WO2021241609A1

WO2021241609A1 - 測定装置、および推定システム

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Publication number: WO2021241609A1
Application number: PCT/JP2021/019904
Authority: WO
Inventors: 孝浩渡邉
Original assignee: 京セラ株式会社
Priority date: 2020-05-27
Filing date: 2021-05-26
Publication date: 2021-12-02
Also published as: JPWO2021241609A1; CN115515483A; JP7058376B1; US20230190121A1

Abstract

測定装置は被検体の血管へ光を照射可能な発光素子と、前記被検体からの光信号を電気信号として出力可能な受光素子と、前記受光素子に電気的に接続した制御部と、を備え、前記制御部は、前記受光素子の出力に含まれる複数の周波数成分のうち、一部の周波数成分に基づいて、前記被検体の心拍数を推定する。

Description

測定装置、および推定システム

　本開示は測定装置、および推定システムに関する。

　従来、流体中の計測対象からの散乱光を受光することにより、該計測対象の運動の度合いを計測する方法が知られている。例えば、特許文献１に開示された流体評価装置は、計測対象からの散乱光を受光し、受光信号に含まれる受光量情報と、光のドップラーシフトに起因するビート信号に基づく情報との関係に基づいて、流体の流量又は流速を出力する。

日本国特開２０１７－１１３３２０号公報（２０１７年６月２９日公開）

　本開示の一態様に係る測定装置は、被検体の血管へ光を照射可能な発光素子と、前記被検体からの光信号を電気信号として出力可能な受光素子と、前記受光素子に電気的に接続した制御部と、を備え、前記制御部は、前記受光素子の出力に含まれる複数の周波数成分のうち、一部の周波数成分に基づいて、前記被検体の心拍数を推定する。

　また、本開示の一態様に係る測定装置は、被検体の血流からの散乱光を受光することにより受光信号を生成する信号生成部と、前記被検体の姿勢の変化を検知する検知部と、前記検知部による検知結果に応じた前記受光信号の解析を行うことにより、前記被検体の血流量の変動パターンを示すパターンデータを生成するパターンデータ生成部と、を備える。

　また、本開示の一態様に係る推定システムは、測定装置と、前記測定装置と通信可能な第２制御部を有する演算装置と、を備え、前記第２制御部は、前記測定装置が推定した心拍数に基づいて、前記被検体の睡眠ステージを推定する第３推定部を有する。

一実施形態に係る測定装置の構成の一例を示すブロック図である。被検体の耳に装着される測定装置の一例を示す外観図である。生成されたパターンデータを示す例である。測定装置によって推定された心拍数を示すデータとＰＳＧ　（Polysomnography）を用いて測定された心拍数データとを比較するグラフである。本開示の一態様に係る測定装置において行われる処理について説明するためのフローチャートである。被検体の姿勢の変化に基づいてキャリブレーションを行う測定装置の構成を示すブロック図である。他の実施形態に係る測定装置の構成を示すブロック図である。他の実施形態に係る推定システムの構成を示すブロック図である。

　〔実施形態１〕
　以下、本開示の一態様について、詳細に説明する。従来知られている測定装置では、被検者の血流に基づいて心拍数を測定することが求められていた。これに対して、本開示の一態様によれば、被検者の血流に基づいて心拍数をさらに精度よく測定することができる。

　本開示の一実施形態に係る測定装置１は、ＬＤＦ（Laser Doppler Flowmetry：レーザドップラー流量測定法）を利用した測定装置（レーザドップラー式流量計測装置）の一例である。本開示の一態様に係る測定装置１は、ＬＤＦを利用して流体の流量および該流量の変動パターンを示すパターンデータを生成する。測定装置１は、被検体の内部の流体（例えば、血流）にレーザ光を照射し、該流体に含まれる移動物（例えば、血球）及び静止物（例えば、血管）からの光信号に基づいて、被検体の心拍数を推定する装置であってもよい。一例として、光信号は、散乱光を含んでいてもよい。測定装置１は、被検体の生体情報の変動パターンを示すパターンデータを、散乱光に基づいて生成し、該パターンデータに基づいて、被検体の心拍数を推定する構成であってもよい。

　ここで、被検体は、測定対象となる任意の生物であってもよい。すなわち、被検体は人に限られず、例えば犬または猫といった動物であってもよい。また、測定装置１で生成される生体情報は、被検体の血流量に限られず、例えば血流の流速であってもよい。また、測定の対象は、被検体の血流に限られず、レーザ光を照射した結果、散乱光を発生させる流体であればよい。以下、本明細書では、２つの数Ａ及びＢについての「Ａ～Ｂ」という記載は、特に明示されない限り、「Ａ以上かつＢ以下」を意味するものとする。

　＜ＬＤＦの原理＞
　レーザ光を流体に照射すると、（ｉ）流体に含まれ当該流体とともに移動する移動物、及び、（ｉｉ）流体を流すための管等の静止物によって、照射されたレーザ光が散乱され、散乱光が発生する。一般的に、移動物は、流体において複素屈折率の不均一をもたらす。

