速眼动睡眠状态下，发光部150在定时tA以第一光量PWA发光，在定时tB以第二光量PWB发光。第二光量PWB大于第一光量PWA。在定时tA通过第一受光部141取得脉搏检测信号，在定时tB通过第二受光部142取得体动检测信号。定时tA和定时tB例如是交替的，包含两个定时的发光的频率例如是256Hz。

在非快速眼动睡眠状态下，停止取得由第二受光部142进行的体动检测信号。即，发光部150在定时tA以第一光量PWA发光，在定时tB不发光。在定时tA通过第一受光部141取得脉搏检测信号。在定时tA的发光的频率例如是128Hz。随着发光的频率(次数)达到1/2，不进行光量大的发光，因此可抑制发光部150的耗电。

图12是各个动作模式下的光电传感器和加速度传感器的动作时序图。虽然所记载的是快速眼动睡眠、非快速眼动睡眠的一般持续时间为20分钟、70分钟，但在实际的动作中，任意的持续时间即可。

第一受光部141进行的检测动作在觉醒状态、快速眼动睡眠状态、非快速眼动睡眠状态的所有状态下进行。在检测动作“on”的期间，在图11所说明的定时tA取得检测信号。定时tA是例如虚拟前端部AFE1的A/D转换电路获得虚拟的检测信号的定时。

第二受光部142进行的检测动作在觉醒状态、快速眼动睡眠状态下进行，在非快速眼动睡眠状态下不进行。在检测动作“on”的期间，在图11所说明的定时tB取得检测信号。定时tB是例如虚拟前端部AFE2的A/D转换电路获得虚拟的检测信号的定时。在检测动作“off”的期间，控制部250将虚拟前端部AFE2设定为操作停止模式。例如，在虚拟前端部AFE2的电源供给线上设置开关元件(例如晶体管等)，通过由控制部250将该开关元件断开，停止动作。或者，也可以只对放大电路和A/D转换部中的放大电路断开电源供给。或者，也可以通过断开虚拟前端部AFE2的偏置电流(或偏压)，来停止动作。

由加速度传感器172进行的检测动作在觉醒状态下继续进行，在快速眼动睡眠状态和非快速眼动睡眠状态下间歇地进行。间歇动作下的动作“on”的期间长度例如设定为FFT处理及cole-cole公式计算所需的长度。间歇动作下的动作“on”和动作“off”的占空系数例如是50％，但不局限于此。

如上所述，对于体动噪音的降低，基本上是使用第二受光部142的检测信号和加速度传感器172的检测信号，但本实施方式是根据睡眠状态改变用于降低体动噪音的信号。

即，在觉醒状态下体动大，因此为了精度良好地降低体动噪音，同时使用第二受光部142的检测信号和加速度传感器172的检测信号。因此，检测动作均为“on”。在快速眼动睡眠状态下，由于体动小，只使用第二受光部142的检测信号，不使用加速度传感器172的检测信号。因此，将加速度传感器172的检测动作设为间歇动作，节省耗电。在非快速眼动睡眠状态下，几乎没有体动，无需降低体动噪音，因此，不同时使用第二受光部142的检测信号和加速度传感器172的检测信号。因此，将第二受光部142的检测动作设为“off”，将加速度传感器172的检测动作设为间歇操作，节省耗电。

如上所述，在快速眼动睡眠状态和非快速眼动睡眠状态下不将加速度传感器172的检测信号用于降低体动噪音，但将其用作提高检测睡眠状态迁移的准确度的辅助数据。因此，不是时常测定而是间歇动作。例如图5所说明的那样，也可以通过加速度的阈值判断来判断睡眠状态，将其判断结果用作利用LF/HF等进行的判断的辅助。

7.觉醒判断处理

图13示出步骤S5的觉醒判断处理的详细流程。该处理开始后，由频率解析部212求出第一指标LF/HF和第二指标HF/(LF+HF)(步骤S61)。接下来，由入眠和觉醒判断部218根据第一指标LF/HF和第二指标HF/(LF+HF)判断是否是觉醒状态(步骤S62)。判断方法与用图3至图5进行的上述说明相同。当判断为睡眠状态时，返回步骤S2，当判断为觉醒状态时，结束觉醒判断处理。

