JP3969412B2 - 生体情報計測装置 - Google Patents

Description

本発明は、外光の影響を受けることなく照射光が検出物を介して反射してくる反射光の強度を検出するのに好適な反射型光検出装置を用いて、脈波、脈拍、あるは体動ピッチ等の生体情報を計測するのに好適な生体情報計測装置に関する。

脈波や体動などの生体情報を計測する装置には、血液の量の変化を光学的に検出し、その検出結果に基づいて生体情報を表示する電子機器がある。かかる光学式の脈波計測装置（生体情報計測装置）では、ＬＥＤ（発光ダイオード）などの発光素子から指先などに光を照射し、生体（血管）からの反射光をフォトダイオードなどの受光素子で受光する。ことにより、血液の脈波によって生じる血流変化を受光光量の変化として検出する。そして、これにより得られる脈波信号に基づいて脈拍数や脈波の変化を表示するようになっている。この場合、発光素子から照射される光としては、従来、赤外光が用いられている。

ここで、受光素子に自然光や蛍光灯からの外光が入射すると、外光の入射量の変動に伴い、受光量が変動してしまう。すなわち、外光は、検出しようとする脈波信号に対してノイズ（外乱）として作用するので、従来の脈波計測装置では、指先などの検出部分を遮光カバーで覆うことによって、外光の影響を抑圧している。

ところで、自然光が直接あたる屋外などでは、自然光の光量が発光素子の照射光の光量と比較して、極めて大きい。このため、従来の脈波計測装置では、外光に対する遮光カバーをいくら大がかりにしても、屋外といった外光があたる場所で使用すると、外光の一部が指の組織を透過して受光素子に届いてしまい、外光の照度が変動することに起因して脈波の誤検出が発生しやすいという欠点がある。したがって、従来の脈波計測装置には、外光があたらない場所、または外光の照度が一定した場所でしか使用できないという制約があり、かかる制約を緩和するには、さらに大掛かりな遮光構造が必要となって、脈波計測装置を小型化できない。

かかる問題点を解決するために、特許文献１には、脈波を検出するための脈波検出素子に加えて、生体の組織と同様の透過率を有するフィルタで覆われ外光を検出する外光検出素子を設け、外光検出素子による外光の検出結果に基づいて、その影響を補償する脈波センサが開示されている。

実開昭５７−７４００９号公報

しかしながら、外光の透過率は個人でバラツキがあるため、上記した技術では正確に外光成分を補償することは困難である。また、外光が脈波検出素子に至る経路は脈波検出素子と指の相対的な位置関係に応じて変化する。すなわち、検出装置を使用するたびに、外光が組織に入射してから脈波検出素子に至る光路長が変化する。したがって、透過率が一定のフィルタを設けても、外光成分を正確に補償できない。

また、従来のピッチ計では、それに内蔵されている加速度センサなどによって体動信号を検出し、この体動信号からピッチを求めている。例えば、万歩計（登録商標）では小型の加速度センサとしてピエゾ素子ＰＺＴが使用されており、これにより検出された体動信号に波形整形を施してピッチを検出していた。

また、運動中であっても脈拍を計測可能な携帯型脈拍計として、上述した加速度センサと光学式脈波センサとを組み合わせたものが知られている。この携帯型脈拍計にあっては、加速度センサによって検出された体動信号と光学式脈波センサによって検出された脈波信号とに各々高速フーリエ変換処理（以下、ＦＦＴ処理という）を施して、体動信号に係わる体動スペクトルと脈波信号に係わる脈波スペクトルとを各々検出している。そして、脈波スペクトルと体動スペクトルとを比較して、脈波スペクトルから体動スペクトルに対応する周波数成分を除去し、残ったスペクトルの中から最大スペクトル強度を有するスペクトルの周波数を、脈波信号の基本波周波数として特定する。そして、脈波信号の基本波周波数に基づいて、脈拍数を算出している。したがって、従来の脈拍計にあっては、ＦＦＴ処理を２系統で行い、それらの処理結果に基づいて、脈拍数を算出するようにしていた。

また、加速度センサを用いることなく光学式脈波センサのみを用いて、運動中であっても脈拍数を検出可能にした装置を、本件出願人は、特願平５−２４１７３１号として提案している。この装置は、動脈血の酸化ヘモグロビンと静脈血の還元ヘモグロビンと間の吸光特性の相違に着目してなされたものであり、その原理は、酸化ヘモグロビンの吸光特性が還元ヘモグロビンの吸光特性に比較して大きい波長（例えば、９４０ｎｍ）と、還元ヘモグロビンの吸光特性が酸化ヘモグロビンの吸光特性に比較して大きい波長（例えば、６６０ｎｍ）を用いて脈波信号を検出し、両脈波信号を各々ＦＦＴ処理し、その処理結果を比較することによって脈波信号の基本周波数を特定している。

ところで、万歩計に使用されている小型で安価な加速度センサにあっては、感度方向が一方向であるため、全ての方向の動作を検出できず、正確な体動の検出を行うことができなかった。なお、これを解決するために３軸の加速度センサを使用することも考えられるが、この場合には装置の構成が複雑となり小型化が難しくなる。

また、上述した加速度センサを用いた脈拍計にあっては、仮に加速度センサが故障すると、運動中の脈拍数が計測できなくなるといった問題がある。また、加速度センサの有無に関わりなく、従来の脈拍計にあっては、いずれもＦＦＴ処理を２系統持つ必要があるため、構成が複雑となり、さらに周波数解析結果から脈波信号の基本波周波数を特定するための処理が必要になるといった問題があった。

本発明は上述した背景の下になされたものであり、その主たる目的は、簡易な構成でかつ高い信頼性の下で、体動を正確に計測する生体情報計測装置を提供することにある。

本発明は、上記した背景の下になされたもので、上述の目的を達成するために、生体の検出部位に光を照射する発光部と、この発光部が照射した光を前記生体を介して受光して、受光量に応じた体動信号を生成する体動検出手段と、生体の検出部位に光を照射する発光部と、この発光部が照射した光を前記生体を介して受光して、受光量に応じた脈波信号を生成する脈波検出手段と、前記体動信号と前記脈波信号に基づいて前記生体の状態を示す生体情報を生成する生体情報生成手段とを備える生体情報計測装置であって、前記体動検出手段は、６００ｎｍ以上の波長領域で計測された計測結果に基づいて前記体動信号を生成し、前記脈波検出手段は６００ｎｍ以下の波長領域で計測された計測結果に基づいて前記脈波信号を生成し、前記生体情報生成手段は前記体動信号と前記脈波信号とを比較演算する比較演算手段を備え、この比較演算結果に基づいて前記生体情報を生成することを特徴とする生体情報計測装置を提供する。本発明によれば、外光の影響を受けずに正確な血流量を測定することができるので、信頼性のある生体情報を取得することができる。

好ましい態様において、前記比較演算手段は、前記脈波信号から前記体動信号を差し引いて差分信号を出力する。

別の好ましい態様において、前記生体情報生成手段は、前記比較演算手段の差分信号に周波数解析を施して、体動成分が除去された脈波解析データを生成し、この脈波解析データに基づいて前記生体の生体情報を生成する。

更に別の好ましい態様において、前記生体情報生成手段は、前記比較演算手段の差分信号に自己相関演算を施して自己相関脈波データを生成し、この自己相関脈波データに基づいて前記生体情報を生成する。

更に別の好ましい態様において、前記生体情報生成手段は、前記体動信号に基づいて体動の不規則性の度合いを検出しこの検出結果に基づいて自己相関演算を行うか否かを判定し、自己相関演算を行う場合には、前記比較演算手段の差分信号に自己相関演算を施して自己相関脈波データを生成し、この自己相関脈波データに基づいて前記生体情報を生成し、自己相関演算を行わない場合には、前記差分信号に基づいて前記生体情報を生成する。

更に別の好ましい態様において、前記体動検出手段の受光部は、受光量に応じた電気信号を出力する第１のフォトダイオードであり、前記脈波検出手段の受光部は、受光量に応じた電気信号を出力する第２のフォトダイオードであり、前記比較演算手段は、前記第１のフォトダイオードと前記第２のフォトダイオードを直列に接続した接続点から前記差分信号を出力する。

Ａ．第１実施形態
Ａ−１．第１実施形態の構成
以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係わる生体情報計測装置の構成を説明する。

Ａ−１−１：全体構成
図１は、本実施形態に係わる生体情報計測装置の外観構成を示す図である。図に示すように、脈波計測装置１（生体情報計測装置）は、腕時計構造を有する装置本体１０と、この装置本体から引き出されたケーブル２０と、このケーブル２０の先端側に設けられたセンサユニット３０と、このセンサユニット３０を指に装着するためのセンサ固定用バンド４０とから大略構成されている。

装置本体１０は、計時機能が内蔵された時計ケース１１、およびこの時計ケース１１を腕に装着するためのリストバンド１２から構成されている。時計ケース１１の表面側には、現在時刻や日付に加えて、センサユニット３０での検出結果に基づく脈波情報（生体情報）なども表示する液晶表示装置１３が構成されている。また、時計ケース１１の内部には、センサユニット３０による検出結果たる脈波信号Ｖｍが供給されるデータ処理回路５０と加速度センサ６０とが内蔵されている。加速度センサ６０によって、腕の振りなどで生じる体動が体動信号Ｖｔとして検知される。データ処理回路５０は、脈波信号Ｖｍおよび体動信号Ｖｔに基づいて、信号処理を行い脈拍数などの生体情報を生成する。なお、時計ケース１１の外側面には、時刻合わせや表示モードの切換などを行うためのボタンスイッチ１１１，１１２が設けられている。

脈波計測装置１の電源は、時計ケース１１に内蔵されている電池であり、ケーブル２０は、電池からセンサユニット３０に電力を供給するとともに、センサユニット３０の検出結果を時計ケース１１内のデータ処理回路５０に入力可能である。本例のセンサ固定用バンド４０には、マジックテープが張られており、図１に示すように、センサ固定用バンド４０は、センサユニット３０を指の根本に密着した状態で取り付け可能である。

センサ固定用バンド４０の内面には、円盤状のセンサユニット３０が固定されており、それには図２に模式的に示すように、発光ダイオード（以下、ＬＥＤと略す）３１およびフォトダイオード３２，３３が指に向けられている。ＬＥＤ３１が、光を指に向けて照射すると、照射光は指の組織の毛細血管を流れる血液中のヘモグロビンによって吸収され、吸収を免れた照射光が組織によって反射され、その反射光がフォトダイオード３２，３３によって受光され、受光量に応じた電気信号に変換されるようになっている。また、センサ固定用バンド４０の素材は、光を透過させないものが選ばれる。したがって、脈波計測装置１を屋外で使用した場合であっても、自然光がフォトダイオード３２，３３に直接入射することはない。

Ａ−１−２：センサユニット３０の構成
次に、センサユニット３０（反射型光検出装置）の構成を説明する。 図３はセンサユニットの平面図、図４はセンサユニットの断面図である。図３，４において、ＬＥＤ３１とフォトダイオード３２，３３は、回路基板３６の表面に形成されている。また、回路基板３６の裏面には、ＯＰアンプ３４および回路素子３５が形成されている。ＯＰアンプ３４と回路素子３５は、フォトダイオード３２，３３の出力信号の差分を増幅する。なお、この点については後述する。また、回路基板３６の表面の端部には、透明ガラス３７を配した上ケース３８が形成されている。この透明ガラス３７は、ＬＥＤ３１やフォトダイオード３２，３３を保護するとともに、光を透過するようになっている。また、回路基板３６の裏面側には、ケーブル２０の引出穴を備えた下ケース３９が形成されている。

この例では、ＯＰアンプ３４をセンサユニット３０に内蔵している。仮に、入力インピーダンスが高いＯＰアンプ３４を装置本体１０に内蔵すると、ケーブル２０の長さだけ配線距離が長くなり、ケーブル２０がノイズに対してアンテナとして作用してしまう。そこで、ＯＰアンプ３４をセンサユニット３０に内蔵して、フォトダイオード３２，３３からＯＰアンプ３４までの配線距離を短くし、ノイズが混入しないようにしている。

この例におけるＬＥＤ３１とフォトダイオード３２，３３は、図示するように、直線上に配置されている。ここで、ＬＥＤ３１の発光中心位置からフォトダイオード３２の受光中心位置までの距離をＬ１、ＬＥＤ３１の発光中心位置からフォトダイオード３３の受光中心位置までの距離をＬ２とすると、Ｌ１＜Ｌ２になるように配置される。すなわち、フォトダイオード３３は、その受光中心位置からＬＥＤ３１の発光中心位置までの距離Ｌ２が、ＬＥＤ３１の発光中心位置からフォトダイオード３２の受光中心位置までの距離Ｌ１と異なるように配置される。これにより、ＬＥＤ３１からフォトダイオード３３までの光路長は、ＬＥＤ３１からフォトダイオード３２までの光路長と比較して長くなる。

ところで、ＬＥＤ３１からの照射光は、その波長にもよるが、血液中のヘモグロビンばかりでなく、生体の組織によっても吸収・散乱される。したがって、光路長がある程度長くなると、媒質である生体の組織によって照射光が吸収・散乱され、フォトダイオード３２，３３に反射光がほとんど入射しなくなる。この例において距離Ｌ１は、組織の吸収・散乱が少なくフォトダイオード３２によって血液の流れを検出できるように選ばれており、一方、距離Ｌ２はフォトダイオード３３によって反射光がほとんど入射しないように選ばれている。したがって、フォトダイオード３２の出力信号には、脈波波形が重畳するが、フォトダイオード３３の出力信号には脈波波形が現れない。

