CN112911995A - 生物体信号测定装置、生物体状态推定装置以及生物体状态推定系统 - Google Patents

生物体信号测定装置、生物体状态推定装置以及生物体状态推定系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种能够获取各种各样的生物体信息,也能够应用于医疗领域等的生物体信号测定装置、生物体状态推定装置以及使用这些的生物体状态推定系统。本发明的生物体信号测定装置(1)具备左上部生物体信号检测部(11)、右上部生物体信号检测部(12)、下部生物体信号检测部(13)这三个生物体信号检测部。生物体状态推定装置(1)通过适当地组合并使用从该三个生物体信号检测部(11)~(13)得到的各时间序列数据,能够得到去除了电噪声的精度高的推定用处理波形。由于呼吸、心音等的与作为目标的生物体信息对应的推定用处理波形的精度提高,所以生物体状态的推定精度也变高。

Description

生物体信号测定装置、生物体状态推定装置以及生物体状态 推定系统
技术领域
本发明涉及非约束地捕捉经由人的背部的体表面传播的生物体信号的生物体信号测定装置、使用由该生物体信号测定装置捕捉的生物体信号的时间序列数据推定人的状态的生物体状态推定装置以及使用这些的生物体状态推定系统。
背景技术
本发明人等在专利文献1~4等中,提出了非约束地捕捉在人的上半身的背部的体表面产生的振动,并解析该振动来推定人的状态的技术。在人的上半身的背部的体表面产生的振动是心脏和大动脉等生物体内的振动传播的振动,包含心房以及心室的收缩期以及舒张期的信息、成为循环的辅助泵的血管壁的弹力信息以及反射波的信息。
在专利文献1中,对从经由体表面传播的振动(生物体信号)中提取的1Hz附近的背部体表脉搏波(Aortic Pulse Wave,主动脉脉搏波(APW))的时间序列波形应用给定的时间宽度来进行滑动计算,求出频率斜率的时间序列波形,根据其变化的倾向,例如根据振幅是处于放大倾向还是处于衰减倾向等,进行生物体状态的推定。此外,还公开了对生物体信号进行频率解析,求出与属于从预先确定的ULF频带(极低频带)到VLF频带(超低频带)的功能调整信号、疲劳感受信号以及活动调整信号相当的各频率的功率谱,根据各功率谱的时间序列变化判定人的状态。
在专利文献2~3中,公开了判定稳态维持功能水平的单元。判定稳态维持功能水平的单元在频率斜率时间序列波形的微分波形的正负、对频率斜率时间序列波形进行了积分的积分波形的正负、对利用了零交叉法的频率斜率时间序列波形和利用了峰值检测法的频率斜率时间序列波形分别进行绝对值处理而得到的各频率斜率时间序列波形的绝对值等中,至少使用一个以上来进行判定。通过这些组合,求出稳态维持功能的水平相当于哪一个。此外,在专利文献4中,公开了具备共振层的声音、振动信息收集机构,该共振层具备包含与生物体信号的声音、振动信息对应的固有振动频率的固有振子。
在先技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2011-167362号公报
专利文献2:日本特开2014-117425号公报
专利文献3:日本特开2014-223271号公报
专利文献4:日本特开2016-26516号公报
发明内容
发明要解决的课题
然而,在专利文献1~4中示出的收集生物体信号的装置均在包含板状的珠发泡体的基座构件,在夹持了与脊柱对应的部位的左右形成配置孔,在任意的配置孔中均装填三维立体编织物,用膜覆盖其两面,由此将该配置孔作为密闭空间,支承三维立体编织物。但是,对从体表面传递到三维立体编织物的振动(声波信息)进行捕捉的声传感器为了获取包含心尖搏动的左心系统的声波信息而配设在左侧的配置孔。因此,作为生物体信号检测部发挥功能的,实质上是配置在左侧的配置孔的三维立体编织物和声传感器,配置在右侧的配置孔的三维立体编织物只是主要发挥支承背部时的谋求左右的平衡的功能。
此外,专利文献1~4的生物体状态推定装置进行入睡预兆信号的确定、疲劳的推定等,主要作为推定汽车驾驶员的状态,促进抑制疲劳驾驶、或促进向清醒状态的转移的用途而被提出。但是,由本发明人等发明的使用包含珠发泡体的基座构件和膜在从外界隔开的封闭的配置孔内收容三维立体编织物并使该三维立体编织物作为固有振子功能而使用声传感器获取在体表面传播的生物体信号作为声波信息的单元被期待不仅应用于瞌睡的探测,而作为得到生物体的各种各样的信息的工具应用于健康诊断等医疗领域等。
本发明是鉴于上述情形而完成的,其课题在于,提供一种生物体信号测定装置、生物体状态推定装置以及使用这些的生物体状态推定系统,该生物体信号测定装置能够获取各种各样的生物体信息,也能够应用于医疗领域等,该生物体状态推定装置使用从该生物体信号装置得到的生物体信号的时间序列数据,能够适当地推定作为目标的生物体状态。
用于解决课题的手段
为了解决上述课题,本发明的生物体信号测定装置,与人的背部抵接,非约束地捕捉经由所述背部的体表面传播的生物体信号,将所述生物体信号的时间序列数据发送到生物体状态推定装置,所述生物体信号测定装置的特征在于,具有:
左上部生物体信号检测部,其配置在人的横隔膜对应部位的上方的夹持脊柱对应部位的左侧,得到包含主要与左心系统的活动相关的中枢循环系统信息以及末梢循环系统信息、以及主要与左肺的活动相关的呼吸生理信息的生物体信号的时间序列数据;
右上部生物体信号检测部,其配置在所述横隔膜对应部位的上方的夹持所述脊柱对应部位的右侧,得到包含主要与右肺的活动相关的呼吸生理信息的生物体信号的时间序列数据;以及
下部生物体信号检测部,其配置在所述横隔膜对应部位的下方,得到包含主要与经由横隔膜的左肺以及右肺的活动相关的腹部的呼吸生理信息以及末梢循环系统信息的生物体信号的时间序列数据。
优选为如下,即,
具有:板状的基座构件,其在与所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部的配设位置对应的三个部位形成有用于配置它们的检测部配置孔,
所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部分别包含三维立体编织物与声传感器的组合,
沿着所述三维立体编织物的外周缘的尺寸比沿着所述检测部配置孔的内周缘的尺寸小,
所述各三维立体编织物在所述各检测部配置孔内被层叠在所述基座构件的两面并覆盖所述各检测部配置孔的膜挤压并被支承,
所述各三维立体编织物的外周缘相对于所述各检测配置孔的内周缘分离给定间隔地配置。
此外,本发明的生物体状态推定装置从所述的生物体信号测定装置接收生物体信号的时间序列数据,对接收到的所述生物体信号的时间序列数据进行处理而求出用于推定给定的生物体状态的推定用处理波形,根据所述推定用处理波形推定给定的生物体状态,所述生物体状态推定装置的特征在于,具有:
