JP4352315B2 - 信号処理方法／装置及びそれを用いたパルスフォトメータ - Google Patents
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Description
本発明は、一つの媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する信号処理に関し、特には医療の分野において、特に循環器系の診断に用いられるパルスフォトメータにおける信号処理の改良に関する。
一つの媒体からほぼ同時に抽出された２つの信号から信号成分と雑音成分に分離する方法には様々な方法が提案されている。
それらは、一般的には周波数領域や時間領域による処理が行われている。
医療現場でも、光電脈波計と言われる脈波波形や脈拍数を測定する装置、血液に含まれる吸光物質の濃度測定として、酸素飽和度ＳｐＯ2の測定装置、一酸化炭素ヘモグロビンやＭｅｔヘモグロビン等の特殊ヘモグロビンの濃度の測定装置、注入色素濃度の測定装置などがパルスフォトメータとして知られている。
中でも酸素飽和度ＳｐＯ2の測定装置を特にパルスオキシメータと呼んでいる。
それらは、一般的には周波数領域や時間領域による処理が行われている。
医療現場でも、光電脈波計と言われる脈波波形や脈拍数を測定する装置、血液に含まれる吸光物質の濃度測定として、酸素飽和度ＳｐＯ2の測定装置、一酸化炭素ヘモグロビンやＭｅｔヘモグロビン等の特殊ヘモグロビンの濃度の測定装置、注入色素濃度の測定装置などがパルスフォトメータとして知られている。
中でも酸素飽和度ＳｐＯ2の測定装置を特にパルスオキシメータと呼んでいる。
パルスフォトメータの原理は、対象物質への吸光性が異なる複数の波長の光を生体組織に透過又は反射させ、その透過光又は反射光の光量を連続的に測定することで得られる脈波データ信号から対象物質の濃度を求めるものである。
そしてその脈波データに雑音が混入すると、正しい濃度の計算が出来ず、誤処置につながる危険が生じる。
パルスフォトメータにおいても従来より雑音を低減するために周波数帯域を分割して信号成分に着目したり、２つの信号の相関を取るなどの方法が提案されてきた。
しかし、これらの方法は解析に時間がかかるなどの問題があった。
そしてその脈波データに雑音が混入すると、正しい濃度の計算が出来ず、誤処置につながる危険が生じる。
パルスフォトメータにおいても従来より雑音を低減するために周波数帯域を分割して信号成分に着目したり、２つの信号の相関を取るなどの方法が提案されてきた。
しかし、これらの方法は解析に時間がかかるなどの問題があった。
そこで、本出願人は、特許第３２７０９１７号（特許文献１）において、異なる２つの波長の光を生体組織に照射して透過光から得られる２つの脈波信号のそれぞれの大きさを縦軸、横軸としてグラフを描き、その回帰直線を求め、その回帰直線の傾きに基づいて、動脈血中の酸素飽和度ないし吸光物質濃度を求めることを提案している。
この発明により、測定精度を高め、低消費電力化することができた。
しかし、各波長の脈波信号についての多くのサンプリングデータを用いて回帰直線ないしその傾きを求めるためには、なお多くの計算処理を要していた。
この発明により、測定精度を高め、低消費電力化することができた。
しかし、各波長の脈波信号についての多くのサンプリングデータを用いて回帰直線ないしその傾きを求めるためには、なお多くの計算処理を要していた。
更に本出願人は、特願２００１−３３２３８３号（特許文献２）においては、周波数解析を用いてはいるが、その解析においては従来技術のように脈波信号そのものを抽出するのではなく、脈波信号の基本周波数を求め、さらには精度を高めるためにその高調波周波数を用いたフィルタを用いて脈波信号をフィルタリングする方法を提案している。
しかし、基本周波数を求める点に関しては更なる改善が望まれていた。
しかし、基本周波数を求める点に関しては更なる改善が望まれていた。
本発明の課題（目的）は、同一の媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する計算処理負担を軽減した信号処理方法を提供することにある。
また、上記信号処理方法を適用して、前記媒体の体動によるノイズが脈波信号に生じた場合であっても、対象物質の濃度を精度よく測定することにある。
また、体動によるノイズが脈波データ信号に生じた場合であっても、脈波信号からノイズを除去し、精度よく脈拍を求めることにある。
また、上記信号処理方法を適用して、前記媒体の体動によるノイズが脈波信号に生じた場合であっても、対象物質の濃度を精度よく測定することにある。
また、体動によるノイズが脈波データ信号に生じた場合であっても、脈波信号からノイズを除去し、精度よく脈拍を求めることにある。
・参考例では、同一の媒体から抽出される所定期間の２つの信号を２次元直交座標上に展
開するステップと、前記展開された信号を、回転行列を用いて、あらかじめ決められた角
度または所定条件に基づいて決められた角度に回転させるステップとにより前記２つの信
号を処理する。
この信号処理方法によって、同一の媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を
処理して共通の信号成分を抽出する計算処理負担を軽減することができる。
・前記信号処理の結果、信号主成分の基本周波数を求める。
この構成により、ノイズが低減された基本波波形を容易に取得することができる。
・前記課題を解決するために、同一の生体組織からの２つの信号を入力する入力手段と、
前記入力手段から入力された所定期間分の２つの信号を２次元直交座標上に展開する展開
手段と、該展開されたデータをあらかじめ決められた角度または所定条件に基づいて決め
られた角度に回転させる回転行列を用いて処理する処理手段とを具えた構成とする。
この構成により、回転行列を用いて処理することでノイズが低減された波形を容易に取
得することができる。
開するステップと、前記展開された信号を、回転行列を用いて、あらかじめ決められた角
度または所定条件に基づいて決められた角度に回転させるステップとにより前記２つの信
号を処理する。
この信号処理方法によって、同一の媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を
処理して共通の信号成分を抽出する計算処理負担を軽減することができる。
