JP5076962B2 - Biological information processing apparatus, control method and control program for biological information processing apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、生体情報処理装置、生体情報処理装置の制御方法および制御プログラムに
係り、特に被験者(ユーザ)毎により正確に消費カロリーを推定することが可能な生体情
報処理装置、生体情報処理装置の制御方法および制御プログラムに関する。
The present invention relates to a biological information processing apparatus, a biological information processing apparatus control method, and a control program, and more particularly, to a biological information processing apparatus and a biological information processing apparatus capable of estimating calorie consumption more accurately for each subject (user). The present invention relates to a control method and a control program.
従来、ユーザに装着されて当該ユーザの脈拍数などの生体情報を処理する生体情報処理
装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。
このような生体情報処理装置においては、ノイズとしてのユーザの体動成分を除去する
ため適応フィルタを用いているものがある。
Some of such biological information processing apparatuses use an adaptive filter to remove a user's body motion component as noise.
この場合において、運動の種類によっては、ノイズ成分(体動成分)も異なるため、一
定のパラメータを用いた適応フィルタを用いた場合、運動の種類によってはうまくノイズ
が除去できないこととなり、ひいては、算出する脈拍数が不正確となるおそれがあり、さ
らには、この脈拍数に基づいた処理、例えば、消費カロリーの計算も行えないおそれがあ
った。
そこで、本発明の目的は、生体情報処理装置を装着しているユーザが行っている運動の
種類が異なることにより脈波信号に含まれるノイズ成分が異なることの影響を低減して、
正確に脈拍数を検出し、ひいては、消費カロリー計算などのように、脈拍数を用いた演算
を正確に行うことができる生体情報処理装置、生体情報処理装置の制御方法および制御プ
ログラムを提供することにある。
In this case, depending on the type of exercise, the noise component (body motion component) also differs. Therefore, if an adaptive filter using a certain parameter is used, the noise cannot be removed successfully depending on the type of exercise. There is a risk that the pulse rate to be inaccurate will be inaccurate, and furthermore, processing based on this pulse rate, for example, calculation of calorie consumption may not be performed.
Therefore, an object of the present invention is to reduce the influence of different noise components included in the pulse wave signal due to different types of exercise performed by the user wearing the biological information processing apparatus,
To provide a biological information processing apparatus, a biological information processing apparatus control method, and a control program capable of accurately detecting a pulse rate and thus performing an accurate calculation using the pulse rate, such as calculating calorie consumption. It is in.
上記課題を解決するため、本発明の第1の態様は、ユーザに装着され、当該ユーザにお
ける運動時の生体情報を検出し、処理する生体情報処理装置であって、脈波成分を検出し
脈波検出信号を出力する脈波検出部と、体動成分を検出し体動成分検出信号を出力する体
動成分検出部と、所定のフィルタ係数、前記脈波検出信号及び前記体動成分検出信号に基
づいて前記脈波検出信号から前記体動成分を除去する適応フィルタ部と、前記運動の種類
をユーザに入力させ、設定するための運動種類設定部と、設定された前記運動の種類に応
じて前記フィルタ係数を設定するフィルタ係数設定部と、を備えたことを特徴としている
。
上記構成によれば、脈波検出部は、脈波成分を検出し脈波検出信号を出力する。
体動成分検出部は、体動成分を検出し体動成分検出信号を出力する。
一方、運動種類設定部は、運動の種類をユーザに入力させ、設定し、フィルタ係数設定
部は、定された運動の種類に応じてフィルタ係数を設定する。
こららの結果、適応フィルタ部は、運動の種類に応じたフィルタ係数を用いて、脈波検
出信号から前記体動成分を除去する。
したがって、運動の種類が異なることにより脈波検出信号に含まれるノイズ成分が異な
ることの影響を低減して、正確に体動成分を除去することができる。
第2の態様は、第1の態様において、前記フィルタ係数設定部において設定されるフィ
ルタ係数は、ステップサイズであるようにしてもよい。
また、第3の態様は、第1の態様または第2の態様において、前記体動成分検出部を構
成するセンサは、ユーザの腕に装着される少なくとも2軸の加速度センサであり、前記体
動成分を、前記加速度センサにより検出される加速度成分のうち前記腕の延在方向の加速
度成分、前記ユーザの手の甲に平行で、前記腕の延在方向に直交する方向の加速度成分と
して検出するようにしてもよい。
第4の態様は、第1の態様ないし第3の態様において、前記適応フィルタ部の出力信号
に基づいて、脈拍数を算出し、この算出した脈拍数に基づいて酸素摂取量を算出し、この
酸素摂取量に基づいて生体情報を算出するようにしてもよい。
第5の態様は、第4の態様において、算出される前記生体情報は、消費カロリーである
ようにしてもよい。
また、第6の態様は、脈波成分を検出し脈波検出信号を出力する脈波センサと、体動成
分を検出し体動成分検出信号を出力する体動センサと、前記脈波検出信号から前記体動成
分を除去する適応フィルタと、を備え、ユーザに装着されて当該ユーザの生体情報を処理
する生体情報処理装置の制御方法であって、前記ユーザが行う運動の種類を入力させ、設
定するための運動種類設定過程と、前記設定された運動の種類に応じて前記適応フィルタ
のフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定過程と、を備えたことを特徴としている。
上記構成によれば、運動の種類が異なることにより脈波検出信号に含まれるノイズ成分
が異なることの影響を低減して、正確に体動成分を除去することができる。
また、第7の態様は、脈波成分を検出し脈波検出信号を出力する脈波センサと、体動成
分を検出し体動成分検出信号を出力する体動センサと、前記脈波検出信号から前記体動成
分を除去する適応フィルタと、を備え、ユーザに装着されて当該ユーザの生体情報を処理
する生体情報処理装置をコンピュータにより制御するための制御プログラムであって、前
記ユーザが行う運動の種類を入力させて設定させ、前記設定された運動の種類に応じて前
記適応フィルタのフィルタ係数を設定させる、ことを特徴としている。
上記構成によれば、運動の種類が異なることにより脈波検出信号に含まれるノイズ成分
が異なることの影響を低減して、正確に体動成分を除去することができる。
In order to solve the above-described problem, a first aspect of the present invention is a biological information processing apparatus that is worn by a user and detects and processes biological information during exercise by the user, and detects a pulse wave component to detect a pulse. A pulse wave detection unit that outputs a wave detection signal, a body motion component detection unit that detects a body motion component and outputs a body motion component detection signal, a predetermined filter coefficient, the pulse wave detection signal, and the body motion component detection signal An adaptive filter unit that removes the body motion component from the pulse wave detection signal based on the above, an exercise type setting unit for allowing the user to input and set the type of exercise, and according to the set type of exercise And a filter coefficient setting unit for setting the filter coefficient.
According to the above configuration, the pulse wave detection unit detects a pulse wave component and outputs a pulse wave detection signal.
The body motion component detection unit detects the body motion component and outputs a body motion component detection signal.
On the other hand, the exercise type setting unit allows the user to input and set the type of exercise, and the filter coefficient setting unit sets the filter coefficient according to the determined type of exercise.
As a result, the adaptive filter unit removes the body motion component from the pulse wave detection signal using a filter coefficient corresponding to the type of exercise.
Therefore, the influence of different noise components included in the pulse wave detection signal due to different types of exercise can be reduced, and the body motion component can be accurately removed.
According to a second aspect, in the first aspect, the filter coefficient set in the filter coefficient setting unit may be a step size.
According to a third aspect, in the first aspect or the second aspect, the sensor constituting the body motion component detection unit is an at least biaxial acceleration sensor worn on a user's arm, and the body motion The component is detected as an acceleration component in the direction in which the arm extends in the acceleration component detected by the acceleration sensor, and an acceleration component in a direction that is parallel to the back of the user's hand and orthogonal to the direction in which the arm extends. May be.
