JP2017176827A - 使用者の生物学的信号を測定するシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電力の消耗を少なくしながら、使用者の生物学的信号を測定するシステム及び方法を提供する。【解決手段】本発明による使用者の生物学的信号を測定するためのシステムは、少なくとも１つのチャンネルである現在チャンネルを通じて使用者の心弾動図（ＢＣＧ）信号を獲得するセンサーモジュールと、ＢＣＧ信号を分解された信号に分解する分解モジュールと、分解された信号の少なくとも一部を復元された信号に復元する復元モジュールと、心拍数、呼吸数、呼吸の位相、及び血圧の中の少なくとも１つに対して復元された信号を処理するプロセシングモジュールと、心拍数、呼吸数、呼吸の位相、及び血圧の中の少なくとも１つに対応する少なくとも１つの出力をディスプレイ装置に表示するディスプレイモジュールと、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、使用者の生物学的信号を測定するシステム及び方法に係り、より詳細には、低電力センサーを利用して使用者の心拍数及び呼吸数を推定するためのシステム及び方法に関する。

任意の携帯用電子装置と同様に、生体信号をモニターするウェアラブルセンサー装置が長いバッテリー寿命を有するようにすることが必要である。一般的に、より長いバッテリー寿命は少ない情報コンテンツを提供することによってウェアラブル装置に提供される。しかし、幾つかの場合で減少した情報コンテンツは許容されない。

心拍数（ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ：ＰＰＧ）センサー装置は一般的にＰＰＧ基盤心拍数方法に基づいて心拍数及び呼吸数を測定及び推定する。しかし、ＰＰＧセンサーはあまりにも多くの電力を消耗する。

本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、電力の消耗を少なくしながら、使用者の生物学的信号を測定するシステム及び方法を提供することにある。

上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による使用者の生物学的信号を測定するシステムは、少なくとも１つのチャンネルである現在のチャンネルを通じて使用者の心弾動図（ｂａｌｌｉｓｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ：ＢＣＧ）信号を獲得するセンサーモジュールと、前記ＢＣＧ信号を分解された信号に分解する分解モジュールと、前記分解された信号の少なくとも一部を復元された信号に復元する復元モジュールと、心拍数、呼吸数、呼吸の位相、及び血圧の中の少なくとも１つに対して前記復元された信号を処理するプロセッシングモジュールと、前記心拍数、前記呼吸数、前記呼吸の位相、及び前記血圧の中の少なくとも１つに対応する少なくとも１つの出力をディスプレイ装置に表示するディスプレイモジュールと、を備える。

上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による電子装置により使用者の生物学的信号を測定する方法は、モーションセンサーの少なくとも１つのチャンネルである現在チャンネルを通じて使用者の心弾動図（ｂａｌｌｉｓｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ：ＢＣＧ）信号を獲得する段階と、前記ＢＣＧ信号を分解された信号に分解する段階と、前記分解された信号の少なくとも一部を復元された信号に復元する段階と、心拍数、呼吸数、呼吸の位相、及び血圧の中の少なくとも１つに対して前記復元された信号を処理する段階と、前記心拍数、前記呼吸数、前記呼吸の位相、及び前記血圧の中の少なくとも１つに対応する少なくとも１つの出力をディスプレイ装置に表示する段階と、を有する。

上記目的を達成するためになされたコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、モーションセンサーの少なくとも１つのチャンネルである現在チャンネルを通じて使用者の心弾動図（ｂａｌｌｉｓｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ：ＢＣＧ）信号を獲得する段階と、前記ＢＣＧ信号を分解された信号に分解する段階と、前記分解された信号の少なくとも一部を復元された信号に復元する段階と、心拍数、呼吸数、呼吸の位相、及び血圧の中の少なくとも１つに対して前記復元された信号を処理する段階と、前記心拍数、前記呼吸数、前記呼吸の位相、及び前記血圧の中の少なくとも１つに対応する少なくとも１つの出力をディスプレイ装置に表示する段階と、を含む使用者の生物学的信号を測定する方法を電子装置に実行させるためのプログラムを記録する。

他の様態は本明細書に提示する実施形態によって以下に説明する。

本発明によれば、電力の消耗を少なくしながら、使用者の生物学的信号を測定する方法及びシステムを提供することができる。

本発明の一実施形態による電子装置を示した図である。 本発明の一実施形態による電子装置の詳細ブロック図である。 本発明の一実施形態による通信ネットワーク内の電子装置を示した図である。 本発明の一実施形態によるＢＣＧ信号の例示図である。 本発明の一実施形態によるＰＰＧ信号の例示図である。 本発明の一実施形態によるドベシイ（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）５スケーリング関数波形を示した図である。 本発明の一実施形態によるドベシイ（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）５波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）関数波形を示した図である。 本発明の一実施形態によるＢＣＧ信号の例示図である。 本発明の一実施形態による０〜０．７８Ｈｚ周波数範囲で波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）基盤のＢＣＧ分解波形を示した図である。 本発明の一実施形態による０．７８〜１．５６Ｈｚ周波数範囲で波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）基盤のＢＣＧ分解波形を示した図である。 本発明の一実施形態による１．５６〜３．１３Ｈｚ周波数範囲で波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）基盤のＢＣＧ分解波形を示した図である。 本発明の一実施形態による３．１３〜６．２５Ｈｚ周波数範囲で波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）基盤のＢＣＧ分解波形を示した図である。 本発明の一実施形態による６．２５〜１２．５Ｈｚ周波数範囲で波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）基盤のＢＣＧ分解波形を示した図である。 本発明の一実施形態による１２．５〜２５Ｈｚ周波数範囲で波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）基盤のＢＣＧ分解波形を示した図である。 本発明の一実施形態による２５〜５０Ｈｚ周波数範囲で波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）基盤のＢＣＧ分解波形を示した図である。 本発明の一実施形態による５０〜１００Ｈｚ周波数範囲で波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）基盤のＢＣＧ分解波形を示した図である。 本発明の一実施形態による分解されたＢＣＧ信号を復元するための例示的なフローチャートである。 本発明の一実施形態による分解されたＢＣＧ信号を復元するための例示的なフローチャートである。 本発明の一実施形態によるＢＣＧ波形の例示図である。 本発明の一実施形態による復元されたＢＣＧ信号の波形の例示図である。 本発明の一実施形態によるＰＰＧ波形の例示図である。 本発明の一実施形態によるＢＣＧ波形の例示図である。 本発明の一実施形態による復元されたＢＣＧ信号の波形の例示図である。 本発明の一実施形態によるＰＰＧ波形の例示図である。 本発明の一実施形態による第１使用者のＢＣＧ基盤及びＰＰＧ基盤の心拍数動向に対する波形の例示図である。 本発明の一実施形態による第２使用者のＢＣＧ基盤及びＰＰＧ基盤の心拍数動向に対する波形の例示図である。 本発明の一実施形態による加速度計の単一軸からの信号の波形に対応する信号の超低周波数（ＶＬＦ）成分の波形の例示図である。 本発明の一実施形態による第１使用者の一晩の呼吸数動向の波形を例示的に示した図である。 本発明の一実施形態による第２使用者の一晩の呼吸数動向の波形を例示的に示した図である。 本発明の一実施形態によるセンサーの方向変化によってトリガーされた信号品質変化の波形を例示的に示した図である。 本発明の一実施形態による多様な手の位置の下での呼吸数推定値の波形を例示的に示した図である。 本発明の一実施形態による多様な手の位置の下での心拍数推定値の波形を例示的に示した図である。 本発明の一実施形態による連続的な休憩心拍数及び呼吸モニターリングのためのスマートパワースケジューリングに対するフローチャートを例示的に示した図である。 本発明の一実施形態による連続的な休憩心拍数及び呼吸モニターリングのためのスマートパワースケジューリングに対するフローチャートを例示的に示した図である。

