JP2018051162A - Biological signal detection system and biological signal detection method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、生体信号検出システム、生体信号検出方法に関する。 The present invention relates to a biological signal detection system and a biological signal detection method.
近年、被験者の疲労度、ストレス、健康状態等を把握するために、瞬き、心拍、呼吸等の生体信号を、例えばドップラーセンサを用いて非接触で観測する生体信号検出システムが検討されている。ドップラーセンサを用いた生体信号検出システムにおいて、生体信号の検出精度を向上することは重要な課題であり、そのために様々な提案がなされている。 In recent years, in order to grasp a subject's fatigue level, stress, health condition, and the like, a biological signal detection system that observes biological signals such as blink, heartbeat, and respiration in a non-contact manner using, for example, a Doppler sensor has been studied. In a biological signal detection system using a Doppler sensor, improving the detection accuracy of a biological signal is an important issue, and various proposals have been made for that purpose.
例えば、生体信号検出の１つである瞬き検出に関して、機械学習に基づく手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。この手法では、瞬き信号について５つの特徴量（電圧最大値、時間幅、分散、生信号の分散、生信号の電圧最大値）を定義し、機械学習の一つであるＳＶＭ（Support Vector Machine）により瞬きと非瞬きを識別する。 For example, a technique based on machine learning has been proposed for blink detection, which is one of biological signal detection (see, for example, Non-Patent Document 1). In this method, five feature values (maximum voltage value, time width, variance, raw signal variance, raw signal voltage maximum value) are defined for blink signals, and SVM (Support Vector Machine) is one of machine learning. Identify blinks and non-blinks.
これら特徴量は人や環境毎に異なるため、事前に様々な瞬きについて特徴量を学習することで、検出特性が向上する。しかし、機械学習を用いた手法では、事前学習データとテストデータが適さない場合には検出精度が劣化してしまう。 Since these feature amounts differ for each person and environment, detection characteristics are improved by learning feature amounts for various blinks in advance. However, in the method using machine learning, the detection accuracy deteriorates when the prior learning data and the test data are not suitable.
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、事前学習を必要とせずに生体信号の検出精度を向上することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points, and an object thereof is to improve the detection accuracy of a biological signal without requiring prior learning.
本生体信号検出システムは、被験者からの反射波を受信してドップラー信号を取得するドップラーセンサと、前記ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数の振幅又は位相を時刻毎に積分し、積分値の時間変化を算出する積分値算出部と、前記積分値の時間変化に基づいて、前記被験者の生体信号を検出する生体信号検出部と、を有することを要件とする。 This biological signal detection system integrates a Doppler sensor that receives a reflected wave from a subject to acquire a Doppler signal, and an amplitude or phase of each frequency included in a predetermined frequency band of the Doppler signal for each time, It is necessary to have an integral value calculation unit that calculates a temporal change in the integral value and a biological signal detection unit that detects the biological signal of the subject based on the temporal change in the integral value.
開示の技術によれば、事前学習を必要とせずに生体信号の検出精度を向上することができる。 According to the disclosed technique, detection accuracy of a biological signal can be improved without requiring prior learning.
以下、図面を参照して、実施の形態の説明を行う。なお、各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. In addition, in each drawing, the same code | symbol is attached | subjected to the same component and the overlapping description may be abbreviate | omitted.
〈第１の実施の形態〉
図１は、第１の実施の形態に係る瞬き検出システム１の概略構成を例示する図である。図１に示すように、瞬き検出システム１は、主要な構成要素として、ドップラーセンサ１０と、信号処理部２０とを有している。なお、瞬き検出システム１は、本発明に係る生体信号検出システムの代表的な一例である。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of a blink detection system 1 according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the blink detection system 1 includes a Doppler sensor 10 and a signal processing unit 20 as main components. The blink detection system 1 is a typical example of the biological signal detection system according to the present invention.
ドップラーセンサ１０は、ドップラー効果による送信信号と受信信号の周波数シフトを観測することで、観測対象（被験者）の動きを検出するセンサである。本実施の形態では、一例として、送信波として無変調連続波（ＣＷ：Continuous Wave）を用いる。 The Doppler sensor 10 is a sensor that detects the movement of the observation target (subject) by observing the frequency shift of the transmission signal and the reception signal due to the Doppler effect. In the present embodiment, as an example, a non-modulated continuous wave (CW) is used as a transmission wave.
ドップラーセンサ１０は被験者の近傍に配置され、被験者の瞼又はその近傍で反射された信号（反射波）を受信し、観測対象の動きにより発生したドップラー信号を得る。被験者としては、例えば、画像表示端末（ＶＤＴ）で作業する作業者、車両の運転者等が挙げられる。 The Doppler sensor 10 is disposed in the vicinity of the subject, receives a signal (reflected wave) reflected in the subject's eyelid or in the vicinity thereof, and obtains a Doppler signal generated by the movement of the observation target. Examples of the subject include a worker who works on an image display terminal (VDT), a vehicle driver, and the like.
図２は、ドップラーセンサ１０で得たドップラー信号の一例である。図２に示す信号は、送信信号と受信信号の間の周波数シフトを表わすドップラー信号を時間の関数として取得したものであり、送信信号と同相（In-phase）成分であるＩ信号、及び直交位相（Quadrature）成分であるＱ信号で構成される。 FIG. 2 is an example of a Doppler signal obtained by the Doppler sensor 10. The signal shown in FIG. 2 is obtained by obtaining a Doppler signal representing a frequency shift between a transmission signal and a reception signal as a function of time, an I signal that is an in-phase component of the transmission signal, and a quadrature phase. It is composed of Q signals that are (Quadrature) components.
瞬き、心拍や呼吸、体動（身体による動作）等の身体の表面の動きはドップラーセンサ１０により観測できる。瞬きのスペクトルは、５〜８０Ｈｚ程度まで広がる。従って、瞬き検出を行う際には、ハイパスフィルタやバンドパスフィルタ等を用いて適宜ノイズ除去を行うことが好ましい。 Movements of the body surface such as blinking, heartbeat and breathing, and body movement (movement by the body) can be observed by the Doppler sensor 10. The spectrum of blinking extends to about 5 to 80 Hz. Therefore, when performing blink detection, it is preferable to appropriately remove noise using a high-pass filter, a band-pass filter, or the like.
図１に戻り、信号処理部２０は、ドップラーセンサ１０の出力信号であるドップラー信号に基づいて、被験者の瞬きを検出する。信号処理部２０は、適宜、ドップラーセンサ１０で受信したドップラー信号のＩ信号及びＱ信号をそのまま利用したり、Ｉ信号及びＱ信号に基づいて各種信号（振幅、位相、それらの積分値等）を生成したりすることができる。 Returning to FIG. 1, the signal processing unit 20 detects the blink of the subject based on a Doppler signal that is an output signal of the Doppler sensor 10. The signal processing unit 20 uses the I signal and Q signal of the Doppler signal received by the Doppler sensor 10 as they are, or uses various signals (amplitude, phase, their integrated values, etc.) based on the I signal and Q signal. Can be generated.
図３は、第１の実施の形態に係る信号処理部のハードウェアブロックを例示する図である。図３を参照するに、信号処理部２０は、ＣＰＵ２１と、ＲＯＭ２２と、ＲＡＭ２３と、Ｉ／Ｆ２４と、バスライン２５とを有している。ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、及びＩ／Ｆ２４は、バスライン２５を介して相互に接続されている。 FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware block of the signal processing unit according to the first embodiment. Referring to FIG. 3, the signal processing unit 20 includes a CPU 21, a ROM 22, a RAM 23, an I / F 24, and a bus line 25. The CPU 21, ROM 22, RAM 23, and I / F 24 are connected to each other via a bus line 25.
ＣＰＵ２１は、信号処理部２０の各機能を制御する。記憶手段であるＲＯＭ２２は、ＣＰＵ２１が信号処理部２０の各機能を制御するために実行するプログラムや、各種情報を記憶している。記憶手段であるＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１のワークエリア等として使用される。又、ＲＡＭ２３は、所定の情報を一時的に記憶することができる。Ｉ／Ｆ２４は、瞬き検出システム１を他の機器等と接続するためのインターフェイスである。瞬き検出システム１は、Ｉ／Ｆ２４を介して、外部ネットワーク等と接続されてもよい。 The CPU 21 controls each function of the signal processing unit 20. The ROM 22 serving as a storage unit stores a program executed by the CPU 21 to control each function of the signal processing unit 20 and various types of information. The RAM 23 serving as storage means is used as a work area for the CPU 21. The RAM 23 can temporarily store predetermined information. The I / F 24 is an interface for connecting the blink detection system 1 to other devices. The blink detection system 1 may be connected to an external network or the like via the I / F 24.
但し、信号処理部２０の一部又は全部は、ハードウェアのみにより実現されてもよい。又、信号処理部２０は、物理的に複数の装置等により構成されてもよい。 However, part or all of the signal processing unit 20 may be realized only by hardware. The signal processing unit 20 may be physically configured by a plurality of devices.
図４は、第１の実施の形態に係る信号処理部の機能ブロックを例示する図である。図４を参照するに、信号処理部２０は、機能ブロックとして、積分値算出部２６と、生体信号検出部２７と、体動検出部２８とを有している。 FIG. 4 is a diagram illustrating a functional block of the signal processing unit according to the first embodiment. Referring to FIG. 4, the signal processing unit 20 includes an integral value calculation unit 26, a biological signal detection unit 27, and a body motion detection unit 28 as functional blocks.
積分値算出部２６は、ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数の振幅又は位相を時刻毎に積分し、積分値の時間変化を算出する機能を有している。積分値算出部２６は、低周波振幅積分値算出部２６１と、高周波振幅積分値算出部２６２とを備えている。 The integral value calculation unit 26 has a function of integrating the amplitude or phase of each frequency included in a predetermined frequency band of the Doppler signal at each time, and calculating a time change of the integral value. The integral value calculation unit 26 includes a low frequency amplitude integral value calculation unit 261 and a high frequency amplitude integral value calculation unit 262.
又、生体信号検出部２７は、積分値算出部２６が算出した積分値の時間変化に基づいて、被験者の生体信号（本実施の形態では瞬き信号）を検出する機能を有している。生体信号検出部２７は、第１検出部２７１と、第２検出部２７２と、生体信号判定部２７３とを備えている。 In addition, the biological signal detection unit 27 has a function of detecting a biological signal of the subject (blink signal in the present embodiment) based on the time change of the integration value calculated by the integration value calculation unit 26. The biological signal detection unit 27 includes a first detection unit 271, a second detection unit 272, and a biological signal determination unit 273.
