JP2008264302A - 生体状態検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】外乱光の影響を低減できるとともに、構成を簡易化できる生体状態検出装置を提供すること。
【解決手段】ステップ１００にて、緑色ＬＥＤ１５の光量を大きくして発光させる。ステップ１２０では、Ｇ１データを取得する。ステップ１３０では、緑色ＬＥＤ１５の光量を小さくして発光させる。ステップ１５０では、Ｇ２データを取得する。ステップ１６０では、赤外ＬＥＤ１７の光量を大きくして発光させる。ステップ１８０では、ＩＲ１データを取得する。ステップ１９０では、赤外ＬＥＤ１７の光量を小さくして発光させる。ステップ２１０では、ＩＲ２データを取得する。ステップ２２０では、（Ｇ１−Ｇ２）の差分の演算を行って差分データΔＧ１・Ｇ２を抽出する。ステップ２３０では、（ＩＲ１−ＩＲ２）の差分の演算を行って差分データΔＩＲ１・ＩＲ２を抽出する。ステップ２４０では、各差分データΔＧ１・Ｇ２、ΔＩＲ１・ＩＲ２を用いて、脈波数算出処理を行う。
【選択図】図９

Description

本発明は、生体の脈拍や体動を検出することができる生体状態検出装置に関するものである。

従来より、光（光学式脈波センサ）を利用して脈拍と体動を検出する方法が提案されている（特許文献１参照）。
この方法は、２個の発光素子と１個の受光素子を用いて脈拍や体動を検出するものであるが、測定に影響を及ぼす外乱光については記載されていない。

この外乱光の影響に関して、近年では、（１）脈波検出と体動検出とをそれぞれ別個の（発光素子と受光素子を備えた）モジュールで行うとともに、一方のモジュールでは、信号成分と外乱による信号が得られるようにするとともに、他方のモジュールでは、外乱分しか入射しないように構成し、両者の差分をとることで外乱光を除去する方法、（２）１個のモジュールに２組の発光素子と受光素子とを配置し、同時タイミングで２波長の光を照射し、回路構成にて外乱光成分を除去する方法が提案されている（特許文献２参照）。

また、外乱光に関しては、通常の光による脈波検出とは異なるタイミングで、（発光素子を発光させることなく）自然光にて外乱光を検出する方法が提案されている（特許文献３参照）。
特開２００４−２６１３６６号公報 特開２００５−２８１５７号公報 特開２００１−１１２７２８号公報

しかしながら、前記特許文献２の技術では、２個の受光素子を用いる必要があるので、構成が複雑になり、コストも上昇するという問題があった。
また、特許文献３の技術の場合は、自然光にて外乱光を検出するので、受光素子や回路の感度によっては、外乱光を精度良く検出できないという問題があった。

本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、外乱光の影響を低減できるとともに、構成を簡易化できる生体状態検出装置を提供することにある。

（１）請求項１の発明は、少なくともＡ発光素子（例えば緑色ＬＥＤ）及びＢ発光素子（例えば赤外ＬＥＤ）の２個以上の発光素子と、１個の受光素子とを利用して、脈拍と体動とを検出する生体状態検出装置に関するものであり、ここでは、Ａ発光素子は主として脈拍と体動とを検出可能な波長の光を発生する素子であり、Ｂ発光素子は主として体動を検出可能な波長の光を発生する素子であり、且つ、両発光素子は第１の光量と該第１の光量より光量の小さな第２の光量とによる発光が可能な素子である。

特に本発明では、Ａ発光素子から第１の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＡ１信号成分と、Ａ発光素子から第２の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＡ２信号成分とを用い、両信号成分のＡ差分を求めるＡ差分手段と、Ｂ発光素子から第
１の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＢ１信号成分と、Ａ発光素子又はＢ発光素子から第２の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＡＢ２信号成分とを用い、両信号成分のＢ差分を求めるＢ差分手段と、Ａ差分及びＢ差分を用いて、脈拍成分及び体動成分を抽出する抽出手段とを備えたことを特徴とする。

本発明では、Ａ発光素子において、大きな光量である第１の光量で光を照射し、それによるＡ１信号成分を取得する。また、それより小さな光量である第２の光量で光を照射し、それによるＡ２信号成分を取得する。

このうち、Ａ１信号成分には、脈拍成分及び体動成分以外に外乱光成分が重畳しており、（小さな光量による）Ａ２信号成分には、主として外乱光成分が含まれる。
よって、Ａ１信号成分からＡ２信号成分を除去するように差分することにより、外乱光の影響を除いて、両信号成分から脈拍成分及び体動成分が顕著な信号を抽出することが可能である。

一方、Ｂ発光素子において、大きな光量である第１の光量で光を照射し、それによるＢ１信号成分を取得する。また、それより小さな光量（Ａ発光素子の場合は、前記Ａ１信号成分を得るときの発光光量よりも小さい光量、Ｂ発光素子の場合は、前記Ｂ１信号成分を得るときの発光光量よりも小さい光量）である第２の光量で光を照射し、それによるＡＢ２信号成分を取得する。

このうち、Ｂ１信号成分には、体動成分以外に外乱光成分が重畳しており、（小さな光量による）ＡＢ２信号成分には、主として外乱光成分が含まれる。
よって、Ｂ１信号成分からＡＢ２信号成分を除去するよう差分することにより、外乱光の影響を除いて、両信号から体動成分が顕著な信号を抽出することが可能である。

この様に、本発明では、（Ａ発光素子を利用して）脈拍成分と体動成分を抽出できるとともに、（Ｂ発光素子又は両発光素子を利用して）体動成分を検出できるので、脈拍成分及び体動成分を含む信号から、体動成分を除くようにすれば、脈拍成分のみを抽出することができる。これにより、脈拍成分と体動成分を区別して抽出することができる。

よって、本発明では、従来より簡易な構成で、外乱光があった場合でも、脈拍数等の脈拍に関するデータだけでなく、体動に関するデータも、容易に且つ精度良く検出することができる。

・なお、「主として脈拍と体動とを検出可能な波長の光を発生するＡ発光素子」としては、例えば緑色光を発生する緑色ＬＥＤ等が挙げられ、「主として体動を検出可能な波長の光を発生するＢ発光素子」としては、例えば赤外光を発生する赤外ＬＥＤ等が挙げられる。ここでは、Ａ発光素子はＢ発光素子に比べて、脈拍成分が顕著に得られるものであれば限定はない。また、Ｂ発光素子は波長の違いによるだけでなく、光学系の配置になどの工夫によって、脈拍成分と比較して体動成分がより顕著に検出できる構成としても良い（但し、体動成分に関しては両素子とも検出が可能）。（以下同様）
・また、第１の光量と第２光量との関係に関しては、外乱光の影響を低減できれば（好ましくは影響をカットできれば）、第１の光量は第２の光量に比べて大であればよい。

