JP2013183845A - 拍動検出装置、電子機器及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 体動検出信号に拍動成分が含まれている場合でも、適正な体動ノイズ低減処理を行うことができる拍動検出装置、電子機器及びプログラム等の提供。
【解決手段】 拍動検出装置１００は、脈波センサー１１を有する脈波検出部１０からの脈波検出信号に含まれる体動ノイズ成分を低減する体動ノイズ低減処理を行う体動ノイズ低減部１１５と、体動ノイズ低減処理に用いられる体動検出信号の決定処理を行う決定部１１４を含む。決定部１１４は、接触圧センサー２２を有する体動検出部２０からの接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判断し、判断結果に基づいて接触圧検出信号を体動検出信号として使用するか否かの決定処理を行う。体動ノイズ低減部１１５は、接触圧検出信号を体動検出信号として使用すると判断された場合には、脈波検出信号と接触圧検出信号とに基づき体動ノイズ低減処理を行う。
【選択図】 図６

Description

本発明は、拍動検出装置、電子機器及びプログラム等に関する。

従来、脈拍計等の拍動検出装置を含む電子機器が広く用いられている。拍動検出装置とは、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に基づいて、心拍に由来する信号を検出する装置である。

脈波センサーとしては例えば光電センサーが用いられる。この場合には、生体に対して照射された光の反射光又は透過光を当該光電センサーで検出する手法等が考えられる。血管内の血流量に応じて、照射された光の生体での吸収量、反射量が異なるため、光電センサーで検出したセンサー情報（脈波センサー信号）は血流量等に対応した信号となり、当該信号を解析することで拍動に関する情報を取得することができる。

しかし、脈波センサー信号には種々のノイズが混入する恐れがある。例えば、反射光以外にも太陽光や室内照明等の外光が進入することも考えられるし、人体の体動の影響により発生するノイズ（体動ノイズ成分）も混入しうる。そのため、拍動信号の検出を行う場合には、脈波センサー信号（脈波検出信号）をそのまま用いるのではなく、拍動信号の検出処理前に脈波センサー信号に含まれる体動ノイズ成分等を低減するノイズ低減処理が行われる場合も多い。例えば、特許文献１や特許文献２には、このような体動ノイズ除去を行う手法が開示されている。

特開２００４−２８３２２８号公報 特開２０１０−１７６０２号公報

上述したように、拍動検出装置において、脈波センサーから取得される脈波センサー信号（或いはそれから取得される脈波検出信号）には種々のノイズが混入することが想定される。よって、脈波センサー信号に含まれる体動ノイズ成分等を低減するノイズ低減処理を行わないとすれば、検出される拍動情報にもノイズの影響が及ぶため、当該拍動情報の値は装着者の実際の拍動を正確に表していない可能性がある。この場合に、拍動情報を単純に出力したのでは、当該拍動情報に基づくユーザーの判断を誤らせかねない。

また、体動ノイズ除去を行う場合には、圧力センサーや加速度センサー等から取得される信号から体動検出信号を求め、これを体動ノイズ成分として扱うが、この際に求めた体動検出信号にもノイズが混入する場合がある。このようなノイズを含んだ体動検出信号を用いて、脈波センサー信号から体動ノイズ成分を除去した場合には、検出される拍動情報もノイズの影響を受けてしまい、当該拍動情報の値も、体動ノイズ成分を除去しない場合と同様に、装着者の実際の拍動を正確に表していない可能性がある。

さらに、特許文献１に示されるような接触圧センサーを用いて、体動検出信号を求める場合には、接触圧センサーと生体（被計測部位）との接触圧力の大きさによっては、体動検出信号（接触圧検出信号）に拍動成分が含まれることがある。このような拍動成分を含む体動検出信号を体動ノイズ成分として用いて、体動ノイズ低減処理を行う場合には、実際の体動ノイズ成分だけでなく、本来検出したいはずの拍動成分を減衰させてしまうことがある。

本発明の幾つかの態様によれば、体動検出信号に拍動成分が含まれている場合でも、適正な体動ノイズ低減処理を行うことができる拍動検出装置、電子機器及びプログラム等を提供することができる。

本発明の一態様は、脈波センサーを有する脈波検出部からの脈波検出信号に含まれる体動ノイズ成分を低減する体動ノイズ低減処理を行う体動ノイズ低減部と、前記体動ノイズ低減処理に用いられる体動検出信号の決定処理を行う決定部と、を含み、前記決定部は、接触圧センサーを有する体動検出部からの接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判断し、判断結果に基づいて、前記接触圧検出信号を前記体動検出信号として使用するか否かの前記決定処理を行い、前記体動ノイズ低減部は、前記接触圧検出信号を前記体動検出信号として使用すると判断された場合には、前記脈波検出信号と前記接触圧検出信号とに基づいて、前記体動ノイズ低減処理を行う拍動検出装置に関係する。

