JP7458869B2 - 生体信号処理装置、生体信号処理プログラム、および生体信号処理方法 - Google Patents
生体信号処理装置、生体信号処理プログラム、および生体信号処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7458869B2 JP7458869B2 JP2020070462A JP2020070462A JP7458869B2 JP 7458869 B2 JP7458869 B2 JP 7458869B2 JP 2020070462 A JP2020070462 A JP 2020070462A JP 2020070462 A JP2020070462 A JP 2020070462A JP 7458869 B2 JP7458869 B2 JP 7458869B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sampling data
- speed sampling
- biological signal
- window
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 142
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 12
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 2
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 2
- 208000037656 Respiratory Sounds Diseases 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7225—Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
- A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
- A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
- A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Description
本発明は、生体信号処理装置、生体信号処理プログラム、および生体信号処理方法に関する。
医療従事者は、被験者から検知された生体信号により、被検者の容態変化や異常を判断する。
生体信号には、センサーによる生体信号検知時の環境等により、当該環境等で生じたノイズが重畳する可能性がある。例えば、ＭＲＩ検査中に、センサーを装着した被検者の呼気に含まれる二酸化炭素の分圧を、被検者の呼吸の有無を判断するために検知する場合がある。この場合、ＭＲＩ装置が発生する磁場により、生体信号にランダムなノイズが重畳することがある。生体信号にノイズが重畳すると、医療従事者による、生体信号に基づく判断を困難にする可能性がある。
生体信号からノイズを除去する技術として、下記特許文献１に記載されたものがある。すなわち、継続的に検知した呼吸音等を、時系列のデジタルサンプルに変換する。デジタルサンプルにおいて、焦点サンプルを中心とする３つのデジタルサンプルを含む現在のサンプルグループと、現在のサンプルグループに時間的に前後で隣接するサンプルグループとをそれぞれ画定する。各サンプルグループにおいて任意の２つのデジタルサンプル間の勾配が閾値を超え、かつ焦点サンプルの値が、現在のサンプルグループに前後で隣接するサンプルグループにおける各中央値を超える場合、焦点サンプルがノイズスパイクの一部であると推定する。そして、焦点サンプルの値を、上記中央値同士を結ぶ線上の点の値に置換することで低減する。これにより、生体信号からノイズを除去する。
しかし、生体信号を検知する際の環境や状況が多様化することで、生体信号には、環境ごとに異なる周波数のノイズが重畳し得る。このため、ローパスフィルターによりノイズを除去することが困難になっている。また、ノイズが重畳した生体信号をデジタルデータに変換する際のサンプリング周波数によっては、デジタルデータに含まれるノイズの割合が比較的大きくなり、デジタルデータからノイズを除去することが困難になる可能性がある。上記先行技術は、このような問題に対応できない。
本発明は上述の問題を解決するためになされたものである。すなわち、生体信号に重畳したノイズの性質によらず、生体信号から効果的にノイズを除去できる、生体信号処理装置、生体信号処理プログラム、および生体信号処理方法を提供することを目的とする。
本発明の上記課題は、以下の手段によって解決される。
生体信号を、前記生体信号に応じて設定された所定の周波数のサンプリングデータに変換する生体信号処理装置であって、前記生体信号を、前記所定の周波数より高い周波数でサンプリングして、高速サンプリングデータに変換するＡ／Ｄ変換部と、前記高速サンプリングデータに時間のウィンドウを設定し、前記ウィンドウごとに、前記ウィンドウ内の前記高速サンプリングデータに基づいて１つの代表値を算出することで、前記高速サンプリングデータを前記所定の周波数のサンプリングデータに変換する演算部と、を有する生体信号処理装置。