・更に、Ａ発光素子とＢ発光素子における第１の光量は、脈拍成分や体動成分を好適に抽出できれば、両素子間で全く同一でなくとも多少異なっていてもよい。例えば、受光素子又は回路の感度範囲内にあれば良い。同様なことは、第２の光量についても言える。（
以下同様）
・ここで、「信号を得る（取得する）」とは、受光素子から出力される信号を、例えばマイコン等の演算装置内に取り込んでＡ／Ｄ変換し、脈拍数等を算出するために用いるデータとして記憶する処理のことである。（以下同様）
（２）請求項２の発明では、Ａ差分から脈拍成分と体動成分とを抽出し、Ｂ差分から体動成分を抽出することを特徴とする。

本発明は、各成分の抽出の手順を例示したものである。ここでは、Ｂ差分から体動成分が抽出できるので、Ａ差分からＢ差分を除去するようにすれば、脈拍成分を抽出できる。
（３）請求項３の発明は、少なくともＡ発光素子（例えば緑色ＬＥＤ）及びＢ発光素子（例えば赤外ＬＥＤ）の２個以上の発光素子と、１個の受光素子とを利用して、脈拍と体動とを検出する生体状態検出装置に関するものであり、ここでは、Ａ発光素子は主として脈拍と体動とを検出可能な波長の光を発生する素子であり、Ｂ発光素子は主として体動を検出可能な波長の光を発生する素子であり、且つ、両発光素子は第１の光量と該第１の光量より光量の小さな第２の光量とによる発光が可能な素子である。

特に本発明では、Ａ発光素子から第１の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＡ１信号成分と、Ｂ発光素子から第２の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＢ２信号成分とを用い、両信号成分のＸ差分を求めるＸ差分手段と、Ｂ発光素子から第１の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＢ１信号成分と、Ａ発光素子又はＢ発行素子から第２の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＡＢ２信号成分とを用い、両信号成分のＹ差分を求めるＹ差分手段と、Ｘ差分及びＹ差分を用いて、脈拍成分及び体動成分を抽出する抽出手段とを備えたことを特徴とする。

本発明では、Ａ発光素子において、大きな光量である第１の光量で光を照射し、それによるＡ１信号成分を取得する。また、Ｂ発光素子において、それより小さな光量である第２の光量で光を照射し、それによるＢ２信号成分を取得する。

このうち、Ａ１信号成分には、脈拍成分及び体動成分以外に外乱光成分が重畳しており、（小さな光量による）Ｂ２信号成分には、主として外乱光成分が含まれる。
よって、Ａ１信号成分からＢ２信号成分を除去するように差分することにより、外乱光の影響を除いて、両信号から脈拍成分及び体動成分が顕著な信号を抽出することが可能である。

一方、Ｂ発光素子において、大きな光量である第１の光量で光を照射し、それによるＢ１信号成分を取得する。また、Ａ発光素子又はＢ発光素子において、それより小さな光量である第２の光量で光を照射し、それによるＡＢ２信号成分を取得する。

このうち、Ｂ１信号成分には、体動成分以外に外乱光成分が重畳しており、（小さな光量による）ＡＢ２信号成分には、主として外乱光成分が含まれる。
よって、Ｂ１信号成分からＡＢ２信号成分を除去するよう差分することにより、外乱光の影響を除いて、両信号から体動成分が顕著な信号を抽出することが可能である。

この様に、本発明では、（両発光素子を利用して）脈拍成分と体動成分を抽出できるとともに、（Ｂ発光素子又は両発光素子を利用して）体動成分を検出できるので、脈拍成分及び体動成分を含む信号から、体動成分を除くようにすれば、脈拍成分のみを抽出することができる。これにより、脈拍成分と体動成分を区別して抽出することができる。

よって、本発明では、従来より簡易な構成で、外乱光があった場合でも、脈拍数等の脈拍に関するデータだけでなく、体動に関するデータも、容易に且つ精度良く検出することができる。

（４）請求項４の発明では、Ｘ差分から脈拍成分と体動成分とを抽出し、Ｙ差分から体動成分を抽出することを特徴とする。
本発明は、各成分の抽出の手順を例示したものである。ここでは、Ｙ差分から体動成分が抽出できるので、Ｘ差分からＹ差分を除去するようにすれば、脈拍成分を抽出できる。

（５）請求項５の発明は、少なくともＡ発光素子（例えば緑色ＬＥＤ）及びＢ発光素子（例えば赤外ＬＥＤ）の２個以上の発光素子と、１個の受光素子とを利用して、脈拍と体動とを検出する生体状態検出装置に関するものであり、ここでは、Ａ発光素子は主として脈拍と体動とを検出可能な波長の光を発生する素子であり、Ｂ発光素子は主として体動を検出可能な波長の光を発生する素子であり、且つ、両発光素子は第１の光量と該第１の光量より光量の小さな第２の光量とによる発光が可能な素子である。

特に発明では、Ａ発光素子から第１の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＡ１信号成分と、Ｂ発光素子から第１の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＢ１信号成分とを用い、両信号成分のＰ差分を求めるＰ差分手段と、Ｂ発光素子から第１の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＢ１信号成分と、Ａ発光素子又はＢ発光素子から第２の光量で発光した場合に受光素子によって得られるＡＢ２信号成分とを用い、両信号成分のＱ差分を求めるＱ差分手段と、Ｐ差分及びＱ差分を用いて、脈拍成分及び体動成分を抽出する抽出手段とを備えたことを特徴とする。

本発明では、Ａ発光素子において、大きな光量である第１の光量で光を照射し、それによるＡ１信号成分を取得する。また、Ｂ発光素子において、同様な第１の光量で光を照射し、それによるＢ１信号成分を取得する。

このうち、Ａ１信号成分には、脈拍成分及び体動成分以外に外乱光成分が重畳しており、Ｂ１信号成分には、体動成分以外に外乱光成分が重畳している。
よって、Ａ１信号成分からＢ１信号成分を除去するように差分することにより、外乱光の影響を除いて、両信号から脈拍成分が顕著な信号を抽出することが可能である。

一方、Ｂ発光素子において、大きな光量である第１の光量で光を照射し、それによるＢ１信号成分を取得する。また、Ａ発光素子又はＢ発光素子において、それより小さな光量である第２の光量で光を照射し、それによるＡＢ２信号成分を取得する。

このうち、Ｂ１信号成分には、体動成分以外に外乱光成分が重畳しており、（小さな光量による）ＡＢ２信号成分には、主として外乱光成分が含まれる。
よって、Ｂ１信号成分からＡＢ２信号成分を除去するよう差分することにより、外乱光の影響を除いて、両信号から体動成分が顕著な信号を抽出することが可能である。

この様に、本発明では、（両発光素子を利用して）脈拍成分と体動成分とを区別して抽出することができる。
よって、本発明では、従来より簡易な構成で、外乱光があった場合でも、脈拍数等の脈
拍に関するデータだけでなく、体動に関するデータも、容易に且つ精度良く検出することができる。

