JPH0788094A - Heartbeat fluctuation waveform analysis method and device therefor - Google Patents
Heartbeat fluctuation waveform analysis method and device thereforInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は心拍変動波形解析方法及
び装置に関し、特に心電図のＲ波（心室の収縮に対応す
る電位変化、周波数とも高く検出が容易な電圧パルス）
による心拍変動波形解析方法及び装置に関するものであ
る。なお、本発明は当然、心電図のＲ波の代用として脈
波、心音のピーク値等、心拍間隔を抽出し得るデータを
用いる場合にも適用可能なものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and apparatus for analyzing a heartbeat fluctuation waveform, and more particularly to an R wave of an electrocardiogram (voltage pulse corresponding to contraction of a ventricle, a voltage pulse having high frequency and easy detection).
The present invention relates to a method and an apparatus for analyzing a heartbeat fluctuation waveform. The present invention is naturally applicable to the case of using data capable of extracting the heartbeat interval, such as a pulse wave and a peak value of a heart sound, as a substitute for the R wave of the electrocardiogram.
【０００２】心拍のＲ波間隔より生成した心拍変動波形
の解析を行うことにより、心拍変動性指標（以下、ＨＲ
Ｖと略称することがある）と呼ばれる指標を得ることが
できる。A heartbeat variability index (hereinafter referred to as HR) is analyzed by analyzing a heartbeat variability waveform generated from the R wave interval of the heartbeat.
V) may be abbreviated).
【０００３】このＨＲＶは、交感・副交感神経系の活動
水準を反映しており、その周波数成分中の低周波（Ｌ
Ｆ）成分（又はＭＷＳＡ成分と呼ばれる0.05〜0.15サイ
クル／ビートの周波数成分）、高周波（ＨＦ）成分（又
はＲＳＡ成分と呼ばれる0.15〜0.45サイクル／ビートの
周波数成分）のピークパワー値等を検討することで精神
的作業負荷、心的作業負荷、覚醒度、緊張度の定量化が
行える可能性が示唆されており、医学的に検討価値の高
い指標として知られている。This HRV reflects the activity level of the sympathetic / parasympathetic nervous system, and has a low frequency (L) in its frequency component.
F) component (or frequency component of 0.05 to 0.15 cycle / beat called MWSA component), high frequency (HF) component (or frequency component of 0.15 to 0.45 cycle / beat called RSA component), etc. should be examined. It has been suggested that quantification of mental work load, mental work load, arousal level, and tension level can be performed, and it is known as a medically highly valuable index.
【０００４】即ち、ＬＦ成分とは交換神経系を反映する
血圧変動性の成分が低周波であることから重要となって
いる成分であり、そのパワーは精神的緊張の増大、起立
性の刺激（姿勢の変化）などにより増大するものとして
認識されている。また、ＨＦ成分とは呼吸変動性の成分
が高周波であることからこのように称されるものであ
り、安静状態や睡眠中に高い値を示し緊張度の増大によ
り消失傾向に向かうことが知られているものである。That is, the LF component is a component important because the blood pressure variability component reflecting the sympathetic nervous system has a low frequency, and its power is an increase in mental tension and an orthostatic stimulus ( It is recognized as increasing due to changes in posture). The HF component is so called because the respiratory variability component has a high frequency, and it is known that the HF component has a high value in a resting state or during sleep and tends to disappear due to an increase in tension. It is what
【０００５】従って、被験者が安静状態に有るか否か、
言い換えれば覚醒度が低下しているか否かを容易に判定
できるＨＲＶ指標が望まれている。Therefore, whether the subject is at rest or not,
In other words, there is a demand for an HRV index that can easily determine whether or not the arousal level has decreased.
【０００６】[0006]
【従来の技術】この様なＨＲＶに利用されるピークパワ
ー（パワースペクトル）値を求めるための従来の方法及
び装置について以下に説明する。2. Description of the Related Art A conventional method and apparatus for obtaining a peak power (power spectrum) value used for such an HRV will be described below.
【０００７】先ず、図１１に示すように人体２０に生体
用電極２１〜２３を張り付け、人体２０の心臓活動に対
応する皮膚表面の電位を交流アンプ２４により電極２１
と２３及び電極２２と２３の差電圧を求めて増幅し、出
力信号Ａ，ＢとしてそれぞれＡ／Ｄ変換器２５に送り、
ここでディジタル信号に変換した後、それぞれ演算部２
６に与えることにより、出力信号Ａ−Ｂ間の電位差を図
１２に示すような心電図として記録し且つそのパワース
ペクトル密度（ＰＳＤ）を求めている。First, as shown in FIG. 11, biological electrodes 21 to 23 are attached to a human body 20, and the potential of the skin surface corresponding to the heart activity of the human body 20 is applied to the electrode 21 by an AC amplifier 24.
And 23 and the difference voltage between the electrodes 22 and 23 is obtained and amplified, and sent to the A / D converter 25 as output signals A and B, respectively.
After conversion into digital signals here, the operation unit 2
6, the potential difference between the output signals A and B is recorded as an electrocardiogram as shown in FIG. 12 and its power spectral density (PSD) is obtained.
【０００８】この様な心電図のＲ波を用いて演算部２６
がパワースペクトル値を求めるときの従来例が図１３乃
至図１７に示されている。Using the R wave of such an electrocardiogram, the arithmetic unit 26
13 to 17 show a conventional example in which the power spectrum value is obtained by the above.
【０００９】図１３においては、まず同図（１）におい
てＲ波ピーク時点を検出し、同図（２）に示すようにＲ
波ピーク時点からＲ−Ｒ間隔（以下、ＲＲＩと略称す
る）を計測する。例えば、同図（１）に示すようにＲ波
のピーク間隔ＲＲＩ１が０．８秒であれば、同図（２）
に示すようにその間隔ＲＲＩ１を「０．８」とする。In FIG. 13, first, the R wave peak time is detected in (1) of FIG.
The RR interval (hereinafter abbreviated as RRI) is measured from the time of the wave peak. For example, if the R wave peak interval RRI1 is 0.8 seconds as shown in FIG.
The interval RRI1 is set to "0.8" as shown in FIG.
【００１０】この様にして心拍に応じて生成されたＲ波
間隔ＲＲＩは、同図（３）に示すように直線補間するこ
とにより横軸を拍数とし縦軸をＲ波間隔ＲＲＩとした原
心拍振変動波形が生成される。The R-wave interval RRI thus generated according to the heartbeat is linearly interpolated as shown in FIG. 3 (3), and the horizontal axis is the pulse rate and the vertical axis is the R-wave interval RRI. A heartbeat fluctuation waveform is generated.
