WO2022201496A1 - バイタル検出装置、バイタル検出方法及び車載装置 - Google Patents

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    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A61B5/7257—Details of waveform analysis characterised by using transforms using Fourier transforms

Definitions

  • the present disclosure relates to a vital detection device, a vital detection method, and an in-vehicle device including the vital detection device.
  • biosensor that senses the subject's vital signs.
  • the biosensor outputs a sensor signal indicating the sensing result of vital signs.
  • Vital signs sensed by a biosensor include a subject's respiration rate, a subject's pulse rate, and the like. When noise is mixed in the sensor signal output from the biosensor, the accuracy of the sensing result of vital signs may be lowered.
  • the biological information detection device calculates the frequency spectrum of the sensor signal, and detects one or more frequencies that may indicate the subject's vital signs among the plurality of frequency components included in the frequency spectrum. Identify ingredients. Then, the biological information detecting device detects, among the specified one or more frequency components, a frequency component that is greater than the assumed maximum value of the frequency component that indicates the vital sign, or is greater than the assumed minimum value of the frequency component that indicates the vital sign. also removes small frequency components. Therefore, in the biological information detecting device, if the frequency component of the noise is greater than the assumed maximum value or smaller than the assumed minimum value, it is removed.
  • one or more frequency components that may indicate the vital signs of the subject have a magnitude equal to or less than the assumed maximum value, and , no frequency components with magnitudes equal to or greater than the assumed minimum value are removed. Therefore, in the vital detection device, frequency components having magnitudes equal to or less than the assumed maximum value and having magnitudes equal to or greater than the assumed minimum value are not removed even if they are frequency components of noise. I had a problem.
  • the present disclosure has been made to solve the above problems, and has a magnitude less than the assumed maximum value and a magnitude greater than or equal to the assumed minimum value. It is an object of the present invention to obtain a vital detection device and a vital detection method.
  • a vital detection device includes a sensor signal acquisition unit that acquires a sensor signal indicating a sensing result of a biosensor that senses the vital signs of a subject, and a frequency spectrum of the sensor signal acquired by the sensor signal acquisition unit. and one or more frequency components that may indicate the subject's vital signs among a plurality of frequency components included in the frequency spectrum calculated by the spectrum calculation unit.
  • a noise band identifying unit that identifies a noise band, and removes frequency components included in the noise band identified by the noise band identifying unit among the one or more frequency components identified by the frequency component identifying unit. and a noise removing unit for removing noise.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an in-vehicle device including a vital detection device 3 according to Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a vital detection device 3 according to Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram showing hardware of the vital detection device 3 according to Embodiment 1.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of a computer when the vital detection device 3 is implemented by software, firmware, or the like.
  • 4 is a flowchart showing a vital detection method, which is a processing procedure of the vitals detection device 3.
  • FIG. FIG. 6A is an explanatory diagram showing a frequency spectrum containing the frequency component of the respiration rate and the frequency component of the pulse rate as frequency components of the vital signs of the subject;
  • FIG. 6B shows the frequency component of the respiration rate and the pulse rate
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing a frequency spectrum containing frequency components of noise in addition to the frequency components of .
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing frequency components remaining even after the frequency components included in the noise band are removed by the noise removing unit 15;
  • FIG. 10 is a configuration diagram showing an in-vehicle device including a vitals detection device 3 according to Embodiment 2;
  • FIG. 11 is a configuration diagram of a vital detection device 3 according to Embodiment 2;
  • FIG. 10 is a hardware configuration diagram showing hardware of a vital detection device 3 according to Embodiment 2.
  • FIG. 10 is a hardware configuration diagram showing hardware of a vital detection device 3 according to Embodiment 2.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an in-vehicle device including a vitals detection device 3 according to Embodiment 1. As shown in FIG. The vehicle-mounted device shown in FIG. The vital detection device 3 shown in FIG. 1 is mounted on an in-vehicle device. The vitals detection device 3 is not limited to being mounted on an in-vehicle device, and may be one installed in a hospital, public facility, or the like.
  • the in-vehicle device is installed in the vehicle in which the person to be measured is riding.
  • the biosensor 1 is implemented by, for example, a video device or a radio wave sensor.
  • the biosensor 1 senses the subject's vital signs and outputs a sensor signal indicating the sensing result to the vitals detector 3 .
  • the noise observer 2 observes noise that may be mixed in the sensor signal indicating the sensing result of the biosensor 1 .
  • the noise observer 2 outputs a noise signal indicating the noise observation result to the vital detector 3 .
  • the noise observer 2 includes an onboard sensor 2a.
  • the in-vehicle sensor 2a is realized by a vehicle yaw rate sensor, an acceleration sensor, or the like.
  • the in-vehicle sensor 2a observes the vibration of the vehicle in which the subject is riding as noise that may be mixed in the sensor signal.
  • the in-vehicle sensor 2a outputs a vibration signal indicating vibration of the vehicle to the vital detector 3 as a noise signal.
  • the yaw rate sensor is a sensor that detects the traveling direction of the vehicle. Vehicles vibrate as the direction of travel changes. Therefore, the vehicle vibration can be observed by analyzing the sensing result of the yaw rate sensor.
  • An acceleration sensor is a sensor that detects the acceleration of a vehicle. Vehicles vibrate with changes in acceleration. Therefore, the vehicle vibration can be observed by analyzing the sensing result of the acceleration sensor.
  • the vital detection device 3 detects the vital signs of the subject based on the sensor signal output from the biosensor 1 .
  • the vital diagnosis device 4 diagnoses the subject based on the vital signs detected by the vital detection device 3 .
  • the display device 5 displays the subject's vital signs detected by the vital detection device 3 on the display.
  • FIG. 2 is a configuration diagram showing the vital detection device 3 according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 is a hardware configuration diagram showing hardware of the vital detection device 3 according to the first embodiment.
  • the vital detection device 3 shown in FIG. 2 includes a sensor signal acquisition unit 11, a spectrum calculation unit 12, a frequency component identification unit 13, a noise band identification unit 14, a noise removal unit 15, and a signal conversion unit 16.
  • the sensor signal acquisition unit 11 is implemented by, for example, a sensor signal acquisition circuit 21 shown in FIG.
  • the sensor signal acquisition unit 11 acquires sensor signals output from the biosensor 1 .
  • the sensor signal acquisition section 11 outputs the sensor signal to the spectrum calculation section 12 .
  • the spectrum calculator 12 is implemented by, for example, a spectrum calculator circuit 22 shown in FIG.
  • the spectrum calculator 12 calculates the frequency spectrum of the sensor signal acquired by the sensor signal acquirer 11 .
  • the spectrum calculator 12 calculates the frequency spectrum by performing FFT (Fast Fourier Transform) on the sensor signal.
  • Spectrum calculator 12 outputs the frequency spectrum to frequency component identifier 13 .
  • the frequency component identification unit 13 is implemented by, for example, a frequency component identification circuit 23 shown in FIG.
