JP3729143B2 - Pulse wave measuring device - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生体から検出された脈波波形について、脈拍数の分析に対応した分析対象周波数帯域における複素復調解析を行うことで、脈波波形から検出される瞬時的な脈拍間隔に基づいて生体の脈拍数を計測する脈波計測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、生体の心臓の鼓動に応じた心拍波形を検出し、検出した心拍波形を用いて検出される心拍間隔に基づいて心拍数を計測する心電図計測装置が知られている。なお、心電図計測装置により計測された心拍数や心拍間隔などは、生体の健康状態を評価するための情報として利用されている。また、心電図計測装置には、時間経過に伴う心拍間隔の変動値（心拍変動値）を検出可能に構成されたものがあり、心拍変動値も、生体の健康状態を評価するための情報として利用されている。
【０００３】
そして、心拍波形のピークとピークとの時間間隔が心拍間隔であり、この心拍間隔から心拍数を算出することができる。また、心拍間隔は、時間経過に伴う揺らぎ（変動）が生じており、時間経過に伴う心拍間隔の変動が心拍間隔変動値である。なお、心拍間隔は、洞結節に対する自律神経入力の揺らぎ（変動）に起因して変化することから、心拍変動値は、自律神経機能の評価に利用されている。
【０００４】
しかし、心拍波形を検出するためには、生体の内部に存在する心臓の鼓動を検出する必要があるため、心電図計測装置は、心臓の鼓動を検出可能な精度の高い電極等が必要となり、構造が複雑で寸法が大きくなることから、日常動作を行う生体への携帯装着性（ウェアラブル性）に劣るという問題がある。
【０００５】
一方、心電図計測装置に代わるものとして、生体において血液が流れる血管の波動（脈動）に応じた脈波波形を検出し、検出した脈波波形を用いて検出される脈拍間隔に基づいて脈拍数を計測するための脈波計測装置が提案されている。
つまり、脈拍は、心臓の鼓動により発生しており、脈波波形は心拍波形に略一致しており、脈波計測装置により計測された脈拍数、脈拍間隔、時間経過に伴う脈拍間隔の変動値（脈拍変動値）は、それぞれ心拍数、心拍間隔、心拍変動値に対応する値を示すことから、生体の健康状態を評価するための情報として利用することができる。
【０００６】
そして、脈波波形は、生体の皮膚表面で検出可能な血管の波動（脈動）に基づき検出できるため、脈波計測装置は、高精度の電極を用いることなく脈波波形を検出することができ、小型化が可能であることから、心電図計測装置に比べて、生体へのウェアラブル性に優れたものとなる。このため、健康状態の評価を行うにあたり、脈波計測装置を用いることで、被験者への負担を軽減でき、また、日常生活においても脈拍数、脈拍間隔、脈拍変動値が計測可能となるため、実用的であるという利点がある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、脈波波形は、心臓から脈波検出点までの血管内を波動として伝達されており、伝達途中の血管内で減衰することから、心拍波形に比べて波形形状の明確さが低下してしまいピークの判別が難しくなり、脈拍の一拍の区別が不明確になる可能性がある。この結果、脈波波形から脈拍間隔を検出するにあたり、脈拍間隔の検出精度が低下する虞があるという問題が生じる。
【０００８】
また、脈波波形から脈拍間隔を検出する手法として複素復調解析が知られているが、複素復調解析は、分析対象周波数帯域の中心周波数における瞬時的な特性を抽出するための解析手法であり、分析対象周波数帯域の中心周波数が脈拍間隔に対応する周波数帯域から外れた場合には、脈拍間隔の検出精度が低下することになる。
【０００９】
さらに、脈波波形には、血管の脈動の他に、生体の動作（体動）などにより発生するノイズ成分が重畳され易く、脈波計測装置は、ノイズによる影響を受けやすいという問題がある。
そこで、本発明は、こうした問題に鑑みなされたものであり、脈波波形から検出した脈拍間隔に基づき生体の脈拍数を計測する脈波計測装置において、脈波波形の減衰による検出精度の低下を抑え、また、ノイズの影響を抑えて脈拍間隔を検出することができる脈波計測装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するためになされた請求項１に記載の発明は、生体から検出された脈波波形について、脈拍数の分析に対応した分析対象周波数帯域における複素復調解析を行い瞬時的な脈拍間隔を検出し、検出された脈拍間隔に基づいて生体の脈拍数を計測する脈波計測装置であって、生体から検出された脈波波形について周波数特性解析を行い、脈波波形の周波数特性のうち、脈拍数の分析に対応した分析対象周波数帯域において、パワーが最大となる周波数であるパワー最大周波数を検出し、複素復調解析における分析対象周波数帯域の中心周波数をパワー最大周波数に設定して、脈波波形について複素復調解析を行い脈拍間隔を検出することを特徴とする。
【００１１】
なお、この脈波計測装置では、脈拍間隔検出手段が、脈波波形について複素復調解析を行い瞬時的な脈拍間隔を検出しており、パワー最大周波数検出手段が、脈波波形について周波数特性解析を行い、検出した脈波波形の周波数特性からパワー最大周波数を検出しており、中心周波数設定手段が、脈拍間隔検出手段での複素復調解析における分析対象周波数帯域の中心周波数を、パワー最大周波数検出手段で検出されたパワー最大周波数に設定している。
【００１２】
つまり、脈波波形の周波数特性から検出したパワー最大周波数は、脈波波形に含まれる周波数成分のうち最も多い周波数を表すことから、脈拍間隔に対応する周波数帯域に略等しい周波数帯域となる。
そして、複素復調解析は、分析対象周波数帯域の中心周波数における瞬時的な特性を抽出するための解析手法であり、パワー最大周波数検出手段にて検出されたパワー最大周波数を分析対象周波数帯域の中心周波数に設定することで、脈波波形から脈拍間隔に対応する周波数成分を確実に抽出することができる。このため、脈拍波形が減衰した場合における脈拍間隔の検出精度の低下を抑えることができ、また、周波数帯域の異なるノイズ成分の影響を抑えることができる。
【００１３】
また、脈拍間隔は、時間経過に伴い変化することから、一定周期毎にパワー最大周波数を検出して分析対象周波数帯域の中心周波数を更新することで、脈拍間隔の変動に応じて中心周波数を適切な値に設定することが可能となる。
よって、本発明（請求項１）の脈波計測装置によれば、脈波波形から検出した脈拍間隔に基づき生体の脈拍数を計測するにあたり、脈波波形の減衰による検出精度の低下を抑え、また、ノイズの影響を抑えて脈拍間隔を検出することが可能となる。
【００１４】
なお、パワー最大周波数検出手段における周波数特性解析手法としては、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いることができ、また、パワー最大周波数検出手段での周波数特性解析の分析対象周波数帯域は、例えば、０．５〜３［Ｈｚ］までの範囲内に設定すると良い。
【００１５】
次に、上述（請求項１）の脈波計測装置は、請求項２に記載のように、脈波波形の周波数特性のうち分析対象周波数帯域においてパワー最大周波数の検出が可能と判定されると、そのときに検出されるパワー最大周波数を前記分析対象周波数帯域の中心周波数に設定し、パワー最大周波数が検出不可能と判定されると、過去に検出された正常パワー最大周波数のうち最新の正常パワー最大周波数を、分析対象周波数帯域の中心周波数に設定するとよい。
【００１６】
なお、この脈波計測装置では、第１パワー最大周波数検出可否判定手段が、パワー最大周波数の検出が可能であるか否かを判定しており、中心周波数設定手段が、第１パワー最大周波数検出可否判定手段における判定結果に基づいて中心周波数を設定している。また、正常パワー最大周波数は、第１パワー最大周波数検出可否判定手段によりパワー最大周波数が検出可能と判定された時に検出されるパワー最大周波数である。
【００１７】
つまり、脈波波形の周波数特性からパワー最大周波数が検出不可能となる場合であっても、過去に検出した正常パワー最大周波数のうち最新の正常パワー最大周波数を中心周波数に設定することで、複素復調解析における分析対象周波数帯域の中心周波数を、脈拍間隔の検出が可能な値に設定するのである。
【００１８】
よって、本発明（請求項２）の脈波計測装置は、パワー最大周波数が検出不可能となる場合でも、脈拍間隔の検出精度の低下を抑えることができ、また、ノイズの影響を抑えることができる。
次に、上述（請求項１または請求項２）の脈波計測装置は、請求項３に記載のように、脈拍間隔検出手段にて検出された脈拍間隔において、差分比較時間だけ検出時期が異なる２つの脈拍間隔の差分の絶対値を脈拍間隔差分絶対値として算出したあと、脈拍間隔差分絶対値が差分正常判定基準値よりも小さい場合に脈波波形が正常であると判定し、脈拍間隔差分絶対値が差分正常判定基準値以上である場合に脈波波形が異常であると判定するとよい。
【００１９】
なお、この脈波計測装置では、脈拍間隔差分絶対値算出手段が、脈波波形が急変しない時間範囲内に設定された差分比較時間だけ検出時期が異なる２つの脈拍間隔の差分を算出し、算出した差分の絶対値を脈拍間隔差分絶対値として算出しており、第１脈波波形正常判定手段が、脈波波形が正常である場合の脈拍間隔差分絶対値の最大値に設定された差分正常判定基準値と脈拍間隔差分絶対値とを比較して、脈波波形が正常であるか異常であるかを判定している。
【００２０】
つまり、脈波波形が正常であれば、脈拍間隔は、短時間（例えば、１［ｓｅｃ］）のうちに急激に変動することはないことから、脈波波形が急変しない時間範囲内に設定された差分比較時間だけ検出時期が異なる２つの脈拍間隔の差分に基づいて、脈波波形が正常であるか否かを判定することができる。このため、脈拍間隔差分絶対値が差分正常判定基準値よりも小さい場合には、脈波波形が正常であると判定でき、脈拍間隔差分絶対値が差分正常判定基準値以上である場合に脈波波形が異常であると判定することができる。
【００２１】
そして、脈波波形が異常であると判定された場合の異常判定対応手段として、例えば、脈波波形が異常状態であることを使用者に通知するための判定結果通知手段などを備えると良い。また、異常判定対応手段としては、過去に正常と判定された時に検出された脈波波形である正常脈波波形のうち最新の正常脈波波形を用いて、今回の脈波波形を補正する脈波波形補正手段を備えることもできる。そして、脈波波形が異常と判定される場合に、脈波波形補正手段により最新の正常脈波波形を用いて今回の脈波波形を補正することで、脈波波形に基づき算出される各種情報（脈拍間隔や脈拍数など）が、今回の実際の各種情報の数値に近い数値として算出されることになる。
【００２２】
よって、本発明（請求項３）の脈波計測装置は、脈波波形が正常であるか異常であるかを判定することができ、また、異常と判定される場合であっても、脈波波形の補正を行うことで、脈波波形に基づき算出される各種情報（脈拍間隔や脈拍数など）に大幅な誤差が生じるのを抑えることができる。
【００２３】
そして、上述（請求項３）の脈波計測装置は、請求項４に記載のように、差分正常判定基準値設定手段が、パワー最大周波数の逆数に対する所定の差分判定基準割合の値を差分正常判定基準値として設定するとよい。
つまり、パワー最大周波数の逆数は、脈拍間隔に略等しい値となり、また、脈拍間隔差分絶対値は、脈波波形が正常であれば、脈拍間隔に対する所定割合以下になる。このため、脈波波形が正常であるときの脈拍間隔に対する脈拍間隔差分絶対値の最大値の割合を、差分判定基準割合として設定し、パワー最大周波数の逆数に対する差分判定基準割合の値を差分正常判定基準値として設定することで、脈波波形が正常であるか否かを適切に判断することができる。
【００２４】
なお、差分判定基準割合は、例えば、３０％に設定することができ、２０％〜４０％の範囲において、適切な値に設定すると良い。
そして、上述（請求項４）の脈波計測装置は、請求項５に記載のように、パワー最大周波数の検出が可能であると判定されると、そのときに検出されるパワー最大周波数の逆数に対する所定の差分判定基準割合の値を差分正常判定基準値として設定し、パワー最大周波数の検出が不可能であると判定されると、過去に検出可能と判定された時に脈拍間隔検出手段で検出された脈拍間隔である正常脈拍間隔のうち最新の正常脈拍間隔に対する所定の差分判定基準割合の値を差分正常判定基準値として設定するとよい。
【００２５】
なお、この脈波検出装置では、第２パワー最大周波数検出可否判定手段が、脈波波形の周波数特性のうち分析対象周波数帯域において、パワー最大周波数の検出が可能であるか否かを判定しており、差分正常判定基準値設定手段が、第２パワー最大周波数検出可否判定手段による判定結果に基づき差分正常判定基準値を設定している。
【００２６】
つまり、脈波波形の周波数特性からパワー最大周波数が検出不可能となる場合であっても、過去に検出された正常脈拍間隔のうち最新の正常脈拍間隔を用いて差分正常判定基準値として設定することで、差分正常判定基準値を脈波波形の正常判定が可能な値に設定するのである。
【００２７】
よって、本発明（請求項５）の脈波計測装置は、パワー最大周波数が検出不可能となる場合でも差分正常判定基準値を設定でき、脈波波形が正常であるか否かの判定が可能となることから、脈波波形の異常に起因して脈波波形に基づき算出される各種情報（脈拍間隔や脈拍数など）に大幅な誤差が生じるのを抑えることができる。
【００２８】
次に、上述（請求項１から請求項５のいずれか）の脈波計測装置は、請求項６に記載のように、脈拍間隔検出手段にて検出された脈拍間隔について、生体の副交感神経活動の分析に対応した第２分析対象周波数帯域における複素復調解析を行うことで脈拍間隔から脈拍間隔変動値を検出し、また、今回検出される脈拍間隔と、過去に検出された正常脈拍間隔のうち最新の正常脈拍間隔との比率を表す脈拍間隔増減率を算出し、さらに、今回検出される脈拍間隔変動値と、過去に検出された正常脈拍間隔変動値のうち最新の正常脈拍間隔変動値との比率を表す脈拍間隔変動値増減率を算出するとよい。そして、第２脈波波形正常判定手段が、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率がいずれも増加傾向またはいずれも減少傾向である場合には、脈波波形が正常であると判定し、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率のうち一方が増加傾向で且つ他方が減少傾向である場合には、脈波波形が異常であると判定するとよい。
【００２９】
なお、この脈波計測装置では、第３パワー最大周波数検出可否判定手段が、脈波波形の周波数特性のうち分析対象周波数帯域において、パワー最大周波数の検出が可能であるか否かを判定しており、脈拍間隔変動値検出手段が、脈拍間隔から脈拍間隔変動値を検出している。また、脈拍間隔増減率算出手段が、脈拍間隔検出手段により今回検出される最新の脈拍間隔と、過去にパワー最大周波数が検出可能と判定されたときに脈拍間隔検出手段で検出された脈拍間隔である正常脈拍間隔のうち最新の正常脈拍間隔との比率を表す脈拍間隔増減率を算出している。さらに、脈拍間隔変動値増減率算出手段が、脈拍間隔変動値検出手段により今回検出される最新の前記脈拍間隔変動値と、過去にパワー最大周波数が検出可能と判定されたときに脈拍間隔変動値検出手段で検出された脈拍間隔変動値である正常脈拍間隔変動値のうち最新の正常脈拍間隔変動値との比率を表す脈拍間隔変動値増減率を算出している。
【００３０】
つまり、脈波波形が正常であれば、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率のそれぞれの変化傾向が略等しくなり、いずれも同一方向（増加傾向または減少傾向のうちいずれか一方向）に変化する。このことから、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率のそれぞれの変化方向に基づいて、脈波波形が正常であるか否かを判定することができる。
【００３１】
そして、脈波波形が異常であると判定された場合の異常判定対応手段として、例えば、判定結果通知手段や脈波波形補正手段などを備えるとよく、脈波波形が異常と判定される場合には、脈波波形補正手段により今回の脈波波形を補正することで、脈波波形に基づき算出される各種情報（脈拍間隔や脈拍数など）が、今回の実際の各種情報の数値に近い数値として算出されることになる。
【００３２】
よって、本発明（請求項６）の脈波計測装置は、脈波波形が正常であるか異常であるかを判定することができ、また、異常と判定される場合であっても、脈波波形に基づき算出される各種情報（脈拍間隔や脈拍数など）に大幅な誤差が生じるのを抑えることができる。
【００３３】
そして、上述（請求項６）の脈波計測装置は、請求項７に記載のように、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率がいずれも増加傾向またはいずれも減少傾向となる場合において、増減率差分絶対値が第１増減率判定基準値未満である場合に脈波波形が正常であると判定し、増減率差分絶対値が第１増減率判定基準値以上である場合に脈波波形が異常であると判定するとよい。
【００３４】
なお、増減率差分絶対値は、脈拍間隔増減率と脈拍間隔変動値増減率との差分の絶対値であり、第１増減率判定基準値は、脈波波形が正常である場合の増減率差分絶対値の最大値に設定されている。
つまり、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率がいずれも同一方向に変化する場合であっても、脈拍間隔増減率と脈拍間隔変動値増減率とに大きな隔たりがある場合には、変化傾向が異なると判定することができる。そのため、増減率差分絶対値が大きい場合（具体的には、増減率差分絶対値が第１増減率判定基準値以上である場合）には、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率のそれぞれの変化傾向が異なると判断して、脈波波形が異常であると判定するのである。
【００３５】
また、上述（請求項６または請求項７）の脈波計測装置は、請求項８に記載のように、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率のうち一方が増加傾向で且つ他方が減少傾向である場合において、増減率差分絶対値が第２増減率判定基準値未満である場合に、脈波波形が正常であると判定し、増減率差分絶対値が第２増減率判定基準値以上である場合に、脈波波形が異常であると判定するとよい。
【００３６】
なお、増減率差分絶対値は、脈拍間隔増減率と脈拍間隔変動値増減率との差分の絶対値であり、第２増減率判定基準値は、脈波波形が正常である場合の増減率差分絶対値が取りうる最大値に設定されている。
つまり、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率がそれぞれ異なる方向に変化する場合であっても、脈拍間隔増減率と脈拍間隔変動値増減率との差分が小さい場合、変化傾向が略等しいと判定することができる。そのため、増減率差分絶対値が小さい場合（具体的には、増減率差分絶対値が第２増減率判定基準値未満である場合）には、それぞれの変化傾向が略等しいと判断して、脈波波形が正常であると判定するのである。
【００３７】
よって、本発明（請求項７および請求項８）の脈波計測装置は、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率に基づき脈波波形が正常であるか異常であるかを判定するにあたり、判定精度を向上させることができる。
次に、上述（請求項１から請求項８のいずれか）の脈波計測装置は、請求項９に記載のように、自己相関関数を用いて脈波波形の時間間隔に関する自己相関係数を算出したあと、自己相関係数の中央に現れる中央ピークと、該中央ピークの次に現れるピークである第１ピークとを検出し、中央ピークおよび第１ピークのそれぞれの自己相関係数を表す中央ピーク係数値および第１ピーク係数値を検出し、中央ピークと第１ピークとの時間間隔を表す第１ピーク時間間隔を検出するとよい。そして、第３脈波波形正常判定手段が、脈拍間隔検出手段にて検出された脈拍間隔と、ピーク係数時間間隔検出手段にて検出された第１ピーク時間間隔との比較結果に基づき、脈波波形が正常であるか否かを判定するのである。
【００３８】
なお、この脈波計測装置では、自己相関係数算出手段が、脈波波形の時間間隔に関する自己相関係数を算出しており、ピーク係数時間間隔検出手段が、中央ピーク係数値、第１ピーク係数値および第１ピーク時間間隔を検出している。
つまり、自己相関関数を用いて算出される脈波波形の自己相関係数は、脈波波形の周波数特性に応じてピークが現れることから、中央ピークと第１ピークとの時間間隔は、生体の実際の脈拍間隔に略等しい値となる。このことから、脈拍間隔検出手段にて検出された脈拍間隔と、ピーク係数時間間隔検出手段にて検出された第１ピーク時間間隔との比較結果に基づいて、脈波波形が正常であるか否かを判定することができる。
【００３９】
