JP2015042293A - 個人認証装置及び個人認証プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】単一のセンサを用いて非接触で、弾性体を伝播する弾性波を精度良く検出するようにする。
【解決手段】電波送受信部によって、人体に対して、電磁波を放射し、反射される電磁波に応じた出力信号２２を出力する。出力信号分離部２４によって、出力信号２２から、心拍及び心音に対する周波数帯域の信号を分離する。心音ピークＩ音／ＩＩ音判定部４２によって、心音周波数信号のピークが、Ｉ音のピークであるかＩＩ音のピークであるかを判定する。心音ピーク確からしさ判定部４６によって、心拍周波数信号のピーク、並びに心音ピーク時刻及び心音Ｉ音／ＩＩ音判定結果に基づいて、心拍ピーク時刻を検出して出力する。
【選択図】図２

Description

本発明は、個人認証装置及び個人認証プログラムに係り、特に、電磁波を放射し表面において反射される電磁波を受信して弾性波を検出する個人認証装置及び個人認証プログラムに関する。

従来より、聴診器は生体（弾性体）を伝播する生体音（弾性波）を検出するため、生体に聴診器を接触させて、聴診器により必要な周波数帯域の振動のみを取り出し、聴取しやすくしている（例えば、特許文献１）。上記の特許文献１に記載の聴診器は、弾性体である生体に直接接触し、ダイアフラムを用いて弾性波を音に変換している。また、聴診器の信号を電気信号に変換し、聴診・波形表示・記録等を実現している電子聴診器も存在する。

また、圧電体上に形成された表面弾性波共振子と、表面弾性波共振子に電気的に接続されたアンテナとを有し、振動検知部を振動検出対象物に設置し、対象物の振動に応じて表面弾性波共振子のインピーダンスが変化することにより振動検知部に電波を照射した時の反射波の状態が異なることを利用した、振動検知装置が知られている（特許文献２）。この振動検知装置では、対象物に接触することなく振動を検出可能である。

また、振動検出対象面上の複数点に対して光源から基準光を照射し、その反射波と基準光の干渉スペクトルより振動検出対象面の振動情報を得る、振動計測装置及び振動計測方法が知られている（特許文献３）。この振動計測装置及び振動計測方法では、完全に非接触で対象物表面の振動を検出可能である。

また、被験者に対してマイクロ波を照射し、その反射波を検出する複数のマイクロ波送受信機を用い、複数の反射波に基づく心拍信号の相互相関処理により、ノイズの影響を低減して心拍を検出する生体振動周波数検出装置が知られている（特許文献４）。この生体振動周波数検出装置は、弾性体と電波の送受信部の間に夾雑物がある場合でも、弾性波の検出が可能になる。

特開昭６２−３２９３９号公報 特開２００９−２８１７６７号公報 特開２０１０−２０３８６０号公報 特開２００９−５５９９７号公報

しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、聴診器が直接弾性体に接触する必要があり、弾性体との接触状態によって雑音の混入が生じてしまう、という問題がある。

また、上記の特許文献２に記載の技術では、対象物にセンサを設置する必要があるため、完全な非接触では検出できない、という問題がある。

また、上記の特許文献３に記載の技術は、基準光を照射する部分と対象物の間に光を透過しない夾雑物がある場合には、振動を検出できない、という問題がある。

また、上記の特許文献４に記載の技術では、体動雑音等の雑音の影響を受けやすいため、複数センサ出力間の相互相関処理により雑音を低減しており、複数のセンサを用いる必要がある、という問題がある。

本発明は、上述した問題を解決するために成されたものであり、単一のセンサを用いて非接触で、精度良く個人認証を行なうことができる個人認証装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために第１の発明の個人認証装置は、周波数帯域が異なる複数種類の生体振動又は生体音が伝播している人体に対して、電磁波を放射し、前記人体の表面において反射される電磁波を受信して、受信した電磁波に応じた出力信号を出力する電磁波送受信手段と、前記電磁波送受信手段により出力された前記出力信号から、前記複数種類の生体振動又は生体音の各々に対して予め定められた周波数帯域の信号を分離する信号分離手段と、前記信号分離手段によって分離された前記複数種類の生体振動又は生体音の各々に対する前記信号について、前記信号の変化又は周波数成分の分布の変化の特徴点を検出する特徴点検出手段と、前記特徴点検出手段によって検出された各信号の特徴点の検出時刻のずれを算出するずれ算出手段と、前記ずれ算出手段によって算出された前記各信号の前記特徴点の検出時刻のずれと、前記人体について予め求められた前記各信号の前記特徴点の検出時刻のずれとを照合する照合手段と、を含んで構成されている。

第２の発明の個人認証プログラムは、コンピュータを、周波数帯域が異なる複数種類の生体振動又は生体音が伝播している人体に対して、電磁波を放射し、前記人体の表面において反射される電磁波を受信して、受信した電磁波に応じた出力信号を出力する電磁波送受信手段により出力された前記出力信号から、前記複数種類の生体振動又は生体音の各々に対して予め定められた周波数帯域の信号を分離する信号分離手段、前記信号分離手段によって分離された前記複数種類の生体振動又は生体音の各々に対する前記信号について、前記信号の変化又は周波数成分の分布の変化の特徴点を検出する特徴点検出手段、前記特徴点検出手段によって検出された各信号の特徴点の検出時刻のずれを算出するずれ算出手段、及び前記ずれ算出手段によって算出された前記各信号の前記特徴点の検出時刻のずれと、前記人体について予め求められた前記各信号の前記特徴点の検出時刻のずれとを照合する照合手段として機能させるための個人認証プログラムである。

第１の発明及び第２の発明によれば、電磁波送受信手段によって、人体に対して、電磁波を放射し、前記人体の表面において反射される電磁波を受信して、受信した電磁波に応じた出力信号を出力する。信号分離手段によって、前記電磁波送受信手段により出力された前記出力信号から、前記複数種類の生体振動又は生体音の各々に対して予め定められた周波数帯域の信号を分離する。

