JP2009022638A - 加速度脈波計測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】速度脈波信号として精度の高いデータを効率よく取得できるようにする。
【解決手段】加速度脈波を導出する加速度脈波導出部４４は、時系列形式の脈波信号を変換器６１で離散コサイン変換して周波数スペクトルにする。この周波数スペクトルのうち、健常者の脈拍数の範囲にあるスペクトルのうちゲインが大きい周波数をスペクトル最大値検索部６２で抽出し、その周波数の整数倍の各周波数を含む周波数フィルタマスクを作成する。周波数フィルタマスクと離散コサイン変換した周波数スペクトルを積算してノイズを除去してから第１微分器６６で２階微分する。
【選択図】図４

Description

本発明は、人体の脈波を取得して信号処理を行い、加速度脈波を算出する加速度脈波計測装置に関する。

被検者の血圧を検出する方法としては、被検者の指尖部で検出した脈波（容積脈波）を２回微分して得られる加速度脈波を利用する方法が提案されている。例えば、特許文献１では、脈波センサで検出した脈波信号から加速度脈波を算出し、加速度脈波に含まれる特徴的な波形のうち、進行波成分を反映していると考えられる波形と、反射波成分を反映していると考えられる波形の時間差を求める。そして、算出された脈波伝播時間を所定の数式に代入して血圧値を算出していた。
特開２００７−７０７５号公報

しかしながら、加速度脈波を算出する際、脈波信号を１回微分するごとにノイズ除去用のフィルタを通していたので、加速度脈波として得られる波形の変形が大きくなってしまい、正しいデータを得難くなっていた。
なお、脈波をスプライン補完すれば滑らかな加速度脈波を得ることが可能になるが、計算量が多くなって計測装置にかかる負担が大きかった。さらに、スプライン補完を行うことで波形がなまってしまい、急峻な波形変化を捉えることが困難になることがあった。スプライン次数を上げると波形のなまりは抑制されるが計算時間がさらにかかってしまうと共に、装置構成が複雑化するという課題があった。
この発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、加速度脈波信号として精度の高いデータを効率よく取得できるようにすることを主な目的とする。

上記の課題を解決する本発明の請求項１に係る発明は、被検者の指尖部で計測した脈波信号から加速度脈波を算出する加速度脈波計測装置において、脈波信号から脈拍の周期に相当する周波数を抽出する周波数抽出部と、前記周波数抽出部で抽出した周波数の整数倍の周波数を含み、前記整数倍の周波数ごとにマスク幅の異なる周波数依存型のフィルタマスクを作成する周波数フィルタマスク作成部と、前記フィルタマスクを使って前記マスク幅の中に含まれる脈波信号を抽出する乗算器と、前記乗算器を通して得られた信号の時系列データを２階微分して加速度脈波信号を作成する第１微分器と、を備えることを特徴とする加速度脈波計測装置とした。
この加速道脈波計測装置は、微分したときに周波数が倍になることに着目し、周波数依存型のフィルタマスクとして、脈拍の周期に相当する周波数の整数倍を含み、離散したマスクを作成する。このようなフィルタマスクを通すことで、ノイズなどの不要な成分が除去される。

請求項２に係る発明は、請求項１に記載の加速度脈波計測装置において、前記フィルタマスクにおいて、前記周波数抽出部で抽出した周波数の１倍以上の周波数を含むそれぞれのマスクのマスク幅は、前記整数倍の周波数の低周波数側より、高周波数側の方が広いことを特徴とする。
この加速道脈波計測装置は、人間の脈拍のばらつきが高周波数側に生じ易いことに着目し、必要な信号を残しつつ不要な成分を除去できるようにする。

請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２に記載の加速度脈波計測装置において、脈波信号を離散コサイン変換する変換器と、前記乗算器を通して得られた信号を離散逆コサイン変換する逆変換器と、を備えることを特徴とする。
この加速道脈波計測装置は、離散コサイン変換を用いることで離散フーリエ変換を行う場合に比べて処理が簡単になる。また、脈波に関する信号だけを保持することで信号圧縮が可能になる。

