JP2015088911A - 生体情報の圧縮方法およびデータ圧縮装置 - Google Patents

生体情報の圧縮方法およびデータ圧縮装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2015088911A
JP2015088911A JP2013225643A JP2013225643A JP2015088911A JP 2015088911 A JP2015088911 A JP 2015088911A JP 2013225643 A JP2013225643 A JP 2013225643A JP 2013225643 A JP2013225643 A JP 2013225643A JP 2015088911 A JP2015088911 A JP 2015088911A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
compression
instruction
processor
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2013225643A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6344679B2 (ja
Inventor
良典 武内
Yoshinori Takeuchi
良典 武内
正治 今井
Masaharu Imai
正治 今井
祥子 中塚
Shoko Nakatsuka
祥子 中塚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Osaka University NUC
Original Assignee
Osaka University NUC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Osaka University NUC filed Critical Osaka University NUC
Priority to JP2013225643A priority Critical patent/JP6344679B2/ja
Publication of JP2015088911A publication Critical patent/JP2015088911A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6344679B2 publication Critical patent/JP6344679B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

【課題】生体情報を高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮でき、仕様変更やさまざまな生体情報に柔軟に対応することができ、かつ、消費電力量の少ない圧縮方法および当該圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置を提供する。
【解決方法】データ圧縮装置1は、生体情報の時系列データの時間的な差分値を計算するステップ1、差分値に対して、差分値の負値を正値に変換するステップ2、変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて所定のパラメータを用いて符号化し符号語を得るステップ3を備えた方法を実装し、専用プロセッサ10において、汎用プロセッサ11は命令メモリ13に備えられた前記方法を実行する専用命令を含む命令を発行し、圧縮処理回路12に時系列データの圧縮を行わせる。
【選択図】図8

