JP6115330B2 - 生体情報測定装置、および生体情報測定方法 - Google Patents

Description

本発明は、被験者の脈拍数を測定する生体情報測定装置、および生体情報測定方法に関する。

従来から、被験者の腕などに装着して歩行やランニングなどの運動中に脈拍数を測定する脈拍計が知られている。脈拍計は脈波センサーを備え、検知した被験者の血流量の変化から脈波に相当する信号（脈波信号）を抽出し、脈拍数を求めている。脈波センサーが検知した血流量の変化には、脈波信号の他に被験者の運動中の体動に起因する体動情報も含まれているため、脈拍計は、加速度センサーを更に備え、被験者の体動を検知して、血流量の変化から体動に相当する信号の成分を除いて脈波信号を抽出していた。
従来の脈拍計では、外気温の変化といった外乱による影響や、脈拍計の装着位置及び当該装着位置のズレといった物理的な影響等に起因して、血流量の変化を検知する精度が低下する場合があった。そこで、算出された脈拍数の適否を判定するための装置が提案されていた。特許文献１では、直近に適切と判定された脈拍数に基づいて所定の範囲内に算出された脈拍数が含まれるか否かを判定し、算出された脈拍数の適否を決定する装置が考案されていた。

特開２０１３−１３４８６号公報

しかしながら、上述の特許文献１による装置では、例えば外気温の低い環境での測定において、被験者が急に運動を開始した時などでは、被験者の体表における血行が悪くなってしまうことがあり、そのような場合には脈拍数の測定精度が低下してしまうことがあった。また、被験者の運動状況が急に変化するような場面では、被験者の脈拍数は短い時間で変化するため、場合によっては脈波信号の信号処理の過程において、脈波信号を精度よく検出できなくなってしまうことがあり、そのため運動開始前と略同じ値を被験者の脈拍数として報知してしまうという課題があった。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。

［適用例１］本適用例に係る生体情報測定装置は、被験者の生体情報に基づいて測定脈拍数を検出する検出部と、被験者の体動情報に基づいて推定脈拍数を推定する推定部と、推定脈拍数に基づいて規定された所定の範囲内に測定脈拍数が含まれるか否かを判定する第一判定部と、測定脈拍数の周波数特性に基づいて信頼度情報を算出する信頼度情報算出部と、信頼度情報が測定脈拍数の信頼性の有無を規定する所定の基準値を超えているか否かを判定する第二判定部と、第一判定部および第二判定部の判定結果に基づいて、測定脈拍数または推定脈拍数のいずれかを被験者の脈拍数として決定する決定部と、を備えることを特徴とする。

本適用例によれば、第一判定部は、検出された測定脈拍数を推定脈拍数に基づいて判定する。推定脈拍数は、体動情報に基づいて推定されているので、体動情報（運動負荷情報を含む）に応じて変動する脈拍数を表している。測定脈拍数が、推定脈拍数に基づいて規定された所定の範囲内に含まれるか否かを判定することにより、検出された測定脈拍数が体動情報に応じて変動する脈拍数であるか否かを判定することができる。つまり、検出された測定脈拍数が、推定脈拍数を含む所定の範囲内に含まれていれば、測定脈拍数は体動情報に応じて変動していることになり、適切な脈拍数と判定することができる。
第二判定部は、測定脈拍数の周波数特性に基づいた信頼度情報を用いて、測定脈拍数の信頼性の有無を判定する。検出された測定脈拍数の周波数特性が強く出ていれば測定脈拍数は信頼度高く検出されており、適切な脈拍数であると判定することができる。
決定部は、第一判定部と第二判定部との両方の判定結果を考慮して、測定脈拍数あるいは推定脈拍数のどちらかを適切な脈拍数として決定している。決定部では、検出された測定脈拍数が、体動情報に応じて変動していない場合であっても、体動情報に応じて変動する推定脈拍数を適切な脈拍数として決定することができる。つまり、被験者の運動状況が変化する場面においても、運動負荷（体動情報）に応じた脈拍数を決定することができる。
さらに、第一判定部または第二判定部のどちらか一方の判定結果を用いた判定よりも判定に用いられる情報量が多くなるため、体動情報に応じて変動する脈拍数を精度高く決定することができるという効果もある。

［適用例２］第一判定部は、推定脈拍数に基づいて上限値および下限値を設定し、上限値および下限値で規定される範囲を前記所定の範囲とすることが好ましい。

本適用例によれば、上限値および下限値で決まる範囲は、体動情報に応じた脈拍数であることを示す範囲である。第一判定部は、検出された測定脈拍数が所定の範囲内にある場合は、体動情報に応じて変動する脈拍数であり、適切な脈拍数であると判定することができる。

［適用例３］推定部は、体動情報と推定脈拍数との相関を表した演算式あるいは相関テーブルを用いて、体動情報から推定脈拍数を導出することが好ましい。

本適用例によれば、演算式あるいは相関テーブルによって、体動情報と体動情報に応じて変動する脈拍数の関係を定めている。演算式あるいは相関テーブルによって、体動情報の条件を精細に設定できるため、体動情報から精度の高い推定脈拍数を算出することができる。

［適用例４］第一判定部の判定結果に基づいて、測定脈拍数の信頼性を判定する所定の基準値を算出する基準値算出部を更に備えることが好ましい。

本適用例によれば、測定脈拍数の信頼性を判定する基準値を、第一判定部の判定結果を用いて変動させることで、信頼性有無を正確に判定することができるようになり、測定脈拍数の適否を精度高く判定できる。

［適用例５］第二判定部は所定の基準値を用いて測定脈拍数の信頼性を判定し、決定部は、測定脈拍数の信頼性が有る場合は、測定脈拍数を被験者の脈拍数として決定し、測定脈拍数の信頼性が無い場合は、推定脈拍数を被験者の脈拍数として決定することが好ましい。

本適用例によれば、検出した測定脈拍数の信頼性が無い場合は、推定脈拍数が適切な脈拍数となる。被験者の運動状況が変化し、検出された測定脈拍数において信頼度が低い場合であっても、体動情報に応じて変動する推定脈拍数を被験者の脈拍数として決定することができる。

［適用例６］決定部が決定した被験者の脈拍数における最大脈拍数および最小脈拍数を記憶する記憶部を備え、第一判定部は、最大脈拍数および最小脈拍数に基づいて規定される第二の所定の範囲に測定脈拍数が含まれるか否かを更に判定することが好ましい。

本適用例によれば、記憶された被験者の最大脈拍数および最小脈拍数に基づいた所定の範囲は、被験者の体動情報に応じて変動する脈拍数の変動許容範囲である。被験者の体動情報に応じて変動する脈拍数の変動許容範囲を超えているかいないかの指標を増やすことで、更に精度高く適切な脈拍数を判定することができる。

［適用例７］本適用例に係る生体情報測定方法は、被験者の生体情報に基づいて測定脈拍数を検出する検出工程と、被験者の体動情報に基づいて推定脈拍数を推定する推定工程と、推定脈拍数に基づいて規定された所定の範囲内に測定脈拍数が含まれるか否かを判定する第一判定工程と、測定脈拍数の信頼度情報を算出する算出工程と、信頼度情報を用いて測定脈拍数の信頼性の有無を判定する第二判定工程と、第一判定工程および第二判定工程の判定結果に基づいて、測定脈拍数または推定脈拍数のいずれかを被験者の脈拍数として決定する決定工程と、を備えることを特徴とする。

本適用例によれば、第一判定工程は、検出された測定脈拍数を推定脈拍数に基づいて判定する。推定脈拍数は、体動情報に基づいて推定されているので、体動情報（運動負荷情報を含む）に応じて変動する脈拍数を表している。測定脈拍数が、推定脈拍数に基づいて規定された所定の範囲内に含まれるか否かを判定することにより、検出された測定脈拍数が体動情報に応じて変動する脈拍数であるか否かを判定することができる。つまり、検出された測定脈拍数が、推定脈拍数を含む所定の範囲内に含まれていれば、測定脈拍数は体動情報に応じて変動していることになり、適切な脈拍数と判定することができる。
第二判定工程は、測定脈拍数の周波数特性に基づいた信頼度情報を用いて、測定脈拍数の信頼性の有無を判定する。検出された測定脈拍数の周波数特性が強く出ていれば測定脈拍数は信頼度高く検出されており、適切な脈拍数であると判定することができる。
決定工程は、第一判定工程と第二判定工程との両方の判定結果を考慮して、測定脈拍数あるいは推定脈拍数のどちらかを適切な脈拍数として決定している。決定部では、検出された測定脈拍数が、体動情報に応じて変動していない場合であっても、体動情報に応じて変動する推定脈拍数を適切な脈拍数として決定することができる。つまり、被験者の運動状況が変化する場面においても、運動負荷（体動情報）に応じた脈拍数を決定することができる。
さらに、第一判定工程または第二判定工程のどちらか一方の判定結果を用いた判定よりも判定に用いられる情報量が多くなるため、体動情報に応じて変動する脈拍数を精度高く決定することができる。

脈拍計の正面図。 （ａ）脈拍計の背面図、（ｂ）脈拍計の使用状態図。 脈波センサーの動作の説明図。 運動状況変化時の脈拍数を表すグラフ。 ウィンドウ処理の適用を示すグラフ。 脈拍計の機能構成の一例を示すブロック図。 脈拍数決定処理の流れを示すフローチャート図。 実施形態２における脈拍数決定処理の流れを示すフローチャート図。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。尚、以下の各図においては、各層や各部材を認識可能な程度の大きさにするため、各層や各部材の尺度を実際とは異ならせしめている。

（実施形態１）
（生体情報測定装置の外観構成）
図１は、本実施形態における脈拍計の正面図である。脈拍計１は、リストバンド２を備え、ケース３には、時刻や脈拍計１の動作状態、各種生体情報（脈拍数、運動強度、カロリー消費量等）を文字や数字、アイコン等によって表示するための表示パネル４が配置されている。

また、ケース３の周部（側面）には脈拍計１を操作するための操作ボタン５が配置されている。脈拍計１は、例えば内蔵する二次電池を電源として動作する。ケース３の側面には、外部の充電器と接続されて、内蔵二次電池を充電するための充電端子６が配設されている。

図２（ａ）は脈拍計１の背面図であり、ケース３の背面から脈拍計１を見たときの外観図を示している。図２（ｂ）は脈拍計１の使用状態図であり、被験者の手首ＷＲに装着された状態の脈拍計１の側面図を示している。

ケース３の背面には、被験者の脈波を検出して脈波信号を出力する脈波センサー１０が配設されている。脈波センサー１０は、被験者の手首ＷＲの体表に接触され、血流量の変化を検知し脈波を検出する。好適例として、脈波センサー１０は、光電脈波センサーであり、脈波を光学的に検出するための機構を備えている。

図３は、脈波センサー１０の動作の説明図であり、脈波センサー１０の内部構造をケース３の側面から見たときの拡大図である。脈波センサー１０は、ケース３の背面側に形成された円形底面を有する半球状の収納空間内に配置されている。そして、この収納空間内に、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの光源１２と、フォトトランジスターなどの受光素子１３とが内蔵されている。半球の内面は鏡面とした反射面１１であり、半球の底面側を下方とすると、受光素子１３および光源１２は、それぞれ基板１４の上面および下面に実装されている。

光源１２によって被験者の手首ＷＲの皮膚ＳＫに向けて光Ｌｅが照射されると、その照射光Ｌｅの一部が皮下の血管ＢＶに反射して半球内に反射光Ｌｒとして戻ってくる。反射光Ｌｒは、半球状の反射面１１において更に反射して、受光素子１３に上方から入射する。

この血管ＢＶからの反射光Ｌｒは、血液中のヘモグロビンの吸光作用により、血流量の変化を反映してその反射光強度が変動する。脈波センサー１０は、拍動よりも速い周期で光源１２を所定の周期で点滅させる。そして、受光素子１３は、光源１２の点灯機会毎に反射光Ｌｒを受光し、その受光強度に応じた光電変換を行い、血流量の変化の信号として出力する。脈波センサー１０は、例えば１２８Ｈｚの周波数で光源１２を点滅させる。

また、図２（ａ）に示すように、脈拍計１は、被験者の体動を検出するための体動センサー２０を内蔵している。好適例として、体動センサー２０は加速度センサーを有して構成される。加速度センサーは、図１に示すように、例えば、ケース３のカバーガラス面の法線方向であって表示面側を正とするＺ軸、時計の１２時方向を正とする上下方向をＹ軸、時計の３時方向を正とする左右方向をＸ軸とする３軸の加速度センサーである。

脈拍計１を装着した状態において、Ｘ軸は、被験者の肘から手首に向かう方向と一致する。体動センサー２０は、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の３軸の加速度を検出し、その結果を体動信号として出力する。脈拍計１は、体動センサー２０によって検出された体動信号に基づいて、歩行やランニングなどに伴う被験者の周期的な体動（例えば、ピッチや腕の動きなど）を検出する。

（原理）
脈拍計１は、脈波センサー１０によって検出された血流量の変化を捉えた信号（以降、血流量信号と称す）を利用して被験者の脈拍数を算出する。血流量の変化には脈拍による拍動に加え、被験者のピッチや腕の振りなどの体動が影響を与えるため、血流量信号は、被験者の拍動成分信号と体動成分信号とが重畳された信号となる。そこで、脈拍計１は、体動センサー２０から出力される体動信号を利用して、血流量信号から体動成分信号を除去し、拍動成分信号を抽出する。

具体的には、例えば、ＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルター等のデジタルフィルターを適応フィルターとして構成し、当該適応フィルターを用いて、血流量信号から体動ノイズ成分を除去する処理をデジタル信号処理として実行する。抽出した拍動成分信号に対して周波数分解処理を行い、周波数帯毎の信号強度値（スペクトル値）を抽出する。周波数分解処理は、例えば高速フーリエ変換ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を適用することができる。抽出した信号強度値から被験者の脈波に相当する周波数スペクトルを特定し、その周波数（あるいは周期）に基づいて脈拍数を求める。脈拍計１は、所定時間間隔（例えば１秒から５秒間隔）で脈拍数を算出する。以降の説明において、上述のように算出された脈拍数を「測定脈拍数」と呼称する。

脈拍計１は、測定脈拍数を測定した結果の脈拍数として表示パネル４に表示させるなどして、被験者に報知する。しかし、被験者の実際の脈拍数から乖離した測定脈拍数が算出されてしまう場合がある。それは、外気温が低い環境における測定や被験者が急に運動を開始した時の測定など測定時の状態によっては、人体の体表における血行が悪くなる場合があるためである。このような場合、血流量信号が弱くなるため血流量信号の情報量が減り適応フィルター処理や周波数分解処理の算出精度が低くなり、算出される測定脈拍数の正確性に影響を与えていた。算出された測定脈拍数が、被験者の実際の脈拍数と乖離している場合は、得られた測定脈拍数は異常値であり、その値を被験者に報知することは適切ではない。そこで、測定脈拍数の適否を判定し、不適切である場合は、適切な脈拍数を被験者に報知する必要がある。

（運動状況変化時の脈拍数算出処理）
次に、図４を用いて、被験者の運動状況が変化しているときの測定脈拍数の算出処理について説明する。
図４は、限定条件下における運動状況変化時の脈拍数を表すグラフである。限定条件とは、測定脈拍数が被験者の実際の脈拍数と異なる現象を分析し、当該現象が発生するために必要な被験者の状態、行動、および動作などを絞り込み、導出した条件である。例えば、被験者の血流量検出性度合、運動開始前の脈拍数、運動開始直後の脈拍数、運動の種別などの条件である。これらの限定条件により、被験者の実際の脈拍数と、被験者の動作の周期との間に特定の関係が生じた場合に、当該現象が発生する可能性が高い。図４のグラフは、その一例であり、限定条件を実際の被験者に適用し当該現象として再現させたときのデータである。尚、上述の限定条件は、あらかじめ蓄積された複数の被験者における実験データに基づいて分析され導出されている。

図４におけるグラフの横軸は、経過時間（分）であり、縦軸は脈拍数（ｂｐｍ）（beats per minute）あるいはピッチの値（歩／分）である。被験者は０分のタイミングで運動（ランニング）を開始し、経過時間２分の間ランニングを継続している。その間、所定時間間隔毎に被験者の実際の脈拍数、測定脈拍数、推定脈拍数（後述する）、およびピッチを計測および算出し、実際の脈拍数Ｌ１（実線）、測定脈拍数Ｌ２（一点鎖線）、推定脈拍数Ｌ３（点線）、ピッチＬ４（二点鎖線）としてプロットしている。尚、測定脈拍数Ｌ２は、０〜０．２分までは、実際の脈拍数Ｌ１と近い値を示しており、０．２分を越え０．４分までの一点鎖線が途切れている部分は、ノイズの影響などにより算出できなかったことを示している。

被験者は、ピッチＬ４に示すように０〜２分間の間は、ピッチの値が１８０〜２００（歩／分）の範囲内で安定したペースでランニングしていることがわかる。実際の脈拍数Ｌ１は、運動開始時には約８０ｂｐｍであり、２分経過後には約１６５ｂｐｍまで緩やかに増加している。測定脈拍数Ｌ２は、運動開始時は、約８０ｂｐｍで０．２分までは、実際の脈拍数Ｌ１と近い曲線を描き増加したが、０．４分を越えると約９０ｂｐｍまで下がり、２分になるまで、約９０〜１００ｂｐｍの範囲の値となっている。測定脈拍数Ｌ２は、０．４〜２分の間は実際の脈拍数Ｌ１とは大きく離れた値となっており、適切な脈拍数が算出されていたとは言い難い。

測定脈拍数Ｌ２が不適切な値として算出されるまでの経緯について説明する。はじめに、脈波センサー１０によって検出された血流量信号から体動信号成分が除去される。体動信号成分は、ピッチＬ４に示す周期的な動作であるため、周波数成分としては１８０〜２００（歩／分）の成分である。血流量信号から１８０〜２００（歩／分）の周波数成分とこの周波数成分に影響されて現れる約半分の９０〜１００（歩／分）の周波数成分などが除去され、拍動成分信号が主要な成分として残されるはずである。しかし、拍動成分信号は、約８０〜１６０ｂｐｍの間を増加傾向で変化しているため、周期が安定していない。更に、被験者の急な運動開始に伴う体表の血行の悪化などの影響もあり、拍動成分信号は、主要な成分と判別できるほど強いスペクトル値として現れない。また、このような状況では体動信号成分の約半分の周波数成分である９０〜１００（歩／分）の近傍に除去しきれない信号成分が残存し、比較的強いスペクトル値で現れてくる。運動開始時において測定脈拍数Ｌ２は、約８０ｂｐｍから増加していたため、９０〜１００（歩／分）を拍動信号成分の継続と捉えてしまい測定脈拍数として算出してしまう。このような経緯で、測定脈拍数Ｌ２は０．４〜２．０分において９０〜１００ｂｐｍと算出されていた。また、体動信号成分の半分の成分と、変化している拍動信号成分のスペクトル値の強さに差異が少ない場合、０．２〜０．４分の測定脈拍数Ｌ２に示すように脈拍数を特定できない、という結果になる場合もある。
このようにして、不適切な測定脈拍数Ｌ２が算出される場合があり、そのために測定脈拍数が適切か、不適切かを判定する必要が生じる。

次に、測定脈拍数の適否の判定について説明する。
測定脈拍数の適否は、第一判定部および第二判定部により判定が行われる。第一判定部は、測定脈拍数と被験者の体動情報に基づいて推定される脈拍数との差異が、所定の許容範囲から外れた場合、不適切な測定脈拍数である可能性が高いと判定する。第二判定部は、周波数分解処理において、測定脈拍数の信号成分とそれ以外の周波数成分との比の値が所定の閾値未満であれば不適切な測定脈拍数である可能性が高いとする。尚、第一判定部における、体動情報に基づいて推定される脈拍数を「推定脈拍数」と呼称し、所定の許容範囲を「ウィンドウ」と呼称する。また、第二判定部における、測定脈拍数と判定された信号成分（Signal）と、それ以外の周波数成分（Noise）との比の値を「ＳＮ比（Signal to Noise ratio）」と呼称する。

（推定脈拍数の算出）
推定脈拍数は、被験者の体動情報を用いて算出される脈拍数であり、運動などの物理的な行動から求められる物理的運動強度と被験者に現れる脈拍数との相関関係から求められている。物理的運動強度の尺度は、好適例として、被験者のピッチ（歩／分）である。ピッチは、前述したように体動センサー２０で検出された加速度から演算され、単位時間毎（例えば１秒から５秒間隔）に算出される。ピッチに基づいて推定脈拍数を算出する方法は、例えば、特開２０１２−２３２０１０号公報に開示されている。実際の脈拍数は運動時において、運動開始前の脈拍数から比較的速やかに増加し、被験者のピッチが継続されたとき一定の脈拍数（ターゲット脈拍数）に収束するように変化する。ターゲット脈拍数は、ピッチの値から近似式によって演算される。
被験者の運動開始時では、運動開始モデルの推定脈拍数の算出が適用される。運動開始後の経過時間が長くなるにつれて脈拍数が対数関数的に増加して、ターゲット脈拍数に漸近するように定式化されている。つまり、運動開始時の推定脈拍数は、運動開始前の脈拍数からターゲット脈拍数まで変化し、その経過時間に応じた脈拍数として求められる。
また、運動終了時では、運動終了モデルの推定脈拍数の算出が適用される。推定脈拍数は、ターゲット脈拍数から運動終了後の脈拍数までシグモイド的に減少する演算式として定義され、算出することができる。つまり、運動終了時の推定脈拍数は、ターゲット脈拍数から運動終了後の脈拍数に到るまで変化し、その経過時間に応じた脈拍数として求められる。
被験者が運動開始時および運動終了時でもない時は、安静時、または運動開始時と運動終了時を除いた運動中である。このような場合は、ピッチから求められるターゲット脈拍数が推定脈拍数となる。

尚、ターゲット脈拍数は、ピッチの値から近似式によって演算されるとしたが、被験者毎に作成されたピッチとターゲット脈拍数との相関テーブルから導出されても良い。詳しくは、ピッチとターゲット脈拍数の相関テーブルは、被験者の運動能力や運動時の状態などの情報を加味して作成される。更に、計測された被験者の運動と脈拍数の最新の情報に基づいて、相関テーブルを必要に応じて更新するとしても良い。このように被験者の運動能力や運動時の状態が加味されたターゲット脈拍数を用いることにより、被験者の実際の脈拍数に対して精度の高い推定脈拍数を算出することができる。

また、ターゲット脈拍数は、行動パターンを分析して生成されたピッチとターゲット脈拍数との相関テーブルから導出されても良い。詳しくは、行動パターン（歩行、ランニングなど）毎に異なる運動強度を加味して作成されたピッチとターゲット脈拍数の相関テーブルを用いる。当該相関テーブルは、あらかじめ蓄積された実験データを用いて統計的に分析され生成されている。体動センサー２０から取得した体動情報を分析し、被験者の行動パターンを特定する。被験者の行動パターンに相当する相関テーブルを用いて、ピッチからターゲット脈拍数を取得する。このように行動パターンを特定してターゲット脈拍数を取得することで、行動パターンに応じた運動強度に基づいた精度の高い推定脈拍数を算出することができる。

（ウィンドウ処理）
次に、第一判定部の判定手段として用いられるウィンドウについて説明する。
ウィンドウは、被験者の実際の脈拍数が存在している可能性が高い範囲である。推定脈拍数は体動情報から推定された脈拍数であり、被験者の実際の脈拍数と正確に一致させることは困難である。そこで、推定脈拍数の高低方向に、被験者の実際の脈拍数が存在する可能性の高いウィンドウ幅を設ける。算出された測定脈拍数は、ウィンドウ幅内にあるか否かが判別され、測定脈拍数が適切か不適切か判定される。ウィンドウ幅は、推定脈拍数から一定の範囲を有していれば良く、例えば、ウィンドウ幅を固定して±１０拍などとしても良い。また、他の例として、ピッチとターゲット脈拍数の相関テーブルに、ピッチ毎にウィンドウ幅の値を格納する構成であっても良い。

（ウィンドウ処理の適用）
図５は、ウィンドウ処理の適用を示すグラフであり、図４で示したグラフの一部を抜粋して説明している。図４と同様に実際の脈拍数Ｌ１（実線）、測定脈拍数Ｌ２（一点鎖線）、推定脈拍数Ｌ３（点線）をプロットしている。また、算出された測定脈拍数および推定脈拍数をそれぞれの算出タイミング毎に、測定脈拍数を黒丸および推定脈拍数を黒四角でプロットしている。推定脈拍数から高低に延在する矢印は、ウィンドウ幅を示している。ここでは、ウィンドウ幅を固定して±１０拍としている。
測定脈拍数Ｌ２は、０．４〜２．０分において８０〜１００ｂｐｍと算出されていたのに対し、推定脈拍数Ｌ３は時間経過に伴い山形の曲線を描きながら脈拍数１７０拍の近傍に漸近している。推定脈拍数Ｌ３は、実際の脈拍数Ｌ１と経過時間０〜２．０分において、略同傾向の曲線形状であり、測定脈拍数Ｌ２よりも実際の脈拍数Ｌ１に近い数値を示している。
推定脈拍数Ｌ３のウィンドウ幅には、０．４〜２．０分において測定脈拍数Ｌ２が含まれていない。従って、測定脈拍数Ｌ２は、不適切な脈拍数である可能性が高いと判定される。
このようにして、体動情報から推定された推定脈拍数に基づいたウィンドウを用いて、算出された測定脈拍数の適否を判定することができる。

（ＳＮ比の算出）
次に、第二判定部の判定手段として用いられるＳＮ比について説明する。
ＳＮ比は、測定脈拍数と判定された信号成分（Signal）と、それ以外の周波数成分（Noise）との比の値であり、算出された測定脈拍数の信頼性を表す尺度である。ＳＮ比の値は、大きくなるに従い算出された測定脈拍数の信頼性も高くなる。ＳＮ比の算出は例えば次のようにして行う。
検出された血流量信号をデジタル信号処理し、抽出された拍動成分信号に対して周波数分解処理を行う。そして、スペクトル値が最大となった基線を選択し、その基線を測定脈拍数成分の基線とする。また、最大となった基線の近傍所定範囲に含まれる基線を除外した基線のうち、例えばスペクトル値が２番目に大きい基線をノイズ基線として選択する。そして、測定脈拍数成分の基線のスペクトル値Ｐｓとノイズ基線のスペクトル値Ｐｎとを用いてＳＮ比をＰｓをＰｎで除算した値として算出する。

スペクトル値が大きい基線が混在しており、信号成分とノイズ成分との区別がつきにくい状況では、周波数分解処理の結果に基づいて算出される測定脈拍数の信頼性は低下する。このような状況では、ＳＮ比は小さくなる傾向がある。そこで、ＳＮ比に対する閾値Ｐｒを定めておき、ＳＮ比が閾値Ｐｒを超えている場合は、算出された測定脈拍数の信頼性が高いとする。閾値Ｐｒは、蓄積された実験データにより、算出された測定脈拍数が実際の脈拍数と近い結果となったときのＳＮ比の値から統計的な分析結果に基づいて算出される。
また、閾値Ｐｒを所定の範囲内で変動させることで、測定脈拍数の信頼性判定を厳しく、または緩くすることも可能である。信頼性判定を厳しくする場合は、緩くする場合に比べ閾値Ｐｒを大きく設定する。尚、閾値Ｐｒは、所定の基準値に相当する。

（機能構成）
図６は、脈拍計の機能構成の一例を示すブロック図である。脈拍計１は、脈波センサー１０と、体動センサー２０と、脈波信号増幅回路部３０と、脈波形整形回路部４０と、体動信号増幅回路部５０と、体動波形整形回路部６０と、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換部７０と、処理部１００と、操作部２００と、表示部３００と、報知部４００と、通信部５００と、時計部６００と、記憶部７００とを備えて構成される。

脈波センサー１０は、脈拍計１が装着された被験者の脈波を計測するセンサーであり、例えば光電脈波センサーを有して構成される。脈波センサー１０は、身体組織への血流の流入によって生じる容積変化を脈波信号として検出し、脈波信号増幅回路部３０に出力する。
脈波信号増幅回路部３０は、脈波センサー１０から入力した脈波信号を所定のゲインで増幅する増幅回路である。脈波信号増幅回路部３０は、増幅した脈波信号を脈波形整形回路部４０およびＡ／Ｄ変換部７０に出力する。
脈波形整形回路部４０は、脈波信号増幅回路部３０によって増幅された脈波信号を整形する回路部であり、高周波のノイズ成分を除去する回路やクリッピング回路等を有して構成される。処理部１００は、脈波形整形回路部４０によって整形された脈波形に基づいて、脈波の検出有無を判定する。

体動センサー２０は、脈拍計１が装着された被験者の動きを捉えるためのセンサーであり、例えば加速度センサー等を有して構成される。
体動信号増幅回路部５０は、体動センサー２０から入力した体動信号を所定のゲインで増幅する増幅回路である。体動信号増幅回路部５０は、増幅した体動信号を体動波形整形回路部６０によって整形された体動波形に基づいて、体動の検出有無を判定する。
体動波形整形回路部６０は、体動信号増幅回路部５０によって増幅された体動信号を整形する回路部であり、高周波のノイズ成分を除去する回路や、重力加速度成分とそれ以外の成分とを判定する回路、クリッピング回路等を有して構成される。処理部１００は、体動波形整形回路部６０によって整形された体動波形に基づいて、体動の検出有無を判定する。

Ａ／Ｄ変換部７０は、脈波信号増幅回路部３０によって増幅されたアナログ形式の脈波信号と、体動信号増幅回路部５０によって増幅されたアナログ形式の体動信号とを、それぞれ所定のサンプリング時間間隔でサンプリングおよび数値化して、デジタル信号に変換する。そして、変換したデジタル信号を処理部１００に出力する。

処理部１００は、記憶部７００に記憶されている制御プログラム等の各種プログラムに従って脈拍計１の各部を統括的に制御する制御装置および演算装置であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサーを有して構成される。処理部１００は、記憶部７００に記憶された脈拍数算出プログラム７１０に従って脈拍数算出処理を行い、脈拍計１が装着された被験者の脈拍数を測定および推定して、被験者の脈拍数として相応しい脈拍数を決定し、表示部３００に表示させる制御を行う。

処理部１００は、例えば、測定脈拍数算出部１１０と、ピッチ演算部１２０と、推定脈拍数算出部１３０と、ウィンドウ設定部１４０と、ウィンドウ処理判定部１５０と、ＳＮ比算出部１７０と、ＳＮ判定部１８０と、脈拍数決定部１９０と、表示制御部１９５とを機能部として有する。但し、これらの機能部はあくまでも一例であり、必ずしも全ての機能部を必須構成要件としなくても良い。

測定脈拍数算出部１１０は、脈波センサー１０により計測された血流量信号から測定脈拍数を算出する。詳しくは、Ａ／Ｄ変換部７０を介して入力した血流量信号から体動ノイズ成分を除去し、拍動成分信号を抽出する。拍動成分信号に対して周波数分解処理を行い、各周波数の信号強度値を分析し脈波に相当する周波数スペクトルを特定する。脈波の周波数スペクトルの周波数から脈拍数（測定脈拍数）を算出する。尚、測定脈拍数算出部１１０は、被験者の生体情報に基づいて測定脈拍数を検出する検出部に相当する。

ピッチ演算部１２０は、体動センサー２０により計測された体動信号から体動情報としてのピッチを算出する。詳しくは、Ａ／Ｄ変換部７０から入力した体動信号（体動データ）から周期的な体動信号の周波数スペクトルを抽出し、その周波数スペクトルの周波数からピッチを演算する。

推定脈拍数算出部１３０は、ピッチを用いてターゲット脈拍数を求め、時間経過に応じて測定脈拍数算出部１１０によって運動状況変化前に測定された脈拍数からターゲット脈拍数に漸次近づけるようにして推定脈拍数を求める漸次収束推定部（図示しない）を有する。また、ターゲット脈拍数は、ピッチとターゲット脈拍数の関係を対応付けている被験者ターゲット脈拍数テーブル７８０、あるいは行動別ターゲット脈拍数テーブル７９０から求められる。

ウィンドウ設定部１４０は、ウィンドウ処理判定部１５０が推定脈拍数７４０を用いて、測定脈拍数７３０を適否判定するウィンドウ幅７６０を設定する。ウィンドウ幅７６０はあらかじめ設定された固定値であるが、ターゲット脈拍数毎にウィンドウ幅７６０が設定されていても良く、また、演算式等で導出されても良い。
ウィンドウ処理判定部１５０は、ウィンドウ設定部１４０によって設定されたウィンドウを用いて、測定脈拍数算出部１１０によって算出された測定脈拍数７３０の適否を判定する。ウィンドウ処理判定部１５０は、第一判定部に相当する。

ＳＮ閾値設定部１６０は、ウィンドウ処理判定部１５０において算出された測定脈拍数７３０の適否の結果に基づいて、所定の基準値としてのＳＮ閾値７７５の値を設定する。測定脈拍数７３０が適切と判定された場合のＳＮ閾値７７５の値は、不適切と判定された場合のＳＮ閾値７７５の値よりも小さい値を設定する。尚、ＳＮ閾値設定部１６０は、基準値算出部に相当する。

ＳＮ比算出部１７０は、測定脈拍数算出部１１０において拍動成分信号の周波数分解処理により生成された周波数スペクトルを含む周波数特性を分析することによりＳＮ比７７０を算出する。ＳＮ比７７０は、測定脈拍数の信頼度情報に相当し、ＳＮ比算出部１７０は、信頼度情報算出部に相当する。
ＳＮ判定部１８０は、ＳＮ比算出部１７０において算出されたＳＮ比７７０を、ＳＮ閾値７７５に基づいて比較する。ＳＮ比７７０の値がＳＮ閾値７７５を超えている場合は、算出された測定脈拍数７３０は信頼性が高いとされ、ＳＮ閾値７７５以下の場合は、算出された測定脈拍数７３０は信頼性が低いとされる。ＳＮ判定部１８０は、第二判定部に相当する。

脈拍数決定部１９０は、ウィンドウ処理判定部１５０およびＳＮ判定部１８０の判定結果に基づいて、算出された測定脈拍数７３０と推定脈拍数７４０のいずれかを被験者に報知するかを決定する。決定した脈拍数を決定脈拍数７５０として記憶部７００に格納する。脈拍数決定部１９０は、決定部に相当する。

表示制御部１９５は、脈拍数決定部１９０の決定結果に基づいて脈拍数を表示部３００に表示制御する。

操作部２００は、ボタンスイッチ等を有して構成される入力装置であり、押下されたボタンの信号を処理部１００に出力する。この操作部２００の操作により、脈拍数の測定指示等の各種指示入力がなされる。操作部２００は図１の操作ボタン５に相当する。尚、操作部２００の構成はこれに限定されるものではなく、複数の操作入力が可能な構成であれば良く、表示パネル４がタッチパネル機能を備えていても良い。

表示部３００は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等を有して構成され、処理部１００から入力される表示信号に基づく各種表示を行う表示装置である。表示部３００には、各種の生体情報（脈拍数、運動強度、カロリー消費量等）が表示される。表示部３００は、図１の表示パネル４に相当する。

報知部４００は、スピーカーや圧電振動子等を有して構成され、処理部１００から入力される報知信号に基づく各種報知を行う報知装置である。例えば、アラーム音をスピーカーから出力させたり、圧電振動子を振動させることで、被験者への各種報知を行う。

通信部５００は、処理部１００の制御に従って、装置内部で利用される情報をＰＣ（Personal Computer）等の外部の情報処理装置との間で送受信するための通信装置である。この通信部５００の通信方式としては、所定の通信規格に準拠したケーブルを介して有線接続する形式や、クレイドルと呼ばれる充電器と兼用の中間装置を介して接続する形式、近距離無線通信を利用して無線接続する形式等、種々の方式を適用可能である。

時計部６００は、水晶振動子および発振回路でなる水晶発振器等を有して構成され、脈拍計１の時計機能、ストップウォッチ機能、生体情報や体動情報検出用のサンプリング時間の発生などの計時機能を有している。時計部６００の計時時刻は、処理部１００に随時出力される。

記憶部７００は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置によって構成され、脈拍計１の制御プログラムや脈拍数測定機能、運動強度測定機能、カロリー測定機能といった各種機能を実現するための各種プログラム、データ等を記憶している。また、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを有する。
記憶部７００には、プログラムとして、処理部１００によって脈拍数算出処理として実行される脈拍数算出プログラム７１０が記憶されている。また、記憶部７００には、データとして、測定脈拍数７３０と、推定脈拍数７４０と、決定脈拍数７５０と、ウィンドウ幅７６０と、ＳＮ比７７０と、ＳＮ閾値７７５とが記憶されている。更に、記憶部７００には、データテーブルとして、被験者ターゲット脈拍数テーブル７８０と、行動別ターゲット脈拍数テーブル７９０とが格納（記憶）されている。

（処理の流れ）
図７は、脈拍数決定処理の流れを示すフローチャート図である。以降、図７を中心に、適宜、図６を交えて説明する。尚、以下のフローは、生体情報測定方法に相当し、記憶部７００に記憶されている脈拍数算出プログラム７１０に基づいて処理部１００が記憶部７００を含む各部を制御することにより実行される。また、脈拍数算出プログラム７１０の実行により、処理部１００に含まれる測定脈拍数算出部１１０を含む各機能部の機能が実現される。

ステップＳ１０では、測定脈拍数７３０の算出およびピッチ７３５算出の準備が行われる。詳しくは、まず、時計部６００のリアルタイムクロックを用いてタイマーを設定する。タイマーは、少なくとも、脈波センサー１０および体動センサー２０のサンプリング周期を設定する。また、サンプリング周期を用いて検知された脈波データおよび体動データを蓄積し、測定脈拍数７３０、ピッチ７３５、および推定脈拍数７４０を算出する所定時間を設定する。サンプリング周期は、例えば１秒間に１６〜６４回サンプリングを有し、約１５．６〜６２．５ｍｓｅｃの間隔で検出する。また、当該所定時間は、例えば、１〜５秒程度を設定する。以降のステップＳ２０〜Ｓ１３０において、当該所定時間毎に繰り返される処理である。つまり、被験者により測定が開始された以降、脈波センサー１０および体動センサー２０において、脈波および体動を検出しながら、１〜５秒に１回のタイミングで脈拍数が決定され、被験者に報知される。

ステップＳ２０では、測定脈拍数７３０が算出される。詳しくは、脈波センサー１０により計測された所定時間（ｔ秒）分の血流量信号に対し、体動ノイズ成分の除去、周波数分解処理を行い、脈波に相当する周波数スペクトルを特定し、測定脈拍数７３０を算出する。その結果を測定脈拍数７３０として記憶部７００に記憶させる。尚、ステップＳ２０は、検出工程に相当する。

ステップＳ３０では、ピッチ７３５が算出される。詳しくは、体動センサー２０により計測されたｔ秒間分の体動信号に対して周期的な体動信号の周波数スペクトルを抽出し、ピッチ７３５を算出する。その結果をピッチ７３５として記憶部７００に記憶させる。尚、ステップＳ３０と後述するステップＳ４０は、推定工程に相当する。

ステップＳ４０では、推定脈拍数７４０が算出される。詳しくは、ステップＳ３０で算出されたピッチを用いて被験者ターゲット脈拍数テーブル７８０あるいは行動別ターゲット脈拍数テーブル７９０からターゲット脈拍数を求める。また、記憶されたピッチ７３５よりピッチの発生時刻とその時刻の直前に決定した脈拍数を決定脈拍数７５０から取得する。ピッチ発生時刻直前の脈拍数と、ピッチ発生時刻からの経過時間と、ターゲット脈拍数とから、漸次収束推定部（図示しない）により、推定脈拍数７４０が求められる。

ステップＳ５０では、推定脈拍数７４０に基づいたウィンドウ幅７６０算出される。詳しくは、ステップＳ４０において算出された推定脈拍数７４０を基準として所定のウィンドウ幅７６０の範囲を±１０拍として設定する。ステップＳ５０は、第一判定工程に含まれる。

ステップＳ６０では、測定脈拍数７３０がウィンドウ幅７６０の範囲内か比較される。測定脈拍数７３０が、（推定脈拍数−１０）以上でかつ（推定脈拍数＋１０）以下である場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ７０に進む。（推定脈拍数−１０）未満あるいは、（推定脈拍数＋１０）を超える場合（Ｎｏ）は、ステップＳ８０に進む。尚、ステップＳ６０は、第一判定工程に相当する。

ステップＳ７０では、ＳＮ判定基準を緩くするＳＮ閾値７７５を算出する。詳しくは、前述したように、ＳＮ比がＳＮ閾値Ｐｒを超えている場合は、算出された測定脈拍数７３０は信頼性が高いとしている。ここでは、ＳＮ閾値７７５にＰｒよりも小さい値を設定することで、ＳＮ判定基準が緩くなる。具体的には、例えば、ＳＮ閾値７７５にＰｒを０．８倍した値を設定する。

ステップＳ８０では、ＳＮ判定基準を厳しくするＳＮ閾値７７５を算出する。詳しくは、ＳＮ閾値７７５にＰｒよりも大きい値を設定することで、ＳＮ判定基準が厳しくなる。具体的には、例えば、ＳＮ閾値７７５にＰｒを１．２倍した値を設定する。

ステップＳ９０では、測定脈拍数７３０のＳＮ比７７０を算出する。詳しくは、測定脈拍数成分の基線のスペクトル値Ｐｓとノイズ基線のスペクトル値Ｐｎとを用いてＰｓをＰｎで除算して算出する。ステップＳ９０は、算出工程に相当する。

ステップＳ１００では、測定脈拍数７３０のＳＮ比７７０がＳＮ閾値７７５より大きいか比較される。詳しくは、ステップＳ９０で算出されたＳＮ比７７０が、ステップＳ７０およびＳ８０で算出されたＳＮ閾値７７５と比較される。測定脈拍数７３０のＳＮ比７７０が大きい場合（Ｙｅｓ）、算出された測定脈拍数７３０は信頼度が高く、ステップＳ１１０に進む。測定脈拍数７３０のＳＮ比７７０が等しいか小さい場合（Ｎｏ）、測定脈拍数７３０は信頼度が低く、ステップＳ１２０に進む。尚、ステップＳ１００は、第二判定工程に相当する。

ステップＳ１１０では、測定脈拍数７３０を被験者の脈拍数として決定する。測定脈拍数７３０が被験者の脈拍数として適切であると判断し、決定脈拍数７５０として記憶部７００に記憶する。ステップＳ１１０およびＳ１２０は、決定工程に相当する。

ステップＳ１２０では、推定脈拍数７４０を被験者の脈拍数として決定する。測定脈拍数７３０が被験者の脈拍数として不適切であると判断し、推定脈拍数７４０を決定脈拍数７５０として記憶部７００に記憶する。

ステップＳ１３０では、脈拍測定を終了するか否かを判定する。詳しくは、処理部１００は、上述のステップＳ２０〜Ｓ１２０までの間で、被験者によって計測終了である旨の操作ボタン５が押下されていた場合（Ｙｅｓ）は、脈拍数算出プログラム７１０を終了する。押下されていない場合（Ｎｏ）は、ステップＳ２０に進み、次の脈拍数算出を行う。

（作用効果）
ウィンドウ処理判定部１５０はピッチ演算部１２０によるピッチ７３５に基づいた推定脈拍数７４０を利用して算出された測定脈拍数７３０を判定する。推定脈拍数７４０は、運動状況の変化に伴う運動負荷に応じた脈拍数であるため、短時間に変化する被験者の脈拍数に追従している。測定脈拍数７３０の適否を推定脈拍数７４０との乖離状況であるウィンドウ幅７６０の範囲内にあるか否かを確認することで、測定脈拍数７３０が短時間に変化する脈拍数に追従できたかどうかを判定することができる。つまり、検出された測定脈拍数７３０が、推定脈拍数７４０を含む所定の範囲内に含まれていれば、測定脈拍数７３０は体動情報に応じて変動していることになり、適切な脈拍数と判定することができる。
ＳＮ判定部１８０は、測定脈拍数７３０の信頼度情報であるＳＮ比７７０に基づいて判定している。ＳＮ比７７０は、脈波センサー１０から取得した血流量信号が、ノイズが少なく脈波信号を強く含んでいたか否かを判定できる信頼度情報である。ＳＮ比７７０が、ＳＮ閾値設定部１６０により設定されるＳＮ閾値７７５と比較されることで、信頼度が高ければ、測定脈拍数７３０は適切であると判定することができる。
脈拍数決定部１９０は、ウィンドウ処理判定部１５０とＳＮ判定部１８０との両方の判定結果を考慮して、測定脈拍数７３０あるいは推定脈拍数７４０のどちらかを適切な脈拍数として決定する。
このように、被験者の体動情報に基づいた判定（第一判定部）、および被験者の生体情報に基づいた判定（第二判定部）の両者の情報を用いて判定することができる。どちらか一方の情報を用いた判定よりも判定に用いられる情報量が多く、被験者の運動状況が変化する場面であっても、体動情報に応じて変動する脈拍数を精度高く決定することができ、被験者に正しい脈拍数を報知することができる。

（実施形態２）
図８は、実施形態２における脈拍数決定処理の流れを示すフローチャート図である。実施形態２は、実施形態１における脈拍数決定処理の流れを示すフロー（図７）の一部が異なる。尚、以下のフローは、生体情報測定方法に相当し、図６に示す記憶部７００に記憶されている脈拍数算出プログラム７１０に基づいて処理部１００が記憶部７００を含む各部を制御することにより実行される。また、脈拍数算出プログラム７１０の実行により、処理部１００に含まれる測定脈拍数算出部１１０を含む各機能部の機能が実現される。
実施形態１では、第一判定工程としてのステップＳ６０が実行された後、第二判定工程としてのステップＳ１００が実行されていたが、本実施形態ではステップＳ１００、ステップＳ６０の順に実行されている点が異なる。また、実施形態１で実施していたステップＳ７０およびステップＳ８０は行われない。

ステップＳ１００では、測定脈拍数のＳＮ比がＳＮ閾値より大きいか比較される。ＳＮ閾値はＰｒを用いる。測定脈拍数のＳＮ比が大きい場合（Ｙｅｓ）、算出された測定脈拍数は信頼度が高く、ステップＳ６０に進む。測定脈拍数のＳＮ比が等しいか小さい場合（Ｎｏ）、測定脈拍数は信頼度が低く、ステップＳ１２０に進む。
ステップＳ６０では、測定脈拍数がウィンドウ幅の範囲内か比較される。測定脈拍数が、（推定脈拍数−１０）以上でかつ（推定脈拍数＋１０）以下である場合（Ｙｅｓ）は、算出された測定脈拍数が適切と判定しステップＳ１１０に進む。（推定脈拍数−１０）未満あるいは、（推定脈拍数＋１０）を超える場合（Ｎｏ）は、測定脈拍数が被験者の脈拍数として不適切であると判断しステップＳ１２０に進む。ステップＳ１２０では、推定脈拍数を決定脈拍数とする。

以上述べたように、本実施形態に係る脈拍計１によれば、実施形態１での効果に加えて、以下の効果を得ることができる。
ステップＳ１００をステップＳ６０よりも先に行うことでステップＳ７０およびステップＳ８０の処理を省略することができる。更に、ステップＳ１００とステップＳ６０とは互いに依存する変数を利用してないため、処理を平行して実行することができる。これにより、脈拍計１における省略したステップの時間が短縮され、マルチタスク構造にすることで平行処理も可能となり、脈拍数決定処理にかかる時間を短縮することができる。すなわち、従来１秒から５秒間隔で脈拍数を測定していたが、更に短い間隔で脈拍数を測定し算出することが可能となる。

尚、本発明は上述した実施形態に限定されず、上述した実施形態に種々の変更や改良などを加えることが可能である。変形例を以下に述べる。
（変形例１）
上述の実施形態では、推定脈拍数に基づいた所定の範囲としてのウィンドウ幅の範囲を±１０拍として設定し、測定脈拍数がウィンドウ幅の範囲内か否かによりＳＮ閾値を算出していた。この例に加えて、推定脈拍数と測定脈拍数の乖離差の度合いに応じて多段階にＳＮ閾値の値を変更しても良い。詳しくは、乖離差が小さい場合はＳＮ判定基準を緩くするためＳＮ閾値を小さい値に設定し、乖離差が大きい場合はＳＮ判定基準を厳しくするためにＳＮ閾値を大きい値に設定する。乖離差の状態に応じ４段階程度の区分けを設け、ＳＮ閾値についても対応して４つの閾値を設定する。このように、多段階の判定を行うことにより、より精細に測定脈拍数の適否を判定することができる。乖離差の度合いに応じて多段階にＳＮ閾値を設定する好適例として、特開２０１３−１３６４４号公報において公開されている。

（変形例２）
上述の実施形態および変形例では、ウィンドウ処理判定部１５０において、推定脈拍数に基づいて判定するとしたが、基準とする値を推定脈拍数に限定するものではなく、最大脈拍数および最小脈拍数を用いて測定脈拍数の適否を判定しても良い。詳しくは、記憶部７００に記憶された被験者の蓄積データである決定脈拍数７５０から、最大脈拍数および最小脈拍数を取得する。算出された測定脈拍数が最大脈拍数を超える値であった場合、測定脈拍数は不適切に算出された可能性があるため、ＳＮ判定基準を厳しくする。算出された測定脈拍数が、最小脈拍数（被験者の体動情報より運動中の場合は、最小脈拍数に１．２倍などした値）よりも小さい値であった場合は、ＳＮ判定基準を厳しくする。このように、最大脈拍数および最小脈拍数の範囲から外れた測定脈拍数は、厳しいＳＮ判定基準を適用してＳＮ判定部１８０により判定することで、適切な測定脈拍数を被験者の脈拍数として決定することができる。

（変形例３）
上述の実施形態および変形例では、推定脈拍数算出部１３０においてピッチを用いてターゲット脈拍数を求めていたが、行動形態を用いてターゲット脈拍数や推定脈拍数を求めても良い。詳しくは、被験者の体動情報（ピッチなど）が現れにくい状況においては、ピッチを用いることが困難である。例えば、被験者が脈拍計１を装着して操作ボタン５を押下して計測開始した後から実際に運動を始めるまでの間などは、ピッチは現れにくい。その間は、運動待機中、あるいはストレッチなどをしている間であっても計測が開始されていれば測定脈拍数は算出されている。
このような状況下では、被験者の行動形態を判別する情報を収集し、行動形態毎に測定脈拍数を記憶する。蓄積された行動形態毎の測定脈拍数から脈拍数の傾向が繰り返し現れてくれば推定脈拍数として行動別ターゲット脈拍数テーブル７９０に格納する。以降、行動形態毎に推定脈拍数を導出することができる。
具体例として、上述の計測開始から運動開始までの間の推定脈拍数の算出では、行動形態を判別する情報としては、体動情報として、「ピッチが現れない」、「体動変化量の蓄積が少ない」、「一定時間経過でピッチが現れる」などの情報を記憶し、計測開始から運動開始までの行動形態として判別する。このような行動形態における測定脈拍数を計測し、傾向が現れる（脈拍数が所定の範囲に集まる）ようであれば、推定脈拍数とすることができる。
このように、体動情報にピッチが現れなくても、推定脈拍数を導出することで、被験者が運動中であるかないかに係らず、推定脈拍数に基づいた判別をすることができる。

１…脈拍計、２…リストバンド、３…ケース、４…表示パネル、５…操作ボタン、６…充電端子、１０…脈波センサー、１１…反射面、１２…光源、１３…受光素子、１４…基板、２０…体動センサー、３０…脈波信号増幅回路部、４０…脈波形整形回路部、５０…体動信号増幅回路部、６０…体動波形整形回路部、７０…Ａ／Ｄ変換部、１００…処理部、１１０…測定脈拍数算出部、１２０…ピッチ演算部、１３０…推定脈拍数算出部、１４０…ウィンドウ設定部、１５０…ウィンドウ処理判定部、１６０…ＳＮ閾値設定部、１７０…ＳＮ比算出部、１８０…ＳＮ判定部、１９０…脈拍数決定部、１９５…表示制御部、２００…操作部、３００…表示部、４００…報知部、５００…通信部、６００…時計部、７００…記憶部、７１０…脈拍数算出プログラム、７３０…測定脈拍数、７３５…ピッチ、７４０…推定脈拍数、７５０…決定脈拍数、７６０…ウィンドウ幅、７７０…ＳＮ比、７７５…ＳＮ閾値、７８０…被験者ターゲット脈拍数テーブル、７９０…行動別ターゲット脈拍数テーブル。

Claims (8)

1. 被験者の生体情報に基づいて測定脈拍数を検出する検出部と、
   前記被験者の体動情報に基づいて推定脈拍数を推定する推定部と、
   前記推定脈拍数に基づいて規定された所定の範囲内に前記測定脈拍数が含まれるか否かを判定する第一判定部と、
   前記測定脈拍数の周波数特性に基づいて信頼度情報を算出する信頼度情報算出部と、
   前記信頼度情報が前記測定脈拍数の信頼性の有無を規定する所定の基準を満たすか否かを判定する第二判定部と、
   前記第一判定部および前記第二判定部の判定結果に基づいて、前記測定脈拍数または前記推定脈拍数のいずれかを前記被験者の脈拍数として決定する決定部と、
   を備えることを特徴とする生体情報測定装置。
2. 前記第一判定部は、前記推定脈拍数に基づいて上限値および下限値を設定し、上限値および下限値で規定される範囲に前記測定脈拍数が含まれている場合に、前記所定の基準を満たすと判定することを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
3. 前記推定部は、前記体動情報と前記推定脈拍数との相関関係を表した演算式あるいは相関テーブルを用いて、前記体動情報から前記推定脈拍数を導出することを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報測定装置。
4. 前記第一判定部の判定結果に基づいて、前記測定脈拍数の信頼性を判定する前記所定の基準を算出する基準値算出部を更に備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の生体情報測定装置。
5. 前記第二判定部は前記所定の基準を用いて前記測定脈拍数の信頼性を判定し、
   前記決定部は、前記測定脈拍数の信頼性が有ると判断された場合は、前記測定脈拍数を前記被験者の脈拍数として決定し、前記測定脈拍数の信頼性が無いと判断された場合は、前記推定脈拍数を前記被験者の脈拍数として決定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の生体情報測定装置。
6. 前記決定部が決定した前記被験者の脈拍数における最大脈拍数および最小脈拍数を記憶する記憶部を備え、
   前記第一判定部は、前記最大脈拍数および前記最小脈拍数に基づいて規定される第二の所定の基準に前記測定脈拍数が含まれるか否かを更に判定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の生体情報測定装置。
7. 被験者の生体情報に基づいて測定脈拍数を検出する検出工程と、
   前記被験者の体動情報に基づいて推定脈拍数を推定する推定工程と、
   前記推定脈拍数に基づいて規定された所定の範囲内に前記測定脈拍数が含まれるか否かを判定する第一判定工程と、
   前記測定脈拍数の信頼度情報を算出する算出工程と、
   前記信頼度情報を用いて前記測定脈拍数の信頼性の有無を判定する第二判定工程と、
   前記第一判定工程および前記第二判定工程の判定結果に基づいて、前記測定脈拍数または前記推定脈拍数のいずれかを前記被験者の脈拍数として決定する決定工程と、
   を備えることを特徴とする生体情報測定方法。
8. 前記決定工程で決定された前記被験者の脈拍数における最大脈拍数および最小脈拍数を記憶する記憶部を備え、
   前記第一判定工程は、前記最大脈拍数および前記最小脈拍数に基づいて規定される第二の所定の基準に前記測定脈拍数が含まれるか否かを更に判定することを特徴とする請求項７に記載の生体情報測定装置。

Images