（６）請求項６の発明では、Ｐ差分から脈拍成分を抽出し、Ｑ差分から体動成分を抽出することを特徴とする。
本発明は、各成分の抽出の手順を例示したものである。

（７）請求項７の発明では、第２の光量は第１の光量の２分の１としている。
本発明は、第１の光量と第２の光量との好ましい割合を例示したものである。この範囲であれば、即ち第２の光量を少なくすることにより、主として外乱光成分を含む信号が好適に得られるので、脈拍成分に外乱光成分が重畳した信号から、脈拍成分のみを効率よく抽出することができる。或いは、脈拍成分及び体動成分に外乱光成分が重畳した信号から、脈拍成分及び体動成分のみを効率よく抽出することができる。

なお、第２の光量は、脈拍成分と体動成分を検出したい発光素子の場合は、その両者の感度が十分小さくなる条件であれば良い。また、体動成分を検出したい発光素子の場合は、その体動成分の感度が十分小さくなる条件であれば良い。

（８）請求項８の発明では、外乱光を検出可能なように受光素子及び回路の感度低下帯を避けて、第２の光量を設定している。
受光する光量が受光素子及び回路の感度低下帯（不感帯）にあれば、受光した光量に対応した信号を取り出すことができないので、本発明では、不感帯に入らないように、発光素子の第２の光量を設定している。

つまり、本発明では、外乱光を検出可能なように、即ち（不感帯に入るような小さな光量ではなく）適度な光量となるように第２の光量を設定している。
（９）請求項９の発明では、差分において、差分するための第１の信号を取得する第１のタイミングと、差分されるための第２の信号を取得する第２のタイミングとの間隔を、３ｍｓｅｃ以下に設定している。

発光間隔が長くなるほど（従って信号を取得する間隔が長くなるほど）、取得する信号に含まれる外乱光量の誤差が大きくなり、外乱光成分を正確に除去することが難しくなるが、本発明では、両信号の取得タイミングを３ｍｓｅｃ以下としているので、外乱光量の誤差が小さい。よって精度良く脈波数等を検出できる。

（１０）請求項１０の発明では、差分した信号（詳しくはそのデータ群）を用いて、周知の周波数解析を行うことにより、脈波成分及び体動成分を抽出する。
本発明は、差分のデータの処理方法を例示したものである。本発明では、差分のデータ群を用いて周波数解析を行うことにより、外乱光成分を除去した後の脈拍成分（又は脈拍成分と体動成分）を示すピークを求めることができる。外乱光の変動が大きい場合には、前記差分のデータの処理をしない場合には、外乱の変動成分（＝体動成分）のピークは検出できるが、脈拍成分のピークを検出することは困難である。よって、このピークの周波数より、脈拍数や体動の状態を求めることができる。

（１１）請求項１１の発明では、Ａ発光素子は緑色光を発生する例えば緑色ＬＥＤであ
り、Ｂ発光素子は赤外光を発生する例えば赤外ＬＥＤである。
ここで、緑色光の波長は、４６０ｎｍ〜５７０ｎｍの範囲（好ましくは５２０ｎｍ）であり、赤外光の波長は、７８０ｎｍ〜１０００ｎｍの範囲（好ましくは９４０ｎｍ）であることを特徴とする。

本発明は、生体の状態の検出に用いる緑色光及び赤外光の波長の範囲を例示したものである。この波長の光を用いることにより、脈拍成分や体動成分を精度良く容易に抽出できるので、脈拍数や脈拍間隔を精度良く容易に求めることができる。

（１２）請求項１２では、発光している間に受光素子による信号を複数回取得し、その複数回取得したデータに基づいて、１サンプリングデータを検出する。
これにより、例えば信号の入力状態が外乱光などにより大きく変化した場合でも、信号のサチレーションを回避でき、正確にデータを取得できる。

次に、本発明の最良の形態（実施形態）について説明する。
［第１実施形態］
ａ）まず、本実施形態の生体検出状態装置を、図１に基づいて説明する。

図１に示す様に、本実施形態の生体状態検出装置１は、人体の脈拍数や体動（例えば体動ピッチ）などを検出する装置であり、主として、データ処理装置３と、データ処理装置３に接続された脈波センサ５及び駆動回路７とから構成されている。

このうち、前記データ処理装置３は、脈波センサ５から得られた信号を増幅する検出回路９と、検出回路９からの信号をＡ／Ｄ変換するＡＤコンバータ（Ａ／Ｄ）１１と、Ａ／Ｄ１１からのデジタル信号を処理して脈波数や体動の検出等の各種の演算処理を行うマイクロコンピュータ１３とを備えている。この場合、Ａ／Ｄ１１はマイクロコンピュータ１３と別体としたが、マイクロコンピュータに内蔵されたＡ／Ｄでも良い。（以下Ｄ／Ａ１２も同様）
前記脈波センサ５は、後に詳述するように、発光素子として、緑色ＬＥＤ１５と赤外ＬＥＤ１７を備えるとともに、受光素子として、１個のフォトダイオード（ＰＤ）１９を備えている。

前記駆動回路７は、緑色ＬＥＤ１５と赤外ＬＥＤ１７に対して、それぞれ異なるタイミングで緑色光又は赤外光を照射させるための駆動信号を出力する。つまり、図２に示す様に、緑色ＬＥＤ１５及び赤外ＬＥＤ１７の光量制御は、駆動回路７により行われる。

また、ＰＤ１９からの入力信号は、検出回路９のアンプ１０により増幅されてＡ／Ｄ１１に入力するが、その入力信号がＡ／Ｄ１１の入力範囲に収まるように、Ｄ／Ａ１２からの信号によりＰＤ１９からの出力に含まれる皮膚表面での散乱反射光などの直流（ＤＣ）成分をカットする制御が行われている。（このＤＣ成分のカットを行う方法としては、例えば特開２００５−１６０６４１号公報に記載の公知の方法を採用できる。）
ｂ）次に、前記脈波センサ５について、更に詳細に説明する。

・前記脈波センサ５は、図３に示す様に、人体の腕等に、約５２０ｎｍの波長の緑色光を照射する緑色ＬＥＤ１５と、約９４０ｎｍの波長の赤外光を照射する赤外ＬＥＤ１７と、人体に照射された緑色光又は赤外光の反射光をそれぞれ受光するＰＤ１９とを備える光
学式反射型センサである。

この緑色ＬＥＤ１５、赤外ＬＥＤ１７、ＰＤ１９は、それぞれ脈波センサ５の筐体２１の底部２３に、ＰＤ１９を挟んで左右に緑色ＬＥＤ１５と赤外ＬＥＤ１５とが位置するように並列して配置され、透明な樹脂製の窓２５を介して、緑色光又は赤外光を人体に対して照射できるようにされている。なお、緑ＬＥＤ１５と赤外ＬＥＤ１７の配置は、ＰＤ１９を挟んで左右に限らなくても良い。

前記脈波センサ５では、緑色ＬＥＤ１５又は赤外ＬＥＤ１７から人体に向かって光が照射されると、光の一部が人体の内部を通る小・細動脈（毛細動脈）にあたって、毛細動脈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で反射して散乱し、その一部が受光素子であるＰＤ１９に入射する。この時、血液の脈動により毛細動脈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。また、血管径の変化によっても、ヘモグロビンの量が変化する。その結果、毛細動脈で反射してＰＤ１９で検出される受光量が変化し、その受光量の変化を脈波情報（例えば電圧信号）としてデータ処理装置３に出力する。

