JP2012161556A - 脈波計測装置、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】１拍ごとの偽ピークを検出し、この影響を排除した正確な心拍を計測する。
【解決手段】脈波計測装置は、脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す微分データＢ１及びＢ２を生成し、平滑化の程度が小さい微分脈波波形を示す微分データＢ１に基づいて、微分脈波波形の上側ピークの発生時刻を示すピークデータＰ１を検出する一方、平滑化の程度が大きい微分データＢ２に基づいて、微分脈波波形の上側ピークの発生時刻を示すピークデータＰ２を検出し、ピークデータＰ１の各サンプルとピークデータＰ２の各サンプルとを時系列に並べ替え、ピークデータＰ１のサンプルが連続する回数を検知し、連続する回数に基づいてピークデータＰ１の各サンプルが真のピークである可能性を示す信頼度を生成し、ピークデータＰ１の各サンプルに対して信頼度を付与した第３のピークデータを生成し、ピークデータＰ３に基づいて脈波間隔を演算する。
【選択図】図５

Description

本発明は、脈波を光学的に計測する技術に関する。

従来から、生体、特に人体における脈波計測の一般的方法として、光電変換による脈波計測方法が用いられてきた。この種の脈波計測方法では、血液に吸収されやすい波長の光を発光ダイオードなどの発光素子から生体へ向けて照射し、生体を透過した光または生体内に進入後散乱等によって反射されてくる光をフォトダイオードやフォトトランジスターなどの受光素子にて受光して電気信号（以下、脈波信号）に変換することにより脈波の検出が実現され、この脈波信号を解析することで脈波の計測（脈間隔や単位時間当たりの脈拍数の計測）が実現される。ここで、脈間隔とは心電におけるＲＲ間隔に相当する時間長である。生体内に進入した光の吸収は、動脈拡張時のほうが、動脈収縮時に比べて大きく、脈波信号の信号レベルは動脈の脈動に応じて変化するからである。例えば、特許文献１には、脈波から心電図のＲＲ間隔に相当する情報を取り出す解析方法について開示されている。

しかしながら、特許文献１に記載の方法では、ノイズが重畳した脈波信号ではノイズによる偽ピークを脈波ピークとして検出してしまう可能性があった。
これを改善するため、特許文献２には、ノイズ成分が重畳した脈波信号において、検出ピーク値のばらつきを示す指標を判断基準にノイズの有無を判定する方法が開示されている。

特開２００１−７０２６５号公報 特開２００１−６１７９５号公報

しかしながら、特許文献２に記載の方法では、ノイズ有無を判定するために一定時間内に検出されたピーク群からばらつきを求める必要がある。従って、１拍ごとの偽ピークを検出することはできないという問題があった。さらに、ピークが真であるか偽であるかを厳密に判定することが困難である場合、ある基準によって一律に偽か真かを判定するだけであり、判定の信頼性について被験者は知ることができないといった問題があった。

本発明は，上記課題に鑑みて為されたものであり、１拍ごとの偽ピークを検出し、偽ピークの影響を排除した心拍に相当する正確な脈波間隔を計測すること、及び脈波間隔の信頼性を被験者に知らせることを解決課題とする。

上記課題を解決するために本発明は、脈波波形を示す脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第１の微分データを生成する第１の微分データ生成部と、前記脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第２の微分データを生成し、且つ、平滑化の程度が、前記第１の微分データ生成部より大きい第２の微分データ生成部と、前記第１の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出する第１のピーク検出部と、前記第２の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出する第２のピーク検出部と、前記第１のピークデータを構成する各サンプルと前記第２のピークデータを構成する各サンプルとを時系列に並べ替え、前記第１のピークデータのサンプルが連続する回数を検知し、連続する回数が所定数以上となったサンプルを前記第１のピークデータを構成する複数のサンプルから除いて、第３のピークデータを生成するノイズ判断部と、前記第３のピークデータに基づいて、隣り合うサンプルの時間差を脈波間隔として演算する脈波間隔演算部と、を備える脈波計測装置を提供する。

この脈波計測装置では、脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形に基づいて脈波間隔を演算する。脈波間隔は、脈波波形のピークの間隔であるから、正確な脈波間隔を求めるためには脈波波形のピークの発生時刻を正確に求める必要がある。
微分脈波波形のピークは平滑化の程度が小さいほど急峻になる。したがって、脈波波形のピークの発生時刻は、平滑化の程度が小さいほど精度良く求まる。しかし、平滑化の程度が小さいほど、ノイズに起因する偽ピークが発生し易くなる。
そこで、本発明の脈波計測装置では、平滑化の程度が小さい微分脈波波形を示す第１の微分データに基づいて、微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出する一方、平滑化の程度が大きい第２の微分データに基づいて、微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出し、第１のピークデータを構成する複数のサンプルと第２のピークデータを構成する複数のサンプルとを時系列に整列した後に、第１のピークデータのサンプルが連続する回数を検知し、連続する回数が所定数以上となるサンプルを、第１のピークデータを構成する複数のサンプルから取り除くことで第３のピークデータを生成し、第３のピークデータに基づいて脈波間隔を演算するようにしている。
第２のピークデータは、平滑化の程度が大きい第２の微分データに基づいて検出されたデータであるため、偽ピークが含まれる可能性が低い。第２のピークデータと第１のピークデータとを時系列に並べる場合、第２のピークデータの１個のサンプルに対して、複数の第１のピークデータのサンプルが連続して存在すれば、その連続する複数のサンプルには偽ピークが含まれる可能性があり、サンプルが連続する回数に従ってその可能性は高くなる。
よって、第１のピークデータのサンプルが連続する回数を検知することにより、当該サンプルがノイズに起因する偽ピークである可能性の高いサンプルを排除することが可能となり、偽ピークではない正確なサンプルに基づいた、正確な脈波間隔を演算することができる。

また、本発明に係る脈波計測装置は、脈波波形を示す脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第１の微分データを生成する第１の微分データ生成部と、前記脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第２の微分データを生成し、且つ、平滑化の程度が、前記第１の微分データ生成部より大きい第２の微分データ生成部と、前記第１の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出する第１のピーク検出部と、前記第２の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出する第２のピーク検出部と、前記第１のピークデータを構成する各サンプルと前記第２のピークデータを構成する各サンプルとを時系列に並べ替え、前記第１のピークデータのサンプルが連続する回数を検知し、前記連続する回数に基づいて前記第１のピークデータのサンプルの各々が真のピークである可能性の程度を示す信頼度を生成し、前記第１のピークデータのサンプルの各々に対して前記信頼度を付与した第３のピークデータを生成するノイズ判断部と、前記第３のピークデータから、前記信頼度の示す値に基づいて２つのサンプルの組み合わせを複数選択し、前記２つのサンプルの時間差を脈波間隔として演算する脈波間隔演算部と、を備えることを特徴とする。

