JP5139106B2 - 脈波間隔計測装置及び計測方法 - Google Patents

Description

本発明は、脈波間隔計測装置及び計測方法に関する。

光電脈波センサは、光により脈波を計測するセンサである。光電脈波センサは、生体内に光を照射し、当該光の反射光又は透過光を計測する。生体内に光が照射されると、当該生体内のヘモグロビンにより当該光が吸収される。よって、反射光又は透過光の強度は、血液の量に応じて変動することになる。これは、反射光又は透過光の強度が、心拍に同期して変動することを意味する。よって、光電脈波センサは、反射光又は透過光を計測することにより、被験者の脈波を計測することができる。光電脈波センサは例えば、運動時の心拍数をモニタする用途等に用いられる。

脈波は、他の生体指標（例えば心電）に比べて、計測が比較的容易である。脈波センサは一般に、装着が簡単で、日常生活下での利用に適している。一方、脈波は、血管の収縮拡張や呼吸の乱れにより、その振幅や基線に大きな揺らぎが生じる事が多い。また、脈波は、体動によってセンサと生体との接触状態や生体内の血流が変化することで、その波形に大きな乱れが生じる事が知られている。脈波を計測する際には、以上のような利点及び欠点を十分に考慮する事が望まれる。なお、上述の心拍数は、脈波間隔を検出することで算出可能である。脈波間隔の検出精度には、脈波の揺らぎや乱れが大いに影響する。そのため、脈波を安定的に計測する手法や、脈波を安定的に計測できているか否かを判断する手法が必要とされる。

脈波センサは例えば、家庭内で手軽に睡眠状態や睡眠時の健康状態をモニタするための装置等に応用可能である。近年、このような装置の開発が精力的に進められている。特許文献１は、睡眠時に計測した脈波から脈拍間隔を算出し、脈拍間隔の周波数解析を行い、周波数解析の解析結果に基づいて睡眠状態の判定を行うような手法を開示している。当該手法では、脈波から算出された一連の脈拍間隔データを周波数スペクトル分布に変換し、当該周波数スペクトル分布から所定帯域の周波数成分を取り出し、当該周波数成分を積分して得られた値に基づいて睡眠状態の判定を行う。

特許文献１に記載の手法には、一連の脈拍間隔データ内にノイズが含まれると、周波数スペクトルに大きな影響が及ぶという問題がある。よって、当該手法を実行する際には、脈波の揺らぎや乱れに伴う脈拍間隔のノイズを、確実に除去しておく必要がある。

一方、特許文献２及び特許文献３は、脈波波形の乱れの検出方法を開示している。特許文献２に記載の方法では、標準波形を蓄積しておき、当該標準波形と観測波形との相関値を順次算出し、当該相関値に基づいて当該観測波形が正常波形か異常波形かを判定する。特許文献３に記載の方法では、複数の拍数分の脈波間隔を計測し、脈波間隔のばらつきに基づいて観測波形が正常波形か異常波形かを判定する。

しかし、特許文献２に記載の方法では、一波形の計測毎に、一拍分の波形の切り出しや波形間の相関演算等が必要となり、処理負荷が非常に大きくなる。特にセンサ内で処理を行う場合には、高性能な演算機が必要となるため、演算機が大きくなり、更には消費電力が大きくなるため、バッテリサイズも大きくなる。そのため、結果的にセンサの大型化につながってしまう。また、特許文献３に記載の方法では、複数の拍数分の脈波間隔を必要とするため、判定に時間がかかると共に、１波形毎に正常／異常を判定することが困難である。実際の脈波計測では、瞬間的な体動やノイズにより１波形のみが異常となるケースは多い。当該方法は、このようなケースに適切に対処することができない。特許文献２や特許文献３に記載の方法には、以上のような問題がある。
特開２００２−２９１７１０号公報 特開２００４−８９３１４号公報 特開２００１−１９８０９４号公報

本発明は、脈波計測に関する安定性をより少ない演算量にて各波形毎に判断することを課題とする。

本発明の実施例は例えば、被験者の脈波を検出する脈波検出部と、前記脈波の所定区間内における最大値及び最小値を検出する値検出部と、前記脈波の複数の区間に共通の１つ以上の内分比に基づいて、前記所定区間内における前記最大値と前記最小値との間の１つ以上の基準値を算出する基準値算出部と、前記脈波と前記１つ以上の基準値のいずれかとが交差するような、前記所定区間内における２つ以上の時刻を算出する時刻算出部と、前記所定区間内における各算出時刻と前記所定区間の前の区間内における対応する算出時刻との時間間隔を、前記脈波の脈波間隔として算出する脈波間隔算出部と、前記所定区間と前記所定区間の前の区間との間で算出された２つ以上の脈波間隔について、脈波間隔のばらつきを算出するばらつき算出部と、前記脈波間隔のばらつきに基づいて、前記脈波間隔の計測の安定性を判断する安定性判断部とを備えることを特徴とする脈波間隔計測装置である。

本発明の実施例は例えば、被験者の脈波を検出し、前記脈波の所定区間内における最大値及び最小値を検出し、前記脈波の複数の区間に共通の１つ以上の内分比に基づいて、前記所定区間内における前記最大値と前記最小値との間の１つ以上の基準値を算出し、前記脈波と前記１つ以上の基準値のいずれかとが交差するような、前記所定区間内における２つ以上の時刻を算出し、前記所定区間内における各算出時刻と前記所定区間の前の区間内における対応する算出時刻との時間間隔を、前記脈波の脈波間隔として算出し、前記所定区間と前記所定区間の前の区間との間で算出された２つ以上の脈波間隔について、脈波間隔のばらつきを算出し、前記脈波間隔のばらつきに基づいて、前記脈波間隔の計測の安定性を判断することを特徴とする脈波間隔計測方法である。

