JP3521654B2 - 脈拍計 - Google Patents
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Description
る脈波信号を分析する脈拍計に関するものである。
ブロック図である。脈波検出手段1801は、人体から
脈波を検出し、検出した信号を周波数分析手段1803
へ出力する。体動検出手段1802は、人体の動きを検
出し、検出した信号を周波数分析手段1803へ出力す
る。周波数分析手段1803は、脈波検出手段1801
と体動検出手段1802のそれぞれの出力信号を周波数
分析する。周波数分析には例えば高速フーリエ変換(F
ast Fourier Transform)を用い
る。脈波成分抽出手段1804は、脈波検出手段180
1と体動検出手段1802のそれぞれの出力を周波数分
析した結果から脈拍の周波数に相当する脈波成分を特定
して脈拍数演算手段1805へ出力する。脈拍数演算手
段1805は、脈波成分抽出手段1804で特定された
脈拍の周波数成分から一分間当たりの脈拍数を演算す
る。表示手段1806は、脈拍数演算手段1805で演
算された脈拍数を表示する。以上のような脈拍計が例え
ば、特開平7−227383号公報に開示されている。
においては、脈波信号と体動信号のそれぞれの出力を周
波数分析した結果から脈拍の周波数に相当する脈波成分
を特定して、脈拍の周波数成分から一分間当たりの脈拍
数を演算するが、脈波成分を特定する際に脈波信号と体
動信号との両方の信号が必要であった。
ーキングやランニング)での脈波信号と体動信号をFF
T処理した結果の一例を示す。(a)は脈波スペクトル
fmg、(b)は体動スペクトルfsgを表し、(c)は脈
波スペクトルから体動スペクトルを引いたスペクトルで
あり、抽出された脈波成分fM を表す。この結果に示す
ように(a)には脈波波形の周波数成分と体動によって
発生する信号がもつ周波数成分の両方が乗ってくる。そ
れに対して、体動センサは体動だけに反応するので体動
によって発生する信号だけが持つ周波数成分が得られ
る。したがって、スペクトルfmgからスペクトルfsgを
引き残った線スペクトルfM の中で最大のものを脈波周
波数成分として特定する。この脈波信号の周波数成分を
もとに脈拍数を演算する。
ビクスやテニス等)での脈波信号と体動信号をFFT処
理した結果の一例を示す。(a)は脈波スペクトルfm
g、(b)は体動スペクトルfsgを表し、(c)は脈波
スペクトルから体動スペクトルを引いたスペクトルであ
り、抽出された脈波成分fM を表す。周期的な運動状態
はその周期が特定の線スペクトルとして存在するが、こ
の結果(a)、(b)に示すように、体動信号に周期性
がないので線スペクトルが複数本存在し、差し引いた結
果(c)でも複数の線スペクトルが存在するので、脈波
周波数成分を特定するのは容易ではない。
析するフーリエ変換では局所的な信号の変化、つまり高
時間分解能での周波数分析ができないという問題があ
り、不規則な運動状態で体動成分が重複する脈波信号か
ら脈波成分の抽出ができなかった。この問題は、基底関
数が一様に広がっているからである。
が周期的や不規則でも正確に脈波成分のみを抽出するこ
とが可能な脈拍計を提供することにある。更に人体の一
部に装着した脈波センサーが装着具合によって脈波の検
出が出来ない場合等があるが、この状態においても判定
可能な脈拍計を提供することにある。
に、本発明は、脈波センサにより脈波を検出し、脈波信
号を出力する脈波検出手段と、前記脈波信号を時間周波
数分析する時間周波数分析手段と、前記時間周波数分析
手段で分析された結果から、前記脈波信号に含まれる体
動成分と脈波成分とを特定し、その内の前記脈波成分を
抽出する脈波成分抽出手段とを具備することを特徴とす
る。また本発明は、脈波センサにより脈波を検出し、脈
波信号を出力する脈波検出手段と、前記脈波信号を時間
周波数分析する時間周波数分析手段と、前記時間周波数
分析手段で分析された結果から、前記脈波信号に含まれ
