JP5716466B2 - フィルター装置および拍動検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、フィルター装置および拍動検出装置等に関する。

例えば、被検体の拍動に由来する拍動信号を検出する拍動検出装置では、拍動信号を検出するための前処理として、フィルター装置によるフィルタリング処理が実施される。フィルター装置の入力信号は、例えば、定常成分としての拍動信号と、非定常成分としての、外乱ノイズおよび被検体の体動に由来する体動成分とを含む脈波信号である。

脈波信号に含まれるノイズ成分を、フィルタリングによって除去する技術は、例えば、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載される技術では、複数のバンドパスフィルターの中から、その時点における脈拍を示す周波数に近い周波数の信号を通過させるバンドパスフィルターを選択する。

特開２００７−５４４７１号公報

特許文献１に記載される技術では、複数のバンドパスフィルターの中から、その時点における脈拍を示す周波数に近い周波数の信号を通過させるバンドパスフィルターを選択する。但し、このような処理を実現するためには、例えば、ソフトウエア上にて、多数の判断処理を実施する必要があり、処理上の負担が増加し、また、処理に要する時間が長くなるのは否めない。

本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、フィルター装置の処理負担を低減しつつ、フィルター性能を向上させることができる。

（１）本発明のフィルター装置の一態様は、入力信号に含まれる定常成分と非定常成分とを分離するフィルターであって、フィルター係数を更新することによって周波数応答特性を自己適応させる適応フィルターと、分離された前記定常成分および前記非定常成分を所与の比率で合成する合成部と、前記入力信号、分離された定常成分、及び、分離された前記非定常成分の少なくとも一つを周波数解析した結果に基づいて、前記入力信号に含まれる前記非定常成分の量の程度を評価する評価部と、を有し、前記合成部は、前記評価部によって、前記非定常成分の量が所定の基準以下と判断された場合には、前記所与の比率を第１比率とし、前記非定常成分の量が前記所定の基準を超えると判断された場合には、前記所与の比率を、前記非定常成分の割合が前記第１比率よりも小さい第２比率とする。

本態様では、適応フィルターが、入力信号に含まれる定常成分と非定常成分とを分離する。定常成分は相関性（周期性）を有する成分である。非定常成分は、定常成分に比べて、相関性（周期性）が低い成分であり、例えば外乱ノイズが該当する。但し、非定常成分の中にも、有用な情報が含まれている可能性があることから、非定常成分のすべてを一律に除去することは好ましくない。そこで、合成部は、定常成分と非定常成分とを所与の比率で合成して出力する。

また、評価部が、入力信号に含まれる非定常成分の量の程度を評価し、合成部は、評価結果に基づいて、所与の比率（定常成分と非定常成分との合成比率）を変更する。非定常成分が所定の基準以下の場合には第１比率が使用され、所定の基準を超える場合には、非定常成分の割合が第１比率よりも小さい第２比率が使用される。

これによって、非定常成分の量の程度が所定の基準を超えると、合成処理における非定常成分の割合が低下し、非定常成分の量が抑制される。したがって、例えば、突発的な外乱ノイズが所定の基準を超えて増大したとき、非定常成分である外乱ノイズ（除去対象となる信号）が抑制され、これによって、定常成分（必要とされる信号）が、より強調されることになる。よって、フィルター装置の処理負担を低減しつつ、フィルター性能を向上させることができる。

（２）本発明のフィルター装置の他の態様では、前記合成部は、前記定常成分を第１ゲインで増幅する第１増幅器と、前記非定常成分を第２ゲインで増幅する第２増幅器と、前記第１増幅器の出力と前記第２増幅器の出力とを合算する合算器と、を有し、前記所与の比率が前記第１比率であるときの前記第１ゲインの値を第１値とし、前記所与の比率が前記第２比率であるときの前記第１ゲインの値を第２値としたとき、前記フィルター装置は、前記所与の比率を前記第２比率とする場合には、前記第２ゲインを零とし、かつ、前記第１ゲインの前記第２値として、前記第１値よりも大きな値を用いる。

本態様では、定常成分を第１ゲインで増幅し、非定常成分を第２ゲインで増幅する。第１ゲインの値としては、第１比率が使用される場合の第１値と、第２比率が使用される場合の第２値とがある。

本態様では、第２比率が使用される場合には、第２ゲインを零とし、かつ、第１ゲインについての第２値として、第１値よりも大きな値を用いる。

例えば、第１比率では、定常成分と非定常成分との比が１：０．５であるとすると、第１ゲインの第１値は“１”であり、第２ゲインは“０．５”である。また、第２比率では、定常成分と非定常成分との比が１．２：０であるとすると、第１ゲインの第２値は“１．２”であり、第２ゲインは“０”である。

これによって、例えば、突発的な外乱ノイズが所定の基準を超えて増大したとき、非定常成分である外乱ノイズを、より抑制することができ、また、定常成分を、より強調することができる。

（３）本発明のフィルター装置の他の態様では、前記所与の比率が前記第２比率であるとき、前記適応フィルターは、前記フィルター係数の更新を停止する。

これによって、非定常成分に追従してフィルター係数が更新されることが防止される。よって、適応フィルターのフィルター性能（定常成分と非定常成分とを分離する性能）の低下が抑制される。

（４）本発明のフィルター装置の他の態様では、前記評価部によって、前記非定常成分の量が前記所定の基準を超えたと判断された時点から所定時間が経過するまでの第１期間において、前記非定常成分の量が前記所定の基準以下である状態が継続しているときは、前記フィルター装置は、前記第１期間が経過した時点または前記第１期間の経過後に前記所与の比率を、前記第２比率から前記第１比率に戻す。

本態様では、合成比率（所与の比率）が第１比率から第２比率に切り替えられた後、その切り替え時点から所定時間が経過するまでの第１期間において、非定常成分の量が所定の基準以下である状態が継続しているとき、第１期間が経過した時点または第１期間の経過後に、合成比率は、第２比率から第１比率に戻される。