　流体とともに移動する移動物により発生した散乱光には、移動物の流速に応じたドップラー効果により、波長シフトがもたらされる。一方、静止物により発生した散乱光には、波長シフトはもたらされない。これらの散乱光は光の干渉を起こすため、光ビート（うなり）が観測される。

　ＬＤＦでは、上記光ビートを含む光信号の周波数強度分布（周波数パワースペクトル）を解析することによって流体の流量に相当する値を算出することができる。

　＜測定装置１の構成＞
　図１は、一実施形態に係る測定装置１の構成の一例を示すブロック図である。また、図２は、被検体の耳に装着される測定装置１の一例を示す外観図である。図１に示すように、測定装置１は、照射部２（発光素子）、受光部３（受光素子）、出力部４、及び制御部５を備える。

　測定装置１は、受光部３が被検体からの光信号を受光できればよく、その形状は特に限定されない。測定装置１は、被検体の身体に装着されるウェアラブル装置であってもよい。測定装置１は、受光部３が被検体からの光信号を受光可能な位置（例えば、手、指、胴、脚、首など）に装着される構成であってもよい。本実施形態に係る測定装置１は、被検体の耳に装着可能である。すなわち、本実施形態に係る測定装置１は、耳の血流に関する生体情報を測定することができる。一般的に、耳は、指などと比較して動きが少ない。そのため、測定装置１を耳に装着することによって、指などに装着する場合と比較して、人間の体の動きに起因するノイズを低減することができる。図２には、被検体の耳、特に耳孔に装着可能な形状を有する測定装置の外観例を示している。

　照射部２は、照射制御部５１の制御に従って流体に向けて所望の波長および強度の光を照射可能な発光素子である。照射部２は、レーザ光を出射可能なレーザダイオードであってもよい。照射部２から出射されるレーザ光の波長は、例えば７００～９００ｎｍであってもよい。照射部２によって被検体に照射された光は、血流とともに移動する血球及び血液を流すための血管によって散乱され、散乱光を発生させる。

　受光部３は、被検体にレーザ光を照射した結果発生した散乱光（光信号）を受光し、該散乱光に応じた電気信号を出力可能な受光素子である。受光部３は、受光した光に応じた強度の電気信号を生成するフォトダイオードであってもよい。受光部３は、生成した電気信号を信号生成部５２に出力する。受光部３は、散乱光を受光するごとに、受光信号の生成を行ってもよい。

　被検体の耳孔に装着可能な形状を有する測定装置１の場合、図２に示すように、照射部２は、被検体の耳殻に向けて（すなわち、耳殻の毛細血管に向けて）レーザ光を出射可能な位置に配されていてもよい。また、受光部３は、レーザ光を受けた毛細血管からの散乱光を受光可能な位置に配されていてもよい。

　出力部４は、制御部５において生成した被検体の血流に関する各種データを取得し、外部の装置に出力する。一例として、出力部４は、パターンデータ生成部５４から被検体の血流量のパターンを示すパターンデータを取得し、外部装置（図示せず）に出力する。出力部４は、例えば、推定部５５（後述）によって推定された被検体の心拍数を示すデータを取得し、外部装置に出力してもよい。

　ここで、外部装置は、測定装置１によって生成された各種データを取得する任意の装置であってもよい。外部装置は、測定装置１によって生成された各種データを用いてさらなる演算を行う装置であってもよいし、測定装置１から取得した各種データを表示する表示装置であってもよい。あるいは、外部装置は、測定装置１によって生成された各種データを記憶するＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記憶装置であってもよい。一例として、測定装置１が外部の演算装置と接続している場合、出力部４は該演算装置に各種データを有線あるいは無線通信で送信可能な通信モジュールであってもよい。また、測定装置１が各種データを表示する装置である場合、出力部４は、液晶ディスプレイ等の表示部であってもよく、制御部５から取得した各種データを表示してもよい。

　記憶部６は、測定装置１において用いられる各種データが格納されている記憶領域である。例えば、記憶部６は、パターンデータ生成部５４において用いられる第１所定値および第２所定値を記憶していてもよい。第１所定値および第２所定値については、後に具体例を挙げて説明する。

　制御部５は、受光部３と電気的に接続している。図１に示すように制御部５は、照射制御部５１、信号生成部５２、算出部５３、パターンデータ生成部５４、及び推定部５５を備える。制御部５は、受光部３の出力に含まれる複数の周波数成分のうち、一部の周波数成分を有する出力に基づいて、被検体の心拍数を推定する。照射制御部５１は、照射部２を制御し、所望の波長のレーザ光を出射させる。

