JP4831111B2 - Signal processing method and pulse photometer using the same - 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。 The present invention relates to signal processing for extracting two common signals extracted from a single medium at the same time to extract a common signal component, and more particularly, a pulse used in the medical field, particularly for diagnosis of the circulatory system. The present invention relates to improvement of signal processing in a photometer.
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。
Various methods have been proposed for separating a signal component and a noise component from two signals extracted almost simultaneously from one medium.
In general, they are processed in the frequency domain or the time domain.
Even in the medical field, a device that measures the pulse waveform and pulse rate, which is called a photoelectric pulse wave meter, a concentration measurement of light-absorbing substances in blood, a device for measuring oxygen saturation SpO2, carbon monoxide hemoglobin, Met hemoglobin, etc. A device for measuring the concentration of special hemoglobin, a device for measuring the concentration of injected dye, and the like are known as pulse photometers.
In particular, the oxygen saturation SpO2 measuring device is called a pulse oximeter.
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。
The principle of the pulse photometer is that pulse wave data obtained by transmitting or reflecting light of multiple wavelengths with different absorption to the target substance to the living tissue and continuously measuring the amount of transmitted or reflected light. The concentration of the target substance is obtained from the signal.
If noise is mixed in the pulse wave data, the correct concentration cannot be calculated, and there is a risk of mishandling.
Conventionally, in a pulse photometer, in order to reduce noise, a method of dividing a frequency band and paying attention to a signal component or taking a correlation between two signals has been proposed.
However, these methods have a problem that analysis takes time.
そこで、本出願人は、特許第３２７０９１７号（特許文献１参照）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。
In view of this, in the Japanese Patent No. 32701717 (see Patent Document 1), the present applicant expresses the magnitudes of two pulse wave signals obtained from transmitted light by irradiating a living tissue with light of two different wavelengths. It is proposed that a graph is drawn on the horizontal axis, the regression line is obtained, and the oxygen saturation or the concentration of the light-absorbing substance in arterial blood is obtained based on the slope of the regression line.
According to the present invention, measurement accuracy can be improved and power consumption can be reduced.
However, in order to obtain the regression line or its inclination using a large amount of sampling data for pulse wave signals of each wavelength, a lot of calculation processing is still required.
更に本出願人は、先願（特許文献２参照）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。 Further, although the present applicant uses frequency analysis in the prior application (see Patent Document 2), the analysis does not extract the pulse wave signal itself as in the prior art, but instead of extracting the pulse wave signal. In order to obtain a fundamental frequency and further improve accuracy, a method of filtering a pulse wave signal using a filter using the harmonic frequency is proposed.
特に、パルスオキシメータを在宅使用では様々な使われ方が想定され，アーチファクトも多様で、病院で使用するＳｐＯ２より高い耐アーチファクト性が要求される。
アーチファクトが混入すると測定系が乱され，ＳｐＯ２を誤って表示する場合がある。
代表的なアーチファクトとして体動があり、被測定者が装着したプローブが体動で動き，光源と受光面の光学経路が変化したり，生体組織に加わる力で組織が変形する等が原因である。
特に新生児や幼児でアーチファクトの混入が多く、手足の動き、泣きじゃくり、震え、咳等がアーチファクト源となる。
If artifacts are mixed, the measurement system is disturbed and SpO2 may be displayed erroneously.
The typical artifact is body movement, which is caused by the movement of the probe worn by the person to be measured, movement of the optical path between the light source and the light receiving surface, or deformation of the tissue due to the force applied to the living tissue. .
Artifacts are often mixed especially in newborns and infants, and movements of limbs, crying, trembling, coughing, etc. are sources of artifacts.
本発明の課題（目的）は、手足の動き、泣きじゃくり、震え、咳等の大きなアーチファクトの混入した場合にもより正確なＳｐＯ２の測定が可能となる信号処理方法及びそれを用いたパルスフォトメータを提供することにある。 An object (object) of the present invention is to provide a signal processing method capable of measuring SpO2 more accurately even when large artifacts such as limb movement, crying, trembling, coughing, etc. are mixed, and a pulse photo using the signal processing method. To provide a meter.