図５はセンサユニットの電気的な構成を示す回路図である。図に示すようにＬＥＤ３１のアノードは正電源＋Ｖに接続され、そのカソードは抵抗３５１を介して接地されている。抵抗３５１は電流制限抵抗として作用するので、所望の電流がＬＥＤ３１に流れる。

また、フォトダイオード３２のカソードは正電源＋Ｖに接続され、そのアノードはフォトダイオード３３のカソードと接続される。フォトダイオード３３のアノードが負電源−Ｖに接続されている。また、フォトダイオード３２，３３の接続点ＸはＯＰアンプ３４の負入力端子に接続され、ＯＰアンプ３４の正入力端子は接地されている。ＯＰアンプ３４の出力信号は、抵抗３５２を介して負入力端子にフィードバックされている。このＯＰアンプ３４の入力インピーダンスは極めて高く、かつゲインも大きい。ＯＰアンプ３４の負入力端子は正入力端子にイマジナリーショートされている。これにより、フォトダイオード３２，３３は逆バイアスされ、光が入射すると光量に応じた電流が発生する。ＯＰアンプ３４は、電流を電圧に変換して脈波信号Ｖｍを出力する。

ここで、図６に示す実線はこの例におけるフォトダイオード３２，３３の分光感度特性を示したものである。この図から、フォトダイオード３２，３３には７００ｎｍ付近に感度のピークがあることが判る。また、ＬＥＤ３１の発光特性は図７に示すように、５６０ｎｍ付近にピークがあり、その半値幅は２５ｎｍ程度である。

ところで、フォトダイオードによる光電変換の原理は、逆バイアスによってアノード・カソード間に形成される空乏層に光が入射すると、原子が励起状態になって自由電子が発生し、これがホールと再結合して電流がカソードからアノードに流れるというものである。したがって、電流ｉ１，ｉ２の向きを図５に示すように取ると、ｉ１は正、ｉ２は負の値となる。図８は図５における点Ｙで結線を切断したときの接続点Ｘにおける電圧と電流の関係を示したものである。図に示すようにフォトダイオード３２に入射する照度が増大すると電流ｉ１は増加し、フォトダイオード３３に入射する照度が増大すると電流ｉ２は減少する。

ここで、フォトダイオード３２，３３に入射する光には、ＬＥＤ３１の照射光が組織によって反射された反射光の他、外光がある。例えば、屋外において脈波計測装置１を使用した場合には、自然光がセンサ固定用バンド４０で覆われていない指の皮膚から入射し、組織を介してフォトダイオード３２，３３に外光として入射する。自然光は指全体に均一に照射されるので、フォトダイオード３２，３３の間の距離を短く設定すれば、それらに入射する外光の照度（強度）は等しくなる。この例にあっては、外光の照度（強度）が等しくなるようにフォトダイオード３２，３３の位置関係が設定されている。

いま、ＬＥＤ３１の照射光のうち反射光としてフォトダイオード３２，３３に入射する光の照度を各々Ｐａ，Ｐｂ、外光の照度をＰｃとする。また、照度Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃに対応する電流を各々ｉａ，ｉｂ，ｉｃとする。この場合、図５に示すｉ１，ｉ２は、以下の式で与えられる。
ｉ１＝ｉａ＋ｉｃ
ｉ２＝−ｉｂ−ｉｃ

接続点Ｘにあっては、電流ｉ１と電流ｉ２とが加算されるから、ＯＰアンプ３４に流れ込む電流ｉ１＋ｉ２は、ｉａ−ｉｂとなる。すなわち、外光の照度Ｐｃに応じた電流ｉｃ，−ｉｃは相殺され、ＬＥＤ３１の反射光に応じた電流がＯＰアンプ３４に流れ込むことになる。この結果、脈波信号Ｖｍは照度Ｐａ，Ｐｂのみに依存する。図９は脈波信号Ｖｍと照度Ｐａ−Ｐｂの関係を示したものである。

ところで、ＬＥＤ３１とフォトダイオード３２，３３の位置関係は、上述したように、フォトダイオード３２には反射光が入射し、フォトダイオード３３には反射光がほとんど入射しないように設定されている。したがって、照度Ｐｂは照度Ｐａと比較して極めて小さいので、電流ｉ１＋ｉ２は以下のように近似できる。
ｉ１＋ｉ２＝ｉａ−ｉｂ〜ｉａ
したがって、脈波信号Ｖｍはフォトダイオード３２に入射する反射光の照度Ｐａに応じたものとなる。

このように構成したセンサユニット３０を、図１に示す示すように、センサ固定用バンド４０を指の根本に装着すると、ＬＥＤ３１およびフォトダイオード３２，３３は、発光面および受光面が指表面に向いた状態となる。この状態で、ＬＥＤ３１が指に向けて光を照射すると、生体から反射された光がフォトダイオード３２，３３によって受光される。ここで、外光がセンサ固定用バンド４０で覆われていない手指の皮膚から入ってフォトダイオード３２，３３に入射したとしても、外光の成分は相殺される。したがって、脈動に対応する脈波信号Ｖｍのみをケーブル２０を介して装置本体１０に入力することができる。

Ａ−１−３：データ処理回路５０の構成
次に、データ処理回路５０について図１０を参照して説明する。図１０はデータ処理回路の機能ブロック図である。図において、５１は脈波信号変換部であって、センサユニット３０からの脈波信号Ｖｍをアナログ信号からデジタル信号に変換して脈波データＭＤして出力する。５２は体動信号変換部であって体動信号Ｖｔをアナログ信号からデジタル信号に変換して体動データＴＤして出力する。５３はＲＡＭ等で構成される記憶部であって、脈波データＭＤと体動データＴＤとを記憶する。

５４は脈波周波数解析部であって、記憶部５３から読み出された脈波データＭＤに周波数解析を施して、脈波解析データＭＫＤを生成する。一方、５５は体動周波数解析部であって、記憶部５３から読み出された体動データＴＤに周波数解析を施して、体動解析データＴＫＤを生成する。周波数解析の手法としては、各種のものがあるが、この例にあっては短い演算時間で解析できるようにＦＦＴ（高速フーリエ変換）が用いられている。

次に、５６は脈波成分抽出部であって、脈波解析データＭＫＤと体動解析データＴＫＤに基づいて、脈波解析データＭＫＤから体動成分を除去した体動除去脈波解析データＭＫＤ’を生成する。具体的には、脈波解析データＭＫＤの各スペクトラム周波数成分の内、体動解析データＴＫＤの各スペクトラム周波数に対応するスペクトラム周波数成分を除去し、体動除去脈波解析データＭＫＤ’を生成する。また、５７は脈拍数演算部であって、体動除去脈波解析データＭＫＤ’に基づいて、脈波成分の基本波周波数Ｆｍ１を特定し、６０／Ｆｍ１を演算して脈拍数ＨＲを生成する。脈拍数ＨＲは液晶表示装置１３に供給され、そこに表示される。これによって、ユーザーはジョギング等の運動中であっても自己の脈拍数を知ることができる。

なお、データ処理回路５０は、具体的には、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、ＣＰＵの作業領域として機能するＲＡＭ(Random Access Memory)、および、上述した機能ブロックを実現するためのプログラムを格納したＲＯＭ(Read Only Memory)等によって構成される。

Ａ−２．第１実施形態の動作
次に、本実施形態の動作を図面を参照しつつ説明する。
Ａ−２−１：センサユニット３０の動作
まず、センサユニット３０の動作を比較例の動作と比較しながら説明する。図１１は、比較例として作成した比較センサユニット３０’の回路図である。比較センサユニット３０’は、図５に示すセンサユニット３０からフォトダイオード３３を除いたものであり、従来のセンサユニットに相当する。

本発明者らは、この比較センサユニット３０’とセンサユニット３０を用いて比較実験を行った。図１２は比較実験のシステムを示すブロック図である。この比較実験においては、比較センサユニット３０’とセンサユニット３０を指の根本に装着し、ノイズ光源Ｎから２．２Ｈｚの周波数で照度差５０００ルクスの光を外光ノイズとして照射した。具体的には５０００ルクスの光を２．２Ｈｚでオン・オフさせるようにノイズ光源Ｎを制御した。そして、比較センサユニット３０’とセンサユニット３０の出力信号をスイッチＳＷで切り換えて、これをゲインが約６０００のアンプＡで増幅し、増幅された信号を周波数解析装置Ｓで解析した。

図１３は、比較センサユニット３０’からの出力信号を解析した結果を示したものであり、図１４はセンサユニット３０からの出力信号を解析した結果を示したものである。図１３に示すように、比較センサユニット３０’の出力信号には、外光の影響を受けて、ノイズスペクトルＳｎが２．２Ｈｚ付近に存在する。この例の脈波スペクトルＳｍは略１．７Ｈｚに存在する。脈波スペクトルＳｍのスペクトル強度は、ノイズスペクトルＳｎと比較して１／２程度しかない。このため、仮に、比較センサユニット３０’を脈波計測装置１に適用すると、ノイズスペクトルＳｎを脈波スペクトルＳｍと誤検出して、誤った脈拍数ＨＲを算出してしまう。これに対して、図１４に示すように、センサユニット３０の出力信号には、ノイズスペクトルＳｎが存在しない。したがって、センサユニット３０を用いた脈波計測装置１にあっては、正確な脈波スペクトルＳｍに基づいて、脈拍数ＨＲを求めることができる。

次に、本発明者らは、比較センサユニット３０’およびセンサユニット３０について、ノイズ光源Ｎの照度差を変化させ、ノイズスペクトル強度と脈波スペクトル強度の関係を測定した。図１５はこの測定結果を示したグラフである。このグラフにおいて縦軸は相対強度Ｑ（ノイズスペクトル強度／脈波スペクトル強度＋ノイズスペクトル強度）、横軸はノイズ光源Ｎの照度差である。相対強度Ｑの値が低い程、ノイズ成分が小さいくなるので、正確に脈波スペクトルＳｍを検出できることになる。

比較センサユニット３０’の出力信号では、ノイズ強度が大きくなるにつれ、相対強度Ｑの値が高くなり、ノイズ強度が略８０００ルクスで、ノイズスペクトル強度と脈波スペクトル強度が等しくなる。そして、ノイズ強度が４万ルクスに達すると、相対強度の値がほぼ１００％になってしまう。脈波スペクトルＳｍとノイズスペクトルＳｎの判別をスペクトル強度の大小で行うならば、比較センサユニット３０’は略８０００ルクス以上で使用不能となってしまう。これに対して、センサユニット３０の出力信号は、ノイズ強度の値にかかわらず、全く影響を受けていない。このことは、真夏の屋外であっても外光の影響を受けることなく、脈波スペクトルＳｍを正確に検出できることを意味する。

Ａ−２−２：データ処理回路５０の動作
次に、図１６はデータ処理回路５０の動作を示すフローチャートである。まず、脈波信号変換部５１が脈波信号Ｖｍをアナログ信号からデジタル信号に変換して脈波データＭＤを生成し（ステップＳ１）、体動信号変換部５２が体動信号Ｖｔをアナログ信号からデジタル信号に変換して体動データＴＤを生成する（ステップＳ２）。記憶部５３は、脈波データＭＤと体動データＴＤを記憶する（ステップＳ３）。

次に、脈波周波数解析部５４は、記憶部５３から読み出された脈波データＭＤにＦＦＴ処理を施して、脈波解析データＭＫＤを生成する（ステップＳ４）。この場合、脈波信号Ｖｍは、腕の振りや体の上下動などの体動の影響を受けているため、脈波解析データＭＫＤには、真の脈波成分の他、体動成分が重畳している。図１７（ａ）は脈波解析データＭＫＤの一例である。なお、図１７（ａ）中の１．５Ｈｚ近傍および３Ｈｚ近傍の周波数成分は体動成分である。

次に、体動周波数解析部５５は、記憶部５３から読み出された体動データＭＤにＦＦＴ処理を施して、体動解析データＴＫＤを生成する（ステップＳ５）。図１７（ｂ）は体動解析データＴＫＤの一例である。ここで、体動解析データＴＫＤの各スペクトル周波数は、脈波解析データＭＫＤの体動成分に係わる各スペクトル周波数と一致する。なお、この例では、それらのスペクトル強度が一致しているが、相違する場合もある。これは、体動信号ＴＨが腕の振りなどによって生じる加速度として直接検出されるのに対して、血液流は血管や組織などの影響を受けるからである。

次に、脈波成分抽出部５６は、脈波解析データＭＫＤの各スペクトル周波数成分の内、体動解析データＴＫＤの各スペクトル周波数に対応するスペクトル周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データＭＫＤ’を脈波成分として生成する。このような処理によって、体動成分のスペクトル強度が脈波解析データＭＫＤと体動解析データＴＫＤの間で相違しても、脈波解析データＭＫＤから体動成分を除去して、脈波成分を抽出することができる。例えば、脈波解析データＭＫＤと体動解析データＴＫＤが図１７（ａ），（ｂ）に示すものであるならば、体動除去脈波解析データＭＫＤ’は図１７（ｃ）に示すものとなる。

