拍動検出装置
【課題】 脈波信号の信号状態を、非定常ノイズも含めて評価することを可能とする。
【解決手段】 被検体の拍動に由来する拍動信号を検出する拍動検出装置は、拍動信号、周期性を有する定常ノイズおよび周期性を有さない非定常ノイズの少なくとも一つを含む可能性がある脈波信号を出力する脈波センサー１０と、脈波信号に基づいて、所定時間毎に前記周波数解析処理を実行する周波数解析部５０と、を含み、周波数解析部５０は、脈波信号の信号状態を評価する脈波信号評価部８０と、を有し、脈波信号評価部８０は、脈波信号の信号状態の評価指標を取得する評価指標取得部８２と、評価指標を用いて、脈波信号の信号状態を評価する信号状態評価部８３と、を有する。
【解決手段】 被検体の拍動に由来する拍動信号を検出する拍動検出装置は、拍動信号、周期性を有する定常ノイズおよび周期性を有さない非定常ノイズの少なくとも一つを含む可能性がある脈波信号を出力する脈波センサー１０と、脈波信号に基づいて、所定時間毎に前記周波数解析処理を実行する周波数解析部５０と、を含み、周波数解析部５０は、脈波信号の信号状態を評価する脈波信号評価部８０と、を有し、脈波信号評価部８０は、脈波信号の信号状態の評価指標を取得する評価指標取得部８２と、評価指標を用いて、脈波信号の信号状態を評価する信号状態評価部８３と、を有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、拍動検出装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
拍動検出装置は、人体の心拍に由来する拍動を検出するための装置であって、例えば、腕、手のひら、手指などに装着される脈波センサーからの信号（脈波信号）から、人体の体動の影響により発生する信号成分（体動影響信号）を雑音として除去し、心拍に由来する信号（拍動信号）を検出する装置である。
【０００３】
人の指や手首に装着するタイプの脈拍計は、例えば、特許文献１〜特許文献３に記載されている。
【０００４】
また、脈拍計に加速度センサーを搭載し、脈拍計を、運動量計あるいは歩数計等の運動計測機能も備えた生体情報計測装置として使用する例は、例えば特許文献４に記載されている。このような生体情報計測装置を用いることで、被計測者は運動中に自身のペース配分を管理したり、運動後に消費カロリーを確認するなどして運動量を把握したりすることが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１９８８２９号公報
【特許文献２】特開２００７−５４４７１号公報
【特許文献３】特開２００５−１３１４２６号公報
【特許文献４】特開２００５−２１１３０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献４の請求項３に係る技術では、『ユーザーが歩行又は走行している運動状態に有るか否かを判別する連続振動判別手段』を有する旨が記載されている。また、この特許文献４の、例えば（００６１）段落には、『ユーザーが５歩以上歩行した場合にのみ、運動状態（歩行）にあると判断し、ステップＳ１１以降の処理（歩数の計数）へ移行する』旨が記載されている。
【０００７】
特許文献４に記載される技術では、連続振動判別手段によって、例えば、「使用者（ユーザー）が１０歩、歩いた」というような、ユーザーの定常的な運動（例えば周期的な腕振りを繰り返す、一定速度でのウォーキング）に関する情報を取得することができる。
【０００８】
しかし、その１０歩を歩き終えるまでの間に、脈拍の計測処理に対して影響のある瞬間的な人体の運動／動作があったかどうかといった、より詳細な人体の運動状態を把握することが難しい。
【０００９】
本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価することができる。また、例えば、被検体（ユーザー）の、非定常的な運動を含む運動状態を検出することが可能となる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
（１）本発明の拍動検出装置の一態様は、被検体の拍動に由来する拍動信号を検出する拍動検出装置であって、前記拍動信号、周期性を有する定常ノイズおよび周期性を有さない非定常ノイズの少なくとも一つを含む可能性がある脈波信号を出力する脈波センサーと、前記脈波信号に基づいて、所定時間毎に周波数解析処理を実行する周波数解析部と、を含み、前記周波数解析部は、前記脈波信号の信号状態を評価する脈波信号評価部と、を有し、前記脈波信号評価部は、前記脈波信号の信号状態の評価指標を取得する評価指標取得部と、前記評価指標を用いて、前記脈波信号の信号状態を評価する信号状態評価部と、を有する。
【００１１】
本態様では、脈波観測や脈拍計測を阻害する非定常ノイズ（周期性を持たないノイズであり、外乱ノイズと呼ばれる場合もある）を、例えば、被検体についての貴重な情報（例えば、被検体が非定常的な運動を行った事実を示す情報）をもたらす有用な信号成分と考える。そして、この知見に基づいて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価する。
【００１２】
例えば脈波センサーでは、計測部位近辺において、人体の動作（周期性の無い非定常的な動作）があると、その非定常的な動作に応じて血流の容積変化が発生し、そのような容積変化はノイズ（すなわち非定常ノイズ）の生成につながる。この非定常ノイズは、脈波観測や脈拍計測を阻害する不要な成分と考えることができ、従来は、拍動検出に際して、この非定常ノイズの影響をいかに排除するかに重点がおかれていた。
【００１３】
これに対して、本態様では、脈波信号評価部を設けて、脈波信号評価部が、評価指標を取得し、その評価指標を用いて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価することとした。
【００１４】
これによって、本態様の拍動検出装置は、拍動信号を検出するという機能に加えて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価するという新規な機能を備えることになる。これによって、例えば、拍動検出装置を装着した被検体（拍動の検出対象である人や動物）が、非定常的な運動（非定常運動要素を含む運動：例えば、手足を不規則に動かす、動作が不規則な体操をする等）を行ったことを検出することができる。
【００１５】
（２）本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記信号状態評価部は、前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの有無、前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの大きさの程度、および前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの混入の程度の少なくとも一つに基づいて、前記脈波信号の信号状態を評価する。
【００１６】
本態様では、信号状態評価部による脈波信号の評価の一例を明確化している。信号状態評価部は、例えば、定常ノイズまたは非定常ノイズの有無、定常ノイズまたは非定常ノイズの大きさの程度、および定常ノイズまたは非定常ノイズの混入の程度の少なくとも一つに基づいて、脈波信号の信号状態を評価することができる。これによって、脈波信号の信号状態を客観的に評価することができる。
【００１７】
（３）本発明の拍動検出装置の他の態様は、前記信号状態評価部による評価に基づいて、被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有し、前記信号状態評価部は、前記評価指標と閾値との比較によって、前記脈波信号に含まれる前記非定常ノイズが少ない状態であるか、中程度の状態であるか、多い状態であるかを判断し、前記非定常ノイズが少ない状態のときに第１評価を出力し、前記非定常ノイズが中程度の状態のときに第２評価を出力し、前記非定常ノイズが多い状態のときに第３評価を出力し、前記運動状態判断部は、前記信号状態評価部による評価が前記第１評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が無い安静状態にあると判断し、前記信号状態評価部による評価が前記第２評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が有る安静状態にあると判断し、前記信号状態評価部による評価が前記第３評価であるとき、前記被検体は、非定常的運動状態にあると判断する。
【００１８】
本態様では、脈波信号の評価によって、３区分の運動状態の評価が可能である。すなわち、信号状態評価部の評価が第１評価であるとき、運動状態判断部は、「被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が無い安静状態にある」と判断する。また、信号状態評価部による評価が第２評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が有る安静状態にある」と判断する。また、信号状態評価部による評価が第３評価であるとき、「被検体は、非定常的運動状態にある」と判断する。
【００１９】
（４）本発明の拍動検出装置の他の態様は、前記脈波信号評価部による評価に基づいて、前記被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有する。
【００２０】
本態様では、運動状態判断部が、脈波信号評価部による評価に基づいて、被検体の運動状態を判断する。被検体の運動状態の変化は、脈波信号の周波数スペクトルの変化となって現れる。よって、脈波信号の評価に基づいて、被検体の運動状態を判断することが可能である。
【００２１】
（５）本発明の拍動検出装置の他の態様は、前記所定時間毎の、前記被検体の運動状態を記憶する運動状態履歴格納部と、前記運動状態履歴格納部から読み出される、前記所定時間毎の運動状態の時間的な変化に基づいて、前記被検体の運動状態の安定度を判断する安定度判断部と、を有する。
【００２２】
本態様では、運動状態履歴格納部に、所定時間毎の被検体の運動状態を記憶する。例えば、拍動検出が４秒毎に行われるとすると、脈波信号の周波数スペクトルの分析に基づいて、被検体の運動状態も４秒毎に判断される。その判断の結果、決定された運動状態を、運動状態履歴格納部（例えば、レジスタ等のメモリー等）に格納する。
【００２３】
運動状態の安定度判断部は、運動状態履歴格納部から、所定の期間における運動状態の情報を読み出し、その読み出した情報に基づいて、例えば、時間経過に伴う運動状態の変化の有無等を検出する。例えば、時間経過に応じて運動状態が変化したか否か、変化しているとすれば、ある期間あたりの変化の回数はどれだけか、といった解析を実行する。
【００２４】
これによって被検体の運動状態の安定度を判断することができる。すなわち、被検体の運動状態が、どの程度安定しているかを検出することができる。これによって、被検体の運動の履歴を示す貴重な情報が得られる。
【００２５】
（６）本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記評価指標取得部は、前記脈波信号の周波数分解によって得られる周波数スペクトルのうちの、最大のスペクトル値を示す第１スペクトルと、前記第１スペクトル以外の、少なくとも１つの第２スペクトルとのスペクトル値の比を算出する。
【００２６】
脈波信号を評価する指標として、例えば、主要な周波数スペクトルのスペクトル値の比（つまり、基線の高さの比）を用いることができる。スペクトル値の比を算出する処理は、比較的簡単に行えることから、評価指標の取得が容易であるという利点がある。また、例えば、スペクトル値の比（評価指標）と閾値との比較によって脈波信号の評価が可能であり、実現が容易であるという利点もある。
【００２７】
具体的には、例えば、ｒ５およびｒ１０という指標を用いることができる（ただし、一例であり、統計指標を用いてもよい）。ここで、ｒ５とは、１６秒分の脈波信号の周波数スペクトルの中から、ピーク値の大きさの順に５本のスペクトルを並べたとき（つまり、ソーティングしたとき）、第１番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分母とし、第５番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分子とすることによって得られる指標である。
【００２８】
また、ｒ１０とは、１６秒分の脈波信号の周波数スペクトルの中から、ピーク値の大きさの順に１０本のスペクトルを並べたとき（つまりソーティングしたとき）、第１番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分母とし、第１０番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分子とすることによって得られる指標である。指標ｒ５，ｒ１０は、評価指標取得部によって取得される。
【００２９】
（７）本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記評価指標取得部は、前記脈波信号の周波数分解によって得られる周波数スペクトルに基づいて、統計情報を取得する。
【００３０】
本態様では、脈波信号を評価する指標として、統計情報を使用する。統計情報としては、例えば、標準偏差と、その標準偏差に対する偏差値とを用いることができる。統計情報を評価指標とすることによって、例えば、実績のある統計的な手法を用いて、脈波信号の周波数スペクトルの分布等を詳細に評価（分析）することが可能である。
【００３１】
（８）本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記被検体の周期的な体動に伴う体動信号を含む体動センサー信号を出力する体動センサーを有し、前記信号状態評価部は、前記評価指標と、前記体動センサー信号の周波数スペクトルと、を用いて、前記脈波信号の信号状態を評価する。
【００３２】
本態様では、脈波信号の周波数解析の結果として得られる評価指標のみならず、体動センサーから出力される体動センサー信号の周波数スペクトルを用いて、脈波信号の信号状態を評価する。評価指標に基づく評価によって、脈波信号の周波数スペクトルにおける非定常ノイズの有無、非定常ノイズの大きさの程度、非定常ノイズの混入の程度等の観点からの脈波信号の評価が可能である。
【００３３】
また、体動センサー信号の周波数スペクトルに基づく評価によって、例えば、定常ノイズの有無、定常ノイズの大きさの程度、定常ノイズの混入の程度等の観点からの脈波信号の評価が可能である。ここで、「体動」とは、広義には、体を動かすことすべてを意味する。体動センサー信号は、この広義の体動に由来する信号である。体動センサー信号には、被検体の周期的な体動に伴う信号成分である体動信号（上述の定常ノイズに相当する）が含まれる。体動信号（あるいは体動成分）というときの「体動」は、「周期性のある体動」という意味の、狭義の体動である。被検体の周期的な体動は、例えば、歩行・ジョギングなどに伴う周期的、つまり定常的な腕の動き等である。
【００３４】
例えば、被検体が規則的に腕を振って歩行しているとき、所定時間分の体動センサー信号の周波数スペクトルを観察すると、規則的な腕振りに対応した目立つスペクトルが、周波数軸上の所定の周波数位置に現れる。また、被検体が、腕振りをしながら、手の五指を握ったり開いたりする動作を繰り返している場合には、例えば、腕振りとは区別される（つまり、別の周期性ならびにスペクトル値等をもつ）、複数本のスペクトルが現れる。したがって、体動センサー信号の周波数スペクトルを分析することによって、例えば、被検体の運動状態に関する有用な情報を得ることができる。
【００３５】
本態様では、２種類の評価を考慮して総合的に脈波信号を分析することができ、よって、より詳細な、脈波信号の評価が可能である。
【００３６】
（９）本発明の拍動検出装置であって、前記信号状態評価部による評価に基づいて、被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有し、前記信号状態評価部は、前記評価指標と閾値との比較によって前記脈波信号に含まれる前記非定常ノイズが所定未満である第１状態であるか、前記非定常ノイズが前記第１状態よりも多い第２状態であるか、前記非定常ノイズが前記第２状態よりも多い第３状態であるかを判断し、さらに、前記体動センサー信号の周波数スペクトルの内の、スペクトル値の大きさの順位が所定番目までのスペクトルに、前記体動信号を示す体動呈示スペクトルが存在するか否かを判断し、前記非定常ノイズが前記第１状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第１評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第１状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第２評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第２状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第３評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第２状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第４評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第３状態のときに第５評価を出力し、前記運動状態判断部は、前記信号状態評価部による評価が前記第１評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い安静状態にあると判断し、前記信号状態評価部による評価が前記第２評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第３評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る安静状態にあると判断し、前記信号状態評価部による評価が前記第４評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態にあると判断し、前記信号状態評価部による評価が前記第５評価であるとき、前記被検体は、非定常的運動状態にあると判断する。
【００３７】
本態様では、脈波信号の評価と、体動センサー信号の周波数スペクトルの分析とを併用することによって、５区分の運動状態の評価が可能である。上述の（８）の態様よりも、さらに詳しい運動状態の判断が可能である。
【００３８】
すなわち、運動状態判断部は、信号状態評価部による評価が第１評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が無い安静状態にある」と判断することができる。また、信号状態評価部による評価が第２評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態にある」と判断することができる。また、信号状態評価部による評価が第３評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る安静状態にある」と判断することができる。また、信号状態評価部による評価が第４評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態にある」と判断することができる。また、信号状態評価部による評価が第５評価であるとき、被検体は、「非定常的運動状態にある」と判断することができる。
【００３９】
このように、本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価することができる。また、例えば、被検体（ユーザー）の、非定常的な運動を含む運動状態を検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の拍動検出装置の一例の構成を示す図
【図２】図２（Ａ）〜図２（Ｃ）は、脈波信号に含まれる外乱ノイズに着目した脈波信号の評価例と、各評価例に対応する運動状態の評価例を示す図
【図３】５区分の運動状態の判断を行う場合の処理フローの例を示すフローチャート
【図４】図４（Ａ）および図４（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図
【図５】図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図
【図６】図６（Ａ）および図６（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図
【図７】図７（Ａ）および図７（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図
【図８】図８（Ａ）および図８（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図
【図９】図９（Ａ）および図９（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図
【図１０】図１０（Ａ）および図１０（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図
【図１１】図１１（Ａ）および図１１（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図
【図１２】図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図
【図１３】図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図
【図１４】被検体の運動状態の安定度の判断処理の手順の一例を示すフローチャート
【図１５】統計情報に基づいて運動状態の判断を行う場合の処理フローの例を示すフローチャート
【図１６】図１６（Ａ）〜図１６（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図
【図１７】図１７（Ａ）〜図１７（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図
【図１８】図１８（Ａ）〜図１８（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図
