JP2015217143A - Heartbeat measuring device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、電波のドップラ効果を利用して、生体の心拍を計測する心拍計測装置に関する。 The present invention relates to a heartbeat measurement device that measures a heartbeat of a living body using the Doppler effect of radio waves.
従来から、人体や動物等の生体に電波を送信波として送信し、この送信波に対する反射波を受信して、送信波の周波数と反射波の周波数との差の周波数の信号であるドップラ信号を出力する電波センサ(ドップラセンサ)を備え、この電波センサを用いて生体の心拍を計測する心拍計測装置が知られている(特許文献1及び特許文献2等参照)。
Conventionally, a radio wave is transmitted as a transmission wave to a living body such as a human body or an animal, a reflected wave with respect to the transmission wave is received, and a Doppler signal that is a signal having a frequency difference between the frequency of the transmission wave and the frequency of the reflected wave is obtained. 2. Description of the Related Art Heart rate measuring devices that include an output radio wave sensor (Doppler sensor) and measure a heart beat of a living body using the radio wave sensor are known (see
上記の特許文献1に開示された検出装置(身体状態検出具)は、ベッドに内蔵された電波センサ(マイクロ波送受信センサ)を用いて、心拍や呼吸に起因する人体の微動に対応する(反射波の)変位量の波形を生成し、この変位量の波形を周波数解析することによって、上記の波形における心拍および呼吸の成分を分離した上で、分離後の心拍成分の波形と呼吸成分の波形に基づいて、心拍数と呼吸数とを計測している。
The detection device (body state detection tool) disclosed in
また、上記の特許文献2に開示された検出装置(心拍推定装置)は、マイクロ波の送受信を行うセンサ(マイクロ波送受信部)に加えて、被験者の動き検出用のセンサ(加速度センサ等)を有する。そして、マイクロ波送受信部により受信した反射波のデータを周波数解析して得られた複数のピーク周波数(心拍の候補)から、動き検出用のセンサによる検出結果を周波数解析して得られたピーク周波数の近傍に存在するピーク周波数(被験者の動きにより生じたノイズ成分)を除去して、残ったピーク周波数に基づき心拍を推定する。これにより、心拍の推定精度の向上を図っている。
Further, the detection device (heart rate estimation device) disclosed in
けれども、上記特許文献1に示される従来の検出装置における心拍の計測方法は、マイクロ波等の電波センサからの出力信号(ドップラ信号)を周波数解析することが前提になっているので、演算量が多くなってしまう。また、この心拍の計測方法は、周波数解析を用いて、電波センサからの出力信号における心拍および呼吸の成分を分離した上で、分離後の心拍成分の波形をそのまま用いて、心拍数を計測しているため、心拍間隔時間の細かい変動を検出することが困難である。また、上記特許文献2の検出装置における心拍の計測方法でも、電波センサからの出力信号を周波数解析することが前提になっているので、演算量が多くなってしまう。
However, since the heartbeat measuring method in the conventional detection device disclosed in
本発明は、上記課題を解決するものであり、少ない演算量で、ノイズの影響の少ない、正確な心拍間隔時間を算出することが可能な心拍計測装置を提供することを目的とする。 The present invention solves the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a heartbeat measuring device capable of calculating an accurate heartbeat interval time with a small amount of calculation and little influence of noise.
上記課題を解決するために、本発明の心拍計測装置は、生体に対して電波を送信波として送信する電波送信部と、前記送信波に対する前記生体からの反射波を受信する電波受信部と、前記送信波の周波数と前記反射波の周波数との差の周波数の信号であるドップラ信号を生成するドップラ信号生成部と、前記ドップラ信号生成部により生成されたドップラ信号をデジタル信号に変換してデジタル信号処理を行う信号処理部とを備えた心拍計測装置において、前記信号処理部は、前記ドップラ信号生成部により生成されたドップラ信号をサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分の信号値を、時系列順に配列したドップラ信号データを生成するドップラ信号データ生成部と、前記ドップラ信号データ生成部により生成されたドップラ信号データにピーク強調フィルタを適用することにより、ピーク強調信号データを生成するピーク強調信号データ生成部と、前記ピーク強調信号データ生成部により生成されたピーク強調信号データの絶対値に対して平滑化フィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データを生成する平滑化微分強度信号データ生成部と、前記平滑化微分強度信号データ生成部により生成された平滑化微分強度信号データに基づいて、前記生体の複数の心拍の拍動時間を決定する拍動時間決定部と、前記拍動時間決定部により決定された複数の心拍の拍動時間のうち、時間的に隣り合う2つの拍動時間の差分の時間に基づいて、心拍間隔時間を算出する心拍間隔算出部とを備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, the heartbeat measuring device of the present invention includes a radio wave transmission unit that transmits radio waves as transmission waves to a living body, a radio wave reception unit that receives reflected waves from the living body with respect to the transmission waves, A Doppler signal generator that generates a Doppler signal that is a signal having a frequency difference between the frequency of the transmission wave and the frequency of the reflected wave; and a digital signal obtained by converting the Doppler signal generated by the Doppler signal generator into a digital signal. In the heartbeat measuring device including a signal processing unit that performs signal processing, the signal processing unit samples the Doppler signal generated by the Doppler signal generation unit, and a signal value for a predetermined time obtained by the sampling Are generated by the Doppler signal data generation unit that generates Doppler signal data arranged in time series, and the Doppler signal data generation unit. By applying a peak enhancement filter to Doppler signal data, a peak enhancement signal data generation unit that generates peak enhancement signal data, and an absolute value of the peak enhancement signal data generated by the peak enhancement signal data generation unit are smoothed Based on the smoothed differential intensity signal data generated by the smoothed differential intensity signal data generating unit and the smoothed differential intensity signal data generating unit by applying the smoothing filter, A pulsation time determination unit that determines pulsation times of a plurality of heartbeats of the living body, and two pulsation times that are temporally adjacent to each other among the pulsation times of the plurality of heartbeats determined by the pulsation time determination unit And a heartbeat interval calculation unit that calculates a heartbeat interval time based on the difference time.
この心拍計測装置において、前記拍動時間決定部は、決定済の前回の心拍の拍動時間と、前記心拍間隔算出部により算出された前回の心拍間隔時間とに基づいて、次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を予測し、この時間の範囲内における前記平滑化微分強度信号データに基づいて、前記次の心拍の拍動時間を決定することが好ましい。 In this heartbeat measuring device, the pulsation time determination unit determines the beat of the next heartbeat based on the determined pulsation time of the previous heartbeat and the previous heartbeat interval time calculated by the heartbeat interval calculation unit. It is preferable to predict a range of time that the motion time can take, and to determine the pulsation time of the next heartbeat based on the smoothed differential intensity signal data within the time range.
この心拍計測装置において、前記生体の呼気及び吸気を検出する呼吸検出部をさらに備え、前記拍動時間決定部は、前記呼吸検出部により前記生体が呼気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を、時間的に後にずらし、前記呼吸検出部により前記生体が吸気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を、時間的に前にずらしてもよい。 The heartbeat measuring device further includes a respiration detecting unit that detects exhalation and inspiration of the living body, and the pulsation time determining unit detects the next time when the respiration detecting unit detects that the living body is exhaling. When the range of time that can be taken by the heartbeat of the heartbeat is shifted later in time, and the respiratory detector detects that the living body is inhaling, the time that can be taken by the heartbeat of the next heartbeat The range may be shifted forward in time.
