WO2017130250A1 - 呼吸数検出装置、呼吸数検出方法、及び、プログラム記憶媒体 - Google Patents

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WO2017130250A1
WO2017130250A1 PCT/JP2016/004681 JP2016004681W WO2017130250A1 WO 2017130250 A1 WO2017130250 A1 WO 2017130250A1 JP 2016004681 W JP2016004681 W JP 2016004681W WO 2017130250 A1 WO2017130250 A1 WO 2017130250A1
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WO
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acceleration
respiration rate
information
respiratory
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PCT/JP2016/004681
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良文 廣瀬
荒木　昭一
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches

Definitions

  • the present disclosure relates to a respiratory rate detection device, a respiratory rate detection method, and a program storage medium that detect a respiratory rate from measurement data of an acceleration sensor attached to a body.
  • Patent Document 1 discloses a respiration rate detection device that detects a respiration rate from an acceleration sensor attached to the body. This respiration rate detection device synthesizes the accelerations measured by a triaxial acceleration sensor attached to the body, and detects the respiration rate based on the frequency characteristics of the synthesized accelerations. As a result, the respiration rate can be detected even when the respiration component included in the measured acceleration is dispersed on a plurality of axes.
  • This disclosure provides a respiration rate detection device that can stably detect the respiration rate of a user with high accuracy regardless of the state of the user.
  • the respiratory rate detection device includes an acquisition unit that acquires accelerations in a plurality of different directions obtained by measuring body fluctuations due to user's breathing using an acceleration sensor, and the acquisition unit
  • a conversion processing unit that performs conversion processing for converting acceleration in the plurality of directions into a plurality of spectrum information in a frequency domain
  • a phase removal unit that removes phase information from the plurality of spectrum information and converts the information into a plurality of amplitude spectra
  • a peak detector that detects a peak frequency indicating a respiratory component from the amplitude spectrum obtained by adding the plurality of amplitude spectra, and a respiratory rate calculator that calculates a respiratory rate using the peak frequency Prepare.
  • the respiration rate detection device can accurately detect the respiration rate regardless of the user's posture or the like.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an outline of a respiratory rate detection system in the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the respiration rate detection apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the wearable terminal according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing the direction of fluctuation of the chest accompanying breathing in the sitting or standing position.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing the direction of change of the chest accompanying breathing in the supine position.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the respiratory rate detection system according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of the operation of the respiratory rate detection system in the first embodiment.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an outline of a respiratory rate detection system in the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the respiration rate detection apparatus according to
  • FIG. 8 is a diagram illustrating acceleration measured by the triaxial acceleration sensor according to the first embodiment.
  • FIG. 9 is a graph showing an amplitude spectrum in each direction according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is a graph showing the amplitude spectrum integrated according to the first embodiment.
  • FIG. 11 is a graph showing the combined acceleration of the comparative example.
  • FIG. 12 is a graph showing an amplitude spectrum according to the composite acceleration of the comparative example.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the respiration rate detection apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the respiration rate detection apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 15 is a flowchart showing the operation of the respiration rate detection apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an outline of a respiratory rate detection system in the first embodiment.
  • a respiratory rate detection device 10 clothes 20, and a wearable terminal 30 are shown.
  • the respiration rate detection system 1 includes the respiration rate detection device 10 and the wearable terminal 30 among these components.
  • the structure of the respiratory rate detection device 10 and the wearable terminal 30 is separated.
  • the respiration rate detection system 1 is a system for detecting a user's respiration rate by measuring changes in the body (chest) due to the respiration of the user.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the respiration rate detection apparatus according to the first embodiment.
  • the respiration rate detection apparatus 10 includes a control device 101, a communication IF (Interface) 102, a display 103, a speaker 104, and an input IF 105.
  • the respiratory rate detection apparatus 10 is a mobile terminal capable of communication such as a smartphone or a tablet terminal.
  • the respiratory rate detection device 10 is a portable terminal, it may be any device that can communicate, and may be an information terminal such as a PC.
  • the control device 101 includes a processor that executes a control program for operating the respiratory rate detection device 10, a volatile storage area (main storage device) that is used as a work area used when the control program is executed, and a control.
  • the volatile storage area is, for example, a RAM (Random Access Memory).
  • the nonvolatile storage area is, for example, a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an HDD (Hard Disk Drive), or the like.
  • the communication IF 102 is a communication interface that communicates with the wearable terminal 30.
  • the communication IF 102 may be a communication interface corresponding to the communication module 302 (see later) included in the wearable terminal 30.
  • the communication IF 102 is a wireless communication interface that conforms to, for example, the Bluetooth (registered trademark) standard.
  • the communication IF 102 may be a wireless LAN (Local Area Network) interface conforming to the IEEE802.11a, b, g, and n standards, or a third generation mobile communication system (3G) or a fourth generation mobile communication system. (4G) or a wireless communication interface conforming to a communication standard used in a mobile communication system such as LTE (registered trademark) may be used.
  • the display 103 is a display device that displays a processing result in the control device 101.
  • the display 103 is, for example, a liquid crystal display or an organic EL display.
  • the speaker 104 is a speaker that outputs a sound decoded from the audio information.
  • the input IF 105 is, for example, a touch panel that is arranged on the surface of the display 103 and receives input from the user to a UI (User Interface) displayed on the display 103.
  • the input IF 105 may be an input device such as a numeric keypad or a keyboard.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the wearable terminal according to the first embodiment.
  • the wearable terminal 30 includes an acceleration sensor 301 and a communication module 302.
  • the wearable terminal 30 is a small terminal that is fixed to a position corresponding to the chest of the user of the garment 20 with a snap button, double-sided tape, adhesive, thread, or the like. Thereby, the wearable terminal 30 is arrange
  • the acceleration sensor 301 is a sensor that detects the acceleration of the wearable terminal 30. Specifically, the acceleration sensor 301 detects the acceleration of the wearable terminal 30 in each direction of three axes (X axis, Y axis, Z axis) orthogonal to each other.
  • the left-right direction is the X-axis direction
  • the front-rear direction is the Y-axis direction
  • the up-down direction is the Z-axis direction.
  • the left side is the plus side
  • the rear side is the plus side
  • the Z axis direction the lower side is the plus side.
  • the direction of the axis is not limited to this, and it is sufficient that the body displacement can be measured in a plurality of directions.
  • the acceleration sensor 301 detects the movement of the chest caused by the user's breathing as acceleration. Since the movement of the chest during breathing varies depending on the posture of the user and the like, the wearable terminal 30 detects acceleration with a plurality of directional axes using the acceleration sensor 301. Note that the plurality of directional axes are not necessarily three orthogonal axes, and may be two or more axes in a predetermined direction. That is, the acceleration sensor 301 only needs to detect acceleration in directions of two or more axes.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing the direction of fluctuation of the chest accompanying breathing when the user is sitting or standing.