【図１９】図１９（Ａ）〜図１９（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図
【図２０】図２０（Ａ）〜図２０（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図
【図２１】図２１（Ａ）および図２１（Ｂ）は、拍動検出装置の、被検体への装着例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、図面を参照して、具体的に説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００４２】
（第１実施形態）
図１は、本発明の拍動検出装置の一例の構成を示す図である。図１に示される拍動検出装置１００は、被検体（人や動物を含む）の拍動に由来する拍動信号、拍動信号に対応する心拍等の生体情報等を検出するセンサー装置の一種である。
【００４３】
ここで、拍動とは、医学的には心臓のみならず内臓一般の周期的な収縮、弛緩が繰り返された場合に起こる運動のことをいう。ここでは、心臓が周期的に血液を送るポンプとしての動きを拍動と呼ぶ。なお、心拍数とは、１分間の心臓の拍動の数をいう。また、脈拍数は、末梢血管における脈動の数をいう。心臓が血液を送り出す際に、動脈に脈動が生じるので、この回数を数えたものを脈拍数あるいは単に脈拍と呼ぶ。腕で脈を計測する限りは、医学的には心拍数とは呼ばずに脈拍数と呼ぶのが通常である。また、以下の説明では、体動という用語が使用される。体動とは、広い意味では、体を動かすことすべてを意味する（広義の体動）。また、狭義の体動は、例えば、歩行・ジョギングなどに伴う周期的、つまり定常的な腕（例えば拍動検出装置の本体の近辺）の動き等をいう。
【００４４】
（全体構成）
図１に示される拍動検出装置１００は、拍動信号、周期性を有する定常ノイズおよび周期性を有さない非定常ノイズの少なくとも一つを含む可能性がある脈波信号ｄを出力する脈波センサー１０と、脈波信号蓄積部（４秒分の脈波信号ｄのデータを蓄積する第１バッファメモリー１３および１６秒分の脈波信号ｄのデータを蓄積する第２バッファメモリー１５を有する）１２と、適応フィルター３２および体動成分除去フィルター３４を含むフィルター部３０と、体動センサー（加速度センサーやジャイロセンサー等）２０と、体動信号蓄積部２２と、周波数解析部５０と、脈拍数算出部９０と、表示処理部９２と、表示部９４と、を有する。
【００４５】
脈波センサー１０は、例えば、光電脈波センサー及びその原理に基づく脈波センサーである。脈波センサー１０は、拍動信号、周期性を有する定常ノイズおよび周期性を有さない非定常ノイズの少なくとも一つを含む可能性がある脈波信号ｄを出力する。周期性を有する定常ノイズには、被検体（人や動物）の周期的な体動に由来する体動信号に対応する信号成分が含まれる。
【００４６】
また、周期性を有さない非定常ノイズは、例えば、拍動検出装置１００を装着した被検体（人や動物）が、非定常的な運動（非定常運動要素を含む運動：例えば、手足を不規則に動かす、動作が不規則な体操をする等）を行ったことによって発生し、また、拍動検出装置を他の物体に衝突させた場合等に発生する衝撃ノイズを含む。非定常ノイズは、外乱ノイズと呼ばれることもある。
【００４７】
また、体動センサー２０は、体動センサー信号ｆを出力する。体動センサー信号には、被検体の周期的な体動に伴う信号成分である体動信号（上述の定常ノイズに相当する）が含まれる。ここで、「体動」とは、広義には、体を動かすことすべてを意味する。体動センサー信号ｆは、この広義の体動に由来する信号である。上述のとおり、体動センサー信号ｆには、被検体の周期的な体動に対応する体動信号（上述の定常ノイズに相当する）が含まれる。体動信号（あるいは体動成分）というときの「体動」は、「周期性のある体動」という意味の、狭義の体動である。被検体の周期的な体動は、例えば、歩行・ジョギングなどに伴う周期的、つまり定常的な腕の動き等である。
【００４８】
脈波センサー１０から出力される脈波信号ｄの、４秒分の信号が、第１バッファメモリー１３に蓄積される。４秒分の脈波信号ｄは、４秒周期で、第２バッファメモリー１５に転送される。第２バッファメモリー１５はＦＩＦＯ（ファーストイン・ファーストアウト）メモリーであり、１６秒分の脈波信号は、４秒分ずつ更新される。１６秒分の脈波信号を蓄積するのは、周波数解析によって拍動成分を特定するとき、ある程度の時間幅で信号の推移を観測し、相関の有無等を慎重に検討する必要があるからである。
【００４９】
フィルター部３０は、入力信号に、定常的（周期的）な周波数成分とその他の非定常的（非周期的）な成分が含まれるときに、それらを分離して出力することのできる適応フィルターの一種である。フィルター部３０に含まれる適応フィルター３２によって、脈波信号ｄに含まれる定常的（周期的）な周波数成分とその他の非定常的（非周期的）な成分とを分離することができる。また、体動成分除去フィルター３４によって、例えば、脈波信号ｄに含まれる目立つ体動成分を除去・抑制することができる。
【００５０】
（周波数解析部の構成）
周波数解析部５０は、信号分配部３９と、第１周波数分解部４０ａ〜第３周波数分解部４０ｃと、後処理部６０と、脈波信号評価部８０と、運動状態判断部８６と、状態履歴格納部８７と、安定度判断部８８と、を有する。
【００５１】
信号分配部３９は、フィルター後信号ｅ（脈波信号に対応）を第１周波数分解部４０ａに供給し、フィルター前の脈波信号ｄを第３周波数分解部４０ｃに供給する。また、体動センサー信号ｆは第２周波数分解部４０ｂに供給される。
【００５２】
後処理部６０は、周波数スペクトルをスペクトル値の大きい順にソーティングするピーク順ソート部６２と、ピーク順が上位の主要なスペクトルと直近の過去（例えば４秒前）の拍動信号のスペクトルとの相関判定を実行する相関判定部６４と、相関判定の結果を利用して拍動信号とノイズ成分とを分離する拍動／ノイズ分離部６６と、拍動／ノイズ分離処理によってノイズから分離された拍動成分のスペクトルを、拍動呈示スペクトルとして特定する拍動呈示スペクトル特定部６８と、を有する。
【００５３】
拍動呈示スペクトルの特定に成功すると、脈拍数算出部９０は、被検体の脈拍数を算出する。脈拍数は、例えば、拍動呈示スペクトルの周波数に基づいて算出することができる。求められた脈拍数の情報は、脈拍数算出部９０から表示処理部９２を経由して表示部９４に供給され、例えば、脈波数を示す数値が、表示部９４によって表示される。なお、脈拍数ではなく、検出した脈の、時間軸上における変化を信号波形やグラフの形式で表示することもできる。
【００５４】
脈波信号評価部８０は、ソート処理部８１と、評価指標取得部８２と、信号状態評価部８３（第１信号状態評価部８４と、第２信号状態評価部８５とを備える）と、を有する。
【００５５】
ソート処理部８１は、脈波信号ｄの周波数スペクトルを、スペクトル値の大きい順にソーティングする。評価指標取得部８２は、脈波信号ｄの信号状態の評価指標を取得する。評価指標としては、主要な周波数スペクトルのスペクトル値の比（例えば、後述するｒ５，ｒ１０という指標）や、標準偏差ならびに偏差値のような統計情報（統計指標）を用いることができる。
【００５６】
信号状態評価部８３は、評価指標を用いて、脈波信号ｄの信号状態を評価する。具体的には、信号状態評価部８３に含まれる第１信号状態評価部８４が、評価指標を用いて、脈波信号ｄの信号状態を評価する。
【００５７】
また、信号状態評価部８３に含まれる第２信号状態評価部８５は、評価指標と、体動センサー信号ｆ（被検体の周期的な体動に伴う体動信号を含む信号）の周波数スペクトルと、を用いて、脈波信号ｄの信号状態を評価する。
【００５８】
本実施形態では、従来、脈波観測や脈拍計測を阻害する非定常ノイズ（周期性を持たないノイズであり、外乱ノイズと呼ばれる場合もある）を、例えば、被検体についての貴重な情報（例えば、被検体が非定常的な運動を行った事実を示す情報）をもたらす有用な信号成分と考える。そして、この知見に基づいて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価する。
【００５９】
例えば光電脈波センサーでは、計測部位近辺において、人体の動作（周期性の無い非定常的な動作）があると、その非定常的な動作に応じて血流の容積変化が発生し、そのような容積変化はノイズ（すなわち非定常ノイズ）の生成につながる。この非定常ノイズは、脈波観測や脈拍計測を阻害する不要な成分と考えることができ、従来は、拍動検出に際して、この非定常ノイズの影響をいかに排除するかに重点がおかれていた。
【００６０】
これに対して、本実施形態では、脈波信号評価部８０が、評価指標を取得し、その評価指標を用いて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価することとした。
【００６１】
これによって、本実施形態の拍動検出装置は、拍動信号を検出するという機能に加えて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価（分析）するという新規な機能を備えることになる。これによって、例えば、拍動検出装置を装着した被検体（拍動の検出対象である人や動物）が、非定常的な運動（非定常運動要素を含む運動：例えば、手足を不規則に動かす、動作が不規則な体操をする等）を行ったことを検出することができる。
【００６２】
例えば、第１信号状態評価部８４が、評価指標を用いて脈波信号ｄの信号状態を評価することによって、脈波信号ｄの周波数スペクトルにおける非定常ノイズの有無、非定常ノイズの大きさの程度、非定常ノイズの混入の程度等の観点からの脈波信号ｄの評価が可能である。
【００６３】
また、第２信号状態評価部８５が、脈波信号ｄの周波数解析の結果として得られる評価指標のみならず、体動センサー２０から出力される体動センサー信号ｆを周波数分解して得られる周波数スペクトルを用いて、脈波信号ｄの信号状態を評価することによって、例えば、周期性のある体動信号に対応する定常ノイズの有無、定常ノイズの大きさの程度、定常ノイズの混入の程度等の観点からの脈波信号の評価が可能である。例えば、被検体が規則的に腕を振って歩行しているとき、所定時間分（例えば４秒分）の体動センサー信号ｆの周波数スペクトルを観察すると、規則的な腕振りに対応した、信号レベルが他のスペクトルに比べて大きな（換言すれば特徴的な）スペクトルが、周波数軸上の所定の周波数位置に現れる。体動センサー信号ｆのＦＦＴ結果として得られる周波数スペクトル中の、信号レベルが他のスペクトルに比べて大きな（特徴的な）スペクトルを、ここでは、体動呈示スペクトルという。
【００６４】
また、被検体が、腕振りをしながら、手の五指を握ったり開いたりする動作を繰り返している場合には、例えば、腕振りとは区別される（つまり、別の周期性ならびにスペクトル値等をもつ）、複数本のスペクトルが現れる。したがって、体動センサー信号ｆの周波数スペクトルを分析することによって、例えば、被検体の運動状態に関する有用な情報を得ることができる。
【００６５】
本実施形態では、信号状態評価部８３が、第１信号状態評価部８４と、第２信号状態評価部８５とを備えることから、２種類の評価が可能であり、これらを勘案して、脈波信号を総合的に分析するができる。よって、より詳細な、脈波信号の評価が可能である。
【００６６】
具体的には、信号状態評価部８３は、定常ノイズまたは非定常ノイズの有無、定常ノイズまたは非定常ノイズの大きさの程度、および定常ノイズまたは非定常ノイズの混入の程度の少なくとも一つに基づいて、脈波信号ｄの信号状態を評価することができる。これによって、脈波信号ｄの信号状態を客観的に評価（分析）することができる。
【００６７】
また、拍動検出装置１００に含まれる運動状態判断部８６は、脈波信号評価部８０による評価に基づいて、被検体の運動状態を判断することができる。被検体の運動状態が変化は、脈波信号の周波数スペクトルの変化となって現れる。よって、脈波信号ｄの評価に基づいて、被検体の運動状態を推定する、つまり判断することが可能である。
【００６８】
また、拍動検出装置１００に含まれる状態履歴格納部８７は、所定時間毎（例えば４秒毎）の被検体の運動状態を記憶してもよい。また、安定度判断部８８は、状態履歴格納部８７から読み出される、所定時間毎の運動状態の時間的な変化に基づいて、被検体の運動状態の安定度を判断してもよい。
【００６９】
例えば、拍動検出が４秒毎に行われるとすると、脈波信号ｄの周波数スペクトルの分析に基づいて、被検体の運動状態も４秒毎に判断される。その判断の結果、決定された運動状態を、状態履歴格納部（レジスタ等のメモリー等）８７に格納する。安定度判断部８８は、状態履歴格納部８７から、所定の期間における運動状態の情報を読み出し、その読み出した情報に基づいて、例えば、時間経過に伴う運動状態の変化の有無等を検出する。例えば、時間経過に応じて運動状態が変化したか否か、変化しているとすれば、ある期間あたりの変化の回数はどれだけか、といった解析を実行する。これによって被検体の運動状態の安定度を判断することができる。すなわち、被検体の運動状態が、どの程度安定しているかを検出することができる。これによって、被検体の運動の履歴を示す貴重な情報が得られる。
【００７０】
被検体の運動状態を示す情報は、運動状態判断部８６から表示処理部９２に送られる。また、運動状態の安定度に関する情報は、安定度判断部８８から表示処理部９２に送られる。表示処理部９２による表示制御によって、表示部９４において、被検体の運動状態を示す情報や、運動状態の安定度に関する情報を表示すること（つまり、ユーザー等に報知する）ことができる。
【００７１】
（脈波信号の評価例ならびに運動状態の評価例）
次に、脈波信号の評価例ならびに運動状態の評価例について説明する。図２（Ａ）〜図２（Ｃ）は、脈波信号に含まれる外乱ノイズに着目した脈波信号の評価例と、各評価例に対応する運動状態の評価例を示す図である。
【００７２】
図２（Ａ）〜図２（Ｃ）において、上側には、１６秒間のＦＦＴ前の脈波信号ｄの信号波形が示されている。横軸は時間を示し、縦軸は信号の振幅を示す。また、下側には、０から４Ｈｚの周波数帯域における周波数スペクトルが示されている。横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル値を示す。
【００７３】
ここで、図２（Ａ）は、外乱ノイズが少（つまり、脈波信号がきれい）と評価される場合の、脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルを示している。また、図２（Ｂ）は、外乱ノイズが中程度（つまり、脈波信号ｄがまあまあ）と評価される場合における脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルを示している。また、図２（Ｃ）は、脈波信号ｄに多くの外乱ノイズが含まれる（つまり、脈波信号ｄがノイジー）と評価される場合における脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルを示している。
【００７４】
図２（Ａ）〜図２（Ｃ）の各々の比較から明らかなように、脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルとは密接に関連しており、脈波信号ｄの波形に対応して、周波数スペクトルの分布状態やスペクトル値が変化する。よって、ＦＦＴによって得られる周波数スペクトルに基づいて、脈波信号ｄに重畳する外乱ノイズの状態（外乱ノイズ量の程度）を推定することが可能である。
【００７５】
評価指標取得部８２は、脈波信号ｄの周波数分解によって得られる周波数スペクトルのうちの、最大のスペクトル値を示す第１スペクトルと、第１スペクトル以外の、少なくとも１つの第２スペクトルとのスペクトル値の比（スペクトル比）を算出し、これを評価指標とすることができる。
【００７６】
図２（Ａ）〜図２（Ｃ）の例では、外乱ノイズ量の程度を推定する指標として、主要な周波数スペクトルのスペクトル値の比（つまり、基線の高さの比）を用いる。具体的には、ｒ５およびｒ１０という指標を用いる（ただし、一例であり、他の統計的指標、例えば、標準偏差等を用いてもよい）。ここで、ｒ５とは、１６秒分の脈波信号の周波数スペクトルの中から、ピーク値の大きさの順に５本のスペクトルを並べたとき（つまり、ソーティングしたとき）、第１番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分母とし、第５番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分子とすることによって得られる指標である。
【００７７】
また、ｒ１０とは、１６秒分の脈波信号の周波数スペクトルの中から、ピーク値の大きさの順に１０本のスペクトルを並べたとき（つまりソーティングしたとき）、第１番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分母とし、第１０番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分子とすることによって得られる指標である。指標ｒ５，ｒ１０は、脈波信号評価部８０に含まれる評価指標取得部８２によって取得される。
【００７８】
ここでは、一例として、ｒ５＜０．５かつｒ１０＜０．２のときをノイズ少（きれい）とし、ｒ５＞０．７かつｒ１０＞０．５のときをノイズ多（ノイジー）とし、上記いずれでもない場合をノイズが中程度（まあまあ）とする。
【００７９】
図２（Ａ）の例では、ｒ５＝０．１４かつｒ１０＝０．０８であることから、外乱ノイズ少（きれい）と判断される。また、図２（Ｂ）の例では、ｒ５＝０．５６かつｒ１０＝０．３５であることから、外乱ノイズが中程度（まあまあ）と判断される。図２（Ｃ）の例では、ｒ５＝０．８２かつｒ１０＝０．６２であることから、ノイズ多（ノイジー）と判断される。
【００８０】
このような判断処理が、信号状態評価部８３（第１信号状態評価部８４および第２信号状態評価部８５）によって実行される。なお、統計情報を評価指標として用いる例は、図１６〜図２０を用いて後述する。
【００８１】
また、被検体の運動状態も、上述の指標ｒ５、ｒ１０を用いて推定することができる。被検体の運動状態によって脈波信号ｄの波形が変化すると、その変化は、周波数スペクトルの変化となって現れ、周波数スペクトルの変化は、指標ｒ５，ｒ１０に反映されるからである。被検体の運動状態は、上述のとおり、運動状態判断部８６によって実行される。
【００８２】
例えば、図２（Ａ）の例では、被検体は、定常的運動状態（非定常運動要素無し）、あるいは、安静状態（非定常運動要素無し）と判断することができる。例えば、被検体が一定のピッチで歩行しており、かつ、手首をランダムに動かすといった非周期的な動作をしていない場合が該当する。また、安静状態（非定常運動要素無し）の場合としては、被検体が起立状態、着席状態、横臥状態などにあり、一切身体を動かしていない場合が考えられる。
【００８３】
図２（Ｂ）の例では、被検体は、定常的運動状態（非定常運動要素有り）、あるいは、安静状態（非定常運動要素有り）と判断することができる。定常的運動状態（非定常運動要素有り）の場合としては、例えば、被検体が一定のピッチで歩行しており、かつ、手首をランダムに動かすといった非周期的な動作をしている場合が考えられる。また、安静状態（非定常運動要素有り）の場合としては、被検体が起立状態、着席状態、横臥状態などにあるものの、全身的な運動は行っておらず、腕や手をランダムに動かしている場合が考えられる。
【００８４】
図２（Ｃ）の例では、被検体は、非定常的運動状態と判断することができる。被検体が周期性をもたない動作を行っている場合であり、例えば、被検体が体操をする、被検体がバスケットボールをする、といった場合が該当する。
【００８５】
このように、運動状態判断部８６は、脈波信号評価部８０による脈波信号ｄの評価に基づいて、被検体の運動状態を判断することができる。上述のとおり、脈波信号評価部８０に含まれる信号状態評価部８３（具体的には第１信号状態評価部８４）は、評価指標ｒ５，ｒ１０と，所定の閾値との比較によって、脈波信号ｄに含まれる非定常ノイズ（外乱ノイズ）が少ない状態であるか（図２（Ａ）の例）、中程度の状態（図２（Ｂ）の例）であるか、多い状態（図２（Ｃ）の例）であるかを判断する。そして、非定常ノイズが少ない状態（図２（Ａ）の例）のときに、第１評価（非定常ノイズが少ないという評価）を出力し、非定常ノイズが中程度の状態（図２（Ｂ）の例）のときに第２評価（非定常ノイズが中程度という評価）を出力し、非定常ノイズが多い状態（図２（Ｃ））のときに第３評価（非定常ノイズが多いという評価）を出力する。
【００８６】
運動状態判断部８６は、脈波信号評価部８０（第１信号状態評価部８４）による評価が第１評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が無い安静状態にある」と判断し、評価が第２評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が有る安静状態にある」と判断し、評価が第３評価であるとき、「被検体は、非定常的運動状態にある」と判断する。この場合、脈波信号ｄの評価によって、３区分の運動状態の評価が可能である。但し、より詳細な運動状態の評価を行うことも可能である。
【００８７】
例えば、脈波信号ｄの評価と、体動センサー信号ｆの周波数スペクトルの分析とを併用することによって、５区分の運動状態の評価が可能となる。
【００８８】
例えば、信号状態評価部８３に含まれる第２信号状態評価部８５は、評価指標ｒ５，ｒ１０と、所定の閾値との比較によって、脈波信号ｄに含まれる非定常ノイズ（外乱ノイズ）が少ない状態であるか（図２（Ａ）の例）、中程度の状態（図２（Ｂ）の例）であるか、多い状態（図２（Ｃ）の例）であるかを判断する。
【００８９】
第２信号状態評価部８５は、さらに、体動センサー信号ｆの周波数スペクトルの内の、スペクトル値の大きさの順位が所定番目（例えば１０番目）までのスペクトルに、体動信号を示す体動呈示スペクトルが存在するか否かを判断する。そして、非定常ノイズが少ない状態であって、体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第１評価を出力し、非定常ノイズが少ない状態であって、体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第２評価を出力し、非定常ノイズが中程度の状態であって、体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第３評価を出力し、非定常ノイズが中程度の状態であって、体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第４評価を出力し、非定常ノイズが多い状態のときに第５評価を出力する。
