JPWO2017033430A1 - 信号検出装置及び信号検出方法 - Google Patents

信号検出装置及び信号検出方法 Download PDF

Info

Publication number
JPWO2017033430A1
JPWO2017033430A1 JP2017509788A JP2017509788A JPWO2017033430A1 JP WO2017033430 A1 JPWO2017033430 A1 JP WO2017033430A1 JP 2017509788 A JP2017509788 A JP 2017509788A JP 2017509788 A JP2017509788 A JP 2017509788A JP WO2017033430 A1 JPWO2017033430 A1 JP WO2017033430A1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
waveform
signal
variable
signal detection
unit
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.)
Granted
Application number
JP2017509788A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6793299B2 (ja
Inventor
中西　雅浩
雅浩 中西
良文 廣瀬
良文 廣瀬
荒木　昭一
昭一 荒木
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Publication of JPWO2017033430A1 publication Critical patent/JPWO2017033430A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6793299B2 publication Critical patent/JP6793299B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

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
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02438—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate with portable devices, e.g. worn by the patient
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/0245—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/2415—Measuring direct current [DC] or slowly varying biopotentials
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/332—Portable devices specially adapted therefor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/6804—Garments; Clothes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/683—Means for maintaining contact with the body
    • A61B5/6832—Means for maintaining contact with the body using adhesives
    • A61B5/6833—Adhesive patches

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

測定部（１０）と、演算部（２０）と、周期検出部（３０）とを備え、心拍などのパルス性の強い信号のみを共鳴することにより、心拍周期などの情報を精度良く検出する。測定部（１０）は、信号を測定する。演算部（２０）は、測定部で測定した信号のパルス性成分を増幅し、かつ、測定部で測定した信号のパルス性成分以外の成分を減衰する非線形振動演算を行う。周期検出部（３０）は、演算部の出力から周期信号を検出する。