Description

本発明は、生体情報をより小さく圧縮する方法およびその方法を用いた低消費電力量化を達成するデータ圧縮装置に関するものである。
近年、医療現場では高血圧などの慢性疾患の患者に対して、病院で行う短時間の検査で得る生体情報だけでなく日常生活を送りながら長時間かけて取得しつづける生体情報も重要視されている。病院の検査では異常が出ない場合でも、長時間かけて取得しつづけた生体情報に異常が発見される場合もあるからである。日常生活での長時間での検査によって患者にかかる物理的・精神的負担軽減のため、検査に使用する生体情報センシング機器は低侵襲・無拘束・無自覚である必要があり、また検査は長時間かつ実時間で行える必要がある(例えば非特許文献1参照)。
このため、検査機器は小型で軽量で低消費電力でなければならない。生体情報センシング機器の開発の例としては、膀胱内圧のデータや直腸内圧のデータ等の生体情報を測定し無線通信で体外の機器へ情報を送信するカプセル型の医療機器等がある(例えば非特許文献2参照)。
検査機器は長時間連続して生体情報を測定しつづけるので生体情報の量は多く、情報を他の機器へ送信したり、センシング機器中に保存するためにかかる消費電力量は大きくなる。このため、機器の電池のサイズを大きくせねばならなくなり、その場合機器は小型化できなくなる。
機器の小型化のために、通信時の消費電力量を削減することを考える。そのため、送信する生体情報を圧縮して情報量を減らすことが必要である。さらに、精密な検査を行うためには、圧縮は1ビットの損失もなく復元できる可逆圧縮である必要がある。
生体情報の圧縮には様々な手法が提案されているが、生体情報を可逆圧縮する手法は少ない。例えば、可逆圧縮する方法としては、miniLZO、ハフマン、適応的ハフマン、算術圧縮及び辞書的圧縮がある(例えば非特許文献3参照)。また、より小さく圧縮できるものは計算量が多く実行に時間がかかったり、多くのメモリを要するために実アプリケーションとして利用する際に多くの制約を要する。たとえば心電データの圧縮として考えられているものの多くはlossyな圧縮であるし、計算量も多い(例えば非特許文献4参照)。
次に、これらの圧縮を行うための装置として実装する従来の手法は、
(A)汎用プロセッサ上のソフトウェアによる実装(以下、従来手法(A)と呼ぶ)
(B)専用ハードウェア(ASIC:Application Specific Integrated Circuit)による実装(以下、従来手法(B)と呼ぶ)
の2種類に分類できる。
図14は、汎用プロセッサ上のソフトウェアによる従来の圧縮の実装を示す図である。図14において、汎用プロセッサ100の外側には、命令メモリ101とデータメモリ102がある。命令メモリ101は、圧縮処理のための命令を保持している。汎用プロセッサ100は、命令メモリ101から読み出された命令に従って、圧縮処理の圧縮演算を行う。また、汎用プロセッサ100は、命令メモリ101から読み出された命令に従って、データバス103を通じてデータメモリ102にデータを保持したり、保持されているデータを読み出す。さらに、汎用プロセッサ100は、汎用プロセッサ100で行われた演算結果を、データバス103を通じてデータメモリ102に格納する。
図15は、汎用プロセッサと専用周辺回路(ASIC)を用いた従来の圧縮の実装を示す図である。
図15において、汎用プロセッサ110の外側には、命令メモリ111、データメモリ112、圧縮処理回路113がある。命令メモリ111は、圧縮処理の圧縮演算のための命令を保持している。汎用プロセッサ110は、命令メモリ111から読み出された命令に従って、データバス114を通じてデータメモリ112に保持されているコマンドとデータを読み出し、データバス114を通じて、圧縮処理回路113に対し、実行すべき処理を指示するコマンドとデータを渡す。
また、汎用プロセッサ110は、圧縮処理回路113から、ステータス情報と、圧縮処理後の演算結果を読み出し、データバス114を通じてステータス情報と演算結果をデータメモリ112に格納する。圧縮処理回路113は、命令メモリ111から読み出された命令に従って、圧縮処理の圧縮演算を行う。ここで、圧縮処理回路113は、ASICを用いている。
従来手法(A)と従来手法(B)との間には、次のようなトレードオフが存在する。
従来手法(A)は、従来手法(B)と比較して、次の(a)、(b)のような利点を持つ。
(a)実装するために必要なハードウェア量が少ない(プログラムを格納するためのメモリだけで十分である)。
(b)さまざまな生体情報や仕様変更に柔軟に対応できる(生体情報の種類やサンプリング間隔や精度の変化に容易に対応できる)。
しかし、従来手法(A)は、従来手法(B)と比較して、次の(c)、(d)のような欠点がある。
(c)実行時間が長い(実行サイクル数が多い)。
(d)消費電力量が大きい。