滤波频率决定单元,其根据所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部的各生物体信号的时间序列数据中的任意两个以上的时间序列数据的频率解析,按照生物体状态的种类决定在求出所述推定用处理波形时使用的滤波频率;
推定用处理波形运算单元,其将按照所述生物体状态的种类决定的滤波频率应用于从所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部中的至少任一个得到的生物体信号的时间序列数据来进行运算处理,求出所述推定用处理波形;以及
推定单元,根据所述推定用处理波形推定给定的生物体状态。
优选结构如下,即,
所述滤波频率决定单元是使用所述左上部生物体信号检测部的生物体信号的时间序列数据和所述下部生物体信号检测部的生物体信号的时间序列数据的两个频率解析结果,决定用于对主要包含呼吸生理信息的时间序列数据进行滤波的呼吸生理信息用滤波频率的单元,
所述推定用处理波形运算单元,
对从所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部的至少一个得到的生物体信号的时间序列数据应用所述呼吸生理信息用滤波频率并进行运算处理,得到模拟呼吸波形作为所述推定用处理波形。
所述推定单元能够设置比较所述模拟呼吸波形的两个以上的数据,评价呼吸肌的活动的单元。
优选结构如下,即,
所述滤波频率决定单元是使用所述左上部生物体信号检测部的生物体信号的时间序列数据和所述下部生物体信号检测部的生物体信号的时间序列数据的两个频率解析结果,决定用于对主要包含心音信息的时间序列数据进行滤波的心音信息用滤波频率的单元,
所述推定用处理波形运算单元,
对从所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部的至少一个得到的生物体信号的时间序列数据应用所述心音信息用滤波频率并进行运算处理,得到模拟心音波形作为所述推定用处理波形。
优选结构如下,即,在进行了所述滤波处理后,进行可听化处理,得到所述模拟心音波形。
优选所述可听化处理为剪切(clip)处理或外差处理。
优选所述推定单元具有如下单元,该单元求出所述模拟心音波形与从心音仪得到的心音数据的时相差,使用该时相差作成洛伦兹描绘,根据其分散状态推定生物体状态。
此外,本发明的生物体状态推定系统的特征在于,构成为具备所述的生物体信号测定装置和生物体状态推定装置。
发明效果
本发明的生物体信号测定装置具备得到包含主要与左心系统的活动相关的中枢循环系统信息以及末梢循环系统信息以及、主要与左肺的活动相关的呼吸生理信息的生物体信号的时间序列数据的左上部生物体信号检测部、得到包含主要与右肺的活动相关的呼吸生理信息的生物体信号的时间序列数据的右上部生物体信号检测部、得到包含主要与经由横隔膜的左肺以及右肺的活动相关的腹部的呼吸生理信息以及末梢循环系统信息的生物体信号的时间序列数据的下部生物体信号检测部这三个生物体信号检测部。因此,生物体状态推定装置通过适当地组合并使用从该三个生物体信号检测部得到的各时间序列数据,能够得到去除了电噪声的精度高的推定用处理波形。此外,由于呼吸、心音等的与作为目标的生物体信息对应的推定用处理波形的精度提高,所以生物体状态的推定精度也变高。因而,适合于健康诊断等医疗领域的用途。
附图说明
图1的(a)是示出本发明的一个实施方式所涉及的生物体信号测定装置的俯视图,图1的(b)是以与人体的关系示出的将生物体信号测定装置配设在人的背侧时的左上部生物体信号检测部(L)以及右上部生物体信号检测部(R)的配设位置的横向方向剖视图,图1的(c)是以与人体的关系示出的下部生物体信号检测部(M)的配设位置的横向方向剖视图。
图2是以与人体的关系示出的将生物体信号测定装置配设在人的背侧时的左上部生物体信号检测部(L)、右上部生物体信号检测部(R)以及下部生物体信号检测部(M)的配设位置的纵向方向剖视图。
图3是示出生物体信号测定装置的主要部分的放大剖视图。
图4是用于说明生物体状态推定装置的结构的框图。
图5是示出使用从生物体信号测定装置的各声传感器发送的时间序列数据,由生物体状态推定装置进行生物体状态的推定的过程的流程图。
图6的(a)~(c)是被检验者H的数据,其中,(a)是示出对来自左上部生物体信号检测部的声传感器(L)的时间序列数据进行了频率解析的结果的图,(b)是示出对来自下部生物体信号检测部的声传感器(M)的时间序列数据进行了频率解析的结果的图,(c)是示出求出了两者的功率谱的比(L/M)的结果的图。
图7的(a)~(c)是被检验者M的数据,其中,(a)是示出对来自左上部生物体信号检测部的声传感器(L)的时间序列数据进行了频率解析的结果的图,(b)是示出对来自下部生物体信号检测部的声传感器(M)的时间序列数据进行了频率解析的结果的图,(c)是示出求出了两者的功率谱的比(L/M)的结果的图。
图8的(a)~(c)是被检验者N的数据,其中,(a)是示出对来自左上部生物体信号检测部的声传感器(L)的时间序列数据进行了频率解析的结果的图,(b)是示出对来自下部生物体信号检测部的声传感器(M)的时间序列数据进行了频率解析的结果的图,(c)是示出求出了两者的功率谱的比(L/M)的结果的图。
图9的(a)是示出被检验者H的模拟呼吸波形的图,图9的(b)是示出对应的呼吸传感器的输出波形的图。
图10的(a)是示出被检验者M的模拟呼吸波形的图,图10的(b)是示出对应的呼吸传感器的输出波形的图。
图11的(a)是示出被检验者N的模拟呼吸波形的图,图11的(b)是示出对应的呼吸传感器的输出波形的图。
图12的(a)、(b)是分别示出无呼吸时初期以及无呼吸时后期的被检验者N的心电图的波形(上段)、心音的波形(中段)以及模拟心音波形(下段)的图。
图13的(a)、(b)是分别示出努力呼吸时初期以及努力呼吸时后期的被检验者N的心电图的波形(上段)、心音的波形(中段)以及模拟心音波形(下段)的图。
图14的(a)、(b)是分别示出自然呼吸时初期以及自然呼吸时后期的被检验者N的心电图的波形(上段)、心音的波形(中段)以及模拟心音波形(下段)的图。
图15的(a)、(b)是用于说明心音仪的心音数据与模拟心音的数据的时相差的图。
图16的(a)~(c)是被检验者H的数据,(a)是示出通过L/(M×R)求出的时间序列波形的图,(b)是示出进行了基于外差处理的可听化的模拟心音波形的图,(c)是示出相同的定时的心音仪的心音数据的图。
