JP6843093B2 - Heart rate measurement method and heart rate measurement device - Google Patents
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- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
本発明は、定在波レーダーから電波を照射し、人体からの反射波を基に、人体に直接接触することなく生体情報を計測する技術に関する。 The present invention relates to a technique of irradiating radio waves from a stationary wave radar and measuring biological information based on reflected waves from the human body without directly contacting the human body.
従来、屋内外で使用できる定在波レーダーを用いて、人体を被測定物（測定対象者）としてその身体状態や生体情報（呼吸数及び脈拍等）を計測する方法や装置が提案されている。例えば、衣服を通して人体にて直接反射された反射波を基に、人体までの距離スペクトルを求め、距離スペクトルから人体との間の距離成分を抽出することが提案されている。また、距離スペクトルの位相成分から測定対象者の身体状態並びに呼吸数及び脈拍数を含む生体情報を検知することが提案されている。 Conventionally, methods and devices have been proposed for measuring the physical condition and biological information (respiratory rate, pulse, etc.) of the human body as an object to be measured (measurement target) using a stationary wave radar that can be used indoors and outdoors. .. For example, it has been proposed to obtain the distance spectrum to the human body based on the reflected wave directly reflected by the human body through clothing, and to extract the distance component between the distance spectrum and the human body. Further, it has been proposed to detect the physical condition of the person to be measured and the biological information including the respiratory rate and the pulse rate from the phase component of the distance spectrum.
特許文献１には、人体を除いた全ての静止物体の距離スペクトルを初期状態の距離スペクトルとして、人体を加えた状態の距離スペクトルから初期状態の距離スペクトルを差し引く差分検出を行い、変動する人体のみの距離スペクトルを計測することにより、人体の位置と、呼吸数および脈拍数等の生体情報を検知する方法および装置が記載されている。 In Patent Document 1, the distance spectrum of all stationary objects except the human body is used as the initial distance spectrum, and the difference detection is performed by subtracting the initial state distance spectrum from the distance spectrum in the state where the human body is added, and only the fluctuating human body is detected. A method and a device for detecting the position of the human body and biological information such as the respiratory rate and the pulse rate by measuring the distance spectrum of the human body are described.
また、特許文献２には、複数の人体が近接して存在する場合に、複数の人体の生体信号を個別に検知する方法および装置が記載されている。特許文献２の生体情報の検知装置は、複数の人体からの反射波を基に、複数の人体に対応する個別の距離スペクトルを取り出す。そして、各距離スペクトルの振幅成分から人体との間の距離情報を得、各距離スペクトルの位相成分から人体の微小変位を得ることにより、各人の位置及び生体情報を検知する。 Further, Patent Document 2 describes a method and an apparatus for individually detecting biological signals of a plurality of human bodies when a plurality of human bodies are present in close proximity to each other. The biological information detection device of Patent Document 2 extracts individual distance spectra corresponding to a plurality of human bodies based on reflected waves from a plurality of human bodies. Then, the distance information between the human body and the human body is obtained from the amplitude component of each distance spectrum, and the position and biological information of each person are detected by obtaining the minute displacement of the human body from the phase component of each distance spectrum.
特許文献１には、距離スペクトルの位相成分から人体の微小変位の検知が可能であり、呼吸数及び脈拍数を検出できるとの記載がある。しかしながら、距離スペクトルの位相成分からどのように呼吸数や脈拍数を求めるのか、その具体的な方法は記載されていない。また、特許文献２にも、距離スペクトルの位相成分から微小変位を測定して呼吸数や脈拍数を演算することができる、との記載があるのみで、具体的な方法は記載されていない。 Patent Document 1 describes that it is possible to detect minute displacements of the human body from the phase component of the distance spectrum, and it is possible to detect the respiratory rate and the pulse rate. However, the specific method of obtaining the respiratory rate and the pulse rate from the phase component of the distance spectrum is not described. Further, Patent Document 2 only states that the respiratory rate and the pulse rate can be calculated by measuring the minute displacement from the phase component of the distance spectrum, but does not describe a specific method.
距離スペクトルの位相成分の波形から呼吸周期および心拍周期を求める方法は、例えば、特許文献３に記載されている。特許文献３の方法では、距離スペクトルの位相成分の波形から、直接、呼吸や心拍などの周期的な波形のピークを抽出して呼吸や心拍の周波数を
計算する。また、非特許文献１には、スペクトラム拡散ミリ波レーダーを用いて人体表面の微小変位を捉え、特徴点ベースの心拍推定アルゴリズムによって心拍間隔を計測することが記載されている。
A method for obtaining the respiratory cycle and the heartbeat cycle from the waveform of the phase component of the distance spectrum is described in, for example, Patent Document 3. In the method of Patent Document 3, the peak of a periodic waveform such as respiration or heartbeat is directly extracted from the waveform of the phase component of the distance spectrum, and the frequency of respiration or heartbeat is calculated. Further, Non-Patent Document 1 describes that a minute displacement on the surface of the human body is captured by using a spread spectrum millimeter-wave radar, and a heartbeat interval is measured by a feature point-based heartbeat estimation algorithm.
人体からの反射波から求めた距離スペクトルの位相成分の時間波形は、呼吸成分を示す波形と、心拍成分を示す波形を含む。距離スペクトルの位相成分の波形において、呼吸成分は振幅が大きいため、呼吸成分を分離することは容易である。従って、呼吸数を精度良く求めることが可能である。一方、心拍成分は微弱であり、その振幅は呼吸成分の１／１０〜１／１００である。そのため、周囲からの雑音による波形や、呼吸成分の高調波成分から心拍成分を分離することは難しく、心拍成分の個々のピークを正確に抽出することは難しい。従って、心拍成分を示す波形の周期を精度良く求めることは難しい。 The time waveform of the phase component of the distance spectrum obtained from the reflected wave from the human body includes a waveform showing the respiratory component and a waveform showing the heartbeat component. In the waveform of the phase component of the distance spectrum, the respiratory component has a large amplitude, so that it is easy to separate the respiratory component. Therefore, it is possible to obtain the respiratory rate with high accuracy. On the other hand, the heartbeat component is weak, and its amplitude is 1/10 to 1/100 of the respiratory component. Therefore, it is difficult to separate the heartbeat component from the waveform due to ambient noise and the harmonic component of the respiratory component, and it is difficult to accurately extract the individual peaks of the heartbeat component. Therefore, it is difficult to accurately obtain the period of the waveform indicating the heartbeat component.
本発明の課題は、かかる問題点に鑑みて、人体からの反射波を基に、人体までの距離スペクトルを求め、距離スペクトルの位相成分から精度良く心拍周期を計測する方法および装置を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a method and an apparatus for obtaining a distance spectrum to a human body based on a reflected wave from a human body and accurately measuring a heartbeat cycle from a phase component of the distance spectrum in view of such a problem. It is in.
本発明の心拍計測方法は、周波数掃引された電波を測定対象の人体に向けて送信し、前記人体の表面にて反射した反射波を受信し、受信信号と送信信号とを乗算した出力信号を求め、前記出力信号の高調波成分を除去し、前記高調波成分が除去された出力信号をフーリエ変換して距離スペクトルを求め、前記距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号を求め、前記１次微分信号の波形から、心拍の候補時刻であるＲ波候補時刻を抽出し、抽出した前記Ｒ波候補時刻のうちの１つと、他の前記Ｒ波候補時刻との時間間隔であって、且つ、安静時心拍周期の範囲内の時間間隔を心拍周期候補とし、複数の前記心拍周期候補のそれぞれに対して、以下の（１）〜（３）を行い、
（１）前記心拍周期候補をＮ周期分配置して心拍候補時刻を求める（Ｎは２以上の自然数）
（２）前記Ｎ周期分の前記心拍候補時刻のそれぞれについて、最も近い前記Ｒ波候補時刻との差分である最小誤差を求める
（３）前記最小誤差の２乗の前記Ｎ周期分の総和である総和最小２乗誤差候補を求める
前記総和最小２乗誤差候補が最も小さい前記心拍周期候補を、平均心拍周期とすることを特徴とする。
In the heart rate measurement method of the present invention, a frequency-swept radio wave is transmitted toward a human body to be measured, a reflected wave reflected on the surface of the human body is received, and an output signal obtained by multiplying the received signal and the transmitted signal is obtained. Obtained, the harmonic component of the output signal is removed, the output signal from which the harmonic component has been removed is Fourier-transformed to obtain the distance spectrum, and the time waveform of the phase component of the distance spectrum is first-order differentiated. A signal is obtained, an R wave candidate time which is a candidate time for heartbeat is extracted from the waveform of the first-order differential signal, and the time between one of the extracted R wave candidate times and the other R wave candidate time. A time interval that is an interval and is within the range of the resting heartbeat cycle is set as a heartbeat cycle candidate, and the following (1) to (3) are performed for each of the plurality of the heartbeat cycle candidates.