　信号生成部５２は、受光部３から、散乱光の強度に応じた電気信号を取得する。信号生成部５２は、受光部３からの出力である電気信号に対してＡ／Ｄ変換処理を行い、散乱光の強度に応じた受光信号を生成する構成であってもよい。信号生成部５２は、生成した受光信号を算出部５３に出力する。

　算出部５３は、信号生成部５２から受光信号を取得する。算出部５３は、取得した受光信号を解析し、該受光信号の周波数毎の信号強度を示す周波数解析データを算出する。一例として、算出部５３は、取得した受光信号に対してＦＦＴ（Fast Fourier Transformation：高速フーリエ変換）等の手法を用いて解析を行ってもよい。算出部５３によって算出された周波数解析データには、例えば１～２０ｋＨｚの周波数帯域における信号強度を示すデータが含まれていてもよい。算出部５３は、当該解析を、受光信号を取得するごとに行ってもよい。また、算出部５３は、算出した周波数解析データをパターンデータ生成部５４に出力してもよい。

　パターンデータ生成部５４は、算出部５３から周波数解析データを取得し、該周波数解析データに基づいて、被検体の血流量の変動パターンを示すパターンデータを生成する。一例として、パターンデータ生成部５４は、取得した周波数解析データの一次モーメント和Ｘを算出してもよい。より具体的には、パターンデータ生成部５４は、取得した周波数解析データの一次モーメント和Ｘを下記の数式を用いて算出してもよい。周波数解析データに１～２０ｋＨｚの周波数帯域における信号強度を示すデータが含まれる場合、パターンデータ生成部５４は、下記数式を用いて、１～２０ｋＨｚの周波数帯域における一次モーメント和Ｘを算出する。
Ｘ＝Σｆｘ×Ｐ（ｆｘ）
ここで、ｆｘは、周波数であり、Ｐ（ｆｘ）は、周波数ｆｘにおける信号強度の値である。

　周波数解析データに基づいてパターンデータ生成部５４が算出する一次モーメント和は、被検体の血流量に比例する値となり得る。パターンデータ生成部５４は、複数の周波数解析データごとの一次モーメント和を算出することによって、被検体の時間ごとの血流量の変動パターンを示すパターンデータを生成してもよい。また、パターンデータ生成部５４は、周波数解析データに含まれるデータのうち、一部の周波数帯域に含まれるデータを用いてパターンデータを生成してもよい。パターンデータ生成部５４は、生成したパターンデータを出力部４及び推定部５５に出力する。

　また、パターンデータ生成部５４は、パターンデータの生成に用いる周波数帯域を変更するためのキャリブレーションを行ってもよい。一例として、パターンデータ生成部５４は、生成したパターンデータの態様に応じて測定時にパターンデータの生成に用いる周波数帯域を変更してもよい。パターンデータの態様を判断する基準は、特に限定されるものではない。例えば、パターンデータ生成部５４は、パターンデータの形状（波形の形状）に基づいて使用する周波数帯域を変更可能であってよい。

　パターンデータ生成部５４は、周波数解析データに含まれる周波数の全帯域のうち一部の周波数帯域を用いて、パターンデータを生成してもよい。具体的には、パターンデータ生成部５４は、推定部５５から被検体の心拍数を示すデータを取得してもよい。

　パターンデータ生成部５４は、一定期間内（例：３０秒間）における被検体の心拍数の平均値と、予め設定された第１所定値とを比較し、その結果に応じてパターンデータの生成に用いる周波数の帯域を変更してもよい。パターンデータ生成部５４は、被検体の心拍数の平均値が第１所定値から２０ｂｐｍ（beats per minute）よりも多く離れた値である場合、生成したパターンデータは不正確なデータであると判定し、パターンデータの生成に用いる周波数の帯域を変更してもよい。測定装置１が人（被検体）の心拍数を測定する装置である場合、第１所定値は、一般的な人の安静時の一定期間内における心拍数の平均値であればよく、例えば６０ｂｐｍである。

　例えば、被検体毎の安静時の一定期間内の平均心拍数が、心電計等を用いて事前に取得され、記憶部６に格納されている場合には、被検体の心拍数の平均値と比較される所定の値は、被検体ごとに設定されてもよい。被検体ごとに設定され、該被検体の心拍数の平均値と比較される所定の値を第２所定値と称する。第２所定値は、例えば予め取得された被検体毎の安静時の一定期間内の平均心拍数であってよい。測定装置１が被検体について測定を行う際、パターンデータ生成部５４は、記憶部６を参照し、該被検体の第２所定値を取得すればよい。

　パターンデータ生成部５４は、被検体Ａの第２所定値と、推定部５５から取得した被検体Ａの心拍数の平均値とを比較してもよい。一例として、推定部５５から取得した被検体Ａの心拍数の平均値が被検体Ａの基準心拍数から１０ｂｐｍよりも多く離れた値である場合、パターンデータ生成部５４は、生成したパターンデータが不正確なデータであると判定してもよい。第２所定値が被検体ごとに設定されていることによって、パターンデータ生成部５４は、より高精度にパターンデータの適否を判定することができる。第１所定値および第２所定値と被検体の平均心拍数との差の基準については上述の値（例えば、１０ｂｐｍまたは２０ｂｐｍ）は一例であり、これらに限られるものではない。