  • the acceleration sensor 301 detects a change in the chest associated with breathing with acceleration in the Y-axis direction.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing the direction of change of the chest accompanying breathing when the user is in the supine position.
  • the acceleration sensor 301 detects a change in the chest associated with breathing with acceleration in the Y-axis direction and the Z-axis direction.
  • the acceleration sensor 301 of the wearable terminal 30 detects acceleration with a plurality of directional axes.
  • the communication module 302 is a communication module that communicates with the respiratory rate detection device 10.
  • the communication module 302 may have, for example, a wireless communication interface that conforms to the Bluetooth (registered trademark) standard, or a wireless LAN (Local Area Network) interface that conforms to the IEEE 802.11a, b, g, and n standards. You may have.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the respiratory rate detection system according to the first embodiment.
  • the wearable terminal 30 includes an acceleration measurement unit 31 and a transmission unit 32 as functional configurations.
  • Acceleration measurement unit 31 measures body fluctuations caused by the user's breathing with accelerations in a plurality of different directions.
  • the acceleration measuring unit 31 measures acceleration in a plurality of directions at a predetermined sampling frequency, and generates acceleration information indicating acceleration changes in time series in each direction.
  • the acceleration measuring unit 31 is realized by the acceleration sensor 301, for example.
  • the transmission unit 32 transmits the generated acceleration information to the respiration rate detection apparatus 10.
  • the transmission unit 32 transmits acceleration information stored in a memory (not shown) to the respiration rate detection apparatus 10 at a predetermined cycle.
  • the transmission unit 32 is realized by the communication module 302, for example. That is, the transmission unit 32 transmits the acceleration information to the respiratory rate detection device 10 that is communicatively connected by, for example, Bluetooth (registered trademark).
  • the respiration rate detection apparatus 10 includes an acquisition unit 11, a plurality of conversion processing units 12x, 12y, and 12z, a plurality of phase removal units 13x, 13y, and 13z, a peak detection unit 14, and a respiration rate calculation unit 15. .
  • the respiratory rate detection device 10 may further include a presentation unit 16.
  • the acquisition unit 11 receives acceleration information transmitted by the transmission unit 32 of the wearable terminal 30. That is, the acquisition unit 11 communicates with the wearable terminal 30 that includes the acceleration sensor 301 and is worn on the user's body. Thereby, the acquisition part 11 acquires the acceleration information which shows the acceleration of a mutually different direction obtained by measuring the fluctuation
  • FIG. The acquisition unit 11 is realized by the control device 101 and the communication IF 102, for example.
  • the conversion processing units 12x, 12y, and 12z perform conversion processing for converting acceleration in a plurality of directions indicated by the acceleration information acquired by the acquisition unit 11 into a plurality of spectrum information of frequencies.
  • the conversion processing unit 12x performs the conversion process on the acceleration in the X-axis direction.
  • the conversion processing unit 12y performs the conversion process on the acceleration in the Y-axis direction.
  • the conversion processing unit 12z performs the conversion process on the acceleration in the Z-axis direction.
  • the conversion processing units 12x, 12y, and 12z perform fast Fourier transform (FFT Fourier Transform: FFT) processing on the acceleration values in each direction, thereby converting the information into the frequency domain spectrum information in each direction. That is, since spectrum information in each direction is obtained in this way, three pieces of spectrum information are obtained.
  • FFT fast Fourier transform
  • the conversion processing units 12x, 12y, and 12z are not particularly limited. For example, even if the FFT processing is performed with a time width (about 2 seconds to 20 seconds) for about 1 to 10 cycles of the respiratory cycle. Good. This time width indicates a period when the FFT process is repeatedly performed. Here, if the time width during which the FFT processing is performed is shortened, the followability to the change in respiratory rate is improved, but it reacts sensitively to noise such as body movement. On the other hand, if the time width is lengthened, the resistance to noise such as body movement increases, but the followability to changes in respiratory rate decreases. Therefore, it is desirable that the time width for performing the FFT process is determined by appropriately adjusting. Further, when performing the FFT processing, it is desirable to use a window function such as a Hanning window.
  • a window function such as a Hanning window.
  • the conversion processing units 12x, 12y, and 12z are realized by the control device 101, for example.
  • the phase removal units 13x, 13y, and 13z remove phase information from the spectrum information converted into the frequency domain by the conversion processing units 12x, 12y, and 12z, and extract amplitude spectra.
  • the phase removal unit 13x removes the phase information from the spectrum information in the X-axis direction and converts it into an amplitude spectrum.
  • the phase removal unit 13y removes the phase information from the spectrum information in the Y-axis direction and converts it into an amplitude spectrum.
  • the phase removal unit 13z removes the phase information from the spectrum information in the Z-axis direction and converts it into an amplitude spectrum.
  • the phase removal units 13x, 13y, and 13z remove the phase information from the spectrum information in the frequency domain in each direction and convert it into an amplitude spectrum in each direction. Thereby, since the amplitude spectrum of each direction is obtained, three amplitude spectra are obtained. Therefore, it is possible to remove the phase difference of the fluctuation component of respiration included in the acceleration in each direction.
  • the phase removal units 13x, 13y, and 13z are realized by the control device 101, for example.
  • the peak detector 14 superimposes the respiratory components included in each direction by adding the three amplitude spectra from which the phase information has been removed by the phase removers 13x, 13y, and 13z, and calculates the amplitude from the superimposed amplitude spectrum.
  • the frequency that takes the peak value of the spectrum is detected as the peak frequency Fp.
  • the peak detector 14 may set the detection range of the peak frequency Fp of the amplitude spectrum as a preset frequency band. For example, the peak detection unit 14 may detect the peak frequency Fp in a detection range of 0.08 [Hz] to 0.5 [Hz] when the respiratory rate per minute is 5 to 30 times. By setting the detection range for detecting the peak frequency Fp in this way, the peak detection unit 14 can prevent erroneous detection when noise is mixed outside the detection range.
  • the peak detection unit 14 is realized by the control device 101, for example.
  • the respiration rate calculation unit 15 calculates the respiration rate Rc [bpm: Breath Per Minute] using the peak frequency Fp [Hz] of the acceleration amplitude spectrum detected by the peak detection unit 14.
  • the respiration rate calculation unit 15 is realized by the control device 101, for example.
  • the presentation unit 16 displays an image or character information indicating the respiration rate calculated by the respiration rate calculation unit 15.
  • the presentation unit 16 may output a sound indicating the calculated respiration rate.
  • the presentation unit 16 may be realized by, for example, the control device 101 and the display 103, or may be realized by the control device 101 and the speaker 104.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of a respiratory rate detection method in the respiratory rate detection system 1 of the first embodiment.
  • the acceleration measuring unit 31 measures the movement (variation) of the user's chest as triaxial acceleration (S11).
  • FIG. 8 is a graph showing an example of triaxial acceleration (acceleration information) measured by the acceleration measuring unit.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents acceleration.