そして、特徴点検出手段によって、前記信号分離手段によって分離された前記複数種類の生体振動又は生体音の各々に対する前記信号について、前記信号の変化又は周波数成分の分布の変化の特徴点を検出する。ずれ算出手段によって、前記特徴点検出手段によって検出された各信号の特徴点の検出時刻のずれを算出する。

そして、照合手段によって、前記ずれ算出手段によって算出された前記各信号の前記特徴点の検出時刻のずれと、前記人体について予め求められた前記各信号の前記特徴点の検出時刻のずれとを照合する。

このように、人体の表面において反射される電磁波に応じた出力信号から、人体に伝播している複数種類の生体振動又は生体音に対する周波数帯域の信号を分離し、各信号の特徴点の検出時刻のずれを、人体について予め求められた各信号の前記特徴点の検出時刻のずれと照合することにより、単一のセンサを用いて非接触で、精度良く個人認証を行なうことができる。

上記の複数種類の生体振動又は生体音は、心拍動及び心音を含むようにすることができる。

上記の複数種類の生体振動又は生体音は、呼吸動及び呼吸音を含むようにすることができる。

なお、上記の発明のプログラムを記憶する記憶媒体は、特に限定されず、ハードディスクであってもよいし、ＲＯＭであってもよい。また、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、光磁気ディスクやＩＣカードであってもよい。更にまた、該プログラムを、ネットワークに接続されたサーバ等からダウンロードするようにしてもよい。

以上説明したように、本発明に係る個人認証装置及びプログラムによれば、人体の表面において反射される電磁波に応じた出力信号から、人体に伝播している複数種類の生体振動又は生体音に対する周波数帯域の信号を分離し、各信号の特徴点の検出時刻のずれを、人体について予め求められた各信号の前記特徴点の検出時刻のずれと照合することにより、単一のセンサを用いて非接触で、精度良く個人認証を行なうことができる、という効果が得られる。

第１の実施の形態に係る心拍検出装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施の形態に係る心拍検出装置のコンピュータの構成を示すブロック図である。 心拍信号と心音信号の変化を示す図である。 第１の実施の形態の心拍検出装置における生体信号判定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る呼吸検出装置のコンピュータの構成を示すブロック図である。 吸気相及び呼気相と呼吸動信号の変化とを示す図である。 第２の実施の形態の呼吸検出装置における生体信号判定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 第３の実施の形態に係る非接触聴診器のコンピュータの構成を示すブロック図である。 非接触聴診器のコンピュータの他の例の構成を示すブロック図である。 第４の実施の形態に係る個人認証装置のコンピュータの構成を示すブロック図である。 第４の実施の形態の個人認証装置における個人認証処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 第５の実施の形態に係る音声出力装置のコンピュータの構成を示すブロック図である。 第６の実施の形態に係る音声出力装置のコンピュータの構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。まず、第１の実施の形態では、人体の心拍を検出する心拍検出装置に本発明を適用した場合について説明する。

図１に示すように、第１の実施の形態に係る心拍検出装置１０は、電波送受信部１２と、コンピュータ１４とを備えている。電波送受信部１２は、人体１６に対して、電磁波（送信波）１８を放射し、人体１６の表面で反射された電磁波（反射波）２０を受信する。上記図１では、電波送受信部１２を、人体１６の胸郭前方に設置して、胸郭前面に対して送信波１８を放射しているが、心拍及び心音は、胸郭前面及び背面の広範囲で検出可能であり、心拍及び心音が検出可能な範囲であれば、電波送受信部１２の設置位置及び送信波１８の放射位置は問わない。電波送受信部１２としては、例えば、レーダドップラセンサや定在波レーダ等を用いればよい。

電波送受信部１２は、受信した反射波２０に応じた出力信号２２を出力し、出力される出力信号２２はコンピュータ１４に入力される。

コンピュータ１４は、心拍検出装置１０全体の制御を司るＣＰＵ、後述する生体信号判定処理ルーチンのプログラム等を記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ、ワークエリアとしてデータを一時格納するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このような構成の場合には、各構成要素の機能を実現するためのプログラムをＲＯＭやＨＤＤ等の記憶媒体に記憶しておき、これをＣＰＵが実行することによって、各機能が実現されるようにする。

このコンピュータ１４をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図２に示すように、電波送受信部１２の出力信号２２から、周波数に応じて、心拍周波数信号２６及び心音周波数信号２８の各々を分離して出力する出力信号分離部２４と、心拍周波数信号２６のピーク時刻を検出して、心拍信号ピーク時刻３２を出力する心拍信号ピーク検出部３０と、心音周波数信号２８の包絡線のピーク時刻を検出して、心音信号ピーク時刻３６を出力する心音信号ピーク検出部３４と、心音周波数信号２８のパワースペクトル密度４０を算出して出力する心音信号パワースペクトル密度算出部３８と、心音信号ピーク時刻３６及びパワースペクトル密度４０に基づいて、心音信号ピーク時刻３６がＩ音のピークかＩＩ音のピークかを判定し、心音ピーク時刻及び心音Ｉ音／ＩＩ音判定結果４４を出力する心音ピークＩ音／ＩＩ音判定部４２と、心拍信号ピーク時刻３２、並びに心音ピーク時刻及び心音Ｉ音／ＩＩ音判定結果４４に基づいて、心拍周波数信号２６及び心音周波数信号２８が同期しているか否かにより、心拍ピークの確からしさを判定して、心拍ピーク時刻４８を出力する心拍ピーク確からしさ判定部４６とを備えている。なお、心拍信号ピーク検出部３０、心音信号ピーク検出部３４、心音信号パワースペクトル密度算出部３８、心音ピークＩ音／ＩＩ音判定部４２、及び心拍ピーク確からしさ判定部４６が、弾性波検出手段の一例である。

出力信号分離部２４は、電波送受信部出力信号２２のうち、０．８〜２Ｈｚの周波数帯域の信号を心拍周波数信号２６として分離して出力すると共に、１０Ｈｚ以上の周波数帯域の信号を心音周波数信号２８として分離して出力する。上記の周波数設定は一例であり、心拍と心音が分離可能であれば、他の周波数でも良い。

