JP2001353132A - 脈拍数検出装置 - Google Patents
脈拍数検出装置Info
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- JP2001353132A JP2001353132A JP2000177978A JP2000177978A JP2001353132A JP 2001353132 A JP2001353132 A JP 2001353132A JP 2000177978 A JP2000177978 A JP 2000177978A JP 2000177978 A JP2000177978 A JP 2000177978A JP 2001353132 A JP2001353132 A JP 2001353132A
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- pulse wave
- light emitting
- pulse rate
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 安静時のみならず、日常生活や運動時におい
ても心拍数と同期した脈拍数を検出できること。 【解決手段】 マイクロコンピュータ３ｃには、脈拍数
を算出するためのプログラムが組み込まれている。この
プログラムは、脈波に血流の乱れがあっても、心拍数と
略一致した脈拍数を算出できるようなアルゴリズムによ
って組み立てられている。アルゴリズムの特徴は、波長
の異なる２種類の発光素子２ａを用いて同時に計測した
２種類の脈波信号をニューラルネットワークに入力し
て、体動の無い状態で計測される脈波信号と振幅のピー
クが略一致する脈波を再生することにある。これによ
り、血流の乱れのある信号から、心拍に同期する振幅の
ピークを持つ脈波を再生することができ、その再生され
た脈波から心拍数と同期した脈拍数を検出することがで
きる。
ても心拍数と同期した脈拍数を検出できること。 【解決手段】 マイクロコンピュータ３ｃには、脈拍数
を算出するためのプログラムが組み込まれている。この
プログラムは、脈波に血流の乱れがあっても、心拍数と
略一致した脈拍数を算出できるようなアルゴリズムによ
って組み立てられている。アルゴリズムの特徴は、波長
の異なる２種類の発光素子２ａを用いて同時に計測した
２種類の脈波信号をニューラルネットワークに入力し
て、体動の無い状態で計測される脈波信号と振幅のピー
クが略一致する脈波を再生することにある。これによ
り、血流の乱れのある信号から、心拍に同期する振幅の
ピークを持つ脈波を再生することができ、その再生され
た脈波から心拍数と同期した脈拍数を検出することがで
きる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、生体の脈波から脈
拍数を検出する脈拍数検出装置に関する。
拍数を検出する脈拍数検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、健康管理の用途から、日常生活や
ジョギング等の軽い運動時に心臓の拍動数（心拍数）を
モニターするニーズが高まっている。心拍数を検出する
には、心拍に伴って発生する活動電位を胸部より計測し
て、心電図（図５（ａ）参照）に表し、その振幅のピー
ク間隔時間から算出する方法が一般的である。しかし、
この方法では、電極を体に貼り付ける必要があり、煩わ
しいため、心拍数の代用として、脈波から脈拍数を検出
する方法が提案されている。
ジョギング等の軽い運動時に心臓の拍動数（心拍数）を
モニターするニーズが高まっている。心拍数を検出する
には、心拍に伴って発生する活動電位を胸部より計測し
て、心電図（図５（ａ）参照）に表し、その振幅のピー
ク間隔時間から算出する方法が一般的である。しかし、
この方法では、電極を体に貼り付ける必要があり、煩わ
しいため、心拍数の代用として、脈波から脈拍数を検出
する方法が提案されている。
【０００３】脈波とは、心臓の拍動に連れて起こる動脈
内の圧力変動が末梢動脈に波動して伝わったもので、そ
の計測装置の１つに光学式の脈波センサがある。この脈
波センサは、血液中のヘモグロビンの光吸収特性を利用
して末梢動脈の血液の波動的な容積変化を計測するもの
で、人体の指、腕、こめかみ等に簡便に装着して脈波を
計測できるため、脈拍数を検出する装置として今後も広
く普及していくと考えられる。なお、心拍数及び脈拍数
は、それぞれ“６０”を心電波形及び脈波波形の振幅の
ピーク時間間隔（秒）で割って計算される。
