ノイズ除去方法及びパルスフォトメータ
【課題】回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)に含まれる低周波数領域（０．５〜２．０Hz）のノイズ成分を更に低減させることが可能な離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法及びパルスフォトメータを提供する。
【解決手段】異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるステップと、前記回転後の射影結果の一階差分をとるステップとを含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。
【解決手段】異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるステップと、前記回転後の射影結果の一階差分をとるステップとを含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一つの媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する信号処理に関し、特には医療の分野において、特に循環器系の診断に用いられるパルスフォトメータにおける信号処理の改良に関する。
【背景技術】
【０００２】
一つの媒体からほぼ同時に抽出された２つの信号から信号成分と雑音成分に分離する方法には様々な方法が提案されている。
それらは、一般的には周波数領域や時間領域による処理が行われている。
医療現場でも、光電脈波計と言われる脈波波形や脈拍数を測定する装置、血液に含まれる吸光物質の濃度測定として、酸素飽和度ＳｐＯ2の測定装置、一酸化炭素ヘモグロビンやＭｅｔヘモグロビン等の特殊ヘモグロビンの濃度の測定装置、注入色素濃度の測定装置などがパルスフォトメータとして知られている。
中でも酸素飽和度ＳｐＯ2の測定装置を特にパルスオキシメータと呼んでいる。
【０００３】
パルスフォトメータの原理は、対象物質への吸光性が異なる複数の波長の光を生体組織に透過又は反射させ、その透過光又は反射光の光量を連続的に測定することで得られる脈波データ信号から対象物質の濃度を求めるものである。
そしてその脈波データに雑音が混入すると、正しい濃度の計算が出来ず、誤処置につながる危険が生じる。
パルスフォトメータにおいても従来より雑音を低減するために周波数帯域を分割して信号成分に着目したり、２つの信号の相関を取るなどの方法が提案されてきた。
しかし、これらの方法は解析に時間がかかるなどの問題があった。
【０００４】
そこで、本出願人は、特許第３２７０９１７号（特許文献１）において、異なる２つの波長の光を生体組織に照射して透過光から得られる２つの脈波信号のそれぞれの大きさを縦軸、横軸としてグラフを描き、その回帰直線を求め、その回帰直線の傾きに基づいて、動脈血中の酸素飽和度ないし吸光物質濃度を求めることを提案している。
この発明により、測定精度を高め、低消費電力化することができた。
しかし、各波長の脈波信号についての多くのサンプリングデータを用いて回帰直線ないしその傾きを求めるためには、なお多くの計算処理を要していた。
【０００５】
また、本出願人は、特許第３９２４６３６号（特許文献２）においては、周波数解析を用いてはいるが、その解析においては従来技術のように脈波信号そのものを抽出するのではなく、脈波信号の基本周波数を求め、さらには精度を高めるためにその高調波周波数を用いたフィルタを用いて脈波信号をフィルタリングする方法を提案している。
【０００６】
本出願人は、更に、基本周波数を求める点に関しては更なる改善策として、特許第４３５２３１５号（特許文献３）において、同一の媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する計算処理負担を軽減した信号処理方法を提供している。
【０００７】
次に、上記特許文献３の内容について説明する。
特許文献３に記載の発明の実施の形態を説明するにあたり、動脈血酸素飽和度を測定するパルスオキシメータを例に挙げて原理を説明する。
なお、特許文献３に記載の発明の技術は、パルスオキシメータに限られず、特殊ヘモグロビン（一酸化炭素ヘモグロビン、Ｍｅｔヘモグロビンなど）、血中に注入された色素などの血中吸光物質をパルスフォトメトリーの原理を用いて測定する装置(パルスフォトメータ)に適用できる。
【０００８】
動脈血酸素飽和度を測定するパルスオキシメータの構成は、概略構成ブロック図である図３のようになっている。
異なる波長の光を発光する発光素子１、２は、交互に発光するように駆動回路３により駆動される。
発光素子１、２に採用する光はそれぞれ動脈血酸素飽和度による影響が少ない赤外光（例えば９４０[nm]）、動脈血酸素飽和度の変化に対する感度が高い赤色光（例えば６６０[nm]）がよい。
【０００９】
これらの発光素子１、２からの発光は生体組織４を透過してフォトダイオード５で受光して電気信号に変換される。
なお、反射光を受光するようにしてもよい。
そして、これらの変換された信号は増幅器６で増幅され、マルチプレクサ７によりそれぞれの光波長に対応したフィルタ８−１、８−２に振り分けられる。
各フィルターに振り分けられた信号はフィルタ８−１、８−２によりフィルタリングされてノイズ成分が低減され、Ａ／Ｄ変換器９によりデジタル化される。
【００１０】
デジタル化された赤外光、赤色光に対応する各信号列が、それぞれの脈波信号を形成している。
デジタル化された各信号列は処理部１０に入力され、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより処理され、酸素飽和度ＳｐＯ2が測定され、その値が表示部１１に表示される。
【００１１】
＜回転行列によるノイズ低減と脈波の基本周波数の演算＞
先ず、血液中の吸光物質の吸光度（減光度）の変動の測定について説明する。
図９(a)及び(b)は、前記発光素子１、２からの発光された光が生体組織４を透過してフォトダイオード５で受光して電気信号に変換された脈波データで、(a)は赤色光の場合を、(b)は赤外光を示している。
図９の(a)では、横軸を時間、縦軸を受光出力とすると、フォトダイオード５での受光出力は、赤色光の直流成分（Ｒ’）と脈動成分（ΔＲ’）が重畳された波形となっている。
