JP6315633B2 - 心拍検出方法および心拍検出装置 - Google Patents

心拍検出方法および心拍検出装置 Download PDF

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Description

本発明は、心電図波形から心拍間隔（Ｒ−Ｒ間隔）などの生体情報を抽出するための心拍検出方法および心拍検出装置に関するものである。
ＥＣＧ（Electrocardiogram、心電図）波形は、心臓の電気的な活動を観測・記録したものであり、一般的な方法では電極を体表面に取り付けて計測する。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のに適したＣＣ５誘導では、電極を左胸と右胸の対称な位置に配置する。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。
図１１に、ＥＣＧ波形の例を示す。図１１の縦軸は電位、横軸は時間である。ＥＣＧ波形は、連続した心拍波形からなり、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。
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解析することは、自律神経機能の評価に有用である。また、運動中の心拍データから運動負荷を推定し、その最適化等に活用するといった用途もある。
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。特開２００２−７８６９５号公報には、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、特開２００３−５６１号公報には、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。
また、文献「“ECG Implementation on the TMS320C5515 DSP Medical Development Kit (MDK) with the ADS1298 ECG-FE”，Texas Instruments Incorporated，＜http://www.ti.com/lit/an/sprabj1/sprabj1.pdf＞，2011」には、ＥＣＧ波形を時間差分した値の変化をもとにＲ−Ｒ間隔などを求める方法が記載されている。具体的には、（ｎ＋１）番目のサンプリング値と（ｎ−１）番目のサンプリング値との差分の絶対値をとり、そのピークを閾値に基づいて検出し、２つのピークの時間幅をＲ−Ｒ間隔としている。
しかしながら、上記のような心拍検出方法には次のような問題点があった。日常生活や運動中での心拍データを記録あるいは解析しようとする場合、安静状態で計測する場合とは異なり、ＥＣＧ波形に、体動などに起因するノイズが混入することがある。
図１２、図１３は従来の問題点を説明する図であり、横軸は時間［ｍｓ］、縦軸はデジタル値に置き換えられた電位［任意単位］を表している。図１２はＥＣＧ波形のサンプリングデータの１例を示しており、図中のＲは心拍として検出されるべきＲ波を示している。図１２の１８９，０００ｍｓ付近を中心に、細かく周期の短いノイズが重畳されている。このようなＥＣＧ波形に対し、閾値に基づいて心拍を検出しようとしても、Ｒ波のピークとノイズのピークが同レベルにあるため、心拍のみを識別して抽出することは難しい。
一方、ＥＣＧ波形の変化率に基づいて心拍を検出する方法もある。一般的にＥＣＧ波形は、データ処理を行う上では離散データ列として扱われる。したがって、ＥＣＧ波形の変化率を求めることは、ＥＣＧ波形の時間差分をとることを意味する。図１２のＥＣＧ波形の時間差分をとった波形を図１３に示す。図１３は、図１２のＥＣＧ波形のサンプリングデータの各時刻について、５ｍｓ後の値から５ｍｓ前の値を引いた値、つまり１次差分をプロットしたものである。図中のＤは心拍として検出されるべきピークを示している。標準的なＥＣＧ波形では、時間差分をとることで、Ｒ波からＳ波への急峻な変化を目立たせ、心拍を検出しやすくすることができる。しかしながら、図１３では、やはりＲ波からＳ波への急峻な変化によるピークＤと同程度のレベルを持つノイズ成分が含まれており、心拍を閾値に基づいて抽出するには難がある。
