JP2020092782A - Respiratory cycle measuring device and respiratory cycle measuring program - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、レーダ信号の時系列変化に基づいて、呼吸周期を測定する技術に関する。 The present disclosure relates to a technique of measuring a respiratory cycle based on a time series change of a radar signal.
生体表面へと照射され生体表面から反射されたレーダ信号の時系列変化に基づいて、呼吸周期を測定する技術が、特許文献１〜５に開示されている。特許文献１では、レーダ信号の時系列変化の山又は谷のカウント数に基づいて、呼吸周期を測定するが、レーダ信号の時系列変化の波形の歪みがあると、呼吸周期の測定が困難になる。特許文献２〜４では、レーダ信号の時系列変化の周波数スペクトルに基づいて、呼吸周期を測定するが、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があると、呼吸周期の測定が困難になる。
特許文献５では、レーダ信号の時系列変化の相関処理結果に基づいて、呼吸周期を測定する。よって、レーダ信号の時系列変化の波形の歪みがあっても、呼吸周期の測定が可能になる。しかし、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があると、呼吸周期の測定が困難になる。つまり、呼吸周期が短いときには、短い相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができるが、その後に、呼吸周期が長くなると、短い相関処理時間のままでは、相関ピークを観測することができない。一方で、呼吸周期が長いときには、長い相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができるが、その後に、呼吸周期が短くなると、長い相関処理時間のままでは、相関ピークを観測しにくくなる。
In
そこで、前記課題を解決するために、本開示は、レーダ信号の時系列変化の相関処理結果に基づいて、呼吸周期を測定するにあたり、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期の測定を可能とすることを目的とする。 Therefore, in order to solve the above problems, the present disclosure, when measuring the respiratory cycle based on the correlation processing result of the time series change of the radar signal, even if there is a change in the waveform interval of the time series change of the radar signal. , The purpose is to be able to measure the respiratory cycle.
前記課題を解決するために、複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する。 In order to solve the above problems, the correlation peak time is measured as a respiratory cycle in at least one of the correlation processing results for a plurality of types of signal time lengths.
具体的には、本開示は、生体表面へと照射され生体表面から反射されたレーダ信号の時系列変化について、複数種類の信号時間長で相関処理を実行する相関処理実行部と、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する呼吸周期測定部と、を備えることを特徴とする呼吸周期測定装置である。 Specifically, the present disclosure relates to a time series change of a radar signal which is irradiated to the surface of a living body and reflected from the surface of the living body, a correlation processing execution unit which executes correlation processing with a plurality of types of signal time lengths, and the plurality of types. And a respiratory cycle measuring unit that measures a correlation peak time as a respiratory cycle in at least one of the correlation processing results with the signal time length.
また、本開示は、生体表面へと照射され生体表面から反射されたレーダ信号の時系列変化について、複数種類の信号時間長で相関処理を実行する相関処理実行ステップと、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する呼吸周期測定ステップと、を順にコンピュータに実行させるための呼吸周期測定プログラムである。 Further, the present disclosure, for a time-series change of a radar signal irradiated to the surface of the living body and reflected from the surface of the living body, a correlation processing executing step of performing correlation processing with a plurality of kinds of signal time lengths, and the plurality of kinds of signal times. A respiratory cycle measuring program for causing a computer to sequentially execute a respiratory cycle measuring step of measuring a correlation peak time as a respiratory cycle in at least one of long correlation results.
これらの構成によれば、呼吸周期が短いときには、長い相関処理時間及び短い相関処理時間のうち、短い相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができる。一方で、呼吸周期が長いときには、長い相関処理時間及び短い相関処理時間のうち、長い相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができる。よって、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期の測定を可能とすることができる。 According to these configurations, when the respiratory cycle is short, the correlation peak can be observed by adopting the short correlation processing time among the long correlation processing time and the short correlation processing time. On the other hand, when the respiratory cycle is long, the correlation peak can be observed by adopting the long correlation processing time of the long correlation processing time and the short correlation processing time. Therefore, it is possible to measure the respiratory cycle even if there is a change in the waveform interval of the time series change of the radar signal.
また、本開示は、前記相関処理実行部は、前記レーダ信号の時系列変化について、現時点を終端時とする前記複数種類の信号時間長で相関処理を並列して実行することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 Further, the present disclosure is characterized in that the correlation processing execution unit executes the correlation processing in parallel for the time series change of the radar signal with the plurality of types of signal time lengths ending at the present time. It is a cycle measuring device.
この構成によれば、呼吸周期が短い期間から呼吸周期が長い期間へと遷移するときでも、長い相関処理時間及び短い相関処理時間で相関処理を並列して実行すれば、短時間の相関処理結果から長時間の相関処理結果へと直ちに切り替えることができる。一方で、呼吸周期が長い期間から呼吸周期が短い期間へと遷移するときでも、長い相関処理時間及び短い相関処理時間で相関処理を並列して実行すれば、長時間の相関処理結果から短時間の相関処理結果へと直ちに切り替えることができる。よって、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期のリアルタイム測定を可能とすることができる。 According to this configuration, even when the respiratory cycle transits from a short period to a long respiratory period, if the correlation processing is executed in parallel with the long correlation processing time and the short correlation processing time, the correlation processing result in a short time is obtained. Can be immediately switched to a long-term correlation processing result. On the other hand, even when the breathing cycle changes from a long respiratory cycle to a short respiratory cycle, if the correlation processing is executed in parallel with a long correlation processing time and a short correlation processing time, a long correlation processing result will result in a short time. It is possible to immediately switch to the correlation processing result of. Therefore, it is possible to measure the respiratory cycle in real time even if there is a change in the waveform interval of the time series change of the radar signal.
また、本開示は、前記相関処理実行部は、前記レーダ信号の時系列変化について、前記複数種類の信号時間長で自己相関処理を実行することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 Further, the present disclosure is the respiratory cycle measuring apparatus, wherein the correlation processing execution unit performs autocorrelation processing on the time-series changes of the radar signal with the plurality of types of signal time lengths.
この構成によれば、レーダ信号の時系列変化とサンプル波形との間の相互相関処理を実行するのではなく、レーダ信号の時系列変化の自己相関処理を実行するため、生体個体差又は呼吸測定環境によらないで、呼吸周期の測定を可能とすることができる。 According to this configuration, since the cross-correlation process between the time series change of the radar signal and the sample waveform is not executed, but the autocorrelation process of the time series change of the radar signal is executed, the biological individual difference or respiration measurement is performed. It is possible to measure the respiratory cycle without depending on the environment.
また、本開示は、前記呼吸周期測定部は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、又は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 Further, the present disclosure, the respiratory cycle measuring unit, at least one of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, or the autocorrelation processing result of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length. In at least one of the above, the respiratory cycle measuring device is characterized by measuring a correlation peak time having a maximum peak value as a respiratory cycle.
この構成によれば、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散がないときには、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。 According to this configuration, when there is no variance in the correlation peak time having the maximum peak value, the correlation peak time having the maximum peak value can be measured as the respiratory cycle. Then, in the autocorrelation processing result of the correlation processing results for a plurality of types of signal time lengths, stable long-term fluctuations are easier to see than the correlation processing results for a plurality of types of signal time lengths.
また、本開示は、前記呼吸周期測定部は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、又は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻のヒストグラムの代表値又は中央値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて頻度の重み付けを実行することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 Further, the present disclosure, the respiratory cycle measuring unit, at least one of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, or the autocorrelation processing result of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length. In at least one of the following, in measuring the correlation peak time having a representative value or a median of the histogram of the correlation peak time as the respiratory cycle, the A respiratory cycle measuring device characterized by executing weighting.