また、図９の(b)では、横軸を時間、縦軸を受光出力とすると、フォトダイオード５での受光出力は、赤外光の直流成分（ＩＲ’）と脈動成分（ΔＩＲ’）が重畳された波形となっている。
図４は、図９に示すような脈波において、８秒間分の、直流成分（Ｒ’、ＩＲ’）に対する脈動成分（ΔＲ’、ΔＩＲ’）の比（ＩＲ＝ΔＩＲ’／ＩＲ’）をとり、さらにその８秒間分のデータの平均値をゼロに合わせたものである。
なお、図４の如き、平均値をゼロとする処理を行わなくとも演算は可能である。
図５は、図９に示される赤外光ＩＲのデータを横軸に、赤色光Ｒのデータを縦軸にとったグラフである。
【００１２】
次に、Ａ／Ｄ変換器９によってデジタル化した各波長の２つの脈波データ信号を回転行列を用いてノイズを低減する演算処理について説明する。
なお、赤外光と赤色光とは交互に発光されるため厳密には同時に発光されるものではないが、隣り合う得られた赤外光受光値と赤色光受光値を同時刻に得られたものとして扱い、所定時間分の赤外光の脈波信号と赤色光の脈波信号を２次元直交座標上に展開する。
すなわち図５のグラフを作成している。
また、脈波の直流成分に対する脈動成分の比をとることで脈拍による吸光度の脈動分が近似される。
図５のグラフに見られる推移は４５度になっていないが、その理由は、赤外光脈波の脈動成分の振幅と赤色光脈波の脈動成分の振幅とに差があるため、およびノイズが重畳しているためである。
【００１３】
次に、展開された脈波データに回転行列を用いて回転演算を施すこととする。
赤外光脈波の直流成分に対する脈動成分の比（ＩＲ）のデータ列を、
【００１４】
【数１】
【００１５】
赤色光脈波の直流成分に対する脈動成分の比（Ｒ）のデータ列を、
【００１６】
【数２】
【００１７】
とする。
同じ時刻tiに得られたＩＲとＲとのデータを次のように行列で定義する。
すなわち、
【００１８】
【数３】
【００１９】
また、θ[rad]回転させる回転行列をＡとすると、Ａは次のように表すことができる。
【００２０】
【数４】
【００２１】
そうすると、ＳをＡによりθ[rad]回転させることにより次のＸが得られる。
【００２２】
【数５】
【００２３】
なお、回転行列Ａは、上記のほか、
【００２４】
【数６】
【００２５】
を用いてもよい。
ここで、θを０〜９π／３０[rad] までπ／３０[rad]ずつ脈波データＳを回転させて得られるグラフを図６に示す。
図６からわかるように、横軸ゼロ、縦軸ゼロの点（赤色光脈波と赤外光脈波との両方が平均である点）を中心として回転されており、θが９π／３０[rad]のときに、横軸(X1)へ射影した領域が最小になり、縦軸(X2)へ射影した領域が最大となっている。
θを９π／３０[rad]よりさらにπ／２[rad]回転させ２４π／３０[rad] （＝１２π／１５[rad]）回転させた場合には横軸(X1)へ射影した領域が最大になり、縦軸(X2)へ射影した領域が最小となることは明らかである。
【００２６】
次に、θを９π／３０[rad]、２４π／３０[rad]としたときの回転行列Ａにより、測定された脈波データＳが処理されてＸとなった結果、どのような波形となるかを説明する。
図７は、図４に示した脈波データＳを、θを９π／３０[rad]として回転行列Ａにより処理したＸの波形を示す。
横軸へ射影した領域が最小になったX1(t i)は、
【００２７】
【数７】
【００２８】
一方、横軸へ射影した領域が最大になったX2(t i)は、
【００２９】
【数８】
【００３０】
により演算される。
図７のX1の波形からはノイズが除去されたことがわかる。
なお、脈波データＳを、θを２４π／３０[rad]として回転行列Ａにより処理した場合には、X2の波形がノイズが除去された波形となる。
横軸へ射影した領域が最大になるX1(t i)は、
【００３１】
【数９】
【００３２】
一方、横軸へ射影した領域が最小になるX2(t i)は、
【００３３】
【数１０】
【００３４】
により演算される。
このように横軸へ射影した領域が最小になるように回転角θを設定して、脈波データSを処理すれば、ノイズが抑制された脈波主成分波形を得ることができる。
【００３５】
次に、脈波の基本周波数の演算について説明する。
ノイズが低減される前の図４に示した脈波信号と、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形を周波数解析して得られたスペクトルをそれぞれ図８に示す。
横軸は周波数、縦軸はスペクトルである。
ノイズが低減される前の脈波(Before-rotation)信号のスペクトルは、ノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルが強くでており、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルはほとんど現れていない。
一方、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)を周波数解析して得られたスペクトルでは、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルがノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルと区別できるほど強く現れていることがわかり、脈波信号の基本周波数ｆｓを求めることができる。
そして、脈波信号の基本周波数ｆｓ[Hz]が求まれば、脈拍数ｆｓ×６０[回／min]を容易に求めることができる。
【００３６】
このように、所定角度の回転行列を用いることにより、ノイズが低減された脈波主成分波形を得ることができ、脈波信号の基本周波数ないし脈拍数を求めることができる。
ここで、所定角度は、予め決められたものでもよく、測定期間中アダプティブに変化させてもよい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００３７】
【特許文献１】特許第３２７０９１７号
【特許文献２】特許第３９２４６３６号
【特許文献３】特許第４３５２３１５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３８】
特許文献３に記載の発明の信号処理方法によれば、図８に示す如く、ノイズが低減される前の脈波(Before-rotation)信号のスペクトルは、ノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルが強くでており、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルはほとんど現れていない。