この脈波計測装置では、第１のピークデータを構成する複数のサンプルと第２のピークデータを構成する複数のサンプルとを時系列に並べた複数のサンプルの中で、複数の第１のピークデータのサンプルが連続する回数に基づいて信頼度を生成したうえで、第１のピークデータを構成する複数のサンプルの各々に対して信頼度を付与する。前述の通り、信頼度は各サンプルが真のピークである可能性を示す指標であるため、各サンプルの中でノイズに起因した偽ピークである可能性の高いサンプルを把握することが可能となる。
さらに、この脈波計測装置では、第１のピークデータを構成する各サンプルに対して信頼度を付与すると共に、信頼度が低く偽ピークの可能性の高いサンプルについても排除せずに第３のピークデータを生成する。
例えば、信頼度の高い２つのサンプル（第１及び第２のサンプル）の間に、信頼度の低い複数のサンプル（例えば、４つの第３〜第６のサンプル）が介在している場合、信頼度の低い第３〜第６のサンプルを排除した後に、信頼度の高い第１及び第２のサンプルに基づいて脈波間隔を生成しても、当該脈波間隔は、信頼度の高い第１のサンプルと信頼度の低い第２のサンプルとから生成された脈波間隔、信頼度の低い第３及び第４のサンプルから生成された脈波間隔、信頼度の低い第４及び第５のサンプルから生成された脈波間隔、信頼度の低い第５及び第６のサンプルから生成された脈波間隔、及び信頼度の低い第５のサンプルと信頼度の高い第２のサンプルとから生成された脈波間隔との合計に過ぎず、脈波間隔が正確な値を示すものではない可能性が高い。
これに対して、この脈波計測装置によれば、信頼度の低く偽ピークである可能性の高いサンプルであっても、これを排除せずに第３のピークデータを生成する。そして、脈波間隔を算出に用いる２つのサンプルの組み合わせを、サンプルの有する信頼度に基づいて選択する。例えば、上記の例の場合には、信頼度の高い第１及び第２のサンプルに基づいた不正確な脈波間隔を算出すことを防止することができると共に、信頼度の高い第１のサンプルと信頼度の低い第３のサンプルとに基づいた不正確な脈波間隔を算出することも防止することが可能となる。従って、この脈波計測装置によれば、偽ピークではない正確なサンプルに基づいた、正確な脈波間隔を演算することができる。

上記の脈波計測装置において、前記脈波間隔に関する情報を前記信頼度と関係づけて表示する表示部を備える、ことが好ましい。
この脈波計測装置によれば、被験者に対して、１拍ごとに真のピークであるか偽ピークであるかを示す信頼度を表示することが可能となる。また、被験者に対して、脈波間隔がどの程度正確なものであるかを示す脈波間隔の信頼度について示すことも可能となる。
なお、脈波間隔に関する情報とは、脈波間隔そのものの他、脈波間隔に基づいて得られる情報が含まれる。例えば、脈拍数が該当する。脈拍数は、６０を脈波間隔で割り算することによって得られる。

上記の脈波計測装置において、前記脈波間隔演算部は、前記脈波間隔を算出するために用いる２つのサンプルの前記信頼度に基づいて、当該脈波間隔がどれだけ正確であるかを示す正確性指標を生成し、前記脈波間隔に関する情報を前記正確性指標と関係づけて表示する表示部を備える、ことが好ましい。
この脈波計測装置によれば、各ピークが真のピークであることを示す信頼度に基づいて、脈波間隔の各々がどの程度正確であるかを示す正確性指標を被験者に示すことが可能となる。例えば、数字が小さい程、真のピークであると信頼できる場合、サンプル１の信頼度が「１」であり、サンプル２の信頼度が「３」であるとする。この場合、サンプル１とサンプル２の脈波間隔は信頼度の低い方とすることができる。一方が正確であっても、他方が不正確であれば、脈波間隔は不正確になるからである。

上記の脈波計測装置において、前記第１の微分データ生成部は第１のデジタル平滑化多項式フィルターで構成され、前記第２の微分データ生成部は第２のデジタル平滑化多項式フィルターで構成され、前記第１のデジタル平滑化多項式フィルターは第２のデジタル平滑化多項式フィルターよりフレームサイズが小さいようにするのが好ましい。
フレームサイズが小さいデジタル平滑化多項式フィルターから求められる微分信号波形は急峻な上側ピークを示すから、ピークの発生時刻を正確に把握することができる。また、フレームサイズが大きいデジタル平滑化多項式フィルターから求められる微分信号波形はノイズに起因する偽ピークの発生を抑制することが可能になる。このような２つのデジタル平滑化多項式フィルターから構成される脈波計測装置は、１拍ごとの偽ピークを検出し、偽ピークの影響を排除して、正確な心拍を計測することができる。また、脈波に比べて周期が長い基線揺れノイズは、デジタル平滑化多項式フィルターで微分データを生成する過程で抑圧される。これは、心拍の計測の精度向上に寄与する。

上記の各脈波計測装置において、前記第１のピーク検出部は、前記第１の微分データを構成する複数のサンプルのうち、閾値を超えるサンプルから、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出し、前記第２のピーク検出部は、前記第２の微分データを構成する複数のサンプルのうち、閾値を超えるサンプルから、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出するようにしてもよい。この脈波計測装置によれば、微分データを構成するサンプルのうち、閾値を超えたサンプルのみに基づいて、ピークデータが検出される。これは、心拍の計測の精度向上に寄与する。

上記課題を解決するために本発明は、コンピューターに、脈波波形を示す脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第１の微分データを生成する処理と、前記脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示し、且つ、平滑化の程度が、前記第１の微分データより大きい第２の微分データを生成する処理と、前記第１の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出する処理と、前記第２の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出する処理と、前記第１のピークデータを構成する各サンプルと前記第２のピークデータを構成するサンプルとを時系列に並べ替える処理と、前記第１のピークデータのサンプルが連続する回数を検知する処理と、連続する回数が所定数以上となったサンプルを前記第１のピークデータを構成する複数のサンプルから除いて、第３のピークデータを生成する処理と、前記第３のピークデータに基づいて、隣り合うサンプルの時間差を脈波間隔として演算する処理と、を実行させることを特徴とするプログラムを提供する。
このようなプログラムにしたがって一般的な光電変換方式の脈波計測装置の演算処理回路を作動させることによって、その脈波計測装置を本発明の脈波計測装置として機能させることが可能になる。

上記課題を解決するために本発明は、コンピューターに、脈波波形を示す脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第１の微分データを生成する処理と、前記脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示し、且つ、平滑化の程度が、前記第１の微分データより大きい第２の微分データを生成する処理と、前記第１の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出する処理と、前記第２の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出する処理と、前記第１のピークデータを構成する各サンプルと前記第２のピークデータを構成するサンプルとを時系列に並べ替える処理と、前記第１のピークデータのサンプルが連続する回数を検知する処理と、前記連続する回数に基づいて前記第１のピークデータのサンプルの各々が真のピークである可能性の程度を示す信頼度を生成する処理と、前記第１のピークデータのサンプルの各々に対して前記信頼度を付与した第３のピークデータを生成する処理と、前記第３のピークデータから、前記信頼度の示す値に基づいて選別した複数のサンプルの中で、隣り合うサンプルの時間差を脈波間隔として演算する処理と、を実行させることを特徴とするプログラムを提供する。
このようなプログラムにしたがって一般的な光電変換方式の脈波計測装置の演算処理回路を作動させることによって、その脈波計測装置を本発明の脈波計測装置として機能させることが可能になる。

なお、上記プログラムの具体的な提供態様としては、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）やメモリスティックなどのコンピューター読み取り可能な記録媒体に書き込んで配布する態様や、インターネットなどの電気通信回線経由のダウロードにより配布する態様が考えられる。

本発明の実施形態の脈波計測装置１の外観を示す図である。 脈波計測装置１の脈波検出部３０の装着態様の一例を示す図である。 脈波計測装置１の電気的な構成例を示す図である。 脈波計測装置１のＣＰＵ１００が実行する制御プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 ＣＰＵ１００が実行する脈波ピーク検出処理、及び脈波間隔演算処理の機能構成を示す図である。 脈波計測装置１の第１のデジタル平滑化多項式フィルター２１０によって脈波データＭＤからピークデータＰ１を求める過程を示す説明図である。 脈波計測装置１の第２のデジタル平滑化多項式フィルター２３０によって脈波データＭＤからピークデータＰ２を求める過程を示す説明図である。 図６及び図７に示す脈波データＭＤからピークデータＰ１及びＰ２を生成する処理の流れを示すフローチャートである。 図６及び図７に示す脈波データＭＤから得られたピークデータＰ１及びＰ２を時系列に番号を振り並べて示す説明図である。 時系列に並べられたピークデータＰ１及びＰ２に対して信頼度を付与したものを示す説明図である。 ピークデータＰ１及びＰ２からピークデータＰ３を生成する処理の流れを示すフローチャートである。 ピークデータＰ３を示す説明図である。 表示部８０への脈波間隔Ｍｒｒ、及び正確性指標Ｄ_Ｍｒｒの表示イメージを示す説明図である。 ピークデータＰ１に偽ピークが含まれる可能性のある場合を例示した説明図である。