Description

本開示は、非線形振動子を用いて微弱な周期信号を検出する信号検出装置及び信号検出方法に関するものである。
従来の信号検出装置は、心拍などをセンシングする測定部と、ノイズを抑圧するためのフィルタリングを行う演算部と、周期検出部とで構成されている。測定部は、例えばシャツ内に電極が埋込まれた服型センサである。測定部は、体の横曲げなどの運動をしながら心拍をセンシングすることもある。このような場合、測定部は、体表との接合インピーダンスが変動しやすく、心拍の検出精度が低下する。
特開２０１４−９４０４３号公報
本開示は、体の横曲げなどの運動で、信号検出装置と体表との間のインピーダンスが変動した場合でも、心拍波形などパルス性の信号を高い精度で検出する信号検出装置及び信号検出方法を提供することを目的とする。
本開示の信号検出装置は、測定部と、演算部と、周期検出部とを備える。測定部は、信号を測定する。演算部は、測定部で測定した信号のパルス性成分を増幅し、かつ、測定部で測定した信号のパルス性成分以外の成分を減衰する非線形演算処理を行う。周期検出部は、演算部の出力から周期信号を検出する。
本開示の信号検出装置及び信号検出方法によれば、体の横曲げなどの運動で、信号検出装置と体表との間のインピーダンスが変動した場合でも、心拍波形などパルス性の信号を高い精度で検出することができる。
図１は、実施の形態１における信号検出装置の構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態１におけるヘルスケアシステムのブロック図である。 図３は、実施の形態１の演算部にステップ信号を入力した場合のグラフである。 図４は、実施の形態１の演算部に歩行時の心拍信号を入力した場合のグラフである。 図５は、実施の形態１の演算部の共鳴条件を示すグラフである。 図６は、実施の形態１の演算部にｔｙｐｅ２の周期波形を入力した場合のグラフである。 図７は、実施の形態１の演算部にｔｙｐｅ３の周期波形を入力した場合のグラフである。 図８は、実施の形態１の演算部にパルスと余弦波の合成波形を入力した場合のグラフである。 図９は、実施の形態１の演算部にランニング時の心拍信号を入力した場合のグラフである。 図１０は、実施の形態１における信号検出装置の周期信号検出動作における各種信号を示すグラフである。 図１１は、実施の形態１における信号検出装置による処理のフローチャートである。 図１２は、実施の形態１における非線形演算部による処理のフローチャートである。 図１３は、実施の形態１における周期検出部による処理のフローチャートである。 図１４は、比較例の信号検出装置の構成を示すブロック図である。 図１５は、比較例の信号検出装置の周期信号検出動作における各種信号を示すグラフである。 図１６は、実施の形態２における信号検出装置の構成を示すブロック図である。 図１７は、実施の形態２の演算部にランニング時の心拍信号を入力した場合のグラフである。
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために、提供されるのであって、これらにより請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係る信号検出装置１の構成を示すブロック図である。信号検出装置１は、測定部１０と、演算部２０と、周期検出部３０から構成される。
測定部１０は心電波形を検出（センシング）するデバイスである。測定部１０は、例えば、心臓部付近の体表に粘着するパッチを用いるデバイスや、Ｔシャツなどの衣服に埋込まれたデバイス、あるいは胸や腕に巻付けるバンドに埋込まれたデバイス等である。そして、測定部１０は体表から心電波形を検出する。
演算部２０は、線形処理部２１と、非線形演算部２２を有する。線形処理部２１は、測定部１０が検出した心電波形のノイズを抑圧するため、フィルタリングを行う。線形処理部２１は、フィルタリングにより、測定部１０が検出した心電波形の低周波成分を抑制する。非線形演算部２２は、線形処理部２１でフィルタリングを行った心電波形を、数式２の非線形の連立微分方程式で記述された非線形振動子の動作で演算する。これにより、非線形演算部２２は、測定部１０で測定した信号のパルス性成分を増幅し、かつ、信号のパルス性成分以外の成分を減衰する非線形演算処理を行う。なお、非線形振動子の動作は、心筋細胞や神経細胞などの振舞いを示す数理モデルのＦＮ（ＦｉｔｚＨｕｇｈ−Ｎａｇｕｍｏ）方程式を用いている。ＦＮ方程式を数式１に示す。
但し、ｉｎは非線形演算部２２への入力、ｖは非線形演算部２２の出力であり、細胞の膜電位に相当する変数である。ｗはｄｖ／ｄｔを求めるための変数である。ａ、ｂ、ｃは定数であり、それぞれ典型値を使用し、ａ＝０．７、ｂ＝０．８、ｃ＝１０．０とする。
さらに、数式１に示すＦＮ方程式の挙動を演算するために、非線形演算部２２は、数式１に対してオイラー法を適用した数式２の差分方程式を導出している。
但し、ｉｎは非線形演算部への入力、ｖｎは非線形演算部の出力、ｗｎはｖｎｄｏｔを求めるための変数である。ｖｎｄｏｔは、ｖｎの1次導関数である。ｗｎｄｏｔは、ｗｎの1次導関数である。ΔＴ（ｄｅｌｔａ Ｔ）は時間差分項を表す。
また、演算条件として、サンプリング周波数Ｆｓ＝２００（Ｈｚ）、時間差差分項ΔＴ=０．０５、ｖ０＝０、ｗ０＝０とした。
周期検出部３０は、図１１〜図１３に示すフローチャートに従って、演算部２０の出力信号Ｆから周期信号Ｒ＿ｄｅｖを検出する。なお、演算部２０と周期検出部３０は、ＣＰＵやＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いて、プログラムによって実現するものであっても良い。また、演算部２０と周期検出部３０は、電子回路やＬＳＩなどのハードウェアで実現するものであってもよい。図１１〜図１３のフローチャートについては後述する。
図２は、信号検出装置１を用いたヘルスケアシステム５のブロック図である。信号検出装置１が検出した周期信号である心拍周期は、スマートフォン等の携帯機器４０を介してサーバー５０に転送される。サーバー５０は心拍周期の時間的変動などに基づいてストレスや覚醒度を推定し、携帯機器４０を介してユーザに警告を通知する。
次に、数式２の差分方程式を用いた非線形演算部２２が、「ステップ信号を入力した場合」や「周期信号を入力した場合」に出力する出力変数ｖについて説明する。
［ステップ信号を入力した場合の出力］
図３に示すように、非線形演算部２２の入力変数ｉｎとしてステップ信号を入力したとき、非線形演算部２２出力する信号である出力変数ｖについて説明する。入力変数ｉｎが０の時（時間０ｓ〜１ｓ）、出力変数ｖは−１〜−２の間の一定値を保持する。入力変数ｉｎが１の時（時間１ｓ〜）、出力変数ｖは自励振動状態となる。なお、入力変数ｉｎが約０．３３〜１．４２の範囲の時には自励振動となる。その範囲を外れると自励振動をしない。また、自励振動の周波数は、入力レベルが大きいほど高くなる。
［周期信号を印加した場合の出力］
一方、図４に示すように、非線形演算部２２の入力変数ｉｎが周期信号であるときの非線形演算部２２の出力変数ｖについて説明する。図４の入力変数ｉｎに示す周期信号は時速５ｋｍで歩行し始めた際に測定した心電波形である。心電波形の測定に際しては、シャツ内に電極が埋込まれた服型センサを使用した。出力変数ｖにおいて、鋭いパルス成分の正の部分をＲ波、負の部分をＳ波と呼ぶ。一般的に、隣合うＲ波の時間間隔を心拍周期と呼び、この周期に同調して出力変数ｖが交番する様子が認められる。このように、非線形振動子が外部からの摂動波形に同期して振舞う現象のことを強制同期と言う。
次に、非線形演算部２２の挙動について調べる。その結果、非線形演算部２２が「パルス鋭敏性」と「同期現象」を有していることを見いだした。「パルス鋭敏性」と「同期現象」について、以降に説明する。
［パルス鋭敏性］
図５は、非線形演算部２２の共鳴条件を示すグラフである。横軸を時間、縦軸を入力変数ｉｎの振幅とする。グラフの中央部の右肩上がりの太線が共鳴領域と減衰領域の境界線である。そして、境界線の上側が共鳴領域で、境界線の下側が減衰領域である。
図５に示したｔｙｐｅ１〜３の三角形のいずれかを一つのパルスとして、６００ｍｓの時間間隔で繋ぎ合わせた周期波形（三角パルス列）を代表波形とする。非線形演算部２２の入力変数ｉｎにそれら各々の周期波形を与えたときの、非線形演算部２２の出力変数ｖを調べた。ｔｙｐｅ１やｔｙｐｅ２の周期波形は、図５における共鳴領域に波形の頂点を持ち、非線形演算部２２によって共鳴作用を受ける。一方、ｔｙｐｅ３の周期波形は、減衰領域に波形の頂点を持ち、減衰作用を受けることがわかった。
ｔｙｐｅ２の周期波形に対応する非線形演算部２２の挙動を図６に示す。ｔｙｐｅ３の周期波形に対応する非線形演算部２２の挙動を図７に示す。図６に示すように、ｔｙｐｅ２の周期波形は、波形の頂点が共鳴領域にあるので、共鳴作用を受けた出力変数ｖが得られる。一方、ｔｙｐｅ３の周期波形は、ｔｙｐｅ２の周期波形より入力変数ｉｎの振幅が大きいにも関わらず、図７に示すように、波形の頂点が減衰領域にあるので、減衰作用を受けた出力変数ｖが得られる。
図８は、共鳴領域に頂点を持つパルスと、共鳴領域に頂点をもたない余弦波を合成した周期波形の共鳴状態を示す。破線矢印で示すように、パルスより余弦波のピークレベルの方が大きいが、パルスのみ共鳴作用を受けていることがわかる。
図５の共鳴領域が逆三角形の形状をしているため、立上りが急峻な波形はピークレベルが小さくても共鳴しやすい。一方、立上りが急峻ではない波形はピークレベルが大きくても減衰する傾向がある。すなわち、非線形演算部２２はパルス鋭敏性を有する特性を有しているため、心拍のようなパルス性の強い信号の周期検出に有効である。
［安定した増幅作用］
非線形演算部２２の特長として、前述したパルス鋭敏性に加え、安定した増幅作用をあげることができる。図９の入力変数ｉｎは、時速１４ｋｍで走ったときの心電図を示す。運動によってセンサと体表との間のインピーダンスが変動する。これにより、いわゆる基線変動と呼ばれるノイズが心拍波形に重畳されていることがわかる。しかしながら、図９の出力変数ｖに示すように、出力変数ｖは入力変数ｉｎの心拍波形のＲ波に対して共鳴した状態にある。これにより、出力変数ｖの振幅エンベロープを、ほぼ一定のレベルを保持することができる。さらに、パルス性の強いＲ波を増幅させる一方で、Ｒ波以外の成分を、減衰させることができる。図９を用いて、一例を説明する。図９の入力変数ｉｎにおいて、Ｒ波ではないノイズ成分を示す波形のうち２つを実線矢印で示している。図９の出力変数ｖに示すように、上記２つのノイズに対する出力変数ｖの応答は、出力変数ｖの負の領域において減衰作用を受ける。これにより、振幅の大きなノイズが出力変数ｖに与える影響を抑えられる。
このように、非線形演算部２２は、安定した交番波形を出力するので、出力変数ｖに対して、ゼロクロス検出に基づいた周期検出を行うことができる。本開示の信号検出方法によれば、後述する「実施の形態と比較例との性能比較」で説明するとおり、入力変数ｉｎのレベル変動が大きい場合であっても、比較的安定した周期検出を行うことができる。
［同期現象］
非線形振動子が、外部の摂動波形の周波数に同期して振舞う現象のことを、一般的に「周波数の引込み現象」と言う。前述した非線形演算部２２の強制同期がこの現象にあたる。ＦＮ方程式を心拍数検出に応用する場合、心拍数のレンジにおいて、同期現象が起きることを確認する必要がある。そこで、表１に示す心拍数レンジ（２０ｂｐｍ〜２５０ｂｐｍ）に亘って同期現象を調べた。
