JP2013202216A - 生体モニタリング装置、装置の制御方法、及び装置の制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】非接触で簡便に生体の呼吸に関する情報のモニタリングを行うこと。
【解決手段】生体をモニタリングする装置であって、受信信号を得るために、生体から反射した電磁波を受信する受信部１２０と、所定のパターン認識規則に従って、受信信号の波形の複数の特徴を抽出する特徴抽出部と、複数の特徴の時間軸上での位置に基づいて、生体の呼気時間及び吸気時間を推定する呼気・吸気時間推定部１５０と、推定された呼気時間、及び吸気時間を出力する出力部１６０と、を有する装置が提供される。
【選択図】図１

Description

本発明は、生体をモニタリングする装置、装置の制御方法、及び装置の制御プログラムに関する。

近年、被験者の健康状態を知る一つの指標として、呼吸の状態を把握することが注目されている。呼吸は、細胞レベルの呼吸と、肺呼吸に大別される。本明細書で用いる「呼吸」は、肺呼吸を意味する。肺呼吸は、外界から酸素を取り入れ、二酸化炭素を放出する生理的現象である。そして、呼吸は、自律神経活動にも密接に関連している。呼吸は、心の状態とも関連している。心身が緊張状態にあるときには、呼吸は浅くなり、呼吸の時間も短くなる傾向がある。逆に、リラックスした状態においては、呼吸は深くなり、１回の呼吸の時間も長くなる。

呼吸には、吸気時間と呼気時間とが含まれている。吸気時間と呼気時間との比は、Ｅ比と呼ばれる。Ｅ比は、通常では１対２が望ましいとの研究報告がある。また、Ｅ比は、気道内圧とも関連する。気道内圧を上昇させるには、Ｅ比を１対２から１対３にコントロールすることで可能となる。

また、自立神経、特に副交感神経を正常な状態にコントロールするために、適切な呼吸を行うことが有効であるとも報告されている。また、心臓の虚血性心疾患患者などの運動指導にもＥ比を適正に保つことが有効であるとの報告がなされている。

また、睡眠時における呼吸の詳細な状態を把握することも重要視されてきている。

呼気及び吸気の計測を行う装置としては、被験者にセンサを取り付ける接触型がある。接触型の装置としては、サーミスタ型（温度変化検出）や、フォロー型などがあり、専用のセンサが用いられている場合が多い。

従来、マイクロ波に対する身体からの散乱特性の変化を取得し、この変化についてのパワースペクトラムを解析し、身体の呼吸速度等を検出する技術が知られている（特許文献１参照）。

また、運転者の胸部に照射したマイクロ波の反射波の波形信号に対して、ゼロクロスカウンタを用いることにより、運転者の呼吸周期を検出する技術が存在する（特許文献２参照）。

また、サーミスタ式鼻気流センサを用いて、吸気時間と呼気時間とを測定する技術が存在する（特許文献３参照）。

また、インピーダンスモニタで取得した複数の呼吸波形を時間的に整列させ、呼吸波形の変曲点に基づいて呼気期間の開始と終了を特定する技術が存在する（特許文献４参照）。

特表２００６−５２５８３１号公報 特公平６−６９４４４号公報 特開２００８−６８０１８号公報 特表２００９−５３００４７号公報

一側面によれば、本発明は、生体モニタリング装置、装置の制御方法、及び装置の制御プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一つの側面によれば、生体をモニタリングする装置であって、受信信号を得るために、生体から反射した電磁波を受信する受信部と、所定のパターン認識規則に従って、前記受信信号の波形の複数の特徴を抽出する特徴抽出部と、前記複数の特徴の時間軸上での位置に基づいて、生体の呼気時間及び吸気時間を推定する呼気・吸気時間推定部と、 推定された前記呼気時間、及び前記吸気時間を出力する出力部と、を有する装置が提供される。

実施態様によれば、非接触で簡便に生体の情報のモニタリングができる。

本発明の一実施形態に従った装置のブロック図である。 一実施形態の信号周期推定部の別の例を示す図である。 一実施形態の方法のフローチャートを示す図である。 一実施形態の別の方法のフローチャートを示す図である。 一実施形態の信号周期推定処理のフローチャートを示す図である。 図１における各信号と、吸気時間及び呼気時間の関係を示す図である。 吸気・呼気の位置を認識するためのパターン認識規則を示す図である。 一実施形態を示す図である。 一実施形態のハードウエア構成を例示する図である。