本発明の一態様では、接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判断し、判断結果に基づいて、実際に接触圧検出信号を体動検出信号として体動ノイズ低減処理に用いるか否かを決定する。そのため、体動ノイズ低減処理において接触圧検出信号を用いることが有効である場合に限り、接触圧検出信号を用いることが可能となり、体動検出信号に拍動成分が含まれている場合でも、適正な体動ノイズ低減処理を行うことができる。

また、本発明の一態様では、前記決定部は、前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれないと判断した場合に、前記体動検出信号として前記接触圧検出信号を使用する前記決定処理を行ってもよい。

これにより、接触圧検出信号に拍動成分が含まれる場合には、体動ノイズ低減処理において接触圧検出信号を使用しないようにすること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記体動検出部は、モーションセンサーを有し、前記決定部は、前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれると判断した場合には、前記体動検出部からのモーション検出信号を前記体動検出信号として使用する前記決定処理を行ってもよい。

これにより、接触圧検出信号に拍動成分が含まれる場合であっても、モーション検出信号を用いて体動ノイズ低減処理を行い、拍動情報を求めること等が可能となる。

また、本発明の一態様では、前記接触圧検出信号の基本周波数の検出処理を行う体動信号処理部を含み、前記決定部は、前記接触圧検出信号の前記基本周波数の検出処理結果に基づいて、前記決定処理を行ってもよい。

これにより、接触圧検出信号の基本周波数を算出することで、接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判定すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記決定部は、前記体動信号処理部が前記接触圧検出信号について複数の基本周波数を検出した場合には、前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれているか否かの判断を行い、前記体動信号処理部が前記接触圧検出信号について前記複数の基本周波数を検出しなかった場合には、前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれていないと判断してもよい。

これにより、接触圧検出信号に基本周波数が複数含まれるか否かによって、さらに厳密に判定処理を継続するか、接触圧検出信号に拍動成分が含まれていないと判断するかを決定すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記体動信号処理部は、前記接触圧検出信号について前記複数の基本周波数を検出した場合に、前記複数の基本周波数を解析する時間周波数解析処理を行い、前記決定部は、前記時間周波数解析処理の結果に基づいて、前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれているか否かを判断してもよい。

これにより、例えば、複数の接触圧センサーから取得した接触圧検出信号の中から、拍動成分が含まれない接触圧検出信号を選択すること等が可能となる。

また、本発明の一態様では、前記脈波検出部から脈波検出信号を取得する脈波信号処理部を含み、前記脈波信号処理部は、前記体動信号処理部が前記接触圧検出信号について前記複数の基本周波数を検出した場合に、前記脈波検出信号の基本周波数の検出処理を行い、前記決定部は、前記脈波検出信号の前記基本周波数の検出処理結果に基づいて、前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれているか否かを判断してもよい。

これにより、例えば、体動信号処理部が接触圧検出信号について複数の基本周波数を検出した場合に、接触圧検出信号の基本周波数と脈波検出信号の基本周波数とを比較して、接触圧検出信号が拍動成分を含んでいるか否かをより正確に判断すること等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記体動ノイズ低減処理後の前記脈波検出検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部を含んでもよい。

これにより、例えば、脈波検出信号よりもユーザーが直感的に理解しやすい脈拍数等の拍動情報をユーザーに提示すること等が可能になる。

また、本発明の他の態様では、前記拍動検出装置と、前記脈波検出部と、前記体動検出部と、を含む電子機器に関係する。

また、本発明の他の態様では、上記各部としてコンピューターを機能させるプログラムに関係する。

本実施形態の拍動検出装置を含む電子機器の基本構成例。 適応フィルターを用いた体動ノイズ低減部の構成例。 図３（Ａ）〜図３（Ｃ）は、脈波検出信号、体動検出信号及びそれらに基づく体動ノイズ低減処理後の信号の波形、周波数スペクトルの例。 図４（Ａ）、図４（Ｂ）は、拍動検出装置を含む電子機器の例。 図５（Ａ）〜図５（Ｃ）は、体動ノイズ低減処理において拍動成分を減衰させる場合の説明図。 本実施形態の拍動検出装置を含む電子機器の詳細な構成例。 本実施形態の処理の全体の流れを説明するフローチャート。 図８（Ａ）〜図８（Ｃ）は、体動ノイズ低減処理において加速度検出信号を用いる場合の説明図。 基本周波数の算出処理の流れを説明するフローチャート。 図１０（Ａ）〜図１０（Ｃ）は、基本周波数の検出結果の一例を示す図。 時間周波数解析処理を行う決定処理の流れを説明するフローチャート。 脈波検出信号も決定処理に用いる場合の流れを説明するフローチャート。

以下、本実施形態について説明する。まず、拍動検出装置及び拍動検出装置を含む電子機器（狭義には脈拍計）の基本的な構成例を説明し、次に、本実施形態の手法の概要とシステム構成例について説明する。そして、本実施形態で行う処理について詳細にフローチャート等を用いて説明する。

