JP5034477B2 - 生体光計測装置 - Google Patents

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Description

本発明は、光計測技術に関し、特に生体からの光信号を受信して、生体の情報を取得する光計測方法および装置に関し、特に所望の生体信号に重畳している雑音信号を除去し、所望の生体信号を高精度に取得することに関する。
光を用いた生体内部情報の計測（例えば特許文献１）により得られる計測信号には、目的の信号のほかに、いくつかの原因を持つ雑音信号が含まれる。
この雑音信号による影響を低減するために、加算平均や、バンドパス・フィルタなどが用いられる。
加算平均による手法は、脳の活動が同一課題に対して同一の応答を示すことを前提とする雑音信号低減手法である。
また、バンドパス・フィルタによる手法は、脳活動信号と雑音信号とが異なる周波数帯域に存在することを前提とする雑音信号低減手法である。
これらは複数の雑音信号に対する処理であるが、特定の原因による雑音信号に特化した処理も検討されている。
例えば、脈拍の影響による雑音信号（脈拍雑音信号）は、周波数の特定が容易なことから、バンドカット・フィルタによる低減も可能である。
また、耳などの部位で計測した脈拍信号を元に光計測信号に含まれる脈拍雑音信号を低減することや（特許文献２）、光計測信号自身から、脈拍雑音信号を抽出し、その影響を低減する手法も考案されている（非特許文献１）。
また、多点で計測した光計測信号から信号解析により複数の信号に分解し、雑音除去や目的信号の抽出を行う方法もある（特許文献３）
特開平9−135825 特開2004-173751 特開2005-143609 Maria Angela Franceschiniほか、NeuroImage21(2004)372−386 佐藤ほか、NeuroＩmage. 2004 Apr;21(4):1554-1562 廣坂ほかPhysica D: Nonlinear Phenomena Volume 194, Issues 3−4 , 15 July 2004, Pages 320−332
しかし、従来の手法では雑音信号が目的の生体信号と類似した変化を示す場合、その除去は不可能であった。
所望の生体信号を得るために被験者に課す仕事、例えば、所望の脳活動信号を得るために被験者に簡単な運動を所定のタイミングで行わせるような場合、運動に伴う計測部位の変位が雑音となりうる。このとき、所望の生体信号に重畳する雑音信号が、脳活動信号などの所望の生体信号と同じような変化を示す可能性は高い。
このような場合、得られた信号の解釈を誤ってしまう危険性がある。例えば体の動きに関連した雑音、体動雑音である。
体動雑音の発生機序は未だ十分に明らかではないが、体の動きに伴う計測インターフェイスと計測対象との接触状態の変化や、計測対象内部の状態が体の動きにより力学的に変化していることなどが考えられる。
体が動くことによる脳活動を目的の信号としている場合、体動雑音は目的信号である脳活動と同期して発生するので、両者の分離は非常に困難である。しかし、両者の弁別は必要不可欠である。
なお、独立成分解析法のような信号分離法によりこれらの信号を分離できる可能性が出てきたものの、体動雑音と脳活動とを区別する明確な指標は未だ示されていない。
本発明は、被検体に光を照射する複数の光照射手段と、前記被検体に照射され前記被検体内部を伝播した光を検出する複数の受光手段と、前記受光手段で検出された検出信号から、前記被検体内部の複数要素の血液動態を演算する演算部とを有し、前記演算部は、前記検出信号から複数の信号を分離する分離演算部と、前記分離演算部で分離された前記複数の信号間の相関係数を算出し、前記相関係数が所定値以上の信号を雑音信号として選択する選択部と、前記選択部で選択された雑音信号を除いた検出信号を再構成する再構成演算部とを有することを特徴とする生体光計測装置により達成される。
計測される光信号は複数の光源を用いることにより複数の要素について計測することが可能となる。例えば、６９０nmと８３０nmの光を用いることにより、酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンとが計測可能である（非特許文献２）
分離演算部では、例えば独立成分解析法（非特許文献３）により、複数の計測点で計測された計測信号は、複数の独立成分（分離信号）と、それぞれの独立成分が複数の計測信号にどの程度寄与しているかをあらわす混合係数列とが算出される。独立成分解析法では独立成分と混合係数列とから元の計測信号を復元することが出来る。
選択部では、ある選択基準に基づき、分離信号を選択する。例えば、独立成分解析法により分離された分離信号から雑音成分を選択しようとする場合、それぞれの分離信号に対応する混合係数列を値の正負により２値化したものそれぞれについて、複数の計測要素間の相関係数を求め、ある値よりも大きな相関係数を示す分離信号を雑音成分として選択する。
再構成演算部では選択部で選択された分離信号、或いはそれ以外の分離信号をのみを用いて信号を再構成する。例えば、独立成分解析で求められた分離信号について、雑音成分として選択された場合は、選択された分離成分の混合係数列をゼロとして再構成する。これにより、雑音除去が実現される。
体動雑音のような分離・除去の困難な雑音成分の分離・除去を可能にし、雑音の少ない信号を提供する。