以下に、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、以下の実施形態は、発明を理解するためのものであり、本発明の範囲を限定するためのものではない点に留意すべきである。また、以下の複数の実施形態は、相互に排他的なものではない。したがって、矛盾が生じない限り、実施形態の各要素を組み合わせることも意図されていることに留意すべきである。また、請求項に記載された方法やプログラムに係る発明は、矛盾のない限り処理の順番を入れ替えてもよく、あるいは、複数の処理を同時に実施してもよい。また、単純に分岐しているフローチャートにおいて、並列に置かれたステップは、どちらを先に処理してもよい。そして、これらの実施形態も、請求項に記載された発明の技術的範囲に包含されることは言うまでもない。なお、同じ構成要素については、複数の図において同じ参照符号が付されている点に留意すべきである。

また、以下に説明する本発明の種々の実施形態では、電磁波としてマイクロ波を用いることを例にして説明するが、本発明は、マイクロ波の利用に限定されるものではない。また、本発明で用いる、「非接触」とは、本発明をインプリメントした機器が、被験者の身体から容易に分離できることを意味する。例えば、胸ポケットに機器を入れた場合や、身体に機器を直接接触させてもよい。あるいは、本実施形態をインプリメントした機器の一部または全部を身体の一部に接触させたまま利用したり、体内に設置して利用したりしてもよい。

図１は、本発明の一実施形態に従った装置のブロック図を示している。本装置は、マイクロ波送信部１１０、送信アンテナ１１２、受信部１２０、受信アンテナ１２２、特徴抽出部１３０、呼気・吸気時間推定部１５０、出力部１６０を含む。

ここで実施形態の動作概要について説明する。なお、各構成要素の詳細は後述する。

まず、マイクロ波送信部１１０からマイクロ波が生成され、マイクロ波が送信アンテナ１１２から放射される。放射されたマイクロ波１１３は、モニタリングをする対象である被験者１００（生体）の各組織に到達し、反射する。反射されたマイクロ波の一部は、受信アンテナ１２２に到達し、電気信号として受信部１２０に送られる。受信部は、受信されたマイクロ波を受信信号Ｓ１に変換する。受信信号Ｓ１は、特徴抽出部１３０に送られる。特徴抽出部１３０は、受信信号Ｓ１における複数の特徴を認識し、少なくとも呼気の開始と終了の時刻、吸気の開始と終了の時刻を含む情報を呼気・吸気時間推定部１５０に送る。呼気・吸気時間推定部１５０は、呼気の時間、吸気の時間に関するデータの記録を行うと共に、例えばこれらのデータの平均値を計算して、出力部１６０に出力する。また、特徴抽出部は、被験者１００の心拍数を含む心拍の情報を出力部１６０に送ってもよい。

被験者に微弱なマイクロ波を当てると、その反射波に呼吸、心拍、体動などの情報が含まれている。例えば、成人の場合、１回の呼吸で５００ｍｌ程度の空気を吸い込む。このため、被験者の胸の表面が、１〜２ｃｍ程度移動する。また、呼吸によって、体内の骨や横隔膜等の移動が生じる。マイクロ波は、体内の臓器からも反射される。体表面や、臓器が動くことにより、マイクロ波の反射波の出力に変化が生じる。このため、反射されたマイクロ波は、体表面及び体内臓器の動きの情報を含んでいる。また、反射されたマイクロ波には、心臓の動きに関する情報や、体動の情報も含まれる。

図１において、特徴抽出部１３０は、信号周期推定部１４０（１）、波形整形部１３２，特徴認識部１３４を有する。波形整形部１３２は、受信信号Ｓ１に対して、例えば１次微分を適用して整形波形Ｓ２を出力する。整形波形Ｓ２は、特徴認識部１３４に入力され、所定のパターン認識規則に基づいて、整形波形Ｓ２の複数の特徴位置を時間軸上で特定する。なお、特徴認識部１３４は、信号周期推定部１４０（１）からの呼吸周期情報を利用してもよい。呼吸は、同様のパターンが呼吸周期で繰り返されるため、特徴認識部１３４で呼吸周期情報を用いることにより、呼吸に関する特徴認識の精度を向上させることができる。なお、特徴認識部１３４における、パターン認識規則の詳細については、図７を用いて後述する。

