JP6344679B2

JP6344679B2 - Biological information compression method and data compression apparatus

Info

Publication number: JP6344679B2
Application number: JP2013225643A
Authority: JP
Inventors: 良典武内; 正治今井; 祥子中塚
Original assignee: 良典武内
Priority date: 2013-10-30
Filing date: 2013-10-30
Publication date: 2018-06-20
Anticipated expiration: 2033-10-30
Also published as: JP2015088911A

Description

本発明は、生体情報をより小さく圧縮する方法およびその方法を用いた低消費電力量化を達成するデータ圧縮装置に関するものである。 The present invention relates to a method for compressing biometric information smaller and a data compression apparatus that achieves low power consumption using the method.

近年、医療現場では高血圧などの慢性疾患の患者に対して、病院で行う短時間の検査で得る生体情報だけでなく日常生活を送りながら長時間かけて取得しつづける生体情報も重要視されている。病院の検査では異常が出ない場合でも、長時間かけて取得しつづけた生体情報に異常が発見される場合もあるからである。日常生活での長時間での検査によって患者にかかる物理的・精神的負担軽減のため、検査に使用する生体情報センシング機器は低侵襲・無拘束・無自覚である必要があり、また検査は長時間かつ実時間で行える必要がある（例えば非特許文献１参照）。 In recent years, in the medical field, not only biological information obtained from short-term examinations performed in hospitals but also biological information that is acquired over a long period of time while living daily life has been regarded as important for patients with chronic diseases such as hypertension. . This is because there may be cases where abnormalities are found in the biological information that has been acquired over a long period of time even if no abnormalities appear in the examination at the hospital. In order to reduce physical and mental burdens on patients due to long-term examinations in daily life, the biological information sensing device used for examinations must be minimally invasive, unconstrained, and unconscious, And it is necessary to be able to do in real time (for example, refer nonpatent literature 1).

このため、検査機器は小型で軽量で低消費電力でなければならない。生体情報センシング機器の開発の例としては、膀胱内圧のデータや直腸内圧のデータ等の生体情報を測定し無線通信で体外の機器へ情報を送信するカプセル型の医療機器等がある（例えば非特許文献２参照）。 For this reason, the inspection equipment must be small, light and have low power consumption. Examples of the development of biological information sensing devices include capsule-type medical devices that measure biological information such as intravesical pressure data and rectal pressure data and transmit the information to external devices by wireless communication (for example, non-patented) Reference 2).

検査機器は長時間連続して生体情報を測定しつづけるので生体情報の量は多く、情報を他の機器へ送信したり、センシング機器中に保存するためにかかる消費電力量は大きくなる。このため、機器の電池のサイズを大きくせねばならなくなり、その場合機器は小型化できなくなる。 Since the inspection device continues to measure biological information continuously for a long time, the amount of biological information is large, and the amount of power consumed for transmitting information to other devices or storing it in the sensing device increases. For this reason, the size of the battery of the device must be increased, and in that case, the device cannot be reduced in size.

機器の小型化のために、通信時の消費電力量を削減することを考える。そのため、送信する生体情報を圧縮して情報量を減らすことが必要である。さらに、精密な検査を行うためには、圧縮は１ビットの損失もなく復元できる可逆圧縮である必要がある。 Consider reducing the power consumption during communication to reduce the size of the equipment. Therefore, it is necessary to reduce the amount of information by compressing the biological information to be transmitted. Furthermore, in order to perform a precise inspection, the compression needs to be a lossless compression that can be restored without loss of one bit.

生体情報の圧縮には様々な手法が提案されているが、生体情報を可逆圧縮する手法は少ない。例えば、可逆圧縮する方法としては、ｍｉｎｉＬＺＯ、ハフマン、適応的ハフマン、算術圧縮及び辞書的圧縮がある（例えば非特許文献３参照）。また、より小さく圧縮できるものは計算量が多く実行に時間がかかったり、多くのメモリを要するために実アプリケーションとして利用する際に多くの制約を要する。たとえば心電データの圧縮として考えられているものの多くはｌｏｓｓｙな圧縮であるし、計算量も多い（例えば非特許文献４参照）。 Various methods have been proposed for compressing biological information, but there are few methods for reversibly compressing biological information. For example, as a reversible compression method, there are miniLZO, Huffman, adaptive Huffman, arithmetic compression, and lexicographic compression (see, for example, Non-Patent Document 3). In addition, those that can be compressed smaller require a large amount of calculation and take a long time to execute, or require a lot of memory, and thus require many restrictions when used as an actual application. For example, most of what is considered as compression of electrocardiographic data is lossy compression and has a large amount of calculation (see Non-Patent Document 4, for example).

次に、これらの圧縮を行うための装置として実装する従来の手法は、
（Ａ）汎用プロセッサ上のソフトウェアによる実装（以下、従来手法（Ａ）と呼ぶ）
（Ｂ）専用ハードウェア（ＡＳＩＣ：ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）による実装（以下、従来手法（Ｂ）と呼ぶ）
の２種類に分類できる。 Next, the conventional method to implement as a device for performing these compressions is:
(A) Software implementation on a general-purpose processor (hereinafter referred to as conventional method (A))
(B) Implementation by dedicated hardware (ASIC: Application Specific Integrated Circuit) (hereinafter referred to as conventional method (B))
It can be classified into two types.

図１４は、汎用プロセッサ上のソフトウェアによる従来の圧縮の実装を示す図である。図１４において、汎用プロセッサ１００の外側には、命令メモリ１０１とデータメモリ１０２がある。命令メモリ１０１は、圧縮処理のための命令を保持している。汎用プロセッサ１００は、命令メモリ１０１から読み出された命令に従って、圧縮処理の圧縮演算を行う。また、汎用プロセッサ１００は、命令メモリ１０１から読み出された命令に従って、データバス１０３を通じてデータメモリ１０２にデータを保持したり、保持されているデータを読み出す。さらに、汎用プロセッサ１００は、汎用プロセッサ１００で行われた演算結果を、データバス１０３を通じてデータメモリ１０２に格納する。 FIG. 14 is a diagram illustrating a conventional compression implementation by software on a general-purpose processor. In FIG. 14, there are an instruction memory 101 and a data memory 102 outside the general-purpose processor 100. The instruction memory 101 holds instructions for compression processing. The general-purpose processor 100 performs a compression operation of compression processing according to the instruction read from the instruction memory 101. The general-purpose processor 100 holds data in the data memory 102 or reads the held data through the data bus 103 in accordance with the instruction read from the instruction memory 101. Further, the general-purpose processor 100 stores the operation result performed by the general-purpose processor 100 in the data memory 102 through the data bus 103.

図１５は、汎用プロセッサと専用周辺回路（ＡＳＩＣ）を用いた従来の圧縮の実装を示す図である。 FIG. 15 is a diagram showing a conventional compression implementation using a general-purpose processor and a dedicated peripheral circuit (ASIC).

