WO2018062323A1 - 電子装置、制御方法及びプログラム - Google Patents

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WO2018062323A1
WO2018062323A1 PCT/JP2017/035069 JP2017035069W WO2018062323A1 WO 2018062323 A1 WO2018062323 A1 WO 2018062323A1 JP 2017035069 W JP2017035069 W JP 2017035069W WO 2018062323 A1 WO2018062323 A1 WO 2018062323A1
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noise
control unit
time change
electronic device
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PCT/JP2017/035069
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冬威 神田
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京セラ株式会社
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    • G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N2021/473—Compensating for unwanted scatter, e.g. reliefs, marks

Definitions

  • the present disclosure relates to an electronic device, a control method, and a program.
  • Patent Document 1 a device for removing noise in data related to biological information acquired from a subject (user) is known (see, for example, Patent Document 1 and Patent Document 2).
  • the electronic device includes an output unit and a control unit.
  • the output unit outputs a signal based on scattered light from a region to be examined.
  • the control unit calculates a time change of the power spectrum based on the signal, and detects noise included in the signal based on the time change of the power spectrum.
  • the control method includes a reception step, a calculation step, and a detection step.
  • the reception step receives a signal output based on scattered light from the test site.
  • the calculation step calculates a time change of the power spectrum based on the signal.
  • noise included in the signal is detected based on a time change of the power spectrum.
  • the program causes a computer to execute a reception step, a calculation step, and a detection step.
  • the reception step receives a signal output based on scattered light from the test site.
  • the calculation step calculates a time change of the power spectrum based on the signal.
  • noise included in the signal is detected based on a time change of the power spectrum.
  • FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a schematic configuration of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure. It is the schematic explaining the measurement process of the blood flow rate by the electronic device of FIG. It is the schematic explaining the measurement process of the blood flow rate by the electronic device of FIG. It is the schematic explaining the measurement process of the blood flow rate by the electronic device of FIG. It is the schematic explaining the measurement process of the blood flow rate by the electronic device of FIG. It is a figure which shows an example of the spectrum containing a body movement noise.
  • 6 is a flowchart illustrating an example of a process of generating a reference waveform for a time change of a power spectrum by the electronic device of FIG. It is a figure which shows an example of a power spectrum. It is a figure which shows an example of a power spectrum. It is a figure which shows an example of a power spectrum. It is a figure which shows an example of a power spectrum.
  • FIG. 1 It is a figure which shows an example of the time change of spectrum intensity. It is a figure which shows an example of the time change of spectrum intensity. It is a figure which shows an example of the time change of spectrum intensity. 3 is a flowchart illustrating an example of noise detection and correction processing by the electronic apparatus of FIG. 1. It is the schematic explaining the detection process of the noise by the electronic device of FIG. It is the schematic explaining the detection process of the noise by the electronic device of FIG. It is the schematic explaining the detection process of the noise by the electronic device of FIG.
  • FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a schematic configuration of an electronic device 100 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 includes a biosensor 110, a control unit 120, a storage unit 130, an input unit 140, and a display unit 150.
  • the electronic device 100 measures the biological information of the subject.
  • the electronic device 100 measures biological information based on data of biological information acquired by the biological sensor 110 (hereinafter also simply referred to as “data”). For example, the electronic device 100 acquires data in a state where the biosensor 110 is in contact with a test site such as a finger or a forehead.
  • the biological information measured by the electronic device 100 is information on an arbitrary living body that can be measured using data acquired by the biological sensor 110. In the present embodiment, the biological information is described as information on blood flow, but the biological information is not limited to this.
  • the biosensor 110 acquires biometric data.
  • the biosensor 110 acquires biometric data in a state in which the biosensor 110 is in contact with the test site.
  • the biosensor 110 may include a light emitting unit 111 and a light receiving unit 112.
  • the biosensor 110 irradiates the test site with measurement light and acquires reflected light (scattered light) from the tissue inside the test site.
  • the biological sensor 110 transmits the acquired photoelectric conversion signal of scattered light to the control unit 120.
  • the biosensor 110 functions as an output unit that outputs a signal based on the acquired scattered light.
  • the light emitting unit 111 irradiates the test site with measurement light based on the control of the control unit 120.
  • the light emitting unit 111 irradiates, for example, a laser beam having a wavelength capable of detecting a predetermined component contained in blood as measurement light to the test site.
  • the light emitting unit 111 may be configured by, for example, an LD (Laser Diode: Laser Diode).
  • the light receiving unit 112 receives the scattered light of the measurement light from the test site.
  • the light receiving unit 112 may be configured by, for example, a PD (photodiode: Photo Diode).
  • the photoelectric conversion signal of the scattered light received by the light receiving unit 112 is transmitted to the control unit 120.
  • the control unit 120 includes at least one processor 120 a that controls and manages the entire electronic device 100 including each functional block of the electronic device 100.
  • the control unit 120 includes at least one processor 120a such as a CPU (CentralCPUProcessing Unit) that executes a program that defines a control procedure, and realizes its function.
  • a program is stored in, for example, the storage unit 130 or an external storage medium connected to the electronic device 100.
  • At least one processor 120a is implemented as a single integrated circuit (IC) or as a plurality of communicatively connected integrated circuit ICs and / or discrete circuits. Also good.
  • the at least one processor 120a can be implemented according to various known techniques.
  • the processor 120a includes one or more circuits or units configured to perform one or more data calculation procedures or processes, for example, by executing instructions stored in associated memory.
