CN109069068A - 生物信息获取装置 - Google Patents

Abstract

多个搏动位置候补提取部(38a～38t)基于规定的特定形状对振动传感器(VS)的振动信号中含有的各个波形赋予特征，来提取一系列搏动位置候补。频数分布计算部(39)对提取出的各个所述一系列搏动位置候补计算搏动间隔或搏动间隔变动的频数分布。分布比率计算部(40)对计算出的多个频数分布分别计算众数分布相对于全部频数的分布比率。选择部(41)将计算出的多个分布比率作为表示所述一系列搏动位置候补的正确度的评价指标，选择提取出的多个所述一系列搏动位置候补中的一个。

Description

生物信息获取装置

技术领域

本发明涉及一种生物信息获取装置，尤其涉一种高精度地检测人的生物信息的结构。

背景技术

迄今为止，例如专利文献1中的装置作为生物信息获取装置已为人所知，该装置通过检测出驾驶员在驾车时的入眠先兆来对生物状态进行监测。

上述专利文献1中，具体地，在汽车的座位靠背部的整个面上分散配置彼此之间空气不流通的6个小空气袋，并且配置一个传感器来对位于入座者的腰部附近的一个小空气袋内部的气压变动情况进行测量，根据所测量的气压变化来获得时序信号数据，该时序信号数据包含入座者的腰部附近的主动脉的胍波，通过对该时序信号数据进行信号处理，检测作为生物信息的入眠先兆。

专利文献1：日本公开专利公报特开2010-46236号公报

发明内容

-发明所要解决的技术问题-

然而，被测者的生物信息不仅仅是驾驶员在驾车时的入眠先兆，人的心率起伏或心跳间隔起伏作为生物信息也是重要的指标。就人的心脏跳动方面而言，测量人的心脏跳动状态的心电图中被称为R波的较大脉冲的间隔(R-R间隔)的起伏是精神压力程度或自主神经活动的重要指标。

于是，若例如在椅子或床上配置振动传感器，在被测者就座在该椅子或仰卧在床上的状态下，检测与被测者的心脏跳动相应的振动，则根据该振动传感器的振动信号就能够获得被测者在苏醒时的心率或心跳间隔的起伏，因此，不用对被测者安装用于检查心电图的多个电极，从而能够在短时间内，在被测者没有意识到且不受拘束的情况下，简单地获取精神压力程度或自主神经活动。

在该情况下，伴随人的心脏跳动的振动会传播到体内的胸部、背部、臀部等，因此，观测到的波形是与心电图的R波相应的波形的尖锐陡峭的分量变钝，在躯干产生共振的波形。此外，该振动包含被测者的心脏跳动以外的呼吸或身体活动等，因此，例如如图12(a)所示的心电图的波形中，R波是尖锐陡峭的波形，而由振动传感器所检测出的图12(b)所示的振动信号中，相当于R波的波形的陡峭度变小。

因此，安全且理想的是，例如使用带通滤波器等来提取由振动传感器检测出的振动信号中、搏动所引起的躯干部的共振频率(4～10Hz)分量，基于该提取后的躯干共振分量，来提取相当于R波的波形。

然而，使用带通滤波器等来对躯干分量进行滤波、提取时，如图13(a)所示，虽然能够找出躯干分量提取波形(用实线表示)中相当于R波的陡峭的波形，但根据不同的情况，如图13(b)所示，搏动的特征从滤波后的躯干分量提取波形中衰减或消失，从而有时难以高精度地提取相当于心电图的R波的波形。而且，在该情况下，例如如图13(b)所示的躯干分量提取波形中，频繁地发生误将位于相当于R波的波形的前后的、振幅(或极值)较大的波形提取为相当于R波的波形，其结果是，降低了这些相当于R波的波形的间隔(搏动间隔)的正确性。

本发明是鉴于上述技术问题而提出的，其目的在于提供一种生物信息获取装置，其具备振动传感器，该振动传感器检测包含人的心脏跳动的振动信号，从所检测出的振动信号本身或其躯干分量提取波形，高精度地提取相当于心电图的R波的波形。

-用以解决技术问题的技术方案-

为实现上述目的，本发明中，准备搏动波形(搏动位置候补)的多个提取处理，以规定的评价指标，对通过这些提取处理所得到的各个提取处理下的一系列搏动位置候补进行评价，选择通过任一个提取处理所得到的一系列搏动位置候补，其中，上述搏动波形相当于心电图的R波。

具体而言，第一发明的生物信息获取装置具备检测单元VS且获取人的生物信息，该检测单元VS检测出包含人S的心脏跳动的振动，所述生物信息获取装置的特征在于，具备：多个候补提取单元38a～38t，将与来自所述检测单元VS的振动信号有关的信号作为对象信号，基于规定的特定形状提取一系列搏动位置候补；分布计算单元39，对用多个所述候补提取单元38a～38t提取出的各个一系列搏动位置候补计算与搏动间隔有关的频数分布；分布比率计算单元40，对用所述分布计算单元计算出的多个频数分布分别计算众数分布相对于全部频数的分布比率；以及选择单元41，将用所述分布比率计算单元40计算出的多个分布比率作为表示所述一系列搏动位置候补的正确度的评价指标，选择用多个所述候补提取单元38a～38t中的一个提取出的一系列搏动位置候补。

