JP2012139433A - 検出装置、検出方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生体信号から迅速かつ高い精度によりピークを検出する。
【解決手段】時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第１時間幅により第１移動平均量を順次に算出する第１算出部１３１と、生体信号に対して所定の第１時間幅よりも大きい所定の第２時間幅により第２移動平均量を順次に算出する第２算出部１３２と、第１算出部１３１により算出された第１移動平均量と第２算出部１３２により算出された第２移動平均量とに基づいて、生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する第３算出部１３３と、を備える、検出装置１０が提供される。
【選択図】図３

Description

本発明は、検出装置、検出方法およびプログラムに関する。

従来、生体信号からピークを検出する手法としては、例えば、心電波形からピークを検出して心拍を得る手法において様々な手法が提案されている。例えば、生体信号の波形と理想波形との相互相関に基づいて生体信号からピークを強調する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。しかしながら、心電波形が個人によって差があり、この手法を適用した場合、人によっては心電波形からピークを検出することが困難である場合が存在する。

このような問題を解決するため、様々な手法が提案されている。その１つとして、上記特許文献１に記載の技術では、理想波形のもとになるテンプレートを固定にしていたのに対し、このテンプレートを逐次更新することにより個人差を低減する手法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。この手法により、個性的な心電波形からのピーク検出も可能となった。また、２つ目として、畳み込み積分により生体信号のピークを強調する手法が提案されている（例えば、特許文献３参照）。

特開平７−１６２１４号公報 特開２００４−８９３１４号公報 米国特許出願公開第２０１０／００９４１５０号明細書

しかしながら、特許文献２に記載の技術では、例えば、心電波形と相関性のあるテンプレートがデータベースに存在しない場合に、心電波形と相関性のあるテンプレートが生成されるまで待機されることとなり、ピーク検出に時間がかかるという問題点があった。そのため、当該技術は、時間をかけることができる測定には適用し得るが、携帯端末などでのウェルネスサービスで使用するような簡易な測定や、心電認証（例えば、特表２００８−５１８７０９号公報参照）のようなアプリケーションによる測定などといった、時間をあまりかけることができない測定には適用し難い。

また、特許文献３に記載の技術では、ウェアラブル機器による測定を想定しており、装着されたウェアラブル機器の２点において心電波形を測定すると、筋電などによる大きなノイズを心電波形のＱＲＳ波と同じ周波数成分をもったノイズとして検出してしまうという問題があった。このノイズ成分も強調してしまうと、ピークの誤検出の原因となってしまう。

そこで、本発明は、生体信号から迅速かつ高い精度によりピークを検出することが可能な、新規かつ改良された技術を提供しようとするものである。

本発明のある実施形態によれば、時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第１時間幅により第１移動平均量を順次に算出する第１算出部と、上記生体信号に対して上記所定の第１時間幅よりも大きい所定の第２時間幅により第２移動平均量を順次に算出する第２算出部と、上記第１算出部により算出された上記第１移動平均量と上記第２算出部により算出された上記第２移動平均量とに基づいて、上記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する第３算出部と、を備える、検出装置が提供される。

上記検出装置は、上記第３算出部により算出された上記ピーク候補時間帯と上記生体信号とに基づいて、上記生体信号がピークに達する時刻をピーク時刻として検出する検出部、をさらに備えることとしてもよい。

上記検出部は、少なくとも２つの上記ピーク時刻を検出し、検出した上記２つのピーク時刻の間隔をピーク間隔として算出することとしてもよい。

上記検出部は、算出した上記ピーク間隔に基づいて、上記所定の第２時間幅を更新することとしてもよい。

上記検出部は、算出した上記ピーク間隔に基づいて、上記生体信号がピークに達する単位時間当たりの回数をピーク頻度として算出することとしてもよい。

上記第３算出部は、上記第１算出部により算出された上記第１移動平均量が上記第２算出部により算出された上記第２移動平均量を超える時間帯を、上記ピーク候補時間帯として算出することとしてもよい。

上記検出装置は、上記生体信号に対してバンドパスフィルタを適用することにより上記生体信号のピークを強調するフィルタ部、をさらに備えることとしてもよい。

上記第１算出部は、０．１２秒よりも狭い時間幅を上記所定の第１時間幅として、上記第１移動平均量を順次に算出することとしてもよい。

上記第２算出部は、０．８秒の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅を上記所定の第２時間幅として、上記第２移動平均量を順次に算出することとしてもよい。

上記検出部は、算出した上記ピーク幅の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅により、上記所定の第２時間幅を更新することとしてもよい。

上記検出部は、算出した上記ピーク幅が所定の範囲内であれば、算出した上記ピーク幅の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅により、上記所定の第２時間幅を更新し、算出した上記ピーク幅が所定の範囲外であれば、上記所定の第２時間幅の更新を制限することとしてもよい。

