JP6187589B2

JP6187589B2 - 体幹筋収縮検出装置

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Publication number: JP6187589B2
Application number: JP2015530774A
Authority: JP
Inventors: 亨志牟田
Original assignee: Murata Manufacturing Co Ltd
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Priority date: 2013-08-07
Filing date: 2014-07-16
Publication date: 2017-08-30
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Description

本発明は体幹筋収縮検出装置に関する。

従来から、人体に関する特徴量をセンシングして人体の動き又は状態を検出する技術が知られている。例えば、特許文献１には、携帯装置に搭載された加速度センサからの出力を解析して人体の動きを判定する構成が開示されている。人体に装着された携帯装置の加速度センサから得られた特徴量が参照データと比較され、比較結果に基づいて、腕を振る、歩行する等といった体動が判別される。

また、特許文献２には、心拍間隔の周波数解析を行い、睡眠深度、自律神経（交感神経、副交感神経）活動又は呼吸に特徴的な周波数帯域成分量から、睡眠状態、自律神経状態（疲労状態）又は呼吸状態を推定する構成が開示されている。

特開２００２−６５６４０号公報特開２００３−２９０１６４号公報

しかしながら、特許文献１の構成によると、加速度センサが装着された部位の動きが検出されるため、携帯装置は、手に把持された状態では手以外の部位の動きを検出することはできない。また、深呼吸、力みといった変位を伴わない体動は加速度センサに加速度が与えられないため、検出されない。また逆に、乗り物への乗車中等、体動以外の要因によって加速度センサに加速度が与えられた場合には、体動があったものと誤判定されてしまう。

また、特許文献２の構成では、検出された拍動に基づいて解析が行われるため、加速度センサを用いた場合で問題となるような、検出部位が限定されること、変位のない体動が検出されないこと、体動以外の加速度に影響を受けることといった不都合は解消される。しかしながら、同文献の構成によると、体動を要因とする心拍の周期的変動と、自律神経の働きを要因とする心拍の周期的変動が同じ周波数帯域にあった場合に、これらの要因による変動が区別されない。また、周波数解析に数分程度分のデータが必要であり解析結果を得るのに長時間を要する。そもそも自律神経解析は安静状態における静的なデータの取得を前提とするものであり、一瞬の体動に起因する心拍数変動成分はノイズとして除去される対象となってしまうため、適時な体動検出には適さない。

そこで、本発明は、拍動データを用いて体動等に伴う体幹筋収縮の発生を正確かつ適時に検出することができる体幹筋収縮検出装置を提供することを課題とする。

本発明に係る体幹筋収縮検出装置は、拍動間隔データにおける拍動間隔の変化成分を表す変化成分データを取得する変化成分取得部と、変化成分データから、拍動間隔データにおける周期的な振動に対応する振動成分を除去して振動成分除去データを生成する振動成分除去部と、振動成分除去データのうち所定の変動成分を抽出し、抽出された所定の変動成分に基づいて体幹筋収縮の発生を特定する変動成分抽出部とを備えることを特徴とする。

本発明に係る体幹筋収縮検出装置によると、拍動間隔データの変化成分データから、呼吸性変動等に起因する振動成分が除去されたデータにおいて、体幹筋収縮に起因する変動成分が抽出されるので、体幹筋収縮を確実に検出することが可能となる。呼吸によっても体幹筋収縮が生じるが、周期的な呼吸はノイズとみなし、以降は体幹筋収縮による変動を呼吸性変動と区別する。

本発明に係る体幹筋収縮検出装置では、所定の変動成分が、拍動間隔データの波形において低下ピークの直後に増加ピークが発生したデータ波形に対応する成分であることが好ましい。

この場合、拍動間隔データにおいて、体幹筋収縮時に特徴的な拍動間隔の変化が変動成分として抽出されるので、高い精度での体幹筋収縮の特定が可能となる。

本発明に係る体幹筋収縮検出装置では、振動成分が呼吸性変動に基づく成分であることが好ましい。

この場合、拍動間隔データにおいて呼吸性変動が大きい場合でも、呼吸性変動に起因する変化成分が振動成分として確実に除去され、高い精度での体幹筋収縮の特定が可能となる。

本発明に係る体幹筋収縮検出装置では、変化成分取得部が、拍動間隔データを補間して拍動間隔データを一定の時間間隔に配置し、補間された拍動間隔データを振動成分除去部に供給する補間処理部を備えることを特徴とする。

この場合、拍動間隔データの補間により、拍動間隔データを一定の時間間隔で切り出すことができるので、拍動間隔データの周波数軸上での処理が可能となる。従って、振動成分除去部に適応フィルタ等を用いることができ、データ処理構成の自由度が向上する。また、短い振動周期の拍動間隔データについて、補間処理が施されることにより、その振動特性が捕捉され易くなるので、振動成分除去の精度を向上することが可能となる。