体動検出部２８は、被験者の体動を検出する機能を有している。体動は、身体の大きな動きであり、瞬き検出処理から除外するために検出するものである。 The body motion detection unit 28 has a function of detecting the body motion of the subject. The body movement is a large movement of the body and is detected in order to exclude it from the blink detection process.
図５は、第１の実施の形態に係る瞬き検出システムの動作を示すフローチャートの例である。図５を中心にして適宜他の図も参照しながら、第１の実施の形態に係る瞬き検出方法について説明する。 FIG. 5 is an example of a flowchart illustrating the operation of the blink detection system according to the first embodiment. The blink detection method according to the first embodiment will be described with reference to FIG. 5 and other drawings as appropriate.
まず、ステップＳ１１では、ドップラーセンサ１０で被験者からの反射波を受信してドップラー信号を取得する。ここで取得するドップラー信号は、例えば、図６（ａ）に示すようなＩ信号及びＱ信号で構成されている。 First, in step S11, the Doppler sensor 10 receives a reflected wave from the subject and acquires a Doppler signal. The Doppler signal acquired here includes, for example, an I signal and a Q signal as shown in FIG.
図６（ａ）に示す信号は、例えば、被験者が着座した状態で、ドップラーセンサ１０を被験者の顔正面で５０〜６０ｃｍ離隔して配置して得ることができる。図６（ａ）の例は、被験者が５回瞬き、体動、５回瞬き、体動、５回瞬きを順次実行したときの信号である。なお、図６（ａ）では、５回瞬きした期間をＷ、体動した期間をＭで示している。 The signal shown in FIG. 6A can be obtained, for example, by placing the Doppler sensor 10 at a distance of 50 to 60 cm in front of the subject's face while the subject is seated. The example of Fig.6 (a) is a signal when a test subject performs blink 5 times, body movement, 5 blinks, body movement, and 5 blinks sequentially. In FIG. 6A, the period of blinking 5 times is indicated by W, and the period of body movement is indicated by M.
次に、ステップＳ１２では、ステップＳ１１で受信したドップラー信号の低域成分の除去を行う。低域成分の除去は、例えば、ドップラーセンサ１０と信号処理部２０との間にハイパスフィルタを挿入してハードウェア的に行うことができる。又、ドップラーセンサ１０の出力信号を直接信号処理部２０に入力し、信号処理部２０内においてディジタル信号処理（ディジタルフィルタ等）により行ってもよい。ハイパスフィルタのカットオフ周波数は、例えば、５Ｈｚ程度とすることができる。 Next, in step S12, the low frequency component of the Doppler signal received in step S11 is removed. The removal of the low-frequency component can be performed by hardware by inserting a high-pass filter between the Doppler sensor 10 and the signal processing unit 20, for example. Alternatively, the output signal of the Doppler sensor 10 may be directly input to the signal processing unit 20 and digital signal processing (digital filter or the like) may be performed in the signal processing unit 20. The cutoff frequency of the high pass filter can be set to about 5 Hz, for example.
次に、ステップＳ１３では、積分値算出部２６は、ハイパスフィルタで低域成分を除去したＩ信号及びＱ信号からスペクトログラムを計算する。スペクトログラムは、例えば、Ｉ信号及びＱ信号を短時間フーリエ変換（Short-Time Fourier Transform：STFT）することにより計算できる。 Next, in step S13, the integral value calculation unit 26 calculates a spectrogram from the I signal and Q signal from which the low-frequency component has been removed by the high-pass filter. The spectrogram can be calculated, for example, by performing a short-time Fourier transform (STFT) on the I signal and the Q signal.
図６（ｂ）は、ドップラー信号のスペクトログラムの一例であり、時間、ドップラー周波数、信号成分の強さをグレースケールで表示している。なお、正のドップラー周波数（図６（ｂ）の＋側）は近接運動に対応し、負のドップラー周波数（図６（ｂ）の−側）は離隔運動に対応している。 FIG. 6B is an example of a spectrogram of a Doppler signal, and displays time, Doppler frequency, and signal component strength in gray scale. The positive Doppler frequency (+ side in FIG. 6B) corresponds to the proximity motion, and the negative Doppler frequency (− side in FIG. 6B) corresponds to the separation motion.
以降、正のドップラー周波数及び負のドップラー周波数の所定の周波数帯域を、低周波側（Ｆｍｉｎ≦低周波側＜Ｆｔ、−Ｆｔ＜低周波側≦−Ｆｍｉｎ）、及び高周波側（Ｆｔ≦高周波側≦Ｆｍａｘ、−Ｆｍａｘ≦高周波側≦−Ｆｔ）に分けて信号処理を行う。低周波側及び高周波側の周波数帯域は、経験値に基づいて設定することが可能であり、使用環境等に応じて適宜調整することができる。なお、Ｆｍｉｎは、ステップＳ１２におけるハイパスフィルタのカットオフ周波数と同一値とすることが好ましい。 Thereafter, predetermined frequency bands of the positive Doppler frequency and the negative Doppler frequency are divided into a low frequency side (Fmin ≦ low frequency side <Ft, −Ft <low frequency side ≦ −Fmin), and a high frequency side (Ft ≦ high frequency side ≦ Fmax, −Fmax ≦ high frequency side ≦ −Ft) to perform signal processing. The frequency bands on the low frequency side and the high frequency side can be set based on experience values, and can be appropriately adjusted according to the use environment or the like. Note that Fmin is preferably set to the same value as the cutoff frequency of the high-pass filter in step S12.
例えば、Ｆｍｉｎ＝５Ｈｚ、Ｆｔ＝１５Ｈｚ、Ｆｍａｘ＝８０Ｈｚとすることができる。この場合、５Ｈｚ≦所定の周波数帯域≦８０Ｈｚ及び−８０Ｈｚ≦所定の周波数帯域≦−５Ｈｚである。又、５Ｈｚ≦低周波側＜１５Ｈｚ及び−１５Ｈｚ＜低周波側≦−５Ｈｚ、１５Ｈｚ≦高周波側≦８０Ｈｚ及び−８０Ｈｚ≦高周波側≦−１５Ｈｚとなる。以下の説明では、一例として、Ｆｍｉｎ＝５Ｈｚ、Ｆｔ＝１５Ｈｚ、Ｆｍａｘ＝８０Ｈｚとする。 For example, Fmin = 5 Hz, Ft = 15 Hz, and Fmax = 80 Hz. In this case, 5 Hz ≦ predetermined frequency band ≦ 80 Hz and −80 Hz ≦ predetermined frequency band ≦ −5 Hz. Further, 5 Hz ≦ low frequency side <15 Hz and −15 Hz <low frequency side ≦ −5 Hz, 15 Hz ≦ high frequency side ≦ 80 Hz, and −80 Hz ≦ high frequency side ≦ −15 Hz. In the following description, as an example, it is assumed that Fmin = 5 Hz, Ft = 15 Hz, and Fmax = 80 Hz.
次に、ステップＳ１５では、低周波振幅積分値算出部２６１は振幅データ１ａを算出する。振幅データ１ａは、低周波側の正のドップラー周波数（５Ｈｚ≦低周波側＜１５Ｈｚ）に含まれる各周波数の振幅（第１振幅）を時刻毎に積分し、振幅の積分値の時間変化を算出したものである。図７（ｂ）に、図７（ａ）のスペクトログラムの５Ｈｚ≦低周波側＜１５Ｈｚにおいて、低周波振幅積分値算出部２６１が算出した振幅データ１ａの一例を示す。 Next, in step S15, the low frequency amplitude integral value calculation unit 261 calculates the amplitude data 1a. Amplitude data 1a integrates the amplitude (first amplitude) of each frequency included in the positive Doppler frequency on the low frequency side (5 Hz ≦ low frequency side <15 Hz) at each time, and calculates the time change of the integrated value of the amplitude It is a thing. FIG. 7B shows an example of the amplitude data 1a calculated by the low-frequency amplitude integral value calculation unit 261 when 5 Hz ≦ low frequency side <15 Hz in the spectrogram of FIG. 7A.
次に、ステップＳ１６では、第１検出部２７１はＣＦＡＲ（Cell Averaging Constant False Alarm Rate）処理１ａにおいて第１閾値ＴＨ１を決定し、振幅データ１ａを第１閾値ＴＨ１と比較して、第１閾値ＴＨ１以上である時刻のドップラー信号を検出する。 Next, in step S16, the first detection unit 271 determines the first threshold value TH 1 in CFAR (Cell Averaging Constant False Alarm Rate ) processing 1a, by comparing the amplitude data 1a and the first threshold value TH 1, the first detecting the time of the Doppler signal is the threshold value TH 1 or more.
ここで、ＣＦＡＲ処理１ａにおいて第１閾値ＴＨ１を決定するには、図８に示すように振幅データ１ａを時間軸方向に連続する複数のセルに分割し、注目するセル（Ｃｕｔ：Cell under test）を決定する。 Here, in order to determine the first threshold TH 1 in the CFAR process 1a, the amplitude data 1a is divided into a plurality of cells that are continuous in the time axis direction as shown in FIG. ).
次に、Ｃｕｔに隣接しない前後のセルの振幅値に基づいて第１閾値ＴＨ１を決定する。具体的には、Ｃｕｔの直前の所定数のセルをガードセルＧＦ、Ｃｕｔの直後の所定数のセルをガードセルＧＲとし、更に、ガードセルＧＦの直前の所定数のセルをフロントセルＦ、ガードセルＧＲの直後の所定数のセルをリアセルＲとする。ドップラーセンサ１０で観測された瞬き信号の時間長は、経験的に約０．２秒であることがわかっている。そこで、図８における各セルのセル長は０．２秒程度に設定することが好ましい。 Next, to determine a first threshold value TH 1 based on the amplitude values before and after the cell not adjacent to the Cut. Specifically, a predetermined number of cells immediately preceding the Cut and guard cell G F, a predetermined number of cells immediately after the Cut and guard cell G R, further, guard cell G F front cell F of a predetermined number of cells immediately before, guard cell a predetermined number of cells immediately after the G R and Riaseru R. The duration of the blink signal observed by the Doppler sensor 10 is empirically found to be about 0.2 seconds. Therefore, the cell length of each cell in FIG. 8 is preferably set to about 0.2 seconds.
