JP2016120065A - 生体情報検出装置、および生体情報検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】算出された脈拍数の信頼度を報知する生体情報検出装置を提供すること。【解決手段】被験体の一部領域である検出領域における脈波成分を含む生体信号を検出する生体信号検出部と、生体信号に基づいて脈拍数を算出する算出部と、検出領域の温度を検出する温度検出部と、算出部により算出された脈拍数の信頼度に関する信頼度情報を生成する処理部と、脈拍数を報知する報知部と、を備え、処理部は、温度検出部が検出した温度に基づいて、脈拍数の信頼度情報を生成し、生成した信頼度情報に基づいて脈拍数を報知部に報知させる生体情報検出装置を提供する。【選択図】図２

Description

本発明は、被験者の脈拍数を測定する生体情報検出装置、および生体情報検出方法に関する。

従来から、被験者の腕などに装着して歩行やランニングなどの運動中に脈拍数を測定する測定装置が知られている。測定装置は脈波センサーを備え、検出した血流量の変化を示す血流量情報から脈波に相当する脈波成分の信号（脈波信号）を抽出し、脈拍数を算出していた。血流量情報には、脈波信号の他に被験者の運動中の体動に起因する体動成分も含まれているため、測定装置では更に体動センサーを備え、検出した体動成分を血流量情報から除いて脈波信号を抽出していた。また、被験者の皮膚温度が低下している場合は、血流量情報に含まれる脈波成分が減少してしまうことにより、脈波信号の抽出が困難となり脈拍数を算出することができないことがあった。特許文献１では、脈波信号の抽出が困難な場合に、被験者が装着している測定装置において温度を検出し、当該温度が基準の温度よりも低いことを判別すると、皮膚温度が低いため脈拍数の算出ができない旨を被験者に報知する装置を提供していた。被験者は、皮膚温度の低下が報知されると、検出部位に手袋を着けるなどの皮膚温度を上昇させる手段を講じることができた。

特開２００８−２２９１９９号公報

上述したように皮膚温度が低下している場合には脈波信号の抽出は困難になるが、常に脈拍数が算出できないということではなかった。血流量情報の状態によっては脈波信号に相当する成分が抽出され、脈拍数として算出されることがあった。また、脈波信号を抽出できなかった場合に、検出した体動信号を用いて脈拍数を推定する方法（特開２０１２−２３２０１０号公報）により脈拍数を算出することもできた。しかしながら、これらの方法によって算出された脈拍数は、必ずしも被験者の脈拍数が正しく表わされているとは限らなかった。皮膚温度が低下している状態で算出することができた脈拍数は、皮膚温度が低下していない状態で十分に脈波信号が抽出されて算出された脈拍数よりも、正確性において信頼度が低いものであった。
しかしながら、特許文献１では、脈拍数を算出できなかった場合に皮膚温度の低下があったという情報提供をしていたが、脈拍数を算出できた場合では脈拍数以外の情報提供をしていなかった。従って、従来の装置では、脈拍数が報知された被験者は算出された脈拍数の正確性においてその信頼度を認識することができないという課題があった。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。

［適用例１］本適用例に係る生体情報検出装置は、被験体の一部領域である検出領域における脈波成分を含む生体信号を検出する生体信号検出部と、前記生体信号に基づいて脈拍数を算出する算出部と、前記検出領域の温度を検出する温度検出部と、前記算出部により算出された前記脈拍数の信頼度に関する信頼度情報を生成する処理部と、前記脈拍数を報知する報知部と、を備え、前記処理部は、前記温度検出部が検出した前記温度に基づいて、前記脈拍数の前記信頼度情報を生成し、生成した前記信頼度情報に基づいて前記脈拍数を前記報知部に報知させることを特徴とする。

本適用例によれば、生体信号を検出する検出領域の温度に基づいて、脈拍数の信頼度情報を生成する。生成した信頼度情報は、脈拍数と共に報知部により被験者に報知される。従って、生体情報検出装置では、算出した被験者の脈拍数における信頼度情報を被験者に対して報知することができる。

［適用例２］前記処理部は、前記温度が所定温度以下となった場合に、前記脈拍数の信頼度が低いことを表す前記信頼度情報を生成することを特徴とする。

本適用例によれば、検出領域の温度が所定温度以下になった場合に、算出した脈拍数の信頼度が低いことを示す信頼度情報を生成することができる。

［適用例３］前記算出部は、前記生体信号から前記脈拍数を算出できなかった場合に、推定される脈拍数である推定脈拍数を算出し、前記処理部は、所定期間における前記推定脈拍数の出現頻度に基づいて、前記算出部が算出する前記脈拍数の信頼度を判定することを特徴とする。

本適用例によれば、生体信号から脈拍数を算出できなかった情報が加味された推定脈拍数の出現頻度により、脈拍数の信頼度を詳細に判定することができる。

［適用例４］前記被験体における体動信号を検出する体動信号検出部を備え、前記算出部は、前記体動信号に基づいて前記推定脈拍数を算出することを特徴とする。

本適用例によれば、生体信号から脈拍数を算出できなかった場合であっても、体動信号に基づいて推定脈拍数を算出することができる。

［適用例５］前記脈拍数を記憶する記憶部を備え、前記算出部は、前記記憶部に記憶された前記脈拍数に基づいて前記推定脈拍数を算出することを特徴とする。

本適用例によれば、生体信号から脈拍数を算出できなかった場合であっても、記憶部に記憶された脈拍数に基づいて推定脈拍数を算出することができる。

［適用例６］前記報知部は、前記脈拍数を表示する表示部を備え、前記表示部は、前記信頼度情報に応じて前記脈拍数を表示することを特徴とする。

本適用例によれば、被験者は表示部に表示された情報を視認することで、脈拍数の信頼度や測定環境を確認することができる。

［適用例７］本適用例に係る生体情報検出方法は、被験体の一部領域である検出領域における脈波成分を含む生体信号を検出する生体信号検出工程と、前記生体信号に基づいて脈拍数を算出する算出工程と、前記検出領域の温度を検出する温度検出工程と、温度検出工程が検出した前記温度に基づいて、前記脈拍数の信頼度に関する信頼度情報を生成する処理工程と、前記信頼度情報に基づいて前記脈拍数を報知する報知工程と、を備えることを特徴とする。

