JP2009011540A - Biological test device and program for biological test device - Google Patents

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Kazuhiro Sakino
和弘 崎野
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a biological test device high in detection precision by separating a necessary biological signal from biological signals generated from a plurality of generation sources. <P>SOLUTION: The biological test device includes a signal processing part which has: an extremum extracting means for extracting an extremum from a biological signal detected by a biological sensor; a cycle determining means for determining a cycle of a cyclic waveform included in the biological signal on the basis of extremum signal information extracted by the extremum extracting means; a cyclic waveform extracting means for extracting a cyclic waveform from the biological signal detected by the biological sensor on the basis of the cyclic information determined by the cyclic determining means; and a non-cyclic waveform extracting means for estimating a cyclic waveform included in a waveform signal to be tested by using a signal based on the cyclic waveform extracted by the cyclic waveform extracting means and extremum information on the waveform signal to be tested extracted by the extremum extracting means and eliminating an estimated estimation cyclic waveform from the waveform signal to be tested. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は被検体からの生体信号を取得する生体検査装置に関するもので、特に非周期的な生体信号の取得を行う生体検査装置に関するものである。   The present invention relates to a biological examination apparatus that obtains a biological signal from a subject, and more particularly to a biological examination apparatus that obtains an aperiodic biological signal.

本発明は、突発的、非周期的に発生する咳の回数や種類、嚥下の回数、頻度を解析する生体検査装置に関するもので、特に生体信号に含まれる発生源が異なり周期的に発生する心音や呼吸音といった解析に不必要なノイズを除去、低減する生体検査装置及び生体検査装置のプログラムに関するものである。   The present invention relates to a biopsy device that analyzes the number and type of coughs that occur suddenly and non-periodically, the number of swallows, and the frequency, and in particular, a heart sound that is generated periodically with different sources included in a biological signal. The present invention relates to a biopsy device and a program for the biopsy device that eliminate and reduce noise unnecessary for analysis such as breathing sound.

被検体からの生体信号を取得する装置としては、特許文献1では、マイクロホンにより生体音を検知する収集装置が開示されている。このようなマイクロホンにより生体信号を検出する収集装置では、呼吸音、心拍音などの複数の発生源による音(振動)が重畳されて信号波形として検出される、目的の生体信号を検出するためには、複数の発生源による信号を発生源毎に分離して解析する必要がある。   As an apparatus for acquiring a biological signal from a subject, Patent Document 1 discloses a collection apparatus that detects a biological sound using a microphone. In such a collecting device that detects a biological signal using a microphone, in order to detect a target biological signal that is detected as a signal waveform by superimposing sounds (vibrations) from a plurality of sources such as respiratory sounds and heartbeat sounds. Therefore, it is necessary to separate and analyze signals from a plurality of sources for each source.

特許文献1の収集装置では、このような問題に対して、呼吸音と心拍音では周波数帯域が異なることから、周波数フィルタにより生体信号を分離することにより解決を図っている。
特開2006−192020号公報
In the collecting apparatus of Patent Document 1, such a problem is solved by separating biological signals using a frequency filter because the frequency bands of breathing sound and heartbeat sound are different.
JP 2006-192020 A

しかし、周波数フィルタにより発生源が異なる生体信号を分離するためには、各生体信号間での周波数帯域が異なっている必要があり、周波数帯域が重なる生体信号間では特許文献1の手段では必要な生体信号を分離することができない。例えば呼吸、咳、嚥下及び静脈弁の動作音等では周波数帯域が一部重なる。   However, in order to separate biological signals having different generation sources by the frequency filter, the frequency bands between the biological signals need to be different, and the biological signal in which the frequency bands overlap is necessary in the means of Patent Document 1. The biological signal cannot be separated. For example, the frequency bands partially overlap in breathing, coughing, swallowing, and venous valve operation sounds.

本願発明は上記問題に鑑み、複数の発生源からなる生体信号から必要な生体信号を分離することにより検出精度の高い生体検査装置を得ることを目的とするものである。   In view of the above problems, an object of the present invention is to obtain a biopsy apparatus with high detection accuracy by separating necessary biosignals from biosignals composed of a plurality of generation sources.