従って、データ処理装置３に入力した（緑色ＬＥＤ１５又は赤外ＬＥＤ１７から照射された光の反射波に対応した）信号（以下検出信号と記す）を用いることにより、後述する様にして、脈拍数や体動等の生体の状態を求めることができる。

また、図３では、毛細動脈に照射されて反射する光を点線で示し、皮膚の表面で反射する光を実線で示しているが、実際には、屋外等においては、脈波センサ５には、緑色光や赤外光以外に、外乱光が入射する。この外乱光は、センサ間隔や皮膚内部に伝わり、脈波センサ５のＰＤ１９に入射するので、本実施形態では、後述する様に、この外乱光に対する処理を行っている。

なお、緑色光と赤外光とでは、特性が異なり、緑色光を用いた場合には、主として脈拍及び体動成分を検出できるとともに、外乱光も検出でき、赤外光を用いた場合には、主として体動成分を検出できるとともに、外乱光も検出できる。赤外光でも脈拍成分を検出できるが、腕などで検出する場合には、体動成分が大きく検出され、脈拍成分は検出しにくい状況となる。

ｃ）次に、外乱光の影響を除去する手法について説明する。
・図４に、データ処理装置３に入力した検出信号を示すが、通常では、この検出信号には、毛細動脈に当たって反射した脈波を示す信号（脈波成分）と、皮膚表面又は毛細動脈以外で反射した反射波の成分（反射波成分）との両成分が含まれている。

また、この検出信号において、体動が無い場合は、主として脈波を示す信号となるが、体動がある場合には、脈波を示す信号に体動を示す信号が乗ることになる。
更に、屋外等においては、通常は外乱光があるので、図５に示す様に、脈波を示す信号に外乱光による信号が乗ることになり、波形が大きく乱れる。

従って、例えば脈波、体動、外乱光があった場合の検出信号を周波数解析すると、例えば図６に示す様な周波数ピークが得られるが、屋外では脈波成分は外乱光成分に埋もれてしまう。つまり、図６では、脈拍成分のみを斜線で示してあるが、実際には、脈波成分は他の成分に埋もれて検出することは困難である。また、体動成分と外乱光成分との区別も困難である。

なお、各成分以外に、概ね直流成分（ＤＣ成分）が現れるが、この直流成分は、脈拍成分や体動成分や外乱光成分とは大きく異なり、検出回路９などでカットされる（例えば図２に示すＤ／Ａ１２による方法や、所定の周波数以下をカットするフィルタによりカットする方法がある）ので、以下の説明では省略する。

・上述した様に、外乱光は、脈拍成分や体動成分を検出するためには邪魔になるので、外乱光成分を除去する必要がある。
そこで、例えば、脈波を検出するための緑色ＬＥＤ１５を発光する前後に、それより光量を下げて緑色ＬＥＤ１５を発光させることなどにより、感度低下帯を避ける擬似的に外乱光をつくり、外乱光が重畳した波形から外乱光の影響を精度良く除去する。以下、この点について詳細に説明する（なお、赤外ＬＥＤ１７についても同様な処理が可能であるので、ここでは緑色ＬＥＤ１５を例に挙げて説明する）。

例えば、緑色ＬＥＤ１５の通常の光量での発光による信号から、（緑色ＬＥＤ１５を発光させない場合の）外乱光による信号を除去することが考えられる。
しかし、波形振幅でなく、直流成分も含めた信号の絶対値で両者を比較すると、緑色ＬＥＤ１５の発光時は、表面反射や吸光されずに組織にて反射する光が非常に大きく、外乱光はその１０分の１以下と僅かである。即ち、外乱光による信号の絶対値は小さい。また、外乱光の絶対値が低い環境下では、受光するＰＤ１９の感度特性や検出回路９の特性により、必要な波形振幅が得られない。即ち、ＰＤ１９や検出回路９には不感帯があり、一定以上のレベルの光量でないと光量に応じた信号が出力されない。よって、通常の緑色ＬＥＤ１５を発光した時の信号から外乱光による信号を除去することは容易ではない。

そこで、本実施形態では、脈波と同等の感度で外乱光を検出するために、図７（ａ）に示す様に、例えば、通常の緑色ＬＥＤ１５の発光（Ｇ１）とは別に、緑色ＬＥＤ１５の光量を通常の２分の１以下（例えば５分の１）に下げて発光（Ｇ２）させることで、擬似的に外乱光を作ることとした。

なお、同図の長方形の白枠は外乱光による信号、Ｇ３は発光しない場合に得られる外乱光のみによる信号、Ａ／ＤはＡ／Ｄ１１による信号の取り込みタイミングである（以下同様）。

つまり、図７（ｂ）に示す様に、ＰＤ１９や検出回路９の不感帯（受光した場合でも受光量の変化に対応した信号が得られない帯域）を上回るように、即ち外乱光による信号の絶対値を上げて外乱光による信号が得られるように、緑色ＬＥＤ１５の光量を設定し、その光量で光を照射して、擬似的な外乱光を作成する。なお、発光しない場合（Ｇ３）は、同図の破線で示す様に、Ａ／Ｄ１１の入力信号に変化がないため、正確な外乱光による信号が得られない。

よって、通常の光量で照射した場合に得られる信号（即ち脈拍成分及び体動成分に外乱光成分が重畳した信号）から、擬似的な外乱光によって得られた信号を取り除くことにより、脈拍成分及び体動成分のみに対応した信号が得られる。

赤外の場合も同様の効果が得られ、体動成分のみに対応した信号が得られる。
ｄ）次に、本実施形態の要部である信号処理について説明する。
(1)まず、発光等の動作のタイミングを説明する。

図８に示す様に、緑色ＬＥＤ１５については、最初のタイミングｔ１で通常の光量で例えば１ｍｓ発光し（Ｇ１）、その発光期間の終期に同期するようにタイミングｔ２にその光量の１／２以下（例えば１／５）の光量で例えば１ｍｓ発光する（Ｇ２）。

また、赤外ＬＥＤ１７については、（緑色ＬＥＤ１５の２回目の発光終期に同期した）最初のタイミングｔ３で通常の光量で発光し（ＩＲ１）、その発光期間の終期に同期するようにタイミングｔ４にその光量の１／２以下（例えば１／５）の光量で発光する（ＩＲ２）。なお、同期に関しては、必ずしも同じタイミングでなくても良い（ただし、予期できない外乱光の変化を考慮すれば、タイムラグを設けないほうが望ましい）。

そして、各ＬＥＤ１５、１７で発光した光の反射光はＰＤ１９で受光し、検出回路９及びＡ／Ｄ１１を介して、光量を示す信号を取得する。
ここで、通常の発光と弱い発光の両発光時におけるＡ／Ｄの時間間隔は３ｍｓ以下とする。