この構成によれば、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、ヒストグラムの代表値又は中央値を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。 According to this configuration, even when (1) the correlation peak time having the maximum peak value is dispersed, (2) the maximum peak value is rarely taken at a time longer than the shortest time among the correlation peak times. Even when (3) there is a correlation peak time having a small peak value, the representative value or the median value of the histogram can be measured as the respiratory cycle. Then, in the autocorrelation processing result of the correlation processing results for a plurality of types of signal time lengths, stable long-term fluctuations are easier to see than the correlation processing results for a plurality of types of signal time lengths.
また、本開示は、前記呼吸周期測定部は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、又は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関処理結果の加算結果の最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて加算の重み付けを実行することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 Further, the present disclosure, the respiratory cycle measuring unit, at least one of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, or the autocorrelation processing result of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length. In at least one of the above, when the correlation peak time having the maximum peak value of the addition result of the correlation processing result is measured as the respiratory cycle, the weighting of the addition is based on at least one of the temporal oldness and the correlation peak value of the correlation processing result. It is a respiratory cycle measuring device characterized by performing.
この構成によれば、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、相関処理結果の加算結果での最大ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。 According to this configuration, even when (1) the correlation peak time having the maximum peak value is dispersed, (2) the maximum peak value is rarely taken at a time longer than the shortest time among the correlation peak times. Even when (3) there is a correlation peak time having a small peak value, the maximum peak time in the addition result of the correlation processing results can be measured as the respiratory cycle. Then, in the autocorrelation processing result of the correlation processing results for a plurality of types of signal time lengths, stable long-term fluctuations are easier to see than the correlation processing results for a plurality of types of signal time lengths.
また、本開示は、前記呼吸周期測定部は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、又は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピークを呼吸成分又は高調波成分に分類するにあたり、（１）第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい自然数ｎの個数が、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい自然数ｎの個数より多いときに、第２ピーク時刻を呼吸周期として測定する、又は、（２）第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい現在又は過去の相関処理結果の個数が、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい現在又は過去の相関処理結果の個数より多いときに、第２ピーク時刻を呼吸周期として測定することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 Further, the present disclosure, the respiratory cycle measuring unit, at least one of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, or the autocorrelation processing result of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length. (1) The number of natural numbers n in which the correlation peak value at the 2n-th peak time is larger than the correlation peak value at the 2n-1-peak time in classifying the correlation peak into the respiratory component or the harmonic component in at least one of However, when the correlation peak value at the 2n-th peak time is greater than the number of natural numbers n smaller than the correlation peak value at the 2n-1-peak time, the second peak time is measured as a respiratory cycle, or (2) The correlation peak value at the 2n-th peak time is larger than the correlation peak value at the 2n-1 peak time. The number of current or past correlation processing results is the correlation peak value at the 2n-peak time is the 2n-1 peak time. The respiratory cycle measuring device is characterized by measuring the second peak time as a respiratory cycle when the number of current or past correlation processing results is smaller than the correlation peak value.
この構成によれば、第２ｎピーク時刻での呼吸成分の相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での高調波成分の相関ピーク値より小さい自然数ｎが稀に存在するときでも、相関ピークを呼吸成分又は高調波成分に精度良く分類することができる。そして、複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。 According to this configuration, even when there is a rare natural number n in which the correlation peak value of the respiratory component at the 2n-th peak time is smaller than the correlation peak value of the harmonic component at the 2n−1-peak time, the correlation peak is breathed. It can be accurately classified into a component or a harmonic component. Then, in the autocorrelation processing result of the correlation processing results for a plurality of types of signal time lengths, stable long-term fluctuations are easier to see than the correlation processing results for a plurality of types of signal time lengths.
このように、本開示は、レーダ信号の時系列変化の相関処理結果に基づいて、呼吸周期を測定するにあたり、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、生体個体差又は呼吸測定環境によらないで、呼吸周期の測定を可能とすることができる。 As described above, according to the present disclosure, when measuring the respiratory cycle based on the correlation processing result of the time series change of the radar signal, even if there is a change in the waveform interval of the time series change of the radar signal, there is a difference between living organisms or respiration. It is possible to measure the respiratory cycle without depending on the measurement environment.
添付の図面を参照して本開示の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本開示の実施の例であり、本開示は以下の実施形態に制限されるものではない。 Embodiments of the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings. The embodiments described below are examples of implementation of the present disclosure, and the present disclosure is not limited to the following embodiments.
本開示の呼吸周期測定の原理を図１、２に示す。レーダ信号の時系列変化として、レーダ信号のＩ成分、Ｑ成分、位相又は振幅の時系列変化が挙げられる。 The principle of respiratory cycle measurement according to the present disclosure is shown in FIGS. Examples of the time series change of the radar signal include a time series change of the I component, Q component, phase or amplitude of the radar signal.
図１の上段において、呼吸周期が短いときには、現時点から長い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークをリアルタイム観測しにくくなるが（呼吸周期の平均値に対する呼吸周期の変動幅の比率が大きくなるため。）、現時点から短い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークをリアルタイム観測することができる。 In the upper part of FIG. 1, if a long autocorrelation processing time is adopted when the respiratory cycle is short, it becomes difficult to observe the correlation peak in real time (the ratio of the fluctuation width of the respiratory cycle to the average value of the respiratory cycle becomes large. Therefore, if a short autocorrelation processing time is adopted from the present time, the correlation peak can be observed in real time.
図１の下段において、呼吸周期が長いときには、現時点から短い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークをリアルタイム観測することができないが（呼吸周期の長さと比べて現時点からの自己相関処理時間が短くなるため。）、現時点から長い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークをリアルタイム観測することができる。 In the lower part of FIG. 1, when the respiratory cycle is long, if a short autocorrelation processing time is adopted from the current time, the correlation peak cannot be observed in real time (the autocorrelation processing time from the current time is longer than that of the respiratory cycle). However, if a long autocorrelation processing time is adopted from the present time, the correlation peak can be observed in real time.
そこで、本開示では、呼吸周期が短いときには、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間のうち、短い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができる。一方で、呼吸周期が長いときには、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間のうち、長い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができる。よって、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期のリアルタイム測定を可能とすることができる。 Therefore, in the present disclosure, when the respiratory cycle is short, the correlation peak can be observed by adopting the short autocorrelation processing time of the long autocorrelation processing time from the current time and the short autocorrelation processing time from the current time. On the other hand, when the respiratory cycle is long, the correlation peak can be observed by adopting the long autocorrelation processing time from the longest autocorrelation processing time from the present time and the shortest autocorrelation processing time from the present time. Therefore, it is possible to measure the respiratory cycle in real time even if there is a change in the waveform interval of the time series change of the radar signal.
図２の本開示の第１の方法では、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間で、自己相関処理を「切り替え」実行する。つまり、前回の呼吸周期が短いときには、今回の自己相関処理時間を短くし、前回の呼吸周期が長いときには、今回の自己相関処理時間を長くし、呼吸周期の変動に応じて自己相関処理時間を切り替える。 In the first method of the present disclosure in FIG. 2, the autocorrelation processing is “switched” with a long autocorrelation processing time from the present time and a short autocorrelation processing time from the present time. That is, when the previous breathing cycle is short, the current autocorrelation processing time is shortened, and when the previous breathing cycle is long, the current autocorrelation processing time is lengthened, and the autocorrelation processing time is changed according to the fluctuation of the breathing cycle. Switch.