そして、脈波波形が異常であると判定された場合の異常判定対応手段として、例えば、判定結果通知手段や脈波波形補正手段などを備えるとよく、脈波波形が異常と判定される場合には、脈波波形補正手段により今回の脈波波形を補正することで、脈波波形に基づき算出される各種情報（脈拍間隔や脈拍数など）が、今回の実際の各種情報の数値に近い数値として算出されることになる。
【００４０】
よって、本発明（請求項９）の脈波計測装置は、脈波波形が正常であるか異常であるかを判定することができ、また、異常と判定される場合であっても、脈波波形に基づき算出される各種情報（脈拍間隔や脈拍数など）に大幅な誤差が生じるのを抑えることができる。
【００４１】
そして、上述（請求項９）の脈波計測装置は、請求項１０に記載のように、第３脈波波形正常判定手段が、脈拍間隔検出手段にて検出された脈拍間隔が、第１ピーク時間間隔から脈波波形のサンプリング周期を減算した時間間隔最小値よりも大きく、かつ第１ピーク時間間隔に脈波波形のサンプリング周期を加算した時間間隔最大値よりも小さい場合であり、さらに、第１ピーク係数値が所定のピーク係数判定基準値より大きい場合に、脈波波形が正常であると判定するとよい。
【００４２】
なお、脈波波形は、サンプリング周期よりも短い時間の波形変動は抽出できないことから、時間軸における進み方向または遅れ方向にサンプリング周期分の誤差が生じる可能性がある。そのため、時間間隔最小値は、第１ピーク時間間隔から脈波波形のサンプリング周期を減算した値が設定され、時間間隔最大値は、第１ピーク時間間隔に脈波波形のサンプリング周期を加算した値が設定される。
【００４３】
また、算出した自己相関係数の波形においては、真正の第１ピークの自己相関係数は、中央ピークの自己相関係数に対する所定割合（例えば、９０％）以上の値をとる。このため、この所定割合に応じて真正の第１ピークを判定するために設定されたピーク係数判定基準値を用いることで、算出した自己相関係数の波形にて検出される第１ピークが真正であるか否かを判断することができる。
【００４４】
このことから、脈拍間隔検出手段にて検出された脈拍間隔が、時間間隔最小値よりも大きく、かつ時間間隔最大値よりも小さい場合であり、さらに、第１ピーク係数値がピーク係数判定基準値より大きい場合に、脈波波形が正常であると判定することができる。
【００４５】
よって、本発明（請求項１０）の脈波計測装置は、脈波波形の自己相関係数に基づき脈波波形が正常であるか異常であるかを判定するにあたり、判定精度を向上させることができる。
また、上述（請求項９または請求項１０）の脈波計測装置は、請求項１１に記載のように、中央ピークおよび第１ピークに加えて、第１ピークに次いで順次現れる少なくとも１以上のピークを検出し、検出したピークのそれぞれの自己相関係数を表すピーク係数値を検出すると共に、検出したピークのそれぞれについて互いに隣接するピークの時間間隔を表すピーク時間間隔を検出し、脈拍間隔検出手段にて検出された脈拍間隔と、全てのピーク時間間隔との比較結果に基づいて、脈波波形が正常であるか否かを判定するとよい。
【００４６】
なお、この脈拍計測装置では、ピーク係数時間間隔検出手段が、全てのピーク係数値およびピーク時間間隔を検出しており、第３脈波波形正常判定手段が、脈拍間隔と、全てのピーク時間間隔との比較結果に基づいて、脈波波形が正常であるか否かを判定している。
【００４７】
換言すれば、ピーク係数時間間隔検出手段は、中央ピークと、中央ピークに次いで順次現れるｎ個のピークとを検出し、検出したｎ個のピークのそれぞれについて第ｎピークの自己相関係数を表す第ｎピーク係数値を検出し、中央ピークと第１ピークとの時間間隔を表す第１ピーク時間間隔と、第（ｎ−１）ピークと第ｎピークとの時間間隔を表す第ｎピーク時間間隔を検出する。また、第３脈波波形正常判定手段は、脈拍間隔検出手段にて検出された脈拍間隔と、ｎ個のピーク時間間隔との全ての比較結果に基づいて、脈波波形が正常であるか否かを判定する。なお、ｎは、２以上の整数である。
【００４８】
つまり、１個のピーク時間間隔に基づいて脈波波形の正常判定を行うのではなく、複数のピーク時間間隔に基づいて脈波波形の正常判定を行うのである。
なお、脈波波形の自己相関係数の波形に現れる複数のピークに関して、各ピークの時間間隔は、それぞれ生体の実際の脈拍間隔に略等しい値となることから、第１ピーク時間間隔に限らず、その他のピーク時間間隔についても、脈波波形の正常判定に用いることができる。そして、１個のピーク時間間隔に基づいて脈波波形の正常判定を行う場合に比べて、複数のピーク時間間隔を用いる場合の方が、比較回数が増加するため、より正確な判定が可能となる。
【００４９】
よって、本発明（請求項１１）の脈波計測装置は、脈波波形の自己相関係数に基づき脈波波形が正常であるか異常であるかを判定するにあたり、判定精度を向上させることができる。
なお、第３脈波波形正常判定手段は、例えば、脈拍間隔検出手段にて検出された脈拍間隔が、前記ｎ個のピークそれぞれについて、前記ピーク係数時間間隔検出手段にて検出された前記第ｎピーク時間間隔から前記脈波波形のサンプリング周期を減算した時間間隔最小値よりも大きく、かつ前記ピーク係数時間間隔検出手段にて検出された前記第ｎピーク時間間隔に前記脈波波形のサンプリング周期を加算した時間間隔最大値よりも小さい場合であり、さらに、前記ｎ個の第ｎピーク係数値がすべて所定のピーク係数判定基準値より大きい場合に、前記脈波波形が正常であると判定するよう構成することができる。
【００５０】
そして、第１・第２・第３パワー最大周波数検出可否判定手段を備える上述（請求項２、請求項５、請求項７）の脈波計測装置は、例えば、請求項１２に記載のように、それぞれのパワー最大周波数検出可否判定手段が、脈波波形の周波数特性のうち分析対象周波数帯域において、パワー最大値となる最大ピーク以外に、パワー最大値に対する所定の準ピーク判定基準割合以上のパワーとなる準ピークが存在しないと判断する場合には、パワー最大周波数が検出可能であると判定するよう構成するとよい。なお、準ピーク判定基準割合は、脈波波形の周波数特性において、脈拍間隔に対応する周波数を識別可能な値に設定されており、例えば、５０％に設定することができる。
【００５１】
つまり、パワー最大値以外に大きなピークが存在しない場合には、パワー最大値となる周波数が、脈拍間隔に応じた周波数帯域に略等しいパワー最大周波数と判断できることから、パワー最大周波数が検出可能であると判定できる。
また、脈波波形の周波数特性のうち分析対象周波数帯域において、最大ピーク以外に準ピークが存在すると判定する場合で、さらに、準ピークの周波数およびパワー最大周波数が同一周波数として許容される許容周波数範囲内に含まれると判断する場合には、パワー最大周波数が検出可能であると判定するとよい。
【００５２】
つまり、最大ピークと準ピークが許容周波数範囲内に分布する場合には、いずれの周波数を用いる場合でも、複素復調解析における分析対象周波数帯域の中心周波数を、脈拍間隔の検出が可能な値に設定することができる。よって、パワー最大周波数が検出可能であると判定できる。
【００５３】
さらに、脈波波形の周波数特性のうち分析対象周波数帯域において、最大ピーク以外に準ピークが存在すると判定する場合で、かつ、準ピークの周波数およびパワー最大周波数が同一周波数として許容される許容周波数範囲内に含まれないと判断する場合には、パワー最大周波数が検出不可能であると判定するとよい。
【００５４】
つまり、最大ピークと準ピークが許容周波数範囲内にしない場合には、いずれの周波数が脈拍間隔に応じた周波数帯域に近いのかを判断できないことから、パワー最大周波数が検出不可能であると判定できる。
よって、本発明（請求項１２）の脈波計測装置は、パワー最大周波数が検出可能であるか不可能であるかを適切に判断することができ、中心周波数が不適切な値に設定されるのを防止でき、また、脈波波形の異常に起因して脈波波形に基づき算出される各種情報（脈拍間隔や脈拍数など）に大幅な誤差が生じるのを抑制できる。
【００５５】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明が適用された実施例について図面を用いて説明する。なお、本発明の実施の形態は、下記の実施例に何ら限定されることなく、本発明の技術的範囲に属する限り、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。
【００５６】
まず、実施例として、人体の脈波を計測して解析処理を実施する脈波計測装置１の概略構成図を図１（ａ）に示す。
なお、脈波計測装置１は、人体に取り付けて脈波に応じた検出信号を出力する脈波センサ１１と、脈波センサ１１から出力される検出信号に基づき、脈波波形を検出するとと共に、脈波波形から脈拍間隔、脈拍数、脈拍間隔変動値を算出するデータ処理装置１９とを備えて構成されている。また、脈波計測装置１は、人体に形態装着可能な形状に構成されており、例えば、腕時計のような形状に構成される。
【００５７】
そして、脈波センサ１１は、発光素子１３、受光素子１５および発光素子１３の駆動回路１７を備えており、公知の光学式反射型センサである。
ここで、図１（ｂ）に、脈波センサ１１を人体１０１に取り付けた時の断面状態を模式的に表す説明図を示す。なお、図１（ｂ）では、人体１０１を断面図として表しており、人体１０１の内部には複数の血管１０２（例えば、毛細動脈など）が存在している。
【００５８】
そして、図１（ａ）に模式的に示すように、発光素子１３から人体に向かって光が照射されると、光の一部が人体の内部を通る血管１０２にあたり、血管１０２の内部を流れる血液中のヘモグロビンに吸収され、残りの光が血管１０２で反射して散乱し、その一部が受光素子１５に到達する。この時、血管１０２のうち光が照射される部分に存在するヘモグロビンの量は、血液の脈動により波動的に変化するので、ヘモグロビンに吸収される光の量も波動的に変化することになり、血管１０２で反射して受光素子１５で検出される受光量は、血液の脈動に応じて変化する。
【００５９】
つまり、脈波センサ１１は、受光量の変化に応じて受光素子１５で発生する電気信号を、脈波情報となる検出信号として、データ処理装置１９に対して出力している。
また、データ処理装置１９は、検出回路２１、ＡＤコンバータ２３（ＡＤＣ）、マイクロコンピュータ２５を備えて構成されている。
【００６０】
検出回路２１は、脈波センサ１１からの検出信号（電気信号）を増幅してＡＤコンバータ２３に対して出力する。ＡＤコンバータ２３は、検出回路２１から入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、変換後のデジタル信号をマイクロコンピュータ２５に対して出力する。
【００６１】
マイクロコンピュータ２５は、脈波センサ１１から出力される検出信号に基づいて脈波波形を検出し、脈波波形について各種解析処理を行うアルゴリズムが組み込まれている。そして、各種解析処理を実行することで、脈波波形から脈拍間隔、脈拍数、脈拍間隔変動値が算出される。
【００６２】
次に、マイクロコンピュータ２５で実行される脈波波形解析処理について説明する。なお、図２に、脈波波形解析処理の処理内容を表したフローチャートを示す。
脈波波形解析処理が開始されると、まず、Ｓ１１０では、各種パラメータの初期化を行う初期設定処理を実行する。初期設定処理では、データ格納数カウンタｎに１を代入し、初期正常判定フラグａをリセット（０を代入）する。
【００６３】
次のＳ１２０では、脈波センサ１１からの検出信号を脈波データとして格納するサンプリング処理を行う。本実施例では、サンプリング周期は、２０［Ｈｚ］に設定されている。
次のＳ１３０では、１回の検出区間に応じた量の脈波データが格納されたか否かを判断しており、肯定判定する場合にはＳ１４０に移行し、否定判定する場合には再びＳ１２０に移行する。つまり、１回の処理に必要な量の脈波データが格納されるまでは、Ｓ１２０およびＳ１３０の処理を繰り返し実行することで、脈波データの格納処理を継続する。
【００６４】
ここで、図７に、脈波データの検出区間を模式的に表した説明図を示す。１回の検出区間に含まれる脈波データ量は、６０［ｓｅｃ］間の脈波データ（サンプリング周期は２０［Ｈｚ］なので、１２００個）であり、図７では、６０［ｓｅｃ］の検出区間（検出セグメント）をｄａｔａ１、ｄａｔａ２、ｄａｔａ３として示している。そして、隣接する検出区間は、３０［ｓｅｃ］ずつ重複するように設定される。なお、ｄａｔａ１の検出区間については、前半部分が処理開始時点よりも前に相当しており、脈波センサ１１からの検出信号が存在しないため、一般的な脈拍間隔に略等しい周期に設定された正弦波を仮想データ（ｄａｔａ１’）として付加している。また、各検出区間の中央部分のデータ（ｏｕｔｄａｔａ）は、後述する自己相関算出処理などで使用するデータを表している。
【００６５】
図２のフローチャートに戻り、１回の検出区間に相当する量の脈波データが格納されて（Ｓ１３０で肯定判定されて）、Ｓ１４０に移行すると、Ｓ１４０では、１回分の脈波データについて、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）による周波数特性解析を行う。具体的には、検出区間の中央部分に存在する５１２個の脈波データを用いてＦＦＴ処理を行い、脈波データ（脈波波形）の周波数特性を検出する。そして、検出した周波数特性のうち、分析対象区間である０．５［Ｈｚ］〜３［Ｈｚ］の区間（脈拍数では、３０〜１８０［回／分］に相当）において、パワーが最大値となる最大ピークを検出すると共に、周波数特性のパワー最大値における周波数をパワー最大周波数として検出する。そして、検出したパワー最大周波数の値を、ピーク変数ｐｅａｋ（ｎ）に代入する処理を行う。なお、ピーク変数ｐｅａｋ（ｎ）は、第ｎ番目の検出区間におけるパワー最大周波数を表す変数として使用されている。
【００６６】
さらに、Ｓ１４０では、今回の検出区間における脈波データ（脈波波形）から、実際の脈拍間隔に応じた正常なパワー最大周波数が検出可能であるか否かを判断する処理を行っている。
すなわち、Ｓ１４０では、分析対象区間において、パワー最大値に対する準ピーク判定基準割合（５０％）以上のパワーとなる準ピークが存在するか否かを判断し、準ピークが存在しないと判定する場合には、今回の脈波データ（脈波波形）からは、実際の脈拍間隔に応じた正常なパワー最大周波数が検出可能であると判定する。また、準ピークが存在すると判断する場合には、さらに、準ピークの周波数およびパワー最大周波数が、同一周波数として許容される許容周波数範囲（例えば、０．０３９［Ｈｚ］）内に含まれるか否かを判断し、準ピークの周波数およびパワー最大周波数が許容周波数範囲内に含まれると判断する場合には、正常なパワー最大周波数が検出可能であると判定する。さらに、準ピークの周波数およびパワー最大周波数が、許容周波数範囲内に含まれないと判断する場合には、正常なパワー最大周波数が検出不可能であると判定する。
【００６７】
なお、準ピークは、単数のみならず複数存在する場合があり、複数存在する際には、全ての準ピークが許容周波数範囲に含まれている場合にパワー最大周波数が検出可能であると判定し、いずれか１つでも許容周波数範囲内に含まれない場合には、パワー最大周波数が検出不可能であると判定する。また、許容周波数範囲は、例えば、分析対象となる周波数帯域に対する５％以下の範囲となるように設定すると良い。
【００６８】
つまり、Ｓ１４０では、脈波データの周波数特性におけるパワー最大周波数を検出して、検出した値をピーク変数ｐｅａｋ（ｎ）に代入するとともに、今回の検出区間における脈波データから正常なパワー最大周波数が検出可能であるか否かを判定する処理（換言すれば、今回検出したパワー最大周波数が正常な値であるか否かを判定する処理）を行う。
【００６９】
続くＳ１５０では、Ｓ１４０での処理において正常なパワー最大周波数（ピーク変数ｐｅａｋ（ｎ））が検出可能であると判定されたか否かを判断しており、パワー最大周波数が検出可能であると判定（肯定判定）された場合にはＳ１９０に移行し、パワー最大周波数が検出不可能であると判定（否定判定）された場合にはＳ１６０に移行する。
【００７０】
Ｓ１５０で否定判定されてＳ１６０に移行すると、Ｓ１６０では、初期正常判定フラグａがセット状態（ａ≠０）であるか否かを判断しており、肯定判定されるとＳ１８０に移行し、否定判定されるとＳ１７０に移行する。
Ｓ１６０で否定判定されてＳ１７０に移行すると、Ｓ１７０では、データ格納数カウンタｎを１加算するインクリメント処理（ｎ＝ｎ＋１）を行う。Ｓ１７０での処理が終了すると、再びＳ１２０に移行し、次の検出区間における脈波データの格納処理（サンプリング処理）を開始する。
【００７１】
つまり、Ｓ１４０での処理において、脈波データ（脈波波形）の周波数特性を検出からパワー最大周波数が検出不可能と判定され、かつ初期正常判定フラグａがリセット状態（ａ＝０）である間は、Ｓ１２０、Ｓ１３０、Ｓ１４０、Ｓ１５０、Ｓ１６０、Ｓ１７０の各ステップを繰り返し実行する。
【００７２】
Ｓ１５０にて肯定判定されてＳ１９０に移行すると、Ｓ１９０では、Ｓ１４０で検出したピーク変数ｐｅａｋ（ｎ）の値を、後述するＳ３１０での複素復調解析における分析対象周波数帯域の中心周波数変数ｆｃ（ｎ）に設定する。
また、Ｓ１５０で否定判定され、かつＳ１６０で肯定判定されて、Ｓ１８０に移行すると、Ｓ１８０では、過去にＳ１４０にて正常値が検出可能と判定された時に検出されたパワー最大周波数（ピーク変数ｐｅａｋ（ｎ））である正常パワー最大周波数（正常ピーク変数ｐｅａｋ（ｍ））のうち最新の正常パワー最大周波数（正常ピーク変数ｐｅａｋ（ｍ））の値を、分析対象周波数帯域の中心周波数変数ｆｃ（ｎ）に設定する。
【００７３】
そして、Ｓ１８０またはＳ１９０での処理が終了すると、Ｓ２００に移行し、Ｓ２００では、複素復調解析実行処理を行う。図３に、Ｓ２００で実行される複素復調解析実行処理の処理内容を表すフローチャートを示す。
複素復調解析実行処理が開始されると、まず、Ｓ３１０では、Ｓ１２０で格納した脈波データについて複素復調解析を行い、脈波データの瞬時的な脈拍間隔を算出する処理を行う。なお、複素復調解析は、不安定な振動を分析するための時間領域の非線形時系列分析であり、次に示す４つのステップで解析を行う。
【００７４】
（１）分析対象となる分析対象周波数帯域を設定し、その領域を０［Ｈｚ］に周波数シフトとする。つまり、データに対して、分析対象周波数帯域の中心周波数を持つ複素ｓｉｎ関数を掛ける。
（２）得られた複素信号から、ローパスフィルタを用いて、分析対象周波数帯域の成分のみを抽出する。
【００７５】
（３）上記成分の実部と虚部を極座標系に変換し、振動の振幅および振動の位相をそれぞれ時間の関数として得る。
（４）位相信号を微分することにより、周波数の０［Ｈｚ］からのズレの時間関数を得る。この関数に（１）における中心周波数を加えることで、瞬時周波数を時間の関数として得る。
【００７６】
このような手順に従い脈波データの複素復調解析を行うことで、脈波データの瞬時周波数が算出でき、算出した瞬時周波数の逆数を計算することで瞬時脈拍間隔を算出することができる。なお、Ｓ３１０では、脈波データの複素復調解析における分析対象周波数帯域の中心周波数を、Ｓ１９０またはＳ１８０での処理にて設定された中心周波数変数ｆｃ（ｎ）に設定し、フィルタ次数を１００に設定し、分析対象周波数帯域（カットオフ周波数）を（ｆｃ±（ｆｃ／２））の範囲に設定して、複素復調解析を実行する。そして、Ｓ３１０では、６０［ｓｅｃ］の検出区間における脈波データについて、前記条件（中心周波数、フィルタ次数、分析対象周波数）により複素復調解析を行うことで１２００個の瞬時周波数データを算出し、その逆数を計算して１２００個の脈拍間隔データを算出する。
【００７７】
次のＳ３２０では、Ｓ３１０で算出した１２００個の脈拍間隔データ（瞬時周波数の逆数）を時系列に２０個毎の平均値を算出し、１［ｓｅｃ］毎の６０個の脈拍間隔ｐｉを算出する。
続くＳ３３０では、Ｓ３２０で算出した６０個の脈拍間隔ｐｉの中から、検出区間の中央部分の３０［ｓｅｃ］間のデータ（ｏｕｔｄａｔａ）に相当する３０個の脈拍間隔ｐｉを抽出する。そして、３０個の脈拍間隔ｐｉの平均値を平均脈拍間隔ＰＩ（ｎ）として算出する。なお、平均脈拍間隔ＰＩ（ｎ）は、第ｎ番目の検出区間における脈拍間隔ｐｉの平均値を表す。
【００７８】
次のＳ３４０では、脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理を行う。
図４に、Ｓ３４０で実行される「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」の処理内容を表すフローチャートを示す。
「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」が開始されると、Ｓ４１０では、Ｓ３３０で抽出した３０個の脈拍間隔ｐｉについて、時系列に並べた際に隣接する脈拍間隔ｐｉどうしの差分を算出し、２９個の差分それぞれの絶対値である脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄ（ｘ）を算出する。
【００７９】
続くＳ４２０では、Ｓ１５０と同様に、Ｓ１４０でのＦＦＴ処理において正常なパワー最大周波数が検出可能であると判定されたか否かを判断しており、パワー最大周波数が検出可能であると判定（肯定判定）された場合にはＳ４４０に移行し、パワー最大周波数が検出不可能であると判定（否定判定）された場合にはＳ４３０に移行する。