  • the processor 120a may be firmware (eg, a discrete logic component) configured to perform one or more data computation procedures or processes.
  • processor 120a may include one or more processors, controllers, microprocessors, microcontrollers, application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors, programmable logic devices, field programmable gate arrays, or the like.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • the functions of the control unit 120 described below may be executed by including any combination of these devices or configurations, or other known devices or combinations of configurations.
  • the control unit 120 measures (calculates) the biological information based on the biological information data acquired from the biological sensor 110.
  • the control unit 120 can measure the blood flow as the biological information, but the biological information is not limited to the blood flow.
  • the control unit 120 detects noise in the data when measuring biological information. Details of noise detection by the control unit 120 will be described later.
  • control unit 120 When the control unit 120 detects noise in the data, the control unit 120 corrects the data so as to remove the noise. Details of the data correction method by the control unit 120 will be described later. When the control unit 120 corrects noise in the data, the measurement accuracy of the biological information by the electronic device 100 is improved.
  • the storage unit 130 can be composed of a semiconductor memory or a magnetic memory.
  • the storage unit 130 stores various information and / or programs for operating the electronic device 100.
  • the storage unit 130 may also function as a work memory.
  • the storage unit 130 may store data acquired by the biological sensor 110, for example.
  • the input unit 140 receives an operation input from the subject, and includes an operation button (operation key), for example.
  • the input unit 140 may be configured by a touch panel, and an operation key that receives an operation input from the subject may be displayed on a part of the display device to accept a touch operation input by the subject.
  • the display unit 150 is a display device such as a liquid crystal display, an organic EL display, or an inorganic EL display. For example, the display unit 150 displays the measurement result of the biological information by the electronic device 100.
  • the control unit 120 detects a beat signal (also referred to as a beat signal) generated by light interference between scattered light from a stationary tissue and scattered light from a moving blood cell.
  • This beat signal represents the intensity as a function of time.
  • the control part 120 makes this beat signal the power spectrum which represented power as a function of frequency.
  • the Doppler shift frequency is proportional to the blood cell velocity.
  • the power corresponds to the amount of blood cells.
  • the control unit 120 obtains the blood flow volume by integrating the power spectrum of the beat signal over the frequency.
  • FIG. 2A to 2C are schematic diagrams for explaining blood flow measurement processing by the electronic apparatus 100.
  • FIG. FIG. 2A is a diagram illustrating an example of a photoelectric conversion signal acquired from the light receiving unit 112 by the control unit 120.
  • the vertical axis indicates the output intensity of the light receiving unit 112 (that is, the intensity of scattered light received by the light receiving unit 112)
  • the horizontal axis indicates time.
  • the control unit 120 calculates a power spectrum of output intensity based on the output of the light receiving unit 112 as illustrated in FIG. 2A.
  • FIG. 2B is a diagram illustrating an example of a power spectrum calculated by the control unit 120.
  • the control unit 120 calculates a power spectrum as shown in FIG. 2B by performing a fast Fourier transform on the output intensity.
  • the vertical axis indicates the spectral intensity P (f), and the horizontal axis indicates the frequency f.
  • the power spectrum shows, for example, a right-down shoulder distribution.
  • the control unit 120 calculates the power spectrum of the output intensity every predetermined time (for example, every 0.1024 seconds (time when 2048 pieces of data are collected by 20 kHz sampling)).
  • the control unit 120 calculates the blood flow based on the power spectrum illustrated in FIG. 2B.
  • FIG. 2C is a diagram illustrating an example of the blood flow volume calculated by the control unit 120.
  • the vertical axis indicates the blood flow Q
  • the horizontal axis indicates time.
  • the control unit 120 calculates the blood flow rate by the following equation (1).
  • the output intensity acquired by the light receiving unit 112 changes. That is, as described in the description of the blood flow measurement technique using the Doppler shift described above, the light receiving unit 112 detects a beat signal due to a moving blood cell, but the positional relationship between the biological sensor 110 and the site to be examined is detected. A change (deviation) can also be detected as a beat signal.
  • the beat signal generated by the difference between the biological sensor 110 and the test site becomes noise that reduces the measurement accuracy of biological information. This noise is also referred to as body movement noise in this specification.
  • body motion noise occurs, for example, as shown in FIG. 3 as an example, the spectrum intensity P (f) increases.
  • body motion noise affects all frequency bands as shown in FIG. That is, body motion noise does not affect only a specific frequency band. Therefore, it is difficult to remove body motion noise appropriately even if a frequency band selective filter that performs processing of a specific frequency band, such as a bandpass filter, is used.
  • the control unit 120 detects body motion noise based on the change in the spectrum, and when body motion noise is detected, for example, corrects the spectrum including the body motion noise illustrated in FIG. 3 to a spectrum not including the body motion noise.
  • the control unit 120 performs noise detection and correction by calculating a time change of the power spectrum.
  • the control unit 120 may calculate temporal changes in at least three frequencies of the power spectrum.
  • Three frequencies controller 120 calculates the variation time, in order from the lower frequency side, respectively the low frequency f l, referred to as intermediate frequency f m, and the high frequency f h.
  • the low frequency fl is a frequency of several tens of Hz, for example.
  • Intermediate frequency f m is, for example, a frequency of 10kHz from 7 kHz.
  • the high frequency f h is a frequency of 18 kHz to 20 kHz, for example.
  • the frequency illustrated here is only an example, and the frequency at which the control unit 120 calculates the time change may be a frequency in another frequency band.
