心拍検知装置
【課題】車両の乗員の心拍を検知する装置において、ＲＲＩを高精度に検知する。
【解決手段】車両における乗員の心拍を検知する心拍検知装置であって、乗員の体表面動作を検知するセンサ部と、センサ部の出力である心拍ソース信号をバンドパスフィルタにより心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する心拍ピーク信号算出部と、心拍ピーク信号から振幅情報によりピーク波をＲ波として算出するＲ波算出部と、Ｒ波算出部により算出した時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出し、かつ隣接するＲＲＩとの比較から算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断するＲＲＩ算出部とを備え、ＲＲＩ算出部により算出したＲＲＩが異常値であると判断されると、前記Ｒ波算出部は隣接するＲＲＩとの比較から適切なＲ波の算出を再度行い、その後前記ＲＲＩ算出部は前記Ｒ波算出部で再算出されたＲ波に基づいてＲＲＩを再度算出する。
【解決手段】車両における乗員の心拍を検知する心拍検知装置であって、乗員の体表面動作を検知するセンサ部と、センサ部の出力である心拍ソース信号をバンドパスフィルタにより心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する心拍ピーク信号算出部と、心拍ピーク信号から振幅情報によりピーク波をＲ波として算出するＲ波算出部と、Ｒ波算出部により算出した時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出し、かつ隣接するＲＲＩとの比較から算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断するＲＲＩ算出部とを備え、ＲＲＩ算出部により算出したＲＲＩが異常値であると判断されると、前記Ｒ波算出部は隣接するＲＲＩとの比較から適切なＲ波の算出を再度行い、その後前記ＲＲＩ算出部は前記Ｒ波算出部で再算出されたＲ波に基づいてＲＲＩを再度算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心拍検知装置、および心拍検知方法に関し、とりわけ自動車の乗員の心拍検知に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
昨今、車両の乗員の居眠り運転や眠気による集中力低下を原因とする交通事故が社会問題となっている。運転に支障のある状態まで乗員の覚醒度が低下したことを客観的に検知し、乗員を覚醒させたり休憩を促したりする居眠り運転防止システムの実現が望まれている。
【０００３】
そこで、比較的低コストで簡便に乗員の覚醒度を判定する生理指標として心拍が着目されている。これは心拍間隔のゆらぎ解析を行うことによって正副交感神経の活動度合いを計測し覚醒度を判定するものである。一般に心拍間隔のゆらぎは、副交感神経の影響が大きく緊張することにより振幅が減少しリラックスにより振幅が増加する呼吸性変動（Ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ Ｓｉｎｕｓ Ａｒｒｈｙｔｈｍｉａ：ＲＳＡ）、交感神経と副交感神経双方の影響を受け変化する血圧性変動またはマイヤーリズムの変動（Ｍａｙｅｒ Ｗａｖｅ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｓｉｎｕｓ Ａｒｒｈｙｔｈｍｉａ：ＭＷＳＡ）、および体温調節に関わる変動が知られている。
【０００４】
このような心拍間隔ゆらぎ解析を実時間評価が必要な居眠り運転防止システムに適用するには、ＲＲＩ（Ｒ−Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌの略）を正確にリアルタイムに算出しなければならない。ＲＲＩとは、隣接する２つのＲ波（一回の拍動で最も振幅の大きいピーク波）の時間間隔のことである。したがって、毎回の拍動によって生じるＲ波のタイミングを正確に算出することが重要となる。
【０００５】
一方、心拍を計測する手段として種々のセンサが検討されているが、車室内に設置するには乗員がわざわざセンサを装着することのない非接触センサが望まれる。このような非接触センサとしては、電波レーダ、超音波レーダ、圧電センサ、空気圧センサなどが挙げられる。これらの非接触センサは、乗員を拘束しないという商品上のメリットがある反面、走行時の振動や心拍以外の身体の動き等もノイズとして検知してしまうという問題がある。このように、心拍を用いた乗員の覚醒度判定においては、非接触センサで取得したノイズ成分の多い受信信号の中から、心拍間隔ゆらぎ解析に必要なＲＲＩを正確に算出することが求められる。
【０００６】
特許文献１には、電波式ドップラーセンサ等の体表面動作検出センサを用いて乗員のＲＲＩを計測する心拍計測装置が開示されている。
【０００７】
具体的には、体表面動作検出センサの出力信号をバンドパスフィルタで帯域制限した信号のピーク値をＲ波として算出し、隣り合うＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出することが記載されている。なお、ピーク値の算出は所定算出時間内における最大値である時間内最大値などを採用する。ここに所定算出時間とは、検出しようとする心拍の最大値にもとづき決定する。例えば、心拍の最大値を３００拍／分とした場合、所定算出時間は０．２秒となる。
【０００８】
さらに、最大である振幅の５０％以上１００％以下にピーク値算出を限定することで、ノイズに相当するピーク値を誤ってＲ波として算出することを回避することが記載されている。
【特許文献１】特開２００６−５５４０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来の技術では、所定算出時間内における最大振幅のピーク値をＲ波として算出するなど、振幅情報を基本としてＲ波の算出処理を行っている。しかし、電波式のドップラーセンサを被験者に照射し、実際に取得された受信信号を観測すると、受信信号におけるＲ波に相当するピーク波は、その一回の拍動区間において観測される複数のピーク波の中で最大振幅のものがほとんどであるが、１回の拍動においてＲ波に続いて発生する第２のピーク波であるＴ波やその他被験者の動きに起因するピーク波のほうが大きい振幅をとる場合も存在する。よって、最大振幅の５０％以上１００％以下にピーク値算出を限定するなどしても、振幅情報に基づいてＲ波に相当するピーク値を算出しようとする従来の技術では、ノイズなどによるピーク波を誤ってＲ波として算出してしまう場合が多く存在する。
【００１０】
さらに、従来の技術では、振幅情報に基づいて算出したＲ波に相当するピーク値の時間間隔からヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムの最大数の時間間隔より短いピーク値を削除しＲＲＩを算出することが記載されている。しかし、振幅情報に基づいて算出したＲ波に相当するピーク値には、誤って算出したノイズなどによるピーク波が含まれており精度を上げるには多くのデータと時間が必要となる。よって、乗員の覚醒度を客観的に検知し、乗員を覚醒させたり休憩を促したりする居眠り運転防止システムに適用するには、正確性、リアルタイム性に欠けるという問題がある。
【００１１】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、車両運転時のドライバの緊張感や眠気を含んだ総合的な意識変化を評価をするときに用いる心拍間隔ゆらぎ解析に有用なＲＲＩを正確にリアルタイムに算出することが可能な心拍検知装置、および心拍検知方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するための第１の局面は、