上記検出部は、算出した上記ピーク幅が過去に算出した１または複数のピーク幅の平均値を基準とした所定の範囲内であれば、算出した上記ピーク幅の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅により、上記所定の第２時間幅を更新し、算出した上記ピーク幅が上記過去に算出した１または複数のピーク幅の平均値を基準とした所定の範囲外であれば、上記所定の第２時間幅の更新を制限することとしてもよい。

本発明の他の実施形態によれば、時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第１時間幅により第１移動平均量を順次に算出するステップと、上記生体信号に対して上記所定の第１時間幅よりも大きい所定の第２時間幅により第２移動平均量を順次に算出するステップと、上記第１移動平均量と上記第２移動平均量とに基づいて、上記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出するステップと、を含む、検出方法が提供される。

本発明の他の実施形態によれば、コンピュータを、時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第１時間幅により第１移動平均量を順次に算出する第１算出部と、上記生体信号に対して上記所定の第１時間幅よりも大きい所定の第２時間幅により第２移動平均量を順次に算出する第２算出部と、上記第１算出部により算出された上記第１移動平均量と上記第２算出部により算出された上記第２移動平均量とに基づいて、上記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する第３算出部と、を備える、検出装置として機能させるためのプログラムが提供される。

以上説明したように、本発明によれば、生体信号から迅速かつ高い精度によりピークを検出することが可能である。

本発明の実施形態に適用し得る心電波形の区分点を示す図である。 同実施形態に係る検出装置の外観の一例を示す図である。 同実施形態に係る検出装置の機能構成を示す図である。 同実施形態に係る検出装置に入力される生体信号の波形の一例を示す図である。 同実施形態に係るフィルタ部により生体信号に対してバンドパスフィルタが適用されて得られた波形の一例を示す図である。 図５に示した波形と所定の第１時間幅および所定の第２時間幅との関係を示す図である。 同実施形態に係る第１算出部により生体信号から所定の第１時間幅を用いて第１移動平均量を算出する手法について説明するための図である。 同実施形態に係る第１算出部により算出された第１移動平均量の時間変化を示す図である。 同実施形態に係る第２算出部により生体信号から所定の第２時間幅を用いて第２移動平均量を算出する手法について説明するための図である。 同実施形態に係る第１算出部により算出された第１移動平均量と第２算出部により算出された第２移動平均量との時間変化を示す図である。 同実施形態に係る第３算出部により第１移動平均量と第２移動平均量とに基づいてピーク候補時間帯を算出する手法について説明するための図である。 同実施形態に係る検出装置により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る検出装置により実行される処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る第３算出部により所定の第２時間幅を更新する詳細処理の流れの例を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付すことにより重複説明を省略する。

また、以下の順序にしたがって当該「発明を実施するための形態」を説明する。
１．実施形態
１−１． 心電波形の区分点
１−２． 検出装置の外観の一例
１−３． 検出装置の機能構成
１−４． 生体信号の波形の一例
１−５． バンドパスフィルタ適用後の波形
１−６． 所定の第１時間幅および所定の第２時間幅
１−７． 所定の第１時間幅を用いた第１移動平均量算出手法
１−８． 第１移動平均量の時間変化
１−９． 所定の第２時間幅を用いた第２移動平均量算出手法
１−１０．第１移動平均量および第２移動平均量の時間変化
１−１１．ピーク候補時間帯算出手法
１−１２．検出装置により実行される処理の一例
１−１３．検出装置により実行される処理の他の一例
１−１４．所定の第２時間幅を更新する詳細処理の例
２．変形例
３．まとめ

＜１．実施形態＞
［１−１．心電波形の区分点］
図１は、本発明の実施形態に適用し得る心電波形の区分点を示す図である。まず、図１を参照しながら、本発明の実施形態に適用し得る心電波形の区分点について説明する。

本発明の実施形態に係る検出装置によれば、生体信号が検出される。生体信号は、例えば、周期的な心電波形として検出することが可能である。本実施形態においては、検出装置が生体信号として心電波形を検出する例について具体的に説明する。しかしながら、検出装置により検出される生体信号は、心電波形以外のものであってもよく、脈波形であってもよい。心電波形は、例えば、図１に示すように、主に、Ｐ波，Ｑ波，Ｒ波，Ｓ波，Ｔ波，Ｕ波を有する波形である。心電波形からピークを検出する場合には、Ｒ波を検出することが目的であり、Ｒ−Ｒ間隔は、一般的に心拍（心拍数など）を算出するために用いられる。

［１−２．検出装置の外観の一例］
図２は、本発明の実施形態に係る検出装置の外観の一例を示す図である。図２を参照しながら、本発明の実施形態に係る検出装置の外観の一例について説明する。

図２に示すように、本発明の実施形態に係る検出装置１０は、例えば、ユーザの生体信号を検出するセンサ２１０、ユーザからの操作情報の入力を受け付ける入力装置２５１，２５２，２５３、表示領域２７０などを備えるものである。センサ２１０により検出された生体信号は、検出装置１０の内部に入力され、検出装置１０による各種演算に使用される。入力装置２５１，２５２，２５３により入力が受け付けられた操作情報は、検出装置１０の内部に入力され、検出装置１０により操作情報に基づいた各種処理が実行される。表示領域２７０には、検出装置１０により得られた演算結果や処理結果が表示される。図２には、演算結果の例として、表示領域２７０に心拍数が表示されている例が示されている。

