信号処理装置、信号処理方法および生体情報測定装置
【課題】時系列信号からノイズ成分を除去する新たな技術を用いた信号処理装置を提供することを目的とする。
【解決手段】信号処理装置は、周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分とを含む第１時系列信号と、前記第１信号成分と所定の第１関係を有する第２信号成分および前記第１ノイズ成分と所定の第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２時系列信号とから、前記第１信号成分の周期と推定される時間である遅延時間分遅延させた前記第1時系列信号である第１遅延信号と、前記遅延時間分遅延させた第２時系列信号である第２遅延信号とを生成し、第１の所定時間範囲での前記第１時系列信号および前記第２時系列信号と、前記信号生成部で生成した前記第１遅延信号および前記第２遅延信号とを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記所定の第２関係を推定する。
【解決手段】信号処理装置は、周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分とを含む第１時系列信号と、前記第１信号成分と所定の第１関係を有する第２信号成分および前記第１ノイズ成分と所定の第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２時系列信号とから、前記第１信号成分の周期と推定される時間である遅延時間分遅延させた前記第1時系列信号である第１遅延信号と、前記遅延時間分遅延させた第２時系列信号である第２遅延信号とを生成し、第１の所定時間範囲での前記第１時系列信号および前記第２時系列信号と、前記信号生成部で生成した前記第１遅延信号および前記第２遅延信号とを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記所定の第２関係を推定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列信号からノイズ成分を除去する信号処理装置、信号処理方法および生体情報測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ノイズ成分が重畳した時系列データからノイズ成分を除去する信号処理に関する技術が、様々な信号処理装置に応用されてきた。特に時系列データが生体情報に関する情報を含んでいる場合には、上記の信号処理装置は、生体情報測定装置と呼ばれている。生体情報測定装置は、生体組織から生体情報を非侵襲で検出する装置であり、具体的には光電脈波計と呼ばれる生体の脈波波形および脈拍数を測定する測定装置や、パルスオキシメータと呼ばれる動脈血中酸素飽和濃度を測定する測定装置等である。これらの測定装置の原理は、生体組織を透過または反射した光を受光することによって得られる、生体組織の脈動による変動分に対応した信号成分に基づいて、血中における吸光物質の濃度等の生体情報を求めるものである。
【０００３】
一般に、生体組織を透過または反射した光を受光することによって得られる、生体情報の検出に必要なデータには様々なノイズ成分が重畳されている。ノイズ成分は、主に、生体情報測定装置を使用している際に、生体が体を動かす等の体動を行うことによるものである。ノイズ成分が信号成分に重畳すると生体情報の算出において誤差要因となるため、ノイズ成分を除去することが望まれている。
【０００４】
そこで、互いに波長の異なる複数の光を生体にそれぞれ照射した場合に、生体組織を透過または反射した光の強度における直流交流比に基づいて、生体情報を算出する技術が提案されてきた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１０／０７３９０８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、信号成分にノイズ成分が重畳している場合には、各波長についての直流交流比は、信号成分とノイズ成分とで表される。
【０００７】
このように表されたノイズ成分を除去する技術として、例えば、信号成分とノイズ成分との相互相関を用いた技術が提案されている。ある技術では、ノイズ成分の除去にあたって、各波長についての直流交流比が求められ、所定周波数以上にはノイズ成分が含まれるとともに全周波数領域にわたってノイズ成分の波長による比は一定であるという仮定の下に、ノイズ成分の波長による比が算出され、信号成分とノイズ成分との相互相関を用いることによってノイズ成分除去波形が算出されている。また、他の技術では、信号成分とノイズ成分との相関が小さいという条件の下に、信号成分のパワーが最大になるような信号成分の波長による比およびノイズ成分の波長による比を求めることによってノイズ成分が除去されている。また、他の技術では、測定されたデータに基づいて生成された周期性を有する信号成分を含むデータから、周期性を用いることによって信号成分を抽出し、データからノイズ成分を除去する技術が提案されている（特許文献１等参照）。
【０００８】
このように、ノイズ成分を除去する技術として複数の技術が提案されているが、それぞれ一長一短があることから、技術のバリエーションが要望されている。
【０００９】
本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、ノイズ成分を除去する新たな技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者は、種々検討した結果、上記目的は、以下の本発明により達成されることを見出した。
【００１１】
本発明の一態様に係る信号処理装置は、周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分とを含む第１時系列信号と、前記第１信号成分と所定の第１関係を有する第２信号成分、および、前記第１ノイズ成分と所定の第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２時系列信号とから、前記第１信号成分の周期と推定される時間である遅延時間分前記第１時系列信号を遅延させた第１遅延信号と、前記第２時系列信号を前記遅延時間分遅延させた第２遅延信号とを生成する信号生成部と、第１の所定時間範囲での前記第１時系列信号および前記第２時系列信号と、前記信号生成部で生成した前記第１遅延信号および前記第２遅延信号とを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記所定の第２関係を推定する推定部と
を備えることを特徴とする。
【００１２】
そして、本発明の他の一態様に係る信号処理方法は、信号処理方法であって、周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分とを含む第１時系列信号と、前記第１信号成分と第１関係を有する第２信号成分、および、前記第１ノイズ成分と第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２時系列信号とから、前記第１信号成分の周期と推定される時間である遅延時間分前記第１時系列信号を遅延させた第１遅延信号と、前記第２時系列信号を前記遅延時間分遅延させた第２遅延信号とを生成する信号生成ステップと、第１の所定時間範囲での前記第１時系列信号および前記第２時系列信号と、前記信号生成部で生成した前記第１遅延信号および前記第２遅延信号とを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記第２関係を推定する推定ステップとを備えることを特徴とする。
【００１３】
このような構成の信号処理装置では、遅延信号を用いて第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係を求めることができる。
【００１４】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部は、第１時系列信号に含まれる第１信号成分と第１遅延信号に含まれる第１信号成分とが略等しいことを前提として、前記第１時系列信号自身の相関と、前記第１時系列信号と前記第１遅延信号との相関との第１差分と、前記第２時系列信号自身の相関と、前記第２時系列信号と前記第２遅延信号との相関との第２差分と、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とに基づく信号のそれ自身の相関と、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とに基づく信号と、前記第１遅延信号と前記第２遅延信号に基づく遅延信号との相関との第３差分とを用いて、前記所定の第２関係を推定することを特徴とする。
【００１５】
従来技術では、ノイズ成分を除去するための演算処理量が比較的多いため、消費電力が大きくなってしまう。このことは、特に、携帯用の生体情報測定装置では、通常、電池で駆動されるため、消費電力の点で重大な問題となる。このような構成の信号処理装置では、第１信号成分はその周期分遅延させたとしても同じ波形を有すると想定されることから、時系列信号と遅延信号との差分を用いて前記所定の第２関係を求める演算式を、簡略化することができる。すなわち、演算処理量を低減することが可能となるので、必要とされるＣＰＵ性能を低く抑えることが可能となり、また、ノイズ成分除去の演算に伴う消費電力も抑制することが可能となる。具体的には、後述の式（２３）、式（２４）、式（２５）、式（２６）、式（２７）の何れかで、第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係を求めることができる。なお、第１時系列信号の相関および第２時系列信号の相関とは、自乗平均をいう。
【００１６】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部は、第１時系列信号に含まれる前記第１信号成分と前記第１時系列信号に含まれる第１ノイズ成分との信号ノイズ相関が十分小さく、前記第１時系列信号に含まれる前記第１信号成分と前記第１時系列信号に含まれる第１ノイズ成分の遅延成分との信号ノイズ遅延相関も十分小さく、第1時系列信号に含まれる第1信号成分の遅延成分と第1時系列信号に含まれる第1ノイズ成分とのノイズ信号遅延相関も十分小さいこと、または、前記信号ノイズ遅延相関とノイズ信号遅延相関との平均と信号ノイズ相関とが略等しいことを更に前提として、前記第１差分、前記第２差分および前記第３差分のうちの何れか二つを用いて、前記第２関係を推定することを特徴とする。
【００１７】
すなわち、信号ノイズ相関（第１時系列信号に含まれる第１信号成分と第１ノイズ成分との相関）、信号ノイズ遅延相関（第１時系信号に含まれる第１信号成分と第１遅延信号に含まれる第１ノイズ成分の遅延成分との相関）、ノイズ信号遅延相関（第１遅延信号に含まれる第１信号成分の遅延成分と第１時系信号に含まれる第１ノイズ成分との相関）がすべて０（ゼロ）と見なせるか、または、信号ノイズ遅延相関とノイズ信号遅延相関の平均と信号ノイズ相関の差がほぼ０（ゼロ）であることを更に前提として、第２関係を推定する。
【００１８】
このような構成の信号処理装置では、第１ノイズ成分および第２ノイズ成分とそれらを第１信号成分の周期分遅延させた信号との相関は十分小さいと想定されるので、時系列信号と遅延信号との差分を用いて前記所定の第２関係を求める演算式を、より簡略化することができる。すなわち、演算処理量を低減できるので、必要とされるＣＰＵ性能を低く抑えることが可能となり、また、ノイズ成分除去の演算に伴う消費電力も抑制することが可能となる。具体的には、後述の式（２５）、式（２６）、式（２７）の何れかで、第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係を求めることができる。
【００１９】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部は、推定した前記第２関係と、前記第１時系列信号または前記第１遅延信号と前記第２時系列信号または前記第２遅延信号とから前記第１関係を推定することを特徴とする。
【００２０】
このような構成の信号処理装置によれば、所定の第２関係を容易に求めることができるので、所定の第１関係も容易に求めることが可能となる。
【００２１】
また、上述の信号処理装置において、前記信号生成部は、前記推定部が推定した前記第２関係と、前記第１時系列信号と、前記第２時系列信号とに基づいて、前記第１信号成分の周期と同じ周期を有すると推定される周期判定信号を生成し、当該周期判定信号の周期から、前記第１信号成分の周期または前記第２信号成分の周期を求め、求めた周期を前記遅延時間とすることを特徴とする。
【００２２】
このような構成の信号処理装置によれば、適正な遅延時間によって遅延信号を生成するので、より正確な第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係を求めることが可能となる。
【００２３】
また、上述の信号処理装置において、前記信号生成部は、第１の所定時間範囲での、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲内にある場合に、当該周期判定信号の周期から求めた時間を前記遅延時間とすることを特徴とする。
【００２４】
このような構成の信号処理装置によれば、より信頼性のおける遅延時間によって遅延信号を生成するので、より正確な第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係を求めることが可能となる。
【００２５】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部は、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲から外れた場合、請求項１乃至３の何れかに記載の方法とは異なる方法で前記第２関係を算出することを特徴とする。
【００２６】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部は、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲から外れた場合、前記第２関係および／または第１関係の信頼性が低いことを示す警告を出力することを特徴とする。
【００２７】
このような構成の信号処理装置によれば、前記周期性判定信号の周期の変動の度合いが所定の範囲内にない場合は遅延時間が適正に設定できていない可能性が高く、そのため第２関係も適正に推定できていない可能性が高いので、計算量は多少増えるが正確に第２関係を推定できる特許文献１の方法など、従来技術の方法で第２関係を推定し、更には推定した第２関係と第１時系列信号と第２時系列信号から第１信号成分の周期を推定して適正な遅延時間を決定することが可能となる。また、警告を行うことが可能となる。
【００２８】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部が、前記第２関係を算出するか否かを判定するための指標として、前記第１ノイズ成分と前記第１信号成分との比に関する情報を有する指標を算出し、前記指標と所定の閾値とを比較して、前記第1ノイズ成分が小さいと判定した場合には、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とで直接表される関係式を用いて前記第１関係を推定することを特徴とする。
【００２９】
このような構成の信号処理装置によれば、第１信号成分または第２信号成分の大きさに対して第１ノイズ成分または第２ノイズ成分の大きさが小さい場合は、第１関係を決定するために第２関係を決定する必要がないことを判断できるので、その場合は計算量の少ない公知の従来法により第１関係を直接決定することが可能となる。この所定の第１関係から生体情報である酸素飽和度を求めることができる。尚、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とで直接表される関係式とは、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とを要素とする１つの計算式をいい（後述する式（３１）等参照）、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とを要素とした複数の計算式を用いて間接的に導き出される計算式を除く意味である。
【００３０】
また、上述の信号処理装置において、信頼度を出力する出力部を更に備え、前記推定部が、前記第２関係に含まれる誤差の度合いを表すノイズ信頼度をさらに算出し、前記ノイズ信頼度が所定の閾値を超えた場合には、前記出力部が前記ノイズ信頼度が所定の閾値を超えたことを示す警告を出力することを特徴とする。
【００３１】
このような構成の信号処理装置によれば、推定した第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係の信頼度を判断するので、信頼度が劣る場合は警告を出力することができる。また、別の方法で所定の第２関係を求めることが可能となる。
【００３２】
また、本発明の一態様に係る生体情報測定装置は、互いに波長の異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して前記生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって得られた少なくとも第１測定データまたは第２測定データに基づいて、前記生体の生体情報を測定する生体情報測定装置であって、周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分からなる第１測定データを測定する第１測定部と、前記第１信号成分と所定の第１関係を有する第２信号成分、および、第１ノイズ成分と所定の第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２測定データを測定する第２測定部と、前記生体の動脈血の拍動の間隔を取得する拍動間隔取得部と、前記第１測定データと前記第２測定データとから、前記間隔を遅延時間として当該遅延時間分遅延させた前記第１測定データである第１遅延データと、前記遅延時間分遅延させた前記第２測定データである第２遅延データとを生成する信号生成部と、第１の所定時間範囲での前記第１測定データおよび前記第２測定データと、前記信号生成部で生成した前記第１遅延データおよび前記第２遅延データとを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記所定の第２関係を推定する推定部とを備えたことを特徴とする。
【００３３】
このような構成の生体情報測定装置によれば、遅延信号を用いた、生体の血中酸素飽和度を測定する生体情報測定装置を提供することができる。
【００３４】
また、遅延信号を用いることで計算式を簡略化することができるので、演算処理量を低減して消費電力を抑制した生体の血中酸素飽和度を測定する生体情報測定装置を提供することができる。また、演算処理量が低減されていることから、高性能な処理機能を備える必要が少なくなり、低価格化、小型化、軽量化の実現が可能となる。従って、生体情報測定装置が、手術室、集中治療室等の病棟のみならず、呼吸不全患者、在宅酸素療法患者の日常生活中の呼吸状態のデータ収集や管理、睡眠時無呼吸症候群のスクリーニング、登山等のスポーツ分野等常時身に着ける用途にまで用いられつつある現状に対応した小型化、軽量化、省電力化および低価格化等を実現した生体情報測定装置を提供することが可能となる。
【００３５】
また、上述の生体情報測定装置において、前記拍動間隔取得部は、自装置の外部から取得したデータに基づいて前記生体の動脈血の拍動の間隔を求めることを特徴とする。
【００３６】
このような構成の生体情報測定装置では、より正確な心拍周期を外部から取得できるので、適正な遅延時間によって遅延信号を生成することが可能となる。
【００３７】
また、上述の生体情報測定装置において、信頼度を出力する出力部を備え、前記信号生成部は、前記推定部が推定した前記第２関係と、前記第１測定データと、前記第２測定データとに基づいて前記第１信号成分の周期と同じ周期を有すると推定される周期判定信号を生成し、当該周期判定信号の周期から、前記第１信号成分の周期を求め、前記拍動間隔取得部が求めた間隔と前記周期判定信号の周期との差が所定の値以上である場合は、前記出力部が前記差が所定の値を超えたことを示す警告を出力することを特徴とする。
【００３８】
このような構成の生体情報測定装置では、周期に差がある場合は、推定部が推定した所定の第２関係が適正でないと判断できるので、適正が劣る場合は警告を出力することができる。また、別の方法で所定の第２関係を求めることが可能となる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明に係る信号処理装置、信号処理方法および生体情報測定装置は、ノイズ成分を除去する新たな技術を用いた装置であり、ノイズ成分除去のために必要な信号処理量を低減することができ、これにより、ノイズ成分除去の信号処理に伴う消費電力を抑制することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態の生体情報測定装置における、外部から脈拍周期を取得する生体情報測定処理を示すフローチャート（その１）である。