これによって、例えば、入力信号に、過大な外乱ノイズが瞬時的に混入したが、その後、第１期間にわたって過大な外乱ノイズの混入がない場合には、非定常成分の合成比率を再び大きくして、非定常成分に含まれる有用な情報をより生かしたフィルター処理を実行することができる。

（５）本発明のフィルター装置の他の態様では、前記評価部によって、前記非定常成分の量が前記所定の基準を超えたと判断された時点から所定時間が経過するまでの第１期間において、前記非定常成分の量が前記所定の基準以下である状態が継続しているときは、前記適応フィルターは、前記第１期間が経過した時点または前記第１期間の経過後に前記フィルター係数の更新を再開する。

本態様では、適応フィルターにおけるフィルター係数の更新を停止した後、その停止時点（つまり、合成比率が第１比率から第２比率に切り替えられた時点）から、所定時間が経過するまでの第１期間において、非定常成分の量が所定の基準以下である状態が継続しているとき、第１期間が経過した時点または第１期間の経過後に、フィルター係数の更新が再開される。

これによって、例えば、入力信号に、過大な外乱ノイズが瞬時的に混入したが、その後、第１期間にわたって過大な外乱ノイズの混入がない場合には、フィルター係数の更新を再開して、非定常成分に含まれる有用な情報を生かしたフィルター処理を実行することができる。

（６）本発明のフィルター装置の他の態様では、前記第２比率では、前記非定常成分の割合が零である。

本態様では、第２比率では、非定常成分の割合を零とする。例えば、第１比率では、定常成分と非定常成分との比が１：０．５であったとき、第２比率では、１：０とする。これによって、例えば、突発的な外乱ノイズが所定の基準を超えて増大したとき、非定常成分である外乱ノイズを、より抑制することができる。

（７）本発明のフィルター装置の他の態様では、前記入力信号は、前記定常成分としての拍動信号および被検体の体動に由来する体動成分と、前記非定常成分としての外乱ノイズとを含む脈波信号である。

本態様では、フィルター装置を、脈波信号に含まれる、定常成分としての拍動信号および被検体の体動に由来する体動成分と、非定常成分としての外乱ノイズとの分離に使用する。フィルター装置は、フィルター性能（定常成分と非定常成分とを分離する性能）が高いことから、拍動信号を外乱ノイズと区別することができ、また、拍動信号をより強調することができる。

（８）本発明のフィルター装置の他の態様は、前記体動成分を抑制する体動フィルターを有する。

これによって、フィルター装置から出力されるフィルター後信号に含まれる体動成分が抑制（例えば最小化）される。このフィルター装置を、例えば、拍動信号を検出する拍動検出装置に適用することによって、拍動検出装置による拍動信号の検出が容易化される。

フィルター装置を含む拍動検出装置の一例の構成を示す図 図２（Ａ）〜図２（Ｃ）は、所定の評価指標を用いて、脈波信号のきれいさの程度（外乱ノイズ量の程度）を判断する方法を説明するための図 拍動検出装置の動作手順の一例を示すフローチャート 図４（Ａ）および図４（Ｂ）は、拍動検出装置による第１計測例を示す図 図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、拍動検出装置による第２計測例を示す図 図６（Ａ）〜図６（Ｃ）は、拍動検出装置による第３計測例を示す図 図７（Ａ）および図７（Ｂ）は、拍動検出装置の、被検体への装着例を示す図

以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。

以下、本発明のフィルター装置を、被検体の拍動信号を検出する拍動検出装置に適用した例について説明する。但し、この例に限定されるものではなく、本発明のフィルター装置は、他の様々な装置や機器に適用することができる。

（第１実施形態）
（全体構成例）
図１は、フィルター装置を含む拍動検出装置の一例の構成を示す図である。図１に示される拍動検出装置１００は、被検体（人や動物を含む）の拍動に由来する拍動信号を検出するセンサー装置の一種である。

ここで、拍動とは、医学的には心臓のみならず内臓一般の周期的な収縮、弛緩が繰り返された場合に起こる運動のことをいう。ここでは、心臓が周期的に血液を送るポンプとしての動きを特に拍動と呼ぶ。なお、心拍数とは、１分間の心臓の拍動の数をいう。また、脈拍数は、末梢血管における脈動の数をいう。心臓が血液を送り出す際に、動脈に脈動が生じるので、この回数を数えたものを脈拍数あるいは単に脈拍と呼ぶ。腕で脈を計測する限りは、医学的には心拍数とは呼ばずに脈拍数と呼ぶのが通常である。また、以下の説明では、体動という用語が使用される。体動とは、広い意味では、体を動かすことすべてを意味する。定常的（周期的）な体動は、狭義の体動といってもよい。例えば、歩行・ジョギングなどに伴う定常的、周期的な腕（脈拍計の装着部位近辺）の動きが狭義の体動である。

図１に示される拍動検出装置１００は、ＡＧＣ回路６と、脈波センサー部１０と、脈波信号蓄積部（４秒分の脈波信号ｄのデータを蓄積する第１バッファメモリー１３および１６秒分の脈波信号ｄのデータを蓄積する第２バッファメモリー１５を有する）１２と、適応フィルター２０２ならびに体動フィルター３００を備える、フィルター装置としてのフィルター部（前処理部）２００と、周波数解析部（後処理部）４００と、を有する。

脈波センサー部１０は、例えば、光電脈波センサー及びその原理に基づく脈波センサーである。脈波センサー部１０は、発光部１と、発光部１の出力光Ｒ１が、被検体２の血管（生体情報源）で反射して生じる反射光Ｒ１’を受光して電気信号に変換する受光部３と、可変ゲインアンプ４と、サンプリング部としてのＡ／Ｄ変換器５と、を有する。可変ゲインアンプ４のゲインＧＮは、ＡＧＣ回路６によって自動的に調整される。

