JP2015527163A

JP2015527163A - 生体信号処理方法

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Publication number: JP2015527163A
Application number: JP2015530999A
Authority: JP
Inventors: リー、トン・フヮ
Original assignee: リー、トン・フヮ
Priority date: 2012-09-06
Filing date: 2013-07-02
Publication date: 2015-09-17
Anticipated expiration: 2033-07-02
Also published as: EP2893871A1; JP6074040B2; US20140067274A1; WO2014038778A1; EP2893871A4; KR101317824B1

Abstract

本発明は生体の生理的特性を測定するための生体信号処理方法を開示する。本発明に係る生体信号処理方法は、互いに異なる波長帯域を有し、上記生体の生理的特性を示す２つの信号関数のうち、いずれか１つの信号関数Ｐ１（ｔ）に対する微分Ｐ１'（ｔ）を他の１つの信号関数Ｐ２（ｔ）に対する微分Ｐ２'（ｔ）で割る（ａ）ステップ、そして、下記＜数式１＞を用いて下記関数ｎ１（ｔ）の定数ｂと上記関数ｓ１（ｔ）の周期を獲得する（ｂ）ステップを含んでなる。【数１】（上記＜数式１＞で、Ｐ１（ｔ）＝ｓ１（ｔ）＋ｎ１（ｔ）、Ｐ２（ｔ）＝ｓ２（ｔ）＋n２（ｔ）、ａｓ１（ｔ）＝ｓ２（ｔ）、ｂｎ１（ｔ）＝ｎ２（ｔ）、ａ、ｂ、及びｋは定数、変数ｔは時間、ｎ１（ｔ）とｎ２（ｔ）は各々生体信号測定時のノイズ（Noise）による信号関数である）本発明によれば、ユーザの所望のデータ、即ちノイズ成分が除去されたデータの信号周期を簡単な処理過程を通じて抽出することができるので、生理的特性の検出のために必要とする過程が簡略化できる。

Description

本発明は生体信号を処理する方法に関し、より詳しくは、酸素飽和度や脈博などの生体特性（生理的特性）を非侵襲的な方法で得ようとする時、上記生体特性の把握のための信号の特性定数及び周期を容易に求めることができ、これを通じて上記生体特性をより迅速で、容易に確認することができる生体信号処理方法に関する。

酸素飽和度などの血液ガス飽和度（Blood Gas Saturation）、血圧、心臓搏動、及び心電図などの多様な生理的特性による生体信号を処理する信号プロセッサ（Signal Processor）は、一般的にメイン信号（Main Signal）とノイズ信号（Noise Signal）を含んだ複合信号から上記メイン信号またはノイズ信号を抽出または除去することによって上記生体信号を獲得する。

例えば、上記複合信号はユーザの所望のデータを含むメイン信号部分と、ノイズによるノイズ信号部分とが混合されたものである。この際、上記ノイズ信号が上記メイン信号と異なる周波数スペクトル（Frequency Spectrum）を占めていると、ローパス（Low Pass）、バンドパス（Band Pass）、及びハイパス（High Pass）フィルタリング（Filtering）などの既存のフィルタリング技法を使用して全体信号から上記ノイズ信号を除去するか、または上記メイン信号を抽出できるが、上記メイン信号とノイズ信号の周波数スペクトルが重畳する場合が存在する。

このような場合、既存のフィルタリング技法は、上記メイン信号を抽出するか、または上記ノイズ信号を除去することに効果的でなく、上記２つの信号部分のうちの１つに対する充分の情報が与えられれば、アダプティブノイズキャンセラー（Adaptive Noise Canceler）などのコリレーションキャンセラー（Correlation Canceler）を使用して、その信号部分を抽出することができるが、上記信号に対する情報が与えられないことが一般的である。

このように、上記メイン信号部分とノイズ信号部分に対する何らの情報も容易に決定できない領域が生理的モニタリング、即ち前述した生理的特性をモニタリングする分野である。上記生理的モニタリングは、一般的に人体のような生体システムから派生した測定信号を使用して生理的特性をモニタリングする。

