JP6546661B2 - 生理学的測定におけるアーティファクトを除去するデバイス及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、包括的には、生理学的測定におけるアーティファクトを除去するデバイス及び方法に関する。

生理学的センサーは、一般に、動きアーティファクト（motion artifacts：モーションアーティファクト）に対して非常に高感度である。そのようなセンサーの一例は、フォトプレチスモグラフィ（photoplethysmography：光電式容積脈波記録法）（ＰＰＧ）センサーである。ＰＰＧセンサーは、発光ダイオード及び光検出器に依拠して、心拍数及び血中酸素飽和レベル等の種々のパラメーターを監視するのに用いることができるＰＰＧ信号を生成する。したがって、測定ユニットが動きアーティファクトによって破損されるＰＰＧ信号を利用することは望ましくない。

デバイスからのＰＰＧ信号内に動きアーティファクトを検出する１つの方法は、加速度計（ＡＣＣ）センサー、好ましくは３軸ＡＣＣを組み込んで、動きが存在するか否かを検出することである。３軸ＡＣＣセンサーを用いると、デバイスは、動きが各軸にどのように沿っているのかをより具体的に検知することができ、したがって、ＡＣＣセンサーの出力は、ＰＰＧ信号における動きアーティファクトを示す基準として用いることができるとともに、それに応じてＰＰＧ信号を補正するのに用いることができる。

ＡＣＣによって捕捉された動き信号を用いた適応フィルタリングは、動きによって歪められたＰＰＧデータからアーティファクトを除去する将来性のある方法を提供する。しかしながら、ＡＣＣ信号がＰＰＧ歪みと相関しない場合があり、そのような場合に、ＰＰＧの信号品質は、ＡＣＣ信号を雑音基準として用いてフィルタリングした後に悪化する。

特許文献１は、心拍単位又は秒単位でＡＣＣ信号から導出された対応する動き特性を用いてＰＰＧ信号を最初にラベル付けすることによるＰＰＧ信号動きアーティファクト除去の方法を開示している。この文献は、許容可能な動き特性を用いてラベル付けされたＰＰＧ測定値が、更なる処理のために選択され、最後に、動きを含んでいないとラベル付けされたＰＰＧデータを平均することによって、動きを含んでいないＰＰＧ測定値が生成されることを更に開示している。

特許文献２は、ユーザー入力又はＡＣＣ信号による推論のいずれかを通じてユーザーの活動状態を最初に求めることによるＰＰＧ信号動きアーティファクト除去の方法を開示している。ユーザーが活動に従事している場合、適応フィルターが、ＡＣＣ信号及びＰＰＧ信号の双方に共通の唯一の成分である動きアーティファクトに基づいて、ＡＣＣ信号からＰＰＧ信号を予測する。

特許文献３は、ＰＰＧ心拍数モニターデバイスの第１の発光ダイオード（ＬＥＤ）を用いてＰＰＧ信号を捕捉することと、ＰＰＧ心拍数モニターデバイスの第２のＬＥＤを用いて基準信号を捕捉することであって、第２のＬＥＤの波長は、第１のＬＥＤの波長を補完するものであることと、この基準信号を用いてＰＰＧ信号から動き雑音を除去することであって、動き雑音が補償されたＰＰＧ信号が生成されることと、この動き雑音が補償されたＰＰＧ信号を用いて心拍数を推定することとによるＰＰＧ信号動きアーティファクト除去の方法を開示している。

国際公開第２０１４０２０４８４号 米国特許出願公開第２０１４０２７６１１９号 米国特許出願公開第２０１４０２１３８６３号

本発明の実施形態は、生理学的測定におけるアーティファクトを除去する少なくとも代替のシステム及び方法を提供する。

本発明の第１の態様によれば、ユーザーの生理学的信号を取得するステップと、前記ユーザーの動きを表す対応する動きデータを取得するステップと、前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出するステップと、前記２つ以上の動きサイクルにそれぞれ対応する前記生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成するステップと、前記雑音基準を用いて前記生理学的信号をフィルタリングするステップとを含む、生理学的測定におけるアーティファクトを除去する方法が提供される。

本発明の第２の態様によれば、ユーザーの生理学的信号を取得する第１のセンサーと、前記ユーザーの動きを表す対応する動きデータを取得する第２のセンサーと、前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出し、該２つ以上の動きサイクルにそれぞれ対応する前記生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成し、該雑音基準を用いて前記生理学的信号をフィルタリングするプロセッサとを備える、生理学的測定におけるアーティファクトを除去するデバイスが提供される。