【００９０】
そして、運動状態判断部８６は、脈波信号評価部８０（第２信号状態評価部８５）による評価が第１評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が無い安静状態にある」と判断することができ、評価が第２評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態にある」と判断することができ、評価が第３評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る安静状態にある」と判断することができ、評価が第４評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態にある」と判断することができ、「評価が第５評価であるとき、被検体は、非定常的運動状態にある」と判断することができる。以下、図３〜図１３を用いて、５区分の運動状態の判断を行う場合の具体例について説明する。
【００９１】
（５区分の運動状態の判断を行う場合の処理フローの例）
図３は、５区分の運動状態の判断を行う場合の処理フローの例を示すフローチャートである。まず、１６秒間２５６サンプル分の脈波信号ｄのデータならびに体動センサー信号ｆのデータを取得する（ステップＳＴ１）。次に、取得した脈波信号データ、体動信号データにＦＦＴ処理を実行する（ステップＳＴ２）。続いて、脈波信号スペクトルに対して降順ソート処理（スペクトル値の大きい順に並べる処理）を施し（ステップＳＴ３）、次に、体動信号スペクトルに降順ソート処理を施す（ステップＳＴ４）。次に、体動信号のスペクトルソート結果を基に、体動呈示スペクトルを特定する（ステップＳＴ５）。
【００９２】
次に、脈波信号の評価指標ｒ５，ｒ１０を算出し（ステップＳＴ６）、次に、ｒ５，ｒ１０を所定の閾値と比較する。すなわち、ｒ５＞０．７かつｒ１０＞０．５を満足するか否かを判断する（ステップＳＴ７）。Ｙであるとき、被検体の運動状態を、「非定常的運動中（上述の第５評価の場合に相当）」とする（ステップＳＴ８）。ステップＳＴ７においてＮのときは、ｒ５＜０．５かつｒ１０＜０．２を満足するかを判断する（ステップＳＴ９）。
【００９３】
ステップＳＴ９でＹのときは、脈波信号のスペクトルソート結果における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルが存在するかを判断する（ステップＳＴ１０）。ステップＳＴ１０において、Ｙのときは、被検体の運動状態を、「定常的運動中（非定常運動要素無し）：上述の第２評価の場合に相当」と判断し（ステップＳＴ１１）、Ｎのときは、被検体の運動状態を、「安静状態（非定常運動要素無し）：上述の第１評価の場合に相当」と判断する（ステップＳＴ１２）。
【００９４】
また、ステップＳＴ９において、Ｎの場合は、脈波信号のスペクトルソート結果における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを判断する（ステップＳＴ１３）。ステップＳＴ１３において、Ｙのときは、被検体の運動状態を、「定常的運動中（非定常運動要素有り）：上述の第４評価の場合に相当」と判断し（ステップＳＴ１４）、Ｎのときは、被検体の運動状態を、「安静状態（非定常運動要素有り）：上述の第３評価の場合に相当」と判断する（ステップＳＴ１５）。
【００９５】
（５区分の運動状態の判断が行われる場合における、脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータの具体例）
（安静状態（非定常運動要素無し）と判断される例）
図４（Ａ）および図４（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図である。なお、加速度信号は、上述の体動センサー信号ｆに相当する。以下に示す例では、体動センサー２０として加速度センサーを使用していることから、以下の説明では、加速度信号という用語を使用する。
【００９６】
図４（Ａ）の上側には、１６秒分の脈波信号の波形が示されており、下側には脈波信号のＦＦＴ結果（０〜４Ｈｚまでの周波数スペクトル）が示されている。また、図４（Ｂ）の上側には、１６秒分の加速度信号の波形が示されており、下側には加速度信号のＦＦＴ結果（０〜４Ｈｚまでの周波数スペクトル）が示されている。ＦＦＴ結果の分解能は０．０６２５Ｈｚである。また、１Ｈｚは６０拍／分に相当する。なお、上述の点は、図６、図８、図１０、図１２でも同様である。後述する図６、図８、図１０、図１２の説明においては、上述の説明を省略する。
【００９７】
また、図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図である。すなわち、図４（Ａ）および図４（Ｂ）に示す脈波信号および加速度信号に、ＦＦＴならびに降順ソート処理を施した結果が、図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示されている。
【００９８】
図５（Ａ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。図５（Ａ）において、ａｄｒは、周波数軸上における周波数スペクトルの位置（相対位置）を示しており、ｖａｌは、周波数スペクトルのスペクトル値（信号値）を示している。図５（Ｂ）は、図５（Ａ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。図５（Ｂ）において、ｓｏｒｔは降順ソートにおける順位を示しており、ａｄｒは、そのスペクトルの位置を示している。なお、上述の点は、図７、図９、図１１および図１３でも同様である。後述する図７、図９、図１１、図１３の説明においては、上述の説明を省略する。
【００９９】
図４（Ａ）に示されるように、脈波信号の波形は安定しており、脈波信号の周波数スペクトルには、拍動呈示スペクトルＳ１が、ノイズと区別される態様で存在している。また、図４（Ｂ）に示されるように、加速度信号には微小な振幅の波形が現れているのみである。
【０１００】
図５（Ａ）および図５（Ｂ）のようなデータが得られた場合の分析結果は、以下のとおりである。すなわち、図５（Ｂ）に示すように、ソート順１番目のスペクトル位置は３２であり、５番目のスペクトルの位置は３５であり、１０番目のスペクトルの位置は３６である。このデータに基づいて、評価指標ｒ５，ｒ１０を算出すると以下のようになる。
ｒ５ ＝４５１．２３４／２９４８．７７０＝ ０．１５３０２４５
ｒ１０ ＝３３５．３８２／２９４８．７７０＝ ０．１１３７３６２
また、脈波信号のＦＦＴ結果（図５（Ａ））に基づいて、脈波信号のスペクトルソート結果（図５（Ｂ））における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを調べると、無しと判断される。
【０１０１】
すなわち、ｒ５＜０．５，ｒ１０＜０．２であり、かつ体動呈示スペクトル無し、と判断される。よって、図４および図５の例では、図３の処理フローによって、被検体は安静状態（非定常運動要素無し）と判断される。
【０１０２】
（安静状態（非定常運動要素有り）と判断される例）
図６（Ａ）および図６（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図である。
【０１０３】
また、図７（Ａ）および図７（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図である。すなわち、図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す脈波信号および加速度信号に、ＦＦＴならびに降順ソート処理を施した結果が、図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示されている。
【０１０４】
図６（Ａ）の上側に示されるように、脈波信号の波形は、前半は安定しているが、検出期間の後半において、波形の乱れＮ１が生じている。図６（Ａ）の下側に示されるように、拍動呈示スペクトルＳ２は、ノイズと区別される態様で存在しているが、脈波信号の波形の乱れＮ１に対応した非定常ノイズのスペクトルＮ２も生じている。また、図６（Ｂ）に示されるように、加速度信号のには中盤までは微小な振幅の波形が現れているのみであるが、終盤部分にわずかに乱れが生じている。但し、その波形の乱れの影響は小さく、加速度信号の周波数スペクトルには、無視できる程度の、小さなスペクトルしか見られない。
【０１０５】
図７（Ａ）および図７（Ｂ）のようなデータが得られた場合の分析結果は、以下のようになる。すなわち、図７（Ｂ）に示すように、ソート順１番目のスペクトル位置は２１であり、５番目のスペクトルの位置は１１であり、１０番目のスペクトルの位置は１５である。このデータに基づいて、評価指標ｒ５，ｒ１０を算出すると以下のようになる。
ｒ５ ＝ １７４７．１５８／３１３２．６４０＝ ０．５５７７２７０
ｒ１０ ＝ １５１５．０６０／３１３２．６４０＝ ０．４８３６３６８
また、脈波信号のＦＦＴ結果（図７（Ａ））に基づいて、脈波信号のスペクトルソート結果（図７（Ｂ））における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを調べると、無しと判断される。
【０１０６】
すなわち、ｒ５＜０．５，ｒ１０＜０．２という条件を満足せず、かつ体動呈示スペクトル無し、と判断される。よって、図６および図７の例では、図３の処理フローによって、被検体は安静状態（非定常運動要素有り）と判断される。
【０１０７】
（定常的運動中（非定常運動要素無し）と判断される例）
図８（Ａ）および図８（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図である。
【０１０８】
また、図９（Ａ）および図９（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図である。すなわち、図８（Ａ）および図８（Ｂ）に示す脈波信号および加速度信号に、ＦＦＴならびに降順ソート処理を施した結果が、図９（Ａ）および図９（Ｂ）に示されている。
【０１０９】
図８（Ａ）の上側に示されるように、脈波信号の波形には、中程度の乱れが生じている。図８（Ａ）の下側に示されるように、拍動呈示スペクトルＳ３は、ノイズと一応、区別される態様で存在している。図８（Ｂ）に示されるように、加速度信号の波形は、周期的な変化を示し、この結果、加速度信号の周波数スペクトルには、体動成分と推定される目立つスペクトルＮ４が生じている。よって、図８（Ａ）の下側に示されるスペクトルＮ３は、スペクトルＮ４に対応した定常ノイズのスペクトルであると判定する。
【０１１０】
図９（Ａ）および図９（Ｂ）のようなデータが得られた場合の分析結果は、以下のようになる。すなわち、図９（Ｂ）に示すように、ソート順１番目のスペクトル位置は３５であり、５番目のスペクトルの位置は４２であり、１０番目のスペクトルの位置は４３である。このデータに基づいて、評価指標ｒ５，ｒ１０を算出すると以下のようになる。
ｒ５ ＝１０３３．６６３／２９７３．４０６＝ ０．３４７６３６０
ｒ１０ ＝５０３．５００／２９７３．４０６＝ ０．１６９３３４４
また、脈波信号のＦＦＴ結果（図９（Ａ））に基づいて、脈波信号のスペクトルソート結果（図９（Ｂ））における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを調べると、アドレス４１（ａｄｒ＝４１）のスペクトルがそれに該当するので、ありと判断される。
【０１１１】
すなわち、ｒ５＜０．５，ｒ１０＜０．２という条件を満足し、かつ体動呈示スペクトル有り、と判断される。よって、図８および図９の例では、図３の処理フローによって、被検体は定常的運動中（非定常運動要素無し）と判断される。
【０１１２】
（定常的運動中（非定常運動要素有り）と判断される例）
図１０（Ａ）および図１０（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図である。
【０１１３】
また、図１１（Ａ）および図１１（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図である。すなわち、図１０（Ａ）および図１０（Ｂ）に示す脈波信号および加速度信号に、ＦＦＴならびに降順ソート処理を施した結果が、図１１（Ａ）および図１１（Ｂ）に示されている。
【０１１４】
図１０（Ａ）の上側に示されるように、脈波信号の波形には、検出期間の中盤までにおいて、中程度の乱れが生じている。図１０（Ｂ）に示されるように、加速度信号の波形は、周期的な変化を示し、この結果、加速度信号の周波数スペクトルには、体動成分と推定される目立つスペクトルＮ８が生じている。よって、図１０（Ａ）の下側に示されているスペクトルＮ７は、スペクトルＮ８に対応した定常ノイズのスペクトルであると判定する。
【０１１５】
図１０（Ａ）の上側に示されるように、脈波信号の波形には、検出期間の後半において、大きな乱れＮ５が生じており。これに対応してスペクトルＮ６が生じている。以上により図１０（Ａ）の下側に示されるように、スペクトルＳ４は、Ｎ６、Ｎ７とは区別される態様で存在している
図１１（Ａ）および図１１（Ｂ）のようなデータが得られた場合の分析結果は、以下のようになる。すなわち、図１１（Ｂ）に示すように、ソート順１番目のスペクトル位置は４２であり、５番目のスペクトルの位置は２５であり、１０番目のスペクトルの位置は１９である。また、このデータに基づいて、評価指標ｒ５，ｒ１０を算出すると以下のようになる。
ｒ５ ＝ １３８７．３７３／２６７４．０４９＝ ０．５１８８２８６
ｒ１０ ＝ １１０２．９８４／２６７４．０４９＝ ０．４１２４７７１
また、脈波信号のＦＦＴ結果（図１１（Ａ））に基づいて、脈波信号のスペクトルソート結果（図１１（Ｂ））における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを調べると、アドレス３８（ａｄｒ＝３８）のスペクトルがそれに該当するので、ありと判断される。
【０１１６】
すなわち、ｒ５＜０．５，ｒ１０＜０．２という条件を満足せず、かつ体動呈示スペクトル有り、と判断される。よって、図１０および図１１の例では、図３の処理フローによって、被検体は定常的運動中（非定常運動要素有り）と判断される。
【０１１７】
（非定常的運動中と判断される例）
図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図である。
【０１１８】
また、図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図である。すなわち、図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）に示す脈波信号および加速度信号に、ＦＦＴならびに降順ソート処理を施した結果が、図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）に示されている。
【０１１９】
図１２（Ａ）の上側に示されるように、脈波信号の波形には、大きな乱れが生じている。また、図１２（Ａ）の下側に示されるように、拍動呈示スペクトルＳ５は、ノイズに埋もれており、判別が困難な状態である。
【０１２０】
また、図１２（Ｂ）に示されるように、加速度信号の波形においては、比較的大きな振幅の信号は見られない。また、加速度信号の周波数スペクトルには、特徴的なスペクトルが見あたらず、無視できる程度の小さなスペクトルが存在するだけである。
【０１２１】
図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）のようなデータが得られた場合の分析結果は、以下のようになる。すなわち、図１３（Ｂ）に示すように、ソート順１番目のスペクトル位置は９であり、５番目のスペクトルの位置は１２であり、１０番目のスペクトルの位置は２３である。また、このデータに基づいて、評価指標ｒ５，ｒ１０を算出すると以下のようになる。
ｒ５ ＝ １８５５．９９１／２１７８．３７９＝ ０．８５２００５６
ｒ１０ ＝ １５８７．４６１／２１７８．３７９＝ ０．７２８７３５０
また、脈波信号のＦＦＴ結果（図１３（Ａ））に基づいて、脈波信号のスペクトルソート結果（図１３（Ｂ））における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを調べると、なしと判断される。
【０１２２】
この場合は、ｒ５＞０．７，ｒ１０＞０．５という条件を満足することから、図３の処理フローによって、被検体は非定常的運動中と判断される。
【０１２３】
（運動状態の安定度の判断処理と判断例）
次に、安定度判断部８８による、被検体の運動状態の安定度の判断処理と判断例について説明する。図１４は、被検体の運動状態の安定度の判断処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【０１２４】
拍動検出装置１００に含まれる安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度の判断のために、図３の処理フローを１回実行する（ステップＳＴ１００）。これにより、図３の処理フローを実行した時点における被検体の運動状態を判断し、その判断結果を状態履歴格納部８７に記録している。
【０１２５】
次に、安定度判断部８８は、連続する４回分の運動状態の判断結果を、状態履歴格納部８７から読み出す（ステップＳＴ１０１）。次に、４回分の運動状態の判断結果（すなわち、今回の判断結果、前回の判断結果、２回前の判断結果、３回前の判断結果）が、すべて同じであるかを判断する（ステップＳＴ１０２）。
【０１２６】
ステップＳＴ１０２でＹのときは、今回の判断結果が前回の判断結果と同じであるかを判断する（ステップＳＴ１０３）。ステップＳＴ１０３でＹのときは、状態安定度Ａと判断する（ステップＳＴ１０４）。ステップＳＴ１０３でＮのときは、状態安定度Ｂと判断する（ステップＳＴ１０５）。
【０１２７】
ステップＳＴ１０２でＮのときは、今回の判断結果、２回前の判断結果、３回前の判断結果が、同じであるかを判断する（ステップＳＴ１０６）。ステップＳＴ１０６でＹのときは、状態安定度Ｂと判断する（ステップＳＴ１０５）。ステップＳＴ１０６でＮのときは、前回と今回の判断結果が同じであり、かつ２回前と３回前の判断結果が同じであるかを判断する（ステップＳＴ１０７）。ステップＳＴ１０７においてＹのときは、状態遷移発生と認定する（ステップＳＴ１０８）。ステップＳＴ１０７においてＮのときは、状態安定度Ｃと判断する（ステップＳＴ１０９）。
【０１２８】
次に、上述の処理（運動状態の安定度の判断処理）を継続するかを判断する（ステップＳＴ１１０）。ステップＳＴ１１０でＹのときは、ステップＳＴ１００に戻る。ステップＳＴ１１０でＮのときは、運動状態の安定度の判断処理を終了する。
【０１２９】
ここで、「状態安定度Ａ」は、一定時間、同じ運動状態が続いている場合に相当し、状態安定度が高いことを意味する。具体的には、被検体が安静状態であり、かつ安静状態が継続している場合に、安定度判断部８８は、「状態安定度Ａ」と判断する。
【０１３０】
また、「状態安定度Ｂ」は、状態安定度Ａほどの安定性ではないが、比較的、同じ運動状態が続いている場合に相当し、状態安定度が中程度であることを意味する。但し、この場合は、別の運動状態へ遷移する（あるいは遷移した）可能性もある。
【０１３１】
また、「状態遷移発生の認定」とは、安定度判断部８８が、被検体の運動状態が、ある運動状態から別の運動状態へと遷移したことを検出したことを意味する。
【０１３２】
また、「状態安定度Ｃ」とは、被検体の運動状態が一定にならずに変化を続けている状態に相当する。非定常的運動中の場合は、状態安定度Ｃと判断される可能性が高い。
【０１３３】
（運動状態の判断の具体例）
例えば、３回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、２回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、１回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、今回の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断された場合は、安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度を、「状態安定度Ａ」と判断する。この例の場合は、被検体は、定常的運動中（非定常運動要素無し）の状態であると推定される。
【０１３４】
また、例えば、３回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、２回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、１回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、今回の運動状態の判断結果が「非定常的運動中」と判断された場合は、安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度を、「状態安定度Ｂ」と判断する。この例の場合は、被検体は、定常的運動中（非定常的運動要素有り）と推定される。
【０１３５】
また、例えば、３回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、２回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、１回前の運動状態の判断結果が「非定常的運動中）であり、今回の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断された場合は、安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度を、「状態安定度Ｂ」と判断する。この例の場合は、被検体は、定常的運動中（非定常的運動要素有り）と推定される。
【０１３６】
また、例えば、３回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、２回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、１回前の運動状態の判断結果が「安静状態」であり、今回の運動状態の判断結果が「安静状態」と判断された場合は、安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度を、「状態遷移発生と認定」と判断する。