なお、赤外ＬＥＤ１７の光の強度を、緑色ＬＥＤ１９の光の強度より、約１／５と小さくすると、体動成分のみの抽出が容易であるので、ここでは、そのような光の強度に設定してある。

(2)次に、本実施形態の制御処理について説明する。
・図９のフローチャートに示す様に、ステップ（Ｓ）１００では、緑色ＬＥＤ１５の発光光量を大きくして発光させる。

続くステップ１１０では、緑色ＬＥＤ１５の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。すなわち、脈波波形が検出できるように、ＤＣ成分を調節する。
続くステップ１２０では、大きな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＧ１データを取得する。このＤＣ成分をカットする場合には、前記図２に示すＤ／Ａ１２のフィードバック制御を行う（以下同様）。なお、このＧ１データには、脈拍成分や体動成分に相当するデータ以外に、外乱光成分に相当するデータが含まれている。

続くステップ１３０では、緑色ＬＥＤ１５の発光光量を小さくして発光させる。
続くステップ１４０では、緑色ＬＥＤ１５の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。
続くステップ１５０では、小さな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＧ２データを取得する。なお、このＧ２データには、主として外乱光成分に相当するデータが含まれている。

続くステップ１６０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量を大きくして発光させる。
続くステップ１７０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。
続くステップ１８０では、大きな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＩＲ１データを取得する。なお、このＩＲ１データには、脈拍成分や体動成分に相当するデータ以外に、外乱光成分に相当するデータが含まれている。

続くステップ１９０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量を小さくして発光させる。
続くステップ２００では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。
続くステップ２１０では、小さな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＩＲ２データを取得する。なお、このＩＲ２データには、主として外乱光成分に相当するデータが含まれている。

続くステップ２２０では、（Ｇ１データ−Ｇ２データ）の差分の演算を行う。つまり、Ｇ１データには、脈拍成分と体動成分と外乱光成分が含まれ、Ｇ２データには外乱光成分が含まれるので、（Ｇ１データ−Ｇ２データ）の差分によって、脈拍成分と体動成分のみの差分データΔＧ１・Ｇ２を抽出することができる。

続くステップ２３０では、（ＩＲ１データ−ＩＲ２データ）の差分の演算を行う。つまり、ＩＲ１データには、体動成分と外乱光成分が含まれ、ＩＲ２データには外乱光成分が含まれるので、（ＩＲ１データ−ＩＲ２データ）の差分によって、体動成分のみの差分データΔＩＲ１・ＩＲ２を抽出することができる。

続くステップ２４０では、各差分データΔＧ１・Ｇ２、ΔＩＲ１・ＩＲ２を用いて、周波数解析の処理を行う。
具体的には、差分データΔＧ１・Ｇ２に対して、任意時間のデータを格納し、そのデータの周波数解析を行う。

ここで、周波数解析としては、例えば、各信号の時系列データに対して行う高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等を採用できる。これによって図１０（ａ）に示すような周波数のピーク等のデータが得られる。すなわち、脈拍成分に対応する周波数ピークと、体動成分に対応する周波数ピークが得られる。

また、同様に差分データΔＩＲ１・ＩＲ２に対して同様な周波数解析を行う。これによって、図１０（ｂ）に示すような周波数のピーク等のデータが得られる。すなわち、体動成分に対応する周波数ピークのみが得られる。

従って、図１０（ａ）の周波数のピークから体動成分に相当する周波数ピークを除けば、脈波成分を示す周波数ピークが得られる。よって、図１０から、脈拍成分と体動成分の周波数が分かる。

なお、脈波数は、抽出した周波数に６０秒をかけて脈波数を算出する。例えば周波数が１［Ｈｚ］の場合には、脈拍数は、１［Ｈｚ］×６０［秒］＝６０［拍／分］となる。また、脈拍間隔も、抽出した周波数の逆数を取ることにより算出できる。

ｅ）この様に、本実施例では、緑色ＬＥＤ１５の発光光量を変えて得られた信号の差分データΔＧ１・Ｇ２を求めて外乱光の影響を除去するとともに、同様に、赤外ＬＥＤ１７の発光光量を変えて得られた信号の差分データΔＩＲ１・ＩＲ２を求めて外乱光の影響を除去し、それらの差分データΔＧ１・Ｇ２、ΔＩＲ１・ＩＲ２をそれぞれ周波数解析して周波数ピークを求める。

よって、簡易な構成で、外乱光の影響を受けることなく、脈拍数や体動を、容易に且つ精度良く検出することができる。
また、光量が小さいほど、光量安定の待ち時間が短いので、タイムラグを小さくするためには、本実施形態のように、光量大から光量小に切り替えることが望ましい。

なお、本実施形態では、１回目の受光による信号（通常の光量の場合の信号）の取得から、２回目の受光による信号（通常より１／２以下の光量の場合の信号）の取得までの期間は、例えば３ｍｓ以下に設定するが、それは下記の理由による。

脈波センサ５に入射する外乱光量は、環境変化や体の動きに伴う脈波センサ５と太陽の位置関係によって随時変化する。図１１に示す様に、例えば緑色ＬＥＤ１５を例に挙げると、通常の光量で発光し受光し（Ｇ１）、その後小さな光量で発光し受光する（Ｇ２）場合に、Ｇ１〜Ｇ２までの間隔を長くする（タイムラグの延長）ときには、その間に外乱光の変化があると、図１２に示す様に、（Ｇ１−Ｇ２）の差分をとって、外乱光を除去する処理する際に誤差が生じるので、ここでは実験等を繰り返した結果、その影響が少ない３ｍｓ以下に設定している。

本実施形態では、緑色ＬＥＤ１５による検出を赤外ＬＥＤ１７による検出より先に検出しているが、その順番は特に限定しない。
なお、前記（ＩＲ１データ−ＩＲ２データ）の差分において、ＩＲ２データに代えてＧ２データ（即ち小さな光量で緑色ＬＥＤ１５を発光させて得られたデータ）を用いてもよい。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態について説明するが、前記第１実施形態と同様な内容の説明は省略する。

本実施形態では、発光の順序が、前記第１実施形態と異なる。
図１３に示す様に、本実施形態では、緑色ＬＥＤ１５については、最初のタイミングｔ１で通常の光量の１／２以下の光量で発光し（Ｇ２）、その発光期間の終期に同期するようにタイミングｔ２に通常の光量で発光する（Ｇ１）。

また、赤外ＬＥＤ１７については、（緑色ＬＥＤ１５の２回目の発光終期に同期した）最初のタイミングｔ３で通常の光量の１／２以下で発光し（ＩＲ２）、その発光期間の終期に同期するようにタイミングｔ４に通常の光量で発光する（ＩＲ１）。

そして、前記第１実施形態と同様に、（Ｇ１−Ｇ２）の差分と、（ＩＲ１−ＩＲ２）の差分を取る。
本実施形態でも、前記第１実施形態と同様な効果を奏する。

本実施形態は、緑色ＬＥＤ１５による検出を赤外ＬＥＤ１７による検出より先に検出しているが、その順番は特に限定しない。
［第３実施形態］
次に、第３実施形態について説明するが、前記第１実施形態と同様な内容の説明は省略する。