図１は、本発明の実施形態の脈波計測装置１の外観を示す図である。図１に示すように、脈波計測装置１は、腕時計構造を有しており、被験者の手首に装着される装置本体１０と、この装置本体１０にケーブル２０を介して接続された脈波検出部３０とを有する。図１に示すように、装置本体１０にはリストバンド１２が取り付けられている。脈波計測装置１は、リストバンド１２を被験者の手首（図１に示す例では、左手首）に巻きつけることで当該被験者の身体に装着される。装置本体１０の表面には、液晶ディスプレイなどの表示部８０が設けられている。表示部８０には、脈波検出部３０により検出された脈波信号から算出される脈間隔や単位時間当たりの脈拍数、現在時刻等が表示される。また、装置本体１０の外周部にはボタンスイッチ１６が設けられている。ボタンスイッチ１６は、脈波の計測開始や計測終了、計測結果のリセットなどの各種指示の入力に用いられ、後述する入力部９０として機能する。

図２は、被験者の身体に対する脈波検出部３０の装着態様の一例を示す図である。図２に示すように、脈波検出部３０は、脈波センサー３２と、センサー固定用バンド３４とを有する。脈波検出部３０は、例えば被験者の左手人指し指の根元から第２指関節までの間の部分（以下、測定部位）にセンサー固定用バンド３４を巻きつけることで被験者の身体に装着される。脈波検出部３０が被験者の身体に装着された状態では、脈波センサー３２はセンサー固定用バンド３４によって外光から遮光される。外光に起因したノイズを排除するためである。本実施形態では、脈波検出部３０を被験者の左手人差し指に装着する場合について説明するが、左手中指や薬指などの他の指に装着しても勿論良い。また、図１に示すように、本実施形態では被験者の左腕に装置本体１０を装着するのであるが、右腕に装置本体１０を装着しても良く、この場合は右手の指に脈波検出部３０を装着するようにすれば良い。

脈波センサー３２は、発光素子と、受光素子とを含んでいる。発光素子は、例えば青色又は緑色で発光するＬＥＤ（Light Emitting Diode）であり、血液に吸収されやすい波長の光を、ケーブル２０を介して装置本体１０から供給された電流の電流値に応じた強度で放射する。脈波検出部３０が被験者の身体に装着された状態（図２参照）では、発光素子から測定部位に向けて上記光が照射される。このようにして発光素子から測定部位に向けて照射された光は、測定部位内部へ進入した後、一部が真皮内の毛細血管を流れる血液によって吸収される。そして、発光素子から照射された光のうちの血液によって吸収されなかった光は、一部が測定部位を透過し、残りは生体組織による散乱等を経て反射光として受光素子によって受光される。受光素子は、例えばフォトダイオードであり、受光した光の強度に応じた電流値の信号を、ケーブル２０を介して装置本体１０に出力する。

図３は、脈波計測装置１の電気的な構成例を示すブロック図である。
図３に示すように、脈波計測装置１は、当該装置の制御中枢として機能するＣＰＵ１００、脈波検出部３０から出力される脈波信号を増幅する増幅回路４０、増幅回路４０から出力される脈波信号をデジタル信号に変換して脈波データＭＤを生成するＡＤ変換回路５０を備える。

また、脈波計測装置１は、各種の制御プログラムを記憶したＲＯＭ６０、脈波データＭＤを記憶したり、ＣＰＵ１００の作業領域として機能するＲＡＭ７０、画像や文字を表示する表示部８０、被験者が各種の指示を入力する入力部９０、ＣＰＵ１００の動作のタイミング基準となるクロック信号を発振する発振回路１１０、及び、ＣＰＵ１００の制御の下、時間計測を実行する計時回路１２０を備える。

増幅回路４０のゲインは、脈波データＭＤをＣＰＵ１００が解析することによって設定すされる。例えば、腕を下げた状態が続き測定部位が鬱血し、脈波データＭＤの波形の振幅が小さくなった場合には、ゲインを上げるように制御がなされる。これにより、ＡＤ変換回路５０のダイナミックレンジを有効に活用し、高いＳＮ比の脈波データＭＤを得ることが可能となる。
また、この例におけるＡＤ変換回路５０のサンプリングレートは、例えば、１００Ｈｚであり、脈波信号に対して十分高い周波数となっている。さらに、脈波データＭＤは１０ビットとなっている。

上述した機能は、ＣＰＵ１００がＲＯＭ６０に記憶された各種制御プログラムを実行することによって実現される。
図４は、ＣＰＵ１００が実行する制御プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。制御プログラムは、被験者がボタンスイッチ１６を操作して、処理開始の指示を与えた場合に開始され、その処理結果は表示部８０に表示される。制御プログラム開始後に、被験者が再度ボタンスイッチ１６を操作することで、制御プログラムを終了させ、表示部８０に表示された処理結果をリセットすることができる。

ＣＰＵ１００は、ＲＡＭ７０に格納された処理ステータスを参照することで、制御プログラムが実行中の状態であるか、非実行の状態であるかを識別する。
処理ステータスは、通常、非実行の状態を示す値に設定され、被験者がボタンスイッチ１６を操作して、処理開始の指示を与えた場合に、実行中の状態を示す値に設定される。また、当該制御プログラムが終了した場合、ＣＰＵ１００は、処理ステータスを実行中の状態から非実行の状態に更新する。

ステップＳ１０において、ＣＰＵ１００は、ＲＡＭ７０に格納された処理ステータスを参照し、計測が終了しているかについて判定する。
処理ステータスが実行中の状態を示す場合、ＣＰＵ１００は、計測が終了していないと判断し、処理をステップＳ１１へと進める。一方、処理ステータスが非実行の状態を示す場合、ＣＰＵ１００は、計測が終了していると判断し、当該プログラムの処理結果を表示部８０に表示したうえで、当該プログラムを終了する。
なお、ステップＳ１０において処理ステータスが実行中の状態を示す場合には、被験者がボタンスイッチ１６を操作して処理開始の指示を与えた後にステップＳ１６の処理が終了していない場合と、ステップＳ１４の処理において脈波データＭＤのデータ数が不十分であると判断された場合とが存在する。

ステップＳ１１において、ＣＰＵ１００は、ケーブル２０を介して脈波検出部３０に電源を供給して動作させる。装置本体１０より電源の供給を受けた脈波検出部３０は、脈波センサー３２の発光素子から被験者の身体に向けて光を放射する。同時に、脈波検出部３０は、脈波センサー３２の受光素子が受光した光の強度に基づいて脈波信号を生成し、脈波信号を、ケーブル２０を介して装置本体１０に出力する。

ステップＳ１２において、増幅回路４０は、脈波検出部３０から出力された脈波信号を増幅し、ＡＤ変換回路５０に対して出力する。
ステップＳ１３において、ＡＤ変換回路５０は、増幅回路４０から出力される脈波信号をデジタル信号に変換し、脈波データＭＤを生成する。脈波データＭＤは、脈波波形を示すデータであり、ＲＡＭ７０に格納される。

ステップＳ１４において、ＣＰＵ１００は、ＲＡＭ７０に格納された脈波データＭＤを参照し、脈波データＭＤが後述するステップＳ１５及びＳ１６の処理において必要なデータ数を充足するものであるか判断する。
ＣＰＵ１００は、脈波データＭＤが必要なデータ数を充足していないと判断した場合には、処理をステップＳ１０に戻す一方、必要なデータ数を充足していると判断した場合には、処理をステップＳ１５に進める。