【００１１】なお、以下、このＲＲＩ波形は後述する種
々の処理を施した心拍変動波形と区別するため、原心拍
変動波形と称する。Note that, hereinafter, this RRI waveform will be referred to as an original heart rate variability waveform in order to distinguish it from a heart rate variability waveform which has been subjected to various processes described later.
【００１２】この様に生成したＲＲＩ波形により図示の
如く一定の区間だけ切り出してサンプリング周波数５Hz
でＦＦＴ演算（高速フーリエ変換演算）またはＡＲ（自
己回帰モデル）などにより求めたパワースペクトル密度
が図１４に示されている。The RRI waveform generated in this manner is used to cut out a fixed section as shown in the figure, and the sampling frequency is 5 Hz.
FIG. 14 shows the power spectrum density obtained by FFT operation (fast Fourier transform operation) or AR (autoregressive model).
【００１３】[0013]
【発明が解決しようとする課題】この図１４のパワース
ペクトル推定図から判るように、推定されたパワーの殆
どは０Hzを中心周波数とするドリフト成分であり、これ
は図１３（３）に示す原心拍変動波形が多くの非周期性
成分を含んでいるためである。As can be seen from the power spectrum estimation diagram of FIG. 14, most of the estimated power is a drift component having a center frequency of 0 Hz, which is the original component shown in FIG. 13 (3). This is because the heartbeat variability waveform contains many non-periodic components.
【００１４】この為、上述したようにＨＲＶとして本来
の検討対象であるＬＦ成分又はＨＦ成分の確認が困難と
なる。Therefore, as described above, it becomes difficult to confirm the LF component or the HF component which is the original object of study as the HRV.
【００１５】上記のような周波数の解析法は周期的な変
動と定常的な不規則波形により構成された波形データの
解析を目的としており、ＦＦＴ法はその典型で任意の周
期変動波形が単純な正弦波や余弦波の合成で表されるこ
とをその前提としている。The frequency analysis method as described above is intended to analyze waveform data composed of periodic fluctuations and stationary irregular waveforms, and the FFT method is a typical one, in which any periodic fluctuation waveform is simple. It is premised that it is represented by the synthesis of sine waves and cosine waves.
【００１６】従って、これらの解析法は０を中心として
±の変動を持ち、なお且つこの変動の総和が０となるよ
うな波形データに対してのみ有効であり、これに当ては
まらない波形データに対しては直流成分除去法等を施し
て解析の前提に当てはまるようにするための前処理が必
要である。Therefore, these analysis methods are effective only for the waveform data having a fluctuation of ± around 0 and the total sum of the fluctuations being 0, and for the waveform data not applicable to this. In some cases, preprocessing is necessary to apply the DC component removal method, etc. so that the analysis premise is met.
【００１７】図１５は、この様な直流成分除去処理を施
したときのＲＲＩ波形を想定したものであり、同図
（１）は図１３（３）に示したＲＲＩ波形に対応するも
のであるが、この波形から予め直流成分を除去すると同
図（２）に示すような０を中心として上下に変動する波
形となるが、図１５（１）に示す区間Ａで切り出したと
きのパワースペクトル値は図１６に示すような特性とな
る。FIG. 15 assumes an RRI waveform when such a DC component removing process is performed, and FIG. 15 (1) corresponds to the RRI waveform shown in FIG. 13 (3). However, if the direct current component is removed from this waveform in advance, it becomes a waveform that fluctuates up and down around 0 as shown in (2) of the same figure, but the power spectrum value when cut out in the section A shown in (1) of FIG. Has characteristics as shown in FIG.
【００１８】この場合、区間Ａ内の波形は線型的な推移
であるので、この区間Ａの幅を半周期から１周期とする
周波数近傍に誤ったパワースペクトル部分Ｂが出現して
しまう。In this case, since the waveform in the section A has a linear transition, an erroneous power spectrum portion B appears near the frequency where the width of the section A is changed from a half cycle to one cycle.
【００１９】また、推移に波形の連続性が保証されない
ため、ＦＦＴ法を利用するに当たっては窓関数処理が必
要となり、この窓関数処理を行った場合には線型的推移
はデータ長を周期とする周波数波形に変換されてしま
い、より高い周波数に誤ったパワースペクトル部分が出
現してしまうとともに、この窓関数処理に要する演算時
間も大きくなってしまい精度も劣化してしまう。Further, since the transition does not guarantee the continuity of the waveform, a window function process is required to use the FFT method. When this window function process is performed, the linear transition has a data length as a cycle. The waveform is converted into a frequency waveform, an erroneous power spectrum portion appears at a higher frequency, and the calculation time required for this window function processing becomes long, resulting in deterioration of accuracy.
【００２０】上記のようにＲＲＩ波形を短い区間で区切
らずに、図１７（１）に示すようにより長い区間で切り
出した場合、今度は図１６の様な誤ったスペクトルは生
じない代わりに、推定されるパワーの殆どが直流近似成
分となり、図１７（２）に示すように周期成分のピーク
が殆ど特定出来ない様な波形になってしまう。When the RRI waveform is not divided into short sections as described above, but is cut out into a longer section as shown in FIG. 17 (1), an incorrect spectrum as shown in FIG. Most of the generated power becomes a DC approximate component, and the waveform becomes such that the peak of the periodic component can hardly be identified as shown in FIG. 17 (2).
【００２１】問題点のまとめ 安静状態での心拍は当然正の値のみしか持たないが、あ
る平均値を中心に平均値からの±の変動の総和が０とな
る波形に近い形で推移する。従って、直流成分除去など
の前処理を施せば前述したフーリエ変換などの解析の前
提に当てはまることとなる。 Summary of Problems Although the heartbeat in the resting state naturally has only positive values, the heartbeat changes in a form close to a waveform in which the sum of the fluctuations of ± from the average value is 0 around a certain average value. Therefore, if the preprocessing such as the removal of the DC component is performed, the above-mentioned analysis premise such as the Fourier transform can be applied.
【００２２】ところが、車両運転などを含む日常生活で
は心拍の平均値が常に安定した状態にあることはなく様
々な外的な要因の変化（刺激）により大きく変化する。However, in daily life including driving a vehicle, the average value of heartbeats is not always stable and changes greatly due to changes (stimulation) of various external factors.