(1) Arrange the heart rate candidate for N cycles to obtain the heart rate candidate time (N is a natural number of 2 or more).
(2) For each of the heartbeat candidate times for the N cycles, the minimum error which is the difference from the nearest R wave candidate time is obtained. (3) The sum of the squares of the minimum error for the N cycles. Finding a Summing Least Squares Error Candidate The average heartbeat cycle is defined as the heartbeat cycle candidate having the smallest summing least squares error candidate.
本発明によれば、距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号の波形からＲ波候補時刻を求め、Ｒ波候補時刻から心拍周期候補を求め、心拍周期候補をＮ周期分配置して、最も近いＲ波候補時刻との差分である最小誤差の総和を求め、最小誤差の総和が最も小さい心拍周期候補を平均心拍周期とする。このように、１次微分を行うことにより、人体の微小変動の時間変化成分を強調することができる。従って、呼吸成分に重畳された心拍などの微小変動成分を強調できるため、Ｒ波候補時刻を精度良く求めることができる。また、心拍周期のＮ周期分の１次微分信号から平均心拍周期を求めるため、距離スペクトルの位相成分の時間波形が心拍以外の微小変動を含んでいて、個々の心拍（Ｒ波候補時刻）を正確に抽出できなくても、平均心拍周期を精度良く計測することができる。 According to the present invention, the R wave candidate time is obtained from the waveform of the first-order differential signal obtained by first-ordering the time waveform of the phase component of the distance spectrum, the heartbeat cycle candidate is obtained from the R wave candidate time, and the heartbeat cycle candidate is N cycles. The total of the minimum errors, which is the difference from the nearest R wave candidate time, is obtained by arranging the minutes, and the heartbeat cycle candidate with the smallest total of the minimum errors is defined as the average heartbeat cycle. By performing the first derivative in this way, the time-varying component of minute fluctuations in the human body can be emphasized. Therefore, since the minute fluctuation component such as the heartbeat superimposed on the respiratory component can be emphasized, the R wave candidate time can be obtained accurately. In addition, since the average heartbeat cycle is obtained from the first-order differential signal for the N cycle of the heartbeat cycle, the time waveform of the phase component of the distance spectrum contains minute fluctuations other than the heartbeat, and each heartbeat (R wave candidate time) is determined. Even if it cannot be extracted accurately, the average heart rate cycle can be measured accurately.
本発明において、前記Ｒ波候補時刻は、前記１次微分信号の変化量が所定の閾値を越えた時刻であることが好ましい。このようにすると、心電図波形におけるＲ波成分の時刻を抽出することができる。 In the present invention, the R wave candidate time is preferably a time when the amount of change in the first derivative signal exceeds a predetermined threshold value. In this way, the time of the R wave component in the electrocardiogram waveform can be extracted.
また、本発明において、前記Ｎ周期は、１０周期以上であることが好ましい。Ｎ＝１０とした場合に、心電図波形のＲ−Ｒ間隔（Ｒ波周期）から求めた心拍周期に対して、最大
８％の誤差で平均心拍周期を計測できることが確認されている。
Further, in the present invention, the N cycle is preferably 10 cycles or more. It has been confirmed that when N = 10, the average heartbeat cycle can be measured with an error of up to 8% with respect to the heartbeat cycle obtained from the RR interval (R wave cycle) of the electrocardiogram waveform.
次に、本発明の心拍計測装置は、上記の心拍計測方法を用いて平均心拍周期を計測することを特徴とする。 Next, the heart rate measuring device of the present invention is characterized in that the average heart rate cycle is measured by using the above-mentioned heart rate measuring method.
本発明によれば、距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号からＲ波候補時刻を求めるので、呼吸成分に重畳された心拍などの微小変動成分を強調でき、Ｒ波候補時刻を精度良く求めることができる。また、心拍周期のＮ周期分の１次微分信号のデータを用いて平均心拍周期を求めるため、距離スペクトルの位相成分の時間波形が心拍以外の微小変動を含んでいて個々の心拍（Ｒ波候補時刻）を正確に抽出できなくても、平均心拍周期を精度良く計測することができる。 According to the present invention, since the R wave candidate time is obtained from the first-order differential signal obtained by first-ordering the time waveform of the phase component of the distance spectrum, the minute fluctuation component such as the heartbeat superimposed on the respiratory component can be emphasized, and the R wave can be emphasized. The candidate time can be obtained accurately. In addition, since the average heartbeat cycle is obtained using the data of the first-order differential signal for the N cycle of the heartbeat cycle, the time waveform of the phase component of the distance spectrum contains minute fluctuations other than the heartbeat, and each heartbeat (R wave candidate). Even if the time) cannot be extracted accurately, the average heart rate cycle can be measured accurately.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１は本発明を適用した心拍計測方法の実施状況を示す説明図である。本形態の心拍計測方法は、２４ＧＨｚ帯を使用したＦＭ−ＣＷレーダー１を用いて、人体Ｐからの反射波を基に、人体Ｐに直接接触することなく心拍を計測する方法である。図１は、ＦＭ−ＣＷレーダー１を人体Ｐの正面に設置した状況を示す。符号３はホーンアンテナである。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is an explanatory diagram showing an implementation status of a heart rate measurement method to which the present invention is applied. The heartbeat measurement method of the present embodiment is a method of measuring the heartbeat based on the reflected wave from the human body P by using the FM-CW radar 1 using the 24 GHz band without directly contacting the human body P. FIG. 1 shows a situation in which the FM-CW radar 1 is installed in front of the human body P. Reference numeral 3 is a horn antenna.
なお、本発明の心拍計測方法を実施するにあたり、ＦＭ−ＣＷレーダー１の設置状態や人体Ｐとの距離Ｌは図１に示す状態に限定されるものではない。例えば、ＦＭ−ＣＷレーダー１を天井に設置し、下方の人体Ｐに向けてレーダー波を照射して心拍を計測することもできる。また、図１の状況では、人体ＰとＦＭ−ＣＷレーダー１との距離Ｌを約５０ｃｍとしているが、数ｍあるいは数十ｍ離れた位置からでも計測が可能である。 In carrying out the heart rate measurement method of the present invention, the installation state of the FM-CW radar 1 and the distance L from the human body P are not limited to the states shown in FIG. For example, the FM-CW radar 1 can be installed on the ceiling, and the radar wave can be irradiated toward the lower human body P to measure the heartbeat. Further, in the situation of FIG. 1, the distance L between the human body P and the FM-CW radar 1 is set to about 50 cm, but measurement can be performed from a position several meters or several tens of meters away.
本形態では、ＦＭ−ＣＷレーダー１から測定対象の人体Ｐに向けて周波数掃引された電波（レーダー波）を照射し、人体Ｐの表面にて反射した反射波を受信し、受信信号と送信信号を乗算した出力信号を求める。そして、出力信号の強度の周波数分布から、距離スペクトルを求める。距離スペクトルの振幅成分から、被反射体である人体Ｐまでの距離を求める。また、距離スペクトルの位相成分から、被反射体である人体Ｐの微小変位を求める。本形態では、距離スペクトルの位相成分から平均心拍周期および呼吸周期を計測する。 In this embodiment, the FM-CW radar 1 irradiates a frequency-swept radio wave (radar wave) toward the human body P to be measured, receives the reflected wave reflected on the surface of the human body P, and receives and transmits a signal. Find the output signal multiplied by. Then, the distance spectrum is obtained from the frequency distribution of the intensity of the output signal. From the amplitude component of the distance spectrum, the distance to the human body P, which is a reflector, is obtained. Further, the minute displacement of the human body P, which is a reflector, is obtained from the phase component of the distance spectrum. In this embodiment, the average heart rate cycle and respiratory cycle are measured from the phase component of the distance spectrum.