上記課題を解決するために、異なる２つの波長の光を生体組織に照射し、当該生体組織を透過又は反射した各波長の光を電気信号に変換した２つの測定信号から、脈波信号とアーチファクト信号とに分離するパルスフォトメータの信号処理方法であって、
前記２つの測定信号による測定信号ベクトルを分離マトリクスによって、脈波信号ベク
トルとアーチファクト信号ベクトルとに分離するに際して、前記脈波信号の安定区間のノ
ルム比と、前記アーチファクト区間の下記の式４で示す補正ノルム比とによって分離することを特徴とする。
When the measurement signal vector based on the two measurement signals is separated into the pulse wave signal vector and the artifact signal vector by the separation matrix, the norm ratio of the stable interval of the pulse wave signal and the following equation 4 of the artifact interval are shown. Separating according to the corrected norm ratio.
また、前記分離マトリクスで分離した脈波信号に対して、所定点数の移動平均処理を実
行することを特徴とする。
In addition, a moving average process of a predetermined number of points is performed on the pulse wave signal separated by the separation matrix.
前記請求項１又は２の信号処理方法によって、測定信号を処理することを特徴とするパルスフォトメータ。
また、前記請求項１又は２に記載のパルスフォトメータにおける信号処理は、動脈血中の酸素飽和度、特殊ヘモグロビン濃度又は注入色素濃度の内の少なくとも１つを演算することを特徴とするパルスフォトメータ。
3. A pulse photometer that processes a measurement signal by the signal processing method according to claim 1 or 2 .
Further, the signal processing in the pulse photometer according to claim 1 or 2 calculates at least one of oxygen saturation, special hemoglobin concentration, or injected dye concentration in arterial blood. .
請求項１〜４の構成によって、手足の動き、泣きじゃくり、震え、咳等の大きなアーチ
ファクトの混入した場合にもより正確信号成分の分離が可能となる信号処理方法及びそれ
を用いたパルスフォトメータを実現できる。
The configuration of claim 1-4, limb movement, Nakijakuri, tremor, more accurate signal component separation is possible signal processing method even when the contamination of large artifacts such as cough and pulse photo using the same A meter can be realized.
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(パルスフォトメトリー)に適用できる。
In describing an embodiment of the present invention, the principle will be described by taking a pulse oximeter for measuring arterial blood oxygen saturation as an example.
The technique of the present invention is not limited to a pulse oximeter, and a blood photoabsorbing substance such as special hemoglobin (carbon monoxide hemoglobin, Met hemoglobin, etc.) or a dye injected into blood is used by the principle of pulse photometry. Applicable to measuring device (pulse photometry).
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。
The configuration of the pulse oximeter for measuring arterial blood oxygen saturation is as shown in FIG. 1, which is a schematic configuration block diagram.
The light-emitting elements 1 and 2 that emit light of different wavelengths are driven by the drive circuit 3 so as to emit light alternately.
Light used for the light emitting elements 1 and 2 is infrared light (eg, 940 [nm]) that is less affected by arterial oxygen saturation, and red light (eg, 660 [nm]) that is highly sensitive to changes in arterial oxygen saturation. Good.
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、図１では透過光を受光しているが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。
Light emitted from the light emitting elements 1 and 2 is transmitted through the living tissue 4, received by the photodiode 5, and converted into an electrical signal.
In FIG. 1, transmitted light is received, but reflected light may be received.
These converted signals are amplified by the amplifier 6 and distributed by the multiplexer 7 to the filters 8-1 and 8-2 corresponding to the respective optical wavelengths.
The signals distributed to the filters are filtered by the filters 8-1 and 8-2 to reduce noise components, and are digitized by the A / D converter 9.
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。
Each signal sequence corresponding to digitized infrared light and red light forms a respective pulse wave signal.
Each digitized signal sequence is input to the processing unit 10, processed by a program stored in the ROM 12, the oxygen saturation SpO 2 is measured, and the value is displayed on the display unit 11.
先ず、血液中の吸光物質の吸光度（減光度）の変動の測定を図２を用いて説明する。
図２の(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２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２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。
First, measurement of the change in absorbance (light attenuation) of a light-absorbing substance in blood will be described with reference to FIG.
2A and 2B are pulse wave data in which the light emitted from the light emitting elements 1 and 2 is transmitted through the living tissue 4 and received by the photodiode 5 and converted into an electrical signal. (a) shows the case of red light, and (b) shows the infrared light.
