WO2022137497A1 - 生体測定装置、生体測定方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

生体の動きを原因とする体動ノイズをセンサデータから除去する。センサデータ取得部（１１）は、生体に取り付けられたアレイセンサから、複数のセンサデータを取得し、選別部（１２）は、生体情報の測定用の第１の受光素子と、生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、アレイセンサを構成する複数の受光素子の中から選別し、ノイズ除去部（１３）は、第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、第１の受光素子からの第１のセンサデータから、生体の動きを原因とする体動ノイズを除去し、出力部（１４）は、体動ノイズを除去された第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する。

Description

生体測定装置、生体測定方法、およびプログラム

　本発明は、生体測定装置、生体測定方法、およびプログラムに関し、特に、アレイセンサを用いて、生体情報を測定する生体測定装置、生体測定方法、およびプログラムに関する。

　関連する技術では、自律神経系の活動に関する測定値（生体情報と呼ぶ）に基づいて、健康あるいは感情など、生体の状態を分析する。例えば、特許文献１に記載の関連する技術では、生体測定装置は、生体の脈拍を測定する。そして、感情分析装置は、機械学習したモデルを用いて、生体測定装置によって測定された脈拍の変化に基づいて、人物の感情を推定する。

　一例では、生体測定装置が脈拍を測定するために、血管の容積の変動を検知する脈波センサが用いられる。近年では、フレキシブルな基板上に、多数の受光素子（フォトダイオード）をマトリクス状に配列したアレイセンサが開発されている。非特許文献１に記載の関連する技術では、アレイセンサは、生体の皮膚に貼り付けられる。このアレイセンサを用いることによって、多数の受光素子が同時に、そして個別に、脈波を検知することができる。生体測定装置は、アレイセンサを構成する複数の受光素子から出力される複数のセンサデータに基づいて、より高精度に脈拍を測定可能になることが期待されている。

特表２０１８－５０４１８８号公報 特開２０１５－０３９５４２号公報 特開２０１５－１４２６６６号公報 特表２０１８－５３４０３１号公報 国際公開第２０１５／１２９８４３号

Yokota, T., Nakamura, T., Kato, H. et al. "A conformable imager for biometric authentication and vital sign measurement.", Nat Electron (2020). nature researchインターネットサイトアドレス　ＵＲＬ（https://doi.org/10.1038/s41928-019-0354-7）（２０２０年１１月２６日検索）

　非特許文献１に記載の関連する技術では、アレイセンサを構成する複数の受光素子から出力される複数のセンサデータに対し、生体の動きによるノイズ（体動ノイズ）が重畳する。非特許文献１に記載の関連する技術では、複数の受光素子からのセンサデータの平均をとることによって、ショットノイズを打ち消している。しかしながら、生体の動きを原因とする体動ノイズを、この手法により除去することはできない。

　特許文献２に記載の関連する技術では、アレイセンサが生体に印可する押圧の強さに基づいて、複数の検出信号を、脈拍成分を有するものと、体動ノイズとに分類している。そして、脈拍成分を有する検出信号から、体動ノイズの検出信号を減算することによって、体動ノイズを除去している。しかしながら、アレイセンサが圧力印可機構を有さない場合、特許文献２に記載の関連する技術を用いて、体動ノイズを除去することはできない。

　一方、特許文献５に記載の関連する技術では、脈波による周期的な変動を有するか否かに基づいて、複数の検出信号を、脈拍成分を有するものと、体動ノイズとに分類している。実際には、いずれの検出信号も、脈拍成分を多かれ少なかれ有するため、周期性の有無に基づいて、複数の検出信号を正確に分類することは難しい。

　本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、生体の動きを原因とする体動ノイズをセンサデータから除去することにある。

　本発明の一態様に係わる生体測定装置は、生体に取り付けられたアレイセンサから、複数のセンサデータを取得するセンサデータ取得手段と、生体情報の測定用の第１の受光素子と、前記生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、前記アレイセンサを構成する複数の受光素子の中から選別する選別手段と、前記第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、前記第１の受光素子からの第１のセンサデータから、前記生体の動きを原因とする体動ノイズを除去するノイズ除去手段と、前記体動ノイズを除去された前記第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する出力手段とを備えている。

　本発明の一態様に係わる生体測定方法は、生体に取り付けられたアレイセンサから、複数のセンサデータを取得し、生体情報の測定用の第１の受光素子と、前記生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、前記アレイセンサを構成する複数の受光素子の中から選別し、前記第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、前記第１の受光素子からの第１のセンサデータから、前記生体の動きを原因とする体動ノイズを除去し、前記体動ノイズを除去された前記第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する。