請求項４に係る発明は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の加速度脈波計測装置において、加速度脈波をさらに１階微分して加加速度脈波信号を作成する第２微分器と、加加速度脈波信号のゲインがゼロになる点を調べ、この点を加速度脈波の変極点とする変極点検索部と、を備えることを特徴とする。
この加速道脈波計測装置は、加速度脈波信号の変極点を簡単に、かつ確実に検索することができる。

本発明によれば、固定のフィルタを用いて１階微分をするごとに誤差を除去した場合に比べて波形のなまりを低減することが可能になる。微分を行うごとにフィルタリング処理を繰り返す場合に比べて信号処理が簡単になり、データ量の圧縮や処理の高速化が図れる。

発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
図１に加速度脈派を用いたストレス検査システムの全体構成を示す。ストレス検査システム１は、被検者の指尖部に装着してデータ取得を行う光電式脈波センサ２に処理装置３が接続されたストレス検査装置４（加速度脈波計測装置）を有し、被検者の脈波信号を加工してストレスを検査するように構成されている。ストレス検査装置４は、ネットワークで外部の医療機関５やデータベース６にアクセス可能に構成されている。

光電式脈波センサ２は、発光素子１１と、光電素子１２と備える。発光素子１１には、赤外光又は赤色光を照射するＬＥＤ（発光ダイオード）が使用される。光電素子１２は、例えば、光周波数変換素子（ＬＦＣ素子）が用いられている。この光電素子１２は、脈圧の大きさに応じて周波数が変化するデジタル信号を出力するので、アナログ信号を出力する光電素子を使用する場合に比べて回路構成が簡単になると共に、耐ノイズ性が向上し、脈波信号の振幅の飽和や、フィルタ時定数による遅延などを考慮する必要がなくなる。
さらに、光電式脈波センサ２は、被検者が指を押し付ける力を圧力として検出する感圧センサである感圧フィルム１３と、指尖部の温度を検出する温度センサ１４と、信号処理を行う回路基板１５とを備えている。感圧フィルム１３は、指尖部を押し付ける力によって脈波の信号が変化するときがあるので、そのような影響を除去するために用いられる。温度センサ１４は、指尖部の温度によって脈波の信号が変化するときがあるので、そのような影響を除去するために用いられる。

処理装置３は、光電式脈波センサ２に接続される信号処理通信モジュール２１と、画面表示並びに被検者とのコミュニケーションを司る画像表示操作モジュール２２と、全てのデータを保管するロガーモジュール２３とを備えている。また、処理装置３は、音声ガイダンスや音声入力を行わせるためのマイクロフォン２４やスピーカ２５が接続されている。マイクロフォン２４及びスピーカ２５は、必須の構成要素ではないが、音声ガイダンスや音声入力を利用すれば、煩雑な操作を省くことができ、検査を行うときの被検者のストレスを軽減させて正しい検査結果が得やすくなるという効果がある。

図２に示すように、信号処理通信モジュール２１は、データの取り込みを制御するデータ取り込み通信制御部３１と、データからノイズを除去するデータ加工部３２と、データを解析するデータ解析部３３と、上位アプリケーションとのやり取りを行うプロセス間通信制御部３４とに機能分割できる。

データ取り込み通信制御部３１は、上位のアプリケーションからのコントロール信号を受け、データの取り込み開始や、終了を制御する。図１及び図２に示すように、データ取り込み通信制御部３１から光電式脈波センサ２に出力される信号は、発光素子１１の光量を指令する光量信号と、発光素子１１の発光タイミングや周波数を制御するコントロール信号である。光電式脈波センサ２からデータ取り込み通信制御部３１に入力される信号は、光電素子１２が出力する脈波信号と、感圧フィルム１３が出力する圧力信号と、温度センサ１４が出力する温度信号である。データ取り込み通信制御部３１は、バッファとなるデータ保持部４１を備え、脈波信号、圧力信号、温度信号といった計測データをデータ加工部３２に出力するように構成されている。

