JP2021145930A - Pulse wave analyzer, pulse wave analysis method and program - Google Patents
Pulse wave analyzer, pulse wave analysis method and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021145930A JP2021145930A JP2020049114A JP2020049114A JP2021145930A JP 2021145930 A JP2021145930 A JP 2021145930A JP 2020049114 A JP2020049114 A JP 2020049114A JP 2020049114 A JP2020049114 A JP 2020049114A JP 2021145930 A JP2021145930 A JP 2021145930A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pulse wave
- frequency
- signal
- intensity
- wave signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 54
- 238000012951 Remeasurement Methods 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 10
- 210000005037 parasympathetic nerve Anatomy 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 4
- 210000000467 autonomic pathway Anatomy 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 4
- 238000013186 photoplethysmography Methods 0.000 description 4
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 4
- 230000002889 sympathetic effect Effects 0.000 description 4
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 3
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 3
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 210000003403 autonomic nervous system Anatomy 0.000 description 2
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000008035 nerve activity Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 210000001002 parasympathetic nervous system Anatomy 0.000 description 2
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 206010005746 Blood pressure fluctuation Diseases 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 208000016252 change in skin color Diseases 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000003340 mental effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000011410 subtraction method Methods 0.000 description 1
- 210000002820 sympathetic nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
Description
本発明は、脈波解析装置、脈波解析方法及びプログラムに関するものである。 The present invention relates to a pulse wave analyzer, a pulse wave analysis method and a program.
従来、生体から取得できる脈波等を解析して、生体の様々な状態を示す指標を評価する技術が知られている。例えば、指標は、脈拍数又は脈拍変動指標等である。 Conventionally, there is known a technique of analyzing an pulse wave or the like that can be obtained from a living body and evaluating an index indicating various states of the living body. For example, the index is a pulse rate or a pulse fluctuation index.
また、脈拍変動指標は、脈拍のピーク間隔の揺らぎを評価する指標である。具体的には、脈拍変動指標には、０．０４Ｈｚ（ヘルツ）乃至０．１５Ｈｚ程度となる低周波成分を示すＬＦ（Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、０．１５Ｈｚ乃至０．４０Ｈｚ程度となる高周波成分を示すＨＦ（Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、及び、ＬＦとＨＦの比をとったＬＦ／ＨＦ等の指標がある。そして、これらの指標は、生体の自律神経の働きと関連するため、脈拍変動指標から、生体の自律神経の状態が評価できる。例えば、生体の自律神経の状態から、生体の疲れ又は病気等が把握できる。 The pulse fluctuation index is an index for evaluating the fluctuation of the peak interval of the pulse. Specifically, the pulse fluctuation index includes LF (Low Frequency) showing a low frequency component of about 0.04 Hz (hertz) to 0.15 Hz, and HF showing a high frequency component of about 0.15 Hz to 0.40 Hz. (High Frequency), and there are indexes such as LF / HF which is the ratio of LF and HF. Since these indexes are related to the function of the autonomic nerves of the living body, the state of the autonomic nerves of the living body can be evaluated from the pulse fluctuation index. For example, fatigue or illness of a living body can be grasped from the state of the autonomic nerves of the living body.
例えば、フォトプレチスモグラフィ（ＰＰＧ）といった光の反射率又は透過率の時間変化を評価する技術が知られている。そして、取得される指標の精度及び信頼性を高めるため、ＰＰＧを取得する手段として、カメラを用いて非接触で計測する。このようにして、取得する信号のスペクトルは、基本周波数、すなわち、平均脈拍数に対応する周波数の強度が最も強く、高調波が弱くなる。このように、ＰＰＧ信号の品質を評価する技術が知られている（例えば、特許文献１等）。
For example, a technique for evaluating the time change of the reflectance or transmittance of light, such as photoplethysmography (PPG), is known. Then, in order to improve the accuracy and reliability of the acquired index, the measurement is performed in a non-contact manner using a camera as a means for acquiring PPG. In this way, the spectrum of the acquired signal has the strongest intensity of the fundamental frequency, that is, the frequency corresponding to the average pulse rate, and the harmonics are weakened. As described above, a technique for evaluating the quality of a PPG signal is known (for example,
しかしながら、従来の脈波品質評価技術では、脈波信号の品質が高いと判定された場合でも、脈拍変動指標の算出精度が悪くなることがあり、脈拍変動指標の信頼性を担保することができない場合がある。 However, with the conventional pulse wave quality evaluation technique, even if it is determined that the quality of the pulse wave signal is high, the calculation accuracy of the pulse fluctuation index may deteriorate, and the reliability of the pulse fluctuation index cannot be guaranteed. In some cases.
本発明の１つの側面は、脈拍変動指標の信頼性を担保することが可能な、脈波品質の評価方法を提供することを目的としている。 One aspect of the present invention is to provide a method for evaluating pulse wave quality that can ensure the reliability of the pulse fluctuation index.
上述した課題を解決するために、本発明の一態様である、脈波解析装置は、
脈波信号を取得する脈波信号取得部と、
前記脈波信号の周波数を分析する周波数分析部と、
前記周波数のうち、周波数スペクトルから脈波信号の基本周波数を検出する検出部と、
少なくとも、前記基本周波数より所定値分周波数が低い第２周波数、又は、前記基本周波数より所定値分周波数が高い第３周波数のうち、いずれか一方を基準にした信号強度を計算する計算部と、
前記脈波信号に含まれるノイズのノイズ強度を算出して、前記信号強度及び前記ノイズ強度に基づいて前記脈波信号を評価する評価部とを備える。
In order to solve the above-mentioned problems, the pulse wave analyzer, which is one aspect of the present invention, is
A pulse wave signal acquisition unit that acquires a pulse wave signal,
A frequency analysis unit that analyzes the frequency of the pulse wave signal,
Of the frequencies, a detector that detects the fundamental frequency of the pulse wave signal from the frequency spectrum, and
At least, a calculation unit that calculates the signal strength based on either a second frequency that is lower than the fundamental frequency by a predetermined value or a third frequency that is higher than the fundamental frequency by a predetermined value.
It is provided with an evaluation unit that calculates the noise intensity of noise contained in the pulse wave signal and evaluates the pulse wave signal based on the signal intensity and the noise intensity.
脈拍変動指標の信頼性を担保することが可能な、脈波品質の評価方法を提供できる。 It is possible to provide a method for evaluating pulse wave quality that can ensure the reliability of the pulse fluctuation index.
以下、本発明の実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付し、重複する説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the present specification and the drawings, the components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted.
＜脈波解析装置例＞
図１は、脈波解析装置の例を示す図である。例えば、脈波解析装置の例である脈波解析装置１は、カメラ等の撮像装置１Ｈ１を有する。そして、脈波解析装置１は、撮像装置１Ｈ１によって、生体情報を取得する対象となる生体１００を撮像する。次に、撮像装置１Ｈ１が撮像した画像に基づいて、脈波解析装置１は、生体１００の脈波等を示す脈波信号を取得する。
<Example of pulse wave analysis device>
FIG. 1 is a diagram showing an example of a pulse wave analysis device. For example, the pulse
＜ハードウェアの構成例＞
図２は、ハードウェアの構成例を示す図である。
<Hardware configuration example>
FIG. 2 is a diagram showing an example of hardware configuration.
ＣＰＵ１０は、脈波解析装置１の制御や脈波の品質を評価するための演算等を実行する中央処理装置である。
The
記憶装置１１は、脈波解析装置１で実行されるプログラムや処理で生成されるデータを記憶する記憶装置である。例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）又はこれらの組み合わせである。
The
Ｉ／Ｆ１２は、外部装置と接続するためのインタフェースである。例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標）等のハードウェアインターフェースや、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ等のネットワークインターフェースである。 The I / F12 is an interface for connecting to an external device. For example, it is a hardware interface such as USB (Universal Serial Bus) or HDMI (registered trademark), or a network interface such as a wired LAN or a wireless LAN.
入力装置１３は、外部からの情報を入力する装置である。例えば、マウス、キーボード、マイク、タッチパネルである。入力装置１３は、Ｉ／Ｆ１２を介して接続された構成であっても良い。
The
出力装置１４は、外部に情報を出力する装置である。例えばディスプレイ、スピーカーである。出力装置１４は、Ｉ／Ｆ１２を介して接続された構成であっても良い。
The
ＣＰＵ１０、記憶装置１１、Ｉ／Ｆ１２、入力装置１３、出力装置１４は、システムバス１５を介して互いに接続されている。
The
また、脈波解析装置１は、Ｉ／Ｆ１２を介して脈波計測装置２と接続されている。脈波計測装置２は、生体の脈波信号を計測する装置であり、既存の計測装置を利用することができる。例えば光学式の接触脈波センサや、カメラを用いた非接触の脈波計測装置を利用すれば良い。
Further, the pulse
＜機能構成例＞
図３は、機能構成例を示す図である。例えば、脈波解析装置１は、脈波信号取得部１Ｆ１、周波数分析部１Ｆ２、検出部１Ｆ３、計算部１Ｆ４、及び、評価部１Ｆ５を備える機能構成である。また、脈波解析装置１は、調整部１Ｆ６、及び、指標計算部１Ｆ７を更に備える機能構成が望ましい。以下、図示する機能構成を例に説明する。
<Functional configuration example>
FIG. 3 is a diagram showing an example of functional configuration. For example, the pulse
例えば、脈波信号取得部１Ｆ１等は、撮像装置１Ｈ１又はＩ／Ｆ１２等の計測装置、インタフェース又はこれらの組み合わせ等で実現する。その他の構成は、ＣＰＵ１０、及び、記憶装置１１等の演算装置、制御装置、及び、記憶装置を協働して動作させて処理を行うことで実現する。
For example, the pulse wave signal acquisition unit 1F1 and the like are realized by a measuring device such as an imaging device 1H1 or I / F12, an interface, or a combination thereof. Other configurations are realized by operating the
＜全体処理例＞
図４は、全体処理例を示す図である。
<Overall processing example>
FIG. 4 is a diagram showing an example of overall processing.
＜脈波信号を取得する手順の例＞（ステップＳ１）
脈波信号取得部１Ｆ１は、脈波信号を取得する。例えば、脈波信号の例である脈波を示す信号（以下「脈波信号」という。）は、以下のように取得される。
<Example of procedure for acquiring pulse wave signal> (step S1)
The pulse wave signal acquisition unit 1F1 acquires a pulse wave signal. For example, a signal indicating a pulse wave (hereinafter, referred to as “pulse wave signal”), which is an example of a pulse wave signal, is acquired as follows.
図５は、脈波信号を取得する手順の例を示す図である。 FIG. 5 is a diagram showing an example of a procedure for acquiring a pulse wave signal.