　本発明の一態様に係わるプログラムは、生体に取り付けられたアレイセンサから、複数のセンサデータを取得する処理と、生体情報の測定用の第１の受光素子と、前記生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、前記アレイセンサを構成する複数の受光素子の中から選別する処理と、前記第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、前記第１の受光素子からの第１のセンサデータから、前記生体の動きを原因とする体動ノイズを除去する処理と、前記体動ノイズを除去された前記第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する処理とをコンピュータに実行させる。

　本発明の一態様によれば、生体の動きを原因とする体動ノイズをセンサデータから除去することができる。

実施形態１から３のいずれかに係わる生体測定装置を備えたシステムの構成の一例を概略的に示す図である。 図１に示すシステムが備えたアレイセンサの構成を示すブロック図である。 図１に示すシステムが備えたアレイセンサの平面図である。 生体の皮膚に装着された、図２に示すアレイセンサの断面図である。 実施形態１に係わる生体測定装置の構成を示すブロック図である。 実施形態１に係わる生体測定装置の動作を示すフローチャートである。 実施形態２に係わる選別処理の詳細の一例を示すフローチャートである。 センサデータの一例を示すグラフである。 図８に示すセンサデータを周波数領域にフーリエ変換することによって得られたスペクトルデータを示す図である。 図８に示すセンサデータの間の差分を示すグラフである。 実施形態３に係わる生体測定装置の構成を示すブロック図である。 実施形態３に係わる生体測定装置の動作を示すフローチャートである。 図１２に示すステップＳ２：選別処理の詳細の一例を示すフローチャートである。 図１３に示す選別処理において、アレイセンサを構成する複数の受光素子をどのように選別するかの一例を説明する図である。 図１３に示す選別処理において、アレイセンサを構成する複数の受光素子をどのように選別するかの他の例を説明する図である。 実施形態１から３のいずれかに係わる生体測定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

　（システム１）
　図１を参照して、後述する実施形態１から３のいずれかに係わる生体測定装置を備えたシステム１の構成の一例を説明する。図１は、システム１の構成の一例を概略的に示す図である。

　図１に示すように、システム１は、生体測定装置１０または生体測定装置３０（以下、「生体測定装置１０（３０）」と記載する）と、アレイセンサ１００と、データ分析装置２００とを備えている。

　生体測定装置１０（３０）は、アレイセンサ１００に対し、制御信号を送信する。これにより、生体測定装置１０（３０）は、以下で説明するように、アレイセンサ１００を動作させる。

　アレイセンサ１００は、発光部１１０および複数の受光素子１２０を備えている。発光部１１０は、図示しない生体（一例では人体）に対し、光信号を入射する。光信号は、生体の皮膚を透過して、生体内の組織によって、一部は散乱され、また一部は吸収される。そして、散乱または反射された光は、生体から外部へ放出される。複数の受光素子１２０は、生体から外部へ放出された光を検知する。

　アレイセンサ１００は、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０の各々が検知した光に基づく複数のセンサデータを、生体測定装置１０（３０）へ送信する。アレイセンサ１００の構成の一例を後述する。

　生体測定装置１０（３０）は、アレイセンサ１００から、複数のセンサデータを受信する。生体測定装置１０（３０）は、複数のセンサデータに基づいて、生体情報を含む測定データを導出し、導出した測定データを出力する。なお、生体測定装置１０（３０）が、複数のセンサデータに基づいて、測定データを導出する方法の具体例を、実施形態１以降で説明する。生体測定装置１０（３０）は、データ分析装置２００へ、測定データを送信する。あるいは、生体測定装置１０（３０）は、このように導出した測定データを、外部機器（例えばディスプレイ）へ出力してもよい。

　生体情報とは、生体の心身に関する情報であり、特に、生体の健康や感情に係わる測定可能な指標である。例えば、生体情報は、脈拍、血流量、血中酸素濃度、脳波、血圧、または発汗量である。後述する実施形態１～３において、測定の対象が脈拍である場合について説明する。

　データ分析装置２００は、生体測定装置１０（３０）から、測定データを受信する。データ分析装置２００は、測定データをデータ分析することによって、健康や感情など、生体の状態を推定する。

　（アレイセンサ１００）
　図２から図４を参照して、上述したアレイセンサ１００について説明する。

　図２は、上述したアレイセンサ１００の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、アレイセンサ１００は、発光部１１０、および、複数の受光素子１２０（図１２ではｎ個）（ｎは２以上の整数）で構成されている。

