JP2017086293A

JP2017086293A - 生理指標検出装置、生理指標検出方法、生理指標検出処理プログラム

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Publication number: JP2017086293A
Application number: JP2015218191A
Authority: JP
Inventors: 佳那江口; Kana Eguchi; 理水野; Osamu Mizuno; 和広吉田; Kazuhiro Yoshida; 勉籔内; Tsutomu Yabuuchi
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2015-11-06
Filing date: 2015-11-06
Publication date: 2017-05-25
Anticipated expiration: 2035-11-06
Also published as: JP6535575B2

Abstract

【課題】固定的な閾値を用いることなく、生理指標を精度よく検出する装置を提供する。
【解決手段】生体信号からの検出対象となる生理指標の既知の特徴に基づいて、生体信号におけるテンプレートの波形を算出する第１の算出手段と、複数の所定期間内における生体信号の波形と算出したテンプレートの波形との類似性を示す値、および、複数の所定期間内における前記生体信号の大きさのばらつきを示す統計値を算出する第２の算出手段と、算出した類似性を示す値の大きさに基づいて、複数の所定期間内における生体信号から検出対象となる生理指標の候補を検出する検出手段と、検出手段により検出した候補について算出した統計値が所定の条件を満たす場合に、この候補を検出対象となる生理指標として決定する決定手段とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、生理指標検出装置、生理指標検出方法、生理指標検出処理プログラムに関する。

ホルター（Holter）心電計などのウェアラブルデバイスを用いて取得する生体信号には、体動や静電気などによって様々なノイズが混入する可能性がある。このため、ノイズが混入することを想定して生体信号の特徴量抽出や解析を行う必要がある。

図４は、心電図の一例を示す図である。
心電など循環器系の生体信号の場合、心室の収縮と同期した信号が周期的に観測される。心電の場合は図４（ａ）に示すＱＲＳ群（便宜上、以下においてＲ波と呼ぶことがある）が当該信号に相当する。図４（ｂ）や図４（ｃ）に示すように、心電については、隣接するＲ波同士の間隔であるＲＲＩ（RR Interval（例えばhttp://hclab.sakura.ne.jp/stress_novice_hartrate.html参照））の逆数で心拍数が求まるため、Ｒ波を検出することは医療以外の目的においても重要である。

図５は、脈波の一例を示す図である。
また、図５に示すように、心電と同じく、循環器系の生体信号である脈波については、隣接するＰ波同士の間隔であるＰＰＩ（PP Intervalの逆数から脈拍数が求まるため（例えば特開２００９−８２２９２号公報参照））、Ｐ波を検出することについても医療以外の目的において重要となる。

Nakai et.al，Noise Tolerant ＱＲＳ Detection using Template Matching with Short-Term Autocorrelation，IEEE EMBC 2014，pp.34-37，2014.

Ｒ波（心電）やＰ波（脈波）などの生理指標を検出する単純な方法として、閾値を用いる方法が考えられる。しかし、ウェアラブルデバイスが計測する生体信号の大きさは、機器構成、ユーザ、環境によって異なるため、閾値の設定によっては目標とする生理指標の検出漏れ、過剰検出、誤検出を引き起こす恐れがある。

図６は、心電図において過剰検出、検出漏れ、誤検出を起こす一例を示す図である。図３中のＡは閾値を、Ｗ１は過剰検出の部分を、Ｗ２は検出漏れの部分を、Ｗ３は誤検出の部分をそれぞれ示す。

また、別の方法として、生体信号の自己相関を用いる手法が考えられる。
しかし、テンプレートウィンドウおよび当該テンプレートウィンドウに基づく探索ウィンドウの幅を、心臓の拡張や収縮に関連する信号であるＰ波〜Ｔ波すべてを含むように設定すると、生体信号中に混入したノイズ等によって自己相関係数が低くなり、目標とする生理指標を検出できない場合が生じうる。

一方、上記の各ウィンドウの幅をＱＲＳ群（心電）やＰ波（脈波）と同等程度に設定すると、筋電など類似した生体信号を、目標とする生理指標として誤検出してしまう場合が生じうる。

本発明の目的は、固定的な閾値を用いることなく、生理指標を精度よく検出することができる生理指標検出装置、生理指標検出方法、生理指標検出処理プログラムを提供することである。