今井正治、 武内良典、"医療・ヘルスケア用生体情報センシング・システムでの無線通信の高信頼度化と低消費電力化"、2012年電子情報通信学会総合大会、pp. SS-43-46、March 2012 Hirofumi Iwato, Keishi Sakanushi, Yoshinori Takeuchi, and Masaharu Imai, "A Small-area and Low-power SoC for Less-invasive Pressure Sensing Capsules in Ambulatory Urodynamic Monitoring," IEICE TRANSACTIONS on Electronics, Vol. E95-C, No. 4, pp. 487-494, 2012 Antti Koshi, "Lossless ECG encoding," Computer Methods and Programs in Biomedicine, ELSEVIER, Vol. 52, pp. 23-33, 997 Ziya Arnavut, "ECG Signal Compression Based on Burrows-Wheeler Transformation and Inversion Ranks of Linear Prediction," IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 54, NO. 3, MARCH 2007
生体情報センシングシステムでは、長時間使用のために様々な工程の低消費電力化が求められる。システム中で最も消費電力量が大きい部分は、他機器との生体情報の送受信の部分である。その部分の電力消費を抑える為に、情報を圧縮して情報量を減らすことが考えられる。その場合、生体情報を扱うため、より精密な検査を行うことを想定すると、圧縮は可逆でなければならない。
圧縮自体についても電力を消費するため、圧縮も低消費電力量で行うことが必要となる。汎用プロセッサで圧縮を実装する場合、圧縮を効率よく計算するための演算命令が含まれていないため、圧縮を汎用プロセッサ上でソフトウェアによって実行するためには、長い実行サイクル数が必要となり消費電力も多くなる。だが専用ハードウエア(ASIC)での実装は、性能も高く消費電力も少ないが、生体情報の種類やサンプリング間隔や精度の変化に柔軟に対応することが困難である。
すなわち、さまざまな生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ない実装方法を用いた生体情報センシングシステムを開発することが課題となっている。
そこで、本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮でき、仕様変更やさまざまな生体情報に柔軟に対応することができ、かつ、消費電力量の少ない生体情報の圧縮方法および装置を提供することを目的とする。
上記目的を達成するための一手段として、本発明の生体情報の圧縮方法およびデータ圧縮装置は以下の構成を備える。
前記生体情報の圧縮方法は、生体情報の時系列データを、データ処理装置によって可逆圧縮するための方法であって、前記データ処理装置によって、前記時系列データの時間的な差分値を計算するステップ1と、前記データ処理装置によって、前記差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をするステップ2と、前記データ処理装置によって、前記ステップ2の変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化し符号語を得るステップ3と、を含む。
これにより、生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ない生体情報処理ができる。
また、前記データ圧縮装置は、前記生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、プロセッサと圧縮処理回路とを備えた専用プロセッサと、前記生体情報の時系列データ及び前記時系列データを圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データを前記データメモリからロードするための専用命令、前記時系列データの時間的な差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をするための専用命令、前記変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化するための専用命令、前記符号化で得られた符号語を前記データメモリへ格納するための専用命令、及び前記時系列データの未ロード部分があるか否かを判断し、あれば前記時系列データのロード処理へ戻り、なければ終了処理へ分岐するための専用命令を保持する命令メモリと、前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスとを備え、前記圧縮処理回路は前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号語を出力する。
これにより、生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ないデータ圧縮装置ができる。
また、前記データ圧縮装置は、前記生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、プロセッサと圧縮処理回路を備えた専用プロセッサと、前記生体情報の時系列データ及び前記生体情報を圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データの時間的な差分値を計算し、前記差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をし、前記変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化する計算を1命令で実行するための専用命令を保持する命令メモリと、前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスと、を備え、前記圧縮処理回路は前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号化で得られた符号語を出力する。
