JP2020065818A - 生体信号測定装置、生体状態推定装置及び生体状態推定システム - Google Patents

Abstract

【課題】 様々な生体情報を取得可能で、医療分野等への応用も可能な生体信号測定装置、生体状態推定装置、並びに、それらを用いた生体状態推定システムを提供する。【解決手段】 本発明の生体信号測定装置１は、左上部生体信号検出部１１と、右上部生体信号検出部１２と、下部生体信号検出部１３との３つの生体信号検出部を備えている。生体状態推定装置１は、この３つの生体信号検出部１１〜１３から得られる各時系列データを適宜に組み合わせて用いることで、電気ノイズを除去した精度の高い推定用処理波形を得ることができる。呼吸や心音などの目的とする生体情報に対応した推定用処理波形の精度が高まるため、生体状態の推定精度も高くなる。【選択図】 図１

Description

本発明は、人の背部の体表面を介して伝播する生体信号を非拘束で捉える生体信号測定装置、この生体信号測定装置により捉えられた生体信号の時系列データを用いて人の状態を推定する生体状態推定装置、並びに、これらを用いた生体状態推定システムに関する。

本発明者らは、特許文献１〜４等において、人の上体の背部の体表面に生じる振動を非拘束で捉え、その振動を解析して人の状態を推定する技術を提案している。人の上体の背部の体表面に生じる振動は、心臓と大動脈等の生体内の振動が伝播したものであり、心房及び心室の収縮期及び拡張期の情報や、循環の補助ポンプとなる血管壁の弾力情報及び反射波の情報を含んでいる。

特許文献１では、体表面を介して伝播する振動（生体信号）から抽出した１Ｈｚ近傍の背部体表脈波（Ａｏｒｔｉｃ Ｐｕｌｓｅ Ｗａｖｅ（ＡＰＷ））の時系列波形に所定の時間幅を適用してスライド計算を行って周波数傾きの時系列波形を求め、その変化の傾向から、例えば、振幅が増幅傾向にあるか、減衰傾向にあるかなどによって生体状態の推定を行っている。また、生体信号を周波数解析し、予め定めたＵＬＦ帯域（極低周波帯域）からＶＬＦ帯域（超低周波帯域）に属する機能調整信号、疲労受容信号及び活動調整信号に相当する各周波数のパワースペクトルを求め、各パワースペクトルの時系列変化から人の状態を判定することも開示している。

特許文献２〜３では、恒常性維持機能レベルを判定する手段を開示している。恒常性維持機能レベルを判定する手段は、周波数傾き時系列波形の微分波形の正負、周波数傾き時系列波形を積分した積分波形の正負、ゼロクロス法を利用した周波数傾き時系列波形とピーク検出法を利用した周波数傾き時系列波形をそれぞれ絶対値処理して得られた各周波数傾き時系列波形の絶対値等のうち、少なくとも１つ以上を用いて判定する。これらの組み合わせにより、恒常性維持機能のレベルがいずれに該当するかを求める。また、特許文献４では、生体信号の音・振動情報に対応した固有振動数を含む固有振動子を備えた共鳴層を具備する音・振動情報収集機構を開示している。

特開２０１１−１６７３６２号公報 特開２０１４−１１７４２５号公報 特開２０１４−２２３２７１号公報 特開２０１６−２６５１６号公報

ところで、特許文献１〜４で示されている生体信号を収集する装置は、いずれも、板状のビーズ発泡体からなるベース部材に、脊柱に対応する部位を挟んだ左右に配置孔を形成し、いずれの配置孔にも三次元立体編物を装填し、その両面をフィルムで被覆することで、該配置孔を密閉空間として、三次元立体編物を支持している。しかし、体表面から三次元立体編物に伝わる振動（音波情報）を捉える音響センサは、心尖拍動を含む左心系の音波情報を取得するため、左側の配置孔に配設されている。従って、生体信号検出部として機能するのは、実質的には左側の配置孔に配置された三次元立体編物と音響センサであり、右側の配置孔に配置された三次元立体編物は、背部を支持する際の左右のバランスを図る機能を主として果たしているだけである。

また、特許文献１〜４の生体状態推定装置は、入眠予兆信号の特定、疲労の推定等を行い、主に、自動車運転手の状態を推定し、居眠り運転の抑制や覚醒状態への移行を促したりする用途として提案されている。しかし、本発明者らによるビーズ発泡体からなるベース部材とフィルムを用いて外界から隔てた閉じた配置孔内に三次元立体編物を収容し、この三次元立体編物を固有振動子として機能させ、音響センサを用いて体表面を伝播する生体信号を音波情報として取得する手段は、居眠りの検知のみではなく、生体の様々な情報を得るツールとして、健康診断などの医療分野等への応用が期待される。

本発明は上記に鑑みなされたものであり、様々な生体情報を取得可能で、医療分野等への応用も可能な生体信号測定装置、この生体信号装置から得られる生体信号の時系列データを用いて目的とする生体状態を適切に推定可能な生体状態推定装置、並びに、それらを用いた生体状態推定システムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するため、本発明の生体信号測定装置は、
人の背部に当接され、前記背部の体表面を介して伝播する生体信号を非拘束で捉え、前記生体信号の時系列データを生体状態推定装置に送信する生体信号測定装置であって、
人の横隔膜対応部位の上方における脊柱対応部位を挟んだ左側に配置され、主として左心系の活動に関連した中枢循環系情報及び末梢循環系情報、並びに、主として左肺の活動に関連した呼吸生理情報を含む生体信号の時系列データを得る左上部生体信号検出部と、
前記横隔膜対応部位の上方における前記脊柱対応部位を挟んだ右側に配置され、主として右肺の活動に関連した呼吸生理情報を含む生体信号の時系列データを得る右上部生体信号検出部と、
前記横隔膜対応部位の下方に配置され、主として横隔膜を介しての左肺及び右肺の活動に関連した腹部の呼吸生理情報及び末梢循環系情報を含む生体信号の時系列データを得る下部生体信号検出部と
を有することを特徴とする。

前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部の配設位置に対応する３箇所に、それらを配置するための検出部配置孔が形成された板状のベース部材を有し、
前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部は、それぞれ三次元立体編物と音響センサとの組み合わせからなり、
前記三次元立体編物の外周縁に沿った寸法が、前記検出部配置孔の内周縁に沿った寸法よりも小さく、
前記ベース部材の両面に積層されて前記各検出部配置孔を被覆するフィルムにより、前記各三次元立体編物が、前記各検出部配置孔内で押し付けられて支持され、
前記各検出配置孔の内周縁に対して、前記各三次元立体編物の外周縁が所定間隔離間して配置されていることが好ましい。