心音信号ピーク検出部３４では、心音周波数信号２８の包絡線検波が行われ、該包絡線のピーク時刻が心音信号ピーク時刻３６として出力される。

心音ピークＩ音／ＩＩ音判定部４２は、Ｉ音の周波数がＩＩ音より低いことを利用して、心音信号ピーク時刻３６における心音パワースペクトル密度４０に基づいて、心音信号ピーク時刻３６がＩ音のピークであるかＩＩ音のピークであるかを判定し、心音ピーク時刻及び心音Ｉ音／ＩＩ音判定結果４４を出力する。

心拍ピーク確からしさ判定部４６は、直近の心音ピーク時刻及び心音Ｉ音／ＩＩ音判定結果４４を保持する。図３に示すように、心拍ピーク時刻は心音Ｉ音ピーク時刻と心音ＩＩ音ピーク時刻の間に入るため、心拍ピーク確からしさ判定部４６は、心拍信号のピーク時刻が、心音Ｉ音ピーク時刻と心音ＩＩ音ピーク時刻の間にあるとき、心拍周波数信号２６及び心音周波数信号２８が同期しており、心拍信号のピークとして確からしいと判定し、当該心拍信号のピーク時刻を心拍ピーク時刻４８として出力する。

次に、第１の実施の形態の心拍検出装置１０の作用について説明する。まず、電波送受信部１２により、人体１６に対して、送信波１８を連続して放射すると共に、人体１６の表面で反射された反射波２０を連続して受信し、受信した反射波２０に応じた出力信号２２を出力する。このとき、心拍検出装置１０のコンピュータ１４によって、図４に示す生体信号判定処理ルーチンが繰り返し実行される。

ステップ１００で、電波送受信部１２による所定期間分の出力信号２２を取得する。ステップ１０２において、上記ステップ１００で取得した出力信号２２から、心拍周波数信号２６と心音周波数信号２８とを分離する。

次のステップ１０４では、上記ステップ１０２で分離された心拍周波数信号２６から、心拍信号ピーク時刻３２を検出し、ステップ１０６において、上記ステップ１０２で分離された心音周波数信号２８から、心音信号ピーク時刻３６を検出する。

そして、ステップ１０８において、上記ステップ１０２で分離された心音周波数信号２８から、心音パワースペクトル密度４０を算出する。ステップ１１０では、上記ステップ１０６で検出された心音信号ピーク時刻３６と、上記ステップ１０８で算出された心音パワースペクトル密度４０とに基づいて、心音信号ピーク時刻３６がＩ音のピークかＩＩ音のピークかを判定する。

次のステップ１１２では、上記ステップ１０４で検出された心拍信号ピーク時刻３２と、上記ステップ１１０による心音ピーク時刻及び心音Ｉ音／ＩＩ音判定結果４４とに基づいて、心拍信号のピーク時刻を判定し、心拍ピーク時刻４８を出力して、生体信号判定処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、第１の実施の形態の心拍検出装置によれば、人体の表面において反射される電磁波に応じた出力信号から、心拍及び心音の各々に対する周波数帯域の信号を分離し、分離された心拍周波数信号及び心音周波数信号が同期しているか否かを用いて、心拍ピーク時刻を検出することにより、単一のセンサを用いて非接触で、心拍ピーク時刻を精度良く検出することができる。

また、単一のセンサ（電波送受信部）で、弾性体（人体）を伝播する検出対象の弾性波（心拍）と同期した別の弾性波（心音）を検出し、両信号の相互相関処理を行うことにより、単一のセンサで精度の高い弾性波検出装置を実現することができる。

また、弾性体（人体）表面におけるマイクロ波の反射を利用して弾性波を検出するため、弾性体に直接接触することなく弾性波を検出することが可能であり、弾性波との接触状態による雑音の混入も防ぐことができる。

また、弾性体表面におけるマイクロ波の反射を利用して弾性波を検出するため、夾雑物が電波の伝播に影響を与えない限り、弾性体表面を伝播する弾性波を検出可能である。

なお、上記の実施の形態では、心拍ピーク時刻を検出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。本実施の形態では、心拍と同様に心音を検出することが可能であり、検出された心拍と心音とに基づいて、人体の内部状態（弾性体内部状態）を推定するようにしてもよい。心拍のみでは心電図上のＲＲ間隔に相当するデータしか得られないが、心音には心臓の弁開閉や血流、心筋の状態に関連する情報が含まれている。このため、心音を検出することにより、心音から知ることができる情報を追加して得ることができる。例えば心臓の再分極過程と関連する心電図ＲＴ間隔に相当する心音Ｉ音−ＩＩ音間隔を計測することができる。また、各音の状態から、完全房室ブロック、心室細動、心房細動、肥大型心筋症等、各種心疾患の診断を非接触で行うことができる。また、心拍と心音を同時に計測することにより、心音に含まれる種々の成分の認識が容易になり、診断の精度向上にも有用である。

次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。第２の実施の形態では、吸気−呼気移行時刻を検出する呼吸検出装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。

第２の実施の形態の呼吸検出装置は、電波送受信部１２と、コンピュータ２１４とを備えている。

上記図１では、電波送受信部１２を、人体１６の胸郭前方に設置して、胸郭前面に対して送信波１８を放射しているが、呼吸動及び呼吸音は、胸郭前面及び背面の広範囲で検出可能であり、呼吸動及び呼吸音が検出可能な範囲であれば、電波送受信部１２の設置位置及び送信波１８の放射位置は問わない。

コンピュータ２１４をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図５に示すように、電波送受信部１２の出力信号２２から、周波数により呼吸動周波数信号２２６及び呼吸音周波数信号２２８の各々を分離して出力する出力信号分離部２２４と、呼吸音周波数信号２２８に基づいて呼吸音パワースペクトル密度２４０を算出して出力する呼吸音信号パワースペクトル密度算出部２３８と、呼吸音パワースペクトル密度２４０に基づいて、吸気相であるか呼気相であるかを判定し、吸気−呼気移行時刻２４４を検出して出力する吸気−呼気移行判定部２４２と、呼吸動周波数信号２２６及び吸気−呼気移行時刻２４４に基づいて、呼吸動周波数信号２２６及び呼吸音周波数信号２２８が同期しているか否かを判定して、吸気−呼気移行時刻２４８を出力する吸気−呼気移行時刻判定部２４６とを備えている。なお、呼吸音信号パワースペクトル密度算出部２３８、吸気−呼気移行判定部２４２、及び吸気−呼気移行時刻判定部２４６が、弾性波検出手段の一例である。