【０１３７】
また、例えば、３回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、２回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素有り）」であり、１回前の運動状態の判断結果が「非定常的運動中」であり、今回の運動状態の判断結果が「安静状態」と判断された場合は、安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度を、「状態安定度Ｃ」と判断する。この例の場合は、非検体は、非定常的運動中）と推定される。
【０１３８】
（第２実施形態）
本実施形態では、脈波信号を評価する評価指標として、統計情報（ここでは、標準偏差と偏差値）を利用する例について説明する。本実施形態では、評価指標取得部８２は、脈波信号の周波数分解によって得られる周波数スペクトルに基づいて、評価指標としての統計情報（ここでは、標準偏差と偏差値）を取得する。統計情報を評価指標とすることによって、例えば、実績のある統計的な手法を用いて、脈波信号の周波数スペクトルの分布等を詳細に評価（分析）することが可能である。なお、第２実施形態の説明にあたっては、第１実施形態と同じ構成については同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１３９】
（統計情報に基づいて運動状態の判断を行う場合の処理フローの例）
図１５は、統計情報に基づいて運動状態の判断を行う場合の処理フローの例を示すフローチャートである。
【０１４０】
まず、１６秒間２５６サンプル分の脈波信号ｄのデータならびに体動センサー信号ｆのデータを取得する（ステップＳＴ２１）。次に、取得した脈波信号データ、体動信号データにＦＦＴ処理を実行する（ステップＳＴ２２）。続いて、脈波信号スペクトルに対して降順ソート処理（スペクトル値の大きい順に並べる処理）を施し（ステップＳＴ２３）、次に、体動信号スペクトルに降順ソート処理を施す（ステップＳＴ２４）。次に、体動信号のスペクトルソート結果を基に、体動呈示スペクトルを特定する（ステップＳＴ２５）。
【０１４１】
次に、脈波信号スペクトルのスペクトル値（信号値）の平均値、標準偏差、各スペクトルの偏差値を算出する（ステップＳＴ２６）。次に、脈波信号のスペクトルソート結果における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルが存在するかを判断する（ステップＳＴ２７）。ステップＳＴ２７において、Ｙのときは、脈波信号のスペクトルソート結果の中で、平均値以下（偏差値で５０以下）となるスペクトルの内の最大のスペクトのソート順位が１６以下であるかを判断する（ステップＳＴ２８）。
【０１４２】
ステップＳＴ２８において、Ｙの場合は、被検体の運動状態を、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断し（ステップＳＴ２９）、Ｎのときは、被検体の運動状態を、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断する（ステップＳＴ３０）。
【０１４３】
また、ステップＳＴ２７において、Ｎの場合は、脈波信号のスペクトルソート結果における第１位のスペクトルの範囲が３σ（偏差値８０）以上であるかを判定する（ステップＳＴ３１）。次に、ステップＳＴ３２において、Ｙのときは、脈波信号のスペクトルソート結果の中で、平均値以下（偏差値で５０以下）となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位が１６以下であるかを判断する（ステップＳＴ３２）。
【０１４４】
ステップＳＴ３２において、Ｙの場合は、被検体の運動状態を、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断し（ステップＳＴ３３）、Ｎのときは、被検体の運動状態を、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断する（ステップＳＴ３４）。
【０１４５】
また、ステップＳＴ３１において、Ｎの場合は、被検体の運動状態を、「非定常的運動中」と判断する（ステップＳＴ３５）。
【０１４６】
（統計情報に基づいて運動状態が判断される場合における、脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータ、ならびにソート結果を示すデータの具体例）
図１６〜図２０を用いて、統計情報に基づいて運動状態が判断される場合の具体例について説明する。
【０１４７】
（安静状態（非定常運動要素無し）と判断される例）
図１６（Ａ）〜図１６（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図である。
【０１４８】
図１６（Ａ）は、図４（Ａ）と同じであり、図１６（Ｂ）は、図４（Ｂ）と同じである。図１６（Ａ）および図１６（Ｂ）については、説明を省略する。図１６（Ｃ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。図１６（Ｃ）において、ａｄｒは、周波数軸上における周波数スペクトルの位置（相対位置）を示しており、ｄｅｖは、周波数スペクトルのスペクトル値（信号値）の偏差値を示している。また、図１６（Ｄ）は、図１６（Ｃ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。図１６（Ｄ）において、ｓｏｒｔは降順ソートにおける順位を示し、ａｄｒは、そのスペクトルの位置を示し、ｄｅｖは偏差値を示す。なお、上述の点は、図１７〜図２０でも同様である。後述する図１７〜図２０の説明においては、上述の説明を省略する。
【０１４９】
図１６（Ｃ）に示される６４本のスペクトルの大きさ（スペクトル値）の平均値は２４７．２であり、この場合の標準偏差は４６４．３である。また、図１６（Ｄ）に示されるように、ソート結果第１位のスペクトルの位置は３２であり、そのスペクトルの偏差値は１０８．２である。また、偏差値５０以下となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位は１３番（スペクトル位置は３８）である。また、体動呈示スペクトルは無い。つまり、脈波信号スペクトルのソート結果上位１０本以内で、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルは無いと判断される。
【０１５０】
この場合、図１５の判断処理フローに従って、被検体の運動状態は、安静状態（非定常運動要素無し）と判断される。
【０１５１】
（安静状態（非定常運動要素有り）と判断される例）
図１７（Ａ）〜図１７（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図である。
【０１５２】
図１７（Ａ）は、図６（Ａ）と同じであり、図１７（Ｂ）は、図６（Ｂ）と同じである。図１７（Ａ）および図１７（Ｂ）については、説明を省略する。図１７（Ｃ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。また、図１７（Ｄ）は、図１７（Ｃ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。
【０１５３】
図１７（Ｃ）に示される６４本のスペクトルの大きさ（スペクトル値）の平均値は７４９．０であり、この場合の標準偏差は６１７．５である。また、図１７（Ｄ）に示されるように、ソート結果第１位のスペクトルの位置は２１であり、そのスペクトルの偏差値は８８．６である。また、偏差値５０以下となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位は２３番（スペクトル位置は３３）である。また、体動呈示スペクトルは無い。つまり、脈波信号スペクトルのソート結果上位１０本以内で、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルは無い、と判断される。
【０１５４】
この場合、図１５の判断処理フローに従って、被検体の運動状態は、安静状態（非定常運動要素有り）と判断される。
【０１５５】
（定常的運動中（非定常運動要素無し）と判断される例）
図１８（Ａ）〜図１８（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図である。
【０１５６】
図１８（Ａ）は、図８（Ａ）と同じであり、図１８（Ｂ）は、図８（Ｂ）と同じである。図１８（Ａ）および図１８（Ｂ）については、説明を省略する。図１８（Ｃ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。また、図１８（Ｄ）は、図１８（Ｃ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。
【０１５７】
図１８（Ｃ）に示される６４本のスペクトルの大きさ（スペクトル値）の平均値は３０７．１であり、この場合の標準偏差は４６３．９である。また、図１８（Ｄ）に示されるように、ソート結果第１位のスペクトルの位置は３５であり、そのスペクトルの偏差値は１０７．５である。また、偏差値５０以下となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位は１３番（スペクトル位置は４４）である。また、スペクトル位置４１のスペクトルが、体動呈示スペクトルとして特定される。つまり、脈波信号スペクトルのソート結果上位１０本以内で、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがある（位置４１のスペクトル）と判断される。
【０１５８】
この場合、図１５の判断処理フローに従って、被検体の運動状態は、定常的運動中（非定常運動要素無し）と判断される。
【０１５９】
（定常的運動中（非定常運動要素有り）と判断される例）
図１９（Ａ）〜図１９（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図である。
【０１６０】
図１９（Ａ）は、図１０（Ａ）と同じであり、図１９（Ｂ）は、図１０（Ｂ）と同じである。図１９（Ａ）および図１９（Ｂ）については、説明を省略する。図１９（Ｃ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。また、図１９（Ｄ）は、図１９（Ｃ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。
【０１６１】
図１９（Ｃ）に示される６４本のスペクトルの大きさ（スペクトル値）の平均値は６２６．７であり、この場合の標準偏差は４９２．３である。また、図１９（Ｄ）に示されるように、ソート結果第１位のスペクトルの位置は４２であり、そのスペクトルの偏差値は９１．６である。また、偏差値５０以下となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位は２９番（スペクトル位置は５０）である。また、スペクトル位置３８のスペクトルが、体動呈示スペクトルとして特定される。つまり、脈波信号スペクトルのソート結果上位１０本以内で、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがある（位置３８のスペクトル）と判断される。
【０１６２】
この場合、図１５の判断処理フローに従って、被検体の運動状態は、定常的運動中（非定常運動要素有り）と判断される。
【０１６３】
（非定常的運動中と判断される例）
図２０（Ａ）〜図２０（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図である。
【０１６４】
図２０（Ａ）は、図１２（Ａ）と同じであり、図２０（Ｂ）は、図１２（Ｂ）と同じである。図２０（Ａ）および図２０（Ｂ）については、説明を省略する。図２０（Ｃ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。また、図２０（Ｄ）は、図２０（Ｃ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。
【０１６５】
図２０（Ｃ）に示される６４本のスペクトルの大きさ（スペクトル値）の平均値は８２３．１であり、この場合の標準偏差は５８８．４である。また、図２０（Ｄ）に示されるように、ソート結果第１位のスペクトルの位置は９であり、そのスペクトルの偏差値は７３．０である。また、偏差値５０以下となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位は２７番（スペクトル位置は３９）である。また、体動呈示スペクトルは無い。つまり、脈波信号スペクトルのソート結果上位１０本以内で、体動呈示スペクトルの周波数にに相当するスペクトルは無いと判断される。
【０１６６】
この場合、図１５の判断処理フローに従って、被検体の運動状態は、非定常的運動中と判断される。
【０１６７】
このように、統計情報を評価指標とすることによって、脈波信号の周波数スペクトルの分布等を詳細に評価（分析）することができる。
【０１６８】
（第３実施形態）
図２１（Ａ）および図２１（Ｂ）は、拍動検出装置の、被検体への装着例を示す図である。
【０１６９】
図２１（Ａ）の例は、腕時計型の拍動検出装置の例である。脈波センサー１０および表示部９４を含むベース部４００は、リストバンド３００によって、被検体（ユーザー）の左手首２００に装着されている。
【０１７０】
図２１（Ｂ）の例は、指装着型の拍動検出装置の例である。被検体の指先に挿入するためのリング状のガイド３０２の底部に、脈波センサー１０が設けられている。
【０１７１】
このように、本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価することができる。また、例えば、被検体（ユーザー）の、非定常的な運動を含む運動状態を検出することが可能となる。例えば、被検体が１０歩、歩行したとき、その１０歩を終えるまでの間に、脈拍の計測処理に対して影響のある瞬間的な人体の運動／動作があったかどうかといった、より詳細な人体の運動状態を検出することができる。また、例えば、運動状態の安定度を検出することができる。
【０１７２】
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項及び効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。また、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義又は同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。
【符号の説明】
【０１７３】
１０ 脈波センサー、１２ 脈波信号蓄積部、
２０ 体動センサー（加速度センサーやジャイロセンサー等）、
３０ フィルター部、３４ 体動成分除去フィルター、
４０（４０ａ〜４０ｃ） 周波数分解部、５０ 周波数解析部、
６０ 後処理部、６２ ピーク順ソート部、６４ 相関判定部、
６６ 拍動／体動分離部（拍動／ノイズ分離部）、６８ 拍動呈示スペクトル特定部、
８０ 脈波信号評価部、８１ ソート処理部、８２ 評価指標取得部、
８３ 信号状態評価部、８４ 第１信号状態評価部、８５ 第２信号状態評価部、
８６ 運動状態判断部、８８ 安定度判断部、
９０ 脈拍数算出部、９２ 表示処理部、９４ 表示部、１００ 拍動検出装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、拍動検出装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
拍動検出装置は、人体の心拍に由来する拍動を検出するための装置であって、例えば、腕、手のひら、手指などに装着される脈波センサーからの信号（脈波信号）から、人体の体動の影響により発生する信号成分（体動影響信号）を雑音として除去し、心拍に由来する信号（拍動信号）を検出する装置である。
【０００３】
人の指や手首に装着するタイプの脈拍計は、例えば、特許文献１〜特許文献３に記載されている。
【０００４】
また、脈拍計に加速度センサーを搭載し、脈拍計を、運動量計あるいは歩数計等の運動計測機能も備えた生体情報計測装置として使用する例は、例えば特許文献４に記載されている。このような生体情報計測装置を用いることで、被計測者は運動中に自身のペース配分を管理したり、運動後に消費カロリーを確認するなどして運動量を把握したりすることが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１９８８２９号公報
【特許文献２】特開２００７−５４４７１号公報
【特許文献３】特開２００５−１３１４２６号公報
【特許文献４】特開２００５−２１１３０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献４の請求項３に係る技術では、『ユーザーが歩行又は走行している運動状態に有るか否かを判別する連続振動判別手段』を有する旨が記載されている。また、この特許文献４の、例えば（００６１）段落には、『ユーザーが５歩以上歩行した場合にのみ、運動状態（歩行）にあると判断し、ステップＳ１１以降の処理（歩数の計数）へ移行する』旨が記載されている。
【０００７】
特許文献４に記載される技術では、連続振動判別手段によって、例えば、「使用者（ユーザー）が１０歩、歩いた」というような、ユーザーの定常的な運動（例えば周期的な腕振りを繰り返す、一定速度でのウォーキング）に関する情報を取得することができる。
【０００８】
しかし、その１０歩を歩き終えるまでの間に、脈拍の計測処理に対して影響のある瞬間的な人体の運動／動作があったかどうかといった、より詳細な人体の運動状態を把握することが難しい。
【０００９】
本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価することができる。また、例えば、被検体（ユーザー）の、非定常的な運動を含む運動状態を検出することが可能となる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
（１）本発明の拍動検出装置の一態様は、被検体の拍動に由来する拍動信号を検出する拍動検出装置であって、前記拍動信号、周期性を有する定常ノイズおよび周期性を有さない非定常ノイズの少なくとも一つを含む可能性がある脈波信号を出力する脈波センサーと、前記脈波信号に基づいて、所定時間毎に周波数解析処理を実行する周波数解析部と、を含み、前記周波数解析部は、前記脈波信号の信号状態を評価する脈波信号評価部と、を有し、前記脈波信号評価部は、前記脈波信号の信号状態の評価指標を取得する評価指標取得部と、前記評価指標を用いて、前記脈波信号の信号状態を評価する信号状態評価部と、を有する。
【００１１】
本態様では、脈波観測や脈拍計測を阻害する非定常ノイズ（周期性を持たないノイズであり、外乱ノイズと呼ばれる場合もある）を、例えば、被検体についての貴重な情報（例えば、被検体が非定常的な運動を行った事実を示す情報）をもたらす有用な信号成分と考える。そして、この知見に基づいて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価する。
【００１２】
例えば脈波センサーでは、計測部位近辺において、人体の動作（周期性の無い非定常的な動作）があると、その非定常的な動作に応じて血流の容積変化が発生し、そのような容積変化はノイズ（すなわち非定常ノイズ）の生成につながる。この非定常ノイズは、脈波観測や脈拍計測を阻害する不要な成分と考えることができ、従来は、拍動検出に際して、この非定常ノイズの影響をいかに排除するかに重点がおかれていた。
【００１３】
これに対して、本態様では、脈波信号評価部を設けて、脈波信号評価部が、評価指標を取得し、その評価指標を用いて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価することとした。
【００１４】
これによって、本態様の拍動検出装置は、拍動信号を検出するという機能に加えて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価するという新規な機能を備えることになる。これによって、例えば、拍動検出装置を装着した被検体（拍動の検出対象である人や動物）が、非定常的な運動（非定常運動要素を含む運動：例えば、手足を不規則に動かす、動作が不規則な体操をする等）を行ったことを検出することができる。
【００１５】
（２）本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記信号状態評価部は、前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの有無、前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの大きさの程度、および前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの混入の程度の少なくとも一つに基づいて、前記脈波信号の信号状態を評価する。
【００１６】
本態様では、信号状態評価部による脈波信号の評価の一例を明確化している。信号状態評価部は、例えば、定常ノイズまたは非定常ノイズの有無、定常ノイズまたは非定常ノイズの大きさの程度、および定常ノイズまたは非定常ノイズの混入の程度の少なくとも一つに基づいて、脈波信号の信号状態を評価することができる。これによって、脈波信号の信号状態を客観的に評価することができる。
【００１７】
（３）本発明の拍動検出装置の他の態様は、前記信号状態評価部による評価に基づいて、被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有し、前記信号状態評価部は、前記評価指標と閾値との比較によって、前記脈波信号に含まれる前記非定常ノイズが少ない状態であるか、中程度の状態であるか、多い状態であるかを判断し、前記非定常ノイズが少ない状態のときに第１評価を出力し、前記非定常ノイズが中程度の状態のときに第２評価を出力し、前記非定常ノイズが多い状態のときに第３評価を出力し、前記運動状態判断部は、前記信号状態評価部による評価が前記第１評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が無い安静状態にあると判断し、前記信号状態評価部による評価が前記第２評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が有る安静状態にあると判断し、前記信号状態評価部による評価が前記第３評価であるとき、前記被検体は、非定常的運動状態にあると判断する。