脈波センサー部１０は、拍動信号と、被検体（人や動物）の体動に由来する体動信号と、外乱ノイズ信号とが混在した脈波信号ｄを出力する。すなわち、脈波信号ｄは、例えば、定常成分（相関性あるいは周期性がある成分）である拍動信号ならびに体動成分と、非定常成分（相関性あるいは周期性が定常成分よりも低い成分）である外乱ノイズ（突発的に生じるノイズ等）と、を含む。

脈波センサー部１０から出力される脈波信号ｄの４秒分の信号が、第１バッファメモリー１３に蓄積される。４秒分の脈波信号ｄは、４秒周期で、第２バッファメモリー１５に転送される。第２バッファメモリー１５はＦＩＦＯ（ファーストイン・ファーストアウト）メモリーであり、１６秒分の脈波信号は、４秒分ずつ更新される。１６秒分の脈波信号を蓄積するのは、周波数解析によって拍動成分を特定するとき、ある程度の時間幅で信号の推移を観測し、相関の有無等を慎重に検討する必要があるからである。

フィルター装置としてのフィルター部２００は、入力信号（ここでは脈波信号ｄ）を１サンプリング時間遅延させる遅延処理部２０１と、適応フィルター２０２と、減算器２０４と、増幅器（ゲイン乗算器）２０６および合算器２０８を含む合成部２０９と、適応フィルター２０２のフィルター係数を更新するフィルター係数更新部２１０と、ＦＦＴ部２１２と、入力信号（脈波信号ｄ）に含まれる非定常成分の量の程度を評価する評価部２１４と、時間情報を出力するタイマー部２１５と、時間情報に基づいてタイミング信号を生成するタイミング部２１６と、体動フィルター３００と、を有する。

また、増幅器（ゲイン乗算器）２０６は、第１増幅器２０７ａと、第２増幅器２０７ｂと、を有する。第１増幅器２０７ａのゲインを、第１ゲインｈ１とし、第２増幅器２０７ｂのゲインを、第２ゲインｈ２とする。

また、適応フィルター２０２は、入力信号（脈波信号ｄ）に含まれる定常成分と非定常成分とを分離するフィルターであって、フィルター係数を更新することによって、周波数応答特性を自己適応させるフィルターである。

ここでは、自己相関性が高い定常成分を第１信号ｙとし、脈波信号ｄから第１信号ｙを減算して得られる、第１信号ｙよりも自己相関性が低い非定常成分を第２信号ｅ（＝ｄ−ｙ）とする。減算器２０４は、第２信号ｅ（＝ｄ−ｙ）を生成する。

第１増幅器（第１ゲイン乗算器）２０７ａは、第１信号ｙに第１ゲインｈ１を乗算する。第２増幅器（第２ゲイン乗算器）２０７ｂは、第２信号ｅに第２ゲインｈ２を乗算する。拍動検出装置１００が計測を開始した時点では、例えば、ｈ１≧１．０に設定され、ｈ２＜１．０に設定される。これによれば、衝撃による影響を軽減し、かつ、拍動信号や体動信号の急変化への追従性を高めることができる。

第１ゲインｈ１が乗算された後の第１信号ｙならびに第２ゲインｈ２が乗算された後の第２信号ｅは、合算器２０８によって合算（合成）される。この合成によって、フィルター後信号ｊ（＝ｈ１・ｙ＋ｈ２・ｅ）が生成される。このフィルター後信号ｊは、体動フィルター３００に供給される。

非定常成分である第２信号ｅ（＝ｄ−ｙ）は、定常成分である第１信号ｙに比べて、相関性（周期性）が低い成分であり、例えば外乱ノイズが該当する。但し、非定常成分である第２信号ｅの中にも、有用な情報が含まれている可能性があることから、第２信号ｅを一律に除去することは好ましくない。例えば、被検体２の運動状態が変化しているとき、第２信号ｅには、その運動状態の変化を示す信号成分が含まれる。よって、適応フィルター２０２が、被検体２の運動状態の変化に追従するためには、ある程度の大きさの第２信号ｅが必要である。よって、合成部２０９は、入力信号（脈波信号ｄ）に含まれる定常成分である第１信号ｙと、非定常成分である第２信号ｅ（＝ｄ−ｙ）とを所与の比率で合成して出力する。

所与の比率（合成比率）は、上述の第１ゲインｈ１と第２ゲインｈ２との比で決定される。この所与の比率（合成比率）は、評価部２１４による脈波信号ｄの評価の結果に応じて変更される（この点については後述する）。

また、フィルター係数更新部２１０は、第２信号ｅの値が抑制されるように（例えば、最小化されるように）、適応フィルター２０２のフィルター係数（ここでは、正規化最小平均自乗係数（ｎＬＭＳ係数）とする）を、適応的に更新する。また、適応フィルター２０２のフィルター係数の更新処理は、評価部２１４による脈波信号ｄの評価の結果に基づいて停止される（この点については後述する）。

なお、遅延処理部２０１と、適応フィルター２０２と、フィルター係数更新部２１０と、を含む機能ブロックは、適応線スペクトル強調器と呼ばれることがある。

また、ＦＦＴ部２１２は、フィルター部２００に入力される脈波信号ｄ、あるいは、分離された定常成分である第１信号ｙ、分離された非定常成分である第２信号ｅ（＝ｄ−ｙ）の少なくとも一つに対してＦＦＴ処理（高速フーリエ変換処理）を施して、周波数スペクトルを生成する。

評価部２１４は、ＦＦＴ部２１２によって生成される周波数スペクトル（すなわち周波数解析結果）に基づいて、入力信号ｄに含まれる非定常成分の量の程度を評価する。そして、フィルター装置としてのフィルター部２００は、評価部２１４によって、非定常成分の量が所定の基準以下と判断された場合には、合成部２０９における所与の比率を第１比率とし、非定常成分の量が所定の基準を超えると判断された場合には、所与の比率を、非定常成分の割合が第１比率よりも小さい第２比率とする。