根据以上的实施方式，处理部200在第二检测动作的普通动作模式下，在通过第一受光部141检测来自被检体的光的第一期间及通过第二受光部142检测来自被检体的光的第二期间，使发光部150发光。另一方面，处理部200在预定睡眠状态下的第二检测动作的非动作模式下，停止第二期间的发光部150的发光。

例如，在图11、图12的例子中，第二受光部142进行的第二检测动作在觉醒时和快速眼动睡眠时是普通动作模式，在非快速眼动睡眠时是非动作模式(停止)。而且，在觉醒时和快速眼动睡眠时，在第一期间(定时tA)和第二期间(定时tB)发光部150发光，在非快速眼动睡眠时，在第二期间(定时tB)发光部150不发光。

即使在睡眠状态中，非快速眼动睡眠也是深睡眠，体动小(例如一次的体动的程度小，或体动的频度少)。因此，可以将主要检测体动噪音的第二受光部142的第二检测动作设为非动作模式。如上所述，非动作模式与例如停止虚拟前端部AFE2的动作相对应。而且，由于无需第二期间的发光，因此，可以在非动作模式下停止第二期间的发光。通过这种方式，在体动小的睡眠状态下可以降低发光部150或虚拟前端部AFE2的耗电，延长便携式装置的电池可使用时间。在图11的例子中，非快速眼动睡眠是70分钟左右，其在一夜里会反复数次。由于在此期间可以停止持续闪烁的发光动作，因此，发光次数会大幅减少，耗电削减效果大。

另外，在本实施方式中，处理部200根据第二受光部142的第二检测信号，进行降低第一受光部141的第一检测信号的体动噪音的体动噪音降低处理。并且，处理部200根据体动噪音降低处理后的第一检测信号，对生物体信息进行运算。

通过具有第一受光部141和第二受光部142，可以使得各受光部对脉搏和体动的灵敏度不同。例如，通过使发光部150至各受光部的距离(图14的(A)的L1、L2)、及各受光部中透光构件50的高度(图14的(A)的h1、h2)不同，可以改变对生物体信息和体动的灵敏度。由此，可以采用主要检测体动噪音的第二检测信号，做到主要检测生物体信息并在混入有体动噪音的第一检测信号中降低体动噪音。如此，通过降低体动噪音，可以对精度高(例如S/N比高)的生物体信息进行运算。

另外，在本实施方式中，处理部200求出脉搏信息作为生物体信息，并基于脉搏信息进行活动状态的判断。

如用图3等所说明那样，脉搏信息与自律神经的活动平衡相关，自律神经的活动平衡会根据活动状态(觉醒、快速眼动睡眠、非快速眼动睡眠)而改变。通过利用这个特性，可以根据脉搏信息来判断活动状态。例如，在图3的例子中，脉搏信息是搏动间隔(脉搏数)，该搏动间隔的变动根据自律神经的活动平衡而变化。通过检测该搏动间隔的变动，并按照各活动状态的判断标准，能够判断活动状态。

具体而言，处理部200通过脉搏信息的频率解析求出第一指标LF/HF和第二指标HF/(LF+HF)，并根据第一指标LF/HF和第二指标HF/(LF+HF)进行活动状态的判断。如用图4的(A)、(B)所说明的那样，第一指标LF/HF表示交感神经的活动，第二指标HF/(LF+HF)表示副交感神经的活动。

如用图3的(B)等所说明的那样，LF成分和HF成分是搏动间隔的变动信息。通过根据该LF成分和HF成分求出第一指标LF/HF和第二指标HF/(LF+HF)，能够从脉搏信息中提取表示自律神经的活动平衡的信息。然后，通过使用该第一指标LF/HF和第二指标HF/(LF+HF)，能够根据自律神经的活动平衡推算活动状态。