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、ＥＣＧ波形にノイズが重畳したデータからでも、心拍およびその時刻を的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列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータの変化量、サンプリングデータの変化量とサンプリングデータとの乗算値のいずれかを取得する取得ステップと、前記サンプリングデータ列から得られる値Ｍが減少から増加に転じるピークを探索するピーク探索ステップと、前記サンプリングデータ列から得られる値Ｍのうち、前記ピークの時刻よりも前の一定の時間領域の値Ｍと前記ピークの時刻よりも後の一定の時間領域の値Ｍとを調べ、これら一定の時間領域の値Ｍが、前記ピークの時刻の値Ｍから一定量以上離れているときに、前記ピークの時刻を心拍時刻とする心拍時刻決定ステップとを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の心拍検出装置は、生体の心電図波形のサンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータの変化量、サンプリングデータの変化量とサンプリングデータとの乗算値のいずれかを取得する取得手段と、前記サンプリングデータ列から得られる値Ｍが減少から増加に転じるピークを探索するピーク探索手段と、前記サンプリングデータ列から得られる値Ｍのうち、前記ピークの時刻よりも前の一定の時間領域の値Ｍと前記ピークの時刻よりも後の一定の時間領域の値Ｍとを調べ、これら一定の時間領域の値Ｍが、前記ピークの時刻の値Ｍから一定量以上離れているときに、前記ピークの時刻を心拍時刻とする心拍時刻決定手段とを備えることを特徴とするものである。
本発明によれば、生体の心電図波形のサンプリングデータ列から得られる値Ｍが増加から減少に転じるピークまたは減少から増加に転じるピークを探索し、ピークの時刻よりも前の一定の時間領域の値Ｍとピークの時刻よりも後の一定の時間領域の値Ｍとを調べ、これら一定の時間領域の値Ｍが、ピークの時刻の値Ｍから一定量以上離れているときに、ピークの時刻を心拍時刻とすることにより、ノイズを含むサンプリングデータ列からでも、的確に心拍を検出することができる。また、本発明では、閾値を用いずに心拍に伴うピークを検出するため、対象とする心電図波形のレベルが変動しても、その影響を受けることなく的確に心拍を検出することができる。
図１は、本発明の原理を説明する図である。 図２は、本発明の第１実施例に係る心拍検出装置の構成を示すブロック図である。 図３は、本発明の第１実施例に係る心拍検出方法を説明するフローチャートである。 図４は、心電図波形および心電図波形の１次差分値を示す図である。 図５は、従来技術および本発明の第１実施例に係る心拍検出方法により求めたＲ−Ｒ間隔を示す図である。 図６は、本発明の参考例に係る心拍検出方法を説明するフローチャートである。 図７は、心電図波形、心電図波形のサンプリング値の最大値および本発明の参考例に係る心拍検出方法により求めたＲ−Ｒ間隔を示す図である。 図８は、本発明の第２実施例に係る心拍検出方法を説明するフローチャートである。 図９は、心電図波形および心電図波形の１次差分値を示す図である。 図１０は、心電図波形の１次差分値と心電図波形とを乗算した乗算値を示す図である。 図１１は、心電図波形の例を示す図である。 図１２は、従来の問題点を説明する図である。 図１３は、従来の問題点を説明する図である。
［発明の原理］
図１は本発明の原理を説明する図である。図１においても、横軸は時間［ｍｓ］、縦軸はデジタル値に置き換えられた電位［任意単位］を表している。図１の波形はサンプリングデータの変化量（１次差分値）をプロットしたものである。図１の２つの波形のうち上側の波形は図１３の一部を拡大した波形であり、下側の波形は図１３の１８９，０００ｍｓから１９０，０００ｍｓの期間をさらに拡大した波形である。
図１中、１８９，７００ｍｓ付近には、心拍によるものと目されるピークＤがある。ただし、ピークＤはノイズに囲まれ、かつノイズのレベルもこのピークＤと同程度になっているため、ピークＤを閾値に基づいて検出することは難しい。一方、このピークＤを心拍によるものであると考える理由は、周辺に対して突出しているということによる。
そこで、例えば、ＥＣＧ波形のサンプリングデータの変化量が減少から増加に反転している時刻Ｋに対して、−１００ｍｓ〜−１５ｍｓの時刻の範囲Ａ１の値と＋１５ｍｓ〜＋１００ｍｓの時刻の範囲Ａ２の値とを調べ、これらの範囲Ａ１，Ａ２における値が時刻Ｋにおける値よりも０．５以上大きい、という条件を課すことで、ピークＤを検出することができる。この条件は、他の心拍によるピークにもあてはまるので、それらのピークも同じ一連の手続きで検出することができる。
以上のように、本発明では、ＥＣＧ波形のサンプリングデータ列から得られる値をＭとしたとき、この値Ｍが増加から減少に転じるピークの時刻Ｔまたは減少から増加に転じるピークの時刻Ｔに対して、このピークの時刻Ｔよりも前の一定の時間領域（Ｔ−Δｔ２）〜（Ｔ−Δｔ１）の値Ｍと前記ピークの時刻Ｔよりも後の一定の時間領域（Ｔ＋Δｔ１）〜（Ｔ＋Δｔ２）の値Ｍとを調べ（Δｔ２＞Δｔ１）、これら一定の時間領域の値Ｍが、前記ピークの時刻Ｔにおける値Ｍから一定量ｙ以上離れているときに、前記ピークの時刻Ｔを心拍時刻とする。