上記の目的は、下記に記載する発明により達成される。
(1)生体信号を検出する生体センサと、
前記生体センサが検出した生体信号に対して信号処理を行う信号処理部と、を備えた生体検査装置であって、
前記信号処理部は、
生体信号から極値を抽出する極値抽出手段と、
前記極値抽出手段が抽出した極値情報をもとに生体信号に含まれる周期波形の周期を判定する周期判定手段と、
前記周期判定手段が判定した周期の情報に基づいて前記生体センサが検出した生体信号から周期波形を抽出する周期波形抽出手段と、
前記周期波形抽出手段が抽出した周期波形に基づいた信号と前記極値抽出手段が抽出した検査対象の波形信号の極値情報を用いて、該検査対象の波形信号に含まれる周期波形を推定し、推定した推定周期波形を該検査対象の波形信号から除去する非周期波形抽出手段と、
を有することを特徴とする生体検査装置。
(2)前記周期波形抽出手段で抽出した周期波形に基づいた信号は、複数の周期波形から作成したことを特徴とする(1)に記載の生体検査装置。
(3)前記非周期波形抽出手段は、検査対象の波形信号の振幅及び周期を極値情報として用いることを特徴とする(1)又は(2)に記載の生体検査装置。
(4)前記周期判定手段は、生体信号から複数の極値を抽出し、該極値の信号値又は該極値相互間の時間間隔に基づいて周期を判定することを特徴とする(1)乃至(3)のいずれかに記載の生体検査装置。
(5)前記周期判定手段は、生体信号から複数の極値を抽出し、複数の極値相互の時間間隔から複数の候補周期を選択し、該候補周期とした場合の隣接する候補波形相互間の相関係数を算出し、算出した相関係数が最も高い候補周期を前記生体信号に含まれる周期波形の周期とすることを特徴とする(1)乃至(3)のいずれかに記載の生体検査装置。
(6)前記生体信号は、発生源が異なる複数の生体信号であることを特徴とする(1)乃至(5)のいずれかに記載の生体検査装置。
(7)前記非周期波形抽出手段は、周期波形信号が変化した時期を検出し、該検出した時期に基づいて非周期波形信号の検出を行う検査期間を決定することを特徴とする(1)乃至(6)のいずれかに記載の生体検査装置。
(8)生体信号を取得する複数の生体センサを有し、
前記非周期波形抽出手段は、一つの生体センサが検出した生体信号に基づいて前記検査期間を決定し、決定した該検査期間における他の生体センサが検出した生体信号から非周期波形信号の検出を行うことを特徴とする(7)に記載の生体検査装置。
(9)前記判定手段が、周期的な生体信号を抽出できない場合にはエラー判定することを特徴とする(1)に記載の生体検査装置。
(10)生体信号を検出する生体センサを有する生体検査装置のプログラムであって、
前記生体センサが検出した生体信号から極値を抽出する極値抽出ステップと、
前記極値抽出ステップで抽出した極値情報をもとに生体信号に含まれる周期波形の周期を判定する周期判定ステップと、
前記周期判定ステップで判定した周期の情報に基づいて前記生体センサが検出した生体信号から周期波形を抽出する周期波形抽出ステップと、
前記周期波形抽出ステップで抽出した周期波形に基づいた信号と前記極値抽出手段が抽出した検査対象の波形信号の極値情報を用いて、該検査対象の波形信号に含まれる周期波形を推定し、推定した推定周期波形を該検査対象の波形信号から除去する非周期波形抽出ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータに実行させる生体検査装置のプログラム。
(11)前記周期波形抽出ステップで抽出した周期波形に基づいた信号は、複数の周期波形から作成したことを特徴とする(10)に記載の生体検査装置のプログラム。
(12)前記非周期波形抽出ステップでは、検査対象の波形信号の振幅及び周期を極値情報として用いることを特徴とする(10)又は(11)に記載の生体検査装置のプログラム。
(13)前記周期判定ステップは、生体信号から複数の極値を抽出する極値抽出ステップと、該極値の信号値又は極値間の時間間隔に基づいて周期を判定する周期抽出ステップとを含むことを特徴とする(10)乃至(12)のいずれかに記載の生体検査装置のプログラム。
(14)前記周期抽出ステップでは、複数の極値相互の時間間隔から複数の候補周期を選択し、該候補周期とした場合の隣接する候補波形相互間の相関係数を算出し、算出した相関係数が最も高い候補周期を前記生体信号に含まれる周期波形の周期とすることを特徴とする(10)乃至(12)のいずれかに記載の生体検査装置のプログラム。
(15)前記生体信号は、発生源が異なる複数の生体信号であることを特徴とする(10)乃至(14)のいずれかに記載の生体検査装置のプログラム。
The above object is achieved by the invention described below.
(1) a biological sensor for detecting a biological signal;
A signal processing unit that performs signal processing on a biological signal detected by the biological sensor,
The signal processing unit
Extreme value extraction means for extracting an extreme value from a biological signal;
A period determining means for determining a period of a periodic waveform included in the biological signal based on the extreme value information extracted by the extreme value extracting means;
Periodic waveform extraction means for extracting a periodic waveform from a biological signal detected by the biological sensor based on information on the period determined by the period determination means;
Using the signal based on the periodic waveform extracted by the periodic waveform extracting means and the extreme value information of the waveform signal to be inspected extracted by the extreme value extracting means, the periodic waveform included in the waveform signal to be inspected is estimated. A non-periodic waveform extracting means for removing the estimated periodical waveform estimated from the waveform signal to be inspected;
A biopsy device characterized by comprising:
(2) The biological examination apparatus according to (1), wherein the signal based on the periodic waveform extracted by the periodic waveform extracting means is created from a plurality of periodic waveforms.
(3) The biopsy apparatus according to (1) or (2), wherein the non-periodic waveform extraction unit uses the amplitude and period of a waveform signal to be examined as extreme value information.
(4) The period determining means extracts a plurality of extreme values from the biological signal, and determines the period based on the signal value of the extreme values or the time interval between the extreme values (1) The biopsy apparatus according to any one of (3) to (3).
(5) The period determination means extracts a plurality of extreme values from the biological signal, selects a plurality of candidate periods from a plurality of time intervals between the extreme values, and sets the candidate periods as adjacent candidate waveforms. The biological coefficient according to any one of (1) to (3), wherein the correlation period is calculated, and the candidate period with the highest calculated correlation coefficient is set as the period of the periodic waveform included in the biological signal. Inspection device.
(6) The biological examination apparatus according to any one of (1) to (5), wherein the biological signal is a plurality of biological signals having different generation sources.
(7) The non-periodic waveform extracting means detects a period when the periodic waveform signal changes, and determines an inspection period for detecting the non-periodic waveform signal based on the detected period (1) The biopsy apparatus according to any one of (6) to (6).
(8) having a plurality of biological sensors for acquiring biological signals;
The non-periodic waveform extraction means determines the examination period based on a biological signal detected by one biological sensor, and detects a non-periodic waveform signal from biological signals detected by other biological sensors in the determined examination period. The biopsy device according to (7), which is performed.
(9) The biological examination apparatus according to (1), wherein the determination unit determines an error when a periodic biological signal cannot be extracted.
(10) A program for a biological examination apparatus having a biological sensor for detecting a biological signal,
An extreme value extraction step of extracting an extreme value from a biological signal detected by the biological sensor;
A period determining step for determining a period of a periodic waveform included in the biological signal based on the extreme value information extracted in the extreme value extracting step;
A periodic waveform extraction step for extracting a periodic waveform from a biological signal detected by the biological sensor based on information on the period determined in the period determining step;
Using the signal based on the periodic waveform extracted in the periodic waveform extraction step and the extreme value information of the waveform signal to be inspected extracted by the extreme value extracting means, the periodic waveform included in the waveform signal to be inspected is estimated. A non-periodic waveform extraction step for removing the estimated periodical waveform estimated from the waveform signal to be examined;
A program for a biological examination apparatus that is executed by a computer.
(11) The program for a biological examination apparatus according to (10), wherein the signal based on the periodic waveform extracted in the periodic waveform extraction step is created from a plurality of periodic waveforms.
(12) In the non-periodic waveform extraction step, the amplitude and the period of the waveform signal to be examined are used as extreme value information, and the program of the biological examination apparatus according to (10) or (11)
(13) The cycle determination step includes an extreme value extraction step of extracting a plurality of extreme values from the biological signal, and a cycle extraction step of determining a cycle based on a signal value of the extreme value or a time interval between the extreme values. The program of the biopsy apparatus according to any one of (10) to (12), characterized in that it includes:
(14) In the period extraction step, a plurality of candidate periods are selected from a plurality of time intervals between extreme values, and a correlation coefficient between adjacent candidate waveforms when the candidate period is used is calculated, and the calculated phase The biopsy apparatus program according to any one of (10) to (12), wherein the candidate period having the highest relation number is set as a period of a periodic waveform included in the biological signal.
(15) The biological inspection apparatus program according to any one of (10) to (14), wherein the biological signal is a plurality of biological signals having different generation sources.

本発明によれば、複数の発生源からなる生体信号から必要な生体信号を分離することにより検出精度の高い生体検査装置を得ることが可能となる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to obtain a biopsy apparatus with a high detection accuracy by isolate | separating a required biosignal from the biosignal which consists of a several generation source.

本発明を実施の形態に基づいて説明するが、本発明は該実施の形態に限られない。   Although the present invention will be described based on an embodiment, the present invention is not limited to the embodiment.

図1は、生体信号採取装置の使用例を示す模式図である。同図に示す例では二つの生体信号採取装置の生体センサ1を被検体の生体面Hに取り付けた状態を示している。生体信号採取装置により、咳、嚥下音、呼吸音、心音、その他の発生源の異なる複数の生体信号を検知して後述の信号処理部2に送信する。   FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of use of the biological signal collection device. The example shown in the figure shows a state in which the biological sensors 1 of the two biological signal collection devices are attached to the biological surface H of the subject. The biological signal collection device detects a plurality of biological signals from different sources such as cough, swallowing sound, respiratory sound, heart sound, and transmits them to the signal processing unit 2 described later.