ステップＳ１５において、ＣＰＵ１００は、脈波ピーク検出処理を行う。また、ステップＳ１６において、ＣＰＵ１００は、脈波間隔演算処理を行う。なお、脈波ピーク検出処理、及び脈波間隔演算処理の詳細については、後述する。
ＣＰＵ１００は、ステップ１６が終了した場合、処理ステータスを、非実行の状態に設定し、処理をステップＳ１０に進める。

図５に、ＣＰＵ１００が実行する脈波ピーク検出処理、及び脈波間隔演算処理の機能構成を示す。第１及び第２のデジタル平滑化多項式フィルター２１０（第１の微分データ生成部）及び２３０（第２の微分データ生成部）は、脈波データＭＤから微分脈波波形を示す微分データＢ１及びＢ２（速度脈波）を求めるものである。第１及び第２のデジタル平滑化多項式フィルター２１０及び２３０は、フレームサイズｍで与えられる時間区間の信号を切り出し（ｍ個の脈波データＭＤを演算の対象とし）、その区間の信号を次数ｐで与えられる多項式で近似する。得られた多項式を微分演算することで区間内の微分係数を求める。以降、信号を切り出す位置を時間軸方向にずらしながら上記演算を続けることで微分データＢ１及びＢ２が算出される。フレームサイズｍと多項式の次数ｐは制御パラメータである。本実施形態にあっては次数ｐが例えば３である。また、第１のデジタル平滑化多項式フィルター２１０のフレームサイズは１０サンプルであり、第２のデジタル平滑化多項式フィルター２３０のフレームサイズは５０サンプルである。フレームサイズが大きい程、平滑化の度合いが大きくなる。

第１及び第２のピーク検出部２２０（第１のピーク検出部）及び２４０（第２のピーク検出部）は、各デジタル平滑化多項式フィルター２１０及び２３０により求められた微分脈波波形（微分データＢ１及びＢ２）の振幅ピークを検出して、ピークデータＰ１及びＰ２を生成する。ピークデータＰ１及びＰ２は、凸状に現れる１拍ごとの脈波波形（脈波データＭＤ）の傾きが最大となる時刻を示す。これによって心電図のＲに相当する脈波ボトムピークを検出することができる。

図６は第１のデジタル平滑化多項式フィルター２１０によって脈波データＭＤからピークデータＰ１を求める過程を示す説明図である。第１のデジタル平滑化多項式フィルター２１０に同図の上段の脈波データＭＤが入力されると、同図の下段に示す微分データＢ１が出力される。ここで、脈波データＭＤにはノイズＮが重畳している。このノイズＮが発生する時刻ｔｎの近傍には、微分データＢ１に偽ピークＰｎが現れる。第１のピーク検出部２２０は、微分データＢ１を閾値ＴＨと比較し、閾値ＴＨを上回る上側ピークを検出してピークデータＰ１を生成する。この例では、ノイズに対応する偽ピークＰｎが閾値ＴＨを超えているので、偽ピークＰｎに対応するピークデータＰ１が生成される。

図７は第２のデジタル平滑化多項式フィルター２３０によって脈波データＭＤからピークデータＰ２を求める過程を示す説明図である。第２のデジタル平滑化多項式フィルター２３０に同図の上段の脈波データＭＤが入力されると、同図の下段に示す微分データＢ２が出力される。ここで、時刻ｔｎにおいて、脈波データＭＤにはノイズＮが重畳しているが、微分データＢ２からは除去されている。第２のピーク検出部２４０は、微分データＢ２を閾値ＴＨと比較し、閾値ＴＨを上回る上側ピークを検出してピークデータＰ２を生成する。

図６および７に示したように、フレームサイズｍが小さいデジタル平滑化多項式フィルターから求められる微分信号波形は、急峻な上側ピークを示す。すなわち、ピーク検出位置はフレームサイズが小さいものほど精度良く求まる。上述したように第１のデジタル平滑化多項式フィルター２１０は第２のデジタル平滑化多項式フィルター２３０よりもフレームサイズが小さい。従って、微分データＢ１から抽出されるピークデータＰ１は、ピークデータＰ２よりも上側ピークを正確な時刻で表している。しかしながら、微分データＢ１にはノイズＮに起因する偽ピークＰｎが存在する。フレームサイズが大きい第２のデジタル平滑化多項式フィルター２３０により求まる微分データＢ２では、この偽ピークＰｎが存在しない。

図８にＣＰＵ１００が実行する脈波ピーク検出処理のうち、脈波データＭＤからピークデータＰ１及びＰ２を生成する処理（つまり、図５における、第１及び第２のデジタル平滑化多項式フィルター２１０及び２３０と、第１及び第２のピーク検出部２２０及び２４０とに対応する部分の処理）の流れを示す。
脈波データＭＤからピークデータＰ１を生成する処理は、後述するステップＳ２１ａ、ステップＳ２２ａ、及びステップＳ２３ａから構成される。また、脈波データＭＤからピークデータＰ２を生成する処理は、後述するステップＳ２１ｂ、ステップＳ２２ｂ、及びステップＳ２３ｂから構成される。これらの処理、すなわち、脈波データＭＤからピークデータＰ１を生成する処理と、脈波データＭＤからピークデータＰ２を生成する処理とは、互いに独立した並列な処理である。

ステップＳ２１ａにおいて、ＣＰＵ１００は、脈波データＭＤからフレームサイズ１０で与えられる時間区間の信号を切り出し、その区間の信号を次数ｐ（ｐ＝３）で与えられる多項式で近似する。次に、ＣＰＵ１００は、得られた多項式を微分演算することで区間内の微分係数を求める。ＣＰＵ１００は、信号を切り出す位置を時間軸方向にずらしながら上記演算を続けることで微分データＢ１を算出する。その後、ＣＰＵ１００は、処理をステップＳ２２ａに進める。
同様に、ステップＳ２１ｂにおいて、ＣＰＵ１００は、脈波データＭＤからフレームサイズ５０で与えられる時間区間の信号を時間軸方向にずらしながら切り出し、上記演算を行うことで微分データＢ２を算出する。その後、ＣＰＵ１００は、処理をステップＳ２２ｂに進める。

ステップＳ２２ａにおいて、ＣＰＵ１００は、ステップＳ２１ａで算出された微分データＢ１から、上側ピーク（上側の振幅ピーク）を検出する。次に、ＣＰＵ１００は、検出された上側ピークを閾値ＴＨと比較し、閾値ＴＨを上回る上側ピークを選別し、選別された複数の上側ピークのそれぞれが発生する時間を示すピークデータＰ１を生成する。その後、ＣＰＵ１００は、処理をステップＳ２３ａに進める。
同様に、ステップＳ２２ｂにおいて、ＣＰＵ１００は、微分データＢ２からピークデータＰ２を生成する。その後、ＣＰＵ１００は、処理をステップＳ２３ｂに進める。

ステップＳ２３ａ及びＳ２３ｂにおいて、ＣＰＵ１００は、ピークデータＰ１及びＰ２をＲＡＭ７０に格納する。
なお、ピークデータＰ１は、Ｎ_ｍａｘ個のサンプルからなるデータであって、各サンプルは、検出ピーク時間Ｐ１（１）〜Ｐ１（Ｎ_ｍａｘ）を示す。同様に、ピークデータＰ２は、Ｎ´_ｍａｘ個のサンプルからなるデータであって、各サンプルは、検出ピーク時間Ｐ２（１）〜Ｐ２（Ｎ´_ｍａｘ）を示す。

