JP2007181628A - 脈拍間隔算出装置及び脈拍間隔算出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、脈波の微分波形を用いずに脈拍間隔を算出することができ、かつ、ノイズの影響を受けにくい脈拍間隔算出装置及び脈拍間隔算出方法の提供を目的とする。
【解決手段】本発明に係る脈拍間隔算出装置及び脈拍間隔算出方法は、脈波２０１の値Ｐが特定の値Ｐ_Ｒとなる特定時点ｔ_Ｒ同士の時間間隔８１を算出する脈拍間隔算出装置及び脈拍間隔算出方法において、特定時点ｔ_Ｒを、脈波２０１の値Ｐが極小値Ｐ_Ｌ又は極大値Ｐ_Ｈとなる時点ｔではなく、脈波２０１の値Ｐが極小値Ｐ_Ｌと極大値Ｐ_Ｈとの間の一定割合Ｐ_Ｒに達した時点ｔ_Ｒとすることを特徴とする。
【選択図】図３

Description

本発明は、生体の脈拍間隔を測定するための装置及び方法に関し、詳しくは生体の脈波から心電図のＲＲ間隔に相当する生体情報を正確に抽出するための、すなわちノイズの影響を減少させた脈拍間隔を抽出するための脈拍間隔算出装置、脈拍間隔算出方法、コンピュータプログラム及び記録媒体に関する。

心電図の波形から算出されるＲＲ間隔は、ミリ秒単位で変動する特性があり、心臓の状態変化の把握や、自律神経の状態を評価指標とするなど広く臨床応用されている（例えば、特許文献１参照。）。図１０は、心電図波形の一例を示す時系列グラフである。横軸は時間ｔを示し、縦軸は心電図波形の出力値を示す。ＲＲ間隔８２は、通常、心電図波形２０２を微分し、その微分値にトリガーをかけてＲ波７１の起こりを得た後、Ｒ波７１同士の時間間隔８２を算出して得る。Ｒ波７１は、心電図波形２０２のうちのＰ点７２、Ｑ点７３、Ｓ点７４又はＴ点７５よりも出力値が大きく、するどいピークとなって現れるので、Ｒ波７１のピークの時点ｔ_７１を明確に判定することができる。このように、ＲＲ間隔８２は、心電図波形２０２のうちの特定の出力値同士の時間間隔を算出して求められている。

しかし、心電の検出には、決められた誘導法に従った胸部への正確な電極配置が必要であるので、煩雑さの問題がある。又、電極の貼り付けによるかぶれの問題がある。これらの問題から、ＲＲ間隔の変動のみを解析対象とするような場合は、心電図の波形そのものに着目するような医療診断ではなく、心拍と同期する脈拍による代替計測が簡便である。

取得した脈波からＲＲ間隔に相当する脈拍間隔を算出する場合、脈波の極大値は心電図波形のＲ波ほど顕著には出ないため、脈波の極大値となる時点が不明確となる。このため脈波の極大値同士の時間間隔を算出しても正確な脈拍間隔を求めることは困難である。この問題を解決する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。特許文献２では、脈波を１回時間微分した速度脈波のピークを求め、一定時間計測してピーク間隔とピーク高さの平均値を求めてこれに係数を掛けたものを閾値とし、これを基準に脈波の間隔を算出している。
特開２００３−２２５２１８号公報 特開２００１−７０２６５号公報

上記従来法は、心電のＲＲ間隔に近い結果が得られるものの、速度脈波に変換するため、小さなノイズの影響が大きく出ていた。例えば、脈波の立ち上がり時に速度脈波が一定時間ほとんど変化しないような場合には、速度脈波のピークが複数存在する。又、ノイズの影響が大きいので、速度脈波のピークの時点が本来のピークの時点から大きくずれる可能性があった。

更に、ノイズ対策としてあらかじめ一定の脈波の周期を設定し、この周期から外れるピークをノイズとして除去していた。このため、ストレスが負荷された影響で心拍数が急激に上昇する場合があるが、一定の脈波の周期ではなくなることから、この心拍数の急激な上昇を算出することができない可能性があった。

本発明は、上記従来法の問題点を解決し、脈波の微分波形を用いずに脈拍間隔を算出することができ、かつ、ノイズの影響を受けにくい脈拍間隔算出装置及び脈拍間隔算出方法の提供を目的とする。

そこで、本発明は、脈波の値が特定の値となる特定時点同士の時間間隔を算出する脈拍間隔算出装置及び脈拍間隔算出方法において、前記特定時点を、脈波の値が極小値又は極大値となる時点ではなく、脈波の値が極小値と極大値との間の一定割合に達した時点とすることを特徴とする。

具体的には、本発明に係る脈拍間隔算出装置は、脈波を検出する脈波センサの検出する脈波の極小値を判定する極小値判定部と、前記脈波センサの検出する脈波の極大値を判定する極大値判定部と、前記極小値判定部の判定する極小値の時点より後から前記極大値判定部の判定する極大値の時点より前までの時点のうち、前記極小値判定部の判定する極小値と前記極大値判定部の判定する極大値との間の一定割合となる脈波の値に達した特定時点を決定する脈波時点決定部と、前記脈波時点決定部の決定する前記特定時点同士の隣接する間隔を算出する間隔算出部と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る脈拍間隔算出装置では、前記極小値判定部は、前記脈波センサの検出する脈波の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して大きくなった場合に、増加を開始した時点での脈波の値を極小値と判定し、前記極大値判定部は、前記脈波センサの検出する脈波の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して小さくなった場合に、減少を開始した時点での脈波の値を極大値と判定することを含む。本発明に係る脈拍間隔算出装置では、前記極小値判定部は、前記脈波センサの検出する脈波の値が、増加を開始した時点での脈波の値に一定値を加算した値よりも大きくなった場合に、増加を開始した時点での脈波の値を極小値と判定し、前記極大値判定部は、前記脈波センサの検出する脈波の値が、減少を開始した時点での脈波の値に一定値を減算した値よりも小さくなった場合に、減少を開始した時点での脈波の値を極大値と判定することを含む。極小値判定部は脈波の微分波形を用いずに脈波の極小値を判定することができる。又、極大値判定部は脈波の微分波形を用いずに脈波の極大値を判定することができる。