本適用例によれば、生体信号を検出する検出領域の温度に基づいて、脈拍数の信頼度情報を生成する。生成した信頼度情報は、脈拍数と共に報知工程により被験者に報知される。従って、生体情報検出方法では、算出した被験者の脈拍数における信頼度情報を被験者に対して報知することができる。

実施形態１に係る測定装置の概略を表す説明図。 測定装置の機能構成を示すブロック図。 生体情報検出処理の流れを示すフローチャート図。 脈拍数算出処理の流れを示すフローチャート図。 信頼度判定処理の流れを示すフローチャート図。 表示処理の流れを示すフローチャート図。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが必須構成要件であるとは限らない。また、以下の各図においては、各層や各部材を認識可能な程度の大きさにするため、各層や各部材の尺度を実際とは異ならせしめている。

（実施形態１）
（測定装置の概要）
図１は、本実施形態に係る測定装置の概略を表す説明図である。図１では、生体情報検出装置としての測定装置１を被験者の肢体である手首ＷＲに装着した状態を表している。測定装置１は、被験者（被験体）の手首ＷＲに装着され被験者の脈波を検出する脈波センサー１０を内蔵し、運動中や日常生活において被験者の脈拍数などの生体情報を測定することが可能な腕時計型の装置である。
脈波センサー１０は、測定装置１の手首ＷＲ側に対向する面（測定装置１の背面）に配設されている。図１に示す例では、脈波センサー１０は楕円形状であり、その楕円形状の内側で、脈波センサー１０と対向する手首ＷＲの皮膚（体表面）の領域において脈波を検出する。尚、図１に示す脈波センサー１０は楕円形状であるがその形状に限らず、矩形形状や円形形状などの他の形状であっても良い。
尚、脈波を検出する領域は検出領域に相当する。

測定装置１は、温度センサー１４、体動センサー１２、表示部２１を備えている。温度センサー１４は、上述した検出領域の範囲内に配設され、手首ＷＲにおける皮膚温度を検出する。体動センサー１２は、被験者の手首ＷＲの動きを捉え、被験者の体動に伴い変化する体動信号を検出する。表示部２１は、測定装置１の正面（手首ＷＲ面と反対の面）に配設され、算出された脈拍数が定期的（例えば１秒から４秒間隔）に更新されて表示される。表示部２１では、数字、文字、およびアイコン等の表示情報を点滅表示、点灯表示、強調表示、または多色表示などのような表示属性を反映して表示することができる。

測定装置１では、脈波センサー１０を含む各構成部品の小型化、軽量化、省電力化が図られており、被験者の運動中や日常生活において測定される脈拍数を含む生体データを長時間に亘り測定し、表示部２１を介して被験者に報知させることができる。
尚、測定装置１を被験者の手首ＷＲに装着するものとして説明しているが、この構成に限らない。測定装置１は、脈波センサー１０による検出領域が被験者の皮膚表面であれば良く、人体の上腕部、頭部、胸部、腹部、腰部、および脚部などであってもよい。

（測定装置の構成）
図２は、測定装置の機能構成を示すブロック図である。測定装置１は、脈波センサー１０、体動センサー１２、温度センサー１４、報知部２０、計時部２２、操作部２４、通信部２６、制御部５０、および記憶部９０などを備えて構成される。

脈波センサー１０は、被験者の手首ＷＲの皮膚表面に接近した状態で、血流量の変化を検知し脈波成分を含む生体信号を検出するセンサーである。好適例として、脈波センサー１０は、光電脈波センサーであり、脈波を光学的に検出するための機構を備えている。詳しくは、脈波センサー１０には、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの光源と、フォトトランジスターなどの受光素子とが内蔵されている。光源から、光が皮膚表面に向けて照射されると、その照射光の一部が皮下の血管に反射して反射光として戻ってくる。反射光は、集光されて受光素子に入射する。血管からの反射光は、血液中のヘモグロビンの吸光作用により、血流量を反映しているため、反射光の光強度を検出することにより血流量の変化を捉えることができる。脈波センサー１０は、拍動よりも速い周期で光源を所定の周期で点滅させる。そして、受光素子は、光源の点灯機会毎に反射光を受光し、その受光強度に応じた光電変換を行い、血流量の変化を生体信号として制御部５０に出力する。脈波センサー１０は、例えば１２８Ｈｚの周波数で光源を点滅させる。
尚、脈波センサー１０は、上述の光電センサーに限らず、超音波により血管の収縮を検出して脈拍数を測定する超音波センサーを採用しても良く、電極から微弱電流を体内に流して脈拍数を測定するセンサー等を採用しても良い。
尚、脈波センサー１０は、生体信号検出部に相当する。

体動センサー１２は、例えば、３軸加速度センサーであり、互いに直交する３軸方向の加速度信号を検出する。加速度信号は体動信号の一例である。検出された加速度信号は、制御部５０に出力される。制御部５０に出力された加速度信号は、上述の生体信号から脈波信号を抽出する際に用いられる。また、加速度信号の変化量を用いて、被験者の日常活動または運動中の運動量、消費カロリー、および運動強度などが算出されても良い。それらの情報を用いて、被験者の脈拍数を推定することもできる。尚、加速度センサーは、測定装置１において必須の構成ではなく、測定装置１に内蔵されない構成であっても良い。また、加速度センサーは３軸方向に限らず、１軸、２軸、または４軸以上の方向の加速度センサーであっても良い。
体動センサー１２の他の例として、ジャイロセンサーやＧＰＳ（Global Positioning System）センサーなどを含み、被験者の体動を更に多様に判別し多様な体動信号を測定できる構成であっても良い。
尚、体動センサー１２は、体動信号検出部に相当する。