上述第一发明中，若检测单元检测出包含人的心脏跳动的振动，则多个候补提取单元分别提取一系列搏动位置候补。然后，用评价指标分别对这些一系列搏动位置候补进行评价，选择单元选择一个候补提取单元所提取出的一系列搏动位置候补。

此时，频数分布计算单元对各个所述一系列搏动位置候补计算与搏动间隔有关的频数分布。就与该搏动间隔有关的频数分布而言，在所提取出的一系列搏动位置候补中的大多数是相当于心电图的R波的波形位置的情况下，频数分布是集中的，而当将如下所述的波形提取为搏动位置候补的情况频繁发生时(发生了后述的“波形跳跃”时)，频数分布是分散的，上述波形紧挨着相当于R波的波形或与相当于R波的波形之间有一个以上的峰值。如图7所示，此时的频数分布存在峰值高的众数分布和相邻于其左右的峰值低的分布。就该频数分布而言，众数分布相对于全部频数的分布比率表示上述“波形跳跃”的多少，反映了“波形跳跃”的产生频度。由此，计算出的众数分布的分布比率表示了提取出的一系列搏动位置候补的正确度，因而若将该众数分布的分布比率用作评价指标，就能够选择正确度高的一系列搏动位置候补。

第二发明的特征在于，所述生物信息获取装置中，所述分布计算单元39计算搏动间隔本身的频数分布或搏动间隔的变动的频数分布作为与所述搏动间隔有关的频数分布。

第二发明中，在与搏动间隔有关的频数分布是搏动间隔本身的频数分布的情况下，对象时间(用于获得有效的搏动间隔的数据数量的期间)较短时，该众数分布的分布比率成为有效的评价指标。此外，在频数分布是搏动间隔的变动分布的情况下，无论对象时间的长短如何，该众数分布的分布比率都成为有效的评价指标。

第三发明的特征在于，所述生物信息获取装置中，所述选择单元41选择具有所述分布比率计算单元40所计算出的多个分布比率中最高的分布比率的一系列搏动位置候补。

第三发明中，选择单元从多个一系列搏动位置候补中选择如下所述的一系列搏动位置候补，因此，能够选择正确度最高的一系列搏动位置候补，该一系列搏动位置候补是：众数分布相对于全部频数的分布比率为最高的频数分布，也就是说，将相当于心电图的R波的波形提取为搏动位置候补的情况为最多的一系列搏动位置候补。

第四发明的特征在于，所述生物信息获取装置中，多个所述候补提取单元38a～38t具备：第一候补提取单元38a～38j，将来自所述检测单元VS的振动信号本身作为对象信号，来提取一系列搏动位置候补；以及第二候补提取单元38k～38t，对从来自所述检测单元VS的振动信号提取出躯干分量的躯干分量提取信号提取一系列搏动位置候补。

第四发明中，作为提取一系列搏动位置候补的对象信号，采用了来自检测单元的振动信号本身和从该振动信号提取出的躯干分量提取信号这两种，因此，能够准备多种频数分布不同的一系列搏动位置候补，从而能够选择正确度更高的一系列搏动位置候补。

第五发明的特征在于，所述生物信息获取装置中，多个所述候补提取单元38a～38t具备：振幅提取型候补提取单元38a～38d、38g～38j、38k～38n、38q～38t，将波形的振幅用作所述规定的特定形状；以及极值提取型候补提取单元38e、38f、38o、38p，将波形的极值用作所述规定的特定形状。

第五发明中，至少包含通过波形的振幅来提取搏动位置候补的情况和通过波形的极值来提取搏动位置候补的情况，因此，能够准备多种频数分布不同的一系列搏动位置候补，从而能够选择正确度更高的一系列搏动位置候补。

第六发明的特征在于，所述生物信息获取装置具备：起伏计算单元42，基于用所述选择单元41选择出的一系列搏动位置候补，计算搏动间隔或搏动间隔变动的起伏；以及精神压力程度计算单元43，基于所述起伏计算单元42所计算出的搏动间隔或搏动间隔变动的起伏，计算人S的精神压力程度或自主神经活动。