なお、図８では、ガードセルＧＦ、ガードセルＧＲ、フロントセルＦ、及びリアセルＲをそれぞれ３セルで構成しているが、これは一例であり、ガードセルＧＦ、ガードセルＧＲ、フロントセルＦ、及びリアセルＲを構成するセル数は適宜決定することができる。 In FIG. 8, the guard cell G F , the guard cell G R , the front cell F, and the rear cell R are each composed of three cells, but this is an example, and the guard cell G F , the guard cell G R , the front cell F, The number of cells constituting the rear cell R can be determined as appropriate.
次に、フロントセルＦの振幅値とリアセルＲの振幅値の平均値ＡＡＶＥを算出し、平均値ＡＡＶＥを係数α倍したものを第１閾値ＴＨ１とする。すなわち、第１閾値ＴＨ１＝ＡＡＶＥ×αである。なお、ガードセルＧＦ及びＧＲは第１閾値ＴＨ１の算出には用いない。これは、注目するセルであるＣｕｔ自身が第１閾値ＴＨ１へ影響することを防ぐためである。 Next, an average value A AVE of the amplitude value of the front cell F and the amplitude value of the rear cell R is calculated, and a value obtained by multiplying the average value A AVE by a coefficient α is set as the first threshold value TH 1 . That is, the first threshold TH 1 = A AVE × α. Incidentally, guard cell G F and G R are not used for calculation of the first threshold value TH 1. This, Cut itself is a cell of interest is to prevent affecting the first threshold value TH 1.
第１閾値ＴＨ１が低すぎると、多くの雑音を瞬きと誤検出しＦＰ（False Positive）が増加する。一方、第１閾値ＴＨ１が高すぎると、瞬きの検出漏れが多くなりＦＮ（False Negative）が増加する。そこで、係数αを適切な値に設定する必要があるが、発明者らの事前実験により、α＝３．４程度とすることでＦＰ及びＦＮを低減できることがわかっている。 When the first threshold value TH 1 is too low, detected FP (False Positive) erroneously blink much noise is increased. On the other hand, when the first threshold value TH 1 is too high, the more the detection omission blinking FN (False Negative) increases. Therefore, it is necessary to set the coefficient α to an appropriate value, but it has been found by experiments conducted by the inventors that FP and FN can be reduced by setting α to about 3.4.
以上のようにして第１閾値ＴＨ１が決定されると、第１検出部２７１は、Ｃｕｔにおいて第１閾値ＴＨ１以上の信号成分を検出する。引き続きＣｕｔの位置を移動させながら同様の検出を繰り返して振幅データ１ａを第１閾値ＴＨ１と比較して、第１閾値ＴＨ１以上である時刻のドップラー信号を検出する。 When the first threshold value TH 1 is determined as described above, the first detection unit 271 detects a first threshold value TH 1 or more signal components in Cut. Continuing the amplitude data 1a by repeating the same detection while moving the position of Cut compared first threshold value TH 1 and to detect the time of the Doppler signal is the first threshold value TH 1 or more.
次に、ステップＳ１７では、低周波振幅積分値算出部２６１は振幅データ１ｂを算出する。振幅データ１ｂは、低周波側の負のドップラー周波数（−１５Ｈｚ＜低周波側≦−５Ｈｚ）に含まれる各周波数の振幅（第２振幅）を時刻毎に積分し、振幅の積分値の時間変化を算出したものである。図７（ｂ）に、図７（ａ）のスペクトログラムの−１５Ｈｚ＜低周波側≦−５Ｈｚにおいて、低周波振幅積分値算出部２６１が算出した振幅データ１ｂの一例を示す。 Next, in step S17, the low frequency amplitude integral value calculation unit 261 calculates the amplitude data 1b. The amplitude data 1b is obtained by integrating the amplitude (second amplitude) of each frequency included in the negative Doppler frequency on the low frequency side (−15 Hz <low frequency side ≦ −5 Hz) for each time, and the time change of the integrated value of the amplitude Is calculated. FIG. 7B shows an example of amplitude data 1b calculated by the low-frequency amplitude integral value calculation unit 261 in the spectrogram of FIG. 7A at −15 Hz <low frequency side ≦ −5 Hz.
次に、ステップＳ１８では、第１検出部２７１はＣＦＡＲ処理１ｂにおいて第２閾値ＴＨ２を決定し、振幅データ１ｂを第２閾値ＴＨ２と比較して、第２閾値ＴＨ２以上である時刻のドップラー信号を検出する。ＣＦＡＲ処理の具体的な方法については、前述の通りである。 Next, in step S18, the first detector 271 determines the second threshold value TH 2 at the CFAR processing 1b, by comparing the amplitude data 1b and the second threshold value TH 2, the time of which the second threshold value TH 2 or more Detect a Doppler signal. The specific method of the CFAR process is as described above.
次に、ステップＳ１９では、第１検出部２７１は、ステップＳ１６で検出された第１閾値ＴＨ１以上であり、かつステップＳ１８で検出された第２閾値ＴＨ２以上である時刻のドップラー信号を瞬き信号の第１候補として選出する。ここで、第１閾値ＴＨ１以上、かつ第２閾値ＴＨ２以上である時刻のドップラー信号を瞬き信号の第１候補として選出するのは、何れか一方の閾値のみ以上である信号は、体動や雑音である可能性が高いので、これらを排除するためである。 Next, in step S19, the first detection unit 271 is the first threshold value TH 1 or more detected in step S16, and blink the time of the Doppler signals is a second threshold value TH 2 or more detected in step S18 Selected as the first signal candidate. Here, the Doppler signal at a time that is equal to or higher than the first threshold TH 1 and the second threshold TH 2 is selected as the first candidate for the blink signal because a signal that is equal to or higher than one of the thresholds is the body motion. This is in order to eliminate these.
なお、第１閾値ＴＨ１及び第２閾値ＴＨ２を静的な値とすることも可能である。しかし、第１閾値ＴＨ１及び第２閾値ＴＨ２をＣＦＡＲ処理により動的に決定することは、身体の揺らぎや雑音に対するロバスト性を高め、瞬き信号の第１候補の検出漏れを低減できる点で好適である。 It is also possible to first threshold value TH 1 and a second static value threshold TH 2. However, the dynamic determination of the first threshold value TH 1 and the second threshold value TH 2 by CFAR processing can improve the robustness against body fluctuations and noise, and can reduce the detection failure of the first candidate of the blink signal. Is preferred.
次に、ステップＳ２０では、高周波振幅積分値算出部２６２は振幅データ２を算出する。振幅データ２は、高周波側の正のドップラー周波数（１５Ｈｚ≦高周波側≦８０Ｈｚ）に含まれる各周波数の振幅の時刻毎の積分値と、高周波側の負のドップラー周波数（−８０Ｈｚ≦高周波側≦−１５Ｈｚ）に含まれる各周波数の振幅の時刻毎の積分値とを同時刻同士で合計し、合計した振幅の積分値の時間変化を算出したものである。 Next, in step S <b> 20, the high frequency amplitude integral value calculation unit 262 calculates the amplitude data 2. The amplitude data 2 includes an integral value at each time of the amplitude of each frequency included in the positive Doppler frequency on the high frequency side (15 Hz ≦ high frequency side ≦ 80 Hz) and the negative Doppler frequency on the high frequency side (−80 Hz ≦ high frequency side ≦ − 15 Hz) is integrated with the integrated value of each frequency amplitude at each time at the same time, and the time change of the integrated value of the total amplitude is calculated.
ここで、高周波側の正のドップラー周波数の積分値と負のドップラー周波数の積分値とを合計するのは、低周波側の信号と異なり不用信号に起因する正負の信号の差異が小さいため、両者を合計して１つの信号にしてから閾値と比較する方が処理速度およびＳＮ改善の点から効率的であるためである。 Here, the sum of the integral value of the positive Doppler frequency on the high frequency side and the integral value of the negative Doppler frequency is different from the signal on the low frequency side because the difference between the positive and negative signals due to the unnecessary signal is small. This is because it is more efficient in terms of processing speed and SN improvement to add the signals to one signal and compare with the threshold value.
図９（ｂ）に、図９（ａ）のスペクトログラムの１５Ｈｚ≦高周波側≦８０Ｈｚ及び−８０Ｈｚ≦高周波側≦−１５Ｈｚにおいて、高周波振幅積分値算出部２６２が算出した振幅データ２の一例を示す。なお、振幅データ２には、図９（ｂ）に部分的に拡大して示すように、２つの連続するピークが複数組現れる。２つの連続するピークは、原則として目を開ける動作と閉じる動作に対応すると考えられるため、後述のように、瞬き信号の候補となる。 FIG. 9B shows an example of the amplitude data 2 calculated by the high-frequency amplitude integral value calculation unit 262 in the spectrogram of FIG. 9A at 15 Hz ≦ high frequency side ≦ 80 Hz and −80 Hz ≦ high frequency side ≦ −15 Hz. In the amplitude data 2, a plurality of sets of two continuous peaks appear as partially enlarged in FIG. 9B. Since two continuous peaks are considered to correspond to an opening operation and a closing operation in principle, they are candidates for blink signals as described later.
なお、図９（ｂ）に示す高周波側の信号は、縦軸同士を比較するとわかるように、図７（ｂ）に示す低周波側の信号に比べ振幅が小さい。そのため、本実施の形態のように、低周波側と高周波側とをＦｔで分けて別々に信号検出を行わないと、高周波側の信号が低周波側の信号に埋もれてしまい、図９（ｂ）に示す２つの連続するピークを検出することは困難である。低周波側と高周波側とをＦｔで分けて別々に信号検出を行い、両方の結果に基づいて瞬き判定を行うことで瞬きの検出精度を向上できる。 Note that the high frequency side signal shown in FIG. 9B has a smaller amplitude than the low frequency side signal shown in FIG. Therefore, if the low frequency side and the high frequency side are divided by Ft and signal detection is not performed separately as in this embodiment, the high frequency side signal is buried in the low frequency side signal, and FIG. It is difficult to detect two consecutive peaks shown in FIG. The detection accuracy of blinks can be improved by dividing the low frequency side and the high frequency side by Ft and separately performing signal detection and performing blink determination based on both results.