In FIG. 2A, assuming that the horizontal axis is time and the vertical axis is the light reception output, the light reception output from the photodiode 5 is obtained by superimposing the direct current component (R ′) and the pulsation component (ΔR ′) of red light. It has a waveform.
In FIG. 2 (b), when the horizontal axis is time and the vertical axis is the received light output, the received light output from the photodiode 5 includes the direct current component (IR ′) and the pulsation component (ΔIR ′) of infrared light. The waveform is superimposed.
図２の(a)及び(b)の測定波形には、それぞれ体動によるアーチファクト（ノイズ）が含まれていて、そのアーチファクトの周波数成分と信号の周波数成分に共通する周波数帯域が存在するため、アーチファクト成分を除去して信号成分を正確に把握することが困難であった。 The measurement waveforms in FIGS. 2A and 2B each include an artifact (noise) due to body movement, and there is a frequency band common to the frequency component of the artifact and the frequency component of the signal. It was difficult to accurately grasp the signal component by removing the artifact component.
図２の例では、アーチファクトは小さいが、以下の説明では、手足の動き、泣きじゃくり、震え、咳等の大きなアーチファクトに相当する大きなアーチファクトを人為的に加えて測定例に基づいて説明する。 In the example of FIG. 2, the artifact is small, but in the following description, a large artifact corresponding to a large artifact such as movement of limbs, crying, trembling, coughing, etc. is artificially added and described based on a measurement example.
図３は、二波長のプローブを健常人男性の指尖に装着して測定した観測信号である。
（ａ）が赤外光（ＩＲ）、（ｂ）が赤色光（Ｒ）である。
波長は、それぞれ波長940nm（赤外光）と660nm（赤色光）である。
図３の上部に示す黒線区間は人為的にアーチファクトを加えたタッピング区間を示し、プローブ装着側の指先で素早く（例えば、３Ｈｚ程度）机面を繰り返し叩く動作を行っている。
FIG. 3 is an observation signal measured with a two-wavelength probe attached to the fingertip of a healthy male.
(A) is infrared light (IR), and (b) is red light (R).
The wavelengths are 940 nm (infrared light) and 660 nm (red light), respectively.
The black line section shown in the upper part of FIG. 3 shows a tapping section where artifacts are artificially added, and the operation of repeatedly hitting the desk surface quickly (for example, about 3 Hz) with the fingertip on the probe mounting side is performed.
図３の例では、赤外光及び赤色光の両方の観測信号とも、アーチファクト区間では脈波は視認できない。
観測信号は各々の直流透過光成分で規格化した後、帯域幅0.5〜5Hz、6次のバタワースフィルタ、サンプリング間隔は16msである。
In the example of FIG. 3, the pulse wave cannot be visually recognized in the artifact section in both the infrared light and red light observation signals.
After the observation signal is normalized with each direct-current transmitted light component, the bandwidth is 0.5 to 5 Hz, the sixth-order Butterworth filter, and the sampling interval is 16 ms.
図４は、図３で示した赤外光と赤色光の観測信号の相関図である。
横軸が赤外光、縦軸が赤色光である。
図４の傾斜は観測信号のアーチファクト区間の赤外光と赤色光のノルム比で与えられ、その傾斜からアーチファクトのノルム比「φN」が分かる。
FIG. 4 is a correlation diagram of the observation signals of the infrared light and the red light shown in FIG.
The horizontal axis is infrared light, and the vertical axis is red light.
The slope in FIG. 4 is given by the norm ratio between infrared light and red light in the artifact section of the observation signal, and the norm ratio “φ N ” of the artifact is known from the slope.
次に、脈波信号と雑音（アーチファクト信号）とを分離する信号処理について図５を用いて説明する。
図５は、図３の例を信号処理のためのモデル化した図である。
時刻ｔｎにおける脈波信号ｐは、係数1でＩＲ端子に伝達され、Ｒ端子には係数φSで伝達される。
同様に、時刻ｔｎにおけるアーチファクト信号ｎは、係数1でＩＲ端子に伝達され、Ｒ端子には係数φNで伝達される。
φSとφNはそれぞれ、脈波信号のφS：＝Ｒｐ,ｔｎ／ＩＲｐ,ｔｎ、アーチファクト信号のφN ：＝Ｒｎ，ｔｎ／ＩＲｎ，ｔｎである。
観測時刻をｔｎ：ｔｎ＋ｋに拡張すれば ｐ，ｎ，ＩＲ，Ｒはベクトルになる。
Next, signal processing for separating a pulse wave signal and noise (artifact signal) will be described with reference to FIG.