すると、呼吸周期が短い期間から呼吸周期が長い期間へと遷移するときでも、短時間の自己相関処理結果から長時間の自己相関処理結果へと遅れて切り替えることができる。一方で、呼吸周期が長い期間から呼吸周期が短い期間へと遷移するときでも、長時間の自己相関処理結果から短時間の自己相関処理結果へと遅れて切り替えることができる。 Then, even when the respiratory cycle transits from a short period to a long respiratory period, the short-time autocorrelation processing result can be switched to the long-term autocorrelation processing result with a delay. On the other hand, even when the period of a long respiratory cycle transits to the period of a short respiratory cycle, it is possible to switch from a long-term autocorrelation processing result to a short-time autocorrelation processing result with a delay.
図２の本開示の第２の方法では、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間で、自己相関処理を「並列して」実行する。つまり、前回の呼吸周期が短いときにも、前回の呼吸周期が長いときにも、今回の自己相関処理時間として、短い時間及び長い時間をともに用い、呼吸周期の変動によらず自己相関処理時間を併用する。 In the second method of the present disclosure of FIG. 2, the autocorrelation processing is executed “in parallel” with a long autocorrelation processing time from the present time and a short autocorrelation processing time from the present time. In other words, both when the previous respiratory cycle is short and when the previous respiratory cycle is long, both the short time and the long time are used as the current autocorrelation processing time, and the autocorrelation processing time does not depend on the fluctuation of the respiratory cycle. Used together.
すると、呼吸周期が短い期間から呼吸周期が長い期間へと遷移するときでも、短時間の自己相関処理結果から長時間の自己相関処理結果へと直ちに切り替えることができる。一方で、呼吸周期が長い期間から呼吸周期が短い期間へと遷移するときでも、長時間の自己相関処理結果から短時間の自己相関処理結果へと直ちに切り替えることができる。 Then, even when the breathing cycle changes from a short period to a long breathing period, the short-time autocorrelation processing result can be immediately switched to the long-time autocorrelation processing result. On the other hand, even when the period of a long respiratory cycle transits to the period of a short respiratory cycle, it is possible to immediately switch from a long-term autocorrelation processing result to a short-time autocorrelation processing result.
本開示の呼吸周期測定システムの構成を図３に示す。本開示の呼吸周期測定プログラムの手順を図４に示す。呼吸周期測定システムＢは、レーダ装置１及び呼吸周期測定装置２から構成される。レーダ装置１は、レーダ送受信部１１、ＩＱ検波部１２及びＡＤ変換部１３から構成される。呼吸周期測定装置２は、重心位置算出部２１、ＩＱ変位抽出部２２、相関処理実行部２３及び呼吸周期測定部２４から構成され、図４、７に示した呼吸周期測定プログラムをコンピュータにインストールすることにより実現される。
The configuration of the respiratory cycle measuring system of the present disclosure is shown in FIG. The procedure of the respiratory cycle measurement program of the present disclosure is shown in FIG. The respiratory cycle measuring system B includes a
本開示のレーダ信号の時系列変化の抽出処理を図５に示す。本開示のレーダ信号の時系列変化の自己相関処理を図６に示す。本実施形態では、図２の本開示の第２の方法として、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間で、自己相関処理を「並列して」実行している。変形例では、図２の本開示の第１の方法として、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間で、自己相関処理を「切り替え」実行してもよい。 FIG. 5 shows the extraction process of the time series change of the radar signal of the present disclosure. FIG. 6 shows the autocorrelation processing of the time series change of the radar signal of the present disclosure. In the present embodiment, as the second method of the present disclosure in FIG. 2, the autocorrelation processing is executed “in parallel” with a long autocorrelation processing time from the present time and a short autocorrelation processing time from the present time. In a modified example, as the first method of the present disclosure in FIG. 2, the autocorrelation processing may be “switched” with a long autocorrelation processing time from the present time and a short autocorrelation processing time from the present time.
レーダ送受信部１１は、人間又は動物の生体表面Ｖへとレーダ照射信号を送信し、人間又は動物の生体表面Ｖからレーダ反射信号を受信する。ＩＱ検波部１２は、受信されたレーダ反射信号に対して、ＩＱ検波を行う。ＡＤ変換部１３は、ＩＱ検波されたレーダ反射信号に対して、ＡＤ変換を行う。重心位置算出部２１は、図５の上段に示したように、レーダ信号のＩＱ平面での移動軌跡の重心位置をＩＱ原点として算出する（ステップＳ１）。ＩＱ変位抽出部２２は、図５の左下欄及び右下欄に示したように、レーダ信号のＩＱ平面でのＩ成分、Ｑ成分、位相又は振幅の時系列変化を抽出する（ステップＳ２）。
The radar transmission/
図５の左下欄では、短期間でのレーダ信号の位相の時系列変化を示す。短期間でのレーダ信号の位相の時系列変化は、呼吸周期約２秒で規則的に変動している。図５の右下欄では、長期間でのレーダ信号の位相の時系列変化を示す。長期間でのレーダ信号の位相の時系列変化は、前半（上記の短期間と同じ）では呼吸周期約２秒で規則的に変動しているが、後半（上記の短期間の後）では生体の不規則動作により不規則に変動している。 The lower left column of FIG. 5 shows a time series change of the phase of the radar signal in a short period. The time series change of the phase of the radar signal in a short period regularly fluctuates in a respiratory cycle of about 2 seconds. The lower right column of FIG. 5 shows a time series change in the phase of the radar signal over a long period of time. The time-series changes in the phase of the radar signal over a long period of time change regularly in the respiratory cycle of about 2 seconds in the first half (the same as the above short period), but in the latter half (after the above short period) It fluctuates irregularly due to the irregular behavior of.
相関処理実行部２３は、第１相関処理実行部２３−１、・・・、第ｎ相関処理実行部２３−ｎから構成され、レーダ信号の時系列変化について、現時点を終端時とする複数種類の信号時間長で自己相関処理を並列して実行する（ステップＳ３）。
The correlation
図６の左上欄では、図５の左下欄及び右下欄に示したレーダ信号の位相の時系列変化についての、現時点を終端時とする２秒の信号時間長での自己相関処理結果を示す。なお、「２秒」とは、最も短い呼吸周期として期待される約１秒の２倍の時間として設定されている。また、「１倍」ではなく「２倍」であるのは、相関ピーク時刻を少なくとも１個得るためである。２秒の信号時間長での自己相関処理結果では、相関ピーク時刻は、約１．３秒であり、最大ピーク値は、相関ピーク時刻＝約１．３秒での約０．２５である。 The upper left column of FIG. 6 shows the autocorrelation processing results for the signal time length of 2 seconds with the current time as the termination, for the time series change of the phase of the radar signal shown in the lower left column and the lower right column of FIG. .. In addition, "2 seconds" is set as a time twice as long as about 1 second expected as the shortest respiratory cycle. Moreover, the reason why it is "double" instead of "one-fold" is to obtain at least one correlation peak time. In the autocorrelation processing result with the signal time length of 2 seconds, the correlation peak time is about 1.3 seconds, and the maximum peak value is about 0.25 at the correlation peak time=about 1.3 seconds.
図６の右上欄では、図５の左下欄及び右下欄に示したレーダ信号の位相の時系列変化についての、現時点を終端時とする５秒の信号時間長での自己相関処理結果を示す。５秒の信号時間長での自己相関処理結果では、相関ピーク時刻は、約２．０秒及び約４．０秒であり、最大ピーク値は、相関ピーク時刻＝約２．０秒での約０．５０である。 The upper right column of FIG. 6 shows the autocorrelation processing results for the time series change of the phase of the radar signal shown in the lower left column and the lower right column of FIG. .. In the autocorrelation processing result with the signal time length of 5 seconds, the correlation peak time is about 2.0 seconds and about 4.0 seconds, and the maximum peak value is about the correlation peak time=about 2.0 seconds. It is 0.50.