これにより、生体情報のデータを高い圧縮率とさらに少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ないデータ圧縮装置ができる。
また、前記データメモリには、前記指数ゴロム符号化のパラメータが保持されており、生体情報の種類及びサンプリング間隔の少なくとも一方で表されるデータ属性に応じて前記パラメータが変更できてもよい。
これにより、外部から前記パラメータを変更することで生態情報の種類や時系列データのサンプリング間隔などに応じた圧縮が可能となる。
従来技術として、非特許文献3のように、心電データの圧縮などには辞書的符号化が用いられている。だが辞書的符号化は計算量が多く実行に時間がかかる。本発明で提案する、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法は、パラメータさえ事前に決めておけば一つの差分に対して一つの符号の割り当てが決まっているため、計算量も少なく符号化にかかる時間も少ない。生体情報センシングシステムでは、実時間での処理が求められるため、本発明の方法の方が実装により現実的であると言える。
また、本発明で提案する、専用命令を追加したプロセッサによる実装は、単純な命令セットを持つ汎用プロセッサに、(1)符号語を求める命令、(2)正負の処理を行う命令、(3)符号語を決定する命令、(4)メモリへの格納を補助する命令などを追加することにより符号化や複合の処理を効率よく実行させるものである。この装置の特徴は、従来手法(B)と同程度の処理性能(実行サイクル数)と少ない消費電力量での実行能力を持ちつつ、汎用プロセッサ上でのソフトウェア処理と同様の柔軟さと拡張性が達成されることである。
(a)膀胱内圧の時系列データを示す図、(b)膀胱内圧の時系列データの差分の出現頻度を示す図。 (a)直腸内圧の時系列データを示す図、(b)直腸内圧の時系列データの差分の出現頻度を示す図。 指数ゴロム符号化の符号語の一例を示す図。 膀胱内圧のデータについて指数ゴロム符号化をパラメータk=0〜9で行った圧縮結果を示す図。 (a)心電図のデータを示す図、(b)心電図のデータの差分の出現確率を示す図。 膀胱内圧のデータについて指数ゴロム符号化と他の可逆圧縮手法の圧縮率の比較結果を示す図。 心電図のデータの周期性を示す図。 本発明に係る、データ圧縮装置の図。 本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分の処理フローを示す図。 本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例1の処理フローを示す図。 本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例2の処理フローを示す図。 本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例2の専用命令を構成するブロックダイアグラムを示す図。 本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例2の専用命令を構成する別のブロックダイアグラムを示す図。 汎用プロセッサ上のソフトウェアによる従来の生体情報処理装置の図。 汎用プロセッサと専用周辺回路(ASIC)を用いた従来の生体情報処理装置の図。
本発明の実施の一形態を図1〜図10を用いて説明する。
生体情報である、膀胱内圧のデータや直腸内圧のデータ、脈波形や呼吸波形、筋電、心電などは時系列のデータであり時間とともに変化していく。本願発明者は、生体情報の時系列データは、図1(a)及び図2(a)のように全体的に変化が激しいデータであるが、直前の値との変化を見てみると、大きな変化は少なく、符号化を行う前に差分をとることは、圧縮符号化の効果を高める結果になることに着目した。
実際、図1(b)及び図2(b)に示すように、膀胱内圧や直腸内圧のデータにおいて、サンプリング間隔120[ms]、精度10[ビット]で測定されたものでは、直前の差分の値が0になる頻度が約50%となり、取得データそのものを扱うよりもデータの偏りが大きいために効果的に圧縮することが可能となる。すなわち、指数ゴロム符号は偏りが激しいデータを符号化する場合により小さく圧縮することができることから、指数ゴロム符号化の適用が有効である。以下に、可逆圧縮の方法として指数ゴロム符号化を適用する手順にを説明する。
まず、差分は正数と負数が出てくるため、差分値dに対して以下の(式1)の計算により変換を行って、すべて正数または0とした指数ゴロム符号化されるべき値lを得ておく必要がある。
Figure 2015088911
次の(Step1)〜(Step4)によって指数ゴロム符号化された値を得る。
(Step1)
Figure 2015088911
となるiを求める。
(Step2)iの値だけ1を接頭語として並べる。
(Step3)セパレータとして0を挿入する。
(Step4)末尾に、k+iビットで
Figure 2015088911
