JP7363268B2 - Biometric information acquisition device, biometric information acquisition method, and program - Google Patents
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Description
この発明は、生体情報取得装置、生体情報取得方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a biological information acquisition device, a biological information acquisition method, and a program.
心拍間隔(RRI:R-R Interval)等の生体情報を取得して健康状態や睡眠状態を知るシステムが開発されてきている。通常、心拍間隔等の心拍に関する生体情報を取得するには、心電図を取得する必要があるが、そのためには、被験者の体に電極を貼ったり、被験者が測定器を携帯したりする必要があり、容易に心電図を取得することは困難である。これに対し、心電図を取得せずに心拍数等の生体情報を取得する装置として、例えば、特許文献1には、複数の振動センサのうち、心電図のR波に相当する振幅が明瞭な波形を出力している振動センサを選択し、選択した振動センサの出力信号に基づいて、被験者の心拍数又は搏動間隔のゆらぎを算出する生体情報取得装置が開示されている。 BACKGROUND ART Systems have been developed that acquire biological information such as heart rate interval (RRI) to determine health conditions and sleep conditions. Normally, in order to obtain biological information related to heartbeats such as heartbeat intervals, it is necessary to obtain an electrocardiogram, but this requires electrodes to be attached to the subject's body and the subject to carry a measuring device. , it is difficult to easily obtain an electrocardiogram. On the other hand, as a device that acquires biological information such as heart rate without acquiring an electrocardiogram, for example, Patent Document 1 describes a device that uses a waveform with a clear amplitude corresponding to the R wave of an electrocardiogram among a plurality of vibration sensors. A biological information acquisition device is disclosed that selects a vibration sensor that is outputting and calculates fluctuations in the heart rate or beat interval of a subject based on the output signal of the selected vibration sensor.
しかし、振幅が明瞭な波形がR波に実際に相当しているとは限らないため、特許文献1に開示されているような従来の装置では、被験者の心拍数又は搏動間隔のゆらぎ等の生体情報を適切に検出することができないおそれがある。 However, since a waveform with a clear amplitude does not necessarily correspond to an R wave, conventional devices such as the one disclosed in Patent Document 1 are unable to detect biological phenomena such as fluctuations in the subject's heart rate or beat intervals. There is a possibility that information cannot be detected appropriately.
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、被験者の生体情報を適切に取得することが可能な生体情報取得装置、生体情報取得方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a biological information acquisition device, a biological information acquisition method, and a program that can appropriately acquire biological information of a subject.
上記目的を達成するため、本発明に係る生体情報取得装置は、
第1の期間において対象の互いに異なる複数の部位の各々から、前記対象の互いに同じ種類の複数組の生体情報を取得する取得手段と、
前記生体情報において、前記第1の期間よりも短い所定の検出時間間隔毎に1つのピークを検出し、心拍間隔を検出する検出手段と、
前記心拍間隔と所定の閾値とを用いて、前記生体情報における前記第1の期間の中に外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを前記複数組の生体情報のそれぞれから導出する外れ値程度導出手段と、
前記異なる複数の部位の各々から取得された同じ種類の前記生体情報のうち、前記外れ値程度パラメータがより小さい前記生体情報を選択する選択手段と、
を備える。
In order to achieve the above object, the biological information acquisition device according to the present invention includes:
Acquisition means for acquiring a plurality of sets of biological information of the same type of the target from each of a plurality of mutually different parts of the target in a first period;
Detection means for detecting a heartbeat interval in the biological information by detecting one peak at each predetermined detection time interval shorter than the first period;
An outlier level parameter is derived from each of the plurality of sets of biological information , using the heartbeat interval and a predetermined threshold, to derive an outlier degree parameter representing the extent to which the outlier is included in the first period in the biological information. a degree deriving means;
Selection means for selecting the biological information having the smaller outlier degree parameter from among the biological information of the same type acquired from each of the plurality of different parts;
Equipped with
本発明によれば、被験者の生体情報を適切に取得することが可能になる。 According to the present invention, it becomes possible to appropriately acquire biological information of a subject.
以下、実施形態について、図面を参照して説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付す。 Embodiments will be described below with reference to the drawings. In addition, the same reference numerals are given to the same or corresponding parts in the figures.
(第1の実施形態)
第1の実施形態に係る生体情報取得装置100は、心弾動図(BCG:Ballistocardiogram)波形から、生体情報として被験者の心拍間隔を取得する装置である。図1に示すように、生体情報取得装置100は、機能構成として、制御部10と、記憶部20と、センサ部30と、入力部41と、出力部42と、通信部43と、を備える。
(First embodiment)
The biological
制御部10は、CPU(Central Processing Unit)等で構成され、記憶部20に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する各部(取得部11、算出部12、選択部13)の機能を実現する。また、図示しないが、制御部10は、CPUが有するタイマ(又はクロック)を用いて時間を計時する機能も備えている。
The
記憶部20は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成される。ROMには、制御部10のCPUが実行するプログラム及びプログラムを実行する上で予め必要なデータが、記憶されている。RAMには、プログラム実行中に作成されたり変更されたりするデータが記憶される。
The