【００８０】
Ｓ４２０で否定判定されてＳ４３０に移行すると、Ｓ４３０では、過去にＳ１４０でピーク検出可能と判定された時にＳ３１０で検出された平均脈拍間隔ＰＩ（ｎ）である正常平均脈拍間隔ＰＩ（ｍ）のうち最新の正常平均脈拍間隔ＰＩ（ｍ）に対する所定の差分判定基準割合（本実施例では０．３）の値を差分正常判定基準値Ｊ（異常判定閾値Ｊともいう）として設定する。
【００８１】
Ｓ４２０で肯定判定されてＳ４４０に移行すると、Ｓ４４０では、今回の検出区間の脈波データについて、Ｓ１４０で検出されるパワー最大周波数（ピーク変数ｐｅａｋ）の逆数に対する所定の差分判定基準割合（本実施例では０．３）の値を、差分正常判定基準値Ｊ（異常判定閾値Ｊともいう）として設定する。
【００８２】
Ｓ４３０またはＳ４４０での処理が終了すると、Ｓ４５０に移行し、Ｓ４５０では、カウンタ変数ｘに１を代入して（ｘ＝１）カウンタ変数ｘを初期化する。
続くＳ４６０では、カウンタ変数ｘに対応した脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄ（ｘ）が、差分正常判定基準値Ｊより小さいか否かを判断しており、肯定判定されるとＳ４７０に移行し、否定判定されるとＳ４８０に移行する。
【００８３】
Ｓ４６０で肯定判定されてＳ４７０に移行すると、Ｓ４７０では、今回の検出区間における脈波データ（脈波波形）が正常な脈波波形であると判定する。
Ｓ４６０で否定判定されてＳ４８０に移行すると、Ｓ４８０では、今回の検出区間における脈波データ（脈波波形）が異常な脈波波形であると判定し、続くＳ４９０では、波形異常判定フラグＦｍをセット状態に設定して、今回の脈波データが異常であることを記録する。なお、波形異常判定フラグＦｍは、Ｓ１２０での処理が開始される毎に、リセット状態に設定されて初期化されており、脈波データが異常である場合にはセット状態に設定され、脈波データが正常である場合にはリセット状態に設定される。
【００８４】
Ｓ４７０またはＳ４９０での処理が終了するとＳ５００に移行し、Ｓ５００では、カウンタ変数ｘが２９であるか否かを判断しており、肯定判定されると「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」を終了して再び複素復調解析実行処理に処理が移行し、否定判定されるとＳ５１０に移行する。
【００８５】
Ｓ５００で否定判定されてＳ５１０に移行すると、Ｓ５１０では、カウンタ変数ｘを１加算するインクリメント処理（Ｘ＝Ｘ＋１）を実行する。Ｓ５１０での処理が終了すると再びＳ４６０に移行する。つまり、カウンタ変数ｘが２９以下である期間中は、Ｓ４６０からＳ５１０までの処理を繰り返し実行し、脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄ（ｘ）のうち少なくとも１つが差分正常判定基準値Ｊ以上となる場合には、今回の脈波データが異常であると判定して、異常であることを記録する。
【００８６】
以上の処理内容で構成される「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」は、１［ｓｅｃ］間隔の脈拍間隔ｐｉから脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄ（ｘ）を算出し、Ｓ１４０におけるパワー最大周波数の検出可否の判定結果に応じて差分正常判定基準値Ｊを設定し、脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄ（ｘ）と差分正常判定基準値Ｊとの比較結果に基づき、今回の検出区間における脈波データ（脈波波形）が正常であるか否かを判断する処理を行う。
【００８７】
ここで、脈波データ、脈拍間隔ｐｉ、脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄの波形例を、図８に示す。なお、図８に示す波形は、上から順に、脈拍間隔ｐｉ、脈波データ、脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄである。図８に「異常判定区間」として表した領域においては、脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄの値が急峻に変動しており、体動などのノイズの影響により脈波データが異常状態になっていることが判る。このような場合には、脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄ（ｘ）が、差分正常判定基準値Ｊを上回ることになり、「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」において脈波データが異常状態であると判定される。
【００８８】
「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」での処理が終了して、複素復調解析実行処理に移行すると、続くＳ３５０が実行される。Ｓ３５０では、Ｓ３１０で算出した脈拍間隔データについて、分析対象周波数帯域としての第２分析対象周波数帯域を０．１５［Ｈｚ］〜０．４５［Ｈｚ］とし、フィルタ次数を１０として複素復調解析を実行して、１２００個の脈拍間隔変動値データを算出する。
【００８９】
なお、Ｓ３５０での複素復調解析に用いる分析対象周波数帯域は、特許請求の範囲に記載の第２分析対象周波数帯域に相当するものであり、生体の副交感神経活動の分析に対応した周波数帯域に設定される。
次のＳ３６０では、Ｓ３５０で算出した１２００個の脈拍間隔変動値データを、時系列に２０個毎の平均値を算出し、１［ｓｅｃ］毎の６０個の脈拍間隔変動値ｈｆを算出する。
【００９０】
続くＳ３７０では、Ｓ３６０で算出した６０個の脈拍間隔変動値ｈｆの中から、検出区間の中央部分の３０［ｓｅｃ］間のデータ（ｏｕｔｄａｔａ）に相当する３０個の脈拍間隔変動値ｈｆを抽出する。そして、３０個の脈拍間隔変動値ｈｆの平均値を平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｎ）として算出する。
【００９１】
次のＳ３８０では、脈拍間隔および脈拍間隔変動値の各増減率を用いた異常判定処理を行う。図５に、Ｓ３８０で実行される「脈拍間隔および脈拍間隔変動値の各増減率を用いた異常判定処理」の処理内容を表すフローチャートを示す。
「脈拍間隔および脈拍間隔変動値の各増減率を用いた異常判定処理」が開始されると、Ｓ６１０では、平均脈拍間隔ＰＩの増減率および平均脈拍間隔変動値ＨＦの増減率をそれぞれ算出する処理を行う。具体的には、今回のＳ３３０で検出された最新の平均脈拍間隔ＰＩ（ｎ）と、過去にＳ１４０にてパワー最大周波数が検出可能と判定されたときにＳ３３０で検出された平均脈拍間隔ＰＩである正常脈拍間隔ＰＩ（ｍ）のうち最新の正常脈拍間隔ＰＩ（ｍ）との比率を表す脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）を算出する処理を行う。また、今回のＳ３７０で検出された最新の平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｎ）と、過去にＳ１４０にてパワー最大周波数が検出可能と判定されたときにＳ３７０で検出された平均脈拍間隔変動値ＨＦである正常脈拍間隔変動値ＨＦ（ｍ）のうち最新の正常脈拍間隔変動値ＨＦ（ｍ）との比率を表す脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）を算出する処理を行う。
【００９２】
次のＳ６２０では、「脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）が１以上であり、かつ脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）が１以上である」（以下、増加傾向条件Ｃ１という）か、もしくは「脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）が１未満であり、かつ脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）が１未満である」（以下、減少傾向条件Ｃ２）か否かを判断している。そして、増加傾向条件Ｃ１または減少傾向条件Ｃ２の少なくとも一方を満足する場合には、肯定判定されてＳ６４０に移行し、増加傾向条件Ｃ１および減少傾向条件Ｃ２の両方の条件が満足されない場合には、否定判定されてＳ６３０に移行する。
【００９３】
Ｓ６２０で肯定判定されてＳ６４０に移行すると、Ｓ６４０では、脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）と脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）との差分の絶対値（増減率差分絶対値）が第１増減率判定基準値（本実施例では、０．６）未満であるか否かを判断しており、肯定判定する場合にはＳ６６０に移行し、否定判定する場合にはＳ６５０に移行する。
【００９４】
Ｓ６２０で否定判定されてＳ６３０に移行すると、Ｓ６３０では、脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）と脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）との差分の絶対値（増減率差分絶対値）が第２増減率判定基準値（本実施例では、０．２）未満であるか否かを判断しており、肯定判定する場合にはＳ６６０に移行し、否定判定する場合にはＳ６５０に移行する。
【００９５】
Ｓ６５０では、今回の検出区間における脈波データ（脈波波形）が異常であると判定し、波形異常判定フラグＦｍをセット状態に設定することで、今回の脈波データが異常であることを記録する。また、Ｓ６６０では、今回の検出区間における脈波データ（脈波波形）が正常な脈波波形であると判定する。
【００９６】
Ｓ６５０またはＳ６６０の処理が終了すると、「脈拍間隔および脈拍間隔変動値の各増減率を用いた異常判定処理」が終了して、再び複素復調解析実行処理に処理が移行する。
以上の処理内容で構成される「脈拍間隔および脈拍間隔変動値の各増減率を用いた異常判定処理」は、脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）および脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）の変化傾向が同一方向であるか否かの判定結果と、脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）と脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）との差分の絶対値と増減率判定基準値との比較結果とに基づいて、今回の検出区間における脈波データが正常であるか否かを判定している。
【００９７】
「脈拍間隔および脈拍間隔変動値の各増減率を用いた異常判定処理」が終了して、再び複素復調解析実行処理に移行すると、Ｓ３８０での処理が終了して、複素復調解析実行処理が終了する。
複素復調解析実行処理が終了して、再び脈波波形解析処理に移行すると、続くＳ２１０が実行される。Ｓ２１０では、「自己相関関数を用いた異常判定処理」を行う。図６に、Ｓ２１０で実行される「自己相関関数を用いた異常判定処理」の処理内容を表すフローチャートを示す。
【００９８】
「自己相関関数を用いた異常判定処理」が開始されると、Ｓ７１０では、今回の検出区間における脈波データを、重複（Ｏｖｅｒｌａｐ）無しの１０［ｓｅｃ］ごとの６区間のセグメントに分割し、各セグメントに含まれる２００個のセグメントデータを抽出する。
【００９９】
次のＳ７２０では、Ｓ７１０で抽出した６区間のセグメントにおける各セグメントデータについて、［数１］に示す自己相関関数を用いて、自己相関係数を算出する。
【０１００】
【数１】
【０１０１】
そして、Ｓ７２０で算出される自己相関係数の波形例を、図９に示す。図９に示すように、自己相関係数の波形は、時間差τ＝０における中央ピークの自己相関係数値が最大値となり、中央ピークから横軸（時間差）方向に移動するに従い略周期的に準ピークが現れる形状を示す。図９では、時間差τ＝０での中央ピークの他に、時間差τ１，τ２，τ３において、それぞれ第１，第２，第３準ピークが現れており、第１準ピークの自己相関係数は約０．９８であり、第２準ピークの自己相関係数は約０．９６であり、第１準ピークの自己相関係数は約０．９４である。
【０１０２】
なお、自己相関係数の波形においては、一般に、隣接するピークの時間間隔は、脈波データ（脈波波形）の脈拍間隔に略等しい値となる。しかし、脈波波形に体動などのノイズ成分が重畳されて異常状態である場合には、波形において準ピークが明確に現れなくなり、図９における体動波形時として示すような波形形状を示す。
【０１０３】
図６に戻り、続くＳ７３０では、Ｓ７２０で算出した自己相関係数の波形から中央ピークを抽出すると共に、中央ピークに次いで順次現れる３個の準ピークを検出する処理を行う。そして、第１〜第３準ピークのそれぞれの自己相関係数を表すピーク係数値Ｐ（１）、Ｐ（２）、Ｐ（３）を算出し、また、中央ピークおよび第１〜第３準ピークのそれぞれについて互いに隣接するピークの時間間隔を表すピーク時間間隔ｄ（１）、ｄ（２）、ｄ（３）を検出する。なお、この時の分解能は、５０［ｍｓｅｃ］である。
【０１０４】
次のＳ７４０では、「Ｓ３３０で算出した平均脈拍間隔ＰＩ（ｎ）が、Ｓ７３０で算出された３個のピーク時間間隔ｄ（１）、ｄ（２）、ｄ（３）のそれぞれについて、ピーク時間間隔ｄ（ｋ）から脈波波形のサンプリング周期（０．０５［ｓｅｃ］）を減算した時間間隔最小値よりも大きく、かつピーク時間間隔ｄ（ｋ）に脈波波形のサンプリング周期を加算した時間間隔最大値よりも小さい」（以下、時間間隔条件Ｃ３という）か否か、「Ｓ７３０で算出された３個のピーク係数値Ｐ（１）、Ｐ（２）、Ｐ（３）が、すべて所定のピーク係数判定基準値（本実施例では、０．９）より大きい」（以下、係数値条件Ｃ４という）か否かを判断する。そして、時間間隔条件Ｃ３および係数値条件Ｃ４の両方の条件が満足される場合には、肯定判定されてＳ７５０に移行し、時間間隔条件Ｃ３または係数値条件Ｃ４の少なくとも一方でも満足されない場合には、否定判定されてＳ７６０に移行する。
【０１０５】
Ｓ７５０では、今回の検出区間における脈波データ（脈波波形）が正常な脈波波形であると判定する。また、Ｓ７６０では、今回の検出区間における脈波データ（脈波波形）が異常であると判定して、波形異常判定フラグＦｍをセット状態に設定して、今回の脈波データが異常であることを記録する。
【０１０６】
Ｓ７５０またはＳ７６０の処理が終了すると、「自己相関関数を用いた異常判定処理」が終了して、再び複素復調解析実行処理に処理が移行する。
以上の処理内容で構成される「自己相関関数を用いた異常判定処理」は、Ｓ１２０で格納した脈波データ（脈拍波形）の自己相関係数を算出し、自己相関係数の波形からピークを検出して、脈波データに最も多く含まれる周波数帯域成分に関する情報（ピーク時間間隔ｄ（ｋ）およびピーク係数値）を抽出し、そのピーク時間間隔ｄ（ｋ）およびピーク係数値に基づいて、脈波データが正常であるか否かを判定する処理を行う。
【０１０７】
「自己相関関数を用いた異常判定処理」が終了して、再び複素復調解析実行処理に移行すると、続くＳ２２０が実行され、Ｓ２２０では、波形異常判定フラグＦｍの状態に基づいて、今回の検出区間における脈波データが正常であるか否かを判断しており、肯定判定されるとＳ２３０に移行し、否定判定されるとＳ２６０に移行する。
【０１０８】
Ｓ２２０で肯定判定されてＳ２３０に移行すると、Ｓ２３０では、初期正常判定フラグａをセット状態（ａ＝１）に設定変更する。
続くＳ２４０では、今回の検出区間の脈波データ（脈波波形）から算出された平均脈拍間隔ＰＩ（ｎ）および平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｎ）を、データ処理装置１９に備えられる記憶部（メモリなど）に記憶すると共に、データ処理装置１９に備えられる表示部（液晶パネルなど）に表示する処理を行う。
【０１０９】
次のＳ２５０では、今回の検出区間の脈波データ（脈波波形）から算出された平均脈拍間隔ＰＩ（ｎ）および平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｎ）を、それぞれ正常平均脈拍間隔ＰＩ（ｍ）および正常平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｍ）として記録・更新する処理を行う。
【０１１０】
Ｓ２２０で否定判定されてＳ２６０に移行すると、Ｓ２６０では、初期正常判定フラグａがセット状態（ａ≠０）であるか否かを判断しており、肯定判定されるとＳ２７０に移行し、否定判定されるとＳ１７０に移行する。つまり、脈波波形解析処理が開始された後、Ｓ１２０で格納される脈波データが異常状態である間は、初期正常判定フラグａはリセット状態（ａ＝０）に維持されるため、Ｓ２６０で否定判定されて、次の検出区間に移行する。また、脈波波形解析処理が開始された後、Ｓ１２０で格納される脈波データが正常であると判定された検出区間が少なくとも１回存在する場合には、Ｓ２３０で初期正常判定フラグａがセット状態（ａ＝１）に設定変更されるため、Ｓ２６０で肯定判定されて、Ｓ２７０に移行する。
【０１１１】
Ｓ２７０では、過去の検出区間において、Ｓ２５０での処理により記録されている正常平均脈拍間隔ＰＩ（ｍ）および正常平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｍ）のうち、最新の正常平均脈拍間隔ＰＩ（ｍ）および正常平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｍ）を用いて、今回の平均脈拍間隔ＰＩ（ｎ）および平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｎ）を補正する。そして、補正後の平均脈拍間隔ＰＩ（ｎ）および平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｎ）を、記憶部（メモリなど）に記憶すると共に、表示部（液晶パネルなど）に表示する処理を行う。
【０１１２】
Ｓ１６０で否定判定されるか、Ｓ２６０で否定判定されるか、Ｓ２５０またはＳ２７０での処理が終了すると、Ｓ１７０に移行し、Ｓ１７０では、データ格納数カウンタｎを１加算するインクリメント処理（ｎ＝ｎ＋１）を行う。Ｓ１７０での処理が終了すると、再びＳ１２０に移行し、次の検出区間における脈波データの格納処理（サンプリング処理）を開始する。
【０１１３】
以上の処理内容で構成される「脈波波形解析処理」は、脈波センサ１１からの検出信号から脈波データ（脈波波形）を検出し、複素復調解析などを行うことで、脈拍間隔ＰＩおよび脈拍間隔変動値ＨＦを算出する処理を行う。
そして、データ処理装置１９では、「脈波波形解析処理」にて算出された脈拍間隔ＰＩの逆数を計算して脈拍数として算出する処理を別途実行している。
【０１１４】
なお、本実施例の脈波計測装置１においては、複素復調解析実行処理のＳ３１０が、特許請求の範囲に記載された脈拍間隔検出手段に相当し、脈波波形解析処理のＳ１４０が、パワー最大周波数検出手段、および第１・第２・第３パワー最大周波数検出可否判定手段に相当し、脈波波形解析処理のＳ１５０、Ｓ１９０およびＳ２６０が、中心周波数設定手段に相当する。
【０１１５】
また、脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理において、Ｓ４１０が特許請求の範囲に記載された脈拍間隔差分絶対値算出手段に相当し、Ｓ４６０が第１脈波波形正常判定手段に相当し、Ｓ４２０，Ｓ４３０、Ｓ４４０が、差分正常判定基準値設定手段に相当する。
【０１１６】
さらに、複素復調解析処理のＳ３５０が、特許請求の範囲に記載された脈拍間隔変動値検出手段に相当し、増減率を用いた異常判定処理のＳ６１０が、脈拍間隔増減率算出手段および脈拍間隔変動値増減率算出手段に相当し、増減率を用いた異常判定処理のＳ６２０，Ｓ６３０，Ｓ６４０が、第２脈波波形正常判定手段に相当する。
【０１１７】
また、自己相関関数を用いた異常判定処理のＳ７２０が、特許請求の範囲に記載された自己相関係数算出手段に相当し、自己相関関数を用いた異常判定処理のＳ７３０が、ピーク係数時間間隔検出手段に相当し、自己相関関数を用いた異常判定処理のＳ７４０が、第３脈波波形正常判定手段に相当する。
【０１１８】
以上、説明したように、本実施例の脈波計測装置１は、検出した脈波データを複素復調変換するにあたり、分析対象周波数の中心周波数を、Ｓ１４０でのＦＦＴ処理により得られる脈波データの周波数特性のうちパワー最大値における周波数（パワー最大周波数、ピーク変数ｐｅａｋ（ｎ））に設定している。なお、パワー最大周波数は、脈波波形に含まれる周波数成分のうち最も多い周波数を表すことから、脈拍間隔に対応する周波数帯域に略等しい周波数帯域となる。