［１−３．検出装置の機能構成］
図３は、本発明の実施形態に係る検出装置１０の機能構成を示す図である。図３を参照しながら、本発明の実施形態に係る検出装置１０の機能構成について説明する。

図３に示すように、検出装置１０は、少なくとも、第１算出部１３１、第２算出部１３２、第３算出部１３３を備えるものである。その他、検出装置１０は、必要に応じて、センサ部１１０、フィルタ部１１１、Ａ／Ｄ変換部１１２、バッファ部１２１、検出部１３４、制御部１４０、入力部１５０、記憶部１６０、出力部１７０などを備えるものである。

第１算出部１３１は、時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第１時間幅（以下、「第１ウィンドウ幅」とも言う。）により第１移動平均量を順次に算出する機能を有するものである。生体信号の種類は、上記したように、特に限定されるものではない。また、生体信号が検出装置１０に入力される周期は、特に限定されるものではないが、例えば、図１に示した各波の幅よりも十分に小さい時間（例えば、０．１秒よりも短い時間）毎に入力され得るものである。第１算出部１３１が第１移動平均量を算出する周期についても、特に限定されるものではないが、例えば、図１に示した各波の幅よりも十分に小さい時間（例えば、０．１秒よりも短い時間）毎に算出され得るものである。第１算出部１３１による第１移動平均量の算出手法の詳細については、後に説明する。

第２算出部１３２は、生体信号に対して所定の第１時間幅よりも大きい所定の第２時間幅（以下、「第２ウィンドウ幅」とも言う。）により第２移動平均量を順次に算出する機能を有するものである。第２算出部１３２が第２移動平均量を算出する周期についても、特に限定されるものではないが、例えば、図１に示した各波の幅よりも十分に小さい時間（例えば、０．１秒よりも短い時間）毎に算出され得るものである。第２算出部１３２による第２移動平均量の算出手法の詳細についても、後に説明する。

第３算出部１３３は、第１算出部１３１により算出された第１移動平均量と第２算出部１３２により算出された第２移動平均量とに基づいて、生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する機能を有するものである。第３算出部１３３がピーク候補時間帯を算出する周期についても、特に限定されるものではないが、例えば、図１に示した各波の幅よりも十分に小さい時間（例えば、０．１秒よりも短い時間）毎に算出され得るものである。さらには、第３算出部１３３は、算出時刻が略同一となるような２つの移動平均量（第１移動平均量と第２移動平均量）に基づいて、ピーク候補時間帯を算出する。第３算出部１３３によるピーク候補時間帯の算出手法の詳細についても、後に説明する。

検出部１３４は、第３算出部１３３により算出されたピーク候補時間帯と生体信号とに基づいて、生体信号がピークに達する時刻をピーク時刻として検出する機能を有するものである。検出部１３４がピーク時刻を算出する周期についても、特に限定されるものではないが、例えば、図１に示した各波の幅よりも十分に小さい時間（例えば、０．１秒よりも短い時間）毎に算出され得るものである。検出部１３４は、第３算出部１３３によりピーク候補時間帯を算出される度にピーク時刻を検出してもよい。検出部１３４によるピーク時刻の検出手法の詳細についても、後に説明する。

センサ部１１０は、生体信号を検出する機能を有するものである。センサ部１１０は、図２に示したセンサ２１０により構成される場合には、ユーザの身体に接触されることにより、ユーザから生体信号を直接的に検出することができる。また、センサ部１１０は、他の手法により（例えば、他の装置から生体信号を受信することにより）生体信号を検出することも可能である。センサ部１１０により検出された生体信号は、第１算出部１３１、第２算出部１３２、第３算出部１３３、検出部１３４などに、直接的または間接的に出力され得る。

フィルタ部１１１は、生体信号に対してフィルタを適用する機能を有するものである。フィルタ部１１１は、例えば、生体信号をバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）にかけることにより、生体信号のうちでピーク部分の周波数帯域以外の部分をカットすることができる。すなわち、フィルタ部１１１は、生体信号に対してバンドパスフィルタを適用することにより生体信号のピークを強調することができる。生体信号に対してバンドパスフィルタを適用した結果については、後に説明する。

Ａ／Ｄ変換部１１２は、生体信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する機能を有するものである。Ａ／Ｄ変換部１１２により変換されて得られたデジタル信号は、生体信号として、第１算出部１３１、第２算出部１３２、第３算出部１３３、検出部１３４などに、直接的または間接的に出力され得る。第１算出部１３１、第２算出部１３２、第３算出部１３３、検出部１３４などがデジタル信号を扱う場合には、Ａ／Ｄ変換部１１２が有する機能により、第１算出部１３１、第２算出部１３２、第３算出部１３３、検出部１３４などにおいて、各種の演算を行うことが可能となる。