＜動画データの取得例＞（ステップＳ２０）
脈波信号取得部１Ｆ１は、動画データを取得する。例えば、脈波信号取得部１Ｆ１は、３０ｆｐｓ（フレーム毎秒）程度で撮像を行い、動画データを取得する。
<Example of acquiring video data> (step S20)
The pulse wave signal acquisition unit 1F1 acquires moving image data. For example, the pulse wave signal acquisition unit 1F1 takes an image at about 30 fps (frames per second) and acquires moving image data.
＜顔における特徴点座標を算出する手順の例＞（ステップＳ２１）
脈波信号取得部１Ｆ１は、顔における特徴点座標を算出する。具体的には、まず、脈波信号取得部１Ｆ１は、撮像された画像から、目、口及び鼻等の特徴点の座標を検出する。なお、各部位の検出は、例えば、公知の顔認証技術等によって実現できる。
<Example of procedure for calculating feature point coordinates on face> (step S21)
The pulse wave signal acquisition unit 1F1 calculates the feature point coordinates on the face. Specifically, first, the pulse wave signal acquisition unit 1F1 detects the coordinates of feature points such as eyes, mouth, and nose from the captured image. The detection of each part can be realized by, for example, a known face recognition technique or the like.
＜脈波信号の抽出に用いる画素の領域を設定する手順の例＞（ステップＳ２２）
脈波信号取得部１Ｆ１は、脈波信号の抽出に用いる画素の領域を設定する。すなわち、脈波信号取得部１Ｆ１は、動画データから脈波信号が抽出できるように、設定を行う。具体的には、脈波信号取得部１Ｆ１は、ステップＳ２１による算出結果に基づいて、生体の鼻及び頬を含む領域を設定する。
<Example of procedure for setting the pixel area used for extracting the pulse wave signal> (step S22)
The pulse wave signal acquisition unit 1F1 sets a pixel region used for extracting the pulse wave signal. That is, the pulse wave signal acquisition unit 1F1 makes settings so that the pulse wave signal can be extracted from the moving image data. Specifically, the pulse wave signal acquisition unit 1F1 sets a region including the nose and cheeks of the living body based on the calculation result in step S21.
また、この場合において、設定される領域は、目及び口が領域内に入らない程度に設定される。なお、領域の設定は、顔認証等に基づいて行われるに限られない。例えば、ユーザによる操作によって、領域の始点位置、幅及び高さ等が入力され、設定が行われてもよい。また、領域は、複数に分割されて設定されてもよい。例えば、領域は、鼻を含む領域と、左頬を含む領域と、右頬を含む領域とに分割されて設定されてもよい。 Further, in this case, the set area is set so that the eyes and mouth do not enter the area. The area setting is not limited to the face recognition and the like. For example, the start point position, width, height, and the like of the area may be input and set by the operation by the user. Further, the area may be divided into a plurality of areas and set. For example, the region may be divided into a region including the nose, a region including the left cheek, and a region including the right cheek.
＜領域内の画素値を平均化する手順の例＞（ステップＳ２３）
脈波信号取得部１Ｆ１は、領域内の画素値を平均化する。具体的には、脈波信号取得部１Ｆ１は、ステップＳ２２で設定される領域から生成される画像が有するＲ、Ｇ及びＢ等の画素値を平均化して、それぞれの平均値を計算する。
<Example of procedure for averaging pixel values in a region> (step S23)
The pulse wave signal acquisition unit 1F1 averages the pixel values in the region. Specifically, the pulse wave signal acquisition unit 1F1 averages the pixel values such as R, G, and B of the image generated from the region set in step S22, and calculates the average value of each.
生体の脈拍に起因する画素値の変化は、微小な変化である。そのため、１画素単位では、ノイズの影響が大きい。そこで、複数の画素が示すそれぞれの画素値を平均化すると、脈波信号に対するノイズの影響が低減できる。 The change in the pixel value due to the pulse of the living body is a minute change. Therefore, the influence of noise is large in units of one pixel. Therefore, by averaging the pixel values of the plurality of pixels, the influence of noise on the pulse wave signal can be reduced.
＜脈波信号を生成する手順の例＞（ステップＳ２４）
脈波信号取得部１Ｆ１は、脈波信号を生成する。例えば、脈波信号取得部１Ｆ１は、ステップＳ２３で計算される平均値に基づいて、下記（１）式を計算して、脈波信号の値（下記（１）式におけるｐ０（ｎ）である。）を生成する。
ｐ０（ｎ）＝ａｒ×ｒ（ｎ）＋ａｇ×ｇ（ｎ）＋ａｂ×ｂ（ｎ） （１）
上記（１）式では、「ｎ」は、フレーム番号を示す値である。また、「ｒ（ｎ）」は、「ｎ」フレーム目の画像が示すＲの画素値である。同様に、「ｇ（ｎ）」は、「ｎ」フレーム目の画像が示すＧの画素値である。さらに、「ｂ（ｎ）」は、「ｎ」フレーム目の画像が示すＢの画素値である。
<Example of procedure for generating a pulse wave signal> (step S24)
The pulse wave signal acquisition unit 1F1 generates a pulse wave signal. For example, the pulse wave signal acquisition unit 1F1 calculates the following equation (1) based on the average value calculated in step S23, and is the value of the pulse wave signal (p0 (n) in the following equation (1)). .) Is generated.
p0 (n) = a r × r (n) + a g × g (n) + a b × b (n) (1)
In the above equation (1), "n" is a value indicating a frame number. Further, "r (n)" is a pixel value of R indicated by the image in the "n" frame. Similarly, "g (n)" is a pixel value of G indicated by the image in the "n" frame. Further, "b (n)" is a pixel value of B indicated by the image in the "n" frame.
また、上記（１）式では、「ａｒ」は、Ｒに対する重みとなる係数である。同様に、「ａｇ」は、Ｇに対する重みとなる係数である。さらに、「ａｂ」は、Ｂに対する重みとなる係数である。 Further, in the above equation (1), " ar " is a coefficient that is a weight with respect to R. Similarly, " ag " is a coefficient that is a weight with respect to G. Further, " ab " is a coefficient that is a weight with respect to B.
例えば、「ａｒ」、「ａｇ」及び「ａｂ」は、あらかじめ「ａｒ＝０」、「ａｇ＝１」、「ａｂ＝０」と設定されると、脈波信号取得部１Ｆ１は、Ｇの成分だけを抽出した脈波信号を生成できる。生体の脈拍に起因する画素値の変化は、Ｇの成分から観察できる。したがって、上記のような設定とすると、脈波信号取得部１Ｆ１は、生体の脈拍に起因する画素値の変化を観察しやすい脈波信号を生成できる。 For example, if " ar ", " ag " and " ab " are set in advance as " ar = 0", " ag = 1" and " ab = 0", the pulse wave signal acquisition unit 1F1 can generate a pulse wave signal by extracting only the G component. The change in pixel value due to the pulse of the living body can be observed from the component of G. Therefore, with the above settings, the pulse wave signal acquisition unit 1F1 can generate a pulse wave signal that makes it easy to observe changes in pixel values due to the pulse of the living body.
ほかにも、「ａｒ」、「ａｇ」及び「ａｂ」は、あらかじめ「ａｒ＝−ｋ」、「ａｇ＝１」、「ａｂ＝０」等と設定されてもよい。このような設定であると、脈波信号は、Ｇの成分から、「ｋ」で補正されたＲの成分を引いた値で生成される。 In addition, “ ar ”, “ ag ” and “ ab ” may be set in advance as “ ar = −k”, “ ag = 1”, “ ab = 0” and the like. With such a setting, the pulse wave signal is generated by subtracting the R component corrected by "k" from the G component.
このようにすると、脈波信号取得部１Ｆ１は、Ｇの成分に含まれる体動等を起因とするノイズを低減させることができる。なお、ノイズは、例えば、周辺の光量の変化又は光源のちらつき等の周辺環境の変化が起因する場合もある。 In this way, the pulse wave signal acquisition unit 1F1 can reduce noise caused by body movement or the like included in the G component. The noise may be caused by, for example, a change in the amount of light in the surroundings or a change in the surrounding environment such as flickering of a light source.
したがって、設定係数「ｋ」は、ノイズとなる成分が少なくなるように設定される。なお、「ｋ」は、正の値である。また、「ｋ」は、例えば、フレームごとに設定されてもよい。 Therefore, the setting coefficient "k" is set so that the component that becomes noise is reduced. In addition, "k" is a positive value. Further, "k" may be set for each frame, for example.
また、領域が複数設定される場合がある。このような場合には、脈波解析装置１は、まず、領域ごとに、それぞれの脈波信号を生成する。そして、脈波解析装置１は、複数の脈波信号を合成して１つの脈波信号としてもよい。具体的には、脈波解析装置１は、加算平均等によって、複数の脈波信号を合成する。すなわち、脈波解析装置１は、領域ごとの脈波信号を平均して、合成してもよい。他にも、脈波解析装置１は、領域ごとの脈波信号に重み付けをして合成してもよい。
In addition, a plurality of areas may be set. In such a case, the pulse
以上のような処理を行うと、脈波信号として、例えば、以下のような脈波信号を取得できる。 By performing the above processing, for example, the following pulse wave signal can be obtained as the pulse wave signal.
＜脈波信号の例＞
図６は、脈波信号の例を示す図である。例えば、脈波信号は、図示するような脈波信号である。なお、図では、横軸は、計測した時間を示す。一方で、縦軸は、脈波信号の信号強度を示す。
<Example of pulse wave signal>
FIG. 6 is a diagram showing an example of a pulse wave signal. For example, the pulse wave signal is a pulse wave signal as shown in the figure. In the figure, the horizontal axis indicates the measured time. On the other hand, the vertical axis indicates the signal strength of the pulse wave signal.
脈波は、脈拍による血管の容積変化を波形として捉えた信号であるそして、脈波信号は、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）等の照明装置を皮膚表面に向けて、緑色、赤色、赤外光、又は、これらを組み合わせた光等を当て、反射光又は透過光をフォトトランジスタで計測する光電脈波法等でも取得できる。 A pulse wave is a signal that captures a change in the volume of a blood vessel due to a pulse as a waveform. Alternatively, it can also be obtained by a photoelectric pulse wave method or the like in which a combination of these light or the like is applied and the reflected light or the transmitted light is measured by a phototransistor.
ほかにも、脈波信号は、動脈直上の皮膚に、加速度センサ又は圧力センサ等のセンサを貼り付けて脈波を計測する接触法等でも取得できる。又は、脈波信号は、顔等といった生体の一部を撮影した動画における皮膚の色変化から血管を流れる血流の変化を読み取り、心拍を抽出する非接触方法でも取得できる。また、脈波は、心電図と同様に、心臓の拍動に応じて周期的な波形が計測される。 In addition, the pulse wave signal can also be obtained by a contact method or the like in which a sensor such as an acceleration sensor or a pressure sensor is attached to the skin directly above the artery to measure the pulse wave. Alternatively, the pulse wave signal can also be obtained by a non-contact method of extracting a heartbeat by reading a change in blood flow flowing through a blood vessel from a change in skin color in a moving image of a part of a living body such as a face. Further, as for the pulse wave, a periodic waveform is measured according to the pulsation of the heart, similarly to the electrocardiogram.
