JP5913493B2 - 欠損生体信号推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体信号を計測して生体特徴量を得る技術に係り、特に生体信号の欠損により取得できなかった生体特徴量を推定して補うことができる欠損生体信号推定方法に関するものである。

近年、ＴＶやインターネットにおいて、出演者の心拍数や脈拍数などの生体信号を画面に描画する取り組みがなされている。生体信号としては、心拍数や発汗量などが利用されている。このような生体信号を計測、呈示することで、人の緊張度や活動量を示すことが可能である。さまざまな状況での人の生体信号計測を実現するためには、生体信号測定装置が小型で、身につけられるウェアラブルな装置であることが必要となる。

近年、スマートフォン等の普及により高機能なプロセッサや大量のメモリを常に携帯して持ち運ぶことが可能となったことから、生体信号測定装置に無線通信機能を搭載し、測定したデータをスマートフォン等の外部機器に無線送信して、データの解析や蓄積を外部機器側で実施することによって、生体信号測定装置の負担を減少させ、小型化や長時間動作を実現する手法が有効となっている。このような生体信号測定装置は、例えば非特許文献１に記載されている。

ここで、上記の生体信号のうち、心電波形は、生体に装着した生体電極の電圧を読み取り、必要に応じて増幅、周波数フィルタリングを行うことで直接的に測定することができる生体波形データと分類できる。一方、心拍数は、心電波形を解析して取得することのできる生体特徴量データと分類することができる。

図１２は従来の生体信号測定装置の構成を示すブロック図である。生体信号測定装置１は、生体に装着された生体電極の電圧を読み取る生体信号測定手段１０と、測定された生体波形データから心拍数や心拍ゆらぎ、心電スペクトルなどの特徴量を抽出する生体特徴量抽出手段１１と、生体特徴量データを有線通信または無線通信によって外部端末２に送信する送信手段１２とを備えている。

Ali Moti Nasrabadi et al.，"Design of ECG acquisition and transmission via Bluetooth with heart disease diagnosis"，IEEE International Workshop on Medical Measurements and Applications Proceedings，pp.55-58，2011

従来の生体信号測定装置では、生体（人体）と生体電極との接触不良などによる生体波形データの計測不能時および生体特徴量の抽出不能時に、目的の生体信号が得られないために、外部端末側でのデータ解析や画面表示ができなくなり、生体の状態を把握することができないという課題があった。生体信号が得られなかったときに、直前の生体信号の計測値を採用する方法や、あらかじめ収録しておいた計測値に差し替える方法もあるが、これらの方法では測定対象の人の本来の特性とは異なる測定結果になってしまう可能性があった。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、生体信号の欠損により取得できなかった生体特徴量を高い精度で推定して補うことができる欠損生体信号推定方法を提供することを目的とする。

本発明の欠損生体信号推定方法は、生体に装着された生体電極を介して生体信号を測定する生体信号測定ステップと、前記生体信号から生体特徴量を抽出する生体特徴量抽出ステップと、前記生体特徴量が正常に得られているか欠損しているかを判定する欠損判定ステップと、正常な前記生体特徴量を用いて前記生体特徴量の推移を近似した関数を作成する関数作成ステップと、この関数作成ステップで作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出する推定値算出ステップとを含み、前記関数作成ステップは、前記生体特徴量抽出ステップで抽出した生体特徴量のうち、欠損が生じる前の正常な生体特徴量を複数の異なる時間幅について抽出し、時間幅ごとの生体特徴量を用いて前記関数を時間幅ごとに作成して関数候補とする関数候補作成ステップと、前記生体特徴量抽出ステップで抽出した生体特徴量のうち、欠損が生じる前の正常な生体特徴量と、この生体特徴量に対応する値として前記関数候補から算出される生体特徴量の推定値との相関が最も高い関数候補を、採用すべき関数として選択する関数選択ステップとを含むことを特徴とするものである。

また、本発明の欠損生体信号推定方法は、生体に装着された生体電極を介して生体信号を測定する生体信号測定ステップと、前記生体信号から生体特徴量を抽出する生体特徴量抽出ステップと、前記生体特徴量が正常に得られているか欠損しているかを判定する欠損判定ステップと、正常な前記生体特徴量を用いて前記生体特徴量の推移を近似した関数を作成する関数作成ステップと、この関数作成ステップで作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出する推定値算出ステップとを含み、前記関数作成ステップは、前記生体特徴量抽出ステップで抽出した生体特徴量のうち、欠損が生じる前の正常な生体特徴量を用いて前記関数を作成する第１の関数作成ステップと、前記生体特徴量抽出ステップで抽出した生体特徴量のうち、欠損が生じた後に正常に復帰した生体特徴量を用いて前記関数を作成する第２の関数作成ステップとを含み、前記推定値算出ステップは、前記第１、第２の関数作成ステップで作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出するステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の欠損生体信号推定方法の１構成例は、さらに、前記第１の関数作成ステップで作成した関数によって得られる生体特徴量の推定曲線と前記第２の関数作成ステップで作成した関数によって得られる生体特徴量の推定曲線とが交差する時刻を算出する交差時刻算出ステップを含み、前記推定値算出ステップは、所望の時刻の生体特徴量の推定値を算出したいときに、この時刻が前記交差時刻算出ステップで得られた時刻よりも前の場合には、前記第１の関数作成ステップで作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出し、前記所望の時刻が前記交差時刻算出ステップで得られた時刻以降の場合には、前記第２の関数作成ステップで作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出することを特徴とするものである。
また、本発明の欠損生体信号推定方法の１構成例において、前記関数は、生体にみられる揺らぎを表現可能な関数である。

本発明によれば、正常な生体特徴量を用いて生体特徴量の推移を近似した関数を作成し、作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出することにより、被測定者個人の本来の特性を踏まえた生体特徴量の推定値を提供することができ、生体特徴量を受信する側で生体特徴量のデータ解析や画面表示が可能となるので、被測定者の状態を高い精度で把握することが可能となる。

また、本発明では、欠損が生じる前の正常な生体特徴量を複数の異なる時間幅について抽出し、時間幅ごとの生体特徴量を用いて関数を時間幅ごとに作成して関数候補とし、欠損が生じる前の正常な生体特徴量と、この生体特徴量に対応する値として関数候補から算出される生体特徴量の推定値との相関が最も高い関数候補を、採用すべき関数として選択することにより、被測定者個人から得られる本来の生体特徴量と相関がより高い関数を利用して生体特徴量の推定値を提供することができる。

また、本発明では、欠損が生じる前の正常な生体特徴量を用いて関数を作成すると共に、欠損が生じた後に正常に復帰した生体特徴量を用いて関数を作成し、これらの関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出することにより、被測定者個人から得られる本来の生体特徴量の挙動をより良く近似可能な関数を利用して生体特徴量の推定値を提供することができる。

また、本発明では、生体にみられる揺らぎを表現可能な関数を用いることにより、質の高い生体特徴量の推定値を提供することができる。

本発明の参考例に係る生体信号測定装置と外部端末の構成を示すブロック図である。 本発明の参考例に係る生体信号測定装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の参考例に係る生体信号測定装置の欠損補償手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の参考例に係る心拍数の経時変化の例を示す図である。 本発明の参考例に係る心拍数の経時変化と心拍数の推定曲線とを示す図である。 本発明の第１の実施の形態に係る生体信号測定装置の欠損補償手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係る生体特徴量の経時変化と生体特徴量の推定曲線とを示す図である。 本発明の第２の実施の形態に係る生体信号測定装置の欠損補償手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る生体特徴量の経時変化の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態に係る生体特徴量の経時変化と生体特徴量の推定曲線とを示す図である。 本発明の第３の実施の形態に係る生体特徴量の経時変化と生体特徴量の推定曲線とを示す図である。 従来の生体信号測定装置の構成を示すブロック図である。

以下、本発明を実施する一実施の形態について図面を用いて説明する。但し、本発明は多くの異なる様態で実施することが可能であり、本実施の形態の記載内容に限定して解釈すべきではない。

［参考例］
図１は、本発明の参考例に係る生体信号測定装置と外部端末の構成を示すブロック図である。本参考例の生体信号測定装置１ａは、生体に装着された生体電極（不図示）の電圧を生体信号として読み取る生体信号測定手段１０と、測定された生体信号から心拍数や心拍ゆらぎ、心電スペクトルなどの生体特徴量を抽出する生体特徴量抽出手段１１と、生体特徴量が正常に得られているか欠損しているかを判定する欠損判定手段１３と、生体特徴量に欠損が生じている場合に欠損の補償を行う欠損補償手段１４と、生体特徴量のデータを有線通信または無線通信によって外部端末２に送信する送信手段１２ａとを備えている。

外部端末２は、生体信号測定装置１ａから送信された生体特徴量のデータを受信する受信手段２０と、受信した生体特徴量のデータを格納して記憶する生体特徴量格納手段２１と、生体特徴量を描画して画面やスクリーンに表示する生体特徴量描画手段２２とを備えている。

図２は生体信号測定装置１ａの動作を示すフローチャートである。上記のとおり、生体信号測定手段１０は、生体に装着された生体電極の電圧、すなわち生体信号を読み取り（図２ステップＳ１）、生体特徴量抽出手段１１は、測定された生体信号を処理することによって、心拍数や心拍ゆらぎ、心電スペクトルなどの生体特徴量を抽出する（図２ステップＳ２）。

欠損判定手段１３は、生体特徴量抽出手段１１によって抽出された生体特徴量の値に応じて、生体特徴量が正常に抽出されたか否かを判定する（図２ステップＳ３）。欠損判定手段１３は、正常な特徴量が得られていない場合は欠損と判定する。例えば生体特徴量が心拍数の場合、心拍数が２００回／分を超える場合や、４０回／分を下回る場合といった、現実な人体の生理機能として不自然な値を示したときに、生体特徴量に欠損が生じたと判定すればよい。もしくは、１秒以内の心拍数の増減回数が２０回／分に相当する回数以上変化するといった、変化の頻度をもって判定してもよい。また、生体特徴量の変化量に基づいて判定してもよい。すなわち、欠損判定手段１３は、生体特徴量、生体特徴量の変化量、または生体特徴量の変化の頻度のいずれかが所定の正常な範囲を超えたときに、生体特徴量に欠損が生じたと判定すればよい。

送信手段１２ａは、生体特徴量に欠損がないと判定された場合（ステップＳ３においてＹＥＳ）、生体特徴量抽出手段１１によって抽出された生体特徴量のデータをそのまま外部端末２へ送信する（図２ステップＳ４）。このとき、送信手段１２ａは、生体特徴量のデータに計測時刻ｔ（生体特徴量抽出手段１１が生体特徴量を抽出した時刻）のデータを付加して送信することが好ましい。

欠損補償手段１４は、生体特徴量に欠損が生じたと判定された場合（ステップＳ３においてＮＯ）、正常に抽出できなかった生体特徴量を推定することで欠損を補償する（図２ステップＳ５）。そして、送信手段１２ａは、生体特徴量抽出手段１１によって抽出された生体特徴量の代わりに、欠損補償手段１４によって補償された生体特徴量のデータを外部端末２へ送信する（図２ステップＳ６）。
生体信号測定装置１ａは、以上の図２に示したような動作を一定時間毎に繰り返し実行する。

次に、欠損補償手段１４における補償手法を、心拍数を例に説明する。図３は欠損補償手段１４の動作を示すフローチャートである。心拍数の上昇および下降は、次の指数関数で記述できることが知られている（参考文献１「本田悳ほか，“運動負荷による循環動態判定の新しい試み−脈拍数の上昇および下降曲線の解析−”，厚生省心身障害研究報告書，昭和５５年度」参照）。

ここでｔは計測における時刻であり、その時刻における心拍数などの生体特徴量がＹである。ｅは自然対数の底（ネイピア数）である。Ａ，Ｂ，Ｋ，ｔ’は補償したい生体特徴量によって決まる係数であり、生体電極を装着している人（以下、被測定者）の個人差や計測時の状況によって異なる値をとる。

式（１）の係数Ａ，Ｂ，Ｋ，ｔ’は未知数であり、被測定者の心拍数を基に係数Ａ，Ｂ，Ｋ，ｔ’を算出することで、被測定者個人の心拍数の振る舞いを推定し、記述することが可能となる。次に心拍数の推定値の算出例を説明する。

図４は心拍数の経時変化の例を示す図、図５は心拍数の一部が欠損した例を示す図である。図５の例では、２８０秒以降の心拍数が欠損している。式（１）を用いることで、欠損前の心拍数から欠損時の心拍数の挙動を推定し、欠損を補償することができる。式（１）における未知数は上記のとおりＡ，Ｂ，Ｋ，ｔ’の４個である。したがって、欠損補償手段１４は、欠損前の正常な心拍数のデータを４個以上用いて、これらの心拍数のデータに対して最小二乗法を適用すれば、未知数をすべて決定することができる。この未知数の決定は、被測定者の心拍数の推移を近似した関数式（式（１））を作成することを意味する（図３ステップＳ１０）。

欠損補償手段１４は、未知数Ａ，Ｂ，Ｋ，ｔ’を決定した後、すなわち式（１）を作成した後は、心拍数を推定したい時刻（心拍数の欠損が発生した時刻）ｔを式（１）に代入することで、時刻ｔにおける心拍数の推定値Ｙを求めることができる（図３ステップＳ１１）。正常な心拍数の場合と同様に、送信手段１２ａは、欠損補償手段１４によって補償された心拍数のデータ（推定値Ｙ）に時刻ｔのデータを付加して送信することが好ましい。

なお、欠損補償手段１４は、心拍数の欠損が継続的に発生している場合、心拍数が正常に復帰するまで（欠損判定手段１３が正常と判定するまで）、式（１）に代入する時刻ｔを増加させながら図３の処理を繰り返し実行することになるが、ステップＳ１０の関数の作成を毎回行う必要はなく、心拍数に最初に欠損が発生した時点で関数を１回作成すればよい。以後は、心拍数が正常に復帰するまで、作成した関数を用いて心拍数の推定値Ｙを求めることになる。

また、欠損補償手段１４の処理に時間を要する場合、欠損の補償に遅れが生じることになる。したがって、実際には、送信手段１２ａは、生体特徴量抽出手段１１によって抽出された正常な心拍数のデータを所定の時間（欠損補償手段１４の処理に要する時間よりも長い時間）だけ遅らせて外部端末２へ送信すればよい。これにより、通常は正常な心拍数のデータを外部端末２へ送信し、欠損が発生した区間については欠損補償手段１４によって補償された心拍数のデータ（推定値Ｙ）を外部端末２へ送信することができ、時間的に連続した心拍数の時系列データを外部端末２へ送信することができる。

また、送信手段１２ａに遅延時間を設けなくてもよい。この場合、欠損補償手段１４によって補償された心拍数のデータの送信に遅れが生じることになるが、心拍数のデータに時刻ｔのデータを付加して外部端末２へ送信すれば、この時刻ｔのデータを基に外部端末２側で正常な心拍数のデータと欠損補償手段１４によって補償された心拍数のデータとを連結することができ、時間的に連続した心拍数の時系列データを生成することが可能である。

本参考例の未知数決定後の式（１）で得られる心拍数の推定曲線を図５の実線５０で示す。この推定曲線は、欠損発生前の１００秒間の心拍数データ、すなわち１８０秒から２８０秒までのデータのうち、１８０秒から１０秒間隔で抜き出した計１１個のデータに対して、最小二乗法を適用することにより得られたものである。この例では、最小二乗法により未知数はＡ＝−１００，Ｋ＝−０．０１９５，ｔ’＝１２０，Ｂ＝１５０である。

最小二乗法を適用するに当たり、初期値として、Ａ，Ｋ，Ｂについては上記参考文献１においてＡが負となる値の平均値を用いた。その平均値とはＡ＝−６５．５，Ｋ＝−０．８６，Ｂ＝１５８．５である。ｔ’の初期値については、最小二乗法のために抜き出したデータのうち、最初の時刻のもの、すなわちｔ’＝１８０を用いた。

以上のように、本参考例では、生体特徴量が欠損した際に被測定者個人の本来の特性を踏まえた生体特徴量の推定値を提供することができ、外部端末側で生体特徴量のデータ解析や画面表示が可能となるので、被測定者の状態を高い精度で把握することが可能となる。

［第１の実施の形態］
次に、本発明の第１の実施の形態について説明する。本実施の形態は、参考例の変形例である。本実施の形態においても、生体信号測定装置１ａと外部端末２の構成は参考例と同様であるので、図１、図２の符号を用いて説明する。図６は、本実施の形態の欠損補償手段１４の動作を示すフローチャートである。

本実施の形態の欠損補償手段１４は、生体特徴量に欠損が生じたと判定された場合（図２ステップＳ３においてＮＯ）、生体特徴量抽出手段１１によって抽出された生体特徴量のデータのうち、欠損が生じる前の正常なデータを複数の異なる時間幅について抽出し、時間幅ごとの生体特徴量のデータに対して参考例と同様に最小二乗法を適用して未知数を決定することにより、被測定者の生体特徴量の推移を近似した関数式を時間幅ごとに作成する（図６ステップＳ２０）。この時間幅ごとに作成した関数には、近似の精度にばらつきがあり、生体特徴量の推定に好適なものから適していないものまで様々なものが含まれる。そこで、これらの関数を関数候補と呼ぶ。

欠損補償手段１４は、生体特徴量抽出手段１１によって抽出された生体特徴量のデータのうち、欠損が生じる前の生体特徴量と、この生体特徴量に対応する値として関数候補から算出される推定値Ｙ（当該生体特徴量の測定時刻ｔを関数候補に入力することによって得られる推定値Ｙ）との相関係数が最も高い関数候補を、採用すべき関数として選択する（図６ステップＳ２１）。

そして、欠損補償手段１４は、ステップＳ２１で選択した関数に、生体特徴量を推定したい時刻（生体特徴量の欠損が発生した時刻）ｔを代入することで、時刻ｔにおける生体特徴量の推定値Ｙを求めることができる（図６ステップＳ２２）。

欠損補償手段１４は、生体特徴量の欠損が継続的に発生している場合、生体特徴量が正常に復帰するまで（欠損判定手段１３が正常と判定するまで）、ステップＳ２１で選択した関数に代入する時刻ｔを増加させながら、図６の処理を繰り返し実行することになるが、ステップＳ２０，Ｓ２１の関数の作成・選択を毎回行う必要はなく、生体特徴量に最初に欠損が発生した時点で１回行えばよい。以後は、生体特徴量が正常に復帰するまで、作成した関数を用いて生体特徴量の推定値Ｙを求めることになる。また、参考例で説明したとおり、送信手段１２ａに遅延時間を設けてもよいし設けなくてもよい。
その他の構成は参考例で説明したとおりである。

図７は本実施の形態に係る生体特徴量（ここでは心拍数）の経時変化と生体特徴量の推定曲線とを示す図である。
参考例において、最小二乗法を使用する際、欠損発生からどれくらい前の時刻の生体特徴量のデータを使用するかで、推定値Ｙの精度が変わる。たとえば図７の場合、細線７０で示す心拍数の推定曲線、および破線７１で示す心拍数の推定曲線に比べて、太線７２で示す心拍数の推定曲線が最も推定精度が高い。このため、いくつか異なる時間幅、たとえば欠損発生前の５０秒間と、同１００秒間と、同１５０秒間のデータに対してそれぞれ最小二乗法を適用して関数を作成し、これら作成した関数の候補のうち生体特徴量抽出手段１１が抽出した生体特徴量の計測値との相関係数が最も高いものを最終的な関数として採用する。

図７の太線７２で示した心拍数の推定曲線は、参考例の図５の実線５０で示した推定曲線と同じである。この推定曲線は、欠損発生前の１００秒間の心拍数データ、すなわち１８０秒から２８０秒までのデータのうち、１８０秒から１０秒間隔で抜き出した計１１個のデータに対して、最小二乗法を適用することにより得られたものである。最小二乗法により得られた式（１）の未知数は、Ａ＝−１００，Ｋ＝−０．０１９５，ｔ’＝１２０，Ｂ＝１５０である。

図７の細線７０で示した心拍数の推定曲線は、欠損発生前の５０秒間の心拍数データ、すなわち２３０秒から２８０秒までのデータのうち、２３０秒から５秒間隔で抜き出した計１１個のデータに対して、最小二乗法を適用することにより得られたものである。最小二乗法により得られた式（１）の未知数は、Ａ＝−９０，Ｋ＝−０．０３８，ｔ’＝１６０，Ｂ＝１４５である。

図７の破線７１で示した心拍数の推定曲線は、欠損発生前の１５０秒間の心拍数データ、すなわち１３０秒から２８０秒までのデータのうち、１３０秒から１５秒間隔で抜き出した計１１個のデータに対して、最小二乗法を適用することにより得られたものである。最小二乗法により得られた式（１）の未知数は、Ａ＝−７０，Ｋ＝−０．０１，ｔ’＝７０，Ｂ＝１５０である。

初期値としてはＡ，Ｋ，Ｂについては参考例と同じＡ＝−６５．５，Ｋ＝−０．８６，Ｂ＝１５８．５をすべての推定曲線に使用した。ｔ’の初期値については、最小二乗法のために抜き出したデータのうち、最初の時刻のもの、すなわち図７の太線７２で示した心拍数の推定曲線の場合にはｔ’＝１８０、細線７０で示した心拍数の推定曲線の場合にはｔ’＝２３０、破線７１で示した心拍数の推定曲線の場合にはｔ’＝１３０を用いた。

以上のように、本実施の形態では、被測定者個人から得られる本来の生体特徴量と相関がより高い関数を利用して生体特徴量の推定値を提供することができるので、外部端末側で生体特徴量のデータ解析や画面表示が可能となり、被測定者の状態を高い精度で把握することが可能となる。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。本実施の形態は、参考例および第１の実施の形態の変形例である。本実施の形態においても、生体信号測定装置１ａと外部端末２の構成は参考例と同様であるので、図１、図２の符号を用いて説明する。図８は、本実施の形態の欠損補償手段１４の動作を示すフローチャートである。

本実施の形態の欠損補償手段１４は、生体特徴量に欠損が生じたと判定された場合（図２ステップＳ３においてＮＯ）、生体特徴量抽出手段１１によって抽出された生体特徴量のデータのうち、欠損が生じる前の正常な生体特徴量のデータに対して参考例と同様に最小二乗法を適用して未知数を決定することにより、被測定者の生体特徴量の推移を近似した関数を作成し（図８ステップＳ３０）、さらに欠損が生じた後に正常に復帰した生体特徴量のデータ（欠損判定手段１３が正常と判定したデータ）に対して参考例と同様に最小二乗法を適用して未知数を決定することにより、被測定者の生体特徴量の推移を近似した関数を作成する（図８ステップＳ３１）。

そして、欠損補償手段１４は、欠損が生じる前の生体特徴量のデータから作成した関数によって得られる生体特徴量の推定曲線と欠損が生じた後の生体特徴量のデータから作成した関数によって得られる生体特徴量の推定曲線とが交差する時刻を算出する（図８ステップＳ３２）。

欠損補償手段１４は、上記のステップＳ３０またはＳ３１のいずれかで作成した関数に、生体特徴量を推定したい時刻（生体特徴量の欠損が発生した時刻）ｔを代入することで、時刻ｔにおける生体特徴量の推定値Ｙを求めることになるが、時刻ｔがステップＳ３２で得られた時刻よりも前の場合には（図８ステップＳ３３においてＹＥＳ）、欠損が生じる前の生体特徴量のデータから作成した関数に時刻ｔを代入することで、生体特徴量の推定値Ｙを求め（図８ステップＳ３４）、時刻ｔがステップＳ３２で得られた時刻以降の場合には（ステップＳ３３においてＮＯ）、欠損が生じた後の生体特徴量のデータから作成した関数に時刻ｔを代入することで、生体特徴量の推定値Ｙを求める（図８ステップＳ３５）。

なお、本実施の形態では、欠損が生じる前の生体特徴量のデータだけでなく、欠損が生じた後に正常に復帰した生体特徴量のデータも用いるため、欠損の補償の遅れを予め見積もっておくことは難しい。しかし、参考例で説明したとおり、生体特徴量のデータに時刻ｔのデータを付加して外部端末２へ送信すれば、この時刻ｔのデータを基に外部端末２側で正常な生体特徴量のデータと欠損補償手段１４によって補償された生体特徴量のデータとを連結することができるので、時間的に連続した生体特徴量の時系列データを生成することが可能である。

図９は本実施の形態に係る生体特徴量（ここでは心拍数）の経時変化の例を示す図、図１０は生体特徴量の経時変化と生体特徴量の推定曲線とを示す図である。
参考例および第１の実施の形態で用いる関数によって得られる推定曲線は、単調増加もしくは単調減少する曲線であるため、生体特徴量の単調でない変化を近似できない。そこで、本実施の形態では、欠損期間の前後からそれぞれ推定曲線による補償を行うことで、生体特徴量の単調でない変化に対応する。これにより、実際の生体特徴量の変動に近い、質の高い生体特徴量データを提供することができる。

図１０は、図９に示す範囲Ｔの生体特徴量（ここでは心拍数）が欠損した例を示すものである。図１０の実線１００で示す心拍数の推定曲線は、欠損が生じる前の心拍数のデータから作成した関数によって得られる推定曲線であり、式（１）の係数Ａが負のために心拍数が単調増加する曲線となっている。一方、破線１０１で示す心拍数の推定曲線は、欠損が生じた後の心拍数のデータから作成した関数によって得られる推定曲線であり、係数Ａが正のために心拍数が単調減少する曲線となっている。上記のとおり、２つの推定曲線が交差する時刻で、使用する関数を切り替えることになる。

図１０の実線１００で示した心拍数の推定曲線は、参考例の図５の実線５０で示した推定曲線と同じであり、使用したデータ点数や最小二乗法により得られた式（１）の未知数も同じである。

図１０の破線１０１で示した心拍数の推定曲線は、欠損発生後の１００秒間の心拍数データ、すなわち４４０秒から５４０秒までのデータのうち、４４０秒から１０秒間隔で抜き出した計１１個のデータに対して、最小二乗法を適用することにより得られたものである。最小二乗法により得られた式（１）の未知数は、Ａ＝７０，Ｋ＝−０．０２５，ｔ’＝３７０，Ｂ＝１０５である。

図１０の実線１００で示した心拍数の推定曲線の初期値としては、参考例および第１の実施の形態と同じＡ，Ｋ，ｔ’，Ｂの値を使用した。図１０の破線１０１で示した心拍数の推定曲線の初期値として、Ａ，Ｋ，Ｂについては上記参考文献１においてＡが正となる値の平均値を用いた。その平均値とはＡ＝６１．７，Ｋ＝１．３５，Ｂ＝９５．３である。ｔ’の初期値については、最小二乗法のために抜き出したデータのうち、最後の時刻のもの、すなわちｔ’＝５４０を用いた。

以上のように、本実施の形態では、被測定者個人から得られる本来の生体特徴量の挙動をより良く近似可能な関数を利用して生体特徴量の推定値を提供することができるので、外部端末側で生体特徴量のデータ解析や画面表示が可能となり、被測定者の状態を高い精度で把握することが可能となる。

［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。本実施の形態は、参考例および第１、第２の実施の形態の変形例である。本実施の形態においても、生体信号測定装置１ａと外部端末２の構成は参考例と同様であるので、図１、図２の符号を用いて説明する。

参考例および第１、第２の実施の形態で用いる関数によって得られる推定曲線は、単調増加もしくは単調減少する曲線であるため、実際の心拍数の振る舞いのように、心拍数の振動を近似できない。そこで、本実施の形態では、生体にみられる揺らぎを考慮した関数を用いることで、実際の心拍数の変動により近い、質の高い生体特徴量データを提供する。

心拍数や音声には、１／ｆ揺らぎと呼ばれる振動現象が含まれていることが知られている（参考文献２「渕上季代絵，“メディア学概論（５）科学技術と芸術（１）：数理と造形”，講義資料 カオス参考資料４，２００１，＜http://www.soi.wide.ad.jp/class/20010004/slides/05/prog/Yuragi/＞」参照）。１／ｆ揺らぎは複数の正弦波の和として記述でき、次の式（２）で表される。

ここで、ｉは正弦波の数であり、正弦波の総数をｎで表す。Ｃは正弦波の係数である。ｔは式（１）と同様に時刻である。式（１）の関数式に式（２）の揺らぎを加えた式（３）のような関数式を用いることで、心拍数の推定値Ｙ_fに、生体にみられる揺らぎを与えることができる。

図１１は本実施の形態に係る生体特徴量（ここでは心拍数）の経時変化と生体特徴量の推定曲線とを示す図である。式（３）を用いることで、図１１の実線１１０に示すように推定曲線を生体にみられる揺らぎをもって振動させることができる。最小二乗法によるＡ，Ｋ，ｔ’，Ｂの決定方法は参考例と同じである。図１１において、最小二乗法により決定されたＡ，Ｋ，ｔ’，Ｂの値、および使用した初期値は参考例と同じである。

式（３）に異なる角周波数をもつ正弦波の和が含まれるように係数Ｃは１より大きいものとする。係数Ｃの上限としては、人の生理機能の推定曲線として不自然にならない値に収めるため、１０以下とすることで最小二乗法の収束範囲を制限する。Ａ，Ｋ，ｔ’，Ｂのｎについては、正弦波の和とするために２以上とする。ｎの上限としては、正弦波の和の高次項になればなるほど正弦波の周期が長くなり、不要な直線として和に加わるため、たとえば２０以下に制限する。図１１では上記の参考文献２と同じ値であるｎ＝１０、Ｃ＝２を使用した。

以上のように、本実施の形態では、被測定者個人から得られる本来の生体特徴量の揺らぎをより良く近似可能な関数を利用して、質の高い生体特徴量の推定値を外部端末２に提供することができる。
なお、本実施の形態では、式（３）を参考例に適用した例で説明しているが、本実施の形態は第１、第２の実施の形態にも適用可能である。

参考例および第１〜第３の実施の形態で説明した生体信号測定装置１ａと外部端末２の各々は、それぞれＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。各々の装置のＣＰＵは、各々の装置のメモリに格納されたプログラムに従って参考例および第１〜第３の実施の形態で説明した処理を実行する。

本発明は、生体信号を計測して、心拍数や心拍ゆらぎ、心電スペクトルなどの生体特徴量を得る技術に適用することができる。

１ａ…生体信号測定装置、２…外部端末、１０…生体信号測定手段、１１…生体特徴量抽出手段、１２ａ…送信手段、１３…欠損判定手段、１４…欠損補償手段、２０…受信手段、２１…生体特徴量格納手段、２２…生体特徴量描画手段。

Claims (4)

1. 生体に装着された生体電極を介して生体信号を測定する生体信号測定ステップと、
   前記生体信号から生体特徴量を抽出する生体特徴量抽出ステップと、
   前記生体特徴量が正常に得られているか欠損しているかを判定する欠損判定ステップと、
   正常な前記生体特徴量を用いて前記生体特徴量の推移を近似した関数を作成する関数作成ステップと、
   この関数作成ステップで作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出する推定値算出ステップとを含み、
   前記関数作成ステップは、
   前記生体特徴量抽出ステップで抽出した生体特徴量のうち、欠損が生じる前の正常な生体特徴量を複数の異なる時間幅について抽出し、時間幅ごとの生体特徴量を用いて前記関数を時間幅ごとに作成して関数候補とする関数候補作成ステップと、
   前記生体特徴量抽出ステップで抽出した生体特徴量のうち、欠損が生じる前の正常な生体特徴量と、この生体特徴量に対応する値として前記関数候補から算出される生体特徴量の推定値との相関が最も高い関数候補を、採用すべき関数として選択する関数選択ステップとを含むことを特徴とする欠損生体信号推定方法。
2. 生体に装着された生体電極を介して生体信号を測定する生体信号測定ステップと、
   前記生体信号から生体特徴量を抽出する生体特徴量抽出ステップと、
   前記生体特徴量が正常に得られているか欠損しているかを判定する欠損判定ステップと、
   正常な前記生体特徴量を用いて前記生体特徴量の推移を近似した関数を作成する関数作成ステップと、
   この関数作成ステップで作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出する推定値算出ステップとを含み、
   前記関数作成ステップは、
   前記生体特徴量抽出ステップで抽出した生体特徴量のうち、欠損が生じる前の正常な生体特徴量を用いて前記関数を作成する第１の関数作成ステップと、
   前記生体特徴量抽出ステップで抽出した生体特徴量のうち、欠損が生じた後に正常に復帰した生体特徴量を用いて前記関数を作成する第２の関数作成ステップとを含み、
   前記推定値算出ステップは、前記第１、第２の関数作成ステップで作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出するステップを含むことを特徴とする欠損生体信号推定方法。
3. 請求項２に記載の欠損生体信号推定方法において、
   さらに、前記第１の関数作成ステップで作成した関数によって得られる生体特徴量の推定曲線と前記第２の関数作成ステップで作成した関数によって得られる生体特徴量の推定曲線とが交差する時刻を算出する交差時刻算出ステップを含み、
   前記推定値算出ステップは、所望の時刻の生体特徴量の推定値を算出したいときに、この時刻が前記交差時刻算出ステップで得られた時刻よりも前の場合には、前記第１の関数作成ステップで作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出し、前記所望の時刻が前記交差時刻算出ステップで得られた時刻以降の場合には、前記第２の関数作成ステップで作成した関数を用いて、欠損した生体特徴量の推定値を算出することを特徴とする欠損生体信号推定方法。
4. 請求項１乃至３の記載の欠損生体信号推定方法において、
   前記関数は、生体にみられる揺らぎを表現可能な関数であることを特徴とする欠損生体信号推定方法。