次に、脈拍数演算部５７は、体動除去脈波解析データＭＫＤ’に基づいて、脈波成分の基本波周波数Ｆｍ１を特定し、６０／Ｆｍ１を演算して脈拍数ＨＲを生成する。脈波成分の基本波周波数Ｆｍ１は体動除去脈波解析データＭＫＤ’中の各スペクトルのうち最大のスペクトル強度を示す周波数を特定することによって行われる。具体的には、各スペクトル強度を順次比較して、最大のものを検索する。例えば、体動除去脈波解析データＭＫＤ’が図１７（ｃ）に示すものであるとすれば、Ｆ１が脈波成分の基本波周波数Ｆｍ１として特定される。

このように本実施形態によれば、フォトダイオード３２，３３をＬＥＤ３１からの距離が相違し、かつ、外光が等しく入射する位置に配置したので、外光による影響を簡易な構成で確実に相殺することができる。これにより、真夏の屋外などでも脈波計測装置１を使用することが可能となる。また、脈波信号Ｖｍに周波数解析を施して、体動成分を除去するようにしたので、ランニングなどの運動中であっても脈拍数ＨＲを検出することができる。これにより、被験者は自己の健康状態を走りながら管理することができるので、効果的なトレーニングを行うことができる。

Ａ−３．第１実施形態の変形例
本発明は、上述した第１実施形態に限定されるものではなく、以下に述べる各種の変形が可能である。
（１）上述した第１実施形態にあっては、脈波信号を検出するセンサユニット３０を反射型光検出装置の一例として説明したが、本発明は、これに限定されるものでなく、発光部と光電変換部とを備え、発光部からの照射光を検出物で反射し、その反射光の光量を検出する反射型光検出装置であれば、いかなるものにも適用できる。例えば、工業製品の生産ラインにおいて製品の個数を計測する装置、複写機において紙の有無を検出する装置等に応用することができる。

（２）上述した第１実施形態にあって、センサユニット３０を構成するＬＥＤ３１とフォトダイオード３２，３３の位置関係は、図３に示すように、直線状に配置したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ＬＥＤ３１からフォトダイオード３２までの距離Ｌ１、ＬＥＤ３１からフォトダイオード３３までの距離Ｌ２が、相違すればどのような位置関係にあってもよい。例えば、図１８に示すようにＬＥＤ３１とフォトダイオード３２を結ぶ直線が、フォトダイオード３２，３３を結ぶ直線と直交するような配置であってもよい。

（３）上述した第１実施形態にあって、センサユニット３０を、図１９に示すように構成してもよい。図１９に示すセンサユニット３０の回路図が、図５に示すものと異なるのは、フォトダイオード３２のカソードとフォトダイオード３３のアノードを接地させた点である。この場合にも、上述した実施形態と同様に、電流ｉ１と電流ｉ２が接続点Ｘで加算されるので、外光の照度Ｐｃに応じた電流ｉｃを相殺することができる。

（４）上述した実施形態にあって、フォトダイオード３２，３３の分光感度特性は、その一例として図６に実線で示したものとして説明したが、同図中に点線で示すように約９５０ｎｍがピーク波長であってもよい。一般に、３００ｎｍ〜６００ｎｍの波長の光を検出光として用いると、皮膚から３ｍｍ程度内部の血液流を計測できることが知られている。これは、波長の短い光は生体の組織で吸収あるいは散乱され易いからである。したがって、検出光の波長範囲を３００ｎｍ〜６００ｎｍにすると、外光のうち波長範囲が３００ｎｍ〜６００ｎｍのものが生体の組織で吸収・散乱されるので、外光の影響を受けにくいものにすることができる。しかし、分光感度をこの範囲に制限した特殊な素子は高価である。これに対して、上述した第１実施形態で説明した分光感度特性や図６中に点線で示す特性を示すフォトダイオードは、安価で安定した特性を示す。上述した第１実施形態においては、外光を相殺することができるから、検出光の波長範囲を３００ｎｍ〜６００ｎｍに限定しなくとも、図６に実線あるいは点線で示す分光感度特性を有するフォトダイオードを用いて正確に脈波信号Ｖｍを検出できる。この場合には、組織の内部にまで照射光が到達するため、橈骨動脈などの各種動脈の脈動を検出することができる。

（５）上述した第１実施形態にあって、データ処理回路５０では、体動除去解析データＭＫＤ’に基づいて、脈拍数ＨＲを算出したが、本発明はこれに限定されるものではなく、体動除去解析データＭＫＤ’の低域成分を解析して呼吸数を示す呼吸数情報を算出するようにしても良い。また、体動除去解析データＭＫＤ’に逆ＦＦＴ処理を施し、その処理結果に基づいて、平脈、弦脈、滑脈といった脈象を特定するようにしてもよい。要は、データ処理回路５０は、体動除去解析データＭＫＤ’に基づいて、生体の状態を示す生体情報を生成する回路であれば如何なるものであってもよい。

（６）上述した実施形態にあっては、指の根本を脈波信号Ｖｍの検出部位の一例として説明したが、センサユニット３０の形態を適宜変更することによって、生体の皮膚であればどのような箇所であっても脈波信号Ｖｍを検出できる。例えば、首の周り、耳朶、手首といった箇所を検出部位としてもよい。

Ｂ．第２実施形態
第２実施形態は、体動計測装置に関するものである。体動計測装置では、上述した第１実施形態のセンサユニット３０（反射型光検出装置）を一部変更して体動を計測するために用いる。

Ｂ−１．原理
まず、本実施形態における体動信号の検出原理を説明する。本実施形態に係る体動計測装置においては、受光部と発光部を備えた反射型光学センサ（後述するセンサユニット３００）を用いて体動を検出している。

図２０は、反射型光学センサの原理を説明するための図である。図においてＡ１は発光部、Ｂ１は受光部である。また、Ｔ１は表皮であり、Ｃ１は毛細血管および細動脈である。表皮Ｔ１から血管Ｃ１までの間には、生体組織が形成されている。そして、血管Ｃ１の内部には血液が流れている。発光部Ａ１から照射された光の一部は、生体の組織や血液中のヘモグロビンによって吸収され、また、他の一部は、生体の組織によって反射され、その反射光が受光部Ｂ１によって受光される。受光部Ｂ１は受光量に応じて電気信号を出力する。したがって、受光部Ｂ１の出力信号には、生体の組織による吸収と血液中のヘモログロビンによる吸収が反映されている。

図２１は、生体に体動がなく安静な状態において、人の血管部分に外部から光を照射したときの吸光度の分布を示す図であり、Ｉ２は組織による吸光成分、Ｉ３は静脈血による吸光成分、Ｉ４は動脈血による吸光成分である。この場合、組織による吸光成分Ｉ２には組織濃度が変化しないため、一定である。また、静脈血による吸光成分Ｉ３も一定である。これは、静脈には脈動がなく、濃度変化がないためである。図２２は、このことを示す図であり、心臓から送り出された血液の脈動が次第になくなり、静脈においては完全に消えていることが判る。

一方、生体に体動がある状態を考えると、その体動の影響が血液流に及び、動脈血による吸光成分Ｉ４と静脈血による吸光成分Ｉ３が変動する。また、手足の振りによって組織が振動するため、この部分の吸光度も変動する。
したがって、体動の有無に関わらず、動脈血の吸光成分Ｉ４が変動するため、血管Ｃに単に光を照射してその反射光を受光部Ｂ１で検出したとしても、受光部Ｂ１の出力信号を体動信号として取り扱うことはできない。

ところで、組織の吸光成分Ｉ２や血液の吸光成分Ｉ３，Ｉ４は、ある周波数特性をもっており、照射光の波長によって吸光度が相違している。図２３は、還元ヘモグロビンＨｂと酸化ヘモグロビンＨｂＯ²との分子吸光係数を示した図である。ここで、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²は動脈血中に主として存在し、還元ヘモグロビンＨｂは静脈血中に存在している。上述したように静脈には脈動がないから、脈動に係わる吸光成分は、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²による吸光度を考慮すれば足りる。ここで、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²の吸光係数は、図２３に示されるように６００ｎｍを越えると急激に減少していることが判る。一方、組織の吸光度は、６００ｎｍを越えても減衰しない。

したがって、６００ｎｍ以上の波長領域において発光部Ａ１から生体に光を照射すると、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²では照射光がほとんど吸収されず、組織によって照射光の大半が吸収されることとなる。この場合に体動があったとすると、上述したように組織が振動するので、体動に応じて照射光が組織に吸収される度合が変動する。したがって、その反射光を受光部Ｂ１で受光すれば、受光部Ｂ１の出力信号を体動信号として取り扱うことができる。第２実施形態は、以上の体動検出原理に着目して生体の体動を計測するものである。

Ｂ−２．第２実施形態の構成
Ｂ−２−１：全体構成
第２実施形態に係る体動計測装置の外観構成は、図１に示す第１実施形態に係る脈波計測装置１と同一である。但し、第２実施形態では、第１実施形態のセンサユニット３０の替わりにセンサユニット３００を用いる。ここで、センサユニット３００は、６００ｎｍ以上の波長領域において反射光を電気信号に変換するように構成されており、体動の度合いを示す体動信号Ｖｔがセンサユニット３０から出力されるようになっている。このため、装置本体１０の内部には加速度センサ６０が設けられていない。また、装置本体１０の内部に設けられるデータ処理回路５０は、体動信号ＶｔにＦＦＴ処理を施し、その処理結果を解析することにより、ピッチＰを算出している。

Ｂ−２−２：センサユニット３００の構成
第２実施形態のセンサユニット３００の機械的構成は、ＬＥＤ３１（発光部）の替わりにＬＥＤ３１０を使用する点を除いて、第１実施形態のセンサユニット３０と同じである。したがって、ＬＥＤ３１０とフォトダイオード３２，３３との位置関係は、図３および図４に示すＬＥＤ３１をＬＥＤ３１０に置き換えたものとなっている。

ここで、フォトダイオード３２，３３の分光感度特性は、図６に実線で示したものと同一である。一方、図２４は、ＬＥＤ３１０の発光特性を示したものである。したがって、センサユニット３００では、両特性が重なる範囲である６６０ｎｍを中心に６３０ｎｍ〜６９０ｎｍの波長領域において計測が行われる。６３０ｎｍ〜６９０ｎｍの波長領域では、図２３に示すように酸化ヘモグロビンＨｂＯ²の吸光度が減少している。このため、フォトダイオード３２，３３の出力信号は、脈波成分が抑圧され、体動成分が大半を占めることとなる。この例におけるＬＥＤ３１０とフォトダイオード３２，３３は、第１実施系形態と同様に配置されているから（図３，４参照）、ＬＥＤ３１０からフォトダイオード３３までの光路長は、ＬＥＤ３１０からフォトダイオード３２までの光路長と比較して長くなる。

ＬＥＤ３１０からの照射光は、生体の組織によって吸収・散乱されるが、光路長がある程度長くなると、媒質である生体の組織によって照射光がほとんど吸収される。したがって、光路長が長い場合には、フォトダイオード３２，３３に反射光が入射しなくなる。第１実施形態で説明したように図３に示す距離Ｌ１は、組織の吸収・散乱が比較的少なくフォトダイオード３２によって組織の動きが検出できるように選ばれており、一方、同図に示す距離Ｌ２はフォトダイオード３３に反射光がほとんど入射しないように選ばれている。したがって、フォトダイオード３２の出力信号は、体動による組織変動を反映したものになるが、フォトダイオード３３の出力信号には体動波形が現れない。

次に、センサユニット３００の回路図を、図２５に示す。センサユニット３００は、図５に示すセンサユニット３０と比較して、ＬＥＤ３１をＬＥＤ３１０に置き換えた点とオペアンプ３４が体動信号Ｖｔを出力する点とが相違する。
ここで、フォトダイオード３２，３３の位置関係は、第１実施形態で説明したように外光の照度（強度）が等しくなるように設定されている。したがって、外光の照度Ｐｃに対応する電流ｉｃは、接続点Ｘにおいて電流ｉ１と電流ｉ２とが加算されることにより相殺される。

一方、ＬＥＤ３１０からフォトダイオード３３まで距離Ｌ２は、ＬＥＤ３１０からの光がほとんど入射しないように選ばれているから、照度Ｐｂは照度Ｐａと比較して極めて小さい。この結果、電流ｉ１＋ｉ２は以下のように近似できる。
ｉ１＋ｉ２＝ｉａ−ｉｂ〜ｉａ
したがって、体動信号Ｖｔはフォトダイオード３２に入射する反射光の照度Ｐａに応じたものとなる。

このように構成したセンサユニット３００において、図５に示す示すように、センサ固定用バンド４０を指の根本に装着すると、ＬＥＤ３１０およびフォトダイオード３２，３３は、発光面および受光面が指表面に向いた状態となる。この状態で、ＬＥＤ３１０が指に向けて光を照射すると、生体から反射された光がフォトダイオード３２，３３によって受光される。ここで、外光がセンサ固定用バンド４０で覆われていない手指の皮膚から入って受光されたとしても、外光の成分は相殺されるので、体動に対応する体動信号Ｖｔのみをケーブル２０を介して装置本体１０に入力することができる。

Ｂ−２−３：データ処理回路５００の構成
次に、第２実施形態に係るデータ処理回路５００について図２６を参照して説明する。なお、データ処理回路５００は、第１実施形態と同様に装置本体１０に内蔵されている。また、データ処理回路５００は、具体的には、ＣＰＵ、ＣＰＵの作業領域として機能するＲＡＭ、および、上述した機能ブロックを実現するためのプログラムを格納したＲＯＭ等によって構成される。