本発明の実施形態は、当業者には、単に例示として、図面と併せて下記の記載からよりよく理解されるとともに容易に明らかになる。

一例示の実施形態による生理学的測定におけるアーティファクトを除去する方法を示すフローチャートである。 例示の実施形態による生理学的測定におけるアーティファクトを除去する方法の詳細を示すフローチャートである。 例示の実施形態による生理学的測定におけるアーティファクトを除去する方法の詳細を示すフローチャートである。 例示の実施形態における取得された３軸ＡＣＣ信号Ａｘ、Ａｙ及びＡｚを示すグラフである。 例示の実施形態における３軸ＡＣＣ信号と同時に記録される取得されたＰＰＧ信号を示すグラフである。 例示の実施形態における動きサイクルの検出を示すグラフである。 例示の実施形態におけるＰＰＧ信号のセグメント化を示すグラフである。 例示の実施形態における位相ロック（phase-locked）アーティファクト成分を示すグラフである。 例示の実施形態におけるそれぞれの動きサイクルに従って、再スケーリングされた位相ロックアーティファクト成分を連結したものを示すグラフである。 一例示の実施形態における、腕の振りを歩行状態に類似するようにした装着者の手首から記録されたＰＰＧ信号を示すグラフである。 従来技術の雑音基準としてＡＣＣ信号を用いた適応フィルタリングによるアーティファクト除去後の図８ａ）のＰＰＧ信号を示すグラフである。 一例示の実施形態に従って取得された雑音基準を用いたアーティファクト除去後の図８ａ）のＰＰＧ信号を示すグラフである。 装着者の静止した他方の手の人差し指から記録されたＰＰＧ信号を示すグラフである。 一例示の実施形態による腕時計の形態のウェアラブルデバイスを備えるアセンブリを示す概略図である。 一例示の実施形態によるウェアラブルデバイスを備えるアセンブリを示す概略ブロック図である。 図９のウェアラブルデバイスの反射モードにおける測定の好ましいＬＥＤ−ＰＤ構成を示す概略図である。 １つの実施形態による、生理学的測定におけるアーティファクトを除去する方法を示すフローチャートである。 １つの実施形態による、生理学的測定におけるアーティファクトを除去するデバイスを示す概略ブロック図である。

本発明の実施形態は、適応フィルタリングのための、律動的な動きの下でＰＰＧにおける動きアーティファクトと好ましくは良好に相関する雑音基準を求める方法及びシステムを提供する。

換言すれば、本発明の実施形態は、律動的な身体の動きに起因した生理学的測定における不要なアーティファクトを取り除く方法を提供することができる。具体的に言えば、本発明の一実施形態は、統合された３軸ＡＣＣを有するウェアラブルセンサーからのＰＰＧ信号から動きアーティファクトを除去する方法に関する。ＡＣＣ信号から、デバイスは、より具体的には、ユーザーの活動に基づいてユーザーの動きサイクルを検出し、ＰＰＧデータの位相ロックアーティファクト成分に基づいて雑音基準を作成することができ、このため、作成された雑音基準は、ユーザーの動きの或るレベルの基準とすることができ、それに応じてＰＰＧ信号を補正することができる。本発明のそのような一実施形態は、有利には、最適又は準最適な性能を達成することができるとともに計算的に安価である。

本明細書は、上記方法の動作を実行する装置も開示し、この装置は、例示の実施形態では、ウェアラブルデバイスの内部及び／又は外部に存在することができる。そのような装置は、所要の目的で特別に構築することもできるし、コンピューターに記憶されたコンピュータープログラムによって選択的にアクティブ化又は再構成される汎用コンピューター又は他のデバイスを含むこともできる。本明細書に提示されるアルゴリズム及び表示は、本来的に、どの特定のコンピューターにも関係付けられていないし、それ以外の装置にも関係付けられていない。様々な汎用マシンを本明細書の教示によるプログラムとともに用いることができる。代替的に、必要とされる方法ステップを実行する、より特殊化された装置を構築することが適切である場合がある。従来の汎用コンピューターの構造は、以下の説明から明らかになる。加えて、本明細書において説明する方法の個々のステップをコンピューターコードによって実施することができることが当業者に明らかであるという点で、本明細書は、コンピュータープログラムも暗に開示している。このコンピュータープログラムは、どの特定のプログラミング言語及びその実施態様にも限定されないことが意図されている。様々なプログラミング言語及びこれをコード化したものを用いて、本明細書に含まれる開示の教示内容を実施することができることが理解されるであろう。さらに、コンピュータープログラムは、どの特定の制御フローにも限定されないことも意図されている。本発明の趣旨又は範囲から逸脱することなく異なる制御フローを用いることができるコンピュータープログラムの他の多くの変形形態が存在する。