  • the frequency component identifying unit 13 selects one or more frequency components that may indicate the subject's vital signs from among the plurality of frequency components included in the frequency spectrum calculated by the spectrum calculating unit 12. identify. That is, the frequency component specifying unit 13 compares each frequency component included in the frequency spectrum with the first threshold value Th1.
  • the frequency component identifying unit 13 identifies, among the plurality of frequency components, frequency components that are greater than the first threshold value Th1 as frequency components that may indicate the subject's vital signs.
  • the first threshold Th 1 may be stored in the internal memory of the frequency component identifying section 13 or may be given from the outside of the vital detection device 3 .
  • the frequency component identification unit 13 outputs the identified one or more frequency components to the noise removal unit 15 .
  • the noise band identification unit 14 is realized by, for example, a noise band identification circuit 24 shown in FIG.
  • the noise band specifying unit 14 acquires a noise signal from the noise observer 2 and specifies a noise band, which is a frequency band in which noise exists, based on the noise signal. That is, the noise band identification unit 14 acquires the vibration signal as the noise signal from the vehicle-mounted sensor 2a.
  • the noise band identification unit 14 calculates the frequency spectrum of the vibration signal, and identifies the frequency band indicating vehicle vibration as the noise band from the frequency spectrum of the vibration signal.
  • the noise band identifying section 14 outputs the noise band to the noise eliminating section 15 .
  • the noise elimination unit 15 is realized by, for example, a noise elimination circuit 25 shown in FIG.
  • the noise removal unit 15 removes frequency components included in the noise band identified by the noise band identification unit 14 among the one or more frequency components identified by the frequency component identification unit 13 .
  • the noise removing unit 15 converts the frequency components remaining after removing the frequency components included in the noise band among the one or more frequency components specified by the frequency component specifying unit 13 to the signal converting unit 16. Output.
  • the signal conversion unit 16 is implemented by, for example, a signal conversion circuit 26 shown in FIG.
  • the signal transforming unit 16 transforms the remaining frequency components not removed by the noise removing unit 15 among the one or more frequency components specified by the frequency component specifying unit 13 into time domain signals.
  • the signal transforming unit 16 transforms the remaining frequency components into a time-domain signal by performing inverse FFT on the remaining frequency components.
  • a signal in the time domain corresponds to a signal obtained by removing noise from the sensor signal acquired by the sensor signal acquisition unit 11 .
  • the signal converter 16 outputs the noise-removed sensor signal to the vital diagnostic device 4 or the display 5 .
  • Each of the sensor signal acquisition circuit 21, the spectrum calculation circuit 22, the frequency component identification circuit 23, the noise band identification circuit 24, the noise removal circuit 25 and the signal conversion circuit 26 is, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, Parallel-programmed processors, ASICs (Application Specific Integrated Circuits), FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays), or combinations thereof are applicable.
  • the components of the vital detection device 3 are not limited to those realized by dedicated hardware, but the vital detection device 3 may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. good too.
  • Software or firmware is stored as a program in a computer's memory.
  • a computer means hardware that executes a program, for example, a CPU (Central Processing Unit), a central processing unit, a processing unit, an arithmetic unit, a microprocessor, a microcomputer, a processor, or a DSP (Digital Signal Processor). do.
  • FIG. 4 is a hardware configuration diagram of a computer when the vital detection device 3 is implemented by software, firmware, or the like.
  • the sensor signal acquisition unit 11, the spectrum calculation unit 12, the frequency component identification unit 13, the noise band identification unit 14, the noise removal unit 15, and the signal conversion unit 16 A memory 31 stores a program for causing a computer to execute the processing procedure of . Then, the processor 32 of the computer executes the program stored in the memory 31 .
  • FIG. 3 shows an example in which each component of the vital detection device 3 is implemented by dedicated hardware
  • FIG. 4 shows an example in which the vital detection device 3 is implemented by software, firmware, or the like.
  • this is only an example, and some of the components of the vital detector 3 may be implemented by dedicated hardware, and the remaining components may be implemented by software, firmware, or the like.
  • FIG. 5 is a flow chart showing a vital detection method, which is a processing procedure of the vital detection device 3 .
  • the biosensor 1 senses the subject's vital signs and outputs a sensor signal indicating the sensing result to the vitals detector 3 .
  • the biosensor 1 photographs the subject and senses the subject's vital signs based on the subject's image.
  • the light irradiated on the skin is divided into light specularly reflected by the subject's skin, light diffusely reflected by the subject's skin, and light reflected by the subject's skin. It is divided into light scattered by Among the light scattered by the skin of the person to be measured, there is scattered light that passes through the skin, reaches the blood vessels, and then leaves the surface of the skin again. Such scattered light contains information about pulse rate. Some of the light that reaches blood vessels is absorbed by hemoglobin contained in blood.
  • the biosensor 1 which is realized by video equipment, detects the pulse rate by extracting the component contained in the scattered light that changes according to the pulsation, from the luminance value of the skin surface indicated by the image of the subject. can be estimated.
  • the processing itself for estimating the pulse rate from the luminance value of the skin surface is a known technique, and detailed description thereof will be omitted.
  • the biosensor 1 When the biosensor 1 is realized by a radio wave sensor, the biosensor 1 irradiates the body surface of the person to be measured with microwaves and receives the reflected waves, which are the microwaves after being reflected by the body surface. Since the human body vibrates due to heartbeat or respiration, the phase of the reflected wave changes over time. The biosensor 1 can estimate the pulse rate and respiration rate by detecting the phase change of the reflected wave. Since the processing itself for estimating the pulse rate and the like from the phase change of the reflected wave is a known technology, detailed description thereof will be omitted.
  • the in-vehicle sensor 2 a observes the vibration of the vehicle in which the subject is riding as noise that may be mixed in the sensor signal indicating the sensing result of the biosensor 1 .
  • the in-vehicle sensor 2a outputs a vibration signal indicating vibration of the vehicle to the vital detector 3 as a noise signal.
  • the sensor signal acquisition unit 11 of the vital detection device 3 acquires a sensor signal from the biosensor 1 (step ST1 in FIG. 5).
  • the sensor signal contains frequency components that indicate the subject's vital signs. Further, the sensor signal may contain noise frequency components.
  • the sensor signal acquisition section 11 outputs the sensor signal to the spectrum calculation section 12 .
  • the spectrum calculator 12 acquires the sensor signal from the sensor signal acquirer 11 .
  • the spectrum calculator 12 calculates the frequency spectrum of the sensor signal by, for example, performing FFT on the sensor signal (step ST2 in FIG. 5).
  • Spectrum calculator 12 outputs the frequency spectrum to frequency component identifier 13 .
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the frequency spectrum calculated by the spectrum calculator 12.
  • FIG. 6A shows a frequency spectrum containing frequency components of respiration rate and pulse rate as frequency components of the subject's vital signs.
  • FIG. 6B shows a frequency spectrum containing frequency components of noise in addition to frequency components of respiration rate and pulse rate.
