WO2016035701A1 - 心拍検出方法および心拍検出装置 - Google Patents

心拍検出方法および心拍検出装置 Download PDF

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松浦　伸昭
啓 桑原
和彦 高河原
龍介 川野
弘 小泉
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日本電信電話株式会社
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    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7278—Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals

Definitions

  • the present invention relates to a heartbeat detection method and a heartbeat detection apparatus for extracting biological information such as a heartbeat interval (RR interval) from an electrocardiogram waveform.
  • a heartbeat interval RR interval
  • ECG Electrocardiogram
  • an electrode is attached to the body surface and measured.
  • ECG waveform induction methods that is, electrode arrangements using the extremities and the chest.
  • leads V3 to V5 are electrodes arranged on the left chest.
  • the electrodes are arranged at symmetrical positions of the left chest and the right chest.
  • FIG. 9 shows an example of an ECG waveform.
  • the vertical axis represents potential and the horizontal axis represents time.
  • the ECG waveform is composed of a continuous heartbeat waveform, and one heartbeat waveform is composed of components such as a P wave, a Q wave, an R wave, an S wave, and a T wave that reflect the activities of the atrium and the ventricle.
  • biological information such as the RR interval obtained from the ECG waveform is an index reflecting the function of the autonomic nerve. Taking an ECG waveform in daily life and analyzing heart rate variability data from the detected heart rate is useful for evaluating the autonomic nervous function.
  • exercise load is estimated from heartbeat data during exercise and used for optimization or the like.
  • Japanese Patent Laid-Open No. 2002-78695 discloses a configuration for removing the perturbation of the baseline of the ECG waveform.
  • Japanese Patent Laid-Open No. 2003-561 discloses a configuration for recognizing an R wave with a threshold value based on the amplitude of a peak and a valley of a waveform.
  • the heartbeat detection method as described above has the following problems.
  • noise caused by body movement may be mixed in the ECG waveform.
  • FIGS. 10 and 11 are diagrams for explaining conventional problems, where the horizontal axis represents time [ms] and the vertical axis represents a potential [arbitrary unit] replaced with a digital value.
  • X in FIGS. 10 and 11 shows one example of sampling data of the ECG waveform
  • R in the figures indicates an R wave to be detected as a heartbeat.
  • the ECG waveforms in FIGS. 10 and 11 are the same.
  • a standard ECG waveform pattern is observed after 21,000 ms, but noise is superimposed on the original ECG waveform before 21,000 ms. Even if an attempt is made to detect a heartbeat based on a threshold value for such an ECG waveform, it is difficult to set an appropriate threshold value due to large fluctuations in amplitude. In addition, when the threshold value is sequentially updated according to the peak value, the threshold value is raised in a portion including noise, and as a result, a heartbeat in a portion not including noise is missed.
  • obtaining the change rate of the ECG waveform means taking a time difference of the ECG waveform.
  • the DF in FIG. 10 plots the value obtained by subtracting the value 5 ms before the value after 5 ms, that is, the primary difference, for each time of the sampling data X of the ECG waveform.
  • a steep change from an R wave to an S wave can be conspicuous and a heartbeat can be easily detected.
  • N that is easily misidentified as a heartbeat is represented by N.
  • FIG. 11 is a plot of values obtained by subtracting the value after 5 ms from the value after 5 ms, that is, the secondary difference, for each time of the primary difference value DF in FIG. Also in the secondary difference value DS of FIG. 11, in addition to the peak derived from the heartbeat, a peak due to noise that is easily mistaken for a heartbeat is included.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and a heart rate detection method and a heart rate detection apparatus capable of accurately detecting a heart rate and its time even from data in which noise due to body movement or the like is superimposed on an ECG waveform.
  • the purpose is to provide.
  • the method includes a peak detection step and a heartbeat time determination step in which the peak time of the multiplication value is a heartbeat time.
  • the heartbeat detection device of the present invention includes a calculation unit that calculates a change amount or a degree of change of the sampling data for each sampling time from a sampling data string of the electrocardiogram waveform of the living body, and a change amount of the sampling data at the time K or
  • a multiplication means for calculating a multiplication value obtained by multiplying the degree of change by the sampling data at the time K or the sampling data at a time that is a predetermined time t from the time K, and a peak of the multiplication value; It comprises a peak detecting means for detecting, and a heartbeat time determining means for setting the peak time of the multiplication value as a heartbeat time.
  • the amount of change or the degree of change of sampling data is calculated for each sampling time from the sampling data string of the electrocardiogram waveform of the living body, the amount of change or the degree of change of the sampling data at time K, and the time K
  • a peak of the multiplication value is detected, and the peak time of the multiplication value is calculated.
  • the heartbeat time In the present invention, the peak component associated with the heartbeat can be emphasized, and the heartbeat can be accurately detected even from a sampling data string in which noise due to body movement or the like is superimposed on the electrocardiogram waveform.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the principle of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the principle of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the principle of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the principle of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of the heartbeat detecting device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating the operations of the difference value calculation unit and the multiplication unit of the heartbeat detection device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining the operations of the peak detection unit and the heartbeat time determination unit of the heartbeat detection device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating another operation of the peak detection unit of the heartbeat detection device according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an electrocardiogram waveform.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a conventional problem.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a conventional problem.
  • FIGS. 1 to 4 are diagrams for explaining the principle of the present invention. 1 to 4, the horizontal axis represents time [ms], and the vertical axis represents potential [arbitrary unit] replaced with a digital value.
  • FIG. 1 is an enlarged view of a part of FIG. It can be seen that the peak R1 of the R wave in FIG. 1 is 10 ms before the peak D1 of the primary difference value DF. Therefore, in order to emphasize the peaks R1 and D1 to each other, a data string obtained by multiplying the primary difference value DF, which is the difference value between the values before and after the sampling value X, and the sampling value 10 ms before the sampling value X is multiplied. Just keep track.
  • FIG. 2 is an enlarged view of a part of FIG. It can be seen that the peak R1 of the R wave in FIG. 2 is at the same position as the peak D2 of the secondary difference value DS.