【０１１９】
そのため、本実施例の複素復調解析によれば、脈波波形から脈拍間隔に対応する周波数成分を確実に抽出できることから、脈拍波形が減衰した場合における脈拍間隔の検出精度の低下を抑えることができ、また、周波数帯域の異なるノイズ成分の影響を抑えることができる。また、脈拍間隔は、時間経過に伴い変化することから、検出区間毎にパワー最大周波数を検出して分析対象周波数帯域の中心周波数ｆｃを更新することで、脈拍間隔の変動に応じて複素復調快晴機における中心周波数を適切な値に設定することが可能となる。
【０１２０】
また、脈波計測装置１では、ＦＦＴ処理により算出された脈波データの周波数特定において、正常なパワー最大周波数が検出不可能となる場合には、過去に正常なパワー最大周波数が検出可能と判定された時のピーク変数ｐｅａｋ（ｎ）である正常ピーク変数ｐｅａｋ（ｍ）を、中心周波数変数ｆｃ（ｎ）に設定している。これにより、ＦＦＴ処理により算出された脈波データの周波数特性からパワー最大周波数が検出不可能となる場合であっても、複素復調解析における分析対象周波数帯域の中心周波数ｆｃを、脈拍間隔の検出に適した値に設定することができる。
【０１２１】
よって、本実施例の脈波計測装置１は、パワー最大周波数が検出不可能となる場合でも、脈拍間隔の検出精度の低下を抑えることができ、また、ノイズの影響を抑えることができる。
そして、Ｓ１４０において、パワー最大周波数の検出可否を判定するに際しては、分析対象区間において、パワー最大値に対する準ピーク判定基準割合（５０％）以上のパワーとなる準ピークが存在すると判断する場合で、さらに、準ピークの周波数およびパワー最大周波数が、許容周波数範囲内に含まれないと判断する場合には、正常なパワー最大周波数が検出不可能であると判定する。
【０１２２】
これにより、ノイズなどの影響により発生した準ピークにおける周波数を誤って複素復調解析に用いる中心周波数ｆｃに設定するのを防ぐことができ、検出精度の低下を防ぐことができる。
よって、本実施例の脈波計測装置１は、パワー最大周波数が検出可能であるか不可能であるかを適切に判断することができ、中心周波数ｆｃが不適切な値に設定されるのを防止でき、また、脈波データの異常に起因して、脈波データに基づき算出される各種情報（脈拍間隔や脈拍数など）に大幅な誤差が生じるのを抑制できる。
【０１２３】
また、本実施例の脈波計測装置１は、「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」において、Ｓ３２０で検出した脈拍間隔ｐｉについて、差分比較時間（１［ｓｅｃ］）だけ検出時期が異なる２つの脈拍間隔ｐｉの差分の絶対値である脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄ（ｘ）を算出したあと、脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄ（ｘ）が差分正常判定基準値Ｊよりも小さい場合に脈波データが正常であると判定し、脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄ（ｘ）が差分正常判定基準値Ｊ以上である場合に脈波データが異常であると判定している。
【０１２４】
つまり、正常な脈波データから算出された脈拍間隔は、短時間（例えば、１［ｓｅｃ］）のうちに急激に変動することはないことから、脈波波形が急変しない時間範囲内に設定された差分比較時間だけ検出時期が異なる２つの脈拍間隔の差分に基づいて、脈波データが正常であるか否かを判定することができる。
【０１２５】
なお、差分比較時間は、１［ｓｅｃ］に限らず、脈波データが急変しない時間範囲内（例えば、５［ｓｅｃ］以下）であれば、用途に応じた適切な値に設定すればよい。
そして、脈波データが異常であると判定された場合には、「脈波波形解析処理」のＳ２７０にて、最新の正常平均脈拍間隔ＰＩ（ｍ）および正常平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｍ）を用いて、今回の平均脈拍間隔ＰＩ（ｎ）および平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｎ）を補正している。このように、過去に正常と判定された時に検出された正常脈波データのうち最新の正常脈波データ（詳細には、正常脈波データに基づき算出された情報量）を用いて補正処理を行うことで、異常な脈波データに基づいて、誤った脈拍間隔や脈拍間隔変動値が算出されるのを防ぐことができる。また、正常平均脈拍間隔ＰＩ（ｍ）および正常平均脈拍間隔変動値ＨＦ（ｍ）のうち、最新の数値を用いていることから、今回の検出区間における実際の脈拍間隔および脈拍間隔変動値に近い数値となるように、補正することができる。
【０１２６】
よって、本実施例の脈波計測装置１は、脈波データが正常であるか異常であるかを判定することができ、また、異常と判定される場合であっても、脈波データの補正を行うことで、脈波データに基づき算出される各種情報（脈拍間隔、脈拍数、脈拍間隔変動値など）に大幅な誤差が生じるのを抑えることができる。
【０１２７】
次に、「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」においては、Ｓ１４０でのＦＦＴ処理において正常なパワー最大周波数が検出可能であると判定（Ｓ４２０で肯定判定）された場合には、今回の検出区間の脈波データから検出されるパワー最大周波数（ピーク変数ｐｅａｋ）の逆数に対する所定の差分判定基準割合の値を、差分正常判定基準値Ｊとして設定している。
【０１２８】
つまり、パワー最大周波数の逆数は、実際の脈拍間隔に略等しい値となり、また、脈拍間隔差分絶対値ｐｉｄは、脈波データが正常であれば、脈拍間隔に対する所定割合以下になる。このため、脈波データが正常であるときの脈拍間隔に対する脈拍間隔差分絶対値の最大値の割合を、差分判定基準割合として設定し、パワー最大周波数の逆数に対する差分判定基準割合の値を差分正常判定基準値Ｊとして設定することで、脈波データが正常であるか否かを適切に判断することができる。
【０１２９】
また、「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」においては、Ｓ１４０でのＦＦＴ処理において正常なパワー最大周波数が検出不可能であると判定（Ｓ４２０で否定判定）された場合には、正常平均脈拍間隔ＰＩ（ｍ）のうち最新の正常平均脈拍間隔ＰＩ（ｍ）に対する所定の差分判定基準割合の値を差分正常判定基準値Ｊとして設定している。
【０１３０】
このように、脈波データの周波数特性からパワー最大周波数が検出不可能となる場合には、正常脈拍間隔ＰＩ（ｍ）を用いて差分正常判定基準値Ｊを設定することで、差分正常判定基準値Ｊが異常な値に設定されるのを防止できる。また、過去に検出された正常脈拍間隔ＰＩ（ｍ）のうち、最新の数値用いることから、今回の検出区間における実際の脈波データに適した差分正常判定基準値Ｊに近いい数値となるように補正することができる。
【０１３１】
よって、本実施例の脈波計測装置１は、パワー最大周波数が検出不可能となる場合でも差分正常判定基準値Ｊを適切な値に近い値に設定でき、脈波データが正常であるか否かの判定が可能となることから、脈波データの異常に起因して、脈波波形に基づき算出される各種情報（脈拍間隔や脈拍数など）に大幅な誤差が生じるのを抑えることができる。
【０１３２】
なお、差分判定基準割合は、脈波データが正常であるときに、脈拍間隔に対する脈拍間隔差分絶対値が取りうる最大値の割合を設定するとよく、例えば４０％以下の値を設定すると良い。
次に、「脈拍間隔および脈拍間隔変動値の各増減率を用いた異常判定処理」においては、脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）および脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）の変化傾向が同一方向であるか否かの判定結果と、脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）と脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）との差分の絶対値と増減率判定基準値との比較結果とに基づいて、今回の検出区間における脈波データが正常であるか否かを判定している。
【０１３３】
つまり、脈波データが正常であれば、脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）および脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）のそれぞれの変化傾向が略等しくなり、いずれも同一方向（増加傾向または減少傾向のうちいずれか一方向）に変化する。このことから、脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）および脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）のそれぞれの変化方向に基づいて、脈波波形が正常であるか否かを判定することができる。
【０１３４】
そして、各増加率がいずれも増加傾向および減少傾向となるのは、具体的には、脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）および脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）が、いずれも１以上となるか又はいずれも１未満となる場合であり、また、２つの増加率のうち一方が増加傾向であり他方が減少傾向であるのは、脈拍間隔増減率ＰＩ（ｎ）／ＰＩ（ｍ）および脈拍間隔変動値増減率ＨＦ（ｎ）／ＨＦ（ｍ）が、一方が１以上となりかつ他方が１未満となる場合である。この条件に基づいて、Ｓ６２０での判定条件が設定されている。
【０１３５】
なお、各増減率がいずれも同一方向に変化する場合であっても、各増減率に大きな隔たりがある場合には、変化傾向が異なると判定することができる。そのため、各増減率がいずれも増加傾向またはいずれも減少傾向となる場合（Ｓ６２０で肯定判定される場合）において、増減率差分絶対値が第１増減率判定基準値未満である場合（Ｓ６４０で肯定判定される場合）には脈波データが正常であると判定し、増減率差分絶対値が第１増減率判定基準値以上である場合（Ｓ６４０で否定判定される場合）に脈波データが異常であると判定している。
【０１３６】
また、各増減率がそれぞれ異なる方向に変化する場合であっても、各増減率どうしの差分が小さい場合には、変化傾向が略等しいと判定することができる。そのため、各増減率がそれぞれ異なる方向に変化する場合（Ｓ６２０で否定判定される場合）において、増減率差分絶対値が第２増減率判定基準値未満である場合（Ｓ６３０で肯定判定される場合）に脈波波形が正常であると判定し、増減率差分絶対値が第２増減率判定基準値以上である場合（Ｓ６３０で否定判定される場合）に、脈波波形が異常であると判定している。
【０１３７】
よって、本実施例の脈波計測装置１は、脈拍間隔増減率および脈拍間隔変動値増減率に基づき脈波波形が正常であるか異常であるかを判定するにあたり、各増加率の変化傾向だけでなく、各増加率の差分も用いて判定を行うことから、判定精度を向上させることができる。そして、脈波データが異常であると判定された場合には、「脈波波形解析処理」のＳ２７０にて補正処理を行うことで、異常な脈波データに基づいて、誤った脈拍間隔や脈拍間隔変動値が算出されるのを防ぐことができる。
【０１３８】
次に、「自己相関関数を用いた異常判定処理」においては、脈波データ（脈拍波形）の自己相関係数を算出し、自己相関係数の波形からピークを検出して、脈波データに最も多く含まれる周波数帯域成分に関する情報（ピーク時間間隔ｄ（ｋ）およびピーク係数値）を抽出し、そのピーク時間間隔ｄ（ｋ）およびピーク係数値に基づいて、脈波データが正常であるか否かを判定している。
【０１３９】
つまり、自己相関関数を用いて算出される脈波データの自己相関係数は、脈波データの周波数特性に応じてピークが現れることから、隣接するピーク同士の時間間隔（ピーク時間間隔）は、生体の実際の脈拍間隔に略等しい値となる。このことから、複素復調解析により検出された脈拍間隔ＰＩと、自己相関係数に基づき検出されたピーク時間間隔ｄ（ｋ）との比較結果に基づいて、脈波波形が正常であるか否かを判定することができる。すなわち、脈拍間隔ＰＩがピーク時間間隔ｄ（ｋ）と略等しい場合には脈波波形が正常であると判定でき、脈拍間隔ＰＩがピーク時間間隔ｄ（ｋ）とは異なる値になる場合には脈波波形が異常であると判定できる。
【０１４０】
また、算出した自己相関係数の波形においては、脈波データに最も多く含まれる周波数帯域に対応する真正のピークの自己相関係数は、中央ピークの自己相関係数に対する所定割合（例えば、９０％）以上の値をとる。このため、中央ピーク以外の準ピークについては、そのピーク係数値（自己相関係数）が所定割合以上であるか否かに基づいて、真正のピークであるか否かを判断することができる。
【０１４１】
このため、Ｓ７４０では、脈拍間隔ＰＩとピーク時間間隔ｄ（ｋ）との比較条件（時間間隔条件Ｃ３）と、ピーク係数値Ｐ（ｋ）の判断条件（係数値条件Ｃ４）とに基づいて、脈波データが正常であるか否かを判断している。
なお、脈波波形は、サンプリング周期よりも短い時間の波形変動は抽出できないことから、時間軸における進み方向または遅れ方向にサンプリング周期分の誤差が生じる可能性がある。そのため、時間間隔条件Ｃ３においては、時間間隔最小値を、ピーク時間間隔から脈波波形のサンプリング周期を減算した値に設定し、時間間隔最大値を、ピーク時間間隔に脈波波形のサンプリング周期を加算した値に設定している。
【０１４２】
よって、時間間隔条件Ｃ３と係数値条件Ｃ４とに基づいて、脈波データが正常であるか否かを判断するＳ７４０の処理を備えることで、より確実な判定が可能となり、判定精度が向上させることができる。また、本実施例の脈波計測装置１は、１個のピーク時間間隔ｄ（ｋ）に基づいて脈波波形の正常判定を行うのではなく、３個のピーク時間間隔ｄ（ｋ）に基づいて脈波波形の正常判定を行うことから、比較回数が多くなり、より正確な判定が可能となる。
【０１４３】
ここで、異常判定結果に基づく補正処理を行わない従来の脈波計測装置、および補正処理を行う本実施例の脈波計測装置１を用いて、同一の脈波データから脈拍間隔ＰＩおよび脈拍間隔変動値ＨＦをそれぞれ算出する測定を実行した時の測定結果を、図１０に示す。なお、従来の脈波計測装置における測定結果を図１０（ａ）に示し、本実施例の脈波計測装置１における測定結果を図１０（ｂ）に示す。
【０１４４】
図１０（ａ）に示す測定結果によれば、補正処理を行わない従来の脈波計測装置では、脈拍間隔変動値ＨＦが急激に変動して表示領域の外側まで値が上昇している箇所があり、ノイズの影響による波形の乱れが生じていることが判る。一方、図１０（ａ）に示す測定結果によれば、脈拍間隔変動値ＨＦが急激に変化している箇所はなく、ノイズの影響を抑制できることが判る。
【０１４５】
よって、上記の測定結果により、本実施例の脈波計測装置１を用いることで、ノイズの影響を抑えて脈拍間隔を検出できることが判る。
なお、本実施例の脈波計測装置１は、脈波データの異常が検出できることから、不整脈を検出する用途に使用することも可能である。
【０１４６】
以上、本発明の実施例について説明したが、本発明は、上記実施例に限定されることはなく、種々の態様をとることができる。
例えば、上記実施例では、自己相関係数における準ピークを３個検出しているが、３個に限ることはなく、さらに検出精度を向上させるためには、ピークの検出個数を増大させるとよい。あるいは、高い検出精度が求められない用途においては、ピークの検出個数を減少させても良い。
【０１４７】
また、異常判定処理として、「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」、「脈拍間隔および脈拍間隔変動値の各増減率を用いた異常判定処理」、「自己相関関数を用いた異常判定処理」の全てを備える必要はなく、いずれか１つあるいは２つを備えて脈波計測装置を構成しても良い。
【０１４８】
さらに、パワー最大周波数検出可否判定手段としてのＳ１４０での処理は、１個のステップにまとめる必要はなく、「脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理」および「脈拍間隔および脈拍間隔変動値の各増減率を用いた異常判定処理」の中にそれぞれ設けても良い。
【０１４９】
また、各処理で使用される数値（判定基準値や分析対象周波数帯域など）は、上記の数値に限られず、用途に応じて適切な値に設定して脈波計測を行うことにより、脈拍間隔や脈拍数等の検出精度を向上させることができる。例えば、第１増減率判定基準値は０．６に限定されることはなく、第２増減率判定基準値は０．２に限定されることはなく、また、差分比較時間は、１［ｓｅｃ］に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【図１】 （ａ）は、脈波センサおよびデータ処理装置を備える脈波計測装置の概略構成図であり、（ｂ）は、脈波センサを人体に取り付けた時の断面状態を模式的に表す説明図である。
【図２】 脈波波形解析処理の処理内容を表したフローチャートである。
【図３】 複素復調解析実行処理の処理内容を表すフローチャートである。
【図４】 脈拍間隔の差分を用いた異常判定処理の処理内容を表すフローチャートである。
【図５】 脈拍間隔および脈拍間隔変動値の各増減率を用いた異常判定処理の処理内容を表すフローチャートである。
【図６】 自己相関関数を用いた異常判定処理の処理内容を表すフローチャートである。
【図７】 脈波データの検出区間を模式的に表した説明図である。
【図８】 脈波データ、脈拍間隔、脈拍間隔差分絶対値の波形例である。
【図９】 自己相関係数の波形例である。
【図１０】 （ａ）は、従来の脈波計測装置における脈拍間隔および脈拍間隔変動値の測定結果であり、（ｂ）は、本実施例の脈波計測装置における脈拍間隔および脈拍間隔変動値の測定結果である。
【符号の説明】
１…脈波計測装置、１１…脈波センサ、１３…発光素子、１５…受光素子、１７…駆動回路、１９…データ処理装置、２１…検出回路、２３…ＡＤコンバータ、２５…マイクロコンピュータ。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention performs a complex demodulation analysis in the analysis target frequency band corresponding to the analysis of the pulse rate on the pulse wave waveform detected from the living body, thereby allowing the living body based on the instantaneous pulse interval detected from the pulse wave waveform. The present invention relates to a pulse wave measuring device that measures the pulse rate of the pulse.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, an electrocardiogram measuring apparatus that detects a heart rate waveform corresponding to a heartbeat of a living body and measures a heart rate based on a heartbeat interval detected using the detected heartbeat waveform is known. Note that the heart rate and the heart beat interval measured by the electrocardiogram measuring apparatus are used as information for evaluating the health state of the living body. In addition, some electrocardiogram measuring devices are configured to be able to detect a fluctuation value of a heartbeat interval (heartbeat fluctuation value) with the passage of time, and the heartbeat fluctuation value is also used as information for evaluating the health state of a living body. Has been.