また、本発明の生体状態推定装置は、前記の生体信号測定装置から、生体信号の時系列データを受信し、受信した前記生体信号の時系列データを処理して所定の生体状態を推定するための推定用処理波形を求め、前記推定用処理波形から所定の生体状態を推定する生体状態推定装置であって、
前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部の各生体信号の時系列データのうち、いずれか２以上の時系列データの周波数解析から、前記推定用処理波形を求める際に使用するフィルタリング周波数を、生体状態の種類別に決定するフィルタリング周波数決定手段と、
前記生体状態の種類別に決定されたフィルタリング周波数を、前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部のうちのいずれか少なくとも一つから得られる生体信号の時系列データに適用して演算処理し、前記推定用処理波形を求める推定用処理波形演算手段と、
前記推定用処理波形から所定の生体状態を推定する推定手段と
を有する
ことを特徴とする。

前記フィルタリング周波数決定手段は、前記左上部生体信号検出部の生体信号の時系列データと前記下部生体信号検出部の生体信号の時系列データの２つの周波数解析結果を用いて、呼吸生理情報を主として含む時系列データにフィルタリングするための呼吸生理情報用フィルタリング周波数を決定する手段であり、
前記推定用処理波形演算手段は、
前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部の少なくとも一つから得られる生体信号の時系列データに前記呼吸生理情報用フィルタリング周波数を適用して演算処理し、前記推定用処理波形として、疑似呼吸波形を得る構成であることが好ましい。

前記推定手段は、前記疑似呼吸波形の２以上のデータを比較し、呼吸筋の活動を評価する手段を設けることができる。

前記フィルタリング周波数決定手段は、前記左上部生体信号検出部の生体信号の時系列データと前記下部生体信号検出部の生体信号の時系列データの２つの周波数解析結果を用いて、心音情報を主として含む時系列データにフィルタリングするための心音情報用フィルタリング周波数を決定する手段であり、
前記推定用処理波形演算手段は、
前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部の少なくとも一つから得られる生体信号の時系列データに前記心音情報用フィルタリング周波数を適用して演算処理し、前記推定用処理波形として、疑似心音波形を得る構成であることが好ましい。

前記フィルタリング処理した後、可聴化処理を行って前記疑似心音波形を得る構成とすることが好ましい。
前記可聴化処理がクリップ処理又はヘテロダイン処理であることが好ましい。
前記推定手段は、前記疑似心音波形と、心音計から得られた心音データとの時相差を求め、この時相差を用いてローレンツプロットを作成し、その分散状態から生体状態を推定する手段を有することが好ましい。

また、本発明の生体状態推定システムは、前記の生体信号測定装置と生体状態推定装置とを備えてなることを特徴とする。

本発明の生体信号測定装置は、主として左心系の活動に関連した中枢循環系情報及び末梢循環系情報、並びに、主として左肺の活動に関連した呼吸生理情報を含む生体信号の時系列データを得る左上部生体信号検出部と、主として右肺の活動に関連した呼吸生理情報を含む生体信号の時系列データを得る右上部生体信号検出部と、主として横隔膜を介しての左肺及び右肺の活動に関連した腹部の呼吸生理情報及び末梢循環系情報を含む生体信号の時系列データを得る下部生体信号検出部との３つの生体信号検出部を備えている。従って、生体状態推定装置は、この３つの生体信号検出部から得られる各時系列データを適宜に組み合わせて用いることで、電気ノイズを除去した精度の高い推定用処理波形を得ることができる。また、呼吸や心音などの目的とする生体情報に対応した推定用処理波形の精度が高まるため、生体状態の推定精度も高くなる。よって、健康診断などの医療分野への用途に適している。