図２６はデータ処理回路５００の機能ブロック図である。図において、体動信号変換部５２は、センサユニット３００からの体動信号Ｖｔをアナログ信号からデジタル信号に変換して体動データＴＤして出力する。記憶部５３はＲＡＭ等で構成され、所定期間の体動データＴＤを記憶する。体動周波数解析部５５は、記憶部５３から読み出された体動データＴＤに周波数解析を施して、体動解析データＴＫＤを生成する。周波数解析の手法としては、各種のものがあるが、この例にあっては短い演算時間で解析できるようにＦＦＴ（高速フーリエ変換）が用いられる。

次に、ピッチ演算部５４０は、体動解析データＴＫＤの各スペクトラム強度に基づいて、ピッチＰを演算し、その演算結果を液晶表示部に出力する。このピッチ演算部５４０は、信号特定部５４１、第１波確認部５４２、第２波確認部５４３、および信号判別部５４４から構成される。

信号特定部５４１は、所定の周波数以上の領域でパワーが所定のレベル以上にある信号をピッチを求めるための基準波として特定する。第１波確認部５４２は、基準波の周波数の１／３倍に相当する周波数を有する高レベルの信号があるか否かを判断する。第２波確認部５４３は、基準波の周波数の２／３倍に相当する周波数を有する高レベルの信号があるか否かを判断する。

信号判別部５４４は、第１波確認部５４２が基準波の周波数の１／３倍に相当する周波数を有する高レベルの信号が無いと判断したときには、基準波を体動の基本波に対する第２高調波であると判断する。また、信号判別部５４４は、第２波確認部５４３が基準波の周波数の２／３倍に相当する周波数の位置に高レベルの信号がないと判断したときにも、基準波を体動の基本波に対する第２高調波であると判断する。また、信号判別部５４４は、第１波確認部５４２および第２波確認部５４３の確認結果に基づいて基準波を基本波に対する第３高調波であると判断したときでも、基準波が所定の周波数レベル以上にあると判断したときに、はじめて基準波は基本波に対する第３高調波であると断定する。一方、信号判別部５４４は、基準波が処理の周波数レベル以下にあると判断したときには、基準波は基本波に対する第２高調波であると断定する。

このように構成したピッチ演算部５４０は、歩行時のスペクトルと走行時のスペクトルとの違いから自動的に歩行状態にあるか走行状態にあるかを判断し、それぞれの場合に適した演算を行うことによってピッチを求めるようになっている。

その原理は、以下の通りである。まず、図２７（ａ）は、走行時の典型的なスペクトラムである。走行時には、同図に示すように体動の基本波に対応する線スペクトルＳＡ１、および体動の基本波に対する第２高調波成分に相当する線スペクトルＳＡ２が出現する。これらのうち、第２高調波成分に相当する線スペクトルＳＡ２は、基本波に対応する線スペクトルＳＡ１に比してレベルが著しく高い。走行時には、右足をステップした時と左足をステップした時に均等に上下動が出るので、体動成分の第２高調波が出現するからである。また、腕の振りの基本波（ＳＡ１に相当）は、腕の振り出しおよび引き戻しを一周期とする振り子運動に相当する。しかし、走行時には腕の振りを滑らかな振り子運動にするのが難しいので、腕の振りの基本波パワーが弱めになる。一方、腕の振り出しおよび引き戻しのそれぞれの瞬間に加速度がかかるため、第２高調波成分は、腕の振りの基本波成分より強くでるのである。

これに対して、図２７（ｂ）は歩行時の典型的なスペクトラムである。歩行時には、体動の基本波に対応する線スペクトルＳＢ１、第２高調波に対応する線スペクトルＳＢ２、および第３高調波に対応する線スペクトルＳＢ３が出現する。歩行時には、走行時ほど体動に上下動がなく、また、手振りに起因する信号成分が強く出現する。その特徴は、基本波に対応する線スペクトルＳＢ１に現れる。その結果、各線スペクトルＳＢ１、ＳＢ２、ＳＢ３の比率は一定しない。しかし、走行時に比較して、線スペクトルＳＢ１および線スペクトルＳＢ３のレベルは、線スペクトルＳＢ２のレベルよりも高い。

ここで、走行時の第２高調波に対応する線スペクトルＳＡ２、歩行時の第２高調波に対応する線スペクトルＳＢ２、および歩行時の第３高調波に対応する線スペクトルＳＢ３は、通常、１００回／分以上の周波数領域に出現する。従って、１００回／分以上の周波数領域を監視し、そこに出現した信号のうち、高レベルの信号が基本波に対する第２高調波であるか第３高調波であるのかを判断すれば、走行時であるか歩行時であるかを判断できる。

走行時においては、１００回／分以上の周波数領域に基本波に対する第３高調波が高レベルの信号として出現するので、この信号の周波数に２／３倍を掛けた値から歩行時のピッチＰを求めることができる。逆に走行時には、１００回／分以上の周波数領域に基本波に対する第２高調波が高レベルの信号として出現するので、この信号の周波数から走行時のピッチＰを求めることができる。ピッチ演算部５４０は、走行時におけるスペクトルパターンと歩行時におけるスペクトルパターンの違いを利用して、ピッチＰを求めるように構成されている。

Ｂ−３．第２実施形態の動作
次に、本実施形態の動作を図面を参照しつつ説明する。
Ｂ−３−１：センサユニット３００の動作
まず、センサユニット３００の動作を比較例の動作と比較しながら説明する。比較例では、図２４に示す発光特性を有するＬＥＤ３１の替わりに、図２８に示す発光特性を有するＬＥＤ３１０’を用いて比較センサユニット３００’を構成した。この場合、ＬＥＤ３１０’の発光特性は、ピーク波長が５２５ｎｍであって、その半値幅は４０ｎｍである。すなわち、比較センサユニット３００’にあっては、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²の吸光特性が大きい波長領域において、計測が行われることになる（図２３参照）。

図２８は、比較センサユニット３００’の出力信号波形ＷＦ１の一例とその周波数解析結果を示す図である。同図においてＳｔ１は体動成分の基本波に対応するスペクトルであり、その周波数は１．１Ｈｚである。また、Ｓｔ２は体動成分の第２高調波に対応するスペクトルであり、その周波数は２．２Ｈｚである。一方、Ｓｍは、脈波成分の基本波に対応するスペクトルである。このように、計測に用いる波長領域を６００ｎｍ未満に設定すると、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²によって照射光が吸光されるので、動脈血の脈動がスペクトルＳｍとして計測されてしまう。この場合には、体動成分に係わるスペクトルＳｔ１，Ｓｔ２よりもスペクトルＳｍの強度の方が大きくなってしまうので、体動の基本波を誤って検出してしまい、その結果、正確なピッチＰを検出することができない。

これに対して、図３０はセンサユニット３００の出力信号波形ＷＦ２の一例とその周波数解析結果を示す図である。この例のＬＥＤ３１０は、図２４に示すように６６０ｎｍにピーク波長があり、その半値幅が４０ｎｍとなる発光特性を示している。このように計測に用いる波長領域を６００ｎｍ以上に設定すると、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²による照射光の吸光はほとんどないので、脈波成分に係わるスペクトルＳｍのスペクトル強度が大幅に減少する。この結果、図３０に示すように、スペクトルＳｍよりも体動成分に係わるスペクトルＳｔ１，Ｓｔ２のスペクトル強度が大きくなり、スペクトルＳｍを体動成分として誤検出することがなく、正確に体動成分を計測することが可能となる。また、センサユニット３００は、外光の影響をキャンセルするように構成されているので、屋外におけるランニングなどの運動中であっても体動信号Ｖｔを高いＳＮ比の下に検出することが可能となる。

Ｂ−３−２：データ処理回路５００の動作
次に、データ処理回路５００においては、センサユニット３００によって体動信号Ｖｔが検出されると、体動信号変換部５２が体動信号Ｖｔをアナログ信号からデジタル信号に変換して体動データＴＤを生成する。この体動データＴＤは記憶部５３に記憶され、所定のタイミングで記憶部５３から読み出される。次に、体動周波数解析部５５が、記憶部５３から読み出された体動データＴＤにＦＦＴ処理を施して、体動解析データＴＫＤを生成すると、ピッチ演算部５４０は体動解析データＴＫＤの各スペクトルに基づいて、ピッチＰを演算する。

ここで、ピッチ演算部５４０におけるピッチ演算処理の動作を図３１に示すフローチャートを参照して説明する。ます、ステップＳＴ１では、周波数解析後の体動解析データＴＫＤの中からレベルの最も高い信号（線スペクトル）を見つける。この信号は、ピッチを求めるための基準波となるべき信号の候補である。ステップＳＴ２では、この基準波の周波数が１００回／分以上であるか否かを判断する。

ここで、基準波の周波数が１００回／分未満であれば、ステップＳＴ３において別の候補を見つけることになる。この後、ステップＳＴ４において、先の信号を除く他の信号の中から最もレベルの高い信号を基準波として見つける。この処理においてピッチをそのまま今回のピッチとし（ステップＳＴ５）、ステップＳＴ６において、この値をピッチとして確定する。

これに対して、ステップＳＴ３、ＳＴ４での処理を行ううちに、１００回／分以上の高レベルの信号が見つかれば、この信号を基準波とする。ステップＳＴ７では、この基準波の周波数の１／３倍の周波数を有し、かつ、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅を有する信号があるか否かを判断する。

ステップＳＴ７で、基準波の周波数の１／３倍に相当する周波数を有し、かつ、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅の信号がない場合には、ステップＳＴ８に進む。ステップＳＴ８では、基準波の周波数の２／３倍に相当する周波数を有し、かつ、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅を有する信号があるか否かを判断する。ステップＳＴ８で、基準波の周波数の１／３倍に相当する周波数を有し、かつ、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅の信号がなければ、基準波は、第２高調波成分に相当する信号と判断できる。このため、ステップＳＴ６において、この値をそのままピッチとして確定する。

これに対して、ステップＳＴ７において、基準波の周波数の１／３倍に相当する周波数を有し、かつ、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅の信号がある場合には、ステップＳＴ９に進む。ステップＳＴ９では、この基準波の周波数が１５０回／分以上であるか否かを判断する。この１５０回／分という値は、１００回／分の１．５倍の数値である。通常の場合、歩行中のピッチは１００回／分〜１５０回／分であり、走行中のピッチは１５０回／分〜２００回／分である。したがって、１５０回／分という数値を境界として歩行状態か走行状態かの再確認に用いることができる。ステップＳＴ９において、基準波の周波数が１５０回／分以上であると判断した場合には、この基準波は、第３高調波成分に相当する信号と断定できる。このため、ステップＳＴ１０において、この信号の周蓮を２／３倍し、２／３倍した値を、ステップＳＴ６において、ピッチとして確定する。

また、ステップＳＴ７において、基準波の周波数の１／３倍に相当する周波数を有し、かつ、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅の信号がないと判断した場合には、ステップＳＴ８に進む。ステップＳＴ８において、基準波の周波数の２／３倍に相当する周波数を有し、かつ、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅の信号があると判断した場合には、ステップＳＴ９に進む。ステップＳＴ９において、この基準波の周波数が１５０回／分以上であると判断した場合には、この基準波は歩行時の基本波に対する第３高調波であると確認できる。それ故、基準波は、第３高調波成分に相当する信号と断定できるから、ステップＳＴ１０において、この信号の周波数を２／３倍し、この２／３した値をステップＳＴ６において、ピッチとして確定する。

ただし、ステップＳＴ９において、この基準波の周波数が１５０回／分未満の値であれば、基準波は、第３高調波成分に相当する信号でないと判断できる。したがって、この基準波の１／３倍、または２／３倍の周波数を有する信号はあくまでもノイズであり、基準波は、第２高調波成分であると判断できる。したがって、ステップＳＴ６において、この値をそのままピッチとして確定する。

このように、基準波の周波数の１／３倍に相当する周波数の位置に、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅の信号がなく、かつ、基準波の周波数の２／３倍に相当する周波数の位置に、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅の信号がない場合には、基準波を第２高調波であると判断する。

また、基準波の周波数の１／３倍に相当する周波数の位置に、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅の信号が有り、あるいは、基準波の周波数の２／３倍に相当する周波数の位置に、基準波の振幅に対して１／２倍以上の振幅の信号が有る場合には、基準波の周波数が１５０回／分以上であると判断したときにはじめて、基準波は第３高調波であると判断する。

以上説明したように、第２実施形態にあっては、体動があると組織が振動し、これに応じて吸光特性が変動するという点に着目して、光学式センサによって体動信号Ｖｔを計測するようにした。このため、機械的な加速度センサを用いる場合と比較して、装置の信頼性を高めるとともに構成を簡易なものにすることができる。また、どの方向に体動があっても組織は振動するので、本実施形態によるセンサユニット３００は体動を総合的に検出している。したがって、加速度センサのように各軸に対応したものを各々設けなくとも、一つのセンサユニット３００で体動を確実に検出することが可能である。

また、センサユニット３００における体動信号Ｖｔの計測に用いる波長領域を６００ｎｍ以上に設定したので、検出信号中の脈動成分を充分抑圧することができ、良好なＳＮ比の下で体動信号Ｖｔを検出することができる。さらに、２個のフォトダイオード３２，３３によって外光の影響をキャンセルするようにしたので、屋外における運動中にも、正確な体動信号Ｖｔを検出することができる。