另外，在本实施方式中，动作传感器部170检测被检体的体动信息，处理部200根据体动信息判断被检体的活动状态。然后，处理部200在判断为被检体已从觉醒状态迁移至睡眠状态(已入眠)时，将动作传感器部170设定为低耗电模式。

例如用图8等所说明的那样，动作传感器部170检测出加速度信号作为体动信号，处理部200由2至3Hz的频带的加速度信号中求出cole-cole公式，判断被检体是否已入眠。当判断为已入眠时，处理部200设定快速眼动睡眠时的动作模式或非快速眼动睡眠时的动作模式。如用图12等所说明的那样，在这些动作模式下，动作传感器部170设定为低耗电模式(例如间歇动作)。

如上所述，动作传感器170所检测的体动信息用于体动噪音降低处理，但由于入眠后体动小，即使不利用动作传感器170降低体动噪音，也能够以足够的精度(例如S/N)对生物体信息进行运算。因此，通过设定为低耗电模式，能够抑制动作传感器部170的耗电。在图12的例子中，由于占空系数为50％，耗电约为1/2。另一方面，通过不完全停止而设为低耗电模式，可以间歇地获得加速度信号。例如用图5所说明的那样，通过将该加速度信号用于睡眠状态的判断，能够使得基于脉搏的睡眠状态推定更加准确。

8.传感器部

接下来，对光电传感器的配置及透光构件50的形状和脉搏检测的关系进行说明。首先，图14的(A)、(B)示出传感器部40的详细构成例。

图14的(A)是传感器部40的截面图，图14的(B)是表示在基板160上的发光部150、第一受光部141、第二受光部142的配置的俯视图。图14的(B)对应于图14的(A)中在安装状态下在由被检体侧向生物体信息检测装置的方向(DR2的方向)上观察到的情况的俯视图。

第一受光部141、第二受光部142、发光部150安装在基板160(传感器基板)上。发光部150将光射出到被检体，这束光从被检体(例如血管等)反射或透过，第一受光部141和第二受光部142接收并检测该反射光或透过光。第一受光部141和第二受光部142可通过例如光电二极管等受光元件实现。也可以在二极管元件上形成用于抑制受光角度的角度限制过滤器及对入射至受光元件的光的波长进行限制的波长限制过滤器。发光部150可通过例如LED等发光元件实现。此外，第一受光部141、第二受光部142、发光部150无需都安装在同一基板160上，也可以将其中至少有一部分的要素(例如第二受光部142)设置在其它基板上。

以脉搏计为例，来自发光部150的光进入被检体的内部，在表皮、真皮及皮下组织等漫射或散射。之后，这个光到达血管(被检测部位)，被反射。这时，光的一部分被血管吸收。然后，由于脉搏的影响，血管对光的吸收率会变化，反射光的光量也会变化，因此，通过由第一受光部141接收该反射光，检测该光量的变化，能够检测出作为生物体信息的脉搏数等。

此外，在第一受光部141和发光部150之间，也可以设置对从发光部150到第一受光部141及第二受光部142的直射光进行遮光的遮光壁70(遮光用构件)。

透光构件50设置在生物体信息检测装置的与被检体接触的一侧的表面上，使来自被检体的光透过。另外，在测定被检体的生物体信息时，透光构件50与被检体接触。例如，透光构件50上形成有凸部52，该凸部52与被检体接触。凸部52的表面形状优选是曲面形状(球面形状)，但不仅限于此，可以采用各种形状。另外，透光构件50只要是对来自被检体的光的波长透明即可，可以采用透明的材料，也可以采用有色的材料。

在本实施方式中，通过设置多个受光部，实现多个光电传感器，因此，也可以设置多个凸部52(例如对应于光电传感器数的数目)。在图14的(A)的例子中，在由发光部150和第一受光部141实现的第一光电传感器上设置有凸部52-1，在由发光部150和第二受光部142实现的第二光电传感器上设置有凸部52-2。