センサ部30は、体の振動を検出するセンサを複数備え、対象(本実施形態では人間)の互いに異なる複数の部位から、互いに同じ種類の複数組(センサの個数分)の生体情報(本実施形態では心拍間隔)を取得するための生体信号(本実施形態では心弾動信号)を検出する。具体的には、このセンサ部30は、図2に示すように、対象が寝るマットレス51の下に這わせた3本のチューブ(チューブ31t、チューブ32t、チューブ33t)を備えるとともに、各チューブ内の空気圧をそれぞれ検出する3つの空気圧検出センサ(センサ31s、センサ32s、センサ33s)を備える。そして、対象がマットレス51上に寝ているときに、センサ31s,32s,33sがそれぞれ対応するチューブ内の空気圧を検出することにより、各センサでそれぞれ検出された空気圧を、対象の心弾動図波形を表す心弾動信号として取得できる。これは、各センサで検出された空気圧が、対象の心臓の拍動に起因する対象の体の振動によって変化するためである。なお、チューブはマットレス51の下に限らず、マットレス51の上や、マットレス51の中に這わせてもよい。
The
心弾動信号を取得するには、人間の被験者52の肩甲骨辺りの体の動きをとらえるのがよいとされているため、これらのチューブ31t,32t,33tは、被験者52がマットレス51に横たわった際に、肩甲骨付近に対応する位置に設置されている。図2では、これらのチューブが3本設置されているが、4本以上設置してもよいし、2本でもよい。また、被験者52の心臓の拍動に起因する体の振動をとらえるものは、チューブに限定されるわけではなく、チューブの代わりに圧電素子をマットレスの下に設置し、この圧電素子をセンサ部30の備えるセンサとして用いてもよい。さらに、センサ部30の設置場所は、マットレスに限定されず、椅子等にセンサ部30を設置してもよい。例えば椅子にセンサ部30を設置することにより、生体情報取得装置100は、被験者52が当該椅子に座っている時の心弾動信号を取得することができるようになる。
In order to obtain ballistocardial signals, it is said that it is best to capture the body movement around the shoulder blade of the
入力部41は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等から構成される。入力部41は、例えば、心拍間隔等の生体情報の取得の開始/終了の指示等のユーザ操作を受け付けるためのインタフェースである。
The
出力部42は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)、EL(Electroluminescence)ディスプレイ等から構成される。出力部42は、例えば、生体情報取得装置100が取得した心拍間隔等の生体情報を表示する。
The
通信部43は、外部の他の装置とデータ等のやり取りを行う通信インタフェースである。この通信インタフェースは無線/有線を問わない。例えば、生体情報取得装置100は、取得した生体情報を、通信部43を介して、外部のサーバ等に送信することができる。
The
次に、生体情報取得装置100の制御部10の機能的構成について説明する。制御部10は、取得部11、算出部12、選択部13、の機能を実現し、生体情報を取得する。
Next, the functional configuration of the
取得部11は、センサ部30が備える複数のセンサの各々によって検出された検出値(空気圧)及び検出時刻に基づき、空気圧を心弾動信号として取得し、取得した心弾動信号から、心拍間隔に相当するBBI(Beat to Beat Interval)のデータ列を時系列で取得する。より詳細には、取得部11は、センサ部30が備える各センサから出力される心弾動信号を所定のサンプリング周波数(例えば100Hz)でサンプリングし、図3に示すような心弾動信号のデータ列200を取得し、この心弾動信号のデータ列200からBBIのデータ列を取得する。なおサンプリング周波数は100Hzに限定されるわけではなく、心弾動信号が得られるなら、任意の周波数でよい。通常は80~100Hz程度のサンプリング周波数が用いられる。取得部11は取得手段として機能する。
The
心弾動信号のデータ列200からBBIのデータ列を取得する方法は任意である。例えば、後述するように、所定の時間幅(例えば1.2秒)の窓を用いて心弾動信号のデータ列200の局所最大値検出(ピーク値検出)を行って拍動タイミングを抽出し、時系列で互いに隣り合う2つの拍動タイミングの時間間隔をBBIとして取得する方法を用いることができる。なお、拍動タイミングとは、心臓の拍動が発生した時のタイミングである。本実施形態では、時間軸上で互いに隣り合う2つの拍動タイミングの時間間隔を、心拍間隔に相当するBBIとして推定している。拍動タイミングは、このように、CPUが有するタイマ(又はクロック)や心弾動信号のデータ列を用いて推定することができるが、脈波のサンプリング等、他の適当な手法で推定してもよい。また、BBIとは、このように、拍(Beat)と次の拍(Beat)との間の時間間隔(Interval)を表す値なので、Beat to Beat Intervalの頭文字を取ってBBIと呼ばれる。
Any method can be used to obtain the BBI data string from the ballistocardial
この方法についてより詳細に説明すると、例えば、取得部11は、図3に示す心弾動信号のデータ列200上で着目タイミングを時間軸上で移動させながら、心拍間隔の2倍弱の固定サイズ(例えば1.2秒)の時間幅の時間窓200wを用いて、着目タイミングを中心とする当該時間窓の中のピーク値(局所最大値)を検出し、このピーク値が発生したタイミングが当該着目タイミングと一致する場合には、当該着目タイミングを拍動タイミングとして抽出する。図3において、サンプリングされた心弾動信号を表す点202に着目すると、時間窓200wの中で心弾動信号のピーク値を表す点は点202なので、点202で表される心弾動信号が発生したタイミングが拍動タイミング202tとして抽出される。一方、例えば点312に着目すると、同じ時間幅の時間窓300wの中でピーク値となる点は点312ではなく、点205である。したがって、点312のタイミング312tは拍動タイミングとして抽出されない。
To explain this method in more detail, for example, the
このようにして、取得部11は、拍動タイミング201t,202t,203t,204t,205t,206tを抽出し、これらのうち時系列で互いに隣り合う2つの拍動タイミングの時間間隔201i,202i,203i,204i,205iを、それぞれBBIとして取得する。取得部11が取得したBBIのデータ列を、縦軸にBBI、横軸に時間をとってプロットすると、図4に示すようなグラフが得られる。センサ部30が備える複数のセンサのそれぞれから、このようなBBIのデータ列が取得される。したがって、取得部11は、センサ毎に、図4に示すようなBBIのデータ列を取得する。
In this way, the
算出部12は、第1の期間に取得部11により取得されたBBIのデータ列(第1の期間にセンサ部30が備える複数のセンサで検出された複数の検出値の各々に基づいて取得された、センサ毎のBBIデータ列)の各々について、BBIの外れ値が含まれる程度を表す外れ値率を算出する。外れ値率は、外れ値程度パラメータとも呼ばれる。算出部12は、外れ値程度導出手段として機能する。
The
なお、BBIの外れ値とは、人間の心拍間隔としてはあり得ない値のことである。例えば、2秒以上の心拍間隔は人間の心拍間隔としてはあり得ないため、BBIのデータ列に含まれるデータのうち、2秒以上のデータは外れ値とされる。本実施形態では、後述する外れ値の推定処理によりBBIの外れ値を推定する。例えば、図4に時間間隔204iとして示されるBBIは、後述する外れ値の推定処理によりBBIの外れ値と推定されることになる。
Note that an outlier value of BBI is a value that is impossible for a human heartbeat interval. For example, since a heartbeat interval of 2 seconds or more is impossible as a human heartbeat interval, among the data included in the BBI data string, data of 2 seconds or more is considered an outlier. In this embodiment, outliers of BBI are estimated by an outlier estimation process described later. For example, the BBI shown as the
本実施形態においては、算出部12は、センサ部30が備えるセンサ毎に、着目タイミングにおける各センサに起因する外れ値率を算出する。センサ部30が備えるセンサのうちの1つのセンサに起因する外れ値率を算出する際、算出部12は、時間軸上で着目タイミングを移動させながら、着目タイミングを含む第1の期間(例えば着目タイミングを中心とする1分間)において、当該センサで検出された検出値から取得された、第1の期間に含まれる全てのBBIのデータの中で、外れ値と推定されたBBIのデータの割合を当該センサに起因する外れ値率(外れ値程度パラメータ)として算出する。つまり、外れ値率は、第1の期間に存在する全てのBBIのデータ数及び外れ値の個数に基づいて、センサ毎に以下の式(1)で求めることができる。
外れ値率=第1の期間に存在するBBIの外れ値の個数
÷第1の期間に存在する全てのBBIのデータ数…(1)
In the present embodiment, the
Outlier rate = number of BBI outliers that exist in the first period
÷ Number of all BBI data existing in the first period...(1)
例えば、ある1つのセンサから取得されるBBIのデータ列について、第1の期間を、着目タイミングを中心とする1分間とし、その1分間のBBIのデータの中に外れ値が存在しない場合は、当該着目タイミングにおける当該センサに起因する外れ値率は0となる。また、その1分間の中のBBIのデータのうち半分が外れ値だった場合は、当該着目タイミングにおける当該センサに起因する外れ値率は0.5となる。また、全てが外れ値だった場合は、当該着目タイミングにおける当該センサに起因する外れ値度率は1となる。 For example, for a BBI data string acquired from one sensor, if the first period is one minute centered around the timing of interest, and there are no outliers in the BBI data for that one minute, then The outlier rate caused by the sensor at the timing of interest is zero. Furthermore, if half of the BBI data within that one minute is an outlier, the outlier rate attributable to the sensor at the timing of interest is 0.5. In addition, if all the values are outliers, the outlier frequency rate due to the sensor at the timing of interest is 1.
