JP2019213772A - 心拍計測方法および心拍計測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ＦＭ−ＣＷレーダーを用いて精度良く心拍周期を計測すること。【解決手段】ＦＭ−ＣＷレーダー１を用いて、人体Ｐの表面にて反射した反射波（受信信号）と送信信号との合成波である定在波を出力信号とし、高調波成分が除去された出力信号をフーリエ変換して距離スペクトルを求める。距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号を求め、１次微分信号からＲ波候補時刻を求める。Ｒ波候補時刻の時間間隔のうち、安静時心拍周期の範囲内の時間間隔を心拍周期候補とする。心拍周期候補をＮ周期分配置し、各周期の時刻（心拍候補時刻）と、各心拍候補時刻に最も近いＲ波候補時刻との差分である最小誤差を求め、最小誤差の２乗のＮ周期分の総和を求める。総和が最も小さい心拍周期候補を平均心拍周期とする。【選択図】図４

Description

本発明は、定在波レーダーから電波を照射し、人体からの反射波を基に、人体に直接接触することなく生体情報を計測する技術に関する。

従来、屋内外で使用できる定在波レーダーを用いて、人体を被測定物（測定対象者）としてその身体状態や生体情報（呼吸数及び脈拍等）を計測する方法や装置が提案されている。例えば、衣服を通して人体にて直接反射された反射波を基に、人体までの距離スペクトルを求め、距離スペクトルから人体との間の距離成分を抽出することが提案されている。また、距離スペクトルの位相成分から測定対象者の身体状態並びに呼吸数及び脈拍数を含む生体情報を検知することが提案されている。

特許文献１には、人体を除いた全ての静止物体の距離スペクトルを初期状態の距離スペクトルとして、人体を加えた状態の距離スペクトルから初期状態の距離スペクトルを差し引く差分検出を行い、変動する人体のみの距離スペクトルを計測することにより、人体の位置と、呼吸数および脈拍数等の生体情報を検知する方法および装置が記載されている。

また、特許文献２には、複数の人体が近接して存在する場合に、複数の人体の生体信号を個別に検知する方法および装置が記載されている。特許文献２の生体情報の検知装置は、複数の人体からの反射波を基に、複数の人体に対応する個別の距離スペクトルを取り出す。そして、各距離スペクトルの振幅成分から人体との間の距離情報を得、各距離スペクトルの位相成分から人体の微小変位を得ることにより、各人の位置及び生体情報を検知する。

特許第５３７７６８９号公報 特許第５８６１１７８号公報 米国特許出願公開第２０１７／００４２４３２号明細書

京都大学、パナソニック株式会社、プレスリリース「非接触ミリ波バイタルセンサーの小型・高感度化技術を開発」、［online］、２０１７年９月２６日［２０１８年４月１２日検索］、インターネット＜URL：https://news.panasonic.com/jp/press/data/2017/09/jn170926-1/jn170926-1.html＞

特許文献１には、距離スペクトルの位相成分から人体の微小変位の検知が可能であり、呼吸数及び脈拍数を検出できるとの記載がある。しかしながら、距離スペクトルの位相成分からどのように呼吸数や脈拍数を求めるのか、その具体的な方法は記載されていない。また、特許文献２にも、距離スペクトルの位相成分から微小変位を測定して呼吸数や脈拍数を演算することができる、との記載があるのみで、具体的な方法は記載されていない。

距離スペクトルの位相成分の波形から呼吸周期および心拍周期を求める方法は、例えば、特許文献３に記載されている。特許文献３の方法では、距離スペクトルの位相成分の波形から、直接、呼吸や心拍などの周期的な波形のピークを抽出して呼吸や心拍の周波数を
計算する。また、非特許文献１には、スペクトラム拡散ミリ波レーダーを用いて人体表面の微小変位を捉え、特徴点ベースの心拍推定アルゴリズムによって心拍間隔を計測することが記載されている。

人体からの反射波から求めた距離スペクトルの位相成分の時間波形は、呼吸成分を示す波形と、心拍成分を示す波形を含む。距離スペクトルの位相成分の波形において、呼吸成分は振幅が大きいため、呼吸成分を分離することは容易である。従って、呼吸数を精度良く求めることが可能である。一方、心拍成分は微弱であり、その振幅は呼吸成分の１／１０〜１／１００である。そのため、周囲からの雑音による波形や、呼吸成分の高調波成分から心拍成分を分離することは難しく、心拍成分の個々のピークを正確に抽出することは難しい。従って、心拍成分を示す波形の周期を精度良く求めることは難しい。