データ加工部３２は、脈波信号からノイズを取り除き、脈波を抽出する脈波フィルタ処理部４２と、脈波そのものが検査に使用できるレベルにあるか否かを判定すると共に脈波信号とノイズの信号強度（Ｓ／Ｎ）の比を算出する波形安定度検出部４３とを有する。
図３に示すように、波形安定度検出部４３は、脈波信号を離散コサイン変換（ＤＣＴ）する直交変換器５１を有する。ＤＣＴは、実数のみで実装が可能なので、離散フーリエ変換に比べて信号処理を簡略化できる。また、ＤＣＴすることによって信号を圧縮することもできる。

直交変換器５１の出力は、脈波スペクトル抽出部５２に接続されている。脈波スペクトル抽出部５２は、周波数スペクトルから平常時の人間の脈拍に相当する０．５〜２．０Ｈｚの信号を抽出するフィルタを備える。脈波スペクトル抽出部５２の出力は、逆変換器５３で離散逆コサイン変換（ＩＤＣＴ）されることで脈波の時系列データに変換された後、比較回路５４に入力される。比較回路５４は、元の脈波信号との差分を演算するように構成されており、演算結果である差分データは、脈波平均処理部である区間積分平均処理部５５に入力される。区間積分平均処理部５５は、予め設定された取り込み時間ごとに積分処理を行い、その平均強度を求める。例えば、比較回路５４から出力される差分のデータを２乗し、直取り込み時間内の全てのデータを足し合わせ、取り込み時間で除算する。区間積分平均処理部５５の出力は、比較処理部５６に接続されている。なお、取り込み時間は、加速脈波の算出や、ストレス判定に必要なデータ量を取得するのに必要な時間である。

また、波形安定度検出部４３は、感圧フィルム１３の圧力信号が入力されるＬＰＦ（ローパスフィルタ）５７を備える。ＬＰＦ５７は、体動成分に相当する周波数（例えば、１Ｈｚ程度）の信号を取り出すように構成されている。ＬＰＦ５７の出力は、遅延回路５８を介して比較回路５９に接続されている。遅延回路５８では、脈波信号処理に要する時間と人間の指尖部の血流回復時間に相当する時間が遅延時間として設定されている。遅延後のデータは、比較回路５９に入力され、基準圧力信号との差分データが演算される。基準圧力信号は、脈波を正しく検出するために指尖部にかける必要がある圧力の範囲を示す信号で、例えば５０〜１５０ｇに相当する信号である。この場合、被検者が指尖部を押し付ける力に略相当する。差分データは、圧力平均処理部である区間積分平均処理部６０に入力される。区間積分平均処理部６０は、前記した取り込み時間ごとに積分処理を行い、その平均強度を求める。例えば、積分するデータの範囲及び時間は、区間積分平均処理部５５と同じものが選択される。区間積分平均処理部６０の出力は、比較処理部５６に接続されている。

２つの区間積分平均処理部５５，６０の出力が接続される比較処理部５６は、閾値となる比較データと温度信号の入力を受けてＯＫ信号又はＮＧ信号のいずれか一方を出力する回路構成を有する。
例えば、脈波信号から演算された区間積分平均値（つまり、脈波信号の平均値）のばらつきと、同じ時間範囲で計測された圧力信号から演算した区間積分平均値（つまり、圧力の平均値）のばらつきのそれぞれが、比較データとして入力されるそれぞれの閾値以下であればＯＫ信号を出力する。ＯＫ信号は、取り込み時間内に取り込んだ脈波信号でデータ解析を行うことを許可する許可信号である。ＯＫ信号は、図２に示す脈波フィルタ処理部４２と、後に詳細を説明するプロセス間通信制御部３４に出力される。
一方、少なくとも１つの区間積分平均値が閾値を上回っていたときはＮＧ信号が出力される。ＮＧ信号は、取り込み時間内に取り込んだ脈波信号でデータ解析しても正しい結果が得られそうにないので、この間の脈波信号ではデータ処理を行わないように指示する信号である。ＮＧ信号は、脈波フィルタ処理部４２、データ取り込み通信制御部３１、プロセス間通信制御部３４に出力される。