センサ部30が備える複数のセンサのそれぞれからBBIのデータ列が取得され、センサ毎のデータ列それぞれから式(1)に基づいて外れ値率が算出されるので、算出部12は、センサ毎に外れ値率を算出する。さらに、算出部12は、センサ毎に、着目タイミングをずらしながら、着目タイミング毎に1つの外れ値率を算出する。したがって、着目タイミングを1分ずつずらしていく場合は、1分毎に各センサに起因する外れ値率が算出されることになる。
Since the BBI data string is acquired from each of the plurality of sensors included in the
例えば、図2に示すような3つのセンサ31s,32s,33sによりそれぞれ検出された心弾動信号から、取得部11が各センサに対応するBBIのデータ列を取得し、算出部12が、各センサに対応するBBIのデータ列について、着目タイミングをずらしながら、外れ値率を算出すると、例えば図5に示すような、センサ毎に異なる外れ値率のデータ列が算出される。図5では、一例として、センサ31sに対応する外れ値率のデータ列を表す点を線でつないだ曲線310、センサ32sに対応する外れ値率のデータ列を表す点を線でつないだ曲線320、及び、センサ33sに対応する外れ値率のデータ列を表す点を線でつないだ曲線330が、それぞれ示されている。
For example, the
なお、外れ値率の算出周期とBBIの取得周期とを一致させると、各BBIについて対応する外れ値率が得られることになる。しかし、各BBIについて、BBIのタイミング(拍動タイミング)に最も近いタイミングを着目タイミングとしたときの外れ値率を対応させることができるので、外れ値率の算出周期とBBIの取得周期とを一致させる必要はない。 Note that if the outlier rate calculation cycle and the BBI acquisition cycle are matched, a corresponding outlier rate will be obtained for each BBI. However, for each BBI, it is possible to match the outlier rate when the timing closest to the timing of the BBI (pulsation timing) is taken as the timing of interest, so the calculation cycle of the outlier rate and the acquisition cycle of the BBI can be matched. There's no need to do it.
選択部13は、取得部11が取得したセンサ毎のBBIのデータのうち、算出部12が算出したセンサ毎の外れ値率で表される外れ値が含まれる程度がより低いBBIのデータを選択する。後述する生体情報取得処理により、選択部13により選択されたBBIのデータが、より正しい心拍間隔に相当すると推定され、最終的なBBIのデータとして取得される。選択部13は選択手段として機能する。例えば、センサ毎に算出した外れ値率が、図5に示されるようなものであったなら、選択部13は、各時間帯におけるBBIのデータ列について、時間帯301iにおいてはセンサ32sの検出値から取得されたBBIのデータ列を選択し、時間帯302iにおいてはセンサ31sの検出値から取得されたBBIのデータ列を選択し、時間帯303iにおいてはセンサ33sの検出値から取得されたBBIのデータ列を選択する。
The
以上、生体情報取得装置100の機能構成について説明した。次に、生体情報取得装置100の生体情報取得処理について、図6を参照して説明する。生体情報取得装置100は、入力部41を介してユーザから生体情報取得処理の開始の指示を受けると、生体情報取得処理を開始する。なお、生体情報取得装置100のユーザは、生体情報取得処理の被験者であってもよいし、被験者でなくてもよい。
The functional configuration of the biological
まず、生体情報取得装置100の取得部11は、センサ部30の各センサが検出した心弾動信号を取得する(ステップS101)。ステップS101は、通常、所定の生体信号取得期間(例えば、心拍間隔の取得対象となる被験者52の就寝開始時(寝床に就いた時)から被験者52の起床時までの期間)、連続して行われ、取得部11は、その間センサ部30の各センサが検出する検出値(心弾動信号)を検出時刻とともに時系列でセンサ毎に(どのセンサによる検出値なのかがわかるように)記憶部20に格納する。ステップS101において、取得部11は、被験者の就寝時刻や起床時刻を正確に知る必要はなく、単純なタイマー設定(例えば23時から7時まで)で生体信号取得期間を設定してもよい。また、入力部41からの指示(心弾動信号の取得開始及び取得終了の指示)によって、生体信号取得期間を設定してもよい。
First, the
次に、取得部11は、記憶部20に格納されている各センサの検出値(心弾動信号)のうち、1つ目のセンサ(ステップS102の2回目以降の実行時には次のセンサ)の検出値を選択する(ステップS102)。そして、取得部11は、ステップS102で選択したセンサの検出値に基づいて、BBIのデータ列を取得し(ステップS103)、時系列でセンサ毎に(どのセンサによるBBIなのかがわかるように)記憶部20に格納する。
Next, the
次に、算出部12は、後述する外れ値の推定処理を行う(ステップS104)。そして、算出部12は、所定の時間(例えば1分)ずつ、着目タイミングを時間軸上で移動させながら、着目タイミングを含む第1の期間(例えば着目タイミングの30秒前から30秒後までの1分間)のBBIのデータについて、ステップS104で推定された外れ値の情報に基づいて、外れ値率を算出し(ステップS105)、算出した全ての外れ値率(時系列に沿った外れ値率のデータ列)をセンサ毎に(どのセンサに起因する外れ値率なのかがわかるように)記憶部20に記憶する。ステップS105は外れ値程度導出ステップとも呼ばれる。
Next, the
次に、算出部12は、記憶部20に格納されている時系列に沿ったBBIのデータ列から外れ値を除去する(ステップS106)。例えば、取得部11がステップS103で取得したBBIが図4に示すようなデータ列だったとすると、時間間隔204iで示されるBBIは、ステップS104でBBIの外れ値と推定され、ステップS106でこの外れ値が除去されて、BBIのデータ列は図7に示すようなデータ列となる。
Next, the
次に、算出部12は全てのセンサについて当該センサに起因する外れ値率を算出したか否かを判定する(ステップS107)。まだ外れ値率を算出していないセンサがあるなら(ステップS107;No)、ステップS102に戻り、次のセンサを選択して、外れ値率を算出する。
Next, the
全てのセンサについて当該センサに起因する外れ値率の算出が終了したなら(ステップS107;Yes)、選択部13は、記憶部20に時系列で格納されている各センサに対応するBBIのデータ列の中から、センサに起因する外れ値率が最小となる当該センサに対応するBBIデータを時系列に沿って選択していき、選択したBBIからなるデータ列を最終的なBBI(心拍間隔)のデータ列として記憶部20に格納し(ステップS108)、生体情報取得処理を終了する。ステップS108は選択ステップとも呼ばれる。なお、選択部13は、ステップS108で最終的なBBIのデータ列を選択した後、当該BBIのデータ列を出力部42に出力したり、通信部43を介して外部の装置に送信したりしてもよい。
When the calculation of the outlier rate caused by the sensor is completed for all the sensors (step S107; Yes), the
次に、生体情報取得処理のステップS104で実行される外れ値の推定処理について、図8を参照して説明する。 Next, the outlier estimation process executed in step S104 of the biological information acquisition process will be described with reference to FIG. 8.