温度センサー１４は、例えば、サーミスタ、白金測温度抵抗、熱電対、サーマルダイオードなどの温度特性を活用したセンサーであり、検出された温度信号をＡ／Ｄ（Analog to Digital）変換し温度データとして制御部５０に出力する。温度センサー１４は、検出領域の範囲内に配設されているとしたが、外気温の変化を検出することが可能な測定装置１の正面、または皮膚温度の変化を検出可能な手首ＷＲ側面の任意の位置であっても良い。
尚、温度センサー１４は、温度検出部に相当する。

報知部２０は、表示部２１を有して構成される。表示部２１は、電子ペーパー、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などであり、制御部５０から入力される表示信号に基づく各種表示を行う表示装置である。表示部２１には、脈拍数、消費カロリー、運動強度などの生体情報が文字列、アイコンなどを用いて表示される。また、報知部２０は、複数個の複数色を発光するＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの発光素子、スピーカー、圧電振動子などを有して構成され、制御部５０から入力される報知信号に基づく各種報知を行う報知装置を備えても良い。
尚、報知部２０は、報知部に相当し、表示部２１は表示部に相当する。

計時部２２は、水晶振動子および発振回路でなる水晶発振器等を有して構成され、測定装置１の時計機能、ストップウォッチ機能、生体信号や体動信号検出用のサンプリング時間の発生などの計時機能を有している。計時部２２により生成される計時時刻は、制御部５０に随時出力される。

操作部２４は、ボタンスイッチ等を有して構成される入力装置であり、押下されたボタンの信号を制御部５０に出力する。この操作部２４の操作により、脈拍数の測定を開始する指示、脈拍数の測定を終了する指示等の各種指示入力がなされる。尚、操作部２４の構成はこれに限定されるものではなく、複数の操作入力が可能な構成であれば良く、表示部２１がタッチパネル機能を備えていても良い。また、体動センサー１２などから加速度信号を取得して、加速度信号の発生パターン毎に被験者の操作を分析し、操作信号として制御部５０に出力する構成であっても良い。この構成によれば、例えば、被験者により測定装置１の表示部２１などが３回タップされた場合に、その加速度信号を検出し、脈拍測定を開始するといった機能を実現することができる。

通信部２６は、制御部５０の制御に従って、装置内部で利用される情報をＰＣ（Personal Computer）等の外部の情報処理装置との間で送受信するための通信装置である。この通信部２６の通信方式としては、所定の通信規格に準拠したケーブルを介して有線接続する形式や、クレイドルと呼ばれる充電器と兼用の中間装置を介して接続する形式、近距離無線通信を利用して無線接続する形式等、種々の方式を適用可能である。

制御部５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサーを有して構成され、測定装置１の各部を統括的に制御する制御装置および演算装置である。制御部５０は、記憶部９０に記憶された各種プログラムに従って測定装置１の各種機能を実現する。
制御部５０は、脈拍数算出部６０、および信頼性処理部７０を機能部として有する。但し、これらの機能部は一実施例として記載したものに過ぎず、必ずしもこれらすべての機能部を必須構成要素としなければならないわけではない。また、これら以外の機能部を必須構成要素としても良い。

脈拍数算出部６０は、脈波センサー１０および体動センサー１２から生体信号および体動信号を入力し、検出脈拍数および推定脈拍数を算出する。脈拍数算出部６０は、検出脈拍数算出部６１および推定脈拍数算出部６３を含み構成される。
尚、脈拍数算出部６０は、算出部に相当する。

検出脈拍数算出部６１は、脈波センサー１０による検出された生体信号から検出脈拍数を算出する。詳しくは、生体信号には、脈波成分に体動成分が重畳されているため、体動センサー１２から入力した体動信号を用いて、脈波成分と体動成分を分離し、脈波信号を抽出する。脈波信号に対して周波数分解処理を行い、各周波数の信号強度値を算出する。周波数分解処理は、例えば高速フーリエ変換ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を適用することができる。算出した信号強度値から被験者の脈波に相当する周波数スペクトルを特定し、その周波数（あるいは周期）に基づいて脈拍数を求める。測定装置１では、所定時間間隔（例えば１秒から５秒間隔）で脈拍数を算出する。以降の説明において、上述のように算出された脈拍数を「検出脈拍数」と呼称する。算出された検出脈拍数は、検出脈拍数算出部６１によって、記憶部９０に時系列に検出脈拍数データ９３として記憶される。

検出脈拍数算出部６１では、被験者の実際の脈拍数から乖離した検出脈拍数を算出してしまう場合がある。それは、外気温が低い環境において測定している場合などでは、人体の皮膚表面における血行が悪くなる場合があるためである。このような場合、生体信号に含まれる脈波成分が弱くなるため脈波信号の情報量が減り適応フィルター処理や周波数分解処理における算出精度が低くなり、算出された検出脈拍数の正確性に影響を与えていた。つまり、皮膚表面における血行が悪い状態で算出された検出脈拍数は、血行が良い状態で算出された検出脈拍数に比べ、正確に算出されていない場合があり、信頼度においては低い状態である。尚、検出脈拍数算出部６１では、検出脈拍数が算出された結果、その脈拍数の数値が人体の脈拍数として不適切な値であった場合は、推定脈拍数算出部６３に処理を移行し推定脈拍数を算出する。