さらに、コンピュータープログラムのステップのうちの１つ以上は、逐次的ではなく並列に実行することができる。そのようなコンピュータープログラムは、任意のコンピューター可読媒体に記憶することができる。このコンピューター可読媒体は、磁気ディスク若しくは光ディスク、メモリチップ、又は汎用コンピューターとインターフェースするのに適した他の記憶デバイス等の記憶デバイスを含むことができる。コンピューター可読媒体は、インターネットシステムに例示されるようなハードワイヤード媒体、又はＧＳＭ（登録商標）移動電話システムに例示されるような無線媒体も含むことができる。コンピュータープログラムは、そのような汎用コンピューターにロードされて実行されると、好ましい方法のステップを実施する装置が効果的に得られる。

本発明は、ハードウェアモジュールとしても実施することができる。より詳細に言えば、ハードウェアという意味で、モジュールは、他の構成要素又はモジュールとともに用いられるように設計された機能性ハードウェアユニットである。例えば、モジュールは、ディスクリート電子構成要素を用いて実施することもできるし、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等の完全な電子回路の一部分を形成することもできる。非常に多くの他の可能性が存在する。当業者であれば、このシステムをハードウェアモジュール及びソフトウェアモジュールの組合せとして実施することもできることを理解するであろう。

本明細書において説明する本発明の実施形態は、ＡＣＣ及び／又はジャイロスコープ等の動きセンサーによってユーザーから取得された動き信号に基づいて、生理学的信号から動きアーティファクトを除去するウェアラブルデバイス及び方法に関する。

１つの実施形態では、このデバイスは、発光ダイオード−光検出器（ＬＥＤ−ＰＤ）配置がＰＰＧ信号を取得することを可能にするほど十分な皮膚面積を有するユーザーの任意のロケーションに装着することができ、３軸ＡＣＣが動き信号を取得することを可能にする。

図１は、一例示の実施形態による生理学的測定におけるアーティファクトを除去する方法を示すフローチャート１００を示している。この方法は以下のステップを含む。

ユーザーの生のＰＰＧデータ及び３軸ＡＣＣ信号を取得するステップ（ステップ１０２）。

ＡＣＣ信号に基づいてユーザーの２つ以上の動きサイクルを検出するステップ（ステップ１０４）。

動きアーティファクトの位相ロックに基づいて雑音基準信号を作成するステップ（ステップ１０６）。

位相ロックアーティファクト成分データに基づいて作成された雑音基準信号を用いてＰＰＧ信号からの適応雑音キャンセルを実行するステップ（ステップ１０８）。

例示の実施形態による図１に示す方法の詳細を次に説明する。

ＡＣＣ信号に基づくユーザーの動きサイクルの検出（ステップ１０４、図１）
ＡＣＣ信号に基づいてユーザーの動きサイクルを検出する方法は、図２に示され、以下のものを含む。

加速度計から生の動き信号を取得すること（ステップ２０２）。取得された３軸ＡＣＣ信号Ａｘ、Ａｙ及びＡｚ（ジャイロスコープの加速度計のｘ軸、ｙ軸及びｚ軸にそれぞれ対応する）の一例は、図４ａ）の曲線４０２、４０４及び４０６に示されている。対応する取得されたＰＰＧ信号４０８は、図４ｂ）に示されている。３軸ＡＣＣ信号の場合、最も活動的な軸（すなわち、最大ｇ力を有する軸）に沿ったＡＣＣ信号が、この実施形態において動きサイクル検出のために選択される。一方、異なる実施形態では、動きサイクル検出のための動きデータを取得するのに、ＡＣＣ信号のうちの１つ以上を用いることができる。

動き信号に対して帯域通過フィルタリングを実行すること（ステップ２０４）。フィルターの通過帯域の好ましい範囲の一例は、０．５Ｈｚ〜８Ｈｚである。

フィルタリングされた動き信号に対して微分を実行して、導関数を計算すること（ステップ２０６）。

フィルタリングされた動き信号の導関数のピーク及び谷を検出すること（ステップ２０８）。

ステップ２１０において、ユーザーの動きサイクルが求められ、例えば、ユーザーの腕の前後の振りの動きが求められる。１つの動きサイクルは、例示の実施形態における図５ａ）に示すようなフィルタリングされた動き信号５０６の導関数の１つおきの次の連続した谷、例えば５０２、５０４、又はピークの間のウィンドウ、例えば５００に対応する。

動きアーティファクトの位相ロックに基づく雑音基準信号の作成（ステップ１０６、図１）
例示の実施形態において雑音基準信号を作成する方法は、図３に示され、以下のものを含む。