すなわち、非定常成分が所定の基準以下の場合には第１比率が使用され、所定の基準を超える場合には、非定常成分の割合が第１比率よりも小さい第２比率が使用される。非定常成分が所定の基準以下であるか否かを判断する方法としては、例えば、脈波信号ｄの周波数スペクトルに基づいて、所定の評価指標を用いた判断処理を実行して、脈波信号ｄのきれいさの程度（外乱ノイズ混入の程度）を判断する方法がある（この点については、後述する）。

これによって、非定常成分の量の程度が所定の基準を超えると、合成処理における非定常成分の割合が低下し、非定常成分の量が抑制される。したがって、例えば、突発的な外乱ノイズが所定の基準を超えて増大したとき、非定常成分である外乱ノイズ（除去対象となる第２信号ｅ）が抑制され、これによって、定常成分（必要とされる第１信号ｙ）が、より強調されることになる。

この構成によれば、複数のバンドパスフィルターを設ける必要がない。よって、フィルター装置の処理負担を低減しつつ、フィルター性能を向上させることができる。評価部２１４による評価の結果に基づくフィルター部２００の動作の制御方法は、種々、変形や応用が可能である。これらについては、フィルター部の動作例として、後にまとめて説明する。

また、図１において、体動センサー１１は、被検体２の体動（広義の体動）を検出するセンサーである。体動（広義）には、例えば、歩行やジョギングなどに伴う定常的、周期的な腕（脈拍計の装着部位近辺）の動き等の狭義の体動が含まれる。例えば、加速度センサーやジャイロセンサーを含むことができる。

また、体動フィルター３００は、体動信号除去用の、第１適応フィルター３０２および第２適応フィルター３０４を有する。体動信号（体動ノイズ）は、脈波信号（より正確には、合算器２０８から出力されるフィルター後信号ｊ）に含まれる、人間等の運動や動作（体動）に起因して生じた血管の容積変化を示す信号（ノイズ）である。例えば、腕や指に装着する脈拍計の場合、歩行中やジョギング中における腕振りの影響で、その腕振りのリズムに合わせて血管に容積変化が生じる。人間が定常的な動作をすることにより、その定常的な体動に対応した体動信号成分（狭義の体動信号の成分）が生じる。この場合の体動信号成分は、脈波センサー部１０の装着部位近辺に装着した加速度センサー１１が出力する信号の波形と相関性が高いことがわかっている。

また、周波数解析部（後処理部）４００は、体動信号の除去後の信号が入力されるＦＦＴ部４０２と、体動センサー１１からの加速度信号（Ｘ軸方向成分）が入力されるＦＦＴ部４０４と、体動センサー１１からの加速度信号（Ｙ軸方向成分）が入力されるＦＦＴ部４０６と、拍動呈示スペクトル特定部４０８と、脈拍数算出部４１０と、を有する。

拍動呈示スペクトル特定部４０８は、ＦＦＴ後の、１６秒分の脈波信号について４秒毎に周波数解析を行い、スペクトル値やスペクトルの分布等に基づいて、過去に得られた拍動成分との相関性等を検討し、拍動呈示スペクトルを特定する。

なお、拍動呈示スペクトルとは、一定期間の拍動成分信号のＦＦＴ結果として得られる周波数スペクトルのうち、拍動の周期およびその信号強度を示す周波数スペクトルである。なお、体動呈示スペクトルとは、一定期間の体動ノイズ成分信号のＦＦＴ結果として得られるスペクトルのうち、体動（例えば歩行中の腕振）の周期およびその信号強度を示す周波数スペクトルである。

脈拍数算出部４１０は、脈拍数を算出する。周波数軸上における拍動呈示スペクトルの位置（周波数）が定まれば、そのスペクトルの位置に対応して、脈拍数が一義的に定まる。算出された脈拍数は、例えば、表示部（不図示）に表示することができる。その他、拍動を示す波形、被検体２の消費カロリー、現在の時刻等を併せて表示してもよい。

このように、図１の例では、フィルター装置としてのフィルター部２００は、脈波信号ｄに含まれる、定常成分としての拍動信号および被検体の体動に由来する体動成分と、非定常成分としての外乱ノイズとの分離に使用される。フィルター装置としてのフィルター部２００は、フィルター性能（定常成分と非定常成分とを分離する性能）が高いことから、拍動信号を外乱ノイズと区別することができ、また、拍動信号をより強調することができる。

また、図１の例では、フィルター装置としてのフィルター部２００は、体動成分を抑制する体動フィルター３００を有している。フィルター部２００から出力されるフィルター後信号ｊに含まれる体動成分が抑制される。よって、周波数解析部４００による、拍動信号の検出が容易化される。

（フィルター部の動作例）
上述のとおり、評価部２１４による評価の結果に基づくフィルター部２００の動作の制御方法は、種々、変形や応用が可能である。以下、具体的に説明する。

まず、評価部２１４の具体的な動作例について説明する。上述のとおり、評価部２１４は、フィルター部２００の入力信号である脈波信号ｄに含まれる非定常成分が、所定の基準以下であるか否かを判断する。

この判断の方法としては、例えば、脈波信号ｄの周波数スペクトル（ＦＦＴ部２１２によって生成される）に基づいて、所定の評価指標を用いた判断処理を実行して、脈波信号ｄのきれいさの程度（外乱ノイズ混入の程度）を判断する方法がある。

図２（Ａ）〜図２（Ｃ）は、所定の評価指標を用いて、脈波信号のきれいさの程度（外乱ノイズ量の程度）を判断する方法を説明するための図である。図２（Ａ）〜図２（Ｃ）において、上側には、１６秒間のＦＦＴ前の脈波信号ｄの信号波形が示されている。横軸は時間を示し、縦軸は信号の振幅を示す。また、下側には、０から４Ｈｚの周波数帯域における周波数スペクトルが示されている。横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル値を示す。

ここで、図２（Ａ）は、外乱ノイズ少（きれい）の場合における脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルを示し、図２（Ｂ）は、外乱ノイズが中程度（まあまあ）の場合における脈波信号の波形と周波数スペクトルを示しており、図２（Ｃ）は、脈波信号ｄに多くの外乱ノイズが含まれる場合（ノイジー）における脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルを示している。図２（Ａ）〜図２（Ｃ）の各々の比較から明らかなように、脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルとは密接に関連しており、脈波信号の波形に対応して、周波数スペクトルの分布状態やスペクトル値が変化する。