  • the fluctuation component due to respiration is mainly included in the acceleration in the X-axis direction and the acceleration in the Y-axis direction, and from FIG. 8, the cycle Tr is about 4 seconds (0.25 [Hz]). I understand that.
  • the transmission unit 32 transmits acceleration information to the respiration rate detection apparatus 10 (S12).
  • the acquisition part 11 acquires the acceleration of each direction which acceleration information shows by receiving the acceleration information transmitted by the transmission part 32 of the wearable terminal 30 (S21).
  • the conversion processing units 12x, 12y, and 12z perform FFT processing on the acquired accelerations in a plurality of directions on the spectrum information in the frequency domain for each of the plurality of directions (S22). Specifically, the conversion processing unit 12x converts the acceleration xn in the X-axis direction into spectrum information Xk in the frequency domain by FFT processing using Expression 1a. Further, the conversion processing unit 12y converts the acceleration yn in the Y-axis direction into spectrum information Yk in the frequency domain by FFT processing using Expression 1b. Also, the conversion processing unit 12z converts the acceleration zn in the Z-axis direction into the frequency domain spectrum information Zk by FFT processing using Expression 1c.
  • N represents the number of points to be subjected to FFT processing
  • n represents a sample number
  • k represents an FFT processing index
  • the phase removal units 13x, 13y, and 13z remove the phase information from the spectrum information Xk, Yk, and Zk in the frequency domain in each direction (S23). Specifically, the phase removal unit 13x calculates the amplitude spectrum AXk that is an absolute value by removing the phase information from the spectrum information Xk obtained by converting the acceleration xn in the X-axis direction into the frequency domain using Equation 2a. To do. Further, the phase removal unit 13y calculates the amplitude spectrum AYk that is an absolute value by removing the phase information from the spectrum information Yk obtained by converting the acceleration yn in the Y-axis direction into the frequency domain using Expression 2b.
  • phase removing unit 13z calculates the amplitude spectrum AZk which is an absolute value by removing the phase information from the spectrum information Zk obtained by converting the acceleration zn in the Z-axis direction into the frequency domain using Expression 2c (S23). ).
  • FIG. 9 is a graph showing the amplitude spectrum in each direction calculated from the acceleration in each direction shown in FIG.
  • the horizontal axis indicates the frequency
  • the vertical axis indicates the intensity.
  • the solid line indicates the amplitude spectrum AXk in the X-axis direction
  • the dotted line indicates the amplitude spectrum AYk in the Y-axis direction
  • the one-dot difference line indicates the amplitude spectrum AZk in the Z-axis direction.
  • the amplitude spectra AXk, AYk, and AZk in each direction contain a lot of respiratory components near the frequency of 0.25 [Hz]. I understand.
  • the peak detector 14 adds the amplitude spectra AXk, AYk, and AZk in each direction, and calculates the peak frequency Fp that takes the peak value of the amplitude spectrum Ak obtained by the addition. It calculates using 4 and Formula 5 (S24).
  • argmax_k represents a function for calculating k that maximizes Ax
  • Fs represents a sampling frequency of measurement of the acceleration sensor 301.
  • the sampling frequency Fs is not particularly limited, but is desirably sufficiently higher than the upper limit (several Hz) of the respiratory frequency.
  • FIG. 10 is a graph showing the amplitude spectrum Ak obtained by integrating (adding) the amplitude spectra in each direction.
  • the horizontal axis indicates the frequency
  • the vertical axis indicates the intensity.
  • the integrated amplitude spectrum Ak has a peak frequency Fp in the vicinity of 0.25 Hz which is a respiration frequency. By calculating the peak frequency Fp, the respiration rate of the user can be detected with high accuracy.
  • the respiration rate calculation unit 15 calculates the respiration rate Rc [bpm] per minute using the detected peak frequency Fp and Equation 6 (S25).
  • the respiration rate Rc is about 15 [times / min].
  • x, y, and z respectively indicate accelerations in the X-axis direction, the Y-axis direction, and the Z-axis direction at a certain time
  • G indicates an acceleration that is a combination of x, y, and z.
  • the respiratory components included in each direction can be integrated.
  • the combined acceleration G may be a fluctuation other than the respiratory component.
  • Equation 7 An example in which the combined acceleration G of accelerations in the X-axis direction, the Y-axis direction, and the Z-axis direction in FIG. 8 is calculated using Equation 7 will be described with reference to FIG.
  • FIG. 11 is a graph showing the combined acceleration of the comparative example.
  • the horizontal axis indicates time
  • the vertical axis indicates the resultant acceleration G.
  • the composite acceleration G has components of a respiratory component period Tr and a period Te included in the X-axis direction and Y-axis direction accelerations.
  • a false peak other than the respiratory component may appear due to the influence of the posture or the like.
  • FIG. 12 is a graph showing an amplitude spectrum according to the composite acceleration of the comparative example.
  • the horizontal axis represents frequency and the vertical axis represents intensity.
  • the peak frequency Fp ′ appears in the vicinity of 0.37 Hz. Further, in the amplitude spectrum of the resultant acceleration G, there is no clear peak around 0.25 Hz, which is the original respiratory frequency.
  • the respiration rate Rc ′ is about 22 [times / min].
  • the synthesized acceleration G calculated by Expression 7 the occurrence of a phase difference in time-series data of acceleration in each direction is influenced by the user's posture and the like, so that the respiratory frequency is erroneously detected. There is a case.
  • the respiration rate detection apparatus 10 includes the acquisition unit 11, the conversion processing units 12x, 12y, and 12z, the phase removal units 13x, 13y, and 13z, the peak detection unit 14, and the respiration calculation unit 15. .
  • the acquisition unit 11 acquires accelerations in a plurality of directions different from each other, which are obtained by measuring the fluctuation of the body due to the user's breathing by the acceleration sensor 301.
  • the conversion processing units 12x, 12y, and 12z perform conversion processing for converting accelerations in a plurality of directions acquired by the acquisition unit 11 into a plurality of pieces of spectrum information in the frequency domain.
  • the phase removal units 13x, 13y, and 13z remove phase information from a plurality of pieces of spectrum information and convert it into a plurality of amplitude spectra.
  • the peak detector 14 adds a plurality of amplitude spectra, and detects a peak frequency Fp indicating a respiratory component from the amplitude spectrum obtained by the addition.
  • the respiration rate calculation unit 15 calculates the respiration rate using the peak frequency Fp.
  • the respiratory rate can be detected stably.
  • the wearable terminal 30 is fixed to the chest of the garment 20.
  • the wearable terminal 30 is not limited to this, and may be any position that can measure the displacement of the body accompanying breathing.
  • the wearable terminal 30 is fixed to the abdomen. May be.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the respiration rate detection apparatus according to the second embodiment.
  • the respiration rate detection apparatus 10A performs all processes in the respiration rate detection method. That is, the respiration rate detection apparatus 10A according to the second embodiment further includes the acceleration sensor 106 as compared with the respiration rate detection apparatus 10 according to the first embodiment.