出力信号分離部２２４は、電波送受信部１２の出力信号２２から、０．６Ｈｚ以下の周波数帯域の信号を呼吸動周波数信号２２６として分離して出力すると共に、０．６Ｈｚより大きい周波数帯域の信号を呼吸音周波数信号２２８として分離して出力する。上記の周波数設定は一例であり、呼吸動と呼吸音が分離可能であれば、他の周波数でも良い。

呼吸音周波数信号２２８には肺胞呼吸音が含まれている。肺胞呼吸音は呼気相より周波数が高い。したがって、呼吸音パワースペクトル密度２４０が低周波にシフトする時刻が吸気−呼気移行時刻２４４である。吸気−呼気移行判定部２４２は、この手法で呼吸音パワースペクトル密度２４０から呼吸音周波数信号２２８に基づく吸気−呼気移行時刻２４４を出力する。また、呼吸音周波数信号２２８の振幅が小さすぎる、あるいは雑音が大きすぎるため、吸気−呼気移行時刻が導出できないときは、吸気−呼気移行判定部２４２は、呼吸音に基づく吸気−呼気移行時刻２４４として、導出不可能であることを示す符号を出力する。

一方、呼吸動信号は、振幅が大きく、呼吸検出には適した信号であり、呼吸音信号と同期した信号であるが、図６に示すように、計測部位によって吸気相／呼気相と呼吸動信号の位相との対応関係が異なる。そのため、吸気−呼気移行時刻判定部２４６は、呼吸音に基づく吸気−呼気移行時刻２４４との時間差が所定時間となる範囲内に、呼吸動周波数信号２２６のピーク点、またはピーク点間の変曲点が存在する場合には、呼吸動周波数信号２２６及び呼吸音周波数信号２２８が同期していると判定し、呼吸音に基づく吸気−呼気移行時刻２４４に最も近い呼吸動周波数信号２２６のピーク点、またはピーク点間の変曲点を、吸気−呼気移行時刻２４８を出力する。また、このときの吸気相及び呼気相と呼吸動周波数信号２２６との対応関係を、吸気−呼気移行時刻判定部２４６に保存しておく。呼吸音に基づく吸気−呼気移行時刻２４４が導出不可能である符号であった時は、保存しておいた吸気相及び呼気相と呼吸動周波数信号２２６との対応関係に基づき、呼吸動周波数信号２２６の変化から吸気−呼気移行時刻２４８を推定し、出力する。

次に、第２の実施の形態に係る生体信号判定処理ルーチンについて、図７を用いて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付与する。

まず、ステップ１００で、電波送受信部１２による所定期間分の出力信号２２を取得する。ステップ２５２において、上記ステップ１００で取得した出力信号２２から、呼吸動周波数信号２２６と呼吸音周波数信号２２８とを分離する。

次のステップ２５４では、上記ステップ２５２で分離された呼吸音周波数信号２２８から、呼吸音パワースペクトル密度２４０を算出する。ステップ２５６では、上記ステップ２５４で算出された呼吸音パワースペクトル密度２４０に基づいて、吸気相及び呼気相を判定して、呼吸音に基づく吸気−呼気移行時刻２４４を出力する。

次のステップ２５８では、上記ステップ２５２で分離された呼吸動周波数信号２２６と、上記ステップ２５６で出力された吸気−呼気移行時刻２４４とに基づいて、呼吸動周波数信号２２６及び呼吸音周波数信号２２８が同期していると判定されるときに、吸気−呼気移行時刻２４８を出力して、生体信号判定処理ルーチンを終了する。

このように、人体の表面において反射される電磁波に応じた出力信号から、呼吸動及び呼吸音の各々に対する周波数帯域の信号を分離し、分離された呼吸動周波数信号及び呼吸音周波数信号が同期しているときの対応関係を用いて、吸気−呼気移行時刻を検出することにより、単一のセンサを用いて非接触で、吸気−呼気移行時刻を精度良く検出することができる。

なお、上記の実施の形態では、吸気−呼気移行時刻を検出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。本実施の形態では、呼吸動と同時に呼吸音を計測することが可能であるため、呼吸音から知ることができる情報を追加して得ることができる。これにより、気管支喘息や肺炎、肺腺維症、気胸等の呼吸器系疾患の非接触診断も可能になる。

さらに、上記の第１の実施の形態で説明した技術を組み合わせて、心拍及び心音を更に検出するようにしてもよい。右脚ブロックや肺動脈弁狭窄、肺動脈弁下狭窄等は、呼吸の呼気時の心音ＩＩ音の分裂により特徴付けられるが、心音と呼吸動の同時計測により、呼吸と関連する心音の異常を検出しやすくすることができる。

次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態では、解析対象として設定された種類の信号を抽出する非接触聴診器に、本発明を適用した場合を例に説明する。

第３の実施の形態の非接触聴診器は、電波送受信部１２と、コンピュータ３１４とを備えている。

電波送受信部１２は、上記図１に示すように、人体胸郭前面に設置して胸郭前面に対して送信波１８を放射しているが、電波送受信部１２の設置位置及び送信波１８の放射位置は問わない。電波送受信部１２は、レーダドップラセンサや定在波レーダ等が考えられる。電波送受信部１２の出力信号２２には、電波照射部位に応じて様々な生体音が含まれている。電波送受信部１２の出力信号２２は、コンピュータ３１４に入力される。

