JP2004223258A - 容積脈波を用いた人体の安定度評価方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 ＰＰＧを用いた人体安定度評価方法及び装置を提供する。
【解決手段】 （ａ）少なくとも１つのＰＰＧパラメータを定義する段階、（ｂ）測定しようとする血液成分と反応する少なくとも１つ以上の波長の光を測定対象体に照射し、前記測定対象体からＰＰＧ信号を所定の単位時間間測定する段階、及び（ｃ）前記（ａ）段階で定義されたＰＰＧパラメータを使用して獲得したストレスインデックスを用いて人体の安定度を評価する段階を含むＰＰＧを用いた人体安定度評価方法である。
【選択図】 図５
【解決手段】 （ａ）少なくとも１つのＰＰＧパラメータを定義する段階、（ｂ）測定しようとする血液成分と反応する少なくとも１つ以上の波長の光を測定対象体に照射し、前記測定対象体からＰＰＧ信号を所定の単位時間間測定する段階、及び（ｃ）前記（ａ）段階で定義されたＰＰＧパラメータを使用して獲得したストレスインデックスを用いて人体の安定度を評価する段階を含むＰＰＧを用いた人体安定度評価方法である。
【選択図】 図５
Description
本発明は人体安定度評価に係り、特に容積脈波（PhotoPlethysmoGraphy、以下ＰＰＧと称する）を用いて被験者のストレス程度、すなわち安定度を評価するための方法及び装置に関する。
いままで医療診断分野ではＰＰＧを用いて心血関係の疾患有無を判定するか、疾患の進行程度または血管の硬度などを把握しようとする多様な試みが進められてきた。ＰＰＧとは、発光部の光源から人体の特定部位に特定波長の光を照射した後の、照射部位を透過した光の光量信号を言う。ＰＰＧを用いる技術を説明すれば、その目的は主に動脈血管と関連して患者の生理状態を把握するものであるが、特定疾患を対象とする診断補助手段として主に使われる。
例えば、特許文献１は患者の生理学的パラメータに対する校正信号を提供するように構成することによって患者の生理状態を決定できるモニタを開示する。ここでは血液パラメータとして圧力、流れ、体積、速度、血管壁の動き、血管壁の位置など血管と関連した生理学的パラメータを用いて、収集されたＰＰＧ波形の特性と生理学的パラメータとの間の相関関係を決定するためのプロセッサーを構成し、これを通じて動脈血管の弾性、厚さ、硬化程度、動脈血官壁のコンプライアンスなどを決定する。
特許文献２は妊産婦からＥＣＧ、ＢＰ、ＰＯ２、ＰＣＯ２、血流（ＰＰＧに該当）、血流速度、血液体積、熱指標、呼吸などを測定し、これらの変化に基づいてボックス・ジェンキンズモデル（Box-Jenkins model）式により胎児の状態を類推できる方法を開示する。特許文献３は手術時に患者の麻酔深度を測定するために指のＰＰＧ及びＳＫＴ（Skin Temperature）データを収集し、これを一定区間の周波数帯域に区分した後、その変移程度に対してスペクトル分析との一致性評価を行う方法及び装置を開示する。
一方、人体の快適感、安定度、あるいはストレスを評価するために人体が反応する多様な形態の生体信号を用いる多くの方法が提案されている。このような方法は少なくとも２種以上の生体信号に基づいて人体のストレス、快適感程度を評価して測定する。すなわち、人体を対象としてその状態を評価するか、持続的なモニタリングを行うためにＥＣＧ、ＥＥＧ、ＥＭＧ、ＰＰＧ、ＧＳＲ、ＳＫＴなどの多様な生体信号を収集及び分析する。
例えば、特許文献４は手袋に皮膚温度計測用温度センサー、皮膚インピーダンス計測用電極、脈波測定用ＬＥＤフォトトランジスタの配列を備え、脈波検出回路、温度検出回路、皮膚インピーダンス検出回路を用いて得られた脈波、皮膚温度、皮膚インピーダンスを計測制御ＣＰＵに入力し、これらの変化から快適感を評価する方法及び装置を開示する。また、特許文献５は赤外線温度センサー装置を用いて被験者の手、足などの末梢部と体幹部との皮膚温度差を測定してストレス程度を推定し、その値を被験者にフィードバックする装置を開示する。
このような従来の技術は生体信号を多様に収集することによってその分析結果の信頼度を向上させることはできるが、構成システムがぼう大になると共に、被験者にもいろいろな制約条件が伴うので測定自体が被験者にストレス環境として作用する短所が大きく指摘されている。また、ＰＰＧを得るために主に指から測定されているので、指から計測可能な手袋型やその他の指接触式の測定装置を構成することによってＰＣ作業を行うか、その他の手を使用する作業を行う場合にいろいろな制約条件が伴う短所がある。
米国特許第５，８３０，１３１号明細書
米国特許第６，３４０，３４６号明細書
米国特許第６，１１７，０７５号明細書
特開２０００−１１６６１４号公報
特開平９−２９４７２４号公報