内の圧力変動が末梢動脈に波動して伝わったもので、そ
の計測装置の１つに光学式の脈波センサがある。この脈
波センサは、血液中のヘモグロビンの光吸収特性を利用
して末梢動脈の血液の波動的な容積変化を計測するもの
で、人体の指、腕、こめかみ等に簡便に装着して脈波を
計測できるため、脈拍数を検出する装置として今後も広
く普及していくと考えられる。なお、心拍数及び脈拍数
は、それぞれ“６０”を心電波形及び脈波波形の振幅の
ピーク時間間隔（秒）で割って計算される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが、脈波から脈
拍数を検出する方法では以下の問題が生じる。通常（安
静時）、心電波形と脈波波形の振幅のピーク位置は同期
しており、心拍数と脈拍数は一致する。しかし、日常生
活や運動時において、脈波センサを装着した計測部位に
体動が生ずると、末梢動脈の血流が乱れ、心拍とは無関
係な脈波の振幅のピークが発生し、心拍数と脈拍数は一
致しなくなる（図５（ｂ）参照）。こうなると、脈拍数
を心拍数の代用として利用しようとする本来の目的が達
成できなくなる。
拍数を検出する方法では以下の問題が生じる。通常（安
静時）、心電波形と脈波波形の振幅のピーク位置は同期
しており、心拍数と脈拍数は一致する。しかし、日常生
活や運動時において、脈波センサを装着した計測部位に
体動が生ずると、末梢動脈の血流が乱れ、心拍とは無関
係な脈波の振幅のピークが発生し、心拍数と脈拍数は一
致しなくなる（図５（ｂ）参照）。こうなると、脈拍数
を心拍数の代用として利用しようとする本来の目的が達
成できなくなる。
【０００５】また、心拍とは無関係な脈波の振幅のピー
クは、心拍に同期する脈波の振幅のピークの発生周波数
と近いため、通常のノイズ除去に適用されるフィルタ処
理では対策が不可能である。本発明は、上記事情に基づ
いて成されたもので、その目的は、安静時のみならず、
日常生活や運動時においても心拍数と同期した脈拍数を
検出できる脈拍数検出装置を提供することにある。
クは、心拍に同期する脈波の振幅のピークの発生周波数
と近いため、通常のノイズ除去に適用されるフィルタ処
理では対策が不可能である。本発明は、上記事情に基づ
いて成されたもので、その目的は、安静時のみならず、
日常生活や運動時においても心拍数と同期した脈拍数を
検出できる脈拍数検出装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】（請求項１の手段）本発
明の脈拍数検出装置は、生体の脈波から計測された脈波
信号を入力して、生体の心拍に同期する振幅のピークを
持つ脈波を再生するように学習させたニューラルネット
ワークを有し、このニューラルネットワークで再生され
た脈波から脈拍数を算出することを特徴とする。
明の脈拍数検出装置は、生体の脈波から計測された脈波
信号を入力して、生体の心拍に同期する振幅のピークを
持つ脈波を再生するように学習させたニューラルネット
ワークを有し、このニューラルネットワークで再生され
た脈波から脈拍数を算出することを特徴とする。
【０００７】（請求項２の手段）請求項１に記載した脈
拍数検出装置において、生体の脈波を検出するための発
光手段と受光手段を備え、発光手段は、波長の異なる複
数の発光素子を有し、その複数の発光素子を個別に用い
て複数の脈波を検出し、それぞれの脈波から計測された
各脈波信号をニューラルネットワークに入力して、生体
の心拍に同期する振幅のピークを持つ脈波を再生するこ
とを特徴とする。
拍数検出装置において、生体の脈波を検出するための発
光手段と受光手段を備え、発光手段は、波長の異なる複
数の発光素子を有し、その複数の発光素子を個別に用い
て複数の脈波を検出し、それぞれの脈波から計測された
各脈波信号をニューラルネットワークに入力して、生体
の心拍に同期する振幅のピークを持つ脈波を再生するこ
とを特徴とする。
【０００８】（請求項３の手段）請求項２に記載した脈
拍数検出装置において、複数の発光素子は、酸化ヘモグ
ロビンと還元ヘモグロビンの吸光特性がそれぞれ異なる
波長を持つ第１の発光素子と第２の発光素子を有してい
ることを特徴とする。
拍数検出装置において、複数の発光素子は、酸化ヘモグ
ロビンと還元ヘモグロビンの吸光特性がそれぞれ異なる
波長を持つ第１の発光素子と第２の発光素子を有してい
ることを特徴とする。
【０００９】（請求項４の手段）本発明の脈拍数検出装
置は、生体の脈波から計測された脈波信号の微分値を入
力して、生体の心拍に同期する振幅のピークを持つ脈波
を再生するように学習させたニューラルネットワークを
