JP3787336B2 - Ppgを用いた心拍検出装置及びその方法 - Google Patents

Ppgを用いた心拍検出装置及びその方法 Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、心拍検出装置及び方法に関し、特に、ユーザの体動がある状態でも心拍検出が可能な、即ち、モーションアーチファクト(motion artifact)の影響を極力抑制したフォトプレチスモグラフィー(Photo−Plethysmo Graphy:以下、PPGという)を用いた心拍検出装置及びその方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
一般に、PPGは、所定の個数のLEDと光検出器を用いて、心臓拍動に関連した情報を抽出する方法である。このPPGを用いた心拍検出は、簡単なセンサモジュールによって、身体との一つだけの接触点を通じて測定することができるので、身体に二つ以上の電極を貼り付けなければならない心電図(electrocardiogram or ECG)を用いる方法に比べて、ユーザに不便さを与えないため、医療または非医療の目的の機器により適しているものである。
【0003】
しかし、PPG信号は、若干の動きにも、大きい振幅のモーションアーチファクトを引き起こすという問題点があった。このモーションアーチファクトは、心拍検出時、人体の揺れや小さな動きなどによるノイズ信号と言われており、信頼度の高い心拍測定のためには、このモーションアーチファクトの除去が望まれる。
【0004】
心拍検出は、医療または非医療の目的で、様々な分野で広く行なわれており、その代表的な心拍検出法としては、心臓筋肉の収縮と拡張による活動電流を、外部から電極を貼り付けて測定して記録する方法(心電図)が挙げられる。
【0005】
しかし、従来の心拍検出装置は、基本的に身体の一部に電極を貼り付け、または帯を掛ける方法を採っているため、ユーザに拒否感を与えるだけでなく、使用上の専門的な知識がなければ、これを使用することが極めて不便であるという問題点があった。
【0006】
このような問題点を解決するために、特許文献1には、PPG測定手段によって、血液の脈動により生ずる脈波を検出し、検出された脈波を二次微分して加速度脈波を算出した後、加速度脈波のパターンを用いて、簡単に血液循環系の機能を診断する「循環機能診断装置」が開示されている。このような循環機能診断装置は、特別な専門知識がなくても使用可能であるという長所があるが、モーションアーチファクトに対する対策は、提示されていない。
【0007】
また、特許文献2には、種々の脈波測定手段(光電式脈波センサ、PPGセンサ、圧力センサ)を使って、心拍数、HRV(心拍変移度:Heart Rate Variability)、周波数解析、二次微分PPGの特徴点等を検出し、これによって心臓機能を診断する「心臓機能診断装置」が開示されている。このような心臓機能診断装置は、眼鏡型、首飾り型、腕時計型で構成され、体動に対する警告の目的で加速度センサが使われているが、依然としてユーザの体動がある状態では、心拍検出が不可能であるという問題点があった。
【0008】
また、二つの特定波長の光を指や耳に照射して血中の酸素飽和度を測定するパルスオキシメートリー(pulse oximetry)分野において、PPGのモーションアーチファクト除去に関連した、次のような研究論文が公知にされている。
【0009】
非特許文献1には、図1に示すように、殆どノイズがないPPG信号(またはECG信号)から合成基準信号を推定し、適応フィルタを介して入力されたPPG信号と合成基準信号を比較することによって、ノイズ(即ち、モーションアーチファクト)を除去する方法が開示されている。しかし、このようなノイズ除去方法は、基準信号の推定正確度によって信頼度が異なるので、究極的にECG信号が基準信号として用いられなければならないという限界があった。
【0010】
また、非特許文献2には、図2に示すように、ユーザが動いている状態でも信頼度が高い酸素飽和度の測定のためにフィルタバンクを用い、各バンクに出力された信号と基準信号との間の相関値を演算した後、相関値が最も大きい信号を最終的に低域通過フィルタリングして、モーションアーチファクトを除去する方法が開示されている。しかし、モーションアーチファクトは、高域成分と低域成分の両方を含んでいるため、低域通過フィルタリングのみによるモーションアーチファクトの除去は、効果的ではない。
【0011】
【特許文献1】
特開2000−217796号公報
【特許文献2】
特開平11−9564号公報
【非特許文献1】
「合成基準信号を用いたノイズ抵抗性パルスオキシメートリー」,米国,電気電子技術者学会(IEEE),Trans.Biomed.Eng.,2000年8月,Vol.47,No.8
【非特許文献2】
「モーションアーチファクト除去のためのパルスオキシメータの信号処理」,韓国,第24回大韓医用生体工学会春季学術大会論文集,2001年5月25日−26日,第24巻,第1号
【0012】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、前記問題点を解決するためになされたものであって、PPGの適用において大きな問題点であったモーションアーチファクトの影響を極力抑制し、モーションアーチファクトのある状態でもPPG信号から効果的な心拍検出を可能とする、PPGを用いた心拍検出装置及びその方法を提供することを目的とする。
【0013】
また、本発明は、実質的に推定が難しい基準信号を用いないことで、心拍検出の信頼性を向上させることを目的とする。
さらに、本発明は、モーションアーチファクトレベルのしきい値を予め測定し、モーションアーチファクトがしきい値を超える場合、これをユーザに報知し、モーションアーチファクトがしきい値以下である場合にのみ、PPG信号に基づいて心拍が発生する時間及び区間内の平均心拍値を出力する心拍検出方法を提供することを目的とする。
【0014】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記問題点を解決するためになされたものであって、本発明に係るPPGを用いた心拍検出装置は、ユーザの身体からPPG信号を検出するPPGセンサ部と前記PPGセンサ部で検出されたPPG信号のうち、特定の周波数帯域の波形のみを通過させるフィルタ部と、前記フィルタ部を通過したPPG信号に基づいてモーションアーチファクトのレベルを判断し、所定のしきい値以上であるとき、警告メッセージを発生させるモーションアーチファクトレベル判断部と、前記モーションアーチファクトのレベルが所定のしきい値未満であるときに、前記フィルタ部を通過したPPG信号から予想平均心拍時間を算出する平均心拍時間推定部と、前記モーションアーチファクトのレベルが所定のしきい値未満であるときに、前記フィルタ部を通過したPPG信号を、ウェーブレット変換を用いて特定のスケールでの近似信号とディテール信号に分離し、前記ディテール信号のうち、所定のしきい値以上の信号と前記分離された近似信号を合算して近似化されたPPG信号を生成するPPG信号近似化部と、近似化されたPPG信号からピークを検出するピーク抽出部と、所定時間内のピークのそれぞれを開始点として選定し、前記開始点から順に前記予想平均心拍時間±ΔTだけ離れた区間内のピークを選択し、複数の候補心拍シーケンスを設定する候補心拍シーケンス形成部と、前記選定された開始点から順に前記予想平均心拍時間だけ離れたウィンドウ信号を選定し、前記開始点が同じであるウィンドウ信号と候補心拍シーケンスをそれぞれ合算した後、この合算値をスコアリングし、スコアリング値が最大である候補心拍シーケンスを最適の心拍シーケンスとして選択する心拍シーケンス選択部と、選択された最適の心拍シーケンスに基づいて平均心拍数を演算する平均心拍数演算部とを備える(請求項1)。
【0015】
前記平均心拍時間推定部は、前記フィルタ部を通過したPPG信号を所定レベルにハードスレッシホールドするハードスレッシホールド部と、前記ハードスレッシホールドされたPPG信号の自己相関関数値を算出する自己相関部と、前記自己相関関数値の一番目のピーク発生時間を検出するピーク検出部とを備える(請求項2)。
【0016】
ここで、前記ハードスレッシホールド部のハードスレッシホールドレベルは、0.5*max(input)であることが望ましい(請求項3)。
【0017】
前記平均心拍時間推定部は、前記フィルタ部を通過したPPG信号を所定レベルにクリッピングするクリッピング部をさらに備えることができる(請求項4)。
【0020】
また、前記心拍シーケンス選択部で選択した最適の心拍シーケンスまたは前記平均心拍数演算部で演算した平均心拍数、及び前記モーションアーチファクトレベル判断部で発生した警告メッセージが表示される表示部をさらに備えることができる(請求項5)。
【0021】
さらに、前記モーションアーチファクトレベル判断部は、前記フィルタ部を通過したPPG信号の振幅または周波数の変化率による出力を算出するTEO演算部と、前記TEO演算部から出力された信号を所定のウィンドウ関数と畳み込みをする畳込み部と、前記畳込み部から入力された信号を所定レベルにハードスレッシホールドし、前記ハードスレッシホールドした出力が所定のしきい値以上であるとき、警告メッセージを発生させるモーションアーチファクトしきい値測定部とを備えることができる(請求項6)。
【0024】
ここで、前記PPG信号近似化部は、前記フィルタ部を通過したPPG信号をウェーブレット変換して近似信号とディテール信号に分離するウェーブレット変換部と、前記ウェーブレット変換によって生成されたディテール信号のうち、所定のしきい値以上の信号のみを抽出する第2のハードスレッシホールド部と、前記ウェーブレット変換によって生成された近似信号と所定のしきい値以上の信号を合算する信号合算部とを備える(請求項7)。
【0025】
一方、前記問題点を解決するためになされたものであって、本発明に係るPPGを用いた心拍検出信号は、PPGセンサ部によりユーザから検出されたPPG信号のうち、特定の周波数帯域の波形のみを通過させるフィルタリングステップと、前記フィルタリングステップで通過したPPG信号に基づいてモーションアーチファクトのレベルを判断し、所定のしきい値以上であるとき、警告メッセージを発生させるステップと、前記モーションアーチファクトのレベルが所定のしきい値未満であるときに、前記フィルタリングステップで通過したPPG信号から予想平均心拍時間を算出するステップと、前記モーションアーチファクトのレベルが所定のしきい値未満であるときに、前記フィルタリングステップで通過したPPG信号を、ウェーブレット変換を用いて近似信号とディテール信号に分離するステップと、前記ディテール信号のうち、所定のしきい値以上の信号と前記分離された近似信号を合算して近似化されたPPG信号を生成するステップと、近似化されたPPG信号からピークを検出するステップと、所定時間内のピークのそれぞれを開始点として選定するステップと、前記開始点から順に前記予想平均心拍時間±ΔTだけ離れた区間内のピークを選択し、複数の候補心拍シーケンスを設定するステップと、前記選定された開始点から順に前記予想平均心拍時間だけ離れたウィンドウ信号を選定するステップと、前記開始点が同じであるウィンドウ信号と候補心拍シーケンスをそれぞれ合算した後、この合算値をスコアリングし、スコアリング値が最大である候補心拍シーケンスを最適の心拍シーケンスとして選択するステップと、前記心拍シーケンス選択部によって選択された最適の心拍シーケンスに基づいて平均心拍数を演算するステップとを備える(請求項8)。
【0026】
前記予想平均心拍時間を算出するステップは、前記フィルタリングステップで通過したPPG信号を所定レベルにハードスレッシホールドするステップと、前記ハードスレッシホールドされたPPG信号の自己相関関数値を算出するステップと、前記自己相関関数値の一番目のピーク発生時間を検出するステップとを備える(請求項9)。
【0027】
ここで、前記ハードスレッシホールドレベルは、0.5*max(input)であることが望ましい(請求項10)。
【0028】
また、前記予想平均心拍時間を算出するステップは、前記フィルタリングステップで通過したPPG信号を所定レベルにクリッピングするステップをさらに備えることができる(請求項11)。