車両における乗員の心拍を検知する心拍検知装置であって、乗員の体表面動作を検知するセンサ部と、センサ部の出力である心拍ソース信号をバンドパスフィルタにより心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する心拍ピーク信号算出部と、心拍ピーク信号から振幅情報によりピーク波をＲ波として算出するＲ波算出部と、Ｒ波算出部により算出した時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出し、かつ隣接するＲＲＩとの比較により算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断するＲＲＩ算出部とを備え、ＲＲＩ算出部により算出したＲＲＩが異常値であると判断されると、Ｒ波算出部は隣接するＲＲＩとの比較から適切なＲ波の算出を再度行い、その後ＲＲＩ算出部はＲ波算出部で再算出されたＲ波に基づいてＲＲＩを再度算出することを特徴とする。
【００１３】
また、ＲＲＩ算出部は、判断対象のＲＲＩと時間的に１つ前であるＲＲＩとの差分が所定値以上または以下である場合に異常値であると判断することを特徴とする。
【００１４】
また、Ｒ波算出部は、時間的に１つ前のＲＲＩに最も近くなるようなＲ波を新たなＲ波として再算出することを特徴とする。
【００１５】
また、心拍ソース信号からバンドパスフィルタにより乗員の心拍の周期性を示す正弦波状の心拍周期信号を算出する心拍周期信号算出部と、心拍周期信号に基づいて、Ｒ波が存在する区間を時間的に制限するＲ波存在区間を設定するＲ波存在区間設定部とをさらに有し、Ｒ波算出部は、Ｒ波存在区間のそれぞれにおいて、１つのピーク波をＲ波として算出することを特徴とする。
【００１６】
このようにすれば、Ｒ波をより正確に算出することが可能となる。
【００１７】
さらに、Ｒ波存在区間設定部は、心拍周期信号の全ての極大値を算出し、極大値をとる時刻を心拍周期信号極大時刻とし、心拍周期信号極大時刻±時間オフセットＴｏｆｓの区間をＲ波存在区間と設定することを特徴とする。
【００１８】
また、Ｒ波存在区間設定部は、前記時間オフセットＴｏｆｓを少なくとも心拍周期信号の平均周期の１／４以下に設定してもよい。
【００１９】
第２の局面は、ＲＲＩ算出部は、算出されたそれぞれのＲＲＩについて時間的に１つ前のＲＲＩとの差分値を求め、当該差分値の平均値を用いて算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断することを特徴とする。
【００２０】
第３の局面は、
車両における乗員の心拍を検知する心拍検知方法であって、乗員の体表面動作を検知するセンサ部の出力である心拍ソース信号をバンドパスフィルタにより心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する心拍ピーク信号算出ステップと、心拍ピーク信号から振幅情報によりピーク波をＲ波として算出するＲ波算出ステップと、Ｒ波算出ステップにより算出した時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出し、かつ隣接するＲＲＩとの比較により算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断するＲＲＩ算出ステップと、ＲＲＩ算出ステップにおいて算出したＲＲＩが異常値であると判断すると、隣接するＲＲＩとの比較から適切なＲ波の算出を再度行い、当該再算出されたＲ波に基づいてＲＲＩを再度算出するステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
以上説明したように、本発明の心拍検知装置によれば、心拍の振幅特性だけでなく周期特性も考慮してＲＲＩを算出するため、出力信号にノイズ成分が多く含まれてしまう非接触センサを使用する場合においてもＲＲＩを正確にリアルタイムに算出することが可能となる。したがって、心拍間隔ゆらぎ解析を用いる車両の乗員等の居眠り運転防止システムに適応できる心拍検知装置および心拍検知方法を提供することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態の心拍検知装置について説明する。図１は、心拍検知装置１００の構成を示すブロック図である。心拍検知装置１００は、センサ部１０１と演算部１０２で構成される。心拍検知装置１００は、典型的には図２に示すように、乗員２０１が着座する運転座席２０２の背もたれ内部に設置される。なお、心拍検知装置１００を設置する際、少なくともセンサ部１０１が背もたれ部にあればよく、演算部１０２は別の場所に設置してもよい。
【００２３】
センサ部１０１は、例えば電波式のドップラーセンサであり、乗員２０１の心拍、呼吸、あるいはそれ以外の物体の動きに応じて振幅が変化した受信信号を出力する（以下、この受信信号を「心拍ソース信号」と呼ぶ）。その他、超音波ドップラーセンサ、圧電センサ、空気圧センサなどの体表面動作検出センサを用いることも可能である。
【００２４】
演算部１０２は、センサ部１０１の出力信号である心拍ソース信号から各種演算により乗員２０１の心拍におけるＲＲＩ（Ｒ−Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌの略：時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔）を算出する。そして、演算部１０２は、心拍周期信号算出部１０３、Ｒ波存在区間設定部１０４、心拍ピーク信号算出部１０５、Ｒ波算出部１０６、ＲＲＩ算出部１０７で構成される。
【００２５】
ここで、ヒトの心電図について説明する。図３は、胸部電極により３分間計測した安静着座状態のヒトの心電図のうち、最初の２０秒間の時間波形を示したものである。また、図４は、その心電図におけるＲＲＩを算出することによって取得した３分間のＲＲＩトレンドグラフである。以上のグラフからヒトの心拍に関して以下の３つのことが言える。１．１回の拍動においてＲ波は最大振幅をとる。２．ＲＲＩは概ね８００〜１０００ｍｓ（平均心拍数に換算すると６０〜７５ｂｐｍ）の間で推移しており、ＲＲＩがその範囲を超えて極端に小さかったり大きかったりすることはない。３．時間的に隣り合う２つのＲＲＩの差分の絶対値は数十ｍｓ程度、最大でも６０ｍｓであり、差分値が小さくなる又は０になることはあっても極端に大きくなることはない。このように、心拍信号には明確な振幅特性および周期特性がある。
【００２６】
次に、図５を用いてセンサ部１０１の受信信号を出力した心拍ソース信号について説明する。点線は、図３の心電図の２０秒から３０秒の間の時間波形を示している。実線は、図３の心電図計測と同時に計測した心拍ソース信号のうち、同じく２０秒から３０秒の間の時間波形を示している。これらの波形から、心拍ソース信号に関して以下の３つのことが言える。１．心拍ソース信号の大局的な周期は概ね心電図と一致している。２．心電図のＲ波が存在する時刻には、心拍ソース信号においても振幅の大きなピーク波が存在し、ほとんどの場合、その振幅は当該拍動区間において最大である。３．非接触センサを用いているためＲ波を含む心拍以外の動きに起因するピーク波が発生しており、その中にはＲ波に相当するピーク波より振幅の大きなものも存在する。
【００２７】
そこで、本実施の形態においては、このような心拍ソース信号に対して、従来の技術のように振幅情報を基本としてＲ波を算出すると、誤ってノイズに起因するピーク波をＲ波として算出することを回避する処理を行う。先に述べたように心拍信号の振幅特性だけでなく周期性をも利用することにより、高精度にリアルタイムにＲＲＩを検知できるところに特徴がある。詳しくは、後述する。
【００２８】
以下、演算部１０２の具体的な処理について説明する。
【００２９】
まず、図６のステップＳ６０１からステップＳ６０３では、ほぼ１秒周期で発生するＲ波を高精度かつ効率よく算出するために、Ｒ波が存在する確率が高い区間としてＲ波存在区間を設定する。まず、主に振幅情報を利用してＲ波を算出するという考えに基づく処理である。
【００３０】
ステップＳ６０１では、心拍ソース信号を狭帯域のバンドパスフィルタに通過させて、心拍の周期性を強調させた信号（心拍周期信号）を算出する。つまり、ヒトの心拍数は安静時に７０ｂｐｍで、遅い人では６０ｂｐｍ、速い人では９０ｂｐｍぐらいの幅があると言われていることから、上記バンドパスフィルタの通過帯域は例えば０．８〜１．５Ｈｚとする。これにより、心拍周期信号は正弦波に近い信号になる。
【００３１】