  • the control unit 120 In the noise detection and correction process, first, the control unit 120 generates a reference waveform (reference waveform) of the time change of the power spectrum, which is a reference for detecting noise.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a reference waveform generation process.
  • the control unit 120 acquires biometric data from the biosensor 110 (step S101).
  • the control unit 120 calculates a power spectrum based on the acquired data, for example, by the method described above (step S102).
  • Control unit 120 calculates the time variation of the low frequency f l, an intermediate frequency f m, and the high frequency f spectrum in h intensity P (f) (step S103).
  • the time change of the power spectrum calculated by the control unit 120 will be described with reference to FIGS. 5A to 5C.
  • the blood flow waveform has a shape that vibrates up and down between a peak and a valley as time passes.
  • the power spectrum in the middle (vibration center) between the peak and valley in the vibration of the blood flow waveform, that is, the power spectrum at time t 1 in FIG. 2C, for example, has the shape shown in FIG. 5A.
  • the power spectrum in the valley of the blood flow waveform that is, for example, the power spectrum at time t 2 in FIG. 2C has the shape shown in FIG. 5B, for example.
  • the power spectrum in Valley as compared to the power spectrum in the oscillation center, the spectral intensity in the low frequency f l P (f) increases, the high frequency f h The spectral intensity P (f) is lowered.
  • the power spectrum at the peak of the blood flow volume waveform that is, the power spectrum at time t 3 in FIG. 2C, for example, has the shape shown in FIG. 5C.
  • the power spectrum at the peak is compared to the power spectrum in the oscillation center, the spectral intensity in the low frequency f l P (f) is low, the high frequency f h The spectral intensity P (f) increases.
  • FIGS. 6A to 6C are diagrams illustrating an example of a temporal change in the spectrum intensity P (f).
  • FIGS. 6A to 6C are diagrams showing temporal changes in the spectral intensity P (f) at the low frequency f 1 , the intermediate frequency f m , and the high frequency f h , respectively.
  • the low frequency f l and high frequency f spectrum in h intensity P (f) is, with the lapse of time, a waveform which vibrates up and down. If the low frequency f l intensity at P (f) is the peak, the spectrum intensity P at high frequencies f h (f) is the valley.
  • the spectral intensity P at high frequencies f h (f) is the valley.
  • the spectral intensity P (f) at the intermediate frequency f m is substantially constant.
  • Intermediate frequency f m may be a frequency that is substantially constant in accordance with such varying spectral intensity P (f) time.
  • the control unit 120 generates a reference waveform based on the temporal change of the spectrum intensity P (f) calculated in step S103 (step S104). Specifically, the control unit 120, the low frequency f l, predicts the time variation of the spectrum intensity P (f) in the intermediate frequency f m, and the high frequency f h, as the reference waveform the time variation of the predicted spectral intensity By determining, a reference waveform is generated. As described above, the control unit 120 generates the reference waveform based on the past data. The generation of the reference waveform may be executed at predetermined time intervals, for example. The control unit 120 can generate the reference waveform reflecting the tendency of the spectrum intensity P (f) by generating the reference waveform at a predetermined time interval. Note that the tendency of the spectral intensity P (f) includes the rise and fall of the vibration center, the change in amplitude, the change in vibration period, and the like.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of noise detection and correction processing.
  • the control unit 120 acquires biometric data from the biosensor 110 (step S201).
  • the control unit 120 calculates a power spectrum based on the acquired data, for example, by the method described above (step S202).
  • Control unit 120 calculates the time variation of the low frequency f l, an intermediate frequency f m, and the high frequency f spectrum in h intensity P (f) (step S203).
  • the temporal change waveform of the spectrum intensity P (f) calculated in step S203 is referred to as a measurement waveform.
  • the control unit 120 detects body movement noise based on the measurement waveform calculated in step S203. Specifically, the control unit 120 compares the measurement waveform calculated in step S203 with the reference waveform generated in step S104 in FIG. 4, and detects body movement noise based on the comparison.
  • control unit 120 first compares the measurement waveform calculated in step S203 with the reference waveform generated in step S104 of FIG. 4 (step S204).
  • the control unit 120 determines whether body movement noise is generated based on the comparison. For example, the control unit 120 sets a threshold value for the reference waveform, and determines whether or not the spectrum intensity P (f) calculated in step S203 is equal to or higher than the threshold value at a predetermined time (step S205). The control unit 120 can determine that body motion noise is occurring at the time when the spectrum intensity P (f) is equal to or greater than the threshold value. That is, in the measurement waveform, the control unit 120 determines that a time zone in which the spectrum intensity P (f) is higher than the threshold with respect to the reference waveform is a time zone in which body motion noise is generated.
  • FIG. 8A to FIG. 8C are schematic diagrams for explaining noise detection processing by the electronic apparatus 100.
  • FIGS. 8A-8C are diagrams each showing the time variation of the low frequency f l, an intermediate frequency f m, and the high frequency f spectrum in h intensity P (f).
  • 8A to 8C show a reference waveform and a measurement waveform, respectively.
  • the control unit 120 in the time period of t 5 from the time t 4, it is determined that the body movement noise is generated.
  • control unit 120 determines that the spectrum intensity P (f) calculated in step S203 is equal to or greater than the threshold value (Yes in step S205), the noise is generated in a time zone that is equal to or greater than the threshold value. I can judge. In this case, the control unit 120 corrects the measurement waveform (step S206). For example, the control unit 120 can perform the correction by replacing the measurement waveform in the time zone in which it is determined that the body movement noise is generated with the reference waveform. The control unit 120 may perform correction by other methods.