実施例として具体的な構成図を図１に示す。生体光計測用のインターフェイス部(110)は、被験者の頭部の一部または全体に取り付ける。インターフェイス部（110）に連結した光ファイバー（111）により、光照射部（101）より波長が６９０nmと８３０nmの混合光が生体に照射され、インターフェイス部（110）に連結した光ファイバー（114）により、生体内を通過した光が、光検出部（102）でそれぞれの波長の光が検出され、この検出結果は記憶部（103）内に記録される。ここで、照射する光の波長は他のものでもよい。用いる波長の組み合わせは３つ以上でもよい。また、得られた光信号に対し、何らかの演算処理を行ったものを以下の処理に用いてもよい。
次に光信号は分離演算部（121）で使用者の選択する手法、設定に基づき分離され、
分離演算部で分離された信号（以下、分離信号とする）は使用者の選択する手法、設定によって選択部（122）で手動または自動的に選択され、選択部（122）で選択された信号（以下、選択信号とする）は使用者の選択する手法、設定に基づき再構成演算部（123）で再構成される。
分離演算部、選択部、再構成演算部でのパラメータ入力および結果表示は表示部で行われる。ここで、パラメータとは例えば、分離演算部で用いる信号分離のための設定値や、選択部で用いる相関係数の閾値などである。
以降、詳細を説明する。まず、インターフェイス部の例を図２の200として示す。このときの計測点は、計測点1（200a）、計測点2（200b）、計測点3（200c）、計測点4（200d）の４点である。ここで、計測点とは照射点と検出点との中点をいう。本実施例では、光信号から酸素化ヘモグロビン濃度変化と脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の算出（非特許文献２）を行った例とする。得られる光信号から算出した信号の例を図３に示す。図３には４つの計測点から計測された酸素化ヘモグロビン濃度変化（201〜204）とそれぞれ同じ計測点から計測された脱酸素化ヘモグロビン濃度変化（301〜304）を示す。横軸は時間（秒）で、縦軸はヘモグロビン濃度変化量（mM・mm）である。これらを計測信号とする。
次に、分離演算部（121）で行われる具体的な演算手法の一つについて説明する。分離手法の一つとしてTDDICA法（非特許文献３）を用いてもよい。この手法は独立成分解析法と呼ばれる手法の一つである。
それぞれ４箇所の計測点で計測時間中に同時に取得された時系列データ（データ点数T）からなる計測信号X：
Figure 0005034477
が、４個の統計的に独立な時系列信号成分からなる信号の組（原信号Sという）
Figure 0005034477
の混合係数行列A（それぞれの原信号Sがそれぞれの計測信号Xにどの程度含まれるかを示す係数列）による線形的混合信号
Figure 0005034477
と表されると仮定し、原信号成分の独立条件と計測信号Xのみから混合行列Aと原信号Sを推定する。ここでサンプリング点数とは時間方向のデータ点数を言う。推定は白色化と回転によって行う。
白色化は計測信号の混合により線形独立な信号に変えることである。それは計測信号Xの共分散行列Cを用いて
Figure 0005034477
 のように与えられる。独立成分からなる原信号Sの推定値Uは適切な回転行列Rを用いて
Figure 0005034477
 で与えられる。この回転行列を決定するのは上記独立条件である。ここでは遅延相関がK個の遅延時間・k （ｋ＝１，２，…．．，Ｋ） でゼロになることを独立と定義する。現実にはこれを実現することは困難なので、その代わりに相関の大きさを最小にするという条件にする。これを実現するのは次の式で表される損失関数
Figure 0005034477
 を最小にする回転行列R である。ここでx’は転置を表し<・>tは時間平均を表す。混合係数行列の推定値は
Figure 0005034477
 で与えられる。
各センサに印加されるノイズを陽に取り扱うこともできる。その場合（式３）の代わりに、観測ノイズNを右辺に加えた
Figure 0005034477
 が用いられる。このとき白色化ではなく擬白色化となり、ノイズ成分の共分散行列Gを用いて
Figure 0005034477
のように行われる。以降はセンサノイズを考慮しない場合と同様である。行列Gは別途推定しておく必要がある。レスト状態の一区間を多項式でフィッティングしそのときの残差から行列Ｇを推定することが可能である。
計測点数が４の場合について述べたが、一般の数でも同様の手続きで分離の演算が可能である。
Figure 0005034477
分離信号の例を図４に示す。211〜214は4つの計測点から得られた酸素化ヘモグロビン濃度変化から算出された分離信号である。311〜314は4つの計測点から得られた脱酸素化ヘモグロビン濃度変化から算出された分離信号である。
図５に混合係数列の例を示す。231〜234はそれぞれ211〜214の混合係数列を示す。色の濃淡によって係数の大小を表すものとする。
分離信号214の混合係数列234を例に詳しく説明すると、234a〜234dはそれぞれ計測点1から4に対応する。つまり、分離信号214は計測点2では強く混合されており（234b）、計測点3ではほとんど混合されていない（234c）ことをあらわす。
ここで、より高精度な信号分離のために、分離演算を行う前にフィルタリング処理を行ってもよい。目的の信号の周波数帯域が既知の場合、その周波数帯域とは異なる帯域を減ずるフィルタリング処理が有効である。
次に、選択部（122）での分離信号の選択について説明する。ここでは体の動きに関連した雑音（脳活動とは異なる）を選択する場合を考える。以下ではこの雑音を体動雑音と呼ぶ。体動雑音は体が動くことにより発生する雑音である。体動雑音の発生機序は未だ十分に明らかではないが、体の動きに伴う計測インターフェイスと計測対象との接触状態の変化や、計測対象内部の状態が体の動きにより力学的に変化していることなどが考えられる。体が動くことによる脳活動を目的の信号としている場合、体動雑音は目的信号である脳活動と同期して発生するので、両者の分離は非常に困難である。しかし、両者の弁別は必要不可欠である。体動雑音の時間変化について、異なる計測要素（ここでは、酸化ヘモグロビンと脱酸化ヘモグロビン）の間での類似性は保証されていない。したがって、算出された分離信号の相関から体動雑音を選択することは困難である。