有し、このニューラルネットワークで再生された脈波か
ら脈拍数を算出することを特徴とする。
置は、生体の脈波から計測された脈波信号の微分値を入
力して、生体の心拍に同期する振幅のピークを持つ脈波
を再生するように学習させたニューラルネットワークを
有し、このニューラルネットワークで再生された脈波か
ら脈拍数を算出することを特徴とする。
【００１０】（請求項５の手段）請求項４に記載した脈
拍数検出装置において、生体の脈波を検出するための発
光手段と受光手段を備え、発光手段は、波長の異なる複
数の発光素子を有し、複数の発光素子を個別に用いて複
数の脈波を検出し、それぞれの脈波から計測された各脈
波信号の微分値をニューラルネットワークに入力して、
生体の心拍に同期する振幅のピークを持つ脈波を再生す
ることを特徴とする。
拍数検出装置において、生体の脈波を検出するための発
光手段と受光手段を備え、発光手段は、波長の異なる複
数の発光素子を有し、複数の発光素子を個別に用いて複
数の脈波を検出し、それぞれの脈波から計測された各脈
波信号の微分値をニューラルネットワークに入力して、
生体の心拍に同期する振幅のピークを持つ脈波を再生す
ることを特徴とする。
【００１１】（請求項６の手段）請求項５に記載した脈
拍数検出装置において、複数の発光素子は、酸化ヘモグ
ロビンと還元ヘモグロビンの吸光特性がそれぞれ異なる
波長を持つ第１の発光素子と第２の発光素子を有してい
ることを特徴とする。
拍数検出装置において、複数の発光素子は、酸化ヘモグ
ロビンと還元ヘモグロビンの吸光特性がそれぞれ異なる
波長を持つ第１の発光素子と第２の発光素子を有してい
ることを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】次に、本発明の脈拍数検出装置１
を実施例に基づいて説明する。図１は脈拍数検出装置の
構成を示す概略図である。本実施例の脈拍数検出装置１
は、人体の脈波から脈拍数を算出するもので、図１に示
すように、人体の脈波を検出する脈波センサ２と、この
脈波センサ２の検出結果に基づいて脈拍数を算出するデ
ータ処理装置３とを備える。
を実施例に基づいて説明する。図１は脈拍数検出装置の
構成を示す概略図である。本実施例の脈拍数検出装置１
は、人体の脈波から脈拍数を算出するもので、図１に示
すように、人体の脈波を検出する脈波センサ２と、この
脈波センサ２の検出結果に基づいて脈拍数を算出するデ
ータ処理装置３とを備える。
【００１３】脈波センサ２は、発光素子２ａ、受光素子
２ｂ、及び発光素子２ａの駆動回路２ｃを備える周知の
光学式反射型センサであり、例えば人体の指４に取り付
けて使用される。この脈波センサ２は、発光素子２ａか
ら指４に向かって光を照射し、指４の内部で反射した光
を受光素子２ｂで検出し、その受光素子２ｂで検出され
る受光量の変化（即ち脈波情報）を電気信号（例えば電
圧信号）に変換してデータ処理装置３へ出力している。
２ｂ、及び発光素子２ａの駆動回路２ｃを備える周知の
光学式反射型センサであり、例えば人体の指４に取り付
けて使用される。この脈波センサ２は、発光素子２ａか
ら指４に向かって光を照射し、指４の内部で反射した光
を受光素子２ｂで検出し、その受光素子２ｂで検出され
る受光量の変化（即ち脈波情報）を電気信号（例えば電
圧信号）に変換してデータ処理装置３へ出力している。
【００１４】ここで、脈波センサ２により脈波を検出す
るメカニズムについて説明する。発光素子２ａから指４
に向かって光が照射されると、光の一部が指４の内部を
通る毛細動脈４ａに当たって、毛細動脈４ａを流れる血
液中のヘモグロビンに吸収され、残りの光が毛細動脈４
ａで反射して散乱し、その一部が受光素子２ｂに入射す
る。この時、血液の脈動により毛細動脈４ａにあるヘモ
グロビンの量が波動的に変化するので、ヘモグロビンに
吸収される光も波動的に変化する。その結果、毛細動脈
４ａで反射して受光素子２ｂに入射する受光量が変化す
るため、この受光量の変化を脈波情報として検出するこ
とができる。
るメカニズムについて説明する。発光素子２ａから指４
に向かって光が照射されると、光の一部が指４の内部を
通る毛細動脈４ａに当たって、毛細動脈４ａを流れる血
液中のヘモグロビンに吸収され、残りの光が毛細動脈４
ａで反射して散乱し、その一部が受光素子２ｂに入射す
る。この時、血液の脈動により毛細動脈４ａにあるヘモ
グロビンの量が波動的に変化するので、ヘモグロビンに
吸収される光も波動的に変化する。その結果、毛細動脈
４ａで反射して受光素子２ｂに入射する受光量が変化す
るため、この受光量の変化を脈波情報として検出するこ
とができる。