図１において、信号周期推定部１４０（１）について以下に説明する。信号周期推定部１４０（１）は、パワースペクトル変換部１４２、ピーク周波数特定部１４４、フィルタ部１４６、心拍情報推定部１４８、呼吸周期推定部１４９を含む。パワースペクトル変換部１４２は、受信信号Ｓ１に対して、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を適用し、受信信号Ｓ１をパワースペクトルＳ４に変換する。パワースペクトルへＳ４の変換は、ＭＥＭ（最大エントロピー法）などを用いてもよい。得られたパワースペクトルＳ４は、ピーク周波数特定部１４４で、パワースペクトルＳ４の複数のピークのうちから、例えば呼吸に関連する周波数のピークを探索する。この探索によって、呼吸周波数が推定できる。推定された呼吸周波数は、フィルタ部１４６に送られる。或いは、後述するように、推定された呼吸周波数は、バイパス路１４７を介して呼吸周期推定部１４９に送られてもよい。フィルタ部１４６は、例えば、呼吸周波数を中心周波数とするバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）で実現されてもよい。あるいは、呼吸周波数がカットオフ周波数であるローパスフィルタで実現されてもよい。このフィルタ部１４６には、受信信号Ｓ１が入力される。従って、フィルタ部１４６を通過した周波数帯域の信号（Ｓ３）は、呼吸周波数の成分を非常に多く含む信号となる。この呼吸成分信号Ｓ３は、呼吸周期推定部１４９に伝達される。呼吸周期推定部１４９は、呼吸成分信号Ｓ３から、例えば直流成分を除去して、信号のゼロクロス位置を特定することにより、呼吸周期の推定値を取得することができる。この呼吸周期の推定値の情報は端子Ｃへの信号として特徴認識部１３４に伝達される。また、上述のように、ピーク周波数特定部１４４からバイパス路１４７を介して呼吸周期推定部１４９に、推定された呼吸周波数が入力される場合には、呼吸周期推定部１４９は、推定された呼吸周波数から、呼吸周期の推定値を求めてもよい。また、心拍情報推定部１４８は、ピーク周波数特定部１４４から、心拍周波数領域のパワースペクトルのピーク周波数の情報を受け取る。心拍情報推定部１４８は、受け取った心拍周波数領域のパワースペクトルのピーク周波数から、例えば、１分当たりの心拍数を求め、出力部１６０に伝送してもよい。

図２に信号周期推定部１４０（２）は、図１における信号周期推定部１４０（１）の変形例を示している。図２におけるＡ、Ｂ，及びＣは、図１におけるＡ、Ｂ、及びＣに対応している点に留意すべきである。信号周期推定部１４０（２）は、フェーズロックループ（ＰＬＬ）の機能を含むＰＬＬ１（２０２）、呼吸周期情報処理部２０４、ｐっｌ２（２０６）、及び心拍情報処理部２０８を含む。入力端Ａから受取られた受信信号Ｓ１は、ＰＬＬ１（２０２）に入力される。ＰＬＬ１（２０２）は、呼吸の周波数の帯域（通常、中心周波数０．２Ｈｚ）においてロックするＰＬＬである。ＰＬＬ１（２０２）によって、呼吸の周波数にロックした信号が得られ、その信号は呼吸周期情報処理部２０４に送られる。呼吸周期情報処理部２０４は、受け取った信号に基づいて、呼吸周期の推定値の情報を端子Ｃへの信号として特徴認識部１３４に送る。また、ＰＬＬ２（２０６）は、鼓動の周波数（通常０．７Ｈｚないし２Ｈｚ）にロックするＰＬＬである。ＰＬＬ２（２０６）によって、鼓動の周波数にロックした信号が得られ、その信号は心拍情報処理部２０８に送られる。心拍情報処理部２０８は、受け取った信号に基づいて、例えば１分当たりの心拍数を端子Ｂへの信号として出力部１６０に送ってもよい。

その他、図２に示される信号周期推定部の変形例以外にも、当業者であれば、種々の変形例を作ることができるであろう。

図３は、本発明の一実施形態の装置の制御方法のフローチャートを示している。

ステップ３１０では、受信器で受信したマイクロ波から、受信信号Ｓ１を取得する。

ステップ３２０では、受信した受信信号Ｓ１の特徴が抽出される。特徴としては、呼気の開始及び終了時刻、吸気の開始及び終了時刻が含まれる。ステップ３２０は、さらにステップ３２２とステップ３２４を含む。