  • the acceleration sensor 106 has the same configuration as the acceleration sensor 301.
  • Other configurations are the same as those in the first embodiment, and thus the same reference numerals are given and description thereof is omitted.
  • the respiration rate detection device 10 ⁇ / b> A may not include the display 103 and the communication IF 102. Further, the respiration rate detection apparatus 10A is realized by a small terminal fixed to the clothes 20 shown in FIG.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the respiration rate detection apparatus according to the second embodiment.
  • the acquiring unit 11 ⁇ / b> A is realized by an acceleration sensor 106.
  • the acquisition unit 11A acquires a plurality of accelerations by measuring body fluctuations due to the user's breathing with accelerations in a plurality of different directions.
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a respiration rate detection method in the respiration rate detection apparatus according to the second embodiment.
  • step S12 and step S21 are omitted in the sequence diagram described in FIG.
  • the respiratory rate detection device 10A performs step S22 after performing step S11. Therefore, the respiration rate detection apparatus 10A performs processing related to acquisition of acceleration, conversion processing (FFT processing), removal of phase information, detection of peak frequency, and calculation of respiration rate.
  • FFT processing conversion processing
  • the conversion process to the frequency domain is not limited to the FFT process, and may be a DFT (Discrete Fourier Transform) process, a DCT (Discrete Cosine Transform) process, a wavelet transform process, or the like.
  • DFT Discrete Fourier Transform
  • DCT Discrete Cosine Transform
  • the respiration rate Rc calculated as described above may be transmitted to a server (not shown) via a network. Or you may make it accumulate
  • respiration rate detection device can accurately detect the respiration rate regardless of the state of the user's posture
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Abstract

ユーザの呼吸による身体の変動が加速度センサ（３０１）により測定されることにより得られた、互いに異なる複数の方向の加速度を取得する取得部（１１）と、取得部（１１）により取得された複数の方向の加速度を周波数領域の複数のスペクトル情報に変換する変換処理を行う変換処理部（１２ｘ、１２ｙ、１２ｚ）と、複数のスペクトル情報から位相情報を除去し、複数の振幅スペクトルに変換する位相除去部（１３ｘ、１３ｙ、１３ｚ）と、複数の振幅スペクトルを加算し、加算することにより得られた振幅スペクトルから呼吸成分を示すピーク周波数を検出するピーク検出部（１４）と、ピーク周波数を用いて呼吸数を算出する呼吸数算出部（１５）とを備える。

Description

呼吸数検出装置、呼吸数検出方法、及び、プログラム記憶媒体
　本開示は、身体に取付けられた加速度センサの測定データから、呼吸数を検出する呼吸数検出装置、呼吸数検出方法、及び、プログラム記憶媒体に関する。
　特許文献１は、身体に取付けられた加速度センサから呼吸数を検出する呼吸数検出装置を開示する。この呼吸数検出装置は、身体に取付けられた３軸の加速度センサの測定した加速度を合成し、合成された加速度の周波数特性に基づいて呼吸数を検出する。これにより、測定された加速度に含まれる呼吸成分が複数の軸に分散した場合にも呼吸数を検出することができる。
特開２００６－２４７３７４号公報
　特許文献１の呼吸数検出装置では、加速度センサを利用者の胸部に装着することで、利用者が呼吸する際に生じる胸の動きを検出することができる。しかし、姿勢等の利用者の状態によっては、誤検出が生じる場合がある。
　本開示は、利用者の状態によらず、安定して利用者の呼吸数を精度よく検出できる呼吸数検出装置を提供する。
　本開示における呼吸数検出装置は、ユーザの呼吸による身体の変動が加速度センサにより測定されることにより得られた、互いに異なる複数の方向の加速度を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記複数の方向の加速度を周波数領域の複数のスペクトル情報に変換する変換処理を行う変換処理部と、前記複数のスペクトル情報から位相情報を除去し、複数の振幅スペクトルに変換する位相除去部と、前記複数の振幅スペクトルを加算し、加算することにより得られた振幅スペクトルから呼吸成分を示すピーク周波数を検出するピーク検出部と、前記ピーク周波数を用いて呼吸数を算出する呼吸数算出部とを備える。
　本開示における呼吸数検出装置は、利用者の姿勢等の状態に関わらず呼吸数を正確に検出することができる。