　発光部１１０は、例えば、近赤外発光ダイオード（ＮＩＲ－ＬＥＤ：Near Infrared Light Emitting Diode）である。発光部１１０は、近赤外帯域における固定の波長又は波長域の光を出射する。一般的には、血管の容積の変化、血球などの成分の変化、あるいは、血管の伸縮の変化などから、脈拍が測定される。したがって、測定の対象が脈拍である場合、これらをセンシングできる波長を選択する必要がある。

　複数の受光素子１２０は、それぞれ、生体からの反射を受光する。例えば、受光素子１２０は、光導電セル、光起電力セル、フォトレジスタ、フォトダイオード、またはフォトトランジスタである。複数の受光素子１２０は、それぞれが受光した反射に基づく複数のセンサデータを、生体測定装置１０（３０）へ送信する。

　図３および図４に、アレイセンサ１００の構成の一例を示す。図３は、アレイセンサ１００の平面図である。図３に示すように、アレイセンサ１００において、基板１３０の片面に固定された複数の受光素子１２０が、２次元方向に、例えばマトリクス状に配列されている。複数の受光素子１２０を取り囲む粘着層１４０は、アレイセンサ１００を生体に貼り付けるために使用される。複数の受光素子１２０の数および配列は特に限定されない。なお、図３では、発光部１１０を省略している。

　図４は、アレイセンサ１００と生体の断面を表す断面図である。図４では、アレイセンサ１００が、生体の皮膚に取り付けられている。生体の皮膚の下には、血管が通っている。アレイセンサ１００の発光部１１０（図２）は、近赤外光を出射する。近赤外光は、生体の皮膚を透過し、血管内の血液成分によって、部分的に吸収される。吸収されなかった近赤外光は、血管の内膜や外膜、あるいは、生体の骨によって反射される。アレイセンサ１００の複数の受光素子１２０は、それぞれ、生体の皮膚から出射された反射を受光する。アレイセンサ１００のマイコン１５０は、受光素子１２０が検知したアナログ信号をＡ／Ｄ変換することによって、デジタル信号であるセンサデータを生成する。

　〔実施形態１〕
　図５から図６を参照して、実施形態１について説明する。

　（生体測定装置１０）
　図５は、本実施形態１に係わる生体測定装置１０の構成を示すブロック図である。図５に示すように、生体測定装置１０は、センサデータ取得部１１、選別部１２、ノイズ除去部１３、および出力部１４を備えている。

　センサデータ取得部１１は、生体に取り付けられたアレイセンサ１００から、複数のセンサデータを取得する。センサデータ取得部１１は、センサデータ取得手段の一例である。

　選別部１２は、生体情報（本実施形態１では脈拍）の測定用の第１の受光素子と、生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、アレイセンサ１００の中から選別する。選別部１２は、選別手段の一例である。

　一例では、選別部１２は、複数のセンサデータから脈拍成分を検出し、複数のセンサデータの間で、脈拍成分の大きさを比較する。そして、選別部１２は、脈拍成分が相対的に大きいセンサデータを出力する受光素子を第１の受光素子として選別する。また、脈拍成分が相対的に大きいセンサデータを出力する受光素子を第２の受光素子として選別する（実施形態２）。

　ここで、センサデータにおける脈拍成分とは、脈波が特徴的に持つ周期を示す特定の範囲の周波数成分である。一例では、脈拍成分は、４０Ｈｚから２００Ｈｚまでの周波数成分である。

　あるいは、他の一例では、選別部１２は、生体内における血管の走行位置を示す血管マップデータに基づいて、複数の受光素子の間で、血管からの距離を比較する。選別部１２は、血管の直上またはその近傍に位置する受光素子を第１の受光素子として選別する。また、選別部１２は、血管から離れた受光素子を第２の受光素子として選別する（実施形態３）。

　ノイズ除去部１３は、第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、第１の受光素子からの第１のセンサデータから、生体の動きを原因とする体動ノイズを除去する。ノイズ除去部１３は、ノイズ除去手段の一例である。

　一例では、ノイズ除去部１３は、第１の受光素子から出力される第１のセンサデータから、第２の受光素子から出力される第２のセンサデータを減算する。これにより、第１のセンサデータから、生体の動きを原因とする体動ノイズが除去される。その理由は、仮に生体が動いた場合、第１の受光素子および第２の受光素子のどちらにも、ほぼ同等程度の体動ノイズが同時に生じるからである。したがって、第１のセンサデータから、第２のセンサデータを減算することによって、第１のセンサデータに含まれる体動ノイズを、第２のセンサデータに含まれる体動ノイズにより打ち消すことができる。