ステップ３２２では、受信信号Ｓ１に対して１次微分が適用される。なお、この実施形態では、１次微分を用いたが、一般的なＮ次微分（Ｎは整数）を適用してもよい。微分する次数によって、特徴抽出の手法は異なってもよい。

ステップ３２４において、所定のパターン認識規則によって、特徴が抽出される。特徴には、呼気の開始及び終了時刻、吸気の開始及び終了時刻が含まれる。

ステップ３３０では、抽出された特徴から、呼気の時間、吸気の時間を含む呼吸の情報が推定される。呼気の開始及び終了時刻から呼気の時間を求めることができる。吸気の時間についても同様の手法で求めることができる。

図４は、実施形態の別の方法のフローチャートを示す。図３において既に説明したステップについては、同じ参照符号が付されている点に留意すべきである。

ステップ４００において、受信信号Ｓ１の信号周期が推定される。ここでは、特に呼吸周期が推定される。推定された呼吸周期は、ステップ３２４のパターン認識規則による特徴認識において利用される。受信信号Ｓ１及びその微分された信号は、呼吸の周期によって、近似したパターンが繰り返されることがほとんどである。したがって、ステップ４００において、呼吸周期を取得することによって、ステップ３２４の特徴認識がより容易に行われ得る。

図４におけるその他のステップについては、図３における各ステップと同様である。

図５は、一実施形態の信号周期推定処理（ステップ４００）に関するより具体的な処理方法のフローチャートを示す。図５におけるＤ及びＥは、図４におけるＤ及びＥに対応している点に留意すべきである。

ステップ５１０では、受信信号Ｓ１のパワースペクトルが取得される。上述のようにパワースペクトルの算出には、ＦＦＴやＭＥＭなどが用いられてもよい。

ステップ５２０では、パワースペクトルの複数のピーク周波数を取り出す。

ステップ５３０では、取り出されたピーク周波数のうちで、呼吸周波数に該当するものを取り出す。通常、呼吸の中心周波数は、０．２Ｈｚ前後である。したがって、この中心周波数の近傍においてパワースペクトルのピークを有する周波数を呼吸周波数として採用すればよい。

ステップ５４０では、取得された呼吸周波数を中心周波数とするバンドパスフィルタ（又はカットオフ周波数とするローパスフィルタ）を用いて受信信号Ｓ１をフィルタリングし、フィルタリング信号を取り出す。

ステップ５５０では、取り出されたフィルタリング信号から呼吸周期を取得する。そして、Ｅを経由して、図４のステップ３２２に続く。

なお、ステップ３５０では、経路５３２を介して、呼吸周波数をステップ５５０で直接処理するようにしてもよい。この経路５３２は、図１におけるバイパス路１４７に相当するしょりの流れを示している。

また、ステップ５８０では、取り出されたピーク周波数のうちで、心拍周波数に該当するものを取り出す。通常、心拍周波数は、０．７Ｈｚないし２Ｈｚであるから、この範囲又は、この範囲の近傍に位置するパワースペクトルのピークを有する周波数を心拍周波数として採用すればよい。この心拍周波数は、例えば１分当たりの心拍数に変換されて、出力されてもよい。

図６は、図１における各信号（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、及びＳ４）の信号波形の例と、呼気時間、及び吸気時間との関係を示している。

図６において、（Ｓ１）は、受信信号Ｓ１の波形の例を示している。この波形は、例えば受信したマイクロ波の振幅変調信号であってもよい。また、必要に応じてノイズ等の除去のためにフィルタリング処理（例えばハイカットフィルタ処理）を施してもよい。

信号（Ｓ２）は、図１における波形整形部１３２の整形波形Ｓ２の例を示している。この例では、受信信号Ｓ１に１次微分を施した波形が示されている。この波形において、信号の各部分に示されたポイント（ａ１ないしｅ３）の詳細については、図７を用いて後述する。ここで、Ｔｓ１、Ｔｓ２、及びＴｓ３は、それぞれ推定された吸気の時間を示している。そして、Ｔｂ１、Ｔｂ２、及びＴｂ３は、それぞれ推定された呼気の時間を示している。