【００１５】データ処理装置３は、検出回路３ａ、ＡＤ
コンバータ３ｂ（ＡＤＣと呼ぶ）、マイクロコンピュー
タ３ｃを内蔵している。検出回路３ａは、脈波センサ２
から入力された電気信号を増幅してＡＤＣ３ｂへ出力す
る。ＡＤＣ３ｂは、例えば１００Ｈｚのサンプリング周
波数で検出回路３ａから取り込んだ電気信号（アナログ
信号）をデジタル信号に変換してマイクロコンピュータ
に出力する。マイクロコンピュータ３ｃには、脈拍数を
算出するためのプログラムが組み込まれている。このプ
ログラムは、脈波に血流の乱れがあっても、心拍数と略
一致した脈拍数を算出できるようなアルゴリズムによっ
て組み立てられている。
コンバータ３ｂ（ＡＤＣと呼ぶ）、マイクロコンピュー
タ３ｃを内蔵している。検出回路３ａは、脈波センサ２
から入力された電気信号を増幅してＡＤＣ３ｂへ出力す
る。ＡＤＣ３ｂは、例えば１００Ｈｚのサンプリング周
波数で検出回路３ａから取り込んだ電気信号（アナログ
信号）をデジタル信号に変換してマイクロコンピュータ
に出力する。マイクロコンピュータ３ｃには、脈拍数を
算出するためのプログラムが組み込まれている。このプ
ログラムは、脈波に血流の乱れがあっても、心拍数と略
一致した脈拍数を算出できるようなアルゴリズムによっ
て組み立てられている。
【００１６】上記のアルゴリズムについて説明する。本
アルゴリズムの特徴は、波長の異なる２種類の発光素子
２ａを用いて同時に計測した２種類の脈波信号をニュー
ラルネットワークに入力して、体動の無い状態で計測さ
れる脈波信号と振幅のピークが略一致する脈波を再生す
ることにある。ここで、ニューラルネットの設計及び学
習法について図２を用いて説明する。ニューラルネット
は、入力層−中間層−出力層の３層構成とし、中間層の
ユニット数を１００個とした。また、入力層と出力層の
特性関数は線形、中間層の特性関数はシグモイドとし
た。入力は、波長４７０nm、波長５２５nmの発光素子２
ａを用いて同時に計測した脈波信号を入力データ１、入
力データ２とした。
アルゴリズムの特徴は、波長の異なる２種類の発光素子
２ａを用いて同時に計測した２種類の脈波信号をニュー
ラルネットワークに入力して、体動の無い状態で計測さ
れる脈波信号と振幅のピークが略一致する脈波を再生す
ることにある。ここで、ニューラルネットの設計及び学
習法について図２を用いて説明する。ニューラルネット
は、入力層−中間層−出力層の３層構成とし、中間層の
ユニット数を１００個とした。また、入力層と出力層の
特性関数は線形、中間層の特性関数はシグモイドとし
た。入力は、波長４７０nm、波長５２５nmの発光素子２
ａを用いて同時に計測した脈波信号を入力データ１、入
力データ２とした。
【００１７】次に、学習法であるが、入力データ１、２
をニューラルネットワークに入力して得られた出力デー
タを教師データと比較し、その誤差を算出して、誤差が
規定値以下となるようにユニットの状態を変化させてい
く。ユニットの状態変化は、バックプロパゲーション法
を用いた。教師データは、心拍に同期する脈波であり、
体動の影響を受けない体の部分を用いて、入力データと
同時に取得した脈波信号を用いた。実際の学習では、入
力データの任意の数だけ切り出して、順番にニューラル
ネットワークに入力して学習させて行くという手順を繰
り返した。任意の数だけ切り出したデータは、重複した
部分を有している。また、切り出したデータをニューラ
ルネットワークに入力して行く順番は、ランダムにした
方が良い。
をニューラルネットワークに入力して得られた出力デー
タを教師データと比較し、その誤差を算出して、誤差が
規定値以下となるようにユニットの状態を変化させてい
く。ユニットの状態変化は、バックプロパゲーション法
を用いた。教師データは、心拍に同期する脈波であり、
体動の影響を受けない体の部分を用いて、入力データと
同時に取得した脈波信号を用いた。実際の学習では、入
力データの任意の数だけ切り出して、順番にニューラル
ネットワークに入力して学習させて行くという手順を繰
り返した。任意の数だけ切り出したデータは、重複した
部分を有している。また、切り出したデータをニューラ
ルネットワークに入力して行く順番は、ランダムにした
方が良い。
【００１８】このニューラルネットワークを用いて脈波
を再生した結果を図３に示す。図中（ａ）、（ｂ）は、
それぞれ波長４７０nm、波長５２５nmの発光素子２ａを
用いて同時に計測した脈波信号である。また、（ｃ）
は、体動の無い計測部位を使って、リファレンスとして
（ａ）、（ｂ）と同時に計測した脈波であり、心拍と同
期する脈波の振幅のピークが観察できる。図中（ｄ）