図２はＦＭ−ＣＷレーダー１の構成図である。ＦＭ−ＣＷレーダー１は、被反射体に向けてレーダー波を送信する送信アンテナ（Ｔｘ）１７と、被反射体からの反射波を受信する受信アンテナ（Ｒｘ）１８と、信号処理部１１を備える。信号処理部１１は、信号発生制御部１２および受信信号処理部１３を備える。信号発生制御部１２と送信アンテナ１７
の間には、Ｄ／Ａ変換部１４、電圧制御発信器（ＶＣＯ）１５、および帯域フィルタ（ＢＰＯ）１６が設けられている。また、受信アンテナ１８と受信信号処理部１３の間には、乗算器１９、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２０、およびＡ／Ｄ変換器２１が設けられている。
FIG. 2 is a configuration diagram of the FM-CW radar 1. The FM-CW radar 1 includes a transmitting antenna (Tx) 17 that transmits a radar wave toward the reflected body, a receiving antenna (Rx) 18 that receives the reflected wave from the reflected body, and a signal processing unit 11. .. The signal processing unit 11 includes a signal generation control unit 12 and a received signal processing unit 13. Signal generation control unit 12 and transmitting antenna 17
A D / A converter 14, a voltage controlled oscillator (VCO) 15, and a band filter (BPO) 16 are provided between them. Further, a multiplier 19, a low-pass filter (LPF) 20, and an A / D converter 21 are provided between the receiving antenna 18 and the receiving signal processing unit 13.
信号発生制御部１２は、ＦＭ変調された周波数制御電圧を生成する。この周波数制御電圧は、Ｄ／Ａ変換部１４にてアナログ信号に変換され、２４ＧＨｚ帯電圧制御発信器である電圧制御発信器１５の制御入力に入力される。この周波数制御信号により、電圧制御発信器１５は、発信電波の周波数をスイープさせる（掃引させる）。電圧制御発信器１５の発信信号（送信信号）ＶＴは、帯域フィルタ１６によりフィルタリングされた後、送信アンテナ１７からレーダー波として送信される。この送信信号は、被反射体Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３にて反射した後、受信アンテナ１８にて受信される。 The signal generation control unit 12 generates an FM-modulated frequency control voltage. This frequency control voltage is converted into an analog signal by the D / A conversion unit 14, and is input to the control input of the voltage control transmitter 15 which is a 24 GHz band voltage control transmitter. With this frequency control signal, the voltage control transmitter 15 sweeps (sweeps) the frequency of the transmitted radio wave. The transmission signal (transmission signal) VT of the voltage control transmitter 15 is filtered by the band filter 16 and then transmitted as a radar wave from the transmission antenna 17. This transmission signal is reflected by the reflectors T1, T2, and T3, and then received by the receiving antenna 18.
受信信号ＶＲは、乗算器１９にて送信信号ＶＴと乗算（ミキシング）される。レーダー波の照射先に人体Ｐなどの被反射体があり、受信アンテナ１８に反射波が戻ると、乗算器１９では、周波数が同じで進行方向が異なる波が重なるので、合成波である定在波が発生する。乗算器１９の出力信号Ｖｏｕｔは、ローパスフィルタ２０にて高調波成分が除去される。ローパスフィルタ２０の信号は、Ａ／Ｄ変換器２１にてデジタル信号に変換され、受信信号処理部１３に入力される。 The received signal VR is multiplied (mixed) with the transmitted signal VT by the multiplier 19. When there is a reflected object such as a human body P at the irradiation destination of the radar wave and the reflected wave returns to the receiving antenna 18, in the multiplier 19, waves having the same frequency but different traveling directions overlap, so that it is a standing wave that is a composite wave. Waves are generated. Harmonic components are removed from the output signal Vout of the multiplier 19 by the low-pass filter 20. The signal of the low-pass filter 20 is converted into a digital signal by the A / D converter 21 and input to the received signal processing unit 13.
図３は、受信信号処理部の構成図である。受信信号処理部１３は、ＦＦＴ演算部３１と、距離計測部３２と、呼吸・心拍計測部３３を備える。Ａ／Ｄ変換器２１の出力信号はＦＦＴ演算部３１に入力される。ＦＦＴ演算部３１は、出力信号Ｖｏｕｔをフーリエ変換して、距離スペクトルｐ（ｘ）を得る。距離スペクトルｐ（ｘ）は、距離計測部３２および呼吸・心拍計測部３３に入力される。距離計測部３２は、距離スペクトルｐ（ｘ）の振幅成分から被反射体（人体Ｐ）との距離を求め、出力する。呼吸・心拍計測部３３は、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分から、呼吸周期（呼吸数）および平均心拍周期（平均心拍数）を求め、出力する。 FIG. 3 is a configuration diagram of a received signal processing unit. The reception signal processing unit 13 includes an FFT calculation unit 31, a distance measurement unit 32, and a respiration / heart rate measurement unit 33. The output signal of the A / D converter 21 is input to the FFT calculation unit 31. The FFT calculation unit 31 Fourier transforms the output signal Vout to obtain the distance spectrum p (x). The distance spectrum p (x) is input to the distance measurement unit 32 and the respiration / heart rate measurement unit 33. The distance measuring unit 32 obtains the distance from the reflected object (human body P) from the amplitude component of the distance spectrum p (x) and outputs the distance. The respiration / heart rate measurement unit 33 obtains and outputs the respiration cycle (respiratory rate) and the average heart rate cycle (average heart rate) from the phase component of the distance spectrum p (x).
（距離スペクトルの演算方法）
以下に、送信信号ＶＴと受信信号ＲＴから距離スペクトルｐ（ｘ）を演算し、距離スペクトルｐ（ｘ）の振幅成分および位相成分を求める方法を具体的に説明する。送信信号周波数をｆ、振幅をＡ、送信アンテナ１７からの距離をｘとすると、送信信号ＶＴ（ｆ，ｘ）は下記数式１で表される。
(Calculation method of distance spectrum)
Hereinafter, a method of calculating the distance spectrum p (x) from the transmission signal VT and the reception signal RT to obtain the amplitude component and the phase component of the distance spectrum p (x) will be specifically described. Assuming that the transmission signal frequency is f, the amplitude is A, and the distance from the transmission antenna 17 is x, the transmission signal VT (f, x) is expressed by the following mathematical formula 1.
Ｋ個の被測定物によるｘ点における反射波の信号である受信信号ＶＲ（ｆ，ｘ）は、下記数式２で表される。 The received signal VR (f, x), which is the signal of the reflected wave at the x point by the K objects to be measured, is expressed by the following mathematical formula 2.
但し、γk，φkは夫々ｋ番目のターゲットの反射による振幅及び位相係数を示し、αkはｋ番目のターゲットに反射した信号の伝搬損による振幅係数である。ｄｋを、送信点からｋ番目の物体までの距離とすると、受信アンテナ位置ｘ＝０の点における反射波の信号（受信信号ＶＲ）は数式２において、ｘ＝０とおき、下記数式３が得られる。 However, γk and φk indicate the amplitude and phase coefficient due to the reflection of the kth target, respectively, and αk is the amplitude coefficient due to the propagation loss of the signal reflected by the kth target. Assuming that dk is the distance from the transmitting point to the kth object, the reflected wave signal (received signal VR) at the receiving antenna position x = 0 is set to x = 0 in Equation 2, and the following Equation 3 is obtained. Be done.
送信信号ＶＴと受信信号ＶＲを乗算すると、Ｖｏｕｔ（ｆ，０）＝ＶＴ（ｆ，０）×ＶＲ（ｆ，０）であり、ＬＰＦ２０を通すと、下記数式４が得られる。 Multiplying the transmitted signal VT and the received signal VR gives Vout (f, 0) = VT (f, 0) × VR (f, 0), and passing through LPF20 gives the following mathematical formula 4.
ここでフーリエ変換により距離スペクトルｐ（ｘ）を求めると、下記数式５が得られる。 Here, when the distance spectrum p (x) is obtained by the Fourier transform, the following equation 5 is obtained.
ここで、ｆ＝ｆ０＋ｆΔとおくと、下記数式６が得られる。 Here, if f = f0 + fΔ, the following mathematical formula 6 is obtained.
次に、距離スペクトルの振幅成分｜Ｐ（ｘ）｜は、下記数式７で表される。 Next, the amplitude component | P (x) | of the distance spectrum is expressed by the following mathematical formula 7.