一方、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)を周波数解析して得られたスペクトルでは、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルがノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルと区別できるほど強く現れていることがわかり、脈波信号の基本周波数ｆｓを求めることができる。
しかし、図８の回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)を周波数解析して得られたスペクトルには、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルがノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルと区別できるほど強く現れてはいるが、低周波数領域（０．５〜２．０Hz）には多くのノイズ成分が存在して、脈波の正確なスペクトルの測定には問題が生じる場合があった。
【００３９】
本発明の目的（課題）は、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)に含まれる低周波数領域（０．５〜２．０Hz）のノイズ成分を更に低減させることが可能な離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法及びパルスフォトメータを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００４０】
上記課題を解決するための本発明のノイズ除去方法は、異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データから、ノイズを除去するステップと、前記ノイズを除去された離散的時系列脈波データのノイズ除去結果の一階差分をとるステップとを含むことを特徴とする。
さらに、前記ノイズを除去するステップとは、回転行列を用いることを特徴とする。
【００４１】
また、異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるステップと、前記回転後の射影結果の一階差分をとるステップとを含むことを特徴とする。
【００４２】
上記課題を解決するための本発明のパルスフォトメータは、異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、あらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる回転行列を用いて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第１の処理手段と、前記第１の処理手段の処理後の射影結果に対して一階差分を取ることによって低周波数領域におけるノイズを低減する第２の処理手段とを具備することを特徴とする。
【００４３】
また、異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織の同一箇所からの透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、各波長をそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標に展開し、縦軸または横軸に射影される領域が最大または最小となるいずれかの条件を満足するように各脈波データの平均値を中心として回転行列を用いて回転させて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第１の処理手段と、前記第１の処理手段の処理後の射影結果に対して一階差分を取ることによって低周波数領域におけるノイズを低減する第２の処理手段とを具備することを特徴とする。
また、前記低周波領域は、０．５〜２．０Hzのスペクトルであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００４４】
本発明によれば、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)に含まれる低周波数領域（０．５〜２．０Hz）のノイズ成分を更に低減させることが可能な離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法及びパルスフォトメータを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明で回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形に含まれる低周波数領域のノイズ成分を更に低減することを説明する時間領域における波形図である。
【図２】本発明で回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形に含まれる低周波数領域のノイズ成分を更に低減することを説明する周波数領域における波形図である。
【図３】パルスフォトメータの概略構成を示すブロック図である。
【図４】検出された脈波を示す図である。
【図５】図９に示される赤外光ＩＲのデータを横軸に、赤色光Ｒのデータを縦軸にとったグラフである。
【図６】図３のグラフをπ／３０[rad]ずつ回転させた図である。
【図７】回転角度９π／３０[rad]の回転行列で処理された脈波の波形を示す図である。
【図８】図５に示すX1の波形のスペクトルを示す図である。
【図９】血液中の吸光物質の吸光度の変動の測定原理を説明する波形図である。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
次に、図１及び図２を用いて、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)に含まれる低周波数領域（０．５〜２．０Hz）のノイズ成分を更に低減させて脈波の正確なスペクトルの測定が可能な出力波形の実施例の説明をする。
図１は、本発明の出力波形を示す図であって、図１は検出脈波（ＩＲ）の離散的時系列脈波データ波形を示す図であって、横軸は時間０〜１６（秒）で、縦軸は大きさ（Amplitude）である。