本発明に係る体幹筋収縮検出装置は、被験者の拍動を検知して拍動間隔データを生成する拍動間隔データ生成手段を備えることを特徴とする。

本発明に係る体幹筋収縮検出装置によると、拍動を検知し、その検知出力に基づいて体幹筋収縮を正確かつ適時に検出することが可能となる。

本発明によれば、拍動データを用いて体動等に伴う体幹筋収縮の発生を正確かつ適時に検出することが可能となる。

第１実施形態に係る体幹筋収縮検出装置を示すブロック図である。脈拍間隔と体幹筋動作の関係を説明する図である。呼吸性振動を説明する図である。第１実施形態に係る体幹筋収縮検出方法の振動成分除去処理を説明する図である。図４の振動成分除去処理を補足説明する図である。第１実施形態に係る体幹筋収縮検出方法を示すフローチャートである。第２実施形態に係る体幹筋収縮検出装置を示すブロック図である。第２実施形態に係る体幹筋収縮検出方法を示すフローチャートである。第３実施形態に係る体幹筋収縮検出装置を示すブロック図である。第３実施形態に係る体幹筋収縮検出方法を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、各図において、同一要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。

（第１実施形態）
まず、図１を用いて、第１実施形態に係る体幹筋収縮検出装置１の構成について説明する。図１は、体幹筋収縮検出装置１の構成を示すブロック図である。本実施形態の体幹筋収縮検出装置１は、拍動間隔データにおける拍動間隔の変化成分データを取得し、変化成分データから周期的な振動に対応する成分を除去して振動成分除去データを生成し、振動成分除去データのうち所定の変動成分を抽出して体幹筋収縮の発生を特定する。以下、各構成要素について詳細に説明する。

体幹筋収縮検出装置１は、拍動を取得するための拍動センサ２０、拍動間隔データを生成するための拍動間隔データ生成ユニット３０、及び検出された拍動間隔データに基づいて体幹筋収縮検出のための解析を行う拍動間隔データ解析ユニット４０を備える。以下、各構成要素について詳細に説明する。なお、拍動センサ２０及び拍動間隔データ生成ユニット３０が請求の範囲の拍動間隔データ生成手段として機能する。

拍動センサ２０は、脈拍を検知するための光電脈波センサ、心拍を検知するための心電センサ、圧電センサ等であればよい。なお、本明細書において、脈拍及び心拍をまとめて拍動というものとする。拍動センサ２０は人体に装着される装着型のセンサであってもよいし、ゲームコントローラ又はスマートフォンのような手によって把持される把持型のセンサであってもよい。本実施形態においては、一例として、拍動センサ２０は光電脈波センサからなるものとして説明を行う。なお、拍動センサ２０（以下、「光電脈波センサ２０」ともいう）は、血中ヘモグロビンの吸光特性を利用して、光電脈波信号を光学的に検出するセンサである。そのため、光電脈波センサ２０は、発光素子２１と受光素子２２とを含んで構成されている。

発光素子２１は、拍動間隔取得ユニット３０の駆動部３１０から出力されるパルス状の駆動信号に応じて発光する。発光素子２１としては、例えば、ＬＥＤ、ＶＣＳＥＬ（ＶｅｒｔｉｃａｌＣａｖｉｔｙＳｕｒｆａｃｅＥｍｉｔｔｉｎｇＬＡＳＥＲ）、又は共振器型ＬＥＤ等を用いることができる。なお、駆動部３１０は、発光素子２１を駆動するパルス状の駆動信号を生成して出力する。

受光素子２２は、発光素子２１から照射され、例えば指先などの人体を透過して、又は人体に反射して入射される光の強さに応じた検出信号を出力する。受光素子２２としては、例えば、フォトダイオードやフォトトランジスタ等が好適に用いられる。本実施形態では、受光素子２２として、フォトダイオードを用いた。受光素子２２は、拍動間隔取得ユニット３０に接続されており、受光素子２２で得られた検出信号（光電脈波信号）は拍動間隔取得ユニット３０に出力される。

拍動間隔取得ユニット３０は、入力された光電脈波信号を処理して脈拍間隔を取得し、拍動間隔データを生成する。そのため、拍動間隔取得ユニット３０は、増幅部３１１、信号処理部３２０、脈波ピーク検出部３２６、脈波ピーク補正部３２８及び拍動間隔データ生成部３３０を有している。また、信号処理部３２０は、アナログフィルタ３２１、Ａ／Ｄコンバータ３２２、ディジタルフィルタ３２３、及び２階微分処理部３２４を有している。

ここで、上述した各部の内、ディジタルフィルタ３２３、２階微分処理部３２４、脈波ピーク検出部３２６、脈波ピーク補正部３２８は、演算処理を行うＣＰＵ、該ＣＰＵに各処理を実行させるためのプログラムやデータを記憶するＲＯＭ、及び演算結果などの各種データを一時的に記憶するＲＡＭ等により構成されている。すなわち、ＲＯＭに記憶されているプログラムがＣＰＵによって実行されることにより、上記各部の機能が実現される。

信号処理部３２０は、上述したように、アナログフィルタ３２１、Ａ／Ｄコンバータ３２２、ディジタルフィルタ３２３、及び２階微分処理部３２４を有しており、増幅部３１１で増幅された光電脈波信号に対して、フィルタリング処理を施すことにより拍動成分を抽出する。

アナログフィルタ３２１及びディジタルフィルタ３２３は、光電脈波信号を特徴づける周波数以外の成分（ノイズ）を除去し、Ｓ／Ｎを向上するためのフィルタリングを行う。より詳細には、光電脈波信号は０．１〜数十Ｈｚ付近の周波数成分が支配的であるため、ローパスフィルタやバンドパスフィルタ等のアナログフィルタ及びディジタルフィルタを用いてフィルタリング処理を施し、上記周波数範囲の信号のみを選択的に通過させることによりＳ／Ｎを向上する。