この心拍計測装置において、前記拍動時間決定部は、決定済の前回の心拍の拍動時間と、前記心拍間隔算出部により算出された前回の心拍間隔時間とに基づいて、次の心拍の拍動時間の確率分布を推定した後、前記確率分布を事前分布とし、前記平滑化微分強度信号データを尤度関数とするベイズ推定によって、次の心拍の拍動時間の事後分布を求め、この事後分布に基づいて、前記次の心拍の拍動時間を決定することが好ましい。 In this heartbeat measuring device, the pulsation time determination unit determines the beat of the next heartbeat based on the determined pulsation time of the previous heartbeat and the previous heartbeat interval time calculated by the heartbeat interval calculation unit. After estimating the probability distribution of motion time, the posterior distribution of the pulse time of the next heartbeat is obtained by Bayesian estimation using the probability distribution as a prior distribution and the smoothed differential intensity signal data as a likelihood function. It is preferable to determine the pulsation time of the next heartbeat based on the distribution.
この心拍計測装置において、前記生体の呼気及び吸気を検出する呼吸検出部をさらに備え、前記拍動時間決定部は、前記呼吸検出部により前記生体が呼気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の確率分布を、時間的に後にずらし、前記呼吸検出部により前記生体が吸気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の確率分布を、時間的に前にずらしてもよい。 The heartbeat measuring device further includes a respiration detecting unit that detects exhalation and inspiration of the living body, and the pulsation time determining unit detects the next time when the respiration detecting unit detects that the living body is exhaling. When the respiratory detection unit detects that the living body is inhaling, the probability distribution of the next heartbeat beat time is temporally shifted. May be shifted forward.
この心拍計測装置において、前記拍動時間決定部は、所定の時間範囲内における前記平滑化微分強度信号データが極大となる時間のうち、その極大値が最大となる時間を、1つ目の心拍の拍動時間とし、前記心拍間隔算出部は、前記所定の時間範囲内における前記ピーク強調信号データ又は前記平滑化微分強度信号データを周波数解析した結果に基づいて、1つ目の心拍間隔時間を算出することが好ましい。 In this heartbeat measuring device, the pulsation time determination unit determines a time when the maximum value is maximum among the times when the smoothed differential intensity signal data is maximum within a predetermined time range. The beat interval calculation unit calculates a first beat interval time based on a result of frequency analysis of the peak enhancement signal data or the smoothed differential intensity signal data within the predetermined time range. It is preferable to calculate.
本発明によれば、ドップラ信号データにピーク強調フィルタと移動平均フィルタという2種類の単純なフィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データを生成することができる。この平滑化微分強度信号データは、元のドップラ信号データにおけるピークを強調しながら、ノイズに起因するピークを低減させた信号データである。従って、この平滑化微分強度信号データに基づいて、複数の心拍の拍動時間を決定し、これらの心拍の拍動時間に基づき心拍間隔時間を算出することにより、従来の周波数解析を用いた心拍の計測装置と比べて、少ない演算量で、ノイズの影響の少ない正確な心拍間隔時間を得ることができる。しかも、上記の平滑化微分強度信号データは、元のドップラ信号データにおけるピークを強調した信号データであるため、この平滑化微分強度信号データに基づいて、心拍の拍動時間を決定することにより、従来の周波数解析により分離した心拍成分の波形をそのまま用いた心拍の計測装置と異なり、心拍間隔時間が細かく変動した場合であっても、正確な心拍の拍動時間と正確な心拍間隔時間を得ることができる。 According to the present invention, smoothed differential intensity signal data can be generated by applying two types of simple filters, a peak enhancement filter and a moving average filter, to Doppler signal data. The smoothed differential intensity signal data is signal data in which the peak due to noise is reduced while emphasizing the peak in the original Doppler signal data. Therefore, based on the smoothed differential intensity signal data, the beat time of a plurality of heartbeats is determined, and the heartbeat interval time is calculated based on the beat time of these heartbeats. Compared to the measuring apparatus, it is possible to obtain an accurate heartbeat interval time with a small amount of calculation and little influence of noise. Moreover, since the above-mentioned smoothed differential intensity signal data is signal data that emphasizes the peak in the original Doppler signal data, by determining the pulsation time of the heartbeat based on this smoothed differential intensity signal data, Unlike the heart rate measurement device that uses the heart rate component waveform separated by the conventional frequency analysis as it is, even when the heart rate interval time varies finely, the accurate heartbeat time and accurate heart rate interval time are obtained. be able to.
以下、本発明を具体化した実施形態による心拍計測装置について、図面を参照して説明する。図1は、本発明の第1の実施形態の心拍計測装置の電気的ブロック構成を示す。この心拍計測装置1は、いわゆるドップラセンサの一種である電波センサ2と、信号処理部3とを備えている。電波センサ2は、人体に対してマイクロ波等の電波を送信波として送信し、この送信波に対する反射波を受信して、これらの送信波と反射波との間の周波数の差に応じたドップラ信号を出力する装置である。
Hereinafter, a heartbeat measuring device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 shows an electrical block configuration of a heartbeat measuring device according to a first embodiment of the present invention. The
図に示されるように、電波センサ2は、電波送信部4と、電波受信部5と、ドップラ信号生成部6と、ドップラ信号出力部7とを備えている。電波送信部4は、内蔵の発信器が出力した送信信号を電波に変換して、この電波を人体に対して送信波として送信(放射)する。電波受信部5は、電波送信部4から送信された送信波に対する人体からの反射波を受信して受信信号に変換する。ドップラ信号生成部6は、電波送信部4内の発信器が出力した送信信号と電波受信部5が出力した受信信号に基づいて、上記の送信波の周波数と反射波の周波数との差の周波数の信号であるドップラ信号を生成する。ドップラ信号生成部6は、電波送信部4内の発信器が出力した送信信号と電波受信部5が出力した受信信号とを混合するミキサーと、ミキサーが出力した混合信号から、ドップラ信号を抽出するローパスフィルタ等を有している。ドップラ信号出力部7は、ドップラ信号生成部6によって生成されたドップラ信号を、信号処理部3に出力する。
As shown in the figure, the
図2に示されるように、上記の信号処理部3は、ドップラ信号データ生成部31と、ピーク強調信号データ生成部32と、平滑化微分強度信号データ生成部33と、拍動時間決定部34と、心拍間隔算出部35とを備えている。ドップラ信号データ生成部31は、(ドップラ信号生成部6により生成されて)ドップラ信号出力部7から出力された(アナログの)ドップラ信号をサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分の信号値を、時系列順に配列したドップラ信号データを生成する。ピーク強調信号データ生成部32は、ドップラ信号データ生成部31により生成されたドップラ信号データにピーク強調フィルタを適用することにより、ピーク強調信号データを生成する。平滑化微分強度信号データ生成部33は、ピーク強調信号データ生成部32により生成されたピーク強調信号データの絶対値に対して平滑化フィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データを生成する。拍動時間決定部34は、平滑化微分強度信号データ生成部33により生成された平滑化微分強度信号データに基づいて、(人体の)複数の心拍の拍動時間を決定する。心拍間隔算出部35は、拍動時間決定部34により決定された複数の心拍の拍動時間のうち、時間的に隣り合う2つの拍動時間の差分の時間に基づいて、心拍間隔時間を算出する。
As shown in FIG. 2, the
次に、本心拍計測装置1における心拍間隔時間算出処理について説明する。上記の電波センサ2は、心拍計測時には、人体の胸部付近に向けて電波を放射するように配置される。人体は、心臓の定期的な拍動によって微小に振動しており、電波センサ2は、この振動による距離変化に応じた信号値のドップラ信号を出力する。
Next, the heartbeat interval time calculation process in the
図3は、心拍計測時に信号処理部3において行われる心拍間隔時間算出処理のフローチャートであり、図4は、図3中の拍動時間候補抽出処理のフローチャートである。信号処理部3(のドップラ信号データ生成部31)は、ドップラ信号出力部7から出力されたドップラ信号を、一定時間間隔(サンプリング周期)TSでサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分の信号値を、時系列順に配列したドップラ信号データを生成する。具体的には、信号処理部3は、図3に示されるように、サンプリング周期TS毎に、現在時刻(正確に言うと、測定開始からの経過時間)tを取得し(S1)、この現在時刻tに対応するドップラ信号データをサンプリングする(取得する)(S2)処理を、所定時間が経過するまで(S3でNO)繰り返すことにより、所定時間分(例えば10秒分)のドップラ信号データfd(k)(k=1,2,...,N)を得る。ここで、Nは、現在の時刻における最新のドップラ信号値に対応するデータ番号であり、データ取得時の時刻tとkの関係はk=[t/TS]と表される。ここで、記号[x]は、xを超えない最大の整数を表す。
FIG. 3 is a flowchart of a heartbeat interval time calculation process performed in the
図5は、ドップラ信号データfd(k)に含まれる各データを滑らかにつないだ波形の一例を示す。図5では、定期的に鋭いピークが観測されているが、これが心拍の拍動のタイミングに対応している。以下において、心拍の拍動のタイミングを心拍の拍動時間と呼び、複数の心拍の拍動時間のうち、時間的に隣り合う(隣接する)心拍の拍動時間同士の時間間隔を心拍間隔時間と呼ぶ。 FIG. 5 shows an example of a waveform in which each data included in the Doppler signal data f d (k) is smoothly connected. In FIG. 5, a sharp peak is regularly observed, which corresponds to the timing of the heartbeat. In the following, the heartbeat timing is referred to as the heartbeat time, and the time interval between the heartbeat times that are adjacent in time (adjacent) among the heartbeat times is the heartbeat interval time. Call it.