以下、図示するような脈波信号を例に説明する。 Hereinafter, a pulse wave signal as shown will be described as an example.
＜脈波信号の品質を評価する手順の例＞（ステップＳ２）
評価部１Ｆ５は、脈波信号の品質を評価する。具体的には、脈波信号は、以下のようにして評価される。
<Example of procedure for evaluating the quality of pulse wave signal> (Step S2)
The evaluation unit 1F5 evaluates the quality of the pulse wave signal. Specifically, the pulse wave signal is evaluated as follows.
図７は、脈波信号を評価する手順の例を示す図である。 FIG. 7 is a diagram showing an example of a procedure for evaluating a pulse wave signal.
＜周波数分析を行う手順の例＞（ステップＳ３１）
周波数分析部１Ｆ２は、脈波信号の周波数分析を行う。例えば、周波数分析部１Ｆ２は、脈波信号に対してＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、高速フーリエ変換）又はＭＥＭ（Ｍａｘｉｍａｍ Ｅｎｔｒｏｐｙ Ｍｅｔｈｏｄ、最大エントロピー法）等を行う。このような周波数の分析によって、周波数分析部１Ｆ２は、脈波信号の周波数スペクトルを取得する。
<Example of procedure for performing frequency analysis> (step S31)
The frequency analysis unit 1F2 performs frequency analysis of the pulse wave signal. For example, the frequency analysis unit 1F2 performs FFT (Fast Fourier Transform, Fast Fourier Transform) or MEM (Maximam Entropy Method, maximum entropy method) on the pulse wave signal. By such frequency analysis, the frequency analysis unit 1F2 acquires the frequency spectrum of the pulse wave signal.
例えば、ＦＦＴで周波数を分析する場合には、以下のような処理が行われる。 For example, when analyzing the frequency by FFT, the following processing is performed.
第１に、周波数分析部１Ｆ２は、脈波信号のデータ点数が２の累乗となるようにデータ点数を調整する。具体的には、ゼロパディング（ｚｅｒｏ ｐａｄｄｉｎｇ）等によって、データ点数が調整される。 First, the frequency analysis unit 1F2 adjusts the number of data points so that the number of data points of the pulse wave signal is a power of 2. Specifically, the number of data points is adjusted by zero padding or the like.
第２に、周波数分析部１Ｆ２は、ＦＦＴによって、パワースペクトル密度関数を算出する。パワースペクトル密度関数は、例えば、以下のような周波数スペクトルを示す関数である。 Second, the frequency analysis unit 1F2 calculates the power spectral density function by FFT. The power spectrum density function is, for example, a function showing the following frequency spectrum.
図８は、周波数スペクトルの例を示す図である。図では、横軸が周波数、かつ、縦軸が単位周波数あたりのパワー値に相当する周波数スペクトルの強度を示す。 FIG. 8 is a diagram showing an example of a frequency spectrum. In the figure, the horizontal axis shows the frequency and the vertical axis shows the intensity of the frequency spectrum corresponding to the power value per unit frequency.
以下、図示するような周波数分析結果を例に説明する。 Hereinafter, the frequency analysis result as shown will be described as an example.
なお、パワースペクトル密度関数を算出する上で、窓関数が用いられてもよい。また、パワースペクトル密度関数の代わりに、振幅スペクトル（縦軸が振幅値）やパワースペクトル（縦軸がパワー値）を用いても構わない。 A window function may be used to calculate the power spectral density function. Further, instead of the power spectrum density function, an amplitude spectrum (vertical axis is the amplitude value) or a power spectrum (vertical axis is the power value) may be used.
脈波信号は、ノイズ成分、脈波の基本周波数成分、脈波の位相揺らぎ成分、及び、脈波の高調波成分等を含む信号である。 The pulse wave signal is a signal including a noise component, a fundamental frequency component of the pulse wave, a phase fluctuation component of the pulse wave, a harmonic component of the pulse wave, and the like.
基本周波数成分は、図における周波数が「ｆｐ」である周波数帯域に現れる周波数成分である。このように、基本周波数成分は、周波数分析結果において、周波数スペクトルの強度が最も強くなるように現れる。 The fundamental frequency component is a frequency component that appears in the frequency band in which the frequency in the figure is "fp". In this way, the fundamental frequency component appears so that the intensity of the frequency spectrum becomes the strongest in the frequency analysis result.
以下、周波数分析結果に基づいて、基本周波数の周波数を「第１周波数ＦＲ１」という。基本周波数は、ノイズがない場合には、最も周波数スペクトルの強度が最も強い周波数である。ただし、ノイズの乗り方によっては、ノイズの方が基本周波数より強くなる場合もある。 Hereinafter, the frequency of the fundamental frequency is referred to as "first frequency FR1" based on the frequency analysis result. The fundamental frequency is the frequency with the strongest frequency spectrum intensity in the absence of noise. However, depending on how the noise is applied, the noise may be stronger than the fundamental frequency.
高調波成分は、基本周波数成分の周波数「ｆｐ」を整数倍した周波数帯域に現れる。具体的には、高調波成分は、「ｆｐ×２」、「ｆｐ×３」、・・・といった周波数帯域に現れる。また、高調波成分は、基本周波数成分より弱い周波数スペクトルの強度で現れる。 The harmonic component appears in a frequency band obtained by multiplying the frequency "fp" of the fundamental frequency component by an integer. Specifically, the harmonic component appears in a frequency band such as "fp x 2", "fp x 3", and so on. Further, the harmonic component appears with an intensity of a frequency spectrum weaker than that of the fundamental frequency component.
位相揺らぎ成分は、基本周波数成分の周波数「ｆｐ」とは所定値（以下所定値を「ｄｆ」とする。）分だけ離れた周波数帯域に現れる周波数成分である。したがって、位相揺らぎ成分は、図に示すように、「ｆｐ＋ｄｆ」及び「ｆｐ−ｄｆ」の周波数帯域に現れる周波数成分である。 The phase fluctuation component is a frequency component that appears in a frequency band separated by a predetermined value (hereinafter, the predetermined value is referred to as “df”) from the frequency “fp” of the fundamental frequency component. Therefore, the phase fluctuation component is a frequency component that appears in the frequency bands of "fp + df" and "fp-df" as shown in the figure.
以下、第１周波数より所定値分周波数が低い周波数（すなわち、「ｆｐ−ｄｆ」の周波数帯域に現れる周波数である。）成分の周波数を「第２周波数ＦＲ２」という。 Hereinafter, the frequency of the component whose frequency is lower than the first frequency by a predetermined value (that is, the frequency appearing in the frequency band of "fp-df") is referred to as "second frequency FR2".
また、第１周波数より所定値分周波数が高い周波数（すなわち、「ｆｐ＋ｄｆ」の周波数帯域に現れる周波数である。）成分の周波数を「第３周波数ＦＲ３」という。 Further, the frequency of the frequency component whose frequency is higher than the first frequency by a predetermined value (that is, the frequency appearing in the frequency band of "fp + df") is referred to as "third frequency FR3".
また、「ｄｆ」は、所定区間を特定できる値である。例えば、第２周波数及び第３周波数の信号強度は、中心となる周波数の付近に出現する周波数成分を平均又は積分して計算される。そこで、以下の説明では、所定値「ｄｆ」で中心となる周波数を示す。 Further, "df" is a value that can specify a predetermined section. For example, the signal strengths of the second frequency and the third frequency are calculated by averaging or integrating the frequency components appearing in the vicinity of the central frequency. Therefore, in the following description, the central frequency is indicated by a predetermined value "df".
位相揺らぎ成分のピーク周波数は、位相揺らぎ成分のピークが基本周波数「ｆｐ」に対して、対称の位置に現れる。これを利用して、片方のピーク周波数から、もう片方のピーク周波数を求めても良い。例えば、上記手法により「ｆｐ−０．４０」乃至「ｆｐ−０．１５」Ｈｚの周波数帯に現れるピーク周波数を検出して「ｄｆ」を求め、「ｆｐ＋０．１５」乃至「ｆｐ＋０．４０」Ｈｚの周波数帯に現れるピーク周波数は、既に得られている「ｆｐ」と「ｄｆ」から、「ｆｐ＋ｄｆ」として求めても良い。 As for the peak frequency of the phase fluctuation component, the peak of the phase fluctuation component appears at a position symmetrical with respect to the fundamental frequency "fp". Using this, the peak frequency of the other may be obtained from the peak frequency of one. For example, by the above method, the peak frequency appearing in the frequency band of "fp-0.40" to "fp-0.15" Hz is detected to obtain "df", and "fp + 0.15" to "fp + 0.40" Hz. The peak frequency appearing in the frequency band of may be obtained as "fp + df" from the already obtained "fp" and "df".
さらに、脈波信号には、ノイズ成分ＮＺが含まれる。図示する例は、白色ノイズのようなすべての周波数帯域で同程度の強度で現れる周波数成分のノイズを含む例を示す。このようなノイズ成分ＮＺが含まれると、ノイズ成分ＮＺによってオフセットされたスペクトルとなる。また、周期性のあるノイズが含まれる場合には、ノイズの周期に対応する周波数帯域にノイズ成分によるピークが現れる。 Further, the pulse wave signal includes a noise component NZ. The illustrated example shows an example including noise of a frequency component that appears with the same intensity in all frequency bands such as white noise. When such a noise component NZ is included, the spectrum is offset by the noise component NZ. Further, when periodic noise is included, a peak due to a noise component appears in the frequency band corresponding to the noise cycle.
＜第１周波数を検出する手順の例＞（ステップＳ３２）
検出部１Ｆ３は、第１周波数ＦＲ１を検出する。第１周波数ＦＲ１、すなわち、基本周波数は、脈拍数に対応する周波数に現れる。
<Example of procedure for detecting the first frequency> (step S32)
The detection unit 1F3 detects the first frequency FR1. The first frequency FR1, that is, the fundamental frequency, appears at the frequency corresponding to the pulse rate.
そこで、検出部１Ｆ３は、０．８Ｈｚ乃至１．７Ｈｚ程度の周波数帯域において、周波数スペクトルの強度が最も高くなる周波数を検出する。このようにすると、検出部１Ｆ３は、第１周波数ＦＲ１を検出できる。 Therefore, the detection unit 1F3 detects the frequency having the highest intensity of the frequency spectrum in the frequency band of about 0.8 Hz to 1.7 Hz. In this way, the detection unit 1F3 can detect the first frequency FR1.