本発明の実施形態の長所及び特徴は以下の実施形態の詳細な説明及びそれに伴う図面を参照して容易に理解される。

これに関連して、本発明の実施形態は本明細書に記載した説明に限定されるものではない。より正確に言うと、このような実施形態は、一例として提供し、この公開が徹底的、完全且つ十分になるように当業界における通常の技術者に本発明の概念を伝達する。

同一の参照符号は本明細書の全体に亘って同一構成要素を指称する。本明細書で使用する説明又は技術用語を含む全ての用語は当業者に明白な意味を有するものとして解釈されなければならない。言語、先行事例、又は新しい技術の出現の進化による人間の曖昧な意味の用語で、本明細書で使用する用語の意味は本明細書内のその利用及び／又は定義によって優先的に明確になるべきである。より明確化が必要な場合に、用語は当業者に開示された時点で開示の脈絡での用語として理解されるべきである。

部分が構成要素を“含む”とする場合、特別にこれに対する反する説明が無ければ、部分は他の構成要素を更に含む。本明細書の実施形態で用語“ユニット”は特別な機能を遂行するソフトウェア要素及びハードウェア要素を意味する。ハードウェア要素は、例えばフィールドプログラマブルゲートアレイ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）又は応用注文形集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）を含む。

ソフトウェア要素はアドレッシングされる格納媒体で実行コードによって利用される実行可能なコード／又はデータを意味する。従って、ソフトウェア要素は、例えば、オブジェクト指向ソフトウェア要素、クラス要素、及びタスク要素であり、プロセス、関数、属性、手続、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバー、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ、又は変数を含む。

“ユニット”によって提供される関数は付加的な要素及び“ユニット”に分けられる。

以下、本発明を実施するための形態の具体例を、図面を参照しながら詳細に説明する。これに関連して、本発明の実施形態は、他の形態を有することができ、ここに開示する説明に限定されない。

不必要な細部事項によって実施形態を不明瞭にしないように詳細な説明で公知機能及び構成に対する詳細な説明は省略する。

図１は、本発明の一実施形態による電子装置を示した図である。図１を参照すると、電子装置（これは使用者ウェアラブル装置１００である）は、ディスプレイ１０２、プロセッサ（１１０、１１２）、センサーモジュール１２０、バッテリー１３０、バンド１４０、及び留め金１４２を含む。センサーモジュール１２０は、センサー（１２２、１２４）を含む。第１プロセッサ１１０又は第２プロセッサ１１２は診断プロセッサを示す。

使用者ウェアラブル装置１００は、手首に着用されるが、本発明の実施形態はこれに限定されることはない。また、使用者ウェアラブル装置１００は、例えば、腕（上腕、肘、又は上腕の周り）、脚、胸、ヘッドバンドのように頭、“チョーカー（ｃｈｏｋｅｒ）”のように喉、及び耳のような身体の他の部分に着用されるようにデザインされる。使用者ウェアラブル装置１００は、例えばスマートフォン、ラップトップ、病院又は医者の事務室での多様な医療装置のような他の電子装置と通信する。これは図３でより詳細に示す。

ディスプレイ１０２は使用者及び／又は他人が見ることができるように使用者の身体から観察される生理的な信号を出力する。観察される信号は生体信号（ｂｉｏｓｉｇｎａｌｓ）又は生体測定のデータ（ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ ｄａｔａ）と称される。観察される信号は、例えば、心拍数（脈拍数）、脈拍形態（模様）、脈拍間隔（ビット間の間隔：ｉｎｔｅｒ−ｂｅａｔ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ）、呼吸数、血圧である。ディスプレイ１０２は、使用者ウェアラブル装置１００の使用又は他の測定装置の使用で使用者又は他人に、例えば状態及び診断の結果のみならず、指示事項を出力する。

第１プロセッサ１１０はセンサーモジュール１２０内の低電力センサーを通じて観察された信号を受信する。センサーモジュール１２０は、例えば使用者によって使用者ウェアラブル装置１００が着用された際に使用者の手首から信号を獲得するセンサー（１２２、１２４）を含む。第１センサー１２２及び／又は第２センサー１２４は、例えば加速度計である。第２プロセッサ１１２は、センサー（１２２、１２４）を制御し、またセンサー（１２２、１２４）によって観察される信号を処理する。例えば、第２プロセッサ１１２は、第１センサー１２２及び／又は第２センサー１２４によって観察された信号を分解し、その後、分解された信号を復元する。他の実施形態として、第２プロセッサ１１２の機能を遂行する第１プロセッサ１１０が含まれる。また、他の実施形態として、他の個数のセンサーが含まれる。

第１センサー１２２は、例えば脈拍に関連する情報を連続的に又は略連続的に観察するために使用されるモーションセンサー又は加速度計である。第２センサー１２４は、第１センサー１２２と類似であるか、或いは、例えば使用者の体温を獲得するための温度計のような他の種類のセンサーである。

バッテリー１３０は使用者ウェアラブル装置１００に電力を供給する。バッテリー１３０は有線充電システム又は無線充電システムを使用して充電される。バンド１４０は手首に巻き付けられ、使用者ウェアラブル装置１００は留め金１４２を利用して手首に固定される。