図１（ａ）は、検出脈波（ＩＲ）の離散的時系列脈波データ波形を示す図である。
図１（ｂ）は、図１（ａ）の離散的時系列脈波データに回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる処理を実行した結果を示す図である。
図１（ｃ）は、図１（ｂ）の回転処理を実行した射影結果に対して一階差分をとる処理を施した結果を示す図である。
【００４７】
図２は、図１に対応したＦＦＴ処理をした出力スペクトルを示す図であって、横軸は周波数０〜７（Frequency）で、縦軸は大きさ（Amplitude）である。
図２（ａ）は、検出脈波（ＩＲ）の離散的時系列脈波データ波形に対応するＦＦＴ処理後のスペクトル図である。
図２（ｂ）は、図１（ａ）の離散的時系列脈波データに回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる処理を実行した結果に対応するＦＦＴ処理後のスペクトル図である。
図２（ｃ）は、図１（ｂ）の回転処理を実行した射影結果に対して一階差分をとる処理を施した結果に対応するＦＦＴ処理後のスペクトル図である。
【００４８】
なお、図１における 回転処理を実行した射影結果に対して一階差分をとる処理は、図１における横軸の時間１６（秒）を１０００回のサンプリングを実行した場合の一階差分処理結果である。
しかし、一階差分処理は上記の処理に限られるものではない。
【００４９】
図１（ａ）の離散的時系列脈波データに回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる処理を実行した結果に対応するＦＦＴ処理後のスペクトル図（図２（ｂ）から脈波と思われる２．０Hzよりも低い周波数のノイズがある程度減少しているが、本発明に特有の処理である回転処理を実行した射影結果に対して一階差分をとる処理を施した結果に対応するＦＦＴ処理後のスペクトル図（図２（ｃ））では、２．０Hzよりも低い周波数のノイズが更に減少していることが判断できる。
したがって、本願発明の回転処理を実行した射影結果に対して一階差分をとる処理を施すことが低域周波数のノイズ低減に有効である。
【００５０】
上記説明では、離散的時系列脈波データに回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる処理の実行した射影結果に対して一階差分をとる処理を施すものを例として説明しているが、本発明の一階差分をとる処理は回転行列を用いた回転処理のみではなく、離散的時系列脈波データに対して他の処理方法（例えば、特許４１９６２０９号による手法など）でノイズの低減をした処理結果に対しても有効である。
【符号の説明】
【００５１】
１ 発光素子
２ 発光素子
３ 駆動回路
４ 生体組織
５ フォトダイオード
６ 変換器
７ マルチプレクサ
８ フィルタ
９ Ａ／Ｄ変換器
１０ 処理部
１１ 表示部
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一つの媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する信号処理に関し、特には医療の分野において、特に循環器系の診断に用いられるパルスフォトメータにおける信号処理の改良に関する。
【背景技術】
【０００２】
一つの媒体からほぼ同時に抽出された２つの信号から信号成分と雑音成分に分離する方法には様々な方法が提案されている。
それらは、一般的には周波数領域や時間領域による処理が行われている。
医療現場でも、光電脈波計と言われる脈波波形や脈拍数を測定する装置、血液に含まれる吸光物質の濃度測定として、酸素飽和度ＳｐＯ2の測定装置、一酸化炭素ヘモグロビンやＭｅｔヘモグロビン等の特殊ヘモグロビンの濃度の測定装置、注入色素濃度の測定装置などがパルスフォトメータとして知られている。
中でも酸素飽和度ＳｐＯ2の測定装置を特にパルスオキシメータと呼んでいる。
【０００３】
パルスフォトメータの原理は、対象物質への吸光性が異なる複数の波長の光を生体組織に透過又は反射させ、その透過光又は反射光の光量を連続的に測定することで得られる脈波データ信号から対象物質の濃度を求めるものである。
そしてその脈波データに雑音が混入すると、正しい濃度の計算が出来ず、誤処置につながる危険が生じる。
パルスフォトメータにおいても従来より雑音を低減するために周波数帯域を分割して信号成分に着目したり、２つの信号の相関を取るなどの方法が提案されてきた。
しかし、これらの方法は解析に時間がかかるなどの問題があった。
【０００４】
そこで、本出願人は、特許第３２７０９１７号（特許文献１）において、異なる２つの波長の光を生体組織に照射して透過光から得られる２つの脈波信号のそれぞれの大きさを縦軸、横軸としてグラフを描き、その回帰直線を求め、その回帰直線の傾きに基づいて、動脈血中の酸素飽和度ないし吸光物質濃度を求めることを提案している。
この発明により、測定精度を高め、低消費電力化することができた。
しかし、各波長の脈波信号についての多くのサンプリングデータを用いて回帰直線ないしその傾きを求めるためには、なお多くの計算処理を要していた。
【０００５】
また、本出願人は、特許第３９２４６３６号（特許文献２）においては、周波数解析を用いてはいるが、その解析においては従来技術のように脈波信号そのものを抽出するのではなく、脈波信号の基本周波数を求め、さらには精度を高めるためにその高調波周波数を用いたフィルタを用いて脈波信号をフィルタリングする方法を提案している。
【０００６】
本出願人は、更に、基本周波数を求める点に関しては更なる改善策として、特許第４３５２３１５号（特許文献３）において、同一の媒体からほぼ同時に抽出される２つの同種の信号を処理して共通の信号成分を抽出する計算処理負担を軽減した信号処理方法を提供している。
【０００７】
次に、上記特許文献３の内容について説明する。
特許文献３に記載の発明の実施の形態を説明するにあたり、動脈血酸素飽和度を測定するパルスオキシメータを例に挙げて原理を説明する。
なお、特許文献３に記載の発明の技術は、パルスオキシメータに限られず、特殊ヘモグロビン（一酸化炭素ヘモグロビン、Ｍｅｔヘモグロビンなど）、血中に注入された色素などの血中吸光物質をパルスフォトメトリーの原理を用いて測定する装置(パルスフォトメータ)に適用できる。