图17的(a)~(c)是被检验者M的数据,(a)是示出通过L/(M×R)求出的时间序列波形的图,(b)是示出进行了基于外差处理的可听化的模拟心音波形的图,(c)是示出相同的定时的心音仪的心音数据的图。
图18的(a)~(c)是被检验者N的数据,(a)是示出通过L/(M×R)求出的时间序列波形的图,(b)是示出进行了基于外差处理的可听化的模拟心音波形的图,(c)是示出相同的定时的心音仪的心音数据的图。
图19的(a)~(c)是示出其他被检验者的数据的图,分别为(a)是示出心电图的数据的图,(b)是示出心音仪的数据的图,(c)是示出模拟心音波形的滤波波形的图,(d)是示出进行了基于外差处理的可听化的波形的图,(e)是示出应用了剪切处理的波形的图。
图20的(a)~(c)是示出心电图的R波的时间间隔(RRI)与模拟心音波形的I音的时间间隔(模拟心音I音间隔)的关系的图。
图21的(a)~(e)是示出对被检验者N的努力呼吸时的右上部生物体信号检测部的声传感器(R)的时间序列数据进行处理而得到模拟呼吸波形的过程中的各波形的图。
图22的(a)~(e)是示出对被检验者N的自然呼吸时的右上部生物体信号检测部的声传感器(R)的时间序列数据进行处理而得到模拟呼吸波形的过程中的各波形的图。
图23的(a)~(e)是示出对被检验者H的努力呼吸时的右上部生物体信号检测部的声传感器(R)的时间序列数据进行处理而得到模拟呼吸波形的过程中的各波形的图。
图24的(a)~(e)是示出对被检验者H的自然呼吸时的右上部生物体信号检测部的声传感器(R)的时间序列数据进行处理而得到模拟呼吸波形的过程中的各波形的图。
图25的(a)是从上依次示出自然呼吸的时间段的下部生物体信号检测部的声传感器(M)的时间序列数据、模拟呼吸波形的滤波波形、进行了全波整流的波形、模拟呼吸波形、呼吸传感器的波形的图,图25的(b)是示出模拟呼吸波形的频率解析结果的图,图25的(c)是示出呼吸传感器的波形的频率解析结果的图。
图26的(a)~(d)是用于说明使用使被检验者N为仰卧位而测定的数据求出迈耶波的过程的图。
图27的(a)是示出使用下部生物体信号检测部的声传感器(M)的时间序列数据求出了迈耶波的时间序列波形的其他例的图,图27的(b)是其频率解析结果,图27的(c)是示出指尖容积脉搏波的频率解析结果的图。
具体实施方式
以下,基于附图所示的本发明的实施方式,对本发明进行更详细的说明。如图1~图3所示,本实施方式所涉及的生物体信号测定装置1在基座构件10设置有三个生物体信号检测部、即左上部生物体信号检测部11、右上部生物体信号检测部12以及下部生物体信号检测部13。
基座构件10能够设置三个生物体信号检测部11~13,并包含板状体而构成,该板状体具备能够覆盖包含从人的胸部到腹部的范围的面积。作为材料,优选包含在人的背抵接时不适感小的具有可挠性的合成树脂等,但是更优选包含珠发泡体而形成。构成珠发泡体的珠的薄膜因基于生物体信号的体表面的微振动而敏感地振动,容易使生物体信号传播到生物体信号检测部11~13。
在沿着人的背配置了基座构件10时,以与人的横隔膜的位置对应的横隔膜对应部位为界,在与其上方(肩侧)的心脏的位置对应的部位(图1以及图2中的用符号A示出的线附近)形成有两个检测部配置孔10a、10b,在与下方(腰侧)的腰的位置对应的部位(图1以及图2中的用符号B示出的线附近)形成有一个检测部配置孔10c。上部的两个检测部配置孔10a、10b夹持与人的脊柱的位置对应的脊柱对应部位而分离给定间隔地设置在左右。此外,上方的两个检测部配置孔10a、10b形成为在上下方向上长的纵长的大致长方形,下方的检测部配置孔10c形成为在左右方向上长的横长的大致长方形。上方的两个检测部配置孔10a、10b为了捕捉与肺以及心脏对应的范围的生物体信号而设为纵长,下方的检测部配置孔10c为了捕捉经由横隔膜传递的基于左右的肺的活动的腹部的信息而设为横长。这对应于各生物体信号检测部11~13的形状以及配置方向。
各生物体信号检测部11~13均构成为具有包含三维立体编织物100和麦克风的声传感器110。如上述的专利文献1或者本发明人等提出的日本特开2002-331603号公报所公开的那样,三维立体编织物100通过用连结线将相互分离地配置的一对地针织物彼此结合而形成。各地针织物例如,通过捻合了纤维的线,形成为在线圈纵行(wale)方向以及线圈横列(course)方向的任意方向上均连续的平坦的针织物组织(细网眼),或者形成为具有蜂窝状(六边形)的网眼的针织物组织。连结线对三维立体编织物赋予给定的刚性,以使一方的地针织物与另一方的地针织物保持给定的间隔。因此,在面方向上被赋予张力,由此能够使连结构成三维立体编织物的对置的地针织物的线或者对置的地针织物之间的连结线进行弦振动。由此,通过作为生物体信号的心脏、血管系统的声音、振动产生弦振动,在三维立体编织物的面方向上传播。
作为形成三维立体编织物的地针织物的线或连结线的材料,能够使用各种材料,但是例如可列举聚丙烯、聚酯、聚酰胺、聚丙烯腈、人造丝等合成纤维、再生纤维、羊毛、丝绸、棉等天然纤维。上述材料可以单独使用,也能够将它们任意并用。优选为,以聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚对苯二甲酸丁二酯(PBT)等为代表的热塑性聚酯系纤维、以尼龙6、尼龙66等为代表的聚酰胺系纤维、以聚乙烯、聚丙烯等为代表的聚烯烃系纤维或者将这些纤维组合了两种以上的纤维。此外,地线或连结线的线形状也没有限定,可以是圆截面线、异形截面线、中空线等任一个。进而,也能够使用碳线、金属线等。
作为能够使用的三维立体编织物,例如能够使用以下的编织物。
(a)产品编号:49013D(住江织物(株)制造),厚度10mm
材质:
表面侧的地针织物…450分特/108f的聚对苯二甲酸乙二醇酯纤维假捻加工线的两根捻线
背面侧的地针织物…450分特/108f的聚对苯二甲酸乙二醇酯纤维假捻加工线的两根捻线
连结线………350分特/1f的聚对苯二甲酸丙二醇酯单丝
(b)产品编号:AKE70042(旭化成(株)制造),厚度7mm
(c)产品编号:T28019C8G(旭化成(株)制造),厚度7mm
构成各生物体信号检测部11~13的三维立体编织物100与上述的各检测部配置孔10a~10c对应地形成为大致长方形。而且,在基座构件10的两面层叠有膜14、15,以使覆盖三维立体编织物100的表面以及背面。膜14、15可以以与各检测部配置孔10a~10c对应的大小设置,也可以使用用一张来覆盖三个检测部配置孔10a~10c的大小的膜14、15。由此,检测部配置孔10a~10c成为共振箱,发挥微弱的生物体信号的放大功能。