生体信号を前記生体信号に応じて設定された所定の周波数のサンプリングデータに変換する生体信号処理装置の制御プログラムであって、前記生体信号を、Ａ／Ｄ変換部により、前記所定の周波数より高い周波数でサンプリングして、高速サンプリングデータに変換する手順（ａ）と、前記高速サンプリングデータに時間のウィンドウを設定し、前記ウィンドウごとに、前記ウィンドウ内の前記高速サンプリングデータに基づいて１つの代表値を算出することで、前記高速サンプリングデータを前記所定の周波数のサンプリングデータに変換する手順（ｂ）と、をコンピューターに実行させるための生体信号処理プログラム。
生体信号を前記生体信号に応じて設定された所定の周波数のサンプリングデータに変換する生体信号処理装置により実行される方法であって、前記生体信号を、前記所定の周波数より高い周波数でサンプリングして、高速サンプリングデータに変換する段階（ａ）と、前記高速サンプリングデータに時間のウィンドウを設定し、前記ウィンドウごとに、前記ウィンドウ内の前記高速サンプリングデータに基づいて１つの代表値を算出することで、前記高速サンプリングデータを前記所定の周波数のサンプリングデータに変換する段階（ｂ）と、を有する生体信号処理方法。
生体信号ごとに設定された所定の周波数より高い周波数で生体信号をサンプリングして高速サンプリングデータに変換した後、高速サンプリングデータに設定した時間のウィンドウごとに１つの代表値を算出することで、生体信号を所定の周波数のサンプリングデータに変換する。これにより、生体信号に重畳したノイズの性質によらず、生体信号から効果的にノイズを除去できる。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る生体信号処理装置、生体信号処理プログラム、および生体信号処理方法について詳細に説明する。なお、図面において、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
図１は、生体信号処理装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
生体信号処理装置１００は、制御部１１０、記憶部１２０、検出部１３０、表示部１４０、操作部１５０、および信号生成部１６０を有する。これらの構成要素は、バス１７０を介して相互に通信可能に接続されている。
制御部１１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）により構成されることができ、プログラムにしたがい生体信号処理装置１００の各構成要素を制御するとともに、各種データを処理する。
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の一時記憶装置、およびフラッシュメモリ等の二次記憶装置により構成され得る。ＲＡＭは、例えば、制御部１１０によりプログラムが実行される際の作業領域として使用される。フラッシュメモリには、制御部１１０が生体信号処理装置１００の各構成要素を制御するともに、各種データを処理するためのプログラムが記憶される。また、フラッシュメモリには、各種データが記憶される。
検出部１３０は、生体信号を検出する。例えば、検出部１３０は、生体信号をアナログの電気信号として検出し得る。生体信号には、例えば、ＣＯ２センサーにより検出された、呼気に含まれる二酸化炭素の分圧（以下、「ＣＯ２値」と称する）や、ＳｐＯ２センサーにより検出された、動脈血中酸素飽和度が含まれる。以下、説明を簡単にするために、生体信号がＣＯ２値であるものとして説明する。
表示部１４０は、例えば液晶ディスプレイであり、各種情報を表示する。
操作部１５０は、例えばタッチパネルや各種キーにより構成される。操作部１５０は、ユーザーによる各種操作のために使用される。
図２は、信号生成部１６０の機能を示すブロック図である。
信号生成部１６０は、Ａ／Ｄ変換部１６１、生体測定値生成部１６２、極端値除外部１６３、および代表値算出部１６４として機能する。生体測定値生成部１６２、極端値除外部１６３、代表値算出部１６４は、ＣＰＵ等を用いて構成され得る。生体測定値生成部１６２、極端値除外部１６３、代表値算出部１６４は、演算部を構成する。
Ａ／Ｄ変換部１６１は、生体信号を所定の周波数より高い周波数でサンプリングすることで、高速サンプリングデータに変換する。Ａ／Ｄ変換部１６１は、例えば、電子回路が実装された半導体チップにより構成される。所定の周波数は、生体信号（より詳細には、生体信号の周波数）に応じてあらかじめ適当な周波数に設定され、記憶部１２０に記憶され得る。例えば、生体信号が呼気のＣＯ２値である場合、生体信号の最大周波数は２．５Ｈｚ程度であり、所定の周波数は、生体信号の周波数の６倍程度の１５．６Ｈｚに設定される。生体信号がＳｐＯ２センサーにより検出された動脈血中酸素飽和度（ＳｐＯ２値）である場合、生体信号の最大周波数は５Ｈｚ程度であり、所定の周波数は、生体信号の周波数の２５倍の１２５Ｈｚに設定される。