【０００８】
動脈血酸素飽和度を測定するパルスオキシメータの構成は、概略構成ブロック図である図３のようになっている。
異なる波長の光を発光する発光素子１、２は、交互に発光するように駆動回路３により駆動される。
発光素子１、２に採用する光はそれぞれ動脈血酸素飽和度による影響が少ない赤外光（例えば９４０[nm]）、動脈血酸素飽和度の変化に対する感度が高い赤色光（例えば６６０[nm]）がよい。
【０００９】
これらの発光素子１、２からの発光は生体組織４を透過してフォトダイオード５で受光して電気信号に変換される。
なお、反射光を受光するようにしてもよい。
そして、これらの変換された信号は増幅器６で増幅され、マルチプレクサ７によりそれぞれの光波長に対応したフィルタ８−１、８−２に振り分けられる。
各フィルターに振り分けられた信号はフィルタ８−１、８−２によりフィルタリングされてノイズ成分が低減され、Ａ／Ｄ変換器９によりデジタル化される。
【００１０】
デジタル化された赤外光、赤色光に対応する各信号列が、それぞれの脈波信号を形成している。
デジタル化された各信号列は処理部１０に入力され、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムにより処理され、酸素飽和度ＳｐＯ2が測定され、その値が表示部１１に表示される。
【００１１】
＜回転行列によるノイズ低減と脈波の基本周波数の演算＞
先ず、血液中の吸光物質の吸光度（減光度）の変動の測定について説明する。
図９(a)及び(b)は、前記発光素子１、２からの発光された光が生体組織４を透過してフォトダイオード５で受光して電気信号に変換された脈波データで、(a)は赤色光の場合を、(b)は赤外光を示している。
図９の(a)では、横軸を時間、縦軸を受光出力とすると、フォトダイオード５での受光出力は、赤色光の直流成分（Ｒ’）と脈動成分（ΔＲ’）が重畳された波形となっている。
また、図９の(b)では、横軸を時間、縦軸を受光出力とすると、フォトダイオード５での受光出力は、赤外光の直流成分（ＩＲ’）と脈動成分（ΔＩＲ’）が重畳された波形となっている。
図４は、図９に示すような脈波において、８秒間分の、直流成分（Ｒ’、ＩＲ’）に対する脈動成分（ΔＲ’、ΔＩＲ’）の比（ＩＲ＝ΔＩＲ’／ＩＲ’）をとり、さらにその８秒間分のデータの平均値をゼロに合わせたものである。
なお、図４の如き、平均値をゼロとする処理を行わなくとも演算は可能である。
図５は、図９に示される赤外光ＩＲのデータを横軸に、赤色光Ｒのデータを縦軸にとったグラフである。
【００１２】
次に、Ａ／Ｄ変換器９によってデジタル化した各波長の２つの脈波データ信号を回転行列を用いてノイズを低減する演算処理について説明する。
なお、赤外光と赤色光とは交互に発光されるため厳密には同時に発光されるものではないが、隣り合う得られた赤外光受光値と赤色光受光値を同時刻に得られたものとして扱い、所定時間分の赤外光の脈波信号と赤色光の脈波信号を２次元直交座標上に展開する。
すなわち図５のグラフを作成している。
また、脈波の直流成分に対する脈動成分の比をとることで脈拍による吸光度の脈動分が近似される。
図５のグラフに見られる推移は４５度になっていないが、その理由は、赤外光脈波の脈動成分の振幅と赤色光脈波の脈動成分の振幅とに差があるため、およびノイズが重畳しているためである。
【００１３】
次に、展開された脈波データに回転行列を用いて回転演算を施すこととする。
赤外光脈波の直流成分に対する脈動成分の比（ＩＲ）のデータ列を、
【００１４】
【数１】
【００１５】
赤色光脈波の直流成分に対する脈動成分の比（Ｒ）のデータ列を、
【００１６】
【数２】
【００１７】
とする。
同じ時刻tiに得られたＩＲとＲとのデータを次のように行列で定義する。
すなわち、
【００１８】
【数３】
【００１９】
また、θ[rad]回転させる回転行列をＡとすると、Ａは次のように表すことができる。
【００２０】
【数４】
【００２１】
そうすると、ＳをＡによりθ[rad]回転させることにより次のＸが得られる。
【００２２】
【数５】
【００２３】
なお、回転行列Ａは、上記のほか、
【００２４】
【数６】
【００２５】
を用いてもよい。
ここで、θを０〜９π／３０[rad] までπ／３０[rad]ずつ脈波データＳを回転させて得られるグラフを図６に示す。
図６からわかるように、横軸ゼロ、縦軸ゼロの点（赤色光脈波と赤外光脈波との両方が平均である点）を中心として回転されており、θが９π／３０[rad]のときに、横軸(X1)へ射影した領域が最小になり、縦軸(X2)へ射影した領域が最大となっている。
θを９π／３０[rad]よりさらにπ／２[rad]回転させ２４π／３０[rad] （＝１２π／１５[rad]）回転させた場合には横軸(X1)へ射影した領域が最大になり、縦軸(X2)へ射影した領域が最小となることは明らかである。
【００２６】
次に、θを９π／３０[rad]、２４π／３０[rad]としたときの回転行列Ａにより、測定された脈波データＳが処理されてＸとなった結果、どのような波形となるかを説明する。
図７は、図４に示した脈波データＳを、θを９π／３０[rad]として回転行列Ａにより処理したＸの波形を示す。
横軸へ射影した領域が最小になったX1(t i)は、
【００２７】
【数７】
【００２８】
一方、横軸へ射影した領域が最大になったX2(t i)は、
【００２９】
【数８】
【００３０】
により演算される。
図７のX1の波形からはノイズが除去されたことがわかる。
なお、脈波データＳを、θを２４π／３０[rad]として回転行列Ａにより処理した場合には、X2の波形がノイズが除去された波形となる。
横軸へ射影した領域が最大になるX1(t i)は、
【００３１】
【数９】
【００３２】
一方、横軸へ射影した領域が最小になるX2(t i)は、
【００３３】
【数１０】
【００３４】
により演算される。
このように横軸へ射影した領域が最小になるように回転角θを設定して、脈波データSを処理すれば、ノイズが抑制された脈波主成分波形を得ることができる。
【００３５】
次に、脈波の基本周波数の演算について説明する。
ノイズが低減される前の図４に示した脈波信号と、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形を周波数解析して得られたスペクトルをそれぞれ図８に示す。
横軸は周波数、縦軸はスペクトルである。
