WO2020017162A1 - 生体情報処理装置、及び情報処理方法 - Google Patents

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WO2020017162A1
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石川　貴規
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    • A61B2562/0247—Pressure sensors

Definitions

  • the present disclosure relates to a biological information processing apparatus and an information processing method.
  • a galvanic skin response is used as one of the biological information.
  • EDA electro-dermal activity
  • EDA is also called EDR (Electro-Dermal Response).
  • SPA Skin potential activity
  • EDA is widely used, for example, as a method for detecting the activity of the autonomic nervous system of a user, without being limited to the example of Patent Document 1.
  • Patent Literature 2 a data acquisition unit that acquires data of impedance or conductance measured by flowing an alternating current between an electrode pair that contacts a user's skin, and an analysis that extracts biological information of the user from the data And an analysis device including the section.
  • Patent Literature 2 discloses that the accuracy of measurement can be improved while minimizing restrictions on measurement of skin impedance or skin conductance.
  • a main object of the present technology is to provide a biological information processing apparatus and a biological information processing method that can accurately reduce body motion noise included in an observation signal of biological information.
  • the present technology is based on a body motion signal from a second sensor unit that measures a body motion change and / or a pressure signal from a third sensor unit that measures a pressure change between the skins.
  • a biological information processing apparatus including: a noise reduction processing unit that calculates an error signal obtained by subtracting body motion noise included in an observation signal from a first sensor unit that measures a biological emotion as an observation signal.
  • the first sensor may be a perspiration sensor unit.
  • the noise reduction processing unit as one of the body movement signal or the pressure signal as a reference signal, using the reference signal, subtraction of the body movement noise from the observation signal, the error signal. May be configured to be calculated.
  • an activity state is analyzed based on the observation signal, the body motion signal and / or the pressure signal, and a reference signal is obtained from the body motion signal or the pressure signal based on the analysis result.
  • a bandpass filter unit that extracts a fluctuation component from the signal with a bandpass filter may be further provided.
  • an output signal quality calculation unit that determines a reduction state of body motion noise based on a relationship between an observation signal power calculated from the observation signal and an error signal power calculated from the error signal. May be further provided.
  • a post-processing filter unit that further reduces residual noise included in the error signal by low-pass filtering may be further provided.
  • the activity state analysis unit further includes a second sensor analysis unit that determines an activity state, and when the body motion signal is equal to or more than a threshold in the second sensor analysis unit, It may be configured to output the body motion signal as a reference signal to the noise reduction processing unit.
  • the activity state analysis unit further includes a third sensor analysis unit that determines a quasi-resting state, and when the pressing signal is determined to be equal to or greater than a threshold value in the third sensor analysis unit.
  • the configuration may be such that the pressing signal is output as a reference signal to the noise reduction processing unit.
  • the activity state analysis unit outputs to the noise reduction processing unit so as to output the observation signal as it is when the third sensor analysis unit is determined to be less than the threshold value. It may be configured.
  • the activity state analysis unit further includes a first sensor analysis unit that determines non-wearing or non-contact, When the observation signal is less than a threshold value in the first sensor analysis unit, it may be configured to determine that the sensor is not attached or not contacted.
  • a pre-processing unit that performs an absolute value processing of the signal on the fluctuation component after the band-pass filter processing may be further provided.
  • the noise reduction processing unit further includes an adaptive filter processing unit, The noise reduction processing unit may be configured to calculate an error signal obtained by subtracting the reference signal of the adaptive filter processing unit from the observed signal as body motion noise.
  • the adaptive filter processing unit is configured to calculate a band transfer function calculated from a pressure signal difference between a pressure change between the skin and a pressure change between the band materials, by pressing the band after the band-pass filter processing.
  • the reference signal may be configured in addition to the fluctuation component of the change.
  • the present technology is based on a body motion signal from a second sensor that measures body motion change and / or a pressure signal from a third sensor that measures pressure change between skins,
  • a noise reduction processing method in biological information processing which calculates an error signal obtained by subtracting a body motion noise included in an observation signal from a first sensor that measures a biological emotion as an observation signal.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a strategic configuration of a system according to an embodiment of the present technology. It is a figure showing an example of living body wearing of a living body information processing system concerning this embodiment. It is a figure showing an example of living body wearing of a living body information processing system concerning this embodiment.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a block diagram illustrating an internal configuration of a biological information processing system according to an embodiment. It is a figure showing an example of appearance of a living body information processing system concerning this embodiment.
  • 1 is a schematic diagram illustrating an example of an external configuration of a biological information processing system according to an embodiment.
  • 1 is a schematic diagram illustrating an example of an external configuration of a biological information processing system according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an example of an external configuration of a biological information processing system according to an embodiment. It is sectional drawing of the 1st sensor part of one Embodiment of this technique. 1 is a conceptual diagram of an overall block diagram of a biological information processing system according to a first embodiment of the present technology.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a flowchart of the first embodiment of the present technology.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a flowchart of the first embodiment of the present technology.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a flowchart of the first embodiment of the present technology.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a flowchart of the first embodiment of the present technology.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a strategic configuration example of a biological processing device according to an embodiment of the present technology.
  • 1 is a diagram illustrating a hardware configuration of an information processing device according to an embodiment of the present technology.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a strategic configuration of a system according to an embodiment of the present technology.
  • a system 10 includes a biological information processing apparatus 100.
  • the system 10 may further include a server 300 connected to the biological information processing apparatus 100 via the network 200. Further, the system 10 may include a terminal device 400 different from the biological information processing device 100.
  • the biological information processing system is a system that detects information about the state of a living body and determines the emotion of the living body based on the detected information.
  • the biological information processing system according to the present embodiment can be directly attached to a living body in order to detect information on the state of the living body.
  • FIGS. 2 and 3 are diagrams illustrating a state in which the biological information processing apparatus 100 of the present embodiment is worn on a living body.
  • the user U1 wears a biological information processing apparatus 100 having a wristband type such as a wristwatch type on his / her wrist.
  • the user U1 wears a headband-type biometric information processing device 100 such as a forehead contact type around his / her head.
  • the biological information processing apparatus 100 detects information for determining the emotion of the living body such as the sweating state, pulse wave, myoelectricity, blood pressure, or body temperature of the user U1, and grasps the biological information of the user U1.
  • the user's concentration state, awake state, and the like can be confirmed from the biological information.
  • the biological information processing apparatus 100 shows an example of being worn on an arm or a head, but is not limited to such an example.
  • the biological information processing apparatus 100 may be realized in a mode that can be attached to a part of a hand such as a wristband, glove, smart watch, or ring.
  • the biological information processing apparatus 100 may be, for example, in a form provided for an object that can come into contact with a user.
  • the biological information processing apparatus 100 may be a mobile terminal, a smartphone, a tablet, a mouse, a keyboard, a handle, a lever, a camera, an exercise tool (a golf club, a tennis racket, an archery, etc.), a writing tool, or the like, which can be in contact with the user or It may be provided inside.
  • a mobile terminal a smartphone, a tablet, a mouse, a keyboard, a handle, a lever, a camera, an exercise tool (a golf club, a tennis racket, an archery, etc.), a writing tool, or the like, which can be in contact with the user or It may be provided inside.
  • the biological information processing apparatus 100 may be realized in a form that can be worn on a part of the user's head, such as a hat, an accessory, goggles, or glasses.
  • the biological information processing system 100 may be provided in clothes such as sportswear, socks, underwear, armor, shoes, and the like.
  • the mode of realizing the biological information processing system is not particularly limited as long as the system is provided so as to be able to contact the surface of the living body.
  • the biological information processing system does not have to be in direct contact with the body surface of the living body as long as the information on the state of the living body can be detected.
  • the biological information processing system may be in contact with the surface of the living body via clothing or a detection sensor protection film.
  • the biological information processing system may be a system that determines the emotion of the living body by performing information processing using another device based on information detected by a sensor that contacts the living body.
  • the biometric information processing system outputs information acquired from the biometric sensor to another terminal such as a smartphone, and performs information processing at another terminal. May be performed to determine the emotion of the living body.
  • the biological sensor provided in the biological information processing apparatus 100 detects biological information by contacting the surface of the biological body in various forms as described above. Therefore, the influence of the fluctuation of the contact pressure between the living body sensor and the living body due to the movement of the living body easily affects the measurement result of the living body sensor.
  • biometric data acquired from a biometric sensor may include noise due to body movement of a living body. It is desired to accurately determine the emotion of a living body from such biological information including noise.
  • the body movement of the living body refers to an overall operation mode when the living body operates, for example, when the user U1 wears the biological information processing apparatus 100 on the wrist, twists the wrist, bends or stretches the finger, There are movements of a living body such as bending and extending a part of a finger.
  • the contact pressure between the biological sensor included in the biological information processing apparatus 100 and the user U1 may fluctuate due to the operation of the user.
  • the biological information processing apparatus 100 preferably includes a second sensor and / or a third sensor in order to improve the accuracy of information obtained by the biological sensor.
  • the second sensor is configured to detect a change in body movement of the living body.
  • the third sensor is configured to detect a pressure change of the living body in a region corresponding to the detection region of the biological sensor.
  • the body motion noise can be accurately reduced from the observation signal (pseudo signal) detected by the biosensor using the detected body motion signal and / or pressure signal. By correcting the observation signal in this way, an error signal (biological information data) with improved accuracy can be obtained.
  • FIG. 4 schematically shows a block diagram illustrating the internal configuration of the biological information processing system according to the present embodiment, but the present embodiment is not limited to this.
  • the biological information processing system according to the present embodiment includes a sensor unit 150 and a processing unit 160.
  • the sensor unit 150 includes at least a first sensor unit 151 for measuring biological information, and a sensor unit that can at least measure a change in body motion or a change in pressure between skins.
  • Each sensor can output each sensor information measured by each sensor as each signal to each unit such as the processing unit.
  • the measurable sensor unit is at least one of the second sensor unit 152 that measures a change in body motion and the third sensor unit 153 that measures a change in pressure between the skins. It is preferable that the sensor unit 150 includes the second sensor unit 152 and the third sensor unit 153 because the body movement noise can be reduced with high accuracy (see FIG. 4).
  • the processing unit 160 includes at least a noise reduction processing unit 161 that calculates an error signal obtained by subtracting body motion noise included in the observation signal. Further, it is desirable to include an activity state analyzer 162 that determines a reference signal for accurately subtracting body motion noise based on a signal from the second sensor and / or the third sensor (see FIG. 4).
  • the first sensor unit 151 is configured to have a function of detecting information for determining an emotion of a living body.
  • the first sensor unit 151 may be a perspiration sensor.
  • the sweat sensor is a sensor that detects sweat secreted from sweat glands (e.g., eccrine glands) of the skin. Sweating puts the skin in a state where electricity easily passes. Therefore, the perspiration sensor can detect perspiration by acquiring the electrical activity state (Electro Dermal Activity: EDA) of the skin.
  • EDA Electrical Activity
  • the perspiration sensor is configured to have one or more electrode pairs.
  • the electrode pair is preferably configured to be in contact with the user's skin and the wrist.
  • the current flowing between the electrode pairs may be either a direct current or an alternating current.
  • the perspiration sensor includes a voltage / power supply unit for a current flowing from the electrode pair to the skin, a current-voltage converter, an amplifier for amplifying the skin conductance, a filter for filtering the amplified signal, and analog / digital (A / D).
  • a conversion unit may be provided.
  • the perspiration sensor can output a skin conductance observation signal (SC signal) to each unit.
  • SC signal skin conductance observation signal
  • a sweat sensor is exemplified as the first sensor unit 151, but the type of the sensor is not particularly limited as long as the first sensor unit 151 can detect information for determining the emotion of a living body.
  • a pulse wave sensor for example, a pulse wave sensor, a heart rate sensor, a blood pressure sensor, a body temperature sensor, or the like may be used as the biological sensor. With such a biological sensor, biological information of the user can be obtained.
  • One or more biological sensors may be provided in the biological information processing system 100. The biological information acquired by the biological sensor is output to the processing unit 160 as an observation signal.
  • the second sensor unit 152 is configured to have a function of detecting information for determining a change in body movement of a living body.
  • the type of the sensor is not particularly limited as long as the second sensor unit 152 can detect information for determining a change in body movement of a living body.
  • the second sensor unit 152 may be an acceleration sensor or an angular velocity sensor.
  • the acceleration sensor may be, for example, a mechanical displacement measuring method, a method using vibration, an optical method, a semiconductor method, or the like.
  • the acceleration sensor there is a one-axis, two-axis, and three-axis sensor depending on the number of detection axes, but is not particularly limited.
  • a three-axis acceleration sensor is a type of MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) sensor that can measure acceleration in three directions of XYZ axes with one device.
  • MEMS Micro Electro Mechanical Systems
  • body movement change information relating to the biological information of the user can be obtained.
  • One or more body movement change sensors can be provided in the biological information processing system 100.
  • the body movement change information acquired by the body movement change sensor is output to the processing unit 160 as a body movement signal.
  • the third sensor unit 153 has a function of detecting a pressure change in a region corresponding to the detection region of the first sensor unit 151.
  • the type of the third sensor unit 153 is not particularly limited as long as it is a sensor that generally detects pressure.
  • the third sensor unit 153 may be, for example, an element (piezoelectric element or the like) whose voltage, current, or resistance changes depending on pressure, and may be, for example, a pressure-sensitive conductive elastomer obtained by mixing a conductive material with a polymer material. .
  • the pressure-sensitive conductive elastomer is deformed by a change in pressure, and the conductive material elements included in the pressure-sensitive conductive elastomer start to contact each other. Thereby, the conductivity in the pressure-sensitive conductive elastomer is increased, and the electric resistance is reduced.
  • the pressure-sensitive conductive elastomer can detect the pressure based on the difference between the electric resistance values.
  • the third sensor unit 153 performs detection on an area corresponding to the area detected by the first sensor unit 151.
  • the region corresponding to the region detected by the first sensor unit 151 may be a region at least partially overlapping the region where the first sensor unit 151 is arranged.
  • the first sensor information can be more accurately corrected by the third sensor unit 153 detecting an area at least partially overlapping the area where the first sensor unit 151 is arranged.
  • the area corresponding to the detection area of the first sensor unit 151 may be an area including the entire area where the first sensor unit 151 is arranged.
  • the third sensor unit 153 can detect a change in the body movement pressure including the detection area of the first sensor unit 151, and thus can detect a change in the body movement pressure applied to the first sensor unit 151.
  • the detection area of the third sensor unit 153 may be appropriately set according to the detection area of the first sensor unit 151, not limited to the above-described area. For example, it is easier to detect a region where the detection region of the third sensor unit 153 deviates from the detection region of the first sensor unit 151. Therefore, when the detection region of the third sensor unit 153 is excessively large from the detection region of the first sensor, there is a possibility that the detection accuracy of the body movement pressure change applied to the first sensor unit 151 may be reduced. Therefore, the detection region of the third sensor unit 153 may be appropriately set according to the positional relationship between the first sensor unit 151 and the third sensor unit 153, the area of the region, or the like.
  • the region corresponding to the detection region of the first sensor unit 151 may be a region in the vicinity of the region where the first sensor unit 151 is arranged, and a region that necessarily overlaps the region where the first sensor unit 151 is arranged. It is not necessary to have.
  • a change in body motion pressure applied to the region detected by the first sensor unit 151 can be approximately obtained, and the first sensor Correction of information is possible.
  • the second sensor unit 152 and / or the third sensor unit 153 may be calibrated at a predetermined timing. By calibrating the second sensor unit 152, a change in body motion of a living body can be detected with higher accuracy. In addition, since the third sensor unit 153 is calibrated, the body movement pressure of the living body can be detected with higher accuracy. Further, by accumulating data of these sensors, a correction value for correcting the first sensor information may be calculated from the data analysis result, and the correction value may be updated in real time. By using this correction value, it is possible to calculate an error signal obtained by more accurately subtracting the body motion noise included in the first sensor information.
  • the second sensor and / or the third sensor may be calibrated.
  • a change in contact pressure between the living body and the living body information processing apparatus 100 and a change in body movement of the living body begin to occur.
  • a mere change in contact pressure between a stationary living body and the biological information processing apparatus 100 and a change in body movement of the living body may become body movement noise. Therefore, by performing the calibration when the user wears the biological information processing apparatus 100, it is possible to calculate an error signal obtained by more accurately subtracting the body motion noise included in the first sensor information.
  • the stimulus to humans includes a higher-order path through the amygdala via the sensory thalamus / sensory cortex and a lower-order path from the sensory thalamus through the amygdala.
  • the stimulus is analyzed and delivered to the amygdala, which takes time, but in the lower-order route, the processing of the higher cerebral cortex is omitted, and the stimulus can be quickly evaluated.
  • the amygdala causes physical reactions such as emotional response, autonomic response, and hormone secretion through the hypothalamus / autonomic nerve.
  • the sweat glands existing under the skin are connected to the autonomic nerve and sweat in response to stimulation.
  • Sweating includes thermal sweating to regulate body temperature in a hot environment or when exercising, mental sweating when subjected to mental stimuli such as mental tension or emotional fluctuation, spicy or irritating ones It is roughly divided into taste-based sweating and the like when eaten.
  • a method of measuring a change in skin condition due to perspiration on the body surface at least two or more electrodes are arranged on the body surface, and a change in impedance or a change in conductance between the electrodes due to voltage application or current application between the electrodes is measured. There is a method.
  • a wristband type or a watch type device can be considered as a device shape for measuring perspiration at the wrist position.
  • the electrodes of the wristband type perspiration sensor are arranged inside the wristband.
  • movements in normal daily life are not intense movements such as exercises, but, for example, movements around the body such as face washing and brushing the teeth, movements of the body such as movements of fingers and wrists such as meals, PC operations, and smartphone operations.
  • movements a part Since a part of the body (for example, the shape of an arm) is moved, it may be difficult for the acceleration sensor to detect with high accuracy even when the biological information processing system is mounted.
  • a part of the body for example, the shape of an arm wearing the biological information processing system changes, and this change affects a contact part of the sensor with the living body, and the body movement is changed. It becomes noise.
  • the present disclosure in skin conductance measurement due to mental sweating in daily life, even when noise due to skin conductance change due to a change in pressure between the electrode and the skin due to the operation of daily life, even in the case of mental sweating It is also possible to provide a signal processing method and a processing device in which erroneous detection of the skin conductance measurement is prevented.
  • the processing unit 160 includes at least a noise reduction processing unit 161 (see FIG. 4).
  • the processing unit 160 may further include an activity state analysis unit 162 together with the noise reduction processing unit 161.
  • the processing unit 160 is configured to acquire sensor information from the sensor unit 150.
  • the processing unit 160 is configured to have a function of correcting the first sensor information using the second sensor information and / or the third sensor information.
  • the noise reduction processing unit 161 subtracts the body motion noise included in the observation signal from the first sensor unit 151 based on the body motion signal from the second sensor unit 152 and / or the pressure signal from the third sensor unit 153.
  • the calculated error signal is calculated.
  • the noise reduction processing unit 161 is configured to acquire first sensor information from the first sensor unit 151.
  • the first sensor information is information for determining an emotion of a living body.
  • the first sensor information includes information on the timing at which perspiration starts, information on the amount of perspiration, and the like.
  • the noise reduction processing unit 161 can acquire the second sensor information from the second sensor unit 152 and / or can acquire the third sensor information from the third sensor unit 153.
  • the second sensor information is information on a change in body movement of the living body.
  • the second sensor information includes, for example, body movement change information such as a direction when moving the body, a size (body movement value), a time from start to end, and a body movement change.
  • the third sensor information is information relating to the body motion pressure of the living body due to a change in the pressure between the sensor and the human skin due to the body motion.
  • the third sensor information includes, for example, a body movement pressure value of a body movement pressure change detected by the third sensor unit 153 when the living body moves, a timing at which the change starts and ends, an elapsed time, a pressure change, and the like. Pressure change information.