る体動成分と脈波成分とを特定する脈波成分抽出手段
と、前記体動成分の有無から、人体が運動状態であるか
無いかを判別する判別手段とを具備することを特徴とす
る。また本発明は、前記判別手段が運動状態で無いと判
別した時に、前記時間周波数分析手段に使用する関数の
パラメータを変更するパラメータ変更手段を具備するこ
とを特徴とする。また本発明は、前記脈波成分抽出手段
は、前記時間周波数分析手段で分析された結果の周波数
係数分布の変極点の数により前記脈波成分と前記体動成
分とを特定することを特徴とする。また本発明は、前記
脈波成分抽出手段から抽出された前記脈波成分から脈拍
数を算出する脈拍数算出手段を具備することを特徴とす
る。また本発明は、前記時間周波数分析手段はウェーブ
レット変換を使用することを特徴とする。また本発明
は、前記時間周波数分析手段はヴィグナービル分布を使
用することを特徴とする。更に本発明は、前記パラメー
タ変更手段は、前記脈波信号を微分した結果により得ら
れる変極点の数により、前記パラメータを決定すること
を特徴とする。
ーブレット変換を用いることにより、信号をウェーブレ
ットと呼ばれる関数に展開し、ウェーブレット係数によ
り時間周波数分析を行なう。ウェーブレット関数は、時
間軸と周波数軸で局在する関数であるので、ウェーブレ
ット係数により信号の時間と周波数とに関する情報を得
ることができる。また、ウェーブレット関数は、基本ウ
ェーブレット関数(基底関数)のスケール変換と時間シ
フトによって得られる。この局在化した基底関数を使用
するので、高分解能での分析が可能である。
な構成の第一の形態を示す機能ブロック図である。脈波
検出手段101は、人体から脈波を検出し、検出した信
号を時間周波数分析手段102へ出力する。時間周波数
分析手段102は、脈波検出手段101の出力信号を時
間周波数分析する。時間周波数分析には例えばウェーブ
レット変換を用いる。脈波成分抽出手段103は、脈波
検出手段101の出力信号を時間周波数分析した結果か
ら脈拍の周波数に相当する脈波成分を特定して脈拍数演
算手段104へ出力する。脈拍数演算手段104は、脈
波成分抽出手段103で特定された脈拍の周波数成分か
ら一分間当たりの脈拍数を演算する。表示手段105
は、脈拍数演算手段104で演算された脈拍数を表示す
る。
二の形態を示す機能ブロック図である。脈波信号変換手
段202は、脈波検出手段201で検出した人体の脈波
アナログ電圧信号をデジタル信号に変換して脈波信号記
憶手段203へ出力する。脈波信号記憶手段203はデ
ジタル信号に変換された脈波信号を記憶する。
手段203に記憶された脈波信号を順次呼び出し、脈波
信号の時間周波数分析を行いその結果を脈波成分抽出手
段205へ出力する。脈波成分抽出手段205は、脈波
信号演算手段204で時間周波数分析された結果から脈
波成分だけを抽出する。パラメータ変更手段209は、
脈波信号変換手段202から抽出された脈波信号より、
脈波信号演算手段204で使用する関数のパラメータを
状況に応じて変更する。
手段205で抽出された脈波の周波数成分から脈波の存
在しない時間を判定し、その時間中は表示手段208へ
信号を出力する。
手段205で抽出された脈波の周波数成分から一分当た
りの脈拍数を演算して、表示手段208へ出力する。
7から出力された脈拍数と検出状態判定手段206から
出力された判定結果を表示する。
て説明する。
ック図である。脈波センサ301は生体から脈波を検出
し、検出した脈波信号を脈波信号増幅回路302に出力
する。脈波センサとしては例えば圧電マイクや光電セン
サや超音波センサを用いる。脈波信号増幅回路302は
脈波信号を増幅し、A/D変換回路303及び脈波信号
特徴抽出回路304に出力する。A/D変換回路303
は脈波信号をA/D変換しCPU305に出力する。
脈波信号特徴抽出回路304は脈波信号を微分して変極
点数を求め、CPU305に出力する。
るまでの手順を示すフローチャートである。図3及び図
4において、CPU305は脈波検出(S401)した