　出力部１４は、体動ノイズを除去された第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する。出力部１４は、出力手段の一例である。一例では、出力部１４は、上述したシステム１のデータ分析装置２００（図１）に対し、測定データを出力する。あるいは、出力部１４は、図示しない外部機器（例えばディスプレイ）に対し、測定データを出力してもよい。

　（生体測定装置１０の動作）
　図６を参照して、本実施形態１に係わる生体測定装置１０の動作について説明する。図６は、生体測定装置１０の各部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。

　図６に示すように、センサデータ取得部１１は、生体に取り付けられたアレイセンサ１００から、複数のセンサデータを取得する（Ｓ１）。センサデータ取得部１１は、複数のセンサデータを、選別部１２へ出力する。

　選別部１２は、生体情報の測定用の第１の受光素子と、生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、アレイセンサ１００の中から選別する（Ｓ２）。選別部１２は、選別した第１の受光素子からのセンサデータ、および、第２の受光素子からのセンサデータを、ノイズ除去部１３へ出力する。ステップＳ２において、選別部１２は、生体測定装置１０がアレイセンサ１００から受信するセンサデータのビットレートや電力の変動の影響を考慮して、第１の受光素子及び第２の受光素子の選別を行ってもよい。例えば、ビットレートが低下した場合や電力が低下した場合、選別部１２は、ステップＳ２の処理を行う前に、アレイセンサ１００の中から、選別の対象とする受光素子をあらかじめ絞り込む。これにより、選別部１２は、絞り込んだ受光素子の中から、生体情報の測定により適する第１の受光素子と、体動ノイズの検知により適する第２の受光素子とを選別することができる。

　ノイズ除去部１３は、第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、第１の受光素子からの第１のセンサデータから、体動ノイズを除去する（Ｓ３）。ノイズ除去部１３は、体動ノイズを除去された第１のセンサデータを、出力部１４に出力する。

　出力部１４は、体動ノイズを除去された第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する（Ｓ４）。一例では、出力部１４は、上述したシステム１のデータ分析装置２００（図１）へ、測定データを出力する。

　生体測定装置１０の動作は以上で終了する。

　（本実施形態の効果）
　本実施形態の構成によれば、センサデータ取得部１１は、生体に取り付けられたアレイセンサ１００から、複数のセンサデータを取得する。選別部１２は、生体情報の測定用の第１の受光素子と、生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子の中から選別する。ノイズ除去部１３は、第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、第１の受光素子からの第１のセンサデータから、生体の動きを原因とする体動ノイズを除去する。出力部１４は、体動ノイズを除去された第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する。

　以上のように、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０の一部を測定用として、また、複数の受光素子１２０の他の一部を体動ノイズの検知用として選別する。このように異なる役割を持たせた２種類の受光素子１２０を用いることによって、生体の動きを原因とする体動ノイズをセンサデータから除去することができる。

　〔実施形態２〕
　図７から図１０を参照して、実施形態２について説明する。本実施形態２では、生体測定装置１０の選別部１２が実行する選別処理（図６のＳ２）の手順の一例を説明する。なお、生体測定装置１０の構成及び動作については、前記実施形態１の説明を引用し、本実施形態２において説明を省略する。

　（選別処理（Ｓ２））
　図７に示すように、まず、選別部１２は、アレイセンサ１００（図１）から一定の時間内に出力される複数のセンサデータに対し、フーリエ変換の処理を実行する（Ｓ２１）。これにより、複数のセンサデータは、時間領域から周波数領域に変換される。

　図８は、時間領域における２つのセンサデータＳ_１，Ｓ_２を示す。一方、図９は、これらの２つのセンサデータＳ_１，Ｓ_２をそれぞれフーリエ変換することによって得られる周波数領域のデータＦＳ_１，ＦＳ_２を示す。

　図７のフローに戻り、次に、選別部１２は、周波数領域のデータＦＳ_１，ＦＳ_２における脈拍成分の大きさを比較する（Ｓ２２）。

　ステップＳ２２における比較の結果、選別部１２は、周波数領域のデータＦＳ_１の脈拍成分が相対的に大きく（Ｓ２３でＡ）、周波数領域のデータＦＳ₂の脈拍成分が相対的に小さい（Ｓ２３でＢ）ことを特定する。