ある波形から閾値に基づいてピークを検出するのに、ノイズが多く含まれると、ピークの検出が難しくなるのは、閾値に基づく検出が、ピークの根もと側に着目しているためである。ノイズが重畳していると、本来は閾値を超えない、ピークではない部分が、閾値を超えてくるために、誤検出の原因となる。そのような事態を避けるには、逆に、ピークの先端側に着目することが有効である。つまり、ノイズの多い波形でも、その中から、周辺よりも突出した部分を特定することで、ピークを検出することができる。周辺よりも突出した部分を特定するために、上記のような条件を課せばよい。
また、本発明では、ＥＣＧ波形のサンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータそのもの、サンプリングデータの変化量（１次差分値）、またはサンプリングデータの変化量（１次差分値）とサンプリングデータとの乗算値を用いる。
サンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータそのものを用いる場合には、Ｒ波あるいはＳ波のピークを、心拍に伴う波形のピークとして検出する。
サンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータの変化量（１次差分値）を用いる場合には、Ｒ波〜Ｓ波への急峻な変化によるサンプリングデータの変化量のピークを、心拍に伴う波形のピークとして検出する。ＥＣＧ波形のサンプリングデータ列において、ある時刻Ｋのサンプリングデータの１次差分値は、時刻（Ｋ＋Ｗ）のサンプリングデータから時刻（Ｋ−Ｗ）のサンプリングデータを引いた値である（Ｗは例えば５ｍｓ）。
サンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータの変化量（１次差分値）とサンプリングデータとの乗算値を用いる場合には、乗算によって相乗的に強調されたピークを、心拍に伴う波形のピークとして検出する。ＥＣＧ波形のサンプリングデータ列とＥＣＧ波形の時間差分をとったデータ列には、それぞれ同じ拍動リズムに由来するピーク成分が含まれており、これらのデータ列を、ある時間幅の分ずらして重ねると、それらのピーク成分が同期する。したがって、両方のデータ列を適切な条件で乗ずることによって、心拍に伴うピーク成分を強調することができる。
乗算値を算出するには、ある時刻Ｋのサンプリングデータの１次差分値と、時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻（Ｋ−ｔ）のサンプリングデータとを乗算すればよい。１次差分値のピークは、ＥＣＧ波形のＲ波のピークの、およそ１０〜１２ｍｓ後に現れる。したがって、１次差分値を用いる場合、所定時間ｔは１０ｍｓ≦ｔ≦１２ｍｓとすればよい。
［第１実施例］
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図２は本発明の第１実施例に係る心拍検出装置の構成を示すブロック図、図３は本発明の第１実施例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、取得部３（取得手段）と、ピーク探索部４（ピーク探索手段）と、心拍時刻決定部５（心拍時刻決定手段）とを備えている。
以下、本実施例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算出することができる。
本実施例では、ＥＣＧ波形をサンプリングしたデータ列をＸ（ｉ）とする。ｉ（ｉ＝１，２，…）は１サンプリングのデータに付与される番号である。番号ｉ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、ａは、サンプリングデータＸ（ｉ）の１次差分値を求める際の時間間隔の半分（上記のＷ）を、サンプリング間隔で除した整数である。ｂ１は、ピークの周辺の一定の時間領域の端を規定する時間のうち、ピークに近い方を規定する第１の時間（上記のΔｔ１）を、サンプリング間隔で除した整数である。ｂ２は、ピークの周辺の一定の時間領域の端を規定する時間のうち、ピークから遠い方を規定する第２の時間（上記のΔｔ２）を、サンプリング間隔で除した整数である（ｂ２＞ｂ１）。
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（ｉ）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（ｉ）とサンプリング時刻の情報とを記憶する。
取得部３は、サンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータＸ（ｉ）の変化量を取得する（図３ステップＳ０）。具体的には、取得部３は、内部に算出手段（不図示）を備えている。算出手段は、サンプリングデータＸ（ｉ）の変化量、すなわち１次差分値（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））を各サンプリング時刻について算出する。