次に、ステップＳ２１では、第２検出部２７２はＣＦＡＲ処理２において第３閾値ＴＨ３を決定し、振幅データ２を第３閾値ＴＨ３と比較して、第３閾値ＴＨ３以上である時刻のドップラー信号を検出する。ＣＦＡＲ処理の具体的な方法については、前述の通りである。 Next, in step S21, the second detection unit 272 determines the third threshold value TH 3 at CFAR processing 2, by comparing the amplitude data 2 and the third threshold value TH 3, time is the third threshold value TH 3 or more Detect a Doppler signal. The specific method of the CFAR process is as described above.
次に、ステップＳ２２では、第２検出部２７２は、ステップＳ２１で検出された第３閾値ＴＨ３以上ある時刻のドップラー信号のうち、２つの連続するピークを瞬き信号の第２候補として選出する。 Next, in step S22, the second detection unit 272, of the third threshold value TH 3 or more certain time of the Doppler signal detected in step S21, it selects the two successive peak as the second candidate of the blink signal.
なお、第３閾値ＴＨ３を静的な値とすることも可能である。しかし、第３閾値ＴＨ３をＣＦＡＲ処理により動的に決定することは、身体の揺らぎや雑音に対するロバスト性を高め、瞬き信号の第２候補の検出漏れを低減できる点で好適である。 It is also possible to static value of the third threshold value TH 3. However, dynamically determining the third threshold TH 3 by the CFAR process is preferable in that the robustness against body fluctuations and noise can be improved, and the detection failure of the second candidate of the blink signal can be reduced.
次に、ステップＳ２３では、生体信号判定部２７３は、ステップＳ１９で選出された瞬き信号の第１候補と、ステップＳ２２で選出された瞬き信号の第２候補とを合成する。図１０に、瞬き信号の第１候補、第２候補、合成結果の一例を示す。なお、図１０において、『１』は、瞬き信号の第１候補又は第２候補が検出されたことを示し、『０』は、瞬き信号の第１候補及び第２候補が非検出であることを示している。 Next, in step S23, the biological signal determination unit 273 synthesizes the first candidate for the blink signal selected in step S19 and the second candidate for the blink signal selected in step S22. FIG. 10 shows an example of the blink signal first candidate, the second candidate, and the synthesis result. In FIG. 10, “1” indicates that the first candidate or the second candidate of the blink signal is detected, and “0” indicates that the first candidate and the second candidate of the blink signal are not detected. Is shown.
次に、ステップＳ２４では、体動検出部２８は体動検出を行う。発明者らの検討によれば、送信波の周波数を２４ＧＨｚとした場合、２πの位相変動で １．２５ｃｍの移動に相当するが、瞬きの距離変動は数ミリ程度であって、１．２５ｃｍの１／４以下にとどまる。これに基づき、瞬き検出システム１では、瞬き１回の時間に相当する０．２秒でπ／２以上の位相変動がある場合は体動であると判定する。 Next, in step S24, the body motion detection unit 28 performs body motion detection. According to the studies by the inventors, when the frequency of the transmission wave is 24 GHz, the phase variation of 2π corresponds to a movement of 1.25 cm, but the blinking distance variation is about several millimeters and is 1.25 cm. Stay below 1/4. Based on this, the blink detection system 1 determines that the body movement is present when there is a phase variation of π / 2 or more in 0.2 seconds corresponding to the time of one blink.
すなわち、体動検出部２８は、ステップＳ１１で取得したドップラー信号（Ｉ信号及びＱ信号）から位相の時間変化を算出し、０．２秒でπ／２以上の位相変動がある時間帯を体動と検出する。図１１に、位相の時間変化と体動検出の結果の一例を示す。破線で囲まれた部分が体動検出された時間帯である。 That is, the body motion detection unit 28 calculates the time variation of the phase from the Doppler signal (I signal and Q signal) acquired in step S11, and detects the time zone in which the phase variation of π / 2 or more occurs in 0.2 seconds. Detect with motion. FIG. 11 shows an example of the phase change over time and the result of body motion detection. A portion surrounded by a broken line is a time zone in which body motion is detected.
次に、ステップＳ２５では、生体信号判定部２７３は、ステップＳ２３における瞬き信号の第１候補と第２候補との合成結果（図１０（ｃ）参照）から、ステップＳ２４において体動検出された時間帯に存在する候補を除外したものを瞬き信号と判定する。例えば、図１０（ｃ）の合成結果から、図１１の体動検出された時間帯のデータを除去し、図１２に示す瞬き信号を最終検出結果として出力する。この例では、体動検出された時間帯に候補が存在しないため、図１０（ｃ）の合成結果と図１２の最終検出結果とが一致している。 Next, in step S25, the biological signal determination unit 273 detects the body motion in step S24 from the result of combining the first candidate and the second candidate of the blink signal in step S23 (see FIG. 10C). A signal excluding candidates existing in the band is determined as a blink signal. For example, the data of the time zone in which body motion is detected in FIG. 11 is removed from the combined result in FIG. 10C, and the blink signal shown in FIG. 12 is output as the final detection result. In this example, since there is no candidate in the time zone in which body movement is detected, the synthesis result in FIG. 10C matches the final detection result in FIG.
以上のステップにより、図６（ａ）に示した３つの期間Ｗの各々について、５回の瞬きを精度良く検出することが可能となる。 Through the above steps, five blinks can be accurately detected for each of the three periods W shown in FIG.
このように、瞬き検出システム１では、ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数の振幅を時刻毎に積分し、積分値の時間変化を算出する。そして、算出した積分値の時間変化に基づいて、被験者の生体信号の１つである瞬きを検出する。 As described above, in the blink detection system 1, the amplitude of each frequency included in the predetermined frequency band of the Doppler signal is integrated for each time, and the time change of the integrated value is calculated. Then, based on the time change of the calculated integral value, a blink that is one of the biological signals of the subject is detected.
ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数に信号を分解したのち、瞬きに起因する信号成分が存在する周波数の振幅を選択的に積分し、積分値の時間変化を算出することで、瞬きに起因する生体信号を高いＳＮ比で取得することができる。その結果、高精度な瞬き検出が可能となる。 After decomposing the signal into each frequency included in the predetermined frequency band of the Doppler signal, selectively integrating the amplitude of the frequency where the signal component due to blinking exists, and calculating the time change of the integrated value, Biological signals resulting from blinking can be acquired with a high S / N ratio. As a result, highly accurate blink detection is possible.
更に、ドップラー周波数を正負で区別して扱うと共に、選択的に積分する周波数を瞬き動作の特徴に応じて低周波帯と高周波帯の２つの帯域に区別して処理することで、それぞれの特徴を示す信号のＳＮ比を最大化することができる。又、着目する生体動作（瞬き）以外に由来する不要信号（体の微小動作や環境起因）の除外を精度よく実現できるため、時間信号から直接振幅信号を求める方法等に比べて瞬き検出の精度を向上することができる。 In addition, the Doppler frequency is treated by distinguishing between positive and negative, and the frequency that selectively integrates is processed by distinguishing it into two bands, a low frequency band and a high frequency band, according to the characteristics of the blinking operation. Can be maximized. In addition, since it is possible to accurately eliminate unnecessary signals (microscopic movements of the body or due to the environment) derived from other than the biological movement (blink) of interest, the accuracy of blink detection is higher than the method of obtaining the amplitude signal directly from the time signal. Can be improved.
〈第１の実施の形態の変形例〉
第１の実施の形態の変形例では、ＣＦＡＲ処理を行う際の周波数Ｆｔ（低周波側と高周波側との境界となる周波数）及びＦｍａｘ（高周波側の最大周波数）を可変にする例を示す。なお、第１の実施の形態の変形例において、既に説明した実施の形態と同一構成部についての説明は省略する場合がある。
<Modification of First Embodiment>
In the modification of the first embodiment, an example is shown in which the frequency Ft (frequency that becomes a boundary between the low frequency side and the high frequency side) and Fmax (maximum frequency on the high frequency side) when performing CFAR processing are made variable. In the modification of the first embodiment, the description of the same components as those of the already described embodiments may be omitted.
図１３は、第１の実施の形態の変形例に係る瞬き検出システムの概略構成を例示する図である。図１３に示すように、瞬き検出システム１Ａは、主要な構成要素として、ドップラーセンサ１０と、信号処理部２０Ａとを有している。なお、瞬き検出システム１Ａは、本発明に係る生体信号検出システムの代表的な一例である。 FIG. 13 is a diagram illustrating a schematic configuration of a blink detection system according to a modification of the first embodiment. As illustrated in FIG. 13, the blink detection system 1A includes a Doppler sensor 10 and a signal processing unit 20A as main components. The blink detection system 1A is a representative example of the biological signal detection system according to the present invention.
図１４は、第１の実施の形態の変形例に係る信号処理部の機能ブロックを例示する図である。図１４を参照するに、信号処理部２０Ａは、機能ブロックとして測定周波数決定部２９が追加された点が、信号処理部２０の機能ブロック（図４参照）と相違する。測定周波数決定部２９は、ＣＦＡＲ処理を行う際の周波数Ｆｔ及びＦｍａｘを環境及び観測対象に応じて調整する機能を有している。 FIG. 14 is a diagram illustrating a functional block of a signal processing unit according to a modification of the first embodiment. Referring to FIG. 14, the signal processing unit 20A is different from the functional block of the signal processing unit 20 (see FIG. 4) in that a measurement frequency determining unit 29 is added as a functional block. The measurement frequency determination unit 29 has a function of adjusting the frequencies Ft and Fmax when performing the CFAR process according to the environment and the observation target.
図１５は、第１の実施の形態の変形例に係る瞬き検出システムの動作を示すフローチャートの例である。図１５を中心にして適宜他の図も参照しながら、第１の実施の形態の変形例に係る瞬き検出方法について説明する。なお、図１５のフローチャートは、図５のフローチャートのＳ１３の後段にＳ１４が追加されたものである。 FIG. 15 is an example of a flowchart illustrating the operation of the blink detection system according to the modification of the first embodiment. The blink detection method according to the modification of the first embodiment will be described with reference to FIG. 15 as appropriate and other drawings as appropriate. In the flowchart of FIG. 15, S14 is added after S13 of the flowchart of FIG.