所定時間分のドップラ信号データfd(k)の取得を完了すると、信号処理部3(のピーク強調信号データ生成部32)は、ドップラ信号データfd(k)にピーク強調フィルタを適用して、ピーク強調信号データfp(k)を算出する(S4)。ピーク強調フィルタに用いられる演算は、なだらかな増減の影響を除去しながら急峻な信号変化を強調する演算であり、ピーク強調フィルタとしては、例えば、時間的に隣り合う(隣接する)信号データ間の差分を算出する微分フィルタなどを用いることができる。微分フィルタとしては、単純に隣接する信号データ間の差分を算出するものから、一定距離離れた信号データ間の差分を算出するもの、近隣の複数の信号データとの差分を算出するものなど、目的に応じた設定のフィルタを用いることが可能である。ここで、フィルタをg(s)(s=1,2,…,M)とすると、フィルタの適用とは、フィルタと元信号データとの、長さMの畳み込み演算である。従って、ドップラ信号データfd(k)にピーク強調フィルタを適用したピーク強調信号データfp(k)は、下記の式で表される。
ここで、ピーク強調フィルタとしては、通常、以下の条件を満たすものを使用する。ただし、これらの式において、ピーク強調フィルタのフィルタ長Mは、奇数である。
たとえば、g(s)={−1,2,−1}、g(s)={−1,0,2,0,−1}、g(s)={−1,−1,4,−1,−1}は、いずれもピーク強調フィルタとして機能する。図6は、図5に示すドップラ信号データfd(k)にピーク強調フィルタを適用したピーク強調信号データfp(k)(に含まれる各データを滑らかにつないだ波形)を示す。 For example, g (s) = {− 1, 2, −1}, g (s) = {− 1, 0, 2, 0, −1}, g (s) = {− 1, −1, 4, −1, −1} all function as a peak enhancement filter. FIG. 6 shows peak enhancement signal data f p (k) obtained by applying a peak enhancement filter to the Doppler signal data f d (k) shown in FIG. 5 (a waveform obtained by smoothly connecting the data included therein).
次に、信号処理部3(の平滑化微分強度信号データ生成部33)は、所定データ数分のピーク強調信号データfp(k)の絶対値の移動平均値を算出して、この移動平均値を時系列順に配列した信号データである平滑化微分強度信号データfm(k)を求める。すなわち、フィルタ長Lの移動平均フィルタh(s)を設定して、下記の式のように平滑化微分強度信号データfm(k)を算出する(S5)。
ここで、移動平均フィルタの例としては、h(s)={1/L,1/L,…,1/L}が挙げられる。この例は一様平均を行うフィルタの例であるが、必ずしも一様平均である必要はなく、たとえばガウシアンフィルタのようなものでもよい。図7は、図6に示すピーク強調信号データfp(k)から算出した平滑化微分強度信号データfm(k)(に含まれる各データを滑らかにつないだ波形)を示す。 Here, h (s) = {1 / L, 1 / L,..., 1 / L} is an example of the moving average filter. This example is an example of a filter that performs uniform averaging, but it is not necessarily required to be uniform averaging, and may be a Gaussian filter, for example. FIG. 7 shows the smoothed differential intensity signal data f m (k) calculated from the peak enhancement signal data f p (k) shown in FIG.
図7に示すように、平滑化微分強度信号データfm(k)の波形は、図5に示される元のドップラ信号データfd(k)の波形に対して、鋭いピークを強調しながらノイズに起因するピークを低減させたものとなっている。従って、この平滑化微分強度信号データfm(k)に基づいて、複数の心拍の拍動時間を算出することにより、ドップラ信号データfd(k)をそのまま用いる場合と比べて、ノイズの影響の少ない(安定した)、正確な心拍の拍動時間の推定を行うことができる。 As shown in FIG. 7, the waveform of the smoothed differential intensity signal data f m (k) is noise while enhancing a sharp peak with respect to the waveform of the original Doppler signal data f d (k) shown in FIG. The peak resulting from is reduced. Therefore, by calculating the pulsation time of a plurality of heartbeats based on the smoothed differential intensity signal data f m (k), the influence of noise compared to the case where the Doppler signal data f d (k) is used as it is. It is possible to accurately estimate the heartbeat time with a small amount (stable).