本実施形態では、発光の順序や差分の取り方が、前記第１実施形態と異なる。
ａ）まず、発光等の動作のタイミングを説明する。
図１４に示す様に、緑色ＬＥＤ１５は、最初のタイミングｔ１で通常の光量で発光し（Ｇ１）、その発光期間の終期に同期するように、赤外ＬＥＤ１７は、タイミングｔ２に通常の光量の１／２以下の光量で発光する（ＩＲ２）。

その後、赤外ＬＥＤ１７の発光期間の終期に同期するように、同じく赤外ＬＥＤ１７は、タイミングｔ３で通常の光量で発光し（ＩＲ１）、その発光期間の終期に同期するように緑色ＬＥＤ１５は、タイミングｔ４に、通常の光量の１／２以下の光量で発光する（Ｇ２）。

なお、ここでは、通常の光量で発光する緑色光（Ｇ光）と赤外光（ＩＲ光）の検出タイミングのタイムラグは、前記第１実施形態と同様であり、外乱光の変動などによる誤差は同程度とすることができる。

ｂ）次に、本実施形態の制御処理について説明する。
・図１５のフローチャートに示す様に、ステップ３００では、緑色ＬＥＤ１５の発光光量を大きくして発光させる。

続くステップ３１０では、緑色ＬＥＤ１５の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。
続くステップ３２０では、大きな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＧ１データを取得する。

続くステップ３３０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量を小さくして発光させる。
続くステップ３４０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。
続くステップ３５０では、小さな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＩＲ２データを取得する。

続くステップ３６０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量を大きくして発光させる。
続くステップ３７０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。
続くステップ３８０では、大きな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＩＲ１データを取得する。

続くステップ３９０では、緑色ＬＥＤ１７の発光光量を小さくして発光させる。
続くステップ４００では、緑色ＬＥＤ１７の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。
続くステップ４１０では、小さな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＧ２データを取得する。

続くステップ４２０では、（Ｇ１データ−ＩＲ２データ）の差分の演算を行う。つまり、Ｇ１データには、脈拍成分と体動成分と外乱光成分が含まれ、ＩＲ２データには外乱光成分が含まれるので、（Ｇ１データ−ＩＲ２データ）の差分によって、脈拍成分と体動成
分のみの差分データΔＧ１・ＩＲ２を抽出することができる。

続くステップ４３０では、（ＩＲ１データ−Ｇ２データ）の差分の演算を行う。つまり、ＩＲ１データには、体動成分と外乱光成分が含まれ、Ｇ２データには外乱光成分が含まれるので、（ＩＲ１データ−Ｇ２データ）の差分によって、体動成分のみの差分データΔＩＲ１・Ｇ２を抽出することができる。

続くステップ４４０では、各差分データΔＧ１・ＩＲ２、ΔＩＲ１・Ｇ２を用いて、周波数解析を行う。
ｃ）本実施形態においても、前記第１実施形態とほぼ同様な効果を奏する。

特に、本実施形態では、図１６に示す様に、通用より小さな光量で赤外光を照射した場合（ＩＲ２）には、同様に小さな光量で緑色光を照射した場合（Ｇ２）に比べて、脈波成分は小さい。よって、通常の光量で緑色光を照射した場合（Ｇ２）と、通常より小さい（赤外光の）光量で照射した場合（ＩＲ２）と差分をとって、脈拍成分を抽出するときには、脈拍成分の減少の度合いが少ないので、脈拍に関する感度低下を回避できるという利点がある。

なお、前記（ＩＲ１データ−Ｇ２データ）の差分において、Ｇ２データに代えてＩＲ２データ（即ち小さな光量で赤外色ＬＥＤ１７を発光させて得られたデータ）を用いてもよい。

［第４実施形態］
次に、第４実施形態について説明するが、前記第３実施形態と同様な内容の説明は省略する。

本実施形態では、発光の順序が、前記第３実施形態と異なる。
図１７に示す様に、本実施形態では、最初のタイミングｔ１で、赤外ＬＥＤ１７により、通常の光量の１／２以下の光量で発光し（ＩＲ２）、その発光期間の終期に同期するように、タイミングｔ２で、緑色ＬＥＤ１５により、通常の光量で発光する（Ｇ１）。

また、（緑色ＬＥＤ１５の１回目の発光終期に同期した）タイミングｔ３で、緑色ＬＥＤ１５により、通常の光量の１／２以下で発光し（Ｇ２）、その発光期間の終期に同期するタイミングｔ４で、赤外ＬＥＤ１７により、通常の光量で発光する（ＩＲ１）。

そして、前記第３実施形態と同様に、（Ｇ１−ＩＲ２）の差分と、（ＩＲ１−Ｇ２）の差分を取る。
本実施形態でも、前記第３実施形態と同様な効果を奏する。

［第５実施形態］
次に、第５実施形態について説明するが、前記第１実施形態と同様な内容の説明は省略する。

本実施形態では、発光の順序や差分の取り方が、前記第１実施形態と異なる。
ａ）まず、発光等の動作のタイミングを説明する。
図１８に示す様に、緑色ＬＥＤ１５は、最初のタイミングｔ１で通常の光量で発光し（Ｇ１）、その発光期間の終期に同期するように、赤外ＬＥＤ１７は、タイミングｔ２に通常の光量で発光する（ＩＲ１）。

その後、赤外ＬＥＤ１７の発光期間の終期に同期するように、同じく赤外ＬＥＤ１７は、タイミングｔ３で通常の光量の１／２の光量で発光する（ＩＲ１）。
ｂ）次に、本実施形態の制御処理について説明する。

・図１５のフローチャートに示す様に、ステップ５００では、緑色ＬＥＤ１５の発光光量を大きくして発光させる。
続くステップ５１０では、緑色ＬＥＤ１５の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。

続くステップ５２０では、大きな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＧ１データを取得する。
続くステップ５３０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量を大きくして発光させる。

続くステップ５４０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。
続くステップ５５０では、大きな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＩＲ１データを取得する。

続くステップ５６０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量を小さくして発光させる。
続くステップ５７０では、赤外ＬＥＤ１７の発光光量に応じてＤＣ成分をカットする。
続くステップ５８０では、小さな発光による信号からＤＣ成分をカットしたＩＲ２データを取得する。

続くステップ５９０では、（Ｇ１データ−ＩＲ１データ）の差分の演算を行う。つまり、Ｇ１データには、脈拍成分と体動成分と外乱光成分が含まれ、ＩＲ１データには、体動成分と外乱光成分が含まれるので、（Ｇ１データ−ＩＲ１データ）の差分によって、脈拍成分のみの差分データΔＧ１・ＩＲ１を抽出することができる。