　そして、選別部１２は、脈拍成分が大きいほうのデータＦＳ_１と対応する受光素子１２０を、第１の受光素子として選別する（Ｓ２４Ｘ）。また、選別部１２は、脈拍成分が小さいほうのデータＦＳ_２と対応する受光素子１２０を、第２の受光素子として選別する（Ｓ２４Ｙ）。

　以上で、本実施形態２に係わる選別処理（Ｓ２）は終了する。

　ここでは、説明を簡単に行うために、選別部１２が２つの受光素子１２０を、第１の受光素子と第２の受光素子とに選別する場合について説明した。

　実際には、アレイセンサ１００が備えた受光素子１２０の数と同数のセンサデータが出力される。したがって、アレイセンサ１００から３つ以上のセンサデータが出力される場合もある。

　この場合、選別部１２は、任意の２つのセンサデータの組み合わせについて、周波数領域のデータにおける脈拍成分のピークの差分（図９に示すΔ）を算出する。選別部１２は、計算した差分が大きい順に、所定数のセンサデータの組み合わせを抽出する。そして、図７のステップＳ２２からＳ２４ＸまたはＳ２４Ｙに示す手順に従って、選別部１２は、抽出されたセンサデータと対応する受光素子を、第１の受光素子と、第２の受光素子とに選別する。

　このようにして、選別部１２は、アレイセンサ１００を構成する受光素子１２０の数によらず、第１の受光素子と、第２の受光素子とを選別することができる。

　一例では、前記実施形態１において説明したように、生体測定装置１０のノイズ除去部１３は、第１のセンサデータから第２のセンサデータを減算することによって、第１のセンサデータから、体動ノイズを除去する。

　図１０は、このようにして得られた、体動ノイズを除去された第１のセンサデータＳ（＝Ｓ_１－Ｓ_２）の一例を示す。図１０に示す第１のセンサデータＳと、図８に示す第１のセンサデータＳ_１とを対比すると、体動ノイズを除去された第１のセンサデータＳは、脈波が持つ周期性をより明確に示す形状になっていることがわかる。

　（本実施形態の効果）
　本実施形態の構成によれば、センサデータ取得部１１は、生体に取り付けられたアレイセンサ１００から、複数のセンサデータを取得する。選別部１２は、生体情報の測定用の第１の受光素子と、生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子の中から選別する。ノイズ除去部１３は、第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、第１の受光素子からの第１のセンサデータから、生体の動きを原因とする体動ノイズを除去する。出力部１４は、体動ノイズを除去された第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する。

　以上のように、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０の一部を測定用として、また、複数の受光素子１２０の他の一部を体動ノイズの検知用として選別する。このように異なる役割を持たせた２種類の受光素子１２０を用いることによって、生体の動きを原因とする体動ノイズをセンサデータから除去することができる。

　さらに、本実施形態の構成によれば、選別部１２は、センサデータに含まれる脈拍成分の大小関係に基づいて、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０の中から、第１の受光素子および第２の受光素子をそれぞれ選別する。これにより、選別部１２は、アレイセンサ１００を構成する受光素子１２０の数によらず、第１の受光素子と、第２の受光素子とを選別することができる。

　〔実施形態３〕
　図１１から図１５を参照して、実施形態３について説明する。

　（生体測定装置３０）
　図１１は、本実施形態３に係わる生体測定装置３０の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、生体測定装置３０は、センサデータ取得部１１、選別部１２、ノイズ除去部１３、および出力部１４を備えている。また、生体測定装置３０は、血管マップ生成部３５をさらに備えている。

　血管マップ生成部３５は、生体内における血管の走行位置を示す血管マップデータを取得する。血管マップ生成部３５は、血管マップ生成手段の一例である。

　一例では、血管マップ生成部３５は、アレイセンサ１００から出力される複数のセンサデータと、図示しない記憶部にあらかじめ格納された、複数の受光素子１２０の位置関係を示す情報とに基づいて、血管マップデータを生成する。図３に示すように、アレイセンサ１００では、複数の受光素子１２０がマトリクス状に配列されている。発光部１１０からの近赤外光は、血液成分によって部分的に吸収されるから、血管の直上または近傍に位置する受光素子１２０が受光する反射は暗く（すなわち強度が小さい）、血管から離れた受光素子１２０が受光する反射は強く（すなわち強度が大きい）なる。

　したがって、受光素子１２０が出力するセンサデータの振幅が小さいことは、その受光素子１２０と対応する位置又はその近傍に血管が存在することを示す。反対に、受光素子１２０が出力するセンサデータの振幅が大きいことは、その受光素子１２０が血管から離れていることを示す。