本発明の課題は、かかる問題点に鑑みて、人体からの反射波を基に、人体までの距離スペクトルを求め、距離スペクトルの位相成分から精度良く心拍周期を計測する方法および装置を提供することにある。

本発明の心拍計測方法は、周波数掃引された電波を測定対象の人体に向けて送信し、前記人体の表面にて反射した反射波を受信し、受信信号と送信信号とを乗算した出力信号を求め、前記出力信号の高調波成分を除去し、前記高調波成分が除去された出力信号をフーリエ変換して距離スペクトルを求め、前記距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号を求め、前記１次微分信号の波形から、心拍の候補時刻であるＲ波候補時刻を抽出し、抽出した前記Ｒ波候補時刻のうちの１つと、他の前記Ｒ波候補時刻との時間間隔であって、且つ、安静時心拍周期の範囲内の時間間隔を心拍周期候補とし、複数の前記心拍周期候補のそれぞれに対して、以下の（１）〜（３）を行い、
（１）前記心拍周期候補をＮ周期分配置して心拍候補時刻を求める（Ｎは２以上の自然数）
（２）前記Ｎ周期分の前記心拍候補時刻のそれぞれについて、最も近い前記Ｒ波候補時刻との差分である最小誤差を求める
（３）前記最小誤差の２乗の前記Ｎ周期分の総和である総和最小２乗誤差候補を求める
前記総和最小２乗誤差候補が最も小さい前記心拍周期候補を、平均心拍周期とすることを特徴とする。

本発明によれば、距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号の波形からＲ波候補時刻を求め、Ｒ波候補時刻から心拍周期候補を求め、心拍周期候補をＮ周期分配置して、最も近いＲ波候補時刻との差分である最小誤差の総和を求め、最小誤差の総和が最も小さい心拍周期候補を平均心拍周期とする。このように、１次微分を行うことにより、人体の微小変動の時間変化成分を強調することができる。従って、呼吸成分に重畳された心拍などの微小変動成分を強調できるため、Ｒ波候補時刻を精度良く求めることができる。また、心拍周期のＮ周期分の１次微分信号から平均心拍周期を求めるため、距離スペクトルの位相成分の時間波形が心拍以外の微小変動を含んでいて、個々の心拍（Ｒ波候補時刻）を正確に抽出できなくても、平均心拍周期を精度良く計測することができる。

本発明において、前記Ｒ波候補時刻は、前記１次微分信号の変化量が所定の閾値を越えた時刻であることが好ましい。このようにすると、心電図波形におけるＲ波成分の時刻を抽出することができる。

また、本発明において、前記Ｎ周期は、１０周期以上であることが好ましい。Ｎ＝１０とした場合に、心電図波形のＲ−Ｒ間隔（Ｒ波周期）から求めた心拍周期に対して、最大
８％の誤差で平均心拍周期を計測できることが確認されている。

次に、本発明の心拍計測装置は、上記の心拍計測方法を用いて平均心拍周期を計測することを特徴とする。

本発明によれば、距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号からＲ波候補時刻を求めるので、呼吸成分に重畳された心拍などの微小変動成分を強調でき、Ｒ波候補時刻を精度良く求めることができる。また、心拍周期のＮ周期分の１次微分信号のデータを用いて平均心拍周期を求めるため、距離スペクトルの位相成分の時間波形が心拍以外の微小変動を含んでいて個々の心拍（Ｒ波候補時刻）を正確に抽出できなくても、平均心拍周期を精度良く計測することができる。

本発明を適用した心拍計測方法の実施状況を示す説明図である。 ＦＭ−ＣＷレーダーの構成図である。 受信信号処理部の構成図である。 呼吸・心拍計測部の構成図である。 心拍計測方法のフローチャートである。 心電図波形およびＦＭ−ＣＷレーダーによる計測データの例である。 心拍周期候補の説明図および心拍周期候補をＮ周期分配置した場合のＲ波候補時刻との最小誤差の説明図である。 総和最小２乗誤差候補の算出方法のフローチャートである。 本形態の心拍計測方法による心拍周期の計測値と、心電図波形から求めた心拍周期の比較表である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１は本発明を適用した心拍計測方法の実施状況を示す説明図である。本形態の心拍計測方法は、２４ＧＨｚ帯を使用したＦＭ−ＣＷレーダー１を用いて、人体Ｐからの反射波を基に、人体Ｐに直接接触することなく心拍を計測する方法である。図１は、ＦＭ−ＣＷレーダー１を人体Ｐの正面に設置した状況を示す。符号３はホーンアンテナである。