ステップ３０２において、図５ｂ）に示すような、各動きサイクルウィンドウＸ_１、Ｘ_２、．．．、Ｘ_Ｌ、例えば５００に基づくＰＰＧ信号５０８のセグメント化が行われる。

ステップ３０４において、各動きサイクルウィンドウＸ_１’、Ｘ_２’、．．．、Ｘ_Ｌ’、例えば５００内のＰＰＧ信号セグメント、例えば５１０を時間において正規化することが行われる。

ステップ３０６において、正規化されたＰＰＧ信号セグメント、例えば５１０の、或る特定の数の動きサイクルにわたる平均を取得することが行われ、雑音基準の作成のための位相ロックアーティファクト成分Ｎ_ａが取得される。この例示の実施形態において、正規化されたＰＰＧ信号セグメント、例えば５１０を平均した結果、アーティファクト成分は強化される一方、実際のＰＰＧ成分Ｓ_１、Ｓ_２、．．．、Ｓ_Ｌは抑制される。これは、実際のＰＰＧ成分が、異なる正規化されたＰＰＧ信号セグメント、例えば５１０間で異相であると予想することができるからである。なぜならば、セグメント化は、実際のＰＰＧ特性（すなわち、心臓サイクル）と通常は同期していない検出された動きサイクルウィンドウ、例えば５００に基づいているからである。他方、ＰＰＧ信号内の動きアーティファクトは、異なる正規化されたＰＰＧ信号セグメント、例えば５１０間で同相であると予想することができるからである。したがって、ＰＰＧセグメントの取得された平均は、有利には、主としてＰＰＧ信号内の動きアーティファクト、好ましくはＰＰＧ信号内の動きアーティファクトのみを表すものと予想することができる。

１つの例では、ＰＰＧ信号セグメントの処理は、以下のアルゴリズムを用いて実行される。
ａ）時間における正規化：
サンプリング時点Ｔ＝［ｔ_０，ｔ_１，．．．，ｔ_Ｍ］を有する動きサイクルＸ_ｉ＝［ｘ_ｉ，０，ｘ_ｉ，１，．．．，、ｘ_ｉ，Ｍ］に対応するＰＰＧセグメントが与えられると、正規化プロセスは、以下のものを伴う。
ｉ．Ｘ_ｉのサンプリング時点を、０と１との間になるように線形に再スケーリングして、Ｔ’＝［ｔ’_０，ｔ’_１，．．．，ｔ’_Ｍ］を得ること。ここで、

である。
ｉｉ．再スケーリングされたＰＰＧセグメントを線形補間によって１／Ｎの間隔で再サンプリングして、Ｘ_ｉ’＝［ｘ’_ｉ，０，ｘ’_ｉ，１，．．．，ｘ’_ｉ，Ｎ］、を得ること。ここで、

である。
ｂ）平均化：
Ｌ個の動きサイクルに対応する正規化されたＰＰＧセグメントＸ_１’、Ｘ_２’、．．．、Ｘ_Ｌ’が与えられると、これらのＰＰＧセグメントにわたる平均が以下のように取得される。

動きアーティファクトの信頼できる推定値を取得するのに十分な動きサイクルの数は、例えば、ＰＰＧ信号内の動きアーティファクトのレベルに依存する。動きアーティファクトがＰＰＧにおいて大きいとき、すなわち、動き強度が高いとき、少数の動きサイクル（２つのサイクルであっても）から動きアーティファクトの信頼できる推定値を取得することができることが本発明者らによって見出された。動き強度は、例えば、毎秒の動きサイクルの数又は動き信号の大きさに基づいて求めることができる。これによって、有利には、例示の実施形態が、高強度の律動的活動中の大きな動きアーティファクトを扱うことができることが可能になる。動きサイクルの数は、例えば、ユーザーが選択した活動について事前に設定することができ、及び／又は動き信号から求められた動き強度に従って自動的に設定することができる。

ステップ３０８において、位相ロックアーティファクト成分６００（図６）が、それぞれの動きサイクルウィンドウ、例えば５００（図５）に適合するように時間において再スケーリングされ、その結果、位相ロックアーティファクト成分６００のそれぞれの再スケーリングされたものは、それぞれの動きサイクルウィンドウ、例えば５００に適合する。

ステップ３１０において、それぞれの動きサイクルウィンドウ、例えば５００に対応する位相ロックアーティファクト成分のそれぞれの再スケーリングされたものが、図７に示すように、ともに連結／スティッチングされて、雑音基準信号７００が作成される。したがって、作成された雑音基準信号７００は、時間において、取得されたＰＰＧ信号及び動き信号における動きサイクルウィンドウ、例えば５００の同じシーケンスに対応する。例えば、図４を比較されたい。