具体的には、図５のｔｙｐｅ１の周期波形を用いた周期波形を生成し、正しく共鳴するか否かを調べた。なお、サンプリング周波数Ｆｓ＝２００（Ｈｚ）として、時間差分項ΔＴの値が０．０４，０．０５，０．０７５，０．１０の場合について調べた。その結果を表１に示す。三角パルス列を入力したとき、出力波形が、全ての三角パルスに対して共鳴した場合に○、１つでも共鳴しなかった場合に×を付記した。なお、×の右側の数字（ｎ／ｍ）は、入力パルスｍ個に対してｎ個が共鳴する状態を表す。時間差分項ΔＴが０．０７５，０．１０において、全てのパターンで○となっているが、出力変数ｖの波形のピーク部分でＦｓ／２の細かいリミットサイクルが生じるので好ましくない。そこで、例えば、心拍数が１７０未満と推定される場合は時間差分項ΔＴを０．０５程度とし、心拍数が１７０以上と推定される場合は時間差分項ΔＴを０．０５より大きな値に切替える。このように、推定される心拍数に応じて時間差分項ΔＴを切替えることにより、心拍数によって周期の変わるＲ波に対して共鳴しやすい状態を保つことができる。
［心電波形計測〜周期検出に至るまでの処理について］
図１０は、信号検出装置の周期信号検出動作における各種信号の波形を示す。具体的には、心電波形Ｅと、入力波形Ｉと、出力波形Ｆと、心拍周期Ｒ＿ｄｅｖとの関係を示している。心電波形Ｅは、測定部１０が計測した波形である。線形処理部２１は、心電波形Ｅを入力とし、入力波形Ｉを非線形演算部２２へ出力する。入力波形Ｉは、心電波形Ｅを線形処理部２１によりフィルタリングを行ったパルス列の時間波形である。非線形演算部２２は、入力波形Ｉを入力とし、出力波形Ｆを周期検出部３０に出力する。出力波形Ｆは、非線形演算部２２が演算処理した共鳴信号の時間波形である。周期検出部３０は、出力波形Ｆを入力とし、心拍周期（周期信号）Ｒ＿ｄｅｖを出力する。心拍周期Ｒ＿ｄｅｖは、出力波形Ｆに基づき、心拍を検出したものである。
心電波形Ｅは、服型センサを着用して、体の横曲げ運動と、前曲げ運動をした時に測定部１０が体表から計測した心電波形である。図１０に示すように、これらの運動をした期間に、大きく基線変動ノイズＮが発生している。
入力波形Ｉは、心電波形Ｅを入力として線形処理部２１のフィルタリングによって生成したパルス列の時間波形Ｉである。この線形処理は、ＤＣ成分を含む低周波成分をカットするための低域遮断フィルタリングと、高域ノイズをカットするための高域遮断フィルタリングとを含む。また、線形処理は、周期検出部３０が検出しやすいように、正の領域にパルスがくるように絶対値をとる処理などを含む。入力波形Ｉは、心電波形Ｅを線形処理部２１の線形処理によりフィルタリングを行ったものである。入力波形Ｉは、心電波形ＥでノイズＮが混入しているとき振幅が乱れている。
出力波形Ｆは、入力波形Ｉを入力として非線形演算部２２がＦＮ方程式の共鳴処理によって生成したものである。
心拍周期Ｒ＿ｄｅｖは、共鳴信号Ｆと振幅０の座標軸が交わる（ゼロクロス）点の時間間隔、すなわち周期信号を示したグラフである。心電波形Ｅに基線変動ノイズＮが発生した期間においても、周期検出部３０は心拍周期をほぼ検出できている。なお、図１０の心拍周期Ｒ＿ｄｅｖにおいて、心電波形Ｅの心拍周期を中抜き円で示している。また、周期検出部３０が検出した心拍周期を黒丸印で示している。この時間間隔の具体的な計数方法を次に説明する。
心電波形計測〜周期検出に至るまでの処理について、図１０の波形と図１１の信号検出処理のフローとで説明する。まず、信号検出装置１は初期設定を行う（Ｓ１０）。初期設定は、非線形演算部２２の定数ａ、ｂ、ｃの値及び時間差分項ΔＴを所定値に、変数ｖ０、ｗ０を０にセットする処理である。初期設定においては、さらに、周期検出部３０のＩｎｉｔ＿ｆｌａｇをＴＲＵＥにセットする。さらに、非線形演算部２２と周期検出部３０で用いる変数ｎを０にセットする。
その後、測定部１０は、サンプリング周波数２００Ｈｚで測定し、心電波形Ｅのデジタルデータを取得する（Ｓ２０）。サンプリング周波数の逆数がサンプリング周期で、測定部１０はこのステップＳ２０を１サンプリング周期毎に実行する。線形処理部２１は、測定部１０が測定した心電波形Ｅの線形処理（ＤＣ除去などのフィルタリング）を行い、入力波形Ｉを抽出する。（Ｓ３０）。そして、非線形演算部２２は、線形処理部２１が抽出した入力波形Ｉに対して、数式２を用いて非線形演算処理を行い、共鳴信号の時間波形である出力波形Ｆを算出する（Ｓ４０）。最後に、周期検出部３０は、非線形演算部２２が算出した出力波形Ｆから心拍の周期を検出し、心拍周期Ｒ＿ｄｅｖを出力する（Ｓ５０）。そして、ステップ２０に戻る。非線形演算処理と周期検出処理について以下に詳細を説明する。
［非線形演算処理について］
非線形演算部２２で行われる非線形演算処理（Ｓ４０）の詳細について、図１２のフローチャートで説明する。まず、現在の出力変数ｖｎに対応する導関数ｖｎｄｏｔを数式２ａで算出する（Ｓ４１）。同様に、現在の変数ｗｎに対応する導関数ｗｎｄｏｔを数式２ｂで算出する（Ｓ４２）。次に、現在の出力変数ｖｎと導関数ｖｎｄｏｔと時間差分項ΔＴに基づき、数式２ｃで新たな出力変数ｖｎ＋１を算出する（Ｓ４３）。同様に、現在の変数ｗｎと導関数ｗｎｄｏｔと時間差分項ΔＴに基づき、数式２ｄで新たな変数ｗｎ＋１を算出する（Ｓ４４）。ステップＳ４３で算出された出力変数ｖｎ＋１を共鳴信号の時間波形である出力波形Ｆにセットし周期検出部３０に転送する。なお、変数ｎ、ｖｎ、ｖｎ、は初期設定（Ｓ１０）で０にセットされている。また、ｖｎ＋１とｗｎ＋１は、周期検出処理（Ｓ５０）で変数ｎがインクリメントされるので、次のサンプリングに対する非線形演算処理においては、ｖｎとｗｎに代入される。
［周期検出処理について］
周期検出部３０で行われる周期検出処理（Ｓ５０）の詳細について、図１３のフローチャートで説明する。周期検出部３０は、隣合うゼロクロス点間の時間間隔、すなわち心拍の周期を検出する。その後、周期検出部３０が非線形演算部２２からの入力である出力波形Ｆがゼロクロスしたかどうかを判定する。具体的には、出力波形Ｆの直前の値であるＦ＿ｏｌｄが負で、新たに入力された出力波形Ｆの値が正となる時にゼロクロスしたと判定する（Ｓ５１）。
ステップＳ５１においてゼロクロスしていないと判定した場合、ステップＳ５６にジャンプし、新たに入力された出力波形Ｆの値をＦ＿ｏｌｄに保持し（Ｓ５６）、周期検出処理（Ｓ５０）を終了する。そして、ステップＳ２０に戻る。なお、このフローを実行する間隔は、サンプリング周波数Ｆｓの逆数（サンプリング周期）に対応する。
ステップＳ５１においてゼロクロスしたと判定した場合、出力波形Ｆの新しい値と直前の値Ｆ＿ｏｌｄの差である変化量ΔＦを算出する（Ｓ５２）。そして、Ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇがＴＲＵＥであるかどうかを判定する（Ｓ５３）。
ステップＳ５３においてＴＲＵＥと判定した場合、Ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇをＦＡＬＳＥにセットすると共に、変数ｒｒｉを０にセットする（Ｓ５４）。その後、変数ｒｒｉをインクリメントする（Ｓ５５）。次に、出力変数Ｆの新しい値を直前の値Ｆ＿ｏｌｄに保持し（Ｓ５６）、周期検出処理（Ｓ５０）を終了する。そして、ステップＳ２０に戻る。
ステップＳ５３においてＴＲＵＥでないと判定した場合、隣合うゼロクロス点間の時間間隔を求める。ここで、変数ｒｒｉは、サンプリング回数を数えるためのカウンタである。変数ＲＲＩは、直前のゼロクロス点から新たに検出されたゼロクロス点までの間のサンプリング回数に対応している。変数ＲＲＩにサンプリング周期を乗じたものが、隣合うゼロクロス点間の時間間隔に相当する。周期検出部３０は、このように隣合うゼロクロス点間の時間間隔を算出し、算出した時間間隔を心拍の周期として出力し、ステップＳ５５に進む。なお、変数ＲＲＩは自然数に限られず、後述の線形補間処理により、小数の値をとり得る。変数ＲＲＩの小数部は、ａｂｓ（Ｆ＿ｏｌｄ）／ΔＦとして算出される。変数ＲＲＩの整数部は、変数ｒｒｉである。変数ＲＲＩは、小数部と整数部の和である、ａｂｓ（Ｆ＿ｏｌｄ）／ΔＦ＋ｒｒｉとして求めることができる（Ｓ５７）。この処理はいわゆる線形補間処理であり、こうすることによって、隣合うゼロクロス点間の時間間隔をサンプリング周期より高い精度で特定することができる。
［実施の形態と比較例との性能比較］
図１４に示すように、線形処理部２１のみ（非線形演算部２２を有さない）からなる演算部２０ｚで構成された信号検出装置１ｚを比較例とし、図１０と同じ心電波形Ｅを計測したときの検出結果を検討した。図１５は、測定部１０が計測した心電波形Ｅと、心電波形Ｅを線形処理部２１によりフィルタリングを行ったパルス列の時間波形Ｉと、周期検出部３０が検出した心拍周期（周期信号）Ｒ＿ｃｏｎを示すグラフである。
図１５の心電波形Ｅとパルス列の時間波形Ｉは、図１０の心電波形Ｅと入力波形Ｉと同じである。
そして、周期検出部３０がパルス列の時間波形Ｉの振幅エンベロープ、すなわちパルス列のピークレベルの包絡を生成し、そのレベルの例えば７０％を閾値として設定する。そして、心拍周期Ｒ＿ｃｏｎは、この閾値とパルス列Ｉがクロスした点の隣合う点間の時間間隔を計数することによって検出されている。図１５に黒丸印で示す心拍周期Ｒ＿ｃｏｎを検出した。図１５に示すように、心電波形Ｅに重畳されたノイズＮの影響で正しく心拍を検出できず、検出不能期間が発生している。検出不能期間においては、心電波形Ｅの心拍周期（中抜き円）に対して、周期検出部３０は心拍周期（黒丸印）が検出できていない。
図１０の心拍周期Ｒ＿ｄｅｖと比較例の図１５の心拍周期Ｒ＿ｃｏｎとを比較検討する。比較例の信号検出装置１ｚは、閾値クロス検出を採用しているため、入力波形Ｉのレベル変動が大きい時に心拍周期Ｒ＿ｃｏｎに「検出不能期間」が発生する。信号検出装置１ｚは、入力波形Ｉのレベルが低下した際、心拍周期を検出するための閾値を再設定する。具体的には、閾値クロス検出の閾値は、波形のピークレベルの７０％に都度更新される。しかしながら、入力波形Ｉのレベルが急激に低下した場合、波形の信号レベルが、更新された閾値よりも下回ることがある。このような場合、適正な閾値を再設定するために、数拍分の期間（例えば５秒程度）のウェイト期間が必要であった。閾値クロス検出においては、このウェイト期間中は正常な検出ができないため、信号検出装置１ｚは入力波形Ｉのレベル変動が大きい時に検出不能期間が生じる。それに対して、実施の形態１の信号検出装置１は、ゼロクロス検出を採用しているため、検出不能期間が発生することなく、概ね正しい心拍周期Ｒ＿ｄｅｖを検出できる。
［効果］
本実施の形態の信号検出装置は、測定部１０と、演算部２０と、周期検出部３０とを備える。測定部１０は、信号を測定する。演算部２０は、測定部１０で測定した信号のパルス性成分を増幅し、かつ、信号のパルス性成分以外の成分を減衰する非線形演算処理を行う。周期検出部３０は、演算部２０の出力から周期信号を検出する。これにより、体の横曲げなどの運動で、信号検出装置と体表との間のインピーダンスが変動した場合でも、心拍波形などパルス性の信号を高い精度で検出することができる。