  • the horizontal axis is frequency
  • the vertical axis is spectrum intensity.
  • the frequency component identifying section 13 acquires the frequency spectrum from the spectrum calculating section 12 .
  • the frequency component identifying unit 13 identifies one or more frequency components that may indicate the subject's vital signs among the plurality of frequency components included in the frequency spectrum (step ST3). That is, the frequency component specifying unit 13 compares each frequency component included in the frequency spectrum with the first threshold value Th1.
  • the frequency component identifying unit 13 identifies, among the plurality of frequency components, frequency components that are greater than the first threshold value Th1 as frequency components that may indicate the subject's vital signs.
  • the frequency component identifying unit 13 identifies the frequency component of the respiration rate, the frequency component of the pulse rate, and the frequency component of noise as frequency components that may indicate the vital signs of the subject. are identified.
  • the frequency component identification unit 13 outputs the identified one or more frequency components to the noise removal unit 15 .
  • the noise band specifying unit 14 acquires a vibration signal as a noise signal from the vehicle-mounted sensor 2a.
  • the noise band specifying unit 14 calculates the frequency spectrum of the vibration signal by, for example, performing FFT on the vibration signal.
  • the noise band identification unit 14 identifies a frequency band indicating vibration of the vehicle as a noise band from the frequency spectrum of the vibration signal (step ST4 in FIG. 5).
  • the noise band identifying section 14 outputs the noise band to the noise eliminating section 15 .
  • the noise band identification processing by the noise band identification unit 14 will be specifically described below.
  • the noise band specifying unit 14 calculates the frequency spectrum of the vibration signal by, for example, performing FFT on the vibration signal.
  • the noise band identifying unit 14 compares one or more frequency components included in the frequency spectrum of the vibration signal with the second threshold Th2.
  • the noise band specifying unit 14 determines that, among one or more frequency components included in the frequency spectrum of the vibration signal, a frequency band of frequency components larger than the second threshold value Th2 indicates the vibration of the vehicle. , that is, the noise band.
  • the second threshold Th 2 may be stored in the internal memory of the noise band identification unit 14 or may be given from the outside of the vital detection device 3 .
  • the frequency band FB is the noise band.
  • the noise removal unit 15 acquires one or more frequency components that may indicate the subject's vital signs from the frequency component identification unit 13 .
  • the noise removal unit 15 acquires the noise band from the noise band identification unit 14 .
  • the noise removal section 15 removes frequency components included in the noise band among one or more frequency components that may indicate the subject's vital signs (step ST5 in FIG. 5).
  • the noise removal unit 15 removes the remaining frequency components from the one or more frequency components that may indicate vital signs even after the frequency components included in the noise band are removed, and the signal conversion unit 16 removes the remaining frequency components.
  • output to FIG. 7 is an explanatory diagram showing frequency components remaining even after the frequency components included in the noise band are removed by the noise removing unit 15.
  • the noise which is the vibration of the vehicle, is removed, leaving the respiration rate frequency component and the pulse rate frequency component.
  • the horizontal axis is frequency
  • the vertical axis is spectrum intensity.
  • the signal converter 16 acquires the remaining frequency components from the noise remover 15 .
  • the signal transforming unit 16 transforms the remaining frequency components into a time-domain signal by performing inverse FFT on the remaining frequency components (step ST6 in FIG. 5).
  • a signal in the time domain corresponds to a signal obtained by removing noise from the sensor signal acquired by the sensor signal acquisition unit 11 .
  • the signal converter 16 outputs the noise-removed sensor signal to the vital diagnostic device 4 or the display 5 .
  • the vital diagnosis device 4 diagnoses the subject based on the vital sign indicated by the noise-removed sensor signal.
  • the display 5 causes the display to display the vital sign indicated by the noise-removed sensor signal.
  • the sensor signal acquisition unit 11 acquires the sensor signal indicating the sensing result of the biosensor 1 that senses the vital signs of the subject, and the frequency of the sensor signal acquired by the sensor signal acquisition unit 11
  • a spectrum calculator 12 that calculates a spectrum, and one or more frequency components that may indicate the subject's vital signs among a plurality of frequency components included in the frequency spectrum calculated by the spectrum calculator 12.
  • the noise The noise band identifying unit 14 that identifies the noise band that is the frequency band in which the noise identified by the noise band identifying unit 14 among the one or more frequency components identified by the frequency component identifying unit 13
  • the vital detection device 3 is configured to include a noise removal unit 15 for removing frequency components included in the band. Therefore, the vitals detection device 3 can remove frequency components of noise having magnitudes equal to or less than the assumed maximum value and having magnitudes equal to or greater than the assumed minimum value.
  • the noise band identification unit 17 acquires, as a noise signal, a body motion signal indicating the body motion of the person being measured observed by the person-to-be-measured observer 2b, and determines noise based on the body motion signal.
  • the vitals detection device 3 that identifies the band will be described.
  • FIG. 8 is a configuration diagram showing an in-vehicle device including the vitals detection device 3 according to Embodiment 2. As shown in FIG. In FIG. 8, the same reference numerals as those in FIG. 1 denote the same or corresponding parts, so description thereof will be omitted.
  • the vital detection device 3 shown in FIG. 8 is mounted on an in-vehicle device.
  • the vitals detection device 3 is not limited to being mounted on an in-vehicle device, and may be one installed in a hospital, public facility, or the like.
  • the noise observer 2 includes a person-to-be-measured observer 2b.
  • the person-to-be-measured observer 2b is realized by, for example, video equipment.
  • the person-to-be-measured observer 2b captures an image of the person to be measured, and observes the body movement of the person to be measured as noise that may be mixed in the sensor signal based on the image data of the person to be measured.
  • the person-to-be-measured observer 2 b outputs a body motion signal indicating the body movement of the person to be measured to the vital detector 3 .
  • FIG. 9 is a configuration diagram of a vital detection device 3 according to Embodiment 2.
  • FIG. 10 is a hardware configuration diagram showing hardware of the vital detection device 3 according to the second embodiment.
  • the same reference numerals as those in FIGS. 2 and 3 denote the same or corresponding parts, so description thereof will be omitted.
  • the vital detection device 3 includes a sensor signal acquisition unit 11 , a spectrum calculation unit 12 , a frequency component identification unit 13 , a noise band identification unit 17 , a noise removal unit 15 and a signal conversion unit 16 .
  • the noise band identification unit 17 is implemented by, for example, a noise band identification circuit 27 shown in FIG.
  • the noise band specifying unit 17 acquires a noise signal from the noise observer 2 and specifies a noise band, which is a frequency band in which noise exists, from the noise signal. That is, the noise band specifying unit 17 acquires the body motion signal as a noise signal from the subject observer 2b.
  • the noise band specifying unit 17 specifies a frequency band indicating body motion as a noise band based on the body motion signal.
  • the noise band identifying section 17 outputs the noise band to the noise eliminating section 15 .