生体測定値生成部１６２は、高速サンプリングデータを、ＣＯ２値等の生体信号測定値に変換する。
図３は、ノイズが重畳していない生体信号の高速サンプリングデータの波形を示す図である。図４は、ノイズが重畳した生体信号の高速サンプリングデータの波形を示す図である。図５は、ノイズが重畳していない生体信号の、所定の周波数のサンプリングデータの波形を比較例として示す図である。図６は、ノイズが重畳した生体信号の、所定の周波数のサンプリングデータの波形を比較例として示す図である。図３～６に示す波形は、より詳細には、生体信号測定値の波形であり、横軸が時間、縦軸がＣＯ２値のグラフとして示されている。
図５の比較例に示すように、生体信号にノイズが重畳していない場合は、当然に、所定の周波数のサンプリングデータにノイズの影響が表れない。しかし、図６の比較例に示すように、生体信号にノイズが重畳した場合は、所定の周波数のサンプリングデータにノイズの影響が顕著に表れ得る。これは、生体信号に重畳したランダムかつ比較的高周波数のノイズが所定の周波数でサンプリングされた際、サンプリングのタイミングにより、ノイズ信号がサンプリングされ、サンプリングデータにおけるノイズの割合が比較的大きくなったためと考えられる。図６の比較例に示すサンプリングデータであっても、生体信号に重畳し得るノイズの周波数が既知であれば、サンプリングの前に、ローパスフィルターを用いてノイズの周波数成分を除去することで、ノイズを除去できる。しかし、生体信号に重畳し得るノイズの周波数があらかじめ特定できない場合は、ノイズを除去することは困難である。
実施形態においては、図３に示すように、生体信号にノイズが重畳していない場合は、当然に、高速サンプリングデータにノイズの影響は表れない。生体信号にノイズが重畳した場合は、図４に示すように、高速サンプリングデータにノイズの影響が表れてはいるが、高速サンプリングデータにおけるノイズの割合が、図６の比較例と比較して減少し、相対的に生体信号の割合が増大している。これは、所定の周波数よりも高い周波数でサンプリングされることで、サンプリングのタイミングによりノイズ信号がサンプリングされることによる影響を抑制できることによる。
極端値除外部１６３は、生体信号測定値に変換された高速サンプリングデータから、所定の上限閾値および所定の下限閾値のいずれかを超えるデータ、または高速サンプリングデータから所定の変化率を超えるデータ（以下、これらのデータを「極端値」と称する）を除外する。変化率は、高速サンプリングデータの時間変化率である。所定の上限閾値、所定の下限閾値、および所定の変化率は、生体信号処理装置１００により生体信号が変換されたサンプリングデータの精度の観点から、実験により適当に設定され得る。極端値除外部１６３は、所定の上限閾値を超える極端値のみ高速サンプリングデータから除外してもよい。この場合、所定の下限閾値は設けられない。極端値除外部１６３は、所定の下限閾値を超える極端値のみ高速サンプリングデータから除外してもよい。この場合、所定の上限閾値は設けられない。なお、極端値除外部１６３は、高速サンプリングデータに設定される、後述する時間のウィンドウごとに、異なる所定の上限閾値および所定の下限閾値が設けられてもよい。また、後述するように、代表値算出部１６４により決定される代表値によっては、極端値除外部１６３の機能は省略され得る。
極端値除外部１６３は、高速サンプリングデータから極端値を除外することに代えて、極端値を他の値に置換してもよい。他の値は、例えば、極端値をとる高速サンプリングデータがサンプリングされる直前にサンプリングされた高速サンプリングデータに、前記所定の変化率と所定の周波数に対応する時間との積を加算した値とし得る。他の値は、所定の上限閾値以下で所定の下限閾値以上のいずれかの値、または所定の上限閾値もしくは所定の下限閾値から所定範囲内の値としてもよい。
代表値算出部１６４は、高速サンプリングデータに、時間のウィンドウを設定し、ウィンドウごとに、ウィンドウ内の高速サンプリングデータに基づいて１つの代表値を算出することで、高速サンプリングデータを、所定の周波数のサンプリングデータに変換する。
図７は、図４に示す、ノイズが重畳した生体信号の高速サンプリングデータに設定された時間のウィンドウ５００を示す説明図である。図７においては、上述した所定の上限閾値が、二点鎖線で示されている。なお、図７においては、説明を簡単にするために、所定の上限閾値を超える高速サンプリングデータも除外せずに示している。