一般的に、生理的モニタリングシステムに使われる測定は心電図検査（Electrocardiographs）、血圧、血液ガス飽和度（例：酸素飽和度など）、二酸化炭素分圧測定（Capnographs）、異なる血液構成モニタリング、心臓搏動、呼吸速度測定など、多様な種類があり、上記血液ガス飽和度の一種である酸素飽和度の例には動脈血酸素飽和度がある。

前述した多様な種類の生理的特性の測定は、選択されたエネルギー形態に、指のような検査媒体を過ぎるエネルギー減衰（Energy Attenuation）の属性を使用してなされることができる。これらのうち、血液ガスモニタリングは生物学的組織や物質によるエネルギー減衰の測定に基づく生理的モニタリングの一例である。

上記血液ガスモニタリングでは検査媒体、例えば患者の指に生体信号測定のための光を照射し、時間の関数に従う光の減衰特性を測定する。この際、動脈血の流れに敏感な血液ガスモニターの出力信号は患者の動脈パルスにより表れる波形を有する信号を含む。

前述した生理的モニタリングに関連した内容は、米国登録特許第６，００２，９５２号と第５，４９０，５０５号などの特許文献に開示されているが、指などの検査媒体を通じて生理的モニタリングを遂行する場合、静脈血や指の動きなどのノイズ要因によりエネルギー減衰が不規則に表れる。

米国登録特許第６，００２，９５２号の図１には、規則的なエネルギー減衰による信号波形（メイン信号の波形）を示すグラフが図示されており、図２には現実的な、即ちノイズ成分が加えられた不規則的なエネルギー減衰による信号波形を示すグラフが図示されている。

ところが、前述したように、静脈血や患者の動きなどによる不規則信号波形が検出される場合、これからメイン信号を抽出するためには複雑な演算過程と処理過程を経なければならないので、上記メイン信号の情報、例えば上記メイン信号の周期及び特性定数を抽出し、これを通じて生理的特性を出力することに困難性がある。

米国登録特許第６，００２，９５２号米国登録特許第５，４９０，５０５号

本発明は、検出器により測定（入力）された生体信号の情報、特に上記生体信号からノイズ信号が除去されたメイン信号の特性を簡単なプロセスを通じて獲得することができる生体信号処理方法を提供することをその目的とする。

前述した課題の解決のために、本発明は生体の生理的特性を測定するための生体信号処理方法を提供する。本発明に従う生体信号処理方法は、互いに異なる波長帯域を有し、上記生体の生理的特性を示す２つの信号関数のうち、いずれか１つの信号関数Ｐ_１（ｔ）に対する微分Ｐ_１'（ｔ）を他の１つの信号関数Ｐ_２（ｔ）に対する微分Ｐ_２'（ｔ）で割る（ａ）ステップ、そして、下記＜数式１＞を用いて下記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと下記関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得する（ｂ）ステップを含んでなる。

…＜数式１＞
（上記＜数式１＞で、Ｐ_１（ｔ）＝ｓ_１（ｔ）＋ｎ_１（ｔ）、Ｐ_２（ｔ）＝ｓ_２（ｔ）＋ｎ_２（ｔ）、ａｓ_１（ｔ）＝ｓ_２（ｔ）、ｂｎ_１（ｔ）＝ｎ_２（ｔ）、ａ、ｂ、及びｋは定数、変数ｔは時間、ｎ_１（ｔ）とｎ_２（ｔ）は各々生体信号測定時のノイズ（Noise）による信号関数である）

上記（ｂ）ステップは、上記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）が同一の値を有するようにする変数ｔの値が一定の周期で反復される値を含む条件を満たすように、上記＜数式１＞のｋの値を設定して上記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得することを特徴とする。