第六发明中，基于检测出的振动信号，能够简易地计算并测量人的精神压力程度或自主神经活动。

-发明的效果-

根据上述第一发明的生物信息获取装置，将众数分布相对于全部频数的分布比率用作评价指标，因而能够获得正确度高的一系列搏动位置候补。

根据上述第二发明，将搏动间隔本身的频数分布或搏动间隔的变动分布中的众数分布的分布比率用作评价指标，从而能够获得正确度高的一系列搏动位置候补。

根据上述第三发明，能够选择将相当于心电图的R波的波形提取为搏动位置候补的情况最多、正确度最高的一系列搏动位置候补。

根据上述第四发明及第五发明，准备多种频数分布不同的一系列搏动位置候补，能够选择正确度更高的一系列搏动位置候补。

根据上述第六发明，不用心电图就能够简易地计算并测量人的精神压力程度或自主神经活动。

附图说明

图1是示出本发明实施方式所涉及的生物信息获取装置的整体简要结构的图。

图2是示出该生物信息获取装置的简要截面结构的图。

图3是示示该生物信息获取装置所具备的传感器主体周围的简要结构的方框图。

图4(a)～图4(j)是示出该传感器主体所具备的搏动位置候补提取部的提取处理(1～10)的状况的图。

图5(a)是说明正确提取搏动位置候补的情况的图；图5(b)是示出发生了“波形跳跃”的情况时的搏动位置候补的图。

图6是示出发生了“波形跳跃”的情况时的搏动间隔变动分布的图。

图7是计算搏动间隔变动分布或搏动间隔分布中，众数分布相对于全部频数的分布比率的说明图。

图8是示出传感器主体的动作的流程图。

图9是举例示出每个规定区间的众数分布的分布比率为最佳的频数分布的图。

图10(a)是示出没有发生“波形跳跃”的较佳情况下的心电波形与身体活动信号之间的搏动间隔分布的图；图10(b)是示出该情况下的搏动间隔变动分布的图。

图11(a)是示出发生了“波形跳跃”的情况下的心电波形与身体活动信号之间的搏动间隔分布的图；图11(b)是示出该情况下的搏动间隔变动分布的图。

图12(a)是示出心电图波形的图；图12(b)是示出振动传感器的振动信号波形的图。

图13(a)是举例示出能够从躯干分量提取信号较佳地提取相当于R波的波形的情况的图；图13(b)是举例示出不能较佳地提取相当于R波的波形的情况的图。

具体实施方式

以下，基于附图对本发明的实施方式进行详细说明。需要说明的是，下述实施方式仅仅是本质上优选的示例而已，并没有对本发明、其应用对象或其用途范围加以限制的意图。

(实施方式)

图1及图2示出本发明实施方式所涉及的生物信息获取装置的简要结构。

在图1及图2中，获取人体的生物信息的生物信息获取装置10检测被测者(人)S的精神压力(stress)程度或自主神经活动，来作为生物信息。生物信息获取装置10根据包含被测者S的心脏跳动振动的身体活动获取搏动间隔或搏动间隔变动的起伏，来计算被测者S的精神压力程度或自主神经活动。

如图1及图2所示，生物信息获取装置10具备：成套沙发20、信息获取单元30、信号输出部45及平板电脑终端50。

成套沙发20具备单人用的沙发21和配置于沙发21前侧的软椅(ottoman)26。沙发21及软椅26的主体表面由合成皮革20a(例如由聚氨酯制成的皮革)包覆。

沙发21具备：座位部22、形成于座位部22后侧的靠背部23、支承沙发21的4个脚部24。

座位部22的表面以随着接近后方(靠背部23侧)而接近下方的方式倾斜。被测者S的臀部及大腿部对应于座位部22。被测者S的背部及头部对应于靠背部23。靠背部23的表面以随着接近后方而接近上方的方式倾斜。也就是说，沙发21的座位部22与靠背部23呈大致V字状。在被测者S的头部所对应的靠背部23的上部安装有靠垫25。

软椅26形成为上表面呈大致正方形的长方体状，其由4个脚部27支承。在软椅26的上表面上形成有供被测者S放置脚部的脚放置面28。

如图2所示，信息获取单元30具备压敏管31和传感器主体35。

压敏管31构成压敏部，该压敏部受到被测者S的身体活动的压力。压敏管31由内径约4mm的树脂(例如氯化乙烯)制管(tube)构成。压敏管31的一端被封闭。压敏管31的另一端通过连接部33与传感器主体35连接。压敏管31的中间部构成压敏部主体(管主体34)，压敏部主体(管主体34)配置于沙发21的座位部22的表面附近。

如图1及图2所示，管主体34配置于沙发21的座位部22的表面附近。管主体34沿座位部22的宽度方向(左右方向)笔直地延伸。管主体34位于座位部22的比前后方向上的中间部稍微靠后的位置上。

如图3所示，传感器主体35上设置有用于检测压敏管31的内部压力的微音器(microphone)36。微音器36受到压敏管31的内部压力而输出压力信号。与上述压敏管31的内部压力对应的微音器36的压力信号是与被测者S的身体活动对应的振动信号，且呈如图12(b)所示那样的信号波形。

上述压敏管31及微音器36构成用于检测与被测者S的身体活动对应的振动信号的振动传感器(检测单元)VS。

如图2所示，信息获取单元30的传感器主体35经由缆线(例如USB缆线46)与信号输出部45连接。信号输出部45构成为通过无线方式将已从传感器主体35输出的信号(例如后述的搏动间隔、精神压力程度等)输出至平板电脑终端50。此外，也可以为，信号输出部45不是通过无线方式而是通过有线方式来输出规定的信号。平板电脑终端50具有显示部51，显示部51显示由上述传感器主体35计算出的精神压力程度等。

如图3所示，传感器主体35具备：预处理部37、20个搏动位置候补提取部38a～38t、频数分布计算部39、分布比率计算部40、选择部41、起伏计算部42、精神压力程度计算部43及储存部44。