なお、アナログフィルタ３２１とディジタルフィルタ３２３は必ずしも両方備える必要はなく、アナログフィルタ３２１とディジタルフィルタ３２３のいずれか一方のみを設ける構成としてもよい。なお、アナログフィルタ３２１及びディジタルフィルタ３２３によりフィルタリング処理が施された光電脈波信号は２階微分処理部３２４へ出力される。

２階微分処理部３２４は、光電脈波信号を２階微分することにより、２階微分脈波（加速度脈波）信号を取得する。取得された加速度脈波信号は、脈波ピーク検出部３２６へ出力される。なお、光電脈波のピーク（立ち上がり点）は変化が明確でなく検出しにくいことがあるため、加速度脈波に変換してピーク検出を行うことが好ましいが、２階微分処理部３２４を設けることは必須ではなく、省略した構成としてもよい。

脈波ピーク検出部３２６は、信号処理部３２０によりフィルタリング処理が施された光電脈波信号（加速度脈波）のピーク（立ち上がり点）を検出する。なお、脈波ピーク検出部３２６は、検出したすべてのピークについて、ピーク時刻、ピーク振幅等の情報をＲＡＭ等に保存する。

脈波ピーク補正部３２８は、信号処理部３２０（アナログフィルタ３２１、ディジタルフィルタ３２３、２階微分処理部３２４）における光電脈波信号の遅延時間を求める。脈波ピーク補正部３２８は、求めた光電脈波信号の遅延時間に基づいて、脈波ピーク検出部３２６により検出された光電脈波信号（加速度脈波信号）のピークを補正する。補正後の光電脈波（加速度脈波）のピークは、拍動間隔データ生成部３３０に出力される。

拍動間隔データ生成部３３０は、補正後の光電脈波のピークを集計して拍動間隔データを生成し、生成した拍動間隔データを拍動間隔データ解析ユニット４０に出力する。拍動間隔データの一例を図２に示す。図２において、横軸は時間であり、縦軸は拍動間隔（ＡＡＩ）あり、データＰは拍動間隔（ＡＡＩ）を示し、データＱは体幹筋収縮検出結果を示す。ここで、拍動間隔とは、単位時間を拍動数で除した値であり、例えば６０秒間の脈拍数が８０回の場合、拍動間隔は０．７５（＝６０／８０）である。データＰで示されるように、拍動間隔は不規則な変化を呈するものの、体幹筋収縮が発生するタイミングで急峻に低下してから増加する。例えば、図２のグラフのデータの被験者の場合、動作Ａ（腕を振る体幹筋収縮動作）及び動作Ｂ（前方にかがむ体幹筋収縮動作）が行われるタイミングで拍動間隔の急峻な低下及び回復（上昇）が観測される。データＱの体幹筋収縮検出結果については後述する。

本実施形態においては、このような拍動間隔の急峻な低下及び上昇の抽出によって体幹筋収縮が検出される。ところで、拍動間隔の挙動には、データＰで表されるような不規則な変化及び体幹筋収縮発生時の急峻な変化に加えて、呼吸性変動のような規則的すなわち周期的な変化も観察される。例えば、図３に拍動間隔の呼吸性変動を示す。

図３において、横軸は時間であり、縦軸は拍動間隔（ＡＡＩ）あり、データＲは拍動間隔（ＡＡＩ）を示し、データＳは体幹筋収縮検出結果を示す。なお、図２の拍動間隔データの被験者（以下、「被験者Ａ」という）と図３の拍動間隔データの被験者（以下、「被験者Ｂ」という）は別人である。呼吸性変動による拍動間隔の変化には個人差があるもののその周波数は約０．１〜０．５Ｈｚの範囲であることが知られている。図２及び図３から分かるように、被験者Ａの体幹筋収縮は比較的顕著に表れるが、被験者Ｂの体幹筋収縮は呼吸性変動にうもれて検出されにくい（なお、図３においては、被験者Ｂは呼吸を行っているのみであり、体幹筋収縮は発生していない）。従って、取得された拍動間隔の変化において、体幹筋収縮に起因する急峻な変化を呼吸性変動に起因する変化から確実に識別することが必要となる。

拍動間隔データ解析ユニット４０は、変化成分取得部４１０、振動成分除去部４２０、及び変動成分抽出部４３０を備える。拍動間隔データ解析ユニット４０は、拍動間隔データにおいて短時間のうちに発生する、拍動間隔の低下後の増加を抽出するように構成される。

変化成分取得部４１０は本実施形態においては微分処理部４１１からなる。微分処理部４１１は、拍動間隔値が時系列に配列された拍動間隔データについて、所定の拍数を微分間隔として微分する。体幹筋収縮に起因する拍動変動の周波数範囲は０．０４〜０．４Ｈｚ程度であるため、上記所定の拍数は２〜２０拍程度であればよい。例えば、拍動間隔値ＡＡＩ（ｉ）と拍動間隔値ＡＡＩ（ｉ＋ｎ）（ｎ：２〜２０程度）の差分をとり、当該差分を時間で除すことにより微分値とすることができる。ここで、微分間隔となる拍数が小さいと（すなわち、ｎが小さいと）ノイズ耐性が低くなり、微分間隔となる拍数が大きい（すなわち、ｎが大きいと）処理速度が低下し、又は複数の体幹筋収縮動作が微分間隔中に含まれる可能性が高くなってしまう。このような事情を考慮して、上記の所定の拍数は３〜７拍であることが好ましい。このように、微分処理部４１１は拍動間隔データにおける変化成分データとして微分値データを振動成分除去部４２０に出力する。

振動成分除去部４２０は、正側ピーク検出部４２１、正側ピーク保持部４２２、負側ピーク検出部４２３、減算部４２４、及び出力部４２５を備える。振動成分除去部４２０は、変化成分取得部４１０によって微分処理された変化成分データから、拍動間隔データにおける周期的な振動に対応する成分を除去して振動成分除去データを生成する。上述したように、体幹筋収縮に起因する拍動間隔値は短時間のうちに低下した後増加するため、この変動に対応する微分値波形は負のピークの後に正のピークが連続するものとなる。従って、この順序とは逆の順序で発生するピークの連続、すなわち、正のピークの後に負のピークが連続する波形成分を除去する処理により、上記の体幹筋収縮に起因する拍動間隔データの微分値波形が残ることになる。

正側ピーク検出部４２１は上記微分波形における正のピークの有無を判定し、正のピークを検出した場合には正側ピーク保持部４２２に正のピークに関する正ピーク特徴値を保持する。

負側ピーク検出部４２３は、正側ピーク検出部４２１によって正のピークが検出されてから所定の拍数が経過するまでに負のピークが発生するか否かを検出する。正のピークが検出されてから所定の拍数が経過するまでに負のピークが検出されない場合には、正側ピーク保持部４２２に保持された正ピーク特徴値は廃棄される。

減算部４２４は、負側ピーク検出部４２３によって正のピークが検出されてから所定の拍数が経過するまでに負のピークが検出された場合には、負のピークに関する負ピーク特徴値を、正側ピーク保持部４２２に保持されていた正ピーク特徴値に基づいて減じる処理を行う。例えば、負ピーク特徴値から正ピーク特徴値が減算される。ここで、正ピーク特徴値及び負ピーク特徴値とは、それぞれのピーク値であってもよいし、時間にわたる積分値であってもよい。

例えば、図４に示すように、微分値波形において、時刻ｔｘに正ピーク特徴値ｘの正のピークＸの後に、時刻ｔｙに負ピーク特徴値ｙの負のピークＹがある場合を想定する。時間差ｔｙ−ｔｘが所定拍数範囲内である場合には、負ピーク特徴値ｙから正ピーク特徴値ｘが減算され、時間差ｔｙ−ｔｘが所定拍数範囲外である場合には、負ピーク特徴値ｙに対する減算処理は行われない。なお、上記の所定の拍数範囲は、呼吸性変動に相当する拍数範囲（２〜１６拍程度）から設定され、好適には１〜８拍程度である。

図５を用いて、より詳細に振動成分除去処理を説明する。図５は、図４と同様に微分値波形を示し、横軸は時間を示す。同図では、時刻順に、正側では正のピークＸ１〜Ｘ４及び負側では負のピークＹ１〜Ｙ４が例示される。それぞれの発生時刻はｔｘ１〜ｔｘ４及びｔｙ１〜ｔｙ４であり、それぞれのピーク特徴値はｘ１〜ｘ４及びｙ１〜ｙ４であるものとする。また、時間差ｔｙ１−ｔｘ１、ｔｙ２−ｔｘ２、及びｔｙ３−ｔｘ３は上記の所定拍数範囲内であり、時間差ｔｙ４−ｔｘ４は所定拍数範囲外であるものとする。

ここで、正のピークＸ１の直後の負のピークＹ１については、ピーク特徴値ｙ１−ｘ１が行われ、ピーク特徴値ｘ１とピーク特徴値ｙ１はほぼ等しいため、負のピークＹ１のピーク特徴値についての減算結果は実質的にゼロとなる。従って、ピークＹ１は振動成分として除去されたことになる。正のピークＸ２の直後の負のピークＹ２についても同様に、ピーク特徴値ｙ２−ｘ２が行われ、ピーク特徴値ｘ２＞ピーク特徴値ｙ２であるため、負のピークＹ２のピーク特徴値についての減算結果はマイナス（又はゼロとして処理してもよい）となる。従って、ピークＹ２は振動成分として除去されたことになる。正のピークＸ３の直後の負のピークＹ３についてもピーク特徴値ｙ３−ｘ３が行われるが、ピーク特徴値ｘ３＜ピーク特徴値ｙ３となるため、負のピークＹ３のピーク特徴値についての減算結果はゼロとはならない。従って、ピークＹ３は振動成分としては除去されないことになる。正のピークＸ４の後の負のピークＹ４については、上記のように時間差ｔｙ４−ｔｘ４が所定拍数範囲外であるので減算処理は行われず、すなわち、負のピークＹ４も振動成分としては除去されない。

出力部４２５は、変化成分取得部４１０の微分処理部４１１からの微分データ及び減算部４２４からの減算データを変動成分抽出部４３０に出力する。出力部４２５は、必要に応じて、減算部４２４による減算結果と、減算部４２４によって減算処理が行われない他のデータとを時間的に整合するようにしてもよい。このように、拍動間隔データ（微分値）から周期的な振動に対応する成分（微分値）を除去した振動除去データが振動成分除去部４２０から変動成分抽出部４３０に出力される。

変動成分抽出部４３０は反転部４３１及び比較部４３２を備え、振動成分除去部４２０から供給された振動成分除去データのうち所定の変動成分を抽出し、抽出された変動成分に基づいて体幹筋収縮の発生を特定し、所定の変動成分を与える時刻を体幹筋収縮検出時刻として決定する。

反転部４３１は振動成分除去部４２０からの振動除去データを反転し、反転された振動除去データの正側の値（以下、「反転データ」という）を出力する。これにより、図２に示すデータＱが得られる。

比較部４３２は反転データのうち所定の閾値以上となるピークを抽出する。図２のデータＱを参照すると、ピークｐ１〜ｐ６のうち、所定の閾値（本例ではＡＡＩ＝０．１）以上となるピークｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４及びｐ６が抽出され、閾値未満であるピークｐ５は抽出されない。なお、図３に示すように、呼吸性振動に上記各処理を施した検出結果であるデータＳには、閾値以上となるピークは発生しない。これは、拍動間隔データに呼吸性変動のみが存在する場合には、上記処理の結果として、体幹筋収縮に起因する変動は検出されないことを示している。

このように、変動成分抽出部４３０は、振動除去データの負側のピーク値が所定の閾値以上となるピーク部の発生に基づいて体幹筋収縮を特定し、その発生時刻を体幹筋収縮の検出時刻として出力する。ピーク部の時刻がフィルタ処理等で遅延する場合には、変動成分抽出部４３０は、その遅延時間を算出し、遅延時間分を補正した時間を体幹筋収縮の検出時刻として出力する。

拍動間隔データ解析ユニット４０の変動成分抽出部４３０によって特定された体幹筋収縮検出結果（体幹筋収縮発生の有無、体幹筋収縮検出時刻等）は表示部５０等に出力される。表示部５０は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等からなる。なお、取得された拍動データ、拍動間隔データ、体幹筋収縮検出結果は、例えば、上述したＲＡＭなどに蓄積して記憶しておき、計測が終了した後に、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等に出力して確認するようにしてもよい。また、体幹筋収縮検出結果はスピーカ５５から音声によって出力されるようにしてもよい。スピーカ５５からは体幹筋収縮検出時にブザー音、チャイム音、音声ガイド等が出力され得る。またさらに、上記検出結果を、通信部６０を介して、例えば、ＰＣ、スマートフォン等に送信して表示させる構成とすることもできる。

次に、図６を参照しつつ、体幹筋収縮検出装置１の動作について説明する。まず、ステップＳ１００では、光電脈波センサ２０により検出された光電脈波信号（光電脈波波形）が読み込まれる。

続くステップＳ１０２では、ステップＳ１００で読み込まれた光電脈波信号に対してフィルタリング処理が施される。また、光電脈波信号が２階微分されることにより加速度脈波が取得される。次に、ステップＳ１０４では、光電脈波信号（加速度脈波信号）のピークが検出される。そして、検出されたすべてのピークについて、ピーク時刻、ピーク振幅等の情報が記憶される。さらに、光電脈波信号（加速度脈波）のピークの遅延時間（ずれ量）が求められるとともに、求められた遅延時間に基づいて光電脈波信号（加速度脈波）のピークが補正される。なお、各ピークの補正方法は上述した通りであるので、ここでは詳細な説明を省略する。ステップＳ１０６では、補正後の光電脈波のピークを集計して拍動間隔データを生成する。ここでは、拍動間隔取得ユニット３０の拍動間隔データ生成部３３０が拍動間隔データを生成し、拍動間隔データ解析ユニット４０に出力する。

ステップ１１０では、変化成分取得部４１０の微分処理部４１１が、拍動間隔値が時系列に配列された拍動間隔データについて、２〜２０拍程度の拍数を微分間隔として微分する。例えば、拍動間隔値ＡＡＩ（ｉ）と拍動間隔値ＡＡＩ（ｉ＋ｎ）（ｎ：２〜２０程度、好ましくは３〜７）の差分をとることにより当該差分を微分値とすることができる。そして、変化成分取得部４１０は変化成分データとしての微分波形データを振動成分除去部４２０に出力する。

続くステップＳ１１２〜Ｓ１２６では、振動成分除去部４２０が、変化成分取得部４１０ｂによって微分処理された変化成分データから、拍動間隔データにおける周期的な振動に対応する成分を除去して振動成分除去データを生成する。上述したように、振動成分除去部４２０は、上記変化成分データから、正のピークの後に負のピークが連続する波形成分を除去する処理を行う。これらのステップは、正側ピーク検出部４２１、正側ピーク保持部４２２、負側ピーク検出部４２３、減算部４２４、出力部４２５、及びＣＰＵによって行われる。

ステップＳ１１２では、正側ピーク検出部４２１が、変化成分データにおける正のピークの有無を判定する。正のピークが検出された場合（ステップＳ１１２、Ｙｅｓ）、ステップＳ１１４において、正側ピーク保持部４２２が、正ピーク特徴値を保持する。ステップＳ１１４の後、又は正のピークが検出されなかった場合（ステップＳ１１２、Ｎｏ）、処理はステップＳ１１６に進む。

ステップＳ１１６では、正側ピーク保持部４２２に正ピーク特徴値が保持されているか否かが判別される。正側ピーク保持部４２２に正ピーク特徴値が保持されている場合（ステップＳ１１６、Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１１８に進み、それ以外の場合には処理はステップＳ１２６に進む。

ステップＳ１１８では、負側ピーク検出部４２３が、正のピークが検出されてからの経過拍数が所定拍数範囲内であるか否かを判定する。経過拍数が所定拍数範囲内である場合（ステップＳ１１８、Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１２０に進む。一方、経過拍数が所定拍数範囲外となった場合（ステップＳ１１８、Ｎｏ）、ステップＳ１２２において、正側ピーク保持部４２２に保持されていた正ピーク特徴値が廃棄される。

ステップＳ１２０では、負側ピーク検出部４２３が、変化成分データにおける負のピークの有無を判定する。負のピークが検出された場合（ステップＳ１２０、Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１２４に進む。負のピークが検出されなかった場合（ステップＳ１２０、Ｎｏ）、処理はステップＳ１２６に進む。

ステップＳ１２４では、減算部４２４が、負ピーク特徴値を、正側ピーク保持部４２２に保持されていた正ピーク特徴値に応じて減じる処理を行う。例えば、負ピーク特徴値から正ピーク特徴値が減算される。これにより、正のピークから所定拍数範囲内に現れる負のピークの成分が変化成分データ（すなわち、微分波形データ）から除去される。

ステップＳ１２６では、出力部４２５が、ステップＳ１１２において微分処理されたデータ及びステップＳ１２４において減算処理されたデータを出力する。これにより、ステップＳ１２４における減算結果とステップＳ１２４を通過しない他のデータとが必要に応じて時間的に整合された状態で振動成分除去データが変動成分抽出部４３０に出力される。

ステップＳ１２８〜Ｓ１３０では、変動成分抽出部４３０が、振動成分除去部４２０から供給された振動成分除去データのうち所定の変動成分を抽出し、抽出された変動成分に基づいて体幹筋収縮の発生を特定する。

ステップＳ１２８では、反転部４３１が、振動成分除去部４２０からの振動成分除去データを反転し、反転された振動成分除去データの正側の値である反転データを出力する。

ステップＳ１３０では、比較部４３２が、反転データを所定の閾値と比較し、閾値以上となる反転データをピークとして抽出して体幹筋収縮の発生を特定し、所定の変動成分を与える時刻を体幹筋収縮検出時刻として特定する。

ステップＳ１３２では、表示部５０等が、ステップＳ１３０で特定された体幹筋収縮検出結果（体幹筋収縮の発生の有無、体幹筋収縮検出時刻等）を表示するなどして出力する。

なお、本実施形態においては、周期的振動成分を除去する構成として、正のピークの直後の負のピークを実質的に消去する構成を採用したが、呼吸性変動の拍数に相当する振動成分を適応的に除去する適応フィルタが採用されてもよい。また、本実施形態においては、変化成分取得部４１０による微分処理の後に、振動成分除去部４２０による振動成分除去処理を行う構成を示したが、振動成分除去処理の後に微分処理を行う構成としてもよい。また、本実施形態においては、拍動センサ（光電脈波センサ）２０、拍動間隔データ生成ユニット３０、拍動間隔データ解析ユニット４０等が一体化されたものとして説明を行ったが、拍動間隔データ解析ユニット４０は拍動間隔データ生成ユニット３０と別体のものであってもよい。この場合、拍動間隔データ生成ユニット３０からの拍動間隔データは有線通信又は無線通信により拍動間隔データ解析ユニット４０に送信される。

以上のように、本実施形態の構成によると、拍動間隔データから、呼吸等に起因する周期的振動成分が除去されるので、体幹筋収縮に起因する拍動変動を確実に抽出することができる。また、体幹筋収縮が発生してから検出結果が出力されるまでの時間は実質的には微分処理のための数拍程度しか要さないので、準リアルタイム的に適時に検出結果を得ることが可能となる。

（第２実施形態）
図７を用いて、第２実施形態に係る体幹筋収縮検出装置２の構成について説明する。図７は、体幹筋収縮検出装置２の構成を示すブロック図である。なお、第１実施形態の体幹筋収縮検出装置１と同様の構成要素には同様の符号を付しその説明を省略する。体幹筋収縮検出装置２は拍動間隔データ解析ユニット４０ｂを備え、拍動間隔データ解析ユニット４０ｂは、変化成分取得部４１０ｂ、振動成分除去部４２０ｂ及び変動成分抽出部４３０を備える。すなわち、変化成分取得部４１０ｂ及び振動成分除去部４２０ｂが第１実施形態の変化成分取得部４１０及び振動成分除去部４２０と異なる。変化成分取得部４１０ｂは補間処理部４１２及び微分処理部４１３を備える。

補間処理部４１２は、拍動間隔が時系列順に並べられた拍動間隔データの補間処理を行う。ここで、補間処理はスプライン補間等であればよく、これにより拍動間隔データが一定の時間間隔（例えば、０．０１秒間隔）で切り出されることができる。この補間処理によってその後の処理において、データを周波数の関数として処理することができる。

微分処理部４１３は、補間された拍動間隔データを所定の時間間隔で微分する。ここで、体幹筋の収縮によって発生する拍動変動の周波数範囲は０．０４〜０．４Ｈｚ程度であるため、微分のための時間間隔は１．２５〜１２．５秒程度が好適である。

