WO2022230444A1 - 生体信号処理システムおよび生体信号計測システム - Google Patents

生体信号処理システムおよび生体信号計測システム Download PDF

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WO2022230444A1
WO2022230444A1 PCT/JP2022/012715 JP2022012715W WO2022230444A1 WO 2022230444 A1 WO2022230444 A1 WO 2022230444A1 JP 2022012715 W JP2022012715 W JP 2022012715W WO 2022230444 A1 WO2022230444 A1 WO 2022230444A1
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WO
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processing
unit
biological signal
section
biosignal
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PCT/JP2022/012715
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雅文 栗栖
Original Assignee
Tdk株式会社
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
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    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/242—Detecting biomagnetic fields, e.g. magnetic fields produced by bioelectric currents
    • A61B5/243—Detecting biomagnetic fields, e.g. magnetic fields produced by bioelectric currents specially adapted for magnetocardiographic [MCG] signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
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    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/725—Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
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    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays

Definitions

  • the present disclosure relates to a biological signal processing system and a biological signal measurement system.
  • Patent Document 1 a subject who is suspected to have a heart disease is estimated by quantitatively capturing the characteristics of the measurement data obtained by the biomagnetic field measurement device, and furthermore, the measurement data of the subject is estimated. Inferring disease candidates based on As a result, the technology aims to provide a biomagnetic field measuring device having a diagnostic support function that can support doctors' diagnosis, prevent diseases from being overlooked, and greatly reduce diagnostic time. (See paragraph 0004 of Patent Document 1). In this technique, for example, when the magnetic field emitted from the subject's living body is mainly the magnetic field emitted from the heart, the feature parameter including the current direction at regular intervals near the R-wave peak is calculated. (See claims 1 and 3 of Patent Document 1.).
  • the above-described conventional techniques are sometimes insufficient in terms of optimizing the processing for each characteristic section of the biosignal.
  • the waveform of a magnetocardiogram (MCG) signal which is an example of a biological signal, has different amplitudes and frequencies in each section such as the P wave, QRS complex, and T wave in one heartbeat.
  • MCG magnetocardiogram
  • sections in which appropriate processing is realized and sections in which appropriate processing is not realized may coexist, resulting in an unoptimal result in some cases.
  • Similar problems may also occur in other biological signals such as electrocardiogram (ECG) signals.
  • the present disclosure has been made in consideration of such circumstances, and provides a biological signal processing system and a biological signal measurement system capable of performing appropriate processing for each characteristic section of a biological signal.
  • the task is to provide
  • an interval specifying unit that specifies the interval including the temporal position to be processed, and based on the interval specified by the interval specifying unit a processing control unit that selects a processing method for processing the biological signal at the temporal position of the processing target, and a processing execution unit that processes the biological signal using the processing method selected by the processing control unit;
  • One aspect is a biomedical signal measurement system comprising a biomedical signal processing system and a biomedical signal measurement device that measures the biomedical signal.
  • the biological signal processing system and the biological signal measurement system it is possible to perform appropriate processing for each characteristic section of the biological signal.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a biological signal measurement system including a biological signal processing system according to an embodiment
  • FIG. It is a figure which shows the electrocardiogram signal corresponding to the magnetocardiogram signal which is an example of the biological signal which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the measurement part of the biological signal measuring device which concerns on embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing a display example of a current estimation calculation result according to the embodiment;
  • FIG. 4 is a diagram showing a display example of a magnetocardiogram signal and an electrocardiogram signal according to the embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a result of performing frequency filtering processing of the frequency filtering method a1 on biosignals of all sections according to the embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a result of performing frequency filtering of the frequency filtering method a2 on biosignals in all sections according to the embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a result of performing frequency filtering of a biosignal in section B1 according to the embodiment on the frequency filtering method a1.
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a result of performing frequency filtering of the frequency filtering method a2 on the biological signal in the section B1 according to the embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a result of performing frequency filtering of the frequency filtering method a1 on the biosignal in section B2 according to the embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a result of performing frequency filtering of the frequency filtering method a2 on the biosignal in section B2 according to the embodiment; It is a figure which shows the example of two different time regarding the biological signal which concerns on embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a result of performing arithmetic processing of the current estimation arithmetic method b1 according to the embodiment on the biosignal of the section B1.
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a result of performing arithmetic processing of the current estimation arithmetic method b2 according to the embodiment on the biosignal of the section B1.
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a result of performing arithmetic processing of the current estimation arithmetic method b2 according to the embodiment on the biosignal of the section B1.
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of a result of performing arithmetic processing of a current estimation arithmetic method b1 according to the embodiment on a biosignal in a section B2;
  • FIG. 11 is a diagram showing a display example of a result of performing arithmetic processing of the current estimation arithmetic method b2 according to the embodiment on the biosignal of the section B2; It is a figure which shows an example of the procedure of the process performed by the biological signal processing system in the biological signal measurement system which concerns on embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing another example of the procedure of processing performed by the biological signal processing system in the biological signal measurement system according to the embodiment; It is a figure which shows an example of the measurement part of the biological signal measuring device which concerns on the modification of embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a biological signal measurement system 1 including a biological signal processing system 12 according to an embodiment.
  • a biological signal measurement system 1 includes a biological signal measurement device 11 and a biological signal processing system 12 .
  • the biomedical signal processing system 12 may include the biomedical signal measurement device 11 as another configuration example.
  • the biomedical signal measuring device 11 measures biomedical signals.
  • the biosignal measuring device 11 is provided with a magnetocardiograph, and by the magnetocardiograph, a portion from the shoulder to the torso of a human being (in this embodiment, for convenience of explanation, referred to as an upper body portion).
  • the biomagnetic field in the front (the side where the belly is located) is measured, and the magnetocardiogram signal, which is the measurement signal, is detected as the biosignal.
  • the biomedical signal measurement device 11 may measure biomagnetic fields other than the front side (both sides) or the back (the side where the back is) by the magnetocardiograph.
  • the biological signal measuring device 11 may measure an arbitrary part by a magnetocardiograph without being limited to the example of the present embodiment.
  • the biomedical signal measuring device 11 may measure a plurality of points of the same person at the same time.
  • each of such a plurality of measurement systems will be referred to as a channel.
  • the biological signal measuring apparatus 11 is provided with a sensor that performs measurement for each channel, and the sensors for these multiple channels provide measurement results for multiple channels in a single measurement.
  • the biological signal measurement device 11 may include any measuring instrument other than the magnetocardiograph, and instead of the magnetocardiogram signal according to the present embodiment, any biological signal may be measured by the measuring instrument.
  • the biomedical signal measurement device 11 may include an electrocardiograph and measure a human electrocardiogram signal as a biomedical signal using the electrocardiograph.
  • the biological signal measurement device 11 may simultaneously measure a magnetocardiogram signal and an electrocardiogram signal for the same person.
  • a biosignal (magnetocardiogram signal in this embodiment) measured by the biosignal measuring device 11 is input to the biosignal processing system 12 .
  • the biomedical signal may be input to the biomedical signal processing system 12 by any method.
  • the biological signal may be transmitted from the biological signal measurement device 11 to the biological signal processing system 12 by wired or wireless communication, or the biological signal may be output from the biological signal measurement device 11. It may be stored in a portable storage device, the storage device may be transported, and input to the biological signal processing system 12 from the storage device.
  • the storage device may be, for example, a USB (Universal Serial Bus) memory.
  • the biomedical signal output from the biomedical signal measurement device 11 and input to the biomedical signal processing system 12 may be, for example, a raw signal that is measured, or a raw signal that is measured may be subjected to predetermined processing. may be applied.
  • the biological signal may be an analog signal or a digital signal.
  • the biological signal processed by the biological signal processing system 12 is converted into a digital signal (digital data) by the biological signal measuring device 11 or the biological signal processing system 12 and processed by the biological signal processing system 12.
  • a configuration example is shown, but as another configuration example, a configuration in which the biological signal is processed by the biological signal processing system 12 as an analog signal may be used.
  • magnetocardiograph measurement it is possible to obtain a three-dimensional magnetic field distribution by arranging sensors, to obtain a magnetic field distribution of vector quantities in three axial directions, or to reconstruct a current source from magnetic field data (three-dimensional distribution estimation). ) is being studied. For this reason, magnetocardiograph measurement is expected to provide a variety of three-dimensionally distributed information compared to electrocardiograms, and there is a need for technology that can visualize and display spatially distributed information in a better way. It is said that In this embodiment, it is also possible to meet such a request.
  • the biological signal processing system 12 includes an input unit 111 , an output unit 112 , a storage unit 113 and a control unit 114 .
  • the input unit 111 includes a biosignal acquisition unit 131 .
  • the output unit 112 has a display unit 141 .
  • the control unit 114 includes a section identification unit 151 , a biological signal processing unit 152 and a display control unit 153 .
  • the section identifying section 151 includes a section dividing section 171 and a period identifying section 172 .
  • the biological signal processing unit 152 includes a processing control unit 191 and a processing execution unit 192 .
  • the input unit 111 receives input from the outside.
  • the input unit 111 inputs the biological signal output from the biological signal measuring device 11 .
  • the input unit 111 may receive a biomedical signal transmitted from the biomedical signal measurement device 11 to input the biomedical signal, or may receive the biomedical signal stored in a portable storage device. You may input from a memory
  • the input unit 111 may have, for example, an operation unit operated by a user, and may input information according to the content of the operation performed by the user on the operation unit.
  • the biomedical signal acquisition unit 131 acquires biomedical signals input by the input unit 111 .
  • the biosignal acquisition unit 131 may store the acquired biosignal in the storage unit 113 .
  • the biomedical signal acquisition unit 131 has an A/D (Analog to Digital) conversion function to convert the biomedical signal from an analog signal to a digital signal. It may be converted into a signal.
  • the biological signal acquisition unit 131 acquires the biological signal in real time. Note that even when the biological signal processing system 12 is not applied to real-time processing, the biological signal acquisition unit 131 may acquire biological signals in real time.
  • the output unit 112 outputs to the outside.
  • the display unit 141 displays and outputs information on the processing result of the biological signal.
  • the display unit 141 has a screen such as a liquid crystal display (LCD), and displays and outputs information on the result of processing the biological signal on the screen.
  • the display unit 141 may print out information on the result of biosignal processing on a sheet of paper.
  • the output unit 112 may have a function of outputting in other forms such as voice output.
  • the storage unit 113 has a storage device such as a memory, for example, and stores information.
  • the storage unit 113 stores, for example, information such as an input biomedical signal and a processing result of the biomedical signal.
  • the storage unit 113 also stores information such as control programs, for example.
  • the control unit 114 performs various processes or controls in the biological signal processing system 12 .
  • the control unit 114 has a processor such as a CPU (Central Processing Unit), and the processor executes a control program stored in the storage unit 113 to perform various processes or controls.
  • the processor includes an arithmetic device that performs various arithmetic operations.
  • the segment identification unit 151 identifies segments in the biosignal.
  • the section is a temporal section.
  • the section dividing section 171 has a function of dividing the period of the biosignal into a plurality of sections. Any method may be used as a method for dividing the period of the biosignal into a plurality of intervals by the interval dividing unit 171 .
  • the period identification unit 172 has a function of identifying the period of the biosignal. Any method may be used as a method for specifying the cycle of the biosignal by the cycle specifying unit 172 .
  • any method may be used for specifying the interval in the biosignal by the interval specifying unit 151 .
  • the section identifying section 151 may use one or both of the function of the section dividing section 171 and the function of the period identifying section 172 when identifying sections in the biosignal.
  • the section identifying unit 151 may identify sections in the biosignal without using one or both of the function of the section dividing unit 171 and the function of the period identifying unit 172.
  • the unused function unit ( Here, one or both of the section dividing section 171 and the period identifying section 172 ) may not be provided in the section identifying section 151 .
  • the section identifying unit 151 may identify a predetermined section among a plurality of sections preset for the biosignal. In this case, the section dividing section 171 and the period identifying section 172 may not be provided in the section identifying section 151 . As another example, the section identifying section 151 may divide the period of the biosignal into a plurality of sections by the section dividing section 171, and identify a predetermined section among the divided sections. In this case, the period identification unit 172 does not have to be provided in the section identification unit 151 . As another example, the period identifying section 151 may identify the period of the biosignal by the period identifying section 172, and identify a predetermined section in the biosignal based on the identified period.
  • the section dividing section 171 does not have to be provided in the section identifying section 151 .
  • the interval identification unit 151 identifies the period of the biosignal by the period identification unit 172, divides the period of the biosignal into a plurality of intervals by the interval division unit 171, and selects a predetermined number of the divided intervals. can be specified.
  • the section dividing unit 171 may detect the feature amount of the read biological signal, and divide the section into sections based on the detected feature amount.
  • the feature amount may be any feature amount, or may be the feature amount of the waveform of the biosignal.
  • the section dividing unit 171 may detect peaks in the read biosignal and divide into sections based on the detected peaks.
  • a pattern in which peaks appear in the biological signal to be measured is stored in advance in the storage unit 113, and the section dividing unit 171 divides the pattern based on the pattern and the peak detected from the measurement result (biological signal). You may divide the interval by
  • the section dividing unit 171 may divide the section as specified by the user's operation.
  • the section dividing unit 171 may dynamically (in real time) process the biosignal to divide into sections.
  • a model related to a dynamic feature amount such as a change in the amplitude of a biosignal is stored in advance in the storage unit 113, and the interval dividing unit 171 stores the model and the measurement result (biological signal).
  • Section division may be performed based on the dynamic feature amount detected from .
  • the interval identification unit 151 identifies the period of the dynamically (real-time) acquired biosignal by the period identification unit 172, and estimates the temporal position of the processing target based on the identified period. You may
  • the section identification unit 151 may divide or identify a section in a future (future relative to the past) time period in the biosignal based on a section in the past time period in the biosignal.
  • the biological signal is a signal in which a periodic waveform having similar characteristics is repeated, and the period (or section) in a certain time period is changed from the period (or section) in the past time period. It is possible to guess.
  • the section identification unit 151 may identify the next cycle (or section in the next period) of the biosignal based on the cycle (or section) of the biosignal one cycle before.
  • the next cycle may be estimated to be shorter than the previous cycle.
  • the next cycle may be estimated to be longer than the previous cycle.
  • the heartbeat period of a person to be measured is gradually getting longer.
  • the section identifying unit 151 determines the A period (or interval) may be estimated based on the pattern.
  • the period identifying unit 172 may identify the period using, for example, the number of samplings, or may identify the period based on the interval between peaks detected based on the biosignal data (biological data). good. In the present embodiment, the period identification unit 172 may identify the period, for example, based on the analysis result of the biosignal instead of the biosignal.
  • the interval specifying unit 151 may estimate the time at which the information to be processed (information about the biosignal) is located in the cycle.
  • the time only needs to be able to specify the position in the cycle, and does not necessarily have to be an absolute time.
  • the section identification unit 151 determines which position in time in one cycle the information to be processed (information about the biological signal) corresponds to (that is, information based on the biological signal at which position). (existing) may be estimated.
  • the section identification unit 151 identifies a section based on the biomedical signal (magnetocardiogram signal in this embodiment) that is the main target of processing, and the biomedical signal processing unit 152 specifies the biomedical signal ( In the present embodiment, a configuration for processing a magnetocardiogram signal) is shown, but as another configuration example, the section identification unit 151 may be configured to process a biological signal (in this embodiment, a magnetocardiogram signal). (for example, an electrocardiogram signal measured at the same time as the main biological signal to be processed), and the biological signal processing unit 152 determines the main biological signal to be processed ( In this embodiment, a configuration for processing a magnetocardiogram signal) may be used.
  • the biosignal processing unit 152 processes biosignals.
  • the processing execution unit 192 executes processing of biosignals.
  • the processing execution unit 192 has a function of switching between a plurality of different processing methods for the same type of processing and executing biosignal processing.
  • the processing control unit 191 controls execution of processing by the processing execution unit 192 .
  • the processing control unit 191 selects a processing method based on the interval specified by the interval specifying unit 151, and executes processing so that the processing execution unit 192 processes the biosignal by the selected processing method.
  • control unit 192 For example, the processing control unit 191 selects a different processing technique for at least one section compared to other sections.
  • the frequency filter method is a method of applying predetermined frequency filter processing to biological signals.
  • a plurality of different frequency filter methods are methods of applying frequency filter processing having different characteristics to the biosignal.
  • the number of different frequency filter techniques may be any value greater than or equal to two.
  • the correspondence relationship between each of the plurality of intervals and each of the plurality of frequency filtering methods may be fixed in advance or may be variable.
  • the correspondence is variable, for example, the initial contents of the correspondence may be set in advance, or the correspondence may not be set initially.
  • the correspondence is automatically determined and set (including update setting) by the control unit 114 (eg, the processing control unit 191) according to a predetermined rule, for example. Alternatively, it may be arbitrarily set (including an update setting) by a user's operation, or may be set by both of these.
  • the rules may be written in the control program or its parameters. There may be cases where the same frequency filtering technique is associated with two or more different intervals.
  • the frequency filter processing suitable for the section is specified (or estimated).
  • Application of such frequency filter processing may be fixed in advance, but it may also be possible to arbitrarily change the applied frequency filter processing according to the user's preference or the like.
  • the control unit 114 eg, processing control unit 191 It may automatically determine the frequency filter treatment to be applied.
  • the frequency domain of the signal component of interest in each section is passed, and the frequency domain of other signal components (especially the frequency domain of signal components with large amplitudes) is filtered.
  • a frequency filter process is applied that has a filter characteristic that eliminates (eg reduces).
  • the current estimation calculation method is a method of applying predetermined calculation processing to the biosignal in order to estimate the current based on the biosignal.
  • a plurality of different current estimation calculation methods are methods of applying different calculation processes to biosignals.
  • the biological signal is a magnetocardiogram signal, and a spatial filtering method for solving an inverse problem of estimating the signal source from the magnetocardiogram is used as a method for computing these signals.
  • the number of different current estimation calculation methods may be any value greater than or equal to two. Note that, as a calculation method, another calculation method may be used instead of the current estimation calculation method.
  • a correspondence relationship between each of the plurality of sections and each of the plurality of current estimation calculation methods may be fixed in advance or may be variable.
  • the correspondence is variable, for example, the initial contents of the correspondence may be set in advance, or the correspondence may not be set initially.
  • the correspondence is automatically determined and set (including update setting) by the control unit 114 (eg, the processing control unit 191) according to a predetermined rule, for example. Alternatively, it may be arbitrarily set (including an update setting) by a user's operation, or may be set by both of these.
  • the rules may be written in the control program or its parameters.
  • the same current estimation calculation technique may be associated with two or more different sections.
  • the calculation process suitable for the section is specified (or estimated).
  • the application of such arithmetic processing may be fixed in advance, it may be possible to arbitrarily change the arithmetic processing to be applied according to the user's preference.