ウィンドウ５００は、所定の時間幅Ｗをもち、所定の時間間隔Ｄで設定され得る。所定の時間間隔Ｄは、上述の所定の周波数に対応した時間間隔に設定される。すなわち、生体信号が呼気のＣＯ２値である場合、上述したように、所定の周波数が１５．６Ｈｚであり、これに応じて、所定の時間間隔Ｄは、６４ｍｓに設定され得る。所定の時間幅Ｗは、所定の時間間隔Ｄと同じ値に設定されることが好ましいが、異なる値であってもよい。また所定の時間間隔Ｄ及び所定の時間幅Ｗは、固定長（例えばすべてのウィンドウ５００で６４ｍｓ）であることが好ましいが、多少のずれ（例えば６３ｍｓが混ざっている）があっても概ね所定の周波数のサンプリングデータを得ることが出来る。所定の時間間隔Ｄと所定の時間幅Ｗが全てのウィンドウ５００で固定長である場合、後述の代表値が等間隔で算出されることとなり正確なサンプリングデータを算出することが出来る。
代表値は、例えば、極端値除外部１１１により極端値が除外された後、または極端値を他の値に置換した後の、ウィンドウ５００内の高速サンプリングデータのいずれか１つに決定され得る。代表値は、極端値除外部１１１により極端値が除外された後、または極端値を他の値に置換した後の、ウィンドウ５００内の高速サンプリングデータの中央値または平均値であってもよい。なお、代表値がウィンドウ５００内の高速サンプリングデータの中央値または平均値である場合、極端値除外部１１１による、極端値の除外や、極端値の他の値への置換はされなくてもよい。または代表値は、極端値除外部１１１により極端値が除外された後、または極端値を他の値に置換した後の、ウィンドウ５００内の高速サンプリングデータの中央値付近の複数データ（中央値と中央値に隣接する両値の合計３値）の平均値であっても良い。すなわち代表値は、極端値除外部１１１により極端値が除外された後、または極端値を他の値に置換した後の、ウィンドウ５００内の高速サンプリングデータから算出され、そのウィンドウ５００内の高速サンプリングデータの値を代表する値であればよい。
また代表値は、極端値除外部１１１により極端値が除外または他の値に置換された後の、ウィンドウ５００内の高速サンプリングデータをデータ値の大きさでソートし、ソート後の全部または一部を基に算出され得る。代表値は、極端値除外部１１１の機能が省略されることで、極端値除外部１１１により極端値が除外または他の値に置換されずに、ウィンドウ５００内の高速サンプリングデータをデータ値の大きさでソートし、ソート後の全部または一部を基に算出されてもよい。代表値は、ソート後の高速サンプリングデータの順番に基づく加重平均により得られる値とし得る。加重平均は、ソート後の全部または一部の高速サンプリングデータの順番が中央に近いほど高速サンプリングデータに対する重み付けを大きくした加重平均により得られる値としてもよい。加重平均は、高速サンプリングデータをＦＩＲフィルターにかけることで得られ得る。
代表値算出部１６４は、ウィンドウ５００内の高速サンプリングデータにデジタルフィルターをかけることで代表値を算出し得る。デジタルフィルターには、例えば、ＦＩＲフィルター、ＩＩＲフィルターが含まれる。なお、ＦＩＲフィルターにより加重平均が算出されるが、ＦＩＲフィルターには、係数が１に設定されることで平均を算出するものも含まれる。
代表値算出部１６４は、算出した代表値に対し、デジタルフィルターをかけてもよい。デジタルフィルターは、ローパスフィルターであり得る。デジタルフィルターとして、例えば、ＦＩＲフィルターまたはＩＩＲフィルターが用いられる。
図８は、代表値に基づく、所定の周波数のサンプリングデータを示す図である。
図８に示すように、生体信号が高速サンプリングデータに変換され、高速サンプリングデータに設定されたウィンドウ５００ごとに代表値が算出されることで、生体信号に重畳したノイズ（図４参照）が、除去されている。
代表値算出部１６４は、代表値を算出するごとに、算出した代表値を表示部１４０へ送信する。代表値算出部１６４は、表示部１４０に、生体信号のサンプリングデータに基づく波形を表示させる。なお、代表値算出部１６４は、変換された生体信号のサンプリングデータに基づく生体信号波形の画像を形成する画像形成部としてさらに機能することで、形成した生体信号の波形を表示部１４０へ送信して表示させてもよい。
図９は、信号生成部１６０の機能を示すブロック図の他の例である。
図９に示すように、高速サンプリングデータは、生体信号測定値に変換されずに、極端値除外部１６３により極端値が除外され、代表値算出部１６４により代表値が算出された後、生体測定値生成部１６２により生体信号値に変換され得る。
生体信号処理装置１００の動作について説明する。
図１０は、生体信号処理装置１００の動作を示すフローチャートである。本フローチャートは、プログラムにしたがい信号生成部１６０および／または制御部１１０により実行され得る。以下、信号生成部１６０により本フローチャートが実行されるものとして説明する。
信号生成部１６０は、検出部１３０から生体信号を取得する（Ｓ１０１）。
信号生成部１６０は、生体信号を、信号生成部１６０により、生体信号に応じて設定された所定のサンプリング周波数より高い周波数でサンプリングして、高速サンプリングデータに変換し、生体測定値に変換して出力する。（Ｓ１０２）。
信号生成部１６０は、高速サンプリングデータから極端値を除外し（Ｓ１０３）、極端値が除外された高速サンプリングデータに、代表値を算出するための所定の時間幅Ｗのウィンドウ５００を所定の間隔Ｄで設定する（Ｓ１０４）。