コンピュータ３１４をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図８に示すように、非接触聴診器で解析したい信号の種類や特徴の設定入力を受け付けて、解析対象設定３１８を出力する解析対象設定入力部３１６と、解析対象設定３１８を受けて各部の処理に関する設定を出力する信号処理方法設定部３２０と、電波送受信部１２の出力信号２２から、周波数により、解析対象信号に対して基準となる基準信号３２６を分離して出力する基準信号周波数フィルタ３２４と、電波送受信部１２の出力信号２２から、周波数により、解析対象周波数信号３３０を分離して出力する解析対象信号周波数フィルタ３２８と、基準信号３２６の特徴点を検出して、基準信号特徴点時刻３３４を出力する基準信号特徴点検出部３３２と、基準信号特徴点時刻３３４及び解析対象周波数信号３３０に基づいて、基準信号３２６及び解析対象周波数信号３３０が同期しているか否かにより、解析対象信号３３８を抽出して出力する解析対象信号抽出部３３６とを備えている。なお、基準信号周波数フィルタ３２４及び解析対象信号周波数フィルタ３２８が、信号分離手段の一例であり、基準信号特徴点検出部３３２及び解析対象信号抽出部３３６が、弾性波検出手段の一例である。

解析対象信号入力部３１６は、非接触聴診器で解析したい信号の種類や特徴に関する設定を受け付ける。設定方法については、例えば、解析対象信号の種類（対象が心音であれば、I音、II音、III音、IV音等、呼吸音であれば、肺胞呼吸音、気管支肺胞呼吸音、気管支呼吸音、気管呼吸音）を入力する方法や、診断したい疾患を入力する方法、解析対象信号の周波数を入力する方法などが考えられる。

心拍と心音や、心音内の各波形(I音、II音、III音、IV音)のように、解析対象信号が基準信号と同期している場合、解析対象信号は、基準信号の特徴点（例えば信号の変曲点、ピーク、立ち上がり等）を起点として、一定の時間窓長さ内に観察されると思われる。そこで、信号処理方法設定部３２０は、解析対象信号入力部３１６から入力された解析対象設定３１８を受け、基準信号を分離するための周波数帯域を示す基準信号周波数３４２、解析対象信号を分離するための周波数帯域を示す解析対象信号周波数３４４、及び基準信号の特徴点の種類を示す基準信号特徴点種類３４６と共に、基準信号特徴点時刻から解析対象信号検出窓開始までの時間３４８、及び解析対象信号検出窓長さ３５０を出力する。

基準信号周波数フィルタ３２４は、基準信号周波数３４２に基づき、電波送受信部１２の出力信号２２から基準信号３２６を分離して抽出する。解析対象信号周波数フィルタ３２８は、解析対象信号周波数３４４に基づき、電波送受信部１２の出力信号２２から解析対象周波数信号３３０を分離して抽出する。

基準信号特徴点検出部３３２は、基準信号３２６から、基準信号特徴点種類３４６で指定された特徴点の種類（信号の変化における特徴点や信号の周波数分布の変化における特徴点）を検出して基準信号特徴点時刻３３４を出力する。解析対象信号抽出部３３６は、基準信号特徴点時刻３３４、基準信号特徴点時刻から解析対象信号検出窓開始までの時間３４８、及び解析対象信号検出窓長さ３５０に基づき、基準信号特徴点時刻３３４から時間３４８だけ経過した時点の解析対象信号検出窓の期間に、解析対象周波数信号３３０から解析対象信号３３８を抽出して出力する。解析対象信号３３８は、解析対象信号出力部３４０より出力される。なお、上記の解析対象信号検出窓の期間が、基準信号３２６と同期している解析対象周波数信号３３０が観察される期間である。

解析対象信号出力部３４０は、例えば、解析対象信号３３８の波形を画面に表示したり、解析対象信号３３８のピーク等の時刻を光の明滅で報知したりする。

次に、第３の実施の形態の非接触聴診器の作用について説明する。

ユーザの操作により、コンピュータ３１４が、非接触聴診器で解析したい信号の種類や特徴の設定を受け付けると、受け付けた解析対象設定３１８に応じて、基準信号周波数３４２、解析対象信号周波数３４４、基準信号特徴点種類３４６、基準信号特徴点時刻から解析対象信号検出窓開始までの時間３４８、及び解析対象信号検出窓長さ３５０を設定する。

そして、電波送受信部１２により、人体１６に対して、送信波１８を連続して放射すると共に、人体１６の表面で反射された反射波２０を連続して受信し、受信した反射波２０に応じた出力信号２２を出力する。このとき、非接触聴診器のコンピュータ３１４によって、生体信号判定処理ルーチンが繰り返し実行される。以下、生体信号判定処理ルーチンについて説明する。

まず、電波送受信部１２による所定期間分の出力信号２２を取得する。そして、上記で取得した出力信号２２から、基準信号３２６を分離して抽出する。また、出力信号から、解析対象周波数信号３３０を分離して抽出する。

次に、上記で抽出された基準信号３２６から、基準信号特徴点時刻３３４を検出する。そして、上記で分離された解析対象周波数信号３３０から、検出された基準信号特徴点時刻３３４と、設定された基準信号特徴点時刻から解析対象信号検出窓開始までの時間３４８及び解析対象信号検出窓長さ３５０とに基づいて、解析対象信号３３８を抽出して出力し、生体信号判定処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、第３の実施の形態に係る非接触聴診器によれば、人体の表面において反射される電磁波に応じた出力信号から、基準信号及び解析対象周波数信号を分離し、分離された基準信号と同期している解析対象周波数信号が観察される期間において、解析対象信号を抽出することにより、単一のセンサを用いて非接触で、解析対象信号を精度良く検出することができ、解析対象信号の解析を補助することができる。