【００１８】
本態様では、脈波信号の評価によって、３区分の運動状態の評価が可能である。すなわち、信号状態評価部の評価が第１評価であるとき、運動状態判断部は、「被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が無い安静状態にある」と判断する。また、信号状態評価部による評価が第２評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が有る安静状態にある」と判断する。また、信号状態評価部による評価が第３評価であるとき、「被検体は、非定常的運動状態にある」と判断する。
【００１９】
（４）本発明の拍動検出装置の他の態様は、前記脈波信号評価部による評価に基づいて、前記被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有する。
【００２０】
本態様では、運動状態判断部が、脈波信号評価部による評価に基づいて、被検体の運動状態を判断する。被検体の運動状態の変化は、脈波信号の周波数スペクトルの変化となって現れる。よって、脈波信号の評価に基づいて、被検体の運動状態を判断することが可能である。
【００２１】
（５）本発明の拍動検出装置の他の態様は、前記所定時間毎の、前記被検体の運動状態を記憶する運動状態履歴格納部と、前記運動状態履歴格納部から読み出される、前記所定時間毎の運動状態の時間的な変化に基づいて、前記被検体の運動状態の安定度を判断する安定度判断部と、を有する。
【００２２】
本態様では、運動状態履歴格納部に、所定時間毎の被検体の運動状態を記憶する。例えば、拍動検出が４秒毎に行われるとすると、脈波信号の周波数スペクトルの分析に基づいて、被検体の運動状態も４秒毎に判断される。その判断の結果、決定された運動状態を、運動状態履歴格納部（例えば、レジスタ等のメモリー等）に格納する。
【００２３】
運動状態の安定度判断部は、運動状態履歴格納部から、所定の期間における運動状態の情報を読み出し、その読み出した情報に基づいて、例えば、時間経過に伴う運動状態の変化の有無等を検出する。例えば、時間経過に応じて運動状態が変化したか否か、変化しているとすれば、ある期間あたりの変化の回数はどれだけか、といった解析を実行する。
【００２４】
これによって被検体の運動状態の安定度を判断することができる。すなわち、被検体の運動状態が、どの程度安定しているかを検出することができる。これによって、被検体の運動の履歴を示す貴重な情報が得られる。
【００２５】
（６）本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記評価指標取得部は、前記脈波信号の周波数分解によって得られる周波数スペクトルのうちの、最大のスペクトル値を示す第１スペクトルと、前記第１スペクトル以外の、少なくとも１つの第２スペクトルとのスペクトル値の比を算出する。
【００２６】
脈波信号を評価する指標として、例えば、主要な周波数スペクトルのスペクトル値の比（つまり、基線の高さの比）を用いることができる。スペクトル値の比を算出する処理は、比較的簡単に行えることから、評価指標の取得が容易であるという利点がある。また、例えば、スペクトル値の比（評価指標）と閾値との比較によって脈波信号の評価が可能であり、実現が容易であるという利点もある。
【００２７】
具体的には、例えば、ｒ５およびｒ１０という指標を用いることができる（ただし、一例であり、統計指標を用いてもよい）。ここで、ｒ５とは、１６秒分の脈波信号の周波数スペクトルの中から、ピーク値の大きさの順に５本のスペクトルを並べたとき（つまり、ソーティングしたとき）、第１番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分母とし、第５番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分子とすることによって得られる指標である。
【００２８】
また、ｒ１０とは、１６秒分の脈波信号の周波数スペクトルの中から、ピーク値の大きさの順に１０本のスペクトルを並べたとき（つまりソーティングしたとき）、第１番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分母とし、第１０番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分子とすることによって得られる指標である。指標ｒ５，ｒ１０は、評価指標取得部によって取得される。
【００２９】
（７）本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記評価指標取得部は、前記脈波信号の周波数分解によって得られる周波数スペクトルに基づいて、統計情報を取得する。
【００３０】
本態様では、脈波信号を評価する指標として、統計情報を使用する。統計情報としては、例えば、標準偏差と、その標準偏差に対する偏差値とを用いることができる。統計情報を評価指標とすることによって、例えば、実績のある統計的な手法を用いて、脈波信号の周波数スペクトルの分布等を詳細に評価（分析）することが可能である。
【００３１】
（８）本発明の拍動検出装置の他の態様では、前記被検体の周期的な体動に伴う体動信号を含む体動センサー信号を出力する体動センサーを有し、前記信号状態評価部は、前記評価指標と、前記体動センサー信号の周波数スペクトルと、を用いて、前記脈波信号の信号状態を評価する。
【００３２】
本態様では、脈波信号の周波数解析の結果として得られる評価指標のみならず、体動センサーから出力される体動センサー信号の周波数スペクトルを用いて、脈波信号の信号状態を評価する。評価指標に基づく評価によって、脈波信号の周波数スペクトルにおける非定常ノイズの有無、非定常ノイズの大きさの程度、非定常ノイズの混入の程度等の観点からの脈波信号の評価が可能である。
【００３３】
また、体動センサー信号の周波数スペクトルに基づく評価によって、例えば、定常ノイズの有無、定常ノイズの大きさの程度、定常ノイズの混入の程度等の観点からの脈波信号の評価が可能である。ここで、「体動」とは、広義には、体を動かすことすべてを意味する。体動センサー信号は、この広義の体動に由来する信号である。体動センサー信号には、被検体の周期的な体動に伴う信号成分である体動信号（上述の定常ノイズに相当する）が含まれる。体動信号（あるいは体動成分）というときの「体動」は、「周期性のある体動」という意味の、狭義の体動である。被検体の周期的な体動は、例えば、歩行・ジョギングなどに伴う周期的、つまり定常的な腕の動き等である。
【００３４】
例えば、被検体が規則的に腕を振って歩行しているとき、所定時間分の体動センサー信号の周波数スペクトルを観察すると、規則的な腕振りに対応した目立つスペクトルが、周波数軸上の所定の周波数位置に現れる。また、被検体が、腕振りをしながら、手の五指を握ったり開いたりする動作を繰り返している場合には、例えば、腕振りとは区別される（つまり、別の周期性ならびにスペクトル値等をもつ）、複数本のスペクトルが現れる。したがって、体動センサー信号の周波数スペクトルを分析することによって、例えば、被検体の運動状態に関する有用な情報を得ることができる。
【００３５】
本態様では、２種類の評価を考慮して総合的に脈波信号を分析することができ、よって、より詳細な、脈波信号の評価が可能である。
【００３６】
（９）本発明の拍動検出装置であって、前記信号状態評価部による評価に基づいて、被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有し、前記信号状態評価部は、前記評価指標と閾値との比較によって前記脈波信号に含まれる前記非定常ノイズが所定未満である第１状態であるか、前記非定常ノイズが前記第１状態よりも多い第２状態であるか、前記非定常ノイズが前記第２状態よりも多い第３状態であるかを判断し、さらに、前記体動センサー信号の周波数スペクトルの内の、スペクトル値の大きさの順位が所定番目までのスペクトルに、前記体動信号を示す体動呈示スペクトルが存在するか否かを判断し、前記非定常ノイズが前記第１状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第１評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第１状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第２評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第２状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第３評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第２状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第４評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第３状態のときに第５評価を出力し、前記運動状態判断部は、前記信号状態評価部による評価が前記第１評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い安静状態にあると判断し、前記信号状態評価部による評価が前記第２評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第３評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る安静状態にあると判断し、前記信号状態評価部による評価が前記第４評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態にあると判断し、前記信号状態評価部による評価が前記第５評価であるとき、前記被検体は、非定常的運動状態にあると判断する。
【００３７】
本態様では、脈波信号の評価と、体動センサー信号の周波数スペクトルの分析とを併用することによって、５区分の運動状態の評価が可能である。上述の（８）の態様よりも、さらに詳しい運動状態の判断が可能である。
【００３８】
すなわち、運動状態判断部は、信号状態評価部による評価が第１評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が無い安静状態にある」と判断することができる。また、信号状態評価部による評価が第２評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態にある」と判断することができる。また、信号状態評価部による評価が第３評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る安静状態にある」と判断することができる。また、信号状態評価部による評価が第４評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態にある」と判断することができる。また、信号状態評価部による評価が第５評価であるとき、被検体は、「非定常的運動状態にある」と判断することができる。
【００３９】
このように、本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価することができる。また、例えば、被検体（ユーザー）の、非定常的な運動を含む運動状態を検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の拍動検出装置の一例の構成を示す図
【図２】図２（Ａ）〜図２（Ｃ）は、脈波信号に含まれる外乱ノイズに着目した脈波信号の評価例と、各評価例に対応する運動状態の評価例を示す図
【図３】５区分の運動状態の判断を行う場合の処理フローの例を示すフローチャート
【図４】図４（Ａ）および図４（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図
【図５】図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図
【図６】図６（Ａ）および図６（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図
【図７】図７（Ａ）および図７（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図
【図８】図８（Ａ）および図８（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図
【図９】図９（Ａ）および図９（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図
【図１０】図１０（Ａ）および図１０（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図
【図１１】図１１（Ａ）および図１１（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図
【図１２】図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図
【図１３】図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図
【図１４】被検体の運動状態の安定度の判断処理の手順の一例を示すフローチャート
【図１５】統計情報に基づいて運動状態の判断を行う場合の処理フローの例を示すフローチャート
【図１６】図１６（Ａ）〜図１６（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図
【図１７】図１７（Ａ）〜図１７（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図
【図１８】図１８（Ａ）〜図１８（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図
【図１９】図１９（Ａ）〜図１９（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図
【図２０】図２０（Ａ）〜図２０（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図
【図２１】図２１（Ａ）および図２１（Ｂ）は、拍動検出装置の、被検体への装着例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、図面を参照して、具体的に説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００４２】
（第１実施形態）
図１は、本発明の拍動検出装置の一例の構成を示す図である。図１に示される拍動検出装置１００は、被検体（人や動物を含む）の拍動に由来する拍動信号、拍動信号に対応する心拍等の生体情報等を検出するセンサー装置の一種である。
【００４３】
ここで、拍動とは、医学的には心臓のみならず内臓一般の周期的な収縮、弛緩が繰り返された場合に起こる運動のことをいう。ここでは、心臓が周期的に血液を送るポンプとしての動きを拍動と呼ぶ。なお、心拍数とは、１分間の心臓の拍動の数をいう。また、脈拍数は、末梢血管における脈動の数をいう。心臓が血液を送り出す際に、動脈に脈動が生じるので、この回数を数えたものを脈拍数あるいは単に脈拍と呼ぶ。腕で脈を計測する限りは、医学的には心拍数とは呼ばずに脈拍数と呼ぶのが通常である。また、以下の説明では、体動という用語が使用される。体動とは、広い意味では、体を動かすことすべてを意味する（広義の体動）。また、狭義の体動は、例えば、歩行・ジョギングなどに伴う周期的、つまり定常的な腕（例えば拍動検出装置の本体の近辺）の動き等をいう。
【００４４】
（全体構成）
図１に示される拍動検出装置１００は、拍動信号、周期性を有する定常ノイズおよび周期性を有さない非定常ノイズの少なくとも一つを含む可能性がある脈波信号ｄを出力する脈波センサー１０と、脈波信号蓄積部（４秒分の脈波信号ｄのデータを蓄積する第１バッファメモリー１３および１６秒分の脈波信号ｄのデータを蓄積する第２バッファメモリー１５を有する）１２と、適応フィルター３２および体動成分除去フィルター３４を含むフィルター部３０と、体動センサー（加速度センサーやジャイロセンサー等）２０と、体動信号蓄積部２２と、周波数解析部５０と、脈拍数算出部９０と、表示処理部９２と、表示部９４と、を有する。
【００４５】
脈波センサー１０は、例えば、光電脈波センサー及びその原理に基づく脈波センサーである。脈波センサー１０は、拍動信号、周期性を有する定常ノイズおよび周期性を有さない非定常ノイズの少なくとも一つを含む可能性がある脈波信号ｄを出力する。周期性を有する定常ノイズには、被検体（人や動物）の周期的な体動に由来する体動信号に対応する信号成分が含まれる。
【００４６】
また、周期性を有さない非定常ノイズは、例えば、拍動検出装置１００を装着した被検体（人や動物）が、非定常的な運動（非定常運動要素を含む運動：例えば、手足を不規則に動かす、動作が不規則な体操をする等）を行ったことによって発生し、また、拍動検出装置を他の物体に衝突させた場合等に発生する衝撃ノイズを含む。非定常ノイズは、外乱ノイズと呼ばれることもある。
【００４７】
また、体動センサー２０は、体動センサー信号ｆを出力する。体動センサー信号には、被検体の周期的な体動に伴う信号成分である体動信号（上述の定常ノイズに相当する）が含まれる。ここで、「体動」とは、広義には、体を動かすことすべてを意味する。体動センサー信号ｆは、この広義の体動に由来する信号である。上述のとおり、体動センサー信号ｆには、被検体の周期的な体動に対応する体動信号（上述の定常ノイズに相当する）が含まれる。体動信号（あるいは体動成分）というときの「体動」は、「周期性のある体動」という意味の、狭義の体動である。被検体の周期的な体動は、例えば、歩行・ジョギングなどに伴う周期的、つまり定常的な腕の動き等である。
【００４８】
脈波センサー１０から出力される脈波信号ｄの、４秒分の信号が、第１バッファメモリー１３に蓄積される。４秒分の脈波信号ｄは、４秒周期で、第２バッファメモリー１５に転送される。第２バッファメモリー１５はＦＩＦＯ（ファーストイン・ファーストアウト）メモリーであり、１６秒分の脈波信号は、４秒分ずつ更新される。１６秒分の脈波信号を蓄積するのは、周波数解析によって拍動成分を特定するとき、ある程度の時間幅で信号の推移を観測し、相関の有無等を慎重に検討する必要があるからである。
【００４９】
フィルター部３０は、入力信号に、定常的（周期的）な周波数成分とその他の非定常的（非周期的）な成分が含まれるときに、それらを分離して出力することのできる適応フィルターの一種である。フィルター部３０に含まれる適応フィルター３２によって、脈波信号ｄに含まれる定常的（周期的）な周波数成分とその他の非定常的（非周期的）な成分とを分離することができる。また、体動成分除去フィルター３４によって、例えば、脈波信号ｄに含まれる目立つ体動成分を除去・抑制することができる。
【００５０】
（周波数解析部の構成）
周波数解析部５０は、信号分配部３９と、第１周波数分解部４０ａ〜第３周波数分解部４０ｃと、後処理部６０と、脈波信号評価部８０と、運動状態判断部８６と、状態履歴格納部８７と、安定度判断部８８と、を有する。
【００５１】
信号分配部３９は、フィルター後信号ｅ（脈波信号に対応）を第１周波数分解部４０ａに供給し、フィルター前の脈波信号ｄを第３周波数分解部４０ｃに供給する。また、体動センサー信号ｆは第２周波数分解部４０ｂに供給される。
【００５２】
後処理部６０は、周波数スペクトルをスペクトル値の大きい順にソーティングするピーク順ソート部６２と、ピーク順が上位の主要なスペクトルと直近の過去（例えば４秒前）の拍動信号のスペクトルとの相関判定を実行する相関判定部６４と、相関判定の結果を利用して拍動信号とノイズ成分とを分離する拍動／ノイズ分離部６６と、拍動／ノイズ分離処理によってノイズから分離された拍動成分のスペクトルを、拍動呈示スペクトルとして特定する拍動呈示スペクトル特定部６８と、を有する。
【００５３】
拍動呈示スペクトルの特定に成功すると、脈拍数算出部９０は、被検体の脈拍数を算出する。脈拍数は、例えば、拍動呈示スペクトルの周波数に基づいて算出することができる。求められた脈拍数の情報は、脈拍数算出部９０から表示処理部９２を経由して表示部９４に供給され、例えば、脈波数を示す数値が、表示部９４によって表示される。なお、脈拍数ではなく、検出した脈の、時間軸上における変化を信号波形やグラフの形式で表示することもできる。
【００５４】
脈波信号評価部８０は、ソート処理部８１と、評価指標取得部８２と、信号状態評価部８３（第１信号状態評価部８４と、第２信号状態評価部８５とを備える）と、を有する。
【００５５】
ソート処理部８１は、脈波信号ｄの周波数スペクトルを、スペクトル値の大きい順にソーティングする。評価指標取得部８２は、脈波信号ｄの信号状態の評価指標を取得する。評価指標としては、主要な周波数スペクトルのスペクトル値の比（例えば、後述するｒ５，ｒ１０という指標）や、標準偏差ならびに偏差値のような統計情報（統計指標）を用いることができる。
【００５６】
信号状態評価部８３は、評価指標を用いて、脈波信号ｄの信号状態を評価する。具体的には、信号状態評価部８３に含まれる第１信号状態評価部８４が、評価指標を用いて、脈波信号ｄの信号状態を評価する。
【００５７】
また、信号状態評価部８３に含まれる第２信号状態評価部８５は、評価指標と、体動センサー信号ｆ（被検体の周期的な体動に伴う体動信号を含む信号）の周波数スペクトルと、を用いて、脈波信号ｄの信号状態を評価する。
【００５８】
本実施形態では、従来、脈波観測や脈拍計測を阻害する非定常ノイズ（周期性を持たないノイズであり、外乱ノイズと呼ばれる場合もある）を、例えば、被検体についての貴重な情報（例えば、被検体が非定常的な運動を行った事実を示す情報）をもたらす有用な信号成分と考える。そして、この知見に基づいて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価する。
【００５９】
例えば光電脈波センサーでは、計測部位近辺において、人体の動作（周期性の無い非定常的な動作）があると、その非定常的な動作に応じて血流の容積変化が発生し、そのような容積変化はノイズ（すなわち非定常ノイズ）の生成につながる。この非定常ノイズは、脈波観測や脈拍計測を阻害する不要な成分と考えることができ、従来は、拍動検出に際して、この非定常ノイズの影響をいかに排除するかに重点がおかれていた。