  • FIG. 3 is a plot in which the primary difference value DF at each time in FIG. 10 and the sampling value X 10 ms before the time in FIG. 10 are multiplied for each time. According to FIG. 3, the peak M1 corresponding to the heartbeat is emphasized, while the noise between the heartbeats seen in FIG. 10 is reduced, and the peak M1 corresponding to the heartbeat can be detected based on the threshold Th.
  • FIG. 4 is a plot in which the secondary difference value DS at each time in FIG. 11 and the sampling value X at the time in FIG. 11 are multiplied for each time. According to FIG. 4, it is understood that the noise is reduced as in FIG. 3, and the peak M ⁇ b> 2 corresponding to the heartbeat can be detected based on the threshold Th.
  • the amount of change or the degree of change in the sampling value at a certain time and the sampling value at that time or the sampling value at a time that is a predetermined time t from that time.
  • the peak time of the multiplication value is set as the heartbeat time.
  • the ECG waveform sampling data string includes a peak component corresponding to the R wave for each heartbeat.
  • the data sequence obtained by taking the time difference of the ECG waveform includes a peak component corresponding to a steep change between the R wave and the S wave for each heartbeat. That is, each of these data strings includes peak components derived from the same pulsation rhythm, and when these data strings are overlapped by shifting by a certain time width, these peak components are synchronized. Therefore, the peak component accompanying the heartbeat can be emphasized by multiplying both data strings under appropriate conditions.
  • fluctuation components derived from noise such as body motion appear independently of the heartbeat, and tend to be roughly smoothed by multiplying the data string. As a result, only the heartbeat stands out. It can be easily detected.
  • the primary difference value of the sampling value at a certain time K is a value obtained by subtracting the sampling value at the time (K ⁇ W) from the sampling value at the time (K + W) (W is, for example, 5 ms).
  • the primary difference value When the amount of change in the sampling value at time K, that is, the primary difference value is used as a value to be multiplied with the sampling value, the primary difference value and the sampling value at the time (Kt) that is a predetermined time t from time K Is multiplied.
  • the peak of the primary difference value appears approximately 10 to 12 ms after the R wave peak of the ECG waveform. Therefore, when the primary difference value is used, the predetermined time t may be 10 ms ⁇ t ⁇ 12 ms.
  • the secondary difference value of the sampling value at time K is a value obtained by subtracting the primary difference value of the sampling value at time (K ⁇ W) from the primary difference value of the sampling value at time (K + W).
  • the degree of change of the sampling value at time K that is, the secondary difference value is used as a value to be multiplied with the sampling value, that is, the secondary difference value and the sampling value at time K or the time (K The sampling value of -t) may be multiplied.
  • the peak of the second order difference value appears approximately 0 to 1 ms after the R wave peak of the ECG waveform. Therefore, when the secondary difference value is used, the predetermined time t may be 0 ms ⁇ t ⁇ 1 ms.
  • the ECG waveform R wave and S wave capture the current accompanying the potential change when ventricular muscle depolarization proceeds from the endocardium toward the epicardium. Therefore, the time interval between the peaks is generally constant.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the heartbeat detecting device according to the embodiment of the present invention.
  • the heartbeat detection device includes an electrocardiograph 1, a storage unit 2, a difference value calculation unit 3 (calculation unit), a multiplication unit 4 (multiplication unit), a peak detection unit 5 (peak detection unit), and a heartbeat time determination.
  • Unit 6 heart rate determination means.
  • heartbeat detection method of this embodiment will be described.
  • a procedure from detection of one heartbeat to calculation of the heartbeat time will be described.
  • time-series data of the heartbeat time is sequentially obtained, and an index of heartbeat variability can also be calculated from the time-series data.
  • a data string obtained by sampling the ECG waveform is X (i).
  • a is an integer obtained by dividing half of the time interval (W described above) when obtaining the primary difference value of the sampling data X (i) by the sampling interval.
  • b is an integer obtained by dividing a fixed time difference t provided when the sampling data X (i) and the primary difference value of the sampling data X (i) are multiplied by the sampling interval.
  • Th is a threshold value for obtaining a peak of a multiplication value of the sampling data X (i) and the primary difference value of the sampling data X (i).
  • the electrocardiograph 1 measures an ECG waveform of a living body (human body) (not shown) and outputs a sampling data string X (i) of the ECG waveform. At this time, the electrocardiograph 1 adds the sampling time information to each sampling data and outputs it. Since a specific method for measuring an ECG waveform is a well-known technique, detailed description thereof is omitted.
  • the storage unit 2 stores the sampling data string X (i) of the ECG waveform output from the electrocardiograph 1 and information on the sampling time.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining the operations of the difference value calculation unit 3 and the multiplication unit 4.
  • the difference value calculation unit 3 calculates the primary difference value (X (i + a) ⁇ X (ia)) of the sampling data X (i) at each sampling time (step S100 in FIG. 6).
  • the multiplication unit 4 calculates the primary difference value (X (i + a) ⁇ X (ia)) of the sampling data X (i) and the sampling data X ( A multiplication value (X (i + a) ⁇ X (ia)) ⁇ X (ib) with i ⁇ b) is calculated for each sampling time (step S101 in FIG. 6).
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining the operations of the peak detection unit 5 and the heartbeat time determination unit 6.
  • the peak detection unit 5 searches for a point where the multiplied value (X (i + a) ⁇ X (ia)) ⁇ X (ib) exceeds the threshold Th.
  • the peak detector 5 sets a number (counter variable) i for sequentially reading the sampling data string X (i) to an initial value (here, n) (step S1 in FIG. 7).
  • the peak detection unit 5 compares the multiplication value (X (i + a) ⁇ X (ia)) ⁇ X (ib) calculated by the multiplication unit 4 with the threshold value Th (step S2 in FIG. 7). ).