信号生成部１６０は、ウィンドウ５００ごとに、高速サンプリングデータの中央値または平均値を代表値として算出する（Ｓ１０５）。
信号生成部１６０は、代表値に基づく、生体信号の波形を表示部１４０に表示する（Ｓ１０６）。
本実施形態は以下の効果を奏する。
生体信号ごとに設定された所定の周波数より高い周波数で生体信号をサンプリングして高速サンプリングデータに変換した後、高速サンプリングデータに設定した時間のウィンドウごとに１つの代表値を算出することで、生体信号を所定の周波数のサンプリングデータに変換する。これにより、生体信号に重畳したノイズの性質によらず、生体信号から効果的にノイズを除去できる。
さらに、高速サンプリングデータから、所定の上限閾値および所定の下限閾値のいずれかを超える極端値データを除外し、または極端値データを他の値に置換した後、高速サンプリングデータに設定されたウィンドウごとに、ウィンドウ内の高速サンプリングデータを基に代表値を算出する。これにより、簡単かつ効果的に、生体信号から効果的にノイズを除去できる。
さらに、前記高速サンプリングデータから所定の変化率を超える極端値データを除外し、または前記極端値データを他の値に置換した後、ウィンドウ内の高速サンプリングデータを基に代表値を算出する。これにより、簡単かつ効果的に、生体信号から効果的にノイズを除去できる。
さらに、ウィンドウごとに、高速サンプリングデータをソートする。そして、ソート後の全部または一部の高速サンプリングデータを基に代表値を算出する。これにより、生体信号へのノイズの影響を効果的に低減しつつノイズを除去できる。
さらに、ウィンドウ内の高速サンプリングデータの中央値または平均値を代表値として算出する。これにより、生体信号へのノイズの影響を簡単かつ効果的に低減できる。
さらに、ウィンドウ内の高速サンプリングデータにデジタルフィルターをかけることで代表値を算出する。これにより、生体信号へのノイズの影響をより簡単に低減できる。
さらに、ソート後の高速サンプリングデータの順番に基づく加重平均により代表値を算出する。これにより、生体信号へのノイズの影響をより効果的に低減できる。
さらに、極端値を除外後、ウィンドウごとに、ウィンドウ内のいずれか１つの高速サンプリングデータを代表値として算出する。これにより、生体信号へのノイズの影響をさらに簡単に低減できる。
さらに、算出された代表値に対し、デジタルフィルターをかける。これにより、さらに効果的に生体信号からノイズを除去できる。
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されない。
例えば、上述した実施形態においてプログラムにより実現される機能の一部または全部を回路等のハードウェアにより実現してもよい。
また、生体信号処理装置１００は、複数の装置により構成されてもよい。
また、上述したフローチャートは、一部のステップを省略してもよく、他のステップが追加されてもよい。また各ステップの一部は同時に実行されてもよく、一つのステップが複数のステップに分割されて実行されてもよい。
Ｗ 所定の時間幅、
Ｄ 所庭の時間間隔、
１００ 生体信号処理装置、
５００ ウィンドウ。
Ｄ 所庭の時間間隔、
１００ 生体信号処理装置、
５００ ウィンドウ。
Claims (8)
- 生体信号を、前記生体信号に応じて設定された所定の周波数のサンプリングデータに変換する生体信号処理装置であって、
前記生体信号を、前記所定の周波数より高い周波数でサンプリングして、高速サンプリングデータに変換するＡ／Ｄ変換部と、
前記高速サンプリングデータに時間のウィンドウを設定し、前記ウィンドウごとに、前記ウィンドウ内の前記高速サンプリングデータに基づいて１つの代表値を算出することで、前記高速サンプリングデータを前記所定の周波数のサンプリングデータに変換する演算部と、を有し、
前記演算部は、前記ウィンドウごとに、前記高速サンプリングデータをソートし、ソート後の全部または一部の前記高速サンプリングデータを用い、ソート後の全部または一部の前記高速サンプリングデータの順番が中央に近いほど前記高速サンプリングデータに対する重み付けを大きくした加重平均により前記代表値を算出する生体信号処理装置。 - 前記演算部は、前記高速サンプリングデータから、所定の上限閾値および所定の下限閾値のいずれかを超える極端値データを除外し、または前記極端値データを他の値に置換した後、前記高速サンプリングデータに設定された前記ウィンドウごとに、前記ウィンドウ内の前記高速サンプリングデータを基に前記代表値を算出する、請求項１に記載の生体信号処理装置。
- 前記演算部は、前記高速サンプリングデータから所定の変化率を超える極端値データを除外し、または前記極端値データを他の値に置換した後、前記高速サンプリングデータに設定された前記ウィンドウごとに、前記ウィンドウ内の前記高速サンプリングデータを基に前記代表値を算出する、請求項１に記載の生体信号処理装置。