図１５において、汎用プロセッサ１１０の外側には、命令メモリ１１１、データメモリ１１２、圧縮処理回路１１３がある。命令メモリ１１１は、圧縮処理の圧縮演算のための命令を保持している。汎用プロセッサ１１０は、命令メモリ１１１から読み出された命令に従って、データバス１１４を通じてデータメモリ１１２に保持されているコマンドとデータを読み出し、データバス１１４を通じて、圧縮処理回路１１３に対し、実行すべき処理を指示するコマンドとデータを渡す。 In FIG. 15, there are an instruction memory 111, a data memory 112, and a compression processing circuit 113 outside the general-purpose processor 110. The instruction memory 111 holds an instruction for a compression operation of the compression process. The general-purpose processor 110 reads commands and data held in the data memory 112 through the data bus 114 in accordance with the instructions read out from the instruction memory 111, and performs processing to be executed on the compression processing circuit 113 through the data bus 114. Pass command and data to indicate

また、汎用プロセッサ１１０は、圧縮処理回路１１３から、ステータス情報と、圧縮処理後の演算結果を読み出し、データバス１１４を通じてステータス情報と演算結果をデータメモリ１１２に格納する。圧縮処理回路１１３は、命令メモリ１１１から読み出された命令に従って、圧縮処理の圧縮演算を行う。ここで、圧縮処理回路１１３は、ＡＳＩＣを用いている。 In addition, the general-purpose processor 110 reads the status information and the operation result after the compression processing from the compression processing circuit 113, and stores the status information and the operation result in the data memory 112 through the data bus 114. The compression processing circuit 113 performs a compression operation of compression processing according to the instruction read from the instruction memory 111. Here, the compression processing circuit 113 uses an ASIC.

従来手法（Ａ）と従来手法（Ｂ）との間には、次のようなトレードオフが存在する。 The following trade-off exists between the conventional method (A) and the conventional method (B).

従来手法（Ａ）は、従来手法（Ｂ）と比較して、次の（ａ）、（ｂ）のような利点を持つ。 The conventional method (A) has the following advantages (a) and (b) compared to the conventional method (B).

（ａ）実装するために必要なハードウェア量が少ない（プログラムを格納するためのメモリだけで十分である）。
（ｂ）さまざまな生体情報や仕様変更に柔軟に対応できる（生体情報の種類やサンプリング間隔や精度の変化に容易に対応できる）。 (A) The amount of hardware required for implementation is small (a memory for storing a program is sufficient).
(B) It is possible to flexibly cope with various biological information and specification changes (easily adaptable to changes in the type of biological information, sampling interval, and accuracy).

しかし、従来手法（Ａ）は、従来手法（Ｂ）と比較して、次の（ｃ）、（ｄ）のような欠点がある。 However, the conventional method (A) has the following disadvantages (c) and (d) as compared with the conventional method (B).

（ｃ）実行時間が長い（実行サイクル数が多い）。
（ｄ）消費電力量が大きい。 (C) Long execution time (the number of execution cycles is large).
(D) Power consumption is large.

今井正治、武内良典、"医療・ヘルスケア用生体情報センシング・システムでの無線通信の高信頼度化と低消費電力化"、2012年電子情報通信学会総合大会、pp. SS-43-46、March 2012Masaharu Imai, Yoshinori Takeuchi, "High reliability and low power consumption of wireless communication in medical and healthcare biometric information sensing system", 2012 IEICE General Conference, pp. SS-43-46, March 2012 Hirofumi Iwato, Keishi Sakanushi, Yoshinori Takeuchi, and Masaharu Imai, "A Small-area and Low-power SoC for Less-invasive Pressure Sensing Capsules in Ambulatory Urodynamic Monitoring," IEICE TRANSACTIONS on Electronics, Vol. E95-C, No. 4, pp. 487-494, 2012Hirofumi Iwato, Keishi Sakanushi, Yoshinori Takeuchi, and Masaharu Imai, "A Small-area and Low-power SoC for Less-invasive Pressure Sensing Capsules in Ambulatory Urodynamic Monitoring," IEICE TRANSACTIONS on Electronics, Vol. E95-C, No. 4 , pp. 487-494, 2012 Antti Koshi, "Lossless ECG encoding," Computer Methods and Programs in Biomedicine, ELSEVIER, Vol. 52, pp. 23-33, 997Antti Koshi, "Lossless ECG encoding," Computer Methods and Programs in Biomedicine, ELSEVIER, Vol. 52, pp. 23-33, 997 Ziya Arnavut, "ECG Signal Compression Based on Burrows-Wheeler Transformation and Inversion Ranks of Linear Prediction," IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 54, NO. 3, MARCH 2007Ziya Arnavut, "ECG Signal Compression Based on Burrows-Wheeler Transformation and Inversion Ranks of Linear Prediction," IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 54, NO. 3, MARCH 2007

生体情報センシングシステムでは、長時間使用のために様々な工程の低消費電力化が求められる。システム中で最も消費電力量が大きい部分は、他機器との生体情報の送受信の部分である。その部分の電力消費を抑える為に、情報を圧縮して情報量を減らすことが考えられる。その場合、生体情報を扱うため、より精密な検査を行うことを想定すると、圧縮は可逆でなければならない。 In the biological information sensing system, low power consumption in various processes is required for long-time use. The portion of the system that consumes the largest amount of power is the portion that transmits and receives biological information with other devices. In order to reduce the power consumption of that portion, it is conceivable to reduce the amount of information by compressing information. In that case, in order to handle biometric information, the compression must be reversible assuming a more precise inspection.

圧縮自体についても電力を消費するため、圧縮も低消費電力量で行うことが必要となる。汎用プロセッサで圧縮を実装する場合、圧縮を効率よく計算するための演算命令が含まれていないため、圧縮を汎用プロセッサ上でソフトウェアによって実行するためには、長い実行サイクル数が必要となり消費電力も多くなる。だが専用ハードウエア（ＡＳＩＣ）での実装は、性能も高く消費電力も少ないが、生体情報の種類やサンプリング間隔や精度の変化に柔軟に対応することが困難である。 Since compression also consumes power, it is necessary to perform compression with a low power consumption. When compression is implemented on a general-purpose processor, arithmetic instructions for efficiently calculating compression are not included. Therefore, in order to execute compression on software on a general-purpose processor, a long number of execution cycles is required and power consumption is also low. Become more. However, mounting with dedicated hardware (ASIC) has high performance and low power consumption, but it is difficult to flexibly cope with changes in the type of biological information, sampling interval, and accuracy.

すなわち、さまざまな生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ない実装方法を用いた生体情報センシングシステムを開発することが課題となっている。 In other words, we develop a biometric information sensing system that uses high-performance and low-power-consumption packaging methods that can reversibly compress various biometric data with high compression ratio and low computational complexity, flexibly respond to specification changes This is an issue.

そこで、本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮でき、仕様変更やさまざまな生体情報に柔軟に対応することができ、かつ、消費電力量の少ない生体情報の圧縮方法および装置を提供することを目的とする。 Accordingly, the present invention has been made to solve such a conventional problem, and can reversibly compress biometric data with a high compression rate and a small amount of calculation, and can flexibly adapt to specification changes and various biometric information. An object of the present invention is to provide a method and apparatus for compressing biometric information that can be handled and that consumes less power.