[0003]
The time interval between the peaks of the heartbeat waveform is the heartbeat interval, and the heart rate can be calculated from this heartbeat interval. In addition, fluctuations (variations) occur with the passage of time in the heartbeat interval, and fluctuations in the heartbeat interval with the passage of time are heartbeat interval fluctuation values. Since the heartbeat interval changes due to fluctuation (variation) of the autonomic nerve input to the sinus node, the heartbeat fluctuation value is used for the evaluation of the autonomic nerve function.
[0004]
However, in order to detect the heartbeat waveform, it is necessary to detect the heartbeat existing inside the living body. Therefore, the electrocardiogram measurement device requires a highly accurate electrode that can detect the heartbeat and the like. However, there is a problem in that it is inferior in portable wearability (wearability) to a living body that performs daily operations.
[0005]
On the other hand, as an alternative to an electrocardiogram measurement device, a pulse wave waveform corresponding to the wave motion (pulsation) of a blood vessel through which blood flows in a living body is detected, and the pulse rate is calculated based on the pulse interval detected using the detected pulse wave waveform. A pulse wave measuring device for measuring has been proposed.
In other words, the pulse is generated by the heartbeat, the pulse waveform is almost identical to the heartbeat waveform, and the pulse rate measured by the pulse wave measurement device, the pulse interval, and the fluctuation value of the pulse interval with time (Pulse fluctuation value) indicates values corresponding to the heart rate, the heart beat interval, and the heart rate fluctuation value, and can be used as information for evaluating the health state of the living body.
[0006]
Since the pulse wave waveform can be detected based on the blood vessel wave (pulsation) that can be detected on the skin surface of the living body, the pulse wave measuring device can detect the pulse wave waveform without using a high-precision electrode. Since the size can be reduced, the wearability of the living body is superior to that of the electrocardiogram measuring apparatus. Therefore, in evaluating the health condition, by using a pulse wave measurement device, the burden on the subject can be reduced, and also in daily life, the pulse rate, pulse interval, pulse fluctuation value can be measured, There is an advantage that it is practical.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, the pulse waveform is transmitted as a wave in the blood vessel from the heart to the pulse wave detection point, and since it attenuates in the blood vessel in the middle of transmission, the waveform shape is less clear than the heartbeat waveform. In other words, it is difficult to distinguish the peak, and the distinction of one beat may be unclear. As a result, when detecting the pulse interval from the pulse wave waveform, there arises a problem that the detection accuracy of the pulse interval may be lowered.
[0008]
In addition, complex demodulation analysis is known as a method for detecting the pulse interval from the pulse waveform, but complex demodulation analysis is an analysis method for extracting instantaneous characteristics at the center frequency of the analysis target frequency band, When the center frequency of the analysis target frequency band is out of the frequency band corresponding to the pulse interval, the accuracy of detecting the pulse interval is lowered.
[0009]
Furthermore, in addition to the pulsation of blood vessels, a noise component generated by the action of the living body (body movement) is easily superimposed on the pulse wave waveform, and the pulse wave measuring device is susceptible to noise.
Therefore, the present invention has been made in view of such problems, and in a pulse wave measurement device that measures the pulse rate of a living body based on the pulse interval detected from the pulse wave waveform, the detection accuracy is reduced due to attenuation of the pulse wave waveform. An object of the present invention is to provide a pulse wave measuring device that can suppress the influence of noise and detect the pulse interval.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve this object, the invention according to
[0011]
In this pulse wave measuring device, the pulse interval detecting means performs complex demodulation analysis on the pulse wave waveform to detect an instantaneous pulse interval, and the power maximum frequency detecting means performs frequency characteristic analysis on the pulse wave waveform. The maximum power frequency is detected from the frequency characteristics of the detected pulse waveform, and the center frequency setting means detects the center frequency of the analysis target frequency band in the complex demodulation analysis by the pulse interval detection means, and the maximum power frequency detection means It is set to the maximum power frequency detected in.
[0012]
That is, the maximum power frequency detected from the frequency characteristics of the pulse wave waveform represents the highest frequency among the frequency components included in the pulse wave waveform, and thus has a frequency band substantially equal to the frequency band corresponding to the pulse interval.
The complex demodulation analysis is an analysis method for extracting an instantaneous characteristic at the center frequency of the analysis target frequency band, and the power maximum frequency detected by the power maximum frequency detecting means is determined as the center frequency of the analysis target frequency band. By setting to, the frequency component corresponding to the pulse interval can be reliably extracted from the pulse wave waveform. For this reason, it is possible to suppress a decrease in detection accuracy of the pulse interval when the pulse waveform is attenuated, and to suppress the influence of noise components having different frequency bands.
[0013]
In addition, since the pulse interval changes with time, the center frequency is appropriately adjusted according to fluctuations in the pulse interval by detecting the power maximum frequency at regular intervals and updating the center frequency of the analysis target frequency band. It is possible to set to any value.
Therefore, according to the pulse wave measuring device of the present invention (Claim 1), in measuring the pulse rate of the living body based on the pulse interval detected from the pulse wave waveform, a decrease in detection accuracy due to attenuation of the pulse wave waveform is suppressed, It is also possible to detect the pulse interval while suppressing the influence of noise.
[0014]
As a frequency characteristic analysis method in the power maximum frequency detection means, for example, fast Fourier transform (FFT) can be used, and an analysis target frequency band of the frequency characteristic analysis in the power maximum frequency detection means is, for example, It is good to set in the range of 0.5-3 [Hz].
[0015]
Next, as described in
[0016]
In this pulse wave measuring device, the first power maximum frequency detection availability determination means determines whether or not the power maximum frequency can be detected, and the center frequency setting means detects the first power maximum frequency detection. The center frequency is set based on the determination result in the determination unit. The normal power maximum frequency is a power maximum frequency detected when the first power maximum frequency detection possibility determination unit determines that the power maximum frequency can be detected.
[0017]
In other words, even if the maximum power frequency cannot be detected from the frequency characteristics of the pulse wave waveform, the latest normal power maximum frequency among the normal power maximum frequencies detected in the past is set as the center frequency. The center frequency of the analysis target frequency band in the demodulation analysis is set to a value at which the pulse interval can be detected.
[0018]
Therefore, the pulse wave measuring device of the present invention (Claim 2) can suppress a decrease in detection accuracy of the pulse interval and suppress the influence of noise even when the maximum power frequency cannot be detected. it can.
Next, as described in
[0019]
In this pulse wave measuring device, the pulse interval difference absolute value calculating means calculates a difference between two pulse intervals having different detection timings by a difference comparison time set within a time range in which the pulse waveform does not change suddenly. The absolute value of the calculated difference is calculated as the pulse interval difference absolute value, and the first pulse wave waveform normality determining means sets the normal difference as the maximum value of the pulse interval difference absolute value when the pulse wave waveform is normal The determination reference value is compared with the pulse interval difference absolute value to determine whether the pulse wave waveform is normal or abnormal.
[0020]
That is, if the pulse wave waveform is normal, the pulse interval does not change rapidly within a short time (for example, 1 [sec]), and is thus set within a time range in which the pulse wave waveform does not change suddenly. Whether or not the pulse wave waveform is normal can be determined based on the difference between two pulse intervals whose detection times differ by the difference comparison time. Therefore, when the pulse interval difference absolute value is smaller than the difference normal determination reference value, it can be determined that the pulse waveform is normal, and when the pulse interval difference absolute value is equal to or greater than the difference normal determination reference value, the pulse wave It can be determined that the waveform is abnormal.
[0021]
And as an abnormality determination corresponding means when it is determined that the pulse wave waveform is abnormal, for example, a determination result notifying means for notifying the user that the pulse wave waveform is in an abnormal state may be provided. Further, as the abnormality determination handling means, the pulse waveform that corrects the current pulse wave waveform by using the latest normal pulse waveform among the normal pulse waveform detected when it is determined to be normal in the past. Wave waveform correction means can also be provided. When the pulse waveform is determined to be abnormal, various information calculated based on the pulse waveform is obtained by correcting the current pulse waveform using the latest normal pulse waveform by the pulse waveform correction means. (Pulse interval, pulse rate, etc.) is calculated as a numerical value close to the numerical values of the actual information of this time.
[0022]
Therefore, the pulse wave measuring device of the present invention (Claim 3) can determine whether the pulse wave waveform is normal or abnormal, and even if it is determined to be abnormal, the pulse wave By correcting the waveform, it is possible to suppress the occurrence of a significant error in various information (pulse interval, pulse rate, etc.) calculated based on the pulse wave waveform.
[0023]
And the pulse wave measuring device of the above-mentioned (Claim 3), as described in Claim 4, the normality difference determination reference value setting means sets the value of a predetermined difference determination reference ratio with respect to the reciprocal of the maximum power frequency as a normal difference. It may be set as a determination reference value.
That is, the reciprocal of the maximum power frequency is a value approximately equal to the pulse interval, and the pulse interval difference absolute value is equal to or less than a predetermined ratio with respect to the pulse interval if the pulse wave waveform is normal. For this reason, the ratio of the maximum value of the pulse interval difference absolute value to the pulse interval when the pulse wave waveform is normal is set as the difference determination reference ratio, and the difference determination reference ratio value with respect to the reciprocal of the power maximum frequency is set to the difference normal By setting as the determination reference value, it can be appropriately determined whether or not the pulse wave waveform is normal.
[0024]
The difference determination reference ratio can be set to 30%, for example, and may be set to an appropriate value in the range of 20% to 40%.
And if the pulse wave measuring device of the above-mentioned (Claim 4) determines that the maximum power frequency can be detected as described in
[0025]
In this pulse wave detection device, the second power maximum frequency detection availability determination means determines whether the power maximum frequency can be detected in the analysis target frequency band in the frequency characteristics of the pulse waveform. The difference normality determination reference value setting means sets the difference normality determination reference value based on the determination result by the second power maximum frequency detectability determination means.
[0026]
In other words, even if the maximum power frequency cannot be detected from the frequency characteristics of the pulse waveform, it is set as the difference normal determination reference value using the latest normal pulse interval among the normal pulse intervals detected in the past. Thus, the differential normality determination reference value is set to a value that allows normality determination of the pulse wave waveform.
[0027]
Therefore, the pulse wave measuring device of the present invention (Claim 5) can set the difference normal determination reference value even when the maximum power frequency cannot be detected, and can determine whether or not the pulse wave waveform is normal. Therefore, it is possible to suppress the occurrence of a large error in various information (pulse interval, pulse rate, etc.) calculated based on the pulse waveform due to the abnormality of the pulse waveform.
[0028]
Next, the above-described pulse wave measuring device (any one of
[0029]
In this pulse wave measuring device, the third power maximum frequency detection availability determination means determines whether the power maximum frequency can be detected in the analysis target frequency band in the frequency characteristics of the pulse waveform. The pulse interval variation value detecting means detects the pulse interval variation value from the pulse interval. Further, the pulse interval increase / decrease rate calculating means is the latest pulse interval detected this time by the pulse interval detecting means and the pulse interval detected by the pulse interval detecting means when it is determined that the maximum power frequency can be detected in the past. The rate of increase / decrease of the pulse interval representing the ratio of the normal pulse interval to the latest normal pulse interval is calculated. Further, when the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate calculation means determines that the latest pulse interval fluctuation value detected this time by the pulse interval fluctuation value detection means and the maximum power frequency can be detected in the past, the pulse interval fluctuation value A pulse interval fluctuation value increase / decrease rate is calculated that represents the ratio of the normal pulse interval fluctuation value, which is the pulse interval fluctuation value detected by the detecting means, to the latest normal pulse interval fluctuation value.
[0030]
In other words, if the pulse waveform is normal, the change trends of the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate are substantially equal, and both are in the same direction (either one of the increasing trend or the decreasing trend). Change. From this, it is possible to determine whether or not the pulse wave waveform is normal based on the respective change directions of the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval variation value increase / decrease rate.
[0031]
And as an abnormality determination corresponding means when it is determined that the pulse wave waveform is abnormal, for example, a determination result notifying means or a pulse wave waveform correcting means may be provided, and when the pulse wave waveform is determined to be abnormal. By correcting the current pulse waveform with the pulse waveform correction means, various information (pulse interval, pulse rate, etc.) calculated based on the pulse waveform is a numerical value close to the actual actual information. Is calculated as follows.
[0032]
Therefore, the pulse wave measuring device of the present invention (Claim 6) can determine whether the pulse wave waveform is normal or abnormal, and even if it is determined to be abnormal, the pulse wave It is possible to suppress a large error from occurring in various information (pulse interval, pulse rate, etc.) calculated based on the waveform.
[0033]
And the pulse wave measuring device of the above-mentioned (Claim 6), when the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate are both increasing or decreasing as described in Claim 7, It is determined that the pulse waveform is normal when the increase / decrease rate difference absolute value is less than the first increase / decrease rate determination reference value, and the pulse wave waveform when the increase / decrease rate difference absolute value is greater than or equal to the first increase / decrease rate determination reference value. May be determined to be abnormal.
[0034]
The absolute value of the increase / decrease rate difference is the absolute value of the difference between the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate, and the first increase / decrease rate determination reference value is the difference between the increase / decrease rates when the pulse wave waveform is normal It is set to the maximum absolute value.
In other words, even if both the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval variation value increase / decrease rate change in the same direction, if there is a large difference between the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval variation value increase / decrease rate, the change trend Can be determined to be different. Therefore, when the increase / decrease rate difference absolute value is large (specifically, when the increase / decrease rate difference absolute value is greater than or equal to the first increase / decrease rate determination reference value), each of the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate, respectively. Therefore, it is determined that the pulse waveform is abnormal.
[0035]
Further, in the pulse wave measuring device of the above (claim 6 or claim 7), as described in claim 8, one of the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate is increasing and the other is decreasing. In the case of a tendency, when the increase / decrease rate difference absolute value is less than the second increase / decrease rate determination reference value, it is determined that the pulse wave waveform is normal, and the increase / decrease rate difference absolute value is equal to or greater than the second increase / decrease rate determination reference value. In this case, it may be determined that the pulse wave waveform is abnormal.
[0036]
The absolute value of the increase / decrease rate difference is the absolute value of the difference between the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval variation value increase / decrease rate, and the second increase / decrease rate determination reference value is the difference between the increase / decrease rates when the pulse wave waveform is normal The absolute value is set to the maximum possible value.
That is, even if the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval variation value increase / decrease rate change in different directions, if the difference between the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval variation value increase / decrease rate is small, the change tendency is substantially equal. Can be determined. Therefore, when the increase / decrease rate difference absolute value is small (specifically, when the increase / decrease rate difference absolute value is less than the second increase / decrease rate determination reference value), it is determined that the respective change tendencies are substantially equal, and the pulse It is determined that the wave waveform is normal.
[0037]
Therefore, the pulse wave measuring device of the present invention (Claim 7 and Claim 8) determines whether the pulse wave waveform is normal or abnormal based on the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate. The determination accuracy can be improved.
Next, as described in
[0038]
In this pulse wave measuring device, the autocorrelation coefficient calculating means calculates the autocorrelation coefficient related to the time interval of the pulse wave waveform, and the peak coefficient time interval detecting means is the central peak coefficient value, the first peak. The coefficient value and the first peak time interval are detected.
In other words, the autocorrelation coefficient of the pulse waveform calculated using the autocorrelation function has a peak corresponding to the frequency characteristics of the pulse waveform, so the time interval between the central peak and the first peak is The value is substantially equal to the actual pulse interval. Therefore, whether or not the pulse wave waveform is normal based on the comparison result between the pulse interval detected by the pulse interval detection means and the first peak time interval detected by the peak coefficient time interval detection means. Can be determined.
[0039]
And as an abnormality determination corresponding means when it is determined that the pulse wave waveform is abnormal, for example, a determination result notifying means or a pulse wave waveform correcting means may be provided, and when the pulse wave waveform is determined to be abnormal. By correcting the current pulse waveform with the pulse waveform correction means, various information (pulse interval, pulse rate, etc.) calculated based on the pulse waveform is a numerical value close to the actual actual information. Is calculated as follows.
[0040]
Therefore, the pulse wave measuring device of the present invention (Claim 9) can determine whether the pulse wave waveform is normal or abnormal, and even if it is determined to be abnormal, the pulse wave It is possible to suppress a large error from occurring in various information (pulse interval, pulse rate, etc.) calculated based on the waveform.
[0041]
In the pulse wave measuring device of the above (claim 9), the pulse interval detected by the pulse interval detecting means by the third pulse wave waveform normality determining means is the first peak. The time interval is greater than the minimum value of the time interval obtained by subtracting the sampling period of the pulse wave waveform and smaller than the maximum value of the time interval obtained by adding the sampling period of the pulse waveform to the first peak time interval. When one peak coefficient value is larger than a predetermined peak coefficient determination reference value, it may be determined that the pulse wave waveform is normal.
[0042]
Since the pulse wave waveform cannot extract waveform fluctuations for a time shorter than the sampling period, an error corresponding to the sampling period may occur in the advance direction or the delay direction on the time axis. Therefore, the time interval minimum value is set to a value obtained by subtracting the pulse wave waveform sampling period from the first peak time interval, and the time interval maximum value is a value obtained by adding the pulse wave waveform sampling period to the first peak time interval. Is set.
[0043]
In the calculated autocorrelation coefficient waveform, the true first peak autocorrelation coefficient takes a value equal to or greater than a predetermined ratio (for example, 90%) to the central peak autocorrelation coefficient. For this reason, the first peak detected in the calculated autocorrelation coefficient waveform is authentic by using the peak coefficient determination reference value set for determining the true first peak according to the predetermined ratio. It can be determined whether or not.
[0044]
Therefore, the pulse interval detected by the pulse interval detecting means is larger than the minimum time interval value and smaller than the maximum time interval value, and the first peak coefficient value is the peak coefficient determination reference value. If larger, it can be determined that the pulse waveform is normal.
[0045]
Therefore, the pulse wave measuring device of the present invention (Claim 10) can improve the determination accuracy in determining whether the pulse wave waveform is normal or abnormal based on the autocorrelation coefficient of the pulse wave waveform. it can.
Further, the pulse wave measuring device according to the above (
[0046]
In this pulse measuring device, the peak coefficient time interval detecting means detects all peak coefficient values and peak time intervals, and the third pulse wave waveform normality determining means detects the pulse interval and all peak time intervals. Whether or not the pulse wave waveform is normal is determined based on the comparison result.
[0047]
In other words, the peak coefficient time interval detection means detects the central peak and n peaks that appear in succession next to the central peak, and represents the autocorrelation coefficient of the nth peak for each of the detected n peaks. A first peak time interval representing the time interval between the central peak and the first peak, and an nth peak time interval representing the time interval between the (n-1) th peak and the nth peak, by detecting the nth peak coefficient value. Is detected. The third pulse wave waveform normality determining means determines whether the pulse wave waveform is normal based on all comparison results between the pulse interval detected by the pulse interval detecting means and the n peak time intervals. Determine whether. Note that n is an integer of 2 or more.
[0048]
That is, normal determination of the pulse wave waveform is not performed based on one peak time interval, but normal determination of the pulse wave waveform is performed based on a plurality of peak time intervals.
In addition, regarding the plurality of peaks appearing in the waveform of the autocorrelation coefficient of the pulse wave waveform, the time interval of each peak is substantially equal to the actual pulse interval of the living body, and thus is not limited to the first peak time interval. The other peak time intervals can also be used for normal determination of the pulse wave waveform. And since the number of comparisons increases in the case of using a plurality of peak time intervals, compared to the case of performing normal determination of the pulse wave waveform based on one peak time interval, more accurate determination is possible. Become.
[0049]
Therefore, the pulse wave measuring device of the present invention (claim 11) can improve the determination accuracy in determining whether the pulse wave waveform is normal or abnormal based on the autocorrelation coefficient of the pulse wave waveform. it can.