FIG. 5 is a diagram obtained by modeling the example of FIG. 3 for signal processing.
The pulse wave signal p at time tn is transmitted to the IR terminal with a coefficient 1 and transmitted to the R terminal with a coefficient φ S.
Similarly, the artifact signal n at time tn is transmitted to the IR terminal with a coefficient 1 and transmitted to the R terminal with a coefficient φ N.
φ S and φ N are φ S : = Rp, tn / IRp, tn of the pulse wave signal and φ N : = Rn, tn / IRn, tn of the artifact signal, respectively.
If the observation time is expanded to tn: tn + k, p, n, IR, and R become vectors.
以降、太字はベクトルとする。
添え字pulseは脈波の安定区間を表し、添え字noiseはアーチファクト区間を示す。
脈波の安定区間とアーチファクト区間は、時刻も区間長も異なる。
In the following, bold is a vector.
The subscript pulse represents a pulse wave stable section, and the subscript noise represents an artifact section.
The stable section of the pulse wave and the artifact section are different in time and section length.
次に、脈波信号（pulse）の振幅とアーチファクト信号（Artifact）の振幅の関係を変化させた３種類のシミュレーションを行った結果を図６に示す。
図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）で、横軸はＩＲ信号、縦軸はＲ信号である。
シミューレーションは、脈波を鋸歯状波、アーチファクトを正弦波とした。
脈波信号の振幅とアーチファクト信号の振幅の関係は、図６（ａ）では、脈波信号（pulse）の振幅とアーチファクト信号（Artifact）の振幅は、それぞれ、（０．２５：０．７５）である。
図６（ｂ）では、脈波信号（pulse）の振幅とアーチファクト信号（Artifact）の振幅は、それぞれ、（０．３３：０．６６）である。
図６（ｃ）では、脈波信号（pulse）の振幅とアーチファクト信号（Artifact）の振幅は、それぞれ、（０．５：０．５）である。
前記数１で示すノルム比φS＝０．５５で、前記数２で示すノルム比の真値
6A, 6B, and 6C, the horizontal axis represents the IR signal, and the vertical axis represents the R signal.
In the simulation, the pulse wave was a sawtooth wave, and the artifact was a sine wave.
The relationship between the amplitude of the pulse wave signal and the amplitude of the artifact signal is as follows. In FIG. 6A, the amplitude of the pulse wave signal (pulse) and the amplitude of the artifact signal (Artifact) are (0.25: 0.75), respectively. It is.
In FIG. 6B, the amplitude of the pulse wave signal (pulse) and the amplitude of the artifact signal (Artifact) are (0.33: 0.66), respectively.
In FIG. 6C, the amplitude of the pulse wave signal (pulse) and the amplitude of the artifact signal (Artifact) are (0.5: 0.5), respectively.
The norm ratio φ S = 0.55 expressed by the equation 1 and the true value of the norm ratio expressed by the equation 2
は１である。
図６の（ａ）〜（ｃ）に示した相関図はいずれも平行四辺形で、アーチファクト ＞ 脈波であれば、短辺の傾斜がφSに一致し、長辺の傾斜がφNに一致する。
アーチファクト ＜ 脈波であれば、逆で、長辺の傾斜がφSに一致し、短辺の傾斜がφNに一致する。
Is 1.
The correlation diagrams shown in FIGS. 6A to 6C are all parallelograms, and if the artifact> pulse wave, the inclination of the short side coincides with φ S and the inclination of the long side becomes φ N. Match.
If artifact <pulse wave, the slope of the long side coincides with φ S and the slope of the short side coincides with φ N.
図６（ａ）〜（ｃ）の相関図上の点線は、観測信号の「ノルム比」である、「φN」の傾斜で、実線は本発明で提案する後述の「補正ノルム比」である、
の傾斜を示している。
前記補正ノルム比が平行四辺形の長辺の傾斜である「ノルム比の真値」、
"Corrected norm ratio" is the slope of the long side of the parallelogram "true value of norm ratio",
と一致している。
脈波とアーチファクトの振幅が近づくに連れて、順に「ノルム比」と「ノルム比の真値」との乖離が増えていることが判る。
Is consistent with
It can be seen that the difference between the “norm ratio” and the “true value of the norm ratio” increases in order as the amplitudes of the pulse wave and the artifact approach.