本発明により、脈波計測に関する安定性をより少ない演算量にて各波長毎に判断可能な脈波間隔計測装置及び計測方法が提供される。

以下、本発明の実施例を、図面に基づいて説明する。

（第１実施例）
図１は、第１実施例の脈波間隔計測装置１０１の機能構成図である。図１の脈波間隔計測装置１０１は、被験者の脈波を検出し、当該脈波の脈波間隔を算出する。図１の脈波間隔計測装置１０１は更に、当該脈波が正常か異常かを判定し、正常な脈波から算出された脈波間隔は正常データとして保存し、異常な脈波から算出された脈波間隔は異常データとして保存する。

図２及び図３はそれぞれ、図１の脈波間隔計測装置１０１の正面図及び側面図である。脈波間隔計測装置１０１はここでは、図２及び図３に示すように、装着型の脈波センサであり、腕時計のように手首に装着して使用する。脈波間隔計測装置１０１の正面及び側面には、図２に示すように、表示部１２１と、操作部１２２と、通信部１２３が設けられている。脈波間隔計測装置１０１の背面には、図３に示すように、被験者の脈波を検出する脈波検出部１１１が設けられている。

以下、図１に戻って説明を続ける。

図１の脈波間隔計測装置１０１は、脈波検出部１１１と、アンプフィルタ部１１２と、ゲイン調節部１１３と、加速度検出部１１４と、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１５と、解析部１１６と、記憶部１１７と、表示部１２１と、操作部１２２と、通信部１２３と、動作周波数切替部１２４と、バッテリ１２５と、バッテリ電圧監視部１２６と、制御部１２７とを備える。

脈波検出部１１１は、被験者の脈波を検出する機能部である。脈波検出部１１１はここでは、手首に光を照射する緑色ＬＥＤと、当該光の反射光を計測するフォトダイオードとを備える。反射光の強度は、毛細血管内の血流変化に応じて変動する。脈波検出部１１１は、反射光を計測することにより、被験者の脈波を計測することができる。このように、脈波間隔計測装置１０１はここでは、光電脈波センサとなっている。

アンプフィルタ部１１２は、脈波検出部１１１により検出された脈波波形を取り込み、当該脈波波形の増幅及びフィルタリングを行う機能部である。アンプフィルタ部１１２はここでは、上述のフォトダイオードから出力された電流を電圧に変換する電流電圧変換器と、該電圧を増幅する増幅器と、増幅された電圧をフィルタリングするハイパスフィルタ及びローパスフィルタとを備える。ハイパスフィルタのカットオフ周波数は例えば０．１Ｈｚであり、ローパスフィルタのカットオフ周波数は例えば５０Ｈｚである。

ゲイン調節部１１３は、上記脈波波形の検出状態に応じて、アンプフィルタ部１１２の増幅率を調節する機能部である。ゲイン調節部１１３はここでは、制御部１２７に入力された脈波波形の振幅を算出し、当該振幅と閾値との関係に基づいて、上記増幅器の増幅率を調節する。

加速度検出部１１４は、被験者の手首の動きに伴い変化する動的加速度、及び被験者の姿勢に応じて変化する静的加速度を検出する機能部である。加速度検出部１１４はここでは、３軸方向の−２ｇ〜＋２ｇの加速度を検出可能な加速度センサであり、脈波間隔計測装置１０１の本体内に搭載されている。

Ａ／Ｄ変換部１１５は、脈波検出部１１１により検出された脈波波形や、加速度検出部１１４により検出された加速度波形のＡ／Ｄ変換を行う機能部である。脈波波形はここでは、脈波検出部１１１により検出され、アンプフィルタ部１１２により増幅及びフィルタリングされ、Ａ／Ｄ変換部１１５によりＡ／Ｄ変換される。加速度波形はここでは、加速度検出部１１４により検出され、Ａ／Ｄ変換部１１５によりＡ／Ｄ変換される。

解析部１１６は、Ａ／Ｄ変換された脈波波形及び加速度波形を取り込み、当該脈波波形及び加速度波形を解析する機能部である。解析部１１６は例えば、上記加速度波形を解析し、被験者の体動量データを算出する体動量算出処理を行う。解析部１１６は更に、算出された体動量データを解析し、被験者が覚醒中か睡眠中かを判定する覚醒／睡眠判定処理を行う。解析部１１６は更に、上記脈波波形を解析し、上記脈波の脈波間隔データを算出する脈波間隔算出処理を行う。

記憶部１１７は、解析部１１６により導出された種々のデータを記憶するための機能部である。記憶部１１７には、体動量算出処理により算出された体動量データ、覚醒／睡眠判定処理により得られた判定結果や睡眠時間データ、脈波間隔算出処理により算出された脈波間隔データ等が記憶される。記憶部１１７は例えば、フラッシュメモリである。