  • the biological information processing apparatus 100 may further include a center information acquisition unit that acquires information from the sensor unit 150, and is configured such that various information is transmitted from the center information acquisition unit to the noise reduction processing unit 161. May be.
  • the noise reduction processing unit 161 is configured to have a function of subtracting the body motion noise from the first sensor information using one or both of the second sensor information and the third sensor information.
  • the first sensor unit 151 is a perspiration sensor
  • the first sensor unit 151 is configured to have a function of correcting the first sensor information by removing body motion noise and the like included in the information obtained by the perspiration sensor. Is also good.
  • the noise reduction processing unit 161 performs a correction process of identifying a body motion noise included in the first sensor information and removing the noise from the first sensor information based on the determination result of the activity state of the activity state analysis unit 162. Is possible.
  • the noise reduction processing unit 161 can also perform transmission without removing body motion noise from the first sensor information based on the determination result of the activity state of the activity state analysis unit 162, assuming that there is no body motion noise. It is. If there is no noise, the biosensor information may be transmitted from another processing unit other than the noise reduction processing unit 161 to the next step.
  • the noise reduction processing unit 161 can also notify the user that the biological information processing system 100 is not mounted or is not adhered based on the determination result of the activity state of the activity state analysis unit 162. In the case of such a user notification, the processing unit 160 may perform the notification.
  • the activity state analysis unit 162 is configured to have a function of analyzing an activity state of a living body based on each sensor information (specifically, each signal of an observation signal, a body motion signal, or a pressure signal) from each sensor unit. Have been.
  • the activity state analysis unit 162 is configured to have a function of determining the wearing state of the biological information processing system and / or the activity state of the living body based on the sensor information. Specifically, based on the sensor information, the activity state analysis unit 162 can determine whether or not the biological information processing system is mounted, whether the system is not mounted or the first sensor is not in contact.
  • the activity state analysis unit 162 can determine the state of the activity state of the living body as an active state, a semi-resting state, or a resting state based on the sensor information.
  • the active state includes a state in which the body is largely moving, such as exercise or stretching, and more specifically, a state in which the arm is largely moving.
  • the semi-resting state includes a state in which a part of the body is moving small, such as a smartphone or a PC operation, and more specifically, a state in which a smartphone operation, a state in which a finger or a wrist is moving when operating the PC, or the like.
  • the resting state include a state in which the living body hardly moves, such as sleep or nap.
  • the activity state analysis unit 162 determines the body motion noise (specifically, from the second sensor information (specifically, the body motion signal) or the third sensor information (specifically, the pressure signal). Is configured to have a function of determining a reference signal. Specifically, when the activity state analysis unit 162 determines that the state is the active state as the analysis result, the activity state analysis unit 162 determines the second sensor information (specifically, the body movement signal) as the body movement noise. The activity state analysis unit 162 determines the third sensor information (specifically, the pressure signal) as the body motion noise when determining that the analysis result is the semi-resting state.
  • the activity state analysis unit 162 determines that there is no body motion noise when it determines that the subject is in the resting state as the analysis result. Further, the activity state analyzing unit 162 can also determine from the first sensor information that the biological information processing system is not attached or the first sensor is not in contact. Further, it is desirable that each sensor information is processed into a fluctuation component by a band-pass filter or the like.
  • the activity state analysis unit 162 may set respective thresholds (for example, a threshold for contact analysis, a threshold for body movement analysis, a threshold for pressure analysis, and the like) as necessary when determining each state.
  • the activity state analysis unit 162 may be configured to analyze each sensor information and set a threshold value based on the analysis result, or may be configured to set a threshold value by an input of a user or the like. Further, the activity state analysis unit 162 may be configured so that a user determines whether or not the activity state analysis result is acceptable and corrects a threshold based on the user determination result.
  • the activity state analysis unit 162 is preferably configured to perform the activity state analysis in the order of the first sensor analysis (contact analysis), the second sensor analysis (body motion analysis), and the third sensor analysis (press analysis). (See, for example, FIG. 12 described below).
  • the activity state analysis unit 162 outputs the body motion signal as a reference signal to the noise reduction processing unit 161 when the body motion signal of the second sensor information is determined to be equal to or greater than the threshold in the second sensor analysis (body motion analysis). I do. Also, in the second sensor analysis (body motion analysis), the body motion signal of the second sensor information is determined to be less than the threshold, and then in the third sensor analysis (press analysis), the pressure signal of the third sensor information is determined to be equal to or greater than the threshold.
  • the pressing signal is output to the noise reduction processing unit 161 as a reference signal.
  • the third sensor analysis determines that the press signal of the third sensor information is less than the threshold value, it outputs no reference signal to the noise reduction processing unit 161 or outputs no reference signal.
  • the user can set the “inactive state” or “not in a semi-resting state” or the like to omit or skip the second sensor analysis or the third sensor analysis (body motion analysis or pressure analysis). (For example, see FIGS. 10 and 11 described later).
  • the activity state analysis unit 162 includes a first sensor analysis unit that determines the above-mentioned non-contact state, a second sensor analysis unit that determines the above-mentioned activity state, or a third sensor analysis unit that determines the above-mentioned quasi-activity state. May be provided.
  • the activity state analysis unit 162 may further include a threshold processing unit having each threshold for analyzing the activity state. The threshold processing unit may be provided in a first sensor analysis unit (contact analysis unit), a second sensor analysis unit (body movement analysis unit), a third sensor analysis unit (press analysis unit), or another unit. Good.
  • the noise reduction processing method in the biological information processing of the present technology is based on a body motion signal from a second sensor for measuring a body motion change and / or a pressure signal from a third sensor for measuring a pressure change between skins. It is possible to calculate an error signal obtained by subtracting body motion noise included in the observation signal from the first sensor that measures emotion as the observation signal.
  • the noise reduction processing method includes performing an activity state analysis in the order of the observation signal, the body motion signal and / or the pressure signal, and determining body motion noise based on the analysis result. is there. It is preferable that the noise reduction processing method uses a wristband-type perspiration sensor, whereby the body movement noise of the perspiration sensor can be reduced.
  • the body motion noise reduction processing method of the perspiration sensor according to the present technology uses an activity state using a sweat sensor, a pressure sensor that measures a change in pressure between an electrode for measuring skin conductance and the skin, and an acceleration sensor that measures a change in body motion. Can be analyzed. The method can reduce body motion noise superimposed on skin conductance using the acceleration signal and the pressure signal after the activity state analysis. Further, the noise reduction processing method according to the present technology determines an activity state from the skin conductance signal, the acceleration signal, and the pressure signal, thereby reducing body movement noise of the perspiration sensor.
  • the noise reduction processing method according to the present technology can reduce body motion noise superimposed on skin conductance by an adaptive filter using a fluctuation component of a pressure signal after bandpass filtering as a reference signal.
  • the noise reduction processing method according to the present technology can use a signal obtained by subjecting a fluctuation component of a pressure signal after band-pass filtering to absolute value processing, thereby reducing body motion noise of the perspiration sensor.
  • a band transfer function can be obtained and stored in advance from signals of a change in pressure on the electrode surface and a change in pressure in the band.
  • a signal obtained by convolving the transfer function with respect to the fluctuation component after the band-pass filter processing can be used as a reference signal of the adaptive filter. Thereby, the body motion noise of the perspiration sensor can be reduced.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the appearance (wristband type) of the biological information processing apparatus 100.
  • 6 and 7 are cross-sectional views illustrating an example of the configuration of the sensor unit and the vicinity thereof in the biological information processing apparatus 100.
  • the biological information processing apparatus 100 includes a wristwatch-type biological sensor module 140, and the module 140 includes a second sensor unit 152 (for example, an acceleration sensor), a processing unit 160, and the like. May be.
  • the biological information processing apparatus 100 can be mounted on the wrist of the user, and can detect a change in body motion in the operation of the wrist.
  • the wristband 141 has a built-in biological sensor 151 that is exposed on the surface of the wristband 141.
  • the wristband 141 has a function of supporting the biological sensor 151.
  • the wristband 141 has a shape extended in one direction.
  • the biological information processing system 100 can be mounted by wrapping the wristband 141 around the living body like a wristwatch.
  • the material of the wristband 141 may be rubber, leather, organic resin, or the like, and an elastic material is preferable because it is easy to wear.
  • a plurality of pairs of biological sensors 151 are arranged at equal intervals in the wristband extending direction on the living body side.
  • the shape of the exposed portion of the biological sensor 151 may have a circular shape. In this example, the example in which the shape of the biometric sensor 151 is circular has been described. However, the shape is not particularly limited, and may have an elliptical shape, a rectangular shape, a polygonal shape, or the like.
  • the number of biosensors 151 provided on the wristband 141 is not particularly limited, and one or more biosensors 151 can be provided.
  • a sensor different from the biological sensor 151 for detecting deformation of the wristband 141, a force applied to the wristband, and a change in shape of the wristband 141 is provided between the biological sensor 151 and the wristband 141.
  • a third sensor unit 153 (for example, a pressure sensor) is provided between the exposed surface of the biological sensor 151 and the wristband 141. With this pressure sensor, the biological information processing system 100 is worn on the wrist of the user, and can detect a change in body movement pressure during the operation of the wrist.
  • FIGS. 7 and 8 how the biological sensor 151 and the pressure sensor 153 in the biological information processing apparatus 100 function will be described with reference to a schematic diagram illustrating the biological sensor 151 provided on the wristband 141.
  • FIG. 7 is a cross-sectional view taken along the line SS in FIG. 6, and shows a state where the wristband 21 is wound around the surface of the living body 10 (for example, skin).
  • a sensor unit 22 is built in a wristband 21 worn on the surface of the living body 10.
  • the sensor unit 22 includes a biological sensor 23 and a pressure sensor 30.
  • the sensor unit 22 and the wristband 21 have a three-layer structure. In the three-layer structure, the living body sensor 23, the pressure sensor 30, and the wrist band 21 are stacked in this order from the living body 10 side.
  • the area where the pressure sensor 30 is arranged overlaps with the area where the biological sensor 23 is arranged, and the pressure sensor 30 is arranged immediately above the biological sensor 23 in the direction opposite to the living body.
  • the biological information processing apparatus 20 shown in FIG. 8 is a modified example of the biological information processing apparatus of FIG. 7, is a cross-sectional view taken along the line SS of FIG. 6, and the description of the same configuration as the example of FIG. I do.
  • the sensor unit 22 and the wristband 21 in the wristband 21 in FIG. 8 have a four-layer structure, and are arranged in a stacked order from the living body 10 in the order of the biosensor 23, the deformable member 24, and the wristband 21. .
  • a deformable member 24 is arranged between the living body sensor 23 and the pressure sensor 30.
  • the deformable member 24 is preferably formed of a polymer material, deformable by pressure, and capable of restoring the original shape by releasing the pressure.
  • Examples of the material of the deformable member 24 include rubber, silicone rubber, and organic resin.
  • the deformable member 24 may be made of a material that deforms more than the wristband 21 when pressed by the same pressure. In the present technology, since the basic emphasis is on using the acceleration information of the body motion and the pressure information between the sensor by the body motion and the human skin, there is an advantage that the measurement method and the sensor device of each sensor are not particularly limited. is there.
  • the sensor electrode of the biological sensor 23 is displaced in the direction of the arrow by the pressing force P from the mounting surface typified by the skin or the like of the living body.
  • the displacement is generated in the entire wristband 21 and the pressure is transmitted to the pressure sensor 30 so that the pressure applied to the sensor electrode of the biological sensor 23 can be detected.
  • a state where the surface of the living body and the pressing surface of the living body sensor 23 are parallel can be obtained.
  • the pressing surface and the surface of the living body are parallel to each other, so that the pressing force on the surface of the living body can be transmitted accurately, so that the detection accuracy of the pressure sensor 30 can be improved.
  • the biosensor may be formed in a convex shape upward from the contact surface of the wristband 141 with the living body (not shown).
  • the protruding protrusion is formed so as to protrude right above the center of the biometric sensor toward the surface of the wristband 141 opposite to the living body.
  • various circular configurations are arranged on the same central axis as the projection shape from the configuration on the contact surface to the portion where the projection ends.
  • the hardness of the low-hardness deformable member 24 is lower than that of the deformable member 24 due to the difference in hardness between the main body of the wristband 21 and the deformable member 24 using a material having higher hardness than the deformable member 24. Is displaced more.
  • FIG. 9 shows an overall block diagram.
  • the processing unit 160 includes an activity state analysis unit 162, and the activity state analysis unit 162 includes a first sensor analysis unit 61, and either the second sensor analysis unit 62 or the third sensor analysis unit 63 or Both are provided.
  • the first sensor analyzer 61 is preferably a contact analyzer 61.
  • the second sensor analysis unit 62 is an acceleration sensor, the body movement analysis unit 62 is preferable.
  • the third sensor analysis unit 63 is a pressure sensor, the pressure analysis unit 63 is preferable.
  • the first sensor unit 151 will be described using an example of a perspiration sensor, but is not limited thereto.
  • the perspiration sensor 151 is, for example, an example of a sensor that is worn or contacted by an individual, and has a function of detecting information (biological information) for determining the emotion of a user's living body.
  • the sweat sensor 151 which is the first sensor, measures the emotion of the living body as an observation signal.
  • the skin conductance measured by the perspiration sensor 151 is transmitted to the processing unit 160 as an observation signal.
  • the first sensor analyzer 61 is configured to receive an observation signal from the first sensor 151 that measures the emotion of the living body.
  • the first sensor unit 151 is a perspiration sensor
  • the measured skin conductance is input to the first sensor analysis unit 61 as an observation signal.
  • the contact analysis unit 61 is configured to determine whether the observation signal is equal to or greater than a threshold, and to determine that the living body is in contact with the first sensor when the observation signal is equal to or greater than the threshold.
  • the biological information processing apparatus is configured to determine that it is not attached or the first sensor is not in contact.
  • the second sensor analysis unit 62 receives a body motion signal from the second sensor unit 152 that measures a change in body motion.
  • the second sensor will be described using an example of an acceleration sensor, but is not limited thereto, and may be a gyro sensor or the like.
  • the second sensor analyzer 62 is configured to determine whether or not the body motion signal is equal to or greater than a threshold, and to determine that the living body is in an active state when the body motion signal is equal to or greater than the threshold. Furthermore, the second sensor analysis unit 62 may transmit the body movement signal to the noise reduction processing unit 161 as a body movement noise reference signal when it is determined that the body movement signal is in the active state. In addition, the second sensor analysis unit 62 is configured to determine that it is not in the active state when the body motion signal is less than the threshold.
  • the second sensor analysis unit 62 may include a norm value processing unit and a maximum value filter unit.
  • the norm value processing unit is configured to input a fluctuation component extracted by the band-pass filter as a body motion signal and perform a norm value process.
  • the maximum value filter unit is configured to perform maximum filter processing on the signal after the norm value processing. With this configuration, the second sensor analysis unit calculates a result value of the second sensor analysis. It is preferable that the second sensor analysis unit 62 further includes a buffer for acquiring only signal values at time intervals required by the maximum value filter unit. Further, the second sensor analysis unit 62 may further include a band-pass filter unit (hereinafter, also referred to as a BPF unit), and may use a fluctuation component subjected to BPF processing in another unit as a body motion signal.
  • a band-pass filter unit hereinafter, also referred to as a BPF unit
  • the second sensor analysis unit 62 includes a BPF unit, a norm value processing unit, a buffer, and a maximum value filter unit.
  • the body motion signal from the acceleration sensor can be sequentially passed through the BPF unit, the norm value processing unit, the buffer, and the maximum value filter unit to obtain a more accurate value of the body motion analysis result.
  • the second sensor analyzer 62 can determine the activity state from the body motion signal from the second sensor.
  • the acceleration sensor is a three-axis acceleration sensor
  • the norm value of the body motion signal is input to the maximum filter unit as a body motion signal from the norm value.
  • the maximum value filter unit may acquire only a signal value at a required time interval via the buffer.
  • the body motion signal that has been subjected to the maximum value filtering by the maximum value filtering unit is used by the second sensor analysis unit 62 to determine whether or not it is in an active state.
  • the third sensor analysis unit 63 receives a pressing signal from the third sensor unit 153 that measures a change in pressing.
  • the third sensor will be described using an example of a pressure sensor, but is not limited to this example.
  • the third sensor analyzer 63 is configured to determine whether or not the pressing signal is equal to or greater than a threshold, and to determine that the living body is in a semi-rest state when the pressing signal is equal to or greater than the threshold.
  • the third sensor analysis unit 63 may transmit the pressing signal to the noise reduction processing unit 161 as a reference signal of body motion noise when determining that the pressing signal is in a semi-resting state.
  • the third sensor analysis unit 63 is configured to determine that it is in a resting state when the pressing signal is less than the threshold.
  • the third sensor analysis unit 63 may transmit the reference signal of no body motion noise to the noise reduction processing unit 161 when it is determined that the subject is in the resting state.
  • the third sensor analyzer 63 may include a maximum filter. More preferably, the third sensor analysis unit 63 includes a BPF unit, a differential absolute filter unit, a buffer, and a maximum value filter unit. With this configuration, the pressure signal from the pressure sensor can be sequentially passed through the BPF unit, the differential absolute filter unit, the buffer, and the maximum value filter unit to obtain a more accurate pressure analysis result value.
  • the third sensor analyzer 63 can determine the semi-rest state from the pressing signal from the third sensor.
  • it is input to the maximum filter unit as a pressing signal.
  • the maximum value filter unit may acquire only a signal value at a required time interval via the buffer.
  • the pressing signal subjected to the maximum value filtering by the maximum value filtering unit is used in the third sensor analysis unit 63 to determine whether or not the state is the semi-resting state.
  • the biological information processing apparatus includes a noise reduction processing unit that calculates an error signal obtained by subtracting body motion noise included in an observation signal from the perspiration sensor 151 that measures a biological emotion as an observation signal.
  • the processing unit 161 generates a body motion noise included in the observation signal based on a body motion signal from the acceleration sensor 152 that measures body motion change and / or a pressure signal from the pressure sensor 153 that measures pressure change between the skins. It is configured to calculate the subtracted error signal.
  • the noise reduction processing unit 161 is configured to calculate an error signal by subtracting body motion noise from the observation signal using the reference signal, using any one of the body motion signal and the pressure signal as a reference signal. I have.
  • the first embodiment desirably further includes a band-pass filter unit 154, a band-pass filter unit 155, or a band-pass filter unit 156 that extracts a fluctuation component from the signal using a band-pass filter.
  • the BPF unit 154 is configured to extract a fluctuation component from the skin conductance.
  • the BPF unit 155 is configured to extract a fluctuation component from the body motion signal.
  • the BPF unit 156 is configured to extract a fluctuation component from the pressing signal. It is desirable that a fluctuation component be extracted from each signal by each BPF unit. Thereby, highly accurate biological information can be obtained.
  • the first embodiment further includes an output signal quality calculation unit 163 that determines the state of reduction of body motion noise based on the relationship between the observation signal power calculated from the observation signal and the error signal power calculated from the error signal. It is desirable to have.
  • the signal power may be calculated by using the absolute value of the signal value, the square value, the total power value in a band set in advance on the high-frequency spectrum, or the like.
  • the signal quality of the biological information can be ensured based on the output signal quality calculation unit. Thereby, highly accurate biological information can be obtained.
  • the first embodiment further includes a post-processing filter section that further reduces residual noise included in the error signal by low-pass filtering.
  • a post-processing filter section that further reduces residual noise included in the error signal by low-pass filtering.
  • the first embodiment analyzes an activity state based on the observation signal, the body motion signal and / or the pressure signal, and determines a reference signal from the body motion signal or the pressure signal based on the analysis result. It is desirable to further include the activity state analysis unit 162.
  • the operation of the activity state analyzer 162 will be described in more detail with reference to FIGS.