  • control unit 120 determines that the spectrum intensity P (f) calculated in step S203 does not have a time zone that is equal to or greater than the threshold (No in step S205), the control unit 120 determines that no body motion noise has occurred. Then, this flow is finished.
  • Control unit 120 after the detection and correction processing of the noise shown in FIG. 7, on the basis of the time variation of the low frequency f l, an intermediate frequency f m, and the high frequency f spectrum in h intensity P (f), for example, A power spectrum as shown in FIG. 2B can be reproduced.
  • the control unit 120 based on the low frequency f l, an intermediate frequency f m, and the high frequency f spectral intensity three points h P (f), to reproduce the shape of the power spectrum.
  • the shape of the power spectrum between the three points may be reproduced by linear approximation, for example.
  • the control unit 120 can further generate a blood flow waveform as shown in FIG. 2C based on the reproduced power spectrum. In this way, the control unit 120 can measure the blood flow that is biological information.
  • the electronic device 100 calculates the time change of the power spectrum based on the data of the biological information acquired from the biological sensor 110, and detects the noise included in the data based on the power spectrum. In this way, the electronic device 100 can detect a time zone in which noise has occurred.
  • the electronic device 100 generates a reference for the time change of the power spectrum, and detects noise based on the comparison with the reference. Since the reference reflects the tendency of the spectrum of the blood flow of the subject, the electronic device 100 can perform noise detection that reflects the tendency of the spectrum of the blood flow of the subject to change. In this way, the electronic device 100 can improve the accuracy of noise detection. Thereby, the electronic device 100 can improve usefulness compared with the conventional device.
  • the electronic device 100 can correct the time change of the power spectrum in the time zone when the noise is detected.
  • the correction can be performed, for example, by replacing the measurement waveform in the time zone in which noise is detected with a reference waveform. Therefore, electronic device 100 can correct (remove) noise without using a frequency band selective filter.
  • control unit 120 detects noise using temporal changes in three frequencies of the power spectrum.
  • control unit 120 may detect noise using temporal changes at four or more frequencies, for example.
  • the control unit 120 may detect noise based on a time change at one or two frequencies. In this case, noise can be detected while reducing the processing load on the control unit 120.

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Abstract

電子装置（１００）は、被検部位からの散乱光に基づいて信号を出力する出力部（１１０）と、信号に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出し、パワースペクトルの時間変化に基づいて信号に含まれるノイズを検出する制御部（１２０）と、を備える。

Description

電子装置、制御方法及びプログラム 関連出願の相互参照
　本出願は、日本国特許出願２０１６－１８８６２１号（２０１６年９月２７日出願）の優先権を主張するものであり、当該出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。
　本開示は、電子装置、制御方法及びプログラムに関する。
　従来、被検者（ユーザ）から取得した生体情報に関するデータにおいて、ノイズを除去する装置が知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。
特開２００７－０５４４７１号公報 特開２０１３－１５０７７２号公報
　一態様の電子装置は、出力部と、制御部とを備える。前記出力部は、被検部位からの散乱光に基づいて信号を出力する。前記制御部は、前記信号に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出し、前記パワースペクトルの時間変化に基づいて前記信号に含まれるノイズを検出する。
　一態様の制御方法は、受信ステップと、算出ステップと、検出ステップとを含む。前記受信ステップは、被検部位からの散乱光に基づいて出力される信号を受信する。前記算出ステップは、前記信号に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出する。前記検出ステップは、前記パワースペクトルの時間変化に基づいて前記信号に含まれるノイズを検出する。
　一態様のプログラムは、コンピュータに、受信ステップと、算出ステップと、検出ステップとを実行させる。前記受信ステップは、被検部位からの散乱光に基づいて出力される信号を受信する。前記算出ステップは、前記信号に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出する。前記検出ステップは、前記パワースペクトルの時間変化に基づいて前記信号に含まれるノイズを検出する。
本開示の一実施形態に係る電子装置の概略構成を示す機能ブロック図である。 図１の電子装置による血流量の測定処理について説明する概略図である。 図１の電子装置による血流量の測定処理について説明する概略図である。 図１の電子装置による血流量の測定処理について説明する概略図である。 体動ノイズを含むスペクトルの一例を示す図である。 図１の電子装置によるパワースペクトルの時間変化の基準の波形の生成処理の一例を示すフローチャートである。 パワースペクトルの一例を示す図である。 パワースペクトルの一例を示す図である。 パワースペクトルの一例を示す図である。 スペクトル強度の時間変化の一例を示す図である。 スペクトル強度の時間変化の一例を示す図である。 スペクトル強度の時間変化の一例を示す図である。 図１の電子装置によるノイズの検出及び補正処理の一例を示すフローチャートである。 図１の電子装置によるノイズの検出処理について説明する概略図である。 図１の電子装置によるノイズの検出処理について説明する概略図である。 図１の電子装置によるノイズの検出処理について説明する概略図である。
　以下、本開示の一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　図１は、本開示の一実施形態に係る電子装置１００の概略構成を示す機能ブロック図である。電子装置１００は、生体センサ１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０と、入力部１４０と、表示部１５０とを備える。
　電子装置１００は、被検者の生体情報を測定する。電子装置１００は、生体センサ１１０が取得した生体情報のデータ（以下、単に「データ」とも称する）に基づいて、生体情報を測定する。電子装置１００は、例えば、生体センサ１１０が指又は額等の被検部位に接触された状態で、データを取得する。電子装置１００が測定する生体情報は、生体センサ１１０が取得したデータを用いて測定可能な任意の生体に関する情報である。本実施形態では、生体情報が、血流量に関する情報であるとして説明するが、生体情報はこれに限られない。
　生体センサ１１０は、生体情報のデータを取得する。生体センサ１１０は、例えば被検部位に接触された状態で、生体情報のデータを取得する。生体センサ１１０は、発光部１１１と受光部１１２とを備えていてよい。生体センサ１１０は、被検部位に測定光を照射して、被検部位の内部の組織からの反射光（散乱光）を取得する。生体センサ１１０は、取得した散乱光の光電変換信号を、制御部１２０に送信する。生体センサ１１０は、取得した散乱光に基づいて信号を出力する出力部として機能する。
　発光部１１１は、制御部１２０の制御に基づいて測定光を被検部位に照射する。発光部１１１は、例えば、血液中に含まれる所定の成分を検出可能な波長のレーザ光を、測定光として被検部位に照射する。発光部１１１は、例えばＬＤ（レーザダイオード：Laser Diode）により構成されていてよい。
　受光部１１２は、被検部位からの測定光の散乱光を受光する。受光部１１２は、例えば、ＰＤ（フォトダイオード：Photo Diode）により構成されていてよい。受光部１１２が受光した散乱光の光電変換信号は、制御部１２０に送信される。
　制御部１２０は、電子装置１００の各機能ブロックをはじめとして、電子装置１００の全体を制御及び管理する少なくとも１つのプロセッサ１２０ａを含む。制御部１２０は、制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の少なくとも１つのプロセッサ１２０ａを含んで構成され、その機能を実現する。このようなプログラムは、例えば記憶部１３０、又は電子装置１００に接続された外部の記憶媒体等に格納される。
　種々の実施形態によれば、少なくとも１つのプロセッサ１２０ａは、単一の集積回路（ＩＣ）として、又は複数の通信可能に接続された集積回路ＩＣ及び／又はディスクリート回路（discrete circuits）として実行されてもよい。少なくとも１つのプロセッサ１２０ａは、種々の既知の技術に従って実行されることが可能である。
　一実施形態において、プロセッサ１２０ａは、例えば、関連するメモリに記憶された指示を実行することによって１以上のデータ計算手続又は処理を実行するように構成された１以上の回路又はユニットを含む。他の実施形態において、プロセッサ１２０ａは、1以上のデータ計算手続き又は処理を実行するように構成されたファームウェア（例えば、ディスクリートロジックコンポーネント）であってもよい。
　種々の実施形態によれば、プロセッサ１２０ａは、１以上のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号処理装置、プログラマブルロジックデバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、又はこれらのデバイス若しくは構成の任意の組み合わせ、又は他の既知のデバイス若しくは構成の組み合わせを含み、以下に説明される制御部１２０としての機能を実行してもよい。
　制御部１２０は、生体センサ１１０から取得した生体情報のデータに基づき、生体情報を測定（算出）する。制御部１２０は、生体情報として血流量を測定できるが、生体情報は、血流量に限られない。制御部１２０は、生体情報の測定に際し、データにおけるノイズを検出する。制御部１２０によるノイズ検出の詳細については、後述する。