【００２３】このため、外的要因の変化は非定常的でラ
ンダムなものとなり周期性を持つことが少なくなってし
まい、外的要因変化に起因する心拍の変化も周期性の変
動ではなく非定常的でランダムな変化となる。For this reason, changes in external factors are non-stationary and random and less likely to have periodicity, and changes in the heartbeat due to changes in external factors are also non-stationary rather than fluctuations in periodicity. It will be a random change.
【００２４】通常の解析は非定常的でランダムな変動を
前提としていないため解析上以下のような問題が発生す
る。Since the usual analysis does not assume non-stationary and random fluctuations, the following problems occur in the analysis.
【００２５】見かけの低周波成分の増大：一般に解析
では時間軸上でのすべての変動が周波数領域上でのパワ
ーとして計算され、本来、非定常的でランダムな変化で
ある心拍変化も異常に低い周波数成分を有する周期成分
として計算されてしまうため、心拍変化の大きなデータ
では低周波側のパワーが全体的に上昇し、上昇したパワ
ーの為、本来の検討対象であるＬＦ成分の確認が困難と
なる。Increase in apparent low frequency component: In general, in analysis, all fluctuations on the time axis are calculated as power in the frequency domain, and heartbeat changes, which are originally non-stationary and random changes, are also abnormally low. Since it is calculated as a periodic component having a frequency component, the power on the low frequency side generally rises in data with a large heartbeat change, and due to the increased power, it is difficult to confirm the LF component that is the original subject of study. Become.
【００２６】切り出しデータ数による誤ピークの出
現：解析上当然留意する問題ではあるが、算出する周期
成分の低周波側の信頼の限界は解析対象とした区間に１
周期以上含まれるまでのものとなる。Occurrence of false peaks due to the number of cut-out data: This is a problem to be naturally noted in the analysis, but the limit of reliability of the calculated periodic component on the low frequency side is 1 in the section to be analyzed.
It is included until it is included in more than one cycle.
【００２７】例えば線型的な変化を含むＲＲＩ波形をＦ
ＦＴ、ＡＲ推定法で解析した場合、ＦＦＴ法では波形の
連続性が前提となるため、データ切り出し区間両端のデ
ータは０として扱われるが、これでは現実の波形データ
に即しない場合も多く、解析の精度上問題となる。For example, an RRI waveform including a linear change is F
When the FT and AR estimation methods are used for analysis, the FFT method is premised on waveform continuity, so the data at both ends of the data cutout section is treated as 0. However, this often does not match the actual waveform data. It becomes a problem in accuracy.
【００２８】そこで、波形データの両端が０でない場
合、窓関数処理を施し波形データの両端を０に揃える前
処理が一般的であるが、これを非定常的でランダムな変
化を含む波形データに当てはめた場合、存在しない周期
成分が発生してしまう。Therefore, when both ends of the waveform data are not 0, a pre-processing is generally performed in which the window function process is performed to align both ends of the waveform data to 0, but this is converted to waveform data including non-stationary and random changes. When fitted, a periodic component that does not exist will occur.
【００２９】従って、心拍変動波形の解析の主要な検討
項目であるＬＦ成分又はＨＦ成分のピークパワーの検出
や、絶対ピークパワーの推定が困難であるなど、従来知
られている解析法より心拍変動波形解析を行っても、緊
張度又は覚醒度評価が必要とする解析結果が得られない
と言う問題点があった。Therefore, it is difficult to detect the peak power of the LF component or the HF component and to estimate the absolute peak power, which is a main consideration item in the analysis of the heartbeat variability waveform. Even if the waveform analysis is performed, there is a problem that the analysis result required for the evaluation of the degree of tension or the arousal level cannot be obtained.
【００３０】従って本発明は、非定常的でランダムな心
拍変化の大きなデータに対してもＨＲＶの差異を比較し
得るような精度の良い周波数成分結果が得られる方法及
び装置を実現することを目的とする。Therefore, it is an object of the present invention to realize a method and apparatus capable of obtaining accurate frequency component results such that differences in HRV can be compared even for data with large non-stationary and random heartbeat changes. And
【００３１】[0031]
【課題を解決するための手段及び作用】〔１〕本発明方法（その１）：図１及び図２ 本発明に係る心拍変動波形解析方法によれば、心拍変動
波形周波数成分解析の基となる心拍変動波形を、心拍間
隔時間を基準とした絶対変位データからＲ波の隣接する
心拍間隔の差を求めて相対変位データに変換し、この相
対変位ＲＲＩ波形データを用いた解析を行うことによ
り、その周波数成分の推定を行うようにしている。[Means and Actions for Solving the Problems] [1] Method of the Present Invention (No. 1): FIGS. 1 and 2 According to the heartbeat fluctuation waveform analysis method of the present invention, it becomes the basis of the heartbeat fluctuation waveform frequency component analysis. The heartbeat fluctuation waveform is converted into relative displacement data by obtaining the difference between adjacent heartbeat intervals of R waves from the absolute displacement data based on the heartbeat interval time, and by performing analysis using this relative displacement RRI waveform data, The frequency component is estimated.
【００３２】ＨＲＶの周波数成分推定が問題となるのは
周期的な変動であり、絶対的な変化ではなく相対的な変
化に着目した変動性である。The problem with the estimation of the frequency component of HRV is the periodical variation, not the absolute variation but the variability focusing on the relative variation.
【００３３】従って、ＨＲＶによって求めようとする周
波数成分はＲＲＩの前後データの差の波形にも保存され
ることが判る。Therefore, it is understood that the frequency component to be obtained by HRV is also stored in the waveform of the difference between the data before and after the RRI.
【００３４】そこで、隣接するＲＲＩ波形同士の差を取
り、ＲＲＩ波形データを絶対的な変化量のデータから相
対的な変化量のデータとすることで周波数的に考えると
非常に低い心拍の非定常的でランダムな推移の成分を除
去する事が出来、より精度の高い解析を行うことができ
る。Therefore, by taking the difference between the adjacent RRI waveforms and converting the RRI waveform data from the absolute change amount data to the relative change amount data, considering the frequency, the unsteady state of the heartbeat is very low. It is possible to remove the component of dynamic and random transition, which enables more accurate analysis.
【００３５】これを図１により原理的に説明すると、心
電図からのＲ波時刻より同図（１）に示すようにＲ波間
隔ＲＲＩ１〜ＲＲＩｎを算出する。This will be described in principle with reference to FIG. 1. R wave intervals RRI1 to RRIn are calculated from the R wave time from the electrocardiogram as shown in FIG.