接下来，对上述传感器主体35的内部结构进行详细说明。传感器主体35中，预处理部37用带通滤波器对从微音器36输出来的振动信号提取被测者S的搏动所引起的躯干部的共振频率(4～10Hz)分量，从而获得躯干分量提取信号。

此外，20个搏动位置候补提取部中的10个搏动位置候补提取部38a～38j接收已从上述微音器36输出的振动信号本身即身体活动信号，其他的10个搏动位置候补提取部38k～38t接收从上述预处理部37输出的躯干分量提取信号。这20个搏动位置候补提取部(候补提取单元)38a～38t将所接收的信号作为对象信号，对包含在该对象信号中的各个波形赋予预先决定的特征，进行提取相当于心电图的R波的振动波形的提取处理，来提取一系列搏动位置候补。

将上述20个搏动位置候补提取部38a～38t的提取处理的情况示于图4(a)～图4(j)中。如图4(a)所示，搏动位置候补提取部38a、38k的提取处理(1)中，用信号中的各个波形(在图4(a)中用粗线示出了一个波形)的波峰的平均振幅Aa(波峰的上升侧的振幅Au与波峰的下降侧的振幅Ad的平均值((Au+Ad)/2)，来对该波形赋予特征。如图4(b)所示，搏动位置候补提取部38b、38l的提取处理(2)中，用信号中的各个波形的波谷的平均振幅Av(波谷的下降侧的振幅Ad与波谷的上升侧的振幅Au的平均值((Ad+Au)/2)，来赋予特征。

此外，如图4(c)所示，搏动位置候补提取部38c、38m的提取处理(3)中，用信号中的各个波形的波峰的上升侧的振幅Au来赋予特征；如图4(d)所示，搏动位置候补提取部38d、38n的提取处理(4)中，用信号中的各个波形的波谷的下降侧的振幅Ad来赋予特征；如图4(e)所示，搏动位置候补提取部38e、38o的提取处理(5)中，用信号中的各个波形的极大值Mb来赋予特征；如图4(f)所示，搏动位置候补提取部38f、38p的提取处理(6)中，用信号中的各个波形的极小值Ms来赋予特征。

进而，如图4(g)所示，搏动位置候补提取部38g、38q的提取处理(7)中，用信号中的相邻的两个波峰的波形的平均振幅Aan-1与Aan之差(Aan-Aan-1)，即用连续的两个波峰的波形的振幅变化，来对波形赋予特征。此外，如图4(h)所示，搏动位置候补提取部38h、38r的提取处理(8)中，用信号中的相邻的两个波谷的波形的平均振幅Avn-1与Avn之差(Avn-Avn-1)，即用连续的两个波谷的波形的振幅变化，来对波形赋予特征；如图4(i)所示，搏动位置候补提取部38i、38s的提取处理(9)中，用信号中的相邻的两个波峰的上升侧的振幅Aun-1与Aun之差(Aun-Aun-1)，来对波形赋予特征；如图4(j)所示，搏动位置候补提取部38j、38t的提取处理(10)中，用信号中的相邻的两个波谷的下降侧的振幅Adn-1与Adn之差(Adn-Adn-1)，来对波形赋予特征。

然后，上述20个搏动位置候补提取部38a～38t的提取处理(1～10)中，如上述那样对各个波形赋予特征以后，在规定期间进行一次下述处理，即计算一个波形与前、后或前后的波形的平均差或平均比，将该平均差或平均比在该规定期间内为最大的波形决定为搏动位置候补并将上述搏动位置候补提取，每隔上述规定期间就重复进行上述处理。

上述20个搏动位置候补提取部38a～38t中，16个搏动位置候补提取部(第一候补提取单元)38a～38d、38g～38j、38k～38n、38q～38t是振幅提取型的搏动位置候补提取部，即，将波形的振幅作为特定形状来决定搏动位置候补。此外，剩余的4个搏动位置候补提取部(第二候补提取单元)38e、38f、38o、38p是极值提取型的搏动位置候补提取部，即，将波形的极值作为特定形状来决定搏动位置候补。

而且，在图3中，传感器主体35的频数分布计算部(分布计算单元)39接收上述搏动位置候补提取部38a～38j进行的关于身体活动信号的10种提取处理(1～10)的处理结果以及上述搏动位置候补提取部38k～38t进行的关于躯干分量提取信号的10种提取处理(1～10)的处理结果。然后，对关于身体活动信号的10种提取处理结果(一系列搏动位置候补)分别计算相邻的两个搏动位置候补之间的间隔(搏动间隔)，反复进行上述的计算，并计算这些搏动间隔之间的差异(变动)，来制作它们的变动分布。此外，就对躯干分量提取信号进行的10种提取处理结果(一系列搏动位置候补)而言，分别与上述方式同样地进行搏动间隔的计算以及制作这些搏动间隔的变动分布，并也制作搏动间隔的分布。