図2は、生体センサ1の断面図である。同図に示す例では生体信号として生体音を採取するものである。同図に示すように、生体センサ1は、円柱形状で一端面が開口した筐体部12と、該筐体部12の開口面を閉塞するように筐体部12に密着した中間シート部材13とを備えている。   FIG. 2 is a cross-sectional view of the biosensor 1. In the example shown in the figure, a biological sound is collected as a biological signal. As shown in the figure, the biosensor 1 includes a casing 12 having a cylindrical shape with an open end, and an intermediate sheet member 13 that is in close contact with the casing 12 so as to close the opening of the casing 12. And.

生体センサ1は、いわゆるコンデンサマイクロホン方式の集音ユニットである。生体センサ1は変換部15と、上面及び下面が開口した円錐形状の空気室壁16からなる集音部と、変換部15により得た電気信号を増幅してデジタル信号に変換したり、外部の記憶部あるいは信号処理部(図示せず)に送信したりする素子19と、変換部15及び素子19を搭載した基板17と、変換部15及び素子19に電源を供給するバッテリ部18から構成される。   The biosensor 1 is a so-called condenser microphone type sound collecting unit. The biological sensor 1 includes a conversion unit 15, a sound collection unit composed of a conical air chamber wall 16 whose upper and lower surfaces are opened, and an electric signal obtained by the conversion unit 15 is amplified and converted into a digital signal, It comprises an element 19 that transmits to a storage unit or a signal processing unit (not shown), a conversion unit 15 and a substrate 17 on which the element 19 is mounted, and a battery unit 18 that supplies power to the conversion unit 15 and the element 19. The

生体センサ1は、中間シート部材13に設けられた粘着剤層14により患者(被検体)の所定の部位に貼り付けられている。患者が呼吸や嚥下などを行うことにより生体音を発すると、この生体音の波長に合わせて中間シート部材13が微小振動する。中間シート部材13の微小振動は空気室壁16を伝って変換部15に伝搬される。そして、生体音の振動が変換部15により電気信号に変換され、素子19によりデジタル信号に変換されて、後述の信号処理部2に送信される。   The biosensor 1 is attached to a predetermined part of a patient (subject) by an adhesive layer 14 provided on the intermediate sheet member 13. When the patient emits a body sound by breathing or swallowing, the intermediate sheet member 13 vibrates minutely in accordance with the wavelength of the body sound. The minute vibration of the intermediate sheet member 13 is propagated to the conversion unit 15 through the air chamber wall 16. The vibration of the body sound is converted into an electric signal by the conversion unit 15, converted into a digital signal by the element 19, and transmitted to the signal processing unit 2 described later.

なお生体センサ1として、集音部を有して音信号を取得するセンサについて説明したが、これに限られず加速度センサにより加速度信号を取得する生体センサであってもよい。   In addition, although the sensor which has a sound collection part and acquires a sound signal was demonstrated as the biosensor 1, it is not restricted to this, The biosensor which acquires an acceleration signal with an acceleration sensor may be sufficient.

図3は、実施形態に係る生体検査装置の概略構成を示すブロック図である。同図に示すように、生体検査装置は、生体センサ1、信号処理部2を備えている。信号処理部2では生体センサ1が取得した生体信号から周期的な信号を取り除くことにより非周期的な生体信号を検出する。信号処理部2は、生体信号に含まれる周期波形の周期を判定する周期判定部210、判定した周期の情報に基づいて生体信号から周期波形を抽出し、抽出した周期波形から規格化波形を生成する規格化波形生成部220、生成した規格化波形と検査対象(検出対象ともいう)の生体信号とに基づき非周期波形を検出する非周期波形抽出部230を備えている。信号処理部2が有する内部メモリに記憶しているプログラムをCPU(不図示)が実行することにより前記各部の制御及び各種処理を実行する。   FIG. 3 is a block diagram illustrating a schematic configuration of the biopsy device according to the embodiment. As shown in the figure, the biological examination apparatus includes a biological sensor 1 and a signal processing unit 2. The signal processing unit 2 detects an aperiodic biological signal by removing a periodic signal from the biological signal acquired by the biological sensor 1. The signal processing unit 2 extracts a periodic waveform from the biological signal based on the information on the determined period, and generates a normalized waveform from the extracted periodic waveform. The period determining unit 210 determines the period of the periodic waveform included in the biological signal. And a non-periodic waveform extraction unit 230 that detects a non-periodic waveform based on the generated standardized waveform and a biological signal to be inspected (also referred to as a detection target). A CPU (not shown) executes a program stored in an internal memory of the signal processing unit 2 to execute control of each unit and various processes.

次に図4から図11に基づき各部で実行する処理について説明する。図4は実施形態に係る生体検査装置の処理を説明するフローチャートである。なお、図4のステップS11〜S13までが周期判定部210で、ステップS21及びS22が規格化波形生成部220で、ステップS31及びS32が非周期波形抽出部230で、それぞれ実行される処理である。   Next, processing executed by each unit will be described with reference to FIGS. FIG. 4 is a flowchart for explaining processing of the biopsy apparatus according to the embodiment. Steps S11 to S13 in FIG. 4 are processes executed by the period determination unit 210, steps S21 and S22 are performed by the normalized waveform generation unit 220, and steps S31 and S32 are performed by the non-periodic waveform extraction unit 230, respectively. .

まず周期判定部210では、極値pの算出を行う(ステップS11)。ステップS11について図5、図6を用いて説明する。   First, the period determination unit 210 calculates the extreme value p (step S11). Step S11 will be described with reference to FIGS.

図5は、ステップS11のサブルーチンを説明する図である。同図において、ステップS111では、生体センサからの生体信号sが基準値をクロスしたか否かを判断する。ここで基準値とは所定の出力値であり、例えば0(ゼロ)出力である。また信号値に対するオフセットの影響を除去するために、あらかじめ生体信号に対してローパスフィルタを介した信号を用いてもよい。またクロスするとは、いいかえると基準値と信号値が一致することである。図6は生体センサからの生体信号と基準値との関係を示す図である。同図に示すように生体信号sと基準値(0)とは、cp1、cp2の2箇所でクロスしていることを示している。   FIG. 5 is a diagram for explaining the subroutine of step S11. In the figure, in step S111, it is determined whether or not the biological signal s from the biological sensor has crossed the reference value. Here, the reference value is a predetermined output value, for example, 0 (zero) output. Further, in order to remove the influence of the offset on the signal value, a signal through a low-pass filter may be used for the biological signal in advance. In other words, crossing means that the reference value matches the signal value. FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the biological signal from the biological sensor and the reference value. As shown in the figure, the biological signal s and the reference value (0) indicate that they cross at two locations of cp1 and cp2.

ステップS111で生体信号sと基準値がクロス(cp1)した場合(ステップS111:Yes)には、以降の生体信号sの信号値と時間(位置)を記録し続ける(ステップS112)。続いてステップS113ではステップS111と同様の判断を行い、次にクロス(cp2)した場合(ステップS113:Yes)には、ステップS114では、それまでにステップS112で記録した生体信号sの中から極値pとその極値pの時間を算出して図4のフローに戻る(Return)。   If the biological signal s and the reference value cross (cp1) in step S111 (step S111: Yes), the subsequent signal value and time (position) of the biological signal s are continuously recorded (step S112). Subsequently, in step S113, the same determination as in step S111 is performed. If the next cross (cp2) is made (step S113: Yes), in step S114, the signal from the biological signal s recorded in step S112 so far is updated. The time of the value p and its extreme value p is calculated, and the flow returns to the flow of FIG. 4 (Return).