　パターンデータ生成部５４は、生成したパターンデータが不正確なデータであると判定した場合、再度パターンデータを生成する。この場合、パターンデータ生成部５４は、一次モーメント和を算出する際、取得した周波数解析データに含まれる周波数の全帯域の内、一部の周波数帯域を用いて算出を行う。パターンデータ生成部５４が用いる一部の周波数帯域は、血球以外の成分による影響（ノイズ）が少ない帯域であればよい。

　低周波数帯域のデータには、血球以外の物質によって散乱した散乱光によるノイズが含まれる可能性が高い。そのため、周波数解析データに１～２０ｋＨｚの帯域のデータが含まれる場合、一例としてパターンデータ生成部５４は、８～２０ｋＨｚの帯域のデータを用いて算出を行ってもよい。また、パターンデータ生成部５４が算出に用いる周波数の帯域は被検体ごとに予め設定されていてもよい。

　また、パターンデータ生成部５４が演算に用いる一部の周波数帯域を選択する方法は、上述のものに限られない。例えば、パターンデータ生成部５４は、周波数解析データに対してサインカーブフィッティング等の公知の手法を行い、サインカーブとのズレの大きさに基づいて、パターンデータの生成に用いる帯域を選択してもよい。具体的には、予め基準となる周波数解析データの形状を設定し、当該基準からある閾値以上離れた値を示す周波数帯域をノイズとしてもよい。パターンデータ生成部５４は、ノイズとした周波数帯域以外の周波数におけるデータを演算に用いてもよい。上述の閾値についても特に限定されるものではなく、取得したいパターンデータの精度に応じて適宜設定されてもよい。

　また、パターンデータ生成部５４は、パターンデータが正確な波形になるまで、パターンデータの生成に用いる帯域の変更を繰り返してもよい。パターンデータが正確な波形になるとは、一定期間内における被検体の心拍数の平均と、所定値とを比較した結果が、後述する所定の条件を満たしていることを意図している。これにより、測定装置１では、より正確なパターンデータを生成することが可能となり、被検体の血流量および心拍数等のデータを高精度にまた安定的に取得することが可能となる。

　推定部５５は、パターンデータ生成部５４からパターンデータを取得する。推定部５５は、取得したパターンデータの波形を参照し、該波形に含まれるピーク数を計測することによって、被検体の平均心拍数を推定してもよい。推定部５５は、一定期間内における波形に含まれるピーク数の平均値を取得し、該平均値を被検体の心拍数の平均値を示すデータをパターンデータ生成部５４に出力してもよい。

　従来、受光信号の強度が変動した場合、被検体の血流量の変動パターンを示すパターンデータを精度良く生成することが難しかった。本開示の発明者は、パターンデータの生成に用いる周波数帯域を適切に調整すれば、例えば、受光信号の強度が弱くなっても、パターンデータを精度良く生成可能であることを見いだした。

　パターンデータ生成部５４は、キャリブレーションの結果に基づいて、パターンデータの生成に用いる周波数解析データにおける周波数帯域を変更してもよい。すなわち、パターンデータ生成部５４は、ノイズが混じった、または正確な心拍数の値を推定できないデータが含まれる周波数帯域以外の帯域の周波数解析データを用いてパターンデータの生成を行う。これにより、測定装置１では、受光信号の強度が変動しても、高精度のパターンデータを安定して生成することができる。

　耳の毛細血管は、指先等の部位よりも毛細血管の密度が低く、血流量が少ない。また、耳孔は、指と比較すると装置の密着度が低く装置自体も外れやすい。そのため、従来、ＬＤＦを利用した測定装置を被検体の耳に装着し、耳孔の毛細血管からパターンデータを生成しようとする場合、散乱光の受光信号が弱くなりやすく、正確なデータを取得することが難しかった。

　これに対して、本開示の一態様に係る測定装置１では、測定前にキャリブレーションを行うため、正確なパターンデータを生成可能な周波数の帯域のみを用いて測定を行うことができる。そのため、測定装置１が被検体の耳に装着された場合であっても正確なパターンデータの生成および心拍数の測定を行うことができる。

　図３は、生成されたパターンデータを示す例である。図３において、縦軸は一次モーメント和（Ｘ）を示し、横軸は時間を示している。なお、横軸の目盛において目盛１は０．０２５６秒に対応する。図３の符号１０１で示すグラフは、従来のＬＤＦを利用した測定装置を被検体の耳に装着して測定を行った場合のパターンデータである。また、図３の符号１０２で示すグラフは、測定装置１を用いて同様に測定を行った場合のパターンデータである。図３の符号１０１で示すように、従来の測定装置では、受光信号にノイズが混じりやすく、データに含まれる波形が乱れていた。これに対して、図３の符号１０２で示すように、本開示の一態様に係る測定装置１では、ノイズが含まれる周波数帯のデータを除いてパターンデータの生成を行っているため、波形が周期的であり、ピークが明確なパターンデータを得ることができる。