まず、算出部12は、記憶部20に格納されている時系列に沿ったBBIのデータ列から、BBIを着目BBIとして、BBIが記憶された順に読み出す(ステップS201)。そして、算出部12は、着目BBIが、第1の閾値(TH1)より小さいか否かを判定する(ステップS202)。着目BBIが第1の閾値以上なら(ステップS202;No)、ステップS205に進む。
First, the
着目BBIが第1の閾値未満なら(ステップS202;Yes)、算出部12は、隣接BBI差が第2の閾値(TH2)より小さいか否かを判定する(ステップS203)。ここで、隣接BBI差とは、着目BBIと、着目BBIの次のBBI(着目BBIに隣接するBBI)と、の差の絶対値であり、隣接間隔差とも呼ばれる。隣接BBI差が第2の閾値以上なら(ステップS203;No)、ステップS205に進む。
If the BBI of interest is less than the first threshold (Step S202; Yes), the
隣接BBI差が第2の閾値未満なら(ステップS203;Yes)、算出部12は、2隣接BBI差が第3の閾値(TH3)より小さいか否かを判定する(ステップS204)。ここで、2隣接BBI差とは、ステップS203の隣接BBI差(着目BBIと着目BBIの次のBBIとの差の絶対値)とそれに隣接する隣接BBI差(着目BBIの次のBBIと着目BBIの次の次のBBIとの差の絶対値)との和である。2隣接BBI差が第3の閾値以上なら(ステップS204;No)、ステップS205に進む。
If the adjacent BBI difference is less than the second threshold (step S203; Yes), the
2隣接BBI差が第3の閾値未満なら(ステップS204;Yes)、ステップS206に進む。 If the two-adjacent BBI difference is less than the third threshold (step S204; Yes), the process advances to step S206.
ステップS205では、算出部12は、着目BBIを外れ値と推定し、ステップS206に進む。ステップS205では、算出部12が着目BBIを外れ値と推定したことがわかるように、記憶部20に格納されている着目BBIのデータに、外れ値と推定されたことを示すフラグ情報を付加してもよい。
In step S205, the
ステップS206では、記憶部20に格納されている時系列に沿ったBBIのデータ列に着目BBIの次のBBIが存在するか否かを判定する。次のBBIが存在するなら(ステップS206;Yes)、ステップS201に戻る。次のBBIが存在しないなら(ステップS206;No)、外れ値の推定処理を終了し、生体情報取得処理のステップS105からの処理に戻る。
In step S206, it is determined whether or not there is a BBI next to the BBI of interest in the chronological BBI data string stored in the
以上の生体情報取得処理及び外れ値の推定処理を行うことにより、センサに起因する外れ値率がより低い当該センサによる検出値から取得されたBBIが心拍間隔として取得される。したがって、生体情報取得装置100は、被験者の心拍間隔等の生体情報を適切に取得することが可能になる。また、算出部12は、第1の期間を時間軸上で移動させながら各センサに起因する外れ値率を算出するので、外れ値率が時間的に変化している場合に、各時間帯で最も外れ値率が低い生体情報を取得することが可能になる。また、算出部12は第1の閾値、第2の閾値及び第3の閾値に基づいて外れ値を推定するので、外れ値の推定をより高い精度で行うことができる。
By performing the above biological information acquisition process and outlier estimation process, the BBI acquired from the detected value by the sensor, which has a lower outlier rate due to the sensor, is acquired as the heartbeat interval. Therefore, the biological
なお、第1、第2、第3の閾値は予め実験により設定されるが、被験者によって変更してもよい。例えば、被験者の心拍数や、隣接BBI差が既知であれば、それに合わせて各閾値を設定してもよい。また、一般的に高年齢となると、心拍数が下がり、隣接BBI差も小さくなる(BBIは、心拍数の逆数となる)ので、被験者の年齢に応じて各閾値を変更してもよい。 Note that the first, second, and third threshold values are set in advance through experiments, but may be changed depending on the subject. For example, if the subject's heart rate and the difference between adjacent BBIs are known, each threshold value may be set accordingly. Furthermore, as the subject gets older, the heart rate generally decreases and the difference between adjacent BBIs also decreases (BBI is the reciprocal of the heart rate), so each threshold value may be changed depending on the age of the subject.
例えば、予め、全年齢層を対象にして実験により各閾値を求めておく(実験で求めた各閾値を、それぞれ第1基準閾値、第2基準閾値、第3基準閾値とする)。そして、特に若年層(第1基準年齢(例えば20歳)以下の年齢層)を被験者とするならば第1の閾値を小さくし(例えば、第1基準閾値を若年用第1係数で割る)、第2、第3の閾値を大きくする(例えば、第2基準閾値に若年用第2係数を乗算し、第3基準閾値に若年用第3係数を乗算する)。ただし、これらの係数(総称する場合には年齢係数と呼ぶ)は全て1より大きい数であるものとする。また、これら3つの閾値のいずれか1つ又は2つのみを変更してもよい。 For example, each threshold value is determined in advance through an experiment targeting all age groups (the threshold values determined through the experiment are respectively referred to as a first reference threshold value, a second reference threshold value, and a third reference threshold value). In particular, if the subject is a young person (an age group below the first standard age (for example, 20 years old)), the first threshold value should be made small (for example, the first standard threshold value is divided by the first coefficient for young people), The second and third thresholds are increased (for example, the second reference threshold is multiplied by the second coefficient for young people, and the third reference threshold is multiplied by the third coefficient for young people). However, it is assumed that all of these coefficients (generally referred to as age coefficients) are larger than 1. Further, only one or two of these three threshold values may be changed.