三维立体编织物100在配置在检测部配置孔10a~10c时,优选具有比该检测部配置孔10a~10c高的厚度。若在基座构件10的两面层叠膜14、15,则膜14、15会覆盖三维立体编织物100的表面以及背面双方,但是此时,作为三维立体编织物100,若使用厚度超过相当于检测部配置孔10a~10c的深度的基座构件10的厚度的三维立体编织物,则被夹在膜14、15之间,从而该三维立体编织物100在检测部配置孔10a~10c内被膜14、15挤压而被支承,张力提高,作为共振箱发挥功能的检测部配置孔10a~10c内的构成三维立体编织物100的线的弦振动变得更容易产生。
三维立体编织物100的作为沿着外周缘的尺寸的该外周缘的纵横的长度(a1、a2)优选比检测部配置孔10a~10c的作为沿着内周缘的尺寸的该内周缘的纵横的长度(b1、b2)短(参照图1),但是即使是这样的尺寸,也被膜14、15从两面挤压,因此会被支承为在检测部配置孔10a~10c内的位置偏移几乎不产生。因此,三维立体编织物100若使作为沿着外周缘的尺寸的该外周缘的纵横的长度(a1、a2)比检测部配置孔10a~10c的内周缘的纵横的长度(b1、b2)短,则三维立体编织物100的外周缘会相对于该内周缘分离。两者的间隙优选为1~10mm的范围,由此,检测部配置孔10a~10c内的共振作用提高,三维立体编织物100的弦振动变得更容易产生,变得更容易收集因基于声传感器的生物体信号而产生的振动(声音)。
如上所述,左上部生物体信号检测部11配置在横隔膜对应部位的上方且脊柱对应部位的左侧,因此获取包含主要与左心系统的活动相关的中枢循环系统信息以及末梢循环系统信息、以及主要与左肺的活动相关的呼吸生理信息的生物体信号的时间序列数据。
右上部生物体信号检测部12配置在横隔膜对应部位的上方且脊柱对应部位的右侧,因此获取包含主要与右肺的活动相关的呼吸生理信息的生物体信号的时间序列数据。
配置在横隔膜对应部位的下方的下部生物体信号检测部13获取包含主要与经由横隔膜的左肺以及右肺的活动相关的腹部的呼吸生理信息以及末梢循环系统信息的生物体信号时间序列数据。
接着,对设定有对从本实施方式的生物体信号测定装置1得到的数据进行处理的计算机程序的具有计算机功能的生物体状态推定装置20进行说明。另外,将生物体信号测定装置1以及生物体状态推定装置20一并作为权利要求所规定的生物体状态推定系统(参照图4)。
生物体状态推定装置20通过处理由生物体信号测定装置1的各生物体信号检测部11~13获取的生物体信号的时间序列数据来推定生物体状态。生物体状态推定装置20包含计算机(还包含个人计算机、组装在设备的微计算机等),接收从各生物体信号测定装置1的声传感器110发送的生物体信号的时间序列数据。而且,构成为具有使用所接收到的时间序列数据进行给定的处理的滤波频率决定单元210、推定用处理波形运算单元220以及推定单元230。
在生物体状态推定装置20中,使执行作为滤波频率决定单元210、推定用处理波形运算单元220以及推定单元230发挥功能的过程的计算机程序存储在存储部(除了作为该计算机(生物体状态推定装置20)的内置的硬盘等记录介质以外,还包含可移动的各种记录介质、通过通信单元连接的其他计算机的记录介质等)。此外,作为作为计算机程序的滤波频率决定单元210、推定用处理波形运算单元220以及推定单元230发挥功能,使计算机执行各过程。此外,也能够通过具有一个以上的组装有实现滤波频率决定单元、推定用处理波形运算单元220以及推定单元230的计算机程序的存储电路的电子电路来实现。
此外,计算机程序能够存储在记录介质而提供。存储有计算机程序的记录介质也可以是非临时性的记录介质。非临时性的记录介质没有特别限定,例如可举出软盘、硬盘、CD-ROM、MO(磁光盘)、DVD-ROM、存储卡等记录介质。此外,也能够通过通信线路将计算机程序传输到计算机进行安装。
滤波频率决定单元210决定对由接收单元201接收到的从组装在生物体信号测定装置1的各生物体信号检测部11~13的声传感器110发送的生物体信号的时间序列数据进行滤波时的滤波频率。通过使用从各生物体信号检测部11~13发送的生物体信号的时间序列数据中的两个或三个来决定滤波频率,由此能够消除噪声,此外,滤波频率的每个人的决定变得容易,生物体状态的推定精度提高。在本实施方式中,形成如下的结构,即,使用从左上部生物体信号检测部11和下部生物体信号检测部13的各声传感器110得到的生物体信号的时间序列数据来决定滤波频率(图5的S1)。具体地,对从左上部生物体信号检测部11以及下部生物体信号检测部13的各声传感器110得到的生物体信号的时间序列数据分别进行频率解析,对于得到的各功率谱,使两者的比与频率对应而求出,根据其结果,决定滤波频率(参照图6~图8)。通过使用两者的比,消除电噪声。此外,如图6~图8所示,由于使用基于左上部生物体信号检测部11以及下部生物体信号检测部13的各声传感器110的测定值,所以能够对每个测定的被检验者求出适当的滤波频率。
例如,在图8的例子中,根据纵轴的比的振幅变化,选定30Hz、50Hz作为滤波频率。然后,在对主要包含呼吸生理信息的时间序列数据进行滤波时,设定以30Hz为截止频率的低通滤波器(L.P.F.)(图5的S2),在对主要包含心音信息的时间序列数据进行滤波时,设定以30~50Hz为通过频带的带通滤波器(B.P.F.)(图5的S3)。
推定用处理波形运算单元220使用由滤波频率决定单元210决定的滤波频率,对从组装在各生物体信号检测部11~13的声传感器110得到的生物体信号的时间序列数据进行滤波。然后,进一步执行必要的运算处理,求出推定用处理波形。
在应用了上述的30Hz的低通滤波器的情况(图5的S2)下,得到用于得到最终的模拟呼吸波形的滤波波形(图5的S4)。对该滤波波形进一步进行必要的运算处理,在本实施方式中进行绝对值处理,对进行了该绝对值处理的波形进行检波处理,进而连结其峰值求出包络线并进行解调,从而求出作为推定用处理波形的0.3Hz附近的模拟呼吸波形(图5的S5、S6)。反映了呼吸生理信息的模拟呼吸波形,优选分别使用来自分别设置在左上部生物体信号检测部11、右上部生物体信号检测具12以及下部生物体信号检测部13的三个声传感器110的时间序列数据来求出。左上部生物体信号检测部11、右上部生物体信号检测部12以及下部生物体信号检测部13均包含呼吸生理信息。因而,通过后述的推定单元230来观察分别从三个声传感器110的时间序列数据得到的模拟呼吸波形的差,能够知道呼吸的状态,例如,优先进行胸式呼吸、腹式呼吸的哪一个的类型或者呼吸肌的活动的情形等(参照图9~图11)。