上記目的を達成するための一手段として、本発明の生体情報の圧縮方法およびデータ圧縮装置は以下の構成を備える。 As a means for achieving the above object, the biometric information compression method and data compression apparatus of the present invention comprise the following arrangement.

前記生体情報の圧縮方法は、生体情報の時系列データを、データ処理装置によって可逆圧縮するための方法であって、前記データ処理装置によって、前記時系列データの時間的な差分値ｄを計算するステップ１と、前記データ処理装置によって、前記差分値ｄに対して、前記差分値ｄの負値を正値に変換して変換値ｌを得るステップ２と、前記データ処理装置によって、前記ステップ２の変換で得られた変換値ｌに対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータｋ（ｋ≧０）を用いて符号化し符号語を得るステップ３と、を含み、前記ステップ２において、

によって前記差分値ｄの変換値ｌを得、
前記ステップ３において、

となるｉを求め、ｉの値だけ１を接頭語として並べ、セパレータとして０を挿入し、末尾に、ｋ＋ｉビットで

をバイナリ符号化したものを付け加えることによって前記符号語を得る。 The biometric information compression method is a method for reversibly compressing time series data of biometric information by a data processing device, and calculating a temporal difference value d of the time series data by the data processing device. step 1, by the data processing apparatus, with respect to the difference value d, and step 2 Ru obtain a conversion to convert values l into positive negative value of the difference value d, by the data processing apparatus, wherein said step The conversion value l obtained by the conversion of 2 is encoded using the exponent kolom encoding parameter k (k ≧ 0) determined based on the distribution of the difference values in the exponent golomb encoding. Obtaining a codeword, and in step 2,

To obtain a converted value l of the difference value d,
In step 3 above,

I is obtained, and only the value of i is arranged with 1 as a prefix, 0 is inserted as a separator, and k + i bits at the end

The codeword is obtained by adding a binary encoded version of.

これにより、生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ない生体情報処理ができる。 As a result, the biometric information data is reversibly compressed with a high compression rate and a small amount of calculation, and the biometric information processing that can flexibly cope with the specification change and has high performance and low power consumption can be performed.

また、前記データ圧縮装置は、前記生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、プロセッサと圧縮処理回路とを備えた専用プロセッサと、前記生体情報の時系列データ及び前記時系列データを圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データを前記データメモリからロードするための専用命令、前記時系列データの時間的な差分値ｄに対して、

によって前記差分値ｄの負値を正値に変換して変換値ｌを得るための専用命令、前記変換で得られた変換値ｌに対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値ｄの分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータｋ（ｋ≧０）を用いて

をバイナリ符号化したものを付け加える符号化によって符号語を得るための専用命令、前記符号化で得られた符号語を前記データメモリへ格納するための専用命令、及び前記時系列データの未ロード部分があるか否かを判断し、あれば前記時系列データのロード処理へ戻り、なければ終了処理へ分岐するための専用命令を保持する命令メモリと、前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスとを備え、前記圧縮処理回路は前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号語を出力する。 The data compression apparatus is a data compression apparatus for executing the biometric information compression method, and includes a dedicated processor including a processor and a compression processing circuit, time series data of the biometric information, and the time series. A data memory for holding a code word obtained by compressing data, and a dedicated instruction issued by the processor when executing the compression method of the biological information, for loading the time-series data from the data memory Dedicated instruction, and the time difference value d of the time series data,

The dedicated instruction because the negative value of the difference value d is converted to positive values to obtain a conversion value l, the converted value l obtained by the conversion, the difference value in utilizing the Exponential Golomb code by Using a parameter k (k ≧ 0) for exponential Golomb coding determined based on the distribution of d

A dedicated instruction order to obtain the code word by encoding to add a material obtained by binary coding, dedicated instructions for storing the code words obtained by the encoding to the data memory, and unloaded of said time-series data It is determined whether or not there is a part, and if there is, the process returns to the time-series data load process, and if not, the instruction memory holding a dedicated instruction for branching to the end process, the processor, the compression processing circuit, and the data A bus for transferring data between memories, and the compression processing circuit encodes based on the time series data according to an instruction including the dedicated instruction held in the instruction memory issued by the processor and outputs the code word To do.

これにより、生体情報のデータを高い圧縮率と少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ないデータ圧縮装置ができる。 As a result, the data of biometric information can be reversibly compressed with a high compression rate and a small amount of calculation, and a data compression apparatus that can flexibly cope with specification changes and has high performance and low power consumption.

また、前記データ圧縮装置は、前記生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、プロセッサと圧縮処理回路を備えた専用プロセッサと、前記生体情報の時系列データ及び前記生体情報を圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データの時間的な差分値ｄを計算し、前記差分値ｄに対して、前記差分値ｄの負値を正値に変換して変換値ｌを得、前記変換で得られた変換値ｌに対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値ｄの分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータｋ（ｋ≧０）を用いて

によって前記差分値の負値を正値に変換し、

をバイナリ符号化したものを付け加える符号化によって符号語を得る計算を１命令で実行するための専用命令を保持する命令メモリと、前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスと、を備え、前記圧縮処理回路は前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号化で得られた符号語を出力する。 The data compression device is a data compression device for executing the biometric information compression method, and includes a dedicated processor including a processor and a compression processing circuit, time-series data of the biometric information, and the biometric information. A data memory for storing a codeword obtained by compression, and a dedicated instruction issued by the processor when executing the compression method of the biological information, and calculating a temporal difference value d of the time-series data , to the difference value d, to obtain a conversion value l by converting negative values of the difference values d positive value, the converted value l obtained by the conversion, in utilizing the exponential Golomb coding Using a parameter k (k ≧ 0) of exponent Golomb coding determined based on the distribution of the difference value d

The negative value of the difference value is converted into a positive value by

An instruction memory for holding private instructions for execution one instruction to give Ru calculating a codeword by a coding to add a material obtained by binary coding, the processor, the data transfer between the compression circuit and the data memory The compression processing circuit encodes based on the time-series data according to an instruction including the dedicated instruction held in the instruction memory issued by the processor, and obtains a code word obtained by the encoding Output.

これにより、生体情報のデータを高い圧縮率とさらに少ない計算量で可逆圧縮し、仕様変更に柔軟に対応でき、かつ高性能で消費電力量の少ないデータ圧縮装置ができる。 Thereby, the data of biometric information can be reversibly compressed with a high compression rate and a smaller calculation amount, and a data compression apparatus that can flexibly cope with specification changes and has high performance and low power consumption.

また、前記データメモリには、前記指数ゴロム符号化のパラメータｋが保持されており、生体情報の種類及びサンプリング間隔の少なくとも一方で表されるデータ属性に応じて前記パラメータｋが変更できてもよい。 Further, in the data memory, the is held exponential Golomb encoding parameter k, the parameter k in accordance with data attributes that are expressed in at least one type and the sampling interval of the biometric information may be changed .

これにより、外部から前記パラメータを変更することで生態情報の種類や時系列データのサンプリング間隔などに応じた圧縮が可能となる。 Thereby, the compression according to the kind of biological information, the sampling interval of time series data, etc. is attained by changing the said parameter from the outside.