・前記信号処理の結果、信号主成分の基本周波数を求める。
この構成により、ノイズが低減された基本波波形を容易に取得することができる。
・前記課題を解決するために、同一の生体組織からの２つの信号を入力する入力手段と、
前記入力手段から入力された所定期間分の２つの信号を２次元直交座標上に展開する展開
手段と、該展開されたデータをあらかじめ決められた角度または所定条件に基づいて決め
られた角度に回転させる回転行列を用いて処理する処理手段とを具えた構成とする。
この構成により、回転行列を用いて処理することでノイズが低減された波形を容易に取
得することができる。
・異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、あらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる回転行列を用いて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第１の処理手段とを具備することを特徴とする。（請求項１）
この構成により、脈波データを回転行列を用いて処理することでノイズが低減された波
形を容易に取得することができる。
・前記脈波データが、前記生体組織の同一箇所からほぼ同時ほぼ同時点に受光した２つの
波長の受光信号から得られる電気信号を、前記２つの波長をそれぞれ縦軸または横軸とす
る２次元直交座標に展開したものであることを特徴とする。（請求項２）
・前記脈波データは所定時間分であり、かつ経時移動して処理されることを特徴とする。
（請求項３）
・異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織の同一箇所からの透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、各波長をそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標に展開し、縦軸または横軸に射影される領域が最大または最小となるいずれかの条件を満足するように各脈波データの平均値を中心として回転行列を用いて回転させて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第２の処理手段とを具備することを特徴とする。（請求項４）
この構成により、脈波データを回転行列を用いて処理することでノイズが低減された波
形を容易に取得することができる。
・前記脈波データが、前記生体組織の同一箇所からほぼ同時ほぼ同時点に受光した２つの
波長の受光信号から得られる電気信号を、前記２つの波長をそれぞれ縦軸または横軸とす
る２次元直交座標に展開したものであることを特徴とする。（請求項２）
・前記脈波データは所定時間分であり、かつ経時移動して処理されることを特徴とする。
（請求項３）
・異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織の同一箇所からの透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、各波長をそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標に展開し、縦軸または横軸に射影される領域が最大または最小となるいずれかの条件を満足するように各脈波データの平均値を中心として回転行列を用いて回転させて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第２の処理手段とを具備することを特徴とする。（請求項４）
・異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段で発生し前記生体組織の同一箇所からの透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段と、前記受光部により得られる前記２つの波長の離散的時系列脈波データをそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標に展開した、各波長の各波長の脈波データを、各脈波データの平均値を中心として所定角度に回転させる回転行列を用いて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理した波形を求める波形取得手段と、前記波形取得手段により得られた波形の周波数解析により、脈波の基本周波数または脈拍数を求める波形解析手段と、前記波形解析手段の出力から血中の酸素の濃度を求める血中酸素濃度演算手段
とを具備することを特徴とする。（請求項５）
・前記血中酸素濃度演算手段は、動脈血中の酸素飽和度、特殊ヘモグロビン濃度、または
注入色素濃度のうち少なくとも１つを演算する。（請求項６）
とを具備することを特徴とする。（請求項５）
・前記血中酸素濃度演算手段は、動脈血中の酸素飽和度、特殊ヘモグロビン濃度、または
注入色素濃度のうち少なくとも１つを演算する。（請求項６）
参考例のパルスフォトメータによれば、脈波データを回転行列を用いて処理することでノイズが低減された波形を取得することができる。
参考例のパルスフォトメータによれば、脈波データを回転行列を用いて処理することでノイズが低減された波形を取得し、その波形から精度よく脈波データの基本周波数または脈拍数を求めることができる。
参考例のパルスフォトメータによれば、脈波データを回転行列を用いてノイズを除去するのに適した回転角度を決定でき、その決定した回転角度の回転行列によって処理することでノイズが低減された波形を取得することができる。
請求項１に記載のパルスフォトメータによれば、脈波データを回転行列を用いてノイズ
を除去するのに適した回転角度を決定でき、その決定した回転角度の回転行列によって処
理することでノイズが低減された波形を取得し、その波形から精度よく脈波データの基本
周波数または脈拍数を求めることができる。
を除去するのに適した回転角度を決定でき、その決定した回転角度の回転行列によって処
理することでノイズが低減された波形を取得し、その波形から精度よく脈波データの基本
周波数または脈拍数を求めることができる。
請求項３〜５に記載のパルスフォトメータによれば、回転行列の回転角の決定を容易に決定できる。
また、請求項５に記載のパルスフォトメータによれば、脈波データを回転行列を用いて