　図４は、測定装置１によって推定された心拍数を示すデータとＰＳＧ（Polysomnography）を用いて測定された心拍数データとを比較するグラフである。図４において、縦軸は心拍数を示し、横軸は時間を示している。なお、測定装置１において、心拍数を示すデータを出力する場合、横軸の時間の単位は、心拍数の間隔に応じて適宜変更してもよい。図４の符号２０１で示すグラフは、従来のＬＤＦを利用した測定装置を被検体の耳に装着して測定を行った場合の心拍数を示すデータとＰＳＧを用いて同じ被検体の心拍数を測定したデータとを比較するグラフである。また、図４の符号２０２で示すグラフは、測定装置１を用いて同様に取得した心拍数データとＰＳＧを用いた心拍数データとを比較するグラフである。図４の符号２０１で示すように、従来の測定装置では、符号２０３で示す部分に代表されるように、推定される心拍数が、ＰＳＧを用いて測定した心拍数から乖離している。ＰＳＧを用いて測定される心拍数は、正確な値として考えることができるため、従来の測定装置を被検体の耳に装着し、当該測定装置を用いて被検体の心拍数を推定しようとした場合、不正確な値となることがあることがわかる。

　これに対して、図４の符号２０２で示されるグラフを参照すると、測定装置１を被検体の耳に装着し、当該測定装置を用いて被検体の心拍数を推定した場合、符号２０４で示す部分（符号２０３で示す部分と同じ時間帯）におけるＰＳＧのデータと測定装置１によるデータとの乖離が、従来と比べて非常に小さくなっている。すなわち、測定装置１では、推定される被検体の心拍数を示すデータが従来の測定装置と比べて正確であることがわかる。

　＜測定装置１の処理の流れの一例＞
　図５は、本開示の一態様に係る測定装置１において行われる処理について説明するためのフローチャートである。以下、測定装置１において行われる処理（キャリブレーション）の流れの一例について図５を用いて説明する。以下の説明で用いられる各数値は例示であり、これらの数値に限定されるものではない。

　まず、照射制御部５１の制御に従い、照射部２からレーザ光が出射される。照射部２から出射されたレーザ光は、測定の対象である被検体に照射される。被検体に照射されたレーザ光は、被検体によって散乱される。受光部３は、被検体によってレーザ光が散乱されることにより発生する散乱光を受光し、当該散乱光の強度に応じた電気信号を信号生成部５２に出力する。

　信号生成部５２は、受光部３から電気信号を取得すると、該電気信号に対してＡ／Ｄ変換を行い、電気信号の強度、すなわち散乱光の強度に応じた受光信号を生成する（ステップＳ１）。信号生成部５２は、生成した受光信号を算出部５３に出力する。

　算出部５３は、取得した受光信号に対してＦＦＴを用いて解析を行い、周波数毎の受光信号の強度を示す周波数解析データを算出する（ステップＳ２）。算出部５３は、算出した周波数解析データをパターンデータ生成部５４に出力する。

　パターンデータ生成部５４は、算出部５３から取得した周波数解析データについて一次モーメント和を算出し、被検体の時間ごとの血流量の変動パターンを示すパターンデータを生成する（ステップＳ３）。パターンデータ生成部５４は、生成したパターンデータを推定部５５に出力する。

　推定部５５は、パターンデータを取得し、該パターンデータにおいて、一定期間内（例えば３０秒間）における被検体の心拍数の平均値（ｂｐｍ）を算出する（ステップＳ４）。推定部５５は、算出した被検体の心拍数の平均値を示す被検体心拍数データをパターンデータ生成部５４に出力する。

　パターンデータ生成部５４は、被検体心拍数データを取得すると、記憶部６を参照し、記憶部６に当該被検体の第２所定値が記録されているかを判定する（ステップＳ５）。記憶部６に被検体の第２所定値が記録されていなかった場合（ステップＳ５にてＮＯ）、パターンデータ生成部５４は、記憶部６の第１所定値を取得する。パターンデータ生成部５４は、取得した第１所定値と被検体心拍数データに含まれる被検体の平均心拍数と、の差を算出し、当該差が２０以内であるか否かを判定する（ステップＳ６）。

　被検体の平均心拍数と第１所定値との差が２０よりも大きい場合（ステップＳ６にてＮＯ）、パターンデータ生成部５４は、ステップＳ３において生成したパターンデータは不正確な波形であると判定する。一方、被検体の平均心拍数と第１所定値との差が２０以内である場合（ステップＳ６にてＹＥＳ）、パターンデータ生成部５４は、ステップＳ３において生成したパターンデータは正確な波形であると判定する。