図１（ａ）は、本発明の一の実施形態にかかる生体信号測定装置を示した平面図であり、図１（ｂ）は、生体信号測定装置を人の背側に配設した際の左上部生体信号検出部（Ｌ）及び右上部生体信号検出部（Ｒ）の配設位置を人の体との関係で示した横方向断面図であり、図１（ｃ）は、下部生体信号検出部（Ｍ）の配設位置を人の体との関係で示した横方向断面図である。 図２は、生体信号測定装置を人の背側に配設した際の左上部生体信号検出部（Ｌ）、右上部生体信号検出部（Ｒ）及び下部生体信号検出部（Ｍ）の配設位置を人の体との関係で示した縦方向断面図である。 図３は、生体信号測定装置の要部を示した拡大断面図である。 図４は、生体状態推定装置の構成を説明するためのブロック図である。 図５は、生体信号測定装置の各音響センサから送信される時系列データを用い、生体状態推定装置によって生体状態の推定を行う過程を示したフローチャートである。 図６（ａ）〜（ｃ）は、被験者Ｈのデータであり、このうち（ａ）は、左上部生体信号検出部の音響センサ（Ｌ）からの時系列データを周波数解析した結果を示し、（ｂ）は、下部生体信号検出部の音響センサ（Ｍ）から時系列データを周波数解析した結果を示し、（ｃ）は、両者のパワースペクトルの比（Ｌ／Ｍ）を求めた結果を示した図である。 図７（ａ）〜（ｃ）は、被験者Ｍのデータであり、このうち（ａ）は、左上部生体信号検出部の音響センサ（Ｌ）からの時系列データを周波数解析した結果を示し、（ｂ）は、下部生体信号検出部の音響センサ（Ｍ）から時系列データを周波数解析した結果を示し、（ｃ）は、両者のパワースペクトルの比（Ｌ／Ｍ）を求めた結果を示した図である。 図８（ａ）〜（ｃ）は、被験者Ｎのデータであり、このうち（ａ）は、左上部生体信号検出部の音響センサ（Ｌ）からの時系列データを周波数解析した結果を示し、（ｂ）は、下部生体信号検出部の音響センサ（Ｍ）から時系列データを周波数解析した結果を示し、（ｃ）は、両者のパワースペクトルの比（Ｌ／Ｍ）を求めた結果を示した図である。 図９（ａ）は、被験者Ｈの疑似呼吸波形を示し、図９（ｂ）は、対応する呼吸センサの出力波形を示した図である。 図１０（ａ）は、被験者Ｍの疑似呼吸波形を示し、図１０（ｂ）は、対応する呼吸センサの出力波形を示した図である。 図１１（ａ）は、被験者Ｎの疑似呼吸波形を示し、図１１（ｂ）は、対応する呼吸センサの出力波形を示した図である。 図１２（ａ），（ｂ）は、無呼吸時初期及び無呼吸時後期における、被験者Ｎの心電図の波形（上段）、心音の波形（中段）、及び疑似心音波形（下段）をそれぞれ示した図である。 図１３（ａ），（ｂ）は、努力呼吸時初期及び努力呼吸時後期における、被験者Ｎの心電図の波形（上段）、心音の波形（中段）、及び疑似心音波形（下段）をそれぞれ示した図である。 図１４（ａ），（ｂ）は、自然呼吸時初期及び自然呼吸時後期における、被験者Ｎの心電図の波形（上段）、心音の波形（中段）、及び疑似心音波形（下段）をそれぞれ示した図である。 図１５（ａ），（ｂ）は、心音計の心音データと疑似心音のデータとの時相差を説明するための図である。 図１６（ａ）〜（ｃ）は、被験者Ｈのデータであり、（ａ）は、Ｌ／（Ｍ×Ｒ）により求めた時系列波形を示し、（ｂ）は、ヘテロダイン処理による可聴化を行った疑似心音波形を示し、（ｃ）は、同じタイミングにおける心音計の心音データを示した図である。 図１７（ａ）〜（ｃ）は、被験者Ｍのデータであり、（ａ）は、Ｌ／（Ｍ×Ｒ）により求めた時系列波形を示し、（ｂ）は、ヘテロダイン処理による可聴化を行った疑似心音波形を示し、（ｃ）は、同じタイミングにおける心音計の心音データを示した図である。 図１８（ａ）〜（ｃ）は、被験者Ｎのデータであり、（ａ）は、Ｌ／（Ｍ×Ｒ）により求めた時系列波形を示し、（ｂ）は、ヘテロダイン処理による可聴化を行った疑似心音波形を示し、（ｃ）は、同じタイミングにおける心音計の心音データを示した図である。 図１９（ａ）〜（ｃ）は他の被験者のデータを示したものであり、（ａ）は、心電図のデータを、（ｂ）は、心音計のデータを、（ｃ）は、疑似心音波形のフィルタリング波形を、（ｄ）は、ヘテロダイン処理による可聴化を行った波形を、（ｅ）は、クリップ処理を適用した波形をそれぞれ示した図である。 図２０（ａ）〜（ｃ）は、心電図のＲ波の時間間隔（ＲＲＩ）と疑似心音波形のＩ音の時間間隔（疑似心音Ｉ音ｉｎｔｅｒｖａｌ）の関係を示した図である。 図２１（ａ）〜（ｅ）は、被験者Ｎの努力呼吸時における右上部生体信号検出部の音響センサ（Ｒ）の時系列データを処理して疑似呼吸波形を得る過程における各波形を示した図である。 図２２（ａ）〜（ｅ）は、被験者Ｎの自然呼吸時における右上部生体信号検出部の音響センサ（Ｒ）の時系列データを処理して疑似呼吸波形を得る過程における各波形を示した図である。 図２３（ａ）〜（ｅ）は、被験者Ｈの努力呼吸時における右上部生体信号検出部の音響センサ（Ｒ）の時系列データを処理して疑似呼吸波形を得る過程における各波形を示した図である。 図２４（ａ）〜（ｅ）は、被験者Ｈの自然呼吸時における右上部生体信号検出部の音響センサ（Ｒ）の時系列データを処理して疑似呼吸波形を得る過程における各波形を示した図である。 図２５（ａ）は、上から順に、自然呼吸の時間帯における下部生体信号検出部の音響センサ（Ｍ）の時系列データ、疑似呼吸波形のフィルタリング波形、全波整流を行った波形、疑似呼吸波形、呼吸センサの波形を示した図であり、図２５（ｂ）は疑似呼吸波形の周波数解析結果を示した図であり、図２５（ｃ）は呼吸センサの波形の周波数解析結果を示した図である。 図２６（ａ）〜（ｄ）は、被験者Ｎを仰臥位にさせて測定したデータを用い、Ｍａｙｅｒ波を求める過程を説明するための図である。 図２７（ａ）は、下部生体信号検出部の音響センサ（Ｍ）の時系列データを用いてＭａｙｅｒ波の時系列波形を求めた他の例を示し、図２７（ｂ）は、その周波数解析結果であり、図２７（ｃ）は指尖容積脈波の周波数解析結果を示した図である。

以下、図面に示した本発明の実施形態に基づき、本発明をさらに詳細に説明する。図１〜図３に示したように、本実施形態に係る生体信号測定装置１は、ベース部材１０に３つの生体信号検出部、すなわち、左上部生体信号検出部１１、右上部生体信号検出部１２及び下部生体信号検出部１３を設けている。

ベース部材１０は、３つの生体信号検出部１１〜１３を設けることができ、人の胸部から腹部を含む範囲をカバーできる面積を備えた板状体から構成される。材料としては、人の背が当接した際に違和感の小さい可撓性を有する合成樹脂等からなることが好ましいが、ビーズ発泡体から形成されることがより好ましい。ビーズ発泡体を構成するビーズの薄膜が生体信号に基づく体表面の微振動によって敏感に振動し、生体信号を生体信号検出部１１〜１３に伝播させやすい。

ベース部材１０を人の背に沿って配置したときに、人の横隔膜の位置に対応する横隔膜対応部位を境として、その上方（肩側）の心臓の位置に対応した部位（図１及び図２の符号Ａで示したライン付近）に２つの検出部配置孔１０ａ，１０ｂが形成され、下方（腰側）の腰の位置に対応した部位（図１及び図２の符号Ｂで示したライン付近）に１つの検出部配置孔１０ｃが形成されている。上部の２つの検出部配置孔１０ａ，１０ｂは、人の脊柱の位置に対応する脊柱対応部位を挟んで左右に所定間隔離間して設けられる。また、上方の２つの検出部配置孔１０ａ，１０ｂは、上下方向に長い縦長の略長方形で形成され、下方の検出部配置孔１０ｃは、左右方向に長い横長の略長方形に形成されている。上方の２つの検出部配置孔１０ａ，１０ｂは、肺及び心臓に対応する範囲の生体信号を捕捉するため縦長とし、下方の検出部配置孔１０ｃは、横隔膜を介して伝わる左右の肺の活動に基づく腹部の情報を捉えるため、横長としている。これは、各生体信号検出部１１〜１３の形状及び配置方向に対応させたものである。