なお、図３を用いて説明したとおり、入力変数ｉｎにＤＣ成分が入ると、出力変数ｖが自励振動状態となる可能性がある。信号検出装置１においては、線形処理部２１がＤＣを含む定収は成分を抑制する。これにより、入力変数ｉｎにＤＣ成分が入ることを抑制し、非線形演算部２２が自励振動状態に陥ることを防ぐ。但し、安静時や軽い運動時は、心電波形自体にはＤＣ成分はのりにくい。その場合は、線形処理部２１のＤＣ除去をなくして、非線形演算部２２による非線形演算を行うことで、心拍波形などパルス性の信号を高い精度で検出することができる。
また、本開示の非線形演算部２２は、ＦｉｔｚＨｕｇｈ−Ｎａｇｕｍｏ方程式を用い、入力信号に共鳴した発振現象を利用している。これにより、周期性の高いパルス性の信号に対して、高い検出率を実現できる。
なお、本実施の形態において、信号検出装置は心拍を測定するとしたが、心拍以外のパルス性の信号を測定するとしてもよい。その場合も、ノイズを除去し、測定したいパルス性の信号を精度よく検出することができる。
なお。本実施の形態において、演算部２０は、線形処理部２１と非線形演算部２２を有するとしたが、演算部は、線形処理部と非線形演算部を区分せずに、線形処理と非線形演算処理を行うとしてもよい。また、非線形演算処理のみを行うとしてもよい。
なお、本実施の形態において、数式１から数式２の導出をオイラー法で行ったが、他の数値解法（例えばルンゲクッタ法など）で行ってもよい。
本実施の形態の信号検出装置及び信号検出方法の非線形演算処理は、入力変数ｉｎと、出力変数ｖｎと、中間変数ｗｎとに基づき演算される。入力変数ｉｎは、非線形演算処理の入力波形Ｉに相当する。出力変数ｖｎは、非線形演算処理の出力波形Ｆに相当する。式（２ａ）に示すように、出力変数ｖｎの時間当たりの変化量は、中間変数ｗｎと、出力変数ｖｎと、入力変数ｉｎとに基づき演算される。式（２ｂ）に示すように、中間変数ｗｎの時間当たりの変化量は、中間変数ｗｎと、出力変数ｖｎとに基づき演算される。また、式（２ｃ）に示すように、ある時点（第１時点とする）に対応する出力変数ｖｎ＋１は、出力変数ｖｎの時間当たりの変化量と時間差分項ΔＴとの積と、第１時点より時間差分項ΔＴだけ過去の時点（第２時点とする）における出力変数ｖｎの値とに基づき演算される。このように、非線形演算処理により、出力波形Ｆは、入力波形Ｉのパルス成分に共鳴するようにふるまうようにできる。
また、ＦＮ方程式を用いた非線形演算処理によれば、入力変数ｉｎが一定の値（第１の値）であっても、出力波形Ｆは自励振動状態となり、周期的な波形である自励振動波形が出力される。なお、上記第１の値としてとりうる値の範囲は、ＦＮ方程式の各定数に依存する。図３のように、入力変数ｉｎが自励振動状態となる値の範囲にない値（第２の値、図３では０）においては、自励振動状態とならない。これにより、ＦＮ方程式は、パルス成分に対して安定した増幅効果が得られるとともに、パルス成分以外のノイズを抑圧することができる。
さらに、ＦＮ方程式を用いた非線形演算処理によれば、入力波形Ｉにパルス成分を含む周期波形を入力することにより、出力波形Ｆを共鳴状態とすることができる。これにより、出力波形Ｆは、入力波形のパルス成分に同期した共鳴信号波形として出力される。特に、入力波形Ｉが周期的なパルス性成分を主とする波形である場合、出力波形Ｆは、入力波形Ｉと同じ周期のパルス波形となる。これにより、入力波形Ｉがパルス性成分を含む波形から、パルスの周期を検出する場合に有効である。
さらに、周期検出部３０は、出力波形Ｆと所定の検出閾値、すなわち、０とクロスする時点を検出する、ゼロクロス検出を行う。これにより、周期検出部３０は、出力波形Ｆの振幅に左右されず、安定して周期を検出することができる。さらに、ＦＮ方程式によれば、出力波形Ｆの振幅を安定させることができる。これにより、周期検出部３０は、より安定して周期を検出することができる。
（実施の形態２）
図１６は、実施の形態２に係る信号検出装置１ａの構成を示すブロック図である。信号検出装置１ａにおいて、測定部１０と周期検出部３０が実施の形態１と同じで、演算部２０ａが実施の形態１と異なる。演算部２０ａは、線形処理部２１と２個の非線形演算部２２ａ、２２ｂを縦続接続した構成である。
以下に、非線形演算部を縦続接続する作用・効果について説明する。
［２つの非線形演算部の縦続接続について］
図１７は、２個の非線形演算部２２ａ、２２ｂを縦続接続、つまり、非線形演算部２２ａの出力変数ｖを非線形演算部２２ｂの入力変数ｉｎに入力した時の挙動を示したグラフである。非線形演算部２２ａの出力変数を第１出力波形Ｆ１、非線形演算部２２ｂの出力変数を第２出力波形Ｆ２とする。破線矢印で示したとおり、非線形演算部２２ａの不完全な共鳴を非線形演算部２２ｂで増幅することができる。つまり、演算部２０ａは、非線形演算処理を２回行うことで、測定したいパルス性の信号を高い精度で検出することができる。なお、縦続接続数を３個以上の複数個とすることでより高い精度で検出することができる。なお、例えば、従属接続数が２個の場合であれば、第２出力波形Ｆ２が実施の形態１における出力波形Ｆに相当する。すなわち、周期検出部３０は、第２出力波形Ｆ２に基づき、周期信号を生成する。
本開示にかかる信号検出装置及び信号検出方法は、心拍波形などの生体信号検出システムにおいて、体の横曲げなどの運動で、信号検出装置と体表との間のインピーダンスが変動した場合でも、心拍波形などパルス性の信号を高い精度で検出することが可能になるので、個人あるいはフィットネスクラブ向けの運動評価管理システムなどに有用である。
１，１ａ，１ｚ 信号検出装置
５ ヘルスケアシステム
１０ 測定部
２０，２０ａ，２０ｚ 演算部
３０ 周期検出部
２１ 線形処理部
２２，２２ａ，２２ｂ 非線形演算部
４０ 携帯機器
５０ サーバー
本開示は、非線形振動子を用いて微弱な周期信号を検出する信号検出装置及び信号検出方法に関するものである。
従来の信号検出装置は、心拍などをセンシングする測定部と、ノイズを抑圧するためのフィルタリングを行う演算部と、周期検出部とで構成されている。測定部は、例えばシャツ内に電極が埋込まれた服型センサである。測定部は、体の横曲げなどの運動をしながら心拍をセンシングすることもある。このような場合、測定部は、体表との接合インピーダンスが変動しやすく、心拍の検出精度が低下する。
特開２０１４−９４０４３号公報
本開示は、体の横曲げなどの運動で、信号検出装置と体表との間のインピーダンスが変動した場合でも、心拍波形などパルス性の信号を高い精度で検出する信号検出装置及び信号検出方法を提供することを目的とする。
本開示の信号検出装置は、測定部と、演算部と、周期検出部とを備える。測定部は、信号を測定する。演算部は、測定部で測定した信号のパルス性成分を増幅し、かつ、測定部で測定した信号のパルス性成分以外の成分を減衰する非線形演算処理を行う。周期検出部は、演算部の出力から周期信号を検出する。
本開示の信号検出装置及び信号検出方法によれば、体の横曲げなどの運動で、信号検出装置と体表との間のインピーダンスが変動した場合でも、心拍波形などパルス性の信号を高い精度で検出することができる。
図１は、実施の形態１における信号検出装置の構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態１におけるヘルスケアシステムのブロック図である。 図３は、実施の形態１の演算部にステップ信号を入力した場合のグラフである。 図４は、実施の形態１の演算部に歩行時の心拍信号を入力した場合のグラフである。 図５は、実施の形態１の演算部の共鳴条件を示すグラフである。 図６は、実施の形態１の演算部にｔｙｐｅ２の周期波形を入力した場合のグラフである。 図７は、実施の形態１の演算部にｔｙｐｅ３の周期波形を入力した場合のグラフである。 図８は、実施の形態１の演算部にパルスと余弦波の合成波形を入力した場合のグラフである。 図９は、実施の形態１の演算部にランニング時の心拍信号を入力した場合のグラフである。 図１０は、実施の形態１における信号検出装置の周期信号検出動作における各種信号を示すグラフである。 図１１は、実施の形態１における信号検出装置による処理のフローチャートである。 図１２は、実施の形態１における非線形演算部による処理のフローチャートである。 図１３は、実施の形態１における周期検出部による処理のフローチャートである。 図１４は、比較例の信号検出装置の構成を示すブロック図である。 図１５は、比較例の信号検出装置の周期信号検出動作における各種信号を示すグラフである。 図１６は、実施の形態２における信号検出装置の構成を示すブロック図である。 図１７は、実施の形態２の演算部にランニング時の心拍信号を入力した場合のグラフである。
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために、提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係る信号検出装置１の構成を示すブロック図である。信号検出装置１は、測定部１０と、演算部２０と、周期検出部３０から構成される。
測定部１０は心電波形を検出（センシング）するデバイスである。測定部１０は、例えば、心臓部付近の体表に粘着するパッチを用いるデバイスや、Ｔシャツなどの衣服に埋込まれたデバイス、あるいは胸や腕に巻付けるバンドに埋込まれたデバイス等である。そして、測定部１０は体表から心電波形を検出する。
演算部２０は、線形処理部２１と、非線形演算部２２を有する。線形処理部２１は、測定部１０が検出した心電波形のノイズを抑圧するため、フィルタリングを行う。線形処理部２１は、フィルタリングにより、測定部１０が検出した心電波形の低周波成分を抑制する。非線形演算部２２は、線形処理部２１でフィルタリングを行った心電波形を、数式２の非線形の連立微分方程式で記述された非線形振動子の動作で演算する。これにより、非線形演算部２２は、測定部１０で測定した信号のパルス性成分を増幅し、かつ、信号のパルス性成分以外の成分を減衰する非線形演算処理を行う。なお、非線形振動子の動作は、心筋細胞や神経細胞などの振舞いを示す数理モデルのＦＮ（ＦｉｔｚＨｕｇｈ−Ｎａｇｕｍｏ）方程式を用いている。ＦＮ方程式を数式１に示す。
但し、ＩＮは非線形演算部２２への入力、ｖは非線形演算部２２の出力であり、細胞の膜電位に相当する変数である。ｗはｄｖ／ｄｔを求めるための変数である。ａ、ｂ、ｃは定数であり、それぞれ典型値を使用し、ａ＝０．７、ｂ＝０．８、ｃ＝１０．０とする。
さらに、数式１に示すＦＮ方程式の挙動を演算するために、非線形演算部２２は、数式１に対してオイラー法を適用した数式２の差分方程式を導出している。
但し、ＩＮは非線形演算部への入力、ｖｎは非線形演算部の出力、ｗｎはｖｎｄｏｔを求めるための変数である。ｖｎｄｏｔは、ｖｎの1次導関数である。ｗｎｄｏｔは、ｗｎの1次導関数である。ΔＴ（ｄｅｌｔａ Ｔ）は時間差分項を表す。
また、演算条件として、サンプリング周波数Ｆｓ＝２００（Ｈｚ）、時間差差分項ΔＴ=０．０５、ｖ０＝０、ｗ０＝０とした。
周期検出部３０は、図１１〜図１３に示すフローチャートに従って、演算部２０の出力信号Ｆから周期信号Ｒ＿ｄｅｖを検出する。なお、演算部２０と周期検出部３０は、ＣＰＵやＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いて、プログラムによって実現するものであっても良い。また、演算部２０と周期検出部３０は、電子回路やＬＳＩなどのハードウェアで実現するものであってもよい。図１１〜図１３のフローチャートについては後述する。
図２は、信号検出装置１を用いたヘルスケアシステム５のブロック図である。信号検出装置１が検出した周期信号である心拍周期は、スマートフォン等の携帯機器４０を介してサーバー５０に転送される。サーバー５０は心拍周期の時間的変動などに基づいてストレスや覚醒度を推定し、携帯機器４０を介してユーザに警告を通知する。
次に、数式２の差分方程式を用いた非線形演算部２２が、「ステップ信号を入力した場合」や「周期信号を入力した場合」に出力する出力変数ｖについて説明する。
［ステップ信号を入力した場合の出力］
図３に示すように、非線形演算部２２の入力変数ＩＮとしてステップ信号を入力したとき、非線形演算部２２出力する信号である出力変数ｖについて説明する。入力変数ＩＮが０の時（時間０ｓ〜１ｓ）、出力変数ｖは−１〜−２の間の一定値を保持する。入力変数ＩＮが１の時（時間１ｓ〜）、出力変数ｖは自励振動状態となる。なお、入力変数ＩＮが約０．３３〜１．４２の範囲の時には自励振動となる。その範囲を外れると自励振動をしない。また、自励振動の周波数は、入力レベルが大きいほど高くなる。
［周期信号を印加した場合の出力］
一方、図４に示すように、非線形演算部２２の入力変数ＩＮが周期信号であるときの非線形演算部２２の出力変数ｖについて説明する。図４の入力変数ＩＮに示す周期信号は時速５ｋｍで歩行し始めた際に測定した心電波形である。心電波形の測定に際しては、シャツ内に電極が埋込まれた服型センサを使用した。出力変数ｖにおいて、鋭いパルス成分の正の部分をＲ波、負の部分をＳ波と呼ぶ。一般的に、隣合うＲ波の時間間隔を心拍周期と呼び、この周期に同調して出力変数ｖが交番する様子が認められる。このように、非線形振動子が外部からの摂動波形に同期して振舞う現象のことを強制同期と言う。
次に、非線形演算部２２の挙動について調べる。その結果、非線形演算部２２が「パルス鋭敏性」と「同期現象」を有していることを見いだした。「パルス鋭敏性」と「同期現象」について、以降に説明する。
［パルス鋭敏性］
図５は、非線形演算部２２の共鳴条件を示すグラフである。横軸を時間、縦軸を入力変数ＩＮの振幅とする。グラフの中央部の右肩上がりの太線が共鳴領域と減衰領域の境界線である。そして、境界線の上側が共鳴領域で、境界線の下側が減衰領域である。
図５に示したｔｙｐｅ１〜３の三角形のいずれかを一つのパルスとして、６００ｍｓの時間間隔で繋ぎ合わせた周期波形（三角パルス列）を代表波形とする。非線形演算部２２の入力変数ＩＮにそれら各々の周期波形を与えたときの、非線形演算部２２の出力変数ｖを調べた。ｔｙｐｅ１やｔｙｐｅ２の周期波形は、図５における共鳴領域に波形の頂点を持ち、非線形演算部２２によって共鳴作用を受ける。一方、ｔｙｐｅ３の周期波形は、減衰領域に波形の頂点を持ち、減衰作用を受けることがわかった。
ｔｙｐｅ２の周期波形に対応する非線形演算部２２の挙動を図６に示す。ｔｙｐｅ３の周期波形に対応する非線形演算部２２の挙動を図７に示す。図６に示すように、ｔｙｐｅ２の周期波形は、波形の頂点が共鳴領域にあるので、共鳴作用を受けた出力変数ｖが得られる。一方、ｔｙｐｅ３の周期波形は、ｔｙｐｅ２の周期波形より入力変数ＩＮの振幅が大きいにも関わらず、図７に示すように、波形の頂点が減衰領域にあるので、減衰作用を受けた出力変数ｖが得られる。
図８は、共鳴領域に頂点を持つパルスと、共鳴領域に頂点をもたない余弦波を合成した周期波形の共鳴状態を示す。破線矢印で示すように、パルスより余弦波のピークレベルの方が大きいが、パルスのみ共鳴作用を受けていることがわかる。
図５の共鳴領域が逆三角形の形状をしているため、立上りが急峻な波形はピークレベルが小さくても共鳴しやすい。一方、立上りが急峻ではない波形はピークレベルが大きくても減衰する傾向がある。すなわち、非線形演算部２２はパルス鋭敏性を有する特性を有しているため、心拍のようなパルス性の強い信号の周期検出に有効である。
［安定した増幅作用］
非線形演算部２２の特長として、前述したパルス鋭敏性に加え、安定した増幅作用をあげることができる。図９の入力変数ＩＮは、時速１４ｋｍで走ったときの心電図を示す。運動によってセンサと体表との間のインピーダンスが変動する。これにより、いわゆる基線変動と呼ばれるノイズが心拍波形に重畳されていることがわかる。しかしながら、図９の出力変数ｖに示すように、出力変数ｖは入力変数ＩＮの心拍波形のＲ波に対して共鳴した状態にある。これにより、出力変数ｖの振幅エンベロープを、ほぼ一定のレベルを保持することができる。さらに、パルス性の強いＲ波を増幅させる一方で、Ｒ波以外の成分を、減衰させることができる。図９を用いて、一例を説明する。図９の入力変数ＩＮにおいて、Ｒ波ではないノイズ成分を示す波形のうち２つを実線矢印で示している。図９の出力変数ｖに示すように、上記２つのノイズに対する出力変数ｖの応答は、出力変数ｖの負の領域において減衰作用を受ける。これにより、振幅の大きなノイズが出力変数ｖに与える影響を抑えられる。
このように、非線形演算部２２は、安定した交番波形を出力するので、出力変数ｖに対して、ゼロクロス検出に基づいた周期検出を行うことができる。本開示の信号検出方法によれば、後述する「実施の形態と比較例との性能比較」で説明するとおり、入力変数ＩＮのレベル変動が大きい場合であっても、比較的安定した周期検出を行うことができる。
［同期現象］
非線形振動子が、外部の摂動波形の周波数に同期して振舞う現象のことを、一般的に「周波数の引込み現象」と言う。前述した非線形演算部２２の強制同期がこの現象にあたる。ＦＮ方程式を心拍数検出に応用する場合、心拍数のレンジにおいて、同期現象が起きることを確認する必要がある。そこで、表１に示す心拍数レンジ（２０ｂｐｍ〜２５０ｂｐｍ）に亘って同期現象を調べた。
具体的には、図５のｔｙｐｅ１の周期波形を用いた周期波形を生成し、正しく共鳴するか否かを調べた。なお、サンプリング周波数Ｆｓ＝２００（Ｈｚ）として、時間差分項ΔＴの値が０．０４，０．０５，０．０７５，０．１０の場合について調べた。その結果を表１に示す。三角パルス列を入力したとき、出力波形が、全ての三角パルスに対して共鳴した場合に○、１つでも共鳴しなかった場合に×を付記した。なお、×の右側の数字（ｎ／ｍ）は、入力パルスｍ個に対してｎ個が共鳴する状態を表す。時間差分項ΔＴが０．０７５，０．１０において、全てのパターンで○となっているが、出力変数ｖの波形のピーク部分でＦｓ／２の細かいリミットサイクルが生じるので好ましくない。そこで、例えば、心拍数が１７０未満と推定される場合は時間差分項ΔＴを０．０５程度とし、心拍数が１７０以上と推定される場合は時間差分項ΔＴを０．０５より大きな値に切替える。このように、推定される心拍数に応じて時間差分項ΔＴを切替えることにより、心拍数によって周期の変わるＲ波に対して共鳴しやすい状態を保つことができる。
［心電波形計測〜周期検出に至るまでの処理について］
図１０は、信号検出装置の周期信号検出動作における各種信号の波形を示す。具体的には、心電波形Ｅと、入力波形Ｉと、出力波形Ｆと、心拍周期Ｒ＿ｄｅｖとの関係を示している。心電波形Ｅは、測定部１０が計測した波形である。線形処理部２１は、心電波形Ｅを入力とし、入力波形Ｉを非線形演算部２２へ出力する。入力波形Ｉは、心電波形Ｅを線形処理部２１によりフィルタリングを行ったパルス列の時間波形である。非線形演算部２２は、入力波形Ｉを入力とし、出力波形Ｆを周期検出部３０に出力する。出力波形Ｆは、非線形演算部２２が演算処理した共鳴信号の時間波形である。周期検出部３０は、出力波形Ｆを入力とし、心拍周期（周期信号）Ｒ＿ｄｅｖを出力する。心拍周期Ｒ＿ｄｅｖは、出力波形Ｆに基づき、心拍を検出したものである。
心電波形Ｅは、服型センサを着用して、体の横曲げ運動と、前曲げ運動をした時に測定部１０が体表から計測した心電波形である。図１０に示すように、これらの運動をした期間に、大きく基線変動ノイズＮが発生している。
入力波形Ｉは、心電波形Ｅを入力として線形処理部２１のフィルタリングによって生成したパルス列の時間波形Ｉである。この線形処理は、ＤＣ成分を含む低周波成分をカットするための低域遮断フィルタリングと、高域ノイズをカットするための高域遮断フィルタリングとを含む。また、線形処理は、周期検出部３０が検出しやすいように、正の領域にパルスがくるように絶対値をとる処理などを含む。入力波形Ｉは、心電波形Ｅを線形処理部２１の線形処理によりフィルタリングを行ったものである。入力波形Ｉは、心電波形ＥでノイズＮが混入しているとき振幅が乱れている。
出力波形Ｆは、入力波形Ｉを入力として非線形演算部２２がＦＮ方程式の共鳴処理によって生成したものである。
心拍周期Ｒ＿ｄｅｖは、共鳴信号Ｆと振幅０の座標軸が交わる（ゼロクロス）点の時間間隔、すなわち周期信号を示したグラフである。心電波形Ｅに基線変動ノイズＮが発生した期間においても、周期検出部３０は心拍周期をほぼ検出できている。なお、図１０の心拍周期Ｒ＿ｄｅｖにおいて、心電波形Ｅの心拍周期を中抜き円で示している。また、周期検出部３０が検出した心拍周期を黒丸印で示している。この時間間隔の具体的な計数方法を次に説明する。
心電波形計測〜周期検出に至るまでの処理について、図１０の波形と図１１の信号検出処理のフローとで説明する。まず、信号検出装置１は初期設定を行う（Ｓ１０）。初期設定は、非線形演算部２２の定数ａ、ｂ、ｃの値及び時間差分項ΔＴを所定値に、変数ｖ０、ｗ０を０にセットする処理である。初期設定においては、さらに、周期検出部３０のＩｎｉｔ＿ｆｌａｇをＴＲＵＥにセットする。さらに、非線形演算部２２と周期検出部３０で用いる変数ｎを０にセットする。
その後、測定部１０は、サンプリング周波数２００Ｈｚで測定し、心電波形Ｅのデジタルデータを取得する（Ｓ２０）。サンプリング周波数の逆数がサンプリング周期で、測定部１０はこのステップＳ２０を１サンプリング周期毎に実行する。線形処理部２１は、測定部１０が測定した心電波形Ｅの線形処理（ＤＣ除去などのフィルタリング）を行い、入力波形Ｉを抽出する。（Ｓ３０）。そして、非線形演算部２２は、線形処理部２１が抽出した入力波形Ｉに対して、数式２を用いて非線形演算処理を行い、共鳴信号の時間波形である出力波形Ｆを算出する（Ｓ４０）。最後に、周期検出部３０は、非線形演算部２２が算出した出力波形Ｆから心拍の周期を検出し、心拍周期Ｒ＿ｄｅｖを出力する（Ｓ５０）。そして、ステップＳ２０に戻る。非線形演算処理と周期検出処理について以下に詳細を説明する。
［非線形演算処理について］
非線形演算部２２で行われる非線形演算処理（Ｓ４０）の詳細について、図１２のフローチャートで説明する。まず、現在の出力変数ｖｎに対応する導関数ｖｎｄｏｔを数式２ａで算出する（Ｓ４１）。同様に、現在の変数ｗｎに対応する導関数ｗｎｄｏｔを数式２ｂで算出する（Ｓ４２）。次に、現在の出力変数ｖｎと導関数ｖｎｄｏｔと時間差分項ΔＴに基づき、数式２ｃで新たな出力変数ｖｎ＋１を算出する（Ｓ４３）。同様に、現在の変数ｗｎと導関数ｗｎｄｏｔと時間差分項ΔＴに基づき、数式２ｄで新たな変数ｗｎ＋１を算出する（Ｓ４４）。ステップＳ４３で算出された出力変数ｖｎ＋１を共鳴信号の時間波形である出力波形Ｆにセットし周期検出部３０に転送する。なお、変数ｎ、ｖｎ、ｗｎ、は初期設定（Ｓ１０）で０にセットされている。また、ｖｎ＋１とｗｎ＋１は、周期検出処理（Ｓ５０）で変数ｎがインクリメントされるので、次のサンプリングに対する非線形演算処理においては、ｖｎとｗｎに代入される。
［周期検出処理について］
周期検出部３０で行われる周期検出処理（Ｓ５０）の詳細について、図１３のフローチャートで説明する。周期検出部３０は、隣合うゼロクロス点間の時間間隔、すなわち心拍の周期を検出する。その後、周期検出部３０が非線形演算部２２からの入力である出力波形Ｆがゼロクロスしたかどうかを判定する。具体的には、出力波形Ｆの直前の値であるＦ＿ｏｌｄが負で、新たに入力された出力波形Ｆの値が正となる時にゼロクロスしたと判定する（Ｓ５１）。
ステップＳ５１においてゼロクロスしていないと判定した場合、ステップＳ５６にジャンプし、新たに入力された出力波形Ｆの値をＦ＿ｏｌｄに保持し（Ｓ５６）、周期検出処理（Ｓ５０）を終了する。そして、ステップＳ２０に戻る。なお、このフローを実行する間隔は、サンプリング周波数Ｆｓの逆数（サンプリング周期）に対応する。
ステップＳ５１においてゼロクロスしたと判定した場合、出力波形Ｆの新しい値と直前の値Ｆ＿ｏｌｄの差である変化量ΔＦを算出する（Ｓ５２）。そして、Ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇがＴＲＵＥであるかどうかを判定する（Ｓ５３）。
ステップＳ５３においてＴＲＵＥと判定した場合、Ｉｎｉｔ＿ｆｌａｇをＦＡＬＳＥにセットすると共に、変数ｒｒｉを０にセットする（Ｓ５４）。その後、変数ｒｒｉをインクリメントする（Ｓ５５）。次に、出力変数Ｆの新しい値を直前の値Ｆ＿ｏｌｄに保持し（Ｓ５６）、周期検出処理（Ｓ５０）を終了する。そして、ステップＳ２０に戻る。
ステップＳ５３においてＴＲＵＥでないと判定した場合、隣合うゼロクロス点間の時間間隔を求める。ここで、変数ｒｒｉは、サンプリング回数を数えるためのカウンタである。変数ＲＲＩは、直前のゼロクロス点から新たに検出されたゼロクロス点までの間のサンプリング回数に対応している。変数ＲＲＩにサンプリング周期を乗じたものが、隣合うゼロクロス点間の時間間隔に相当する。周期検出部３０は、このように隣合うゼロクロス点間の時間間隔を算出し、算出した時間間隔を心拍の周期として出力し、ステップＳ５５に進む。なお、変数ＲＲＩは自然数に限られず、後述の線形補間処理により、小数の値をとり得る。変数ＲＲＩの小数部は、ａｂｓ（Ｆ＿ｏｌｄ）／ΔＦとして算出される。変数ＲＲＩの整数部は、変数ｒｒｉである。変数ＲＲＩは、小数部と整数部の和である、ａｂｓ（Ｆ＿ｏｌｄ）／ΔＦ＋ｒｒｉとして求めることができる（Ｓ５７）。この処理はいわゆる線形補間処理であり、こうすることによって、隣合うゼロクロス点間の時間間隔をサンプリング周期より高い精度で特定することができる。
［実施の形態と比較例との性能比較］
図１４に示すように、線形処理部２１のみ（非線形演算部２２を有さない）からなる演算部２０ｚで構成された信号検出装置１ｚを比較例とし、図１０と同じ心電波形Ｅを計測したときの検出結果を検討した。図１５は、測定部１０が計測した心電波形Ｅと、心電波形Ｅを線形処理部２１によりフィルタリングを行ったパルス列の時間波形Ｉと、周期検出部３０が検出した心拍周期（周期信号）Ｒ＿ｃｏｎを示すグラフである。
図１５の心電波形Ｅとパルス列の時間波形Ｉは、図１０の心電波形Ｅと入力波形Ｉと同じである。
そして、周期検出部３０がパルス列の時間波形Ｉの振幅エンベロープ、すなわちパルス列のピークレベルの包絡を生成し、そのレベルの例えば７０％を閾値として設定する。そして、心拍周期Ｒ＿ｃｏｎは、この閾値とパルス列Ｉがクロスした点の隣合う点間の時間間隔を計数することによって検出されている。図１５に黒丸印で示す心拍周期Ｒ＿ｃｏｎを検出した。図１５に示すように、心電波形Ｅに重畳されたノイズＮの影響で正しく心拍を検出できず、検出不能期間が発生している。検出不能期間においては、心電波形Ｅの心拍周期（中抜き円）に対して、周期検出部３０は心拍周期（黒丸印）が検出できていない。
図１０の心拍周期Ｒ＿ｄｅｖと比較例の図１５の心拍周期Ｒ＿ｃｏｎとを比較検討する。比較例の信号検出装置１ｚは、閾値クロス検出を採用しているため、入力波形Ｉのレベル変動が大きい時に心拍周期Ｒ＿ｃｏｎに「検出不能期間」が発生する。信号検出装置１ｚは、入力波形Ｉのレベルが低下した際、心拍周期を検出するための閾値を再設定する。具体的には、閾値クロス検出の閾値は、波形のピークレベルの７０％に都度更新される。しかしながら、入力波形Ｉのレベルが急激に低下した場合、波形の信号レベルが、更新された閾値よりも下回ることがある。このような場合、適正な閾値を再設定するために、数拍分の期間（例えば５秒程度）のウェイト期間が必要であった。閾値クロス検出においては、このウェイト期間中は正常な検出ができないため、信号検出装置１ｚは入力波形Ｉのレベル変動が大きい時に検出不能期間が生じる。それに対して、実施の形態１の信号検出装置１は、ゼロクロス検出を採用しているため、検出不能期間が発生することなく、概ね正しい心拍周期Ｒ＿ｄｅｖを検出できる。
［効果］
本実施の形態の信号検出装置は、測定部１０と、演算部２０と、周期検出部３０とを備える。測定部１０は、信号を測定する。演算部２０は、測定部１０で測定した信号のパルス性成分を増幅し、かつ、信号のパルス性成分以外の成分を減衰する非線形演算処理を行う。周期検出部３０は、演算部２０の出力から周期信号を検出する。これにより、体の横曲げなどの運動で、信号検出装置と体表との間のインピーダンスが変動した場合でも、心拍波形などパルス性の信号を高い精度で検出することができる。
なお、図３を用いて説明したとおり、入力変数ＩＮにＤＣ成分が入ると、出力変数ｖが自励振動状態となる可能性がある。信号検出装置１においては、線形処理部２１がＤＣを含む低周波成分を抑制する。これにより、入力変数ＩＮにＤＣ成分が入ることを抑制し、非線形演算部２２が自励振動状態に陥ることを防ぐ。但し、安静時や軽い運動時は、心電波形自体にはＤＣ成分はのりにくい。その場合は、線形処理部２１のＤＣ除去をなくして、非線形演算部２２による非線形演算を行うことで、心拍波形などパルス性の信号を高い精度で検出することができる。
また、本開示の非線形演算部２２は、ＦｉｔｚＨｕｇｈ−Ｎａｇｕｍｏ方程式を用い、入力信号に共鳴した発振現象を利用している。これにより、周期性の高いパルス性の信号に対して、高い検出率を実現できる。
なお、本実施の形態において、信号検出装置は心拍を測定するとしたが、心拍以外のパルス性の信号を測定するとしてもよい。その場合も、ノイズを除去し、測定したいパルス性の信号を精度よく検出することができる。
なお。本実施の形態において、演算部２０は、線形処理部２１と非線形演算部２２を有するとしたが、演算部は、線形処理部と非線形演算部を区分せずに、線形処理と非線形演算処理を行うとしてもよい。また、非線形演算処理のみを行うとしてもよい。
なお、本実施の形態において、数式１から数式２の導出をオイラー法で行ったが、他の数値解法（例えばルンゲクッタ法など）で行ってもよい。
本実施の形態の信号検出装置及び信号検出方法の非線形演算処理は、入力変数ＩＮと、出力変数ｖｎと、中間変数ｗｎとに基づき演算される。入力変数ＩＮは、非線形演算処理の入力波形Ｉに相当する。出力変数ｖｎは、非線形演算処理の出力波形Ｆに相当する。式（２ａ）に示すように、出力変数ｖｎの時間当たりの変化量は、中間変数ｗｎと、出力変数ｖｎと、入力変数ＩＮとに基づき演算される。式（２ｂ）に示すように、中間変数ｗｎの時間当たりの変化量は、中間変数ｗｎと、出力変数ｖｎとに基づき演算される。また、式（２ｃ）に示すように、ある時点（第１時点とする）に対応する出力変数ｖｎ＋１は、出力変数ｖｎの時間当たりの変化量と時間差分項ΔＴとの積と、第１時点より時間差分項ΔＴだけ過去の時点（第２時点とする）における出力変数ｖｎの値とに基づき演算される。このように、非線形演算処理により、出力波形Ｆは、入力波形Ｉのパルス成分に共鳴するようにふるまうようにできる。
また、ＦＮ方程式を用いた非線形演算処理によれば、入力変数ＩＮが一定の値（第１の値）であっても、出力波形Ｆは自励振動状態となり、周期的な波形である自励振動波形が出力される。なお、上記第１の値としてとりうる値の範囲は、ＦＮ方程式の各定数に依存する。図３のように、入力変数ＩＮが自励振動状態となる値の範囲にない値（第２の値、図３では０）においては、自励振動状態とならない。これにより、ＦＮ方程式は、パルス成分に対して安定した増幅効果が得られるとともに、パルス成分以外のノイズを抑圧することができる。
さらに、ＦＮ方程式を用いた非線形演算処理によれば、入力波形Ｉにパルス成分を含む周期波形を入力することにより、出力波形Ｆを共鳴状態とすることができる。これにより、出力波形Ｆは、入力波形のパルス成分に同期した共鳴信号波形として出力される。特に、入力波形Ｉが周期的なパルス性成分を主とする波形である場合、出力波形Ｆは、入力波形Ｉと同じ周期のパルス波形となる。これにより、入力波形Ｉがパルス性成分を含む波形から、パルスの周期を検出する場合に有効である。
さらに、周期検出部３０は、出力波形Ｆと所定の検出閾値、すなわち、０とクロスする時点を検出する、ゼロクロス検出を行う。これにより、周期検出部３０は、出力波形Ｆの振幅に左右されず、安定して周期を検出することができる。さらに、ＦＮ方程式によれば、出力波形Ｆの振幅を安定させることができる。これにより、周期検出部３０は、より安定して周期を検出することができる。
（実施の形態２）
図１６は、実施の形態２に係る信号検出装置１ａの構成を示すブロック図である。信号検出装置１ａにおいて、測定部１０と周期検出部３０が実施の形態１と同じで、演算部２０ａが実施の形態１と異なる。演算部２０ａは、線形処理部２１と２個の非線形演算部２２ａ、２２ｂを縦続接続した構成である。
以下に、非線形演算部を縦続接続する作用・効果について説明する。
［２つの非線形演算部の縦続接続について］
図１７は、２個の非線形演算部２２ａ、２２ｂを縦続接続、つまり、非線形演算部２２ａの出力変数ｖを非線形演算部２２ｂの入力変数ＩＮに入力した時の挙動を示したグラフである。非線形演算部２２ａの出力変数を第１出力波形Ｆ１、非線形演算部２２ｂの出力変数を第２出力波形Ｆ２とする。破線矢印で示したとおり、非線形演算部２２ａの不完全な共鳴を非線形演算部２２ｂで増幅することができる。つまり、演算部２０ａは、非線形演算処理を２回行うことで、測定したいパルス性の信号を高い精度で検出することができる。なお、縦続接続数を３個以上の複数個とすることでより高い精度で検出することができる。なお、例えば、従属接続数が２個の場合であれば、第２出力波形Ｆ２が実施の形態１における出力波形Ｆに相当する。すなわち、周期検出部３０は、第２出力波形Ｆ２に基づき、周期信号を生成する。
本開示にかかる信号検出装置及び信号検出方法は、心拍波形などの生体信号検出システムにおいて、体の横曲げなどの運動で、信号検出装置と体表との間のインピーダンスが変動した場合でも、心拍波形などパルス性の信号を高い精度で検出することが可能になるので、個人あるいはフィットネスクラブ向けの運動評価管理システムなどに有用である。
１，１ａ，１ｚ 信号検出装置
５ ヘルスケアシステム
１０ 測定部
２０，２０ａ，２０ｚ 演算部
３０ 周期検出部
２１ 線形処理部
２２，２２ａ，２２ｂ 非線形演算部
４０ 携帯機器
５０ サーバー

Claims (18)

  1. 信号を測定する測定部と、
    前記測定部で測定した信号のパルス性成分を増幅し、かつ、前記測定部で測定した信号のパルス性成分以外の成分を減衰する非線形演算処理を行う演算部と、
    前記演算部の出力から周期信号を検出する周期検出部とを備える信号検出装置。
  2. 前記演算部は、前記測定部で測定した信号をＤＣ除去してから、前記非線形演算処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の信号検出装置。
  3. 前記非線形演算処理は、
    前記非線形演算処理の入力に相当する入力変数と、前記非線形演算処理の出力に相当する出力変数と、に基づき演算され、
    前記入力変数が第１の値で一定であるとき、前記出力変数は、周期的な波形である自励振動波形となり、
    前記入力変数が第２の値で一定であるとき、前記出力変数は、一定の値となり、
    前記入力変数が周期的なパルス性成分を主とする波形であるとき、前記出力変数は、前記周期的なパルス性成分を主とする波形と同じ周期のパルス波形である共鳴信号波形となる、
    請求項１に記載の信号検出装置。
  4. 前記周期検出部は、前記共鳴信号波形が所定の検出閾値とクロスする時点を検出することにより、前記周期信号を検出する、
    請求項３に記載の信号検出装置。
  5. 前記演算部は、前記周期信号の周波数に基づき、前記非線形演算処理の時間差分項を設定する、請求項１に記載の信号検出装置。
  6. 前記演算部は、前記非線形演算処理を複数回行うことを特徴とする請求項１に記載の信号検出装置。
  7. 前記非線形演算処理は、ＦｉｔｚＨｕｇｈ−Ｎａｇｕｍｏ方程式を用いて行われる請求項１に記載の信号検出装置。
  8. 前記非線形演算処理は、下記数式により行われる請求項１に記載の信号検出装置。
    但し、
    ｉｎ：非線形演算処理の入力変数
    ｖｎ：非線形演算処理の出力変数
    ｗｎ：非線形演算処理のための中間変数
    ΔＴ：時間差分項
    ａ、ｂ、ｃ：所定の定数項。
  9. 前記周期信号は、心拍の周期である請求項１に記載の信号検出装置。
  10. 信号検出装置による信号検出方法であって、
    前記信号検出方法は、
    信号を測定し、
    前記信号のパルス性成分を増幅し、かつ、前記信号のパルス性成分以外の成分を減衰する非線形演算処理を行い、
    前記非線形演算処理の出力から周期信号を検出する、信号検出方法。
  11. 前記非線形演算処理を行う前に、前記信号をＤＣ除去する、
    請求項１０に記載の信号検出方法。
  12. 前記非線形演算処理は、
    前記非線形演算処理の入力に相当する入力変数と、前記非線形演算処理の出力に相当する出力変数と、に基づき演算され、
    前記入力変数が第１の値で一定であるとき、前記出力変数は、周期的な波形である自励振動波形となり、
    前記入力変数が第２の値で一定であるとき、前記出力変数は、一定の値となり、
    前記入力変数が周期的なパルス性成分を主とする波形であるとき、前記出力変数は、前記周期的なパルス性成分を主とする波形と同じ周期のパルス波形である共鳴信号波形となる、
    請求項１０に記載の信号検出方法。
  13. 前記共鳴信号波形が所定の検出閾値とクロスする時点を検出することで前記周期信号を検出する、
    請求項１２に記載の信号検出方法。
  14. 前記周期信号の周波数に基づき、前記非線形演算処理の時間差分項を設定する、請求項１０に記載の信号検出方法。
  15. 前記非線形演算処理を複数回行うことを特徴とする請求項１０に記載の信号検出方法。
  16. 前記非線形演算処理は、ＦｉｔｚＨｕｇｈ−Ｎａｇｕｍｏ方程式を用いて行われる、請求項１０に記載の信号検出方法。
  17. 前記非線形演算処理は、下記数式により行われる、請求項１０に記載の信号検出方法。
    但し、
    ｉｎ：非線形演算処理の入力変数
    ｖｎ：非線形演算処理の出力変数
    ｗｎ：非線形演算処理のための中間変数
    ΔＴ：時間差分項
    ａ、ｂ、ｃ：所定の定数項。
  18. 前記周期信号は、心拍の周期である、請求項１０に記載の信号検出方法。
JP2017509788A 2015-08-26 2016-08-10 信号検出装置及び信号検出方法 Active JP6793299B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015166939 2015-08-26
JP2015166939 2015-08-26
PCT/JP2016/003695 WO2017033430A1 (ja) 2015-08-26 2016-08-10 信号検出装置及び信号検出方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2017033430A1 true JPWO2017033430A1 (ja) 2018-06-14
JP6793299B2 JP6793299B2 (ja) 2020-12-02

Family

ID=58099770

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017509788A Active JP6793299B2 (ja) 2015-08-26 2016-08-10 信号検出装置及び信号検出方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10426408B2 (ja)
JP (1) JP6793299B2 (ja)
WO (1) WO2017033430A1 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210052874A (ko) * 2019-11-01 2021-05-11 삼성전자주식회사 복수의 센서 신호를 이용하여 사용자의 제스처를 인식하는 전자 장치
JP7248150B2 (ja) * 2019-12-04 2023-03-29 日本電信電話株式会社 心拍検出装置、心拍検出方法、および心拍検出プログラム

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3872455A (en) * 1971-11-17 1975-03-18 Monitron Ind Physiological measurement display system
JPH0669444B2 (ja) * 1987-10-29 1994-09-07 日産自動車株式会社 車両乗員の状態検出装置
US5713367A (en) * 1994-01-26 1998-02-03 Cambridge Heart, Inc. Measuring and assessing cardiac electrical stability
US5738104A (en) * 1995-11-08 1998-04-14 Salutron, Inc. EKG based heart rate monitor
US5709214A (en) * 1996-05-02 1998-01-20 Enhanced Cardiology, Inc. PD2i electrophysiological analyzer
DE19859174C1 (de) 1998-12-21 2000-05-04 Max Planck Gesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Verarbeitung rauschbehafteter Schallsignale
JP2002024794A (ja) 2000-07-10 2002-01-25 Yamaguchi Technology Licensing Organization Ltd 異特徴情報検出手法
JP3612025B2 (ja) 2001-01-26 2005-01-19 日本電信電話株式会社 ノイズ中の時間周期性微弱信号検出方法、その装置、そのプログラム及びその記録媒体
US20050124848A1 (en) 2002-04-05 2005-06-09 Oliver Holzner Method and apparatus for electromagnetic modification of brain activity
JP2005528937A (ja) * 2002-04-05 2005-09-29 ホルツナー、オリヴァー 脳活動の電磁修正のための方法と装置
JP2009072417A (ja) * 2007-09-21 2009-04-09 Toshiba Corp 生体情報処理装置及び方法
US20110098583A1 (en) * 2009-09-15 2011-04-28 Texas Instruments Incorporated Heart monitors and processes with accelerometer motion artifact cancellation, and other electronic systems
US20120123232A1 (en) * 2008-12-16 2012-05-17 Kayvan Najarian Method and apparatus for determining heart rate variability using wavelet transformation
US20100211404A1 (en) * 2009-02-17 2010-08-19 Nonlinear Medicine, Inc. Methods and Systems for Real-Time RRi Values PD2i of Heartbeat Intervals
US10220207B2 (en) * 2009-03-20 2019-03-05 Electrocore, Inc. Nerve stimulation methods for averting imminent onset or episode of a disease
US9451886B2 (en) * 2009-04-22 2016-09-27 Rodrigo E. Teixeira Probabilistic parameter estimation using fused data apparatus and method of use thereof
US10460843B2 (en) * 2009-04-22 2019-10-29 Rodrigo E. Teixeira Probabilistic parameter estimation using fused data apparatus and method of use thereof
US10463340B2 (en) * 2009-10-15 2019-11-05 Masimo Corporation Acoustic respiratory monitoring systems and methods
US20120065536A1 (en) * 2010-09-10 2012-03-15 Elvir Causevic System and method for neurological evaluation
US20130089223A1 (en) * 2011-10-06 2013-04-11 Douglas E. Heineman Output Power Limiter in an Audio Amplifier
EP2823759A4 (en) * 2012-03-07 2015-11-11 Seiko Epson Corp PULSE MONITOR AND PROGRAM THEREOF
US8755877B2 (en) * 2012-03-12 2014-06-17 Texas Instruments Incoporated Real time QRS detection using adaptive threshold
JP2013202289A (ja) * 2012-03-29 2013-10-07 Seiko Epson Corp 拍動検出装置、電子機器及びプログラム
US20150065896A1 (en) * 2012-03-30 2015-03-05 Seiko Epson Corporation Pulsation detecting device, electronic apparatus, and program
JP6056389B2 (ja) 2012-11-07 2017-01-11 富士通株式会社 心拍推定装置、心拍推定方法及びプログラム
US9078577B2 (en) * 2012-12-06 2015-07-14 Massachusetts Institute Of Technology Circuit for heartbeat detection and beat timing extraction
WO2014125673A1 (en) * 2013-02-15 2014-08-21 Olympus Corporation Biological signal detecting apparatus and implantable medical device
US9408551B2 (en) * 2013-11-14 2016-08-09 Bardy Diagnostics, Inc. System and method for facilitating diagnosis of cardiac rhythm disorders with the aid of a digital computer
JP2015097638A (ja) * 2013-11-19 2015-05-28 株式会社ユーシン 生体情報測定方法
WO2015163369A1 (ja) * 2014-04-25 2015-10-29 株式会社東芝 心電波形検出装置、及び撮像装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP6793299B2 (ja) 2020-12-02
US10426408B2 (en) 2019-10-01
US20170156677A1 (en) 2017-06-08
WO2017033430A1 (ja) 2017-03-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4458436B2 (ja) 心拍計および心拍波形のノイズ除去方法
JP5516428B2 (ja) 拍動周期算出装置およびこれを備えた生体センサ
JP4952162B2 (ja) データ処理装置，データ処理方法及びデータ処理プログラム
JP2013103130A (ja) 心内心電計信号の正確な時間注釈
US20150238169A1 (en) Ultrasonic measurement apparatus and ultrasonic measurement method
JP6793299B2 (ja) 信号検出装置及び信号検出方法
TW201225912A (en) Method for measuring physiological parameters
CN104414632A (zh) 信号处理装置和信号处理方法
JP2009106574A (ja) 呼吸音解析装置及びプログラム
JP6831219B2 (ja) バイタル信号取得装置、バイタル信号取得方法及びコンピュータプログラム
KR20110067462A (ko) 맥박수 측정 방법 및 장치
JP2015217143A (ja) 心拍計測装置
CN105962945A (zh) 一种计算步频的方法与装置以及包含该装置的可穿戴设备
JP2018175152A (ja) 心拍検出方法および心拍検出装置
JP6704281B2 (ja) 血圧推定装置、血圧推定方法、血圧推定プログラムおよび記録媒体
TW201413220A (zh) 電子式感測器之計步方法
US20130211273A1 (en) Method and apparatus for heart rate measurement
WO2018072195A1 (zh) 血压检测信号采样补偿方法和装置以及血压信号采集系统
JPWO2004098409A1 (ja) 心拍や呼吸等の生体信号の抽出法及び装置
US20170258351A1 (en) Heartbeat detection method and heartbeat detection device
WO2016207951A1 (ja) シャント音解析装置、シャント音解析方法、コンピュータプログラム及び記録媒体
CN112842304B (zh) 数据处理方法、装置、电子设备和存储介质
JP2010131061A (ja) 眠気検出装置
JPH08317919A (ja) 音振動評価装置
JP7267002B2 (ja) 呼吸周期測定装置及び呼吸周期測定プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170217

RD01 Notification of change of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421

Effective date: 20190123

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190718

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200428

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200527

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: 20200923

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20201006

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6793299

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151