まず、第１の実施の形態と同様に、ステップＳ１１〜Ｓ１３を実行する。次に、ステップＳ１４では、測定周波数決定部２９は、低周波側及び高周波側の信号帯域の境界となる周波数Ｆｔ及びＦｍａｘを決定する。ここでは、一例として、初期値を第１の実施の形態と同様の値（Ｆｍｉｎ＝５Ｈｚ、Ｆｔ＝１５Ｈｚ、Ｆｍａｘ＝８０Ｈｚ）とする。 First, similarly to the first embodiment, steps S11 to S13 are executed. Next, in step S14, the measurement frequency determination unit 29 determines the frequencies Ft and Fmax that are boundaries between the signal bands on the low frequency side and the high frequency side. Here, as an example, the initial value is set to the same value as in the first embodiment (Fmin = 5 Hz, Ft = 15 Hz, Fmax = 80 Hz).
具体的には、第１の実施の形態で説明したステップＳ２０と同様の処理を実行し、２つの連続するピークを検出する。例えば、図１６に示すデータが検出できる。次に、測定周波数決定部２９は、２つの連続するピークを１対とし、各々の対について、図１６に示すＶｐ（ｎ）を算出する。ここで、Ｖｐ（ｎ）は、各々の対において、２つのピーク中の最大値と、２つのピーク間の最小値との差である。次に、測定周波数決定部２９は、一定の観測時間（例えば、過去数十秒）におけるＶｐ（ｎ）の平均値が最大となるようにＦｔ及びＦｍａｘを決定する。 Specifically, the same process as step S20 described in the first embodiment is executed to detect two consecutive peaks. For example, the data shown in FIG. 16 can be detected. Next, the measurement frequency determination unit 29 sets two consecutive peaks as a pair, and calculates Vp (n) shown in FIG. 16 for each pair. Here, Vp (n) is the difference between the maximum value in the two peaks and the minimum value between the two peaks in each pair. Next, the measurement frequency determination unit 29 determines Ft and Fmax so that the average value of Vp (n) in a certain observation time (for example, the past several tens of seconds) is maximized.
次に、第１の実施の形態と同様に、ステップＳ１５〜Ｓ２５を実行することで、瞬きを検出することができる。瞬き検出処理とＶｐ（ｎ）の算出とを平行して行うことで、常に最適なＦｔ及びＦｍａｘを用いて瞬き検出を行うことが可能となる。その結果、環境及び観測対象が変化しても、高い精度で瞬きを検出することが可能となる。 Next, as in the first embodiment, blinking can be detected by executing steps S15 to S25. By performing the blink detection process and the calculation of Vp (n) in parallel, it is possible to always perform blink detection using the optimum Ft and Fmax. As a result, even if the environment and the observation target change, it is possible to detect blinks with high accuracy.
［実施例１］
実施例１では、第１の実施の形態に係る瞬き検出システム１を用いて瞬き検出を行った。具体的には、被験者が着座した状態で、ドップラーセンサ１０を被験者の顔正面で５０〜６０ｃｍ離隔して配置し、被験者が５回瞬き、体動、５回瞬き、体動、５回瞬きを順次実行した際の瞬き検出を行った。
[Example 1]
In Example 1, blink detection was performed using the blink detection system 1 according to the first embodiment. Specifically, with the subject seated, the Doppler sensor 10 is placed 50-60 cm apart in front of the subject's face, and the subject blinks 5 times, body movement, 5 blinks, body movement, 5 blinks. Blink detection when executed sequentially.
なお、比較例１として、実施例１のドップラー信号のＩ信号及びＱ信号から振幅信号を求め（時間信号から直接振幅信号を求める）、求めた振幅信号をＣＦＡＲ処理して瞬き候補を選出し、選出した瞬き候補から体動を除去して瞬きを検出する方法を用いた場合の結果を示した。 As Comparative Example 1, an amplitude signal is obtained from the I signal and Q signal of the Doppler signal of Example 1 (an amplitude signal is directly obtained from a time signal), and the obtained amplitude signal is subjected to CFAR processing to select blink candidates. The results of using the method of detecting the blink by removing the body movement from the selected blink candidates are shown.
図１７（ａ）はドップラーセンサ１０が取得したドップラー信号であり、図１７（ｂ）は実施例１及び比較例１の検出結果を示している。 FIG. 17A shows the Doppler signal acquired by the Doppler sensor 10, and FIG. 17B shows the detection results of Example 1 and Comparative Example 1.
図１７（ｂ）に示すように、実施例１では５回瞬きが時間をおいて合計３回正しく検出されており、誤検出（ＦＰ）や未検出（ＦＮ）がなかった。これに対して、比較例１では、５秒〜１０秒の間に２回の誤検出（ＦＰ）があった。このように、実施例１の方が比較例１よりも誤検出（ＦＰ）と未検出（ＦＮ）の合計数が少なく、瞬き検出システム１を用いることで精度よく瞬き検出できることが確認された。 As shown in FIG. 17B, in Example 1, 5 blinks were correctly detected 3 times in total, and there was no false detection (FP) or no detection (FN). On the other hand, in Comparative Example 1, there were two false detections (FP) between 5 seconds and 10 seconds. Thus, it was confirmed that the total number of false detections (FP) and non-detections (FN) in Example 1 is smaller than that in Comparative Example 1, and that blink detection can be performed with high accuracy by using the blink detection system 1.
［実施例２］
実施例２では、第１の実施の形態に係る瞬き検出システム１を用いて瞬き検出を行った。具体的には、被験者が着座した状態で、ドップラーセンサ１０を被験者の顔正面で５０〜６０ｃｍ離隔して配置し、被験者が２０回連続で瞬きした際の瞬き検出を行った。
[Example 2]
In Example 2, blink detection was performed using the blink detection system 1 according to the first embodiment. Specifically, with the subject seated, the Doppler sensor 10 was placed 50 to 60 cm apart in front of the subject's face, and blink detection was performed when the subject blinked 20 times continuously.
なお、比較例２として、実施例２のドップラー信号のＩ信号及びＱ信号から振幅信号を求め（時間信号から直接振幅信号を求める）、求めた振幅信号をＣＦＡＲ処理して瞬き候補を選出し、選出した瞬き候補から体動を除去して瞬きを検出する方法を用いた場合の結果を示した。 As Comparative Example 2, an amplitude signal is obtained from the I signal and Q signal of the Doppler signal of Example 2 (an amplitude signal is directly obtained from a time signal), and the obtained amplitude signal is subjected to CFAR processing to select blink candidates. The results of using the method of detecting the blink by removing the body movement from the selected blink candidates are shown.
図１８（ａ）はドップラーセンサ１０が取得したドップラー信号であり、図１８（ｂ）は実施例２及び比較例２の検出結果を示している。 18A shows the Doppler signal acquired by the Doppler sensor 10, and FIG. 18B shows the detection results of Example 2 and Comparative Example 2. FIG.
図１８（ｂ）に示すように、実施例２では８秒付近に１回の未検出（ＦＮ）があったが、誤検出（ＦＰ）はなかった。これに対して、比較例２では、８秒付近及び１８秒付近に２回の未検出（ＦＮ）があり、３０秒付近に１回の誤検出（ＦＰ）があった。このように、実施例２の方が比較例２よりも誤検出（ＦＰ）と未検出（ＦＮ）の合計数が少なく、瞬き検出システム１を用いることで精度よく瞬き検出できることが確認された。 As shown in FIG. 18B, in Example 2, there was one non-detection (FN) in the vicinity of 8 seconds, but there was no false detection (FP). On the other hand, in Comparative Example 2, there were two undetected (FN) near 8 seconds and 18 seconds, and there was one false detection (FP) near 30 seconds. Thus, it was confirmed that the total number of false detections (FP) and non-detections (FN) in Example 2 was smaller than that in Comparative Example 2, and that blink detection could be performed with high accuracy using the blink detection system 1.
なお、実施例２において、第１の実施の形態の変形例に係る瞬き検出システム１ＡのようにＦｔ及びＦｍａｘを調整することで、更に検出精度を高める（未検出をなくす）ことが期待できる。 In Example 2, it can be expected that detection accuracy can be further improved (no detection is eliminated) by adjusting Ft and Fmax as in the blink detection system 1A according to the modification of the first embodiment.
［実施例３］
実施例３では、第１の実施の形態に係る瞬き検出システム１を用いて瞬き検出を行った。具体的には、被験者が着座した状態で、ドップラーセンサ１０を被験者の顔正面で５０〜６０ｃｍ離隔して配置し、被験者が５回瞬き、休止、５回瞬き、休止、５回瞬き、体動、５回瞬きを順次実行した際の瞬き検出を行った。
[Example 3]
In Example 3, blink detection was performed using the blink detection system 1 according to the first embodiment. Specifically, with the subject seated, the Doppler sensor 10 is placed 50-60 cm apart in front of the subject's face, and the subject blinks 5 times, pauses, blinks 5 times, pauses, blinks 5 times, body movement Blink detection was performed when 5 blinks were sequentially executed.
なお、比較例３として、実施例３のドップラー信号のＩ信号及びＱ信号から振幅信号を求め（時間信号から直接振幅信号を求める）、求めた振幅信号をＣＦＡＲ処理して瞬き候補を選出し、選出した瞬き候補から体動を除去して瞬きを検出する方法を用いた場合の結果を示した。 As Comparative Example 3, an amplitude signal is obtained from the I signal and Q signal of the Doppler signal of Example 3 (an amplitude signal is directly obtained from the time signal), and the obtained amplitude signal is subjected to CFAR processing to select blink candidates. The results of using the method of detecting the blink by removing the body movement from the selected blink candidates are shown.
図１９（ａ）はドップラーセンサ１０が取得したドップラー信号であり、図１９（ｂ）は実施例３及び比較例３の検出結果を示している。 FIG. 19A shows the Doppler signal acquired by the Doppler sensor 10, and FIG. 19B shows the detection results of Example 3 and Comparative Example 3.
図１９（ｂ）に示すように、実施例３では３５秒付近に１回の誤検出（ＦＰ）があったが、未検出（ＦＮ）はなかった。これに対して、比較例３では、８秒付近及び１６秒付近に１回ずつの未検出（ＦＮ）があり、誤検出（ＦＰ）はなかった。このように、実施例３の方が比較例３よりも誤検出（ＦＰ）と未検出（ＦＮ）の合計数が少なく、瞬き検出システム１を用いることで精度よく瞬き検出できることが確認された。 As shown in FIG. 19B, in Example 3, there was one false detection (FP) in the vicinity of 35 seconds, but there was no undetected (FN). On the other hand, in Comparative Example 3, there was no detection (FN) once every 8 seconds and 16 seconds, and there was no false detection (FP). As described above, it was confirmed that the total number of false detections (FP) and non-detections (FN) in Example 3 is smaller than that in Comparative Example 3, and that blink detection can be performed with high accuracy using the blink detection system 1.