各生体信号検出部１１〜１３は、いずれも、三次元立体編物１００とマイクロフォンからなる音響センサ１１０とを有して構成されている。三次元立体編物１００は、上記の特許文献１あるいは本発明者らが提案した特開２００２−３３１６０３号公報に開示されているように、互いに離間して配置された一対のグランド編地同士を連結糸で結合することにより形成されている。各グランド編地は、例えば、繊維を撚った糸から、ウェール方向及びコース方向のいずれの方向にも連続したフラットな編地組織（細目）に形成したり、ハニカム状（六角形）のメッシュを有する編地組織に形成したりすることができる。連結糸は、一方のグランド編地と他方のグランド編地とが所定の間隔を保持するように、三次元立体編物に所定の剛性を付与している。従って、面方向に張力が付与されることにより、三次元立体編物を構成する対向するグランド編地の糸、あるいは、対向するグランド編地間を連結する連結糸を弦振動させることが可能となる。それにより、生体信号である心臓・血管系の音・振動によって弦振動が生じ、三次元立体編物の面方向に伝播される。

三次元立体編物のグランド編地を形成する糸又は連結糸の素材としては、種々のものを用いることができるが、例えば、ポリプロピレン、ポリエステル、ポリアミド、ポリアクリロニトリル、レーヨン等の合成繊維や再生繊維、ウール、絹、綿等の天然繊維が挙げられる。上記素材は単独で用いてもよいし、これらを任意に併用することもできる。好ましくは、ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ）、ポリブチレンテレフタレート（ＰＢＴ）などに代表される熱可塑性ポリエステル系繊維、ナイロン６、ナイロン６６などに代表されるポリアミド系繊維、ポリエチレン、ポリプロピレンなどに代表されるポリオレフィン系繊維、あるいはこれらの繊維を２種類以上組み合わせたものである。また、グランド糸又は連結糸の糸形状も限定されるものではなく、丸断面糸、異形断面糸、中空糸等のいずれでもよい。さらに、カーボン糸、金属糸等を使用することもできる。

使用可能な三次元立体編物としては、例えば、以下のようなものを用いることができる。
（ａ） 製品番号：４９０１３Ｄ（住江織物（株）製）、厚さ１０ｍｍ
材質：
表側のグランド編地・・・４５０デシテックス／１０８ｆのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸の２本の撚り糸
裏側のグランド編地・・・４５０デシテックス／１０８ｆのポリエチレンテレフタレート繊維仮撚加工糸の２本の撚り糸
連結糸・・・・・・・・・３５０デシテックス／１ｆのポリトリメチレンテレフタレートモノフィラメント
（ｂ）製品番号：ＡＫＥ７００４２（旭化成（株）製）、厚さ７ｍｍ
（ｃ）製品番号：Ｔ２８０１９Ｃ８Ｇ（旭化成（株）製）、厚さ７ｍｍ

各生体信号検出部１１〜１３を構成する三次元立体編物１００は、上記の各検出部配置孔１０ａ〜１０ｃに対応して略長方形に形成される。そして、三次元立体編物１００の表面及び裏面を被覆するように、ベース部材１０の両面にフィルム１４，１５が積層される。フィルム１４，１５は、各検出部配置孔１０ａ〜１０ｃに対応した大きさで設けてもよいし、３つの検出部配置孔１０ａ〜１０ｃを一枚で覆う大きさのフィルム１４，１５を用いてもよい。これにより、検出部配置孔１０ａ〜１０ｃは共鳴箱となり、微弱な生体信号の増幅機能を果たす。

三次元立体編物１００は、検出部配置孔１０ａ〜１０ｃに配置した際に、該検出部配置孔１０ａ〜１０ｃよりも高くなる厚さを有することが好ましい。ベース部材１０の両面にフィルム１４，１５を積層すると、三次元立体編物１００の表面及び裏面の双方をフィルム１４，１５が覆うことになるが、この際、三次元立体編物１００として、検出部配置孔１０ａ〜１０ｃの深さに相当するベース部材１０の厚さを越える厚さのものを用いると、フィルム１４，１５にサンドイッチされ、該三次元立体編物１００は、検出部配置孔１０ａ〜１０ｃ内で、フィルム１４，１５によって押し付けられて支持され、張力が高まり、共鳴箱として機能する検出部配置孔１０ａ〜１０ｃ内での三次元立体編物１００を構成する糸の弦振動がより生じやすくなる。

三次元立体編物１００は、外周縁に沿った寸法である該外周縁の縦横の長さ（ａ１，ａ２）が、検出部配置孔１０ａ〜１０ｃの内周縁に沿った寸法である該内周縁の縦横の長さ（ｂ１，ｂ２）よりも短いこと好ましいが（図１参照）、このような寸法としても、フィルム１４，１５によって両面から押し付けられているため、検出部配置孔１０ａ〜１０ｃ内での位置ずれがほとんど生じないように支持されることになる。このため、三次元立体編物１００は、外周縁に沿った寸法である該外周縁の縦横の長さ（ａ１，ａ２）を、検出部配置孔１０ａ〜１０ｃの内周縁の縦横の長さ（ｂ１，ｂ２）よりも短くすると、該内周縁に対して、三次元立体編物１００の外周縁が離間することになる。両者の隙間は１〜１０ｍｍの範囲とすることが好ましく、これにより、検出部配置孔１０ａ〜１０ｃ内の共鳴作用が高まり、三次元立体編物１００の弦振動がさらに生じやすくなって、音響センサによる生体信号によって生じる振動（音）をより収集しやすくなる。

上記のように、左上部生体信号検出部１１は、横隔膜対応部位の上方かつ脊柱対応部位の左側に配置されることから、主として左心系の活動に関連した中枢循環系情報及び末梢循環系情報、並びに、主として左肺の活動に関連した呼吸生理情報を含む生体信号の時系列データを取得する。
右上部生体信号検出部１２は、横隔膜対応部位の上方かつ脊柱対応部位の右側に配置されることから、主として右肺の活動に関連した呼吸生理情報を含む生体信号の時系列データを取得する。
横隔膜対応部位の下方に配置される下部生体信号検出部１３は、主として横隔膜を介しての左肺及び右肺の活動に関連した腹部の呼吸生理情報及び末梢循環系情報を含む生体信号時系列データを取得する。

次に、本実施形態の生体信号測定装置１から得られるデータを処理するコンピュータプログラムが設定されたコンピュータ機能を有する生体状態推定装置２０について説明する。なお、生体信号測定装置1及び生体状態推定装置２０をあわせて、請求項で規定する生体状態推定システムとする（図４参照）。

生体状態推定装置２０は、生体信号測定装置１の各生体信号検出部１１〜１３によって取得される生体信号の時系列データを処理して生体状態を推定する。生体状態推定装置２０は、コンピュータ（パーソナルコンピュータ、機器に組み込まれるマイクロコンピュータ等も含む）からなり、各生体信号測定装置１の音響センサ１１０から送信される生体信号の時系列データを受信する。そして、受信した時系列データを用いて所定の処理を行うフィルタリング周波数決定手段２１０、推定用処理波形演算手段２２０及び推定手段２３０を有して構成される。