【0031】
また、前記候補心拍シーケンスを設定するステップは、前記開始点から順に前記予想平均心拍時間±ΔTだけ離れた区間内に多数のピークが存在する場合、予想平均心拍時間に近いピークを選択するステップと、前記予想平均心拍時間±ΔTだけ離れた区間内にピークがなく、または信号の大きさが所定値以下であるとき、ΔTの範囲を所定区間だけ拡張させるステップとを備える(請求項12)。
【0034】
ここで、本発明に係るPPGを用いた心拍検出方法は、前記選択された最適の心拍シーケンスまたは前記演算された平均心拍数、及び前記警告メッセージを表示するステップをさらに備えることができる(請求項13)。
【0035】
前記警告メッセージを発生させるステップは、前記フィルタリングステップで通過したPPG信号から振幅と周波数の急激な変化率を算出するTEO演算ステップと、前記TEO演算ステップから出力された信号を所定のウィンドウ関数と畳み込みをする畳込みステップと、前記畳み込みをした信号を所定のレベルにハードスレッシホールドし、該ハードスレッシホールドされた信号が所定のしきい値以上であるとき、警告メッセージを発生させるステップを備える(請求項14)。
【0038】
ここで、前記近似化されたPPG信号を生成するステップは、前記ウェーブレット変換によって生成されたディテール信号のうち、所定のしきい値以上の信号のみを抽出するハードスレッシホールドステップと、前記近似信号と、前記ハードスレッシホールドステップで抽出された所定のしきい値以上の信号とを合算する信号合算ステップとを備える(請求項15)。
【0039】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、添付図面に基づいて詳しく説明する。まず、図3は、本発明に係る心拍検出装置100の概略を示すブロック図である。この心拍検出装置100は、PPGセンサ部10と、フィルタ部30と、モーションアーチファクトレベル判断部50と、心拍検出部70と、表示部90とから構成されている。
【0040】
前記PPGセンサ部10は、心臓拍動による血管の太さの変化によって、光の吸収及び反射の程度が変化する原理を用いたものであって、赤外線を放出する発光部(図示せず)と、発光部から人体に照射されて反射した光を感知する受光部(図示せず)とから構成され、図12に示すように、受光部から出力される、時間による光血流量の変化からPPG信号を検出し、フィルタ部30に出力する。
また、前記フィルタ部30は、PPGセンサ部10で検出されたPPG信号のうち、心拍に関連した信号成分のみを通過させる役割を果たすものである。
【0041】
図13は、フィルタ部30を通過したPPG信号波形の一例を示す図である。ここでフィルタ部30は、帯域通過フィルタまたは二次微分フィルタであることが好ましい。
【0042】
また、図12乃至図19において、X軸とY軸は、それぞれサンプル数と電圧を示し、X軸のサンプル数は下記の関係式によって時間Xtに置換され得る。
Xt=サンプル数/サンプリング周波数
【0043】
本発明では、サンプリング周波数が25Hzである場合を説明しており、上記の関係式によって図12乃至図19のおけるX軸のサンプル数500、1000、1500、2000、2500、3000は、それぞれ時間上20秒、40秒、60秒、80秒、100秒、120秒を意味する。
【0044】
図4は、図3に示したモーションアーチファクトレベル判断部50の内部の構成を示す図である。
前記モーションアーチファクトレベル判断部50は、TEO演算部51と、畳込み(convolution)部52と、モーションアーチファクトしきい値測定部53とから構成されており、モーションアーチファクトがしきい値以下である場合にのみ、フィルタリングされたPPG信号を心拍検出部70に出力するようになっている。
【0045】
前記TEO演算部51は、モーションアーチファクトが激しいとき、瞬間的に振幅と周波数が大きく増加することを用いたものであり、TEO(TeagerEnergy Operator)演算を用いて、PPG信号から振幅と周波数の急激な変化率を算出することによって、フィルタ部30から出力されたPPG信号においてモーションアーチファクトが発生した区間を検出する。
また、前記畳込み部52は、TEO演算部51から出力されたPPG信号を、バートレットウィンドウ関数(Bartlett window function)と畳み込みをすることによって、TEO出力信号がスムーズになるようにするものである。
【0046】
図14は、TEO演算部51と畳込み部52を通過したPPG信号波形の一例を示す図である。
図14に示すように、フィルタ部30を通過したPPG信号にモーションアーチファクトが含まれている場合(図13(b)参照)は、これをTEO演算した後、バートレットウィンドウ関数と畳み込みをすると、モーションアーチファクトが激しい区間において大きい振幅を持った波形が出力されることがわかる。
【0047】
前記TEO演算部51と畳込み部52は、フィルタ部30から出力されたPPG信号からモーションアーチファクトのレベルを容易に判断するように前処理を行うものであって、装置構成の簡素化のために省略することも可能である。
【0048】
前記モーションアーチファクトしきい値測定部53は、PPG信号からモーションアーチファクトのレベルを判断するために、PPG信号を正常な心拍信号が存在する区間でのTEO出力値(TEO output)に適正値を乗算した値をしきい値として、これより高い振幅値を持つ信号が出力されると、深刻なモーションアーチファクト状態と認識し、表示部90に警告メッセージを表示し、そうでなければ、モーションアーチファクトレベルが許容可能な範囲であると認識し、フィルタ部30から出力されたPPG信号を心拍検出部70に出力する。
【0049】
図5は、図3に示した心拍検出部70の内部の構成を示す図である。
この心拍検出部70は、リサンプリング部71と、第1のハードスレッシホールド部72と、PPG信号近似化部73と、クリッピング部77と、畳込み部78と、平均心拍時間推定部79と、心拍シーケンス/平均心拍数抽出部80とから構成されている。
【0050】
前記リサンプリング部71は、PPGセンサ部10から入力されたPPG信号のサンプリング周波数が必要以上に高い場合、迅速な信号処理のために再度サンプリングし(以下、リサンプリングという)、前記第1のハードスレッシホールド部72は、リサンプリングされたPPG信号を、所定のレベルにハードスレッシホールドし、所定のレベル以下の不要なピークを除去する。なお、このリサンプリング部71は、装置構成の簡素化のために省略することも可能である。
【0051】
ここで、ハードスレッシホールドとは、スレッシホールドレベルと入力信号を比較し、スレッシホールドレベルよりも小さな信号値は0に置換し、スレッシホールドレベルよりも大きい信号値はそのまま維持させる過程を意味するものである。
【0052】
前記PPG信号近似化部73は、ウェーブレット変換を用いて高周波成分の雑音を除去することによって、PPG信号を近似化させる役割をするものであり、ウェーブレット変換部74と、第2のハードスレッシホールド部75と、信号合算部76とから構成されている。
【0053】
前記ウェーブレット変換部74は、第1のハードスレッシホールド部72から入力されたPPG信号を、ウェーブレット変換して、全体的な波形曲線を示す近似(approximation)信号とディテール(detail)信号に分解する役割を果たすものである。
【0054】
図15(a)は、ウェーブレット変換されたPPG信号波形の一例を示す図である。
図15(a)に示すように、PPG信号は、ウェーブレット変換によって全体的な波形曲線を示す近似信号成分a5と、ディテール信号成分d1、d2、d3、d4、d5に分解される。
【0055】
前記第2のハードスレッシホールド部75は、ウェーブレット変換によって生成されたディテール信号d1、d2、d3、d4、d5のうち、小さな振幅を持つ成分は0に置換し、大きい振幅を持つ成分のみを抽出することによって、高周波成分の雑音を除去する。
【0056】
ここで、心拍に関連した信号成分のみを目立たせるために、概して高周波数領域にあるディテール信号(例えば、d1、d2、d3、d4)は、不要な信号として無視し、心拍の微細な変化に関連したディテール信号(例えば、d5)からのみ大きい振幅を持つ成分を抽出するようにすることも可能である。
【0057】
前記信号合算部76は、ウェーブレット変換によって生成された近似信号と、ハードスレッシホールドを経たディテール信号を合算し、近似化されたPPG信号をクリッピング部77に出力する。
【0058】
図15(b)は、PPG信号近似化部73から出力されるPPG信号波形の一例を示す図である。
図15(b)に示すように、ウェーブレット変換によって生成された近似信号と、ハードスレッシホールドを経たディテール信号を合算すると、高周波成分が除去され近似化されたPPG信号を得ることができ、この近似化されたPPG信号は、ディテール信号がハードスレッシホールドを経たので、不連続点を持つようになる。
【0059】
このため、前記クリッピング部77は、近似化されたPPG信号のうち、0以上の値はそのまま通過させ、0以下の値は0に置換(以下、ゼロクリッピングという)し、心拍に関連した信号成分のみ、即ち、心拍による正(+)のピークのみを畳込み部78に出力し、この畳込み部78は、ゼロクリッピングされたPPG信号をバートレットウィンドウ関数と畳み込みをすることによって、PPG信号がスムーズになり、近似化による不連続点を除去することが可能となる。
【0060】
図16(a)は、畳込みによって不連続点が除去されたPPG信号波形の一例を示す図である。
図16(a)に示すように、畳込み部78から心拍シーケンス/平均心拍数抽出部80に入力される変形された信号は、心拍に関連した信号成分のみを有すると共に不連続点も除去されているので、心拍によるピークを容易に検出することができる状態であることがわかる。
【0061】
前記心拍シーケンス/平均心拍数抽出部80は、心拍抽出時、モーションアーチファクトの影響を極力抑制する役割を果たすものであり、ピーク抽出部81と、候補心拍シーケンス形成部82と、心拍シーケンス選択部83と、平均心拍演算部84とから構成されている。
【0062】
前記ピーク抽出部81は、畳込み部78からPPG信号が入力され、このPPG信号から初期区間(約2秒内の区間)内にある全てのピークを検出する。ピークの検出は、元の信号を微分した後、零交次点(zero−crossing points)の位置を探す方式で行われる。ピーク検出時に、図16(b)に示すように、モーションアーチファクトによって瞬間的に高い振幅を持つピークも同時に検出することができるので、正確な心拍測定のためには、このようなモーションアーチファクトによるピークと、心拍によるピークを区分する過程がさらに必要となる。
【0063】
このため、本発明では、初期区間で抽出されたピークをそれぞれ開始点とする複数の候補心拍シーケンスを形成し、これらのうち最適の心拍シーケンスを選択することによって、モーションアーチファクトの影響を極力抑制しており、これについては、後述する図9の説明において詳述するため、以下、略述する。
【0064】
前記候補心拍シーケンス形成部82は、初期区間内のピークを開始点として順に予想平均心拍時間の付近(予想平均心拍時間±ΔT)に存在するピークで複数の候補心拍シーケンスを形成し、複数の候補心拍シーケンスと同一の開始点から予想平均心拍時間だけ離れた時間を中心とするウィンドウ信号を選定する。
【0065】
前記心拍シーケンス選択部83は、それぞれの候補心拍シーケンスとウィンドウ信号を乗算し、乗算した値を全て合算した後、この合算値をスコアリングし、スコアリング値が最大である候補を最適の心拍シーケンスとして選択し、これを表示部90に出力し、または所定区間内の平均心拍数を演算する平均心拍数演算部84に出力する。
【0066】