上記（ｂ）ステップは、上記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）の横軸（ｔ）に平行な横線（ｋ）と上記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）とが合う交点が少なくとも１つの交点を挟んで一定の間隔で反復される交点を含む条件を満たすように上記＜数式１＞のｋの値を設定して上記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得することを特徴とすることもできる。

また、上記（ｂ）ステップは、上記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）の横軸（ｔ）に平行する横線（ｋ）と上記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）とが合う交点が一定のパターンで反復される交点を含む条件を満たすように上記＜数式１＞のｋの値を設定して上記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと上記関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得することを特徴とすることもできる。

上記（ｂ）ステップは、上記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）の横軸（ｔ）に平行する横線（ｋ）と上記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）とが合う交点が予め設定されたパターンの交点を含む条件を満たすように上記＜数式１＞のｋの値を設定して、上記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得することもできる。

そして、上記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期を抽出する時に使われる上記＜数式１＞は上記関数ｓ_１（ｔ）の微分ｓ_１'（ｔ）が０（Zero）であることを用いて獲得されることを特徴とする。

上記生理的特性は脈博酸素飽和度であることを例示することができ、上記生理的特性は赤外線信号と赤色信号により測定できる。

一方、上記（ｂ）ステップで上記定数ｂが抽出された後、以下の＜数式４＞により上記信号関数ｓ_１（ｔ）のレファレンス（Reference）波形を抽出することもできる。

…＜数式４＞

本発明によれば、ユーザの所望のデータ、即ちノイズ成分が除去されたデータの信号周期を簡単な処理過程を通じて抽出できるので、生理的特性の検出のために必要とする過程が簡略化できる。

ノイズ要因がない状態の理想的な信号（メイン信号）波形の一例を概略的に示すグラフである。ノイズが含まれた現実的な信号（複合信号）波形の一例を概略的に示すグラフである。本発明に係る生体信号処理方法の一実施形態を示す順序図である。本発明に係る生体信号処理方法によりメイン信号の周期を抽出する方法を説明するためのグラフである。本発明に係る生体信号処理方法によりメイン信号の基準パターンを抽出する方法を説明するためのグラフである。

以下、本発明の目的が具体的に実現できる本発明の好ましい実施形態を添付の図面を参照して説明する。本実施形態を説明するに当たって、同一構成に対しては同一名称及び同一符号が使われて、これに従う付加的な説明は省略する。

図１及び図２を参照すると、非侵襲的に生理的特性を測定する時、ノイズ要因がない場合には、図１に示すように、規則的な周期を有する理想的な信号（メイン信号）の波形１０が検出されるが、ノイズ要因が存在する場合には、図２に示すように、メイン信号にノイズ信号が混合された不規則的な信号波形２０が検出される。

上記不規則的信号波形２０は理想的な信号の波形１０にノイズ要因が付加された効果を示すが、生体の生理的特性を測定する時、前述したノイズ要因が存在する場合には、たとえ小さい要因としても生理的特性のデータを有するメイン信号の区別を難しくすることがある。

前述した生理的特性の測定のために、酸素飽和度測定器などのセンサにより検出される信号、即ち測定信号（Measured Signals）は２つの測定信号を含むが、上記２つの測定信号は互いに異なる波長帯域に属する信号が用いられることができ、上記２つの測定信号を通じて生体の生理的特性が確認できる。

上記２つの測定信号、即ち上記センサにより測定される信号２０（測定信号または入力信号）は、各々メイン信号１０（Main Signal）とノイズ信号（Noise Signal）を含み、ここで、上記メイン信号はノイズ要因がない時の理想的な測定信号であり、上記ノイズ信号はノイズ要因、例えば患者の動きや静脈血などの要因に起因して測定される信号である。

上記２つの測定信号の具体的な一例に、脈博酸素飽和度測定に使われる信号が挙げられるが、赤外線（ＩＲ）を使用して測定される赤外線信号と赤色光（Red Light）を使用して測定される赤色光信号がある。