ノイズが低減される前の脈波(Before-rotation)信号のスペクトルは、ノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルが強くでており、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルはほとんど現れていない。
一方、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)を周波数解析して得られたスペクトルでは、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルがノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルと区別できるほど強く現れていることがわかり、脈波信号の基本周波数ｆｓを求めることができる。
そして、脈波信号の基本周波数ｆｓ[Hz]が求まれば、脈拍数ｆｓ×６０[回／min]を容易に求めることができる。
【００３６】
このように、所定角度の回転行列を用いることにより、ノイズが低減された脈波主成分波形を得ることができ、脈波信号の基本周波数ないし脈拍数を求めることができる。
ここで、所定角度は、予め決められたものでもよく、測定期間中アダプティブに変化させてもよい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００３７】
【特許文献１】特許第３２７０９１７号
【特許文献２】特許第３９２４６３６号
【特許文献３】特許第４３５２３１５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００３８】
特許文献３に記載の発明の信号処理方法によれば、図８に示す如く、ノイズが低減される前の脈波(Before-rotation)信号のスペクトルは、ノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルが強くでており、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルはほとんど現れていない。
一方、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)を周波数解析して得られたスペクトルでは、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルがノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルと区別できるほど強く現れていることがわかり、脈波信号の基本周波数ｆｓを求めることができる。
しかし、図８の回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)を周波数解析して得られたスペクトルには、脈波信号の基本周波数ｆｓのスペクトルがノイズの周波数帯域ｆｎのスペクトルと区別できるほど強く現れてはいるが、低周波数領域（０．５〜２．０Hz）には多くのノイズ成分が存在して、脈波の正確なスペクトルの測定には問題が生じる場合があった。
【００３９】
本発明の目的（課題）は、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)に含まれる低周波数領域（０．５〜２．０Hz）のノイズ成分を更に低減させることが可能な離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法及びパルスフォトメータを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００４０】
上記課題を解決するための本発明のノイズ除去方法は、異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データから、ノイズを除去するステップと、前記ノイズを除去された離散的時系列脈波データのノイズ除去結果の一階差分をとるステップとを含むことを特徴とする。
さらに、前記ノイズを除去するステップとは、回転行列を用いることを特徴とする。
【００４１】
また、異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換して受光するステップと、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるステップと、前記回転後の射影結果の一階差分をとるステップとを含むことを特徴とする。
【００４２】
上記課題を解決するための本発明のパルスフォトメータは、異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、あらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる回転行列を用いて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第１の処理手段と、前記第１の処理手段の処理後の射影結果に対して一階差分を取ることによって低周波数領域におけるノイズを低減する第２の処理手段とを具備することを特徴とする。
【００４３】
また、異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織の同一箇所からの透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、各波長をそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標に展開し、縦軸または横軸に射影される領域が最大または最小となるいずれかの条件を満足するように各脈波データの平均値を中心として回転行列を用いて回転させて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第１の処理手段と、前記第１の処理手段の処理後の射影結果に対して一階差分を取ることによって低周波数領域におけるノイズを低減する第２の処理手段とを具備することを特徴とする。
また、前記低周波領域は、０．５〜２．０Hzのスペクトルであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００４４】