以下、前記した候補心拍シーケンスのうち、最適の心拍シーケンスを選択する過程について説明する(図17参照)。まず、開始点が同じであるウィンドウ信号と候補心拍シーケンスを乗算して、得られたそれぞれの値を全て合算し、最終的に合算された値をスコアリングすることで、スコアリング値が最も大きい候補心拍シーケンスが、最適の心拍シーケンス(図17において二番目の候補シーケンス)として選択される。ここで、実線と点線で示した矢印及び台形状は、それぞれ二つの候補心拍シーケンスと同じ開始点から予想平均心拍時間だけ離れた時間及びこの時間を中心とするウィンドウである。
【0067】
ここで、前記予想平均心拍時間は、平均心拍時間推定部79から得られるが、以下、図6を参照して、この平均心拍時間推定部79についてより詳しく説明する。
【0068】
図6は、図5に示した平均心拍時間推定部79の内部の構成を示す図である。前記平均心拍時間推定部79は、心拍シーケンス抽出に必要な予想平均心拍時間を出力するものであり、リサンプリング部85と、クリッピング部86と、第3のハードスレッシホールド部87と、自己相関部88と、ピーク検出部89とから構成されている。
【0069】
前記平均心拍時間推定部79は、スピーチプロセシング(speech processing)における区間内平均ピッチ区間推定方法に基づいて平均心拍時間を推定し、特にノイズによるエラーを最小化するために、リサンプリング、クリッピング、ハードスレッシホールド、自己相関関数(autocorrelation function)によって雑音を除去した後、予想平均心拍時間を推定する。
【0070】
前記リサンプリング部85が、入力されたPPG信号をリサンプリングしてサンプリング率(サンプリング周波数)を低くすると、クリッピング部86は、リサンプリングされたPPG信号をゼロクリッピングして、PPG信号から心拍による正(+)のピークのみを出力し、前記第3のハードスレッシホールド部87は、クリッピングされたPPG信号、即ち、心拍による正(+)のピーク信号を、所定のレベルにハードスレッシホールドして、モーションアーチファクトによる小さなピークを除去する。
【0071】
前記自己相関部88は、入力信号の自己相関関数を求めると、雑音(ランダムノイズ)のような非周期性の信号成分は0に収束し、周期性を持つ信号成分は、その周期及びその整数倍に該当する時間において大きい振幅値を持つようになる原理を用いたものであり、ハードスレッシホールドされたPPG信号の自己相関関数を求めて雑音の影響無しに周期性を持つ信号の周期を求めることができる。
【0072】
図18は、自己相関部88から出力される自己相関関数の一例を示す図である。
図18に示すように、PPG信号の自己相関関数を求めると、心拍の周期に該当する個所で自己相関関数がピークを持つようになるので、心拍の予想周期を容易に検出することができる。
【0073】
前記ピーク検出部89は、PPG信号の自己相関関数から一番目のピークの発生時間を検出し、これを予想平均心拍時間として推定し、候補心拍シーケンス形成部82は、この予想平均心拍時間に基づいて心拍が発生する確率が高い区間でのみピークを検出し、複数の候補心拍シーケンスを形成するので、短時間で候補心拍シーケンスを抽出することができる。
【0074】
表示部90は、ユーザの心拍シーケンスまたは平均心拍数を画面に表示するためのものであり、HRV解析機(Heart Rate Variability Analyzer)によって、心拍変化率の時間領域及び周波数領域における特徴に関する情報を得て、これをユーザに表示することができるようにするものである。
【0075】
以下、本発明によるPPGを用いた心拍検出方法について、添付図面に基づいて詳しく説明する。
図7は、本発明による心拍検出方法の一実施の形態を示すフローチャートである。まず、PPGセンサ部10によってPPG信号が検出されると(図12参照)、フィルタ部30は、検出されたPPG信号のうち心拍に関連した信号成分のみを通過させる(ステップS10〜ステップS30)(図13参照)。
【0076】
その後、フィルタ部30から出力されたPPG信号のうち、モーションアーチファクトが発生した区間を検出するために、TEO演算を用いて入力されたPPG信号から、振幅と周波数の急激な変化率を抽出する(ステップS50)。ここで、TEO演算は下記の(1)式で示される。
(x(t))=[dx(t)/dt]2−x(t)[d2x(t)/dt2]…(1)
【0077】
上記(1)式のように、TEO演算は、入力された信号の瞬間振幅と瞬間周波数の積の自乗に比例する出力を算出し、PPG信号から振幅と周波数の急激な変化率を抽出することによって、モーションアーチファクトが発生した区間を検出する。
【0078】
その後、TEO演算を経たPPG信号とバートレットウィンドウ関数を畳み込んでPPG信号をスムーズにした後(ステップS70)、スムーズになったPPG信号を、正常な心拍信号が存在する区間でのTEO出力値に対して適正なレベルにハードスレッシホールドして、モーションアーチファクトのレベルがしきい値以上であるか否かを判断する(ステップS90)。ここで、ハードスレッシホールドレベルは、下記の(2)式で示される。
Threshold=3*max(TEO output) …(2)
【0079】
この実施の形態において、モーションアーチファクトのレベルがしきい値以上であるか否かを判断するハードスレッシホールドレベルを、正常な心拍信号が存在する区間でのTEO出力値の最大値の3倍と設定し、しきい値以上の信号が検出された場合、これを深刻なモーションアーチファクト状態として、それ以上心拍検出を行わないようにする。
【0080】
ハードスレッシホールドによって、深刻なモーションアーチファクト状態であると判断された場合は、表示部90に警告メッセージを表示し、そうでない場合は、モーションアーチファクトのレベルが許容可能な範囲に該当するので、心拍検出ステップに進む(ステップS100)。
【0081】
従って、モーションアーチファクトレベル判断ステップ(ステップS50〜ステップS100)によって、モーションアーチファクトがしきい値以下である場合にのみ心拍を検出し、モーションアーチファクトがしきい値以上である場合は、これをユーザに警告して体動を減らすようにすることができる。
【0082】
その後、迅速な信号処理のために、PPG信号をリサンプリングする前処理を行った後(ステップS110)、リサンプリングされたPPG信号を適正なレベルにハードスレッシホールドし、不要なPPG信号を除去する(ステップS130)。この実施の形態において、ハードスレッシホールドレベルは、下記の(3)式で示される。
Th1=a*max(input)(但し、a<0.4) …(3)
【0083】
この実施の形態において、ハードスレッシホールドレベルTh1を、区間内のPPG信号における最大値のa倍(aは、0.4未満)と設定し、ハードスレッシホールドレベルTh1未満の信号は心拍によるピークでないので、これを不要な信号として除去するようにする。
【0084】
次に、ウェーブレット変換を用いてPPG信号から高周波成分の雑音を除去することによって、PPG信号を近似化させる(ステップS150)。以下、図8を参照してPPG信号の近似化について詳述する。
【0085】
まず、ハードスレッシホールドされたPPG信号をウェーブレット変換し、相違したスケールに該当するそれぞれの成分に分解すると、図15(a)に示すように、全体的な波形曲線を示す近似信号成分a5とディテール信号成分d1、d2、d3、d4、d5が得られる(ステップS151)。
【0086】
その後、第2のハードスレッシホールド部75が、ウェーブレット変換によって生成されたディテール信号のうち小さな振幅を持つ成分は捨て、大きい振幅を持つ成分のみを抽出することによって、高周波成分の雑音を除去する(ステップS152)。このためのハードスレッシホールドレベルは、下記の(4)式で示される。
Th2=b*max(input)(但し、0.7<b<1) …(4)
【0087】
その後、ウェーブレット変換によって生成された近似信号と、ハードスレッシホールドを経たディテール信号を合算すると、図15(b)に示すように、PPG信号が近似化される(ステップS153)。ここで、合算されるディテール信号は、上述したように、高周波数領域のディテール信号(例えば、d1、d2、d3、d4)を除いた、心拍の微細な変化に関連したディテール信号(例えば、d5)のみを選択することができる。
【0088】
また、PPG信号の近似化ステップS150は、高周波成分の雑音を除去することによって、PPG信号を近似化させることができるのに対し、近似信号とディテール信号との合算時、ディテール信号はスレッシホールドを経たので、不連続点が発生し(図15(b)参照)、この不連続点を除去するために、近似化されたPPG信号をゼロクリッピングし、心拍とは無関係な信号成分を除去した後(ステップS170)、ゼロクリッピングされたPPG信号をバートレットウィンドウ関数と畳み込みをすることによってPPG信号がスムーズになるようにして、近似化による不連続点を除去する(ステップS190)。
【0089】
その後、近似化されたPPG信号から、モーションアーチファクトの影響を極力抑制し、最適の心拍シーケンス/平均心拍数を抽出する(ステップS210)。以下、図9を参照して心拍シーケンス/平均心拍数抽出について詳述する。
【0090】
まず、近似化されたPPG信号から初期区間(約2秒内の区間)内にある全てのピークを検出した後(ステップS211)、初期区間内のピークをそれぞれ開始ピークとする複数の候補心拍シーケンスを形成する(ステップS212)(図17参照)。このとき、候補心拍シーケンスは、開始ピークとこれからIBI±ΔT以内にあるピークを解析区間の終わりまで順に検出し、これを一連のシーケンスとして形成したことを意味する。
【0091】
ここで、候補心拍シーケンス形成時、平均心拍時間推定部79によって算出された予想平均心拍時間(mean IBI)が用いられる。以下、図10を参照して予想平均心拍時間を推定するステップ(ステップS140)について詳述する。
【0092】
まず、入力されたPPG信号をリサンプリングして不要な高周波成分を除去した後(ステップS141)、リサンプリングされたPPG信号をゼロクリッピングして心拍によるピーク成分のみを出力する(ステップS142)。
【0093】
その後、ゼロクリッピングされたPPG信号をハードスレッシホールドし、心拍に関連したピークのみを抽出する(ステップS143)。ここで、ハードスレッシホールドレベルは、下記の(5)式で示される。
Th3=c*max(input)(但し、c=0.5) …(5)
【0094】
この実施の形態におけるハードスレッシホールドレベルTh3は、区間内のPPG信号において、最大値のc倍(ここで、cは0.5)と設定し、ハードスレッシホールドレベルTh3未満の信号は、心拍によるピークでないので、これを不要な信号として除去するようにする。
【0095】
その後、ハードスレッシホールドされたPPG信号の自己相関関数を求めた後(ステップS144)、雑音が除去されたPPG信号の自己相関関数から一番目のピーク発生時間τ(tau)を検出し、これを予想平均心拍時間として抽出する(ステップS145)(図18参照)。
【0096】
ここで、平均心拍時間推定部79から予想平均心拍時間を抽出するのは、心拍が発生する確率が高い区間においてのみピークを検出することによって、短時間で候補心拍シーケンスを形成するためである。
【0097】
また、候補心拍シーケンスの形成時、予想平均心拍時間(mean IBI)±ΔTの区間内に、二つ以上のピークが存在する場合、予想平均心拍時間(mean IBI)に近いピークを選択し、この区間内にピークが存在せず、またはピークの振幅が小さ過ぎる場合(ここで、初期区間の2秒内の最大のピークサイズの3/10以下である場合)、ΔTの範囲を所定の区間だけ拡張させて、候補心拍シーケンスを形成する。この実施の形態では、5サンプルずつ拡張させ、時間上では1/5秒(5サンプル/25Hz)ずつ拡張させる。
【0098】
その後、それぞれの候補心拍シーケンスをスコアリングしてスコアリング値によって最適の心拍シーケンスを選択する(ステップS213)。以下、これについて図11を参照して詳細に説明する。
まず、前述した候補心拍シーケンス形成ステップS212で選ばれた初期区間(約2秒内の区間)内のピークのそれぞれを開始点として、予想平均心拍時間(mean IBI)だけ離れた点を中心とするウィンドウ信号を選定する(ステップS221)(図17参照)。即ち、ウィンドウ信号は、候補心拍シーケンスと同じ開始点から順に予想平均心拍時間だけ離れた時間を中心とするウィンドウ信号から選ばれ、ウィンドウ信号の幅は選択的に変更することができる。この実施の形態では、ウィンドウ信号の幅が2*ΔTになるように設定されている。