さらに、比較処理部５６は、温度信号の値が２５〜４０℃の範囲外であれば、ばらつきの大小によらずＮＧ信号が出力されるようになっている。データ取り込み通信制御部３１では、ＮＧ信号を受け取ったときに光量信号を変化させる。なお、光量変更を行っても測定に使えるレベルの信号が得られない場合には、上位アプリケーションにエラー通知信号を出力する。

データ解析部３３は、脈波信号から加速度脈波を算出する加速度脈波導出部４４と、脈波信号、脈波信号と体動情報の比、加速度脈波から血管の状態を導出する波形特徴量抽出部４５と、加速度脈波のカオス密度の大きさや密度を算出するカオス解析部４６と、カオス解析の結果と波形特徴量の抽出によって得られた傾向を元にストレス解析を行うストレス解析部４７とに機能分割される。なお、ストレス解析部４７は、カオス密度と傾向の相関を求めてストレス度を算出するようになっている。

図４に示すように、加速度脈波導出部４４は、脈波信号を離散コサイン変換（ＤＣＴ）する直交変換器６１を有する。直交変換器６１の出力は、スペクトル最大値検索部６２に接続されている。スペクトル最大値検索部６２は、周波数スペクトルから人体の脈拍に相当する０５〜２．０Ｈｚの領域で最も強度の大きい信号を抽出する。さらに、最大値となる周波数を基準に、その２倍、３倍、４倍の周波数値をそれぞれ選択する。単純に整数で４倍までの周波数を選択するのは、１回微分するごとに周波数が倍になるためである。また、離散コサイン（ＤＣ）成分である０倍の周波数も選択する。これによって、０倍、１倍、２倍、３倍、４倍の５つの周波数が選択される。

周波数フィルタマスク作成部６３は、選択された５つの周波数値のそれぞれを基準にして所定の幅をもつような周波数依存型の周波数フィルタマスクを作成する。周波数フィルタマスクは、後に詳細を説明するように基準となる周波数よりも低周波数側のマスク幅を高周波数側のマスク幅より狭くしている。これは、人間の脈拍のばらつきが周波数の高い方に多く現れ易く、周波数が低い方はばらつき難いことを考慮したものである。
周波数フィルタマスクは、乗算器６４に入力される。乗算器６４には、直交変換器６１から出力される周波数スペクトルも入力される。乗算器６４の出力は、逆変換器６５で離散逆コサイン変換（ＩＤＣＴ）されることで脈波の時系列データに変換される。
ＩＤＣＴされた時系列データは、第１微分器６６に入力される。第１微分器６６で２階微分して得られる加速度脈波は、変極点検索部６７と、第２微分器６８に出力される。第２微分器６８は、加速度脈波をさらに１階微分して加加速度脈波を算出し、変極点検索部６７に出力する。変極点検索部６７は、加速度脈波と加加速度脈波の０クロス点を調べて変極点を抽出する。変極点及び、その変極点に対応する脈波、加速度脈波の大きさから同期を得ることができる。

同期の導出は、脈波スペクトルの最大値から得られる脈波周期に３０％程度の幅を持たせた範囲の中で加速度脈波がピークになる点を基準点として導出する。次に、導出された基準点から脈波周期に３０％程度の幅を持たせた範囲内に次の加速度脈波の最大値が来ることを確認する。最大値が来ていればその基準点は同期点として得ることができる。

図２に示すように、プロセス間通信制御部３４は、一連の処理で得られる全てのデータを保存可能なメモリなどからなる解析結果保持部４８と、プロセス間通信管理部４９と、センサ制御部５０とを有する。プロセス間通信管理部４９は、セキュリティによってプロセス間通信を開始するか否かを決定する機能を有し、解析結果のデータ転送や、検査開始や停止を指令する信号を出力するように構成されている。センサ制御部５０は、プロセス間通信で上位アプリケーションからの指令を受けて検査開始信号が出力されてから検査終了までの間、コントロール信号を出力して光電式脈波センサ２を制御する。また、波形安定度検出部４３がエラー通知信号を出力したときに上位アプリケーションに通知する役割を担う。なお、プロセス間通信は、ローカル通信に限定されず、リモートプロセス間通信であっても良い。