  • step S2 If the multiplication value (X (i + a) ⁇ X (ia)) ⁇ X (ib) is smaller than the threshold Th in step S2, the peak detection unit 5 peaks the multiplication value near the time indicated by i. It moves to the procedure which specifies peak position after step S4.
  • the peak detection unit 5 temporarily stores the peak value P by setting it to (X (i + a) ⁇ X (ia)) ⁇ X (ib) (step S4 in FIG. 7).
  • a counter variable j for detecting the peak and a variable k indicating the peak position are set to 1 (step S5 in FIG. 7).
  • the peak detection unit 5 compares the multiplication value (X (i + a + j) ⁇ X (ia ⁇ j + j)) ⁇ X (i ⁇ b + j) calculated by the multiplication unit 4 with the current peak value P (step S6 in FIG. 7).
  • the multiplied value (X (i + a + j) ⁇ X (i ⁇ a + j)) ⁇ X (ib ⁇ j) is equal to or larger than the peak value P (no in step S6), the values of the peak value P and the variable k are changed. Without proceeding to step S9.
  • the peak detection unit 5 sets the value of the peak value P to (X ( i + a + j) ⁇ X (i ⁇ a + j)) ⁇ X (i ⁇ b + j) and stored (step S7 in FIG. 7), the variable k is replaced with j (step S8 in FIG. 7), and the process proceeds to step S9.
  • the peak detector 5 determines whether or not the counter variable j exceeds a predetermined value jmax that specifies a range for which a peak value is to be obtained.
  • the peak detection unit 5 ends the search for the peak value P based on the counter variable j. At this time, the time of the latest peak value P, that is, the time indicated by (i + k) is a candidate for the heartbeat time.
  • the heartbeat time determination unit 6 determines whether the detected heartbeat time is appropriate, selects it, and determines the heartbeat time. First, the heartbeat time determination unit 6 determines whether or not the time T indicated by (i + k) and the heartbeat time T ( ⁇ 1) detected immediately before are apart from each other by a certain time (step S11 in FIG. 7). Is not separated from the immediately preceding heartbeat time T (-1) by a certain time or more, the time T indicated by (i + k) is discarded without being adopted as the heartbeat time, and the process proceeds to step S3.
  • the heartbeat time determination unit 6 determines that the heartbeat interval (T ⁇ T ( ⁇ 1) ) when the time T indicated by (i + k) is regarded as the heartbeat time is the previous heartbeat interval (T ( ⁇ 1) ⁇ T (-2) ), it is determined whether it has increased by more than a certain rate (step S12 in FIG. 7), and the rate of increase in heart rate interval (TT (-1) ) / (T (-1) -T (-2 ) ) Is greater than or equal to a certain value, it is assumed that the heartbeat interval has increased by a certain percentage or more, and the time T indicated by (i + k) is discarded without being adopted as the heartbeat time, and the process proceeds to step S3.
  • the data obtained as the heartbeat interval of the heartbeat before and after that heartbeat is about twice as large as the actual one and is not suitable for use in the evaluation of autonomic nervous function.
  • the heartbeat interval to be detected has not increased by a certain rate or more, erroneous data that fails to detect heartbeats can be excluded from the analysis target of biological information.
  • the heartbeat time determination unit 6 determines that the time T indicated by (i + k) and the immediately preceding heartbeat time T ( ⁇ 1) are separated by a certain time or more, and the rate of increase in heartbeat interval (T ⁇ T ( ⁇ 1) ) / ( If T (-1) -T (-2) ) is less than a certain value, the time T indicated by (i + k) is adopted as the heartbeat time (step S13 in FIG. 7).
  • the threshold Th may be sequentially updated based on the average of the peak values P so far.
  • a flowchart in this case is shown in FIG.
  • the peak detection unit 5 may update, as the latest threshold Th, a value obtained by multiplying the average value of the peak values P detected after the start of measurement by a predetermined coefficient r when the determination is YES in Step S9. (Step S14 in FIG. 8).
  • (m ⁇ 1) peak values P have already been detected, and a total of m peak values P are obtained by newly detecting the peak value P. Therefore, the average value of the m peak values P is multiplied by the coefficient r. Note that the peak value determined as “no” in steps S11 and S12 is not used for calculating the threshold Th.
  • the heartbeat detection method of the present embodiment can be remarkably effective when applied to ECG induction, for example, V3 to V5 induction ECG waveforms from which large R waves and deep S waves are obtained.
  • ECG induction for example, V3 to V5 induction ECG waveforms from which large R waves and deep S waves are obtained.
  • an accurate heartbeat time data string can be obtained, and a highly reliable index of heartbeat fluctuation can be obtained based on the data string.
  • the multiplication unit 4 multiplies the sampling data X (i) by the secondary difference value (DF (i + a) ⁇ DF (ia)) and the sampling data X (i) (DF (i + a) ⁇ DF). (I ⁇ a)) ⁇ X (i), or secondary difference value (DF (i + a) ⁇ DF (ia)), and sampling data X at a time that is a predetermined time t behind the sampling data X (i) A multiplication value (DF (i + a) ⁇ DF (ia)) ⁇ X (ib) with (ib) is calculated at each sampling time (step S101 in FIG. 6).
  • the multiplication value (X (i + a) ⁇ X (ia)) ⁇ X (ib) is expressed as (DF (i + a) ⁇ DF (ia)) ⁇ X ( i) or (DF (i + a) ⁇ DF (ia)) ⁇ X (ib), and the multiplication value (X (i + a + j) ⁇ X (ia ⁇ j)) ⁇ X (ib ⁇ j) is (DF (i + a + j) ⁇ DF (ia + j)) ⁇ X (i + j) or (DF (i + a + j) ⁇ DF (ia ⁇ j +)) ⁇ X (ib ⁇ j) may be replaced. In this way, the heartbeat can be detected using the secondary difference value of the sampling data.
  • the storage unit 2, the difference value calculation unit 3, the multiplication unit 4, the peak detection unit 5, and the heartbeat time determination unit 6 described in this embodiment are a computer having a CPU (Central Processing Unit), a storage device, and an interface; It can be realized by a program for controlling these hardware resources.