処理することでノイズが低減された波形による精度の良い脈波の基本周波数または脈拍数
の取得と、動脈血中の酸素飽和度、特殊ヘモグロビン濃度、または注入色素濃度のうち少
なくとも１つの演算とが同一の装置でほぼ同時に処理して出力することができる。
また、請求項６に記載のパルスフォトメータによれば、動脈血中の酸素飽和度、特殊
ヘモグロビン濃度、または注入色素濃度のうち少なくとも１つを演算することができる。
処理することでノイズが低減された波形による精度の良い脈波の基本周波数または脈拍数
の取得と、動脈血中の酸素飽和度、特殊ヘモグロビン濃度、または注入色素濃度のうち少
なくとも１つの演算とが同一の装置でほぼ同時に処理して出力することができる。
また、請求項６に記載のパルスフォトメータによれば、動脈血中の酸素飽和度、特殊
ヘモグロビン濃度、または注入色素濃度のうち少なくとも１つを演算することができる。
本発明の実施の形態を説明するにあたり、動脈血酸素飽和度を測定するパルスオキシメータを例に挙げて原理を説明する。
なお、本発明の技術は、パルスオキシメータに限られず、特殊ヘモグロビン（一酸化炭素ヘモグロビン、Ｍｅｔヘモグロビンなど）、血中に注入された色素などの血中吸光物質をパルスフォトメトリーの原理を用いて測定する装置(パルスフォトメータ)に適用できる。
なお、本発明の技術は、パルスオキシメータに限られず、特殊ヘモグロビン（一酸化炭素ヘモグロビン、Ｍｅｔヘモグロビンなど）、血中に注入された色素などの血中吸光物質をパルスフォトメトリーの原理を用いて測定する装置(パルスフォトメータ)に適用できる。
動脈血酸素飽和度を測定するパルスオキシメータの構成は、概略構成ブロック図である図１のようになっている。
異なる波長の光を発光する発光素子１、２は、交互に発光するように駆動回路３により駆動される。
発光素子１、２に採用する光はそれぞれ動脈血酸素飽和度による影響が少ない赤外光（例えば９４０[nm]）、動脈血酸素飽和度の変化に対する感度が高い赤色光（例えば６６０[nm]）がよい。
異なる波長の光を発光する発光素子１、２は、交互に発光するように駆動回路３により駆動される。
発光素子１、２に採用する光はそれぞれ動脈血酸素飽和度による影響が少ない赤外光（例えば９４０[nm]）、動脈血酸素飽和度の変化に対する感度が高い赤色光（例えば６６０[nm]）がよい。
これらの発光素子１、２からの発光は生体組織４を透過してフォトダイオード５で受光して電気信号に変換される。
なお、反射光を受光するようにしてもよい。
そして、これらの変換された信号は増幅器６で増幅され、マルチプレクサ７によりそれぞれの光波長に対応したフィルタ８−１、８−２に振り分けられる。
各フィルターに振り分けられた信号はフィルタ８−１、８−２によりフィルタリングされてノイズ成分が低減され、Ａ／Ｄ変換器９によりデジタル化される。
なお、反射光を受光するようにしてもよい。
そして、これらの変換された信号は増幅器６で増幅され、マルチプレクサ７によりそれぞれの光波長に対応したフィルタ８−１、８−２に振り分けられる。
各フィルターに振り分けられた信号はフィルタ８−１、８−２によりフィルタリングされてノイズ成分が低減され、Ａ／Ｄ変換器９によりデジタル化される。
デジタル化された赤外光、赤色光に対応する各信号列が、それぞれの脈波信号を形成している。
デジタル化された各信号列は処理部１０に入力され、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより処理され、酸素飽和度ＳｐＯ2が測定され、その値が表示部１１に表示される。
デジタル化された各信号列は処理部１０に入力され、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより処理され、酸素飽和度ＳｐＯ2が測定され、その値が表示部１１に表示される。
＜回転行列によるノイズ低減と脈波の基本周波数の演算＞
先ず、血液中の吸光物質の吸光度（減光度）の変動の測定について説明する。
図９(a)及び(b)は、前記発光素子１、２からの発光された光が生体組織４を透過してフォトダイオード５で受光して電気信号に変換された脈波データで、(a)は赤色光の場合を、(b)は赤外光を示している。
図９の(a)では、横軸を時間、縦軸を受光出力とすると、フォトダイオード５での受光出力は、赤色光の直流成分（Ｒ’）と脈動成分（ΔＲ’）が重畳された波形となっている。
また、図９の(b)では、横軸を時間、縦軸を受光出力とすると、フォトダイオード５での受光出力は、赤外光の直流成分（ＩＲ’）と脈動成分（ΔＩＲ’）が重畳された波形となっている。
図２は、図９に示すような脈波において、８秒間分の、直流成分（Ｒ’、ＩＲ’）に対する脈動成分（ΔＲ’、ΔＩＲ’）の比（ＩＲ＝ΔＩＲ’／ＩＲ’）をとり、さらにその８秒間分のデータの平均値をゼロに合わせたものである。
なお、図２の如き、平均値をゼロとする処理を行わなくとも演算は可能である。
図３は、図９に示される赤外光ＩＲのデータを横軸に、赤色光Ｒのデータを縦軸にとったグラフである。
先ず、血液中の吸光物質の吸光度（減光度）の変動の測定について説明する。
図９(a)及び(b)は、前記発光素子１、２からの発光された光が生体組織４を透過してフォトダイオード５で受光して電気信号に変換された脈波データで、(a)は赤色光の場合を、(b)は赤外光を示している。
図９の(a)では、横軸を時間、縦軸を受光出力とすると、フォトダイオード５での受光出力は、赤色光の直流成分（Ｒ’）と脈動成分（ΔＲ’）が重畳された波形となっている。
また、図９の(b)では、横軸を時間、縦軸を受光出力とすると、フォトダイオード５での受光出力は、赤外光の直流成分（ＩＲ’）と脈動成分（ΔＩＲ’）が重畳された波形となっている。
図２は、図９に示すような脈波において、８秒間分の、直流成分（Ｒ’、ＩＲ’）に対する脈動成分（ΔＲ’、ΔＩＲ’）の比（ＩＲ＝ΔＩＲ’／ＩＲ’）をとり、さらにその８秒間分のデータの平均値をゼロに合わせたものである。
なお、図２の如き、平均値をゼロとする処理を行わなくとも演算は可能である。
図３は、図９に示される赤外光ＩＲのデータを横軸に、赤色光Ｒのデータを縦軸にとったグラフである。
次に、Ａ／Ｄ変換器９によってデジタル化した各波長の２つの脈波データ信号を回転行列を用いてノイズを低減する演算処理について説明する。
なお、赤外光と赤色光とは交互に発光されるため厳密には同時に発光されるものではないが、隣り合う得られた赤外光受光値と赤色光受光値を同時刻に得られたものとして扱い、所定時間分の赤外光の脈波信号と赤色光の脈波信号を２次元直交座標上に展開する。