なお、本発明の心拍計測方法を実施するにあたり、ＦＭ−ＣＷレーダー１の設置状態や人体Ｐとの距離Ｌは図１に示す状態に限定されるものではない。例えば、ＦＭ−ＣＷレーダー１を天井に設置し、下方の人体Ｐに向けてレーダー波を照射して心拍を計測することもできる。また、図１の状況では、人体ＰとＦＭ−ＣＷレーダー１との距離Ｌを約５０ｃｍとしているが、数ｍあるいは数十ｍ離れた位置からでも計測が可能である。

本形態では、ＦＭ−ＣＷレーダー１から測定対象の人体Ｐに向けて周波数掃引された電波（レーダー波）を照射し、人体Ｐの表面にて反射した反射波を受信し、受信信号と送信信号を乗算した出力信号を求める。そして、出力信号の強度の周波数分布から、距離スペクトルを求める。距離スペクトルの振幅成分から、被反射体である人体Ｐまでの距離を求める。また、距離スペクトルの位相成分から、被反射体である人体Ｐの微小変位を求める。本形態では、距離スペクトルの位相成分から平均心拍周期および呼吸周期を計測する。

図２はＦＭ−ＣＷレーダー１の構成図である。ＦＭ−ＣＷレーダー１は、被反射体に向けてレーダー波を送信する送信アンテナ（Ｔｘ）１７と、被反射体からの反射波を受信する受信アンテナ（Ｒｘ）１８と、信号処理部１１を備える。信号処理部１１は、信号発生制御部１２および受信信号処理部１３を備える。信号発生制御部１２と送信アンテナ１７
の間には、Ｄ／Ａ変換部１４、電圧制御発信器（ＶＣＯ）１５、および帯域フィルタ（ＢＰＯ）１６が設けられている。また、受信アンテナ１８と受信信号処理部１３の間には、乗算器１９、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２０、およびＡ／Ｄ変換器２１が設けられている。

信号発生制御部１２は、ＦＭ変調された周波数制御電圧を生成する。この周波数制御電圧は、Ｄ／Ａ変換部１４にてアナログ信号に変換され、２４ＧＨｚ帯電圧制御発信器である電圧制御発信器１５の制御入力に入力される。この周波数制御信号により、電圧制御発信器１５は、発信電波の周波数をスイープさせる（掃引させる）。電圧制御発信器１５の発信信号（送信信号）ＶＴは、帯域フィルタ１６によりフィルタリングされた後、送信アンテナ１７からレーダー波として送信される。この送信信号は、被反射体Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３にて反射した後、受信アンテナ１８にて受信される。

受信信号ＶＲは、乗算器１９にて送信信号ＶＴと乗算（ミキシング）される。レーダー波の照射先に人体Ｐなどの被反射体があり、受信アンテナ１８に反射波が戻ると、乗算器１９では、周波数が同じで進行方向が異なる波が重なるので、合成波である定在波が発生する。乗算器１９の出力信号Ｖｏｕｔは、ローパスフィルタ２０にて高調波成分が除去される。ローパスフィルタ２０の信号は、Ａ／Ｄ変換器２１にてデジタル信号に変換され、受信信号処理部１３に入力される。

図３は、受信信号処理部の構成図である。受信信号処理部１３は、ＦＦＴ演算部３１と、距離計測部３２と、呼吸・心拍計測部３３を備える。Ａ／Ｄ変換器２１の出力信号はＦＦＴ演算部３１に入力される。ＦＦＴ演算部３１は、出力信号Ｖｏｕｔをフーリエ変換して、距離スペクトルｐ（ｘ）を得る。距離スペクトルｐ（ｘ）は、距離計測部３２および呼吸・心拍計測部３３に入力される。距離計測部３２は、距離スペクトルｐ（ｘ）の振幅成分から被反射体（人体Ｐ）との距離を求め、出力する。呼吸・心拍計測部３３は、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分から、呼吸周期（呼吸数）および平均心拍周期（平均心拍数）を求め、出力する。

（距離スペクトルの演算方法）
以下に、送信信号ＶＴと受信信号ＲＴから距離スペクトルｐ（ｘ）を演算し、距離スペクトルｐ（ｘ）の振幅成分および位相成分を求める方法を具体的に説明する。送信信号周波数をｆ、振幅をＡ、送信アンテナ１７からの距離をｘとすると、送信信号ＶＴ（ｆ，ｘ）は下記数式１で表される。