具体的には、信号処理部3(の拍動時間決定部34)は、S5で求めた平滑化微分強度信号データfm(k)に基づいて、図4のフローチャートに示す手順で、心拍の拍動時間を決定する(複数の心拍の拍動時間の候補を抽出する)(S6)。まず、例えば、現在時刻tの10秒前から現在時刻tまでの平滑化微分強度信号データfm(k)のうち、特定の時間範囲(図4のフローチャートに示される例では、1秒間、すなわち、[1/TS]データ分)の平滑化微分強度信号データfm(k)から、極大値を全て抽出した上で、全ての極大値のうち値が最大となるものを1つ選択し、選択された極大値に対応する時刻を、心拍の拍動時間候補とする。より詳細に説明すると、図4のフローチャートに示すように、信号処理部3は、まず、インデックスiに、初期値として、(t−10)(現在時刻tの10秒前)をセットした上で(S11)、i秒後後から(i+1)秒後の範囲内の平滑化微分強度信号fm(k)のデータにおける極大値のうちの最大値を算出し、この最大値に対応する時刻を、i秒後後から(i+1)秒後の範囲内における、心拍の拍動時間候補Tiとする(S12)。そして、S12で心拍の拍動時間候補Tiが存在する場合(i秒後後から(i+1)秒後の範囲内の平滑化微分強度信号fm(k)のデータに極大値が存在する場合)、この心拍の拍動時間候補Tiを、心拍の拍動時間候補集合Aに追加する(S13)。
Specifically, the signal processing unit 3 (the pulsation time determining unit 34) performs the heartbeat measurement according to the procedure shown in the flowchart of FIG. 4 based on the smoothed differential intensity signal data f m (k) obtained in S5. A pulsation time is determined (a plurality of pulsation time candidates are extracted) (S6). First, for example, among the smoothed differential intensity signal data f m (k) from 10 seconds before the current time t to the current time t, a specific time range (1 second in the example shown in the flowchart of FIG. 4, that is, , [1 / T S ] data) from the smoothed differential intensity signal data f m (k), after extracting all local maximum values, one of all local maximum values is selected. The time corresponding to the selected maximum value is set as the heartbeat pulsation time candidate. More specifically, as shown in the flowchart of FIG. 4, the
次に、信号処理部3は、上記の特定の時間範囲を一部オーバーラップさせながら(例えば0.5秒、すなわち[0.5/TS]データ分ずらして)、上記と同様に心拍の拍動時間候補を求める。具体的には、インデックスiに0.5を加算した上で、S12及びS13の処理を行うことにより、次の心拍の拍動時間候補Tiを求める。そして、信号処理部3は、インデックスiが(t−1)より大きくなるまで(S15でNO)、上記S12乃至S14の処理を繰り返すことにより、(S1で取得した)現在時刻tの10秒前から現在時刻tまでの間における、心拍の拍動時間候補を抽出する(心拍の拍動時間候補集合Aを求める)。
Next, the
信号処理部3(の心拍間隔算出部35)は、上記の拍動時間候補抽出処理で抽出された拍動時間候補のうち、最も時間が近いもの同士の差分(時間的に隣り合う2つの拍動時間の差分)の時間を算出することにより、心拍間隔時間の候補の数値列を得る。そして、信号処理部3は、この数値列に含まれる心拍間隔時間の候補の平均値もしくは中央値を、心拍間隔時間代表値として求める(S7)。この際、信号処理部3が、心拍間隔時間として明らかに異常と判断される時間、例えば0.5秒未満や2秒以上などの時間を除去して計算してもよい。さらに、上記の心拍間隔時間の候補の数値列に含まれる値のうち、上記のように算出された心拍間隔時間代表値から所定値以上外れた値を除去した上で、再度、心拍間隔時間代表値を算出することにより、よりノイズに対して頑健にすることもできる。
The signal processing unit 3 (the heartbeat interval calculation unit 35) calculates a difference between two nearest beat times extracted from the beat time candidate extraction process (two beats adjacent in time). By calculating the difference in motion time), a numerical sequence of candidate heartbeat interval times is obtained. And the
信号処理部3(の心拍間隔算出部35)は、上記のように算出された心拍間隔時間代表値を、この時間帯における心拍間隔として出力することができる。例えば、図4のフローチャートに示されるように、過去10秒間のドップラ信号データを用いて、上記の演算を行うことによって、過去10秒間を代表する心拍間隔の値が1つ求められる。 The signal processing unit 3 (the heartbeat interval calculation unit 35) can output the heartbeat interval time representative value calculated as described above as a heartbeat interval in this time zone. For example, as shown in the flowchart of FIG. 4, by performing the above calculation using Doppler signal data for the past 10 seconds, one heartbeat interval value representing the past 10 seconds is obtained.
上記のように、本実施形態の心拍計測装置1によれば、ドップラ信号データfd(k)にピーク強調フィルタと移動平均フィルタという2種類の単純なフィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データfm(k)を生成することができる。この平滑化微分強度信号データfm(k)は、元のドップラ信号データfd(k)におけるピークを強調しながら、ノイズに起因するピークを低減させた信号データである。従って、この平滑化微分強度信号データfm(k)に基づいて、複数の心拍の拍動時間を決定し、これらの心拍の拍動時間に基づき心拍間隔時間を算出することにより、従来の周波数解析を用いた心拍の計測装置と比べて、少ない演算量で、ノイズの影響の少ない正確な心拍間隔時間を得ることができる。しかも、上記の平滑化微分強度信号データfm(k)は、元のドップラ信号データfd(k)におけるピークを強調した信号データであるため、この平滑化微分強度信号データfm(k)に基づいて、心拍の拍動時間を決定することにより、従来の周波数解析により分離した心拍成分の波形をそのまま用いた心拍の計測装置と異なり、心拍間隔時間が細かく変動した場合であっても、正確な心拍の拍動時間と正確な心拍間隔時間を得ることができる。
As described above, according to the
なお、本実施形態において、図3に示される例では、信号処理部3は、所定時間分(例えば10秒分)のドップラ信号データfd(k)をまとめて算出した後に、この所定時間分のドップラ信号データfd(k)に基づき、ピーク強調信号データfp(k)及び平滑化微分強度信号データfm(k)の算出や、拍動時間候補の抽出や、心拍間隔時間代表値の算出を行った。けれども、信号処理部3が、ある時刻tに対応するドップラ信号データfd(k)をサンプリングする(取得する)度に、ピーク強調信号データfp(k)及び平滑化微分強度信号データfm(k)の算出や、拍動時間候補の抽出や、心拍間隔時間代表値の算出を行ってもよい。
In the present embodiment, in the example shown in FIG. 3, the
次に、本発明の第2の実施形態の心拍計測装置1について説明する。第2の実施形態の心拍計測装置1の回路構成(ハードウェアの構成)は、第1の実施形態の心拍計測装置1と同様である。本心拍計測装置1の第1の実施形態の心拍計測装置1との差異は、主に、心拍の拍動時間の決定方法である。
Next, the
図8のフローチャートを参照して、第2の実施形態の心拍計測装置1における心拍間隔時間の算出方法を説明する。第2の実施形態の第1の実施形態との差異は、主に、心拍の拍動時間の決定方法である。その他の点は、基本的に、第1の実施形態と同様である。
With reference to the flowchart of FIG. 8, the heartbeat interval time calculation method in the
まず、本心拍計測装置1の信号処理部3は、心拍の拍動時間のインデックスnに初期値(”1”)をセットした上で(S21)、図3中のS1、S2、S4、及びS5の処理と同様な処理を行う。ただし、本実施形態では、図3のフローチャートにおける処理と異なり、信号処理部3が、ある時刻tに対応するドップラ信号データfd(k)をサンプリングする(取得する)度に(S22及びS23)、ピーク強調信号データfp(k)及び平滑化微分強度信号データfm(k)の算出を行う(S24及びS25)。
First, the