本発明に係る脈拍間隔算出装置では、前記脈波時点決定部が、前記極小値判定部の判定する極小値の時点と前記極大値判定部の判定する極大値の時点との間のうち、前記極小値判定部の判定する極小値と前記極大値判定部の判定する極大値との差の１０％以上９０％以下となるいずれかの値に達した時点を前記特定時点と決定することが好ましい。脈波は微弱なので、脈波に重畳されているノイズの影響は極小値又は極大値に強く現れる。極小値に近い略１０％及び極大値に近い略１０％を特定時点から排除することで、ノイズの影響を抑えることができる。よって、一定割合を１０％以上９０％以下とすることで、ノイズの影響を抑えることができる。

本発明に係る脈拍間隔算出方法は、検出された脈波の極小値を判定する極小値判定手順と、前記脈波の極大値を判定する極大値判定手順と、前記極小値判定手順で判定した極小値の時点より後から前記極大値判定手順で判定した極大値の時点より前までの時点のうち、前記極小値判定手順で判定した極小値と前記極大値判定手順で判定した極大値との間の一定割合となる脈波の値に達した特定時点を決定する脈波時点決定手順と、前記脈波時点決定手順で決定した前記特定時点同士の隣接する間隔を算出する間隔算出手順と、を有することを特徴とする。

本発明に係る脈拍間隔算出方法では、前記極小値判定手順において、前記脈波の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して大きくなった場合に、増加を開始した時点での前記脈波の値を極小値と判定し、前記極大値判定手順において、前記脈波の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して小さくなった場合に、減少を開始した時点での前記脈波の値を極大値と判定することを含む。又、本発明に係る脈拍間隔算出方法では、前記極小値判定手順において、前記脈波の値が、増加を開始した時点での脈波の値に一定値を加算した値よりも大きくなった場合に、増加を開始した時点での前記脈波の値を極小値と判定し、前記極大値判定手順において、前記脈波の値が、減少を開始した時点での脈波の値に一定値を減算した値よりも小さくなった場合に、減少を開始した時点での前記脈波の値を極大値と判定することを含む。極小値判定手順は脈波の微分波形を用いずに脈波の極小値を判定することができる。又、極大値判定手順は脈波の微分波形を用いずに脈波の極大値を判定することができる。

本発明に係る脈拍間隔算出方法では、前記脈波時点決定手順において、前記極小値判定手順で判定した極小値の時点と前記極大値判定手順で判定した極大値の時点との間のうち、前記極小値判定手順で判定した極小値と前記極大値判定手順で判定した極大値との差の１０％以上９０％以下となるいずれかの値に達した時点を前記特定時点と決定することが好ましい。極小値に近い略１０％及び極大値に近い略１０％を特定時点から排除することで、ノイズの影響を抑えることができる。よって、一定割合を１０％以上９０％以下とすることで、ノイズの影響を抑えることができる。

本発明に係るコンピュータプログラムは、本発明に係る脈拍間隔算出方法を実行することを特徴とする。又、本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明に係る脈拍間隔算出方法を実行するコンピュータプログラムを記録していることを特徴とする。

本発明によれば、脈波の値が特定の値となる特定時点同士の時間間隔を算出する脈拍間隔算出装置及び脈拍間隔算出方法において、脈波の値が極小値と極大値との間の一定割合に達した時点を特定時点とする。このため、ノイズによって脈波の極小値の時点又は極大値の時点が変動した場合であっても、その変動の影響を受けることなく特定時点を決定することができる。更に、脈波の値の微分波形を用いずに脈波の極小値及び極大値を判定するので、脈波の値のピークの周期の範囲をあらかじめ限定する必要がない。このため、心拍数の急激な上昇に際しても、脈波の間隔を算出することができる。

添付の図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。以下に説明する実施の形態は本発明の構成の例であり、本発明は、以下の実施の形態に制限されるものではない。

（実施形態１）
図１は、演算システムの一例を示す構成図である。図１に示す演算システム１００は、本実施形態に係る脈拍間隔算出装置９１と、脈波センサ９９と、脈波解析装置９８と、を備える。脈拍間隔算出装置９１は、脈波センサ９９の検出した脈波の脈拍間隔を算出する。脈波解析装置９８は、脈拍間隔算出装置９１の算出した脈拍間隔を解析する。

図１に示す脈波センサ９９は、脈波を検出する。脈波センサ９９は、例えば、血中ヘモグロビンに対する吸収感度の高い波長帯の光を発光する発光素子と、該波長帯の光を受光する受光素子からなる反射型センサである。計測部位の皮下を通る動脈の脈動によって変化するヘモグロビンの量が受光量に反映され、この変化を脈波情報として脈波解析装置に出力する。このとき、出力されるのは電圧信号であり、例えば１ｋＨｚのサンプリングレートでＡ−Ｄ変換される。脈波センサ９９は、人体の脈波を検出するものが好ましく、特に耳介、更には耳珠の脈波を検出することが好ましい。