図２は、本発明の一実施形態による電子装置の詳細ブロック図である。図２には、ディスプレイ１０２、プロセッサ１１０、センサーモジュール１２０、及びバッテリー１３０を示す。ディスプレイ１０２に対する出力は第１プロセッサ１１０によって制御される。ディスプレイ１０２は、例えばボタン、ダイヤル、タッチ感知スクリーン、及びマイクのような入力装置（図示せず）を含む。

第１プロセッサ１１０は、ＣＰＵ２００、メモリ２１０、入／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス２２０、通信インターフェイス２３０、パワー管理ユニット（ＰＭＵ）２４０、分解モジュール２５０、及び復元モジュール２６０を含む。第１プロセッサ１１０がこのような多様な装置を含むように示したが、他の実施形態として、他の機能が異なってグループ化された他の構造が利用される。例えば、グルーピングが異なる集積回路チップである。或いはグルーピングは、入／出力（ＩＯ）インターフェイス２２０及び通信インターフェイス２３０を一緒に、又は分解モジュール２５０及び復元モジュール２６０を一緒に統合するというように、異なる装置が統合される。

ＣＰＵ２００は、センサーモジュール１２０から観察された信号を受信することのみならず、センサーモジュール１２０の動作を制御する。ＣＰＵ２００は、使用者ウェアラブル装置１００を制御する際に、センサーモジュール１２０で観察された信号を処理すること、ディスプレイ１０２上に処理された信号を表示すること、ディスプレイ１０２から入力を受信すること、メモリ２１０内の命令の実行によって入／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス２２０又は通信インターフェイス２３０を通じて多様な装置とインターフェイスすることを含む。入／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス２２０はディスプレイ１０２とインターフェイスするためにＣＰＵ２００によって使用される。

第２プロセッサ１１２は他の実施形態として他の構造を利用して作動する。例えば、第２プロセッサ１１２は実行するための命令を格納するためのメモリ２１０を利用するか、或いは第２プロセッサ１１２はプロセッサの命令のための自身のメモリ（図示せず）を有する。本実施形態は分離されたプロセッサ（１１０、１１２）を有するが、他の実施形態は、これに制限されず、使用者ウェアラブル装置１００の機能を制御する１つのプロセッサ１１０を有するか、或いは使用者ウェアラブル装置１００のための多数のプロセッサを有する。

メモリ２１０は不揮発性メモリ２１６及び揮発性メモリ２１８を含む。オペレーティングシステム（ＯＳ）２１２及びアプリケーションは不揮発性メモリ２１６に格納される。他の実施形態として、設計及び／又は具現に従属的な他のメモリ構造が利用される。

通信インターフェイス２３０は、使用者ウェアラブル装置１００が、例えばＵＳＢ、ブルートゥース（登録商標）、近距離無線通信（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＮＦＣ）、及びＷｉ−Ｆｉ（登録商標）のような有線又は無線プロトコルを通じて他の装置と通信することを許容する。パワー管理ユニット（ＰＭＵ）２４０は、外部のソースからパワーを受信すること及びバッテリー１３０の充電を制御することのみならず、使用者ウェアラブル装置１００の他の部分に対するパワーの配分を制御する。

分解モジュール２５０は、例えば時間−周波数変換を利用してＢＣＧ信号のような入力信号を多様な周波数帯域に分解するために機能する。復元モジュール２６０は、例えば分解モジュール２５０から分解された信号を復元するために機能し、ＢＣＧ信号のようなオリジナル信号の所望の構成要素にアクセスして改善する。

図３は、本発明の一実施形態による通信ネットワーク内の電子装置を示した図である。図３は、使用者ウェアラブル装置１００及びスマートフォン３００を示す。使用者ウェアラブル装置１００は通信インターフェイス２３０を利用してスマートフォン３００と通信する。通信は、コミュニケーション信号３０２により使用者ウェアラブル装置１００とスマートフォン３００との間で直接的に行われるか、或いは使用者ウェアラブル装置１００とスマートフォン３００との間に他の構成を含んで行われる。

使用者ウェアラブル装置１００のアプリケーション２１４の中の１つは、スマートフォン３００が使用者ウェアラブル装置１００の少なくとも幾つかの動作を制御するように機能する。例えば、使用者ウェアラブル装置１００は、第１プロセッサ１１０による処理の結果をディスプレイ１０２に出力し、及び／又は同一の結果をスマートフォン３００に伝送する。使用者は使用者ウェアラブル装置１００又はスマートフォン３００上のオプションを選択する。オプションは、例えば使用者ウェアラブル装置１００による生体信号モニターリング段階を開始するか、或いは生体信号モニターリング段階を中止することである。

スマートフォン３００はより大きいディスプレイを有するため、使用者ウェアラブル装置１００よりもスマートフォン３００上で結果を見るか、或いはオプションを選択することが使用者にとって容易である。しかし、スマートフォン３００が使用者ウェアラブル装置１００の動作のために一般的に必要としないことに留意しなければならない。

図４Ａ及び図４Ｂは、本発明の一実施形態によるＢＣＧ信号とＰＰＧ信号とを各々示した例示図である。ＢＣＧ信号は呼吸の動きのみならず、心臓の出力によって引き起こされる身体の加速度を測定する。一般的に、ＢＣＧ信号は人間の身体と同一軸の動きに対応する。図示するように、ＢＣＧ信号が１回の心臓拍動の間に複数のピークイベントを含む点で図４ＡのＢＣＧ信号は相対的に複雑である反面、図４ＢのＰＰＧ信号は相対的にシンプルである。ピークは事前収縮期（ｐｒｅ−ｓｙｓｔｏｌｉｃ）、収縮期（ｓｙｓｔｏｌｉｃ）、及び拡張期（ｄｉａｓｔｏｌｉｃ）のような３つの主要グループに分類される。ＢＣＧ信号の複雑度及びＢＣＧ信号の高調波パターン（ｈａｒｍｏｎｉｃ ｐａｔｔｅｒｎ）のために、心拍数及び呼吸数を加工されないＢＣＧ信号から直接的に測定することは困難である。従って、ＢＣＧ信号は心拍数及び呼吸数を判別するために加工される。