なお、第１周波数ＦＲ１を検出するため、検出範囲となる周波数帯域は、０．８Ｈｚ乃至１．７Ｈｚに限られない。例えば、人が安静でない状態、例えば、運動中、又は、運動の後では、脈拍数の周波数は、安静な状態より高くなる。したがって、対象とする生体１の状態に合わせて検出範囲となる周波数帯域が設定されてもよい。
Since the first frequency FR1 is detected, the frequency band within the detection range is not limited to 0.8 Hz to 1.7 Hz. For example, when a person is not at rest, for example, during or after exercise, the frequency of the pulse rate is higher than at rest. Therefore, the frequency band that is the detection range may be set according to the state of the
＜第２周波数及び第３周波数を検出する手順の例＞（ステップＳ３３）
計算部１Ｆ４は、第２周波数ＦＲ２及び第３周波数ＦＲ３を検出する。人の脈波に現れる位相揺らぎ成分には、呼吸周期に対応する高周波の位相揺らぎ成分が含まれ、その周波数は一般に０．１５乃至０．４０Ｈｚである。よって、位相揺らぎ成分のピーク周波数は、基本周波数の「ｆｐ」から０．１５乃至０．４０Ｈｚだけ離れた周波数帯（「ｆｐ−０．４０」Ｈｚ乃至「ｆｐ−０．１５」Ｈｚ、「ｆｐ＋０．１５」Ｈｚ乃至「ｆｐ＋０．４０」Ｈｚ）において、強度が最大となる周波数を検出することで求めることができる。
<Example of procedure for detecting the second frequency and the third frequency> (step S33)
The calculation unit 1F4 detects the second frequency FR2 and the third frequency FR3. The phase fluctuation component appearing in the human pulse wave includes a high-frequency phase fluctuation component corresponding to the respiratory cycle, and the frequency is generally 0.15 to 0.40 Hz. Therefore, the peak frequency of the phase fluctuation component is a frequency band (“fp-0.40” Hz to “fp-0.15” Hz, “fp + 0” that is 0.15 to 0.40 Hz away from the fundamental frequency “fp”. It can be obtained by detecting the frequency at which the intensity is maximum at .15 "Hz to" fp + 0.40 "Hz).
そこで、計算部１Ｆ４は、所定値「ｄｆ」を基本周波数成分の周波数「ｆｐ」と第２周波数ＦＲ２の差分を計算して求める。そして、計算部１Ｆ４は、第１周波数ＦＲ１より、０．１５Ｈｚ乃至０．４０Ｈｚ分低い周波数帯域（すなわち、所定区間が「ｆｐ−ｄｆ」付近の周波数帯域である。）において、最も周波数スペクトルの強度が最も高くなる周波数を検出する。このようにすると、計算部１Ｆ４は、第２周波数ＦＲ２を検出できる。 Therefore, the calculation unit 1F4 obtains a predetermined value "df" by calculating the difference between the frequency "fp" of the fundamental frequency component and the second frequency FR2. Then, the calculation unit 1F4 has the highest frequency spectrum intensity in a frequency band 0.15 Hz to 0.40 Hz lower than the first frequency FR1 (that is, a predetermined section is a frequency band near "fp-df"). Detects the highest frequency. In this way, the calculation unit 1F4 can detect the second frequency FR2.
さらに、計算部１Ｆ４は、第１周波数ＦＲ１より、０．１５Ｈｚ乃至０．４０Ｈｚ分高い周波数帯域（すなわち、所定区間が「ｆｐ＋ｄｆ」付近の周波数帯域である。）において、最も周波数スペクトルの強度が最も高くなる周波数を検出する。このようにすると、計算部１Ｆ４は、第３周波数ＦＲ３を検出できる。 Further, the calculation unit 1F4 has the highest frequency spectrum intensity in the frequency band 0.15 Hz to 0.40 Hz higher than the first frequency FR1 (that is, the predetermined section is the frequency band near “fp + df”). Detect higher frequencies. In this way, the calculation unit 1F4 can detect the third frequency FR3.
なお、第２周波数ＦＲ２及び第３周波数ＦＲ３は、第１周波数ＦＲ１を基準に対称（図９においては、第１周波数ＦＲ１の周波数を軸として左右対称である。）に現れやすい。そこで、計算部１Ｆ４は、第２周波数ＦＲ２及び第３周波数ＦＲ３のうち、一方を検出した後、第１周波数ＦＲ１を基準に対称となる周波数帯域で他方の周波数を検出してもよい。 The second frequency FR2 and the third frequency FR3 tend to appear symmetrically with respect to the first frequency FR1 (in FIG. 9, the frequency of the first frequency FR1 is symmetrical with respect to the axis). Therefore, the calculation unit 1F4 may detect one of the second frequency FR2 and the third frequency FR3, and then detect the other frequency in a frequency band symmetrical with respect to the first frequency FR1.
＜ノイズ強度を計算する手順の例＞（ステップＳ３４）
計算部１Ｆ４は、ノイズ強度を計算する。
<Example of procedure for calculating noise intensity> (step S34)
The calculation unit 1F4 calculates the noise intensity.
図９は、ノイズ強度の計算例を示す図である。例えば、図示するような脈波信号が取得できた場合を例に説明する。 FIG. 9 is a diagram showing a calculation example of noise intensity. For example, a case where a pulse wave signal as shown in the figure can be acquired will be described as an example.
ノイズ強度は、脈波信号に含まれる周波数成分のうち、基本周波数の周波数成分、高調波の周波数成分、及び、位相揺らぎ成分の周波数成分とは異なる周波数帯域の周波数成分の強度である。 The noise intensity is the intensity of a frequency component in a frequency band different from the frequency component of the fundamental frequency, the frequency component of the harmonic, and the frequency component of the phase fluctuation component among the frequency components included in the pulse wave signal.
具体的には、ノイズ強度は、「０」乃至「ｆｐ−０．４０」Ｈｚまでの周波数帯域における周波数の平均値又は積分値等に基づいて計算される。同様に、「ｆｐ＋０．４０」Ｈｚより高周波側において、高調波の周波数成分が弱い周波数帯域（例えば、１０Ｈｚ以上の周波数帯域等である。）で、ノイズ強度は、周波数の平均値又は積分値等に基づいて計算される。なお、ノイズ強度は、ある周波数帯域における周波数の強度で計算されてもよい。 Specifically, the noise intensity is calculated based on the average value or the integrated value of the frequencies in the frequency band from "0" to "fp-0.40" Hz. Similarly, on the high frequency side of "fp + 0.40" Hz, in a frequency band in which the frequency component of the harmonic is weak (for example, a frequency band of 10 Hz or higher), the noise intensity is the average value or integrated value of the frequencies. It is calculated based on. The noise intensity may be calculated based on the frequency intensity in a certain frequency band.
図示する例は、生体１００の体動によるノイズが含まれる場合の例である。このようなノイズが含まれる場合には、例えば、低周波数帯域（図では、局所帯域ＮＺＦである。）等が大きく変化する。図示するように、体動のノイズによって局所帯域ＮＺＦの周波数の強度が高くなる。そして、相対的に、局所帯域ＮＺＦより周波数が高い周波数帯域では、強度が低くなる。このような場合には、周波数によって、ノイズ強度が異なる。
The illustrated example is an example in which noise due to the body movement of the living
そこで、「０」乃至「ｆｐ−０．４０」Ｈｚの周波数帯域における周波数スペクトルの強度に基づいて、位相揺らぎ成分が現れる「ｆｐ＋ｄｆ」又は「ｆｐ−ｄｆ」の周波数帯域に含まれるノイズ強度が計算されるのが望ましい。 Therefore, the noise intensity included in the frequency band of "fp + df" or "fp-df" in which the phase fluctuation component appears is calculated based on the intensity of the frequency spectrum in the frequency band of "0" to "fp-0.40" Hz. It is desirable to be done.
また、局所帯域ＮＺＦにおけるノイズ成分は、所定の関数をフィッティングさせて推定されるのが望ましい。具体的には、この例では、ノイズは、所定の関数（以下「ノイズ関数ＦＮ１」という。）で示す。 Further, it is desirable that the noise component in the local band NZF is estimated by fitting a predetermined function. Specifically, in this example, noise is indicated by a predetermined function (hereinafter referred to as "noise function FN1").
例えば、ノイズ関数ＦＮ１は、図示するように「１／ｆ」の関数をフィッティングさせて推定される。なお、ノイズ関数ＦＮ１における「ｆ」は、ノイズの周波数を示す値である。このようなノイズ関数ＦＮ１が推定されると、ノイズを精度良く把握できる。 For example, the noise function FN1 is estimated by fitting a "1 / f" function as shown in the figure. Note that "f" in the noise function FN1 is a value indicating the frequency of noise. When such a noise function FN1 is estimated, the noise can be grasped with high accuracy.
＜信号強度を計算する手順の例＞（ステップＳ３５）
計算部１Ｆ４は、信号強度を計算する。例えば、信号強度は、ステップＳ３３で検出される第２周波数又は第３周波数の強度、すなわち、位相揺らぎ成分のピークに基づいて計算される。例えば、図９における「ｆｐ＋ｄｆ」又は「ｆｐ−ｄｆ」の周波数帯域に現れる周波数のピークが信号強度として計算される。なお、信号強度は、「ｆｐ−０．４０」Ｈｚ乃至「ｆｐ−０．１５」Ｈｚにおける周波数の強度の平均値又は積分値でもよい。同様に、信号強度は、「ｆｐ＋０．１５」Ｈｚ乃至「ｆｐ＋０．４０」Ｈｚにおける周波数の強度の平均値又は積分値でもよい。
<Example of procedure for calculating signal strength> (step S35)
The calculation unit 1F4 calculates the signal strength. For example, the signal strength is calculated based on the strength of the second frequency or the third frequency detected in step S33, that is, the peak of the phase fluctuation component. For example, the peak of the frequency appearing in the frequency band of "fp + df" or "fp-df" in FIG. 9 is calculated as the signal strength. The signal strength may be the average value or the integrated value of the frequency strength in "fp-0.40" Hz to "fp-0.15" Hz. Similarly, the signal strength may be the average value or the integrated value of the frequency strength at "fp + 0.15" Hz to "fp + 0.40" Hz.
このようにして計算される信号強度が、以降の処理でＳ／Ｎ比の計算等の基準となる。 The signal strength calculated in this way serves as a reference for calculating the S / N ratio in the subsequent processing.
また、第１周波数、第２周波数、及び、第３周波数の強度は、ノイズ強度を減算して計算されるのが望ましい。それぞれの周波数の強度には、ノイズ成分ＮＺ及び局所帯域ＮＺＦのノイズが含まれる。したがって、それぞれの周波数の強度は、ノイズ強度が差し引かれた値である。ゆえに、ノイズ強度を減算して、それぞれの周波数の強度が計算されると、精度よく信号強度が計算できる。 Further, it is desirable that the intensities of the first frequency, the second frequency, and the third frequency are calculated by subtracting the noise intensities. The intensity of each frequency includes noise of the noise component NZ and noise of the local band NZF. Therefore, the intensity of each frequency is a value obtained by subtracting the noise intensity. Therefore, if the intensity of each frequency is calculated by subtracting the noise intensity, the signal intensity can be calculated accurately.