をバイナリ符号化したものを付け加える。ここでパラメータkは、生体情報に応じて圧縮率を最適化する指数ゴロム符号のパラメータである。
例として差分が1である場合、指数ゴロム符号(k=0)で符号化する手順を説明する。指数ゴロム符号化されるべき値lは1となる。符号化の(Step1)においてiは1となり、(Step2)、(Step3)において符号語の上位2ビットは10となることがわかる。符号化の(Step4)において末尾に0を1ビットでバイナリ符号化したものを付け加えると、符号語は100となる。よって差分=1の符号語は100となる。
図3に、同様にして得られるl=0〜9、k=0,1,2に対する指数ゴロム符号化の符号語の例を示す。
またパラメータkを変更することであらゆる生体情報の変化に対応した圧縮が可能となる。たとえば、図1、図2に示したように、膀胱内圧および直腸内圧のデータで、サンプリング間隔120[ms]、精度10[ビット]で測定されたものは、直前の差分の値が約50%の出現頻度で0になっている。さらに、0以外の差分の値についても、ほとんどがその前後に分布している。したがって差分に指数ゴロム符号のk=0のものを用いることで、高い圧縮率となる。
図4に、膀胱内圧のデータについて指数ゴロム符号化をパラメータk=0〜9で行った圧縮結果を示す。k=0の時が膀胱内圧のデータをいちばん小さくできることが確かめられる。膀胱内圧・直腸内圧のデータの圧縮には指数ゴロム符号のパラメータをk=0と設定して圧縮を行えば、データ量を約70%に削減できる。同様にして、図5に示した、測定された心電図データと直前の差分の出現頻度から、k=3の時がいちばん高い圧縮率となることが確かめられる。
生体情報の直前のデータとの差分をとって指数ゴロム符号化することは、実際に医療分野のアプリケーションに用いられているminiLZOなどよりも小さく圧縮でき、さらに辞書的符号化よりも早く実行できる。膀胱内圧のデータについて、他の可逆圧縮の符号化法と圧縮率について比較した結果を図6に示す。平均値を棒グラフで示し、平均値からの標準偏差を、平均値を中心とした縦棒で表している。指数ゴロム符号化の手法を用いた結果が圧縮率平均74.3%で最も圧縮率が高い。
上記では、直前の値との差分をとる例をあげたが、図7に示すように心電図などの周期的な波形データ(例えば領域251と領域252のデータ)は自己相関をもつため、例えばR波−R波の間隔で周期ごとの差分をとるという方法も可能である。R波の位置(例えば図7の丸印R、R、R)は簡単に見つけることができるため、R波から次のR波までの一周期を保存しておき、次のR波が出現したときに直前の周期との差分をとっていく。
例えば、領域251と領域252について、R波からn番目のサンプルのデータについての差分値を(R+nの差分)と表すと、(R+nの差分)=(R+nのサンプルの値)−(R+nのサンプルの値)とすればよい。ただし、0≦n≦R−Rである。その後、指数ゴロム符号化を適切なパラメータで行うことで、より小さく圧縮が可能になる。
心電データの圧縮などには辞書的符号化が用いられている。だが辞書的符号化は計算量が多く実行に時間がかかる。本願発明で提案する、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法は、パラメータさえ事前に決めておけば一つの差分に対して一つの符号の割り当てが決まっているため、計算量も少なく符号化にかかる時間も少ない。生体情報センシングシステムでは、実時間での処理が求められるため、本願発明の手法の方が実装により現実的であると言える。
上述した、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法は、たとえば、従来の汎用プロセッサでのソフトウェアによる実装、専用ハードウェア(ASIC)による実装ができる他に、生体情報の圧縮処理の計算を少ない実行サイクル数で実行できる命令を備えた特定応用分野向きプロセッサ(ASIP: Application Specific Instruction−set Processor)による実装が可能である。
特定応用分野向きプロセッサ(ASIP)を用いるデータ圧縮装置を実施例のひとつとして以下に説明する。これにより、生体情報の圧縮処理を、効率良くかつ少ない消費電力量で実行できる。
図8はデータ圧縮装置1の圧縮処理に係る主要部を示す。
図8において、特定応用分野向きプロセッサ(ASIP)である専用プロセッサ10は汎用プロセッサ11、圧縮処理回路12を含み、これらは内部バス15でつながっている。また、専用プロセッサ10の外部には命令メモリ13があり、ここから汎用プロセッサ11に命令を読み出し、実行する。また、データメモリ14にはデータが保存されている。
実行する命令の必要に応じて専用プロセッサ10にデータバス16を通じてデータメモリ14から読みだされたデータが入力され圧縮処理回路12等の演算に使用された後、演算結果を、データバス16を通じてデータメモリ14に保存する。すなわち、圧縮処理回路12は、汎用プロセッサ11が発行する命令メモリ13に保持された専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号語を出力してもよい。
データメモリ14に書き込み或いは読み出される外部からの或いは外部へのデータは、データバス16を介し入出力インターフェース(図示せず)を通じデータ圧縮装置1の外部とやりとりされる。
