JPWO2017135116A1 - 生体信号処理方法および生体信号処理装置 - Google Patents
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Abstract
Description
図1ないし図7を参照して本発明の第1の実施例について説明する。図1の(a)は心電図波形、および心電図波形から抽出したR−R間隔の時系列データの例を示す図であり、図1の(b)は図1の(a)の一部を拡大した図である。図1の(a)、図1の(b)において、100は心電図波形(単位[μV])を示し、101はR−R間隔(単位[ms])を示している。図1の(a)、図1の(b)の横軸は時間である。
生体信号抽出部2は、心電計1が測定した心電図波形から生体信号(本実施例ではRS振幅)を抽出する(図4ステップS1)。本実施例の生体信号抽出部2は、上記のとおり、心拍時刻を中心とする所定の区間(ここでは心拍時刻の±25msの区間)での心電図波形の最大値(R波の最大値に相当)と心電図波形の最小値(S波の最小値に相当)との差をRS振幅として心拍毎に抽出する。
X´(i)=r×X(i)+(1−r)×X´(i−1) ・・・(1)
図5はRS振幅の時系列データ、このRS振幅の時系列データを平均化処理部3が平均化したデータ、および異常値処理部5が補間したRS振幅のデータの例を示す図である。図5の○印50は図2と同じRS振幅の時系列データを示し、破線51はこの時系列データを平均化したデータを示し、*印52は補間後のRS振幅のデータを示している。図5によれば、ノイズの影響を受けた不適切なRS振幅のデータを適切に補間できていることが分かる。
図6はRS振幅の時系列データ、およびRS振幅の時系列データを再サンプリングしたデータの例を示す図である。図6の○印60はRS振幅の時系列データを示し、*印61は異常値処理部5による補間後にリサンプリング部8が再サンプリングしたデータを示している。
表示部10は、周波数解析部9による周波数解析結果のスペクトルを表示する(図4ステップS9)。
なお、本実施例では、異常値判定部4が不適切と判定した生体信号のデータをもっともらしいデータに置き換えて補間しているが、これに限るものではなく、異常値処理部5は、異常値判定部4が不適切と判定した生体信号のデータを削除(データ欠損)してもよい。
次に、本発明の第2の実施例について説明する。図8は本実施例に係る生体信号処理装置の構成を示すブロック図である。本実施例の生体信号処理装置は、生体信号抽出部2と、平均化処理部3aと、異常値判定部4と、異常値処理部5と、微分部6と、変化量低下判定部7と、リサンプリング部8と、周波数解析部9と、表示部10とを備えている。本実施例では、R−R間隔の時系列データから不適切なデータを取り除く例について説明する。
C´(i)=r×C(i)+(1−r)×C´(i−1) ・・・(2)
ただし、平均化処理部3aは、誤った値が平均化処理に混入することを防ぐために、ある時刻での処理対象データC(i)が、直前の時刻までの処理対象データを平均化した値C´(i−1)を中心とする所定の正常値範囲から外れている場合、処理対象データC(i)を不適切であると判定して、平均化処理に取り込まないようにする。例えば処理対象データC(i)が不適切と判定した場合、直前の時刻までの処理対象データを平均化した値C´(i−1)をそのままC´(i)とすればよい。ここでは、平均化データC´(i−1)の±30%の範囲を正常値範囲とする。
次に、本発明の第3の実施例について説明する。本実施例においても、生体信号処理装置の構成は第1の実施例と同様であるので、図3の符号を用いて説明する。本実施例は、図3の生体信号処理装置の微分部6と変化量低下判定部7の動作を説明するものである。
次に、微分部6は、異常値処理部5によって処理された生体信号(RS振幅)の1階微分値と2階微分値を算出する(図12ステップS20)。
f’(tk)={f(tk+1)−f(tk)}/(tk+1−tk)・・・(3)
f”(tk)={f(tk+1)−2f(tk)+f(tk-1)}/(tk+1−tk)2
・・・(4)
こうして、本実施例では、呼吸運動が経時変化しているのか、停止しているのかを判定することができ、生体の呼吸運動を監視することができる。
次に、本発明の第4の実施例について説明する。本実施例においても、生体信号処理装置の構成および処理の流れは第1の実施例と同様であるので、図3、図4の符号を用いて説明する。本実施例では、RS振幅の時系列データを周波数解析する例について説明する。
df=1/T(=1/6.4=1/(0.2×32)≒0.16) ・・・(5)
求めたいスペクトルエネルギー密度S(ω)は次の式で与えられる。
スペクトルエネルギー密度S(ω)を求めるためには、自己回帰モデルの係数ami、予測誤差の分散Pm、および用いるモデル次数mが分かればよい。モデル次数mは任意の整数をとるが、ここでは最大モデル次数を16以上の値(文献「井上博,“循環器疾患と自律神経機能”,医学書院,p.85−86,2010年」参照)から20を選択し、次数mは1から20をとるものとする。
第1〜第4の実施例では、判定の対象となる生体信号のデータX(i)が、このデータX(i)よりも過去の時刻の生体信号のデータを用いて算出された平均化データX´(i−1)に基づく所定の正常値の範囲外の場合に、判定の対象となる生体信号のデータX(i)を不適切と判定していたが、判定処理は上記の例に限るものではない。例えば、平均化データX´(i−1)±α(αは規定値)の範囲を正常値の範囲としてもよい。