ステップＳ６０２では、ステップＳ６０１で得られた正弦波状の心拍周期信号における全ての極大値を算出する。計測開始からｉ番目（ｉ＝０、１、２、・・・）の極大値に関して極大値をとる時刻を、心拍周期信号極大時刻Ｔｌｍ［ｉ］とする。
【００３２】
ステップＳ６０３では、ステップＳ６０２で算出された各心拍周期信号極大時刻を中心としたある区間を、Ｒ波が存在する確率が高い区間（Ｒ波存在区間）と設定する。例えば、計測開始からｉ番目（ｉ＝０、１、２、・・・）の極大値に対するＲ波存在区間の開始点Ｚｓｔ［ｉ］および終了点Ｚｅｄ［ｉ］は、時間オフセットをＴｏｆｓとして以下の数式：Ｚｓｔ［ｉ］＝Ｔｌｍ［ｉ］−Ｔｏｆｓ、Ｚｅｄ［ｉ］＝Ｔｌｍ［ｉ］＋Ｔｏｆｓを用いて設定する。時間オフセットＴｏｆｓが大きすぎると、一つのＲ波存在区間内に存在するピーク波の数が増えてＲ波を誤検出する可能性が増えてしまう。逆に時間オフセットＴｏｆｓが小さすぎると、Ｒ波がＲ波存在区間外に存在したときに、当該のＲＲＩの精度が大幅に低下する恐れがある。Ｔｏｆｓは例えば３５０ｍｓと設定すればよい。
【００３３】
また、時間オフセットＴｏｆｓは、少なくとも心拍周期信号の平均周期の１／４以下に設定するようにしてもよい。心拍周期信号の極大値がｎ個あった場合、心拍周期信号の平均周期Ｃａｖは、１番目の心拍周期信号極大時刻とｎ番目の心拍周期信号極大時刻との差分を極大値数ｎ−１で割ったものであるから、以下の数式：Ｃａｖ＝（Ｔｌｍ［ｎ］−Ｔｌｍ［１］）／（ｎ−１）、Ｔｏｆｓ≦Ｃａｖ／４で算出する。
【００３４】
上記のようにＴｏｆｓを設定することで、隣り合うＲ波存在区間が時間的に重複することがほとんどないため、それぞれのＲ波存在区間においてＲ波を誤って算出してしまう可能性を低減させることができる。図７に、先に取得した３分間の心拍ソース信号のうち、計測開始後４５〜５０秒の時間波形を示す。心拍ソース信号（太い実線）から算出した心拍周期信号（細い実線）からさらに極大値を算出し、Ｒ波存在区間（細い一点破線で値が１をとっている区間）を設定した。
【００３５】
一方、ステップＳ６０４からステップＳ６０９では、ステップＳ６０３で設定したＲ波存在区間を利用してＲ波を算出しＲＲＩを算出する。以下で詳細に説明する。
【００３６】
ステップＳ６０４では、心拍ソース信号を広帯域のバンドパスフィルタに通過させて、心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する。バンドパスフィルタの通過帯域は、例えば０．８〜１０Ｈｚとする。通過帯域が大きすぎると算出されるピーク波の数が増え、Ｒ波を誤って算出する恐れがある。逆に小さすぎると、ピーク波が振幅方向および時間方向に鈍るためＲ波の時間的な位置精度が劣化する恐れがある。なお、心拍ピーク信号の算出においては、上記のように心拍ソース信号を用いる以外に心拍ソース信号の差分信号を用いることも可能である。差分信号とは、ある時刻の心拍ソース信号について、時間的にその１つ前の時刻の心拍ソース信号との差分をとった信号のことであり、よりピーク性が強調された信号を得ることができる。
【００３７】
ステップＳ６０５では、ステップＳ６０４で得られた心拍ピーク信号における全てのピーク波を算出する。
【００３８】
ステップＳ６０６では、ステップＳ６０３で得られた全てのＲ波存在区間において、ステップＳ６０５で算出した全てのピーク波のうち、各Ｒ波存在区間内に存在する全てのピーク波の中から振幅が最大のものをＲ波として算出する。このように、Ｒ波が存在する確率が高い区間としてＲ波存在区間を設定することにより、Ｒ波を高精度かつ効率よく算出することが可能となる。なお、本実施の形態では、Ｒ波存在区間を用いてＲＲＩを算出する方法を説明するが、Ｒ波存在区間を用いなくともＲＲＩを算出することができる。
【００３９】
図８は、先に述べた計測開始後４５秒から数秒間の心拍ソース信号を用いてステップＳ６０４からステップＳ６０６までを実行した結果を示している。四角印の実線で示したピーク波フラグの値が１であるグラフは、細い破線にて示す心拍ピーク信号からＲ波である可能性の高いピーク波を算出したものである。例えば、連続するピーク波は省く、振幅値が所定値より小さいピーク波は省くなどの処理によりＲ波である可能性の高いピーク波を算出する。三角印の細い実線で示したＲ波フラグの値が１をとっているグラフは、それぞれのＲ波存在区間（無印の細い実線で値が２をとっている区間）内に存在する全てのピーク波のうち、振幅が最大のものをＲ波として算出したものである。
【００４０】
図６に戻って説明を続ける。ステップＳ６０７では、ステップＳ６０６で算出されたＲ波からＲＲＩを算出する。計測開始からｉ番目（ｉ＝０、１、２、・・・）のＲ波存在区間におけるＲ波が存在する時刻をＴｒ［ｉ］、計測開始からｉ番目（ｉ＝０、１、２、・・・）のＲ波存在区間におけるＲＲＩをＲＲＩ［ｉ］とすると、ＲＲＩ［ｉ］は以下の数式：ＲＲＩ［ｉ］＝Ｔｒ［ｉ］―Ｔｒ［ｉ−１］で求められる。
【００４１】
図９に、先に計測した３分間の心拍ソース信号からステップＳ６０７で算出したＲＲＩ（以下、「センサＲＲＩ」と呼ぶ）と、胸部電極により同時に計測した心電図から算出したＲＲＩ（以下、「リファＲＲＩ」と呼ぶ）のトレンドグラフを示す。センサＲＲＩは、大局的なトレンドとしてはリファＲＲＩに一致しているが、所々で異常値をとっているのが確認できる。この原因は、ほとんどの場合、当該Ｒ波存在区間におけるＲ波がその区間内で最大振幅でないことである。つまり、Ｔ波に相当するピーク波、被験者の身体全体が動いたことによって生じるピーク波などの振幅が、Ｒ波の振幅よりも大きくなった場合に生じる。
【００４２】
図１０は、図９と同じ実験データにおいて、計測開始後２２〜２４.５秒のデータを示したものである。２３．０〜２３．６秒のＲ波存在区間（一点破線）において、心拍ピーク信号（破線）の最大振幅のピーク波（２３．４秒付近、四角印で示す）をＲ波として算出している。しかし、このピーク波はＴ波に相当するものであり、真のＲ波は２３．１秒付近のピーク波である。これは、リファ心拍（太い実線）との対比からも明らかである。
【００４３】
そこで、心拍信号の周期性を利用してＲＲＩが異常値をとったかどうかの判断（ステップＳ６０８）、およびＲ波の再算出を行う（ステップＳ６０９）。ステップＳ６１０では、ステップＳ６０９で行ったＲ波の再算出に伴い、ＲＲＩを再度算出する。これで一連のＲＲＩ算出処理を終了する。
【００４４】
図９のＲＲＩ算出結果に対してＲ波の再算出処理を施した後、再度ＲＲＩを算出したトレンドグラフを図１２に示す。図９で見られた異常値がほぼ消失し、センサＲＲＩがリファＲＲＩに追従しているのが分かる。
【００４５】
ここで、ＲＲＩが異常値かどうかの判断、およびＲ波の再算出について図１１を用いて説明する。このＲＲＩの異常値の判断には、先に述べたヒトの心拍の周期特性を利用する。つまり、ＲＲＩは概ね８００〜１０００ｍｓの範囲から大きく外れることがないこと、時間的に隣りあう２つのＲＲＩの差分の絶対値は数十ｍｓ程度で極端に大きな値をとらないことから異常値の判断をする。具体的には、ある整数ｉに関して、ＲＲＩ［ｉ］がＲＲＩ［ｉ−１］と比較して異常に大きいまたは小さい場合は、ｉ番目のＲ波存在区間におけるＲ波の算出に失敗したと判断する。つまり、ＲＲＩが異常値であると判断する。そして、当該Ｒ波存在区間内の残りのピーク波から、ＲＲＩ［ｉ−１］と整合がとれるようなピーク波を新たなＲ波として算出する。例えば、ＲＲＩ［ｉ］とＲＲＩ［ｉ−１］との差分が最も小さくなるようなピーク波を新たなＲ波として算出する。
【００４６】
図１０に戻って具体的に見てみる。２３．０〜２３．６秒のＲ波存在区間において、９００ｍｓ前後で推移していたＲＲＩが突然１１００ｍｓとなったため、Ｒ波の算出に失敗したと判断した。そして、当該Ｒ波存在区間内の残りのピーク波の中から、当該ＲＲＩとその１つ前のＲＲＩとの差分が最も小さくなる２３．１秒付近のピーク波（図１０の星印）を新たなＲ波として算出する。
【００４７】
このように、Ｒ波存在区間内のピーク波の中からＲ波を正確にリアルタイムに算出することは、車両運転時のドライバの緊張感や眠気を含んだ総合的な意識変化を評価するときに用いる心拍間隔ゆらぎ解析に非常に有効である。つまり、居眠り運転防止システムなどにドライバの意識変化の評価結果を用いるには、短時間の意識変化を簡単な演算でリアルタイムに計測することが求められるからである。従来の技術のように、ＲＲＩを用いて心拍数を算出する際には、ノイズなどによるピーク波を誤って算出したＲ波が含まれていたとしても、多くのサンプルにより平均的な値を求めればよいが、車両運転時のドライバの意識変化の評価などリアルタイムに結果を必要とするシステムには適さない。