脈拍間隔算出装置９１及び脈波解析装置９８は、例えば、演算システム１００に備わる演算処理装置である。脈拍間隔算出装置９１及び脈波解析装置９８は、共通の演算処理装置を用いることが好ましい。例えば演算システム１００が記録手段（不図示）を備える場合、記録手段（不図示）は脈波センサ９９の検出した脈波の情報を記録し、脈拍間隔算出装置９１及び脈波解析装置９８は、脈波の情報が含まれている信号を記録手段（不図示）から取得して信号処理を行い、記録手段（不図示）へ信号を出力する。そして記録手段（不図示）は、脈拍間隔算出装置９１の算出した脈拍間隔や脈波解析装置９８の解析結果を記録する。ここで、記録手段は、演算システム１００に内蔵されているものであってもよいし、演算システム１００から取り外して持ち運べる記録媒体であってもよい。

図２は、本実施形態に係る脈拍間隔算出方法の流れ図である。図２に示す脈拍間隔算出方法は、脈拍間隔算出装置（図１の符号９１）の実行するコンピュータプログラムを含む。又、図２に示す脈拍間隔算出方法は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に録されている脈拍間隔算出装置（図１の符号９１）の実行するコンピュータプログラムを含む。ここで、記録媒体は、例えば、半導体記録、光記録、磁気記録、光磁気記録がある。磁気記録としては、例えば、ハードディスク又は磁気記録テープがある。

図２に示す脈拍間隔算出方法は、脈波取得手順Ｓ１０１と、極値判定手順Ｓ１０２と、脈波時点決定手順Ｓ１０３と、間隔算出手順Ｓ１０４と、を順に有する。極値判定手順Ｓ１０２では、極小値判定手順Ｓ１１１及び極大値判定手順Ｓ１１２を行う。

ここで、極値判定手順Ｓ１０２において、極小値判定手順Ｓ１１１と極大値判定手順Ｓ１１２との順は限定しない。例えば、極小値判定手順Ｓ１１１の後に極大値判定手順Ｓ１１２を行ってもよい。又、極大値判定手順Ｓ１１２の後に極小値判定手順Ｓ１１１を行ってもよい。極値判定手順Ｓ１０２において、極小値判定手順Ｓ１１１と極大値判定手順Ｓ１１２とを並列に行うことが好ましい。

図３は、脈拍間隔算出装置が取得する脈波の一例を示す時系列グラフである。以下、図２に示す脈拍間隔算出方法について、図３を参照しながら説明する。図２に示す脈波取得手順Ｓ１０１では、脈波センサ（図１の符号９９）から脈波を取得する。例えば、脈波センサ（図１の符号９９）の出力した信号を取得する。信号は、例えば、脈波の値に応じた電圧を出力するアナログ信号である。又、信号は、脈波の値に応じた数値を出力するデジタル信号である。又、信号は、アナログ又はデジタルの有線信号及び無線信号を含む。又、信号は、アナログ又はデジタルの電気信号及び光信号を含む。脈波の値のサンプリングレートは、１ｋＨｚ以上が好ましい。

図２に示す極小値判定手順Ｓ１１１では、検出された脈波２０１の極小値Ｐ_Ｌを判定する。脈波２０１の値のピークごとの周期の極小値を判定する。極小値Ｐ_Ｌは、例えば、脈波２０１の値が一定値よりも連続して小さくなっている時点ｔのうちの最小値である。ここで、一定値は、例えば脈波２０１の値Ｐの平均値よりも小さな値である。極小値判定手順Ｓ１１１では、脈波２０１の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して大きくなった場合に、増加を開始した時点での脈波２０１の値を極小値Ｐ_Ｌと判定することが好ましい。極小値Ｐ_Ｌは、例えば、サンプリングされた脈波２０１の値が、一定回数にわたり連続して大きくなったことを判定し、増加を開始した時点を極小値Ｐ_Ｌでの時点ｔ_Ｌと判定する。ここで、極小値Ｐ_Ｌでの時点ｔ_Ｌは、一定回数にわたり連続して大きくなったことを判定したときに、一定回数さかのぼった時点とすることもできる。極小値Ｐ_Ｌでの時点ｔ_Ｌは、脈波２０１の値が、一定時間にわたり連続して大きくなったことを判定し、増加を開始した時点を極小値Ｐ_Ｌでの時点ｔ_Ｌと判定してもよい。ここで、特定時間は、１３０ｍｓ以上が好ましい。このように、脈波２０１の値の微分波形を用いずに脈波２０１の極小値Ｐ_Ｌを判定することができれば、脈波２０１の値へのノイズの影響を減少させることができる。

図２に示す極大値判定手順Ｓ１１２では、脈波２０１の極大値Ｐ_Ｈを判定する。脈波２０１の値のピークごとの周期の極大値を判定する。極大値Ｐ_Ｈは、例えば、脈波２０１の値Ｐが一定値よりも連続して大きくなっている時点ｔのうちの最大値である。ここで、一定値は、例えば脈波２０１の値Ｐの平均値よりも大きな値である。極大値判定手順Ｓ１１２では、脈波２０１の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して小さくなった場合に、減少を開始した時点での脈波２０１の値を極大値と判定することが好ましい。極大値判定部１２は脈波２０１の微分波形を用いずに脈波２０１の極大値を判定することができる。極大値Ｐ_Ｈは、例えば、サンプリングされた脈波２０１の値が、一定回数にわたり連続して小さくなったことを判定し、減少を開始した時点を極大値Ｐ_Ｈでの時点ｔ_Ｈと判定する。ここで、極大値Ｐ_Ｈでの時点ｔ_Ｈは、一定回数にわたり連続して小さくなったことを判定したときに、一定回数さかのぼった時点とすることもできる。極大値Ｐ_Ｈでの時点ｔ_Ｈは、脈波２０１の値が、一定時間にわたり連続して小さくなったことを判定し、増加を開始した時点を極大値Ｐ_Ｈでの時点ｔ_Ｈと判定してもよい。ここで、特定時間は、２００ｍｓ以上が好ましい。このように、脈波２０１の値の微分波形を用いずに脈波２０１の極大値Ｐ_Ｈを判定することができれば、脈波２０１の値へのノイズの影響を減少させることができる。