従来技術として、非特許文献３のように、心電データの圧縮などには辞書的符号化が用いられている。だが辞書的符号化は計算量が多く実行に時間がかかる。本発明で提案する、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法は、パラメータさえ事前に決めておけば一つの差分に対して一つの符号の割り当てが決まっているため、計算量も少なく符号化にかかる時間も少ない。生体情報センシングシステムでは、実時間での処理が求められるため、本発明の方法の方が実装により現実的であると言える。 As a conventional technique, as in Non-Patent Document 3, lexicographic coding is used for compression of electrocardiographic data and the like. However, lexical coding is computationally intensive and takes time to execute. The biometric information compression method using the difference and exponential Golomb coding proposed in the present invention requires a small amount of calculation because one code is assigned to one difference as long as parameters are determined in advance. Less time is required for encoding. Since the biological information sensing system requires processing in real time, it can be said that the method of the present invention is more realistic by implementation.

また、本発明で提案する、専用命令を追加したプロセッサによる実装は、単純な命令セットを持つ汎用プロセッサに、（１）符号語を求める命令、（２）正負の処理を行う命令、（３）符号語を決定する命令、（４）メモリへの格納を補助する命令などを追加することにより符号化や複合の処理を効率よく実行させるものである。この装置の特徴は、従来手法（Ｂ）と同程度の処理性能（実行サイクル数）と少ない消費電力量での実行能力を持ちつつ、汎用プロセッサ上でのソフトウェア処理と同様の柔軟さと拡張性が達成されることである。 In addition, the implementation by the processor to which a dedicated instruction is added proposed in the present invention is that (1) an instruction for obtaining a code word, (2) an instruction for performing positive / negative processing, (3) By adding an instruction for determining a code word and (4) an instruction for assisting storage in a memory, encoding and composite processing are efficiently executed. The features of this device are the same level of processing performance (number of execution cycles) as the conventional method (B) and the ability to execute with a small amount of power consumption. To be achieved.

（ａ）膀胱内圧の時系列データを示す図、（ｂ）膀胱内圧の時系列データの差分の出現頻度を示す図。(A) The figure which shows the time series data of the intravesical pressure, (b) The figure which shows the appearance frequency of the difference of the time series data of the intravesical pressure. （ａ）直腸内圧の時系列データを示す図、（ｂ）直腸内圧の時系列データの差分の出現頻度を示す図。(A) The figure which shows the time series data of the rectal pressure, (b) The figure which shows the appearance frequency of the difference of the time series data of the rectal pressure. 指数ゴロム符号化の符号語の一例を示す図。The figure which shows an example of the code word of exponential Golomb coding. 膀胱内圧のデータについて指数ゴロム符号化をパラメータｋ＝０〜９で行った圧縮結果を示す図。The figure which shows the compression result which performed exponential Golomb encoding with the parameter k = 0-9 about the data of the intravesical pressure. （ａ）心電図のデータを示す図、（ｂ）心電図のデータの差分の出現確率を示す図。(A) The figure which shows the data of an electrocardiogram, (b) The figure which shows the appearance probability of the difference of the data of an electrocardiogram. 膀胱内圧のデータについて指数ゴロム符号化と他の可逆圧縮手法の圧縮率の比較結果を示す図。The figure which shows the comparison result of the compression rate of exponent Golomb coding and the other lossless compression method about the data of an intravesical pressure. 心電図のデータの周期性を示す図。The figure which shows the periodicity of the data of an electrocardiogram. 本発明に係る、データ圧縮装置の図。The figure of the data compression device concerning the present invention. 本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分の処理フローを示す図。The figure which shows the processing flow of the part which concerns on the compression method of biometric information based on this invention. 本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例１の処理フローを示す図。The figure which shows the processing flow of Example 1 which mounted the part which concerns on the compression method of biometric information based on this invention in the data compression apparatus. 本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例２の処理フローを示す図。The figure which shows the processing flow of Example 2 which mounted the part which concerns on the compression method of biometric information based on this invention in the data compression apparatus. 本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例２の専用命令を構成するブロックダイアグラムを示す図。The figure which shows the block diagram which comprises the dedicated command of Example 2 which mounted the part which concerns on the compression method of biometric information based on this invention in the data compression apparatus. 本発明に係る、生体情報の圧縮方法に係る部分をデータ圧縮装置へ実装した実施例２の専用命令を構成する別のブロックダイアグラムを示す図。The figure which shows another block diagram which comprises the dedicated command of Example 2 which mounted the part which concerns on the compression method of biometric information based on this invention in the data compression apparatus. 汎用プロセッサ上のソフトウェアによる従来の生体情報処理装置の図。The figure of the conventional biological information processing apparatus by the software on a general purpose processor. 汎用プロセッサと専用周辺回路（ＡＳＩＣ）を用いた従来の生体情報処理装置の図。The figure of the conventional biometric information processing apparatus using a general purpose processor and a dedicated peripheral circuit (ASIC).

本発明の実施の一形態を図１〜図１０を用いて説明する。 An embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

生体情報である、膀胱内圧のデータや直腸内圧のデータ、脈波形や呼吸波形、筋電、心電などは時系列のデータであり時間とともに変化していく。本願発明者は、生体情報の時系列データは、図１（ａ）及び図２（ａ）のように全体的に変化が激しいデータであるが、直前の値との変化を見てみると、大きな変化は少なく、符号化を行う前に差分をとることは、圧縮符号化の効果を高める結果になることに着目した。 Biometric data such as intravesical pressure data, rectal pressure data, pulse waveform, respiratory waveform, myoelectricity, and electrocardiogram are time-series data and change with time. The inventor of the present application is the time series data of the biological information is data that changes drastically as shown in FIGS. 1 (a) and 2 (a), but looking at the change from the immediately preceding value, We noticed that there are few large changes, and taking the difference before encoding results in an increase in the effect of compression encoding.

実際、図１（ｂ）及び図２（ｂ）に示すように、膀胱内圧や直腸内圧のデータにおいて、サンプリング間隔１２０［ｍｓ］、精度１０［ビット］で測定されたものでは、直前の差分の値が０になる頻度が約５０％となり、取得データそのものを扱うよりもデータの偏りが大きいために効果的に圧縮することが可能となる。すなわち、指数ゴロム符号は偏りが激しいデータを符号化する場合により小さく圧縮することができることから、指数ゴロム符号化の適用が有効である。以下に、可逆圧縮の方法として指数ゴロム符号化を適用する手順にを説明する。 In fact, as shown in FIGS. 1 (b) and 2 (b), in the data of intravesical pressure and intrarectal pressure, those measured at a sampling interval of 120 [ms] and accuracy of 10 [bit] The frequency at which the value becomes 0 is about 50%, and since the data bias is larger than when the acquired data itself is handled, the data can be effectively compressed. In other words, the exponent Golomb code can be compressed to a smaller extent when data with a large bias is encoded, so that the application of the exponent Golomb coding is effective. A procedure for applying exponential Golomb coding as a lossless compression method will be described below.