本発明によれば、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)に含まれる低周波数領域（０．５〜２．０Hz）のノイズ成分を更に低減させることが可能な離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法及びパルスフォトメータを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明で回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形に含まれる低周波数領域のノイズ成分を更に低減することを説明する時間領域における波形図である。
【図２】本発明で回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形に含まれる低周波数領域のノイズ成分を更に低減することを説明する周波数領域における波形図である。
【図３】パルスフォトメータの概略構成を示すブロック図である。
【図４】検出された脈波を示す図である。
【図５】図９に示される赤外光ＩＲのデータを横軸に、赤色光Ｒのデータを縦軸にとったグラフである。
【図６】図３のグラフをπ／３０[rad]ずつ回転させた図である。
【図７】回転角度９π／３０[rad]の回転行列で処理された脈波の波形を示す図である。
【図８】図５に示すX1の波形のスペクトルを示す図である。
【図９】血液中の吸光物質の吸光度の変動の測定原理を説明する波形図である。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
次に、図１及び図２を用いて、回転行列を用いてノイズが低減された脈波主成分波形(After-rotation)に含まれる低周波数領域（０．５〜２．０Hz）のノイズ成分を更に低減させて脈波の正確なスペクトルの測定が可能な出力波形の実施例の説明をする。
図１は、本発明の出力波形を示す図であって、図１は検出脈波（ＩＲ）の離散的時系列脈波データ波形を示す図であって、横軸は時間０〜１６（秒）で、縦軸は大きさ（Amplitude）である。
図１（ａ）は、検出脈波（ＩＲ）の離散的時系列脈波データ波形を示す図である。
図１（ｂ）は、図１（ａ）の離散的時系列脈波データに回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる処理を実行した結果を示す図である。
図１（ｃ）は、図１（ｂ）の回転処理を実行した射影結果に対して一階差分をとる処理を施した結果を示す図である。
【００４７】
図２は、図１に対応したＦＦＴ処理をした出力スペクトルを示す図であって、横軸は周波数０〜７（Frequency）で、縦軸は大きさ（Amplitude）である。
図２（ａ）は、検出脈波（ＩＲ）の離散的時系列脈波データ波形に対応するＦＦＴ処理後のスペクトル図である。
図２（ｂ）は、図１（ａ）の離散的時系列脈波データに回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる処理を実行した結果に対応するＦＦＴ処理後のスペクトル図である。
図２（ｃ）は、図１（ｂ）の回転処理を実行した射影結果に対して一階差分をとる処理を施した結果に対応するＦＦＴ処理後のスペクトル図である。
【００４８】
なお、図１における 回転処理を実行した射影結果に対して一階差分をとる処理は、図１における横軸の時間１６（秒）を１０００回のサンプリングを実行した場合の一階差分処理結果である。
しかし、一階差分処理は上記の処理に限られるものではない。
【００４９】
図１（ａ）の離散的時系列脈波データに回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる処理を実行した結果に対応するＦＦＴ処理後のスペクトル図（図２（ｂ）から脈波と思われる２．０Hzよりも低い周波数のノイズがある程度減少しているが、本発明に特有の処理である回転処理を実行した射影結果に対して一階差分をとる処理を施した結果に対応するＦＦＴ処理後のスペクトル図（図２（ｃ））では、２．０Hzよりも低い周波数のノイズが更に減少していることが判断できる。
したがって、本願発明の回転処理を実行した射影結果に対して一階差分をとる処理を施すことが低域周波数のノイズ低減に有効である。
【００５０】
上記説明では、離散的時系列脈波データに回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる処理の実行した射影結果に対して一階差分をとる処理を施すものを例として説明しているが、本発明の一階差分をとる処理は回転行列を用いた回転処理のみではなく、離散的時系列脈波データに対して他の処理方法（例えば、特許４１９６２０９号による手法など）でノイズの低減をした処理結果に対しても有効である。
【符号の説明】
【００５１】
１ 発光素子
２ 発光素子
３ 駆動回路
４ 生体組織
５ フォトダイオード
６ 変換器
７ マルチプレクサ
８ フィルタ
９ Ａ／Ｄ変換器
１０ 処理部
１１ 表示部
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、
前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換して受光するステップと、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データから、ノイズを除去するステップと、
前記ノイズを除去された離散的時系列脈波データのノイズ除去結果の一階差分をとるステップと、
を含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。
【請求項２】
前記ノイズを除去するステップとは、回転行列を用いること、
を特徴とする請求項１に記載のノイズの除去方法。
【請求項３】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、
前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換して受光するステップと、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるステップと、
前記回転後の射影結果の一階差分をとるステップと、
を含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。