そして、信号処理部3は、現在時刻tが、次の((n+1)回目の)心拍の拍動時間の予想時間(tR(n+1)=tR(n)+tRRI(n))に所定の時間幅TPを加えた時間になるまで(S26でNO)、平滑化微分強度信号データfm(k)の算出を行う。ここで、tR(n)は、n回目の心拍の拍動時間を表し、tRRI(n)は、n個目の心拍間隔時間(n回目の心拍の拍動時間tR(n)と(n−1)回目の心拍の拍動時間tR(n−1)との差分の時間)を表す。
Then, the
そして、信号処理部3は、現在時刻tが、次の心拍の拍動時間の予想時間に所定の時間幅TPを加えた時間(tR(n)+tRRI(n)+TP)になると(S26でYES)、次の((n+1)回目の)心拍の拍動時間を推定する(S27)。
Then, the
次に、上記S27の心拍の拍動時間の推定処理について説明する。一般に、心拍は人為的に操作できるものではなく、健康状態の人間であれば、前回の心拍間隔と次の心拍間隔が大きく乖離することはない。したがって、前回の心拍間隔時間から、次の心拍の拍動時間を予想することが可能である。具体的に言うと、上記のように、n回目の心拍の拍動時間をtR(n)と表すと、n回目(n個目)の心拍間隔時間は、tRRI(n)=tR(n)−tR(n−1)となる。このとき、次の心拍の拍動時間tR(n+1)は、tR(n)+tRRI(n)に近い時間であることが予想できる。そこで、信号処理部3は、所定の時間幅TPを設定し、時刻tR(n)+tRRI(n)−TPから、時刻tR(n)+tRRI(n)+TPまでの平滑化微分強度データfm(k)を参照し、例えば、その範囲内の平滑化微分強度信号データfm(k)の極大値のうち最大値に対応するデータ番号argmax(fm(k))から、次の心拍の拍動時間を、tR(n+1)=argmax(fm(k))×TSのように決定することができる。最後に、信号処理部3は、心拍間隔時間を、tRRI(n+1)=tR(n+1)−tR(n)により算出して(S28)、心拍の拍動時間及び心拍間隔時間のインデックスnに1を加算する(S29)。
Next, the estimation processing of the beat time of the heartbeat in S27 will be described. In general, heartbeats are not manipulatively manipulated, and if the person is in a healthy state, the previous heartbeat interval and the next heartbeat interval do not differ greatly. Therefore, it is possible to predict the pulsation time of the next heartbeat from the previous heartbeat interval time. Specifically, as described above, when the pulsation time of the n-th heartbeat is expressed as t R (n), the n-th (n-th) heartbeat interval time is t RRI (n) = t R (N) −t R (n−1). At this time, the pulsation time t R (n + 1) of the next heartbeat can be expected to be close to t R (n) + t RRI (n). Therefore, the
上記のように、第2の実施形態の心拍計測装置1によれば、決定済の前回の心拍の拍動時間tR(n)と、心拍間隔算出部35により算出された前回の心拍間隔時間tRRI(n)とに基づいて、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の取り得る時間の範囲(時刻tR(n)+tRRI(n)−TPから、時刻tR(n)+tRRI(n)+TPまで)を予測し、この時間の範囲内における平滑化微分強度信号データfm(k)に基づいて、次の心拍の拍動時間tR(n+1)を決定するようにした。これにより、拍毎に、ノイズの影響の少ない安定した心拍の拍動時間と心拍間隔時間を、効率的に得る(算出する)ことができる。また、上記のように、特定の(予測した)時間範囲内の平滑化微分強度データfm(k)のみを参照して、次の心拍の拍動時間tR(n+1)を決定するようにしたことにより、上記S27の心拍の拍動時間の推定(決定)処理は、本処理の実行に必要なデータが揃い次第(時刻tR(n)+tRRI(n)+TPに対応する平滑化微分強度信号データfm(k)が取得されたタイミングで)、実行することができる。
As described above, according to the
次に、本発明の第3の実施形態の心拍計測装置1について説明する。図9に示されるように、第3の実施形態の心拍計測装置1の回路構成(ハードウェアの構成)は、人体の呼気及び吸気を検出する呼吸検出部41を備えている点以外は、第1の実施形態の心拍計測装置1と同様であるので、図9において、同じ番号を付して、その説明を省略する。上記の呼吸検出部41としては、例えば、人体の胸部や腹部に取り付け可能な、公知のベルト状の呼吸センサを用いることができる。このベルト状の呼吸センサは、例えば、導電性繊維センサ、圧電フィルムセンサ等を有しており、被験者の呼吸に応じたベルトの伸縮による静電容量変化、圧力変化等を検知することにより、被験者の呼気及び吸気(呼吸状態)を検出する。
Next, a
また、本実施形態の心拍計測装置1における心拍間隔時間算出処理は、心拍の拍動時間の推定処理において、上記の呼吸検出部41が検出した呼吸状態に応じて、次の心拍の拍動時間の予測時間を調整する点が、第2の実施形態の心拍計測装置1と異なる。その他の処理については、第2の実施形態の心拍計測装置1と基本的に同様であるので、図10のフローチャートにおいて、同じ符号を付して、その説明を省略する。
In addition, the heartbeat interval time calculation process in the
次に、図10のフローチャートを参照して、本心拍計測装置1における心拍間隔時間算出処理について、具体的に説明する。信号処理部3は、現在時刻tの取得(S21)から、平滑化微分強度信号データfm(k)の算出(S25)まで、第2の実施形態の心拍計測装置1と同じ処理を行った後、上記の次の心拍の拍動時間の予測時間(次の心拍の拍動予測時間)の調整処理を行う。具体的には、信号処理部3は、呼吸検出部41によって吸気中であると判定された場合(S31でYES)、前回の心拍間隔時間tRRI(n)よりも所定時間TRSだけ短い時間(tRRI(n)−TRS)を、調整用の心拍間隔時間ワークtRRIWにセットし、時刻tR(n)+tRRIW−TPから、時刻tR(n)+tRRIW+TPまでの平滑化微分強度データfm(k)を参照して、次の心拍の拍動時間を推定する(S36)。これにより、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の取り得る時間の範囲を、所定時間TRSだけ早めにずらす。これに対して、呼吸検出部41によって呼気中であると判定された場合(S31でNO、S33でYES)、信号処理部3は、前回の心拍間隔時間tRRI(n)よりも所定時間TRSだけ長い時間(tRRI(n)+TRS)を、調整用の心拍間隔時間ワークtRRIWにセットし、時刻tR(n)+tRRIW−TPから、時刻tR(n)+tRRIW+TPまでの平滑化微分強度データfm(k)を参照して、次の心拍の拍動時間を推定する(S36)。これにより、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の取り得る時間の範囲を、所定時間TRSだけ遅めにずらす。
Next, the heartbeat interval time calculation process in the
これは、健常な人であっても、洞性不整脈または呼吸性不整脈と呼ばれる現象により、吸気時は心拍数が上がり(心拍間隔時間が短くなり)、呼気時は心拍数が下がる(心拍間隔時間が長くなる)傾向があることを利用した調整である。その変化の程度には個人差があるため、調整時間TRSの値は、過去の呼吸状態と心拍間隔時間を参照して、自動的に調整することもできる。たとえば、吸気後から呼気前の状態における心拍間隔時間の平均値と、呼気後から吸気前の状態における心拍間隔時間の平均値を算出し、これらの平均値の差分の2分の1を調整時間TRSとして設定してもよい。 This is because even in healthy people, due to a phenomenon called sinus arrhythmia or respiratory arrhythmia, the heart rate increases during inhalation (beat interval time becomes shorter), and the heart rate decreases during exhalation (beat interval time). This adjustment is based on the tendency to be longer). Since there is an individual difference in the degree of the change, the value of the adjustment time TRS can be automatically adjusted with reference to the past respiratory state and the heartbeat interval time. For example, the average value of the heartbeat interval time in the state after inspiration and before expiration and the average value of the heartbeat interval time in the state after expiration and before inspiration are calculated, and one half of the difference between these average values is adjusted time T may be set as the RS.