さらに、極大値判定手順Ｓ１１２における極大値及び極小値判定手順Ｓ１１１における極小値の判定例について図４を用いてさらに説明する。図４は、脈波の極大値の第１例を示す模式図であり、（ａ）は「極大値」と判定される場合、（ｂ）は「極大値」と判定されない場合を示す。図４（ａ）に示されている脈波の値３２ａ、３２ｂ、３２ｃ、３２ｄ、３２ｅ、３２ｆ、３２ｇは、脈波の値の一例である。脈波の値３２ａから徐々に脈波の値が増加し、脈波の値３２ｄでピークとなっており、脈波の値３２ｇまで減少している。このとき、脈波の値３２ｄと脈波の値３２ｇとの脈波の値の差３６が所定値よりも大きいことにより「極大値」と判定する。所定値は、あらかじめ定められた閾値である。なお、「極大値」の判定に限らず、「極小値」の判定においても同様である。一方、図４（ｂ）に示されている脈波の値３３ａ〜３３ｇは、脈波の値３３ｃが小さなピークとなっており、脈波の値３３ｄまで減少し、脈波の値３３ｄから脈波の値３３ｅにかけて増加している。このとき、脈波の値３３ｃと脈波の値３３ｄとの脈波の値の差３７が所定値よりも小さいことにより「極大値」と判定しない。このように、図４（ａ）に示すように、閾値を設け、脈波の値が、減少を開始した時点での脈波の値３２ｄに一定値を減算した値よりも小さくなった場合に、減少を開始した時点での脈波の値３２ｄを極大値と判定する。これにより、図４（ｂ）に示すようなノイズの影響による小さなピークを極大値と判定することなく脈波の値を平滑化し、ノイズの影響を減少させることができる。なお、「極大値」の判定に限らず、「極小値」の判定においても同様であり、増加を開始した時点での脈波の値に一定値を加算した値よりも大きくなった場合に、増加を開始した時点での前記脈波の値を極小値と判定することが好ましい。

さらに、脈波の値は、第１所定範囲での脈波の値の平均値であることが好ましい。第１所定範囲は、例えば、脈波の値のデータ数である。第１所定範囲とする脈波の値のデータ数を４とすれば、脈波の値は、例えば、４つの脈波の値３２ａ、３２ｂ、３２ｃ、３２ｄの平均値となる。脈波の値のデータ数は、３つ以下であってもよいし、５つ以上であってもよい。第１所定範囲は、例えば、時間幅である。第１所定範囲が脈波の値３２ａの時点から脈波の値３２ｃの時点までの時間幅であれば、脈波の値は、例えば、脈波の値３２ａの時点から脈波の値３２ｃの時点までの時間幅の間の脈波の値３２ａ、３２ｂ、３２ｃの平均値を算出する。脈波の値が第１所定範囲での平均値であることで、急峻な脈波の値の変動を除去することができる。よって、体動による脈波の値への急峻なノイズの影響を減少させることができる。

さらに、脈波の値は、第２所定範囲ごとに算出した脈波の値の平均値であることが好ましい。第２所定範囲は、例えば、脈波の値のデータ数である。第２所定範囲とする脈波の値のデータ数を１とすれば、第１所定範囲とする脈波の値のデータ数を３とした場合、例えば、図５（ａ）に示す脈波の値３４ｃは図４（ａ）に示す脈波の値３２ａ、３２ｂ、３２ｃの平均値となり、図５（ａ）に示す脈波の値３４ｄは図４（ａ）に示す脈波の値３２ｂ、３２ｃ、３２ｄの平均値となる。又、脈波の値のデータ数は、例えば、第１所定範囲の脈波の値のデータ数であってもよい。第２所定範囲は、例えば、時間幅である。第１所定範囲の時間幅である。このように、脈波の値が、脈波の値の移動平均値であれば、脈波の値の急峻な変動を除去することができる。よって、体動による脈波の値への急峻なノイズの影響を減少させることができる。

図５は、脈波の値の極大値の第２例を示す模式図であり、（ａ）は「極大値」と判定される場合、（ｂ）は「極大値」と判定されない場合を示す。横軸は時間ｔ、縦軸は脈波の値Ｐを示す。図５（ａ）において、実線３４は図４（ａ）に示す脈波の値３２ａ〜３２ｇの移動平均値を示し、破線３２は図４（ａ）に示す脈波の値を示す。図５（ｂ）において、実線３５は図４（ｂ）に示す脈波の値３３ａ〜３３ｇの移動平均値を示し、破線３３は図４（ｂ）に示す脈波の値を示す。脈波の値３４ａ、３４ｂ、３４ｃ、３４ｄ、３４ｅ、３４ｆ、３４ｇは、図４に示す脈波の値３２ａ〜３２ｇの移動平均値を示す。このとき、脈波の値３４ｄと脈波の値３４ｇとの脈波の値の差３８が所定値よりも大きいことにより「極大値」と判定する。所定値は、あらかじめ定められた閾値である。図５（ｂ）に示されている脈波の値３５ａ〜３５ｇは、図４に示す脈波の値３３ａ〜３３ｇの移動平均値を示す。このとき、脈波の値３５ｃと脈波の値３５ｄとの脈波の値の差３９が所定値よりも小さいことにより「極大値」と判定しない。なお、「極大値」の判定に限らず、「極小値」の判定においても同様である。このように、脈波の値の移動平均値があらかじめ定められた振幅以上である場合に、極大値又は極小値と判定することが好ましい。脈波の値の移動平均値を用いて極大値又は極小値を判定することで、脈波の値を平滑化し、ノイズによる脈波の値の変動の影響を減少させることができる。