まず、差分は正数と負数が出てくるため、差分値ｄに対して以下の（式１）の計算により変換を行って、すべて正数または０とした指数ゴロム符号化されるべき値ｌを得ておく必要がある。 First, since a positive number and a negative number appear, the difference value d is converted by the calculation of the following (formula 1), and the value l to be exponential Golomb coding is set to all positive numbers or 0. It is necessary to obtain.

次の（Ｓｔｅｐ１）〜（Ｓｔｅｐ４）によって指数ゴロム符号化された値を得る。 The exponent Golomb-encoded value is obtained by the following (Step 1) to (Step 4).

（Ｓｔｅｐ１）

となるｉを求める。 (Step 1)

I is obtained.

（Ｓｔｅｐ２）ｉの値だけ１を接頭語として並べる。 (Step 2) 1 is arranged as a prefix only for the value of i.

（Ｓｔｅｐ３）セパレータとして０を挿入する。 (Step 3) 0 is inserted as a separator.

（Ｓｔｅｐ４）末尾に、ｋ＋ｉビットで

をバイナリ符号化したものを付け加える。ここでパラメータｋは、生体情報に応じて圧縮率を最適化する指数ゴロム符号のパラメータである。 (Step 4) At the end, with k + i bits

Add the binary encoded version. Here, the parameter k is a parameter of an exponential Golomb code that optimizes the compression rate according to the biological information.

例として差分が１である場合、指数ゴロム符号（ｋ＝０）で符号化する手順を説明する。指数ゴロム符号化されるべき値ｌは１となる。符号化の（Ｓｔｅｐ１）においてｉは１となり、（Ｓｔｅｐ２）、（Ｓｔｅｐ３）において符号語の上位２ビットは１０となることがわかる。符号化の（Ｓｔｅｐ４）において末尾に０を１ビットでバイナリ符号化したものを付け加えると、符号語は１００となる。よって差分＝１の符号語は１００となる。 As an example, when the difference is 1, a procedure for encoding with an exponential Golomb code (k = 0) will be described. The value l to be exponential Golomb encoded is 1. It can be seen that i is 1 in encoding (Step 1), and the upper 2 bits of the code word are 10 in (Step 2) and (Step 3). In the encoding (Step 4), adding a binary encoded 0 to 1 at the end adds 100. Therefore, the code word of difference = 1 is 100.

図３に、同様にして得られるｌ＝０〜９、ｋ＝０，１，２に対する指数ゴロム符号化の符号語の例を示す。 FIG. 3 shows an example of a code word for exponential Golomb coding for l = 0 to 9 and k = 0, 1, 2 obtained in the same manner.

またパラメータｋを変更することであらゆる生体情報の変化に対応した圧縮が可能となる。たとえば、図１、図２に示したように、膀胱内圧および直腸内圧のデータで、サンプリング間隔１２０［ｍｓ］、精度１０［ビット］で測定されたものは、直前の差分の値が約５０％の出現頻度で０になっている。さらに、０以外の差分の値についても、ほとんどがその前後に分布している。したがって差分に指数ゴロム符号のｋ＝０のものを用いることで、高い圧縮率となる。 In addition, by changing the parameter k, compression corresponding to any change in biological information can be performed. For example, as shown in FIG. 1 and FIG. 2, the data of the intravesical pressure and the intrarectal pressure measured with a sampling interval of 120 [ms] and an accuracy of 10 [bit] has a value of about 50% of the immediately preceding difference. The appearance frequency is 0. Furthermore, most of the difference values other than 0 are distributed before and after the difference value. Therefore, a high compression ratio can be obtained by using an exponential Golomb code k = 0 for the difference.

図４に、膀胱内圧のデータについて指数ゴロム符号化をパラメータｋ＝０〜９で行った圧縮結果を示す。ｋ＝０の時が膀胱内圧のデータをいちばん小さくできることが確かめられる。膀胱内圧・直腸内圧のデータの圧縮には指数ゴロム符号のパラメータをｋ＝０と設定して圧縮を行えば、データ量を約７０％に削減できる。同様にして、図５に示した、測定された心電図データと直前の差分の出現頻度から、ｋ＝３の時がいちばん高い圧縮率となることが確かめられる。 FIG. 4 shows a compression result obtained by performing exponential Golomb coding with the parameter k = 0 to 9 for the data of the intravesical pressure. It can be confirmed that the data of the intravesical pressure can be minimized when k = 0. For compressing data of intravesical pressure / intrarectal pressure, if the parameter of the exponent Golomb code is set to k = 0, the amount of data can be reduced to about 70%. Similarly, from the measured ECG data shown in FIG. 5 and the appearance frequency of the immediately preceding difference, it is confirmed that the highest compression rate is obtained when k = 3.

生体情報の直前のデータとの差分をとって指数ゴロム符号化することは、実際に医療分野のアプリケーションに用いられているｍｉｎｉＬＺＯなどよりも小さく圧縮でき、さらに辞書的符号化よりも早く実行できる。膀胱内圧のデータについて、他の可逆圧縮の符号化法と圧縮率について比較した結果を図６に示す。平均値を棒グラフで示し、平均値からの標準偏差を、平均値を中心とした縦棒で表している。指数ゴロム符号化の手法を用いた結果が圧縮率平均７４．３％で最も圧縮率が高い。 Exponential Golomb coding by taking the difference from the data immediately before the biometric information can be compressed smaller than miniLZO or the like actually used in medical applications, and can be executed earlier than lexicographic coding. FIG. 6 shows a comparison result of the compression rate with other lossless compression encoding methods for the bladder pressure data. The average value is represented by a bar graph, and the standard deviation from the average value is represented by a vertical bar centered on the average value. The result of using the exponential Golomb coding method is the highest compression ratio with an average compression ratio of 74.3%.

上記では、直前の値との差分をとる例をあげたが、図７に示すように心電図などの周期的な波形データ（例えば領域２５１と領域２５２のデータ）は自己相関をもつため、例えばＲ波−Ｒ波の間隔で周期ごとの差分をとるという方法も可能である。Ｒ波の位置（例えば図７の丸印Ｒ_１、Ｒ_２、Ｒ_３）は簡単に見つけることができるため、Ｒ波から次のＲ波までの一周期を保存しておき、次のＲ波が出現したときに直前の周期との差分をとっていく。 In the above, an example of taking a difference from the immediately preceding value has been given, but periodic waveform data such as an electrocardiogram (for example, data of the region 251 and the region 252) has autocorrelation as shown in FIG. It is also possible to take a difference for each period at the interval of the wave-R wave. Since the position of the R wave (for example, circles R ₁ , R ₂ , R _{3 in} FIG. 7) can be easily found, one cycle from the R wave to the next R wave is stored, and the next R wave is stored. When appears, the difference from the previous cycle is taken.