なお、信号処理部3は、上記S36の心拍の拍動時間の推定(決定)処理を、本処理の実行に必要なデータが揃い次第(時刻tR(n)+tRRIW+TPに対応する平滑化微分強度信号データfm(k)が取得されたタイミングで)(S35でYES)、実行する。
The
上記のように、第3の実施形態の心拍計測装置1によれば、信号処理部3(の拍動時間決定部34)が、呼吸検出部41により人体が呼気中であると検出されたときには、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の取り得る時間の範囲を、時間的に後にずらし、呼吸検出部41により人体が吸気中であると検出されたときには、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の取り得る時間の範囲を、時間的に前にずらす。これにより、上記第2の実施形態における効果に加えて、呼吸による心拍間隔時間の変動に応じた、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の取り得る時間の範囲の調整処理を行うことができる。従って、次の心拍の拍動時間の推定精度を向上させることができるので、より正確な心拍間隔時間の算出を行うことができる。
As described above, according to the
次に、本発明の第4の実施形態の心拍計測装置1について説明する。第4の実施形態の心拍計測装置1の回路構成(ハードウェアの構成)は、第1の実施形態の心拍計測装置1と同様である。本心拍計測装置1の処理と第2の実施形態の心拍計測装置1の処理との差異は、主に、心拍の拍動時間の推定方法である。その他の処理については、図8に示す第2の実施形態の心拍計測装置1と基本的に同様であるので、図11のフローチャートにおいて、図8と同じ処理には、同じ符号を付して、その説明を省略する。
Next, a
次に、図11及び図12のフローチャートを参照して、本心拍計測装置1における心拍間隔時間算出処理について説明する。本実施形態の心拍計測装置1は、次の心拍の拍動時間の予測を行う点では、第2の実施形態の心拍計測装置1と同様である。ただし、本実施形態では、予想される次の心拍の拍動時間の範囲を均一に扱うのではなく、より前回の心拍間隔時間と同一に近い心拍間隔時間を採用した場合の心拍の拍動時間の方が、より次の心拍の拍動時間である確率が高いという確率分布の考え方を導入している。具体的には、予想される次の心拍の拍動時間の確率分布を事前分布とし、平滑化微分強度信号データfm(k)を尤度関数としたベイズ推定によって、次の心拍の拍動時間の事後分布を求め、事後分布から次の心拍の拍動時間の点推定を行う。
Next, a heartbeat interval time calculation process in the
より詳細に説明すると、信号処理部3は、図8中のS21乃至S25と同じ処理を行って、平滑化微分強度信号データfm(k)の算出を行った後、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の推定に必用なデータが揃うと(時刻tR(n)+tRRI(n)+3σに対応する平滑化微分強度信号データfm(k)が取得されたタイミングで)(S41でYES)、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の推定を行う(S42)。ただし、σは、後述する図12中のS51に示される正規分布のパラメータとして用いられる標準偏差を示す。
More specifically, the
図12のフローチャートに示されるように、上記S42の心拍の拍動時間推定処理では、信号処理部3は、予想される次の心拍の拍動時間tR(n+1)の確率分布を、事前分布PR(t)として算出する(S51)。ここで、tR(n+1)の事前分布PR(t)としては、例えば、図に示されるように、tR(n)+tRRI(n)を平均値mとして、所定の秒数(例えば0.1〜0.2秒程度)を標準偏差σとする正規分布などが利用できる。
As shown in the flowchart of FIG. 12, in the beat time estimation process of the heartbeat in S <b> 42, the
次に、信号処理部3は、上記の事前分布PR(t)と、尤度関数としての平滑化微分強度信号データfm(k)(=fm([t/TS]))を乗じることによって、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の事後分布PO(t)を求める(S52)。この事後分布PO(t)は、規格化されていないため確率分布にはなっていないが、最終的に点推定値を求めるために使用するのみであるため、規格化は不要である。なお、事前分布PR(t)が連続関数であるのに対して、平滑化微分強度信号データfm(k)(=fm([t/TS]))は時間間隔TSの離散関数である。ただし、図のS52及び下式のように、fm(t)は時間間隔TSの間で不変の値を持つ関数であると見なして事後分布PO(t)を算出してもよいし、内挿補間等によって任意のtに対するfm(t)の値を求めて、このfm(t)と事前分布PR(t)とを乗じることによって、事後分布PO(t)を求めてもよい。
次に、信号処理部3は、心拍の拍動時間の点推定値tR(n+1)を、事後分布PO(t)の期待値E[PO(t)]として求める(S53)。そして、図11のS28に示されるように、信号処理部3は、上記S53で算出した次の心拍の拍動時間(の点推定値)tR(n+1)と、前回の心拍の拍動時間(の点推定値)tR(n)とに基づいて、心拍間隔時間を、tRRI(n+1)=tR(n+1)−tR(n)により算出する。
Next, the
本実施形態でも、第2の実施形態と同様に、心拍の拍動時間の算出は、本処理に必要なデータが揃い次第、実行される。上記の事後分布PO(t)の計算は、t=0からt=+∞まで定義(計算)可能であるが、ここでは、例えばtの値がm±3σ、すなわち、tR(n)+tRRI(n)±3σの範囲内のみで、事後分布PO(t)を計算するように定めることにより、計算に必要なデータ範囲を有限にすることができる。この場合、心拍の拍動時間の算出は、図11中のS41に示されるように、時刻tR(n)+tRRI(n)+3σに対応する平滑化微分強度信号データfm(k)が取得されたタイミングで実行される。 Also in the present embodiment, as in the second embodiment, the calculation of the pulsation time of the heartbeat is executed as soon as data necessary for this processing is available. The calculation of the posterior distribution P O (t) can be defined (calculated) from t = 0 to t = + ∞. Here, for example, the value of t is m ± 3σ, that is, t R (n) By determining to calculate the posterior distribution P O (t) only within the range of + t RRI (n) ± 3σ, the data range necessary for the calculation can be finite. In this case, the calculation of the pulsation time of the heartbeat is performed by using the smoothed differential intensity signal data f m (k) corresponding to the time t R (n) + t RRI (n) + 3σ as shown in S41 in FIG. It is executed at the acquired timing.
上記のように、第4の実施形態の心拍計測装置1によれば、信号処理部3(の拍動時間決定部34)が、決定済の前回の心拍の拍動時間tR(n)と、心拍間隔算出部35により算出された前回の心拍間隔時間tRRI(n)とに基づいて、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の確率分布を推定する。そして、この確率分布を事前分布PR(t)とし、平滑化微分強度信号データfm(k)を尤度関数とするベイズ推定によって、次の心拍の拍動時間の事後分布PO(t)を求め、この事後分布に基づき、次の心拍の拍動時間(の点推定値)tR(n+1)を決定する。これにより、上記第2の実施形態の心拍計測装置1と同様な効果を有し、しかも、第2の実施形態の心拍計測装置1と比べて、次の心拍の拍動時間を、より正確に予測(推定)することができる。
As described above, according to the
次に、本発明の第5の実施形態の心拍計測装置1について説明する。第5の実施形態の心拍計測装置1の回路構成(ハードウェアの構成)は、図9に示される第3の実施形態の心拍計測装置1と同様である。本心拍計測装置1における平滑化微分強度信号データfm(k)の算出(生成)方法、及び次の心拍の拍動時間の推定方法は、第4の実施形態と同様である。ただし、本実施形態の心拍計測装置1は、事前分布PR(t)の平均値mを、呼吸状態に応じて調整する点が、第4の実施形態の心拍計測装置1と異なる。
Next, a
具体的には、図13のフローチャートに示されるように、信号処理部3(の拍動時間決定部34)は、呼吸検出部41によって吸気中であると判定された場合(S61でYES)、調整用の所定時間TRSを用いて、m=tR(n)+tRRI(n)−TRSとし(S62)、呼吸検出部41によって呼気中であると判定された場合(S61でNO、S63でYES)、m=tR(n)+tRRI(n)+TRSとする(S64)。これに対して、呼吸検出部41によって、吸気中及び吸気中のいずれでもないと判定された場合は(S61でNO、S63でNO)、信号処理部3(の拍動時間決定部34)は、m=tR(n)+tRRI(n)とする(S65)。そして、信号処理部3は、調整後の平均値mを用いて、事前分布PR(t)を算出し(図14のS71)、この事前分布PR(t)に基づき、事後分布PO(t)を求めて(S52)、この事後分布PO(t)に基づき、次の心拍の拍動時間(の点推定値)tR(n+1)を算出する(S53)。
Specifically, as shown in the flowchart of FIG. 13, when the signal processing unit 3 (the pulsation time determination unit 34) determines that the
本実施形態において、上記の例では、事前分布PR(t)の平均値mを呼吸状態に応じて調整したが、呼気中及び吸気中のときは、呼吸がない状態と比較して、事前分布PR(t)の分布幅を広げるように調整してもよい。このような調整方法は、例えば事前分布PR(t)として正規分布を用いる場合、標準偏差σの値を大きくすることによって実現できる。また、第3の実施形態で記載したように、呼気中及び吸気中の心拍間隔時間の変化の程度には個人差があるため、個人に応じた調整時間TRSの変更を行ってもよい。 In the present embodiment, in the above example, the average value m of the prior distribution P R (t) is adjusted according to the respiratory state. However, when exhaling and during inhaling, the prior value is compared with the state without breathing. it may be adjusted so as to widen the distribution width of the distribution P R (t). Such an adjustment method can be realized by, for example, increasing the value of the standard deviation σ when using a normal distribution as the prior distribution P R (t). Further, as described in the third embodiment, since the degree of change in heartbeat interval time during expiration and inspiration varies among individuals, the adjustment time TRS may be changed according to the individual.