図１は、実施の形態１における呼吸数検出システムの概略を示す模式図である。 図２は、実施の形態１における呼吸数検出装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、実施の形態１におけるウェアラブル端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図４は、座位または立位の場合の呼吸に伴う胸部の変動方向を示す模式図である。 図５は、仰臥位の場合の呼吸に伴う胸部の変動方向を示す模式図である。 図６は、実施の形態１における呼吸数検出システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図７は、実施の形態１における呼吸数検出システムの動作の一例を示すシーケンス図である。 図８は、実施の形態１の３軸の加速度センサにより測定された加速度を示す図である。 図９は、実施の形態１による各方向の振幅スペクトルを示すグラフである。 図１０は、実施の形態１により統合した振幅スペクトルを示すグラフである。 図１１は、比較例の合成加速度を示すグラフである。 図１２は、比較例の合成加速度による振幅スペクトルを示すグラフである。 図１３は、実施の形態２における呼吸数検出装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図１４は、実施の形態２における呼吸数検出装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図１５は、実施の形態２における呼吸数検出装置の動作を示すフローチャートである。
　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）
　以下、図１～図１２を用いて、実施の形態１を説明する。
　［１－１．構成］
　図１は、実施の形態１における呼吸数検出システムの概略を示す模式図である。
　具体的には、図１において、呼吸数検出装置１０、衣服２０、およびウェアラブル端末３０が示されている。例えば、呼吸数検出システム１は、これらの構成要素のうち、呼吸数検出装置１０およびウェアラブル端末３０を備える。図１に示すように、呼吸数検出装置１０とウェアラブル端末３０とは構造が分離されている。
　呼吸数検出システム１は、ユーザの呼吸による身体（胸部）の変動を計測することで、ユーザの呼吸数を検出するためのシステムである。
　[１－１－１．呼吸数検出装置]
　呼吸数検出装置のハードウェア構成について図２を用いて説明する。
　図２は、実施の形態１における呼吸数検出装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　図２に示すように、呼吸数検出装置１０は、制御装置１０１、通信ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０２、ディスプレイ１０３、スピーカ１０４および入力ＩＦ１０５を備える。呼吸数検出装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末などの通信可能な携帯端末である。なお、呼吸数検出装置１０は、携帯端末としたが、通信可能な機器であればよく、ＰＣなどの情報端末であってもよい。
　制御装置１０１は、呼吸数検出装置１０を動作させるための制御プログラムを実行するプロセッサと、制御プログラムを実行するときに使用するワークエリアとして用いられる揮発性の記憶領域（主記憶装置）と、制御プログラム、コンテンツなどを記憶している不揮発性の記憶領域（補助記憶装置）とを有する。揮発性の記憶領域は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）である。不揮発性の記憶領域は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）などである。
　通信ＩＦ１０２は、ウェアラブル端末３０と通信する通信インタフェースである。通信ＩＦ１０２は、ウェアラブル端末３０が備える通信モジュール３０２（後述参照）に対応した通信インタフェースであればよい。つまり、通信ＩＦ１０２は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格に適合した無線通信インタフェースである。なお、通信ＩＦ１０２は、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ、ｂ、ｇ、ｎ規格に適合した無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）インタフェースであってもよいし、第３世代移動通信システム（３Ｇ）、第４世代移動通信システム（４Ｇ）、または、ＬＴＥ（登録商標）などのような移動通信システムで利用される通信規格に適合した無線通信インタフェースであってもよい。
　ディスプレイ１０３は、制御装置１０１での処理結果を表示する表示装置である。ディスプレイ１０３は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイである。
　スピーカ１０４は、音声情報から復号された音を出力するスピーカである。
　入力ＩＦ１０５は、例えば、ディスプレイ１０３の表面に配置され、ディスプレイ１０３に表示されるＵＩ（Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）へのユーザからの入力を受け付けるタッチパネルである。また、入力ＩＦ１０５は、例えば、テンキーやキーボードなどの入力装置であってもよい。
　[１－１－２．ウェアラブル端末]
　図３は、実施の形態１におけるウェアラブル端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　図３に示すように、ウェアラブル端末３０は、加速度センサ３０１および通信モジュール３０２を備える。ウェアラブル端末３０は、図１に示すように、衣服２０のユーザの胸部に対応する位置にスナップボタン、両面テープ、接着剤、糸などにより固定されている小型端末である。これにより、ウェアラブル端末３０は、ユーザが衣服２０を着用したときに、ユーザの胸部に配置される。
　加速度センサ３０１は、ウェアラブル端末３０の加速度を検出するセンサである。加速度センサ３０１は、具体的には、互いに直交する３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の各方向におけるウェアラブル端末３０の加速度を検出する。なお、本実施の形態では、ユーザが立位の場合の身体において、左右方向をＸ軸方向とし、前後方向をＹ軸方向とし、上下方向をＺ軸方向とする。また、Ｘ軸方向では左側をプラス側とし、Ｙ軸方向では後側をプラス側とし、Ｚ軸方向では下側をプラス側とする。なお、軸の方向はこれに限るものではなく、複数の方向で身体の変位を測定できればよい。
　ウェアラブル端末３０は、ユーザの胸部に配置されるため、加速度センサ３０１は、ユーザの呼吸により生じる胸部の動きを加速度として検出する。呼吸時の胸部の動きは利用者の姿勢等により変動するため、ウェアラブル端末３０では、加速度センサ３０１を用いて複数の方向軸で加速度を検出している。なお、複数の方向軸は、必ずしも直交する３軸である必要はなく、所定の方向で２軸以上であればよい。つまり、加速度センサ３０１は、２軸以上の方向の加速度を検出できればよい。
　図４は、ユーザが座位または立位の場合の呼吸に伴う胸部の変動方向を示す模式図である。
　図４に示すように、ユーザが座位または立位の場合、ユーザの胸部の変動はユーザの前後方向（Ｙ軸方向）になる傾向がある。そのため、ユーザが座位または立位の場合、加速度センサ３０１によりＹ軸方向の加速度で呼吸に伴う胸部の変動が検出される。
　図５は、ユーザが仰臥位の場合の呼吸に伴う胸部の変動方向を示す模式図である。