【0099】
その後、開始点が同じであるウィンドウ信号と候補心拍シーケンスを乗算して、乗算値を全て合算した後(ステップS222〜ステップS223)、合算された値をスコアリングして、スコアリング値が最大である候補を最適の心拍シーケンスとして選定する(ステップS224〜ステップS225)(図17参照)。前記したように、図17の実線と点線で表示した矢印及び台形状は、それぞれ二つの候補心拍シーケンスと同じ開始点から予想平均心拍時間だけ離れた時間及びこの時間を中心とするウィンドウであり、二番目の候補シーケンスが最適の心拍シーケンスとして選ばれる。
【0100】
最後に、ステップS213で選ばれた最適の心拍シーケンスによる個々の心拍発生時間を画面に表示し、または所定区間内の心拍シーケンスによる個々の心拍発生時間に基づいて平均心拍数を演算した後(ステップS214)、これを画面に表示し(ステップS230)、ユーザから他の心拍測定命令が入力された場合、PPG信号検出ステップに移し、そうでない場合は、心拍測定を終了する(ステップS250)。
【0101】
図19は、本発明によってモーションアーチファクトが含まれたPPG信号から正確な心拍が検出されたことを示す波形図であり、モーションアーチファクトによって、図19(a)のように、PPG信号に瞬間的なピークが発生しても、本発明の心拍検出方法によると、PPG信号からモーションアーチファクトを除去し、図19(b)のように、心拍を正確に検出することができる。
【0102】
本発明は、図示した一実施の形態を参考として説明しているが、これは、一例に過ぎず、本技術の分野における通常の知識を有する者であれば、これから様々な変形及び均等な他の実施の形態が可能であるということは容易に理解できる。従って、本発明の真の技術的保護範囲は、添付した請求範囲の技術的思想によって決せられるべきである。
【0103】
【発明の効果】
本発明に係るPPGを用いた心拍検出装置及びその方法によれば、以下のような効果を奏する。
すなわち、従来の技術とは異なり、基準信号がなくても、PPG信号から直接心拍検出が可能であるので、心拍の測定を必要とする医療または非医療を目的とする機器、例えば、身体状態診断機能スポーツ時計、ストレスレベル測定装置、カロリー消費量測定装置、情緒認識装置、患者監視装置、麻酔レベルモニターリング装置などに好適に適用することが可能となる。
【0104】
また、本発明によると、ユーザが動いている状態でも、PPG信号から効率的に心拍を検出することができるので、ユーザが拒否感や不快感を引き起こすことなく、心拍を検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】従来のパルスオキシメータにおいて合成基準信号を用いてノイズを除去する方法を示す図である。
【図2】従来のパルスオキシメータからモーションアーチファクトを除去する方法を示す図である。
【図3】本発明に係る心拍検出装置の概略を示すブロックである。
【図4】図3に示したモーションアーチファクトレベル判断部の内部の構成を示す図である。
【図5】図3に示した心拍検出部の内部の構成を示す図である。
【図6】図5に示した平均心拍時間推定部の内部の構成を示す図である。
【図7】本発明に係る心拍検出方法を説明するためのフローチャートである。
【図8】図7におけるPPG信号近似化ステップの詳細を示すフローチャートである。
【図9】図7における心拍シーケンス/平均心拍数抽出ステップの詳細を示すフローチャートである。
【図10】図7における平均心拍時間推定ステップの詳細を示すフローチャートである。
【図11】図9における最適の心拍シーケンス選択ステップの詳細を示すフローチャートである。
【図12】PPGセンサ部によって検出されたPPG信号の波形図である。
【図13】(a)は、フィルタ部を通過したモーションアーチファクトが含まれていないPPG信号の波形図であり、(b)は、フィルタ部を通過したモーションアーチファクトが含まれたPPG信号の波形図である。
【図14】TEO演算部と畳込み部を通過したPPG信号の波形図である。
【図15】(a)は、ウェーブレット変換部から出力されるPPG信号の波形図であり、(b)は、PPG信号近似化部から出力されるPPG信号の波形図である。
【図16】(a)は、畳込み部から心拍シーケンス/平均心拍数抽出部に入力されるモーションアーチファクトが含まれていないPPG信号の波形図であり、(b)は、畳込み部から心拍シーケンス/平均心拍数抽出部に入力されるモーションアーチファクトが含まれたPPG信号の波形図である。
【図17】候補心拍シーケンスのうち、最適の心拍シーケンスを選択する方法を説明するための波形図である。
【図18】平均心拍時間推定部から出力されるPPG信号の波形図である。
【図19】本発明によってモーションアーチファクトが含まれたPPG信号から正確な心拍が検出されたことを示す波形図である。
【符号の説明】
10:PPGセンサ部
30:フィルタ部
50:モーションアーチファクトレベル判断部
70:心拍検出部
90:表示部
51:TEO演算部
52、78:畳込み部
53、72、75、87:ハードスレッシホールド部
73:PPG信号近似化部
74:ウェーブレット変換部
76:信号合算部
77、86:クリッピング部
79:平均心拍時間推定部
80:心拍シーケンス/平均心拍数抽出部
81:ピーク抽出部
82:候補心拍シーケンス形成部
83:心拍シーケンス選択部
84:平均心拍演算部

Claims (15)

  1. ユーザの身体からPPG信号を検出するPPGセンサ部と、
    前記PPGセンサ部で検出されたPPG信号のうち、特定の周波数帯域の波形のみを通過させるフィルタ部と、
    前記フィルタ部を通過したPPG信号に基づいてモーションアーチファクトのレベルを判断し、所定のしきい値以上であるとき、警告メッセージを発生させるモーションアーチファクトレベル判断部と、
    前記モーションアーチファクトのレベルが所定のしきい値未満であるときに、前記フィルタ部を通過したPPG信号から予想平均心拍時間を算出する平均心拍時間推定部と、
    前記モーションアーチファクトのレベルが所定のしきい値未満であるときに、前記フィルタ部を通過したPPG信号を、ウェーブレット変換を用いて特定のスケールでの近似信号とディテール信号に分離し、前記ディテール信号のうち、所定のしきい値以上の信号と前記分離された近似信号を合算して近似化されたPPG信号を生成するPPG信号近似化部と、
    近似化されたPPG信号からピークを検出するピーク抽出部と、
    所定時間内のピークのそれぞれを開始点として選定し、前記開始点から順に前記予想平均心拍時間±ΔTだけ離れた区間内のピークを選択し、複数の候補心拍シーケンスを設定する候補心拍シーケンス形成部と、
    前記選定された開始点から順に前記予想平均心拍時間だけ離れたウィンドウ信号を選定し、前記開始点が同じであるウィンドウ信号と候補心拍シーケンスをそれぞれ合算した後、この合算値をスコアリングし、スコアリング値が最大である候補心拍シーケンスを最適の心拍シーケンスとして選択する心拍シーケンス選択部と、
    選択された最適の心拍シーケンスに基づいて平均心拍数を演算する平均心拍数演算部とを備えることを特徴とするPPG信号を用いた心拍検出装置。
  2. 前記平均心拍時間推定部が、
    前記フィルタ部を通過したPPG信号を所定レベルにハードスレッシホールドするハードスレッシホールド部と、
    前記ハードスレッシホールドされたPPG信号の自己相関関数値を算出する自己相関部と、
    前記自己相関関数値の一番目のピーク発生時間を検出するピーク検出部とを備えることを特徴とする請求項1に記載のPPGを用いた心拍検出装置。
  3. 前記ハードスレッシホールド部のハードスレッシホールドレベルが、0.5*max(input)であることを特徴とする請求項2に記載のPPGを用いた心拍検出装置。
  4. 前記平均心拍時間推定部が、前記フィルタ部を通過したPPG信号を所定レベルにクリッピングするクリッピング部をさらに備えることを特徴とする請求項2に記載のPPGを用いた心拍検出装置。
  5. 前記心拍シーケンス選択部で選択した最適の心拍シーケンスまたは前記平均心拍数演算部で演算した平均心拍数、及び前記モーションアーチファクトレベル判断部で発生した警告メッセージが表示される表示部をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載のPPGを用いた心拍検出装置。
  6. 前記モーションアーチファクトレベル判断部が、
    前記フィルタ部を通過したPPG信号の振幅または周波数の変化率による出力を算出するTEO演算部と、
    前記TEO演算部から出力された信号を所定のウィンドウ関数と畳み込みをする畳込み部と、
    前記畳込み部から入力された信号を所定レベルにハードスレッシホールドし、前記ハードスレッシホールドした出力が所定のしきい値以上であるとき、警告メッセージを発生させるモーションアーチファクトしきい値測定部とを備えることを特徴とする請求項1に記載のPPGを用いた心拍検出装置。
  7. 前記PPG信号近似化部が、
    前記フィルタ部を通過したPPG信号をウェーブレット変換して近似信号とディテール信号に分離するウェーブレット変換部と、
    前記ウェーブレット変換によって生成されたディテール信号のうち、所定のしきい値以上の信号のみを抽出する第2のハードスレッシホールド部と、
    前記ウェーブレット変換によって生成された近似信号と所定のしきい値以上の信号を合算する信号合算部とを備えることを特徴とする請求項1に記載のPPGを用いた心拍検出装置。
  8. PPGセンサ部によりユーザから検出されたPPG信号のうち、特定の周波数帯域の波形のみを通過させるフィルタリングステップと、
    前記フィルタリングステップで通過したPPG信号に基づいてモーションアーチファクトのレベルを判断し、所定のしきい値以上であるとき、警告メッセージを発生させるステップと、
    前記モーションアーチファクトのレベルが所定のしきい値未満であるときに、前記フィルタリングステップで通過したPPG信号から予想平均心拍時間を算出するステップと、
    前記モーションアーチファクトのレベルが所定のしきい値未満であるときに、前記フィルタリングステップで通過したPPG信号を、ウェーブレット変換を用いて近似信号とディテール信号に分離するステップと、
    前記ディテール信号のうち、所定のしきい値以上の信号と前記分離された近似信号を合算して近似化されたPPG信号を生成するステップと、
    近似化されたPPG信号からピークを検出するステップと、
    所定時間内のピークのそれぞれを開始点として選定するステップと、
    前記開始点から順に前記予想平均心拍時間±ΔTだけ離れた区間内のピークを選択し、複数の候補心拍シーケンスを設定するステップと、
    前記選定された開始点から順に前記予想平均心拍時間だけ離れたウィンドウ信号を選定するステップと、
    前記開始点が同じであるウィンドウ信号と候補心拍シーケンスをそれぞれ合算した後、この合算値をスコアリングし、スコアリング値が最大である候補心拍シーケンスを最適の心拍シーケンスとして選択するステップと、
    前記心拍シーケンス選択部によって選択された最適の心拍シーケンスに基づいて平均心拍数を演算するステップとを備えることを特徴とするPPGを用いた心拍検出方法。
  9. 前記予想平均心拍時間を算出するステップは、
    前記フィルタリングステップで通過したPPG信号を所定レベルにハードスレッシホールドするステップと、
    前記ハードスレッシホールドされたPPG信号の自己相関関数値を算出するステップと、
    前記自己相関関数値の一番目のピーク発生時間を検出するステップとを備えることを特徴とする請求項8に記載のPPGを用いた心拍検出方法。
  10. 前記ハードスレッシホールドレベルは、0.5*max(input)であることを特徴とする請求項9に記載のPPGを用いた心拍検出方法。