Ｂ−４：第２実施形態の変形例
（１）上述した第２実施形態にあっては、指元で体動を検出したが、後述する第３実施形態と同様に、センサユニット３００を時計ケース１１の下側に内蔵し、手首の甲から体動信号Ｖｔを検出するようにしてもよい。また、図２５に示すセンサユニット３００からフォトダイオード３３を削除してもよい。この場合には、外光成分をキャンセルすることはできないが、計測に用いる波長領域を６００ｎｍに設定しているので、脈波成分の重畳がない体動信号Ｖｔを得ることができる。

（２）また、第２実施形態においては、発光部であるＬＥＤ３１０の発光特性を６００ｎｍ以上の波長でピークを有するように設定し、受光部であるフォトダイオード３２の分光感度特性を４００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲内に設定することにより、６００ｎｍ以上の波長領域で計測できるようにした。しかし、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、発光部の照射光を４００ｎｍ〜８００ｎｍの波長範囲内でエネルギーを有するように設定し、受光部の６００ｎｍ以上の波長領域に分光感度特性を持つように設定してもよい。要は、計測に用いられる波長領域を６００ｎｍ以上に設定すればよい。

また、図２３からわかるように酸化ヘモグロビンＨｂＯ²の吸収光係数は６００ｎｍから９００ｎｍの間で特に減少している。したがって、計測に用いられる波長領域を６００ｎｍから９００ｎｍまでの範囲内に設定することが特に望ましい。なお、この場合に、フィルタを用いることによって、計測に用いられる波長領域を限定するようにしてもよい。

Ｃ．第３実施形態
次に、本発明の第３実施形態に係わる生体情報計測装置について、図面を参照しつつ、説明する。この生体情報計測装置は、体動を除去した脈波信号に基づいて脈拍等の生体情報を計測するものである。

Ｃ−１．第３実施形態の構成
Ｃ−１−１：全体構成
図３２は、第３実施形態に係わる生体情報計測装置の断面図である。図に示すように、生体情報計測装置は腕時計構造を有している。この例では、第１実施形態で説明したセンサユニット３０に対応するセンサユニット３０１が、時計ケース１１の裏面側に本体と一体になって形成されている。時計ケース１１には、これを腕に装着するためのリストバンド１２が構成されており、リストバンド１２を手首に巻きつけて装着すると、時計ケース１１の裏面側が手首の甲に密着する。時計ケース１１の裏面側には、裏蓋１５４で固定される透明ガラス１３７が設けられている。透明ガラス１３７は、センサユニット３０１を保護する。また、透明ガラス１３７は、ＬＥＤ３１０，３１１の照射光、および、生体を介して得られる反射光を透過する。

時計ケース１１の表面側には、現在時刻や日付に加えて、センサユニット３０１の検出結果に基づく脈拍数ＨＲなどの生体情報も表示する液晶表示装置１３が構成されている。また、時計ケース１１の内部には、メイン基板１５１の上側にＣＰＵ等の各種ＩＣ回路が設けられており、これによってデータ処理回路５０１が構成される。また、メイン基板１５１の裏面側には電池１５２が設けられており、電池１５２から液晶表示装置１３、メイン基板１５１およびセンサユニット３０１に電源が供給されるようになっている。メイン基板１５１とセンサユニット３０１とは、ヒートシール１５３によって接続されている。ヒートシール１５３に形成される配線によって、メイン基板１５１からセンサユニット３０１に電源が供給され、また、センサユニット３０１からメイン基板１５１に脈波信号Ｖｍが供給される。データ処理回路５０１は、脈波信号ＶｍにＦＦＴ処理を施し、その処理結果を解析することにより、脈拍数ＨＲを算出している。なお、時計ケース１１の外側面には、時刻合わせや表示モードの切換などを行うためのボタンスイッチ１１１，１１２（図示せず）が図１に示す脈波計測装置と同様に設けられている。

この生体情報計測装置のリストバンド１２を手首に巻きつけて装着すると、時計ケース１１の裏面側が手首の甲に向けられる。このため、ＬＥＤ３１０，３１１からの光が透明ガラス１３７を介して手首の甲に照射され、その反射光がフォトダイオード３２，３３に受光される。

Ｃ−１−２：センサユニット３０１の構成
次に、センサユニット３０１（反射型光検出装置）の構成例として２態様を説明する。

Ｃ−１−２−１：第１の態様
図３３はセンサユニット３０１を裏面側から見た平面図である。図３３において、ＬＥＤ３１０，３１１とフォトダイオード３２，３３が、回路基板３６の裏面側に形成されており、その表面側には、ＯＰアンプ３４および回路素子３５が形成されている（図３２参照）。ＯＰアンプ３４と回路素子３５は、フォトダイオード３２，３３の出力信号の差分を増幅する差分演算手段として機能する。なお、この点については後述する。

ここで、この例におけるフォトダイオード３２，３３の分光感度特性は、第１および第２実施形態と同様に図６に示すものとなる。また、ＬＥＤ３１０の発光特性も第２実施形態と同様に図２４に示すものとなる。一方、ＬＥＤ３１１としては、図２８に示す発光特性を有するものが用いられる。すなわち、ＬＥＤ３１は、６６０ｎｍをピーク波長として半値幅４０ｎｍの発光特性を有しており、一方、ＬＥＤ３１１は、５２５ｎｍをピーク波長として半値幅４０ｎｍの発光特性を有している。ところで、６００ｎｍ以上の波長領域では酸化ヘモグロビンＨｂＯ²による照射光の吸光がほとんど行われず、６００ｎｍ未満の波長領域において酸化ヘモグロビンＨｂＯ²の吸光係数が増大する。また、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²は血液流の脈動に従って移動するので、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²による吸光特性の変動は脈波に対応する。一方、体動があると組織が振動するが、組織の吸光特性は、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²のように６００ｎｍ以上の波長領域で急激に低下することはない。したがって、６００ｎｍ以上の波長の光を照射するＬＥＤ３１０は体動検出用の発光部として、６００ｎｍ未満の波長の光を照射するＬＥＤ３１１は血液流検出用の発光部として用いられる。

また、この例におけるＬＥＤ３１０，３１１とフォトダイオード３２，３３は、図３３に示すように、直線上に配置されている。ここで、ＬＥＤ３１０の発光中心位置からフォトダイオード３２の受光中心位置までの距離をＬ１、ＬＥＤ３１０の発光中心位置からフォトダイオード３３の受光中心位置までの距離をＬ２、ＬＥＤ３１１の発光中心位置からフォトダイオード３３の受光中心位置までの距離をＬ１’、ＬＥＤ３１１の発光中心位置からフォトダイオード３２の受光中心位置までの距離をＬ２’とする。この場合、ＬＥＤ３１０，３１１とフォトダイオード３２，３３は、Ｌ１＜Ｌ２かつＬ１’＜Ｌ２’になるように配置される。すなわち、フォトダイオード３３は、その受光中心位置からＬＥＤ３１０の発光中心位置までの距離Ｌ２が、ＬＥＤ３１０の発光中心位置からフォトダイオード３２の受光中心位置までの距離Ｌ１と異なるように配置され、かつ、距離Ｌ１’と距離Ｌ２’が異なるように配置される。これにより、ＬＥＤ３１０からフォトダイオード３３までの光路長は、ＬＥＤ３１０からフォトダイオード３２までの光路長と比較して長くなる。また、ＬＥＤ３１１からフォトダイオード３２までの光路長は、ＬＥＤ３１１からフォトダイオード３３までの光路長と比較して長くなる。

ところで、ＬＥＤ３１１からの照射光は、ＬＥＤ３１０からの照射光と同様に生体の組織によって吸収・散乱されるが、光路長がある程度長くなると、媒質である生体の組織によって照射光がほとんど吸収され、フォトダイオード３２，３３に反射光が入射しなくなる。この例において距離Ｌ１’は、組織の吸収・散乱が比較的少なくフォトダイオード３３によって脈波が検出できるように選ばれており、一方、距離Ｌ２’はフォトダイオード３２に反射光がほとんど入射しないように選ばれている。したがって、フォトダイオード３２には、外光と体動による組織変動を反映した反射光が入射される。一方、フォトダイオード３３には、外光と血液流に応じた反射光が入射される。この場合、体動があると、血液流は、組織や血管に圧迫され、そのありようが変動する。すなわち、フォトダイオード３３に入射する反射光量の変動は、脈波成分に体動成分が重畳したものとなる。

ここで、フォトダイオード３３に入射する外光の光量をＰｃ、反射光の内、脈波に対応する光量をＰｍ、体動に対応する光量をＰｔ’とし、フォトダイオード３２に入射する外光の照度をＰｃ、反射光の照度（すなわち、体動に対応する照度）をＰｔとして、以下の説明を進める。なお、フォトダイオード３２，３３に各々入射する外光の光量をいずれもＰｃとしたのは、両フォトダイオード３２，３３が近接して配置されているので、組織を介して入力される外光の照度が等しくなるからである。

図３３は脈波センサユニット３０１の電気的な構成を示すブロック図である。図に示すようにフォトダイオード３３には電流ｉ１が流れ、フォトダイオード３２には電流ｉ２が流れる。差分演算手段３４０は電流ｉ１から電流ｉ２を減算し、この差分に応じた電圧を脈波信号Ｖｍとして出力する。なお、差分演算手段３４０は、例えば、図３５に示すようなＯＰアンプと抵抗（回路素子）を用いた差動増幅器で実現することができる。

ここで、照度Ｐｍ，Ｐｔ，Ｐｔ’，Ｐｃに対応する電流をｉｍ，ｉｔ，ｉｔ’，ｉｃとする。この場合、図３４に示すｉ１，ｉ２は、以下の式で与えられる。
ｉ１＝ｉｍ＋ｉｔ’＋ｉｃ
ｉ２＝ｉｔ＋ｉｃ

したがって、差分演算手段３４０から出力される脈波信号Ｖｍは、以下の式で与えられる。ただし、ｋは電流電圧変換ゲインである。
Ｖｍ＝ｋ（ｉ１−ｉ２）
＝ｋ（ｉｍ＋ｉｔ’−ｉｔ）

すなわち、外光の照度Ｐｃに応じた電流ｉｃ，−ｉｃは相殺される。また、体動成分に対応する電流はｉｔ’−ｉｔとなり、血液流中の体動成分と組織の体動成分が相殺され、ｉｍに比較してｉｔ’−ｉｔは極めて小さいものとなる。したがって、脈波信号Ｖｍは以下の式のように近似できる。
Ｖｍ＝ｋ（ｉｍ＋ｉｔ’−ｉｔ）〜ｋ・ｉｍ
この結果、差分演算手段３４０の出力信号を体動が除去された脈波信号Ｖｍとして取り扱うことができる。

なお、この例においては、差分演算手段３４０を図３５に示すような差動増幅器で実現したが、フォトダイオード３２，３３の後段に各々増幅器を設けてフォトダイオード３２，３３の出力信号を増幅した後、ＡＤ変換器を介してデジタル信号に変換し、これらのデジタル信号をＣＰＵ等のデジタル信号処理回路で差分演算するようにしてもよい。この場合にも、上記した電流ｉ１，ｉ２の値に対応するデジタル信号間で差分演算が行われるので、脈波信号Ｖｍに対応する脈波データを得ることができる。また、各デジタル信号のゲインをデジタル処理で調整することにより、体動成分を効果的に抑圧することができ、脈波データのＳＮ比を高めることが可能となる。

Ｃ−１−２−２：第２の態様
第２の態様に係わるセンサユニット３０１の機械的な構成は、上述した図３３に示すものと同様であり、この例においても、外光がキャンセルされるように距離Ｌ１，Ｌ２と距離Ｌ１’，Ｌ２’とが設定される。

図３６は、第２の態様に係わるセンサユニット３０１の回路図である。同図が図２５に示すセンサユニット３００と相違するのは、ＬＥＤ３１１と抵抗３５１’が設けられた点と、フォトダイオード３２とフォトダイオード３３とを逆に配置した点である。

ここで、フォトダイオード３３に流れる電流ｉ１とフォトダイオード３２に流れる電流ｉ２の向きを図３５に示すように取ると、ｉ１は正、ｉ２は負の値となる。ここで、点Ｙで結線を切断したときの接続点Ｘにおける電圧と電流の関係は、上述した図８に示したものとなる。すなわち、フォトダイオード３３に入射する照度が増大すると電流ｉ１は増加し、フォトダイオード３２に入射する照度が増大すると電流ｉ２は減少する。

ここで、照度Ｐｍ，Ｐｔ，Ｐｔ’，Ｐｃに対応する電流をｉｍ，ｉｔ，ｉｔ’，ｉｃとする。この場合、図３６に示すｉ１，ｉ２は、以下の式で与えられる。
ｉ１＝ｉｍ＋ｉｔ’＋ｉｃ
ｉ２＝−ｉｔ−ｉｃ