【００３６】この様にＲ波間隔を抽出した後、今度は隣
接したＲＲＩ同士の差を演算して同図（２）に示す波形
（ＲＲＩ’波形）を生成する。After extracting the R-wave interval in this way, this time the difference between adjacent RRIs is calculated to generate the waveform (RRI 'waveform) shown in FIG.
【００３７】この様に生成されたＲＲＩｎ−ＲＲＩ(n-
1)の波形を図１３（３）と同様に補間することにより図
１（３）に示す様な横軸を拍数とする波形ＲＲＩ(n-1)
を得る。RRIn-RRI (n-
By interpolating the waveform of 1) in the same manner as in FIG. 13C, the waveform RRI (n-1) with the horizontal axis as the number of beats as shown in FIG. 1C
To get
【００３８】この結果、パワースペクトル計算によって
得られた特性は図２に示すようになり、この特性によ
り、心拍の非定常的でランダムな推移が異なる条件下で
のＬＦ成分及びＨＦ成分のピークパワー位置が比較的容
易に推定することが可能となる。As a result, the characteristic obtained by the power spectrum calculation is as shown in FIG. 2, and by this characteristic, the peak powers of the LF component and the HF component under the condition that the heartbeat is non-stationary and the random transition is different. The position can be estimated relatively easily.
【００３９】〔２〕本発明装置（その１）：上記の本発
明方法（その１）を実現する装置としては、心拍ピック
アップと、該ピックアップの出力信号を所定の周波数帯
域について増幅する増幅器と、該増幅器の出力信号をデ
ィジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、該ディジタル
信号によるピーク値から原心拍変動波形を生成し、さら
に該原心拍変動波形の隣接する間隔差を求めて相対変位
心拍変動波形を生成した後、その周波数成分を推定する
演算部とで構成することが出来る。 [2] Device of the present invention (No. 1): As a device for realizing the above-mentioned method (No. 1) of the present invention, a heartbeat pickup, an amplifier for amplifying an output signal of the pickup in a predetermined frequency band, An A / D converter for converting an output signal of the amplifier into a digital signal, an original heartbeat fluctuation waveform is generated from a peak value of the digital signal, and a relative displacement heartbeat is obtained by obtaining an adjacent interval difference of the original heartbeat fluctuation waveform. After the fluctuating waveform is generated, it can be configured with a calculation unit that estimates the frequency component.
【００４０】〔３〕本発明方法（その２）：図３及び図
４ 上記の本発明（その１）では、本来緩慢な心拍変動変化
を急峻な心拍変動波形に変換してしまうことがある。 [3] Method of the present invention (No. 2): FIG. 3 and FIG.
4 In the above-mentioned present invention (No. 1), an originally slow change in heartbeat may be converted into a steep heartbeat change waveform.
【００４１】これを図３で説明すると、例えば同図
（１）に示す如くＲＲＩ２からＲＲＩ３への変化に比べ
てＲＲＩ１からＲＲＩ２への変化やＲＲＩ３からＲＲＩ
４への変化が小さい原心拍変動波形（ＲＲＩ波形）か
ら、ＲＲＩ波形の隣接する間隔差を求めて相対変位心拍
変動波形（ＲＲＩ’波形）を生成すると、ＲＲＩ１から
ＲＲＩ４に至る緩慢な上昇傾向の心拍変動であるにも関
わらず同図（２）に示すように急峻に変化する心拍変動
に変換されてしまう。This will be described with reference to FIG. 3. For example, as shown in (1) of the same figure, compared with the change from RRI2 to RRI3, the change from RRI1 to RRI2 and the change from RRI3 to RRI.
When the relative displacement heartbeat variability waveform (RRI 'waveform) is generated by obtaining the adjacent interval difference of the RRI waveforms from the original heartbeat variability waveform (RRI waveform) that has a small change to 4, the slow rising tendency from RRI1 to RRI4 Despite the heartbeat variability, it is converted into a rapidly changing heartbeat variability as shown in FIG.
【００４２】このような心拍変動波形は多くのデータを
とると、同図（３）に示すようにＨＦ成分を多く含む波
形になってしまう。If a large amount of data is taken, such a heartbeat fluctuation waveform will become a waveform containing a large amount of HF components as shown in FIG.
【００４３】そこで本発明では、心拍の間隔から原心拍
変動波形を生成した後、該原心拍変動波形から１／ｆゆ
らぎ成分波形１／ｆ（ｎ）を生成して該原心拍変動波形
から該１／ｆゆらぎ成分波形を減算してその周波数成分
を推定するという手法を採っている。Therefore, in the present invention, after the original heartbeat fluctuation waveform is generated from the heartbeat interval, the 1 / f fluctuation component waveform 1 / f (n) is generated from the original heartbeat fluctuation waveform, and the 1 / f fluctuation component waveform 1 / f (n) is generated from the original heartbeat fluctuation waveform. A method of subtracting the 1 / f fluctuation component waveform and estimating its frequency component is adopted.
【００４４】これを図４により説明すると、まず同図
（１）に示すような長時間算出した場合のＲＲＩ波形の
一部を拡大して示すと同図（２）に示すようになり、こ
のＲＲＩ波形から相対変位心拍変動波形を生成せずに例
えば同図（３）に示すようなロー・パス・フィルタ処理
又は移動平滑化処理を施すことにより１／ｆゆらぎ成分
波形を推定する。This will be described with reference to FIG. 4. First, a part of the RRI waveform in the case of long-time calculation as shown in FIG. 4A is enlarged and shown in FIG. The 1 / f fluctuation component waveform is estimated by performing a low-pass filtering process or a moving smoothing process as shown in (3) of the figure without generating the relative displacement heartbeat fluctuation waveform from the RRI waveform.
【００４５】そして、同図（１）の原心拍変動波形から
同図（４）の１／ｆゆらぎ成分波形を減算することによ
り、同図（５）に示すようなＨＲＶの検討対象周波数以
外の成分を著しく抑制した形の心拍変動波形（ＲＲＩ”
波形）が得られることとなる。Then, by subtracting the 1 / f fluctuation component waveform of FIG. 4 (4) from the original heartbeat fluctuation waveform of FIG. 1 (1), a frequency other than the target frequency of HRV as shown in FIG. 5 (5) is obtained. Heart rate variability waveform (RRI) with significantly suppressed components
Waveform) will be obtained.