ここで、体動量算出処理について説明する。

解析部１１６は先ず、３軸方向の加速度データを取得する。３軸方向の加速度データの例を、図４Ａに示す。解析部１１６は次に、３軸方向の加速度データの時間微分を行い、３軸方向の微分係数を導出する。３軸方向の微分係数の例を、図４Ｂに示す。解析部１１６は次に、３軸方向の微分係数のノルムである体動データ変動量を算出する。体動データ変動量の例を、図４Ｃに示す。解析部１１６は最後に、当該体動データ変動量の所定時間にわたる平均値である体動量を算出する。当該所定時間は例えば、１分間である。

続いて、覚醒／睡眠判定処理について説明する。

解析部１１６は先ず、体動判定を行う。当該体動判定において、解析部１１６は、体動データ変動量と閾値（体動閾値）とを比較し、閾値よりも大きい体動データ変動量の発生を体動の発生と判定する。体動閾値は例えば、０．０１Ｇである。解析部１１６は次に、覚醒／睡眠判定を行う。当該覚醒／睡眠判定において、解析部１１６は、体動の発生頻度と閾値（頻度閾値）とを比較し、体動の発生頻度が閾値以上である場合には、当該体動を覚醒中の体動と判定し、体動の発生頻度が閾値未満である場合には、当該体動を睡眠中の体動と判定する。また、解析部１１６は、体動の発生頻度が閾値以上であり、且つ、脈波間隔が過去の睡眠中の脈波間隔の平均値よりも長い場合には、当該体動を睡眠中の体動と判定してもよい。頻度閾値は例えば、５回／分である。

以上の覚醒／睡眠判定処理の様子が、図５に模式的に示されている。図５には、４つの期間Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４と、体動閾値０．０１Ｇと、頻度閾値５回／分とが示されている。期間Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４における体動の発生頻度は、２回，７回，６回，３回である。よって、期間Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４における体動は、睡眠中の体動，覚醒中の体動，覚醒中の体動，睡眠中の体動と判定される。このような場合、覚醒から睡眠に遷移した時刻が入眠時刻として検出され、睡眠から覚醒に遷移した時刻が覚醒時刻として検出される。そして、入眠時刻と覚醒時刻との差をとることで、睡眠時間が算出される。

なお、被験者が覚醒中か睡眠中かを判定する必要がない場合には、体動量算出処理及び覚醒／睡眠判定処理は不要である。この場合、解析部１１６は、上述の３つの処理のうち脈波間隔算出処理のみを行うことになる。なお、脈波間隔算出処理については後述する。

以下、図１に戻って説明を続ける。

表示部１２１は、出力用のＵＩ（User Interface）である。表示部１２１には例えば、時刻、睡眠時間、脈拍数、脈波計測状態、バッテリ状態、メモリ状態、通信状態等が表示される。表示部１２１は例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）である。

操作部１２２は、入力用のＵＩ（User Interface）である。操作部１２２には例えば、時刻モードと計測モードとを切り替えるためのモード切り替えボタンや、バックライトを点灯するためのバックライトボタン等が設けられている。

通信部１２３は、外部装置との通信を行うためのインタフェースである。通信部１２３は例えば、ＵＳＢポートである。外部装置の例としては、ＰＣ、ＰＤＡ端末、携帯電話機等が挙げられる。通信部１２３により、脈波の計測結果をＰＣのＨＤＤ内に保存したり、脈波の計測結果をＰＣ内の解析ソフトで解析したりすることが可能になる。

動作周波数切替部１２４は、動作モードに応じて動作周波数の切り替えを行う機能部である。操作部１２２によって動作モードが切り替えられると、動作周波数切替部１２４は動作周波数の切り替えを行う。

バッテリ１２５は、脈波間隔計測装置１０１の電源である。

バッテリ電圧監視部１２６は、バッテリ１２５の電圧を監視する機能部である。

制御部１２７は、脈波間隔計測装置１０１の制御を行う機能部である。制御部１２７は例えば、操作部１２２からの指示に応じて、所定の機能部に所定の処理要求を行う。当該指示の例としては、計測開始、計測終了、電源のＯＮ／ＯＦＦ等が挙げられる。

以下、解析部１１６が行う脈波間隔算出処理について説明する。図６は、脈波間隔算出処理に関する機能ブロックを示した機能ブロック図である。図７は、脈波間隔算出処理に関するフローチャート図である。

解析部１１６は、図６のように、サンプリング部２０１と、値検出部２０２と、基準値算出部２０３と、時刻算出部２０４と、脈波間隔算出部２０５と、ばらつき算出部２０６と、安定性判断部２０７と、脈波間隔出力部２０８とを備える。これらの機能ブロックの詳細については、図７のフローチャートと共に説明する。以下、図７のフローチャートについて説明する。

脈波間隔算出処理では先ず、サンプリング部２０１が、上記脈波から脈波データをサンプリングする（Ｓ１０１）。次に、値検出部２０２が、上記脈波の所定区間内における最大値及び最小値を検出する（Ｓ１０２）。図８には、上記脈波の所定区間Δ_Ｎ内における最大値Ｍ及び最小値ｍが図示されている。当該所定区間はここでは、所定のサンプリングポイントを中心とする約１秒の区間である。最大値及び最小値はここでは、所定区間においてサンプリングされた一連の脈波データから取得される。