　血管マップ生成部３５は、アレイセンサ１００から、複数の受光素子１２０のそれぞれから出力されるセンサデータを受信する。また、血管マップ生成部３５は、図示しない記憶部（例えばメモリ）から、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０の位置関係を示す情報も受信する。

　血管マップ生成部３５は、それぞれの受光素子１２０からのセンサデータの振幅に基づいて、それぞれの受光素子１２０と対応する位置における血管の有無を判定する。そして、血管マップ生成部３５は、血管の有無の判定結果と複数の受光素子１２０の位置関係を示す情報とを用いて、生体内における血管の走行位置を示す血管マップデータを生成する。この血管マップデータでは、血管のある領域と血管の無い領域とが区別される。

　このように、血管マップ生成部３５は、アレイセンサ１００をカメラセンサのように利用することによって、生体の血管マップデータを生成する。血管マップ生成部３５は、取得した生体の血管マップデータを、選別部１２へ出力する。

　選別部１２は、血管マップ生成部３５から、生体内における血管の走行位置を示す血管マップデータを受信する。本実施形態３において、選別部１２は、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０のうち、血管マップデータにおいて、血管がある領域と対応する受光素子１２０を第１の受光素子として選別する。また、選別部１２は、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０のうち、血管がない領域と対応する受光素子１２０を第２の受光素子として選別する。選別部１２は、複数の受光素子１２０の中から選別した第１の受光素子及び第２の受光素子がそれぞれ出力するセンサデータを、ノイズ除去部１３へ出力する。

　ノイズ除去部１３および出力部１４がそれぞれ実行する処理は、前記実施形態１および２と共通であるから、本実施形態３では、その説明を省略する。

　（生体測定装置３０の動作）
　図１２を参照して、本実施形態３に係わる生体測定装置３０の動作を説明する。図１２は、生体測定装置３０の各部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。

　図１２に示すように、センサデータ取得部１１は、生体に取り付けられたアレイセンサ１００から、複数のセンサデータを取得する（Ｓ１）。センサデータ取得部１１は、複数のセンサデータを、選別部１２へ出力する。

　血管マップ生成部３５は、生体内における血管の走行位置を示す血管マップデータを生成する（Ｓ１５）。一例では、血管マップ生成部３５は、アレイセンサ１００から受信した複数のセンサデータに基づいて、上述のように、生体な愛における血管の走行位置を示す血管マップデータを生成する。血管マップ生成部３５は、取得した血管マップデータを、選別部１２へ出力する。

　選別部１２は、生体情報の測定用の第１の受光素子と、生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、アレイセンサ１００の中から選別する（Ｓ２）。本実施形態１２では、選別部１２は、血管マップ生成部３５から受信した血管マップデータを用いて、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０（図３）の中から、第１の受光素子及び第２の受光素子をそれぞれ選別する。選別部１２は、選別した第１の受光素子からのセンサデータ、および、第２の受光素子からのセンサデータを、ノイズ除去部１３へ出力する。

　ノイズ除去部１３は、第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、第１の受光素子からの第１のセンサデータから、生体の動きを原因とする体動ノイズを除去する（Ｓ３）。ノイズ除去部１３は、体動ノイズを除去された第１のセンサデータを、出力部１４に出力する。

　出力部１４は、体動ノイズを除去された第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する（Ｓ４）。一例では、出力部１４は、上述したシステム１のデータ分析装置２００（図１）へ、測定データを出力する。

　生体測定装置１０の動作は以上で終了する。

　（選別処理（Ｓ２））
　図１３および図１４を参照して、本実施形態３に係わる生体測定装置３０の選別部１２が実行する選別処理（図１２のＳ２）の一例を説明する。

　図１３に示すように、まず、選別部１２は、血管マップ生成部３５から、血管マップデータを受信する（Ｓ２２１）。

　次に、選別部１２は、受信した血管マップデータについて、各受光素子１２０と対応する領域ごとに、血管の有無を判定する（Ｓ２２２）。具体的に、選別部１２は、血管マップ生成部３５から得られる血管マップデータにおいて、血管がある領域と、血管がない領域とを判定する。

　図１４は、選別部１２が血管マップ生成部３５から受信する血管マップデータの一例を示す。図１４に示す血管マップデータにおいて、太い実線は、血管を模擬的に表している。また、血管マップデータ内で上下に並んだ２つの破線の矩形は、それぞれ、互いに異なる１つの受光素子１２０と対応する領域を表している。上側の矩形は、血管を含まない領域である。一方、下側の矩形は、血管を含む領域である。