上述频数分布计算部39所计算出的搏动间隔的变动分布、搏动间隔的分布是如图6所示的频数分布的情况较多。也就是说，如上述所述那样提取具有最大振幅或最大极值的极大波形时，所提取出的极大波形的位置有时会因被测者S就坐于沙发5的姿势、被测者S与振动传感器VS的相对位置关系的变化而发生变化。例如，图5(a)中，当3个极大波形Mn-1、Mn、Mn+1被正确提取为搏动位置候补来作为相当于心电图的R波的波形的情况下，图5(b)中，例如由于被测者S的姿勢不同，中央的极大波形Mn-F的搏动位置候补变化为跳到图5(a)中位于中央的极大波形Mn的位置候补的前一个波形。将这样的极大波形的位置变化称为“波形跳跃”，若这样的波形跳跃存在多个，则相对于图5(a)的没有“波形跳跃”的情况下的搏动间隔Bin-1、Bin的值而言，图5(b)的存在“波形跳跃”的情况下的搏动间隔Bjn-1被提取得较短，搏动间隔Bjn被提取得较长。其结果是，如图6所示，存在“波形跳跃”的情况下的搏动间隔的变动分布中，在将与心电图的R波对应的波形位置正确地提取为搏动位置候补的情况下的众数分布(modal class)M的左侧及右侧，示出远离众数分布M的旁侧峰值的频数分布J1、J2。众数分布M旁边的分布J1是发生了“第一波形跳跃”的情况下的变动分布，其下一个旁边的分布J2是发生了“第二波形跳跃”的情况下的变动分布。

因此，例如搏动间隔的变动分布中，若众数分布M与其左右两侧的分布J1、J2之间存在谷部V，就能够判断发生了“波形跳跃”。另外，就该谷部V的外侧的分布J1、J2的搏动位置候补而言，就可以看成是需要对位于其前或后的波形数据进行修正或废弃。

然后，上述图3所示的传感器主体35的分布比率计算部(分布比率计算单元)40对上述频数分布计算部39所计算出的20种搏动间隔变动分布及10种搏动间隔分布分别计算众数分布相对于全部频数(total frequency)的分布比率。例如制作了图7所示的频数分布(搏动间隔分布等)的情况下，该众数分布的分布比率是以在位于两个谷部v1、v2之间的众数分布M上存在的频数(搏动间隔等)的总计值Fm与全部频数Ft之间的比率Fm/Ft表示的。

此外，选择部(选择单元)41从上述分布比率计算部40所计算出的30种分布比率中，即关于上述身体活动信号的10种搏动间隔变动分布中的众数分布的分布比率、关于躯干分量提取信号的10种搏动间隔变动分布中的众数分布的分布比率、关于躯干分量提取信号的10种搏动间隔分布中的众数分布的分布比率中，选择具有最佳分布比率的一系列搏动位置候补。

进而，起伏计算部(起伏计算单元)42基于所选择出的具有最佳分布比率的上述一系列搏动位置候补，来计算搏动间隔的起伏或该搏动间隔的变动的起伏。下文中进行关于该计算的详细说明。

此外，精神压力程度计算部(精神压力程度计算单元)43基于上述起伏计算部42所计算出的搏动间隔的起伏或该搏动间隔的变动的起伏，来计算被测者S的精神压力程度。下文中进行关于该计算的详细说明。

此外，储存部44随时储存用上述微音器36检测出的振动信号、用搏动位置候补提取部38a～38t提取出的一系列搏动位置候补、用频数分布计算部39计算出的搏动间隔分布或搏动间隔变动分布、用分布比率计算部40计算出的30种众数分布的分布比率、用选择部41选择出的最佳的分布比率及用精神压力程度计算部43计算出的精神压力程度等。此外，也可以为，储存部44只储存振动信号，至于除此以外的指标则在此之后进行计算。

<对传感器主体35的动作的说明>

以下，基于图8所示的动作流程图说明传感器主体35的动作。

图8中，步骤S1中，输入振动信号，该振动信号包含用上述振动传感器VS检测的被测者S的心脏跳动。步骤S2中，根据该所输入的振动信号的波形，能够判断为被测者S在笑、点头等明显地进行身体活动的情况下，将该身体活动期间作为信号处理的无效期间而不进行信号处理。此外，在判断出该身体活动时，在步骤S3中，在平板电脑终端50的显示部51上显示正在进行身体活动的警告。此外，在所输入的振动信号消失等，能够判断为被测者S从沙发21站起的情况下，从平板电脑终端50退出，以保护个人信息。

此外，步骤S4中，使用带通滤波器从所输入的上述振动信号提取由搏动引发的躯干部的共振频率(4～10Hz)分量，来获得躯干分量提取信号。在上述步骤S2中的身体活动期间被用作无效期间，不进行该躯干部的共振频率分量的提取。

另外，上述步骤S2中，被测者S不进行身体活动而是处于静止的通常状态时，步骤S5中，基于用于提取相当于心电图的R波的波形的振幅或极值，对上述振动信号本身，即表示被测者S的身体活动的身体活动信号进行上述10种提取处理(1～10)，然后，步骤S6中，对各个提取处理(1～10)中的每一个反复进行从位于附近的多个波形中提取具有最大振幅、最大极值的极大波形的处理，来将这些极大波形设为一系列搏动位置候补。