次に、基準値算出部２０３が、上記所定区間内における上記最大値と上記最小値との間の１つ以上の基準値を算出する（Ｓ１０３）。各基準値は、上記最大値と上記最小値との間の１つの内分点に相当する。図８には、最大値Ｍと最小値ｍとの間の１つの内分点Ｘが図示されている。内分点Ｘの内分比は、３：１である。内分点Ｘの内分比を(Ｘ−ｍ)/(Ｍ−ｍ)と表す場合、内分点Ｘの内分比は０．７５と表される。基準値算出部２０３は、１つ以上の内分点を算出する際、最大値と最小値との差を振幅として算出し、当該振幅の１つ以上の内分点を算出する。図９には、３つの内分点Ｘ_１（内分比２：１），Ｘ_２（内分比３：１），Ｘ_３（内分比４：１）が図示されている。

解析部１１６は、Ｓ１０２及びＳ１０３の処理を、上記脈波の複数の区間について実行する。図８には、区間Δ_Ｎ，Δ_Ｎ＋１，Δ_Ｎ＋２，Δ_Ｎ＋３が図示されている。ここで、区間Δ_Ｎ，Δ_Ｎ＋１，Δ_Ｎ＋２，Δ_Ｎ＋３内の内分点の内分比は、いずれも３：１である。このように、基準値算出部２０３は、上記所定区間内において、上記脈波の複数の区間に共通の１つ以上の内分比に基づいて、上記最大値と上記最小値との間の１つ以上の内分点を算出する。図９には、共通の内分比２：１，３：１，４：１に基づいて算出した内分点Ｘ_１，Ｘ_２，Ｘ_３が図示されている。なお、解析部１１６は、後述のＳ１０４の処理も、上記脈波の複数の区間について実行する。

次に、時刻算出部２０４が、上記脈波と上記１つ以上の基準値のいずれかとが交差するような、上記所定区間内における２つ以上の時刻を算出する（Ｓ１０４）。各算出時刻は、上記脈波と上記１つ以上の基準値のいずれかとが交差するような、上記所定区間内における各交点の時刻に相当する。但し、ここでいう交点は、図７の処理が数値計算である関係上、数学的に厳密な交点である必要はない。時刻算出部２０４は例えば、上記脈波と上記基準値とが交差する時刻として、上記脈波と上記基準値との差の正負が入れ替わる時刻を算出してもよい。図９には、脈波波形と３つの基準値Ｘ_１，Ｘ_２，Ｘ_３との６つの交点Ｐ_１Ａ，Ｐ_２Ａ，Ｐ_３Ａ，Ｐ_１Ｂ，Ｐ_２Ｂ，Ｐ_３Ｂが図示されている。交点Ｐ_１Ａ，Ｐ_２Ａ，Ｐ_３Ａは、正極性の交点、即ち、傾きが正の脈波波形と基準値との交点である。交点Ｐ_１Ｂ，Ｐ_２Ｂ，Ｐ_３Ｂは、負極性の交点、即ち、傾きが負の脈波波形と基準値との交点である。Ｓ１０４の処理には、Ｓ１０１にてサンプリングされた脈波データと、Ｓ１０３にて算出された基準値とが利用される。

図９には、脈波波形と３つの基準値との６つの交点が示されている。時刻算出部２０４は、６つの交点の全てを検出してもよいし、６つの交点の内の２つ以上の交点を検出してもよい。時刻算出部２０４は例えば、正極性の交点Ｐ_１Ａ，Ｐ_２Ａ，Ｐ_３Ａのみを検出してもよい。これには、小さな極大領域（後述）の交点を誤って検出してしまうおそれが少なくなるという利点がある。一方、全ての交点を検出することには、算出する内分点の個数を減らして、内分点算出処理の処理負担を軽減できるという利点がある。時刻算出部２０４は、検出された各交点の時刻を算出する。時刻算出部２０４はここでは、上記６つの交点の全てを検出するとする。図９には、上記６つの交点Ｐ_１Ａ，Ｐ_２Ａ，Ｐ_３Ａ，Ｐ_１Ｂ，Ｐ_２Ｂ，Ｐ_３Ｂの時刻Ｔ_１Ａ，Ｔ_２Ａ，Ｔ_３Ａ，Ｔ_１Ｂ，Ｔ_２Ｂ，Ｔ_３Ｂが示されている。

次に、脈波間隔算出部２０５が、上記所定区間内における各算出時刻と上記所定区間の前の区間内における対応する算出時刻との時間間隔を、上記脈波の脈波間隔として算出する（Ｓ１０５）。各算出時間間隔は、上記所定区間内にある各交点の時刻と上記所定区間の前の区間内にある対応する交点の時刻との時間間隔に相当する。図９には、所定区間Δ_Ｎと、所定区間Δ_Ｎの前の区間Δ_Ｎ−１とが図示されている。区間Δ_Ｎ−１は、区間Δ_Ｎよりも過去の区間である。区間Δ_Ｎ−１にある交点Ｑ_１Ａ，Ｑ_２Ａ，Ｑ_３Ａ，Ｑ_１Ｂ，Ｑ_２Ｂ，Ｑ_３Ｂはそれぞれ、区間Δ_Ｎにある交点Ｐ_１Ａ，Ｐ_２Ａ，Ｐ_３Ａ，Ｐ_１Ｂ，Ｐ_２Ｂ，Ｐ_３Ｂに対応する。図９には、これら対応交点の時刻ｔ_１Ａ，ｔ_２Ａ，ｔ_３Ａ，ｔ_１Ｂ，ｔ_２Ｂ，ｔ_３Ｂが図示されている。脈波間隔算出部２０５は、時間間隔Ｔ_１Ａ−ｔ_１Ａ，Ｔ_２Ａ−ｔ_２Ａ，Ｔ_３Ａ−ｔ_３Ａ，Ｔ_１Ｂ−ｔ_１Ｂ，Ｔ_２Ｂ−ｔ_２Ｂ，Ｔ_３Ｂ−ｔ_３Ｂを、上記脈波の脈波間隔として算出する。このように、脈波間隔算出部２０５は、２つ以上の脈波間隔を算出する。脈波間隔算出部２０５はここでは、６つの脈波間隔を算出する。

次に、ばらつき算出部２０６が、上記所定区間と上記所定区間の前の区間との間で算出された上記２つ以上の脈波間隔について、脈波間隔のばらつきを算出する（Ｓ１０６）。ばらつき算出部２０６はここでは、上記２つ以上の脈波間隔の平均値を算出すると共に、脈波間隔のばらつきとして、上記２つ以上の脈波間隔の標準偏差を算出する。このように、ばらつき算出部２０６は、上記２つ以上の脈波間隔について、脈波間隔の平均値及び標準偏差を算出する。ばらつき算出部２０６はここでは、上記６つの脈波間隔について、脈波間隔の平均値及び標準偏差を算出する。

次に、安定性判断部２０７が、上記脈波間隔のばらつきに基づいて、上記脈波間隔の計測の安定性を判断する（Ｓ１０７）。安定性判断部２０７は、上記標準偏差が閾値未満である場合には、当該計測は安定であると判断する。一方、安定性判断部２０７は、上記標準偏差が閾値以上である場合には、当該計測は不安定であると判断する。

Ｓ１０５の処理では、脈波波形上の複数のポイントで、脈波間隔を算出する。Ｓ１０６の処理では、このようにして算出された複数の脈波間隔について、脈波間隔のばらつきを算出する。もし脈波波形が完全に周期的であれば、脈波間隔はポイントに依存せず、脈波間隔のばらつきは無くなるはずである。よって、脈波間隔のばらつきが小さいということは、脈波波形の再現性（反復性）が高いということを意味する。よって、Ｓ１０７の処理では、脈波間隔のばらつきが小さいか否かに基づいて、所定区間における脈波間隔の計測が正しいか否かを判断する。

次に、脈波間隔出力部２０８は、上記計測が安定である場合には、上記２つ以上の脈波間隔の中間値を、上記脈波の脈波間隔の計測値として採用する（Ｓ１０８）。中間値を採用する代わりに、平均値を採用してもよい。脈波間隔出力部２０８は、採用した平均値又は中間値を、脈波間隔の計測値として出力する。計測値の出力方法の例としては、計測値の表示、計測値の保存、計測値の外部装置への送信等が挙げられる。脈波間隔出力部２０８はここでは、採用した脈波間隔データを、１分間の体動発生回数や１分間の平均脈波振幅と共に、記憶部１１７に保存する。

以上のように、本実施例では、Ｓ１０１乃至Ｓ１０７の処理により、脈波計測に関する安定性を判断する。本実施例の安定性判断では例えば、標準波形と観測波形との相関値を算出するような処理は不要である。そのため、安定性判断の処理負担が、比較的少なくて済む。よって、本実施例の安定性判断は、小規模の演算回路を有する制御部１２７を有する脈波センサにも有効である。本実施例の安定性判断は例えば、多数の拍数分の脈波間隔がなくても実行可能である。本実施例では、所定区間とその前の区間との間の複数の脈波間隔が算出できれば、所定区間における安定性判断を行うことができる。そのため、本実施例では、安定性判断を比較的短時間で行うことができる。なお、Ｓ１０８により出力される脈波間隔データは例えば、自律神経活動や睡眠状態の判定等に利用可能である。

ここで、内分点及び内分比について説明する。

内分点及び内分比の例は、上述の通り、図９に示されている。図９には、内分比２：１の内分点Ｘ_１と、内分比３：１の内分点Ｘ_２と、内分比４：１の内分点Ｘ_３とが図示されている。これらの内分点の内分比を(Ｘ−ｍ)/(Ｍ−ｍ)と表す場合、内分点Ｘ_１，Ｘ_２，Ｘ_３の内分比はそれぞれ０．６７，０．７５，０．８０と表される。

図１０Ａは、上記脈波の波形図である。脈波波形は、図１０Ａに示すように、被験者の血管や血行の状態に応じて変化する。被験者の血管の弾力が大きい場合等には、図１０Ａに示すように、脈波波形において、大きな極大の後に小さな極大が生じる事がある。

図１０Ｂは、上記脈波を微分して得られる微分脈波の波形図である。微分脈波は、脈波を検出し、検出された脈波の時間微分を行う事で得られる。Ｓ１０１乃至Ｓ１０８で利用する脈波は、図１０Ａのような脈波そのものとする代わりに、図１０Ｂのような微分脈波としてもよい。この場合、サンプリング部２０１は、微分脈波から脈波データをサンプリングし、値検出部２０２及び時刻算出部２０４は、微分脈波からサンプリングされた脈波データを利用する。

脈波の時間微分には、脈波の基線の揺らぎが除去されるという利点がある。一方、脈波の時間微分には、上述の小さな極大が強調されてしまう事が多いという欠点がある。この様子は、図１０Ｂに示されている。更には、小さな極大が大きな極大に近付いてしまう事が多いという欠点もある。よって、脈波の時間微分を行う場合には、この小さな極大よりも上方に各内分点を設定する必要がある。