バッファ部１２１は、生体信号を蓄積しておくことが可能であり、バッファ部１２１により蓄積されている生体信号は、第１算出部１３１、第２算出部１３２、第３算出部１３３、検出部１３４などにより、必要に応じて、取得され得る。バッファ部１２１は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリにより構成されものである。

制御部１４０は、検出装置１０の内部の各機能ブロックによる動作を制御する機能を有するものである。制御部１４０は、例えば、入力部１５０により受け付けられた操作情報に応じた処理を実行することが可能である。入力部１５０により受け付けられた操作情報に応じた処理としては、例えば、入力装置２５１が押下されることにより操作情報の入力が受け付けられた場合には、前画面に遷移する処理などが想定される。

また、入力部１５０により受け付けられた操作情報に応じた処理として、例えば、入力装置２５２が押下されることにより操作情報の入力が受け付けられた場合には、心拍数の測定を開始する処理などが想定される。また、入力部１５０により受け付けられた操作情報に応じた処理として、例えば、入力装置２５３が押下されることにより操作情報の入力が受け付けられた場合には、次画面に遷移する処理などが想定される。

入力部１５０は、ユーザから操作情報の入力を受け付ける機能を有するものである。入力部１５０は、例えば、入力装置などにより構成されるものであり、例えば、操作信号を入力するためのボタン、キーボード、マウスなどにより構成される。入力部１５０は、入力装置２５１を含んでいてもよく、入力装置２５２を含んでいてもよく、入力装置２５３を含んでいてもよい。入力部１５０により入力が受け付けられた操作情報は、制御部１４０に出力される。

第１算出部１３１、第２算出部１３２、第３算出部１３３、検出部１３４、制御部１４０などは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭなどにより構成され、ＣＰＵが記憶部１６０によって記憶されているプログラムをＲＡＭに展開して実行することによりその機能が実現されるものである。しかし、このような構成に限らず、第１算出部１３１、第２算出部１３２、第３算出部１３３、検出部１３４、制御部１４０などは、専用のハードウェアにより構成されることとしてもよい。

記憶部１６０は、コンピュータを検出装置１０として機能させるための各種プログラムを記憶することが可能である。記憶部１６０が記憶する各種プログラムは、例えば、第１算出部１３１、第２算出部１３２、第３算出部１３３、検出部１３４、制御部１４０などの機能を実現するために使用される。記憶部１６０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などといった記憶装置により構成される。

出力部１７０は、制御部１４０の制御によりユーザに対して情報（検出情報）を出力する機能を有するものである。出力部１７０は、例えば、出力装置などにより構成されるものであり、例えば、ディスプレイ、スピーカーなどにより構成される。出力部１７０がディスプレイにより構成される場合には、出力部１７０は、例えば、図２に示した表示領域２７０に情報（検出情報）を表示させることができる。

［１−４．生体信号の波形の一例］
図４は、同実施形態に係る検出装置１０に入力される生体信号の波形の一例を示す図である。図４を参照しながら、本発明の実施形態に係る検出装置１０に入力される生体信号の波形の一例について説明する。

本実施形態においては、図４に示すような波形として、時系列に沿って検出装置１０に生体信号が入力された場合を例として説明する。波形の縦軸は、入力された生体信号の電位を示しており、波形の横軸は、時間を示している。

［１−５．バンドパスフィルタ適用後の波形］
図５は、本発明の実施形態に係るフィルタ部１１１により生体信号に対してバンドパスフィルタが適用されて得られた波形の一例を示す図である。図５を参照しながら、本発明の実施形態に係るフィルタ部１１１により生体信号に対してバンドパスフィルタが適用されて得られた波形の一例について説明する。

フィルタ部１１１により、生体信号に対してバンドパスフィルタが適用されると、図５に示すように、生体信号のうちでピーク部分の周波数成分以外の部分がカットされ得る。図４に示した波形と比較して、図５に示した波形では、低域の周波数成分がカットされており、図１に示したＱＲＳ成分（Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波）が強調されているのがわかる。

［１−６．所定の第１時間幅および所定の第２時間幅］
図６は、図５に示した波形と所定の第１時間幅および所定の第２時間幅との関係を示す図である。図６を参照しながら、図５に示した波形と所定の第１時間幅および所定の第２時間幅との関係について説明する。

図６に示したように、第１算出部１３１は、例えば、一般的なユーザの心電波形のうちでＱ波からＳ波までに相当する時間（以下、「ＱＲＳ幅」とも言う。）よりも狭い時間幅を第１ウィンドウ幅として、第１移動平均量を順次に算出することができる。このような狭い時間幅を第１ウィンドウ幅とすることにより、ピーク部分が維持された移動平均量を算出することができる。図６には、このように第１ウィンドウ幅が設定された第１ウィンドウＦが示されている。なお、一般的なユーザの心電波形のうちでＱ波からＳ波までに相当する時間は、特に限定されるものではないが、例えば、０．１２秒程度である。