推定脈拍数算出部６３は、検出脈拍数算出部６１により検出脈拍数を算出できなかった場合に、被験者の脈拍数を推定し、推定脈拍数として算出する。詳しくは、検出した体動信号を用いて推定する方法、記憶された検出脈拍数を用いて推定する方法などが用いられて、推定脈拍数が算出される。体動信号を用いて推定する方法では、体動信号に基づいて被験者のピッチ（歩数／分）を算出し、ピッチと脈拍数との相関関係を用いて推定脈拍数を算出する（特開２０１２−２３２０１０号公報）。また、記憶された検出脈拍数を用いて算出する方法では、時系列に記憶された脈拍数から直近に算出された検出脈拍数の変化傾向を用いて脈拍数を予測し、その結果を推定脈拍数として算出する（特開２０１３−１３４８６号公報）。算出された推定脈拍数は、推定脈拍数算出部６３によって、記憶部９０に時系列に推定脈拍数データ９５として記憶される。
尚、推定脈拍数算出部６３は、このような推定方法に限らず、例えば、体動信号を用いて算出された消費カロリーや運動強度などの情報に基づいて、推定脈拍数が算出されても良い。

信頼性処理部７０は、脈拍数算出部６０により算出された検出脈拍数および推定脈拍数の信頼度を判定する。判定した信頼度情報に基づいて、脈拍数の表示方法を変更する。信頼性処理部７０は、皮膚温度算出部７１、出現頻度算出部７３、信頼度判定部７５、および表示指示部７７などから構成される。
尚、信頼性処理部７０は、処理部に相当する。

皮膚温度算出部７１は、温度センサー１４から入力した温度データを用いて皮膚温度を算出する。詳しくは、測定装置１では、温度センサー１４が配設されている位置によって検出する温度が異なる。例えば、温度センサー１４が測定装置１の表面に配設されていれば、温度センサー１４は、外気温の温度を検出する。測定装置１では、予め温度センサー１４が配設されている位置において検出される温度変化と、人体の皮膚温度の温度変化との相関関係を表した温度変換テーブル９９（後述する）を記憶部９０に備えている。皮膚温度算出部７１は、温度変換テーブル９９を参照して、温度センサー１４から入力した温度データから皮膚温度を算出する。

出現頻度算出部７３は、算出された脈拍数の中で、推定脈拍数の出現頻度が算出される。詳しくは、記憶部９０に記憶されている時系列に記憶されている検出脈拍数データ９３および推定脈拍数データ９５を参照して、所定期間（例えば、直近の３０秒間）において、推定脈拍数が出現した割合を算出する。

信頼度判定部７５は、皮膚温度算出部７１によって算出された皮膚温度と、出現頻度算出部７３によって算出された出現頻度との情報に基づいて、脈拍数の信頼度を判定する。信頼度は、例えば、高い、中程度、低い、などの３段階で判別される。尚、信頼度は、段階ではなく数値で算出されても良い。
信頼度判定部７５は、皮膚温度が所定温度よりも低下したか否かを判別し、低下していた場合に、信頼度が低くなっている確率が高いとし、推定脈拍数の出現頻度と比較する。推定脈拍数の出現頻度の割合量によって、更に信頼度の段階を判定する。尚、信頼度の高低を判別する所定温度、および信頼度の段階を判定する出現頻度の割合量は、発明者により予め複数の被験者により計測された実験データに基づいて、決定されている。

表示指示部７７は、信頼度判定部７５により判定された脈拍数の信頼度情報に応じて、表示属性を変えて脈拍数を表示するよう表示部２１に指示する。表示属性は、表示する文字列やアイコンなどの表示形式であり、表示属性情報としては色情報、サイズ情報、点滅または点灯情報、強調表示情報などがある。
表示指示部７７では、表示部２１に対して、例えば、信頼度が高い場合には、脈拍数の数値が点灯表示され、信頼度が中程度の場合は脈拍数が点滅表示され、信頼度が低い場合には脈拍数の数値を表示しないといった指示コマンドを出力する。

記憶部９０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置によって構成され、測定装置１の制御プログラムや各種機能を実現するための各種プログラム、データ等を記憶している。また、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを有する。尚、記憶部９０は記憶部に相当する。
記憶部９０には、時系列格納データ９１、温度変換テーブル９９などが格納されている。
時系列格納データ９１は、時刻情報毎にデータが格納されたデータファイルである。時系列格納データ９１には、検出脈拍数データ９３、推定脈拍数データ９５、皮膚温度データ９７が格納されている。
検出脈拍数データ９３は、検出脈拍数算出部６１により算出された検出脈拍数が時刻情報と共に所定の間隔（例えば、１秒から４秒間間隔）で格納されている。また、検出脈拍数が算出できなかった場合は、該当する時刻情報の箇所に算出失敗を示すマーク（例えば、”ＮＧ”）が格納されている。
推定脈拍数データ９５は、推定脈拍数算出部６３により算出された推定脈拍数が時刻情報と共に所定の間隔（例えば、１秒から４秒間隔）で格納されている。また、推定脈拍数が算出されなかった該当する時刻情報の箇所には、算出が行われなかったことを示すマーク（例えば、”ＮＡ”）が格納されている。
皮膚温度データ９７は、皮膚温度算出部７１により算出された皮膚温度が時刻情報と共に所定の間隔（例えば、１秒から４秒間隔）で格納されている。

温度変換テーブル９９は、温度センサー１４が検出する温度データを、人体の皮膚温度の温度データに変換するために利用されるテーブルである。温度変換テーブル９９は、発明者らにより予め蓄積された実験データの分析により、温度センサー１４が検出する温度データと、人体の皮膚温度の温度データとの間で導出された相関関係に基づいて生成されたテーブルである。

（生体情報検出処理の流れ）
図３は、生体情報検出処理の流れを示すフローチャート図である。以降、図３を中心に、適宜、図２を交えて説明する。尚、以下のフローは、生体情報検出方法に相当し、記憶部９０に記憶されている制御プログラム（図示は省略）に基づいて制御部５０が脈波センサー１０、体動センサー１２、温度センサー１４、報知部２０を含む各部を制御することにより実行される。

ステップＳ１００は、センサーを起動する。詳しくは、脈波センサー１０、体動センサー１２、温度センサー１４の各センサーに電源を供給し、各センサーが信号をサンプリングするサンプリング周期を設定する。各センサーが起動されると、サンプリング周期毎にそれぞれのセンサーで信号を検出する。