【図３】実施形態の生体情報測定装置における、外部から脈拍周期を取得する生体情報測定処理を示すフローチャート（その２）である。
【図４】実施形態の生体情報測定装置における、脈波信号から脈拍周期を取得する生体情報測定処理を示すフローチャート（その１）である。
【図５】実施形態の生体情報測定装置における、脈波信号から脈拍周期を取得する生体情報測定処理を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下に、本発明の前提となる従来技術および実施形態について述べる。なお、便宜上、信号処理装置のうち、特に生体情報測定装置を例として取りあげるが、生体情報測定装置のみならず、ノイズ成分を除去する信号処理装置にも本発明は適用可能である。
＜本発明の原理＞
まず、本発明の原理について説明する。この説明をするにあたり、一例として、互いに波長IR、Rの異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して前記生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって得られた各測定データに基づいて前記生体の生体情報として血中酸素飽和度を測定する場合について説明する。
【００４２】
ランバート・ベールの法則によって、生体組織を透過または反射したある波長の光の強度における交流成分と直流成分との比は、その波長での生体組織の吸光度の変化分に等しいと近似される。
【００４３】
上記ランバート・ベールの法則による近似を用いることによって、赤外波長IRについての、透過光または反射光の強度の直流成分と交流成分との比である赤外直交比IR_signalは、波長IRについての生体組織の吸光度の変化分と等しいと見なすことができる。同様に、赤色波長Rについての、透過光または反射光の強度の直流成分と交流成分との比である赤色直交比R_signalも、波長Rについての生体組織の吸光度の変化分と等しいと見なすことができる。
【００４４】
前記赤外直交比IR_signalは、式（１）のように表される。
【００４５】
【数１】
【００４６】
ここで、sは、吸光度の変化分の信号成分で、nは、信号成分に重畳しているノイズ成分である。
【００４７】
そして、前記赤色直交比R_signalは、式（２）で表される。
【００４８】
【数２】
【００４９】
ここで、k_aは、波長IRにおける吸光度の変化分の信号成分sと波長Rの吸光度の変化分の信号成分との比であり、k_vは、波長IRの信号成分に重畳したノイズ成分nと波長Rの信号成分に重畳したノイズ成分との比である。
【００５０】
この式（２）のk_aと動脈血中酸素飽和度とは、一対一に対応することが知られており、k_aを求めることによって、動脈血中酸素飽和度を求めることができる。
【００５１】
また、式（１）にk_vを乗算することによって式（３）が得られ、式（３）から式（２）を減算することによって、以下の式（４）が得られる。
【００５２】
【数３】
【００５３】
【数４】
【００５４】
同様に、上の式（１）にk_aを乗算することによって式（５）が得られ、式（５）から式（２）を減算することによって、以下の式（６）が得られる。
【００５５】
【数５】
【００５６】
【数６】
【００５７】
ここで、信号成分sとノイズ成分nは、独立であるという関係、すなわち以下の関係式（７）を用い、かつ、短い時間内では、k_aおよびk_vが一定という条件の下で、上の（４）式と（６）式の相関をとることによって、式（８）が得られる。
【００５８】
【数７】
【００５９】
【数８】
【００６０】
ここで、Σは、k_aおよびk_vが一定であるような短い時間に関しての総和である。iは、光の強度の変化分の時系列データIR_signal、R_signalのデータ番号であり、データの測定時間間隔をΔt、測定開始時刻をt0として、t＝Δt＊i+ｔ0という関係で時間tと結ばれている。
式（８）にはk_vとk_aという未知数が２つ含まれているため、式（８）のみからk_aとk_vとを求めることができない。
【００６１】
ここで、k_vを求めることができれば、求められたk_vを式（８）に代入して、式（８）を満たす場合のk_aを求め、このk_aに基づいて、ノイズ成分を低減した血中酸素飽和度を求めることができる。
＜実施形態＞
本実施形態は、IR_signal、R_signalの遅延信号を用いてk_vを求め、その際の演算処理量を従来に比べて大幅に削減するものである。
【００６２】
ここで、k_vの求め方について説明する。本実施形態では、２つの求め方を示す。
【００６３】
まず、１つ目の求め方を説明する。以下、式においては、IR_signal、R_signalをそれぞれIR、Rと記載する。
【００６４】
ある時刻Tにおける、V_IR、V_R、V_R_IRを次のように定義する。これらは、ある信号と、その信号自身または他の信号とで所定の演算を行ったものである。Nは、酸素飽和度の算出に必要なデータ数、例えば２００等の値であり、時刻Tから遡った所定期間、例えば６秒間で測定したデータの数である。尚、Tは、連続して測定している測定データのインデックスである。また、Σはjに関して１からNまで取られる総和であり、添え字jは、N個の測定データのうちのj番目の測定データであることを表している。以下、V_IR、V_R、V_R_IRを総称して、相関データというものとする。
【００６５】
V_IR=ΣIR(j)2 …（１１’）
=Σs(j)2+Σn(j)2+2*Σs(j)*n(j) …（１１）
V_R=ΣR(j)2 …（１２’）
=ka2*Σs(j)2+kv2*Σn(j)2+2*ka*kvΣs(j)*n(j) …（１２）
V_R_IR=ΣR(j)*IR(j) …（１３’）
=ka*Σs(j)2+kv*Σn(j)2+(ka+kv)*Σs(j)*n(j) …（１３）
次に、時刻Tにおける、V_IR_τ、V_R_τ、V_R_IR_τを次のように定義する。これらは、ある信号と、その信号自身または他の信号をτ時間遅延させた信号とで所定の演算を行ったものである。遅延時間τは、脈拍の周期に相当し、測定データのインデックスの個数で示すものとする。具体的には、時刻Tから遡ったN個のデータと、時刻(T-τ)から遡ったN個のデータとで演算を行う。以下、V_IR_τ、V_R_τ、V_R_IR_τを総称して、遅延相関データというものとする。
【００６６】
V_IR_τ=ΣIR(j)*IR(j-τ) …（１４’）
=Σs(j)*s(j-τ)+Σn(j)*n(j-τ)
+2*{Σs(j)*n(j-τ)+Σn(j)*s(j-τ)}/2 …（１４）
V_R_τ=ΣR(j)*R(j-τ) …（１５’）
=ka2*Σs(j)*s(j-τ)+kv2*Σn(j)*n(j-τ)
+2*ka*kv*{Σs(j)*n(j-τ)+Σn(j)*s(j-τ)}/2 …（１５）
V_R_IR_τ={ΣR(j)*IR(j-τ)+ΣIR(j)*R(j-τ)}/2 …（１６’）
=ka*Σs(j)*s(j-τ)+kv*Σn(j)*n(j-τ)
+(ka+kv)*{Σs(j)*n(j-τ)+Σn(j)*s(j-τ)}/2 …（１６）
ここで、
Vs=Σs(j)２
Vn=Σn(j)２
Csn=Σs(j)*n(j)
Vs_τ=Σs(j)*s(j-τ)
Vn_τ=Σn(j)*n(j-τ)
Csn_τ={Σs(j)*n(j-τ)+Σn(j)*s(j-τ)}/2
と表わすとすると、式（１１）〜（１６）は以下のように表すことができる。
【００６７】
V_IR=Vs+Vn+2*Csn …（１１Ａ）
V_R=ka2*Vs+kv2*Vn+2*ka*kv*Csn …（１２Ａ）
V_R_IR=ka*Vs+kv*Vn+(ka+kv)*Csn …（１３Ａ）
V_IR_τ=Vs_t+Vn_τ+2*Csn_τ …（１４Ａ）
V_R_τ=ka2*Vs_τ+kv2*Vn_τ+2*ka*kv*Csn_τ …（１５Ａ）
V_R_IR_τ=ka*Vs_τ+kv*Vn_τ+(ka+kv)*Csn_τ …（１６Ａ）
次に、相関データと遅延相関データとの差分を求める。
【００６８】
V_IR-V_IR_τ={Vs-Vs_τ}+{Vn-Vn_τ}+2*{Csn-Csn_τ} …（１７）
V_R-V_R_τ=ka2*{Vs-Vs_τ}+kv2*{Vn-Vn_τ}+2*ka*kv*{Csn-Csn_τ} …（１８）
V_R_IR-V_R_IR_τ=ka*{Vs-Vs_τ}+kv*{Vn-Vn_τ}+(ka+kv)*{Csn-Csn_τ} …（１９）
ここで、τがsの周期にほぼ等しく積和時間が周期のほぼ整数倍のときは、心拍動による信号成分ｓは、脈拍の周期分ずらした信号成分とほぼ同じ波形となるので、以下の関係が成り立つ。
【００６９】
Vs-Vs_τ≒0
この関係を、式（１７）、式（１８）および式（１９）に適用すると、以下のようになる。
【００７０】
V_IR-V_IR_τ≒{Vn-Vn_τ}+2*{Csn-Csn_τ} …（１７Ａ）
V_R-V_R_τ≒kv2*{Vn-Vn_τ}+2*ka*kv*{Csn-{Csn_τ} …（１８Ａ）
V_R_IR-V_R_IR_τ≒kv*{Vn-Vn_τ}+(ka+kv)*{Csn-Csn_τ} …（１９Ａ）
ここで、
V_IR-V_IR_τ=dV_IR
V_R-V_R_τ=dV_R
V_R_IR-V_R_IR_τ=dV_R_IR
と表すとし、式（１７Ａ）、式（１８Ａ）および式（１９Ａ）を用いた、次の２つの式（２０）と式（２１）とを考える。
【００７１】
(１８Ａ)-kv*(１９Ａ)=dV_R-kv*dV_R_IR …（２０）
=(2*ka*kv-ka*kv-kv2)*{Csn-Csn_τ}
=-kv*(kv-ka)*{Csn-Csn_τ}
(１９Ａ)-kv*(１７Ａ)=dV_R_IR-kv*dV_IR …（２１）
=(ka+kv-2*kv)*{Csn-Csn_τ}
=-(kv-ka)*{Csn-Csn_τ}
式（２０）および式（２１）より、以下の式が導き出され、
(dV_R-kv*dV_R_IR)/(dV_R_IR-kv*dV_IR)=kv
(kv*dV_IR-dV_R_IR)*kv-kv*dV_R_IR+dV_R=0
となり、次の方程式（２２）が導かれる。
【００７２】
kv2*dV_IR-2*kv*dV_R_IR+dV_R=0 …（２２）
この方程式（２２）を解くと、
kv={dV_R_IR±(dV_R_IR2-dV_IR*dV_R)0.5}/dV_IR
が得られる。この２つの解をkv_m、kv_pとする。
【００７３】
{dV_R_IR-(dV_R_IR2-dV_IR*dV_R)0.5}/dV_IR=kv_m …（２３）
{dV_R_IR+(dV_R_IR2-dV_IR*dV_R)0.5}/dV_IR=kv_p …（２４）
これらの誤差は同程度なので、ka推定値が正の誤差になるようkv_p、kv_mの大きい方をk_vの推定値kv_esとする。
【００７４】
次に、２つ目の求め方について説明する。
【００７５】
Vs-Vs_τ=dVs
Csn-Csn_τ=dCsn
Vn-Vn_τ=dVn
とする。上述した式（１７）、式（１８）、式（１９）において、dCsnが無視できる場合は
dV_IR≒dVn …（１７Ｂ）
dV_R≒kv2*dVn …（１８Ｂ）
dV_R_IR≒kv*dVn …（１９Ｂ）
となる。これら式（１７Ｂ）、式（１８Ｂ）、式（１９Ｂ）より、３通りのk_v、すなわち、kv_1、kv_2、kv_3を求めることができる。
【００７６】
kv_1=dV_R/dV_R_IR …（２５）
kv_2=dV_R_IR/dV_IR …（２６）
kv_3={dV_R/dV_IR}0.5 …（２７）
この３つのうちkv_1が誤差が小さいので、これを実施形態におけるk_vの推定値kv_esとする。
【００７７】
以下、本発明に係る実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。
【００７８】
＜構成＞
図１は、実施形態における生体情報測定装置の構成を示す図である。図中の実線は、後述する脈派の時系列データに相当する電気信号成分の各ブロック間での流れのうち、主なものを表す。
【００７９】
実施形態における生体情報測定装置１００は、測定対象である生体の生理的現象を測定することによって生体に関する生体情報を測定する装置である。生体情報は、例えば、脈拍数や血中酸素飽和度等である。このような生体情報は、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分を利用することによって求めることができ、その基本原理は、上述の＜本発明の原理＞の項で述べた通りである。
【００８０】
このような生体情報測定装置１００は、例えば、図１に示すように、生体の所定の生理的現象を測定して測定データを出力するセンサ部４０と、センサ部４０で測定された測定データに基づいて例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を算出する演算制御部１０と、演算制御部１０で算出された生体情報を外部から認識可能に表示する表示部３０とを備えて構成される。
【００８１】
センサ部４０は、演算制御部１０に接続され、本実施形態では、生体の生理的現象として生体組織中の血液に関する情報を測定する装置である。より具体的には、センサ部４０は、生体の生理的現象として、心拍による動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分を測定する装置である。
【００８２】
このような生体の生理的現象を測定する方法は、例えば、生体組織のヘモグロビンの吸光特性を利用する方法を挙げることができる。酸素は、ヘモグロビンによって生体の各細胞に運ばれるが、ヘモグロビンは、肺で酸素と結合して酸化ヘモグロビンとなり、生体の細胞で酸素が消費されるとヘモグロビン（還元ヘモグロビン）に戻る。血中酸素飽和度は、血中（血液中）の酸化ヘモグロビンの割合として定義される。これらヘモグロビンおよび酸化ヘモグロビンの各吸光度は、波長依存性を有しており、ヘモグロビンは、例えば赤色光（赤色波長領域の光）に対し酸化ヘモグロビンより光を多く吸収し、一方、赤外光（赤外線波長領域の光）に対して酸化ヘモグロビンより光の吸収が少ない。すなわち、ヘモグロビンは、酸化されて酸化ヘモグロビンになると赤色光の吸収が減少して赤外光の吸収が増加し、逆に還元されてヘモグロビンに戻ると赤色光の吸収が増加して赤外光の吸収が減少するという光学的特性を有している。本実施形態の生体情報測定装置１００は、このようなヘモグロビンと酸化ヘモグロビンとの赤色光と赤外光とに対する吸光特性の違いを利用することによって、例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を求めるものである。
【００８３】
このような方法によるため、本実施形態のセンサ部４０は、例えば、赤色光に対する生体組織における吸光特性を測定するセンサ（Ｒ）部４１と、赤外光に対する前記生体組織における吸光特性を測定するセンサ（ＩＲ）部４２とを備えて構成され、演算制御部１０に接続される。このセンサ（Ｒ）部４１は、例えば、波長λ１の赤色光を前記生体組織に照射する例えば発光ダイオード等のＲ発光素子と、前記Ｒ発光素子で照射され前記生体組織を透過または反射した赤色光を受光する例えばシリコンホトダイオード等のＲ受光素子とを備えて構成され、このセンサ（ＩＲ）部４２は、例えば、前記波長λ１と異なる波長λ２の赤外色光を前記生体組織に照射する例えば発光ダイオード等のＩＲ発光素子と、前記ＩＲ発光素子で照射され前記生体組織を透過または反射した赤外光を受光する例えばシリコンホトダイオード等のＩＲ受光素子とを備えて構成される。センサ部４０は、このような透過型または反射型のセンサを用いることができる。
【００８４】
センサ部４０は、例えば、手指や耳朶等や、乳幼児の場合の手の甲、手首、足の甲等の、所定の生体組織にセットされ、センサ（Ｒ）部４１およびセンサ（ＩＲ）部４２で測定された測定データを演算制御部１０へ出力する。より具体的には、このような構成のセンサ（Ｒ）部４１では、前記Ｒ発光素子は、前記生体組織に対し赤色光を照射し、前記Ｒ受光素子は、このＲ発光素子によって前記生体組織に照射された赤色光の前記生体組織を透過または反射した赤色光Ｒを受光し、この受光した赤色光を光電変換することによって、その受光量に応じた電気信号を前記測定データとして演算制御部１０へ出力する。同様に、センサ（ＩＲ）部４２では、前記ＩＲ発光素子は、前記生体組織に対し赤外光を照射し、前記ＩＲ受光素子は、このＩＲ発光素子によって前記生体組織に照射された赤外光の前記生体組織を透過または反射した赤外光を受光し、この受光した赤外光を光電変換することによって、その受光量に応じた電気信号を前記測定データとして演算制御部１０へ出力する。
【００８５】
演算制御部１０は、表示部３０に接続され、センサ部４０で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるとともに、生体情報測定装置１００全体の制御を司る装置である。演算制御部１０は、例えば、センサ部４０で測定された測定データを所定のサンプリング周期（例えば周波数３７．５Ｈｚ等）でサンプリングすることによって測定データの時系列データをセンサ部４０から取得するものである。また例えば、演算制御部１０は、所定の周期でセンサ部４０を駆動、すなわち、発光および受光の各動作を行わせることによって、時系列データとして測定データをセンサ部４０から取得するものである。また例えば、センサ部４０が所定のサンプリング周期でサンプリングすることによって前記生体組織から時系列データとして測定データを測定し、この時系列データの測定データを演算制御部１０へ出力するものである。この測定データは、アナログデータであってもよいが、本実施形態では、ディジタルデータであり、アナログデータからディジタルデータへの変換（ＡＤ変換）は、センサ部４０または演算制御部１０で行われ、また、必要に応じて、前記ＡＤ変換前の測定データを増幅する増幅部をセンサ部４０または演算制御部１０にさらに備えてよい。
【００８６】
より具体的には、この演算制御部１０は、センサ部４０によって測定された測定データに基づいて、測定対象の生体に関する所定の生体情報を求めるものであり、例えば、マイクロプロセッサ、メモリおよびその周辺回路を備えるマイクロコンピュータによって構成される。前記メモリは、センサ部４０で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるための生体情報演算プログラムや、生体情報測定装置１００全体を制御するための制御プログラム等の各種のプログラムや、センサ部４０で測定された前記測定データや前記プログラムの実行に必要なデータ等の各種のデータを記憶する例えば書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）や不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Read Only Memory）、および、前記マイクロプロセッサのいわゆるワーキングメモリとなる例えば揮発性の記憶素子であるＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成され、前記マイクロプロセッサは、いわゆるＣＰＵ（Central Processing Unit）等であり、前記プログラムを実行することにより、機能的に、例えば、ＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１と、ＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２と、ＢＰＦ（Ｒ）部１３と、ＢＰＦ（ＩＲ）部１４と、Ｒ相関算出部１５と、ＩＲ相関算出部１６と、相互相関算出部１７と、Ｒ遅延相関算出部１８と、ＩＲ遅延相関算出部１９と、相互遅延相関算出部２０と、ｋｖ初期値算出部２１と、ｋｖ算出部２２と、ＳｐＯ２算出部２３と、脈拍数算出部２４と、τ算出部２５と、周期安定性判別部２６と、信頼度算出部２７と、減算部２８Ａ、２８Ｂ、２８Ｃを備える。
【００８７】
ＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１およびＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２は、センサ部４０から入力された測定データに対し、所定の前処理を行うものである。より具体的には、ＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１は、センサ（Ｒ）部４１から入力された赤色光に係わる測定データに対し、前記Ｒ受光素子での暗電流を補正するためのいわゆるダーク処理を行い、そして、直流成分ＲＤＣに対する交流成分ＲＡＣの第１比（赤色光交直比）Ｒ（＝ＲＡＣ／ＲＤＣ）を算出し、この第１比ＲをＢＰＦ（Ｒ）部１３へ通知（出力）する。
【００８８】
また、ＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２は、センサ（ＩＲ）部４２から入力された赤外光に係わる測定データに対し、前記ＩＲ受光素子での暗電流を補正するためのいわゆるダーク処理を行い、そして、直流成分ＩＲＤＣに対する交流成分ＩＲＡＣの第２比（赤外光交直比）ＩＲ（＝ＩＲＡＣ／ＩＲＤＣ）を算出し、この第２比ＩＲをＢＰＦ（ＩＲ）部１４へ通知（出力）する。前記ダーク処理は、公知の方法が用いられ、例えば、前記赤色光に係わる測定データから遮光状態のＲ受光素子から出力される出力値（暗電流値）Ｒｄａｒｋを減算するとともに、前記赤外光に係わる測定データから遮光状態のＩＲ受光素子から出力される出力値（暗電流値）ＩＲｄａｒｋを減算することによって行われる。これら遮光状態のＲ受光素子およびＩＲ受光素子から出力される各出力値Ｒｄａｒｋ、ＩＲｄａｒｋは、予め測定される。