According to a fourth aspect, in the first to third aspects, a pulse rate is calculated based on an output signal of the adaptive filter unit, and an oxygen intake is calculated based on the calculated pulse rate. The biological information may be calculated based on the oxygen intake.
According to a fifth aspect, in the fourth aspect, the calculated biological information may be calorie consumption.
According to a sixth aspect, a pulse wave sensor that detects a pulse wave component and outputs a pulse wave detection signal, a body motion sensor that detects a body motion component and outputs a body motion component detection signal, and the pulse wave detection signal An adaptive filter that removes the body motion component from the biological information processing apparatus that is worn by the user and processes the biological information of the user, and inputs the type of exercise performed by the user, It is characterized by comprising an exercise type setting process for setting and a filter coefficient setting process for setting a filter coefficient of the adaptive filter in accordance with the set type of exercise.
According to the above configuration, the influence of different noise components included in the pulse wave detection signal due to different types of exercise can be reduced, and the body motion component can be accurately removed.
The seventh aspect includes a pulse wave sensor that detects a pulse wave component and outputs a pulse wave detection signal, a body motion sensor that detects a body motion component and outputs a body motion component detection signal, and the pulse wave detection signal An adaptive filter that removes the body motion component from the computer, and a control program for controlling, by a computer, a biological information processing apparatus that is worn by the user and processes the biological information of the user. The type of motion is input and set, and the filter coefficient of the adaptive filter is set according to the set motion type.
According to the above configuration, the influence of different noise components included in the pulse wave detection signal due to different types of exercise can be reduced, and the body motion component can be accurately removed.
本発明によれば、ユーザが行っている運動の種類が異なることに起因して、脈波信号に
含まれるノイズ成分が異なることの生体情報処理への影響を低減して、正確に脈拍数を検
出し、ひいては、消費カロリー計算などのように、脈拍数を用いた演算を正確に行うこと
ができる。
According to the present invention, it is possible to reduce the influence on the biological information processing due to the difference in the noise component included in the pulse wave signal due to the different types of exercises performed by the user, and to accurately calculate the pulse rate. Thus, calculation using the pulse rate can be accurately performed, such as calorie consumption calculation.
次に本発明の好適な実施の形態について説明する。
図1は、実施形態の生体情報処理装置の構成を示す説明図である。
図2は、生体情報処理装置の脈拍センサ近傍の断面図である。
本実施形態においては、生体情報として脈拍を用い、生体情報値として脈拍数を検出し
、さらに検出した脈拍数から消費カロリー量を算出するものとする。
生体情報処理装置1は、大別すると、腕時計型の装置本体10と、この装置本体10に
接続されるケーブル20と、このケーブル20の先端側に設けられ、センサ固定用バンド
40により小指に密着するように固定された脈拍センサ30と(図2参照)、を備えて構
成されている。
装置本体10には、腕時計における12時方向から腕に巻きついてその6時方向で固定
されるリストバンド12が設けられている。このリストバンド12によって、装置本体1
0は、腕に着脱自在に装着される。
Next, a preferred embodiment of the present invention will be described.
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating a configuration of the biological information processing apparatus according to the embodiment.
FIG. 2 is a cross-sectional view of the vicinity of the pulse sensor of the biological information processing apparatus.
In the present embodiment, the pulse is used as the biological information, the pulse rate is detected as the biological information value, and the calorie consumption is calculated from the detected pulse rate.
The biological
The apparatus
0 is detachably attached to the arm.
脈拍センサ30は、図2に示すように、センサ固定用バンド40によって遮光された状
態で小指の根元から指関節までの間に装着されている。このように、脈拍センサ30を指
の根元に装着することにより、ケーブル20が短くて済むので、ケーブル20は、ランニ
ング中に邪魔にならない。また、掌から指先までの体温の分布を計測すると、寒いときに
は、指先の温度が著しく低下するのに対し、指の根元の温度は比較的低下しない。したが
って、指の根元に脈拍センサ30を装着すれば、寒い日に屋外でランニングしたときでも
、脈拍数などを正確に計測できるのである。なお、脈拍センサ30を装着する指は、小指
に限らず、他の指でも良い。
As shown in FIG. 2, the
図3は、生体情報処理装置1の装置本体10を、リストバンドやケーブルなどを外した
状態で示す平面図、図4は、生体情報処理装置1を腕時計における3時の方向からみた側
面図である。
図3において、装置本体10は、樹脂製の時計ケース11(本体ケース)を備えている
。時計ケース11の表面側には、現在時刻や日付に加えて、走行時や歩行時のピッチ、及
び脈拍数などの脈波情報などを表示するELバックライト付きの液晶表示装置13(表示
装置)が設けられている。
液晶表示装置13には、表示面の左上側に位置する第1のセグメント表示領域131、
右上側に位置する第2のセグメント表示領域132、右下側に位置する第3のセグメント
表示領域133、及び左下側に位置するドット表示領域134が構成されており、ドット
表示領域134では、各種の情報をグラフィック表示可能である。
時計ケース11の内部には、ピッチを求めるための体動センサ302(図6参照)が内
蔵されており、この体動センサ302としては、加速度センサなどを用いることができる
。
FIG. 3 is a plan view showing the
In FIG. 3, the apparatus
The liquid
A second
A body motion sensor 302 (see FIG. 6) for obtaining a pitch is built in the
また、時計ケース11の内部には、各種の制御やデータ処理を行う制御部5が設けられ
ている。
この制御部5は、体動センサ302による検出結果(体動信号)および脈拍センサ30
による検出結果(脈波信号)に基づいて脈拍数、ひいては、消費カロリーを算出し、被験
者であるユーザの消費カロリーを液晶表示装置13で表示する。
この場合において、制御部5には、計時回路も構成されているため、通常時刻なども液
晶表示装置13に表示可能となっている。
また、時計ケース11の外周部(側面部)には、図4に示すように、時刻合わせや表示
モードの切り換えなどの外部操作を行うためのボタンスイッチ111〜115が設けられ
ている。また、時計ケースの正面の表面には、運動中の操作を想定した大きめのボタンス
イッチ116、117が構成されている。
In addition, a
The
Based on the detection result (pulse wave signal), the pulse rate, and thus the calorie consumption, is calculated, and the calorie consumption of the user who is the subject is displayed on the liquid
In this case, since the
Further, as shown in FIG. 4,
生体情報処理装置1の電源は、時計ケース11に内蔵されているボタン形の小型の電池
59(図3参照)であり、ケーブル20は、電池59から脈拍センサ30に電力を供給す
るとともに、脈拍センサ30の検出結果を時計ケース11の制御部5に入力している。
生体情報処理装置1では、その機能を増やすに伴って、装置本体10を大型化する必要
がある。しかしながら、装置本体10には、腕に装着されるという制約があるため、装置
本体10を腕時計における6時及び12時の方向に向けては拡大できない。
そこで、本実施形態では、図4に示すように、装置本体10には、3時及び9時の方向
における長さ寸法が6時及び12時の方向における長さ寸法よりも長い横長の時計ケース
11を用いてある。
この場合において、リストバンド12は、3時の方向側に偏った位置で接続しているた
め、リストバンド12からみると、腕時計における9時の方向には、3時の方向とは異な
り張出部分101が設けられている。したがって、横長の時計ケース11を用いたわりに
は、手首を自由に曲げることができ、また、転んでも手の甲を時計ケース11にぶつけた
りすることもない。
The power source of the biological
In the biological
Therefore, in the present embodiment, as shown in FIG. 4, the apparatus
In this case, since the
時計ケース11の内部において、電池59に対して9時の方向には、図4に一点鎖線で
示すように、ブザー用の偏平な圧電素子58が配置されている。電池59は、圧電素子5
8に比較して重いため、装置本体10の重心位置は、3時の方向に偏った位置にある。こ
の重心が偏っている側にリストバンド12が接続しているので、装置本体10を腕に安定
した状態で装着できる。また、電池59と圧電素子58とを平面方向に配置してあるため
、装置本体10を薄型化できる。
これとともに、図4に示すように、裏面部119に電池蓋118を設けることによって
、ユーザは、電池59を簡単に交換できる。
図4において、時計ケース11の12時の方向には、リストバンド12の端部に取り付
けられた止め軸121を保持するための連結部105が形成されている。時計ケース11
の6時の方向には、腕に巻かれたリストバンド12が長さ方向の途中位置で折り返される
とともに、この途中位置を保持するための留め具122が取り付けられる受け部106が
形成されている。
Inside the
Since it is heavier than 8, the position of the center of gravity of the apparatus
At the same time, as shown in FIG. 4, the user can easily replace the
In FIG. 4, a connecting
In the 6 o'clock direction, the
装置本体10の6時の方向において、裏面部119から受け部106に至る部分は、時
計ケース11と一体に成形されて裏面部119に対して約115[゜]の角度をなす回転
止め部108になっている。すなわち、リストバンド12によって装置本体10を左の手
首L(腕)の上面部L1(手の甲の側)に位置するように装着したとき、時計ケース11
の裏面部119は、手首Lの上面部L1に密着する。これと並行して、回転止め部108
は、橈骨Rのある側面部L2に当接する。
この状態で、装置本体10の裏面部119は、橈骨Rと尺骨Uを跨ぐ感じになる。これ
とともに、回転止め部108と裏面部119との屈曲部分109から回転止め部108に
かけては、橈骨Rに当接する感じになる。このように、回転止め部108と裏面部119
とは、約115°という解剖学的に理想的な角度をなしているため、装置本体10を矢印
Aまたは矢印Bの方向に回そうとしても、装置本体10は、腕の周りで不必要にずれるこ
とがない。
また、裏面部119及び回転止め部108によって腕の回りの片側2ヵ所で装置本体1
0の回転を規制するだけである。このため、腕が細くても、裏面部119及び回転止め部
108は確実に腕に接するので、回転止め効果が確実に得られる。さらに、腕が太くても
窮屈な感じがない。
In the 6 o'clock direction of the
The
Is in contact with the side surface portion L2 having the rib R.