  • the activity state analyzer 162 may be any of a first activity analyzer (see FIG. 10), a second activity analyzer (see FIG. 11), or a third activity analyzer (see FIG. 12).
  • the activity state analysis unit 162 will be described with reference to these examples, but the present invention is not limited to such examples. The description of the overlapping configuration will be omitted as appropriate.
  • the first activity state analysis unit includes a first sensor analysis unit 61 that determines non-wearing or non-contact and a second sensor analysis unit 62 that determines an activity state.
  • the first activity state analysis unit is configured to receive signals from the first sensor unit 151 and the second sensor unit 152, and configured to further receive a signal from the third sensor unit 153. It may be.
  • the first activity state analysis unit is configured to determine that the first sensor analysis unit 61 is not attached or not in contact when the observation signal is less than the threshold.
  • the first activity state analysis unit shifts the determination to the second sensor analysis unit 62 when the observation signal is equal to or larger than the threshold in the first sensor analysis unit 61.
  • the first activity state analysis unit is configured to output the body motion signal as a reference signal to the noise reduction processing unit 161 when the body motion signal is equal to or larger than the threshold in the second sensor analysis unit 62. .
  • the first activity state analysis unit determines that the body is in a resting state when the body movement signal is smaller than the threshold value in the second sensor analysis unit 62.
  • the noise reduction processing unit 161 subtracts the reference signal from the observation signal using the body motion signal that has passed through the band-pass filter unit 155 as a reference signal to obtain an error signal.
  • it instructs the noise reduction processing unit 161 to leave the observation signal as it is without using the body motion signal as a reference signal.
  • the observation signal after the BPF processing is output to the output signal quality calculation unit 163, and the signal quality is determined. Thereby, biological information can be obtained with higher accuracy.
  • the first activity state analyzer causes the first sensor analyzer 61 to determine the contact state of the biological sensor (step 1).
  • the first sensor analyzer 61 determines whether the observation signal input from the perspiration sensor 151 is equal to or greater than a threshold (step 2).
  • a threshold determines whether the observation signal input from the perspiration sensor 151 is equal to or greater than a threshold.
  • the observation signal is determined to be less than the threshold, it is determined that the device is not worn / not in contact, and the first activity state analysis unit notifies the user of this (image display, voice display, etc.).
  • the observation signal is equal to or larger than the threshold, the contact of the living body sensor is determined to be good, and the first activity state analysis unit causes the body motion analysis unit 62 to determine whether the user is in the active state.
  • the second sensor analyzer 62 processes the body motion signal input from the IMU sensor 152 and determines whether the processed signal is equal to or greater than a threshold (step 3). If the processed signal is equal to or larger than the threshold, it is determined to be in the active state, and the first active state analysis unit transmits the body motion signal to the noise reduction processing unit 161 so as to be a reference signal. When the processing signal is less than the threshold value, it is determined that the subject is in a resting state, and the first activity state analysis unit transmits to the noise reduction processing unit 161 that there is no body motion noise. When the body motion signal is used as the reference signal based on the analysis result of the first activity state analysis unit, the noise reduction processing unit 161 sets the body motion signal as the body motion noise (step 4).
  • the noise reduction processing unit 161 calculates an error signal obtained by subtracting body motion noise included in the observation signal, and outputs the error signal as biological information. If the analysis result of the first activity state analysis unit determines that the subject is in a resting state and there is no body motion noise, the noise reduction processing unit 161 determines that the observation signal remains unchanged and notifies the output signal quality calculation unit (step 5). The biological information is output from the output signal quality calculator 163 to which the observation signal has been input.
  • the biological information processing apparatus including the first activity state analysis unit may include the first sensor unit 151 and the second sensor unit 152, and may further include the third sensor unit 153.
  • the second activity state analysis unit includes the above-described first sensor analysis unit 61 and the third sensor analysis unit 63 that determines a sub-resting state.
  • the second activity state analysis unit is configured to receive signals from the first sensor unit 151 and the third sensor unit 153, and configured to further receive a signal from the second sensor unit 152. It may be. Then, the second activity state analysis unit is configured to determine, when the observation signal is less than the threshold value, that the first sensor analysis unit 61 is not attached or not in contact.
  • the second activity state analysis unit determines that the inactive state is in effect, and shifts the determination to the third sensor analysis unit 63.
  • the second activity state analyzer is configured to determine that the state is in a semi-resting state when the pressure signal is equal to or larger than the threshold in the third sensor analyzer 63 and output the pressure signal to the noise reduction processor 161. I have.
  • the second activity state analysis unit determines that the state is a resting state, and outputs the observation signal without a reference signal to the noise reduction processing unit 161. Output. Further, when outputting that there is no reference signal, the second activity state analysis unit can transmit the reference signal to the output signal quality calculation unit 163, and the signal quality is transmitted from the output signal calculation unit 163.
  • the second activity analyzer causes the first sensor analyzer 61 to determine the contact state of the biological sensor (step 1).
  • the first sensor analyzer 61 determines whether the observation signal input from the perspiration sensor 151 is equal to or greater than a threshold (step 2). When it is determined that the observation signal is less than the threshold value, it is determined that it is not attached / not contacted, and the second activity state analysis unit notifies the user of this (image display, voice display, etc.). If the observation signal is equal to or greater than the threshold value, the contact of the biological sensor is good, and if the inactive state is set, the second active state analyzing unit informs the third sensor analyzing unit 63 whether the user is in a resting state. Let me judge.
  • the third sensor analyzer 63 processes the pressure signal input from the pressure sensor 153, and determines whether the processed signal is equal to or greater than a threshold (Step 3).
  • the processing signal is equal to or larger than the threshold value, the state is determined to be in a semi-resting state, and the second activity state analysis unit transmits the pressure signal to the noise reduction processing unit 161 so as to be used as a reference signal.
  • the processing signal is less than the threshold value, it is determined that the subject is in a resting state, and the second activity state analysis unit transmits the absence of body motion noise to the noise reduction processing unit 161.
  • the noise reduction processing unit 161 uses the pressure signal as body motion noise (step 4).
  • the noise reduction processing unit 161 calculates an error signal obtained by subtracting body motion noise included in the observation signal, and outputs the error signal as biological information. If there is no body motion noise, the noise reduction processing unit 161 determines that the observation signal remains unchanged, and notifies the output signal quality calculation unit (step 5). The biological information is output from the output signal quality calculator 163 to which the observation signal has been input.
  • the biological information processing apparatus including the second activity state analysis unit may include the first sensor unit 151 and the third sensor unit 153, and may further include the second sensor unit 152.
  • the third activity state analyzing unit includes the first sensor analyzing unit 61, the second sensor analyzing unit 62, and the third sensor analyzing unit 63 as described above.
  • the third activity state analysis unit is configured to receive signals from the first sensor unit 151, the second sensor unit 152, and the third sensor unit 153. Then, the third activity state analysis unit determines that the first sensor analysis unit 61 does not wear or does not touch when the observation signal is less than the threshold. The third activity state analysis unit shifts the determination to the second sensor analysis unit 62 when the observation signal is equal to or larger than the threshold in the first sensor analysis unit 61.
  • the third activity state analysis unit When the second sensor analysis unit 62 determines that the body motion signal is equal to or greater than the threshold, the third activity state analysis unit outputs the body motion signal to the noise reduction processing unit 161 as a reference signal. When the second sensor analysis unit 62 determines that the body motion signal is smaller than the threshold, the third activity state analysis unit shifts the determination to the third sensor analysis unit 63. After the transition, the third activity state analysis unit determines that the third sensor analysis unit 63 is in the semi-resting state or the resting state. When the pressure signal is equal to or larger than the threshold value in the third sensor analysis unit 63, the third activity state analysis unit determines that the state is in a semi-resting state, and outputs the pressure signal to the noise reduction processing unit 161.
  • the third activity state analysis unit determines that the state is a resting state, and outputs the observation signal without a reference signal to the noise reduction processing unit 161. Output.
  • the third activity state analysis unit can transmit the reference signal to the output signal quality calculation unit 163, and the signal quality is transmitted from the output signal calculation unit 163.
  • the third activity state analyzer causes the first sensor analyzer 61 to determine the contact state of the biological sensor (step 1).
  • the first sensor analyzer 61 determines whether the observation signal input from the perspiration sensor 151 is equal to or greater than a threshold (step 2). When it is determined that the observation signal is less than the threshold value, it is determined that it is not attached / not contacted, and the third activity state analysis unit notifies the user of this (image display, voice display, and the like). If the observation signal is equal to or greater than the threshold value, the contact of the biological sensor is determined to be good, and the third activity state analysis unit causes the second sensor analysis unit 62 to determine whether the user is in an active state.
  • the second sensor analyzer 62 processes the body motion signal input from the IMU sensor 152 and determines whether the processed signal is equal to or greater than a threshold (step 3). When the processed signal is equal to or larger than the threshold value, it is determined to be in the active state, and the third activity state analyzing unit transmits the body motion signal to the noise reduction processing unit 161 so as to be used as a reference signal. If the processing signal is less than the threshold, the third activity state analyzer causes the third sensor analyzer 63 to determine whether the user is at rest. The third sensor analyzer 63 processes the pressure signal input from the pressure sensor 153, and determines whether the processed signal is equal to or greater than a threshold (Step 4).
  • the state is determined to be in a semi-resting state, and the third activity state analysis unit transmits the pressure signal to the noise reduction processing unit 161 so as to be used as a reference signal. If the processed signal is less than the threshold value, it is determined that the subject is in a resting state, and the third activity state analysis unit transmits the absence of body motion noise to the noise reduction processing unit 161.
  • the noise reduction processing unit 161 is based on the analysis result of the third activity state analysis unit, and based on the body motion signal as the reference signal, the body motion signal as the body motion noise, or the pressure signal as the reference signal.
  • the pressure signal is set as body motion noise (step 5).
  • the noise reduction processing unit calculates an error signal obtained by subtracting the body motion noise included in the observation signal, and outputs the error signal as biological information. If there is no body motion noise, the noise reduction processing unit 161 determines that the observation signal remains unchanged, and notifies the output signal quality calculation unit (step 6). The biological information is output from the output signal quality calculator 163 to which the observation signal has been input.
  • the biological information processing apparatus including the third activity state analysis unit may include the first sensor unit 151, the second sensor unit 152, and the third sensor unit 153.
  • the wristband type perspiration sensor device determines that it is in contact with the measurement site. If it is equal to or less than the threshold value, it is determined that there is no contact, and it is determined that it is not attached / not contacted. Next, whether the vehicle is in the active state or not is determined by threshold value determination of the output result of the first sensor analysis unit.
  • the activity state analysis unit calculates the activity state from the body motion signal. When the acceleration sensor is a three-axis acceleration sensor, the norm value of the body motion signal is buffered and the value of the maximum value filter is output. If it is equal to or larger than the threshold value, it is determined that it is in the active state.
  • the pressed state is determined by the threshold determination of the output result of the third sensor analysis unit 63.
  • the third sensor analyzer 63 calculates a temporal change in pressure between the electrode pair and the skin. Buffers the differential absolute value of the pressure signal and outputs the value of the maximum filter. If it is equal to or greater than the threshold value, it is determined that the pressure has changed, and in that case, it is determined that the state is a semi-resting state.
  • An error signal (skin conductance) with reduced body motion noise superimposed on the skin conductance is calculated using an adaptive filter using the skin conductance as an observation signal and the acceleration signal and the pressure signal as reference signals.
  • a reference signal is selected and used in the state of the activity state analyzer 162 in the above step.
  • noise is removed by an adaptive filter using the triaxial acceleration as a reference signal.
  • noise removal may be performed by an adaptive filter using a plurality of (for example, eight) pressure changes as reference signals.
  • the output signal quality calculation section 163 determines whether the error signal power is smaller than the observed signal power in order to determine whether or not noise has been reduced by the adaptive filter processing.
  • an absolute value or a square value of a signal value, a power total value in a band set in advance on a frequency spectrogram, or the like may be used.
  • the post-processing filter unit can perform low-pass filter processing to remove residual noise included in an output signal (error signal) of the adaptive filter processing.
  • the information processing device further includes a preprocessing unit that preprocesses a signal input to the noise reduction processing unit 161.
  • a pre-processing unit that performs an absolute value processing of the signal on the fluctuation component after the band-pass filter processing is further provided.
  • the preprocessing unit 157, the preprocessing unit 158, and the preprocessing unit 159 are preferably provided after the BPF units 154, 155, and 156, respectively. As a result, it is possible to effectively remove noise from harmonic components of the body motion noise frequency.
  • the signal obtained by performing the absolute value processing on the fluctuation component of the measured high voltage signal after the BPF processing can be converted into a high frequency signal and used as a reference signal of the adaptive filter processing unit.
  • This makes it possible to cope with higher harmonic components of body motion noise, so that the noise reduction effect is improved, so that more accurate biological information can be obtained.
  • the contact analysis unit 61 is preferable.
  • the second sensor analysis unit 62 is an acceleration sensor
  • the body movement analysis unit 62 is preferable.
  • the third sensor analysis unit 63 is a pressure sensor
  • the pressure analysis unit 63 is preferable.
  • the biological information processing apparatus of the second embodiment has the configuration of the first embodiment described above.
  • absolute value processing of the signal is performed as preprocessing on the fluctuation component after the band-pass filter processing, and the frequency of the reference signal is simply increased (doubled).
  • the observation signal, the body motion signal, and the pressure signal processed by the pre-processing unit 157, the pre-processing unit 158, and the pre-processing unit 159 of the second embodiment are appropriately transmitted to the activity state analysis unit of the biological information processing apparatus of the embodiment. Is output.
  • the first activity state analysis unit performs the above-described ⁇ operation of the first activity state analysis unit> based on the observation signal and the body motion signal.
  • the second activity state analysis unit performs the above-described ⁇ operation of the second activity state analysis unit>.
  • the above-described ⁇ operation of the third activity state analysis unit> is performed based on the observation signal, the body motion signal, and the pressure signal.
  • the biological information processing apparatus includes a noise reduction processing unit 161 and the noise reduction processing unit 161 further includes an adaptive filter processing unit 166 (see FIG. 14).
  • the noise reduction processing unit 161 is configured to calculate an error signal obtained by subtracting the reference signal of the adaptive filter processing unit 166 from the observed signal as body motion noise.
  • the first sensor analysis unit 61 is a perspiration sensor
  • the contact analysis unit 61 is preferable.
  • the second sensor analysis unit 62 is an acceleration sensor
  • the body movement analysis unit 62 is preferable.
  • the third sensor analysis unit 63 is a pressure sensor, the pressure analysis unit 63 is preferable.
  • the biological information processing apparatus may further include a parameter generation unit 170, and may further include a database 180 outside or inside the apparatus so as to be able to transmit and receive to and from the parameter generation unit 170.
  • the parameter generation unit 170 is configured to acquire the parameter information stored in the database 180 based on the skin conductance information immediately after wearing the biological information processing device. Further, the parameter generation unit 170 is configured to generate a transfer function (filter coefficient) to conductance due to a change in user's pressing from the acquired parameter information.
  • the noise reduction processing unit 161 preferably includes an adaptive filter processing unit 166 and a subtractor 168. It is preferable that the noise reduction processing unit 161 includes a unit 167 that can store a noise model (transfer function) and an adaptive algorithm.
  • the adaptive filter processing unit 166 is configured to calculate a reference signal value obtained by further convolving a transfer function with the input reference signal, and to output this value.
  • the adaptive filter processing unit 166 is preferably configured to appropriately input an adaptive filter coefficient for updating from the adaptive algorithm and to correct a noise model (transfer function) input in advance.
  • the noise reduction processing unit 161 includes a subtractor 168 that calculates an error signal obtained by subtracting the reference signal value output from the adaptive filter processing unit 166 from the observation signal, and generates an error signal as a skin conductance corrected by the subtractor. It is configured to output.
  • the fluctuation component after the BPF processing can be used as it is as a reference signal of the adaptive filter.
  • the reference signal has a high correlation with the noise included in the observation signal. Therefore, it is more preferable to obtain a transfer coefficient calculated in advance in consideration of a body movement noise factor (a change in pressure and a change in body movement) caused by body movement, and to use this as an adaptive filter.
  • a body movement noise factor a change in pressure and a change in body movement
  • the transfer coefficient can be appropriately updated by an adaptive algorithm. By updating the adaptive algorithm, it is possible to detect body motion noise caused by characteristics of individual users (such as body motion). Thereby, body motion noise included in the observation signal of the biological information can be accurately reduced corresponding to each user.
  • the third embodiment will be described below as an example of a case where noise reduction processing is performed using a signal convolved with a fluctuation component of a pressure change as a reference signal of an adaptive filter, but is not limited thereto.
  • the noise reduction processing unit 161 is configured to receive a model coefficient (filter coefficient) calculated by measuring a body motion noise factor and signals (specifically, a body motion signal and a pressing signal) from each sensor. I have. Further, the noise reduction processing unit may be configured to calculate a model coefficient from a signal input from each sensor.
  • the adaptive algorithm of the adaptive filter is not particularly limited, but will be described with reference to the NLMS algorithm as an example.
  • the adaptive filter coefficient w (formula (1)) of the adaptive filter is updated by the following formula (2).
  • an FIR filter coefficient calculated in advance as described later is used as the adaptive filter coefficient w.
  • n is a sample number.
  • w (n + 1) is the updated adaptive filter coefficient.
  • ⁇ is a positive constant that determines the update amount of the adaptive filter coefficient w, and is called a step size.
  • the convergence time is improved by increasing the step size from a normal time within a preset time after detecting a sudden change in the activity state based on the activity state analysis result. For example, the step size for a certain period of time is increased by M times.
  • the NLMS algorithm has been described as an example, but other adaptive algorithms can be similarly applied.
  • the change in pressure between the electrode and the skin is not directly measured, so the transfer function due to the characteristics of the elastic material (eg, band material, material of deformable member, etc.) is convolved.
  • the changed pressure is applied to the pressure sensor.
  • the transfer coefficient is included in the pressing signal, it is desirable to add this transfer coefficient to the reference signal. Noise applied to the pressure sensor by the elastic material can be reduced from the observation signal by the adaptive filter processing in which the transfer coefficient is incorporated before acquiring the biological information.
  • Another pressure sensor is arranged on the surface of the electrode (the electrode on the side in contact with the skin), and the pressure change Pi in the band (the electrode on the side in contact with the band) is measured when an impulse-like pressure change Po is applied to the surface.
  • filter coefficients are estimated on the assumption that the transfer function H of the band is an FIR (finite impulse response) filter type.
  • FIR filter coefficient estimated as described above a signal obtained by convolving the fluctuation component of the pressure change after the BPF processing with this coefficient is used as a reference signal of the adaptive filter.
  • an error signal is calculated by subtracting the body motion noise included in the observation signal.
  • the biological information processing apparatus of the third embodiment has the configuration of the first embodiment or the first embodiment described above.
  • the observation signal, the body motion signal, and the pressure signal processed in the first embodiment or the second embodiment are appropriately output to the activity state analysis unit in the biological information processing apparatus of the third embodiment.
  • the operation of the activity state analysis unit at this time is as described above in ⁇ Operation of Biological Information Processing Device of First Embodiment> or ⁇ Operation of Biological Information Processing Device of Second Embodiment>.
  • the activity state analysis unit determines the non-wearing / non-contact state, the active state, the semi-resting state or the resting state.
  • the body motion signal or the pressure signal is output from the activity state analysis unit to the noise reduction processing unit as a reference signal.
  • the noise reduction processing unit reads the noise model (transfer function) and the adaptive algorithm, and outputs them to the adaptive filter processing unit.
  • the noise processing reduction unit outputs the reference signal determined based on the result of the above-described activity state analysis unit or no body motion noise to the adaptive filter processing unit.
  • the adaptive filter processing unit calculates the reference signal value obtained by convolving the transfer function by adding the transfer function without adding the reference signal or the reference signal input from the sensor, and outputs this value.