ここで、動脈血の酸素飽和度を非侵襲的に測定する機器（センサ）を脈博酸素飽和度測定器（Pulse Oxymeter）といい、上記動脈血でヘモグロビンの血液酸素飽和度を示す装置である。上記酸素飽和度は心臓出力や肺機能評価、器官特異貫流や心血管状態評価、低酸素症診断などに活用される情報であって、医療分野は勿論、スポーツ科学分野など、多様な分野にその使用分野が拡散されている。

上記脈博酸素飽和度測定器は、患者（被検査者）の身体（例えば、指）に２種類の光を照射する２つの光源（Light Emitter）とフォトダイオード（Photo Diode）のような光検出器（Detector）を含んで構成されるが、上記２つの光源には、赤色光を出力する赤色ＬＥＤ（発光ダイオード）と赤外線を出力する赤外線ＬＥＤが使用できる。

そして、前述した酸素飽和度などの生理的特性を示す上記２つの測定信号の各々は、前述したように、メイン信号とノイズ信号とが混合された複合信号であって、以下では上記メイン信号の波形１０を示す関数をｓ（ｔ）といい、上記ノイズ信号の波形２０を示す関数（生体信号測定時のノイズ（Noise）による信号）をｎ（ｔ）といい、本発明では上記測定信号（複合信号）による関数をＰ（ｔ）とし、上記関数ｓ（ｔ）とｎ（ｔ）との和で表示する。

より具体的に説明すると、人体のような生体の生理的特性を示す２つの信号、即ち上記２つの測定信号のうち、いずれか１つの信号を関数Ｐ_１（ｔ）として示し、他の１つの信号を関数Ｐ_２（ｔ）として示すことができ、この際、上記関数Ｐ_１（ｔ）とＰ_２（ｔ）が特定信号に限定されるものではなく、２つの信号のうち、任意の１つが上記Ｐ_１（ｔ）と称される場合、残りの１つがＰ_２（ｔ）となることを意味する。

この際、上記Ｐ_１（ｔ）及びＰ_２（ｔ）は以下の通り定義できる。

P₁(t)=s₁(t)+n₁(t), P₂(t)=s₂(t)+n₂(t)

そして、Ｐ_１（ｔ）とＰ_２（ｔ）で、ａｓ_１（ｔ）＝ｓ_２（ｔ）であり、ｂｎ_１（ｔ）＝ｎ_２（ｔ）であり、ａとｂは定数であり、関数Ｐ_１（ｔ）とＰ_２（ｔ）は時間に従う関数であって、変数ｔは時間を示す。

以下、図３及び図４を参照して本発明に係る生体信号処理方法の一実施形態として、上記生理的特性のデータを込めたメイン信号に対する情報を得る過程、特に上記メイン信号の周期を抽出する例が説明される。

本発明は生体の生理的特性を測定するための生体信号処理方法であって、互いに異なる波長帯域を有し、上記生体の生理的特性を示す２つの信号関数（Ｐ（ｔ））のうち、いずれか１つの信号関数（以下、Ｐ_１（ｔ）という）に対する微分Ｐ_１'（ｔ）を他の１つの信号関数（以下、Ｐ_２（ｔ）という）に対する微分Ｐ_２'（ｔ）で割る（ａ）ステップと、ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得する（ｂ）ステップを含んでなるが、上記（ｂ）ステップは以下の＜数式１＞を用いて処理される。

…＜数式１＞
即ち、上記（ａ）ステップにより獲得される関数は、下記の＜数式２＞のように示すことができる。

…＜数式２＞
したがって、上記＜数式２＞は（ｓ_１'（ｔ）＋ｎ_１'（ｔ））／（ａｓ_１'（ｔ）＋ｂｎ_１'（ｔ））と表現されることができ、上記関数ｓ_１（ｔ）の微分ｓ_１'（ｔ）が０（Zero）であれば、上記＜数式２＞の値が（１／ｂ）となり、同一な条件で（１／ｂ）＝ｋが成立するようになる。