Ｋ個の被測定物によるｘ点における反射波の信号である受信信号ＶＲ（ｆ，ｘ）は、下記数式２で表される。

但し、γk，φkは夫々ｋ番目のターゲットの反射による振幅及び位相係数を示し、αkはｋ番目のターゲットに反射した信号の伝搬損による振幅係数である。ｄｋを、送信点からｋ番目の物体までの距離とすると、受信アンテナ位置ｘ＝０の点における反射波の信号（受信信号ＶＲ）は数式２において、ｘ＝０とおき、下記数式３が得られる。

送信信号ＶＴと受信信号ＶＲを乗算すると、Ｖｏｕｔ（ｆ，０）＝ＶＴ（ｆ，０）×ＶＲ（ｆ，０）であり、ＬＰＦ２０を通すと、下記数式４が得られる。

ここでフーリエ変換により距離スペクトルｐ（ｘ）を求めると、下記数式５が得られる。

ここで、ｆ＝ｆ０＋ｆΔとおくと、下記数式６が得られる。

次に、距離スペクトルの振幅成分｜Ｐ（ｘ）｜は、下記数式７で表される。

ここで、数式７の等号が成り立つのは、全てのｋについて、下記数式８が０に等しい場合である。

Ｋ＝１、即ち、測定対象の数が１であるとすると、数式７は下記数式９となる。

この数式９の振幅成分は、下記数式１０で表される。

また、数式９の位相成分を求めると、下記数式１１が得られる。

そして、θ１（ｘ）を、下記数式１２の範囲とすると、数式１１は下記数式１３で表される。

数式１３において、φ１＝０とすれば、ｆ０＝２４．１５ＧＨｚにて、ｄ１（ｍｍ）は−３．１１〜３．１１の範囲にあることが得られる。即ち、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分から、±３．１１ｍｍの範囲の微小変位を測定することができる。

（心拍計測方法）
図４は呼吸・心拍計測部３３の構成図である。呼吸・心拍計測部３３は、呼吸周期計測部４０を備える。呼吸周期計測部４０は、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分から呼吸周期（呼吸数）を抽出し、出力する。本形態では、上記の演算により、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分から±３．１１ｍｍの範囲の微小変位を測定し、この微小変位の時間波形から、時間変化する呼吸成分を抽出する。

また、呼吸・心拍計測部３３は、１次微分信号生成部４１と、Ｒ波候補時刻推定部４２と、平均心拍周期決定部４３を備える。１次微分信号生成部４１は、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間変化成分を強調するために、上記の演算により測定した±３．１１ｍｍの範囲で変動する微少変位の時間波形の１次微分を行う。１次微分を行うことにより、微小変位の時間波形から、呼吸成分に重畳された心拍などのさらなる微小変動成分を強調した波形を求める。

Ｒ波候補時刻推定部４２は、抽出した微小変動成分（１次微分波形）を基に、心電図波形のＲ波成分の時刻（Ｒ波候補時刻）を推定する。本形態では、１次微分信号がある一定値、すなわち一定の傾斜値を有しており、かつその変動幅がピークtoピーク値に対してある閾値ＴＨ以上変動する時刻を、心電図波形のＲ波成分の時刻（Ｒ波候補時刻）であると推定する。ここで、Ｒ波候補時刻の決定に用いる閾値ＴＨは、例えば、１次微分波形の振幅に対して１０％などのような値に決定する。この場合には、所定の変動（例えば、ある一定値以上の傾きＳＬの変動）が１０％以上続いた時刻を、Ｒ波成分の時刻であると推定する。より詳細には、所定の変動の変動量が１０％に達した時刻や、所定の変動が１０％以上続いた区間の中の時刻を、Ｒ波候補時刻であると推定する。

なお、Ｒ波候補時刻を推定するための閾値ＴＨや、所定の変動の内容（例えば、傾きＳＬ）は、測定系により適切な値が異なると考えられるため、測定系に応じて適切な値に設定する必要がある。従って、閾値ＴＨは、１０％が最適というわけではなく、ＦＭ−ＣＷレーダー１の具体的構成や、計測条件に応じて適宜設定することが好ましい。