  • the control unit 114 eg, processing control unit 191 It may automatically determine the computation to be applied.
  • the region extraction method is a method of applying region extraction processing for extracting a biomedical signal of a predetermined region to be processed in a living body (human in this embodiment) to the biomedical signal.
  • a plurality of different region extraction methods are methods of applying different region extraction processing to biosignals.
  • the plurality of different region extraction methods are methods for processing different channels among the measurement results (biological signals) of the plurality of channels.
  • the number of channels to be processed by each region extraction technique may be any value greater than or equal to one.
  • the number of different region extraction techniques may be any value greater than or equal to two.
  • the correspondence relationship between each of the plurality of sections and each of the plurality of region extraction methods may be fixed in advance or may be variable.
  • the correspondence is variable, for example, the initial contents of the correspondence may be set in advance, or the correspondence may not be set initially.
  • the correspondence is automatically determined and set (including update setting) by the control unit 114 (eg, the processing control unit 191) according to a predetermined rule, for example. Alternatively, it may be arbitrarily set (including an update setting) by a user's operation, or may be set by both of these.
  • the rules may be written in the control program or its parameters.
  • the same region extraction method may be associated with two or more different sections.
  • the region extraction method when the type of biosignal (in this embodiment, a magnetocardiogram signal) and the section are determined, the region extraction process suitable for the section is specified (or estimated). However, it may be possible to arbitrarily change the applied area extraction process according to the user's preference. In addition, according to a rule based on the characteristics of the signal component in the corresponding section of the actual measurement signal (biological signal) (eg, one or more of frequency, amplitude, etc.), the control unit 114 (eg, processing control unit 191) It may automatically determine the region extraction process to be applied.
  • biosignal in this embodiment, a magnetocardiogram signal
  • the control unit 114 eg, processing control unit 191
  • the processing control unit 191 selects one region extraction method, one frequency filter method, and one current estimation calculation method based on the section identified by the section identification unit 151 .
  • the processing execution unit 192 applies the frequency filtering method selected by the processing control unit 191 to the measurement result (biological signal) of the channel to be processed by the region extraction method selected by the processing control unit 191.
  • the biological signal subjected to the frequency filter processing is subjected to the arithmetic processing applied by the current estimation arithmetic method selected by the processing control unit 191 .
  • the processing execution unit 192 may first perform frequency filter processing applied by the frequency filtering method selected by the processing control unit 191 on the measurement results (biological signals) of all channels. . After that, the processing execution unit 192 causes the processing control unit 191 to select the channels to be processed by the region extraction method selected by the processing control unit 191 among the biological signals of all the channels on which the frequency filter processing has been executed. Perform the computations applied by the selected current estimation computation method.
  • a case is shown in which three types of processing methods such as a plurality of different frequency filter methods, a plurality of different current estimation calculation methods, and a plurality of different region extraction methods can be selected as processing methods.
  • a configuration may be used in which any one of the frequency filter method, the current estimation calculation method, and the region extraction method can be selected, or any two processing methods may be selected. Any configuration that is possible may be used.
  • a configuration in which four or more types of processing methods can be selected as the processing method may be used.
  • the processing methods that can be selected are not limited to the processing methods (the frequency filter method, the current estimation calculation method, and the region extraction method) in this embodiment, and any processing method may be used.
  • the biological signal processing unit 152 may further have a function of processing biosignals using the same processing method for all intervals regardless of the interval of the biosignals.
  • the section identifying unit 151 may refer to the result of the signal processing performed by the biological signal processing unit 152 when identifying the section in the biological signal.
  • the result of the signal processing for example, the result of performing the processing of the frequency filtering method may be used, or the result of performing the processing of the current estimation calculation method after the processing of the frequency filtering method is used. may be used, or both may be used.
  • features of the biosignal for example, features such as peaks in each section
  • the section identification unit 151 may identify the section based on the result of performing predetermined processing on the biosignal.
  • the predetermined processing may be all or part of the processing performed by the biological signal processing section 152 .
  • the section identification unit 151 may identify the section based on the noise detection result of the biosignal.
  • the section dividing unit 171 may divide the section based on the noise detection result of the biosignal.
  • the period identification unit 172 may identify the period based on the noise detection result of the biosignal.
  • the section identification unit 151 may estimate the temporal position of the processing target based on the noise detection result of the biological signal.
  • control unit 114 has the function of a noise detection unit that detects noise contained in the biosignal.
  • the function may be provided in the biological signal processing unit 152, for example.
  • the noise detection result may be, for example, the noise level or the waveform.
  • the noise may be, for example, white noise.
  • the section identification unit 151 may adjust the section (for example, a predetermined section or divided section) based on the noise detection result. As a specific example, if the condition that the noise value in a certain interval satisfies a predetermined value or more (or the condition that it exceeds a predetermined value), then the interval identification unit 151 detects both ends of the interval (the boundary of the point with the smallest time). and the boundary of the point with the greatest time) may be narrowed. Further, as a specific example, when the condition that the noise-related value in a certain interval is less than a predetermined value (or the condition that the noise value Adjustments may be made to widen one or both of the boundary of the point and the boundary of the point with the greatest time).
  • the value related to noise for example, the level of noise may be used, or the ratio of the level of noise to the level of the biosignal containing noise (in this example, the biosignal) is used. good too.
  • FIG. 1 shows an arrow FB1 that schematically represents feedback from the biological signal processing unit 152 to the section identifying unit 151. As shown in FIG. Note that feedback from the biological signal processing unit 152 to the section identification unit 151 does not necessarily have to be performed.
  • the biological signal processing unit 152 may not perform the frequency filtering process and the current estimation calculation method for the biological signal in the section where the processing is unnecessary, or may remove the biological signal in the section.
  • the biological signal in the section may be removed by frequency filtering processing having filter characteristics, or the biological signal in the section may simply be deleted to obtain a signal of a constant level (for example, zero level).
  • the interval for which processing is unnecessary may be set in advance, or may be set by a user's operation, for example.
  • the biological signal processing unit 152 may determine that sections other than the one or more sections of interest are sections that do not require processing.
  • the section of interest may be set in advance, or may be set by a user's operation, for example.
  • the display control unit 153 controls the display mode when the display unit 141 displays information about the biological signal.
  • the display control unit 153 controls the display mode of the information regarding the biosignal of each interval specified by the interval specifying unit 151 according to the interval.
  • the display control unit 153 for example, according to the processing method selected in the biological signal processing unit 152 (that is, the processing method associated with each section), the processing is performed by the processing method You may also control how the results are displayed.
  • the information on the biosignal for example, information on the biosignal (itself) or information on the result of performing predetermined processing on the biosignal may be used.
  • the predetermined processing may be the processing of the frequency filter, or may be both the processing of the frequency filter and the arithmetic processing of the current estimation arithmetic method.
  • the display control unit 153 displays information indicating the range of one or more sections among the plurality of sections.
  • the range of an interval may be displayed, for example, by information such as a line or a symbol indicating the entire range, may be displayed using a different color for each interval, or may be separated from other adjacent intervals It may be indicated by border information indicating the eyes.
  • the display control unit 153 controls the information (for example, waveform) of one of the two sections and the information (for example, waveform) of the other section. etc.) may be adjusted (corrected) so that the information is smoothly connected at the boundary between these two sections.
  • the display control unit 153 may switch the temporal range to be displayed for each section. For example, when displaying information about a biological signal, the display control unit 153 may perform control so that the information is displayed on different screens for each of a plurality of intervals. As an example, the display control unit 153 may control to display only the information of one specific section on the screen, and switch the screen display by switching the section to be displayed.
  • the display control unit 153 may control to display information about each section for each section.
  • Information about each section is not particularly limited, and may include, for example, one or more of information identifying the section, or information identifying the processing technique applied to each section.
  • the information for identifying the section may be the name, number, mark, or the like of each section.
  • the information identifying the processing method is any one of information identifying the frequency filtering method, information identifying the current estimation calculation method, and information identifying the region extraction method, or Any two or three (all) may be used.
  • the information identifying these processing methods may be the name, number, or mark of each processing method, or information indicating the characteristics of each processing method.
  • the characteristic of the frequency filter technique may be a frequency representing the filter characteristic, for example a cutoff frequency if a high pass filter (HPF) or low pass filter (LPF) is applied. good.
  • the display control unit 153 may switch the area to be displayed for each section when displaying information in association with the area of the living body (in this embodiment, the human body). For example, when the display control unit 153 displays information in association with a region of a living body (a human body in this embodiment) by two-dimensional display (planar display) or three-dimensional display (three-dimensional display). In addition, for each section, control may be performed so that the information is displayed in a display manner focusing on the information of the area extracted by the area extraction method corresponding to each section. As a display mode focusing on the information of the area, for example, a display mode in which the area is cut out and the information is displayed, or a display mode in which the area is enlarged and the information is displayed may be used.
  • each section may be stored in the storage unit 113 as section information.
  • the display control unit 153 may control the display mode based on the section information.
  • section identifying unit 151 (the section dividing unit 171 and the cycle identifying unit 172), the biological signal processing unit 152 (the processing control unit 191 and the processing execution unit 192), and the display control unit 153 perform the functions of the control unit 114. It is a functional unit exemplified for explanation, and is not limited to this embodiment, and the control unit 114 may have arbitrary functions.
  • the biological signal processing system 12 shows a configuration example including each functional unit (input unit 111, output unit 112, storage unit 113, control unit 114). It may be constructed as an integral device, or may be distributed and constructed in two or more separate devices. In addition, the configuration of the functional units (input unit 111, output unit 112, storage unit 113, control unit 114) of the biological signal processing system 12 shown in FIG. Processing system 12 may have any functionality.
  • the temporal position of the biosignal (value on the temporal axis) is described as time, but instead of time, a sampling number or the like may be used.
  • advance of the sampling number is proportional to advance of time.
  • an absolute value may be used, or a relative value may be used.
  • any value may be used as the value of the time axis as long as it is possible to specify the section of the biosignal.
  • a magnetocardiogram signal which is a biological signal to be processed in this embodiment, will now be described.
  • the waveform of the magnetocardiogram signal is similar to the waveform of the electrocardiogram signal, which is the standard for heart waveforms, and can be regarded as the waveform of the electrocardiogram signal.
  • the characteristics of the waveform of the electrocardiogram signal shown in FIG. 2 also apply to the magnetocardiogram signal.
  • FIG. 2 is a diagram showing an electrocardiogram signal corresponding to a magnetocardiogram signal, which is an example of a biological signal according to the embodiment.
  • the electrocardiogram signal shown in FIG. 2 is a schematic diagram for convenience of explanation.
  • FIG. 2 shows a biological signal 201 which is an electrocardiogram signal.
  • the horizontal axis represents time (time), and the vertical axis represents signal level (amplitude in the example of FIG. 2).
  • a biosignal 201 is shown in the graph.
  • the horizontal axis of the graph indicates time t1 to time t10 in the direction in which time advances. In the example of FIG. 2, these times t1 to t10 are not necessarily evenly spaced.
  • the biological signal 201 has a periodic waveform. Note that the biological signal 201 does not necessarily have to have waveforms that completely match each cycle. For example, if the state of the living body to be measured does not change, the biological signal 201 is considered to repeat the same waveform every cycle. Waveforms can change. Moreover, when the state of the living body to be measured changes, the cycle of the biological signal 201 may also change.
  • FIG. 2 shows an example of the biosignal 201 for one period 211 and before and after it. Also, in the example of FIG. 2, the period 211 is divided into a first period 231 to a sixth period 236.
  • FIG. A first period 231 is a period from time t1 to time t2, and is a period corresponding to the P wave of the biosignal 201 .
  • the second period 232 is the period from time t2 to time t3, and is the period of the portion between the P wave and the QRS complex of the biosignal 201 (the portion corresponding to the PR segment).
  • a third period 233 is a period from time t3 to time t7, and is a period of the portion corresponding to the QRS complex of the biosignal 201.
  • the biological signal 201 reaches the peak of the Q wave that is the minimum point at time t4, the peak of the R wave that is the maximum point at time t5, and the peak of the S wave that is the minimum point at time t6. .
  • a fourth period 234 is a period from time t7 to time t8, which is the period of the portion between the QRS complex and the T wave of the biological signal 201 (the portion corresponding to the ST segment).
  • a fifth period 235 is a period from time t8 to time t9, and is a period corresponding to the T wave of the biological signal 201.
  • the biological signal 201 having a periodic waveform a generally known electrocardiogram waveform was described.
  • how to divide the waveform, etc. is not limited, and similarly, how to interpret the magnetocardiogram corresponding to such an electrocardiogram (for example, the name of each part of the waveform, or how to divide the waveform, etc.) is not limited.
  • the PR segment it is also possible to divide a part or all of the PR segment into the P wave part or the QRS complex part.
  • the PR segment it is also possible to divide a part or all of the ST segment into the QRS complex part or the T wave part.
  • the QRS complex it is possible to divide the QRS complex into smaller parts. As a specific example, it is possible to divide into a portion from time t3 to time t4, a portion from time t4 to time t6, and a portion from time t6 to time t7.
  • the magnetocardiogram signal which is the result of measurement by the magnetocardiograph
  • the waveform of the magnetocardiogram signal is the waveform of the electrocardiogram signal (P characteristics (features) similar to those of the complexes (waves, QRS complexes, T waves, etc.).
  • a cycle 211 shown in FIG. 2 corresponds to a waveform for one beat (one cycle), which is one human heartbeat. Then, in the biological signal 201, a waveform similar to the waveform for one beat is repeated.
  • an electrocardiogram signal which is a signal measured by an electrocardiograph
  • the biological signal 201 is exemplified as the biological signal 201, but as described above, the same characteristics can be seen for a magnetocardiogram signal, which is a signal measured by a magnetocardiograph.
  • the biological signal is not limited to the magnetocardiogram signal or the electrocardiogram signal, and other signals may be used.
  • a frequency filter method a1 having a filter characteristic that mainly extracts the frequency component of 0.1 to 100 [Hz] and a filter characteristic that mainly extracts the frequency component of 0.01 to 25 [Hz] are used. and frequency filter technique a2.
  • a current estimation calculation method a current estimation calculation method b1 using a predetermined spatial filtering method and a current estimation calculation method b2 using another predetermined spatial filtering method are exemplified.
  • the region extraction method include a region extraction method c1 for extracting the atrium region of the heart, a region extraction method c2 for extracting the atrium and ventricle regions of the heart, and a region extraction method c3 for extracting the ventricle region of the heart. .
  • the frequency filtering method a2 is used as the frequency filtering method.
  • the frequency filtering method a1 is used as the frequency filtering method.
  • the frequency filtering method a2 is used as the frequency filtering method.
  • the notch filter may be a notch filter having a filter characteristic of removing frequency components of commercial frequencies (for example, 50 Hz) used for power supply.
  • the current estimation calculation method b2 is used as the current estimation calculation method.
  • the current estimation calculation method b1 is used as the current estimation calculation method.
  • the current estimation calculation method b2 is used as the current estimation calculation method.
  • the area extraction process c1 is used as the area extraction process.
  • the area extraction process c2 is used as the area extraction process.
  • the area extraction process c3 is used as the area extraction process.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the measuring section 301 of the biological signal measuring device 11 according to the embodiment.
  • FIG. 3 schematically shows the surface of the measurement unit 301 facing the upper half of the body of a person to be tested.
  • FIG. 3 shows an XYZ orthogonal coordinate system, which is a three-dimensional orthogonal coordinate system.
  • the surface of the measuring unit 301 is a two-dimensional plane, so an XY orthogonal coordinate system, which is a two-dimensional orthogonal coordinate system, may be used instead of the XYZ orthogonal coordinate system.
  • 14 measurement units 301 are arranged in a predetermined direction (in the example of FIG. 3, the direction parallel to the X-axis) at regular intervals, and in the direction perpendicular to the direction (in FIG. In the example, it has a total of 196 sensor housing portions 311 arranged in a matrix of 14 pieces in the direction parallel to the Y-axis.
  • the measurement unit 301 includes a sensor 321 accommodated in one or more of the plurality of sensor accommodation units 311 .
  • each sensor 321 is a magnetocardiograph.
  • the sensors 321 are provided in 64 sensor housing portions 311 out of 196 sensor housing portions 311 .
  • a biosignal detected by each sensor 321 is a biosignal of one channel, and a total of 64 sensors 321 detect biosignals of 64 channels.
  • the sensor housing portion 311 is a hole provided in the surface of the measurement portion 301 , and the sensor 321 is provided in the measurement portion 301 by fitting the sensor 321 into the hole.
  • the sensor 321 can be attached to and detached from each sensor housing portion 311 , and the sensor 321 can be provided in any sensor housing portion 311 . It is possible to change the arrangement pattern of H.321.
  • the configuration in which the plurality of sensors 321 are provided on the surface of the measurement unit 301 is not necessarily limited to the example shown in FIG.
  • the example of FIG. 3 shows a configuration in which the sensor 321 can be provided at an arbitrary location among the plurality of sensor housing portions 311, but as another configuration example, the position of the sensor 321 is fixedly determined. may have been In this case, each sensor 321 may be fixed to the measurement unit 301 and may not be detachable.
  • eight sensors 321 are arranged at regular intervals in a predetermined direction (for example, a direction parallel to the X axis), and a direction perpendicular to the direction (for example, , a direction parallel to the Y-axis), a total of 64 sensors 321 in a matrix may be provided.
  • the number of sensors 321 provided in the measurement unit 301 is may be any value greater than or equal to 1.
  • the biosignal has time-series signal values.
  • the biosignal is information (signal value at each measurement point) of the measurement results of a plurality of measurement points of the upper body of the human subject to be measured at each point (instantaneous) time. including.
  • each of the plurality of measurement points and measurement result information (signal value at each measurement point) are associated on a one-to-one basis for each time (measurement time).
  • a plurality of measurement points on the upper body of a person to be measured are associated with information representing the shape of the upper body of the person.
  • the information representing the shape of the human upper body may be included in the biosignal, or may be input to the biosignal processing system 12 from the user or the biosignal measuring device 11 and stored separately from the biosignal. It may be stored in the unit 113 .
  • the information representing the shape of the upper body of the person does not necessarily have to be information representing a unique shape for each individual person. For example, information representing a standard human shape may be used. Well, in this case, the information may be input to the biological signal processing system 12 and stored in the storage unit 113 in advance.
  • FIG. 4 is a diagram showing a display example of current estimation calculation results according to the embodiment.
  • FIG. 4 shows a screen 401 displaying an example of current estimation calculation results.
  • FIG. 4 shows an XYZ orthogonal coordinate system similar to that shown in FIG. 3 for convenience of explanation.
  • the XYZ Cartesian coordinate system for example, may or may not be displayed.
  • an XY orthogonal coordinate system may be used instead of the XYZ orthogonal coordinate system.
  • the shape of the human body (upper body part 411) is shown, and the positions where the sensors 321 face each other (sensor positions 421) and the arrows indicating the current estimated by the current estimation calculation process (estimated current 431 ) is displayed.