＜Ｓ／Ｎ比を計算する手順の例＞（ステップＳ３６）
評価部１Ｆ５は、Ｓ／Ｎ比（Ｓｉｇｎａｌ−Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ、以下「ＳＮＲ」という。）を計算する。例えば、ＳＮＲは、下記の（２）式で計算される。
ＳＮＲ＝信号強度／ノイズ強度 （２）
上記（２）式のように、ＳＮＲを計算する上で、信号強度が第２周波数、及び、第３周波数の信号強度であるのが望ましい。
<Example of procedure for calculating S / N ratio> (step S36)
The evaluation unit 1F5 calculates the S / N ratio (Signal-Noise Ratio, hereinafter referred to as “SNR”). For example, SNR is calculated by the following equation (2).
SNR = signal strength / noise strength (2)
In calculating the SNR as in the above equation (2), it is desirable that the signal strength is the signal strength of the second frequency and the third frequency.
第２周波数、及び、第３周波数は、図８及び図９に示すように、第１周波数と比較して信号強度が弱い場合が多い。すなわち、図では、第１周波数ＦＲ１が、第２周波数ＦＲ２、及び、第３周波数ＦＲ３と比較すると、縦軸に示す値が大きい。従来の脈波品質評価技術では、脈波信号の品質が高いと判定された場合でも、脈拍変動指標の算出精度が悪くなることがあり、脈拍変動指標の信頼性を担保することができないという問題がある。理由は、従来の脈波品質評価技術は、ＳＮＲの信号強度を表す指標として、脈拍変動指標に寄与する脈波の位相揺らぎ成分の強度ではなく、脈波の基本周波数成分の強度を評価しているためである。 As shown in FIGS. 8 and 9, the second frequency and the third frequency often have weaker signal intensities than the first frequency. That is, in the figure, the value shown on the vertical axis of the first frequency FR1 is larger than that of the second frequency FR2 and the third frequency FR3. With the conventional pulse wave quality evaluation technology, even if it is determined that the quality of the pulse wave signal is high, the calculation accuracy of the pulse fluctuation index may deteriorate, and the reliability of the pulse fluctuation index cannot be guaranteed. There is. The reason is that the conventional pulse wave quality evaluation technique evaluates the intensity of the fundamental frequency component of the pulse wave as an index showing the signal intensity of the SNR, not the intensity of the phase fluctuation component of the pulse wave that contributes to the pulse fluctuation index. Because it is.
脈波の基本周波数成分とは、図８に示す第１周波数ＦＲ１のように、脈波の周波数スペクトルにおいて、強度が最大となる周波数成分である。 The fundamental frequency component of the pulse wave is a frequency component having the maximum intensity in the frequency spectrum of the pulse wave, as in the first frequency FR1 shown in FIG.
また、脈波の位相揺らぎ成分とは、図８に示す脈波の周波数スペクトルにおいて、基本周波数から位相揺らぎの周波数だけ離れた位置に現れる周波数成分である。そして、脈波の位相揺らぎ成分は以下の特徴を持つ。
・生体の脈波に現れる位相揺らぎ成分には、呼吸周期に対応する高周波の位相揺らぎ成分が含まれる。
・高周波の位相揺らぎ成分の周波数は、０．１５乃至０．４０Ｈｚであり、脈波の基本周波数「ｆｐ」から「ｄｆ＝０．１５乃至０．４０」Ｈｚだけ離れた周波数にピークが現れる。
・高周波の位相揺らぎ成分のピーク強度は、生体の副交感神経の活性度に依存することが知られている。そして、副交感神経の活性度が高い場合には、ピーク強度が高く、活性度が低い場合には、ピーク強度が低くなる。また、副交感神経の活性度が高い場合であっても、位相揺らぎ成分のピーク強度は、脈波の基本周波数のピーク強度と比較して一般的に低くなる。
脈波の基本周波数成分と位相揺らぎ成分のうち、脈拍変動指標に寄与するのは位相揺らぎ成分である。
The phase fluctuation component of the pulse wave is a frequency component that appears at a position separated by the frequency of the phase fluctuation from the fundamental frequency in the frequency spectrum of the pulse wave shown in FIG. The phase fluctuation component of the pulse wave has the following characteristics.
-The phase fluctuation component that appears in the pulse wave of the living body includes a high-frequency phase fluctuation component corresponding to the respiratory cycle.
The frequency of the high-frequency phase fluctuation component is 0.15 to 0.40 Hz, and a peak appears at a frequency separated from the fundamental frequency “fp” of the pulse wave by “df = 0.15 to 0.40” Hz.
-It is known that the peak intensity of the high-frequency phase fluctuation component depends on the activity of the parasympathetic nerve in the living body. When the parasympathetic nerve activity is high, the peak intensity is high, and when the activity is low, the peak intensity is low. Further, even when the activity of the parasympathetic nerve is high, the peak intensity of the phase fluctuation component is generally lower than the peak intensity of the fundamental frequency of the pulse wave.
Of the fundamental frequency component and the phase fluctuation component of the pulse wave, the phase fluctuation component contributes to the pulse fluctuation index.
脈拍変動指標とは、位相揺らぎに起因する脈拍間隔の変動を周波数分析して算出される指標だからである（例えば、副交感神経の活性度を示す脈拍変動指標の例であるＨＦ値は、脈拍間隔のパワースペクトルのうち、０．１５乃至０．４０Ｈｚの周波数帯の積分値で求められる）。 This is because the pulse fluctuation index is an index calculated by frequency analysis of the fluctuation of the pulse interval due to the phase fluctuation (for example, the HF value, which is an example of the pulse fluctuation index indicating the activity of the parasympathetic nerve, is the pulse interval. Of the power spectrum of, it is obtained by the integrated value of the frequency band of 0.15 to 0.40 Hz).
位相揺らぎ成分のピーク強度がノイズ成分の強度に対して十分に高ければ、ノイズによる影響が小さいため、脈拍変動指標の算出精度が高くなる傾向がある。逆に、位相揺らぎ成分のピーク強度がノイズ成分の強度に対して低ければ、ノイズによる影響が大きいため、脈拍変動指標の算出精度が悪くなる傾向がある。 If the peak intensity of the phase fluctuation component is sufficiently higher than the intensity of the noise component, the influence of noise is small, and therefore the calculation accuracy of the pulse fluctuation index tends to be high. On the contrary, if the peak intensity of the phase fluctuation component is lower than the intensity of the noise component, the influence of noise is large, and the calculation accuracy of the pulse fluctuation index tends to deteriorate.
よって、脈拍変動指標の信頼性を担保するためには、脈波信号のＳＮＲを算出する際の信号成分として、脈波の基本周波数成分の強度ではなく、脈波の位相揺らぎ成分の強度を評価することが望ましい。 Therefore, in order to ensure the reliability of the pulse fluctuation index, the intensity of the phase fluctuation component of the pulse wave is evaluated as the signal component when calculating the SNR of the pulse wave signal, not the intensity of the fundamental frequency component of the pulse wave. It is desirable to do.
従来の脈波品質評価技術では、脈波の基本周波数成分の強度をＳＮＲの信号成分とするため、生体の副交感神経の活性度が低く、位相揺らぎ成分のピーク強度が低い場合でも、ＳＮＲが高いと判定される場合がある。そのため、脈拍変動指標の信頼性を担保することが困難という問題がある。一方で、脈波の品質を評価する際、ＳＮＲの信号成分として、脈拍変動指標に寄与する位相揺らぎ成分の強度を評価する構成とすると、信号の品質を精度良く評価できる。 In the conventional pulse wave quality evaluation technology, since the intensity of the fundamental frequency component of the pulse wave is used as the signal component of the SNR, the activity of the parasympathetic nerve of the living body is low, and the SNR is high even when the peak intensity of the phase fluctuation component is low. May be determined. Therefore, there is a problem that it is difficult to ensure the reliability of the pulse fluctuation index. On the other hand, when evaluating the quality of the pulse wave, if the intensity of the phase fluctuation component that contributes to the pulse fluctuation index is evaluated as the signal component of the SNR, the signal quality can be evaluated with high accuracy.
＜品質が基準値以上に良いか否かを判断する手順の例＞（ステップＳ３）
評価部１Ｆ５は、品質が基準値以上に良いか否かを判断する。
<Example of procedure for determining whether the quality is better than the standard value> (step S3)
The evaluation unit 1F5 determines whether or not the quality is better than the reference value.
図１０は、評価例を示す図である。例えば、品質が基準値以上に良いか否かは、図示するように定まる基準値ＴＨ２によって判断される。 FIG. 10 is a diagram showing an evaluation example. For example, whether or not the quality is better than the reference value is determined by the reference value TH2 determined as shown in the figure.
まず、図における縦軸で示す「指標の算出誤差」と図における横軸で示す「Ｓ／Ｎ比」（ＳＮＲ）の関係を示す関係式（以下単に「関係式ＦＮ２」という。）が入力される。 First, a relational expression (hereinafter, simply referred to as "relational expression FN2") indicating the relationship between the "index calculation error" shown on the vertical axis in the figure and the "S / N ratio" (SNR) shown on the horizontal axis in the figure is input. NS.
具体的には、ＳＮＲと指標の算出誤差の関係が図にプロットされる。このようにしてプロットされる点を近似することで、関係式ＦＮ２が計算される。このような関係式ＦＮ２が入力された後、図示するように、「指標の算出誤差」が許容できる許容値ＴＨ１を設定する。 Specifically, the relationship between the SNR and the calculation error of the index is plotted in the figure. By approximating the points plotted in this way, the relational expression FN2 is calculated. After such a relational expression FN2 is input, as shown in the figure, an allowable value TH1 that allows the “index calculation error” is set.
図示するように、許容値ＴＨ１及び関係式ＦＮ２が定まると、基準値ＴＨ２が定まる。このようにして、定まる基準値ＴＨ２以上のＳＮＲであれば、評価部１Ｆ５は、品質が基準値以上に良いと判断する（ステップＳ３でＹＥＳ）。 As shown in the figure, when the permissible value TH1 and the relational expression FN2 are determined, the reference value TH2 is determined. If the SNR is equal to or higher than the reference value TH2 determined in this way, the evaluation unit 1F5 determines that the quality is better than the reference value (YES in step S3).
次に、品質が基準値以上に良いと判断すると（ステップＳ３でＹＥＳ）、評価部１Ｆ５は、ステップＳ４に進む。一方で、品質が基準値以上に良くないと判断すると（ステップＳ３でＮＯ）、評価部１Ｆ５は、ステップＳ５に進む。 Next, when it is determined that the quality is better than the reference value (YES in step S3), the evaluation unit 1F5 proceeds to step S4. On the other hand, if it is determined that the quality is not better than the reference value (NO in step S3), the evaluation unit 1F5 proceeds to step S5.