すなわち図３のグラフを作成している。
また、脈波の直流成分に対する脈動成分の比をとることで脈拍による吸光度の脈動分が近似される。
図３のグラフに見られる推移は４５度になっていないが、その理由は、赤外光脈波の脈動成分の振幅と赤色光脈波の脈動成分の振幅とに差があるため、およびノイズが重畳しているためである。
なお、赤外光と赤色光とは交互に発光されるため厳密には同時に発光されるものではないが、隣り合う得られた赤外光受光値と赤色光受光値を同時刻に得られたものとして扱い、所定時間分の赤外光の脈波信号と赤色光の脈波信号を２次元直交座標上に展開する。
すなわち図３のグラフを作成している。
また、脈波の直流成分に対する脈動成分の比をとることで脈拍による吸光度の脈動分が近似される。
図３のグラフに見られる推移は４５度になっていないが、その理由は、赤外光脈波の脈動成分の振幅と赤色光脈波の脈動成分の振幅とに差があるため、およびノイズが重畳しているためである。
次に、展開された脈波データに回転行列を用いて回転演算を施すこととする。
赤外光脈波の直流成分に対する脈動成分の比（ＩＲ）のデータ列を、
赤外光脈波の直流成分に対する脈動成分の比（ＩＲ）のデータ列を、
赤色光脈波の直流成分に対する脈動成分の比（Ｒ）のデータ列を、
とする。
同じ時刻tiに得られたＩＲとＲとのデータを次のように行列で定義する。
すなわち、
同じ時刻tiに得られたＩＲとＲとのデータを次のように行列で定義する。
すなわち、
また、θ[rad]回転させる回転行列をＡとすると、Ａは次のように表すことができる。
そうすると、ＳをＡによりθ[rad]回転させることにより次のＸが得られる。
なお、回転行列Ａは、上記のほか、
を用いてもよい。
ここで、θを０〜９π／３０[rad] までπ／３０[rad]ずつ脈波データＳを回転させて得られるグラフを図４に示す。
図４からわかるように、横軸ゼロ、縦軸ゼロの点（赤色光脈波と赤外光脈波との両方が平均である点）を中心として回転されており、θが９π／３０[rad]のときに、横軸(X1)へ射影した領域が最小になり、縦軸(X2)へ射影した領域が最大となっている。
θを９π／３０[rad]よりさらにπ／２[rad]回転させ２４π／３０[rad] （＝１２π／１５[rad]）回転させた場合には横軸(X1)へ射影した領域が最大になり、縦軸(X2)へ射影した領域が最小となることは明らかである。
ここで、θを０〜９π／３０[rad] までπ／３０[rad]ずつ脈波データＳを回転させて得られるグラフを図４に示す。
図４からわかるように、横軸ゼロ、縦軸ゼロの点（赤色光脈波と赤外光脈波との両方が平均である点）を中心として回転されており、θが９π／３０[rad]のときに、横軸(X1)へ射影した領域が最小になり、縦軸(X2)へ射影した領域が最大となっている。
θを９π／３０[rad]よりさらにπ／２[rad]回転させ２４π／３０[rad] （＝１２π／１５[rad]）回転させた場合には横軸(X1)へ射影した領域が最大になり、縦軸(X2)へ射影した領域が最小となることは明らかである。
次に、θを９π／３０[rad]、２４π／３０[rad]としたときの回転行列Ａにより、測定された脈波データＳが処理されてＸとなった結果、どのような波形となるかを説明する。
図５は、図２に示した脈波データＳを、θを９π／３０[rad]として回転行列Ａにより処理したＸの波形を示す。
横軸へ射影した領域が最小になったX1(t i)は、
図５は、図２に示した脈波データＳを、θを９π／３０[rad]として回転行列Ａにより処理したＸの波形を示す。
横軸へ射影した領域が最小になったX1(t i)は、
一方、横軸へ射影した領域が最大になったX2(t i)は、
により演算される。
図５のX1の波形からはノイズが除去されたことがわかる。
なお、脈波データＳを、θを２４π／３０[rad]として回転行列Ａにより処理した場合には、X2の波形がノイズが除去された波形となる。
横軸へ射影した領域が最大になるX1(t i)は、
図５のX1の波形からはノイズが除去されたことがわかる。
なお、脈波データＳを、θを２４π／３０[rad]として回転行列Ａにより処理した場合には、X2の波形がノイズが除去された波形となる。
横軸へ射影した領域が最大になるX1(t i)は、
一方、横軸へ射影した領域が最小になるX2(t i)は、
により演算される。
このように横軸へ射影した領域が最小になるように回転角θを設定して、脈波データSを処理すれば、ノイズが抑制された脈波主成分波形を得ることができる。
このように横軸へ射影した領域が最小になるように回転角θを設定して、脈波データSを処理すれば、ノイズが抑制された脈波主成分波形を得ることができる。
次に、脈波の基本周波数の演算について説明する。
ノイズが低減される前の図２に示した脈波信号と、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形を周波数解析して得られたスペクトルをそれぞれ図６に示す。
横軸は周波数、縦軸はスペクトルである。
ノイズが低減される前の脈波(Before-rotation)信号のスペクトルは、ノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルが強くでており、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルはほとんど現れていない。
一方、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)を周波数解析して得られたスペクトルでは、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルがノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルと区別できるほど強く現れていることがわかり、脈波信号の基本周波数ｆｓを求めることができる。
そして、脈波信号の基本周波数ｆｓ[Hz]が求まれば、脈拍数ｆｓ×６０[回／min]を容易に求めることができる。
ノイズが低減される前の図２に示した脈波信号と、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形を周波数解析して得られたスペクトルをそれぞれ図６に示す。