例えば、領域２５１と領域２５２について、Ｒ波からｎ番目のサンプルのデータについての差分値を（Ｒ_２＋ｎの差分）と表すと、（Ｒ_２＋ｎの差分）＝（Ｒ_２＋ｎのサンプルの値）−（Ｒ_１＋ｎのサンプルの値）とすればよい。ただし、０≦ｎ≦Ｒ_３−Ｒ_２である。その後、指数ゴロム符号化を適切なパラメータで行うことで、より小さく圧縮が可能になる。 For example, the region 251 and region 252, expressed from R-wave difference values for the n-th sample of the data _(the difference between the _R 2 + n), _(the difference between the _{_{R 2 + n) = (R}} 2 + n samples values ) − (R ₁ + n sample value). However, it is _{_{0 ≦ n ≦ R 3 -R 2}} . Thereafter, by performing exponential Golomb coding with appropriate parameters, compression can be made smaller.

心電データの圧縮などには辞書的符号化が用いられている。だが辞書的符号化は計算量が多く実行に時間がかかる。本願発明で提案する、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法は、パラメータさえ事前に決めておけば一つの差分に対して一つの符号の割り当てが決まっているため、計算量も少なく符号化にかかる時間も少ない。生体情報センシングシステムでは、実時間での処理が求められるため、本願発明の手法の方が実装により現実的であると言える。 Dictionary compression is used for ECG data compression and the like. However, lexical coding is computationally intensive and takes time to execute. The biometric information compression method using the difference and exponential Golomb coding proposed in the present invention requires a small amount of calculation because one code is assigned to one difference as long as parameters are determined in advance. Less time is required for encoding. Since the biological information sensing system requires processing in real time, it can be said that the method of the present invention is more realistic by implementation.

上述した、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法は、たとえば、従来の汎用プロセッサでのソフトウェアによる実装、専用ハードウェア（ＡＳＩＣ）による実装ができる他に、生体情報の圧縮処理の計算を少ない実行サイクル数で実行できる命令を備えた特定応用分野向きプロセッサ（ＡＳＩＰ：ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）による実装が可能である。 The above-described biometric information compression method using differential and exponential Golomb coding can be implemented, for example, by software in a conventional general-purpose processor, or by dedicated hardware (ASIC), and calculation of biometric information compression processing. Can be implemented by a processor for a specific application field (ASIP: Application Specific Instruction-set Processor) having an instruction that can be executed with a small number of execution cycles.

特定応用分野向きプロセッサ（ＡＳＩＰ）を用いるデータ圧縮装置を実施例のひとつとして以下に説明する。これにより、生体情報の圧縮処理を、効率良くかつ少ない消費電力量で実行できる。 A data compression apparatus using a processor for specific application fields (ASIP) will be described below as one embodiment. Thereby, the compression process of biometric information can be performed efficiently and with a small amount of power consumption.

図８はデータ圧縮装置１の圧縮処理に係る主要部を示す。 FIG. 8 shows a main part related to the compression processing of the data compression apparatus 1.

図８において、特定応用分野向きプロセッサ（ＡＳＩＰ）である専用プロセッサ１０は汎用プロセッサ１１、圧縮処理回路１２を含み、これらは内部バス１５でつながっている。また、専用プロセッサ１０の外部には命令メモリ１３があり、ここから汎用プロセッサ１１に命令を読み出し、実行する。また、データメモリ１４にはデータが保存されている。 In FIG. 8, a dedicated processor 10 which is a processor for specific application fields (ASIP) includes a general-purpose processor 11 and a compression processing circuit 12, which are connected by an internal bus 15. An instruction memory 13 is provided outside the dedicated processor 10, and instructions are read from the general-purpose processor 11 and executed. Data is stored in the data memory 14.

実行する命令の必要に応じて専用プロセッサ１０にデータバス１６を通じてデータメモリ１４から読みだされたデータが入力され圧縮処理回路１２等の演算に使用された後、演算結果を、データバス１６を通じてデータメモリ１４に保存する。すなわち、圧縮処理回路１２は、汎用プロセッサ１１が発行する命令メモリ１３に保持された専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号語を出力してもよい。 The data read from the data memory 14 through the data bus 16 is input to the dedicated processor 10 as required for the instruction to be executed and used for the operation of the compression processing circuit 12, etc. Save in the memory 14. That is, the compression processing circuit 12 may encode based on the time-series data according to an instruction including a dedicated instruction held in the instruction memory 13 issued by the general-purpose processor 11 and output the code word.

データメモリ１４に書き込み或いは読み出される外部からの或いは外部へのデータは、データバス１６を介し入出力インターフェース（図示せず）を通じデータ圧縮装置１の外部とやりとりされる。 Data that is written to or read from the data memory 14 from / to the outside is exchanged with the outside of the data compression apparatus 1 via the data bus 16 through an input / output interface (not shown).

なお、汎用プロセッサ１１としては、ＲＩＳＣ（ＲｅｄｕｃｅｄＩｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＳｅｔＣｏｍｐｕｔｅｒ：縮小命令セットコンピュータ）やＣＩＳＣ（ＣｏｍｐｌｅｘＩｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＳｅｔＣｏｍｐｕｔｅｒ：複合命令セットコンピュータ）などがあげられる。 Examples of the general-purpose processor 11 include a RISC (Reduced Instruction Set Computer) and a CISC (Complex Instruction Set Computer).

図９に、圧縮処理における前記（Ｓｔｅｐ１）〜（Ｓｔｅｐ４）を含む符号化の処理フロー図を示す。図９の処理フローは、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法の、実装に依存しない手順を示している。図９の処理フローは、たとえば、汎用プロセッサ、専用ハードウェア（ＡＳＩＣ）、特定応用分野向きプロセッサ（ＡＳＩＰ）などの、あらゆるデータ処理装置によって実行される。 FIG. 9 shows a processing flow diagram of encoding including (Step 1) to (Step 4) in the compression processing. The processing flow of FIG. 9 shows a procedure independent of the implementation of the biometric information compression method using difference and exponential Golomb coding. The processing flow of FIG. 9 is executed by any data processing device such as a general-purpose processor, dedicated hardware (ASIC), or application specific processor (ASIP).

ステップ２６０で時系列データの前処理が行われ、ステップ２６１で前処理済みの前記時系列データを構成するサンプル値のロード処理を行い、ステップ２６２でそれらサンプル値の差分、つまり前記時系列データの時間的な差分値を計算する処理を行い、ステップ２６３で上記の式１に従って差分値の正負の処理を行い指数ゴロム符号化されるべき値ｌを得て、ステップ２６４で指数ゴロム符号化されるべき値ｌから前記（Ｓｔｅｐ１）におけるｉを求める処理を行い、ステップ２６５で前記（Ｓｔｅｐ２）〜（Ｓｔｅｐ４）の符号語を求める処理を行い、ステップ２６６で得られた符号語をバッファレジスタへ格納する処理を行い、ステップ２６７で未ロードのサンプル値があるかを判断し、あればステップ２６１のロード処理へ戻り、なければステップ２６８の終了処理へ行く分岐処理を行う。 In step 260, time-series data is pre-processed. In step 261, sample values constituting the pre-processed time-series data are loaded. In step 262, the difference between the sample values, that is, the time-series data Processing for calculating a temporal difference value is performed. In step 263, positive / negative processing of the difference value is performed according to the above equation 1 to obtain a value l to be exponential Golomb encoded, and exponent Golomb encoding is performed in Step 264. Processing for obtaining i in (Step 1) from the power value l is performed, processing for obtaining the code words of (Step 2) to (Step 4) is performed in Step 265, and the code word obtained in Step 266 is stored in the buffer register. In step 267, it is determined whether there is an unloaded sample value. A branch processing to go to end the process of step 268 if Kere.