ここで、数式７の等号が成り立つのは、全てのｋについて、下記数式８が０に等しい場合である。 Here, the equal sign of the formula 7 holds when the following formula 8 is equal to 0 for all k.
Ｋ＝１、即ち、測定対象の数が１であるとすると、数式７は下記数式９となる。 Assuming that K = 1, that is, the number of measurement targets is 1, the mathematical formula 7 becomes the following mathematical formula 9.
この数式９の振幅成分は、下記数式１０で表される。 The amplitude component of this formula 9 is represented by the following formula 10.
また、数式９の位相成分を求めると、下記数式１１が得られる。 Further, when the phase component of the mathematical formula 9 is obtained, the following mathematical formula 11 is obtained.
そして、θ１（ｘ）を、下記数式１２の範囲とすると、数式１１は下記数式１３で表される。 Then, assuming that θ1 (x) is within the range of the following mathematical formula 12, the mathematical formula 11 is represented by the following mathematical formula 13.
数式１３において、φ１＝０とすれば、ｆ０＝２４．１５ＧＨｚにて、ｄ１（ｍｍ）は−３．１１〜３．１１の範囲にあることが得られる。即ち、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分から、±３．１１ｍｍの範囲の微小変位を測定することができる。 In Equation 13, if φ1 = 0, it can be obtained that d1 (mm) is in the range of -3.11-3.11 at f0 = 24.15 GHz. That is, it is possible to measure a minute displacement in the range of ± 3.11 mm from the phase component of the distance spectrum p (x).
（心拍計測方法）
図４は呼吸・心拍計測部３３の構成図である。呼吸・心拍計測部３３は、呼吸周期計測部４０を備える。呼吸周期計測部４０は、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分から呼吸周期（呼吸数）を抽出し、出力する。本形態では、上記の演算により、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分から±３．１１ｍｍの範囲の微小変位を測定し、この微小変位の時間波形から、時間変化する呼吸成分を抽出する。
(Heart rate measurement method)
FIG. 4 is a configuration diagram of the respiration / heart rate measurement unit 33. The respiration / heart rate measurement unit 33 includes a respiration cycle measurement unit 40. The respiratory cycle measuring unit 40 extracts the respiratory cycle (respiratory rate) from the phase component of the distance spectrum p (x) and outputs it. In this embodiment, the minute displacement in the range of ± 3.11 mm is measured from the phase component of the distance spectrum p (x) by the above calculation, and the time-varying respiratory component is extracted from the time waveform of this minute displacement.
また、呼吸・心拍計測部３３は、１次微分信号生成部４１と、Ｒ波候補時刻推定部４２と、平均心拍周期決定部４３を備える。１次微分信号生成部４１は、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間変化成分を強調するために、上記の演算により測定した±３．１１ｍｍの範囲で変動する微少変位の時間波形の１次微分を行う。１次微分を行うことにより、微小変位の時間波形から、呼吸成分に重畳された心拍などのさらなる微小変動成分を強調した波形を求める。 Further, the respiration / heart rate measurement unit 33 includes a primary differential signal generation unit 41, an R wave candidate time estimation unit 42, and an average heart rate cycle determination unit 43. The first-order differential signal generation unit 41 is 1 of a time waveform of a minute displacement that fluctuates within a range of ± 3.11 mm measured by the above calculation in order to emphasize the time-changing component of the phase component of the distance spectrum p (x). Perform the next differential. By performing the first derivative, a waveform emphasizing further minute fluctuation components such as heartbeat superimposed on the respiratory component is obtained from the time waveform of the minute displacement.
Ｒ波候補時刻推定部４２は、抽出した微小変動成分（１次微分波形）を基に、心電図波形のＲ波成分の時刻（Ｒ波候補時刻）を推定する。本形態では、１次微分信号がある一定値、すなわち一定の傾斜値を有しており、かつその変動幅がピークtoピーク値に対してある閾値ＴＨ以上変動する時刻を、心電図波形のＲ波成分の時刻（Ｒ波候補時刻）であると推定する。ここで、Ｒ波候補時刻の決定に用いる閾値ＴＨは、例えば、１次微分波形の振幅に対して１０％などのような値に決定する。この場合には、所定の変動（例えば、ある一定値以上の傾きＳＬの変動）が１０％以上続いた時刻を、Ｒ波成分の時刻であると推定する。より詳細には、所定の変動の変動量が１０％に達した時刻や、所定の変動が１０％以上続いた区間の中の時刻を、Ｒ波候補時刻であると推定する。 The R wave candidate time estimation unit 42 estimates the time (R wave candidate time) of the R wave component of the electrocardiogram waveform based on the extracted minute fluctuation component (first-order differential waveform). In this embodiment, the R wave of the electrocardiogram waveform is the time when the first-order differential signal has a certain value, that is, a certain slope value, and the fluctuation range fluctuates by a certain threshold value TH or more with respect to the peak-to-peak value. It is estimated to be the time of the component (R wave candidate time). Here, the threshold value TH used for determining the R wave candidate time is determined to be, for example, a value such as 10% with respect to the amplitude of the first-order differential waveform. In this case, the time at which a predetermined fluctuation (for example, the fluctuation of the slope SL of a certain value or more) continues for 10% or more is estimated to be the time of the R wave component. More specifically, it is estimated that the time when the fluctuation amount of the predetermined fluctuation reaches 10% or the time in the section where the predetermined fluctuation continues by 10% or more is the R wave candidate time.
なお、Ｒ波候補時刻を推定するための閾値ＴＨや、所定の変動の内容（例えば、傾きＳＬ）は、測定系により適切な値が異なると考えられるため、測定系に応じて適切な値に設定する必要がある。従って、閾値ＴＨは、１０％が最適というわけではなく、ＦＭ−ＣＷレーダー１の具体的構成や、計測条件に応じて適宜設定することが好ましい。 Since it is considered that the threshold value TH for estimating the R wave candidate time and the content of the predetermined fluctuation (for example, the slope SL) differ depending on the measurement system, the appropriate values are set according to the measurement system. Must be set. Therefore, the threshold value TH is not optimally 10%, and it is preferable to set it appropriately according to the specific configuration of the FM-CW radar 1 and the measurement conditions.
平均心拍周期決定部４３は、得られたＲ波成分の時系列値（Ｒ波候補時刻）を用いて、平均心拍周期を推定する。平均心拍周期は、心電図波形におけるＲ波の時間間隔（Ｒ波周期）の平均値である。平均心拍周期決定部４３は、例えば、１０周期分などの複数周期のＲ波周期の平均周期を求めるが、その際、Ｒ波周期として最もそれらしい値を求めるために、２乗平均誤差が最小値となる候補を平均Ｒ波周期（すなわち、平均心拍周期）とする。平均心拍周期決定部４３は、求めた平均心拍周期（平均心拍数）を出力する。 The average heart rate cycle determination unit 43 estimates the average heart rate cycle using the time series value (R wave candidate time) of the obtained R wave component. The average heartbeat cycle is the average value of the R wave time interval (R wave cycle) in the electrocardiogram waveform. The average heartbeat cycle determination unit 43 obtains the average period of a plurality of R wave cycles such as 10 cycles, and at that time, the squared average error is the minimum in order to obtain the most likely value as the R wave period. The candidate as a value is defined as the average R wave period (that is, the average heart rate cycle). The average heart rate cycle determination unit 43 outputs the obtained average heart rate cycle (average heart rate).
次に、図５−図８を参照して、本形態の心拍計測方法の詳細を説明する。図５は心拍計測方法のフローチャートである。ステップＳＴ１では、上記のように、ＦＭ−ＣＷレーダー１からレーダー波を照射し、測定対象の人体Ｐからの反射波に基づき、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間波形を求める。図３に示すように、ＦＦＴ演算部３１において距離スペクトルｐ（ｘ）が生成される。続いて、ステップＳＴ２では、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間波形に対して１次微分を行い、１次微分信号を求める。図４に示すように、呼吸・心拍計測部３３へ入力された距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分を用いて、１次微分信号生成部４１において１次微分信号が生成される。 Next, the details of the heart rate measurement method of this embodiment will be described with reference to FIGS. 5 to 8. FIG. 5 is a flowchart of the heart rate measurement method. In step ST1, as described above, the FM-CW radar 1 irradiates the radar wave, and the time waveform of the phase component of the distance spectrum p (x) is obtained based on the reflected wave from the human body P to be measured. As shown in FIG. 3, the distance spectrum p (x) is generated in the FFT calculation unit 31. Subsequently, in step ST2, the time waveform of the phase component of the distance spectrum p (x) is first-order differentiated to obtain the first-order differential signal. As shown in FIG. 4, a first-order differential signal is generated in the first-order differential signal generation unit 41 using the phase component of the distance spectrum p (x) input to the respiration / heartbeat measurement unit 33.