ピーク探索部４は、サンプリングデータＸ（ｉ）の変化量が減少から増加に転じるピークを探索する。初めに、ピーク探索部４は、サンプリングデータ列Ｘ（ｉ）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ｎ）にセットする（図３ステップＳ１）。
次に、ピーク探索部４は、｛（Ｘ（ｉ＋１＋ａ）−Ｘ（ｉ＋１−ａ））−（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））｝×｛（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））−（Ｘ（ｉ−１＋ａ）−Ｘ（ｉ−１−ａ））｝が、０以下であるかどうかを判定する（図３ステップＳ２）。（Ｘ（ｉ＋１＋ａ）−Ｘ（ｉ＋１−ａ））はサンプリングデータＸ（ｉ）の１サンプリング後のサンプリングデータＸ（ｉ＋１）の変化量であり、（Ｘ（ｉ−１＋ａ）−Ｘ（ｉ−１−ａ））は１サンプリング前のサンプリングデータＸ（ｉ−１）の変化量である。
ピーク探索部４は、｛（Ｘ（ｉ＋１＋ａ）−Ｘ（ｉ＋１−ａ））−（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））｝×｛（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））−（Ｘ（ｉ−１＋ａ）−Ｘ（ｉ−１−ａ））｝が０より大きいときは、サンプリングデータＸ（ｉ）の変化量が減少から増加に転じていないと判断し、ｉ＝ｉ＋１として（図３ステップＳ３）、ステップＳ２に戻る。こうして、｛（Ｘ（ｉ＋１＋ａ）−Ｘ（ｉ＋１−ａ））−（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））｝×｛（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））−（Ｘ（ｉ−１＋ａ）−Ｘ（ｉ−１−ａ））｝が０以下となるまで、ステップＳ２，Ｓ３の処理が繰り返される。
ピーク探索部４は、｛（Ｘ（ｉ＋１＋ａ）−Ｘ（ｉ＋１−ａ））−（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））｝×｛（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））−（Ｘ（ｉ−１＋ａ）−Ｘ（ｉ−１−ａ））｝が０以下の場合、ｉで示される時刻Ｔで、サンプリングデータＸ（ｉ）の変化量が減少から増加に転じたと判断する（ステップＳ２において判定ｙｅｓ）。
心拍時刻決定部５は、サンプリングデータＸ（ｉ）の変化量が減少から増加に転じたと判断された場合、ｉで示される時刻Ｔの周辺の時間領域のサンプリングデータの変化量を調べ、ｉで示される時刻Ｔを心拍時刻とするかどうかを判断する。
まず、心拍時刻決定部５は、ｉで示される時刻Ｔよりも前の一定の時間領域のサンプリングデータの変化量｛（Ｘ（ｉ−ｂ２＋ａ）−Ｘ（ｉ−ｂ２−ａ）），（Ｘ（ｉ−ｂ２＋１＋ａ）−Ｘ（ｉ−ｂ２＋１−ａ）），・・・・，（Ｘ（ｉ−ｂ１＋ａ）―Ｘ（ｉ−ｂ１−ａ））｝のうちの最小値を求め、この最小値が、ｉで示される時刻ＴのサンプリングデータＸ（ｉ）の変化量（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））に一定量ｙを加えた値以上かどうかを判定する（図３ステップＳ４）。
心拍時刻決定部５は、ステップＳ４で求めた最小値が（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））＋ｙより小さい場合、ｉで示される時刻Ｔよりも前の一定の時間領域のサンプリングデータの変化量が、ｉで示される時刻ＴのサンプリングデータＸ（ｉ）の変化量（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））から一定量ｙ以上離れていないと判断し、ｉ＝ｉ＋１として（ステップＳ３）、ステップＳ２に戻る。
一方、心拍時刻決定部５は、ステップＳ４で求めた最小値が（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））＋ｙ以上の場合、ｉで示される時刻Ｔよりも後の一定の時間領域のサンプリングデータの変化量｛（Ｘ（ｉ＋ｂ１＋ａ）−Ｘ（ｉ＋ｂ１−ａ）），（Ｘ（ｉ＋ｂ１＋１＋ａ）−Ｘ（ｉ＋ｂ１＋１−ａ）），・・・・，（Ｘ（ｉ＋ｂ２＋ａ）−Ｘ（ｉ＋ｂ２−ａ））｝のうちの最小値を求め、この最小値が、ｉで示される時刻ＴのサンプリングデータＸ（ｉ）の変化量（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））に一定量ｙを加えた値以上かどうかを判定する（図３ステップＳ５）。
心拍時刻決定部５は、ステップＳ５で求めた最小値が（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））＋ｙより小さい場合、ｉで示される時刻Ｔよりも後の一定の時間領域のサンプリングデータの変化量が、ｉで示される時刻ＴのサンプリングデータＸ（ｉ）の変化量（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））から一定量ｙ以上離れていないと判断し、ｉ＝ｉ＋１として（ステップＳ３）、ステップＳ２に戻る。
