JP6243254B2 - 心拍検出方法および心拍検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、心電図波形からＲ−Ｒ間隔などの生体情報を抽出するための、心拍の検出に関するものである。

ＥＣＧ（Electrocardiogram、心電図）波形は、体表面に電極を置いて、心臓の電気的な活動を観測したものである。ＥＣＧ波形の誘導法、すなわち電極の配置には、四肢や胸部を用いた様々な種類がある。胸部誘導のうち、Ｖ３〜Ｖ５誘導は、電極を左胸に配置するものである。また、ＥＣＧ波形を長時間モニタする場合に用いられるＣＣ５誘導では、電極を左胸と右胸に配置する。これらの誘導は、振幅の大きい安定した波形が得られるという利点がある（非特許文献１、非特許文献２）。

ＥＣＧ波形から得られるＲ−Ｒ間隔などの生体情報は、自律神経の働きを反映する指標であることが知られている。日常生活の中でのＥＣＧ波形をとり、検出した心拍から心拍変動のデータをリアルタイムに解析することは、自律神経機能の評価に有用である。
従来の心拍検出方法として、以下のような文献が公知である。特許文献１には、ＥＣＧ波形の基線の搖動を除去するための構成が開示されている。また特許文献２には、ＥＣＧ波形の山と谷との振幅に基づいた閾値でＲ波を認識する構成が開示されている。

特開２００２−７８６９５号公報 特開２００３−５６１号公報

"１２誘導心電図の捉え方"，［online］，心臓病看護教育研究会，インターネット＜http://www.cardiac.jp/view.php?lang=ja&target=ecg_style.xml＞ "ホルター心電図の誘導法と特徴"，［online］，日本光電工業株式会社，インターネット＜http://www.nihonkohden.co.jp/iryo/point/holter/feature.html＞

しかしながら、従来の心拍検出方法には次のような問題点があった。日常生活での心拍データを解析あるいは記録するには、ポータブル型端末や無線インターフェースを適用することが望ましいが、それら端末の記憶容量やインターフェースのデータ転送速度などの制約から、ＥＣＧ波形のサンプリング周波数を低く、例えば１００サンプル／秒（サンプリング間隔１０ｍｓｅｃ）程度に、制限せざるを得ない場合がある。

図４（Ａ）、図４（Ｂ）は従来の問題点を説明する図であり、図４（Ａ）はＥＣＧ波形の例を示す図、図４（Ｂ）は図４（Ａ）のＲ波〜Ｓ波の部分を拡大した図である。図４（Ａ）、図４（Ｂ）の縦軸は電位［Ｖ］、横軸は時間［ｓ］である。１つの心拍波形は、それぞれ心房や心室の活動を反映したＰ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波等の成分からなっている。

図４（Ｂ）では、５００サンプル／秒で取得したデータ列１００と、データ数を間引いて１００サンプル／秒にしたデータ列１０１とを重ねて表示している。サンプリング周波数を低くした場合、図４（Ｂ）から読み取れるように、サンプリングのタイミングによっては、ＥＣＧ波形の極大値や極小値の位置が本来のものとは異なってきてしまう。また、データ解析の対象となるＲ−Ｒ間隔の揺らぎは５０ｍｓｅｃ程度であり、心拍の検出が１０ｍｓｅｃ程度の分解能しかないとなると、解析にも支障をきたすことになる。

本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、ＥＣＧ波形のサンプリング周波数の低いデータからでも心拍およびその時刻を正確に検出することができる心拍検出方法および心拍検出装置を提供することを目的とする。