平均心拍周期決定部４３は、得られたＲ波成分の時系列値（Ｒ波候補時刻）を用いて、平均心拍周期を推定する。平均心拍周期は、心電図波形におけるＲ波の時間間隔（Ｒ波周期）の平均値である。平均心拍周期決定部４３は、例えば、１０周期分などの複数周期のＲ波周期の平均周期を求めるが、その際、Ｒ波周期として最もそれらしい値を求めるために、２乗平均誤差が最小値となる候補を平均Ｒ波周期（すなわち、平均心拍周期）とする。平均心拍周期決定部４３は、求めた平均心拍周期（平均心拍数）を出力する。

次に、図５−図８を参照して、本形態の心拍計測方法の詳細を説明する。図５は心拍計測方法のフローチャートである。ステップＳＴ１では、上記のように、ＦＭ−ＣＷレーダー１からレーダー波を照射し、測定対象の人体Ｐからの反射波に基づき、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間波形を求める。図３に示すように、ＦＦＴ演算部３１において距離スペクトルｐ（ｘ）が生成される。続いて、ステップＳＴ２では、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間波形に対して１次微分を行い、１次微分信号を求める。図４に示すように、呼吸・心拍計測部３３へ入力された距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分を用いて、１次微分信号生成部４１において１次微分信号が生成される。

図６（ａ）は心電図波形の例である。また、図６（ｂ）、（ｃ）は本形態の心拍計測装置であるＦＭ−ＣＷレーダー１による計測データの例である。後述するように、本形態の心拍計測方法の評価のため、ＦＭ−ＣＷレーダー１を用いた心拍計測と、比較例の心拍計測装置２（図１参照）を用いた心拍計測を同時に行った。図６（ａ）は、心拍計測装置２による計測データである。心拍計測装置２は、図６（ａ）の心電図波形におけるＲ波とＲ波のピーク間隔（Ｒ波周期）から心拍周期を算出する。

図６（ｃ）はＦＦＴ演算部３１から出力される距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間波形であり、図６（ｂ）は１次微分信号生成部４１から出力される１次微分信号の波形（１次微分波形）である。図６（ｃ）に示すように、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間波形は、呼吸成分を示す振幅±π／２（±３．１１ｍｍ）の波形に対して、心拍を含む微弱な波形が重畳されている。図６（ｂ）に示す１次微分信号の波形は、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間変化部分が拡大された信号である。

ステップＳＴ３では、Ｒ波候補時刻推定部４２において、１次微分信号から、心拍の候補時刻であるＲ波候補時刻ｔｊ（ｊ：自然数）を求める。図６（ｂ）にＲ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・の抽出例を示す。本形態では、心電図波形におけるＲ波成分のピーク位置の時刻であると推定される時刻を１次微分信号から抽出する。例えば、１次微分信号の変化量が所定の閾値ＴＨを越えた時刻を抽出し、抽出した時刻をＲ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・とする。閾値ＴＨを用いたＲ波候補時刻の抽出方法は上記の通りである。

ステップＳＴ４−ＳＴ６では、平均心拍周期決定部４３において、Ｒ波候補時刻から平均心拍周期を推定する。まず、ステップＳＴ４では、Ｒ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・から心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・を求める。図７は心拍周期候補の説明図および心拍周期候補をＮ周期分配置した場合のＲ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・との最小誤差の説明図である。心拍周期候補Ｔｃａｎ１は、下記数式１４で表される。

図７に示すように、心拍周期候補Ｔｃａｎ１は、Ｒ波候補時刻ｔｊとその１つ隣のＲ波候補時刻ｔｊ＋１との時間間隔である。また、心拍周期候補Ｔｃａｎ２は、Ｒ波候補時刻ｔｊとその２つ隣のＲ波候補時刻ｔｊ＋２との時間間隔であり、心拍周期候補Ｔｃａｎ３は、Ｒ波候補時刻ｔｊとその３つ隣のＲ波候補時刻ｔｊ＋３との時間間隔である。つまり、Ｘを自然数とするとき、心拍周期候補ＴｃａｎＸは、Ｒ波候補時刻ｔｊとそのＸ個隣のＲ波候補時刻ｔｊ＋Ｘとの時間間隔である。

ステップＳＴ４では、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・を安静時心拍周期の範囲内の時間間隔となるように決定する。そのため、心拍周期候補ＴｃａｎＸ（Ｘ：自然数）の中から、安静時の心拍周期の範囲外の値を除外し、残った値を心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・とする。通常、安静時の心拍は４０回／分〜１５０回／分であり、安静時の心拍周期Ｔは０．４ｓ＜Ｔ＜１．５ｓである。従って、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・は、０．４ｓより大きく、且つ、１．５ｓより小さい値となるように決定される。