続くステップ６００では、（ＩＲ１データ−ＩＲ２データ）の差分の演算を行う。つまり、ＩＲ１データには、体動成分と外乱光成分が含まれ、ＩＲ２データには外乱光成分が含まれるので、（ＩＲ１データ−ＩＲ２データ）の差分によって、体動成分のみの差分データΔＩＲ１・ＩＲ２を抽出することができる。

続くステップ６１０では、各差分データΔＧ１・ＩＲ１、ΔＩＲ１・ＩＲ２を用いて、脈波数算出処理を行う。
ｃ）本実施形態においても、前記第１実施形態とほぼ同様な効果を奏するとともに、発光回数が少なくて済むという利点がある。また、緑色光と赤外光を検出するまでのタイムラグを小さくできるので、脈拍数検出時の誤差の要因となる体動や外乱光の変動の影響を小さくすることができる。

なお、前記（ＩＲ１データ−ＩＲ２データ）の差分において、ＩＲ２データに代えてＧ
２データ（即ち小さな光量で緑色ＬＥＤ１５を発光させて得られたデータ）を用いてもよい。

［第６実施形態］
次に、第６実施形態について説明するが、前記第５実施形態と同様な内容の説明は省略する。

本実施形態では、発光の順序が、前記第５実施形態と異なる。
図２０に示す様に、本実施形態では、最初のタイミングｔ１で、赤外ＬＥＤ１７により、通常の光量の１／２以下の光量で発光し（ＩＲ２）、その発光期間の終期に同期するように、タイミングｔ２で、同じ赤外ＬＥＤ１７により、通常の光量で発光する（ＩＲ１）。

また、（赤外ＬＥＤ１５の２回目の発光終期に同期した）タイミングｔ３で、緑色ＬＥＤ１５により、通常の光量で発光する（Ｇ１）。
そして、前記第６実施形態と同様に、（Ｇ１−ＩＲ１）の差分と、（ＩＲ１−ＩＲ２）の差分を取る。

本実施形態でも、前記第５実施形態と同様な効果を奏する。
［第７実施形態］
次に、第７実施形態について説明するが、前記第１実施形態と同様な内容の説明は省略する。

ａ）図２１に示す様に、本実施形態では、同じ光量にて１回発光する毎に、複数回Ａ／Ｄデータを取得している。
つまり、通常は、脈波の１サンプリングデータ検出時に、Ａ／Ｄデータ取得は１回のみでよい。しかし、外乱光が入射したときには、脈波波形が大きく乱れるために、入力電圧範囲内におさまらず、Ａ／Ｄ１１の入力電圧範囲の上限、下限を超えてしまうなど全サンプリングで正確にデータが取得できない場合があり、脈拍数解析に大きく影響することがある。

そこで、本実施形態では、同じ光量にて複数回（例えば３回）Ａ／Ｄデータを取得する。つまり、前記図２に示す様なＤ／Ａ１２によるフィードバック制御を複数回行う
これにより、信号のサチレーションを回避できる。

ｂ）次に、本実施形態における処理を、図２２のフローチャート等に基づいて説明する。
例えば、図２２及び図２１に示す様に、ここでは、１サンプリングデータ検出時に１回の発光中に等間隔で３回のＡ／Ｄデータ（Ｄ１〜Ｄ３）の取得を行う。

なお、各Ａ／Ｄデータ取得の間隔は１ｍｓ以下であり、３回目のＡ／Ｄデータ取得が発光の終期に同期している。
図２２のステップ８００にて、最初に、脈波検出用の光量にて発光を行う。

続くステップ８１０にて、その反射光をＰＤ１９で受光し、１回目の入力タイミングで、１回目のＡ／Ｄデータ（Ｄ１）を取得する。
続くステップ８２０では、１回目のＡ／Ｄデータ（Ｄ１）に基づいてオフセット電圧を調整する。ここでいうオフセット電圧とは、前記ＤＣ成分に相当する電圧をさす。

続くステップ８３０では、２回目の入力タイミングで、２回目のＡ／Ｄデータ（Ｄ２）を取得する。
続くステップ８４０では、２回目のＡ／Ｄデータ（Ｄ２）に基づいて再度オフセット電圧を調整する。

続くステップ８５０では、３回目の入力タイミングで、３回目のＡ／Ｄデータ（Ｄ３）を取得する。
続くステップ８６０では、ＬＥＤ（例えば緑色ＬＥＤ１５）の消灯を行う。

続くステップ８７０では、３回目のＡ／Ｄデータ（Ｄ３）を、周波数解析に用いるデータ（代表値）として格納して一旦本処理を終了する。
ｃ）この様に、本実施形態では、Ｄ１〜Ｄ３のＡ／Ｄデータが得られるが、実際に脈拍数の演算に用いるデータとしては、最終取得のデータ（Ｄ３）の精度が高いと考えられるので、最終取得のデータ（Ｄ３）を代表値として採用している。つまり、本実施形態では、データの精度が高いという利点がある。

また、本実施形態では、１回の発光に際に３回Ａ／Ｄデータを取得しているので、断続的に同じ光量で３回発光し、発光毎にＡ／Ｄデータの取得する場合に比べて、ＰＤ１９やオペアンプ（図示せず）の安定待ち時間が不要となり、Ａ／Ｄデータの取得毎の時間間隔をより短くできる。

・なお、ある１データに限らず、複数データの平均をとるなど平滑化処理をしてもよい。
・また、さちらずに正確に検出できた時点のデータを用いるようにしてもよい。この方法の場合には、サンプリング間隔のずれは多少生じるが、余分なＬＥＤ１５、１７の発光や、Ａ／Ｄデータの取得が不要なため、消費電力低減ができる。つまり、毎回、同じ回数のＡ／Ｄデータを取得する必要がない。

・或いは、逆に、脈波計測開始直後には、Ａ／Ｄデータの取得回数を増やすことで、脈拍数検出の応答性を高めることができる。このように、外乱光入射時も含め、計測状態が安定していない場合に、Ａ／Ｄデータの取得回数を増やすことで、効果が得られる。つまり、Ａ／Ｄの取得回数は、サンプリングに応じて適宜変更可能としてもよい。

尚、本発明は前記実施形態になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
例えば、脈拍成分や体動成分を抽出する処理等に関しては、上述したアルゴリズムに基づく処理を実行させるプログラムやそのプログラムを記憶している記録媒体にも適用できる。

この記録媒体としては、マイクロコンピュータとして構成される電子制御装置、マイクロチップ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＤＶＤ、光ディスク等の各種の記録媒体が挙げられる。つまり、上述した生体状態検出装置の処理を実行させることができるプログラムを記憶したものであれば、特に限定はない。