信号（Ｓ３）は、図１におけるフィルタ部１４６の呼吸成分信号Ｓ３の例を示している。この例では、呼吸成分信号Ｓ３がマイナスからプラス方向へゼロクロスする点が、それぞれＷ１、Ｗ２、及びＷ３として示されている。そして、Ｗ１からＷ２までの期間Ｔ１２、Ｗ２からＷ３までの期間Ｔ２３は、それぞれ、１回の呼吸の時間に相当する。なお、呼吸成分信号Ｓ３は、バンドパスフィルタを通過しているため、受信信号Ｓ１及び整形波形Ｓ２とは、位相のズレが生じていることに留意すべきである。整形波形Ｓ２と呼吸成分信号Ｓ３を比較すると分かるように、例えば、呼吸期間Ｔ１２には、１つの呼気の時間Ｔｂ１と１つの吸気の時間Ｔｓ２が含まれ、呼吸期間Ｔ２３には、１つの呼気の時間Ｔｂ２と１つの吸気の時間Ｔｓ３が含まれていることが分かる。

グラフ（Ｓ４）は、図１におけるパワースペクトル変換部１４２において得られたパワースペクトルのグラフの例を示している。グラフを見ると分かるように、パワースペクトルに複数のピークが含まれている。周波数０から数えて、最初に現れるピークは、呼吸に関連するスペクトルに相当する。その周波数ｆ１は、約０．２５Ｈｚである。三番目に現れるピークは、心臓の鼓動に関連するスペクトルに相当する。その周波数ｆ２は、約０．８Ｈｚである。この情報から、呼吸周期は約４秒、脈拍数は、毎分約４８であることが分かる。

図７は、吸気・呼気の時間軸上での位置を認識するためのパターン認識の規則の例を示す。図７には、受信信号Ｓ１の１次微分を適用した整形波形Ｓ２が示されており、その波形に符号ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、及びｈが示されている。

まず、吸気の特徴は、ａ＋ｃ＞｜ｂ｜となる信号パターンを探索することにより発見できる。そして、ａ、ｂ、及びｃは、高いピーク（負のピークを含む）が連続して現れるという特徴を持っている。この特徴を探す際には、呼吸周期を有効に活用してもよい。すなわち、１つの呼吸周期の間隔に、ａ、ｂ、及びｃのパターンは、１回だけ現れることになる。１つの呼吸周期の開始または終了の部分にａ、ｂ、及びｃのパターンが重なって、認識できない場合も考慮し、１つの呼吸周期の開始または終了の位置をずらして、ａ、ｂ、及びｃのパターンが見つかるかを確認してもよい。このようにしてａ、ｂ、及びｃのパターンを複数見つけることができる。

次に、呼気のパターンを見つけるパターン認識規則を説明する。呼気は、二つの隣り合う吸気の間に存在する。したがって、二つの吸気の間において、プラス側における高いピークｅを探索する。ｅの時間的に手前に、ｈのマイナスの谷が存在する。そして更にｈの時間的手前のゼロクロスの位置ｄを探索する。

さらに、呼気の特徴は、ｄ＞ｈ、ｄ＋ｅ＋｜ｈ｜＜ａ＋ｃ＋｜ｂ｜である。

以上のようにして、整形波形Ｓ２のａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、及びｈの位置が特定される。そして、吸気の時間Ｔｓ、及び呼気の時間Ｔｂは以下の式から算出できる。

吸気の時間Ｔｓ＝ｃの時刻−ａの時刻
呼気の時間Ｔｂ＝ｅの時刻−ｄの時刻
以上のようにして、吸気の時間Ｔｓ、及び呼気の時間Ｔｂが求まる。以上のパターン認識アルゴリズムは、例えば整形波形Ｓ２をサンプリングし、コンピュータプログラムを実行することによって実現することができる。

図６に戻る。この図に示された整形波形Ｓ２のａ１ないしｅ３は、図７に示したアルゴリズムに対応した波形の位置を示している。

図８は、一実施形態を示している。本発明の一実施形態の装置８００が、被験者１００の傍らに置かれている。装置８００からは、マイクロ波が送信され、被験者１００から反射したマイクロ波を装置８００が受信する。装置８００は、必ずしも胸の前に置く必要はなく、被験者の近傍に置くことで、被験者の呼気の時間及び吸気の時間等を計測することが可能である。また、装置８００を被験者１００の胸ポケット等に入れ、被験者１００に接触させても（図示せず）、同様に装置８００は機能する。