  • the CPU executes the processing described in this embodiment in accordance with a program stored in the storage device.
  • the present invention can be applied to a technique for detecting a heartbeat of a living body.

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Abstract

　心拍検出装置は、生体の心電図波形のサンプリングデータ列から、サンプリングデータの変化量または変化の度合いをサンプリング時刻ごとに算出する差分値算出部（３）と、時刻Ｋのサンプリングデータの変化量または変化の度合いと、当該時刻Ｋのサンプリングデータまたは当該時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータとを乗算した乗算値を、サンプリング時刻ごとに算出する乗算部（４）と、乗算値のピークを検出するピーク検出部（５）と、乗算値のピークの時刻を心拍時刻とする心拍時刻決定部（６）とを備える。

Description

心拍検出方法および心拍検出装置
　本発明は、心電図波形から心拍間隔（Ｒ－Ｒ間隔）などの生体情報を抽出するための心拍検出方法および心拍検出装置に関するものである。
　ＥＣＧ（Electrocardiogram、心電図）波形は、心臓の電気的な活動を観測・記録したものであり、一般的な方法では電極を体表面に取り付けて計測する。ＥＣＧ波形の誘導法、すなわち電極の配置には、四肢や胸部を用いた様々な種類がある。胸部誘導のうち、Ｖ３～Ｖ５誘導は、電極を左胸に配置するものである。また、ＥＣＧ波形を長時間モニタするのに適したＣＣ５誘導では、電極を左胸と右胸の対称な位置に配置する。これらの誘導は、振幅の大きい安定した波形が得られるという利点がある。
　図９に、ＥＣＧ波形の例を示す。図９の縦軸は電位、横軸は時間である。ＥＣＧ波形は、連続した心拍波形からなり、１つの心拍波形は、それぞれ心房や心室の活動を反映したＰ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波等の成分からなっている。
　ＥＣＧ波形から得られるＲ－Ｒ間隔などの生体情報は、自律神経の働きを反映する指標であることが知られている。日常生活の中でのＥＣＧ波形をとり、検出した心拍から心拍変動のデータを解析することは、自律神経機能の評価に有用である。また、運動中の心拍データから運動負荷を推定し、その最適化等に活用するといった用途もある。
　従来の心拍検出方法として、以下のような文献が公知である。特開２００２－７８６９５号公報には、ＥＣＧ波形の基線の搖動を除去するための構成が開示されている。また、特開２００３－５６１号公報には、波形の山と谷との振幅に基づいた閾値でＲ波を認識する構成が開示されている。
　また、文献「“ECG Implementation on the TMS320C5515 DSP Medical Development Kit (MDK) with the ADS1298 ECG-FE”，Texas Instruments Incorporated，＜http://www.ti.com/lit/an/sprabj1/sprabj1.pdf＞，2011」には、ＥＣＧ波形を時間差分した値の変化をもとにＲ－Ｒ間隔などを求める方法が記載されている。この心拍検出方法では、具体的には、（ｎ＋１）番目のサンプリング値と（ｎ－１）番目のサンプリング値との差分の絶対値をとり、そのピークを閾値に基づいて検出し、２つのピークの時間幅をＲ－Ｒ間隔としている。
　しかしながら、上記のような心拍検出方法には次のような問題点があった。日常生活や運動中での心拍データを記録あるいは解析しようとする場合、安静状態で計測する場合とは異なり、ＥＣＧ波形に、体動などに起因するノイズが混入することがある。
　図１０、図１１は従来の問題点を説明する図であり、横軸は時間［ｍｓ］、縦軸はデジタル値に置き換えられた電位［任意単位］を表している。図１０、図１１のＸはＥＣＧ波形のサンプリングデータの１例を示しており、図中のＲは心拍として検出されるべきＲ波を示している。図１０と図１１のＥＣＧ波形は同じものである。
　図１０、図１１の２１，０００ｍｓ以降では、標準的なＥＣＧ波形のパターンが見られているが、２１，０００ｍｓ以前の部分では、本来のＥＣＧ波形にノイズが重畳されている。このようなＥＣＧ波形に対し、閾値に基づいて心拍を検出しようとしても、振幅の変動が大きいため、適切な閾値を設定することが難しい。また、閾値をピーク値に合わせて逐次更新させるようにした場合も、ノイズを含む部分において閾値が引き上げられ、その結果、ノイズを含まない部分の心拍を見逃してしまうことになる。
　一方、ＥＣＧ波形の変化率に基づいて心拍を検出する方法もある。一般的にＥＣＧ波形は、データ処理を行う上では離散データ列として扱われる。したがって、ＥＣＧ波形の変化率を求めることは、ＥＣＧ波形の時間差分をとることを意味する。図１０のＤＦは、ＥＣＧ波形のサンプリングデータＸの各時刻について、５ｍｓ後の値から５ｍｓ前の値を引いた値、つまり１次差分をプロットしたものである。標準的なＥＣＧ波形では、時間差分をとることで、Ｒ波からＳ波への急峻な変化を目立たせ、心拍を検出しやすくすることができる。しかし、図１０の１次差分値ＤＦには、ノイズにも急峻に変化する成分が含まれているため、それらのノイズを心拍と誤認する恐れがあり、１次差分値ＤＦに基づいて心拍を検出することが困難になっている。図１０では、心拍と誤認し易いノイズをＮで表している。
　また、図１１のＤＳは、図１０の１次差分値ＤＦの各時刻について、５ｍｓ後の値から５ｍｓ前の値を引いた値、つまり２次差分をプロットしたものである。図１１の２次差分値ＤＳにおいても、心拍に由来するピークのほかに、心拍と誤認しやすいノイズによるピークが含まれている。