図６の左下欄では、図５の左下欄及び右下欄に示したレーダ信号の位相の時系列変化についての、現時点を終端時とする１０秒の信号時間長での自己相関処理結果を示す。１０秒の信号時間長での自己相関処理結果では、相関ピーク時刻は、約２．０秒〜約８．８秒の４点であり、最大ピーク値は、相関ピーク時刻＝約８．８秒での約０．２０である。 The lower left column of FIG. 6 shows the autocorrelation processing results for the signal time length of 10 seconds ending at the present time with respect to the time series change of the phase of the radar signal shown in the lower left column and the lower right column of FIG. .. In the autocorrelation processing result with a signal time length of 10 seconds, the correlation peak time is four points of about 2.0 seconds to about 8.8 seconds, and the maximum peak value is the correlation peak time=about 8.8 seconds. Is about 0.20.
図６の右下欄では、図５の左下欄及び右下欄に示したレーダ信号の位相の時系列変化についての、現時点を終端時とする２０秒の信号時間長での自己相関処理結果を示す。なお、「２０秒」とは、最も長い呼吸周期として期待される約１０秒の２倍の時間として設定されている。また、「１倍」ではなく「２倍」であるのは、相関ピーク時刻を少なくとも１個得るためである。２０秒の信号時間長での自己相関処理結果では、相関ピーク時刻は、約２．０秒の１点及び約７．０秒〜約１７．３秒の６点であり、最大ピーク値は、相関ピーク時刻＝約２．０秒での約０．３５である。 In the lower right column of FIG. 6, the autocorrelation processing results for the signal time length of 20 seconds ending at the present time with respect to the time series change of the phase of the radar signal shown in the lower left column and the lower right column of FIG. Show. Note that "20 seconds" is set as a time that is twice as long as about 10 seconds expected as the longest respiratory cycle. Moreover, the reason why it is "double" instead of "one-fold" is to obtain at least one correlation peak time. In the autocorrelation processing result in the signal time length of 20 seconds, the correlation peak time is 1 point of about 2.0 seconds and 6 points of about 7.0 seconds to about 17.3 seconds, and the maximum peak value is The correlation peak time is about 0.35 at about 2.0 seconds.
なお、図６では、上述の相関ピーク時刻において、呼吸による相関ピークが観測されているが、他の相関ピーク時刻において、心拍による相関ピークが観測され得る。そこで、呼吸による相関ピークを抽出するために、相関ピーク値及び相関ピーク幅が大きい相関ピークを、呼吸による相関ピークと判別する一方で、相関ピーク値及び相関ピーク幅が小さい相関ピークを、心拍による相関ピークと判別してもよい。或いは、呼吸による相関ピークを抽出するために、フィルタ処理をすることにより、呼吸成分の少なくとも基本波成分を維持したうえで、心拍成分のうちの基本波成分及び高調波成分を除去してもよい。 In FIG. 6, the correlation peak due to respiration is observed at the above-mentioned correlation peak time, but the correlation peak due to the heartbeat can be observed at other correlation peak times. Therefore, in order to extract a correlation peak due to respiration, a correlation peak with a large correlation peak value and correlation peak width is distinguished from a correlation peak due to respiration, while a correlation peak with a small correlation peak value and correlation peak width You may distinguish from a correlation peak. Alternatively, in order to extract a correlation peak due to respiration, a filtering process may be performed to maintain at least the fundamental wave component of the respiratory component and then remove the fundamental wave component and the harmonic component of the heartbeat component. ..
呼吸周期測定部２４は、最大相関ピーク抽出部２４−１、ヒストグラム作成部２４−２及び相関処理結果加算部２４−３から構成され、以下の方法で呼吸周期を測定する。 The respiratory cycle measuring unit 24 includes a maximum correlation peak extracting unit 24-1, a histogram creating unit 24-2, and a correlation processing result adding unit 24-3, and measures the respiratory cycle by the following method.
呼吸周期測定の第１の方法として、最大相関ピーク抽出部２４−１は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する（ステップＳ４）。 As the first method of measuring the respiratory cycle, the maximum correlation peak extraction unit 24-1 sets the correlation peak time having the maximum peak value as the respiratory cycle in at least one of the results of the autocorrelation processing with a plurality of kinds of signal time lengths. Measure (step S4).
図６では、最大相関ピーク抽出部２４−１は、２秒、５秒、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果のうち、５秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果において、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻＝約２．０秒を呼吸周期として測定する。 In FIG. 6, the maximum correlation peak extraction unit 24-1 performs self-correlation at the signal time lengths of 5 seconds and 20 seconds among the self-correlation processing results at the signal time lengths of 2 seconds, 5 seconds, 10 seconds and 20 seconds. In the correlation processing result, the correlation peak time having the maximum peak value=about 2.0 seconds is measured as the respiratory cycle.
もしも、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散がないときには、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。しかし、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときには、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定することができない。特に、最悪の場合は、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸成分ではなく高調波成分として測定してしまう。 If the correlation peak time having the maximum peak value has no variance, the correlation peak time having the maximum peak value can be measured as the respiratory cycle. However, when there is variance in the correlation peak time having the maximum peak value, the correlation peak time having the maximum peak value cannot be measured as the respiratory cycle. Particularly, in the worst case, the correlation peak time having the maximum peak value is measured as the harmonic component instead of the respiratory component.
そこで、本開示の呼吸周期測定プログラムの更なる手順を図７に示す。図７では、呼吸周期測定の第１の方法を含めて、呼吸周期測定の第２〜６の方法を挙げる。 Therefore, a further procedure of the respiratory cycle measurement program of the present disclosure is shown in FIG. 7. In FIG. 7, the 2nd-6th method of measuring a respiratory cycle is mentioned including the 1st method of measuring a respiratory cycle.
呼吸周期測定の第２の方法として、ヒストグラム作成部２４−２は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻のヒストグラムの代表値又は中央値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、自己相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて頻度の重み付けを実行する（図７の中央の破線枠内の「最初の自己相関処理結果」を参照。）。 As a second method of measuring the respiratory cycle, the histogram creating unit 24-2 has a correlation value having a representative value or a median value of the histogram of the correlation peak time in at least one of the autocorrelation processing results for a plurality of types of signal time lengths. In measuring the peak time as the respiratory cycle, frequency weighting is executed based on at least one of the temporal oldness and oldness of the autocorrelation processing result and the correlation peak value (“first autocorrelation” in the broken line frame in the center of FIG. 7). Processing results".).