For example, the third pulse wave waveform normality determining means may be configured such that the pulse interval detected by the pulse interval detecting means is detected by the peak coefficient time interval detecting means for each of the n peaks. A sampling period of the pulse waveform is set to the n-th peak time interval which is larger than a minimum time interval value obtained by subtracting the sampling period of the pulse waveform from a peak time interval and detected by the peak coefficient time interval detecting means. When the added time interval is smaller than the maximum value, and when all the n-th n-th peak coefficient values are larger than a predetermined peak coefficient determination reference value, it is determined that the pulse wave waveform is normal. Can be configured.
[0050]
And the pulse wave measuring device of the above-mentioned (
[0051]
That is, when there is no large peak other than the power maximum value, the frequency that becomes the power maximum value can be determined as the power maximum frequency that is substantially equal to the frequency band corresponding to the pulse interval, and therefore the power maximum frequency can be detected. Can be determined.
In addition, when determining that there is a quasi-peak other than the maximum peak in the frequency band to be analyzed in the frequency characteristics of the pulse wave waveform, the quasi-peak frequency and the power maximum frequency are allowed as the same frequency. If it is determined that the power is included in the power, it may be determined that the maximum power frequency can be detected.
[0052]
In other words, when the maximum peak and quasi-peak are distributed within the allowable frequency range, regardless of which frequency is used, the center frequency of the analysis target frequency band in the complex demodulation analysis is set to a value that can detect the pulse interval. can do. Therefore, it can be determined that the maximum power frequency can be detected.
[0053]
Furthermore, in the frequency characteristics of the pulse wave waveform, when it is determined that there is a quasi-peak other than the maximum peak in the frequency band to be analyzed, the allowable frequency range in which the quasi-peak frequency and the power maximum frequency are allowed as the same frequency When it is determined that it is not included in the power, it may be determined that the maximum power frequency cannot be detected.
[0054]
That is, when the maximum peak and the quasi-peak are not within the allowable frequency range, it cannot be determined which frequency is close to the frequency band corresponding to the pulse interval, and therefore it can be determined that the maximum power frequency cannot be detected. .
Therefore, the pulse wave measuring device of the present invention (Claim 12) can appropriately determine whether the maximum power frequency is detectable or not, and the center frequency is set to an inappropriate value. In addition, it is possible to prevent the occurrence of a large error in various information (pulse interval, pulse rate, etc.) calculated based on the pulse wave waveform due to an abnormality in the pulse wave waveform.
[0055]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments to which the present invention is applied will be described below with reference to the drawings. Needless to say, the embodiments of the present invention are not limited to the following examples, and can take various forms as long as they belong to the technical scope of the present invention.
[0056]
First, as an embodiment, a schematic configuration diagram of a pulse
The pulse
[0057]
The pulse wave sensor 11 includes a
Here, FIG. 1B is an explanatory view schematically showing a cross-sectional state when the pulse wave sensor 11 is attached to the
[0058]
As schematically shown in FIG. 1A, when light is irradiated from the
[0059]
That is, the pulse wave sensor 11 outputs an electrical signal generated by the
The data processing device 19 includes a detection circuit 21, an AD converter 23 (ADC), and a microcomputer 25.
[0060]
The detection circuit 21 amplifies the detection signal (electric signal) from the pulse wave sensor 11 and outputs it to the
[0061]
The microcomputer 25 incorporates an algorithm for detecting a pulse wave waveform based on a detection signal output from the pulse wave sensor 11 and performing various analysis processes on the pulse wave waveform. Then, by executing various analysis processes, a pulse interval, a pulse rate, and a pulse interval variation value are calculated from the pulse wave waveform.
[0062]
Next, a pulse wave waveform analysis process executed by the microcomputer 25 will be described. FIG. 2 is a flowchart showing the contents of the pulse wave waveform analysis process.
When the pulse wave waveform analysis process is started, first, in S110, an initial setting process for initializing various parameters is executed. In the initial setting process, 1 is assigned to the data storage number counter n, and the initial normality determination flag a is reset (0 is substituted).
[0063]
In the next S120, sampling processing for storing the detection signal from the pulse wave sensor 11 as pulse wave data is performed. In this embodiment, the sampling period is set to 20 [Hz].
In the next S130, it is determined whether or not the amount of pulse wave data corresponding to one detection interval has been stored. If the determination is affirmative, the process proceeds to S140. If the determination is negative, the process returns to S120. Transition. That is, the pulse wave data storage process is continued by repeatedly executing the processes of S120 and S130 until the amount of pulse wave data necessary for one process is stored.
[0064]
Here, FIG. 7 shows an explanatory diagram schematically showing the detection section of the pulse wave data. The amount of pulse wave data included in one detection interval is pulse wave data for 60 [sec] (1200 because the sampling period is 20 [Hz]), and in FIG. 7, the detection interval is 60 [sec]. (Detection segments) are indicated as data1, data2, and data3. Adjacent detection sections are set to overlap by 30 [sec]. As for the detection section of data1, the first half corresponds to the time before the start of processing, and there is no detection signal from the pulse wave sensor 11, so the period is set to be approximately equal to a general pulse interval. A sine wave is added as virtual data (data1 ′). Further, the data (outdata) at the center of each detection section represents data used in an autocorrelation calculation process to be described later.
[0065]
Returning to the flowchart of FIG. 2, the amount of pulse wave data corresponding to one detection interval is stored (Yes in S130), and when the process proceeds to S140, in S140, the pulse wave data for one time is processed at high speed. Perform frequency characteristic analysis by Fourier transform (FFT). Specifically, the FFT processing is performed using 512 pulse wave data existing in the central portion of the detection section, and the frequency characteristics of the pulse wave data (pulse wave waveform) are detected. Of the detected frequency characteristics, the power is the maximum value in the analysis target section of 0.5 [Hz] to 3 [Hz] (corresponding to 30 to 180 [times / minute in pulse rate)]. And the frequency at the power maximum value of the frequency characteristic is detected as the power maximum frequency. And the process which substitutes the value of the detected power maximum frequency to the peak variable peak (n) is performed. The peak variable peak (n) is used as a variable representing the maximum power frequency in the nth detection interval.
[0066]
Further, in S140, processing is performed to determine whether or not a normal maximum power frequency corresponding to the actual pulse interval can be detected from the pulse wave data (pulse wave waveform) in the current detection section.
That is, in S140, in the analysis target section, it is determined whether or not there is a quasi-peak having power equal to or higher than the quasi-peak determination reference ratio (50%) with respect to the maximum power value. Determines from the current pulse wave data (pulse wave waveform) that a normal maximum power frequency according to the actual pulse interval can be detected. Further, when it is determined that a quasi-peak exists, whether or not the quasi-peak frequency and the power maximum frequency are included in an allowable frequency range (for example, 0.039 [Hz]) allowed as the same frequency. If it is determined that the quasi-peak frequency and the power maximum frequency are included in the allowable frequency range, it is determined that the normal power maximum frequency can be detected. Further, when it is determined that the quasi-peak frequency and the power maximum frequency are not included in the allowable frequency range, it is determined that the normal power maximum frequency cannot be detected.
[0067]
There may be a plurality of quasi-peaks as well as a single quasi-peak, and when there are a plurality of quasi-peaks, it is determined that the maximum power frequency can be detected when all the quasi-peaks are included in the allowable frequency range. If any one of them is not included in the allowable frequency range, it is determined that the maximum power frequency cannot be detected. Moreover, the allowable frequency range may be set to be a range of 5% or less with respect to the frequency band to be analyzed, for example.
[0068]
That is, in S140, the maximum power frequency in the frequency characteristics of the pulse wave data is detected, and the detected value is substituted into the peak variable peak (n), and the normal maximum power frequency is determined from the pulse wave data in the current detection interval. Processing for determining whether or not detection is possible (in other words, processing for determining whether or not the maximum power frequency detected this time is a normal value) is performed.
[0069]
In subsequent S150, it is determined whether or not the normal maximum power frequency (peak variable peak (n)) can be detected in the processing in S140, and it is determined that the maximum power frequency can be detected ( If the determination is affirmative (YES), the process proceeds to S190. If it is determined that the maximum power frequency is not detectable (determination is negative), the process proceeds to S160.
[0070]
If a negative determination is made in S150 and the process proceeds to S160, it is determined in S160 whether or not the initial normal determination flag a is in a set state (a ≠ 0). If an affirmative determination is made, the process proceeds to S180, and a negative determination is made. Then, the process proceeds to S170.
When a negative determination is made in S160 and the process proceeds to S170, an increment process (n = n + 1) for adding 1 to the data storage number counter n is performed in S170. When the process in S170 ends, the process proceeds to S120 again, and the pulse wave data storage process (sampling process) in the next detection section is started.
[0071]
That is, in the processing at S140, it is determined that the maximum power frequency cannot be detected from the detection of the frequency characteristics of the pulse wave data (pulse wave waveform), and the initial normality determination flag a is in the reset state (a = 0). Repeats steps S120, S130, S140, S150, S160, and S170.
[0072]
When an affirmative determination is made in S150 and the process proceeds to S190, in S190, the value of the peak variable peak (n) detected in S140 is used as the center frequency variable fc (n) of the analysis target frequency band in the complex demodulation analysis in S310 described later. Set to.
Further, when a negative determination is made in S150 and an affirmative determination is made in S160 and the process proceeds to S180, in S180, the maximum power frequency detected when it is determined in S140 that a normal value can be detected in the past (peak variable peak ( n)) of the normal power maximum frequency (normal peak variable peak (m)), which is the latest normal power maximum frequency (normal peak variable peak (m)), and the center frequency variable fc (n ).
[0073]
When the process in S180 or S190 is completed, the process proceeds to S200, and in S200, a complex demodulation analysis execution process is performed. FIG. 3 is a flowchart showing the processing contents of the complex demodulation analysis execution process executed in S200.
When the complex demodulation analysis execution processing is started, first, in S310, complex demodulation analysis is performed on the pulse wave data stored in S120, and processing for calculating an instantaneous pulse interval of the pulse wave data is performed. The complex demodulation analysis is a time-domain non-linear time series analysis for analyzing unstable vibration, and the analysis is performed in the following four steps.
[0074]
(1) An analysis target frequency band to be analyzed is set, and the region is shifted to 0 [Hz]. That is, the data is multiplied by a complex sin function having the center frequency of the analysis target frequency band.
(2) Extract only the component of the analysis target frequency band from the obtained complex signal using a low-pass filter.
[0075]
(3) The real part and the imaginary part of the above components are converted into a polar coordinate system, and the vibration amplitude and vibration phase are obtained as functions of time, respectively.
(4) By differentiating the phase signal, a time function of the deviation from 0 [Hz] of the frequency is obtained. By adding the center frequency in (1) to this function, the instantaneous frequency is obtained as a function of time.
[0076]
By performing complex demodulation analysis of pulse wave data according to such a procedure, the instantaneous frequency of the pulse wave data can be calculated, and the instantaneous pulse interval can be calculated by calculating the reciprocal of the calculated instantaneous frequency. In S310, the center frequency of the analysis target frequency band in the complex demodulation analysis of the pulse wave data is set to the center frequency variable fc (n) set in the processing in S190 or S180, and the filter order is set to 100. Then, the analysis target frequency band (cut-off frequency) is set in a range of (fc ± (fc / 2)), and complex demodulation analysis is executed. Then, in S310, 1200 instantaneous frequency data is calculated by performing complex demodulation analysis on the pulse wave data in the detection interval of 60 [sec] according to the above conditions (center frequency, filter order, analysis target frequency), The reciprocal is calculated to calculate 1200 pulse interval data.
[0077]
In the next S320, an average value for every 20 pulse intervals data (reciprocal of instantaneous frequency) calculated in S310 is calculated in time series, and 60 pulse intervals pi for every 1 [sec] are calculated. .
In subsequent S330, 30 pulse intervals pi corresponding to data (outdata) for 30 [sec] in the central portion of the detection section are extracted from the 60 pulse intervals pi calculated in S320. Then, the average value of the 30 pulse intervals pi is calculated as the average pulse interval PI (n). The average pulse interval PI (n) represents the average value of the pulse intervals pi in the nth detection interval.
[0078]
In the next S340, an abnormality determination process using a difference in pulse interval is performed.
FIG. 4 is a flowchart showing the processing content of the “abnormality determination processing using the pulse interval difference” executed in S340.
When the “abnormality determination process using the difference between pulse intervals” is started, in S410, the difference between adjacent pulse intervals pi when the 30 pulse intervals pi extracted in S330 are arranged in time series is calculated. Then, the pulse interval difference absolute value pid (x), which is the absolute value of each of the 29 differences, is calculated.
[0079]
In subsequent S420, as in S150, it is determined whether or not it is determined that the normal maximum power frequency can be detected in the FFT processing in S140, and it is determined that the maximum power frequency can be detected (positive determination). ), The process proceeds to S440, and if it is determined that the maximum power frequency cannot be detected (negative determination), the process proceeds to S430.
[0080]
When a negative determination is made in S420 and the process proceeds to S430, in S430, among the normal average pulse interval PI (m) that is the average pulse interval PI (n) detected in S310 when it is determined in the past that peak detection is possible in S140. A value of a predetermined difference determination reference ratio (0.3 in this embodiment) with respect to the latest normal average pulse interval PI (m) is set as a difference normal determination reference value J (also referred to as an abnormality determination threshold value J).
[0081]
When an affirmative determination is made in S420 and the process proceeds to S440, in S440, a predetermined difference determination reference ratio (this embodiment) with respect to the reciprocal of the maximum power frequency (peak variable peak) detected in S140 with respect to the pulse wave data in the current detection section Then, a value of 0.3) is set as the difference normality determination reference value J (also referred to as an abnormality determination threshold value J).
[0082]
When the processing in S430 or S440 ends, the process proceeds to S450. In S450, 1 is substituted into the counter variable x (x = 1), and the counter variable x is initialized.
In subsequent S460, it is determined whether or not the pulse interval difference absolute value pid (x) corresponding to the counter variable x is smaller than the difference normality determination reference value J. If an affirmative determination is made, the process proceeds to S470 and a negative determination is made. Then, the process proceeds to S480.
[0083]
When an affirmative determination is made in S460 and the process proceeds to S470, it is determined in S470 that the pulse wave data (pulse wave waveform) in the current detection section is a normal pulse wave waveform.
When a negative determination is made in S460 and the process proceeds to S480, in S480, it is determined that the pulse wave data (pulse wave waveform) in the current detection section is an abnormal pulse wave waveform, and in S490, the waveform abnormality determination flag Fm is set. Set to the state and record that the current pulse wave data is abnormal. The waveform abnormality determination flag Fm is set to a reset state and initialized every time processing in S120 is started. If the pulse wave data is abnormal, the waveform abnormality determination flag Fm is set to a set state. When the data is normal, the reset state is set.
[0084]
When the process in S470 or S490 is completed, the process proceeds to S500. In S500, it is determined whether or not the counter variable x is 29. If an affirmative determination is made, “abnormality determination process using pulse interval difference”. The process proceeds to the complex demodulation analysis execution process again, and if a negative determination is made, the process proceeds to S510.
[0085]
If a negative determination is made in S500 and the process proceeds to S510, an increment process (X = X + 1) for adding 1 to the counter variable x is executed in S510. When the process in S510 ends, the process proceeds to S460 again. That is, when the counter variable x is 29 or less, the processing from S460 to S510 is repeatedly executed, and at least one of the pulse interval difference absolute values pid (x) is equal to or greater than the difference normal determination reference value J. Determines that the current pulse wave data is abnormal and records that it is abnormal.
[0086]
The “abnormality determination process using the pulse interval difference” configured as described above calculates the pulse interval difference absolute value pid (x) from the pulse interval pi of 1 [sec] interval, and the maximum power frequency in S140 The normality difference determination reference value J is set according to the determination result of whether or not detection is possible, and based on the comparison result between the pulse interval difference absolute value pid (x) and the normality difference determination reference value J, the pulse wave data in the current detection interval Processing for determining whether (pulse wave waveform) is normal or not is performed.
[0087]
Here, FIG. 8 shows a waveform example of the pulse wave data, the pulse interval pi, and the pulse interval difference absolute value pid. In addition, the waveform shown in FIG. 8 is a pulse interval pi, pulse wave data, and a pulse interval difference absolute value pid in order from the top. In the region represented as “abnormality determination section” in FIG. 8, the pulse interval difference absolute value pid is abruptly fluctuating, and the pulse wave data is in an abnormal state due to the influence of noise such as body movement. I understand. In such a case, the pulse interval difference absolute value pid (x) exceeds the difference normality determination reference value J, and the pulse wave data is in an abnormal state in the “abnormality determination process using the pulse interval difference”. It is determined that there is.
[0088]
When the processing in the “abnormality determination processing using the pulse interval difference” is completed and the processing shifts to the complex demodulation analysis execution processing, the following S350 is executed. In S350, the complex demodulation analysis is performed on the pulse interval data calculated in S310 with the second analysis target frequency band as the analysis target frequency band being 0.15 [Hz] to 0.45 [Hz] and the filter order being 10. Then, 1200 pulse interval fluctuation value data are calculated.
[0089]
Note that the analysis target frequency band used for the complex demodulation analysis in S350 corresponds to the second analysis target frequency band described in the claims, and is set to a frequency band corresponding to the analysis of the parasympathetic nerve activity of the living body. Is done.
In next S360, an average value for every 20 pulse interval fluctuation value data calculated in S350 is calculated in time series, and 60 pulse interval fluctuation values hf per 1 [sec] are calculated.
[0090]
In subsequent S370, 30 pulse interval fluctuation values hf corresponding to data (outdata) for 30 [sec] in the central portion of the detection interval are extracted from the 60 pulse interval fluctuation values hf calculated in S360. . Then, the average value of the 30 pulse interval fluctuation values hf is calculated as the average pulse interval fluctuation value HF (n).
[0091]
In the next S380, an abnormality determination process is performed using the pulse interval and the increase / decrease rate of the pulse interval fluctuation value. FIG. 5 is a flowchart showing the processing contents of the “abnormality determination processing using each increase / decrease rate of the pulse interval and the pulse interval fluctuation value” executed in S380.
When the “abnormality determination process using each increase / decrease rate of the pulse interval and the pulse interval variation value” is started, in S610, the increase / decrease rate of the average pulse interval PI and the increase / decrease rate of the average pulse interval variation value HF are calculated. I do. Specifically, the latest average pulse interval PI (n) detected in S330 this time and the average pulse interval PI detected in S330 when it is determined in S140 that the maximum power frequency can be detected in the past. A process of calculating a pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) representing a ratio of a certain normal pulse interval PI (m) to the latest normal pulse interval PI (m) is performed. Further, the latest average pulse interval fluctuation value HF (n) detected in S370 this time and the average pulse interval fluctuation value HF detected in S370 when it is determined in S140 that the maximum power frequency can be detected in the past. The pulse interval variation value increase / decrease rate HF (n) / HF (m) representing the ratio of the normal pulse interval variation value HF (m) to the latest normal pulse interval variation value HF (m) is calculated. .
[0092]
In the next S620, “the pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) is 1 or more and the pulse interval variation value increase / decrease rate HF (n) / HF (m) is 1 or more” (hereinafter, Or “the pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) is less than 1 and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate HF (n) / HF (m) is less than 1”. "(Hereinafter referred to as a decreasing tendency condition C2). If at least one of the increasing tendency condition C1 or the decreasing tendency condition C2 is satisfied, an affirmative determination is made and the process proceeds to S640, and if both the increasing tendency condition C1 and the decreasing tendency condition C2 are not satisfied, A negative determination is made and the process proceeds to S630.
[0093]
When an affirmative determination is made in S620 and the process proceeds to S640, in S640, the absolute value of the difference between the pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate HF (n) / HF (m) ( It is determined whether or not the increase / decrease rate difference absolute value is less than the first increase / decrease rate determination reference value (0.6 in this embodiment). If an affirmative determination is made, the process proceeds to S660 and a negative determination is made. In this case, the process proceeds to S650.