　また、ステップ５において、被検体の第２所定値が記憶部６に記録されていた場合（ステップＳ５にてＹＥＳ）、パターンデータ生成部５４は、記憶部６に記録されている被検体の第２所定値を取得する。

　続いて、パターンデータ生成部５４は、被検体の平均心拍数と第２所定値との差を算出し、当該差が１０以内であるか否かを判定する（ステップＳ７）。第２所定値と被検体の平均心拍数との差が１０よりも大きい場合（ステップＳ７にてＮＯ）、パターンデータ生成部５４は、ステップＳ３において生成したパターンデータは不正確な波形であると判定する。一方、被検体の平均心拍数と第２所定値との差が１０以内である場合（ステップＳ７にてＹＥＳ）、パターンデータ生成部５４は、ステップＳ３において生成したパターンデータは正確な波形であると判定する。

　パターンデータ生成部５４は、ステップＳ７またはステップＳ８においてＮＯの場合、すなわちパターンデータが不正確な波形であると判定した場合、パターンデータの生成の為の演算に用いる周波数帯域を制限（変更）する（ステップＳ８）。この場合、パターンデータ生成部５４は、周波数解析データに含まれる周波数帯域のうち一部の帯域を用いて再度ステップＳ３の処理を行う。パターンデータ生成部５４は、新たに生成したパターンデータを推定部５５に出力し、パターンデータが正確な波形であるという判定結果となるまで同様の処理を繰り返す。

　パターンデータ生成部５４は、ステップＳ７またはステップＳ８においてＹＥＳの場合、すなわち被検体の平均心拍数と第１所定値または第２所定値との差が基準（２０または１０）以内である場合、キャリブレーションを終了する。換言すると、パターンデータ生成部５４は、パターンデータが正確な波形であると判定した場合、キャリブレーションを終了する。パターンデータ生成部５４は、正確な波形のパターンデータを生成する際に用いた周波数帯域を被検体の第２所定値として記憶部６に記録する（ステップＳ９）。

　キャリブレーションが終了した後、測定装置１では測定が開始される。パターンデータ生成部５４は、ステップＳ７またはステップＳ８においてパターンデータが正確な波形となった時に用いた周波数帯域を用いて被検体の血流量の変動に対応するパターンデータを生成し、推定部５５および出力部４に出力する。推定部５５は、パターンデータから被検体の心拍数を算出し、出力部４に出力する。出力部４は、取得したパターンデータおよび心拍数を示すデータを出力する。

　＜変形例＞
　測定装置１では、受光部が散乱光を受光できればよい。そのため、測定装置１は、必ずしも照射部及び照射制御部を備える必要はない。この場合、光を照射する外部の装置によって被検体に光が照射され、該被検体によって光が散乱した散乱光を受光部が受光すればよい。

　上述の実施形態において、測定装置１は被検体の心拍数を基準として用いたキャリブレーションを行っていたが、キャリブレーションに用いられる基準は、被検体の心拍数に限られない。例えば、キャリブレーションは、被検体の姿勢の変化の検知結果に基づいて行われてもよい。

　図６は、被検体の姿勢の変化に基づいてキャリブレーションを行う測定装置１Ａの構成を示すブロック図である。図６に示すように、測定装置１Ａは、制御部５Ａおよび加速度センサ７を備えている。また、制御部５Ａは、検知部５６を備えている。加速度センサ７は、被検体の姿勢の変化に応じた電気信号を出力するセンサである。検知部５６は、加速度センサ７から電気信号を取得し、当該電気信号の強度の変化に基づき、被検体の姿勢を検知する。

　例えば、検知部５６は、取得した電気信号の強度の所定期間内の変化が、ある閾値以上である場合、被検体の姿勢が変化したと判定する。検知部５６は、被検体の姿勢の変化を示す信号（検知結果）をパターンデータ生成部５４に出力する。パターンデータ生成部５４は、当該信号を取得すると、パターンデータの生成に用いる周波数の帯域を制限（変更）してからパターンデータの生成を行う。

　被検体の姿勢が変化した場合、測定装置１Ａは、最初に被検体に装着された状態からずれる可能性が高い。このような場合、測定装置１Ａが取得する受光信号が不安定になりやすい。測定装置１Ａでは、加速度センサ７および検知部５６による検知の結果に応じて、キャリブレーションを行うことができる。従って、被検体の姿勢が変化した場合に、改めてパターンデータを生成するための周波数を選択するキャリブレーションを行うことができる。これにより、測定装置１Ａでは、より安定したパターンデータの生成および心拍数の算出を行うことができる。

　また、パターンデータ生成部５４は、検知部５６によって被検体の姿勢の変化が検知され、かつ姿勢の変化が検知された後の被検体の心拍数と、姿勢の変化が検知される前の被検体の心拍数とが大きく異なる場合にのみ、キャリブレーションを行う構成としてもよい。