  • each of the sensor signal acquisition unit 11, the spectrum calculation unit 12, the frequency component identification unit 13, the noise band identification unit 17, the noise removal unit 15, and the signal conversion unit 16, which are components of the vital detection device 3, is shown in FIG. 10 is assumed to be realized by dedicated hardware. That is, it is assumed that the vital detection device 3 is realized by the sensor signal acquisition circuit 21, the spectrum calculation circuit 22, the frequency component identification circuit 23, the noise band identification circuit 27, the noise removal circuit 25, and the signal conversion circuit 26. .
  • Each of the sensor signal acquisition circuit 21, the spectrum calculation circuit 22, the frequency component identification circuit 23, the noise band identification circuit 27, the noise removal circuit 25 and the signal conversion circuit 26 is, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, This includes parallel programmed processors, ASICs, FPGAs, or combinations thereof.
  • the components of the vital detection device 3 are not limited to those realized by dedicated hardware, but the vital detection device 3 may be realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. good too.
  • the vital detection device 3 is realized by software, firmware, etc.
  • the sensor signal acquisition unit 11, the spectrum calculation unit 12, the frequency component identification unit 13, the noise band identification unit 17, the noise removal unit 15, and the signal conversion unit 16 4 is stored in the memory 31 shown in FIG.
  • the processor 32 shown in FIG. 4 executes the program stored in the memory 31 .
  • FIG. 10 shows an example in which each component of the vital detection device 3 is implemented by dedicated hardware
  • FIG. 4 shows an example in which the vital detection device 3 is implemented by software, firmware, or the like.
  • this is only an example, and some of the components of the vital detector 3 may be implemented by dedicated hardware, and the remaining components may be implemented by software, firmware, or the like.
  • the person-to-be-measured observer 2b captures an image of the person to be measured, and based on the image data of the person to be measured, detects the noise that may be mixed in the sensor signal indicating the sensing result of the biosensor 1. observe the body movements of The person-to-be-measured observer 2 b outputs a body motion signal indicating the body movement of the person to be measured to the vital detector 3 . Since the human body vibrates due to heartbeat or respiration, the body movement of the subject can be observed by the subject monitor 2b monitoring the image data of the subject.
  • the noise band identification unit 17 acquires a body motion signal as a noise signal from the subject observer 2b.
  • the noise band specifying unit 17 specifies a frequency band indicating body motion as a noise band based on the body motion signal. That is, the noise band identification unit 17 measures the amount of change in a certain part of the person to be measured per certain period of time based on the body motion signal. As a certain site, the subject's head, chest, arm, or the like can be considered.
  • the noise band specifying unit 17 specifies a frequency band indicating the body motion of the person to be measured from the amount of change per fixed time.
  • the processing itself for identifying the frequency band indicating body motion from the amount of change per fixed time is a known technique, and therefore detailed description thereof will be omitted.
  • the noise band identifying section 17 outputs the noise band to the noise eliminating section 15 .
  • the noise band specifying unit 17 acquires, as a noise signal, a body motion signal indicating the body motion of the person being measured observed by the person-to-be-measured observer 2b, and based on the body motion signal , the vital detector 3 shown in FIG. 9 is configured to identify the noise band. Therefore, the vital detection device 3 shown in FIG. 9, like the vital detection device 3 shown in FIG. components can be removed.