脈波信号をA/D変換(S402)したデータをウェー
ブレット変換に代表される時間周波数分析をして(S4
03)、脈波の周波数成分を抽出する(S404)。脈
波成分が存在しない時間が有るか判定し(S405)、
存在しない場合には、その結果を表示する(S40
7)。存在するときは、抽出された脈波成分から脈拍数
を演算し(S406)、その結果を表示する(S40
7)。
に計測した脈波信号(図5(a))を基本ウェーブレッ
ト関数として、Symlets関数を使いウェーブレッ
ト変換した結果(図5(b))を示す。脈波信号(図5
(a))の横軸は時間(sec)を示し、0.125秒
間隔で128点サンプリングしたもので、縦軸は脈波信
号の電位をA/D変換した後のレベルである。
変換した結果(図5(b))の横軸は時間(sec)を
示し、脈波信号(図5(a))の横軸と同様である。縦
軸は周波数(Hz)を示す。グラフ内の濃淡は、ウェー
ブレット変換した後のウェーブレット係数のレベルの強
弱を示し、レベルが高くなるにつれて濃くなり黒くな
る。レベルが高いほどその点における周波数成分が多
い。つまり、サンプリング時間毎の脈波信号の周波数分
布がわかる。これによって、脈波成分と脈波信号に混入
した体動の周波数が局所的に変化する体動成分を捕らえ
ることができる。この脈波信号(図5(a))のFFT
処理した波形が図5(c)に示されるが、時間軸は存在
せず16秒間の平均の周波数分布となるので局所的な変
化には対応できない。
(b))から脈波成分を抽出するための処理結果を図6
に示す。横軸は時間(sec)を示し、0.125秒間
隔で128点あり、図5(a)、図5(b)の横軸と同
様である。縦軸はウェーブレット変換した結果(図5
(b))の各時間における周波数の変極点を抽出しプロ
ットしたものである。図6より変極点が1点のみ存在す
る時間は脈波成分が存在し、変極点が二点存在する5〜
11秒付近は脈波成分に体動成分が含まれることがわか
る。
のフローチャートに示す。人体から脈波を検出し(S7
01)、A/D変換処理を行ない脈波信号を量子化する
(S702)。その後、ウェーブレット変換を行なう
(S703)。S704でt=1とするが、tはサンプ
リング点を示し、時間はサンプリング時間×tである。
ウェーブレット変換の結果から(サンプリング時間×
t)時間における周波数の変極点を抽出する(S70
5)。変極点の数をカウントして、1点の場合は体動成
分の無い状態である人体が安静で脈波成分のみが存在す
ると判断できる(S706)。この時の変極点の周波数
fP(t) を記憶する(S707)。つまり、fP(t) は
現在の脈拍数である。S706で変極点が2点以上の場
合、脈波成分と体動成分の両方が存在する。過去のfP
(t-1) に近い変極点の周波数をfP(t)とし、遠い方を
体動の周波数と判断できるのでfT(t) とする(S70
8)。この時の変極点の周波数をfP(t) として記憶す
る(S707)、次の時間を調査するためにtを一つ増
す(S709)。順次この動作を繰り返すことで脈拍数
が順次求まる。
計の第二の実施形態を説明する。第二の実施形態の機能
ブロック図は図3であり、第一の実施形態と同様であ
る。
が大きく脈波成分が体動成分に埋もれてしまう場合があ
る。その他にも脈波成分が得られない場合があり、それ
らを次に挙げる。
成分が埋もれる時 (2)脈波センサが生体から脈波を得られない状態の時 (3)不整脈など生体自身が脈波を発生していない時 (3)に関して、安静時に不整脈が生じた時に計測し、
得られた脈波信号を図8(a)に示す。この脈波信号を
基本ウェーブレット関数として、Daubechies
関数を使いウェーブレット変換した結果を図8(b)に
示す。脈波信号(図8(a))の横軸は時間(sec)
を示し、0.125秒間隔で128点サンプリングした
もので、16秒間のデータである。縦軸は脈波信号の電
位をA/D変換した後のレベルである。
(b))の横軸は時間(sec)を示し、脈波信号(図
8(a))の横軸と同様である。縦軸は周波数(Hz)