本開示の相関ピーク時刻のヒストグラム作成処理を図８に示す。図８の上段では、ヒストグラム作成部２４−２は、自己相関処理結果が時間的に新しければ、そして、相関ピーク値が大きければ、相関ピーク時刻の頻度の重み付けを大きくすることができる。例えば、自己相関処理時間ｐ秒を用いて、第ｑ時刻において、最大相関ピーク及び第２相関ピークについて、相関ピーク時刻がｔｐ、１（ｑ）及びｔｐ、２（ｑ）であり、自己相関係数がｃｐ、１（ｑ）及びｃｐ、２（ｑ）であれば、相関ピーク時刻ｔｐ、１（ｑ）及びｔｐ、２（ｑ）についての相関ピーク頻度はｗｑ×ｃｐ、１（ｑ）及びｗｑ×ｃｐ、２（ｑ）である。ただし、第（ｍ−２）、（ｍ−１）、ｍ時刻（第ｍ時刻は現時点。）についての重み付け係数ｗｍ−２、ｗｍ−１、ｗｍについて、ｗｍ−２＜ｗｍ−１＜ｗｍ≦１が成り立つ。
FIG. 8 illustrates a correlation peak time histogram creation process according to the present disclosure. In the upper part of FIG. 8, the histogram creation unit 24-2 can increase the weighting of the frequency of the correlation peak time if the autocorrelation processing result is temporally new and the correlation peak value is large. For example, using the autocorrelation processing time p seconds, at the q-th time, the correlation peak times are t p, 1 (q) and t p, 2 (q) for the maximum correlation peak and the second correlation peak, and If the correlation coefficients are c p, 1 (q) and c p, 2 (q), the correlation peak frequencies for the correlation peak times t p, 1 (q) and t p, 2 (q) are w q × c p, 1 (q) and w q ×c p, 2 (q). However, the (m-2), (m-1), m times (m-th time the moment.) The
図８の下段では、ヒストグラム作成部２４−２は、２秒、５秒、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果のうち、全ての信号時間長での自己相関処理結果（図８の上段を参照。）において、相関ピーク時刻のヒストグラムの代表値又は中央値を呼吸周期として測定する。このように、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、ヒストグラムの代表値又は中央値を呼吸周期として測定することができる。 In the lower part of FIG. 8, the histogram creation unit 24-2 determines the autocorrelation processing results for all signal time lengths among the autocorrelation processing results for the signal time lengths of 2 seconds, 5 seconds, 10 seconds, and 20 seconds ( 8), the representative value or the median value of the histogram of the correlation peak time is measured as the respiratory cycle. Thus, even when (1) there is a variance in the correlation peak time having the maximum peak value, and (2) there is a rare case where the maximum peak value is taken at a time longer than the shortest time among the correlation peak times. (3) Even when there is a correlation peak time having a small peak value, the representative value or median value of the histogram can be measured as the respiratory cycle.
呼吸周期測定の第３の方法として、相関処理結果加算部２４−３は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、自己相関処理結果の加算結果の最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、自己相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて加算の重み付けを実行する（図７の中央の破線枠内の「最初の自己相関処理結果」を参照。）。 As a third method of measuring the respiratory cycle, the correlation processing result adding unit 24-3 determines the maximum peak value of the addition results of the autocorrelation processing results in at least one of the autocorrelation processing results for the plurality of types of signal time lengths. When measuring the correlation peak time having the correlation peak time as the respiratory cycle, weighting of addition is executed based on at least one of the temporal oldness and oldness of the autocorrelation processing result and the correlation peak value. See "Autocorrelation processing result".).
本開示の最初の自己相関処理結果の加算処理を図９の左欄に示す。図９の左欄では、相関処理結果加算部２４−３は、自己相関処理結果が時間的に新しければ、そして、相関ピーク値が大きければ、自己相関処理結果の加算の重み付けを大きくすることができる。または、変形例として、２秒、５秒、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果を同じ重みで加算してもよい。さらに、変形例として、（１）時間０〜２秒では、２秒、５秒、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果をそれぞれ１／４の重みで加算し、（２）時間２〜５秒では、５秒、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果をそれぞれ１／３の重みで加算し、（３）時間５〜１０秒では、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果をそれぞれ１／２の重みで加算し、（４）時間１０〜２０秒では、２０秒の信号時間長での自己相関処理結果を採用してもよい。
The first autocorrelation processing result addition processing of the present disclosure is shown in the left column of FIG. 9. In the left column of FIG. 9, the correlation processing result adding unit 24-3 increases the weighting of the addition of the autocorrelation processing result if the autocorrelation processing result is new in time and if the correlation peak value is large. You can Alternatively, as a modified example, the autocorrelation processing results for the signal time lengths of 2 seconds, 5 seconds, 10 seconds, and 20 seconds may be added with the same weight. Furthermore, as a modified example, in the case of (1)
図９の左欄では、相関処理結果加算部２４−３は、自己相関処理結果の加算結果において、相関ピーク時刻のうちの最大ピーク時刻＝約２．０秒を呼吸周期として測定する。このように、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、自己相関処理結果の加算結果での最大ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。 In the left column of FIG. 9, the correlation processing result addition unit 24-3 measures the maximum peak time of correlation peak times=about 2.0 seconds as the respiratory cycle in the addition result of the autocorrelation processing results. Thus, even when (1) there is a variance in the correlation peak time having the maximum peak value, and (2) there is a rare case where the maximum peak value is taken at a time longer than the shortest time among the correlation peak times. (3) Even when there is a correlation peak time having a small peak value, the maximum peak time in the addition result of the autocorrelation processing results can be measured as the respiratory cycle.
呼吸周期測定の第４の方法として、最大相関ピーク抽出部２４−１は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する（図７の右欄の破線枠内の「更なる自己相関処理結果」を参照。）。呼吸周期測定の第４の方法については信号データを図示しないが、呼吸周期測定の第１の方法と同様に信号データを解析すればよい。 As a fourth method of measuring the respiratory cycle, the maximum correlation peak extraction unit 24-1 has the maximum peak value in at least one of the further autocorrelation processing results of the autocorrelation processing results at the plurality of kinds of signal time lengths. The correlation peak time is measured as a respiratory cycle (see “Result of further autocorrelation processing” in the broken line frame in the right column of FIG. 7). Although the signal data is not shown in the figure for the fourth method of measuring the respiratory cycle, the signal data may be analyzed in the same manner as the first method of measuring the respiratory cycle.
このように、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散がないときには、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。ただし、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、長期的に安定した高調波変動がより現れやすくなることがあり得ることに注意することが望ましい。 Thus, when there is no variance in the correlation peak time having the maximum peak value, the correlation peak time having the maximum peak value can be measured as the respiratory cycle. Then, in the further autocorrelation processing result of the autocorrelation processing results of the plurality of kinds of signal time lengths, the stable fluctuation in the long term is easier to see than the autocorrelation processing result of the plurality of kinds of signal time lengths. However, it is desirable to note that stable harmonic fluctuations may be more likely to appear in the long term in further autocorrelation processing results of the autocorrelation processing results for a plurality of types of signal time lengths.
呼吸周期測定の第５の方法として、ヒストグラム作成部２４−２は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻のヒストグラムの代表値又は中央値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、自己相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて頻度の重み付けを実行する（図７の右欄の破線枠内の「更なる自己相関処理結果」を参照。）。呼吸周期測定の第５の方法については信号データを図示しないが、呼吸周期測定の第２の方法と同様に信号データを解析すればよい。 As a fifth method of measuring the respiratory cycle, the histogram creation unit 24-2 is a representative of the histogram of the correlation peak time in at least one of the further autocorrelation processing results of the autocorrelation processing results in the plurality of types of signal time lengths. When measuring a correlation peak time having a value or a median value as a respiratory cycle, frequency weighting is performed based on at least one of the temporal correlation of the autocorrelation processing result and the correlation peak value (broken line in the right column of FIG. 7). (See "Further autocorrelation processing results" in the box). The signal data is not shown in the fifth method for measuring the respiratory cycle, but the signal data may be analyzed as in the second method for measuring the respiratory cycle.
このように、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、ヒストグラムの代表値又は中央値を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。ただし、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、長期的に安定した高調波変動がより現れやすくなることがあり得ることに注意することが望ましい。 Thus, even when (1) there is a variance in the correlation peak time having the maximum peak value, and (2) there is a rare case where the maximum peak value is taken at a time longer than the shortest time among the correlation peak times. (3) Even when there is a correlation peak time having a small peak value, the representative value or median value of the histogram can be measured as the respiratory cycle. Then, in the further autocorrelation processing result of the autocorrelation processing results of the plurality of kinds of signal time lengths, the stable fluctuation in the long term is easier to see than the autocorrelation processing result of the plurality of kinds of signal time lengths. However, it is desirable to note that stable harmonic fluctuations may be more likely to appear in the long term in further autocorrelation processing results of the autocorrelation processing results for a plurality of types of signal time lengths.