- 前記演算部は、前記ウィンドウ内の前記高速サンプリングデータをＦＩＲフィルターにかけることで前記代表値を算出する、請求項１～３のいずれか一項に記載の生体信号処理装置。
- 前記演算部は、算出された前記代表値に対し、ローパスフィルターをかける、請求項１～４のいずれか一項に記載の生体信号処理装置。
- 前記ウィンドウは、前記所定の周波数に対応する固定長幅をもつ、請求項１～５のいずれか一項に記載の生体信号処理装置。
- 生体信号を前記生体信号に応じて設定された所定の周波数のサンプリングデータに変換する生体信号処理装置の制御プログラムであって、
前記生体信号を、Ａ／Ｄ変換部により、前記所定の周波数より高い周波数でサンプリングして、高速サンプリングデータに変換する手順（ａ）と、
前記高速サンプリングデータに時間のウィンドウを設定し、前記ウィンドウごとに、前記ウィンドウ内の前記高速サンプリングデータに基づいて１つの代表値を算出することで、前記高速サンプリングデータを前記所定の周波数のサンプリングデータに変換する手順（ｂ）と、を有し、
前記手順（ｂ）においては、前記ウィンドウごとに、前記高速サンプリングデータをソートし、ソート後の全部または一部の前記高速サンプリングデータを用い、ソート後の全部または一部の前記高速サンプリングデータの順番が中央に近いほど前記高速サンプリングデータに対する重み付けを大きくした加重平均により前記代表値を算出する、処理をコンピューターに実行させるための生体信号処理プログラム。 - 生体信号を前記生体信号に応じて設定された所定の周波数のサンプリングデータに変換する生体信号処理装置により実行される方法であって、
前記生体信号を、前記所定の周波数より高い周波数でサンプリングして、高速サンプリングデータに変換する段階（ａ）と、
前記高速サンプリングデータに時間のウィンドウを設定し、前記ウィンドウごとに、前記ウィンドウ内の前記高速サンプリングデータに基づいて１つの代表値を算出することで、前記高速サンプリングデータを前記所定の周波数のサンプリングデータに変換する段階（ｂ）と、を有し、
前記段階（ｂ）においては、前記ウィンドウごとに、前記高速サンプリングデータをソートし、ソート後の全部または一部の前記高速サンプリングデータを用い、ソート後の全部または一部の前記高速サンプリングデータの順番が中央に近いほど前記高速サンプリングデータに対する重み付けを大きくした加重平均により前記代表値を算出する生体信号処理方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020070462A JP7458869B2 (ja) | 2020-04-09 | 2020-04-09 | 生体信号処理装置、生体信号処理プログラム、および生体信号処理方法 |
| US17/995,729 US20230165535A1 (en) | 2020-04-09 | 2021-03-29 | Physiological signal processing apparatus and physiological signal processing method |
| PCT/JP2021/013416 WO2021205936A1 (en) | 2020-04-09 | 2021-03-29 | Physiological signal processing apparatus, physiological signal processing program, and physiological signal processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020070462A JP7458869B2 (ja) | 2020-04-09 | 2020-04-09 | 生体信号処理装置、生体信号処理プログラム、および生体信号処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2021166587A JP2021166587A (ja) | 2021-10-21 |
| JP7458869B2 true JP7458869B2 (ja) | 2024-04-01 |
Family
ID=75478134
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020070462A Active JP7458869B2 (ja) | 2020-04-09 | 2020-04-09 | 生体信号処理装置、生体信号処理プログラム、および生体信号処理方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20230165535A1 (ja) |
| JP (1) | JP7458869B2 (ja) |
| WO (1) | WO2021205936A1 (ja) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003010188A (ja) | 2001-06-28 | 2003-01-14 | Hitachi Medical Corp | 生体光計測装置 |
