JP6568022B2 - 生体信号分析方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は、心電図波形から得られる生体信号に生じた欠落の影響を排除して、生体信号の正確な分析を実現する生体信号分析方法および装置に関するものである。

心臓の拍動リズムは、自律神経すなわち交感神経・迷走神経の影響を受けて変動することが知られている。例えば、安静かつ寛いだ状態では、迷走神経が亢進し、心拍数の変動が大きくなる。心電図波形から抽出される心拍（Ｒ波）時刻の時間間隔、すなわちＲ−Ｒ間隔の時系列データを分析することで、自律神経機能を評価することができる。しかし、心電図波形のスペクトル分析などを行う場合においては、Ｒ波の検出ミスによるアーチファクトはもとより、期外収縮による心拍変動も結果に変化を与えるため、アーチファクトや期外収縮による心拍変動を適切に除去する必要がある（非特許文献１）。

スペクトル分析によって得られる指標としては、Ｒ−Ｒ間隔の変動の低周波成分ＬＦ（０．０４〜０．１５Ｈｚ）と高周波成分ＨＦ（０．１５〜０．４Ｈｚ）とのパワーの比をとった値であるＬＦ／ＨＦなどが、自律神経機能の評価に用いられている。

また、心電図波形を計測する際、波形にノイズが加わることがある。特に、携帯型の装置や、人体に装着するウェアラブルデバイスを用いて日常生活の中での心電図波形を取得する場合には、体動などによるノイズが入りやすい。また、人体と電極との接触状況の変化等により、心電図波形の振幅レベルが大きく変動してしまうこともある。このようなノイズ等は、しばしばＲ波検出のミスを誘発する。その結果、Ｒ−Ｒ間隔のデータ列にも不必要なデータが加わったり、データが欠落したりしてしまう。

特許文献１には、分析対象のＲ−Ｒ間隔が、１つ前のＲ−Ｒ間隔およびＲ−Ｒ間隔の平均値に対して一定の割合以上離れているときに、当該分析対象のＲ−Ｒ間隔をノイズとみなして削除するスペクトル分析方法が開示されている。

特許第３３７８３１１号公報

井上博編集，「循環器疾患と自律神経機能 第２版」，医学書院，ｐ．８２−８７，２００１年

生体信号について、スペクトル分析を行う場合、等間隔の時系列データが必要である。ところが、Ｒ−Ｒ間隔などは、そもそも不定期に発生するものであり、等間隔ではない。したがって、非特許文献１に開示されているように、元のデータに対して等間隔でデータを再構成する処理（再サンプリング処理）を行う。心電図波形のノイズ等の影響により、Ｒ−Ｒ間隔などの生体信号データ列に欠落が生じている場合には、その区間の再サンプリングを行った結果、本来の生体信号には含まれていないスペクトル成分を生じさせ、結果を誤らせることがある。

特許文献１に開示されたスペクトル分析方法によれば、Ｒ−Ｒ間隔が異常に長くなった場合に、この異常な長さのＲ−Ｒ間隔のデータをノイズとみなして削除することができる。しかしながら、特許文献１に開示された技術は、Ｒ−Ｒ間隔のデータに欠落が生じている場合には対応することができない。

本発明は上記のような問題点に鑑みてなされたものであり、生体信号の時系列データに欠落がある場合でも、生体信号の正確な分析を実現することができる生体信号分析方法および装置を提供することを目的とする。

本発明の生体信号分析方法は、生体の心電図波形から生体信号を抽出する生体信号抽出ステップと、この生体信号抽出ステップで抽出した生体信号の時系列データを補間して等間隔のデータに再構成する再サンプリング処理を行う再サンプリング処理ステップと、再サンプリング処理後のデータが有効かどうかをデータ毎に判定する有効性判定ステップとを含み、前記有効性判定ステップは、判定対象の再サンプリング処理後のデータとこれに隣接する前後の再サンプリング処理後のデータとの間に再サンプリング処理前の生体信号のデータが存在しない場合に、当該判定対象の再サンプリング処理後のデータを無効と判定することを特徴とするものである。
また、本発明の生体信号分析方法の１構成例は、さらに、前記有効性判定ステップで有効と判定した再サンプリング処理後のデータを周波数解析し、生体信号の周波数スペクトルを求める周波数解析ステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の生体信号分析方法の１構成例において、前記生体信号は、Ｒ波と１つ前のＲ波の時間間隔であるＲ−Ｒ間隔である。