  • the noise band identification unit 14 detects noise that may be mixed in the sensor signal indicating the sensing result of the biosensor 1 based on the vibration signal output from the vehicle-mounted sensor 2a. , the vibration of the vehicle in which the subject is riding is observed.
  • the noise band identification unit 17 detects the noise that may be mixed in the sensor signal based on the body movement signal output from the measurement subject observation device 2b. Observing a person's body movements.
  • the noise observer 2 of the in-vehicle device includes, for example, a noise measuring device that measures the frequency band of noise output from a power supply or the like mounted on the vehicle, and the noise band specifying unit 14
  • the noise band identification unit 17 may acquire the noise frequency band measured by the noise measuring device as the noise band.
  • the present disclosure is suitable for a vital detection device and a vital detection method.
  • the present disclosure is suitable for an in-vehicle device that includes a vital detection device.

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Abstract

被測定者のバイタルサインをセンシングする生体センサ（１）のセンシング結果を示すセンサ信号を取得するセンサ信号取得部（１１）と、センサ信号取得部（１１）により取得されたセンサ信号の周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部（１２）と、スペクトル算出部（１２）により算出された周波数スペクトルに含まれている複数の周波数成分の中で、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分を特定する周波数成分特定部（１３）と、生体センサ（１）のセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズを観測するノイズ観測器（２）の観測結果を示すノイズ信号から、ノイズが存在している周波数帯域であるノイズ帯域を特定するノイズ帯域特定部（１４）と、周波数成分特定部（１３）により特定された１つ以上の周波数成分の中で、ノイズ帯域特定部（１４）により特定されたノイズ帯域に含まれている周波数成分を除去するノイズ除去部（１５）とを備えるように、バイタル検出装置（３）を構成した。

Description

バイタル検出装置、バイタル検出方法及び車載装置
　本開示は、バイタル検出装置及びバイタル検出方法と、バイタル検出装置を備える車載装置とに関するものである。
　被測定者のバイタルサインをセンシングする生体センサがある。生体センサは、バイタルサインのセンシング結果を示すセンサ信号を出力する。生体センサによりセンシングされるバイタルサインとしては、被測定者の呼吸数、又は、被測定者の脈拍数等がある。生体センサから出力されるセンサ信号にノイズが混入することによって、バイタルサインのセンシング結果の精度が低下してしまうことがある。
　生体センサから出力されるセンサ信号に混入しているノイズの除去に関する技術として、特許文献１に開示された生体情報検出装置がある。当該生体情報検出装置は、センサ信号の周波数スペクトルを算出し、周波数スペクトルに含まれている複数の周波数成分の中で、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分を特定する。そして、当該生体情報検出装置は、特定した１つ以上の周波数成分の中で、バイタルサインを示す周波数成分の想定最大値よりも大きな周波数成分、又は、バイタルサインを示す周波数成分の想定最小値よりも小さな周波数成分を除去する。したがって、当該生体情報検出装置では、ノイズの周波数成分が、想定最大値よりも大きな周波数成分、又は、想定最小値よりも小さな周波数成分であれば、除去される。
特開２０１９－１２６４０７号公報
　特許文献１に開示されている生体情報検出装置では、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分の中で、想定最大値以下の大きさを有し、かつ、想定最小値以上の大きさを有する周波数成分が除去されることがない。したがって、当該バイタル検出装置では、想定最大値以下の大きさを有し、かつ、想定最小値以上の大きさを有する周波数成分が、ノイズの周波数成分であったとしても除去されることがないという課題があった。
　本開示は、上記のような課題を解決するためになされたもので、想定最大値以下の大きさを有し、かつ、想定最小値以上の大きさを有する、ノイズの周波数成分を除去することができるバイタル検出装置及びバイタル検出方法を得ることを目的とする。
　本開示に係るバイタル検出装置は、被測定者のバイタルサインをセンシングする生体センサのセンシング結果を示すセンサ信号を取得するセンサ信号取得部と、センサ信号取得部により取得されたセンサ信号の周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部と、スペクトル算出部により算出された周波数スペクトルに含まれている複数の周波数成分の中で、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分を特定する周波数成分特定部と、生体センサのセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズを観測するノイズ観測器の観測結果を示すノイズ信号から、ノイズが存在している周波数帯域であるノイズ帯域を特定するノイズ帯域特定部と、周波数成分特定部により特定された１つ以上の周波数成分の中で、ノイズ帯域特定部により特定されたノイズ帯域に含まれている周波数成分を除去するノイズ除去部とを備えるものである。
　本開示によれば、想定最大値以下の大きさを有し、かつ、想定最小値以上の大きさを有する、ノイズの周波数成分を除去することができる。
実施の形態１に係るバイタル検出装置３を含む車載装置を示す構成図である。 実施の形態１に係るバイタル検出装置３を構成図である。 実施の形態１に係るバイタル検出装置３のハードウェアを示すハードウェア構成図である。 バイタル検出装置３が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。 バイタル検出装置３の処理手順であるバイタル検出方法を示すフローチャートである。 図６Ａは、被測定者のバイタルサインの周波数成分として、呼吸数の周波数成分と脈拍数の周波数成分とを含んでいる周波数スペクトルを示す説明図、図６Ｂは、呼吸数の周波数成分と脈拍数の周波数成分とのほかに、ノイズの周波数成分を含んでいる周波数スペクトルを示す説明図である。 ノイズ除去部１５によって、ノイズ帯域に含まれている周波数成分が除去されても残っている周波数成分を示す説明図である。 実施の形態２に係るバイタル検出装置３を含む車載装置を示す構成図である。 実施の形態２に係るバイタル検出装置３を構成図である。 実施の形態２に係るバイタル検出装置３のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
　以下、本開示をより詳細に説明するために、本開示を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係るバイタル検出装置３を含む車載装置を示す構成図である。
　図１に示す車載装置は、生体センサ１、ノイズ観測器２、バイタル検出装置３、バイタル診断装置４及び表示器５を備えている。
　図１に示すバイタル検出装置３は、車載装置に搭載されている。バイタル検出装置３は、車載装置に搭載されているものに限るものではなく、病院又は公共施設等に設置されているものであってもよい。
　車載装置は、被測定者が乗車している車両に搭載されている。
　生体センサ１は、例えば、映像機器、又は、電波式センサによって実現される。
　生体センサ１は、被測定者のバイタルサインをセンシングし、センシング結果を示すセンサ信号をバイタル検出装置３に出力する。
　ノイズ観測器２は、生体センサ１のセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズを観測する。
　ノイズ観測器２は、ノイズの観測結果を示すノイズ信号をバイタル検出装置３に出力する。
　図１に示すバイタル検出装置３では、ノイズ観測器２が車載センサ２ａを含んでいる。
　車載センサ２ａは、車両のヨーレートセンサ、又は、加速度センサ等によって実現される。
　車載センサ２ａは、センサ信号に混入している可能性のあるノイズとして、被測定者が乗車している車両の振動を観測する。