ステップＳＴ５では、全ての心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・に対して、それぞれ、総和最小２乗誤差候補を求める。総和最小２乗誤差候補は、Ｒ波候補時刻ｔｊを始点として心拍周期候補をＮ周期分配置した場合の１周期目の時刻からＮ周期目の時刻までの各時刻（心拍候補時刻）と、Ｒ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・の中で各心拍候補時刻に最も近い時刻との差分である最小誤差の２乗のＮ周期分の総和である。

ステップＳＴ６では、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・のそれぞれに対して算出された総和最小２乗誤差候補の最小値を決定する。本明細書では、この最小値を総和最小２乗誤差ＴＭＳＥ（Total Minimum Sum Error）と呼ぶ。なお、総和最小２乗誤差ＴＭＳＥを表す数式については後述する。ステップＳＴ６では、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・の中から、総和最小２乗誤差ＴＭＳＥを満たす候補（すなわち、総和最小２乗誤差候補が最も小さい心拍周期候補）を平均心拍周期とする。ステップＳＴ６で平均心拍周期として導出された値が、本形態の心拍計測方法の計測結果となる。

（総和最小２乗誤差候補の算出方法）
図８は総和最小２乗誤差候補の算出方法のフローチャートであり、ステップＳＴ５の詳細を示すフローチャートである。ステップＳＴ５では、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・のそれぞれについて、ステップＳＴ５１〜ＳＴ５４を行って各候補に対応する総和最小２乗誤差候補を算出する。以下、心拍周期候補Ｔｃａｎ１を例として、ステップＳＴ５１〜ＳＴ５４を説明する。

ステップＳＴ５１では、Ｒ波候補時刻ｔｊを始点として、心拍周期候補Ｔｃａｎ１をＮ周期分等間隔に配置する。図５に心拍周期候補Ｔｃａｎ１の配置例を示す。Ｔｃａｎ１をＮ周期分等間隔に配置した場合の１周期目の時刻からＮ周期目の時刻までの各時刻を心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）とする。ｋは０，１，２・・・Ｎ−１となる整数である。心拍候補
時刻ｔ（１，ｋ）は、下記数式１５で表される。図５に心拍候補時刻ｔ（１，０）、ｔ（１，１）、ｔ（１，２）の例を示す。心拍候補時刻ｔ（１，０）は１周期目の時刻であり、心拍候補時刻ｔ（１，１）は２周期目の時刻であり、心拍候補時刻ｔ（１，２）は３周期目の時刻である。

次に、ステップＳＴ５２、ＳＴ５３では、２周期目からＮ周期目までの心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）のそれぞれについて、Ｒ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・の中で各心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）に最も近い時刻との誤差である最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）を求める。最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）は、下記数式１６で表される。

心拍周期候補Ｔｃａｎ１は、Ｒ波候補時刻ｔｊとＲ波候補時刻ｔｊ＋１の差分であるため、１周期目の心拍候補時刻ｔ（１，０）はＲ波候補時刻ｔｊ＋１と一致し、１周期目の差分は０である。従って、２周期目からＮ周期目までの心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）について最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）を求めればよく、ｋは１，２・・・Ｎ−１となる。図５に最小誤差ｅｃａｎ（１，１）およびｅｃａｎ（１，２）の例を示す。図５では、心拍候補時刻ｔ（１，１）に最も近いのはＲ波候補時刻ｔｊ＋３である。従って、最小誤差ｅｃａｎ（１，１）は、心拍候補時刻ｔ（１，１）とＲ波候補時刻ｔｊ＋３との差分である。また、最小誤差ｅｃａｎ（１，２）は、心拍候補時刻ｔ（１，２）とＲ波候補時刻ｔｊ＋４との差分である。

ステップＳＴ５２では、心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）に対して最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）を求める。ステップＳＴ５３では、ｋ＜Ｎ−１か否かを判定し、ｋ＜Ｎ−１であれば、ステップＳＴ５２に戻る。ｋ＝Ｎ−１となるまでステップＳＴ５２、ＳＴ５３を繰り返すことにより、２周期目からＮ周期目までの心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）のそれぞれについて、最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）が決定される。しかる後に、ステップＳＴ５４に進み、最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）の２乗のＮ周期分の総和である総和最小２乗誤差候補を求める。