（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態の心拍検知装置について説明する。
【００４８】
第２の実施形態におけるＲＲＩ算出部１０７の処理は、Ｒ波再算出（ステップＳ６０８）以外は、図６に示した第１の実施形態のフローチャートと同じである。よって、ここではＲ波再算出処理についてのみ説明し、それ以外の部分については説明を省略する。
【００４９】
第１の実施形態では、ステップＳ６０８において、ある整数ｉに関してＲＲＩ［ｉ］がＲＲＩ［ｉ−１］と比較して異常に大きいまたは小さい場合は、ｉ番目のＲ波存在区間におけるＲ波の算出に失敗したと判断する。第２の実施形態においては、ＲＲＩの差分値を保持しておき、このＲＲＩの差分値の偏差を利用してＲＲＩの異常値判定を行うところに特徴がある。すなわち、ステップＳ６０７で算出されたそれぞれのＲＲＩについて、時刻的に１つ前のＲＲＩとの差分値（ＲＲＩ差分値）を算出し、全てのＲＲＩ差分値からその平均値（ＲＲＩ差分平均値）を算出し、さらにそれぞれのＲＲＩ差分値についてＲＲＩ差分平均値からの偏差（ＲＲＩ差分偏差）を算出する。ある整数ｉに関して、ｉ番目のＲＲＩ差分偏差の絶対値が所定値を超えたら、ｉ番目のＲ波算出区間におけるＲ波の算出に失敗したと判断する。そして、当該Ｒ波存在区間内の残りのピーク波から、ＲＲＩ［ｉ−１］と整合がとれるようなピーク波を新たなＲ波として算出する。例えば、ＲＲＩ［ｉ］とＲＲＩ［ｉ−１］との差分が最も小さくなるようなピーク波を新たなＲ波として算出する。これは先に述べたとおり、ＲＲＩは時々刻々と変化するが、隣り合うＲＲＩの差分は大きくても５０ｍｓ前後であるという心拍の周期特性を利用したものである。
【００５０】
以上説明したように、本発明の実施形態の心拍検知装置では、人体の体表面動作を検知する非接触センサを用いて、心拍のＲ波に相当するピーク波が一回の拍動区間において最大振幅をとらないような場合であっても、心拍の振幅特性だけでなく周期特性も最大限利用してＲ波を正確に検知することでＲＲＩを正確に算出することが可能である。したがって、この心拍検知装置から得られるＲＲＩを用いる心拍間隔ゆらぎ解析は、乗員の覚醒度の判定精度を向上させることが可能で、自動車を始めとする移動体の乗員等の非接触な眠気検知システムの実現等に好適である。
【００５１】
なお、第１および第２の実施形態では、自動車の乗員の心拍を検知する例を示したが、乗員だけでなく同乗者にも適用可能であり、自動車に限らず電車、飛行機その他の移動体にも広く適用可能である。また、実施形態における各種のパラメータは適宜変更可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明の心拍検知装置は、車両内に搭載する非接触センサを用いた居眠り運転防止システムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置を車室内に設置した様子を示す図
【図３】胸部電極により取得した心電図の時間波形を示す図
【図４】胸部電極により取得した心電図のＲＲＩトレンドグラフを示す図
【図５】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置により取得した心拍ソース信号および胸部電極により取得した心電図の時間波形を示す図
【図６】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置のＲＲＩ算出部の動作を示すフローチャート
【図７】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置により取得した心拍ソース信号および心拍周期信号の時間波形およびＲ波存在区間を示す図
【図８】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置により取得した心拍ソース信号からＲ波を算出する様子を示す図
【図９】リファＲＲＩと、本発明の第１の実施形態における心拍検知装置により算出したセンサＲＲＩのトレンドグラフを示す図
【図１０】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置の典型的なＲ波の誤算出を示す図
【図１１】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置のＲ波再算出動作を模式的に示した図
【図１２】リファＲＲＩと、本発明の第１の実施形態における心拍検知装置により再度算出されたセンサＲＲＩのトレンドグラフを示す図
【符号の説明】
【００５４】
１００ 心拍検知装置
１０１ センサ部
１０２ 演算部
１０３ 心拍周期信号算出部
１０４ Ｒ波存在区間設定部
１０５ ピーク波算出部
１０６ Ｒ波算出部
１０７ ＲＲＩ算出部
２０１ 乗員
２０２ 運転座席
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心拍検知装置、および心拍検知方法に関し、とりわけ自動車の乗員の心拍検知に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
昨今、車両の乗員の居眠り運転や眠気による集中力低下を原因とする交通事故が社会問題となっている。運転に支障のある状態まで乗員の覚醒度が低下したことを客観的に検知し、乗員を覚醒させたり休憩を促したりする居眠り運転防止システムの実現が望まれている。
【０００３】
そこで、比較的低コストで簡便に乗員の覚醒度を判定する生理指標として心拍が着目されている。これは心拍間隔のゆらぎ解析を行うことによって正副交感神経の活動度合いを計測し覚醒度を判定するものである。一般に心拍間隔のゆらぎは、副交感神経の影響が大きく緊張することにより振幅が減少しリラックスにより振幅が増加する呼吸性変動（Ｒｅｓｐｉｒａｔｏｒｙ Ｓｉｎｕｓ Ａｒｒｈｙｔｈｍｉａ：ＲＳＡ）、交感神経と副交感神経双方の影響を受け変化する血圧性変動またはマイヤーリズムの変動（Ｍａｙｅｒ Ｗａｖｅ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｓｉｎｕｓ Ａｒｒｈｙｔｈｍｉａ：ＭＷＳＡ）、および体温調節に関わる変動が知られている。
【０００４】
このような心拍間隔ゆらぎ解析を実時間評価が必要な居眠り運転防止システムに適用するには、ＲＲＩ（Ｒ−Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌの略）を正確にリアルタイムに算出しなければならない。ＲＲＩとは、隣接する２つのＲ波（一回の拍動で最も振幅の大きいピーク波）の時間間隔のことである。したがって、毎回の拍動によって生じるＲ波のタイミングを正確に算出することが重要となる。
【０００５】
一方、心拍を計測する手段として種々のセンサが検討されているが、車室内に設置するには乗員がわざわざセンサを装着することのない非接触センサが望まれる。このような非接触センサとしては、電波レーダ、超音波レーダ、圧電センサ、空気圧センサなどが挙げられる。これらの非接触センサは、乗員を拘束しないという商品上のメリットがある反面、走行時の振動や心拍以外の身体の動き等もノイズとして検知してしまうという問題がある。このように、心拍を用いた乗員の覚醒度判定においては、非接触センサで取得したノイズ成分の多い受信信号の中から、心拍間隔ゆらぎ解析に必要なＲＲＩを正確に算出することが求められる。
【０００６】
特許文献１には、電波式ドップラーセンサ等の体表面動作検出センサを用いて乗員のＲＲＩを計測する心拍計測装置が開示されている。
【０００７】
具体的には、体表面動作検出センサの出力信号をバンドパスフィルタで帯域制限した信号のピーク値をＲ波として算出し、隣り合うＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出することが記載されている。なお、ピーク値の算出は所定算出時間内における最大値である時間内最大値などを採用する。ここに所定算出時間とは、検出しようとする心拍の最大値にもとづき決定する。例えば、心拍の最大値を３００拍／分とした場合、所定算出時間は０．２秒となる。