呼吸周期測定の第６の方法として、相関処理結果加算部２４−３は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、自己相関処理結果の加算結果の最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、自己相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて加算の重み付けを実行する（図７の右欄の破線枠内の「更なる自己相関処理結果」を参照。）。本開示の更なる自己相関処理結果の加算処理を図９の右欄に示す。呼吸周期測定の第５の方法についても、呼吸周期測定の第２の方法と同様に、相関処理結果加算部２４−３は、自己相関処理結果の加算の重み付けを実行すればよい。 As a sixth method of measuring the respiratory cycle, the correlation processing result adding unit 24-3 determines whether the autocorrelation processing result is present in at least one of further autocorrelation processing results of the plurality of types of signal time lengths. When the correlation peak time having the maximum peak value of the addition result is measured as the respiratory cycle, the weighting of the addition is executed based on at least one of the temporal oldness and the correlation peak value of the autocorrelation processing result (the right column of FIG. 7). (Refer to "Further autocorrelation processing result" in the broken line box). The addition processing of the further autocorrelation processing result of the present disclosure is shown in the right column of FIG. 9. Also in the fifth method of measuring the respiratory cycle, the correlation processing result adding unit 24-3 may perform weighting of the addition of the autocorrelation processing result, as in the second method of measuring the respiratory cycle.
図９の右欄では、相関処理結果加算部２４−３は、自己相関処理結果の加算結果において、相関ピーク時刻のうちの最大ピーク時刻＝約２．０秒を呼吸周期として測定する。このように、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、自己相関処理結果の加算結果での最大ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。ただし、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、長期的に安定した高調波変動がより現れやすくなることがあり得ることに注意することが望ましい。 In the right column of FIG. 9, the correlation processing result addition unit 24-3 measures the maximum peak time of correlation peak times=about 2.0 seconds as the respiratory cycle in the addition result of the autocorrelation processing results. Thus, even when (1) there is a variance in the correlation peak time having the maximum peak value, and (2) there is a rare case where the maximum peak value is taken at a time longer than the shortest time among the correlation peak times. (3) Even when there is a correlation peak time having a small peak value, the maximum peak time in the addition result of the autocorrelation processing results can be measured as the respiratory cycle. Then, in the further autocorrelation processing result of the autocorrelation processing results of the plurality of kinds of signal time lengths, the stable fluctuation in the long term is easier to see than the autocorrelation processing result of the plurality of kinds of signal time lengths. However, it is desirable to note that stable harmonic fluctuations may be more likely to appear in the long term in further autocorrelation processing results of the autocorrelation processing results for a plurality of types of signal time lengths.
呼吸周期測定の第１〜６の方法を用いても、相関ピークを呼吸成分又は高調波成分に精度良く分類することができないときには、以下の追加方法で呼吸周期を測定すればよい。 Even when the first to sixth methods for measuring the respiratory cycle are used, if the correlation peak cannot be accurately classified into the respiratory component or the harmonic component, the respiratory cycle may be measured by the following additional method.
呼吸周期測定部２４は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、又は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピークを呼吸成分又は高調波成分に分類する。 The breathing cycle measuring unit 24 determines whether or not at least one of the autocorrelation processing results for a plurality of types of signal time lengths or at least one of the further autocorrelation processing results for a plurality of types of signal time lengths. In, the correlation peak is classified into a respiratory component or a harmonic component.
ここで、第１の追加方法として、呼吸周期測定部２４は、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい自然数ｎの個数が、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい自然数ｎの個数より多いときに、第２ピーク時刻を呼吸周期として測定する。 Here, as a first addition method, the respiratory cycle measuring unit 24 determines that the number of natural numbers n whose correlation peak value at the 2n-th peak time is larger than the correlation peak value at the 2n-1-th peak time is the 2n-th peak time. The second peak time is measured as the respiratory cycle when the correlation peak value in 1 is larger than the number of natural numbers n smaller than the correlation peak value at the 2n-1 peak time.
なお、第１の追加方法に先立ち、自然数ｎの個数範囲を設定することが望ましい。また、第１の追加方法に代えて、呼吸成分の相関ピーク値が高調波成分の相関ピーク値より大きくなるように、解析パラメータを適応的に設定してもよい。 It is desirable to set the number range of the natural number n prior to the first addition method. Further, instead of the first addition method, the analysis parameter may be adaptively set so that the correlation peak value of the respiratory component becomes larger than the correlation peak value of the harmonic component.
図９では、呼吸周期測定の第３、６の方法（自己相関処理結果の加算処理）を前提として、第１の追加方法を実行してもよい。図６では、呼吸周期測定の第１、４の方法（各自己相関処理結果の最大ピーク値検出）を前提として、第１の追加方法を実行してもよい。 In FIG. 9, the first additional method may be executed on the premise of the third and sixth methods of respiratory cycle measurement (addition processing of the autocorrelation processing result). In FIG. 6, the first additional method may be executed on the premise of the first and fourth methods of measuring the respiratory cycle (detection of the maximum peak value of each autocorrelation processing result).
具体例（不図示）として、自然数ｎ＝１であるときに、第２ピーク時刻での相関ピーク値は、第１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい。自然数ｎ＝２であるときに、第４ピーク時刻での相関ピーク値は、第３ピーク時刻での相関ピーク値より大きい。自然数ｎ＝３であるときに、第６ピーク時刻での相関ピーク値は、第５ピーク時刻での相関ピーク値より大きい。よって、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい自然数ｎの個数（２個）は、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい自然数ｎの個数（１個）より多い。そこで、呼吸周期測定部２４は、第２ピーク時刻＝約２．０秒を呼吸周期として測定する。 As a specific example (not shown), when the natural number n=1, the correlation peak value at the second peak time is smaller than the correlation peak value at the first peak time. When the natural number n=2, the correlation peak value at the fourth peak time is larger than the correlation peak value at the third peak time. When the natural number n=3, the correlation peak value at the sixth peak time is larger than the correlation peak value at the fifth peak time. Therefore, when the correlation peak value at the 2n-th peak time is larger than the correlation peak value at the 2n-1-peak time, the number (2) of natural numbers n is the correlation peak value at the 2n-peak time is the 2n-1-peak. It is larger than the number (1) of natural numbers n smaller than the correlation peak value at time. Therefore, the respiratory cycle measuring unit 24 measures the second peak time=about 2.0 seconds as the respiratory cycle.
一方で、第２の追加方法として、呼吸周期測定部２４は、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい現在又は過去の自己相関処理結果の個数が、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい現在又は過去の自己相関処理結果の個数より多いときに、第２ピーク時刻を呼吸周期として測定する。 On the other hand, as a second addition method, the respiratory cycle measurement unit 24 determines the number of current or past autocorrelation processing results in which the correlation peak value at the 2n-th peak time is larger than the correlation peak value at the 2n-1-peak time. However, when the correlation peak value at the 2n-th peak time is larger than the number of current or past autocorrelation processing results smaller than the correlation peak value at the 2n-1-peak time, the second peak time is measured as the respiratory cycle. ..
なお、第２の追加方法に先立ち、自己相関処理結果の個数範囲を設定することが望ましい。また、第２の追加方法に代えて、呼吸成分の相関ピーク値が高調波成分の相関ピーク値より大きくなるように、解析パラメータを適応的に設定してもよい。 It is desirable to set the number range of the autocorrelation processing result before the second addition method. Further, instead of the second addition method, the analysis parameter may be adaptively set so that the correlation peak value of the respiratory component becomes larger than the correlation peak value of the harmonic component.