接続点Ｘにあっては、電流ｉ１と電流ｉ２が加算されるから、ＯＰアンプ３４に流れ込む電流ｉ１＋ｉ２は、ｉｍ＋ｉｔ’−ｉｔとなる。すなわち、外光の照度Ｐｃに応じた電流ｉｃ，−ｉｃは相殺される。また、体動成分に対応する電流はｉｔ’−ｉｔとなり、血液流中の体動成分と組織の体動成分が相殺され、ｉｍに比較してｉｔ’−ｉｔは極めて小さいものとなる。したがって、脈波信号Ｖｍは以下の式のように近似できる。
Ｖｍ＝ｋ（ｉｍ＋ｉｔ’−ｉｔ）〜ｋ・ｉｍ
この結果、ＯＰアンプ３４の出力信号を体動が除去された脈波信号Ｖｍとして取り扱うことができる。

このように、センサユニット３０１では、酸化ヘモグロビンＨｂＯ²の吸光特性が６００ｎｍを境に急変する点に着目して、ＬＥＤ３１０とＬＥＤ３１１の発光特性を各々体動成分検出用と血液流検出用に設定した。加えて、センサユニット３０１では、フォトダイオード３３の検出信号からフォトダイオード３２で検出される体動成分を差し引くようにしたので、体動成分の除去された脈波信号Ｖｔを得ることができる。しかも、この差分を取る処理において、外光成分も同時にキャンセルされるので、ＳＮ比の良い脈波信号Ｖｔを得ることができる。

Ｃ−１−３：データ処理回路５０１の構成
次に、データ処理回路５０１について図３７を参照して説明する。なお、データ処理回路５０１は、第１実施形態のデータ処理回路５０と同様に装置本体１０に内蔵されている。また、データ処理回路５０１は、具体的には、ＣＰＵ、ＣＰＵの作業領域として機能するＲＡＭ、および、上述した機能ブロックを実現するためのプログラムを格納したＲＯＭ等によって構成される。

同図において、脈波信号変換部５１は、センサユニット３０１からの脈波信号Ｖｍをアナログ信号からデジタル信号に変換して脈波データＭＤとして出力する。記憶部５３は、所定期間の脈波データＭＤを記憶する。脈波周波数解析部５４は、記憶部５３から読み出された脈波データＭＤに周波数解析を施して、脈波解析データＭＫＤを生成する。周波数解析の手法としては、各種のものがあるが、この例にあっては短い演算時間で解析できるようにＦＦＴ（高速フーリエ変換）が用いられている。

次に、脈拍数演算部５７は、脈波解析データＭＫＤの各スペクトラム強度に基づいて、脈拍数ＨＲを演算し、その演算結果を液晶表示装置１３に出力する。脈拍数演算部５７は、各スペクトル強度を比較して、スペクトル強度が最大になる周波数Ｆｈを特定する。この周波数Ｆｈは脈波信号Ｖｍの基本波周波数であるから、脈拍数演算部５７は、６０Ｆｈを演算することによって１分間当たりの脈拍回数である脈拍数ＨＲを算出する。こうして算出された脈拍数ＨＲは、液晶表示装置１３に表示されるようになっている。なお、脈波信号ＶｍのＳＮ比が十分高い場合には、周波数解析によらず、単純に脈波信号Ｖｍを波形整形し矩形波に変換して、当該矩形波の周期を求め、脈拍数ＨＲを表示するようにしてもよい。

Ｃ−２．第３実施形態の動作
次に、第３実施形態に係わる生体情報計測装置の動作を説明する。始めに、被験者は、図３２に示す腕時計形状をした生体情報計測装置をリストバンド１２を用いて手首に巻きつけて装着する。そして、ランニング等の運動を屋外で行うと、手首の血管を流れる血液流に、例えば、腕の振り等に応じた体動成分が重畳する。

まず、センサユニット３０１においては、ＬＥＤ３１１から５２５ｎｍをピーク波長とする光を手首の甲に向けて照射し、生体を介して得た反射光をフォトダイオード３３で検出する。また、ＬＥＤ３１０から６６０ｎｍをピーク波長とする光を手首の甲に向けて照射し、生体を介して得た反射光をフォトダイオード３２で検出する。

ここで、６６０ｎｍにピーク波長を有する光は、組織に吸収され易いが、血液流中の酸化ヘモグロビンＨｂＯ²にはほとんど吸収されない。したがって、フォトダイオード３２で検出される電流は、体動に応じて動く組織の変動に対応するものとなる。一方、５２５ｎｍをピーク波長とする光は、血液中の酸化ヘモグロビンＨｂＯ²によって吸収されやすい。このため、フォトダイオード３３で検出される電流は、血液流の動きに対応したものになる。この場合、血液流にはその脈動に応じた脈波成分に、体動に応じた体動成分が重畳している。したがって、フォトダイオード３２で検出される電流には、脈波成分に体動成分が重畳したものとなる。さらに、フォトダイオード３２，３３には外光が手首の組織を介して入来するので、フォトダイオード３２，３３の出力電流には、外光成分が重畳したものとなる。

この後、センサユニット３０１は、フォトダイオード３３の出力電流とフォトダイオード３２の出力電流の差分を演算し、その演算結果に基づいて脈波信号Ｖｍを生成する。この差分演算によって体動成分と外光成分とがキャンセルされる。例えば、フォトダイオード３３で検出される信号波形ＷＦ１とその周波数解析結果が図２９に示すものであり、フォトダイオード３２で検出される信号波形ＷＦ２とその周波数解析結果が図３０に示すものであるとすると、センサユニット３０１から出力される脈波信号Ｖｍの信号波形ＷＦ３とその周波数解析結果は図３８に示すものとなる。これらの図を比較すると、脈波信号Ｖｍに重畳している体動成分Ｓｔ１，Ｓｔ２は、図２９に示すフォトダイオード３３で検出される信号の体動成分Ｓｔ１，Ｓｔ２と比較してレベルが大幅に減衰していることが判る。このように、センサユニット３０１は、ＳＮ比が良好な脈波信号Ｖｍを生成する。

次に、脈波信号Ｖｍがデータ処理回路５０１に供給されると、脈波信号Ｖｍは、脈波信号変換部５１によってアナログ信号からデジタル信号に変換され、脈波データＭＤが生成される。脈波データＭＤは、記憶部５３に順次記憶され、所定のタイミングで読み出されて周波数解析部５４に供給される。次に、脈波周波数解析部５４が脈波データＭＤにＦＦＴ処理を施して、周波数解析を行い脈波解析データＭＫＤを生成する。この後、脈拍数演算部５７は、脈波解析データＭＫＤの各スペクトルの中から最大のスペクトル強度を有するスペクトルを特定する。そして、脈拍数演算部５７が当該スペクトル周波数Ｆｈに基づいて、６０Ｆｈを演算することにより、脈拍数ＨＲを算出すると、この脈拍数ＨＲが液晶表示装置１３に表示される。これによって、被験者は運動中であっても、体動が除去された脈波信号Ｖｍに基づいて正確な脈拍数ＨＲを知ることができる。この結果、ランニングのペースを自己管理することができるので、効果的なトレーニングを行うことができる。

このように、第３実施形態に係わる生体情報計測装置によれば、差分演算手段３４０によって、フォトダイオード３２，３３からの出力信号の差分を演算して体動成分を抑圧した脈波信号Ｖｍを生成したので、従来の装置のように２系統のＦＦＴ処理を行わなくとも一系統のＦＦＴ処理で脈拍数ＨＲ等の生体情報を得ることができる。この結果、装置全体の構成を簡易にすることができ、また、ＣＰＵ等の演算処理の負荷を軽減することができる。さらに、差分演算手段３４０による差分処理では、体動成分のみならず外光の影響も同時にキャンセルされるので、屋外における運動中にも脈拍数ＨＲ等を正確に計測することができる。

Ｃ−３．第３実施形態の変形例
（１）上述した第３実施形態にあって、センサユニット３０１を構成するＬＥＤ３１０，３１１とフォトダイオード３２，３３の位置関係は、図３３に示すように、直線状に配置したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ＬＥＤ３１０からフォトダイオード３２までの距離Ｌ１、ＬＥＤ３１０からフォトダイオード３３までの距離Ｌ２が相違し、かつ距離Ｌ１’と距離Ｌ２’が相違すればどのような位置関係にあってもよい。例えば、図３９に示すようにＬＥＤ３１０とフォトダイオード３２を結ぶ直線が、フォトダイオード３２，３３を結ぶ直線と直交し、ＬＥＤ３１１とフォトダイオード３３を結ぶ直線が、フォトダイオード３２，３３を結ぶ直線と直交しするような配置であってもよい。

（２）上述した第３実施形態において、センサユニット３０１では、フォトダイオード３２の検出電流とフォトダイオード３３の検出電流の差分に基づいて脈波信号Ｖｍを生成したが、この場合に、脈波成分に重畳する体動成分が正確にキャンセルされるように、フォトダイオード３２で検出される検出電流のゲインを調整するようにしてもよい。例えば、図３４に示す脈波センサユニット３０１中の差分演算手段３４０において、抵抗ｒの値を調整するようにすればよい。また、図３６に示す脈波センサユニット３０１にあっては、抵抗３５１の値を調整して、体動に係わる照度Ｐｔを可変するようにしてもよい。

Ｄ．第４実施形態
第３実施形態では、差分演算手段３４０を用いることにより、体動成分を抑圧した脈波信号Ｖｍを生成した。そして、脈波信号ＶｍにＦＦＴ処理を施して脈拍数ＨＲを算出した。しかしながら、エアロビクスように腕の振りが不規則な運動で運動強度が大きくなると、体動成分を十分抑圧することができないことがある。そこで、第４実施形態の生体情報計測装置では、脈波信号Ｖｍに自己相関演算を施すことによって、脈波信号Ｖｍに含まれる不規則な体動成分を抑圧する。そして、脈波信号Ｖｍの自己相関演算結果に基づいて、周波数解析を施すことによって、正確な脈拍数ＨＲを算出している。

Ｄ−１：第４実施形態の構成
第４実施形態に係る生体情報計測装置は、第３実施形態のデータ処理回路５０１に自己相関演算部５８を追加した点を除いて、第３実施形態の生体情報計測装置と同じである。図４０は第４実施形態に係るデータ処理回路５０２のブロック図である。このデータ処理回路５０２は、記憶部５３と脈波周波数解析部５４との間に自己相関演算部５８を有している。自己相関演算部５８は、脈波データＭＤを入力サンプルデータとして後述する自己相関関数を演算し、自己相関脈波データＭＤ’を生成する。

ここで、自己相関関数について説明する。脈波波形は、心臓の収縮によって大動脈に送り出される血液流が動脈を伝達される際の脈動を示すものである。このため、脈波波形は心臓の拍動に同期した一定の周期を有する。これに対して、不規則な体動は、周期性を有していない。自己相関関数は、周期性のある成分を強めることができる。したがって、不規則な体動成分と規則的な脈波成分とが含まれる脈波データＭＤに自己相関演算を施すと、体動成分を抑圧して脈波成分を強調することができる。

ここで、不規則変動をｘ（ｔ）で表すものとし、ｘ（ｔ）に周期Ｔの周期変動があるならば、ｘ（ｔ）は以下に示す式で与えられる。
ｘ（ｔ）＝ｘ（ｔ±ｎＴ） ただし、ｎ＝０，１，２，…
つまり、周期の整数倍だけずらすと元の波形と重なってしまう。不規則変動ｘ（ｔ）が周期性の強いものであるならば、周期の整数倍だけ時間軸をずらすと元の波形と似たものとなる。したがって、ある時間τだけずらした波形が元の波形とどれだけ似ているかを調べ、変動中の周期成分を判別するにはｘ（ｔ）とｘ（ｔ＋τ）の相関を求めればよい。

自己相関関数は、時間に関する不規則変量をｘ（ｔ）とするとき、τ時間隔たった二つの変動の積の平均値で定義され、次式で与えられる。
Ｃ（τ）＝Ｅ［ｘ（ｔ）ｘ（ｔ＋τ）］
ここで、Ｅはアンサンブル平均であるが、定常確立過程では時間平均で置き換えることができる。このため、自己相関関数Ｃ（τ）は、以下に示す式で表すことができる。

上記した式は、連続信号の自己相関関数Ｃ（τ）であるが、離散的データの自己相関関数は、以下の式で与えられる。

なお、Ｘ（ｊ）；ｊ＝１、２、…Ｎは、Ｎ個の有限サンプル値である。

上述した自己相関演算部５８は、Ｎ個の脈波データＭＤ（ｊ）に対して、上記した式で定義される積和算演算を実行して、自己相関脈波データＭＤ’を生成している。自己相関脈波データＭＤ’は、脈波データＭＤと比較して、不規則な体動成分が抑圧され、脈波成分が強調されたものとなる。したがって、脈波周波数解析部５４で生成される脈波解析データＭＫＤのＳＮ比を高くすることができる。この結果、脈拍数演算部５７は、脈スペクトルの周波数を的確に判別し、正確な脈拍数ＨＲを算出することができる。

Ｄ−２：第４実施形態の動作
第４実施形態に係る生体情報計測装置の動作は、自己相関演算動作を除いて上述した第３実施形態の動作と同じである。このため、自己相関演算部５８の動作を比較例を参照して説明する。なお、以下の例では、不規則な体動の下、各センサユニットで計測を行った。

＜比較例１＞
まず、比較例１では、図５に示すセンサユニット３０において、ＬＥＤ３１として図２８に示す発光波長特性を有するもの（発光中心波長が５２５ｎｍ）を使用した。図４１は、比較例１におけるセンサユニット３０の出力信号波形ＷＦ４とその周波数解析結果を示す図である。この場合、出力信号波形ＷＦ４には若干の周期性があるようにも見える。しかし、周波数解析結果を見ると、脈スペクトルＳｍのパワー値は、他のスペクトルのパワー値と同程度である。したがって、この構成では、不規則な体動があると、脈スペクトルＳｍの周波数を特定することができない。