一方、高年齢層(第2基準年齢(例えば60歳)以上の年齢層)を被験者とするならば第1の閾値を大きくし(例えば、第1基準閾値に高年齢用第1係数を乗算する)、第2、第3の閾値を小さくする(例えば、第2基準閾値を高年齢用第2係数で割り、第3基準閾値を高年齢用第3係数で割る)。これらの年齢係数も全て1より大きい数であるものとする。また、これら3つの閾値のいずれか1つ又は2つのみを変更してもよい。 On the other hand, if the subject is an older age group (an age group over the second reference age (e.g. 60 years old)), the first threshold value should be increased (e.g., the first reference threshold value should be multiplied by the first coefficient for elderly people). ), the second and third thresholds are made smaller (for example, the second reference threshold is divided by the second coefficient for elderly people, and the third reference threshold is divided by the third coefficient for elderly people). It is assumed that all of these age coefficients are also larger than 1. Further, only one or two of these three threshold values may be changed.
また、被験者の運動状態(就寝中、着席中、運動中等)によっても、第1の閾値は変化する。具体的には被験者が安静にしている度合が高いほど第1の閾値は大きい値になり、被験者が運動を激しくしている度合が高いほど第1の閾値は小さい値になる。 Further, the first threshold value also changes depending on the exercise state of the subject (sleeping, sitting, exercising, etc.). Specifically, the higher the degree to which the subject is resting, the larger the first threshold value becomes, and the higher the degree to which the subject is exercising vigorously, the smaller the first threshold value becomes.
したがって、例えば、就寝中の被験者を対象に実験により求めた第1の閾値を第1基準閾値とすると、被験者の運動状態により、着席中の第1閾値は、第1基準閾値を着席中の運動状態係数(例えば1.2)で割った値にし、運動中の第1閾値は、第1基準閾値を運動中の運動状態係数(例えば1.5)で割った値にしてもよい。さらに、上記年齢係数と上記運動状態係数を両方とも用いて閾値を設定してもよい。このように被験者の年齢や運動状態によって各閾値を変更することにより、外れ値の推定をより高い精度で行うことができる。ただし、被験者の年齢や運動状態については、入力部41から入力され、算出部12は、入力部41から入力された情報に基づいて各閾値を設定するものとする。
Therefore, for example, if the first threshold value obtained through an experiment for a sleeping subject is the first reference threshold value, then depending on the exercise state of the subject, the first threshold value while seated is The first threshold during exercise may be a value obtained by dividing the first reference threshold by the motion state coefficient during exercise (for example, 1.5). Furthermore, the threshold value may be set using both the above-mentioned age coefficient and the above-mentioned exercise state coefficient. By changing each threshold value according to the age and exercise state of the subject in this way, outliers can be estimated with higher accuracy. However, the age and exercise state of the subject are input from the
なお、上述の外れ値の推定処理では、これら3つの閾値を全て用いて、3つの条件判定をしたが、これら3つの条件判定のうち、少なくとも1つの条件判定をすれば、他の条件判定を行わなくてもよい。 In addition, in the above-mentioned outlier estimation process, three condition judgments were made using all three threshold values, but if at least one condition judgment is made among these three condition judgments, the other condition judgments can be made. You don't have to do it.
(第2の実施形態)
第1の実施形態では、生体情報取得処理(図6)のステップS105では算出部12は、着目タイミングをずらしながら、着目タイミングの近傍となる第1の期間に含まれるBBIのデータを対象として外れ値率を算出した。そして、算出された外れ値率が図5に示されるような時間変化をしている場合は、ステップS108では、選択部13は、期間を区切って時間帯301i、時間帯302i及び時間帯303iで、異なるセンサ(センサ31s,32s,33s)の検出値から取得されたBBIのデータ列を選択した。
(Second embodiment)
In the first embodiment, in step S105 of the biological information acquisition process (FIG. 6), the
第1の実施形態では、外れ値率が時々刻々と変化する状況では、センサ毎に取得されたBBIのデータ列から、外れ率がより低いデータ列の選択を短い周期で行うことにより、より精度が高いと考えられる心拍間隔を取得することができる反面、処理量が多くなる。しかし、時間が経過しても外れ値率がそれほど変化しない状況等、処理量を少なくしてもよい場合も考えられる。このような場合のために処理量を少なくした第2の実施形態について説明する。 In the first embodiment, in a situation where the outlier rate changes from moment to moment, accuracy can be improved by selecting a data string with a lower outlier rate from the BBI data string acquired for each sensor in a short cycle. Although it is possible to obtain a heartbeat interval that is considered to be high, it requires a large amount of processing. However, there may be cases where the amount of processing may be reduced, such as a situation where the outlier rate does not change much over time. A second embodiment in which the amount of processing is reduced for such a case will be described.
第2の実施形態に係る生体情報取得装置101の機能構成は図1に示される第1の実施形態に係る生体情報取得装置100の機能構成と基本的には同じであるが、算出部12の機能が少し異なる。
The functional configuration of the biological information acquisition device 101 according to the second embodiment is basically the same as the functional configuration of the biological
第2の実施形態に係る算出部12は、外れ値を算出する際、センサ毎に、各センサの検出値から取得されたBBIのデータ列に含まれる全てのBBIを対象にして、全BBIの中での外れ値とされるBBIの割合を外れ値率(外れ値程度パラメータ)として算出する。第2の実施形態では、上述の生体信号取得期間の全ての期間、すなわち、対象が就寝を開始してから起床するまでの全ての期間に対応する1つの外れ値率が算出されるので、センサ毎に1つの外れ値率が算出される。
When calculating outliers, the
また、第2の実施形態に係る外れ値の推定処理は第1の実施形態に係る外れ値の推定処理と同じであり、図8に示される。ただし、第2の実施形態に係る生体情報取得装置101の生体情報取得処理は、第1の実施形態に係る生体情報取得装置100の生体情報取得処理と一部異なる。具体的には、第2の実施形態に係る生体情報取得装置101の生体情報取得処理は、図9に示すように、第1の実施形態に係る生体情報取得装置100の生体情報取得処理(図6)のステップS105及びステップS108を、それぞれステップS111及びステップS112に置き換えたものとなる。第2の実施形態に係る生体情報取得装置101の生体情報取得処理について、図9を参照して説明する。
Further, the outlier estimation process according to the second embodiment is the same as the outlier estimation process according to the first embodiment, and is shown in FIG. 8. However, the biological information acquisition process of the biological information acquisition apparatus 101 according to the second embodiment is partially different from the biological information acquisition process of the biological
ステップS101からステップS104までの処理は、第1の実施形態に係る生体情報取得処理と同様である。 The processing from step S101 to step S104 is similar to the biological information acquisition processing according to the first embodiment.