  • An error signal is obtained by subtracting the reference signal value subjected to the adaptive filter processing from the observation signal. Further, the adaptive filter processing unit corrects a noise model (transfer function) input in advance by appropriately inputting an adaptive filter coefficient for updating from the adaptive algorithm.
  • FIG. 15 is a block diagram illustrating a strategic configuration example of the biological information analysis device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the biological information analysis device is a device that performs an analysis based on the skin conductance measured by the sensor device 100, and is implemented as the server 300, the terminal device 400, or the sensor device 100 itself.
  • the analysis device includes a receiving unit 510, a transmitting unit 520, and a processing unit 530.
  • the receiving unit 510 and the transmitting unit 520 are realized by various communication devices that communicate via the network 200 or the like, for example.
  • the processing unit 530 is realized by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) operating according to a program stored in a memory or a storage.
  • the processing unit 530 refers to the data history 541, the analysis rule 542, and / or the information format 543 stored in the memory or the storage as needed.
  • JP-A-2016-97159 can be referred to.
  • Receiving section 510 receives the skin conductance data measured by sensor apparatus 100.
  • the receiving unit 510 receives data from the sensor device 100 via the network 200.
  • the receiving unit 510 receives data from the sensor device 100 via the network 200 or directly via Bluetooth (registered trademark) or the like.
  • the receiving unit 510 receives data internally via a bus or the like.
  • Transmission unit 520 transmits information based on the result of the analysis performed based on the skin conductance. For example, when the analysis device is executed as the server 300 and the information is output by the sensor device 100 using the display 110 or the like, the transmission unit 520 transmits the information to the sensor device 100 via the network 200. When the analysis device is implemented as the server 300 and the information is output from the terminal device 400 using the display 410 or the like, the transmission unit 520 transmits the information to the terminal device 400 via the network 200.
  • the transmission unit 520 transmits the information via the network 200 or via Bluetooth (registered trademark) or the like. The information is directly transmitted to the sensor device 100.
  • the transmission unit 520 internally transmits the information via a bus or the like.
  • the transmission unit 520 similarly transmits the information internally via a bus or the like.
  • the transmission unit 520 transmits the information directly via the network 200 or via Bluetooth (registered trademark) or the like. Then, the information is transmitted to the terminal device 400.
  • the data acquisition unit 531 acquires the data received by the reception unit 510.
  • the acquired data includes the skin conductance data measured by the electrode pair in contact with the user's skin in the sensor device 100 as described above.
  • the data acquisition unit 531 may provide the acquired data to the analysis unit 532 and accumulate the acquired data in the data history 541.
  • the analysis unit 532 extracts the biological information of the user from the data provided by the data acquisition unit 531.
  • the biological information includes, for example, EDA.
  • the sensor device 100 may calculate the above-described noise-reduced skin conductance.
  • the analysis unit 532 may further convert the extracted biological information such as EDA into another biological information such as the activity level of a sympathetic nerve or a parasympathetic nerve.
  • the analysis unit 532 may refer to a preset analysis rule 542 when performing such an analysis. Further, the analysis unit 532 may refer to the past data history 541 in order to perform analysis based on the latest data.
  • the information generation unit 533 generates information to be provided to the user based on the result of the analysis performed by the analysis unit 532.
  • Biological information such as EDA extracted from the skin conductance by the analysis unit 532 can be used for various purposes.
  • the biological information can be used to detect emotions such as tension and relaxation, joy and sadness of the user. Information on the detected emotion may be referred to by the user himself or by another user.
  • the detected emotion can be effectively used as a communication tool in a situation where the expression of the other party is not directly visible, for example, when a plurality of users watch a shared moving image.
  • the biological information may be evaluated in relation to the activity of the user.
  • the mental state of the user during play may be estimated from biological information when the user is playing golf.
  • whether or not yoga contributes to the improvement of the mental state of the user may be estimated from biological information when the user is performing yoga.
  • the information generating unit 533 generates information based on biological information according to an information format 543 prepared in advance.
  • an effect caused by body motion including body motion noise included in an observation signal of skin conductance is removed, and the autonomic nervous activity and metabolic level of the user are accurately estimated. be able to.
  • the sensor device 100 or the terminal device 400 includes sensors such as a skin thermometer and an accelerometer in addition to the electrode pair, data provided by these sensors is used together with EDA to determine the temperature, meal, and exercise. It is possible to identify a change in EDA caused by the above.
  • the plurality of regions where the change in conductance due to EDA is not limited to the inside and outside of the wrist, but may also be the inside and outside of the finger, the inside and outside of the upper arm, or the inside and outside of the neck.
  • the sensor device 100 is not limited to the wristware, and may have, for example, a shape attachable to these parts.
  • FIG. 16 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment of the present disclosure.
  • the illustrated information processing device 900 can realize, for example, the analysis device in the above embodiment. More specifically, the analysis device may be the server 300, the terminal device 400, or the sensor device 100.
  • the information processing device 900 includes a CPU (Central Processing Unit) 901, a ROM (Read Only Memory) 903, and a RAM (Random Access Memory) 905.
  • the information processing device 900 may include a host bus 907, a bridge 909, an external bus 911, an interface 913, an input device 915, an output device 917, a storage device 919, a drive 921, a connection port 923, and a communication device 925. Further, the information processing device 900 may include an imaging device 933 and a sensor 935 as necessary.
  • the information processing apparatus 900 may include a processing circuit such as a DSP (Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or an FPGA (Field-Programmable Gate Array) instead of or in addition to the CPU 901.
  • DSP Digital Signal Processor
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • the CPU 901 functions as an arithmetic processing device and a control device, and controls the entire operation or a part of the operation in the information processing device 900 in accordance with various programs recorded in the ROM 903, the RAM 905, the storage device 919, or the removable recording medium 927.
  • the ROM 903 stores programs used by the CPU 901 and operation parameters.
  • the RAM 905 temporarily stores programs used in the execution of the CPU 901, parameters that appropriately change in the execution, and the like.
  • the CPU 901, the ROM 903, and the RAM 905 are mutually connected by a host bus 907 configured by an internal bus such as a CPU bus. Further, the host bus 907 is connected to an external bus 911 such as a PCI (Peripheral Component Interconnect / Interface) bus via a bridge 909.
  • PCI Peripheral Component Interconnect / Interface
  • the input device 915 is a device operated by a user, such as a mouse, a keyboard, a touch panel, a button, a switch, and a lever.
  • the input device 915 may be, for example, a remote control device using infrared rays or other radio waves, or may be an externally connected device 929 such as a mobile phone corresponding to the operation of the information processing device 900.
  • the input device 915 includes an input control circuit that generates an input signal based on information input by the user and outputs the input signal to the CPU 901. By operating the input device 915, the user inputs various data to the information processing device 900 or instructs the information processing device 900 to perform a processing operation.
  • the output device 917 is a device capable of notifying the user of the acquired information using sensations such as sight, hearing, and touch.
  • the output device 917 may be, for example, a display device such as an LCD (Liquid Crystal Display) or an organic EL (Electro-Luminescence) display, an audio output device such as a speaker or a headphone, or a vibrator.
  • the output device 917 outputs a result obtained by the processing of the information processing device 900 as a video such as a text or an image, a voice such as a voice or a sound, or a vibration or the like.
  • the storage device 919 is a data storage device configured as an example of a storage unit of the information processing device 900.
  • the storage device 919 includes, for example, a magnetic storage device such as an HDD (Hard Disk Drive), a semiconductor storage device, an optical storage device, or a magneto-optical storage device.
  • the storage device 919 stores, for example, programs executed by the CPU 901 and various data, various data acquired from the outside, and the like.
  • the drive 921 is a reader / writer for a removable recording medium 927 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory, and is built in or external to the information processing apparatus 900.
  • the drive 921 reads information recorded on the attached removable recording medium 927 and outputs the information to the RAM 905.
  • the drive 921 writes a record to the attached removable recording medium 927.
  • the connection port 923 is a port for connecting a device to the information processing device 900.
  • the connection port 923 may be, for example, a USB (Universal Serial Bus) port, an IEEE 1394 port, a SCSI (Small Computer System Interface) port, or the like.
  • the connection port 923 may be an RS-232C port, an optical audio terminal, an HDMI (registered trademark) (High-Definition Multimedia Interface) port, or the like.
  • the communication device 925 is, for example, a communication interface including a communication device for connecting to the communication network 931.
  • the communication device 925 may be, for example, a communication card for LAN (Local Area Network), Bluetooth (registered trademark), Wi-Fi, or WUSB (Wireless USB).
  • the communication device 925 may be a router for optical communication, a router for ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line), a modem for various communication, or the like.
  • the communication device 925 transmits and receives signals and the like to and from the Internet and other communication devices using a predetermined protocol such as TCP / IP.
  • the communication network 931 connected to the communication device 925 is a network connected by wire or wirelessly, and may include, for example, the Internet, a home LAN, infrared communication, radio wave communication, satellite communication, or the like.