図２に示す脈波時点決定手順Ｓ１０３では、特定時点ｔ_Ｒを決定する。特定時点ｔ_Ｒは、極小値Ｐ_Ｌと極大値Ｐ_Ｈとの間の一定割合となる脈波の値Ｐ_Ｒに達した特定時点ｔ_Ｒである。極大値Ｐ_Ｈは、極小値Ｐ_Ｌの後に最初に極大値と判定された極大値である。脈波の値Ｐ_Ｒは、脈波の値の極小値Ｐ_Ｌと極大値Ｐ_Ｈの差分８５をとり、この差分８５の一定割合８６を脈波の極小値Ｐ_Ｌに加算したものである。すなわち、脈波の値Ｐ_Ｒは、一定割合Ｃとした場合に、Ｐ_Ｒ＝｜Ｐ_Ｌ−Ｐ_Ｈ｜×Ｃ＋Ｐ_Ｌを満たす脈波２０１の値である。又、特定時点ｔ_Ｒは、極小値Ｐ_Ｌの時点ｔ_Ｌより後から極大値Ｐ_Ｈの時点ｔ_Ｈより前までの時点ｔのうちのいずれか１つの時点ｔであり、時点ｔ_Ｌ及び時点ｔ_Ｈを含まない。又、一定割合は、０％及び１００％でないことが好ましい。図３では、一例として一定割合が５０％の場合を示した。

図６は、脈拍間隔算出装置（図１の符号９１）が取得する脈波の値の一例を示す表である。脈波の値Ｐは、図３に示す時点ｔ_Ｌから時点ｔ_Ｈとまでの間の脈波の値Ｐである。それぞれの脈波の値Ｐは、時点ｔと関連付けられており、脈波の値Ｐを決定すると、それに対応する時点ｔを決定することができる。特定時点ｔ_Ｒは、極小値判定手順Ｓ１１１で判定した極小値Ｐ_Ｌの時点ｔ_Ｌより後から極大値判定手順Ｓ１１２で判定した極大値Ｐ_Ｈの時点ｔ_Ｈより前までの時点のうち、サンプリングされた脈波２０１の値が脈波の値Ｐ_Ｒに達した時点を抽出して決定する。

脈波時点決定手順Ｓ１０３では、例えば、時点ｔ_Ｌから順に脈波の値Ｐと脈波の値Ｐ_Ｒを比較し、脈波の値Ｐが脈波の値Ｐ_Ｒを初めて超えた時点ｔを特定時点ｔ_Ｒと決定する。脈波の値Ｐ_Ｒの決定においては、例えば、脈波の値Ｐ_Ｒに達したか超えた時点を時点ｔ_Ｒとして記録する。なお、特定時点ｔ_Ｒの決定は、取得した時点ｔ_Ｌから時点ｔ_Ｈとまでの間の脈波の値Ｐのうち、脈波の値Ｐ_Ｒに最も近い脈波の値Ｐを抽出して、抽出した脈波の値Ｐに対応する時点ｔを決定してもよい。

図２に示す脈波時点決定手順Ｓ１０３において、一定割合は１０％以上９０％以下であることが好ましい。一定割合は、更に好ましくは３０％以上８０％以下であることが好ましい。すなわち、極小値判定手順Ｓ１１１で判定した極小値Ｐ_Ｌの時点ｔ_Ｌと極大値判定手順Ｓ１１２で判定した極大値Ｐ_Ｈの時点ｔ_Ｈとの間のうち、極小値判定手順Ｓ１１１で判定した極小値Ｐ_Ｌと極大値判定手順Ｓ１１２で判定した極大値Ｐ_Ｈとの差の１０％以上９０％以下となるいずれかの値に達した時点を特定時点ｔ_Ｒと決定することが好ましい。さらに好ましくは、極小値判定手順Ｓ１１１で判定した極小値Ｐ_Ｌと極大値判定手順Ｓ１１２で判定した極大値Ｐ_Ｈとの差の３０％以上８０％以下となるいずれかの値に達した時点を特定時点ｔ_Ｒと決定することが好ましい。極小値Ｐ_Ｌ又は極大値Ｐ_Ｈは、ノイズの影響が出やすい。極小値Ｐ_Ｌに近い略１０％及び極大値Ｐ_Ｈに近い略１０％を特定時点ｔ_Ｒから排除することで、特定時点ｔ_Ｒへのノイズの影響を抑えることができる。

間隔算出手順Ｓ１０４において、脈波時点決定手順Ｓ１０３で決定した特定時点ｔ_Ｒ同士の隣接する間隔８１を算出する。間隔８１は、特定時点ｔ_Ｒと特定時点ｔ_Ｒ’との時間間隔である。特定時点ｔ_Ｒ’は、極小値Ｐ_Ｌ’と極大値Ｐ_Ｈ’とから決定される特定時点である。極小値Ｐ_Ｌ’は、極大値Ｐ_Ｈの後の時点ｔで初めて判定された極小値である。極大値Ｐ_Ｈ’は極小値Ｐ_Ｌ’の後の時点ｔで初めて判定された極大値である。脈波２０１の隣接するピークの間隔８１を算出することで、脈波２０１の隣接するピーク同士の時間間隔を算出することができるので、脈拍間隔を算出することができる。

図１に示す脈拍間隔算出装置９１は、図２で説明した脈拍間隔算出方法を実行するものであり、例えば、極小値判定部１１と、極大値判定部１２と、脈波時点決定部１３と、間隔算出部１４と、を備える。