横軸は周波数、縦軸はスペクトルである。
ノイズが低減される前の脈波(Before-rotation)信号のスペクトルは、ノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルが強くでており、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルはほとんど現れていない。
一方、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)を周波数解析して得られたスペクトルでは、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルがノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルと区別できるほど強く現れていることがわかり、脈波信号の基本周波数ｆｓを求めることができる。
そして、脈波信号の基本周波数ｆｓ[Hz]が求まれば、脈拍数ｆｓ×６０[回／min]を容易に求めることができる。
このように、所定角度の回転行列を用いることにより、ノイズが低減された脈波主成分波形を得ることができ、脈波信号の基本周波数ないし脈拍数を求めることができる。
ここで、所定角度は、予め決められたものでもよく、測定期間中アダプティブに変化させてもよい。
ここで、所定角度は、予め決められたものでもよく、測定期間中アダプティブに変化させてもよい。
＜酸素飽和度の演算＞
図３は、上述のように図９に示される赤外光ＩＲのデータを横軸に、赤色光Ｒのデータを縦軸にとったグラフであるが、このグラフの傾きをノルム比を用いて求める。
まず、赤外光脈波データＩＲのL２ノルムを求める。
赤外光脈波データ列はIR = [ IR(ti) ： ti = 0, 1, 2, 3, ・・・]（
１）であるから、L２ノルムは次の式で表すことができる。
図３は、上述のように図９に示される赤外光ＩＲのデータを横軸に、赤色光Ｒのデータを縦軸にとったグラフであるが、このグラフの傾きをノルム比を用いて求める。
まず、赤外光脈波データＩＲのL２ノルムを求める。
赤外光脈波データ列はIR = [ IR(ti) ： ti = 0, 1, 2, 3, ・・・]（
１）であるから、L２ノルムは次の式で表すことができる。
次に、赤色光脈波データＲのL２ノルムを求める。
赤色光脈波データ列はR = [ R(ti) ： ti = 0, 1, 2, 3, ・・・]（２
）であるから、L２ノルムは次の式で表すことができる。
赤色光脈波データ列はR = [ R(ti) ： ti = 0, 1, 2, 3, ・・・]（２
）であるから、L２ノルムは次の式で表すことができる。
そこで、
とすればΦは、酸素飽和度SｐO2と相関するので、その相関を表す関数をｆとすれば、
と表され、酸素飽和度ＳｐＯ2を求めることができる。
なお、ノルム比を傾きとした直線を図３に示す。
ノルムとは、数学的概念の１つで、ユークリッドノルム（Euclidean-norm）又は２乗ノルムは、ｎ個の要素を持つベクトルの大きさをスカラ量に写像するものである。
このように、所定期間の赤色光脈波データＲのL２ノルム値（２乗ノルム）と赤外光脈波データのL２ノルム値の比に基づいて、酸素飽和度SｐＯ2を求めることができる。
ここで、所定期間は逐次得られる現在の脈波から過去にさかのぼって所定期間分の赤色光脈波データＲ、赤外光脈波データＩＲを用いるとよい。
また、ノルム値として、L２ノルムを用いたが、他の演算方法によるノルム値を用いてもよい。
なお、ノルム比を傾きとした直線を図３に示す。
ノルムとは、数学的概念の１つで、ユークリッドノルム（Euclidean-norm）又は２乗ノルムは、ｎ個の要素を持つベクトルの大きさをスカラ量に写像するものである。
このように、所定期間の赤色光脈波データＲのL２ノルム値（２乗ノルム）と赤外光脈波データのL２ノルム値の比に基づいて、酸素飽和度SｐＯ2を求めることができる。
ここで、所定期間は逐次得られる現在の脈波から過去にさかのぼって所定期間分の赤色光脈波データＲ、赤外光脈波データＩＲを用いるとよい。
また、ノルム値として、L２ノルムを用いたが、他の演算方法によるノルム値を用いてもよい。
また、酸素飽和度の演算に関しては、
脈波信号に対して、ノイズ信号が比較的小なる場合は上記ノルム比を用いて演算しても良いが、比較的大なる場合は、上記のノルム比を用いて求める方法とは別に、前記特願２００１−３３２３８３号に記載した周波数解析を用いて求めた基本周波数に替えて、前記回転による処理により求めた基本周波数を用いて演算することもできる。
脈波信号に対して、ノイズ信号が比較的小なる場合は上記ノルム比を用いて演算しても良いが、比較的大なる場合は、上記のノルム比を用いて求める方法とは別に、前記特願２００１−３３２３８３号に記載した周波数解析を用いて求めた基本周波数に替えて、前記回転による処理により求めた基本周波数を用いて演算することもできる。
（第１の実施例）
次に、上記原理を用いた装置を、概略構成ブロック図と処理フローにより説明する。
概略構成ブロック図は先に説明した図１と同じである。
発光素子１、２から、交互に発光するように駆動回路３により駆動されることにより、異なる波長の光が発光される。
これらの発光素子１、２からの発光は生体組織４を透過して受光部（フォトダイオード）５で受光され、電気信号に変換される。
そして、これらの変換された信号は増幅器６で増幅され、マルチプレクサ７によりそれぞれの光波長に対応したフィルタ８−１、８−２に振り分けられる。
各フィルターに振り分けられた信号はフィルタ８−１、８−２によりフィルタリングされてノイズ成分が低減され、A／Ｄ変換器９によりデジタル化される。
デジタル化された赤外光、赤色光に対応する各信号列が、それぞれの脈波を形成している。
デジタル化された各信号列は処理部１０に入力され、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより処理され、脈拍数ＰＲ、酸素飽和度ＳｐＯ2が演算され、その値が表示部１１に表示される。
次に、上記原理を用いた装置を、概略構成ブロック図と処理フローにより説明する。
概略構成ブロック図は先に説明した図１と同じである。
発光素子１、２から、交互に発光するように駆動回路３により駆動されることにより、異なる波長の光が発光される。