位相ロックアーティファクト成分に基づいて作成された雑音基準信号を用いたＰＰＧ信号からの適応雑音キャンセルの実行（ステップ１０８、図１）
適応雑音キャンセルを実行する方法は、以下のものを含む任意の既存のアルゴリズムとすることができる。ただし、以下のものに限定されるものではない。
１．最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズム。
２．再帰的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズム。

図８ａ）〜図８ｄ）は、一方の腕は歩行状態に類似するように振るとともに他方の腕は静止を維持した状態におけるＰＰＧ記録に基づく、一例示の実施形態によるアーティファクトの除去と、適応フィルタリングの雑音基準としてＡＣＣ信号を用いる方法との比較を示している。図８ａ）は、動いている腕の手首から記録されたＰＰＧ信号８００を示している。図８ｂ）及び図８ｃ）はそれぞれ、雑音基準としてＡＣＣ信号を用いた適応フィルタリングによるアーティファクト除去後のＰＰＧ信号（信号８０２）、及び例示の実施形態における方法によるアーティファクト除去後のＰＰＧ信号（信号８０４）を示している。図８ｄ）は、基準ＰＰＧ信号８０６として静止した腕の人差し指から記録されたＰＰＧ信号を示している。見て取ることができるように、ＰＰＧ信号８０４（図８ｃ）の波形及びピーク位置の双方は、図８ｂ）におけるＰＰＧ信号８０２のそれらと比較して、基準ＰＰＧ信号８０６（図８ｄ）にはるかに近い。これは、例示の実施形態における方法の改善された性能が、特に雑音基準としてＡＣＣ信号を用いる方法を上回っていることと、基準ＰＰＧ信号８０６（図８ｄ）と密接に類似していることによって示されるように、性能が全体的に良好であることとを実証している。

当業者によって理解されるように、主に説明した例示の実施形態に関与する計算は、費用を要しない簡単な微分処理、ピーク検出処理、平均化処理及び再スケーリング処理を含み、このため、これらの処理の時間遅延及び電力消費は無視することができる。

図９は、一例示の実施形態による、腕時計９０１の形態のウェアラブルデバイスを備えるアセンブリ９００を示している。異なる実施形態では、このデバイスは、ユーザーの腕、ウエスト、ヒップ又は足等のユーザーの身体の任意の部分に装着するのに適した他の任意の形態とすることもできることが理解されるであろう。腕時計９０１は、生理学的測定及び動きデータをユーザーから取得し、それらの生理学的測定におけるアーティファクトを除去し、データを処理して結果（複数の場合もある）を表示し、結果（複数の場合もある）を、移動電話９０２若しくは他のポータブル電子デバイス等のアセンブリ９００の電気通信デバイス、又はデスクトップコンピューター、ラップトップコンピューター、タブコンピューター等の計算デバイスに無線で通信する。

図１０は、生理学的測定をユーザーから取得し、それらの生理学的測定におけるアーティファクトを除去する、一例示の実施形態によるウェアラブルデバイス１００１を備えるアセンブリ１０００の概略ブロック図を示している。デバイス１００１は、ユーザーの動き情報を取得する加速度計又はジャイロスコープ等の第１の信号検知モジュール１００２を備える。

このデバイスでの使用に適合することができる好ましい加速度計の１つの非限定的な例は、Freescale Semiconductor, Inc社から入手できる３軸加速度計ＭＭＡ８６５２ＦＣである。この加速度計は、単一のパッケージを用いて３つの全ての方向で加速度を測定するという利点を提供することができる。代替的に、３軸検知を提供するように指向された幾つかの単軸加速度計を異なる実施形態において用いることができる。

デバイス１００１は、ユーザーの生理学的信号を取得するＬＥＤ−ＰＤモジュール等の第２の検知モジュール１００３も備える。デバイス１００１は、信号検知モジュール１００２からの加速度情報と、測定モジュール１００３からの生理学的信号とを受信して処理するように構成されたプロセッサ等のデータ処理計算モジュール１００４も備える。デバイス１００１は、結果をデバイス１００１のユーザーに表示するとともにタッチスクリーン技術を介してユーザー入力を受信する表示ユニット１００６も備える。この実施形態におけるデバイス１００１は、アセンブリ１０００の電気通信デバイス１０１０と無線で通信するように構成された無線送信モジュール１００８を更に備える。電気通信デバイス１０１０は、ウェアラブルデバイス１００１から信号を受信する無線受信機モジュール１０１２と、結果を電気通信デバイス１０１０のユーザーに表示するとともにタッチスクリーン技術を介してユーザー入力を受信する表示ユニット１０１４とを備える。