生体状態推定装置２０は、フィルタリング周波数決定手段２１０、推定用処理波形演算手段２２０及び推定手段２３０として機能する手順を実行させるコンピュータプログラムが記憶部（当該コンピュータ（生体状態推定装置２０）としての内蔵のハードディスク等の記録媒体のほか、リムーバブルの各種記録媒体、通信手段で接続された他のコンピュータの記録媒体等も含む）に記憶されている。また、コンピュータプログラムとしてのフィルタリング周波数決定手段２１０、推定用処理波形演算手段２２０及び推定手段２３０として機能し、各手順をコンピュータに実行させる。また、フィルタリング周波数決定手段、推定用処理波形演算手段２２０及び推定手段２３０を実現するコンピュータプログラムが組み込まれた１以上の記憶回路を有する電子回路で実現することもできる。

また、コンピュータプログラムは、記録媒体に記憶させて提供することができる。コンピュータプログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体は特に限定されないが、例えば フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体が挙げられる。また、通信回線を通じてコンピュータプログラムをコンピュータに伝送してインストールすることも可能である。

フィルタリング周波数決定手段２１０は、受信手段２０１により受信した生体信号測定装置１の各生体信号検出部１１〜１３に組み込まれた音響センサ１１０から送信される生体信号の時系列データをフィルタリングする際のフィルタリング周波数を決定する。各生体信号検出部１１〜１３から送信される生体信号の時系列データのうちの２つ又は３つを用いてフィルタリング周波数を決定することで、ノイズの消去ができ、また、フィルタリング周波数の個人毎の決定が容易となり、生体状態の推定精度が向上する。本実施形態では、左上部生体信号検出部１１と下部生体信号検出部１３の各音響センサ１１０から得られる生体信号の時系列データを用いてフィルタリング周波数を決定する構成としている（図５のＳ１）。具体的には、左上部生体信号検出部１１及び下部生体信号検出部１３の各音響センサ１１０から得られる生体信号の時系列データをそれぞれ周波数解析し、得られる各パワースペクトルについて、両者の比を周波数に対応させて求め、その結果から、フィルタリング周波数を決定する（図６〜図８参照）。両者の比を用いることで、電気ノイズが消去される。また、図６〜図８に示したように、左上部生体信号検出部１１及び下部生体信号検出部１３の各音響センサ１１０による測定値を用いるため、測定する被験者毎に適切なフィルタリング周波数を求めることができる。

例えば、図８の例では、縦軸の比の振幅変化より、フィルタリング周波数として３０Ｈｚ、５０Ｈｚを選定する。そして、呼吸生理情報を主として含む時系列データにフィルタリングする際には、３０Ｈｚを遮断周波数とするローパスフィルター（Ｌ．Ｐ．Ｆ．）を設定し（図５のＳ２）、心音情報を主として含む時系列データにフィルタリングする際には、３０〜５０Ｈｚを通過周波数帯域とするバンドパスフィルター（Ｂ．Ｐ．Ｆ．）を設定する（図５のＳ３）。

推定用処理波形演算手段２２０は、フィルタリング周波数決定手段２１０により決定されたフィルタリング周波数を用いて、各生体信号検出部１１〜１３に組み込まれた音響センサ１１０から得られる生体信号の時系列データをフィルタリングする。その後、さらに必要な演算処理を実行し、推定用処理波形を求める。

上記の３０Ｈｚのローパスフィルターを適用した場合には（図５のＳ２）、最終的な疑似呼吸波形を得るためのフィルタリング波形が得られる（図５のＳ４）。このフィルタリング波形に対し、さらに、必要な演算処理、本実施形態では、絶対値処理を行い、その絶対値処理した波形を検波処理し、さらにそのピーク値を結んで包絡線を求めて復調し推定用処理波形である０．３Ｈｚ近傍の疑似呼吸波形を求める（図５のＳ５，Ｓ６）。呼吸生理情報を反映した疑似呼吸波形は、左上部生体信号検出部１１、右上部生体信号検出具１２及び下部生体信号検出部１３にそれぞれ設けられた３つの音響センサ１１０からの時系列データをそれぞれ用いて求めることが好ましい。左上部生体信号検出部１１、右上部生体信号検出部１２及び下部生体信号検出部１３はいずれも呼吸生理情報を含む。よって、後述の推定手段２３０により、３つの音響センサ１１０の時系列データのそれぞれから得られた疑似呼吸波形の差を見ることで、呼吸の状態、例えば、胸式呼吸、腹式呼吸のいずれを優位に行うタイプか、あるいは呼吸筋の活動の様子などを知ることができる（図９〜図１１参照）。

詳細は後述するが、図５のＳ１９で求めた時系列波形に、３０〜５０Ｈｚのバンドパスフィルターを適用した場合には（図５のＳ３）、疑似心音波形のフィルタリング波形が得られる（図５のＳ７）。このフィルタリング波形に対し、さらに、可聴化処理（図５のＳ８，Ｓ９）を適用することで７０〜１００Ｈｚの疑似心音波形が得られる（図５のＳ１０，Ｓ１１）。可聴化処理としては、例えば、クリップ処理（図５のＳ８）又はヘテロダイン処理（図５のＳ９）を適用することができる。疑似心音波形は、心尖拍動の情報をより多く含む左上部生体信号検出部１１の音響センサ１１０から得られる時系列データに対して、呼吸生理情報の影響を抑制するため、右上部生体信号検出部１２及び下部生体信号検出部１３の各音響センサ１１０から得られる時系列データで除し、心尖拍動を主とした時系列データを求め、これに、上記の３０〜５０Ｈｚのバンドパスフィルターを適用することが好ましい。

また、上記の心尖拍動を主とした時系列データには、呼吸生理情報が抑制されており、心尖拍動のほか、心房圧、左心内圧、大動脈圧に関する情報が多く含まれている。よって、これらに対し、推定用処理波形演算手段２２０が、本発明者らが特許文献４で開示しているように１０〜３０Ｈｚのバンドパスフィルターをかけることで、心部揺動波（ＡＰＷ）の疑似波形のフィルタリング波形を求めることができる（図５のＳ１２）。このフィルタリング波形は、特許文献４に開示のように、低周波の自律神経機能を反映する振動波形を含む搬送波となっているため、絶対値処理した後、それを検波回路によって全波整流し、そのピーク値を結んで包絡線を求めて復調して低周波の生体信号である１Ｈｚ近傍のＡＰＷを抽出する（図５のＳ１３，Ｓ１４）。