【００６０】
これに対して、本実施形態では、脈波信号評価部８０が、評価指標を取得し、その評価指標を用いて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価することとした。
【００６１】
これによって、本実施形態の拍動検出装置は、拍動信号を検出するという機能に加えて、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価（分析）するという新規な機能を備えることになる。これによって、例えば、拍動検出装置を装着した被検体（拍動の検出対象である人や動物）が、非定常的な運動（非定常運動要素を含む運動：例えば、手足を不規則に動かす、動作が不規則な体操をする等）を行ったことを検出することができる。
【００６２】
例えば、第１信号状態評価部８４が、評価指標を用いて脈波信号ｄの信号状態を評価することによって、脈波信号ｄの周波数スペクトルにおける非定常ノイズの有無、非定常ノイズの大きさの程度、非定常ノイズの混入の程度等の観点からの脈波信号ｄの評価が可能である。
【００６３】
また、第２信号状態評価部８５が、脈波信号ｄの周波数解析の結果として得られる評価指標のみならず、体動センサー２０から出力される体動センサー信号ｆを周波数分解して得られる周波数スペクトルを用いて、脈波信号ｄの信号状態を評価することによって、例えば、周期性のある体動信号に対応する定常ノイズの有無、定常ノイズの大きさの程度、定常ノイズの混入の程度等の観点からの脈波信号の評価が可能である。例えば、被検体が規則的に腕を振って歩行しているとき、所定時間分（例えば４秒分）の体動センサー信号ｆの周波数スペクトルを観察すると、規則的な腕振りに対応した、信号レベルが他のスペクトルに比べて大きな（換言すれば特徴的な）スペクトルが、周波数軸上の所定の周波数位置に現れる。体動センサー信号ｆのＦＦＴ結果として得られる周波数スペクトル中の、信号レベルが他のスペクトルに比べて大きな（特徴的な）スペクトルを、ここでは、体動呈示スペクトルという。
【００６４】
また、被検体が、腕振りをしながら、手の五指を握ったり開いたりする動作を繰り返している場合には、例えば、腕振りとは区別される（つまり、別の周期性ならびにスペクトル値等をもつ）、複数本のスペクトルが現れる。したがって、体動センサー信号ｆの周波数スペクトルを分析することによって、例えば、被検体の運動状態に関する有用な情報を得ることができる。
【００６５】
本実施形態では、信号状態評価部８３が、第１信号状態評価部８４と、第２信号状態評価部８５とを備えることから、２種類の評価が可能であり、これらを勘案して、脈波信号を総合的に分析するができる。よって、より詳細な、脈波信号の評価が可能である。
【００６６】
具体的には、信号状態評価部８３は、定常ノイズまたは非定常ノイズの有無、定常ノイズまたは非定常ノイズの大きさの程度、および定常ノイズまたは非定常ノイズの混入の程度の少なくとも一つに基づいて、脈波信号ｄの信号状態を評価することができる。これによって、脈波信号ｄの信号状態を客観的に評価（分析）することができる。
【００６７】
また、拍動検出装置１００に含まれる運動状態判断部８６は、脈波信号評価部８０による評価に基づいて、被検体の運動状態を判断することができる。被検体の運動状態が変化は、脈波信号の周波数スペクトルの変化となって現れる。よって、脈波信号ｄの評価に基づいて、被検体の運動状態を推定する、つまり判断することが可能である。
【００６８】
また、拍動検出装置１００に含まれる状態履歴格納部８７は、所定時間毎（例えば４秒毎）の被検体の運動状態を記憶してもよい。また、安定度判断部８８は、状態履歴格納部８７から読み出される、所定時間毎の運動状態の時間的な変化に基づいて、被検体の運動状態の安定度を判断してもよい。
【００６９】
例えば、拍動検出が４秒毎に行われるとすると、脈波信号ｄの周波数スペクトルの分析に基づいて、被検体の運動状態も４秒毎に判断される。その判断の結果、決定された運動状態を、状態履歴格納部（レジスタ等のメモリー等）８７に格納する。安定度判断部８８は、状態履歴格納部８７から、所定の期間における運動状態の情報を読み出し、その読み出した情報に基づいて、例えば、時間経過に伴う運動状態の変化の有無等を検出する。例えば、時間経過に応じて運動状態が変化したか否か、変化しているとすれば、ある期間あたりの変化の回数はどれだけか、といった解析を実行する。これによって被検体の運動状態の安定度を判断することができる。すなわち、被検体の運動状態が、どの程度安定しているかを検出することができる。これによって、被検体の運動の履歴を示す貴重な情報が得られる。
【００７０】
被検体の運動状態を示す情報は、運動状態判断部８６から表示処理部９２に送られる。また、運動状態の安定度に関する情報は、安定度判断部８８から表示処理部９２に送られる。表示処理部９２による表示制御によって、表示部９４において、被検体の運動状態を示す情報や、運動状態の安定度に関する情報を表示すること（つまり、ユーザー等に報知する）ことができる。
【００７１】
（脈波信号の評価例ならびに運動状態の評価例）
次に、脈波信号の評価例ならびに運動状態の評価例について説明する。図２（Ａ）〜図２（Ｃ）は、脈波信号に含まれる外乱ノイズに着目した脈波信号の評価例と、各評価例に対応する運動状態の評価例を示す図である。
【００７２】
図２（Ａ）〜図２（Ｃ）において、上側には、１６秒間のＦＦＴ前の脈波信号ｄの信号波形が示されている。横軸は時間を示し、縦軸は信号の振幅を示す。また、下側には、０から４Ｈｚの周波数帯域における周波数スペクトルが示されている。横軸は周波数を示し、縦軸はスペクトル値を示す。
【００７３】
ここで、図２（Ａ）は、外乱ノイズが少（つまり、脈波信号がきれい）と評価される場合の、脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルを示している。また、図２（Ｂ）は、外乱ノイズが中程度（つまり、脈波信号ｄがまあまあ）と評価される場合における脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルを示している。また、図２（Ｃ）は、脈波信号ｄに多くの外乱ノイズが含まれる（つまり、脈波信号ｄがノイジー）と評価される場合における脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルを示している。
【００７４】
図２（Ａ）〜図２（Ｃ）の各々の比較から明らかなように、脈波信号ｄの波形と周波数スペクトルとは密接に関連しており、脈波信号ｄの波形に対応して、周波数スペクトルの分布状態やスペクトル値が変化する。よって、ＦＦＴによって得られる周波数スペクトルに基づいて、脈波信号ｄに重畳する外乱ノイズの状態（外乱ノイズ量の程度）を推定することが可能である。
【００７５】
評価指標取得部８２は、脈波信号ｄの周波数分解によって得られる周波数スペクトルのうちの、最大のスペクトル値を示す第１スペクトルと、第１スペクトル以外の、少なくとも１つの第２スペクトルとのスペクトル値の比（スペクトル比）を算出し、これを評価指標とすることができる。
【００７６】
図２（Ａ）〜図２（Ｃ）の例では、外乱ノイズ量の程度を推定する指標として、主要な周波数スペクトルのスペクトル値の比（つまり、基線の高さの比）を用いる。具体的には、ｒ５およびｒ１０という指標を用いる（ただし、一例であり、他の統計的指標、例えば、標準偏差等を用いてもよい）。ここで、ｒ５とは、１６秒分の脈波信号の周波数スペクトルの中から、ピーク値の大きさの順に５本のスペクトルを並べたとき（つまり、ソーティングしたとき）、第１番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分母とし、第５番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分子とすることによって得られる指標である。
【００７７】
また、ｒ１０とは、１６秒分の脈波信号の周波数スペクトルの中から、ピーク値の大きさの順に１０本のスペクトルを並べたとき（つまりソーティングしたとき）、第１番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分母とし、第１０番目のスペクトルのスペクトル値（パワー）を分子とすることによって得られる指標である。指標ｒ５，ｒ１０は、脈波信号評価部８０に含まれる評価指標取得部８２によって取得される。
【００７８】
ここでは、一例として、ｒ５＜０．５かつｒ１０＜０．２のときをノイズ少（きれい）とし、ｒ５＞０．７かつｒ１０＞０．５のときをノイズ多（ノイジー）とし、上記いずれでもない場合をノイズが中程度（まあまあ）とする。
【００７９】
図２（Ａ）の例では、ｒ５＝０．１４かつｒ１０＝０．０８であることから、外乱ノイズ少（きれい）と判断される。また、図２（Ｂ）の例では、ｒ５＝０．５６かつｒ１０＝０．３５であることから、外乱ノイズが中程度（まあまあ）と判断される。図２（Ｃ）の例では、ｒ５＝０．８２かつｒ１０＝０．６２であることから、ノイズ多（ノイジー）と判断される。
【００８０】
このような判断処理が、信号状態評価部８３（第１信号状態評価部８４および第２信号状態評価部８５）によって実行される。なお、統計情報を評価指標として用いる例は、図１６〜図２０を用いて後述する。
【００８１】
また、被検体の運動状態も、上述の指標ｒ５、ｒ１０を用いて推定することができる。被検体の運動状態によって脈波信号ｄの波形が変化すると、その変化は、周波数スペクトルの変化となって現れ、周波数スペクトルの変化は、指標ｒ５，ｒ１０に反映されるからである。被検体の運動状態は、上述のとおり、運動状態判断部８６によって実行される。
【００８２】
例えば、図２（Ａ）の例では、被検体は、定常的運動状態（非定常運動要素無し）、あるいは、安静状態（非定常運動要素無し）と判断することができる。例えば、被検体が一定のピッチで歩行しており、かつ、手首をランダムに動かすといった非周期的な動作をしていない場合が該当する。また、安静状態（非定常運動要素無し）の場合としては、被検体が起立状態、着席状態、横臥状態などにあり、一切身体を動かしていない場合が考えられる。
【００８３】
図２（Ｂ）の例では、被検体は、定常的運動状態（非定常運動要素有り）、あるいは、安静状態（非定常運動要素有り）と判断することができる。定常的運動状態（非定常運動要素有り）の場合としては、例えば、被検体が一定のピッチで歩行しており、かつ、手首をランダムに動かすといった非周期的な動作をしている場合が考えられる。また、安静状態（非定常運動要素有り）の場合としては、被検体が起立状態、着席状態、横臥状態などにあるものの、全身的な運動は行っておらず、腕や手をランダムに動かしている場合が考えられる。
【００８４】
図２（Ｃ）の例では、被検体は、非定常的運動状態と判断することができる。被検体が周期性をもたない動作を行っている場合であり、例えば、被検体が体操をする、被検体がバスケットボールをする、といった場合が該当する。
【００８５】
このように、運動状態判断部８６は、脈波信号評価部８０による脈波信号ｄの評価に基づいて、被検体の運動状態を判断することができる。上述のとおり、脈波信号評価部８０に含まれる信号状態評価部８３（具体的には第１信号状態評価部８４）は、評価指標ｒ５，ｒ１０と，所定の閾値との比較によって、脈波信号ｄに含まれる非定常ノイズ（外乱ノイズ）が少ない状態であるか（図２（Ａ）の例）、中程度の状態（図２（Ｂ）の例）であるか、多い状態（図２（Ｃ）の例）であるかを判断する。そして、非定常ノイズが少ない状態（図２（Ａ）の例）のときに、第１評価（非定常ノイズが少ないという評価）を出力し、非定常ノイズが中程度の状態（図２（Ｂ）の例）のときに第２評価（非定常ノイズが中程度という評価）を出力し、非定常ノイズが多い状態（図２（Ｃ））のときに第３評価（非定常ノイズが多いという評価）を出力する。
【００８６】
運動状態判断部８６は、脈波信号評価部８０（第１信号状態評価部８４）による評価が第１評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が無い安静状態にある」と判断し、評価が第２評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が有る安静状態にある」と判断し、評価が第３評価であるとき、「被検体は、非定常的運動状態にある」と判断する。この場合、脈波信号ｄの評価によって、３区分の運動状態の評価が可能である。但し、より詳細な運動状態の評価を行うことも可能である。
【００８７】
例えば、脈波信号ｄの評価と、体動センサー信号ｆの周波数スペクトルの分析とを併用することによって、５区分の運動状態の評価が可能となる。
【００８８】
例えば、信号状態評価部８３に含まれる第２信号状態評価部８５は、評価指標ｒ５，ｒ１０と、所定の閾値との比較によって、脈波信号ｄに含まれる非定常ノイズ（外乱ノイズ）が少ない状態であるか（図２（Ａ）の例）、中程度の状態（図２（Ｂ）の例）であるか、多い状態（図２（Ｃ）の例）であるかを判断する。
【００８９】
第２信号状態評価部８５は、さらに、体動センサー信号ｆの周波数スペクトルの内の、スペクトル値の大きさの順位が所定番目（例えば１０番目）までのスペクトルに、体動信号を示す体動呈示スペクトルが存在するか否かを判断する。そして、非定常ノイズが少ない状態であって、体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第１評価を出力し、非定常ノイズが少ない状態であって、体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第２評価を出力し、非定常ノイズが中程度の状態であって、体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第３評価を出力し、非定常ノイズが中程度の状態であって、体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第４評価を出力し、非定常ノイズが多い状態のときに第５評価を出力する。
【００９０】
そして、運動状態判断部８６は、脈波信号評価部８０（第２信号状態評価部８５）による評価が第１評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が無い安静状態にある」と判断することができ、評価が第２評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態にある」と判断することができ、評価が第３評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る安静状態にある」と判断することができ、評価が第４評価であるとき、「被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態にある」と判断することができ、「評価が第５評価であるとき、被検体は、非定常的運動状態にある」と判断することができる。以下、図３〜図１３を用いて、５区分の運動状態の判断を行う場合の具体例について説明する。
【００９１】
（５区分の運動状態の判断を行う場合の処理フローの例）
図３は、５区分の運動状態の判断を行う場合の処理フローの例を示すフローチャートである。まず、１６秒間２５６サンプル分の脈波信号ｄのデータならびに体動センサー信号ｆのデータを取得する（ステップＳＴ１）。次に、取得した脈波信号データ、体動信号データにＦＦＴ処理を実行する（ステップＳＴ２）。続いて、脈波信号スペクトルに対して降順ソート処理（スペクトル値の大きい順に並べる処理）を施し（ステップＳＴ３）、次に、体動信号スペクトルに降順ソート処理を施す（ステップＳＴ４）。次に、体動信号のスペクトルソート結果を基に、体動呈示スペクトルを特定する（ステップＳＴ５）。
【００９２】
次に、脈波信号の評価指標ｒ５，ｒ１０を算出し（ステップＳＴ６）、次に、ｒ５，ｒ１０を所定の閾値と比較する。すなわち、ｒ５＞０．７かつｒ１０＞０．５を満足するか否かを判断する（ステップＳＴ７）。Ｙであるとき、被検体の運動状態を、「非定常的運動中（上述の第５評価の場合に相当）」とする（ステップＳＴ８）。ステップＳＴ７においてＮのときは、ｒ５＜０．５かつｒ１０＜０．２を満足するかを判断する（ステップＳＴ９）。
【００９３】
ステップＳＴ９でＹのときは、脈波信号のスペクトルソート結果における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルが存在するかを判断する（ステップＳＴ１０）。ステップＳＴ１０において、Ｙのときは、被検体の運動状態を、「定常的運動中（非定常運動要素無し）：上述の第２評価の場合に相当」と判断し（ステップＳＴ１１）、Ｎのときは、被検体の運動状態を、「安静状態（非定常運動要素無し）：上述の第１評価の場合に相当」と判断する（ステップＳＴ１２）。
【００９４】
また、ステップＳＴ９において、Ｎの場合は、脈波信号のスペクトルソート結果における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを判断する（ステップＳＴ１３）。ステップＳＴ１３において、Ｙのときは、被検体の運動状態を、「定常的運動中（非定常運動要素有り）：上述の第４評価の場合に相当」と判断し（ステップＳＴ１４）、Ｎのときは、被検体の運動状態を、「安静状態（非定常運動要素有り）：上述の第３評価の場合に相当」と判断する（ステップＳＴ１５）。
【００９５】
（５区分の運動状態の判断が行われる場合における、脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータの具体例）
（安静状態（非定常運動要素無し）と判断される例）
図４（Ａ）および図４（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図である。なお、加速度信号は、上述の体動センサー信号ｆに相当する。以下に示す例では、体動センサー２０として加速度センサーを使用していることから、以下の説明では、加速度信号という用語を使用する。
【００９６】
図４（Ａ）の上側には、１６秒分の脈波信号の波形が示されており、下側には脈波信号のＦＦＴ結果（０〜４Ｈｚまでの周波数スペクトル）が示されている。また、図４（Ｂ）の上側には、１６秒分の加速度信号の波形が示されており、下側には加速度信号のＦＦＴ結果（０〜４Ｈｚまでの周波数スペクトル）が示されている。ＦＦＴ結果の分解能は０．０６２５Ｈｚである。また、１Ｈｚは６０拍／分に相当する。なお、上述の点は、図６、図８、図１０、図１２でも同様である。後述する図６、図８、図１０、図１２の説明においては、上述の説明を省略する。
【００９７】
また、図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図である。すなわち、図４（Ａ）および図４（Ｂ）に示す脈波信号および加速度信号に、ＦＦＴならびに降順ソート処理を施した結果が、図５（Ａ）および図５（Ｂ）に示されている。
【００９８】
図５（Ａ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。図５（Ａ）において、ａｄｒは、周波数軸上における周波数スペクトルの位置（相対位置）を示しており、ｖａｌは、周波数スペクトルのスペクトル値（信号値）を示している。図５（Ｂ）は、図５（Ａ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。図５（Ｂ）において、ｓｏｒｔは降順ソートにおける順位を示しており、ａｄｒは、そのスペクトルの位置を示している。なお、上述の点は、図７、図９、図１１および図１３でも同様である。後述する図７、図９、図１１、図１３の説明においては、上述の説明を省略する。
【００９９】
図４（Ａ）に示されるように、脈波信号の波形は安定しており、脈波信号の周波数スペクトルには、拍動呈示スペクトルＳ１が、ノイズと区別される態様で存在している。また、図４（Ｂ）に示されるように、加速度信号には微小な振幅の波形が現れているのみである。
【０１００】
図５（Ａ）および図５（Ｂ）のようなデータが得られた場合の分析結果は、以下のとおりである。すなわち、図５（Ｂ）に示すように、ソート順１番目のスペクトル位置は３２であり、５番目のスペクトルの位置は３５であり、１０番目のスペクトルの位置は３６である。このデータに基づいて、評価指標ｒ５，ｒ１０を算出すると以下のようになる。
ｒ５ ＝４５１．２３４／２９４８．７７０＝ ０．１５３０２４５
ｒ１０ ＝３３５．３８２／２９４８．７７０＝ ０．１１３７３６２
また、脈波信号のＦＦＴ結果（図５（Ａ））に基づいて、脈波信号のスペクトルソート結果（図５（Ｂ））における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを調べると、無しと判断される。
【０１０１】
すなわち、ｒ５＜０．５，ｒ１０＜０．２であり、かつ体動呈示スペクトル無し、と判断される。よって、図４および図５の例では、図３の処理フローによって、被検体は安静状態（非定常運動要素無し）と判断される。
【０１０２】
（安静状態（非定常運動要素有り）と判断される例）
図６（Ａ）および図６（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図である。
【０１０３】
また、図７（Ａ）および図７（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図である。すなわち、図６（Ａ）および図６（Ｂ）に示す脈波信号および加速度信号に、ＦＦＴならびに降順ソート処理を施した結果が、図７（Ａ）および図７（Ｂ）に示されている。
【０１０４】
図６（Ａ）の上側に示されるように、脈波信号の波形は、前半は安定しているが、検出期間の後半において、波形の乱れＮ１が生じている。図６（Ａ）の下側に示されるように、拍動呈示スペクトルＳ２は、ノイズと区別される態様で存在しているが、脈波信号の波形の乱れＮ１に対応した非定常ノイズのスペクトルＮ２も生じている。また、図６（Ｂ）に示されるように、加速度信号のには中盤までは微小な振幅の波形が現れているのみであるが、終盤部分にわずかに乱れが生じている。但し、その波形の乱れの影響は小さく、加速度信号の周波数スペクトルには、無視できる程度の、小さなスペクトルしか見られない。
【０１０５】
図７（Ａ）および図７（Ｂ）のようなデータが得られた場合の分析結果は、以下のようになる。すなわち、図７（Ｂ）に示すように、ソート順１番目のスペクトル位置は２１であり、５番目のスペクトルの位置は１１であり、１０番目のスペクトルの位置は１５である。このデータに基づいて、評価指標ｒ５，ｒ１０を算出すると以下のようになる。