図６（ａ）は心電図波形の例である。また、図６（ｂ）、（ｃ）は本形態の心拍計測装置であるＦＭ−ＣＷレーダー１による計測データの例である。後述するように、本形態の心拍計測方法の評価のため、ＦＭ−ＣＷレーダー１を用いた心拍計測と、比較例の心拍計測装置２（図１参照）を用いた心拍計測を同時に行った。図６（ａ）は、心拍計測装置２による計測データである。心拍計測装置２は、図６（ａ）の心電図波形におけるＲ波とＲ波のピーク間隔（Ｒ波周期）から心拍周期を算出する。 FIG. 6A is an example of an electrocardiogram waveform. Further, FIGS. 6 (b) and 6 (c) are examples of measurement data by the FM-CW radar 1 which is the heart rate measuring device of this embodiment. As will be described later, in order to evaluate the heart rate measurement method of this embodiment, the heart rate measurement using the FM-CW radar 1 and the heart rate measurement using the heart rate measurement device 2 (see FIG. 1) of the comparative example were simultaneously performed. FIG. 6A is measurement data by the heart rate measuring device 2. The heart rate measuring device 2 calculates the heart rate cycle from the peak interval (R wave cycle) of the R wave and the R wave in the electrocardiogram waveform of FIG. 6A.
図６（ｃ）はＦＦＴ演算部３１から出力される距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間波形であり、図６（ｂ）は１次微分信号生成部４１から出力される１次微分信号の波形（１次微分波形）である。図６（ｃ）に示すように、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間波形は、呼吸成分を示す振幅±π／２（±３．１１ｍｍ）の波形に対して、心拍を含む微弱な波形が重畳されている。図６（ｂ）に示す１次微分信号の波形は、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分の時間変化部分が拡大された信号である。 FIG. 6 (c) is a time waveform of the phase component of the distance spectrum p (x) output from the FFT calculation unit 31, and FIG. 6 (b) is a first-order differential signal output from the first-order differential signal generation unit 41. Waveform (first-order differential waveform). As shown in FIG. 6 (c), the time waveform of the phase component of the distance spectrum p (x) is weak including the heartbeat with respect to the waveform of the amplitude ± π / 2 (± 3.11 mm) indicating the respiratory component. The waveforms are superimposed. The waveform of the first derivative signal shown in FIG. 6B is a signal in which the time-changing portion of the phase component of the distance spectrum p (x) is enlarged.
ステップＳＴ３では、Ｒ波候補時刻推定部４２において、１次微分信号から、心拍の候補時刻であるＲ波候補時刻ｔｊ（ｊ：自然数）を求める。図６（ｂ）にＲ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・の抽出例を示す。本形態では、心電図波形におけるＲ波成分のピーク位置の時刻であると推定される時刻を１次微分信号から抽出する。例えば、１次微分信号の変化量が所定の閾値ＴＨを越えた時刻を抽出し、抽出した時刻をＲ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・とする。閾値ＴＨを用いたＲ波候補時刻の抽出方法は上記の通りである。 In step ST3, the R wave candidate time estimation unit 42 obtains the R wave candidate time tj (j: natural number), which is the candidate time for the heartbeat, from the first derivative signal. FIG. 6B shows an extraction example of R wave candidate times tj, tj + 1, tj + 2, .... In this embodiment, the time estimated to be the time of the peak position of the R wave component in the electrocardiogram waveform is extracted from the first derivative signal. For example, the time when the amount of change of the first-order differential signal exceeds a predetermined threshold value TH is extracted, and the extracted time is set as the R wave candidate time tj, tj + 1, tj + 2, .... The method for extracting the R wave candidate time using the threshold value TH is as described above.
ステップＳＴ４−ＳＴ６では、平均心拍周期決定部４３において、Ｒ波候補時刻から平均心拍周期を推定する。まず、ステップＳＴ４では、Ｒ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・から心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・を求める。図７は心拍周期候補の説明図および心拍周期候補をＮ周期分配置した場合のＲ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・との最小誤差の説明図である。心拍周期候補Ｔｃａｎ１は、下記数式１４で表される。 In steps ST4-ST6, the average heart rate cycle determination unit 43 estimates the average heart rate cycle from the R wave candidate time. First, in step ST4, the heart rate cycle candidates Tcan1, Tcan2, Tcan3 ... Are obtained from the R wave candidate times tj, tj + 1, tj + 2 ... FIG. 7 is an explanatory diagram of the heartbeat cycle candidates and an explanatory diagram of the minimum error between the R wave candidate times tj, tj + 1, tj + 2, ... When the heartbeat cycle candidates are arranged for N cycles. The heart rate cycle candidate Tcan1 is represented by the following mathematical formula 14.
図７に示すように、心拍周期候補Ｔｃａｎ１は、Ｒ波候補時刻ｔｊとその１つ隣のＲ波候補時刻ｔｊ＋１との時間間隔である。また、心拍周期候補Ｔｃａｎ２は、Ｒ波候補時刻ｔｊとその２つ隣のＲ波候補時刻ｔｊ＋２との時間間隔であり、心拍周期候補Ｔｃａｎ３は、Ｒ波候補時刻ｔｊとその３つ隣のＲ波候補時刻ｔｊ＋３との時間間隔である。つまり、Ｘを自然数とするとき、心拍周期候補ＴｃａｎＸは、Ｒ波候補時刻ｔｊとそのＸ個隣のＲ波候補時刻ｔｊ＋Ｘとの時間間隔である。 As shown in FIG. 7, the heart rate cycle candidate Tcan1 is a time interval between the R wave candidate time tj and the adjacent R wave candidate time tj + 1. Further, the heart rate cycle candidate Tcan2 is the time interval between the R wave candidate time tj and the R wave candidate time tj + 2 adjacent to the R wave candidate time tj, and the heartbeat cycle candidate Tcan3 is the R wave candidate time tj and the R wave three adjacent to the R wave candidate time tj. It is a time interval with the candidate time tj + 3. That is, when X is a natural number, the heart rate cycle candidate TcanX is the time interval between the R wave candidate time tj and the R wave candidate time tj + X adjacent to the R wave candidate time tj.
ステップＳＴ４では、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・を安静時心拍周期の範囲内の時間間隔となるように決定する。そのため、心拍周期候補ＴｃａｎＸ（Ｘ：自然数）の中から、安静時の心拍周期の範囲外の値を除外し、残った値を心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・とする。通常、安静時の心拍は４０回／分〜１５０回／分であり、安静時の心拍周期Ｔは０．４ｓ＜Ｔ＜１．５ｓである。従って、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・は、０．４ｓより大きく、且つ、１．５ｓより小さい値となるように決定される。 In step ST4, the heart rate cycle candidates Tcan1, Tcan2, Tcan3 ... Are determined so as to have a time interval within the range of the resting heart rate cycle. Therefore, values outside the range of the resting heart rate cycle are excluded from the heart rate cycle candidates TcanX (X: natural number), and the remaining values are set as heart rate cycle candidates Tcan1, Tcan2, Tcan3, and so on. Normally, the resting heart rate is 40 beats / minute to 150 beats / minute, and the resting heartbeat cycle T is 0.4 s <T <1.5 s. Therefore, the heart rate cycle candidates Tcan1, Tcan2, Tcan3 ... Are determined to be larger than 0.4 s and smaller than 1.5 s.
ステップＳＴ５では、全ての心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・に対して、それぞれ、総和最小２乗誤差候補を求める。総和最小２乗誤差候補は、Ｒ波候補時刻ｔｊを始点として心拍周期候補をＮ周期分配置した場合の１周期目の時刻からＮ周期目の時刻までの各時刻（心拍候補時刻）と、Ｒ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・の中で各心拍候補時刻に最も近い時刻との差分である最小誤差の２乗のＮ周期分の総和である。 In step ST5, the sum minimum squares error candidate is obtained for each of the heart rate cycle candidates Tcan1, Tcan2, Tcan3, and so on. The total minimum squared error candidate is each time (heartbeat candidate time) from the time of the first cycle to the time of the Nth cycle when the heartbeat cycle candidates are arranged for N cycles starting from the R wave candidate time tj, and R. It is the sum of N cycles of the square of the minimum error, which is the difference from the time closest to each heartbeat candidate time among the wave candidate times tj, tj + 1, tj + 2, ....