また、ステップ111では、算出部12は、ステップS101で心弾動信号のデータを取得した全ての期間(生体信号取得期間)におけるBBIのデータ列について、センサ毎に当該センサに起因する外れ値率を算出し、算出した外れ値率をセンサ毎に(どのセンサに起因する外れ値率なのかがわかるように)記憶部20に格納する。この外れ値率は、以下の式(2)で求めることができる。
外れ値率=生体信号取得期間に存在するBBIの外れ値の個数
÷生体信号取得期間に存在する全てのBBIのデータ数…(2)
In addition, in step 111, the
Outlier rate = number of BBI outliers that exist during the biosignal acquisition period
÷The number of all BBI data existing during the biosignal acquisition period...(2)
第1の実施形態では、着目タイミング毎に外れ値率が算出されたが、第2の実施形態ではステップS101で心弾動信号のデータを取得した全ての期間について1つの外れ値が算出される。したがって、ステップS111の処理量は、ステップS105の処理量に比べて格段に小さくなる。 In the first embodiment, the outlier rate is calculated for each timing of interest, but in the second embodiment, one outlier is calculated for all periods in which ballistocardial signal data was acquired in step S101. . Therefore, the amount of processing in step S111 is much smaller than the amount of processing in step S105.
そして、ステップS106及びステップS107の処理は、第1の実施形態に係る生体情報取得処理と同様である。 The processing in step S106 and step S107 is the same as the biological information acquisition processing according to the first embodiment.
また、ステップS112では、選択部13は、記憶部20に時系列で格納されている各センサに対応するBBIのデータ列のうち、センサに起因する外れ値率が最小となる当該センサに対応するBBIのデータ列を選択し、選択したBBIのデータ列を最終的なBBI(心拍間隔)のデータ列として記憶部20に格納する。第2の実施形態では、外れ値率はセンサ毎に1つの値しか算出されないので、第1の実施形態のように各タイミング毎に外れ値率が最小となるセンサに対応するBBIを選択する必要がない。したがって、ステップS112の処理量は、ステップS108の処理量に比べて格段に小さくなる。
In addition, in step S112, the
以上の生体情報取得処理を行うことにより、第1の実施形態と同様に、生体情報取得装置101は、被験者の心拍間隔等の生体情報を適切に取得することが可能になる。また、外れ値率の時間変化が小さい状況においては、生体情報取得装置101は、第1の実施形態に比べて小さな処理量で生体情報を適切に取得することができる。 By performing the above biological information acquisition processing, the biological information acquisition device 101 can appropriately acquire biological information such as the heartbeat interval of the subject, similarly to the first embodiment. Furthermore, in a situation where the temporal change in the outlier rate is small, the biometric information acquisition device 101 can appropriately acquire biometric information with a smaller processing amount than in the first embodiment.
(変形例)
上述の実施形態では、生体情報として心拍間隔を取得するための検出値を検出するセンサを備え、心拍間隔を取得していたが、取得対象となる生体情報は心拍間隔に限定されない。生体情報取得装置100,101は、外れ値を推定できる生体情報を対象とするならば、取得された生体情報のデータ列の中から、センサに起因する外れ値率がより低い当該センサによる検出値から取得されたデータ列を選択部13で選択することにより、心拍間隔に限らず任意の生体情報について、より適切に取得することが可能である。
(Modified example)
In the above-described embodiment, the sensor is provided with a sensor that detects a detection value for acquiring the heartbeat interval as biological information, and the heartbeat interval is acquired, but the biological information to be acquired is not limited to the heartbeat interval. If the biological
また、上述の実施形態では、生体情報取得処理(図6、図9)のステップS106で、心拍間隔の外れ値を除去する処理を行っているが、この処理は必須の処理ではない。 Furthermore, in the above-described embodiment, in step S106 of the biological information acquisition process (FIGS. 6 and 9), a process is performed to remove outliers in the heartbeat interval, but this process is not essential.
また、上述の実施形態では、生体情報取得処理(図6、図9)のステップS101において、一晩分のデータ、すなわち被験者の就寝開始時から起床時までの心弾動信号のデータを取得していたが、一晩分のデータが必須というわけではない。所定の時間(例えば1時間)分のデータを取得したら、ステップS102に進み、それまでに得られたデータ(例えば1時間分のデータ)を用いて上述の処理を行い、ステップS108(ステップS112)の後にまたステップS101に戻って、所定の時間毎に生体情報取得処理を繰り返し行ってもよい。 Furthermore, in the above-described embodiment, in step S101 of the biological information acquisition process (FIGS. 6 and 9), one night's worth of data, that is, data of ballistocardial signals from the time the subject starts going to sleep until the time he wakes up is acquired. However, one night's worth of data is not required. Once data for a predetermined period of time (for example, 1 hour) is acquired, the process proceeds to step S102, where the above-described process is performed using the data obtained so far (for example, 1 hour of data), and step S108 (step S112) After that, the process may return to step S101 and the biometric information acquisition process may be repeated at predetermined time intervals.
また、上述の実施形態では、生体情報取得装置100,101は入力部41、出力部42及び通信部43を備えていたが、これらは必須の構成要素ではなく、生体情報取得装置100,101は、これらを備えなくてもよい。
Furthermore, in the embodiments described above, the biological
また、上述の実施形態では、センサ部30が備える複数のセンサが同じ種類の検出値(空気圧)を検出することにより、同じ種類の生体信号(心弾動信号)を検出していたが、これら複数のセンサの検出値及び生体信号は互いに同じ種類でなくてもよい。例えば、あるセンサは検出値として空気圧を検出することにより、生体情報として心弾動信号を検出したりBBIを検出したりし、他のセンサは検出値として光を検出することにより、生体信号として容積脈波を検出したりBBIを検出したりするものであってもよい。
Further, in the above embodiment, the plurality of sensors included in the
また、上述の実施形態では、外れ値程度パラメータとして、外れ値が含まれる割合を示す外れ値率を用いたが、外れ値程度パラメータは外れ値率に限られない。例えば外れ値率の逆数、外れ値が発生した回数等でもよい。また、外れ値程度導出手段は、外れ値程度パラメータを数式等から算出(導出)する代わりに、テーブル等を用いて導出してもよい。 Further, in the above-described embodiment, the outlier rate indicating the proportion of outliers included is used as the outlier degree parameter, but the outlier degree parameter is not limited to the outlier rate. For example, it may be the reciprocal of the outlier rate, the number of times an outlier has occurred, or the like. Further, the outlier degree deriving means may derive the outlier degree parameter using a table or the like instead of calculating (deriving) the outlier degree parameter from a mathematical formula or the like.