In this state, the
Is an anatomically ideal angle of about 115 °, so that even if the
In addition, the apparatus
It only regulates zero rotation. For this reason, even if the arm is thin, the
図5は、実施形態の脈拍センサ30の断面図である。
図5において、脈拍センサ30は、そのケース体としてのセンサ枠36の裏側に裏蓋4
08が被されることによって、内側に部品収納空間400が構成されている。部品収納空
間400の内部には、回路基板35が配置されている。回路基板35には、LED31、
フォトトランジスタ32、その他の電子部品が実装されている。脈拍センサ30には、ブ
ッシュ493によってケーブル20の端部が固定され、ケーブル20の各配線は、各回路
基板35のパターン上にはんだ付けされている。ここで、脈拍センサ30は、ケーブル2
0が指の根元側から装置本体10の側に引き出されるようにして指に取り付けられる。し
たがって、LED31及びフォトトランジスタ32は、指の長さ方向に沿って配列される
ことになり、そのうち、LED31は指の先端側に位置し、フォトトランジスタ32は指
の根元の方に位置する。このように配置すると、外光がフォトトランジスタ32に届きに
くいという効果がある。
FIG. 5 is a cross-sectional view of the
In FIG. 5, the
By covering 08, the
A
It is attached to the finger so that 0 is pulled out from the base side of the finger to the apparatus
脈拍センサ30では、センサ枠36の上面部分(実質的な脈波信号検出部)にガラス板
からなる透光板34によって光透過窓が形成されている。そして、この透光板34に対し
て、LED31及びフォトトランジスタ32は、それぞれ発光面及び受光面を透光板34
の方に向けている。このため、透光板34の外側表面441(指表面との接触面/センサ
面)に指表面を密着させると、LED31は、指表面の側に向けて光を発する。これとと
もに、フォトトランジスタ32は、LED31が発した光のうち指の側から反射してくる
光を受光可能である。ここで、透光板34の外側表面441と指表面との密着性を高める
目的に、透光板34の外側表面441は、その周囲部分461から突出している構造にな
っている。
In the
For those who are For this reason, when the finger surface is brought into close contact with the outer surface 441 (contact surface / sensor surface with the finger surface) of the
本実施形態では、LED31として、InGaN系(インジウム−ガリウム−窒素系)
の青色LEDを用いてあり、その発光スペクトルは、450nmに発光ピークを有してい
る。さらにLED31の発光波長領域は、350nmから600nmまでの範囲にある。
かかる発光特性を有するLED31に対応させて、本例では、フォトトランジスタ32と
して、GaAsP系(ガリウム−砒素−リン系)のフォトトランジスタを用いている。フ
ォトトランジスタ32自身の受光波長領域は、主要感度領域が300nmから600nm
までの範囲にあって、300nm以下にも感度領域がある。
In the present embodiment, the
Blue LED, and its emission spectrum has an emission peak at 450 nm. Furthermore, the emission wavelength region of the
In this example, a GaAsP-based (gallium-arsenic-phosphorus-based) phototransistor is used as the
There is also a sensitivity region at 300 nm or less.
このように構成した脈拍センサ30を、センサ固定用バンド40によって指の根元に装
着し、この状態で、LED31から指に向けて光を照射すると、この光が血管に届いて血
液中のヘモグロビンによって光の一部が吸収され、一部が反射する。指(血管)から反射
してきた光は、フォトトランジスタ32によって受光され、その受光量変化が血量変化(
血液の脈波)に対応する。すなわち、血量が多いときには、反射光が弱くなる一方、血量
が少なくなると、反射光が強くなるので、反射光強度の変化を検出すれば、脈拍数を含む
各種生体情報などを計測できる。
When the
Corresponding to blood pulse wave). That is, when the blood volume is large, the reflected light is weakened, while when the blood volume is small, the reflected light becomes strong. Therefore, if a change in the reflected light intensity is detected, various biological information including the pulse rate can be measured.
また、本実施形態では、LED31の発光波長領域とフォトトランジスタ32の受光波
長領域との重なり領域である約300nmから約600nmまでの波長領域、すなわち、
約700nm以下の波長領域における検出結果に基づいて生体情報を表示する。
このような構成を採っている理由は、外光が指の露出部分にあたっても、外光に含まれ
る光のうち波長領域が700nm以下の光は、指を導光体としてフォトトランジスタ32
(受光部)にまで到達しないからである。これは、外光に含まれる波長領域が700nm
以下の光は、指を透過しにくい傾向にあるためである。したがって、外光がセンサ固定用
バンド40で覆われていない指の部分に照射されても、指を通ってフォトトランジスタ3
2まで届かず、測定結果に影響を与えることがないのである。
また、約700nm以下の波長領域の光を利用して、脈波情報を得ているので、血量変
化に基づく脈波信号のS/N比が高い。この理由としては、血液中のヘモグロビンは、波
長が300nmから700nmまでの光に対する吸光係数が従来の検出光である波長が8
80nmの光に対する吸光係数に比して数倍〜約100倍以上大きいからと考えられる。
したがって、血量変化に感度よく変化するので、血量変化に基づく脈波の検出率(S/N
比)が高くなるのであると考えられる。
In the present embodiment, the wavelength region from about 300 nm to about 600 nm, which is the overlapping region of the light emission wavelength region of the
Biological information is displayed based on the detection result in a wavelength region of about 700 nm or less.
The reason for adopting such a configuration is that, even when external light is exposed to the finger, light having a wavelength region of 700 nm or less out of the light included in the external light has the finger as a light guide and the
This is because it does not reach (light receiving part). This is because the wavelength region included in external light is 700 nm.