説明を図５に戻す。ノイズ判断部２５０は、第１及び第２のピーク検出部２２０及び２４０により求められたピークデータＰ１及びＰ２を利用して、ピークデータＰ１を構成する複数のサンプル各々に対してノイズの影響の大きさを判定する。そして、ノイズ判断部２５０は、ピークデータＰ１を構成する各サンプルに対して、ノイズに対応する偽ピークＰｎでは無い「真」のピークである可能性を示す信頼度Ｄｘを付与することで、ピークデータＰ３を生成する機能を有する。
ノイズ判断部２５０の動作は、以下の通りである。第１に、ノイズ判断部２５０はピークデータＰ１を構成する複数のサンプルと、ピークデータＰ２を構成するサンプルとを、時系列に並べ替える。第２に、ノイズ判断部２５０はフレームサイズ小の第１のデジタル平滑化多項式フィルター２１０によって得られたピーク（すなわち、ピークデータＰ１に属するサンプル）が、何回連続して検出されたか（連続回数Ｃ）を基準にノイズ判定を行う。連続回数Ｃが多いほど強いノイズ下の計測であるとして、連続回数Ｃが所定数以上となるサンプルを、後述する脈波間隔演算処理の対象外のデータとする。

図９にピークデータＰ１を構成する複数のサンプルと、ピークデータＰ２を構成する複数のサンプルとを時系列に並べ替えた例を示す。背景をグレーの斜線で示した数値がフレームサイズ小（ｍ＝１０）のフィルターで計測されたピークデータＰ１のサンプル、すなわち、検出ピーク時間Ｐ１（１）〜Ｐ１（Ｎ_ｍａｘ）である。また、背景が白の数値はフレームサイズ大（ｍ＝５０）のフィルターで計測されたピークデータＰ２のサンプル、すなわち、検出ピーク時間Ｐ２（１）〜Ｐ２（Ｎ´_ｍａｘ）である。

本実施形態においては、信頼度Ｄｘの指標を４段階で表示する。信頼度Ｄｘが高いほど高信頼とする。第１のデジタル平滑化多項式フィルター２１０によって得られたピークデータＰ１を構成するサンプルの連続回数Ｃが３回の場合には、該当する３つのサンプルの信頼度Ｄｘを「１」に設定し、連続回数Ｃが２回の場合には、該当する２つのサンプルの信頼度Ｄｘを「２」に設定し、連続回数Ｃが１回の場合には、該当する１つのサンプルの信頼度Ｄｘを「３」（真）に設定する。また、連続回数Ｃが４回以上の場合は、強いノイズ下の計測データであるとし、該当する４つのサンプルの信頼度Ｄｘには、後述する脈波間隔Ｍｒｒ算出の対象外であることを示す値、例えば「０」を設定する。

図１０に信頼度Ｄｘと検出ピーク時間との関係を示す。この例では、番号４５及び４６においてピークデータＰ１のサンプルが２回連続する。この場合は信頼度Ｄｘが「２」となる。また、番号４８〜５０では、ピークデータＰ１のサンプルが３回連続するので、信頼度Ｄｘが「１」となる。さらに番号５２〜５５では、ピークデータＰ１のサンプルが４回連続するので、これらのサンプルの信頼度Ｄｘは、脈波間隔演算処理の対象外であることを示す値、例えば「０」に設定される。
このように、ノイズ判断部２５０は、ピークデータＰ１を構成する複数のサンプルとピークデータＰ２を構成する複数のサンプルとを時系列に整列したうえで、ピークデータＰ１を構成する複数のサンプルの各々に対して、「真」のピークである可能性の高を示す信頼度Ｄｘを付与して、ピークデータＰ３を生成する。

図１１にＣＰＵ１００が実行する脈波ピーク検出処理のうち、ピークデータＰ１及びＰ２からピークデータＰ３を生成する処理（つまり、図５におけるノイズ判断部２５０に対応する部分の処理）の流れを示す。
ステップＳ２４において、ＣＰＵ１００は、ピークデータＰ１及びＰ２を構成する複数のサンプル、すなわち、検出ピーク時間Ｐ１（１）〜Ｐ１（Ｎ_ｍａｘ）と、検出ピーク時間Ｐ２（１）〜Ｐ２（Ｎ´_ｍａｘ）とを、時系列に整列する。ＣＰＵ１００は、これらの時系列に整列されたＮ_ｍａｘ＋Ｎ´_ｍａｘ個のサンプルを、ＲＡＭ７０に格納する。
次に、ステップＳ２５において、ＣＰＵ１００は、整列されたサンプルのうち先頭のサンプルに対して検出ピーク番号ｉ＝１を付与する。

この後、ステップＳ２６において、ＣＰＵ１００は、検出ピーク番号ｉに対応するサンプルが、ピークデータＰ１に属するサンプルであるかを判定する。ＣＰＵ１００は、判定条件が肯定された場合は処理をステップＳ２８に進める。一方、判定条件が否定された場合、すなわち、当該サンプルがピークデータＰ２に属する場合には、ＣＰＵ１００は、処理をステップＳ２７に進めて検出ピーク番号ｉを「１」インクリメントした後に、ステップＳ２６の判定を実行する。

ステップＳ２８において、ＣＰＵ１００は、検出ピーク番号ｉを「１」インクリメントすると共に、連続回数Ｃに「１」をセットした後、処理をステップＳ２９に進める。
ステップＳ２９において、ＣＰＵ１００は、検出ピーク番号ｉに対応するサンプルが、ピークデータＰ１に属するかを判定する。判定条件が肯定された場合、ＣＰＵ１００は、処理をステップＳ３０に進めて検出ピーク番号ｉを「１」インクリメントすると共に連続回数Ｃを「１」インクリメントし、その後、ステップＳ２９の判定を実行する。一方、判定条件が否定された場合、すなわち、当該サンプルがピークデータＰ２に属する場合には、ＣＰＵ１００は、処理をステップＳ３１に進める。

ステップＳ３１において、ＣＰＵ１００は、検出ピーク番号「ｉ−Ｃ」を有するサンプルから、検出ピーク番号「ｉ−１」を有するサンプルまでの、ピークデータＰ１に属するＣ個の連続するサンプルに対して、連続回数Ｃの値に対応した信頼度Ｄｘを設定する。
ここで、検出ピーク番号「ｉ−Ｃ」を有するサンプルとは、ステップＳ２８において連続回数Ｃに「１」がセットされるサンプルの１つ前のサンプルであり、検出ピーク番号「ｉ−１」を有するサンプルとは、ステップＳ３０において連続回数Ｃの値がセットされるサンプルの１つ前のサンプルである。
その後、ＣＰＵ１００は、処理をステップＳ３２に進める。

ステップＳ３２において、ＣＰＵ１００は、検出ピーク番号ｉが、サンプルの総数（Ｎ_ｍａｘ＋Ｎ´_ｍａｘ）よりも大きな値であるかを判定する。判定条件が否定された場合、すなわち、ｉ≦Ｎ_ｍａｘ＋Ｎ´_ｍａｘを満たす場合、ＣＰＵ１００は、処理をステップＳ３３に進め、検出ピーク番号ｉを「１」インクリメントした後、処理をステップＳ２６に進める。一方、判定条件が肯定される場合、すなわち、ｉ＞Ｎ_ｍａｘ＋Ｎ´_ｍａｘを満たす場合、ＣＰＵ１００は、時系列に整列された（Ｎ_ｍａｘ＋Ｎ´_ｍａｘ）個のサンプルのうち、ピークデータＰ１に属するＮ_ｍａｘ個のサンプルの各々が示す検出ピーク時間Ｐ１（１）〜Ｐ１（Ｎ_ｍａｘ）と、各々のサンプルに付与された信頼度Ｄｘとを、ピークデータＰ３としてＲＡＭ７０に格納する。なお、ＣＰＵ１００は、ピークデータＰ３を、表示部８０に表示しても良い。その後、ＣＰＵ１００は、処理を終了する。
このように、ステップＳ２４〜Ｓ３３によって、ピークデータＰ１及びＰ２から、図１２に示すピークデータＰ３が生成される。