【請求項４】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、
前記発光手段から発生し前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、あらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる回転行列を用いて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第１の処理手段と、
前記第１の処理手段の処理後の射影結果に対して一階差分を取ることによって低周波数領域におけるノイズを低減する第２の処理手段と、
を具備することを特徴とするパルスフォトメータ。
【請求項５】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織の同一箇所からの透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、各波長をそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標に展開し、縦軸または横軸に射影される領域が最大または最小となるいずれかの条件を満足するように各脈波データの平均値を中心として回転行列を用いて回転させて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第１の処理手段と、
前記第１の処理手段の処理後の射影結果に対して一階差分を取ることによって低周波数領域におけるノイズを低減する第２の処理手段と、
を具備することを特徴とするパルスフォトメータ。
【請求項６】
前記低周波領域は、０．５〜２．０Hzのスペクトルであることを特徴とする請求項４又は５に記載のパルスフォトメータ。
【請求項１】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、
前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換して受光するステップと、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データから、ノイズを除去するステップと、
前記ノイズを除去された離散的時系列脈波データのノイズ除去結果の一階差分をとるステップと、
を含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。
【請求項２】
前記ノイズを除去するステップとは、回転行列を用いること、
を特徴とする請求項１に記載のノイズの除去方法。
【請求項３】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射するステップと、
前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換して受光するステップと、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、回転行列を用いてあらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させるステップと、
前記回転後の射影結果の一階差分をとるステップと、
を含むことを特徴とする離散的時系列脈波データに含まれるノイズの除去方法。
【請求項４】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、
前記発光手段から発生し前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、あらかじめ決められた角度にまたは所定条件に基づいて決められた角度に各脈波データの平均値を中心として回転させる回転行列を用いて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第１の処理手段と、
前記第１の処理手段の処理後の射影結果に対して一階差分を取ることによって低周波数領域におけるノイズを低減する第２の処理手段と、
を具備することを特徴とするパルスフォトメータ。
【請求項５】
異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織の同一箇所からの透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段とを備えたパルスフォトメータにおいて、
前記各波長の電気信号より得られた離散的時系列脈波データを、各波長をそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標に展開し、縦軸または横軸に射影される領域が最大または最小となるいずれかの条件を満足するように各脈波データの平均値を中心として回転行列を用いて回転させて前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理する第１の処理手段と、
前記第１の処理手段の処理後の射影結果に対して一階差分を取ることによって低周波数領域におけるノイズを低減する第２の処理手段と、
を具備することを特徴とするパルスフォトメータ。
【請求項６】
前記低周波領域は、０．５〜２．０Hzのスペクトルであることを特徴とする請求項４又は５に記載のパルスフォトメータ。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１２−１９９６６（Ｐ２０１２−１９９６６Ａ）
【公開日】平成２４年２月２日（２０１２．２．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１６０２４９（Ｐ２０１０−１６０２４９）
【出願日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【出願人】（０００２３０９６２）日本光電工業株式会社 (179)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年２月２日（２０１２．２．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【出願人】（０００２３０９６２）日本光電工業株式会社 (179)
【Ｆターム（参考）】
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