よって、評価部２１４は、ＦＦＴ部２１２によって生成される周波数スペクトルに基づいて、脈波信号ｄに重畳する外乱ノイズの状態、すなわち、非定常成分である外乱ノイズの量の程度を評価（推定）することが可能である。

本実施形態では、外乱ノイズ量の程度（非定常成分の量の程度）の評価のための指標として、主要な周波数スペクトルのスペクトル値の比（つまり、基線の高さの比）を用いる。具体的には、ｒ５およびｒ１０という指標を用いる（ただし、一例であり、他の統計的指標、例えば、標準偏差等を用いてもよい）。

ここで、ｒ５とは、１６秒分の脈波信号の周波数スペクトルの中から、ピーク値の大きさの順に５本のスペクトルを並べたとき（つまり、ソーティングしたとき）、第１番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分母とし、第５番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分子とすることによって得られる指標である。

また、ｒ１０とは、１６秒分の脈波信号の周波数スペクトルの中から、ピーク値の大きさの順に１０本のスペクトルを並べたとき（つまりソーティングしたとき）、第１番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分母とし、第１０番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分子とすることによって得られる指標である。

ここでは、一例として、ｒ５＜０．５かつｒ１０＜０．２のときをノイズ少（きれい）とし、ｒ５＞０．７かつｒ１０＞０．５のときをノイズ多（ノイジー）とし、上記いずれでもない場合をノイズが中程度（まあまあ）とする。

図２（Ａ）の例では、ｒ５＝０．１４かつｒ１０＝０．０８であることから、ノイズ少（きれい）と判定される。また、図２（Ｂ）の例では、ｒ５＝０．５６かつｒ１０＝０．３５であることから、ノイズが中程度（まあまあ）と判定される。図２（Ｃ）の例では、ｒ５＝０．８２かつｒ１０＝０．６２であることから、ノイズ多（ノイジー）と判定される。

ここで、「脈波信号ｄに含まれる非定常成分が、所定の基準を超えているか、あるいはその基準以下であるか」は、例えば、脈波信号ｄのきれいさの程度が、ノイジー（図２（Ｃ）の状態）であるか否かによって判断することができる。つまり、ノイジーであるとき、評価部２１４は、脈波信号ｄに含まれる非定常成分が所定の基準を超えていると判断し、ノイジーでないとき（きれい、あるいは、まあまあ）であるとき、脈波信号ｄに含まれる非定常成分が所定の基準以下であると判断する。このような判断処理が、図１に示される評価部２１４によって実行される。

評価部２１４は、入力信号（脈波信号ｄ）に含まれる非定常成分の量の程度を評価すると、その評価の結果を示す信号ｇ１を出力する。この信号ｇ１に基づいて、増幅器（ゲイン乗算器２０６）における第１ゲインｈ１ならびに第２ゲインｈ２の値が決定される。

第１ゲインｈ１および第２ゲインｈ２によって、合成部２０９における合成比率（上述の所与の比率）が決まる。よって、フィルター装置２００は、評価部２１４による評価結果に基づいて、所与の比率（定常成分と非定常成分との合成比率）を変更していることになる。

上述のとおり、脈波信号ｄに含まれる非定常成分が所定の基準以下の場合（信号のきれいさの程度がノイジーではない場合）には、合成比率（所与の比率）として第１比率が使用され、所定の基準を超える場合（ノイジーの場合）には、非定常成分の割合が第１比率よりも小さい第２比率が使用される。

例えば、第１比率では、定常成分と非定常成分との比（第１ゲインｈ１と第２ゲインｈ２の比）が１：０．５とし、第２比率では、定常成分と非定常成分との比（ｈ１とｈ２の比）が１：０．２としてもよい。

これによって、非定常成分の量の程度が所定の基準を超えると、合成部２０９の合成処理における非定常成分の割合が低下し、非定常成分の量が抑制される。したがって、例えば、突発的な外乱ノイズが所定の基準を超えて増大したとき、非定常成分である外乱ノイズ（除去対象となる第２信号ｅ）が抑制され、これによって、定常成分（必要とされる第１信号ｙ）が、より強調されることになる。この構成によれば、複数のバンドパスフィルターを設ける必要がない。よって、フィルター装置の処理負担を低減しつつ、フィルター性能を向上させることができる。

また、第２比率が使用される場合、非定常成分の割合を零としてもよい。例えば、第１比率では、定常成分と非定常成分との比（ｈ１とｈ２の比）が１：０．５であったとき、第２比率では、１：０としてもよい。これによって、例えば、突発的な外乱ノイズが所定の基準を超えて増大したとき、非定常成分である外乱ノイズを、より抑制することができる。

また、第１比率が使用されるときの第１ゲインｈ１の値（第１値）と、第２比率が使用されるときの第１ゲインｈ１の値（第２値）とを異ならせてもよい。

例えば、合成比率（所与の比率）が第１比率であるときの第１ゲインｈ１の値を第１値とし、合成比率（所与の比率）が第２比率であるときの第１ゲインｈ１の値を第２値としたとき、フィルター装置としてのフィルター部２００は、合成比率（所与の比率）を第２比率とする場合には、第２ゲインｈ２を零とし、かつ、第１ゲインｈ１の第２値として、第１値よりも大きな値を用いてもよい。

例えば、第１比率では、定常成分と非定常成分との比が１：０．５であるとすると、第１ゲインｈ１の第１値は“１”であり、第２ゲインｈ２は“０．５”である。また、第２比率では、定常成分と非定常成分との比が１．２：０であるとすると、第１ゲインｈ１の第２値は“１．２”であり、第２ゲインｈ２は“０”である。

これによって、例えば、突発的な外乱ノイズが所定の基準を超えて増大したとき、非定常成分である外乱ノイズを、より抑制することができ、また、定常成分を、より強調することができる。