【０００８】
さらに、最大である振幅の５０％以上１００％以下にピーク値算出を限定することで、ノイズに相当するピーク値を誤ってＲ波として算出することを回避することが記載されている。
【特許文献１】特開２００６−５５４０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来の技術では、所定算出時間内における最大振幅のピーク値をＲ波として算出するなど、振幅情報を基本としてＲ波の算出処理を行っている。しかし、電波式のドップラーセンサを被験者に照射し、実際に取得された受信信号を観測すると、受信信号におけるＲ波に相当するピーク波は、その一回の拍動区間において観測される複数のピーク波の中で最大振幅のものがほとんどであるが、１回の拍動においてＲ波に続いて発生する第２のピーク波であるＴ波やその他被験者の動きに起因するピーク波のほうが大きい振幅をとる場合も存在する。よって、最大振幅の５０％以上１００％以下にピーク値算出を限定するなどしても、振幅情報に基づいてＲ波に相当するピーク値を算出しようとする従来の技術では、ノイズなどによるピーク波を誤ってＲ波として算出してしまう場合が多く存在する。
【００１０】
さらに、従来の技術では、振幅情報に基づいて算出したＲ波に相当するピーク値の時間間隔からヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムの最大数の時間間隔より短いピーク値を削除しＲＲＩを算出することが記載されている。しかし、振幅情報に基づいて算出したＲ波に相当するピーク値には、誤って算出したノイズなどによるピーク波が含まれており精度を上げるには多くのデータと時間が必要となる。よって、乗員の覚醒度を客観的に検知し、乗員を覚醒させたり休憩を促したりする居眠り運転防止システムに適用するには、正確性、リアルタイム性に欠けるという問題がある。
【００１１】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、車両運転時のドライバの緊張感や眠気を含んだ総合的な意識変化を評価をするときに用いる心拍間隔ゆらぎ解析に有用なＲＲＩを正確にリアルタイムに算出することが可能な心拍検知装置、および心拍検知方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するための第１の局面は、
車両における乗員の心拍を検知する心拍検知装置であって、乗員の体表面動作を検知するセンサ部と、センサ部の出力である心拍ソース信号をバンドパスフィルタにより心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する心拍ピーク信号算出部と、心拍ピーク信号から振幅情報によりピーク波をＲ波として算出するＲ波算出部と、Ｒ波算出部により算出した時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出し、かつ隣接するＲＲＩとの比較により算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断するＲＲＩ算出部とを備え、ＲＲＩ算出部により算出したＲＲＩが異常値であると判断されると、Ｒ波算出部は隣接するＲＲＩとの比較から適切なＲ波の算出を再度行い、その後ＲＲＩ算出部はＲ波算出部で再算出されたＲ波に基づいてＲＲＩを再度算出することを特徴とする。
【００１３】
また、ＲＲＩ算出部は、判断対象のＲＲＩと時間的に１つ前であるＲＲＩとの差分が所定値以上または以下である場合に異常値であると判断することを特徴とする。
【００１４】
また、Ｒ波算出部は、時間的に１つ前のＲＲＩに最も近くなるようなＲ波を新たなＲ波として再算出することを特徴とする。
【００１５】
また、心拍ソース信号からバンドパスフィルタにより乗員の心拍の周期性を示す正弦波状の心拍周期信号を算出する心拍周期信号算出部と、心拍周期信号に基づいて、Ｒ波が存在する区間を時間的に制限するＲ波存在区間を設定するＲ波存在区間設定部とをさらに有し、Ｒ波算出部は、Ｒ波存在区間のそれぞれにおいて、１つのピーク波をＲ波として算出することを特徴とする。
【００１６】
このようにすれば、Ｒ波をより正確に算出することが可能となる。
【００１７】
さらに、Ｒ波存在区間設定部は、心拍周期信号の全ての極大値を算出し、極大値をとる時刻を心拍周期信号極大時刻とし、心拍周期信号極大時刻±時間オフセットＴｏｆｓの区間をＲ波存在区間と設定することを特徴とする。
【００１８】
また、Ｒ波存在区間設定部は、前記時間オフセットＴｏｆｓを少なくとも心拍周期信号の平均周期の１／４以下に設定してもよい。
【００１９】
第２の局面は、ＲＲＩ算出部は、算出されたそれぞれのＲＲＩについて時間的に１つ前のＲＲＩとの差分値を求め、当該差分値の平均値を用いて算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断することを特徴とする。
【００２０】
第３の局面は、
車両における乗員の心拍を検知する心拍検知方法であって、乗員の体表面動作を検知するセンサ部の出力である心拍ソース信号をバンドパスフィルタにより心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する心拍ピーク信号算出ステップと、心拍ピーク信号から振幅情報によりピーク波をＲ波として算出するＲ波算出ステップと、Ｒ波算出ステップにより算出した時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出し、かつ隣接するＲＲＩとの比較により算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断するＲＲＩ算出ステップと、ＲＲＩ算出ステップにおいて算出したＲＲＩが異常値であると判断すると、隣接するＲＲＩとの比較から適切なＲ波の算出を再度行い、当該再算出されたＲ波に基づいてＲＲＩを再度算出するステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
以上説明したように、本発明の心拍検知装置によれば、心拍の振幅特性だけでなく周期特性も考慮してＲＲＩを算出するため、出力信号にノイズ成分が多く含まれてしまう非接触センサを使用する場合においてもＲＲＩを正確にリアルタイムに算出することが可能となる。したがって、心拍間隔ゆらぎ解析を用いる車両の乗員等の居眠り運転防止システムに適応できる心拍検知装置および心拍検知方法を提供することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態の心拍検知装置について説明する。図１は、心拍検知装置１００の構成を示すブロック図である。心拍検知装置１００は、センサ部１０１と演算部１０２で構成される。心拍検知装置１００は、典型的には図２に示すように、乗員２０１が着座する運転座席２０２の背もたれ内部に設置される。なお、心拍検知装置１００を設置する際、少なくともセンサ部１０１が背もたれ部にあればよく、演算部１０２は別の場所に設置してもよい。
【００２３】
センサ部１０１は、例えば電波式のドップラーセンサであり、乗員２０１の心拍、呼吸、あるいはそれ以外の物体の動きに応じて振幅が変化した受信信号を出力する（以下、この受信信号を「心拍ソース信号」と呼ぶ）。その他、超音波ドップラーセンサ、圧電センサ、空気圧センサなどの体表面動作検出センサを用いることも可能である。
【００２４】
演算部１０２は、センサ部１０１の出力信号である心拍ソース信号から各種演算により乗員２０１の心拍におけるＲＲＩ（Ｒ−Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌの略：時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔）を算出する。そして、演算部１０２は、心拍周期信号算出部１０３、Ｒ波存在区間設定部１０４、心拍ピーク信号算出部１０５、Ｒ波算出部１０６、ＲＲＩ算出部１０７で構成される。
【００２５】