【００８９】
ＢＰＦ（Ｒ）部１３およびＢＰＦ（ＩＲ）部１４は、センサ部４０によって測定された測定データから所定のノイズ成分を除去するフィルタであり、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分以外の周波数成分を除去するものである。
【００９０】
ＢＰＦ（Ｒ）部１３は、赤色光に対する、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分を含む所定の周波数帯域を通過帯域とするフィルタであり、第１比Ｒをフィルタ処理（フィルタリング）し、このフィルタ処理した後の第１比Ｒ時系列データであるR_signalとしてＲ相関算出部１５〜ｋｖ初期値算出部２１および脈拍数算出部２４の各部へ通知する。
【００９１】
ＢＰＦ（ＩＲ）部１４は、赤外光に対する、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分を含む所定の周波数帯域を通過帯域とするフィルタであり、第２比ＩＲをフィルタ処理（フィルタリング）し、このフィルタ処理した後の第２比ＩＲを時系列データIR_signalとしてＲ相関算出部１５〜ｋｖ初期値算出部２１および脈拍数算出部２４の各部へ通知する。
【００９２】
Ｒ相関算出部１５は、赤色光に係わるR_signalの相関データV_Rを式（１２’）を用いて算出し、この算出した相関データV_IRを、減算部２８Ａ、ｋｖ初期値算出部２１および信頼度算出部２７の各部へ通知するものである。
【００９３】
ＩＲ相関算出部１６は、赤外光に係わるIR_signalの相関データV_IRを式（１１’）を用いて算出し、この算出した相関データV_IRを、減算部２８Ｂ、ｋｖ初期値算出部２１および信頼度算出部２７の各部へ通知するものである。
【００９４】
相互相関算出部１７は、赤色光に係わるR_signalと赤外光に係わるIR_signalとの相関データV_R_IRを式（１３’）を用いて算出し、この算出した相関データV_R_IRを、減算部２８Ｃ、ｋｖ初期値算出部２１および信頼度算出部２７の各部へ通知するものである。
【００９５】
Ｒ遅延相関算出部１８は、R_signalの遅延相関データV_R_τを式（１５’）を用いて算出し、この算出した遅延相関データV_R_τを、減算部２８Ａへ通知するものである。
【００９６】
ＩＲ遅延相関算出部１９は、IR_signalの遅延相関データV_IR_τを式（１４’）を用いて算出し、この算出した遅延相関データV_IR_τを、減算部２８Ｂへ通知するものである。
【００９７】
相互遅延相関算出部２０は、R_signalとIR_signalとの遅延相関データV_R_IR_τを式（１６’）を用いて算出し、この算出した遅延相関データV_R_IR_τを、減算部２８Ｃへ通知するものである。
【００９８】
なお、ＢＰＦ（Ｒ）部１３〜相互遅延相関算出部２０が算出したIR_signal、R_signal、相関データ、遅延相関データは、メモリに記憶され、他の機能部から参照できるものとする。
【００９９】
減算部２８Ａは、Ｒ相関算出部１５によって算出された相関データV_Rから、Ｒ遅延相関算出部１８によって算出された遅延相関データV_R_τを減算した結果dV_Rを算出し（式（１８）の左辺参照）、この算出した差分dV_Rをｋｖ算出部２２へ通知するものである。
【０１００】
減算部２８Ｂは、ＩＲ相関算出部１６よって算出された相関データV_IRから、ＩＲ遅延相関算出部１９によって算出された遅延相関データV_IR_τを減算した結果dV_IRを算出し（式（１７）の左辺参照）、この算出した差分dV_IRをｋｖ算出部２２へ通知するものである。
【０１０１】
減算部２８Ｃは、相互相関算出部１７よって算出された相関データV_R_IRから、相互遅延相関算出部２０によって算出された遅延相関データV_R_IR_τを減算した結果dV_R_IRを算出し（式（１９）の左辺参照）、この算出した差分dV_R_IRをｋｖ算出部２２へ通知するものである。
【０１０２】
ｋｖ算出部２２は、減算部２８Ａが算出した差分dV_R、減算部２８Ｂが算出した差分dV_IR、減算部２８Ｃが算出した差分dV_R_IRから、式（２５）、式（２６）、式（２７）のうちのいずれかを用いてkv_esを算出し、この算出したkv_esをＳｐＯ２算出部２３へ通知するものである。本実施形態では、式（２５）を用いる。
【０１０３】
ｋｖ初期値算出部２１は、ＢＰＦ（Ｒ）部１３が算出したR_signal、ＢＰＦ（ＩＲ）部１４が算出したIR_signal、Ｒ相関算出部１５が算出したR_signalの相関データV_R、ＩＲ相関算出部１６が算出したIR_signalの相関データV_IR、相互相関算出部１７が算出したR_signalとIR_signalとの相関データV_R_IRから、従来の技術を用いて、k_vの推定値kv_esを算出するものである。例えば、以下の式を用いてkv_esを算出する。
【０１０４】
P(ω)=P[{IR_signal*k_v - R_signal}2- (1/N)Σ{IR_signal*k_v - R_signal}2]
ここで、Pは、フーリエ変換、ωは、周波数である。P(ω)のピーク高さ/ピーク幅を指標としてそれを最大にするωからk_vを求めて、kv_esとする。また、その他の方法で算出してもよい。例えば、以下の式（３１）、式（３２）、式（３３）の何れかを用いて、R_signalとIR_signalの自己相関と相互相関との比からk_aを求め、k_aからk_vを求めてもよい。
【０１０５】
【数３１】
【０１０６】
【数３２】
【０１０７】
【数３３】
【０１０８】
ＳｐＯ２算出部２３は、ｋｖ算出部２２が求めたkv_esから、以下の式（２８）または式（２９）を用いて、k_aの推定値ka_esを算出する。
【０１０９】
ka_es={kv*V_R_IR-V_R}/{kv*V_IR-V_R_IR} …（２８）
ka_es={kv*V_R_IR_τ-V_R_τ}/{kv*V_IR_τ-V_R_IR_τ} …（２９）
そして、ka_esから、静脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を求めて、この求めた酸素飽和度ＳｐＯ２を、表示部３０へ通知するものである。なお、脈波信号は原波形として説明しているが、時間差分波形でもよい。
【０１１０】
また、ＳｐＯ２算出部２３は、周期安定性判別部２６から周期が安定していない旨の通知を受けると、式（１３）及び式（１４）を用いて算出したkv_mとkv_pのうち、大きい方をkv_esとして求め、k_aの推定値ka_esを算出し、静脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を算出する。
【０１１１】
脈拍数算出部２４は、ＢＰＦ（Ｒ）部１３が算出したR_signal、ＢＰＦ（ＩＲ）部１４が算出したIR_signal、ｋｖ算出部２２またはｋｖ初期値算出部２１が算出したkv_esから、脈拍数を求め、表示部３０へ通知し、また、脈拍数と周期判定信号（以下の式（３０）の左辺で表される信号）とを周期安定性判別部２６へ出力するものである。より具体的には、以下の式（３０）（式（４）と同じ）が成り立つことから、脈拍数算出部２４は、R(j)-kv_es*IR(j)の所定時間内の周期の平均値を算出する。
【０１１２】
R(j)-kv_es*IR(j)≒(ka-kv)*s(j) (j=i-(N-1)〜i) …（３０）
そして、前記周期の逆数として脈拍数を求める。なお、周期の算出では、差分波形、原波形いずれも用いることができるが原波形が望ましい。
【０１１３】
なお、後述する＜第１の動作＞では、外部から心電信号等を取得し、心電信号等から脈拍周期を求め、求めた脈拍周期から求めた脈拍数をτ算出部２５に出力するものとする（図１に点線で示す）。
【０１１４】
周期安定性判別部２６は、脈拍数算出部２４から脈拍数と周期判定信号とを受け取ると、周期判定信号の周期の安定性を判断し、許容できる安定度であれば、脈拍数算出部２４から受け取った脈拍数をτ算出部２５へ通知し、許容できる安定度でない場合は、その旨をＳｐＯ２算出部２３へ通知するものである。安定度の判断は、周期判定信号の各周期のバラツキが所定範囲内、例えば、所定時間（T_PR）内での周期の最大値から最小値を引いた値が所定値以下で、且つ、平均周期の前回平均周期からの偏差が所定範囲内である場合に、安定していると判断する。周期が安定しているということは、kv_esが適正に推定できていると判断できることになる。
【０１１５】
また、外部からの心電信号等から心拍周期を求めることができる場合に、生体情報測定装置１００が脈拍数算出部２４から取得した信号の周期との差が所定値以上である場合は、安定していない、すなわち、kv_esが適正に推定できていないと判断することとしてもよい。また、周期安定性判別部２６は、周期が安定していない場合は、表示部３０に警告等を表示することとしてもよい。
【０１１６】
τ算出部２５は、周期安定性判別部２６（後述する＜第１の動作＞では脈拍数算出部２４）が算出した脈拍数と、測定データのサンプリング周期とからτ、すなわち、測定データのインデックスの個数を算出し、この算出したτをＲ遅延相関算出部１８、ＩＲ遅延相関算出部１９、相互遅延相関算出部２０の各部へ通知するものである。
【０１１７】
信頼度算出部２７は、ＳｐＯ２算出部２３によって算出された酸素飽和度、Ｒ相関算出部１５によって算出された相関データV_R、ＩＲ相関算出部１６によって算出された相関データV_IR、相互相関算出部１７によって算出されたV_R_IRに基づいて所定の信頼度を算出し、この算出した信頼度を表示部３０へ出力するものである。
【０１１８】
信頼度は、生体情報に係わる算出値がどの程度信頼することができる値であるかを表す指標（度合い）である。このような信頼度は、例えば、次の式（Ｂ１）〜式（Ｂ６）のいずれかによって求めることができる。このような式によって得られる信頼度ｚでは、その値ｚの絶対値が大きいほど血中酸素飽和度の信頼度が低くなる。
【０１１９】
z=(ΣR(j)*IR(j))/(Σ{IR(j)}2)-(Σ{R(j)}２)/(ΣR(j)*IR(j)) ・・・（Ｂ１）
z=(Σ{IR(j)}２)/(ΣR(j)*IR(j))-[(Σ{R(j)}２)/(Σ{IR(j)}２)]２ ・・・（Ｂ２）
z=(Σ{R(j)}２)/(Σ{IR(j)}２)-[(ΣR(j)*IR(j))/(Σ{IR(j)}２)]２ ・・・（Ｂ３）
z=[(1/N)*ΣR(j)/IR(j)]２-(Σ{R(j)}２)/(Σ{IR(j)}２) ・・・（Ｂ４）
z=(ΣR(j)*IR(j))/(Σ{IR(j)}２)-(1/N)*ΣR(j)/IR(j) ・・・（Ｂ５）
z=(Σ{R(j)}２)/(ΣR(j)*IR(j))-(1/N)*ΣR(j)/IR(j) ・・・（Ｂ６）
また、信頼度算出部２７は、適時、k_aの信頼度又はk_vの信頼度を算出することとしてもよい。k_aの信頼度とは、k_aに含まれる誤差の度合いを表す値であり、同様に、k_vの信頼度とは、k_vに含まれる誤差の度合いを表す値である。
【０１２０】
表示部３０は、この生体情報測定装置１００の動作状態や演算制御部１０によって求められた生体情報等を表示（出力）する装置であり、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ）や有機ＥＬ表示装置、プリンタ等である。表示部３０は、例えば、本実施形態では、脈拍数算出部２４で算出された脈拍数を表示する脈拍数出力部３２と、ＳｐＯ２算出部２３で算出された酸素飽和度を表示するＳｐＯ２出力部３１と、信頼度算出部２７で算出された信頼度を表示する信頼度出力部３３とを備えている。信頼度出力部３３は、信頼度算出部２７が算出した信頼度、例えば、k_aの信頼度やk_vの信頼度が、それぞれの閾値を超えた場合に、警告を出力する。
【０１２１】
なお、Ｒ遅延相関算出部１８、ＩＲ遅延相関算出部１９、相互遅延相関算出部２０、ＳｐＯ２算出部２３、τ算出部２５、周期安定性判別部２６、減算部２８等によって、課題を解決するための手段で開示した信号生成部が実現され、ｋｖ初期値算出部２１、ｋｖ算出部２２、ＳｐＯ２算出部２３、周期安定性判別部２６、信頼度算出部２７等によって、推定部が実現される。
【０１２２】
＜動作＞
次に、実施形態の生体情報測定装置１００の動作について説明する。
【０１２３】
ここでは、２通りの動作について説明する。脈拍周期を、生体情報測定装置１００の外部からの心電信号等の情報を基に取得できる場合と、できない場合である。言い換えれば、外部からの情報を基に正確な脈拍周期を取得できる場合は、遅延時間τは容易に求めることができるが、取得できない場合には、脈拍周期を算出する必要がある。
【０１２４】
＜第１の動作＞
まず、外部からの情報を基に脈拍周期を取得できる場合について説明する。この場合、演算制御部１０の脈拍数算出部２４は、上述のように式（３０）を用いて算出するのではなく、心電信号から心拍周期を算出するものとする。
【０１２５】
図２および図３は、生体情報のうち酸素飽和度および脈拍数を求める処理を示すフローチャートである。
【０１２６】
生体情報測定装置１００では、例えば、電源スイッチ（不図示）の投入、または、電源スイッチの投入後の測定開始スイッチ（不図示）の投入によって、測定対象である生体の生体情報の測定が開始される。
【０１２７】
演算制御部１０は、センサ部４０で測定された測定データを所定のサンプリング周期でのサンプリングを開始し、測定データの時系列データをセンサ部４０から取得する。
【０１２８】
具体的には、センサ部４０のセンサ（Ｒ）部４１によって、赤色光に係わる測定データＲｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋ（暗電流を含む）およびその暗電流Ｒｄａｒｋが測定され、アナログ信号からディジタル信号へ変換されるとともに、センサ（ＩＲ）部４２によって、赤外光に係わる測定データＩＲｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋ（暗電流を含む）およびその暗電流ＩＲｄａｒｋが測定され、アナログ信号からディジタル信号へ変換される。
【０１２９】
続いて、表示部３０のＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１によって、センサ（Ｒ）部４１から入力された赤色光に係わる測定データＲｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋに対し、ダーク処理（Ｒｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋ−Ｒｄａｒｋ）が実行され、R_signal（図２では、R_s(j)と記載する。）が算出されるとともに、ＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２によって、センサ（ＩＲ）部４２から入力された赤外光に係わる測定データＩＲｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋに対し、ダーク処理（Ｒｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋ−Ｒｄａｒｋ）が実行され、IR_signal（図２では、IR_s(j)と記載する。）が算出される。続いて、ＢＰＦ（Ｒ）部１３によって、ＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１から出力されたR_signalがフィルタリングされるとともに、ＢＰＦ（ＩＲ）部１４によって、ＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２から出力されたIR_signalがフィルタリングされ、Ｒ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０等に出力される。
【０１３０】
演算制御部１０は、サンプリングを開始すると同時に、処理で用いる変数の初期化を行う。具体的には、V_R_int、V_IR_int、V_R_IR_int、V_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intそれぞれに、０（ゼロ）を設定する（ステップＳ１０）。V_R_int、V_IR_int、V_R_IR_intは、上述の相関データV_IR、V_R、V_R_IRにそれぞれ相当し、V_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intは、遅延相関データV_IR_τ、V_R_τ、V_R_IR_τにそれぞれ相当する。また、m=0〜N-1の配列V_R(m)、V_IR(m)、V_R_IR(m)、V_R_τ(m)、V_IR_τ(m)、V_R_IR_τ(m)に０（ゼロ）を設定する（ステップＳ１１）。これらの配列は、それぞれV_R_int、V_IR_int、V_R_IR_int、V_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intを算出する基となるデータを記憶するものである。
【０１３１】
初期化が終了すると、脈拍数算出部２４は心電信号から脈拍数を算出し、算出した脈拍数をτ算出部２５に出力する。また、脈拍数算出部２４は、算出した脈拍数を表示部３０の脈拍数出力部３２に出力する（ステップＳ１２）。脈拍数出力部３２は、取得した脈拍数を表示する。
【０１３２】
脈拍数を取得したτ算出部２５は、脈拍周期から遅延時間τ、すなわち、測定データのインデックスの個数を算出し、Ｒ遅延相関算出部１８、ＩＲ遅延相関算出部１９および相互遅延相関算出部２０に出力する（ステップＳ１３）。
【０１３３】
Ｒ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０は、ＢＰＦ（Ｒ）部１３またはＢＰＦ（ＩＲ）部１４からのR_signalまたはIR_signalを取得し（ステップＳ１４）、各相関値および遅延相関値を演算する（ステップＳ１５）。すなわち、Ｒ相関算出部１５によってR_signal(j)2が算出されてV_R(j)に設定され、ＩＲ相関算出部１６によってIR_signal(j)2が算出されてV_IR(j)に設定され、ＩＲ相関算出部１６によってR_signal(j)*IR_signal(j)が算出されてV_R _IR(j)に設定される。また、Ｒ遅延相関算出部１８によってR_signal(j)*R_signal(j-τ)が算出されてV_R_τ(j)に設定され、ＩＲ遅延相関算出部１９によってIR_signal(j)*IR_signal(j-τ)が算出されてV_IR_τ(j)に設定され、相互遅延相関算出部２０によって(R_signal(j)*IR_signal(j-τ)+R_signal(j-τ)*IR_signal(j))/2が算出されてV_R_IR_τ(j)に設定される。
【０１３４】
所定数のデータ（N個）の取得が完了するまで（ステップＳ１６：Ｎｏ）、ステップＳ１４〜ステップＳ１６が実行され、所定数のデータが取得されると（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、m=0〜N-1でV_R(m)、V_IR(m)、V_R_IR(m)、V_R_τ(m)、V_IR_τ(m)、V_R_IR_τ(m)のそれぞれを積算して、V_R_int、V_IR_int、V_R_IR_int、V_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intを算出する（ステップＳ１７）。Ｒ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０で算出されたデータは、減算部２８Ａ〜Ｃによって差分dV_R、dV_IR、dV_R_IRが算出されて、ｋｖ算出部２２へ出力される。ｋｖ算出部２２は、式（２５）を用いて、kv_esを算出する。
【０１３５】
続いて、ＳｐＯ２算出部２３は、kv_es_b、または、ka_es_bが不定であるか否か、すなわち、１度でも信頼できるkv_es、または、ka_esが測定されたか否かを判断する（ステップＳ１８）。この判断は、例えば、フラグを設定したり、初期値としてkv_es等にありえない値を設定しておき、あり得ない値の場合は不定であると判断する、または、kv_es等に測定されたものを設定した場合にはフラグを立て、フラグが立っていない場合は不定であると判断する等で行う。
【０１３６】
不定であると判断された場合は（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、ＳｐＯ２算出部２３は、ｋｖ初期値算出部２１が式（３１）等を用いて算出したkv_esをkv_es_bとし、ka_esを算出してka_es_bとする（ステップＳ１９）。不定でないと判断された場合は（ステップＳ１８：Ｎｏ）、kv_es_bには、前回算出されたkv_esが設定されており、ka_es_bには、前回算出されたka_esが設定されている。
【０１３７】
続いて、ＳｐＯ２算出部２３は、V_R_IR_int、V_IR_int、kv_es_bおよびka_es_bから、心拍動による信号成分と体動によるノイズ成分の比であるＳＮ比を推定する（ステップＳ２０）。