図１及び図５に示すように、信号処理通信モジュール２１とプロセス間通信を行う上位アプリケーションである画面表示操作モジュール２２は、外部通信部７１と、プロセス間通信管理部７２と、データ履歴管理部７３と、ユーザ管理部７４と、アプリアップデート部７５と、エラー通知部７６と、ユーザインターフェイス部７７と、音声認識部７８と、音声出力部７９と、画面表示部８０と備える。
外部通信部７１は、脈波信号や、ストレスの解析結果、血管年齢の情報などをネットワークを介して医療機関５などに送信したり、シリアル通信によって計測結果を出力したりする機能を有する。
プロセス間通信管理部７２は、信号処理通信モジュール２１との間の通信を管理する。計測の開始を指令したり、光電式脈波センサ２のエラー通知を受けたときに画面にエラー表示指令を出させたりする。
データ履歴管理部７３は、データの書き換え、保存などを管理する。個人ごとの計測履歴やストレス状態、血管状態を保持しており。データベース機能を用いて過去履歴を取り出すことが可能である。計測履歴は、ユーザ個人で追加・更新・削除を行うことができる。
ユーザ管理部７４は、検査を行うユーザの情報が登録される。ユーザごとに個人データベースを持っている。特権作業者が全体のユーザの追加・削除・更新を行うことが可能である。

アプリアップデート部７５は、ストレス検査装置４に使用するアプリケーションをアップデートするときに使用される。被検者などのユーザがインターネット回線など外部通信を利用してアップデートすることが可能になる。
エラー通知部７６は、画面表示操作モジュール２２にエラーが発生したとき画面表示や音声などで知らせる処理を行う。
ユーザインターフェイス部７７は、マウスやキーボード操作以外にも、音声認識機能や音声出力機能といった機能も利用可能に構成されており、ユーザからの入出力を行う際に使用される。
音声認識部７８は、マイクロフォン２４に接続されており、計測の開始、停止の指示や画面表示の切り替え等を行うときに用いる。具体的には、簡易な単語レベルの音声認識機能を有する。
音声出力部７９は、ストレス検査装置４の操作を音声に基づいて行わせるために設けられており、スピーカ２５に接続されている。計測時に光電式脈波センサ２の押し付け圧をユーザに調節してもらうことや、エラー発生時にユーザに情報を伝えることを目的としている。
画面表示部８０は、例えば、測定時に画面表示される測定ビューワ８１や、解析時に画面表示される解析ビューワ８２、過去のデータと今回のデータを比較するときに画面表示される比較ビューワ８３、一定の期間での状態の推移を画面表示させる状態推移ビューワ８４などを提供するように構成されている。

図１及び図６に示すように、ロガーモジュール２３は、脈波のデータやストレス解析の結果のデータを処理通信機能モジュール２１からリモートプロセス間通信で取得し、記録する機能と、これらのプロセスを監視する機能を有する。より詳細には、プロセス間通信管理部９１と、外部通信部９２と、ユーザインターフェイス部９３と、データ履歴管理部９４と、エラー通知部９５とに機能分割される。
プロセス間通信管理部９１は、信号処理通信モジュールとの間の通信を管理する。外部通信部９２は、ネットワークを介して医療機関５などとの間で通信を行う機能を有する。ユーザインターフェイス部９３は、被検者が音声を用いて又は直接に入力した操作を反映させるために設けられている。データ履歴管理部９４は、データの書き換え、保存などを管理する。エラー通知部９５は、ロガーモジュールにエラーが発生したとき画面表示や音声などで知らせる処理を行う。

次に、ストレス検査の処理について説明する。
処理装置３を立ち上げた後、被被検者が光電式脈波センサ２に指尖部を挿入し、所定の力で発光素子１１や光電素子１２が配された面に指尖部を押し付ける。処理装置３に接続されたマイクロフォン２４から出力される音声ガイダンスに従って、被検者が音声で測定を開始させる。測定が開始されると、信号処理通信モジュール２１のプロセス間通信制御部３４が開始信号を発生させ、センサ制御部５０からコントロール信号が出力される。コントロール信号は、データ取り込み通信制御部３１から光電式脈波センサ２に入力される。これによって、発光素子１１が光量信号で設定された光量で発光し、指尖部の血管で反射した光が光電素子１２に入力するようになる。光電素子１２は、受光した光量に応じた容積脈波の信号（脈波信号）を時系列データとして出力する。また、圧力信号及び温度信号も信号処理通信モジュール２１に出力される。