なお、上記の実施の形態では、電波送受信部の出力信号２２から１つの解析対象周波数信号３３０を分離する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、複数種類の解析対象周波数信号を分離するようにしてもよい。例えば、図９に示すように、電波送受信部の出力信号２２に基づいて、Ｎ個の解析対象信号３３８１〜３３８Ｎを出力するようにしてもよい。この場合には、基準信号周波数フィルタ３２４１〜３２４Ｎが、電波送受信部１２の出力信号２２から、周波数により、基準信号３２６１〜３２６Ｎを分離して出力する。解析対象信号周波数フィルタ３２８１〜３２８Ｎが、電波送受信部１２の出力信号２２から、周波数により、解析対象周波数信号３３０１〜３３０Ｎを分離して出力する。基準信号特徴点検出部３３２１〜３３２Ｎが、基準信号３２６１〜３２６Ｎの特徴点を検出して、基準信号特徴点時刻３３４１〜３３４Ｎを出力する。解析対象信号抽出部３３６１〜３３６Ｎが、基準信号特徴点時刻３３４１〜３３４Ｎ及び解析対象周波数信号３３０１〜３３０Ｎに基づいて、基準信号３２６１〜３２６Ｎ及び解析対象周波数信号３３０１〜３３０Ｎの各ペアが同期しているか否かにより、解析対象信号３３８１〜３３８Ｎを抽出して出力する。解析対象信号３３８１〜３３８Ｎは、解析対象信号出力部３４０１〜３４０Ｎより出力される。解析対象信号出力部３４０１〜３４０Ｎは、例えば、心拍タイミングを光の明滅で、心音を音声出力として出力する。これによって、医師のＩ音及びＩＩ音の弁別を補助することができる。

また、上記図９は解析対象信号ごとに１つの基準信号を設定しているが，複数の解析対象信号で共通の基準信号を用いるようにしてもよい。

次に、第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態では、生体振動及び生体音を含む複数種類の解析対象信号を抽出して、個人認証を行う個人認証装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。なお、第１の実施の形態及び第３の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第４の実施の形態の個人認証装置は、電波送受信部１２と、コンピュータ４１４とを備えている。

電波送受信部１２は、上記図１に示すように、人体胸郭前方に設置して胸郭前面に対して送信波１８を放射しているが、電波送受信部１２の設置位置及び送信波１８の放射位置は問わない。電波送受信部１２は、レーダドップラセンサや定在波レーダ等が考えられる。電波送受信部１２の出力信号２２は、コンピュータ４１４に入力される。

コンピュータ４１４をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図１０に示すように、基準信号周波数フィルタ３２４と、電波送受信部１２の出力信号２２から、周波数により、第１解析対象信号４３０１〜第Ｎ解析対象信号４３０Ｎの各々を分離して出力する第１解析対象信号周波数フィルタ４２８１〜第Ｎ解析対象信号周波数フィルタ４２８Ｎと、基準信号特徴点検出部３３２と、第１解析対象信号４３０１〜第Ｎ解析対象信号４３４Ｎの各々の特徴点を検出して、第１解析対象信号特徴点時刻４３８１〜第Ｎ解析対象信号特徴点時刻４３８Ｎを出力する第１解析対象信号特徴点検出部４３６１〜第Ｎ解析対象信号特徴点検出部４３６Ｎと、基準信号特徴点時刻３３４に対する解析対象信号特徴点時刻４３８１〜第Ｎ解析対象信号特徴点時刻４３８Ｎの各々の時間遅れである第１時間遅れ４４２１〜第Ｎ時間遅れ４４２Ｎを算出する第１時間遅れ算出部４４０１〜第Ｎ時間遅れ算出部４４０Ｎと、ユーザ毎に予め求めた第１時間遅れ４４６１〜第Ｎ時間遅れ４４６Ｎを記憶した時間遅れデータベース４４４と、算出された第１時間遅れ４４２１〜第Ｎ時間遅れ４４２Ｎを、時間遅れデータベース４４４に記憶された第１時間遅れ４４６１〜第Ｎ時間遅れ４４６Ｎと照合することにより、個人認証を行って、個人認証結果４５０を出力する個人認証部４４８と、を備えている。なお、基準信号周波数フィルタ３２４、第１解析対象信号周波数フィルタ４２８１〜第Ｎ解析対象信号周波数フィルタ４２８Ｎが、信号分離手段の一例である。第１解析対象信号特徴点検出部４３６１〜第Ｎ解析対象信号特徴点検出部４３６Ｎが、特徴点検出手段の一例であり、第１時間遅れ算出部４４０１〜第Ｎ時間遅れ算出部４４０Ｎが、ずれ算出手段の一例である。また、時間遅れデータベース４４４及び個人認証部４４８が、照合手段の一例である。

例えば、解析対象の生体振動及び生体音が、心拍動及び心音である場合、基準信号周波数フィルタ３２４は、電波送受信部１２の出力信号２２から、心拍あるいは心音のI音に対して定められた周波数帯域の信号を、基準信号３２６として分離して抽出する。また、第１解析対象信号周波数フィルタ４２８１〜第Ｎ解析対象信号周波数フィルタ４２８Ｎは、電波送受信部１２の出力信号２２から、心音の各周波数成分に対する周波数帯域の信号を、第１解析対象信号４３０１〜第Ｎ解析対象信号４３０Ｎとして分離して抽出する。

また、解析対象の生体振動及び生体音を、呼吸動及び呼吸音としてもよい。この場合には、基準信号３２６を、呼吸動の周波数帯域の信号とし、第１解析対象信号４３０１〜第Ｎ解析対象信号４３０Ｎを、呼吸音の各周波数成分の周波数帯域の信号とすればよい。また、基準信号３２６を、呼吸動の周波数帯域の信号とし、第１解析対象信号４３０１〜第Ｎ解析対象信号４３０Ｎを、心拍動の周波数帯域の信号や心音の各周波数成分の周波数帯域の信号としてもよい。

基準信号特徴点検出部３３２は、基準信号特徴点時刻３３４として、例えば、基準信号のピーク時刻を検出する。

第１解析対象信号特徴点検出部４３６１〜第Ｎ解析対象信号特徴点検出部４３６Ｎは、例えば、第１解析対象信号４３０１〜第Ｎ解析対象信号４３０Ｎの包絡線検波を行い、該包絡線のピーク時刻を、第１解析対象信号特徴点時刻４３８１〜第Ｎ解析対象信号特徴点時刻４３８Ｎとして検出する。

ここで、心電図Ｒ波のピークと心音のI音の周波数分布及び出現タイミングとの関係を調べると、個人によって心音の現れるタイミング及び周波数分布が異なるため、電磁波の反射波から心拍が検出可能であれば、簡便な個人認証が実現できる。