【０１３８】
ここで、ＳＮ比は、ノイズ成分の強度と信号成分の強度との比等で表され、例えば、式（３４）のように表される。ＳＮ比をk_snとする。
【０１３９】
【数３４】
【０１４０】
ノイズ成分の強度に関する値であるn_squareと信号成分の強度に関する値であるs_squareは、k_vおよびk_aにそれぞれkv_es_bおよびka_es_bを代入して、以下の式３５および式３６を用いて算出する。
【０１４１】
【数３５】
【０１４２】
【数３６】
【０１４３】
ＳＮ比が所定値以下である場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、すなわち、ノイズの影響が大きい場合は、ＳｐＯ２算出部２３は、ｋｖ算出部２２が式（２５）、または式（２３）、または式（２４）を用いて算出したkv_esを取得し（ステップＳ２３）、取得したkv_esから式（２８）または式（２９）を用いてka_esを求め（ステップＳ２４）、酸素飽和度ＳｐＯ２を算出する（ステップＳ２５）。
【０１４４】
一方、ＳＮ比が所定値を上回る場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、すなわち、ノイズの影響が小さい場合、ＳｐＯ２算出部２３は、式（３１）、式（３２）、式（３３）など従来公知の方法によってka_esを算出して(ステップＳ２２)、動脈血酸素飽和度SpO2を算出する(ステップＳ２５)。また、ka_esとの所定関係α(ka_es)からkv_esを算出する(ステップＳ２２)。α(ka_es)は静脈血の酸素飽和度が動脈血の酸素飽和度より例えば10％低いことから関係づけられる式である。
【０１４５】
酸素飽和度ＳｐＯ２を算出したＳｐＯ２算出部２３は、算出した酸素飽和度ＳｐＯ２をＳｐＯ２出力部３１に出力し、ＳｐＯ２出力部３１は取得した酸素飽和度ＳｐＯ２を表示する（ステップＳ２５）。
【０１４６】
ＳｐＯ２算出部２３は、算出したkv_es、ka_esを、それぞれkv_es_b、ka_es_bに設定する（ステップＳ２６）。
【０１４７】
続いて、信頼度算出部２７は、所定の信頼度を算出し、この算出された信頼度が信頼度出力部３３へ出力され、信頼度出力部３３は取得した信頼度を表示または警告する（ステップＳ２７）。信頼度は心電信号に基づく心拍周期とR_signal-kv_es*IR_signalの周期から求めた脈拍周期の差に対応した量であってもよいし、式（Ｂ１）から式（Ｂ６）などに対応した量であってもよい。なお、kv_es、ka_esの信頼度が、それぞれの閾値を超える場合は、kv_es、ka_esを従来の方法で算出しなおすこととしてもよい。また、信頼度の算出は、kv_es、ka_esを算出する毎に行うこととしてもよい。
【０１４８】
＜第２の動作＞
次に、脈拍周期を求めるための情報を外部から取得できない場合について説明する。
【０１４９】
図４および図５は、生体情報のうち酸素飽和度および脈拍数を求める処理を示すフローチャートである。図４および図５のフローチャートの処理うち、図２および図３のフローチャートのステップ番号と同じ番号の処理は、図２および図３のフローチャートの該当する処理と同じである。
【０１５０】
生体情報測定装置１００で測定対象である生体の生体情報の測定が開始されると、演算制御部１０は、センサ部４０で測定された測定データを所定のサンプリング周期でのサンプリングを開始し、測定データの時系列データをセンサ部４０から取得し、ＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１およびＢＰＦ（Ｒ）部１３で処理されたR_signalと、ＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２およびＢＰＦ（ＩＲ）部１４で処理されたIR_signalをＲ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０等に出力する。
【０１５１】
演算制御部１０は、サンプリングと同時に、処理で用いる変数の初期化を行う（ステップＳ１０、ステップＳ１１）。
【０１５２】
初期化が終了すると、Ｒ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０は、ＢＰＦ（Ｒ）部１３またはＢＰＦ（ＩＲ）部１４からのR_signalまたはIR_signalを取得し（ステップＳ１４）、各相関値を演算する（ステップＳ１５）。すなわち、Ｒ相関算出部１５によってR_signal(j)2が算出されてV_R(j)に設定され、ＩＲ相関算出部１６によってIR_signal(j)2が算出されてV_IR(j)に設定され、ＩＲ相関算出部１６によってR_signal(j)*IR_signal(j)が算出されてV_R_IR(j)に設定される（ステップＳ３０）。
【０１５３】
続いて、遅延時間τが不定でない場合は（ステップＳ３１：Ｎｏ）、Ｒ遅延相関算出部１８によってR_signal(j)*R_signal(j-τ)が算出されてV_R_τ(j)に設定され、ＩＲ遅延相関算出部１９によってIR_signal(j)*IR_signal(j-τ)が算出されてV_IR_τ(j)に設定され、相互遅延相関算出部２０によって(R_signal(j)*IR_signal(j-τ)+R_signal(j-τ)*IR_signal(j))/2が算出されてV_R_IR_τ(j)に設定される（ステップＳ３２）。
【０１５４】
一方、遅延時間τが不定である場合は（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、V_R_τ(j)、V_IR_τ(j)およびV_IR_τ(j)を無効として扱う。または、Ｒ遅延相関算出部１８、ＩＲ遅延相関算出部１９および相互遅延相関算出部２０にV_R_τ(j)、V_IR_τ(j)およびV_IR_τ(j)を算出しないように制御してもよい。遅延時間τが不定であるか否かは、初期値やフラグ等を用いて判断するものとする。
【０１５５】
所定数のデータ（N個）の取得が完了するまで（ステップＳ１６：Ｎｏ）、ステップＳ１４〜ステップＳ１６が実行され、所定数のデータが取得されると（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、m=0〜N-1でV_R(m)、V_IR(m)、V_R_IR(m)のそれぞれを積算して、V_R_int、V_IR_int、V_R_IR_intを算出する（ステップＳ３３）。
【０１５６】
続いて、遅延時間τが不定でない場合は（ステップＳ３４：Ｎｏ）、m=0〜N-1でV_R_τ(m)、V_IR_τ(m)、V_R_IR_τ(m)のそれぞれを積算してV_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intを算出する（ステップＳ３５）。
【０１５７】
一方、遅延時間τが不定である場合は（ステップＳ３４：Ｙｅｓ）、V_R_τ(m)、V_IR_τ(m)、V_R_IR_τ(m)のそれぞれを積算結果であるV_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intを無効として扱う。
【０１５８】
Ｒ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０で算出されたデータは、減算部２８Ａ〜Ｃによって差分dV_R、dV_IR、dV_R_IRが算出されて、ｋｖ算出部２２へ出力される。ｋｖ算出部２２は、式（２５）を用いて、kv_esを算出する。
【０１５９】
続いて、ＳｐＯ２算出部２３は、kv_es_b、または、ka_es_bが不定であるか否かを判断する（ステップＳ１８）。
【０１６０】
不定であると判断された場合は（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、ＳｐＯ２算出部２３は、ｋｖ初期値算出部２１が式（３１）等を用いて算出したkv_esをkv_es_bとし、ka_esを算出してka_es_bとする（ステップＳ１９）。
【０１６１】
続いて、ＳｐＯ２算出部２３は、V_R_IR_int、V_IR_int、kv_es_bおよびka_es_bからＳＮ比を推定する（ステップＳ２０）。
【０１６２】
ＳＮ比が所定値以下である場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、ＳｐＯ２算出部２３は、遅延時間τが不定か否かを判断し、不定でない場合は（ステップＳ３６：Ｎｏ）、ｋｖ算出部２２が算出したkv_esを取得する（ステップＳ２３）。
【０１６３】
また、脈拍数算出部２４は、ｋｖ算出部２２から取得したkv_esとメモリに記憶されているIR_signalおよびR_signalとから、脈拍数を求め（ステップＳ３７）、表示部３０へ通知し、また、脈拍数と周期判定信号（式（３０）の左辺で表される信号）とを周期安定性判別部２６へ通知する。
【０１６４】
周期安定性判別部２６は、周期判定信号の所定期間（T_PR）の周期の安定性を判断し、安定していると判断した場合（ステップＳ３８：Ｙｅｓ）、すなわち、kv_esが適正に推定できていると判断できる場合は、脈拍数算出部２４から受け取った脈拍数をτ算出部２５に出力し、τ算出部２５は取得した周期から遅延時間τを算出する（ステップＳ４１）。
【０１６５】
一方、周期が安定していないと判断した場合（ステップＳ３８：Ｎｏ）、周期安定性判別部２６は、その旨をＳｐＯ２算出部２３に通知する。
【０１６６】
安定していない旨の通知を受けたＳｐＯ２算出部２３は、周期が安定していないということは、ｋｖ算出部２２が算出したkv_esの信頼性が低いということなので、計算量は多少増えるが特許文献１の方法など、従来技術の方法でkv_es算出し、脈拍数算出部２４に出力する（ステップＳ３９）。なお、周期が安定していないと判断した周期安定性判別部２６は、表示部３０にその旨または警告を表示することとしてもよい。
【０１６７】
脈拍数算出部２４は、ＳｐＯ２算出部２３から取得したkv_esから、脈拍数を求め（ステップＳ４０）、表示部３０へ通知し、また、脈拍数と周期判定信号とを周期安定性判別部２６を介してτ算出部２５に出力する。τ算出部２５は取得した脈拍数から遅延時間τを算出する（ステップＳ４１）。この場合は、kv_esの信頼性が高いことから、周期安定性判別部２６は周期が安定していると判断する可能性が高い。
【０１６８】
ステップＳ３６において、遅延時間τが不定である場合（ステップＳ３６：Ｙｅｓ）、ステップＳ３８において周期安定性判別部２６から周期が安定していない旨の判断を取得した時と同様に、ＳｐＯ２算出部２３は、式（２３）および式（２４）を用いてkv_esを算出し、脈拍数算出部２４に出力し（ステップＳ３９）、ステップＳ４０が行われる。すなわち、測定が開始された当初は、遅延時間τはまだ算出されていないので、ステップＳ３９のように計算量の多い算出方法でkv_esを求めるが、τが算出されてしまえばステップＳ２３のように計算量の少ない方法でkv_esを求めることが可能となる。
【０１６９】
また、ステップＳ２１において、ＳＮ比が所定値を上回る場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、ＳｐＯ２算出部２３は、式（３１）、式（３２）、式（３３）など従来公知の方法によってka_esを算出して(ステップＳ２２)動脈血酸素飽和度SpO2を算出する(ステップＳ２５)。また、ka_esとの所定関係α(ka_es)からkv_esを算出する(ステップＳ２２)。算出したkv_esを脈拍数算出部２４に出力する。脈拍数算出部２４は、取得したkv_esから、脈拍数を求める（ステップＳ４０）。
【０１７０】
続いて、ＳｐＯ２算出部２３は、ka_esを求め（ステップＳ２４）、酸素飽和度ＳｐＯ２を算出し、ＳｐＯ２出力部３１に出力する（ステップＳ２５）。
【０１７１】
ＳｐＯ２出力部３１は、ＳｐＯ２算出部２３から取得した酸素飽和度を表示し、脈拍数出力部３２は、脈拍数算出部２４から取得した脈拍数を表示する（ステップＳ４２）。
【０１７２】
ＳｐＯ２算出部２３は、算出したkv_es、ka_esを、それぞれkv_es_b、ka_es_bに設定する（ステップＳ２６）。
【０１７３】
続いて、信頼度算出部２７は、所定の信頼度を算出し、この算出された信頼度が信頼度出力部３３へ出力され、信頼度出力部３３は取得した信頼度を表示または警告する（ステップＳ２７）。
【０１７４】
このように動作するので、実施形態の生体情報測定装置１００は、例えば生体の体動等によってノイズが生じた場合でもより精度よく例えば脈拍数や酸素飽和度等の生体情報を迅速に測定することができる。
【０１７５】
本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。
【符号の説明】
【０１７６】
１０ 測定部
１１ AC/DC(R)変換部
１２ AC/DC(IR)変換部
１３ BPF(R)部
１４ BPF(IR)部
１５ Ｒ相関算出部
１６ ＩＲ相関算出部
１７ 相互相関算出部
１８ Ｒ遅延相関算出部
１９ ＩＲ遅延相関算出部
２０ 相互遅延相関算出部
２１ ｋｖ初期値算出部
２２ ｋｖ算出部
２３ ＳｐＯ２算出部
２４ 脈拍数算出部
２５ τ算出部
２６ 周期安定性判別部
２７ 信頼度算出部
２８ 減算部
３０ 出力部
３１ SpO2出力部
３２ 脈拍数出力部
３３ 信頼度出力部
４０ センサ部
４１ センサ（Ｒ）部
４２ センサ（ＩＲ）部
１００ 生体情報測定装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列信号からノイズ成分を除去する信号処理装置、信号処理方法および生体情報測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ノイズ成分が重畳した時系列データからノイズ成分を除去する信号処理に関する技術が、様々な信号処理装置に応用されてきた。特に時系列データが生体情報に関する情報を含んでいる場合には、上記の信号処理装置は、生体情報測定装置と呼ばれている。生体情報測定装置は、生体組織から生体情報を非侵襲で検出する装置であり、具体的には光電脈波計と呼ばれる生体の脈波波形および脈拍数を測定する測定装置や、パルスオキシメータと呼ばれる動脈血中酸素飽和濃度を測定する測定装置等である。これらの測定装置の原理は、生体組織を透過または反射した光を受光することによって得られる、生体組織の脈動による変動分に対応した信号成分に基づいて、血中における吸光物質の濃度等の生体情報を求めるものである。
【０００３】
一般に、生体組織を透過または反射した光を受光することによって得られる、生体情報の検出に必要なデータには様々なノイズ成分が重畳されている。ノイズ成分は、主に、生体情報測定装置を使用している際に、生体が体を動かす等の体動を行うことによるものである。ノイズ成分が信号成分に重畳すると生体情報の算出において誤差要因となるため、ノイズ成分を除去することが望まれている。
【０００４】
そこで、互いに波長の異なる複数の光を生体にそれぞれ照射した場合に、生体組織を透過または反射した光の強度における直流交流比に基づいて、生体情報を算出する技術が提案されてきた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１０／０７３９０８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、信号成分にノイズ成分が重畳している場合には、各波長についての直流交流比は、信号成分とノイズ成分とで表される。
【０００７】
このように表されたノイズ成分を除去する技術として、例えば、信号成分とノイズ成分との相互相関を用いた技術が提案されている。ある技術では、ノイズ成分の除去にあたって、各波長についての直流交流比が求められ、所定周波数以上にはノイズ成分が含まれるとともに全周波数領域にわたってノイズ成分の波長による比は一定であるという仮定の下に、ノイズ成分の波長による比が算出され、信号成分とノイズ成分との相互相関を用いることによってノイズ成分除去波形が算出されている。また、他の技術では、信号成分とノイズ成分との相関が小さいという条件の下に、信号成分のパワーが最大になるような信号成分の波長による比およびノイズ成分の波長による比を求めることによってノイズ成分が除去されている。また、他の技術では、測定されたデータに基づいて生成された周期性を有する信号成分を含むデータから、周期性を用いることによって信号成分を抽出し、データからノイズ成分を除去する技術が提案されている（特許文献１等参照）。
【０００８】
このように、ノイズ成分を除去する技術として複数の技術が提案されているが、それぞれ一長一短があることから、技術のバリエーションが要望されている。
【０００９】
本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、ノイズ成分を除去する新たな技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者は、種々検討した結果、上記目的は、以下の本発明により達成されることを見出した。
【００１１】
本発明の一態様に係る信号処理装置は、周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分とを含む第１時系列信号と、前記第１信号成分と所定の第１関係を有する第２信号成分、および、前記第１ノイズ成分と所定の第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２時系列信号とから、前記第１信号成分の周期と推定される時間である遅延時間分前記第１時系列信号を遅延させた第１遅延信号と、前記第２時系列信号を前記遅延時間分遅延させた第２遅延信号とを生成する信号生成部と、第１の所定時間範囲での前記第１時系列信号および前記第２時系列信号と、前記信号生成部で生成した前記第１遅延信号および前記第２遅延信号とを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記所定の第２関係を推定する推定部と
を備えることを特徴とする。
【００１２】
そして、本発明の他の一態様に係る信号処理方法は、信号処理方法であって、周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分とを含む第１時系列信号と、前記第１信号成分と第１関係を有する第２信号成分、および、前記第１ノイズ成分と第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２時系列信号とから、前記第１信号成分の周期と推定される時間である遅延時間分前記第１時系列信号を遅延させた第１遅延信号と、前記第２時系列信号を前記遅延時間分遅延させた第２遅延信号とを生成する信号生成ステップと、第１の所定時間範囲での前記第１時系列信号および前記第２時系列信号と、前記信号生成部で生成した前記第１遅延信号および前記第２遅延信号とを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記第２関係を推定する推定ステップとを備えることを特徴とする。
【００１３】
このような構成の信号処理装置では、遅延信号を用いて第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係を求めることができる。
【００１４】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部は、第１時系列信号に含まれる第１信号成分と第１遅延信号に含まれる第１信号成分とが略等しいことを前提として、前記第１時系列信号自身の相関と、前記第１時系列信号と前記第１遅延信号との相関との第１差分と、前記第２時系列信号自身の相関と、前記第２時系列信号と前記第２遅延信号との相関との第２差分と、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とに基づく信号のそれ自身の相関と、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とに基づく信号と、前記第１遅延信号と前記第２遅延信号に基づく遅延信号との相関との第３差分とを用いて、前記所定の第２関係を推定することを特徴とする。
【００１５】
従来技術では、ノイズ成分を除去するための演算処理量が比較的多いため、消費電力が大きくなってしまう。このことは、特に、携帯用の生体情報測定装置では、通常、電池で駆動されるため、消費電力の点で重大な問題となる。このような構成の信号処理装置では、第１信号成分はその周期分遅延させたとしても同じ波形を有すると想定されることから、時系列信号と遅延信号との差分を用いて前記所定の第２関係を求める演算式を、簡略化することができる。すなわち、演算処理量を低減することが可能となるので、必要とされるＣＰＵ性能を低く抑えることが可能となり、また、ノイズ成分除去の演算に伴う消費電力も抑制することが可能となる。具体的には、後述の式（２３）、式（２４）、式（２５）、式（２６）、式（２７）の何れかで、第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係を求めることができる。なお、第１時系列信号の相関および第２時系列信号の相関とは、自乗平均をいう。