ステップＳＴ６では、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・のそれぞれに対して算出された総和最小２乗誤差候補の最小値を決定する。本明細書では、この最小値を総和最小２乗誤差ＴＭＳＥ（Total Minimum Sum Error）と呼ぶ。なお、総和最小２乗誤差ＴＭＳＥを表す数式については後述する。ステップＳＴ６では、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・の中から、総和最小２乗誤差ＴＭＳＥを満たす候補（すなわち、総和最小２乗誤差候補が最も小さい心拍周期候補）を平均心拍周期とする。ステップＳＴ６で平均心拍周期として導出された値が、本形態の心拍計測方法の計測結果となる。 In step ST6, the minimum value of the sum total least squares error candidate calculated for each of the heart rate cycle candidates Tcan1, Tcan2, Tcan3 ... Is determined. In the present specification, this minimum value is referred to as a total minimum square error TMSE (Total Minimum Sum Error). The mathematical formula representing the total least squares error TMSE will be described later. In step ST6, from among the heart rate cycle candidates Tcan1, Tcan2, Tcan3, ..., The candidate satisfying the sum total least squares error TMSE (that is, the heart rate cycle candidate with the smallest sum total least squares error candidate) is set as the average heart rate cycle. .. The value derived as the average heart rate cycle in step ST6 is the measurement result of the heart rate measurement method of this embodiment.
（総和最小２乗誤差候補の算出方法）
図８は総和最小２乗誤差候補の算出方法のフローチャートであり、ステップＳＴ５の詳細を示すフローチャートである。ステップＳＴ５では、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・のそれぞれについて、ステップＳＴ５１〜ＳＴ５４を行って各候補に対応する総和最小２乗誤差候補を算出する。以下、心拍周期候補Ｔｃａｎ１を例として、ステップＳＴ５１〜ＳＴ５４を説明する。
(Calculation method of total least squares error candidate)
FIG. 8 is a flowchart of a method of calculating the sum total least squares error candidate, and is a flowchart showing the details of step ST5. In step ST5, for each of the heart rate cycle candidates Tcan1, Tcan2, Tcan3 ..., Steps ST51 to ST54 are performed to calculate the total least squares error candidate corresponding to each candidate. Hereinafter, steps ST51 to ST54 will be described using the heart rate cycle candidate Tcan1 as an example.
ステップＳＴ５１では、Ｒ波候補時刻ｔｊを始点として、心拍周期候補Ｔｃａｎ１をＮ周期分等間隔に配置する。図５に心拍周期候補Ｔｃａｎ１の配置例を示す。Ｔｃａｎ１をＮ周期分等間隔に配置した場合の１周期目の時刻からＮ周期目の時刻までの各時刻を心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）とする。ｋは０，１，２・・・Ｎ−１となる整数である。心拍候補
時刻ｔ（１，ｋ）は、下記数式１５で表される。図５に心拍候補時刻ｔ（１，０）、ｔ（１，１）、ｔ（１，２）の例を示す。心拍候補時刻ｔ（１，０）は１周期目の時刻であり、心拍候補時刻ｔ（１，１）は２周期目の時刻であり、心拍候補時刻ｔ（１，２）は３周期目の時刻である。
In step ST51, the heart rate cycle candidate Tcan1 is arranged at equal intervals for N cycles starting from the R wave candidate time tj. FIG. 5 shows an arrangement example of the heart rate cycle candidate Tcan1. When Tcan1 is arranged at equal intervals for N cycles, each time from the time of the first cycle to the time of the Nth cycle is defined as the heartbeat candidate time t (1, k). k is an integer such that 0, 1, 2, ... N-1. The heartbeat candidate time t (1, k) is expressed by the following mathematical formula 15. FIG. 5 shows an example of heartbeat candidate times t (1,0), t (1,1), and t (1,2). The heartbeat candidate time t (1,0) is the time of the first cycle, the heartbeat candidate time t (1,1) is the time of the second cycle, and the heartbeat candidate time t (1,2) is the time of the third cycle. It is the time.
次に、ステップＳＴ５２、ＳＴ５３では、２周期目からＮ周期目までの心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）のそれぞれについて、Ｒ波候補時刻ｔｊ、ｔｊ＋１、ｔｊ＋２・・・の中で各心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）に最も近い時刻との誤差である最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）を求める。最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）は、下記数式１６で表される。 Next, in steps ST52 and ST53, for each of the heartbeat candidate times t (1, k) from the second cycle to the Nth cycle, each heartbeat candidate time is set in the R wave candidate time tj, tj + 1, tj + 2, ... The minimum error ecan (1, k), which is the error from the time closest to t (1, k), is obtained. The minimum error ecan (1, k) is expressed by the following mathematical formula 16.
心拍周期候補Ｔｃａｎ１は、Ｒ波候補時刻ｔｊとＲ波候補時刻ｔｊ＋１の差分であるため、１周期目の心拍候補時刻ｔ（１，０）はＲ波候補時刻ｔｊ＋１と一致し、１周期目の差分は０である。従って、２周期目からＮ周期目までの心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）について最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）を求めればよく、ｋは１，２・・・Ｎ−１となる。図５に最小誤差ｅｃａｎ（１，１）およびｅｃａｎ（１，２）の例を示す。図５では、心拍候補時刻ｔ（１，１）に最も近いのはＲ波候補時刻ｔｊ＋３である。従って、最小誤差ｅｃａｎ（１，１）は、心拍候補時刻ｔ（１，１）とＲ波候補時刻ｔｊ＋３との差分である。また、最小誤差ｅｃａｎ（１，２）は、心拍候補時刻ｔ（１，２）とＲ波候補時刻ｔｊ＋４との差分である。 Since the heartbeat cycle candidate Tcan1 is the difference between the R wave candidate time tj and the R wave candidate time tj + 1, the heartbeat candidate time t (1,0) in the first cycle coincides with the R wave candidate time tj + 1, and the first cycle. The difference is 0. Therefore, the minimum error ecan (1, k) may be obtained for the heartbeat candidate time t (1, k) from the second cycle to the Nth cycle, and k is 1, 2, ... N-1. FIG. 5 shows an example of the minimum error ecan (1,1) and ecan (1,2). In FIG. 5, the closest to the heartbeat candidate time t (1,1) is the R wave candidate time tj + 3. Therefore, the minimum error ecan (1,1) is the difference between the heartbeat candidate time t (1,1) and the R wave candidate time tj + 3. The minimum error ecan (1,2) is the difference between the heartbeat candidate time t (1,2) and the R wave candidate time tj + 4.
ステップＳＴ５２では、心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）に対して最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）を求める。ステップＳＴ５３では、ｋ＜Ｎ−１か否かを判定し、ｋ＜Ｎ−１であれば、ステップＳＴ５２に戻る。ｋ＝Ｎ−１となるまでステップＳＴ５２、ＳＴ５３を繰り返すことにより、２周期目からＮ周期目までの心拍候補時刻ｔ（１，ｋ）のそれぞれについて、最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）が決定される。しかる後に、ステップＳＴ５４に進み、最小誤差ｅｃａｎ（１，ｋ）の２乗のＮ周期分の総和である総和最小２乗誤差候補を求める。 In step ST52, the minimum error ecan (1, k) is obtained with respect to the heartbeat candidate time t (1, k). In step ST53, it is determined whether or not k <N-1, and if k <N-1, the process returns to step ST52. By repeating steps ST52 and ST53 until k = N-1, the minimum error ecan (1, k) is determined for each of the heartbeat candidate times t (1, k) from the second cycle to the Nth cycle. To. After that, the process proceeds to step ST54, and a total minimum squared error candidate, which is the total sum of the squared N cycles of the minimum error ecan (1, k), is obtained.