上記目的を達成するために、この発明の実施形態における生理指標検出装置の態様は、生体信号からの検出対象となる生理指標の既知の特徴に基づいて、前記生体信号におけるテンプレートの波形を算出する第１の算出手段と、複数の所定期間内における前記生体信号の波形と前記算出した前記テンプレートの波形との類似性を示す値、および、前記複数の所定期間内における前記生体信号の大きさのばらつきを示す統計値を算出する第２の算出手段と、前記算出した前記類似性を示す値に基づいて、前記検出対象となる生理指標の候補を前記複数の所定期間内における前記生体信号から検出する検出手段と、前記検出手段により検出した候補について前記算出した統計値が所定の条件を満たす場合に、この候補を前記検出対象となる生理指標として決定する決定手段とを有する装置を提供する。

本発明の実施形態における生理指標検出方法の態様は、生体信号からの検出対象となる生理指標の既知の特徴に基づいて、前記生体信号におけるテンプレートの波形を算出する第１の算出ステップと、複数の所定期間内における前記生体信号の波形と前記算出した前記テンプレートの波形との類似性を示す値、および、前記複数の所定期間内における前記生体信号の大きさのばらつきを示す統計値を算出する第２の算出ステップと、前記算出した前記類似性を示す値に基づいて、前記検出対象となる生理指標の候補を前記複数の所定期間内における前記生体信号から検出する検出ステップと、前記検出した候補について前記算出した統計値が所定の条件を満たす場合に、この候補を前記検出対象となる生理指標として決定する決定ステップとを有する方法を提供する。

本発明によれば、固定的な閾値を用いることなく、生理指標を精度よく検出することが可能になる。

本発明の実施形態における生理指標検出システムの構成例示す図。本発明の実施形態における生理指標検出システムの処理動作の一例を示すフローチャート。本発明の実施形態における生理指標検出システムによるＲ波候補の特徴量の評価について説明するための図。心電図の一例を示す図。脈波の一例を示す図。心電図において過剰検出、検出漏れ、誤検出を起こす一例を示す図。

以下、この発明に係わる実施形態を説明する。
本発明では、心電のように「類似した波形が繰り返し現れる生体信号」を計測の対象とする。特徴を有する生体信号から得られる特徴量の値が取りうる範囲は、医学的および生理学的におおよそ判明している。

また、本発明では、自己相関で捉えられる生体信号の波形形状に加え、波形の大きさを評価対象に含める。自己相関値に基づいて検出された候補データについて、当該候補データの波形の大きさの上限および下限を評価することで、探索ウィンドウ幅を生理指標と同等程度に設定した場合に生じうる、類似した形状の誤検出を低減する。

図１は、本発明の実施形態における生理指標検出システムの構成例示す図である。
この生理指標検出システムは、生理指標検出装置２０、生体信号計測デバイス３０を有する。生理指標検出装置２０は、データ受信部１０、テンプレート算出部１１、特徴量算出部１２、生理指標検出部１３、評価用生理指標記録部１４、生体信号解析処理部１５を備える。

データ受信部１０は、生体信号計測デバイス３０により検出した生体信号を受信する。なお、データ受信部１０が受信する生体信号に対して、フィルタリングなどの前処理を施しても良い。

テンプレート算出部１１は、検出対象となる生理指標の既知の特徴に基づいて、テンプレートとなる波形を算出する。このテンプレートは、生体信号における特徴量の１種である相関係数（以下、相関値と呼ぶこともある）を特徴量算出部１２で算出するために用いられる。

特徴量算出部１２は、テンプレート算出部１１で算出したテンプレートの波形と生体信号の入力データとを基に生体信号における特徴量を算出して、生理指標検出部１３に送出する。

生理指標検出部１３は、特徴量算出部１２から受信した特徴量の情報を基に、生理指標を検出する。
評価用生理指標記録部１４は、例えば不揮発性メモリなどの記憶装置であり、生理指標検出部１３で検出した生理指標を一定期間保持する。この保持した生理指標は、生理指標検出部１３による次回以降の検出のための過去の正解データとして用いられる。
生体信号解析処理部１５は、生理指標検出部１３で検出した生理指標についての所定の解析処理を行い、この解析結果を図示しない表示装置に表示する。