【００１６】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部は、第１時系列信号に含まれる前記第１信号成分と前記第１時系列信号に含まれる第１ノイズ成分との信号ノイズ相関が十分小さく、前記第１時系列信号に含まれる前記第１信号成分と前記第１時系列信号に含まれる第１ノイズ成分の遅延成分との信号ノイズ遅延相関も十分小さく、第1時系列信号に含まれる第1信号成分の遅延成分と第1時系列信号に含まれる第1ノイズ成分とのノイズ信号遅延相関も十分小さいこと、または、前記信号ノイズ遅延相関とノイズ信号遅延相関との平均と信号ノイズ相関とが略等しいことを更に前提として、前記第１差分、前記第２差分および前記第３差分のうちの何れか二つを用いて、前記第２関係を推定することを特徴とする。
【００１７】
すなわち、信号ノイズ相関（第１時系列信号に含まれる第１信号成分と第１ノイズ成分との相関）、信号ノイズ遅延相関（第１時系信号に含まれる第１信号成分と第１遅延信号に含まれる第１ノイズ成分の遅延成分との相関）、ノイズ信号遅延相関（第１遅延信号に含まれる第１信号成分の遅延成分と第１時系信号に含まれる第１ノイズ成分との相関）がすべて０（ゼロ）と見なせるか、または、信号ノイズ遅延相関とノイズ信号遅延相関の平均と信号ノイズ相関の差がほぼ０（ゼロ）であることを更に前提として、第２関係を推定する。
【００１８】
このような構成の信号処理装置では、第１ノイズ成分および第２ノイズ成分とそれらを第１信号成分の周期分遅延させた信号との相関は十分小さいと想定されるので、時系列信号と遅延信号との差分を用いて前記所定の第２関係を求める演算式を、より簡略化することができる。すなわち、演算処理量を低減できるので、必要とされるＣＰＵ性能を低く抑えることが可能となり、また、ノイズ成分除去の演算に伴う消費電力も抑制することが可能となる。具体的には、後述の式（２５）、式（２６）、式（２７）の何れかで、第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係を求めることができる。
【００１９】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部は、推定した前記第２関係と、前記第１時系列信号または前記第１遅延信号と前記第２時系列信号または前記第２遅延信号とから前記第１関係を推定することを特徴とする。
【００２０】
このような構成の信号処理装置によれば、所定の第２関係を容易に求めることができるので、所定の第１関係も容易に求めることが可能となる。
【００２１】
また、上述の信号処理装置において、前記信号生成部は、前記推定部が推定した前記第２関係と、前記第１時系列信号と、前記第２時系列信号とに基づいて、前記第１信号成分の周期と同じ周期を有すると推定される周期判定信号を生成し、当該周期判定信号の周期から、前記第１信号成分の周期または前記第２信号成分の周期を求め、求めた周期を前記遅延時間とすることを特徴とする。
【００２２】
このような構成の信号処理装置によれば、適正な遅延時間によって遅延信号を生成するので、より正確な第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係を求めることが可能となる。
【００２３】
また、上述の信号処理装置において、前記信号生成部は、第１の所定時間範囲での、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲内にある場合に、当該周期判定信号の周期から求めた時間を前記遅延時間とすることを特徴とする。
【００２４】
このような構成の信号処理装置によれば、より信頼性のおける遅延時間によって遅延信号を生成するので、より正確な第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係を求めることが可能となる。
【００２５】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部は、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲から外れた場合、請求項１乃至３の何れかに記載の方法とは異なる方法で前記第２関係を算出することを特徴とする。
【００２６】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部は、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲から外れた場合、前記第２関係および／または第１関係の信頼性が低いことを示す警告を出力することを特徴とする。
【００２７】
このような構成の信号処理装置によれば、前記周期性判定信号の周期の変動の度合いが所定の範囲内にない場合は遅延時間が適正に設定できていない可能性が高く、そのため第２関係も適正に推定できていない可能性が高いので、計算量は多少増えるが正確に第２関係を推定できる特許文献１の方法など、従来技術の方法で第２関係を推定し、更には推定した第２関係と第１時系列信号と第２時系列信号から第１信号成分の周期を推定して適正な遅延時間を決定することが可能となる。また、警告を行うことが可能となる。
【００２８】
また、上述の信号処理装置において、前記推定部が、前記第２関係を算出するか否かを判定するための指標として、前記第１ノイズ成分と前記第１信号成分との比に関する情報を有する指標を算出し、前記指標と所定の閾値とを比較して、前記第1ノイズ成分が小さいと判定した場合には、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とで直接表される関係式を用いて前記第１関係を推定することを特徴とする。
【００２９】
このような構成の信号処理装置によれば、第１信号成分または第２信号成分の大きさに対して第１ノイズ成分または第２ノイズ成分の大きさが小さい場合は、第１関係を決定するために第２関係を決定する必要がないことを判断できるので、その場合は計算量の少ない公知の従来法により第１関係を直接決定することが可能となる。この所定の第１関係から生体情報である酸素飽和度を求めることができる。尚、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とで直接表される関係式とは、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とを要素とする１つの計算式をいい（後述する式（３１）等参照）、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とを要素とした複数の計算式を用いて間接的に導き出される計算式を除く意味である。
【００３０】
また、上述の信号処理装置において、信頼度を出力する出力部を更に備え、前記推定部が、前記第２関係に含まれる誤差の度合いを表すノイズ信頼度をさらに算出し、前記ノイズ信頼度が所定の閾値を超えた場合には、前記出力部が前記ノイズ信頼度が所定の閾値を超えたことを示す警告を出力することを特徴とする。
【００３１】
このような構成の信号処理装置によれば、推定した第１ノイズ成分と第２ノイズ成分との所定の第２関係の信頼度を判断するので、信頼度が劣る場合は警告を出力することができる。また、別の方法で所定の第２関係を求めることが可能となる。
【００３２】
また、本発明の一態様に係る生体情報測定装置は、互いに波長の異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して前記生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって得られた少なくとも第１測定データまたは第２測定データに基づいて、前記生体の生体情報を測定する生体情報測定装置であって、周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分からなる第１測定データを測定する第１測定部と、前記第１信号成分と所定の第１関係を有する第２信号成分、および、第１ノイズ成分と所定の第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２測定データを測定する第２測定部と、前記生体の動脈血の拍動の間隔を取得する拍動間隔取得部と、前記第１測定データと前記第２測定データとから、前記間隔を遅延時間として当該遅延時間分遅延させた前記第１測定データである第１遅延データと、前記遅延時間分遅延させた前記第２測定データである第２遅延データとを生成する信号生成部と、第１の所定時間範囲での前記第１測定データおよび前記第２測定データと、前記信号生成部で生成した前記第１遅延データおよび前記第２遅延データとを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記所定の第２関係を推定する推定部とを備えたことを特徴とする。
【００３３】
このような構成の生体情報測定装置によれば、遅延信号を用いた、生体の血中酸素飽和度を測定する生体情報測定装置を提供することができる。
【００３４】
また、遅延信号を用いることで計算式を簡略化することができるので、演算処理量を低減して消費電力を抑制した生体の血中酸素飽和度を測定する生体情報測定装置を提供することができる。また、演算処理量が低減されていることから、高性能な処理機能を備える必要が少なくなり、低価格化、小型化、軽量化の実現が可能となる。従って、生体情報測定装置が、手術室、集中治療室等の病棟のみならず、呼吸不全患者、在宅酸素療法患者の日常生活中の呼吸状態のデータ収集や管理、睡眠時無呼吸症候群のスクリーニング、登山等のスポーツ分野等常時身に着ける用途にまで用いられつつある現状に対応した小型化、軽量化、省電力化および低価格化等を実現した生体情報測定装置を提供することが可能となる。
【００３５】
また、上述の生体情報測定装置において、前記拍動間隔取得部は、自装置の外部から取得したデータに基づいて前記生体の動脈血の拍動の間隔を求めることを特徴とする。
【００３６】
このような構成の生体情報測定装置では、より正確な心拍周期を外部から取得できるので、適正な遅延時間によって遅延信号を生成することが可能となる。
【００３７】
また、上述の生体情報測定装置において、信頼度を出力する出力部を備え、前記信号生成部は、前記推定部が推定した前記第２関係と、前記第１測定データと、前記第２測定データとに基づいて前記第１信号成分の周期と同じ周期を有すると推定される周期判定信号を生成し、当該周期判定信号の周期から、前記第１信号成分の周期を求め、前記拍動間隔取得部が求めた間隔と前記周期判定信号の周期との差が所定の値以上である場合は、前記出力部が前記差が所定の値を超えたことを示す警告を出力することを特徴とする。
【００３８】
このような構成の生体情報測定装置では、周期に差がある場合は、推定部が推定した所定の第２関係が適正でないと判断できるので、適正が劣る場合は警告を出力することができる。また、別の方法で所定の第２関係を求めることが可能となる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明に係る信号処理装置、信号処理方法および生体情報測定装置は、ノイズ成分を除去する新たな技術を用いた装置であり、ノイズ成分除去のために必要な信号処理量を低減することができ、これにより、ノイズ成分除去の信号処理に伴う消費電力を抑制することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態の生体情報測定装置における、外部から脈拍周期を取得する生体情報測定処理を示すフローチャート（その１）である。
【図３】実施形態の生体情報測定装置における、外部から脈拍周期を取得する生体情報測定処理を示すフローチャート（その２）である。
【図４】実施形態の生体情報測定装置における、脈波信号から脈拍周期を取得する生体情報測定処理を示すフローチャート（その１）である。
【図５】実施形態の生体情報測定装置における、脈波信号から脈拍周期を取得する生体情報測定処理を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下に、本発明の前提となる従来技術および実施形態について述べる。なお、便宜上、信号処理装置のうち、特に生体情報測定装置を例として取りあげるが、生体情報測定装置のみならず、ノイズ成分を除去する信号処理装置にも本発明は適用可能である。
＜本発明の原理＞
まず、本発明の原理について説明する。この説明をするにあたり、一例として、互いに波長IR、Rの異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して前記生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって得られた各測定データに基づいて前記生体の生体情報として血中酸素飽和度を測定する場合について説明する。
【００４２】
ランバート・ベールの法則によって、生体組織を透過または反射したある波長の光の強度における交流成分と直流成分との比は、その波長での生体組織の吸光度の変化分に等しいと近似される。
【００４３】
上記ランバート・ベールの法則による近似を用いることによって、赤外波長IRについての、透過光または反射光の強度の直流成分と交流成分との比である赤外直交比IR_signalは、波長IRについての生体組織の吸光度の変化分と等しいと見なすことができる。同様に、赤色波長Rについての、透過光または反射光の強度の直流成分と交流成分との比である赤色直交比R_signalも、波長Rについての生体組織の吸光度の変化分と等しいと見なすことができる。
【００４４】
前記赤外直交比IR_signalは、式（１）のように表される。
【００４５】
【数１】
【００４６】
ここで、sは、吸光度の変化分の信号成分で、nは、信号成分に重畳しているノイズ成分である。
【００４７】
そして、前記赤色直交比R_signalは、式（２）で表される。
【００４８】
【数２】
【００４９】
ここで、k_aは、波長IRにおける吸光度の変化分の信号成分sと波長Rの吸光度の変化分の信号成分との比であり、k_vは、波長IRの信号成分に重畳したノイズ成分nと波長Rの信号成分に重畳したノイズ成分との比である。
【００５０】
この式（２）のk_aと動脈血中酸素飽和度とは、一対一に対応することが知られており、k_aを求めることによって、動脈血中酸素飽和度を求めることができる。
【００５１】
また、式（１）にk_vを乗算することによって式（３）が得られ、式（３）から式（２）を減算することによって、以下の式（４）が得られる。
【００５２】
【数３】
【００５３】
【数４】
【００５４】
同様に、上の式（１）にk_aを乗算することによって式（５）が得られ、式（５）から式（２）を減算することによって、以下の式（６）が得られる。
【００５５】
【数５】
【００５６】
【数６】
【００５７】
ここで、信号成分sとノイズ成分nは、独立であるという関係、すなわち以下の関係式（７）を用い、かつ、短い時間内では、k_aおよびk_vが一定という条件の下で、上の（４）式と（６）式の相関をとることによって、式（８）が得られる。
【００５８】
【数７】
【００５９】
【数８】
【００６０】
ここで、Σは、k_aおよびk_vが一定であるような短い時間に関しての総和である。iは、光の強度の変化分の時系列データIR_signal、R_signalのデータ番号であり、データの測定時間間隔をΔt、測定開始時刻をt0として、t＝Δt＊i+ｔ0という関係で時間tと結ばれている。
式（８）にはk_vとk_aという未知数が２つ含まれているため、式（８）のみからk_aとk_vとを求めることができない。
【００６１】
ここで、k_vを求めることができれば、求められたk_vを式（８）に代入して、式（８）を満たす場合のk_aを求め、このk_aに基づいて、ノイズ成分を低減した血中酸素飽和度を求めることができる。
＜実施形態＞
本実施形態は、IR_signal、R_signalの遅延信号を用いてk_vを求め、その際の演算処理量を従来に比べて大幅に削減するものである。
【００６２】
ここで、k_vの求め方について説明する。本実施形態では、２つの求め方を示す。
【００６３】
まず、１つ目の求め方を説明する。以下、式においては、IR_signal、R_signalをそれぞれIR、Rと記載する。
【００６４】
ある時刻Tにおける、V_IR、V_R、V_R_IRを次のように定義する。これらは、ある信号と、その信号自身または他の信号とで所定の演算を行ったものである。Nは、酸素飽和度の算出に必要なデータ数、例えば２００等の値であり、時刻Tから遡った所定期間、例えば６秒間で測定したデータの数である。尚、Tは、連続して測定している測定データのインデックスである。また、Σはjに関して１からNまで取られる総和であり、添え字jは、N個の測定データのうちのj番目の測定データであることを表している。以下、V_IR、V_R、V_R_IRを総称して、相関データというものとする。
【００６５】
V_IR=ΣIR(j)2 …（１１’）
=Σs(j)2+Σn(j)2+2*Σs(j)*n(j) …（１１）
V_R=ΣR(j)2 …（１２’）
=ka2*Σs(j)2+kv2*Σn(j)2+2*ka*kvΣs(j)*n(j) …（１２）
V_R_IR=ΣR(j)*IR(j) …（１３’）
=ka*Σs(j)2+kv*Σn(j)2+(ka+kv)*Σs(j)*n(j) …（１３）
次に、時刻Tにおける、V_IR_τ、V_R_τ、V_R_IR_τを次のように定義する。これらは、ある信号と、その信号自身または他の信号をτ時間遅延させた信号とで所定の演算を行ったものである。遅延時間τは、脈拍の周期に相当し、測定データのインデックスの個数で示すものとする。具体的には、時刻Tから遡ったN個のデータと、時刻(T-τ)から遡ったN個のデータとで演算を行う。以下、V_IR_τ、V_R_τ、V_R_IR_τを総称して、遅延相関データというものとする。
【００６６】
V_IR_τ=ΣIR(j)*IR(j-τ) …（１４’）
=Σs(j)*s(j-τ)+Σn(j)*n(j-τ)
+2*{Σs(j)*n(j-τ)+Σn(j)*s(j-τ)}/2 …（１４）
V_R_τ=ΣR(j)*R(j-τ) …（１５’）
=ka2*Σs(j)*s(j-τ)+kv2*Σn(j)*n(j-τ)
+2*ka*kv*{Σs(j)*n(j-τ)+Σn(j)*s(j-τ)}/2 …（１５）
V_R_IR_τ={ΣR(j)*IR(j-τ)+ΣIR(j)*R(j-τ)}/2 …（１６’）
=ka*Σs(j)*s(j-τ)+kv*Σn(j)*n(j-τ)
+(ka+kv)*{Σs(j)*n(j-τ)+Σn(j)*s(j-τ)}/2 …（１６）
ここで、
Vs=Σs(j)２
Vn=Σn(j)２
Csn=Σs(j)*n(j)
Vs_τ=Σs(j)*s(j-τ)
Vn_τ=Σn(j)*n(j-τ)
Csn_τ={Σs(j)*n(j-τ)+Σn(j)*s(j-τ)}/2
と表わすとすると、式（１１）〜（１６）は以下のように表すことができる。
【００６７】
V_IR=Vs+Vn+2*Csn …（１１Ａ）
V_R=ka2*Vs+kv2*Vn+2*ka*kv*Csn …（１２Ａ）
V_R_IR=ka*Vs+kv*Vn+(ka+kv)*Csn …（１３Ａ）
V_IR_τ=Vs_t+Vn_τ+2*Csn_τ …（１４Ａ）
V_R_τ=ka2*Vs_τ+kv2*Vn_τ+2*ka*kv*Csn_τ …（１５Ａ）
V_R_IR_τ=ka*Vs_τ+kv*Vn_τ+(ka+kv)*Csn_τ …（１６Ａ）
次に、相関データと遅延相関データとの差分を求める。
【００６８】
V_IR-V_IR_τ={Vs-Vs_τ}+{Vn-Vn_τ}+2*{Csn-Csn_τ} …（１７）
V_R-V_R_τ=ka2*{Vs-Vs_τ}+kv2*{Vn-Vn_τ}+2*ka*kv*{Csn-Csn_τ} …（１８）
V_R_IR-V_R_IR_τ=ka*{Vs-Vs_τ}+kv*{Vn-Vn_τ}+(ka+kv)*{Csn-Csn_τ} …（１９）
ここで、τがsの周期にほぼ等しく積和時間が周期のほぼ整数倍のときは、心拍動による信号成分ｓは、脈拍の周期分ずらした信号成分とほぼ同じ波形となるので、以下の関係が成り立つ。
【００６９】
Vs-Vs_τ≒0
この関係を、式（１７）、式（１８）および式（１９）に適用すると、以下のようになる。
【００７０】
V_IR-V_IR_τ≒{Vn-Vn_τ}+2*{Csn-Csn_τ} …（１７Ａ）
V_R-V_R_τ≒kv2*{Vn-Vn_τ}+2*ka*kv*{Csn-{Csn_τ} …（１８Ａ）
V_R_IR-V_R_IR_τ≒kv*{Vn-Vn_τ}+(ka+kv)*{Csn-Csn_τ} …（１９Ａ）
ここで、
V_IR-V_IR_τ=dV_IR
V_R-V_R_τ=dV_R
V_R_IR-V_R_IR_τ=dV_R_IR
と表すとし、式（１７Ａ）、式（１８Ａ）および式（１９Ａ）を用いた、次の２つの式（２０）と式（２１）とを考える。
【００７１】
(１８Ａ)-kv*(１９Ａ)=dV_R-kv*dV_R_IR …（２０）
=(2*ka*kv-ka*kv-kv2)*{Csn-Csn_τ}
=-kv*(kv-ka)*{Csn-Csn_τ}
(１９Ａ)-kv*(１７Ａ)=dV_R_IR-kv*dV_IR …（２１）
=(ka+kv-2*kv)*{Csn-Csn_τ}
=-(kv-ka)*{Csn-Csn_τ}
式（２０）および式（２１）より、以下の式が導き出され、
(dV_R-kv*dV_R_IR)/(dV_R_IR-kv*dV_IR)=kv
(kv*dV_IR-dV_R_IR)*kv-kv*dV_R_IR+dV_R=0