図２に示すように、脈波信号、圧力信号及び温度信号は、データ加工部３２に送られる。データ加工部３２では、波形安定度検出部４３において、取得した信号がストレス判定に使用可能なデータであるか判定する。比較処理部５６は、温度が測定範囲（例えば、２０〜４０℃）で、脈波信号から算出した区間積分平均値のばらつきが比較データの閾値以内、かつ圧力信号から算出した区間積分平均値のばらつきが比較データの閾値以内であったときに、ＯＫ信号を出力する。それ以外の場合にはＮＧ信号を出力する。ＮＧ信号が出力されたときは、以降の処理は行われない。これによって、不要なデータ処理が防止される。

ＮＧ信号を受信したデータ取り込み通信制御部３１は、光量信号を変化させて必要な強度の脈波信号が得られるようにする。また、ＮＧ信号がプロセス間通信制御部３４の解析結果保持部４８から画面表示操作モジュール２２に送信される。マイクロフォン２４から指尖部にかける力を増やすように音声ガイダンスを出力させ、指尖部を押し付ける力として必要な圧力が得られるようにする。なお、脈波信号の区間積分平均値のばらつきが大きいときのＮＧ信号と、圧力の区間積分平均値のばらつきが大きいときのＮＧ信号とを異なららせると、脈波信号の区間積分平均値のばらつきが大きいときのみにデータ取り込み通信制御部３１が光量信号の増大を指令する信号を出力するようになり、圧力の区間積分平均値のばらつきが大きいのみに圧力の増大を指令する信号を出力するようになる。

ＯＫ信号が出力されたときは、脈波フィルタ処理部４２で脈波フィルタ処理が行われ、体動に起因する低周波数の信号が除去された脈波信号を得ることができる。このようにして得られた脈波信号が加速度脈波導出部４４と波形特徴量抽出部４５のそれぞれに出力される。さらに、保存用に解析結果保持部４８にも出力される。

加速度脈波導出部４４には、例えば、図７に示すように時系列式の脈波信号が入力される。これを離散コサイン変換すると、図８に模式的に示すような周波数スペクトルに分解される。健常者脈拍数範囲として０．５〜２．０Ｈｚの周波数に着目し、この範囲内で最大値を示す周波数ｆｐを選択する。
この周波数ｆｐに対して、ＤＣ成分（＝ｆｐ×０）と、２倍（＝ｆｐ×２）、３倍（＝ｆｐ×３）、４倍（＝ｆｐ×４）の周波数がそれぞれ選択される。さらに、図９に示すように、各周波数に対して周波数ごとにことなるマスク幅を有する周波数フィルタマスクＭｆが作成される。周波数フィルタマスクＭｆは、１倍の周波数ｆｐを例にすると、周波数ｆｐに対して低周波数側にマスク幅ｒＬ（１）、高周波数側にマスク幅ｒＵ（１）を有するブロードなマスクなる。ここで、低周波数側のマスク幅ｒＬ（１）：高周波数側のマスク幅ｒＵ（１）＝０．９：１．１とする。この比は、元となる脈端数の分散を基準にして定められている。高周波数側のマスク幅が低周波数側のマスク幅より以上になっていれば、前記した０．９：１．１に限定されない。

２倍の周波数ｆｐ×２以降は、次数があがるごとに生じる誤差を補正する係数をαとし、低周波数側のマスク幅をｒＬ（ｎ）＝α×ｒＬ（１）×ｎ、周波数側のマスク幅ｒＵ（ｎ）＝α×ｒＵ（１）×ｎとした。係数αは、０．９＜α＜２．０の範囲で選択することが好ましい。例えば、係数αを１．１にしたときは、２倍の周波数ｆｐ×２における低周波数側のマスク幅ｒＬ（２）は、１．１×ｒＬ（１）×２になる。高周波数側のマスク幅ｒＵ（２）は、１．１×ｒＵ（１）×２になる。ＤＣ成分は、ｆｐ×０の１データのみになる。このようにして作成される周波数フィルタマスクＭｆは、０と１の２値からなり、周波数方向に離間する配置される５つのマスクから構成される。なお、係数αを１より大きくしたときは、それぞれのマスク幅は倍数が大きくなる程広くなる。