また、図６に示したように、第２算出部１３２は、例えば、一般的なユーザの心電波形のうちでＲ波からＲ波までに相当する時間（以下、「ＲＲ値」「ＲＲ周期」などとも言う。）の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅を第２ウィンドウ幅として、第２移動平均量を順次に算出することができる。このような時間幅を第２ウィンドウ幅とすることにより、Ｒ波が１つだけ第２ウィンドウに含まれる場合（例えば、図６に示した第２ウィンドウＧ１）とＲ波が２つ第２ウィンドウに含まれる場合（例えば、図６に示した第２ウィンドウＧ０）とを区別することができる。なお、一般的なユーザのＲＲ値は、特に限定されるものではないが、例えば、０．８秒程度である。

［１−７．所定の第１時間幅を用いた第１移動平均量算出手法］
図７は、本発明の実施形態に係る第１算出部１３１により生体信号から所定の第１時間幅を用いて第１移動平均量を算出する手法について説明するための図である。図７を参照しながら、本発明の実施形態に係る第１算出部１３１により生体信号から所定の第１時間幅を用いて第１移動平均量を算出する手法について説明する。

上記したように、第１算出部１３１は、時系列に沿って入力される生体信号に対して第１ウィンドウ幅により第１移動平均量を順次に算出することができる。例えば、第１移動平均量算出時刻（ｔ＝Ｎ）から第１ウィンドウ幅だけ過去に遡った時刻（ｔ＝１）までをＮ−１等分した場合に、第１算出部１３１は、それぞれの時刻における電位を用いて、以下に示す式（１）に基づいて、電力量Ｗ_Ｎを第１移動平均量として算出することができる。

・・・（１）

また、例えば、第１移動平均量算出時刻（ｔ＝Ｎ）から第１ウィンドウ幅だけ過去に遡った時刻（ｔ＝１）までを無限に分割したと仮定した場合には、第１算出部１３１は、以下に示す式（２）に基づいて、電力量Ｗ_Ｎを第１移動平均量として算出することができる。

・・・（２）

しかしながら、上に示した式（１）または（２）に基づく第１移動平均量の算出手法は、一例に過ぎないため、第１算出部１３１による第１移動平均量の算出手法は、上に示した式（１）または（２）に限定されるものではない。

［１−８．第１移動平均量の時間変化］
図８は、本発明の実施形態に係る第１算出部１３１により算出された第１移動平均量の時間変化を示す図である。図８を参照しながら、本発明の実施形態に係る第１算出部１３１により算出された第１移動平均量の時間変化について説明する。

ここでは、特に、第１ウィンドウＦと上に示した式（１）とに基づいて算出された第１移動平均量が時間軸に沿って図８に示されている。このように算出された第１移動平均量（図８に示した電力量Ｗ_Ｎ）は、図８に示すように、ピーク部分が維持されているのがわかる。

［１−９．所定の第２時間幅を用いた第２移動平均量算出手法］
図９は、本発明の実施形態に係る第２算出部１３２により生体信号から所定の第２時間幅を用いて第２移動平均量を算出する手法について説明するための図である。図９を参照しながら、本発明の実施形態に係る第２算出部１３２により生体信号から所定の第２時間幅を用いて第２移動平均量を算出する手法について説明する。

上記したように、第２算出部１３２は、時系列に沿って入力される生体信号に対して第２ウィンドウ幅により第２移動平均量を順次に算出することができる。例えば、第２移動平均量算出時刻（ｔ＝ｎ）から第２ウィンドウ幅だけ過去に遡った時刻（ｔ＝１）までをｎ−１等分した場合に、第２算出部１３２は、それぞれの時刻における電位を用いて、式（３）に基づいて、電力量Ｗ_ｎを第２移動平均量として算出することができる。

・・・（３）

また、例えば、第２移動平均量算出時刻（ｔ＝ｎ）から第２ウィンドウ幅だけ過去に遡った時刻（ｔ＝１）までを無限に分割したと仮定した場合には、第２算出部１３２は、以下に示す式（４）に基づいて、電力量Ｗ_ｎを第２移動平均量として算出することができる。

・・・（４）

しかしながら、上に示した式（３）または（４）に基づく第２移動平均量の算出手法は、一例に過ぎないため、第２算出部１３２による第２移動平均量の算出手法は、上に示した式（３）または（４）に限定されるものではない。

上記したように、第２算出部１３２は、例えば、ＲＲ値の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅を第２ウィンドウ幅として、第２移動平均量を順次に算出することができる。このような時間幅を第２ウィンドウ幅とすることにより、Ｒ波が１つだけ第２ウィンドウに含まれる場合（例えば、図９に示した第２ウィンドウＧ１には、Ｒ１だけが含まれている）とＲ波が２つ第２ウィンドウに含まれる場合（例えば、図９に示した第２ウィンドウＧ０には、Ｒ０およびＲ１が含まれている）とを区別することができる。

より詳細には、Ｒ波が１つだけ第２ウィンドウに含まれる場合には、相対的に第２移動平均量（電力量Ｗ_ｎ）は小さくなるはずであり、Ｒ波が２つ第２ウィンドウに含まれる場合には、相対的に第２移動平均量（電力量Ｗ_ｎ）は大きくなるはずである。