を示す。グラフ内の濃淡は、ウェーブレット変換した後
のウェーブレット係数のレベルの強弱を示し、レベルが
高くなるにつれて濃くなり黒くなる。レベルが高いほど
その点における周波数成分が多い。つまり、サンプリン
グ時間毎の脈波信号の周波数分布がわかる。これによっ
て、脈波成分の分布と体動成分の分布が明らかになる。
この脈波信号(図8(a))のFFT処理した波形が図
8(c)であるが、時間軸は存在せず16秒間の平均の
周波数分布となるので局所的な変化には対応できず、不
整脈とは判断できない。
(b))から脈波成分を抽出するための処理結果を図9
に示す。横軸は時間(sec)を示し、0.125秒間
隔で128点あり、図8(a)、図8(b)の横軸と同
様である。縦軸はウェーブレット変換した結果(図8
(b))の各時間における周波数の変極点を抽出しプロ
ットしたものである。図9より変極点が1点のみ存在す
る時間は脈波成分が存在し、変極点が存在しない6秒と
13秒付近は脈波成分が存在しないことがわかる。
る処理を図10のフローチャートで説明する。要因が上
記(1)、(2)、(3)の何れかは特定はしない。
(S1001)。次に、ウェーブレット変換を行なう
(S1002)。S1003のtはサンプリング点を示
し、時間はサンプリング時間×tである。ここでは、t
=1とする。脈波が存在しない時間と判断された時、f
noneを1とする。ここでは0にセットしておく。次
に、ウェーブレット変換の結果から、(サンプリング時
間×t)時間における周波数の変極点を抽出する(S1
004)。その変極点の数をカウントし(S100
5)、変極点数が0点の場合、脈波成分及び体動成分が
存在しないので、fnone=1とする(S101
1)。変極点数が1点の場合は(S1005)、脈波成
分あるいは体動成分が存在することになるので、何れで
あるか判定する。ここで、変極点の周波数をfP(t) と
しておき(S1006)、どちらか判定するためfP
(t) を過去の脈波成分の周波数fP(t-1) の例えば±2
0%未満であれば、脈波成分とする基準を設定し、判断
する(S1008)。±20%未満であり脈波成分と判
断された場合、脈波成分が存在するので、fnone=
0とする(S1010)。つまり、fP(t) が現在の脈
拍数として換算できる。±20%以外であれば、体動成
分と判断され(S1009)、脈波成分は存在しないの
で、このときの周波数fP(t) は体動成分の周波数fT
(t) となる(S1009)。さらに、fnone=1と
する(S1011)。変極点が2点以上ある場合は(S
1005)、脈波成分と体動成分の両方が存在すること
なので、どちらが脈波成分でどちらかが体動成分である
か判定する。fP(t-1) の周波数に近い方を脈波成分と
みなしてfP(t) とし、遠い方は体動成分とみなされる
ので、fT(t) とする(S1007)。その後、脈波成
分が存在するのでfnone=0とする(S101
0)。次の時間を調査するためにtを一つ増す(S10
12)、これらの処理によって脈波成分を抽出できると
共に、脈波成分が欠落する時間がわかる。
第三の実施形態の機能ブロック図は図3であり、第一の
実施形態と同様である。第一の実施形態と第二の実施形
態は局所的に変化する信号の処理を例に挙げてきたが、
第三の実施形態では、周期的な脈波成分に周期的な体動
成分が混入した場合に脈波成分を抽出する方法を示す。
計測した脈波信号(図11(a))を基本ウェーブレッ
ト関数として、Daubechies関数を使いウェー
ブレット変換した結果(図11(b))を示す。脈波信
号(図11(a))の横軸は時間(sec)を示し、
0.125秒間隔で128点サンプリングしたもので、
縦軸は脈波信号の電位をA/D変換した後のレベルであ
る。
ト変換した結果(図11(b))の横軸は時間(se
c)を示し、脈波信号(図11(a))の横軸と同様で
ある。縦軸は周波数(Hz)を示す。グラフ内の濃淡
は、ウェーブレット変換した後のウェーブレット係数の
レベルの強弱を示し、レベルが高くなるにつれて濃くな