図１１は、腕時計１１０１の形態のウェアラブルデバイスの反射モードにおける測定用の好ましいＬＥＤ−ＰＤ構成の概略説明図を示している。この測定は、２つのＰＤ１１０２、１１０４に反射して戻されたＬＥＤ１１００による光の量に基づいている。このデバイスにおける使用に適合させることができる好ましいＬＥＤ−ＰＤモジュールの１つの非限定的な例は、１つ又は複数のＰＤ、例えば周辺光センサーＴＥＭＤ５５１０ＦＸ０１とペアにされた１つのＬＥＤ、例えばＯｎｅＷｈｉｔｅ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｍｏｕｎｔ ＰＬＣＣ−２ ＬＥＤ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ＡＳＭＴ−ＵＷＢ１−ＮＸ３０２から構成される。代替的に、ＬＥＤ−ＰＤモジュールは、１つ又は複数のＰＤとペアにされた複数のＬＥＤから構成することができる。

図１２は、１つの実施形態による、生理学的測定におけるアーティファクトを除去する方法を示すフローチャート１２００を示している。ステップ１２０２において、ユーザーの生理学的信号が取得される。ステップ１２０４において、ユーザーの動きを表す対応する動きデータが取得される。ステップ１２０６において、動きデータにおける２つ以上の動きサイクルが検出される。ステップ１２０８において、雑音基準が、２つ以上の動きサイクルにそれぞれ対応する生理学的信号のセグメントに基づいて作成される。ステップ１２１０において、生理学的信号が、雑音基準を用いてフィルタリングされる。

動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、動きデータを帯域通過フィルタリングすることを含むことができる。動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、フィルタリングされた動き信号に対して微分を実行して、フィルタリングされた動きデータの導関数を計算することを更に含むことができる。動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、フィルタリングされた動きデータの導関数においてピーク又は谷を検出することを更に含むことができる。動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、２つのピーク又は谷の間の動きデータのセグメントをそれぞれの動きサイクルとして検出することを更に含むことができる。それぞれのセグメントに関連付けられた２つのピーク又は谷は、１つおきの次の連続したピーク又は谷とすることができる。

生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、動きアーティファクトを強化することを含むことができる。

生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、生理学的成分を抑制することを含むことができる。

生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、生理学的信号のセグメントを時間において正規化することを含むことができる。生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、生理学的信号の正規化されたセグメントの平均を位相ロックアーティファクト成分として取得することを更に含むことができる。生理学的信号の正規化されたセグメントの平均を取得することは、生理学的信号の正規化されたセグメント間の異相成分を抑制することを含むことができる。生理学的信号の正規化されたセグメントの平均を取得することは、生理学的信号の正規化されたセグメント間の同相成分を強化することを含むことができる。生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、位相ロックアーティファクト成分を、生理学的信号のそれぞれのセグメントに対応するように再スケーリングすることを更に含むことができる。生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、それぞれの動きサイクルウィンドウに対応するそれぞれの再スケーリングされた位相ロックアーティファクト成分をともに連結又はスティッチングすることを更に含むことができる。

取得された対応する動きデータは、３軸動き信号を含むことができる。２つ以上の動きサイクルを検出することは、３軸動き信号のうちの１つ以上に基づくことができる。

本方法は、雑音基準の作成のために検出される動きサイクルの数を設定することを更に含むことができる。数を設定することはユーザー入力に基づくことができる。数を設定することは、動きデータに基づいて動きの強度を求めることを含むことができる。

雑音基準を用いて生理学的信号をフィルタリングすることは、最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズム、再帰的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズム、又は同様のものを適用することを含むことができる。

図１３は、１つの実施形態による、生理学的測定におけるアーティファクトを除去するデバイス１３００を示す概略ブロック図を示している。デバイス１３００は、ユーザーの生理学的信号を取得する第１のセンサー１３０２と、ユーザーの動きを表す対応する動きデータを取得する第２のセンサー１３０４と、動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出し、これらの２つ以上の動きサイクルにそれぞれ対応する生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成し、この雑音基準を用いて生理学的信号をフィルタリングするプロセッサ１３０６とを備える。

動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、動きデータを帯域通過フィルタリングすることを含むことができる。動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、フィルタリングされた動き信号に対して微分を実行して、フィルタリングされた動きデータの導関数を計算することを更に含むことができる。動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、フィルタリングされた動きデータの導関数においてピーク又は谷を検出することを更に含むことができる。動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、２つのピーク又は谷の間の動きデータのセグメントをそれぞれの動きサイクルとして検出することを更に含むことができる。それぞれのセグメントに関連付けられた２つのピーク又は谷は、１つおきの次の連続したピーク又は谷とすることができる。