本発明の心拍検出方法は、生体の心電図波形のサンプリングデータと心電図波形のＲ波を識別するための第１の閾値Ｔ_Hとを比較してＲ波の代表点となるサンプリングデータを検出するＲ波検出ステップと、前記心電図波形のサンプリングデータと心電図波形のＳ波を識別するための第２の閾値Ｔ_L（Ｔ_H＞Ｔ_L）とを比較してＳ波の代表点となるサンプリングデータを検出するＳ波検出ステップと、前記Ｒ波の代表点とこの点の後に存在する前記Ｓ波の代表点との間で、第３の閾値Ｔ_M（Ｔ_H＞Ｔ_M＞Ｔ_L）を跨ぐ２点のサンプリングデータを検出し、この２点のサンプリングデータを結ぶ直線が前記第３の閾値Ｔ_Mと交わる時刻を心拍時刻として算出する心拍時刻算出ステップとを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の心拍検出方法の１構成例において、前記Ｒ波検出ステップは、前記第１の閾値Ｔ_Hを上回るサンプリングデータのうち、このデータを含む前後３つのサンプリングデータで増減が反転するデータを、前記Ｒ波の代表点とみなし、前記Ｓ波検出ステップは、前記第２の閾値Ｔ_Lを下回るサンプリングデータのうち、このデータを含む前後３つのサンプリングデータで増減が反転するデータを、前記Ｓ波の代表点とみなすことを特徴とするものである。

また、本発明の心拍検出方法の１構成例において、前記心拍時刻算出ステップは、前記２点のサンプリングデータを結ぶ直線が第３の閾値Ｔ_Mと交わる時刻を算出したときに、この時刻と１回前の心拍時刻とが一定時間以上離れているかどうかを判断し、間隔が一定時間未満の場合には、算出した時刻を心拍時刻として採用しないことを特徴とするものである。
また、本発明の心拍検出方法の１構成例は、前記Ｒ波検出ステップの前に、前記Ｓ波検出ステップを実行することを特徴とするものである。
また、本発明の心拍検出方法の１構成例は、さらに、前記Ｒ波検出ステップおよび前記Ｓ波検出ステップの前に、前記心電図波形のサンプリングデータにハイパスフィルタ処理を施すフィルタリングステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の心拍検出方法の１構成例において、前記心電図波形のサンプリングデータは、Ｖ３ないしＶ５誘導、あるいはＣＣ５誘導によって得られたものである。

また、本発明の心拍検出装置は、生体の心電図波形のサンプリングデータと心電図波形のＲ波を識別するための第１の閾値Ｔ_Hとを比較してＲ波の代表点となるサンプリングデータを検出するＲ波検出手段と、前記心電図波形のサンプリングデータと心電図波形のＳ波を識別するための第２の閾値Ｔ_L（Ｔ_H＞Ｔ_L）とを比較してＳ波の代表点となるサンプリングデータを検出するＳ波検出手段と、前記Ｒ波の代表点とこの点の後に存在する前記Ｓ波の代表点との間で、第３の閾値Ｔ_M（Ｔ_H＞Ｔ_M＞Ｔ_L）を跨ぐ２点のサンプリングデータを検出し、この２点のサンプリングデータを結ぶ直線が前記第３の閾値Ｔ_Mと交わる時刻を心拍時刻として算出する心拍時刻算出手段とを備えることを特徴とするものである。

Ｒ波やＳ波のピーク付近のように、電位が増加から減少あるいは減少から増加に転じるところでは、サンプリング周波数が低いと、得られるサンプリングデータは実際のＥＣＧ波形と乖離する。しかし、ピーク間の立ち上がりあるいは立ち下がりのように、急峻に値が単調増加あるいは単調減少するところでは、実際の値もほぼ直線的に変化しているため、低いサンプリング周波数でも乖離は少ない。また、急峻であるため、直線部分のデータを基にして電位がある値をとる時刻を算出した場合、時間に対する分解能を高くとることができる。本発明では、Ｒ波とＳ波の間のＥＣＧ波形が急峻に変化する部分での、電位がある値（第３の閾値Ｔ_M）をとる時刻を算出することで、低いサンプリング周波数のサンプリングデータ列からでも、正確に心拍時刻を検出することができ、その心拍時刻の時系列データに基づいて心拍間隔等の有効な生体情報を抽出することができる。