心拍時刻決定部５は、ステップＳ５で求めた最小値が（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））＋ｙ以上の場合、ｉで示される時刻Ｔの周辺の時間領域のサンプリングデータの変化量を調べる処理を終了する。このとき、ｉで示される時刻Ｔが、心拍時刻の候補となる。
次に、心拍時刻決定部５は、心拍時刻の候補が適切なものであるかどうかを判断し、心拍時刻を確定する。
まず、心拍時刻決定部５は、ｉで示される時刻Ｔと直前に検出した心拍時刻Ｔ(-1)とが一定時間以上離れているかどうかを判定し（図３ステップＳ６）、時刻Ｔが直前の心拍時刻Ｔ(-1)と一定時間以上離れていない場合には、ｉで示される時刻Ｔを、心拍時刻として採用することなく廃棄して、ステップＳ３に移る。
心拍間隔には一般的な正常値の範囲があり、それに比して非常に短い心拍間隔を検出した場合、体動などによってＥＣＧ波形に重畳されるノイズ等を誤って心拍と認識している可能性が高い。検出したピークの時刻Ｔが、直前の心拍時刻Ｔ(-1)と一定時間以上離れていることを条件として課すことで、ノイズ等による誤検出を防ぐことができる。
さらに、心拍時刻決定部５は、ｉで示される時刻Ｔを心拍時刻とみなした場合の心拍間隔（Ｔ−Ｔ(-1)）が、直前の心拍間隔（Ｔ(-1)−Ｔ(-2)）から一定割合以上増加していないかを判定し（図３ステップＳ７）、心拍間隔の増加率（Ｔ−Ｔ(-1)）／（Ｔ(-1)−Ｔ(-2)）が一定値以上であれば、心拍間隔が一定割合以上増加しているとし、ｉで示される時刻Ｔを、心拍時刻として採用することなく廃棄して、ステップＳ３に移る。
ある心拍の検出に失敗した場合、その心拍の前後の心拍の心拍間隔として得られるデータは、実際のものに比べて倍程度の大きな値となり、自律神経機能の評価等に用いるのは適当でない。検出する心拍間隔が一定割合以上増加していないことを条件として課すことで、心拍の検出に失敗している誤ったデータを生体情報の解析対象から除外することができる。
心拍時刻決定部５は、ｉで示される時刻Ｔと直前の心拍時刻Ｔ(-1)とが一定時間以上離れていて、心拍間隔の増加率（Ｔ−Ｔ(-1)）／（Ｔ(-1)−Ｔ(-2)）が一定値未満であれば、ｉで示される時刻Ｔを心拍時刻として採用する（図３ステップＳ８）。
ステップＳ８の終了後、ｉ＝ｉ＋１としてステップＳ２に戻る。これにより、次の心拍の検出が開始される。または、検出すべき心拍間隔の最低値よりも小さい、ある一定時間に相当する数だけ、ｉの値をスキップさせて、ステップＳ２に戻ってもよい。こうして、ステップＳ２〜Ｓ８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。
図４、図５は本実施例の効果を説明する図であり、ＥＣＧ波形からＲ−Ｒ間隔を求めた例を示している。図４のＸはＥＣＧ波形のサンプリングデータの１例を示しており、ＭはサンプリングデータＸの１次差分値を示している。図４の横軸は時間［ｍｓ］、縦軸はデジタル値に置き換えられた電位［任意単位］を表している。ただし、図４では、２０，０００ｍｓから５０，０００ｍｓにかけて被測定者が駆け足の動作をするなどの方法により、ＥＣＧ波形にノイズが加えられている。１次差分値Ｍには、心拍に由来するピークが現れているものの、２０，０００ｍｓから５０，０００ｍｓにかけてノイズの影響を受けていることが認められる。
図５は、従来技術および本実施例による方法により、図４のＥＣＧ波形について求めたＲ−Ｒ間隔（心拍時刻の間隔）をプロットしたものである。横軸は時間［ｍｓ］、縦軸はＲ−Ｒ間隔［ｍｓ］である。図５の◆印５０は従来技術で求めたＲ−Ｒ間隔を示し、×印５１は本実施例の方法で求めたＲ−Ｒ間隔を示している。従来技術としては、文献「“ECG Implementation on the TMS320C5515 DSP Medical Development Kit (MDK) with the ADS1298 ECG-FE”，Texas Instruments Incorporated，＜http://www.ti.com/lit/an/sprabj1/sprabj1.pdf＞，2011」に準拠した方法を用いている。正しいＲ−Ｒ間隔は概ね７００ｍｓ〜５００ｍｓの付近にあると思われるが、従来技術では、ＥＣＧ波形にノイズが加わっている区間で心拍の検出に失敗している場合が多くみられる。一方、本実施例では、ＥＣＧ波形にノイズが加わっている区間でも、心拍検出の失敗が少ないことが分かる。
以上のように、本実施例では、ＥＣＧ波形のサンプリングデータ列において、心拍に伴うピークを、その先端部分に基づいて検出することにより、ノイズを含むサンプリングデータ列からでも、的確に心拍を検出することができる。また、本実施例では、閾値を用いずに心拍に伴うピークを検出するため、対象とするＥＣＧ波形のレベルが変動しても、その影響を受けることなく的確に心拍を検出することができる。