図９は、一実施形態のハードウエア構成を例示している。

本発明の各実施形態の複数の構成要素それぞれは、ハードウエア、ソフトウエア、または、ハードウエアとソフトウエアの組合せにより実現され得る。本発明がインプリメントされ得るハードウエアとしては、携帯型端末、タブレット端末、ラップトップコンピュータ、テレビなどのリモコン等の可搬型装置が挙げられる。本発明がインプリメントされ得るその他の形態としては、本実施形態をもっぱら実施する専用機器に組み込まれてもよい。また、これらの機器は、壁などの特定箇所に設置されてもよく、可搬型でもよい。また、壁掛け用の時計、目覚まし時計、卓上時計、腕時計、壁掛け用温度計などに、本実施形態がインプリメントされてもよい。また、本発明の実施形態は、テレビやコンピュータなどによるオーディオビジュアル配信、インターラクティブコンテンツ・プログラムなどにおいて利用されてもよい。また、本発明の実施形態の対象は、被験者に限定されるものではなく、呼吸活動を行う動物等の生物であってもよいことは言うまでもない。

本発明の一実施形態の装置は、ＣＰＵ９０２、ＲＯＭ９０４、ＲＡＭ９０６、記録担体インタフェース９１０、表示制御部９２０、入出力制御部９３０、通信インタフェース９４０、バス９５０を含んでもよい。各コンポーネントは、バス９５０で相互に接続されてもよい。また、他の構成要素が含まれてもよい。

記録担体インタフェース９１０は、プログラム等が格納されたメモリカード９１２を読み書きすることが可能である。なお、記録媒体は、メモリカードに限定されるものではない。メモリカード９１２には、プログラム及びデータが含まれる。メモリカード９１２記憶されたプログラムは、ＣＰＵが実行することができる。

ＣＰＵは、ＲＯＭ９０４、ＲＡＭ９０６、メモリカード９１２に格納されたプログラムとデータを利用してプログラムを実行することができる。

なお、本実施形態のプログラムは、メモリカード９１２などの記録担体に格納することができる。メモリカード９１２を含む記憶媒体とは、構造（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を有する１つ以上の非一時的（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）な、有形（ｔａｎｇｉｂｌｅ）な、記憶媒体を言う。例示として、可搬記録媒体としては、磁気記録媒体、光ディスク、光磁気記録媒体、不揮発性メモリなどがある。メモリカード９１２としては、ＵＳＢメモリ、ＳＤメモリカード等の各種のメモリカードが含まれる。磁気記録媒体には、ＨＤＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ（ＭＴ）などがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）などがある。また、光磁気記録媒体には、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）などがある。

入出力制御部９３０は、例えば、ＵＳＢインタフェース９３２、タッチデバイス９０４、キーボード９３６、オーディオ入出力９３８等と、データの交換を行う。

通信インタフェース９４０は、例えば、ＷＩ−ＦＩ用送受信器９４２、携帯電話用送受信器８４４、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）９４５、マイクロ波送信器９４６、マイクロ波受信器９４８とのインタフェース機能を持ってもよい。本発明の各種実施形態では、マイクロ波の送信及び受信を行う機能が含まれている。マイクロ波送信器９４６及びマイクロ波受信器９４８は、通信インタフェース９４０とは別個の専用インタフェースを用いてもよい。また、マイクロ波の送受信は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）９４５等の、既存の無線インタフェースが用いられてもよい。また、本発明の各種実施形態は、マイクロ波の利用に限定されるものではなく、ミリ波などの他の帯域の電磁波が用いられてもよい。使用される電磁波の周波数に応じた送受信器を用意すればよい。