再び説明を図５に戻し、脈波間隔演算部２６０の行う、脈波間隔演算処理（ステップＳ１５）の詳細を説明する。脈波間隔演算部２６０は、ピークデータＰ３のうち、隣り合う２つのサンプル（検出ピーク時間）の間隔を演算して、脈波間隔Ｍｒｒを算出する。また、これら２つのサンプルの有する信頼度Ｄｘのうち、低い方の信頼度Ｄｘの値を、正確性指標Ｄ_Ｍｒｒとする。正確性指標Ｄ_Ｍｒｒは、当該脈波間隔Ｍｒｒが、どの程度信頼できる正確な値であるかを示す指標であり、脈波間隔Ｍｒｒの算出の基礎となった２つのサンプルの信頼度Ｄｘが高い値の場合には、当該脈波間隔Ｍｒｒがノイズによる偽ピークＰｎの影響を受けていない正確性の高いことを示す値となる。ここで、脈波間隔Ｍｒｒは心電図のＲＲ間隔に相当する。
なお、隣接する２つのサンプルの一方または両方が脈波間隔演算処理の対象外の場合、すなわち、隣接する２つのサンプルの一方または両方の信頼度Ｄｘが「０」の場合には、これらの値に基づいて脈波間隔Ｍｒｒを算出しても、偽ピークＰｎの影響による不正確な値である可能性が極めて高いため、脈波間隔Ｍｒｒは算出不能とする。この場合、正確性指標Ｄ_Ｍｒｒは、脈波間隔Ｍｒｒが算出対象外である旨を示す値、例えば「０」に設定される。

例えば図１０において、信頼度Ｄｘが「３」の検出ピーク番号「１」に対応するサンプルと、信頼度Ｄｘが「３」の検出ピーク番号「３」に対応するサンプルとの間隔が、正確性指標Ｄ_Ｍｒｒ「３」を有する脈波間隔Ｍｒｒとして算出される。一方、信頼度Ｄｘが「２」の検出ピーク番号「８」に対応するサンプルと、信頼度Ｄｘが「３」の検出ピーク番号「１０」に対応するサンプルとの間隔は、これら２つのサンプルが有する信頼度のうち低い方の信頼度Ｄｘの値「２」に基づいて、正確性指標Ｄ_Ｍｒｒ「２」を有する脈波間隔Ｍｒｒとして算出される。
また、検出ピーク番号「５２」及び「５３」のように、隣接する２つのサンプルの双方の信頼度Ｄｘが「０」である場合、または、検出ピーク番号「５０」及び「５２」のように、隣接する２つのサンプルのうち一方の信頼度Ｄｘが「０」の場合には、これらのサンプルに基づいて脈波間隔Ｍｒｒは算出不能とされ、正確性指標Ｄ_Ｍｒｒは算出不能であることを示す値、例えば「０」が設定される。

ＣＰＵ１００は、脈波間隔演算部２６０により算出された、複数の脈波間隔Ｍｒｒ、及び脈波間隔Ｍｒｒ各々が有する正確性指標Ｄ_Ｍｒｒを、表示部８０に表示する。
ＣＰＵ１００は、複数の脈波間隔Ｍｒｒ及び正確性指標Ｄ_Ｍｒｒを、表または経時変化の分かるグラフ等、被験者の見やすい表示形式にこれらのデータを加工して、表示部８０に表示しても良い。
例えば、図１３に示すように、ＣＰＵ１００は、表示部８０にＸ軸を時刻、Ｙ軸を脈波間隔Ｍｒｒとしたグラフを表示したうえで、複数の脈波間隔Ｍｒｒの各々を、当該グラフの該当する座標にプロットして表示しても良い。この場合、各脈波間隔ＭｒｒがプロットされるＸ軸（時刻）の値は、当該脈波間隔Ｍｒｒの算出の基礎のなった２つのサンプルのうち一方の時間の値を用いても良い。また、当該グラフ上に表示される脈波間隔Ｍｒｒは、当該脈波間隔Ｍｒｒの有する正確性指標Ｄ_Ｍｒｒに応じて、色や形を変えて表示されるようにしても良い。算出不能とされた脈波間隔Ｍｒｒは、値を有さないものとして、Ｘ軸上（すなわちＹ＝０）としてプロットしても良い。
なお、ＣＰＵ１００は、図１３に示すグラフに対して、脈波間隔Ｍｒｒをプロットする代わりに、脈波間隔Ｍｒｒに基づいて算出した単位時間値（例えば、１分間）あたりの脈拍数をプロットしても良い。即ち、脈波間隔Ｍｒｒのみならず、脈波間隔Ｍｒｒに基づいて得らる脈波間隔Ｍｒｒに関する情報を表示してもよい。

さらに、これら複数の脈波間隔Ｍｒｒ及び正確性指標Ｄ_Ｍｒｒは、本実施形態に係る制御プログラムとは異なるアプリケーションに対してインタフェースされても良い。例えば、脈波間隔Ｍｒｒの経時変化を示すグラフの形状を解析することで、被験者の体の状態を判断し、その結果を表示部８０に表示するアプリケーション等と連携しても良い。

ところで、正確な脈波間隔を求めるためには脈波波形のピークの発生時刻を正確に求める必要がある。前述したように、微分脈波波形の上側ピークは平滑化の程度が小さいほど急峻になるから、脈波波形の上側ピークの発生時刻は、平滑化の程度が小さいほど精度良く求まる。しかし、平滑化の程度が小さいほど、ノイズに起因する偽ピークが発生し易くなる。

そこで、本実施形態では、上述したように、脈波波形（脈波データＭＤ）を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す微分データＢ１及びＢ２を生成し、平滑化の程度が小さい微分脈波波形を示す微分データＢ１に基づいて、微分脈波波形の上側ピークの発生時刻を示すピークデータＰ１を検出する一方、平滑化の程度が大きい微分データＢ２に基づいて、微分脈波波形の上側ピークの発生時刻を示すピークデータＰ２を検出した。
そして、本実施形態では、ピークデータＰ１を構成する複数のサンプルとピークデータＰ２を構成する複数のサンプルとを時系列に整列した後に、ピークデータＰ１に属するサンプルの連続回数Ｃを検知し、連続回数Ｃに基づいて、当該サンプルが「真」のピークである可能性の高さを示す信頼度Ｄｘを生成し、ピークデータＰ１を構成する複数のサンプルの各々に対して信頼度Ｄｘを付与することでピークデータＰ３を生成し、ピークデータＰ３に基づいて脈波間隔Ｍｒｒを演算する。

前述の通り、ピークデータＰ２が示す時間は、ピークデータＰ１が示す時間に比べて不正確である一方、ピークデータＰ２には偽ピークＰｎが含まれる可能性は低い。すなわち、ピークデータＰ２からは、微分脈波波形の上側ピーク各々の発生時刻を正確に把握することはできないが、上側ピークの個数については正確に把握できる。
このようなピークデータＰ２のサンプルと、ピークデータＰ１のサンプルとを時系列に整列した場合、ピークデータＰ１が偽ピークＰｎを含まなければ、ピークデータＰ１のサンプルと、ピークデータＰ２のサンプルとは、１対１に対応し、等しい個数存在する。
しかし、ピークデータＰ１のサンプルに偽ピークＰｎが含まれる場合には、ピークデータＰ２のサンプルと、ピークデータＰ１のサンプルとは、１対１には対応しない。例えば、時系列に整列された複数のサンプルにおいて、ピークデータＰ２のサンプル１個に対して、ピークデータＰ１のサンプルが連続して複数個存在する場合には、当該連続する複数のサンプルに偽ピークＰｎが含まれる可能性が高い。また、当該連続する複数のサンプルが偽ピークＰｎである可能性は、当該連続回数に応じて高くなる。

そこで、本実施形態は、ピークデータＰ１を構成する複数のサンプルと、ピークデータＰ２を構成する複数のサンプルとを時系列に整列したときの、ピークデータＰ１を構成するサンプルが連続する回数に基づいて、信頼度Ｄｘを算出することで、サンプルの各々が偽ピークＰｎの影響を受けていない「真」のピークである可能性を把握することを可能とした。これにより、本実施形態は、被験者に対して、１拍ごとに真のピークである可能性を表示することが可能とした。