上記のように、第5の実施形態の心拍計測装置1によれば、信号処理部3(の拍動時間決定部34)が、呼吸検出部41により人体が呼気中であると検出されたときには、次の心拍の拍動時間の確率分布(事前分布PR(t)の平均値m)を、時間的に後にずらし、呼吸検出部41により人体が吸気中であると検出されたときには、次の心拍の拍動時間の確率分布を、時間的に前にずらす。これにより、上記第4の実施形態における効果に加えて、呼吸による心拍間隔時間の変動に応じた、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の事前分布PR(t)の時間的な位置の調整を行うことができる。従って、次の心拍の拍動時間の推定精度を向上させることができるので、より正確な心拍間隔時間の算出を行うことができる。
As described above, according to the
次に、上記第2乃至第5の実施形態の変形例について説明する。この変形例では、上記第2乃至第5の実施形態における、心拍の拍動時間の初期値(tR(1))と、心拍間隔時間の初期値(tRRI(1))に、適切な値を設定するための初期処理を行う。 Next, modified examples of the second to fifth embodiments will be described. In this modification, the initial value (t R (1)) of the heartbeat time and the initial value (t RRI (1)) of the heartbeat interval time in the second to fifth embodiments are appropriate. Perform initial processing to set a value.
上記第2乃至第5の実施形態の心拍計測装置1において、心拍の拍動時間及び心拍間隔時間の初期値(tR(1)及びtRRI(1))は、適当な値(例えば、心拍の拍動時間の初期値tR(1)は、平滑化微分強度信号データfm(k)において最初に表れた極大値の時間、心拍間隔時間の初期値tRRI(1)は、1秒といった値)に設定した場合であっても、心拍の拍動時間tR(n)は、少しずつ正しい位置に調整されていく特性を持つため、時間が経過すれば、いずれは、安定した心拍の拍動時間の追跡を行うことができる。これは、計測開始当初の心拍の拍動予測時間が実際と大きくずれていても、予測に幅(時間幅TP、又は3σ)を持たせ、しかも、最終的な(次の)心拍の拍動時間の判断には実際のピーク位置を反映した平滑化微分強度信号データfm(k)を参照しているためである。
In the
しかし、第2乃至第5の実施形態の心拍計測装置1において、図15のフローチャートに示されるような初期処理を行うことにより、心拍の拍動時間および心拍間隔時間の初期値をより適切な値に設定することができる。これにより、安定した計測に至るまでの時間を短縮し、より使い勝手の良い心拍計測装置1を実現することができる。
However, in the
図15のフローチャートは、本変形例における心拍計測装置1の初期処理を示す。この図において、上記図10に示される処理と同様な処理には、同じ符号を付して、その説明を省略する。この初期処理では、信号処理部3は、心拍の拍動が複数回含まれるような所定の時間間隔Ti(例えば、10秒程度)の平滑化微分強度信号データfm(k)を取得する(S22乃至S25)。そして、信号処理部3は、時間間隔Tiの平滑化微分強度信号データfm(k)の取得が完了すると(S81でYES)、時間間隔Tiの平滑化微分強度信号データfm(k)に含まれる極大値を抽出して(S82)、これらの極大値のうち値が最大であるものの時間を、心拍の拍動時間の初期値tR(1)に設定する(S83)。すなわち、信号処理部3(の拍動時間決定部34)は、所定の時間間隔Ti内における平滑化微分強度信号データfm(k)が極大となる時間のうち、その極大値が最大となる時間を、1つ目の心拍の拍動時間tR(1)とする。これにより、心拍の拍動時間の初期値(1つ目の心拍の拍動時間)tR(1)が、真の拍動時間に対応する確率を高めることができる。
The flowchart of FIG. 15 shows the initial processing of the
また、信号処理部3(の心拍間隔算出部35)は、上記の時間間隔Ti分のピーク強調信号データfp(k)又は平滑化微分強度信号データfm(k)に対して、高速フーリエ変換(FFT)等を行うことにより、パワースペクトルを算出する(S84)。そして、このパワースペクトルにおいて、心拍間隔時間が取りうる範囲内(0.5〜1.2秒程度)に対応する周波数(0.8〜2Hz程度)のうち、パワーが最大となる周波数を求め、その逆数によって算出される時間を、心拍間隔時間の初期値tRRI(1)に設定する(S85)。すなわち、信号処理部3(の心拍間隔算出部35)は、所定の時間間隔Ti内におけるピーク強調信号データfp(k)又は平滑化微分強度信号データfm(k)を周波数解析した結果に基づいて、1つ目の心拍間隔時間tRRI(1)を算出する。これにより、真の心拍間隔時間に近い、心拍間隔時間の初期値(1つ目の心拍間隔時間)tRRI(1)の推定が可能となる。
The signal processing unit 3 (the heartbeat
このとき、心拍の拍動時間の初期値tR(1)、及び心拍間隔時間の初期値tRRI(1)を用いて、現在時刻tまでに得た平滑化微分強度信号データfm(k)の範囲内で、第2乃至第5の実施形態に従い、次の心拍の拍動時間の推定ができる場合は、この範囲内で可能である限りまで、最新の心拍の拍動時間の推定を進めておいてもよい(S86)。また、このとき、推定できた心拍の拍動時間の範囲内で可能である限りまで最新の心拍間隔時間の算出をしておいてもよい。 At this time, using the initial value t R (1) of the heartbeat beat time and the initial value t RRI (1) of the heartbeat interval time, the smoothed differential intensity signal data f m (k) obtained up to the current time t. If the estimation of the pulse time of the next heartbeat can be performed in accordance with the second to fifth embodiments within the range of), the estimation of the pulse time of the latest heartbeat is performed as far as possible within this range. It may be advanced (S86). At this time, the latest heartbeat interval time may be calculated as much as possible within the estimated heartbeat time range.
上記のように、本変形例の心拍計測装置1によれば、信号処理部3(の拍動時間決定部34)が、所定の時間間隔Ti内における平滑化微分強度信号データfm(k)が極大となる時間のうち、その極大値が最大となる時間を、1つ目の心拍の拍動時間(心拍の拍動時間の初期値)tR(1)とし、信号処理部3(の心拍間隔算出部35)が、所定の時間間隔Ti内におけるピーク強調信号データfp(k)又は平滑化微分強度信号データfm(k)を周波数解析した結果に基づいて、1つ目の心拍間隔時間(心拍間隔時間の初期値)tRRI(1)を算出する。これにより、心拍の拍動時間の初期値(1つ目の心拍の拍動時間)tR(1)、及び心拍間隔時間の初期値(1つ目の心拍間隔時間)tRRI(1)に適切な値を設定することができるので、測定の初期段階における心拍の拍動時間の予測精度を高め、安定した計測に至るまでの時間を短縮することができる。
As described above, according to the
なお、本発明は、上記実施形態の構成に限られず、発明の趣旨を変更しない範囲で種々の変形が可能である。例えば、上記の各実施形態では、心拍計測装置1による計測対象が、人の心拍(間隔)である場合の例を示したが、心拍計測装置による計測対象は、動物の心拍(間隔)であってもよい。
In addition, this invention is not restricted to the structure of the said embodiment, A various deformation | transformation is possible in the range which does not change the meaning of invention. For example, in each of the above-described embodiments, an example in which the measurement target by the
また、上記第3及び第5の実施形態では、人体の呼気及び吸気を検出する呼吸検出部が、いわゆる接触式の呼吸検出装置(ベルト状の呼吸センサ)である場合の例を示したが、呼吸検出部は、いわゆる非接触式の呼吸検出装置であってもよい。この非接触式の呼吸検出装置としては、例えば、以下の呼吸検出方式のものが挙げられる。すなわち、電波や超音波等の送信波に対する受信波に基づく、ディジタル信号の形式の受信信号から、送波した電波の周波数の周辺領域の周波数を有する受信信号を抽出して、この受信信号に、相互に直交する(90度の位相差を持った)2つの信号(例えば、sinωtとcosωt)を乗算する。そして、受信信号にsinωtを乗算した信号から高周波成分を除去した信号をI(成分の)信号とし、受信信号にcosωtを乗算した信号から高周波成分を除去した信号をQ(成分の)信号とする。そして、ある1秒程度の期間において、これらのI信号及びQ信号の振幅が一定であり、(1)I信号がQ信号より位相が先行していれば、吸気状態と判定し、(2)Q信号がI信号より位相が先行していれば、呼気状態と判定する。 In the third and fifth embodiments, an example in which the respiration detection unit that detects the exhalation and inspiration of the human body is a so-called contact-type respiration detection device (belt-shaped respiration sensor) has been described. The respiration detection unit may be a so-called non-contact respiration detection device. Examples of the non-contact type respiratory detection device include those of the following respiratory detection system. That is, a reception signal having a frequency in the peripheral region of the frequency of the transmitted radio wave is extracted from the reception signal in the form of a digital signal based on the reception wave with respect to the transmission wave such as radio waves and ultrasonic waves. Multiply two signals (for example, sin ωt and cos ωt) orthogonal to each other (with a phase difference of 90 degrees). A signal obtained by removing the high frequency component from the signal obtained by multiplying the received signal by sin ωt is defined as an I (component) signal, and a signal obtained by removing the high frequency component from the signal obtained by multiplying the received signal by cos ωt is defined as a Q (component) signal. . Then, in a period of about 1 second, the amplitudes of these I signal and Q signal are constant. (1) If the phase of the I signal precedes that of the Q signal, it is determined as an intake state, and (2) If the phase of the Q signal precedes that of the I signal, it is determined as an expired state.