需要说明的是，在该极大波形的提取中，在最初(具体而言是，直到计算出平均心率为止)的期间，设定规定的最小周期或最大周期。在设定了最小周期的情况下，假设一周期内存在0个或一个极大波形而暂且提取极大形状，然后与其前后周期内的极大波形的提取结果之间，就极大波形的位置间隔或形状进行比较，将在该一周期中并不能被作是极大波形的提取结果(搏动位置候补)废弃。另一方面，在设定了最大周期的情况下，假设在一周期内存在规定数量的极大波形而提取多个极大波形，并按其所提取的极大形状的大小顺序暂时决定搏动位置候补，将其中的间隔异常(也就是说间隔过小)的搏动位置候补废弃，而将规定数量的极大形状采用为搏动位置候补。

然后，步骤S7中，计算相邻的两个搏动位置之间的间隔，将其与该搏动间隔的上一次计算值之间的差异(变动)记录到搏动间隔的变动分布中。在制作该搏动间隔的变动分布时，为了通过更少的频数来评价该分布形状，不是将频数单纯地累计，而是将具有既定的分散的高斯分布(正态分布，Gaussian distribution)累计，其中，具有既定的分散的高斯分布将所需分辨率或可预料到的分布宽度、频数等考虑在内。本实施方式中，为了获得平滑的分布曲线，使用将标准偏差σ±25msec的高斯分布累计所得到的结果。

然后，步骤S8中，将该搏动间隔的变动分布中的频数与规定数(有效数)进行比较。为了避免健康的被测者S也会偶然发生的或发生频率较低的心率不齐的影响，以及为了正确地计算下述的分布比率，该有效数存在下限值。该下限值用作获取该下限有效数所需的振动信号的期间(对象时间)，其是心脏跳动30次以上的期间，即例如为30秒以上，优选为60秒以上。本实施方式中是60秒的期间内所积累的频数(搏动检测数)。并且，在后述的评价搏动间隔分布的情况下，为了限制被测者S的平均心率的变化带来的影响，假设上限值为数分钟～10分钟左右，优选为将这些期间分割后来进行评价。本实施方式中，考虑上述的情况，作为用于采集有效数的振动信号的对象期间，采用0～100秒时间段、100～200秒时间段、200～300秒时间段中的各个时间段以及0～300秒的整个时间段。需要说明的是，这些时间是用于采集有效数(有效的搏动间隔数)所需的时间，在由于被测者S的身体活动等而不能采集有效的搏动间隔的情况下，不含该期间。

然后，上述步骤S8中，在频数少于上述有效数的情况下，返回上述步骤S2对上述搏动间隔的变动分布进行更新，若获得有效数以上的搏动间隔的变动分布，则在步骤S9中，根据该搏动间隔的变动分布，按每个该有效数(0～100秒的期间、100～200秒的期间、200～300秒的期间及0～300秒的期间的积累频数)，计算众数分布相对于全部频数的分布比率。以图7所示的频数分布为例进行说明如下，用位于两个谷部v1、v2之间的众数分布M中存在的频数(搏动间隔)的总计值Fm与全部频数Ft的比率Fm/Ft来表示该分布比率。

以上，对振动信号本身即身体活动信号制作了10种搏动间隔的变动分布，在步骤S10～S14中，也对在上述步骤S4中所提取出的躯干分量提取信号进行与上述同样的上述10种提取处理(1～10)，分别提取了一系列搏动位置候补后，获得10种搏动间隔的变动分布，并分别计算众数分布相对于全部频数的分布比率。

此外，上述步骤S7、S12中制作了搏动间隔的变动分布，进而，在步骤S15中，根据在上述步骤S11中得到的关于躯干分量提取信号的10种一系列搏动位置候补，分别制作并更新搏动间隔的分布，然后，在步骤S16、S17中，若频数达到有效数，则与上述同样地对10种搏动间隔的分布计算众数分布相对于全部频数的分布比率。

然后，步骤S18中，在关于上述搏动间隔变动分布所得到的20个分布比率中，选择具有最高值的分布比率，并且在步骤S19中，在关于上述搏动间隔分布所得到的10个分布比率中，选择具有最佳的分布比率的一系列搏动位置候补，其中，该最佳的分布比率具有最高值。

并且，在步骤S20中，判断上述所选择的最佳的分布比率的值，在该值小于规定值(下限值)的情况下，例如小于60％的情况下，判断为由于被测者S坐在沙发21上的姿势等不好而难以判断精神压力程度，将在上述提取处理(1～10)中提取到的10种一系列搏动位置候补废弃，并且在步骤S21中，在平板电脑终端50的显示部51上提示被测者S改变姿势，并且，从头开始重新输入振动传感器VS的振动信号，再次测量精神压力程度。

如上所述，本实施方式中，例如如图9所示，例如判断为，在连续的3个期间，即，在0～100秒的期间，提取处理(1)的分布比率A是最佳分布比率，在100～200秒的期间，提取处理(5)的分布比率B是最佳分布比率，在200～300秒的期间，提取处理(8)的分布比率C是最佳分布比率，而且，在0～300秒的整个期间，提取处理(7)的分布比率D为最佳分布比率的情况下，步骤S18中的最佳分布比率的选择如下，在上述3个100秒期间的最佳分布比率A～C的平均值((A+B+C)/3)与300秒期间的最佳分布比率D之间选择高的分布比率。