なお、図９の処理以前に生体情報の種類や時系列データのサンプリング間隔などのデータの属性に応じて圧縮に最適なパラメータｋが決められる。例えば、パラメータｋの値はデータメモリ１４に外部から変更できるように保存しておけばよい。 Prior to the processing of FIG. 9, the optimum parameter k for compression is determined according to the data attributes such as the type of biological information and the sampling interval of the time series data. For example, the value of the parameter k may be stored in the data memory 14 so that it can be changed from the outside.

図９の処理フローのデータ圧縮装置１への実装に際し、実行サイクル数の削減のために、特定応用分野向きプロセッサ（ＡＳＩＰ）である専用プロセッサ１０を用いて、単純な命令セットを持つ汎用プロセッサに専用命令を追加し符号化の処理を行ってもよい。そのような実施例１を図１０に示す。図１０において、追加した専用命令で処理を行うステップは以下のとおりである。 When the processing flow of FIG. 9 is implemented in the data compression apparatus 1, a dedicated processor 10 that is a processor for a specific application field (ASIP) is used to reduce the number of execution cycles to a general-purpose processor having a simple instruction set. A dedicated instruction may be added to perform the encoding process. Such Example 1 is shown in FIG. In FIG. 10, the steps for processing with the added dedicated instruction are as follows.

ステップ２７１で、専用命令ＬＤＳＡＭの実行による前処理済サンプル値のロード、
ステップ２７３で、専用命令ＳＩＧＮの実行による差分値の正負の処理、
ステップ２７５で、専用命令ＣＯＤＥ１、ＣＯＤＥ２の実行による符号語の計算、
ステップ２７６で、専用命令ＲＥＳ１、ＲＥＳ２の実行によるバッファレジスタへ格納、
ステップ２７７で、専用命令ＢＲＥＮＣの実行による終了判断付き分岐処理。 In step 271, loading a preprocessed sample value by executing the dedicated instruction LDSAM,
In step 273, processing of the positive / negative difference value by execution of the dedicated instruction SIGN,
In step 275, codeword calculation by execution of dedicated instructions CODE1, CODE2,
In step 276, the dedicated instructions RES1 and RES2 are executed and stored in the buffer register.
In step 277, branch processing with end determination by execution of the dedicated instruction BRENC.

ここで、ステップ２７５に２つの専用命令ＣＯＤＥ１、ＣＯＤＥ２が必要なのは、ＲＩＳＣプロセッサに拡張命令として実装しているので、一度にアクセスできるレジスタ数に制限があるためである。また、ステップ２７６に２つの専用命令ＲＥＳ１、ＲＥＳ２が必要なのは、符号語長よりもバッファの空きが小さい場合の処理と符号語長分の空きがバッファにある場合の処理が必要であるためである。 Here, the reason why the two dedicated instructions CODE1 and CODE2 are required in step 275 is that the number of registers that can be accessed at one time is limited because they are implemented as extended instructions in the RISC processor. The reason why two dedicated instructions RES1 and RES2 are required in step 276 is because processing is required when the buffer space is smaller than the codeword length and processing when the codeword length space is in the buffer. .

これにより、前述の膀胱内圧および直腸内圧のデータで専用命令が追加されていない従来のＲＩＳＣプロセッサより、全体の実行サイクル数で約２８％、消費電力量で約２７％のの削減が可能になった。 This makes it possible to reduce the total number of execution cycles by approximately 28% and the power consumption by approximately 27%, compared with the conventional RISC processor in which dedicated instructions are not added to the above-mentioned intravesical pressure and intrarectal pressure data. It was.

また、図１１に、図９に示されるステップ２６２、２６３、２６４、２６５を専用命令１命令で実現する実施例２を示す。この場合、各ステップをまとめて実行できるため実行サイクル数がより削減され消費電力もより少なくなる。 FIG. 11 shows a second embodiment in which steps 262, 263, 264, and 265 shown in FIG. 9 are realized by one dedicated instruction. In this case, since the steps can be executed together, the number of execution cycles is further reduced and the power consumption is also reduced.

図１１において、追加した専用命令で処理を行うステップは以下のとおりである。 In FIG. 11, the steps for processing with the added dedicated instruction are as follows.

ステップ２７１で、専用命令ＬＤＳＡＭの実行による前処理済サンプル値のロード、
ステップ２８２で、追加した１つの専用命令の実行によるステップ２６２、２６３、２６４、２６５と同等処理の実行、
ステップ２６６で、得られた符号語をバッファレジスタへ格納する処理、
ステップ２７７で、専用命令ＢＲＥＮＣの実行による終了判断付き分岐処理。 In step 271, loading a preprocessed sample value by executing the dedicated instruction LDSAM,
In step 282, execution of processing equivalent to steps 262, 263, 264, 265 by execution of the added one dedicated instruction;
A process of storing the obtained code word in a buffer register in step 266;
In step 277, branch processing with end determination by execution of the dedicated instruction BRENC.

図１２は、本専用命令を構成する際のブロックダイアグラムである。図１２の回路を用いることにより、１命令で数値を指数ゴロム符号に変換することが可能である。 FIG. 12 is a block diagram when configuring this dedicated instruction. By using the circuit of FIG. 12, it is possible to convert a numerical value into an exponential Golomb code with one instruction.

図１３はデコード処理を示すブロックダイアグラムである。本回路を採用する専用命令により、一命令で指数ゴロム符号化されたデータを、元の値に戻すことが可能である。 FIG. 13 is a block diagram showing the decoding process. By using a dedicated instruction that employs this circuit, it is possible to return data that has been exponentially Golomb-encoded with one instruction to the original value.

以上、差分と指数ゴロム符号化を用いる生体情報の圧縮方法、及びその実装について説明した。各実装の特徴を比較し下表に示す。実装（Ｃ）により、実装（Ｂ）と同程度の処理性能（実行サイクル数）と少ない消費電力量での実行能力を持ちつつ、汎用プロセッサ上でのソフトウェア処理と同様の柔軟さと拡張性が達成される。 The biometric information compression method using differential and exponential Golomb coding and the implementation thereof have been described above. The characteristics of each implementation are compared and shown in the table below. Implementation (C) achieves the same flexibility and expandability as software processing on a general-purpose processor while having the same processing performance (number of execution cycles) and execution capacity with less power consumption as implementation (B). Is done.

以上、本発明の複数の態様に係る生体情報の圧縮方法及びその方法を実行するためのデータ圧縮装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態が、本発明の１つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。 As described above, the biometric information compression method and the data compression apparatus for executing the method according to a plurality of aspects of the present invention have been described based on the embodiment. However, the present invention is limited to this embodiment. It is not a thing. Unless departing from the spirit of the present invention, one or more of the present invention may be implemented by various modifications conceived by those skilled in the art in this embodiment or by combining components in different embodiments. It may be included within the scope of the embodiments.