生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、動きアーティファクトを強化することを含むことができる。

生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、生理学的成分を抑制することを含むことができる。

生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、生理学的信号のセグメントを時間において正規化することを含むことができる。生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、生理学的信号の正規化されたセグメントの平均を位相ロックアーティファクト成分として取得することを更に含むことができる。生理学的信号の正規化されたセグメントの平均を取得することは、生理学的信号の正規化されたセグメント間の異相成分を抑制することを含むことができる。生理学的信号の正規化されたセグメントの平均を取得することは、生理学的信号の正規化されたセグメント間の同相成分を強化することを含むことができる。生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、位相ロックアーティファクト成分を、生理学的信号のそれぞれのセグメントに対応するように再スケーリングすることを更に含むことができる。生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成することは、それぞれの動きサイクルウィンドウに対応するそれぞれの再スケーリングされた位相ロックアーティファクト成分をともに連結又はスティッチングすることを更に含むことができる。

取得された対応する動きデータは、３軸動き信号を含むことができる。２つ以上の動きサイクルを検出することは、３軸動き信号のうちの１つ以上に基づくことができる。

プロセッサ１３０６は、雑音基準の作成のために検出される動きサイクルの数を設定するように更に構成することができる。数を設定することはユーザー入力に基づくことができる。数を設定することは、動きデータに基づいて動きの強度を求めることを含むことができる。

雑音基準を用いて生理学的信号をフィルタリングすることは、最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズム、再帰的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズム、又は同様のものを適用することを含むことができる。

当業者には、包括的に記載されている本発明の趣旨又は範囲から逸脱することなく、特定の実施形態において示されている本発明に対して数多くの変形及び／又は変更を行うことができることが理解される。したがって、本実施形態は、全ての観点において例示的であり限定的ではないと見なされる。また、本発明は、特徴又は特徴の組合せが特許請求の範囲又は本実施形態に明示的に記載されていなくても、任意の特徴の組合せ、特に、特許請求の範囲における任意の特徴の組合せを含む。

例えば、手首装着式デバイスが幾つかの実施形態で説明されているが、上記デバイスは、ユーザーの腕、ヒップ、ウエスト又は足の任意の部分に装着することができる。

また、本明細書では、律動的な動きに言及しているが、この用語は、動きが、２つ以上の実質的に反復する動きデータパターン又は動きに関連付けられたシグネチャからなること以外には、動きそれ自体に限定を課すことを意図するものではないことが理解されるであろう。

Claims (40)