＜比較例２＞
次に、比較例２では、図５に示すセンサユニット３０において、ＬＥＤ３１として図２４に示す発光波長特性を有するもの（発光中心波長が６６０ｎｍ）を使用した。図４２は、比較例２におけるセンサユニット３０の出力信号波形ＷＦ５とその周波数解析結果を示す図である。この場合の波長領域は、６６０ｎｍを中心とするものとなるので、出力信号波形ＷＦ５は体動成分を示すものとなる。

＜比較例３＞
次に、比較例３では、第３実施形態に係るセンサユニット３００を用いた。図４３は、比較例３におけるセンサユニット３００の出力信号波形ＷＦ６とその周波数解析結果を示す図である。この場合は、センサユニット３００において体動成分が抑圧される。このため、図４３に示す出力信号波形ＷＦ６と図４１に示す出力信号波形ＷＦ４とを比較すると、出力信号波形ＷＦ６の方が脈波成分が強調されているように見える。しかし、図４３に示すように出力信号波形ＷＦ６の周波数解析結果を見ると、脈スペクトルＳｍと同程度のパワーを持つ他のスペクトルが存在する。したがって、この構成では、不規則な体動があると、脈スペクトルＳｍの周波数を特定することができない。

＜実施例＞
上述した比較例３に対して、実施例では、出力信号波形ＷＦ６を脈波データＭＤとして自己相関演算部５８に取り込み、これに自己相関演算を施して自己相関脈波データＭＤ’を生成した。図４４は、実施例の自己相関脈波データＭＤ’を示す波形ＷＦ７とその周波数解析結果を示す図である。この図に示す波形ＷＦ７から、自己相関演算を施すと体動成分が十分抑圧され、周期性のある脈波成分が強調されることが判る。この場合、波形ＷＦ７の周波数解析結果を見ると、脈スペクトルＳｍのパワー値は、他のスペクトルのパワー値と比較して最も大きい。したがって、この構成によれば、不規則な体動があっても、脈スペクトルＳｍの周波数を特定することが可能である。

このように、第４実施形態にあっては、自己相関演算を脈波データＭＤに施すことによって、不規則な体動成分を抑圧して、周期性のある脈波成分を強調することができる。この結果、より正確な脈拍数ＨＲを脈拍数演算部５７で算出することができる。

Ｄ−３．第４実施形態の変形例
上述した第４実施形態においては、自己相関演算部５８によって、周期性のある脈波成分を強調する処理を行った。このため、自己相関脈波データＭＤ’から脈拍数ＨＲを直接算出するようにして、脈波周波数解析部５４と脈拍数演算部５７を省略するようにしてもよい。この場合には、自己相関脈波データＭＤ’を基準レベルデータ（直流レベルに相当）と比較することによって、脈波周期を算出し、その算出結果に基づいて脈拍数ＨＲを算出するようにすればよい。この生体情報計測装置は、周波数解析を行う必要がないので、処理速度が遅いＣＰＵによって構成することができる。また、周波数解析に伴う処理負荷を削減できるので消費電力を削減できる。したがって、安価な携帯機器に好適である。

Ｅ．第５実施形態
第４実施形態においては、自己相関演算部５８によって自己相関演算を実行するようにした。しかし、自己相関演算は積和算によって行われるため、演算負荷が重い。ところで、自己相関演算は、不規則な体動成分を抑圧して規則的な脈波成分を強調するために行われる。したがって、体動成分の周期性が強ければ、自己相関演算による体動成分の抑圧効果は少ない。そこで、第５実施形態においては、体動信号ＶｔのＳＮ比を算出し、この算出結果に基づいて自己相関演算を行うか否かを決定している。

Ｅ−１．データ処理回路５０３
図４５は第５実施形態に係るデータ処理回路５０３のブロック図である。このデータ処理回路５０３に入力される脈波信号Ｖｍは、例えば、第４実施形態で説明した比較例３のセンサユニット３００により生成されたものである。一方、体動信号Ｖｔは、例えば、第４実施形態で説明した比較例２のセンサユニット３０により生成されたものである（ＬＥＤの発光中心波長が６６０ｎｍ）。

脈波信号Ｖｍは、脈波信号変換部５１によってデジタル信号に変換され、脈波データＭＤとなる。体動信号Ｖｔは体動信号変換部５２によってデジタル信号に変換され、体動データＭＤとなる。脈波データＭＤと体動データＭＤは記憶部５３に記憶され、この後、所定のタイミングで読み出される。

ＳＮ比判定部５９は、体動解析データＴＫＤに基づいて、体動データのＳＮ比を判定する。具体的には、まず、体動解析データＴＫＤの各スペクトルのうち、最もレベルの高いスペクトルを特定する。次に、このスペクトルのＳＮ比を算出する。次に、算出したＳＮ比を予め定められた基準値と比較し、比較結果に基づいて制御信号ＣＴＬを生成する。ここで、各スペクトルのレベルをＬ１,Ｌ２，…Ｌｎとし、この中で最も高いものをＬmaxで表すものとする。この場合、ＳＮ比は、次式で与えられる。

ところで、上記した式では、２乗の演算をｎ回行う必要があるので、処理負荷が重い。そこで、以下に示す式にしたがって簡易的にＳＮ比を算出するようにしてもよい。

仮に、被験者が、規則的な運動を行うものとすれば、規則的な体動が発生するから、ＳＮ比は高くなる。このような場合には、自己相関演算を行っても、体動成分の抑圧効果は小さい。一方、被験者が、不規則的な運動を行うものとすれば、不規則的な体動が発生するから、ＳＮ比は低くなる。このような場合には、自己相関演算による体動成分の抑圧効果が大きい。したがって、ＳＮ比に基づいて、自己相関演算を行うべきか否かの判断をすることができる。上述した基準値は、自己相関演算によって所望の効果が得られるように、定められている。この意味において、ＳＮ比判定部５９は、体動の不規則性の度合いを検出し、この検出結果に基づいて自己相関演算を行うか否かを判定する判定手段として機能する。

ＳＮ比判定部５９から出力される制御信号ＣＴＬは、自己相関演算部５８とスイッチＳＷに供給される。自己相関演算部５８は、制御信号ＣＴＬによって動作が制御される。これにより、自己相関演算部５８は、ＳＮ比が高い場合には動作を停止し、一方、ＳＮ比が低い場合には自己相関演算を実行する。また、スイッチＳＷは、制御信号ＣＴＬに基づいて、脈波データＭＤと自己相関脈波データＭＤ’のうちいずれか一方を選択する。スイッチＳＷは、ＳＮ比が高い場合に脈波データＭＤを出力し、ＳＮ比が低い場合に自己相関脈波データＭＤ’を出力する。したがって、自己相関演算の効果が大きい場合にのみ、当該演算を実行することになる。

このように、第５実施形態によれば、体動信号ＶｔのＳＮ比（体動の不規則性の度合い）に基づいて、自己相関演算を行うようにしたので、ＣＰＵの演算負荷を削減できるとともに、消費電力を削減することができる。

Ｅ−２．第５実施形態の変形例
（１）第５実施形態においても、第４実施形態の変形例と同様に、自己相関脈波データＭＤ’または脈波データＭＤから脈拍数ＨＲを直接算出するようにして、脈波周波数解析部５４と脈拍数演算部５７を省略するようにしてもよい。
（２）また、解析対象データの不規則性（非定常性）が強い場合には、以下のようにして脈拍数ＨＲを算出するしてもよい。まず、体動データＴＤと脈波データＭＤに各々自己相関演算を施して、自己相関体動データと自己相関脈波データＭＤ’を各々生成する。次に、自己相関脈波データＭＤ’と自己相関体動データの差分を算出する。次に、差分演算結果を周期解析あるいは周波数解析することにより、脈拍数ＨＲを算出する。
（３）また、第５実施形態において、体動信号Ｖｔは第１実施形態で説明した加速度センサ６０によって検出されたものであってもよい。

Ｆ．第６実施形態
上述した、第３実施形態においては、脈波検出用と体動検出用のＬＥＤ３１０，３１１を用いることによって、体動成分を除去した。第６実施形態にあっては、体動検出用のＬＥＤ３１１を省略して、手首の甲から、脈波信号Ｖｍを計測するものである。

図４６は、本実施形態に係わる生体情報計測装置の断面図である。第６実施形態に係わる生体情報計測装置が、図３２に示す第３実施形態の生体情報計測装置と相違するのは、センサユニット３０２において、ＬＥＤ３１１とフォトダイオード３２が省略されている点、ＬＥＤ３１０の替わりにＬＥＤ３１２が設けられている点、およびフィルタ１３８が設けられている点である。

ここで、フィルタ１３８は、ＬＥＤ３１２およびフォトダイオード３２と透明ガラス３７との間に設けられている。したがって、ＬＥＤ３１１のからの照射光はフィルタ１３８を介して手首の甲に照射され、また、生体の組織で反射された反射光がフィルタ１３８を介してフォトダイオード３３に入射する。

ここで、フォトダイオード３３の分光感度特性は、図６に示すように２５０ｎｍ〜８５０ｎｍの波長領域で感度がある。また、ＬＥＤ３１２は、５００ｎｍ〜６００ｎｍの波長の光を発光できるように設定されている。この場合、ＬＥＤ３１２は、例えば、図７に示す発光特性を有するものであってもよい。また、５５０ｎｍ〜６５０ｎｍといったように、発光波長の一部が５００ｎｍ〜６００ｎｍの範囲内にあるものであってもよい。

ここで、フィルタ１３８の透過特性は、ＬＥＤ３１１から、フォトダイオード３３までの計測系において、計測に用いられる光の総合的な波長領域が、５００ｎｍ〜６００ｎｍの範囲内となるように設定されている。例えば、ＬＥＤ３１２が５５０ｎｍ〜６５０ｎｍの波長の光を発光するものであるとすれば、フィルタ１３８は、５５０ｎｍ〜６００ｎｍの波長範囲に通過帯域があり、６００ｎｍ〜６５０ｎｍの波長の光を十分減衰させる。

次に、センサユニット３０２の電気的な構成を示す回路図を図４７に示す。この図において、ＬＥＤ３１２に電源＋Ｖが供給されると、抵抗３５１’の値によって定まる電流がＬＥＤ３１２に流れ、光が照射される。この照射光は、フィルタ１３８を介して手首の光に照射され、血液流中の酸化ヘモグロビンＨｂＯ²で吸収される。吸収を免れた光が生体の組織で反射される。反射光は、再びフィルタ１３８を介してフォトダイオード３３に入射される。

フォトダイオード３３のカソードは電源＋Ｖに接続され、アノードはＯＰアンプ３４の負入力端子に接続されている。また、ＯＰアンプ３４の正入力端子は接地されている。フォトダイオード３３のアノードはグランドにイマジナリーショートされる。したがって、フォトダイオード３３は、逆バイアスされ、光がそこに入射すると、光量に応じた電流が流れる。ＯＰアンプ３４と抵抗３５２は、フォトダイオード３３からの電流を電圧に変換するとともに増幅する。したがって、ＯＰアンプ３４の出力信号は、入射光の光量に応じて変動する。

ところで、上述したように血液流中の酸化ヘモグロビンＨｂＯ²と生体の組織とでは、計測に用いられる光の波長によって光の吸収特性が異なる。したがって、脈波成分を検出するのに適した波長領域があると考えられる。そこで、本発明者らは、日本人を被験者として、計測に用いられる光の主波長（ピーク波長）を変更し、脈波成分を検出するのに適した波長領域を実験によって計測した。

この実験では、指元および手首の甲に本実施形態のセンサユニットを装着し、ランニングを想定しピッチ１３０の腕振り動作を行った。そして、検出された脈波信号Ｖｍに周波数解析を施した。この場合、体動成分はピッチ１３０に対応するものとなるので、このことを利用して、周波数解析結果から脈成分と推定されるスペクトルおよび体動成分と推定されるスペクトルを特定し、その比を求めグラフに示したものが図４８，４８である。両図において、横軸は計測に用いた光の主波長であり、縦軸は脈成分の周波数スペクトルの高さと体動成分の周波数スペクトルの高さとの比（脈スペクトル高さ／体動スペクトル高さ：以下、ＭＴ比と称する）である。脈スペクトル高さが体動スペクトル高さと比較して高いほど、体動スペクトルを脈スペクトルであると誤検出することがなくなる。したがって、ＭＴ比が高ければ高いほど脈波の検出性に優れているといえる。

図４８は指元の計測結果、図４９は手首の甲の計測結果であり、いずれもおおむね波長６００ｎｍを境に脈波の検出に適した波長領域と体動の検出に適した波長領域とが分かれている。このことは、図２３に示す酸化へモグロビンＨｂＯ²の分子吸収特性が６００ｎｍの波長を境に急変することと一致する。すなわち、６００ｎｍ以上の波長領域では血液流中に存在する酸化ヘモグロビンＨｂＯ²よって照射光の吸収がほとんどないので、脈波信号ＶｍのＭＴ比が劣化する。一方、６００ｎｍ以下の波長領域では酸化ヘモグロビンＨｂＯ²の吸光度が増大するから、脈波信号ＶｍのＭＴ比が大きくなる。