＜指標を計算する手順の例＞（ステップＳ４）
指標計算部１Ｆ７は、指標を計算する。例えば、指標計算部１Ｆ７は、心拍間隔等の指標を計算する。
<Example of procedure for calculating index> (step S4)
The index calculation unit 1F7 calculates the index. For example, the index calculation unit 1F7 calculates an index such as a heartbeat interval.
心拍間隔（「脈波間隔」という場合もある。）は、心拍の時間における間隔であって、例えば、脈波信号における一定期間ごとに発生する信号のピークとピークの間隔等である。例えば、心拍間隔は、心電図における最も鋭いピークを含むＲ波と次のＲ波の間隔であるＲＲＩ（Ｒ−Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）等の指標で示す。 The heartbeat interval (sometimes referred to as “pulse wave interval”) is an interval in the time of heartbeat, for example, a peak-to-peak interval of a signal generated at regular intervals in a pulse wave signal. For example, the heartbeat interval is indicated by an index such as RRI (RR Interval), which is the interval between the R wave including the sharpest peak in the electrocardiogram and the next R wave.
以下、脈波信号において、信号の開始から順に「ｍ」番目に検出されたピークが、ピーク時間「Ｔｍ」に発生したとする。そして、脈拍間隔を脈拍間隔「Ｉ（Ｔｍ）」とする。すなわち、脈拍間隔「Ｉ（Ｔｍ）」は、「ｍ」番目のピークと、１つ前（「ｍ−１」番目となる。）のピークの時間における間隔を示す。したがって、脈拍間隔「Ｉ（Ｔｍ）」は、下記（３）式のように示せる。
Ｉ（Ｔｍ）＝Ｔｍ−Ｔｍ−１ （３）
上記（３）式におけるピーク時間「Ｔｍ」は、例えば、脈波信号の極大値又は脈波信号を２回微分して算出した加速度脈波の極大値となる時間である。なお、脈拍間隔「Ｉ（Ｔｍ）」は、脈拍信号の極小値となる時間の間隔で計算されてもよい。また、脈拍間隔は、脈波信号を補正した信号に基づいて計算されてもよい。
Hereinafter, in the pulse wave signal, it is assumed that the peak detected in the “m” th position from the start of the signal occurs at the peak time “T m”. Then, the pulse interval is defined as the pulse interval "I (T m )". That is, the pulse interval "I (T m )" indicates the interval between the time of the "m" th peak and the time of the immediately preceding ("m-1" th peak) peak. Therefore, the pulse interval "I (T m )" can be expressed by the following equation (3).
I (T m ) = T m −T m-1 (3)
The peak time “T m ” in the above equation (3) is, for example, the maximum value of the pulse wave signal or the maximum value of the acceleration pulse wave calculated by differentiating the pulse wave signal twice. The pulse interval "I (T m )" may be calculated at an interval of time that is the minimum value of the pulse signal. Further, the pulse interval may be calculated based on the signal obtained by correcting the pulse wave signal.
脈拍間隔は、自律神経系である心臓の交感神経・副交感神経が行う神経活動のバランスを反映して揺らぐ値である。このような揺らぎが「心拍変動（Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ、ＨＲＶ）」となる。すなわち、心拍変動は、脈拍間隔「Ｉ（Ｔｍ）」の時系列変化である。例えば、このような指標を計算すると、身体的・精神的なストレスを示す指標が生成できる。 The pulse interval is a value that fluctuates reflecting the balance of nerve activity performed by the sympathetic nerve and parasympathetic nerve of the heart, which is the autonomic nervous system. Such fluctuations become "heart rate variability (HRV)". That is, the heart rate variability is a time-series change of the pulse interval "I (T m)". For example, by calculating such an index, an index showing physical and mental stress can be generated.
また、脈拍間隔には、以下のように、ＬＦとＨＦの２つの成分が含まれる。 In addition, the pulse interval includes two components, LF and HF, as described below.
図１１は、脈拍間隔に含まれるＬＦ及びＨＦの例を示す図である。以下、図１１（Ａ）に示すような脈拍間隔がステップＳ２で取得された場合を例に説明する。 FIG. 11 is a diagram showing an example of LF and HF included in the pulse interval. Hereinafter, the case where the pulse interval as shown in FIG. 11A is acquired in step S2 will be described as an example.
図１１（Ａ）に示すような脈拍間隔には、図１１（Ｂ）に示すような低周波成分と図１１（Ｃ）に示すような高周波成分が含まれる。 The pulse interval as shown in FIG. 11 (A) includes a low frequency component as shown in FIG. 11 (B) and a high frequency component as shown in FIG. 11 (C).
図１１（Ｂ）は、脈拍間隔に含まれる低周波の揺らぎ成分の例を示す。ＬＦは、血圧変動に由来する。また、ＬＦは、心拍間隔のパワースペクトルの低周波帯の積分値である。そして、ＬＦは、交感神経系と副交感神経系の両方の活動を反映する。 FIG. 11B shows an example of a low frequency fluctuation component included in the pulse interval. LF is derived from blood pressure fluctuations. Further, LF is an integral value of the low frequency band of the power spectrum of the heartbeat interval. The LF then reflects the activity of both the sympathetic and parasympathetic nervous systems.
図１１（Ｃ）は、脈拍間隔に含まれる高周波の揺らぎ成分の例を示す。ＨＦは、生体１００による呼吸に由来する。また、ＨＦは、心拍間隔のパワースペクトルの高周波帯の積分値である。そして、ＨＦは、副交感神経系の活動が低下すると、小さくなる。
FIG. 11C shows an example of a high frequency fluctuation component included in the pulse interval. HF is derived from respiration by the living
また、ＬＦとＨＦの比を計算した指標が、生体の疲労度又はストレス等を評価する指標となる。したがって、ＬＦ及びＨＦが抽出できると、生体の疲労度又はストレス等を評価する指標が生成できる。 In addition, the index calculated by calculating the ratio of LF and HF is an index for evaluating the degree of fatigue or stress of the living body. Therefore, if LF and HF can be extracted, an index for evaluating the degree of fatigue or stress of the living body can be generated.
例えば、自律神経機能を評価する指標には、ＬＦ及びＨＦ等が用いられる。心拍変動の時系列データは、緊張時に活発に働く交感神経、及び、リラックス時に活発に働く副交感神経の２つの自律神経系の制御を受けて２つの略周期的な変動を生じる。 For example, LF, HF, and the like are used as indexes for evaluating autonomic nerve function. The time-series data of heart rate variability produces two substantially periodic fluctuations under the control of two autonomic nervous systems, a sympathetic nerve that actively works during tension and a parasympathetic nerve that works actively during relaxation.
交感神経は低周波（０．０４乃至０．１５Ｈｚ）な略周期的な変動を生じさせ、副交感神経の働きは、低周波帯と高周波（０．１５乃至０．４Ｈｚ）帯の両方に影響する。そのため、ＬＦは、脈拍間隔データのパワースペクトルの低周波成分（０．０４乃至０．１５Ｈｚ）の周波数帯の積分値等で計算される。また、ＨＦは、脈拍間隔データのパワースペクトルの高周波成分（０．１５乃至０．４０Ｈｚ）の周波数帯の積分値で計算される。そして、ＬＦ及びＨＦの比を取った指標であるＬＦ／ＨＦは、生体１００の疲労度及びストレスを評価する指標となる。
The sympathetic nerve produces substantially periodic fluctuations at low frequencies (0.04 to 0.15 Hz), and the function of the parasympathetic nerve affects both the low frequency band and the high frequency band (0.15 to 0.4 Hz). .. Therefore, the LF is calculated by the integral value of the frequency band of the low frequency component (0.04 to 0.15 Hz) of the power spectrum of the pulse interval data. Further, the HF is calculated by the integral value of the frequency band of the high frequency component (0.15 to 0.40 Hz) of the power spectrum of the pulse interval data. Then, LF / HF, which is an index obtained by taking the ratio of LF and HF, is an index for evaluating the degree of fatigue and stress of the living
ＬＦ及びＨＦは、例えば、以下のように抽出される。 LF and HF are extracted, for example, as follows.
第１に、脈拍間隔は、リサンプリングされる。上記の通り、脈拍間隔は、等間隔でない場合が多い。そこで、脈拍間隔を周波数分析するため、脈拍間隔に対してリサンプリングを行い、間隔を等間隔にするのが望ましい。例えば、脈拍間隔は、０．２５秒にリサンプリングされる。 First, the pulse interval is resampled. As mentioned above, the pulse intervals are often not evenly spaced. Therefore, in order to perform frequency analysis of the pulse interval, it is desirable to perform resampling with respect to the pulse interval so that the intervals are equal. For example, the pulse interval is resampled to 0.25 seconds.
リサンプリングは、例えば、信号値を補間する。なお、補間は、例えば、線形補間又はスプライン補間等である。 Resampling, for example, interpolates signal values. The interpolation is, for example, linear interpolation or spline interpolation.
第２に、リサンプリングされた脈拍間隔の時系列データ、すなわち、等間隔となった脈拍間隔の時系列データに基づいて、パワースペクトルが計算される。パワースペクトルは、周波数分析によって計算される。具体的には、最大エントロピー法によって、指定の周波数におけるパワースペクトルが計算される。 Second, the power spectrum is calculated based on the time-series data of the resampled pulse intervals, that is, the time-series data of the pulse intervals that are evenly spaced. The power spectrum is calculated by frequency analysis. Specifically, the maximum entropy method calculates the power spectrum at a specified frequency.
第３に、パワースペクトルに基づいて、ＬＦ及びＨＦが計算される。具体的には、ＬＦは、「０．０４Ｈｚ」乃至「０．１５Ｈｚ」のパワースペクトルを積分して計算される。また、ＨＦは、「０．１５Ｈｚ」乃至「０．４Ｈｚ」のパワースペクトルを積分して計算される。なお、「ＬＦ／ＨＦ」は、計算されるＬＦとＨＦの比を計算すると定まる。 Third, the LF and HF are calculated based on the power spectrum. Specifically, the LF is calculated by integrating the power spectrum of "0.04 Hz" to "0.15 Hz". Further, the HF is calculated by integrating the power spectrum of "0.15 Hz" to "0.4 Hz". In addition, "LF / HF" is determined by calculating the calculated ratio of LF and HF.
以上のように、ＨＦを用いる「ＬＦ／ＨＦ」等の指標を計算する上では、ＨＦが精度よく計算されるのが望ましい。そのためには、信号の品質が良い脈波信号が指標の計算に用いられるのが望ましい。また、信号の品質を評価して、品質が悪い脈波信号が加工されて、指標が計算されてもよい。 As described above, in calculating an index such as "LF / HF" using HF, it is desirable that HF is calculated accurately. For that purpose, it is desirable that a pulse wave signal with good signal quality is used in the calculation of the index. In addition, the quality of the signal may be evaluated, a pulse wave signal having poor quality may be processed, and an index may be calculated.