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。

１．拍動検出装置を含む電子機器の基本構成例
まず、図１を用いて拍動検出装置及び拍動検出装置を含む電子機器（狭義には脈拍計）の基本的な構成例を説明する。なお、図１は拍動検出装置及び電子機器の一例を示すものであり、本実施形態の拍動検出装置等に含まれる構成が簡略化或いは省略されている場合もあるし、本実施形態の拍動検出装置等では必須の構成でないものが含まれている場合もある。

図１に示すように、本実施形態の電子機器の一例である脈拍計は、脈波検出部１０と、体動検出部２０と、拍動検出装置１００と、表示部７０とを含む。ただし、電子機器は図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略・変更したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。

脈波検出部１０は、脈波センサー１１から得られるセンサー情報（脈波センサー信号）に基づいて脈波検出信号を出力する。脈波検出部１０は、例えば脈波センサー１１と、フィルター処理部１５と、Ａ／Ｄ変換部１６を含むことができる。ただし、脈波検出部１０は図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素（例えば信号を増幅する増幅部等）を追加するなどの種々の変形実施が可能である。

脈波センサー１１は、脈波センサー信号を検出するためのセンサーであり、例えば光電センサー等が考えられる。なお、脈波センサー１１として光電センサーを用いる場合には、太陽光等の外光の信号成分をカットするように構成されているセンサーを用いてもよい。これは例えば、フォトダイオードを複数設け、それらの信号を用いてフィードバック処理等で差分情報を求める構成等により実現できる。

なお、脈波センサー１１は光電センサーに限定されず、超音波を用いたセンサーであってもよい。この場合、脈波センサー１１は２つの圧電素子を有し、一方の圧電素子を励振させて生体内に超音波を送信するとともに、当該超音波が生体の血流によって反射されたものを他方の圧電素子により受信する。送信した超音波と受信した超音波には、血流のドップラー効果によって周波数変化が生じるため、この場合にも血流量に対応する信号を取得することができ、拍動情報の推定が可能である。また、脈波センサー１１として他のセンサーを用いてもよい。

フィルター処理部１５は、脈波センサー１１からの脈波センサー信号に対してハイパスフィルター処理を行う。なお、ハイパスフィルターのカットオフ周波数は典型的な脈拍数から求められてもよい。例えば、通常の人の脈拍数は、毎分３０回を下回るケースは非常に少ない。つまり、心拍に由来する信号の周波数は０．５Ｈｚ以下になることは稀であるから、この範囲の周波数帯の情報をカットしたとしても、取得したい信号に対する悪影響は小さいはずである。よって、カットオフ周波数としては０．５Ｈｚ程度を設定してもよい。また、状況によっては１Ｈｚ等の異なるカットオフ周波数を設定してもよい。さらに言えば、人の脈拍数には典型的な上限値を想定することも可能であるから、フィルター処理部１５ではハイパスフィルター処理ではなくバンドパスフィルター処理を行ってもよい。高周波側のカットオフ周波数もある程度自由に設定可能であるが、例えば４Ｈｚ等の値を用いればよい。

Ａ／Ｄ変換部１６では、Ａ／Ｄ変換処理を行い、デジタル信号を出力する。なお、上述のフィルター処理部１５での処理は、Ａ／Ｄ変換処理の前に行われるアナログフィルター処理であってもよいし、Ａ／Ｄ変換処理の後に行われるデジタルフィルター処理であってもよい。

体動検出部２０は、種々のセンサーのセンサー情報（体動センサー信号）に基づいて体動に応じた信号（体動検出信号）を出力する。体動検出部２０は、例えばモーションセンサー（加速度センサー）２１と、圧力センサー（接触圧センサー）２２と、フィルター処理部２４と、Ａ／Ｄ変換部２６を含むことができる。ただし、体動検出部２０はその他のセンサー（例えばジャイロセンサー）や、信号を増幅する増幅部等を含んでもよい。また、複数種類のセンサーを設ける必要はなく、１種類のセンサーを含む構成であってもよい。

モーションセンサー２１は、例えば加速度センサー２１である。加速度センサー２１は、例えば外力によって抵抗値が増減する素子等で構成され、三軸の加速度情報を検知する。

圧力センサー２２は、例えば接触圧センサー２２である。接触圧センサー２２は、被検体と直接接触して、接触圧を測定するものであってもよく、カフ構造などにより間接的に接触圧を測定するものであってもよい。すなわち、圧電素子を用いたものであってもよいし、気圧センサー等であってもよい。

フィルター処理部２４は、体動センサー信号に対して種々のフィルター処理を行う。例えば、フィルター処理部２４は、ハイパスフィルター処理を行ったり、バンドパスフィルター処理等を行ったりする。ただし、必ずしもフィルター処理を行わなければならない訳ではない。フィルター処理部２４を含まなくても良い。

拍動検出装置１００は、信号処理部１１０と、拍動情報演算部１２０を含む。ただし、拍動検出装置１００は図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。

信号処理部１１０は、脈波検出部からの出力信号（脈波検出信号）や、体動検出部からの出力信号（体動検出信号）に対して信号処理を行う。信号処理部１１０は、脈波信号処理部１１１と、体動信号処理部１１３と、体動ノイズ低減部１１５を含むことができる。

脈波信号処理部１１１は、脈波検出部１０からの信号に対して、種々の信号処理を行う。なお、図１のＤ１で示した脈波検出部１０からの出力としては、脈波センサー信号に基づく種々の信号が考えられる。例えば、後述する拍動情報の演算はＤＣ成分カット後の脈波センサー信号（脈波検出信号）に基づいて行われることが多いため、Ｄ１にはハイパスフィルター処理後の脈波センサー信号が含まれることが想定される。ただし、フィルター処理が行われていない信号が出力されてもよいし、場合によってはローパスフィルター処理後の脈波センサー信号が出力されてもよい。Ｄ１に複数の信号（例えばハイパスフィルター処理前の脈波センサー信号と、処理後の脈波センサー信号の両方）が含まれる場合には、脈波信号処理部１１１での処理は、Ｄ１に含まれる信号の全部に対して行われてもよいし、一部に対して行われてもよい。処理内容も種々考えられ、例えば脈波検出信号に対するイコライザー処理であってもよいし、他の処理であってもよい。

体動信号処理部１１３は、体動検出部２０からの体動検出信号に対して、種々の信号処理を行う。Ｄ１と同様に、Ｄ２で示した体動検出部２０からの出力としても種々の信号が考えられる。例えば、図１の例ではモーションセンサー２１と、圧力センサー２２を含んでいるため、Ｄ２の体動検出信号は加速度検出信号と圧力検出信号（接触圧検出信号）とを含むことになる。また、体動検出用センサーは、ジャイロセンサー等、他のセンサーを用いることも可能であるから、Ｄ２にはセンサーの種類に対応する種類の出力信号が含まれることになる。体動信号処理部１１３での処理は、Ｄ２に含まれる信号の全部に対して行われてもよいし、一部に対して行われてもよい。例えば、Ｄ２に含まれる信号の比較処理を行って、体動ノイズ低減部１１５でのノイズ低減処理で用いられる信号を決定する処理を行ってもよい。

なお、脈波信号処理部１１１での処理において、脈波検出部からの信号にあわせて体動検出信号も用いるものとしてもよい。同様に、体動信号処理部１１３での処理において、体動検出信号にあわせて脈波検出部１０からの信号も用いるものとしてもよい。また、脈波検出部１０からの出力信号に対して、脈波信号処理部１１１において所与の処理が行われた後の信号を、体動信号処理部１１３での処理に用いてもよいし、その逆であってもよい。

拍動検出装置１００において、脈波センサーから取得される脈波センサー信号（或いはそれから取得される脈波検出信号）には種々のノイズが混入することが想定される。よって、脈波センサー信号に含まれる体動ノイズ成分等を低減するノイズ低減処理を行わないとすれば、検出される拍動情報にもノイズの影響が及ぶため、当該拍動情報の値は装着者の実際の拍動を正確に表していない可能性がある。この場合に、拍動情報を単純に出力したのでは、当該拍動情報に基づくユーザーの判断を誤らせかねない。

そこで、体動ノイズ低減部１１５は、体動検出信号を用いて、脈波検出信号から体動に起因したノイズ（体動ノイズ成分）を低減する処理を行う。適応フィルターを用いたノイズ低減処理の具体例を図２に示す。脈波センサー１１から取得された脈波センサー信号には、心拍に起因する成分の他に、体動に起因する成分等も含まれている。それは、拍動情報の演算に用いられる脈波検出信号（ＤＣ成分カット後の脈波センサー信号）でも同様である。このうち拍動情報の演算に有用であるのは心拍に起因する成分であって、体動等に起因する成分は演算の妨げとなる。よって、体動センサーを用いて体動に起因する信号（体動検出信号）を取得し、脈波検出信号から体動検出信号と相関のある信号成分（推定体動ノイズ成分と呼ぶ）を除去することで、脈波検出信号に含まれる体動ノイズ成分を低減する。ただし、脈波検出信号中の体動ノイズ成分と、体動センサーからの体動検出信号は、ともに同一の体動に起因する信号であったとしてもその信号レベルまで同一であるとは限らない。よって、体動検出信号に対して適応的にフィルター係数が決定されるフィルター処理を行うことで推定体動ノイズ成分を算出し、脈波検出信号と算出した推定体動ノイズ成分のみからなる信号との差分をとるものとする。例えば図２では、ｈ・ｋ（ｎ）により表される信号が、推定体動ノイズ成分のみからなる信号に相当する。

以上の処理を周波数スペクトルで説明したものが図３（Ａ）〜図３（Ｃ）である。図３（Ａ）等は、上部に信号の時間変化波形を示し、下部にその周波数スペクトルを示したものである。図３（Ａ）は体動ノイズ低減前の脈波検出信号を表したものであり、Ａ１及びＡ２に示したように、スペクトルにおいて値の大きい周波数が２つ現れている。これらＡ１及びＡ２のことを基本周波数と呼ぶ。この基本周波数のうち一方が心拍に起因するものであり、他方が体動に起因するものである。なお、Ａ１よりも高い周波数にも値が大きいものがあるが、Ａ１、Ａ２の整数倍に相当する高周波成分であるため、ここでは考慮しない。以下、図３（Ｂ）、図３（Ｃ）においても高周波成分が見られるが、同様にここでは考慮しないものとする。

それに対して、図３（Ｂ）は体動検出信号を表したものであり、体動検出信号の要因となった体動が１種類であれば、Ｂ１に示したように値が大きい周波数が１つ現れる。ここで、Ｂ１の周波数は図３（Ａ）のＡ２に対応している。このような場合に、図２に示したような手法で脈波検出信号と推定体動ノイズ成分の差分をとることで、図３（Ｃ）の信号が得られる。図から明らかなように、心拍及び体動に起因する２つのピークＡ１，Ａ２を持つ脈波検出信号から、体動に起因するピークＢ１を持つ推定体動ノイズ成分を引くことで、脈波検出信号中の体動ノイズ成分（Ａ２に対応）が除かれ、結果として心拍に起因するピークＣ１（周波数はＡ１に対応）が残ることになる。

なお、脈波検出信号に含まれる体動ノイズ成分と、体動検出信号とが対応していること、及びノイズ低減処理に悪影響を及ぼす信号成分が体動検出信号に含まれていないこと等が保証される状況では、体動ノイズ低減部１１５において周波数解析を行う必要はないため、図３（Ａ）、図３（Ｂ）の下部に示された周波数スペクトルは考慮せずともよい。ただし、体動検出信号の取得に用いられるセンサーの種類等によっては、上記の条件が満たされないケースも起こりえる。その場合には、例えば体動信号処理部１１３において、上記条件を満たすように体動検出信号を加工してもよいし、上記条件を満たさない体動検出信号を体動ノイズ低減部１１５等への出力から除外してもよい。なお、上記条件を満たすか否かの判定を行う手法としては種々考えられるが、例えば周波数解析により得られる、図３（Ａ）、図３（Ｂ）の下部に示したような周波数スペクトルを利用してもよい。

拍動情報演算部１２０は、入力信号に基づいて拍動情報を演算する。拍動情報とは、例えば脈拍数の値でもよい。例えば、拍動情報演算部１２０は、体動ノイズ低減部１１５でのノイズ低減処理後の脈波検出信号に対してＦＦＴ（高速フーリエ変換：Fast Fourier Transform）等の周波数解析を行ってスペクトルを求め、求めたスペクトルにおいて代表的な周波数を心拍の周波数とする処理を行ってもよい。その場合、求めた周波数を６０倍した値が一般的に用いられる脈拍数（心拍数）となる。

なお、拍動情報は脈拍数には限定されず、例えば脈拍数を表す他の情報（心拍の周波数や周期等）であってもよい。また、拍動の状態を表す情報であってもよく、例えば血流量そのもの（或いはその変動）を表す値を拍動情報としてもよい。ただし、血流量と脈波センサー信号の信号値との関係にはユーザー毎に個人差があるため、血流量等を拍動情報とする場合には当該個人差に対応するための補正処理を行うことが望ましい。

また、拍動検出装置１００に入力された脈波検出信号の時間変化波形上で、所与の値（上ピーク、下ピーク、或いは所与の閾値以上の値等）が現れるタイミングを検出し、そのタイミングの間隔に相当する時間から、心拍の周期を求めて拍動情報を演算してもよい。或いは、脈波検出信号の波形を矩形波に変形し、当該矩形波の立ち上がり等を用いることでも拍動情報を演算できる。この場合、周波数解析を行わなくてもよいため、計算量や消費電力の面で優位である。ただし、この手法では周波数軸への変換はせずに信号値をそのまま用いているため、ある程度波形が整っている必要があることから、ノイズが多い状況等では周波数解析を行うことが望ましい。

表示部７０（広義には出力部）は、演算した拍動情報等の提示に用いられる各種の表示画面を表示するためのものであり、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどにより実現できる。

上述した電子機器が脈拍計である場合の具体例を図４（Ａ）、図４（Ｂ）に示す。図４（Ａ）は、腕時計型の脈拍計の例である。脈波センサー１１および表示部７０を含むベース部４００は、保持機構３００（例えばバンド等）によって、被検体（ユーザー）の左手首２００に装着されている。図４（Ｂ）は、指装着型の例である。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１１が設けられている。ただし、図４（Ｂ）の場合には表示部７０を設ける空間的余裕がないため、表示部７０（及び必要に応じては拍動検出装置１００に相当する機器）は他に設けられることが想定される。

後述する本実施形態の手法はいずれのタイプの電子機器にも適用可能であるが、腕時計型の脈拍計（図４（Ａ）の例）に適用するのが、より好ましい。ただし、図４（Ａ）の例では、脈波センサー１１が、手首外側（腕時計の裏蓋面と接触する部位）など、脈波センサー信号を取得しにくい部位に装着される。このため、脈波センサー１１から出力される脈波センサー信号の振幅が総じて小さくなる傾向があり、その場合にはノイズ成分と拍動成分との区別がつきにくくなる。よって、後述する本実施形態のように、種々の手法により拍動情報の精度に関する処理を行うことが望ましい。

２．本実施形態の手法の概要
体動ノイズ除去（低減）を行う場合には、圧力センサーやモーションセンサー等から取得される信号から体動検出信号を求め、これを体動ノイズ成分として扱うが、この際に求めた体動検出信号にもノイズが混入する場合がある。このようなノイズを含んだ体動検出信号を用いて、脈波センサー信号から体動ノイズ成分を除去（低減）した場合には、検出される拍動情報もノイズの影響を受けてしまい、当該拍動情報の値も、体動ノイズ成分を除去（低減）しない場合と同様に、装着者の実際の拍動を正確に表していない可能性がある。

さらに、前述した特許文献１に示されるような接触圧センサーを用いて、体動検出信号を求める場合には、接触圧センサーと生体（被計測部位）との接触圧力の大きさによっては、体動検出信号（接触圧検出信号）に拍動成分が含まれることがある。これは血圧の間接的測定法の１つであるオシロメトリック法の計測原理からも明らかである。

このような拍動成分を含む体動検出信号を体動ノイズ成分として用いて、体動ノイズ低減処理を行う場合には、実際の体動ノイズ成分だけでなく、本来検出したいはずの拍動成分をも減衰させてしまうことがある。

具体的には、図５（Ａ）〜図５（Ｃ）に示すような場合である。図５（Ａ）に示す脈波検出信号には、Ａ１とＡ２の２つの基本周波数が含まれており、その内の一方は、拍動を信号源とし、もう一方は体動を信号源とするものである。また、図５（Ｂ）に示す接触圧検出信号にも、Ｂ１とＢ２の２つの基本周波数が含まれており、こちらも一方は、拍動を信号源とし、もう一方は体動を信号源とするものである。そして、図５（Ｃ）に示すように、図５（Ｂ）の接触圧検出信号を用いて、図５（Ａ）の脈波検出信号について体動ノイズ低減処理を行ってしまうと、体動ノイズ成分だけでなく、本来検出したいはずの拍動成分までをも減衰させてしまい、正確な拍動情報を求めるために有効な振幅を持つ出力脈信号が得られなくなる。

そのため、接触圧センサーが拍動を検出しないように押圧を調整して、接触圧センサーを装着すれば問題はないが、実際にはユーザーが装着時に押圧を調整することは困難であり、利便性を大きく損なう。本来であれば、例えば、接触圧センサーが拍動を検出してしまうような押圧で装着された場合でも、センサー類を装着し直したりせずに、拍動情報を求められることが望ましい。

そこで、本実施形態の拍動検出装置等は、体動検出信号に拍動成分が含まれている場合でも、適正な体動ノイズ低減処理を行う。具体的には、本実施形態の拍動検出装置等は、拍動成分を含まないと判断した体動検出信号を用いて、脈波検出信号に含まれる体動ノイズ成分を低減させる。以下では、そのシステム構成例と、処理の詳細について順に説明する。

３．システム構成例
まず、図６に本実施形態の拍動検出装置１００及びこれを含む電子機器の構成例を示す。

拍動検出装置１００は、信号処理部１１０と、拍動情報演算部１２０と、を含む。また、拍動検出装置１００を含む電子機器の例としては、拍動検出装置１００や、脈波検出部１０や、体動検出部２０や、表示部７０などを含む脈拍計や歩数計などが挙げられる。なお、拍動検出装置１００及びこれを含む電子機器は、図６の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加したりするなどの種々の変形実施が可能である。また、拍動検出装置１００の一部又は全部の機能を、電子機器が実現してもよい。さらに、本実施形態の拍動検出装置１００の一部又は全部の機能は、通信により接続されたサーバーにより実現されてもよい。

次に、拍動検出装置１００の各部で行われる処理について説明する。

まず、信号処理部１１０は、脈波検出部１０からの脈波検出信号や、体動検出部２０からの体動検出信号に対して、以下で説明するような各種信号処理を行う。信号処理部１１０は、脈波信号処理部１１１と、体動信号処理部１１３と、決定部１１４と、体動ノイズ低減部１１５と、を含む。

ここで、脈波信号処理部１１１は、脈波検出部１０からの脈波検出信号に対して信号処理を行う。具体的には、脈波信号処理部１１１は、周波数解析部１１１１と、基本周波数検出部１１１２と、を含むことができる。

周波数解析部１１１１は、脈波検出信号について周波数スペクトル解析処理（周波数分解処理）を行う。周波数スペクトル解析処理は、周波数毎の強さを定量的に求める処理であり、信号の短時間の領域について行ったり、長期の領域で行ったりするし、種々の関数について行ったりもする。具体的には、ＦＦＴ等の処理のことをいう。

基本周波数検出部１１１２は、周波数解析部１１１１の周波数スペクトル解析処理の結果に基づいて、脈波検出信号について基本周波数の検出処理を行う。

また、体動信号処理部１１３は、体動検出部２０からの体動検出信号に対して信号処理を行う。具体的には、体動信号処理部１１３は、加速度信号処理部１１３１と、接触圧信号処理部１１３２と、を含むことができる。

ここで、加速度信号処理部１１３１は、加速度検出信号を体動検出信号として、各種信号処理を行う。具体的には、加速度信号処理部１１３１は、周波数解析部１１３１１と、基本周波数検出部１１３１２と、を含むことができる。

一方、接触圧信号処理部１１３２は、接触圧検出信号を体動検出信号として、各種信号処理を行う。具体的には、接触圧信号処理部１１３２は、周波数解析部１１３２１と、基本周波数検出部１１３２２と、を含むことができる。

なお、周波数解析部１１３１１と周波数解析部１１３２１の機能は、周波数解析部１１１１の機能と同様であり、基本周波数検出部１１３１２と基本周波数検出部１１３２２の機能は、基本周波数検出部１１１２の機能と同様であるため、説明は省略する。

また、決定部１１４は、体動ノイズ低減処理に用いられる体動検出信号の決定処理を行う。例えば、後述するように、体動検出信号として、加速度検出信号を用いるのか、接触圧検出信号を用いるのかを判断する。

そして、体動ノイズ低減部１１５は、脈波信号処理部１１１からの脈波検出信号に対して、体動信号処理部１１３からの体動検出信号に基づいて体動ノイズ低減処理を行う。体動ノイズ低減部１１５の処理内容、及び拍動情報演算部１２０、脈波検出部１０、体動検出部２０、表示部７０の構成については図１と同様であるため、詳細な説明は省略する。

なお、信号処理部１１０及び信号処理部１１０に含まれる各部と、拍動情報演算部１２０の機能は、各種プロセッサ（ＣＰＵ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。さらに、信号処理部１１０と、脈波信号処理部１１１と、体動信号処理部１１３と、加速度信号処理部１１３１と、接触圧信号処理部１１３２とは、図６の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加したりするなどの種々の変形実施が可能である。

４．本実施形態の処理の詳細
まず、本実施形態の拍動検出装置等が行う処理の全体の流れについて、図７のフローチャートを用いて説明する。

始めに、ループ処理を開始し（Ｓ１０１）、各種センサー信号データを取得する（Ｓ１０２）。各種センサーから取得する信号データは、各信号処理の前後で内容が異なるため、ここではそれぞれ別々の名称で区別している。そのため、一度ここで各種用語の解説を行う。

まず、脈動とは、抹消血管が膨らんだり縮んだりする動きのことをいう。また、脈波とは、身体組織への血液の流入によって生じる容積変化を信号として捉えたものである。例えば、脈波は、脈波センサーからＬＥＤを体表面へ照射し、その散乱光・反射光などをフォトダイオードで取り込んで信号波形として捉えたものである。脈波は、心臓の動きそのものではなく血管運動反応を捉えたものであり、心臓の動き以外のノイズ的要因、例えば、人間の運動、動作などによって生じる血管の容積変化等をも含んでいる。心臓の動きそのものや、脈拍数を正しく捉えるためには、このノイズ的要因を除去する必要がある。

また、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指すが、ここでは特に、心臓が周期的に血液を送るポンプとしての動きのことを拍動と呼ぶ。

一方、体動とは、広義には、体を動かすことすべてを意味し、狭義には、歩行・ジョギングなどに伴う定常的、周期的な腕（脈拍計の装着部位近辺）の動き等を指す。

また、脈波センサー信号（脈波センサー原信号、脈波信号）とは、脈波センサー１１が検出する信号そのもののことをいう。脈波センサー信号は、拍動成分信号と、体動ノイズ成分信号と、外乱ノイズ成分信号等を含む。なお、不整脈は、厳密には拍動成分信号に含まれるとも考えられるが、電気信号としては外乱ノイズ成分信号に含まれるものとする。脈波センサー原信号と呼ぶ場合には、脈波センサーから出力された信号であり、いずれのフィルター処理もかけていないことを強調する意図がある。

ここで、拍動成分（拍動成分信号）とは、脈波センサー信号に含まれる成分信号のうち、心臓の拍動等に起因して生じた血管の容積変化を示す成分信号のことをいう。拍動成分は、周期的信号であることが多い。

そして、体動ノイズ成分（体動ノイズ成分信号）とは、脈波センサー信号に含まれる成分信号のうち、人間の定常的な運動・動作（体動）等に起因して生じた血管の容積変化を示す成分信号のことをいう。例えば、腕や指に装着する脈拍計の場合、歩行中、ジョギング中の腕振りの影響で、その腕振りのリズムに合わせて血管に容積変化が生じる。このように人間が定常的な動作をすることにより、体動ノイズ成分は、周期的信号となり、その動作の周波数を持った成分信号となる。また、体動ノイズ成分は、脈波センサー装着部位近辺に装着した加速度センサーが出力する信号の波形と相関性が高いという特徴を持つ。