详情将在后面叙述,但是在对在图5的S19中求出的时间序列波形应用了30~50Hz的带通滤波器的情况(图5的S3)下,得到模拟心音波形的滤波波形(图5的S7)。通过对该滤波波形进一步应用可听化处理(图5的S8、S9),得到70~100Hz的模拟心音波形(图5的S10、S11)。作为可听化处理,例如能够应用剪切处理(图5的S8)或外差处理(图5的S9)。模拟心音波形为了抑制呼吸生理信息的影响,优选对于从包含更多的心尖搏动的信息的左上部生物体信号检测部11的声传感器110得到的时间序列数据,除以从右上部生物体信号检测部12以及下部生物体信号检测部13的各声传感器110得到的时间序列数据,求出以心尖搏动为主的时间序列数据,对其应用上述的30~50Hz的带通滤波器。
此外,在以上述的心尖搏动为主的时间序列数据中,呼吸生理信息被抑制,除了心尖搏动以外,还大量包含与心房压、左心内压、大动脉压相关的信息。因而,对于这些,推定用处理波形运算单元220如本发明人等在专利文献4中公开的那样,施加10~30Hz的带通滤波器,由此能够求出心部摆动波(APW)的模拟波形的滤波波形(图5的S12)。该滤波波形如专利文献4所公开的那样,成为包含反映低频的自主神经功能的振动波形的传送波,因此在进行绝对值处理后,通过检波电路对其进行全波整流,连结其峰值求出包络线并进行解调,从而提取作为低频的生物体信号的1Hz附近的APW(图5的S13、S14)。
此外,对以上述的心尖搏动为主的时间序列数据应用使用从左上部生物体信号检测部11和下部生物体信号检测部13的各声传感器110得到的生物体信号的时间序列数据而决定的滤波频率,例如30~50Hz的带通滤波器或者50~70Hz的带通滤波器(图5的S15、16),对该进行了滤波处理的波形与上述同样地进行绝对值处理、全波整流,求出包络线并进行解调(图5的S17),对其进一步施加截止频率0.15Hz以下的低通滤波器,由此能够得到包含0.1Hz附近的迈耶波(交感神经性血管收缩神经的兴奋水平的周期性振动)的LF频带的信息、即对自主神经系统、血压变动造成影响的信息(图5的S18)。
推定单元230使用由推定用处理波形运算单元220得到的上述的各推定用处理波形来推定生物体状态。具体地,根据推定处理波形,能够进行呼吸数、心音的I音的间隔、心跳数的推定等。此外,例如能够设为如下单元,该单元通过对反映了从三个生物体信号检测部11~13的时间序列数据得到的呼吸生理信息的模拟呼吸波形进行比较,从而判定腹式呼吸、胸式呼吸的哪个优先或者呼吸肌的活动的情形。
此外,推定单元230例如能够设为如下结构,即,关于模拟心音波形的I音的间隔,使用连续的前后两个数据,将一个(间隔(i))作为y坐标,将另一个(间隔(i+1))作为x坐标,在x-y平面上依次描绘,作成洛伦兹描绘,基于在该洛伦兹描绘中描绘的点的分布状态进行生物体状态、例如心跳变动的评价。同样地,对于心部摆动波(APW)的模拟波形、模拟呼吸波形、迈耶波,作为推定单元230也能够采用作成洛伦兹描绘并评价其分布的单元。
(实验例)
在被检验者的背配置上述实施方式的生物体信号测定装置1,进行了捕捉经由背部的体表面传播的生物体信号(背部体表脉搏波)的实验。对于被检验者,将指尖容积脉搏波计安装在指尖并测定指尖容积脉搏波(PPG),同时将心电图仪以及心音仪的各传感器部安装在胸部并求出了心电图(ECG)以及心音图(PCG)。此外,将呼吸传感器安装在腹部,测定了呼吸。
使实验为一次3分钟,首先通过主动呼气和安静呼气来使其调整呼吸,使其在从开始到60秒期间维持无呼吸,使其在60~120秒期间进行努力呼吸(5秒期间吸气、5秒期间停止、5秒期间吐气的呼吸),使其在120~180秒期间进行自然呼吸(被检验者的自由的呼吸),从而测定了上述的各数据。
图6~图8示出对被检验者H、M、N的来自生物体信号测定装置1的左上部生物体信号检测部11的声传感器110(L)的时间序列数据进行了频率解析的结果、对来自下部生物体信号检测部13的声传感器110(M)的时间序列数据进行了频率解析的结果、求出了两者的功率谱的比(L/M)的结果。根据图6的(c),被检验者H的数据的比在35~40Hz以及50Hz附近存在大的变化,因此滤波频率决定单元210将求出模拟呼吸波形的低通滤波器的截止频率例如决定为40Hz,将求出模拟心音波形的带通滤波器的通过频带决定为40~50Hz。同样地,根据图7的(c),在被检验者M的情况下,比在20~30Hz以及50Hz附近存在大的变化,因此例如将30Hz决定为求出模拟呼吸波形的低通滤波器的截止频率,将30~50Hz决定为求出模拟心音波形的带通滤波器的通过频带。图8的(c)的被检验者N也同样地将25~30Hz和50Hz附近决定为滤波时的边界的频率。
图9的(a)、图10的(a)以及图11的(a)是由处理波形运算单元220求出的被检验者H、M、N的模拟呼吸波形。均示出使用了左上部生物体信号检测部11的声传感器110(L)、右上部生物体信号检测部12的声传感器110(R)、下部生物体信号检测部13的声传感器110(M)的各时间序列数据的模拟呼吸波形。此外,为了比较,在图9的(b)、图10的(b)以及图11的(b)示出呼吸传感器的输出波形。
首先,观察各模拟呼吸波形,在无呼吸的时间段,几乎没有振幅的变化,在努力呼吸的时间段,振幅的变化变大,在自然呼吸的时间段,振幅的变化比努力呼吸的时间段小,周期变短。这表示与呼吸传感器的输出波形同样的倾向,可知模拟呼吸波形正确地反映了呼吸的状态。此外,通过比较三个模拟呼吸波形,例如,在被检验者H的情况下,左上部生物体信号检测部11的声传感器110(L)以及右上部生物体信号检测部12的声传感器110(R)的振幅比下部生物体信号检测部13的声传感器110(M)大。因而,被检验者H是胸式呼吸的倾向强的类型,可以说活动肺的呼吸肌力发达。被检验者M的下部生物体信号检测部13的声传感器110(M)的振幅超过左上部生物体信号检测部11的声传感器110(L)的振幅,可以说腹式呼吸的倾向高。此外,由于不妨碍心脏的活动的右上部生物体信号检测部12的声传感器110(R)的振幅大,所以能够评价为呼吸肌力充分。被检验者N是胸式呼吸强的类型,但是与被检验者H、M的模拟呼吸波形比较,振幅小,可以说呼吸肌的活动量作为整体存在小的倾向。
推定单元230也能够设为这样比较三个模拟呼吸波形的单元,由此,能够评价各被检验者的呼吸生理的情形(状态)。