　図５に示すように、ユーザが仰臥位の場合、ユーザの胸部の変動はユーザの前後方向（Ｙ軸方向）に加え、ユーザの上下方向（Ｚ軸方向）の動きが多く含まれている。そのため、ユーザが仰臥位の場合、加速度センサ３０１によりＹ軸方向およびＺ軸方向の加速度で呼吸に伴う胸部の変動が検出される。
　このようにユーザの呼吸に伴う胸部の変動は、ユーザの姿勢により異なるため、ウェアラブル端末３０の加速度センサ３０１は、複数の方向軸で加速度を検出する。
　通信モジュール３０２は、呼吸数検出装置１０と通信する通信モジュールである。通信モジュール３０２は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格に適合した無線通信インタフェースを有していてもよいし、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ、ｂ、ｇ、ｎ規格に適合した無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）インタフェースを有していてもよい。
　[１－２．呼吸数検出システムの機能構成]
　次に、呼吸数検出システム１の機能構成について図６を用いて説明する。
　図６は、実施の形態１における呼吸数検出システムの機能構成の一例を示すブロック図である。
　まず、ウェアラブル端末３０の機能構成について説明する。
　ウェアラブル端末３０は、機能構成として、加速度測定部３１と、送信部３２とを備える。
　加速度測定部３１は、ユーザの呼吸による身体の変動を、互いに異なる複数の方向の加速度で測定する。加速度測定部３１は、所定のサンプリング周波数で、複数の方向の加速度を測定し、各方向の時系列における加速度変化を示す加速度情報を生成する。加速度測定部３１は、例えば、加速度センサ３０１により実現される。
　送信部３２は、生成された加速度情報を呼吸数検出装置１０に送信する。なお、送信部３２は、図示しないメモリに記憶された加速度情報を、所定の周期で呼吸数検出装置１０に送信する。送信部３２は、例えば、通信モジュール３０２により実現される。つまり、送信部３２は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）により通信接続された呼吸数検出装置１０に、加速度情報を送信する。
　次に、呼吸数検出装置１０の機能構成について説明する。
　呼吸数検出装置１０は、取得部１１と、複数の変換処理部１２ｘ、１２ｙ、１２ｚと、複数の位相除去部１３ｘ、１３ｙ、１３ｚと、ピーク検出部１４と、呼吸数算出部１５とを備える。呼吸数検出装置１０は、さらに、提示部１６を備えていてもよい。
　取得部１１は、ウェアラブル端末３０の送信部３２により送信された加速度情報を受信する。つまり、取得部１１は、加速度センサ３０１を有するウェアラブル端末３０であって、ユーザの身体に装着されるウェアラブル端末３０と通信する。これにより、取得部１１は、ユーザの呼吸による身体の変動が加速度センサ３０１により測定されることにより得られた互いに異なる複数の方向の加速度を示す加速度情報を取得する。取得部１１は、例えば、制御装置１０１および通信ＩＦ１０２により実現される。
　変換処理部１２ｘ、１２ｙ、１２ｚは、取得部１１により取得された加速度情報が示す複数の方向の加速度を周波数の複数のスペクトル情報に変換する変換処理を行う。変換処理部１２ｘは、Ｘ軸方向の加速度に対して上記変換処理を行う。変換処理部１２ｙは、Ｙ軸方向の加速度に対して上記変換処理を行う。変換処理部１２ｚは、Ｚ軸方向の加速度に対して上記変換処理を行う。変換処理部１２ｘ、１２ｙ、１２ｚは、各方向の加速度値について高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）処理を行うことにより、各方向の周波数領域のスペクトル情報に変換する。つまり、これにより、各方向のスペクトル情報が得られるため、３つのスペクトル情報が得られる。
　変換処理部１２ｘ、１２ｙ、１２ｚは、特に限定するものではないが、例えば、呼吸周期の１周期～１０周期分程度入る時間幅（２秒～２０秒程度）で、ＦＦＴ処理を実施してもよい。なお、この時間幅は、ＦＦＴ処理が繰り返し実施される場合の周期を示す。ここで、ＦＦＴ処理が実施される時間幅を短くすれば、呼吸数変化への追従性が高くなるが、体動などのノイズに敏感に反応する。一方、当該時間幅を長くすれば、体動などのノイズに対する耐性は高くなるが、呼吸数変化への追従性が低くなる。そのため、ＦＦＴ処理を実施する時間幅は、適宜調整して決定されることが望ましい。また、ＦＦＴ処理を実施する際には、ハニング窓などの窓関数が用いられることが望ましい。
　変換処理部１２ｘ、１２ｙ、１２ｚは、例えば、制御装置１０１により実現される。
　位相除去部１３ｘ、１３ｙ、１３ｚは、変換処理部１２ｘ、１２ｙ、１２ｚにより、周波数領域に変換されたスペクトル情報のから位相情報を除去し、振幅スペクトルを抽出する。位相除去部１３ｘは、Ｘ軸方向のスペクトル情報から位相情報を除去し、振幅スペクトルに変換する。位相除去部１３ｙは、Ｙ軸方向のスペクトル情報から位相情報を除去し、振幅スペクトルに変換する。位相除去部１３ｚは、Ｚ軸方向のスペクトル情報から位相情報を除去し、振幅スペクトルに変換する。つまり、位相除去部１３ｘ、１３ｙ、１３ｚは、各方向の周波数領域のスペクトル情報から位相情報を除去し、各方向の振幅スペクトルに変換する。これにより、各方向の振幅スペクトルが得られるため、３つの振幅スペクトルが得られる。よって、各方向の加速度に含まれる呼吸の変動成分の位相差を除去することができる。位相除去部１３ｘ、１３ｙ、１３ｚは、例えば、制御装置１０１により実現される。
　ピーク検出部１４は、位相除去部１３ｘ、１３ｙ、１３ｚにより位相情報が除去された３つの振幅スペクトルを加算することにより、各方向に含まれる呼吸成分を重畳し、重畳された振幅スペクトルから、振幅スペクトルのピーク値をとる周波数をピーク周波数Ｆｐとして検出する。ピーク検出部１４は、振幅スペクトルのピーク周波数Ｆｐの検出範囲を予め設定された周波数帯域としてもよい。ピーク検出部１４は、例えば、１分間の呼吸数を５～３０回とすると、０．０８［Ｈｚ］～０．５［Ｈｚ］の検出範囲でピーク周波数Ｆｐを検出してもよい。このようにピーク周波数Ｆｐを検出する検出範囲を設定することにより、ピーク検出部１４は、検出範囲外にノイズが混入した場合の誤検出を防止できる。ピーク検出部１４は、例えば、制御装置１０１により実現される。
　呼吸数算出部１５は、ピーク検出部１４により検出された加速度の振幅スペクトルのピーク周波数Ｆｐ［Ｈｚ］を用いて、呼吸数Ｒｃ［ｂｐｍ：Ｂｒｅａｔｈ　Ｐｅｒ　Ｍｉｎｕｔｅ］を算出する。呼吸数算出部１５は、例えば、制御装置１０１により実現される。
　提示部１６は、呼吸数算出部１５により算出された呼吸数を示す画像または文字情報を表示する。提示部１６は、算出された呼吸数を示す音声を出力してもよい。提示部１６は、例えば、制御装置１０１およびディスプレイ１０３により実現されてもよいし、制御装置１０１およびスピーカ１０４により実現されてもよい。
　［１－３．動作］
　以上のように構成された呼吸数検出システム１について、その動作を図７を用いて以下に説明する。つまり、呼吸数検出システム１において行われる呼吸数検出方法について説明する。
　図７は、実施の形態１の呼吸数検出システム１における呼吸数検出方法の一例を示すシーケンス図である。
　図４および図５のようにユーザの身体に取り付けられたウェアラブル端末３０では、加速度測定部３１が、ユーザの胸部の動き（変動）を３軸の加速度として測定する（Ｓ１１）。