り黒くなる。レベルが高いほどその点における周波数成
分が多い。つまり、サンプリング時間毎の脈波信号の周
波数分布がわかる。これによって、脈波成分と脈波信号
に混入した体動の周波数成分を捕らえることができる。
この脈波信号(図11(a))のFFT処理した波形が
図11(c)に示されるが、スペクトルが脈波成分と体
動成分の二本が存在し、どちらが脈波成分であるか特定
出来ない。
1(b))から脈波成分を抽出するための処理結果を図
12に示す。横軸は時間(sec)を示し、0.125
秒間隔で128点あり、図11(a)、図11(b)の
横軸と同様である。縦軸はウェーブレット変換した結果
(図11(b))の各時間における周波数の変極点を抽
出しプロットしたものである。変極点が常に2点存在
し、脈波成分と体動成分である。図12は変極点の周波
数におけるウェーブレット係数の高い方の値を”●”で
プロットし、低い方の値を”▲”でプロットしてある。
ウェーブレット変換する前に脈波信号に応じた基底関数
のパラメータを決定することで、脈波信号に対して効率
の良い時間周波数変換が成されるので、体動成分より脈
波成分の方がよりウェーブレット係数の値が高い結果と
なる。よって、”●”でプロットされた方を脈波成分と
判断できる。
順を示すフローチャートである。図3及び図13におい
て、CPU305は脈波検出(S1301)した脈波信
号をA/D変換(S1302)したデータをウェーブレ
ット変換に代表される時間周波数分析を行なう(S13
04)。また、時間周波数分析する際に使用する基底関
数のパラメータを、脈波検出(S1301)した脈波信
号を微分した変極点の数で決定する(S1303)。S
1305でt=1とする。tはサンプリング点を示し、
時間はサンプリング時間×tである。ウェーブレット変
換の結果から、(サンプリング時間×t)時間における
周波数の変極点を抽出する(S1306)。変極点の数
をカウントして、1点の場合は脈波成分のみ存在し、体
動成分の無い状態である人体が安静と判断できる(S1
307)。この時の変極点の周波数fP(t) を記憶する
(S1308)。つまり、fP(t) は現在の脈拍数であ
る。S1307で変極点が2点以上の場合、ウェーブレ
ット係数の強い変極点の周波数をfP(t) とし、弱い方
を体動の周波数と判断できるのでfT(t) とする(S1
309)。次の時間を調査するためにtを一つ増す(S
1310)。順次この動作を繰り返す。この処理によっ
て脈波成分を抽出できる。
することで、脈波成分のみが強調されて検出される。つ
まり、脈波信号の中に性質の異なる脈波成分と体動成分
が混在してもそれらをうまく分離できる。ウェーブレッ
ト関数のパラメータの決定方法(変更手段)の一例を次
に説明する。
た脈波波形である。この波形を二回微分した波形を図1
4(b)に示す。この場合変極点は3点となる。二次微
分を行なうことで脈波波形の特徴を抽出する。この時の
変極点数をウェーブレット関数のパラメータとして使用
する。ウェーブレット変換には、基底関数として、非直
交基底、直交基底、双直交基底に大別され、汎用的に使
われている関数として非直交基底にはGabor等、直
交基底にはDaubechies、Symlets、M
ayer等、双直交基底にはSpline等があり、時
間周波数分析に都合の良い関数が選択される。また、脈
波波形に適応した関数も作成することが可能である。
sを例にとる。ここで、変極点数をNとして、基底関数
ψ(x)は、
(x)をそれぞれ図15(a)、図15(b)に示し
た。この基底関数を使用し、ウェーブレット変換を行な
う。第三の実施形態ではN=3の時、つまり図15
(b)のψ(x)を用いた。
分を切り分けて、脈波成分を特定し脈拍数を求める実現
する方法を述べてきたが、より精度を高めるために脈波
センサと体動センサとを設けて脈波成分を特定する構成
も可能である。この機能ブロック図を図16に示す。
時間周波数分析手段として、ヴィグナービル分布を使用
することも可能である。
ある。(a)は脈波センサを指サック1701に組み込
んだタイプで、(b)は脈波センサ1702をベルト1
703に組み込んだタイプ、(c)は脈波センサ170
4を腕時計バンドに組み込んだタイプである。脈波セン
サをより脈波を抽出しやすい形態で、人体の一部に装着
する。
運動中の人体の一部に装着した脈波センサの脈波信号を
時間周波数分析した結果から脈波成分を抽出する脈波成
分抽出手段を設けることにより、周期的及び不規則の運
動状態の脈拍数を表示出来るようになった。さらに、パ
ラメータ変更手段を設けることで時間周波数分析に使用
する基底関数のパラメータを脈波成分を抽出しやすい値
にできる。また、本発明によれば、人体の一部に装着し
た脈波センサの脈波検出状態の判定が可能である。
ロック図である。
ロック図である。
ロック図である。
Uの動作概要を示すフローチャートである。
例、(b)はその波形をウェーブレット変換した結果、
(c)は(a)をFFT処理した結果を示す図である。
る。
実施形態のフローチャートである。
例、(b)はその波形をウェーブレット変換した結果、
(c)は(a)をFFT処理した結果を示す図である。
る。
の実施形態のフローチャートである。
形例、(b)はその波形をウェーブレット変換した結
果、(c)は(a)をFFT処理した結果を示す図であ
る。
ある。
の実施形態のフローチャートである。
形を二次微分した結果を示す図である。
数、(b)はN=8のDaubechies関数を示す
図である。
ブロック図である。
り、(a)は脈波センサを指サック型としたもの、
(b)は脈波センサをベルトに組み込んだもの、(c)
は脈波センサを腕時計バンドに組み込んだものである。
ある。
ンサの出力をFFT処理した結果、(b)は体動センサ
の出力をFFT処理した結果、(c)は(a)と(b)
の差分を取った結果を示す図である。
ンサの出力をFFT処理した結果、(b)は体動センサ
の出力をFFT処理した結果、(c)は(a)と(b)
の差分を取った結果を示す図である。
Claims (8)
- 【請求項1】 脈波センサにより脈波を検出し、脈波信
号を出力する脈波検出手段と、 前記脈波信号を時間周波数分析する時間周波数分析手段
と、 前記時間周波数分析手段で分析された結果から、前記脈
波信号に含まれる体動成分と脈波成分とを特定し、その
内の前記脈波成分を抽出する脈波成分抽出手段とを具備
することを特徴とする脈拍計。 - 【請求項2】 脈波センサにより脈波を検出し、脈波信
号を出力する脈波検出手段と、 前記脈波信号を時間周波数分析する時間周波数分析手段
と、 前記時間周波数分析手段で分析された結果から、前記脈
波信号に含まれる体動成分と脈波成分とを特定する脈波
成分抽出手段と、 前記体動成分の有無から、人体が運動状態であるか無い
かを判別する判別手段とを具備することを特徴とする脈
拍計。 - 【請求項3】 前記判別手段が運動状態で無いと判別し
た時に、前記時間周波数分析手段に使用する関数のパラ
メータを変更するパラメータ変更手段を具備することを
特徴とする請求項2記載の脈拍計。 - 【請求項4】 前記脈波成分抽出手段は、前記時間周波
数分析手段で分析された結果の周波数係数分布の変極点
の数により前記脈波成分と前記体動成分とを特定するこ
とを特徴とする請求項1または2のいずれかに記載の脈
拍計。 - 【請求項5】 前記脈波成分抽出手段から抽出された前
記脈波成分から脈拍数を算出する脈拍数算出手段を具備
することを特徴とする請求項1記載の脈拍計。 - 【請求項6】 前記時間周波数分析手段はウェーブレッ
ト変換を使用することを特徴とする請求項1または2の
いずれかに記載の脈拍計。 - 【請求項7】 前記時間周波数分析手段はヴィグナービ
ル分布を使用することを特徴とする請求項1または2の
いずれかに記載の脈拍計。 - 【請求項8】 前記パラメータ変更手段は、前記脈波信
号を微分した結果により得られる変極点の数により、前
記パラメータを決定することを特徴とする請求項3記載
の脈拍計。
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