ステップＳ１１０は、生体信号を検出する。詳しくは、脈波センサー１０によりサンプリング周期毎に検出された生体信号を蓄積する。サンプリング周期は、例えば、１６Ｈｚ〜６４Ｈｚであり、生体信号が、１秒間に１６〜６４回サンプリングされる。本ステップでは、生体信号が所定の間隔（例えば１秒から４秒間）分蓄積されると、記憶部９０に一時的に記憶する（図示は省略）。一時的に記憶された生体信号に基づいて次に進むステップＳ１４０において脈拍数が算出される。また、以降のステップで必要な場合は、生体信号を数秒以上（例えば１６秒分程度）の記憶しても良い。尚、本ステップは、生体信号検出工程に相当する。

ステップＳ１２０では、体動信号を検出する。詳しくは、体動センサー１２によりサンプリング周期毎に検出された体動信号を蓄積する。サンプリング周期は、生体信号と同様に例えば、１６Ｈｚ〜６４Ｈｚであり、体動信号が、１秒間に１６〜６４回サンプリングされる。本ステップでは、体動信号が所定の間隔（例えば１秒から４秒間）分蓄積されると、記憶部９０に一時的に記憶する（図示は省略）。一時的に記憶された体動信号を利用して次に進むステップＳ１４０において脈拍数が算出される。また、必要に応じて、数秒以上（例えば１６秒分程度）の体動信号を記憶しても良い。

ステップＳ１３０では、温度を検出する。詳しくは、温度センサー１４から温度データを一定時間毎（例えば、１秒間間隔）に取得する。
ステップＳ１３１では、皮膚温度を算出する。詳しくは、ステップＳ１３０により取得した温度データから、温度変換テーブル９９を参照して、人体の皮膚温度の温度データを算出する。
ステップＳ１３３では、皮膚温度を格納する。ステップＳ１３１で算出した皮膚温度データを時刻情報と共に記憶部９０の皮膚温度データ９７に格納する。
尚、ステップＳ１３０〜Ｓ１３３までは、温度検出工程に相当する。

ステップＳ１４０に移る。
ステップＳ１４０は、脈拍数算出工程である。生体信号および体動信号の信号を入力し、脈拍数を算出する。算出される脈拍数は、検出脈拍数または推定脈拍数であり、推定脈拍数は、検出脈拍数の算出に失敗した場合に推定される脈拍数である。本ステップにおいて算出される脈拍数は、ステップＳ１１０において説明した所定の間隔毎に算出され、時系列格納データ９１として記憶部９０に格納される。本ステップの詳細については、図４を用いて後述する。

ステップＳ１５０は、信頼度判定工程である。ステップＳ１４０で算出された検出脈拍数および推定脈拍数などの脈拍数の信頼度を判定する。信頼度の判定には、皮膚温度の温度データが用いられる。本ステップの詳細については、図５を用いて後述する。

ステップＳ１６０は、表示工程である。ステップＳ１５０で判定された脈拍数の信頼度の情報に基づいて脈拍数を表示する表示属性を決定し、表示部２１に対して表示を指示する。本ステップの詳細については、図６を用いて後述する。

ステップＳ１７０では、脈拍数の測定が終了したか否か判定する。ステップＳ１１０からステップＳ１６０までのフローが所定の間隔（例えば１秒から４秒）の間に処理されると、所定の間隔毎に脈拍数が表示部２１に更新されて表示される。本ステップでは、被験者による操作部２４などの操作により、脈拍数の測定を終了する旨の指示がされたことを検出した場合は（ステップＳ１７０；Ｙｅｓ）、本フローを終了する。検出しなかった場合は（ステップＳ１７０；Ｎｏ）、各センサーによる検出処理（ステップＳ１１０〜Ｓ１３０）に戻る。

（脈拍数算出処理のフロー）
図４は、脈拍数算出処理の流れを示すフローチャート図である。以下のフローは、図３で示したステップＳ１４０の脈拍数算出工程の処理を詳細に説明したものである。尚、本フローは、算出工程に相当し、記憶部９０に記憶されているサブルーチンプログラム（図示は省略）が制御プログラムから呼び出されることによって実行される。

ステップＳ２００では、生体信号と体動信号を取得する。生体信号および体動信号は、それぞれステップＳ１１０およびステップＳ１２０で検出したサンプリング周期毎の検出信号であり、例えば、１秒間に１６〜６４個の信号データが含まれている。また、取得した信号データは、記憶部９０に記憶されているため、本ステップでは必要に応じて十数秒前（例えば１６秒前）までの信号データを取得し、以降のステップで参照可能にする。

ステップＳ２１０では、検出脈拍数を算出する。詳しくは、生体信号および体動信号の信号データを参照し、生体信号から体動成分を分離して脈波信号を抽出する。抽出した脈波信号において周波数分解処理を行い脈波に相当する周波数スペクトルを特定し、その周波数に基づいて脈拍数を算出する。脈波に相当する周波数スペクトルの特定が困難な場合は、更に参照する信号データ量を増やして、脈波信号を抽出し、脈波に相当する周波数スペクトルを特定する。特定した周波数スペクトルから算出される脈拍数が人体の脈拍数の値から乖離していた場合や、脈波に相当する周波数スペクトルを特定できなかった場合は、検出脈拍数が算出に失敗したという結果が導出されて、検出脈拍数データ９３に算出失敗を示すマーク”ＮＧ”を記録する。また、検出脈拍数の算出に成功した場合は、推定脈拍数の算出が不要になるため、推定脈拍数データ９５に算出不要を示すマーク”ＮＡ”を記録する。

ステップＳ２２０では、検出脈拍数が算出できたか否か判定され、算出できた場合は（ステップＳ２２０；Ｙｅｓ）、ステップＳ２３０に進む。算出できなかった場合は（ステップＳ２２０；Ｎｏ）、ステップＳ２５０に進む。