したがって、本発明が解決しようとする技術的課題は、ＰＰＧの脈動成分の振幅、基底線変動、及び心搏動に基づいて発生するＰＰＧのピーク間隔（Peak to Peak Interval）の変移を用いて被験者のストレス程度、すなわち、安定度を評価するための方法及び装置を提供するところにある。
前記技術的課題を解決するために本発明に係るＰＰＧを用いた人体安定度評価方法は、（ａ）脈動成分の振幅、ピーク間隔及び基底線分散範囲を含むＰＰＧパラメータを定義する段階と、（ｂ）測定しようとする血液成分と反応する少なくとも１つ以上の波長光を測定対象体に照射し、前記測定対象体からＰＰＧ信号を所定の単位時間の間に測定する段階と、（ｃ）前記（ａ）段階で定義されたＰＰＧパラメータに基づいて前記ＰＰＧ信号の測定時間の長短によって長期テストと短期テストとに分離実施して獲得したストレスインデックスを用いて人体の安定度を評価する段階と、を含む。
前記（ｃ）段階は、（ｃ１）所定の測定時間に対して前記脈動成分の振幅平均値を求める段階と、（ｃ２）前記測定時間に対して前記基底線分散範囲と前記脈動成分の振幅平均値とを比較する段階と、（ｃ３）前記（ｃ２）段階での比較結果、前記基底線分散範囲と前記脈動成分の振幅平均値との関係によって相対的なストレスインデックスを算出する段階と、を含む。
前記（ｃ）段階は、短期テストである場合、（ｃ１）所定の測定時間に対して前記ピーク間隔の平均値を求める段階と、（ｃ２）前記測定時間に対し、前記ピーク間隔の平均値よりも小さいピーク間隔の数と前記ピーク間隔の平均値よりも大きいピーク間隔の数とを計数する段階と、（ｃ３）前記ピーク間隔の平均値よりも大きいピーク間隔の数と前記ピーク間隔の平均値よりも小さいピーク間隔の数との関係によって相対的なストレスインデックスを算出する段階と、を含む。
前記（ｃ）段階は、長期テストである場合、（ｃ１）所定の測定時間に対して含まれた全体パルスに対して前記ピーク間隔を求める段階と、（ｃ２）前記全体ピーク間隔に対して所定単位で所定数のピーク間隔からなるデータ群を形成する段階と、（ｃ３）前記形成されたデータセットの数によって所定の統計的な方法を実施する段階と、（ｃ４）前記（ｃ３）段階の実施結果で導出されるｐ値の大きさによって人体のストレスインデックスを算出する段階と、を含む。
前記（ｃ）段階は、短期テストである場合、（ｃ１）所定の測定時間に対して前記脈動成分の振幅平均値を求める段階と、（ｃ２）前記測定時間に対して前記脈動成分の振幅平均値よりも小さな振幅を有する脈動成分の数と前記脈動成分の振幅平均値よりも大きな振幅を有する脈動成分の数とを計数する段階と、（ｃ３）前記脈動成分の振幅平均値よりも小さな振幅を有する脈動成分の数と前記脈動成分の振幅平均値よりも大きな振幅を有する脈動成分の数との関係によって相対的なストレスインデックスを算出する段階と、を含む。
前記（ｃ）段階は、長期テストである場合、（ｃ１）所定の測定時間に対して含まれた全体パルスに対して前記脈動成分の振幅を求める段階と、（ｃ２）前記全体脈動成分の振幅に対して所定単位で所定数の振幅からなるデータ群を形成する段階と、（ｃ３）前記形成されたデータセットの数によって所定の統計的な方法を実施する段階と、（ｃ４）前記（ｃ３）段階の実施結果で導出されるｐ値の大きさによって人体のストレスインデックスを算出する段階と、を含む。
前記技術的課題を解決するために本発明に係るＰＰＧを用いた人体安定度評価装置は、測定しようとする血液成分と反応する少なくとも１つ以上の波長光を測定対象体に照射し、前記測定対象体からＰＰＧ信号を所定の単位時間の間に測定するＰＰＧ信号を測定するＰＰＧ測定部と、前記ＰＰＧ測定部から提供されるＰＰＧ信号を一定のレベルに増幅させた後でフィルタリングして雑音成分を除去する増幅及びフィルタリング部と、少なくとも１つのＰＰＧパラメータを定義し、定義されたＰＰＧパラメータを使用して得られたストレスインデックスを用いて人体の安定度を評価する信号処理部と、を含む。
本発明によれば、ＰＰＧ信号に対して定義された脈動成分の振幅平均値、ピーク間隔の平均値及び基底線分散範囲を用いて被験者のストレス程度を判断することによって、被験者に最大限の便宜性を提供しつつもその分析の信頼性を高められる。
また、本発明によれば、指だけでなく耳たぶや人体の末梢血管がたくさん分布された部位を通じても測定及び分析可能にＰＰＧ測定装置を簡素化及び小型化でき、その結果、ＰＣを使用する作業環境でも長時間持続的にストレス程度を測定しうる。
以下、添付した図面に基づいて本発明の望ましい一実施例について詳細に説明する。
ＰＰＧには末梢血管の収縮程度と心拍出量の増減とに対する情報が反映され、このような末梢血管の収縮と心拍出量の増減とは心筋活動を調節する自律神経系により支配される。例えば、外部刺激により交感神経が興奮すれば、心拍数（Heart Rate、HR）及び刺激伝導速度が速くなるか又は興奮性が高まり、収縮力が亢進するなどして心臓機能が促進される。心拍数とは、心臓が１分間に搏動する数を言い、ＢＰＭ（beat per minute）と表示する。一般的に正常成人の場合には６０〜９０ＢＰＭ程度である。心拍数は運動、精神的な興奮、発熱がある時に増加し、睡眠時に減少する。すなわち、交感神経の興奮が進めば、心拍数の増加によってＰＰＧのピーク間隔が狭まって、末梢血管の収縮に係るＰＰＧの脈動成分の振幅が狭まる。