以上の実施形態に関して、以下の付記を開示する。
（付記１）
生体をモニタリングする装置であって、
受信信号を得るために、生体から反射した電磁波を受信する受信部と、
所定のパターン認識規則に従って、前記受信信号の波形の複数の特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記複数の特徴の時間軸上での位置に基づいて、生体の呼気時間及び吸気時間を推定する呼気・吸気時間推定部と、
推定された前記呼気時間、及び前記吸気時間を出力する出力部と、
を有する装置。
（付記２）
前記特徴抽出部は、
前記受信信号にＮ次微分（Ｎは整数）を適用して整形波形を取得する波形整形部と、
前記所定のパターン認識規則を、前記整形波形に適用して前記複数の特徴を認識する特徴認識部と、
を含む、付記１記載の装置。
（付記３）
前記特徴抽出部は、
前記受信信号に含まれる複数の周波数帯域の信号うちの１つの周波数帯域の信号から、少なくとも呼吸周期を含む信号周期を推定する、信号周期推定部と、
を含み、
推定された前記呼吸周期は、前記複数の特徴を認識するために利用される、
付記１又は２記載の装置。
（付記４）
前記信号周期推定部は、
前記受信信号をパワースペクトルに変換するパワースペクトル変換部と、
前記パワースペクトルから少なくとも１つのピーク周波数を特定するピーク周波数特定部と、
呼吸周期を推定する呼吸周期推定部と、
を含み、
前記呼吸周期推定部は、前記ピーク周波数に基づいて、前記呼吸周期を推定する、
付記３記載の装置。
（付記５）
前記信号周期推定部は、
特定された前記ピーク周波数に従って、前記受信信号から所定の周波数帯域のフィルタリング信号を取り出すフィルタ部、を含み、
前記呼吸周期推定部は、前記フィルタリング信号に基づいて、前記呼吸周期を推定する、
付記４記載の装置。
（付記６）
前記信号周期推定部は、心拍数を含む生体の心拍に関する情報を推定する心拍情報推定部、
を更に含み、
前記心拍情報推定部は、前記心拍に関する情報を前記出力部に与える、付記３ないし５のうちいずれか１項記載の装置。
（付記７）
生体をモニタリングする装置の制御方法であって、
受信信号を得るために、生体から反射した電磁波を受信し、
所定のパターン認識規則に従って、前記受信信号の波形の複数の特徴を抽出し、
前記複数の特徴の時間軸上での位置に基づいて、生体の呼気時間及び吸気時間を推定し、
推定された前記呼気時間、及び前記吸気時間を出力する、
処理を有する制御方法。
（付記８）
前記特徴を抽出する処理は、
前記受信信号にＮ次微分（Ｎは整数）を適用して整形波形を取得し、
前記所定のパターン認識規則を、前記整形波形に適用して前記複数の特徴を認識する、
処理を含む、付記７記載の制御方法。
（付記９）
前記特徴を抽出する処理は、
前記受信信号に含まれる複数の周波数帯域の信号うちの１つの周波数帯域の信号から、少なくとも呼吸周期を含む信号周期を推定する、
処理を含み
推定された前記呼吸周期は、前記複数の特徴を認識するために利用される、
付記７又は８記載の制御方法。
（付記１０）
前記信号周期を推定する処理は、
前記受信信号をパワースペクトルに変換し、
前記パワースペクトルから少なくとも１つのピーク周波数を特定し、
呼吸周期を推定する、
処理を含み、
前記呼吸周期を推定する処理は、前記ピーク周波数に基づいて、前記呼吸周期を推定する、
付記９記載の制御方法。
（付記１１）
前記信号周期を推定する処理は、
特定された前記ピーク周波数に従って、前記受信信号から所定の周波数帯域のフィルタリング信号を取り出す処理、を含み、
前記呼吸周期を推定する処理は、前記フィルタリング信号に基づいて、前記呼吸周期を推定する、
付記１０記載の制御方法。
（付記１２）
前記信号周期を推定する処理は、心拍数を含む生体の心拍に関する情報を推定する処理、
を更に含み、
前記心拍に関する情報を推定する処理は、前記心拍に関する情報を前記出力する処理に与える、付記９ないし１１のうちいずれか１項記載の制御方法。
（付記１３）
生体から反射された電磁波を受信した受信信号を処理することにより、生体をモニタリングする装置を制御するためのプログラムであって、
受信信号を得るために、生体から反射した電磁波を受信し、
所定のパターン認識規則に従って、前記受信信号の波形の複数の特徴を抽出し、
前記複数の特徴の時間軸上での位置に基づいて、生体の呼気時間及び吸気時間を推定し、
推定された前記呼気時間、及び前記吸気時間を出力する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１４）
前記特徴を抽出する処理は、
前記受信信号にＮ次微分（Ｎは整数）を適用して整形波形を取得し、
前記所定のパターン認識規則を、前記整形波形に適用して前記複数の特徴を認識する、
処理を含む、付記１３記載のプログラム。
（付記１５）
前記特徴を抽出する処理は、
前記受信信号に含まれる複数の周波数帯域の信号うちの１つの周波数帯域の信号から、少なくとも呼吸周期を含む信号周期を推定する、
処理を含み
推定された前記呼吸周期は、前記複数の特徴を認識するために利用される、
付記１３又は１４記載のプログラム。
（付記１６）
前記信号周期を推定する処理は、
前記受信信号をパワースペクトルに変換し、
前記パワースペクトルから少なくとも１つのピーク周波数を特定し、
呼吸周期を推定する、
処理を含み、
前記呼吸周期を推定する処理は、前記ピーク周波数に基づいて、前記呼吸周期を推定する、
付記１５記載のプログラム。
（付記１７）
前記信号周期を推定する処理は、
特定された前記ピーク周波数に従って、前記受信信号から所定の周波数帯域のフィルタリング信号を取り出す処理、を含み、
前記呼吸周期を推定する処理は、前記フィルタリング信号に基づいて、前記呼吸周期を推定する、
付記１６記載のプログラム。
（付記１８）
前記信号周期を推定する処理は、心拍数を含む生体の心拍に関する情報を推定する処理、
を更に含み、
前記心拍に関する情報を推定する処理は、前記心拍に関する情報を前記出力する処理に与える、付記１５ないし１７のうちいずれか１項記載のプログラム。