次に、脈波信号とアーチファクト信号のノルム比による分離について説明する。
観測信号ベクトル［ＩＲ Ｒ］Ｔ を分離マトリクスＳによって脈波信号ベクトルｐとアーチファクト信号ベクトルｎに分離する。
肩の「Ｔ」は転置を表している。
Next, separation by the norm ratio between the pulse wave signal and the artifact signal will be described.
The observation signal vector [IR R] T is separated into a pulse wave signal vector p and an artifact signal vector n by a separation matrix S.
The “T” on the shoulder represents transposition.
下記の式（１）から混合マトリクスＭは、「φS」と「φN」を定めれば決定する。
分離マトリクスＳは、式（２）に示すＭの逆マトリクスである。
ここで、「φS」は、脈波の安定区間における観測信号のノルム比である。
残る、「φN」を推定できれば［１ φS］Ｔ と［１ φN］Ｔ を基底ベクトルとするＭが定まる。
The separation matrix S is an inverse matrix of M shown in Expression (2).
Here, “φ S ” is the norm ratio of the observation signal in the stable section of the pulse wave.
If the remaining “φ N ” can be estimated, [1 φ S ] T and [1 φ N ] T with M as basis vectors are determined.
とした。Ｓ＝Ｍ−１ でも良い。
「φN」はアーチファクト区間における観測信号のノルム比である。
なお、脈波の安定区間では「φNｐｕｌｓｅ」＝１とした。
“Φ N ” is the norm ratio of the observed signal in the artifact section.
In the stable pulse wave section, “φ Npulse ” = 1.
ここで、|| ||２は、２次元ユークリッドノルムを表している。添字pulse＝ｔl：l＋ｎ noise＝ｔｊ：ｊ＋ｋは、それぞれ脈波の安定区間とアーチファクト区間を示す。
脈波と安定区間とアーチファクト区間で、時刻とサンプル数が相違している。
ノルム比から「φS」，「φN」を求める利点は、ユークリッドノルムの定義から散発的な雑音に対して堅固であることにある。
Here, || || 2 represents a two-dimensional Euclidean norm. The subscript pulse = t 1: l + n noise = t j: j + k indicates a stable section and an artifact section of the pulse wave, respectively.
The time and the number of samples are different in the pulse wave, the stable section, and the artifact section.
The advantage of obtaining “φ S ” and “φ N ” from the norm ratio is that it is robust against sporadic noise from the definition of Euclidean norm.
観測信号は、傾きがそれぞれ異なる脈波ベクトルと、アーチファクトベクトルの合成ベクトルである。
したがって、アーチファクト区間でも、脈波が重畳していることが原因で、
Therefore, even in the artifact section, because the pulse wave is superimposed,
とノルム比の真値である、
が乖離する。
そこで、本発明では、乖離を補正する手段として、「補正ノルム比」
Therefore, in the present invention, as a means for correcting the deviation, “corrected norm ratio”
を提案する。
この補正方法は、アーチファクト区間に重畳した脈波が安定区間の振幅と同じであることを前提としている。
補正は、以下の式（４）で行う。
This correction method is based on the premise that the pulse wave superimposed on the artifact section has the same amplitude as the stable section.
The correction is performed by the following equation (4).
をアーチファクト区間の「補正ノルム比」、「φN」を同区間のノルム比と称する。
アーチファクト区間では、脈波信号は埋もれて観測困難な場合が多い。
そこで、脈波信号の安定区間でノルムをとり、
In the artifact section, the pulse wave signal is often buried and difficult to observe.
Therefore, take the norm in the stable section of the pulse wave signal,
を脈波振幅とする。
アーチファクト信号の振幅は、アーチファクト区間のノルム
The amplitude of the artifact signal is the norm of the artifact interval.
である。
ここで、、脈波区間とアーチファクト区間のサンプル点数が異なっているので、それぞれの区間のサンプル点数の平方根で除している。
絶対値は、アーチファクト以外の観測雑音で根号内が負になることを考慮している。
Here, since the number of sample points in the pulse wave section and the artifact section are different, it is divided by the square root of the number of sample points in each section.