此外，不光设置透光构件50，也可以设置使传感器部40和被检体的接触状态稳定的接触部80。这里的接触部是例如图14的(A)的附图标记80的所指的部分，举一例，如可以设置在发光部150、第一受光部141、第二受光部142的周围。当设置有这种接触部80时，假设生物体信息检测装置在对该接触部80(理想状态)均等地施加压力的状态下被固定在被检体上。即，由接触部80规定的平面成为表示生物体信息检测装置的安装基准的平面。在这种情况下，可以使得比该基准面更高位置(h1)和更低位置(h2)处的按压差明确。

接下来，对受光部的配置和透光构件50的高度进行说明。如图14的(A)、(B)所示，发光部150、第一受光部141、第二受光部142沿基板160的预定方向(纸面右方向)配置。第二受光部142和发光部150的距离L2比第一受光部141和发光部150的距离L1更大(L2＞L1)。这里，距离L1、L2是例如发光部150和各受光部的代表位置之间的距离，是沿基板160的预定方向的距离。受光部的代表位置设为例如由A1、A2所表示的受光部的中心位置(例如光电二极管的受光区域的中心等)即可。在例如发光部150上设置有透镜的情况下，发光部150的中心位置是透镜的中心或发光二极管的发光区域的中心等。

在安装了生物体信息检测装置的状态下，将透光构件50的高度的方向设为从生物体信息检测装置朝向被检体的方向(图14的(A)的DR1)。透光构件在对应于第一受光部141的位置或区域中的高度h1比透光构件在对应于第二受光部142的位置或区域中的高度h2高(h1＞h2)。

关于怎样定义高度，可以有各种的变形实施，例如图14的(A)所示，在DR2方向上的俯视下，可以将透光构件50和第一受光部141、第二受光部142重叠的区域的、从基板160(基板160中设置有发光部150等的表面)至透光构件的与被检体接触的表面的距离作为高度。距离可以是后述那样的代表位置上的距离(高度)，也可以是区域上的平均距离(平均高度)。或者，也可以将透光构件50的厚度本身作为高度。或者，也可以设定与基板160的表面相平行的基准面(例如虚拟的面、某个部件的面)，将从该基准面开始的距离作为透光构件50的高度。

另外，可以考虑各种对应于各受光部的位置或区域的定义。例如，高度h1、h2是透光构件50在第一受光部141、第二受光部142各自的代表位置处的高度。这里的代表位置使用例如各受光部的中心位置A1、A2等即可。例如，关于透光构件50在中心位置A1处的高度，对由从A1沿DR1方向延伸的直线与透光构件50的表面(安装时与被检体接触的面)的交点进行定义，使用透光构件50在该交点处的高度h1即可。或者，高度h1也可以是在从被检体侧沿DR2的方向观察的俯视下，透光构件50在与第一受光部141重叠(或，包含第一受光部141)的区域的平均高度。可考虑各种与受光部重叠(或包含受光部)的区域，考虑例如在DR2的方向的俯视下与形成第一受光部141的光电二极管的受光区域一致的区域，或者包含受光区域且面积最小的区域(例如长方形等)即可。

如用图15等后述那样，如果从发光部150至受光部的距离不同，则光穿过组织内部的路径及光到达组织内部的深度也改变。由于从发光部150的距离越近则到达受光部的光量越多，信号的检测灵敏度更高，因此，作为取得脉搏检测信号(原本所希望检测的信号)的受光部，使用第一受光部141。

另外，如用图17等后述那样，如果透光构件50的高度不同，则当安装有生物体信息检测装置时，透光构件50对皮肤的按压会改变。透光构件50的高度越高按压越大，该按压会压迫皮下组织的上层的毛细血管。流经上层的毛细血管的血流容易受体动的影响，因此，通过压迫该上层的毛细血管，抑制血流，从而能够降低体动噪音的灵敏度。因此，作为取得脉搏检测信号的受光部，使用设置在凸部52-1之下的第一受光部141，作为取得体动检测信号的受光部，使用设置在凸部52-2之下的第二受光部142。