理想的なＢＣＧは下記のようにモデリングされる。

Ａは心臓に関連する要素の加重値を示し、Ｂは呼吸器官要素の加重値を示し、ｆ_ＨＲは心臓拍動周波数を示し、ｆ_ＲＲは呼吸周波数を示し、ｋは心臓拍動の高調波要因（ｈａｒｍｏｎｉｃ ｆａｃｔｏｒ）を示し、φは呼吸位相シフトを示し、δはノイズ及びアーティファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ）を示す。

ＢＣＧ信号を利用して心臓及び呼吸活動を正確に数量化するために、本明細書ではＢＣＧ変換過程（信号事前過程）を提供して式（１）から対応するパラメーターを抽出し、パラメーターをＰＰＧ近似波形に変換する。これは以下でより詳細に説明する。

本実施形態が心拍数及び呼吸数を判別することについて開示しているが、実施形態はこれに制限されない。例えば、ＢＣＧ信号は使用者の呼吸位相を測定するために加工される。

図５Ａ及び図５Ｂは、本発明の一実施形態によるドベシイ（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）５スケーリング関数波形及びドベシイ（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）５波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）関数波形を各々示した図である。本実施形態は、例えばＢＣＧ信号のような信号を分解するために図示したスケーリング関数及び波形要素関数を利用する。

図６Ａ〜図６Ｉは、本発明の一実施形態によるＢＣＧ信号の例及び波形要素（ｗａｖｅｌｅｔ）基盤のＢＣＧ分解波形を示した図である。これらの図は図６ＡのＢＣＧ信号及び７つの分解レベルによるＢＣＧ信号の分解から起因する８個の周波数帯域を示した図である。例えば、図６Ｂ〜図６Ｉは８個の周波数帯域に分解された１００ＨｚサンプリングレートのＢＣＧ信号を示す。図６Ｂ〜図６Ｉに示した８個の周波数帯域は実質的に０〜０．７８Ｈｚ、０．７８〜１．５６Ｈｚ、１．５６〜３．１３Ｈｚ、３．１３〜６．２５Ｈｚ、６．２５〜１２．５Ｈｚ、１２．５〜２５Ｈｚ、２５〜５０Ｈｚ、５０〜１００Ｈｚの周波数帯域に各々対応する。

中間周波数帯域が心臓拍動イベントに対応する一方、低周波数層は呼吸パターンに対応する。ドベシイ５波形要素はＢＣＧ拍動イベントと高い類似性を有するため、図４Ａ及び図４Ｂに示したドベシイ５波形は図６Ａに示したＢＣＧ信号を図６Ｂ〜図６Ｉに示した分解された信号に分解するために利用される。

本実施形態は、例えばシムレット波形要素（Ｓｙｍｌｅｔ ｗａｖｅｌｅｔ）又は双直交波形要素（ｂｉｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｗａｖｅｌｅｔ）のようにＢＣＧ拍動イベントと高い相関関係を示す他の波形要素に基づいてＢＣＧ信号分解を遂行する。他の実施形態として、ＢＣＧ（形態）を示す設定可能な波形要素が提供される。従って、他の実施形態として、例えばセルフジェネレーテッドマザー波形要素（ｓｅｌｆ−ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ｍｏｔｈｅｒ ｗａｖｅｌｅｔ）を含む波形要素の他の類型が利用される。

分解されたＢＣＧ信号に対する８個の周波数帯域を図６Ｂ〜図６Ｉに示す一方、分解された周波数帯域の数字は本発明の範疇から逸脱しないＢＣＧサンプリングレート及び特定の使用ケース（例えば、心拍数、呼吸数、呼吸位相、血圧）に基づく任意の数字である。

本実施形態は関連する周波数帯域に基づく使用者の身体から所望のタイプのレート（ｒａｔｅ）測定を行う。従って、センサーデータは使用者の多様な身体位置から得られる。

本実施形態は、例えばヒルベルト変換（Ｈｉｌｂｅｒｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、異なるカットオフ及び阻止帯域を伴う１つ以上のＦＩＲ（ｆｉｎｉｔｅ ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）又はＩＩＲ（ｉｎｆｉｎｉｔｅ ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルター、及び時間領域基盤移動平均方法（ｔｉｍｅ−ｄｏｍａｉｎ ｂａｓｅｄ ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ ｍｅｔｈｏｄ）、及びマルチオーダー派生物（ｍｕｌｔｉ−ｏｒｄｅｒ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ）を含むが、他の実施形態として、これに制限されない複数の信号分解技術の中の少なくともいずれか１つ以上に基づくＢＣＧ信号分解が遂行される。

図７Ａは、本発明の一実施形態による分解されたＢＣＧ信号を復元するための例示的なフローチャートである。図７Ａを参照すると、例えば第１センサー１２２及び／又は第２センサー１２４のような多様なセンサーは１つ以上の方向で動きを感知する。例えば、センサー（１２２、１２４）の各々はＸ、Ｙ、及びＺ方向で動きを感知する。或いは、使用者ウェアラブル装置１００上のセンサーは唯１つ又は２つの方向で動きを感知する。様々な方向で動きを感知するセンサーは各々のチャンネルが特定の方向への動きを感知する多数のチャンネルを有する。ＢＣＧはシングルチャンネルモーションセンサー信号又はマルチチャンネルフュージョン信号（例えば、加速度計の大きさ信号）として解釈される。モーションセンサーは、例えば加速度を感知する。

モーションデータは７０２段階で受信される。このモーションデータは、例えば図４ＡのＢＣＧ信号で示したように加速度の大きさである。７０４段階で、モーションデータはＮ−レベル波形要素分解（Ｎ−ｌｅｖｅｌ ｗａｖｅｌｅｔ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を利用して分解される。例えば、分解は分解モジュール２５０によって遂行される。これは７０６ａ〜７０６ｈ段階に示した分解された信号を引き起こし、図６Ｂ〜図６Ｉに示した分解された信号に対応する。

例えば、本実施形態は復元過程のための１つ以上の統計的平均方法（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｖｅｒａｇｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ）を適用して分解されたＢＣＧ信号の決定的要素（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ）を改善及び強化する。例えば、移動平均エネルギーエントロピー（ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ ｅｎｅｒｇｙ ｅｎｔｒｏｐｙ）基盤が利用される。スライディングウインドー（ｓｌｉｄｉｎｇ ｗｉｎｄｏｗ）が移動平均エネルギーを計算するために利用される。各々のウインドーインスタンス（ｉｎｓｔａｎｃｅ）で、エネルギーエントロピーは下記の式（２）〜式（４）で表される。特定の使用の場合に基づく所望のウインドーサイズのスライディングウインドーが利用される。付加的に、マルチウインドー基盤の復元は特定の使用の場合に基づいて適用される。