なお、汎用プロセッサ11としては、RISC(Reduced Instruction Set Computer:縮小命令セットコンピュータ)やCISC(Complex Instruction Set Computer:複合命令セットコンピュータ)などがあげられる。
図9に、圧縮処理における前記(Step1)〜(Step4)を含む符号化の処理フロー図を示す。図9の処理フローは、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法の、実装に依存しない手順を示している。図9の処理フローは、たとえば、汎用プロセッサ、専用ハードウェア(ASIC)、特定応用分野向きプロセッサ(ASIP)などの、あらゆるデータ処理装置によって実行される。
ステップ260で時系列データの前処理が行われ、ステップ261で前処理済みの前記時系列データを構成するサンプル値のロード処理を行い、ステップ262でそれらサンプル値の差分、つまり前記時系列データの時間的な差分値を計算する処理を行い、ステップ263で上記の式1に従って差分値の正負の処理を行い指数ゴロム符号化されるべき値lを得て、ステップ264で指数ゴロム符号化されるべき値lから前記(Step1)におけるiを求める処理を行い、ステップ265で前記(Step2)〜(Step4)の符号語を求める処理を行い、ステップ266で得られた符号語をバッファレジスタへ格納する処理を行い、ステップ267で未ロードのサンプル値があるかを判断し、あればステップ261のロード処理へ戻り、なければステップ268の終了処理へ行く分岐処理を行う。
なお、図9の処理以前に生体情報の種類や時系列データのサンプリング間隔などのデータの属性に応じて圧縮に最適なパラメータkが決められる。例えば、パラメータkの値はデータメモリ14に外部から変更できるように保存しておけばよい。
図9の処理フローのデータ圧縮装置1への実装に際し、実行サイクル数の削減のために、特定応用分野向きプロセッサ(ASIP)である専用プロセッサ10を用いて、単純な命令セットを持つ汎用プロセッサに専用命令を追加し符号化の処理を行ってもよい。そのような実施例1を図10に示す。図10において、追加した専用命令で処理を行うステップは以下のとおりである。
ステップ271で、専用命令LDSAMの実行による前処理済サンプル値のロード、
ステップ273で、専用命令SIGNの実行による差分値の正負の処理、
ステップ275で、専用命令CODE1、CODE2の実行による符号語の計算、
ステップ276で、専用命令RES1、RES2の実行によるバッファレジスタへ格納、
ステップ277で、専用命令BRENCの実行による終了判断付き分岐処理。
ここで、ステップ275に2つの専用命令CODE1、CODE2が必要なのは、RISCプロセッサに拡張命令として実装しているので、一度にアクセスできるレジスタ数に制限があるためである。また、ステップ276に2つの専用命令RES1、RES2が必要なのは、符号語長よりもバッファの空きが小さい場合の処理と符号語長分の空きがバッファにある場合の処理が必要であるためである。
これにより、前述の膀胱内圧および直腸内圧のデータで専用命令が追加されていない従来のRISCプロセッサより、全体の実行サイクル数で約28%、消費電力量で約27%のの削減が可能になった。
また、図11に、図9に示されるステップ262、263、264、265を専用命令1命令で実現する実施例2を示す。この場合、各ステップをまとめて実行できるため実行サイクル数がより削減され消費電力もより少なくなる。
図11において、追加した専用命令で処理を行うステップは以下のとおりである。
ステップ271で、専用命令LDSAMの実行による前処理済サンプル値のロード、
ステップ282で、追加した1つの専用命令の実行によるステップ262、263、264、265と同等処理の実行、
ステップ266で、得られた符号語をバッファレジスタへ格納する処理、
ステップ277で、専用命令BRENCの実行による終了判断付き分岐処理。
図12は、本専用命令を構成する際のブロックダイアグラムである。図12の回路を用いることにより、1命令で数値を指数ゴロム符号に変換することが可能である。
図13はデコード処理を示すブロックダイアグラムである。本回路を採用する専用命令により、一命令で指数ゴロム符号化されたデータを、元の値に戻すことが可能である。
以上、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法、及びその実装について説明した。各実装の特徴を比較し下表に示す。実装(C)により、実装(B)と同程度の処理性能(実行サイクル数)と少ない消費電力量での実行能力を持ちつつ、汎用プロセッサ上でのソフトウェア処理と同様の柔軟さと拡張性が達成される。
Figure 2015088911
以上、本発明の複数の態様に係る生体情報の圧縮方法及びその方法を実行するためのデータ圧縮装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態が、本発明の1つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
本発明は、小型化や長時間使用を必要とする生体情報センシングシステムに有用である。
1 データ圧縮装置
10 専用プロセッサ
11、100、110 汎用プロセッサ
12、113 圧縮処理回路
13、101、111 命令メモリ
14、102、112 データメモリ
15 内部バス
16、103、114 データバス