  • the imaging device 933 uses various members such as an imaging device such as a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) or a CCD (Charge Coupled Device), and a lens for controlling the imaging of a subject image on the imaging device.
  • an imaging device such as a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) or a CCD (Charge Coupled Device)
  • This is an apparatus that captures an image of a real space and generates a captured image.
  • the imaging device 933 may capture a still image, or may capture a moving image.
  • the sensor 935 is, for example, various sensors such as an acceleration sensor, a pressure sensor, an angular velocity sensor, a geomagnetic sensor, an illuminance sensor, a temperature sensor, a barometric pressure sensor, and a sound sensor (microphone).
  • the sensor 935 obtains information on the state of the information processing device 900 itself, such as the posture of the housing of the information processing device 900, and information on the surrounding environment of the information processing device 900, such as brightness and noise around the information processing device 900. I do.
  • the sensor 935 may include a GPS receiver that receives a GPS (Global Positioning System) signal and measures the latitude, longitude, and altitude of the device.
  • GPS Global Positioning System
  • Each of the above components may be configured using a general-purpose member, or may be configured by hardware specialized for the function of each component. Such a configuration can be appropriately changed according to the technical level at the time of implementation.
  • the present technology may have the following configurations.
  • a noise reduction processing unit that calculates an error signal obtained by subtracting body motion noise included in the observation signal from the first sensor unit that measures a biological emotion as an observation signal, Biological information processing device.
  • the biological information processing apparatus according to [1], wherein the first sensor is a perspiration sensor unit.
  • the noise reduction processing unit is configured to use any one of the body motion signal or the pressure signal as a reference signal and to subtract the body motion noise from the observation signal to calculate an error signal using the reference signal.
  • the biological processing information device according to [1] or [2].
  • An activity state analysis unit that analyzes an activity state based on the observation signal and the body movement signal and / or the pressure signal, and determines a reference signal from the body movement signal or the pressure signal based on the analysis result.
  • the biological information processing apparatus according to any one of the above [1] to [3].
  • the biological information processing apparatus according to any one of [1] to [4], further including a band-pass filter unit that extracts a fluctuation component from the signal with a band-pass filter.
  • [6] [1] to [1] to [10] further comprising an output signal quality calculation unit that determines a reduction state of body motion noise based on a relationship between the observation signal power calculated from the observation signal and the error signal power calculated from the error signal.
  • the biological information processing apparatus according to any one of [5]. [7] The biological information processing apparatus according to any one of [1] to [6], further including a post-processing filter unit that further reduces residual noise included in the error signal by low-pass filtering. [8] The activity state analysis unit, Further comprising a second sensor analysis unit for determining the activity state, If the body motion signal is equal to or larger than the threshold value in the second sensor analysis unit, the body sensor outputs the body motion signal as a reference signal to the noise reduction processing unit. ] The biological information processing apparatus according to any one of [1] to [10].
  • the activity state analysis unit Further comprising a third sensor analysis unit for determining a semi-resting state, When the third sensor analysis unit determines that the pressure signal is equal to or greater than a threshold, the third sensor analysis unit outputs the pressure signal as a reference signal to the noise reduction processing unit, [1] to [8].
  • the biological information processing apparatus according to any one of the above.
  • the activity state analysis unit is configured to output to the noise reduction processing unit so as to output the observation signal as it is when the third sensor analysis unit determines that the observation signal is less than the threshold, [1] The biological information processing apparatus according to any one of [9] to [9].
  • the activity state analysis unit Further equipped with a first sensor analysis unit to determine non-wearing or non-contact, The biological information processing apparatus according to any one of [1] to [10], wherein the first sensor analyzer is configured to determine that the sensor is not attached or not contacted when the observation signal is less than a threshold value. .
  • the first sensor analyzer is configured to determine that the sensor is not attached or not contacted when the observation signal is less than a threshold value.
  • the pre-processing unit that performs an absolute value processing of the signal on the fluctuation component after the band-pass filter processing as a pre-processing of the signal input to the noise reduction processing unit.
  • the biological information processing apparatus according to 1.
  • the noise reduction processing unit further includes an adaptive filter processing unit, 13.
  • the noise reduction processing unit according to any one of [1] to [12], wherein the noise reduction processing unit is configured to calculate an error signal obtained by subtracting a reference signal of the adaptive filter processing unit as body motion noise from the observed signal.
  • Biological information processing device [14]
  • the adaptive filter processing unit adds a band transfer function calculated from a pressure signal difference between a pressure change between the skin and a pressure change between the band materials to a fluctuation component of the pressure change after the band-pass filter processing, and outputs a reference signal.
  • the biological information processing apparatus according to any one of [1] to [13], wherein: [15] The biological information processing apparatus according to any one of [1] to [14], wherein the biological information processing apparatus is a band type.
  • a noise reduction method in biological information processing wherein an error signal is calculated by subtracting body motion noise included in an observation signal from a first sensor that measures a biological emotion as an observation signal.
  • the noise reduction processing method according to [16] further comprising: performing an activity state analysis in the order of the observation signal and the body motion signal and / or the pressure signal, and determining body motion noise based on the analysis result.

Abstract

生体情報の観測信号に含まれる体動ノイズを精度良く低減すること。　体動変化を計測する第二センサ部からの体動信号及び／又は皮膚間の押圧変化を計測する第三センサ部からの圧力信号に基づいて、　生体情動を観測信号として計測する第一センサ部からの観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出するノイズ低減処理部、を備える、 生体情報処理装置を提供する。

Description

生体情報処理装置、及び情報処理方法
　本開示は、生体情報処理装置、及び情報処理方法に関する。
　近年、生体情報を判断するための種々の計測技術が検討されている。
　例えば、特許文献１では、生体情報の１つとして、皮膚電気反応（ＧＳＲ：Galvanic　Skin　Response）が利用されている。ＧＳＲのように、生体情報としても利用可能な、ユーザの皮膚の電気的な活動を、総称して皮膚電気活動（ＥＤＡ：Electro-Dermal　Activity）ともいう。ＥＤＡは、ＥＤＲ（Electro-Dermal　Response）とも呼ばれる。また、皮膚電位活動（ＳＰＡ：Skin　Potential　Activity）も、ＥＤＡに含まれる。ＥＤＡは、例えばユーザの自律神経系の活動を検出するための方法として、特許文献１の例に限らず広く用いられている。
　特許文献２では、ユーザの皮膚に接触する電極対の間に交流電流を流すことによって測定されるインピーダンス又はコンダクタンスのデータを取得するデータ取得部と、前記データから前記ユーザの生体情報を抽出する解析部とを備える解析装置が開示されている。特許文献２では、皮膚インビーダンス又は皮膚コンダクタンスの測定における制約を最小化しつつ、測定の精度を向上させることができることが開示されている。
特開２００９－３９１５７号公報 特開２０１６－９７１５９号公報
　日常生活中の生体情報を観測信号としてセンサで計測した場合、その観測信号に体動ノイズが含まれることがある。
　そこで、本技術では、生体情報の観測信号に含まれる体動ノイズを精度良く低減できる生体情報処理装置及び生体情報処理方法を提供することを主な目的とする。
　本技術は、体動変化を計測する第二センサ部からの体動信号及び／又は皮膚間の押圧変化を計測する第三センサ部からの圧力信号に基づいて、
　生体情動を観測信号として計測する第一センサ部からの観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出するノイズ低減処理部、を備える、生体情報処理装置を提供する。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記第一センサが発汗センサ部であってもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記ノイズ低減処理部は、前記体動信号又は圧力信号の何れかを参照信号とし、当該参照信号を用いて、前記観測信号から体動ノイズを減算し誤差信号を算出するように構成されていてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記観測信号と、前記体動信号及び／又は前記圧力信号とに基づき活動状態を解析し、当該解析結果に基づき、前記体動信号又は前記圧力信号から参考信号を決定する活動状態解析部をさらに備えてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記信号からバンドパスフィルタにて変動成分を抽出するバンドパスフィルタ部をさらに備えてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記観測信号から算出された観測信号パワーと前記誤差信号から算出された誤差信号パワーとの関係に基づき、体動ノイズの低減状態を判定する出力信号品質算出部をさらに備えてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記誤差信号に含まれる残留ノイズをさらにローパスフィルタ処理にて減少させる後処理フィルタ部をさらに備えてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記活動状態解析部は、活動状態を判定する第二センサ解析部をさらに備え、当該第二センサ解析部において前記体動信号が閾値以上とされた場合に、当該体動信号を参照信号として前記ノイズ低減処理部に出力するように構成されていてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記活動状態解析部は、準安静状態を判定する第三センサ解析部をさらに備え、当該第三センサ解析部において前記押圧信号が閾値以上と判断された場合に、当該押圧信号を参照信号として前記ノイズ低減処理部に出力するように構成されていてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記活動状態解析部は、前記第三センサ解析部において閾値未満と判断された場合に前記観測信号のまま出力するように前記ノイズ低減処理部に出力するように構成されていてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記活動状態解析部は、未装着又は未接触を判断する第一センサ解析部をさらに備え、
　前記第一センサ解析部において前記観測信号が閾値未満の場合に、未装着又は未接触と判定するように構成されていてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記ノイズ低減処理部に入力する信号の前処理として、バンドパスフィルタ処理後の変動成分に対して信号の絶対値処理を行う前処理部をさらに備えてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記ノイズ低減処理部は、適応フィルタ処理部をさらに備え、
　前記ノイズ低減処理部は、観測信号から当該適応フィルタ処理部の参照信号を体動ノイズとして減算した誤差信号を算出するように構成されていてもよい。
　本技術の一つの実施態様に従い、前記適応フィルタ処理部は、皮膚間の押圧変化とバンド素材間の押圧変化との押圧信号差から算出されたバンドの伝達関数を、バンドパスフィルタ処理後の押圧変化の変動成分に加えて参照信号とするように構成されていてもよい。
　また、本技術は、体動変化を計測する第二センサからの体動信号及び／又は皮膚間の押圧変化を計測する第三センサからの圧力信号に基づいて、
　生体情動を観測信号として計測する第一センサからの観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出する、生体情報処理におけるノイズ低減処理方法を提供する。
　本技術によれば、生体情報の観測信号に含まれる体動ノイズを精度良く低減することが可能である。なお、ここに記載された効果は、必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載された何れかの効果であってもよい。
本技術の一実施形態に係るシステムの戦略的な構成を示す図である。 本実施形態に係る生体情報処理システムの生体装着の一例を示す図である。 本実施形態に係る生体情報処理システムの生体装着の一例を示す図である。 本実施形態に係る生体情報処理システムの内部構成を示すブロック図の概念図である。 本実施形態に係る生体情報処理システムの外観の一例を示す図である。 本実施形態に係る生体情報処理システムの外部構成の一例を示した模式図である。 本実施形態に係る生体情報処理システムの外部構成の一例を示した模式図である。本技術の一実施形態の第一センサ部分の断面図である。 本実施形態に係る生体情報処理システムの外部構成の一例を示した模式図である。本技術の一実施形態の第一センサ部分の断面図である。 本技術の第一の実施形態に係る生体情報処理システムの全体ブロック図の概念図である。 本技術の第一実施形態のフロー図の一例を示す図である。 本技術の第一実施形態のフロー図の一例を示す図である。 本技術の第一実施形態のフロー図の一例を示す図である。 本技術の第二の実施形態に係る生体情報処理システムの全体ブロック図の概念図である。 本技術の第三の実施形態に係る生体情報処理システムのノイズ低減処理部のブロック図の概念図である。 本技術の一実施形態に係る生体処理装置の戦略的な構成例を示すブロック図である。 本技術の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
　以下、本技術を実施するための好適な形態について図面を参照しながら説明する。
　以下に説明する実施形態は、本技術の代表的な実施形態の一例を示したものであり、これにより本技術の範囲が狭く解釈されることはない。なお、説明は以下の順序で行う。なお、図面については、同一又は同等の要素又は部材には同一の符号を付し、重複する説明は適宜省略する。
１．システム構成
２．生体情報処理システムの内部構成
　２－１．センサ部１５０
　２－２．第一センサ部１５１
　２－３．第二センサ部１５２
　２－４．第三センサ部１５３
　２－５．処理部１６０
　２－６．ノイズ低減処理部１６１
　２－７．活動状態解析部１６２
３．生体情報処理システムの外部構成
４．第一の実施形態に係る生体情報処理装置
　４－１．第一活動状態解析部
　４－２．第二活動状態解析部
　４－３．第三活動状態解析部
５．第二の実施形態に係る生体情報処理装置
６．第三の実施形態に係る生体情報処理装置
７．解析装置の構成例
８．ハードウェア構成
１．システム構成
　図１は、本技術の一実施形態に係るシステムの戦略的な構成を示す図である。図１を参照すると、システム１０は、生体情報処理装置１００を含む。システム１０は、さらに生体情報処理装置１００にネットワーク２００を介して接続されるサーバ３００を含んでもよい。また、システム１０は、生体情報処理装置１００とは別の端末装置４００を含んでもよい。
　本実施形態の生体情報処理システムは、生体の状態に関する情報を検出し、検出した情報に基づいて、当該生体の情動を判断するシステムである。本実施形態の生体情報処理システムは、生体の状態に関する情報を検出するために、生体に直接装着され得る。
　具体的には、本実施形態の生体情報処理システムは、生体の情動を判断するために、例えば図２及び図３のように使用される。図２及び図３は、本実施形態の生体情報処理装置１００が生体に装着されている様子を説明する図である。図２では、ユーザＵ１は、手首に、腕時計型等のようなリストバンド型を有した生体情報処理装置１００を装着している。図３ではユーザＵ１は、頭に、額接触型等のようなヘッドバンド型の生体情報処理装置１００を巻き付けて装着している。生体情報処理装置１００では、ユーザＵ１の発汗状態、脈波、筋電、血圧、又は体温等の生体の情動を判断するための情報を検出して、ユーザＵ１の生体情報を把握する。この生体情報により、ユーザの集中状態、覚醒状態等を確認することができる。
　生体情報処理装置１００は、腕又は頭に装着される一例を示すが、かかる例に限定されるものではない。