前述した酸素飽和度などの生理的特性による生体信号を処理する信号プロセッサ（Processor）は、上記信号プロセッサに入力される上記２つの測定信号のうち、いずれか１つの信号（例えば、赤外線信号）から上記関数Ｐ_１（ｔ）を生成し、他の１つの信号（例えば、赤色光信号）から上記Ｐ_２（ｔ）を生成する。勿論、本発明では上記関数Ｐ_１（ｔ）とＰ_２（ｔ）が特定されたものでないので、上記関数Ｐ_１（ｔ）が赤色光信号による関数であり、上記関数Ｐ_２（ｔ）が赤外線信号による関数となることもできる。

そして、脈博酸素飽和度測定時に上記ｓ_１（ｔ）とｓ_２（ｔ）は動脈血による信号関数であり、ｎ_１（ｔ）とｎ_２（ｔ）は静脈血などのノイズ要因による信号関数となることができる。

次に、上記Ｐ_１（ｔ）とＰ_２（ｔ）を各々微分して関数Ｐ_１'（ｔ）とＰ_２'（ｔ）を得て、上記関数Ｐ_１'（ｔ）とＰ_２'（ｔ）のうち、いずれか１つの関数で他の１つの関数を割ることによって上記＜数式２＞が得られる。

そして、上記（ｂ）ステップで上記関数ｓ_１（ｔ）の周期を抽出するために、上記＜数式２＞に定義された関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）が同一な値を有するようにする変数ｔの値が一定のパターンで反復される値を含む条件を満たすように、上記＜数式１＞のｋ値が抽出されれば、上記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと上記関数ｓ_１（ｔ）の周期が求められる。

図４を参照して、上記関数ｓ_１（ｔ）の周期を抽出するモデルをより具体的に説明すると、時間ｔを横軸とする＜数式２＞の関数に従うグラフで仮想の横線（ｋ）を縦方向に水平移動させる時、上記仮想の横線（ｋ）と上記＜数式２＞のグラフとが合う交点が一定のパターンで反復される点を含む場合、上記仮想の横線（ｋ）の値の逆数が上記＜数式１＞のｋ値となる。

この際、上記＜数式２＞によれば、上記仮想の横線（ｋ）と上記＜数式２＞の関数とが合う点のｔ値は上記関数ｓ_１（ｔ）の微分ｓ_１'（ｔ）が０（Zero）になる座標（関数ｓ_１（ｔ）の谷と頂）のｔ値を含むようになり、関数ｓ_１（ｔ）の谷と谷との間の距離、または頂と頂との間の距離が関数ｓ_１（ｔ）の周期となる。

したがって、上記仮想の横線（ｋ）と上記＜数式２＞のグラフとが合う交点が少なくとも１つの点を挟んで一定の間隔で反復される点を含むか、または上記仮想の横線（ｋ）と上記＜数式２＞のグラフとが合う交点が一定の間隔で反復される一対の点（１つは関数ｓ_１（ｔ）の谷に対応し、他の１つは関数ｓ_１（ｔ）の頂に対応する）を含むように上記横線（ｋ）を決定し、少なくとも１つの点を挟んで一定の間隔で反復される点の周期や一定の間隔で反復される一対の点の周期を抽出すれば、上記点の周期が上記ｓ_１（ｔ）の周期となる。

図４を参照してより具体的に説明すると、上記＜数式２＞の関数と上記横線（ｋ）との交点が一定の間隔（Ｌ_１＝Ｌ_２＝・・・）で反復される点を有するように上記横線（ｋ）を上下に動いて上記横線（ｋ）の位置を決定すれば、上記Ｌ_１が上記ｓ_１（ｔ）の周期となる。