図９では、呼吸周期測定の第３、６の方法（自己相関処理結果の加算処理）を前提として、第２の追加方法を実行してもよい。図６では、呼吸周期測定の第１、４の方法（各自己相関処理結果の最大ピーク値検出）を前提として、第２の追加方法を実行してもよい。 In FIG. 9, the second additional method may be executed on the premise of the third and sixth methods of breathing cycle measurement (addition processing of autocorrelation processing results). In FIG. 6, the second additional method may be executed on the premise of the first and fourth methods of measuring the respiratory cycle (detection of the maximum peak value of each autocorrelation processing result).
具体例（不図示）として、自然数ｎ＝１であるとする。現在の自己相関処理結果では、第２ピーク時刻での相関ピーク値は、第１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい。現在より１回分だけ過去の自己相関処理結果では、第２ピーク時刻での相関ピーク値は、第１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい。現在より２回分だけ過去の自己相関処理結果では、第２ピーク時刻での相関ピーク値は、第１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい。よって、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい現在又は過去の自己相関処理結果の個数（２個）は、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい現在又は過去の自己相関処理結果の個数（１個）より多い。そこで、呼吸周期測定部２４は、第２ピーク時刻＝約２．０秒を呼吸周期として測定する。 As a specific example (not shown), it is assumed that the natural number n=1. In the current autocorrelation processing result, the correlation peak value at the second peak time is smaller than the correlation peak value at the first peak time. In the result of autocorrelation processing one time past from the present, the correlation peak value at the second peak time is larger than the correlation peak value at the first peak time. In the result of autocorrelation processing two times past the present, the correlation peak value at the second peak time is larger than the correlation peak value at the first peak time. Therefore, the number (2) of the current or past autocorrelation processing results in which the correlation peak value at the 2n-th peak time is larger than the correlation peak value at the 2n-1-peak time is the correlation peak value at the 2n-peak time. Is larger than the number (1) of the current or past autocorrelation processing results that is smaller than the correlation peak value at the 2n−1 peak time. Therefore, the respiratory cycle measuring unit 24 measures the second peak time=about 2.0 seconds as the respiratory cycle.
このように、第２ｎピーク時刻での呼吸成分の相関ピーク値が第２ｎ−１ピーク時刻での高調波成分の相関ピーク値より小さい自然数ｎが稀に存在するときでも、相関ピークを呼吸成分又は高調波成分に精度良く分類することができる。そして、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。 As described above, even when there is a rare natural number n in which the correlation peak value of the respiratory component at the 2n-th peak time is smaller than the correlation peak value of the harmonic component at the 2n−1-peak time, It is possible to accurately classify the harmonic components. Then, in the further autocorrelation processing result of the autocorrelation processing results of the plurality of kinds of signal time lengths, the stable fluctuation in the long term is easier to see than the autocorrelation processing result of the plurality of kinds of signal time lengths.
本開示の第１の方法の呼吸周期測定の結果を図１０に示す。図１０では、図２の本開示の第１の方法として、現時点から１０秒及び２０秒の自己相関処理時間で、自己相関処理を「切り替え」実行している。図１０の左欄では、自己相関係数が０．５を超える相関ピークについて、個数は十分でなく、これらの相関ピーク時刻に基づく１分間当たりの呼吸数について、特に早い呼吸が十分に検出されていない。図１０の右欄では、生体の状態変化（安静時と動作時との間の変化等）があるかどうかによらず、瞬時での及び平滑された１分間当たりの呼吸数について、特に早い呼吸が十分に検出されていない。 The result of the respiratory cycle measurement of the first method of the present disclosure is shown in FIG. In FIG. 10, as the first method of the present disclosure of FIG. 2, the autocorrelation processing is “switched” in the autocorrelation processing time of 10 seconds and 20 seconds from the present time. In the left column of FIG. 10, the number of correlation peaks having an autocorrelation coefficient exceeding 0.5 is not sufficient, and the number of respirations per minute based on the time of these correlation peaks is particularly fast. Not not. In the right column of FIG. 10, regardless of whether or not there is a change in the state of the living body (change between resting time and movement time, etc.), the instantaneous and smoothed breathing rate per minute is particularly fast. Is not detected sufficiently.
本開示の第１の方法の呼吸周期測定の結果を図１１に示す。図１１では、図２の本開示の第１の方法として、現時点から２秒、５秒、１０秒及び２０秒の自己相関処理時間で、自己相関処理を「切り替え」実行している。図１１の左欄では、自己相関係数が０．５を超える相関ピークについて、個数は多少増えるが、これらの相関ピーク時刻に基づく１分間当たりの呼吸数について、特に早い呼吸が十分に検出されていない。図１１の右欄では、生体の状態変化（安静時と動作時との間の変化等）があるかどうかによらず、瞬時での及び平滑された１分間当たりの呼吸数について、特に早い呼吸が十分に検出されていない。 The result of the respiratory cycle measurement of the first method of the present disclosure is shown in FIG. In FIG. 11, as the first method of the present disclosure in FIG. 2, the autocorrelation processing is “switched” for the autocorrelation processing time of 2 seconds, 5 seconds, 10 seconds, and 20 seconds from the present time. In the left column of FIG. 11, the number of correlation peaks with an autocorrelation coefficient exceeding 0.5 increases a little, but the number of respirations per minute based on the time of these correlation peaks is particularly fast. Not not. In the right column of FIG. 11, regardless of whether or not there is a change in the state of the living body (such as a change between rest and movement), the instantaneous and smoothed breathing rate per minute is particularly fast. Is not detected sufficiently.
本開示の第２の方法の呼吸周期測定の結果を図１２に示す。図１２では、図２の本開示の第２の方法として、現時点から２秒、５秒、１０秒及び２０秒の自己相関処理時間で、自己相関処理を「並列して」実行している。図１２の左欄では、自己相関係数が０．５を超える相関ピークについて、個数は十分であり、これらの相関ピーク時刻に基づく１分間当たりの呼吸数について、早い／遅い呼吸が十分に検出されている。図１２の右欄では、生体の状態変化（安静時と動作時との間の変化等）があるかどうかによらず、瞬時での及び平滑された１分間当たりの呼吸数について、早い／遅い呼吸が十分に検出されている。 The result of the respiratory cycle measurement of the second method of the present disclosure is shown in FIG. In FIG. 12, as the second method of the present disclosure of FIG. 2, autocorrelation processing is executed “in parallel” with autocorrelation processing time of 2 seconds, 5 seconds, 10 seconds and 20 seconds from the present time. In the left column of FIG. 12, the number of correlation peaks having an autocorrelation coefficient of more than 0.5 is sufficient, and the number of respirations per minute based on the time of these correlation peaks is sufficient to detect fast/slow respiration. Has been done. In the right column of FIG. 12, regardless of whether or not there is a change in the state of the living body (such as a change between a resting state and an operating state), the instantaneous and smoothed respiratory rate per minute is fast/slow. Breathing is well detected.
本実施形態では、レーダ信号の時系列変化について、「現時点」を終端時とする相関処理を実行している。変形例として、レーダ信号の時系列変化について、「任意時刻」を終端時とする相関処理を実行してもよい。本実施形態では、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期のリアルタイム測定を可能とすることができる。 In the present embodiment, the correlation process is performed with respect to the time series change of the radar signal, with the “current time” as the end time. As a modification, a correlation process may be executed with respect to the time series change of the radar signal, with the "arbitrary time" as the end time. In the present embodiment, it is possible to measure the respiratory cycle in real time even if there is a change in the waveform interval of the time series change of the radar signal.