なお、実施例３において、第１の実施の形態の変形例に係る瞬き検出システム１ＡのようにＦｔ及びＦｍａｘを調整することで、更に検出精度を高める（誤検出をなくす）ことが期待できる。 In Example 3, it can be expected that the detection accuracy is further improved (error detection is eliminated) by adjusting Ft and Fmax as in the blink detection system 1A according to the modification of the first embodiment.
〈第２の実施の形態〉
第２の実施の形態では、心拍を検出する例を示す。なお、第２の実施の形態において、既に説明した実施の形態と同一構成部についての説明は省略する場合がある。
<Second Embodiment>
In the second embodiment, an example of detecting a heartbeat is shown. In the second embodiment, description of the same components as those of the already described embodiments may be omitted.
図２０は、第２の実施の形態に係る心拍検出システムの概略構成を例示する図である。図２０に示すように、心拍検出システム１Ｂは、主要な構成要素として、ドップラーセンサ１０と、信号処理部２０Ｂとを有している。なお、心拍検出システム１Ｂは、本発明に係る生体信号検出システムの代表的な一例である。 FIG. 20 is a diagram illustrating a schematic configuration of a heartbeat detection system according to the second embodiment. As illustrated in FIG. 20, the heartbeat detection system 1B includes a Doppler sensor 10 and a signal processing unit 20B as main components. The heartbeat detection system 1B is a typical example of the biological signal detection system according to the present invention.
図２１は、第２の実施の形態に係る信号処理部の機能ブロックを例示する図である。図２１を参照するに、信号処理部２０Ｂは、機能ブロックとして、積分値算出部２６と、生体信号検出部２７とを有している。又、積分値算出部２６は、位相積分値算出部２６３を備えている。又、生体信号検出部２７は、第３検出部２７４と、ピーク補間部２７５と、ピーク間隔算出部２７６とを備えている。 FIG. 21 is a diagram illustrating a functional block of the signal processing unit according to the second embodiment. Referring to FIG. 21, the signal processing unit 20B includes an integral value calculation unit 26 and a biological signal detection unit 27 as functional blocks. The integral value calculation unit 26 includes a phase integral value calculation unit 263. The biological signal detection unit 27 includes a third detection unit 274, a peak interpolation unit 275, and a peak interval calculation unit 276.
図２２は、第２の実施の形態に係る心拍検出システムの動作を示すフローチャートの例である。図２２を中心にして適宜他の図も参照しながら、第２の実施の形態に係る心拍検出方法について説明する。 FIG. 22 is an example of a flowchart showing the operation of the heartbeat detection system according to the second embodiment. A heartbeat detection method according to the second embodiment will be described with reference to FIG. 22 and other drawings as appropriate.
まず、ステップＳ３１では、ドップラーセンサ１０で被験者からの反射波を受信してドップラー信号を取得する。 First, in step S31, the Doppler sensor 10 receives a reflected wave from the subject and acquires a Doppler signal.
次に、ステップＳ３２では、位相積分値算出部２６３は、ステップＳ３１で受信したドップラー信号のＩ信号及びＱ信号に基づいて、位相を計算する。 Next, in step S32, the phase integration value calculation unit 263 calculates the phase based on the I signal and Q signal of the Doppler signal received in step S31.
次に、ステップＳ３３では、ステップＳ３２で計算したドップラー信号の位相のノイズ成分の除去を行う。ノイズ成分の除去は、例えば、ドップラーセンサ１０と信号処理部２０Ｂとの間にバンドパスフィルタを挿入してハードウェア的に行うことができる。又、ドップラーセンサ１０の出力信号を直接信号処理部２０Ｂに入力し、信号処理部２０Ｂ内においてディジタル信号処理（ディジタルフィルタ等）により行ってもよい。 Next, in step S33, the noise component of the phase of the Doppler signal calculated in step S32 is removed. The removal of the noise component can be performed by hardware by inserting a band pass filter between the Doppler sensor 10 and the signal processing unit 20B, for example. Alternatively, the output signal of the Doppler sensor 10 may be directly input to the signal processing unit 20B, and digital signal processing (digital filter or the like) may be performed in the signal processing unit 20B.
拍動により生じた信号は拍動に伴って細かく変化するため、５Ｈｚ以上５０Ｈｚ以下程度の比較的高周波数の成分を含んでいる。これに対して、呼吸や体動により生じた信号は緩やかに変化するため、５Ｈｚ未満程度の比較的低周波数の成分を含んでいる。そこで、バンドパスフィルタの通過帯域は、例えば、５Ｈｚ以上５０Ｈｚ以下に設定することができる。図２３（ａ）は、バンドパスフィルタ通過後（ここでは、通過帯域を５Ｈｚ以上５０Ｈｚ以下とする）の位相信号の一例である。但し、バンドパスフィルタの通過帯域は、環境及び観測対象に応じて適宜変更して構わない。 Since the signal generated by the pulsation changes finely with the pulsation, it contains a relatively high frequency component of about 5 Hz to 50 Hz. On the other hand, since the signal generated by respiration or body movement changes gently, it contains a relatively low frequency component of less than about 5 Hz. Therefore, the passband of the bandpass filter can be set to, for example, 5 Hz or more and 50 Hz or less. FIG. 23A is an example of a phase signal after passing through the band-pass filter (here, the pass band is 5 Hz or more and 50 Hz or less). However, the passband of the bandpass filter may be appropriately changed according to the environment and the observation target.
次に、ステップＳ３４では、積分値算出部２６は、バンドパスフィルタでノイズ成分を除去した位相信号からスペクトログラムを計算する。スペクトログラムは、例えば、位相信号を時間窓０．２５秒程度として短時間フーリエ変換することにより計算できる。図２３（ｂ）は、図２３（ａ）の位相信号のスペクトログラムの一例であり、時間、ドップラー周波数、信号成分の強さをグレースケールで表示している。 Next, in step S34, the integral value calculation unit 26 calculates a spectrogram from the phase signal from which the noise component has been removed by the band pass filter. The spectrogram can be calculated, for example, by performing a short-time Fourier transform with the phase signal as a time window of about 0.25 seconds. FIG. 23B is an example of the spectrogram of the phase signal of FIG. 23A, and displays time, Doppler frequency, and signal component strength in gray scale.
次に、ステップＳ３５では、位相積分値算出部２６３はドップラー信号の所定の周波数帯域内（ここでは、５Ｈｚ以上５０Ｈｚ以下とする）に含まれる各周波数の位相を時刻毎に積分し、位相の積分値の時間変化を算出する。図２３（ｃ）に、図２３（ｂ）のスペクトログラムの５Ｈｚ以上５０Ｈｚ以下の周波数において、位相積分値算出部２６３が算出した位相の積分値の時間変化の一例を示す。 Next, in step S35, the phase integration value calculation unit 263 integrates the phase of each frequency included in a predetermined frequency band (here, 5 Hz to 50 Hz) of the Doppler signal for each time, and integrates the phase. Calculate the time change of the value. FIG. 23C shows an example of a temporal change in the integral value of the phase calculated by the phase integral value calculation unit 263 at a frequency of 5 Hz to 50 Hz in the spectrogram of FIG.
次に、ステップＳ３６では、第３検出部２７４は、ステップＳ３５で算出された位相の積分値に対して、時間軸方向の第１検出範囲を設定し、第１検出範囲内に存在する位相の積分値のピークを検出する。位相の積分値のピークは、例えば、位相の積分値を２回微分した値や３回微分した値を用いる周知の方法で検出できる。位相の積分値のピークは、その他の周知の方法を用いて検出してもよい。 Next, in step S36, the third detection unit 274 sets a first detection range in the time axis direction with respect to the integral value of the phase calculated in step S35, and detects the phase existing in the first detection range. Detect the peak of the integral value. The peak of the phase integral value can be detected by, for example, a known method using a value obtained by differentiating the phase integral value twice or a value obtained by differentiating the phase integral value three times. The peak of the integral value of the phase may be detected using another known method.
時間軸方向の第１検出範囲は、想定する心拍数が６０ｂｐｍ（beats per minute）〜１００ｂｐｍ程度である点を考慮し、例えば、最小ピーク間隔を０．６秒、最大ピーク間隔を１．０秒とすることができる。例えば、最初にピークが検出された時間から０．６秒後〜１．０秒後の範囲を次のピークの検出範囲とすることができる。このように、第１検出範囲は、時間軸方向に離散的に設けられる。図２４（ａ）に、第３検出部２７４が検出したピークの一例を示す。 The first detection range in the time axis direction takes into consideration that the assumed heart rate is about 60 bpm (beats per minute) to 100 bpm, for example, the minimum peak interval is 0.6 seconds, and the maximum peak interval is 1.0 seconds. It can be. For example, the range from 0.6 seconds to 1.0 seconds after the time when the peak is first detected can be set as the detection range of the next peak. Thus, the first detection ranges are provided discretely in the time axis direction. FIG. 24A shows an example of peaks detected by the third detection unit 274.
次に、ステップＳ３７では、第３検出部２７４は、ステップＳ３６で検出したピークに対して、位相の大きさ方向の第２検出範囲を設定し、ステップＳ３６で検出したピークの各々が、第２検出範囲内に存在するか否かを判定する。なお、第２検出範囲内に存在しないピークは、心拍に起因しないものであると考えられる。 Next, in step S37, the third detection unit 274 sets a second detection range in the phase magnitude direction with respect to the peak detected in step S36, and each of the peaks detected in step S36 is the second detection range. It is determined whether or not it exists within the detection range. A peak that does not exist within the second detection range is considered not to be caused by a heartbeat.