［１−１０．第１移動平均量および第２移動平均量の時間変化］
図１０は、本発明の実施形態に係る第１算出部１３１により算出された第１移動平均量と第２算出部１３２により算出された第２移動平均量との時間変化を示す図である。図１０を参照しながら、本発明の実施形態に係る第１算出部１３１により算出された第１移動平均量と第２算出部１３２により算出された第２移動平均量との時間変化について説明する。

図１０には、特に、第１算出部１３１により算出された第１移動平均量が電力量Ｗ_Ｎとして示され、第２算出部１３２により算出された第２移動平均量が電力量Ｗ_ｎとして示されている。図１０に示すように、ピークに相当する部分（例えば、図１に示したＲ波に相当する部分）においては、第２移動平均量（電力量Ｗ_ｎ）が下がっているのがわかる。一方、ノイズに相当すると想定される部分においては、第２移動平均量（電力量Ｗ_ｎ）が下がっていないのがわかる。

これは、ピーク部分における第２移動平均量に使用される第２ウィンドウには、ピーク部分が１つしか入らないために第２移動平均量が低く算出されるが、ノイズに相当すると想定される部分においては、ピーク部分が２つ入るため、第２移動平均量が高く算出されるためである。

［１−１１．ピーク候補時間帯算出手法］
図１１は、本発明の実施形態に係る第３算出部１３３により第１移動平均量と第２移動平均量とに基づいてピーク候補時間帯を算出する手法について説明するための図である。図１１を参照しながら、本発明の実施形態に係る第３算出部１３３により第１移動平均量と第２移動平均量とに基づいてピーク候補時間帯を算出する手法について説明する。

上述したように、第３算出部１３３は、第１移動平均量（電力量Ｗ_Ｎ）と第２移動平均量（電力量Ｗ_ｎ）とに基づいて、生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出することができる。より詳細には、図１１に示すように、第３算出部１３３は、第１算出部１３１により算出された第１移動平均量が第２算出部１３２により算出された第２移動平均量を超える時間帯を、ピーク候補時間帯として算出することができる。図１１には、第１移動平均量（電力量Ｗ_Ｎ）が第２移動平均量（電力量Ｗ_ｎ）を超えている時間帯が「１（ｈｉｇｈ）」として示され、その他の時間帯が「０（ｌｏｗ）」として示されている。

上記したように、検出部１３４は、第３算出部１３３により算出されたピーク候補時間帯（例えば、電力量Ｗ_Ｎが電力量Ｗ_ｎを超える時間帯）と生体信号とに基づいて、生体信号がピークに達する時刻をピーク時刻として検出することができる。より具体的には、検出部１３４は、１または複数のピーク候補時間帯のそれぞれにおける電位の最大値をピーク値として検出するとともに、電位がピーク値に達する時刻をピーク時刻として検出することができる。

検出部１３４は、少なくとも２つのピーク時刻を検出し、検出した２つのピーク時刻の間隔をピーク間隔として算出することも可能である。検出装置１０が生体信号として心電波形を検出した場合には、ピーク間隔は、ＲＲ値として算出され得るものである。また、検出部１３４は、算出したピーク間隔に基づいて、生体信号がピークに達する単位時間当たりの回数をピーク頻度として算出することも可能である。検出装置１０が生体信号として心電波形を検出した場合には、ピーク間隔は、心拍数として算出され得るものである。

［１−１２．検出装置により実行される処理の一例］
図１２は、本発明の実施形態に係る検出装置１０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１２を参照しながら、本発明の実施形態に係る検出装置１０により実行される処理の流れの一例について説明する。

図１２に示すように、検出装置１０のセンサ部１１０は、生体信号の入力を受け付け、フィルタ部１１１は、センサ部１１０により入力が受け付けられた生体信号に対してＢＰＦによるピーク強調を行う（ステップＳ１０１）。しかしながら、このステップＳ１０１は、上記したように必須のものではない。ＢＰＦによりノイズ除去（ステップＳ１０２）がなされた生体信号は、ステップＳ１０６におけるピーク算出において使用される。

第１算出部１３１は、生体信号に基づいて、第１ウィンドウにより電力量移動平均値Ｗ_Ｎを算出する（ステップＳ１０３）。続いて、第２算出部１３２は、生体信号に基づいて、第２ウィンドウにより電力量移動平均値Ｗ_ｎを算出する（ステップＳ１０４）。第１算出部１３１により算出された電力量移動平均値Ｗ_Ｎと第２算出部１３２により算出された電力量移動平均値Ｗ_ｎとは、第３算出部１３３に出力されて使用される。

第３算出部１３３は、第１算出部１３１により算出された電力量移動平均値Ｗ_Ｎと第２算出部１３２により算出された電力量移動平均値Ｗ_ｎとに基づいて、第３ウィンドウを設定する（ステップＳ１０５）。上記した例では、第３ウィンドウは、Ｗ_ｎよりもＷ_Ｎのほうが大きい時間帯の生体信号に対して設定される「１（ｈｉｇｈ）」に相当する。検出部１３４は、第３ウィンドウにより生体信号からピーク値を算出する（ステップＳ１０６）。