本実施形態では、レーダ信号の時系列変化について、複数種類の信号時間長で相関処理を「並列して」実行している。変形例として、レーダ信号の時系列変化について、複数種類の信号時間長で相関処理を「順次」実行してもよい。本実施形態では、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期の高速測定を可能とすることができる。 In the present embodiment, the correlation processing is executed “in parallel” with respect to the time series change of the radar signal with a plurality of types of signal time lengths. As a modification, the correlation processing may be executed “sequentially” with respect to the time series change of the radar signal with a plurality of types of signal time lengths. In the present embodiment, it is possible to measure the respiratory cycle at high speed even if there is a change in the waveform interval of the time series change of the radar signal.
本実施形態では、レーダ信号の時系列変化の「自己」相関処理を実行している。変形例として、レーダ信号の時系列変化とサンプル波形（例えば、患者の過去の波形を事前に取得、又は、ウェーブレット変換のマザー関数及びスケール数等のパラメータを事前に設定。）との間の「相互」相関処理を実行してもよい。本実施形態では、生体個体差又は呼吸測定環境によらないで、呼吸周期の測定を可能とすることができる。 In the present embodiment, the “self” correlation processing of the time series change of the radar signal is executed. As a modified example, “between a time series change of a radar signal and a sample waveform (for example, a patient's past waveform is acquired in advance or parameters such as a mother function of wavelet transform and a scale number are set in advance.)”. Cross-correlation processing may be performed. In the present embodiment, it is possible to measure the respiratory cycle without depending on the biological individual difference or the respiratory measurement environment.
本実施形態では、時間無相関な雑音成分、周期的な振動成分及び呼吸成分の高調波成分等がフィルタ処理で除去される前における、レーダ信号の時系列変化について、相関処理を実行している。変形例として、時間無相関な雑音成分、周期的な振動成分及び呼吸成分の高調波成分等がフィルタ処理で除去された後における、レーダ信号の時系列変化について、相関処理を実行してもよい。 In the present embodiment, the correlation processing is executed for the time series change of the radar signal before the time-uncorrelated noise component, the periodic vibration component, the harmonic component of the respiratory component, etc. are removed by the filter processing. . As a modified example, the correlation processing may be executed for the time series change of the radar signal after the time-uncorrelated noise component, the periodic vibration component, the harmonic component of the respiratory component, and the like are removed by the filtering process. .
本開示の呼吸周期測定装置及び呼吸周期測定プログラムは、レーダ信号の時系列変化の相関処理結果に基づいて、呼吸周期を測定するにあたり、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、生体個体差又は呼吸測定環境によらないで、呼吸周期の測定を可能とすることができる。 The respiratory cycle measuring device and the respiratory cycle measuring program of the present disclosure measure the respiratory cycle based on the correlation processing result of the time series change of the radar signal, even if there is a change in the waveform interval of the time series change of the radar signal. It is possible to measure the respiratory cycle without depending on the individual difference of the living body or the respiratory measurement environment.
Ｂ：呼吸周期測定システム
Ｖ：生体表面
１：レーダ装置
２：呼吸周期測定装置
１１：レーダ送受信部
１２：ＩＱ検波部
１３：ＡＤ変換部
２１：重心位置算出部
２２：ＩＱ変位抽出部
２３：相関処理実行部
２３−１：第１相関処理実行部
２３−ｎ：第ｎ相関処理実行部
２４：呼吸周期測定部
２４−１：最大相関ピーク抽出部
２４−２：ヒストグラム作成部
２４−３：相関処理結果加算部
B: Respiratory cycle measuring system V: Biological surface 1: Radar device 2: Respiratory cycle measuring device 11: Radar transmitter/receiver 12: IQ detector 13: AD converter 21: Center of gravity position calculator 22: IQ displacement extractor 23: Correlation Processing execution unit 23-1: first correlation processing execution unit 23-n: nth correlation processing execution unit 24: respiratory cycle measurement unit 24-1: maximum correlation peak extraction unit 24-2: histogram creation unit 24-3: correlation Processing result adder
Claims (8)
前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する呼吸周期測定部と、
を備えることを特徴とする呼吸周期測定装置。 Regarding a time series change of the radar signal that is irradiated to the surface of the living body and reflected from the surface of the living body, a correlation processing execution unit that executes correlation processing with a plurality of types of signal time lengths,
At least one of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, a respiratory cycle measuring unit that measures the correlation peak time as a respiratory cycle,
A respiratory cycle measuring device comprising:
ことを特徴とする、請求項１に記載の呼吸周期測定装置。 The correlation processing execution unit executes the correlation processing in parallel for the time series change of the radar signal with the plurality of types of signal time lengths ending at the present time. Respiratory cycle measuring device.
ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の呼吸周期測定装置。 The breathing cycle measuring device according to claim 1 or 2, wherein the correlation processing execution unit performs autocorrelation processing on the time series changes of the radar signal with the plurality of types of signal time lengths.
ことを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の呼吸周期測定装置。 The respiratory cycle measuring unit, in at least one of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, or in at least one of the autocorrelation processing results of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, The respiratory cycle measuring device according to any one of claims 1 to 3, wherein a correlation peak time having a maximum peak value is measured as a respiratory cycle.
ことを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の呼吸周期測定装置。 The respiratory cycle measuring unit, in at least one of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, or in at least one of the autocorrelation processing results of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, When measuring the correlation peak time having a representative value or median of the histogram of the correlation peak time as the respiratory cycle, frequency weighting should be executed based on at least one of the temporal oldness and the correlation peak value of the correlation processing result. The respiratory cycle measuring device according to any one of claims 1 to 3, which is characterized.
ことを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の呼吸周期測定装置。 The respiratory cycle measuring unit, in at least one of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, or in at least one of the autocorrelation processing results of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, When measuring the correlation peak time having the maximum peak value of the addition result of the correlation processing as the respiratory cycle, the addition weighting is performed based on at least one of the temporal oldness and the correlation peak value of the correlation processing result. The respiratory cycle measuring device according to any one of claims 1 to 3.
ことを特徴とする、請求項１から６のいずれかに記載の呼吸周期測定装置。 The respiratory cycle measuring unit, in at least one of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, or in at least one of the autocorrelation processing results of the correlation processing results in the plurality of types of signal time length, In classifying a correlation peak into a respiratory component or a harmonic component, (1) the number of natural numbers n whose correlation peak value at the 2n-th peak time is larger than the correlation peak value at the 2n-1-peak time is the 2n-peak time. The second peak time is measured as a respiratory cycle when the correlation peak value at is greater than the number of natural numbers n smaller than the correlation peak value at the second n-1 peak time, or (2) at the second n peak time The correlation peak value at the 2n-1 peak time is greater than the correlation peak value at the 2n-1 peak time. The number of current or past correlation processing results is greater than the correlation peak value at the 2n-1 peak time. The respiratory cycle measuring device according to any one of claims 1 to 6, wherein the second peak time is measured as a respiratory cycle when the number is smaller than the number of small current or past correlation processing results.
前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する呼吸周期測定ステップと、
を順にコンピュータに実行させるための呼吸周期測定プログラム。 For a time series change of the radar signal that is irradiated to the surface of the living body and reflected from the surface of the living body, a correlation processing execution step that executes correlation processing with a plurality of types of signal time lengths,
At least one of the correlation processing results in the signal time length of the plurality of types, a respiratory cycle measuring step of measuring the correlation peak time as a respiratory cycle,
Respiratory cycle measurement program to make the computer execute in sequence.
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