ここで、ヒトの心電図について説明する。図３は、胸部電極により３分間計測した安静着座状態のヒトの心電図のうち、最初の２０秒間の時間波形を示したものである。また、図４は、その心電図におけるＲＲＩを算出することによって取得した３分間のＲＲＩトレンドグラフである。以上のグラフからヒトの心拍に関して以下の３つのことが言える。１．１回の拍動においてＲ波は最大振幅をとる。２．ＲＲＩは概ね８００〜１０００ｍｓ（平均心拍数に換算すると６０〜７５ｂｐｍ）の間で推移しており、ＲＲＩがその範囲を超えて極端に小さかったり大きかったりすることはない。３．時間的に隣り合う２つのＲＲＩの差分の絶対値は数十ｍｓ程度、最大でも６０ｍｓであり、差分値が小さくなる又は０になることはあっても極端に大きくなることはない。このように、心拍信号には明確な振幅特性および周期特性がある。
【００２６】
次に、図５を用いてセンサ部１０１の受信信号を出力した心拍ソース信号について説明する。点線は、図３の心電図の２０秒から３０秒の間の時間波形を示している。実線は、図３の心電図計測と同時に計測した心拍ソース信号のうち、同じく２０秒から３０秒の間の時間波形を示している。これらの波形から、心拍ソース信号に関して以下の３つのことが言える。１．心拍ソース信号の大局的な周期は概ね心電図と一致している。２．心電図のＲ波が存在する時刻には、心拍ソース信号においても振幅の大きなピーク波が存在し、ほとんどの場合、その振幅は当該拍動区間において最大である。３．非接触センサを用いているためＲ波を含む心拍以外の動きに起因するピーク波が発生しており、その中にはＲ波に相当するピーク波より振幅の大きなものも存在する。
【００２７】
そこで、本実施の形態においては、このような心拍ソース信号に対して、従来の技術のように振幅情報を基本としてＲ波を算出すると、誤ってノイズに起因するピーク波をＲ波として算出することを回避する処理を行う。先に述べたように心拍信号の振幅特性だけでなく周期性をも利用することにより、高精度にリアルタイムにＲＲＩを検知できるところに特徴がある。詳しくは、後述する。
【００２８】
以下、演算部１０２の具体的な処理について説明する。
【００２９】
まず、図６のステップＳ６０１からステップＳ６０３では、ほぼ１秒周期で発生するＲ波を高精度かつ効率よく算出するために、Ｒ波が存在する確率が高い区間としてＲ波存在区間を設定する。まず、主に振幅情報を利用してＲ波を算出するという考えに基づく処理である。
【００３０】
ステップＳ６０１では、心拍ソース信号を狭帯域のバンドパスフィルタに通過させて、心拍の周期性を強調させた信号（心拍周期信号）を算出する。つまり、ヒトの心拍数は安静時に７０ｂｐｍで、遅い人では６０ｂｐｍ、速い人では９０ｂｐｍぐらいの幅があると言われていることから、上記バンドパスフィルタの通過帯域は例えば０．８〜１．５Ｈｚとする。これにより、心拍周期信号は正弦波に近い信号になる。
【００３１】
ステップＳ６０２では、ステップＳ６０１で得られた正弦波状の心拍周期信号における全ての極大値を算出する。計測開始からｉ番目（ｉ＝０、１、２、・・・）の極大値に関して極大値をとる時刻を、心拍周期信号極大時刻Ｔｌｍ［ｉ］とする。
【００３２】
ステップＳ６０３では、ステップＳ６０２で算出された各心拍周期信号極大時刻を中心としたある区間を、Ｒ波が存在する確率が高い区間（Ｒ波存在区間）と設定する。例えば、計測開始からｉ番目（ｉ＝０、１、２、・・・）の極大値に対するＲ波存在区間の開始点Ｚｓｔ［ｉ］および終了点Ｚｅｄ［ｉ］は、時間オフセットをＴｏｆｓとして以下の数式：Ｚｓｔ［ｉ］＝Ｔｌｍ［ｉ］−Ｔｏｆｓ、Ｚｅｄ［ｉ］＝Ｔｌｍ［ｉ］＋Ｔｏｆｓを用いて設定する。時間オフセットＴｏｆｓが大きすぎると、一つのＲ波存在区間内に存在するピーク波の数が増えてＲ波を誤検出する可能性が増えてしまう。逆に時間オフセットＴｏｆｓが小さすぎると、Ｒ波がＲ波存在区間外に存在したときに、当該のＲＲＩの精度が大幅に低下する恐れがある。Ｔｏｆｓは例えば３５０ｍｓと設定すればよい。
【００３３】
また、時間オフセットＴｏｆｓは、少なくとも心拍周期信号の平均周期の１／４以下に設定するようにしてもよい。心拍周期信号の極大値がｎ個あった場合、心拍周期信号の平均周期Ｃａｖは、１番目の心拍周期信号極大時刻とｎ番目の心拍周期信号極大時刻との差分を極大値数ｎ−１で割ったものであるから、以下の数式：Ｃａｖ＝（Ｔｌｍ［ｎ］−Ｔｌｍ［１］）／（ｎ−１）、Ｔｏｆｓ≦Ｃａｖ／４で算出する。
【００３４】
上記のようにＴｏｆｓを設定することで、隣り合うＲ波存在区間が時間的に重複することがほとんどないため、それぞれのＲ波存在区間においてＲ波を誤って算出してしまう可能性を低減させることができる。図７に、先に取得した３分間の心拍ソース信号のうち、計測開始後４５〜５０秒の時間波形を示す。心拍ソース信号（太い実線）から算出した心拍周期信号（細い実線）からさらに極大値を算出し、Ｒ波存在区間（細い一点破線で値が１をとっている区間）を設定した。
【００３５】
一方、ステップＳ６０４からステップＳ６０９では、ステップＳ６０３で設定したＲ波存在区間を利用してＲ波を算出しＲＲＩを算出する。以下で詳細に説明する。
【００３６】
ステップＳ６０４では、心拍ソース信号を広帯域のバンドパスフィルタに通過させて、心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する。バンドパスフィルタの通過帯域は、例えば０．８〜１０Ｈｚとする。通過帯域が大きすぎると算出されるピーク波の数が増え、Ｒ波を誤って算出する恐れがある。逆に小さすぎると、ピーク波が振幅方向および時間方向に鈍るためＲ波の時間的な位置精度が劣化する恐れがある。なお、心拍ピーク信号の算出においては、上記のように心拍ソース信号を用いる以外に心拍ソース信号の差分信号を用いることも可能である。差分信号とは、ある時刻の心拍ソース信号について、時間的にその１つ前の時刻の心拍ソース信号との差分をとった信号のことであり、よりピーク性が強調された信号を得ることができる。
【００３７】
ステップＳ６０５では、ステップＳ６０４で得られた心拍ピーク信号における全てのピーク波を算出する。
【００３８】
ステップＳ６０６では、ステップＳ６０３で得られた全てのＲ波存在区間において、ステップＳ６０５で算出した全てのピーク波のうち、各Ｒ波存在区間内に存在する全てのピーク波の中から振幅が最大のものをＲ波として算出する。このように、Ｒ波が存在する確率が高い区間としてＲ波存在区間を設定することにより、Ｒ波を高精度かつ効率よく算出することが可能となる。なお、本実施の形態では、Ｒ波存在区間を用いてＲＲＩを算出する方法を説明するが、Ｒ波存在区間を用いなくともＲＲＩを算出することができる。
【００３９】
図８は、先に述べた計測開始後４５秒から数秒間の心拍ソース信号を用いてステップＳ６０４からステップＳ６０６までを実行した結果を示している。四角印の実線で示したピーク波フラグの値が１であるグラフは、細い破線にて示す心拍ピーク信号からＲ波である可能性の高いピーク波を算出したものである。例えば、連続するピーク波は省く、振幅値が所定値より小さいピーク波は省くなどの処理によりＲ波である可能性の高いピーク波を算出する。三角印の細い実線で示したＲ波フラグの値が１をとっているグラフは、それぞれのＲ波存在区間（無印の細い実線で値が２をとっている区間）内に存在する全てのピーク波のうち、振幅が最大のものをＲ波として算出したものである。
【００４０】
図６に戻って説明を続ける。ステップＳ６０７では、ステップＳ６０６で算出されたＲ波からＲＲＩを算出する。計測開始からｉ番目（ｉ＝０、１、２、・・・）のＲ波存在区間におけるＲ波が存在する時刻をＴｒ［ｉ］、計測開始からｉ番目（ｉ＝０、１、２、・・・）のＲ波存在区間におけるＲＲＩをＲＲＩ［ｉ］とすると、ＲＲＩ［ｉ］は以下の数式：ＲＲＩ［ｉ］＝Ｔｒ［ｉ］―Ｔｒ［ｉ−１］で求められる。
【００４１】
図９に、先に計測した３分間の心拍ソース信号からステップＳ６０７で算出したＲＲＩ（以下、「センサＲＲＩ」と呼ぶ）と、胸部電極により同時に計測した心電図から算出したＲＲＩ（以下、「リファＲＲＩ」と呼ぶ）のトレンドグラフを示す。センサＲＲＩは、大局的なトレンドとしてはリファＲＲＩに一致しているが、所々で異常値をとっているのが確認できる。この原因は、ほとんどの場合、当該Ｒ波存在区間におけるＲ波がその区間内で最大振幅でないことである。つまり、Ｔ波に相当するピーク波、被験者の身体全体が動いたことによって生じるピーク波などの振幅が、Ｒ波の振幅よりも大きくなった場合に生じる。