  • the measured strength of the magnetic field (magnetic field distribution) is shown, and its scale 402 is displayed.
  • only one sensor position 421 is labeled and only one estimated current 431 is shown.
  • the estimated current 431 is obtained as a result of analyzing the biological signal measured by the magnetocardiograph using a current estimation calculation method, and represents the direction and magnitude of the current flowing in the living body.
  • the direction of the current is represented by the direction of the arrow
  • the magnitude of the current is represented by the length of the arrow.
  • FIG. 4 shows one sensor position, position A1, and another sensor position, position A2.
  • FIG. 5 is a diagram showing a display example of a magnetocardiogram signal and an electrocardiogram signal according to the embodiment.
  • the example of FIG. 5 shows a case where an electrocardiogram signal is measured simultaneously with a magnetocardiogram signal.
  • a magnetocardiogram signal 2011 measured at position A1 shown in FIG. 4 and a magnetocardiogram signal 2012 measured at position A2 shown in FIG. 4 are displayed.
  • an electrocardiogram signal 2021 measured simultaneously with these magnetocardiogram signals 2011 and 2012 is displayed.
  • the horizontal axis represents time common to all signals (magnetocardiogram signals 2011 to 2012 and electrocardiogram signal 2021), and the vertical axis represents the level (eg, amplitude) of each signal. represent.
  • magnetocardiogram signal 2011 and the magnetocardiogram signal 2012 have opposite polarities (positive and negative directions), but this is due to measurement conditions (for example, measurement positions).
  • measurement conditions for example, measurement positions.
  • FIG. 5 shows magnetocardiogram signals 2011 and 2012 at two positions A1 and A2, magnetocardiogram signals at any one or more positions may be displayed.
  • FIG. 6 is a diagram showing a display example of a result of performing frequency filtering of the frequency filtering method a1 on all sections of the biological signal according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents level (eg, amplitude).
  • a frequency-filtered signal group 2201 is displayed, which is the result of performing the frequency filtering process of the frequency filtering method a1 on the biological signals (magnetocardiogram signals in this embodiment) in all sections.
  • the frequency-filtered signal group 2201 includes 64-channel signals, and here, these signal waveforms are collectively shown as the frequency-filtered signal group 2201 .
  • sections B1 and B2 are displayed. These sections B1 and B2 are sections identified by the section identification unit 151. FIG. Although two sections B1 and B2 are displayed in the example of FIG. 6, the number of sections to be displayed and the number of sections to be displayed may be set arbitrarily.
  • FIG. 7 is a diagram showing a display example of a result of performing frequency filtering of the frequency filtering method a2 on all sections of the biological signal according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents level (eg, amplitude).
  • a frequency-filtered signal group 2211 is displayed, which is the result of performing the frequency filtering process of the frequency filtering method a2 on the biosignals (magnetocardiogram signals in this embodiment) of all sections.
  • the frequency-filtered signal group 2211 includes 64-channel signals, and here, these signal waveforms are collectively shown as the frequency-filtered signal group 2211 .
  • sections B1 and B2 are displayed. These sections B1 and B2 are sections identified by the section identification unit 151. FIG. Although two sections B1 and B2 are displayed in the example of FIG. 7, the number of sections to be displayed and the number of sections to be displayed may be set arbitrarily.
  • FIG. 8 is a diagram showing a display example of the result of performing the frequency filtering process of the frequency filtering method a1 on the biological signal in the section B1 according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents level (eg, amplitude).
  • the frequency-filtered signal group 2401 is displayed only for the interval B1 shown in FIG.
  • additional information 2402 is displayed.
  • the additional information 2402 is information about the displayed frequency-filtered signal group 2401, and in the example of FIG. contains.
  • the content of the additional information 2402 may be arbitrary, and may include, for example, various information regarding sections, processing techniques, and the like.
  • FIG. 9 is a diagram showing a display example of the result of performing the frequency filtering process of the frequency filtering method a2 on the biological signal in the section B1 according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents level (eg, amplitude).
  • the frequency-filtered signal group 2411 is displayed only for the interval B1 shown in FIG.
  • additional information 2412 is displayed.
  • the additional information 2412 is information about the displayed frequency-filtered signal group 2411.
  • the content of the additional information 2412 may be arbitrary, and may include, for example, various information regarding sections, processing methods, and the like.
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of the result of performing the frequency filtering process of the frequency filtering method a1 on the biological signal in the section B2 according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents level (for example, amplitude).
  • the frequency-filtered signal group 2601 is displayed only for the interval B2 shown in FIG.
  • additional information 2602 is displayed.
  • the additional information 2602 is information about the displayed frequency-filtered signal group 2601, and in the example of FIG. contains.
  • the content of the additional information 2602 may be arbitrary, and may include, for example, various information regarding sections, processing techniques, and the like.
  • FIG. 11 is a diagram showing a display example of the result of performing the frequency filtering process of the frequency filtering method a2 on the biological signal in the section B2 according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time and the vertical axis represents level (for example, amplitude).
  • the frequency-filtered signal group 2611 is displayed only for the interval B2 shown in FIG.
  • additional information 2612 is displayed.
  • the additional information 2612 is information about the displayed frequency-filtered signal group 2611, and in the example of FIG. contains.
  • the content of the additional information 2612 may be arbitrary, and may include, for example, various information regarding sections, processing techniques, and the like.
  • FIG. 12 is a diagram showing examples of two different times C1 and C2 with respect to the biosignal according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents level (eg, amplitude).
  • the example of FIG. 12 shows a frequency filtered signal group 3001 similar to the frequency filtered signal group 2201 shown in FIG.
  • Also shown in FIG. 12 are two different times C1 and C2.
  • the time C1 is the time included in the interval B1 of the QRS complex
  • the time C2 is the time included in the interval B2 of the T wave.
  • FIG. 13 is a diagram showing a display example of the result of performing the arithmetic processing of the current estimation arithmetic method b1 according to the embodiment on the biosignal of the section B1.
  • the example of FIG. 13 shows a screen 501 displaying an example of the result (calculation processing result) of frequency filtering by the frequency filtering method a1 and calculation processing by the current estimation calculation method b1 on the biosignal at time C1.
  • FIG. 13 shows an XYZ orthogonal coordinate system similar to that shown in FIG. 3 for convenience of explanation.
  • the XYZ Cartesian coordinate system for example, may or may not be displayed.
  • an XY orthogonal coordinate system may be used instead of the XYZ orthogonal coordinate system.
  • an arrow (estimated current 521) indicating the current estimated by the current estimation calculation process is displayed with respect to the upper body region of the human body.
  • the direction of the estimated current 521 is represented by the direction of the arrow, and the magnitude of the estimated current 521 is represented by the length of the arrow.
  • only one estimated current 521 is labeled for simplification of illustration.
  • additional information 531 is displayed.
  • the additional information 531 is information about the displayed arithmetic processing result, and in the example of FIG. contains information indicating that the
  • the content of the additional information 531 may be arbitrary, and may include, for example, various information regarding sections, processing techniques, and the like.
  • FIG. 14 is a diagram showing a display example of the result of performing the arithmetic processing of the current estimation arithmetic method b2 according to the embodiment on the biosignal of the section B1.
  • the example of FIG. 14 shows a screen 502 displaying an example of the result (calculation processing result) of frequency filtering by the frequency filtering method a1 and calculation processing by the current estimation calculation method b2 on the biosignal at time C1.
  • FIG. 14 shows an XYZ orthogonal coordinate system similar to that shown in FIG. 3 for convenience of explanation.
  • the XYZ Cartesian coordinate system for example, may or may not be displayed.
  • an XY orthogonal coordinate system may be used instead of the XYZ orthogonal coordinate system.
  • an arrow (estimated current 522) indicating the current estimated by the current estimation calculation process is displayed with respect to the upper body region of the human body.
  • the direction of estimated current 522 is represented by the direction of the arrow, and the magnitude of estimated current 522 is represented by the length of the arrow.
  • only one estimated current 522 is labeled for simplification of illustration.
  • additional information 532 is displayed.
  • the additional information 532 is information about the displayed arithmetic processing result, and in the example of FIG. contains information indicating that the
  • the content of the additional information 532 may be arbitrary, and may include, for example, various information regarding sections, processing methods, and the like.
  • FIG. 15 is a diagram showing a display example of a result of performing the arithmetic processing of the current estimation arithmetic method b1 according to the embodiment on the biosignal of the section B2.
  • the example of FIG. 15 shows a screen 541 displaying an example of the result (calculation processing result) of frequency filtering by the frequency filtering method a1 and calculation processing by the current estimation calculation method b1 on the biosignal at time C2.
  • FIG. 15 shows an XYZ orthogonal coordinate system similar to that shown in FIG. 3 for convenience of explanation.
  • the XYZ Cartesian coordinate system for example, may or may not be displayed.
  • an XY orthogonal coordinate system may be used instead of the XYZ orthogonal coordinate system.
  • an arrow (estimated current 561) indicating the current estimated by the current estimation calculation process is displayed with respect to the region of the upper half of the human body.
  • the direction of the estimated current 561 is represented by the direction of the arrow, and the magnitude of the estimated current 561 is represented by the length of the arrow.
  • only one estimated current 561 is labeled.
  • additional information 571 is displayed.
  • the additional information 571 is information related to the displayed calculation processing result, and in the example of FIG. contains information indicating that the
  • the content of the additional information 571 may be arbitrary, and may include, for example, various information regarding sections, processing techniques, and the like.
  • FIG. 16 is a diagram showing a display example of the result of performing the arithmetic processing of the current estimation arithmetic method b2 according to the embodiment on the biological signal in the section B2.
  • the example of FIG. 16 shows a screen 542 displaying an example of the result (calculation processing result) of frequency filtering by the frequency filtering method a1 and calculation processing by the current estimation calculation method b2 on the biosignal at time C2.
  • FIG. 16 shows an XYZ orthogonal coordinate system similar to that shown in FIG. 3 for convenience of explanation.
  • the XYZ Cartesian coordinate system for example, may or may not be displayed.
  • an XY orthogonal coordinate system may be used instead of the XYZ orthogonal coordinate system.
  • an arrow (estimated current 562) indicating the current estimated by the current estimation calculation process is displayed with respect to the upper body region of the human body.
  • the direction of estimated current 562 is represented by the direction of the arrow, and the magnitude of estimated current 562 is represented by the length of the arrow.
  • only one estimated current 562 is labeled for simplification of illustration.
  • additional information 572 is displayed.
  • the additional information 572 is information related to the displayed calculation processing result, and in the example of FIG. contains information indicating that the
  • the content of the additional information 572 may be arbitrary, and may include, for example, various information regarding sections, processing techniques, and the like.
  • the current estimation calculation method b1 is a method of detecting a large current flow
  • the current estimation calculation method b2 is a method of detecting the overall current flow. 14 compared to the example of FIG. 13, and estimated current 562 over the example of FIG. 16 compared to the example of FIG.
  • the strong estimated current 521 is easier to see in the example of FIG. 13 than the example of FIG. 14, and the strong estimated current 561 is easier to see in the example of FIG. 15 than the example of FIG.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a procedure of processing performed by the biological signal processing system 12 in the biological signal measurement system 1 according to the embodiment.
  • the example of FIG. 17 shows a case where the control unit 114 in the biological signal processing system 12 reads in advance the entire data of time-series biological signals (magnetocardiogram signals in this embodiment).
  • Step S1 The control unit 114 (for example, the section identification unit 151 ) reads the entire time-series biosignal data (biological data) from the storage unit 113 .
  • the entire biometric data has already been input by the input unit 111 and stored in the storage unit 113 . Then, the process proceeds to step S2.
  • Step S2 The interval identification unit 151 divides the biosignal period into a plurality of intervals by the interval dividing unit 171 based on the biometric data. Then, the process proceeds to step S3.
  • Step S3 The section identification unit 151 selects the time of the biological signal to be processed. Further, the section identification unit 151 identifies the section to which the time belongs. Then, the process proceeds to step S4.
  • the section identifying unit 151 may select the time of the biological signal to be processed based on a predetermined rule, or may select the biological signal to be processed based on an instruction from the user or the like. You may choose the time of the signal.
  • the rule may be, for example, a rule for sequentially selecting one or more times set in advance (for example, a plurality of times according to progress of time).
  • Step S4 The processing control unit 191 selects a processing method based on the section specified by the section specifying unit 151 (the section to which the selected time belongs). Then, the process proceeds to step S5.
  • Step S5 The processing execution unit 192 uses the processing method selected by the processing control unit 191 to process the biological signal to be processed. Then, the process proceeds to step S6.
  • Step S6 The display control unit 153 causes the display unit 141 to display information about the result of the processing executed by the processing execution unit 192 .
  • the display control unit 153 may control the display method (display form) based on the section specified by the section specifying unit 151 (the section to which the selected time belongs). Then, the processing of this flow ends.
  • control unit 114 may shift to the process of step S3 again after the process of step S6 is completed. good.
  • control unit 114 may proceed to the process of step S3 again when the user or the like instructs to change the biometric data to be processed after the process of step S6 is completed.
  • step S5 may be fed back to the process of step S2.
  • feedback FB11 is schematically shown in the example of FIG. 17, such feedback FB11 may not be performed.
  • FIG. 18 shows a modification of the processing flow shown in FIG. 17;
  • FIG. 18 a configuration may be used in which the control unit 114 reads time-series biological signal data at any time.
  • the processing of this modified example is particularly effective, for example, when the total amount of time-series biosignal data is large.
  • the section identification unit 151 divides the period of the biosignal into a plurality of sections.
  • the format of the biosignal data is fixed, and the section identification unit 151 performs division into sections (definition of sections) in advance based on the format.
  • the section identifying unit 151 may divide sections based on biometric data used in past processing, or may divide sections into sections that are the same as sections used in past processing. may be used as the division result of the interval.
  • the section identification unit 151 selects a biosignal to be processed (here, a signal portion of the biosignal to be processed). This selection may be made using, for example, the waveform of the biosignal. Also, this selection may be made using, for example, the time of the biological signal to be processed. Then, the control unit 114 (for example, the section identification unit 151) selects biometric data (biological data corresponding to the time of the biosignal to be processed) selected from the time-series biosignal data (biological data). Read from storage unit 113 . In this case, in this modified example, the entire biometric data has already been input by the input unit 111 and stored in the storage unit 113 . After that, the control unit 114 performs the processing of steps S4, S5, and S6 shown in FIG.
  • FIG. 18 is a diagram showing another example of the procedure of processing performed by the biological signal processing system 12 in the biological signal measurement system 1 according to the embodiment.
  • the example of FIG. 18 shows a case where the biological signal processing system 12 reads time-series biological signals (magnetocardiogram signals in this embodiment) from the biological signal measuring device 11 in real time as needed.
  • the biosignal acquisition unit 131 acquires biosignal data (biological data) in chronological order.
  • the storage unit 113 stores the biosignal.
  • Information about the biosignal is information to be processed from now on.
  • the interval identification unit 151 identifies the period of the biosignal by the period identification unit 172 .
  • the cycle identification unit 172 identifies the cycle of the biosignal based on the biosignal acquired by the biosignal acquisition unit 131 .
  • the process of identifying the cycle may be omitted.
  • the interval identifying unit 151 divides the biosignal period into a plurality of intervals by the interval dividing unit 171 based on the period identified by the period identifying unit 172 . The division of the interval is performed dynamically. Then, the process proceeds to step S22.
  • step S21 when the cycle and interval of the biosignal are known, and the information representing the cycle and the information representing the interval are stored in advance in the storage unit 113, the process of step S21 may be omitted.
  • the process of step S21 when the method of dividing the biosignal into sections is known and the division result of the section is specified when the cycle is specified, the information indicating the method of dividing the section is stored in the storage unit 113 in advance. , the process of dividing the section may be omitted.
  • Step S22 The section specifying unit 151 selects the position of the biological signal to be processed (the position in time, which may be the time). Further, the section identification unit 151 identifies the section to which the position belongs. Then, the process proceeds to step S23.
  • the section identifying unit 151 may select the position of the biosignal to be processed based on a predetermined rule, or may select the biosignal to be processed based on an instruction from the user or the like.
  • the position of the signal may be selected.
  • the rule may be, for example, a rule for sequentially selecting one or more preset positions (for example, a plurality of positions according to progress of time).
  • Step S23 The biosignal processing unit 152 reads biosignal data (biological data) at the position selected by the section specifying unit 151 . Then, the process proceeds to step S24.
  • Step S24 The processing control unit 191 selects a processing method based on the section specified by the section specifying unit 151 (the section to which the selected position belongs). Then, the process proceeds to step S25.
  • Step S25 The processing execution unit 192 uses the processing method selected by the processing control unit 191 to process the biological signal to be processed. Then, the process proceeds to step S26.
  • the display control unit 153 causes the display unit 141 to display information about the result of the processing executed by the processing execution unit 192 . At this time, the display control unit 153 may control the display method (display form) based on the section (the section to which the selected position belongs) identified by the section identification unit 151 . Then, the processing of this flow ends.
  • control unit 114 shifts to the process of step S22 again after the process of step S26 is completed.
  • control unit 114 may proceed to the process of step S21 again when the user or the like instructs to change the biometric data to be processed after the process of step S26 is completed.
  • step S25 may be fed back to the process of step S21.
  • feedback FB12 is schematically shown in the example of FIG. 18, such feedback FB12 may not be performed.
  • the period identification unit 172 may identify the period of the biosignal at any timing, and update the already identified period to the newly identified period.
  • the period identifying unit 172 identifies the period of the biosignal based on data (biological data) different from the biometric data used when the period of the biosignal was previously specified.
  • the data (biological data) different from the biological data used to specify the cycle of the biosignal last time is, for example, data that is chronologically newer than the biometric data used to specify the cycle of the biosignal last time. is.
  • the period identification unit 172 may average a predetermined number of identified periods, and update the period so that the average value is used as a new period.
  • the predetermined number of times may be any number of times.
  • the predetermined number of times may be, for example, the latest one time and a past consecutive predetermined number of times (the number of times less than the predetermined number of times by one). In the biological signal processing system 12 according to this embodiment, such averaging may stabilize the cycle.
  • the section dividing unit 171 divides the period of the biosignal into a plurality of sections based on the period updated by the period identifying unit 172, and updates the previous section division result to a new section division result. good too.
  • the section dividing unit 171 may average the division results of a predetermined number of sections, and update the section so that the average result is used as a new section.
  • the predetermined number of times may be any number of times.
  • the predetermined number of times may be, for example, the latest one time and a past consecutive predetermined number of times (the number of times less than the predetermined number of times by one). In the biomedical signal processing system 12 according to the present embodiment, such averaging may stabilize the segmentation.
  • a temporary initial value may be set as the cycle of the biosignal, and the initial value may be updated thereafter to improve the accuracy of the cycle.