これらの発光素子１、２からの発光は生体組織４を透過して受光部（フォトダイオード）５で受光され、電気信号に変換される。
そして、これらの変換された信号は増幅器６で増幅され、マルチプレクサ７によりそれぞれの光波長に対応したフィルタ８−１、８−２に振り分けられる。
各フィルターに振り分けられた信号はフィルタ８−１、８−２によりフィルタリングされてノイズ成分が低減され、A／Ｄ変換器９によりデジタル化される。
デジタル化された赤外光、赤色光に対応する各信号列が、それぞれの脈波を形成している。
デジタル化された各信号列は処理部１０に入力され、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより処理され、脈拍数ＰＲ、酸素飽和度ＳｐＯ2が演算され、その値が表示部１１に表示される。
次に、脈拍数ＰＲ、酸素飽和度ＳｐＯ2を演算する処理フローを図７を用いて説明する。
測定が開始される（ステップＳ１）と、上記のように赤色光脈波、赤外光脈波が検出され（ステップＳ２）、デジタル化された各信号列（各脈波データ）が処理部１０に取り込まれる。
処理部１０では、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより、処理過程のデータをＲＡＭ１３に読み書きしながら、各脈波データを次のように処理する。
測定が開始される（ステップＳ１）と、上記のように赤色光脈波、赤外光脈波が検出され（ステップＳ２）、デジタル化された各信号列（各脈波データ）が処理部１０に取り込まれる。
処理部１０では、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより、処理過程のデータをＲＡＭ１３に読み書きしながら、各脈波データを次のように処理する。
先ず、赤外光脈波、赤色光脈波それぞれの脈波の直流成分に対する脈動成分の比を脈波ごとに求める。（ステップＳ３）
次に、脈拍数ＰＲを求める処理（ステップＳ４〜Ｓ６）と酸素飽和度ＳｐＯ2を求める処理（ステップＳ７〜Ｓ９）が同時に行われる。
次に、脈拍数ＰＲを求める処理（ステップＳ４〜Ｓ６）と酸素飽和度ＳｐＯ2を求める処理（ステップＳ７〜Ｓ９）が同時に行われる。
脈拍数ＰＲを求める処理（ステップＳ４〜Ｓ６）では、
予め回転角が設定された回転行列Ａにより、赤外光脈波データＩＲと赤色光脈波データＲとのデータＳから、式５よりノイズが低減された波形を得る。（ステップＳ４）
設定する回転角は、図３に示すような赤外光脈波データＩＲを横軸に赤色光脈波データＲを縦軸にとったグラフを回転すると図４に示すように軸方向へ射影した領域が最小となるような角度である。
回転角度は例えば、９π／３０[rad]あるいは２４π／３０[rad]がよい。
ノイズが低減された波形は、射影領域が最小となる軸成分のデータより得ることができる。
そして、ノイズが低減された波形を図６に示すように周波数解析を行い、脈波データの基本周波数を求める。（ステップＳ５）
そして、その基本周波数から脈拍数ｆｓをｆＳ×６０[回／min]から求め、表示部１１に表示する。
予め回転角が設定された回転行列Ａにより、赤外光脈波データＩＲと赤色光脈波データＲとのデータＳから、式５よりノイズが低減された波形を得る。（ステップＳ４）
設定する回転角は、図３に示すような赤外光脈波データＩＲを横軸に赤色光脈波データＲを縦軸にとったグラフを回転すると図４に示すように軸方向へ射影した領域が最小となるような角度である。
回転角度は例えば、９π／３０[rad]あるいは２４π／３０[rad]がよい。
ノイズが低減された波形は、射影領域が最小となる軸成分のデータより得ることができる。
そして、ノイズが低減された波形を図６に示すように周波数解析を行い、脈波データの基本周波数を求める。（ステップＳ５）
そして、その基本周波数から脈拍数ｆｓをｆＳ×６０[回／min]から求め、表示部１１に表示する。
酸素飽和度ＳｐＯ２を求める処理（ステップＳ７〜Ｓ９）では、所定期間分の赤外光脈波データＩＲと赤色光脈波データＲとからそれぞれのＬ２ノルム値を式１０、式１１から求め、さらにそれぞれのＬ２ノルム値の比を式１２から求める。
次に、ノイズの除去された赤外光と赤色光の脈波信号の比を求め、酸素飽和度を演算する。
（ステップＳ７）
そのＬ２ノルム比をΦとして、式１２より酸素飽和度ＳｐＯ２を求め（ステップＳ８）、表示部１１に表示する。（ステップＳ９）
次に、ノイズの除去された赤外光と赤色光の脈波信号の比を求め、酸素飽和度を演算する。
（ステップＳ７）
そのＬ２ノルム比をΦとして、式１２より酸素飽和度ＳｐＯ２を求め（ステップＳ８）、表示部１１に表示する。（ステップＳ９）
測定を継続するときはステップＳ２に戻り処理を繰り返し、測定を計測しない場合は測定を終了する。（ステップＳ１１）
（第２の実施例）
次に、別の第２の実施例を図８を用いて説明する。
第２の実施例が第１の実施例と相違する点はステップＳ４において、回転角は予め定められたものではなく、得られるデータから回転角を求める点であり、図８に示すようにステップＳ４−１とステップＳ４−２に分けて処理する。
他のステップは第１の実施例と同様なので、説明は省略する。
次に、別の第２の実施例を図８を用いて説明する。
第２の実施例が第１の実施例と相違する点はステップＳ４において、回転角は予め定められたものではなく、得られるデータから回転角を求める点であり、図８に示すようにステップＳ４−１とステップＳ４−２に分けて処理する。
他のステップは第１の実施例と同様なので、説明は省略する。
脈拍数ＰＲを求める処理（ステップＳ４−１〜Ｓ６）では、
先ず、所定期間分の赤外光脈波データＩＲと赤色光脈波データＲとのデータを用い、図３に示すようなグラフを描く。
そして、いかなる回転角度であれば軸方向へ射影した領域が最小になるかを求める。（ステップＳ４−１）
次に、求められた回転角度による回転行列により、各波長の脈波データを処理し、射影領域が最小となる軸の成分のデータからノイズが低減された波形を得る。（ステップＳ４−２）。
このように、第２の実施例の特徴は、回転行列の回転角度が、固定化された角度ではなく、検出される脈波データに応じて適時変更されるアダプティブ性を有する点にある。
先ず、所定期間分の赤外光脈波データＩＲと赤色光脈波データＲとのデータを用い、図３に示すようなグラフを描く。
そして、いかなる回転角度であれば軸方向へ射影した領域が最小になるかを求める。（ステップＳ４−１）