9.发光部与受光部之间的距离

接下来，对发光部与受光部之间的距离对检测信号的影响进行说明。

图15是用于说明发光部与受光部之间的距离对光的渗透深度的影响的图。发光部150、第一受光部141和第二受光部142接触于使用者的手腕的皮肤表面Sf。实际上，透光构件50与皮肤表面Sf接触，但在图15中，为便于说明，省略了透光构件50。

已知发光部和受光部之间的距离越短，对生物体内的深处部分的灵敏度相比于对浅处部分的灵敏度会相对降低。即，从发光部150照射过来的光在生物体组织内的深度D1的位置反射并到达第一受光部141的光的强度，相比于在深于深度D1的深度D2的位置反射并到达第一受光部141的光的强度更强。另一方面，从发光部150照射过来的光在深度D1的位置反射并到达第二受光部142的光的强度，虽相比于在深度D2的位置反射并到达第二受光部142的光的强度更强，但不如在第一受光部141产生的差距大。因此，第一受光部141比第二受光部142更适于对相对浅的位置上的血管进行脉搏测定。

图16是示出发光部150和受光部之间的距离LD与信号强度的关系的图。由图16可知，发光部150和受光部的距离LD越近，检测信号的信号强度越高，灵敏度等检测性能越能提高。因而，对于主要检测脉搏信号的第一受光部141，与发光部150的距离LD越近越优选。

例如，由图16的特性曲线G1中距离大的一侧的切线G2可知，在LD≥3mm的范围内，特性曲线G1已达极限。与此相反，在LD＜3mm的范围内，距离LD越短，信号强度越增大。因而，从这个意义上来说，优选LD＜3mm。

另外，对于距离LD，也有下限值存在，也不优选距离LD靠太近。当将可沿皮肤表面Sf的深度方向测定的距离设为LB时，LB＝LD/2的关系一般是成立的。例如，从皮肤表面Sf至100μm～150μm深度处，未到达表皮最浅的毛细血管，因此不存在脉搏的检测对象。因此，一旦LD≤2×LB＝2×100μm～2×150μm)＝0.2mm～0.3mm，则可以预测脉搏的检测信号会变得非常小。也就是说，距离LD越近，检测性能越高，但也有限度，存在下限值。在本实施方式中，由于在第一受光部141中需要以足够的强度检测脉搏信号，因此，优选1.0mm≤L1≤3.0mm。

对此，发光部150和第二受光部142之间的距离L2设定为，与第一受光部141相比，对脉搏信号的灵敏度低，对体动噪音的灵敏度高即可。例如，若设为L2＜1.0mm，或3.0mm＜L2，则与成为1.0mm≤L1≤3.0mm的第一受光部141相比，脉搏信号的程度会降低，体动噪音的程度会上升(MN比下降)。

然而，在第二受光部142中，检测信号的MN比(M表示脉搏信号，N表示噪音，MN比是脉搏信号和噪音的比率(一般的SN比))与第一受光部141的检测信号的MN比相比足够小即可。即，比起设定用作L2＜1.0mm或3.0mm＜L2这一绝对值的距离这一点，也可以更重视改变L2相对于L1的值这一点，以使得在第一、第二检测信号之间出现某种程度(例如，可以利用后述的频谱减法进行噪音降低处理的程度)的差。

也就是说，来自第二受光部142的第二检测信号只要MN比与第一检测信号相比小即可，包含一定程度的脉搏成分也无碍，换言之，L2也可以在1.0mm≤L2≤3.0mm的范围内。

这里，作为用于使第一、第二检测信号产生差的L1、L2的关系，可以是例如L2＞2×L1等。在这种情况下，如果L1＝1.0mm，则L2＞2.0mm。虽然会以一定程度的强度检测出脉搏信号，但与设定了更短的L1的第一检测信号相比，能够满足第二检测信号的MN比小这一条件。