This is because the following light tends to hardly pass through the finger. Therefore, even if external light is applied to the finger portion not covered with the
It does not reach 2 and does not affect the measurement result.
Further, since pulse wave information is obtained using light in a wavelength region of about 700 nm or less, the S / N ratio of the pulse wave signal based on the blood volume change is high. The reason for this is that hemoglobin in blood has an absorption coefficient of 8 for light having a wavelength of 300 nm to 700 nm, which is a conventional detection light.
This is considered to be several times to about 100 times or more larger than the extinction coefficient for light of 80 nm.
Therefore, since the blood volume changes sensitively, the pulse wave detection rate based on the blood volume change (S / N
Ratio) is considered to be high.
図6は、制御部周辺の概要構成ブロック図である。
制御部5は、大別すると、脈拍センサ30からの入力結果に基づいて脈拍数などを求め
る脈波データ処理部500と、体動センサ302からの入力結果に基づいてピッチを求め
るピッチデータ処理部501と、動作クロック信号を生成するクロック生成部502と、
制御部全体を制御するコントロール部503と、が構成されている。
脈波データ処理部500は、大別すると、脈波信号増幅回路303と、脈波波形整形回
路306と、を独自に備え、ピッチデータ処理部501と共有して信号処理回路(DSP
)305を備えている。
脈波信号増幅回路303は、脈拍センサ30の出力である脈波信号を増幅して脈波増幅
信号を信号処理回路305および脈波波形整形回路306に出力する。
脈波波形整形回路306は、脈波増幅信号の波形整形を行ってコントロール部503に
出力する。
FIG. 6 is a schematic configuration block diagram around the control unit.
The
And a control unit 503 for controlling the entire control unit.
The pulse wave
305.
The pulse wave signal amplification circuit 303 amplifies the pulse wave signal that is the output of the
The pulse wave waveform shaping circuit 306 shapes the waveform of the pulse wave amplification signal and outputs it to the control unit 503.
脈波データ処理部500における信号処理回路305は、脈波増幅信号の信号処理を行
って脈波データとしてコントロール部503に出力する。
ピッチデータ処理部501は、大別すると、体動信号増幅回路304と、体動波形整形
回路307と、を独自に備え、上述したように脈波データ処理部500と共有して信号処
理回路305を備えている。
体動信号増幅回路304は、体動センサ302の出力である体動信号を増幅して体動増
幅信号を信号処理回路305および体動波形整形回路307に出力する。
体動波形整形回路307は、体動増幅信号の波形整形を行ってコントロール部503に
出力する。
ピッチデータ処理部501における信号処理回路305は、体動増幅信号の信号処理を
行って体動データとしてコントロール部503に出力する。
The
The pitch data processing unit 501 roughly includes a body motion signal amplifying circuit 304 and a body motion
The body motion signal amplification circuit 304 amplifies the body motion signal that is the output of the body motion sensor 302 and outputs the body motion amplification signal to the
The body motion
The
クロック生成部502は、大別すると、発振回路312および分周回路313を備えて
いる。
発振回路312は、水晶発振器などを備え、コントロール部503にクロック信号を基
準動作クロックとして供給するとともに、クロック信号から計時用クロック信号を生成さ
せるべく、分周回路313に供給する。
分周回路313は、供給されたクロック信号を分周して、各種の計時用クロック信号を
生成してコントロール部503に供給する。
コントロール部503は、大別すると、MPU308と、RAM309と、ROM31
0と、通信部311と、を備えている。
The
The
The frequency dividing circuit 313 divides the supplied clock signal, generates various clock signals for timing, and supplies them to the control unit 503.
The control unit 503 is roughly divided into an
0 and a communication unit 311.
MPU308は、ROM310内に格納された制御プログラムに基づいて制御部5全体
、ひいては、生体情報処理装置1全体を制御する。
RAM309は、脈波データ、体動データを含む各種データを一時的に格納し、作業領
域として用いられる。
ROM310は、MPU308、ひいては、生体情報処理装置1全体を制御するための
制御プログラムをあらかじめ格納している。
通信部311は、MPU308の制御の下、通信用コネクタを介して接続された外部機
器と、データの送受信を行う。すなわち、外部機器に測定データを出力したり、外部機器
から当該生体情報処理装置1の設定データの入力をしたりすることが可能となっている。
The
The
The ROM 310 stores in advance a control program for controlling the
The communication unit 311 transmits / receives data to / from an external device connected via a communication connector under the control of the
ここで、信号処理回路305について詳細に説明する。
図7は、信号処理回路305の概要構成ブロック図である。
信号処理回路305は、大別すると、入力された脈波増幅信号あるいは体動増幅信号の
A/D変換を行って原脈波データあるいは体動データとして出力するA/D変換回路30
5Aと、原脈波データおよび体動データが入力され、体動データに基づいて原脈波データ
に含まれるノイズ成分(体動成分)を除去して脈波データとして出力する適応フィルタ回
路305Bと、を備えている。
Here, the
FIG. 7 is a schematic configuration block diagram of the
The
5A and an
図8は、適応フィルタ回路の原理構成ブロック図である。
適応フィルタ回路305Bは、あるタイミングで入力された体動データx(k)および
インパルス応答hに基づいて同一タイミングで入力された原脈拍データm(k)に含まれ
ていると推定されるノイズ、すなわち、推定ノイズデータy(k)を生成するフィルタ部
401と、入力された原脈波データmから推定ノイズデータy(k)を減算して目的デー
タである脈波データe(k)として出力する減算部402と、脈波データe(k)に基づ
いてステップサイズμを含むフィルタ係数を設定するフィルタ係数設定部403と、を備
えている。
上記構成により、適応フィルタ回路305Bのフィルタ部401は、入力された体動デ
ータx(k)およびインパルス応答hに基づいて原脈拍データm(k)に含まれていると
推定されるノイズ、すなわち、推定ノイズデータy(k)を生成し、減算部402に出力
する。
減算部402は、入力された原脈波データmから推定ノイズデータy(k)を減算して
目的データである脈波データe(k)として出力する。
これと並行して、フィルタ係数設定部403は、脈波データe(k)に基づいてステッ
プサイズμを含むフィルタ係数を設定する。
FIG. 8 is a block diagram showing the principle configuration of the adaptive filter circuit.
The
With the above configuration, the
The
In parallel with this, the filter
ここで、フィルタ係数設定部403におけるステップサイズμの設定について検討する
。
ステップサイズμは、をより小さくすると、フィルタの重みの補正は、各サンプルに対
して、より小さくなり、誤差は、ゆっくり減っていくこととなる。一方、ステップサイズ
μを大きくすると、各ステップに対する重みは大きくなり、誤差は急激に小さくなるが、
結果の誤差は、理想的な解に近付かない、すなわち、集束しなくなる可能性がある。
したがって、良い収束比と安定性を確保するため、所定の範囲で最適なステップサイズ
μを選択する必要がある。
そこで、発明者らは、最適なステップサイズμの設定について検討するために、後述す
る複数種類の運動毎にサンプリングしたデータに基づいて、重み付き平均を取るときの重
みであるタップ係数パラメータTAP、ステップサイズμを設定するためのX軸加速度に
対応するパラメータαxおよびパラメータβx、ステップサイズμを設定するためのY軸
−Z軸合成加速度に対応するパラメータαyzおよびパラメータβyzを適宜変更しなが
ら、脈の検出率およびフィルタによるS/Nの向上割合について検討した。
Here, the setting of the step size μ in the filter
As step size μ becomes smaller, the correction of the filter weight will be smaller for each sample, and the error will slowly decrease. On the other hand, when the step size μ is increased, the weight for each step increases and the error decreases rapidly.