然后，若如上所述那样选择了最佳的分布比率，则在该最佳分布比率在规定值(下限值)以上的情况下，在步骤S22中，计算心跳起伏来判断被测者S的精神压力程度。该心跳起伏的计算如下，首先，为了分析上述搏动间隔的变动(搏动间隔的起伏)的频率，通过线性插值将上述一系列搏动间隔数据(不等时间间隔数据)转换为等时间间隔数据后，对该等时间间隔的搏动间隔数据进行快速傅里叶变换(FFT，Fast Fourier Transform)，获得搏动间隔的起伏的低频分量LF(例如0.04～0.15Hz)与高频分量HF(例如0.15Hz以上)之比(LH/HF)，将该比作为精神压力程度或自主神经活动的指标显示于显示部51上。该比(LH/HF)在第一规定值(例如“2”)以上的情况下可以判断为精神压力程度高，此外，该比(LH/HF)在第二规定值(例如“5”)以上的情况下，可以判断为处于精神压力过高的状态。

进而，为了计算被测者S的平均心率，对在上述步骤S4中得到的躯干分量提取信号执行步骤S23～S28。具体而言，首先，在步骤S23中，制作躯干分量提取信号的包络线。然后，在步骤S24中，判断作为上述躯干分量提取信号的有效期间，是否经过了规定区间(例如相当于20秒的期间)，未经过的情况下，返回上述步骤S23，继续制作包洛线，若经过规定区间，则在步骤S25中进行快速傅里叶变换(FFT)，在步骤S26中，计算平均心率以及第一波谱峰值(spectral peak)与第二波谱峰值的峰值比。此外，步骤S27中，基于在上述步骤S19中所选择的具有最佳分布比率的一系列搏动位置候补，计算平均心率的众数(mode)。该众数是通过分布比率/(1-分布比率)来进行运算的。然后，步骤S28中，在上述步骤S26中计算出的平均心率及波谱峰值比和在上述步骤S27中计算出的平均心率的众数之间进行加权，然后，计算它们的算术平均值，基于计算出的该平均心率，来决定上述步骤S6、S11中的规定期间(极大波形的提取周期)。

(本实施方式的效果)

本实施方式中，如上所述，对基于振动传感器VS的振动信号的300秒期间中的一系列搏动位置候补制作了其搏动间隔变动分布及搏动间隔分布。如图10(a)及图10(b)所示，在该搏动间隔变动分布或搏动间隔分布中，不存在“波形跳跃”的较佳分布的情况下，与根据心电图制作的搏动间隔变动分布或搏动间隔分布(图10中用虚线表示)同样地，成为实线所示的单分散，该众数分布M相对于全部频数的分布比率取与根据心电图制作的情况下的众数分布的分布比率接近的值。例如，图10(a)的搏动间隔分布中，相对于基于心电图的情况下的99.9％，基于振动传感器VS的振动信号的情况下为95.1％，图10(b)的搏动间隔变动分布中，相对于基于心电图的情况下的99.7％，基于振动传感器VS的振动信号的情况下为92.3％。

另一方面，如图11(a)及图11(b)所示，在基于振动传感器VS的振动信号的频数分布的情况(用实线表示)下，包括多个存在“波形跳跃”的异常值时，众数分布M的旁边存在“第一波形跳跃”的分布J1、“第二波形跳跃”的分布J2，众数分布M的分布比率是比心电图的情况(用虚线表示)下的众数分布的分布比率低很多的值。例如，图11(a)的搏动间隔分布中，相对于基于心电图的情况下的99.9％，基于振动传感器VS的振动信号的情况下为57.9％，图11(b)的搏动间隔变动分布中，相对于基于心电图的情况下的99.7％，基于振动传感器VS的振动信号的情况下为39.9％。

因此，计算并确认众数分布M的分布比率，就知道“波形跳跃”的有无，并且在存在“波形跳跃”的情况下，该分布比率反映“波形跳跃”的产生频度，从而也能够用作判断上述10种提取处理(1～10)的每一个是否合格或从中选择最佳值的评价值。由此可知，众数分布M的分布比率的值越高，一系列搏动位置候补中“波形跳跃”就越少，所提取出的一系列搏动位置候补的正确度就越高。

因此，在有关上述提取处理(1～10)中得到的20种一系列搏动位置候补的搏动间隔变动分布或搏动间隔分布中，只要选择众数分布M的分布比率是最高值的部分，就能够选择“波形跳跃”最少或不存在的一系列搏动位置候补。然后，基于所选择的一系列搏动位置候补，就能够计算精度高的精神压力程度。

此外，上述实施方式中，制作了一系列搏动位置候补的搏动间隔分布及搏动间隔变动分布两者。该搏动间隔分布具有宽度根据被测者S的平均心率的变动而变宽的趋势，因此，较为理想的是，将振动传感器VS的振动信号的对象期间(从振动信号提取有效的搏动位置候补的提取处理所需的时间)设为平均心率的变动比较少的短时间来制作搏动间隔分布。另一方面，无论来自振动传感器VS的振动信号的对象期间的长短如何，搏动间隔变动分布都不易受到被测者S的平均心率的变动的影响，因此，制作搏动间隔变动分布比制作搏动间隔分布更为理想。