７０８ａ〜７０８ｈ段階で、エネルギー計算が７０６ａ〜７０６ｈ段階に示すような分解された信号の各々のために行われる。アーキテクチャ（ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）に従って、計算は、分解モジュール２５０、復元モジュール２６０、第２プロセッサ１１２、及び／又はＣＰＵ２００によって行われる。図示しない他のアーキテクチャは他のプロセッサを利用することができる。エネルギー計算は式（２）を利用する。

７１０段階で、個別エネルギーレベルが分解された信号（７０６ａ〜７０６ｈ段階）の確率分布を計算するために収集される。個別確率は式（３）を利用して計算される。

式（４）に示すように、７１２ａ〜７１２ｈ段階で個別確率は信号のエントロピーＳを計算するために利用される。

本実施形態は分解された信号（７０６ａ〜７０６ｈ段階）から復元された信号に復元するためにボルツマンエントロピー（Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ ｅｎｔｒｏｐｙ）ＳＢを計算するためのエントロピーＳを利用する。

ボルツマン定数ｋ_Ｂの調整によって、本実施形態は各々のスライディングウインドーのための適応加重値を形成させる。従って、本実施形態は特定の使用ケースに基づく移動平均及び最大モジュラス原理（ｍｏｖｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ ａｎｄ ｍａｘｉｍｕｍ ｍｏｄｕｌｕｓ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ）を含むが、他の実施形態として、これに制限されない時間領域スムージング技術（ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）が更に提供される。

７１４’段階で、例えば７０６ａ〜７０６ｈ段階に対応する１つ以上の周波数帯域が選択される。７１４段階で、式（４）及び式（５）が選択された周波数帯域のエネルギーエントロピーを計算するために使用される。エネルギーエントロピー計算は、例えば心拍数、呼吸位相、及び呼吸数を向上及び復元するために分解されたＢＣＧ信号からＢＣＧ信号を復元するために７１６段階で利用される。他の実施形態として、呼吸に対する復元を必要としないこともある。本実施形態は呼吸数及び／又は呼吸の位相を決定するためにＶＬＦ帯域のようなより低い周波数帯域を利用する。

特定のモジュールは特定の機能を遂行するものとして記述するが、本発明の範囲はこれに限定されない。例えば、分解及び復元は普通のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュールによって遂行される。ソフトウェアモジュールは第１プロセッサ１１０及び／又は第２プロセッサ１１２のようなプロセッサによって実行される命令語を含む。

図７Ｂは、本発明の一実施形態による分解されたＢＣＧ信号を復元するための例示的なフローチャートである。図７Ｂ及び図７Ａの類似な部分、例えば７０２、７０４、７０６ａ、…、７０６ｈ段階、及び７０８ａ、…、７０８ｈ段階は説明しない。７０８段階の後に、周波数帯域選択が７１０段階に優先して７１０’段階で行われる。従って、７１０段階で個別エネルギーレベルが選択された周波数バンドのために収集されて選択された分解された信号７０６ａ〜７０６ｈ段階の確率分布が計算される。選択された周波数帯域のための個別確率は式（３）を利用して計算される。

７１２ａ〜７１２ｈ段階の選択された周波数帯域の個別確率は式（４）に示したように信号のエントロピーＳを計算するために利用される。７１４段階で、式（４）及び式（５）が選択された周波数帯域のエネルギーエントロピーを計算するために使用される。エネルギーエントロピー計算は、例えば心拍数、呼吸位相、及び呼吸数を向上及び復元するために分解されたＢＣＧ信号からＢＣＧ信号を復元するために７１６段階で利用される。他の実施形態として、呼吸に対する復元は必要としないことがある。

図８Ａ〜図８Ｆは、本発明の一実施形態による復元されたＢＣＧ信号の波形の例示図である。比較のために、図８Ａ〜図８Ｃは良い信号品質を有する復元された信号の波形を例示図であり、図８Ｄ〜図８Ｆは悪い信号品質を有する復元された信号の波形の例示図である。

図８Ａ〜図８Ｆに示したように、ＢＣＧ信号の復元はＢＣＧ信号の広い範囲に対して心臓高調波成分及び高周波数アーティファクトを大きく抑制する。全ての静的な場合で、復元されたＢＣＧ信号はＰＰＧセンサーからのＰＰＧ信号に深く関連する。復元されたＢＣＧ信号からの情報はダウンストリーム方法（ｄｏｗｎｓｔｒｅａｍ ｍｅｔｈｏｄｓ）のために更に取出されて心拍変異度（ｈｅａｒｔ ｒａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ：ＨＲＶ）、睡眠の質（ｓｌｅｅｐｉｎｇ ｑｕａｌｉｔｙ）、及びストレスを決定する。ＢＣＧ復元の長所は多数の心臓拍動高調波と曖昧性が除去されることである。

本実施形態によると、ＢＣＧ信号は、ＢＣＧ信号と所望のＰＰＧ信号との間に予め定義された周波数伝達関数に基づくＰＰＧ近似波形（ＰＰＧ−ｌｉｋｅｗａｖｅｆｏｒｍ）に変換される。予め定義された周波数伝達関数はＢＣＧ信号及び対応する所望のＰＰＧ信号の周波数応答の比較とそれらの周波数関係の定量化に基づく。予め定義された伝達関数はＢＣＧ変換のためのフィルターパラメーターを特定するために利用される。

図９Ａ及び図９Ｂは、本発明の一実施形態による二入の使用者のＢＣＧ基盤及びＰＰＧ基盤の心拍数動向に対する波形の例示図である。図９Ａ及び図９Ｂから分かるように、２つの対象（使用者）の現在のＢＣＧ基盤の一晩の心拍数は光学センサー（ＰＰＧ）基盤の心拍数動向と全く同じである。

本実施形態は速いフーリエ変換（Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）をスライディングタイムウインドーと共に復元されたＢＣＧ信号に適用する。各ウインドーで、スペクトル内の第１Ｎ最大ピークは心拍数候補として取出される。ＵＳ出願１４／９２４、５６５に既に開示したようなバイオセマンティック（ｂｉｏｓｅｍａｎｔｉｃ）心拍数追跡メカニズムは使用者の心拍数を持続的に追跡するために利用される。ＵＳ出願１４／９２４、５６５はそれ全体が参考として含まれる。