このようにして、評価結果に基づいて、品質が良い脈波信号を選別して、品質が良い脈波信号が取得できた場合に指標を計算する。このようにすると、精度が良く指標が計算される。 In this way, a pulse wave signal with good quality is selected based on the evaluation result, and an index is calculated when a pulse wave signal with good quality can be obtained. In this way, the index is calculated with high accuracy.
＜調整を行う手順の例＞（ステップＳ５）
調整部１Ｆ６は、評価結果に基づいて調整を行う。例えば、調整部１Ｆ６は、撮像装置、照明装置又はこれらの両方を調整して、脈波信号の品質が向上するように調整する。
<Example of adjustment procedure> (step S5)
The adjusting unit 1F6 makes adjustments based on the evaluation result. For example, the adjusting unit 1F6 adjusts the image pickup device, the lighting device, or both of them so as to improve the quality of the pulse wave signal.
まず、調整部１Ｆ６は、指標を計算するか否かの制御を行う。ステップＳ５となる場合は、脈波信号の品質が基準値未満と判定された場合であるため、指標を計算する処理を実行せず、解析を終了する。これにより、信頼性の低い脈拍変動指標の算出結果が出力されるのを防ぐことができる。 First, the adjusting unit 1F6 controls whether or not to calculate the index. In step S5, since it is determined that the quality of the pulse wave signal is less than the reference value, the process of calculating the index is not executed and the analysis is terminated. As a result, it is possible to prevent the calculation result of the pulse fluctuation index having low reliability from being output.
調整部１Ｆ６は、ユーザに再測定の必要性を知らせる情報を出力するか否かを制御してもよい。ステップＳ５となる場合は、脈波信号の品質が基準値未満と判定された場合であるため、指標を計算する処理を実行せず、ユーザに再測定の必要性を知らせる情報を出力する。これにより、信頼性の低い脈拍変動指標の算出結果が出力されるのを防ぐとともに、照明光量等の測定条件等を改善して再測定することで脈波信号のＳＮＲが改善され、信頼性の高い脈拍変動指標を算出することが可能になる。 The adjusting unit 1F6 may control whether or not to output information notifying the user of the need for remeasurement. In step S5, since it is determined that the quality of the pulse wave signal is less than the reference value, the process of calculating the index is not executed, and the information notifying the user of the necessity of remeasurement is output. This prevents the calculation result of the pulse fluctuation index with low reliability from being output, and improves the measurement conditions such as the amount of illumination light and re-measures to improve the SNR of the pulse wave signal, resulting in reliability. It becomes possible to calculate a high pulse fluctuation index.
調整部１Ｆ６は、指標を計算する前に脈波信号を改善するための処理を実行するか否かを制御してもよい。ステップＳ５となる場合は、脈波信号の品質が基準値未満と判定された場合であるため、指標を計算する前に、脈波信号のＳＮＲを改善するための処理を実行し、その後、ステップＳ４の指標の計算する処理に進む。 The adjusting unit 1F6 may control whether or not to execute a process for improving the pulse wave signal before calculating the index. In step S5, since it is determined that the quality of the pulse wave signal is less than the reference value, a process for improving the SNR of the pulse wave signal is executed before calculating the index, and then the step. Proceed to the process of calculating the index of S4.
脈波信号のＳＮＲを改善するための処理は、既知の手法を用いれば良い。例えば、脈波信号の周波数スペクトルからノイズ成分の周波数スペクトルを推定し、脈波信号の周波数スペクトルから減算することでノイズ成分を低減するスペクトルサブトラクション法等を用いることで、脈波信号のＳＮＲを改善することができる。これにより、信頼性の高い脈拍変動指標を算出することが可能になる。 A known method may be used for the process for improving the SNR of the pulse wave signal. For example, the SNR of the pulse wave signal is improved by estimating the frequency spectrum of the noise component from the frequency spectrum of the pulse wave signal and using a spectrum subtraction method that reduces the noise component by subtracting it from the frequency spectrum of the pulse wave signal. can do. This makes it possible to calculate a highly reliable pulse fluctuation index.
なお、ステップＳ３で脈波信号の品質が基準値以上と判定された場合でも、上述した脈波信号のＳＮＲを改善するための処理を実行しても良い。この場合でも、脈波信号のＳＮＲが改善されることで、より信頼性の高い脈拍変動指標を算出することが可能になる。 Even when the quality of the pulse wave signal is determined to be equal to or higher than the reference value in step S3, the above-mentioned process for improving the SNR of the pulse wave signal may be executed. Even in this case, by improving the SNR of the pulse wave signal, it becomes possible to calculate a more reliable pulse fluctuation index.
脈波信号を生成するのに用いられる画像が暗い条件下で撮像されている場合には、脈波信号の品質が悪い場合が多い。そこで、調整部１Ｆ６は、照明装置又は撮像装置が有する光学系（絞り又は露光条件等である。）等の設定を変更して、明るい画像が撮像できるように変更する。 When the image used to generate the pulse wave signal is captured under dark conditions, the quality of the pulse wave signal is often poor. Therefore, the adjusting unit 1F6 changes the settings of the optical system (aperture, exposure conditions, etc.) of the lighting device or the imaging device so that a bright image can be captured.
また、調整部１Ｆ６は、生体との距離を調整してもよい。脈波信号の品質は、撮像装置と生体の距離も影響する。したがって、調整部１Ｆ６は、生体との距離を調整して脈波信号の品質を向上させてもよい。例えば、調整部１Ｆ６は、アクチュエータで撮像装置を移動させてもよいし、生体に近づくようにメッセージを出力してもよい。 Further, the adjusting unit 1F6 may adjust the distance to the living body. The quality of the pulse wave signal is also affected by the distance between the imaging device and the living body. Therefore, the adjusting unit 1F6 may adjust the distance to the living body to improve the quality of the pulse wave signal. For example, the adjusting unit 1F6 may move the image pickup apparatus by an actuator, or may output a message so as to approach the living body.
なお、照明装置及び撮像装置は、脈波解析装置１が直接設定して調整されなくともよい。例えば、調整部１Ｆ６は、照明装置及び撮像装置の設定を変更するようなメッセージを出力して、ユーザ等に変更させる操作を行わせて調整してもよい。
The lighting device and the imaging device do not have to be directly set and adjusted by the pulse
また、調整部１Ｆ６は、ノイズの要因が減るように調整してもよい。例えば、調整部１Ｆ６は、フィルタの設定を行う、又は、生体１００に体動等の動作を減らすように、「計測中はなるべく動かないで下さい。」等の指示をするメッセージを出力してもよい。
Further, the adjusting unit 1F6 may be adjusted so as to reduce the cause of noise. For example, the adjusting unit 1F6 may output a message such as "Please do not move as much as possible during measurement" so as to set the filter or reduce the movement such as body movement to the living
このように脈波信号の品質を向上させる条件にして、再度脈波信号の取得から全体処理を行う。このような調整が行われると、品質が高い脈波信号で指標の計算等を行うことができる。 Under the conditions for improving the quality of the pulse wave signal in this way, the entire process is performed from the acquisition of the pulse wave signal again. When such adjustment is performed, it is possible to calculate an index or the like with a high-quality pulse wave signal.
以上のように、脈波信号の品質を評価することで、品質の悪い脈波信号を把握することができる。特に、品質が基準値以上の脈波信号を用いると、ＨＦ等の指標の算出精度を良くできる。 As described above, by evaluating the quality of the pulse wave signal, it is possible to grasp the poor quality pulse wave signal. In particular, when a pulse wave signal whose quality is equal to or higher than the reference value is used, the calculation accuracy of an index such as HF can be improved.
ＨＦは、他の周波数成分と比較して、信号強度が弱い成分である場合が多い。したがって、ＨＦは、ノイズ等に埋もれやすい。例えば、図９に示すような体動等のノイズが入ると、ＨＦの信号強度は相対的に弱くなりやすい。そこで、ＨＦが抽出されやすい高い品質の脈波信号を評価して分別すると、ＨＦを精度良く算出できる。 HF is often a component whose signal strength is weaker than that of other frequency components. Therefore, HF is easily buried in noise and the like. For example, when noise such as body movement as shown in FIG. 9 is introduced, the signal strength of the HF tends to be relatively weak. Therefore, if a high-quality pulse wave signal from which HF is easily extracted is evaluated and separated, HF can be calculated with high accuracy.
なお、脈波解析装置は、上記の例のように、非接触で脈波信号を取得するのが望ましい。脈波信号は、非接触で取得する方が生体に接触して取得する場合よりもノイズが入りやすい。したがって、上記のような構成が適用されると、非接触で脈波信号が取得されても、品質が高い脈波信号で指標の計算等を行うことができる。 It is desirable that the pulse wave analyzer acquires the pulse wave signal in a non-contact manner as in the above example. The pulse wave signal is more susceptible to noise when it is acquired in contact with the living body than when it is acquired in contact with the living body. Therefore, when the above configuration is applied, even if the pulse wave signal is acquired in a non-contact manner, the index can be calculated with the high quality pulse wave signal.
＜その他の実施形態＞
なお、上記に示す処理とは別に、脈波解析装置は、信号に含まれるノイズを低減させるフィルタリング処理、又は、信号を増幅させる処理等を行ってもよい。また、これらの処理を行う上で、脈波解析装置は、信号を周波数分析するＦＦＴ（高速フーリエ変換）又はＳＮＲの計算等を行ってもよい。
<Other Embodiments>
In addition to the processes shown above, the pulse wave analysis device may perform a filtering process for reducing noise contained in the signal, a process for amplifying the signal, and the like. Further, in performing these processes, the pulse wave analyzer may perform FFT (Fast Fourier Transform) or SNR calculation for frequency analysis of the signal.
また、本発明に係る実施形態は、本発明の一実施形態に係る処理が、プログラムに基づいて情報処理装置又は情報処理システムによって実行されることで実現されてもよい。すなわち、本発明に係る実施形態は、脈波解析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム等によって実現されてもよい。なお、プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体等に記憶されてコンピュータにインストールされる。 Further, the embodiment according to the present invention may be realized by executing the process according to the embodiment of the present invention by an information processing apparatus or an information processing system based on a program. That is, the embodiment according to the present invention may be realized by a program or the like for causing a computer to execute the pulse wave analysis method. The program is stored in a computer-readable recording medium or the like and installed in the computer.
さらに、本発明に係る実施形態は、１以上の情報処理装置を有する脈波解析システムによって実現されてもよい。そして、脈波解析システムは、処理を冗長、分散又は並列して行ってもよい。 Further, the embodiment according to the present invention may be realized by a pulse wave analysis system having one or more information processing devices. Then, the pulse wave analysis system may perform the processing redundantly, distributed or in parallel.
以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されない。すなわち、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the specific embodiment. That is, various modifications or changes are possible within the scope of the gist of the present invention described in the claims.