また、上述の実施形態では、生体情報取得装置100,101は人間の被験者の心拍間隔を取得していたが、人間に限らず、犬、猫、馬、牛、豚、鶏等、動物一般を対象とすることが可能である。これらの動物を対象としても、生体情報取得装置100,101は、外れ値率がより低いセンサの検出値に基づく生体情報を選択部13で選択することにより、当該動物の生体情報を、より適切に取得することが可能だからである。
Furthermore, in the above-described embodiments, the biological
また、生体情報取得装置100,101の各機能は、通常のPC(Personal Computer)等のコンピュータによっても実施することができる。具体的には、上記実施形態では、生体情報取得装置100,101が行う生体情報取得処理等のプログラムが、記憶部20のROMに予め記憶されているものとして説明した。しかし、プログラムを、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)、MO(Magneto-Optical Disc)、メモリカード、USB(Universal Serial Bus)メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。
Furthermore, each function of the biological
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲が含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to such specific embodiments, and the present invention includes the inventions described in the claims and their equivalents. It will be done. Below, the invention described in the original claims of the present application will be added.
(付記1)
第1の期間において対象の互いに異なる複数の部位の各々から取得された、前記対象の互いに同じ種類の複数組の生体情報において、前記生体情報の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータをそれぞれ導出する外れ値程度導出手段と、
前記異なる複数の部位においてそれぞれ取得された同じ種類の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が含まれる程度がより小さい前記生体情報を選択する選択手段と、
を備える生体情報取得装置。
(Additional note 1)
An outlier degree parameter representing the extent to which outliers of the biological information are included in multiple sets of biological information of the same type of the target, acquired from each of a plurality of mutually different parts of the target in the first period. Outlier degree derivation means for deriving each,
Selection means for selecting the biological information that contains a smaller outlier of the biological information from among the biological information of the same type acquired at each of the plurality of different parts;
A biological information acquisition device comprising:
(付記2)
前記外れ値程度導出手段は、前記第1の期間に取得された前記複数組の生体情報の各々について、前記生体情報の外れ値が含まれる割合を表す外れ値率を、前記外れ値程度パラメータとして算出する、
付記1に記載の生体情報取得装置。
(Additional note 2)
The outlier degree deriving means determines, as the outlier degree parameter, an outlier rate representing a proportion of outliers included in the biological information for each of the plurality of sets of biological information acquired in the first period. calculate,
The biological information acquisition device according to Supplementary Note 1.
(付記3)
前記外れ値程度導出手段は、前記第1の期間を時間軸上で移動させながら、前記複数組の生体情報の各々に基づいて前記外れ値程度パラメータを算出する、
付記1又は2に記載の生体情報取得装置。
(Additional note 3)
The outlier degree deriving means calculates the outlier degree parameter based on each of the plurality of sets of biological information while moving the first period on a time axis.
The biological information acquisition device according to supplementary note 1 or 2.
(付記4)
前記対象は人間の被験者であり、
前記被験者の互いに異なる複数の部位から、心拍間隔を取得するための検出値を検出する複数のセンサと、
前記複数のセンサの各々によって検出された検出値に基づいて、心拍間隔を取得する取得手段と、
をさらに備え、
前記外れ値程度導出手段は、前記取得手段により取得された心拍間隔が第1の閾値以上、又は、前記心拍間隔から算出される隣接する前記心拍間隔の差の絶対値である隣接間隔差が第2の閾値以上、又は、前記心拍間隔から算出される前記隣接間隔差とそれに隣接する前記隣接間隔差の和である2隣接間隔差が第3の閾値以上の場合に、前記心拍間隔が外れ値であると判定する、
付記1から3のいずれか1つに記載の生体情報取得装置。
(Additional note 4)
the subject is a human test subject;
a plurality of sensors that detect detection values for obtaining heartbeat intervals from a plurality of different parts of the subject;
Acquisition means for acquiring heartbeat intervals based on detection values detected by each of the plurality of sensors;
Furthermore,
The outlier degree deriving means determines that the heartbeat interval acquired by the acquiring means is equal to or greater than a first threshold, or that the adjacent heartbeat interval difference, which is the absolute value of the difference between the adjacent heartbeat intervals calculated from the heartbeat interval, is the first. The heartbeat interval is an outlier when the heartbeat interval is greater than or equal to a third threshold, or when the two-adjacent interval difference, which is the sum of the adjacent interval difference calculated from the heartbeat interval and the adjacent interval difference adjacent thereto, is greater than or equal to a third threshold. It is determined that
The biological information acquisition device according to any one of Supplementary Notes 1 to 3.
(付記5)
前記外れ値程度導出手段は、
前記被験者の年齢に基づいて、前記第1の閾値、前記第2の閾値又は前記第3の閾値のうちの少なくとも1つを変更する、
付記4に記載の生体情報取得装置。
(Appendix 5)
The outlier degree deriving means includes:
changing at least one of the first threshold, the second threshold, or the third threshold based on the age of the subject;
The biological information acquisition device according to appendix 4.
(付記6)
前記外れ値程度導出手段は、
前記被験者の運動状態に基づいて、前記第1の閾値を変更する、
付記4又は5に記載の生体情報取得装置。
(Appendix 6)
The outlier degree deriving means includes:
changing the first threshold based on the exercise state of the subject;
The biological information acquisition device according to appendix 4 or 5.
(付記7)
第1の期間において対象の互いに異なる複数の部位の各々から取得された、前記対象の互いに同じ種類の複数組の生体情報において、前記生体情報の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータをそれぞれ導出する外れ値程度導出ステップと、
前記異なる複数の部位においてそれぞれ取得された同じ種類の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が含まれる程度がより小さい前記生体情報を選択する選択ステップと、
を備える生体情報取得方法。
(Appendix 7)
An outlier degree parameter representing the extent to which outliers of the biological information are included in multiple sets of biological information of the same type of the target, acquired from each of a plurality of mutually different parts of the target in the first period. a step of deriving outlier degrees, respectively;
a selection step of selecting the biometric information that contains a smaller outlier of the biometric information from among the biometric information of the same type acquired at each of the plurality of different parts;
A biological information acquisition method comprising:
(付記8)
コンピュータに、
第1の期間において対象の互いに異なる複数の部位の各々から取得された、前記対象の互いに同じ種類の複数組の生体情報において、前記生体情報の外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータをそれぞれ導出する外れ値程度導出ステップ、及び、
前記異なる複数の部位においてそれぞれ取得された同じ種類の前記生体情報のうち、前記生体情報の外れ値が含まれる程度がより小さい前記生体情報を選択する選択ステップ、
を実行させるためのプログラム。
(Appendix 8)
to the computer,
An outlier degree parameter representing the extent to which outliers of the biological information are included in multiple sets of biological information of the same type of the target, acquired from each of a plurality of mutually different parts of the target in the first period. a step of deriving outlier degrees, and
a selection step of selecting the biological information in which the degree of inclusion of an outlier of the biological information is smaller among the biological information of the same type acquired at the plurality of different parts;
A program to run.