また、評価部２１４の評価結果に基づいて、合成比率（所与の比率）として、第２比率が使用されるとき、適応フィルター２０２は、フィルター係数の更新を停止してもよい。
図１の例では、評価部２１４は、非定常成分の量の程度が所定の基準を超えると評価した場合には、フィルター係数更新部２１０に対して信号ｇ２を出力する。フィルター係数更新部２１０は、信号ｇ２を受けると、フィルター係数の更新を停止する。

これによって、非定常成分に追従してフィルター係数が更新されることが防止される。よって、適応フィルター２０２のフィルター性能（定常成分と非定常成分とを分離する性能）の低下が抑制される。

また、評価部２１４によって、非定常成分の量が所定の基準を超えたと判断された時点から所定時間が経過するまでの第１期間において、非定常成分の量が所定の基準以下である状態が継続しているときは、フィルター装置２００は、第１期間が経過した時点または第１期間の経過後に、合成比率（所与の比率）を、第２比率から第１比率に戻してもよい。例えば、評価部２１４から出力される信号ｇ１のレベルを変化させることによって、合成部２０９における合成比率（所与の比率）を、第２比率から第１比率に変更することができる。

これによって、例えば、入力信号（脈波信号ｄ）に、過大な外乱ノイズが瞬時的に混入したが、その後、第１期間にわたって過大な外乱ノイズの混入がない場合には、非定常成分の合成比率（所与の比率）を再び大きくして、例えば、非定常成分に含まれる有用な情報をより生かしたフィルター処理を実行することができる。

また、評価部２１４によって、非定常成分の量が所定の基準を超えたと判断された時点から所定時間が経過するまでの第１期間において、非定常成分の量が所定の基準以下である状態が継続しているときは、フィルター装置２００は、第１期間が経過した時点または第１期間の経過後に、停止していたフィルター係数の更新を再開させてもよい。例えば、評価部２１４から出力される信号ｇ２のレベルを変化させることによって、フィルター係数の更新を再開させることができる。

これによって、例えば、入力信号（脈波信号ｄ）に、過大な外乱ノイズが瞬時的に混入したが、その後、第１期間にわたって過大な外乱ノイズの混入がない場合には、フィルター係数の更新を再開して、例えば、非定常成分に含まれる有用な情報を生かしたフィルター処理を実行することができる。

（拍動検出装置の処理フロー）
図３は、拍動検出装置の動作手順の一例を示すフローチャートである。まず、１６秒間にわたる２５６サンプル分の脈波信号が取得される（ステップＳＴ１）。次に、ＦＦＴ部２１２によるＦＦＴ処理が実行される（ステップＳＴ２）。評価部２１４は、脈波信号ｄのスペクトルの降順ソートを実施する（ステップＳＴ３）。次に、評価指標としてのｒ５，ｒ１０を算出する（ステップＳＴ４）。

次に、評価部２１４は、ｒ５＞０．７かつｒ１０＞０．５であるか、つまり、脈波信号ｄの状態が、ノイズ多（ノイジー）であるか否かを判断する（ステップＳＴ５）。

ステップＳＴ５において、Ｙの場合は、合成部２０９における第１ゲインｈ１が１．２となり、第２ゲインｈ２は０となる（ステップＳＴ６）。また、ステップＳＴ５とステップＳＴ６との間に、適応フィルター係数更新処理のステップ（ステップＳＴ８に相当するステップ）が存在しないことから、ステップＳＴ６が実行される場合には、適応フィルター係数更新部２１０による適応フィルター係数の更新が中止される。また、ステップＳＴ５において、Ｎの場合は、所定期間（つまり、上述の第１期間）にわたってノイジーではない状態が継続しているか否かを判断する（ステップＳＴ７）。

ステップＳＴ７でＮのときは、ステップＳＴ６に移行する。また、ステップＳＴ７でＹのときは、適応フィルター２０２の更新処理が実施され（ステップＳＴ８）、また、合成部２０９における第１ゲインｈ１が１．０となり、第２ゲインｈ２が０．５となる（ステップＳＴ９）。

次に、いくつかの計測例について説明する。

（第１計測例）
図４（Ａ）および図４（Ｂ）は、拍動検出装置による第１計測例を示す図である。第１計測例は、被検体２が安静状態であるときに、突発的な外乱ノイズが生じた場合の例である。図４（Ａ）は、フィルター部２００によるフィルタリングが施される前の脈波信号ｄの周波数スペクトルを示し、図４（Ｂ）は、フィルタリング後信号ｊの周波数スペクトルを示す。なお、図４（Ａ）および図４（Ｂ）において、上側には、１６秒間のＦＦＴ前の脈波信号ｄの信号波形が示されている。横軸ｔは時間を示し、縦軸は信号の振幅を示す。また、下側には、０から４Ｈｚの周波数帯域における周波数スペクトルが示されている。横軸ｆは周波数を示し、縦軸はスペクトル値を示す。

ここでは、フィルター部２００のフィルター性能の客観的な評価のために、ＳＮ３と呼ばれる指標を使用する。ＳＮ３は、フィルター部２００の性能を評価するためのＳ／Ｎ指標であって、拍動呈示スペクトルのスペクトル値と、周波数軸上で拍動呈示スペクトルに隣り合って現れる左右、各一本のスペクトル値との合計を、観測している全周波数帯域に現れる周波数スペクトルの合計値で除算して得られる指標である。すなわち、ＳＮ３は、以下の算出式によって表すことができる。

ＳＮ３＝（拍動呈示スペクトルとその左右１本のスペクトル値の合計）／（全周波数０〜４Ｈｚにおけるスペクトル値の合計）（単位：％）
なお、拍動呈示スペクトルとは、一定期間の拍動成分信号のＦＦＴ結果として得られる周波数スペクトルのうち、拍動の周期およびその信号強度を示す周波数スペクトルのことである。