極小値判定部１１は、図２に示した極小値判定手順Ｓ１１１を実行するものである。すなわち、極小値判定部１１は、脈波センサ９９の検出する脈波の極小値Ｐ_Ｌを判定する。ここで、極小値判定部１１は、脈波センサ９９の検出する脈波の値Ｐが一定回数又は一定時間にわたり連続して大きくなった場合に、増加を開始した時点ｔ_Ｌでの脈波の値Ｐを極小値Ｐ_Ｌと判定することが好ましい。又、極小値判定部１１は、脈波センサ９９の検出する脈波の値Ｐが、増加を開始した時点ｔ_Ｌでの脈波の値Ｐに一定値を加算した値よりも大きくなった場合に、増加を開始した時点ｔ_Ｌでの脈波の値Ｐを極小値Ｐ_Ｌと判定することが好ましい。極小値判定部１１は脈波の微分波形を用いずに脈波の極小値Ｐ_Ｌを判定することができるので、脈波の極小値Ｐ_Ｌの判定に際し、ノイズの影響を減少させることができる。

極大値判定部１２は、図２に示した極大値判定手順Ｓ１１２を実行するものである。すなわち、極大値判定部１２は、脈波センサ９９の検出する脈波の極大値Ｐ_Ｈを判定する。極大値判定部１２は、脈波センサ９９の検出する脈波の値Ｐが一定回数又は一定時間にわたり連続して小さくなった場合に、減少を開始した時点ｔ_Ｈでの脈波の値Ｐを極大値Ｐ_Ｈと判定することが好ましい。又、極大値判定部１２は、脈波センサ９９の検出する脈波の値Ｐが、減少を開始した時点ｔ_Ｈでの脈波の値Ｐに一定値を減算した値より小さくなった場合に、減少を開始した時点ｔ_Ｈでの脈波の値Ｐを極大値Ｐ_Ｈと判定することが好ましい。極大値判定部１２は脈波の微分波形を用いずに脈波の極大値Ｐ_Ｈを判定することができるので、脈波の極大値Ｐ_Ｈの判定に際し、ノイズの影響を減少させることができる。

脈波時点決定部１３は、図２に示した脈波時点決定手順Ｓ１０３を実行するものである。すなわち、脈波時点決定部１３は、極小値判定部１１の判定する極小値Ｐ_Ｌの時点ｔ_Ｌより後から極大値判定部１２の判定する極大値Ｐ_Ｈの時点ｔ_Ｈより前までの時点のうち、極小値判定部１１の判定する極小値Ｐ_Ｌと極大値判定部１２の判定する極大値Ｐ_Ｈとの間の一定割合となる脈波の値（図３の符号Ｐ_Ｒ）に達した特定時点ｔ_Ｒを決定する。脈波時点決定部１３は、特定時点ｔ_Ｒを間隔算出部１４へ出力する。間隔算出部１４へ出力は、記録手段（不図示）への記録であってもよい。

脈波時点決定部１３は、極小値判定部１１の判定する極小値Ｐ_Ｌの時点ｔ_Ｌと極大値判定部１２の判定する極大値Ｐ_Ｈの時点ｔ_Ｈとの間のうち、極小値判定部１１の判定する極小値Ｐ_Ｌと極大値判定部１２の判定する極大値Ｐ_Ｈとの差の１０％以上９０％以下となるいずれかの値に達した時点を特定時点ｔ_Ｒと決定することが好ましい。更に、極小値判定部１１の判定する極小値Ｐ_Ｌの時点ｔ_Ｌと極大値判定部１２の判定する極大値Ｐ_Ｈの時点ｔ_Ｈとの間のうち、極小値判定部１１の判定する極小値Ｐ_Ｌと極大値判定部１２の判定する極大値Ｐ_Ｈとの差の３０％以上８０％以下となるいずれかの値に達した時点を特定時点ｔ_Ｒと決定することが好ましい。脈波の値Ｐは微弱なので、脈波の値Ｐに重畳されているノイズの影響は極小値Ｐ_Ｌ又は極大値Ｐ_Ｈに強く現れる。極小値Ｐ_Ｌに近い略１０％の脈波の値Ｐと、及び極大値Ｐ_Ｈに近い略１０％の脈波の値Ｐと、を特定時点ｔ_Ｒから除外することで、脈波の値Ｐに重畳されているノイズの特定時点ｔ_Ｒへの影響を抑えることができる。

間隔算出部１４は、図２に示した間隔算出手順Ｓ１０４を実行するものである。すなわち、間隔算出部１４は、脈波時点決定部１３の決定する特定時点ｔ_Ｒ同士の隣接する間隔８１を算出する。特定時点ｔ_Ｒ同士の隣接する間隔８１が脈拍間隔８１に相当する。間隔算出部１４は、例えば、脈波時点決定部１３から出力された時点ｔ_Ｒ’と、次に脈波時点決定部１３から出力された時点ｔ_Ｒとの差を脈拍間隔８１として算出する。この場合、脈拍間隔８１を算出した後に、時点ｔ_Ｒ’を時点ｔ_Ｒに更新することが好ましい。又、脈波時点決定部１３から出力された時点ｔ_Ｒのうち、最近の時点ｔ_Ｒ同士の差を脈拍間隔８１として出力してもよい。この場合、時点ｔ_Ｒ及び時点ｔ_Ｒ’は、記録手段（不図示）に記録されていることが好ましい。ここで、脈拍間隔算出装置９１は、さらに、間隔算出部１４の算出する脈拍間隔を記録する記録手段を備えることが好ましい。記録手段は、例えば、図２で説明した記録媒体がある。

本実施形態によれば、脈波の特定時点ｔ_Ｒ同士の間隔８１を算出する脈拍間隔算出装置９１及び脈拍間隔算出方法において、特定時点ｔ_Ｒを、脈波の極小値Ｐ_Ｌ又は脈波の極大値Ｐ_Ｈではなく、脈波の極小値Ｐ_Ｌ及び脈波の極大値Ｐ_Ｈの差の一定割合となった脈波の値Ｐ_Ｒの時点を特定時点ｔ_Ｒとする。このため、ノイズによって脈波の極小値Ｐ_Ｌの時点ｔ_Ｌ又は極大値Ｐ_Ｈの時点ｔ_Ｈが変動した場合であっても、その変動の影響を受けることなく特定時点ｔ_Ｒを決定することができる。更に、脈波の値Ｐの微分波形を用いずに脈波の極小値Ｐ_Ｌ及び極大値Ｐ_Ｈを判定するので、脈波の値のピークの周期の範囲をあらかじめ限定する必要がない。このため、心拍数の急激な上昇に際しても、脈波の間隔を算出することができる。