ステップＳ２３０では、検出脈拍数を格納する。ステップＳ２１０で算出した検出脈拍数の数値を時刻情報と共に検出脈拍数データ９３に記憶する。
ステップＳ２４０では、検出脈拍数を本フローの出力である脈拍数として設定し、本フローを終了する。本ステップにおいて算出された検出脈拍数は、図３に示すステップＳ１４０からステップＳ１５０に対して渡される脈拍数である。

ステップＳ２５０では、推定脈拍数を算出する。詳しくは、体動信号の信号データを用いて、周波数分解処理を行い被験者のピッチを算出し、単位時間毎の体動信号の累積により運動量を算出する。被験者のピッチおよび運動量の情報と、脈拍数の相関関係を示すテーブルを用いて推定脈拍数を算出する。また、他の方法として検出脈拍数データ９３を参照して、直近で算出できた検出脈拍数の変化傾向から移動平均法や指数平滑法等の予測分析を行い脈拍数を推定し、推定脈拍数として算出する。

ステップＳ２６０では、推定脈拍数を格納する。ステップＳ２５０で算出した推定脈拍数の数値を時刻情報と共に推定脈拍数データ９５に記憶する。
ステップＳ２７０では、推定脈拍数を本フローの出力である脈拍数として設定し、本フローを終了する。本ステップにおいて算出された推定脈拍数が、生体信号から脈拍数を算出できなかった場合に図３に示すステップＳ１４０からステップＳ１５０の工程で処理される脈拍数である。

尚、ステップＳ２５０の処理の前に推定脈拍数の算出が必要か否かを判定する処理を行っても良い。例えば、被験者が脈拍数を参考にして運動強度を調整するようなトレーニング中の場合は、推定脈拍数の算出が必要であると判定し、日常生活中などで特に脈拍数を注視する必要のない状況においては、推定脈拍数の算出が必要で無いと判定する。このようにすることで、推定脈拍数の算出が不要な場合は、算出処理を行うことによる電力消費を抑制することができる。また、推定脈拍数を算出しなかった場合であっても、推定脈拍数データ９５には、算出しなかったことを表す記号（’−’など）と時刻情報が格納される。

（信頼度判定処理のフロー）
図５の説明に移る。
図５は、信頼度判定処理の流れを示すフローチャート図である。以下のフローは、図３で示したステップＳ１５０の信頼度判定工程の処理を詳細に説明したものである。尚、本フローは、処理工程に相当し、記憶部９０に記憶されているサブルーチンプログラム（図示は省略）が制御プログラムから呼び出されることによって実行される。
本フローは、ステップＳ１４０から渡された脈拍数の信頼度を判定する。

ステップＳ３００では、皮膚温度を取得する。詳しくは、ステップＳ１４０から渡された脈拍数が算出された時刻、または生体信号が検出された時刻における皮膚温度を皮膚温度データ９７から読み込む。
ステップＳ３１０では、皮膚温度が所定温度以下か否か判定する。皮膚温度が所定温度以下の場合は（ステップＳ３１０；Ｙｅｓ）、ステップＳ３２０に進み、皮膚温度が所定温度を超えている場合は（ステップＳ３１０；Ｎｏ）、生体信号に基づいて算出された脈拍数の信頼度が高いとしてステップＳ３９０に進む。

ステップＳ３２０では、推定脈拍数の出現頻度を算出する。詳しくは、検出脈拍数データ９３および推定脈拍数データ９５を参照して、所定期間（例えば、直近の３０秒間）における推定脈拍数の出現頻度の割合を算出する。出現頻度の割合は、所定期間の推定脈拍数の出現数を、推定脈拍数および検出脈拍数の出現数の総和で除算した値（％）である。
また、出現頻度が増加している傾向であるか、そうでないかを判定するために、単位期間あたりの推定脈拍数の出現割合を算出する。具体的には、直近の５秒間、その前の５秒間、のように遡った５秒毎における推定脈拍数の出現割合を算出する。

ステップＳ３３０では、前回の信頼度は低または中か判定する。詳しくは、前回に算出した脈拍数の信頼度（後述するステップＳ３７０〜Ｓ３９０において算出される）が、低い（低）または中程度（中）であった場合は（ステップＳ３３０；Ｙｅｓ）、ステップＳ３４０へ進み、そうでない場合、すなわち高い（高）であった場合は（ステップＳ３３０；Ｎｏ）、ステップＳ３５０へ進む。

ステップＳ３４０では、出現頻度の閾値Ａに８７．５％および閾値Ｂに５０％の値を設定する。閾値Ａおよび閾値Ｂは、本フローで用いられる内部変数であり、記憶部９０に記憶されている。
ステップＳ３５０では、出現頻度の閾値Ａに８０％および閾値Ｂに５０％の値を設定する。

ステップＳ３６０では、出現頻度の割合が閾値Ａおよび閾値Ｂと比較され、比較結果に基づいて次に進む処理が判定される。具体的には、ステップＳ３２０において算出された出現頻度の割合が、ステップＳ３４０，Ｓ３５０で設定された閾値Ａおよび閾値Ｂの値と比較される。出現頻度の割合が、閾値Ａ以上である場合は、ステップＳ３７０に進む。出現頻度の割合が閾値Ａ未満で閾値Ｂ以上である場合は、ステップＳ３８０に進む。出現頻度の割合が閾値Ｂより小さい場合は、ステップＳ３９０に進む。

ステップＳ３７０では、脈拍数の信頼度が低いことを表す「低」に設定する。また、信頼度を示す変数ＲＥＬに’Ｌ’を代入する。
ステップＳ３８０では、脈拍数の信頼度が中程度であることを表す「中」に設定する。また、信頼度を示す変数ＲＥＬに’Ｍ’を代入する。
ステップＳ３９０では、脈拍数の信頼度が高いことを表す「高」に設定する。また、信頼度を示す変数ＲＥＬに’Ｈ’を代入する。