10.透光构件的按压

接下来，对透光构件的按压对检测信号的影响进行说明。

图17是举例说明吸光度对按压的变化的图。横轴表示按压，纵轴表示吸光度。按压一改变，受其影响的血管也会变化。最容易受影响的、即最轻按压就受影响的血管是毛细血管。在图17的例子中，当按压超过了p1时，吸光度的变化量会变大，这意味着由于按压而毛细血管开始被挤压。按压超过p2后，吸光度的变化变缓，这意味着毛细血管几乎完全被挤压(关闭)。排在毛细血管之后受影响的是动脉。进一步增加按压并超过p3后，吸光度的变化量再次增大，这意味着由于按压而动脉开始被挤压。按压超过p4后，吸光度的变化趋缓，这意味着动脉几乎完全被挤压(关闭)。

图18是举例说明体动噪音灵敏度对按压的变化的图。图18同时示出了发光部至受光部的距离L为2mm的例子及6mm的例子。无论是距离L为2mm和6mm中的哪一个例子，其倾向都是按压越低噪音灵敏度越高，按压越高噪音灵敏度越低。这可以认为是因为，流经毛细血管的血液由于体动而容易流动，因此体动导致的噪音容易掺杂于在生物体组织内位于较浅位置的毛细血管反射的光中。

在本实施方式中，在测定被检体的生物体信息时，当将透光构件50中第一受光部141所对应的位置或区域的按压设为p1，将透光构件50中第二受光部142所对应的位置或区域的按压设为p2时，p1＞p2。通过与被检体接触的透光构件50的高度差来实现按压的差。

具体而言，第二受光部142通过检测对应于毛细血管的信号来提高体动噪音的比率，第一受光部141通过测定对应于动脉的信号(脉搏信号)来提高脉搏信号的比率。即，设计为使得第二受光部142的按压控制在由p1到p2的范围(毛细血管不会被完全挤压的压力)内，第一受光部141的按压控制在p3到p4的范围(毛细血管被挤压的压力)。例如，第一受光部141和第二受光部142的按压的差优选为2.0kPa以上且8.0kPa以下。

11.体动噪音降低处理(频谱减法)

接下来，对处理部200进行的体动噪音降低处理进行说明。体动噪音降低处理包含基于第二检测信号进行的频谱减法、以及基于来自动作传感器部170的信号进行的自适应过滤处理。

首先，对频谱减法进行说明。图19的(A)、(B)是用于说明利用频谱减法并基于第二检测信号进行的第一检测信号的噪音降低处理的图。利用频谱减法，对第一、第二检测信号分别进行频率转换处理，求出频谱。然后，由第二检测信号的频谱推算噪音频谱，并进行从第一检测信号的频谱中减去推算出的噪音频谱的处理。

图19的(A)示出了实际求得的第一检测信号的频谱和第二检测信号的频谱。如上所述，通过使用本实施方式的生物体信息检测装置，第二检测信号的频谱成为主要对应于噪音成分的频谱。即，可以推断在第二检测信号的频谱中具有大的波峰的频率是对应于体动噪音的频率。实际上，在第二检测信号的频谱中，可以只减去波峰，但不仅限于此，例如，进行从第一检测信号的整个频谱中减去第二检测信号的整个频谱的处理即可。

在减法计算时，例如，可以给第一检测信号及第二检测信号中的一方乘以系数，以抵消噪音。这个系数例如从预定频率的信号强度求得。或者，也可以通过例如分组(cluster)化等方法分离噪音和信号，以使得第一检测信号的噪音和第二检测信号的噪音形成相同的强度的方式计算出系数。

图19的(B)示出利用频谱减法进行体动噪音降低处理前后的第一检测信号的例子。由图19的(B)可知那样，通过体动噪音降低处理，出现在0.7～0.8Hz(脉搏数为42～48)及1.5Hz(脉搏数为90)中的体动噪音抑制得较小，能够抑制将其误判为脉搏信号的可能性。另一方面，对于出现在1.1Hz(脉搏数为66)前后的脉搏信号所对应的频谱，可以不降低而维持信号水平。