　図１３のフローに戻り、ステップＳ２２２における判定の結果に基づいて、選別部１２は、受光素子１２０と対応する領域内に血管がある場合（Ｓ２２３でＹｅｓ）、その受光素子１２０を、第１の受光素子として選別する（Ｓ２２４Ｘ）。一方、選別部１２は、受光素子１２０と対応する領域内に血管がない場合（ＳＳ３でＮｏ）、その受光素子１２０を、第２の受光素子として選別する（Ｓ２２４Ｙ）。

　再び図１４に示す例では、上下に並んだ２つの破線の矩形のうち、下側は、第１の受光素子と対応し、上側は、第２の受光素子と対応している。

　以上で、本実施形態３に係わる選別処理（Ｓ２）は終了する。

　（変形例）
　図１５を参照して、上述した選別処理（Ｓ２）の一変形例を説明する。一変形例では、選別部１２は、血管マップ生成部３５から受信した血管マップデータそのものではなく、その一部を用いて、選別処理（Ｓ２）を実行してもよい。

　本変形例では、選別部１２は、上述のステップＳ２２２（図１３）の前段階において、血管マップデータから、血管を含み、かつ、ｍ×ｍ個（ｍは１以上の整数）の受光素子１２０と対応するｍ×ｍ領域のブロックを抽出する。

　図１５は、血管を含み、かつ、ｍ×ｍ個の受光素子１２０と対応するブロックの一例を示す。図１５は、ｍ＝２の場合を例示している。この場合、ブロックは、４つの受光素子１２０と対応することになる。

　選別部１２は、このように抽出したｍ×ｍ領域のブロックについて、上述した選別処理（Ｓ２）のステップＳ２２２（図１３）以降の処理を実行する。本変形例では、ステップＳ２２２移行の処理の説明を省略する。

　本変形例の構成によれば、ブロックと対応する受光素子１２０の中から、第１の受光素子及び第２の受光素子を選別することができる。さらに、血管マップデータの全体について、選別処理（Ｓ２）を実行するよりも、選別部１２の処理量（つまり負荷）を低減することができる。

　（本実施形態の効果）
　本実施形態の構成によれば、センサデータ取得部１１は、生体に取り付けられたアレイセンサ１００から、複数のセンサデータを取得する。選別部１２は、生体情報の測定用の第１の受光素子と、生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０の中から選別する。ノイズ除去部１３は、第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、第１の受光素子からの第１のセンサデータから、生体の動きを原因とする体動ノイズを除去する。出力部１４は、体動ノイズを除去された第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する。

　以上のように、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０の一部を測定用として、また、複数の受光素子１２０の他の一部を体動ノイズの検知用として選別する。このように異なる役割を持たせた２種類の受光素子１２０を用いることによって、生体の動きを原因とする体動ノイズをセンサデータから除去することができる。

　さらに、本実施形態の構成によれば、血管マップ生成部３５は、生体内における血管の走行位置を示す血管マップデータを生成する。選別部１２は、アレイセンサ１００を構成する複数の受光素子１２０のうち、血管マップデータにおいて、血管がある領域と対応する受光素子１２０を第１の受光素子として選別し、また、血管がない領域と対応する受光素子１２０を第２の受光素子として選別する。

　このように、血管マップデータに基づいて、血管がある領域と、血管がない領域とを正確に判別する。したがって、受光素子１２０と対応する領域ごとの血管の有無に基づいて、生体情報の測定用の第１の受光素子と、生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを選別することができる。

　〔ハードウェア構成について〕
　前記実施形態１～３で説明した生体測定装置１０（３０）の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。これらの構成要素の一部又は全部は、例えば図１６に示すような情報処理装置９００により実現される。図１６は、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

　図１６に示すように、情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。

　　・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）９０１
　　・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
　　・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
　　・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
　　・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
　　・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
　　・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
　　・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
　　・各構成要素を接続するバス９１１
　前記実施形態１～３で説明した生体測定装置１０（３０）の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が読み込んで実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３にロードして実行される。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。

　上記の構成によれば、前記実施形態１～３において説明した生体測定装置１０（３０）が、ハードウェアとして実現される。したがって、前記実施形態１～３において説明した効果と同様の効果を奏することができる。

　以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。上記実施形態（及び実施例）の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