これとは異なり、上記＜数式２＞の関数と上記横線（ｋ）との交点が一定の間隔（ｍ_１またはｍ_２）で反復される一対の点を有するように、上記横線（ｋ）を上下に動いて上記横線（ｋ）の位置を決定すれば、上記一対の点が反復される周期が上記ｓ_１（ｔ）の周期となる。ここで、ｍ_１＝ｍ_３＝・・・であり、ｍ_２＝ｍ_４＝・・・である。

また、上記＜数式２＞の関数と上記横線（ｋ）との交点のうち、いずれか一点を中心に左側に位置したいずれか１つの交点までの距離と右側に位置したいずれか１つの交点までの距離の割合（ｍ_１／ｍ_２）が周期性を有するように上記横線（ｋ）の位置を決定すれば、上記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期が抽出できる。即ち（ｍ_１／ｍ_２）＝（ｍ_３／ｍ_４）＝・・・であれば、上記ｓ_１（ｔ）の周期が抽出できる。

そして、図５のグラフに示すように、ノイズｎ_１（ｔ）が含まれていない一周期の微分された信号ｓ_１'（ｔ）の値が０（Zero）である時間ｔ値のパターンを基準パターンに設定して、上記＜数式２＞の関数と上記横線（ｋ）との交点が基準パターンで反復される点を有するように上記横線（ｋ）を上下に動いて上記横線（ｋ）の位置を決定すれば、上記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期が抽出できる。

本実施形態では、関数ｓ_１'（ｔ）が０（Zero）となる点（関数ｓ_１（ｔ）の谷と頂）で上記＜数式２＞の値が定数になることに基づいて関数ｓ_１（ｔ）の周期を抽出する方法を開示し、このような技術的思想に基づく一周期抽出方法は前述したように多様に変更できる。

逆に、下記＜数式３＞のように上記関数Ｐ_２'（ｔ）を関数Ｐ_１'（ｔ）で割っても前述した同一の方法を用いて上記ｓ_１（ｔ）またはｓ_２（ｔ）の周期及び定数ｂ値を抽出することができ、上記関数ｓ_１（ｔ）とｓ_２（ｔ）の周期は同一であるので、２つの関数のうち、１つの周期を抽出すれば、上記２つの測定信号のメイン信号１０の周期と定数ｂを導出することができる。

…＜数式３＞

そして、上記メイン信号の周期を検出することによって前述した生理的特性を獲得し、これを外部に出力できるようになる。

また、ノイズｎ_１（ｔ）が含まれていない信号ｓ_１'（ｔ）の値が０の点のパターンを知っている時、上記＜数式１＞を用いて上記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得することができる。

そして、上記（ｂ）ステップで定数ｂを抽出した後、下記＜数式４＞を用いてｓ（ｔ）信号の基準波形（Reference Waveform）を抽出することができる。

…＜数式４＞
上記のように本発明に係る好ましい実施形態を説明したものであり、前述した実施形態の他にも本発明がその趣旨や範疇から逸脱することなく他の特定形態に具体化できるという事実は、該当技術に通常の知識を有する者には自明である。

したがって、前述した実施形態は制限的なものでなく、例示的なものと見なされなければならず、これによって本発明は前述した説明に限定されず、添付した請求項の範疇及びその同等範囲内で変更されることもできる。

本発明は医療機器、特に酸素飽和度などの生理的特性を検出する装置に適用される生体信号処理方法であって、医療機器または補助医療機器分野に用いられることができ、生理的特性の検出過程を簡略化することができる。

Claims

生体の生理的特性を測定するための生体信号処理方法であって、
互いに異なる波長帯域を有し、前記生体の生理的特性を示す２つの信号関数のうち、いずれか１つの信号関数Ｐ_１（ｔ）に対する微分Ｐ_１'（ｔ）を他の１つの信号関数Ｐ_２（ｔ）に対する微分Ｐ_２'（ｔ）で割る（ａ）ステップと、
下記＜数式１＞を用いて下記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得する（ｂ）ステップと、
を含んでなることを特徴とする、生体信号処理方法。