本発明は、小型化や長時間使用を必要とする生体情報センシングシステムに有用である。 The present invention is useful for a biological information sensing system that requires downsizing and long-time use.

１データ圧縮装置
１０専用プロセッサ
１１、１００、１１０汎用プロセッサ
１２、１１３圧縮処理回路
１３、１０１、１１１命令メモリ
１４、１０２、１１２データメモリ
１５内部バス
１６、１０３、１１４データバス DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Data compression apparatus 10 Dedicated processor 11, 100, 110 General-purpose processor 12, 113 Compression processing circuit 13, 101, 111 Instruction memory 14, 102, 112 Data memory 15 Internal bus 16, 103, 114 Data bus

Claims

生体情報の時系列データを、データ処理装置によって可逆圧縮するための方法であって、
前記データ処理装置によって、前記時系列データの時間的な差分値ｄを計算するステップ１と、
前記データ処理装置によって、前記差分値ｄに対して、前記差分値ｄの負値を正値に変換して変換値ｌを得るステップ２と、
前記データ処理装置によって、前記ステップ２の変換で得られた変換値ｌに対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値の分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータｋ（ｋ≧０）を用いて符号化し符号語を得るステップ３と、
を含み、
前記ステップ２において、

をバイナリ符号化したものを付け加えることによって前記符号語を得る、
生体情報の圧縮方法。 A method for reversibly compressing time-series data of biological information by a data processing device,
Calculating a temporal difference value d of the time-series data by the data processing device; and
Wherein the data processing apparatus, with respect to the difference value d, and Step 2 Ru obtain a conversion value l by converting negative values of the difference value d to positive,
Exponential Golomb coding parameter k (k) determined based on the distribution of the difference values when exponential Golomb coding is used for the transformation value l obtained by the transformation in Step 2 by the data processing device. Step 3 to obtain a codeword by encoding using ≧ 0) ;
Only including,
In step 2,

To obtain a converted value l of the difference value d,
In step 3 above,

To obtain the codeword by adding the binary encoding of
A method for compressing biological information.

請求項１に記載の生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、
プロセッサと圧縮処理回路とを備えた専用プロセッサと、
前記生体情報の時系列データ及び前記時系列データを圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、
前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、
前記時系列データを前記データメモリからロードするための専用命令、
前記時系列データの時間的な差分値ｄに対して、

によって前記差分値ｄの負値を正値に変換して変換値ｌを得るための専用命令、
前記変換で得られた変換値ｌに対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値ｄの分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータｋ（ｋ≧０）を用いて

をバイナリ符号化したものを付け加える符号化によって符号語を得るための専用命令、
前記符号化で得られた符号語を前記データメモリへ格納するための専用命令、及び、
前記時系列データの未ロード部分があるか否かを判断し、あれば前記時系列データのロード処理へ戻り、なければ終了処理へ分岐するための専用命令
を保持する命令メモリと、
前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスと、を備え、
前記圧縮処理回路は、前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号語を出力する
データ圧縮装置。 A data compression apparatus for executing the biometric information compression method according to claim 1,
A dedicated processor having a processor and a compression processing circuit;
A data memory for holding the time series data of the biological information and a code word obtained by compressing the time series data;
A dedicated instruction issued by the processor when the biometric information compression method is executed,
A dedicated instruction for loading the time series data from the data memory;
For the temporal difference value d of the time series data,

Dedicated instructions order to obtain a conversion value l are converted to positive negative value of the difference value d by,
The exponent Golomb coding parameter k (k ≧ 0) determined based on the distribution of the difference value d in using the exponent Golomb coding for the transformation value l obtained by the transformation is used.

Special instruction of order to obtain a code word by the encoding to add a material obtained by binary encoding,
A dedicated instruction for storing the code word obtained by the encoding in the data memory, and
Determining whether or not there is an unloaded portion of the time-series data, and if there is, return to the time-series data load process, and if not, a dedicated instruction for branching to the end process
An instruction memory that holds
A bus for transferring data between the processor, the compression processing circuit, and the data memory;
The data compression apparatus, wherein the compression processing circuit encodes based on the time-series data according to an instruction including the dedicated instruction held in the instruction memory issued by the processor and outputs the code word.

請求項１記載の生体情報の圧縮方法を実行するためのデータ圧縮装置であって、
プロセッサと圧縮処理回路とを備えた専用プロセッサと、
前記生体情報の時系列データ及び前記生体情報を圧縮して得られる符号語を保持するデータメモリと、
前記生体情報の圧縮方法を実行する際に前記プロセッサが発行する専用命令であって、前記時系列データの時間的な差分値ｄを計算し、前記差分値ｄに対して、前記差分値ｄの負値を正値に変換して変換値ｌを得、前記変換で得られた変換値ｌに対して、指数ゴロム符号化を利用するにおいて前記差分値ｄの分布に基づいて決められた指数ゴロム符号化のパラメータｋ（ｋ≧０）を用いて

によって前記差分値の負値を正値に変換し、

をバイナリ符号化したものを付け加える符号化によって符号語を得る計算を１命令で実行するための専用命令を保持する命令メモリと、
前記プロセッサ、前記圧縮処理回路及び前記データメモリ間のデータ転送を行うバスと、を備え、
前記圧縮処理回路は前記プロセッサが発行する前記命令メモリに保持された前記専用命令を含む命令に従って前記時系列データを基に符号化し前記符号化で得られた符号語を出力する
データ圧縮装置。 A data compression apparatus for executing the biometric information compression method according to claim 1,
A dedicated processor having a processor and a compression processing circuit;
A data memory for holding time-series data of the biological information and a code word obtained by compressing the biological information;
A dedicated instruction issued by the processor when executing the biometric information compression method, calculating a temporal difference value d of the time-series data, and calculating the difference value d with respect to the difference value d converts negative values to positive to obtain a conversion value l, the converted value l obtained by the conversion, the index was determined based on the distribution of the difference values d in using exponential Golomb coding Golomb Using the encoding parameter k (k ≧ 0)

An instruction memory for holding private instructions for execution one instruction to give Ru calculating a codeword by a coding to add a material obtained by binary coding,
A bus for transferring data between the processor, the compression processing circuit, and the data memory;
The data compression apparatus, wherein the compression processing circuit encodes based on the time-series data according to an instruction including the dedicated instruction held in the instruction memory issued by the processor and outputs a code word obtained by the encoding.

前記データメモリには、前記指数ゴロム符号化のパラメータｋが保持されており、生体情報の種類及びサンプリング間隔の少なくとも一方で表されるデータ属性に応じて前記パラメータｋが変更できる
請求項２または請求項３記載のデータ圧縮装置。 Wherein the data memory, the is held parameter k exponential Golomb coding, the parameter k can be changed in accordance with at least one data attribute represented by the type and the sampling interval of the biometric information according to claim 2, wherein Item 4. The data compression device according to Item 3.