　例えば、生体情報処理装置１００は、リストバンド、手袋、スマートウォッチ又は指輪等の手の一部に装着可能な態様に実現されてもよい。また、生体情報処理装置１００が手等の生体の一部に接触する場合、当該生体情報処理装置１００は、例えば、ユーザと接触し得る物体に備えられる形態であってもよい。当該生体情報処理装置１００は、携帯端末、スマートフォン、タブレット、マウス、キーボード、ハンドル、レバー、カメラ、運動用具（ゴルフクラブ、テニスラケット、アーチェリー等）又は筆記用具等、ユーザと接触し得るものの表面又は内部に設けられてもよい。
　また、例えば、当該生体情報処理装置１００は、帽子、アクセサリ、ゴーグル又はメガネ等、ユーザの頭の一部分に装着可能な態様に実現されていてもよい。また、生体情報処理システム１００は、スポーツウェア等の衣服、靴下、下着、防具又は靴等に設けられていてもよい。
　生体情報処理システムを実現する態様は、当該システムが生体の表面に接触可能に設けられるものであれば、特に限定されない。生体情報処理システムは、生体の状態に関する情報を検出できれば、生体の体表面に直接接していなくともよい。例えば生体情報処理システムは、衣類又は検出センサ保護フィルム等を介して、生体の表面に接触していてもよい。
　また、生体情報処理システムは、ウェアラブル端末でなくとも、生体と接触するセンサが検出した情報に基づいて、他のデバイスにより情報処理を行うことで、当該生体の情動を判断するシステムであってもよい。例えば、生体センサがユーザの腕又は頭等に装着されている場合、生体情報処理システムは、当該生体センサから取得した情報をスマートフォン等の他の端末に出力して、他の端末にて情報処理を行い、生体の情動を判断してもよい。
　生体情報処理装置１００に備えられる生体センサは、上記のように多様な形で生体の表面に接触して、生体情報を検出する。よって、生体の体動による生体センサと、生体との接触圧の変動による影響が生体センサの測定結果に対して及びやすい。例えば、生体センサから取得された生体データには、生体の体動に起因してノイズが含まれ得る。このようなノイズを含む生体情報から生体の情動を精度よく判断することが望まれている。
　生体の体動とは、生体が動作する際の動作形態全般を指し、例えば、生体情報処理装置１００をユーザＵ１が手首に装着している際に、手首をひねったり、指を曲げ伸ばしたり、指の一部の曲げ伸ばしを行う等の生体の動作が挙げられる。このようなユーザの動作によって、生体情報処理装置１００に含まれる生体センサと、ユーザＵ１との接触圧が変動し得る。
　本実施形態に係る生体情報処理装置１００は、生体センサで得られた情報の精度を向上するために、第二センサ及び／又は第三センサを備えることが好適である。第二センサは、生体の体動変化を検出するように構成されている。第三センサは、生体センサの検出領域に対応する領域の生体の圧力変化を検出するように構成されている。本実施形態に係る生体情報処理システムでは、検出した体動信号及び／又は圧力信号を用いて、生体センサにて検出した観測信号（疑似信号）から体動ノイズを精度よく低減することができる。このようにして観測信号を補正することで精度が向上した誤差信号（生体情報データ）を得ることができる。
２．生体情報処理システムの内部構成
＜２－１．センサ部１５０＞
　図４に、本実施形態に係る生体情報処理システムの内部構成を示すブロック図の概略を示すが、本実施形態はこれに限定されるものではない。
　図４に示すように、本実施形態の生体情報処理システムは、センサ部１５０及び処理部１６０を備える。
　前記センサ部１５０は、生体情報を計測するための第一センサ部１５１と、体動変化又は皮膚間の押圧変化を少なくとも計測可能なセンサ部とを少なくとも備える。各センサは、各センサで計測された各センサ情報を各信号として、処理部等の各部に出力することができる。当該計測可能なセンサ部は、少なくとも、体動変化を計測する第二センサ部１５２又は皮膚間の押圧変化を計測する第三センサ部１５３の何れかである。当該センサ部１５０には、体動ノイズを精度よく低減できるので、前記第二センサ部１５２及び前記第三センサ部１５３を備えることが、望ましい（図４参照）。
　前記処理部１６０は、観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出するノイズ低減処理部１６１を少なくとも備える。さらに、第二センサ及び／又は第三センサからの信号に基づき、体動ノイズを精度良く減算するための参照信号を判定する活動状態解析部１６２を備えることが望ましい（図４参照）。
＜２－２．第一センサ部１５１＞
　第一センサ部１５１は、生体の情動を判断するための情報を検出する機能を有するように構成されている。
　例えば、第一センサ部１５１は、発汗センサでもよい。発汗センサは、皮膚の汗腺（例えば、エクリン腺）から分泌される汗を検知するセンサである。発汗によって、皮膚は、電気が通りやすい状態となる。よって、発汗センサは、皮膚の電気活動状態（Electro Dermal Activity:EDA）を取得することにより、発汗を検知することができる。
　発汗センサは、単数又は複数の電極対を有するように構成されている。当該電極対は、ユーザの皮膚に接し手首部分に接触するような構成が好適である。電極対の間に流れる電流は、直流電流又は交流電流の何れもよい。発汗センサは、電極対から皮膚に流す電流のための電圧／電源部、電流電圧変換部、皮膚コンダクタンスを増幅させる増幅部、増幅信号をフィルタ処理するフィルタ部、及びアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換部を備えてもよい。発汗センサは、皮膚コンダクタンスの観測信号（ＳＣ信号）を各部に出力することが可能である。
　上述では第一センサ部１５１として発汗センサを例示したが、第一センサ部１５１は、生体の情動を判断するための情報を検出できれば、センサの種類は特に限定されない。生体センサとして、発汗センサの他には、例えば、脈波センサ、心拍センサ、血圧センサ又は体温センサ等であってもよい。
　このような生体センサにより、ユーザの生体情報を取得することができる。当該生体センサは、生体情報処理システム１００に１つ以上設けられ得る。生体センサにより取得された生体情報は、観測信号として、処理部１６０に出力される。
＜２－３．第二センサ部１５２＞
　第二センサ部１５２は、生体の体動変化を判断するための情報を検出する機能を有するように構成されている。第二センサ部１５２は、生体の体動変化を判断するための情報を検出できれば、センサの種類は特に限定されない。
　例えば、第二センサ部１５２は、加速度センサ又は角速度センサでもよい。加速度センサは、例えば機械的変位測定方式、振動を用いる方式、光学的方式又は半導体方式等であってもよい。また、加速度センサとして、検出軸数によって、１軸、２軸、３軸のセンサがあるが特に限定されない。例えば、３軸加速センサは、ＸＹＺ軸の３方向の加速度を１デバイスで測定できるＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサの一種である。
　このような体動変化センサにより、ユーザの生体情報に係る体動変化情報を取得することができる。当該体動変化センサは、生体情報処理システム１００に１つ以上設けることが可能である。体動変化センサにより取得された体動変化情報は、体動信号として、処理部１６０に出力される。
＜２－４．第三センサ部１５３＞
　第三センサ部１５３は、第一センサ部１５１の検出領域に対応する領域の圧力変化を検出する機能を有する。第三センサ部１５３は、一般的に圧力を検出するセンサであれば、センサの種類は特に限定されない。第三センサ部１５３は、例えば、圧力によって電圧、電流、抵抗が変わる素子等（圧電素子等）であればよく、例えば高分子材料に導電材を混ぜた感圧導電型エラストマーであってもよい。
　感圧導電型エラストマーは、圧力変化により変形し、感圧導電型エラストマーに含まれる導電材料素子が互いに接触し始める。これにより、感圧導電型エラストマー内の導電性が高まり、電気抵抗性を減少する。この電気抵抗値の差により、感圧導電型エラストマーは、圧力を検出することができる。
　第三センサ部１５３は、第一センサ部１５１が検出する領域に対応する領域に対して、検出を行う。第一センサ部１５１が検出する領域に対応する領域とは、第一センサ部１５１が配置される領域と少なくとも一部が重なる領域であってもよい。第一センサ部１５１が配置される領域と少なくとも一部が重なる領域を、第三センサ部１５３が検出することにより、より精度よく第一センサ情報を補正することができる。
　また、第一センサ部１５１の検出領域に対応する領域とは、第一センサ部１５１が配置される領域のすべてを含む領域であってもよい。これにより、第三センサ部１５３は、第一センサ部１５１の検出領域を包含して体動圧力変化を検出することができるため、第一センサ部１５１にかかる体動圧力変化を検出できる。
　上述した領域に限らず、第一センサ部１５１の検出領域に応じて、第三センサ部１５３の検出領域は適宜設定されてもよい。例えば、第三センサ部１５３の検出領域が第一センサ部１５１の検出領域から外れる領域を検出しやすくなる。そのため、第三センサ部１５３の検出領域が第一センサの検出領域から過度に大きい場合、第一センサ部１５１にかかる体動圧力変化の検出精度が低下する可能性がある。よって、第三センサ部１５３の検出領域は、第一センサ部１５１と第三センサ部１５３の位置関係、又は領域面積等に応じて適宜設定されてもよい。
　さらに、第一センサ部１５１の検出領域に対応する領域は、第一センサ部１５１が配置される領域の近傍領域であってもよく、第一センサ部１５１が配置される領域と必ずしも重なる部分を有さなくともよい。第一センサ部１５１が配置される領域近傍の体動圧力変化を検出することにより、第一センサ部１５１が検出する領域にかかる体動圧力変化を近似的に取得することができ、第一センサ情報の補正が可能である。
　また、第二センサ部１５２及び／又は第三センサ部１５３は、所定のタイミングでキャリブレーションされてもよい。第二センサ部１５２がキャリブレーションされることにより、生体の体動変化をより精度よく検出することができる。また、第三センサ部１５３がキャリブレーションされることにより、生体の体動圧力をより精度よく検出することができる。また、これらセンサの情報をデータ蓄積することで、そのデータ解析結果から第一センサ情報の補正するための補正値を算出し、この補正値をリアルタイムで更新してもよい。この補正値を用いることで、より第一センサ情報に含まれる体動ノイズを精度良く減算した誤差信号を算出することができる。
　例えば、ユーザが生体情報処理装置１００を装着時に、第二センサ及び／又は第三センサをキャリブレーションされてもよい。ユーザが生体情報処理装置１００を装着してから、生体と生体情報処理装置１００との接触圧力変化及び生体の体動変化が発生し始める。生体の体動変化及び体動圧力変化を検出するために、静止している生体と生体情報処理装置１００との単なる接触圧力変化及び生体の体動変化は、体動ノイズとなり得る。よって、ユーザが生体情報処理装置１００を装着した際にキャリブレーションを行うことで、より第一センサ情報に含まれる体動ノイズを精度良く減算した誤差信号を算出することができる。
　ところで、人間に対する刺激は感覚視床・感覚皮質を経由して扁桃体を通る高次経路と、感覚視床から扁桃体を通る低次経路がある。高次経路では刺激を分析して扁桃体に届けるので時間がかかるが、低次経路では高次な大脳皮質の処理を省略し刺激の迅速な評価可能になる。扁桃体は視床下部・自律神経を通じて情動反応、自律反応、ホルモン分泌等の身体反応を引き起こすことが知られている。皮膚下に存在する汗腺は自律神経と繋がっており刺激に応じて発汗する。
　発汗は、熱い環境にいるときや運動時などに体温調節するための温熱性発汗、精神的緊張や情緒変動などの精神性刺激を受けたときの精神性発汗、辛いものや刺激のあるものを食べたとき等の味覚性発汗などに大別される。
　体表面上の発汗による皮膚状態変化を計測する手法として、体表面上に少なくとも２つ以上の電極を配置して、電極間に電圧印加もしくは電流印加による電極間のインピーダンス変化又はコンダクタンス変化を計測する手法がある。
　ところで、情動反応である精神性発汗が多い汗腺は存在位置が限られており、指先・掌・足の裏に多く、手首位置は少ないと言われている。精神性発汗を計測するには指先・掌・足の裏が適切だが日常生活中の行動が制約を受けるため、被験者の負担が大きい。一方、手首位置は日常生活中の行動に影響を与えにくく発汗計測には好適である。手首位置で発汗計測するデバイス形状としてはリストバンド型や時計型デバイスが考えられる。リストバンド型発汗センサの電極はリストバンドの内側に配置される。
　しかしながら、日常生活において手首位置の精神性発汗計測には次のような課題がある。例えば、熱い環境にいるときや運動時の温熱性発汗による皮膚コンダクタンス変化がノイズとなる。運動時の温熱性発汗によるノイズ対策として、参考文献１（Predicting students’ happiness from physiology, phone, mobility, and behavioral data）では，リストバンドに加速度センサを搭載し、加速度信号強度の算出式により皮膚コンダクタンス計測値ＳＣを正規化する方式が提案されている。
　しかしながら、通常の日常生活における動作は、運動のような激しい動きではないが、例えば、洗顔や歯磨き等の身の回りの動作、食事、ＰＣ操作、スマホ操作等の指や手首の動きのような体の一部分を動かすことが多い。体の一部分（例えば腕の形状）を動かすため、生体情報処理システム装着時でも加速度センサでは精度良く検出されにくい場合がある。また、通常の日常生活における動作では、生体情報処理システムを装着している体の一部分（例えば腕の形状）が変化して、この変化がセンサの生体への接触部分に影響を与え、体動ノイズとなる。例えば、リストバンド型の生体情報処理システムの場合、腕の形状が変化して電極間と皮膚間の押圧変化による皮膚コンダクタンス変化も体動ノイズとなる。上述の参考文献１では、押圧変化による皮膚コンダクタンス変化を考慮されていないため、ノイズを精神性発汗に伴う皮膚コンダクタンス値として誤検出する等の問題がある。
　本開示は、日常生活中における精神性発汗に伴う皮膚コンダクタンス計測において、日常生活の動作による電極間と皮膚間の押圧変化による皮膚コンダクタンス変化によるノイズが発生した場合であっても、精神性発汗に伴う皮膚コンダクタンス計測の誤検出が防止された信号処理方法及び処理装置を提供することも可能である。
＜２－５．処理部１６０＞
　処理部１６０は、ノイズ低減処理部１６１を少なくとも含む（図４参照）。処理部１６０部は、ノイズ低減処理部１６１とともに、活動状態解析部１６２をさらに含んでもよい。処理部１６０は、センサ部１５０よりセンサ情報を取得するように構成されている。処理部１６０は、第二センサ情報及び／又は第三センサ情報を用いて、第一センサ情報を補正する機能を有するように構成されている。ノイズ低減処理部１６１は、第二センサ部１５２からの体動信号及び／又は第三センサ部１５３からの圧力信号に基づいて、第一センサ部１５１からの観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出するように構成されている。
＜２－６．ノイズ低減処理部１６１＞
　ノイズ低減処理部１６１は、第一センサ部１５１より第一センサ情報を取得するように構成されている。第一センサ情報とは、生体の情動を判断するための情報である。例えば、発汗センサであれば、第一センサ情報は、発汗の発生がはじまるタイミングに関する情報、発汗量等の情報等が挙げられる。
　ノイズ低減処理部１６１は、第二センサ部１５２より第二センサ情報を取得することができ、及び／又は、第三センサ部１５３より第三センサ情報を取得することができる。第二センサ情報は、生体の体動変化に関する情報である。第二センサ情報は、例えば、体を動かす際の方向、大きさ（体動値）、開始から終了の時間や体動変化等の体動変化情報が挙げられる。また、第三センサ情報は、体動によるセンサと人肌間の押圧変化による生体の体動圧力に関する情報である。第三センサ情報は、例えば、生体が体動する際に、第三センサ部１５３が検出する体動圧力変化の体動圧力値、この変化が開始及び終了するタイミングや経過時間、圧力変化等の圧力変化情報が挙げられる。また、生体情報処理装置１００は、センサ部１５０からの情報を取得するセンタ情報取得部をさらに設けてもよく、当該センタ情報取得部から各種情報がノイズ低減処理部１６１に送信されるように構成してもよい。
　ノイズ低減処理部１６１は、第二センサ情報又は第三センサ情報の何れか又は両方を用いて、第一センサ情報から体動ノイズを減算する機能を有するように構成されている。例えば、第一センサ部１５１が発汗センサの場合、発汗センサにて得られた情報に含まれる体動ノイズ等を除去することにより当該第一センサ情報を補正する機能を有するように構成されていてもよい。
　ノイズ低減処理部１６１は、活動状態解析部１６２の活動状態の判定結果に基づき、当該第一センサ情報に含まれる体動ノイズを特定し当該ノイズを第一センサ情報から除去する補正処理を行うことが可能である。また、ノイズ低減処理部１６１は、活動状態解析部１６２の活動状態の判定結果に基づき、体動ノイズがないとして、第一センサ情報から体動ノイズを除去せずにそのまま送信を行うことも可能である。当該ノイズがない場合には、生体センサ情報はノイズ低減処理部１６１以外の他の処理部から次のステップに送信されてもよい。
　また、ノイズ低減処理部１６１は、活動状態解析部１６２の活動状態の判定結果に基づき、生体情報処理システム１００が未装着又は未接着状態にあることをユーザに通知することも可能である。このようなユーザ通知の場合には、処理部１６０が行ってもよい。
＜２－７．活動状態解析部１６２＞
　活動状態解析部１６２は、各センサ部からの各センサ情報（具体的には、観測信号、体動信号、又は圧力信号の各信号）に基づき生体の活動状態を解析する機能を有するように構成されている。
　活動状態解析部１６２は、当該センサ情報に基づき、生体情報処理システムの装着状況及び／又は生体の活動状態を判断する機能を有するように構成されている。具体的には、活動状態解析部１６２は、当該センサ情報に基づき、生体情報処理システムの装着状況について、システム未装着又は第一センサ未接触か否かを判定することができる。また、活動状態解析部１６２は、当該センサ情報に基づき、生体の活動状態の状況について、活動状態、準安静状態、又は安静状態と判定することができる。
　活動状態として運動やストレッチ等のように体が大きく動いている状態等が挙げられ、より具体的には腕が大きく動いている状態等が挙げられる。準安静状態としてスマートフォンやＰＣ作業等のように体の一部が小さく動いている状態等が挙げられ、より具体的にはスマホ操作、ＰＣ操作時の指・手首が動いている状態等が挙げられる。安静状態として睡眠や仮眠等の生体がほとんど動いていない状態等が挙げられる。
　活動状態解析部１６２は、上述の解析結果に基づき、第二センサ情報（具体的には、体動信号）又は第三センサ情報（具体的には、圧力信号）から、体動ノイズ（具体的には参考信号）を決定する機能を有するように構成されている。具体的には、活動状態解析部１６２は、解析結果として活動状態と判定した場合、第二センサ情報（具体的には体動信号）を体動ノイズと判断する。活動状態解析部１６２は、解析結果として準安静状態と判定した場合、第三センサ情報（具体的には圧力信号）を体動ノイズと判断する。活動状態解析部１６２は、解析結果として安静状態と判定した場合には体動ノイズなしと判断する。また、活動状態解析部１６２は、第一センサ情報から生体情報処理システムが未装着又は第一センサが未接触と判断することも可能である。
　また、各センサ情報は、バンドパスフィルタ等により変動成分に処理することが望ましい。
　活動状態解析部１６２は、それぞれの状態を判断する際に必要に応じてそれぞれの閾値（例えば、接触解析用閾値、体動解析用閾値、押圧解析用閾値等）を設定されていてもよい。活動状態解析部１６２は、各センサ情報を解析しその結果から閾値を設定するように構成されていてもよいし、ユーザ等の入力にて閾値を設定するように構成されていてもよい。また、活動状態解析部１６２は、活動状態解析の判定結果についてユーザが良否を判定入力しこのユーザ判定結果に基づき閾値を補正するように構成されていてもよい。
　活動状態解析部１６２は、第一センサ解析（接触解析）、第二センサ解析（体動解析）及び第三センサ解析（押圧解析）の順に活動状態解析を行うように構成されていることが好ましい（例えば、後述する図１２等参照）。活動状態解析部１６２は、第二センサ解析（体動解析）において第二センサ情報の体動信号が閾値以上と判断された場合に、ノイズ低減処理部１６１に当該体動信号を参照信号として出力する。また、当該第二センサ解析（体動解析）において第二センサ情報の体動信号が閾値未満と判断され次いで第三センサ解析（押圧解析）において第三センサ情報の押圧信号が閾値以上と判断された場合に、ノイズ低減処理部１６１に当該押圧信号を参照信号として出力する。また、当該第三センサ解析（押圧解析）において第三センサ情報の押圧信号が閾値未満と判断された場合、ノイズ低減処理部１６１に参照信号を出力しない又は参照信号なしと出力する。なお、ユーザが「非活動状態である」又は「準安静状態ではない」等と設定することで、第二センサ解析又は第三センサ解析（体動解析又は押圧解析）を省略又はスキップすることができる（例えば、後述する図１０及び図１１参照）。
　また、活動状態解析部１６２は、上述の未接触等を判定する第一センサ解析部、上述の活動状態を判定する第二センサ解析部、又は上述の準活動状態を判定する第三センサ解析部を備えてもよい。また、活動状態解析部１６２は、活動状態を解析するための各閾値を有する閾値処理部をさらに備えてもよい。また、当該閾値処理部は、第一センサ解析部（接触解析部）、第二センサ解析部（体動解析部）、第三センサ解析部（押圧解析部）や他の部に備えさせてもよい。
＜生体情報処理システムにおけるノイズ低減処理方法＞
　本技術における生体情報処理システム１００の動作について以下に一例を示すが、これに限定されるものではない。これにより生体情報のノイズ低減処理を行うことができる。
　本技術の生体情報処理におけるノイズ低減処理方法は、体動変化を計測する第二センサからの体動信号及び／又は皮膚間の押圧変化を計測する第三センサからの圧力信号に基づいて、生体情動を観測信号として計測する第一センサからの観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出することが可能である。
　さらに前記ノイズ低減処理方法は、前記観測信号と、前記体動信号及び／又は前記圧力信号との順に活動状態解析を行い、当該解析結果に基づき体動ノイズを判定することを含むことが好適である。前記ノイズ低減処理方法は、リストバンド型発汗センサを用いるときが好適であり、これにより発汗センサの体動ノイズを低減できる。
　さらに、本技術における発汗センサの体動ノイズ低減処理方法は、発汗センサにおいて、皮膚コンダクタンス計測の電極と皮膚間の押圧変化を計測する圧力センサと体動変化を計測する加速度センサを用いて活動状態を解析できる。当該方法は、当該活動状態解析した後、加速度信号と圧力信号を用いて、皮膚コンダクタンスに重畳された体動ノイズを低減できる。
　さらに、本技術におけるノイズ低減処理方法は、皮膚コンダクタンス信号、加速度信号及び圧力信号から活動状態を判定し、これにより発汗センサの体動ノイズを低減できる。
　さらに、本技術におけるノイズ低減処理方法は、圧力信号のバンドパスフィルタ処理後の変動成分を参照信号とした適応フィルタにより皮膚コンダクタンスに重畳された体動ノイズを低減することができる。
　本技術におけるノイズ低減処理方法は、圧力信号のバンドパスフィルタ処理後の変動成分を絶対値処理した信号を利用することができ、これにより発汗センサの体動ノイズを低減できる。
　本技術におけるノイズ低減処理方法は、電極表面の押圧変化とバンド内の圧力変化の信号からバンドの伝達関数を予め求めておき記憶させておくことができる。さらに、当該方法は、バンドパスフィルタ処理後の変動成分に対して伝達関数を畳み込んだ信号を適応フィルタの参照信号とすることができる。これにより発汗センサの体動ノイズを低減できる。
３．生体情報処理システムの外部構成
　生体情報処理システムの外部構成の概要に関して、図５～７を参照して説明するが、本開示はこれに限定されるものではない。図５は、生体情報処理装置１００の外観の一例（リストバンド型）を示した図である。図６及び図７は、生体情報処理装置１００におけるセンサ部及びその近傍部分の構成の一例を示す断面図である。
　図５に示すように、生体情報処理装置１００は、腕時計型の生体センサモジュール１４０が備えられ、当該モジュール１４０には、第二センサ部１５２（例えば、加速度センサ）、処理部１６０等が備えられていてもよい。この加速度センサにより、生体情報処理装置１００がユーザの手首に装着され、手首の動作における体動変化を検出することができる。
　リストバンド１４１には、生体センサ１５１がリストバンド１４１の表面に露出して内蔵されている。リストバンド１４１は、生体センサ１５１を支持する機能を有している。リストバンド１４１は、一方向に延伸された形状を有する。そして、このリストバンド１４１を生体に腕時計のように巻きつけることで生体情報処理システム１００を装着することができる。当該リストバンド１４１の素材は、ゴム、皮革、有機樹脂等でもよく、弾性のあるものが装着しやすいので好適である。リストバンド１４１には、一対の生体センサ１５１が生体側に等間隔でリストバンド延伸方向に複数配置されている。生体センサ１５１の露出している部分の形状は円状の形状を有していてもよい。かかる例では、生体センサ１５１の形状が円状である例を示したが、当該形状は特に限定されず、楕円、矩形又は多角形等の形状を有していてもよい。
　また、リストバンド１４１に設けられる生体センサ１５１の数も特に限定されず、１以上を設けることができる。生体センサ１５１とリストバンド１４１との間には、リストバンド１４１の変形、リストバンドにかかる力、リストバンド１４１の形状変化を検出するための生体センサ１５１とは異なるセンサが備えられている。例えば、生体センサ１５１の露出面とリストバンド１４１の間には、第三センサ部１５３（例えば、圧力センサ）が設けられている。この圧力センサにより、生体情報処理システム１００がユーザの手首に装着され、手首の動作における体動圧力の変化を検出することができる。
　図７及び図８を参照して、リストバンド１４１に設けられた生体センサ１５１を模した模式図により、生体情報処理装置１００における生体センサ１５１と圧力センサ１５３が機能する様子を説明する。
　生体情報処理装置２０に備えられるリストバンド２１には、一対のセンサ部２２がリストバンド２１の延伸方向に等間隔に設けられている。図７は、図６のＳ－Ｓ断面図であり、生体１０（例えば皮膚）の表面に、リストバンド２１に巻きつけられている様子を示している。生体１０の表面上に装着されるリストバンド２１にはセンサ部２２が内蔵されている。当該センサ部２２には生体センサ２３及び圧力センサ３０が備えられており、当該センサ部２２及びリストバンド２１は３層構造になっている。当該３層構造は、生体１０側から、生体センサ２３、圧力センサ３０及びリストバンド２１の順に積層されて配置されている。圧力センサ３０が配置されている領域は、生体センサ２３が配置されている領域内に重なり、圧力センサ３０は生体側とは反対側方向の生体センサ２３の直上に配置されている。