　図８は、加速度測定部により測定された３軸の加速度（加速度情報）の例を示すグラフである。図８において、横軸は時間を示し、縦軸は加速度を示す。図８では、主にＸ軸方向の加速度およびＹ軸方向の加速度に呼吸による変動成分が含まれており、図８から、その周期Ｔｒは、約４秒（０．２５［Ｈｚ］）であることが分かる。
　次に、ウェアラブル端末３０では、送信部３２が加速度情報を呼吸数検出装置１０に送信する（Ｓ１２）。
　そして、呼吸数検出装置１０では、取得部１１がウェアラブル端末３０の送信部３２により送信された加速度情報を受信することにより、加速度情報が示す各方向の加速度を取得する（Ｓ２１）。
　次に、変換処理部１２ｘ、１２ｙ、１２ｚは、取得した複数の方向の加速度のそれぞれを複数の方向毎に周波数領域のスペクトル情報にＦＦＴ処理を行う（Ｓ２２）。具体的には、変換処理部１２ｘは、式１ａを用いてＸ軸方向の加速度ｘｎをＦＦＴ処理により周波数領域のスペクトル情報Ｘｋに変換する。また、変換処理部１２ｙは、式１ｂを用いてＹ軸方向の加速度ｙｎをＦＦＴ処理により周波数領域のスペクトル情報Ｙｋに変換する。また、変換処理部１２ｚは、式１ｃを用いてＺ軸方向の加速度ｚｎをＦＦＴ処理により周波数領域のスペクトル情報Ｚｋに変換する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式１ａ～式１ｃにおいて、ＮはＦＦＴ処理をするポイント数、ｎはサンプルの番号、ｋはＦＦＴ処理のインデックスをそれぞれ示す。
　次に、位相除去部１３ｘ、１３ｙ、１３ｚは、各方向の周波数領域のスペクトル情報Ｘｋ、Ｙｋ、Ｚｋから位相情報を除去する（Ｓ２３）。具体的には、位相除去部１３ｘは、式２ａを用いてＸ軸方向の加速度ｘｎが周波数領域に変換されたスペクトル情報Ｘｋから位相情報を除去することにより、絶対値である振幅スペクトルＡＸｋを算出する。また、位相除去部１３ｙは、式２ｂを用いてＹ軸方向の加速度ｙｎが周波数領域に変換されたスペクトル情報Ｙｋから位相情報を除去することにより、絶対値である振幅スペクトルＡＹｋを算出する。また、位相除去部１３ｚは、式２ｃを用いてＺ軸方向の加速度ｚｎが周波数領域に変換されたスペクトル情報Ｚｋから位相情報を除去することにより、絶対値である振幅スペクトルＡＺｋを算出する（Ｓ２３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　図９は、図８で示した各方向の加速度から算出した各方向の振幅スペクトルを示すグラフである。図９において、横軸は周波数を示し、縦軸は強度を示す。図９において、実線はＸ軸方向の振幅スペクトルＡＸｋ、点線はＹ軸方向の振幅スペクトルＡＹｋ、一点差線はＺ軸方向の振幅スペクトルＡＺｋをそれぞれ示す。図９により、各方向における振幅スペクトルＡＸｋ、ＡＹｋ、ＡＺｋのうち、Ｘ軸方向およびＹ軸方向の振幅スペクトルＡＸｋ、ＡＹｋに周波数０．２５［Ｈｚ］付近の呼吸成分が多く含まれていることが分かる。
　次に、ピーク検出部１４は、式３に示すように、各方向の振幅スペクトルＡＸｋ、ＡＹｋ、ＡＺｋを加算し、加算することにより得られた振幅スペクトルＡｋのピーク値をとるピーク周波数Ｆｐを式４および式５を用いて算出する（Ｓ２４）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　ここで、ａｒｇｍａｘ＿ｋはＡｘを最大化するｋを算出する関数、Ｆｓは加速度センサ３０１の測定のサンプリング周波数をそれぞれ示す。
　サンプリング周波数Ｆｓは特に限定しないが、呼吸周波数の上限（数Ｈｚ）よりも十分に大きいことが望ましい。
　図１０は、各方向の振幅スペクトルを統合（加算）することにより得られた振幅スペクトルＡｋを示すグラフである。図１０において、横軸は周波数を示し、縦軸は強度を示す。統合した振幅スペクトルＡｋは、呼吸周波数である０．２５Ｈｚ付近にピーク周波数Ｆｐが存在する。このピーク周波数Ｆｐを算出することにより、利用者の呼吸数を精度よく検出できる。
　次に、呼吸数算出部１５は、検出したピーク周波数Ｆｐおよび式６を用いて、１分当りの呼吸数Ｒｃ［ｂｐｍ］を算出する（Ｓ２５）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　図１０の場合、ピーク周波数Ｆｐは、０．２５［Ｈｚ］付近であるので、呼吸数Ｒｃは約１５［回／分］となる。
　これにより、各加速度センサ３０１により測定された呼吸成分の変動を含む加速度を加算して呼吸数を算出する場合に、ユーザの姿勢等により生じる呼吸成分の位相差が存在した場合においても、位相差による影響を低減できるため安定して呼吸数を検出することができる。
　比較例として、式７を用いてある時刻の複数の方向軸の加速度の合成加速度Ｇを計算し、その合成加速度Ｇから呼吸数を求めた場合を説明する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　ここで、ｘ、ｙ、およびｚは、それぞれ、ある時刻のＸ軸方向、Ｙ軸方向、およびＺ軸方向の加速度を示し、Ｇは、ｘ、ｙ、およびｚを合成した加速度を示す。
　合成加速度Ｇを用いることにより、各方向に含まれる呼吸成分を統合することができる。しかしながら、ユーザの姿勢、呼吸の状態等により、各方向の加速度に含まれる呼吸の変動成分に位相差が発生する場合、合成加速度Ｇが呼吸成分以外の変動となる場合がある。
　式７を用いて図８のＸ軸方向、Ｙ軸方向、およびＺ軸方向の加速度の合成加速度Ｇを計算した例について図１１を用いて説明する。
　図１１は、比較例の合成加速度を示すグラフである。図１１において、横軸は時間を示し、縦軸は合成加速度Ｇを示す。
　図１１に示すように、合成加速度Ｇは、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向の加速度に含まれている呼吸成分の周期Ｔｒと、周期Ｔｅとの成分が発生している。このように、式７による合成加速度Ｇを用いた場合は、姿勢等の影響により呼吸成分以外の偽ピークが出現する場合がある。
　さらに、式７で示した合成加速度Ｇの振幅スペクトルについて図１２を用いて検討する。
　図１２は、比較例の合成加速度による振幅スペクトルを示すグラフである。図１２において、横軸は周波数を示し、縦軸は強度を示す。合成加速度Ｇの振幅スペクトルでは、ピーク周波数Ｆｐ’が０．３７Ｈｚ付近に出現している。さらに、合成加速度Ｇの振幅スペクトルでは、本来の呼吸数波数である０．２５Ｈｚ付近には明確なピークが存在しない。
　そして、式６を用いると、ピーク周波数Ｆｐ’が０．３７［Ｈｚ］付近であるので、呼吸数Ｒｃ’は約２２［回／分］となる。このように、式７で算出した合成加速度Ｇを用いた場合は、ユーザの姿勢等によって、各方向における加速度の時系列のデータに位相差が生じることが影響するため、呼吸周波数を誤検出する場合がある。
　［１－４．効果等］
　以上のように、呼吸数検出装置１０は、取得部１１と、変換処理部１２ｘ、１２ｙ、１２ｚと、位相除去部１３ｘ、１３ｙ、１３ｚと、ピーク検出部１４と、呼吸算出部１５とを備える。取得部１１は、ユーザの呼吸による身体の変動が加速度センサ３０１により測定されることにより得られた、互いに異なる複数の方向の加速度を取得する。変換処理部１２ｘ、１２ｙ、１２ｚは、取得部１１により取得された複数の方向の加速度を周波数領域の複数のスペクトル情報に変換する変換処理を行う。位相除去部１３ｘ、１３ｙ、１３ｚは、複数のスペクトル情報から位相情報を除去し、複数の振幅スペクトルに変換する。ピーク検出部１４は、複数の振幅スペクトルを加算し、加算することにより得られた振幅スペクトルから呼吸成分を示すピーク周波数Ｆｐを検出する。呼吸数算出部１５は、ピーク周波数Ｆｐを用いて呼吸数を算出する。