また、本実施形態によれば、脈波間隔Ｍｒｒを、信頼度Ｄｘの付与された複数のサンプルに基づいて生成するため、脈波間隔Ｍｒｒの各々が偽ピークＰｎによる影響を受けていない正確な値であることを示す正確性指標Ｄ_Ｍｒｒを、信頼度Ｄｘに基づいて算出することができた。すなわち、本実施形態では、正確性指標Ｄ_Ｍｒｒを算出することにより、脈波間隔Ｍｒｒの各々がどの程度高信頼で正確な値であるかについて、被験者に知らせることが可能となった。また、本実施形態によれば、信頼度Ｄｘが高く、「真」のピークである可能性の高いサンプルにのみ基づいて脈波間隔Ｍｒｒを算出することが可能であり、正確な脈波間隔Ｍｒｒを計測することを可能とした。
なお、脈波に比べて周期が長い基線揺れノイズは、デジタル平滑化多項式フィルターで微分データを生成する過程で抑圧される。これは、心拍の計測の精度向上に寄与する。

また、本実施形態では、微分データＢ１及びＢ２を構成するサンプルのうち、閾値ＴＨを超えたサンプルのみに基づいて、ピークデータＰ１及びＰ２が検出される。これは、心拍の計測の精度向上に寄与する。

以上、本発明の実施形態について説明したが、この実施形態に以下に述べる変形を加えても勿論良い。
（１）上述した実施形態では、脈波データＭＤから微分データＢ１及びＢ２を生成する第１及び第２の微分データ生成部として第１及び第２のデジタル平滑化多項式フィルター２１０及び２３０を採用したが、デジタル平滑化多項式フィルターに代えて、脈波データＭＤを微分すると共に平滑化することが可能な他の手段を採用してもよい。

（２）上述した実施形態では、ピークデータＰ１を構成する複数のサンプルと、ピークデータＰ２を構成する複数のサンプルとを時系列に整列した後に、ピークデータＰ１を構成するサンプルの連続回数Ｃを検知し、連続回数Ｃに基づいて算出された信頼度Ｄｘを、ピークデータＰ１を構成する複数のサンプルの各々に対して付与することで、ピークデータＰ３を生成しているが、ピークデータＰ１とピークデータＰ２とに基づいてピークデータＰ３を生成可能な他の手法を採用してもよい。
例えば、ピークデータＰ１に連続回数Ｃが所定回数以上となるサンプルを除去することで、ピークデータＰ３を生成しても良い。具体的には、ピークデータＰ１を構成するサンプルの連続回数Ｃが１回〜３回の場合に、それぞれサンプルの信頼度Ｄｘ「３」〜「１」を付与し、連続回数Ｃが４回以上の場合には、当該複数のサンプルに対しては信頼度Ｄｘを付与せずに、削除する。この場合、ピークデータＰ１を構成する複数のサンプルのうち、偽ピークＰｎの影響を受けていない「真」のピークである可能性の高いサンプルのみを被験者に対して表示することが可能となると共に、信頼度Ｄｘが高い値を有する２つのサンプルに基づいた正確な脈波間隔Ｍｒｒを算出することが可能となる。

（３）また、上述した実施形態では、ピークデータＰ１を構成する複数のサンプルと、ピークデータＰ２を構成する複数のサンプルとを時系列に整列したときに、ピークデータＰ１を構成するサンプルの連続回数Ｃが４回以上である場合には、当該連続する複数のサンプルを脈波間隔演算処理の対象外としているが、脈波間隔演算処理の対象外となる連続回数Ｃを「４」以外の値にしても良い。例えば、連続回数Ｃが３以上の場合に、すなわち、当該連続する複数のサンプルの信頼度Ｄｘが「１」以下の場合に、脈波間隔演算処理の対象外としても良い。この場合、脈波間隔演算処理の対象外となる連続回数Ｃの値、または信頼度Ｄｘの値を、被験者がボタンスイッチ１６を用いて設定するようにしても良い。
さらに、連続回数Ｃが所定数以上である場合に、当該連続するＣ個のサンプルの全てを、脈波間隔演算処理の対象外とせずに、Ｃ個のうちの一部を脈波間隔演算処理の対象外としても良い。

例えば、図１４に示すように、ピークデータＰ１がサンプルＰ１（１）〜Ｐ１（６）より構成され、またピークデータＰ２がサンプルＰ２（１）〜Ｐ２（５）より構成される場合を検討する。ここで、図１４は、時間Ｔを横軸に有する１軸のグラフであり、時刻Ｔに対して、サンプルＰ１（１）〜Ｐ１（６）及びサンプルＰ２（１）〜Ｐ２（５）をプロットした図である。なお、図１４は、時間軸のみを有する１軸のグラフであるが、見やすくするために、複数のサンプルを横軸上にはプロットせず、ピークデータＰ１とピークデータＰ２とを区別したうえで、図の上方にずらしてプロットしている。また、図１４上に示された、Ｍｒｒ（１）〜Ｍｒｒ（５）は、サンプルＰ１（１）〜Ｐ１（６）に基づいて算出された、５つの脈波間隔Ｍｒｒを示している。
図１４に示す通り、連続回数Ｃが「３」のサンプルＰ１（４）〜Ｐ１（６）は、信頼度Ｄｘが「１」であり、信頼性が低い値である。特に、中央に位置するサンプルＰ１（５）は、偽ピークＰｎである可能性が存在する。ピークデータＰ１が偽ピークＰｎを含まない場合は、ピークデータＰ１と、ピークデータＰ２とは、各々のサンプルが１対１に対応するはずであるが、サンプルＰ１（５）は、サンプルＰ２（１）〜Ｐ２（５）の何れにも対応しないデータであると思われるからである。
そこで、そこで、連続回数Ｃが「３」の場合、信頼度Ｄｘ「１」を有する３つのサンプルのうちの両端に位置する２つのサンプルのみを脈波間隔Ｍｒｒの算出対象とし、中央に位置するサンプルを脈波間隔演算処理の対象外としても良い。これにより、より正確な脈波間隔Ｍｒｒを算出することが可能となる。

（４）また、上述した実施形態では、信頼度Ｄｘの指標を４段階で表示しているが、信頼度Ｄｘの指標を、連続回数Ｃの最大値に基づいて設定しても良い。例えば、信頼度Ｄｘの指標を、高信頼であることを示す「１」と、低信頼であることを示す「０」との２段階で表示してもよい。この場合、表示部８０への表示をより簡素化することが可能となり、被験者にとって分かりやすいユーザインタフェースの提供が可能となる。
また、逆に連続回数Ｃの最大値がＫ回である場合、信頼度Ｄｘの指標をＫ段階で表示しても良い。この場合、被験者に対してより詳細な情報を提供することが可能となる。

（５）また、上述した実施形態では、脈波間隔Ｍｒｒを算出の基礎となる２つのサンプルの有する信頼度Ｄｘのうち、低い方の信頼度Ｄｘの値を正確性指標Ｄ_Ｍｒｒとしているが、正確性指標Ｄ_Ｍｒｒを、脈波間隔Ｍｒｒを算出の基礎となる２つのサンプルの有する信頼度Ｄｘの平均値としても良い。

（６）また、上述した実施形態では、微分データＢ１及びＢ２を構成する複数のサンプルのうち閾値を超えるサンプルからピークデータＰ１及びＰ２を検出しているが、微分データＢ１及びＢ２を構成するすべてのサンプルからピークデータＰ１及びＰ２を検出するようにしてもよい。

（７）また、上述した実施形態では、脈波ピーク検出処理および脈波間隔演算処理をソフトウェアによって実現した。しかし、脈波ピーク検出処理を実行する手段（第１及び第２の微分データ生成部、第１及び第２のピーク検出部、及びノイズ判断部）及び脈波間隔演算処理を実行する手段（脈波間隔演算部）のうち、少なくとも一つをハードウェア回路で構成してもよい。