　車載センサ２ａは、ノイズ信号として、車両の振動を示す振動信号をバイタル検出装置３に出力する。
　なお、ヨーレートセンサは、車両の進行方向を検出するセンサである。車両は、進行方向の変化に伴って振動する。したがって、ヨーレートセンサのセンシング結果を解析することで、車両の振動を観測することができる。
　加速度センサは、車両の加速度を検出するセンサである。車両は、加速度の変化に伴って振動する。したがって、加速度センサのセンシング結果を解析することで、車両の振動を観測することができる。
　バイタル検出装置３は、生体センサ１から出力されたセンサ信号に基づいて、被測定者のバイタルサインを検出する。
　バイタル診断装置４は、バイタル検出装置３により検出されたバイタルサインに基づいて、被測定者を診断する。
　表示器５は、バイタル検出装置３により検出された被測定者のバイタルサインをディスプレイに表示させる。
　図２は、実施の形態１に係るバイタル検出装置３を示す構成図である。
　図３は、実施の形態１に係るバイタル検出装置３のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
　図２に示すバイタル検出装置３は、センサ信号取得部１１、スペクトル算出部１２、周波数成分特定部１３、ノイズ帯域特定部１４、ノイズ除去部１５及び信号変換部１６を備えている。
　センサ信号取得部１１は、例えば、図３に示すセンサ信号取得回路２１によって実現される。
　センサ信号取得部１１は、生体センサ１から出力されたセンサ信号を取得する。
　センサ信号取得部１１は、センサ信号をスペクトル算出部１２に出力する。
　スペクトル算出部１２は、例えば、図３に示すスペクトル算出回路２２によって実現される。
　スペクトル算出部１２は、センサ信号取得部１１により取得されたセンサ信号の周波数スペクトルを算出する。例えば、スペクトル算出部１２は、センサ信号をＦＦＴ（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）することによって、周波数スペクトルを算出する。
　スペクトル算出部１２は、周波数スペクトルを周波数成分特定部１３に出力する。
　周波数成分特定部１３は、例えば、図３に示す周波数成分特定回路２３によって実現される。
　周波数成分特定部１３は、スペクトル算出部１２により算出された周波数スペクトルに含まれている複数の周波数成分の中で、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分を特定する。
　即ち、周波数成分特定部１３は、周波数スペクトルに含まれているそれぞれの周波数成分と第１の閾値Ｔｈ１とを比較する。周波数成分特定部１３は、複数の周波数成分の中で、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きな周波数成分を、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある周波数成分として特定する。第１の閾値Ｔｈ１は、周波数成分特定部１３の内部メモリに格納されていてもよいし、バイタル検出装置３の外部から与えられるものであってもよい。
　周波数成分特定部１３は、特定した１つ以上の周波数成分をノイズ除去部１５に出力する。
　ノイズ帯域特定部１４は、例えば、図３に示すノイズ帯域特定回路２４によって実現される。
　ノイズ帯域特定部１４は、ノイズ観測器２からノイズ信号を取得し、ノイズ信号に基づいて、ノイズが存在している周波数帯域であるノイズ帯域を特定する。
　即ち、ノイズ帯域特定部１４は、車載センサ２ａから、ノイズ信号として振動信号を取得する。ノイズ帯域特定部１４は、振動信号の周波数スペクトルを算出し、振動信号の周波数スペクトルから、ノイズ帯域として、車両の振動を示す周波数の帯域を特定する。
　ノイズ帯域特定部１４は、ノイズ帯域をノイズ除去部１５に出力する。
　ノイズ除去部１５は、例えば、図３に示すノイズ除去回路２５によって実現される。
　ノイズ除去部１５は、周波数成分特定部１３により特定された１つ以上の周波数成分の中で、ノイズ帯域特定部１４により特定されたノイズ帯域に含まれている周波数成分を除去する。
　ノイズ除去部１５は、周波数成分特定部１３により特定された１つ以上の周波数成分の中で、ノイズ帯域に含まれている周波数成分を除去しても残っている周波数成分を信号変換部１６に出力する。
　信号変換部１６は、例えば、図３に示す信号変換回路２６によって実現される。
　信号変換部１６は、周波数成分特定部１３により特定された１つ以上の周波数成分の中で、ノイズ除去部１５により除去されずに残っている周波数成分を時間領域の信号に変換する。例えば、信号変換部１６は、残っている周波数成分を逆ＦＦＴすることによって、残っている周波数成分を時間領域の信号に変換する。時間領域の信号は、センサ信号取得部１１により取得されたセンサ信号から、ノイズが除去された信号に相当する。
　信号変換部１６は、ノイズ除去後のセンサ信号を、バイタル診断装置４又は表示器５に出力する。
　図２では、バイタル検出装置３の構成要素であるセンサ信号取得部１１、スペクトル算出部１２、周波数成分特定部１３、ノイズ帯域特定部１４、ノイズ除去部１５及び信号変換部１６のそれぞれが、図３に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、バイタル検出装置３が、センサ信号取得回路２１、スペクトル算出回路２２、周波数成分特定回路２３、ノイズ帯域特定回路２４、ノイズ除去回路２５及び信号変換回路２６によって実現されるものを想定している。
　センサ信号取得回路２１、スペクトル算出回路２２、周波数成分特定回路２３、ノイズ帯域特定回路２４、ノイズ除去回路２５及び信号変換回路２６のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
　バイタル検出装置３の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、バイタル検出装置３が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
　ソフトウェア又はファームウェアは、プログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が該当する。
　図４は、バイタル検出装置３が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。
　バイタル検出装置３が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、センサ信号取得部１１、スペクトル算出部１２、周波数成分特定部１３、ノイズ帯域特定部１４、ノイズ除去部１５及び信号変換部１６におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ３１に格納される。そして、コンピュータのプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
　また、図３では、バイタル検出装置３の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図４では、バイタル検出装置３がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、バイタル検出装置３における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
　次に、図１に示す車載装置の動作について説明する。
　図５は、バイタル検出装置３の処理手順であるバイタル検出方法を示すフローチャートである。
　生体センサ１は、被測定者のバイタルサインをセンシングし、センシング結果を示すセンサ信号をバイタル検出装置３に出力する。
　生体センサ１が映像機器によって実現される場合、生体センサ１は、被測定者を撮影し、被測定者の映像に基づいて、被測定者のバイタルサインをセンシングする。
　被測定者の肌に光が照射されると、肌に照射された光は、被測定者の肌で鏡面反射する光と、被測定者の肌で拡散反射する光と、被測定者の肌で散乱する光とに分かれる。
　被測定者の肌で散乱する光の中には、肌を透過して血管に到達したのち、再度、肌の表面から出ていく散乱光がある。このような散乱光は、脈拍数に関する情報を含んでいる。
　血管に到達した光の一部は、血液に含まれているヘモグロビンに吸収される。血液に含まれているヘモグロビンの量は、血流の脈動によって変化するため、血管内で吸収される光の量も脈動に応じて変化する。したがって、散乱光は、脈動に応じて変化する成分を有している。
　映像機器によって実現されている生体センサ１は、被測定者の映像が示す肌表面の輝度値から、散乱光に含まれている、脈動に応じて変化する成分を抽出することで、脈拍数を推定することができる。肌表面の輝度値から脈拍数を推定する処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
　生体センサ１が電波式センサによって実現される場合、生体センサ１は、マイクロ波を被測定者の体表面に照射し、体表面による反射後のマイクロ波である反射波を受光する。人の体は、心拍、又は、呼吸によって振動しているため、反射波の位相は、時間の経過に伴って変化する。生体センサ１は、反射波の位相変化を検出することで、脈拍数及び呼吸数を推定することができる。反射波の位相変化から脈拍数等を推定する処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
　車載センサ２ａは、生体センサ１のセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズとして、被測定者が乗車している車両の振動を観測する。