次に、求められた回転角度による回転行列により、各波長の脈波データを処理し、射影領域が最小となる軸の成分のデータからノイズが低減された波形を得る。（ステップＳ４−２）。
このように、第２の実施例の特徴は、回転行列の回転角度が、固定化された角度ではなく、検出される脈波データに応じて適時変更されるアダプティブ性を有する点にある。
（第３実施例）
次に、脈拍数ＰＲ、酸素飽和度ＳｐＯ2を、周波数解析を用いて求めた基本周波数に替えて、前記回転による処理により求めた基本周波数を用いて演算する処理フローを図１０を用いて説明する。
測定が開始される（ステップＳ１）と、上記のように赤色光脈波、赤外光脈波が検出され（ステップＳ２）、デジタル化された各信号列（各脈波データ）が処理部１０に取り込まれる。
処理部１０では、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより、処理過程のデータをＲＡＭ１３に読み書きしながら、各脈波データを次のように処理する。
次に、脈拍数ＰＲ、酸素飽和度ＳｐＯ2を、周波数解析を用いて求めた基本周波数に替えて、前記回転による処理により求めた基本周波数を用いて演算する処理フローを図１０を用いて説明する。
測定が開始される（ステップＳ１）と、上記のように赤色光脈波、赤外光脈波が検出され（ステップＳ２）、デジタル化された各信号列（各脈波データ）が処理部１０に取り込まれる。
処理部１０では、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより、処理過程のデータをＲＡＭ１３に読み書きしながら、各脈波データを次のように処理する。
先ず、赤外光脈波、赤色光脈波それぞれの脈波の直流成分に対する脈動成分の比を脈波ごとに求める。（ステップＳ３）
次に、脈拍数ＰＲを求める処理（ステップＳ４〜Ｓ６）と酸素飽和度ＳｐＯ2を求める処理（ステップＳ７〜Ｓ９）が同時に行われる。
次に、脈拍数ＰＲを求める処理（ステップＳ４〜Ｓ６）と酸素飽和度ＳｐＯ2を求める処理（ステップＳ７〜Ｓ９）が同時に行われる。
脈拍数ＰＲを求める処理（ステップＳ４〜Ｓ６）では、
予め回転角が設定された回転行列Ａにより、赤外光脈波データＩＲと赤色光脈波データＲとのデータＳから、式５よりノイズが低減された波形を得る。（ステップＳ４）
設定する回転角は、図３に示すような赤外光脈波データＩＲを横軸に赤色光脈波データＲを縦軸にとったグラフを回転すると図４に示すように軸方向へ射影した領域が最小となるような角度である。
回転角度は例えば、９π／３０[rad]あるいは２４π／３０[rad]がよい。
ノイズが低減された波形は、射影領域が最小となる軸成分のデータより得ることができる。
そして、ノイズが低減された波形を図６に示すように周波数解析を行い、脈波データの基本周波数を求める。（ステップＳ５）
更に、その基本周波数から脈拍数ｆｓをｆＳ×６０[回／min]から求め、表示部１１に表示する。
予め回転角が設定された回転行列Ａにより、赤外光脈波データＩＲと赤色光脈波データＲとのデータＳから、式５よりノイズが低減された波形を得る。（ステップＳ４）
設定する回転角は、図３に示すような赤外光脈波データＩＲを横軸に赤色光脈波データＲを縦軸にとったグラフを回転すると図４に示すように軸方向へ射影した領域が最小となるような角度である。
回転角度は例えば、９π／３０[rad]あるいは２４π／３０[rad]がよい。
ノイズが低減された波形は、射影領域が最小となる軸成分のデータより得ることができる。
そして、ノイズが低減された波形を図６に示すように周波数解析を行い、脈波データの基本周波数を求める。（ステップＳ５）
更に、その基本周波数から脈拍数ｆｓをｆＳ×６０[回／min]から求め、表示部１１に表示する。
また、酸素飽和度ＳｐＯ２を求める処理（ステップＳ７〜Ｓ９）では、
赤外光及び赤色光の脈波信号を前記基本周波数で、または基本周波数とその高調波で構成したフィルタを通し、ノイズの除去された信号を求める。（ステップＳ７）
次に、ノイズの除去された赤外光と赤色光の脈波信号の比を求め、酸素飽和度を演算し（ステップＳ８）表示部１１に表示する。（ステップＳ９）
赤外光及び赤色光の脈波信号を前記基本周波数で、または基本周波数とその高調波で構成したフィルタを通し、ノイズの除去された信号を求める。（ステップＳ７）
次に、ノイズの除去された赤外光と赤色光の脈波信号の比を求め、酸素飽和度を演算し（ステップＳ８）表示部１１に表示する。（ステップＳ９）
測定を継続するとき（ステップＳ１０）は、ステップＳ２に戻り処理を繰り返し、測定を計測しない場合は測定を終了する。（ステップＳ１１）
（第４の実施例）
更に、別の第４の実施例を図１１を用いて説明する。
第４の実施例が第３の実施例と相違する点はステップＳ４において、回転角は予め定められたものではなく、得られるデータから回転角を求める点であり、図１１に示すようにステップＳ４−１とステップＳ４−２に分けて処理する。
他のステップは第３の実施例と同様なので、説明は省略する。
更に、別の第４の実施例を図１１を用いて説明する。
第４の実施例が第３の実施例と相違する点はステップＳ４において、回転角は予め定められたものではなく、得られるデータから回転角を求める点であり、図１１に示すようにステップＳ４−１とステップＳ４−２に分けて処理する。
他のステップは第３の実施例と同様なので、説明は省略する。
脈拍数ＰＲを求める処理（ステップＳ４−１〜Ｓ６）では、
先ず、所定期間分の赤外光脈波データＩＲと赤色光脈波データＲとのデータを用い、図３に示すようなグラフを描く。
そして、いかなる回転角度であれば軸方向へ射影した領域が最小になるかを求める。（ステップＳ４−１）
次に、求められた回転角度による回転行列により、各波長の脈波データを処理し、射影領域が最小となる軸の成分のデータからノイズが低減された波形を得る。（ステップＳ４−２）。
このように、第４の実施例の特徴は、回転行列の回転角度が、固定化された角度ではなく、検出される脈波データに応じて適時変更されるアダプティブ性を有する点にある。
先ず、所定期間分の赤外光脈波データＩＲと赤色光脈波データＲとのデータを用い、図３に示すようなグラフを描く。
そして、いかなる回転角度であれば軸方向へ射影した領域が最小になるかを求める。（ステップＳ４−１）
次に、求められた回転角度による回転行列により、各波長の脈波データを処理し、射影領域が最小となる軸の成分のデータからノイズが低減された波形を得る。（ステップＳ４−２）。