となり、次の方程式（２２）が導かれる。
【００７２】
kv2*dV_IR-2*kv*dV_R_IR+dV_R=0 …（２２）
この方程式（２２）を解くと、
kv={dV_R_IR±(dV_R_IR2-dV_IR*dV_R)0.5}/dV_IR
が得られる。この２つの解をkv_m、kv_pとする。
【００７３】
{dV_R_IR-(dV_R_IR2-dV_IR*dV_R)0.5}/dV_IR=kv_m …（２３）
{dV_R_IR+(dV_R_IR2-dV_IR*dV_R)0.5}/dV_IR=kv_p …（２４）
これらの誤差は同程度なので、ka推定値が正の誤差になるようkv_p、kv_mの大きい方をk_vの推定値kv_esとする。
【００７４】
次に、２つ目の求め方について説明する。
【００７５】
Vs-Vs_τ=dVs
Csn-Csn_τ=dCsn
Vn-Vn_τ=dVn
とする。上述した式（１７）、式（１８）、式（１９）において、dCsnが無視できる場合は
dV_IR≒dVn …（１７Ｂ）
dV_R≒kv2*dVn …（１８Ｂ）
dV_R_IR≒kv*dVn …（１９Ｂ）
となる。これら式（１７Ｂ）、式（１８Ｂ）、式（１９Ｂ）より、３通りのk_v、すなわち、kv_1、kv_2、kv_3を求めることができる。
【００７６】
kv_1=dV_R/dV_R_IR …（２５）
kv_2=dV_R_IR/dV_IR …（２６）
kv_3={dV_R/dV_IR}0.5 …（２７）
この３つのうちkv_1が誤差が小さいので、これを実施形態におけるk_vの推定値kv_esとする。
【００７７】
以下、本発明に係る実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。
【００７８】
＜構成＞
図１は、実施形態における生体情報測定装置の構成を示す図である。図中の実線は、後述する脈派の時系列データに相当する電気信号成分の各ブロック間での流れのうち、主なものを表す。
【００７９】
実施形態における生体情報測定装置１００は、測定対象である生体の生理的現象を測定することによって生体に関する生体情報を測定する装置である。生体情報は、例えば、脈拍数や血中酸素飽和度等である。このような生体情報は、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分を利用することによって求めることができ、その基本原理は、上述の＜本発明の原理＞の項で述べた通りである。
【００８０】
このような生体情報測定装置１００は、例えば、図１に示すように、生体の所定の生理的現象を測定して測定データを出力するセンサ部４０と、センサ部４０で測定された測定データに基づいて例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を算出する演算制御部１０と、演算制御部１０で算出された生体情報を外部から認識可能に表示する表示部３０とを備えて構成される。
【００８１】
センサ部４０は、演算制御部１０に接続され、本実施形態では、生体の生理的現象として生体組織中の血液に関する情報を測定する装置である。より具体的には、センサ部４０は、生体の生理的現象として、心拍による動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分を測定する装置である。
【００８２】
このような生体の生理的現象を測定する方法は、例えば、生体組織のヘモグロビンの吸光特性を利用する方法を挙げることができる。酸素は、ヘモグロビンによって生体の各細胞に運ばれるが、ヘモグロビンは、肺で酸素と結合して酸化ヘモグロビンとなり、生体の細胞で酸素が消費されるとヘモグロビン（還元ヘモグロビン）に戻る。血中酸素飽和度は、血中（血液中）の酸化ヘモグロビンの割合として定義される。これらヘモグロビンおよび酸化ヘモグロビンの各吸光度は、波長依存性を有しており、ヘモグロビンは、例えば赤色光（赤色波長領域の光）に対し酸化ヘモグロビンより光を多く吸収し、一方、赤外光（赤外線波長領域の光）に対して酸化ヘモグロビンより光の吸収が少ない。すなわち、ヘモグロビンは、酸化されて酸化ヘモグロビンになると赤色光の吸収が減少して赤外光の吸収が増加し、逆に還元されてヘモグロビンに戻ると赤色光の吸収が増加して赤外光の吸収が減少するという光学的特性を有している。本実施形態の生体情報測定装置１００は、このようなヘモグロビンと酸化ヘモグロビンとの赤色光と赤外光とに対する吸光特性の違いを利用することによって、例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を求めるものである。
【００８３】
このような方法によるため、本実施形態のセンサ部４０は、例えば、赤色光に対する生体組織における吸光特性を測定するセンサ（Ｒ）部４１と、赤外光に対する前記生体組織における吸光特性を測定するセンサ（ＩＲ）部４２とを備えて構成され、演算制御部１０に接続される。このセンサ（Ｒ）部４１は、例えば、波長λ１の赤色光を前記生体組織に照射する例えば発光ダイオード等のＲ発光素子と、前記Ｒ発光素子で照射され前記生体組織を透過または反射した赤色光を受光する例えばシリコンホトダイオード等のＲ受光素子とを備えて構成され、このセンサ（ＩＲ）部４２は、例えば、前記波長λ１と異なる波長λ２の赤外色光を前記生体組織に照射する例えば発光ダイオード等のＩＲ発光素子と、前記ＩＲ発光素子で照射され前記生体組織を透過または反射した赤外光を受光する例えばシリコンホトダイオード等のＩＲ受光素子とを備えて構成される。センサ部４０は、このような透過型または反射型のセンサを用いることができる。
【００８４】
センサ部４０は、例えば、手指や耳朶等や、乳幼児の場合の手の甲、手首、足の甲等の、所定の生体組織にセットされ、センサ（Ｒ）部４１およびセンサ（ＩＲ）部４２で測定された測定データを演算制御部１０へ出力する。より具体的には、このような構成のセンサ（Ｒ）部４１では、前記Ｒ発光素子は、前記生体組織に対し赤色光を照射し、前記Ｒ受光素子は、このＲ発光素子によって前記生体組織に照射された赤色光の前記生体組織を透過または反射した赤色光Ｒを受光し、この受光した赤色光を光電変換することによって、その受光量に応じた電気信号を前記測定データとして演算制御部１０へ出力する。同様に、センサ（ＩＲ）部４２では、前記ＩＲ発光素子は、前記生体組織に対し赤外光を照射し、前記ＩＲ受光素子は、このＩＲ発光素子によって前記生体組織に照射された赤外光の前記生体組織を透過または反射した赤外光を受光し、この受光した赤外光を光電変換することによって、その受光量に応じた電気信号を前記測定データとして演算制御部１０へ出力する。
【００８５】
演算制御部１０は、表示部３０に接続され、センサ部４０で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるとともに、生体情報測定装置１００全体の制御を司る装置である。演算制御部１０は、例えば、センサ部４０で測定された測定データを所定のサンプリング周期（例えば周波数３７．５Ｈｚ等）でサンプリングすることによって測定データの時系列データをセンサ部４０から取得するものである。また例えば、演算制御部１０は、所定の周期でセンサ部４０を駆動、すなわち、発光および受光の各動作を行わせることによって、時系列データとして測定データをセンサ部４０から取得するものである。また例えば、センサ部４０が所定のサンプリング周期でサンプリングすることによって前記生体組織から時系列データとして測定データを測定し、この時系列データの測定データを演算制御部１０へ出力するものである。この測定データは、アナログデータであってもよいが、本実施形態では、ディジタルデータであり、アナログデータからディジタルデータへの変換（ＡＤ変換）は、センサ部４０または演算制御部１０で行われ、また、必要に応じて、前記ＡＤ変換前の測定データを増幅する増幅部をセンサ部４０または演算制御部１０にさらに備えてよい。
【００８６】
より具体的には、この演算制御部１０は、センサ部４０によって測定された測定データに基づいて、測定対象の生体に関する所定の生体情報を求めるものであり、例えば、マイクロプロセッサ、メモリおよびその周辺回路を備えるマイクロコンピュータによって構成される。前記メモリは、センサ部４０で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるための生体情報演算プログラムや、生体情報測定装置１００全体を制御するための制御プログラム等の各種のプログラムや、センサ部４０で測定された前記測定データや前記プログラムの実行に必要なデータ等の各種のデータを記憶する例えば書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）や不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Read Only Memory）、および、前記マイクロプロセッサのいわゆるワーキングメモリとなる例えば揮発性の記憶素子であるＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成され、前記マイクロプロセッサは、いわゆるＣＰＵ（Central Processing Unit）等であり、前記プログラムを実行することにより、機能的に、例えば、ＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１と、ＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２と、ＢＰＦ（Ｒ）部１３と、ＢＰＦ（ＩＲ）部１４と、Ｒ相関算出部１５と、ＩＲ相関算出部１６と、相互相関算出部１７と、Ｒ遅延相関算出部１８と、ＩＲ遅延相関算出部１９と、相互遅延相関算出部２０と、ｋｖ初期値算出部２１と、ｋｖ算出部２２と、ＳｐＯ２算出部２３と、脈拍数算出部２４と、τ算出部２５と、周期安定性判別部２６と、信頼度算出部２７と、減算部２８Ａ、２８Ｂ、２８Ｃを備える。
【００８７】
ＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１およびＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２は、センサ部４０から入力された測定データに対し、所定の前処理を行うものである。より具体的には、ＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１は、センサ（Ｒ）部４１から入力された赤色光に係わる測定データに対し、前記Ｒ受光素子での暗電流を補正するためのいわゆるダーク処理を行い、そして、直流成分ＲＤＣに対する交流成分ＲＡＣの第１比（赤色光交直比）Ｒ（＝ＲＡＣ／ＲＤＣ）を算出し、この第１比ＲをＢＰＦ（Ｒ）部１３へ通知（出力）する。
【００８８】
また、ＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２は、センサ（ＩＲ）部４２から入力された赤外光に係わる測定データに対し、前記ＩＲ受光素子での暗電流を補正するためのいわゆるダーク処理を行い、そして、直流成分ＩＲＤＣに対する交流成分ＩＲＡＣの第２比（赤外光交直比）ＩＲ（＝ＩＲＡＣ／ＩＲＤＣ）を算出し、この第２比ＩＲをＢＰＦ（ＩＲ）部１４へ通知（出力）する。前記ダーク処理は、公知の方法が用いられ、例えば、前記赤色光に係わる測定データから遮光状態のＲ受光素子から出力される出力値（暗電流値）Ｒｄａｒｋを減算するとともに、前記赤外光に係わる測定データから遮光状態のＩＲ受光素子から出力される出力値（暗電流値）ＩＲｄａｒｋを減算することによって行われる。これら遮光状態のＲ受光素子およびＩＲ受光素子から出力される各出力値Ｒｄａｒｋ、ＩＲｄａｒｋは、予め測定される。
【００８９】
ＢＰＦ（Ｒ）部１３およびＢＰＦ（ＩＲ）部１４は、センサ部４０によって測定された測定データから所定のノイズ成分を除去するフィルタであり、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分以外の周波数成分を除去するものである。
【００９０】
ＢＰＦ（Ｒ）部１３は、赤色光に対する、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分を含む所定の周波数帯域を通過帯域とするフィルタであり、第１比Ｒをフィルタ処理（フィルタリング）し、このフィルタ処理した後の第１比Ｒ時系列データであるR_signalとしてＲ相関算出部１５〜ｋｖ初期値算出部２１および脈拍数算出部２４の各部へ通知する。
【００９１】
ＢＰＦ（ＩＲ）部１４は、赤外光に対する、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分を含む所定の周波数帯域を通過帯域とするフィルタであり、第２比ＩＲをフィルタ処理（フィルタリング）し、このフィルタ処理した後の第２比ＩＲを時系列データIR_signalとしてＲ相関算出部１５〜ｋｖ初期値算出部２１および脈拍数算出部２４の各部へ通知する。
【００９２】
Ｒ相関算出部１５は、赤色光に係わるR_signalの相関データV_Rを式（１２’）を用いて算出し、この算出した相関データV_IRを、減算部２８Ａ、ｋｖ初期値算出部２１および信頼度算出部２７の各部へ通知するものである。
【００９３】
ＩＲ相関算出部１６は、赤外光に係わるIR_signalの相関データV_IRを式（１１’）を用いて算出し、この算出した相関データV_IRを、減算部２８Ｂ、ｋｖ初期値算出部２１および信頼度算出部２７の各部へ通知するものである。
【００９４】
相互相関算出部１７は、赤色光に係わるR_signalと赤外光に係わるIR_signalとの相関データV_R_IRを式（１３’）を用いて算出し、この算出した相関データV_R_IRを、減算部２８Ｃ、ｋｖ初期値算出部２１および信頼度算出部２７の各部へ通知するものである。
【００９５】
Ｒ遅延相関算出部１８は、R_signalの遅延相関データV_R_τを式（１５’）を用いて算出し、この算出した遅延相関データV_R_τを、減算部２８Ａへ通知するものである。
【００９６】
ＩＲ遅延相関算出部１９は、IR_signalの遅延相関データV_IR_τを式（１４’）を用いて算出し、この算出した遅延相関データV_IR_τを、減算部２８Ｂへ通知するものである。
【００９７】
相互遅延相関算出部２０は、R_signalとIR_signalとの遅延相関データV_R_IR_τを式（１６’）を用いて算出し、この算出した遅延相関データV_R_IR_τを、減算部２８Ｃへ通知するものである。
【００９８】
なお、ＢＰＦ（Ｒ）部１３〜相互遅延相関算出部２０が算出したIR_signal、R_signal、相関データ、遅延相関データは、メモリに記憶され、他の機能部から参照できるものとする。
【００９９】
減算部２８Ａは、Ｒ相関算出部１５によって算出された相関データV_Rから、Ｒ遅延相関算出部１８によって算出された遅延相関データV_R_τを減算した結果dV_Rを算出し（式（１８）の左辺参照）、この算出した差分dV_Rをｋｖ算出部２２へ通知するものである。
【０１００】
減算部２８Ｂは、ＩＲ相関算出部１６よって算出された相関データV_IRから、ＩＲ遅延相関算出部１９によって算出された遅延相関データV_IR_τを減算した結果dV_IRを算出し（式（１７）の左辺参照）、この算出した差分dV_IRをｋｖ算出部２２へ通知するものである。
【０１０１】
減算部２８Ｃは、相互相関算出部１７よって算出された相関データV_R_IRから、相互遅延相関算出部２０によって算出された遅延相関データV_R_IR_τを減算した結果dV_R_IRを算出し（式（１９）の左辺参照）、この算出した差分dV_R_IRをｋｖ算出部２２へ通知するものである。
【０１０２】
ｋｖ算出部２２は、減算部２８Ａが算出した差分dV_R、減算部２８Ｂが算出した差分dV_IR、減算部２８Ｃが算出した差分dV_R_IRから、式（２５）、式（２６）、式（２７）のうちのいずれかを用いてkv_esを算出し、この算出したkv_esをＳｐＯ２算出部２３へ通知するものである。本実施形態では、式（２５）を用いる。
【０１０３】
ｋｖ初期値算出部２１は、ＢＰＦ（Ｒ）部１３が算出したR_signal、ＢＰＦ（ＩＲ）部１４が算出したIR_signal、Ｒ相関算出部１５が算出したR_signalの相関データV_R、ＩＲ相関算出部１６が算出したIR_signalの相関データV_IR、相互相関算出部１７が算出したR_signalとIR_signalとの相関データV_R_IRから、従来の技術を用いて、k_vの推定値kv_esを算出するものである。例えば、以下の式を用いてkv_esを算出する。
【０１０４】
P(ω)=P[{IR_signal*k_v - R_signal}2- (1/N)Σ{IR_signal*k_v - R_signal}2]
ここで、Pは、フーリエ変換、ωは、周波数である。P(ω)のピーク高さ/ピーク幅を指標としてそれを最大にするωからk_vを求めて、kv_esとする。また、その他の方法で算出してもよい。例えば、以下の式（３１）、式（３２）、式（３３）の何れかを用いて、R_signalとIR_signalの自己相関と相互相関との比からk_aを求め、k_aからk_vを求めてもよい。
【０１０５】
【数３１】
【０１０６】
【数３２】
【０１０７】
【数３３】
【０１０８】
ＳｐＯ２算出部２３は、ｋｖ算出部２２が求めたkv_esから、以下の式（２８）または式（２９）を用いて、k_aの推定値ka_esを算出する。
【０１０９】
ka_es={kv*V_R_IR-V_R}/{kv*V_IR-V_R_IR} …（２８）
ka_es={kv*V_R_IR_τ-V_R_τ}/{kv*V_IR_τ-V_R_IR_τ} …（２９）
そして、ka_esから、静脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を求めて、この求めた酸素飽和度ＳｐＯ２を、表示部３０へ通知するものである。なお、脈波信号は原波形として説明しているが、時間差分波形でもよい。
【０１１０】
また、ＳｐＯ２算出部２３は、周期安定性判別部２６から周期が安定していない旨の通知を受けると、式（１３）及び式（１４）を用いて算出したkv_mとkv_pのうち、大きい方をkv_esとして求め、k_aの推定値ka_esを算出し、静脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を算出する。
【０１１１】
脈拍数算出部２４は、ＢＰＦ（Ｒ）部１３が算出したR_signal、ＢＰＦ（ＩＲ）部１４が算出したIR_signal、ｋｖ算出部２２またはｋｖ初期値算出部２１が算出したkv_esから、脈拍数を求め、表示部３０へ通知し、また、脈拍数と周期判定信号（以下の式（３０）の左辺で表される信号）とを周期安定性判別部２６へ出力するものである。より具体的には、以下の式（３０）（式（４）と同じ）が成り立つことから、脈拍数算出部２４は、R(j)-kv_es*IR(j)の所定時間内の周期の平均値を算出する。
【０１１２】
R(j)-kv_es*IR(j)≒(ka-kv)*s(j) (j=i-(N-1)〜i) …（３０）
そして、前記周期の逆数として脈拍数を求める。なお、周期の算出では、差分波形、原波形いずれも用いることができるが原波形が望ましい。
【０１１３】
なお、後述する＜第１の動作＞では、外部から心電信号等を取得し、心電信号等から脈拍周期を求め、求めた脈拍周期から求めた脈拍数をτ算出部２５に出力するものとする（図１に点線で示す）。
【０１１４】
周期安定性判別部２６は、脈拍数算出部２４から脈拍数と周期判定信号とを受け取ると、周期判定信号の周期の安定性を判断し、許容できる安定度であれば、脈拍数算出部２４から受け取った脈拍数をτ算出部２５へ通知し、許容できる安定度でない場合は、その旨をＳｐＯ２算出部２３へ通知するものである。安定度の判断は、周期判定信号の各周期のバラツキが所定範囲内、例えば、所定時間（T_PR）内での周期の最大値から最小値を引いた値が所定値以下で、且つ、平均周期の前回平均周期からの偏差が所定範囲内である場合に、安定していると判断する。周期が安定しているということは、kv_esが適正に推定できていると判断できることになる。
【０１１５】
また、外部からの心電信号等から心拍周期を求めることができる場合に、生体情報測定装置１００が脈拍数算出部２４から取得した信号の周期との差が所定値以上である場合は、安定していない、すなわち、kv_esが適正に推定できていないと判断することとしてもよい。また、周期安定性判別部２６は、周期が安定していない場合は、表示部３０に警告等を表示することとしてもよい。
【０１１６】
τ算出部２５は、周期安定性判別部２６（後述する＜第１の動作＞では脈拍数算出部２４）が算出した脈拍数と、測定データのサンプリング周期とからτ、すなわち、測定データのインデックスの個数を算出し、この算出したτをＲ遅延相関算出部１８、ＩＲ遅延相関算出部１９、相互遅延相関算出部２０の各部へ通知するものである。
【０１１７】
信頼度算出部２７は、ＳｐＯ２算出部２３によって算出された酸素飽和度、Ｒ相関算出部１５によって算出された相関データV_R、ＩＲ相関算出部１６によって算出された相関データV_IR、相互相関算出部１７によって算出されたV_R_IRに基づいて所定の信頼度を算出し、この算出した信頼度を表示部３０へ出力するものである。
【０１１８】
信頼度は、生体情報に係わる算出値がどの程度信頼することができる値であるかを表す指標（度合い）である。このような信頼度は、例えば、次の式（Ｂ１）〜式（Ｂ６）のいずれかによって求めることができる。このような式によって得られる信頼度ｚでは、その値ｚの絶対値が大きいほど血中酸素飽和度の信頼度が低くなる。