进而，基于来自振动传感器VS的振动信号来提取一系列搏动位置候补的情况下，对上述振动传感器VS的振动信号本身(即，身体活动信号)及从该振动信号提取出的躯干分量提取信号两者进行上述10种提取处理(1～10)，总共提取了20种一系列搏动位置候补。因此，能够从众多的频数分布中选择具有众数分布的分布比率最佳的频数分布的一系列搏动位置候补。

(其他实施方式)

上述实施方式中，本发明也可以构成为如下。

在上述实施方式中，振动传感器VS由压敏管31和微音器36构成，然而也可以将微音器36替换为压力传感器。此外，振动传感器VS可以由压电片及压电检测电路构成，也可以由静电片及静电电容检测电路构成。

此外，在上述实施方式中，将振动传感器VS的压敏管31沿沙发21的宽度方向配置，然而，例如也可以为，在靠背部23上也设置振动传感器且在该振动传感器上以沿上下方向延伸的方式配置有压敏管，对来自多个振动传感器的振动信号及从上述的振动信号提取的躯干分量提取信号分别进行上述10种提取处理(1～10)。

进而，在上述实施方式中，将振动传感器VS的微音器36配置于传感器主体35，然而也可以为，将该微音器36配置于压敏管31的端部，通过信号线将该微音器36的压力信号传送至传感器主体35。

此外，在检查精神压力程度或自主神经活动时，让被测者S就坐于沙发21上，然而也可以是沙发21以外的椅子等各种座具，还可以让被测者S仰卧或侧卧在床等寝具上。

-产业实用性-

如上所述，本发明能够从多个所提取出的一系列搏动位置候补中，选择将相当于心电图的R波的波形提取为搏动位置候补的情况为最多的一系列搏动位置候补，因此，作为例如对被测者的精神压力程度或自主神经活动进行检查的生物信息获取装置非常有用。

-符号说明-

S 被测者(人)

10 生物信息获取装置

21 沙发

31 压敏管

35 传感器主体

36 微音器

VS 振动传感器(检测单元)

37 预处理部

38a～38t 搏动位置候补提取部(候补提取单元)

39 频数分布计算部(分布计算单元)

40 分布比率计算部(分布比率计算单元)

41 选择部(选择单元)

42 起伏计算部(起伏计算单元)

43 精神压力程度计算部(精神压力程度计算单元)

51 显示部

Claims (6)

1.一种生物信息获取装置，其具备检测单元(VS)且获取人的生物信息，该检测单元(VS)检测出包含人(S)的心脏跳动的振动，所述生物信息获取装置的特征在于，具备：

多个候补提取单元(38a～38t)，将与来自所述检测单元(VS)的振动信号有关的信号作为对象信号，基于规定的特定形状提取一系列搏动位置候补；

分布计算单元(39)，对用多个所述候补提取单元(38a～38t)提取出的各个一系列搏动位置候补计算与搏动间隔有关的频数分布；

分布比率计算单元(40)，对用所述分布计算单元计算出的多个频数分布分别计算众数分布相对于全部频数的分布比率；以及

选择单元(41)，将用所述分布比率计算单元(40)计算出的多个分布比率作为表示所述一系列搏动位置候补的正确度的评价指标，选择用多个所述候补提取单元(38a～38t)中的一个提取出的一系列搏动位置候补。

2.根据权利要求1所述的生物信息获取装置，其特征在于，

所述分布计算单元(39)计算搏动间隔本身的频数分布或搏动间隔的变动的频数分布作为与所述搏动间隔有关的频数分布。

3.根据权利要求1或2所述的生物信息获取装置，其特征在于，

所述选择单元(41)选择具有所述分布比率计算单元(40)所计算出的多个分布比率中最高的分布比率的一系列搏动位置候补。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的生物信息获取装置，其特征在于，

多个所述候补提取单元(38a～38t)具备：

第一候补提取单元(38a～38j)，将来自所述检测单元(VS)的振动信号本身作为对象信号，来提取一系列搏动位置候补；以及

第二候补提取单元(38k～38t)，对从来自所述检测单元(VS)的振动信号提取出躯干分量的躯干分量提取信号提取一系列搏动位置候补。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的生物信息获取装置，其特征在于，

多个所述候补提取单元(38a～38t)具备：

振幅提取型候补提取单元(38a～38d、38g～38j、38k～38n、38q～38t)，将波形的振幅用作所述规定的特定形状；以及

极值提取型候补提取单元(38e、38f、38o、38p)，将波形的极值用作所述规定的特定形状。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的生物信息获取装置，其特征在于，具备：

起伏计算单元(42)，基于用所述选择单元(41)选择出的一系列搏动位置候补，计算搏动间隔或搏动间隔变动的起伏；以及

精神压力程度计算单元(43)，基于所述起伏计算单元(42)所计算出的搏动间隔或搏动间隔变动的起伏，计算人(S)的精神压力程度或自主神经活动。