このように、第４の実施例の特徴は、回転行列の回転角度が、固定化された角度ではなく、検出される脈波データに応じて適時変更されるアダプティブ性を有する点にある。
以上は、動脈血酸素飽和度を測定するパルスオキシメータを例に挙げて説明したが、本発明の技術はパルスオキシメータに限られず、特殊ヘモグロビン（一酸化炭素ヘモグロビン、Ｍｅｔヘモグロビンなど）、血中に注入された色素などの血中吸光物質をパルスフォトメトリーの原理を用いて測定する装置(パルスフォトメトリー)にも光源の波長を選択することで適用できる。
なお、本明細書中において、生体組織（媒体）を介して測定された信号を、２次元直交座標に展開する前までは、「脈波信号」と記載し、２次元直交座標に展開中は、「脈波データ」と記載し、求められた波形は「脈波主成分波形」と区別して記載している。
なお、本明細書中において、生体組織（媒体）を介して測定された信号を、２次元直交座標に展開する前までは、「脈波信号」と記載し、２次元直交座標に展開中は、「脈波データ」と記載し、求められた波形は「脈波主成分波形」と区別して記載している。
請求項１〜３に係る発明では、同一の媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する計算処理負担を軽減した信号処理が実現できる。
また、請求項４〜１０に係る発明では、前記媒体の体動によるノイズが脈波信号に生じた場合であっても、対象物質の濃度を精度よく測定できる。
また、体動によるノイズが脈波データ信号に生じた場合であっても、脈波信号からノイズを除去し、精度よく脈拍や血中の吸光物質の濃度を求めることができるので、産業上の利用可能性は極めて大きい。
また、請求項４〜１０に係る発明では、前記媒体の体動によるノイズが脈波信号に生じた場合であっても、対象物質の濃度を精度よく測定できる。
また、体動によるノイズが脈波データ信号に生じた場合であっても、脈波信号からノイズを除去し、精度よく脈拍や血中の吸光物質の濃度を求めることができるので、産業上の利用可能性は極めて大きい。
１ 発光素子
２ 発光素子
３ 駆動回路
４ 生体組織
５ フォトダイオード
６ 変換器
７ マルチプレクサ
８ フィルタ
９ Ａ／Ｄ変換器
１０ 処理部
１１ 表示部
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
２ 発光素子
３ 駆動回路
４ 生体組織
５ フォトダイオード
６ 変換器
７ マルチプレクサ
８ フィルタ
９ Ａ／Ｄ変換器
１０ 処理部
１１ 表示部
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
Claims (6)
- 異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、
前記発光手段から発生し前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変
換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、あらかじめ決められた
角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回
転させる回転行列を用いて
前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第１の処理手段と、
を具備することを特徴とするパルスフォトメータ。 - 前記脈波データが、前記生体組織の同一箇所からほぼ同時に受光した２つの波長の受光
信号から得られる電気信号を、前記２つの波長をそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直
交座標に展開したものであることを特徴とする請求項１に記載のパルスフォトメータ。 - 前記脈波データは所定時間分であり、かつ経時移動して処理されることを特徴とする請
求項１又は２に記載のパルスフォトメータ。 - 異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、
前記発光手段から発生し前記生体組織の同一箇所からの透過または反射した各波長の光
を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、各波長をそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標に展開し、縦軸または横軸に射影される領域が最大または最小となるいずれかの条件を満足するように各脈波データの平均値を中心として回転行列を用いて回転させて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第２の処理手段と、
を具備することを特徴とするパルスフォトメータ。 - 異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、
前記発光手段で発生し前記生体組織の同一箇所からの透過または反射した各波長の光を
電気信号に変換する受光手段と、
前記受光部により得られる前記２つの波長の離散的時系列脈波データをそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標に展開した、各波長の各波長の脈波データを、各脈波データの平均値を中心として所定角度に回転させる回転行列を用いて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理した波形を求める波形取得手段と、
前記波形取得手段により得られた波形の周波数解析により、脈波の基本周波数または脈
拍数を求める波形解析手段と、
前記波形解析手段の出力から血中の酸素の濃度を求める血中酸素濃度演算手段
と、
を具備することを特徴とするパルスフォトメータ。 - 前記血中酸素濃度演算手段は、動脈血中の酸素飽和度、特殊ヘモグロビン濃度、または
注入色素濃度のうち少なくとも１つを演算することを特徴とする請求項５に記載のパルスフォトメータ。
Priority Applications (4)
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|---|---|---|---|
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