一方、ＰＰＧで基底線変動は不規則な深呼吸によって引き起こされるか、又は被験者が安定を取っていない状態のその他の動雑音によって引き起こされる。呼吸中に心拍数の変化を観察すれば、吸入時には洞房結節の活動が促進されて心拍数が増加し、呼気では心拍数が減少することによってＰＰＧの基底線変動に伴ってピーク間隔も増減を繰り返し、交感神経の促進程度によってその程度と様相とが多様に展開される。
図１は、被験者から収集されたＰＰＧで脈動成分とピーク間隔とを説明するためのグラフであって、該当パルス毎に観察される最低点から最高点までの高さを脈動成分の振幅１１とし、隣接した最高点間の距離をピーク間隔１３とする。
図２Ａ及び図２Ｂは、ＰＰＧ信号において基底線分散範囲を説明するグラフであって、基底線分散範囲は収集された全体データに対して最も高い最高点値と最も低い最高点値との差として現れる。基底線分散範囲はＰＰＧの基底線変動情報を反映し、図２Ａに示されたように呼吸が不安であるか又はその他の動雑音が発生する場合の基底線分散範囲２１は図２Ｂに示されたように呼吸や姿勢が安定した場合の基底線分散範囲２３よりも大きいことが分かる。これは呼吸が安定しているか又は姿勢が安定している場合の基底線変動がさらに安定した傾向として現れることを意味する。
図３Ａ及び図３Ｂは、各々ストレス時と安定時とのＰＰＧの変化を示すグラフであって、ストレス時の脈動成分の振幅３１は安定時の脈動成分の振幅３７よりも小さく、ストレス時の基底線分散範囲３３は安定時の基底線分散範囲３９よりも大きいことが分かる。
図４は、脈動成分の振幅変化をさらに詳細に比較するために各場合のＰＰＧに対して１次微分を取った波形を示したものであって、１次微分を通じてＰＰＧの直流成分を除去することによって脈動成分だけを容易に比較できる。図４を見れば、ストレス時の脈動成分が安定時の脈動成分に比べて振幅が狭まったことが分かる。
次いで、図４に示されたようにストレス時と安定時との各場合に対するＰＰＧの脈動成分の振幅平均値（AC mean）が統計的に有意差を示すかを検証するために５名の被験者を対象として反復実験を実施した。この際、ＰＰＧ収集のための光源はその中心波長が５００〜１０００ｎｍ範囲に存在する特定の５つの波長を選定し、これを各々ＡＣ１、ＡＣ２、ＡＣ３、ＡＣ４、ＡＣ５と定義した。そして、５つの波長に対してＰＰＧデータを収集した後、これらに対して脈動成分の振幅値を抽出してデータセットを構成し、ストレス状態と安定状態とにある２集団のデータに対する対応ｔ検証（pairedt-test）を行った。その結果は表１に示したようである。
表１を参照すれば、２集団間の比較時ｐ値が０．０５よりも小さい場合、すなわち統計的に有意差があると判断される場合が大部分であり、そうでない場合にも振幅平均値をよく見るとストレス時が安定時よりも小さい値であることを観察できる。
次いで、表２は本発明で定義するＰＰＧのパラメータと被験者のストレス状態及び安定状態とに関する関係を整理したものである。
図５は、本発明の一実施例に係るＰＰＧを用いた人体安定度評価方法を説明するフローチャートであって、パラメータ定義段階（５１段階）、ＰＰＧデータ収集段階（５３段階）、フィルタリング段階（５５段階）、分析段階（５７段階）及びディスプレー段階（５９段階）からなる。
図５を参照すれば、５１段階では図６に示されたように本発明で適用されるＰＰＧパラメータを定義する。図６を参照すれば、脈動成分の振幅６１は該当パルスの最高点と最低点との差と定義する。脈動成分の振幅６１と関連して脈動成分の振幅平均値及び所定の単位時間での全体脈動成分の数を定義し、全体脈動成分の数のうち、脈動成分の振幅平均値よりも小さな振幅を有する脈動成分の数を「Small AC Count」と定義し、全体脈動成分の数に対する「Small AC Count」の比を「Small AC Count％」と定義する。一方、１００から「Small AC Count％」を引いた値を「Large AC Count％」と定義する。
次いで、ｉ番目のピーク間隔（ＰＰＩ（ｉ））６３はｉ番目の最高点Ｐ（ｉ）と隣接した（ｉ＋１）番目の最高点Ｐ（ｉ＋１）との間の時間間隔と定義し、ｉ番目の最高点Ｐ（ｉ）のデータインデックスと（ｉ＋１）番目の最高点Ｐ（ｉ＋１）のデータインデックスとの差を求め、その値にサンプリングレートを乗算して時間の値として求める。例えば、Ｐ（ｉ）のデータインデックスがｉ（ｎ）であり、Ｐ（ｉ＋１）のデータインデックスがｉ（ｎ＋ｋ）であれば、この際のＰＰＩ（ｉ）は次の数式１のように示しうる。
［数１］