本実施形態は多数の他の方法に基づいてＢＣＧ基盤の心拍数の候補を更に取出す。１つの方法は復元されたＢＣＧ又は加工されないＢＣＧ信号に対するケプストラム（Ｃｅｐｓｔｒｕｍ）分析を適用して高調波ディレイ（ｈａｒｍｏｎｉｃ ｄｅｌａｙｓ）を確認することを含む。これらの最高値は信号の所定部分（ｓｅｇｍｅｎｔ）の基本周波数（ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）と看做される。本実施形態は復元されたＢＣＧ信号を所定のエンベッディング（ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）ディメンション及び時間遅延を有する特定のアトラクタ（ａｔｔｒａｃｔｏｒ）に投影することに基づく非線形信号復元を適用する。その後、反複プロット（ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ ｐｌｏｔ）分析が周期的な心臓活動パターンを識別するために使用される。

今まで心拍数推定のためのＢＣＧ信号として３軸加速度計のようなセンサーの大きさベクトルを使用する多様な実施形態を説明した。他の実施形態として、図６Ｂに示したようなＢＣＧ信号からの超低周波数（ＶＬＦ）帯域から呼吸数が測定される。ＢＣＧ信号の大きさベクトルがＤＣ若しくは低周波数成分を抑制するため、加速度計の単一軸が呼吸数の測定のために利用される。しかし、多軸加速度計の統合もまた呼吸イベントを決定するために利用される。

図１０は、本発明の一実施形態による加速度計の単一軸からの信号の波形に対応する信号の超低周波数（ＶＬＦ）成分の例示図である。図示するように、ＶＬＦ成分は加速度計の単一軸から信号の波形を非常に良く追跡する。これは図６ＡでＢＣＧ信号のようなオリジナル信号を分解する間に大きなエラーがないことを示す。従って、本実施形態は使用者の呼吸数を連続的に追跡するために上述したメカニズムを使用して類似な追跡を遂行する。

図１１Ａ及び図１１Ｂは、本発明の一実施形態による二人の使用者の一晩の呼吸数動向（ｏｖｅｒｎｉｇｈｔ ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ ｒａｔｅ ｔｒｅｎｄ）の波形を例示的に示した図である。呼吸数は本実施形態でＢＣＧ波形を利用して決定される。心臓拍動イベントは呼吸イベントによって必然的に変調される。

図１２は、本発明の一実施形態によるセンサーの方向変化によってトリガーされた信号品質変化の波形を例示的に示した図である。図１２でグラフの中心付近に動きがあること及び動きの後にモニターされた信号が動きの前にモニターされた信号と異なることを示す。これは互いに異なる位置又は方向のセンサーが信号品質に影響を与える方法の例示である。

最も正確な性能を得るために、本実施形態はスマートモーションセンサーチャンネル選択メカニズムを適用する。モーション（ｍｏｔｉｏｎ）が感知された時、モーションセンサーチャンネルリセットフラグ（ｍｏｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｃｈａｎｎｅｌ ｒｅｓｅｔ ｆｌａｇ）がトリガーされる。本実施形態はその次の呼吸数推定サイクルのためにモーションセンサーチャンネルを再び選択する。チャンネル評価基準は１つの所定軸のＶＬＦのスペクトル内で支配的なピーク（ｄｏｍｉｎａｎｔ ｐｅａｋ）の存在が高い呼吸率の品質信頼度として看做される呼吸数推定信頼度の指標に基づく。チャンネル評価基準は復元されたＢＣＧ信号のスペクトル内で支配的なピークの存在が高い心拍数品質信頼度を示す心拍数推定信頼度指標に基づく。

図１３Ａ及び図１３Ｂは、本発明の一実施形態による多様な手の位置の下での呼吸数推定値及び心拍数推定値の波形を例示的に示した図である。図１３Ａ及び図１３Ｂは、使用者の手が多様な位置にある場合（例えば、机の上に手が置かれた、脚の上に手が置かれた、手が垂れた）、ＢＣＧが使用者の手首から測定される時に推定された心拍数及び呼吸数が頑強に維持されることを示す。従って、本発明の範囲を逸脱せずに、ＢＣＧ信号は使用者の身体の多様な部分（例えば、額、耳、胸、脚、腕）から獲得されることが理解される。

本実施形態によって、加速度計センサーのような低電力モーションセンサーが持続的な休憩心拍数モニターリングのためのＰＰＧセンサーの代わりに使用される。これはＰＰＧセンサーがモーションセンサーよりも著しく多くの電力を消耗するためである。従って、低電力モーションセンサーの使用はバッテリー充電周期を大幅に延長させる。次のシステム電力消費方程式を考慮する。

Ｅ_０はバッテリーエネルギー（Ｊｏｕｌｅ単位）の初期状態を示し、ε_０はバッテリーエネルギー（Ｊｏｕｌｅ単位）安全マージン（ｂａｔｔｅｒｙ ｅｎｅｒｇｙ ｓａｆｅｔｙ ｍａｒｇｉｎ）を示し、Ｓ_ｂｇはバックグラウンドモニターリングプロセスからの電力消耗（ｐｏｗｅｒ ｄｒａｉｎ、Ｗａｔｔ単位）を示し、Ｓ_ｐｐｇはＰＰＧサンプリング間の平均電力消耗（Ｗａｔｔ単位）を示し、Ｓ_ｂａｓｅは加速度計装置のウェークアップ（ｗａｋｅｕｐ）の間にモーションセンサー又は加速度計を含むベースモジュールの平均電力消耗（Ｗａｔｔ単位）を示し、Ｋ_１はＰＰＧサンプリングデューティサイクル（ｄｕｔｙ ｃｙｃｌｅ）を示し、Ｋ_２はベースモジュールウェークアップデューティサイクル（ｄｕｔｙ ｃｙｃｌｅ）を示し、Ｋ_３は加速度計サンプリングデューティサイクル（ｄｕｔｙ ｃｙｃｌｅ）を示し、ｔは時間変化（秒単位）を示す。

持続的な心拍数及び呼吸数モニターリングのために、Ｋ_１及びＫ_３は「１」と同じであり、式（６）は下記のように単純になる。

ベースモジュールデューティサイクルＫ２はベースモジュールで実行されるプロセスの複雑度に依存することが観察される。ベースモジュールで実行されるプロセスが非常に効率的である場合、Ｋ_２は非常に小さい分数（ｆｒａｃｔｉｏｎ ｎｕｍｂｅｒ）である。この場合、バッテリー作動時間はバッテリーが放電される時までの時間である。