また、本発明の生体信号分析装置は、生体の心電図波形から生体信号を抽出する生体信号抽出手段と、この生体信号抽出手段で抽出された生体信号の時系列データを補間して等間隔のデータに再構成する再サンプリング処理を行う再サンプリング処理手段と、再サンプリング処理後のデータが有効かどうかをデータ毎に判定する有効性判定手段とを備え、前記有効性判定手段は、判定対象の再サンプリング処理後のデータとこれに隣接する前後の再サンプリング処理後のデータとの間に再サンプリング処理前の生体信号のデータが存在しない場合に、当該判定対象の再サンプリング処理後のデータを無効と判定することを特徴とするものである。

本発明によれば、有効性判定ステップを設けることにより、生体信号の時系列データに欠落がある場合でも、適切な再サンプリング処理後のデータのみを抽出することができ、生体信号の正確な分析を行うことができる。

Ｒ−Ｒ間隔の時系列データの例を示す図である。 心電図波形の例を示す図である。 Ｒ−Ｒ間隔のデータ列に対して従来の再サンプリング処理を行った結果を示す図である。 本発明の実施の形態に係る生体信号分析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生体信号分析装置の動作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生体信号分析装置の有効性判定部の動作を説明する図である。 Ｒ−Ｒ間隔のデータ列に対して本発明の実施の形態の生体信号分析装置により再サンプリング処理を行った結果を示す図である。 従来および本発明の実施の形態の再サンプリング処理後のデータ列から得られたＬＦ／ＨＦを示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１は、心電図波形から抽出したＲ−Ｒ間隔の時系列データの例を示す図である。図１の１０の部分には、局所的なデータの欠落がみられる。

図２は、図１の１０の部分、すなわち１３時１９分付近の心電図波形を示す図である。図２の２０は心電図波形、○印２１はＲ−Ｒ間隔を示している。図１に示したように、Ｒ−Ｒ間隔のデータ列には、１０秒間近い欠落が生じている。その理由は、図２に示すように、心電図波形に大きなノイズ２２が混入しており、その影響でＲ波検出のための閾値が跳ね上がってしまうなどの要因で、Ｒ波の検出が損なわれているためと推測される。

図３は、図１のＲ−Ｒ間隔のデータ列に対し、サンプリング間隔１秒の線形補間により等間隔のデータ列に再構成する再サンプリング処理を行った結果を示す図である。図３の○印３０は元のＲ−Ｒ間隔のデータを示し、×印３１は再サンプリング処理後のデータを示している。

従来の手法では、Ｒ−Ｒ間隔のデータが欠落している区間も、他の区間と同様に補間しているため、３２で示す区間には、再サンプリング後のデータが直線状に並んでいる。しかしながら、３２の区間のデータ列は本来存在しないものであり、この再サンプリング処理後のデータをスペクトル分析すると、本来存在しないデータを補間した区間の特性が混入し、誤った結果を与えることになる。この問題は、線形補間以外の補間方法を用いても、本質的に同様であると考えられる。

本実施の形態では、このようなＲ−Ｒ間隔のデータの欠落による影響を排除する。図４は本実施の形態に係る生体信号分析装置の構成を示すブロック図である。生体信号分析装置は、心電計１が測定した心電図波形から生体信号を抽出する生体信号抽出部２と、生体信号抽出部２で抽出された生体信号の時系列データに対して再サンプリング処理を行う再サンプリング処理部３と、再サンプリング処理後のデータが有効かどうかをデータ毎に判定する有効性判定部４と、有効性判定部４が有効と判定した再サンプリング処理後のデータを周波数解析して生体信号の周波数スペクトルを求める周波数解析部５と、周波数解析部５の周波数解析結果を出力する出力部６とを備えている。

次に、図５を参照して本実施の形態の生体信号分析装置の動作を説明する。心電計１は、図示しない被験者の心電図波形を測定する。心電図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。