［１−１３．検出装置により実行される処理の他の一例］
図１３は、本発明の実施形態に係る検出装置１０により実行される処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。図１３を参照しながら、本発明の実施形態に係る検出装置１０により実行される処理の流れの他の一例について説明する。

図１３に示した処理は、図１２に示した処理に対して、ステップＳ１０７およびステップＳ１０８が追加されている点において、図１２に示した処理と異なっている。したがって、ステップＳ１０７およびステップＳ１０８について説明する。

検出部１３４は、第３ウィンドウにより生体信号から算出したピーク値に達する時刻に基づいて、ピーク間隔（例えば、ＲＲ値）を算出する（ステップＳ１０７）。検出部１３４は、算出したピーク間隔（例えば、ＲＲ値）に基づいて、第２ウィンドウ幅を設定することができる（ステップＳ１０８）。より詳細には、第２ウィンドウ幅は、例えば、記憶部１６０により記憶されており、検出部１３４は、記憶部１６０により記憶されている第２ウィンドウ幅を更新することにより、第２ウィンドウ幅を設定することができる。その場合、例えば、第２算出部１３２は、記憶部１６０により記憶されている第２ウィンドウ幅を取得して、取得した第２ウィンドウ幅に基づいて電力量移動平均値Ｗ_ｎを算出することができる。

［１−１４．所定の第２時間幅を更新する詳細処理の例］
図１４は、本発明の実施形態に係る第３算出部１３３により所定の第２時間幅を更新する詳細処理の流れの例を示すフローチャートである。図１４を参照しながら、本発明の実施形態に係る第３算出部１３３により所定の第２時間幅を更新する詳細処理の流れの例について説明する。

図１４に示すように、検出部１３４は、ステップＳ１０７において算出されたＲＲ値に所定の定数（例えば、１．２〜１．５）を乗じ、乗じた結果得られた値により第２ウィンドウ幅を更新することができる（ステップＳ１０８Ａ）。検出部１３４は、例えば、記憶部１６０により記憶されている第２ウィンドウ幅を更新することができる。

また、検出部１３４は、第２ウィンドウ幅を更新する前に、第２ウィンドウ幅を更新するべきか否かを判定するようにしてもよい。例えば、検出部１３４は、条件（テンプレートＲＲ値−Ｘ≦算出したＲＲ値≦テンプレートＲＲ値＋Ｘ）を満たすか否かを判断してもよい（ステップＳ１０８Ｂ１）。検出部１３４は、当該条件を満たさない場合には、第２ウィンドウ幅を更新しない（第２ウィンドウ幅の更新を制限する）こととしてもよい（ステップＳ１０８Ｂ２）。

また、検出部１３４は、当該条件を満たす場合には、ステップＳ１０７において算出されたＲＲ値に所定の定数（例えば、１．２〜１．５）を乗じ、乗じた結果得られた値により第２ウィンドウ幅を更新するとともに、テンプレートＲＲ値を更新することとしてもよい（ステップＳ１０８Ｂ３）。検出部１３４により使用されるテンプレートＲＲ値およびＸは、例えば、あらかじめ記憶部１６０に記憶させておくことができる。

また、例えば、検出部１３４は、条件（過去Ｙ回の算出ＲＲ値の平均値−Ｘ≦算出したＲＲ値≦過去Ｙ回の算出ＲＲ値の平均値＋Ｘ）を満たすか否かを判断してもよい（ステップＳ１０８Ｃ１）。検出部１３４は、当該条件を満たさない場合には、第２ウィンドウ幅を更新しない（第２ウィンドウ幅の更新を制限する）こととしてもよい（ステップＳ１０８Ｃ２）。

また、検出部１３４は、当該条件を満たす場合には、ステップＳ１０７において算出されたＲＲ値に所定の定数（例えば、１．２〜１．５）を乗じ、乗じた結果得られた値により第２ウィンドウ幅を更新することとしてもよい（ステップＳ１０８Ｃ３）。検出部１３４により使用されるＸは、例えば、あらかじめ記憶部１６０に記憶させておくことができる。過去Ｙ回の算出ＲＲ値の平均値は、例えば、検出部１３４により算出され、記憶部１６０に記憶させておくことができる。

＜２．変形例＞
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

＜３．まとめ＞
本発明の実施形態によれば、第１ウィンドウ幅および第２ウィンドウ幅を用いて、生体信号から迅速かつ高い精度によりピークを検出することが可能である。また、ウィンドウ幅を適応的に更新することにより、個人差によって心拍数が極端に早い場合や、極端に遅い場合などにも、本実施形態に係る検出装置１０により奏する効果を維持することができる。