は、ニューラルネットワークを用いて（ａ）、（ｂ）の
信号から脈波信号を再生したものである。（ｄ）のう
ち、点線がニューラルネットワークで再生した脈波信号
であり、実線が再生目標となる（ｃ）の脈波信号であ
る。
を再生した結果を図３に示す。図中（ａ）、（ｂ）は、
それぞれ波長４７０nm、波長５２５nmの発光素子２ａを
用いて同時に計測した脈波信号である。また、（ｃ）
は、体動の無い計測部位を使って、リファレンスとして
（ａ）、（ｂ）と同時に計測した脈波であり、心拍と同
期する脈波の振幅のピークが観察できる。図中（ｄ）
は、ニューラルネットワークを用いて（ａ）、（ｂ）の
信号から脈波信号を再生したものである。（ｄ）のう
ち、点線がニューラルネットワークで再生した脈波信号
であり、実線が再生目標となる（ｃ）の脈波信号であ
る。
【００１９】ここで、２種類の波長の生理学的意味につ
いて図４を用いて説明する。血液中に含まれる酸化ヘモ
グロビン（Hb02）と還元ヘモグロビン（Hb）は、図４に
示す吸光係数特性を持つ。Hbは、脈動の少ない静脈中に
多く含まれることから、体動の影響を強く受けていると
考えられる。また、Hb02は、動脈中に多く含まれること
から脈動の影響を強く受けていると考えられる。このよ
うに、脈動と体動の影響に相関のある２種類の波長をニ
ューラルネットワークに入力することにより、心拍に同
期するピークを持つ脈波を再生できる。
いて図４を用いて説明する。血液中に含まれる酸化ヘモ
グロビン（Hb02）と還元ヘモグロビン（Hb）は、図４に
示す吸光係数特性を持つ。Hbは、脈動の少ない静脈中に
多く含まれることから、体動の影響を強く受けていると
考えられる。また、Hb02は、動脈中に多く含まれること
から脈動の影響を強く受けていると考えられる。このよ
うに、脈動と体動の影響に相関のある２種類の波長をニ
ューラルネットワークに入力することにより、心拍に同
期するピークを持つ脈波を再生できる。
【００２０】（本実施例の効果）実際の製品（装置）に
おいては、脈波センサ２を取り付ける計測部位に体動が
生ずる事が日常的にあるので、図３（ａ）、（ｂ）の様
な脈波が計測され、心拍とは無関係なピークが発生する
ため、心拍数と同等な脈拍数は検出できない。これに対
し、本実施例の脈拍数検出装置１によれば、上述したニ
ューラルネットワークを用いることにより、血流の乱れ
のある図３（ａ）、（ｂ）の様な信号から、心拍に同期
する振幅のピークを持つ脈波（ｄ）を再生することがで
きる。この結果、再生された脈波（ｄ）から心拍数と同
期した脈拍数を検出することができ、安静時のみなら
ず、日常生活や運動時においても精度良く脈拍数を検出
することが可能である。
おいては、脈波センサ２を取り付ける計測部位に体動が
生ずる事が日常的にあるので、図３（ａ）、（ｂ）の様
な脈波が計測され、心拍とは無関係なピークが発生する
ため、心拍数と同等な脈拍数は検出できない。これに対
し、本実施例の脈拍数検出装置１によれば、上述したニ
ューラルネットワークを用いることにより、血流の乱れ
のある図３（ａ）、（ｂ）の様な信号から、心拍に同期
する振幅のピークを持つ脈波（ｄ）を再生することがで
きる。この結果、再生された脈波（ｄ）から心拍数と同
期した脈拍数を検出することができ、安静時のみなら
ず、日常生活や運動時においても精度良く脈拍数を検出
することが可能である。
【００２１】なお、本実施例では、波長の異なる２種類
の信号をニューラルネットワークに入力しているが、入
力信号を２種類より多くしても良いことは言うまでもな
い。また、体動の種類が一定である場合や比較的緩やか
な場合は、１種類の入力信号でも可能である。更には、
計測された脈波信号の微分値を入力データとしてニュー
ラルネットワークに入力しても良い。
の信号をニューラルネットワークに入力しているが、入
力信号を２種類より多くしても良いことは言うまでもな
い。また、体動の種類が一定である場合や比較的緩やか
な場合は、１種類の入力信号でも可能である。更には、
計測された脈波信号の微分値を入力データとしてニュー
ラルネットワークに入力しても良い。
【図１】脈拍数検出装置の構成を示す概略図である。
【図２】ニューラルネットワークの設計及び学習法の説
明図である。
明図である。
【図３】脈波波形のグラフである。
【図４】波長と吸光係数との相関図である。
【図５】心電図波形と脈波波形のグラフである。
１ 脈拍数検出装置 ２ａ 発光素子（発光手段） ２ｂ 受光素子（受光手段） ３ データ処理装置（ニューラルネットワーク）
Claims (6)
- 【請求項１】生体の脈波から計測された脈波信号を入力