10…制御部、11…取得部、12…算出部、13…選択部、20…記憶部、30…センサ部、31s,32s,33s…センサ、31t,32t,33t…チューブ、41…入力部、42…出力部、43…通信部、51…マットレス、52…被験者、100,101…生体情報取得装置、200…心弾動信号のデータ列、200w,300w…時間窓、201,202,203,204,205,206,312…点、201i,202i,203i,204i,205i…時間間隔、201t,202t,203t,204t,205t,206t…拍動タイミング、301i,302i,303i…時間帯、310,320,330…曲線、312t…タイミング
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記生体情報において、前記第1の期間よりも短い所定の検出時間間隔毎に1つのピークを検出し、心拍間隔を検出する検出手段と、
前記心拍間隔と所定の閾値とを用いて、前記生体情報における前記第1の期間の中に外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを前記複数組の生体情報のそれぞれから導出する外れ値程度導出手段と、
前記異なる複数の部位の各々から取得された同じ種類の前記生体情報のうち、前記外れ値程度パラメータがより小さい前記生体情報を選択する選択手段と、
を備える生体情報取得装置。 Acquisition means for acquiring a plurality of sets of biological information of the same type of the target from each of a plurality of mutually different parts of the target in a first period;
Detection means for detecting a heartbeat interval in the biological information by detecting one peak at each predetermined detection time interval shorter than the first period;
An outlier level parameter is derived from each of the plurality of sets of biological information , using the heartbeat interval and a predetermined threshold, to derive an outlier degree parameter representing the extent to which the outlier is included in the first period in the biological information. a degree deriving means;
Selection means for selecting the biological information having the smaller outlier degree parameter from among the biological information of the same type acquired from each of the plurality of different parts;
A biological information acquisition device comprising:
請求項1に記載の生体情報取得装置。 The outlier degree deriving means determines, as the outlier degree parameter, an outlier rate representing a proportion of outliers included in the biological information for each of the plurality of sets of biological information acquired in the first period. calculate,
The biological information acquisition device according to claim 1.
請求項1又は2に記載の生体情報取得装置。 The outlier degree deriving means calculates the outlier degree parameter based on each of the plurality of sets of biological information while moving the first period on a time axis.
The biological information acquisition device according to claim 1 or 2.
をさらに備え、
前記外れ値程度導出手段は、前記心拍間隔から算出される隣接する前記心拍間隔の差の絶対値である隣接間隔差が第2の閾値以上、又は、前記心拍間隔から算出される前記隣接間隔差とそれに隣接する前記隣接間隔差の和である2隣接間隔差が第3の閾値以上の場合に、前記心拍間隔が外れ値であると判定する、
請求項1から3のいずれか1項に記載の生体情報取得装置。 a plurality of sensors that detect detection values for obtaining heartbeat intervals from a plurality of different parts of the target ;
Furthermore ,
The outlier degree deriving means is configured to determine whether an adjacent interval difference, which is an absolute value of the difference between the adjacent heartbeat intervals calculated from the heartbeat interval, is equal to or greater than a second threshold, or the adjacent interval calculated from the heartbeat interval. determining that the heartbeat interval is an outlier when a two-adjacent interval difference, which is the sum of the difference and the adjacent interval difference adjacent thereto, is greater than or equal to a third threshold;
The biological information acquisition device according to any one of claims 1 to 3.
前記対象の年齢に基づいて、前記第2の閾値又は前記第3の閾値のうちの少なくとも1つを変更する、
請求項4に記載の生体情報取得装置。 The outlier degree deriving means includes:
changing at least one of the second threshold or the third threshold based on the age of the subject ;
The biological information acquisition device according to claim 4.
前記対象の運動状態に基づいて、前記所定の閾値を変更する、
請求項1から5のいずれか1項に記載の生体情報取得装置。 The outlier degree deriving means includes:
changing the predetermined threshold based on the movement state of the object ;
The biological information acquisition device according to any one of claims 1 to 5 .
前記コンピュータにより実行される、前記生体情報において、前記第1の期間よりも短い所定の検出時間間隔毎に1つのピークを検出し、心拍間隔を検出する検出ステップと、
前記コンピュータにより実行される、前記心拍間隔と所定の閾値とを用いて、前記生体情報における前記第1の期間の中に外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを前記複数組の生体情報のそれぞれから導出する外れ値程度導出ステップと、
前記コンピュータにより実行される、前記異なる複数の部位の各々から取得された同じ種類の前記生体情報のうち、前記外れ値程度パラメータがより小さい前記生体情報を選択する選択ステップと、
を備える生体情報取得方法。 an acquisition step of acquiring a plurality of sets of the same type of biological information of the target from each of a plurality of mutually different parts of the target in a first period, which is executed by a computer;
a detection step of detecting a heartbeat interval by detecting one peak in the biological information at each predetermined detection time interval shorter than the first period, the detection step being executed by the computer;
The outlier degree parameter representing the extent to which an outlier is included in the first period in the biological information is calculated by the computer using the heartbeat interval and a predetermined threshold value for the plurality of sets of biological information . a step of deriving an outlier degree from each of the
a selection step of selecting the biological information having the smaller outlier degree parameter from among the biological information of the same type acquired from each of the plurality of different body parts , which is executed by the computer ;
A biological information acquisition method comprising:
第1の期間において対象の互いに異なる複数の部位の各々から、前記対象の互いに同じ種類の複数組の生体情報を取得する取得ステップと、
前記生体情報において、前記第1の期間よりも短い所定の検出時間間隔毎に1つのピークを検出し、心拍間隔を検出する検出ステップと、
前記心拍間隔と所定の閾値とを用いて、前記生体情報における前記第1の期間の中に外れ値が含まれる程度を表す外れ値程度パラメータを前記複数組の生体情報のそれぞれから導出する外れ値程度導出ステップと、
前記異なる複数の部位の各々から取得された同じ種類の前記生体情報のうち、前記外れ値程度パラメータがより小さい前記生体情報を選択する選択ステップと、
を実行させるためのプログラム。 to the computer,
an acquisition step of acquiring a plurality of sets of biological information of the same type of the target from each of a plurality of mutually different parts of the target in a first period;
a detection step of detecting one peak in the biological information at each predetermined detection time interval shorter than the first period to detect a heartbeat interval;
An outlier level parameter is derived from each of the plurality of sets of biological information , using the heartbeat interval and a predetermined threshold, to derive an outlier degree parameter representing the extent to which the outlier is included in the first period in the biological information. a degree derivation step ;
a selection step of selecting the biological information having the smaller outlier degree parameter from among the biological information of the same type acquired from each of the plurality of different parts;
A program to run.
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