The absolute value takes into account that the inside of the root sign becomes negative due to observation noise other than artifacts.
本発明の「補正ノルム比」を用いることによって観測信号を分離マトリクスＳによって分離した結果を図７を用いて説明する。
図７は、観測信号を分離マトリクスＳによって分離した波形を示す図である。
図７のサンプリング間隔は１６ms 、フィルタは帯域幅０．５〜５Hz，６次のバタワースフィルタである。
図７の波形の上部の横線はアーチファクト区間を示している。
図７（ａ）は、「ノルム比」と「φS」で分離した脈波を示し、図７（ｂ）は、前記「補正ノルム比」と「φS」とで分離した脈波である。
The result of separating the observation signal by the separation matrix S by using the “corrected norm ratio” of the present invention will be described with reference to FIG.
FIG. 7 is a diagram showing a waveform obtained by separating the observation signal by the separation matrix S. As shown in FIG.
The sampling interval in FIG. 7 is 16 ms, and the filter is a 6th-order Butterworth filter with a bandwidth of 0.5 to 5 Hz.
The horizontal line at the top of the waveform in FIG. 7 indicates the artifact section.
FIG. 7A shows pulse waves separated by “norm ratio” and “φ S ”, and FIG. 7B shows pulse waves separated by “corrected norm ratio” and “φ S ”. .
前者では、大振幅の針状アーチファクトが目立つ。
後者では、脈波を明瞭に視認でき、特に、２０秒以降での脈波がより明瞭に分離されている。
一方、１２．５秒〜１８．５秒の区間では、アーチファクトが増加している。
In the former, a large amplitude needle-like artifact is conspicuous.
In the latter, the pulse wave can be clearly recognized, and in particular, the pulse wave after 20 seconds is more clearly separated.
On the other hand, the artifact increases in the section of 12.5 seconds to 18.5 seconds.
図８は、図３に示す観測信号を分離マトリクスＳで分離した脈波にさらにアーチファクト区間に対し１７点の移動平均を行った結果を示す図である。
図８（ａ）は、「ノルム比」と「φS」で分離した脈波を示し、図８（ｂ）は、前記「補正ノルム比」と「φS」とで分離した脈波である。
「補正ノルム比」による分離が、ノルム比「φN」による分離に比較して、大振幅の針状アーチファクトが減っていることが分かる。
「補正ノルム比」による分離では、１７〜２３秒の区間でアーチファクトが減少し、スムースな脈波形状を示している。また、３０〜３５秒の区間でも、「補正ノルム比」による分離でスムースな脈波形状を示している。
FIG. 8 is a diagram showing a result of performing a moving average of 17 points on the artifact section on the pulse wave obtained by separating the observation signal shown in FIG.
FIG. 8A shows pulse waves separated by “norm ratio” and “φ S ”, and FIG. 8B shows pulse waves separated by the “corrected norm ratio” and “φ S ”. .
It can be seen that the separation by the “corrected norm ratio” reduces the needle-like artifacts of large amplitude compared to the separation by the norm ratio “φ N ”.
In the separation based on the “corrected norm ratio”, artifacts are reduced in a section of 17 to 23 seconds, and a smooth pulse wave shape is shown. Further, even in the section of 30 to 35 seconds, a smooth pulse wave shape is shown by the separation based on the “corrected norm ratio”.
脈波とアーチファクトは独立と考えられるので、分離が適切であれば、相関図は四角形か長方形に近づく。
図９は分離後の相関を示す図である。
図９（ａ）は「ノルム比」と「φｓ」で分離した脈波とアーチファクトの相関関係、（ｂ）は「補正ノルム比」と「φｓ」で分離した脈波とアーチファクトの相関関係、（ｃ）は「ノルム比」と「φｓ」で分離後脈波を１７点の移動平均を行った脈波とアーチファクトの相関関係、（ｄ）は「補正ノルム比」と「φｓ」で分離後脈波を１７点の移動平均を行った脈波とアーチファクトの相関関係を示す。（ａ）より（ｂ）、（ｃ）より（ｄ）が適切に分離されていることが分かる。
Since pulse waves and artifacts are considered independent, if the separation is appropriate, the correlation diagram approaches a square or rectangle.