［参考例］
次に、本発明の参考例について説明する。本参考例は、第１実施例の変形例であり、サンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータそのものを用いる例である。本参考例においても、心拍検出装置の構成は第１実施例と同様であるので、図２の符号を用いて説明する。図６は本参考例に係る心拍検出方法を説明するフローチャートである。
本参考例の取得部３は、サンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、記憶部２からサンプリングデータＸ（ｉ）を取得する（図６ステップＳ０ａ）。
ピーク探索部４は、｛Ｘ（ｉ＋１）−Ｘ（ｉ）｝×｛Ｘ（ｉ）−Ｘ（ｉ−１）｝が０以下であるかどうかを判定する（図６ステップＳ２ａ）。ピーク探索部４は、｛Ｘ（ｉ＋１）−Ｘ（ｉ）｝×｛Ｘ（ｉ）−Ｘ（ｉ−１）｝が０以下の場合、ｉで示される時刻Ｔで、サンプリングデータＸ（ｉ）が増加から減少に転じたと判断する（ステップＳ２ａにおいて判定ｙｅｓ）。
心拍時刻決定部５は、サンプリングデータＸ（ｉ）が増加から減少に転じたと判断された場合、ｉで示される時刻Ｔよりも前の一定の時間領域のサンプリングデータ｛Ｘ（ｉ−ｂ２），Ｘ（ｉ−ｂ２＋１），・・・・，Ｘ（ｉ−ｂ１）｝のうちの最大値を求め、この最大値が、ｉで示される時刻ＴのサンプリングデータＸ（ｉ）から一定量ｙを引いた値以下かどうかを判定する（図６ステップＳ４ａ）。心拍時刻決定部５は、ステップＳ４ａで求めた最大値がＸ（ｉ）−ｙより大きい場合、ｉで示される時刻Ｔよりも前の一定の時間領域のサンプリングデータが、ｉで示される時刻ＴのサンプリングデータＸ（ｉ）から一定量ｙ以上離れていないと判断し、ｉ＝ｉ＋１として（ステップＳ３）、ステップＳ２ａに戻る。
一方、心拍時刻決定部５は、ステップＳ４ａで求めた最大値がＸ（ｉ）−ｙ以下の場合、ｉで示される時刻Ｔよりも後の一定の時間領域のサンプリングデータ｛Ｘ（ｉ＋ｂ１），Ｘ（ｉ＋ｂ１＋１），・・・・，Ｘ（ｉ＋ｂ２）｝のうちの最大値を求め、この最大値が、ｉで示される時刻ＴのサンプリングデータＸ（ｉ）から一定量ｙを引いた値以下かどうかを判定する（図６ステップＳ５ａ）。心拍時刻決定部５は、ステップＳ５ａで求めた最大値がＸ（ｉ）−ｙより大きい場合、ｉで示される時刻Ｔよりも後の一定の時間領域のサンプリングデータが、ｉで示される時刻ＴのサンプリングデータＸ（ｉ）から一定量ｙ以上離れていないと判断し、ｉ＝ｉ＋１として（ステップＳ３）、ステップＳ２ａに戻る。
心拍時刻決定部５は、ステップＳ５ａで求めた最大値がＸ（ｉ）−ｙ以下の場合、ｉで示される時刻Ｔの周辺の時間領域のサンプリングデータを調べる処理を終了する。その他の構成は第１実施例で説明したとおりである。
図７は本参考例の動作を説明する図である。ここでは、ＥＣＧ波形からＲ−Ｒ間隔を求めるため、上に凸のＲ波のピークを検出する。図７の実線７０はＥＣＧ波形を示している。破線７１は、時刻Ｔよりも前の一定の時間領域（Ｔ−Δｔ２）〜（Ｔ−Δｔ１）と時刻Ｔよりも後の一定の時間領域（Ｔ＋Δｔ１）〜（Ｔ＋Δｔ２）とにおけるサンプリングデータの最大値を当該時刻Ｔの位置にプロットすることを、各時刻について行った結果得られたものである。ここでは、Δｔ１＝２５ｍｓ、Δｔ２＝１２５ｍｓとしている。
ただし、図７の例では、元のサンプリングデータ列は１ｍｓ間隔であるが、破線７１で示す最大値は１０ｍｓ置きに抽出したデータを基に算出している。本来のＲ波以外に、１０ｍｓ幅より狭い棘波状の異常値がデータ列に含まれる可能性は低い。したがって、このように最大値を求めるデータを粗くとることで、計算負荷を軽減しつつも、クリアランスを測る手段としては十分に有効な機能を得られる。
本参考例では、ＥＣＧ波形のサンプリングデータが増加から減少に転じるピークの時刻Ｔに対して、このピークの時刻Ｔよりも前の一定の時間領域（Ｔ−Δｔ２）〜（Ｔ−Δｔ１）のサンプリングデータとピークの時刻Ｔよりも後の一定の時間領域（Ｔ＋Δｔ１）〜（Ｔ＋Δｔ２）のサンプリングデータとを調べ、これら一定の時間領域のサンプリングデータの最大値が、ピークの時刻Ｔのサンプリングデータから一定量ｙ以上離れているときに、ピークの時刻Ｔを心拍時刻とする。
図７上では、実線７０が増加から減少に転じたピークの時刻Ｔにおける値と、この時刻Ｔにおける破線７１が示す値とを比較して、実線７０の値が破線７１の値よりも一定量ｙ以上であれば、ピークの時刻Ｔを心拍時刻とする。このようにして検出した心拍時刻から求めたＲ−Ｒ間隔（心拍時刻の間隔）を、図７中に×印７２で示している。ここでは、ｙ＝１００とした。
こうして、本参考例では、第１実施例と同様の効果を得ることができる。
［第２実施例］