であると仮定し、Ｋ_２を定数であると仮定する。

式（９）に基づいて、バッテリー充電サイクルはＢＣＧ基盤の休憩心拍数及び呼吸数推定に転換されてｋ倍まで延長される。また、呼吸数の正確性が大きく改善されたことが示される。ＢＣＧ基盤の持続的な呼吸数／心拍数推定システムの多様な実施形態はＰＰＧ基盤システムと比較してバッテリーサイクルを最小限３００％まで延長させる。

本実施形態によると、バッテリーサイクルは１つ以上のスマートパワースケジューリングメカニズムに基づいて更に延長される。１つのスマートパワースケジューリングメカニズムは現在システムが典型的な日常モーション間の停止期間の間に断続的に昼間の心拍数及び呼吸数測定が得られるようにする。他のスマートパワースケジューリングメカニズムは眠りから目を覚ましている短い瞬間のみに中断される連続的な傾向の睡眠の心拍数及び呼吸数が得られるようにする。

多くの量の昼間の休憩期間は使用者の休憩心拍数傾向に対する洞察力を提供する。これらはストレス分析及び高血圧モニターリングのような使用ケースに意味がある。一方、持続的な睡眠傾向はＨＲＶ（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）、睡眠障害、及び心臓不整脈に対する価値ある情報を提供する。

図１４Ａは、本発明の一実施形態による連続的な休憩心拍数及び呼吸モニターリングのためのスマートパワースケジューリングに対するフローチャートを例示的に示した図である。図１４Ａを参照すると、例えば第１センサー１２２及び／又は第２センサー１２４のような１つ以上のセンサーはＸ、Ｙ、及びＺ方向でモーションを感知する。感知されたモーションは、例えばＸ、Ｙ、及びＺ加速度である。或いは、使用者ウェアラブル装置１００上のセンサーは唯１つ又は２つの方向でモーションを感知する。

モーションは１４０２段階で感知される。例えば、このモーションデータは図４Ａに示したＢＣＧ信号である。１４０４段階で、使用者ウェアラブル装置１００が所定の期間の間に安定した位置にあるか否かに対する判定が行われる。そうでない場合、１４０４段階は使用者ウェアラブル装置１００が所定の期間の間に安定した位置にある時まで繰り返される。本実施形態は再びチェックする前まで所定の又は可変的に設定された時間遅延（ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ）を有する。使用者ウェアラブル装置１００が所定の期間の間に安定した位置にあった場合、１４０６段階がその次に行われる。

１４０６段階で、チャンネルは次の生体信号測定のために選択される。チャンネル選択はモニターリングされた信号を分析して最上のチャンネルを選択することを含む。他の実施形態として、最上のチャンネルのためのサーチをせずに現在のチャンネルに留まるか、又は可用なチャンネルの中の次のチャンネルに進む。

１４０８段階で、信号は選択されたチャンネルから受信され、例えば加速度のようなモーションの大きさがＢＣＧ信号を決定するために使用される。これは図７Ａ又は図７Ｂの７０２段階と類似である。１４１０段階で、１４０８段階からの信号が分解され、分解された信号は上述したように復元される。１４１０段階は７０４〜７１６段階と類似である。

１４１２ａ段階で、分解された信号のＶＬＦ帯域が呼吸数モニターリングのために選択される。１４１２ｂ段階で、分解された信号が心拍数モニターリングのために選択される。１４１４ａ段階で、呼吸数特徴はＶＬＦ帯域から抽出される。１４１４ｂ段階で、心拍数特徴は復元された信号から抽出される。

１４１６ａ段階で、１つ以上の呼吸数候補が追加処理のために選択される。１４１６ｂ段階で、１つ以上の心拍数候補が追加処理のために選択される。１４１８段階で、生物学的（ｂｉｏｓｅｍａｎｔｉｃ）傾向追跡は心拍数及び呼吸数を決定する。１４２０ａ及び１４２０ｂ段階で、例えば決定された呼吸数及び心拍数が使用者又は他人が見ることができるように各々表示される。或いは決定された呼吸数及び心拍数は、例えばスマートフォン３００のような他の装置に伝達される。

図１４Ｂは、本発明の一実施形態による連続的な休憩心拍数及び呼吸モニターリングのためのスマートパワースケジューリングに対するフローチャートを例示的に示した図である。図１４Ｂのフローチャートは図１４Ａのフローチャートと類似である。従って、図１４Ｂの図１４Ａと類似な初期部分、例えば１４０２、１４０４、１４０６、及び１４０８段階は、再び説明しない。１４１０’ 段階で、１４０８段階からの信号は分解されるが、図１４Ａの１４１０段階で遂行されたような復元はされない。１４１２ａ段階で、分解された信号のＶＬＦ帯域が呼吸数モニターリングのために選択される。図１４Ａの１４１２ｂ段階で復元された信号が心拍数モニターリングのために選択されることに対し、１４１２ｂ’段階では帯域通過信号が心拍数モニターリングのために選択される。１４１４ａ、１４１４ｂ、１４１６ａ、１４１６ｂ、１４１８、１４２０ａ、及び１４２０ｂ段階は図１４Ａと類似である。

スマートフォン３００を使用者ウェアラブル装置１００と通信する電子機器の一例として言及したが、他の実施形態として、使用者ウェアラブル装置１００は病院又は医者の事務室に存在するような他の電子装置と通信する。

本発明の実施形態は使用者ウェアラブル装置１００が使用者の生体信号又は生物測定データの一部をモニターリングするものとして記述した。しかし、他の実施形態として、本明細書で言及した生体信号と異なる生体信号がモニターされる。

本発明の実施形態はコンピュータプログラムとして記録され、非一時的コンピュータ読み取り可能な記録媒体（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｒｅａｄａｂｌｅ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ）を使用してプログラムを実行する汎用デジタルコンピュータで具現される。

非一時的コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばマグネチック格納媒体（例えば、ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク）、及び光記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭＳ又はＤＶＤ）を含む。

以上。本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的範囲から逸脱しない範囲内で多様に変更実施することが可能である。

１００ 使用者ウェアラブル装置
１０２ ディスプレイ
１１０ 第１プロセッサ
１１２ 第２プロセッサ
１２０ センサーモジュール
１２２ 第１センサー
１２４ 第２センサー
１３０ バッテリー
１４０ バンド
１４２ 留め金
２００ ＣＰＵ
２１０ メモリ
２１２ オペレーティングシステム
２１４ アプリケーション
２１６ 不揮発性メモリ
２１８ 揮発性メモリ
２２０ 入／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス
２３０ 通信インターフェイス
２４０ パワー管理ユニット（ＰＭＵ）
２５０ 分解モジュール
２６０ 復元モジュール
３００ スマートフォン
３０２ コミュニケーション信号