The resulting error may not be close to the ideal solution, i.e. unfocused.
Therefore, in order to ensure a good convergence ratio and stability, it is necessary to select an optimal step size μ within a predetermined range.
Therefore, in order to examine the setting of the optimum step size μ, the inventors tap the tap coefficient parameter TAP, which is a weight when taking a weighted average, based on data sampled for each of a plurality of types of exercises described later. While appropriately changing the parameter αx and parameter βx corresponding to the X-axis acceleration for setting the step size μ and the parameter αyz and parameter βyz corresponding to the Y-axis / Z-axis combined acceleration for setting the step size μ, the pulse The detection rate and the S / N improvement rate by the filter were examined.
以下、詳細に説明する。
運動種類としては、以下の5種類について検討した。
(運動種類1)正常歩行
脈とピッチ(体動)が重ならなかった正常な歩行運動である。
(運動種類2)正常走行
脈とピッチ(体動)が重ならなかった正常な走行運動である。
(運動種類3)重なり運動
脈とピッチ(体動)が重なってしまう重なりが生じる運動であり、例えば、歩行運動、
スポーツ心臓を有するユーザの運動等が含まれる。
(運動種類4)握り運動
体動センサである加速度センサを腕に装着している場合に、当該腕を固定した状態で行
う運動であり、加速度にノイズが現れずに、脈にノイズが含まれる運動である。例えば、
バイクこぎ運動、手すりトレッドミルによる運動などが含まれる。
(運動種類5)脈あるいはピッチの急変運動
脈拍数あるいはピッチ(体動)が急激に変化して特徴的なスペクトルが出にくい運動で
ある。例えば、坂道における運動、インターバル運動、階段の昇り降りの運動などが含ま
れる。
なお、本検討においては、この脈あるいはピッチの急変運動については、インターバル
運動および階段の昇り降りの運動について検討した。
Details will be described below.
The following five types of exercise were examined.
(Exercise Type 1) Normal Walking Normal walking exercise in which the pulse and pitch (body motion) do not overlap.
(Exercise type 2) Normal running This is a normal running exercise in which the pulse and pitch (body motion) do not overlap.
(Exercise type 3) Overlapping movements Overlapping movements in which the pulse and pitch (body motion) overlap, such as walking movements,
This includes the exercise of a user having a sports heart.
(Exercise type 4) Gripping exercise When an acceleration sensor, which is a body motion sensor, is worn on the arm, the exercise is performed with the arm fixed, and the noise does not appear in the acceleration and the pulse contains noise It is exercise. For example,
This includes exercises by motorcycle rowing and handrail treadmills.
(Exercise type 5) Pulse or pitch sudden change exercise This is an exercise in which the pulse rate or pitch (body motion) changes abruptly and a characteristic spectrum is hard to appear. For example, a motion on a slope, an interval motion, and a motion of climbing up and down stairs are included.
In this study, we examined the interval motion and the stair climbing / falling motion for the sudden movement of the pulse or pitch.
次にステップサイズμについて説明する。
ステップサイズμは、次式により表される。
μ=α/(β+P(n))
ここで、P(n)=Σx(n)^2
Pは、パワー、nはデータ数、xはノイズ成分であり、n=0、すなわち、
P(0)=TAPとなる。
Next, the step size μ will be described.
The step size μ is expressed by the following equation.
μ = α / (β + P (n))
Where P (n) = Σx (n) ^ 2
P is power, n is the number of data, x is a noise component, and n = 0, that is,
P (0) = TAP.
図9は、各パラメータの設定値の説明図である。
本検討においては、タップ係数パラメータTAP、パラメータαx、パラメータβx、
パラメータαyzおよびパラメータβyzのそれぞれについてあらかじめ品質工学によっ
て大まかな傾向をつかんだ上で、図9に示すように、おのおの3つの値を設定して、脈の
検出率およびフィルタによるS/Nの向上割合についてデータを計測した。
脈の検出率とは、全体の計測データに対して正しい脈が検出できた割合であり、次式に
より表される。
検出率=(脈検出データ数/計測データ数)
また、フィルタによるS/Nの向上割合(改善率)とは、
向上割合=フィルタリング後のパワー比SN3/フィルタリング前のパワー比SN
3
ここで、パワー比SN3は、FFTの結果に基づいて次式により表される。
SN3=脈拍数に相当する周波数およびその前後の周波数のパワーの和
FIG. 9 is an explanatory diagram of the setting values of each parameter.
In this study, tap coefficient parameter TAP, parameter αx, parameter βx,
After grasping a rough tendency by quality engineering in advance for each of the parameter αyz and the parameter βyz, as shown in FIG. 9, three values are set, and the pulse detection rate and the S / N improvement rate by the filter are set. The data was measured.
The pulse detection rate is a ratio at which a correct pulse is detected with respect to the entire measurement data, and is expressed by the following equation.
Detection rate = (number of pulse detection data / number of measurement data)
Also, the S / N improvement rate (improvement rate) by the filter is
Improvement ratio = power ratio SN3 after filtering / power ratio SN before filtering
3
Here, the power ratio SN3 is expressed by the following equation based on the result of FFT.
SN3 = the sum of the power of the frequency corresponding to the pulse rate and the frequencies before and after that
図10は、正常歩行時の検出率の説明図である。
図11は、正常歩行時のS/Nの向上割合(改善率)の説明図である。
図12は、正常走行時の検出率の説明図である。
図13は、正常走行時のS/Nの向上割合(改善率)の説明図である。
図14は、重なり運動時の検出率の説明図である。
図15は、重なり運動時のS/Nの向上割合(改善率)の説明図である。
図16は、握り運動時の検出率の説明図である。
図17は、握り運動時のS/Nの向上割合(改善率)の説明図である。
図18は、脈またはピッチ(体動)急変運動(インターバル)時の検出率の説明図であ
る。
図19は、脈またはピッチ(体動)急変運動(インターバル)時のS/Nの向上割合の
説明図である。
図20は、脈またはピッチ(体動)急変運動(階段)時の検出率の説明図である。
図21は、脈またはピッチ(体動)急変運動(階段)時のS/Nの向上割合の説明図で
ある。
FIG. 10 is an explanatory diagram of the detection rate during normal walking.
FIG. 11 is an explanatory diagram of the S / N improvement rate (improvement rate) during normal walking.
FIG. 12 is an explanatory diagram of the detection rate during normal running.
FIG. 13 is an explanatory diagram of an improvement rate (improvement rate) of S / N during normal running.
FIG. 14 is an explanatory diagram of the detection rate during the overlapping movement.
FIG. 15 is an explanatory diagram of the S / N improvement rate (improvement rate) during the overlapping movement.
FIG. 16 is an explanatory diagram of a detection rate during a gripping exercise.
FIG. 17 is an explanatory diagram of an improvement ratio (improvement rate) of S / N during a gripping exercise.
FIG. 18 is an explanatory diagram of a detection rate during a pulse or pitch (body motion) sudden change exercise (interval).
FIG. 19 is an explanatory diagram of an improvement ratio of S / N during a pulse or pitch (body motion) sudden change exercise (interval).
FIG. 20 is an explanatory diagram of a detection rate during a pulse or pitch (body motion) sudden change exercise (step).
FIG. 21 is an explanatory diagram of an improvement ratio of S / N during a pulse or pitch (body motion) sudden change exercise (stairs).