振動成分除去部４２０ｂは適応フィルタ４２７からなる。適応フィルタ４２７は、変化成分取得部４１０ｂからの波形データの周期的振動を除去するように構成される。除去対象となる周期的振動は呼吸性変動に相当する周波数０．１〜０．５Ｈｚ程度の範囲であるので、適応フィルタ４２７はこの範囲の周波数成分を除去するように、最適化アルゴリズムに従ってその伝達関数を自己適応させる。これにより、上記周波数によって周期的に変動することのない拍動成分が振動成分除去データとして抽出される。なお、本実施形態では振動成分除去部４２０ｂとして適応フィルタ４２７を用いているが、除去すべき周期的振動の成分の周波数が予め分かっている場合（例えば、特定の被験者専用に拍動間隔データ解析ユニット４０ｂが作成される場合等）はカットオフ周波数範囲が比較的狭い周波数フィルタ等が採用されてもよい。

このように、振動成分除去部４２０ｂからの振動成分除去データが変動成分抽出部４３０に入力され、変動成分抽出部４３０では第１実施形態と同様のデータ抽出処理が行われる。変動成分抽出部４３０によって特定された体幹筋収縮検出結果（体幹筋収縮発生の有無、体幹筋収縮検出時刻等）は表示部５０又はスピーカ５５に出力される。また、上記検出結果を、通信部６０を介して、例えば、ＰＣ、スマートフォン等に送信して表示させる構成とすることもできる。

次に、図８を参照しつつ、本実施形態の体幹筋収縮検出装置２の動作について説明する。ステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理は図６に示す第１実施形態のステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ１０６の後のステップＳ２１０では、補間処理部４１２が、拍動間隔が時系列順に並べられた拍動間隔データに、スプライン補間等の補間処理を適用し、拍動間隔データを、例えば、０．０１秒間隔程度の一定間隔で切り出す。

ステップＳ２１２では、微分処理部４１３が、補間された拍動間隔データを１．２５〜１２．５秒程度の時間間隔で微分し、これを変化成分データとして振動成分除去部４２０ｂに出力する。

ステップＳ２１４では、適応フィルタ４２７が、変化成分取得部４１０ｂから入力された変化成分データにおける、例えば０．１〜０．５Ｈｚ程度の周期的振動を除去し、この上記周波数によって周期的に変動しない拍動成分を振動成分除去データとして抽出する。

ステップＳ２１４の後のステップＳ２２８〜Ｓ２３２は第１実施形態のステップＳ１２８〜Ｓ１３２と同様である。すなわち、ステップＳ２２８で反転部４３１が振動成分除去データを反転して反転データを出力し、ステップＳ２３０では、比較部４３２が、反転データを所定の閾値と比較し、閾値以上となる反転データをピークとして抽出して体幹筋収縮の発生を特定し、所定の変動成分を与える時刻を体幹筋収縮検出時刻として特定する。そして、ステップＳ２３２では、表示部５０等が、ステップＳ２３０で特定された体幹筋収縮検出結果（体幹筋収縮発生の有無、体幹筋収縮検出時刻等）を表示するなどして出力する。

以上のように、本実施形態の構成によると、補間処理によって拍動間隔データを周波数軸上で処理することが可能となり、振動成分除去のための処理の設計自由度が向上する。また、例えば２〜３拍数程度に対応する短い振動周期の拍動間隔データについて、補間処理が施されることにより、その振動特性が捕捉され易くなるので、振動成分除去の精度を向上することができる。

（第３実施形態）
図９を用いて、第３実施形態に係る体幹筋収縮検出装置３の構成について説明する。図９は、体幹筋収縮検出装置３の構成を示すブロック図である。なお、第２実施形態の体幹筋収縮検出装置２と同様の構成要素には同様の符号を付しその説明を省略する。体幹筋収縮検出装置３は拍動間隔データ解析ユニット４０ｃを備え、拍動間隔データ解析ユニット４０ｃは、変化成分取得部４１０ｃ、振動成分除去部４２０ｂ及び変動成分抽出部４３０ｃを備える。すなわち、変化成分取得部４１０ｃ及び変動成分抽出部４３０ｃの構成が第２実施形態の変化成分取得部４１０ｂ及び変動成分抽出部４３０と異なる。

変化成分取得部４１０ｃは補間処理部４１２を備える。補間処理部４１２は、拍動間隔が時系列順に並べられた拍動間隔データの補間処理を行う。ここで、補間処理はスプライン補間等であればよく、これにより拍動間隔データが一定の時間間隔（例えば、０．０１秒間隔）で切り出されることができる。この補間処理されたデータは周波数の関数として処理される。

振動成分除去部４２０ｂは第２実施形態と同様に適応フィルタ４２７からなる。すなわち、適応フィルタ４２７は、変化成分取得部４１０ｃからの波形データの周期的振動（０．１〜０．５Ｈｚ）を除去して振動成分除去データを生成する。振動成分除去部４２０ｂからの振動成分除去データは変動成分抽出部４３０ｃに入力される。

変動成分抽出部４３０ｃは基準波形記憶部４３３、相関係数算出部４３４、相関度決定部４３５及び判定部４３６を備える。

基準波形記憶部４３３は、検出対象となる拍動変動のモデルとなる基準波形を記憶する。この基準波形として、体幹筋動作時に発生する拍動変動をモデル化したものが使用され、単純なモデルとしては、拍動数変動を矩形波、三角波等で近似したものを使用することができる。