【００４２】
図１０は、図９と同じ実験データにおいて、計測開始後２２〜２４.５秒のデータを示したものである。２３．０〜２３．６秒のＲ波存在区間（一点破線）において、心拍ピーク信号（破線）の最大振幅のピーク波（２３．４秒付近、四角印で示す）をＲ波として算出している。しかし、このピーク波はＴ波に相当するものであり、真のＲ波は２３．１秒付近のピーク波である。これは、リファ心拍（太い実線）との対比からも明らかである。
【００４３】
そこで、心拍信号の周期性を利用してＲＲＩが異常値をとったかどうかの判断（ステップＳ６０８）、およびＲ波の再算出を行う（ステップＳ６０９）。ステップＳ６１０では、ステップＳ６０９で行ったＲ波の再算出に伴い、ＲＲＩを再度算出する。これで一連のＲＲＩ算出処理を終了する。
【００４４】
図９のＲＲＩ算出結果に対してＲ波の再算出処理を施した後、再度ＲＲＩを算出したトレンドグラフを図１２に示す。図９で見られた異常値がほぼ消失し、センサＲＲＩがリファＲＲＩに追従しているのが分かる。
【００４５】
ここで、ＲＲＩが異常値かどうかの判断、およびＲ波の再算出について図１１を用いて説明する。このＲＲＩの異常値の判断には、先に述べたヒトの心拍の周期特性を利用する。つまり、ＲＲＩは概ね８００〜１０００ｍｓの範囲から大きく外れることがないこと、時間的に隣りあう２つのＲＲＩの差分の絶対値は数十ｍｓ程度で極端に大きな値をとらないことから異常値の判断をする。具体的には、ある整数ｉに関して、ＲＲＩ［ｉ］がＲＲＩ［ｉ−１］と比較して異常に大きいまたは小さい場合は、ｉ番目のＲ波存在区間におけるＲ波の算出に失敗したと判断する。つまり、ＲＲＩが異常値であると判断する。そして、当該Ｒ波存在区間内の残りのピーク波から、ＲＲＩ［ｉ−１］と整合がとれるようなピーク波を新たなＲ波として算出する。例えば、ＲＲＩ［ｉ］とＲＲＩ［ｉ−１］との差分が最も小さくなるようなピーク波を新たなＲ波として算出する。
【００４６】
図１０に戻って具体的に見てみる。２３．０〜２３．６秒のＲ波存在区間において、９００ｍｓ前後で推移していたＲＲＩが突然１１００ｍｓとなったため、Ｒ波の算出に失敗したと判断した。そして、当該Ｒ波存在区間内の残りのピーク波の中から、当該ＲＲＩとその１つ前のＲＲＩとの差分が最も小さくなる２３．１秒付近のピーク波（図１０の星印）を新たなＲ波として算出する。
【００４７】
このように、Ｒ波存在区間内のピーク波の中からＲ波を正確にリアルタイムに算出することは、車両運転時のドライバの緊張感や眠気を含んだ総合的な意識変化を評価するときに用いる心拍間隔ゆらぎ解析に非常に有効である。つまり、居眠り運転防止システムなどにドライバの意識変化の評価結果を用いるには、短時間の意識変化を簡単な演算でリアルタイムに計測することが求められるからである。従来の技術のように、ＲＲＩを用いて心拍数を算出する際には、ノイズなどによるピーク波を誤って算出したＲ波が含まれていたとしても、多くのサンプルにより平均的な値を求めればよいが、車両運転時のドライバの意識変化の評価などリアルタイムに結果を必要とするシステムには適さない。
（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態の心拍検知装置について説明する。
【００４８】
第２の実施形態におけるＲＲＩ算出部１０７の処理は、Ｒ波再算出（ステップＳ６０８）以外は、図６に示した第１の実施形態のフローチャートと同じである。よって、ここではＲ波再算出処理についてのみ説明し、それ以外の部分については説明を省略する。
【００４９】
第１の実施形態では、ステップＳ６０８において、ある整数ｉに関してＲＲＩ［ｉ］がＲＲＩ［ｉ−１］と比較して異常に大きいまたは小さい場合は、ｉ番目のＲ波存在区間におけるＲ波の算出に失敗したと判断する。第２の実施形態においては、ＲＲＩの差分値を保持しておき、このＲＲＩの差分値の偏差を利用してＲＲＩの異常値判定を行うところに特徴がある。すなわち、ステップＳ６０７で算出されたそれぞれのＲＲＩについて、時刻的に１つ前のＲＲＩとの差分値（ＲＲＩ差分値）を算出し、全てのＲＲＩ差分値からその平均値（ＲＲＩ差分平均値）を算出し、さらにそれぞれのＲＲＩ差分値についてＲＲＩ差分平均値からの偏差（ＲＲＩ差分偏差）を算出する。ある整数ｉに関して、ｉ番目のＲＲＩ差分偏差の絶対値が所定値を超えたら、ｉ番目のＲ波算出区間におけるＲ波の算出に失敗したと判断する。そして、当該Ｒ波存在区間内の残りのピーク波から、ＲＲＩ［ｉ−１］と整合がとれるようなピーク波を新たなＲ波として算出する。例えば、ＲＲＩ［ｉ］とＲＲＩ［ｉ−１］との差分が最も小さくなるようなピーク波を新たなＲ波として算出する。これは先に述べたとおり、ＲＲＩは時々刻々と変化するが、隣り合うＲＲＩの差分は大きくても５０ｍｓ前後であるという心拍の周期特性を利用したものである。
【００５０】
以上説明したように、本発明の実施形態の心拍検知装置では、人体の体表面動作を検知する非接触センサを用いて、心拍のＲ波に相当するピーク波が一回の拍動区間において最大振幅をとらないような場合であっても、心拍の振幅特性だけでなく周期特性も最大限利用してＲ波を正確に検知することでＲＲＩを正確に算出することが可能である。したがって、この心拍検知装置から得られるＲＲＩを用いる心拍間隔ゆらぎ解析は、乗員の覚醒度の判定精度を向上させることが可能で、自動車を始めとする移動体の乗員等の非接触な眠気検知システムの実現等に好適である。
【００５１】
なお、第１および第２の実施形態では、自動車の乗員の心拍を検知する例を示したが、乗員だけでなく同乗者にも適用可能であり、自動車に限らず電車、飛行機その他の移動体にも広く適用可能である。また、実施形態における各種のパラメータは適宜変更可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明の心拍検知装置は、車両内に搭載する非接触センサを用いた居眠り運転防止システムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置を車室内に設置した様子を示す図
【図３】胸部電極により取得した心電図の時間波形を示す図
【図４】胸部電極により取得した心電図のＲＲＩトレンドグラフを示す図
【図５】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置により取得した心拍ソース信号および胸部電極により取得した心電図の時間波形を示す図
【図６】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置のＲＲＩ算出部の動作を示すフローチャート
【図７】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置により取得した心拍ソース信号および心拍周期信号の時間波形およびＲ波存在区間を示す図
【図８】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置により取得した心拍ソース信号からＲ波を算出する様子を示す図
【図９】リファＲＲＩと、本発明の第１の実施形態における心拍検知装置により算出したセンサＲＲＩのトレンドグラフを示す図
【図１０】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置の典型的なＲ波の誤算出を示す図
【図１１】本発明の第１の実施形態における心拍検知装置のＲ波再算出動作を模式的に示した図
【図１２】リファＲＲＩと、本発明の第１の実施形態における心拍検知装置により再度算出されたセンサＲＲＩのトレンドグラフを示す図
【符号の説明】
【００５４】
１００ 心拍検知装置
１０１ センサ部
１０２ 演算部
１０３ 心拍周期信号算出部
１０４ Ｒ波存在区間設定部
１０５ ピーク波算出部
１０６ Ｒ波算出部
１０７ ＲＲＩ算出部
２０１ 乗員
２０２ 運転座席
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両における乗員の心拍を検知する心拍検知装置であって、
前記乗員の体表面動作を検知するセンサ部と、