FIG. 9 is a diagram showing the correlation after separation.
9A shows the correlation between the pulse wave and the artifact separated by “norm ratio” and “φ s ”, and FIG. 9B shows the correlation between the pulse wave and the artifact separated by “corrected norm ratio” and “φ s ”. , (C) is a correlation between the pulse wave and artifact obtained by moving average of 17 points of the pulse wave after separation with “norm ratio” and “φ s ”, and (d) is “corrected norm ratio” and “φ s ”. Shows the correlation between the pulse wave obtained by moving average of 17 points after separation and the artifact. From (a), it can be seen that (b) and (d) are properly separated from (c).
観測では、「ノルム比の真値」は不明であるので、「補正ノルム比」が「ノルムの真値」にどの程度近づけたか分からない。
そこで、「補正ノルム比」で分離した結果を以下の式（６）の評価関数Ｈにより評価する。［Σ］は分離した脈波ベクトルｐとアーチファクトベクトルｎの分散共分散マトリクスである。
Ｈは、trace［Σ］と対角要素２Σ１２ の絶対値の比である。
補正が適切であれば、［Σ］は対角マトリクスに近ずく。Ｈの値が小さいほどｐとｎの独立性が高い。
Therefore, the result of separation by the “corrected norm ratio” is evaluated by the evaluation function H of the following equation (6). [Σ] is a variance-covariance matrix of the separated pulse wave vector p and artifact vector n.
H is the ratio of the absolute value of trace [Σ] and the diagonal element 2Σ 12 .
If the correction is appropriate, [Σ] approaches a diagonal matrix. The smaller the value of H, the higher the independence of p and n.
図１０に上記評価関数Hで脈波とアーチファクトの分離の良さを評価した結果を示す。 図１０の上段は「ノルム比」で分離をした場合で、下段は、「補正ノルム比」で分離をした場合である。
それぞれの場合で、フィルタ帯域幅０．５〜５Hz，６次のバタワースフィルタの場合と、当該フィルタの処理後に１７点の移動平均を行った場合の評価結果を示している。
「補正ノルム比」で分離した方が、Ｈ＝０．００４２とＨ＝０．０４９２と小さい値となって対角性が改善されていることが分かる
FIG. 10 shows the result of evaluating the goodness of separation of the pulse wave and the artifact by the evaluation function H. The upper part of FIG. 10 shows the case where the separation is performed based on the “norm ratio”, and the lower part shows the case where the separation is performed based on the “corrected norm ratio”.
In each case, the evaluation results when the filter bandwidth is 0.5 to 5 Hz, the sixth-order Butterworth filter, and the moving average of 17 points after the processing of the filter are shown.
It can be seen that the diagonality is improved by separating with the “corrected norm ratio” as H = 0.422 and H = 0.0492.
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
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Light emitting element 2 Light emitting element 3 Drive circuit 4 Living body tissue 5 Photodiode 6 Converter 7 Multiplexer 8 Filter 9 A / D converter 10 Processing part 11 Display part 12 ROM
13 RAM
Claims (4)
当該生体組織を透過又は反射した各波長の光を電気信号に変換した２つの測定信号から、脈波信号とアーチファクト信号とに分離するパルスフォトメータの信号処理方法であって、
前記２つの測定信号による測定信号ベクトルを分離マトリクスによって、脈波信号ベク
トルとアーチファクト信号ベクトルとに分離するに際して、前記脈波信号の安定区間のノ
ルム比と、前記アーチファクト区間の下記の式４で示す補正ノルム比とによって分離することを特徴とするパルスフォトメータの信号処理方法。
A pulse photometer signal processing method for separating a pulse wave signal and an artifact signal from two measurement signals obtained by converting light of each wavelength transmitted or reflected through the living tissue into an electrical signal ,
When the measurement signal vector based on the two measurement signals is separated into the pulse wave signal vector and the artifact signal vector by the separation matrix, the norm ratio of the stable interval of the pulse wave signal and the following equation 4 of the artifact interval are shown. A signal processing method of a pulse photometer , characterized in that separation is performed according to a corrected norm ratio.
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の信号処理方法。 2. The pulse photometer signal processing method according to claim 1 , wherein a moving average process of a predetermined number of points is performed on the pulse wave signal separated by the separation matrix.
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