【０１１９】
z=(ΣR(j)*IR(j))/(Σ{IR(j)}2)-(Σ{R(j)}２)/(ΣR(j)*IR(j)) ・・・（Ｂ１）
z=(Σ{IR(j)}２)/(ΣR(j)*IR(j))-[(Σ{R(j)}２)/(Σ{IR(j)}２)]２ ・・・（Ｂ２）
z=(Σ{R(j)}２)/(Σ{IR(j)}２)-[(ΣR(j)*IR(j))/(Σ{IR(j)}２)]２ ・・・（Ｂ３）
z=[(1/N)*ΣR(j)/IR(j)]２-(Σ{R(j)}２)/(Σ{IR(j)}２) ・・・（Ｂ４）
z=(ΣR(j)*IR(j))/(Σ{IR(j)}２)-(1/N)*ΣR(j)/IR(j) ・・・（Ｂ５）
z=(Σ{R(j)}２)/(ΣR(j)*IR(j))-(1/N)*ΣR(j)/IR(j) ・・・（Ｂ６）
また、信頼度算出部２７は、適時、k_aの信頼度又はk_vの信頼度を算出することとしてもよい。k_aの信頼度とは、k_aに含まれる誤差の度合いを表す値であり、同様に、k_vの信頼度とは、k_vに含まれる誤差の度合いを表す値である。
【０１２０】
表示部３０は、この生体情報測定装置１００の動作状態や演算制御部１０によって求められた生体情報等を表示（出力）する装置であり、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ）や有機ＥＬ表示装置、プリンタ等である。表示部３０は、例えば、本実施形態では、脈拍数算出部２４で算出された脈拍数を表示する脈拍数出力部３２と、ＳｐＯ２算出部２３で算出された酸素飽和度を表示するＳｐＯ２出力部３１と、信頼度算出部２７で算出された信頼度を表示する信頼度出力部３３とを備えている。信頼度出力部３３は、信頼度算出部２７が算出した信頼度、例えば、k_aの信頼度やk_vの信頼度が、それぞれの閾値を超えた場合に、警告を出力する。
【０１２１】
なお、Ｒ遅延相関算出部１８、ＩＲ遅延相関算出部１９、相互遅延相関算出部２０、ＳｐＯ２算出部２３、τ算出部２５、周期安定性判別部２６、減算部２８等によって、課題を解決するための手段で開示した信号生成部が実現され、ｋｖ初期値算出部２１、ｋｖ算出部２２、ＳｐＯ２算出部２３、周期安定性判別部２６、信頼度算出部２７等によって、推定部が実現される。
【０１２２】
＜動作＞
次に、実施形態の生体情報測定装置１００の動作について説明する。
【０１２３】
ここでは、２通りの動作について説明する。脈拍周期を、生体情報測定装置１００の外部からの心電信号等の情報を基に取得できる場合と、できない場合である。言い換えれば、外部からの情報を基に正確な脈拍周期を取得できる場合は、遅延時間τは容易に求めることができるが、取得できない場合には、脈拍周期を算出する必要がある。
【０１２４】
＜第１の動作＞
まず、外部からの情報を基に脈拍周期を取得できる場合について説明する。この場合、演算制御部１０の脈拍数算出部２４は、上述のように式（３０）を用いて算出するのではなく、心電信号から心拍周期を算出するものとする。
【０１２５】
図２および図３は、生体情報のうち酸素飽和度および脈拍数を求める処理を示すフローチャートである。
【０１２６】
生体情報測定装置１００では、例えば、電源スイッチ（不図示）の投入、または、電源スイッチの投入後の測定開始スイッチ（不図示）の投入によって、測定対象である生体の生体情報の測定が開始される。
【０１２７】
演算制御部１０は、センサ部４０で測定された測定データを所定のサンプリング周期でのサンプリングを開始し、測定データの時系列データをセンサ部４０から取得する。
【０１２８】
具体的には、センサ部４０のセンサ（Ｒ）部４１によって、赤色光に係わる測定データＲｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋ（暗電流を含む）およびその暗電流Ｒｄａｒｋが測定され、アナログ信号からディジタル信号へ変換されるとともに、センサ（ＩＲ）部４２によって、赤外光に係わる測定データＩＲｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋ（暗電流を含む）およびその暗電流ＩＲｄａｒｋが測定され、アナログ信号からディジタル信号へ変換される。
【０１２９】
続いて、表示部３０のＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１によって、センサ（Ｒ）部４１から入力された赤色光に係わる測定データＲｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋに対し、ダーク処理（Ｒｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋ−Ｒｄａｒｋ）が実行され、R_signal（図２では、R_s(j)と記載する。）が算出されるとともに、ＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２によって、センサ（ＩＲ）部４２から入力された赤外光に係わる測定データＩＲｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋに対し、ダーク処理（Ｒｓｉｇｎａｌａｎｄｄａｒｋ−Ｒｄａｒｋ）が実行され、IR_signal（図２では、IR_s(j)と記載する。）が算出される。続いて、ＢＰＦ（Ｒ）部１３によって、ＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１から出力されたR_signalがフィルタリングされるとともに、ＢＰＦ（ＩＲ）部１４によって、ＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２から出力されたIR_signalがフィルタリングされ、Ｒ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０等に出力される。
【０１３０】
演算制御部１０は、サンプリングを開始すると同時に、処理で用いる変数の初期化を行う。具体的には、V_R_int、V_IR_int、V_R_IR_int、V_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intそれぞれに、０（ゼロ）を設定する（ステップＳ１０）。V_R_int、V_IR_int、V_R_IR_intは、上述の相関データV_IR、V_R、V_R_IRにそれぞれ相当し、V_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intは、遅延相関データV_IR_τ、V_R_τ、V_R_IR_τにそれぞれ相当する。また、m=0〜N-1の配列V_R(m)、V_IR(m)、V_R_IR(m)、V_R_τ(m)、V_IR_τ(m)、V_R_IR_τ(m)に０（ゼロ）を設定する（ステップＳ１１）。これらの配列は、それぞれV_R_int、V_IR_int、V_R_IR_int、V_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intを算出する基となるデータを記憶するものである。
【０１３１】
初期化が終了すると、脈拍数算出部２４は心電信号から脈拍数を算出し、算出した脈拍数をτ算出部２５に出力する。また、脈拍数算出部２４は、算出した脈拍数を表示部３０の脈拍数出力部３２に出力する（ステップＳ１２）。脈拍数出力部３２は、取得した脈拍数を表示する。
【０１３２】
脈拍数を取得したτ算出部２５は、脈拍周期から遅延時間τ、すなわち、測定データのインデックスの個数を算出し、Ｒ遅延相関算出部１８、ＩＲ遅延相関算出部１９および相互遅延相関算出部２０に出力する（ステップＳ１３）。
【０１３３】
Ｒ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０は、ＢＰＦ（Ｒ）部１３またはＢＰＦ（ＩＲ）部１４からのR_signalまたはIR_signalを取得し（ステップＳ１４）、各相関値および遅延相関値を演算する（ステップＳ１５）。すなわち、Ｒ相関算出部１５によってR_signal(j)2が算出されてV_R(j)に設定され、ＩＲ相関算出部１６によってIR_signal(j)2が算出されてV_IR(j)に設定され、ＩＲ相関算出部１６によってR_signal(j)*IR_signal(j)が算出されてV_R _IR(j)に設定される。また、Ｒ遅延相関算出部１８によってR_signal(j)*R_signal(j-τ)が算出されてV_R_τ(j)に設定され、ＩＲ遅延相関算出部１９によってIR_signal(j)*IR_signal(j-τ)が算出されてV_IR_τ(j)に設定され、相互遅延相関算出部２０によって(R_signal(j)*IR_signal(j-τ)+R_signal(j-τ)*IR_signal(j))/2が算出されてV_R_IR_τ(j)に設定される。
【０１３４】
所定数のデータ（N個）の取得が完了するまで（ステップＳ１６：Ｎｏ）、ステップＳ１４〜ステップＳ１６が実行され、所定数のデータが取得されると（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、m=0〜N-1でV_R(m)、V_IR(m)、V_R_IR(m)、V_R_τ(m)、V_IR_τ(m)、V_R_IR_τ(m)のそれぞれを積算して、V_R_int、V_IR_int、V_R_IR_int、V_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intを算出する（ステップＳ１７）。Ｒ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０で算出されたデータは、減算部２８Ａ〜Ｃによって差分dV_R、dV_IR、dV_R_IRが算出されて、ｋｖ算出部２２へ出力される。ｋｖ算出部２２は、式（２５）を用いて、kv_esを算出する。
【０１３５】
続いて、ＳｐＯ２算出部２３は、kv_es_b、または、ka_es_bが不定であるか否か、すなわち、１度でも信頼できるkv_es、または、ka_esが測定されたか否かを判断する（ステップＳ１８）。この判断は、例えば、フラグを設定したり、初期値としてkv_es等にありえない値を設定しておき、あり得ない値の場合は不定であると判断する、または、kv_es等に測定されたものを設定した場合にはフラグを立て、フラグが立っていない場合は不定であると判断する等で行う。
【０１３６】
不定であると判断された場合は（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、ＳｐＯ２算出部２３は、ｋｖ初期値算出部２１が式（３１）等を用いて算出したkv_esをkv_es_bとし、ka_esを算出してka_es_bとする（ステップＳ１９）。不定でないと判断された場合は（ステップＳ１８：Ｎｏ）、kv_es_bには、前回算出されたkv_esが設定されており、ka_es_bには、前回算出されたka_esが設定されている。
【０１３７】
続いて、ＳｐＯ２算出部２３は、V_R_IR_int、V_IR_int、kv_es_bおよびka_es_bから、心拍動による信号成分と体動によるノイズ成分の比であるＳＮ比を推定する（ステップＳ２０）。
【０１３８】
ここで、ＳＮ比は、ノイズ成分の強度と信号成分の強度との比等で表され、例えば、式（３４）のように表される。ＳＮ比をk_snとする。
【０１３９】
【数３４】
【０１４０】
ノイズ成分の強度に関する値であるn_squareと信号成分の強度に関する値であるs_squareは、k_vおよびk_aにそれぞれkv_es_bおよびka_es_bを代入して、以下の式３５および式３６を用いて算出する。
【０１４１】
【数３５】
【０１４２】
【数３６】
【０１４３】
ＳＮ比が所定値以下である場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、すなわち、ノイズの影響が大きい場合は、ＳｐＯ２算出部２３は、ｋｖ算出部２２が式（２５）、または式（２３）、または式（２４）を用いて算出したkv_esを取得し（ステップＳ２３）、取得したkv_esから式（２８）または式（２９）を用いてka_esを求め（ステップＳ２４）、酸素飽和度ＳｐＯ２を算出する（ステップＳ２５）。
【０１４４】
一方、ＳＮ比が所定値を上回る場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、すなわち、ノイズの影響が小さい場合、ＳｐＯ２算出部２３は、式（３１）、式（３２）、式（３３）など従来公知の方法によってka_esを算出して(ステップＳ２２)、動脈血酸素飽和度SpO2を算出する(ステップＳ２５)。また、ka_esとの所定関係α(ka_es)からkv_esを算出する(ステップＳ２２)。α(ka_es)は静脈血の酸素飽和度が動脈血の酸素飽和度より例えば10％低いことから関係づけられる式である。
【０１４５】
酸素飽和度ＳｐＯ２を算出したＳｐＯ２算出部２３は、算出した酸素飽和度ＳｐＯ２をＳｐＯ２出力部３１に出力し、ＳｐＯ２出力部３１は取得した酸素飽和度ＳｐＯ２を表示する（ステップＳ２５）。
【０１４６】
ＳｐＯ２算出部２３は、算出したkv_es、ka_esを、それぞれkv_es_b、ka_es_bに設定する（ステップＳ２６）。
【０１４７】
続いて、信頼度算出部２７は、所定の信頼度を算出し、この算出された信頼度が信頼度出力部３３へ出力され、信頼度出力部３３は取得した信頼度を表示または警告する（ステップＳ２７）。信頼度は心電信号に基づく心拍周期とR_signal-kv_es*IR_signalの周期から求めた脈拍周期の差に対応した量であってもよいし、式（Ｂ１）から式（Ｂ６）などに対応した量であってもよい。なお、kv_es、ka_esの信頼度が、それぞれの閾値を超える場合は、kv_es、ka_esを従来の方法で算出しなおすこととしてもよい。また、信頼度の算出は、kv_es、ka_esを算出する毎に行うこととしてもよい。
【０１４８】
＜第２の動作＞
次に、脈拍周期を求めるための情報を外部から取得できない場合について説明する。
【０１４９】
図４および図５は、生体情報のうち酸素飽和度および脈拍数を求める処理を示すフローチャートである。図４および図５のフローチャートの処理うち、図２および図３のフローチャートのステップ番号と同じ番号の処理は、図２および図３のフローチャートの該当する処理と同じである。
【０１５０】
生体情報測定装置１００で測定対象である生体の生体情報の測定が開始されると、演算制御部１０は、センサ部４０で測定された測定データを所定のサンプリング周期でのサンプリングを開始し、測定データの時系列データをセンサ部４０から取得し、ＡＣ／ＤＣ（Ｒ）部１１およびＢＰＦ（Ｒ）部１３で処理されたR_signalと、ＡＣ／ＤＣ（ＩＲ）部１２およびＢＰＦ（ＩＲ）部１４で処理されたIR_signalをＲ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０等に出力する。
【０１５１】
演算制御部１０は、サンプリングと同時に、処理で用いる変数の初期化を行う（ステップＳ１０、ステップＳ１１）。
【０１５２】
初期化が終了すると、Ｒ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０は、ＢＰＦ（Ｒ）部１３またはＢＰＦ（ＩＲ）部１４からのR_signalまたはIR_signalを取得し（ステップＳ１４）、各相関値を演算する（ステップＳ１５）。すなわち、Ｒ相関算出部１５によってR_signal(j)2が算出されてV_R(j)に設定され、ＩＲ相関算出部１６によってIR_signal(j)2が算出されてV_IR(j)に設定され、ＩＲ相関算出部１６によってR_signal(j)*IR_signal(j)が算出されてV_R_IR(j)に設定される（ステップＳ３０）。
【０１５３】
続いて、遅延時間τが不定でない場合は（ステップＳ３１：Ｎｏ）、Ｒ遅延相関算出部１８によってR_signal(j)*R_signal(j-τ)が算出されてV_R_τ(j)に設定され、ＩＲ遅延相関算出部１９によってIR_signal(j)*IR_signal(j-τ)が算出されてV_IR_τ(j)に設定され、相互遅延相関算出部２０によって(R_signal(j)*IR_signal(j-τ)+R_signal(j-τ)*IR_signal(j))/2が算出されてV_R_IR_τ(j)に設定される（ステップＳ３２）。
【０１５４】
一方、遅延時間τが不定である場合は（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、V_R_τ(j)、V_IR_τ(j)およびV_IR_τ(j)を無効として扱う。または、Ｒ遅延相関算出部１８、ＩＲ遅延相関算出部１９および相互遅延相関算出部２０にV_R_τ(j)、V_IR_τ(j)およびV_IR_τ(j)を算出しないように制御してもよい。遅延時間τが不定であるか否かは、初期値やフラグ等を用いて判断するものとする。
【０１５５】
所定数のデータ（N個）の取得が完了するまで（ステップＳ１６：Ｎｏ）、ステップＳ１４〜ステップＳ１６が実行され、所定数のデータが取得されると（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、m=0〜N-1でV_R(m)、V_IR(m)、V_R_IR(m)のそれぞれを積算して、V_R_int、V_IR_int、V_R_IR_intを算出する（ステップＳ３３）。
【０１５６】
続いて、遅延時間τが不定でない場合は（ステップＳ３４：Ｎｏ）、m=0〜N-1でV_R_τ(m)、V_IR_τ(m)、V_R_IR_τ(m)のそれぞれを積算してV_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intを算出する（ステップＳ３５）。
【０１５７】
一方、遅延時間τが不定である場合は（ステップＳ３４：Ｙｅｓ）、V_R_τ(m)、V_IR_τ(m)、V_R_IR_τ(m)のそれぞれを積算結果であるV_IR_τ_int、V_R_τ_int、V_R_IR_τ_intを無効として扱う。
【０１５８】
Ｒ相関算出部１５〜相互遅延相関算出部２０で算出されたデータは、減算部２８Ａ〜Ｃによって差分dV_R、dV_IR、dV_R_IRが算出されて、ｋｖ算出部２２へ出力される。ｋｖ算出部２２は、式（２５）を用いて、kv_esを算出する。
【０１５９】
続いて、ＳｐＯ２算出部２３は、kv_es_b、または、ka_es_bが不定であるか否かを判断する（ステップＳ１８）。
【０１６０】
不定であると判断された場合は（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）、ＳｐＯ２算出部２３は、ｋｖ初期値算出部２１が式（３１）等を用いて算出したkv_esをkv_es_bとし、ka_esを算出してka_es_bとする（ステップＳ１９）。
【０１６１】
続いて、ＳｐＯ２算出部２３は、V_R_IR_int、V_IR_int、kv_es_bおよびka_es_bからＳＮ比を推定する（ステップＳ２０）。
【０１６２】
ＳＮ比が所定値以下である場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、ＳｐＯ２算出部２３は、遅延時間τが不定か否かを判断し、不定でない場合は（ステップＳ３６：Ｎｏ）、ｋｖ算出部２２が算出したkv_esを取得する（ステップＳ２３）。
【０１６３】
また、脈拍数算出部２４は、ｋｖ算出部２２から取得したkv_esとメモリに記憶されているIR_signalおよびR_signalとから、脈拍数を求め（ステップＳ３７）、表示部３０へ通知し、また、脈拍数と周期判定信号（式（３０）の左辺で表される信号）とを周期安定性判別部２６へ通知する。
【０１６４】
周期安定性判別部２６は、周期判定信号の所定期間（T_PR）の周期の安定性を判断し、安定していると判断した場合（ステップＳ３８：Ｙｅｓ）、すなわち、kv_esが適正に推定できていると判断できる場合は、脈拍数算出部２４から受け取った脈拍数をτ算出部２５に出力し、τ算出部２５は取得した周期から遅延時間τを算出する（ステップＳ４１）。
【０１６５】
一方、周期が安定していないと判断した場合（ステップＳ３８：Ｎｏ）、周期安定性判別部２６は、その旨をＳｐＯ２算出部２３に通知する。
【０１６６】
安定していない旨の通知を受けたＳｐＯ２算出部２３は、周期が安定していないということは、ｋｖ算出部２２が算出したkv_esの信頼性が低いということなので、計算量は多少増えるが特許文献１の方法など、従来技術の方法でkv_es算出し、脈拍数算出部２４に出力する（ステップＳ３９）。なお、周期が安定していないと判断した周期安定性判別部２６は、表示部３０にその旨または警告を表示することとしてもよい。
【０１６７】
脈拍数算出部２４は、ＳｐＯ２算出部２３から取得したkv_esから、脈拍数を求め（ステップＳ４０）、表示部３０へ通知し、また、脈拍数と周期判定信号とを周期安定性判別部２６を介してτ算出部２５に出力する。τ算出部２５は取得した脈拍数から遅延時間τを算出する（ステップＳ４１）。この場合は、kv_esの信頼性が高いことから、周期安定性判別部２６は周期が安定していると判断する可能性が高い。
【０１６８】