【００４６】〔４〕本発明装置（その２）：上記の本発
明方法（その２）を実現する本発明に係る心拍変動波形
解析装置は、心拍ピックアップと、該ピックアップの出
力信号を所定の周波数帯域について増幅する増幅器と、
該増幅器の出力信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ
変換器と、該ディジタル信号によるピーク値から原心拍
変動波形を生成した後、該原心拍変動波形から１／ｆゆ
らぎ成分波形を生成して該原心拍変動波形から該１／ｆ
ゆらぎ成分波形を減算してその周波数成分を推定する演
算部と、で構成されている。 [4] Device of the present invention (No. 2): A heartbeat fluctuation waveform analyzing device according to the present invention which realizes the above-mentioned method (No. 2) of the present invention, includes a heartbeat pickup and an output signal of the pickup at a predetermined frequency. An amplifier that amplifies the band,
A / D for converting the output signal of the amplifier into a digital signal
An original heartbeat fluctuation waveform is generated from a converter and a peak value of the digital signal, and then a 1 / f fluctuation component waveform is generated from the original heartbeat fluctuation waveform and the 1 / f fluctuation waveform is generated from the original heartbeat fluctuation waveform.
And a calculation unit that estimates the frequency component by subtracting the fluctuation component waveform.
【００４７】この場合、演算部は、該周波数成分を推定
するため、ディジタル波形をアナログ波形に変換するＤ
／Ａ変換器と、該アナログ波形を整流する整流回路と、
該整流回路の出力信号を一定時間積分する積分回路とで
構成することができる。In this case, the calculation section D converts the digital waveform into the analog waveform in order to estimate the frequency component.
/ A converter and a rectifying circuit for rectifying the analog waveform,
It can be configured with an integrating circuit that integrates the output signal of the rectifying circuit for a certain period of time.
【００４８】[0048]
【実施例】図５は本発明に係る心拍変動波形解析装置の
共通の一実施例を示したもので、基本的には図１１に示
した装置構成と同様に、交流アンプ部２４とＡ／Ｄ変換
部２５と演算部２６とで構成されており、交流アンプ部
２４の入力信号は図示していないが図１１と同様に人体
に張り付けた生体用電極から得ている。FIG. 5 shows a common embodiment of the heartbeat variability waveform analyzing apparatus according to the present invention. Basically, the AC amplifier section 24 and the A / A unit are provided in the same manner as the apparatus configuration shown in FIG. Although not shown, the input signal of the AC amplifier 24 is obtained from the biomedical electrode attached to the human body, which is composed of the D converter 25 and the calculator 26.
【００４９】そしてこの実施例では、交流アンプ部２４
を作動入力アンプ１とバンドパスフィルタ２との直列回
路で構成しており、バンドパスフィルタ２はＲ波のみを
抽出するために８〜１８Hzの通過帯域に設定されてい
る。In this embodiment, the AC amplifier section 24
Is constituted by a series circuit of the operation input amplifier 1 and the bandpass filter 2, and the bandpass filter 2 is set to a pass band of 8 to 18 Hz in order to extract only the R wave.
【００５０】また、Ａ／Ｄ変換部２５はバンドパスフィ
ルタ２に接続されたアンプ３とサンプルホールド回路４
とＡ／Ｄ変換器５とバッファメモリ６との直列回路で構
成されている。The A / D converter 25 includes an amplifier 3 connected to the bandpass filter 2 and a sample hold circuit 4.
And an A / D converter 5 and a buffer memory 6 in series.
【００５１】更に、演算部２６はバッファメモリ６に接
続されたデータバス７に相互接続されたＲＡＭ８と演算
アルゴリズム用ＲＯＭ９とＣＰＵ１０とこれらＲＡＭ８
及びＣＰＵ１０と接続されてＣＰＵ１０を経由せずにＲ
ＡＭ８にデータを格納させる為のＤＭＡコントローラ１
１と、ＣＰＵ１０及びＤＭＡコントローラ１１に一定の
クロック信号を与えるための水晶発振回路１２とで構成
されている。Further, the arithmetic unit 26 includes a RAM 8 interconnected to the data bus 7 connected to the buffer memory 6, an arithmetic algorithm ROM 9, a CPU 10, and these RAMs 8.
And R without being connected to the CPU 10 and passing through the CPU 10.
DMA controller 1 for storing data in AM8
1 and a crystal oscillating circuit 12 for applying a constant clock signal to the CPU 10 and the DMA controller 11.
【００５２】尚、Ａ／Ｄ変換部２５には水晶発振回路１
２からのクロック信号を分周してＡ／Ｄ変換器５に与え
るための分周器１３が設けられており、ＤＭＡコントロ
ーラ１１はサンプルホールド回路４及びＡ／Ｄ変換器５
をも制御するようになっている。The A / D converter 25 includes the crystal oscillator circuit 1
A frequency divider 13 for dividing the frequency of the clock signal from 2 and giving it to the A / D converter 5 is provided. The DMA controller 11 includes a sample hold circuit 4 and an A / D converter 5.
Is also controlled.
【００５３】図６は図５に示したＣＰＵ１０の処理手順
であって上記の本発明方法・装置（その１）に対応した
実施例を示したもので、以下、この図６の処理手順並び
に図１及び図２に示した波形図を参照して図５の実施例
の動作を説明する。FIG. 6 shows a processing procedure of the CPU 10 shown in FIG. 5, showing an embodiment corresponding to the above-mentioned method / apparatus (No. 1) of the present invention. The operation of the embodiment shown in FIG. 5 will be described with reference to the waveform diagrams shown in FIGS.
【００５４】まず、心電図のＲ波、脈波、心音のピーク
値等の心拍間隔を検出する心拍ピックアップからの出力
信号は交流アンプ部２４において差動入力アンプ１で増
幅されると共にバンドパスフィルタ２でＲ波のみが取り
出される。First, the output signal from the heartbeat pickup for detecting the heartbeat interval such as the R wave of the electrocardiogram, the pulse wave and the peak value of the heart sound is amplified by the differential input amplifier 1 in the AC amplifier section 24 and the bandpass filter 2 is supplied. At, only R wave is extracted.
【００５５】このＲ波はＡ／Ｄ変換部２５においてアン
プ３で増幅された後、ＤＭＡコントローラ１１の制御下
のサンプルホールド回路４によりサンプルホールドされ
てＡ／Ｄ変換器５によりディジタル信号に変換され、バ
ッファメモリ６からデータバス７を介してＣＰＵ１０に
取り込まれる。The R wave is amplified by the amplifier 3 in the A / D converter 25, sampled and held by the sample hold circuit 4 under the control of the DMA controller 11, and converted into a digital signal by the A / D converter 5. , From the buffer memory 6 via the data bus 7 into the CPU 10.