　車載センサ２ａは、ノイズ信号として、車両の振動を示す振動信号をバイタル検出装置３に出力する。
　バイタル検出装置３のセンサ信号取得部１１は、生体センサ１から、センサ信号を取得する（図５のステップＳＴ１）。センサ信号は、被測定者のバイタルサインを示す周波数成分を含んでいる。また、センサ信号には、ノイズの周波数成分が混入していることがある。
　センサ信号取得部１１は、センサ信号をスペクトル算出部１２に出力する。
　スペクトル算出部１２は、センサ信号取得部１１から、センサ信号を取得する。
　スペクトル算出部１２は、例えば、センサ信号をＦＦＴすることによって、センサ信号の周波数スペクトルを算出する（図５のステップＳＴ２）。
　スペクトル算出部１２は、周波数スペクトルを周波数成分特定部１３に出力する。
　図６は、スペクトル算出部１２により算出される周波数スペクトルの一例を示す説明図である。
　図６Ａは、被測定者のバイタルサインの周波数成分として、呼吸数の周波数成分と脈拍数の周波数成分とを含んでいる周波数スペクトルを示している。
　図６Ｂは、呼吸数の周波数成分と脈拍数の周波数成分とのほかに、ノイズの周波数成分を含んでいる周波数スペクトルを示している。
　図６Ａ及び図６Ｂにおいて、横軸は周波数、縦軸はスペクトル強度である。
　車両が振動している場合、車両の振動がノイズとしてセンサ信号に混入し、図６Ｂに示すようなノイズの周波数成分が周波数スペクトルに現れることがある。
　周波数成分特定部１３は、スペクトル算出部１２から、周波数スペクトルを取得する。
　周波数成分特定部１３は、周波数スペクトルに含まれている複数の周波数成分の中で、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分を特定する（図５のステップＳＴ３）。
　即ち、周波数成分特定部１３は、周波数スペクトルに含まれているそれぞれの周波数成分と第１の閾値Ｔｈ１とを比較する。周波数成分特定部１３は、複数の周波数成分の中で、第１の閾値Ｔｈ１よりも大きな周波数成分を、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある周波数成分として特定する。
　図６Ｂの例では、周波数成分特定部１３が、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある周波数成分として、呼吸数の周波数成分と、脈拍数の周波数成分と、ノイズの周波数成分とを特定している。
　周波数成分特定部１３は、特定した１つ以上の周波数成分をノイズ除去部１５に出力する。
　ノイズ帯域特定部１４は、車載センサ２ａから、ノイズ信号として、振動信号を取得する。
　ノイズ帯域特定部１４は、例えば、振動信号をＦＦＴすることによって、振動信号の周波数スペクトルを算出する。
　ノイズ帯域特定部１４は、振動信号の周波数スペクトルから、ノイズ帯域として、車両の振動を示す周波数の帯域を特定する（図５のステップＳＴ４）。
　ノイズ帯域特定部１４は、ノイズ帯域をノイズ除去部１５に出力する。
　以下、ノイズ帯域特定部１４によるノイズ帯域の特定処理を具体的に説明する。
　ノイズ帯域特定部１４は、例えば、振動信号をＦＦＴすることによって、振動信号の周波数スペクトルを算出する。
　ノイズ帯域特定部１４は、振動信号の周波数スペクトルに含まれている１つ以上の周波数成分と第２の閾値Ｔｈ２とを比較する。
　ノイズ帯域特定部１４は、振動信号の周波数スペクトルに含まれている１つ以上の周波数成分のうち、第２の閾値Ｔｈ２よりも大きな周波数成分の周波数帯域が、車両の振動を示している周波数の帯域、即ち、ノイズ帯域であると判断する。第２の閾値Ｔｈ２は、ノイズ帯域特定部１４の内部メモリに格納されていてもよいし、バイタル検出装置３の外部から与えられるものであってもよい。
　図６Ｂの例では、周波数帯域ＦＢが、ノイズ帯域である。
　ノイズ除去部１５は、周波数成分特定部１３から、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分を取得する。
　ノイズ除去部１５は、ノイズ帯域特定部１４から、ノイズ帯域を取得する。
　ノイズ除去部１５は、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分の中で、ノイズ帯域に含まれている周波数成分を除去する（図５のステップＳＴ５）。
　ノイズ除去部１５は、バイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分の中で、ノイズ帯域に含まれている周波数成分を除去しても残っている周波数成分を信号変換部１６に出力する。
　図７は、ノイズ除去部１５によって、ノイズ帯域に含まれている周波数成分が除去されても残っている周波数成分を示す説明図である。
　図７の例では、車両の振動であるノイズが除去され、呼吸数の周波数成分と脈拍数の周波数成分とが残っている。
　図７において、横軸は周波数、縦軸はスペクトル強度である。
　信号変換部１６は、ノイズ除去部１５から、残っている周波数成分を取得する。
　信号変換部１６は、残っている周波数成分を逆ＦＦＴすることによって、残っている周波数成分を時間領域の信号に変換する（図５のステップＳＴ６）。時間領域の信号は、センサ信号取得部１１により取得されたセンサ信号から、ノイズが除去された信号に相当する。
　信号変換部１６は、ノイズ除去後のセンサ信号を、バイタル診断装置４又は表示器５に出力する。
　バイタル診断装置４は、バイタル検出装置３からノイズ除去後のセンサ信号を受けると、ノイズ除去後のセンサ信号が示すバイタルサインに基づいて、被測定者を診断する。
　表示器５は、バイタル検出装置３からノイズ除去後のセンサ信号を受けると、ノイズ除去後のセンサ信号が示すバイタルサインをディスプレイに表示させる。
　以上の実施の形態１では、被測定者のバイタルサインをセンシングする生体センサ１のセンシング結果を示すセンサ信号を取得するセンサ信号取得部１１と、センサ信号取得部１１により取得されたセンサ信号の周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部１２と、スペクトル算出部１２により算出された周波数スペクトルに含まれている複数の周波数成分の中で、被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分を特定する周波数成分特定部１３と、生体センサ１のセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズを観測するノイズ観測器２の観測結果を示すノイズ信号から、ノイズが存在している周波数帯域であるノイズ帯域を特定するノイズ帯域特定部１４と、周波数成分特定部１３により特定された１つ以上の周波数成分の中で、ノイズ帯域特定部１４により特定されたノイズ帯域に含まれている周波数成分を除去するノイズ除去部１５とを備えるように、バイタル検出装置３を構成した。したがって、バイタル検出装置３は、想定最大値以下の大きさを有し、かつ、想定最小値以上の大きさを有する、ノイズの周波数成分を除去することができる。
実施の形態２．
　実施の形態２では、ノイズ帯域特定部１７が、ノイズ信号として、被測定者観測器２ｂにより観測された被測定者の体動を示す体動信号を取得し、体動信号に基づいて、ノイズ帯域を特定するバイタル検出装置３について説明する。
　図８は、実施の形態２に係るバイタル検出装置３を含む車載装置を示す構成図である。図８において、図１と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
　図８に示す車載装置は、生体センサ１、ノイズ観測器２、バイタル検出装置３、バイタル診断装置４及び表示器５を備えている。
　図８に示すバイタル検出装置３は、車載装置に搭載されている。バイタル検出装置３は、車載装置に搭載されているものに限るものではなく、病院又は公共施設等に設置されているものであってもよい。
　図８に示すバイタル検出装置３では、ノイズ観測器２が被測定者観測器２ｂを含んでいる。
　被測定者観測器２ｂは、例えば、映像機器によって実現される。
　被測定者観測器２ｂは、被測定者を撮像し、被測定者の映像データに基づいて、センサ信号に混入している可能性のあるノイズとして、被測定者の体動を観測する。
　被測定者観測器２ｂは、被測定者の体動を示す体動信号をバイタル検出装置３に出力する。
　図９は、実施の形態２に係るバイタル検出装置３を構成図である。
　図１０は、実施の形態２に係るバイタル検出装置３のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
　図９及び図１０において、図２及び図３と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
　バイタル検出装置３は、センサ信号取得部１１、スペクトル算出部１２、周波数成分特定部１３、ノイズ帯域特定部１７、ノイズ除去部１５及び信号変換部１６を備えている。
　ノイズ帯域特定部１７は、例えば、図１０に示すノイズ帯域特定回路２７によって実現される。
　ノイズ帯域特定部１７は、ノイズ観測器２からノイズ信号を取得し、ノイズ信号から、ノイズが存在している周波数帯域であるノイズ帯域を特定する。
　即ち、ノイズ帯域特定部１７は、被測定者観測器２ｂから、ノイズ信号として体動信号を取得する。ノイズ帯域特定部１７は、体動信号に基づいて、ノイズ帯域として、体動を示す周波数の帯域を特定する。
　ノイズ帯域特定部１７は、ノイズ帯域をノイズ除去部１５に出力する。