[0094]
When a negative determination is made in S620 and the process proceeds to S630, in S630, the absolute value of the difference between the pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate HF (n) / HF (m) ( It is determined whether or not the absolute value of the increase / decrease rate difference is less than the second increase / decrease rate determination reference value (0.2 in this embodiment). If an affirmative determination is made, the process proceeds to S660 and a negative determination is made. In this case, the process proceeds to S650.
[0095]
In S650, it is determined that the pulse wave data (pulse wave waveform) in the current detection section is abnormal, and the waveform abnormality determination flag Fm is set to the set state to record that the current pulse wave data is abnormal. To do. In S660, it is determined that the pulse wave data (pulse wave waveform) in the current detection section is a normal pulse wave waveform.
[0096]
When the processing of S650 or S660 ends, the “abnormality determination processing using each increase / decrease rate of the pulse interval and the pulse interval fluctuation value” ends, and the processing shifts again to the complex demodulation analysis execution processing.
The “abnormality determination process using each increase / decrease rate of the pulse interval and the pulse interval variation value” configured as described above is the pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) and the pulse interval variation value increase / decrease rate HF. (N) / HF (m) determination result of whether the change tendency is the same direction, pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) and pulse interval variation value increase / decrease rate HF (n) / HF Whether or not the pulse wave data in the current detection section is normal is determined based on the comparison result between the absolute value of the difference from (m) and the increase / decrease rate determination reference value.
[0097]
When the “abnormality determination process using each increase / decrease rate of the pulse interval and the pulse interval fluctuation value” is completed and the process proceeds to the complex demodulation analysis execution process again, the process in S380 is completed and the complex demodulation analysis execution process is completed. To do.
When the complex demodulation analysis execution processing is completed and the pulse wave waveform analysis processing is started again, the subsequent S210 is executed. In S210, “abnormality determination processing using an autocorrelation function” is performed. FIG. 6 is a flowchart showing the processing contents of the “abnormality determination processing using the autocorrelation function” executed in S210.
[0098]
When the “abnormality determination process using the autocorrelation function” is started, in S710, the pulse wave data in the current detection section is divided into segments of 6 sections every 10 [sec] without overlap (Overlap), 200 segment data included in each segment are extracted.
[0099]
In the next S720, an autocorrelation coefficient is calculated using the autocorrelation function shown in [Equation 1] for each segment data in the six segments extracted in S710.
[0100]
[Expression 1]
[0101]
FIG. 9 shows an example of the autocorrelation coefficient waveform calculated in S720. As shown in FIG. 9, the autocorrelation coefficient waveform has a maximum peak autocorrelation coefficient value at the time difference τ = 0, and is quasi-periodically as it moves from the central peak in the horizontal axis (time difference) direction. The shape in which the peak appears is shown. In FIG. 9, in addition to the central peak at the time difference τ = 0, the first, second, and third quasi-peaks appear at the time differences τ1, τ2, and τ3, respectively. The autocorrelation coefficient of the first quasi-peak is The autocorrelation coefficient of the second quasi-peak is about 0.96, and the autocorrelation coefficient of the first quasi-peak is about 0.94.
[0102]
In the autocorrelation coefficient waveform, generally, the time interval between adjacent peaks is substantially equal to the pulse interval of the pulse wave data (pulse wave waveform). However, when a noise component such as body motion is superimposed on the pulse wave waveform and the state is abnormal, the quasi-peak does not appear clearly in the waveform, and the waveform shape as shown in the body motion waveform in FIG. 9 is shown.
[0103]
Returning to FIG. 6, in the subsequent S730, the central peak is extracted from the waveform of the autocorrelation coefficient calculated in S720, and three quasi-peaks appearing sequentially after the central peak are detected. Then, peak coefficient values P (1), P (2), P (3) representing the autocorrelation coefficients of the first to third quasi-peaks are calculated, and the center peak and the first to third quasi-peaks are calculated. For each peak, peak time intervals d (1), d (2), and d (3) representing time intervals between adjacent peaks are detected. The resolution at this time is 50 [msec].
[0104]
In the next S740, “The average pulse interval PI (n) calculated in S330 is the peak time for each of the three peak time intervals d (1), d (2), d (3) calculated in S730. A time larger than the minimum value of the time interval obtained by subtracting the sampling period (0.05 [sec]) of the pulse waveform from the interval d (k), and the time obtained by adding the sampling period of the pulse waveform to the peak time interval d (k) Whether the three peak coefficient values P (1), P (2), and P (3) calculated in S730 are all predetermined. Is greater than 0.9 (in this embodiment, 0.9) (hereinafter referred to as coefficient value condition C4). If both the time interval condition C3 and the coefficient value condition C4 are satisfied, an affirmative determination is made and the process proceeds to S750. If at least one of the time interval condition C3 or the coefficient value condition C4 is not satisfied, If a negative determination is made, the process proceeds to S760.
[0105]
In S750, it is determined that the pulse wave data (pulse wave waveform) in the current detection section is a normal pulse wave waveform. In S760, it is determined that the pulse wave data (pulse wave waveform) in the current detection section is abnormal, the waveform abnormality determination flag Fm is set to the set state, and the current pulse wave data is abnormal. Record.
[0106]
When the process of S750 or S760 ends, the “abnormality determination process using the autocorrelation function” ends, and the process shifts again to the complex demodulation analysis execution process.
The “abnormality determination process using the autocorrelation function” configured as described above calculates the autocorrelation coefficient of the pulse wave data (pulse waveform) stored in S120, and calculates a peak from the waveform of the autocorrelation coefficient Detect and extract information (peak time interval d (k) and peak coefficient value) regarding the frequency band component most frequently included in the pulse wave data, and based on the peak time interval d (k) and peak coefficient value, Processing for determining whether or not the pulse wave data is normal is performed.
[0107]
When the “abnormality determination process using the autocorrelation function” is completed and the process shifts again to the complex demodulation analysis execution process, the subsequent S220 is executed. In S220, the current detection interval is determined based on the state of the waveform abnormality determination flag Fm. It is determined whether or not the pulse wave data is normal. If the determination is affirmative, the process proceeds to S230. If the determination is negative, the process proceeds to S260.
[0108]
When an affirmative determination is made in S220 and the process proceeds to S230, in S230, the initial normality determination flag a is changed to the set state (a = 1).
In subsequent S240, the average pulse interval PI (n) and the average pulse interval fluctuation value HF (n) calculated from the pulse wave data (pulse wave waveform) in the current detection section are stored in the storage unit ( The data is stored in a memory or the like and displayed on a display unit (liquid crystal panel or the like) provided in the data processing device 19.
[0109]
In the next S250, the average pulse interval PI (n) and the average pulse interval fluctuation value HF (n) calculated from the pulse wave data (pulse wave waveform) in the current detection interval are respectively converted into normal average pulse intervals PI (m). And the process which records / updates as normal average pulse interval fluctuation value HF (m) is performed.
[0110]
If a negative determination is made in S220 and the process proceeds to S260, it is determined in S260 whether or not the initial normal determination flag a is in the set state (a ≠ 0). If an affirmative determination is made, the process proceeds to S270 and a negative determination is made. Then, the process proceeds to S170. That is, after the pulse wave waveform analysis process is started, the initial normality determination flag a is maintained in the reset state (a = 0) while the pulse wave data stored in S120 is in an abnormal state. A negative determination is made and the process proceeds to the next detection interval. In addition, after the pulse wave waveform analysis process is started, if there is at least one detection section in which the pulse wave data stored in S120 is determined to be normal, the initial normality determination flag a is set in S230. Since the setting is changed to the state (a = 1), an affirmative determination is made in S260, and the flow proceeds to S270.
[0111]
In S270, the latest normal average pulse interval PI (m) among the normal average pulse interval PI (m) and the normal average pulse interval fluctuation value HF (m) recorded by the process in S250 in the past detection interval. The current average pulse interval PI (n) and the average pulse interval variation value HF (n) are corrected using the normal average pulse interval variation value HF (m). Then, the corrected average pulse interval PI (n) and average pulse interval fluctuation value HF (n) are stored in a storage unit (memory or the like) and displayed on a display unit (liquid crystal panel or the like).
[0112]
When a negative determination is made in S160, a negative determination is made in S260, or the processing in S250 or S270 ends, the process proceeds to S170, and in S170, an increment process for incrementing the data storage number counter n by 1 (n = n + 1) I do. When the process in S170 ends, the process proceeds to S120 again, and the pulse wave data storage process (sampling process) in the next detection section is started.
[0113]
The “pulse wave waveform analysis process” configured with the above processing contents detects pulse wave data (pulse wave waveform) from a detection signal from the pulse wave sensor 11 and performs complex demodulation analysis, thereby performing a pulse interval PI. And processing for calculating the pulse interval fluctuation value HF.
The data processing device 19 separately executes a process of calculating the reciprocal of the pulse interval PI calculated in the “pulse wave waveform analysis process” and calculating the pulse rate.
[0114]
In the pulse
[0115]
In the abnormality determination process using the pulse interval difference, S410 corresponds to the pulse interval difference absolute value calculation means described in the claims, S460 corresponds to the first pulse wave waveform normality determination means, and S420. , S430 and S440 correspond to the difference normality determination reference value setting means.
[0116]
Further, S350 of the complex demodulation analysis process corresponds to the pulse interval fluctuation value detecting means described in the claims, and S610 of the abnormality determination process using the increase / decrease rate includes the pulse interval increase / decrease rate calculating means and the pulse interval fluctuation. S620, S630, and S640 of abnormality determination processing using the increase / decrease rate correspond to the second pulse wave waveform normality determination unit.
[0117]
Further, S720 of the abnormality determination process using the autocorrelation function corresponds to the autocorrelation coefficient calculating means described in the claims, and S730 of the abnormality determination process using the autocorrelation function is the peak coefficient time interval. S740 of the abnormality determination process using the autocorrelation function corresponds to the detection unit, and corresponds to the third pulse wave waveform normal determination unit.
[0118]
As described above, the pulse
[0119]
Therefore, according to the complex demodulation analysis of the present embodiment, since the frequency component corresponding to the pulse interval can be reliably extracted from the pulse waveform, it is possible to suppress a decrease in detection accuracy of the pulse interval when the pulse waveform is attenuated. In addition, the influence of noise components having different frequency bands can be suppressed. Further, since the pulse interval changes with time, the complex demodulated clear wave is detected according to the fluctuation of the pulse interval by detecting the power maximum frequency for each detection section and updating the center frequency fc of the analysis target frequency band. It becomes possible to set the center frequency in the machine to an appropriate value.
[0120]
Moreover, in the pulse
[0121]
Therefore, the pulse
In S140, when determining whether or not the power maximum frequency can be detected, it is determined that there is a quasi-peak having a power equal to or greater than the quasi-peak determination reference ratio (50%) with respect to the power maximum value in the analysis target section. Further, when it is determined that the quasi-peak frequency and the power maximum frequency are not included in the allowable frequency range, it is determined that the normal power maximum frequency cannot be detected.
[0122]
Thereby, it is possible to prevent erroneously setting the frequency at the quasi-peak generated due to the influence of noise or the like to the center frequency fc used for the complex demodulation analysis, and it is possible to prevent the detection accuracy from being lowered.
Therefore, the pulse
[0123]
Further, the pulse
[0124]
That is, the pulse interval calculated from the normal pulse wave data does not change rapidly in a short time (for example, 1 [sec]), and therefore is set within a time range in which the pulse wave waveform does not change suddenly. Whether or not the pulse wave data is normal can be determined based on the difference between two pulse intervals having different detection timings by the difference comparison time.
[0125]
Note that the difference comparison time is not limited to 1 [sec], and may be set to an appropriate value according to the application if the pulse wave data is within a time range in which the pulse wave data does not change suddenly (for example, 5 [sec] or less).
If it is determined that the pulse wave data is abnormal, the latest normal average pulse interval PI (m) and normal average pulse interval variation value HF (m) are obtained in S270 of the “pulse wave waveform analysis process”. Are used to correct the current average pulse interval PI (n) and the average pulse interval fluctuation value HF (n). As described above, correction processing is performed using the latest normal pulse wave data (specifically, the amount of information calculated based on the normal pulse wave data) among the normal pulse wave data detected when it is determined to be normal in the past. By doing so, it is possible to prevent an erroneous pulse interval or pulse interval fluctuation value from being calculated based on abnormal pulse wave data. Moreover, since the latest numerical value is used among normal average pulse interval PI (m) and normal average pulse interval fluctuation value HF (m), it is close to the actual pulse interval and pulse interval fluctuation value in the current detection interval. It can be corrected to be a numerical value.
[0126]
Therefore, the pulse
[0127]
Next, in the “abnormality determination process using the pulse interval difference”, when it is determined that the normal maximum power frequency can be detected in the FFT process in S140 (positive determination in S420), A value of a predetermined difference determination reference ratio with respect to the reciprocal of the maximum power frequency (peak variable peak) detected from the pulse wave data in the detection section is set as the difference normal determination reference value J.
[0128]
That is, the reciprocal of the maximum power frequency is a value substantially equal to the actual pulse interval, and the pulse interval difference absolute value pid is equal to or less than a predetermined ratio with respect to the pulse interval if the pulse wave data is normal. For this reason, the ratio of the maximum value of the pulse interval difference absolute value to the pulse interval when the pulse wave data is normal is set as the difference determination reference ratio, and the difference determination reference ratio value with respect to the reciprocal of the power maximum frequency is set to the difference normal By setting as the determination reference value J, it is possible to appropriately determine whether or not the pulse wave data is normal.
[0129]
In the “abnormality determination process using the difference between pulse intervals”, when it is determined that the normal maximum power frequency cannot be detected in the FFT process in S140 (negative determination in S420), the normal average A value of a predetermined difference determination reference ratio with respect to the latest normal average pulse interval PI (m) in the pulse interval PI (m) is set as the difference normal determination reference value J.
[0130]
As described above, when the maximum power frequency cannot be detected from the frequency characteristics of the pulse wave data, the normality difference determination reference value J is set by using the normal pulse interval PI (m), thereby determining the normality difference determination standard. It is possible to prevent the value J from being set to an abnormal value. In addition, since the latest numerical value is used among the normal pulse intervals PI (m) detected in the past, the numerical value is close to the difference normal determination reference value J suitable for the actual pulse wave data in the current detection interval. Can be corrected.
[0131]
Therefore, the pulse
[0132]
The difference determination reference ratio may be set to a ratio of the maximum value that the pulse interval difference absolute value can take with respect to the pulse interval when the pulse wave data is normal, for example, a value of 40% or less may be set.
Next, in the “abnormality determination process using each increase / decrease rate of the pulse interval and the pulse interval variation value”, the pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) and the pulse interval variation value increase / decrease rate HF (n) / The determination result of whether the change tendency of HF (m) is in the same direction, the pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m), and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate HF (n) / HF (m) Whether or not the pulse wave data in the current detection section is normal is determined based on the absolute value of the difference between the two and the comparison result between the increase / decrease rate determination reference value.
[0133]
That is, if the pulse wave data is normal, the change trends of the pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) and the pulse interval variation value increase / decrease rate HF (n) / HF (m) are substantially equal, Both of them change in the same direction (either one of increasing trend or decreasing trend). From this, whether the pulse waveform is normal based on the change directions of the pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate HF (n) / HF (m). It can be determined whether or not.
[0134]
The increase rate and the decrease rate of each increase rate are specifically the pulse interval increase / decrease rate PI (n) / PI (m) and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate HF (n) / HF ( m) are both greater than or equal to 1 or less than 1, and one of the two increasing rates is increasing and the other is decreasing is the pulse interval increase / decrease rate PI. This is a case where (n) / PI (m) and pulse interval fluctuation value increase / decrease rate HF (n) / HF (m) are one or more and the other is less than 1. Based on this condition, the determination condition in S620 is set.
[0135]
In addition, even if each increase / decrease rate changes in the same direction, when each increase / decrease rate has a big difference, it can be determined that a change tendency is different. Therefore, when each increase / decrease rate tends to increase or decrease (when affirmative determination is made in S620), when the increase / decrease rate difference absolute value is less than the first increase / decrease rate determination reference value (Yes in S640) If determined), it is determined that the pulse wave data is normal, and the pulse wave data is abnormal when the increase / decrease rate difference absolute value is greater than or equal to the first increase / decrease rate determination reference value (when negative determination is made in S640). It is determined that.
[0136]
Further, even when each increase / decrease rate changes in a different direction, when the difference between the increase / decrease rates is small, it can be determined that the change tendency is substantially equal. Therefore, when each increase / decrease rate changes in a different direction (when a negative determination is made at S620), when the increase / decrease rate difference absolute value is less than the second increase / decrease rate determination reference value (when an affirmative determination is made at S630). When the pulse waveform is determined to be normal, and the absolute value of the increase / decrease rate difference is greater than or equal to the second increase / decrease rate determination reference value (when negative determination is made in S630), it is determined that the pulse waveform is abnormal. ing.
[0137]
Therefore, when determining whether the pulse wave waveform is normal or abnormal based on the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate, the pulse
[0138]
Next, in the “abnormality determination process using the autocorrelation function”, the autocorrelation coefficient of the pulse wave data (pulse waveform) is calculated, the peak is detected from the waveform of the autocorrelation coefficient, and the pulse wave data is Extract information (peak time interval d (k) and peak coefficient value) regarding the frequency band component that is contained most, and based on the peak time interval d (k) and peak coefficient value, is the pulse wave data normal? It is determined whether or not.
[0139]
That is, since the peak of the autocorrelation coefficient of the pulse wave data calculated using the autocorrelation function appears according to the frequency characteristics of the pulse wave data, the time interval between adjacent peaks (peak time interval) is: The value is substantially equal to the actual pulse interval of the living body. Therefore, whether or not the pulse wave waveform is normal based on the comparison result between the pulse interval PI detected by the complex demodulation analysis and the peak time interval d (k) detected based on the autocorrelation coefficient. Can be determined. That is, when the pulse interval PI is substantially equal to the peak time interval d (k), it can be determined that the pulse wave waveform is normal, and when the pulse interval PI has a value different from the peak time interval d (k). It can be determined that the pulse wave waveform is abnormal.
[0140]
In the calculated autocorrelation coefficient waveform, the true peak autocorrelation coefficient corresponding to the frequency band most frequently included in the pulse wave data has a predetermined ratio (for example, 90%) to the autocorrelation coefficient of the central peak. %) Or more. For this reason, it is possible to determine whether or not the quasi-peak other than the central peak is a genuine peak based on whether or not the peak coefficient value (autocorrelation coefficient) is equal to or greater than a predetermined ratio.
[0141]
For this reason, in S740, based on the comparison condition (time interval condition C3) of the pulse interval PI and the peak time interval d (k) and the determination condition (coefficient value condition C4) of the peak coefficient value P (k), It is determined whether or not the pulse wave data is normal.
Since the pulse wave waveform cannot extract waveform fluctuations for a time shorter than the sampling period, an error corresponding to the sampling period may occur in the advance direction or the delay direction on the time axis. Therefore, in the time interval condition C3, the minimum value of the time interval is set to a value obtained by subtracting the sampling period of the pulse wave waveform from the peak time interval, and the maximum time interval is set to the sampling period of the pulse wave waveform in the peak time interval. Set to the added value.
[0142]
Therefore, by providing the process of S740 for determining whether or not the pulse wave data is normal based on the time interval condition C3 and the coefficient value condition C4, more reliable determination is possible and determination accuracy is improved. be able to. Further, the pulse
[0143]
Here, using the conventional pulse wave measurement device that does not perform correction processing based on the abnormality determination result and the pulse
[0144]
According to the measurement result shown in FIG. 10A, in the conventional pulse wave measuring apparatus that does not perform the correction process, the pulse interval variation value HF varies abruptly and the value increases to the outside of the display area. It can be seen that the waveform is disturbed due to noise. On the other hand, according to the measurement result shown in FIG. 10A, it can be seen that there is no portion where the pulse interval variation value HF changes rapidly, and the influence of noise can be suppressed.