更に、本実施形態によれば、脈波の谷（極小値）と山（極大値）を抽出し、次いで脈拍間隔８１を算出するための特徴点（図３の符号Ｐ_Ｒ）を決定するので、脈拍間隔８１を算出するに際し、脈波の値Ｐの微分波形に変換する従来法に比べて脈波の値Ｐに重畳されるノイズの影響を少なくすることができる。したがって、ノイズ対策としてあらかじめ一定の脈波の周期を設定する必要もなく広範囲の脈波の値Ｐの周期に対応できる。また、特定時点ｔ_Ｒの決定に用いる一定割合を調整して、特徴点（図３の符号Ｐ_Ｒ）の抽出方法に柔軟性をもたせることができるので、脈波の値Ｐを検出する個人に合わせて特徴点Ｐ_Ｒの抽出方法を最適化することも可能である。本実施形態によれば、脈波の極大値Ｐ_Ｈ同士の間隔又は極小値Ｐ_Ｌ同士の間隔を脈拍間隔とした場合に比較して、心電図のＲＲ間隔に近い値を得ることができる。

図１に示す脈波解析装置９８は、例えば、脈拍間隔算出装置９１の算出する脈拍間隔に基づいて所定の脈波解析を行う。脈波解析は、例えば、脈拍間隔のゆらぎの周波数成分の抽出である。又、脈波解析は、脈拍間隔（図３の符号８１）のゆらぎの周波数成分のうち特定の２つの周波数の周波数成分の比の算出である。又、脈波解析は、連続して算出された２つの脈拍間隔（図３の符号８１）同士で形成される直交座標平面上での脈拍間隔の点のポアンカレ座標である。

図７は、本実施形態に係る脈拍間隔算出方法を用いて算出した脈拍間隔の一例を示す時系列グラフである。図７に示す時系列グラフにおいて、丸印は本実施形態に係る脈拍間隔算出方法を用いた脈拍間隔の算出例を示す。三角印は、脈波の検出と同時に心電計で検出した心電図によって算出したＲＲ間隔を示す。図７に示すとおり、脈拍間隔とＲＲ間隔とはよく一致することが分かる。なお、脈拍間隔が１ｓ付近の水準で振動するゆらぎの周期は、約８ｓであり、呼吸統制周期と一致することから、いわゆる呼吸性の変動と考えられる。

図８は、本実施例における脈拍間隔とＲＲ間隔との誤差を示す表である。図８に示す表は、脈波時点決定手順（図２の符号Ｓ１０３）における特定時点（図３の符号ｔ_Ｒ）に対応する脈波の値Ｐ_Ｒを算出する際の一定割合を１０％ずつ変化させ、それぞれについて誤差を算出した。ここで、誤差の算出には、（（脈拍間隔）−（脈拍間隔と同一時点でのＲＲ間隔））／（脈拍間隔と同一時点でのＲＲ間隔）を用いた。この結果、一定割合が１０％以上９０％以下の場合、脈拍間隔とＲＲ間隔との最大の誤差は、平均で略０．６％、標準偏差で略１％であった。更に、一定割合が３０％以上８０％以下であれば、脈拍間隔とＲＲ間隔との誤差は、平均で０．４％以下、標準偏差で０．３％以下であった。一方、一定割合が１００％の場合、すなわち、脈波の極大値（図３の符号Ｐ_Ｈ）同士の間隔を脈拍間隔として採用した場合、脈拍間隔とＲＲ間隔との誤差は、平均で２．７％、標準偏差で３．４であった。このように、一定割合を３０以上８０％以下とすることで、脈拍間隔を、心電図から算出したＲＲ間隔に１％未満の誤差で一致させることができる。本実施形態に係る脈拍間隔算出方法では脈波の値の微分波形を用いずに脈拍間隔を算出するので、脈波ピーク速度の誤差の影響を避けることができる。

比較例

図９は、比較例の脈拍間隔算出方法を用いて算出した脈拍間隔の一例を示す時系列グラフである。図９に示す時系列グラフにおいて、丸印は比較例の算出方法を用いて算出した脈拍間隔である。比較例の算出方法は、特開２００１−７０２６５号公報に記載されている閾値判定を用いた、速度脈波のピーク間隔を脈拍間隔とした算出方法である。ここで、閾値判定に用いる閾値Ｐｈを０．１６とした。三角印は、心電図によって計測されたＲＲ間隔を示す。比較例の脈拍間隔と心電図によるＲＲ間隔との誤差は、平均で０．７４７％、標準偏差で０．５７９％であった。ここで、誤差の算出には、（（脈拍間隔）−（脈拍間隔と同一時点でのＲＲ間隔））／（脈拍間隔と同一時点でのＲＲ間隔）を用いた。この結果、脈波ピーク速度の誤差は、平均で２．６９６％、標準偏差で３．４１３％であった。よって、図８に示す表から、本実施形態に係る脈拍間隔算出方法を用いることで、心電図によるＲＲ間隔との誤差を、略１／２以下に小さくすることができることが分かった。