　また、加速度センサ７および検知部５６は、測定装置１と一体の装置でなくともよい。一例として、加速度センサ７および検知部５６は、測定装置１と通信可能に接続されている装置である。加速度センサ７および検知部５６は、被検体の姿勢の変化を検知可能であればよく、被検体の姿勢の変化を検知した場合、被検体の姿勢が変化したことを示す情報を測定装置１に送信する。

　また、パターンデータ生成部５４は、被検体の心拍数ではなく、受光信号の強度に基づいてキャリブレーションを行ってもよい。この場合、パターンデータ生成部５４は、信号生成部５２から受光信号を取得する。パターンデータ生成部５４は、取得した受光信号の強度があらかじめ設定された閾値を下回っている場合、パターンデータの生成に用いる周波数の帯域を制限（変更）してからパターンデータの生成を行う。

　また、測定装置１は、心拍数に基づいたキャリブレーションを行わない場合、推定部５５を備えずともよい。この場合、出力部４は、パターンデータのみを取得し出力する。

　〔実施形態２〕
　　本開示の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

　図７は、他の実施形態に係る測定装置１Ｂの構成を示すブロック図である。測定装置１Ｂでは、被検体の心拍数に加えて、被検体の睡眠の状態（以下、睡眠ステージ）を推定する。図７に示すように、測定装置１Ｂは、第２推定部５７を有する制御部５Ｂを備える。

　第２推定部５７は、被検体の心拍数を示すデータを取得し、該データに基づいて、被検体の睡眠ステージを推定する。被検体の睡眠ステージとは、例えば被検体が覚醒している状態であるか、または睡眠状態であるかを示すステージであってよい。睡眠ステージは、より詳細に分類されてもよい。例えば、睡眠ステージには、被検体がレム睡眠（Rapid Eye Movement sleep, REM sleep）等の浅い睡眠にある状態、またはノンレム睡眠（Non-Rapid Eye Movement sleep, Non-REM sleep）等の深い睡眠にある状態が含まれていてもよい。また、ノンレム睡眠は、眠りの深さによってさらに分類されてもよい。例えば、ノンレム睡眠は、眠りが浅い順に、ステージ１、ステージ２、ステージ３、およびステージ４と分類されてもよい。被検体の心拍数から睡眠ステージを推定する方法は、公知の手法を用いればよい。

　〔実施形態３〕
　本開示の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

　図８は、他の実施形態に係る推定システム１００の構成を示すブロック図である。図８に示すように、他の実施形態に係る推定システム１００は、測定装置１および演算装置１０を備えている。測定装置１については、上述したものと同様の測定装置であるため、説明を省略する。推定システム１００は、測定装置１において推定された被検体の心拍数から該被検体の睡眠ステージを推定する。

　演算装置１０は、第２制御部１１を備え、測定装置１と通信可能に接続されている装置である。測定装置１は、出力部４を介して演算装置１０に被検体の心拍数を示すデータを送信する。第２制御部１１は、演算装置１０の各部を制御する。また、図７に示すように、第２制御部１１は、第３推定部１２を備えている。第３推定部１２は、被検体の心拍数を示すデータを取得し、該データに基づいて、被検体の睡眠ステージを推定する。睡眠ステージの推定方法は、演算装置１０において第２推定部５７が行うものと同様の方法を用いてよい。

　また、第３推定部１２は、被検体の心拍数から睡眠ステージを推定可能なニューラルネットワーク１３を有していてもよい。この場合、ニューラルネットワーク１３は、被検体の心拍数を示すデータを学習に用いる入力データとし、心拍数が測定された時の被検体の睡眠ステージを教師データとして予め学習されたニューラルネットワークであってよい。ニューラルネットワーク１３は、測定装置１から被検体の心拍数を示すデータを取得し入力データとして用い、該入力データから被検体の睡眠ステージを推定する。

　また、第３推定部１２が有するニューラルネットワーク１３は、被検体の心拍数以外のデータをさらに利用して被検体の睡眠ステージの推定を行ってもよい。例えば、ニューラルネットワーク１３は、測定装置１から被検体の心拍数に加え、パターンデータを取得し、これらのデータを用いて推定を行ってもよい。第３推定部１２では、入力データの種類を増やすことによって、推定の精度を向上させることができる。

　〔ソフトウェアによる実現例〕
　測定装置１、１Ａ、１Ｂ、および推定システム１００の制御ブロック（特に信号生成部５２、算出部５３、パターンデータ生成部５４、推定部５５、検知部５６、第２推定部５７および第３推定部１２）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

　後者の場合、測定装置１、１Ａ、１Ｂ、および推定システム１００は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。すなわち、測定装置１、１Ａ、および１Ｂの制御部５はプロセッサであってもよい。また、記憶部６は記憶媒体であってもよい。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本開示の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路等を用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）等をさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本開示の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