　本発明は、例えば、脈拍などの生体情報を測定する生体測定装置、および、生体情報を含む測定データに基づいて、生体の健康や感情など、生体の状態を推定する感情解析装置に利用することができる。

　　　１　システム
　　１０　生体測定装置
　　１１　センサデータ取得部
　　１２　選別部
　　１３　ノイズ除去部
　　１４　出力部
　　３０　生体測定装置
　　３５　血管マップ生成部
　１００　アレイセンサ
　１２０　受光素子

Claims (10)

1. 　生体に取り付けられたアレイセンサから、複数のセンサデータを取得するセンサデータ取得手段と、
   　生体情報の測定用の第１の受光素子と、前記生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、前記アレイセンサを構成する複数の受光素子の中から選別する選別手段と、
   　前記第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、前記第１の受光素子からの第１のセンサデータから、前記生体の動きを原因とする体動ノイズを除去するノイズ除去手段と、
   　前記体動ノイズを除去された前記第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する出力手段と
   　を備えた生体測定装置。
2. 　前記生体内における血管の走行位置を示す血管マップデータを生成する血管マップ生成手段をさらに備え、
   　前記選別手段は、前記アレイセンサを構成する複数の受光素子のうち、前記血管マップデータにおいて、前記生体の血管がある領域と対応する受光素子を前記第１の受光素子として選別し、また、前記血管がない領域と対応する受光素子を前記第２の受光素子として選別する
   　ことを特徴とする請求項１に記載の生体測定装置。
3. 　前記選別手段は、
   　　　前記血管マップデータを、前記アレイセンサを構成する個々のセンサと対応する単位血管マップデータに分割し、
   　　　前記単位血管マップデータが前記生体の血管を含むか否かに基づいて、前記アレイセンサを構成する複数の受光素子を選別する
   　ことを特徴とする請求項２に記載の生体測定装置。
4. 　前記選別手段は、前記複数のセンサデータの間で、前記特定の範囲の周波数成分の大きさを比較することによって、前記アレイセンサを構成する複数の受光素子を選別する
   　ことを特徴とする請求項１に記載の生体測定装置。
5. 　前記体動ノイズを除去された前記第１のセンサデータを用いて、前記生体の脈拍を測定する測定手段をさらに備えた
   　ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の生体測定装置。
6. 　請求項１から５のいずれか１項に記載の生体測定装置と、
   　前記生体に取り付けられた前記アレイセンサを含むアレイセンサと、
   　前記生体測定装置から出力された前記第１のセンサデータに基づいて、前記生体の状態を分析するデータ分析装置と
   　を備えたシステム。
7. 　生体に取り付けられたアレイセンサから、複数のセンサデータを取得し、
   　生体情報の測定用の第１の受光素子と、前記生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、前記アレイセンサを構成する複数の受光素子の中から選別し、
   　前記第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、前記第１の受光素子からの第１のセンサデータから、前記生体の動きを原因とする体動ノイズを除去し、
   　前記体動ノイズを除去された前記第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する
   　生体測定方法。
8. 　前記生体内における血管の走行位置を示す血管マップデータを生成し、
   　前記アレイセンサを構成する複数の受光素子のうち、前記血管マップデータにおいて、前記生体の血管がある領域と対応する受光素子を前記第１の受光素子として選別し、また、前記血管がない領域と対応する受光素子を前記第２の受光素子として選別する
   　ことを特徴とする請求項７に記載の生体測定方法。
9. 　生体に取り付けられたアレイセンサから、複数のセンサデータを取得する処理と、
   　生体情報の測定用の第１の受光素子と、前記生体の動きを原因とする体動ノイズの検知用の第２の受光素子とを、前記アレイセンサを構成する複数の受光素子の中から選別する処理と、
   　前記第２の受光素子からの第２のセンサデータを用いて、前記第１の受光素子からの第１のセンサデータから、前記生体の動きを原因とする体動ノイズを除去する処理と、
   　前記体動ノイズを除去された前記第１のセンサデータに含まれる特定の範囲の周波数成分を、測定データとして出力する処理と
   　をコンピュータに実行させるためのプログラム。
10. 　前記生体内における血管の走行位置を示す血管マップデータを生成する処理をさらにコンピュータに実行させ、
    　前記選別する処理において、前記アレイセンサを構成する複数の受光素子のうち、前記血管マップデータにおいて、前記生体の血管がある領域と対応する受光素子を前記第１の受光素子として選別し、また、前記血管がない領域と対応する受光素子を前記第２の受光素子として選別する
    　ことを特徴とする請求項９に記載のプログラム。

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