なお、極値pの算出のフローとして、生体信号sが基準値をクロス(cp1)した時点で変数をリセットし、次にクロス(cp2)するまで生体信号sの信号値が変数よりも大きい場合(あるいは小さい場合)に変数を当該信号値に書き換えを行うことによって二つのクロス点間の極大値(あるいは極小値)を求めるように処理してもよい。   As a flow for calculating the extreme value p, when the biological signal s crosses the reference value (cp1), the variable is reset, and the signal value of the biological signal s is larger than the variable until the next crossing (cp2). Alternatively, the maximum value (or the minimum value) between the two cross points may be obtained by rewriting the variable to the signal value (if it is small).

例えばステップS111でcp1、ステップS113でcp2をそれぞれクロスした点と判断した場合には、cp1とcp2間における生体信号sの中で最大の値(あるいは最小の値)を極値pとする。なお、本稿では、極値pとはある期間内、具体的には基準値をクロスする2つのクロス点間での最大あるいは最小の値の意味として用いる。また以降の説明では、極値pのうち最大値である極大値を用いて処理を行う例について説明を行うが、極値pのうち最小の値である極小値を用いて処理を行ってもよいし、極大値と極小値の両方を用いて処理を行ってもよい。   For example, when it is determined in step S111 that cp1 and cp2 are crossed in step S113, the maximum value (or the minimum value) in the biological signal s between cp1 and cp2 is set as the extreme value p. In this paper, the extreme value p is used to mean the maximum or minimum value within a certain period, specifically between two cross points that cross the reference value. Further, in the following description, an example in which processing is performed using the maximum value that is the maximum value among the extreme values p will be described, but even if processing is performed using the minimum value that is the minimum value among the extreme values p. Alternatively, the processing may be performed using both the maximum value and the minimum value.

図4のステップS12では、基準最大値pmaxを算出する。ステップS12について図7、図8を用いて説明する。   In step S12 of FIG. 4, a reference maximum value pmax is calculated. Step S12 will be described with reference to FIGS.

図7は、ステップS12のサブルーチンを説明する図である。同図のフローにより図8に示すような生体信号の信号値から所定時間tcの範囲内での最大の極値pを算出する。まず、図7のステップS121では変数yを0に初期化する。続くステップS122では、比較の対象となる極値p(例えば図8のp1)を変数yの値と比較する。極値pの方が変数yよりも大きい場合は、変数yを極値pに更新する(ステップS122)。   FIG. 7 is a diagram for explaining the subroutine of step S12. The maximum extremum p in the range of the predetermined time tc is calculated from the signal value of the biological signal as shown in FIG. First, in step S121 in FIG. 7, the variable y is initialized to zero. In the subsequent step S122, the extreme value p (for example, p1 in FIG. 8) to be compared is compared with the value of the variable y. If the extreme value p is larger than the variable y, the variable y is updated to the extreme value p (step S122).

これを所定時間tcが経過するまでは(ステップS123:No)比較の対象となる極値pを順次p1からp6まで更新してゆき、ステップS122で最大値を適宜更新してゆく。   Until the predetermined time tc elapses (step S123: No), the extreme value p to be compared is sequentially updated from p1 to p6, and the maximum value is appropriately updated in step S122.

所定時間経過した場合(ステップS123:Yes)には、その時点で変数yに記録されている極値p(図8に示す例ではp3)を基準最大値pmaxに決定し(ステップS124)、図4のフローに戻る(Return)。   When the predetermined time has elapsed (step S123: Yes), the extreme value p (p3 in the example shown in FIG. 8) recorded in the variable y at that time is determined as the reference maximum value pmax (step S124). Return to the flow of 4 (Return).

図4のステップS13では、基準周期Tsを算出する。ステップS13について図9、図10を用いて説明する。   In step S13 in FIG. 4, a reference period Ts is calculated. Step S13 will be described with reference to FIGS.

図9は、ステップS13のサブルーチンを説明する図である。まずステップS131では、初期化としてカウンタ変数nを1に設定する。ステップ132では対象の極値pを設定する。具体的には、ステップS12で算出した基準最大値pmaxからn番目後の極値p(n)を対象とする。   FIG. 9 is a diagram for explaining the subroutine of step S13. First, in step S131, a counter variable n is set to 1 as initialization. In step 132, the target extreme value p is set. Specifically, the extreme value p (n) nth after the reference maximum value pmax calculated in step S12 is targeted.

ステップS133ではpmaxと対象の極値p(n)(例えば、p(1))の信号値とを比較し、所定の範囲内か否かを判断する。具体的にはpmaxの信号値に対して±10%(90%〜110%)の範囲内であるかを判断する。所定の範囲内でなければ(ステップS133:No)、カウンタ変数nをインクリメントし、対象の極値p(n)を次の極値に変更する(ステップS137)。なおこの際nが所定の範囲よりも大きく(ステップS138:No)、所定の回数で基準周期Tsが決定できなかった場合には、エラー判定し、異常信号を出力して終了する(ステップS139、End)。   In step S133, pmax is compared with the signal value of the target extreme value p (n) (for example, p (1)) to determine whether the value is within a predetermined range. Specifically, it is determined whether it is within a range of ± 10% (90% to 110%) with respect to the signal value of pmax. If it is not within the predetermined range (step S133: No), the counter variable n is incremented, and the target extreme value p (n) is changed to the next extreme value (step S137). At this time, if n is larger than the predetermined range (step S138: No) and the reference period Ts cannot be determined a predetermined number of times, an error is determined, an abnormal signal is output, and the process ends (step S139, End).

一方、所定の範囲内であると判断した場合(ステップS133:Yes)には、pmaxとp(n)との時間間隔を候補周期Tn(図10の例ではT1)にセットする(ステップS134)。なお候補周期Tnとしては所定周期範囲内でない、極端に短い周期は候補周期とはしないようにしている。   On the other hand, if it is determined that it is within the predetermined range (step S133: Yes), the time interval between pmax and p (n) is set to the candidate period Tn (T1 in the example of FIG. 10) (step S134). . The candidate period Tn is not within the predetermined period range, and an extremely short period is not set as a candidate period.

例えば、咳や嚥下の生体信号を解析する場合に含まれる心拍や静脈弁の動作音を除去したい場合は、除去したい信号の下限周期以下である例えば0.3秒以下の周期を候補周期としないことで、処理回数を減らすことができる。   For example, if you want to remove the heartbeat and venous valve operation sounds that are included when analyzing biological signals such as coughing and swallowing, do not use a period of 0.3 seconds or less, for example, that is less than the lower limit period of the signal you want to remove. As a result, the number of processes can be reduced.

次のステップS135では、pmaxから候補周期の2倍の時間経過した前後に所定範囲内の極値pがあるか否かを判断する。具体的には図10の示す例では、pmaxから候補周期T1の2倍の時間経過した所定範囲内(破線枠a内)の時間に、所定範囲内の信号値の極値pがあるかを判断する。   In the next step S135, it is determined whether or not there is an extreme value p within a predetermined range before and after the time twice as long as the candidate period has elapsed from pmax. Specifically, in the example shown in FIG. 10, whether or not there is an extremum p of the signal value within the predetermined range at a time within the predetermined range (within the broken line frame a) that has passed twice the candidate period T1 from pmax. to decide.