  11. 前記予想平均心拍時間を算出するステップは、前記フィルタリングステップで通過したPPG信号を所定レベルにクリッピングするステップをさらに備えることを特徴とする請求項9に記載のPPGを用いた心拍検出方法。
  12. 前記候補心拍シーケンスを設定するステップは、
    前記開始点から順に前記予想平均心拍時間±ΔTだけ離れた区間内に多数のピークが存在する場合、予想平均心拍時間に近いピークを選択するステップと、
    前記予想平均心拍時間±ΔTだけ離れた区間内にピークがなく、または信号の大きさが所定値以下であるとき、ΔTの範囲を所定区間だけ拡張させるステップとを備えることを特徴とする請求項8に記載のPPGを用いた心拍検出方法。
  13. 前記選択された最適の心拍シーケンスまたは前記演算された平均心拍数、及び前記警告メッセージを表示するステップをさらに備えることを特徴とする請求項8に記載のPPGを用いた心拍検出方法。
  14. 前記警告メッセージを発生させるステップは、
    前記フィルタリングステップで通過したPPG信号から振幅と周波数の急激な変化率を算出するTEO演算ステップと、
    前記TEO演算ステップから出力された信号を所定のウィンドウ関数と畳み込みをする畳込みステップと、
    前記畳み込みをした信号を所定のレベルにハードスレッシホールドし、該ハードスレッシホールドされた信号が所定のしきい値以上であるとき、警告メッセージを発生させるステップを備えることを特徴とする請求項8に記載のPPGを用いた心拍検出方法。
  15. 前記近似化されたPPG信号を生成するステップは、
    前記ウェーブレット変換によって生成されたディテール信号のうち、所定のしきい値以上の信号のみを抽出するハードスレッシホールドステップと、
    前記近似信号と、前記ハードスレッシホールドステップで抽出された所定のしきい値以上の信号とを合算する信号合算ステップとを備えることを特徴とする請求項8に記載のPPGを用いた心拍検出方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2438849A1 (en) 2010-10-06 2012-04-11 Latvijas Universitate Device and method for an optical contactless monitoring of cardiac parameters
KR101714927B1 (ko) * 2015-12-22 2017-03-09 울산대학교 산학협력단 다중 신호 수신을 이용한 동잡음 판단 및 제거 방법
US11931142B1 (en) * 2019-03-19 2024-03-19 VIVAQUANT, Inc Apneic/hypopneic assessment via physiological signals

Families Citing this family (159)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8255029B2 (en) 2003-02-27 2012-08-28 Nellcor Puritan Bennett Llc Method of analyzing and processing signals
KR100763233B1 (ko) 2003-08-11 2007-10-04 삼성전자주식회사 동잡음 제거된 혈류량 신호 검출 장치 및 방법, 그리고이를 이용한 스트레스 검사 장치
US7678129B1 (en) 2004-03-19 2010-03-16 Advanced Cardiovascular Systems, Inc. Locking component for an embolic filter assembly
KR100846488B1 (ko) 2004-03-23 2008-07-17 삼성전자주식회사 심박수 검출 장치, 심박수 검출 방법 및 그 기록매체
US20060111621A1 (en) * 2004-11-03 2006-05-25 Andreas Coppi Musical personal trainer
JP4458436B2 (ja) 2005-09-15 2010-04-28 シチズンホールディングス株式会社 心拍計および心拍波形のノイズ除去方法
JP4657300B2 (ja) 2005-09-27 2011-03-23 シチズンホールディングス株式会社 心拍計および心拍検出方法
US7483731B2 (en) * 2005-09-30 2009-01-27 Nellcor Puritan Bennett Llc Medical sensor and technique for using the same
KR100721803B1 (ko) * 2005-10-07 2007-05-25 삼성전자주식회사 행동패턴 변화를 이용한 노이즈 제거 방법 및 노이즈 제거시스템
KR100735556B1 (ko) * 2005-10-17 2007-07-04 삼성전자주식회사 이벤트 인덱스를 이용한 멀티미디어 제공 방법 및 장치
RU2309668C1 (ru) 2006-02-20 2007-11-10 Александр Сергеевич Парфенов Способ неинвазивного определения функции эндотелия и устройство для его осуществления
US7920919B1 (en) * 2006-11-06 2011-04-05 Pacesetter, Inc. Morphology based motion detection for sensors sensitive to motion induced noise
US7725187B1 (en) 2006-11-06 2010-05-25 Pacesetter, Inc. Motion detection for sensors sensitive to motion induced noise
US8157730B2 (en) 2006-12-19 2012-04-17 Valencell, Inc. Physiological and environmental monitoring systems and methods
US8652040B2 (en) 2006-12-19 2014-02-18 Valencell, Inc. Telemetric apparatus for health and environmental monitoring
JP5826984B2 (ja) * 2007-01-12 2015-12-02 株式会社東芝 超音波診断装置、心拍同期信号生成装置及び心拍同期信号生成方法
US8251903B2 (en) 2007-10-25 2012-08-28 Valencell, Inc. Noninvasive physiological analysis using excitation-sensor modules and related devices and methods
US8979762B2 (en) * 2008-01-07 2015-03-17 Well Being Digital Limited Method of determining body parameters during exercise
ES2336997B1 (es) * 2008-10-16 2011-06-13 Sabirmedical,S.L. Sistema y aparato para la medicion no invasiva de la presion arterial.
WO2010053845A1 (en) * 2008-11-05 2010-05-14 Nellcor Puritan Bennett Llc System and method for facilitating observation of monitored physiologic data
CA2687785C (en) * 2008-12-04 2015-09-15 University Of Ottawa Parameter independent detection of rotating machinery faults
EP3127476A1 (en) 2009-02-25 2017-02-08 Valencell, Inc. Light-guiding devices and monitoring devices incorporating same
US9750462B2 (en) 2009-02-25 2017-09-05 Valencell, Inc. Monitoring apparatus and methods for measuring physiological and/or environmental conditions
US8788002B2 (en) 2009-02-25 2014-07-22 Valencell, Inc. Light-guiding devices and monitoring devices incorporating same
US8478538B2 (en) * 2009-05-07 2013-07-02 Nellcor Puritan Bennett Ireland Selection of signal regions for parameter extraction
US8057400B2 (en) 2009-05-12 2011-11-15 Angiologix, Inc. System and method of measuring changes in arterial volume of a limb segment
US8444570B2 (en) * 2009-06-09 2013-05-21 Nellcor Puritan Bennett Ireland Signal processing techniques for aiding the interpretation of respiration signals
US8755854B2 (en) * 2009-07-31 2014-06-17 Nellcor Puritan Bennett Ireland Methods and apparatus for producing and using lightly filtered photoplethysmograph signals
JP5685598B2 (ja) * 2009-10-06 2015-03-18 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 画素値に基づく少なくとも値の変化を表す時間変化する信号の形成
JP5476922B2 (ja) * 2009-10-27 2014-04-23 セイコーエプソン株式会社 拍動検出装置及び拍動検出方法
US20110196243A1 (en) * 2010-02-05 2011-08-11 Riheng Wu Non-contact detection of physiological data using stochastic resonance
KR101107490B1 (ko) * 2010-02-23 2012-01-19 성균관대학교산학협력단 피크 심장 박동 검출 시스템 및 방법
US9717412B2 (en) * 2010-11-05 2017-08-01 Gary And Mary West Health Institute Wireless fetal monitoring system
KR101298838B1 (ko) * 2010-11-29 2013-08-23 (주)더힘스 혈관경화도 진단을 위한 정보 제공 방법
JP5333427B2 (ja) * 2010-12-20 2013-11-06 沖電気工業株式会社 心拍数検出装置、心拍数検出方法、およびプログラム
US8888701B2 (en) 2011-01-27 2014-11-18 Valencell, Inc. Apparatus and methods for monitoring physiological data during environmental interference