由于频谱减法通过FFT(FastFourierTransform；快速傅立叶变换)等频率转换处理和频谱的减法处理来实现，因此，具有算法简单且计算量少这样的优点。另外，由于没有后述自适应滤波处理这样的学习要素，因此具有瞬时响应性高这一特性。

12.体动噪音降低处理(自适应滤波处理)

接下来，说明采用自适应滤波处理并基于来自动作传感器的检测信号进行的体动噪音降低处理。

图20示出采用自适应滤波器214的噪音降低处理的具体例子。由于动作传感器部170的检测信号对应于体动噪音，因此，进行从第一检测信号中减去该检测信号中特定噪音成分的处理，思路的梗概和频谱减法相同。

然而，即使脉搏信号检测中的体动噪音和来自体动传感器的体动检测信号均为起因于同一体动的信号，其信号水平也不一定相同。因此，通过进行对体动检测信号确定适应的滤波系数的滤波处理，算出推定体动噪音成分，取得脉搏检测信号和推定体动噪音成分的差分。由于过滤系数是适应性(进行学习)地被确定的，因而可以提高噪音降低处理的精度，但需要考虑滤波系数的确定中的处理负荷、以及输出的延迟。此外，由于自适应过滤处理是广为人知的方法，因此，省略详细的说明。

通过将采用第二检测信号的频谱减法与使用动作传感器的自适应过滤处理合用，与只进行频谱减法的情况相比，能够更高精度地降低体动噪音。例如在图19的(B)中，虽没有将0.7～0.8Hz或2.3～2.4Hz的噪音彻底降低，但通过同时进行采用来自动作传感器的检测信号的处理，可以减少这些噪音。

本实施方式进行利用频谱减法的体动噪音降低处理，对经过该处理后的信号，进行采用动作传感器的自适应过滤处理。这种情况下的各信号的流程如图21所示。

如图21所示，从生物体可以检测出脉搏信号和噪音信号，因而来自多个受光部的各个检测信号中包含这两者。然而，在本实施方式中，这个比率按照各受光部而不同，第一检测信号是脉搏信号较多，第二检测信号是与第一检测信号相比脉搏信号的比率低(体动噪音的比率高)。然后，使用这两个检测信号将脉搏信号和体动信号(体动噪音)分离。这个处理是通过上述频谱减法来实现。然后，对于分离的脉搏信号(体动噪音降低处理后的第一检测信号)，进行采用动作传感器的检测信号(图21中为加速度信号)的第二体动噪音降低处理，从该结果推定脉搏数等。

此外，虽然如上所述那样对本实施方式进行了详细说明，但是可以在实质上不脱离本发明的新内容和效果的前提下，进行多种多样的变形，这对于本领域技术人员来说是容易理解的。因而，这种变形例均包含在本发明的范围内。例如，在说明书或者附图中，至少一次与更加广义或同义的不同术语一起被记载的术语在说明书或附图中的任何位置，均能够替换成其不同术语。而且，生物体信息检测装置等的构成、动作也不局限于本实施方式中的说明，可实施多种变形。

本发明的实施方式是一种基于被检体的睡眠状态控制检测动作的构成，但不仅限于此。例如，也可以构成为：根据来自加速度传感器172的信号判断被检体的活动状况，当判断为在读书中和办公室工作等起因于体动的噪音小时，对第一受光部进行的第一检测动作和第二受光部进行的第二检测动作进行控制。通过形成这样的构成，不仅可以降低睡眠时的耗电，也可以降低日常生活活动中的耗电。

Claims (12)

1.一种生物体信息检测装置，其特征在于，包括：

第一受光部，接收来自被检体的光；

第二受光部，接收来自所述被检体的光；

至少一个发光部，对所述被检体射出光；以及

处理部，

所述处理部根据由所述第一受光部检测出的第一检测信号和由所述第二受光部检测出的第二检测信号进行所述被检体的活动状态的判断，并根据所述活动状态，对由所述发光部及所述第一受光部进行的第一检测动作和由所述发光部及所述第二受光部进行的第二检测动作进行控制。