本発明の実施の形態に係る心拍検出装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る心拍検出方法を説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る心拍検出装置の別の構成を示すブロック図である。 従来の問題点を説明する図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形態に係る心拍検出装置の構成を示すブロック図、図２は本発明の実施の形態に係る心拍検出方法を説明するフローチャートである。心拍検出装置は、心電計１と、記憶部２と、Ｓ波検出部３と、Ｒ波検出部４と、心拍時刻算出部５とを備えている。

以下、本実施の形態の心拍検出方法を説明する。ここでは、１つの心拍を検出し、その心拍時刻を算出するまでの手順を説明する。このような心拍時刻の算出をＥＣＧ波形データの期間にわたって繰り返すことによって、心拍時刻の時系列データが逐次得られ、この時系列データから心拍変動の指標も逐次算出することができる。

本実施の形態では、ＥＣＧ波形をサンプリングしたデータ列をＸ（ｎ）とする。ｎは１サンプリングのデータに付与される番号である。心電計１から出力される最初のサンプリングデータをＸ（０）とする。番号ｎが大きくなる程、サンプリング時刻が後になることは言うまでもない。

また、図４（Ｂ）に示すように、Ｓ波を識別するための閾値をＴ_L、Ｒ波を識別するための閾値をＴ_H、心拍時刻を算出するための閾値をＴ_Mとする。Ｓ波やＲ波の電位はＥＣＧの誘導法によって異なるので、Ｓ波を識別するための閾値Ｔ_Lは、心電計１が採用する誘導法の典型的なＳ波の電位の６０〜７０％程度の値とするのが適当であり、Ｒ波を識別するための閾値Ｔ_Hは、心電計１が採用する誘導法の典型的なＲ波の電位の６０〜７０％程度の値とするのが適当である。また、閾値Ｔ_Mは、閾値Ｔ_LとＴ_Hの中間付近の値とするとよい。図２におけるｉ，ｊ，ｋは、サンプリングデータＸ（ｎ）を逐次読み込むためのカウンタ変数であり、ｉはＳ波を、ｊはＲ波を、ｋは心拍時刻を検出するのに用いる。

心電計１は、図示しない生体（人体）のＥＣＧ波形を測定し、ＥＣＧ波形のサンプリングデータ列Ｘ（ｎ）を出力する。このとき、心電計１は、各サンプリングデータにサンプリング時刻の情報を付加して出力する。なお、ＥＣＧ波形の具体的な測定方法は周知の技術であるので、詳細な説明は省略する。
記憶部２は、心電計１から出力されたＥＣＧ波形のサンプリングデータ列Ｘ（ｎ）とサンプリング時刻の情報とを記憶する。

Ｓ波検出部３は、ＥＣＧ波形のＳ波を検出する。初めに、Ｓ波検出部３は、サンプリングデータ列Ｘ（ｎ）を逐次読み出すための番号（カウンタ変数）ｉを初期値（ここでは０）にセットする（図２ステップＳ１）。次に、Ｓ波検出部３は、記憶部２からデータＸ（ｉ）を読み出し、このデータＸ（ｉ）と閾値Ｔ_Lとを比較する（図２ステップＳ２）。Ｓ波検出部３は、データＸ（ｉ）が閾値Ｔ_Lに等しいか大きいときは、Ｓ波に該当しないと判断し、ｉ＝ｉ＋１としてステップＳ２に戻る（図２ステップＳ３）。こうして、閾値Ｔ_Lより小さいデータＸ（ｉ）が見つかるまで、ステップＳ２，Ｓ３の処理が繰り返される。