１００ 生体
１ 脈波解析装置
１Ｆ１ 脈波信号取得部
１Ｆ２ 周波数分析部
１Ｆ３ 検出部
１Ｆ４ 計算部
１Ｆ５ 評価部
１Ｆ６ 調整部
１Ｆ７ 指標計算部
ＦＲ１ 第１周波数
ＦＲ２ 第２周波数
ＦＲ３ 第３周波数
ＮＺ ノイズ成分
ＴＨ１ 許容値
ＴＨ２ 基準値
100
Claims (13)
前記脈波信号の周波数を分析する周波数分析部と、
前記周波数のうち、周波数スペクトルから脈波信号の基本周波数を検出する検出部と、
少なくとも、前記基本周波数より所定値分周波数が低い第２周波数、又は、前記基本周波数より所定値分周波数が高い第３周波数のうち、いずれか一方を基準にした信号強度を計算する計算部と、
前記脈波信号に含まれるノイズのノイズ強度を算出して、前記信号強度及び前記ノイズ強度に基づいて前記脈波信号を評価する評価部と
を備える脈波解析装置。 A pulse wave signal acquisition unit that acquires a pulse wave signal,
A frequency analysis unit that analyzes the frequency of the pulse wave signal,
Of the frequencies, a detector that detects the fundamental frequency of the pulse wave signal from the frequency spectrum, and
At least, a calculation unit that calculates the signal strength based on either a second frequency that is lower than the fundamental frequency by a predetermined value or a third frequency that is higher than the fundamental frequency by a predetermined value.
A pulse wave analysis device including an evaluation unit that calculates the noise intensity of noise contained in the pulse wave signal and evaluates the pulse wave signal based on the signal intensity and the noise intensity.
請求項１に記載の脈波解析装置。 The pulse wave analysis device according to claim 1, wherein the calculation unit calculates the signal strength with reference to the second frequency and the third frequency.
請求項１又は２に記載の脈波解析装置。 The pulse wave analysis apparatus according to claim 1 or 2, wherein the signal intensity is calculated based on at least one of the intensity of the peak of the second frequency and the intensity of the peak of the third frequency.
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の脈波解析装置。 The signal strength according to any one of claims 1 to 3, which is calculated based on the average value or the integrated value of the signal strength included in the predetermined section centering on the second frequency or the third frequency. Pulse wave analyzer.
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の脈波解析装置。 The pulse wave analysis device according to any one of claims 1 to 4, wherein at least one of the signal strengths of the second frequency and the signal strength of the third frequency is calculated by subtracting the noise strength.
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の脈波解析装置。 The pulse wave analysis apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein noise contained in the pulse wave signal is estimated by fitting a predetermined function.
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の脈波解析装置。 The pulse wave analysis device according to any one of claims 1 to 6, wherein the noise intensity is calculated based on the intensity of the frequency spectrum at the fundamental frequency or the second frequency.
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の脈波解析装置。 The noise intensity is any one of claims 1 to 7 calculated based on the intensity of the frequency spectrum in the frequency band of the fundamental frequency −0.4 Hz or less or the frequency band of the fundamental frequency + 0.4 Hz or more. The pulse wave analyzer according to the section.
前記ノイズ強度は、予測される前記ノイズ成分の強度の値である
請求項８に記載の脈波解析装置。 Based on the intensity of the frequency spectrum in the frequency band of the fundamental frequency −0.4 Hz or less, the intensity of the noise component contained in the fundamental frequency or the second frequency is predicted.
The pulse wave analysis device according to claim 8, wherein the noise intensity is a value of the predicted intensity of the noise component.
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の脈波解析装置。 Based on the evaluation result by the evaluation unit, control of whether or not to calculate the index, control of whether or not to output information notifying the user of the necessity of remeasurement, and the pulse wave signal before calculating the index. Claims 1 to 9 further include an adjusting unit that controls whether or not to execute a process for improvement, adjusts lighting, adjusts a distance from a living body, instructs the operation of the living body, or performs a combination thereof. The pulse wave analyzer according to any one of the above items.
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の脈波解析装置。 The pulse wave analysis device according to any one of claims 1 to 10, further comprising an index calculation unit that selects the pulse wave signal and calculates an index based on the evaluation result by the evaluation unit.
脈波解析装置が、脈波信号を取得する脈波信号取得手順と、
脈波解析装置が、前記脈波信号の周波数を分析する周波数分析手順と、
脈波解析装置が、前記周波数のうち、周波数スペクトルから脈波信号の基本周波数を検出する検出手順と、
脈波解析装置が、少なくとも、前記基本周波数より所定値分周波数が低い第２周波数、又は、前記基本周波数より所定値分周波数が高い第３周波数のうち、いずれか一方を基準にした信号強度を計算する計算手順と、
脈波解析装置が、前記脈波信号に含まれるノイズのノイズ強度を算出して、前記信号強度及び前記ノイズ強度に基づいて前記脈波信号を評価する評価手順と
を含む脈波解析方法。 This is a pulse wave analysis method performed by a pulse wave analysis device.
The pulse wave signal acquisition procedure in which the pulse wave analyzer acquires the pulse wave signal,
A frequency analysis procedure in which the pulse wave analyzer analyzes the frequency of the pulse wave signal, and
A detection procedure in which the pulse wave analyzer detects the fundamental frequency of the pulse wave signal from the frequency spectrum among the frequencies, and
The pulse wave analyzer determines the signal strength based on at least one of the second frequency, which is lower than the fundamental frequency by a predetermined value, and the third frequency, which is higher than the fundamental frequency by a predetermined value. Calculation procedure to calculate and
A pulse wave analysis method including an evaluation procedure in which a pulse wave analyzer calculates the noise intensity of noise contained in the pulse wave signal and evaluates the pulse wave signal based on the signal intensity and the noise intensity.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020049114A JP7396143B2 (en) | 2020-03-19 | 2020-03-19 | Pulse wave analysis device, pulse wave analysis method and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020049114A JP7396143B2 (en) | 2020-03-19 | 2020-03-19 | Pulse wave analysis device, pulse wave analysis method and program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2021145930A true JP2021145930A (en) | 2021-09-27 |
| JP7396143B2 JP7396143B2 (en) | 2023-12-12 |
Family
ID=77849989
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020049114A Active JP7396143B2 (en) | 2020-03-19 | 2020-03-19 | Pulse wave analysis device, pulse wave analysis method and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7396143B2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7142997B1 (en) | 2022-04-05 | 2022-09-28 | Ｓｓｓｔ株式会社 | Biometric information calculation system, server, and biometric information calculation method |
| WO2024010422A1 (en) * | 2022-07-07 | 2024-01-11 | 서울대학교병원 | Apparatus and method for determining quality of biosignal data |
| WO2024128576A1 (en) * | 2022-09-08 | 2024-06-20 | 주식회사 메디컬에이아이 | Method, program, and device for quantifying quality of biosignals |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017104488A (en) * | 2015-11-27 | 2017-06-15 | 株式会社リコー | Pulse wave measurement device, pulse wave measurement program, pulse wave measurement method and pulse wave measurement system |
| JP2019017555A (en) * | 2017-07-13 | 2019-02-07 | 株式会社リコー | Biological signal analysis device, biological signal analysis method and program |
| US20190076096A1 (en) * | 2016-04-15 | 2019-03-14 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Accurate heart rate measurement by radar using adaptive harmonics filter |
-
2020
- 2020-03-19 JP JP2020049114A patent/JP7396143B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017104488A (en) * | 2015-11-27 | 2017-06-15 | 株式会社リコー | Pulse wave measurement device, pulse wave measurement program, pulse wave measurement method and pulse wave measurement system |
| US20190076096A1 (en) * | 2016-04-15 | 2019-03-14 | University Of Florida Research Foundation, Inc. | Accurate heart rate measurement by radar using adaptive harmonics filter |
| JP2019017555A (en) * | 2017-07-13 | 2019-02-07 | 株式会社リコー | Biological signal analysis device, biological signal analysis method and program |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7142997B1 (en) | 2022-04-05 | 2022-09-28 | Ｓｓｓｔ株式会社 | Biometric information calculation system, server, and biometric information calculation method |
| JP2023153709A (en) * | 2022-04-05 | 2023-10-18 | Ｓｓｓｔ株式会社 | Biological information operation system, server, and biological information operation method |
| WO2024010422A1 (en) * | 2022-07-07 | 2024-01-11 | 서울대학교병원 | Apparatus and method for determining quality of biosignal data |
| WO2024128576A1 (en) * | 2022-09-08 | 2024-06-20 | 주식회사 메디컬에이아이 | Method, program, and device for quantifying quality of biosignals |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7396143B2 (en) | 2023-12-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7396143B2 (en) | Pulse wave analysis device, pulse wave analysis method and program | |
| EP3052008B1 (en) | Improved signal selection for obtaining a remote photoplethysmographic waveform | |
| CA2557306C (en) | Method and apparatus for optical detection of mixed venous and arterial blood pulsation in tissue | |
| JP6102433B2 (en) | Pulse wave detection program, pulse wave detection method, and pulse wave detection device | |
| JP6256488B2 (en) | Signal processing apparatus, signal processing method, and signal processing program | |
| JP6052027B2 (en) | Pulse wave detection device, pulse wave detection program, and pulse wave detection method | |
| KR20180029072A (en) | Biological data processing | |
| US20130080489A1 (en) | Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph | |
| JP6098257B2 (en) | Signal processing apparatus, signal processing method, and signal processing program | |
| US9504401B2 (en) | Atrial fibrillation analyzer and program | |
| US20130079647A1 (en) | Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph | |
| US11083382B2 (en) | Method, information processing apparatus and server for determining a physiological parameter of an individual | |
| US20200288996A1 (en) | Biological information measuring apparatus, non-transitory computer-readable recording medium having stored therein a program for causing a computer to execute a process for measuring biological information, and method for measuring biological information | |
| JP7400574B2 (en) | Biometric information acquisition device, biometric information acquisition method, and program | |
| KR101787828B1 (en) | Heartrate measuring system using skin color filter | |
| JP2019000474A (en) | Pulse period detection device, pulse period detection method, pulse period detection program, and pulse wave detection device | |
| US11989884B2 (en) | Method, apparatus and program | |
| US10244978B2 (en) | Method for assessment of cerebrovascular regulation | |
| JP2019097757A5 (en) | ||
| JP7327816B2 (en) | Pulse wave signal analysis device, pulse wave signal analysis method, and computer program | |
| US10980485B2 (en) | Measuring apparatus, measuring method and non-transitory computer readable medium | |
| KR20200050530A (en) | System for measuring blood vessel health and method thereof | |
| JP7106821B2 (en) | BIOLOGICAL SIGNAL ANALYZER, BIOLOGICAL SIGNAL ANALYSIS METHOD AND PROGRAM | |
| US20200155008A1 (en) | Biological information detecting apparatus and biological information detecting method | |
| JP6772614B2 (en) | Biometric information measuring device, biometric information measuring method, biometric information measuring system and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230116 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230726 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230829 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230925 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231031 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231113 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7396143 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |