JP6056389B2 - 心拍推定装置、心拍推定方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、心拍推定装置、心拍推定方法及びプログラムに関する。

マイクロ波などを生体に照射し、物体からの反射波の変化量を検出することにより、一定時間の心拍回数（以下、心拍数という）などの生体情報を取得する技術が知られている。しかし、マイクロ波を生体に当てた場合、体表面や心拍、呼吸、体動などにより生体から反射してくる信号に様々な情報が含まれている。光電脈拍計でも、外光が混入する屋外や木漏れ日など、外乱ノイズが混入してくる環境下では、同様に様々な情報が含まれる。このため、取得した信号から精度よく所望の信号を抽出する必要がある。

例えば、車両乗員の胸部などに照射されたマイクロ波の反射波を受信し、受信した信号から、車両乗員の状態を検出する装置が知られている。このような装置では、受信した信号から胸部などの変位状態を表す信号を演算し、演算された信号から信号の周期、振幅などを検出し、例えば、正常時に取得した値など予め定められた値と比較することにより、車両乗員の状態を検出する。このとき、例えばローパスフィルタを用いて、呼吸のみによる変位の周期等を精度よく検出するようにしている。

生体情報を検出する装置としては、脳波を検出する際に、脳波信号をバンドパスフィルタでフィルタリングすることにより脳波データを求め、脳波信号の周期データを計測する装置も知られている。この装置では、制御タイミングに同期して、直前の一拍分の脳波の周期データから脳波信号の基本周波数を算出し、脈拍一拍ごとに、基本周波数に基づいてバンドパスフィルタの通過周波数帯域を設定する。これにより、測定時間の短縮と高い精度の生体情報測定を行うことを目指している。

別の例として、被測定対象に接触せずに生体信号を電気信号として取得することにより生体情報を検出する生体情報検出装置が知られている。この生体情報検出装置は、非接触型センサ部と、スペクトル変換部と、可変帯域フィルタ部と、生体情報検出部とを有している。スペクトル変換部は、非接触型センサ部が電気信号として取得した生体信号を周波数スペクトルに変換する。可変帯域フィルタ部は、スペクトル変換部により得られた周波数スペクトルの分散の大きさに応じて、通過周波数帯域の帯域幅を変更する。生体情報検出部は、可変帯域フィルタ部を通過した周波数スペクトルに基づいて生体情報を検出する。この例では、可変帯域フィルタ部は、周波数スペクトルについて、生体信号が出現する周波数帯域におけるピークと分散の大きさにより、通過周波数帯域の帯域幅を変更する。（例えば、特許文献１〜３参照）

特開平１−１１５３４４号公報 特開２０１１−１１５４５９号公報 特開２００８−１２５５９５号公報

ところで、心拍数や呼吸数は予め大まかな周期が限定できるため、安静時のような安定した状態では、上記のようにローパスフィルタやバンドパスフィルタで取得した信号をフィルタリングすることで、不要な信号成分を除去することができる場合がある。

しかしながら、ローパスフィルタを用いる方法や、取得した情報の基本周波数に基づいて通過周波数帯域を変化させるような従来の方法では、例えば心拍検出信号を処理すると、心拍が高い場合と低い場合において信号品質が劣化するという問題がある。フィルタの帯域幅が最適の場合はよいが、あらかじめ設定した一定の通過帯域幅では、心拍数が高く心拍数のブレが小さい場合にはノイズが混入する確率が高くなる。一方、心拍数が低く心拍数のブレが大きい場合には、取得すべき心拍をノイズと誤認して、心拍を取り損なう場合がある。

可変帯域フィルタ部が、周波数スペクトルについて、生体信号が出現する周波数帯域におけるピークと分散の大きさにより、通過周波数帯域の帯域幅を変更する方法についても、ノイズが信号に混入している場合には、適当とはいえない。すなわち、可変帯域フィルタ部は、ノイズによって広がったスペクトルに応じて帯域幅を広げてしまうため、この方法では、不要な信号成分を十分に除去することができない。

上記課題に鑑み、心拍数の高低にかかわらず、精度のよい心拍推定が可能な心拍推定装置、心拍推定方法及びプログラムを提供する。

ひとつの態様である心拍推定装置は、第１の心拍数算出部と、フィルタ部と、第２の心拍数算出部と、心拍数出力部とを有する。第１の心拍数算出部は、生体より検出される第１の心拍検出信号に基づき一定時間当たりの第１の心拍数を算出する。フィルタ部は、前記第１の心拍数がより高いときには前記第１の心拍数がより低いときの帯域幅より狭い帯域幅で前記第１の心拍検出信号をフィルタリングして第２の心拍検出信号を出力する。心拍算出部は、前記第２の心拍検出信号に基づき前記一定時間当たりの第２の心拍数を算出する。心拍数出力部は、前記第２の心拍数算出部により算出された前記第２の心拍数を出力する。

別の態様である心拍推定方法は、心拍推定装置が、生体より検出される第１の心拍検出信号に基づき一定時間当たりの第１の心拍数を算出する。また、心拍推定装置が、前記第１の心拍数がより高いときには前記第１の心拍数がより低いときの帯域幅より狭い帯域幅で、前記第１の心拍検出信号をフィルタリングして第２の心拍検出信号を出力する。さらに、心拍推定装置が、前記第２の心拍検出信号に基づき前記一定時間当たりの第２の心拍数を算出し、算出された前記第２の心拍数を出力することを特徴としている。

なお、上述した方法をコンピュータに行わせるためのプログラムであっても、このプログラムを当該コンピュータによって実行させることにより、上述した本発明に係る方法と同様の作用効果を奏するので、前述した課題が解決される。

上述した態様の心拍推定装置、心拍推定方法及びプログラムによれば、心拍数の高低にかかわらず、不要な信号成分を除去することで、良好な心拍推定が可能である。

心拍推定装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 心拍推定装置の機能の一例を示すブロック図である。 マイクロ波センサの構成の一例を示す図である。 心拍計測の一例を示す図である。 心拍計測の別の例を示す図である。 図５の心拍計測例における心拍変動を示す図である。 心拍変化例を示す図である。 フィルタ設定例を示す図である。 通過帯域例を示す図である。 帯域幅設定例を示す図である。 心拍数分布の一例を示す図である。 心拍数分布の一例を示す図である。 心拍数の統計処理例を示す図である。 心拍数の統計処理例を示す図である。 帯域幅の設定例を説明する図である。 帯域幅の設定例を説明する図である。 帯域幅情報の一例を示す図である。 ＦＦＴ結果の一例を示す図である。 センサ値ＦＦＴ結果を示す図である。 検出波形の比較例を示す図である。 検出波形の別の比較例を示す図である。 心拍推定装置の処理を示すフローチャートである。 標準的なコンピュータのハードウエア構成を示す図である。

以下、一実施の形態による心拍推定装置１について、図面を参照しながら説明する。図１は、心拍推定装置１のハードウエア構成の一例を示すブロック図、図２は、心拍推定装置１の機能の一例を示すブロック図、図３は、マイクロ波センサの構成の一例を示す図である。

心拍推定装置１は、生体の胸部の変位を検出することにより、心拍を推定する装置であり、例えば、携帯電話、携帯情報端末など、携帯端末の形態をとることができる。心拍を推定するとは、生体から検出された信号に基づき、一定時間当たりの心拍回数を算出することにより、生体の心拍数を推定することである。なお、以下心拍数とは、一分間当たりの心拍の回数をいう。

図１に示すように、心拍推定装置１は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）３、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）５、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）７を有している。また、心拍推定装置１は、媒体インタフェース９、表示制御部１１、入出力制御部１３、通信インタフェース１５、センシング部１７、表示装置２１、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）２３、キーボード２５、タッチデバイス２７、音声入出力２９を有している。さらに、心拍推定装置１は、Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ（ＮＦＣ：商標）通信３１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）３３、マイクロ波送信機３５、マイクロ波受信器３７、携帯電話送受信機３９、Ｗｉ−Ｆｉ（商標）送受信機４１、赤外線送受信機４３を有している。心拍推定装置１は、センサとして加速度センサ４５、ジャイロセンサ４７、気圧センサ４９をさらに有している。

ＣＰＵ３は、心拍推定装置１の動作を制御する演算処理装置である。ＲＡＭ５は、随時読出し書込可能な記憶装置であり、例えばＣＰＵ３が、心拍推定装置１を制御するためのプログラムを実行する際に、必要に応じて作業領域として使用することができる。ＲＯＭ７は、随時読出し可能な記憶装置であり、例えば、心拍推定装置１を制御するプログラムを予め記憶するようにしてもよい。

媒体インタフェース９は、例えば、着脱可能なメモリカード１９等の記録媒体と心拍推定装置１との情報の授受を行う。表示制御部１１は、表示装置２１を制御する。入出力制御部１３は、ＵＳＢ２３、キーボード２５、タッチデバイス２７、音声入出力２９など入出力装置を制御する。通信インタフェース１５は、ＮＦＣ通信３１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ３３、マイクロ波送信機３５、マイクロ波受信器３７、携帯電話送受信機３９、Ｗｉ−Ｆｉ送受信機４１、赤外線送受信機４３等、通信装置を制御する。センシング部１７は、加速度センサ４５、ジャイロセンサ４７、気圧センサ４９等センサを制御する。

表示装置２１は、例えば液晶表示装置など、情報を表示する装置である。ＵＳＢ２３は、他の機器を接続するための接続端子である。キーボード２５は、キーを押下することにより情報を入力する入力装置である。タッチデバイス２７は、接触により情報を入力する装置である。ＮＦＣ通信３１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ３３は、夫々の規格による近距離通信を行う装置である。マイクロ波送信機３５は、マイクロ波を出力する装置である。マイクロ波受信器３７は、マイクロ波を受信する装置である。携帯電話送受信機３９は、携帯電話回線による通信を行う送受信装置である。Ｗｉ−Ｆｉ送受信機４１は、無線Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋによる通信を行う送受信装置である。赤外線送受信機４３は、赤外線による通信を行う送受信装置である。

加速度センサ４５は、心拍推定装置１の加速度を計測する計測器である。ジャイロセンサ４７は、心拍推定装置１の角速度を計測する計測器である。気圧センサ４９は、気圧を計測する計測器である。なお、気圧を計測することにより、例えば、心拍推定装置１の上下動（高度変化）が検出される。

図２に示すように、心拍推定装置１は、マイクロ波センサ５２、マイクロ波検出部５４、演算部５６、心拍算出部５８、表示部５９としての機能を有している。演算部５６は、周波数解析部６２、基本心拍数算出部６４、帯域幅算出部６６、フィルタ処理部６８、特徴点算出部７０の機能を備えている。

マイクロ波センサ５２は、マイクロ波送信機３５が出力したマイクロ波の対象物からの反射波をマイクロ波受信器３７が受信し、出力波と反射波との合成波を検出する。マイクロ波検出部５４は、マイクロ波センサ５２が検出した合成波から、例えばローパスフィルタなどを介して、対象物の変位に応じたマイクロ波を検出する。データ格納部７２は、検出されたマイクロ波、各センサによる検出波を記憶する記憶部である。

周波数解析部６２は、マイクロ波検出部５４で検出されたマイクロ波について、例えばＦａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ（ＦＦＴ）により周波数解析を行う。基本心拍数算出部６４は、周波数解析部６２による解析結果において、例えば、０．８ヘルツから４ヘルツの範囲の最も高いピーク値を有する周波数を求め、対応する基本心拍数を算出する。

帯域幅算出部６６は、例えばＲＡＭ５に記憶された後述する帯域幅情報を参照して、基本心拍数に対応する帯域幅を算出する。フィルタ処理部６８は、基本心拍数に対応する周波数を中心周波数とし、帯域幅算出部６６で算出された帯域幅を有するフィルタで、データ格納部７２に記憶されたマイクロ波をフィルタリングする処理を行う。特徴点算出部７０は、フィルタ処理部６８でフィルタリングされた波形において、例えば一次微分がゼロになる点など、特徴点を算出する。心拍算出部５８は、特徴点算出部７０で算出された特徴点に基づき、心拍数を算出する。表示部５９は、算出された心拍数を表示装置２１に表示させる。

図３に示すように、マイクロ波センサ５２は、マイクロ波を出力し、対象物からの反射波を受信することにより、対象物の変位に応じた検出信号を出力する装置である。マイクロ波センサ５２は、アンテナ８２、Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ（ＭＣＵ）８４、Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ（ＯＳＣ）８６、検波回路８８、バッテリ９０、ＯＰアンプ９２を有している。

アンテナ８２は、対象物８０に対してマイクロ波を出力し、反射波を受信する送受信機である。ＭＣＵ８４は、マイクロ波センサ５２の動作を制御する演算処理装置である。ＯＳＣ８６は、所定の周波数のマイクロ波を発生させる発信器である。検波回路８８は、アンテナ８２による出力波と受信波に基づき、対象物８０の変位に応じた信号を検出する回路である。ＯＰアンプ９２は、検波回路８８の出力を増幅して出力する回路である。バッテリ９０は、マイクロ波センサ５２に電力を供給する電源である。

図４は、心拍計測の一例を示す図である。図４に示す心拍計測例９５は、例えば、電極を生体に接触させて計測するなど、従来の方法で検出した心拍数計測例である。図４において、横軸は時間、縦軸は心拍数を示している。心拍計測例９５は、ランニング中、及びその前後の心拍計測例である。心拍計測例９５では、計測値９７において、比較のために低心拍数領域９８と高心拍数領域９９とが示されている。低心拍数領域９８と高心拍数領域９９とを比較すると、低心拍数領域９８の方が、高心拍数領域９９に比べて、縦軸方向の信号の触れ幅が大きく、心拍数の変動が大きいことが分かる。

図５は、心拍計測の別の例を示す図であり、図６は、図５の心拍計測例における心拍変動を示す図である。図５において、横軸は時間、縦軸は心拍数を示している。心拍計測例１００は、ドライビングシミュレータを用いて走行実験を行った際の心拍数の変動を計測した例であり、計測値は計測値１０２で表される。

図６は、ある時点の心拍と一つ前の心拍との間隔に対するある時点の心拍から次の心拍までの間隔の割合（以下心拍間隔の変化率という）を示す図である。図６の心拍間隔の変化率は、図５の計測値に基づき計算されたものとする。図６において、横軸は拍動の回数、縦軸は心拍間隔の変化率を示している。なお、図６の横軸は、単位が異なるが図５の横軸と同一の時間を示している。図６では、横軸方向の中央付近が、心拍間隔の変化率が大きくなっている。図５と図６とを比較すると、計測値１０２における心拍数が低いほど、心拍変化率１０７の値のばらつきが大きいことが分かる。

本実施の形態においては、図４から図６のような生体における心拍の特徴を利用して、検出された波形をフィルタリングするフィルタの帯域幅が設定される。以下、帯域幅の設定方法の一例について説明する。

図７は、心拍変化例１２０を示す図である。心拍変化例１２０は、心拍数と心拍数のばらつきとの関係を示している。図７において、横軸は、ある時点での心拍数ｘ（ｎ）（ｎは、正の整数）、縦軸は、次の心拍数ｘ（ｎ＋１）の値である。図７に示すように、心拍数が低い場合と高い場合では１拍ごとが持つばらつき幅が違う。すなわち、心拍変化例１２０に示すように、心拍数ｘ（ｎ）が低いほど、次の心拍数ｘ（ｎ＋１）のばらつきが大きい。

中心値１２４は、全てのデータに関して例えば最小二乗法で引いた直線であるとする。この中心値１２４が、ａｘ（ｎ）＋ｂｘ（ｎ＋１）＋ｃ＝０の直線であるとする。ここで、係数ａ、ｂ、ｃは、実数である。各計測値１２２（ｘ（ｎ）、ｘ（ｎ＋１））から中
心値１２４に下す垂線の長さｄは、下記の式１で表される。

今、長さｄの最大値を有する計測点が最大距離点１２６（座標は（ｘ（ｍ）、ｘ（ｍ＋１））であるとする。この最大距離点１２６と、例えば心拍数周波数＝２ヘルツのとき、−０．１Ｈｚになる点（図７の例では、点（１２０、１１４））を通る直線を、帯域幅の下限を示す直線とする。また、帯域幅の上限を示す直線は、例えば、点（１２０、１２６）を通り、任意の周波数で、帯域幅の下限と同一の幅を持つ点を通る直線とすればよい。なお、心拍数周波数＝２ヘルツのときの帯域幅については、例えば、図7のデータにおいて心拍数ｘ（ｎ）＝１２０のときの次の心拍の最高値および最低値を参照して決定するようにしてもよい。

図８は、フィルタ設定例１３０を示す図である。フィルタ設定例１３０は、予め設けた式に基本心拍数を代入することにより算出された、フィルタの帯域の上限下限の一例を示す。図８において、横軸は基本心拍数、縦軸は帯域幅の上限下限に相当する心拍数である。図８において、帯域幅上限は帯域上限値１３２で表され、帯域幅下限は、帯域下限値１３４で表される。図８では、いくつかの基本心拍数における帯域幅の上限値及び下限値を例示している。なお、ここで予め設けた式とは、例えば、図７で算出された最大距離点１２６、及び計測値１２２に基づき決定された基準になる点（１２０、１２６）（１２０、１１４）等に基づき、内挿、外挿を行って決定するようにしてもよい。

図９は、通過帯域例１４０を示す図である。図９において、横軸は中心周波数、縦軸は、帯域幅を示している。固定最小心拍１４１、可変最小心拍１４４は、ある中心周波数に対して対応する帯域幅を採用した際の帯域の下限に対応する心拍数である。固定最大心拍１４２、可変最大心拍１４５は、ある中心周波数に対して対応する帯域幅を採用した際の帯域の下限に対応する心拍数である。固定最小心拍１４１、固定最大心拍１４２は、本実施の形態による可変の帯域幅の場合との比較のため、心拍数に応じて帯域幅を変化させない場合の例を示している。

可変最小心拍１４４および可変最大心拍１４５より、例えば、心拍数１ヘルツ近傍においては、帯域幅１４８となっており、心拍数４ヘルツ近傍においては、帯域幅１４８より狭い帯域幅１４９である。このように、より低い心拍数ではより広い帯域幅１４８が設定され、より高い心拍数では、より狭い帯域幅１４９が設定されている。

図１０は、帯域幅設定例１５０を示す図である。図１０において、横軸は中心周波数、縦軸は帯域幅である。図１０に示すように、設定値１５２では、中心周波数と帯域幅との関係は、直線で表される。すなわち、例えば、図７または図９を参照しながら説明した例では、帯域幅１５２は、中心周波数の増加に対し、一定の割合で減少するように設定されている。

中心周波数と帯域幅との関係は、より小さい中心周波数でより広い帯域幅となるようにすればよく、直線で表される関係でなくてもよい。例えば、設定値１５４のように、ある範囲に中心周波数を有するフィルタに対して一定の帯域幅を設定し、より高い別の範囲に中心周波数を有するフィルタに対し、より狭い別の帯域幅を設定するという、段階的に帯域幅を変化させる設定方法でもよい。なお、帯域幅と中心周波数との関係は、例えば、実測値に基づき決定されたある２点以上の点に基づき、単調増加の好適なひとつ以上の関数により内挿及び外挿するようにしてもよい。

図１１から図１４は、帯域幅の設定方法の別の例を示す図である。図１１、図１２は、心拍数分布の一例を示す図である。図１３、図１４は、心拍数の統計処理例を示す図である。図１１、図１２では、横軸は、ある時点での心拍間隔に対する次の心拍間隔の差を示す時間であり、縦軸は計測数である。

図１１に示すように、心拍数５５−６０付近の心拍数の分布は、例えば、心拍数分布１５５で表される。図１２に示すように、心拍数７５−８０付近の心拍数の分布は、例えば、心拍数分布１６５で表される。このように、心拍数５５−６０付近よりも心拍数７５−８０付近のほうが、計測値は縦軸付近により集中しており、心拍数のばらつきが少ない。なお、統計処理に用いるデータは、例えば電極を生体に接触させて心拍を計測する心電図計測器などにより計測したデータとすることができる。

図１３、１４に示すように、統計処理例１５８、１５９は、心拍数が６０付近と心拍数１２０付近との夫々の実測データの統計処理の一例である。統計処理例１５８、統計処理例１５９においては、５３２個のデータの確率分布を求め、計測値が一定以上の確率である範囲に入るようにフィルタの帯域幅を計算している。

図１３の統計処理例１５８では、心拍数が６０付近において、算出された確率分布の８σ（σは、標準偏差、このとき、Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ（ｃｐ）＝１．３３）になるように範囲を決定すると、帯域幅は、±０．１６５ヘルツである。心拍数１２０付近で同じ帯域幅を持つ場合には、ｃｐ値＝２．１６である。同様に、図１４の統計処理例１５９では、心拍数が１２０付近において、算出された確率分布の８σになる範囲を決定すると、帯域幅は、±０．１０１５ヘルツである。心拍数６０付近で同じ帯域幅を持つ場合には、ｃｐ＝０．８２である。

以上のように実測値の統計処理を行い、ある確率以上の割合でデータ検出が可能なフィルタの帯域幅を設定する。このとき、帯域幅と基本心拍数（中心周波数）との関係は、ある２点に基づいて直線的に決定してもよいし、より細かい間隔の中心周波数について上記統計処理を行い、内挿する処理を行ってもよい。さらに、帯域幅と中心周波数との関係において、ある２点以上が決定された場合に、それらの点に基づき、単調増加の好適なひとつ以上の関数により内挿及び外挿するようにしてもよい。さらに、ある範囲に中心周波数を有するフィルタに対し一定の帯域幅を設定し、より高い範囲に中心周波数を有するフィルタに対し、より狭い別の帯域幅を設定するという、段階的に帯域幅を変化させる設定方法でもよい。

図１５、図１６は、帯域幅の設定例を説明する図である。図１５、図１６において、横軸は周波数、縦軸はゲインである。心拍出現周波数帯１６２は、心拍として検出されると考えられる周波数の範囲（例えば、０．８〜４．０ヘルツ）である。

図１５に示すように、ＦＦＴ結果１６０では、心拍出現周波数帯１６２内にピーク１６３が存在している。このピーク１６３に対応する周波数が中心周波数とされ、このとき例えば帯域幅は帯域幅１６４が設定される。

図１６に示すように、ＦＦＴ結果１６５では、心拍出現周波数帯１６２内にピーク１６８が存在している。このピーク１６８に対応する周波数が中心周波数とされる。ピーク１６８に対応する中心周波数は、ピーク１６３に対応する周波数より高い。このため、このとき帯域幅は、帯域幅１６４より狭い帯域幅１６６が設定される。

このように、本実施の形態においては、ＦＦＴ結果１６０、ＦＦＴ結果１６５におけるピーク１６３、ピーク１６６近傍の波形に係らず、中心周波数に応じた帯域幅１６４、帯域幅１６６が設定される。よって、検出されたマイクロ波や、センサ出力におけるノイズなどによる波形の変形の影響を受けることは少ない。

図１７は、帯域幅情報１７０の一例を示す図である。帯域幅情報１７０は、基本心拍数１７１、ＢＰＦ幅下限１７２、ＢＰＦ幅上限１７３を有している。帯域幅情報１７０は、例えば、予めＲＡＭ５に記憶される。帯域幅算出部６６は、帯域幅情報１７０を参照して基本心拍数に応じた帯域を設定する。

次に、周波数解析部６２での処理について説明する。図１８は、本実施の形態によるＦＦＴ結果の一例を示す図、図１９は、センサ値ＦＦＴ結果を示す図である。図１８、図１９において、横軸は周波数、縦軸はゲインを示す。センサ出力ＦＦＴ結果１８５とは、例えば、加速度センサ４５、ジャイロセンサ４７、気圧センサ４９などにより検出された信号にＦＦＴを行った結果である。センサ出力ＦＦＴ結果１８５は、ＦＦＴ結果１８０から、心拍以外の生体の動きを取り除くために算出される。

図１８に示すように、ＦＦＴ結果１８０では、ピーク１８１〜１８３が存在している。図１９に示すように、センサ出力ＦＦＴ結果１８５では、ピーク１８７、１８８が存在している。これらにより、心拍の中心周波数は、センサ出力ＦＦＴ結果１８５には顕著なピークのないピーク１８２に対応する周波数と算出される。

図２０は、検出波形の比較例を示す図である。図２０において、横軸は時間、縦軸は、電圧値を示す。検出波形１９０、検出波形２００の双方において、マイクロ波１９２、耳脈波１９４、フィルタ済マイクロ波１９６が示されている。マイクロ波１９２は、マイクロ波検出部５４からの出力の一例である。耳脈波１９４は、例えばクリップ式の検出器で耳から検出した脈波であり、比較のために示している。フィルタ済マイクロ波１９６は、本実施の形態による帯域幅設定方法を採用したフィルタでフィルタリングした結果の一例である。検出波形２００に示すように、フィルタ済マイクロ波１９６では、例えば一次微分がゼロになる点を特徴点２０２のように検出することができる。

図２１は、検出波形の別の比較例を示す図である。図２１において、横軸は時間、縦軸は、電圧値を示す。検出波形２１０として、フィルタ済マイクロ波２１２、耳脈波２１４、フィルタ済マイクロ波２１２が示されている。フィルタ済マイクロ波２１２は、フィルタ幅を一定にしたバンドパスフィルタを通した出力の一例であり、耳脈波２１４は、クリップ式の検出器で耳から検出した脈派であり、ともに比較のために示している。フィルタ済マイクロ波２１６は、本実施の形態による帯域幅設定方法を採用したフィルタでフィルタリングした結果の一例である。

検出不可領域２１８、検出不可領域２１９では、帯域幅が一定のフィルタによるフィルタ済マイクロ波２１２では振幅が小さく、波形も左右対称でなく崩れている。このため、例えば一次微分による特徴点を検出することが困難であるが、フィルタ済マイクロ波２１６では、振幅がより大きく検出され、特徴点が検出可能となる。

図２２は、心拍推定装置１の処理を示すフローチャートである。図２２に示した処理は、ＣＰＵ３が、所定の制御プログラムを実行することにより実行されるが、ここでは、図２に示した各機能が行う処理として説明する。

図２２に示すように、まず、マイクロ波検出部５４は、マイクロ波センサ５２およびその他の加速度センサ４５、ジャイロセンサ４７、気圧センサ４９（以下、まとめてその他のセンサともいう）などからセンサデータを受信する（Ｓ２３１）。

マイクロ波検出部５４は、入力データが正常に入力されたかチェックを行い、正常でない場合には（Ｓ２３２：ＮＯ）、Ｓ２３１に戻ってデータを再受信する。正常の場合には（Ｓ２３２：ＹＥＳ）、マイクロ波検出部５４は、受信データから、マイクロ波センサ５２からのマイクロ波を分割する（Ｓ２３３）。また、マイクロ波検出部５４は、マイクロ波センサ５２からのマイクロ波、および、その他のセンサからの出力を、例えばアナログデジタル変換を行い、データ格納部７２に記憶させる（Ｓ２３４）。

マイクロ波検出部５４はさらに、分割されたマイクロ波に基づく、例えば、アナログデジタル変換などが行われたマイクロ波データを取得し（Ｓ２３５）、ローパスフィルタを通す処理を行う（Ｓ２３６）。周波数解析部６２は、ローパスフィルタを通したマイクロ波にＦＦＴを行う（Ｓ２３７）。これにより、例えば、図１８に示したＦＦＴ結果１８０が得られる。

基本心拍数算出部６４は、例えば、ＦＦＴ結果１８０、及び図１９に示したセンサ出力ＦＦＴ結果１８５に基づき、中心周波数となる特徴点を抽出する（Ｓ２３８）。このとき、特徴点は、心拍の周波数範囲と考えられる、例えば、０．８−４ヘルツの範囲から抽出される。ＦＦＴ結果１８０の例では、特徴点としてピーク１８２が検出される。

帯域幅算出部６６は、例えば、ピーク１８２における周波数に応じた心拍数を基本心拍数として、ＢＰＦ幅下限１７２、ＢＰＦ幅上限１７３をフィルタの設定値として算出する（Ｓ２３９）。このとき、ＢＰＦ幅下限１７２、ＢＰＦ幅上限１７３は、帯域幅情報１７０を参照することにより算出される（Ｓ２４０）。

フィルタ処理部６８は、データ格納部７２から、記憶されているマイクロ波データを読出し、帯域幅算出部６６で算出された帯域幅のフィルタに通す処理を行う（Ｓ２４１）。このとき、フィルタ処理部６８は、データ格納部７２に記憶された過去のマイクロ波を読み出すことになり、帯域幅算出部６６で算出された帯域幅は、データ格納部７２から読み出されたマイクロ波に対し、ほぼリアルタイムで算出されている。

特徴点算出部７０は、フィルタ処理部６８から出力された、例えばフィルタ済マイクロ波１９６において、例えば、一次微分値＝０の点など、特徴点２０２のように特徴点を算出する（Ｓ２４２）。心拍算出部５８は、例えば、特徴点２０２の間隔を算出することにより、心拍数を算出する（Ｓ２４３）。表示部５９は、心拍算出部５８により算出された心拍数を表示制御部１１を介して表示装置２１に表示させる（Ｓ２４４）。

以上詳細に説明したように、本実施の形態による心拍推定装置１によれば、マイクロ波を生体に照射し、生体からの反射波の変化量からその物体の動きをとらえることにより心拍が推定される。基本的な原理としては、ドップラー効果を利用したもので、マイクロ波を照射し反射している物体との距離が変化すると、反射量が変化し、その変化が電圧値に変換され信号としてとらえられる。心拍は、鼓動にともなう生体表面と臓器の変位が測定されることで取得される。

このような心拍推定装置１において、周波数解析部６２は、マイクロ波センサ５２により検出されたマイクロ波に、ＦＦＴによる処理を行う。基本心拍数算出部６４は、その他のセンサから検出される信号のＦＦＴ結果で算出されたピークと、マイクロ波センサ５２によるマイクロ波におけるピークとを比較して心拍以外の動きに基づくマイクロ波の変化を除去することにより、基本心拍数を算出する。帯域幅算出部６６は、帯域幅情報１７０を参照して、基本心拍数に応じて予め設定されている帯域幅を算出する。帯域幅は、基本心拍数に応じて、より低い心拍数の時には広く、より高い心拍数の時には狭く設定されている。

フィルタ処理部６８は、データ格納部７２からマイクロ波のデータを読出し、算出された帯域幅を有するバンドパスフィルタによる処理を行う。特徴点算出部７０は、フィルタ処理後の例えばフィルタ済マイクロ波１９６において、一次微分＝０の点など特徴点を算出する。心拍算出部５８は、算出された特徴点の間隔を算出することにより、心拍数を算出する。表示部５９は、算出された心拍数を表示する。

以上のように、本実施の形態においては、生体の心拍特有の特徴に基づく帯域幅を有するバンドパスフィルタを用いることにより、心拍数の高低にかかわらず、不要な信号成分を除去することが可能な心拍推定装置１を提供することができる。心拍の有する特徴とは、心拍数がより低いときにはよりばらつきが大きく、心拍数がより高いときには、よりばらつきが小さいということである。例えば、心拍が、０．８−４．０ヘルツの範囲にあり、一秒間当たり５０拍では、例えば、ばらつき±２０％、より高い１２０拍ではより狭い±５％の範囲で心拍活動が行われる。

上記のように、中心周波数及び帯域幅が可変のバンドパスフィルタによる処理を行うことにより、心拍数の高低にかかわらず、心拍信号以外の不要な信号成分を除去することが可能となり、精度良く心拍信号を取得することが可能な心拍推定装置１を提供できる。この心拍推定装置１では、例えば、複数のノイズが混在してくる環境下においても精度よく心拍信号を取得することができる。本実施の形態による心拍推定処理は、マイクロ波による検出だけでなく、光電型のイヤクリップなどの脈波を用いた心拍計測技術にも適用することができる。

このように本実施の形態による心拍推定装置１によれば、心拍数の変化幅が小さい安静時にマイクロ波等を用いて心拍を計測するのみでなく、運動後のような安静時よりも高い心拍数の環境下で、同一の心拍推定装置１で精度よく心拍を計測することが可能である。

上記実施の形態において、基本心拍数算出部６４は、第１の心拍数算出部の一例であり、心拍算出部５８は、第２の心拍数算出部の一例である。フィルタ処理部６８は、フィルタ部の一例であり、ＲＡＭ５は、記憶部の一例であり、帯域幅算出部６６は、帯域幅設定部の一例であり、表示部５９は、心拍数出力部の一例である。マイクロ波送信機３５は、電波出力部の一例であり、マイクロ波受信器３７は、受信部の一例であり、マイクロ波検出部５４は、検出部の一例であり、表示装置２１は、表示実行部の一例である。

なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、例示した数値例は一例であり、これに限定されないことは自明である。中心周波数に対するフィルタの設定帯域幅、及び中心周波数に対する帯域幅の割合は、上記実施の形態及び変形例に記載した例には限定されず、実質的に、より低い心拍周波数ではより広い帯域幅に設定される様々な場合を含む。

帯域幅情報１６０は、上記例では、フィルタの帯域幅の上限及び下限の周波数が設定されているが、例えば、中心周波数と帯域幅を記憶するようにしてもよい。また、テーブルでなく、例えば、中心周波数と帯域幅の関係を表す関数を記憶しておき、適宜算出するようにしてもよい。

ここで、上記実施の形態による心拍推定方法の動作をコンピュータに行わせるために共通に適用されるコンピュータの例について説明する。図２３は、標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図２３に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ３０２、メモリ３０４、入力装置３０６、出力装置３０８、外部記憶装置３１２、媒体駆動装置３１４、ネットワーク接続装置等がバス３１０を介して接続されている。

ＣＰＵ３０２は、コンピュータ３００全体の動作を制御する演算処理装置である。メモリ３０４は、コンピュータ３００の動作を制御するプログラムを予め記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりするための記憶部である。メモリ３０４は、例えばＲＡＭ、ＲＯＭ等である。入力装置３０６は、コンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＣＰＵ３０２に送付する装置であり、例えばキーボード装置、マウス装置などである。出力装置３０８は、コンピュータ３００による処理結果を出力する装置であり、表示装置などが含まれる。例えば表示装置は、ＣＰＵ３０２により送付される表示データに応じてテキストや画像を表示する。

外部記憶装置３１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶装置であり、ＣＰＵ３０２により実行される各種制御プログラムや、取得したデータ等を記憶しておく装置である。媒体駆動装置３１４は、可搬記録媒体３１６に書き込みおよび読み出しを行うための装置である。ＣＰＵ３０２は、可搬記録媒体３１６に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置３１４を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにすることもできる。可搬記録媒体３１６は、例えばＣｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ（ＣＤ）−ＲＯＭ、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、ＵＳＢメモリ等である。ネットワーク接続装置３１８は、有線または無線により外部との間で行われる各種データの授受の管理を行うインタフェース装置である。バス３１０は、上記各装置等を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。

上記実施の形態による心拍推定方法をコンピュータに実行させるプログラムは、例えば外部記憶装置３１２に記憶させる。ＣＰＵ３０２は、外部記憶装置３１２からプログラムを読み出し、コンピュータ３００に心拍推定の動作を行なわせる。このとき、まず、心拍推定の処理をＣＰＵ３０２に行わせるための制御プログラムを作成して外部記憶装置３１２に記憶させておく。そして、入力装置３０６から所定の指示をＣＰＵ３０２に与えて、この制御プログラムを外部記憶装置３１２から読み出させて実行させるようにする。また、このプログラムは、可搬記録媒体３１６に記憶するようにしてもよい。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
生体より検出される第１の心拍検出信号に基づき一定時間当たりの第１の心拍数を算出する第１の心拍数算出部と、
前記第１の心拍数がより高いときには前記第１の心拍数がより低いときの帯域幅より狭い帯域幅で前記第１の心拍検出信号をフィルタリングして第２の心拍検出信号を出力するフィルタ部と、
前記第２の心拍検出信号に基づき前記一定時間当たりの第２の心拍数を算出する第２の心拍数算出部と、
前記第２の心拍数算出部により算出された前記第２の心拍数を出力する心拍数出力部と、
を有することを特徴とする心拍推定装置。
（付記２）
前記第１の心拍数と、前記帯域幅との関係を示す帯域幅情報を記憶した記憶部と、
前記第１の心拍数に対応する前記帯域幅を前記記憶部から読み出して設定する帯域幅設定部と、
をさらに有することを特徴とする付記１に記載の心拍推定装置。
（付記３）
前記電磁波を出力する電波出力部と、
前記電磁波の反射波を受信する受信部と、
前記電磁波および前記反射波に基づき前記第１の心拍検出信号を検出する検出部と、
前記第２の心拍算出部により算出された前記第２の心拍数を表示する表示実行部と、
をさらに有することを特徴とする付記１または付記２に記載の心拍推定装置。
（付記４）
前記帯域幅は、前記第１の心拍数の増加に対して一定の割合で減少するように設定されることを特徴とする付記１から付記３のいずれかに記載の心拍推定装置。
（付記５）
前記帯域幅は、前記第１の心拍数の増加に対して段階的に減少するように設定されることを特徴とする付記１から付記３のいずれかに記載の心拍推定装置。
（付記６）
前記帯域幅は、前記第１の心拍数に対して単調減少する少なくとも一つの関数で算出される値に設定されることを特徴とする付記１または付記２に記載の心拍推定装置。
（付記７）
心拍推定装置が、
生体より検出される第１の心拍検出信号に基づき一定時間当たりの第１の心拍数を算出し、
前記第１の心拍数がより高いときには前記第１の心拍数より低いときの帯域幅より狭い帯域幅で、前記第１の心拍検出信号をフィルタリングして第２の心拍検出信号を出力し、
前記第２の心拍検出信号に基づき前記一定時間当たりの第２の心拍数を算出し、
算出された前記第２の心拍数を出力する、
ことを特徴とする心拍推定方法。
（付記８）
さらに、
前記第１の心拍数に対応する前記帯域幅を、前記第１の心拍数と、前記帯域幅との関係を示す帯域幅情報を記憶した記憶部から読み出して設定する、
ことを特徴とする付記７に記載の心拍推定方法。
（付記９）
さらに、
前記電磁波を出力し、
前記電磁波の反射波を受信し、
前記電磁波および前記反射波に基づき前記第１の心拍検出信号を検出し、
算出された前記第２の心拍数を表示する、
ことを特徴とする付記７または付記８に記載の心拍推定方法。
（付記１０）
前記帯域幅は、前記第１の心拍数の増加に対して一定の割合で減少するように設定されることを特徴とする付記７から付記９のいずれかに記載の心拍推定方法。
（付記１１）
前記帯域幅は、前記第１の心拍数の増加に対して段階的に減少するように設定されることを特徴とする付記７から付記９のいずれかに記載の心拍推定方法。
（付記１２）
前記帯域幅は、前記第１の心拍数に対して単調減少する少なくとも一つの関数で算出される値に設定されることを特徴とする付記７から付記９のいずれかに記載の心拍推定方法。
（付記１３）
生体より検出される第１の心拍検出信号に基づき一定時間当たりの第１の心拍数を算出し、
前記第１の心拍数がより高いときには前記第１の心拍数より低いときの帯域幅より狭い帯域幅で、前記第１の心拍検出信号をフィルタリングして第２の心拍検出信号を出力し、
前記第２の心拍検出信号に基づき前記一定時間当たりの第２の心拍数を算出し、
算出された前記第２の心拍数を出力する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１４）
さらに、
前記第１の心拍数に対応する前記帯域幅を、前記第１の心拍数と、前記帯域幅との関係を示す帯域幅情報を記憶した記憶部から読み出して設定する、
処理をコンピュータに実行させる付記１３に記載のプログラム。
（付記１５）
さらに、
前記電磁波を出力し、
前記電磁波の反射波を受信し、
前記電磁波および前記反射波に基づき前記第１の心拍検出信号を検出し、
算出された前記心拍数を表示する、
処理をコンピュータに実行させる付記１３または付記１４に記載のプログラム。

１ 心拍推定装置
３ ＣＰＵ
５ ＲＡＭ
７ ＲＯＭ
９ 媒体インタフェース
１１ 表示制御部
１３ 入出力制御部
１５ 通信インタフェース
１７ センシング部
１９ メモリカード
２１ 表示装置
２３ ＵＳＢ
２５ キーボード
２７ タッチデバイス
２９ 音声入出力
３１ ＮＦＣ通信
３３ Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
３５ マイクロ波送信機
３７ マイクロ波受信器
３９ 携帯電話送受信機
４１ Ｗｉ―Ｆｉ送受信機
４３ 赤外線送受信機
４５ 加速度センサ
４７ ジャイロセンサ
４９ 気圧センサ
５０ 生体情報検出部
５２ マイクロ波センサ
５４ マイクロ波検出部
５６ 演算部
５８ 心拍算出部
５９ 表示部
６２ 周波数解析部
６４ 基本心拍数算出部
６６ 帯域幅算出部
６８ フィルタ処理部
７０ 特徴点算出部
７２ データ格納部
８０ 対象物
８２ アンテナ
８４ ＭＣＵ
８６ ＯＳＣ
８８ 検波回路
９０ バッテリ
９２ ＯＰアンプ

Claims (9)

1. 生体より検出される第１の心拍検出信号に基づき一定時間当たりの第１の心拍数を算出する第１の心拍数算出部と、
   前記第１の心拍数がより高いときには前記第１の心拍数がより低いときの帯域幅より狭い帯域幅で前記第１の心拍検出信号をフィルタリングして第２の心拍検出信号を出力するフィルタ部と、
   前記第２の心拍検出信号に基づき前記一定時間当たりの第２の心拍数を算出する第２の心拍数算出部と、
   前記第２の心拍数算出部により算出された前記第２の心拍数を出力する心拍数出力部と、
   を有することを特徴とする心拍推定装置。
2. 前記第１の心拍数と、前記帯域幅との関係を示す帯域幅情報を記憶した記憶部と、
   前記第１の心拍数に対応する前記帯域幅を前記記憶部から読み出して設定する帯域幅設定部と、
   をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の心拍推定装置。
3. 電磁波を出力する電波出力部と、
   前記電磁波の反射波を受信する受信部と、
   前記電磁波および前記反射波に基づき前記第１の心拍検出信号を検出する検出部と、
   前記第２の心拍数算出部により算出された前記第２の心拍数を表示する表示実行部と、
   をさらに有することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の心拍推定装置。
4. 前記帯域幅は、前記第１の心拍数の増加に対して一定の割合で減少するように設定されることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の心拍推定装置。
5. 前記帯域幅は、前記第１の心拍数の増加に対して段階的に減少するように設定されることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の心拍推定装置。
6. 前記帯域幅は、前記第１の心拍数に対して単調減少する少なくとも一つの関数で算出される値に設定されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の心拍推定装置。
7. 生体より検出される第１の心拍検出信号に基づき一定時間当たりの第１の心拍数を算出する第１の心拍数算出部と、
   前記第１の心拍数が高くなるに応じて、設定される帯域幅が狭くなるフィルタを用いて前記第１の心拍検出信号をフィルタリングして第２の心拍検出信号を出力するフィルタ部と、
   前記第２の心拍検出信号に基づき前記一定時間当たりの第２の心拍数を算出する第２の心拍数算出部と、
   前記第２の心拍数算出部により算出された前記第２の心拍数を出力する心拍数出力部と、
   を有することを特徴とする心拍推定装置。
8. 心拍推定装置が、
   生体より検出される第１の心拍検出信号に基づき一定時間当たりの第１の心拍数を算出し、
   前記第１の心拍数がより高いときには前記第１の心拍数がより低いときの帯域幅より狭い帯域幅で、前記第１の心拍検出信号をフィルタリングして第２の心拍検出信号を出力し、
   前記第２の心拍検出信号に基づき前記一定時間当たりの第２の心拍数を算出し、
   算出された前記第２の心拍数を出力する、
   ことを特徴とする心拍推定方法。
9. 生体より検出される第１の心拍検出信号に基づき一定時間当たりの第１の心拍数を算出し、
   前記第１の心拍数がより高いときには前記第１の心拍数がより低いときの帯域幅より狭い帯域幅で、前記第１の心拍検出信号をフィルタリングして第２の心拍検出信号を出力し、
   前記第２の心拍検出信号に基づき前記一定時間当たりの第２の心拍数を算出し、
   算出された前記第２の心拍数を出力する、
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。