位相の大きさ方向の第２検出範囲は、最小閾値ＴＨｍｉｎと最大閾値ＴＨｍａｘとの間とすることができる。最小閾値ＴＨｍｉｎ及び最大閾値ＴＨｍａｘは、実験的に求めることができ、例えば、最小閾値ＴＨｍｉｎ＝０．００４７［ｒａｄ］、最大閾値ＴＨｍａｘ＝０．０１３［ｒａｄ］とすることができる。例えば、図２４（ａ）のＡ部（２秒の近傍）では、検出されたピークが第２検出範囲内に存在していない。 The second detection range in the phase magnitude direction can be between the minimum threshold value THmin and the maximum threshold value THmax. The minimum threshold value THmin and the maximum threshold value THmax can be obtained experimentally. For example, the minimum threshold value THmin = 0.007 [rad] and the maximum threshold value THmax = 0.133 [rad]. For example, in part A (near 2 seconds) in FIG. 24A, the detected peak does not exist within the second detection range.
ステップＳ３７で第３検出部２７４が第２検出範囲内に存在しないピークがある（第２検出範囲外で検出されたピークがある）と判定した場合（ＮＯの場合）には、ステップＳ３８の処理に進む。 When the third detection unit 274 determines in step S37 that there is a peak that does not exist within the second detection range (there is a peak detected outside the second detection range) (in the case of NO), the process of step S38 Proceed to
ステップＳ３８では、ピーク間隔算出部２７６は、第２検出範囲内に存在しないピークも含めた全てのピークについて、隣接するピークの時間間隔の仮算出を行う。そして、ピーク補間部２７５は、第２検出範囲外で検出されたピークを検出対象から除外し、第２検出範囲外でピークが検出された時刻に、計算で求めた値をピークとして補間する。ピーク補間部２７５は、例えば、ピーク間隔算出部２７６が仮算出したピーク間隔の値を使用し、第２検出範囲外でピークが検出された時刻の前後のピーク間隔の平均値をとるようにピークを補間することができる。その後、ステップＳ３９の処理に進む。 In step S38, the peak interval calculation unit 276 temporarily calculates the time interval between adjacent peaks for all peaks including peaks that do not exist within the second detection range. Then, the peak interpolation unit 275 excludes the peak detected outside the second detection range from the detection target, and interpolates the value obtained by calculation as a peak at the time when the peak is detected outside the second detection range. The peak interpolation unit 275 uses, for example, the value of the peak interval temporarily calculated by the peak interval calculation unit 276, and takes the average value of the peak intervals before and after the time when the peak is detected outside the second detection range. Can be interpolated. Thereafter, the process proceeds to step S39.
図２４（ｂ）に、ピーク補間部２７５が補間したピークの一例（●部分）を示す。なお、△は補間前の値、すなわち、ピーク間隔算出部２７６が仮算出した値を示している。 FIG. 24B shows an example of the peak (● portion) interpolated by the peak interpolation unit 275. Δ indicates a value before interpolation, that is, a value temporarily calculated by the peak interval calculation unit 276.
ステップＳ３７で第３検出部２７４が全てのピークが第２検出範囲内に存在する（第２検出範囲外で検出されたピークがない）と判定した場合（ＹＥＳの場合）には、ステップＳ３９の処理に進む。 If the third detection unit 274 determines in step S37 that all peaks are present in the second detection range (no peaks detected outside the second detection range) (YES), the process proceeds to step S39. Proceed to processing.
ステップＳ３９では、ピーク間隔算出部２７６は、ステップＳ３８の処理が行われなかった場合には、ステップＳ３６で第３検出部２７４が検出した位相の積分値のピークの全てについて、隣接するピークの時間間隔を算出する。 In step S39, when the processing in step S38 is not performed, the peak interval calculation unit 276 determines the time of adjacent peaks for all the peaks of the integral value of the phase detected by the third detection unit 274 in step S36. Calculate the interval.
又、ピーク間隔算出部２７６は、ステップＳ３８の処理が行われた場合には、ステップＳ３６で第３検出部２７４が第２検出範囲内で検出した位相の積分値のピークの全てと、ステップＳ３８でピーク補間部２７５が補間したピークについて、隣接するピークの時間間隔を算出する。 In addition, when the process of step S38 is performed, the peak interval calculation unit 276 performs all of the peaks of the integral value of the phase detected by the third detection unit 274 within the second detection range in step S36, and step S38. For the peaks interpolated by the peak interpolation unit 275, the time interval between adjacent peaks is calculated.
ピーク間隔算出部２７６が算出した隣接するピークの時間間隔が、心拍と心拍との間の時間長さ（Ｒ−Ｒ間隔）となる。 The time interval between adjacent peaks calculated by the peak interval calculation unit 276 is the time length (RR interval) between the heartbeats.
このように、心拍検出システム１Ｂでは、ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数の位相を時刻毎に積分し、積分値の時間変化を算出する。そして、算出した積分値の時間変化に基づいて、被験者の生体信号の１つである心拍を検出する。ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数に信号を分解したのち、心拍に起因する信号成分が存在する周波数の位相を時刻毎に選択的に積分し、積分値の時間変化を算出することで、心拍の情報を含む周波数の位相を時刻毎に高いＳＮ比で取得することができる。その結果、高精度な心拍検出が可能となる。 Thus, in the heartbeat detection system 1B, the phase of each frequency included in the predetermined frequency band of the Doppler signal is integrated at each time, and the time change of the integrated value is calculated. And based on the time change of the calculated integral value, the heartbeat which is one of a test subject's biosignal is detected. After decomposing the signal into each frequency included in the predetermined frequency band of the Doppler signal, the phase of the frequency where the signal component due to the heartbeat exists is selectively integrated at each time, and the time change of the integrated value is calculated. Thus, the phase of the frequency including the heartbeat information can be acquired with a high SN ratio for each time. As a result, highly accurate heartbeat detection is possible.
更に、選択的に積分する周波数を心拍動作の特徴に応じて決定することにより、ＳＮ比を最大化することができる。又、着目する生体動作（心拍）以外に由来する不要信号（体の微小動作や環境起因）の除外を精度よく実現できるため、時間信号から直接位相信号を求める方法等に比べて心拍検出の精度を向上することができる。 Further, the S / N ratio can be maximized by determining the frequency to be selectively integrated according to the characteristics of the heartbeat motion. In addition, since it is possible to accurately eliminate unnecessary signals (small body movements and environmental causes) derived from other than the biological movement (heartbeat) of interest, the accuracy of heartbeat detection compared to methods that directly obtain phase signals from time signals, etc. Can be improved.
又、算出した位相の積分値に対して、時間軸方向の第１検出範囲及び位相の大きさ方向の第２検出範囲を設定し、第１検出範囲と第２検出範囲との共通範囲内に存在する位相の積分値のピークを検出し、ピークが検出された時刻のドップラー信号を心拍の候補として選出する。そして、共通範囲外のピークを心拍に起因しないものとして検出対象から除外し、除外した時刻に前後のピーク間隔等に基づいてピークを補間する。これにより、心拍に起因しないピークの誤検出を低減でき、高精度な瞬き検出が可能となる。 In addition, a first detection range in the time axis direction and a second detection range in the magnitude direction of the phase are set for the calculated integral value of the phase, and within the common range of the first detection range and the second detection range. The peak of the existing integral value of the phase is detected, and the Doppler signal at the time when the peak is detected is selected as a heartbeat candidate. Then, the peak outside the common range is excluded from the detection target as not caused by the heartbeat, and the peak is interpolated based on the preceding and following peak intervals at the excluded time. As a result, it is possible to reduce false detection of peaks that are not caused by heartbeats, and to perform highly accurate blink detection.
なお、ステップＳ３１〜Ｓ３９では、ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数の位相を時刻毎に積分し、位相の積分値の時間変化を算出し、位相の積分値の時間変化に基づいて、被験者の心拍を検出する例を示した。 In steps S31 to S39, the phase of each frequency included in the predetermined frequency band of the Doppler signal is integrated at each time, the time change of the phase integration value is calculated, and based on the time change of the phase integration value. In this example, the heart rate of the subject is detected.
しかし、ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数の振幅を時刻毎に積分し、振幅の積分値の時間変化を算出し、振幅の積分値の時間変化に基づいて、被験者の心拍を検出することも可能である。この場合には、ステップＳ３１〜Ｓ３５において振幅の積分値の時間変化を算出し、ステップＳ３６以降の処理は位相の場合と同様にすればよい。又、位相に代えて電力波形や電圧波形を用いてもよい。 However, the amplitude of each frequency included in the predetermined frequency band of the Doppler signal is integrated at each time, the time change of the integrated value of the amplitude is calculated, and the heartbeat of the subject is calculated based on the time change of the integrated value of the amplitude. It is also possible to detect. In this case, the time change of the integral value of the amplitude is calculated in steps S31 to S35, and the processing after step S36 may be the same as in the case of the phase. Further, a power waveform or a voltage waveform may be used instead of the phase.
［実施例４］
実施例４では、第２の実施の形態に係る心拍検出システム１Ｂを用いて心拍検出の実験を行った。実験の諸元を表１に示す。なお、比較のため、心拍検出システム１Ｂを用いた心拍検出と同時に、被験者に参照用の心電計を装着して実際の心拍（Ｒ−Ｒ間隔）を測定した。
[Example 4]
In Example 4, a heartbeat detection experiment was performed using the heartbeat detection system 1B according to the second embodiment. Table 1 shows the specifications of the experiment. For comparison, simultaneously with heart rate detection using the heart rate detection system 1B, a reference electrocardiograph was attached to the subject, and the actual heart rate (RR interval) was measured.
なお、比較例４として、Ｒ−Ｒ間隔が略一定とみなせる短い検出期間の各々において、略一定間隔で現れるピークを心拍として検出し、ビタビアルゴリズムを用いて、平均Ｒ−Ｒ間隔とピーク間隔との差が最小になるピークの組み合わせを選択することによりＲ−Ｒ間隔を推定する方法を用いた場合の結果を示した。 As Comparative Example 4, in each of the short detection periods in which the RR interval can be regarded as substantially constant, a peak appearing at a substantially constant interval is detected as a heartbeat, and an average RR interval and a peak interval are detected using a Viterbi algorithm. The results of using the method of estimating the RR interval by selecting the combination of peaks that minimizes the difference between the two are shown.
次に、評価項目２として、検出したピーク間隔の使用率を式（２）により算出した。 Next, as the evaluation item 2, the usage rate of the detected peak interval was calculated by the equation (2).