図１１は、複数の被験者の脈波を実際に測定して得られた測定結果を表す。被験者の数は１５名、被験者の年齢分布は２０歳〜６２歳である。図１１には、微分脈波の脈波振幅と、微分脈波中の小さな極大の極大値とが示されている。図１１には更に、当該脈波振幅と当該極大値との比（極大値÷脈波振幅）が示されている。本測定においては、当該比の最大値は０．６３７（データ１４）であった。

本実施例では、図１１の測定結果を踏まえて、内分比（=(Ｘ−ｍ)/(Ｍ−ｍ)）の下限値を０．６３７よりも大きい値に定める。本実施例では例えば、内分比の下限値を０．６４と定め、各内分点の内分比を０．６４以上とする。これにより、微分脈波中の小さな極大を誤って検出してしまうおそれが少なくなる。本実施例では、０．６３７と下限値との間のマージンをもう少し大きめにとり、下限値を０．６５や０．７０と定めてもよい。以上のように、本実施例の基準値算出部２０３は、各内分点の内分比を、複数の被験者の脈波の測定結果に基づいて決められた下限値以上の値とする。

脈波間隔計測装置１０１は、各被験者による通常使用の前に、該被験者の脈波のテストデータを計測してもよい。この場合、脈波間隔計測装置１０１は、図１１の最大比と同様の最大比を当該テストデータから取得し、当該最大比に基づいて内分比の下限値を定める事ができる。例えば、最大比が０．５である場合には、最大比と下限値との間のマージンを０．１だけとり、下限値を０．６と定める事ができる。

これらの場合のように最大比と下限値との間のマージンを十分に確保しても、内分点の設定が不適切になることがある。例えば、内分点の位置がずれたり、内分点の設定が失敗したりすることがある。その原因の例としては、生体の揺らぎや体動のような外乱による脈波波形の乱れ等が挙げられる。このような場合、脈波間隔計測装置１０１は、内分点の特異値を削除するような処理を行う。このような処理に関する２つの例を説明する。

第１の例では先ず、ばらつき算出部２０６が、上記所定区間と上記所定区間の前の区間との間で算出された上記２つ以上の脈波間隔に関して、当該脈波間隔から最大のもの及び最小のものを除去し、残った脈波間隔のばらつきを算出する。ばらつき算出部２０６は、残った脈波間隔のばらつきが所定の値になるまで、この処理を繰り返す。ばらつき算出部２０６はここでは、残った脈波間隔の標準偏差が所定の閾値未満になるまで、この処理を繰り返す。この処理を１回実行する毎に、脈波間隔が２個除去されることになる。なお、標準偏差が最初から閾値未満である場合には、この処理は不要である。次に、安定性判断部２０７は、脈波間隔のばらつきが所定の値になった時点で残った脈波間隔の個数に基づいて、上記脈波間隔の計測の安定性を判断する。安定性判断部２０７はここでは、該個数が４個未満の場合には、該計測が不安定と判断する。

第２の例では先ず、ばらつき算出部２０６が、上記所定区間と上記所定区間の前の区間との間で算出された上記２つ以上の脈波間隔に関して、当該脈波間隔のうち所定の範囲から外れるものを除去し、残った脈波間隔のばらつきを算出する。当該所定の範囲は、当該脈波間隔の平均値及び標準偏差に基づいて予め定めておく。なお、所定の範囲から外れる脈波間隔がない場合には、この処理は不要である。次に、安定性判断部２０７は、残った脈波間隔のばらつきに基づいて、上記脈波間隔の計測の安定性を判断する。安定性判断の方法は、Ｓ１０７の処理と同様である。

以下、第２実施例のマットセンサ３０１について説明する。第２実施例は第１実施例の変形例であり、第２実施例については第１実施例との相違点を中心に説明する。

（第２実施例）
図１２は、第２実施例のマットセンサ３０１の外観図である。第１実施例では脈波及び加速度を検出するのに対し、第２実施例では心拍及び体動を検出する。

マットセンサ３０１は、ベッド３１１と、マットレス３１２と、圧力検出部３２１と、情報処理部３３１とを具備する。圧力検出部３２１は、マットレス３１２の表面に設けられており、被験者の胸部又は腹部の振動を検出する。これにより、圧力検出部３２１は、被験者の睡眠時の心拍及び体動を検出する事ができる。圧力検出部３２１は更に、被験者の不在及び在床を検出する事ができる。圧力検出部３２１はここでは、圧電素子を具備する。当該圧電素子はここでは、薄膜状に成形されたポリフッ化ビニリデン等の高分子圧電材料と、当該高分子圧電材料の第１及び第２の側面に付着された可とう性の第１及び第２の電極膜とを具備する。当該圧電素子はここでは、テープ状の形状を有する。情報処理部３３１については後述する。

図１３は、図１２の情報処理部３３１の機能構成図である。情報処理部３３１は、圧力検出部３２１と接続されている。情報処理部３３１は、アンプフィルタ部１１２と、ゲイン調節部１１３と、Ａ／Ｄ変換部１１５と、解析部１１６と、記憶部１１７と、表示部１２１と、操作部１２２と、通信部１２３と、動作周波数切替部１２４と、バッテリ１２５と、バッテリ電圧監視部１２６と、制御部１２７とを備える。