相関係数算出部４３４は、振動成分除去データと基準波形記憶部４３３に記憶される基準波形との相関係数を算出する。相関度決定部４３５は、相関係数算出部４３４によって算出された相関係数が所定値を超えた場合に検出信号及び相関度を出力する。

判定部４３６は、検出信号が入力された場合に相関度に従って変動成分を抽出して体幹筋収縮の発生を特定し、変動成分を与える時刻を体幹筋収縮検出時刻として特定する。このように、変動成分抽出部４３０によって特定された体幹筋収縮検出結果（体幹筋収縮発生の有無、体幹筋収縮検出時刻等）は表示部５０又はスピーカ５５に出力される。また、上記検出結果を、通信部６０を介して、例えば、ＰＣ、スマートフォン等に送信して表示させる構成とすることもできる。

次に、図１０を参照しつつ、本実施形態の体幹筋収縮検出装置３の動作について説明する。ステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理は図６に示す第１実施形態のステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ１０６の後のステップＳ３１０では、補間処理部４１２が、拍動間隔が時系列順に並べられた拍動間隔データに、スプライン補間等の補間処理を適用し、拍動間隔データを、例えば、０．０１秒間隔程度の一定間隔で切り出す。

ステップＳ３１２では、適応フィルタ４２７が、変化成分取得部４１０ｃから入力された変化成分データにおける、例えば０．１〜０．５Ｈｚ程度の周期的振動を除去し、この上記周波数によって周期的に変動しない拍動成分を振動成分除去データとして抽出する。

ステップＳ３１４では、基準波形記憶部４３３から、検出対象となる拍動変動のモデルとなる基準波形が読み出される。

ステップＳ３１６では、相関係数算出部４３４が、振動成分除去データと基準波形との相関係数を算出し、ステップＳ３１８では、相関度決定部４３５が、ステップＳ３１６において算出された相関係数が所定値を超えた場合に検出信号及び相関度を出力する。

ステップＳ３２０では、判定部４３６が、検出信号が入力された場合に相関度に基づいて変動成分を抽出して体幹筋収縮の発生を特定し、変動成分を与える時刻を体幹筋収縮検出時刻として特定する。そして、ステップＳ３３２では、表示部５０等が、ステップＳ３２０で特定された体幹筋収縮検出結果（体幹筋収縮発生の有無、体幹筋収縮検出時刻等）を表示するなどして出力する。

なお、本実施形態においては、振動成分除去処理に適応フィルタを用いる構成を示したが、ウェーブレット変換を行い、その変換データから周期振動成分を除去し、周期振動成分除去後のデータから体幹筋収縮に起因する変動成分を抽出する構成としてもよい。また、変動成分抽出処理として、振動成分除去データと基準波形との相関係数を算出する構成を示したが、所定時間間隔で微分処理を行い、負のピークが所定の閾値以上であるピークを抽出し、このピークの時刻を体幹筋収縮検出時刻として出力する構成としてもよい。

以上のように、本実施形態の構成においても、第２実施形態と同様に、拍動間隔データを周波数軸上で処理することが可能となり、振動成分除去のための処理の設計自由度が向上する。また、例えば２〜３拍数程度に対応する短い振動周期の拍動間隔データについて、補間処理が施されることにより、その振動特性が捕捉され易くなるので、振動成分除去の精度を向上することができる。

１、２、３体幹筋収縮検出装置
２０拍動センサ
３０拍動間隔データ生成ユニット
４０、４０ｂ、４０ｃ拍動間隔データ解析ユニット
４１０、４１０ｂ、４１０ｃ変化成分取得部
４１１、４１３微分処理部
４１２補間処理部
４２０、４２０ｂ振動成分除去部
４２１正側ピーク検出部
４２２正側ピーク保持部
４２３負側ピーク検出部
４２４減算部
４２５バッファ
４３０、４３０ｃ変動成分抽出部
４３１反転部
４３２比較部
４３３基準波形記憶部
４３４相関係数算出部
４３５相関度決定部
４３６判定部

Claims

拍動間隔データにおける拍動間隔の変化成分を表す変化成分データを取得する変化成分取得部と、
前記変化成分データから、前記拍動間隔データにおける周期的な振動に対応する振動成分を除去して振動成分除去データを生成する振動成分除去部と、
前記振動成分除去データのうち、体幹筋収縮が発生していないときと比べて拍動間隔が急峻に低下してから増加する変動成分を抽出し、抽出した該変動成分に基づいて体幹筋収縮の発生を特定する変動成分抽出部と
を備えることを特徴とする体幹筋収縮検出装置。
前記変動成分は、前記振動成分除去データの微分値波形において負のピークの後に正のピークが連続する変化波形に対応する成分であることを特徴とする請求項１に記載の体幹筋収縮検出装置。
前記振動成分が呼吸性変動に基づく成分であることを特徴とする請求項１又は２に記載の体幹筋収縮検出装置。
前記変化成分取得部が、前記拍動間隔データを補間して該拍動間隔データを一定の時間間隔に配置し、該補間された拍動間隔データを前記振動成分除去部に供給する補間処理部を備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の体幹筋収縮検出装置。
被験者の拍動を検知して前記拍動間隔データを生成する拍動間隔データ生成手段を備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の体幹筋収縮検出装置。