次に、本発明の第２実施例について説明する。本実施例は、第１実施例の変形例であり、サンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータの変化量（１次差分値）とサンプリングデータとの乗算値を用いる例である。本実施例においても、心拍検出装置の構成は第１実施例と同様であるので、図２の符号を用いて説明する。図８は本実施例に係る心拍検出方法を説明するフローチャートである。
本実施例の取得部３は、サンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータの変化量（１次差分値）とサンプリングデータとの乗算値を取得する（図８ステップＳ０ｂ）。具体的には、取得部３は、内部に算出手段（不図示）を備えている。算出手段は、サンプリングデータＸ（ｉ）の１次差分値（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））を各サンプリング時刻について算出し、さらにサンプリングデータＸ（ｉ）の１次差分値（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））と、サンプリングデータＸ（ｉ）から所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータＸ（ｉ−ｂ）との乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））×Ｘ（ｉ−ｂ）を各サンプリング時刻について算出する。ここで、ｂは所定時間ｔをサンプリング間隔で除した整数である。上記のとおり、所定時間ｔは１０ｍｓ≦ｔ≦１２ｍｓとすればよい。
以下の説明では、乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ）−Ｘ（ｉ−ａ））×Ｘ（ｉ−ｂ）をＭ（ｉ）として説明する。
ピーク探索部４は、｛Ｍ（ｉ＋１）−Ｍ（ｉ）｝×｛Ｍ（ｉ）−Ｍ（ｉ−１）｝が０以下であるかどうかを判定する（図８ステップＳ２ｂ）。Ｍ（ｉ＋１）はサンプリングデータＸ（ｉ）の１サンプリング後の乗算値であり、Ｍ（ｉ−１）は１サンプリング前の乗算値である。ピーク探索部４は、｛Ｍ（ｉ＋１）−Ｍ（ｉ）｝×｛Ｍ（ｉ）−Ｍ（ｉ−１）｝が０以下の場合、ｉで示される時刻Ｔで、乗算値Ｍ（ｉ）が減少から増加に転じたと判断する（ステップＳ２ｂにおいて判定ｙｅｓ）。
心拍時刻決定部５は、乗算値Ｍ（ｉ）が減少から増加に転じたと判断された場合、ｉで示される時刻Ｔよりも前の一定の時間領域の乗算値｛Ｍ（ｉ−ｂ２），Ｍ（ｉ−ｂ２＋１），・・・・，Ｍ（ｉ−ｂ１）｝のうちの最小値を求め、この最小値が、ｉで示される時刻Ｔの乗算値Ｍ（ｉ）に一定量ｙを加えた値以上かどうかを判定する（図８ステップＳ４ｂ）。心拍時刻決定部５は、ステップＳ４ｂで求めた最小値がＭ（ｉ）＋ｙより小さい場合、ｉで示される時刻Ｔよりも前の一定の時間領域の乗算値が、ｉで示される時刻Ｔの乗算値Ｍ（ｉ）から一定量ｙ以上離れていないと判断し、ｉ＝ｉ＋１として（ステップＳ３）、ステップＳ２ｂに戻る。
一方、心拍時刻決定部５は、ステップＳ４ｂで求めた最小値がＭ（ｉ）＋ｙ以上の場合、ｉで示される時刻Ｔよりも後の一定の時間領域の乗算値｛Ｍ（ｉ＋ｂ１），Ｍ（ｉ＋ｂ１＋１），・・・・，Ｍ（ｉ＋ｂ２）｝のうちの最小値を求め、この最小値が、ｉで示される時刻Ｔの乗算値Ｍ（ｉ）に一定量ｙを加えた値以上かどうかを判定する（図８ステップＳ５ｂ）。心拍時刻決定部５は、ステップＳ５ｂで求めた最小値がＭ（ｉ）＋ｙより小さい場合、ｉで示される時刻Ｔよりも後の一定の時間領域の乗算値が、ｉで示される時刻Ｔの乗算値Ｍ（ｉ）から一定量ｙ以上離れていないと判断し、ｉ＝ｉ＋１として（ステップＳ３）、ステップＳ２ｂに戻る。
心拍時刻決定部５は、ステップＳ５ｂで求めた最小値がＭ（ｉ）＋ｙ以上の場合、ｉで示される時刻Ｔの周辺の時間領域の乗算値を調べる処理を終了する。その他の構成は第１実施例で説明したとおりである。
図９、図１０は本実施例の動作を説明する図である。図９のＸはＥＣＧ波形のサンプリングデータの１例を示しており、ＤＦはサンプリングデータＸの１次差分値を示している。図１０の実線１００は、図９のサンプリングデータＸの１次差分値ＤＦと、その１０ｍｓ前のサンプリングデータＸとを乗算した乗算値Ｍを示している。図１０の縦軸は電位の二乗［任意単位］になる。
ＥＣＧ波形のＲ波およびＳ波は、心室の収縮に伴うものであり、ＥＣＧ波形のＲ波のピークから、Ｒ波からＳ波への急峻な電位の低下による１次差分値のピークまでの間隔は、概ね１０ｍｓ程度となり、体格差等による影響はほとんどない。この場合、ＥＣＧ波形の１次差分値の下に凸のピークと、ＥＣＧ波形のＲ波の上に凸のピークとを乗じるため、Ｒ−Ｒ間隔を求めるために検出すべきピークは下に凸のピークとなる。
図１０の破線１０１は、時刻Ｔよりも前の一定の時間領域（Ｔ−Δｔ２）〜（Ｔ−Δｔ１）と時刻Ｔよりも後の一定の時間領域（Ｔ＋Δｔ１）〜（Ｔ＋Δｔ２）とにおける乗算値Ｍの最小値を当該時刻Ｔの位置にプロットすることを、各時刻について行った結果得られたものである。ここでは、Δｔ１＝２５ｍｓ、Δｔ２＝１２５ｍｓとしている。図７の例と同様に、図１０の例では、元の乗算値Ｍは１ｍｓ間隔であるが、破線１０１で示す最小値は１０ｍｓ置きに抽出したデータを基に算出している。