１１０ マイクロ波送信部
１１２ 送信アンテナ
１１３ マイクロ波
１２０ 受信部
１２２ 受信アンテナ
１３０ 特徴抽出部
１３２ 波形整形部
１３４ 特徴認識部
１４０ 信号周期推定部
１４２ パワースペクトル変換部
１４４ ピーク周波数特定部
１４６ フィルタ部
１４８ 心拍情報推定部
１４９ 呼吸周期推定部
１５０ 呼気・吸気時間推定部
１６０ 出力部

Claims (8)

1. 生体をモニタリングする装置であって、
   受信信号を得るために、生体から反射した電磁波を受信する受信部と、
   所定のパターン認識規則に従って、前記受信信号の波形の複数の特徴を抽出する特徴抽出部と、
   前記複数の特徴の時間軸上での位置に基づいて、生体の呼気時間及び吸気時間を推定する呼気・吸気時間推定部と、
   推定された前記呼気時間、及び前記吸気時間を出力する出力部と、
   を有する装置。
2. 前記特徴抽出部は、
   前記受信信号にＮ次微分（Ｎは整数）を適用して整形波形を取得する波形整形部と、
   前記所定のパターン認識規則を、前記整形波形に適用して前記複数の特徴を認識する特徴認識部と、
   を含む、請求項１記載の装置。
3. 前記特徴抽出部は、
   前記受信信号に含まれる複数の周波数帯域の信号うちの１つの周波数帯域の信号から、少なくとも呼吸周期を含む信号周期を推定する、信号周期推定部と、
   を含み、
   推定された前記呼吸周期は、前記複数の特徴を認識するために利用される、
   請求項１又は２記載の装置。
4. 前記信号周期推定部は、
   前記受信信号をパワースペクトルに変換するパワースペクトル変換部と、
   前記パワースペクトルから少なくとも１つのピーク周波数を特定するピーク周波数特定部と、
   呼吸周期を推定する呼吸周期推定部と、
   を含み、
   前記呼吸周期推定部は、前記ピーク周波数に基づいて、前記呼吸周期を推定する、
   請求項３記載の装置。
5. 前記信号周期推定部は、
   特定された前記ピーク周波数に従って、前記受信信号から所定の周波数帯域のフィルタリング信号を取り出すフィルタ部、を含み、
   前記呼吸周期推定部は、前記フィルタリング信号に基づいて、前記呼吸周期を推定する、
   請求項４記載の装置。
6. 前記信号周期推定部は、心拍数を含む生体の心拍に関する情報を推定する心拍情報推定部、
   を更に含み、
   前記心拍情報推定部は、前記心拍に関する情報を前記出力部に与える、請求項３ないし５のうちいずれか１項記載の装置。
7. 生体をモニタリングする装置の制御方法であって、
   受信信号を得るために、生体から反射した電磁波を受信し、
   所定のパターン認識規則に従って、前記受信信号の波形の複数の特徴を抽出し、
   前記複数の特徴の時間軸上での位置に基づいて、生体の呼気時間及び吸気時間を推定し、
   推定された前記呼気時間、及び前記吸気時間を出力する、
   処理を有する制御方法。
8. 生体から反射された電磁波を受信した受信信号を処理することにより、生体をモニタリングする装置を制御するためのプログラムであって、
   受信信号を得るために、生体から反射した電磁波を受信し、
   所定のパターン認識規則に従って、前記受信信号の波形の複数の特徴を抽出し、
   前記複数の特徴の時間軸上での位置に基づいて、生体の呼気時間及び吸気時間を推定し、
   推定された前記呼気時間、及び前記吸気時間を出力する、
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。

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