JP5605269B2 (ja) * 2011-02-28 2014-10-15 セイコーエプソン株式会社 拍動検出装置
WO2013016007A2 (en) 2011-07-25 2013-01-31 Valencell, Inc. Apparatus and methods for estimating time-state physiological parameters
EP2739207B1 (en) 2011-08-02 2017-07-19 Valencell, Inc. Systems and methods for variable filter adjustment by heart rate metric feedback
US9675274B2 (en) 2011-09-23 2017-06-13 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph
US9119597B2 (en) 2011-09-23 2015-09-01 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph
US8880576B2 (en) 2011-09-23 2014-11-04 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph
US9402554B2 (en) 2011-09-23 2016-08-02 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph
US9693709B2 (en) 2011-09-23 2017-07-04 Nellcot Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining respiration information from a photoplethysmograph
US9693736B2 (en) * 2011-11-30 2017-07-04 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining respiration information using historical distribution
US8755871B2 (en) 2011-11-30 2014-06-17 Covidien Lp Systems and methods for detecting arrhythmia from a physiological signal
US9311825B2 (en) 2011-12-22 2016-04-12 Senstream, Inc. Biometric sensing and processing apparatus for mobile gaming, education, and wellness applications
US9247896B2 (en) 2012-01-04 2016-02-02 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for determining respiration information using phase locked loop
CN104203088B (zh) * 2012-01-16 2017-09-22 瓦伦赛尔公司 利用惯性频率减少生理指标误差
WO2013109389A1 (en) 2012-01-16 2013-07-25 Valencell, Inc. Physiological metric estimation rise and fall limiting
KR101910982B1 (ko) 2012-02-13 2019-01-04 삼성전자주식회사 개인화된 생체 신호 패턴을 이용한 생체 신호의 동잡음 제거 방법 및 장치
US9179876B2 (en) 2012-04-30 2015-11-10 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for identifying portions of a physiological signal usable for determining physiological information
CN104394759B (zh) 2012-06-20 2017-04-05 波士顿科学医学有限公司 多电极egm上使用多维信号空间矢量分析的远场对局部激活区别
US10881310B2 (en) 2012-08-25 2021-01-05 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Motion artifact mitigation methods and devices for pulse photoplethysmography
US9186101B2 (en) 2012-09-11 2015-11-17 Covidien Lp Methods and systems for qualifying a correlation lag value based on a correlation value at a different lag
US9392976B2 (en) 2012-09-11 2016-07-19 Covidien Lp Methods and systems for determining physiological information based on a combined autocorrelation sequence
US9314209B2 (en) 2012-09-11 2016-04-19 Covidien Lp Methods and systems for determining physiological information based on a correlation sequence
US9226670B2 (en) 2012-09-11 2016-01-05 Covidien Lp Methods and systems for determining physiological information based on statistical regression analysis
US20140073953A1 (en) * 2012-09-11 2014-03-13 Nellcor Puritan Bennett Llc Methods and systems for determining physiological information based on the shape of autocorrelation peaks
US9392974B2 (en) 2012-09-11 2016-07-19 Covidien Lp Methods and systems for qualifying physiological values based on segments from a cross-correlation sequence
US9357936B2 (en) 2012-09-11 2016-06-07 Covidien Lp Methods and systems for determining physiological information based on a correlation matrix
US9119598B2 (en) 2012-09-11 2015-09-01 Covidien Lp Methods and systems for determining physiological information using reference waveforms
KR101400316B1 (ko) 2012-11-13 2014-05-27 재단법인대구경북과학기술원 생체 신호 잡음 제거 장치 및 그 방법
WO2014091382A1 (en) * 2012-12-14 2014-06-19 Koninklijke Philips N.V. A system and method to detect significant arrhythmic events through a photoplethysmogram (ppg) and accelerometer
WO2014109982A2 (en) 2013-01-09 2014-07-17 Valencell Inc. Cadence detection based on inertial harmonics
EP2928364A4 (en) 2013-01-28 2015-11-11 Valencell Inc DEVICES FOR MONITORING PHYSIOLOGICAL FUNCTIONS WITH SENSOR ELEMENTS DIVIDED FROM BODY MOVEMENTS
US9560978B2 (en) 2013-02-05 2017-02-07 Covidien Lp Systems and methods for determining respiration information from a physiological signal using amplitude demodulation
US9554712B2 (en) 2013-02-27 2017-01-31 Covidien Lp Systems and methods for generating an artificial photoplethysmograph signal
US9687159B2 (en) 2013-02-27 2017-06-27 Covidien Lp Systems and methods for determining physiological information by identifying fiducial points in a physiological signal
US9293500B2 (en) 2013-03-01 2016-03-22 Apple Inc. Exposure control for image sensors
US9276031B2 (en) 2013-03-04 2016-03-01 Apple Inc. Photodiode with different electric potential regions for image sensors
US9741754B2 (en) 2013-03-06 2017-08-22 Apple Inc. Charge transfer circuit with storage nodes in image sensors
US9549099B2 (en) 2013-03-12 2017-01-17 Apple Inc. Hybrid image sensor
US10052038B2 (en) * 2013-03-14 2018-08-21 Koninklijke Philips N.V. Device and method for determining vital signs of a subject
US9319611B2 (en) 2013-03-14 2016-04-19 Apple Inc. Image sensor with flexible pixel summing
US9751534B2 (en) 2013-03-15 2017-09-05 Honda Motor Co., Ltd. System and method for responding to driver state
US10213162B2 (en) * 2013-04-06 2019-02-26 Honda Motor Co., Ltd. System and method for capturing and decontaminating photoplethysmopgraphy (PPG) signals in a vehicle
US10537288B2 (en) 2013-04-06 2020-01-21 Honda Motor Co., Ltd. System and method for biological signal processing with highly auto-correlated carrier sequences