Ｓ波検出部３は、ステップＳ２においてデータＸ（ｉ）が閾値Ｔ_Lより小さいとき、データＸ（ｉ）よりも２つ前のデータＸ（ｉ−２）と１つ前のデータＸ（ｉ−１）を記憶部２から読み出し、データＸ（ｉ−２）、Ｘ（ｉ−１）、Ｘ（ｉ）の連続する３つのデータで増減が反転しているかどうかを調べる（図２ステップＳ４）。具体的には、例えば（Ｘ（ｉ）―Ｘ（ｉ−１））×（Ｘ（ｉ−１）―Ｘ（ｉ−２））≦０であれば、増減が反転しているとみなせる。

Ｓ波検出部３は、連続する３つのデータで増減が反転していなければ、ステップＳ３に戻り、ステップＳ３からステップＳ２に戻る。また、Ｓ波検出部３は、連続する３つのデータで増減が反転していれば、データＸ（ｉ−１）をＳ波の代表点（電位が最も低い点）とし（図２ステップＳ５）、ステップＳ６へ進む。

リアルタイムに心拍の検出を行う場合、Ｒ波を検出した後にＳ波を検出する方法では、Ｒ波を検出した時点で、まだＳ波が到来していない可能性がある。したがって、まずＳ波を検出し、そこから時系列をさかのぼってＲ波を検出する方法は、データのリアルタイム解析に対してより親和性が高い。

次に、Ｒ波検出部４は、上記で検出したＳ波に対応するＲ波を検出する。初めに、Ｒ波検出部４は、Ｒ波を検出するための番号（カウンタ変数）ｊを０にセットする（図２ステップＳ６）。続いて、Ｒ波検出部４は、記憶部２からデータＸ（ｉ−１−ｊ）を読み出し、このデータＸ（ｉ−１−ｊ）と閾値Ｔ_Hとを比較する（図２ステップＳ７）。Ｒ波検出部４は、データＸ（ｉ−１−ｊ）が閾値Ｔ_Hに等しいか小さいときは、Ｒ波に該当しないと判断し、ｊ＝ｊ＋１としてステップＳ７に戻る（図ステップＳ８）。こうして、閾値Ｔ_Hより大きいデータＸ（ｉ−１−ｊ）が見つかるまで、ステップＳ７，Ｓ８の処理が繰り返される。

Ｒ波検出部４は、ステップＳ７においてデータＸ（ｉ−１−ｊ）が閾値Ｔ_Hより大きいとき、データＸ（ｉ−１−ｊ）よりも２つ前のデータＸ（ｉ−１−ｊ−２）と１つ前のデータＸ（ｉ−１−ｊ−１）を記憶部２から読み出し、データＸ（ｉ−１−ｊ−２）、Ｘ（ｉ−１−ｊ−１）、Ｘ（ｉ−１−ｊ）の連続する３つのデータで増減が反転しているかどうかを調べる（図２ステップＳ９）。具体的には、例えば（Ｘ（ｉ−１−ｊ）―Ｘ（ｉ−１−ｊ−１））×（Ｘ（ｉ−１−ｊ−１）―Ｘ（ｉ−１−ｊ−２））≦０であれば、増減が反転しているとみなせる。

Ｒ波検出部４は、連続する３つのデータで増減が反転していなければ、ステップＳ８に戻り、ステップＳ８からステップＳ７に戻る。また、Ｒ波検出部４は、連続する３つのデータで増減が反転していれば、データＸ（ｉ−１−ｊ−１）をＲ波の代表点（電位が最も高い点）とし（図２ステップＳ１０）、ステップＳ１１へ進む。なお、Ｒ波とＳ波の間隔の取り得る範囲等に合わせて、ｊの最大値を制限してもよい。

次に、心拍時刻算出部５は、生体の心臓が拍動した時刻である心拍時刻を算出する。具体的には、心拍時刻算出部５は、Ｓ波とＲ波の間の、閾値Ｔ_Mのレベルを跨ぐ２点のデータを検出する。初めに、心拍時刻算出部５は、心拍時刻を検出するための番号（カウンタ変数）ｋを０にセットする（図２ステップＳ１１）。