周波数フィルタマスクＭｆと図８に示すような周波数スペクトルを用いて乗算器６４で畳み込み積分を行うと、ノイズ成分などの不要なスペクトルが除去される。その結果、図１０に示すようなデータが抽出される。抽出されたデータは、図９に示す周波数フィルタマスクＭｆの振幅が１になっている領域のデータが抽出される。
この周波数スペクトルを離散逆コサイン変換すると、図１１に示すような時系列式の脈波信号が得られる。当初（図７参照）に比べて細かいノイズや低周波ノイズが除去されたデータになった。また、波形の変形やなまりは、小さい。

図１１のように得られた脈波信号を２階微分すると、図１２の上側に示すような加速度脈波信号が得られる。従来のように１階微分するごとにフィルタ処理を行う場合に比べて波形の変形が抑えられている。また、この加速度脈波信号をさらにもう１階微分すると、図１２の下側に示すような加加速度脈波信号が得られる。
変極点検索部６７では、これら２種類の信号から０クロス法を使って加速度脈波信号の変極値を抽出する。すなわち、加加速度脈波信号のゲインが０になる０クロス点は、加速度脈波の変極点に相当するので、２つのデータを用いることで加速度脈波の変極点が得られる。

加速度脈波の変極点を求めることで加速度脈波の波形を特定することが可能になるので、波形特徴量抽出部４５で主成分分析を行って加速度脈波の特徴量のデータを抽出する。このデータは、傾向データとしてストレス解析部４７に送られる。
さらに、加速度脈波を用いてカオス解析が行われる。カオス解析部４６は、カオス密度や大きさといったカオス解析データを作成し、ストレス解析部４７に送る。ストレス解析部４７は、カオス解析データと傾向データを用い、予め用意されているパターン及び以前のストレス状態から算出された学習結果とのマッチングを図り、ストレス状態を判定する。
ストレス状態の判定結果から学習アルゴリズムを用いて新パターンとして学習させる。

ストレスの判定結果は、プロセス間通信制御部３４の解析結果保持部４８に送られる。解析結果保持部４８には、保存用のデータとして、この他にも計測データ（光学式脈波センサ２から取得した生データ）、フィルタリング後の脈波信号、ＯＫ／ＮＯ信号、エラー通知信号、加速度脈波信号、傾向データ、カオス解析データ、ストレス解析データが入力される。これらのデータは、一時的に溜め置かれると共に、プロセス間通信管理部４９の管理のもと、プロセス間通信で画面表示操作モジュール２２に送られたり、リモートプロセス間通信でロガーモジュール２３に送られたりする。

画面表示操作モジュール２２では、プロセス間通信管理部７２で各種データを受け取る。必要に応じてデータ履歴管理部７３が履歴を作成する。データ自体は、ロガーモジュール２３に記憶される。また、各種データを処理して画面表示部８０がデータを画面表示させる。例えば、測定ビューワ８１では、測定結果のデータ、例えば脈波信号や圧力信号、温度信号がそのまま表示される。解析ビューワ８２では、加速度脈波信号や、カオス解析データやストレス解析データが表示される。比較ビューワ８３では、データ履歴管理部７３に格納されている過去のデータを比較して表示できる。外部の医療機関５やデータベース６から取得したデータを比較対象として表示することもできる。状態推移ビューワ８４では、被検者によって設定された期間のデータが表示され、経過を確認することができる。