尚、前記プログラムは、単に記録媒体に記憶されたものに限定されることなく、例えばインターネットなどの通信ラインにて送受信されるプログラムにも適用される。

第１実施形態の生体状態検出装置の構成を示す説明図である。 生体状態検出装置の主要な構成を示すブロック図である。 脈波センサの構造や使用方法等を示す説明図である。 脈波センサによって得られる体動がある場合の検出信号を示すグラフである。 脈波センサによって得られる外乱光がある場合の検出信号を示すグラフである。 検出信号の周波数解析の結果を模式的に示すグラフである。 （ａ）はＬＥＤの発光量や発光タイミング等を示すグラフ、（ｂ）はＰＤの感度を示すグラフである。 第１実施形態におけるＬＥＤの発光量や発光タイミング等を示すグラフである。 第１実施形態における差分データの算出処理等を示すフローチャートである。 （ａ）は緑色ＬＥＤを用いた場合の周波数解析結果を模式的に示すグラフ、（ｂ）は赤外ＬＥＤを用いた場合の周波数解析結果を模式的に示すグラフである。 （ａ）はＧ１とＧ２のタイムラグを示すグラフ、（ｂ）はタイムラグによって変化する外乱光を示すグラフである。 （ａ）はタイムラグが小さい場合の周波数解析結果を模式的に示すグラフ、（ｂ）はタイムラグが大きい場合の周波数解析結果を模式的に示すグラフである。 第２実施形態におけるＬＥＤの発光量や発光タイミング等を示すグラフである。 第３実施形態におけるＬＥＤの発光量や発光タイミング等を示すグラフである。 第３実施形態における差分データの算出処理等を示すフローチャートである。 （ａ）はＧ１−Ｇ２で差分処理した場合を示す説明図、（ｂ）はＧ１−ＩＲ２で差分処理した場合を示す説明図である。 第４実施形態におけるＬＥＤの発光量や発光タイミング等を示すグラフである。 第５実施形態におけるＬＥＤの発光量や発光タイミング等を示すグラフである。 第５実施形態における差分データの算出処理等を示すフローチャートである。 第６実施形態におけるＬＥＤの発光量や発光タイミング等を示すグラフである。 第７実施形態におけるＬＥＤの発光量や発光タイミング等を示すグラフである。 第７実施形態における演算処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１…生体状態検出装置
３…データ処理装置部
５…脈波センサ
７…駆動回路
９…検出回路
１１…Ａ／Ｄ
１２…Ｄ／Ａ
１５…緑色ＬＥＤ
１７…赤外ＬＥＤ
１９…フォトダイオード（ＰＤ）

Claims (12)

1. 少なくともＡ発光素子及びＢ発光素子の２個以上の発光素子と、１個の受光素子とを利用して、脈拍と体動とを検出する生体状態検出装置において、
   前記Ａ発光素子は主として脈拍と体動とを検出可能な波長の光を発生する素子であり、前記Ｂ発光素子は主として体動を検出可能な波長の光を発生する素子であり、且つ、前記両発光素子は第１の光量と該第１の光量より光量の小さな第２の光量とによる発光が可能な素子であって、
   前記Ａ発光素子から前記第１の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＡ１信号成分と、前記Ａ発光素子から前記第２の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＡ２信号成分とを用い、両信号成分のＡ差分を求めるＡ差分手段と、
   前記Ｂ発光素子から前記第１の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＢ１信号成分と、前記Ａ発光素子又は前記Ｂ発光素子から前記第２の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＡＢ２信号成分とを用い、両信号成分のＢ差分を求めるＢ差分手段と、
   前記Ａ差分及びＢ差分を用いて、脈拍成分及び体動成分を抽出する抽出手段と、
   を備えたことを特徴とする生体状態検出装置。
2. 前記Ａ差分から脈拍成分と体動成分とを抽出し、前記Ｂ差分から体動成分を抽出することを特徴とする請求項１に記載の生体状態検出装置。
3. 少なくともＡ発光素子及びＢ発光素子の２個以上の発光素子と、１個の受光素子とを利用して、脈拍と体動とを検出する生体状態検出装置において、
   前記Ａ発光素子は主として脈拍と体動とを検出可能な波長の光を発生する素子であり、前記Ｂ発光素子は主として体動を検出可能な波長の光を発生する素子であり、且つ、前記両発光素子は第１の光量と該第１の光量より光量の小さな第２の光量とによる発光が可能な素子であって、
   前記Ａ発光素子から前記第１の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＡ１信号成分と、前記Ｂ発光素子から前記第２の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＢ２信号成分とを用い、両信号成分のＸ差分を求めるＸ差分手段と、
   前記Ｂ発光素子から前記第１の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＢ１信号成分と、前記Ａ発光素子又は前記Ｂ発光素子から前記第２の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＡＢ２信号成分とを用い、両信号成分のＹ差分を求めるＹ差分手段と、
   前記Ｘ差分及びＹ差分を用いて、脈拍成分及び体動成分を抽出する抽出手段と、
   を備えたことを特徴とする生体状態検出装置。
4. 前記Ｘ差分から脈拍成分と体動成分とを抽出し、前記Ｙ差分から体動成分を抽出することを特徴とする請求項３に記載の生体状態検出装置。
5. 少なくともＡ発光素子及びＢ発光素子の２個以上の発光素子と、１個の受光素子とを利用して、脈拍と体動とを検出する生体状態検出装置において、
   前記Ａ発光素子は主として脈拍と体動とを検出可能な波長の光を発生する素子であり、前記Ｂ発光素子は主として体動を検出可能な波長の光を発生する素子であり、且つ、前記両発光素子は第１の光量と該第１の光量より光量の小さな第２の光量とによる発光が可能な素子であって、
   前記Ａ発光素子から前記第１の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＡ１信号成分と、前記Ｂ発光素子から前記第１の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＢ１信号成分とを用い、両信号成分のＰ差分を求めるＰ差分手段と、
   前記Ｂ発光素子から前記第１の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＢ
   １信号成分と、前記Ａ発光素子又は前記Ｂ発光素子から前記第２の光量で発光した場合に前記受光素子によって得られるＡＢ２信号成分とを用い、両信号成分のＱ差分を求めるＱ差分手段と、
   前記Ｐ差分及びＱ差分を用いて、脈拍成分及び体動成分を抽出する抽出手段と、
   を備えたことを特徴とする生体状態検出装置。
6. 前記Ｐ差分から脈拍成分を抽出し、前記Ｑ差分から体動成分を抽出することを特徴とする請求項５に記載の生体状態検出装置。
7. 前記第２の光量は前記第１の光量の２分の１以下であることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の生体状態検出装置。
8. 外乱光を検出可能なように前記受光素子及び回路の感度低下帯を避けて、前記第２の光量を設定することを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の生体状態検出装置。
9. 前記差分において、差分するための第１の信号を取得する第１のタイミングと、差分されるための前記第２の信号を取得する第２のタイミングとの間隔を、３ｍｓｅｃ以下に設定することを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の生体状態検出装置。
10. 前記差分した信号を周波数解析することにより、脈拍成分と体動成分とを抽出することを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の生体状態検出装置。
11. 前記Ａ発光素子は緑色光を発生し、前記Ｂ発光素子は赤外光を発生することを特徴とする請求項１〜１０のいずれかに記載の生体状態検出装置。
12. 発光している間に前記受光素子による信号を複数回取得し、該複数回取得したデータに基づいて１サンプリングデータを検出することを特徴とする請求項１〜１１のいずれかに記載の生体状態検出装置。

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