【００５６】ＣＰＵ１０では処理を開始するとＲ波形デ
ータを読み込み（ステップＳ１）、そのＲ波時刻を検出
する（ステップＳ２）。When the processing is started, the CPU 10 reads the R waveform data (step S1) and detects the R wave time (step S2).
【００５７】この様にして求めたＲ波時刻より図１
（１）に示すようにＲＲＩ１〜ＲＲＩｎを算出する（ス
テップＳ３）。From the R-wave time thus obtained, FIG.
RRI1 to RRIn are calculated as shown in (1) (step S3).
【００５８】この様にＲ波間隔を抽出した後、今度は隣
接したＲＲＩ同士の差を演算して（ステップＳ４）、同
図（２）に示す波形を生成する。After extracting the R wave interval in this way, this time the difference between adjacent RRIs is calculated (step S4) to generate the waveform shown in FIG.
【００５９】この様に生成されたＲＲＩｎ−ＲＲＩ(n-
1) の波形を図１３（３）と同様に補間することにより
図１（３）に示す様な横軸を拍数とする波形ＲＲＩ を
得る。RRIn-RRI (n-
By interpolating the waveform of 1) in the same manner as in FIG. 13C, a waveform RRI having the horizontal axis as the number of beats as shown in FIG. 1C is obtained.
【００６０】この変換されたデータをＲＲＩ’ｎとする
と、このデータＲＲＩ’ｎをＲＡＭ８に格納しておく
（ステップＳ５）。When this converted data is RRI'n, this data RRI'n is stored in the RAM 8 (step S5).
【００６１】一方、ＣＰＵ１０はこの解析を行うに際し
て解析開始点から終了点までのパラメータを設定してお
き（ステップＳ１１）、ＲＡＭ８からデータＲＲＩ’を
読み出して（ステップＳ１２）、好ましくはＡＲモデル
のパラメータを推定し（ステップＳ１３）スペクトル計
算を行う（ステップＳ１４）。On the other hand, the CPU 10 sets parameters from the analysis start point to the end point (step S11) when performing this analysis, reads the data RRI 'from the RAM 8 (step S12), and preferably the AR model parameters. Is estimated (step S13) and spectrum calculation is performed (step S14).
【００６２】この結果、パワースペクトル計算によって
得られた波形は図２に示すようなものとなり、上述のよ
うに、ＬＦ成分及びＨＦ成分のピークパワー位置が比較
的容易に推定することが出来る。As a result, the waveform obtained by the power spectrum calculation is as shown in FIG. 2, and as described above, the peak power positions of the LF component and the HF component can be estimated relatively easily.
【００６３】図７は図５に示したＣＰＵ１０の処理手順
であって上記の本発明方法・装置（その２）に対応した
実施例を示したもので、図６と比べてステップＳ４及び
Ｓ５が異なっている。FIG. 7 shows a processing procedure of the CPU 10 shown in FIG. 5 and shows an embodiment corresponding to the method / apparatus (No. 2) of the present invention. Steps S4 and S5 are different from those in FIG. Is different.
【００６４】即ち、ステップＳ４に対応したステップＳ
４’では、ＲＲＩ(n) より１／ｆ(n) を算出する。これ
は、図４（１），（２）に示したＲＲＩ波形において、
次式の如く３点サンプルにより平均値を求めることによ
り１／ｆゆらぎ成分波形を推定することができる。That is, step S corresponding to step S4
At 4 ', 1 / f (n) is calculated from RRI (n). This is due to the RRI waveforms shown in (1) and (2) of FIG.
The 1 / f fluctuation component waveform can be estimated by obtaining an average value from three-point samples as in the following equation.
【００６５】[0065]
【数１】 [Equation 1]
【００６６】また、この平均値はアナログ回路としての
ロー・パス・フィルタを用いることによっても求めるこ
とができる。This average value can also be obtained by using a low pass filter as an analog circuit.
【００６７】そして、ステップＳ５に対応したステップ
Ｓ５’では、ステップＳ３で算出したＲＲＩ波形データ
からステップＳ４’で求めた１／ｆゆらぎ成分波形デー
タを減算することによりＲＲＩ''(n) の波形データを求
めている。Then, in step S5 'corresponding to step S5, the waveform of RRI''(n) is obtained by subtracting the 1 / f fluctuation component waveform data obtained in step S4' from the RRI waveform data calculated in step S3. Seeking data.
【００６８】図８は本発明方法・装置（その１）に関す
るフィルタ特性シミュレーション図を示しており、同図
（１）に示す原心拍変動波形としての白色ノイズのパワ
ースペクトルと、相対変位心拍変動波形（ＲＲＩ’波
形）生成後のパワースペクトルとを比較すると、ＨＲＶ
の検討対象である低周波領域での減衰が高いことが分か
る。FIG. 8 is a filter characteristic simulation diagram relating to the method / apparatus (No. 1) of the present invention. The power spectrum of white noise as the original heartbeat fluctuation waveform and the relative displacement heartbeat fluctuation waveform shown in FIG. 8 (1). (RRI 'waveform) Comparing with the generated power spectrum, HRV
It can be seen that the attenuation is high in the low frequency region, which is the subject of the study.
【００６９】これに対して、本発明方法・装置（その
２）に関するフィルタ特性シミュレーションでは、図９
に示すように、同図（１）に示す図８（１）と同じ原心
拍変動波形としての白色ノイズのパワースペクトルに対
して、相対変位心拍変動波形（ＲＲＩ’波形）生成後の
パワースペクトルは、ＨＲＶの検討対象である低周波領
域での減衰特性が大きく改良されていることが分かる。On the other hand, in the filter characteristic simulation for the method / apparatus (No. 2) of the present invention, FIG.
As shown in (1), the power spectrum after the relative displacement heartbeat variability waveform (RRI 'waveform) is generated with respect to the power spectrum of the white noise as the original heartbeat variability waveform shown in (1) of FIG. , The attenuation characteristics in the low frequency region, which is the subject of HRV study, are significantly improved.
【００７０】図１０は、図６及び図７に示した周波数成
分推定（パワースペクトル計算：ステップＳ１４）の変
形例を示したもので、ここではハードウェア構成によっ
て実現している。FIG. 10 shows a modification of the frequency component estimation (power spectrum calculation: step S14) shown in FIGS. 6 and 7, which is realized by a hardware configuration here.