US10499856B2 (en) 2013-04-06 2019-12-10 Honda Motor Co., Ltd. System and method for biological signal processing with highly auto-correlated carrier sequences
EP3052008B1 (en) * 2013-10-01 2017-08-30 Koninklijke Philips N.V. Improved signal selection for obtaining a remote photoplethysmographic waveform
US10022068B2 (en) 2013-10-28 2018-07-17 Covidien Lp Systems and methods for detecting held breath events
US9913587B2 (en) * 2013-11-01 2018-03-13 Cardiio, Inc. Method and system for screening of atrial fibrillation
US9596423B1 (en) 2013-11-21 2017-03-14 Apple Inc. Charge summing in an image sensor
US9596420B2 (en) 2013-12-05 2017-03-14 Apple Inc. Image sensor having pixels with different integration periods
US10278592B2 (en) 2013-12-09 2019-05-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Modular sensor platform
US9473706B2 (en) 2013-12-09 2016-10-18 Apple Inc. Image sensor flicker detection
KR20160105396A (ko) 2013-12-31 2016-09-06 삼성전자주식회사 애플리케이션들과 연관된 배터리 충전기
EP2896359B1 (en) * 2014-01-07 2016-12-14 Samsung Electronics Co., Ltd Method and system for measuring heart rate in electronic device using photoplethysmography
KR102256287B1 (ko) * 2014-01-07 2021-05-26 삼성전자 주식회사 전자장치의 심박수 측정장치 및 방법
WO2015105787A1 (en) 2014-01-07 2015-07-16 Covidien Lp Apnea analysis system and method
JP6085725B2 (ja) 2014-02-04 2017-02-22 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. ユーザの心拍を測定する光学デバイス
US10285626B1 (en) 2014-02-14 2019-05-14 Apple Inc. Activity identification using an optical heart rate monitor
EP3107449A1 (en) 2014-02-20 2016-12-28 Covidien LP Systems and methods for filtering autocorrelation peaks and detecting harmonics
US20160367198A1 (en) * 2014-02-26 2016-12-22 Ki H. Chon Apparatus and method for detecting and removing artifacts in optically acquired biological signals
EP3110313B1 (en) 2014-02-28 2024-06-12 Valencell, Inc. Method and apparatus for generating assessments using physical activity and biometric parameters
US9232150B2 (en) 2014-03-12 2016-01-05 Apple Inc. System and method for estimating an ambient light condition using an image sensor
US9277144B2 (en) 2014-03-12 2016-03-01 Apple Inc. System and method for estimating an ambient light condition using an image sensor and field-of-view compensation
US9584743B1 (en) 2014-03-13 2017-02-28 Apple Inc. Image sensor with auto-focus and pixel cross-talk compensation
US9483837B2 (en) * 2014-03-14 2016-11-01 Xerox Corporation Compensating for motion during real-time batch processing of video for physiological function assessment
US9497397B1 (en) 2014-04-08 2016-11-15 Apple Inc. Image sensor with auto-focus and color ratio cross-talk comparison
US9538106B2 (en) 2014-04-25 2017-01-03 Apple Inc. Image sensor having a uniform digital power signature
WO2015177594A2 (en) * 2014-05-22 2015-11-26 Samsung Electronics Co., Ltd. Electrocardiogram watch clasp
US10136857B2 (en) 2014-05-23 2018-11-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Adjustable wearable system having a modular sensor platform
US9980657B2 (en) 2014-05-30 2018-05-29 Microsoft Technology Licensing, Llc Data recovery for optical heart rate sensors
US9686485B2 (en) 2014-05-30 2017-06-20 Apple Inc. Pixel binning in an image sensor
WO2015187371A1 (en) * 2014-06-03 2015-12-10 Boston Scientific Scimed, Inc. Medical devices for mapping cardiac tissue
KR102409381B1 (ko) 2014-07-14 2022-06-15 삼성전자주식회사 재귀 추정을 이용한 생체 신호 처리 방법 및 그 장치
US9538921B2 (en) 2014-07-30 2017-01-10 Valencell, Inc. Physiological monitoring devices with adjustable signal analysis and interrogation power and monitoring methods using same
EP3199100A1 (en) 2014-08-06 2017-08-02 Valencell, Inc. Earbud with a physiological information sensor module
US9953041B2 (en) 2014-09-12 2018-04-24 Verily Life Sciences Llc Long-term data storage service for wearable device data
US9794653B2 (en) 2014-09-27 2017-10-17 Valencell, Inc. Methods and apparatus for improving signal quality in wearable biometric monitoring devices
US10736517B2 (en) * 2014-10-09 2020-08-11 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Non-contact blood-pressure measuring device and non-contact blood-pressure measuring method
US9826938B2 (en) 2014-10-29 2017-11-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Motion compensation for optical heart rate sensors
WO2016105275A1 (en) * 2014-12-23 2016-06-30 Nitto Denko Corporation Device and method for removal of artifacts in physiological measurements
KR101704491B1 (ko) 2015-03-25 2017-02-08 숭실대학교산학협력단 심박수 측정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체
JP2016195747A (ja) * 2015-04-06 2016-11-24 セイコーエプソン株式会社 生体情報処理装置、生体情報処理システム、生体情報処理方法及び生体情報処理プログラム
DE102015009721A1 (de) * 2015-07-31 2017-02-02 Heiko Redtel Vorrichtung und Verfahren zur Ermittlung von Helligkeiten und deren Spaltung in Farben
US11160466B2 (en) 2015-10-05 2021-11-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Heart rate correction for relative activity strain
US9949694B2 (en) 2015-10-05 2018-04-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Heart rate correction
US10945618B2 (en) 2015-10-23 2021-03-16 Valencell, Inc. Physiological monitoring devices and methods for noise reduction in physiological signals based on subject activity type
US10610158B2 (en) 2015-10-23 2020-04-07 Valencell, Inc. Physiological monitoring devices and methods that identify subject activity type