Claims (4)

  1. 生体情報の時系列データを、データ処理装置によって可逆圧縮するための方法であって、
    前記データ処理装置によって、前記時系列データの時間的な差分値を計算するステップ1と、
    前記データ処理装置によって、前記差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をするステップ2と、
    前記データ処理装置によって、前記ステップ2の変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化し符号語を得るステップ3と、
    を含む生体情報の圧縮方法。
  2. 請求項1に記載の生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、
    プロセッサと圧縮処理回路とを備えた専用プロセッサと、
    前記生体情報の時系列データ及び前記時系列データを圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、
    前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データを前記データメモリからロードするための専用命令、前記時系列データの時間的な差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をするための専用命令、前記変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化するための専用命令、前記符号化で得られた符号語を前記データメモリへ格納するための専用命令、及び、前記時系列データの未ロード部分があるか否かを判断し、あれば前記時系列データのロード処理へ戻り、なければ終了処理へ分岐するための専用命令を保持する命令メモリと、
    前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスと、を備え、
    前記圧縮処理回路は、前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号語を出力する
    データ圧縮装置。
  3. 請求項1記載の生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、
    プロセッサと圧縮処理回路とを備えた専用プロセッサと、
    前記生体情報の時系列データ及び前記生体情報を圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、
    前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データの時間的な差分値を計算し、前記差分値に対して、前記差分値の負値を正値に変換するための変換をし、前記変換で得られた変換値に対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータを用いて符号化する計算を1命令で実行するための専用命令を保持する命令メモリと、
    前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスと、を備え、
    前記圧縮処理回路は前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号化で得られた符号語を出力する
    データ圧縮装置。
  4. 前記データメモリには、前記指数ゴロム符号化のパラメータが保持されており、生体情報の種類及びサンプリング間隔の少なくとも一方で表されるデータ属性に応じて前記パラメータが変更できる
    請求項2または請求項3記載のデータ圧縮装置。
JP2013225643A 2013-10-30 2013-10-30 生体情報の圧縮方法およびデータ圧縮装置 Active JP6344679B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013225643A JP6344679B2 (ja) 2013-10-30 2013-10-30 生体情報の圧縮方法およびデータ圧縮装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013225643A JP6344679B2 (ja) 2013-10-30 2013-10-30 生体情報の圧縮方法およびデータ圧縮装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2015088911A true JP2015088911A (ja) 2015-05-07
JP6344679B2 JP6344679B2 (ja) 2018-06-20