例えば、検出率については、図12に示すように、正常走行時においては、タップ係数
パラメータTAPについては、値が小さくなると検出率が向上し、パラメータαxおよび
パラメータβxについては、値が小さくなると検出率が低下し、パラメータαyzおよび
パラメータβyzについては、中間値が最も検出率が向上していることがわかる。
なお、図12中、旧と記載している値は、タップ係数パラメータTAPを同様に変えた
場合の従来の比較例である。
また、S/Nの向上割合(改善率)については、図13に示すように、正常走行時にお
いては、タップ係数パラメータTAPについては、中間値が最も改善率が向上し、パラメ
ータαxおよびパラメータβxについては、値が小さくなると改善率が低下し、パラメー
タαyzおよびパラメータβyzについては、中間値が最も検出率が向上していることが
わかる。
なお、図13中、旧と記載している値は、タップ係数パラメータTAPを同様に変えた
場合の従来の比較例である。
For example, as shown in FIG. 12, the detection rate of the tap coefficient parameter TAP is improved when the value is small, and the detection rate is decreased when the values of the parameter αx and the parameter βx are small, as shown in FIG. It can be seen that the detection rate of the parameter αyz and the parameter βyz is most improved with respect to the parameter αyz and the parameter βyz.
In addition, the value described as old in FIG. 12 is a conventional comparative example when the tap coefficient parameter TAP is similarly changed.
As for the S / N improvement rate (improvement rate), as shown in FIG. 13, during normal running, the intermediate value for the tap coefficient parameter TAP has the highest improvement rate, and the parameter αx and the parameter βx As for the parameter α, as the value becomes smaller, the improvement rate decreases, and for the parameter αyz and the parameter βyz, it can be seen that the intermediate value has the highest detection rate.
In addition, the value described as old in FIG. 13 is a conventional comparative example when the tap coefficient parameter TAP is similarly changed.
図10ないし図21の結果に基づけば、握り運動以外においては、以下の場合に検出率
、改善率が向上することが定性的にわかった。
パラメータαx→小
パラメータβx→大
パラメータαyz→大
パラメータβyz→大
また、握り運動においては、以下の場合に検出率が向上することがわかった。
パラメータαx→大
パラメータβx→小
パラメータαyz→小
パラメータβyz→小
Based on the results of FIGS. 10 to 21, it was qualitatively understood that the detection rate and the improvement rate are improved in the following cases except for the gripping motion.
Parameter αx → Small Parameter βx → Large Parameter αyz → Large Parameter βyz → Large In addition, it was found that in the gripping motion, the detection rate was improved in the following cases.
Parameter αx → Large Parameter βx → Small Parameter αyz → Small Parameter βyz → Small
したがって、フィルタ係数設定部403は、図10ないし図21に示した結果に基づい
て、適切にタップ係数パラメータTAP、パラメータαx、パラメータβx、パラメータ
αyzおよびパラメータβyzをユーザにより設定された運動の種類に応じて適宜設定す
るようになっている。
この結果、適応フィルタ回路305Bから出力されるノイズ除去脈波データe(k)は
、運動の種類に応じて、誤差としてのノイズが低減され、より正確な脈波データとして得
ることが可能となるのである。
Therefore, the filter
As a result, the noise-removed pulse wave data e (k) output from the
図22は、適応フィルタ回路の動作説明図である。
図22(A)は、原脈波データm(k)の説明図である。
図22(A)において、上部は、原脈波データm(k)に対応する脈波信号の波形図で
あり、下部は、FFT処理後の原脈波データm(k)のスペクトル図(縦軸パワー、横軸
周波数)である。
また、図22(B)は、フィルタ部により生成されるX軸方向推定ノイズデータy(k
)xの説明図である。
図22(B)において、上部は、X軸方向推定ノイズデータy(k)xに対応するX軸
方向推定ノイズ信号の波形図であり、下部は、FFT処理後の推定ノイズデータy(k)
xのスペクトル図(縦軸パワー、横軸周波数)である。
適応フィルタ回路のフィルタ部401は、図22(B)に示すX軸方向推定ノイズデー
タy(k)xを生成し、減算部402に出力する。
これにより、減算部402は、原脈波データm(k)からX軸方向推定ノイズデータy
(k)xを減算し、X軸方向ノイズ除去脈波データe(k)xが得られる。
FIG. 22 is an explanatory diagram of the operation of the adaptive filter circuit.
FIG. 22A is an explanatory diagram of the original pulse wave data m (k).
In FIG. 22A, the upper part is a waveform diagram of a pulse wave signal corresponding to the original pulse wave data m (k), and the lower part is a spectrum diagram (vertical) of the original pulse wave data m (k) after FFT processing. Axis power, horizontal axis frequency).
FIG. 22B shows X-axis direction estimated noise data y (k) generated by the filter unit.
) It is explanatory drawing of x.
In FIG. 22B, the upper part is a waveform diagram of an X-axis direction estimated noise signal corresponding to X-axis direction estimated noise data y (k) x, and the lower part is estimated noise data y (k) after FFT processing.
It is a spectrum figure (vertical axis power, horizontal axis frequency) of x.
The
As a result, the
(K) x is subtracted to obtain X-axis direction noise-removed pulse wave data e (k) x.
図22(C)は、X軸方向ノイズ除去脈波データe(k)xの説明図である。
図22(C)において、上部は、X軸方向ノイズ除去脈波データe(k)xに対応する
脈波信号の波形図であり、下部は、FFT処理後のX軸方向ノイズ除去脈波データe(k
)xのスペクトル図(縦軸パワー、横軸周波数)である。
図22(D)は、ノイズ除去脈波データe(k)の説明図である。
図22(D)において、上部は、ノイズ除去脈波データe(k)に対応する脈波信号の
波形図であり、下部は、FFT処理後のノイズ除去脈波データe(k)のスペクトル図(
縦軸パワー、横軸周波数)である。
上述したのと同様にして、適応フィルタ回路305Bにおいて、Y軸方向推定ノイズデ
ータy(k)yおよびZ軸方向推定ノイズデータy(k)z(あるいはY軸−Z軸合成推
定ノイズデータy(k)y−z)をX軸方向ノイズ除去脈波データe(k)xから除去す
ることにより、図22(D)に示すように、最終的なノイズ除去脈波データe(k)を得
ることとなる。
FIG. 22C is an explanatory diagram of the X-axis direction noise-removed pulse wave data e (k) x.
In FIG. 22C, the upper part is a waveform diagram of a pulse wave signal corresponding to X-axis direction noise-removed pulse wave data e (k) x, and the lower part is X-axis direction noise-removed pulse wave data after FFT processing. e (k
) X spectrum diagram (vertical axis power, horizontal axis frequency).
FIG. 22D is an explanatory diagram of the noise-removed pulse wave data e (k).
In FIG. 22D, the upper part is a waveform diagram of a pulse wave signal corresponding to the noise-removed pulse wave data e (k), and the lower part is a spectrum diagram of the noise-removed pulse wave data e (k) after FFT processing. (
Vertical axis power, horizontal axis frequency).
In the same manner as described above, in the
ここで、具体的な消費カロリー量の算出動作説明に先立ち、本実施形態の消費カロリー
量算出方法について説明する。
まず、本実施形態の適用にあたり、前提条件として以下の要件を満たしているものとす
る。
・本実施形態では、消費カロリー量を酸素摂取量から算出しているため、脈拍数が
運動強度に比例するものとして取り扱える範囲内にあること。
Here, prior to description of a specific calculation operation of calorie consumption, the calorie consumption calculation method of the present embodiment will be described.
First, it is assumed that the following requirements are satisfied as prerequisites in the application of the present embodiment.
-In this embodiment, since the calorie consumption is calculated from the oxygen intake, the pulse rate is within a range that can be handled as being proportional to the exercise intensity.
脈拍数が低い場合、あるいは、高い場合には比例しない場合があるのは、運動量が少な
く脈拍数が低い場合には、脈拍数には心理的な影響が大きく現れ、酸素摂取能力の限界を
超えて脈拍数が高くなる場合があるからである。
・年齢、性別、運動能力などによる脈拍数の個人差が存在している。
また、以下の説明においては、安静時脈拍数とは、測定開始時の安静座位、かつ、脈拍
数安定状態で測定した最低脈拍数のこととしている。しかしながら、同一条件で安定的に
図れるのであれば、これに限られるものではない。
If the pulse rate is low or high, it may not be proportional. If the exercise rate is low and the pulse rate is low, the pulse rate has a significant psychological effect and exceeds the limit of oxygen uptake capacity. This is because the pulse rate may increase.