さらにまた、上記第3の実施形態において、呼気中及び吸気中のときは、呼吸がない状態と比較して、次の心拍の拍動時間tR(n+1)の取り得る時間の範囲を、所定時間だけ広げるように調整してもよい。 Furthermore, in the third embodiment, during exhalation and inhalation, the range of time that can be taken by the pulsation time t R (n + 1) of the next heartbeat is set to a predetermined value as compared with a state where there is no breathing. You may adjust so that only time may spread.
また、上記の各実施形態では、電波センサ2のドップラ信号生成部6と、信号処理部3とが、別の回路である場合の例を示したが、ドップラ信号生成部と信号処理部を、1つのマイコンで構成してもよい。
Further, in each of the above embodiments, an example in which the Doppler
1 心拍計測装置
3 信号処理部
4 電波送信部
5 電波受信部
6 ドップラ信号生成部
31 ドップラ信号データ生成部
32 ピーク強調信号データ生成部
33 平滑化微分強度信号データ生成部
34 拍動時間決定部
35 心拍間隔算出部
41 呼吸検出部
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記送信波に対する前記生体からの反射波を受信する電波受信部と、
前記送信波の周波数と前記反射波の周波数との差の周波数の信号であるドップラ信号を生成するドップラ信号生成部と、
前記ドップラ信号生成部により生成されたドップラ信号をデジタル信号に変換してデジタル信号処理を行う信号処理部とを備えた心拍計測装置において、
前記信号処理部は、
前記ドップラ信号生成部により生成されたドップラ信号をサンプリングして、このサンプリングにより得られた所定時間分の信号値を、時系列順に配列したドップラ信号データを生成するドップラ信号データ生成部と、
前記ドップラ信号データ生成部により生成されたドップラ信号データにピーク強調フィルタを適用することにより、ピーク強調信号データを生成するピーク強調信号データ生成部と、
前記ピーク強調信号データ生成部により生成されたピーク強調信号データの絶対値に対して平滑化フィルタを適用することにより、平滑化微分強度信号データを生成する平滑化微分強度信号データ生成部と、
前記平滑化微分強度信号データ生成部により生成された平滑化微分強度信号データに基づいて、前記生体の複数の心拍の拍動時間を決定する拍動時間決定部と、
前記拍動時間決定部により決定された複数の心拍の拍動時間のうち、時間的に隣り合う2つの拍動時間の差分の時間に基づいて、心拍間隔時間を算出する心拍間隔算出部とを備えることを特徴とする心拍計測装置。 A radio wave transmitter that transmits radio waves as transmission waves to a living body;
A radio wave receiving unit that receives a reflected wave from the living body with respect to the transmission wave;
A Doppler signal generator that generates a Doppler signal that is a signal having a frequency difference between the frequency of the transmitted wave and the frequency of the reflected wave;
In a heartbeat measuring device comprising a signal processing unit that converts the Doppler signal generated by the Doppler signal generation unit into a digital signal and performs digital signal processing,
The signal processing unit
Sampling a Doppler signal generated by the Doppler signal generator, and generating a Doppler signal data in which signal values for a predetermined time obtained by the sampling are arranged in chronological order; and
A peak enhancement signal data generation unit that generates peak enhancement signal data by applying a peak enhancement filter to the Doppler signal data generated by the Doppler signal data generation unit;
By applying a smoothing filter to the absolute value of the peak enhancement signal data generated by the peak enhancement signal data generation unit, a smoothed differential intensity signal data generation unit that generates smoothed differential intensity signal data;
Based on the smoothed differential intensity signal data generated by the smoothed differential intensity signal data generation unit, a pulsation time determination unit that determines pulsation times of a plurality of heartbeats of the living body,
A heartbeat interval calculating unit that calculates a heartbeat interval time based on a time difference between two beat times adjacent in time among a plurality of heartbeat beat times determined by the beat time determining unit; A heart rate measuring apparatus comprising:
前記拍動時間決定部は、前記呼吸検出部により前記生体が呼気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を、時間的に後にずらし、前記呼吸検出部により前記生体が吸気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の取り得る時間の範囲を、時間的に前にずらすことを特徴とする請求項2に記載の心拍計測装置。 Further comprising a respiration detector for detecting exhalation and inspiration of the living body,
When the respiration detecting unit detects that the living body is exhaling, the pulsation time determining unit shifts a time range that can be taken by the pulsation time of the next heartbeat later in time, and 3. The heartbeat according to claim 2, wherein when the detection unit detects that the living body is inhaling, the range of time that can be taken by the pulsation time of the next heartbeat is shifted forward in time. Measuring device.
前記拍動時間決定部は、前記呼吸検出部により前記生体が呼気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の確率分布を、時間的に後にずらし、前記呼吸検出部により前記生体が吸気中であると検出されたときには、前記次の心拍の拍動時間の確率分布を、時間的に前にずらすことを特徴とする請求項4に記載の心拍計測装置。 Further comprising a respiration detector for detecting exhalation and inspiration of the living body,
When the respiration detecting unit detects that the living body is exhaling, the pulsation time determining unit shifts the probability distribution of the pulsating time of the next heartbeat later in time, and the respiration detecting unit 5. The heartbeat measuring device according to claim 4, wherein when it is detected that the living body is inhaling, the probability distribution of the pulsation time of the next heartbeat is shifted forward in time.
前記心拍間隔算出部は、前記所定の時間範囲内における前記ピーク強調信号データ又は前記平滑化微分強度信号データを周波数解析した結果に基づいて、1つ目の心拍間隔時間を算出することを特徴とする、請求項2乃至請求項5のいずれか一項に記載の心拍計測装置。 The pulsation time determination unit, as the pulsation time of the first heartbeat, the time when the maximum value of the smoothed differential intensity signal data is maximized within a predetermined time range,
The heartbeat interval calculation unit calculates a first heartbeat interval time based on a result of frequency analysis of the peak enhancement signal data or the smoothed differential intensity signal data within the predetermined time range. The heart rate measuring device according to any one of claims 2 to 5.
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