また、上記の心尖拍動を主とした時系列データに、左上部生体信号検出部１１と下部生体信号検出部１３の各音響センサ１１０から得られる生体信号の時系列データを用いて決定したフィルタリング周波数、例えば、３０〜５０Ｈｚのバンドパスフィルターあるいは５０〜７０Ｈｚのバンドパスフィルターを適用し（図５のＳ１５，１６）、そのフィルタリング処理した波形に、上記と同様に絶対値処理、全波整流して包絡線を求めて復調し（図５のＳ１７）、それにさらに遮断周波数０．１５Ｈｚ以下のローパスフィルターをかけることで、０．１Ｈｚ近傍のＭａｙｅｒ波（交感神経性血管収縮神経の興奮レベルの周期的振動）を含んだＬＦ帯域の情報、すなわち、自律神経系、血圧変動に影響を与える情報を得ることができる（図５のＳ１８）。

推定手段２３０は、推定用処理波形演算手段２２０により得られた上記の各推定用処理波形を用いて生体状態を推定する。具体的には、推定処理波形より、呼吸数、心音のＩ音の間隔、心拍数の推定等を行うことができる。また、例えば、３つの生体信号検出部１１〜１３の時系列データから得られる呼吸生理情報を反映した疑似呼吸波形を比較して、腹式呼吸、胸式呼吸のいずれが優位であるか、あるいは呼吸筋の活動の様子を判定する手段とすることができる。

また、推定手段２３０は、例えば、疑似心音波形のＩ音のインターバルに関し、連続する前後２つのデータを用い、一方（ｉｎｔｅｒｖａｌ（ｉ））をｙ座標、他方（Ｉｎｔｅｒｖａｌ（ｉ＋１））をｘ座標としてｘ−ｙ平面上に順次プロットしてローレンツプロットを作成し、このローレンツプロットにプロットされた点の分布状態をもとに生体状態、例えば、心拍変動の評価を行う構成とすることができる。同様に、心部揺動波（ＡＰＷ）の疑似波形、疑似呼吸波形、Ｍａｙｅｒ波に対しても、推定手段２３０としてローレンツプロットを作成してその分布を評価する手段を採用することができる。

（実験例）
被験者の背に上記実施形態の生体信号測定装置１を配置し、背部の体表面を介して伝播する生体信号（背部体表脈波）を捉える実験を行った。被験者には、同時に、指尖容積脈波計を指先に取り付けて指尖容積脈波（ＰＰＧ）を測定し、心電計及び心音計の各センサ部を胸部に取り付け、心電図（ＥＣＧ）及び心音図（ＰＣＧ）を求めた。また、呼吸センサを腹部に取り付け、呼吸を測定した。

実験は、１回３分とし、まず能動的呼気と安静呼気により呼吸を整えさせ、開始から６０秒間は無呼吸を維持させ、６０〜１２０秒の間は努力呼吸（５秒間吸って、５秒間止め、５秒間で吐く呼吸）を行わせ、１２０〜１８０秒の間は自然呼吸（被験者の自由な呼吸）をさせて上記の各データを測定した。

図６〜図８は、被験者Ｈ，Ｍ，Ｎの生体信号測定装置１の左上部生体信号検出部１１の音響センサ１１０（Ｌ）からの時系列データを周波数解析した結果と、下部生体信号検出部１３の音響センサ１１０（Ｍ）から時系列データを周波数解析した結果と、両者のパワースペクトルの比（Ｌ／Ｍ）を求めた結果を示している。フィルタリング周波数決定手段２１０は、図６（ｃ）より、被験者Ｈのデータは、３５〜４０Ｈｚ及び５０Ｈｚ近傍で比の大きな変化があるため、疑似呼吸波形を求めるローパスフィルターの遮断周波数を例えば４０Ｈｚ、疑似心音波形を求めるバンドパスフィルターの通過周波数帯域４０〜５０Ｈｚと決定する。同様に、図７（ｃ）より、被験者Ｍの場合は、２０〜３０Ｈｚ及び５０Ｈｚ近傍に比の大きな変化があるため、例えば３０Ｈｚを疑似呼吸波形を求めるローパスフィルターの遮断周波数として決定し、３０〜５０Ｈｚを疑似心音波形を求めるバンドパスフィルターの通過周波数帯域として決定する。図８（ｃ）の被験者Ｎも同様にして、２５〜３０Ｈｚと５０Ｈｚ近傍がフィルタリングの際の境界の周波数として決定される。

図９（ａ）、図１０（ａ）及び図１１（ａ）は、処理波形演算手段２２０により求めた被験者Ｈ，Ｍ，Ｎの疑似呼吸波形である。いずれも、左上部生体信号検出部１１の音響センサ１１０（Ｌ）、右上部生体信号検出部１２の音響センサ１１０（Ｒ）、下部生体信号検出部１３の音響センサ１１０（Ｍ）の各時系列データを用いた疑似呼吸波形を示している。また、比較のため、図９（ｂ）、図１０（ｂ）及び図１１（ｂ）に、呼吸センサの出力波形を示している。

まず、各疑似呼吸波形を見ると、無呼吸の時間帯では振幅の変化がほとんどなく、努力呼吸の時間帯では、振幅の変化が大きくなり、自然呼吸の時間帯では、振幅の変化が努力呼吸の時間帯より小さく周期が短くなっている。これは、呼吸センサの出力波形と同様の傾向を示しており、疑似呼吸波形が呼吸の状態を正確に反映していることがわかる。また、３つの疑似呼吸波形を比較することで、例えば、被験者Ｈの場合、下部生体信号検出部１３の音響センサ１１０（Ｍ）よりも、左上部生体信号検出部１１の音響センサ１１０（Ｌ）及び右上部生体信号検出部１２の音響センサ１１０（Ｒ）の方が振幅が大きくなっている。よって、被験者Ｈは、胸式呼吸の傾向が強いタイプであり、肺を動かす呼吸筋力が発達していると言える。被験者Ｍは、下部生体信号検出部１３の音響センサ１１０（Ｍ）の振幅が、左上部生体信号検出部１１の音響センサ１１０（Ｌ）の振幅を上回っており、腹式呼吸の傾向が高いと言える。また、心臓の動きに邪魔されない右上部生体信号検出部１２の音響センサ１１０（Ｒ）の振幅が大きいことから、呼吸筋力が十分であると評価できる。被験者Ｎは、胸式呼吸の強いタイプであるが、被験者Ｈ，Ｍの疑似呼吸波形と比較して振幅が小さく、呼吸筋の活動量が全体として小さい傾向にあると言える。