| WO2009133851A1 (ja) | 2008-04-30 | 2009-11-05 | コニカミノルタセンシング株式会社 | 酸素飽和度測定装置 |
| US20130324818A1 (en) | 2008-10-07 | 2013-12-05 | Covidien Lp | Non-interfering physiological sensor system |
| JP2014513996A (ja) | 2011-02-22 | 2014-06-19 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 患者状態の自動診断のためのカプノグラフィシステム |
| US20140378809A1 (en) | 2013-06-20 | 2014-12-25 | Mary Ann WEITNAUER | Systems and methods for extracting physiological characteristics using frequency harmonics |
| JP2018527068A (ja) | 2015-08-10 | 2018-09-20 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 呼気終末二酸化炭素の単純化された表示 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9247901B2 (en) * | 2003-08-22 | 2016-02-02 | Dexcom, Inc. | Systems and methods for replacing signal artifacts in a glucose sensor data stream |
| US20140275878A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Covidien Lp | Methods and systems for equalizing physiological signals |
| JP6430504B2 (ja) * | 2013-08-09 | 2018-11-28 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 対象の呼吸信号を決定するプロセッシング装置及びプロセッシング方法 |
| US9208770B2 (en) | 2014-01-15 | 2015-12-08 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Noise event suppression for monitoring system |
| JP2020070462A (ja) | 2018-10-30 | 2020-05-07 | Ｊｘ金属株式会社 | 高純度金属Ｒｕ粉末 |
-
2020
- 2020-04-09 JP JP2020070462A patent/JP7458869B2/ja active Active
-
2021
- 2021-03-29 WO PCT/JP2021/013416 patent/WO2021205936A1/en active Application Filing
- 2021-03-29 US US17/995,729 patent/US20230165535A1/en active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003010188A (ja) | 2001-06-28 | 2003-01-14 | Hitachi Medical Corp | 生体光計測装置 |
| WO2009133851A1 (ja) | 2008-04-30 | 2009-11-05 | コニカミノルタセンシング株式会社 | 酸素飽和度測定装置 |
| US20130324818A1 (en) | 2008-10-07 | 2013-12-05 | Covidien Lp | Non-interfering physiological sensor system |
| JP2014513996A (ja) | 2011-02-22 | 2014-06-19 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 患者状態の自動診断のためのカプノグラフィシステム |
| US20140378809A1 (en) | 2013-06-20 | 2014-12-25 | Mary Ann WEITNAUER | Systems and methods for extracting physiological characteristics using frequency harmonics |