　制御部１２０は、データにおけるノイズを検出した場合、当該ノイズを除去するように、データを補正する。制御部１２０によるデータの補正方法の詳細については、後述する。制御部１２０がデータにおけるノイズを補正することにより、電子装置１００による生体情報の測定精度が向上する。
　記憶部１３０は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成されることができる。記憶部１３０は、各種情報及び／又は電子装置１００を動作させるためのプログラム等を記憶する。記憶部１３０は、ワークメモリとしても機能してもよい。記憶部１３０は、例えば、生体センサ１１０により取得されたデータを記憶してよい。
　入力部１４０は、被検者からの操作入力を受け付けるものであり、例えば、操作ボタン（操作キー）から構成される。入力部１４０をタッチパネルにより構成し、表示デバイスの一部に被検者からの操作入力を受け付ける操作キーを表示して、被検者によるタッチ操作入力を受け付けてもよい。
　表示部１５０は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、又は無機ＥＬディスプレイ等の表示デバイスである。表示部１５０は、例えば、電子装置１００による生体情報の測定結果を表示する。
　次に、制御部１２０による、ドップラーシフトを利用した血流量測定技術について説明する。
　生体の組織内において、動いている血球から散乱された散乱光は、血液中の血球の移動速度に比例したドップラー効果による周波数シフト（ドップラーシフト）を受ける。制御部１２０は、静止した組織からの散乱光と、動いている血球からの散乱光との光の干渉によって生じるうなり信号（ビート信号ともいう）を検出する。このうなり信号は、強度を時間の関数として表したものである。そして、制御部１２０は、このうなり信号を、パワーを周波数の関数として表したパワースペクトルにする。このうなり信号のパワースペクトルでは、ドップラーシフト周波数は血球の速度に比例する。このうなり信号のパワースペクトルでは、パワーは血球の量に対応する。制御部１２０は、うなり信号のパワースペクトルに周波数をかけて積分することにより血流量を求める。
　図２Ａから図２Ｃは、電子装置１００による血流量の測定処理について説明する概略図である。図２Ａは、制御部１２０が受光部１１２から取得した光電変換信号の一例を示す図である。図２Ａにおいて、縦軸は受光部１１２の出力強度（すなわち受光部１１２が受光した散乱光の強度）を示し、横軸は時間を示す。制御部１２０は、図２Ａに例示されるような受光部１１２の出力に基づいて、出力強度のパワースペクトルを算出する。
　図２Ｂは、制御部１２０が算出するパワースペクトルの一例を示す図である。制御部１２０は、出力強度について高速フーリエ変換を行うことにより、図２Ｂに示すようなパワースペクトルを算出する。図２Ｂにおいて、縦軸はスペクトル強度Ｐ（ｆ）を示し、横軸は周波数ｆを示す。パワースペクトルは、図２Ｂに示すように、例えば右肩下がりの分布を示す。制御部１２０は、所定時間ごと（例えば0.1024秒ごと（20kHzサンプリングでデータが2048個たまる時間））に、出力強度のパワースペクトルを算出する。制御部１２０は、図２Ｂに例示されるようなパワースペクトルに基づいて、血流量を算出する。
　図２Ｃは、制御部１２０が算出する血流量の一例を示す図である。図２Ｃにおいて、縦軸は血流量Ｑを示し、横軸は時間を示す。制御部１２０は、例えば次式（１）により、血流量を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　生体情報の測定において、生体情報のデータを取得する生体センサ１１０と被検部位（皮膚）との位置関係が変化した場合、受光部１１２が取得する出力強度が変化する。すなわち、受光部１１２は、上述したドップラーシフトを利用した血流量測定技術の説明で述べたように、動いている血球によるビート信号を検出するが、生体センサ１１０と被検部位との位置関係の変化（ずれ）も、ビート信号として検出されうる。生体センサ１１０と被検部位とのずれによって生じるビート信号は、生体情報の測定精度を低下させるノイズとなる。このノイズを、本明細書において、体動ノイズとも称する。
　体動ノイズが発生した場合、例えば図３に一例として示すように、スペクトル強度Ｐ（ｆ）が増加する。なお、体動ノイズは、図３に示すように、全周波数帯にわたって影響する。すなわち、体動ノイズは、特定の周波数帯にのみ影響するものではない。そのため、例えばバンドパスフィルタのように特定の周波数帯の処理を行う周波数帯選択性フィルタを用いても、体動ノイズを適切に除去することは困難である。
　次に、本実施形態における制御部１２０によるノイズ検出及び補正の詳細について説明する。制御部１２０は、スペクトルの変化に基づいて体動ノイズを検出し、体動ノイズを検出した場合、例えば図３に示す体動ノイズを含むスペクトルを、体動ノイズを含まないスペクトルに補正する。
　制御部１２０は、パワースペクトルの時間変化を算出することにより、ノイズ検出及び補正を行う。制御部１２０は、パワースペクトルの、少なくとも３つの周波数における時間変化を算出してよい。ここでは、制御部１２０が、パワースペクトルの３つの周波数における時間変化を算出するとして説明する。制御部１２０が時間変化を算出する３つの周波数を、周波数が低い側から順に、それぞれ低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhと称する。低周波数ｆlは、例えば数十Ｈｚの周波数である。中間周波数ｆmは、例えば７ｋＨzから１０ｋＨｚの周波数である。高周波数ｆh例えば１８ｋＨｚから２０ｋＨｚの周波数である。ただし、ここで例示した周波数は一例にすぎず、制御部１２０が時間変化を算出する周波数は、他の周波数帯の周波数であってもよい。
　ノイズ検出及び補正の処理にあたり、まず制御部１２０は、ノイズを検出するための基準となる、パワースペクトルの時間変化の基準の波形（基準波形）を生成する。図４は、基準波形の生成処理の一例を示すフローチャートである。
　制御部１２０は、生体センサ１１０から生体情報のデータを取得する（ステップＳ１０１）。
　制御部１２０は、取得したデータに基づいて、例えば上述した方法により、パワースペクトルを算出する（ステップＳ１０２）。
　制御部１２０は、パワースペクトルに基づいて、低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化を算出する（ステップＳ１０３）。
　ここで、制御部１２０が算出するパワースペクトルの時間変化について、図５Ａから図５Ｃを参照して説明する。血流量の波形は、例えば図２Ｃに示すように、時間経過に従って、山（ピーク）と谷（バレー）との間で上下に振動する形状となる。血流量の波形の振動におけるピークとバレーとの中間（振動中心）におけるパワースペクトル、すなわち例えば図２Ｃの時間ｔ1におけるパワースペクトルは、例えば図５Ａに示す形状となる。
　血流量の波形のバレーにおけるパワースペクトル、すなわち例えば図２Ｃの時間ｔ2におけるパワースペクトルは、例えば図５Ｂに示す形状となる。図５Ａ及び図５Ｂを参照して理解できるように、バレーにおけるパワースペクトルは、振動中心におけるパワースペクトルと比較して、低周波数ｆlにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）が高くなり、高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）が低くなる。