推定手段２３０は、このように、３つの疑似呼吸波形を比較する手段とすることもでき、それによって、各被験者の呼吸生理の様子（状態）を評価することができる。

図１２〜図１４は、被験者Ｎの生体信号の時系列データに関し、フィルタリング周波数決定手段２１０により決定した上記のバンドパスフィルターの通過周波数帯域を適用して、推定用処理波形演算手段２２０により、疑似心音波形のフィルタリング波形を求めたものである（図５のＳ７）。これを詳述すると、まず、左上部生体信号検出部１１の音響センサ１１０（Ｌ）から得られる時系列データに対して、右上部生体信号検出部１２の音響センサ１１０（Ｒ）及び下部生体信号検出部１３の各音響センサ１１０（Ｍ）で除して、すなわち、Ｌ／（Ｍ×Ｒ）により新たに求められる時系列波形を構築する（図５のＳ１９）。次いで、この時系列波形に、３０〜５０Ｈｚのバンドパスフィルターを適用し（図５のＳ３）、疑似心音波形のフィルタリング波形を求めたものである（図５のＳ７）。図１２（ａ），（ｂ）、図１３（ａ），（ｂ）及び図１４（ａ），（ｂ）の各図の下段が、それぞれのタイミングにおける疑似心音波形のフィルタリング波形に相当し、上段に心電図のデータを、中段に心音のデータをあわせて示している。これらの図から、いずれの呼吸のタイミングにおいても、疑似心音の発生タイミングが心音によく一致している。

図１５は、被験者１０名の３７例のデータ中の６０秒間について、心音計により胸部前側より測定した心音データと上記の疑似心音波形（フィルタリング波形）の時相差を求めたものである。具体的には、時間的に連続する前後２つの時相差のデータを用い、一方（ｔｉｍｅ ｌａｇ（ｉ））をｙ座標、他方（ｔｉｍｅ ｌａｇ（ｉ＋１））をｘ座標としてｘ−ｙ平面上に順次プロットしてローレンツプロットを作成して評価するものである。図１５（ａ）は、３７例の各６０秒間のデータを解析した結果得られた全プロットを示しており、±０．０４秒以内であれば、正常値である。被験者の内訳は、健常者６名、高血圧被験者１名、降圧薬服用中の被験者２名、心房細動を発症したことのある被験者１名であり、健常者が多いことから、多くの事例は±０．０４秒以内に収まっている。図１５（ｂ）は、図１５（ａ）の３７例の事例別に平均値をとってプロットした図である。この図から、健常者は、±０．０４秒以内におさまり、ほぼ傾き４５度のライン上にプロットされているが、高血圧被験者、降圧薬服用中の被験者、心房細動を発症したことのある被験者のデータは、±０．０４秒の範囲から外れ、しかも４５度のラインからも大きく外れる傾向を示す場合もあった。このことより、推定手段２３０は、疑似心音波形を心音データと比較して、生体状態、例えば、病気、血圧、疲労等の推定を行うことができる。

図１６〜図１８は、被験者Ｈ，Ｍ，Ｎについて、Ｌ／（Ｍ×Ｒ）により求めた時系列波形（図５のＳ１９）に、バンドパスフィルター（被験者Ｈは４０〜５０Ｈｚ、被験者Ｍ，Ｎは３０〜５０Ｈｚ）をかけた疑似心音波形のフィルタリング波形（図１６（ａ），図１７（ａ），図１８（ａ）に示した波形）に対し、さらに、ヘテロダイン処理を施して７０〜１００Ｈｚに変調し（図５のＳ１１）、可聴音に再生可能な疑似心音波形（図１６（ｂ），図１７（ｂ），図１８（ｂ））を示している。この波形も図１６（ｃ），図１７（ｃ），図１８（ｃ）に示した心音計の波形とそれぞれよく一致している。

図１９（ａ）〜（ｅ）は、自然呼吸のタイミングにおける他の被験者の心電図、心音波形、バンドパスフィルター（図５のＳ３）をかけた疑似心音波形のフィルタリング波形（図５のＳ７）、ヘテロダイン処理した疑似心音波形（図５のＳ９，Ｓ１１）、クリップ処理を施した疑似心音波形（図５のＳ８，Ｓ１０）を示している。この図からも、背部体表脈波から求めた図１９（ｃ）〜（ｅ）の各疑似心音波形は、心音の波形によく一致していることがわかる。

図２０は、心電図のＲ波の時間間隔（ＲＲＩ）と疑似心音波形のＩ音の時間間隔（疑似心音Ｉ音ｉｎｔｅｒｖａｌ）のばらつきを評価したもので、（ａ）は、両時系列波形を重ねて示したものであり、（ｂ）は両者のローレンツプロットを示し、（ｃ）は両者の周波数解析結果を示している。これらの図から、疑似心音の周期情報が心電図の周期情報に近似しており、背部体表脈波から得た疑似心音波形から心拍変動を捉えることが可能であると言える。

図２１〜図２４は、被験者Ｎ，Ｈの努力呼吸、自然呼吸の時間帯について、右上部生体信号検出部１２の音響センサ１１０（Ｒ）の時系列データ（図２１（ａ），図２２（ａ），図２３（ａ），図２４（ａ））に３０Ｈｚ〜３７Ｈｚの範囲でローパスフィルターをかけ、疑似呼吸波形（フィルタリング波形（図２１（ｂ），図２２（ｂ），図２３（ｂ），図２４（ｂ））を作成し、さらに絶対値処理、全波整流を行った波形（（図２１（ｃ），図２２（ｃ），図２３（ｃ），図２４（ｃ））を作成し、その後、呼吸の周波数に対応して０．１５〜０．２５Ｈｚの遮断周波数でローパスフィルターをかけ、疑似呼吸波形（図２１（ｄ），図２２（ｄ），図２３（ｄ），図２４（ｄ））を求めた。図２１（ｅ），図２２（ｅ），図２３（ｅ），図２４（ｅ）が呼吸センサのデータであるが、波形がよく一致していることがわかる。

図２５（ａ）は、上から順に、自然呼吸の時間帯における下部生体信号検出部１３の音響センサ（Ｍ）の時系列データ、ローパスフィルタ（３０Ｈｚ）をかけた疑似呼吸波形のフィルタリング波形、全波整流を行った波形、０．２５Ｈｚのローパスフィルタをかけた疑似呼吸波形、呼吸センサの波形を示している。図２５（ｂ）は疑似呼吸波形の周波数解析結果を示し、図２５（ｃ）は呼吸センサの波形の周波数解析結果を示している。図２５（ｂ）、（ｃ）の周波数解析結果を比較すると、疑似呼吸波形は、呼吸センサと同様に、呼吸生理情報を検出できている一方で、呼吸生理情報以外の生体情報を含んだ波形であることがわかる。