前記センサ部の出力である心拍ソース信号をバンドパスフィルタにより心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する心拍ピーク信号算出部と、
前記心拍ピーク信号から振幅情報によりピーク波をＲ波として算出するＲ波算出部と、
前記Ｒ波算出部により算出した時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出し、かつ隣接するＲＲＩとの比較により算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断するＲＲＩ算出部とを備え、
前記ＲＲＩ算出部により算出したＲＲＩが異常値であると判断されると、前記Ｒ波算出部は隣接するＲＲＩとの比較から適切なＲ波の算出を再度行い、その後前記ＲＲＩ算出部は前記Ｒ波算出部で再算出されたＲ波に基づいてＲＲＩを再度算出する心拍検知装置。
【請求項２】
前記ＲＲＩ算出部は、判断対象のＲＲＩと時間的に１つ前であるＲＲＩとの差分が所定値以上または以下である場合に異常値であると判断することを特徴とする請求項１に記載の心拍検知装置。
【請求項３】
前記Ｒ波算出部は、時間的に１つ前のＲＲＩに最も近くなるようなＲ波を新たなＲ波として再算出することを特徴とする請求項１に記載の心拍検知装置。
【請求項４】
前記心拍ソース信号からバンドパスフィルタにより乗員の心拍の周期性を示す正弦波状の心拍周期信号を算出する心拍周期信号算出部と、
前記心拍周期信号に基づいて、Ｒ波が存在する区間を時間的に制限するＲ波存在区間を設定するＲ波存在区間設定部とをさらに有し、
前記Ｒ波算出部は、前記Ｒ波存在区間のそれぞれにおいて、１つのピーク波をＲ波として算出することを特徴とする請求項１に記載の心拍検知装置。
【請求項５】
前記Ｒ波存在区間設定部は、前記心拍周期信号の全ての極大値を算出し、前記極大値をとる時刻を心拍周期信号極大時刻とし、心拍周期信号極大時刻±時間オフセットＴｏｆｓの区間をＲ波存在区間と設定することを特徴とする請求項４に記載の心拍検知装置。
【請求項６】
前記Ｒ波存在区間設定部は、前記時間オフセットＴｏｆｓを少なくとも前記心拍周期信号の平均周期の１／４以下に設定することを特徴とする請求項５に記載の心拍検知装置。
【請求項７】
前記ＲＲＩ算出部は、算出されたそれぞれのＲＲＩについて時間的に１つ前のＲＲＩとの差分値を求め、当該差分値の平均値を用いて算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断することを特徴とする請求項１に記載の心拍検知装置。
【請求項８】
車両における乗員の心拍を検知する心拍検知方法であって、
前記乗員の体表面動作を検知するセンサ部の出力である心拍ソース信号をバンドパスフィルタにより心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する心拍ピーク信号算出ステップと、
前記心拍ピーク信号から振幅情報によりピーク波をＲ波として算出するＲ波算出ステップと、
前記Ｒ波算出ステップにより算出した時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出し、かつ隣接するＲＲＩとの比較により算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断するＲＲＩ算出ステップと、
前記ＲＲＩ算出ステップにおいて算出したＲＲＩが異常値であると判断すると、隣接するＲＲＩとの比較から適切なＲ波の算出を再度行い、当該再算出されたＲ波に基づいてＲＲＩを再度算出するステップとを有する心拍検知方法。
【請求項１】
車両における乗員の心拍を検知する心拍検知装置であって、
前記乗員の体表面動作を検知するセンサ部と、
前記センサ部の出力である心拍ソース信号をバンドパスフィルタにより心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する心拍ピーク信号算出部と、
前記心拍ピーク信号から振幅情報によりピーク波をＲ波として算出するＲ波算出部と、
前記Ｒ波算出部により算出した時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出し、かつ隣接するＲＲＩとの比較により算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断するＲＲＩ算出部とを備え、
前記ＲＲＩ算出部により算出したＲＲＩが異常値であると判断されると、前記Ｒ波算出部は隣接するＲＲＩとの比較から適切なＲ波の算出を再度行い、その後前記ＲＲＩ算出部は前記Ｒ波算出部で再算出されたＲ波に基づいてＲＲＩを再度算出する心拍検知装置。
【請求項２】
前記ＲＲＩ算出部は、判断対象のＲＲＩと時間的に１つ前であるＲＲＩとの差分が所定値以上または以下である場合に異常値であると判断することを特徴とする請求項１に記載の心拍検知装置。
【請求項３】
前記Ｒ波算出部は、時間的に１つ前のＲＲＩに最も近くなるようなＲ波を新たなＲ波として再算出することを特徴とする請求項１に記載の心拍検知装置。
【請求項４】
前記心拍ソース信号からバンドパスフィルタにより乗員の心拍の周期性を示す正弦波状の心拍周期信号を算出する心拍周期信号算出部と、
前記心拍周期信号に基づいて、Ｒ波が存在する区間を時間的に制限するＲ波存在区間を設定するＲ波存在区間設定部とをさらに有し、
前記Ｒ波算出部は、前記Ｒ波存在区間のそれぞれにおいて、１つのピーク波をＲ波として算出することを特徴とする請求項１に記載の心拍検知装置。
【請求項５】
前記Ｒ波存在区間設定部は、前記心拍周期信号の全ての極大値を算出し、前記極大値をとる時刻を心拍周期信号極大時刻とし、心拍周期信号極大時刻±時間オフセットＴｏｆｓの区間をＲ波存在区間と設定することを特徴とする請求項４に記載の心拍検知装置。
【請求項６】
前記Ｒ波存在区間設定部は、前記時間オフセットＴｏｆｓを少なくとも前記心拍周期信号の平均周期の１／４以下に設定することを特徴とする請求項５に記載の心拍検知装置。
【請求項７】
前記ＲＲＩ算出部は、算出されたそれぞれのＲＲＩについて時間的に１つ前のＲＲＩとの差分値を求め、当該差分値の平均値を用いて算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断することを特徴とする請求項１に記載の心拍検知装置。
【請求項８】
車両における乗員の心拍を検知する心拍検知方法であって、
前記乗員の体表面動作を検知するセンサ部の出力である心拍ソース信号をバンドパスフィルタにより心拍のピーク波を強調させた心拍ピーク信号を算出する心拍ピーク信号算出ステップと、
前記心拍ピーク信号から振幅情報によりピーク波をＲ波として算出するＲ波算出ステップと、
前記Ｒ波算出ステップにより算出した時間的に隣り合う２つのＲ波の時間間隔をＲＲＩとして算出し、かつ隣接するＲＲＩとの比較により算出したＲＲＩが異常値かどうかを判断するＲＲＩ算出ステップと、
前記ＲＲＩ算出ステップにおいて算出したＲＲＩが異常値であると判断すると、隣接するＲＲＩとの比較から適切なＲ波の算出を再度行い、当該再算出されたＲ波に基づいてＲＲＩを再度算出するステップとを有する心拍検知方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１０−１４２４５６（Ｐ２０１０−１４２４５６Ａ）
【公開日】平成２２年７月１日（２０１０．７．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−３２３６９４（Ｐ２００８−３２３６９４）
【出願日】平成２０年１２月１９日（２００８．１２．１９）
【出願人】（０００００５８２１）パナソニック株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年７月１日（２０１０．７．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１２月１９日（２００８．１２．１９）
【出願人】（０００００５８２１）パナソニック株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
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