  • the initial identification of the period may be omitted in the process of step S21.
  • a provisional initial value may be set for the division result of the section. may improve the accuracy of In this case, the process of step S21 may be omitted.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of measuring units 601 and 602 of a biological signal measuring device according to a modification of the embodiment.
  • FIG. 19 shows an XYZ orthogonal coordinate system similar to that shown in FIG. 3 for convenience of explanation.
  • two measurement units 601 and 602 having the same functions as the measurement unit 301 shown in FIG. 3 are provided.
  • the surface of the measurement unit 601 is arranged parallel to the XY plane, and the surface of the measurement unit 602 is arranged parallel to the YZ plane.
  • the measurement unit 601 and the measurement unit 602 are arranged so as to intersect each other at right angles.
  • the front of the upper body of a person faces the surface of one measuring unit (for example, measuring unit 601), and the upper body of the person faces the surface of the other measuring unit (for example, measuring unit 602). Measurements are taken with the sides of the parts facing each other.
  • the surface of the measurement unit 601 is provided with a sensor area 621, which is an area where sensors of a plurality of channels are provided.
  • the surface of the measurement unit 602 is provided with a sensor area 622, which is an area where sensors of a plurality of channels are provided.
  • These sensor areas 621-622 are similar to the area in which the multiple channel sensors 321 are provided, for example, in the plane of the measurement unit 301 shown in FIG.
  • measurements can be performed simultaneously in different directions (directions perpendicular to each other in the example of FIG. 19).
  • the number of sensors provided in each of the measurement units 601 to 602, the arrangement pattern of the sensors, or the relative arrangement (for example, the angle at which the two measurement units 601 to 602 intersect) may be set in any other manner. configuration may be used.
  • a biomedical signal measuring apparatus capable of measuring by using three or more measuring units at the same time may be configured.
  • the biological signal measuring device 11 has been described as including a plurality of measurement units (two measurement units 601 to 602 in the example of FIG. 19), but these multiple measurement units , may be regarded as integral measurement units rather than separate ones.
  • the biosignal processing system 12 can perform appropriate processing for each characteristic section of the biosignal.
  • a processing method can be selected according to the characteristic (eg, waveform) of each section so that the biomedical signal measurement result or its analysis result is more accurate. Optimal processing can be performed for each section, and the added value of the system can be increased. Further, in the biomedical signal processing system 12 according to the present embodiment, for example, the biomedical signal can be temporally divided into a plurality of sections according to the characteristics of the biomedical signal. In addition, in the biological signal processing system 12 according to the present embodiment, the processing result for each section can be fed back to section identification (for example, section division) of the section identification unit 151 .
  • section identification for example, section division
  • a magnetocardiogram signal is used as the biological signal.
  • the waveform of the magnetocardiogram signal has characteristic sections with different amplitudes and frequencies, such as the P wave, QRS complex, and T wave.
  • the processing result is optimized by switching to the optimum processing method for each section.
  • the magnetocardiograph is expected to analyze and display a variety of three-dimensionally distributed information compared to the electrocardiograph, and it is expected that the spatially distributed information can be analyzed and displayed more accurately. is expected.
  • the biological signal processing system 12 according to the present embodiment can meet such expectations. For example, the method of calculating signal data used for three-dimensional spatial distribution estimation is optimized for each target waveform (for each section). It is possible to
  • the biomedical signal processing system 12 can handle real-time biosignal processing.
  • the biological signal processing system 12 when displaying information such as the processing result of a certain section, it is possible to control the display mode based on the section. Therefore, in the biological signal processing system 12 according to the present embodiment, it is possible to perform display in an appropriate display mode for each section. For example, in the biological signal processing system 12 according to the present embodiment, it is possible to present useful additional information to the user by displaying information identifying the processing method applied to each section. be.
  • waveforms in the case of magnetocardiogram signals, waveforms such as P waves, QRS complexes, and T waves
  • This technique is effective in processing a continuous signal, which is a mixed biosignal and in which a group of a plurality of intervals repeats periodically in time.
  • a biological signal for example, a magnetocardiogram signal or the like temporally divided into a plurality of intervals is temporally processed.
  • a section identifying unit (in this embodiment, the section identifying unit 151) that identifies a section that includes a position such as the above;
  • a processing control unit (processing control unit 191 in this embodiment) that selects a method (for example, one or more of a frequency filtering method, a current estimation calculation method, a region extraction method, etc.), and a process selected by the processing control unit and a processing execution unit (processing execution unit 192 in the present embodiment) that executes biosignal processing using a technique.
  • the processing method is one of a frequency filter method for performing frequency filter processing, an arithmetic method for performing predetermined arithmetic processing, and an area extraction method for extracting an area to be processed.
  • the section identification unit includes a section dividing section (the section dividing section 171 in this embodiment) that divides the period of the biosignal into a plurality of sections.
  • the section dividing section divides into sections based on the result of the processing executed by the processing executing section.
  • the biological signal processing system includes a period identification unit (the period identification unit 172 in this embodiment) that identifies the period of the biological signal acquired in real time.
  • the interval identification unit estimates the temporal position of the processing target based on the period identified by the period identification unit.
  • a display unit (display unit 141 in this embodiment) that displays information about the result of processing executed by the processing execution unit, and based on the interval specified by the interval specifying unit and a display control unit (display control unit 153 in this embodiment) that controls the display mode of the display unit.
  • a display control unit controls a display mode such that information regarding a processing method selected by the processing control unit is displayed on the display unit.
  • a biological signal measurement system in this embodiment, a biological signal measurement system 1.
  • a program for realizing the functions of any component in any device described above may be recorded in a computer-readable recording medium, and the program may be read and executed by a computer system.
  • the term "computer system” as used herein includes an operating system and hardware such as peripheral devices.
  • "computer-readable recording medium” means portable media such as flexible discs, magneto-optical discs, ROM, CD (Compact Disc)-ROM (Read Only Memory), and storage such as hard disks built into computer systems. Refers to equipment.
  • “computer-readable recording medium” means a certain amount of memory, such as volatile memory inside a computer system that acts as a server or client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. It also includes those holding time programs.
  • the volatile memory may be, for example, RAM (Random Access Memory).
  • the recording medium may be, for example, a non-transitory recording medium.
  • the above program may be transmitted from a computer system storing this program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in a transmission medium.
  • the "transmission medium" for transmitting the program means a medium having a function of transmitting information, such as a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line.
  • the above program may be for realizing part of the functions described above.
  • the above program may be a so-called difference file, which can realize the functions described above in combination with a program already recorded in the computer system.
  • a difference file may be referred to as a difference program.
  • any component in any device described above may be implemented by a processor.
  • each process in the embodiment may be implemented by a processor that operates based on information such as a program and a computer-readable recording medium that stores information such as the program.
  • the function of each section may be implemented by separate hardware, or the function of each section may be implemented by integrated hardware.
  • a processor includes hardware, which may include at least one of circuitry that processes digital signals and circuitry that processes analog signals.
  • a processor may be configured using one or more circuit devices and/or one or more circuit elements mounted on a circuit board.
  • An IC (Integrated Circuit) or the like may be used as the circuit device, and a resistor, capacitor, or the like may be used as the circuit element.
  • the processor may be, for example, a CPU.
  • the processor is not limited to a CPU, and various processors such as a GPU (Graphics Processing Unit) or a DSP (Digital Signal Processor) may be used.
  • the processor may be, for example, a hardware circuit based on ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