1. ユーザーの生理学的信号を取得するステップと、
   前記ユーザーの動きを表し、ユーザーの生理学的信号に、時間的に対応する動きデータを取得するステップと、
   前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出するステップと、
   前記２つ以上の動きサイクルにそれぞれ対応する前記生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成するステップと、
   前記雑音基準を用いて前記生理学的信号をフィルタリングするステップと、
   を含む、生理学的測定におけるアーティファクトを除去する方法。
2. 前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、前記動きデータを帯域通過フィルタリングすることを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、前記フィルタリングされた動きデータに対して微分を実行して、前記フィルタリングされた動きデータの導関数を計算することを更に含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、前記フィルタリングされた動きデータの前記導関数においてピーク又は谷を検出することを更に含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、２つのピーク又は谷の間の前記フィルタリングされた動きデータの前記導関数のセグメントをそれぞれの動きサイクルとして検出することを更に含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記それぞれのセグメントに関連付けられた前記２つのピーク又は谷は、１つおきの次の連続したピーク又は谷である、請求項５に記載の方法。
7. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、動きアーティファクトを強化することを含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、生理学的成分を抑制することを含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、前記生理学的信号の前記セグメントを時間において正規化することを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、前記生理学的信号の前記正規化されたセグメントの平均を位相ロックアーティファクト成分として取得することを更に含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記生理学的信号の前記正規化されたセグメントの前記平均を取得することは、前記生理学的信号の前記正規化されたセグメント間の異相成分を抑制することを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記生理学的信号の前記正規化されたセグメントの前記平均を取得することは、前記生理学的信号の前記正規化されたセグメント間の同相成分を強化することを含む、請求項１０又は１１に記載の方法。
13. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、前記位相ロックアーティファクト成分を、前記生理学的信号の前記それぞれのセグメントに対応するように再スケーリングすることを更に含む、請求項１０〜１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、それぞれの動きサイクルウィンドウに対応する前記それぞれの再スケーリングされた位相ロックアーティファクト成分をともに連結又はスティッチングすることを更に含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記取得された対応する動きデータは、単軸動き信号、２軸動き信号又は多軸動き信号を含む、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 前記２つ以上の動きサイクルを検出することは、前記単軸動き信号、前記２軸動き信号又は前記多軸動き信号のうちの１つ以上に基づいている、請求項１５に記載の方法。
17. 前記雑音基準の前記作成のために検出される前記動きサイクルの数を設定することを更に含む、請求項１〜１６のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記数を設定することはユーザー入力を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記数を前記設定することは、前記動きデータに基づいて前記動きの強度を求めることを含む、請求項１７又は１８に記載の方法。
20. 前記雑音基準を用いて前記生理学的信号をフィルタリングすることは、最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズム、又は再帰的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムを適用することを含む、請求項１〜１９のいずれか１項に記載の方法。
21. ユーザーの生理学的信号を取得する第１のセンサーと、
    前記ユーザーの動きを表し、ユーザーの生理学的信号に、時間的に対応する動きデータを取得する第２のセンサーと、
    前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出し、該２つ以上の動きサイクルにそれぞれ対応する前記生理学的信号のセグメントに基づいて雑音基準を作成し、該雑音基準を用いて前記生理学的信号をフィルタリングするプロセッサと、
    を備える、生理学的測定におけるアーティファクトを除去するデバイス。
22. 前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、前記動きデータを帯域通過フィルタリングすることを含む、請求項２１に記載のデバイス。
23. 前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、前記フィルタリングされた動きデータに対して微分を実行して、前記フィルタリングされた動きデータの導関数を計算することを更に含む、請求項２２に記載のデバイス。
24. 前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、前記フィルタリングされた動きデータの前記導関数においてピーク又は谷を検出することを更に含む、請求項２３に記載のデバイス。
25. 前記動きデータにおいて２つ以上の動きサイクルを検出することは、２つのピーク又は谷の間の前記フィルタリングされた動きデータの前記導関数のセグメントをそれぞれの動きサイクルとして検出することを更に含む、請求項２４に記載のデバイス。
26. 前記それぞれのセグメントに関連付けられた前記２つのピーク又は谷は、１つおきの次の連続したピーク又は谷である、請求項２５に記載のデバイス。
27. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、動きアーティファクトを強化することを含む、請求項２１〜２６のいずれか１項に記載のデバイス。
28. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、生理学的成分を抑制することを含む、請求項２１〜２７のいずれか１項に記載のデバイス。
29. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、前記生理学的信号の前記セグメントを時間において正規化することを含む、請求項２１〜２８のいずれか１項に記載のデバイス。
30. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、前記生理学的信号の前記正規化されたセグメントの平均を位相ロックアーティファクト成分として取得することを更に含む、請求項２９に記載のデバイス。
31. 前記生理学的信号の前記正規化されたセグメントの前記平均を取得することは、前記生理学的信号の前記正規化されたセグメント間の異相成分を抑制することを含む、請求項３０に記載のデバイス。
32. 前記生理学的信号の前記正規化されたセグメントの前記平均を取得することは、前記生理学的信号の前記正規化されたセグメント間の同相成分を強化することを含む、請求項３０又は３１に記載のデバイス。
33. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、前記位相ロックアーティファクト成分を、前記生理学的信号の前記それぞれのセグメントに対応するように再スケーリングすることを更に含む、請求項３０〜３２のいずれか１項に記載のデバイス。
34. 前記生理学的信号の前記セグメントに基づいて前記雑音基準を作成することは、それぞれの動きサイクルウィンドウに対応する前記それぞれの再スケーリングされた位相ロックアーティファクト成分をともに連結又はスティッチングすることを更に含む、請求項３３に記載のデバイス。
35. 前記取得された対応する動きデータは、単軸動き信号、２軸動き信号又は多軸動き信号を含む、請求項２１〜３４のいずれか１項に記載のデバイス。
36. 前記２つ以上の動きサイクルを検出することは、前記単軸動き信号、前記２軸動き信号又は前記多軸動き信号のうちの１つ以上に基づいている、請求項３５に記載のデバイス。
37. 前記雑音基準の前記作成のために検出される前記動きサイクルの数を設定するように構成された前記プロセッサを更に備える、請求項２１〜３６のいずれか１項に記載のデバイス。
38. 前記数を設定することはユーザー入力を含む、請求項３７に記載のデバイス。
39. 前記数を前記設定することは、前記動きデータに基づいて前記動きの強度を求めることを含む、請求項３７又は３８に記載のデバイス。
40. 前記雑音基準を用いて前記生理学的信号をフィルタリングすることは、最小平均二乗（ＬＭＳ）アルゴリズム、又は再帰的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムを適用することを含む、請求項２１〜３９のいずれか１項に記載のデバイス。

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