ｒ５ ＝ １７４７．１５８／３１３２．６４０＝ ０．５５７７２７０
ｒ１０ ＝ １５１５．０６０／３１３２．６４０＝ ０．４８３６３６８
また、脈波信号のＦＦＴ結果（図７（Ａ））に基づいて、脈波信号のスペクトルソート結果（図７（Ｂ））における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを調べると、無しと判断される。
【０１０６】
すなわち、ｒ５＜０．５，ｒ１０＜０．２という条件を満足せず、かつ体動呈示スペクトル無し、と判断される。よって、図６および図７の例では、図３の処理フローによって、被検体は安静状態（非定常運動要素有り）と判断される。
【０１０７】
（定常的運動中（非定常運動要素無し）と判断される例）
図８（Ａ）および図８（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図である。
【０１０８】
また、図９（Ａ）および図９（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図である。すなわち、図８（Ａ）および図８（Ｂ）に示す脈波信号および加速度信号に、ＦＦＴならびに降順ソート処理を施した結果が、図９（Ａ）および図９（Ｂ）に示されている。
【０１０９】
図８（Ａ）の上側に示されるように、脈波信号の波形には、中程度の乱れが生じている。図８（Ａ）の下側に示されるように、拍動呈示スペクトルＳ３は、ノイズと一応、区別される態様で存在している。図８（Ｂ）に示されるように、加速度信号の波形は、周期的な変化を示し、この結果、加速度信号の周波数スペクトルには、体動成分と推定される目立つスペクトルＮ４が生じている。よって、図８（Ａ）の下側に示されるスペクトルＮ３は、スペクトルＮ４に対応した定常ノイズのスペクトルであると判定する。
【０１１０】
図９（Ａ）および図９（Ｂ）のようなデータが得られた場合の分析結果は、以下のようになる。すなわち、図９（Ｂ）に示すように、ソート順１番目のスペクトル位置は３５であり、５番目のスペクトルの位置は４２であり、１０番目のスペクトルの位置は４３である。このデータに基づいて、評価指標ｒ５，ｒ１０を算出すると以下のようになる。
ｒ５ ＝１０３３．６６３／２９７３．４０６＝ ０．３４７６３６０
ｒ１０ ＝５０３．５００／２９７３．４０６＝ ０．１６９３３４４
また、脈波信号のＦＦＴ結果（図９（Ａ））に基づいて、脈波信号のスペクトルソート結果（図９（Ｂ））における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを調べると、アドレス４１（ａｄｒ＝４１）のスペクトルがそれに該当するので、ありと判断される。
【０１１１】
すなわち、ｒ５＜０．５，ｒ１０＜０．２という条件を満足し、かつ体動呈示スペクトル有り、と判断される。よって、図８および図９の例では、図３の処理フローによって、被検体は定常的運動中（非定常運動要素無し）と判断される。
【０１１２】
（定常的運動中（非定常運動要素有り）と判断される例）
図１０（Ａ）および図１０（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図である。
【０１１３】
また、図１１（Ａ）および図１１（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図である。すなわち、図１０（Ａ）および図１０（Ｂ）に示す脈波信号および加速度信号に、ＦＦＴならびに降順ソート処理を施した結果が、図１１（Ａ）および図１１（Ｂ）に示されている。
【０１１４】
図１０（Ａ）の上側に示されるように、脈波信号の波形には、検出期間の中盤までにおいて、中程度の乱れが生じている。図１０（Ｂ）に示されるように、加速度信号の波形は、周期的な変化を示し、この結果、加速度信号の周波数スペクトルには、体動成分と推定される目立つスペクトルＮ８が生じている。よって、図１０（Ａ）の下側に示されているスペクトルＮ７は、スペクトルＮ８に対応した定常ノイズのスペクトルであると判定する。
【０１１５】
図１０（Ａ）の上側に示されるように、脈波信号の波形には、検出期間の後半において、大きな乱れＮ５が生じており。これに対応してスペクトルＮ６が生じている。以上により図１０（Ａ）の下側に示されるように、スペクトルＳ４は、Ｎ６、Ｎ７とは区別される態様で存在している
図１１（Ａ）および図１１（Ｂ）のようなデータが得られた場合の分析結果は、以下のようになる。すなわち、図１１（Ｂ）に示すように、ソート順１番目のスペクトル位置は４２であり、５番目のスペクトルの位置は２５であり、１０番目のスペクトルの位置は１９である。また、このデータに基づいて、評価指標ｒ５，ｒ１０を算出すると以下のようになる。
ｒ５ ＝ １３８７．３７３／２６７４．０４９＝ ０．５１８８２８６
ｒ１０ ＝ １１０２．９８４／２６７４．０４９＝ ０．４１２４７７１
また、脈波信号のＦＦＴ結果（図１１（Ａ））に基づいて、脈波信号のスペクトルソート結果（図１１（Ｂ））における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを調べると、アドレス３８（ａｄｒ＝３８）のスペクトルがそれに該当するので、ありと判断される。
【０１１６】
すなわち、ｒ５＜０．５，ｒ１０＜０．２という条件を満足せず、かつ体動呈示スペクトル有り、と判断される。よって、図１０および図１１の例では、図３の処理フローによって、被検体は定常的運動中（非定常運動要素有り）と判断される。
【０１１７】
（非定常的運動中と判断される例）
図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、ならびに加速度信号とそのスペクトルの一例を示す図である。
【０１１８】
また、図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果を示すデータを示す図である。すなわち、図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）に示す脈波信号および加速度信号に、ＦＦＴならびに降順ソート処理を施した結果が、図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）に示されている。
【０１１９】
図１２（Ａ）の上側に示されるように、脈波信号の波形には、大きな乱れが生じている。また、図１２（Ａ）の下側に示されるように、拍動呈示スペクトルＳ５は、ノイズに埋もれており、判別が困難な状態である。
【０１２０】
また、図１２（Ｂ）に示されるように、加速度信号の波形においては、比較的大きな振幅の信号は見られない。また、加速度信号の周波数スペクトルには、特徴的なスペクトルが見あたらず、無視できる程度の小さなスペクトルが存在するだけである。
【０１２１】
図１３（Ａ）および図１３（Ｂ）のようなデータが得られた場合の分析結果は、以下のようになる。すなわち、図１３（Ｂ）に示すように、ソート順１番目のスペクトル位置は９であり、５番目のスペクトルの位置は１２であり、１０番目のスペクトルの位置は２３である。また、このデータに基づいて、評価指標ｒ５，ｒ１０を算出すると以下のようになる。
ｒ５ ＝ １８５５．９９１／２１７８．３７９＝ ０．８５２００５６
ｒ１０ ＝ １５８７．４６１／２１７８．３７９＝ ０．７２８７３５０
また、脈波信号のＦＦＴ結果（図１３（Ａ））に基づいて、脈波信号のスペクトルソート結果（図１３（Ｂ））における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがあるかを調べると、なしと判断される。
【０１２２】
この場合は、ｒ５＞０．７，ｒ１０＞０．５という条件を満足することから、図３の処理フローによって、被検体は非定常的運動中と判断される。
【０１２３】
（運動状態の安定度の判断処理と判断例）
次に、安定度判断部８８による、被検体の運動状態の安定度の判断処理と判断例について説明する。図１４は、被検体の運動状態の安定度の判断処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【０１２４】
拍動検出装置１００に含まれる安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度の判断のために、図３の処理フローを１回実行する（ステップＳＴ１００）。これにより、図３の処理フローを実行した時点における被検体の運動状態を判断し、その判断結果を状態履歴格納部８７に記録している。
【０１２５】
次に、安定度判断部８８は、連続する４回分の運動状態の判断結果を、状態履歴格納部８７から読み出す（ステップＳＴ１０１）。次に、４回分の運動状態の判断結果（すなわち、今回の判断結果、前回の判断結果、２回前の判断結果、３回前の判断結果）が、すべて同じであるかを判断する（ステップＳＴ１０２）。
【０１２６】
ステップＳＴ１０２でＹのときは、今回の判断結果が前回の判断結果と同じであるかを判断する（ステップＳＴ１０３）。ステップＳＴ１０３でＹのときは、状態安定度Ａと判断する（ステップＳＴ１０４）。ステップＳＴ１０３でＮのときは、状態安定度Ｂと判断する（ステップＳＴ１０５）。
【０１２７】
ステップＳＴ１０２でＮのときは、今回の判断結果、２回前の判断結果、３回前の判断結果が、同じであるかを判断する（ステップＳＴ１０６）。ステップＳＴ１０６でＹのときは、状態安定度Ｂと判断する（ステップＳＴ１０５）。ステップＳＴ１０６でＮのときは、前回と今回の判断結果が同じであり、かつ２回前と３回前の判断結果が同じであるかを判断する（ステップＳＴ１０７）。ステップＳＴ１０７においてＹのときは、状態遷移発生と認定する（ステップＳＴ１０８）。ステップＳＴ１０７においてＮのときは、状態安定度Ｃと判断する（ステップＳＴ１０９）。
【０１２８】
次に、上述の処理（運動状態の安定度の判断処理）を継続するかを判断する（ステップＳＴ１１０）。ステップＳＴ１１０でＹのときは、ステップＳＴ１００に戻る。ステップＳＴ１１０でＮのときは、運動状態の安定度の判断処理を終了する。
【０１２９】
ここで、「状態安定度Ａ」は、一定時間、同じ運動状態が続いている場合に相当し、状態安定度が高いことを意味する。具体的には、被検体が安静状態であり、かつ安静状態が継続している場合に、安定度判断部８８は、「状態安定度Ａ」と判断する。
【０１３０】
また、「状態安定度Ｂ」は、状態安定度Ａほどの安定性ではないが、比較的、同じ運動状態が続いている場合に相当し、状態安定度が中程度であることを意味する。但し、この場合は、別の運動状態へ遷移する（あるいは遷移した）可能性もある。
【０１３１】
また、「状態遷移発生の認定」とは、安定度判断部８８が、被検体の運動状態が、ある運動状態から別の運動状態へと遷移したことを検出したことを意味する。
【０１３２】
また、「状態安定度Ｃ」とは、被検体の運動状態が一定にならずに変化を続けている状態に相当する。非定常的運動中の場合は、状態安定度Ｃと判断される可能性が高い。
【０１３３】
（運動状態の判断の具体例）
例えば、３回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、２回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、１回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、今回の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断された場合は、安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度を、「状態安定度Ａ」と判断する。この例の場合は、被検体は、定常的運動中（非定常運動要素無し）の状態であると推定される。
【０１３４】
また、例えば、３回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、２回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、１回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、今回の運動状態の判断結果が「非定常的運動中」と判断された場合は、安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度を、「状態安定度Ｂ」と判断する。この例の場合は、被検体は、定常的運動中（非定常的運動要素有り）と推定される。
【０１３５】
また、例えば、３回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、２回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、１回前の運動状態の判断結果が「非定常的運動中）であり、今回の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断された場合は、安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度を、「状態安定度Ｂ」と判断する。この例の場合は、被検体は、定常的運動中（非定常的運動要素有り）と推定される。
【０１３６】
また、例えば、３回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、２回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、１回前の運動状態の判断結果が「安静状態」であり、今回の運動状態の判断結果が「安静状態」と判断された場合は、安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度を、「状態遷移発生と認定」と判断する。
【０１３７】
また、例えば、３回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素無し）」であり、２回前の運動状態の判断結果が「定常的運動中（非定常運動要素有り）」であり、１回前の運動状態の判断結果が「非定常的運動中」であり、今回の運動状態の判断結果が「安静状態」と判断された場合は、安定度判断部８８は、被検体の運動状態の安定度を、「状態安定度Ｃ」と判断する。この例の場合は、非検体は、非定常的運動中）と推定される。
【０１３８】
（第２実施形態）
本実施形態では、脈波信号を評価する評価指標として、統計情報（ここでは、標準偏差と偏差値）を利用する例について説明する。本実施形態では、評価指標取得部８２は、脈波信号の周波数分解によって得られる周波数スペクトルに基づいて、評価指標としての統計情報（ここでは、標準偏差と偏差値）を取得する。統計情報を評価指標とすることによって、例えば、実績のある統計的な手法を用いて、脈波信号の周波数スペクトルの分布等を詳細に評価（分析）することが可能である。なお、第２実施形態の説明にあたっては、第１実施形態と同じ構成については同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１３９】
（統計情報に基づいて運動状態の判断を行う場合の処理フローの例）
図１５は、統計情報に基づいて運動状態の判断を行う場合の処理フローの例を示すフローチャートである。
【０１４０】
まず、１６秒間２５６サンプル分の脈波信号ｄのデータならびに体動センサー信号ｆのデータを取得する（ステップＳＴ２１）。次に、取得した脈波信号データ、体動信号データにＦＦＴ処理を実行する（ステップＳＴ２２）。続いて、脈波信号スペクトルに対して降順ソート処理（スペクトル値の大きい順に並べる処理）を施し（ステップＳＴ２３）、次に、体動信号スペクトルに降順ソート処理を施す（ステップＳＴ２４）。次に、体動信号のスペクトルソート結果を基に、体動呈示スペクトルを特定する（ステップＳＴ２５）。
【０１４１】
次に、脈波信号スペクトルのスペクトル値（信号値）の平均値、標準偏差、各スペクトルの偏差値を算出する（ステップＳＴ２６）。次に、脈波信号のスペクトルソート結果における上位１０本以内に、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルが存在するかを判断する（ステップＳＴ２７）。ステップＳＴ２７において、Ｙのときは、脈波信号のスペクトルソート結果の中で、平均値以下（偏差値で５０以下）となるスペクトルの内の最大のスペクトのソート順位が１６以下であるかを判断する（ステップＳＴ２８）。
【０１４２】
ステップＳＴ２８において、Ｙの場合は、被検体の運動状態を、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断し（ステップＳＴ２９）、Ｎのときは、被検体の運動状態を、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断する（ステップＳＴ３０）。
【０１４３】
また、ステップＳＴ２７において、Ｎの場合は、脈波信号のスペクトルソート結果における第１位のスペクトルの範囲が３σ（偏差値８０）以上であるかを判定する（ステップＳＴ３１）。次に、ステップＳＴ３２において、Ｙのときは、脈波信号のスペクトルソート結果の中で、平均値以下（偏差値で５０以下）となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位が１６以下であるかを判断する（ステップＳＴ３２）。
【０１４４】
ステップＳＴ３２において、Ｙの場合は、被検体の運動状態を、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断し（ステップＳＴ３３）、Ｎのときは、被検体の運動状態を、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断する（ステップＳＴ３４）。
【０１４５】
また、ステップＳＴ３１において、Ｎの場合は、被検体の運動状態を、「非定常的運動中」と判断する（ステップＳＴ３５）。
【０１４６】
（統計情報に基づいて運動状態が判断される場合における、脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータ、ならびにソート結果を示すデータの具体例）
図１６〜図２０を用いて、統計情報に基づいて運動状態が判断される場合の具体例について説明する。
【０１４７】
（安静状態（非定常運動要素無し）と判断される例）
図１６（Ａ）〜図１６（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図である。
【０１４８】
図１６（Ａ）は、図４（Ａ）と同じであり、図１６（Ｂ）は、図４（Ｂ）と同じである。図１６（Ａ）および図１６（Ｂ）については、説明を省略する。図１６（Ｃ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。図１６（Ｃ）において、ａｄｒは、周波数軸上における周波数スペクトルの位置（相対位置）を示しており、ｄｅｖは、周波数スペクトルのスペクトル値（信号値）の偏差値を示している。また、図１６（Ｄ）は、図１６（Ｃ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。図１６（Ｄ）において、ｓｏｒｔは降順ソートにおける順位を示し、ａｄｒは、そのスペクトルの位置を示し、ｄｅｖは偏差値を示す。なお、上述の点は、図１７〜図２０でも同様である。後述する図１７〜図２０の説明においては、上述の説明を省略する。
【０１４９】
図１６（Ｃ）に示される６４本のスペクトルの大きさ（スペクトル値）の平均値は２４７．２であり、この場合の標準偏差は４６４．３である。また、図１６（Ｄ）に示されるように、ソート結果第１位のスペクトルの位置は３２であり、そのスペクトルの偏差値は１０８．２である。また、偏差値５０以下となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位は１３番（スペクトル位置は３８）である。また、体動呈示スペクトルは無い。つまり、脈波信号スペクトルのソート結果上位１０本以内で、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルは無いと判断される。
【０１５０】
この場合、図１５の判断処理フローに従って、被検体の運動状態は、安静状態（非定常運動要素無し）と判断される。
【０１５１】
（安静状態（非定常運動要素有り）と判断される例）
図１７（Ａ）〜図１７（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「安静状態（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図である。
【０１５２】
図１７（Ａ）は、図６（Ａ）と同じであり、図１７（Ｂ）は、図６（Ｂ）と同じである。図１７（Ａ）および図１７（Ｂ）については、説明を省略する。図１７（Ｃ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。また、図１７（Ｄ）は、図１７（Ｃ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。
【０１５３】
図１７（Ｃ）に示される６４本のスペクトルの大きさ（スペクトル値）の平均値は７４９．０であり、この場合の標準偏差は６１７．５である。また、図１７（Ｄ）に示されるように、ソート結果第１位のスペクトルの位置は２１であり、そのスペクトルの偏差値は８８．６である。また、偏差値５０以下となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位は２３番（スペクトル位置は３３）である。また、体動呈示スペクトルは無い。つまり、脈波信号スペクトルのソート結果上位１０本以内で、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルは無い、と判断される。
【０１５４】
この場合、図１５の判断処理フローに従って、被検体の運動状態は、安静状態（非定常運動要素有り）と判断される。
【０１５５】
（定常的運動中（非定常運動要素無し）と判断される例）
図１８（Ａ）〜図１８（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素無し）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図である。
【０１５６】