CN105662345B (zh) * 2016-01-05 2018-11-16 深圳和而泰智能控制股份有限公司 心跳信号处理方法、装置和系统
JP6642055B2 (ja) * 2016-02-02 2020-02-05 富士通株式会社 センサ情報処理装置、センサユニット、及び、センサ情報処理プログラム
EP3446248A2 (en) * 2016-04-18 2019-02-27 Massachusetts Institute of Technology Extraction of features from physiological signals
US9912883B1 (en) 2016-05-10 2018-03-06 Apple Inc. Image sensor with calibrated column analog-to-digital converters
EP3437555B1 (en) * 2016-05-13 2020-07-08 Daikin Industries, Ltd. Biometric information acquisition device
JP6813024B2 (ja) * 2016-05-20 2021-01-13 ソニー株式会社 生体情報処理装置、生体情報処理方法、及び情報処理装置
WO2018009736A1 (en) 2016-07-08 2018-01-11 Valencell, Inc. Motion-dependent averaging for physiological metric estimating systems and methods
KR101831064B1 (ko) 2016-09-06 2018-02-22 숭실대학교산학협력단 Ppg 신호를 이용한 동잡음 제거 장치 및 그 방법
KR101834906B1 (ko) 2016-09-08 2018-04-13 포항공과대학교 산학협력단 생체신호와 웨어러블 디바이스 기반의 사용자 이상상태 검출 시스템 및 방법
CN111682039B (zh) 2016-09-23 2021-08-03 苹果公司 堆叠式背面照明spad阵列
CN106214143B (zh) * 2016-10-12 2019-02-19 成都心吉康科技有限公司 瞬时运动干扰识别方法及心率置信度计算方法
DE102017203767A1 (de) 2016-12-29 2018-07-05 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Erfassung der Herzfrequenz und Vorrichtung
EP3574344B1 (en) 2017-01-25 2024-06-26 Apple Inc. Spad detector having modulated sensitivity
US10656251B1 (en) 2017-01-25 2020-05-19 Apple Inc. Signal acquisition in a SPAD detector
US10962628B1 (en) 2017-01-26 2021-03-30 Apple Inc. Spatial temporal weighting in a SPAD detector
JP6928219B2 (ja) * 2017-06-16 2021-09-01 グローリー株式会社 脈拍周期検出装置、脈拍周期検出方法、脈拍周期検出プログラム、及び脈波検出装置
US10622538B2 (en) 2017-07-18 2020-04-14 Apple Inc. Techniques for providing a haptic output and sensing a haptic input using a piezoelectric body
US10440301B2 (en) 2017-09-08 2019-10-08 Apple Inc. Image capture device, pixel, and method providing improved phase detection auto-focus performance
KR102547612B1 (ko) 2018-02-07 2023-06-26 삼성전자주식회사 복수의 필터를 이용하여 외부 객체와 관련된 심박변이도 정보를 생성하기 위한 방법 및 이를 위한 장치
US10466783B2 (en) 2018-03-15 2019-11-05 Sanmina Corporation System and method for motion detection using a PPG sensor
EP3563759A1 (en) * 2018-05-01 2019-11-06 Koninklijke Philips N.V. Apparatus for determining a stress and/or pain level
CN110575198B (zh) * 2018-06-08 2022-07-01 佳能医疗系统株式会社 解析装置及解析方法
US11019294B2 (en) 2018-07-18 2021-05-25 Apple Inc. Seamless readout mode transitions in image sensors
US10848693B2 (en) 2018-07-18 2020-11-24 Apple Inc. Image flare detection using asymmetric pixels
KR102605899B1 (ko) * 2018-09-11 2023-11-23 삼성전자주식회사 생체 신호 측정 장치 및 방법
CN110840436B (zh) * 2018-11-15 2022-09-09 深圳市松恩电子科技有限公司 获取心电信号的方法、装置、终端和计算机可读存储介质
KR102655878B1 (ko) 2018-11-23 2024-04-09 삼성전자주식회사 Pwv 알고리즘을 이용하여 혈압 값을 산출하는 전자 장치 및 그 혈압 값 산출 방법
US11233966B1 (en) 2018-11-29 2022-01-25 Apple Inc. Breakdown voltage monitoring for avalanche diodes
CN110313902B (zh) * 2019-07-10 2021-03-12 四川大学 一种血容量变化脉冲信号处理方法及相关装置
CN110974196A (zh) * 2019-12-13 2020-04-10 福州大学 一种运动状态下非接触式的呼吸和心率检测方法
JP7360315B2 (ja) * 2019-12-16 2023-10-12 シャープ株式会社 携帯端末、生体情報取得方法、及び生体情報取得プログラム
CN111444489B (zh) * 2020-01-06 2022-10-21 北京理工大学 一种基于光电容积脉搏波传感器的双因子认证方法
US11563910B2 (en) 2020-08-04 2023-01-24 Apple Inc. Image capture devices having phase detection auto-focus pixels
WO2022086740A1 (en) * 2020-10-21 2022-04-28 Bruce Hopenfeld Multichannel heartbeat detection by temporal pattern search
US11546532B1 (en) 2021-03-16 2023-01-03 Apple Inc. Dynamic correlated double sampling for noise rejection in image sensors
CN114027822B (zh) * 2021-04-19 2022-11-25 北京超思电子技术有限责任公司 一种基于ppg信号的呼吸率测量方法及装置
CN113349752B (zh) * 2021-05-08 2022-10-14 电子科技大学 一种基于传感融合的可穿戴设备实时心率监测方法
US12069384B2 (en) 2021-09-23 2024-08-20 Apple Inc. Image capture devices having phase detection auto-focus pixels

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61187836A (ja) * 1985-02-15 1986-08-21 株式会社 津山金属製作所 脈拍計
US4800495A (en) * 1986-08-18 1989-01-24 Physio-Control Corporation Method and apparatus for processing signals used in oximetry
US5365934A (en) * 1991-06-28 1994-11-22 Life Fitness Apparatus and method for measuring heart rate
JPH0880288A (ja) * 1994-09-14 1996-03-26 Seiko Epson Corp 生体情報計測装置および脈波計測装置
US5738104A (en) * 1995-11-08 1998-04-14 Salutron, Inc. EKG based heart rate monitor
KR100193878B1 (ko) * 1996-07-08 1999-06-15 최태영 손목 휴대용 맥박기 장치
US6002952A (en) * 1997-04-14 1999-12-14 Masimo Corporation Signal processing apparatus and method
JP3666188B2 (ja) 1997-06-27 2005-06-29 セイコーエプソン株式会社 心機能診断装置
US6135966A (en) * 1998-05-01 2000-10-24 Ko; Gary Kam-Yuen Method and apparatus for non-invasive diagnosis of cardiovascular and related disorders
US6393311B1 (en) * 1998-10-15 2002-05-21 Ntc Technology Inc. Method, apparatus and system for removing motion artifacts from measurements of bodily parameters
US6463311B1 (en) * 1998-12-30 2002-10-08 Masimo Corporation Plethysmograph pulse recognition processor
JP2000217796A (ja) 1999-02-03 2000-08-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd 循環機能診断装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2438849A1 (en) 2010-10-06 2012-04-11 Latvijas Universitate Device and method for an optical contactless monitoring of cardiac parameters
KR101714927B1 (ko) * 2015-12-22 2017-03-09 울산대학교 산학협력단 다중 신호 수신을 이용한 동잡음 판단 및 제거 방법
US11931142B1 (en) * 2019-03-19 2024-03-19 VIVAQUANT, Inc Apneic/hypopneic assessment via physiological signals

Also Published As

Publication number Publication date
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