そこで、本実施の形態では、個人認証部４４８によって、時間遅れデータベース４４４に記憶されているユーザ毎の第１時間遅れ４４６１〜第Ｎ時間遅れ４４６Ｎと、実際算出された第１時間遅れ４４２１〜第Ｎ時間遅れ４４２Ｎとを照合して、照合された第１時間遅れ４４６１〜第Ｎ時間遅れ４４６Ｎに対応するユーザであることを認証する。個人認証部４４８による個人認証結果４５０は、個人識別結果出力部４５２から外部に出力される。

次に、第４の実施の形態の個人認証装置の作用について説明する。まず、電波送受信部１２により、人体１６に対して、送信波１８を連続して放射すると共に、人体１６の表面で反射された反射波２０を連続して受信し、受信した反射波２０に応じた出力信号２２を出力する。このとき、個人認証装置のコンピュータ４１４によって、図１１に示す個人認証処理ルーチンが繰り返し実行される。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を用いて説明する。

ステップ１００で、電波送受信部１２による所定期間分の出力信号２２を取得する。ステップ４７０において、上記ステップ１００で取得した出力信号２２から、基準信号３２６、及び第１解析対象信号４３０１〜第Ｎ解析対象信号４３０Ｎの各々を分離する。

次のステップ４７２では、上記ステップ４７０で分離された基準信号３２６から、基準信号特徴点時刻３３４を検出し、ステップ４７４において、上記ステップ４７０で分離された第１解析対象信号４３０１〜第Ｎ解析対象信号４３０Ｎから、第１解析対象信号特徴点時刻４３８１〜第Ｎ解析対象信号特徴点時刻４３８Ｎを検出する。

そして、ステップ４７６において、上記ステップ４７２で検出された基準信号特徴点時刻３３４に対する、上記ステップ４７４で検出された第１解析対象信号特徴点時刻４３８１〜第Ｎ解析対象信号特徴点時刻４３８Ｎの各々の第１時間遅れ４４２１〜第Ｎ時間遅れ４４２Ｎを算出する。

次のステップ４７８では、時間遅れデータベース４４４から、ユーザ毎に予め求めた第１時間遅れ４４６１〜第Ｎ時間遅れ４４６Ｎを取得し、ステップ４８０において、上記ステップ４７６で算出された第１時間遅れ４４２１〜第Ｎ時間遅れ４４２Ｎと、上記ステップ４７８で取得した第１時間遅れ４４６１〜第Ｎ時間遅れ４４６Ｎとをユーザ毎に照合する。そして、ステップ４８２において、上記ステップ４８０で照合された第１時間遅れ４４６１〜第Ｎ時間遅れ４４６Ｎに対するユーザであると認証した個人認証結果を出力して、個人認証処理ルーチンを終了する。

以上説明したように、第４の実施の形態に係る個人認証装置によれば、人体の表面において反射される電磁波に応じた出力信号から、人体に伝播している複数種類の生体振動及び生体音に対する周波数帯域の信号を分離し、基準信号の特徴点の検出時刻に対する各信号の特徴点の検出時刻の時間遅れを、ユーザ毎に予め求められた各信号の特徴点の検出時刻の時間遅れと照合することにより、単一のセンサを用いて非接触で、精度良く個人認証を行なうことができる。

次に、第５の実施の形態について説明する。第５の実施の形態では、音声帯域の信号を抽出して、音声出力する音声出力装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第５の実施の形態の音声出力装置は、電波送受信部１２と、コンピュータ５１４とを備えている。

電波送受信部１２は、上記図１に示すように、人体胸郭前方に設置され、胸郭前面に対して送信波１８を放射しているが、電波送受信部１２の設置位置及び送信波１８の放射位置は問わない。電波送受信部１２は、レーダドップラセンサや定在波レーダ等が考えられる。電波送受信部１２の出力信号２２は、コンピュータ５１４に入力される。

コンピュータ５１４をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図１２に示すように、電波送受信部１２の出力信号２２から、周波数に応じて、音声帯域信号５２２を分離する音声帯域通過フィルタ５２０を備えている。

音声帯域通過フィルタ５２０から出力された、予め定められた音声帯域の信号である音声帯域信号５２２は、音声出力部５２４に入力され、音声出力部５２４により、外部へ音声帯域信号５２２が出力される。例えば、音声出力部５２４を自動音声認識装置などに接続することにより、精度の高い自動音声認識が実現できる。

次に、第５の実施の形態の音声出力装置の作用について説明する。まず、電波送受信部１２により、人体１６に対して、送信波１８を連続して放射すると共に、人体１６の表面で反射された反射波２０を連続して受信し、受信した反射波２０に応じた出力信号２２を出力する。

このとき、コンピュータ５１４によって、出力信号２２から、音声帯域信号５２２を分離して、音声出力部５２４へ出力し、音声出力部５２４によって、音声帯域信号５２２が外部へ出力される。

以上説明したように、第５の実施の形態に係る音声出力装置によれば、人体の表面において反射される電磁波に応じた出力信号から、音声帯域の信号を分離し、音声出力部により出力することにより、単一のセンサを用いて非接触で、人が発する音声を出力することができる。

人体を伝播する音や振動は心拍動や呼吸動に伴うものだけではなく、人の発話する音声も伝播すると考えられる。一方、人体外部の雑音は人体を伝播しにくいため、従来のマイクロフォンに比べて、発話に特化したマイクロフォンを実現することができる。

次に、第６の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態及び第５の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第６の実施の形態では、呼吸動周波数信号を抽出して、呼気相であると判定されるときに、音声帯域信号を出力している点が、第５の実施の形態と異なっている。

第６の実施の形態の音声出力装置は、電波送受信部１２と、コンピュータ６１４とを備えている。

コンピュータ６１４をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図１３に示すように、音声帯域通過フィルタ５２０と、電波送受信部１２の出力信号２２から、呼吸動周波数信号６２２を分離する呼吸動帯域通過フィルタ６２０と、呼吸動周波数信号６２２に基づいて、呼気相であるか否かを判定し、呼気相判定結果６２６を出力する呼気相判定部６２４と、呼気相判定結果６２６に基づいて、呼気相であるときのみ、音声帯域信号５２２を出力する音声出力スイッチ部６２８と、を備えている。