| JP2018527068A (ja) | 2015-08-10 | 2018-09-20 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 呼気終末二酸化炭素の単純化された表示 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2021166587A (ja) | 2021-10-21 |
| US20230165535A1 (en) | 2023-06-01 |
| WO2021205936A1 (en) | 2021-10-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6631281B1 (en) | Recognition of a useful signal in a measurement signal | |
| JP3521654B2 (ja) | 脈拍計 | |
| JP6256488B2 (ja) | 信号処理装置、信号処理方法及び信号処理プログラム | |
| KR101947676B1 (ko) | 생체 신호를 측정하는 장치 및 방법 | |
| Bashar et al. | Developing a novel noise artifact detection algorithm for smartphone PPG signals: Preliminary results | |
| CN105832289A (zh) | 用于使用希尔伯特变换估计生物生理速率的设备和方法 | |
| CN104602594A (zh) | 脉搏检测方法、脉搏检测装置以及脉搏检测程序 | |
| EP3692902A1 (en) | Method for assessing electrocardiogram signal quality | |
| JPH07284482A (ja) | 心拍変動波形解析方法及び装置 | |
| CN104434312B (zh) | 监护设备及其生理参数处理方法与系统 | |
| WO2008035611A1 (fr) | Dispositif de traitement de données, procédé de traitement de données et programme de traitement de données | |
| Gavas et al. | Multivariate variational mode decomposition based approach for blink removal from EEG signal | |
| JP5320837B2 (ja) | 脈拍計測装置、脈拍計測プログラムおよび脈拍計測方法 | |
| JP7458869B2 (ja) | 生体信号処理装置、生体信号処理プログラム、および生体信号処理方法 | |
| JP4122003B2 (ja) | 心拍や呼吸等の生体信号の抽出法及び装置 | |
| CN117271977A (zh) | 一种hrv数据预处理方法、装置及电子设备 | |
| Liu et al. | Power and area efficient wavelet-based on-chip ECG processor for WBAN | |
| TW201332512A (zh) | 量測心率方法及裝置 | |
| CN103211586A (zh) | 基于光学检测的无创压信号采集的方法和装置 | |
| KR101992763B1 (ko) | 비정상 심전도 신호 정보 출력 디바이스 및 방법 | |
| JP2000296118A (ja) | 生体信号解析方法および装置 | |
| JPH10216096A (ja) | 生体信号解析装置 | |
| Nair et al. | P and T wave detectionon multichannel ECG using FRI | |
| CN113229826A (zh) | 一种qrs波检测方法、装置及电子设备 | |
| JP6603584B2 (ja) | 周期波検出装置、周期波検出方法およびプログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230224 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231226 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240222 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240305 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240319 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7458869 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |