生体情報測定装置および該方法
【課題】本発明は、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、消費電力を低減することができる生体情報測定装置および該方法を提供する。
【解決手段】本発明の生体情報想定装置Ｓａは、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力するセンサ部１と、センサ部１によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出部３５と、ヒストグラム算出部３５によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出部３７ａとを備え、ヒストグラム算出部３５によって求められた第１ヒストグラムと統計パラメータ算出部３７ａで算出された所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて所定の生体情報を求めるものである。
【解決手段】本発明の生体情報想定装置Ｓａは、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力するセンサ部１と、センサ部１によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出部３５と、ヒストグラム算出部３５によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出部３７ａとを備え、ヒストグラム算出部３５によって求められた第１ヒストグラムと統計パラメータ算出部３７ａで算出された所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて所定の生体情報を求めるものである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の生理的現象を測定することによって生体に関する生体情報を測定する生体情報測定装置に関し、特に、例えば生体の体動等によってノイズが生じた場合でも例えば血中酸素飽和度や脈拍数等を好適に測定し得る生体情報測定装置および生体情報測定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体組織の酸素濃度を監視する意義が、臨床において極めて大きいことは周知の通りである。酸素は、生命活動維持のために最も重要な物質であり、酸素の供給が絶たれると生体組織細胞は、重大な傷害を受けることから、酸素供給に関するパラメータが重要であると考えられている。このため、酸素供給が不安定になり得る場合、例えば、麻酔中、術後、呼吸不全および循環不全等の患者を治療する場合には、特に酸素が適切に供給されているか否かをモニタすることが重要である。この生体組織への酸素供給は、動脈血によって行われる。そのため、生体組織への酸素供給が適切に行われているか否かを把握するために、例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体に関する生体情報がモニタされる。
【０００３】
これら脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を測定する装置として、従来、パルスオキシメータと称される生体情報測定装置が知られている。この生体情報測定装置は、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分を利用するもので、脈動分の減光度を異なる２波長の光で測定してその比から酸素飽和度を求める装置である。この生体情報測定装置では、例えば生体の体動等によってノイズが生じるため、このノイズを除去または低減する必要があり、ノイズを除去する装置が例えば、特許文献１ないし特許文献３に開示されている。
【０００４】
この特許文献１に開示のパルスフォトメータは、異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段と、前記受光部により得られる前記２つの波長の離散的時系列脈波データをそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標系に展開した、各波長の脈波データを、各脈波データの平均値を中心として所定角度に回転させる回転行列を用いて、前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理した波形を求める波形取得手段と、前記波形取得手段により得られた波形の周波数解析により脈波の基本周波数または脈拍数を求める波形解析手段と、前記波形解析手段の出力から血中の酸素の濃度を求める血中酸素濃度演算手段とを備えている。
【０００５】
また、前記特許文献２および特許文献３に開示の装置では、赤色光を生体組織に照射することによって得られた赤色脈波信号Ｒｃｈ、および、赤外光を前記生体組織に照射することによって得られた赤外脈波信号ＩＲｃｈが、周波数ドメインへ変換され、この周波数ドメインでの複数のピーク近傍における赤色脈波信号Ｒｃｈと赤外脈波信号ＩＲｃｈとの比が求められ、この比から信号成分およびノイズ成分が求められ、このノイズ成分を除去した後の脈波信号におけるピークを与える周波数が求められ、この周波数から脈拍数が求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４３５２３１５号公報
【特許文献２】米国特許第６００２９５２号明細書
【特許文献３】米国特許第６０６７４６２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、前記特許文献１に開示の装置では、ノイズの除去に最適な回転行列を探索するために繰り返し演算が必要であり、このため、その演算処理量が比較的多くなってしまう。また、前記特許文献２および特許文献３に記載の各装置では、周波数ドメインへ変換する処理でフーリエ変換が用いられるので、その演算処理量が比較的多くなってしまう。この結果、これら特許文献１ないし特許文献３に記載の各装置では、その演算処理量が比較的多いために、消費電力が多くなってしまう。
【０００８】
本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、消費電力を低減することができる生体情報測定装置および生体情報測定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明者は、種々検討した結果、上記目的は、以下の本発明により達成されることを見出した。すなわち、本発明の一態様にかかる生体情報測定装置は、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定部と、前記測定部によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出部と、前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出部と、前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムと前記統計パラメータ算出部で算出された前記所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出部とを備えることを特徴とする。そして、本発明の一態様にかかる生体情報測定方法は、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定工程と、前記測定工程によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出工程と、前記ヒストグラム算出工程によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出工程と、前記ヒストグラム算出工程によって求められた第１ヒストグラムと前記統計パラメータ算出工程で算出された前記所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出工程とを備えることを特徴とする。
【００１０】
このような構成の生体情報測定装置および生体情報測定方法では、測定データの第１ヒストグラムが求められ、その第１ヒストグラムの統計パラメーラが求められ、これら第１ヒストグラムおよび統計パラメータに基づいて第２ヒストグラムが求められ、その第２ヒストグラムに基づいて所定の生体情報が求められる。このように本発明にかかる生体情報測定装置および生体情報測定方法は、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【００１１】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、好ましくは、前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、前記統計パラメータ算出部は、前記所定の統計パラメータとして前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを求め、前記生体情報算出部は、ｇ１（ｐ）＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ）とする際に、前記第３比ｐが前記期待値ｅｖよりも大きい場合、または、前記ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求める。
【００１２】
この構成によれば、第１ヒストグラムｆ（ｐ）によるｐの期待値ｅｖをおよび第２ヒストグラムｇ１（ｐ）に基づき前記生体の脈拍数を求める生体情報測定装置が提供される。
【００１３】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、好ましくは、前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、前記統計パラメータ算出部は、前記所定の統計パラメータとして前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）を求め、前記生体情報算出部は、前記第３比ｐが前記期待値ｅｖよりも大きい場合、または、前記ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求める。
【００１４】
この構成によれば、第１ヒストグラムｆ（ｐ）によるｐの期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）を所定の統計パラメータとして求め、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）に基づき前記生体の脈拍数を求める生体情報測定装置が提供される。
【００１５】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、好ましくは、前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、前記統計パラメータ算出部は、前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における移動平均ｇ２（ｐ）を求め、前記移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐを前記所定の統計パラメータとして求め、前記生体情報算出部は、前記第３比ｐが前記移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐよりも大きい場合、または、前記ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求める。
【００１６】
この構成によれば、第１ヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）およびこの移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐを所定の統計パラメータとして求め、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）に基づき前記生体の脈拍数を求める生体情報測定装置が提供される。
【００１７】
また、他の一態様では、これら上述の生体情報測定装置において、好ましくは、前記生体情報算出部は、前記第１ヒストグラムの標準偏差の値に応じて前記生体の脈拍数を求める算出式を変更する。
【００１８】
この構成によれば、測定データに含まれるノイズの度合いに応じて前記生体の脈拍数を求める算出式を変更する生体情報測定装置が提供される。
【００１９】
また、他の一態様では、これら上述の生体情報測定装置において、好ましくは、前記生体情報算出部は、前記所定の生体情報としてさらに血中酸素飽和度を求める。
【００２０】
この構成によれば、脈拍数に加えてさらに血中酸素飽和度も求められる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明にかかる生体情報測定装置および生体情報測定方法は、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】第１実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】第１実施形態における生体情報測定装置の動作を説明するための図である。
【図４】第２実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。
【図５】第２実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】第２実施形態における生体情報測定装置の動作を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。
【００２４】
本実施形態における生体情報測定装置は、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定部と、前記測定部によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出部と、前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出部と、前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムと前記統計パラメータ算出部で算出された前記所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出部とを備えるものである。あるいは、本実施形態における生体情報測定装置は、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定部と、前記測定部によって測定された測定データに基づいてヒストグラムを求めるヒストグラム算出部と、前記ヒストグラム算出部によって求められたヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出部と、前記統計パラメータ算出部で算出された前記所定の統計パラメータに基づいて前記ヒストグラムのクラスを複数の所定範囲に分け、これら複数の所定範囲の中の１つに対応する前記測定データに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出部とを備えるものである。以下、より具体的に本実施形態における生体情報測定装置について説明する。
【００２５】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。第１実施形態における生体情報測定装置Ｓａは、測定対象である生体の生理的現象を測定することによって生体に関する生体情報を測定する装置である。生体情報は、例えば、脈拍数や血中酸素飽和度（血中酸素濃度）等である。このような生体情報は、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分を利用することによって求めることができ、その基本原理は、公知の常套手段であって、例えば、特公昭５３−０２６４３７号公報等に開示されている。
【００２６】
このような生体情報測定装置Ｓａは、例えば、図１に示すように、生体の所定の生理的現象を測定して測定データを出力するセンサ部１と、センサ部１で測定された測定データに基づいて例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を求める演算制御部３ａと、演算制御部３ａで測定した生体情報を外部から認識可能に表示する表示部５とを備えて構成される。
【００２７】
センサ部１は、演算制御部３ａに接続され、本実施形態では、生体の生理的現象として生体組織中の血液に関する情報を測定する装置である。より具体的には、センサ部１は、生体の生理的現象として、心拍による動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分を測定する装置である。
【００２８】
このような生体の生理的現象を測定する方法は、例えば、生体組織のヘモグロビンの吸光特性を利用する方法を挙げることができる。酸素は、ヘモグロビンによって生体の各細胞に運ばれるが、ヘモグロビンは、肺で酸素と結合して酸化ヘモグロビンとなり、生体の細胞で酸素が消費されるとヘモグロビン（還元ヘモグロビン）に戻る。血中酸素飽和度は、血中（血液中）の酸化ヘモグロビンの割合として定義される。これらヘモグロビンおよび酸化ヘモグロビンの各吸光度は、波長依存性を有しており、ヘモグロビンは、例えば赤色光（赤色波長領域の光）に対し酸化ヘモグロビンより光を多く吸収し、一方、赤外光（赤外線波長領域の光）に対して酸化ヘモグロビンより光の吸収が少ない。すなわち、ヘモグロビンは、酸化されて酸化ヘモグロビンになると赤色光の吸収が減少して赤外光の吸収が増加し、逆に還元されてヘモグロビンに戻ると赤色光の吸収が増加して赤外光の吸収が減少するという光学的特性を有している。本実施形態の生体情報測定装置Ｓａは、このようなヘモグロビンと酸化ヘモグロビンとの赤色光と赤外光とに対する吸光特性の違いを利用することによって、例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を求めるものである。すなわち、赤色光の吸光度が大きいほど、還元ヘモグロビンが多く、酸素飽和度が小さくなり、逆に、赤外光の吸光度が大きいほど、酸化ヘモグロビンが多く、酸素飽和度が大きくなる。
【００２９】
このような方法によるため、本実施形態のセンサ部１は、例えば、赤色光に対する生体組織における吸光特性を測定する第１センサ部１１と、赤外光に対する前記生体組織における吸光特性を測定する第２センサ部１２とを備えて構成され、演算制御部３ａに接続される。この第１センサ部１１は、例えば、波長λ１の赤色光を前記生体組織に照射する例えば発光ダイオード等のＲ発光素子と、前記Ｒ発光素子で照射され前記生体組織を透過または反射した赤色光を受光する例えばシリコンホトダイオード等のＲ受光素子とを備えて構成され、この第２センサ部１２は、例えば、前記波長λ１と異なる波長λ２の赤外色光を前記生体組織に照射する例えば発光ダイオード等のＩＲ発光素子と、前記ＩＲ発光素子で照射され前記生体組織を透過または反射した赤外光を受光する例えばシリコンホトダイオード等のＩＲ受光素子とを備えて構成される。センサ部１は、このような透過型または反射型のセンサを用いることができる。
【００３０】
センサ部１は、例えば、手指や耳朶等や、乳幼児の場合の手の甲、手首、足の甲等の、所定の生体組織にセット可能な構造を有して前記所定の生体組織にセットされ、第１および第２センサ部１１、１２で測定された測定データを演算制御部３ａへ出力する。より具体的には、このような構成の第１センサ部１１では、前記Ｒ発光素子は、前記生体組織に対し赤色光を照射し、前記Ｒ受光素子は、このＲ発光素子によって前記生体組織に照射された赤色光の前記生体組織を透過または反射した赤色光Ｒを受光し、この受光した赤色光を光電変換することによって、その受光量に応じた電気信号を前記測定データとして演算制御部３ａへ出力する。同様に、第２センサ部１２では、前記ＩＲ発光素子は、前記生体組織に対し赤外光を照射し、前記ＩＲ受光素子は、このＩＲ発光素子によって前記生体組織に照射された赤外光の前記生体組織を透過または反射した赤外光を受光し、この受光した赤外光を光電変換することによって、その受光量に応じた電気信号を前記測定データとして演算制御部３ａへ出力する。
【００３１】
演算制御部３ａは、表示部５に接続され、センサ部１で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるとともに、生体情報測定装置Ｓａ全体の制御を司る装置である。演算制御部３ａは、例えば、センサ部１で測定された測定データを所定のサンプリング周期（例えば周波数３７．５Ｈｚ等）でサンプリングすることによって測定データの時系列データをセンサ部１から取得するものである。また例えば、演算制御部３ａは、所定の周期でセンサ部１を駆動、すなわち、発光および受光の各動作を行わせることによって、時系列データとして測定データをセンサ部１から取得するものである。また例えば、センサ部１が所定のサンプリング周期でサンプリングすることによって前記生体組織から時系列データとして測定データを測定し、この時系列データの測定データを演算制御部３ａへ出力するものである。この測定データは、アナログデータであってもよいが、本実施形態では、ディジタルデータであり、アナログデータからディジタルデータへの変換（ＡＤ変換）は、センサ部１または演算制御部３ａで行われ、また、必要に応じて、前記ＡＤ変換前の測定データを増幅する増幅部をセンサ部１または演算制御部３ａにさらに備えてよい。
【００３２】
より具体的には、この演算制御部３ａは、センサ部１によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求め、この求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求め、これら求められた第１ヒストグラムと所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求めるものである。言い換えれば、この演算制御部３ａは、センサ部１によって測定された測定データに基づいてヒストグラムを求め、この求められたヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求め、この求められた所定の統計パラメータに基づいて前記ヒストグラムのクラスを複数の所定範囲に分け、これら複数の所定範囲の中の１つに対応する前記測定データ（前記第２ヒストグラムの測定データ）に基づいて前記所定の生体情報を求めるものである。このような演算制御部３ａは、例えば、マイクロプロセッサ、メモリおよびその周辺回路を備えるマイクロコンピュータによって構成される。前記メモリは、センサ部１で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるための生体情報演算プログラムや、生体情報測定装置Ｓａ全体を制御するための制御プログラム等の各種のプログラムや、センサ部１で測定された前記測定データや前記プログラムの実行に必要なデータ等の各種のデータを記憶する例えば書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）や不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Read Only Memory）、および、前記マイクロプロセッサのいわゆるワーキングメモリとなる例えば揮発性の記憶素子であるＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成され、前記マイクロプロセッサは、いわゆるＣＰＵ（Central Processing Unit）等であり、前記プログラムを実行することにより、機能的に、例えば、第１前処理部３１と、第２前処理部３２と、第１バンドパスフィルタ部（第１ＢＰＦ部）３３と、第２バンドパスフィルタ部（第２ＢＰＦ部）３４と、ヒストグラム算出部３５と、比算出部３６と、統計パラメータ算出部３７ａと、ｐｖ算出部３８ａと、血中酸素飽和度算出部３９と、脈拍数算出部４０と、信頼度算出部４１とを備える。
【００３３】
第１および第２前処理部３１、３２は、センサ部１から入力された測定データに対し、所定の前処理を行うものである。より具体的には、第１前処理部３１は、第１センサ部１１から入力された赤色光に係わる測定データに対し、前記Ｒ受光素子での暗電流を補正するためのいわゆるダーク処理を行い、そして、その直流成分ＲＤＣに対する交流成分ＲＡＣの第１比（赤色光交直比）Ｒ（＝ＲＡＣ／ＲＤＣ）を算出し、この第１比Ｒを第１ＢＰＦ部３３へ通知（出力）する。この第１比Ｒは、ランバート・ビア（Lambert-Beer）の法則による近似から、赤色光に対する前記生体組織の吸光度の変化分に等しいとみなされる。また、第２前処理部３２は、第２センサ部１２から入力された赤外光に係わる測定データに対し、前記ＩＲ受光素子での暗電流を補正するためのいわゆるダーク処理を行い、そして、その直流成分ＩＲＤＣに対する交流成分ＩＲＡＣの第２比（赤外光交直比）ＩＲ（＝ＩＲＡＣ／ＩＲＤＣ）を算出し、この第２比ＩＲを第１ＢＰＦ部３３へ通知（出力）する。この第２比ＩＲは、前記ランバート・ビアの法則による近似から、赤外光に対する前記生体組織の吸光度の変化分に等しいとみなされる。前記ダーク処理は、公知の常套手段が用いられ、例えば、前記赤色光に係わる測定データから遮光状態のＲ受光素子から出力される出力値（暗電流値）Ｒｄａｒｋを減算するとともに、前記赤外光に係わる測定データから遮光状態のＩＲ受光素子から出力される出力値（暗電流値）ＩＲｄａｒｋを減算することによって行われる。これら遮光状態のＲ受光素子およびＩＲ受光素子から出力される各出力値Ｒｄａｒｋ、ＩＲｄａｒｋは、予め測定される。例えば、これら遮光状態のＲ受光素子およびＩＲ受光素子から出力される各出力値Ｒｄａｒｋ、ＩＲｄａｒｋは、測定の都度、予め測定されてもよく、また例えば、予め測定して記憶しておいてもよい。
【００３４】
第１および第２ＢＰＦ部３３、３４は、センサ部１によって測定された測定データから所定のノイズ成分を除去するフィルタであり、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分以外の周波数成分を除去するものである。第１ＢＰＦ部３３は、例えば、赤色光に対する、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分を含む所定の周波数帯域を通過帯域とするフィルタであり、第１比Ｒをフィルタ処理（フィルタリング）し、このフィルタ処理した後の第１比Ｒを比算出部３６、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１の各部へ通知する。第２ＢＰＦ部３４は、例えば、赤外光に対する、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分を含む所定の周波数帯域を通過帯域とするフィルタであり、第２比ＩＲをフィルタ処理（フィルタリング）し、このフィルタ処理した後の第２比ＩＲを比算出部３６、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１の各部へ通知する。
【００３５】
比算出部３６は、第２比ＩＲに対する第１比Ｒの第３比（２波長変動比）ｐ（＝Ｒ／ＩＲ）を算出し、この第３比ｐをヒストグラム算出部３５へ通知するものである。
【００３６】
ヒストグラム算出部３５は、所定の時間範囲内においてセンサ部１によって測定された測定データから求められた第３比ｐの第１ヒストグラム（度数分布）ｆ（ｐ）を算出し、この第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）を統計パラメータ算出部３７ａおよびｐｖ算出部３８ａの各部へ通知するものである。前記所定の時間範囲は、第１ヒストグラムｆ（ｐ）が統計的に有意となるような個数の測定データを取得することができる時間範囲であり、この測定データの個数は、例えば、３００や４００や５００等である。ヒストグラム算出部３５は、第３比ｐが取り得る数値範囲として想定される所定の範囲を所定の間隔で複数の階級（クラス）に階級分け（クラス分け）を行い、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）を作成する時点から前記所定の時間だけ前までに比算出部３６から入力された複数の第３比ｐのそれぞれをこれらいずれかのクラスに振り分けることによって、各クラスにおける第３比ｐの頻度を求める。これによってヒストグラム算出部３５は、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）を求める。
【００３７】
統計パラメータ算出部３７ａは、ヒストグラム算出部３５で算出された第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、所定の統計パラメータを算出し、この算出した統計パラメータをｐｖ算出部３８ａおよび血中酸素飽和度算出部３９の各部へ通知するものである。前記所定の統計パラメータは、本実施形態では、第１ヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖおよび標準偏差σである。前記期待値ｅｖは、次式Ａ１によって算出される。
期待値ｅｖ＝∫ｐ×ｆ（ｐ）ｄｐ ・・・（Ａ１）
ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。
【００３８】
そして、統計パラメータ算出部３７ａは、この算出した期待値ｅｖを用いて、関数ｇ１（ｐ）＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ）を求める。
【００３９】
ｐｖ算出部３８ａは、統計パラメータ算出部３７によって算出された第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における統計パラメータに基づいて、第３比ｐを信号成分比ｐａとノイズ成分比ｐｖとに分けた場合におけるノイズ成分比ｐｖを算出し、この算出したノイズ成分比ｐｖを血中酸素飽和度算出部３９および脈拍数算出部４０の各部へ通知するものである。
【００４０】
ここで、生体組織の吸光度を測定する場合、その吸光度の変化分の信号成分をｓとし、この信号成分に重畳されるノイズ成分をｎとする場合に、第１比Ｒおよび第２比ＩＲは、次の式Ｂ１および式Ｂ２が成り立つ。
ＩＲ＝ｓ＋ｎ ・・・（Ｂ１）
Ｒ＝ｓ×ｐａ＋ｎ×ｐｖ ・・・（Ｂ２）
【００４１】
この信号成分比ｐａは、赤外光における吸光度の変化分の信号成分ｓと赤色光における吸光度の変化分の信号成分との比であり、この信号成分比ｐａは、一般に、血中酸素飽和度と一対一で対応することが知られている。また、ノイズ成分比ｐｖは、赤外光に対する信号成分ｓに重畳されるノイズ成分ｎと赤色光に対する信号成分に重畳されるノイズ成分との比である。
【００４２】
ｐｖ算出部３８ａは、より具体的には、本実施形態では、ヒストグラム算出部３５によって求められた第１ヒストグラムｆ（ｐ）と統計パラメータ算出部３７ａで算出された所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムｈ１（ｐ）を求め、この第２ヒストグラムｈ１（ｐ）を用いてノイズ成分比ｐｖを算出する。本実施形態では、前記関数ｇ１（ｐ）＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ）と定義した場合に、ｐ≦期待値ｅｖでは、ｈ１（ｐ）＝０と定義され、ｐ＞期待値ｅｖでは、ｈ１（ｐ）＝｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐと定義され、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０では、ｈ１（ｐ）＝０と定義され、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）＞０では、ｈ１（ｐ）＝｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐと定義される。すなわち、
ｈ１（ｐ）＝０；ｐ≦期待値ｅｖまたはｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０
ｈ１（ｐ）＝｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。ただし、ｐ≦ｅｖおよびｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）；ｐ＞期待値ｅｖまたはｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）＞０ ・・・（Ａ２）
そして、ノイズ成分比ｐｖは、次式Ａ３によって算出される。
ノイズ成分比ｐｖ＝∫ｐ×ｈ１（ｐ）ｄｐ ・・・（Ａ３）
ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。
【００４３】
血中酸素飽和度算出部３９は、ｐｖ算出部３８ａによって算出されたノイズ成分比ｐｖに基づいて酸素飽和度、例えば、静脈血の酸素飽和度の推定値ＳｖＯ２や動脈血の酸素飽和度の推定値ＳｐＯ２を求め、この求めた酸素飽和度ＳｖＯ２、ＳｐＯ２を表示部５へ出力するものである。
【００４４】
より具体的には、例えば、血中酸素飽和度算出部３９は、予め求められ記憶されている、ノイズ成分比ｐｖと酸素飽和度との関係を表すルックアップテーブル（校正テーブル）を用いることにより、静脈血の酸素飽和度の推定値ＳｖＯ２を求める。また、血中酸素飽和度算出部３９は、ノイズ成分比ｐｖに基づいて、例えば、次式Ｂ３を用いることにより、信号成分比ｐａを算出し、予め求められ記憶されている、信号成分比ｐａと酸素飽和度との関係を表すルックアップテーブル（校正テーブル）を用いることにより、動脈血の酸素飽和度の推定値ＳｐＯ２を求める。
ｐａ＝｛ｐｖ×ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）−ΣＲ（ｉ）×Ｒ（ｉ）｝／｛ｐｖ×ΣＩＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）−ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝ ・・・（Ｂ３）
【００４５】
脈拍数算出部４０は、赤色光に係わる前記第１比Ｒ、赤外光に係わる前記第２比ＩＲおよびｐｖ算出部３８ａによって算出されたノイズ成分比ｐｖに基づいて所定の時間内における脈拍数（例えば１分間の脈拍数）を算出し、この脈拍数を表示部５へ出力するものである。
【００４６】
より具体的には、脈拍数算出部４０は、赤色光に係わる前記第１比Ｒ（ｉ）、赤外光に係わる前記第２比ＩＲ（ｉ）およびｐｖ算出部３８ａによって算出されたノイズ成分比ｐｖを用いて、脈波の信号Ｓ（ｉ）＝Ｒ（ｉ）−ｐｖ×ＩＲ（ｉ）を求め、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求め、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。
【００４７】
信頼度算出部４１は、所定の信頼度を算出し、この算出した信頼度を表示部５へ出力するものである。
【００４８】
信頼度は、生体情報に係わる算出値がどの程度信頼することができる値であるかを表す指標（度合い）である。このような信頼度は、例えば、次の式Ｃ１ないし式Ｃ６のいずれかによって求めることができ、信頼度算出部４１は、赤色光に係わる前記第１比Ｒおよび赤外光に係わる前記第２比ＩＲに基づいて、血中酸素飽和度算出部３９によって算出された酸素飽和度に対する所定の信頼度を算出する。このような式によって得られる信頼度ｚでは、その値ｚの絶対値が大きいほど血中酸素飽和度の信頼度が低くなる。なお、これら各式において、Σは、ｉについて和を求める。
ｚ＝［Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］−［Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／ΣＲ｛（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝］ ・・・（Ｃ１）
ｚ＝［Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］２−［Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］ ・・・（Ｃ２）
ｚ＝［Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝］２−［Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／（Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］ ・・・（Ｃ３）
ｚ＝［（１／Ｎ）×ΣＲ（ｉ）／ＩＲ（ｉ）］２−（Σ｛Ｒ（ｉ）｝２）／（Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２） ・・・（Ｃ４）
ｚ＝（ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ））／（Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２）−（１／Ｎ）×ΣＲ（ｉ）／ＩＲ（ｉ） ・・・（Ｃ５）
ｚ＝（Σ｛Ｒ（ｉ）｝２）／（ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ））−（１／Ｎ）×ΣＲ（ｉ）／ＩＲ（ｉ） ・・・（Ｃ６）
【００４９】
表示部５は、この生体情報測定装置Ｓａの動作状態や演算制御部３ａによって求められた生体情報等を表示する装置であり、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ）や有機ＥＬ表示装置等である。表示部５は、例えば、本実施形態では、脈拍数算出部４０で算出された脈拍数を表示する脈拍数表示部５１と、血中酸素飽和度算出部３９で算出された酸素飽和度を表示する血中酸素飽和度表示部５２と、信頼度算出部４１で算出された信頼度を表示する信頼度表示部５３とを備えている。
【００５０】
次に、第１実施形態の生体情報測定装置Ｓａの動作について説明する。図２は、第１実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。図３は、第１実施形態における生体情報測定装置の動作を説明するための図である。図３の比較的太い実線は、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を示し、破線は、関数ｇ１（ｐ）（＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ））を示し、比較的細い実線は、第２ヒストグラムｈ１（ｐ）を表す。
【００５１】
本実施形態の生体情報測定装置Ｓａでは、例えば、図略の電源スイッチの投入や電源スイッチの投入後に図略の測定開始スイッチの投入によって、測定対象である生体の生体情報の測定が開始され、測定データが取得され、第１ヒストグラムｆ（ｐ）が作成される。
【００５２】
より具体的には、まず、センサ部１の第１センサ部１１によって、赤色光に係わる測定データＲｓ（暗電流を含む）およびその暗電流Ｒｄａｒｋが測定され、アナログ信号からディジタル信号へ変換されるとともに、センサ部１の第２センサ部１２によって、赤外光に係わる測定データＩＲｓ（暗電流を含む）およびその暗電流ＩＲｄａｒｋが測定され、アナログ信号からディジタル信号へ変換される。続いて、演算制御部３ａの第１前処理部３１によって、センサ部１から入力された赤色光に係わる測定データＲｓに対し、ダーク処理（Ｒｓ−Ｒｄａｒｋ）が実行され、第１比Ｒが算出されるとともに、演算制御部３ａの第２前処理部３２によって、センサ部１から入力された赤外光に係わる測定データＩＲｓに対し、ダーク処理（ＩＲｓ−ＩＲｄａｒｋ）が実行され、第２比ＩＲが算出される。続いて、演算制御部３ａの第１ＢＰＦ部３３によって、第１前処理部３１から通知された第１比Ｒがフィルタリングされるとともに、演算制御部３ａの第２ＢＰＦ部３４によって、第２前処理部３２から通知された第２比ＩＲがフィルタリングされる。続いて、演算制御部３ａの比算出部３６によって、第２比ＩＲに対する第１比Ｒの第３比ｐが算出され、演算制御部３ａのヒストグラム算出部３５によって、所定の時間範囲での第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が算出される。例えば、現在時刻ｔｉから過去の時刻ｔｉ−（Ｎ＋１）までの時間範囲の測定データについて、図３に実線で示すような第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が求められる。
【００５３】
このように第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）が作成されると、図２において、まず、ステップＳ１１では、演算制御部３ａの統計パラメータ算出部３７ａは、所定の範囲、例えば、第１ヒストグラムｆ（ｐ）のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでの範囲で、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）に対する期待値ｅｖおよび標準偏差σをそれぞれ算出する。
【００５４】
続いて、ステップＳ１２では、演算制御部３ａは、この求めた標準偏差σが予め設定された所定値σｔｈ以下であるか否かを判断する（σ≦σｔｈか？）。このステップＳ１２は、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に含まれるノイズの程度を判断するための処理であり、前記所定値σｔｈは、閾値として、後述のノイズ除去処理を行うことなく、測定データから例えば仕様に応じた所定の精度で脈拍数を求めることができるか否かの観点から適宜に設定される。
【００５５】
このステップＳ１２の判断の結果、標準偏差σが所定値σｔｈ以下である場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ２２の処理が実行され、一方、このステップＳ１２の判断の結果、標準偏差σが所定値σｔｈ以下ではない場合（Ｎｏ）には、ステップＳ１３の処理が実行される。
【００５６】
ステップＳ１３では、統計パラメータ算出部３７ａは、ｇ１（ｐ）（＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ））を求める。例えば、上述の例では、図３に実線で示す第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、図３に破線で示すｇ１（ｐ）が求められる。
【００５７】
続いて、ステップＳ１４では、演算制御部３ａのｐｖ算出部３８ａは、第３比ｐが期待値ｅｖ以上であるか否かを判断する（ｐ≧ｅｖか？）。このステップＳ１４の判断の結果、第３比ｐが期待値ｅｖ以上ではない場合（Ｎｏ、ｐ＜ｅｖ）には、ｐｖ算出部３８ａは、ステップＳ１６を実行し、当該第３比ｐに対するｈ１（ｐ）＝０とし、ステップＳ１９の処理を実行する。一方、このステップＳ１４の判断の結果、第３比ｐが期待値ｅｖ以上である場合（Ｙｅｓ、ｐ≧ｅｖ）には、ｐｖ算出部３８ａは、ステップＳ１５を実行し、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上であるか否かを判断する（ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≧０か？）。
【００５８】
このステップＳ１５の判断の結果、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上ではない場合（Ｎｏ、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）＜０）には、ｐｖ算出部３８ａは、ステップＳ１７を実行し、当該第３比ｐに対するｈ１（ｐ）＝０とし、ステップＳ１９の処理を実行する。一方、このステップＳ１５の判断の結果、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上である場合（Ｙｅｓ、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≧０）には、ｐｖ算出部３８ａは、ステップＳ１８を実行し、当該第３比ｐに対するｈ１（ｐ）＝｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。ただし、ｐ≦ｅｖおよびｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）を求める。
【００５９】
このようなステップＳ１４からステップＳ１８までの各処理が、ａ≦ｐ≦ｂの範囲における第３比ｐのそれぞれについて実行され、第２ヒストグラムｈ１（ｐ）が求められる。例えば、上述の例では、図３に比較的太い実線で示す第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、図３に比較的細い実線で示す第２ヒストグラムｈ１（ｐ）が求められる。
【００６０】
そして、ステップＳ１９では、ｐｖ算出部３８ａは、ノイズ成分比ｐｖ＝∫ｐ×ｈ１（ｐ）ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。）を求める。
【００６１】
続いて、ステップＳ２０では、脈拍数算出部４０は、上述の各処理によって求めたノイズ成分比ｐｖを用いて、脈波の信号Ｓ（ｉ）＝Ｒ（ｉ）−ｐｖ×ＩＲ（ｉ）を求め、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求める。
【００６２】
続いて、ステップＳ２１では、脈拍数算出部４０は、このように求めた信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。
【００６３】
一方、ステップＳ２２では、脈拍数算出部４０は、第２比ＩＲ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求め、続いて、ステップＳ２１を実行し、このように求めた第２比ＩＲ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。
【００６４】
なお、σが所定値σｔｈ以下の場合、ｐｖ＝［Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］＋δ としてステップＳ２０にジャンプしてもよい。ここで、δは、正の値であって、一定値でもよいし、［Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］に応じた値としてもよい。
【００６５】
そして、演算制御部３ａは、このような各処理によって求めた脈拍数を表示部５の脈拍数表示部５１に表示する。
【００６６】
なお、上述の処理において、期待値ｅｖを求める際の積分範囲とノイズ成分比ｐｖを求める際の積分範囲とは、同一であっても異なっていてもよい。
【００６７】
また、演算制御部３ａの血中酸素飽和度算出部３９は、ノイズ成分比ｐｖに基づいて静脈血の酸素飽和度ＳｖＯ２を求めるとともに、ノイズ成分比ｐｖに基づいて信号成分比ｐａを求め、この求めた信号成分比ｐａに基づいて動脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を求める。そして、演算制御部３ａは、これら求めた酸素飽和度ＳｖＯ２、ＳｐＯ２を表示部５の血中酸素飽和度表示部５２に表示する。
【００６８】
また、演算制御部３ａの信頼度算出部４１は、所定の信頼度を求め、演算制御部３ａは、この求めた信頼度を表示部５の信頼度表示部５３に表示する。
【００６９】
このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓａでは、測定データＲ、ＩＲによる第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）が求められ、その第１ヒストグラムｆ（ｐ）の統計パラメーラとして期待値ｅｖが求められ、その期待値ｅｖに基づく所定範囲における測定データに基づいて所定の生体情報が求められる。このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓａは、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【００７０】
そして、本実施形態では、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを所定の統計パラメータとして求め、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）によるｐの期待値ｅｖに基づき生体の脈拍数を求め、さらに加えて血中酸素飽和度を求める生体情報測定装置Ｓａが提供される。
【００７１】
次に、別の実施形態について説明する。
【００７２】
（第２実施形態）
第１実施形態における生体情報測定装置Ｓａは、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよび関数ｇ１（ｐ）＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ）を用いて脈拍数および血中酸素飽和度を求めたが、第２実施形態における生体情報測定装置Ｓｂは、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよび第３比ｐに関するその移動平均ｇ２（ｐ）を用いて脈拍数および血中酸素飽和度を求めるものである。
【００７３】
図４は、第２実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。図４において、このような第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂは、センサ部１と、演算制御部３ｂと、表示部５とを備えて構成される。第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂにおけるセンサ部１および表示部５は、それぞれ、第１実施形態の生体情報想定装置Ｓａにおけるセンサ部１および表示部５と同様であるので、その説明を省略する。
【００７４】
そして、第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂにおける演算制御部３ｂは、表示部５に接続され、センサ部１で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるとともに、生体情報測定装置Ｓａ全体の制御を司る装置であり、機能的に、例えば、第１前処理部３１と、第２前処理部３２と、第１バンドパスフィルタ部（第１ＢＰＦ部）３３と、第２バンドパスフィルタ部（第２ＢＰＦ部）３４と、ヒストグラム算出部３５と、比算出部３６と、統計パラメータ算出部３７ｂと、ｐｖ算出部３８ｂと、血中酸素飽和度算出部３９と、脈拍数算出部４０と、信頼度算出部４１とを備える。第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂにおける第１前処理部３１、第２前処理部３２、第１ＢＰＦ部３３、第２ＢＰＦ部３４、ヒストグラム算出部３５、比算出部３６、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１は、それぞれ、第１実施形態の生体情報想定装置Ｓａにおける第１前処理部３１、第２前処理部３２、第１ＢＰＦ部３３、第２ＢＰＦ部３４、ヒストグラム算出部３５、比算出部３６、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１と同様であるので、その説明を省略する。
【００７５】
統計パラメータ算出部３７ｂは、ヒストグラム算出部３５で算出された第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、所定の統計パラメータを算出し、この算出した統計パラメータをｐｖ算出部３８ｂおよび血中酸素飽和度算出部３９の各部へ通知するものである。前記所定の統計パラメータは、本実施形態では、第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖ、標準偏差σおよび第３比ｐに関する第１ヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）である。
【００７６】
ｐｖ算出部３８ｂは、ヒストグラム算出部３５によって求められた第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に基づいて、ノイズ成分比ｐｖを算出し、この算出したノイズ成分比ｐｖを血中酸素飽和度算出部３９および脈拍数算出部４０の各部へ通知するものである。
【００７７】
ｐｖ算出部３８ｂは、より具体的には、本実施形態では、ヒストグラム算出部３５によって求められた第１ヒストグラムｆ（ｐ）と統計パラメータ算出部３７ａで算出された所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムｈ２（ｐ）を求め、この第２ヒストグラムｈ２（ｐ）を用いてノイズ成分比ｐｖを算出する。本実施形態では、ｐ≦期待値ｅｖでは、ｈ２（ｐ）＝０と定義され、ｐ＞期待値ｅｖでは、ｈ２（ｐ）＝｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐと定義され、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０では、ｈ２（ｐ）＝０と定義され、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）＞０では、ｈ２（ｐ）＝｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐと定義される。すなわち、
ｈ２（ｐ）＝０；ｐ≦期待値ｅｖまたはｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０
ｈ２（ｐ）＝｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。ただし、ｐ≦ｅｖおよびｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）；ｐ＞期待値ｅｖまたはｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）＞０ ・・・（Ａ４）
そして、ノイズ成分比ｐｖは、次式Ａ５によって算出される。
ノイズ成分比ｐｖ＝∫ｐ×ｈ２（ｐ）ｄｐ ・・・（Ａ５）
ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。
【００７８】
次に、第２実施形態の生体情報測定装置Ｓｂの動作について説明する。図５は、第２実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。図６は、第２実施形態における生体情報測定装置の動作を説明するための図である。図６の比較的太い実線は、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を示し、破線は、第３比ｐに関するヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）を示し、比較的細い実線は、関数ｈ２（ｐ）を表す。
【００７９】
本実施形態の生体情報測定装置Ｓｂでは、第１実施形態の生体情報測定装置Ｓａと同様に、例えば、図略の電源スイッチの投入や電源スイッチの投入後に図略の測定開始スイッチの投入によって、測定対象である生体の生体情報の測定が開始され、測定データが取得され、第１ヒストグラムｆ（ｐ）が作成される。例えば、現在時刻ｔｉから過去の時刻ｔｉ−（Ｎ＋１）までの時間範囲の測定データについて、図６に実線で示すような第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）が求められる。
【００８０】
この第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）が作成されると、図５において、まず、ステップＳ３１では、演算制御部３ｂの統計パラメータ算出部３７は、ステップＳ１１と同様に、所定の範囲、例えば、第１ヒストグラムｆ（ｐ）のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでの範囲で、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対する期待値ｅｖおよび標準偏差σをそれぞれ算出する。
【００８１】
続いて、ステップＳ３２では、演算制御部３ｂは、ステップＳ１２と同様に、この求めた標準偏差σが予め設定された所定値σｔｈ以下であるか否かを判断する（σ≦σｔｈか？）。
【００８２】
このステップＳ３２の判断の結果、標準偏差σが所定値σｔｈ以下である場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ４２の処理が実行され、一方、このステップＳ３２の判断の結果、標準偏差σが所定値σｔｈ以下ではない場合（Ｎｏ）には、ステップＳ３３の処理が実行される。
【００８３】
ステップＳ３３では、統計パラメータ算出部３７ｂは、第３比ｐに関する第１ヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）＝∫ｆ（ｐ）ｄｐ（ただし、積分∫は、現在時点から２△Ｐの範囲（ｐ−△ｐからｐ＋△ｐまで）で実行される）を求める。例えば、上述の例では、図６に実線で示す第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、図６に破線で示すｇ２（ｐ）が求められる。
【００８４】
続いて、ステップＳ３４では、演算制御部３ｂのｐｖ算出部３８ｂは、第３比ｐが期待値ｅｖ以上であるか否かを判断する（ｐ≧ｅｖか？）。このステップＳ３４の判断の結果、第３比ｐが期待値ｅｖ以上ではない場合（Ｎｏ、ｐ＜ｅｖ）には、ｐｖ算出部３８ｂは、ステップＳ３６を実行し、当該第３比ｐに対するｈ２（ｐ）＝０とし、ステップＳ３９の処理を実行する。一方、このステップＳ３４の判断の結果、第３比ｐが期待値ｅｖ以上である場合（Ｙｅｓ、ｐ≧ｅｖ）には、ｐｖ算出部３８ｂは、ステップＳ３５を実行し、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上であるか否かを判断する（ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）≧０か？）。
【００８５】
このステップＳ３５の判断の結果、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上ではない場合（Ｎｏ、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）＜０）には、ｐｖ算出部３８ｂは、ステップＳ３７を実行し、当該第３比ｐに対するｈ２（ｐ）＝０とし、ステップＳ３９の処理を実行する。一方、このステップＳ３５の判断の結果、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上である場合（Ｙｅｓ、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）≧０）には、ｐｖ算出部３８ｂは、ステップＳ３８を実行し、当該第３比ｐに対するｈ２（ｐ）＝｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。ただし、ｐ≦ｅｖおよびｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）を求める。
【００８６】
このようなステップＳ３４からステップＳ３８までの各処理が、ａ≦ｐ≦ｂの範囲における第３比ｐのそれぞれについて実行され、第２ヒストグラムｈ２（ｐ）が求められる。例えば、上述の例では、図６に比較的太い実線で示す第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、図６に比較的細い実線で示す第２ヒストグラムｈ２（ｐ）が求められる。
【００８７】
そして、ステップＳ３９では、ｐｖ算出部３８ｂは、ノイズ成分比ｐｖ＝∫ｐ×ｈ２（ｐ）ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。）を求める。
【００８８】
続いて、ステップＳ４０では、脈拍数算出部４０は、ステップＳ２０と同様に、上述の各処理によって求めたノイズ成分比ｐｖを用いて、脈波の信号Ｓ（ｉ）＝Ｒ（ｉ）−ｐｖ×ＩＲ（ｉ）を求め、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求める。
【００８９】
続いて、ステップＳ４１では、脈拍数算出部４０は、ステップＳ２１と同様に、このように求めた信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。
【００９０】
一方、ステップＳ４２では、脈拍数算出部４０は、ステップＳ２２と同様に、第２比ＩＲ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求め、続いて、ステップＳ４１を実行し、このように求めた第２比ＩＲ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。
【００９１】
そして、演算制御部３ｂは、このような各処理によって求めた脈拍数を表示部５の脈拍数表示部５１に表示する。
【００９２】
なお、上述の処理において、期待値ｅｖを求める際の積分範囲とノイズ成分比ｐｖを求める際の積分範囲とは、同一であっても異なっていてもよい。
【００９３】
また、演算制御部３ｂの血中酸素飽和度算出部３９は、ノイズ成分比ｐｖに基づいて静脈血の酸素飽和度ＳｖＯ２を求めるとともに、ノイズ成分比ｐｖに基づいて信号成分比ｐａを求め、この求めた信号成分比ｐａに基づいて動脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を求める。そして、演算制御部３ｂは、これら求めた酸素飽和度ＳｖＯ２、ＳｐＯ２を表示部５の血中酸素飽和度表示部５２に表示する。
【００９４】
また、演算制御部３ｂの信頼度算出部４１は、所定の信頼度を求め、演算制御部３ｂは、この求めた信頼度を表示部５の信頼度表示部５３に表示する。
【００９５】
このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓｂでは、測定データＲ、ＩＲによる第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）が求められ、その第１ヒストグラムｆ（ｐ）の統計パラメーラとして期待値ｅｖが求められ、その期待値ｅｖに基づく所定範囲における測定データに基づいて所定の生体情報が求められる。このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓｂは、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【００９６】
そして、本実施形態では、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）を所定の統計パラメータとして求め、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）によるｐの期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）に基づき生体の脈拍数を求め、さらに加えて血中酸素飽和度を求める生体情報測定装置Ｓｂが提供される。
【００９７】
なお、上述の第２実施形態では、統計パラメータ算出部３７ｂは、前記所定の統計パラメータとして第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよびその移動平均ｇ２（ｐ）を求め、ｐｖ算出部３８ｂは、第３比ｐが期待値ｅｖよりも大きい場合、または、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムｈ２（ｐ）として求め、この第２ヒストグラムｈ２（ｐ）に基づいてノイズ成分比ｐｖを求め、脈拍数算出部４０は、このノイズ成分比ｐｖに基づいて生体の脈拍数を求めたが、統計パラメータ算出部３７ｂは、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における移動平均ｇ２（ｐ）を求め、前記移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐを前記所定の統計パラメータとして求め、ｐｖ算出部３８ｂは、第３比ｐが移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐよりも大きい場合、または、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムｈ２（ｐ）として求め、この第２ヒストグラムｈ２（ｐ）に基づいてノイズ成分比ｐｖを求め、脈拍数算出部４０は、このノイズ成分比ｐｖに基づいて生体の脈拍数を求めてもよい。
【００９８】
このような構成によっても生体情報測定装置Ｓは、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。そして、この構成では、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における移動平均ｇ２（ｐ）およびこの移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐを所定の統計パラメータとして求め、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）に基づき生体の脈拍数を求め、さらに加えて血中酸素飽和度を求める生体情報測定装置Ｓｂが提供される。
【００９９】
本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。
【符号の説明】
【０１００】
Ｓａ、Ｓｂ 生体情報測定装置
１ センサ部
３ａ、３ｂ 演算制御部
５ 表示部
１１ 第１センサ部
１２ 第２センサ部
３５ ヒストグラム算出部
３６ 比算出部
３７ａ、３７ｂ 統計パラメータ算出部
３８ａ、３８ｂ ｐｖ算出部
３９ 血中酸素飽和度算出部
４０ 脈拍数算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体の生理的現象を測定することによって生体に関する生体情報を測定する生体情報測定装置に関し、特に、例えば生体の体動等によってノイズが生じた場合でも例えば血中酸素飽和度や脈拍数等を好適に測定し得る生体情報測定装置および生体情報測定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体組織の酸素濃度を監視する意義が、臨床において極めて大きいことは周知の通りである。酸素は、生命活動維持のために最も重要な物質であり、酸素の供給が絶たれると生体組織細胞は、重大な傷害を受けることから、酸素供給に関するパラメータが重要であると考えられている。このため、酸素供給が不安定になり得る場合、例えば、麻酔中、術後、呼吸不全および循環不全等の患者を治療する場合には、特に酸素が適切に供給されているか否かをモニタすることが重要である。この生体組織への酸素供給は、動脈血によって行われる。そのため、生体組織への酸素供給が適切に行われているか否かを把握するために、例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体に関する生体情報がモニタされる。
【０００３】
これら脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を測定する装置として、従来、パルスオキシメータと称される生体情報測定装置が知られている。この生体情報測定装置は、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分を利用するもので、脈動分の減光度を異なる２波長の光で測定してその比から酸素飽和度を求める装置である。この生体情報測定装置では、例えば生体の体動等によってノイズが生じるため、このノイズを除去または低減する必要があり、ノイズを除去する装置が例えば、特許文献１ないし特許文献３に開示されている。
【０００４】
この特許文献１に開示のパルスフォトメータは、異なる２つの波長の光を生体組織に照射する発光手段と、前記発光手段から発生し前記生体組織を透過または反射した各波長の光を電気信号に変換する受光手段と、前記受光部により得られる前記２つの波長の離散的時系列脈波データをそれぞれ縦軸または横軸とする２次元直交座標系に展開した、各波長の脈波データを、各脈波データの平均値を中心として所定角度に回転させる回転行列を用いて、前記離散的時系列脈波データに含まれるノイズを除去処理した波形を求める波形取得手段と、前記波形取得手段により得られた波形の周波数解析により脈波の基本周波数または脈拍数を求める波形解析手段と、前記波形解析手段の出力から血中の酸素の濃度を求める血中酸素濃度演算手段とを備えている。
【０００５】
また、前記特許文献２および特許文献３に開示の装置では、赤色光を生体組織に照射することによって得られた赤色脈波信号Ｒｃｈ、および、赤外光を前記生体組織に照射することによって得られた赤外脈波信号ＩＲｃｈが、周波数ドメインへ変換され、この周波数ドメインでの複数のピーク近傍における赤色脈波信号Ｒｃｈと赤外脈波信号ＩＲｃｈとの比が求められ、この比から信号成分およびノイズ成分が求められ、このノイズ成分を除去した後の脈波信号におけるピークを与える周波数が求められ、この周波数から脈拍数が求められている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４３５２３１５号公報
【特許文献２】米国特許第６００２９５２号明細書
【特許文献３】米国特許第６０６７４６２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、前記特許文献１に開示の装置では、ノイズの除去に最適な回転行列を探索するために繰り返し演算が必要であり、このため、その演算処理量が比較的多くなってしまう。また、前記特許文献２および特許文献３に記載の各装置では、周波数ドメインへ変換する処理でフーリエ変換が用いられるので、その演算処理量が比較的多くなってしまう。この結果、これら特許文献１ないし特許文献３に記載の各装置では、その演算処理量が比較的多いために、消費電力が多くなってしまう。
【０００８】
本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、消費電力を低減することができる生体情報測定装置および生体情報測定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明者は、種々検討した結果、上記目的は、以下の本発明により達成されることを見出した。すなわち、本発明の一態様にかかる生体情報測定装置は、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定部と、前記測定部によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出部と、前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出部と、前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムと前記統計パラメータ算出部で算出された前記所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出部とを備えることを特徴とする。そして、本発明の一態様にかかる生体情報測定方法は、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定工程と、前記測定工程によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出工程と、前記ヒストグラム算出工程によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出工程と、前記ヒストグラム算出工程によって求められた第１ヒストグラムと前記統計パラメータ算出工程で算出された前記所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出工程とを備えることを特徴とする。
【００１０】
このような構成の生体情報測定装置および生体情報測定方法では、測定データの第１ヒストグラムが求められ、その第１ヒストグラムの統計パラメーラが求められ、これら第１ヒストグラムおよび統計パラメータに基づいて第２ヒストグラムが求められ、その第２ヒストグラムに基づいて所定の生体情報が求められる。このように本発明にかかる生体情報測定装置および生体情報測定方法は、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【００１１】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、好ましくは、前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、前記統計パラメータ算出部は、前記所定の統計パラメータとして前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを求め、前記生体情報算出部は、ｇ１（ｐ）＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ）とする際に、前記第３比ｐが前記期待値ｅｖよりも大きい場合、または、前記ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求める。
【００１２】
この構成によれば、第１ヒストグラムｆ（ｐ）によるｐの期待値ｅｖをおよび第２ヒストグラムｇ１（ｐ）に基づき前記生体の脈拍数を求める生体情報測定装置が提供される。
【００１３】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、好ましくは、前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、前記統計パラメータ算出部は、前記所定の統計パラメータとして前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）を求め、前記生体情報算出部は、前記第３比ｐが前記期待値ｅｖよりも大きい場合、または、前記ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求める。
【００１４】
この構成によれば、第１ヒストグラムｆ（ｐ）によるｐの期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）を所定の統計パラメータとして求め、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）に基づき前記生体の脈拍数を求める生体情報測定装置が提供される。
【００１５】
また、他の一態様では、上述の生体情報測定装置において、好ましくは、前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、前記統計パラメータ算出部は、前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における移動平均ｇ２（ｐ）を求め、前記移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐを前記所定の統計パラメータとして求め、前記生体情報算出部は、前記第３比ｐが前記移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐよりも大きい場合、または、前記ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求める。
【００１６】
この構成によれば、第１ヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）およびこの移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐを所定の統計パラメータとして求め、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）に基づき前記生体の脈拍数を求める生体情報測定装置が提供される。
【００１７】
また、他の一態様では、これら上述の生体情報測定装置において、好ましくは、前記生体情報算出部は、前記第１ヒストグラムの標準偏差の値に応じて前記生体の脈拍数を求める算出式を変更する。
【００１８】
この構成によれば、測定データに含まれるノイズの度合いに応じて前記生体の脈拍数を求める算出式を変更する生体情報測定装置が提供される。
【００１９】
また、他の一態様では、これら上述の生体情報測定装置において、好ましくは、前記生体情報算出部は、前記所定の生体情報としてさらに血中酸素飽和度を求める。
【００２０】
この構成によれば、脈拍数に加えてさらに血中酸素飽和度も求められる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明にかかる生体情報測定装置および生体情報測定方法は、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】第１実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】第１実施形態における生体情報測定装置の動作を説明するための図である。
【図４】第２実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。
【図５】第２実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】第２実施形態における生体情報測定装置の動作を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。
【００２４】
本実施形態における生体情報測定装置は、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定部と、前記測定部によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出部と、前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出部と、前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムと前記統計パラメータ算出部で算出された前記所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出部とを備えるものである。あるいは、本実施形態における生体情報測定装置は、測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定部と、前記測定部によって測定された測定データに基づいてヒストグラムを求めるヒストグラム算出部と、前記ヒストグラム算出部によって求められたヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出部と、前記統計パラメータ算出部で算出された前記所定の統計パラメータに基づいて前記ヒストグラムのクラスを複数の所定範囲に分け、これら複数の所定範囲の中の１つに対応する前記測定データに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出部とを備えるものである。以下、より具体的に本実施形態における生体情報測定装置について説明する。
【００２５】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。第１実施形態における生体情報測定装置Ｓａは、測定対象である生体の生理的現象を測定することによって生体に関する生体情報を測定する装置である。生体情報は、例えば、脈拍数や血中酸素飽和度（血中酸素濃度）等である。このような生体情報は、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分を利用することによって求めることができ、その基本原理は、公知の常套手段であって、例えば、特公昭５３−０２６４３７号公報等に開示されている。
【００２６】
このような生体情報測定装置Ｓａは、例えば、図１に示すように、生体の所定の生理的現象を測定して測定データを出力するセンサ部１と、センサ部１で測定された測定データに基づいて例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を求める演算制御部３ａと、演算制御部３ａで測定した生体情報を外部から認識可能に表示する表示部５とを備えて構成される。
【００２７】
センサ部１は、演算制御部３ａに接続され、本実施形態では、生体の生理的現象として生体組織中の血液に関する情報を測定する装置である。より具体的には、センサ部１は、生体の生理的現象として、心拍による動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分を測定する装置である。
【００２８】
このような生体の生理的現象を測定する方法は、例えば、生体組織のヘモグロビンの吸光特性を利用する方法を挙げることができる。酸素は、ヘモグロビンによって生体の各細胞に運ばれるが、ヘモグロビンは、肺で酸素と結合して酸化ヘモグロビンとなり、生体の細胞で酸素が消費されるとヘモグロビン（還元ヘモグロビン）に戻る。血中酸素飽和度は、血中（血液中）の酸化ヘモグロビンの割合として定義される。これらヘモグロビンおよび酸化ヘモグロビンの各吸光度は、波長依存性を有しており、ヘモグロビンは、例えば赤色光（赤色波長領域の光）に対し酸化ヘモグロビンより光を多く吸収し、一方、赤外光（赤外線波長領域の光）に対して酸化ヘモグロビンより光の吸収が少ない。すなわち、ヘモグロビンは、酸化されて酸化ヘモグロビンになると赤色光の吸収が減少して赤外光の吸収が増加し、逆に還元されてヘモグロビンに戻ると赤色光の吸収が増加して赤外光の吸収が減少するという光学的特性を有している。本実施形態の生体情報測定装置Ｓａは、このようなヘモグロビンと酸化ヘモグロビンとの赤色光と赤外光とに対する吸光特性の違いを利用することによって、例えば脈拍数や血中酸素飽和度等の生体情報を求めるものである。すなわち、赤色光の吸光度が大きいほど、還元ヘモグロビンが多く、酸素飽和度が小さくなり、逆に、赤外光の吸光度が大きいほど、酸化ヘモグロビンが多く、酸素飽和度が大きくなる。
【００２９】
このような方法によるため、本実施形態のセンサ部１は、例えば、赤色光に対する生体組織における吸光特性を測定する第１センサ部１１と、赤外光に対する前記生体組織における吸光特性を測定する第２センサ部１２とを備えて構成され、演算制御部３ａに接続される。この第１センサ部１１は、例えば、波長λ１の赤色光を前記生体組織に照射する例えば発光ダイオード等のＲ発光素子と、前記Ｒ発光素子で照射され前記生体組織を透過または反射した赤色光を受光する例えばシリコンホトダイオード等のＲ受光素子とを備えて構成され、この第２センサ部１２は、例えば、前記波長λ１と異なる波長λ２の赤外色光を前記生体組織に照射する例えば発光ダイオード等のＩＲ発光素子と、前記ＩＲ発光素子で照射され前記生体組織を透過または反射した赤外光を受光する例えばシリコンホトダイオード等のＩＲ受光素子とを備えて構成される。センサ部１は、このような透過型または反射型のセンサを用いることができる。
【００３０】
センサ部１は、例えば、手指や耳朶等や、乳幼児の場合の手の甲、手首、足の甲等の、所定の生体組織にセット可能な構造を有して前記所定の生体組織にセットされ、第１および第２センサ部１１、１２で測定された測定データを演算制御部３ａへ出力する。より具体的には、このような構成の第１センサ部１１では、前記Ｒ発光素子は、前記生体組織に対し赤色光を照射し、前記Ｒ受光素子は、このＲ発光素子によって前記生体組織に照射された赤色光の前記生体組織を透過または反射した赤色光Ｒを受光し、この受光した赤色光を光電変換することによって、その受光量に応じた電気信号を前記測定データとして演算制御部３ａへ出力する。同様に、第２センサ部１２では、前記ＩＲ発光素子は、前記生体組織に対し赤外光を照射し、前記ＩＲ受光素子は、このＩＲ発光素子によって前記生体組織に照射された赤外光の前記生体組織を透過または反射した赤外光を受光し、この受光した赤外光を光電変換することによって、その受光量に応じた電気信号を前記測定データとして演算制御部３ａへ出力する。
【００３１】
演算制御部３ａは、表示部５に接続され、センサ部１で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるとともに、生体情報測定装置Ｓａ全体の制御を司る装置である。演算制御部３ａは、例えば、センサ部１で測定された測定データを所定のサンプリング周期（例えば周波数３７．５Ｈｚ等）でサンプリングすることによって測定データの時系列データをセンサ部１から取得するものである。また例えば、演算制御部３ａは、所定の周期でセンサ部１を駆動、すなわち、発光および受光の各動作を行わせることによって、時系列データとして測定データをセンサ部１から取得するものである。また例えば、センサ部１が所定のサンプリング周期でサンプリングすることによって前記生体組織から時系列データとして測定データを測定し、この時系列データの測定データを演算制御部３ａへ出力するものである。この測定データは、アナログデータであってもよいが、本実施形態では、ディジタルデータであり、アナログデータからディジタルデータへの変換（ＡＤ変換）は、センサ部１または演算制御部３ａで行われ、また、必要に応じて、前記ＡＤ変換前の測定データを増幅する増幅部をセンサ部１または演算制御部３ａにさらに備えてよい。
【００３２】
より具体的には、この演算制御部３ａは、センサ部１によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求め、この求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求め、これら求められた第１ヒストグラムと所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求めるものである。言い換えれば、この演算制御部３ａは、センサ部１によって測定された測定データに基づいてヒストグラムを求め、この求められたヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求め、この求められた所定の統計パラメータに基づいて前記ヒストグラムのクラスを複数の所定範囲に分け、これら複数の所定範囲の中の１つに対応する前記測定データ（前記第２ヒストグラムの測定データ）に基づいて前記所定の生体情報を求めるものである。このような演算制御部３ａは、例えば、マイクロプロセッサ、メモリおよびその周辺回路を備えるマイクロコンピュータによって構成される。前記メモリは、センサ部１で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるための生体情報演算プログラムや、生体情報測定装置Ｓａ全体を制御するための制御プログラム等の各種のプログラムや、センサ部１で測定された前記測定データや前記プログラムの実行に必要なデータ等の各種のデータを記憶する例えば書き換え可能な不揮発性の記憶素子であるＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）や不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ（Read Only Memory）、および、前記マイクロプロセッサのいわゆるワーキングメモリとなる例えば揮発性の記憶素子であるＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成され、前記マイクロプロセッサは、いわゆるＣＰＵ（Central Processing Unit）等であり、前記プログラムを実行することにより、機能的に、例えば、第１前処理部３１と、第２前処理部３２と、第１バンドパスフィルタ部（第１ＢＰＦ部）３３と、第２バンドパスフィルタ部（第２ＢＰＦ部）３４と、ヒストグラム算出部３５と、比算出部３６と、統計パラメータ算出部３７ａと、ｐｖ算出部３８ａと、血中酸素飽和度算出部３９と、脈拍数算出部４０と、信頼度算出部４１とを備える。
【００３３】
第１および第２前処理部３１、３２は、センサ部１から入力された測定データに対し、所定の前処理を行うものである。より具体的には、第１前処理部３１は、第１センサ部１１から入力された赤色光に係わる測定データに対し、前記Ｒ受光素子での暗電流を補正するためのいわゆるダーク処理を行い、そして、その直流成分ＲＤＣに対する交流成分ＲＡＣの第１比（赤色光交直比）Ｒ（＝ＲＡＣ／ＲＤＣ）を算出し、この第１比Ｒを第１ＢＰＦ部３３へ通知（出力）する。この第１比Ｒは、ランバート・ビア（Lambert-Beer）の法則による近似から、赤色光に対する前記生体組織の吸光度の変化分に等しいとみなされる。また、第２前処理部３２は、第２センサ部１２から入力された赤外光に係わる測定データに対し、前記ＩＲ受光素子での暗電流を補正するためのいわゆるダーク処理を行い、そして、その直流成分ＩＲＤＣに対する交流成分ＩＲＡＣの第２比（赤外光交直比）ＩＲ（＝ＩＲＡＣ／ＩＲＤＣ）を算出し、この第２比ＩＲを第１ＢＰＦ部３３へ通知（出力）する。この第２比ＩＲは、前記ランバート・ビアの法則による近似から、赤外光に対する前記生体組織の吸光度の変化分に等しいとみなされる。前記ダーク処理は、公知の常套手段が用いられ、例えば、前記赤色光に係わる測定データから遮光状態のＲ受光素子から出力される出力値（暗電流値）Ｒｄａｒｋを減算するとともに、前記赤外光に係わる測定データから遮光状態のＩＲ受光素子から出力される出力値（暗電流値）ＩＲｄａｒｋを減算することによって行われる。これら遮光状態のＲ受光素子およびＩＲ受光素子から出力される各出力値Ｒｄａｒｋ、ＩＲｄａｒｋは、予め測定される。例えば、これら遮光状態のＲ受光素子およびＩＲ受光素子から出力される各出力値Ｒｄａｒｋ、ＩＲｄａｒｋは、測定の都度、予め測定されてもよく、また例えば、予め測定して記憶しておいてもよい。
【００３４】
第１および第２ＢＰＦ部３３、３４は、センサ部１によって測定された測定データから所定のノイズ成分を除去するフィルタであり、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分以外の周波数成分を除去するものである。第１ＢＰＦ部３３は、例えば、赤色光に対する、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分を含む所定の周波数帯域を通過帯域とするフィルタであり、第１比Ｒをフィルタ処理（フィルタリング）し、このフィルタ処理した後の第１比Ｒを比算出部３６、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１の各部へ通知する。第２ＢＰＦ部３４は、例えば、赤外光に対する、動脈血の脈動により生ずる生体組織の透過光量または反射光量における変動成分として通常含まれる周波数成分を含む所定の周波数帯域を通過帯域とするフィルタであり、第２比ＩＲをフィルタ処理（フィルタリング）し、このフィルタ処理した後の第２比ＩＲを比算出部３６、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１の各部へ通知する。
【００３５】
比算出部３６は、第２比ＩＲに対する第１比Ｒの第３比（２波長変動比）ｐ（＝Ｒ／ＩＲ）を算出し、この第３比ｐをヒストグラム算出部３５へ通知するものである。
【００３６】
ヒストグラム算出部３５は、所定の時間範囲内においてセンサ部１によって測定された測定データから求められた第３比ｐの第１ヒストグラム（度数分布）ｆ（ｐ）を算出し、この第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）を統計パラメータ算出部３７ａおよびｐｖ算出部３８ａの各部へ通知するものである。前記所定の時間範囲は、第１ヒストグラムｆ（ｐ）が統計的に有意となるような個数の測定データを取得することができる時間範囲であり、この測定データの個数は、例えば、３００や４００や５００等である。ヒストグラム算出部３５は、第３比ｐが取り得る数値範囲として想定される所定の範囲を所定の間隔で複数の階級（クラス）に階級分け（クラス分け）を行い、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）を作成する時点から前記所定の時間だけ前までに比算出部３６から入力された複数の第３比ｐのそれぞれをこれらいずれかのクラスに振り分けることによって、各クラスにおける第３比ｐの頻度を求める。これによってヒストグラム算出部３５は、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）を求める。
【００３７】
統計パラメータ算出部３７ａは、ヒストグラム算出部３５で算出された第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、所定の統計パラメータを算出し、この算出した統計パラメータをｐｖ算出部３８ａおよび血中酸素飽和度算出部３９の各部へ通知するものである。前記所定の統計パラメータは、本実施形態では、第１ヒストグラムｆ（ｐ）の期待値ｅｖおよび標準偏差σである。前記期待値ｅｖは、次式Ａ１によって算出される。
期待値ｅｖ＝∫ｐ×ｆ（ｐ）ｄｐ ・・・（Ａ１）
ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。
【００３８】
そして、統計パラメータ算出部３７ａは、この算出した期待値ｅｖを用いて、関数ｇ１（ｐ）＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ）を求める。
【００３９】
ｐｖ算出部３８ａは、統計パラメータ算出部３７によって算出された第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における統計パラメータに基づいて、第３比ｐを信号成分比ｐａとノイズ成分比ｐｖとに分けた場合におけるノイズ成分比ｐｖを算出し、この算出したノイズ成分比ｐｖを血中酸素飽和度算出部３９および脈拍数算出部４０の各部へ通知するものである。
【００４０】
ここで、生体組織の吸光度を測定する場合、その吸光度の変化分の信号成分をｓとし、この信号成分に重畳されるノイズ成分をｎとする場合に、第１比Ｒおよび第２比ＩＲは、次の式Ｂ１および式Ｂ２が成り立つ。
ＩＲ＝ｓ＋ｎ ・・・（Ｂ１）
Ｒ＝ｓ×ｐａ＋ｎ×ｐｖ ・・・（Ｂ２）
【００４１】
この信号成分比ｐａは、赤外光における吸光度の変化分の信号成分ｓと赤色光における吸光度の変化分の信号成分との比であり、この信号成分比ｐａは、一般に、血中酸素飽和度と一対一で対応することが知られている。また、ノイズ成分比ｐｖは、赤外光に対する信号成分ｓに重畳されるノイズ成分ｎと赤色光に対する信号成分に重畳されるノイズ成分との比である。
【００４２】
ｐｖ算出部３８ａは、より具体的には、本実施形態では、ヒストグラム算出部３５によって求められた第１ヒストグラムｆ（ｐ）と統計パラメータ算出部３７ａで算出された所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムｈ１（ｐ）を求め、この第２ヒストグラムｈ１（ｐ）を用いてノイズ成分比ｐｖを算出する。本実施形態では、前記関数ｇ１（ｐ）＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ）と定義した場合に、ｐ≦期待値ｅｖでは、ｈ１（ｐ）＝０と定義され、ｐ＞期待値ｅｖでは、ｈ１（ｐ）＝｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐと定義され、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０では、ｈ１（ｐ）＝０と定義され、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）＞０では、ｈ１（ｐ）＝｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐと定義される。すなわち、
ｈ１（ｐ）＝０；ｐ≦期待値ｅｖまたはｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０
ｈ１（ｐ）＝｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。ただし、ｐ≦ｅｖおよびｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）；ｐ＞期待値ｅｖまたはｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）＞０ ・・・（Ａ２）
そして、ノイズ成分比ｐｖは、次式Ａ３によって算出される。
ノイズ成分比ｐｖ＝∫ｐ×ｈ１（ｐ）ｄｐ ・・・（Ａ３）
ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。
【００４３】
血中酸素飽和度算出部３９は、ｐｖ算出部３８ａによって算出されたノイズ成分比ｐｖに基づいて酸素飽和度、例えば、静脈血の酸素飽和度の推定値ＳｖＯ２や動脈血の酸素飽和度の推定値ＳｐＯ２を求め、この求めた酸素飽和度ＳｖＯ２、ＳｐＯ２を表示部５へ出力するものである。
【００４４】
より具体的には、例えば、血中酸素飽和度算出部３９は、予め求められ記憶されている、ノイズ成分比ｐｖと酸素飽和度との関係を表すルックアップテーブル（校正テーブル）を用いることにより、静脈血の酸素飽和度の推定値ＳｖＯ２を求める。また、血中酸素飽和度算出部３９は、ノイズ成分比ｐｖに基づいて、例えば、次式Ｂ３を用いることにより、信号成分比ｐａを算出し、予め求められ記憶されている、信号成分比ｐａと酸素飽和度との関係を表すルックアップテーブル（校正テーブル）を用いることにより、動脈血の酸素飽和度の推定値ＳｐＯ２を求める。
ｐａ＝｛ｐｖ×ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）−ΣＲ（ｉ）×Ｒ（ｉ）｝／｛ｐｖ×ΣＩＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）−ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝ ・・・（Ｂ３）
【００４５】
脈拍数算出部４０は、赤色光に係わる前記第１比Ｒ、赤外光に係わる前記第２比ＩＲおよびｐｖ算出部３８ａによって算出されたノイズ成分比ｐｖに基づいて所定の時間内における脈拍数（例えば１分間の脈拍数）を算出し、この脈拍数を表示部５へ出力するものである。
【００４６】
より具体的には、脈拍数算出部４０は、赤色光に係わる前記第１比Ｒ（ｉ）、赤外光に係わる前記第２比ＩＲ（ｉ）およびｐｖ算出部３８ａによって算出されたノイズ成分比ｐｖを用いて、脈波の信号Ｓ（ｉ）＝Ｒ（ｉ）−ｐｖ×ＩＲ（ｉ）を求め、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求め、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。
【００４７】
信頼度算出部４１は、所定の信頼度を算出し、この算出した信頼度を表示部５へ出力するものである。
【００４８】
信頼度は、生体情報に係わる算出値がどの程度信頼することができる値であるかを表す指標（度合い）である。このような信頼度は、例えば、次の式Ｃ１ないし式Ｃ６のいずれかによって求めることができ、信頼度算出部４１は、赤色光に係わる前記第１比Ｒおよび赤外光に係わる前記第２比ＩＲに基づいて、血中酸素飽和度算出部３９によって算出された酸素飽和度に対する所定の信頼度を算出する。このような式によって得られる信頼度ｚでは、その値ｚの絶対値が大きいほど血中酸素飽和度の信頼度が低くなる。なお、これら各式において、Σは、ｉについて和を求める。
ｚ＝［Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］−［Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／ΣＲ｛（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝］ ・・・（Ｃ１）
ｚ＝［Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］２−［Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］ ・・・（Ｃ２）
ｚ＝［Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝］２−［Σ｛Ｒ（ｉ）｝２／（Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］ ・・・（Ｃ３）
ｚ＝［（１／Ｎ）×ΣＲ（ｉ）／ＩＲ（ｉ）］２−（Σ｛Ｒ（ｉ）｝２）／（Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２） ・・・（Ｃ４）
ｚ＝（ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ））／（Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２）−（１／Ｎ）×ΣＲ（ｉ）／ＩＲ（ｉ） ・・・（Ｃ５）
ｚ＝（Σ｛Ｒ（ｉ）｝２）／（ΣＲ（ｉ）×ＩＲ（ｉ））−（１／Ｎ）×ΣＲ（ｉ）／ＩＲ（ｉ） ・・・（Ｃ６）
【００４９】
表示部５は、この生体情報測定装置Ｓａの動作状態や演算制御部３ａによって求められた生体情報等を表示する装置であり、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ）や有機ＥＬ表示装置等である。表示部５は、例えば、本実施形態では、脈拍数算出部４０で算出された脈拍数を表示する脈拍数表示部５１と、血中酸素飽和度算出部３９で算出された酸素飽和度を表示する血中酸素飽和度表示部５２と、信頼度算出部４１で算出された信頼度を表示する信頼度表示部５３とを備えている。
【００５０】
次に、第１実施形態の生体情報測定装置Ｓａの動作について説明する。図２は、第１実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。図３は、第１実施形態における生体情報測定装置の動作を説明するための図である。図３の比較的太い実線は、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を示し、破線は、関数ｇ１（ｐ）（＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ））を示し、比較的細い実線は、第２ヒストグラムｈ１（ｐ）を表す。
【００５１】
本実施形態の生体情報測定装置Ｓａでは、例えば、図略の電源スイッチの投入や電源スイッチの投入後に図略の測定開始スイッチの投入によって、測定対象である生体の生体情報の測定が開始され、測定データが取得され、第１ヒストグラムｆ（ｐ）が作成される。
【００５２】
より具体的には、まず、センサ部１の第１センサ部１１によって、赤色光に係わる測定データＲｓ（暗電流を含む）およびその暗電流Ｒｄａｒｋが測定され、アナログ信号からディジタル信号へ変換されるとともに、センサ部１の第２センサ部１２によって、赤外光に係わる測定データＩＲｓ（暗電流を含む）およびその暗電流ＩＲｄａｒｋが測定され、アナログ信号からディジタル信号へ変換される。続いて、演算制御部３ａの第１前処理部３１によって、センサ部１から入力された赤色光に係わる測定データＲｓに対し、ダーク処理（Ｒｓ−Ｒｄａｒｋ）が実行され、第１比Ｒが算出されるとともに、演算制御部３ａの第２前処理部３２によって、センサ部１から入力された赤外光に係わる測定データＩＲｓに対し、ダーク処理（ＩＲｓ−ＩＲｄａｒｋ）が実行され、第２比ＩＲが算出される。続いて、演算制御部３ａの第１ＢＰＦ部３３によって、第１前処理部３１から通知された第１比Ｒがフィルタリングされるとともに、演算制御部３ａの第２ＢＰＦ部３４によって、第２前処理部３２から通知された第２比ＩＲがフィルタリングされる。続いて、演算制御部３ａの比算出部３６によって、第２比ＩＲに対する第１比Ｒの第３比ｐが算出され、演算制御部３ａのヒストグラム算出部３５によって、所定の時間範囲での第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が算出される。例えば、現在時刻ｔｉから過去の時刻ｔｉ−（Ｎ＋１）までの時間範囲の測定データについて、図３に実線で示すような第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）が求められる。
【００５３】
このように第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）が作成されると、図２において、まず、ステップＳ１１では、演算制御部３ａの統計パラメータ算出部３７ａは、所定の範囲、例えば、第１ヒストグラムｆ（ｐ）のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでの範囲で、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）に対する期待値ｅｖおよび標準偏差σをそれぞれ算出する。
【００５４】
続いて、ステップＳ１２では、演算制御部３ａは、この求めた標準偏差σが予め設定された所定値σｔｈ以下であるか否かを判断する（σ≦σｔｈか？）。このステップＳ１２は、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に含まれるノイズの程度を判断するための処理であり、前記所定値σｔｈは、閾値として、後述のノイズ除去処理を行うことなく、測定データから例えば仕様に応じた所定の精度で脈拍数を求めることができるか否かの観点から適宜に設定される。
【００５５】
このステップＳ１２の判断の結果、標準偏差σが所定値σｔｈ以下である場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ２２の処理が実行され、一方、このステップＳ１２の判断の結果、標準偏差σが所定値σｔｈ以下ではない場合（Ｎｏ）には、ステップＳ１３の処理が実行される。
【００５６】
ステップＳ１３では、統計パラメータ算出部３７ａは、ｇ１（ｐ）（＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ））を求める。例えば、上述の例では、図３に実線で示す第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、図３に破線で示すｇ１（ｐ）が求められる。
【００５７】
続いて、ステップＳ１４では、演算制御部３ａのｐｖ算出部３８ａは、第３比ｐが期待値ｅｖ以上であるか否かを判断する（ｐ≧ｅｖか？）。このステップＳ１４の判断の結果、第３比ｐが期待値ｅｖ以上ではない場合（Ｎｏ、ｐ＜ｅｖ）には、ｐｖ算出部３８ａは、ステップＳ１６を実行し、当該第３比ｐに対するｈ１（ｐ）＝０とし、ステップＳ１９の処理を実行する。一方、このステップＳ１４の判断の結果、第３比ｐが期待値ｅｖ以上である場合（Ｙｅｓ、ｐ≧ｅｖ）には、ｐｖ算出部３８ａは、ステップＳ１５を実行し、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上であるか否かを判断する（ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≧０か？）。
【００５８】
このステップＳ１５の判断の結果、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上ではない場合（Ｎｏ、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）＜０）には、ｐｖ算出部３８ａは、ステップＳ１７を実行し、当該第３比ｐに対するｈ１（ｐ）＝０とし、ステップＳ１９の処理を実行する。一方、このステップＳ１５の判断の結果、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上である場合（Ｙｅｓ、ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≧０）には、ｐｖ算出部３８ａは、ステップＳ１８を実行し、当該第３比ｐに対するｈ１（ｐ）＝｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。ただし、ｐ≦ｅｖおよびｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）を求める。
【００５９】
このようなステップＳ１４からステップＳ１８までの各処理が、ａ≦ｐ≦ｂの範囲における第３比ｐのそれぞれについて実行され、第２ヒストグラムｈ１（ｐ）が求められる。例えば、上述の例では、図３に比較的太い実線で示す第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、図３に比較的細い実線で示す第２ヒストグラムｈ１（ｐ）が求められる。
【００６０】
そして、ステップＳ１９では、ｐｖ算出部３８ａは、ノイズ成分比ｐｖ＝∫ｐ×ｈ１（ｐ）ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。）を求める。
【００６１】
続いて、ステップＳ２０では、脈拍数算出部４０は、上述の各処理によって求めたノイズ成分比ｐｖを用いて、脈波の信号Ｓ（ｉ）＝Ｒ（ｉ）−ｐｖ×ＩＲ（ｉ）を求め、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求める。
【００６２】
続いて、ステップＳ２１では、脈拍数算出部４０は、このように求めた信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。
【００６３】
一方、ステップＳ２２では、脈拍数算出部４０は、第２比ＩＲ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求め、続いて、ステップＳ２１を実行し、このように求めた第２比ＩＲ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。
【００６４】
なお、σが所定値σｔｈ以下の場合、ｐｖ＝［Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］＋δ としてステップＳ２０にジャンプしてもよい。ここで、δは、正の値であって、一定値でもよいし、［Σ｛Ｒ（ｉ）×ＩＲ（ｉ）｝／Σ｛ＩＲ（ｉ）｝２］に応じた値としてもよい。
【００６５】
そして、演算制御部３ａは、このような各処理によって求めた脈拍数を表示部５の脈拍数表示部５１に表示する。
【００６６】
なお、上述の処理において、期待値ｅｖを求める際の積分範囲とノイズ成分比ｐｖを求める際の積分範囲とは、同一であっても異なっていてもよい。
【００６７】
また、演算制御部３ａの血中酸素飽和度算出部３９は、ノイズ成分比ｐｖに基づいて静脈血の酸素飽和度ＳｖＯ２を求めるとともに、ノイズ成分比ｐｖに基づいて信号成分比ｐａを求め、この求めた信号成分比ｐａに基づいて動脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を求める。そして、演算制御部３ａは、これら求めた酸素飽和度ＳｖＯ２、ＳｐＯ２を表示部５の血中酸素飽和度表示部５２に表示する。
【００６８】
また、演算制御部３ａの信頼度算出部４１は、所定の信頼度を求め、演算制御部３ａは、この求めた信頼度を表示部５の信頼度表示部５３に表示する。
【００６９】
このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓａでは、測定データＲ、ＩＲによる第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）が求められ、その第１ヒストグラムｆ（ｐ）の統計パラメーラとして期待値ｅｖが求められ、その期待値ｅｖに基づく所定範囲における測定データに基づいて所定の生体情報が求められる。このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓａは、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【００７０】
そして、本実施形態では、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを所定の統計パラメータとして求め、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）によるｐの期待値ｅｖに基づき生体の脈拍数を求め、さらに加えて血中酸素飽和度を求める生体情報測定装置Ｓａが提供される。
【００７１】
次に、別の実施形態について説明する。
【００７２】
（第２実施形態）
第１実施形態における生体情報測定装置Ｓａは、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよび関数ｇ１（ｐ）＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ）を用いて脈拍数および血中酸素飽和度を求めたが、第２実施形態における生体情報測定装置Ｓｂは、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよび第３比ｐに関するその移動平均ｇ２（ｐ）を用いて脈拍数および血中酸素飽和度を求めるものである。
【００７３】
図４は、第２実施形態における生体情報測定装置の構成を示すブロック図である。図４において、このような第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂは、センサ部１と、演算制御部３ｂと、表示部５とを備えて構成される。第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂにおけるセンサ部１および表示部５は、それぞれ、第１実施形態の生体情報想定装置Ｓａにおけるセンサ部１および表示部５と同様であるので、その説明を省略する。
【００７４】
そして、第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂにおける演算制御部３ｂは、表示部５に接続され、センサ部１で測定された測定データに基づいて生体情報を求めるとともに、生体情報測定装置Ｓａ全体の制御を司る装置であり、機能的に、例えば、第１前処理部３１と、第２前処理部３２と、第１バンドパスフィルタ部（第１ＢＰＦ部）３３と、第２バンドパスフィルタ部（第２ＢＰＦ部）３４と、ヒストグラム算出部３５と、比算出部３６と、統計パラメータ算出部３７ｂと、ｐｖ算出部３８ｂと、血中酸素飽和度算出部３９と、脈拍数算出部４０と、信頼度算出部４１とを備える。第２実施形態の生体情報想定装置Ｓｂにおける第１前処理部３１、第２前処理部３２、第１ＢＰＦ部３３、第２ＢＰＦ部３４、ヒストグラム算出部３５、比算出部３６、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１は、それぞれ、第１実施形態の生体情報想定装置Ｓａにおける第１前処理部３１、第２前処理部３２、第１ＢＰＦ部３３、第２ＢＰＦ部３４、ヒストグラム算出部３５、比算出部３６、血中酸素飽和度算出部３９、脈拍数算出部４０および信頼度算出部４１と同様であるので、その説明を省略する。
【００７５】
統計パラメータ算出部３７ｂは、ヒストグラム算出部３５で算出された第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、所定の統計パラメータを算出し、この算出した統計パラメータをｐｖ算出部３８ｂおよび血中酸素飽和度算出部３９の各部へ通知するものである。前記所定の統計パラメータは、本実施形態では、第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖ、標準偏差σおよび第３比ｐに関する第１ヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）である。
【００７６】
ｐｖ算出部３８ｂは、ヒストグラム算出部３５によって求められた第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に基づいて、ノイズ成分比ｐｖを算出し、この算出したノイズ成分比ｐｖを血中酸素飽和度算出部３９および脈拍数算出部４０の各部へ通知するものである。
【００７７】
ｐｖ算出部３８ｂは、より具体的には、本実施形態では、ヒストグラム算出部３５によって求められた第１ヒストグラムｆ（ｐ）と統計パラメータ算出部３７ａで算出された所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムｈ２（ｐ）を求め、この第２ヒストグラムｈ２（ｐ）を用いてノイズ成分比ｐｖを算出する。本実施形態では、ｐ≦期待値ｅｖでは、ｈ２（ｐ）＝０と定義され、ｐ＞期待値ｅｖでは、ｈ２（ｐ）＝｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐと定義され、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０では、ｈ２（ｐ）＝０と定義され、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）＞０では、ｈ２（ｐ）＝｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐと定義される。すなわち、
ｈ２（ｐ）＝０；ｐ≦期待値ｅｖまたはｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０
ｈ２（ｐ）＝｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。ただし、ｐ≦ｅｖおよびｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）；ｐ＞期待値ｅｖまたはｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）＞０ ・・・（Ａ４）
そして、ノイズ成分比ｐｖは、次式Ａ５によって算出される。
ノイズ成分比ｐｖ＝∫ｐ×ｈ２（ｐ）ｄｐ ・・・（Ａ５）
ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。
【００７８】
次に、第２実施形態の生体情報測定装置Ｓｂの動作について説明する。図５は、第２実施形態における生体情報測定装置の動作を示すフローチャートである。図６は、第２実施形態における生体情報測定装置の動作を説明するための図である。図６の比較的太い実線は、第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を示し、破線は、第３比ｐに関するヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）を示し、比較的細い実線は、関数ｈ２（ｐ）を表す。
【００７９】
本実施形態の生体情報測定装置Ｓｂでは、第１実施形態の生体情報測定装置Ｓａと同様に、例えば、図略の電源スイッチの投入や電源スイッチの投入後に図略の測定開始スイッチの投入によって、測定対象である生体の生体情報の測定が開始され、測定データが取得され、第１ヒストグラムｆ（ｐ）が作成される。例えば、現在時刻ｔｉから過去の時刻ｔｉ−（Ｎ＋１）までの時間範囲の測定データについて、図６に実線で示すような第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）が求められる。
【００８０】
この第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）が作成されると、図５において、まず、ステップＳ３１では、演算制御部３ｂの統計パラメータ算出部３７は、ステップＳ１１と同様に、所定の範囲、例えば、第１ヒストグラムｆ（ｐ）のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでの範囲で、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対する期待値ｅｖおよび標準偏差σをそれぞれ算出する。
【００８１】
続いて、ステップＳ３２では、演算制御部３ｂは、ステップＳ１２と同様に、この求めた標準偏差σが予め設定された所定値σｔｈ以下であるか否かを判断する（σ≦σｔｈか？）。
【００８２】
このステップＳ３２の判断の結果、標準偏差σが所定値σｔｈ以下である場合（Ｙｅｓ）には、ステップＳ４２の処理が実行され、一方、このステップＳ３２の判断の結果、標準偏差σが所定値σｔｈ以下ではない場合（Ｎｏ）には、ステップＳ３３の処理が実行される。
【００８３】
ステップＳ３３では、統計パラメータ算出部３７ｂは、第３比ｐに関する第１ヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）＝∫ｆ（ｐ）ｄｐ（ただし、積分∫は、現在時点から２△Ｐの範囲（ｐ−△ｐからｐ＋△ｐまで）で実行される）を求める。例えば、上述の例では、図６に実線で示す第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、図６に破線で示すｇ２（ｐ）が求められる。
【００８４】
続いて、ステップＳ３４では、演算制御部３ｂのｐｖ算出部３８ｂは、第３比ｐが期待値ｅｖ以上であるか否かを判断する（ｐ≧ｅｖか？）。このステップＳ３４の判断の結果、第３比ｐが期待値ｅｖ以上ではない場合（Ｎｏ、ｐ＜ｅｖ）には、ｐｖ算出部３８ｂは、ステップＳ３６を実行し、当該第３比ｐに対するｈ２（ｐ）＝０とし、ステップＳ３９の処理を実行する。一方、このステップＳ３４の判断の結果、第３比ｐが期待値ｅｖ以上である場合（Ｙｅｓ、ｐ≧ｅｖ）には、ｐｖ算出部３８ｂは、ステップＳ３５を実行し、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上であるか否かを判断する（ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）≧０か？）。
【００８５】
このステップＳ３５の判断の結果、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上ではない場合（Ｎｏ、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）＜０）には、ｐｖ算出部３８ｂは、ステップＳ３７を実行し、当該第３比ｐに対するｈ２（ｐ）＝０とし、ステップＳ３９の処理を実行する。一方、このステップＳ３５の判断の結果、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０以上である場合（Ｙｅｓ、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）≧０）には、ｐｖ算出部３８ｂは、ステップＳ３８を実行し、当該第３比ｐに対するｈ２（ｐ）＝｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。ただし、ｐ≦ｅｖおよびｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）≦０のｐの領域を除く）を求める。
【００８６】
このようなステップＳ３４からステップＳ３８までの各処理が、ａ≦ｐ≦ｂの範囲における第３比ｐのそれぞれについて実行され、第２ヒストグラムｈ２（ｐ）が求められる。例えば、上述の例では、図６に比較的太い実線で示す第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）に対し、図６に比較的細い実線で示す第２ヒストグラムｈ２（ｐ）が求められる。
【００８７】
そして、ステップＳ３９では、ｐｖ算出部３８ｂは、ノイズ成分比ｐｖ＝∫ｐ×ｈ２（ｐ）ｄｐ（ただし、積分∫は、前記複数のクラスにおける最小のクラスの値ａから最大のクラスの値ｂまでで実行される。）を求める。
【００８８】
続いて、ステップＳ４０では、脈拍数算出部４０は、ステップＳ２０と同様に、上述の各処理によって求めたノイズ成分比ｐｖを用いて、脈波の信号Ｓ（ｉ）＝Ｒ（ｉ）−ｐｖ×ＩＲ（ｉ）を求め、この信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求める。
【００８９】
続いて、ステップＳ４１では、脈拍数算出部４０は、ステップＳ２１と同様に、このように求めた信号Ｓ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。
【００９０】
一方、ステップＳ４２では、脈拍数算出部４０は、ステップＳ２２と同様に、第２比ＩＲ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄを求め、続いて、ステップＳ４１を実行し、このように求めた第２比ＩＲ（ｉ）の周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄで６０を割り算することによって脈拍数（＝６０／周期Ｔ＿ｐｅｒｉｏｄ）を求める。
【００９１】
そして、演算制御部３ｂは、このような各処理によって求めた脈拍数を表示部５の脈拍数表示部５１に表示する。
【００９２】
なお、上述の処理において、期待値ｅｖを求める際の積分範囲とノイズ成分比ｐｖを求める際の積分範囲とは、同一であっても異なっていてもよい。
【００９３】
また、演算制御部３ｂの血中酸素飽和度算出部３９は、ノイズ成分比ｐｖに基づいて静脈血の酸素飽和度ＳｖＯ２を求めるとともに、ノイズ成分比ｐｖに基づいて信号成分比ｐａを求め、この求めた信号成分比ｐａに基づいて動脈血の酸素飽和度ＳｐＯ２を求める。そして、演算制御部３ｂは、これら求めた酸素飽和度ＳｖＯ２、ＳｐＯ２を表示部５の血中酸素飽和度表示部５２に表示する。
【００９４】
また、演算制御部３ｂの信頼度算出部４１は、所定の信頼度を求め、演算制御部３ｂは、この求めた信頼度を表示部５の信頼度表示部５３に表示する。
【００９５】
このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓｂでは、測定データＲ、ＩＲによる第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）が求められ、その第１ヒストグラムｆ（ｐ）の統計パラメーラとして期待値ｅｖが求められ、その期待値ｅｖに基づく所定範囲における測定データに基づいて所定の生体情報が求められる。このように本実施形態の生体情報測定装置Ｓｂは、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。
【００９６】
そして、本実施形態では、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）を所定の統計パラメータとして求め、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）によるｐの期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）に基づき生体の脈拍数を求め、さらに加えて血中酸素飽和度を求める生体情報測定装置Ｓｂが提供される。
【００９７】
なお、上述の第２実施形態では、統計パラメータ算出部３７ｂは、前記所定の統計パラメータとして第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよびその移動平均ｇ２（ｐ）を求め、ｐｖ算出部３８ｂは、第３比ｐが期待値ｅｖよりも大きい場合、または、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムｈ２（ｐ）として求め、この第２ヒストグラムｈ２（ｐ）に基づいてノイズ成分比ｐｖを求め、脈拍数算出部４０は、このノイズ成分比ｐｖに基づいて生体の脈拍数を求めたが、統計パラメータ算出部３７ｂは、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における移動平均ｇ２（ｐ）を求め、前記移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐを前記所定の統計パラメータとして求め、ｐｖ算出部３８ｂは、第３比ｐが移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐよりも大きい場合、または、ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムｈ２（ｐ）として求め、この第２ヒストグラムｈ２（ｐ）に基づいてノイズ成分比ｐｖを求め、脈拍数算出部４０は、このノイズ成分比ｐｖに基づいて生体の脈拍数を求めてもよい。
【００９８】
このような構成によっても生体情報測定装置Ｓは、より簡易な処理によって生体情報を求めることができ、その結果、消費電力を低減することができる。そして、この構成では、第３比ｐの第１ヒストグラムｆ（ｐ）における移動平均ｇ２（ｐ）およびこの移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐを所定の統計パラメータとして求め、この第１ヒストグラムｆ（ｐ）の移動平均ｇ２（ｐ）に基づき生体の脈拍数を求め、さらに加えて血中酸素飽和度を求める生体情報測定装置Ｓｂが提供される。
【００９９】
本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。
【符号の説明】
【０１００】
Ｓａ、Ｓｂ 生体情報測定装置
１ センサ部
３ａ、３ｂ 演算制御部
５ 表示部
１１ 第１センサ部
１２ 第２センサ部
３５ ヒストグラム算出部
３６ 比算出部
３７ａ、３７ｂ 統計パラメータ算出部
３８ａ、３８ｂ ｐｖ算出部
３９ 血中酸素飽和度算出部
４０ 脈拍数算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定部と、
前記測定部によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出部と、
前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出部と、
前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムと前記統計パラメータ算出部で算出された前記所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出部とを備えること
を特徴とする生体情報測定装置。
【請求項２】
前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、
前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、
前記統計パラメータ算出部は、前記所定の統計パラメータとして前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを求め、
前記生体情報算出部は、ｇ１（ｐ）＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ）とする際に、前記第３比ｐが前記期待値ｅｖよりも大きい場合、または、前記ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求めること
を特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
【請求項３】
前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、
前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、
前記統計パラメータ算出部は、前記所定の統計パラメータとして前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）を求め、
前記生体情報算出部は、前記第３比ｐが前記期待値ｅｖよりも大きい場合、または、前記ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求めること
を特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
【請求項４】
前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、
前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、
前記統計パラメータ算出部は、前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における移動平均ｇ２（ｐ）を求め、前記移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐを前記所定の統計パラメータとして求め、
前記生体情報算出部は、前記第３比ｐが前記移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐよりも大きい場合、または、前記ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求めること
を特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
【請求項５】
前記生体情報算出部は、前記第１ヒストグラムの標準偏差の値に応じて前記生体の脈拍数を求める算出式を変更すること
を特徴とする請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
【請求項６】
前記生体情報算出部は、前記所定の生体情報としてさらに血中酸素飽和度を求めること
を特徴とする請求項２ないし請求項５のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
【請求項７】
測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定工程と、
前記測定工程によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出工程と、
前記ヒストグラム算出工程によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出工程と、
前記ヒストグラム算出工程によって求められた第１ヒストグラムと前記統計パラメータ算出工程で算出された前記所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出工程とを備えること
を特徴とする生体情報測定方法。
【請求項１】
測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定部と、
前記測定部によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出部と、
前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出部と、
前記ヒストグラム算出部によって求められた第１ヒストグラムと前記統計パラメータ算出部で算出された前記所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出部とを備えること
を特徴とする生体情報測定装置。
【請求項２】
前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、
前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、
前記統計パラメータ算出部は、前記所定の統計パラメータとして前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖを求め、
前記生体情報算出部は、ｇ１（ｐ）＝ｆ（２×ｅｖ−ｐ）とする際に、前記第３比ｐが前記期待値ｅｖよりも大きい場合、または、前記ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ１（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求めること
を特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
【請求項３】
前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、
前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、
前記統計パラメータ算出部は、前記所定の統計パラメータとして前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における期待値ｅｖおよび移動平均ｇ２（ｐ）を求め、
前記生体情報算出部は、前記第３比ｐが前記期待値ｅｖよりも大きい場合、または、前記ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求めること
を特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
【請求項４】
前記測定部は、所定の第１波長の第１光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第１光を受光して第１測定データを出力する第１センサ部と、前記第１波長と異なる所定の第２波長の第２光を前記生体の生体組織に照射し、前記生体の生体組織を透過または反射した第２光を受光して第２測定データを出力する第２センサ部とを備えるセンサ部を備え、
前記ヒストグラム算出部は、前記第１測定データにおける直流成分に対する交流成分の第１比と前記第２測定データにおける直流成分に対する交流成分の第２比との第３比ｐのヒストグラムｆ（ｐ）を前記第１ヒストグラムとして求め、
前記統計パラメータ算出部は、前記第１ヒストグラムｆ（ｐ）における移動平均ｇ２（ｐ）を求め、前記移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐを前記所定の統計パラメータとして求め、
前記生体情報算出部は、前記第３比ｐが前記移動平均ｇ２（ｐ）のピークを与える第３比ｐ_ｐよりも大きい場合、または、前記ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）が０より大きい場合における｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝／∫｛ｇ２（ｐ）−ｆ（ｐ）｝ｄｐを前記第２ヒストグラムとして求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記生体の脈拍数を求めること
を特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
【請求項５】
前記生体情報算出部は、前記第１ヒストグラムの標準偏差の値に応じて前記生体の脈拍数を求める算出式を変更すること
を特徴とする請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
【請求項６】
前記生体情報算出部は、前記所定の生体情報としてさらに血中酸素飽和度を求めること
を特徴とする請求項２ないし請求項５のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
【請求項７】
測定対象の生体における所定の生理的現象を測定して測定データを出力する測定工程と、
前記測定工程によって測定された測定データに基づいて第１ヒストグラムを求めるヒストグラム算出工程と、
前記ヒストグラム算出工程によって求められた第１ヒストグラムにおける所定の統計パラメータを求める統計パラメータ算出工程と、
前記ヒストグラム算出工程によって求められた第１ヒストグラムと前記統計パラメータ算出工程で算出された前記所定の統計パラメータとに基づいて第２ヒストグラムを求め、この第２ヒストグラムに基づいて前記所定の生体情報を求める生体情報算出工程とを備えること
を特徴とする生体情報測定方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１１−２０６２８６（Ｐ２０１１−２０６２８６Ａ）
【公開日】平成２３年１０月２０日（２０１１．１０．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−７７２１１（Ｐ２０１０−７７２１１）
【出願日】平成２２年３月３０日（２０１０．３．３０）
【出願人】（３０３０５０１６０）コニカミノルタセンシング株式会社 (175)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１０月２０日（２０１１．１０．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月３０日（２０１０．３．３０）
【出願人】（３０３０５０１６０）コニカミノルタセンシング株式会社 (175)
【Ｆターム（参考）】
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