图12~图14是关于被检验者N的生物体信号的时间序列数据,应用由滤波频率决定单元210决定的上述的带通滤波器的通过频带,通过推定用处理波形运算单元220求出了模拟心音波形的滤波波形的图(图5的S7)。若对其详细叙述,首先,对于从左上部生物体信号检测部11的声传感器110(L)得到的时间序列数据,除以右上部生物体信号检测部12的声传感器110(R)以及下部生物体信号检测部13的各声传感器110(M),即构筑通过L/(M×R)新求出的时间序列波形(图5的S19)。接下来,对该时间序列波形应用30~50Hz的带通滤波器(图5的S3),求出了模拟心音波形的滤波波形(图5的S7)。图12的(a)、(b)、图13的(a)、(b)以及图14的(a)、(b)的各图的下段相当于各个定时的模拟心音波形的滤波波形,一并在上段示出心电图的数据,在中段示出心音的数据。根据这些图,在任一呼吸的定时,模拟心音的产生定时也与心音充分一致。
图15是针对被检验者10名的37例的数据中的60秒期间,求出的由心音仪从胸部前侧测定的心音数据与上述的模拟心音波形(滤波波形)的时相差的图。具体地,使用在时间上连续的前后两个时相差的数据,将一个(时滞(i))作为y坐标,将另一个(时滞(i+1))作为x坐标,在x-y平面上依次描绘,作成洛伦兹描绘进行评价。图15的(a)示出对37例的各60秒期间的数据进行解析的结果所得到的全部描绘,如果在±0.04秒以内,则为正常值。被检验者的明细为健康者6名、高血压被检验者1名、降压药服用中的被检验者2名、曾发病过心房颤动的被检验者1名,由于健康者多,所以大量的事例收敛于±0.04秒以内。图15的(b)是按照图15的(a)的37例的事例取平均值进行描绘的图。根据该图,健康者收敛于±0.04秒以内,描绘在大致倾斜45度的线上,但是高血压被检验者、降压药服用中的被检验者、曾发病过心房颤动的被检验者的数据从±0.04秒的范围偏离,而且还存在示出从45度的线大幅偏离的倾向的情况。由此,推定单元230将模拟心音波形与心音数据进行比较,能够进行生物体状态、例如疾病、血压、疲劳等的推定。
图16~图18示出针对被检验者H、M、N,对于对通过L/(M×R)求出的时间序列波形(图5的S19)施加了带通滤波器(被检验者H为40~50Hz、被检验者M、N为30~50Hz)的模拟心音波形的滤波波形(图16的(a)、图17的(a)、图18的(a)所示的波形),进一步实施外差处理,调制为70~100Hz(图5的S11),从而能够再现为可听音的模拟心音波形(图16的(b)、图17的(b)、图18的(b))。该波形也分别与图16的(c)、图17的(c)、图18的(c)所示的心音仪的波形充分一致。
图19的(a)~(e)示出自然呼吸的定时的其他被检验者的心电图、心音波形、施加了带通滤波器(图5的S3)的模拟心音波形的滤波波形(图5的S7)、进行了外差处理的模拟心音波形(图5的S9、S11)、实施了剪切处理的模拟心音波形(图5的S8、S10)。根据该图,也可知,根据背部体表脉搏波求出的图19的(c)~(e)的各模拟心音波形与心音的波形充分一致。
图20是评价了心电图的R波的时间间隔(RRI)与模拟心音波形的I音的时间间隔(模拟心音I音间隔)的偏差的图,(a)是将两个时间序列波形重叠而示出的图,(b)示出两者的洛伦兹描绘,(c)示出两者的频率解析结果。根据这些图,可以说模拟心音的周期信息近似于心电图的周期信息,能够根据从背部体表脉搏波得到的模拟心音波形捕捉心跳变动。
关于图21~图24,针对被检验者N、H的努力呼吸、自然呼吸的时间段,对右上部生物体信号检测部12的声传感器110(R)的时间序列数据(图21的(a)、图22的(a)、图23的(a)、图24的(a))在30Hz~37Hz的范围内施加低通滤波器,作成模拟呼吸波形(滤波波形(图21的(b)、图22的(b)、图23的(b)、图24的(b)),进一步作成进行了绝对值处理、全波整流的波形((图21的(c)、图22的(c)、图23的(c)、图24的(c)),然后,与呼吸的频率对应地以0.15~0.25Hz的截止频率施加低通滤波器,求出了模拟呼吸波形(图21的(d)、图22的(d)、图23的(d)、图24的(d))。图21的(e)、图22的(e)、图23的(e)、图24的(e)为呼吸传感器的数据,可知波形充分一致。
图25的(a)从上依次示出自然呼吸的时间段的下部生物体信号检测部13的声传感器(M)的时间序列数据、施加了低通滤波器(30Hz)的模拟呼吸波形的滤波波形、进行了全波整流的波形、施加了0.25Hz的低通滤波器的模拟呼吸波形、呼吸传感器的波形。图25的(b)示出模拟呼吸波形的频率解析结果,图25的(c)示出呼吸传感器的波形的频率解析结果。若比较图25的(b)、(c)的频率解析结果,则可知模拟呼吸波形与呼吸传感器同样地,能够检测呼吸生理信息,另一方面,是包含呼吸生理信息以外的生物体信息的波形。
图26是使被检验者N为仰卧位而测定的数据,根据对使用了自然呼吸的时间段的来自三个声传感器110的时间序列数据的通过上述的L/(M×R)(图5的S19)求出的时间序列波形(图26的(a))施加了30~50Hz的带通滤波器的模拟心音波形的滤波波形(图26的(b))求出进行了全波整流的波形(图26的(c))(图5的S16、S17),进而,施加0.15Hz的低通滤波器求出了迈耶波的时间序列波形(图26的(d))(图5的S18)。
此外,关于图27,对使用下部生物体信号检测部13的声传感器(M)的时间序列数据(图27的(a)的上段)以30~50Hz施加带通滤波器而求出的模拟心音波形的滤波波形(图27的(a)的中段),进一步施加0.1Hz的低通滤波器而求出了迈耶波的时间序列波形(图27的(a)的下段”)。另外,图27的(a)的数据是以获取更显著的迈耶波为目标,使生物体信号测定装置1与被检验者的背抵接10分钟而进行的实验的结果。图27的(b)是其频率解析结果,图27的(c)是指尖容积脉搏波的频率解析结果。根据图27的(b),可知能够获取包含迈耶波的LF频带的信息。即,可知下部生物体信号检测部13的声传感器(M)捕捉末梢循环系统的信息。
符号说明
1:生物体信号测定装置;
10:基座构件;
11:左上部生物体信号检测部;
12:右上部生物体信号检测部;
13:下部生物体信号检测部;
14、15:膜;
100:三维立体编织物;
110:声传感器;
20:生物体状态推定装置;
210:滤波频率决定单元;
220:推定用处理波形运算单元;
230:推定单元。

Claims (10)

1.一种生物体信号测定装置,与人的背部抵接,非约束地捕捉经由所述背部的体表面传播的生物体信号,将所述生物体信号的时间序列数据发送到生物体状态推定装置,所述生物体信号测定装置的特征在于,具有:
左上部生物体信号检测部,其配置在人的横隔膜对应部位的上方的夹持脊柱对应部位的左侧,得到包含主要与左心系统的活动相关的中枢循环系统信息以及末梢循环系统信息、以及主要与左肺的活动相关的呼吸生理信息的生物体信号的时间序列数据;
右上部生物体信号检测部,其配置在所述横隔膜对应部位的上方的夹持所述脊柱对应部位的右侧,得到包含主要与右肺的活动相关的呼吸生理信息的生物体信号的时间序列数据;以及