以上のように、本フローでは、皮膚温度が所定温度よりも低い場合において、推定脈拍数の出現頻度に基づいて脈拍数の信頼度を判別する。推定脈拍数の出現頻度が多い傾向にある場合は、検出脈拍数の算出に失敗した頻度が多いため、算出された脈拍数の信頼度は低く設定される（ステップＳ３７０）。反対に、推定脈拍数の出現頻度が少ない傾向にある場合は、検出脈拍数の算出に成功した頻度が高く、信頼度が高く設定され（ステップＳ３９０）、中間が、信頼度が中程度に設定される（ステップＳ３８０）。これらの信頼度を示す変数ＲＥＬの情報は、信頼度情報としてステップＳ１６０（図３）に渡される。
ステップＳ３３０〜Ｓ３５０のフローにおいては、前回に算出した脈拍数の信頼度が低または中である場合と、信頼度が高である場合において、これは、信頼度が低い傾向に変化してきた場合、または信頼度が高い傾向に変化してきた場合等において、それぞれの閾値の近辺で頻繁に信頼度が切り替わらないようにするためである。

（表示指示処理のフロー）
図６の説明に移る。
図６は、表示指示処理の流れを示すフローチャート図である。以下のフローは、図３で示したステップＳ１６０の表示工程の処理を詳細に説明したものである。尚、本フローは、報知工程に相当し、記憶部９０に記憶されているサブルーチンプログラム（図示は省略）が制御プログラムから呼び出されることによって実行される。

ステップＳ４００では、算出された脈拍数を取得する。
ステップＳ４１０では、信頼度情報である信頼度（変数ＲＥＬ）を取得する。詳しくは、信頼度判定処理のフロー（図５）のステップＳ３７０〜Ｓ３９０において設定された変数ＲＥＬの値を読み込む。
ステップＳ４２０では、変数ＲＥＬの内容に基づいて次に進む処理が判定される。具体的には、変数ＲＥＬが’Ｌ’である場合はステップＳ４３０に進み、変数ＲＥＬが’Ｍ’である場合はステップＳ４４０に進み、変数ＲＥＬが’Ｈ’である場合はステップＳ４５０に進む。

ステップＳ４３０では、表示部２１に対して、’−−’を表示する旨を指示する。
ステップＳ４４０では、表示部２１に対して、脈拍数を点滅表示する旨を指示する。
ステップＳ４５０では、表示部２１に対して、脈拍数を点灯表示する旨を指示する。

以上のように本フローでは、算出された脈拍数の信頼度が低い場合は、ステップＳ４３０によって、表示部２１では脈拍数を表示せずに、’−−’が表示される。算出された脈拍数の信頼度が中程度の場合は、ステップＳ４４０によって、表示部２１では脈拍数が点滅表示される。算出された脈拍数の信頼度が高い場合は、ステップＳ４５０によって、表示部２１では、脈拍数が点灯表示される。

以上述べたように本実施形態に係わる測定装置１によれば、以下の効果を得ることができる。制御部５０に備えられた信頼性処理部７０では脈拍数算出部６０により算出された脈拍数の信頼度を判定している。信頼度の判定は、信頼度判定部７５により、皮膚温度算出部７１により算出された皮膚温度の情報による判定と、出現頻度算出部７３により算出された推定脈拍数の出現頻度の情報による判定の２種類の判定により行われている。
皮膚温度の情報による判定は、皮膚温度の低下に伴い生体信号から抽出される脈波信号が減衰すると脈拍数の算出精度が下がるために、脈拍数の信頼度が低下する現象が利用された判定である。信頼度判定部７５では、皮膚温度を所定温度と比較して脈拍数の信頼度を判定し、表示指示部７７では、判定された脈拍数の信頼度に応じた表示内容を表示部２１に出力している。
推定脈拍数の出現頻度による判定では、生体信号から脈拍数（検出脈拍数）の算出に失敗した場合に、推定脈拍数が算出されるため、検出脈拍数の算出失敗が繰り返されているような期間では、算出された脈拍数の信頼度は低いと判定している。信頼度判定部７５では、推定脈拍数の出現頻度を閾値Ａおよび閾値Ｂと比較して脈拍数の信頼度を判定している。上述の皮膚温度の情報による判定と組み合わせることにより、更に、詳細に脈拍数の信頼度を判定することができる。
従って、測定装置１では、皮膚温度情報に基づいて、算出した被験者の脈拍数における信頼度情報を被験者に対して報知することができ、推定脈拍数の出現頻度に基づいて更に詳細に算出された脈拍数の信頼度情報を被験者に対して報知することができる。

（変形例１）
次に変形例１について、図５を用いて説明する。
図５に示す信頼度判定処理のフローにおいて、皮膚温度および推定脈拍数の出現頻度に基づいて算出された脈拍数の信頼度を判定していたが、その構成に限らず、皮膚温度のみに基づいて算出された脈拍数の信頼度を判定しても良い。具体的には、ステップＳ３１０の皮膚温度が所定温度以下か否か判定する処理において、所定温度以下である場合（ステップＳ３１０；Ｙｅｓ）は、ステップＳ３２０〜Ｓ３７０を省略して、ステップＳ３８０へ進み信頼度を中程度とし、所定温度より高い場合（ステップＳ３１０；Ｎｏ）は、ステップＳ３９０へ進み信頼度を高いとする。
このような構成においても、皮膚温度に基づいて算出された脈拍数の信頼度を判定することができる。