以下、本発明を心電図のＲ波検出に適用した例について説明する。
＜心電の特徴＞
健常者におけるＱＲＳ群の最大持続時間は０．１０［ｓｅｃ］以下である。上記の非特許文献１は、健常者の心拍数は４０〜２４０［ｂｐｍ］とされている（。すなわち、０．２５〜１．５［ｓｅｃ］に１回はＱＲＳ群が計測される。
心電図において３．０［ｓｅｃ］にわたりＱＲＳ群が観測できない場合には、洞停止とみなされる（参照：http://nurse-senka.jp/contents/press/215681/）。

アスリート等、いわゆる「スポーツ心臓」を持つヒトの場合の心拍数は４０［ｂｐｍ］より低い場合でも正常とされる。Lowest-heart-rateのギネス記録は２７［ｂｐｍ］であることから、最低でも２．３［ｓｅｃ］に１回は心電図においてＱＲＳ群が計測されると考えられる。

上記のLowest-heart-rateについては、例えば
http://www.guinnessworldrecords.com/world-records/lowest-heart-rate
に開示される。

心電は類似した波形が繰り返し出現する生体信号である。ノイズが混入しない理想条件下であれば、ＱＲＳ群で観測される波形の形状や電位の大きさは近い値をとると考えられる。

図２は、本発明の実施形態における生理指標検出システムの処理動作の一例を示すフローチャートである。なお、本発明はフィルタリングなど他のノイズ除去・低減手法との併用が可能である。

まず、生理指標検出装置２０のテンプレート算出部１１は、検出対象となるＲ波の既知の特徴に基づいて、以降の処理で用いるＲ波のテンプレート波形を算出する（Ｓ１）。本実施形態では、健常者におけるＱＲＳ群の上記の最大持続時間である０．１０［ｓｅｃ］を心電図におけるテンプレート波形の幅、および心電図における複数の探索ウィンドウの幅として設定する。なお、Ｒ波に相当する区間を抽出することが可能であれば、本実施形態ではテンプレートの算出方法は問わない。

次に、特徴量算出部１２は、心電図におけるテンプレート波形以降の上記の複数の探索ウィンドウ内のそれぞれの波形について、以下の２種類の特徴量を算出する（Ｓ２）。まず、特徴量算出部１２は、第１の特徴量として、（ａ）各探索ウィンドウ内の心電とテンプレート波形との相関値を算出する。
具体的には、特徴量算出部１２は、心電における各探索ウィンドウのそれぞれについて、当該探索ウィンドウ内に含まれる生体信号と、テンプレート波形との相関値を算出する。なお、テンプレート波形との波形形状の類似性を表現できる値であれば、上記の相関値以外の別の特徴量を第１の特徴量として用いても良い。

また、特徴量算出部１２は、上記の各探索ウィンドウ内の心電のそれぞれについて、所定のＲ波特徴量算出期間の分散値および標準偏差を算出する。これらの分散値および標準偏差は、各探索ウィンドウ内の心電位の大きさのばらつきを示す統計値である。

具体的には、特徴量算出部１２は、Ｒ波において観測される急峻な電位の変化量を求めるため、Ｒ波特徴量算出期間を、Ｒ波の上記の最大持続時間である０．１０［ｓｅｃ］以下に設定する。なお、心電位の大きさ上記のばらつきを表現できる値であれば、他の統計的な値を用いても良い。

次に、生理指標検出部１３は、第１の特徴量である相関値を基に、各探索ウィンドウ内の心電からＲ波の候補を選出する。生理指標検出部１３は、Ｒ波候補の情報を内部メモリに記憶することで管理する。
また、対象とする探索範囲にＲ波が存在しない場合も考えられるため、生理指標検出部１３は、現在の探索地点を管理する探索カウンタを用いる。

Ｒ波探索期間は、健常者の最小心拍数と対応する１．５［ｓｅｃ］以上であれば良い。また、洞停止の判別基準に基づき、Ｒ波探索期間（＝３．０［ｓｅｃ］）とすれば、アスリート等の上記のスポーツ心臓の心電図の場合でも、探索範囲内に最低１回はＲ波に対応する生体信号が観測できると考えられる。このため、本実施形態では、洞停止の判別基準に基づき、上記のＲ波探索期間（＝３．０［ｓｅｃ］）を最大探索範囲とする。