本発明は脈拍間隔を正確に算出することができるので、美容や健康の用途にも用いることができる。

演算システムの一例を示す構成図である。 本実施形態に係る脈拍間隔算出方法の流れ図である。 脈波の一例を示す時系列グラフである。 脈波の極大値の第１例を示す模式図であり、（ａ）は「極大値」と判定される場合、（ｂ）は「極大値」と判定されない場合を示す。 脈波の値の極大値の第２例を示す模式図であり、（ａ）は「極大値」と判定される場合、（ｂ）は「極大値」と判定されない場合を示す。 脈拍間隔算出装置が取得する脈波の値の一例を示す表である。 本実施形態に係る脈拍間隔算出方法を用いて算出した脈拍間隔の一例を示す時系列グラフである。 本実施例における脈拍間隔とＲＲ間隔との誤差を示す表である。 比較例の脈拍間隔算出方法を用いて算出した脈拍間隔の一例を示す時系列グラフである。 心電図の波形の一例を示す時系列グラフである。

符号の説明

１１ 極小値判定部
１２ 極大値判定部
１３ 脈波時点決定部
１４ 間隔算出部
７１ 心電図波形のＲ波
７２ 心電図波形のＱ点
７３ 心電図波形のＲ点
７４ 心電図波形のＳ点
８１ 脈拍間隔
８２ ＲＲ間隔
８５ 脈波の値の極小値Ｐ_Ｌと極大値Ｐ_Ｈの差分
８６ 脈波の値の極小値Ｐ_Ｌと極大値Ｐ_Ｈの差分の一定割合
９１ 脈拍間隔算出装置
９８ 脈波解析装置
９９ 脈波センサ
１００ 演算システム
２０１ 脈波
２０２ 心電図波形
Ｓ１０１ 脈波取得手順
Ｓ１０２ 極値判定手順
Ｓ１０３ 脈波時点決定手順
Ｓ１０４ 間隔算出手順
Ｓ１１１ 極小値判定手順
Ｓ１１２ 極大値判定手順
Ｃ 一定割合
Ｐ 脈波の値
Ｐ_Ｌ 脈波の極小値
Ｐ_Ｈ 脈波の極大値
ｔ 時点
ｔ_Ｌ 脈波の極小値の時点
ｔ_Ｈ 脈波の極大値の時点
ｔ_Ｒ 特定時点

Claims (10)

1. 脈波を検出する脈波センサの検出する脈波の極小値を判定する極小値判定部と、
   前記脈波センサの検出する脈波の極大値を判定する極大値判定部と、
   前記極小値判定部の判定する極小値の時点より後から前記極大値判定部の判定する極大値の時点より前までの時点のうち、前記極小値判定部の判定する極小値と前記極大値判定部の判定する極大値との間の一定割合となる脈波の値に達した特定時点を決定する脈波時点決定部と、
   前記脈波時点決定部の決定する前記特定時点同士の隣接する間隔を算出する間隔算出部と、を備えることを特徴とする脈拍間隔算出装置。
2. 前記極小値判定部は、前記脈波センサの検出する脈波の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して大きくなった場合に、増加を開始した時点での脈波の値を極小値と判定し、
   前記極大値判定部は、前記脈波センサの検出する脈波の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して小さくなった場合に、減少を開始した時点での脈波の値を極大値と判定することを特徴とする請求項１に記載の脈拍間隔算出装置。
3. 前記極小値判定部は、前記脈波センサの検出する脈波の値が、増加を開始した時点での脈波の値に一定値を加算した値よりも大きくなった場合に、増加を開始した時点での脈波の値を極小値と判定し、
   前記極大値判定部は、前記脈波センサの検出する脈波の値が、減少を開始した時点での脈波の値に一定値を減算した値よりも小さくなった場合に、減少を開始した時点での脈波の値を極大値と判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の脈拍間隔算出装置。
4. 前記脈波時点決定部が、前記極小値判定部の判定する極小値の時点と前記極大値判定部の判定する極大値の時点との間のうち、前記極小値判定部の判定する極小値と前記極大値判定部の判定する極大値との差の１０％以上９０％以下となるいずれかの値に達した時点を前記特定時点と決定することを特徴とする請求項１、２又は３に記載の脈拍間隔算出装置。
5. 検出された脈波の極小値を判定する極小値判定手順と、
   前記脈波の極大値を判定する極大値判定手順と、
   前記極小値判定手順で判定した極小値の時点より後から前記極大値判定手順で判定した極大値の時点より前までの時点のうち、前記極小値判定手順で判定した極小値と前記極大値判定手順で判定した極大値との間の一定割合となる脈波の値に達した特定時点を決定する脈波時点決定手順と、
   前記脈波時点決定手順で決定した前記特定時点同士の隣接する間隔を算出する間隔算出手順と、を有することを特徴とする脈拍間隔算出方法。
6. 前記極小値判定手順において、前記脈波の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して大きくなった場合に、増加を開始した時点での前記脈波の値を極小値と判定し、
   前記極大値判定手順において、前記脈波の値が一定回数又は一定時間にわたり連続して小さくなった場合に、減少を開始した時点での前記脈波の値を極大値と判定することを特徴とする請求項５に記載の脈拍間隔算出方法。
7. 前記極小値判定手順において、前記脈波の値が、増加を開始した時点での脈波の値に一定値を加算した値よりも大きくなった場合に、増加を開始した時点での前記脈波の値を極小値と判定し、
   前記極大値判定手順において、前記脈波の値が、減少を開始した時点での脈波の値に一定値を減算した値よりも小さくなった場合に、減少を開始した時点での前記脈波の値を極大値と判定することを特徴とする請求項５又は６に記載の脈拍間隔算出方法。
8. 前記脈波時点決定手順において、前記極小値判定手順で判定した極小値の時点と前記極大値判定手順で判定した極大値の時点との間のうち、前記極小値判定手順で判定した極小値と前記極大値判定手順で判定した極大値との差の１０％以上９０％以下となるいずれかの値に達した時点を前記特定時点と決定することを特徴とする請求項５、６又は７に記載の脈拍間隔算出方法。
9. 請求項５、６、７又は８に記載の脈拍間隔算出方法を実行するコンピュータプログラム。
10. 請求項９記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
    
    

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