　血流量の波形のピークにおけるパワースペクトル、すなわち例えば図２Ｃの時間ｔ3におけるパワースペクトルは、例えば図５Ｃに示す形状となる。図５Ａ及び図５Ｃを参照して理解できるように、ピークにおけるパワースペクトルは、振動中心におけるパワースペクトルと比較して、低周波数ｆlにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）が低くなり、高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）が高くなる。
　図６Ａから図６Ｃは、スペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化の一例を示す図である。図６Ａから図６Ｃは、それぞれ低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化を示す図である。図６Ａ及び図６Ｃを参照して理解できるように、低周波数ｆl及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）は、時間経過に従って、上下に振動する波形となる。低周波数ｆlにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）がピークの場合、高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）がバレーとなる。反対に低周波数ｆlにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）がバレーの場合、高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）がバレーとなる。図６Ｂを参照して理解できるように、中間周波数ｆmにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）は、略一定の強度となる。中間周波数ｆmは、このようにスペクトル強度Ｐ（ｆ）が時間変化に従って略一定となる周波数とすることができる。
　制御部１２０は、ステップＳ１０３で算出したスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化に基づいて、基準波形を生成する（ステップＳ１０４）。具体的には、制御部１２０は、低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化を予測し、予測したスペクトル強度の時間変化を基準波形として決定することにより、基準波形を生成する。このように、制御部１２０は、過去のデータに基づいて、基準波形を生成する。基準波形の生成は、例えば所定の時間間隔で実行されてよい。制御部１２０は、所定の時間間隔で基準波形を生成することにより、スペクトル強度Ｐ（ｆ）の傾向を反映させた基準波形を生成できる。なおスペクトル強度Ｐ（ｆ）の傾向とは、振動中心の上昇及び下降、振幅の変化、並びに振動周期の変化等を含む。
　制御部１２０は、基準波形を生成すると、生成した基準波形を用いてノイズの検出及び補正を行う。図７は、ノイズの検出及び補正処理の一例を示すフローチャートである。
　制御部１２０は、生体センサ１１０から生体情報のデータを取得する（ステップＳ２０１）。
　制御部１２０は、取得したデータに基づいて、例えば上述した方法により、パワースペクトルを算出する（ステップＳ２０２）。
　制御部１２０は、パワースペクトルに基づいて、低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化を算出する（ステップＳ２０３）。ここで、ステップＳ２０３で算出されるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化の波形を、測定波形と称する。
　制御部１２０は、ステップＳ２０３で算出した測定波形に基づいて、体動ノイズを検出する。具体的には、制御部１２０は、ステップＳ２０３で算出した測定波形と、図４のステップＳ１０４で生成した基準波形とを比較し、比較に基づいて体動ノイズを検出する。
　すなわち、制御部１２０は、まず、ステップＳ２０３で算出した測定波形と、図４のステップＳ１０４で生成した基準波形とを比較する（ステップＳ２０４）。
　制御部１２０は、比較に基づいて体動ノイズが発生しているか否かを判断する。例えば、制御部１２０は、基準波形に対して閾値を設け、所定の時間において、ステップＳ２０３で算出したスペクトル強度Ｐ（ｆ）が当該閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０５）。制御部１２０は、スペクトル強度Ｐ（ｆ）が閾値以上となった時間に、体動ノイズが発生していると判断できる。つまり、制御部１２０は、測定波形において、基準波形に対して閾値以上スペクトル強度Ｐ（ｆ）が高い時間帯を体動ノイズが発生している時間帯であると判断する。
　図８Ａから図８Ｃは、電子装置１００によるノイズの検出処理について説明する概略図である。図８Ａから図８Ｃは、それぞれ低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化を示す図である。図８Ａから図８Ｃには、それぞれ基準波形と測定波形とが示されている。図８Ａから図８Ｃに示すように、例えば時間ｔ4からｔ5の時間帯に、測定波形のスペクトル強度が基準波形のスペクトル強度Ｐ（ｆ）に対して閾値以上高くなっているとする。この場合、制御部１２０は、時間ｔ4からｔ5の時間帯において、体動ノイズが発生していると判断する。
　制御部１２０は、ステップＳ２０３で算出したスペクトル強度Ｐ（ｆ）が、上記閾値以上であると判断した場合（ステップＳ２０５のＹｅｓ）、当該閾値以上となった時間帯にノイズが発生していると判断できる。この場合、制御部１２０は、測定波形の補正を行う（ステップＳ２０６）。制御部１２０は、例えば、体動ノイズが発生していると判断した時間帯における測定波形を、基準波形に置換することにより補正を行うことができる。制御部１２０は、他の方法によって補正を行ってもよい。
　制御部１２０は、ステップＳ２０３で算出したスペクトル強度Ｐ（ｆ）が、上記閾値以上である時間帯を有さないと判断した場合（ステップＳ２０５のＮｏ）、体動ノイズが発生していないと判断して、このフローを終了する。
　制御部１２０は、図７に示すノイズの検出及び補正処理を行った後の、低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhにおけるスペクトル強度Ｐ（ｆ）の時間変化に基づき、例えば図２Ｂに示すようなパワースペクトルを再現できる。具体的には、制御部１２０は、低周波数ｆl、中間周波数ｆm、及び高周波数ｆhの３点のスペクトル強度Ｐ（ｆ）に基づき、パワースペクトルの形状を再現する。３点間のパワースペクトルの形状は、例えば、直線近似により再現されてよい。