しかし、体動雑音が各計測点に与える影響の程度は、異なる計測要素間で同等であると考えられる。したがって、算出された混合係数列の相関から体動雑音を選択できる。
そこで、図５に示された混合係数列から酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンとの相関係数を算出し、ある値（ここでは0.5とする）よりも相関が高かったものを黒、低かったものを白として示した表示例を図６に示す。
図６では421〜424のそれぞれの列が混合係数列231〜234に対応し、431〜434のそれぞれの行が混合係数列331〜334に対応する。つまり、441は混合係数列231と混合係数列331との相関係数が0.5よりも大きいことを示し、442は混合係数列232と混合係数列332との相関係数が0.5よりも大きいことを示す。
したがって、この結果は分離成分211、311と分離成分212、312が体動雑音であることを示す。
ところで、脳活動による変化が各計測点に与える影響も、酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンでは類似した傾向を示すことが知られている。したがって、図６で示された結果が体動雑音だけでなく脳活動も含んでしまっている可能性がある。
そこで、脳活動と体動雑音の特徴の違いに注目した。
つまり、ある分離信号が脳活動であり、それが局所的な場合、混合係数列は、特定の計測点で値が高く（図５では233および333の計測点３）、他の計測点では値が低くなる。そして、値が低い計測点については生体の持つ複雑性から、酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンとでそれぞれの値の類似性は低いと考えられる。
しかし、体動雑音の場合は値の低いところであっても、物理的な影響によるものなので、酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンの混合係数列の類似性は高いと考えられる。
そこで、混合係数列の値の低いところの特徴をよく抽出するために、値の正負による2値化、つまりゼロを閾値とした2値化を行う。
2値化した混合係数列の例を図７に示す。241〜244、341〜344はそれぞれ図５の231〜234、331〜334を2値化したものを示す。
これらの2値化した混合係数列から相関係数を算出し、ある閾値（ここでは0.5）よりも大きいものを選択した結果の表示例を図８に示す。
図６と同様に図８では521〜524のそれぞれの列が２値化した混合係数列241〜244に対応し、531〜534のそれぞれの行が２値化した混合係数列341〜344に対応する。つまり、541は２値化した混合係数列241と341との相関係数がある値よりも大きいことを示し、542は２値化した混合係数列242と342との相関係数がある値よりも小さいことを示す。
図６の442では体動雑音として選択されていたものが、図８の542では選択されていない。したがって分離信号の212と312は脳活動に対応していたと考えられる。
このことは本手法が体動雑音の選択と同時に、脳活動信号の選択も可能であることを意味する。
分離信号の選択では、使用者はこの結果に基づき体動雑音を選択するか、あるいは自動的に選択するように設定してもよい。
ここで用いた相関係数の閾値は0.5であったが、計測信号によっては他の値を用いてもよい。
本例では全ての分離信号に対し選択処理を行ったが、計測中に被験者に課した課題に対する変化に注目するために、選択部で先に、課題タイミングと相関が高い分離成分を抽出しておき、その中から選択処理を行ってもよい。
また、このときの課題タイミングとの関連性の指標として、繰り返し行った課題に対する信号変化の同期性を用いてもよい。具体的には、例えば5回の課題繰り返しがあった場合、それに同期したタイミングで計測信号を切り出し、切り出した5つの計測信号断片の相関係数を同期性の使用として用いる。
また、本例では脳活動と体動雑音とを区別するために、2値化した混合係数列の酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンとの類似性を選択の基準として用いたが、
脳活動時の酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンの変化の位相が異なることを利用してもよい。具体的には、分離信号からヒルベルト変換などにより瞬時位相を算出し、酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンとの位相差がある値よりも小さいものを体動雑音とし、それとは異なるある値の範囲のものを脳活動としてもよい。
また、本例では選択基準の導出のために、計測信号全体を用い分離演算および信号選択を行ったが、計測信号を部分に分けて分離演算および信号選択を行ってもよい。
このとき、複数の計測信号の部分について行った分離演算の結果を用いて信号選択を行ってもよい。
このとき、得られた複数の分離演算の結果をクラスタリングなどの手法によりグループ化し、それぞれのグループについて選択処理を行ってもよい。
次に再構成演算部（123）では選択部での信号選択に基づき、信号の再構成を行う。具体的には、選択目的が雑音除去である場合には選択された分離信号の混合係数列をゼロと置き、独立成分解析法の再構成方法により再構成する。
選択目的が目的信号の抽出である場合には、選択されていない分離信号の混合係数列をゼロと置き、独立成分解析法の再構成方法により再構成する。
このとき、除去のために混合係数列に代入した値をゼロではなく、0より大きく1より小さい値を乗算してもよい。
生体を光で計測する生体光計測装置として利用できる。
実施例の装置構成の略図。 実施例でのインターフェイス部の例。 図２のインターフェイス部から計測された信号の例。 分離演算部により算出された分離信号の例。 分離演算部により算出された混合係数列の例。 混合係数列を用い選択部により選択された分離信号の結果の表示例。 分離演算部により算出された混合係数列を２値化した例。 ２値化した混合係数列を用い選択部により選択された分離信号の結果の表示例。
符号の説明
101…光照射部
102…光検出部
103…記憶部
110…インターフェイス部
111…光ファイバー
121…分離演算部
122…選択部
123…再構成演算部
124…表示部
200…インターフェイス部の実施例
200a…計測点１
200b…計測点２
200c…計測点３
200d…計測点４
201…計測点１での酸素化ヘモグロビン濃度変化
202…計測点２での酸素化ヘモグロビン濃度変化
203…計測点３での酸素化ヘモグロビン濃度変化
204…計測点４での酸素化ヘモグロビン濃度変化
301…計測点１での脱酸素化ヘモグロビン濃度変化
302…計測点２での脱酸素化ヘモグロビン濃度変化
303…計測点３での脱酸素化ヘモグロビン濃度変化
304…計測点４での脱酸素化ヘモグロビン濃度変化
211…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１
212…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２
213…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号３
214…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号４
311…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１
312…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２
313…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号３
314…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号４
231…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列
232…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列
233…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号３の混合係数列
234…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号４の混合係数列
234…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の計測点１の混合係数
234…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の計測点２の混合係数
234…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の計測点３の混合係数
234…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の計測点４の混合係数
331…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列
332…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列
333…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号３の混合係数列
334…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号４の混合係数列
421…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列に対応する列を示す
422…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列に対応する列を示す
423…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号３の混合係数列に対応する列を示す
424…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号４の混合係数列に対応する列を示す
431…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列に対応する列を示す
432…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列に対応する列を示す
433…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号３の混合係数列に対応する列を示す
434…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号４の混合係数列に対応する列を示す
441…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列と脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列との相関係数が0.5よりも大きいことを黒色であらわす表示
442…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列と脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列との相関係数が0.5よりも大きいことを黒色であらわす表示
241…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列を2値化したもの
242…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列を2値化したもの
243…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号３の混合係数列を2値化したもの
244…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号４の混合係数列を2値化したもの
341…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列を2値化したもの
342…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列を2値化したもの
343…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号３の混合係数列を2値化したもの
344…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号４の混合係数列を2値化したもの
521…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列を2値化したものに対応する列を示す
522…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列を2値化したものに対応する列を示す
523…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号３の混合係数列を2値化したものに対応する列を示す
524…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号４の混合係数列を2値化したものに対応する列を示す
531…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列を2値化したものに対応する列を示す
532…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列を2値化したものに対応する列を示す
533…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号３の混合係数列を2値化したものに対応する列を示す
534…脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号４の混合係数列を2値化したものに対応する列を示す
541…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列を2値化したものと脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号１の混合係数列を2値化したものとの相関係数が0.5よりも大きいことを黒色であらわす表示
542…酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列を2値化したものと脱酸素化ヘモグロビン濃度変化の分離信号２の混合係数列を2値化したものとの相関係数が0.5よりも小さいことを白色であらわす表示。

Claims (7)

  1. 被検体に複数波長の混合光をそれぞれ照射する複数の光照射手段と、
    前記被検体に照射され前記被検体内部を伝播したそれぞれの波長の光を検出する複数の受光手段と、
    前記受光手段で検出された検出信号から、前記被検体内部の複数計測点における第１計測要素である酸素化ヘモグロビンの濃度変化と第２計測要素である脱酸素化ヘモグロビンの濃度変化を演算する演算部とを有し、
    前記演算部は、
    前記検出信号から独立成分解析法により複数の統計的に独立な時系列信号成分を抽出し、前記第１計測要素、前記第２計測要素のそれぞれについて前記複数計測点の各々での濃度変化波形中の各時系列信号成分の寄与の程度を示す混合係数列を算出する分離演算部と、
    前記分離演算部でそれぞれ算出された、前記第１計測要素について各時系列信号成分の混合係数列と、前記第２計測要素についての各時系列信号成分の混合係数列との間の相関係数を算出し、前記相関係数が所定値以上の時系列信号成分を雑音信号として選択する選択部と、
    前記選択部で選択された雑音信号を除いた検出信号を再構成する再構成演算部とを有することを特徴とする生体光計測装置。
  2. 前記選択部は、前記第１計測要素についての各時系列信号成分の混合係数列と、前記第２計測要素についての各時系列信号成分の混合係数列とをそれぞれ所定の閾値により２値化したものにつき要素間の相関係数を算出し、前記相関係数が所定値以上の時系列信号成分を雑音信号として選択することを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
  3. 前記再構成演算部は、前記選択部で選択された雑音信号の混合係数列をゼロとして演算することで再構成を行うことを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
  4. 前記独立成分解析法は、TDDICA法であることを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
  5. 前記分離演算部が分離演算を行う前に、フィルタリング処理を行うことを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
  6. 前記選択部は前記被検体に課した課題のタイミングと相関が高い時系列信号成分を、前記分離演算部で分離された結果から抽出し、その抽出結果の中から、前記選択を行うことを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
  7. 前記選択部は、前記分離演算手段により分離された各時系列信号成分から瞬時位相を算出し、酸素化ヘモグロビンと脱酸素化ヘモグロビンの位相差が第一の所定値よりも小さい時系列信号成分を体動雑音とし、第二の所定値の範囲の時系列信号成分を脳活動信号として選択することを特徴とする請求項１記載の生体光計測装置。
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Families Citing this family (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
USD626561S1 (en) 2008-06-30 2010-11-02 Nellcor Puritan Bennett Llc Circular satseconds indicator and triangular saturation pattern detection indicator for a patient monitor display panel
USD626562S1 (en) 2008-06-30 2010-11-02 Nellcor Puritan Bennett Llc Triangular saturation pattern detection indicator for a patient monitor display panel
US8827917B2 (en) * 2008-06-30 2014-09-09 Nelleor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for artifact detection in signals
US8295567B2 (en) 2008-06-30 2012-10-23 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for ridge selection in scalograms of signals
US8077297B2 (en) 2008-06-30 2011-12-13 Nellcor Puritan Bennett Ireland Methods and systems for discriminating bands in scalograms
JP5466389B2 (ja) * 2008-10-30 2014-04-09 株式会社日立メディコ 生体光計測装置及び計測ノイズの推定方法
US8216136B2 (en) 2009-03-05 2012-07-10 Nellcor Puritan Bennett Llc Systems and methods for monitoring heart rate and blood pressure correlation
US20120010484A1 (en) * 2009-03-19 2012-01-12 Shimadzu Corporation Photobiological measuring device and analyzing method
US8290730B2 (en) 2009-06-30 2012-10-16 Nellcor Puritan Bennett Ireland Systems and methods for assessing measurements in physiological monitoring devices
JP5238087B1 (ja) 2012-02-20 2013-07-17 浜松ホトニクス株式会社 濃度測定装置および濃度測定方法
JP5909388B2 (ja) * 2012-03-09 2016-04-26 株式会社日立製作所 生体光計測装置
JP5909394B2 (ja) * 2012-03-23 2016-04-26 株式会社日立製作所 生体光計測装置
WO2015004789A1 (ja) * 2013-07-11 2015-01-15 株式会社日立製作所 生体光計測データ解析装置、解析方法およびそのためのプログラム
US10226188B2 (en) 2013-08-23 2019-03-12 Covidien Lp Systems and methods for monitoring blood pressure
USD756372S1 (en) * 2013-12-02 2016-05-17 Symantec Corporation Display screen with graphical user interface
US10383579B2 (en) 2014-10-16 2019-08-20 Covidien Lp System and method for monitoring autoregulation
US10219705B2 (en) 2015-05-08 2019-03-05 Covidien Lp System and method for identifying autoregulation zones
US10194870B2 (en) 2015-05-27 2019-02-05 Covidien Lp Systems and methods for optimizing autoregulation measurements
US10932724B2 (en) 2015-06-17 2021-03-02 Covidien Lp Systems and methods for monitoring autoregulation using a confidence level
US10271779B2 (en) 2015-06-30 2019-04-30 Covidien Lp System and method of monitoring autoregulation
US10292663B2 (en) 2015-06-30 2019-05-21 Covidien Lp System and method of monitoring autoregulation
CN108135505B (zh) 2015-10-06 2021-01-26 柯惠有限合伙公司 用于利用标准化的局部氧饱和度值监测自动调节的系统和方法
CN108348173A (zh) 2015-10-16 2018-07-31 柯惠有限合伙公司 识别自动调节区的系统和方法
CN108348174B (zh) 2015-10-19 2020-12-25 柯惠有限合伙公司 用于在自动调节监测期间提供血压安全区域指示的系统和方法
JP2017138254A (ja) 2016-02-05 2017-08-10 国立研究開発法人海洋研究開発機構 資源推定システム及び資源推定方法
US10736578B2 (en) 2016-07-14 2020-08-11 Covidien Lp Systems and methods of monitoring autoregulation
US11419506B2 (en) 2016-08-22 2022-08-23 Covidien Lp System and method for identifying blood pressure zones during autoregulation monitoring
JP6412074B2 (ja) * 2016-09-07 2018-10-24 浜松ホトニクス株式会社 濃度測定装置および濃度測定方法
JP7020820B2 (ja) * 2017-08-29 2022-02-16 日本光電工業株式会社 パルスオキシメータ
WO2019133926A1 (en) 2017-12-29 2019-07-04 Raydiant Oximetry, Inc. Systems, devices, and methods for performing trans-abdominal fetal oximetry and/or trans-abdominal fetal pulse oximetry using independent component analysis
JP6675693B2 (ja) * 2019-03-22 2020-04-01 国立研究開発法人海洋研究開発機構 資源推定システム及び資源推定方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4753246A (en) * 1986-03-28 1988-06-28 The Regents Of The University Of California EEG spatial filter and method
JP3588880B2 (ja) 1995-11-17 2004-11-17 株式会社日立製作所 生体光計測装置
US7463916B2 (en) * 2000-10-16 2008-12-09 Hitachi Medical Corporation Optical measurement apparatus for living body
US6701170B2 (en) * 2001-11-02 2004-03-02 Nellcor Puritan Bennett Incorporated Blind source separation of pulse oximetry signals
JP3863095B2 (ja) 2002-11-25 2006-12-27 本田技研工業株式会社 光計測装置
US7120482B2 (en) * 2002-11-18 2006-10-10 Honda Motor Co., Ltd. Optical measuring apparatus and method
JP4164386B2 (ja) * 2003-02-28 2008-10-15 株式会社日立製作所 生体光計測装置
JP4474145B2 (ja) * 2003-11-12 2010-06-02 株式会社日立メディコ 光計測装置
CN1718154B (zh) * 2004-07-08 2011-06-15 株式会社日立制作所 生物体光测试装置
JP4631510B2 (ja) * 2005-03-31 2011-02-16 株式会社島津製作所 脳機能情報モニタリング装置

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