　また、図８に示す生体情報処理装置２０は、図７の生体情報処理装置の変形例であり、図６のＳ－Ｓ断面図であり、また図７の例と同じ構成の説明は適宜省略する。図８のリストバンド２１におけるセンサ部２２及びリストバンド２１は４層構造になっており、生体１０側から、生体センサ２３、変形可能部材２４、及びリストバンド２１の順に積層されて配置されている。生体センサ２３及び圧力センサ３０との間には、変形可能部材２４が配置されている。変形可能部材２４は、高分子材料で形成され、圧力により変形し、かつ圧力が解消されることで元の形状を復元できるものが好ましい。変形可能部材２４の素材として、例えば、ゴム、シリコーンゴム、有機樹脂等が挙げられる。変形可能部材２４は同じ圧力で押圧された場合に、リストバンド２１よりも変形量が大きい素材であってもよい。本技術において、体動の加速度情報と体動によるセンサと人肌間の押圧情報を用いることを基本的に重視しているため、各センサの測定方法やセンサ装置については特に限定されないという利点がある。
　上述のような構成を有する生体情報処理システムでは、生体の皮膚等に代表される装着面側からの押圧力Ｐにより、生体センサ２３のセンサ電極が矢印方向に変位する。その変位はリストバンド２１の全体で生じつつ、圧力センサ３０に圧力が伝達されることで、生体センサ２３のセンサ電極に与えられた圧力を検出することができる。
　また、生体の表面と生体センサ２３の押圧面とを平行にした状態を得ることができる。これにより押圧面と生体の表面とは平行になることで生体の表面の押圧力を正確に伝達することができるので、圧力センサ３０の検出精度を向上させることができる。
　また、生体センサは、リストバンド１４１の生体との接触面から上方向に凸形状にて形成してもよい（図示せず）。凸形状の突起部分はリストバンド１４１の生体とは反対側の面に向けて、生体センサの中心で直上に突起するように形成されている。当該生体センサでは、接触面における構成から突起部分が終了する部分にかけて、様々な円状の構成が突起形状と同じ中心軸にて配置されている。これにより、圧力センサによりリストバンド装着面側の押圧を検出する際に、所望の場所の圧力方向を限定して効果的に圧力検出をすることができる。
　また、変形可能部材２４を備える場合は、変形可能部材２４よりも高硬度の素材を用いているリストバンド２１の本体と変形可能部材２４との硬度差により、低硬度の変形可能部材２４の方がより大きく変位する。この変形可能部材２４における圧縮変形の反力として生じた力が圧力センサ３０に伝達されることで、生体センサ２３のセンサ電極に与えられた圧力を検出することができる。
４．第一の実施形態に係る生体情報処理装置
　以下に、本技術の第一の実施形態に係る生体情報処理装置１００について説明するが、本技術はこれに限定されるものではない。
　本技術の第一実施形態について、第一センサである発汗センサと、第二センサである加速度センサ及び／又は第三センサである圧力センサに基づき、皮膚コンダクタンスに重畳された体動ノイズを低減する全体ブロック図を図９に示す。処理部１６０には活動状態解析部１６２が備えられ、当該活動状態解析部１６２には、第一センサ解析部６１が備えられ、第二センサ解析部６２もしくは第三センサ解析部６３の何れか又はその両方が備えられている。
　第一センサ解析部６１は、発汗センサの場合には、接触解析部６１が好適である。また、第二センサ解析部６２は、加速度センサの場合には、体動解析部６２が好適である。また、第三センサ解析部６３は、圧力センサの場合には、押圧解析部６３が好適である。
　第一センサ部１５１は、発汗センサの例で説明するが、これに限定されなくともよい。発汗センサ１５１は、例えば、個体に装着又は接触されるセンサの一例であり、ユーザの生体の情動を判断するための情報（生体情報）を検出する機能を有する。第一センサである発汗センサ１５１は、生体の情動を観測信号として計測する。発汗センサ１５１で計測された皮膚コンダクタンスは観測信号として処理部１６０に送信される。
　第一センサ解析部６１は、生体の情動を計測する第一センサ部１５１からの観測信号が入力されるように構成されている。第一センサ部１５１が発汗センサである場合、計測された皮膚コンダクタンスは観測信号として第一センサ解析部６１に入力される。接触解析部６１は、観測信号が閾値以上か否かを判断し、観測信号が閾値以上の場合に生体と第一センサが接触されていると判定するように構成されている。観測信号が閾値未満の場合には、生体情報処理装置が未装着又は第一センサが未接触と判定するように構成されている。
　第二センサ解析部６２は、体動変化を計測する第二センサ部１５２からの体動信号が入力される。第二センサは、加速度センサの例で説明するが、これに限定されずジャイロセンサ等でもよい。第二センサ解析部６２は、体動信号が閾値以上か否かを判断し、体動信号が閾値以上の場合に生体が活動状態であると判定するように構成されている。さらに、第二センサ解析部６２は、活動状態であると判定した場合に体動信号を体動ノイズの参照信号としてノイズ低減処理部１６１に送信してもよい。また、第二センサ解析部６２は、体動信号が閾値未満の場合には、活動状態でないと判定するように構成されている。
　第二センサ解析部６２は、ノルム値処理部と、最大値フィルタ部とを備えてもよい。当該ノルム値処理部は、バンドパスフィルタにて抽出された変動成分を体動信号として入力されノルム値処理するように構成されている。当該最大値フィルタ部は、ノルム値処理後の信号を最大フィルタ処理するように構成されている。この構成により第二センサ解析部は第二センサ解析の結果値を算出する。第二センサ解析部６２は、最大値フィルタ部が必要とされる時間間隔の信号値のみを取得するためのバッファをさらに備えることが好ましい。また、第二センサ解析部６２は、バンドパスフィルタ部（以下、ＢＰＦ部ともいう）をさらに備えてもよく、他の部でＢＰＦ処理された変動成分を体動信号として用いてもよい。
　第二センサ解析部６２は、ＢＰＦ部、ノルム値処理部、バッファ、及び最大値フィルタ部を備えることがより好適である。この構成により、加速度センサからの体動信号が、ＢＰＦ部、ノルム値処理部、バッファ、最大値フィルタ部を順次経て、より精度の高い体動解析結果の値を得ることができる。
　第二センサ解析部６２では、第二センサからの体動信号から活動状態を判定することができる。加速度センサが３軸加速度センサである場合、ノルム値から体動信号のノルム値を体動信号として最大フィルタ部に入力される。この際、最大値フィルタ部は、バッファを介して、必要とされる時間間隔の信号値のみを取得してもよい。最大値フィルタ部による最大値フィルタ処理された体動信号は、第二センサ解析部６２において活動状態か否かの判定に用いられる。
　第三センサ解析部６３は、押圧変化を計測する第三センサ部１５３からの押圧信号が入力される。第三センサは、圧力センサの例で説明するが、この例に限定されない。第三センサ解析部６３は、押圧信号が閾値以上か否かを判断し、押圧信号が閾値以上の場合に生体が準安静状態であると判定するように構成されている。第三センサ解析部６３は押圧信号が準安静状態であると判定した場合に押圧信号を体動ノイズの参照信号としてノイズ低減処理部１６１に送信してもよい。また、第三センサ解析部６３は、押圧信号が閾値未満の場合には、安静状態であると判定するように構成されている。第三センサ解析部６３は安静状態であると判定した場合に体動ノイズの参照信号なしとノイズ低減処理部１６１に送信してもよい。
　第三センサ解析部６３は、最大フィルタ部を備えてもよい。第三センサ解析部６３は、ＢＰＦ部、微分絶対フィルタ部、バッファ、及び最大値フィルタ部を備えることがより好適である。この構成により、押圧センサからの押圧信号が、ＢＰＦ部、微分絶対フィルタ部、バッファ、最大値フィルタ部を順次経て、より精度の高い押圧解析結果の値を得ることができる。
　第三センサ解析部６３では、第三センサからの押圧信号から準安静状態を判定することができる。加圧センサである場合、押圧信号として最大フィルタ部に入力される。この際、最大値フィルタ部は、バッファを介して、必要とされる時間間隔の信号値のみを取得してもよい。最大値フィルタ部による最大値フィルタ処理された押圧信号は、第三センサ解析部６３において準安静状態か否かの判定に用いられる。
　本技術の第一の実施形態について、図９～図１２を参照してより詳細に説明する。
　第一の実施形態の生体情報処理装置は、生体情動を観測信号として計測する発汗センサ１５１からの観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出するノイズ低減処理部を備える。当該処理部１６１は、体動変化を計測する加速度センサ１５２からの体動信号及び／又は皮膚間の押圧変化を計測する圧力センサ１５３からの圧力信号に基づいて観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出するように構成されている。当該ノイズ低減処理部１６１は、前記体動信号又は圧力信号の何れかを参照信号とし、当該参照信号を用いて、前記観測信号から体動ノイズを減算し誤差信号を算出するように構成されている。
　第一実施形態は、前記信号からバンドパスフィルタにて変動成分を抽出するバンドパスフィルタ部１５４、バンドパスフィルタ部１５５又はバンドパスフィルタ部１５６をさらに備えることが望ましい。ＢＰＦ部１５４は、皮膚コンダクタンスから変動成分を抽出するように構成されている。ＢＰＦ部１５５は、体動信号から変動成分を抽出するように構成されている。ＢＰＦ部１５６は、押圧信号から変動成分を抽出するように構成されている。各信号はそれぞれのＢＰＦ部により変動成分を抽出されることが望ましい。これにより、高精度な生体情報を得ることができる。
　第一実施形態は、前記観測信号から算出された観測信号パワーと前記誤差信号から算出された誤差信号パワーとの関係に基づき、体動ノイズの低減状態を判定する出力信号品質算出部１６３をさらに備えることが望ましい。信号パワーの計算方法は、信号値の絶対値、二乗値又は高周波スペクトグラム上で予め設定した帯域でのパワー合計値等を用いればよい。出力信号品質算出部に基づき生体情報の信号品質を確保することができる。これにより高精度な生体情報を得ることができる。
　第一実施形態は、前記誤差信号に含まれる残留ノイズをさらにローパスフィルタ処理にて減少させる後処理フィルタ部をさらに備えることが望ましい。これにより高精度な生体情報を得ることができる。
　第一実施形態は、前記観測信号と、前記体動信号及び／又は前記圧力信号とに基づき活動状態を解析し、当該解析結果に基づき、前記体動信号又は前記圧力信号から参考信号を決定する活動状態解析部１６２をさらに備えることが望ましい。
　活動状態解析部１６２は、図１０～図１３を参照して、活動状態解析部１６２の動作について更に詳細に説明する。活動状態解析部１６２は、第一活動解析部（図１０参照）、第二活動解析部（図１１参照）、又は第三活動解析部（図１２参照）の何れでもよい。活動状態解析部１６２は、これら一例を示して説明するが、かかる例に限定されるものではない。重複する構成については適宜説明を省略する。
＜４－１．第一活動状態解析部＞
　図１０を参照すると、第一活動状態解析部は、未装着又は未接触を判断する第一センサ解析部６１及び活動状態を判定する第二センサ解析部６２を備える。第一活動状態解析部は、第一センサ部１５１及び第二センサ部１５２からの信号を入力されるように構成されており、さらに第三センサ部１５３からの信号をさらに入力されるように構成されていてもよい。
　そして、第一活動状態解析部は、第一センサ解析部６１において観測信号が閾値未満の場合に未装着又は未接触と判定するように構成されている。第一活動状態解析部は、第一センサ解析部６１において観測信号が閾値以上の場合に、判断を第二センサ解析部６２に移行させる。第一活動状態解析部は、第二センサ解析部６２において体動信号が閾値以上とされた場合に、当該体動信号を参照信号としてノイズ低減処理部１６１に出力する、ように構成されている。第一活動状態解析部は、第二センサ解析部６２において体動信号が閾値未満とされた場合に安静状態と判定する。
　活動状態と判定された場合には、バンドパスフィルタ部１５５を経た体動信号を参照信号として、ノイズ低減処理部１６１にて観測信号から参照信号を減算させて誤差信号を得る。準安静状態と判定された場合には、体動信号を参照信号とせずに観測信号はそのままとノイズ低減処理部１６１に指示する。また、ＢＰＦ処理後の観測信号は出力信号品質算出部１６３に出力され、信号品質がなされる。これにより、より精度良く生体情報を得ることができる。
　＜第一活動状態解析部の動作＞
　第一活動状態解析部は、第一センサ解析部６１に生体センサの接触状態を判断させる（ステップ１）。第一センサ解析部６１は、発汗センサ１５１から入力された観測信号が閾値以上か否かを判断する（ステップ２）。観測信号が閾値未満と判断した場合には未装着／未接触と判断し、第一活動状態解析部はこれをユーザに通知（画像表示、音声表示等）する。観測信号が閾値以上の場合には生体センサ接触良好とし、第一活動状態解析部は体動解析部６２にユーザが活動状態か否かを判断させる。
　第二センサ解析部６２は、ＩＭＵセンサ１５２から入力された体動信号を処理し処理信号が閾値以上か否かを判断する（ステップ３）。処理信号が閾値以上の場合には活動状態と判断し、第一活動状態解析部は、体動信号を参考信号とするようにノイズ低減処理部１６１に送信する。処理信号が閾値未満の場合には安静状態と判断し、第一活動状態解析部は、体動ノイズなしとノイズ低減処理部１６１に送信する。
　ノイズ低減処理部１６１は第一活動状態解析部の解析結果に基づき体動信号を参照信号とした場合には、体動信号を体動ノイズとする（ステップ４）。そして、ノイズ低減処理部１６１は、観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出し、当該誤差信号を生体情報として出力する。第一活動状態解析部の解析結果により安静状態と判断され体動ノイズなしの場合は、観測信号のままとノイズ低減処理部１６１は判断し、出力信号品質算出部に通知する（ステップ５）。観測信号が入力された出力信号品質算出部１６３から生体情報を出力する。
　なお、第一活動状態解析部を備える生体情報処理装置は、第一センサ部１５１及び第二センサ部１５２を備えていてもよく、さらに第三センサ部１５３をさらに備えていてもよい。
＜４－２．第二活動状態解析部＞
　図１１を参照すると、第二活動状態解析部は、上述の第一センサ解析部６１及び準安静状態を判定する第三センサ解析部６３を備える。第二活動状態解析部は、第一センサ部１５１及び第三センサ部１５３からの信号を入力されるように構成されており、さらに第二センサ部１５２からの信号をさらに入力されるように構成されていてもよい。
　そして、第二活動状態解析部は、第一センサ解析部６１において観測信号が閾値未満の場合に未装着又は未接触と判定するように構成されている。第二活動状態解析部は、第一センサ解析部６１において観測信号が閾値以上とされた場合に、非活動状態と判定し、判断を第三センサ解析部６３に移行させる。第二活動状態解析部は、第三センサ解析部６３において圧力信号が閾値以上とされた場合に、準安静状態と判断し、圧力信号をノイズ低減処理部１６１に出力する、ように構成されている。第二活動状態解析部は、第三センサ解析部６３において圧力信号が閾値未満と判断された場合に安静状態と判定し、参照信号なしで観測信号のまま出力するようにノイズ低減処理部１６１に出力する。また、第二活動状態解析部は、参照信号なしと出力する際に、出力信号品質算出部１６３に送信することができ、当該出力信号算出部１６３から信号品質を送信する。
＜第二活動状態解析部の動作＞
　第二活動解析部は、第一センサ解析部６１に生体センサの接触状態を判断させる（ステップ１）。第一センサ解析部６１は、発汗センサ１５１から入力された観測信号が閾値以上か否かを判断する（ステップ２）。観測信号が閾値未満と判断した場合には未装着／未接触と判断し、第二活動状態解析部はこれをユーザに通知（画像表示、音声表示等）する。観測信号が閾値以上の場合には生体センサの接触は良好とし、さらに非活動状態と設定されている場合は、第二活動状態解析部は第三センサ解析部６３にユーザが安静状態か否かを判断させる。
　第三センサ解析部６３は、圧力センサ１５３から入力された圧力信号を処理し処理信号が閾値以上か否かを判断する（ステップ３）。処理信号が閾値以上の場合には準安静状態と判断し、第二活動状態解析部は、圧力信号を参考信号とするようにノイズ低減処理部１６１に送信する。処理信号が閾値未満の場合には安静状態と判断し、第二活動状態解析部は、体動ノイズなしとノイズ低減処理部１６１に送信する。
　ノイズ低減処理部１６１は第二活動状態解析部の解析結果に基づき圧力信号を参照信号とした場合、圧力信号を体動ノイズとする（ステップ４）。そして、ノイズ低減処理部１６１は、観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出し、当該誤差信号を生体情報として出力する。体動ノイズなしの場合は、観測信号のままとノイズ低減処理部１６１は判断し、出力信号品質算出部に通知する（ステップ５）。観測信号が入力された出力信号品質算出部１６３から生体情報を出力する。
　なお、第二活動状態解析部を備える生体情報処理装置は、第一センサ部１５１及び第三センサ部１５３を備えていてもよく、さらに第二センサ部１５２をさらに備えていてもよい。
＜４－３．第三活動状態解析部＞
　図１２を参照すると、第三活動状態解析部は、上述のように第一センサ解析部６１、第二センサ解析部６２及び第三センサ解析部６３を備える。第三活動状態解析部は、第一センサ部１５１、第二センサ部１５２及び第三センサ部１５３からの信号を入力されるように構成されている。
　そして、第三活動状態解析部は、第一センサ解析部６１において観測信号が閾値未満の場合に未装着又は未接触と判定する。第三活動状態解析部は、第一センサ解析部６１において観測信号が閾値以上の場合に、判断を第二センサ解析部６２に移行させる。第三活動状態解析部は、第二センサ解析部６２において体動信号が閾値以上とされた場合に、当該体動信号を参照信号としてノイズ低減処理部１６１に出力する。第三活動状態解析部は、第二センサ解析部６２において、体動信号が閾値未満とされた場合には、第三センサ解析部６３に判断は移行させる。移行後に、第三活動状態解析部は、第三センサ解析部６３において準安静状態又は安静状態と判定する。第三活動状態解析部は、第三センサ解析部６３において圧力信号が閾値以上とされた場合に、準安静状態と判断し、圧力信号をノイズ低減処理部１６１に出力する。第三活動状態解析部は、第三センサ解析部６３において圧力信号が閾値未満とされた場合に、安静状態と判断し、参照信号なしで観測信号のまま出力するようにノイズ低減処理部１６１に出力する。また、第三活動状態解析部は、参照信号なしと出力する際に、出力信号品質算出部１６３に送信することができ、当該出力信号算出部１６３から信号品質を送信する。
＜第三活動状態解析部の動作＞
　第三活動状態解析部は、第一センサ解析部６１に生体センサの接触状態を判断させる（ステップ１）。第一センサ解析部６１は、発汗センサ１５１から入力された観測信号が閾値以上か否かを判断する（ステップ２）。観測信号が閾値未満と判断した場合には未装着／未接触と判断し、第三活動状態解析部はこれをユーザに通知（画像表示、音声表示等）する。観測信号が閾値以上の場合には生体センサの接触は良好とし、第三活動状態解析部は第二センサ解析部６２にユーザが活動状態か否かを判断させる。
　第二センサ解析部６２は、ＩＭＵセンサ１５２から入力された体動信号を処理し処理信号が閾値以上か否かを判断する（ステップ３）。処理信号が閾値以上の場合には活動状態と判断し、第三活動状態解析部は、体動信号を参考信号とするようにノイズ低減処理部１６１に送信する。処理信号が閾値未満の場合には、第三活動状態解析部は第三センサ解析部６３にユーザが安静状態か否かを判断させる。
　第三センサ解析部６３は、圧力センサ１５３から入力された圧力信号を処理し処理信号が閾値以上か否かを判断する（ステップ４）。処理信号が閾値以上の場合には準安静状態と判断し、第三活動状態解析部は、圧力信号を参考信号とするようにノイズ低減処理部１６１に送信する。処理信号が閾値未満の場合には安静状態と判断し、第三活動状態解析部は、体動ノイズなしとノイズ低減処理部１６１に送信する。
　ノイズ低減処理部１６１は第三活動状態解析部の解析結果に基づき、体動信号を参照信号とした場合には体動信号を体動ノイズとする、又は圧力信号を参照信号とした場合には圧力信号を体動ノイズとする（ステップ５）。そして、ノイズ低減処理部は、観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出し、当該誤差信号を生体情報として出力する。体動ノイズなしの場合は、観測信号のままとノイズ低減処理部１６１は判断し、出力信号品質算出部に通知する（ステップ６）。観測信号が入力された出力信号品質算出部１６３から生体情報を出力する。
　なお、第三活動状態解析部を備える生体情報処理装置は、第一センサ部１５１、第二センサ部１５２及び第三センサ部１５３を備えていてもよい。
＜第一の実施形態に係る生体情報処理装置の動作＞
　第一の実施形態に係る生体情報処理装置における動作について以下に一例を示すが、これに限定されるものではない。これにより生体情報のノイズ低減処理を行うことができる。
　各センサで計測した信号からバンドパスフィルタにて変動成分を抽出する。皮膚コンダクタンス、加速度信号及び圧力信号から活動状態解析を行う。活動状態解析のフローについて図９及び図１２を参照して説明するがこれに限定されるものではない。
　まず、皮膚コンダクタンスから電極対と皮膚の接触状態を閾値より判断する。例えば閾値以上であればリストバンド型発汗センサデバイスは測定部位に接触していると判断する。閾値以下であれば接触していないと判断し、未装着／未接触と判定する。次に活動状態か否かは第一センサ解析部の出力結果の閾値判定により判断する。活動状態解析部では体動信号から活動状態を算出する。
　加速度センサが３軸加速度センサとした場合、体動信号のノルム値をバッファリングして最大値フィルタの値を出力する。閾値以上であれば活動状態と判断する。
　最後に押圧状態は第三センサ解析部６３の出力結果の閾値判定により判断する。第三センサ解析部６３では電極対と皮膚間に時間的押圧変化を算出する。圧力信号の微分絶対値をバッファリングして最大値フィルタの値を出力する。閾値以上であれば押圧が変化していると判断し、その場合は準安静状態と判断する。
　皮膚コンダクタンスを観測信号として加速度信号及び圧力信号を参照信号として適応フィルタを用いて皮膚コンダクタンスに重畳された体動ノイズを低減された誤差信号(皮膚コンダクタンス)を算出する。
　本第一の実施形態の場合は、上記ステップの活動状態解析部１６２の状態において参照信号を選択して使う。例えば、活動状態と判定された場合は３軸加速度を参照信号として適応フィルタによりノイズ除去を行う。準安静状態と判定された場合は複数（例えば８個）の押圧変化を参照信号として適応フィルタによりノイズ除去を行えばよい。
　さらに、出力信号品質算出部１６３では適応フィルタ処理によりノイズが低減されたか否か判定するために、誤差信号パワーが観測信号パワーより小さくなっているか判定する。信号パワーの計算方法の例としては信号値の絶対値や二乗値や周波数スペクトログラム上で予め設定した帯域でのパワー合計値などを用いればよい。
　さらに、後処理フィルタ部では適応フィルタ処理の出力信号(誤差信号)に含まれる残留ノイズを除去するためにローパスフィルタ処理を行うことができる。
５．第二の実施形態に係る生体情報処理装置
　第一実施形態と重複する構成の説明は省略する。本技術の第二の実施形態に係る情報処理装置は、ノイズ低減処理部１６１に入力する信号を前処理する前処理部がさらに備えられている。当該ノイズ低減処理部１６１に入力する信号の前処理として、バンドパスフィルタ処理後の変動成分に対して信号の絶対値処理を行う前処理部をさらに備える。前処理部１５７、前処理部１５８、前処理部１５９は、それぞれＢＰＦ部１５４，１５５，１５６のあとに設けることが好ましい。これにより体動ノイズ周波数の高調波成分も効果的ノイズ除去が可能となる。上記第一実施形態に対して、計測した高圧信号のＢＰＦ処理後の変動成分を絶対値処理することで信号を高周波化し、適応フィルタ処理部の参照信号として利用することができる。これにより体動ノイズの高調波成分に対応できるためノイズ低減効果が向上するため、より精度良く生体情報を得ることができる。なお、第一センサ解析部６１は、発汗センサの場合には、接触解析部６１が好適である。また、第二センサ解析部６２は、加速度センサの場合には、体動解析部６２が好適である。また、第三センサ解析部６３は、圧力センサの場合には、押圧解析部６３が好適である。
＜第二実施形態の生体情報処理装置の動作＞
　第二の実施形態に係る生体情報処理装置の動作について以下に一例を示すが、これに限定されるものではない。これにより生体情報のノイズ低減処理を行うことができる。第二の実施形態の生体情報処理装置は上述した第一の実施形態の構成を加えている。これによりバンドパスフィルタ処理後の変動成分に対して前処理として信号の絶対値処理を行い、参照信号を簡易的に高周波化（２倍化）する。これにより体動ノイズ周波数の高調波成分も効果的ノイズ除去が可能になる。
　第二の実施形態の前処理部１５７、前処理部１５８、前処理部１５９で処理された観測信号、体動信号、圧力信号が、適宜、実施形態の生体情報処理装置における活動状態解析部に出力される。これら観測信号及び体動信号に基づいて第一活動状態解析部は上述の＜第一活動状態解析部の動作＞を行う。また、これら観測信号及び圧力信号に基づいて第二活動状態解析部は上述の＜第二活動状態解析部の動作＞を行う。また、これら観測信号、体動信号及び圧力信号に基づいて上述の＜第三活動状態解析部の動作＞を行う。
６．第三の実施形態に係る生体情報処理装置
　第一実施形態又は第二実施形態と重複する構成の説明は省略する。本技術の第三の実施形態に係る生体情報処理装置は、ノイズ低減処理部１６１を備え、当該ノイズ低減処理部１６１は適応フィルタ処理部１６６をさらに備える（図１４参照）。当該ノイズ低減処理部１６１は、観測信号から当該適応フィルタ処理部１６６の参照信号を体動ノイズとして減算した誤差信号を算出するように構成されている。なお、第一センサ解析部６１は、発汗センサの場合には、接触解析部６１が好適である。また、第二センサ解析部６２は、加速度センサの場合には、体動解析部６２が好適である。また、第三センサ解析部６３は、圧力センサの場合には、押圧解析部６３が好適である。
　第三の実施形態に係る生体情報処理装置は、さらにパラメータ生成部１７０を備えてもよく、さらにパラメータ生成部１７０に送受信可能なように装置の外部又は内部にデータベース１８０をさらに備えてもよい。パラメータ生成部１７０は、生体情報処理装置を装着直後の皮膚コンダクタンス情報を基にデータベース１８０に蓄積されたパラメータ情報を取得するように構成されている。さらにパラメータ生成部１７０では、取得したパラメータ情報からユーザの押圧変化によるコンダクタンスへの伝達関数（フィルタ係数）を生成するように構成されている。
　ノイズ低減処理部１６１は、適応フィルタ処理部１６６と、減算器１６８とを備えることが好ましい。また、ノイズ低減処理部１６１には、ノイズモデル（伝達関数）、適応アルゴリズムを格納できる部１６７を備えることが望ましい。適応フィルタ処理部１６６は、入力された参照信号にさらに伝達関数を畳み込んだ参照信号値を算出でき、この値を出力できるように構成されている。適応フィルタ処理部１６６では、適応アルゴリズムから更新のための適応フィルタ係数が適宜入力され、事前に入力されているノイズモデル（伝達関数）を修正するように構成されていることが好適である。