ここで、図４８と図４９を比較すると、手首の甲で計測した場合は、指元で計測した場合と比較して、５００ｎｍ未満の波長領域でＭＴ比が劣化していることが判る。これは、手首の甲の方が指元と比較して、皮膚のメラニン色素の量が多いことに起因する。すなわち、メラニン色素は、短い波長の光を反射散乱する性質があるため、波長が短くなると照射光が生体の内部に届きにくくなる傾向がある。したがって、照射光が生体の内部に流れる血液で吸収されにくくなるため、脈スペクトルのＭＴ比が劣化する。なお、図４８，４９はピッチ１３０の条件における計測結果であるが、ピッチ強度を変えても図の相対的傾向は変わらない。

腕時計構造をした本実施形態の生体情報計測装置にあっては、手首の甲を脈波信号Ｖｍの検出部位とするため、計測に用いる光の波長領域を５００ｎｍ〜６００ｎｍの範囲内に設定している。上述した計測結果は日本人によるものであるが、白人種においても同様の結果が得られる。また、黒人種にあっては、メラニン色素の量が多いので、５００ｎｍ〜６００ｎｍで計測することがより望ましい。こうして検出された脈波信号Ｖｍがデータ処理回路５０１に供給されると、データ処理回路５０１は、第３実施形態と同様に、脈波信号Ｖｍに基づいて脈拍数ＨＲを演算して、これを液晶表示装置１３に表示させる。

以上説明したように、本実施形態によれば、手首の甲において、脈波成分を検出するのに好適な５００ｎｍ〜６００ｎｍの波長範囲内にある光を用いて、脈波信号Ｖｍを計測したので、ＳＮ比が良好な脈波信号Ｖｍを得ることができる。また、この脈波信号Ｖｍを用いて、脈拍数ＨＲを求めたので運動中にあっても正確な脈拍数ＨＲが算出される。

上述した第６実施形態において、フィルタ１３８を用いること無く、発光部であるＬＥＤ３１２として５２５ｎｍの波長にピークを有するものを用い、受光部であるフォトダイオード３３として４００ｎｍ〜８００ｎｍに分光感度を持つものを使用することにより、計測に用いる主波長の領域を５００ｎｍ〜６００ｎｍに設定するようにしてもよい。また、発光部の照射光を４００ｎｍ〜８００ｎｍの波長範囲内でエネルギーを有するように設定し、受光部の分光感度を５００ｎｍ〜６００ｎｍの波長範囲内に持たせるようにしてもよい。要は、計測に用いられる波長領域を５００ｎｍ〜６００ｎｍに設定できるのであれば、どのような構成を適用してもよい。

また、上述した第６実施形態では手首の甲を検出部位とした。しかし、メラニン色素の量は手首の甲と手首の内側や腕の周りで大差はないので、生体情報計測装置の外観態様を適宜変更して手首の周りや腕の周りで脈波信号Ｖｍを計測するようにしてもよい。

Ｇ．応用例
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、以下に述べる各種の変形が可能である。

（１）上述した第１実施形態、および第２〜第６実施形態にあって、各データ処理回路では、脈波解析データＭＫＤに基づいて、脈拍数ＨＲを算出したが、本発明はこれに限定されるものではなく、脈波解析データＭＫＤの低域成分を解析して呼吸数を算出するようにしても良い。また、脈波解析データＭＫＤに逆ＦＦＴ処理を施し、その処理結果に基づいて、平脈、弦脈、滑脈といった脈象を特定するようにしてもよい。要は、データ処理回路は、脈波解析データＭＫＤに基づいて、生体の状態を示す生体情報を生成する回路であれば如何なるものであってもよい。

（２）上述した第１実施形態では指元を脈波信号Ｖｍの検出部位とし、第２〜第６実施形態にあっては、手首の甲を検出部位の一例として説明した。しかし、センサユニットの形態を適宜変更することによって、生体の皮膚であればどのような箇所であっても脈波信号Ｖｍを検出できる。例えば、首の周り、耳朶、手首といった箇所を検出部位としてもよい。

（３）上述した各実施形態にあって、フォトダイオード３２，３３の分光感度特性は、その一例として図６に実線で示したものとして説明した。しかし、それらの分光感度特性は、同図中に点線で示すように約９５０ｎｍがピーク波長であってもよい。一般に、３００ｎｍ〜６００ｎｍの波長の光を検出光として用いると、皮膚から３ｍｍ程度内部の血液流を計測できることが知られている。これは、波長の短い光は生体の組織で吸収あるいは散乱され易いからである。したがって、検出光の波長範囲を３００ｎｍ〜６００ｎｍにすると、外光のうち波長範囲が３００ｎｍ〜６００ｎｍのものが生体の組織で吸収・散乱されるので、外光の影響を受けにくいものにすることができる。しかし、分光感度をこの範囲に制限した特殊な素子は高価である。これに対して、上述した実施形態で説明した分光感度特性や図６中に点線で示す特性を示すフォトダイオードは、安価で安定した特性を示す。上述した各実施形態においては、外光を相殺することができるから、検出光の波長範囲を３００ｎｍ〜６００ｎｍに限定しなくとも、図６に実線あるいは点線で示す分光感度特性を有するフォトダイオードを用いて正確に脈波信号Ｖｍを検出できる。

第１実施形態に係わる生体情報計測装置の外観構成を示す図である。 同実施形態に係わるセンサユニット３０の装着状態を模式的に示す断面図である。 同実施形態に係わるセンサユニット３０の平面図である。 同実施形態に係わるセンサユニット３０の断面図である。 同実施形態に係わるセンサユニット３０の電気的な構成を示す回路図である。 同実施形態に係わるフォトダイオード３２，３３の分光感度特性を示す図である。 同実施形態に係わるＬＥＤ３１の発光特性を示す図である。 図５における点Ｙで結線を切断したときの接続点Ｘにおける電圧と電流の関係を示したものである。 同実施形態に係わる脈波信号と照度Ｐａ−Ｐｂの関係を示す図である。 同実施形態に係わるデータ処理回路５０の機能ブロック図である。 比較例として作成した比較センサユニット３０’の回路図である。 比較実験のシステムを示すブロック図である。 比較センサユニット３０’からの出力信号を解析した結果を示す図である。 センサユニット３０からの出力信号を解析した結果を示す図である。 ノイズ光源の照度を変化させて、ノイズスペクトル強度と脈波スペクトル強度を、比較センサユニット３０’およびセンサユニット３０について測定した結果を示す図である。 同実施形態に係わるデータ処理回路５０の動作を示すフローチャートである。 （ａ）は脈波解析データＭＫＤ、（ｂ）は体動解析データＴＫＤ、（ｃ）は体動除去脈波解析データＭＫＤ’の各々一例である。 第１実施形態の変形例に係わるセンサユニット３０の平面図である。 第１実施形態の変形例変形例に係わるセンサユニット３０の電気的構成を示す回路図である。 第２実施形態に係わる反射型光学センサの原理を説明するための図である。 生体に体動がなく安静な状態において、人の血管部分に外部から光を照射したときの吸光度の分布を示す図である。 心臓から送り出された血液の血圧値の変化を示す図である。 還元ヘモグロビンＨｂと酸化ヘモグロビンＨｂＯ²との分子吸光係数を示した図である。 同実施形態に係わるＬＥＤ３１０の発光特性を示す図である。 同実施形態に係わるセンサユニット３００の電気的な構成を示す回路図である。 同実施形態に係わるデータ処理回路５００の機能ブロック図である。 （ａ）は走行時における体動信号のスペクトルの典型例であり、（ｂ）は歩行時における体動信号のスペクトルの典型例である。 比較センサユニット３００’に用いられるＬＥＤ３１０’の発光特性を示す図である。 比較センサユニット３００’の出力信号波形の一例とその周波数解析結果を示す図である。 センサユニット３００の出力信号波形の一例とその周波数解析結果を示す図である。 同実施形態に係わるピッチ演算部５４０のピッチ演算処理の動作を示すフローチャートである。 第３実施形態に係わる生体情報計測装置の断面図である。 同実施形態の第１の態様に係わるセンサユニット３０１を裏面側から見た平面図である。 同実施形態の第１の態様に係わるセンサユニット３０１の電気的な構成を示すブロック図である。 同実施形態の差分演算手段３４０の一例を示す回路図である。 同実施形態の第２の態様に係わるセンサユニット３０１の回路図である。 同実施形態に係わるデータ処理回路５０１のブロック図である。 同実施形態に係わる脈波信号の信号波形と周波数解析結果の一例を示す図である。 第３実施形態の変形例に係わるセンサユニット３０１の平面図である。 第４実施形態に係わるデータ処理回路５０２のブロック図である。 比較例１で計測された出力信号波形と周波数解析結果の一例を示す図である。 比較例２で計測された出力信号波形と周波数解析結果の一例を示す図である。 比較例３で計測された出力信号波形と周波数解析結果の一例を示す図である。 実施例で計測された出力信号波形と周波数解析結果の一例を示す図である。 第５実施形態に係わるデータ処理回路５０３のブロック図である。 第６実施形態に係わる生体情報計測装置の断面図である。 同実施形態に係わるセンサユニット３０２の電気的な構成を示す回路図である。 指元で計測した計測結果に基づいて、計測に用いる光の波長と、体動スペクトルに対する脈スペクトルの割合との関係を示すグラフである。 手首の甲で計測した計測結果に基づいて、計測に用いる光の波長と、体動スペクトルに対する脈スペクトルの割合との関係を示すグラフである。

符号の説明

１・・・脈波計測装置、１０・・・装置本体、１１・・・時計ケース、１２・・・リストバンド、１３・・・液晶表示装置、２０・・・ケーブル、３０、３００、３０１、３０２・・・センサユニット、３０'、３００'・・・比較センサユニット、３１、３２、３１０、３１０'、３１１、３１２・・・ＬＥＤ、３４・・・ＯＰアンプ、３５・・・回路素子、３６・・・回路基板、４０・・・センサ固定用バンド、３２、３３・・・フォトダイオード、３７・・・透明ガラス、３８・・・上ケース、５０、５００、５０１、５０２、５０３・・・データ処理回路、５1・・・脈波信号変換部、５２・・・体動信号変換部、５３・・・記憶部、５４・・・脈波周波数解析部、５５・・・体動周波数解析部、５６・・・脈波成分抽出部、５７・・・脈拍数演算部、５８・・・自己相関演算部、５９・・・ＳＮ比判定部、６０・・・加速度センサ、１１１・・・ボタンスイッチ、１３７・・・透明ガラス、１３８・・・フィルタ、１５１・・・メイン基板、１５２・・・電池、１５３・・・ヒートシール、１５４・・・裏蓋、３４０・・・差分演算手段、３５１、３５２・・・抵抗、５４０・・・ピッチ演算部、５４１・・・信号特定部、５４２・・・第１波確認部、５４３・・・第２波確認部、５４４・・・信号判別部。

Claims (6)

1. 生体の検出部位に光を照射する発光部と、この発光部が照射した光を前記生体を介して受光して、受光量に応じた体動信号を生成する体動検出手段と、
   生体の検出部位に光を照射する発光部と、この発光部が照射した光を前記生体を介して受光して、受光量に応じた脈波信号を生成する脈波検出手段と、
   前記体動信号と前記脈波信号に基づいて前記生体の状態を示す生体情報を生成する生体情報生成手段とを備え、
   前記体動検出手段は、６００ｎｍ以上の波長領域で計測された計測結果に基づいて前記体動信号を生成し、前記脈波検出手段は６００ｎｍ以下の波長領域で計測された計測結果に基づいて前記脈波信号を生成し、
   前記生体情報生成手段は、前記体動信号と前記脈波信号とを比較演算する比較演算手段を備え、この比較演算結果に基づいて前記生体情報を生成することを特徴とする生体情報計測装置。
2. 前記比較演算手段は、前記脈波信号から前記体動信号を差し引いて差分信号を出力することを特徴とする請求項１に記載の生体情報計測装置。
3. 前記生体情報生成手段は、前記比較演算手段の差分信号に周波数解析を施して、体動成分が除去された脈波解析データを生成し、この脈波解析データに基づいて前記生体の生体情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の生体情報計測装置。
4. 前記生体情報生成手段は、前記比較演算手段の差分信号に自己相関演算を施して自己相関脈波データを生成し、この自己相関脈波データに基づいて前記生体情報を生成することを特徴とする請求項２に記載の生体情報計測装置。
5. 前記生体情報生成手段は、前記体動信号に基づいて体動の不規則性の度合いを検出し、
   この検出結果に基づいて自己相関演算を行うか否かを判定し、
   自己相関演算を行う場合には、前記比較演算手段の差分信号に自己相関演算を施して自己相関脈波データを生成し、この自己相関脈波データに基づいて前記生体情報を生成し、
   自己相関演算を行わない場合には、前記差分信号に基づいて前記生体情報を生成する
   ことを特徴とする請求項２に記載の生体情報計測装置。
6. 前記体動検出手段の受光部は、受光量に応じた電気信号を出力する第１のフォトダイオードであり、
   前記脈波検出手段の受光部は、受光量に応じた電気信号を出力する第２のフォトダイオードであり、
   前記比較演算手段は、前記第１のフォトダイオードと前記第２のフォトダイオードを直列に接続した接続点から前記差分信号を出力する
   ことを特徴とする請求項２に記載の生体情報計測装置。

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