[0145]
Therefore, it can be seen from the above measurement results that the pulse interval can be detected while suppressing the influence of noise by using the pulse
In addition, since the pulse
[0146]
As mentioned above, although the Example of this invention was described, this invention is not limited to the said Example, It can take a various aspect.
For example, in the above embodiment, three quasi-peaks in the autocorrelation coefficient are detected. However, the number is not limited to three, and in order to further improve the detection accuracy, the number of detected peaks may be increased. . Alternatively, in applications where high detection accuracy is not required, the number of detected peaks may be reduced.
[0147]
In addition, as abnormality determination processing, “abnormality determination processing using the difference between pulse intervals”, “abnormality determination processing using each increase / decrease rate of pulse interval and pulse interval fluctuation value”, “abnormality determination processing using autocorrelation function” The pulse wave measuring device may be configured by including any one or two of them.
[0148]
Further, the processing in S140 as the power maximum frequency detection availability determination means does not need to be combined into one step, and each of “abnormality determination processing using the difference between pulse intervals” and “pulse interval and pulse interval variation values”. Each may be provided in the “abnormality determination process using the increase / decrease rate”.
[0149]
In addition, numerical values used in each process (judgment reference value, frequency band to be analyzed, etc.) are not limited to the above numerical values, and pulse intervals can be measured by setting an appropriate value according to the application and performing pulse wave measurement. And the detection accuracy of the pulse rate can be improved. For example, the first increase / decrease rate determination reference value is not limited to 0.6, the second increase / decrease rate determination reference value is not limited to 0.2, and the difference comparison time is 1 [sec. ] Is not limited.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1A is a schematic configuration diagram of a pulse wave measurement device including a pulse wave sensor and a data processing device, and FIG. 1B schematically shows a cross-sectional state when the pulse wave sensor is attached to a human body. It is explanatory drawing to represent.
FIG. 2 is a flowchart showing the processing contents of a pulse wave waveform analysis process.
FIG. 3 is a flowchart showing the contents of a complex demodulation analysis execution process.
FIG. 4 is a flowchart showing the processing contents of abnormality determination processing using a difference in pulse interval.
FIG. 5 is a flowchart showing the processing contents of an abnormality determination process using each increase / decrease rate of a pulse interval and a pulse interval fluctuation value.
FIG. 6 is a flowchart showing the processing contents of abnormality determination processing using an autocorrelation function.
FIG. 7 is an explanatory diagram schematically showing a detection section of pulse wave data.
FIG. 8 is a waveform example of pulse wave data, a pulse interval, and a pulse interval difference absolute value.
FIG. 9 is a waveform example of an autocorrelation coefficient.
10A is a measurement result of a pulse interval and a pulse interval variation value in a conventional pulse wave measurement device, and FIG. 10B is a pulse interval and a pulse interval variation value in the pulse wave measurement device of the present embodiment. It is a measurement result.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (12)
前記脈波波形について周波数特性解析を行い前記脈波波形の周波数特性を検出し、検出した前記脈波波形の周波数特性のうち、前記分析対象周波数帯域において、前記周波数特性のパワー最大値における周波数であるパワー最大周波数を検出するパワー最大周波数検出手段と、
前記脈拍間隔検出手段での前記複素復調解析における前記分析対象周波数帯域の中心周波数を、前記パワー最大周波数検出手段にて検出された前記パワー最大周波数に設定する中心周波数設定手段と、
を備えることを特徴とする脈波計測装置。The pulse waveform detected from the living body is subjected to complex demodulation analysis in the analysis target frequency band corresponding to the analysis of the pulse rate, and is provided with a pulse interval detection means for detecting an instantaneous pulse interval from the pulse waveform. A pulse wave measuring device that measures the pulse rate of the living body based on the pulse interval that has been performed,
A frequency characteristic analysis is performed on the pulse wave waveform to detect a frequency characteristic of the pulse wave waveform. Among the detected frequency characteristics of the pulse wave waveform, in the frequency band to be analyzed, a frequency at a power maximum value of the frequency characteristic is obtained. A power maximum frequency detecting means for detecting a certain power maximum frequency;
Center frequency setting means for setting the center frequency of the analysis target frequency band in the complex demodulation analysis in the pulse interval detection means to the power maximum frequency detected by the power maximum frequency detection means;
A pulse wave measuring device comprising:
前記中心周波数設定手段は、
前記第１パワー最大周波数検出可否判定手段により前記パワー最大周波数が検出可能と判定されると、そのときに検出される前記パワー最大周波数を前記分析対象周波数帯域の中心周波数に設定し、
前記第１パワー最大周波数検出可否判定手段により前記パワー最大周波数が検出不可能と判定されると、過去に検出可能と判定された時に検出された前記パワー最大周波数である正常パワー最大周波数のうち最新の前記正常パワー最大周波数を、前記分析対象周波数帯域の中心周波数に設定すること、
を特徴とする請求項１に記載の脈波計測装置。A first power maximum frequency detection availability determination unit that determines whether or not the detection of the maximum power frequency is possible in the analysis target frequency band of the frequency characteristics of the pulse wave waveform;
The center frequency setting means includes
When it is determined by the first power maximum frequency detectability determination means that the power maximum frequency can be detected, the power maximum frequency detected at that time is set as a center frequency of the analysis target frequency band,
If it is determined by the first power maximum frequency detectability determining means that the power maximum frequency cannot be detected, the latest normal power maximum frequency which is the power maximum frequency detected when it is determined that the power maximum frequency can be detected in the past. Setting the maximum normal power maximum frequency to the center frequency of the frequency band to be analyzed,
The pulse wave measuring device according to claim 1.
前記脈波波形が正常である場合の前記脈拍間隔差分絶対値の最大値に設定された差分正常判定基準値と前記脈拍間隔差分絶対値とを比較し、前記脈拍間隔差分絶対値が前記差分正常判定基準値よりも小さい場合に、前記脈波波形が正常であると判定し、前記脈拍間隔差分絶対値が前記差分正常判定基準値以上である場合に、前記脈波波形が異常であると判定する第１脈波波形正常判定手段と、
を備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の脈波計測装置。In the pulse interval detected by the pulse interval detection means, a difference between two pulse intervals having different detection timings is calculated by a difference comparison time set within a time range in which the pulse wave waveform does not change suddenly. A pulse interval difference absolute value calculating means for calculating the absolute value of the difference as a pulse interval difference absolute value;
The difference normal judgment reference value set to the maximum value of the pulse interval difference absolute value when the pulse wave waveform is normal is compared with the pulse interval difference absolute value, and the pulse interval difference absolute value is the difference normal When the pulse wave waveform is smaller than the determination reference value, the pulse wave waveform is determined to be normal, and when the pulse interval difference absolute value is equal to or greater than the difference normal determination reference value, the pulse wave waveform is determined to be abnormal. First pulse wave waveform normality determining means to perform,
The pulse wave measuring device according to claim 1, further comprising:
を特徴とする請求項３に記載の脈波計測装置。A difference normal determination reference value setting means for setting a value of a predetermined difference determination reference ratio with respect to the reciprocal of the power maximum frequency as the difference normal determination reference value;
The pulse wave measuring device according to claim 3, wherein:
前記差分正常判定基準値設定手段は、
前記第２パワー最大周波数検出可否判定手段により前記パワー最大周波数の検出が可能であると判定されると、そのときに検出される前記パワー最大周波数の逆数に対する所定の差分判定基準割合の値を差分正常判定基準値として設定し、
前記第２パワー最大周波数検出可否判定手段により前記パワー最大周波数の検出が不可能であると判定されると、過去に検出可能と判定された時に前記脈拍間隔検出手段で検出された前記脈拍間隔である正常脈拍間隔のうち最新の前記正常脈拍間隔に対する所定の差分判定基準割合の値を差分正常判定基準値として設定すること、
を特徴とする請求項４に記載の脈波計測装置。A second power maximum frequency detectability determination unit that determines whether or not the detection of the maximum power frequency is possible in the analysis target frequency band of the frequency characteristics of the pulse wave waveform;
The difference normality determination reference value setting means includes:
When it is determined by the second power maximum frequency detection possibility determination means that the power maximum frequency can be detected, a difference between a predetermined difference determination reference ratio value with respect to the reciprocal of the power maximum frequency detected at that time is changed. Set as normal judgment reference value,
If it is determined by the second power maximum frequency detection possibility determination means that the detection of the power maximum frequency is impossible, the pulse interval detected by the pulse interval detection means when it is determined that detection is possible in the past. Setting a value of a predetermined difference determination reference ratio with respect to the latest normal pulse interval in a certain normal pulse interval as a difference normal determination reference value;
The pulse wave measuring device according to claim 4, wherein:
前記脈拍間隔検出手段にて検出された前記脈拍間隔について、前記生体の副交感神経活動の分析に対応した第２分析対象周波数帯域における複素復調解析を行い、前記脈拍間隔から脈拍間隔変動値を検出する脈拍間隔変動値検出手段と、
前記脈拍間隔検出手段により今回検出される最新の前記脈拍間隔と、過去に前記第３パワー最大周波数検出可否判定手段により前記パワー最大周波数が検出可能と判定されたときに前記脈拍間隔検出手段で検出された前記脈拍間隔である正常脈拍間隔のうち最新の前記正常脈拍間隔との比率を表す脈拍間隔増減率を算出する脈拍間隔増減率算出手段と、
前記脈拍間隔変動値検出手段により今回検出される最新の前記脈拍間隔変動値と、過去に前記第３パワー最大周波数検出可否判定手段により前記パワー最大周波数が検出可能と判定されたときに前記脈拍間隔変動値検出手段で検出された前記脈拍間隔変動値である正常脈拍間隔変動値のうち最新の前記正常脈拍間隔変動値との比率を表す脈拍間隔変動値増減率を算出する脈拍間隔変動値増減率算出手段と、
前記脈拍間隔増減率および前記脈拍間隔変動値増減率がいずれも増加傾向またはいずれも減少傾向である場合には、前記脈波波形が正常であると判定し、前記脈拍間隔増減率および前記脈拍間隔変動値増減率のうち一方が増加傾向で且つ他方が減少傾向である場合には、前記脈波波形が異常であると判定する第２脈波波形正常判定手段と、
を備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の脈波計測装置。A third power maximum frequency detection availability determination unit that determines whether or not the detection of the maximum power frequency is possible in the analysis target frequency band of the frequency characteristics of the pulse wave waveform;
The pulse interval detected by the pulse interval detection means is subjected to complex demodulation analysis in a second analysis target frequency band corresponding to analysis of parasympathetic nerve activity of the living body, and a pulse interval variation value is detected from the pulse interval. Pulse interval variation detection means;
Detected by the pulse interval detecting means when the latest pulse interval detected this time by the pulse interval detecting means and when the power maximum frequency can be detected by the third power maximum frequency detectability determining means in the past. A pulse interval increase / decrease rate calculating means for calculating a pulse interval increase / decrease rate that represents a ratio of the latest normal pulse interval to a normal pulse interval that is the pulse interval,
The latest pulse interval fluctuation value detected this time by the pulse interval fluctuation value detecting means and the pulse interval when the power maximum frequency is determined to be detectable by the third power maximum frequency detection possibility determining means in the past. Pulse interval variation value increase / decrease rate for calculating a pulse interval variation value increase / decrease rate that represents a ratio of the latest normal pulse interval variation value to the latest normal pulse interval variation value among the normal pulse interval variation values detected by the variation value detection means A calculation means;
When the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval variation value increase / decrease rate are both increasing or decreasing, it is determined that the pulse waveform is normal, and the pulse interval increasing / decreasing rate and the pulse interval are determined. A second pulse wave waveform normal determination means for determining that the pulse wave waveform is abnormal when one of the fluctuation value increase / decrease rates is increasing and the other is decreasing;
The pulse wave measuring device according to any one of claims 1 to 5, further comprising:
前記脈拍間隔増減率および前記脈拍間隔変動値増減率がいずれも増加傾向またはいずれも減少傾向となる場合において、
前記脈拍間隔増減率と前記脈拍間隔変動値増減率との差分の絶対値である増減率差分絶対値が、前記脈波波形が正常である場合の前記増減率差分絶対値の最大値に設定された第１増減率判定基準値未満である場合に、前記脈波波形が正常であると判定し、
前記増減率差分絶対値が前記第１増減率判定基準値以上である場合に、前記脈波波形が異常であると判定すること、
を特徴とする請求項６に記載の脈波計測装置。The second pulse wave waveform normality determining means is
In the case where both the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate are both increasing or decreasing,
The increase / decrease rate difference absolute value, which is the absolute value of the difference between the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate, is set to the maximum value of the increase / decrease rate difference absolute value when the pulse wave waveform is normal. And determining that the pulse wave waveform is normal when it is less than the first increase / decrease rate determination reference value,
Determining that the pulse wave waveform is abnormal when the increase / decrease rate difference absolute value is greater than or equal to the first increase / decrease rate determination reference value;
The pulse wave measuring device according to claim 6.
前記脈拍間隔増減率および前記脈拍間隔変動値増減率のうち一方が増加傾向で且つ他方が減少傾向である場合において、
前記脈拍間隔増減率と前記脈拍間隔変動値増減率との差分の絶対値である増減率差分絶対値が、前記脈波波形が正常である場合の前記増減率差分絶対値の最大値に設定された第２増減率判定基準値未満である場合に、前記脈波波形が正常であると判定し、
前記増減率差分絶対値が前記第２増減率判定基準値以上である場合に、前記脈波波形が異常であると判定すること、
を特徴とする請求項６または請求項７に記載の脈波計測装置。The second pulse wave waveform normality determining means is
In the case where one of the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval variation value increase / decrease rate is increasing and the other is decreasing,
The increase / decrease rate difference absolute value, which is the absolute value of the difference between the pulse interval increase / decrease rate and the pulse interval fluctuation value increase / decrease rate, is set to the maximum value of the increase / decrease rate difference absolute value when the pulse wave waveform is normal. The pulse wave waveform is determined to be normal when it is less than the second increase / decrease rate determination reference value,
Determining that the pulse wave waveform is abnormal when the increase / decrease rate difference absolute value is greater than or equal to the second increase / decrease rate determination reference value;
The pulse wave measuring device according to claim 6 or 7, characterized by.
前記自己相関係数算出手段にて算出された前記自己相関係数において、前記自己相関係数の中央に現れる中央ピークと、該中央ピークの次に現れるピークである第１ピークとを検出し、前記中央ピークおよび前記第１ピークのそれぞれの前記自己相関係数を表す中央ピーク係数値および第１ピーク係数値を検出し、前記中央ピークと前記第１ピークとの時間間隔を表す第１ピーク時間間隔を検出するピーク係数時間間隔検出手段と、
前記脈拍間隔検出手段にて検出された前記脈拍間隔と、前記ピーク係数時間間隔検出手段にて検出された前記第１ピーク時間間隔との比較結果に基づき、前記脈波波形が正常であるか否かを判定する第３脈波波形正常判定手段と、
を備えることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の脈波計測装置。Autocorrelation coefficient calculating means for calculating an autocorrelation coefficient related to the time interval of the pulse wave waveform using an autocorrelation function;
In the autocorrelation coefficient calculated by the autocorrelation coefficient calculating means, a central peak that appears at the center of the autocorrelation coefficient and a first peak that appears next to the central peak are detected, A first peak time representing a time interval between the central peak and the first peak by detecting a central peak coefficient value and a first peak coefficient value representing the autocorrelation coefficient of each of the central peak and the first peak. A peak coefficient time interval detecting means for detecting the interval;
Whether the pulse wave waveform is normal based on a comparison result between the pulse interval detected by the pulse interval detection unit and the first peak time interval detected by the peak coefficient time interval detection unit Third pulse wave waveform normality determining means for determining whether or not
The pulse wave measuring device according to any one of claims 1 to 8, further comprising:
前記脈拍間隔検出手段にて検出された前記脈拍間隔が、前記第１ピーク時間間隔から前記脈波波形のサンプリング周期を減算した時間間隔最小値よりも大きく、かつ前記第１ピーク時間間隔に前記脈波波形のサンプリング周期を加算した時間間隔最大値よりも小さい場合であり、さらに、前記第１ピーク係数値が所定のピーク係数判定基準値より大きい場合に、前記脈波波形が正常であると判定すること、
を特徴とする請求項９に記載の脈波計測装置。The third pulse wave waveform normality determining means is
The pulse interval detected by the pulse interval detection means is greater than a minimum time interval value obtained by subtracting the sampling period of the pulse wave waveform from the first peak time interval, and the pulse is detected at the first peak time interval. It is determined that the pulse waveform is normal when the time interval is smaller than the maximum value of the time interval obtained by adding the sampling period of the waveform, and when the first peak coefficient value is greater than a predetermined peak coefficient determination reference value. To do,
The pulse wave measuring device according to claim 9.
前記中央ピークおよび前記第１ピークに加えて、前記第１ピークに次いで順次現れる少なくとも１以上のピークを検出し、検出した前記ピークのそれぞれの自己相関係数を表すピーク係数値を検出すると共に、検出した前記ピークのそれぞれについて互いに隣接する前記ピークの時間間隔を表すピーク時間間隔を検出し、
前記第３脈波波形正常判定手段は、
前記脈拍間隔検出手段にて検出された前記脈拍間隔と、前記ピーク係数時間間隔検出手段にて検出された全ての前記ピーク時間間隔との比較結果に基づいて、前記脈波波形が正常であるか否かを判定すること、
を特徴とする請求項９または請求項１０に記載の脈波計測装置。The peak coefficient time interval detection means includes:
In addition to the central peak and the first peak, at least one or more peaks appearing sequentially after the first peak are detected, and a peak coefficient value representing each autocorrelation coefficient of the detected peak is detected, Detecting a peak time interval representing a time interval of the adjacent peaks for each of the detected peaks;
The third pulse wave waveform normality determining means is
Whether the pulse wave waveform is normal based on a comparison result between the pulse interval detected by the pulse interval detection means and all the peak time intervals detected by the peak coefficient time interval detection means Determining whether or not
The pulse wave measuring device according to claim 9 or 10, wherein:
前記パワー最大周波数検出可否判定手段は、
前記脈波波形の周波数特性のうち前記分析対象周波数帯域において、前記パワー最大値となる最大ピーク以外に、前記パワー最大値に対する所定の準ピーク判定基準割合以上のパワーとなる準ピークが存在するか否かを判断し、
前記準ピークが存在しないと判断する場合には、前記パワー最大周波数が検出可能であると判定し、
前記準ピークが存在すると判断する場合には、さらに、前記準ピークの周波数および前記パワー最大周波数が、同一周波数として許容される許容周波数範囲内に含まれるか否かを判断し、
前記準ピークの周波数および前記パワー最大周波数が、前記許容周波数範囲内に含まれると判断する場合には、前記パワー最大周波数が検出可能であると判定し、
前記準ピークの周波数および前記パワー最大周波数が、前記許容周波数範囲内に含まれないと判断する場合には、前記パワー最大周波数が検出不可能であると判定すること、
を特徴とする脈波計測装置。The pulse wave measuring device according to any one of claims 2, 5, and 6,
The power maximum frequency detection availability determination means,
In the frequency characteristics of the pulse wave waveform, whether there is a quasi-peak that has a power equal to or higher than a predetermined quasi-peak determination reference ratio with respect to the maximum power value in addition to the maximum peak that is the maximum power value in the analysis target frequency band. Determine whether or not
When determining that the quasi-peak does not exist, determine that the power maximum frequency is detectable,
When it is determined that the quasi-peak exists, it is further determined whether the frequency of the quasi-peak and the power maximum frequency are included in an allowable frequency range allowed as the same frequency,
If it is determined that the quasi-peak frequency and the power maximum frequency are included in the allowable frequency range, it is determined that the power maximum frequency is detectable,
Determining that the quasi-peak frequency and the power maximum frequency are not included in the allowable frequency range, determining that the power maximum frequency is not detectable;
A pulse wave measuring device characterized by.
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