　以上、本開示に係る発明について、諸図面および実施例に基づいて説明してきた。しかし、本開示に係る発明は上述した各実施形態に限定されるものではない。すなわち、本開示に係る発明は本開示で示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示に係る発明の技術的範囲に含まれる。つまり、当業者であれば本開示に基づき種々の変形または修正を行うことが容易であることに注意されたい。また、これらの変形または修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。

　１、１Ａ、１Ｂ　測定装置
　２　照射部（発光素子）
　３　受光部（受光素子）
　５　制御部
　１０　演算装置
　１１　第２制御部
　１２　第３推定部
　１３　ニューラルネットワーク
　５２　信号生成部
　５３　算出部
　５４　パターンデータ生成部
　５５　推定部
　５６　検知部
　５７　第２推定部
　１００　推定システム

Claims

　被検体の血管へ光を照射可能な発光素子と、
　前記被検体からの光信号を電気信号として出力可能な受光素子と、
　前記受光素子に電気的に接続した制御部と、を備え、
　前記制御部は、前記受光素子の出力に含まれる複数の周波数成分のうち、一部の周波数成分に基づいて、前記被検体の心拍数を推定する、測定装置。
　前記制御部は、
　前記受光素子の出力から受光信号を生成する信号生成部と、
　前記受光信号の周波数毎の信号強度を示す周波数解析データを算出する算出部と、
　前記周波数解析データに基づいて、前記被検体の生体情報の変動パターンを示すパターンデータを生成するパターンデータ生成部と、
　前記パターンデータから前記被検体の心拍数を推定する推定部と、を備え、
　前記パターンデータ生成部は、前記周波数解析データに含まれる周波数の全帯域のうち一部の周波数帯域を用いて、前記パターンデータを生成する、
請求項１に記載の測定装置。
　前記制御部は、
　前記受光素子の出力から受光信号を生成する信号生成部と、
　前記受光信号の周波数毎の信号強度を示す周波数解析データを算出する算出部と、
　前記周波数解析データに基づいて、前記被検体の生体情報の変動パターンを示すパターンデータを生成するパターンデータ生成部と、
　前記パターンデータから前記被検体の心拍数を推定する推定部と、を備え、
　前記パターンデータ生成部は、前記パターンデータの生成に用いる前記周波数解析データにおける周波数帯域を変更可能である、
請求項１に記載の測定装置。
　前記推定部は、前記パターンデータのピーク数を計測することによって、前記被検体の心拍数を推定する、請求項２または３に記載の測定装置。
　前記パターンデータ生成部は、生成した前記パターンデータに応じて、パターンデータの生成に用いる周波数帯域を変更する、
請求項２から４のいずれか１項に記載の測定装置。
　前記被検体の姿勢の変化を検知する検知部をさらに備えており、
　前記パターンデータ生成部は、前記検知部が前記被検体の姿勢の変化を検知した場合、前記パターンデータの生成に用いる周波数帯域を変更する、
請求項２から５のいずれか１項に記載の測定装置。
　前記パターンデータ生成部は、前記受光信号の強度に応じて前記パターンデータの生成に用いる周波数帯域を変更する、
請求項２から６のいずれか１項に記載の測定装置。
　前記パターンデータ生成部は、一定期間内における前記被検体の心拍数の平均と、所定値とを比較した結果に応じて、前記パターンデータの生成に用いる周波数帯域を変更する、
請求項２から７のいずれか１項に記載の測定装置。
　前記パターンデータ生成部は、一定期間内における前記被検体の心拍数の平均と、所定値とを比較した結果が所定の条件を満たすまで、前記パターンデータの生成に用いる周波数帯域の変更を繰り返す、
請求項２から８のいずれか１項に記載の測定装置。
　被検体の血流からの散乱光を受光することにより受光信号を生成する信号生成部と、
　前記被検体の姿勢の変化を検知する検知部と、
　前記検知部による検知結果に応じた前記受光信号の解析を行うことにより、前記被検体の血流量の変動パターンを示すパターンデータを生成するパターンデータ生成部と、
を備える測定装置。
　前記被検体の身体に装着される、
請求項１から１０のいずれか１項に記載の測定装置。
　前記被検体の耳に装着される、
請求項１から１１のいずれか１項に記載の測定装置。
　前記被検体の心拍数に基づいて、前記被検体の睡眠ステージを推定する第２推定部を有する請求項１から１２のいずれか１項に記載の測定装置。
　請求項１から１３のいずれか１項に記載の測定装置と、
　前記測定装置と通信可能な第２制御部を有する演算装置と、を備え、
　前記第２制御部は、前記測定装置が推定した心拍数に基づいて、前記被検体の睡眠ステージを推定する第３推定部を有する、推定システム。
　前記第２制御部は、前記被検体の心拍数から睡眠ステージを推定可能なニューラルネットワークを有している、
請求項１４に記載の推定システム。