して、生体の心拍に同期する振幅のピークを持つ脈波を
再生するように学習させたニューラルネットワークを有
し、 このニューラルネットワークで再生された脈波から脈拍
数を算出することを特徴とした脈拍数検出装置。 - 【請求項２】請求項１に記載した脈拍数検出装置におい
て、 前記生体の脈波を検出するための発光手段と受光手段を
備え、 前記発光手段は、波長の異なる複数の発光素子を有し、 前記複数の発光素子を個別に用いて複数の脈波を検出
し、それぞれの脈波から計測された各脈波信号を前記ニ
ューラルネットワークに入力して、生体の心拍に同期す
る振幅のピークを持つ脈波を再生することを特徴とした
脈拍数検出装置。 - 【請求項３】請求項２に記載した脈拍数検出装置におい
て、 前記複数の発光素子は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグ
ロビンの吸光特性がそれぞれ異なる波長を持つ第１の発
光素子と第２の発光素子を有していることを特徴とした
脈拍数検出装置。 - 【請求項４】生体の脈波から計測された脈波信号の微分
値を入力して、生体の心拍に同期する振幅のピークを持
つ脈波を再生するように学習させたニューラルネットワ
ークを有し、 このニューラルネットワークで再生された脈波から脈拍
数を算出することを特徴とした脈拍数検出装置。 - 【請求項５】請求項４に記載した脈拍数検出装置におい
て、 前記生体の脈波を検出するための発光手段と受光手段を
備え、 前記発光手段は、波長の異なる複数の発光素子を有し、 前記複数の発光素子を個別に用いて複数の脈波を検出
し、それぞれの脈波から計測された各脈波信号の微分値
を前記ニューラルネットワークに入力して、生体の心拍
に同期する振幅のピークを持つ脈波を再生することを特
徴とした脈拍数検出装置。 - 【請求項６】請求項５に記載した脈拍数検出装置におい
て、 前記複数の発光素子は、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグ
ロビンの吸光特性がそれぞれ異なる波長を持つ第１の発
光素子と第２の発光素子を有していることを特徴とした
脈拍数検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000177978A JP4320925B2 (ja) | 2000-06-14 | 2000-06-14 | 脈拍数検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000177978A JP4320925B2 (ja) | 2000-06-14 | 2000-06-14 | 脈拍数検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001353132A true JP2001353132A (ja) | 2001-12-25 |
| JP4320925B2 JP4320925B2 (ja) | 2009-08-26 |
Family
ID=18679493
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000177978A Expired - Fee Related JP4320925B2 (ja) | 2000-06-14 | 2000-06-14 | 脈拍数検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4320925B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8551007B2 (en) | 2008-05-15 | 2013-10-08 | Fujitsu Limited | Pulse rate measuring apparatus |
| WO2018147192A1 (ja) * | 2017-02-13 | 2018-08-16 | 学校法人帝京大学 | 脈波検出装置および方法 |
-
2000
- 2000-06-14 JP JP2000177978A patent/JP4320925B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US8551007B2 (en) | 2008-05-15 | 2013-10-08 | Fujitsu Limited | Pulse rate measuring apparatus |
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