図２６は、被験者Ｎを仰臥位にさせて測定したデータであり、自然呼吸の時間帯における３つの音響センサ１１０からの時系列データを用いた上記したＬ／（Ｍ×Ｒ）により（図５のＳ１９）求めた時系列波形（図２６（ａ））に、３０〜５０Ｈｚのバンドパスフィルターをかけた疑似心音波形のフィルタリング波形（図２６（ｂ））から全波整流した波形（図２６（ｃ））を求め（図５のＳ１６，Ｓ１７）、さらに、０．１５ＨｚのローパスフィルタをかけてＭａｙｅｒ波の時系列波形（図２６（ｄ））を求めたものである（図５のＳ１８）。

また、図２７は、下部生体信号検出部１３の音響センサ（Ｍ）の時系列データ（図２７（ａ）の上段）を用いて、３０〜５０Ｈｚでバンドパスフィルターをかけて求めた疑似心音波形のフィルタリング波形（図２７（ａ）の中段）に、さらに、０．１ＨｚのローパスフィルタをかけてＭａｙｅｒ波の時系列波形（図２７（ａ）の下段」）を求めたものである。なお、図２７（ａ）のデータは、Ｍａｙｅｒ波のより顕著な取得を目的として、生体信号測定装置１が被験者の背に１０分間当接されるようにして行った実験の結果である。図２７（ｂ）は、その周波数解析結果であり、図２７（ｃ）は指尖容積脈波の周波数解析結果である。図２７（ｂ）より、Ｍａｙｅｒ波を含むＬＦ帯域の情報を取得できていることがわかる。すなわち、下部生体信号検出部１３の音響センサ（Ｍ）は、末梢循環系の情報を捉えていることがわかる。

１ 生体信号測定装置
１０ ベース部材
１１ 左上部生体信号検出部
１２ 右上部生体信号検出部
１３ 下部生体信号検出部
１４，１５ フィルム
１００ 三次元立体編物
１１０ 音響センサ
２０ 生体状態推定装置
２１０ フィルタリング周波数決定手段
２２０ 推定用処理波形演算手段
２３０ 推定手段

Claims (10)

1. 人の背部に当接され、前記背部の体表面を介して伝播する生体信号を非拘束で捉え、前記生体信号の時系列データを生体状態推定装置に送信する生体信号測定装置であって、
   人の横隔膜対応部位の上方における脊柱対応部位を挟んだ左側に配置され、主として左心系の活動に関連した中枢循環系情報及び末梢循環系情報、並びに、主として左肺の活動に関連した呼吸生理情報を含む生体信号の時系列データを得る左上部生体信号検出部と、
   前記横隔膜対応部位の上方における前記脊柱対応部位を挟んだ右側に配置され、主として右肺の活動に関連した呼吸生理情報を含む生体信号の時系列データを得る右上部生体信号検出部と、
   前記横隔膜対応部位の下方に配置され、主として横隔膜を介しての左肺及び右肺の活動に関連した腹部の呼吸生理情報及び末梢循環系情報を含む生体信号の時系列データを得る下部生体信号検出部と
   を有することを特徴とする生体信号測定装置。
2. 前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部の配設位置に対応する３箇所に、それらを配置するための検出部配置孔が形成された板状のベース部材を有し、
   前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部は、それぞれ三次元立体編物と音響センサとの組み合わせからなり、
   前記三次元立体編物の外周縁に沿った寸法が、前記検出部配置孔の内周縁に沿った寸法よりも小さく、
   前記ベース部材の両面に積層されて前記各検出部配置孔を被覆するフィルムにより、前記各三次元立体編物が、前記各検出部配置孔内で押し付けられて支持され、
   前記各検出配置孔の内周縁に対して、前記各三次元立体編物の外周縁が所定間隔離間して配置されている請求項１記載の生体信号測定装置。
3. 請求項１又は２記載の生体信号測定装置から、生体信号の時系列データを受信し、受信した前記生体信号の時系列データを処理して所定の生体状態を推定するための推定用処理波形を求め、前記推定用処理波形から所定の生体状態を推定する生体状態推定装置であって、
   前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部の各生体信号の時系列データのうち、いずれか２以上の時系列データの周波数解析から、前記推定用処理波形を求める際に使用するフィルタリング周波数を、生体状態の種類別に決定するフィルタリング周波数決定手段と、
   前記生体状態の種類別に決定されたフィルタリング周波数を、前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部のうちのいずれか少なくとも一つから得られる生体信号の時系列データに適用して演算処理し、前記推定用処理波形を求める推定用処理波形演算手段と、
   前記推定用処理波形から所定の生体状態を推定する推定手段と
   を有する
   ことを特徴とする生体状態推定装置。
4. 前記フィルタリング周波数決定手段は、前記左上部生体信号検出部の生体信号の時系列データと前記下部生体信号検出部の生体信号の時系列データの２つの周波数解析結果を用いて、呼吸生理情報を主として含む時系列データにフィルタリングするための呼吸生理情報用フィルタリング周波数を決定する手段であり、
   前記推定用処理波形演算手段は、
   前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部の少なくとも一つから得られる生体信号の時系列データに前記呼吸生理情報用フィルタリング周波数を適用して演算処理し、前記推定用処理波形として、疑似呼吸波形を得る請求項３記載の生体状態推定装置。
5. 前記推定手段は、前記疑似呼吸波形の２以上のデータを比較し、呼吸筋の活動を評価する手段である請求項４記載の生体状態推定装置。
6. 前記フィルタリング周波数決定手段は、前記左上部生体信号検出部の生体信号の時系列データと前記下部生体信号検出部の生体信号の時系列データの２つの周波数解析結果を用いて、心音情報を主として含む時系列データにフィルタリングするための心音情報用フィルタリング周波数を決定する手段であり、
   前記推定用処理波形演算手段は、
   前記左上部生体信号検出部、前記右上部生体信号検出部及び前記下部生体信号検出部の少なくとも一つから得られる生体信号の時系列データに前記心音情報用フィルタリング周波数を適用して演算処理し、前記推定用処理波形として、疑似心音波形を得る請求項３記載の生体状態推定装置。
7. 前記フィルタリング処理した後、可聴化処理を行って前記疑似心音波形を得る請求項６記載の生体状態推定装置。
8. 前記可聴化処理がクリップ処理又はヘテロダイン処理である請求項７記載の生体状態推定装置。
9. 前記推定手段は、前記疑似心音波形と、心音計から得られた心音データとの時相差を求め、この時相差を用いてローレンツプロットを作成し、その分散状態から生体状態を推定する手段を有する請求項６記載の生体状態推定装置。
10. 請求項１又は２記載の生体信号測定装置と、請求項３〜９のいずれか１に記載の生体状態推定装置とを備えてなる生体状態推定システム。