第1〜第5の実施例で説明した生体信号処理装置は、CPU(Central Processing Unit)、記憶装置及びインターフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このコンピュータの構成例を図16に示す。コンピュータは、CPU40と、記憶装置41と、インターフェース装置(以下、I/Fと略する)42とを備えている。I/F42には、心電計1などが接続される。このようなコンピュータにおいて、本発明の生体信号処理方法を実現させるためのプログラムは、フレキシブルディスク、CD−ROM、DVD−ROM、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で提供され、記憶装置41に格納される。CPU40は、記憶装置41に記憶されたプログラムに従って第1〜第5の実施例で説明した処理を実行する。
Claims (9)
- 生体の心電図波形から生体信号を抽出する第1のステップと、
この第1のステップで抽出した生体信号の時系列データを用いて平均化データを算出する第2のステップと、
前記第1のステップで抽出した生体信号のデータが適切かどうかを、このデータよりも過去の時刻の生体信号のデータを用いて算出した前記平均化データに基づいてデータ毎に判定する第3のステップと、
この第3のステップで不適切と判定した生体信号のデータの削除および補間のいずれかを行う第4のステップとを含むことを特徴とする生体信号処理方法。 - 請求項1記載の生体信号処理方法において、
前記第2のステップは、
前記第1のステップで抽出した生体信号の時系列データのそれぞれの値の逆数に基づく値に対して平均化処理を行う第5のステップと、
この第5のステップの平均化処理で求めた値の逆数から前記平均化データを算出する第6のステップとを含むことを特徴とする生体信号処理方法。 - 請求項1または2記載の生体信号処理方法において、
前記第3のステップは、
前記判定の対象となる生体信号のデータが、このデータよりも過去の時刻の生体信号のデータを用いて算出した前記平均化データに基づく所定の正常値の範囲外の場合に、前記判定の対象となる生体信号のデータを不適切と判定するか、もしくは前記判定の対象となる生体信号のデータとこのデータよりも過去の時刻の生体信号のデータとを用いて算出した前記平均化データから得られる分散が、前記過去の時刻の生体信号のデータを用いて算出した前記平均化データから得られる分散に基づく所定の正常値の範囲外の場合に、前記判定の対象となる生体信号のデータを不適切と判定するステップを含むことを特徴とする生体信号処理方法。 - 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の生体信号処理方法において、
前記第2のステップは、前記第1のステップで抽出した生体信号のデータの平均化処理に際して、このデータよりも過去の時刻のデータを用いて算出した前記平均化データの値を中心とする所定の範囲から外れている生体信号のデータ、および前記第4のステップで補間した生体信号のデータを、前記平均化データの算出に使用しないことを特徴とする生体信号処理方法。 - 請求項1乃至4のいずれか1項に記載の生体信号処理方法において、
前記生体信号は、R波と1つ前のR波の時間間隔であるR−R間隔、およびR波のピーク値からS波のピーク値までのRS振幅のいずれかであることを特徴とする生体信号処理方法。 - 請求項1乃至5のいずれか1項に記載の生体信号処理方法において、
前記第4のステップで処理した後の生体信号の1階微分値と2階微分値とを算出する第7のステップと、
前記1階微分値と前記2階微分値とが共に0を中心とする所定の範囲内の状態が所定時間以上継続した場合に、生体信号の変動が低いことを警告する第8のステップとをさらに含むことを特徴とする生体信号処理方法。 - 請求項1乃至6のいずれか1項に記載の生体信号処理方法において、
前記第4のステップで処理した後の生体信号を高速フーリエ変換および最大エントロピー法のいずれかにより周波数解析して、生体信号のスペクトルを求める第9のステップをさらに含むことを特徴とする生体信号処理方法。 - 生体の心電図波形から生体信号を抽出するように構成された生体信号抽出部と、
この生体信号抽出部で抽出された生体信号の時系列データを用いて平均化データを算出するように構成された平均化処理部と、
前記生体信号抽出部で抽出された生体信号のデータが適切かどうかを、このデータよりも過去の時刻の生体信号のデータを用いて算出された前記平均化データに基づいてデータ毎に判定するように構成された異常値判定部と、
この異常値判定部で不適切と判定された生体信号のデータの削除および補間のいずれかを行うように構成された異常値処理部とを備えることを特徴とする生体信号処理装置。 - 請求項8記載の生体信号処理装置において、
前記平均化処理部は、
前記生体信号抽出部で抽出された生体信号の時系列データのそれぞれの値の逆数に基づく値に対して平均化処理を行うように構成された逆数平均化処理部と、
この逆数平均化処理部の平均化処理で求めた値の逆数から前記平均化データを算出するように構成された平均化データ算出部とから構成されることを特徴とする生体信号処理装置。
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