生理指標検出部１３は、以下の処理ａ、処理ｂを行なう。
（処理ａ)
生理指標検出部１３は、探索カウンタの値およびＲ波候補をリセットし（Ｓ３）、探索カウンタの値が探索期間の所定の閾値を超えていなければ（Ｓ４のＮＯ）、探索対象の相関係数を選択する（Ｓ５）。

特徴量算出部１２で算出した第１の特徴量である相関値が、所定の相関係数閾値およびこれまでの最大値を超えていれば（Ｓ６のＹＥＳ）、生理指標検出部１３は、心電図における当該相関値と対応した地点の波形をＲ波候補とみなす（Ｓ７）。ここで、相関係数はテンプレートとの相関性の高さを示す値とする。相関係数を使用する場合は値域が−１〜１となることから、相関係数の値域は「０＜相関係数≦１」となる。
生理指標検出部１３は、新たにＲ波候補が見つかるごとに探索カウンタをリセットする（Ｓ８）。このリセット後は、Ｓ４に戻る。

（処理ｂ)
一方、特徴量算出部１２で算出した第１の特徴量である相関値が、当該時点での最大値、あるいは相関係数閾値未満の場合には（Ｓ６のＮＯ）、生理指標検出部１３は、探索カウンタの値をインクリメントする（Ｓ９）。このインクリメント後は、Ｓ４に戻る。

また、あるＲ波候補の発見時点から開始した探索カウンタの値が所定の最小Ｒ波間隔期間を超えると（Ｓ４のＹＥＳ）、生理指標検出部１３は、心電図における上記の相関値に対応する箇所を最小Ｒ波間隔期間内のＲ波候補とする。心電の場合、生理指標検出部１３は、健常者の最大心拍数（＝２４０［ｂｐｍ］）に基づいて最小Ｒ波間隔期間を０．２５［ｓｅｃ］と設定することで、当該期間よりも持続時間が短い類似波形をＲ波候補としないようにすることができるので、生理指標の候補の過剰検出を防ぐことができる。

また、探索カウンタが最小Ｒ波間隔期間＝０．２５［ｓｅｃ］を超えたときで、この最小Ｒ波間隔期間に検出されたＲ波候補がある場合（Ｓ１０のＹＥＳ）、生理指標検出部１３は、このＲ波候補の第２の特徴値である分散値および標準偏差の評価を行う。

具体的には、分散値平均をμ、標準偏差をσと表すとき、生理指標検出部１３は、評価用生理指標記録部１４に記録された過去の正解データである過去ｎ回分のＲ波の分散値平均値および標準偏差に対して、Ｒ波候補の上記の第２の特徴値である分散値や標準偏差が以下の条件を満たすか否かを評価する（Ｓ１１）。

第１の条件は、評価対象のＲ波候補の分散値が、評価用生理指標記録部１４に記録された過去の正解データである過去ｎ回分のＲ波の分散値平均μのｋ倍以上であることである。ｋは０＜ｋ＜１である任意の実数である。このｋを定めたのは、Ｒ波候補がＲ波近傍の波形であるならば、この候補の分散が過去に観測されたＲ波近傍の分散と同等となると想定されるからである。

この条件により、Ｒ波との相似性は高いが電位が小さい、筋電やインパルス性ノイズなどのノイズの誤検出を低減することができるので、生理指標の過剰検出を防ぐことができる。

図３は、本発明の実施形態における生理指標検出システムによるＲ波候補の特徴量の評価について説明するための図である。第２の条件は、評価用生理指標記録部１４に記録された過去の正解データである過去ｎ−１回分のＲ波（図３に示したＲ_２〜Ｒ_５に対応）と評価対象のＲ波候補と（総計ｎ個のデータ）の標準偏差σ_{ｃａｎｄｉｄａｔｅ}が、評価用生理指標記録部１４に記録された過去ｎ回分のＲ波（図３に示したＲ_１〜Ｒ_５に対応）の標準偏差σ_ｎのｌ倍以下であることである。ｌは１以上の任意の正の実数である。

この条件により、Ｒ波との相関性は高いが電位が大き過ぎる、インパルス性ノイズなどのノイズの誤検出を低減することができるので、生理指標の過剰検出を防ぐことができる。

評価対象のＲ波候補が第１および第２の条件を両方とも満たす場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、生理指標検出部１３は、当該Ｒ波候補を正しいＲ波として認定し（Ｓ１２）、評価用生理指標記録部１４に記録された最も古いＲ波のデータを当該認定したＲ波のデータで更新する（Ｓ１３）。その後、各探索ウィンドウ内の心電のデータのうち、Ｒ波と認定したデータの後続のデータがあれば（Ｓ１４のＹＥＳ）、Ｓ３に戻り、このデータについて新たなＲ波候補が探索される。