2.根据权利要求1所述的生物体信息检测装置，其特征在于，

在将所述发光部和所述第一受光部的距离设为L1，将所述发光部和所述第二受光部的距离设为L2时，L1＜L2。

3.根据权利要求1或2所述的生物体信息检测装置，其特征在于，

所述活动状态是所述被检体的睡眠状态，

所述处理部在判断为所述被检体处于第一睡眠状态时，将所述第二检测动作设定为普通动作模式，

所述处理部在判断为所述被检体处于比所述第一睡眠状态更深的第二睡眠状态时，将所述第二检测动作设定为非动作模式。

4.根据权利要求3所述的生物体信息检测装置，其特征在于，

所述处理部在所述第二检测动作的所述普通动作模式下，在通过所述第一受光部检测来自所述被检体的光的第一期间及通过所述第二受光部检测来自所述被检体的光的第二期间，使所述发光部发光，

所述处理部在所述第二检测动作的所述非动作模式下，使所述发光部在所述第二期间停止发光。

5.根据权利要求3或4所述的生物体信息检测装置，其特征在于，

所述第一睡眠状态是快速眼动睡眠，

所述第二睡眠状态是非快速眼动睡眠。

6.根据权利要求1所述的生物体信息检测装置，其特征在于，

所述处理部在判断为所述被检体为觉醒状态时，将所述第二检测动作设定为普通动作模式，

所述处理部在判断为所述被检体为预定睡眠状态时，将所述第二检测动作设定为非动作模式。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的生物体信息检测装置，其特征在于，

所述处理部基于所述第二检测信号，进行降低所述第一检测信号的体动噪音的体动噪音降低处理，并基于所述体动噪音降低处理后的所述第一检测信号，对生物体信息进行运算。

8.根据权利要求7所述的生物体信息检测装置，其特征在于，

所述处理部求出脉搏信息作为所述生物体信息，并基于所述脉搏信息进行所述活动状态的判断。

9.根据权利要求8所述的生物体信息检测装置，其特征在于，

所述处理部通过所述脉搏信息的频率解析，求出表示交感神经的活动的第一指标和表示副交感神经的活动的第二指标，并根据所述第一指标和所述第二指标进行所述活动状态的判断。

10.根据权利要求7至9中任一项所述的生物体信息检测装置，其特征在于，

所述生物体信息检测装置包括用于检测所述被检体的体动信息的动作传感器部，

所述处理部基于所述体动信息进行所述活动状态的判断。

11.根据权利要求10所述的生物体信息检测装置，其特征在于，

所述处理部在判断为所述被检体由觉醒状态迁移至睡眠状态时，将所述动作传感器部设定为低耗电模式。

12.一种生物体信息检测装置，其特征在于，包括：

第一受光部，接收来自被检体的光；

第二受光部，接收来自所述被检体的光；

至少一个发光部，对所述被检体射出光；

基板，至少配置有所述第一受光部和所述发光部；

透光构件，设置在比所述第一受光部和所述第二受光部更靠向所述被检体侧的位置，并使来自所述被检体的光透过，且在测定所述被检体的生物体信息时与所述被检体接触；以及

处理部，

在沿从所述生物体信息检测装置朝向所述被检体的方向的俯视下，当将所述透光构件和所述第一受光部重叠的区域上的、从所述基板至所述透光构件的与所述被检体接触的表面的距离设为h1，将所述透光构件和所述第二受光部重叠的区域上的、从所述基板至所述透光构件的与所述被检体接触的表面的距离设为h2时，h1＞h2，

所述处理部基于由所述第一受光部检测出的第一检测信号和由所述第二受光部检测出的第二检测信号进行所述被检体的活动状态的判断，并根据所述活动状态，对由所述发光部和所述第一受光部进行的第一检测动作以及由所述发光部和所述第二受光部进行的第二检测动作进行控制。