…＜数式１＞
（前記＜数式１＞で、Ｐ_１（ｔ）＝ｓ_１（ｔ）＋ｎ_１（ｔ）、Ｐ_２（ｔ）＝ｓ_２（ｔ）＋n_２（ｔ）、ａｓ_１（ｔ）＝ｓ_２（ｔ）、ｂｎ_１（ｔ）＝ｎ_２（ｔ）、ａ、ｂ、及びｋは定数、変数ｔは時間、ｎ_１（ｔ）とｎ_２（ｔ）は各々生体信号測定時のノイズ（Noise）による信号関数である）
前記（ｂ）ステップは、前記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）が同一な値を有するようにする変数ｔの値が一定の周期で反復される値を含む条件を満たすように、前記＜数式１＞のｋの値を設定して前記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと前記関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得することを特徴とする、請求項１に記載の生体信号処理方法。
前記（ｂ）ステップは、前記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）の横軸（ｔ）に平行する横線（ｋ）と前記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）とが合う交点が少なくとも１つの交点を挟んで一定の間隔で反復される交点を含む条件を満たすように前記＜数式１＞のｋの値を設定して前記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと前記関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得することを特徴とする、請求項１に記載の生体信号処理方法。
前記（ｂ）ステップは、前記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）の横軸（ｔ）に平行する横線（ｋ）と前記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）とが合う交点が一定のパターンで反復される交点を含む条件を満たすように前記＜数式１＞のｋの値を設定して前記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと前記関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得することを特徴とする、請求項１に記載の生体信号処理方法。
前記（ｂ）ステップは、前記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）の横軸（ｔ）に平行する横線（ｋ）と前記関数Ｐ_１'（ｔ）／Ｐ_２'（ｔ）とが合う交点が予め設定されたパターンの交点を含む条件を満たすように前記＜数式１＞のｋの値を設定して前記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと前記関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得することを特徴とする、請求項１に記載の生体信号処理方法。
前記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期を抽出する時に使われる前記＜数式１＞は前記関数ｓ_１（ｔ）の微分ｓ_１'（ｔ）が０（Zero）であることを用いて獲得されることを特徴とする、請求項１から５のうち、いずれか一項に記載の生体信号処理方法。
前記生理的特性は、脈博酸素飽和度であることを特徴とする、請求項１に記載の生体信号処理方法。
前記生理的特性は赤外線信号と赤色信号により測定されることを特徴とする、請求項１に記載の生体信号処理方法。
生体の生理的特性を測定するための生体信号処理方法であって、
互いに異なる波長帯域を有し、前記生体の生理的特性を示す２つの信号関数のうち、いずれか１つの信号関数Ｐ_１（ｔ）に対する微分Ｐ_１'（ｔ）を他の１つの信号関数Ｐ_２（ｔ）に対する微分Ｐ_２'（ｔ）で割る（ａ）ステップと、
下記＜数式１＞を用いて下記関数ｎ_１（ｔ）の定数ｂと関数ｓ_１（ｔ）の周期を獲得する（ｂ）ステップと、
下記＜数式４＞を用いて関数ｓ_１（ｔ）のレファレンス（Reference）波形を抽出する（ｃ）ステップと、
を含んでなることを特徴とする、生体信号処理方法。

…＜数式１＞
（前記＜数式１＞で、Ｐ_１（ｔ）＝ｓ_１（ｔ）＋ｎ_１（ｔ）、Ｐ_２（ｔ）＝ｓ_２（ｔ）＋ｎ_２（ｔ）、ａｓ_１（ｔ）＝ｓ_２（ｔ）、ｂｎ_１（ｔ）＝ｎ_２（ｔ）、ａ、ｂ、及びｋは定数、変数ｔは時間、ｎ_１（ｔ）とｎ_２（ｔ）は各々生体信号測定時のノイズ（Noise）による信号関数である）

…＜数式４＞