Family

ID=53051287

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013225643A Active JP6344679B2 (ja) 2013-10-30 2013-10-30 生体情報の圧縮方法およびデータ圧縮装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6344679B2 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9774350B2 (en) 2015-11-20 2017-09-26 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for compressing continuous data
JP2020072888A (ja) * 2019-10-23 2020-05-14 株式会社ユニバーサルエンターテインメント 遊技機
JP2020072850A (ja) * 2019-10-09 2020-05-14 株式会社ユニバーサルエンターテインメント 遊技機

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11262004A (ja) * 1998-03-06 1999-09-24 Canon Inc 画像処理装置及び方法及び記憶媒体
JP2008086666A (ja) * 2006-10-04 2008-04-17 Olympus Medical Systems Corp 内視鏡システム
JP2012134858A (ja) * 2010-12-22 2012-07-12 Mitsubishi Electric Corp データ圧縮装置及びデータ圧縮方法及びデータ圧縮プログラム
JP2012179100A (ja) * 2011-02-28 2012-09-20 Toshiba Corp データ圧縮方法、及びデータ圧縮装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11262004A (ja) * 1998-03-06 1999-09-24 Canon Inc 画像処理装置及び方法及び記憶媒体
JP2008086666A (ja) * 2006-10-04 2008-04-17 Olympus Medical Systems Corp 内視鏡システム
JP2012134858A (ja) * 2010-12-22 2012-07-12 Mitsubishi Electric Corp データ圧縮装置及びデータ圧縮方法及びデータ圧縮プログラム
JP2012179100A (ja) * 2011-02-28 2012-09-20 Toshiba Corp データ圧縮方法、及びデータ圧縮装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
中塚 祥子,坂主 圭史,武内 良典,今井 正治: "生体情報圧縮のための差分符号化命令セット・プロセッサの提案 [online]", 情報処理学会 シンポジウム 組込みシステムシンポジウム 2012, JPN6017032993, 10 October 2012 (2012-10-10), JP, pages 87 - 94 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9774350B2 (en) 2015-11-20 2017-09-26 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for compressing continuous data
JP2020072850A (ja) * 2019-10-09 2020-05-14 株式会社ユニバーサルエンターテインメント 遊技機
JP2020072888A (ja) * 2019-10-23 2020-05-14 株式会社ユニバーサルエンターテインメント 遊技機

Also Published As

Publication number Publication date
JP6344679B2 (ja) 2018-06-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102688032A (zh) 基于精简公共字典库的心电信号稀疏分解压缩系统
Hussein et al. A real time ECG data compression scheme for enhanced bluetooth low energy ECG system power consumption
JP6344679B2 (ja) 生体情報の圧縮方法およびデータ圧縮装置
CN113746485A (zh) 一种数据压缩方法、电子设备及存储介质
Samie et al. An approximate compressor for wearable biomedical healthcare monitoring systems
Azar et al. On the performance of resource-aware compression techniques for vital signs data in wireless body sensor networks
CN111262587A (zh) 一种数据压缩方法、装置、设备及计算机可读存储介质
Mitra et al. Electrocardiogram compression technique for global system of mobile-based offline telecardiology application for rural clinics in India
Jha et al. Electrocardiogram data compression techniques for cardiac healthcare systems: A methodological review
Lee et al. A new approach to compressing ECG signals with trained overcomplete dictionary
CN116961675A (zh) 一种医疗护理数据智能处理方法
Campobello et al. An efficient lossless compression algorithm for electrocardiogram signals
Ben-Romdhane et al. Event-driven ECG sensor in healthcare devices for data transfer optimization
Kim et al. A low cost quadratic level ECG compression algorithm and its hardware optimization for body sensor network system
Kalaivani et al. Design and implementation of hybrid compression algorithm for personal health care big data applications
Biswas et al. ECG compression for remote healthcare systems using selective thresholding based on energy compaction
Ouda et al. Optimizing real-time ecg data transmission in constrained environments
Mukhopadhyay et al. A combined application of lossless and lossy compression in ECG processing and transmission via GSM-based SMS
US11218734B2 (en) Data compression implementation
Lin et al. An FPGA implementation of lossless ECG compressors based on multi-stage Huffman coding
Ez-ziymy et al. Real-time hardware architecture of an ECG compression algorithm for IoT health care systems and its VLSI implementation
CN104000579B (zh) 用于远程医疗监护的多功能心电信号处理SoC芯片
Yuan et al. Adaptive sampling for ECG detection based on compression dictionary
Bertogna et al. An optimized ECG android system using data compression scheme for cloud storage
Singh et al. An improved ASCII character encoding method for lossless ECG compression

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20161024

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20170824

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20170905

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20171027

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180313

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20180412

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20180511

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180511

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20180514

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6344679

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250