ＰＰＩ（ｉ）＝［ｉ（ｎ＋ｋ）−ｉ（ｎ）］×サンプリングレート
ＰＰＩ（ｉ）＝［ｉ（ｎ＋ｋ）−ｉ（ｎ）］×サンプリングレート
ピーク間隔６３と関連してピーク間隔の平均値と所定の単位時間での全体ピーク間隔の数とを定義し、全体ピーク間隔の数のうち、ピーク間隔の平均値よりも小さなピーク間隔の数を「Fast PPI Count」と定義し、全体ピーク間隔の数に対する「Fast PPI Count」の比を「Fast PPI Count％」と定義する。一方、１００から「Fast PPI Count％」を引いた値を「Slow PPI Count％」と定義する。
次いで、基底線分散範囲６５は単位時間当りに収集された全体ＰＰＧデータの最高点のうち最大値を有する最高点Ｐｍａｘと最小値を有する最高点Ｐｍｉｎとを求め、その差で定義する。
再び図５に戻って、５３段階では所定の単位時間を設定し、単位時間の間にＰＰＧデータを収集する。このために図７Ａまたは図７Ｂに示されたようなＰＰＧ測定装置を用いる。
図７Ａは、透過型ＰＰＧ測定装置を示したものであって、光源を照射する発光素子７１を具備した発光部７２と、測定対象体７３を透過した光を検出する受光素子７４を備えた受光部７５とからなり、発光部７２と受光部７５とのハウジングは構造的に相互連結される「コ」字状を有する。図７Ｂは反射型ＰＰＧ測定装置を示したものであって、光源を照射する発光素子７６と、測定対象体７３から反射された光を検出する受光素子７７と、を備えた発光／受光部７８からなり、発光／受光部７８と測定対象体支持台７９とが構造的に連結された「コ」字状を有する。図７Ａ及び図７Ｂに示されたＰＰＧ測定装置８１は図８Ａまたは図８Ｂに示されたように人体のある部位、例えば耳８３、指８５または足の指などでも使用できる。
すなわち、５３段階は前記のＰＰＧ測定装置８１を用いて人体の測定対象体７３に特定波長の光を照射した後、測定対象体７３から反射／透過された光を検出することによって行われる。この際、発光部７２、７８で使用する光源はその波長帯域として測定用途に適合した特定波長帯域、例えば５００ｎｍ〜１０００ｎｍを使用でき、単一波長または２つ以上の波長で構成できる。データサンプリング周波数はＰＰＧの最高周波数を勘案してエイリアシング現象や、原信号を歪曲する現象が起こらない範囲の適正周波数に選定する。データサンプリング時間は基本的に少なくとも３０秒以上に定義できるが、測定用途に合わせて任意に定義しても良い。
再び図５に戻って、５５段階では、前記５３段階で収集されたＰＰＧデータの高周波ノイズを除去するために低域通過フィルタリングを行う。この際、１０Ｈｚのカットオフ周波数を有する低域通過フィルターを設計して適用できる。
５７段階では、前記５１段階で定義されたＰＰＧパラメータを用いて前記５５段階でフィルタリングされたＰＰＧデータを分析して被験者のストレスインデックスを計算する。５７段階について図９を参照してさらに詳細に説明すれば次の通りである。
図９を参照すれば、９１段階では基底線分散範囲を脈動成分の振幅平均値と比較してストレスインデックスＳＩを求める。例えば、次の表３の条件式によってストレスインデックス群を８クラスに分類し、比較対象のデータ群が８クラスのうち特定のクラスの条件式を満たせば、該当条件によってストレスインデックスを加減する。この際、求められたストレスインデックスをＳＩ＿１と定義し、最大１００を超えないようにする。
次いで、９３段階ではピーク間隔の平均値を基準とする「Fast PPI Count％」を計算して「Fast PPI Count％」が一定範囲内に存在しているか否かを比較してストレスインデックスを求める。例えば、次の表４の条件式によってストレスインデックス群を３クラスに分類し、比較対象のデータ群が３クラスのうち特定クラスの条件式を満たせば、該当条件によってストレスインデックスを加減する。この際、求められたストレスインデックスをＳＩ＿２と定義し、最大１００を超えないようにする。
一方、ＰＰＧデータの収集時間が多少長くなれば、統計的な方法を適用して評価の信頼性をさらに向上させうる。例えば、データの収集時間が１分を超えれば収集したＰＰＧデータ内で全体ピーク間隔の数が５０以上であるか否かを判定し、５０以上である場合には、最初のピーク間隔から２５番目のピーク間隔までのピーク間隔時系列データ群をデータセット＿１と定義し、その次の２５個に該当するピーク間隔時系列データ群をデータセット＿２,...データセット＿ｎ等と定義して、比較データ群が２つであれば２サンプル対応ｔ検証を実施し、比較データ群が３つ以上であれば１元ＡＮＯＶＡ検証を実施してｐ値を導出する。この際、導出されたｐ値を対象に０．０５よりも大きければ安定状態と、０．０５よりも小さければ不安定状態と判定する。のみならず、ｐ値によるストレス程度の判定は０．０５を基準にさらに細分化して進行できる。例えば、次の表５の条件式によってストレスインデックス群を４クラスに分類し、比較対象のデータ群が４クラスのうち特定クラスの条件式を満たせば該当条件によってストレスインデックスを加減する。この際、求められたストレスインデックスをＳＩ＿３と定義し、最大１００を超えないようにする。