Claims (21)

1. 使用者の生物学的信号を測定するシステムであって、
   少なくとも１つのチャンネルである現在チャンネルを通じて使用者の心弾動図（ＢＣＧ）信号を獲得するセンサーモジュールと、
   前記ＢＣＧ信号を分解された信号に分解する分解モジュールと、
   前記分解された信号の少なくとも一部を復元された信号に復元する復元モジュールと、
   心拍数、呼吸数、呼吸の位相、及び血圧の中の少なくとも１つに対して前記復元された信号を処理するプロセシングモジュールと、
   前記心拍数、前記呼吸数、前記呼吸の位相、及び前記血圧の中の少なくとも１つに対応する少なくとも１つの出力をディスプレイ装置に表示するディスプレイモジュールと、を備えることを特徴とするシステム。
2. 前記分解モジュールは、波形要素に対応する関数を利用して前記ＢＣＧ信号を分解することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記分解モジュールは、１つ以上のヒルベルト変換、異なるカットオフ及び阻止帯域を伴うＦＩＲ又はＩＩＲフィルター、時間領域基盤移動平均方法、及びマルチオーダー派生物に対応する関数を利用して前記ＢＣＧ信号を分解することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記復元モジュールは、１つ以上の統計的平均方法を利用して前記分解された信号の少なくとも一部を復元することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
5. 前記復元モジュールは、前記分解された信号の各部に対する移動平均エネルギーエントロピー及びボルツマンエントロピーを計算するために１つ以上のスライディングウインドーを利用して前記分解された信号を復元し、
   ボルツマン定数は、前記スライディングウインドーに適応加重値を提供するように調整されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
6. 前記復元モジュールは、１つ以上の移動平均及び最大モジュラス原理に対応する時間領域スムージングを利用して前記分解された信号を復元することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
7. 前記ＢＣＧ信号と所望のＰＰＧ信号との間に予め定義された周波数伝達関数に基づいて前記ＢＣＧ信号をＰＰＧ近似波形に変換する診断プロセッサを更に含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
8. 少なくとも１つの前記ＢＣＧ信号及び前記復元された信号のケプストラム分析に基づいて前記心拍数を測定する診断プロセッサを更に含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
9. 前記現在チャンネルによってモーションが感知された時に次のチャンネルを選択する診断プロセッサを更に含み、
   前記次のチャンネルは、その次の呼吸数推定サイクルに使用される前記センサーモジュールのチャンネルであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
10. 前記次のチャンネルを選択するためのチャンネル評価基準は、前記チャンネルの超低周波数（ＶＬＦ）帯域内のピークによって決定される呼吸数推定信頼度指標及び復元されたＢＣＧ信号のスペクトル内のピークによって決定される心拍数推定信頼度指標の中の少なくとも１つに基づくことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
11. 電子装置により使用者の生物学的信号を測定する方法であって、
    モーションセンサーの少なくとも１つのチャンネルである現在チャンネルを通じて使用者の心弾動図（ＢＣＧ）信号を獲得する段階と、
    前記ＢＣＧ信号を分解された信号に分解する段階と、
    前記分解された信号の少なくとも一部を復元された信号に復元する段階と、
    心拍数、呼吸数、呼吸の位相、及び血圧の中の少なくとも１つに対して前記復元された信号を処理する段階と、
    前記心拍数、前記呼吸数、前記呼吸の位相、及び前記血圧の中の少なくとも１つに対応する少なくとも１つの出力をディスプレイ装置に表示する段階と、を有することを特徴とする方法。
12. 前記ＢＣＧ信号は、波形要素に対応する関数によって分解されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記ＢＣＧ信号は、１つ以上のヒルベルト変換、異なるカットオフ及び阻止帯域を伴うＦＩＲ又はＩＩＲフィルター、時間領域基盤移動平均方法、及びマルチオーダー派生物に対応する関数によって分解されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
14. 前記分解された信号の少なくとも一部を復元された信号に復元する段階は、１つ以上の統計的平均方法によって遂行されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
15. 前記分解された信号の少なくとも一部を復元された信号に復元する段階は、前記分解された信号の各部に対する移動平均エネルギーエントロピー及びボルツマンエントロピーを計算するために１つ以上のスライディングウインドーを利用して遂行され、
    ボルツマン定数は、前記スライディングウインドーに適応加重値を提供するように調整されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
16. 前記分解された信号の少なくとも一部を復元された信号に復元する段階は、１つ以上の移動平均及び最大モジュラス原理に対応する時間領域スムージングを利用して遂行されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
17. 前記ＢＣＧ信号と所望のＰＰＧ信号との間に予め定義された周波数伝達関数に基づいて前記ＢＣＧ信号をＰＰＧ近似波形に変換する段階を更に含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
18. 前記心拍数は、少なくとも１つの前記ＢＣＧ信号及び前記復元された信号のケプストラム分析に基づいて測定されることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
19. 前記現在チャンネルによってモーションが感知された時に次のチャンネルを選択する段階を更に含み、
    前記次のチャンネルは、その次の呼吸数推定サイクルに使用される前記モーションセンサーのチャンネルであることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
20. 前記次のチャンネルを選択するためのチャンネル評価基準は、前記チャンネルの超低周波数（ＶＬＦ）帯域内のピークによって決定される呼吸数推定信頼度指標及び復元されたＢＣＧ信号のスペクトル内のピークによって決定される心拍数推定信頼度指標の中の少なくとも１つに基づくことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
21. モーションセンサーの少なくとも１つのチャンネルである現在チャンネルを通じて使用者の心弾動図（ＢＣＧ）信号を獲得する段階と、
    前記ＢＣＧ信号を分解された信号に分解する段階と、
    前記分解された信号の少なくとも一部を復元された信号に復元する段階と、
    心拍数、呼吸数、呼吸の位相、及び血圧の中の少なくとも１つに対して前記復元された信号を処理する段階と、
    前記心拍数、前記呼吸数、前記呼吸の位相、及び前記血圧の中の少なくとも１つに対応する少なくとも１つの出力をディスプレイ装置に表示する段階と、を含む使用者の生物学的信号を測定する方法を電子装置に実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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