続いて、心拍時刻算出部５は、連続する２点のデータＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ−１）、Ｘ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ）を記憶部２から読み出し、データＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ−１）とＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ）の間で閾値Ｔ_Mを跨いでいるかどうかを調べる（図２ステップＳ１２）。具体的には、例えば（Ｔ_M―Ｘ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ））×（Ｘ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ−１）―Ｔ_M）≧０であれば、閾値Ｔ_Mを跨いでいるとみなせる。心拍時刻算出部５は、データＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ−１）とＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ）の間で閾値Ｔ_Mを跨いでいなければ、ｋ＝ｋ＋１としてステップＳ１２に戻る（図２ステップＳ１３）。こうして、閾値Ｔ_Mを跨ぐ２点のデータＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ−１）、Ｘ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ）が見つかるまで、ステップＳ１２，Ｓ１３の処理が繰り返される。

心拍時刻算出部５は、データＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ−１）とＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ）の間で閾値Ｔ_Mを跨いでいるとき、データＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ−１）とＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ）を結ぶ直線が閾値Ｔ_Mのレベルと交わる時刻を心拍時刻ｔとして算出する（図２ステップＳ１４）。上記のとおりデータＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ−１）とＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ）に対応するサンプリング時刻の情報は、記憶部２に保存されている。心拍時刻算出部５は、データＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ−１）のサンプリング時刻とＸ（ｉ−１−ｊ−１＋ｋ）のサンプリング時刻の情報を記憶部２から読み出し、この２点のサンプリング時刻から線形補間などの方法により心拍時刻ｔを算出すればよい。以上により、心拍を検出し、心拍時刻ｔを求めることができる。なお、Ｓ波の代表点とＲ波の代表点の間隔に合わせて、ｋの最大値を制限してもよい。

ステップＳ１４の終了後、ｉ＝ｉ＋１としてステップＳ２に戻る（図２ステップＳ１５）。これにより、次の心拍の検出が開始される。こうして、ステップＳ２〜Ｓ１５の処理を繰り返すことで、心拍時刻の時系列データが得られ、この時系列データから心拍変動の指標を得ることができる。

心拍時刻算出部５は、ステップＳ１４で心拍時刻ｔを算出したときに、この時刻ｔと１回前の心拍時刻（ｔ−１）とが一定時間以上離れているかどうかを判断し、一定時間以上離れていない場合には、ステップＳ１４で算出した時刻ｔを心拍時刻として採用しないようにしてもよい。これにより、生体の動きなどに起因するＥＣＧ波形の乱れを誤って心拍と認識しないようにすることができる。なお、心拍時刻としての採用を中止する場合には、ステップＳ１５に進めばよい。ただし、心拍時刻としての採用を中止してステップＳ１５に進む場合には、ステップＳ５で求めたＳ波の代表点とステップＳ１０で求めたＳ波の代表点とを破棄する必要がある（図２ステップＳ１６，Ｓ１７）。

なお、図３に示すように、心電計１から出力されるＥＣＧ波形のサンプリングデータ列にハイパスフィルタ処理を施すＦＩＲ（Finite Impulse Response、有限インパルス応答）フィルタ６を設けることにより、ＥＣＧ波形の基線の搖動を取り除き、心拍検出の信頼性を高めるようにしてもよい。

本実施の形態の心拍検出方法は、大きなＲ波と深いＳ波が得られるＥＣＧの誘導、例えばＶ３ないしＶ５誘導のＥＣＧ波形へ適用することで、著しい効果が得られる。また、日常生活でのＥＣＧ波形をとる際に用いられることの多い、ＣＣ５ないしは類似の誘導のＥＣＧ波形に適用することは、特に好適である。
本実施の形態の心拍検出方法に従えば、サンプリング間隔よりも高い分解能で、実際のＥＣＧ波形との乖離の少ない心拍時刻の時系列データを、リアルタイムで得ることができる。さらに、その時系列データを基に心拍変動の指標を得ることができる。