また、生体信号の１波目が入力された時点において生体信号からピーク値を検出することが可能となる。さらに、生体信号のうちピーク部分以外の部分に似たような周波数成分をもったノイズが発生した場合であっても、有効にピークを検出することができる。すなわち、本実施形態によれば、ピーク間隔を考慮したスレッショルドを設定し、設定したスレッショルドに基づいてピークを検出できるため、ピーク検出の精度が向上するという効果を奏する。

１０ 検出装置
１１１ フィルタ部
１２１ バッファ部
１３１ 第１算出部
１３２ 第２算出部
１３３ 第３算出部
１３４ 検出部
１４０ 制御部
１５０ 入力部
１６０ 記憶部
１７０ 出力部
Ｆ 第１ウィンドウ
Ｇ１ 第２ウィンドウ
Ｇ０ 第２ウィンドウ

Claims (16)

1. 時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第１時間幅により第１移動平均量を順次に算出する第１算出部と、
   前記生体信号に対して前記所定の第１時間幅よりも大きい所定の第２時間幅により第２移動平均量を順次に算出する第２算出部と、
   前記第１算出部により算出された前記第１移動平均量と前記第２算出部により算出された前記第２移動平均量とに基づいて、前記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する第３算出部と、
   を備える、検出装置。
2. 前記検出装置は、
   前記第３算出部により算出された前記ピーク候補時間帯と前記生体信号とに基づいて、前記生体信号がピークに達する時刻をピーク時刻として検出する検出部、
   をさらに備える、請求項１に記載の検出装置。
3. 前記検出部は、
   少なくとも２つの前記ピーク時刻を検出し、検出した前記２つのピーク時刻の間隔をピーク間隔として算出する、
   請求項２に記載の検出装置。
4. 前記検出部は、
   算出した前記ピーク間隔に基づいて、前記所定の第２時間幅を更新する、
   請求項３に記載の検出装置。
5. 前記検出部は、
   算出した前記ピーク間隔に基づいて、前記生体信号がピークに達する単位時間当たりの回数をピーク頻度として算出する、
   請求項３に記載の検出装置。
6. 前記第３算出部は、
   前記第１算出部により算出された前記第１移動平均量が前記第２算出部により算出された前記第２移動平均量を超える時間帯を、前記ピーク候補時間帯として算出する、
   請求項１に記載の検出装置。
7. 前記検出装置は、
   前記生体信号に対してバンドパスフィルタを適用することにより前記生体信号のピークを強調するフィルタ部、
   をさらに備える、請求項１に記載の検出装置。
8. 前記第１算出部は、
   ＱＲＳ幅より狭い時間幅を前記所定の第１時間幅として、前記第１移動平均量を順次に算出する、
   請求項１に記載の検出装置。
9. 前記第１算出部は、
   ０．１２秒よりも狭い時間幅を前記所定の第１時間幅として、前記第１移動平均量を順次に算出する、
   請求項１に記載の検出装置。
10. 前記第２算出部は、
    ＲＲ周期の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅を前記所定の第２時間幅として、前記第２移動平均量を順次に算出する、
    請求項１に記載の検出装置。
11. 前記第２算出部は、
    ０．８秒の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅を前記所定の第２時間幅として、前記第２移動平均量を順次に算出する、
    請求項１に記載の検出装置。
12. 前記検出部は、
    算出した前記ピーク幅の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅により、前記所定の第２時間幅を更新する、
    請求項４に記載の検出装置。
13. 前記検出部は、
    算出した前記ピーク幅が所定の範囲内であれば、算出した前記ピーク幅の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅により、前記所定の第２時間幅を更新し、算出した前記ピーク幅が所定の範囲外であれば、前記所定の第２時間幅の更新を制限する、
    請求項４に記載の検出装置。
14. 前記検出部は、
    算出した前記ピーク幅が過去に算出した１または複数のピーク幅の平均値を基準とした所定の範囲内であれば、算出した前記ピーク幅の１．２倍以上であり、かつ、１．５倍以下の時間幅により、前記所定の第２時間幅を更新し、算出した前記ピーク幅が前記過去に算出した１または複数のピーク幅の平均値を基準とした所定の範囲外であれば、前記所定の第２時間幅の更新を制限する、
    請求項４に記載の検出装置。
15. 時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第１時間幅により第１移動平均量を順次に算出するステップと、
    前記生体信号に対して前記所定の第１時間幅よりも大きい所定の第２時間幅により第２移動平均量を順次に算出するステップと、
    前記第１移動平均量と前記第２移動平均量とに基づいて、前記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出するステップと、
    を含む、検出方法。
16. コンピュータを、
    時系列に沿って入力される生体信号に対して所定の第１時間幅により第１移動平均量を順次に算出する第１算出部と、
    前記生体信号に対して前記所定の第１時間幅よりも大きい所定の第２時間幅により第２移動平均量を順次に算出する第２算出部と、
    前記第１算出部により算出された前記第１移動平均量と前記第２算出部により算出された前記第２移動平均量とに基づいて、前記生体信号がピークに達する時刻を含んだ時間帯であるピーク候補時間帯を算出する第３算出部と、
    を備える、検出装置として機能させるためのプログラム。
    

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