本実施例では、乗算値Ｍが減少から増加に転じるピークの時刻Ｔに対して、このピークの時刻Ｔよりも前の一定の時間領域（Ｔ−Δｔ２）〜（Ｔ−Δｔ１）の乗算値Ｍとピークの時刻Ｔよりも後の一定の時間領域（Ｔ＋Δｔ１）〜（Ｔ＋Δｔ２）の乗算値Ｍとを調べ、これら一定の時間領域の乗算値Ｍの最小値が、ピークの時刻Ｔの乗算値Ｍから一定量ｙ以上離れているときに、ピークの時刻Ｔを心拍時刻とする。
図１０上では、実線１００が減少から増加に転じたピークの時刻Ｔにおける値と、この時刻Ｔにおける破線１０１が示す値とを比較して、実線１００の値が破線１０１の値よりも一定量ｙ以下であれば、ピークの時刻Ｔを心拍時刻とする。このようにして検出した心拍時刻から求めたＲ−Ｒ間隔（心拍時刻の間隔）を、図１０中に×印１０２で示している。ここでは、ｙ＝１０，０００とした。
こうして、本実施例では、第１実施例と同様の効果を得ることができる。
なお、第１実施例、参考例および第２実施例の心拍検出方法は、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。
第１実施例、参考例および第２実施例で説明した記憶部２と取得部３とピーク探索部４と心拍時刻決定部５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第１実施例、参考例および第２実施例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…取得部、４…ピーク探索部、５…心拍時刻決定部。

Claims (6)

  1. 生体の心電図波形のサンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータの変化量、サンプリングデータの変化量とサンプリングデータとの乗算値のいずれかを取得する取得ステップと、
    前記サンプリングデータ列から得られる値Ｍが減少から増加に転じるピークを探索するピーク探索ステップと、
    前記サンプリングデータ列から得られる値Ｍのうち、前記ピークの時刻よりも前の一定の時間領域の値Ｍと前記ピークの時刻よりも後の一定の時間領域の値Ｍとを調べ、これら一定の時間領域の値Ｍが、前記ピークの時刻の値Ｍから一定量以上離れているときに、前記ピークの時刻を心拍時刻とする心拍時刻決定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、
    前記心拍時刻決定ステップは、前記ピークの時刻と直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定し、直前の心拍時刻と一定時間以上離れていない場合には、前記ピークの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。
  3. 請求項１記載の心拍検出方法において、
    前記心拍時刻決定ステップは、前記ピークの時刻を心拍時刻とみなした場合の心拍間隔が、直前の心拍間隔から一定割合以上増加していないかを判定し、心拍間隔が一定割合以上増加している場合には、前記ピークの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. 生体の心電図波形のサンプリングデータ列から得られる値Ｍとして、サンプリングデータの変化量、サンプリングデータの変化量とサンプリングデータとの乗算値のいずれかを取得する取得手段と、
    前記サンプリングデータ列から得られる値Ｍが減少から増加に転じるピークを探索するピーク探索手段と、
    前記サンプリングデータ列から得られる値Ｍのうち、前記ピークの時刻よりも前の一定の時間領域の値Ｍと前記ピークの時刻よりも後の一定の時間領域の値Ｍとを調べ、これら一定の時間領域の値Ｍが、前記ピークの時刻の値Ｍから一定量以上離れているときに、前記ピークの時刻を心拍時刻とする心拍時刻決定手段とを備えることを特徴とする心拍検出装置。
  5. 請求項４記載の心拍検出装置において、
    前記心拍時刻決定手段は、前記ピークの時刻と直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定し、直前の心拍時刻と一定時間以上離れていない場合には、前記ピークの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装置。
  6. 請求項４記載の心拍検出装置において、
    前記心拍時刻決定手段は、前記ピークの時刻を心拍時刻とみなした場合の心拍間隔が、直前の心拍間隔から一定割合以上増加していないかを判定し、心拍間隔が一定割合以上増加している場合には、前記ピークの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装置。
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