音声出力スイッチ部６２８から出力された音声帯域信号５２２は、音声出力部５２４に入力され、音声出力部５２４により、外部へ音声帯域信号５２２が出力される。

次に、第６の実施の形態の個人認証装置の作用について説明する。まず、電波送受信部１２により、人体１６に対して、送信波１８を連続して放射すると共に、人体１６の表面で反射された反射波２０を連続して受信し、受信した反射波２０に応じた出力信号２２を出力する。

このとき、コンピュータ６１４によって、出力信号２２から、音声帯域信号５２２を分離する。また、コンピュータ６１４によって、出力信号２２から、呼吸動周波数信号６２２を分離し、呼吸動周波数信号６２２に基づいて、呼気相であるか否かを判定する。

そして、コンピュータ６１４によって、呼気相であると判定されたときに、音声帯域信号５２２を、音声出力部５２４へ出力し、音声出力部５２４によって、音声帯域信号５２２が外部へ出力される。

以上説明したように、第６の実施の形態に係る音声出力装置によれば、人体の表面において反射される電磁波に応じた出力信号から、音声帯域の信号を分離し、音声出力部により出力することにより、単一のセンサを用いて非接触で、人が発する音声を出力することができる。

また、発話は、緩やかな呼気相であると考えられるため，呼吸動を同時に検出することにより、発話しているかどうかを判定することが可能となり、雑音を除去した音声を出力することができる。

なお、上記の各実施の形態では、信号の出力方法として、音声として出力する方法、波形を画面に表示する方法、信号のピーク等の時刻を光の明滅で報知する方法などを例に説明したが、これに限定されるものではなく、出力する信号を、通信回路等を用いて遠隔地に伝送し、伝送した先において、出力するようにしてもよい。

また、上記図４、７の生体信号判定処理ルーチンでは、逐次処理により各処理が実行される場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、心拍検出装置、呼吸検出装置、及び非接触聴診器の各部が、それぞれの処理を並列処理により実行するようにしてもよい。

また、電波送受信部の出力信号から、周波数に応じて、解析対象の信号を分離する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、解析対象の信号に応じて定められた振幅範囲や位相範囲となる信号を、解析対象の信号として分離するようにしてもよい。

１０ 心拍検出装置
１２ 電波送受信部
１４、２１４、３１４、４１４、５１４、６１４ コンピュータ
１６ 人体
２４、２２４ 出力信号分離部
３０ 心拍信号ピーク検出部
３４ 心音信号ピーク検出部
３８ 心音信号パワースペクトル密度算出部
４２ 心音ピークＩ音／ＩＩ音判定部
４６ 心拍ピーク確からしさ判定部
２３８ 呼吸音信号パワースペクトル密度算出部
２４２、２４６吸気−呼気移行判定部
３２４ 基準信号周波数フィルタ
３２８ 解析対象信号周波数フィルタ
３３２ 基準信号特徴点検出部
３３６ 解析対象信号抽出部
３２４１〜３２４Ｎ 基準信号周波数フィルタ
３２８１〜３２８Ｎ 解析対象信号周波数フィルタ
３３２１〜３３２Ｎ 基準信号特徴点検出部
３３６１〜３３６Ｎ 解析対象信号抽出部
４２８１〜４２８Ｎ 解析対象信号周波数フィルタ
４３６１〜４３６Ｎ 解析対象信号特徴点検出部
４４０１〜４４０Ｎ 時間遅れ算出部
４４４ 時間遅れデータベース
４４８ 個人認証部
５２０ 音声帯域通過フィルタ
５２４ 音声出力部
６２０ 呼吸動帯域通過フィルタ
６２４ 呼気相判定部
６２８ 音声出力スイッチ部

Claims (4)

1. 周波数帯域が異なる複数種類の生体振動又は生体音が伝播している人体に対して、電磁波を放射し、前記人体の表面において反射される電磁波を受信して、受信した電磁波に応じた出力信号を出力する電磁波送受信手段と、
   前記電磁波送受信手段により出力された前記出力信号から、前記複数種類の生体振動又は生体音の各々に対して予め定められた周波数帯域の信号を分離する信号分離手段と、
   前記信号分離手段によって分離された前記複数種類の生体振動又は生体音の各々に対する前記信号について、前記信号の変化又は周波数成分の分布の変化の特徴点を検出する特徴点検出手段と、
   前記特徴点検出手段によって検出された各信号の特徴点の検出時刻のずれを算出するずれ算出手段と、
   前記ずれ算出手段によって算出された前記各信号の前記特徴点の検出時刻のずれと、前記人体について予め求められた前記各信号の前記特徴点の検出時刻のずれとを照合する照合手段と、
   を含む個人認証装置。
2. 前記複数種類の生体振動又は生体音は、心拍動及び心音を含む請求項１記載の個人認証装置。
3. 前記複数種類の生体振動又は生体音は、呼吸動及び呼吸音を含む請求項１記載の個人認証装置。
4. コンピュータを、
   周波数帯域が異なる複数種類の生体振動又は生体音が伝播している人体に対して、電磁波を放射し、前記人体の表面において反射される電磁波を受信して、受信した電磁波に応じた出力信号を出力する電磁波送受信手段により出力された前記出力信号から、前記複数種類の生体振動又は生体音の各々に対して予め定められた周波数帯域の信号を分離する信号分離手段、
   前記信号分離手段によって分離された前記複数種類の生体振動又は生体音の各々に対する前記信号について、前記信号の変化又は周波数成分の分布の変化の特徴点を検出する特徴点検出手段、
   前記特徴点検出手段によって検出された各信号の特徴点の検出時刻のずれを算出するずれ算出手段、及び
   前記ずれ算出手段によって算出された前記各信号の前記特徴点の検出時刻のずれと、前記人体について予め求められた前記各信号の前記特徴点の検出時刻のずれとを照合する照合手段
   として機能させるための個人認証プログラム。