また、プロセス間通信でエラー通知信号を取得したときは、エラー通知部７６が作動して音や画面でエラーの発生を被検者に知らせる。
さらに、外部通信部７１でネットワークを介して医療機関５に各種データを送信したり、外部のデータベース６にデータを保存させたりする。医療機関５では、不図示のコンピュータでデータを受信し、経過観察のためにデータを保存したり、医師が診断を行ったりする。診断結果などは、ネットワークを介して処理装置３に送信しても良い。外部のデータベース６には、処理装置３で記憶しきれないデータや、一定時間経過したデータなどが保存用に送られる。

この実施の形態では、周波数フィルタマスクＭｆが脈拍の周波数に略等しい周波数の整数倍成分を含んで離散配置されるマスクからなる周波数依存型であるので、固定のフィルタに比べて波形のなまりを低減できる。従来のように１階微分するごとにフィルタリングを行う場合に比べて、データ処理量を低減でき、保存が必要なデータ量も削減できる。
周波数フィルタマスクＭｆは、脈拍とみなされる周波数の整数倍を含む所定のマスク幅を有し、そのマスク幅は人体の脈拍のばらつきが生じ易い高周波数側が広くなっている。このように人体の揺らぎを考慮したマスクパターンを採用することで、必要な信号を効率よく抽出することが可能になる。

なお、本発明は、前記の実施の形態に限定されずに広く応用することが可能である。

本発明の実施の形態に係るストレス検査システムの全体構成を示す図である。 ストレス検査装置を構成する処理装置の信号処理通信モジュールのブロック図である。 信号処理通信モジュールのデータ加工部の波形安定度検出部のブロック図である。 信号処理通信モジュールのデータ解析部の加速度脈波導出部のブロック図である。 ストレス検査装置を構成する処理装置の画面表示操作モジュールのブロック図である。 ストレス検査装置を構成する処理装置のロガーモジュールのブロック図である。 時系列データとして得られる脈波信号の一例を示す図である。 脈波信号を周波数スペクトルに変換した図である。 周波数フィルタマスクの構成を示す図である。 周波数スペクトルに周波数フィルタマスクをかけて得られるスペクトルを示す図である。 図１０のスペクトルから時系列式の脈波信号に変換した図である。 図１１の脈波信号を２階微分した加速度脈波と、さらに１階微分した加加速度脈波を並べて表示した図である。

符号の説明

１ ストレス検査システム
２ 光電式脈波センサ
３ 処理装置
４ ストレス検査装置（加速度脈波計測装置）
４３ 波形安定度検出部
４４ 加速度脈波導出部
６１ 直交変換器（変換器）
６２ スペクトル最大値検索部（周波数抽出部）
６３ 周波数フィルタマスク作成部
６４ 乗算器
６５ 逆変換器
６６ 第１微分器
６７ 変極点検索部
６８ 第２微分器
Ｍｆ フィルタマスク
ｆｐ 周波数

Claims (4)

1. 被検者の指尖部で計測した脈波信号から加速度脈波を算出する加速度脈波計測装置において、
   脈波信号から脈拍の周期に相当する周波数を抽出する周波数抽出部と、
   前記周波数抽出部で抽出した周波数の整数倍の周波数を含み、前記整数倍の周波数ごとにマスク幅の異なる周波数依存型のフィルタマスクを作成する周波数フィルタマスク作成部と、
   前記フィルタマスクを使って前記マスク幅の中に含まれる脈波信号を抽出する乗算器と、
   前記乗算器を通して得られた信号の時系列データを２階微分して加速度脈波信号を作成する第１微分器と、
   を備えることを特徴とする加速度脈波計測装置。
2. 前記フィルタマスクにおいて、前記周波数抽出部で抽出した周波数の１倍以上の周波数を含むそれぞれのマスクのマスク幅は、前記整数倍の周波数の低周波数側より、高周波数側の方が広いことを特徴とする請求項１に記載の加速度脈波計測装置。
3. 脈波信号を離散コサイン変換する変換器と、
   前記乗算器を通して得られた信号を離散逆コサイン変換する逆変換器と、
   を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の加速度脈波計測装置。
4. 加速度脈波をさらに１階微分して加加速度脈波信号を作成する第２微分器と、
   加加速度脈波信号のゲインがゼロになる点を調べ、この点を加速度脈波の変極点とする変極点検索部と、を備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の加速度脈波計測装置。

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