本実施の形態で説明した記憶部２とＳ波検出部３とＲ波検出部４と心拍時刻算出部５とＦＩＲフィルタ６とは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置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。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って本実施の形態で説明した処理を実行する。

本発明は、生体の心拍を検出する技術に適用することができる。

１…心電計、２…記憶部、３…Ｓ波検出部、４…Ｒ波検出部、５…心拍時刻算出部、６…ＦＩＲフィルタ。

Claims (7)

1. 生体の心電図波形のサンプリングデータと心電図波形のＲ波を識別するための第１の閾値Ｔ_Hとを比較してＲ波の代表点となるサンプリングデータを検出するＲ波検出ステップと、
   前記心電図波形のサンプリングデータと心電図波形のＳ波を識別するための第２の閾値Ｔ_L（Ｔ_H＞Ｔ_L）とを比較してＳ波の代表点となるサンプリングデータを検出するＳ波検出ステップと、
   前記Ｒ波の代表点とこの点の後に存在する前記Ｓ波の代表点との間で、第３の閾値Ｔ_M（Ｔ_H＞Ｔ_M＞Ｔ_L）を跨ぐ２点のサンプリングデータを検出し、この２点のサンプリングデータを結ぶ直線が前記第３の閾値Ｔ_Mと交わる時刻を心拍時刻として算出する心拍時刻算出ステップとを含むことを特徴とする心拍検出方法。
2. 請求項１記載の心拍検出方法において、
   前記Ｒ波検出ステップは、前記第１の閾値Ｔ_Hを上回るサンプリングデータのうち、このデータを含む前後３つのサンプリングデータで増減が反転するデータを、前記Ｒ波の代表点とみなし、
   前記Ｓ波検出ステップは、前記第２の閾値Ｔ_Lを下回るサンプリングデータのうち、このデータを含む前後３つのサンプリングデータで増減が反転するデータを、前記Ｓ波の代表点とみなすことを特徴とする心拍検出方法。
3. 請求項１または２記載の心拍検出方法において、
   前記心拍時刻算出ステップは、前記２点のサンプリングデータを結ぶ直線が第３の閾値Ｔ_Mと交わる時刻を算出したときに、この時刻と１回前の心拍時刻とが一定時間以上離れているかどうかを判断し、間隔が一定時間未満の場合には、算出した時刻を心拍時刻として採用しないことを特徴とする心拍検出方法。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の心拍検出方法において、
   前記Ｒ波検出ステップの前に、前記Ｓ波検出ステップを実行することを特徴とする心拍検出方法。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の心拍検出方法において、
   さらに、前記Ｒ波検出ステップおよび前記Ｓ波検出ステップの前に、前記心電図波形のサンプリングデータにハイパスフィルタ処理を施すフィルタリングステップを含むことを特徴とする心拍検出方法。
6. 請求項１乃至５のいずれか１項に記載の心拍検出方法において、
   前記心電図波形のサンプリングデータは、Ｖ３ないしＶ５誘導、あるいはＣＣ５誘導によって得られたものであることを特徴とする心拍検出方法。
7. 生体の心電図波形のサンプリングデータと心電図波形のＲ波を識別するための第１の閾値Ｔ_Hとを比較してＲ波の代表点となるサンプリングデータを検出するＲ波検出手段と、
   前記心電図波形のサンプリングデータと心電図波形のＳ波を識別するための第２の閾値Ｔ_L（Ｔ_H＞Ｔ_L）とを比較してＳ波の代表点となるサンプリングデータを検出するＳ波検出手段と、
   前記Ｒ波の代表点とこの点の後に存在する前記Ｓ波の代表点との間で、第３の閾値Ｔ_M（Ｔ_H＞Ｔ_M＞Ｔ_L）を跨ぐ２点のサンプリングデータを検出し、この２点のサンプリングデータを結ぶ直線が前記第３の閾値Ｔ_Mと交わる時刻を心拍時刻として算出する心拍時刻算出手段とを備えることを特徴とする心拍検出装置。

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