ステップＳＴ５では、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・の全てに対してステップＳＴ５１〜ＳＴ５４を行い、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・の全てに対して総和最小２乗誤差候補を算出する。そして、ステップＳＴ６に進み、総和最小２乗誤差ＴＭＳＥを求める。総和最小２乗誤差ＴＭＳＥ（Total Minimum Sum Error）は、下記数式１７で表される。

本形態では、図５のステップＳＴ２〜ＳＴ６は、ＦＭ−ＣＷレーダー１の受信信号処理部１３において行う。そのため、受信信号処理部１３は、ＦＦＴ演算部３１と、ＦＦＴ演算部３１から距離スペクトルｐ（ｘ）が入力される呼吸・心拍計測部３３を備える。呼吸・心拍計測部３３はステップＳＴ２〜ＳＴ６の処理を行い、平均心拍周期を出力する。従って、ＦＭ−ＣＷレーダー１は、心拍計測装置として機能する。なお、受信信号処理部１３の出力をコンピュータなどの別の演算装置に入力して、別の演算装置においてステップＳＴ２〜ＳＴ６の一部あるいは全部を行うように構成してもよい。この場合には、ＦＭ−ＣＷレーダー１および演算装置によって心拍計測システムが構成される。

（本形態の心拍計測方法による計測値の評価）
図９は本形態の心拍計測方法による心拍周期の計測値と、心電図波形から求めた心拍周期の比較表である。本形態の心拍計測方法の実施には、ARIB-STD T-73準拠のＦＭ−ＣＷレーダー１を使用した。実施状況は図１に示す通りである。ＦＭ−ＣＷレーダー１の掃引周波数は１８０ＭＨｚ、空中線電力は３ｍＷ、アンテナ利得は５ｄＢｉである。また、比較用の心拍計測装置２としては、図１に示すように、被験者が着用することで心拍、呼吸等を計測することが可能なウェアラブルセンサー・スマートシャツ「Hexoskin」（Carre Technologies社製）を用いた。心拍計測装置２は、心電図波形におけるＲ−Ｒ間隔（Ｒ波周期）から心拍周期を求める。

本形態の心拍計測方法を実施する際、心拍周期候補の配置数Ｎ＝１０とした。Ｎ＝１０とした理由は、一般的な心拍計において、出力までの時間が１０秒程度であるためである。心拍周期候補の配置数Ｎは、一般的な心拍計と同程度の計測時間とするためにはＮ＝１０であればよいが、Ｎを１０よりも大きくすることによって、より精度良く平均心拍周期を計測できる。図９に示すように、標本数は６であるが、本形態の心拍計測方法で計測した平均心拍周期は、同時に計測した心電図波形から求めた平均心拍周期に対して、絶対値誤差が最大８％の範囲内であることを確認できた。すなわち、本形態の心拍計測方法を用いることにより、心電図波形を用いた従来の心拍計測方法に対して、最大８％の誤差で平均心拍周期を計測できる。

（本形態の主な作用効果）
以上のように、本形態の心拍計測方法は、人体Ｐからの反射波を基に、人体Ｐまでの距離スペクトルを求め、距離スペクトルの位相成分から心拍周期を計測する。従って、非接触で計測を行うことができるので、測定対象に負担をかけることがなく、ストレスを感じさせずに計測を行うことができる。

本形態の心拍計測方法は、２４ＧＨｚ帯を使用したＦＭ−ＣＷレーダー１を用いて行うので、数十センチから数十メートル程度の距離で計測が可能である。従って、屋内の定位置にＦＭ−ＣＷレーダー１を設置して滞在者の生体情報を検知する装置やシステムを構成する場合に適している。また、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分から、±３．１１ｍｍの範囲の微小変位を測定可能であるため、心拍に起因する微小変動を測定できる。従って
、心拍周期を精度良く計測することができる。