下部生物体信号检测部,其配置在所述横隔膜对应部位的下方,得到包含主要与经由横隔膜的左肺以及右肺的活动相关的腹部的呼吸生理信息以及末梢循环系统信息的生物体信号的时间序列数据。
2.根据权利要求1所述的生物体信号测定装置,其特征在于,具有:
板状的基座构件,其在与所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部的配设位置对应的三个部位形成有用于配置它们的检测部配置孔,
所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部分别包含三维立体编织物与声传感器的组合,
沿着所述三维立体编织物的外周缘的尺寸比沿着所述检测部配置孔的内周缘的尺寸小,
所述各三维立体编织物在所述各检测部配置孔内被层叠在所述基座构件的两面并覆盖所述各检测部配置孔的膜挤压并被支承,
所述各三维立体编织物的外周缘相对于所述各检测配置孔的内周缘分离给定间隔地配置。
3.一种生物体状态推定装置,从权利要求1或2所述的生物体信号测定装置接收生物体信号的时间序列数据,对接收到的所述生物体信号的时间序列数据进行处理而求出用于推定给定的生物体状态的推定用处理波形,根据所述推定用处理波形推定给定的生物体状态,所述生物体状态推定装置的特征在于,具有:
滤波频率决定单元,其根据所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部的各生物体信号的时间序列数据中的任意两个以上的时间序列数据的频率解析,按照生物体状态的种类决定在求出所述推定用处理波形时使用的滤波频率;
推定用处理波形运算单元,其将按照所述生物体状态的种类决定的滤波频率应用于从所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部中的至少任一个得到的生物体信号的时间序列数据并进行运算处理,求出所述推定用处理波形;以及
推定单元,根据所述推定用处理波形推定给定的生物体状态。
4.根据权利要求3所述的生物体状态推定装置,其特征在于,
所述滤波频率决定单元是使用所述左上部生物体信号检测部的生物体信号的时间序列数据和所述下部生物体信号检测部的生物体信号的时间序列数据的两个频率解析结果,决定用于对主要包含呼吸生理信息的时间序列数据进行滤波的呼吸生理信息用滤波频率的单元,
所述推定用处理波形运算单元,
对从所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部的至少一个得到的生物体信号的时间序列数据应用所述呼吸生理信息用滤波频率并进行运算处理,得到模拟呼吸波形作为所述推定用处理波形。
5.根据权利要求4所述的生物体状态推定装置,其特征在于,
所述推定单元是比较所述模拟呼吸波形的两个以上的数据,评价呼吸肌的活动的单元。
6.根据权利要求3所述的生物体状态推定装置,其特征在于,
所述滤波频率决定单元是使用所述左上部生物体信号检测部的生物体信号的时间序列数据和所述下部生物体信号检测部的生物体信号的时间序列数据的两个频率解析结果,决定用于对主要包含心音信息的时间序列数据进行滤波的心音信息用滤波频率的单元,
所述推定用处理波形运算单元,
对从所述左上部生物体信号检测部、所述右上部生物体信号检测部以及所述下部生物体信号检测部的至少一个得到的生物体信号的时间序列数据应用所述心音信息用滤波频率并进行运算处理,得到模拟心音波形作为所述推定用处理波形。
7.根据权利要求6所述的生物体状态推定装置,其特征在于,
在进行了所述滤波处理后,进行可听化处理,得到所述模拟心音波形。
8.根据权利要求7所述的生物体状态推定装置,其特征在于,
所述可听化处理为剪切处理或外差处理。
9.根据权利要求6所述的生物体状态推定装置,其特征在于,
所述推定单元具有如下单元,该单元求出所述模拟心音波形与从心音仪得到的心音数据的时相差,使用该时相差作成洛伦兹描绘,根据其分散状态推定生物体状态。
10.一种生物体状态推定系统,其特征在于,
构成为具备权利要求1或2所述的生物体信号测定装置和权利要求3~9中任一项所述的生物体状态推定装置。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022092243A1 (ja) * 2020-10-28 2022-05-05 株式会社デルタツーリング 生体信号分析装置、コンピュータプログラム及び記録媒体

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5853005A (en) * 1996-05-02 1998-12-29 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Acoustic monitoring system
CN1724986A (zh) * 2004-07-20 2006-01-25 马丁·莱曼 监测气体类压力的方法和用于此目的的设备
US20100222655A1 (en) * 2003-12-01 2010-09-02 Ric Investments, Llc Apparatus and method for monitoring pressure related changes in the extra-thoracic arterial circulatory system
US20110060215A1 (en) * 2009-03-30 2011-03-10 Tupin Jr Joe Paul Apparatus and method for continuous noninvasive measurement of respiratory function and events
JP2012024390A (ja) * 2010-07-26 2012-02-09 Sharp Corp 生体測定装置、生体測定方法、生体測定装置の制御プログラム、および、該制御プログラムを記録した記録媒体
CN102973277A (zh) * 2012-10-30 2013-03-20 清华大学 一种频率跟随响应信号测试系统
CN105662417A (zh) * 2015-12-31 2016-06-15 沈阳迈思医疗科技有限公司 一种基于压力信号特征识别鼾声的控制方法及装置
US20160367213A1 (en) * 2013-12-07 2016-12-22 Delta Tooling Co., Ltd. Acoustic and vibration information accumulation mechanism, acoustic and vibration sensing system, and computer program