生体信号抽出部２は、心電計１が測定した心電図波形から生体信号（本実施の形態ではＲ−Ｒ間隔）を抽出する（図５ステップＳ１）。Ｒ−Ｒ間隔を求める方法としては、例えば文献「“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」に開示された技術を用いることができる。この文献に開示された技術では、心電図波形を時間差分した値の変化を基にＲ−Ｒ間隔を求めている。あるいは特開２０１５−１５６９３６号公報に開示された技術等を用いて心拍時刻を求め、心拍時刻の間隔をＲ−Ｒ間隔としてもよい。

再サンプリング処理部３は、生体信号抽出部２が抽出したＲ−Ｒ間隔の時系列データを補間して等間隔のデータに再構成する再サンプリング処理を行う（図５ステップＳ２）。このときの補間方法としては、線形補間、スプライン補間などがある。

有効性判定部４は、再サンプリング処理後のデータが有効かどうかを判定する（図５ステップＳ３）。具体的には、有効性判定部４は、判定対象の再サンプリング処理後のデータとこれに隣接する直前の再サンプリング処理後のデータとの間、および判定対象の再サンプリング処理後のデータとこれに隣接する直後の再サンプリング処理後のデータとの間のうち少なくとも一方の期間に再サンプリング処理前の生体信号のデータが存在する場合に、当該判定対象の再サンプリング処理後のデータを有効と判定し、判定対象の再サンプリング処理後のデータとこれに隣接する前後の再サンプリング処理後のデータとの間に再サンプリング処理前の生体信号のデータが存在しない場合に、当該判定対象の再サンプリング処理後のデータを無効と判定する。

例えば図６（Ａ）の例では、判定対象の再サンプリング処理後のデータ３１−２とこれに隣接する前後の再サンプリング処理後のデータ３１−１，３１−３との間に再サンプリング処理前の生体信号のデータ３０−１，３０−２が存在するので、判定対象の再サンプリング処理後のデータ３１−２は有効と判定される。同様に、図６（Ｂ）の例では、判定対象の再サンプリング処理後のデータ３１−２とこれに隣接する直前の再サンプリング処理後のデータ３１−１との間に再サンプリング処理前の生体信号のデータ３０−１が存在するので、判定対象の再サンプリング処理後のデータ３１−２は有効と判定される。

一方、図６（Ｃ）の例では、判定対象の再サンプリング処理後のデータ３１−２とこれに隣接する前後の再サンプリング処理後のデータ３１−１，３１−３との間に再サンプリング処理前の生体信号のデータが存在しないので、判定対象の再サンプリング処理後のデータ３１−２は無効と判定される。

また、図６（Ｄ）のような場合、データ３１−２，３１−４は有効と判定され、３１−３は無効と判定される。つまり、連続する２つの生体信号のデータ３０−１，３０−２の間に、再サンプリング処理後のデータ３１−２〜３１−４が複数存在する場合、これら複数の再サンプリング処理後のデータのうち、最初の再サンプリング処理後のデータ３１−２と最後の再サンプリング処理後のデータ３１−４のみが有効と判定される。

周波数解析部５は、有効性判定部４が有効と判定した再サンプリング処理後のデータを高速フーリエ変換または最大エントロピー法（ＭＥＭ：Maximum Entropy Method）により周波数解析し、Ｒ−Ｒ間隔の周波数スペクトルを求める（図５ステップＳ４）。この解析に際しては、ハニング窓を用いて対象区間のデータを取り出し、取り出したデータに対して周波数解析を実施すればよい。

出力部６は、周波数解析部５による周波数解析結果を出力する（図５ステップＳ５）。出力方法の例としては、例えばＲ−Ｒ間隔の周波数スペクトルの表示、周波数スペクトルデータの外部への送信などがある。

図７は、図１のＲ−Ｒ間隔のデータ列に対し、本実施の形態の生体信号分析装置により再サンプリング処理を行った結果を示す図である。図７の○印３０は元のＲ−Ｒ間隔のデータを示し、＋印３３は本実施の形態により有効と判定された再サンプリング処理後のデータを示している。ここでは、サンプリング間隔１秒の線形補間により再サンプリングを行った。

本実施の形態の手法によれば、有効と判定された再サンプリング処理後のデータの前後のどちらかには、隣接する再サンプリング処理後のデータとの間に、元の生体信号のデータが存在する。したがって、図３に示したように、従来の手法では、３２の区間に本来存在しないデータが生じるのに対し、本実施の形態では、３２の区間に有効と判定される再サンプリング処理後のデータが存在しない。図７に示すような再サンプリング処理後のデータに対しスペクトル分析を行う場合、実質的には、３２の区間を詰めたデータに対して分析をすることになる。