本形態の心拍計測方法は、距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号の波形からＲ波候補時刻を求め、Ｒ波候補時刻から心拍周期候補を求め、心拍周期候補をＮ周期分配置して、最も近いＲ波候補時刻との差分である最小２乗誤差のＮ周期分の総和を求め、最小２乗誤差の総和が最も小さい心拍周期候補を求めて平均心拍周期とする。このように、１次微分を行うことにより、人体Ｐの微小変動の時間変化成分を強調することができる。従って、呼吸成分に重畳された心拍などの微小変動成分を強調できるため、Ｒ波候補時刻を精度良く求めることができる。また、心拍周期のＮ周期分の１次微分信号から平均心拍周期を求めるため、距離スペクトルの位相成分の時間波形が心拍以外の微小変動を含んでいて、個々の心拍（Ｒ波候補時刻）を正確に抽出できなくても、平均心拍周期を精度良く計測することができる。本形態ではＮ＝１０とした場合（すなわち、既存の心電計と同じ計測時間で計測する場合）に、心電図波形のＲ−Ｒ間隔（Ｒ波周期）から心拍周期を導出する既存の心拍計測方法による計測値に対して、最大８％の誤差で平均心拍周期を計測できることを確認できた。

本形態の心拍計測方法は、心電図波形におけるＲ波成分の時刻であると推定される値を抽出してＲ波候補時刻とする。そのために、１次微分信号の変位量が所定の閾値ＴＨを超えた時刻を抽出する。また、抽出したＲ波候補時刻の時間間隔のうち、安静時心拍周期の範囲内の時間間隔を心拍周期候補とする。これにより、心拍周期候補を妥当な値に絞り込むことができる。例えば、１次微分信号において拡大された微小変動に心拍成分以外の微小変動が含まれており、心拍以外の微小変動をＲ波成分であると誤って判定するようなことがあったとしても、心拍周期候補を妥当な値に絞り込むことができる。従って、精度良く平均心拍周期を計測できる。

本発明によれば、定在波レーダーから電波を照射し、人体Ｐからの反射波を基に、人体Ｐに直接接触することなく心拍周期を精度良く計測することができるので、人体Ｐに異常が発生した場合に、これを迅速にかつ正確に検知することができる。従って、家庭や、介護施設および医療施設等において健康管理や見守りなどを行うための装置、システム、サービスを構築する場合に有用である。また、労働者の健康管理や安全管理を行うための装置、システム、サービスを構築する場合に有用である。

１…ＦＭ−ＣＷレーダー、２…心拍計測装置、３…ホーンアンテナ、１１…信号処理部、１２…信号発生制御部、１３…受信信号処理部、１４…Ｄ／Ａ変換部、１５…電圧制御発信器（ＶＣＯ）、１６…帯域フィルタ（ＢＰＯ）、１７…送信アンテナ（Ｔｘ）、１８…受信アンテナ（Ｒｘ）、１９…乗算器、２０…ローパスフィルタ（ＬＰＦ）、２１…Ａ／Ｄ変換器、３１…ＦＦＴ演算部、３２…距離計測部、３３…呼吸・心拍計測部、４０…呼吸周期計測部、４１…１次微分信号生成部、４２…波候補時刻推定部、４３…平均心拍周期決定部、Ｐ…人体、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３…被反射体

Claims (4)

1. 周波数掃引された電波を測定対象の人体に向けて送信し、前記人体の表面にて反射した反射波を受信し、
   受信信号と送信信号とを乗算した出力信号を求め、
   前記出力信号の高調波成分を除去し、
   前記高調波成分が除去された出力信号をフーリエ変換して距離スペクトルを求め、
   前記距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号を求め、
   前記１次微分信号の波形から、心拍の候補時刻であるＲ波候補時刻を抽出し、
   抽出した前記Ｒ波候補時刻のうちの１つと、他の前記Ｒ波候補時刻との時間間隔であって、且つ、安静時心拍周期の範囲内の時間間隔を心拍周期候補とし、
   複数の前記心拍周期候補のそれぞれに対して、以下の（１）〜（３）を行い、
   （１）前記心拍周期候補をＮ周期分配置して心拍候補時刻を求める（Ｎは２以上の自然数）
   （２）前記Ｎ周期分の前記心拍候補時刻のそれぞれについて、最も近い前記Ｒ波候補時刻との差分である最小誤差を求める
   （３）前記最小誤差の２乗の前記Ｎ周期分の総和である総和最小２乗誤差候補を求める
   前記総和最小２乗誤差候補が最も小さい前記心拍周期候補を、平均心拍周期とすることを特徴とする心拍計測方法。
2. 前記Ｒ波候補時刻は、前記１次微分信号の変化量が所定の閾値を越えた時刻であることを特徴とする請求項１に記載の心拍計測方法。
3. 前記Ｎ周期は、１０周期以上であることを特徴とする請求項１または２に記載の心拍計測方法。
4. 請求項１乃至３の何れか一項に記載の心拍計測方法を用いて平均心拍周期を計測することを特徴とする心拍計測装置。