　図９では、バイタル検出装置３の構成要素であるセンサ信号取得部１１、スペクトル算出部１２、周波数成分特定部１３、ノイズ帯域特定部１７、ノイズ除去部１５及び信号変換部１６のそれぞれが、図１０に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、バイタル検出装置３が、センサ信号取得回路２１、スペクトル算出回路２２、周波数成分特定回路２３、ノイズ帯域特定回路２７、ノイズ除去回路２５及び信号変換回路２６によって実現されるものを想定している。
　センサ信号取得回路２１、スペクトル算出回路２２、周波数成分特定回路２３、ノイズ帯域特定回路２７、ノイズ除去回路２５及び信号変換回路２６のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。
　バイタル検出装置３の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、バイタル検出装置３が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
　バイタル検出装置３が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、センサ信号取得部１１、スペクトル算出部１２、周波数成分特定部１３、ノイズ帯域特定部１７、ノイズ除去部１５及び信号変換部１６におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図４に示すメモリ３１に格納される。そして、図４に示すプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。
　また、図１０では、バイタル検出装置３の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図４では、バイタル検出装置３がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、バイタル検出装置３における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。
　次に、図８に示す車載装置の動作について説明する。ただし、被測定者観測器２ｂ及びノイズ帯域特定部１７以外は、図１に示す車載装置と同様であるため、ここでは、被測定者観測器２ｂ及びノイズ帯域特定部１７の動作のみを説明する。
　被測定者観測器２ｂは、被測定者を撮像し、被測定者の映像データに基づいて、生体センサ１のセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズとして、被測定者の体動を観測する。
　被測定者観測器２ｂは、被測定者の体動を示す体動信号をバイタル検出装置３に出力する。
　人の体は、心拍、又は、呼吸によって振動しているため、被測定者観測器２ｂが、被測定者の映像データを監視すれば、被測定者の体動を観測することができる。
　ノイズ帯域特定部１７は、被測定者観測器２ｂから、ノイズ信号として体動信号を取得する。
　ノイズ帯域特定部１７は、体動信号に基づいて、ノイズ帯域として、体動を示す周波数の帯域を特定する。
　即ち、ノイズ帯域特定部１７は、体動信号に基づいて、被測定者の或る部位の一定時間当りの変化量を測定する。或る部位としては、被測定者の頭、胸、又は、腕等が考えられる。
　ノイズ帯域特定部１７は、一定時間当りの変化量から、被測定者の体動を示す周波数の帯域を特定する。一定時間当りの変化量から体動を示す周波数の帯域を特定する処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
　ノイズ帯域特定部１７は、ノイズ帯域をノイズ除去部１５に出力する。
　以上の実施の形態２では、ノイズ帯域特定部１７が、ノイズ信号として、被測定者観測器２ｂにより観測された被測定者の体動を示す体動信号を取得し、体動信号に基づいて、ノイズ帯域を特定するように、図９に示すバイタル検出装置３を構成した。したがって、図９に示すバイタル検出装置３は、図２に示すバイタル検出装置３と同様に、想定最大値以下の大きさを有し、かつ、想定最小値以上の大きさを有する、ノイズの周波数成分を除去することができる。
　図２に示すバイタル検出装置３では、ノイズ帯域特定部１４が、車載センサ２ａから出力された振動信号に基づいて、生体センサ１のセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズとして、被測定者が乗車している車両の振動を観測している。図９に示すバイタル検出装置３では、ノイズ帯域特定部１７が、被測定者観測器２ｂから出力された体動信号に基づいて、センサ信号に混入している可能性のあるノイズとして、被測定者の体動を観測している。
　しかし、これらは一例に過ぎず、車載装置のノイズ観測器２が、例えば、車両に実装されている電源等から出力されるノイズの周波数帯域を測定するノイズ測定器を備え、ノイズ帯域特定部１４、又は、ノイズ帯域特定部１７が、ノイズ帯域として、当該ノイズ測定器により測定されたノイズの周波数帯域を取得するようにしてもよい。
　なお、本開示は、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
　本開示は、バイタル検出装置及びバイタル検出方法に適している。
　本開示は、バイタル検出装置を備える車載装置に適している。
　１　生体センサ、２　ノイズ観測器、２ａ　車載センサ、２ｂ　被測定者観測器、３　バイタル検出装置、４　バイタル診断装置、５　表示器、１１　センサ信号取得部、１２　スペクトル算出部、１３　周波数成分特定部、１４，１７　ノイズ帯域特定部、１５　ノイズ除去部、１６　信号変換部、２１　センサ信号取得回路、２２　スペクトル算出回路、２３　周波数成分特定回路、２４，２７　ノイズ帯域特定回路、２５　ノイズ除去回路、２６　信号変換回路、３１　メモリ、３２　プロセッサ。

Claims (6)

  1. 　被測定者のバイタルサインをセンシングする生体センサのセンシング結果を示すセンサ信号を取得するセンサ信号取得部と、
    　前記センサ信号取得部により取得されたセンサ信号の周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部と、
    　前記スペクトル算出部により算出された周波数スペクトルに含まれている複数の周波数成分の中で、前記被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分を特定する周波数成分特定部と、
    　前記生体センサのセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズを観測するノイズ観測器の観測結果を示すノイズ信号から、前記ノイズが存在している周波数帯域であるノイズ帯域を特定するノイズ帯域特定部と、
    　前記周波数成分特定部により特定された１つ以上の周波数成分の中で、前記ノイズ帯域特定部により特定されたノイズ帯域に含まれている周波数成分を除去するノイズ除去部と
    　を備えたバイタル検出装置。
  2. 　前記ノイズ観測器が、前記生体センサのセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズとして、前記被測定者が乗車している車両の振動を観測する車載センサを含んでおり、
    　前記ノイズ帯域特定部は、前記ノイズ信号として、前記車載センサにより観測された車両の振動を示す振動信号を取得し、前記振動信号に基づいて、前記ノイズ帯域を特定することを特徴とする請求項１記載のバイタル検出装置。
  3. 　前記ノイズ観測器が、前記生体センサのセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズとして、前記被測定者の体動を観測する被測定者観測器を含んでおり、
    　前記ノイズ帯域特定部は、前記ノイズ信号として、前記被測定者観測器により観測された被測定者の体動を示す体動信号を取得し、前記体動信号に基づいて、前記ノイズ帯域を特定することを特徴とする請求項１記載のバイタル検出装置。
  4. 　前記周波数成分特定部により特定された１つ以上の周波数成分の中で、前記ノイズ除去部により除去されずに残っている周波数成分を時間領域の信号に変換する信号変換部を備えたことを特徴とする請求項１記載のバイタル検出装置。
  5. 　センサ信号取得部が、被測定者のバイタルサインをセンシングする生体センサのセンシング結果を示すセンサ信号を取得し、
    　スペクトル算出部が、前記センサ信号取得部により取得されたセンサ信号の周波数スペクトルを算出し、
    　周波数成分特定部が、前記スペクトル算出部により算出された周波数スペクトルに含まれている複数の周波数成分の中で、前記被測定者のバイタルサインを示している可能性がある１つ以上の周波数成分を特定し、
    　ノイズ帯域特定部が、前記生体センサのセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズを観測するノイズ観測器の観測結果を示すノイズ信号から、前記ノイズが存在している周波数帯域であるノイズ帯域を特定し、
    　ノイズ除去部が、前記周波数成分特定部により特定された１つ以上の周波数成分の中で、前記ノイズ帯域特定部により特定されたノイズ帯域に含まれている周波数成分を除去する
    　バイタル検出方法。
  6. 　被測定者のバイタルサインをセンシングする生体センサと、
    　前記生体センサのセンシング結果を示すセンサ信号に混入している可能性のあるノイズを観測するノイズ観測器と、
    　請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載のバイタル検出装置と
    　を備えた車載装置。
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