ステップＳＴ５では、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・の全てに対してステップＳＴ５１〜ＳＴ５４を行い、心拍周期候補Ｔｃａｎ１、Ｔｃａｎ２、Ｔｃａｎ３・・・の全てに対して総和最小２乗誤差候補を算出する。そして、ステップＳＴ６に進み、総和最小２乗誤差ＴＭＳＥを求める。総和最小２乗誤差ＴＭＳＥ（Total Minimum Sum Error）は、下記数式１７で表される。 In step ST5, steps ST51 to ST54 are performed for all of the heart rate cycle candidates Tcan1, Tcan2, Tcan3 ... calculate. Then, the process proceeds to step ST6, and the total least squares error TMSE is obtained. The total minimum square error TMSE (Total Minimum Sum Error) is expressed by the following mathematical formula 17.
本形態では、図５のステップＳＴ２〜ＳＴ６は、ＦＭ−ＣＷレーダー１の受信信号処理部１３において行う。そのため、受信信号処理部１３は、ＦＦＴ演算部３１と、ＦＦＴ演算部３１から距離スペクトルｐ（ｘ）が入力される呼吸・心拍計測部３３を備える。呼吸・心拍計測部３３はステップＳＴ２〜ＳＴ６の処理を行い、平均心拍周期を出力する。従って、ＦＭ−ＣＷレーダー１は、心拍計測装置として機能する。なお、受信信号処理部１３の出力をコンピュータなどの別の演算装置に入力して、別の演算装置においてステップＳＴ２〜ＳＴ６の一部あるいは全部を行うように構成してもよい。この場合には、ＦＭ−ＣＷレーダー１および演算装置によって心拍計測システムが構成される。 In this embodiment, steps ST2 to ST6 of FIG. 5 are performed by the received signal processing unit 13 of the FM-CW radar 1. Therefore, the received signal processing unit 13 includes an FFT calculation unit 31 and a respiration / heart rate measurement unit 33 in which the distance spectrum p (x) is input from the FFT calculation unit 31. The respiration / heart rate measurement unit 33 performs the processes of steps ST2 to ST6 and outputs the average heart rate cycle. Therefore, the FM-CW radar 1 functions as a heart rate measuring device. The output of the received signal processing unit 13 may be input to another arithmetic unit such as a computer so that the other arithmetic unit performs a part or all of steps ST2 to ST6. In this case, the FM-CW radar 1 and the arithmetic unit configure the heart rate measurement system.
（本形態の心拍計測方法による計測値の評価）
図９は本形態の心拍計測方法による心拍周期の計測値と、心電図波形から求めた心拍周期の比較表である。本形態の心拍計測方法の実施には、ARIB-STD T-73準拠のＦＭ−ＣＷレーダー１を使用した。実施状況は図１に示す通りである。ＦＭ−ＣＷレーダー１の掃引周波数は１８０ＭＨｚ、空中線電力は３ｍＷ、アンテナ利得は５ｄＢｉである。また、比較用の心拍計測装置２としては、図１に示すように、被験者が着用することで心拍、呼吸等を計測することが可能なウェアラブルセンサー・スマートシャツ「Hexoskin」（Carre Technologies社製）を用いた。心拍計測装置２は、心電図波形におけるＲ−Ｒ間隔（Ｒ波周期）から心拍周期を求める。
(Evaluation of measured values by the heart rate measurement method of this embodiment)
FIG. 9 is a comparison table of the measured value of the heartbeat cycle by the heartbeat measuring method of this embodiment and the heartbeat cycle obtained from the electrocardiogram waveform. An ARIB-STD T-73 compliant FM-CW radar 1 was used to carry out the heart rate measurement method of this embodiment. The implementation status is as shown in FIG. The FM-CW radar 1 has a sweep frequency of 180 MHz, an antenna power of 3 mW, and an antenna gain of 5 dBi. As a heart rate measuring device 2 for comparison, as shown in FIG. 1, a wearable sensor / smart shirt "Hexoskin" (manufactured by Carre Technologies) capable of measuring heart rate, respiration, etc. by being worn by a subject. Was used. The heart rate measuring device 2 obtains the heart rate cycle from the RR interval (R wave cycle) in the electrocardiogram waveform.
本形態の心拍計測方法を実施する際、心拍周期候補の配置数Ｎ＝１０とした。Ｎ＝１０とした理由は、一般的な心拍計において、出力までの時間が１０秒程度であるためである。心拍周期候補の配置数Ｎは、一般的な心拍計と同程度の計測時間とするためにはＮ＝１０であればよいが、Ｎを１０よりも大きくすることによって、より精度良く平均心拍周期を計測できる。図９に示すように、標本数は６であるが、本形態の心拍計測方法で計測した平均心拍周期は、同時に計測した心電図波形から求めた平均心拍周期に対して、絶対値誤差が最大８％の範囲内であることを確認できた。すなわち、本形態の心拍計測方法を用いることにより、心電図波形を用いた従来の心拍計測方法に対して、最大８％の誤差で平均心拍周期を計測できる。 When the heart rate measurement method of this embodiment was carried out, the number of arranged heart rate cycle candidates N = 10. The reason why N = 10 is that in a general heart rate monitor, the time to output is about 10 seconds. The number N of heart rate candidate arrangements may be N = 10 in order to have a measurement time equivalent to that of a general heart rate monitor, but by making N larger than 10, the average heart rate cycle can be performed more accurately. Can be measured. As shown in FIG. 9, the number of samples is 6, but the average heart rate cycle measured by the heart rate measurement method of this embodiment has a maximum absolute value error of 8 with respect to the average heart rate cycle obtained from the electrocardiogram waveform measured at the same time. It was confirmed that it was within the range of%. That is, by using the heart rate measurement method of this embodiment, the average heart rate cycle can be measured with an error of up to 8% as compared with the conventional heart rate measurement method using the electrocardiogram waveform.
（本形態の主な作用効果）
以上のように、本形態の心拍計測方法は、人体Ｐからの反射波を基に、人体Ｐまでの距離スペクトルを求め、距離スペクトルの位相成分から心拍周期を計測する。従って、非接触で計測を行うことができるので、測定対象に負担をかけることがなく、ストレスを感じさせずに計測を行うことができる。
(Main action and effect of this form)
As described above, in the heartbeat measurement method of this embodiment, the distance spectrum to the human body P is obtained based on the reflected wave from the human body P, and the heartbeat cycle is measured from the phase component of the distance spectrum. Therefore, since the measurement can be performed without contact, the measurement can be performed without imposing a burden on the measurement target and without feeling stress.
本形態の心拍計測方法は、２４ＧＨｚ帯を使用したＦＭ−ＣＷレーダー１を用いて行うので、数十センチから数十メートル程度の距離で計測が可能である。従って、屋内の定位置にＦＭ−ＣＷレーダー１を設置して滞在者の生体情報を検知する装置やシステムを構成する場合に適している。また、距離スペクトルｐ（ｘ）の位相成分から、±３．１１ｍｍの範囲の微小変位を測定可能であるため、心拍に起因する微小変動を測定できる。従って
、心拍周期を精度良く計測することができる。
Since the heart rate measurement method of this embodiment is performed using the FM-CW radar 1 using the 24 GHz band, it is possible to measure at a distance of about several tens of centimeters to several tens of meters. Therefore, it is suitable for installing the FM-CW radar 1 at a fixed position indoors to configure a device or system for detecting the biological information of the resident. Further, since the minute displacement in the range of ± 3.11 mm can be measured from the phase component of the distance spectrum p (x), the minute fluctuation caused by the heartbeat can be measured. Therefore, the heartbeat cycle can be measured with high accuracy.