　本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、ＥＣＧ波形に体動などによるノイズが重畳したデータからでも、心拍およびその時刻を的確に検出することができる心拍検出方法および心拍検出装置を提供することを目的とする。
　本発明の心拍検出方法は、生体の心電図波形のサンプリングデータ列から、サンプリングデータの変化量または変化の度合いをサンプリング時刻ごとに算出する算出ステップと、時刻Ｋの前記サンプリングデータの変化量または変化の度合いと、当該時刻Ｋのサンプリングデータまたは当該時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータとを乗算した乗算値を、サンプリング時刻ごとに算出する乗算ステップと、前記乗算値のピークを検出するピーク検出ステップと、前記乗算値のピークの時刻を心拍時刻とする心拍時刻決定ステップとを含むことを特徴とするものである。
　また、本発明の心拍検出装置は、生体の心電図波形のサンプリングデータ列から、サンプリングデータの変化量または変化の度合いをサンプリング時刻ごとに算出する算出手段と、時刻Ｋの前記サンプリングデータの変化量または変化の度合いと、当該時刻Ｋのサンプリングデータまたは当該時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータとを乗算した乗算値を、サンプリング時刻ごとに算出する乗算手段と、前記乗算値のピークを検出するピーク検出手段と、前記乗算値のピークの時刻を心拍時刻とする心拍時刻決定手段とを備えることを特徴とするものである。
　本発明によれば、生体の心電図波形のサンプリングデータ列から、サンプリングデータの変化量または変化の度合いをサンプリング時刻ごとに算出し、時刻Ｋのサンプリングデータの変化量または変化の度合いと、当該時刻Ｋのサンプリングデータまたは当該時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータとを乗算した乗算値を、サンプリング時刻ごとに算出し、乗算値のピークを検出して、この乗算値のピークの時刻を心拍時刻とする。本発明では、心拍に伴うピーク成分を強調することができ、心電図波形に体動などによるノイズが重畳したサンプリングデータ列からでも、正確に心拍を検出することができる。
図１は、本発明の原理を説明する図である。 図２は、本発明の原理を説明する図である。 図３は、本発明の原理を説明する図である。 図４は、本発明の原理を説明する図である。 図５は、本発明の実施例に係る心拍検出装置の構成を示すブロック図である。 図６は、本発明の実施例に係る心拍検出装置の差分値算出部と乗算部の動作を説明するフローチャートである。 図７は、本発明の実施例に係る心拍検出装置のピーク検出部と心拍時刻決定部の動作を説明するフローチャートである。 図８は、本発明の実施例に係る心拍検出装置のピーク検出部の他の動作を説明するフローチャートである。 図９は、心電図波形の例を示す図である。 図１０は、従来の問題点を説明する図である。 図１１は、従来の問題点を説明する図である。
［発明の原理］
　図１～図４は本発明の原理を説明する図である。図１～図４においても、横軸は時間［ｍｓ］、縦軸はデジタル値に置き換えられた電位［任意単位］を表している。
　図１は図１０の一部を拡大した図である。図１におけるＲ波のピークＲ１は、１次差分値ＤＦのピークＤ１の１０ｍｓ前にあることが分かる。したがって、ピークＲ１とＤ１とを互いに強調させるためには、サンプリング値Ｘの前後の値の差分値である１次差分値ＤＦと、このサンプリング値Ｘの１０ｍｓ前のサンプリング値とを乗算したデータ列を追跡すればよい。
　図２は図１１の一部を拡大した図である。図２におけるＲ波のピークＲ１は、２次差分値ＤＳのピークＤ２と同じ位置にあることが分かる。
　図３は、図１０の各時刻の１次差分値ＤＦと、図１０における当該時刻よりも１０ｍｓ前のサンプリング値Ｘとを時刻ごとに乗算してプロットしたものである。図３によれば、心拍に相当するピークＭ１が強調されるいっぽう、図１０に見られていた心拍間のノイズは減殺され、心拍に相当するピークＭ１を閾値Ｔｈに基づいて検出できることが分かる。
　同様に、図４は、図１１の各時刻の２次差分値ＤＳと、図１１における当該時刻のサンプリング値Ｘとを時刻ごとに乗算してプロットしたものである。図４によれば、図３と同様にノイズが減殺され、心拍に相当するピークＭ２を閾値Ｔｈに基づいて検出できることが分かる。
　以上のように、本発明では、ＥＣＧ波形のサンプリングデータ列において、ある時刻におけるサンプリング値の変化量または変化の度合いと、当該時刻のサンプリング値または当該時刻から所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリング値とを乗算し、乗算値のピークの時刻を心拍時刻とする。
　ＥＣＧ波形のサンプリングデータ列には、Ｒ波に相当するピークの成分が、一心拍毎に含まれる。また、ＥＣＧ波形の時間差分をとったデータ列には、Ｒ波～Ｓ波間の急峻な変化に相当するピークの成分が、一心拍毎に含まれる。つまり、これらのデータ列にはそれぞれ、同じ拍動リズムに由来するピーク成分が含まれており、これらのデータ列を、ある時間幅の分ずらして重ねると、それらのピーク成分が同期する。したがって、両方のデータ列を適切な条件で乗ずることによって、心拍に伴うピーク成分を強調することができる。一方、体動等のノイズに由来する変動成分は、心拍とは無関係に出現するものであり、データ列を乗ずることによっておおよそ平滑化される傾向があるため、結果として、心拍だけを際立たせて検出しやすくすることができる。