次いで、９５段階では脈動成分の振幅平均値を基準とする「Small AC Count％」を計算する。そして、「Small AC Count％」が一定範囲内に存在しているか否かを比較してストレスインデックスを求める。例えば、次の表６の条件式によってストレスインデックス群を３クラスに分類し、比較対象のデータ群が３クラスのうち特定クラスの条件式を満たせば該当条件によってストレスインデックスを加減する。この際、求められたストレスインデックスをＳＩ＿４と定義し、最大１００を超えないようにする。
一方、ＰＰＧデータの収集時間が多少長くなれば統計的な方法を適用して評価の信頼性をさらに向上させうる。例えば、データ収集時間が１分を超えれば収集されたＰＰＧデータ内で全体脈動成分の数が５０以上であるかを判定し、５０以上の場合、最初の脈動成分から２５番目の脈動成分までの脈動成分の振幅時系列データ群をデータセット＿１と定義し、その次の２５個に該当する脈動成分の振幅時系列データ群をデータセット＿２,...データセット＿ｎなどと定義して、比較データ群が２つであれば２サンプル対応ｔ検証を実施し、比較データ群が３つ以上であれば、１元ＡＮＯＶＡ検証を実施してｐ値を導出する。この際、導出されたｐ値を対象に０．０５よりも大きければ安定状態と、０．０５よりも小さければ不安定状態と判定する。それだけでなく、ｐ値によるストレス程度の判定は０．０５を基準にさらに細分化して進行できる。例えば、次の表７の条件式によってストレスインデックス群を４クラスに分類して比較対象のデータ群が４クラスのうち特定クラスの条件式を満たせば、該当条件によってストレスインデックスを加減する。この際、求められたストレスインデックスをＳＩ＿５と定義し、最大１００を超えないようにする。
上記のようにＰＰＧデータ収集時間の長短によって短期ストレスインデックスと長期ストレスインデックスとを求められる。短期ストレスインデックス９７はＳＩ＿１、ＳＩ＿２、ＳＩ＿４と、長期ストレスインデックス９８はＳＩ＿１、ＳＩ＿２、ＳＩ＿３、ＳＩ＿４、ＳＩ＿５と表われる。ＳＩ＿１ないしＳＩ＿５それぞれのストレスインデックスに対する最大値を設定した後、これを基にストレス程度を評価できる。例えば、計算の便宜上ＳＩ＿１ないしＳＩ＿５それぞれのストレスインデックスに対する最大値を１００とし、次の数式２及び数式３のように該当ストレスインデックスを対象としてストレス程度（Stress Index ％）を計算しうる。
［数２］
長期Ｓｔｒｅｓｓ Ｉｎｄｅｘ ％＝（長期Ｓｔｒｅｓｓ Ｉｎｄｅｘ和／３００）×１００
［数３］
短期Ｓｔｒｅｓｓ Ｉｎｄｅｘ ％＝（短期Ｓｔｒｅｓｓ Ｉｎｄｅｘ和／５００）×１００
長期Ｓｔｒｅｓｓ Ｉｎｄｅｘ ％＝（長期Ｓｔｒｅｓｓ Ｉｎｄｅｘ和／３００）×１００
［数３］
短期Ｓｔｒｅｓｓ Ｉｎｄｅｘ ％＝（短期Ｓｔｒｅｓｓ Ｉｎｄｅｘ和／５００）×１００
すなわち、５７段階ではＰＰＧデータの収集時間の長短によって長期テストと短期テストとに分離して分析を実施する。例えば、短期テストはデータの収集時間が１分以下の場合と、長期テストは１分を超える場合とに分類しうる。
再び図５に戻って、５９段階では前記５７段階で導出されたストレスインデックス各項目と最終的なストレス程度とを表示する。表示しようとする各ストレスインデックス項目は必要によって変更でき、ストレス程度はその値が一定範囲内に存在しているか否かを判定することによってその値と共に表示できる。例えば、図１０の分布によってストレス程度を評価する。すなわち、４３％を基準に±１０％範囲内では正常（Normal）と定義し、この範囲を基準に％スコアが高まればストレス増加、％スコアが低まればストレスが減少することによってリラックスを取った状態と見なせる。
図１１は、本発明の一実施例に係るＰＰＧを用いた人体安定度評価装置の構成を示すブロック図であって、ＰＰＧ測定部１０１、増幅及びフィルタリング部１０３、信号処理部１０５、貯蔵部１０７及び表示部１０９からなる。
図１１を参照すれば、ＰＰＧ測定部１０１は図７Ａまたは図７Ｂに示されたように測定対象体が挿入可能な「コ」字状を有し、指、足の指または耳たぶなど人体の末梢血管がたくさん集まっている部位から発生するＰＰＧを測定する。この際、光源の発光オン／オフ間隔は信号処理部１０５の制御によって調節される。増幅及びフィルタリング部１０３はＰＰＧ測定部１０１から提供されるＰＰＧ信号を一定のレベルに増幅させた後でフィルタリングして雑音成分を除去する。
信号処理部１０５は増幅及びフィルタリング部１０３から提供される信号から特定の血液成分と反応したＰＰＧ信号を抽出してデジタルデータに変換した後、所定単位時間に対してＰＰＧの脈動成分の振幅、基底線分散範囲及びピーク間隔を計算し、これらＰＰＧパラメータを用いて人体の安定度を評価する。信号処理部１０５には本発明に係るＰＰＧを用いた人体の安定度評価方法を実行できるプログラムが記録されており、コンピュータにて判読可能な記録媒体が内蔵されている。
貯蔵部１０７は信号処理部１０５の処理結果を保存し、表示部１０９は信号処理部１０５の処理結果をディスプレーして使用者に知らせる。
一方、本発明に係る人体安定度評価装置はＰＣとの連結を介さずにも無線通信方式を採択し、ＰＰＧ測定部１０１のデータを受信側に伝送するか、受信側の分析結果データを受信可能にするか、無線通信方式を採択せずともＰＰＧ測定部１０１から信頼性あるパラメータを抽出可能なので、分析アルゴリズムを簡略化して演算量を減少させることによってＰＰＧ測定部１０１と信号処理部１０５とが共存するスタンドアローン（Stand Alone）型に具現しうる。
前記本発明の実施例はコンピュータで読取れる記録媒体にコンピュータが読取れるコードとして具現しうる。例えば、ＰＰＧを用いた人体安定度評価方法は、脈動成分の振幅、ピーク間隔及び基底線分散範囲のうち少なくとも１つを含むＰＰＧパラメータを定義する第１プログラム、測定しようとする血液成分と反応する少なくとも１つ以上の波長の光を測定対象体に照射し、前記測定対象体からＰＰＧ信号を所定の単位時間間測定する第２プログラム、及び前記第１プログラムにより定義されたＰＰＧパラメータに基づいて前記ＰＰＧ信号の測定時間の長短によって長期テストと短期テストとに分離実施して人体の安定度を評価する第３プログラムを、コンピュータが読取れる記録媒体に記録して具現しうる。一方、コンピュータが読取れる記録媒体はコンピュータシステムによって読取れるデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。コンピュータが読取れる記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ貯蔵装置などがあり、またキャリアウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）の形に具現されることも含む。また、コンピュータが読取れる記録媒体はネットワークで連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータが読取れるコードに保存されて実行されうる。そして、本発明を具現するための機能的なプログラム、コード及びコードセグメントは本発明が属する技術分野のプログラマーらにより容易に推論されうる。
以上、図面及び明細書で最適の実施例が開示された。ここで、特定の用語が使われたが、これは単に本発明を説明するための目的として使われたものに過ぎず、意味限定や特許請求の範囲に記載された本発明の範囲を制限するために使われたものではない。したがって、当業者ならばこれから多様な変形及び均等な他実施例が可能であるという点を理解できるであろう。したがって、本発明の真の技術的保護範囲は特許請求の範囲の技術的思想により決まるべきである。
本発明は、パソコンまたは移動通信機器などに具現されてＰＰＧ測定装置を通じて測定したＰＰＧの脈動成分の振幅、基底線変動、及び心搏動に基づいて発生するＰＰＧのピーク間隔の変移を用いて被験者のストレス程度を簡単でかつ正確に評価しうる。
１０１ ＰＰＧ測定部
１０３ 増幅及びフィルタリング部
１０５ 信号処理部
１０３ 増幅及びフィルタリング部
１０５ 信号処理部
Claims (23)
- （ａ）少なくとも１つ以上のＰＰＧ（PhotoPlethysmoGraphy）パラメータを定義する段階と、
（ｂ）測定しようとする血液成分と反応する少なくとも１つ以上の波長の光を測定対象体に照射し、前記測定対象体からＰＰＧ信号を所定の単位時間の間測定する段階と、
（ｃ）前記（ａ）段階で定義されたＰＰＧパラメータに基づいて獲得したストレスインデックスを用いて人体の安定度を評価する段階と、
を含む容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 前記ＰＰＧパラメータは脈動成分の振幅、ピーク間隔及び基底線分散範囲のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。
- 前記（ｃ）段階でストレスインデックスは長期テスト及び短期テストのうち何れか１つから得られることを特徴とする請求項１に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。
- 前記（ｃ）段階は、
（ｃ１）所定の測定時間に対して前記脈動成分の振幅平均値を求める段階と、
（ｃ２）前記測定時間に対して前記基底線分散範囲と前記脈動成分の振幅平均値とを比較する段階と、
（ｃ３）前記（ｃ２）段階での比較結果、前記基底線分散範囲と前記脈動成分の振幅平均値との関係によって相対的なストレスインデックスを算出する段階と、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 前記（ｃ）段階は、短期テストである場合、
（ｃ１）所定の測定時間に対して前記ピーク間隔の平均値を求める段階と、
（ｃ２）前記測定時間に対し、前記ピーク間隔の平均値よりも小さいピーク間隔の数と前記ピーク間隔の平均値よりも大きいピーク間隔の数とを計数する段階と、
（ｃ３）前記ピーク間隔の平均値よりも大きいピーク間隔の数と前記ピーク間隔の平均値よりも小さいピーク間隔の数との関係によって相対的なストレスインデックスを算出する段階と、
を含むことを特徴とする請求項３に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 前記（ｃ）段階は、長期テストである場合、
（ｃ１）所定の測定時間に対して含まれた全体パルスに対して前記ピーク間隔を求める段階と、
（ｃ２）前記全体ピーク間隔に対して所定単位で所定数のピーク間隔からなるデータ群を形成する段階と、
（ｃ３）前記形成されたデータセットの数によって所定の統計的な方法を実施する段階と、
（ｃ４）前記（ｃ３）段階の実施結果で導出されるｐ値の大きさによって人体のストレスインデックスを算出する段階と、
を含むことを特徴とする請求項３に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 前記（ｃ）段階は、短期テストである場合、
（ｃ１）所定の測定時間に対して前記脈動成分の振幅平均値を求める段階と、
（ｃ２）前記測定時間に対し、前記脈動成分の振幅平均値よりも小さい振幅を有する脈動成分の数と前記脈動成分の振幅平均値よりも大きい振幅を有する脈動成分の数とを計数する段階と、
（ｃ３）前記脈動成分の振幅平均値よりも小さい振幅を有する脈動成分の数と前記脈動成分の振幅平均値よりも大きい振幅を有する脈動成分の数との関係によって相対的なストレスインデックスを算出する段階と、
を含むことを特徴とする請求項３に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 前記（ｃ）段階は、長期テストである場合、
（ｃ１）所定の測定時間に対して含まれた全体パルスに対して前記脈動成分の振幅を求める段階と、
（ｃ２）前記全体脈動成分の振幅に対して所定単位で所定数の振幅からなるデータ群を形成する段階と、
（ｃ３）前記形成されたデータセットの数によって所定の統計的な方法を実施する段階と、
（ｃ４）前記（ｃ３）段階の実施結果で導出されるｐ値の大きさによって人体のストレスインデックスを算出する段階と、
を含むことを特徴とする請求項３に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 前記統計的な方法は比較データ群が２つであれば２サンプル対応ｔ検証を実施し、比較データ群が３つ以上であれば１元分散分析（１ｗａｙ ＡＮＯＶＡ）検証を実施することを特徴とする請求項６または８に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。
- 前記（ｃ）段階は、
（ｃ１）所定の測定時間に対して脈動成分の振幅平均値とピーク間隔の平均値とを求める段階と、
（ｃ２）前記測定時間に対して基底線分散範囲と前記脈動成分の振幅平均値とを比較する段階と、
（ｃ３）前記基底線分散範囲と前記脈動成分の振幅平均値との関係によって相対的な第１ストレスインデックスを算出する段階と、
（ｃ４）前記測定時間内の全体ピーク間隔の数に対し、前記ピーク間隔の平均値よりも小さいピーク間隔の数と前記ピーク間隔の平均値よりも大きいピーク間隔の数とを計数する段階と、
（ｃ５）前記ピーク間隔の平均値よりも大きいピーク間隔の数と前記ピーク間隔の平均値よりも小さいピーク間隔の数との関係によって相対的な第２ストレスインデックスを算出する段階と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 前記（ｃ）段階は、
（ｃ６）前記測定時間に対し、前記脈動成分の振幅平均値よりも小さい振幅を有する脈動成分の数と前記脈動成分の振幅平均値よりも大きい振幅を有する脈動成分の数とを計数する段階と、
（ｃ７）前記脈動成分の振幅平均値よりも小さい振幅を有する脈動成分の数と前記脈動成分の振幅平均値よりも大きい振幅を有する脈動成分の数との関係によって相対的な第３ストレスインデックスを算出する段階と、
をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 前記方法は、
（ｄ）前記（ｃ）段階で得られた少なくとも１つ以上のＰＰＧパラメータに係るストレスインデックスを平均して最終ストレスインデックスと決定する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 前記方法は前記（ｃ）段階以前に、
（ｅ）前記（ｂ）段階で得られたＰＰＧ信号の高周波雑音を除去するために低域通過フィルタリングする段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 前記方法は、
（ｆ）前記（ｃ）段階で得られたストレスインデックス及び評価された人体の安定度をディスプレーさせる段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価方法。 - 脈動成分の振幅、ピーク間隔及び基底線分散範囲のうち少なくとも１つを含むＰＰＧパラメータを定義する第１プログラムと、
測定しようとする血液成分と反応する少なくとも１つ以上の波長の光を測定対象体に照射し、前記測定対象体からＰＰＧ信号を所定の単位時間間測定する第２プログラムと、
前記第１プログラムにより定義されたＰＰＧパラメータに基づき、前記ＰＰＧ信号の測定時間の長短によって長期テストと短期テストとに分離実施して人体の安定度を評価する第３プログラムと、
を記録したコンピュータで読取れる記録媒体。 - 測定しようとする血液成分と反応する少なくとも１つ以上の波長の光を測定対象体に照射し、前記測定対象体からＰＰＧ信号を所定の単位時間の間に測定するＰＰＧ信号を測定するＰＰＧ測定部と、
前記ＰＰＧ測定部から提供されるＰＰＧ信号を一定のレベルに増幅させた後でフィルタリングして雑音成分を除去する増幅及びフィルタリング部と、
少なくとも１つのＰＰＧパラメータを定義し、定義されたＰＰＧパラメータを使用して得られたストレスインデックスを用いて人体の安定度を評価する信号処理部と、
を含む容積脈波を用いた人体の安定度評価装置。 - 前記ＰＰＧパラメータは脈動成分の振幅、ピーク間隔及び基底線分散範囲のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１６に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価装置。
- 前記ストレスインデックスは増幅及びフィルタリング部から提供される前記ＰＰＧ信号の測定時間の長短によって長期テスト及び短期テストのうち何れか１つから得られることを特徴とする請求項１６に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価装置。
- 前記ＰＰＧ測定部は測定対象体が挿入可能な「コ」字状の透過型または反射型構造を有することを特徴とする請求項１６に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価装置。
- 前記信号処理部は、
前記測定時間に対して前記脈動成分の振幅平均値と前記ピーク間隔の平均値とを求める第１機能と、
前記測定時間に対して前記基底線分散範囲と前記脈動成分の振幅平均値とを比較する第２機能と、
前記基底線分散範囲と前記脈動成分の振幅平均値との関係によって相対的な第１ストレスインデックスを算出する第３機能と、
を行うことを特徴とする請求項１６に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価装置。 - 前記信号処理部は、
前記測定時間内の全体ピーク間隔の数に対し、前記ピーク間隔の平均値よりも小さいピーク間隔の数と前記ピーク間隔の平均値よりも大きいピーク間隔の数とを計数する第４機能と、
前記ピーク間隔の平均値よりも大きいピーク間隔の数と前記ピーク間隔の平均値よりも小さいピーク間隔の数との関係によって相対的な第２ストレスインデックスを算出する第５機能と、
をさらに行うことを特徴とする請求項１６に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価装置。 - 前記信号処理部は、
前記測定時間内の全体脈動成分の振幅平均値の数に対し、前記脈動成分の振幅平均値よりも小さな振幅を有する脈動成分の数と前記脈動成分の振幅平均値よりも大きな振幅を有する脈動成分の数とを計数する第６機能と、
前記脈動成分の振幅平均値よりも小さな振幅を有する脈動成分の数と前記脈動成分の振幅平均値よりも大きな振幅を有する脈動成分の数との関係によって相対的な第３ストレスインデックスを算出する第７機能と、
をさらに行うことを特徴とする請求項１６に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価装置。 - 前記信号処理部は、前記分離実施された長期テストまたは短期テストから算出された各ＰＰＧパラメータに係るストレスインデックスを平均して最終ストレスインデックスと決定する第８機能をさらに行うことを特徴とする請求項１６に記載の容積脈波を用いた人体の安定度評価装置。
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