図８は、従来の再サンプリング処理後のデータ列から得られた低周波成分ＬＦ（０．０４〜０．１５Ｈｚ）と高周波成分ＨＦ（０．１５〜０．４Ｈｚ）とのパワーの比であるＬＦ／ＨＦ、および本実施の形態で有効と判定された再サンプリング処理後のデータ列から得られたＬＦ／ＨＦを示す図である。図８の４０は従来のＬＦ／ＨＦの値を示し、４１は本実施の形態のＬＦ／ＨＦの値を示している。

ここでは、各時刻のＬＦ／ＨＦの値は、ハニング窓を用いて当該時刻の直前３００秒分の計算区間の再サンプリング処理後のデータを取り出し、この計算区間のデータから得られる周波数スペクトルを使って計算している。ハニング窓を適用しているため、計算区間の両端付近のデータの影響は減殺されている。

図８によると、１３時２０分付近から１３時２３分付近までの区間では、従来のＬＦ／ＨＦの値と本実施の形態のＬＦ／ＨＦの値が乖離しており、従来の再サンプリング処理で本来存在しないデータが付加されたことによる影響が現れていることが分かる。つまり、この区間では、従来のＬＦ／ＨＦの値は過大評価されたものであり、本実施の形態によるＬＦ／ＨＦの値がより実態に近いものと考えられる。

以上のように、本実施の形態では、有効性判定部４を設けることにより、Ｒ−Ｒ間隔の時系列データに欠落がある場合でも、適切な再サンプリング処理後のデータのみを抽出することができ、Ｒ−Ｒ間隔の正確な分析を行うことができる。

本実施の形態で説明した生体信号分析装置は、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、心電図波形から得られる生体信号を分析する技術に適用することができる。

１…心電計、２…生体信号抽出部、３…再サンプリング処理部、４…有効性判定部、５…周波数解析部、６…出力部。

Claims (6)

1. 生体の心電図波形から生体信号を抽出する生体信号抽出ステップと、
   この生体信号抽出ステップで抽出した生体信号の時系列データを補間して等間隔のデータに再構成する再サンプリング処理を行う再サンプリング処理ステップと、
   再サンプリング処理後のデータが有効かどうかをデータ毎に判定する有効性判定ステップとを含み、
   前記有効性判定ステップは、判定対象の再サンプリング処理後のデータとこれに隣接する前後の再サンプリング処理後のデータとの間に再サンプリング処理前の生体信号のデータが存在しない場合に、当該判定対象の再サンプリング処理後のデータを無効と判定することを特徴とする生体信号分析方法。
2. 請求項１記載の生体信号分析方法において、
   さらに、前記有効性判定ステップで有効と判定した再サンプリング処理後のデータを周波数解析し、生体信号の周波数スペクトルを求める周波数解析ステップを含むことを特徴とする生体信号分析方法。
3. 請求項１または２記載の生体信号分析方法において、
   前記生体信号は、Ｒ波と１つ前のＲ波の時間間隔であるＲ−Ｒ間隔であることを特徴とする生体信号分析方法。
4. 生体の心電図波形から生体信号を抽出する生体信号抽出手段と、
   この生体信号抽出手段で抽出された生体信号の時系列データを補間して等間隔のデータに再構成する再サンプリング処理を行う再サンプリング処理手段と、
   再サンプリング処理後のデータが有効かどうかをデータ毎に判定する有効性判定手段とを備え、
   前記有効性判定手段は、判定対象の再サンプリング処理後のデータとこれに隣接する前後の再サンプリング処理後のデータとの間に再サンプリング処理前の生体信号のデータが存在しない場合に、当該判定対象の再サンプリング処理後のデータを無効と判定することを特徴とする生体信号分析装置。
5. 請求項４記載の生体信号分析装置において、
   さらに、前記有効性判定手段で有効と判定された再サンプリング処理後のデータを周波数解析し、生体信号の周波数スペクトルを求める周波数解析手段を備えることを特徴とする生体信号分析装置。
6. 請求項４または５記載の生体信号分析装置において、
   前記生体信号は、Ｒ波と１つ前のＲ波の時間間隔であるＲ−Ｒ間隔であることを特徴とする生体信号分析装置。