【００７１】即ち、Ｄ／Ａ変換器３１では、本発明方法
・装置（その１）により生成された相対変位心拍変動波
形（ＲＲＩ’波形）又は本発明方法・装置（その１）に
より生成された相対変位心拍変動波形（ＲＲＩ波形）を
入力してディジタル波形をアナログ波形に変換する。That is, in the D / A converter 31, the relative displacement heartbeat fluctuation waveform (RRI 'waveform) generated by the method / device of the present invention (No. 1) or the method / device of the present invention (No. 1) was generated. A relative displacement heart rate variability waveform (RRI waveform) is input to convert a digital waveform into an analog waveform.
【００７２】そして、整流回路３２では、Ｄ／Ａ変換器
３１から出力されたアナログ心拍変動波形を整流する。Then, the rectifying circuit 32 rectifies the analog heartbeat fluctuation waveform output from the D / A converter 31.
【００７３】整流回路３２で整流された波形は、時間計
測器３３によって規定される一定時間に渡って積分回路
３４で積分される。The waveform rectified by the rectifying circuit 32 is integrated by the integrating circuit 34 over a fixed time defined by the time measuring device 33.
【００７４】このようにして、積分回路３４から得られ
る出力信号はＦＦＴ演算等によるパワースペクトル計算
を行わずにＨＲＶのＨＦ成分を簡易に検出することが可
能となる。In this way, the output signal obtained from the integration circuit 34 can easily detect the HF component of HRV without performing power spectrum calculation such as FFT calculation.
【００７５】このことから、本発明で得られる心拍変動
波形（ＲＲＩ’波形並びにＲＲＩ''波形）は図６，図７
のようにパワースペクトル推定されるだけでなく、図１
０のようにその周波数成分も推定されることとなる。From this, the heartbeat fluctuation waveforms (RRI 'waveform and RRI''waveform) obtained in the present invention are shown in FIGS.
As shown in Fig. 1
The frequency component is also estimated as 0.
【００７６】[0076]
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る心拍
変動波形解析方法及び装置によれば、心拍の間隔から原
心拍変動波形を生成し、さらに該原心拍変動波形の隣接
する間隔差を求めて相対変位心拍変動波形を生成する
か、或いは該原心拍変動波形から１／ｆゆらぎ成分波形
を生成して該原心拍変動波形から該１／ｆゆらぎ成分波
形を減算し、以てその周波数成分を推定するように構成
したので、例えば実路運転時における運転者の心拍デー
タから医学的に検討可能なＨＲＶのＬＦ／ＨＦパワーを
高精度に推定することが出来、居眠り運転等の警報を発
することができる。As described above, according to the heartbeat variability waveform analysis method and apparatus of the present invention, the original heartbeat variability waveform is generated from the heartbeat interval, and the adjacent interval difference between the original heartbeat variability waveforms is calculated. The relative displacement heartbeat variability waveform is obtained or a 1 / f fluctuation component waveform is generated from the original heartbeat variability waveform and the 1 / f fluctuation component waveform is subtracted from the original heartbeat variability waveform, and its frequency is determined. Since the components are estimated, the LF / HF power of the HRV that can be medically examined can be estimated with high accuracy from the heartbeat data of the driver during actual road driving, and warnings such as drowsiness driving can be issued. Can be emitted.
【００７７】また、本発明（その１）の方法及び装置に
おいては、データ２点ごとに処理が可能なため、これま
で行われて来た波形処理の技術である全体平均値による
直流成分除去や窓関数処理と比較してリアルタイム性の
高い処理が可能となり、ＨＲＶにより人間の生理状態を
準リアルタイムで監視する装置等を構成する場合も非常
に有効となる。Further, in the method and apparatus of the present invention (No. 1), since it is possible to process every two data points, it is possible to remove the DC component by the overall average value which is the waveform processing technique that has been performed so far. The real-time processing becomes possible as compared with the window function processing, and it is also very effective when configuring a device or the like for monitoring the physiological state of human being in near real time by HRV.
【図１】本発明に係る心拍変動波形解析方法及び装置
（その１）の動作原理を説明するための波形図である。FIG. 1 is a waveform diagram for explaining the operation principle of a heartbeat fluctuation waveform analysis method and device (No. 1) according to the present invention.
【図２】本発明によってパワースペクトル推定された波
形を示したグラフ図である。FIG. 2 is a graph showing a waveform of a power spectrum estimated according to the present invention.
【図３】本発明に係る心拍変動波形解析方法及び装置
（その１）の問題点を説明するための波形図である。FIG. 3 is a waveform diagram for explaining problems of the heartbeat fluctuation waveform analysis method and device (No. 1) according to the present invention.
【図４】本発明に係る心拍変動波形解析方法及び装置
（その２）の動作原理を説明するための波形図である。FIG. 4 is a waveform diagram for explaining the operation principle of the heartbeat fluctuation waveform analysis method and device (No. 2) according to the present invention.
【図５】本発明に係る心拍変動波形解析装置の共通の一
実施例を示したブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing a common embodiment of the heartbeat fluctuation waveform analyzing apparatus according to the present invention.
【図６】本発明に係る心拍変動波形解析装置（その１）
の演算部における演算処理を示したフローチャート図で
ある。FIG. 6 is a heartbeat fluctuation waveform analyzer according to the present invention (No. 1).
It is a flowchart figure which showed the arithmetic processing in the arithmetic part of this.
【図７】本発明に係る心拍変動波形解析装置（その２）
の演算部における演算処理を示したフローチャート図で
ある。FIG. 7: Heartbeat variability waveform analyzer according to the present invention (No. 2)
It is a flowchart figure which showed the arithmetic processing in the arithmetic part of this.
【図８】本発明に係る心拍変動波形解析方法及び装置
（その１）のフィルタ特性を示したシミュレーション図
である。FIG. 8 is a simulation diagram showing filter characteristics of the heartbeat fluctuation waveform analysis method and device (No. 1) according to the present invention.
【図９】本発明に係る心拍変動波形解析方法及び装置
（その２）のフィルタ特性を示したシミュレーション図
である。FIG. 9 is a simulation diagram showing the filter characteristics of the heartbeat fluctuation waveform analysis method and device (No. 2) according to the present invention.
【図１０】本発明に係る心拍変動波形解析装置における
ＨＲＶ代用指標の回路例を示したブロック図である。FIG. 10 is a block diagram showing a circuit example of an HRV substitute index in the heartbeat fluctuation waveform analyzing apparatus according to the present invention.
【図１１】一般的な心拍変動波形解析装置としてのパワ
ースペクトルの測定系を示したブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing a power spectrum measuring system as a general heart rate variability waveform analyzer.
【図１２】心電図を示した波形図である。FIG. 12 is a waveform diagram showing an electrocardiogram.