探索カウンタの値が最小Ｒ波間隔期間（＝０．２５［ｓｅｃ］）を超えたＲ波候補がある場合で、Ｓ１１で説明した第１および第２の条件を満たさない場合（Ｓ１１のＮＯ）、生理指標検出部１３は、当該Ｒ波候補をＲ波と認定せずに破棄する。この場合、Ｓ３に戻り、各探索ウィンドウ内の心電のデータのうち破棄したＲ波候補後続のデータについて新たなＲ波候補が探索される。

上記のように、本発明における生理指標検出システムは、対象とする生理指標の既知の指標に基づいて、探索範囲の設定および候補データの選出を行うことで、波形形状のみが類似しているデータの誤検出を低減することができる。

心電におけるＲ波検出の場合、探索範囲を洞停止の判別基準、例えば３．０［ｓｅｃ］とすることで，スポーツ心臓を持つユーザのＲ波を検出することを可能とする。また、候補データの選出するために、心拍数が最大心拍数である場合の心拍間隔を例えば０．２５［ｓｅｃ］とすることで、ユーザの運動強度が高い場合におけるＲ波検出を可能とする。

また、脈波を対象とする場合も、最大脈拍数（一説には「２２０−年齢」とされる。参考：「オムロン脈拍計HR-500U」，http://www.healthcare.omron.co.jp/sp/hr500u/s/）と洞停止の基準を用いることで、同様の効果が得られる。

さらに、選出した候補データを、対象の生理指標と紐づけられる、生体信号の波形形状と波形の大きさという二つの観点から評価することで、生理指標と異なる電位特性を有するデータの誤検出を低減することができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

また、各実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウエア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウエア手段（実行プログラムのみならずテーブルやデータ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウエア手段を構築し、このソフトウエア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスクや半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。

１０…データ受信部、１１…テンプレート算出部、１２…特徴量算出部、１３…生理指標検出部、１４…評価用生理指標記録部、１５…生体信号解析処理部、２０…生理指標検出装置、３０…生体信号計測デバイス。

Claims

生体信号からの検出対象となる生理指標の既知の特徴に基づいて、前記生体信号におけるテンプレートの波形を算出する第１の算出手段と、
複数の所定期間内における前記生体信号の波形と前記算出した前記テンプレートの波形との類似性を示す値、および、前記複数の所定期間内における前記生体信号の大きさのばらつきを示す統計値を算出する第２の算出手段と、
前記算出した前記類似性を示す値に基づいて、前記検出対象となる生理指標の候補を前記複数の所定期間内における前記生体信号から検出する検出手段と、
前記検出手段により検出した候補について前記算出した統計値が所定の条件を満たす場合に、この候補を前記検出対象となる生理指標として決定する決定手段と
を備えたことを特徴とする生理指標検出装置。
生理指標検出装置に適用される方法であって、
生体信号からの検出対象となる生理指標の既知の特徴に基づいて、前記生体信号におけるテンプレートの波形を算出する第１の算出ステップと、
複数の所定期間内における前記生体信号の波形と前記算出した前記テンプレートの波形との類似性を示す値、および、前記複数の所定期間内における前記生体信号の大きさのばらつきを示す統計値を算出する第２の算出ステップと、
前記算出した前記類似性を示す値に基づいて、前記検出対象となる生理指標の候補を前記複数の所定期間内における前記生体信号から検出する検出ステップと、
前記検出した候補について前記算出した統計値が所定の条件を満たす場合に、この候補を前記検出対象となる生理指標として決定する決定ステップと
を有することを特徴とする生理指標検出方法。
コンピュータを、請求項１に記載の生理指標検出装置の前記第１の算出手段、前記第２の算出手段、前記検出手段、および前記決定手段として機能させるための、または、前記コンピュータに、請求項２に記載の生理指標検出方法の前記第１の算出ステップ、前記第２の算出ステップ、前記検出ステップ、および前記決定ステップを実行させるための生理指標検出処理プログラム。