　制御部１２０は、再現されたパワースペクトルに基づいて、さらに図２Ｃに示すような血流量の波形を生成できる。このようにして、制御部１２０は、生体情報である血流量を測定できる。
　上記実施形態に係る電子装置１００は、生体センサ１１０から取得した生体情報のデータに基づいてパワースペクトルの時間変化を算出し、当該パワースペクトルに基づいて、データに含まれるノイズを検出する。このようにして、電子装置１００は、ノイズが発生した時間帯を検出できる。電子装置１００は、パワースペクトルの時間変化の基準を生成し、当該基準との比較に基づいてノイズを検出する。当該基準には、被検者の血流量のスペクトルの傾向が反映されるため、電子装置１００は、被検者の血流量のスペクトルの変化の傾向を反映させたノイズ検出を行うことができる。このようにして、電子装置１００は、ノイズ検出の精度を向上できる。これにより、電子装置１００は、従来の装置と比較して有用性を向上できる。
　電子装置１００は、ノイズを検出した場合、ノイズを検出した時間帯におけるパワースペクトルの時間変化を補正できる。補正は、例えば、ノイズが検出された時間帯における測定波形を基準波形に置換することにより行うことができる。そのため、電子装置１００は、周波数帯選択性フィルタを用いることなく、ノイズを補正（除去）することができる。
　本発明を完全かつ明瞭に開示するために一実施形態に関し説明してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。いくつかの実施形態に示した各要件は、自由に組み合わせが可能である。
　例えば、上記実施形態では、制御部１２０が、パワースペクトルの３つの周波数における時間変化を用いてノイズを検出する場合について説明した。しかしながら、制御部１２０は、例えば４つ以上の周波数における時間変化を用いてノイズを検出してもよい。この場合、ノイズを補正してパワースペクトルを再現する場合に、パワースペクトルの再現精度が向上する。制御部１２０は、１つ又は２つの周波数における時間変化に基づいてノイズを検出してもよい。この場合、制御部１２０における処理負荷を軽減しつつ、ノイズを検出することができる。
　１００　電子装置
　１１０　生体センサ
　１１１　発光部
　１１２　受光部
　１２０　制御部
　１２０ａ　プロセッサ
　１３０　記憶部
　１４０　入力部
　１５０　表示部

Claims (20)

  1. 　被検部位からの散乱光に基づいて信号を出力する出力部と、
    　前記信号に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出し、前記パワースペクトルの時間変化に基づいて前記信号に含まれるノイズを検出する制御部と、
    を備える、電子装置。
  2. 　前記制御部は、前記パワースペクトルの時間変化の基準を生成し、前記パワースペクトルの時間変化と前記基準との比較に基づいて、前記ノイズを検出する、請求項１に記載の電子装置。
  3. 　前記制御部は、過去に出力された信号に基づいて前記基準を生成する、請求項２に記載の電子装置。
  4. 　前記制御部は、所定の時間において、前記パワースペクトルが、前記基準よりも所定の閾値以上高い場合に、前記ノイズを検出する、請求項２又は請求項３に記載の電子装置。
  5. 　前記制御部は、前記ノイズに基づいて、前記パワースペクトルの時間変化を補正する、請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の電子装置。
  6. 　前記制御部は、前記パワースペクトルの、少なくとも３つの周波数における時間変化を算出する、請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の電子装置。
  7. 　前記生体情報は血流量に関する情報である、請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の電子機器。
  8. 　前記被検部位は指又は額である、請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の電子機器。
  9. 　被検部位からの散乱光に基づいて出力される信号を受信するステップと、
    　前記信号に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出するステップと、
    　前記パワースペクトルの時間変化に基づいて前記信号に含まれるノイズを検出するステップと、
    を含む、制御方法。
  10. 　前記パワースペクトルの時間変化の基準を生成するステップをさらに含み、
    　前記ノイズを検出するステップは、前記パワースペクトルの時間変化と前記基準との比較に基づいて、前記ノイズを検出する、
    請求項９に記載の制御方法。
  11. 　前記基準を生成するステップは、過去に出力された信号に基づいて前記基準を生成する、請求項１０に記載の制御方法。
  12. 　前記ノイズを検出するステップは、所定の時間において、前記パワースペクトルが、前記基準よりも所定の閾値以上高い場合に、前記ノイズを検出する、請求項１０又は請求項１１に記載の制御方法。
  13. 　前記ノイズに基づいて、前記パワースペクトルの時間変化を補正するステップをさらに含む、請求項９乃至請求項１２のいずれか一項に記載の制御方法。
  14. 　前記時間変化を算出するステップは、前記パワースペクトルの、少なくとも３つの周波数における時間変化を算出する、請求項９乃至請求項１３のいずれか一項に記載の制御方法。
  15. 　コンピュータに、
    　被検部位からの散乱光に基づいて出力される信号を受信するステップと、
    　前記信号に基づいてパワースペクトルの時間変化を算出するステップと、
    　前記パワースペクトルの時間変化に基づいて前記信号に含まれるノイズを検出するステップと、
    を実行させるプログラム。
  16. 　前記パワースペクトルの時間変化の基準を生成するステップをさらに実行させ、
    　前記ノイズを検出するステップは、前記パワースペクトルの時間変化と前記基準との比較に基づいて、前記ノイズを検出する、
    請求項１５に記載のプログラム。
  17. 　前記基準を生成するステップは、過去に出力された信号に基づいて前記基準を生成する、請求項１６に記載のプログラム。
  18. 　前記ノイズを検出するステップは、所定の時間において、前記パワースペクトルが、前記基準よりも所定の閾値以上高い場合に、前記ノイズを検出する、請求項１６又は請求項１７に記載のプログラム。
  19. 　前記ノイズに基づいて、前記パワースペクトルの時間変化を補正するステップをさらに実行させる、請求項１５乃至請求項１８のいずれか一項に記載のプログラム。
  20. 　前記時間変化を算出するステップは、前記パワースペクトルの、少なくとも３つの周波数における時間変化を算出する、請求項１５乃至請求項１９のいずれか一項に記載のプログラム。
PCT/JP2017/035069 2016-09-27 2017-09-27 電子装置、制御方法及びプログラム WO2018062323A1 (ja)

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