【図１３】従来の心拍変動波形生成手順を示した波形図
である。FIG. 13 is a waveform diagram showing a conventional heart rate variability waveform generation procedure.
【図１４】従来例によってパワースペクトル推定された
グラフ図である。FIG. 14 is a graph diagram in which a power spectrum is estimated by a conventional example.
【図１５】直流成分除去処理をした後のＲＲＩ波形を処
理した場合の従来例による波形図である。FIG. 15 is a waveform diagram according to a conventional example when an RRI waveform is processed after a DC component removal process.
【図１６】図５５によって得られたパワースペクトル推
定されたグラフ図である。FIG. 16 is a graph diagram in which the power spectrum obtained by FIG. 55 is estimated.
【図１７】データの比較的長い切り出し区間によるパワ
ースペクトル推定を示したグラフ図である。FIG. 17 is a graph showing power spectrum estimation by a relatively long cutout section of data.
２０ 人体 ２１〜２３ 生体用電極 ２４ 交流アンプ ２５ ＡＤ変換部 ２６ 演算部 ８ ＲＡＭ ９ ＲＯＭ １０ ＣＰＵ 図中、同一符号は同一または相当部分を示す。 20 Human Body 21-23 Biomedical Electrode 24 AC Amplifier 25 AD Converter 26 Arithmetic Unit 8 RAM 9 ROM 10 CPU In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
Claims (6)
し、さらに該原心拍変動波形の隣接する間隔差を求めて
相対変位心拍変動波形を生成した後、その周波数成分を
推定することを特徴とした心拍変動波形解析方法。1. A heartbeat fluctuation waveform is generated from a heartbeat interval, and a relative displacement heartbeat fluctuation waveform is generated by obtaining an interval difference between adjacent heartbeat fluctuation waveforms, and then a frequency component thereof is estimated. Heart rate variability waveform analysis method.
た後、該原心拍変動波形から１／ｆゆらぎ成分波形を生
成して該原心拍変動波形から該１／ｆゆらぎ成分波形を
減算してその周波数成分を推定することを特徴とした心
拍変動波形解析方法。2. An original heartbeat fluctuation waveform is generated from a heartbeat interval, a 1 / f fluctuation component waveform is generated from the original heartbeat fluctuation waveform, and the 1 / f fluctuation component waveform is subtracted from the original heartbeat fluctuation waveform. A method for analyzing a heartbeat variability waveform, which is characterized by estimating the frequency component thereof.
波形をロー・パス・フィルタ処理又は移動平滑化処理す
ることにより生成されることを特徴とした請求項２に記
載の心拍変動波形解析方法。3. The heartbeat variability waveform according to claim 2, wherein the 1 / f fluctuation component waveform is generated by subjecting the original heartbeat variability waveform to low pass filter processing or moving smoothing processing. analysis method.
出力信号を所定の周波数帯域について増幅する増幅器
と、該増幅器の出力信号をディジタル信号に変換するＡ
／Ｄ変換器と、該ディジタル信号によるピーク値から原
心拍変動波形を生成し、さらに該原心拍変動波形の隣接
する間隔差を求めて相対変位心拍変動波形を生成した
後、その周波数成分を推定する演算部と、を備えたこと
を特徴とする心拍変動波形解析装置。4. A heartbeat pickup, an amplifier for amplifying an output signal of the pickup in a predetermined frequency band, and an A for converting an output signal of the amplifier into a digital signal.
A D / D converter and an original heartbeat variability waveform are generated from the peak value of the digital signal, and the relative displacement heartbeat variability waveform is generated by further calculating the interval difference between the original heartbeat variability waveforms, and then the frequency component is estimated A heartbeat variability waveform analysis device, comprising:
出力信号を所定の周波数帯域について増幅する増幅器
と、該増幅器の出力信号をディジタル信号に変換するＡ
／Ｄ変換器と、該ディジタル信号によるピーク値から原
心拍変動波形を生成した後、該原心拍変動波形から１／
ｆゆらぎ成分波形を生成して該原心拍変動波形から該１
／ｆゆらぎ成分波形を減算してその周波数成分を推定す
る演算部と、を備えたことを特徴とする心拍変動波形解
析装置。5. A heartbeat pickup, an amplifier for amplifying an output signal of the pickup in a predetermined frequency band, and an A for converting an output signal of the amplifier into a digital signal.
A D / D converter and an original heartbeat fluctuation waveform are generated from the peak value of the digital signal, and then 1 /
The f fluctuation component waveform is generated and the 1
A heartbeat fluctuation waveform analysis apparatus, comprising: a calculation unit that subtracts the / f fluctuation component waveform and estimates the frequency component thereof.
め、ディジタル波形をアナログ波形に変換するＤ／Ａ変
換器と、該アナログ波形を整流する整流回路と、該整流
回路の出力信号を一定時間積分する積分回路とで構成さ
れていることを特徴とした請求項４または５に記載の心
拍変動波形解析装置。6. The D / A converter for converting a digital waveform into an analog waveform, a rectifying circuit for rectifying the analog waveform, and an output signal of the rectifying circuit for the operation unit to estimate the frequency component. The heartbeat fluctuation waveform analyzing apparatus according to claim 4 or 5, wherein the heartbeat fluctuation waveform analyzing apparatus comprises an integrating circuit that integrates for a certain period of time.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08008394A JP3307071B2 (en) | 1993-07-30 | 1994-04-19 | Heart rate variability waveform analysis method and apparatus |
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|---|---|---|---|
| JP18996193 | 1993-07-30 | ||
| JP5-189961 | 1993-07-30 | ||
| JP08008394A JP3307071B2 (en) | 1993-07-30 | 1994-04-19 | Heart rate variability waveform analysis method and apparatus |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0788094A true JPH0788094A (en) | 1995-04-04 |
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| JP (1) | JP3307071B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0956686A (en) * | 1995-08-28 | 1997-03-04 | Casio Comput Co Ltd | Electrocardiograph |
| JP2016137038A (en) * | 2015-01-27 | 2016-08-04 | 日本電信電話株式会社 | R-R interval interpolation method and heart rate variability measuring device |
-
1994
- 1994-04-19 JP JP08008394A patent/JP3307071B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0956686A (en) * | 1995-08-28 | 1997-03-04 | Casio Comput Co Ltd | Electrocardiograph |
| JP2016137038A (en) * | 2015-01-27 | 2016-08-04 | 日本電信電話株式会社 | R-R interval interpolation method and heart rate variability measuring device |
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| JP3307071B2 (en) | 2002-07-24 |
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