（８）また、上述した実施形態では、表示部８０に、ピークデータＰ３を構成する複数のサンプル及び各サンプルの信頼度Ｄｘと、複数の脈波間隔Ｍｒｒ及び各脈波間隔Ｍｒｒが有する正確性指標Ｄ_Ｍｒｒとを表示可能なものとしているが、これらのうちの一部のみを表示するものであっても良い。また、被験者がボタンスイッチ１６を操作することにより、表示部８０に表示される項目を選択するようにしても良い。これにより、被験者が必要とする情報を柔軟に表示部８０に表示させることが可能となり、脈波計測装置１のユーザビリティが向上する。

（９）また、上述した実施形態では、脈波検出部３０はセンサー固定用バンド３４により被験者の人指し指の根元から第２指関節までの間の部分に巻きつけられているが、脈波検出部３０をカフ（腕帯）により被験者の上腕部または前腕部に巻き付ける構造にしても良い。上腕部または前腕部は、指先に比べて鬱血の影響が少ないため、より正確でより大きな振幅を有する波形として脈波データＭＤを測定することが可能となり、ノイズＮによる影響を抑えた正確な脈波間隔Ｍｒｒの計測が可能となる。
さらに、上述した実施形態では、脈波計測装置１は、手首に装着される装置本体１０と、人指し指の根元から第２指関節までの間の部分に装着される脈波検出部３０とを備え、これらはケーブル２０を介して接続される構造を有しているが、脈波検出部３０と装置本体１０とが一体として構成され、共にリストバンド１２により被験者の手首に装着する構造にしても良い。この場合、ケーブル２０が不要となり、装置本体１０と脈波検出部３０とが一体となった腕時計構造を有するため、脈波計測装置１の使い勝手の向上が可能となる。
また、上述した実施形態では、装置本体１０を腕時計構造とし、リストバンド１２により被験者の手首に巻き付ける構造を有しているが、装置本体１０を携帯電話等の外部の機器上に設け、装置本体１０が設けられた携帯電話等と脈波検出部３０との間で無線通信を実行してもよい。この場合、脈波検出部３０は、手首、上腕部あるいは前腕部に巻きつけるカフ（腕帯）としてもよい。あるいは、耳朶に装着する構成としてもよい。装置本体１０は、携帯電話の有する表示機能、入力機能、及びＣＰＵを利用できるため、脈波計測装置１の低コスト化が可能となる。

１…脈波計測装置、１０…装置本体、１２…リストバンド、１６…ボタンスイッチ、２０…ケーブル、３０…脈波検出部、３２…脈波センサー、３４…センサー固定用バンド、８０…表示部、９０…入力部、１００…ＣＰＵ、２１０…第１のデジタル平滑化多項式フィルター、２２０…第１のピーク検出部、２３０…第２のデジタル平滑化多項式フィルター、２４０…第２のピーク検出部、２５０…ノイズ判断部、２６０…脈波間隔演算部。

Claims (8)

1. 脈波波形を示す脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第１の微分データを生成する第１の微分データ生成部と、
   前記脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第２の微分データを生成し、且つ、平滑化の程度が、前記第１の微分データ生成部より大きい第２の微分データ生成部と、
   前記第１の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出する第１のピーク検出部と、
   前記第２の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出する第２のピーク検出部と、
   前記第１のピークデータを構成する各サンプルと前記第２のピークデータを構成する各サンプルとを時系列に並べ替え、前記第１のピークデータのサンプルが連続する回数を検知し、連続する回数が所定数以上となったサンプルを前記第１のピークデータを構成する複数のサンプルから除いて、第３のピークデータを生成するノイズ判断部と、
   前記第３のピークデータに基づいて、隣り合うサンプルの時間差を脈波間隔として演算する脈波間隔演算部と、
   を備える脈波計測装置。
2. 脈波波形を示す脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第１の微分データを生成する第１の微分データ生成部と、
   前記脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第２の微分データを生成し、且つ、平滑化の程度が、前記第１の微分データ生成部より大きい第２の微分データ生成部と、
   前記第１の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出する第１のピーク検出部と、
   前記第２の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出する第２のピーク検出部と、
   前記第１のピークデータを構成する各サンプルと前記第２のピークデータを構成する各サンプルとを時系列に並べ替え、前記第１のピークデータのサンプルが連続する回数を検知し、前記連続する回数に基づいて前記第１のピークデータのサンプルの各々が真のピークである可能性の程度を示す信頼度を生成し、前記第１のピークデータのサンプルの各々に対して前記信頼度を付与した第３のピークデータを生成するノイズ判断部と、
   前記第３のピークデータから、前記信頼度の示す値に基づいて２つのサンプルの組み合わせを複数選択し、前記２つのサンプルの時間差を脈波間隔として演算する脈波間隔演算部と、
   を備える脈波計測装置。
3. 前記脈波間隔に関する情報を前記信頼度と関係づけて表示する表示部を備える、
   ことを特徴とする請求項２に記載の脈波計測装置。
4. 前記脈波間隔演算部は、前記脈波間隔を算出するために用いる２つのサンプルの前記信頼度に基づいて、当該脈波間隔がどれだけ正確であるかを示す正確性指標を生成し、
   前記脈波間隔に関する情報を前記正確性指標と関係づけて表示する表示部を備える、
   ことを特徴とする請求項２に記載の脈波計測装置。
5. 前記第１の微分データ生成部は第１のデジタル平滑化多項式フィルターで構成され、
   前記第２の微分データ生成部は第２のデジタル平滑化多項式フィルターで構成され、
   前記第１のデジタル平滑化多項式フィルターは第２のデジタル平滑化多項式フィルターよりフレームサイズが小さい、
   ことを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の脈波計測装置。
6. 前記第１のピーク検出部は、前記第１の微分データを構成する複数のサンプルのうち、閾値を超えるサンプルから、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出し、
   前記第２のピーク検出部は、前記第２の微分データを構成する複数のサンプルのうち、閾値を超えるサンプルから、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出する、
   ことを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の脈波計測装置。
7. コンピューターに、
   脈波波形を示す脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第１の微分データを生成する処理と、
   前記脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示し、且つ、平滑化の程度が、前記第１の微分データより大きい第２の微分データを生成する処理と、
   前記第１の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出する処理と、
   前記第２の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出する処理と、
   前記第１のピークデータを構成する各サンプルと前記第２のピークデータを構成するサンプルとを時系列に並べ替える処理と、
   前記第１のピークデータのサンプルが連続する回数を検知する処理と、
   連続する回数が所定数以上となったサンプルを前記第１のピークデータを構成する複数のサンプルから除いて、第３のピークデータを生成する処理と、
   前記第３のピークデータに基づいて、隣り合うサンプルの時間差を脈波間隔として演算する処理と、
   を実行させることを特徴とするプログラム。
8. コンピューターに、
   脈波波形を示す脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示す第１の微分データを生成する処理と、
   前記脈波データから、前記脈波波形を微分すると共に平滑化した微分脈波波形を示し、且つ、平滑化の程度が、前記第１の微分データより大きい第２の微分データを生成する処理と、
   前記第１の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第１のピークデータを検出する処理と、
   前記第２の微分データに基づいて、前記微分脈波波形のピークの発生時刻を示す第２のピークデータを検出する処理と、
   前記第１のピークデータを構成する各サンプルと前記第２のピークデータを構成するサンプルとを時系列に並べ替える処理と、
   前記第１のピークデータのサンプルが連続する回数を検知する処理と、
   前記連続する回数に基づいて前記第１のピークデータのサンプルの各々が真のピークである可能性の程度を示す信頼度を生成する処理と、
   前記第１のピークデータのサンプルの各々に対して前記信頼度を付与した第３のピークデータを生成する処理と、
   前記第３のピークデータから、前記信頼度の示す値に基づいて２つのサンプルの組み合わせを複数選択し、前記２つのサンプルの時間差を脈波間隔として演算する処理と、
   を実行させることを特徴とするプログラム。

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