・ There are individual differences in pulse rate due to age, gender, exercise ability, etc.
Further, in the following description, the resting pulse rate is the lowest pulse rate measured in a resting position at the start of measurement and in a stable pulse rate state. However, the present invention is not limited to this as long as it can be achieved stably under the same conditions.
次に実施形態の動作について説明する。
図23は、実施形態の生体情報処理装置の消費カロリー量算出処理フローチャートであ
る。
まず、生体情報処理装置1のMPU308は、脈拍数HRを計測する(ステップS11
)。
Next, the operation of the embodiment will be described.
FIG. 23 is a flowchart of calorie consumption calculation processing of the biological information processing apparatus according to the embodiment.
First, the
).
ここで、脈拍数HRの計測について詳細に説明する。
まず、MPU308は、脈拍センサ30と体動センサ302の出力信号を取得する。
具体的には、脈拍センサ30は生体から脈波を検出し、検出した脈波信号を脈波信号増
幅回路303に出力する。脈波信号増幅回路303は、入力された脈波信号を増幅し、信
号処理回路305及び脈波波形整形回路306に出力する。脈波波形整形回路306は、
脈波信号を整形し、MPU308に出力する。
一方、体動センサ302は、ユーザの動きを検出し、検出した体動信号を体動信号増幅
回路304に出力する。体動信号増幅回路304は、体動信号を増幅し、信号処理回路3
05及び体動波形整形回路307に出力する。体動波形整形回路307は、体動信号Sx
を整形し、MPU308に出力される。
一方、信号処理回路305は、A/D変換回路305Aにより脈波信号Smおよび体動
信号SxをそれぞれA/D変換し、得られた原脈波データm(k)および体動データx(
k)を適応フィルタ回路305Bに出力するとともに、体動データx(k)をMPU30
8に出力する。
これにより適応フィルタ回路305Bは、上述した手順により、原脈波データm(k)
から推定ノイズデータy(k)を除去して、のノイズ除去脈波データe(k)をMPU3
08に出力する。
Here, the measurement of the pulse rate HR will be described in detail.
First, the
Specifically, the
The pulse wave signal is shaped and output to the
On the other hand, the body motion sensor 302 detects the movement of the user and outputs the detected body motion signal to the body motion signal amplification circuit 304. The body motion signal amplifier circuit 304 amplifies the body motion signal, and the
05 and the body motion
Is output to the
On the other hand, the
k) is output to the
8 is output.
Thereby, the
The estimated noise data y (k) is removed from the noise, and the noise-removed pulse wave data e (k) is converted into MPU3.
Output to 08.
続いてMPU308は、ノイズ除去脈波データe(k)および体動データx(k)に基
づいて高速フーリエ変換(FFT)処理を行い、ノイズ除去脈波データe(k)および体
動データx(k)のFFT処理の結果から、脈拍成分Fmおよび体動成分Ftを抽出する
。
次にMPU308は、体動成分の量が脈拍数算出の可否を判別するための所定のしきい
値よりも大きいか否かを判別する。
そして、体動成分の量が脈拍数算出の可否を判別するための所定のしきい値よりも大き
い場合には、今回の脈拍数については、体動成分が多すぎて不可能であるので、計測不能
とする。
一方、体動成分の量が脈拍数算出の可否を判別するための所定のしきい値以下である場
合には、脈拍成分Fmから体動成分Ftを除去したものを本来の脈拍成分Fmとする。
Subsequently, the
Next, the
And, if the amount of body motion component is larger than a predetermined threshold for determining whether or not the pulse rate can be calculated, since the current pulse rate is too much, it is impossible. Measurement is impossible.
On the other hand, when the amount of the body motion component is equal to or less than a predetermined threshold for determining whether or not the pulse rate can be calculated, the original pulse component Fm is obtained by removing the body motion component Ft from the pulse component Fm. .
具体的には、
Fm=Fm−Ft
という処理を行う。すなわち、脈波信号だけに存在する周波数成分を取り出す。
In particular,
Fm = Fm-Ft
Perform the process. That is, a frequency component that exists only in the pulse wave signal is extracted.
そして、取り出された脈拍成分Fmの中の最大の周波数成分を脈拍スペクトルとする。
次にMPU308は、抽出した脈拍スペクトルの周波数に基づいて、脈拍数HRを算出
することとなる。
続いてMPU308は、現在の酸素摂取量VO2を(1)式により算出する(ステップ
S13)。この場合に、MPU308は、現在の酸素摂取量VO2を(1)式により算出
するに際し、上述したハリス・ベネディクト方程式により安静時酸素摂取量VO2res
t(=基礎代謝量)を算出する。
And let the largest frequency component in the extracted pulse component Fm be a pulse spectrum.
Next, the
Subsequently, the
t (= basal metabolic rate) is calculated.
そして、算出した安静時酸素摂取量VO2restに基づいて、現在の酸素摂取量VO2
を(4)式により算出する。
ステップS17)。
具体的には、(2)式により消費カロリー量Cを算出する。
Is calculated by equation (4).
Step S17).
Specifically, the calorie consumption C is calculated by equation (2).
そして、この運動状態を1時間続けた場合には、総カロリー消費量CTとして、
CT=C×60
を算出し、算出結果である総カロリー消費量CT(kcal/h)が、図4に示すように
、液晶表示装置13に表示されることとなる。
And when this exercise state is continued for 1 hour, as the total calorie consumption CT,
CT = C × 60
, And the total calorie consumption CT (kcal / h) as the calculation result is displayed on the liquid
以上の説明のように、本実施形態によれば、脈拍信号(脈拍データ)から体動成分(体
動データ;ノイズ成分)を除去するに際し、運動の種類によって、最適な適応フィルタ回
路のパラメータを設定するので、運動の種類に影響されず、正確な脈拍数を算出すること
が可能となる。
この結果、脈拍数から運動に伴うカロリー消費量を自動的に算出するに際し、より正確
に、かつ、専門的知識及び複雑で高価な測定機器を必要とせずにユーザは自己が行ってい
る運動のカロリー消費量を把握することができる。
また、脈拍数の測定が行えれば、演算処理だけでカロリー消費量を算出することができ
るので、装置の小型化および製造コストの低減が図れる。
さらに、カロリー消費量の算出には、相対酸素摂取量を用いているので、各ユーザの個
人差、すなわち、各ユーザの体力差を考慮した誤差の少ないカロリー消費量を算出するこ
とができる。
As described above, according to the present embodiment, when removing a body motion component (body motion data; noise component) from a pulse signal (pulse data), an optimal adaptive filter circuit parameter is determined depending on the type of motion. Since it is set, it is possible to calculate an accurate pulse rate regardless of the type of exercise.
As a result, when automatically calculating calorie consumption associated with exercise from the pulse rate, the user is more accurate and without the need for specialized knowledge and complicated and expensive measuring equipment, Calorie consumption can be grasped.
Further, if the pulse rate can be measured, the calorie consumption can be calculated only by the arithmetic processing, so that the apparatus can be downsized and the manufacturing cost can be reduced.
Furthermore, since the relative oxygen intake is used to calculate the calorie consumption, it is possible to calculate the calorie consumption with little error in consideration of individual differences among users, that is, differences in physical strength among users.