情報処理部３３１は、脈波検出部１１１を備えない点、加速度検出部１１４を備えない点、アンプフィルタ部１１２に圧力検出部３２１が接続されている点で、図１の脈波間隔計測装置１０１と異なっている。また、図１３のアンプフィルタ部１１２の機能は、図１のアンプフィルタ部１１２の機能と異なっている。図１３のその他の機能部の構成や機能については、図１の対応する機能部の構成や機能と同様である。

図１３のアンプフィルタ部１１２は、圧力検出部３２１の出力を取り込み、当該出力を体動成分と心拍成分とに分離し、当該体動成分及び心拍成分をＡ／Ｄ変換部１１５に出力する機能部である。図１３のアンプフィルタ部１１２は、体動計測データの周波数帯域に適したフィルタと、心拍計測データの周波数帯域に適したフィルタとを具備する。

以上のように、マットセンサ３０１は、被験者の心拍を検出する。マットセンサ３０１は、心拍検出結果に対し、図１の脈波間隔計測装置１０１が脈波検出結果に対して行うのと同様の処理を行う。本実施例のマットセンサ３０１によれば、上述の脈波間隔算出処理を、被験者を拘束することなく行う事ができる。

なお、第１実施例の脈波間隔計測装置１０１の制御は例えば、コンピュータプログラムにより実行可能である。図１４に示すプログラム４０１は、当該コンピュータプログラムの例である。プログラム４０１はここでは、脈波間隔計測装置１０１のＲＯＭ４１１（例えば記憶部１１７）に格納されており、脈波間隔計測装置１０１のＣＰＵ４１２（例えば制御部１２７）により実行される。

この場合には例えば、図１の制御部１２７による制御が、プログラム４０１により実現される。この場合、図１の各機能部の動作は、プログラム４０１により制御される。更には、図１の解析部１１６による解析が、プログラム４０１により実行される。この場合、図６の各機能ブロックは、プログラム４０１により実現される。プログラム４０１は例えば、ＲＯＭ４１１のようなコンピュータ読取可能な記録媒体に記録される。

同様に、第２実施例のマットセンサ３０１の制御は例えば、コンピュータプログラムにより実行可能である。

本実施例の脈波間隔計測装置は例えば、日常生活の中で手軽に利用できるという利点を有する。本実施例の脈波間隔計測装置は更に、比較的精度の良い脈波間隔計測を比較的短時間で行う事ができるという利点を有する。本実施例の構成は例えば、携帯型の脈波間隔計測装置に適している。

第１実施例の脈波間隔計測装置の機能構成図である。 図１の脈波間隔計測装置の正面図である。 図１の脈波間隔計測装置の側面図である。 体動量算出処理について説明するための図である。 覚醒／睡眠判定処理について説明するための図である。 脈波間隔算出処理に関する機能ブロックを示した機能ブロック図である。 脈波間隔算出処理に関するフローチャート図である。 脈波間隔算出処理について説明するための図である。 脈波間隔算出処理について説明するための図である。 脈波及び微分脈波の波形図である。 複数の被験者の脈波の測定結果を表す。 第２実施例のマットセンサの外観図である。 図１２の情報処理部の機能構成図である。 コンピュータプログラムを表す。

符号の説明

１０１ 脈波間隔計測装置
１１１ 脈波検出部
１１２ アンプフィルタ部
１１３ ゲイン調節部
１１４ 加速度検出部
１１５ Ａ／Ｄ変換部
１１６ 解析部
１１７ 記憶部
１２１ 表示部
１２２ 操作部
１２３ 通信部
１２４ 動作周波数切替部
１２５ バッテリ
１２６ バッテリ電圧監視部
１２７ 制御部
２０１ サンプリング部
２０２ 値検出部
２０３ 基準値算出部
２０４ 時刻算出部
２０５ 脈波間隔算出部
２０６ ばらつき算出部
２０７ 安定性判断部
２０８ 脈波間隔出力部
３０１ マットセンサ
３１１ ベッド
３１２ マットレス
３２１ 圧力検出部
３３１ 情報処理部
４０１ コンピュータプログラム
４１１ ＲＯＭ
４１２ ＣＰＵ

Claims (8)

1. 被験者の脈波を検出する脈波検出部と、
   前記脈波の所定区間内における最大値及び最小値を検出する値検出部と、
   前記脈波の複数の区間に共通の１つ以上の内分比に基づいて、前記所定区間内における前記最大値と前記最小値との間の１つ以上の基準値を算出する基準値算出部と、
   前記脈波と前記１つ以上の基準値のいずれかとが交差する、前記所定区間内における２つ以上の時刻を算出する時刻算出部と、
   前記所定区間内における各算出時刻と前記所定区間の前の区間内における対応する算出時刻との時間間隔を、前記脈波の脈波間隔として算出する脈波間隔算出部と、
   前記所定区間と前記所定区間の前の区間との間で算出された２つ以上の脈波間隔について、脈波間隔のばらつきを算出するばらつき算出部と、
   前記脈波間隔のばらつきに基づいて、前記脈波間隔の計測の安定性を判断する安定性判断部とを備え、
   前記ばらつき算出部は、前記２つ以上の脈波間隔から最大のもの及び最小のものを除去し、残った脈波間隔のばらつきを算出するという処理を、脈波間隔のばらつきが所定の値になるまで繰り返し、
   前記安定性判断部は、脈波間隔のばらつきが所定の値になった時点で残った脈波間隔の数に基づいて、前記脈波間隔の計測の安定性を判断する、
   ことを特徴とする脈波間隔計測装置。
2. 被験者の脈波を検出する脈波検出部と、
   前記脈波の所定区間内における最大値及び最小値を検出する値検出部と、
   前記脈波の複数の区間に共通の１つ以上の内分比に基づいて、前記所定区間内における前記最大値と前記最小値との間の１つ以上の基準値を算出する基準値算出部と、
   前記脈波と前記１つ以上の基準値のいずれかとが交差する、前記所定区間内における２つ以上の時刻を算出する時刻算出部と、
   前記所定区間内における各算出時刻と、前記所定区間を含む前記脈波と同じ脈波における前記所定区間の１つ前に隣接する区間内における対応する算出時刻との時間間隔を、前記脈波の脈波間隔として算出する脈波間隔算出部と、
   前記所定区間と前記所定区間の１つ前に隣接する区間との間で算出された２つ以上の脈波間隔について、脈波間隔のばらつきを算出するばらつき算出部と、
   前記脈波間隔のばらつきに基づいて、前記脈波間隔の計測の安定性を判断する安定性判断部とを備え、
   前記ばらつき算出部は、前記２つ以上の脈波間隔のうち所定の範囲から外れるものを除去し、残った脈波間隔のばらつきを算出し、
   前記安定性判断部は、残った脈波間隔のばらつきに基づいて、前記脈波間隔の計測の安定性を判断する、
   ことを特徴とする脈波間隔計測装置。
3. 前記基準値算出部は、前記最大値をＭ、前記最小値をｍ、前記基準値をＸとする場合、前記内分比(Ｘ−ｍ)/(Ｍ−ｍ)をいずれも、０．６４以上とすることを特徴とする請求項１又は２に記載の脈波間隔計測装置。
4. 前記値検出部及び前記時刻算出部により利用される前記脈波は、前記脈波検出部により検出された後、時間微分が行われた脈波であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の脈波間隔計測装置。
5. 前記２つ以上の脈波間隔の平均値又は中間値を、前記脈波の脈波間隔の計測値として出力する脈波間隔出力部を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４に記載の脈波間隔計測装置。
6. 被験者の脈波を検出し、
   前記脈波の所定区間内における最大値及び最小値を検出し、
   前記脈波の複数の区間に共通の１つ以上の内分比に基づいて、前記所定区間内における前記最大値と前記最小値との間の１つ以上の基準値を算出し、
   前記脈波と前記１つ以上の基準値のいずれかとが交差する、前記所定区間内における２つ以上の時刻を算出し、
   前記所定区間内における各算出時刻と前記所定区間の前の区間内における対応する算出時刻との時間間隔を、前記脈波の脈波間隔として算出し、
   前記所定区間と前記所定区間の前の区間との間で算出された２つ以上の脈波間隔について、脈波間隔のばらつきを算出し、
   前記脈波間隔のばらつきに基づいて、前記脈波間隔の計測の安定性を判断し、
   前記脈波間隔のばらつきの算出では、前記２つ以上の脈波間隔から最大のもの及び最小のものを除去し、残った脈波間隔のばらつきを算出するという処理を、脈波間隔のばらつきが所定の値になるまで繰り返し、
   前記安定性の判断では、脈波間隔のばらつきが所定の値になった時点で残った脈波間隔の数に基づいて、前記脈波間隔の計測の安定性を判断する、
   ことを特徴とする脈波間隔計測方法。
7. 被験者の脈波を検出し、
   前記脈波の所定区間内における最大値及び最小値を検出し、
   前記脈波の複数の区間に共通の１つ以上の内分比に基づいて、前記所定区間内における前記最大値と前記最小値との間の１つ以上の基準値を算出し、
   前記脈波と前記１つ以上の基準値のいずれかとが交差する、前記所定区間内における２つ以上の時刻を算出し、
   前記所定区間内における各算出時刻と、前記所定区間を含む前記脈波と同じ脈波における前記所定区間の１つ前に隣接する区間内における対応する算出時刻との時間間隔を、前記脈波の脈波間隔として算出し、
   前記所定区間と前記所定区間の１つ前に隣接する区間との間で算出された２つ以上の脈波間隔について、脈波間隔のばらつきを算出し、
   前記脈波間隔のばらつきに基づいて、前記脈波間隔の計測の安定性を判断し、
   前記脈波間隔のばらつきの算出では、前記２つ以上の脈波間隔のうち所定の範囲から外れるものを除去し、残った脈波間隔のばらつきを算出し、
   前記安定性の判断では、残った脈波間隔のばらつきに基づいて、前記脈波間隔の計測の安定性を判断する、
   ことを含むことを特徴とする脈波間隔計測方法。
8. さらに、前記基準値を算出する前に、前記内分比を決定することを含み、
   前記内分比の決定では、前記最大値をＭ、前記最小値をｍ、前記基準値をＸとする場合において、複数の被験者の脈波の測定結果に基づいて前記内分比(Ｘ−ｍ)/(Ｍ−ｍ)の下限値を決定し、前記内分比(Ｘ−ｍ)/(Ｍ−ｍ)をいずれも前記下限値以上の値に決定する、ことを特徴とする請求項６又は７に記載の脈波間隔計測方法。

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