本形態の心拍計測方法は、距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号の波形からＲ波候補時刻を求め、Ｒ波候補時刻から心拍周期候補を求め、心拍周期候補をＮ周期分配置して、最も近いＲ波候補時刻との差分である最小２乗誤差のＮ周期分の総和を求め、最小２乗誤差の総和が最も小さい心拍周期候補を求めて平均心拍周期とする。このように、１次微分を行うことにより、人体Ｐの微小変動の時間変化成分を強調することができる。従って、呼吸成分に重畳された心拍などの微小変動成分を強調できるため、Ｒ波候補時刻を精度良く求めることができる。また、心拍周期のＮ周期分の１次微分信号から平均心拍周期を求めるため、距離スペクトルの位相成分の時間波形が心拍以外の微小変動を含んでいて、個々の心拍（Ｒ波候補時刻）を正確に抽出できなくても、平均心拍周期を精度良く計測することができる。本形態ではＮ＝１０とした場合（すなわち、既存の心電計と同じ計測時間で計測する場合）に、心電図波形のＲ−Ｒ間隔（Ｒ波周期）から心拍周期を導出する既存の心拍計測方法による計測値に対して、最大８％の誤差で平均心拍周期を計測できることを確認できた。 In the heart rate measurement method of this embodiment, the R wave candidate time is obtained from the waveform of the first-order differential signal obtained by first-ordering the time waveform of the phase component of the distance spectrum, the heart rate cycle candidate is obtained from the R wave candidate time, and the heart rate cycle candidate is obtained. By arranging N cycles, the sum of the N cycles of the minimum square error, which is the difference from the nearest R wave candidate time, is obtained, and the heartbeat candidate with the smallest sum of the minimum square errors is found, and the average heart cycle is calculated. To do. By performing the first derivative in this way, the time-varying component of the minute fluctuation of the human body P can be emphasized. Therefore, since the minute fluctuation component such as the heartbeat superimposed on the respiratory component can be emphasized, the R wave candidate time can be obtained accurately. In addition, since the average heartbeat cycle is obtained from the first-order differential signal for the N cycle of the heartbeat cycle, the time waveform of the phase component of the distance spectrum contains minute fluctuations other than the heartbeat, and each heartbeat (R wave candidate time) is determined. Even if it cannot be extracted accurately, the average heart rate cycle can be measured accurately. In this embodiment, when N = 10 (that is, when measuring at the same measurement time as the existing electrocardiograph), the existing heartbeat measurement that derives the heartbeat cycle from the RR interval (R wave cycle) of the electrocardiogram waveform. It was confirmed that the average heart rate cycle can be measured with an error of up to 8% with respect to the value measured by the method.
本形態の心拍計測方法は、心電図波形におけるＲ波成分の時刻であると推定される値を抽出してＲ波候補時刻とする。そのために、１次微分信号の変位量が所定の閾値ＴＨを超えた時刻を抽出する。また、抽出したＲ波候補時刻の時間間隔のうち、安静時心拍周期の範囲内の時間間隔を心拍周期候補とする。これにより、心拍周期候補を妥当な値に絞り込むことができる。例えば、１次微分信号において拡大された微小変動に心拍成分以外の微小変動が含まれており、心拍以外の微小変動をＲ波成分であると誤って判定するようなことがあったとしても、心拍周期候補を妥当な値に絞り込むことができる。従って、精度良く平均心拍周期を計測できる。 In the heart rate measurement method of this embodiment, a value estimated to be the time of the R wave component in the electrocardiogram waveform is extracted and used as the R wave candidate time. Therefore, the time when the displacement amount of the first derivative signal exceeds a predetermined threshold value TH is extracted. Further, among the time intervals of the extracted R wave candidate times, the time interval within the range of the resting heartbeat cycle is used as the heartbeat cycle candidate. As a result, the heart rate cycle candidates can be narrowed down to appropriate values. For example, even if the minute fluctuations expanded in the first derivative signal include minute fluctuations other than the heartbeat component, and the minute fluctuations other than the heartbeat may be erroneously determined to be the R wave component. Heart rate cycle candidates can be narrowed down to reasonable values. Therefore, the average heart rate cycle can be measured with high accuracy.
本発明によれば、定在波レーダーから電波を照射し、人体Ｐからの反射波を基に、人体Ｐに直接接触することなく心拍周期を精度良く計測することができるので、人体Ｐに異常が発生した場合に、これを迅速にかつ正確に検知することができる。従って、家庭や、介護施設および医療施設等において健康管理や見守りなどを行うための装置、システム、サービスを構築する場合に有用である。また、労働者の健康管理や安全管理を行うための装置、システム、サービスを構築する場合に有用である。 According to the present invention, it is possible to irradiate radio waves from a stationary wave radar and accurately measure the heartbeat cycle based on the reflected waves from the human body P without directly contacting the human body P, so that the human body P is abnormal. When this occurs, it can be detected quickly and accurately. Therefore, it is useful for constructing devices, systems, and services for performing health management and monitoring at homes, nursing care facilities, medical facilities, and the like. It is also useful when constructing devices, systems, and services for managing the health and safety of workers.
１…ＦＭ−ＣＷレーダー、２…心拍計測装置、３…ホーンアンテナ、１１…信号処理部、１２…信号発生制御部、１３…受信信号処理部、１４…Ｄ／Ａ変換部、１５…電圧制御発信器（ＶＣＯ）、１６…帯域フィルタ（ＢＰＯ）、１７…送信アンテナ（Ｔｘ）、１８…受信アンテナ（Ｒｘ）、１９…乗算器、２０…ローパスフィルタ（ＬＰＦ）、２１…Ａ／Ｄ変換器、３１…ＦＦＴ演算部、３２…距離計測部、３３…呼吸・心拍計測部、４０…呼吸周期計測部、４１…１次微分信号生成部、４２…波候補時刻推定部、４３…平均心拍周期決定部、Ｐ…人体、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３…被反射体 1 ... FM-CW radar, 2 ... heart rate measuring device, 3 ... horn antenna, 11 ... signal processing unit, 12 ... signal generation control unit, 13 ... received signal processing unit, 14 ... D / A conversion unit, 15 ... voltage control Transmitter (VCO), 16 ... Band filter (BPO), 17 ... Transmit antenna (Tx), 18 ... Receive antenna (Rx), 19 ... Multiplier, 20 ... Lowpass filter (LPF), 21 ... A / D converter , 31 ... FFT calculation unit, 32 ... distance measurement unit, 33 ... breathing / heartbeat measurement unit, 40 ... breathing cycle measurement unit, 41 ... first-order differential signal generation unit, 42 ... wave candidate time estimation unit, 43 ... average heartbeat cycle Determining part, P ... Human body, T1, T2, T3 ... Reflected body
Claims (4)
受信信号と送信信号とを乗算した出力信号を求め、
前記出力信号の高調波成分を除去し、
前記高調波成分が除去された出力信号をフーリエ変換して距離スペクトルを求め、
前記距離スペクトルの位相成分の時間波形を１次微分した１次微分信号を求め、
前記１次微分信号の波形から、心拍の候補時刻であるＲ波候補時刻を抽出し、
抽出した前記Ｒ波候補時刻のうちの１つと、他の前記Ｒ波候補時刻との時間間隔であって、且つ、安静時心拍周期の範囲内の時間間隔を心拍周期候補とし、
複数の前記心拍周期候補のそれぞれに対して、以下の（１）〜（３）を行い、
（１）前記心拍周期候補をＮ周期分配置して心拍候補時刻を求める（Ｎは２以上の自然数）
（２）前記Ｎ周期分の前記心拍候補時刻のそれぞれについて、最も近い前記Ｒ波候補時刻との差分である最小誤差を求める
（３）前記最小誤差の２乗の前記Ｎ周期分の総和である総和最小２乗誤差候補を求める
前記総和最小２乗誤差候補が最も小さい前記心拍周期候補を、平均心拍周期とすることを特徴とする心拍計測方法。 The frequency-swept radio wave is transmitted to the human body to be measured, and the reflected wave reflected on the surface of the human body is received.
Obtain the output signal by multiplying the received signal and the transmitted signal.
The harmonic component of the output signal is removed,
The output signal from which the harmonic components have been removed is Fourier transformed to obtain a distance spectrum.
A first derivative signal obtained by first derivativeizing the time waveform of the phase component of the distance spectrum was obtained.
From the waveform of the first derivative signal, the R wave candidate time, which is the candidate time for the heartbeat, is extracted.
A time interval between the extracted R wave candidate time and the other R wave candidate time and within the range of the resting heart rate cycle is set as the heart rate cycle candidate.
Perform the following (1) to (3) for each of the plurality of heart rate cycle candidates, and perform the following (1) to (3).
(1) Arrange the heartbeat candidate for N cycles to obtain the heartbeat candidate time (N is a natural number of 2 or more).
(2) For each of the heartbeat candidate times for the N cycles, the minimum error which is the difference from the nearest R wave candidate time is obtained. (3) The sum of the squares of the minimum error for the N cycles. Obtaining a Summing Least Squares Error Candidate A heartbeat measuring method characterized in that the heartbeat cycle candidate having the smallest summing least squares error candidate is used as the average heartbeat cycle.
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