　ノイズ低減処理部１６１では、適応フィルタ処理部１６６から出力された参照信号値を、観測信号から減算した誤差信号を算出する減算器１６８を備え、この減算器より修正された皮膚コンダクタンスとして誤差信号が出力するように構成されている。
　ノイズ低減処理において、ＢＰＦ処理後の変動成分をそのまま適応フィルタの参照信号とすることが可能である。適応フィルタによるノイズ除去の場合、参照信号は観測信号に含まれるノイズと相関が高いことが望ましい。そこで、体動に起因する体動ノイズ因子（押圧変化、体動変化）を考慮して事前に算出された伝達係数を予め求めておき、これを適応フィルタとして用いることがより好適である。
　個々のユーザが生体情報を取得する前に初期設定として当該伝達係数を予め適応フィルタとして組み込むことが好ましい。さらに、個々のユーザが生体情報を取得することで、この適応フィルタは、適応アルゴリズムにより適宜更新可能である。適応アルゴリズムを更新することで個々のユーザの特性（体の動き等）で生じる体動ノイズを検知することができる。これにより、生体情報の観測信号に含まれる体動ノイズを個々のユーザに対応して精度良く低減できる。
　第三実施形態について、一例として、押圧変化の変動成分に対して畳み込まれた信号を適応フィルタの参照信号として用いてノイズ低減処理する場合について、以下に説明するが、これに限定されない。
　ノイズ低減処理部１６１は、体動ノイズ因子を計測し算出されたモデル係数（フィルタ係数）及び各センサからの信号（具体的には体動信号、押圧信号）が入力されるように構成されている。また、ノイズ低減処理部は、各センサから入力された信号からモデル係数を算出するように構成されていてもよい。
　第三実施形態では、適応フィルタの適応アルゴリズムは特に限定されないが、一例としてＮＬＭＳアルゴリズムを参照して説明する。
　ＮＬＭＳアルゴリズムでは、以下の式（２）の更新式により適応フィルタの適応フィルタ係数ｗ（式（１））を更新する。なお、本実施形態では、適応フィルタ係数ｗとして、後述するように事前に算出されたＦＩＲフィルタ係数を用いる。ｎはサンプル番号とする。ｗ（ｎ＋１）が更新後の適応フィルタ係数となる。
　ここで、μは適応フィルタ係数ｗの更新量を決定する正の定数であり、ステップサイズと呼ばれる。本実施形態の場合、活動状態解析結果に基づいて、活動状態が急激に変化したことを検出してから予め設定した時間内はステップサイズを通常時よりも大きくすることで収束時間を改善する。例えば、ある一定時間内だけのステップサイズをＭ倍にする。本実施形態ではＮＬＭＳアルゴリズムを例に説明したが、その他適応アルゴリズムでも同様に適応できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　圧力センサがバンド内に内蔵された場合、電極と皮膚間の押圧変化を直接計測していないため、弾性素材（例えば、バンド素材、変形可能部材の素材等）の特性による伝達関数が畳み込まれた押圧変化が押圧センサに印加される。このような場合、押圧信号に、伝達係数が含まれることになるため、参照信号にこの伝達係数を加えることが望ましい。生体情報取得前に伝達係数が予め組み込まれている適応フィルタ処理により、弾性素材により圧力センサに印加されるノイズを観測信号から低減することができる。
　電極の表面（皮膚に接する側の電極）に別の圧力センサを配置し表面にインパルス的な押圧変化Ｐｏを印加したときのバンド内（バンドに接する側の電極）の押圧変化Ｐｉを計測する。計測したＰｉとＰｏからシステム同定により、バンドの伝達関数ＨをＦＩＲ（有限インパルス応答）フィルタ型と仮定してフィルタ係数を推定しておく。
　上述のようにして推定されたＦＩＲフィルタ係数を用いて、ＢＰＦ処理後の押圧変化の変動成分に対してこの係数を畳み込んた信号を、適応フィルタの参照信号とする。この適応フィルタの参照信号を利用して、観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出する。
＜第三実施形態の生体情報処理装置の動作＞
　第三の実施形態に係る生体情報処理装置の動作について以下に一例を示すが、これに限定されるものではない。これにより生体情報のノイズ低減処理を行うことができる。第三の実施形態の生体情報処理装置は上述した第一の実施形態又は第一の実施形態の構成を加えている。
　上述した第一実施形態又は第二実施形態で処理された観測信号、体動信号、圧力信号が、適宜、第三実施形態の生体情報処理装置における活動状態解析部に出力される。このときの活動状態解析部の動作については上述の＜第一実施形態の生体情報処理装置の動作＞又は＜第二実施形態の生体情報処理装置の動作＞のとおりである。第三実施形態の活動状態解析部により、未装着／未接触、活動状態、準安静状態又は安静状態に判定される。これにより活動状態解析部から、体動信号又は圧力信号が参照信号としてノイズ低減処理部に出力される。
　ノイズ低減処理部は、ノイズモデル（伝達関数）及び適応アルゴリズムを読み込み、適応フィルタ処理部に出力する。ノイズ処理低減部は、上述の活動状態解析部の結果に基づき判定された参照信号又は体動ノイズなしを適応フィルタ処理部に出力する。
適応フィルタ処理部は、センサから入力された参照信号又は参照信号なしに、さらに伝達関数を加算して伝達関数を畳み込んだ参照信号値を算出し、この値を出力する。観測信号から適応フィルタ処理された参照信号値を減算させて誤差信号を得る。
　さらに、適応フィルタ処理部は、適応アルゴリズムから更新のための適応フィルタ係数が適宜入力されることにより、事前に入力されているノイズモデル（伝達関数）を修正する。
７．解析装置の構成例
　図１５は、本開示の一つの実施形態に係る生体情報解析装置の戦略的な構成例を示すブロック図である。
　生体情報解析装置は、センサ装置１００において測定された皮膚コンダクタンスに基づく解析を実行する装置であり、サーバ３００、末端装置４００、又はセンサ装置１００自身として実装される。図１５に示した例において、解析装置は受信部５１０、送信部５２０、及び処理部５３０を備える。受信部５１０及び送信部５２０は、例えばネットワーク２００等を介して通信する各種の通信装置によって実現される。また、処理部５３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、メモリ又はストレージに格納されたプログラムに従って動作することによって実現される。処理部５３０は、メモリ又はストレージに格納されたデータ履歴５４１、解析ルール５４２、及び／又は情報フォーマット５４３を、必要に応じて参照する。各構成については、例えば、特開２０１６－９７１５９号を参照することができる。
　受信部５１０は、センサ装置１００において測定された皮膚コンダクタンスのデータを受信する。例えば、解析装置がサーバ３００として実装される場合、受信部５１０は、ネットワーク２００を介して、センサ装置１００からデータを受信する。また、解析装置が端末装置４００として実装される場合、受信部５１０は、ネットワーク２００を介して、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を介して直接的に、センサ装置１００からデータを受信する。あるいは、解析装置がセンサ装置１００自身として実装される場合、受信部５１０は、バス等で内部的にデータを受信する。
　送信部５２０は、皮膚コンダクタンスに基づいて実行された解析の結果に基づく情報を送信する。例えば、解析装置がサーバ３００として実行され、情報がセンサ装置１００によってディスプレイ１１０等を用いて出力される場合、送信部５２０は、ネットワーク２００を介してセンサ装置１００に情報を送信する。また、解析装置がサーバ３００として実装され、情報が端末装置４００によってディスプレイ４１０等を用いて出力される場合、送信部５２０は、ネットワーク２００を介して端末装置４００に情報を送信する。
　一方、解析装置が端末装置４００として実装され、情報がセンサ装置１００においてディスプレイ１１０等を用いて出力される場合、送信部５２０は、ネットワーク２００を介して、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を介して直接的に、センサ装置１００に情報を送信する。解析装置が端末装置４００として実装され、情報が端末装置４００自身においてディスプレイ４１０等を用いて出力される場合、送信部５２０はバス等で内部的に情報を送信する。解析装置がセンサ装置１００として実装され、情報がセンサ装置１００自身においてディスプレイ１１０等を用いて出力される場合も同様に、送信部５２０はバス等で内部的に情報を送信する。解析装置がセンサ装置１００として実装され、情報が端末装置４００でディスプレイ４１０等を用いて出力される場合、送信部５２０は、ネットワーク２００を介して、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を介して直接的に、端末装置４００に情報を送信する。
　処理部５３０において、データ取得部５３１は、受信部５１０によって受信されたデータを取得する。取得されるデータは、上記のように、センサ装置１００において、ユーザの皮膚に接触する電極対によって測定される皮膚コンダクタンスのデータを含む。データ取得部５３１は、取得したデータを解析部５３２に提供するとともに、データ履歴５４１に蓄積してもよい。
解析部５３２は、データ取得部５３１によって提供されたデータから、ユーザの生体情報を抽出する。ここで、生体情報は、例えばＥＤＡを含む。上記の通り、センサ装置１００において、上述したノイズ低減された皮膚コンダクタンスを算出してもよい。解析部５３２は、さらに、抽出されたＥＤＡ等の生体情報を、交感神経や副交感神経の活動レベルのような、別の生体情報に変換してもよい。解析部５３２は、このような解析を実施するにあたって、予め設定された解析ルール５４２を参照してもよい。また、解析部５３２は、最新のデータに基づく解析を実施するために、過去のデータ履歴５４１を参照してもよい。
　情報生成部５３３は、解析部５３２が実施した解析の結果に基づいて、ユーザに提供するための情報を生成する。解析部５３２によって皮膚コンダクタンスから抽出されるＥＤＡ等の生体情報は、様々な用途で利用可能である。例えば、生体情報は、ユーザの緊張やリラックス、喜びや悲しみ等の感情を検出するために利用されうる。検出された感情の情報は、ユーザ自身によって参照されてもよいし、他のユーザによって参照されてもよい。検出された感情は、例えば共有された動画を複数のユーザが観る場合のように、相手の表情等が直接的には見えない状況におけるコミュニケーションツールに有効に利用されうる。また、生体情報は、ユーザの活動との関係において評価されてもよい。例えば、ユーザがゴルフをプレイしているときの生体情報から、ユーザのプレイ中の精神状態が推定されてもよい。また、例えば、ユーザがヨガを行っているときの生体情報から、ヨガがユーザの精神状態の改善に寄与しているかどうかを推定してもよい。情報生成部５３３は、予め用意された情報フォーマット５４３に従って、生体情報に基づく情報を生成する。
　本実施形態では、以上のような機能構成によって、例えば、例えば皮膚コンダクタンスの観測信号に体動ノイズが含まれる体動に起因する影響を取り除き、ユーザの自律神経活動や代謝レベルを精度良く推定することができる。また、例えば、センサ装置１００や端末装置４００が、電極対以外にも皮膚温度計や加速度計等のセンサを備える場合、これらのセンサによって提供されるデータをＥＤＡとともに用いて、気温や食事、運動等に起因するＥＤＡの変化を特定することができうる。なお、ＥＤＡによるコンダクタンスの変化が異なる複数の領域としては、手首の内側と外側には限らず、指の内側と外側、上腕の内側と外側、又は首の内側と外側等もありうる。センサ装置１００は、リストウェアに限らず、例えばこれらの部位に装着可能な形状を有してもよい。
８．ハードウェア構成
　図１６を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１６は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図示された情報処理装置９００は、例えば、上記の実施形態における解析装置を実現しうる。解析装置は、より具体的には、サーバ３００、端末装置４００、又はセンサ装置１００でありうる。
　情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Central Processing unit）９０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）９０３、及びＲＡＭ（Random Access Memory）９０５を含む。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、通信装置９２５を含んでもよい。さらに、情報処理装置９００は、必要に応じて、撮像装置９３３、及びセンサ９３５を含んでもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、又はこれとともに、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の処理回路を有してもよい。
　ＣＰＵ９０１は、演算処理装置及び制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、又はリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般又はその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、及びＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect/Interface）バス等の外部バス９１１に接続されている。
　入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ及びレバー等、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話等の外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
　出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚や聴覚、触覚等の感覚を用いて通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）又は有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等の表示装置、スピーカ又はヘッドフォン等の音声出力装置、もしくはバイブレータ等でありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストもしくは画像等の映像、音声もしくは音響等の音声、又はバイブレーション等として出力する。
　ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等により構成される。ストレージ装置９１９は、例えばＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、及び外部から取得した各種のデータ等を格納する。
　ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込む。
　接続ポート９２３は、機器を情報処理装置９００に接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）ポート等でありうる。また、接続ポート９２３は、ＲＳ－２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）ポート等であってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換されうる。
　通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、又はＷＵＳＢ（Wireless USB）用の通信カード等でありうる。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）用のルータ、又は、各種通信用のモデム等であってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルを用いて信号等を送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線又は無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信又は衛星通信等を含みうる。
　撮像装置９３３は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の撮像素子、及び撮像素子への被写体像の結像を制御するためのレンズ等の各種の部材を用いて実空間を撮像し、撮像画像を生成する装置である。撮像装置９３３は、静止画を撮像するものであってもよいし、また動画を撮像するものであってもよい。
　センサ９３５は、例えば、加速度センサ、圧力センサ、角速度センサ、地磁気センサ、照度センサ、温度センサ、気圧センサ、又は音センサ（マイクロフォン）等の各種のセンサである。センサ９３５は、例えば情報処理装置９００の筐体の姿勢等、情報処理装置９００自体の状態に関する情報や、情報処理装置９００の周辺の明るさや騒音等、情報処理装置９００の周辺環境に関する情報を取得する。また、センサ９３５は、ＧＰＳ（Global Positioning System）信号を受信して装置の緯度、経度及び高度を測定するＧＰＳ受信機を含んでもよい。
　以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
　なお、本技術では、以下の構成を取ることもできる。
〔１〕
　体動変化を計測する第二センサ部からの体動信号及び／又は皮膚間の押圧変化を計測する第三センサ部からの圧力信号に基づいて、
　生体情動を観測信号として計測する第一センサ部からの観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出するノイズ低減処理部、を備える、
生体情報処理装置。
〔２〕
　前記第一センサが発汗センサ部である、前記〔１〕記載の生体情報処理装置。
〔３〕
　前記ノイズ低減処理部は、前記体動信号又は圧力信号の何れかを参照信号とし、当該参照信号を用いて、前記観測信号から体動ノイズを減算し誤差信号を算出するように構成されている、前記〔１〕又は〔２〕記載の生体処理情報装置。
〔４〕
　前記観測信号と、前記体動信号及び／又は前記圧力信号とに基づき活動状態を解析し、当該解析結果に基づき、前記体動信号又は前記圧力信号から参考信号を決定する活動状態解析部をさらに備える、前記〔１〕～〔３〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔５〕
　前記信号からバンドパスフィルタにて変動成分を抽出するバンドパスフィルタ部をさらに備える、前記〔１〕～〔４〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔６〕
　前記観測信号から算出された観測信号パワーと前記誤差信号から算出された誤差信号パワーとの関係に基づき、体動ノイズの低減状態を判定する出力信号品質算出部をさらに備える、前記〔１〕～〔５〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔７〕
　前記誤差信号に含まれる残留ノイズをさらにローパスフィルタ処理にて減少させる後処理フィルタ部をさらに備える、前記〔１〕～〔６〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔８〕
　前記活動状態解析部は、
　活動状態を判定する第二センサ解析部をさらに備え、
　当該第二センサ解析部において前記体動信号が閾値以上とされた場合に、当該体動信号を参照信号として前記ノイズ低減処理部に出力するように構成されている、前記〔１〕～〔７〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔９〕
　前記活動状態解析部は、
　準安静状態を判定する第三センサ解析部をさらに備え、
　当該第三センサ解析部において前記押圧信号が閾値以上と判断された場合に、当該押圧信号を参照信号として前記ノイズ低減処理部に出力するように構成されている、前記〔１〕～〔８〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔１０〕
　前記活動状態解析部は、前記第三センサ解析部において閾値未満と判断された場合に前記観測信号のまま出力するように前記ノイズ低減処理部に出力するように構成されている、前記〔１〕～〔９〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔１１〕
　前記活動状態解析部は、
　未装着又は未接触を判断する第一センサ解析部をさらに備え、
　前記第一センサ解析部において前記観測信号が閾値未満の場合に、未装着又は未接触と判定するように構成されている、前記〔１〕～〔１０〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔１２〕
　前記ノイズ低減処理部に入力する信号の前処理として、バンドパスフィルタ処理後の変動成分に対して信号の絶対値処理を行う前処理部をさらに備える、前記〔１〕～〔１１〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔１３〕
　前記ノイズ低減処理部は、適応フィルタ処理部をさらに備え、
　前記ノイズ低減処理部は、観測信号から当該適応フィルタ処理部
の参照信号を体動ノイズとして減算した誤差信号を算出するように構成されている、前記〔１〕～〔１２〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔１４〕
　前記適応フィルタ処理部は、皮膚間の押圧変化とバンド素材間の押圧変化との押圧信号差から算出されたバンドの伝達関数を、バンドパスフィルタ処理後の押圧変化の変動成分に加えて参照信号とするように構成されている、前記〔１〕～〔１３〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔１５〕
　前記生体情報処理装置が、バンド型である、前記〔１〕～〔１４〕の何れか１記載の生体情報処理装置。
〔１６〕
　体動変化を計測する第二センサからの体動信号及び／又は皮膚間の押圧変化を計測する第三センサからの圧力信号に基づいて、
　生体情動を観測信号として計測する第一センサからの観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出する、生体情報処理におけるノイズ低減処理方法。
〔１７〕
　前記観測信号と、前記体動信号及び／又は前記圧力信号との順に活動状態解析を行い、当該解析結果に基づき体動ノイズを判定することを含む、前記〔１６〕記載のノイズ低減処理方法。
６１　接触解析部
６２　体動解析部
６３　押圧解析部
１００　生体情報処理装置１４０　生体センサモジュール
１４１　リストバンド
１５０　センサ部
１５１　第１センサ
１５２　第２センサ
１５３　第３センサ
１６０　処理部
１６１　ノイズ低減処理部
１６２　活動状態解析部
１６６　適応フィルタ処理部
２００　ネットワーク
３００　サーバ

Claims (15)

  1. 　体動変化を計測する第二センサ部からの体動信号及び／又は皮膚間の押圧変化を計測する第三センサ部からの圧力信号に基づいて、
    　生体情動を観測信号として計測する第一センサ部からの観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出するノイズ低減処理部、を備える、
    生体情報処理装置。
  2. 　前記第一センサが発汗センサ部である、請求項１記載の生体情報処理装置。
  3. 　前記ノイズ低減処理部は、前記体動信号又は圧力信号の何れかを参照信号とし、当該参照信号を用いて、前記観測信号から体動ノイズを減算し誤差信号を算出するように構成されている、請求項１記載の生体処理情報装置。
  4. 　前記観測信号と、前記体動信号及び／又は前記圧力信号とに基づき活動状態を解析し、当該解析結果に基づき、前記体動信号又は前記圧力信号から参考信号を決定する活動状態解析部をさらに備える、請求項３記載の生体情報処理装置。
  5. 　前記信号からバンドパスフィルタにて変動成分を抽出するバンドパスフィルタ部をさらに備える、請求項１記載の生体情報処理装置。
  6. 　前記観測信号から算出された観測信号パワーと前記誤差信号から算出された誤差信号パワーとの関係に基づき、体動ノイズの低減状態を判定する出力信号品質算出部をさらに備える、請求項１記載の生体情報処理装置。
  7. 　前記誤差信号に含まれる残留ノイズをさらにローパスフィルタ処理にて減少させる後処理フィルタ部をさらに備える、請求項１記載の生体情報処理装置。
  8. 　前記活動状態解析部は、
    　活動状態を判定する第二センサ解析部をさらに備え、
    　当該第二センサ解析部において前記体動信号が閾値以上とされた場合に、当該体動信号を参照信号として前記ノイズ低減処理部に出力するように構成されている、請求項３記載の生体情報処理装置。
  9. 　前記活動状態解析部は、
    　準安静状態を判定する第三センサ解析部をさらに備え、
    　当該第三センサ解析部において前記押圧信号が閾値以上と判断された場合に、当該押圧信号を参照信号として前記ノイズ低減処理部に出力するように構成されている、請求項３記載の生体情報処理装置。
  10. 　前記活動状態解析部は、前記第三センサ解析部において閾値未満と判断された場合に前記観測信号のまま出力するように前記ノイズ低減処理部に出力するように構成されている、請求項７記載の生体情報処理装置。
  11. 　前記活動状態解析部は、
    　未装着又は未接触を判断する第一センサ解析部をさらに備え、
    　前記第一センサ解析部において前記観測信号が閾値未満の場合に、未装着又は未接触と判定するように構成されている、請求項３記載の生体情報処理装置。
  12. 　前記ノイズ低減処理部に入力する信号の前処理として、バンドパスフィルタ処理後の変動成分に対して信号の絶対値処理を行う前処理部をさらに備える、請求項１記載の生体情報処理装置。
  13. 　前記ノイズ低減処理部は、適応フィルタ処理部をさらに備え、
    　前記ノイズ低減処理部は、観測信号から当該適応フィルタ処理部の参照信号を体動ノイズとして減算した誤差信号を算出するように構成されている、請求項１記載の生体情報処理装置。
  14. 　前記適応フィルタ処理部は、皮膚間の押圧変化とバンド素材間の押圧変化との押圧信号差から算出されたバンドの伝達関数を、バンドパスフィルタ処理後の押圧変化の変動成分に加えて参照信号とするように構成されている、請求項１３記載の生体情報処理装置。
  15. 　体動変化を計測する第二センサからの体動信号及び／又は皮膚間の押圧変化を計測する第三センサからの圧力信号に基づいて、
    　生体情動を観測信号として計測する第一センサからの観測信号に含まれる体動ノイズを減算した誤差信号を算出する、生体情報処理におけるノイズ低減処理方法。
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