以上の説明においては、生体情報処理装置を制御するための制御プログラムがあらかじ
めROMに記憶されている場合について説明したが、各種磁気ディスク、光ディスク、メ
モリカードなどの記録媒体に制御用プログラムをあらかじめ記録し、これらの記録媒体か
ら読み込み、インストールするように構成することも可能である。また、通信インターフ
ェースを設け、インターネット、LANなどの通信ネットワークを介して制御用プログラ
ムをダウンロードし、インストールして実行するように構成することも可能である。
In the above description, the case where the control program for controlling the biological information processing apparatus is stored in the ROM in advance has been described. However, the control program is recorded in advance on a recording medium such as various magnetic disks, optical disks, and memory cards. However, it is also possible to read and install from these recording media. It is also possible to provide a communication interface, download the control program via a communication network such as the Internet or LAN, install and execute the program.
以上の説明のように、本実施形態によれば、脈拍数から運動に伴うカロリー消費量を自
動的に算出するので、専門的知識及び複雑で高価な測定機器を必要とせずにユーザは自己
が行っている運動のカロリー消費量を容易に把握することができる。
また、脈拍数の測定が行えれば、演算処理だけでカロリー消費量を算出することができ
るので、装置の小型化および製造コストの低減が図れる。
さらに、カロリー消費量の算出には、相対酸素摂取量を用いているので、各ユーザの個
人差、すなわち、各ユーザの体力差を考慮した誤差の少ないカロリー消費量を算出するこ
とができる。
As described above, according to the present embodiment, the calorie consumption associated with exercise is automatically calculated from the pulse rate, so that the user does not need specialized knowledge and complicated and expensive measuring equipment. You can easily grasp the calorie consumption of the exercise you are doing.
Further, if the pulse rate can be measured, the calorie consumption can be calculated only by the arithmetic processing, so that the apparatus can be downsized and the manufacturing cost can be reduced.
Furthermore, since the relative oxygen intake is used to calculate the calorie consumption, it is possible to calculate the calorie consumption with little error in consideration of individual differences among users, that is, differences in physical strength among users.
1…生体情報処理装置、5…制御部、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…脈拍センサ、302…体動セン
サ、303…脈波信号増幅回路、304…体動信号増幅回路、305…信号処理回路、3
05A…A/D変換回路、305B…適応フィルタ回路、306…脈波波形整形回路、3
07…体動波形整形回路、308…MPU、309…RAM、310…ROM、311…
発振回路、312…分周回路、401…フィルタ部、402…減算部、403…フィルタ
係数設定部、500…脈波データ処理部、501…ピッチデータ処理部、502…クロッ
ク生成部、503…コントロール部。
DESCRIPTION OF
05A ... A / D conversion circuit, 305B ... adaptive filter circuit, 306 ... pulse waveform shaping circuit, 3
07 ... Body motion waveform shaping circuit, 308 ... MPU, 309 ... RAM, 310 ... ROM, 311 ...
Oscillating circuit, 312... Frequency dividing circuit, 401... Filtering unit, 402... Subtracting unit, 403 ... Filter coefficient setting unit, 500 ... Pulse wave data processing unit, 501 ... Pitch data processing unit, 502 ... Clock generation unit, 503 ... Control Department.
Claims (7)
処理装置であって、
脈波成分を検出し脈波検出信号を出力する脈波検出部と、
体動成分を検出し体動成分検出信号を出力する体動成分検出部と、
所定のフィルタ係数、前記脈波検出信号及び前記体動成分検出信号に基づいて前記脈波
検出信号から前記体動成分を除去する適応フィルタ部と、
前記運動の種類をユーザに入力させ、設定するための運動種類設定部と、
設定された前記運動の種類に応じて前記フィルタ係数を設定するフィルタ係数設定部と
、
を備えたことを特徴とする生体情報処理装置。 A biological information processing apparatus that is worn by a user and detects and processes biological information during exercise by the user,
A pulse wave detector that detects a pulse wave component and outputs a pulse wave detection signal;
A body motion component detector that detects the body motion component and outputs a body motion component detection signal;
An adaptive filter unit for removing the body motion component from the pulse wave detection signal based on a predetermined filter coefficient, the pulse wave detection signal and the body motion component detection signal;
An exercise type setting unit for allowing the user to input and set the type of exercise;
A filter coefficient setting unit for setting the filter coefficient according to the set type of exercise;
A biological information processing apparatus comprising:
前記フィルタ係数設定部において設定されるフィルタ係数は、ステップサイズであるこ
とを特徴とする生体情報処理装置。 The biological information processing apparatus according to claim 1,
The biological information processing apparatus, wherein the filter coefficient set in the filter coefficient setting unit is a step size.
前記体動成分検出部を構成するセンサは、ユーザの腕に装着される少なくとも2軸の加
速度センサであり、
前記体動成分を、前記加速度センサにより検出される加速度成分のうち前記腕の延在方
向の加速度成分、前記ユーザの手の甲に平行で、前記腕の延在方向に直交する方向の加速
度成分として検出することを特徴とする生体情報処理装置。 The biological information processing apparatus according to claim 1 or 2,
The sensor constituting the body movement component detection unit is an at least biaxial acceleration sensor worn on the user's arm,
The body movement component is detected as an acceleration component in an extension direction of the arm among acceleration components detected by the acceleration sensor, an acceleration component in a direction parallel to the back of the user's hand and perpendicular to the extension direction of the arm. A biological information processing apparatus characterized by:
前記適応フィルタ部の出力信号に基づいて、脈拍数を算出し、この算出した脈拍数に基
づいて酸素摂取量を算出し、この酸素摂取量に基づいて生体情報を算出することを特徴と
する生体情報処理装置。 The biological information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3,
Calculating a pulse rate based on an output signal of the adaptive filter unit; calculating an oxygen intake amount based on the calculated pulse rate; and calculating biological information based on the oxygen intake amount Information processing device.
算出される前記生体情報は、消費カロリーであることを特徴とする生体情報処理装置。 The biological information processing apparatus according to claim 4,
The biological information processing apparatus characterized in that the calculated biological information is calorie consumption.
出信号を出力する体動センサと、前記脈波検出信号から前記体動成分を除去する適応フィ
ルタと、を備え、ユーザに装着されて当該ユーザの生体情報を処理する生体情報処理装置
の制御方法であって、
前記ユーザが行う運動の種類を入力させ、設定するための運動種類設定過程と、
前記設定された運動の種類に応じて前記適応フィルタのフィルタ係数を設定するフィル
タ係数設定過程と、
を備えたことを特徴とする生体情報処理装置の制御方法。 A pulse wave sensor that detects a pulse wave component and outputs a pulse wave detection signal, a body motion sensor that detects a body motion component and outputs a body motion component detection signal, and removes the body motion component from the pulse wave detection signal An adaptive filter, and a control method of a biological information processing apparatus that is worn by a user and processes the biological information of the user,
An exercise type setting process for inputting and setting the type of exercise performed by the user;
A filter coefficient setting process for setting a filter coefficient of the adaptive filter according to the set type of exercise;
A control method for a biological information processing apparatus.
出信号を出力する体動センサと、前記脈波検出信号から前記体動成分を除去する適応フィ
ルタと、を備え、ユーザに装着されて当該ユーザの生体情報を処理する生体情報処理装置
をコンピュータにより制御するための制御プログラムであって、
前記ユーザが行う運動の種類を入力させて設定させ、
前記設定された運動の種類に応じて前記適応フィルタのフィルタ係数を設定させる、
ことを特徴とする制御プログラム。 A pulse wave sensor that detects a pulse wave component and outputs a pulse wave detection signal, a body motion sensor that detects a body motion component and outputs a body motion component detection signal, and removes the body motion component from the pulse wave detection signal A control program for controlling, by a computer, a biological information processing apparatus that is equipped with an adaptive filter and is mounted on a user and processes the biological information of the user,
Let the user input and set the type of exercise to be performed,
According to the set type of exercise, the filter coefficient of the adaptive filter is set.
A control program characterized by that.
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