図１８（Ａ）は、図８（Ａ）と同じであり、図１８（Ｂ）は、図８（Ｂ）と同じである。図１８（Ａ）および図１８（Ｂ）については、説明を省略する。図１８（Ｃ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。また、図１８（Ｄ）は、図１８（Ｃ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。
【０１５７】
図１８（Ｃ）に示される６４本のスペクトルの大きさ（スペクトル値）の平均値は３０７．１であり、この場合の標準偏差は４６３．９である。また、図１８（Ｄ）に示されるように、ソート結果第１位のスペクトルの位置は３５であり、そのスペクトルの偏差値は１０７．５である。また、偏差値５０以下となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位は１３番（スペクトル位置は４４）である。また、スペクトル位置４１のスペクトルが、体動呈示スペクトルとして特定される。つまり、脈波信号スペクトルのソート結果上位１０本以内で、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがある（位置４１のスペクトル）と判断される。
【０１５８】
この場合、図１５の判断処理フローに従って、被検体の運動状態は、定常的運動中（非定常運動要素無し）と判断される。
【０１５９】
（定常的運動中（非定常運動要素有り）と判断される例）
図１９（Ａ）〜図１９（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「定常的運動中（非定常運動要素有り）」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図である。
【０１６０】
図１９（Ａ）は、図１０（Ａ）と同じであり、図１９（Ｂ）は、図１０（Ｂ）と同じである。図１９（Ａ）および図１９（Ｂ）については、説明を省略する。図１９（Ｃ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。また、図１９（Ｄ）は、図１９（Ｃ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。
【０１６１】
図１９（Ｃ）に示される６４本のスペクトルの大きさ（スペクトル値）の平均値は６２６．７であり、この場合の標準偏差は４９２．３である。また、図１９（Ｄ）に示されるように、ソート結果第１位のスペクトルの位置は４２であり、そのスペクトルの偏差値は９１．６である。また、偏差値５０以下となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位は２９番（スペクトル位置は５０）である。また、スペクトル位置３８のスペクトルが、体動呈示スペクトルとして特定される。つまり、脈波信号スペクトルのソート結果上位１０本以内で、体動呈示スペクトルの周波数に相当するスペクトルがある（位置３８のスペクトル）と判断される。
【０１６２】
この場合、図１５の判断処理フローに従って、被検体の運動状態は、定常的運動中（非定常運動要素有り）と判断される。
【０１６３】
（非定常的運動中と判断される例）
図２０（Ａ）〜図２０（Ｄ）は、５区分の運動状態の判断が行われる場合の、「非定常的運動中」と判断される例における脈波信号とそのスペクトル、加速度信号とそのスペクトル、ＦＦＴ結果を示すデータならびにソート結果のデータの一例を示す図である。
【０１６４】
図２０（Ａ）は、図１２（Ａ）と同じであり、図２０（Ｂ）は、図１２（Ｂ）と同じである。図２０（Ａ）および図２０（Ｂ）については、説明を省略する。図２０（Ｃ）は、１６秒間の検出期間において得られた脈波信号ｄに対してＦＦＴをかけることで得られた６４本の周波数スペクトルの一例を示している。また、図２０（Ｄ）は、図２０（Ｃ）に示されるデータに対して降順ソート処理を施し、上位３２本（３２番目まで）のスペクトルの位置（周波数軸上での相対位置）を示している。
【０１６５】
図２０（Ｃ）に示される６４本のスペクトルの大きさ（スペクトル値）の平均値は８２３．１であり、この場合の標準偏差は５８８．４である。また、図２０（Ｄ）に示されるように、ソート結果第１位のスペクトルの位置は９であり、そのスペクトルの偏差値は７３．０である。また、偏差値５０以下となるスペクトルの内の最大のスペクトルのソート順位は２７番（スペクトル位置は３９）である。また、体動呈示スペクトルは無い。つまり、脈波信号スペクトルのソート結果上位１０本以内で、体動呈示スペクトルの周波数にに相当するスペクトルは無いと判断される。
【０１６６】
この場合、図１５の判断処理フローに従って、被検体の運動状態は、非定常的運動中と判断される。
【０１６７】
このように、統計情報を評価指標とすることによって、脈波信号の周波数スペクトルの分布等を詳細に評価（分析）することができる。
【０１６８】
（第３実施形態）
図２１（Ａ）および図２１（Ｂ）は、拍動検出装置の、被検体への装着例を示す図である。
【０１６９】
図２１（Ａ）の例は、腕時計型の拍動検出装置の例である。脈波センサー１０および表示部９４を含むベース部４００は、リストバンド３００によって、被検体（ユーザー）の左手首２００に装着されている。
【０１７０】
図２１（Ｂ）の例は、指装着型の拍動検出装置の例である。被検体の指先に挿入するためのリング状のガイド３０２の底部に、脈波センサー１０が設けられている。
【０１７１】
このように、本発明の少なくとも一つの態様によれば、例えば、脈波信号の信号状態を、非定常ノイズを含めて評価することができる。また、例えば、被検体（ユーザー）の、非定常的な運動を含む運動状態を検出することが可能となる。例えば、被検体が１０歩、歩行したとき、その１０歩を終えるまでの間に、脈拍の計測処理に対して影響のある瞬間的な人体の運動／動作があったかどうかといった、より詳細な人体の運動状態を検出することができる。また、例えば、運動状態の安定度を検出することができる。
【０１７２】
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項及び効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。また、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義又は同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。
【符号の説明】
【０１７３】
１０ 脈波センサー、１２ 脈波信号蓄積部、
２０ 体動センサー（加速度センサーやジャイロセンサー等）、
３０ フィルター部、３４ 体動成分除去フィルター、
４０（４０ａ〜４０ｃ） 周波数分解部、５０ 周波数解析部、
６０ 後処理部、６２ ピーク順ソート部、６４ 相関判定部、
６６ 拍動／体動分離部（拍動／ノイズ分離部）、６８ 拍動呈示スペクトル特定部、
８０ 脈波信号評価部、８１ ソート処理部、８２ 評価指標取得部、
８３ 信号状態評価部、８４ 第１信号状態評価部、８５ 第２信号状態評価部、
８６ 運動状態判断部、８８ 安定度判断部、
９０ 脈拍数算出部、９２ 表示処理部、９４ 表示部、１００ 拍動検出装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の拍動に由来する拍動信号を検出する拍動検出装置であって、
前記拍動信号、周期性を有する定常ノイズおよび周期性を有さない非定常ノイズの少なくとも一つを含む可能性がある脈波信号を出力する脈波センサーと、
前記脈波信号に基づいて、所定時間毎に周波数解析処理を実行する周波数解析部と、を含み、
前記周波数解析部は、
前記脈波信号の信号状態を評価する脈波信号評価部と、を有し、
前記脈波信号評価部は、
前記脈波信号の信号状態の評価指標を取得する評価指標取得部と、
前記評価指標を用いて、前記脈波信号の信号状態を評価する信号状態評価部と、を有することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の拍動検出装置であって、
前記信号状態評価部は、前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの有無、前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの大きさの程度、および前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの混入の程度の少なくとも一つに基づいて、前記脈波信号の信号状態を評価することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項３】
請求項２記載の拍動検出装置であって、
前記信号状態評価部による評価に基づいて、前記被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有し、
前記信号状態評価部は、前記評価指標と閾値との比較によって、前記脈波信号に含まれる前記非定常ノイズが所定未満である第１状態であるか、前記非定常ノイズが前記第１状態よりも多い第２状態であるか、前記非定常ノイズが前記第２状態よりも多い第３状態であるかを判断し、前記非定常ノイズが前記第１状態のときに第１評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第２状態のときに第２評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第３状態のときに第３評価を出力し、
前記運動状態判断部は、
前記信号状態評価部による評価が前記第１評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が無い安静状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第２評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が有る安静状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第３評価であるとき、前記被検体は、非定常的運動状態にある、と判断することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２記載の拍動検出装置であって、
前記脈波信号評価部による評価に基づいて、前記被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項５】
請求項４記載の拍動検出装置であって、
前記所定時間毎の、前記被検体の運動状態を記憶する運動状態履歴格納部と、
前記運動状態履歴格納部から読み出される、前記所定時間毎の運動状態の時間的な変化に基づいて、前記被検体の運動状態の安定度を判断する安定度判断部と、
を有することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５のいずれかに記載の拍動検出装置であって、
前記評価指標取得部は、前記脈波信号の周波数分解によって得られる周波数スペクトルのうちの、最大のスペクトル値を示す第１スペクトルと、前記第１スペクトル以外の、少なくとも１つの第２スペクトルとのスペクトル値の比を算出することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項５のいずれかに記載の拍動検出装置であって、
前記評価指標取得部は、前記脈波信号の周波数分解によって得られる周波数スペクトルに基づいて、統計情報を取得することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項８】
請求項１記載の拍動検出装置であって、
前記被検体の周期的な体動に伴う体動信号を含む体動センサー信号を出力する体動センサーを有し、
前記信号状態評価部は、
前記評価指標と、前記体動センサー信号の周波数スペクトルと、を用いて、前記脈波信号の信号状態を評価することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項９】
請求項８記載の拍動検出装置であって、
前記信号状態評価部による評価に基づいて、被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有し、
前記信号状態評価部は、
前記評価指標と閾値との比較によって前記脈波信号に含まれる前記非定常ノイズが所定未満である第１状態であるか、前記非定常ノイズが前記第１状態よりも多い第２状態であるか、前記非定常ノイズが前記第２状態よりも多い第３状態であるかを判断し、
さらに、前記体動センサー信号の周波数スペクトルの内の、スペクトル値の大きさの順位が所定番目までのスペクトルに、前記体動信号を示す体動呈示スペクトルが存在するか否かを判断し、
前記非定常ノイズが前記第１状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第１評価を出力し、
前記非定常ノイズが前記第１状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第２評価を出力し、
前記非定常ノイズが前記第２状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第３評価を出力し、
前記非定常ノイズが前記第２状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第４評価を出力し、
前記非定常ノイズが前記第３状態のときに第５評価を出力し、
前記運動状態判断部は、
前記信号状態評価部による評価が前記第１評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い安静状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第２評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第３評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る安静状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第４評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第５評価であるとき、前記被検体は、非定常的運動状態にあると判断する、ことを特徴とする拍動検出装置。
【請求項１】
被検体の拍動に由来する拍動信号を検出する拍動検出装置であって、
前記拍動信号、周期性を有する定常ノイズおよび周期性を有さない非定常ノイズの少なくとも一つを含む可能性がある脈波信号を出力する脈波センサーと、
前記脈波信号に基づいて、所定時間毎に周波数解析処理を実行する周波数解析部と、を含み、
前記周波数解析部は、
前記脈波信号の信号状態を評価する脈波信号評価部と、を有し、
前記脈波信号評価部は、
前記脈波信号の信号状態の評価指標を取得する評価指標取得部と、
前記評価指標を用いて、前記脈波信号の信号状態を評価する信号状態評価部と、を有することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の拍動検出装置であって、
前記信号状態評価部は、前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの有無、前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの大きさの程度、および前記定常ノイズまたは前記非定常ノイズの混入の程度の少なくとも一つに基づいて、前記脈波信号の信号状態を評価することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項３】
請求項２記載の拍動検出装置であって、
前記信号状態評価部による評価に基づいて、前記被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有し、
前記信号状態評価部は、前記評価指標と閾値との比較によって、前記脈波信号に含まれる前記非定常ノイズが所定未満である第１状態であるか、前記非定常ノイズが前記第１状態よりも多い第２状態であるか、前記非定常ノイズが前記第２状態よりも多い第３状態であるかを判断し、前記非定常ノイズが前記第１状態のときに第１評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第２状態のときに第２評価を出力し、前記非定常ノイズが前記第３状態のときに第３評価を出力し、
前記運動状態判断部は、
前記信号状態評価部による評価が前記第１評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が無い安静状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第２評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態、あるいは、非定常運動要素が有る安静状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第３評価であるとき、前記被検体は、非定常的運動状態にある、と判断することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２記載の拍動検出装置であって、
前記脈波信号評価部による評価に基づいて、前記被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項５】
請求項４記載の拍動検出装置であって、
前記所定時間毎の、前記被検体の運動状態を記憶する運動状態履歴格納部と、
前記運動状態履歴格納部から読み出される、前記所定時間毎の運動状態の時間的な変化に基づいて、前記被検体の運動状態の安定度を判断する安定度判断部と、
を有することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５のいずれかに記載の拍動検出装置であって、
前記評価指標取得部は、前記脈波信号の周波数分解によって得られる周波数スペクトルのうちの、最大のスペクトル値を示す第１スペクトルと、前記第１スペクトル以外の、少なくとも１つの第２スペクトルとのスペクトル値の比を算出することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項５のいずれかに記載の拍動検出装置であって、
前記評価指標取得部は、前記脈波信号の周波数分解によって得られる周波数スペクトルに基づいて、統計情報を取得することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項８】
請求項１記載の拍動検出装置であって、
前記被検体の周期的な体動に伴う体動信号を含む体動センサー信号を出力する体動センサーを有し、
前記信号状態評価部は、
前記評価指標と、前記体動センサー信号の周波数スペクトルと、を用いて、前記脈波信号の信号状態を評価することを特徴とする拍動検出装置。
【請求項９】
請求項８記載の拍動検出装置であって、
前記信号状態評価部による評価に基づいて、被検体の運動状態を判断する運動状態判断部を有し、
前記信号状態評価部は、
前記評価指標と閾値との比較によって前記脈波信号に含まれる前記非定常ノイズが所定未満である第１状態であるか、前記非定常ノイズが前記第１状態よりも多い第２状態であるか、前記非定常ノイズが前記第２状態よりも多い第３状態であるかを判断し、
さらに、前記体動センサー信号の周波数スペクトルの内の、スペクトル値の大きさの順位が所定番目までのスペクトルに、前記体動信号を示す体動呈示スペクトルが存在するか否かを判断し、
前記非定常ノイズが前記第１状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第１評価を出力し、
前記非定常ノイズが前記第１状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第２評価を出力し、
前記非定常ノイズが前記第２状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在しない状態のときに第３評価を出力し、
前記非定常ノイズが前記第２状態であって、前記体動呈示スペクトルが存在する状態のときに第４評価を出力し、
前記非定常ノイズが前記第３状態のときに第５評価を出力し、
前記運動状態判断部は、
前記信号状態評価部による評価が前記第１評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い安静状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第２評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が無い定常的運動状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第３評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る安静状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第４評価であるとき、前記被検体は、非定常運動要素が有る定常的運動状態にあると判断し、
前記信号状態評価部による評価が前記第５評価であるとき、前記被検体は、非定常的運動状態にあると判断する、ことを特徴とする拍動検出装置。
【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１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【公開番号】特開２０１２−１７０７０３（Ｐ２０１２−１７０７０３Ａ）
【公開日】平成２４年９月１０日（２０１２．９．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−３６８０２（Ｐ２０１１−３６８０２）
【出願日】平成２３年２月２３日（２０１１．２．２３）
【出願人】（０００００２３６９）セイコーエプソン株式会社 (51,324)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年９月１０日（２０１２．９．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年２月２３日（２０１１．２．２３）
【出願人】（０００００２３６９）セイコーエプソン株式会社 (51,324)
【Ｆターム（参考）】
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