  • the processor may be composed of, for example, a plurality of CPUs, or may be composed of a plurality of ASIC hardware circuits.
  • the processor may be configured by, for example, a combination of multiple CPUs and multiple ASIC hardware circuits.
  • the processor may also include one or more of, for example, amplifier circuits or filter circuits that process analog signals.
  • Display unit 151 Section identifying unit 152 Biological signal processing unit 153 Display control unit 171 Section dividing unit 172 Period identifying unit 191 Processing control unit 192 Processing execution unit 201 Biological signal , 211...period, 231...first period, 232...second period, 233...third period, 234...fourth period, 235...fifth period, 236...sixth period, 301, 601 to 602...measurement unit, 311...Sensor accommodation unit 321...Sensors 401, 501 to 502, 541 to 542...Screen 402...Scale 411...Upper body part 421...Sensor position 431, 521 to 522, 561 to 562...Estimated current 621 622...
  • sensor area 2011-2012... magnetocardiogram signal, 2021... electrocardiogram signal, 2201, 2211, 2401, 2411, 2601, 2611, 3001... frequency-filtered signal group, 531-532, 571-572, 2402, 2412 , 2602, 2612...additional information, A1 to A2...position, B1 to B2...section, C1 to C2...time, FB1, FB11 to FB12...feedback

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Abstract

時間的に複数の区間に分割される生体信号について、処理対象の時間的な位置が含まれる前記区間を特定する区間特定部と、前記区間特定部によって特定された前記区間に基づいて前記処理対象の時間的な位置の前記生体信号を処理する処理手法を選択する処理制御部と、前記処理制御部によって選択された前記処理手法で前記生体信号の処理を実行する処理実行部と、を備える生体信号処理システム。

Description

生体信号処理システムおよび生体信号計測システム
　本開示は、生体信号処理システムおよび生体信号計測システムに関する。
　生体信号を計測すること、および、計測された生体信号を処理することが行われている。
　従前より、生体信号の処理に関する開発が為されていた。
　特許文献１に記載された技術では、生体磁場計測装置で得られた計測データの特徴を定量的にとらえることによって心疾患と思われる被検者を推定し、さらに当該被検者の計測データに基づき疾患の候補を推定することが行われている。これにより、当該技術では、医師の診断をサポートでき、疾患の見落しを防止し、また、診断時間の大幅短縮が可能な診断支援機能を備える生体磁場計測装置を提供することが図られている（特許文献１の段落０００４を参照。）。当該技術では、例えば、被検者の生体から発せられる磁場が主に心臓から発せられる磁場である場合に、Ｒ波ピーク近傍の一定時間ごとの電流方向を含む特徴パラメータを算出することが行われている（特許文献１の請求項１および請求項３を参照。）。
　特許文献２に記載された技術では、生物医学的信号内にある複数の繰り返し信号特徴の各々を区間分けし、１つまたは複数の区間を分析して１つまたは複数の区間の形状を記述する複数のパラメータの値を見つけ出し、その値を記録し、生物医学的信号を通してその値の変化を追尾する方法が提案されている（特許文献２の請求項１を参照。）。当該技術では、例えば、１つまたは複数の波形の形状に基づいてテンプレートを定義することが行われている（特許文献２の請求項１９を参照。）。
特開２００３－１４４４０６号公報 特表２０１０－５１０８５１号公報
　しかしながら、上述のような従来の技術では、生体信号の特徴的な区間ごとに処理を最適化する点については不十分な場合があった。
　例えば、生体信号の一例である心磁図（ＭＣＧ：Ｍａｇｎｅｔｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）信号の波形では、１回の心拍において、Ｐ波、ＱＲＳ群、Ｔ波などのように区間ごとに振幅および周波数が異なる。このため、心磁図信号の波形の全区間で一括の処理が行われると、適切な処理が実現される区間と適切な処理が実現されない区間とが混在し、最適な結果とならない場合があった。
　また、心電図（ＥＣＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）信号などのように他の生体信号においても、同様な問題が発生する場合があった。
　本開示は、このような事情を考慮してなされたもので、生体信号の特徴的な区間ごとに適切な処理が行われることを可能とすることができる生体信号処理システムおよび生体信号計測システムを提供することを課題とする。
　一態様は、時間的に複数の区間に分割される生体信号について、処理対象の時間的な位置が含まれる前記区間を特定する区間特定部と、前記区間特定部によって特定された前記区間に基づいて前記処理対象の時間的な位置の前記生体信号を処理する処理手法を選択する処理制御部と、前記処理制御部によって選択された前記処理手法で前記生体信号の処理を実行する処理実行部と、を備える生体信号処理システムである。
　一態様は、生体信号処理システムと、前記生体信号を計測する生体信号計測装置と、を備える生体信号計測システムである。
　本開示によれば、生体信号処理システムおよび生体信号計測システムにおいて、生体信号の特徴的な区間ごとに適切な処理が行われることを可能とすることができる。
実施形態に係る生体信号処理システムを含む生体信号計測システムの概略的な構成を示す図である。 実施形態に係る生体信号の一例である心磁図信号に対応する心電図信号を示す図である。 実施形態に係る生体信号計測装置の計測部の一例を示す図である。 実施形態に係る電流推定演算結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る心磁図信号および心電図信号の表示例を示す図である。 実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ１の周波数フィルタ処理が全区間の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ２の周波数フィルタ処理が全区間の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ１の周波数フィルタ処理が区間Ｂ１の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ２の周波数フィルタ処理が区間Ｂ１の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ１の周波数フィルタ処理が区間Ｂ２の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ２の周波数フィルタ処理が区間Ｂ２の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る生体信号に関して２つの異なる時刻の例を示す図である。 実施形態に係る電流推定演算手法ｂ１の演算処理が区間Ｂ１の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る電流推定演算手法ｂ２の演算処理が区間Ｂ１の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る電流推定演算手法ｂ１の演算処理が区間Ｂ２の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る電流推定演算手法ｂ２の演算処理が区間Ｂ２の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。 実施形態に係る生体信号計測システムにおける生体信号処理システムにより行われる処理の手順の一例を示す図である。 実施形態に係る生体信号計測システムにおける生体信号処理システムにより行われる処理の手順の他の一例を示す図である。 実施形態の変形例に係る生体信号計測装置の計測部の一例を示す図である。
　以下、図面を参照し、本開示の実施形態について説明する。
　［生体信号計測システム］
　図１は、実施形態に係る生体信号処理システム１２を含む生体信号計測システム１の概略的な構成を示す図である。
　生体信号計測システム１は、生体信号計測装置１１と、生体信号処理システム１２と、を備える。
　本実施形態では、生体信号計測装置１１と生体信号処理システム１２とは別体である構成例を示すが、他の構成例として、生体信号処理システム１２は生体信号計測装置１１を含んでもよい。
　＜生体信号計測装置＞
　生体信号計測装置１１は、生体信号を計測する。
　本実施形態では、生体信号計測装置１１は、心磁計を備えており、当該心磁計によって、人間の肩から胴までの辺りの部分（本実施形態では、説明の便宜上、上半身部と呼ぶ。）について、正面（腹がある面）の生体磁場を計測し、その計測信号である心磁図信号を生体信号として検出する。生体信号計測装置１１は、当該心磁計によって、正面以外に、側面（両側の脇の面）、あるいは、背面（背中がある面）などの生体磁場を計測してもよい。
　なお、本実施形態の例に限られず、生体信号計測装置１１は、心磁計によって、任意の箇所の計測を行ってもよい。
　また、生体信号計測装置１１は、同じ人間について、同時に、複数の箇所の計測を行ってもよい。本実施形態では、このような複数の計測系統のそれぞれをチャネルと呼んで説明する。
　例えば、生体信号計測装置１１では、それぞれのチャネルごとに計測を行うセンサを備え、これら複数のチャネルのセンサにより、一度の計測で、複数のチャネルの計測結果が得られる。
　ここで、生体信号計測装置１１は、心磁計以外の任意の計測器を備えてもよく、本実施形態に係る心磁図信号の代わりに、当該計測器によって任意の生体信号を計測してもよい。
　例えば、生体信号計測装置１１は、心電計を備えて、当該心電計によって、人間の心電図信号を生体信号として計測してもよい。
　また、例えば、生体信号計測装置１１は、同じ人間について、同時に、心磁図信号および心電図信号を計測してもよい。
　生体信号計測装置１１によって計測された生体信号（本実施形態では、心磁図信号）は、生体信号処理システム１２に入力される。
　ここで、当該生体信号は、任意の手法により、生体信号処理システム１２に入力されてもよい。具体例として、当該生体信号は、生体信号計測装置１１から生体信号処理システム１２に有線または無線で通信により伝送されてもよく、あるいは、当該生体信号は、生体信号計測装置１１から出力されて可搬型の記憶装置に記憶されて、当該記憶装置が運ばれて、当該記憶装置から生体信号処理システム１２に入力されてもよい。当該記憶装置は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）メモリなどであってもよい。
　また、生体信号計測装置１１から出力されて生体信号処理システム１２に入力される生体信号は、例えば、計測された生の信号であってもよく、あるいは、計測された生の信号に所定の処理が施された信号であってもよい。
　また、当該生体信号は、アナログ信号であってもよく、あるいは、デジタル信号であってもよい。本実施形態では、生体信号処理システム１２により処理される生体信号は、生体信号計測装置１１または生体信号処理システム１２によりデジタル信号（デジタルのデータ）とされて、生体信号処理システム１２により処理される構成例を示すが、他の構成例として、生体信号がアナログ信号として生体信号処理システム１２により処理される構成が用いられてもよい。
　なお、心磁計による計測については、センサの配置によって三次元の磁場分布を得ること、３軸方向のベクトル量の磁場分布を得ること、あるいは、磁場データから電流源の再構成（三次元分布推定）を行うことなどが研究されている。このため、心磁計による計測では、心電図の場合と比べて三次元に分布した多様な情報が得られることが期待されており、空間上に分布した情報をより視認し方法で表示する技術が必要とされている。
　本実施形態では、このような要求に対応することも可能である。
　＜生体信号処理システム＞
　生体信号処理システム１２は、入力部１１１と、出力部１１２と、記憶部１１３と、制御部１１４と、を備える。
　入力部１１１は、生体信号取得部１３１を備える。
　出力部１１２は、表示部１４１を備える。
　制御部１１４は、区間特定部１５１と、生体信号処理部１５２と、表示制御部１５３と、を備える。
　区間特定部１５１は、区間分割部１７１と、周期特定部１７２と、を備える。
　生体信号処理部１５２は、処理制御部１９１と、処理実行部１９２と、を備える。
　入力部１１１は、外部からの入力を行う。
　本実施形態では、入力部１１１は、生体信号計測装置１１から出力された生体信号を入力する。具体例として、入力部１１１は、生体信号計測装置１１から送信される生体信号を受信することで当該生体信号を入力してもよく、あるいは、可搬型の記憶装置に記憶された生体信号を当該記憶装置から入力してもよい。
　また、入力部１１１は、例えば、ユーザによって操作される操作部を有していてもよく、当該操作部に対してユーザによって行われた操作の内容に応じた情報を入力してもよい。
　生体信号取得部１３１は、入力部１１１によって入力された生体信号を取得する。
　生体信号取得部１３１は、取得した生体信号を記憶部１１３に記憶してもよい。
　ここで、入力部１１１により入力される生体信号がアナログ信号である場合、例えば、生体信号取得部１３１は、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ　ｔｏ　Ｄｉｇｉｔａｌ）変換機能を備えて、当該生体信号をアナログ信号からデジタル信号へ変換してもよい。
　また、生体信号処理システム１２がリアルタイムの処理に適用される場合には、生体信号取得部１３１は、リアルタイムで生体信号を取得する。なお、生体信号処理システム１２がリアルタイムの処理に適用されない場合においても、生体信号取得部１３１はリアルタイムで生体信号を取得してもよい。
　出力部１１２は、外部への出力を行う。
　表示部１４１は、生体信号の処理結果に関する情報を表示出力する。
　表示部１４１は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）などの画面を有しており、生体信号の処理結果に関する情報を当該画面に表示出力する。他の構成例として、表示部１４１は、生体信号の処理結果に関する情報を用紙に印刷出力してもよい。
　なお、出力部１１２は、音声出力などのように、他の態様で出力を行う機能を有していてもよい。
　記憶部１１３は、例えば、メモリなどの記憶装置を有しており、情報を記憶する。
　記憶部１１３は、例えば、入力された生体信号、および、当該生体信号の処理結果などの情報を記憶する。
　また、記憶部１１３は、例えば、制御プログラムなどの情報を記憶する。
　制御部１１４は、生体信号処理システム１２における各種の処理あるいは制御を行う。　本実施形態では、制御部１１４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサーを有しており、当該プロセッサーが記憶部１１３に記憶された制御プログラムを実行することで、各種の処理あるいは制御を行う。
　なお、プロセッサーは、各種の演算を行う演算装置を備える。
　＜＜区間の特定＞＞
　区間特定部１５１は、生体信号における区間を特定する。本実施形態では、当該区間は、時間的な区間である。
　区間分割部１７１は、生体信号の期間を複数の区間に分割する機能を有している。区間分割部１７１により生体信号の期間を複数の区間に分割する手法としては、任意の手法が用いられてもよい。
　周期特定部１７２は、生体信号の周期を特定する機能を有している。周期特定部１７２により生体信号の周期を特定する手法としては、任意の手法が用いられてもよい。
　ここで、区間特定部１５１により生体信号における区間を特定する手法は、任意であってもよい。
　また、区間特定部１５１は、生体信号における区間を特定する際に、区間分割部１７１の機能と周期特定部１７２の機能との一方または両方を使用してもよい。
　なお、区間特定部１５１は、区間分割部１７１の機能と周期特定部１７２の機能との一方または両方を使用せずに生体信号における区間を特定してもよく、この場合、使用されない機能部（ここでは、区間分割部１７１と周期特定部１７２との一方または両方）は、区間特定部１５１に備えられなくてもよい。
　一例として、区間特定部１５１は、生体信号についてあらかじめ設定されている複数の区間のうちで所定の区間を特定してもよい。この場合、区間分割部１７１および周期特定部１７２は、区間特定部１５１に備えられなくてもよい。
　他の例として、区間特定部１５１は、区間分割部１７１により生体信号の期間を複数の区間に分割し、分割した複数の区間のうちで所定の区間を特定してもよい。この場合、周期特定部１７２は、区間特定部１５１に備えられなくてもよい。
　他の例として、区間特定部１５１は、周期特定部１７２により生体信号の周期を特定し、特定された周期に基づいて、生体信号における所定の区間を特定してもよい。この場合、区間分割部１７１は、区間特定部１５１に備えられなくてもよい。
　他の例として、区間特定部１５１は、周期特定部１７２により生体信号の周期を特定し、区間分割部１７１により生体信号の期間を複数の区間に分割し、分割した複数の区間のうちで所定の区間を特定してもよい。
　具体例として、区間分割部１７１は、読み込んだ生体信号の特徴量を検出し、検出した特徴量に基づいて区間の分割を行ってもよい。当該特徴量は、任意の特徴量であってもよく、生体信号の波形の特徴量であってもよい。
　例えば、区間分割部１７１は、読み込んだ生体信号のピークを検出し、検出したピークに基づいて区間の分割を行ってもよい。この場合、一例として、計測対象の生体信号においてピークが出現するパターンがあらかじめ記憶部１１３に記憶されており、区間分割部１７１は、当該パターンと、計測結果（生体信号）から検出したピークに基づいて、区間の分割を行ってもよい。
　具体例として、区間分割部１７１は、ユーザの操作により指定されたとおりに、区間の分割を行ってもよい。
　具体例として、区間分割部１７１は、動的に（リアルタイムに）生体信号の処理を行って、区間の分割を行ってもよい。この場合、一例として、生体信号の振幅の変化などのような動的な特徴量に関するモデルがあらかじめ記憶部１１３に記憶されており、区間分割部１７１は、当該モデルと、計測結果（生体信号）から検出した動的な特徴量に基づいて、区間の分割を行ってもよい。
　具体例として、区間特定部１５１は、動的に（リアルタイムに）取得された生体信号について周期特定部１７２により周期を特定し、特定された周期に基づいて、処理対象の時間的な位置を推定してもよい。
　区間特定部１５１は、例えば、生体信号における過去の時間帯における区間に基づいて、当該生体信号における未来（当該過去と比べて未来）の時間帯における区間の分割あるいは区間の特定を行ってもよい。本実施形態では、生体信号は同様な特性を有する周期的な波形が繰り返される信号であり、ある時間帯における周期（または、区間）をそれよりも過去の時間帯における周期（または、区間）から推測することが可能である。例えば、区間特定部１５１は、１周期前の生体信号の周期（または、区間）に基づいて、生体信号の次の周期（または、次の周期における区間）を特定してもよい。
　この場合に、区間特定部１５１は、生体信号の周期が次第に短くなっていることを判定した場合、次の周期として、前回の周期よりも短い周期を推定してもよい。このような場合として、例えば、計測対象の人間の心拍の周期が次第に短くなっている場合がある。　一方、区間特定部１５１は、生体信号の周期が次第に長くなっていることを判定した場合、次の周期として、前回の周期よりも長い周期を推定してもよい。このような場合として、例えば、計測対象の人間の心拍の周期が次第に長くなっている場合がある。
　また、例えば、所定の複数回のうちに１回、比較的短い周期または比較的長い周期となるパターンが、あらかじめ設定されている場合、あるいは、判定された場合に、区間特定部１５１は、当該パターンに基づいて周期（または、区間）を推定してもよい。
　なお、周期特定部１７２は、例えば、サンプリング数を用いて周期を特定してもよく、あるいは、生体信号のデータ（生体データ）に基づいて検出したピークの間隔に基づいて周期を特定してもよい。本実施形態では、周期特定部１７２は、例えば、生体信号の代わりに、当該生体信号の解析結果に基づいて、周期を特定してもよい。
　区間特定部１５１は、周期特定部１７２によって特定された周期に基づいて、当該周期のなかで、処理対象の情報（生体信号に関する情報）が位置する時刻を推定してもよい。当該時刻は、周期のなかの位置を特定することができればよく、必ずしも絶対的な時刻でなくてもよい。つまり、区間特定部１５１は、処理対象の情報（生体信号に関する情報）が、１周期のなかで時間的にいずれの位置の情報に該当するか（つまり、いずれの位置の生体信号に基づく情報であるか）を推定してもよい。
　本実施形態では、区間特定部１５１が、主な処理対象となる生体信号（本実施形態では、心磁図信号）に基づいて区間を特定し、そして、生体信号処理部１５２が、当該生体信号（本実施形態では、心磁図信号）の処理を行う構成を示すが、他の構成例として、区間特定部１５１が、主な処理対象となる生体信号（本実施形態では、心磁図信号）に関連する他の生体信号（例えば、主な処理対象となる生体信号と同時に計測された心電図信号）に基づいて区間を特定し、そして、生体信号処理部１５２が、主な処理対象となる生体信号（本実施形態では、心磁図信号）の処理を行う構成が用いられてもよい。
　＜＜生体信号の処理＞＞
　生体信号処理部１５２は、生体信号の処理を行う。
　処理実行部１９２は、生体信号の処理を実行する。本実施形態では、処理実行部１９２は、同一の種類の処理に関して、複数の異なる処理手法を切り替えて、生体信号の処理を実行する機能を有している。
　処理制御部１９１は、処理実行部１９２による処理の実行を制御する。本実施形態では、処理制御部１９１は、区間特定部１５１により特定された区間に基づいて処理手法を選択し、選択した処理手法で処理実行部１９２が生体信号の処理を実行するように処理実行部１９２を制御する。例えば、処理制御部１９１は、少なくとも１つの区間について、他の区間と比べて、異なる処理手法を選択する。
　ここで、本実施形態では、同一の種類の処理として、周波数フィルタの処理、電流推定演算の処理、領域抽出の処理といった３種類の処理を例示する。
　そして、それぞれの種類の処理に関する複数の異なる処理手法として、複数の異なる周波数フィルタ手法、複数の異なる電流推定演算手法、複数の異なる領域抽出手法を例示する。なお、周波数フィルタ手法、電流推定演算手法、領域抽出手法といった名称は、説明の便宜上のものであり、これらの名称に限定されない。
　＜＜生体信号の処理：周波数フィルタ手法＞＞
　周波数フィルタ手法は、生体信号に所定の周波数フィルタの処理を適用する手法である。複数の異なる周波数フィルタ手法は、それぞれ、異なる特性を有する周波数フィルタの処理を生体信号に適用する手法である。
　複数の異なる周波数フィルタ手法の数は、２以上の任意の値であってもよい。
　複数の区間のそれぞれと、複数の周波数フィルタ手法のそれぞれとの対応関係は、あらかじめ固定的に設定されていてもよく、あるいは、可変であってもよい。当該対応関係が可変である場合、例えば、当該対応関係の初期内容があらかじめ設定されていてもよく、あるいは、初期的には当該対応関係が設定されていなくてもよい。
　当該対応関係が可変である場合、当該対応関係は、例えば、あらかじめ定められた規則にしたがって制御部１１４（例えば、処理制御部１９１）により自動的に決定されて設定（更新設定を含む。）されてもよく、または、ユーザの操作により任意に設定（更新設定を含む。）されてもよく、あるいは、これら両方により設定されてもよい。当該規則は、制御プログラムまたはそのパラメータに記述されてもよい。
　２つ以上の異なる区間に同一の周波数フィルタ手法が対応付けられる場合があってもよい。
　例えば、周波数フィルタ手法に関して、生体信号の種類（本実施形態では、心磁図信号）と区間が定まると、当該区間に適した周波数フィルタの処理が特定（または、推定）される場合には、このような周波数フィルタの処理の適用があらかじめ固定的に設定されてもよいが、ユーザの好みなどに応じて、適用される周波数フィルタの処理を任意に変更することが可能であってもよい。また、実際の計測信号（生体信号）における該当する区間の信号成分の特徴（例えば、周波数、振幅などのうちの１以上）に基づく規則にしたがって、制御部１１４（例えば、処理制御部１９１）により自動的に、適用される周波数フィルタの処理を決定してもよい。
　それぞれの区間の周波数フィルタ手法としては、例えば、それぞれの区間において注目される信号成分の周波数領域を通過させ、かつ、他の信号成分の周波数領域（特に、振幅が大きい信号成分の周波数領域）を除去（例えば、低減）するようなフィルタ特性を有する周波数フィルタの処理が適用される。
　＜＜生体信号の処理：電流推定演算手法＞＞
　電流推定演算手法は、生体信号に基づく電流を推定するために所定の演算処理を生体信号に適用する手法である。複数の異なる電流推定演算手法は、それぞれ、異なる演算処理を生体信号に適用する手法である。本実施形態では、生体信号は心磁図信号であり、これらの演算手法として、心磁図から信号源を推定する逆問題を解く空間フィルタ法が用いられる。
　複数の異なる電流推定演算手法の数は、２以上の任意の値であってもよい。
　なお、演算手法としては、電流推定演算手法の代わりに、他の演算の手法が用いられてもよい。
　複数の区間のそれぞれと、複数の電流推定演算手法のそれぞれとの対応関係は、あらかじめ固定的に設定されていてもよく、あるいは、可変であってもよい。当該対応関係が可変である場合、例えば、当該対応関係の初期内容があらかじめ設定されていてもよく、あるいは、初期的には当該対応関係が設定されていなくてもよい。
　当該対応関係が可変である場合、当該対応関係は、例えば、あらかじめ定められた規則にしたがって制御部１１４（例えば、処理制御部１９１）により自動的に決定されて設定（更新設定を含む。）されてもよく、または、ユーザの操作により任意に設定（更新設定を含む。）されてもよく、あるいは、これら両方により設定されてもよい。当該規則は、制御プログラムまたはそのパラメータに記述されてもよい。
　２つ以上の異なる区間に同一の電流推定演算手法が対応付けられる場合があってもよい。
　例えば、電流推定演算手法に関して、生体信号の種類（本実施形態では、心磁図信号）と区間が定まると、当該区間に適した演算処理が特定（または、推定）される場合には、このような演算処理の適用があらかじめ固定的に設定されてもよいが、ユーザの好みなどに応じて、適用される演算処理を任意に変更することが可能であってもよい。また、実際の計測信号（生体信号）における該当する区間の信号成分の特徴（例えば、周波数、振幅などのうちの１以上）に基づく規則にしたがって、制御部１１４（例えば、処理制御部１９１）により自動的に、適用される演算処理を決定してもよい。
　＜＜生体信号の処理：領域抽出手法＞＞
　領域抽出手法は、生体（本実施形態では、人間）において処理対象とする所定の領域の生体信号を抽出する領域抽出処理を生体信号に適用する手法である。複数の異なる領域抽出手法は、それぞれ、異なる領域抽出処理を生体信号に適用する手法である。本実施形態では、複数の異なる領域抽出手法は、それぞれ、複数のチャネルの計測結果（生体信号）のうちで処理対象とするチャネルが異なる手法である。それぞれの領域抽出手法によって処理対象とされるチャネルの数は、１以上の任意の値であってもよい。
　複数の異なる領域抽出手法の数は、２以上の任意の値であってもよい。
　複数の区間のそれぞれと、複数の領域抽出手法のそれぞれとの対応関係は、あらかじめ固定的に設定されていてもよく、あるいは、可変であってもよい。当該対応関係が可変である場合、例えば、当該対応関係の初期内容があらかじめ設定されていてもよく、あるいは、初期的には当該対応関係が設定されていなくてもよい。
　当該対応関係が可変である場合、当該対応関係は、例えば、あらかじめ定められた規則にしたがって制御部１１４（例えば、処理制御部１９１）により自動的に決定されて設定（更新設定を含む。）されてもよく、または、ユーザの操作により任意に設定（更新設定を含む。）されてもよく、あるいは、これら両方により設定されてもよい。当該規則は、制御プログラムまたはそのパラメータに記述されてもよい。
　２つ以上の異なる区間に同一の領域抽出手法が対応付けられる場合があってもよい。
　例えば、領域抽出手法に関して、生体信号の種類（本実施形態では、心磁図信号）と区間が定まると、当該区間に適した領域抽出処理が特定（または、推定）される場合には、このような領域抽出処理の適用があらかじめ固定的に設定されてもよいが、ユーザの好みなどに応じて、適用される領域抽出処理を任意に変更することが可能であってもよい。また、実際の計測信号（生体信号）における該当する区間の信号成分の特徴（例えば、周波数、振幅などのうちの１以上）に基づく規則にしたがって、制御部１１４（例えば、処理制御部１９１）により自動的に、適用される領域抽出処理を決定してもよい。
　＜＜生体信号の処理：全体的な処理手法の選択＞＞
　本実施形態では、処理制御部１９１は、区間特定部１５１により特定された区間に基づいて、１つの領域抽出手法、１つの周波数フィルタ手法、１つの電流推定演算手法を選択する。
　一例として、処理実行部１９２は、処理制御部１９１により選択された領域抽出手法によって処理対象とされるチャネルの計測結果（生体信号）について、処理制御部１９１により選択された周波数フィルタ手法によって適用される周波数フィルタの処理を実行し、その後、周波数フィルタの処理が実行された生体信号について、処理制御部１９１により選択された電流推定演算手法によって適用される演算処理を実行する。
　他の例として、処理実行部１９２は、まず、すべてのチャネルの計測結果（生体信号）について、処理制御部１９１により選択された周波数フィルタ手法によって適用される周波数フィルタの処理を実行してもよい。その後、処理実行部１９２は、周波数フィルタの処理が実行されたすべてのチャネルの生体信号のうち、処理制御部１９１により選択された領域抽出手法によって処理対象とされるチャネルについて、処理制御部１９１により選択された電流推定演算手法によって適用される演算処理を実行する。
　本実施形態では、処理手法として、複数の異なる周波数フィルタ手法、複数の異なる電流推定演算手法、複数の異なる領域抽出手法といった３種類の処理手法のそれぞれが選択可能である場合を示すが、他の構成例として、周波数フィルタ手法と電流推定演算手法と領域抽出手法とのうちの任意の１種類の処理手法が選択可能である構成が用いられてもよく、あるいは、任意の二つの処理手法が選択可能である構成が用いられてもよい。
　なお、処理手法として、４種類以上の処理手法が選択可能である構成が用いられてもよい。
　また、選択可能な処理手法としては、本実施形態における処理手法（周波数フィルタ手法、電流推定演算手法、領域抽出手法）に限られず、任意の処理手法が用いられてもよい。
　なお、本実施形態では、区間特定部１５１により特定された区間に基づいて、少なくとも１種類の処理手法を切り替えることが行われる場合を示すが、生体信号処理部１５２（処理制御部１９１、処理実行部１９２）は、さらに、生体信号の区間と無関係に、すべての区間について同一の処理手法で生体信号の処理を行う機能を有していてもよい。
　＜＜生体信号の処理：区間特定へのフィードバック＞＞
　区間特定部１５１は、生体信号における区間を特定する際に、生体信号処理部１５２によって行われた信号処理の結果を参照してもよい。当該信号処理の結果としては、例えば、周波数フィルタ手法の処理が行われた結果が用いられてもよく、または、周波数フィルタ手法の処理の後に電流推定演算手法の演算処理が行われた結果が用いられてもよく、あるいは、これらの両方が用いられてもよい。生体信号処理部１５２によって行われた信号処理の結果では、当該信号処理が行われる前よりも生体信号の特徴（例えば、それぞれの区間のピークなどの特徴）が強く現れる場合があり、生体信号における区間の特定に有用な場合がある。
　このように、区間特定部１５１は、生体信号に所定の処理が行われた結果に基づいて、区間の特定を行ってもよい。当該所定の処理は、生体信号処理部１５２によって行われる処理の全部または一部であってもよい。
　例えば、区間特定部１５１は、生体信号のノイズの検出結果に基づいて、区間の特定を行ってもよい。
　具体例として、区間分割部１７１は、生体信号のノイズの検出結果に基づいて、区間の分割を行ってもよい。
　具体例として、周期特定部１７２は、生体信号のノイズの検出結果に基づいて、周期の特定を行ってもよい。
　具体例として、区間特定部１５１は、生体信号のノイズの検出結果に基づいて、処理対象の時間的な位置を推定してもよい。
　これらの場合、制御部１１４は、生体信号に含まれるノイズを検出するノイズ検出部の機能を備える。当該機能は、例えば、生体信号処理部１５２に備えられていてもよい。当該ノイズの検出結果は、例えば、当該ノイズのレベル、あるいは、波形などであってもよい。当該ノイズは、例えば、ホワイトノイズであってもよい。
　区間特定部１５１は、ノイズの検出結果に基づいて、区間（例えば、あらかじめ定められた区間、または、分割された区間）を調整してもよい。
　具体例として、区間特定部１５１は、ある区間におけるノイズに関する値が所定値以上となる条件（または、所定値を超える条件）を満たす場合には、当該区間の両端（時刻が最も小さい点の境界と、時刻が最も大きい点の境界）のうちの一方または両方を狭める調整を行ってもよい。
　また、具体例として、区間特定部１５１は、ある区間におけるノイズに関する値が所定値未満となる条件（または、所定値以下となる条件）を満たす場合には、当該区間の両端（時刻が最も小さい点の境界と、時刻が最も大きい点の境界）のうちの一方または両方を拡げる調整を行ってもよい。
　ここで、ノイズに関する値としては、例えば、ノイズのレベルが用いられてもよく、あるいは、ノイズが載っている生体信号（本例では、生体信号）のレベルに対するノイズのレベルの比が用いられてもよい。
　図１には、生体信号処理部１５２から区間特定部１５１へのフィードバックを模式的に表す矢印ＦＢ１を示してある。
　なお、生体信号処理部１５２から区間特定部１５１へのフィードバックは、必ずしも行われなくてもよい。
　＜＜生体信号の処理：処理が不要である区間＞＞
　また、生体信号処理部１５２は、処理が不要である区間の生体信号については、周波数フィルタリングの処理および電流推定演算手法の演算処理を行わなくてもよく、あるいは、当該区間の生体信号を除去するフィルタ特性を有する周波数フィルタリングの処理によって当該区間の生体信号を除去してもよく、または、当該区間の生体信号を単に削除して一定レベル（例えば、ゼロレベルなど）の信号としてもよい。
　なお、処理が不要である区間は、例えば、あらかじめ設定されてもよく、あるいは、ユーザの操作により設定されてもよい。
　他の例として、生体信号処理部１５２は、着目される１つ以上の区間以外の区間については、処理が不要である区間であると判定してもよい。着目される区間は、例えば、あらかじめ設定されてもよく、あるいは、ユーザの操作により設定されてもよい。
　＜＜表示の制御＞＞
　表示制御部１５３は、生体信号に関する情報を表示部１４１により表示する場合に、表示態様を制御する。本実施形態では、表示制御部１５３は、区間特定部１５１により特定された区間に応じて、それぞれの区間の生体信号に関する情報の表示態様を制御する。この場合に、表示制御部１５３は、例えば、生体信号処理部１５２において選択された処理手法（つまり、それぞれの区間に対応付けられた処理手法）に応じて、当該処理手法で処理が実行された結果の表示態様を制御してもよい。
　生体信号に関する情報としては、例えば、生体信号（それ自体）の情報、または、生体信号に所定の処理が行われた結果の情報が用いられてもよい。当該所定の処理は、周波数フィルタの処理であってもよく、あるいは、周波数フィルタの処理および電流推定演算手法の演算処理の両方であってもよい。
　例えば、表示制御部１５３は、生体信号に関する情報を表示する場合に、当該情報が複数の区間にわたるときには、これら複数の区間のうちの１つ以上の区間について、区間の範囲を示す情報を表示するように制御してもよい。区間の範囲は、例えば、当該範囲の全体を示す線または記号などの情報によって表示されてもよく、区間ごとに異なる色を用いて表示されてもよく、あるいは、隣接する他の区間との区切り目を示す境界線の情報によって表示されてもよい。
　この際、表示制御部１５３は、隣接する２つの区間で処理手法が異なる場合に、これら２つの区間のうちの一方の区間の情報（例えば、波形など）と他方の区間の情報（例えば、波形など）との一方または両方を調整（補正）して、これら２つの区間の境界においてこれらの情報が滑らかに接続されるように制御してもよい。
　表示制御部１５３は、時系列の情報を表示する場合に、区間ごとの範囲で、表示対象とする時間的な範囲を切り替えてもよい。例えば、表示制御部１５３は、生体信号に関する情報を表示する場合に、複数の区間のそれぞれごとに異なる画面表示で当該情報を表示するように制御してもよい。一例として、表示制御部１５３は、特定の１つの区間の情報のみを画面に表示するように制御し、表示対象とする当該区間を切り替えることで画面表示を切り替えてもよい。
　例えば、表示制御部１５３は、それぞれの区間ごとに、それぞれの区間に関する情報を表示するように制御してもよい。それぞれの区間に関する情報としては、特に限定は無く、例えば、区間を識別する情報、あるいは、区間ごとに適用された処理手法を識別する情報などのうちの１以上を含んでもよい。
　ここで、区間を識別する情報は、それぞれの区間の名称、番号、またはマークなどであってもよい。
　また、本実施形態では、処理手法を識別する情報は、周波数フィルタ手法を識別する情報、電流推定演算手法を識別する情報、および、領域抽出手法を識別する情報のうちの任意の１つ、または任意の２つ、あるいは３つ（全部）であってもよい。これらの処理手法を識別する情報は、それぞれの処理手法の名称、番号、またはマークなどであってもよく、あるいは、それぞれの処理手法の特性を示す情報であってもよい。
　一例として、周波数フィルタ手法の特性としては、フィルタ特性を表す周波数が用いられてもよく、例えば、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）またはローパスフィルタ（ＬＰＦ）が適用される場合にカットオフ周波数が用いられてもよい。
　表示制御部１５３は、生体（本実施形態では、人体）の領域と対応付けて情報を表示する場合に、区間ごとに、表示対象とする領域を切り替えてもよい。
　例えば、表示制御部１５３は、二次元表示（平面的な表示）または三次元表示（立体的に見える表示）により、生体（本実施形態では、人体）の領域と対応付けて情報を表示する場合に、それぞれの区間ごとに、それぞれの区間に対応する領域抽出手法により抽出された領域の情報に着目した表示態様で当該情報を表示するように制御してもよい。当該領域の情報に着目した表示態様としては、例えば、当該領域を切り出して当該情報を表示する表示態様、あるいは、当該領域を拡大して当該情報を表示する表示態様などが用いられてもよい。
　ここで、複数の区間について、それぞれの区間と、区間の名称、区間ごとに適用される処理手法（本実施形態では、周波数フィルタ手法、電流推定演算手法、領域抽出手法）などとの対応付けが、区間情報として、記憶部１１３に記憶されていてもよい。この場合、表示制御部１５３は、当該区間情報に基づいて、表示態様を制御してもよい。
　＜＜制御部に関する構成例＞＞
　なお、区間特定部１５１（区間分割部１７１、周期特定部１７２）、生体信号処理部１５２（処理制御部１９１、処理実行部１９２）、および、表示制御部１５３は、制御部１１４が有する機能を説明するために例示した機能部であり、本実施形態に限定されず、制御部１１４は任意の機能を有していてもよい。
　また、図１の例では、生体信号処理システム１２が各機能部（入力部１１１、出力部１１２、記憶部１１３、制御部１１４）を含む構成例を示したが、これら複数の機能部は、一体の装置として構成されてもよく、あるいは、２つ以上の別体の装置に分散されて構成されてもよい。
　また、図１に示される生体信号処理システム１２の機能部（入力部１１１、出力部１１２、記憶部１１３、制御部１１４）の構成は、一例であり、本実施形態に限定されず、生体信号処理システム１２は任意の機能部を有していてもよい。
　また、本実施形態では、生体信号の時間的な位置（時間的な軸の値）を時刻として説明するが、時刻の代わりに、サンプリングの番号などが用いられてもよい。例えば、一定の時間間隔のサンプリングでは、サンプリングの番号の進みと時刻の進みとが比例する。　なお、時刻あるいはサンプリングの番号などとしては、例えば、絶対的な値が用いられてもよく、あるいは、相対的な値が用いられてもよい。例えば、本実施形態では、生体信号の区間の特定が可能であれば、時間的な軸の値としては任意の値が用いられてもよい。
　［生体信号の例］
　ここで、本実施形態において処理対象となる生体信号である心磁図信号について説明する。
　ただし、心磁図信号の波形は、心臓波形のスタンダードである心電図信号の波形に類似し、心電図信号の波形と同様とみなすことが可能であるため、ここでは、図２を参照して、心電図信号を例として説明する。そして、本実施形態では、説明を簡易化するために、図２に示される心電図信号の波形の特徴が心磁図信号にも当てはまるとして説明する。
　図２は、実施形態に係る生体信号の一例である心磁図信号に対応する心電図信号を示す図である。なお、図２に示される心電図信号は、説明の便宜上の模式図である。
　図２には、心電図信号である生体信号２０１を示してある。
　図２に示されるグラフにおいて、横軸は時刻（時間）を表しており、縦軸は信号のレベル（図２の例では、振幅）を表している。
　当該グラフに、生体信号２０１を示してある。
　当該グラフの横軸には、時刻が進む方向にしたがって、時刻ｔ１～時刻ｔ１０を示してある。図２の例では、これらの時刻ｔ１～ｔ１０は、必ずしも等間隔ではない。
　本実施形態では、生体信号２０１は周期的な波形を有している。
　なお、生体信号２０１は、必ずしも、周期ごとに完全に一致する波形を有していなくてもよい。例えば、計測対象の生体の状態が不変であれば、生体信号２０１は周期ごとに同じ波形を繰り返すと考えられるが、計測対象の生体の状態が変化する場合には、生体信号２０１の周期ごとの波形が変化し得る。また、計測対象の生体の状態が変化する場合には、生体信号２０１の周期が変化することも発生し得る。
　図２には、一つの周期２１１とその前後について、生体信号２０１の例を示してある。　また、図２の例では、周期２１１を、第１期間２３１～第６期間２３６に区切ってある。
　第１期間２３１は、時刻ｔ１～時刻ｔ２の期間であり、生体信号２０１のＰ波に対応する部分の期間である。
　第２期間２３２は、時刻ｔ２～時刻ｔ３の期間であり、生体信号２０１のＰ波とＱＲＳ群との間の部分（ＰＲセグメントに対応する部分）の期間である。
　第３期間２３３は、時刻ｔ３～時刻ｔ７の期間であり、生体信号２０１のＱＲＳ群に対応する部分の期間である。
　第３期間２３３において、生体信号２０１は、時刻ｔ４において極小点であるＱ波のピークとなり、時刻ｔ５において極大点であるＲ波のピークとなり、時刻ｔ６において極小点であるＳ波のピークとなる。
　第４期間２３４は、時刻ｔ７～時刻ｔ８の期間であり、生体信号２０１のＱＲＳ群とＴ波との間の部分（ＳＴセグメントに対応する部分）の期間である。
　第５期間２３５は、時刻ｔ８～時刻ｔ９の期間であり、生体信号２０１のＴ波に対応する部分の期間である。
　なお、本実施形態では、周期的な波形を有する生体信号２０１の一例として、一般的に知られている心電図の波形を説明したが、心電図の解釈の仕方（例えば、波形の各部分の名称、あるいは、波形の区切り方など）について、限定するものではなく、同様に、このような心電図に対応する心磁図の解釈の仕方（例えば、波形の各部分の名称、あるいは、波形の区切り方など）について、限定するものではない。
　例えば、信号処理において、ＰＲセグメントのうちの一部または全部が、Ｐ波の部分またはＱＲＳ群の部分に含まれるといった区切り方も可能である。
　例えば、信号処理において、ＳＴセグメントのうちの一部または全部が、ＱＲＳ群の部分またはＴ波の部分に含まれるといった区切り方も可能である。
　例えば、信号処理において、ＱＲＳ群の部分をさらに細かい部分に区切る区切り方も可能である。具体例として、時刻ｔ３～時刻ｔ４の部分、時刻ｔ４～時刻ｔ６の部分、時刻ｔ６～時刻ｔ７の部分に区切る区切り方などが可能である。
　ここで、心磁計による計測結果である心磁図信号は、従来から広く用いられている心電計による計測結果である心電図信号に類似しており、心磁図信号の波形では心電図信号の波形（Ｐ波、ＱＲＳ群、Ｔ波など）と類似した特性（特徴）が現れる。
　図２に示される周期２１１は、人間の１回の心拍である１拍分（１周期分）の波形に相当する。そして、生体信号２０１では、１拍分の波形と同様な波形が繰り返される。
　本実施形態では、生体信号２０１として、心電計による計測信号である心電図信号を例示したが、上述のように、心磁計による計測信号である心磁図信号についても同様な特徴が見られる。
　また、生体信号としては、心磁図信号あるいは心電図信号に限られず、他の信号が用いられてもよい。
　＜区間ごとの処理手法の具体例＞
　ここで、図２に示される生体信号２０１に対応する心磁図信号について、区間ごとの処理手法の具体例を示す。
　複数の区間として、図２に示されるＰ波を含む第１期間２３１と、図２に示されるＱＲＳ群を含む第３期間２３３と、図２に示されるＴ波を含む第５期間２３５を例示する。
　周波数フィルタ手法として、０．１～１００［Ｈｚ］の周波数成分を主に抽出するフィルタ特性を有する周波数フィルタ手法ａ１と、０．０１～２５［Ｈｚ］の周波数成分を主に抽出するフィルタ特性を有する周波数フィルタ手法ａ２を例示する。
　電流推定演算手法として、所定の空間フィルタ法を使用する電流推定演算手法ｂ１と、他の所定の空間フィルタ法を使用する電流推定演算手法ｂ２を例示する。
　領域抽出手法として、心臓の心房の領域を抽出する領域抽出手法ｃ１と、心臓の心房および心室の領域を抽出する領域抽出手法ｃ２と、心臓の心室の領域を抽出する領域抽出手法ｃ３を例示する。
　第１期間２３１では、周波数フィルタ手法として、周波数フィルタ手法ａ２が用いられることが対応付けられている。
　第３期間２３３では、周波数フィルタ手法として、周波数フィルタ手法ａ１が用いられることが対応付けられている。
　第５期間２３５では、周波数フィルタ手法として、周波数フィルタ手法ａ２が用いられることが対応付けられている。
　なお、本実施形態では、すべての区間において、それぞれの区間に対応付けられた周波数フィルタ手法のほかに、共通のノッチフィルタの処理が適用されてもよい。当該ノッチフィルタは、電源に使用されている商用周波数（例えば、５０Ｈｚなど）の周波数成分を除去するフィルタ特性を有するノッチフィルタであってもよい。
　第１期間２３１では、電流推定演算手法として、電流推定演算手法ｂ２が用いられることが対応付けられている。
　第３期間２３３では、電流推定演算手法として、電流推定演算手法ｂ１が用いられることが対応付けられている。
　第５期間２３５では、電流推定演算手法として、電流推定演算手法ｂ２が用いられることが対応付けられている。
　第１期間２３１では、領域抽出処理として、領域抽出処理ｃ１が用いられることが対応付けられている。
　第３期間２３３では、領域抽出処理として、領域抽出処理ｃ２が用いられることが対応付けられている。
　第５期間２３５では、領域抽出処理として、領域抽出処理ｃ３が用いられることが対応付けられている。
　［生体信号計測装置の計測部］
　図３は、実施形態に係る生体信号計測装置１１の計測部３０１の一例を示す図である。　図３には、被検対象となる人間の上半身部に対向させられる計測部３０１の面を概略的に示してある。
　図３には、説明の便宜上、三次元直交座標系であるＸＹＺ直交座標系を示してある。なお、図３の例では、計測部３０１の面だけに着目すると二次元平面であるため、ＸＹＺ直交座標系の代わりに、二次元直交座標系であるＸＹ直交座標系が用いられてもよい。
　本実施形態では、計測部３０１は、所定の方向（図３の例では、Ｘ軸に平行な方向）に等間隔で１４個配置されるとともに、当該方向に対して直交する方向（図３の例では、Ｙ軸に平行な方向）に１４個配置された、マトリクス状の計１９６個のセンサ収容部３１１を備えている。
　そして、計測部３０１は、これら複数のセンサ収容部３１１のうちの１個以上に収容されたセンサ３２１を備える。
　本実施形態では、それぞれのセンサ３２１は、心磁計である。
　ここで、図３の例では、図示を簡易化して、１個のセンサ収容部３１１のみに符号を付してあり、１個のセンサ３２１のみに符号を付してあるが、これらを異なる色（白と黒）で区別して示してある。
　図３の例では、１９６個のセンサ収容部３１１のうち、６４個のセンサ収容部３１１にセンサ３２１が備えられている。それぞれのセンサ３２１により検出される生体信号は１個のチャネルの生体信号となり、６４個のセンサ３２１の全体で６４個のチャネルの生体信号を検出する。
　例えば、センサ収容部３１１は計測部３０１の面に設けられた穴部であり、当該穴部にセンサ３２１が嵌め込まれることで、計測部３０１にセンサ３２１が備えられる。
　図３の例では、それぞれのセンサ収容部３１１にセンサ３２１を着脱することが可能であり、任意のセンサ収容部３１１にセンサ３２１を備えることが可能であり、計測部３０１の面における複数のセンサ３２１の配置パターンを変更することが可能である。
　なお、計測部３０１の面に複数のセンサ３２１を備える構成としては、必ずしも図３の例に限定されない。
　例えば、図３の例では、複数のセンサ収容部３１１のうちで任意の箇所にセンサ３２１を備えることが可能な構成を示したが、他の構成例として、センサ３２１の位置が固定的に定められていてもよい。この場合、それぞれのセンサ３２１は、計測部３０１に固定的に備えられていて、着脱可能でなくてもよい。
　具体例として、計測部３０１の面は、所定の方向（例えば、Ｘ軸に平行な方向）に等間隔で８個のセンサ３２１が配置されているとともに、当該方向に対して直交する方向（例えば、Ｙ軸に平行な方向）に８個のセンサ３２１が配置されている、マトリクス状の計６４個のセンサ３２１を備えていてもよい。
　また、本実施形態では、計測部３０１に６４個のセンサ３２１が備えられた状態で同時に６４個のチャネルの生体信号の計測が行われる場合を示すが、計測部３０１に備えられるセンサ３２１の数は、１以上の任意の値であってもよい。
　ここで、本実施形態では、生体信号は、時系列の信号値を有する。
　本実施形態では、生体信号は、それぞれの１点（一瞬）の時刻ごとに、計測対象となった人間の上半身部の複数の計測点についての計測結果の情報（それぞれの計測点における信号値）を含む。生体信号では、これら複数の計測点のそれぞれと計測結果の情報（それぞれの計測点における信号値）とが、それぞれの時刻（計測時刻）ごとに、１対１で対応付けられている。
　また、本実施形態では、計測対象となった人間の上半身部の複数の計測点と、当該人間の上半身部の形状を表す情報とが、対応付けられている。当該人間の上半身部の形状を表す情報は、例えば、生体信号に含まれてもよく、あるいは、生体信号とは別に、ユーザまたは生体信号計測装置１１などから生体信号処理システム１２に入力されて記憶部１１３に記憶されていてもよい。なお、当該人間の上半身部の形状を表す情報としては、必ずしも、個別の人間ごとの固有な形状を表す情報でなくてもよく、例えば、標準的な人間の形状を表す情報が用いられてもよく、この場合、あらかじめ、当該情報が生体信号処理システム１２に入力されて記憶部１１３に記憶されてもよい。
　＜計測結果の例＞
　図４は、実施形態に係る電流推定演算結果の表示例を示す図である。
　図４には、電流推定演算結果の一例を表示する画面４０１を示してある。
　図４には、説明の便宜上、図３に示されるのと同様なＸＹＺ直交座標系を示してある。ＸＹＺ直交座標系は、例えば、表示されてもよく、あるいは、表示されなくてもよい。なお、図３の例と同様に、ＸＹＺ直交座標系の代わりに、ＸＹ直交座標系が用いられてもよい。
　図４の例では、人体の形状（上半身部４１１）が写っており、それぞれのセンサ３２１が対向した位置（センサ位置４２１）と、電流推定演算処理によって推定された電流を示す矢印（推定電流４３１）が表示されている。
　また、図４の例では、計測された磁場の強度（磁界分布）が示されており、そのスケール４０２が表示されている。
　ここで、図４の例では、図示を簡易化して、１個のセンサ位置４２１のみに符号を付してあり、１個の推定電流４３１のみを示してある。
　なお、推定電流４３１は、心磁計によって計測された生体信号を電流推定演算手法により解析した結果として得られ、生体内を流れる電流の向きと大きさを表す。図示の例では、電流の向きは矢印の向きによって表され、電流の大きさは矢印の長さによって表される。
　図４には、１個のセンサ位置である位置Ａ１と、他の１個のセンサ位置である位置Ａ２を示してある。
　図５は、実施形態に係る心磁図信号および心電図信号の表示例を示す図である。なお、図５の例では、説明の便宜上、心磁図信号と同時に心電図信号が計測されている場合を示す。
　図５の例では、図４に示される位置Ａ１で計測された心磁図信号２０１１と、図４に示される位置Ａ２で計測された心磁図信号２０１２が表示されている。
　また、図５の例では、これらの心磁図信号２０１１～２０１２と同時に計測された心電図信号２０２１が表示されている。
　図５に示されるグラフにおいて、横軸はすべての信号（心磁図信号２０１１～２０１２、心電図信号２０２１）に共通な時刻を表しており、縦軸はそれぞれの信号ごとにレベル（例えば、振幅）を表している。
　図５の例では、０．３［ｓｅｃ］付近に、ピークが出現している。
　なお、心磁図信号２０１１と心磁図信号２０１２とで極性（正負の向き）が反転しているが、これは計測条件（例えば、計測位置）によるものである。
　図５の例では、２つの位置Ａ１、Ａ２における心磁図信号２０１１、２０１２を示したが、任意の１つ以上の位置における心磁図信号が表示されてもよい。
　［周波数フィルタ処理の結果の表示例］
　図６は、実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ１の周波数フィルタ処理が全区間の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。
　図６に示されるグラフでは、横軸は時刻を表しており、縦軸はレベル（例えば、振幅）を表している。
　図６の例では、周波数フィルタ手法ａ１の周波数フィルタ処理が全区間の生体信号（本実施形態では、心磁図信号）に行われた結果である周波数フィルタ後信号群２２０１が表示されている。周波数フィルタ後信号群２２０１は６４チャネルの信号を含んでおり、ここでは、これらの信号波形をまとめて周波数フィルタ後信号群２２０１として示している。
　また、図６の例では、特定の区間である区間Ｂ１および区間Ｂ２が表示されている。これらの区間Ｂ１～Ｂ２は、区間特定部１５１により特定される区間である。
　なお、図６の例では、２つの区間Ｂ１～Ｂ２が表示される場合を示したが、表示される区間、および、表示される区間の数としては、それぞれ任意に設定されてもよい。
　図７は、実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ２の周波数フィルタ処理が全区間の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。
　図７に示されるグラフでは、横軸は時刻を表しており、縦軸はレベル（例えば、振幅）を表している。
　図７の例では、周波数フィルタ手法ａ２の周波数フィルタ処理が全区間の生体信号（本実施形態では、心磁図信号）に行われた結果である周波数フィルタ後信号群２２１１が表示されている。周波数フィルタ後信号群２２１１は６４チャネルの信号を含んでおり、ここでは、これらの信号波形をまとめて周波数フィルタ後信号群２２１１として示している。
　また、図７の例では、特定の区間である区間Ｂ１および区間Ｂ２が表示されている。これらの区間Ｂ１～Ｂ２は、区間特定部１５１により特定される区間である。
　なお、図７の例では、２つの区間Ｂ１～Ｂ２が表示される場合を示したが、表示される区間、および、表示される区間の数としては、それぞれ任意に設定されてもよい。
　図８は、実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ１の周波数フィルタ処理が区間Ｂ１の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。
　図８に示されるグラフでは、横軸は時刻を表しており、縦軸はレベル（例えば、振幅）を表している。
　図８の例では、図６に示される区間Ｂ１のみについて、周波数フィルタ後信号群２４０１が表示されている。
　図８の例では、付加情報２４０２が表示されている。
　付加情報２４０２は、表示されている周波数フィルタ後信号群２４０１に関する情報であり、図８の例では、区間Ｂ１であることを示す情報、および、周波数フィルタ処理手法ａ１が用いられたことを示す情報を含んでいる。
　ここで、付加情報２４０２の内容は、任意であってもよく、例えば、区間、処理手法などに関して様々な情報を含んでもよい。
　図９は、実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ２の周波数フィルタ処理が区間Ｂ１の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。
　図９に示されるグラフでは、横軸は時刻を表しており、縦軸はレベル（例えば、振幅）を表している。
　図９の例では、図７に示される区間Ｂ１のみについて、周波数フィルタ後信号群２４１１が表示されている。
　図９の例では、付加情報２４１２が表示されている。
　付加情報２４１２は、表示されている周波数フィルタ後信号群２４１１に関する情報であり、図９の例では、区間Ｂ１であることを示す情報、および、周波数フィルタ処理手法ａ２が用いられたことを示す情報を含んでいる。
　ここで、付加情報２４１２の内容は、任意であってもよく、例えば、区間、処理手法などに関して様々な情報を含んでもよい。
　図１０は、実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ１の周波数フィルタ処理が区間Ｂ２の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。
　図１０に示されるグラフでは、横軸は時刻を表しており、縦軸はレベル（例えば、振幅）を表している。
　図１０の例では、図６に示される区間Ｂ２のみについて、周波数フィルタ後信号群２６０１が表示されている。
　図１０の例では、付加情報２６０２が表示されている。
　付加情報２６０２は、表示されている周波数フィルタ後信号群２６０１に関する情報であり、図１０の例では、区間Ｂ２であることを示す情報、および、周波数フィルタ処理手法ａ１が用いられたことを示す情報を含んでいる。
　ここで、付加情報２６０２の内容は、任意であってもよく、例えば、区間、処理手法などに関して様々な情報を含んでもよい。
　図１１は、実施形態に係る周波数フィルタ手法ａ２の周波数フィルタ処理が区間Ｂ２の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。
　図１１に示されるグラフでは、横軸は時刻を表しており、縦軸はレベル（例えば、振幅）を表している。
　図１１の例では、図７に示される区間Ｂ２のみについて、周波数フィルタ後信号群２６１１が表示されている。
　図１１の例では、付加情報２６１２が表示されている。
　付加情報２６１２は、表示されている周波数フィルタ後信号群２６１１に関する情報であり、図１１の例では、区間Ｂ２であることを示す情報、および、周波数フィルタ処理手法ａ２が用いられたことを示す情報を含んでいる。
　ここで、付加情報２６１２の内容は、任意であってもよく、例えば、区間、処理手法などに関して様々な情報を含んでもよい。
　［電流推定演算処理の結果の表示例］
　図１２は、実施形態に係る生体信号に関して２つの異なる時刻Ｃ１、Ｃ２の例を示す図である。
　図１２に示されるグラフでは、横軸は時刻を表しており、縦軸はレベル（例えば、振幅）を表している。
　図１２の例では、図６に示される周波数フィルタ後信号群２２０１と同様な周波数フィルタ後信号群３００１を示してある。
　また、図１２には、２つの異なる時刻Ｃ１、Ｃ２を示してある。時刻Ｃ１はＱＲＳ群の区間Ｂ１に含まれる時刻であり、時刻Ｃ２はＴ波の区間Ｂ２に含まれる時刻である。
　図１３は、実施形態に係る電流推定演算手法ｂ１の演算処理が区間Ｂ１の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。
　図１３の例では、時刻Ｃ１における生体信号について周波数フィルタ手法ａ１による周波数フィルタ処理および電流推定演算手法ｂ１による演算処理が行われた結果（演算処理結果）の一例を表示する画面５０１を示してある。
　図１３には、説明の便宜上、図３に示されるのと同様なＸＹＺ直交座標系を示してある。ＸＹＺ直交座標系は、例えば、表示されてもよく、あるいは、表示されなくてもよい。なお、図３の例と同様に、ＸＹＺ直交座標系の代わりに、ＸＹ直交座標系が用いられてもよい。
　図１３の例では、人体の上半身部の領域に関して、電流推定演算処理によって推定された電流を示す矢印（推定電流５２１）が表示されている。推定電流５２１の向きは矢印の向きによって表され、推定電流５２１の大きさは矢印の長さによって表されている。
　ここで、図１３の例では、図示を簡易化して、１個の推定電流５２１のみに符号を付してある。
　図１３の例では、付加情報５３１が表示されている。
　付加情報５３１は、表示されている演算処理結果に関する情報であり、図１３の例では、区間Ｂ１であることを示す情報、時刻Ｃ１であることを示す情報、および、電流推定演算手法ｂ１が用いられたことを示す情報を含んでいる。
　ここで、付加情報５３１の内容は、任意であってもよく、例えば、区間、処理手法などに関して様々な情報を含んでもよい。
　図１４は、実施形態に係る電流推定演算手法ｂ２の演算処理が区間Ｂ１の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。
　図１４の例では、時刻Ｃ１における生体信号について周波数フィルタ手法ａ１による周波数フィルタ処理および電流推定演算手法ｂ２による演算処理が行われた結果（演算処理結果）の一例を表示する画面５０２を示してある。
　図１４には、説明の便宜上、図３に示されるのと同様なＸＹＺ直交座標系を示してある。ＸＹＺ直交座標系は、例えば、表示されてもよく、あるいは、表示されなくてもよい。なお、図３の例と同様に、ＸＹＺ直交座標系の代わりに、ＸＹ直交座標系が用いられてもよい。
　図１４の例では、人体の上半身部の領域に関して、電流推定演算処理によって推定された電流を示す矢印（推定電流５２２）が表示されている。推定電流５２２の向きは矢印の向きによって表され、推定電流５２２の大きさは矢印の長さによって表されている。
　ここで、図１４の例では、図示を簡易化して、１個の推定電流５２２のみに符号を付してある。
　図１４の例では、付加情報５３２が表示されている。
　付加情報５３２は、表示されている演算処理結果に関する情報であり、図１４の例では、区間Ｂ１であることを示す情報、時刻Ｃ１であることを示す情報、および、電流推定演算手法ｂ２が用いられたことを示す情報を含んでいる。
　ここで、付加情報５３２の内容は、任意であってもよく、例えば、区間、処理手法などに関して様々な情報を含んでもよい。
　図１５は、実施形態に係る電流推定演算手法ｂ１の演算処理が区間Ｂ２の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。
　図１５の例では、時刻Ｃ２における生体信号について周波数フィルタ手法ａ１による周波数フィルタ処理および電流推定演算手法ｂ１による演算処理が行われた結果（演算処理結果）の一例を表示する画面５４１を示してある。
　図１５には、説明の便宜上、図３に示されるのと同様なＸＹＺ直交座標系を示してある。ＸＹＺ直交座標系は、例えば、表示されてもよく、あるいは、表示されなくてもよい。なお、図３の例と同様に、ＸＹＺ直交座標系の代わりに、ＸＹ直交座標系が用いられてもよい。
　図１５の例では、人体の上半身部の領域に関して、電流推定演算処理によって推定された電流を示す矢印（推定電流５６１）が表示されている。推定電流５６１の向きは矢印の向きによって表され、推定電流５６１の大きさは矢印の長さによって表されている。
　ここで、図１５の例では、図示を簡易化して、１個の推定電流５６１のみに符号を付してある。
　図１５の例では、付加情報５７１が表示されている。
　付加情報５７１は、表示されている演算処理結果に関する情報であり、図１５の例では、区間Ｂ２であることを示す情報、時刻Ｃ２であることを示す情報、および、電流推定演算手法ｂ１が用いられたことを示す情報を含んでいる。
　ここで、付加情報５７１の内容は、任意であってもよく、例えば、区間、処理手法などに関して様々な情報を含んでもよい。
　図１６は、実施形態に係る電流推定演算手法ｂ２の演算処理が区間Ｂ２の生体信号に実行された結果の表示例を示す図である。
　図１６の例では、時刻Ｃ２における生体信号について周波数フィルタ手法ａ１による周波数フィルタ処理および電流推定演算手法ｂ２による演算処理が行われた結果（演算処理結果）の一例を表示する画面５４２を示してある。
　図１６には、説明の便宜上、図３に示されるのと同様なＸＹＺ直交座標系を示してある。ＸＹＺ直交座標系は、例えば、表示されてもよく、あるいは、表示されなくてもよい。なお、図３の例と同様に、ＸＹＺ直交座標系の代わりに、ＸＹ直交座標系が用いられてもよい。
　図１６の例では、人体の上半身部の領域に関して、電流推定演算処理によって推定された電流を示す矢印（推定電流５６２）が表示されている。推定電流５６２の向きは矢印の向きによって表され、推定電流５６２の大きさは矢印の長さによって表されている。
　ここで、図１６の例では、図示を簡易化して、１個の推定電流５６２のみに符号を付してある。
　図１６の例では、付加情報５７２が表示されている。
　付加情報５７２は、表示されている演算処理結果に関する情報であり、図１６の例では、区間Ｂ２であることを示す情報、時刻Ｃ２であることを示す情報、および、電流推定演算手法ｂ２が用いられたことを示す情報を含んでいる。
　ここで、付加情報５７２の内容は、任意であってもよく、例えば、区間、処理手法などに関して様々な情報を含んでもよい。
　ここで、図１３～図１６の例では、電流推定演算手法ｂ１は電流の流れが大きいところを検出する手法であり、電流推定演算手法ｂ２は電流の全体的な流れを検出する手法である。
　これにより、図１３の例と比べて図１４の例では全体にわたる推定電流５２２が見えており、また、図１５の例と比べて図１６の例では全体にわたる推定電流５６２が見えている。逆に、図１４の例と比べて図１３の例では強い推定電流５２１が見易くなっており、また、図１６の例と比べて図１５の例では強い推定電流５６１が見易くなっている。
　［生体信号処理システムにおける処理の手順の一例］
　図１７は、実施形態に係る生体信号計測システム１における生体信号処理システム１２により行われる処理の手順の一例を示す図である。
　図１７の例では、生体信号処理システム１２において、制御部１１４が、あらかじめ、時系列の生体信号（本実施形態では、心磁図信号）の全体のデータを読み込む場合を示す。
　（ステップＳ１）
　制御部１１４（例えば、区間特定部１５１）は、時系列の生体信号のデータ（生体データ）の全体を記憶部１１３から読み込む。この場合、当該生体データの全体は、既に、入力部１１１によって入力されて記憶部１１３に記憶されている。
　そして、ステップＳ２の処理へ移行する。
　（ステップＳ２）
　区間特定部１５１は、生体データに基づいて、区間分割部１７１により、生体信号の期間を複数の区間に分割する。
　そして、ステップＳ３の処理へ移行する。
　（ステップＳ３）
　区間特定部１５１は、処理対象とする生体信号の時刻を選択する。
　また、区間特定部１５１は、当該時刻が属する区間を特定する。
　そして、ステップＳ４の処理へ移行する。
　ここで、区間特定部１５１は、例えば、あらかじめ定められた規則に基づいて、処理対象とする生体信号の時刻を選択してもよく、あるいは、ユーザなどによる指示に基づいて、処理対象とする生体信号の時刻を選択してもよい。
　当該規則は、例えば、あらかじめ設定された１つ以上の時刻（例えば、時刻の進みにしたがった複数の時刻など）を順番に選択していく規則であってもよい。
　（ステップＳ４）
　処理制御部１９１は、区間特定部１５１によって特定された区間（選択時刻の属する区間）に基づいて、処理手法を選択する。
　そして、ステップＳ５の処理へ移行する。
　（ステップＳ５）
　処理実行部１９２は、処理制御部１９１により選択された処理手法で、処理対象とする生体信号の処理を実行する。
　そして、ステップＳ６の処理へ移行する。
　（ステップＳ６）
　表示制御部１５３は、処理実行部１９２により実行された処理の結果に関する情報を、表示部１４１により表示する。この際、表示制御部１５３は、区間特定部１５１によって特定された区間（選択時刻の属する区間）などに基づいて、表示方法（表示形態）を制御してもよい。
　そして、本フローの処理が終了する。
　ここで、制御部１１４は、例えば、あらかじめ設定された複数の時刻の生体データを順番に処理していく場合には、ステップＳ６の処理が終了した後に、再びステップＳ３の処理へ移行してもよい。
　他の例として、制御部１１４は、ステップＳ６の処理が終了した後に、ユーザなどにより処理対象とする生体データの変更が指示されたときに、再びステップＳ３の処理へ移行してもよい。
　なお、ステップＳ５の処理の結果が、ステップＳ２の処理にフィードバックされてもよい。図１７の例では、模式的に、このようなフィードバックＦＢ１１を示してあるが、このようなフィードバックＦＢ１１は行われなくてもよい。
　＜変形例＞
　図１７に示される処理フローの変形例を示す。
　生体信号処理システム１２において、制御部１１４が、随時、時系列の生体信号のデータを読み込む構成が用いられてもよい。本変形例の処理は、例えば、時系列の生体信号のデータの全体のデータ量が大きい場合などに特に有効である。
　本変形例では、まず、区間特定部１５１は、生体信号の期間を複数の区間に分割する。本変形例では、生体信号のデータの形式が定まっており、区間特定部１５１は、当該形式に基づいて、あらかじめ、区間の分割（区間の定義）を行う。
　なお、他の構成例として、区間特定部１５１は、過去の処理で使用された生体データなどに基づいて、区間の分割を行ってもよく、あるいは、過去の処理で使用された区間と同じ区間を、区間の分割結果として、用いてもよい。
　次に、区間特定部１５１は、処理対象とする生体信号（ここでは、生体信号において処理対象とする信号部分）を選択する。この選択は、例えば、生体信号の波形を用いて行われてもよい。また、この選択は、例えば、処理対象とする生体信号の時刻を用いて行われてもよい。
　そして、制御部１１４（例えば、区間特定部１５１）は、時系列の生体信号のデータ（生体データ）のうちで選択された生体データ（処理対象とする生体信号の時刻に対応する生体データ）を記憶部１１３から読み込む。この場合、本変形例では、生体データの全体は、既に、入力部１１１によって入力されて記憶部１１３に記憶されている。
　その後、制御部１１４は、図１７に示されるステップＳ４、ステップＳ５、ステップＳ６の処理を行う。
　［生体信号処理システムにおける処理の手順の他の一例］
　図１８は、実施形態に係る生体信号計測システム１における生体信号処理システム１２により行われる処理の手順の他の一例を示す図である。
　図１８の例では、生体信号処理システム１２が、リアルタイムで、随時、時系列の生体信号（本実施形態では、心磁図信号）を生体信号計測装置１１から読み込む場合を示す。　生体信号取得部１３１は、時系列の進みにしたがって、生体信号のデータ（生体データ）を取得する。例えば、記憶部１１３は、当該生体信号を記憶する。当該生体信号に関する情報は、これから処理対象となる情報である。
　（ステップＳ２１）
　区間特定部１５１は、周期特定部１７２により、生体信号の周期を特定する。
　本実施形態では、周期特定部１７２は、生体信号取得部１３１によって取得された生体信号に基づいて、当該生体信号の周期を特定する。
　ここで、生体信号の周期が既知であって、当該周期を表す情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている場合には、当該周期を特定する処理は省略されてもよい。
　そして、区間特定部１５１は、区間分割部１７１により、周期特定部１７２によって特定された周期に基づいて、生体信号の期間を複数の区間に分割する。当該区間の分割は、動的に行われる。
　そして、ステップＳ２２の処理へ移行する。
　ここで、生体信号の周期および区間が既知であって、当該周期を表す情報および当該区間を表す情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている場合には、ステップＳ２１の処理は省略されてもよい。
　また、生体信号の区間の分割の仕方が既知であって、周期が特定された場合に区間の分割結果が特定される場合であって、当該区間の分割の仕方を表す情報があらかじめ記憶部１１３に記憶されている場合には、当該区間を分割する処理は省略されてもよい。
　（ステップＳ２２）
　区間特定部１５１は、処理対象とする生体信号の位置（時間的な位置であり、時刻などでもよい）を選択する。
　また、区間特定部１５１は、当該位置が属する区間を特定する。
　そして、ステップＳ２３の処理へ移行する。
　ここで、区間特定部１５１は、例えば、あらかじめ定められた規則に基づいて、処理対象とする生体信号の位置を選択してもよく、あるいは、ユーザなどによる指示に基づいて、処理対象とする生体信号の位置を選択してもよい。
　当該規則は、例えば、あらかじめ設定された１つ以上の位置（例えば、時刻の進みにしたがった複数の位置など）を順番に選択していく規則であってもよい。
　（ステップＳ２３）
　生体信号処理部１５２は、区間特定部１５１によって選択された位置の生体信号のデータ（生体データ）を読み込む。
　そして、ステップＳ２４の処理へ移行する。
　（ステップＳ２４）
　処理制御部１９１は、区間特定部１５１によって特定された区間（選択位置の属する区間）に基づいて、処理手法を選択する。
　そして、ステップＳ２５の処理へ移行する。
　（ステップＳ２５）
　処理実行部１９２は、処理制御部１９１により選択された処理手法で、処理対象とする生体信号の処理を実行する。
　そして、ステップＳ２６の処理へ移行する。
　（ステップＳ２６）
　表示制御部１５３は、処理実行部１９２により実行された処理の結果に関する情報を、表示部１４１により表示する。この際、表示制御部１５３は、区間特定部１５１によって特定された区間（選択位置の属する区間）などに基づいて、表示方法（表示形態）を制御してもよい。
　そして、本フローの処理が終了する。
　ここで、制御部１１４は、例えば、あらかじめ設定された複数の位置（時刻）の生体データを順番に処理していく場合には、ステップＳ２６の処理が終了した後に、再びステップＳ２２の処理へ移行してもよい。
　他の例として、制御部１１４は、ステップＳ２６の処理が終了した後に、ユーザなどにより処理対象とする生体データの変更が指示されたときに、再びステップＳ２１の処理へ移行してもよい。
　なお、ステップＳ２５の処理の結果が、ステップＳ２１の処理にフィードバックされてもよい。図１８の例では、模式的に、このようなフィードバックＦＢ１２を示してあるが、このようなフィードバックＦＢ１２は行われなくてもよい。
　ここで、ステップＳ２１の処理において周期の特定および区間の分割が行われる場合、これらは、固定的に用いられてもよく、あるいは、任意のタイミングで、更新されてもよい。
　具体的には、周期特定部１７２は、任意のタイミングで、生体信号の周期を特定し、既に特定されている周期を新たに特定された周期に更新してもよい。
　一構成例として、周期特定部１７２は、前回に生体信号の周期を特定したときに用いた生体データとは異なるデータ（生体データ）に基づいて、生体信号の周期を特定する。前回に生体信号の周期を特定したときに用いた生体データとは異なるデータ（生体データ）は、例えば、前回に生体信号の周期を特定したときに用いた生体データよりも時系列的に新しいデータである。
　他の構成例として、周期特定部１７２は、所定の回数の特定した周期を平均化し、その平均値を新たな周期とするように、周期の更新を行ってもよい。当該所定の回数は、任意の回数であってもよい。当該所定の回数は、例えば、最新の１回分と、それよりも過去の連続した定められた回数分（当該所定の回数よりも１つ少ない回数分）であってもよい。本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、このような平均化により、周期の安定化が図られてもよい。
　また、区間分割部１７１は、周期特定部１７２によって更新された周期に基づいて、生体信号の期間を複数の区間に分割し、前回における区間の分割結果を新たな区間の分割結果に更新してもよい。
　他の構成例として、区間分割部１７１は、所定の回数の区間の分割結果を平均化し、その平均結果を新たな区間とするように、区間の更新を行ってもよい。当該所定の回数は、任意の回数であってもよい。当該所定の回数は、例えば、最新の１回分と、それよりも過去の連続した定められた回数分（当該所定の回数よりも１つ少ない回数分）であってもよい。本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、このような平均化により、区間の分割の安定化が図られてもよい。
　なお、図１８に示される処理フローの初期において、生体信号の周期として、仮の初期値が設定されてもよく、その後に当該初期値が更新されることで周期の精度を向上させてもよい。この場合、ステップＳ２１の処理において初期的な周期の特定は省略されてもよい。
　また、このような場合、図１８に示される処理フローの初期において、区間の分割結果についても、仮の初期値が設定されてもよく、その後に当該初期値が更新されることで区間の分割の精度を向上させてもよい。この場合、ステップＳ２１の処理は省略されてもよい。
　［変形例に係る生体信号計測装置の計測部］
　図１９は、実施形態の変形例に係る生体信号計測装置の計測部６０１～６０２の一例を示す図である。
　図１９には、説明の便宜上、図３に示されるのと同様なＸＹＺ直交座標系を示してある。
　図１９の例では、図３に示される計測部３０１と同様な機能を有する２個の計測部６０１～６０２が備えられている。
　図１９の例では、計測部６０１の面はＸＹ平面に平行に配置されており、計測部６０２の面はＹＺ平面に平行に配置されている。計測部６０１と計測部６０２とは、互いに直交するように交差して配置されている。
　図１９の例では、一方の計測部（例えば、計測部６０１）の面に人間の上半身部の正面が対向させられるとともに、他方の計測部（例えば、計測部６０２）の面に当該人間の上半身部の側面が対向させられた状態で、計測が行われる。
　計測部６０１の面には複数のチャネルのセンサが設けられる領域であるセンサ領域６２１が備えられている。
　同様に、計測部６０２の面には複数のチャネルのセンサが設けられる領域であるセンサ領域６２２が備えられている。
　これらのセンサ領域６２１～６２２は、例えば、図３に示される計測部３０１の面において複数のチャネルのセンサ３２１が設けられる領域と同様である。
　図１９に示される２個の計測部６０１～６０２を同時に用いて計測を行うことで、同時に異なる方向（図１９の例では、互いに直交する方向）で計測を行うことができる。
　なお、それぞれの計測部６０１～６０２に備えられるセンサの数、センサの配置パターン、あるいは、２個の計測部６０１～６０２の相対的な配置（例えば、交差する角度）などとしては、他の任意の構成が用いられてもよい。
　また、３個以上の計測部を同時に用いて計測することが可能な生体信号計測装置が構成されてもよい。
　また、本変形例では、説明の便宜上、生体信号計測装置１１が複数の計測部（図１９の例では、２個の計測部６０１～６０２）を備えるとして説明したが、これら複数の計測部は、別々ではなく一体の計測部であると捉えられてもよい。
　［以上の実施形態について］
　以上のように、本実施形態に係る生体信号計測システム１では、生体信号処理システム１２において、生体信号の特徴的な区間ごとに適切な処理が行われることを可能とすることができる。
　本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、例えば、生体信号の計測結果あるいはその解析結果がより正確になるように、区間ごとの特性（例えば、波形など）に応じた処理手法を選択することにより、区間ごとに最適な処理を行い、システムの付加価値を高めることができる。
　また、本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、例えば、生体信号の特性に応じて当該生体信号を時間的に複数の区間に分割することができる。
　また、本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、区間ごとの処理結果を、区間特定部１５１の区間特定（例えば、区間分割など）にフィードバックすることもできる。
　本実施形態では、生体信号として、心磁図信号が用いられている。心磁図信号の波形では、Ｐ波、ＱＲＳ群、Ｔ波といった振幅および周波数の異なる特徴的な区間が存在する。そして、本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、それぞれの区間ごとに、それぞれの区間に応じた最適な処理手法に切り替えて処理結果の最適化を図っている。
　ここで、心磁計では、心電計と比べて三次元に分布した多様な情報の解析および表示が行われることが期待されており、空間上に分布した情報をより的確に解析および表示することが期待されている。本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、このような期待に応えることが可能であり、例えば、三次元空間分布推定に使用する信号データの演算手法を対象波形ごと（区間ごと）に最適化することが可能である。
　また、本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、リアルタイムで取得された生体信号について周期を特定し、特定した周期に基づいて処理対象となる生体信号の時間的な位置を推定することが可能である。
　したがって、本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、リアルタイムの生体信号の処理に対応することが可能である。
　また、本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、ある区間の処理結果などの情報を表示する際に、当該区間に基づいて表示態様を制御することが可能である。
　したがって、本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、それぞれの区間ごとに、適切な表示態様で表示を行うことが可能である。
　例えば、本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、それぞれの区間ごとに適用された処理手法を識別する情報などを表示することで、ユーザにとって有用な付加的な情報を提示することが可能である。
　なお、本実施形態に係る生体信号処理システム１２では、特に、複数の区間のそれぞれごとに異なる特徴を有する波形（心磁図信号の場合には、Ｐ波、ＱＲＳ群、Ｔ波などの波形）が混在する生体信号であって、これら複数の区間のまとまりが時間的に周期的に繰り返す連続信号の処理において効果を発揮する。
　＜構成例＞
　一構成例として、生体信号処理システム（本実施形態では、生体信号処理システム１２）では、時間的に複数の区間に分割される生体信号（例えば、心磁図信号など）について、処理対象の時間的な位置が含まれる区間を特定する区間特定部（本実施形態では、区間特定部１５１）と、区間特定部によって特定された区間に基づいて処理対象の時間的な位置の生体信号を処理する処理手法（例えば、周波数フィルタ手法、電流推定演算手法、領域抽出手法などのうちの１以上）を選択する処理制御部（本実施形態では、処理制御部１９１）と、処理制御部によって選択された処理手法で生体信号の処理を実行する処理実行部（本実施形態では、処理実行部１９２）と、を備える。
　一構成例として、生体信号処理システムにおいて、処理手法は、周波数フィルタの処理を行う周波数フィルタ手法、所定の演算の処理を行う演算手法、処理対象とする領域を抽出する領域抽出手法のうちの１以上を含む。
　一構成例として、生体信号処理システムにおいて、区間特定部は、生体信号の期間を複数の区間に分割する区間分割部（本実施形態では、区間分割部１７１）を備える。
　一構成例として、生体信号処理システムにおいて、区間分割部は、処理実行部によって実行された処理の結果に基づいて、区間の分割を行う。
　一構成例として、生体信号処理システムにおいて、リアルタイムで取得された生体信号について周期を特定する周期特定部（本実施形態では、周期特定部１７２）を備える。区間特定部は、周期特定部によって特定された周期に基づいて、処理対象の時間的な位置を推定する。
　一構成例として、生体信号処理システムにおいて、処理実行部によって実行された処理の結果に関する情報を表示する表示部（本実施形態では、表示部１４１）と、区間特定部によって特定された区間に基づいて、表示部による表示態様を制御する表示制御部（本実施形態では、表示制御部１５３）と、を備える。
　一構成例として、生体信号処理システムにおいて、表示制御部は、処理制御部によって選択された処理手法に関する情報を表示部により表示するように表示態様を制御する。
　一構成例として、生体信号処理システムと、生体信号を計測する生体信号計測装置（本実施形態では、生体信号計測装置１１）と、を備える生体信号計測システム（本実施形態では、生体信号計測システム１）である。
　なお、以上に説明した任意の装置における任意の構成部の機能を実現するためのプログラムを、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録し、そのプログラムをコンピューターシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、オペレーティングシステムあるいは周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーあるいはクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。当該揮発性メモリは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）であってもよい。記録媒体は、例えば、非一時的記録媒体であってもよい。
　また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピューターシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピューターシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
　また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイルであってもよい。差分ファイルは、差分プログラムと呼ばれてもよい。
　また、以上に説明した任意の装置における任意の構成部の機能は、プロセッサーにより実現されてもよい。例えば、実施形態における各処理は、プログラム等の情報に基づき動作するプロセッサーと、プログラム等の情報を記憶するコンピューター読み取り可能な記録媒体により実現されてもよい。ここで、プロセッサーは、例えば、各部の機能が個別のハードウェアで実現されてもよく、あるいは、各部の機能が一体のハードウェアで実現されてもよい。例えば、プロセッサーはハードウェアを含み、当該ハードウェアは、デジタル信号を処理する回路およびアナログ信号を処理する回路のうちの少なくとも一方を含んでもよい。例えば、プロセッサーは、回路基板に実装された１または複数の回路装置、あるいは、１または複数の回路素子のうちの一方または両方を用いて、構成されてもよい。回路装置としてはＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）などが用いられてもよく、回路素子としては抵抗あるいはキャパシターなどが用いられてもよい。
　ここで、プロセッサーは、例えば、ＣＰＵであってもよい。ただし、プロセッサーは、ＣＰＵに限定されるものではなく、例えば、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のような、各種のプロセッサーが用いられてもよい。また、プロセッサーは、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）によるハードウェア回路であってもよい。また、プロセッサーは、例えば、複数のＣＰＵにより構成されていてもよく、あるいは、複数のＡＳＩＣによるハードウェア回路により構成されていてもよい。また、プロセッサーは、例えば、複数のＣＰＵと、複数のＡＳＩＣによるハードウェア回路と、の組み合わせにより構成されていてもよい。また、プロセッサーは、例えば、アナログ信号を処理するアンプ回路あるいはフィルタ回路等のうちの１以上を含んでもよい。
　以上、この開示の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この開示の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
１…生体信号計測システム、１１…生体信号計測装置、１２…生体信号処理システム、１１１…入力部、１１２…出力部、１１３…記憶部、１１４…制御部、１３１…生体信号取得部、１４１…表示部、１５１…区間特定部、１５２…生体信号処理部、１５３…表示制御部、１７１…区間分割部、１７２…周期特定部、１９１…処理制御部、１９２…処理実行部、２０１…生体信号、２１１…周期、２３１…第１期間、２３２…第２期間、２３３…第３期間、２３４…第４期間、２３５…第５期間、２３６…第６期間、３０１、６０１～６０２…計測部、３１１…センサ収容部、３２１…センサ、４０１、５０１～５０２、５４１～５４２…画面、４０２…スケール、４１１…上半身部、４２１…センサ位置、４３１、５２１～５２２、５６１～５６２…推定電流、６２１～６２２…センサ領域、２０１１～２０１２…心磁図信号、２０２１…心電図信号、２２０１、２２１１、２４０１、２４１１、２６０１、２６１１、３００１…周波数フィルタ後信号群、５３１～５３２、５７１～５７２、２４０２、２４１２、２６０２、２６１２…付加情報、Ａ１～Ａ２…位置、Ｂ１～Ｂ２…区間、Ｃ１～Ｃ２…時刻、ＦＢ１、ＦＢ１１～ＦＢ１２…フィードバック

Claims (8)

  1. 　時間的に複数の区間に分割される生体信号について、処理対象の時間的な位置が含まれる前記区間を特定する区間特定部と、
    　前記区間特定部によって特定された前記区間に基づいて前記処理対象の時間的な位置の前記生体信号を処理する処理手法を選択する処理制御部と、
    　前記処理制御部によって選択された前記処理手法で前記生体信号の処理を実行する処理実行部と、
    　を備える生体信号処理システム。
  2. 　前記処理手法は、周波数フィルタの処理を行う周波数フィルタ手法、所定の演算の処理を行う演算手法、処理対象とする領域を抽出する領域抽出手法のうちの１以上を含む、　請求項１に記載の生体信号処理システム。
  3. 　前記区間特定部は、前記生体信号の期間を前記複数の前記区間に分割する区間分割部を備える、
    　請求項１または請求項２に記載の生体信号処理システム。
  4. 　前記区間分割部は、前記処理実行部によって実行された前記処理の結果に基づいて、前記区間の分割を行う、
    　請求項３に記載の生体信号処理システム。
  5. 　リアルタイムで取得された前記生体信号について周期を特定する周期特定部を備え、　前記区間特定部は、前記周期特定部によって特定された前記周期に基づいて、前記処理対象の時間的な位置を推定する、
    　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の生体信号処理システム。
  6. 　前記処理実行部によって実行された前記処理の結果に関する情報を表示する表示部と、　前記区間特定部によって特定された前記区間に基づいて、前記表示部による表示態様を制御する表示制御部と、
    　を備える、
    　請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の生体信号処理システム。
  7. 　前記表示制御部は、前記処理制御部によって選択された前記処理手法に関する情報を前記表示部により表示するように前記表示態様を制御する、
    　請求項６に記載の生体信号処理システム。
  8. 　請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の生体信号処理システムと、
    　前記生体信号を計測する生体信号計測装置と、
    　を備える生体信号計測システム。
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