フィルター部２００のフィルター性能の劣化兆候は、抽出しようとする相関性の高い信号成分（拍動成分）のスペクトル値が、観測している周波数帯域における全スペクトル値の合計に対して、どの程度の割合を占めるかによって判断が可能であることから、指標としてＳＮ３を利用するものである。

第１計測例では、被検体２は安静状態ではあるが、一時的に不規則な動作を行ったことから、脈波信号ｄには突発的なノイズが混入している。突発的なノイズが混入したとき、図３のフローチャートにおけるステップＳＴ５にてノイジーと判断されることから、ステップＳＴ６にて、合成部２０９における第１ゲインｈ１が１．２となり、第２ゲインｈ２は０となる。

この結果、非定常成分である外乱ノイズが抑制され、一方、定常成分を強調することができる。したがって、拍動呈示スペクトル特定部４０８は、外乱ノイズが少ないフィルタリング後信号ｊに基づいて拍動呈示スペクトルの特定処理を実行することができる。よって、拍動呈示スペクトルの特定処理の精度が向上する。

また、突発的な外乱ノイズが混入している期間においては、フィルター係数更新部２１０は、適応フィルター係数の更新処理を中止する。このため、適応フィルター２０２は、外乱ノイズに追従せず、この結果、適応フィルターのフィルター性能の低下が防止される。

図４（Ａ）と図４（Ｂ）との比較から明らかなように、フィルター部２００によるフィルタリングによって、突発的なノイズが低減されていることは明らかである。つまり、低周波域（０．３Ｈz付近）に現れる、拍動とは無関係なスペクトルのスペクトル値が明らかに小さくなっている。

図４（Ａ）の例では、ＳＮ３は、１１．５％であり、図４（Ｂ）の例では、２７．８％であり、フィルタリング後の方が、ＳＮ３の値が大きくなっている。これにより、拍動呈示スペクトル特定部４０８は、拍動呈示スペクトルをより一層、容易に特定することができる。

（第２計測例）
第２計測例は、被検体２が安静状態であるときの脈拍の計測例である。例えば、安静状態にある被検体２が一時的に不規則な動作を行った後、不規則動作を終了して安静状態に戻った状態が継続している場合における計測結果が該当する。

図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、拍動検出装置による第１計測例を示す図である。図５（Ａ）は、フィルター部２００によるフィルタリングが施される前の脈波信号ｄの周波数スペクトルを示し、図５（Ｂ）は、フィルタリング後信号ｊの周波数スペクトルを示す。なお、図５（Ａ）および図５（Ｂ）において、上側には、１６秒間のＦＦＴ前の脈波信号ｄの信号波形が示されている。横軸ｔは時間を示し、縦軸は信号の振幅を示す。また、下側には、０から４Ｈｚの周波数帯域における周波数スペクトルが示されている。横軸ｆは周波数を示し、縦軸はスペクトル値を示す。

第１計測例で説明したように、突発的な外乱ノイズが混入している期間においては、適応フィルター係数の更新処理が中止され、適応フィルターのフィルター性能の低下が防止される。この効果（すなわち、過去に生じた突発的なノイズによるフィルター性能の低下が抑制されるという効果）によって、本計測例では、適応フィルター係数の更新処理が中止されない場合に比べて、拍動呈示スペクトルの特定の精度が向上する。

図５（Ａ）の例では、ＳＮ３は４２．５％である。これに対して、図５（Ｂ）の例では、ＳＮ３は、４８．９％である。フィルター部２００によるフィルタリングによって、ＳＮ３の値（指標値）が増大している。つまり、拍動呈示スペクトル（図５（Ａ）および図５（Ｂ）において丸で囲んで示されるスペクトルＳ１）は、他の周波数を示すスペクトルに対して、相対的に強調されている。これにより、拍動呈示スペクトル特定部４０８は、拍動呈示スペクトルをより一層、容易に特定することができる。

（第３計測例）
第３計測例は、被検体２が歩行中であるときの脈拍の計測例である。図６（Ａ）〜図６（Ｃ）は、拍動検出装置による第３計測例を示す図である。図６（Ａ）は、フィルター部２００によるフィルタリングが施される前の脈波信号ｄの周波数スペクトルを示し、図６（Ｂ）は、フィルタリング後信号ｊの周波数スペクトルを示し、図６（Ｃ）は、体動成分除去後の信号の周波数スペクトルを示す。なお、図６（Ａ）〜図６（Ｃ）において、上側には、１６秒間のＦＦＴ前の脈波信号ｄの信号波形が示されている。横軸ｔは時間を示し、縦軸は信号の振幅を示す。また、下側には、０から４Ｈｚの周波数帯域における周波数スペクトルが示されている。横軸ｆは周波数を示し、縦軸はスペクトル値を示す。

被検体２が歩行状態にある場合、安静状態にある場合に比べて、脈波信号ｄに突発的なノイズが混入する可能性が高いと考えられる。先に説明したように、突発的なノイズが混入したとき、図３のフローチャートにおけるステップＳＴ５にてノイジーと判断されることから、ステップＳＴ６にて、合成部２０９における第１ゲインｈ１が１．２となり、第２ゲインｈ２は０となる。この結果、非定常成分である外乱ノイズが抑制され、一方、定常成分を強調することができる。したがって、拍動呈示スペクトル特定部４０８は、外乱ノイズが少ないフィルタリング後信号ｊに基づいて拍動呈示スペクトルの特定処理を実行することができる。よって、拍動呈示スペクトルの特定処理の精度が向上する。

また、所定閾値以上の外乱ノイズが入力された場合、フィルター係数の更新が停止されることによって、過去に生じた突発的な外乱ノイズならびに現時点で生じる突発的な外乱ノイズによるフィルター性能の低下が抑制される。よって、本計測例においても、適応フィルター係数の更新処理が中止されない場合に比べて、拍動呈示スペクトルの特定の精度が向上する。

第３計測例では、被検体２が歩行中であることから、脈波信号ｄには、拍動成分に加えて体動に由来する体動成分が含まれている。よって、周波数スペクトルには、拍動呈示スペクトルの他に、体動呈示スペクトルも含まれる。