図２５は、心電計で測定したＲ−Ｒ間隔と心拍検出システム１Ｂで測定したピーク間隔（補間前、補間後）を示している。図２５より、ピーク補間後は、ピーク補間前と比較して、観測期間全体で検出精度が改善される（心電計により近い計測ができている）ことが確認できる。
FIG. 25 shows the RR interval measured by the electrocardiograph and the peak interval (before interpolation and after interpolation) measured by the heartbeat detection system 1B. From FIG. 25, it can be confirmed that after peak interpolation, the detection accuracy is improved over the entire observation period (measurement closer to the electrocardiograph) than before peak interpolation.
以上、好ましい実施の形態等について詳説したが、上述した実施の形態等に制限されることはなく、特許請求の範囲に記載された範囲を逸脱することなく、上述した実施の形態等に種々の変形及び置換を加えることができる。 The preferred embodiments and the like have been described in detail above, but the present invention is not limited to the above-described embodiments and the like, and various modifications can be made to the above-described embodiments and the like without departing from the scope described in the claims. Variations and substitutions can be added.
例えば、図４に示す信号処理部２０又は図１４に示す信号処理部２０Ａと、図２１に示す信号処理部２０Ｂとを一体化してもよい。これにより、１つの生体信号検出システムで瞬き検出と心拍検出の両方が可能となる。 For example, the signal processing unit 20 shown in FIG. 4 or the signal processing unit 20A shown in FIG. 14 may be integrated with the signal processing unit 20B shown in FIG. Thereby, both the blink detection and the heartbeat detection can be performed by one biological signal detection system.
１、１Ａ 瞬き検出システム
１Ｂ 心拍検出システム
１０ ドップラーセンサ
２０、２０Ａ、２０Ｂ 信号処理部
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＯＭ
２３ ＲＡＭ
２４ Ｉ／Ｆ
２５ バスライン
２６ 積分値算出部
２７ 生体信号検出部
２８ 体動検出部
２９ 測定周波数決定部
２６１ 低周波振幅積分値算出部
２６２ 高周波振幅積分値算出部
２６３ 位相積分値算出部
２７１ 第１検出部
２７２ 第２検出部
２７３ 生体信号判定部
２７４ 第３検出部
２７５ ピーク補間部
２７６ ピーク間隔算出部
1, 1A Blink detection system 1B Heartbeat detection system 10 Doppler sensor 20, 20A, 20B Signal processing unit 21 CPU
22 ROM
23 RAM
24 I / F
25 Bus Line 26 Integral Value Calculation Unit 27 Biological Signal Detection Unit 28 Body Movement Detection Unit 29 Measurement Frequency Determination Unit 261 Low Frequency Amplitude Integral Value Calculation Unit 262 High Frequency Amplitude Integral Value Calculation Unit 263 Phase Integral Value Calculation Unit 271 First Detection Unit 272 Second detection unit 273 Biological signal determination unit 274 Third detection unit 275 Peak interpolation unit 276 Peak interval calculation unit
Claims (16)
前記ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数の振幅又は位相を時刻毎に積分し、積分値の時間変化を算出する積分値算出部と、
前記積分値の時間変化に基づいて、前記被験者の生体信号を検出する生体信号検出部と、を有する生体信号検出システム。 A Doppler sensor that receives reflected waves from the subject and obtains a Doppler signal;
An integration value calculation unit that integrates the amplitude or phase of each frequency included in the predetermined frequency band of the Doppler signal for each time, and calculates a time change of the integration value;
A biological signal detection system comprising: a biological signal detection unit that detects a biological signal of the subject based on a change in the integrated value over time.
前記所定の周波数帯域のうちの低周波側の各周波数の振幅を時刻毎に積分し、振幅の積分値の時間変化を算出する低周波振幅積分値算出部と、
前記所定の周波数帯域のうちの高周波側の各周波数の振幅を時刻毎に積分し、振幅の積分値の時間変化を算出する高周波振幅積分値算出部と、を含み、
前記生体信号検出部は、前記低周波振幅積分値算出部による前記振幅の積分値の時間変化と、前記高周波振幅積分値算出部による前記振幅の積分値の時間変化に基づいて、前記生体信号を検出する、請求項１に記載の生体信号検出システム。 The integral value calculator is
A low frequency amplitude integral value calculating unit that integrates the amplitude of each frequency on the low frequency side of the predetermined frequency band for each time, and calculates a temporal change in the integral value of the amplitude;
A high frequency amplitude integral value calculation unit that integrates the amplitude of each frequency on the high frequency side of the predetermined frequency band for each time, and calculates a time change of the integral value of the amplitude, and
The biological signal detection unit detects the biological signal based on a temporal change in the integral value of the amplitude by the low-frequency amplitude integral value calculation unit and a temporal change in the integral value of the amplitude by the high-frequency amplitude integral value calculation unit. The biological signal detection system according to claim 1, wherein detection is performed.
前記低周波側の正のドップラー周波数に含まれる各周波数の第１振幅と、前記低周波側の負のドップラー周波数に含まれる各周波数の第２振幅を別々に時刻毎に積分する、請求項２に記載の生体信号検出システム。 The low-frequency amplitude integral value calculation unit is
The first amplitude of each frequency included in the positive Doppler frequency on the low frequency side and the second amplitude of each frequency included in the negative Doppler frequency on the low frequency side are separately integrated at each time. The biological signal detection system according to 1.
前記第１振幅の積分値を時刻毎に第１閾値と比較すると共に、前記第２振幅の積分値を時刻毎に第２閾値と比較し、
前記第１振幅が前記第１閾値 以上であり、かつ、前記第２振幅が前記第２閾値以上である時刻の前記ドップラー信号を前記生体信号の第１候補として選出する第１検出部を含む、請求項３に記載の生体信号検出システム。 The biological signal detector is
Comparing the integrated value of the first amplitude with a first threshold value at each time, and comparing the integrated value of the second amplitude with a second threshold value at each time;
A first detector that selects the Doppler signal at a time when the first amplitude is equal to or greater than the first threshold and the second amplitude is equal to or greater than the second threshold, as a first candidate for the biological signal; The biological signal detection system according to claim 3.
前記高周波側の正のドップラー周波数に含まれる各周波数の振幅の時刻毎の積分値と、前記高周波側の負のドップラー周波数に含まれる各周波数の振幅の時刻毎の積分値とを合計し、合計した振幅の積分値の時間変化を算出する、請求項４に記載の生体信号検出システム。 The high-frequency amplitude integral value calculation unit is
Sum of the integrated value for each time of the amplitude of each frequency included in the positive Doppler frequency on the high frequency side, and the integrated value for each time of the amplitude of each frequency included in the negative Doppler frequency on the high frequency side, total The biological signal detection system according to claim 4, wherein a time change of the integrated value of the amplitude is calculated.
前記高周波振幅積分値算出部が算出した前記合計した振幅を時刻毎に第３閾値と比較し、前記合計した振幅が前記第３閾値以上である時刻の前記ドップラー信号のうち２つの連続するピークを前記生体信号の第２候補として選出する第２検出部を含む、請求項５に記載の生体信号検出システム。 The biological signal detector is
The total amplitude calculated by the high-frequency amplitude integral value calculation unit is compared with a third threshold value at each time, and two consecutive peaks of the Doppler signal at the time when the total amplitude is equal to or greater than the third threshold value are obtained. The biological signal detection system according to claim 5, further comprising a second detection unit that is selected as a second candidate for the biological signal.
前記第１候補と前記第２候補とを合成したものを前記生体信号と判定する生体信号判定部を含む、請求項６に記載の生体信号検出システム。 The biological signal detector is
The biological signal detection system according to claim 6, further comprising a biological signal determination unit that determines a combination of the first candidate and the second candidate as the biological signal.
前記ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数の位相を時刻毎に積分し、位相の積分値の時間変化を算出する位相積分値算出部を含み、
前記生体信号検出部は、前記位相積分値算出部による前記位相の積分値の時間変化に基づいて、前記生体信号を検出する、請求項１乃至９の何れか一項に記載の生体信号検出システム。 The integral value calculator is
Integrating a phase of each frequency included in a predetermined frequency band of the Doppler signal for each time, and including a phase integration value calculation unit for calculating a time change of an integration value of the phase,
The biological signal detection system according to any one of claims 1 to 9, wherein the biological signal detection unit detects the biological signal based on a temporal change in the integral value of the phase by the phase integration value calculation unit. .
前記位相の積分値に対して、時間軸方向の第１検出範囲及び前記位相の大きさ方向の第２検出範囲を設定し、前記第１検出範囲と前記第２検出範囲との共通範囲内に存在する前記位相の積分値のピークを検出し、前記ピークが検出された時刻の前記ドップラー信号を前記生体信号の候補として選出する第３検出部を含む、請求項１０に記載の生体信号検出システム。 The biological signal detector is
A first detection range in the time axis direction and a second detection range in the magnitude direction of the phase are set with respect to the integral value of the phase, and are within a common range of the first detection range and the second detection range. 11. The biological signal detection system according to claim 10, further comprising a third detection unit that detects a peak of the integral value of the existing phase and selects the Doppler signal at a time when the peak is detected as a candidate for the biological signal. .
前記共通範囲内に前記位相の積分値のピークが検出されなかった時刻に、計算で求めた値をピークとして補間するピーク補間部を含む、請求項１１に記載の生体信号検出システム。 The biological signal detector is
The biological signal detection system according to claim 11, further comprising a peak interpolation unit that interpolates a value obtained by calculation as a peak at a time when the peak of the integrated value of the phase is not detected within the common range.
前記ピーク補間部による補間後に、隣接する前記ピークの時間間隔を算出するピーク間隔算出部を含む、請求項１３に記載の生体信号検出システム。 The biological signal detector is
The biological signal detection system according to claim 13, further comprising a peak interval calculation unit that calculates a time interval between adjacent peaks after interpolation by the peak interpolation unit.
前記ドップラー信号の所定の周波数帯域内に含まれる各周波数の振幅又は位相を時刻毎に積分し、積分値の時間変化を算出する積分値算出ステップと、
前記積分値の時間変化に基づいて、前記被験者の生体信号を検出する生体信号検出ステップと、を有する生体信号検出方法。 A Doppler signal acquisition step of acquiring a Doppler signal by receiving a reflected wave from a subject with a Doppler sensor;
An integration value calculation step of integrating the amplitude or phase of each frequency included in the predetermined frequency band of the Doppler signal at each time, and calculating a time change of the integration value;
A biological signal detection method comprising: a biological signal detection step of detecting a biological signal of the subject based on a time change of the integrated value.
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