（変形例２）
次に変形例２について、図５を用いて説明する。
図５に示す信頼度判定処理のフローにおけるステップＳ３３０では、前回に算出した脈拍数の信頼度に基づいて判定しているが、このような条件の判定に限られず、検出した温度の変化傾向で判定しても良い。具体的には、検出した温度の変化傾向が低下する傾向である場合には、ステップＳ３４０に進み、低下しない傾向である場合にはステップＳ３５０に進む。
また、ステップＳ３３０を推定脈拍数の出現頻度が増加しているか否かで判定しても良い。詳しくは、ステップＳ３２０で算出した単位期間あたりの推定脈拍数の出現割合が増加している場合は（ステップＳ３３０；Ｙｅｓ）、ステップＳ３４０へ進み、増加していない場合は（ステップＳ３３０；Ｎｏ）、ステップＳ３５０へ進む。
更に、別の例では、ステップＳ３３０を検出した脈拍数の増減傾向で判定しても良い。具体的には、検出した脈拍数の増減傾向が増加傾向である場合には、ステップＳ３４０に進み、減少傾向である場合にはステップＳ３５０に進む。
これらのような条件の判定によっても、それぞれの閾値の近辺で頻繁に信頼度が切り替わらないようにすることができる。

（変形例３）
図６を用いて説明する。
ステップＳ４３０〜Ｓ４５０では、信頼度の状態に応じて、’−−’を表示、脈拍数を点滅表示、脈拍数を点灯表示としていたが、これらの表示表現に限らない。それぞれの表示属性を変更して、被験者が区別して視認できる表示表現であれば良い。例えば、ステップＳ４３０、Ｓ４４０、Ｓ４５０のそれぞれの表示を、順に、脈拍数の点滅表示、脈拍数の点灯表示、脈拍数の強調表示、などとしても良い。また、アイコンなどを利用して、アイコンを点滅、点灯させて脈拍数の信頼度の違いを表現しても良い。更に、信頼度が‘Ｌ’の場合には、寒色系の色でアイコンを表示し、信頼度が‘Ｈ’の場合には、暖色系の色でアイコンを表示し、信頼度が‘Ｍ’の場合には、寒色と暖色との中間色でアイコンを表示するように構成しても良い。

（変形例４）
図５を用いて説明する。
図５に示すステップＳ３００およびＳ３１０では、被験者の皮膚温度を用いて、所定温度と比較して信頼度を判定しているが、被験者の皮膚温度に限定しない。検出領域の皮膚温度と相関のある温度を用いていれば良い。例えば、測定装置１において測定される外気温の温度であっても良い。その場合は、比較する所定温度についても、人体の皮膚温度における所定温度を外気温の温度に適応させた温度とすることで、上述の実施形態と同様な効果を得ることができる。また、皮膚との距離が異なる位置に複数の温度センサーを配置し、その温度勾配から皮膚表面の温度を推定する構成としても良い。

（変形例５）
図５を用いて説明する。
図５におけるステップＳ３４０およびＳ３５０では、出現頻度の閾値Ａおよび閾値Ｂに８７．５％、８０％、５０％などの値を設定していたが、これは一例でありこのような数値に限定されない。「閾値Ａ＞閾値Ｂ」の関係を満たしていれば、他の数値が設定されても良い。

（変形例６）
図５を用いて説明する。ステップＳ３３０において前回に算出した脈拍数の信頼度に基づいて、閾値Ａと閾値Ｂの値を変えて設定しているが、ステップＳ３３０の判定を省略しても良い。その場合は、閾値Ａと閾値Ｂの値を固定値に設定し、ステップＳ３６０における出現頻度の判定に進むことで、信頼度を判定することができる。

１…測定装置、１０…脈波センサー、１２…体動センサー、１４…温度センサー、２０…報知部、２１…表示部、２２…計時部、２４…操作部、２６…通信部、５０…制御部、６０…脈拍数算出部、６１…検出脈拍数算出部、６３…推定脈拍数算出部、７０…信頼性処理部、７１…皮膚温度算出部、７３…出現頻度算出部、７５…信頼度判定部、７７…表示指示部、９０…記憶部、９１…時系列格納データ、９３…検出脈拍数データ、９５…推定脈拍数データ、９７…皮膚温度データ、９９…温度変換テーブル。

Claims (7)

1. 被験体の一部領域である検出領域において脈波成分を含む生体信号を検出する生体信号検出部と、
   前記生体信号に基づいて脈拍数を算出する算出部と、
   前記検出領域の温度を検出する温度検出部と、
   前記算出部により算出された前記脈拍数の信頼度に関する信頼度情報を生成する処理部と、
   前記脈拍数を報知する報知部と、
   を備え、
   前記処理部は、前記温度検出部が検出した前記温度に基づいて、前記脈拍数の前記信頼度情報を生成し、生成した前記信頼度情報に基づいて前記脈拍数を前記報知部に報知させることを特徴とする生体情報検出装置。
2. 前記処理部は、前記温度が所定温度以下となった場合に、前記脈拍数の信頼度が低いことを表す前記信頼度情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の生体情報検出装置。
3. 前記算出部は、前記生体信号から前記脈拍数を算出できなかった場合に、推定される脈拍数である推定脈拍数を算出し、
   前記処理部は、所定期間における前記推定脈拍数の出現頻度に基づいて、前記算出部が算出する前記脈拍数の信頼度を判定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の生体情報検出装置。
4. 前記被験体における体動信号を検出する体動信号検出部を備え、
   前記算出部は、前記体動信号に基づいて前記推定脈拍数を算出することを特徴とする請求項３に記載の生体情報検出装置。
5. 前記脈拍数を記憶する記憶部を備え、
   前記算出部は、前記記憶部に記憶された前記脈拍数に基づいて前記推定脈拍数を算出することを特徴とする請求項３または請求項４に記載の生体情報検出装置。
6. 前記報知部は、前記脈拍数を表示する表示部を備え、
   前記表示部は、前記信頼度情報に応じて前記脈拍数を表示することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の生体情報検出装置。
7. 被験体の一部領域である検出領域における脈波成分を含む生体信号を検出する生体信号検出工程と、
   前記生体信号に基づいて脈拍数を算出する算出工程と、
   前記検出領域の温度を検出する温度検出工程と、
   前記温度検出工程が検出した前記温度に基づいて、前記脈拍数の信頼度に関する信頼度情報を生成する処理工程と、
   前記信頼度情報に基づいて前記脈拍数を報知する報知工程と、
   を備えることを特徴とする生体情報検出方法。

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