図６（Ａ）〜図６（Ｃ）において、丸で囲んで示されるスペクトルＳ２が拍動呈示スペクトルである。図５（Ａ）の例におけるＳＮ３は、２０．２％である。図６（Ｂ）の例におけるＳＮ３は、２３．５％であり、図６（Ｂ）の例よりも上昇している。つまり、拍動呈示スペクトルＳ２は、他の周波数を示すスペクトルに対して、相対的に強調されている。また、図６（Ｃ）の例では、ＳＮ３は、４１．８％にまで上昇している。このように、拍動呈示スペクトル特定部４０８は、拍動呈示スペクトルを、より一層容易に特定することができる。

このように、本実施形態の拍動検出装置によれば、非定常成分である外乱ノイズが効果的に抑圧され、一方、定常成分である拍動信号がより強調される。これによって、拍動呈示スペクトルの特定がより容易となる。

図７（Ａ）および図７（Ｂ）は、拍動検出装置の、被検体への装着例を示す図である。図７（Ａ）の例は、腕時計型の拍動検出装置の例である。脈波センサー部１０および表示部９４を含むベース部５３０は、リストバンド５１０によって、被検体（ユーザー）の左手首５００に装着されている。

図７（Ｂ）の例は、指装着型の拍動検出装置の例である。被検体の指先に挿入するためのリング状のガイド５２０の底部に、脈波センサー部１０が設けられている。

本発明の少なくとも一つの実施形態によれば、例えば、フィルター装置の処理負担を低減しつつ、フィルター性能を向上させることができる。

なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項及び効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義又は同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。

１ 発光部、２ 被検体、３ 受光部、４ 可変ゲインアンプ、５ Ａ／Ｄ変換器、
６ ＡＧＣ回路、１０ 脈波センサー部、
１１ 体動センサー部（加速度センサーやジャイロセンサー等）、
１２ 脈波信号蓄積部、１３ 第１バッファメモリー、
１４ 第２バッファメモリー、２００ フィルター部（前処理部）、
２０１ 遅延処理部、２０２ 適応フィルター、２０４ 減算器、
２０６ 増幅器（ゲイン乗算器）、２０７ａ 第１増幅器、
２０７ｂ 第２増幅器、ｈ１ 第１ゲイン、ｈ２ 第２ゲイン、２０８ 合算器、
２０９ 合成部、 ２１０ フィルター係数更新部、２１２ ＦＦＴ部、
２１４ 評価部、 ２１５ タイマー部、２１６ タイミング部、
３００ 体動フィルター部、４００ 周波数解析部（後処理部）

Claims (9)

1. 入力信号に含まれる定常成分と非定常成分とを分離するフィルターであって、フィルター係数を更新することによって周波数応答特性を適応させる適応フィルターと、
   分離された前記定常成分および前記非定常成分を所与の比率で合成する合成部と、
   前記入力信号、分離された前記定常成分、及び、分離された前記非定常成分を周波数解析した結果に基づいて、前記入力信号に含まれる前記非定常成分の量の程度を評価する評価部と、を有し、
   前記合成部は、前記評価部によって、前記非定常成分の量が所定の基準以下と判断された場合には、前記所与の比率を第１比率とし、前記非定常成分の量が前記所定の基準を超えると判断された場合には、前記所与の比率を、前記非定常成分の割合が前記第１比率よりも小さい第２比率とすることを特徴とするフィルター装置。
2. 請求項１記載のフィルター装置であって、
   前記合成部は、前記定常成分を第１ゲインで増幅する第１増幅器と、前記非定常成分を第２ゲインで増幅する第２増幅器と、前記第１増幅器の出力と前記第２増幅器の出力とを合算する合算器と、を有し、
   前記所与の比率が前記第１比率であるときの前記第１ゲインの値を第１値とし、前記所与の比率が前記第２比率であるときの前記第１ゲインの値を第２値としたとき、
   前記フィルター装置は、前記所与の比率を前記第２比率とする場合には、前記第２ゲインを零とし、かつ、前記第１ゲインの前記第２値として、前記第１値よりも大きな値を用いることを特徴とするフィルター装置。
3. 請求項１または請求項２に記載のフィルター装置であって、
   前記所与の比率が前記第２比率であるとき、前記適応フィルターは、前記フィルター係数の更新を停止することを特徴とするフィルター装置。
4. 請求項１〜請求項３のいずれかに記載のフィルター装置であって、
   前記評価部によって、前記非定常成分の量が前記所定の基準を超えたと判断された時点から所定時間が経過するまでの第１期間において、前記非定常成分の量が前記所定の基準以下である状態が継続しているときは、前記フィルター装置は、前記第１期間が経過した時点または前記第１期間の経過後に前記所与の比率を、前記第２比率から前記第１比率に戻すことを特徴とするフィルター装置。
5. 請求項３記載のフィルター装置であって、
   前記評価部によって、前記非定常成分の量が前記所定の基準を超えたと判断された時点から所定時間が経過するまでの第１期間において、前記非定常成分の量が前記所定の基準以下である状態が継続しているときは、前記適応フィルターは、前記第１期間が経過した時点または前記第１期間の経過後に前記フィルター係数の更新を再開することを特徴とするフィルター装置。
6. 請求項１〜請求項５のいずれかに記載のフィルター装置であって、
   前記第２比率では、前記非定常成分の割合が零であることを特徴とするフィルター装置。
7. 請求項１〜請求項６のいずれかに記載のフィルター装置であって、
   前記入力信号は、前記定常成分としての拍動信号および被検体の体動に由来する体動成分と、前記非定常成分としての外乱ノイズとを含む脈波信号であることを特徴とするフィルター装置。
8. 請求項７記載のフィルター装置であって、
   前記脈波信号に含まれる前記体動成分を抑制する体動フィルターを有することを特徴とするフィルター装置。
9. 請求項１〜８のいずれか一項に記載のフィルター装置を備える拍動検出装置。

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