　Ｒ波～Ｓ波間の急峻な変化に伴うＥＣＧ波形の変化を観測するための値としては、ピークが単峰性の波形を呈する１次差分ないしは２次差分を用いることが適当である。ＥＣＧ波形のサンプリングデータ列において、ある時刻Ｋのサンプリング値の１次差分値は、時刻（Ｋ＋Ｗ）のサンプリング値から時刻（Ｋ－Ｗ）のサンプリング値を引いた値である（Ｗは例えば５ｍｓ）。サンプリング値と乗算する値として時刻Ｋのサンプリング値の変化量、すなわち１次差分値を用いる場合、１次差分値と、時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻（Ｋ－ｔ）のサンプリング値とを乗算すればよい。１次差分値のピークは、ＥＣＧ波形のＲ波のピークの、およそ１０～１２ｍｓ後に現れる。したがって、１次差分値を用いる場合、所定時間ｔは１０ｍｓ≦ｔ≦１２ｍｓとすればよい。
　また、時刻Ｋのサンプリング値の２次差分値は、時刻（Ｋ＋Ｗ）のサンプリング値の１次差分値から時刻（Ｋ－Ｗ）のサンプリング値の１次差分値を引いた値である。サンプリング値と乗算する値として時刻Ｋのサンプリング値の変化の度合い、すなわち２次差分値を用いる場合、２次差分値と、時刻Ｋのサンプリング値または時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻（Ｋ－ｔ）のサンプリング値とを乗算すればよい。２次差分値のピークは、ＥＣＧ波形のＲ波のピークの、およそ０～１ｍｓ後に現れる。したがって、２次差分値を用いる場合、所定時間ｔは０ｍｓ＜ｔ≦１ｍｓとすればよい。
　ＥＣＧ波形のＲ波およびＳ波は、心室筋の脱分極が心内膜から心外膜に向かって進む際の電位変化に伴う電流を捉えたものであり、その動きや速さは、体型等の個人差の影響を受けることが少なく、したがって、このピーク間の時間間隔もおおむね一定したものになっている。
［実施例］
　以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図５は本発明の実施例に係る心拍検出装置の構成を示すブロック図である。心拍検出装置は、心電計１と、記憶部２と、差分値算出部３（算出手段）と、乗算部４（乗算手段）と、ピーク検出部５（ピーク検出手段）と、心拍時刻決定部６（心拍時刻決定手段）とを備えている。
　以下、本実施例の心拍検出方法を説明する。ここでは、１つの心拍を検出し、その心拍時刻を算出するまでの手順を説明する。このような心拍時刻の算出をＥＣＧ波形データの期間にわたって繰り返すことによって、心拍時刻の時系列データが逐次得られ、この時系列データから心拍変動の指標も算出することができる。
　本実施例では、ＥＣＧ波形をサンプリングしたデータ列をＸ（ｉ）とする。ｉ（ｉ＝１，２，…）は１サンプリングのデータに付与される番号である。番号ｉが大きくなる程、サンプリング時刻が後になることは言うまでもない。また、ａは、サンプリングデータＸ（ｉ）の１次差分値を求める際の時間間隔の半分（上記のＷ）を、サンプリング間隔で除した整数である。ｂは、サンプリングデータＸ（ｉ）とサンプリングデータＸ（ｉ）の１次差分値とを乗じる際に設ける一定の時間差ｔを、サンプリング間隔で除した整数である。Ｔｈは、サンプリングデータＸ（ｉ）とサンプリングデータＸ（ｉ）の１次差分値との乗算値のピークを求めるための閾値である。
　心電計１は、図示しない生体（人体）のＥＣＧ波形を測定し、ＥＣＧ波形のサンプリングデータ列Ｘ（ｉ）を出力する。このとき、心電計１は、各サンプリングデータにサンプリング時刻の情報を付加して出力する。なお、ＥＣＧ波形の具体的な測定方法は周知の技術であるので、詳細な説明は省略する。
　記憶部２は、心電計１から出力されたＥＣＧ波形のサンプリングデータ列Ｘ（ｉ）とサンプリング時刻の情報とを記憶する。
　図６は差分値算出部３と乗算部４の動作を説明するフローチャートである。差分値算出部３は、サンプリングデータＸ（ｉ）の１次差分値（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））をサンプリング時刻ごとに算出する（図６ステップＳ１００）。
　乗算部４は、サンプリングデータＸ（ｉ）の１次差分値（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））と、サンプリングデータＸ（ｉ）から所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータＸ（ｉ－ｂ）との乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ－ｂ）をサンプリング時刻ごとに算出する（図６ステップＳ１０１）。
　図７はピーク検出部５と心拍時刻決定部６の動作を説明するフローチャートである。ピーク検出部５は、乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ－ｂ）が閾値Ｔｈを超える点を探索する。
　初めに、ピーク検出部５は、サンプリングデータ列Ｘ（ｉ）を逐次読み出すための番号（カウンタ変数）ｉを初期値（ここではｎ）にセットする（図７ステップＳ１）。次に、ピーク検出部５は、乗算部４が算出した乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ－ｂ）と、閾値Ｔｈとを比較する（図７ステップＳ２）。
　ピーク検出部５は、乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ－ｂ）が、閾値Ｔｈと等しいか大きいときは（ステップＳ２においてｎｏ）、ｉで示される時刻の近辺に乗算値のピークはないと判断し、ｉ＝ｉ＋１として（図７ステップＳ３）、ステップＳ２に戻る。こうして、乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ－ｂ）が閾値Ｔｈより小さくなるまで、ステップＳ２，Ｓ３の処理が繰り返される。
　ピーク検出部５は、ステップＳ２において乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ－ｂ）が閾値Ｔｈより小さければ、ｉで示される時刻の近辺に乗算値のピークがあると判断し、ステップＳ４以降の、ピーク位置を特定する手順に移る。
　まず、ピーク検出部５は、ピーク値Ｐを、仮に（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ－ｂ）に設定して記憶し（図７ステップＳ４）、乗算値のピークを検出するためのカウンタ変数ｊとピーク位置を示す変数ｋとを１にセットする（図７ステップＳ５）。
　ピーク検出部５は、乗算部４が算出した乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ＋ｊ）－Ｘ（ｉ－ａ＋ｊ））×Ｘ（ｉ－ｂ＋ｊ）と現在のピーク値Ｐとを比較し（図７ステップＳ６）、乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ＋ｊ）－Ｘ（ｉ－ａ＋ｊ））×Ｘ（ｉ－ｂ＋ｊ）がピーク値Ｐと等しいか大きいときは（ステップＳ６においてｎｏ）、ピーク値Ｐおよび変数ｋの値は変えずにステップＳ９に移る。
　また、ピーク検出部５は、乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ＋ｊ）－Ｘ（ｉ－ａ＋ｊ））×Ｘ（ｉ－ｂ＋ｊ）が現在のピーク値Ｐより小さいときは、ピーク値Ｐの値を（Ｘ（ｉ＋ａ＋ｊ）－Ｘ（ｉ－ａ＋ｊ））×Ｘ（ｉ－ｂ＋ｊ）に更新して記憶し（図７ステップＳ７）、変数ｋをｊに置き換えて（図７ステップＳ８）、ステップＳ９に移る。ステップＳ９では、ピーク検出部５は、カウンタ変数ｊが、ピーク値を求める範囲を指定する所定値ｊｍａｘを超えていないかどうかを判定する。
　ピーク検出部５は、カウンタ変数ｊが所定値ｊｍａｘを超えていなければ、ｊ＝ｊ＋１として（図７ステップＳ１０）、ステップＳ６に戻る。こうして、カウンタ変数ｊが所定値ｊｍａｘを超えるまで、ステップＳ６～Ｓ１０の処理が繰り返される。ピーク検出部５は、カウンタ変数ｊが所定値ｊｍａｘを超えると、カウンタ変数ｊに基づくピーク値Ｐの探索を終了する。このとき、最新のピーク値Ｐの時刻、すなわち（ｉ＋ｋ）で示される時刻が、心拍時刻の候補となる。
　次に、心拍時刻決定部６は、検出した心拍時刻が適切なものであるかを判断し、取捨選択して、心拍時刻を確定する。
　まず、心拍時刻決定部６は、（ｉ＋ｋ）で示される時刻Ｔと直前に検出した心拍時刻Ｔ(-1)とが一定時間以上離れているかどうかを判定し（図７ステップＳ１１）、時刻Ｔが直前の心拍時刻Ｔ(-1)と一定時間以上離れていない場合には、（ｉ＋ｋ）で示される時刻Ｔを、心拍時刻として採用することなく廃棄して、ステップＳ３に移る。
　心拍間隔には一般的な正常値の範囲があり、それに比して非常に短い心拍間隔を検出した場合、体動などによって心電図波形に重畳されるノイズ等を誤って心拍と認識している可能性が高い。検出した乗算値のピークの時刻Ｔが、直前の心拍時刻Ｔ(-1)と一定時間以上離れていることを条件として課すことで、ノイズ等による誤検出を防ぐことができる。
　さらに、心拍時刻決定部６は、（ｉ＋ｋ）で示される時刻Ｔを心拍時刻とみなした場合の心拍間隔（Ｔ－Ｔ(-1)）が、直前の心拍間隔（Ｔ(-1)－Ｔ(-2)）から一定割合以上増加していないかを判定し（図７ステップＳ１２）、心拍間隔の増加率（Ｔ－Ｔ(-1)）／（Ｔ(-1)－Ｔ(-2)）が一定値以上であれば、心拍間隔が一定割合以上増加しているとし、（ｉ＋ｋ）で示される時刻Ｔを、心拍時刻として採用することなく廃棄して、ステップＳ３に移る。
　ある心拍の検出に失敗した場合、その心拍の前後の心拍の心拍間隔として得られるデータは、実際のものに比べて倍程度の大きな値となり、自律神経機能の評価等に用いるのは適当でない。検出する心拍間隔が一定割合以上増加していないことを条件として課すことで、心拍の検出に失敗している誤ったデータを生体情報の解析対象から除外することができる。
　心拍時刻決定部６は、（ｉ＋ｋ）で示される時刻Ｔと直前の心拍時刻Ｔ(-1)とが一定時間以上離れていて、心拍間隔の増加率（Ｔ－Ｔ(-1)）／（Ｔ(-1)－Ｔ(-2)）が一定値未満であれば、（ｉ＋ｋ）で示される時刻Ｔを心拍時刻として採用する（図７ステップＳ１３）。
　ステップＳ１３の終了後、ｉ＝ｉ＋１としてステップＳ２に戻る。これにより、次の心拍の検出が開始される。または、検出すべき心拍間隔の最低値よりも小さい、ある一定時間に相当する数だけ、ｉの値をスキップさせて、ステップＳ２に戻ってもよい。こうして、ステップＳ２～Ｓ１３の処理を繰り返すことで、心拍時刻の時系列データが得られ、この時系列データから心拍変動の指標を得ることができる。
　なお、閾値Ｔｈは、それまでのピーク値Ｐの平均等に基づいて逐次更新してもよい。この場合のフローチャートを図８に示す。ピーク検出部５は、ステップＳ９で判定ｙｅｓとなった時点で、測定開始時以降に検出したピーク値Ｐの平均値に所定の係数ｒを乗じた値を、最新の閾値Ｔｈとして更新すればよい（図８ステップＳ１４）。ｍ個目の心拍を検出しようとしている時点では、既に（ｍ－１）個のピーク値Ｐを検出し終えており、新たにピーク値Ｐを検出したことで計ｍ個のピーク値Ｐが得られているので、ｍ個のピーク値Ｐの平均値に係数ｒを乗じることになる。なお、ステップＳ１１，Ｓ１２で判定ｎｏとなったピーク値は、この閾値Ｔｈの算出に使用しない。
　ＥＣＧ波形では、個人差や電極の装着具合によって、各成分の振幅や変化の度合いは異なってくる。乗算値のピークを検出するための閾値Ｔｈを、それまでのピーク値Ｐの平均に基づいて設定することで、個人差等に起因する波形の違いの影響を低減することができる。図８のステップＳ１４以外の処理は図７で説明したとおりである。
　本実施例の心拍検出方法は、大きなＲ波と深いＳ波が得られるＥＣＧの誘導、例えばＶ３ないしＶ５誘導のＥＣＧ波形へ適用することで、著しい効果が得られる。また、日常生活でのＥＣＧ波形をとる際に用いられることの多い、ＣＣ５ないしは類似の誘導のＥＣＧ波形に適用することは、特に好適である。
　本実施例の心拍検出方法に従えば、正確な心拍時刻のデータ列を得ることができ、そのデータ列を基に、信頼性の高い心拍変動の指標を得ることができる。
　なお、本実施例では、サンプリングデータの１次差分値を用いて心拍を検出する場合について説明しているが、上記のとおり２次差分値を用いてもよい。この場合、差分値算出部３は、サンプリングデータＸ（ｉ）の２次差分値をサンプリング時刻ごとに算出する（図６ステップＳ１００）。サンプリングデータＸ（ｉ）の１次差分値をＤＦ（ｉ）＝（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））とすれば、サンプリングデータＸ（ｉ）の２次差分値は（ＤＦ（ｉ＋ａ）－ＤＦ（ｉ－ａ））となる。
　したがって、乗算部４は、サンプリングデータＸ（ｉ）の２次差分値（ＤＦ（ｉ＋ａ）－ＤＦ（ｉ－ａ））と、サンプリングデータＸ（ｉ）との乗算値（ＤＦ（ｉ＋ａ）－ＤＦ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ）、または２次差分値（ＤＦ（ｉ＋ａ）－ＤＦ（ｉ－ａ））と、サンプリングデータＸ（ｉ）から所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータＸ（ｉ－ｂ）との乗算値（ＤＦ（ｉ＋ａ）－ＤＦ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ－ｂ）をサンプリング時刻ごとに算出することになる（図６ステップＳ１０１）。
　図７、図８の説明においては、乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ）－Ｘ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ－ｂ）を、（ＤＦ（ｉ＋ａ）－ＤＦ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ）または（ＤＦ（ｉ＋ａ）－ＤＦ（ｉ－ａ））×Ｘ（ｉ－ｂ）に置き換え、乗算値（Ｘ（ｉ＋ａ＋ｊ）－Ｘ（ｉ－ａ＋ｊ））×Ｘ（ｉ－ｂ＋ｊ）を、（ＤＦ（ｉ＋ａ＋ｊ）－ＤＦ（ｉ－ａ＋ｊ））×Ｘ（ｉ＋ｊ）または（ＤＦ（ｉ＋ａ＋ｊ）－ＤＦ（ｉ－ａ＋ｊ））×Ｘ（ｉ－ｂ＋ｊ）に置き換えるようにすればよい。こうして、サンプリングデータの２次差分値を用いて心拍を検出することができる。
　本実施例で説明した記憶部２と差分値算出部３と乗算部４とピーク検出部５と心拍時刻決定部６とは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って本実施例で説明した処理を実行する。
　本発明は、生体の心拍を検出する技術に適用することができる。
　１…心電計、２…記憶部、３…差分値算出部、４…乗算部、５…ピーク検出部、６…心拍時刻決定部。

Claims (8)

  1. 　生体の心電図波形のサンプリングデータ列から、サンプリングデータの変化量または変化の度合いをサンプリング時刻ごとに算出する算出ステップと、
    　時刻Ｋの前記サンプリングデータの変化量または変化の度合いと、当該時刻Ｋのサンプリングデータまたは当該時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータとを乗算した乗算値を、サンプリング時刻ごとに算出する乗算ステップと、
    　前記乗算値のピークを検出するピーク検出ステップと、
    　前記乗算値のピークの時刻を心拍時刻とする心拍時刻決定ステップとを含むことを特徴とする心拍検出方法。
  2. 　請求項１記載の心拍検出方法において、
    　前記ピーク検出ステップは、前記乗算値が閾値を下回り、かつピークとなる点を検出することを特徴とする心拍検出方法。
  3. 　請求項２記載の心拍検出方法において、
    　前記ピーク検出ステップは、検出した乗算値のピークの平均に基づいて前記閾値を更新するステップを含むことを特徴とする心拍検出方法。
  4. 　請求項１記載の心拍検出方法において、
    　前記心拍時刻決定ステップは、前記乗算値のピークの時刻と直前の心拍時刻とが一定時間以上離れているかどうかを判定し、直前の心拍時刻と一定時間以上離れていない場合には、前記乗算値のピークの時刻を心拍時刻として採用しないことを特徴とする心拍検出方法。
  5. 　請求項１記載の心拍検出方法において、
    　前記心拍時刻決定ステップは、前記乗算値のピークの時刻を心拍時刻とみなした場合の心拍間隔が、直前の心拍間隔から一定割合以上増加していないかを判定し、心拍間隔が一定割合以上増加している場合には、前記乗算値のピークの時刻を心拍時刻として採用しないことを特徴とする心拍検出方法。
  6. 　請求項１記載の心拍検出方法において、
    　前記サンプリングデータの変化量は、サンプリングデータの１次差分値であり、
    　前記乗算ステップは、時刻Ｋのサンプリングデータの１次差分値と、当該時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータとを乗算した乗算値をサンプリング時刻ごとに算出し、
    　前記所定時間ｔは、１０ｍｓ≦ｔ≦１２ｍｓであることを特徴とする心拍検出方法。
  7. 　請求項１記載の心拍検出方法において、
    　前記サンプリングデータの変化の度合いを示す値は、サンプリングデータの２次差分値であり、
    　前記乗算ステップは、時刻Ｋのサンプリングデータの２次差分値と、当該時刻Ｋのサンプリングデータまたは当該時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータとを乗算した乗算値をサンプリング時刻ごとに算出し、
    　前記所定時間ｔは、０ｍｓ＜ｔ≦１ｍｓであることを特徴とする心拍検出方法。
  8. 　生体の心電図波形のサンプリングデータ列から、サンプリングデータの変化量または変化の度合いをサンプリング時刻ごとに算出する算出手段と、
    　時刻Ｋの前記サンプリングデータの変化量または変化の度合いと、当該時刻Ｋのサンプリングデータまたは当該時刻Ｋから所定時間ｔだけ遡った時刻のサンプリングデータとを乗算した乗算値を、サンプリング時刻ごとに算出する乗算手段と、
    　前記乗算値のピークを検出するピーク検出手段と、
    　前記乗算値のピークの時刻を心拍時刻とする心拍時刻決定手段とを備えることを特徴とする心拍検出装置。
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