　これにより、各加速度センサ３０１により測定された呼吸成分の変動を含む加速度に、ユーザの姿勢等により生じる呼吸成分の位相差が存在した場合においても、安定して呼吸数を検出することができる。
　なお、本実施の形態では、ウェアラブル端末３０は、衣服２０の胸部に固定しているが、これに限らず呼吸に伴う身体の変位を測定できる位置であれば良く、例えば腹部に固定するようにしてもよい。
　（実施の形態２）
　以下、図１３～図１５を用いて、実施の形態２を説明する。
　[２－１．構成]
　図１３は、実施の形態２に係る呼吸数検出装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　図１３に示すように、実施の形態２では、実施の形態１とは異なり、呼吸数検出装置１０Ａが呼吸数検出方法における全ての処理を行う。つまり、実施の形態２の呼吸数検出装置１０Ａは、実施の形態１に係る呼吸数検出装置１０と比較して、さらに、加速度センサ１０６を備える。加速度センサ１０６は、加速度センサ３０１と同様の構成である。また、その他の構成は、実施の形態１と同様であるので同じ符号を付し、説明を省略する。
　また、この場合の呼吸数検出装置１０Ａは、ディスプレイ１０３および通信ＩＦ１０２を備えていなくてもよい。また、呼吸数検出装置１０Ａは、図１に示す衣服２０に固定される小型端末により実現される。
　図１４は、実施の形態２に係る呼吸数検出装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
　図１４に示すように、実施の形態２では、実施の形態１とは異なり、取得部１１Ａは、加速度センサ１０６により実現される。つまり、取得部１１Ａは、ユーザの呼吸による身体の変動を、互いに異なる複数の方向の加速度で測定することにより、複数の加速度を取得する。
　なお、取得部１１Ａ以外の構成は、実施の形態１と同様であるので同じ符号を付し、説明を省略する。
　[２－２．動作]
　図１５は、実施の形態２に係る呼吸数検出装置における呼吸数検出方法の一例を示すフローチャートである。
　図１５に示すように、実施の形態２に係る呼吸数検出装置１０Ａの動作は、実施の形態１に係る呼吸数検出システム１の動作と比較して、全て呼吸数検出装置１０Ａで処理が完結している点が異なる。つまり、図７で説明したシーケンス図において、ステップＳ１２およびステップＳ２１が省略されている。
　つまり、呼吸数検出装置１０Ａは、ステップＳ１１を行った後に、ステップＳ２２を行う。したがって、呼吸数検出装置１０Ａは、加速度の取得、変換処理（ＦＦＴ処理）、位相情報の除去、ピーク周波数の検出、および、呼吸数の算出に係る処理を行う。
　なお、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置換、付加、省略などを行うことができる。
　なお、周波数領域への変換処理はＦＦＴ処理に限定するものではなく、ＤＦＴ（離散フーリエ変換）処理、ＤＣＴ（離散コサイン変換）処理、ウェーブレット変換処理などであってもよい。
　以上のようにして算出した呼吸数Ｒｃは、ネットワークを介して図示しないサーバなどに送信するようにしてもよい。あるいは、図示しない記憶部により蓄積するようにしてもよい。
　本開示にかかる呼吸数検出装置、呼吸数検出方法、及び、プログラム記憶媒体は、利用者の姿勢等の状態に関わらず呼吸数を正確に検出することができるので、身体に取付けられた加速度センサの測定データから、呼吸数を検出する呼吸数検出装置、呼吸数検出方法、及び、プログラム記憶媒体等として有用である。
　　１　呼吸数検出システム
　１０、１０Ａ　呼吸数検出装置
　１１、１１Ａ　取得部
　１２ｘ、１２ｙ、１２ｚ　変換処理部
　１３ｘ、１３ｙ、１３ｚ　位相除去部
　１４　ピーク検出部
　１５　呼吸数算出部
　１６　提示部
　２０　衣服
　３０　ウェアラブル端末
　３１　加速度測定部
　３２　送信部
１０１　制御装置
１０２　通信ＩＦ
１０３　ディスプレイ
１０４　スピーカ
１０５　入力Ｉｆ
１０６、３０１　加速度センサ
３０２　通信モジュール
ＡＸｋ、ＡＹｋ、ＡＺｋ、Ａｋ　振幅スペクトル
Ｆｐ、Ｆｐ’　ピーク周波数

Claims (8)

  1. 　ユーザの呼吸による身体の変動が加速度センサにより測定されることにより得られた、互いに異なる複数の方向の加速度を取得する取得部と、
    　前記取得部により取得された前記複数の方向の加速度を周波数領域の複数のスペクトル情報に変換する変換処理を行う変換処理部と、
    　前記複数のスペクトル情報から位相情報を除去し、複数の振幅スペクトルに変換する位相除去部と、
    　前記複数の振幅スペクトルを加算し、加算することにより得られた振幅スペクトルから呼吸成分を示すピーク周波数を検出するピーク検出部と、
    　前記ピーク周波数を用いて呼吸数を算出する呼吸数算出部とを備える、
    　呼吸数検出装置。
  2. 　前記変換処理部は、前記複数の方向の加速度のそれぞれについて、当該方向の加速度を高速フーリエ変換処理により前記複数のスペクトル情報に変換する、
    　請求項１に記載の呼吸数検出装置。
  3. 前記変換処理部は、呼吸周期の１周期から１０周期分の時間幅で、前記変換処理を行う、
    　請求項１または２に記載の呼吸数検出装置。
  4. 　前記ピーク検出部は、０．０８Ｈｚ～０．５Ｈｚの検出範囲で前記ピーク周波数を検出する、
    　請求項１に記載の呼吸数検出装置。
  5. 　前記取得部は、前記加速度センサを有する端末であって、前記ユーザの身体に装着される端末と通信することにより、前記端末から前記複数の方向の加速度を取得し、
    　前記呼吸数検出装置は、前記端末と構造が分離されている、
    　請求項１から４のいずれか１項に記載の呼吸数検出装置。
  6. 　前記取得部は、前記加速度センサからなり、
    　前記呼吸数検出装置は、前記加速度の取得、前記変換処理、前記位相情報の除去、前記ピーク周波数の検出、および、前記呼吸数の算出にかかる処理を行う、
    　請求項１から４のいずれか１項に記載の呼吸数検出装置。
  7. 　ユーザの呼吸による身体の変動が加速度センサにより測定されることにより得られた、互いに異なる複数の方向の加速度を取得するステップと、
    　取得した前記複数の方向の加速度を周波数領域の複数のスペクトル情報に変換するステップと、
    　前記複数のスペクトル情報から位相情報を除去し、複数の振幅スペクトルに変換するステップと、
    　前記複数の振幅スペクトルを加算し、加算することにより得られた振幅スペクトルから呼吸成分を示すピーク周波数を検出するステップと、
    　前記ピーク周波数を用いて呼吸数を算出するステップとを含む、
    　呼吸数検出方法。
  8. 　ユーザの呼吸による身体の変動が加速度センサにより測定されることにより得られた、互いに異なる複数の方向の加速度を取得するステップと、
    　取得した前記複数の方向の加速度を周波数領域の複数のスペクトル情報に変換するステップと、
    　前記複数のスペクトル情報から位相情報を除去し、複数の振幅スペクトルに変換するステップと、
    　前記複数の振幅スペクトルを加算し、加算することにより得られた振幅スペクトルから呼吸成分を示すピーク周波数を検出するステップと、
    　前記ピーク周波数を用いて呼吸数を算出するステップとを含む呼吸数検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した、
    　プログラム記憶媒体。
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