なお、所定範囲内とは、図10に示す例ではy方向としてはpmaxの±10%(90〜110%)の範囲内、x方向としてはT1の2倍(200%)から±20%の範囲内(180%〜220%)を所定範囲内としている。   In the example shown in FIG. 10, “within a predetermined range” is within a range of ± 10% (90 to 110%) of pmax in the y direction, and is twice (200%) to ± 20% of T1 in the x direction. The range (180% to 220%) is within the predetermined range.

所定範囲a内に極値pが存在していない場合(ステップS135:No)にはステップS137以降のフローを継続する。一方、所定範囲aの中に極値pが存在している場合(ステップS135:Yes)には、候補周期Tnを基準周期Tsに確定して(ステップS136)、図4のフローに戻る(Return)。   When the extreme value p does not exist within the predetermined range a (step S135: No), the flow after step S137 is continued. On the other hand, when the extreme value p exists in the predetermined range a (step S135: Yes), the candidate period Tn is determined as the reference period Ts (step S136), and the process returns to the flow of FIG. 4 (Return). ).

基準周期Ts内で複数の極大値(極小値)が存在していても、簡単な処理で精度よく基準周期Tsを求めることが可能になる。従って、基準周期Ts内で極大値(極小値)が一つしか存在しない周期的な生体信号であれば処理をする必要はない。   Even if there are a plurality of maximum values (minimum values) within the reference period Ts, the reference period Ts can be obtained with high accuracy by simple processing. Therefore, it is not necessary to process a periodic biological signal having only one maximum value (minimum value) within the reference period Ts.

概念の理解のために、オフライン処理をイメージして処理の考え方を説明しているが、オンラインで処理する場合には、最初の極大値p1を基準にして図4のステップS13の基準周期Tsを算出する処理を並行して行ってもよい。あるいは、次の極大値p2が極大値p1よりも大きければ極大値p2を基準にし直して、図4のステップS13の基準周期Tsを算出する処理を初期化して再度並行して行う処理にしてもよく、特に限定するものではない。   In order to understand the concept, the concept of processing has been described with the image of offline processing. However, in the case of online processing, the reference period Ts in step S13 in FIG. 4 is set based on the first maximum value p1. You may perform the process to calculate in parallel. Alternatively, if the next maximum value p2 is larger than the maximum value p1, the local maximum value p2 is used as a reference, and the process of calculating the reference period Ts in step S13 in FIG. 4 is initialized and performed again in parallel. Well, not particularly limited.

続いて図4のステップS21では、ステップS13で算出した基準周期Tsに基づいて生体信号sから波形を抽出(切り出しともいう)、及び抽出した波形の規格化を行う。当該処理について、図11に基づいて説明する。図11は生体信号sから非周期波形を検出する処理を説明するための概念図である。同図において生体信号sから、基準周期Tsとpmaxの信号値及びそのタイミングの情報に基づいて、波形を抽出する。具体的には基準周期Ts前後(基準周期の90%〜110%)でpmax前後(pmax信号値の90〜110%)の極値が存在した場合には極値間を周期Ts1とする一つの周期波形と判断する。図11において抽出した周期波形の例がwf1〜wf4である。なお、基準周期Tsは周期Ts1の値で逐次置き換えを行ってもよいし、基準周期Tsと周期Ts1を平均化処理した値に置き換えてもよい。   Subsequently, in step S21 of FIG. 4, a waveform is extracted (also referred to as clipping) from the biological signal s based on the reference period Ts calculated in step S13, and the extracted waveform is normalized. This process will be described with reference to FIG. FIG. 11 is a conceptual diagram for explaining processing for detecting a non-periodic waveform from the biological signal s. In the figure, a waveform is extracted from the biological signal s based on the signal values of the reference periods Ts and pmax and the timing information. Specifically, when there is an extreme value around pmax (90-110% of the pmax signal value) around the reference period Ts (90% to 110% of the reference period), one interval between the extreme values is set to the period Ts1. Judged as a periodic waveform. Examples of periodic waveforms extracted in FIG. 11 are wf1 to wf4. The reference period Ts may be sequentially replaced with the value of the period Ts1, or the reference period Ts and the period Ts1 may be replaced with an averaged value.

そして抽出した周期波形wfを規格する規格化処理を行う。規格化処理とは周期波形の波高値(ピークツーピークともいう)及び周期Twfaに基づいて時間軸(横軸)と信号値軸(縦軸)を一定の範囲値に伸縮することである。例えば波高値、周期Twfaをそれぞれ8bitの256の値に収まるように変換する。このようにすることで、抽出した周期波形から、周期及び振幅の情報を取り除いた「波形の形状情報のみ」を抽出することができる。   Then, normalization processing for standardizing the extracted periodic waveform wf is performed. The normalization process is to expand and contract the time axis (horizontal axis) and the signal value axis (vertical axis) to a certain range value based on the peak value (also referred to as peak-to-peak) of the periodic waveform and the period Twfa. For example, the peak value and the cycle Twfa are converted so as to be within 256 values of 8 bits. By doing so, it is possible to extract “only the waveform shape information” obtained by removing the period and amplitude information from the extracted periodic waveform.

なお、信号値軸(縦軸)を波高値で規格化せずにpmax0の値で規格化したり、pmax0とpmax1の大きい方で規格化したりしてもよく、除去する周期波形の特性に適した方法で規格化処理すればよく限定するものではない。   Note that the signal value axis (vertical axis) may be normalized by the value of pmax0 without being normalized by the peak value, or may be normalized by the larger of pmax0 and pmax1, which is suitable for the characteristics of the periodic waveform to be removed. There is no limitation as long as normalization processing is performed by a method.

規格化波形を作成する目的は、生体信号のため周期Ts1やpmax1及び波高値が変化するため規格化せずに信号波形を平均化処理すると誤差が生じて性能が低減するのを改善するためである。なお「周期波形に基づいた信号」とは、当該規格化処理をした規格化波形のことを意味する概念である。   The purpose of creating a standardized waveform is to improve the reduction in performance due to errors occurring when the signal waveform is averaged without normalization because the period Ts1, pmax1, and the crest value change due to a biological signal. is there. The “signal based on the periodic waveform” is a concept that means a normalized waveform that has been subjected to the normalization process.

このようにしてステップS21では、事前に抽出した周期波形から規格化波形を生成することにより初期規格化波形を生成する。   In this manner, in step S21, an initial normalized waveform is generated by generating a normalized waveform from the periodic waveform extracted in advance.

ステップS22では、検査対象周辺の信号から周期波形を抽出し、抽出した周期波形を規格化し、当該規格化した周期波形をステップS21であらかじめ算出しておいた初期規格化波形に対して平均化処理することにより規格化波形を逐次更新していく。初期規格化波形wfb(0)を更新したものが規格化波形wfb(n)である。ここでいう平均化処理とは公知のデジタルフィルタ演算処理を含む。   In step S22, a periodic waveform is extracted from signals around the inspection target, the extracted periodic waveform is normalized, and the normalized periodic waveform is averaged with respect to the initial normalized waveform previously calculated in step S21. By doing so, the normalized waveform is sequentially updated. An updated version of the initial normalized waveform wfb (0) is a normalized waveform wfb (n). The averaging process here includes a known digital filter calculation process.

ステップS31では、検査対象の波形(図11のwf3)から特徴点を抽出する。ここで特徴点とは極値情報のことであり、例えば振幅(あるいは波高値)と周期(時間間隔)のことである。検査対象wf3のこれらの「特徴点」と、ステップS22で「規格化処理した波形」とを用いて推定周期波形wfcを算出する。具体的には、検査対象wf3の振幅と周期の値を用いて規格化処理とは逆の変換処理(復元処理ともいう)を行う。   In step S31, feature points are extracted from the waveform to be examined (wf3 in FIG. 11). Here, the feature point is extreme value information, for example, amplitude (or peak value) and period (time interval). The estimated periodic waveform wfc is calculated using these “feature points” of the inspection object wf3 and the “normalized waveform” in step S22. Specifically, a conversion process (also referred to as a restoration process) opposite to the normalization process is performed using the amplitude and period values of the inspection object wf3.

このように規格化波形を復元して推定周期波形を算出するようにすることで、検査対象の生体信号における周期波形の周期あるいは振幅(波高値)が変化しても、精度よく周期波形を推定することができる。   By restoring the normalized waveform and calculating the estimated periodic waveform in this way, the periodic waveform can be accurately estimated even if the period or amplitude (crest value) of the periodic waveform in the biological signal to be examined changes. can do.

検査対象wf3の振幅と周期の波形に非周期波形wfdが含まれることで、検査対象wf3の振幅と周期が正しく検出できなかった場合に、直前の検査対象wf2で得られている振幅と周期の値を用いて規格化処理とは逆の変換処理(復元処理)を行ってもよいし、更に以前の検査対象wf1で得られている振幅と周期の値を用いて線形近似や2次関数近似の関数近似の手法を用いて検査対象wf3の振幅と周期を推定した値を用いて同様の処理を行ってもよいし、オフライン処理の様に一度波形をメモリに保持することで次の検査対象wf4の振幅と周期の値を利用して関数近似してもよい。   When the amplitude and period of the inspection object wf3 are not correctly detected because the waveform of the inspection object wf3 includes the non-periodic waveform wfd, the amplitude and the period of the inspection object wf2 are obtained. Conversion processing (restoration processing) opposite to normalization processing may be performed using the values, and linear approximation or quadratic function approximation may be performed using the amplitude and period values obtained from the previous inspection object wf1. The same processing may be performed using the value obtained by estimating the amplitude and period of the inspection target wf3 using the function approximation method of the above, or the next inspection target may be stored once in the memory as in the offline processing. A function approximation may be performed using the value of the amplitude and period of wf4.

極値(極大値)の周期だけでなく、極大値と極小値間の周期も演算した値も利用して例えば規格化処理とは逆の変換処理する特徴点の信号に利用することでより検出の精度を高める様にしてもよい。   Not only the period of the extreme value (maximum value) but also the value calculated by calculating the period between the maximum value and the minimum value, for example, it can be detected by using it for the signal of the feature point to be converted opposite to the normalization process. You may make it raise the precision of.

ステップS32では、検査対象(wf3)の生体信号(生波形)から、ステップS31で算出した推定周期波形wfcを除去して非周期波形wfdを検出して終了する(End)。   In step S32, the estimated periodic waveform wfc calculated in step S31 is removed from the biological signal (raw waveform) of the inspection target (wf3), and the aperiodic waveform wfd is detected and the process ends (End).

なお極値pのうち最大値を用いて処理の説明を行ったが、これに限られず、極値pのうち最小値(負の極値)を用いて処理を行うようにしてもよい。更に、ステップS13において基準周期Tsの算出を、信号値が同等の極値が等間隔で存在するか否かにより決定する処理について説明したが、これに限られない。「相関係数」を用いて周期を算出する方法として以下の方法を用いてもよい。(1)基準の極大値p(0)に続く複数の極大値p(n)に基づいて、基準の極大値p(0)と複数の極大値p(n)間の複数の候補基準周期Ts(n)を設定しておき、(2)基準の極大値p(0)から極大値p(n)間波形と極大値p(n)からTs(n)時間間の波形の相関係数をn個それぞれ算出し、(3)n個の相関係数の中で最大値となった波形に対応する極大値p(m)を求め、(4)基準の極大値p(0)と極大値p(m)間の時間から候補基準周期Ts(m)を基準周期Tsとして算出する。   The processing has been described using the maximum value among the extreme values p. However, the processing is not limited to this, and the processing may be performed using the minimum value (negative extreme value) of the extreme values p. Furthermore, although the process of determining the calculation of the reference period Ts in step S13 based on whether or not extreme values with the same signal value exist at equal intervals has been described, the present invention is not limited to this. The following method may be used as a method of calculating the period using the “correlation coefficient”. (1) Based on a plurality of maximum values p (n) following the reference maximum value p (0), a plurality of candidate reference periods Ts between the reference maximum value p (0) and the plurality of maximum values p (n) (N) is set, and (2) the correlation coefficient between the waveform between the reference maximum value p (0) and the maximum value p (n) and the waveform between the maximum value p (n) and the time Ts (n). n is calculated, and (3) the maximum value p (m) corresponding to the waveform having the maximum value among the n correlation coefficients is obtained, and (4) the reference maximum value p (0) and the maximum value. The candidate reference period Ts (m) is calculated as the reference period Ts from the time between p (m).

また図3、図4等の説明では、基準周期の算出、波形の規格化、非周期波形の抽出、等の処理をシリアルに行う例について説明したがこれに限られず、これらの処理をパラレルに行っておき基準周期周期Ts、規格化波形をリアルタイムで逐次更新するようにしてもよい。また取得した生体信号sをオフラインで信号処理部が処理することにより検査対象の生体信号よりも前の波形信号だけではなく、後の波形信号も用いて更に精度よく非周期波形の検出を行うようにしてもよい。   In the description of FIGS. 3 and 4 and the like, an example in which processing such as calculation of a reference period, waveform normalization, and extraction of an aperiodic waveform is performed serially has been described. However, the present invention is not limited thereto, and these processes are performed in parallel. Alternatively, the reference period Ts and the normalized waveform may be sequentially updated in real time. Further, the acquired biological signal s is processed off-line by the signal processing unit, so that the non-periodic waveform is detected with higher accuracy using not only the waveform signal before the biological signal to be examined but also the subsequent waveform signal. It may be.

このように、「生体センサが検出した生体信号から極値を抽出する極値抽出手段と、生体信号に含まれる周期波形の周期を判定する周期判定手段と、周期判定手段が判定した周期の情報に基づいて前記生体センサが検出した生体信号から周期波形を抽出する周期波形抽出手段と、周期波形抽出手段が抽出した周期波形に基づいた信号と極値抽出手段が抽出した検査対象の波形信号の極値情報を用いて、該検査対象の波形信号に含まれる周期波形を推定し、推定した推定周期波形を該検査対象の波形信号から除去する非周期波形抽出手段と、を有する信号処理部を備えた生体検査装置」とすることにより、生体信号に含まれる検査(検出)対象外の周期的な生体信号を除去することができ、ひいては検査精度を向上することができる。特に、生体の弾性振動を生体に密着して測定する密着型のセンサにより、咳や嚥下を検査する場合に心拍や静脈弁の振動を低減することができる。   As described above, “extreme value extracting means for extracting an extreme value from a biological signal detected by the biological sensor, period determining means for determining the period of the periodic waveform included in the biological signal, and information on the period determined by the period determining means. A periodic waveform extracting means for extracting a periodic waveform from a biological signal detected by the biological sensor based on the signal, a signal based on the periodic waveform extracted by the periodic waveform extracting means, and a waveform signal to be examined extracted by the extreme value extracting means A non-periodic waveform extracting means for estimating a periodic waveform included in the waveform signal to be inspected using the extreme value information, and removing the estimated estimated periodic waveform from the waveform signal to be inspected; By using the “biological examination apparatus provided”, periodic biological signals that are not included in the examination (detection) included in the biological signals can be removed, and thus the examination accuracy can be improved. In particular, the contact-type sensor that measures the elastic vibration of the living body in close contact with the living body can reduce heartbeat and venous valve vibration when examining coughing and swallowing.

[他の実施形態]
図12は、他の実施形態に係る生体検査装置の概略構成を示すブロック図である。同図に示す例は第2の生体信号センサの信号に基づいて検査対象期間を定め、その検査対象期間において第1の生体信号センサにおいて非周期波形の抽出処理を行うものである。なお第2の生体信号センサとしては例えば特開2007−125360号に記載の加速度センサを用いた体動測定部やマイクを用いることができる。
[Other Embodiments]
FIG. 12 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a biological examination apparatus according to another embodiment. In the example shown in the figure, the examination target period is determined based on the signal of the second biological signal sensor, and the non-periodic waveform extraction process is performed in the first biological signal sensor during the examination target period. As the second biological signal sensor, for example, a body motion measuring unit or a microphone using an acceleration sensor described in JP-A-2007-125360 can be used.

図12に示すように第2の生体信号センサからの生体信号により、検査対象期間を定め、定めた検査対象期間について第1の生体信号センサからの生体信号から周期的な体動や外部から生体に伝わる振動であるノイズを除去、低減すことができ検査精度を向上することができる。   As shown in FIG. 12, the inspection target period is determined by the biological signal from the second biological signal sensor, and periodic body movements from the biological signal from the first biological signal sensor and the biological body from the outside are determined for the determined inspection target period. The noise which is the vibration transmitted to can be removed and reduced, and the inspection accuracy can be improved.

図13は、生体信号をモニタした際の周期と信号強度(振幅)の時間変化をプロットした例である。周期と信号強度は所定の値に基づいて規格化してプロットしている。同図に示すように非周期波形(非周期信号)として咳が発生した場合に、周期や信号強度が正しく求められなかったりその前後で周期と信号強度の双方の値が変化したりしていることがわかる。この変化を判断することによりその期間で非周期波形が発生した可能性が高いと判断できるので、変化が発生した前後の期間を検査対象期間とすることで体動測定部を用いずに検査対象期間と判断することにより、センサ1個で咳や嚥下の検査ができ被験者の取り付けられたセンサの煩わしさが低減でき利便性を向上できる。   FIG. 13 is an example in which a period and a time change of signal intensity (amplitude) when a biological signal is monitored are plotted. The period and the signal intensity are normalized and plotted based on a predetermined value. As shown in the figure, when cough occurs as a non-periodic waveform (non-periodic signal), the period and signal intensity cannot be obtained correctly, or both the period and signal intensity values change before and after that. I understand that. By judging this change, it can be judged that there is a high possibility that an aperiodic waveform has occurred in that period, so by setting the period before and after the change as the examination period, the subject to be examined without using the body movement measurement unit By determining the period, it is possible to perform coughing and swallowing tests with a single sensor, reducing the annoyance of the sensor attached to the subject and improving convenience.

また検査対象期間の精度を上げるために、体動測定部の信号と組み合わせて検査対象期間の信号を作成することで検査対象期間より正確に判定できるため精度よく検査することが可能となる。更に、周期的な信号波形を抽出することができるので、抽出した信号波形の振幅信号を監視し、所定値以下である場合に、センサの異常(故障、取付不良)を判断し異常を出力することも可能である。   In addition, in order to increase the accuracy of the examination target period, a signal for the examination target period is generated in combination with the signal of the body movement measuring unit, so that the determination can be made more accurately than the examination target period, so that the examination can be performed with high accuracy. Furthermore, since a periodic signal waveform can be extracted, the amplitude signal of the extracted signal waveform is monitored, and if it is below a predetermined value, a sensor abnormality (failure, mounting failure) is judged and an abnormality is output. It is also possible.

生体信号採取装置の使用例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the usage example of a biological signal sampling device. 生体センサ1の断面図である。1 is a cross-sectional view of a biosensor 1. FIG. 実施形態に係る生体検査装置の概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the biopsy apparatus which concerns on embodiment. 実施形態に係る生体検査装置の処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process of the biopsy apparatus which concerns on embodiment. ステップS11のサブルーチンを説明する図である。It is a figure explaining the subroutine of step S11. 生体センサからの生体信号と基準値との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the biometric signal from a biometric sensor, and a reference value. ステップS12のサブルーチンを説明する図である。It is a figure explaining the subroutine of step S12. 最大の極値pの算出方法を説明する図である。It is a figure explaining the calculation method of the largest extreme value p. ステップS13のサブルーチンを説明する図である。It is a figure explaining the subroutine of step S13. 基準周期Tsの算出方法を説明する図である。It is a figure explaining the calculation method of the reference period Ts. 生体信号sから非周期波形を抽出する処理を説明するための概念図である。It is a conceptual diagram for demonstrating the process which extracts a non-periodic waveform from the biosignal s. 他の実施形態に係る生体検査装置の概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the biopsy apparatus which concerns on other embodiment. 生体信号をモニタした際の周期と信号強度(波高値)の時間変化をプロットした例である。It is the example which plotted the time change at the time of monitoring a biological signal, and signal intensity (crest value).

符号の説明Explanation of symbols

1 生体センサ
2 信号処理部
210 周期判定部
220 規格化波形生成部
230 非周期波形抽出部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Biosensor 2 Signal processing part 210 Period determination part 220 Normalization waveform generation part 230 Aperiodic waveform extraction part

Claims (15)

生体信号を検出する生体センサと、
前記生体センサが検出した生体信号に対して信号処理を行う信号処理部と、を備えた生体検査装置であって、
前記信号処理部は、
生体信号から極値を抽出する極値抽出手段と、
前記極値抽出手段が抽出した極値情報をもとに生体信号に含まれる周期波形の周期を判定する周期判定手段と、
前記周期判定手段が判定した周期の情報に基づいて前記生体センサが検出した生体信号から周期波形を抽出する周期波形抽出手段と、
前記周期波形抽出手段が抽出した周期波形に基づいた信号と前記極値抽出手段が抽出した検査対象の波形信号の極値情報を用いて、該検査対象の波形信号に含まれる周期波形を推定し、推定した推定周期波形を該検査対象の波形信号から除去する非周期波形抽出手段と、
を有することを特徴とする生体検査装置。
A biological sensor for detecting a biological signal;
A signal processing unit that performs signal processing on a biological signal detected by the biological sensor,
The signal processing unit
Extreme value extraction means for extracting an extreme value from a biological signal;
A period determining means for determining a period of a periodic waveform included in the biological signal based on the extreme value information extracted by the extreme value extracting means;
Periodic waveform extraction means for extracting a periodic waveform from a biological signal detected by the biological sensor based on information on the period determined by the period determination means;
Using the signal based on the periodic waveform extracted by the periodic waveform extracting means and the extreme value information of the waveform signal to be inspected extracted by the extreme value extracting means, the periodic waveform included in the waveform signal to be inspected is estimated. A non-periodic waveform extracting means for removing the estimated periodical waveform estimated from the waveform signal to be inspected;
A biopsy device characterized by comprising:
前記周期波形抽出手段で抽出した周期波形に基づいた信号は、複数の周期波形から作成したことを特徴とする請求項1に記載の生体検査装置。 The biopsy apparatus according to claim 1, wherein the signal based on the periodic waveform extracted by the periodic waveform extracting means is created from a plurality of periodic waveforms. 前記非周期波形抽出手段は、検査対象の波形信号の振幅及び周期を極値情報として用いることを特徴とする請求項1又は2に記載の生体検査装置。 The biopsy apparatus according to claim 1 or 2, wherein the non-periodic waveform extraction means uses the amplitude and period of a waveform signal to be examined as extreme value information. 前記周期判定手段は、生体信号から複数の極値を抽出し、該極値の信号値又は該極値相互間の時間間隔に基づいて周期を判定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の生体検査装置。 The period determining means extracts a plurality of extreme values from a biological signal and determines the period based on the signal value of the extreme values or the time interval between the extreme values. The biological examination apparatus of any one of Claims. 前記周期判定手段は、生体信号から複数の極値を抽出し、複数の極値相互の時間間隔から複数の候補周期を選択し、該候補周期とした場合の隣接する候補波形相互間の相関係数を算出し、算出した相関係数が最も高い候補周期を前記生体信号に含まれる周期波形の周期とすることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の生体検査装置。 The period determining means extracts a plurality of extreme values from the biological signal, selects a plurality of candidate periods from a plurality of time intervals between the plurality of extreme values, and sets the candidate periods as a correlation between adjacent candidate waveforms. The biopsy apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein a number is calculated and a candidate period having the highest calculated correlation coefficient is set as a period of a periodic waveform included in the biological signal. 前記生体信号は、発生源が異なる複数の生体信号であることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の生体検査装置。 6. The biological examination apparatus according to claim 1, wherein the biological signal is a plurality of biological signals having different generation sources. 前記非周期波形抽出手段は、周期波形信号が変化した時期を検出し、該検出した時期に基づいて非周期波形信号の検出を行う検査期間を決定することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の生体検査装置。 7. The non-periodic waveform extracting means detects a time when the periodic waveform signal is changed, and determines an inspection period for detecting the non-periodic waveform signal based on the detected time. The biological examination apparatus of any one of Claims. 生体信号を取得する複数の生体センサを有し、
前記非周期波形抽出手段は、一つの生体センサが検出した生体信号に基づいて前記検査期間を決定し、決定した該検査期間における他の生体センサが検出した生体信号から非周期波形信号の検出を行うことを特徴とする請求項7項に記載の生体検査装置。
Having a plurality of biological sensors for acquiring biological signals;
The non-periodic waveform extraction means determines the examination period based on a biological signal detected by one biological sensor, and detects a non-periodic waveform signal from biological signals detected by other biological sensors in the determined examination period. The biopsy device according to claim 7, wherein the biopsy device is performed.
前記判定手段が、周期的な生体信号を抽出できない場合にはエラー判定することを特徴とする請求項1に記載の生体検査装置。 The biopsy apparatus according to claim 1, wherein the determination unit determines an error when a periodic biological signal cannot be extracted. 生体信号を検出する生体センサを有する生体検査装置のプログラムであって、
前記生体センサが検出した生体信号から極値を抽出する極値抽出ステップと、
前記極値抽出ステップで抽出した極値情報をもとに生体信号に含まれる周期波形の周期を判定する周期判定ステップと、
前記周期判定ステップで判定した周期の情報に基づいて前記生体センサが検出した生体信号から周期波形を抽出する周期波形抽出ステップと、
前記周期波形抽出ステップで抽出した周期波形に基づいた信号と前記極値抽出手段が抽出した検査対象の波形信号の極値情報を用いて、該検査対象の波形信号に含まれる周期波形を推定し、推定した推定周期波形を該検査対象の波形信号から除去する非周期波形抽出ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータに実行させる生体検査装置のプログラム。
A program for a biological examination apparatus having a biological sensor for detecting a biological signal,
An extreme value extraction step of extracting an extreme value from a biological signal detected by the biological sensor;
A period determining step for determining a period of a periodic waveform included in the biological signal based on the extreme value information extracted in the extreme value extracting step;
A periodic waveform extraction step for extracting a periodic waveform from a biological signal detected by the biological sensor based on information on the period determined in the period determining step;
Using the signal based on the periodic waveform extracted in the periodic waveform extraction step and the extreme value information of the waveform signal to be inspected extracted by the extreme value extracting means, the periodic waveform included in the waveform signal to be inspected is estimated. A non-periodic waveform extraction step for removing the estimated periodical waveform estimated from the waveform signal to be examined;
A program for a biological examination apparatus that is executed by a computer.
前記周期波形抽出ステップで抽出した周期波形に基づいた信号は、複数の周期波形から作成したことを特徴とする請求項10に記載の生体検査装置のプログラム。 The bioinspection apparatus program according to claim 10, wherein the signal based on the periodic waveform extracted in the periodic waveform extraction step is created from a plurality of periodic waveforms. 前記非周期波形抽出ステップでは、検査対象の波形信号の振幅及び周期を極値情報として用いることを特徴とする請求項10又は11に記載の生体検査装置のプログラム。 12. The non-periodic waveform extraction step uses the amplitude and period of a waveform signal to be examined as extreme value information, and the program for a biological examination apparatus according to claim 10 or 11. 前記周期判定ステップは、生体信号から複数の極値を抽出する極値抽出ステップと、該極値の信号値又は極値間の時間間隔に基づいて周期を判定する周期抽出ステップとを含むことを特徴とする請求項10乃至12のいずれか1項に記載の生体検査装置のプログラム。 The cycle determination step includes an extreme value extraction step of extracting a plurality of extreme values from a biological signal, and a cycle extraction step of determining a cycle based on a signal value of the extreme value or a time interval between the extreme values. The program of the biopsy apparatus of any one of Claims 10 thru | or 12 characterized by the above-mentioned. 前記周期抽出ステップでは、複数の極値相互の時間間隔から複数の候補周期を選択し、該候補周期とした場合の隣接する候補波形相互間の相関係数を算出し、算出した相関係数が最も高い候補周期を前記生体信号に含まれる周期波形の周期とすることを特徴とする請求項10乃至12のいずれか1項に記載の生体検査装置のプログラム。 In the cycle extracting step, a plurality of candidate cycles are selected from a plurality of time intervals between extreme values, and a correlation coefficient between adjacent candidate waveforms in the case of the candidate cycle is calculated, and the calculated correlation coefficient is The biopsy apparatus program according to any one of claims 10 to 12, wherein the highest candidate period is a period of a periodic waveform included in the biological signal. 前記生体信号は、発生源が異なる複数の生体信号であることを特徴とする請求項10乃至14のいずれか1項に記載の生体検査装置のプログラム。 15. The program for a biological examination apparatus according to claim 10, wherein the biological signal is a plurality of biological signals having different generation sources.
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