ステップＳ３６において、遅延時間τが不定である場合（ステップＳ３６：Ｙｅｓ）、ステップＳ３８において周期安定性判別部２６から周期が安定していない旨の判断を取得した時と同様に、ＳｐＯ２算出部２３は、式（２３）および式（２４）を用いてkv_esを算出し、脈拍数算出部２４に出力し（ステップＳ３９）、ステップＳ４０が行われる。すなわち、測定が開始された当初は、遅延時間τはまだ算出されていないので、ステップＳ３９のように計算量の多い算出方法でkv_esを求めるが、τが算出されてしまえばステップＳ２３のように計算量の少ない方法でkv_esを求めることが可能となる。
【０１６９】
また、ステップＳ２１において、ＳＮ比が所定値を上回る場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、ＳｐＯ２算出部２３は、式（３１）、式（３２）、式（３３）など従来公知の方法によってka_esを算出して(ステップＳ２２)動脈血酸素飽和度SpO2を算出する(ステップＳ２５)。また、ka_esとの所定関係α(ka_es)からkv_esを算出する(ステップＳ２２)。算出したkv_esを脈拍数算出部２４に出力する。脈拍数算出部２４は、取得したkv_esから、脈拍数を求める（ステップＳ４０）。
【０１７０】
続いて、ＳｐＯ２算出部２３は、ka_esを求め（ステップＳ２４）、酸素飽和度ＳｐＯ２を算出し、ＳｐＯ２出力部３１に出力する（ステップＳ２５）。
【０１７１】
ＳｐＯ２出力部３１は、ＳｐＯ２算出部２３から取得した酸素飽和度を表示し、脈拍数出力部３２は、脈拍数算出部２４から取得した脈拍数を表示する（ステップＳ４２）。
【０１７２】
ＳｐＯ２算出部２３は、算出したkv_es、ka_esを、それぞれkv_es_b、ka_es_bに設定する（ステップＳ２６）。
【０１７３】
続いて、信頼度算出部２７は、所定の信頼度を算出し、この算出された信頼度が信頼度出力部３３へ出力され、信頼度出力部３３は取得した信頼度を表示または警告する（ステップＳ２７）。
【０１７４】
このように動作するので、実施形態の生体情報測定装置１００は、例えば生体の体動等によってノイズが生じた場合でもより精度よく例えば脈拍数や酸素飽和度等の生体情報を迅速に測定することができる。
【０１７５】
本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。
【符号の説明】
【０１７６】
１０ 測定部
１１ AC/DC(R)変換部
１２ AC/DC(IR)変換部
１３ BPF(R)部
１４ BPF(IR)部
１５ Ｒ相関算出部
１６ ＩＲ相関算出部
１７ 相互相関算出部
１８ Ｒ遅延相関算出部
１９ ＩＲ遅延相関算出部
２０ 相互遅延相関算出部
２１ ｋｖ初期値算出部
２２ ｋｖ算出部
２３ ＳｐＯ２算出部
２４ 脈拍数算出部
２５ τ算出部
２６ 周期安定性判別部
２７ 信頼度算出部
２８ 減算部
３０ 出力部
３１ SpO2出力部
３２ 脈拍数出力部
３３ 信頼度出力部
４０ センサ部
４１ センサ（Ｒ）部
４２ センサ（ＩＲ）部
１００ 生体情報測定装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分とを含む第１時系列信号と、前記第１信号成分と所定の第１関係を有する第２信号成分、および、前記第１ノイズ成分と所定の第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２時系列信号とから、前記第１信号成分の周期と推定される時間である遅延時間分前記第１時系列信号を遅延させた第１遅延信号と、前記第２時系列信号を前記遅延時間分遅延させた第２遅延信号とを生成する信号生成部と、
第１の所定時間範囲での前記第１時系列信号および前記第２時系列信号と、前記信号生成部で生成した前記第１遅延信号および前記第２遅延信号とを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記所定の第２関係を推定する推定部と
を備えることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記推定部は、第１時系列信号に含まれる第１信号成分と第１遅延信号に含まれる第１信号成分とが略等しいことを前提として、前記第１時系列信号自身の相関と、前記第１時系列信号と前記第１遅延信号との相関との第１差分と、前記第２時系列信号自身の相関と、前記第２時系列信号と前記第２遅延信号との相関との第２差分と、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とに基づく信号のそれ自身の相関と、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とに基づく信号と、前記第１遅延信号と前記第２遅延信号に基づく遅延信号との相関との第３差分とを用いて、前記所定の第２関係を推定すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記推定部は、第１時系列信号に含まれる前記第１信号成分と前記第１時系列信号に含まれる第１ノイズ成分との信号ノイズ相関が十分小さく、前記第１時系列信号に含まれる前記第１信号成分と前記第１時系列信号に含まれる第１ノイズ成分の遅延成分との信号ノイズ遅延相関も十分小さく、第1時系列信号に含まれる第1信号成分の遅延成分と第1時系列信号に含まれる第1ノイズ成分とのノイズ信号遅延相関も十分小さいこと、
または、前記信号ノイズ遅延相関とノイズ信号遅延相関との平均と信号ノイズ相関とが略等しいことを更に前提として、
前記第１差分、前記第２差分および前記第３差分のうちの何れか二つを用いて、前記第２関係を推定すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３の何れか１項において、
前記推定部は、推定した前記第２関係と、前記第１時系列信号または前記第１遅延信号と前記第２時系列信号または前記第２遅延信号とから前記第１関係を推定すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４の何れか１項において、
前記信号生成部は、前記推定部が推定した前記第２関係と、前記第１時系列信号と、前記第２時系列信号とに基づいて、前記第１信号成分の周期と同じ周期を有すると推定される周期判定信号を生成し、当該周期判定信号の周期から、前記第１信号成分の周期または前記第２信号成分の周期を求め、求めた周期を前記遅延時間とすること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記信号生成部は、第１の所定時間範囲での、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲内にある場合に、当該周期判定信号の周期から求めた時間を前記遅延時間とすること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項７】
請求項５または請求項６において、
前記推定部は、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲から外れた場合、請求項１乃至３の何れかに記載の方法とは異なる方法で前記第２関係を算出すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項８】
請求項５または請求項６において、
前記推定部は、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲から外れた場合、前記第２関係および／または第１関係の信頼性が低いことを示す警告を出力すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８の何れか１項において、
前記推定部が、前記第２関係を算出するか否かを判定するための指標として、前記第１ノイズ成分と前記第１信号成分との比に関する情報を有する指標を算出し、前記指標と所定の閾値とを比較して、前記第1ノイズ成分が小さいと判定した場合には、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とで直接表される関係式を用いて前記第１関係を推定すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項９の何れか１項において、
信頼度を出力する出力部を更に備え、
前記推定部が、前記第２関係に含まれる誤差の度合いを表すノイズ信頼度をさらに算出し、前記ノイズ信頼度が所定の閾値を超えた場合には、
前記出力部が前記ノイズ信頼度が所定の閾値を超えたことを示す警告を出力すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項１１】
信号処理方法であって、
周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分とを含む第１時系列信号と、前記第１信号成分と第１関係を有する第２信号成分、および、前記第１ノイズ成分と第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２時系列信号とから、前記第１信号成分の周期と推定される時間である遅延時間分前記第１時系列信号を遅延させた第１遅延信号と、前記第２時系列信号を前記遅延時間分遅延させた第２遅延信号とを生成する信号生成ステップと、
第１の所定時間範囲での前記第１時系列信号および前記第２時系列信号と、前記信号生成部で生成した前記第１遅延信号および前記第２遅延信号とを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記第２関係を推定する推定ステップと
を備えることを特徴とする信号処理方法。
【請求項１２】
互いに波長の異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して前記生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって得られた少なくとも第１測定データまたは第２測定データに基づいて、前記生体の生体情報を測定する生体情報測定装置であって、
周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分からなる第１測定データを測定する第１測定部と、
前記第１信号成分と所定の第１関係を有する第２信号成分、および、第１ノイズ成分と所定の第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２測定データを測定する第２測定部と、
前記生体の動脈血の拍動の間隔を取得する拍動間隔取得部と、
前記第１測定データと前記第２測定データとから、前記間隔を遅延時間として当該遅延時間分遅延させた前記第１測定データである第１遅延データと、前記遅延時間分遅延させた前記第２測定データである第２遅延データとを生成する信号生成部と、
第１の所定時間範囲での前記第１測定データおよび前記第２測定データと、前記信号生成部で生成した前記第１遅延データおよび前記第２遅延データとを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記所定の第２関係を推定する推定部と
を備えたことを特徴とする生体情報測定装置。
【請求項１３】
請求項１２において、
前記拍動間隔取得部は、自装置の外部から取得したデータに基づいて前記生体の動脈血の拍動の間隔を求めること
を特徴とする生体情報測定装置。
【請求項１４】
請求項１２において、
信頼度を出力する出力部を備え、
前記信号生成部は、前記推定部が推定した前記第２関係と、前記第１測定データと、前記第２測定データとに基づいて前記第１信号成分の周期と同じ周期を有すると推定される周期判定信号を生成し、当該周期判定信号の周期から、前記第１信号成分の周期を求め、前記拍動間隔取得部が求めた間隔と前記周期判定信号の周期との差が所定の値以上である場合は、
前記出力部が前記差が所定の値を超えたことを示す警告を出力すること
を特徴とする生体情報測定装置。
【請求項１】
周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分とを含む第１時系列信号と、前記第１信号成分と所定の第１関係を有する第２信号成分、および、前記第１ノイズ成分と所定の第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２時系列信号とから、前記第１信号成分の周期と推定される時間である遅延時間分前記第１時系列信号を遅延させた第１遅延信号と、前記第２時系列信号を前記遅延時間分遅延させた第２遅延信号とを生成する信号生成部と、
第１の所定時間範囲での前記第１時系列信号および前記第２時系列信号と、前記信号生成部で生成した前記第１遅延信号および前記第２遅延信号とを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記所定の第２関係を推定する推定部と
を備えることを特徴とする信号処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記推定部は、第１時系列信号に含まれる第１信号成分と第１遅延信号に含まれる第１信号成分とが略等しいことを前提として、前記第１時系列信号自身の相関と、前記第１時系列信号と前記第１遅延信号との相関との第１差分と、前記第２時系列信号自身の相関と、前記第２時系列信号と前記第２遅延信号との相関との第２差分と、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とに基づく信号のそれ自身の相関と、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とに基づく信号と、前記第１遅延信号と前記第２遅延信号に基づく遅延信号との相関との第３差分とを用いて、前記所定の第２関係を推定すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記推定部は、第１時系列信号に含まれる前記第１信号成分と前記第１時系列信号に含まれる第１ノイズ成分との信号ノイズ相関が十分小さく、前記第１時系列信号に含まれる前記第１信号成分と前記第１時系列信号に含まれる第１ノイズ成分の遅延成分との信号ノイズ遅延相関も十分小さく、第1時系列信号に含まれる第1信号成分の遅延成分と第1時系列信号に含まれる第1ノイズ成分とのノイズ信号遅延相関も十分小さいこと、
または、前記信号ノイズ遅延相関とノイズ信号遅延相関との平均と信号ノイズ相関とが略等しいことを更に前提として、
前記第１差分、前記第２差分および前記第３差分のうちの何れか二つを用いて、前記第２関係を推定すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３の何れか１項において、
前記推定部は、推定した前記第２関係と、前記第１時系列信号または前記第１遅延信号と前記第２時系列信号または前記第２遅延信号とから前記第１関係を推定すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４の何れか１項において、
前記信号生成部は、前記推定部が推定した前記第２関係と、前記第１時系列信号と、前記第２時系列信号とに基づいて、前記第１信号成分の周期と同じ周期を有すると推定される周期判定信号を生成し、当該周期判定信号の周期から、前記第１信号成分の周期または前記第２信号成分の周期を求め、求めた周期を前記遅延時間とすること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記信号生成部は、第１の所定時間範囲での、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲内にある場合に、当該周期判定信号の周期から求めた時間を前記遅延時間とすること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項７】
請求項５または請求項６において、
前記推定部は、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲から外れた場合、請求項１乃至３の何れかに記載の方法とは異なる方法で前記第２関係を算出すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項８】
請求項５または請求項６において、
前記推定部は、前記周期判定信号の周期の変動の度合いが所定範囲から外れた場合、前記第２関係および／または第１関係の信頼性が低いことを示す警告を出力すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８の何れか１項において、
前記推定部が、前記第２関係を算出するか否かを判定するための指標として、前記第１ノイズ成分と前記第１信号成分との比に関する情報を有する指標を算出し、前記指標と所定の閾値とを比較して、前記第1ノイズ成分が小さいと判定した場合には、前記第１時系列信号と前記第２時系列信号とで直接表される関係式を用いて前記第１関係を推定すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項９の何れか１項において、
信頼度を出力する出力部を更に備え、
前記推定部が、前記第２関係に含まれる誤差の度合いを表すノイズ信頼度をさらに算出し、前記ノイズ信頼度が所定の閾値を超えた場合には、
前記出力部が前記ノイズ信頼度が所定の閾値を超えたことを示す警告を出力すること
を特徴とする信号処理装置。
【請求項１１】
信号処理方法であって、
周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分とを含む第１時系列信号と、前記第１信号成分と第１関係を有する第２信号成分、および、前記第１ノイズ成分と第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２時系列信号とから、前記第１信号成分の周期と推定される時間である遅延時間分前記第１時系列信号を遅延させた第１遅延信号と、前記第２時系列信号を前記遅延時間分遅延させた第２遅延信号とを生成する信号生成ステップと、
第１の所定時間範囲での前記第１時系列信号および前記第２時系列信号と、前記信号生成部で生成した前記第１遅延信号および前記第２遅延信号とを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記第２関係を推定する推定ステップと
を備えることを特徴とする信号処理方法。
【請求項１２】
互いに波長の異なる複数の光を生体へそれぞれ照射して前記生体を透過または反射した各光をそれぞれ受光することによって得られた少なくとも第１測定データまたは第２測定データに基づいて、前記生体の生体情報を測定する生体情報測定装置であって、
周期性を有する第１信号成分と、第１ノイズ成分からなる第１測定データを測定する第１測定部と、
前記第１信号成分と所定の第１関係を有する第２信号成分、および、第１ノイズ成分と所定の第２関係を有する第２ノイズ成分を含む第２測定データを測定する第２測定部と、
前記生体の動脈血の拍動の間隔を取得する拍動間隔取得部と、
前記第１測定データと前記第２測定データとから、前記間隔を遅延時間として当該遅延時間分遅延させた前記第１測定データである第１遅延データと、前記遅延時間分遅延させた前記第２測定データである第２遅延データとを生成する信号生成部と、
第１の所定時間範囲での前記第１測定データおよび前記第２測定データと、前記信号生成部で生成した前記第１遅延データおよび前記第２遅延データとを用いて、前記第１の所定時間範囲での前記所定の第２関係を推定する推定部と
を備えたことを特徴とする生体情報測定装置。
【請求項１３】
請求項１２において、
前記拍動間隔取得部は、自装置の外部から取得したデータに基づいて前記生体の動脈血の拍動の間隔を求めること
を特徴とする生体情報測定装置。
【請求項１４】
請求項１２において、
信頼度を出力する出力部を備え、
前記信号生成部は、前記推定部が推定した前記第２関係と、前記第１測定データと、前記第２測定データとに基づいて前記第１信号成分の周期と同じ周期を有すると推定される周期判定信号を生成し、当該周期判定信号の周期から、前記第１信号成分の周期を求め、前記拍動間隔取得部が求めた間隔と前記周期判定信号の周期との差が所定の値以上である場合は、
前記出力部が前記差が所定の値を超えたことを示す警告を出力すること
を特徴とする生体情報測定装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１２−２３５８９１（Ｐ２０１２−２３５８９１Ａ）
【公開日】平成２４年１２月６日（２０１２．１２．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１０６５４７（Ｐ２０１１−１０６５４７）
【出願日】平成２３年５月１１日（２０１１．５．１１）
【出願人】（３０３０５０１６０）コニカミノルタオプティクス株式会社 (175)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月６日（２０１２．１２．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年５月１１日（２０１１．５．１１）
【出願人】（３０３０５０１６０）コニカミノルタオプティクス株式会社 (175)
【Ｆターム（参考）】
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