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5159935A (en) * 1990-03-08 1992-11-03 Nims, Inc. Non-invasive estimation of individual lung function
US5432755A (en) * 1994-03-08 1995-07-11 Komninos; Nikolaos I. Ultrasonic signal detector
JP4789342B2 (ja) 2001-05-10 2011-10-12 株式会社デルタツーリング クッション材、シート及びパイル糸の植毛方法
ATE431099T1 (de) 2002-10-09 2009-05-15 Bang & Olufsen Medicom As Verfahren für willkürliche zweidimensionale skalierung phonokardiographischer signale
JP5236424B2 (ja) 2008-10-20 2013-07-17 株式会社デルタツーリング 脈波検出装置及び生体状態分析装置
JP5476546B2 (ja) * 2009-05-14 2014-04-23 株式会社デルタツーリング 腹部大動脈瘤検出装置
JP5553303B2 (ja) 2010-02-18 2014-07-16 株式会社デルタツーリング 生体状態推定装置及びコンピュータプログラム
US9826955B2 (en) * 2010-03-31 2017-11-28 Nanyang Technological University Air conduction sensor and a system and a method for monitoring a health condition
US10595813B2 (en) 2011-09-01 2020-03-24 Medtronic, Inc. Method and apparatus for monitoring cardiac and respiratory conditions using acoustic sounds
JP6118097B2 (ja) 2012-12-14 2017-04-19 株式会社デルタツーリング 運転時生体状態判定装置及びコンピュータプログラム
JP6209396B2 (ja) 2013-04-17 2017-10-04 株式会社デルタツーリング 運転支援装置及びコンピュータプログラム
US10149635B2 (en) 2015-08-14 2018-12-11 Massachusetts Institute Of Technology Ingestible devices and methods for physiological status monitoring
US20180360315A1 (en) 2015-12-12 2018-12-20 Delta Kogyo Co., Ltd. Biological state estimation device, biological state estimation method, computer program, and recording medium
US20190239793A1 (en) 2016-09-20 2019-08-08 Sharp Kabushiki Kaisha State acquisition computer, state acquisition method, and information processing system

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5853005A (en) * 1996-05-02 1998-12-29 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Acoustic monitoring system
US20100222655A1 (en) * 2003-12-01 2010-09-02 Ric Investments, Llc Apparatus and method for monitoring pressure related changes in the extra-thoracic arterial circulatory system
CN1724986A (zh) * 2004-07-20 2006-01-25 马丁·莱曼 监测气体类压力的方法和用于此目的的设备
US20110060215A1 (en) * 2009-03-30 2011-03-10 Tupin Jr Joe Paul Apparatus and method for continuous noninvasive measurement of respiratory function and events
JP2012024390A (ja) * 2010-07-26 2012-02-09 Sharp Corp 生体測定装置、生体測定方法、生体測定装置の制御プログラム、および、該制御プログラムを記録した記録媒体
CN102973277A (zh) * 2012-10-30 2013-03-20 清华大学 一种频率跟随响应信号测试系统
US20160367213A1 (en) * 2013-12-07 2016-12-22 Delta Tooling Co., Ltd. Acoustic and vibration information accumulation mechanism, acoustic and vibration sensing system, and computer program
CN105662417A (zh) * 2015-12-31 2016-06-15 沈阳迈思医疗科技有限公司 一种基于压力信号特征识别鼾声的控制方法及装置

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Publication number Publication date
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