さらに、外乱ノイズ成分（外乱ノイズ成分信号）とは、体動ノイズ成分とは別に、脈波センサー装着部位の周辺（例えば、指、手、腕など）を動かしたり、ぶつけたりしたこと等を要因とする血管の容積変化を示す成分信号のことをいう。そのため、外乱ノイズ成分は、非周期的信号となることが多い。

一方で、脈波検出信号とは、脈波検出部１０から出力される信号のことを言う。具体的には、脈波検出信号は、脈波センサー信号に対して、フィルター処理部１５がフィルター処理を行い、フィルター処理後の脈波センサー信号に対して、Ａ／Ｄ変換部１６−１によりＡ／Ｄ変換処理を行った信号のこと等をいう。ただし、前述したように、フィルター処理及びＡ／Ｄ変換処理の順序は、逆であってもよい。

次に、体動センサー信号（体動センサー原信号、体動信号）とは、体動センサーが検出する信号そのもののことをいう。具体的には、体動センサー信号は、モーションセンサー２１が検出する信号そのものを指すモーションセンサー信号や、接触圧センサー２２が検出する信号そのものを指す接触圧センサー信号等のことを指す。

また、図５（Ａ）〜図５（Ｃ）を用いて示した通り、脈波センサー信号と同様に、接触圧センサー信号にも拍動成分が含まれる場合があり、この時の体動ノイズ低減処理が本実施形態の課題とするところである。一方、加速度センサー信号等のモーションセンサー信号に拍動成分が含まれる可能性は極めて小さく、万一含まれたとしても無視できるほど小さい。ただし、接触圧センサーは、手を握るなどの体動も検出することができるのに対して、モーションセンサー２１は被検体の各部の位置が変わらないような体動は検出することができない。したがって、後述するように本実施形態では、接触圧センサーを優先的に用いて体動ノイズ低減処理を行う。

一方、体動検出信号とは、体動検出部２０から出力される信号のことを言う。具体的には、体動検出信号は、体動センサー信号に対して、フィルター処理やＡ／Ｄ変換処理を行った後の信号のこと等をいう。例えば、体動検出信号は、モーションセンサー信号に対し上記の信号処理を行った後の信号であるモーション検出信号や、圧力センサー信号に対し上記の信号処理を行った後の信号である圧力検出信号等のことである。ただし、前述したように、フィルター処理及びＡ／Ｄ変換処理の順序は、逆であってもよい。

以上のように、ステップＳ１０２においては、脈波信号処理部１１１は、脈波検出信号を取得し、体動信号処理部１１３は、体動検出信号を取得する。

次に、脈波信号処理部１１１は、所定期間（例えば１６秒）の脈波検出信号に対してＦＦＴを行い、体動信号処理部１１３は、所定期間（例えば１６秒）の体動検出信号に対してＦＦＴを行う（Ｓ１０３）。そして、脈波信号処理部１１１及び体動信号処理部１１３は、各ＦＦＴの結果に基づいて、各信号に含まれる基本周波数を算出する（Ｓ１０４）。

そして、決定部１１４は、算出された基本周波数等に基づいて、適応フィルター入力信号の決定処理を行う（Ｓ１０５）。ステップＳ１０５の処理については、以下にて詳細に説明する。

次に、体動ノイズ低減部１１５は、決定部１１４が選択した入力信号に基づいて、体動ノイズ低減処理として適応フィルター処理を実行し、出力脈信号を取得し、拍動情報演算部１２０に出力する（Ｓ１０６）。

その後、拍動情報演算部１２０は、出力脈信号に対してＦＦＴを行い（Ｓ１０７）、ＦＦＴ結果に基づいて、脈周波数を解析する（Ｓ１０８）。そして、脈周波数を脈拍数へ換算し（Ｓ１０９）、脈拍数を表示部７０に表示する（Ｓ１１０）。

最後に、計測を継続するか否か判断し（Ｓ１１１）、計測を継続すると判断した場合には、ステップＳ１０１からステップＳ１１２までの処理を繰り返す。一方、計測を終了すると判断した場合には、全ての処理を終了する。

以上の本実施形態の拍動検出装置１００は、図６に示すように、脈波センサー１１を有する脈波検出部１０からの脈波検出信号に含まれる体動ノイズ成分を低減する体動ノイズ低減処理を行う体動ノイズ低減部１１５と、体動ノイズ低減処理に用いられる体動検出信号の決定処理を行う決定部１１４と、を含む。そして、決定部１１４は、接触圧センサー２２を有する体動検出部２０からの接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判断し、判断結果に基づいて、接触圧検出信号を体動検出信号として使用するか否かの決定処理を行う。さらに、体動ノイズ低減部１１５は、接触圧検出信号を体動検出信号として使用すると判断された場合には、脈波検出信号と接触圧検出信号とに基づいて、体動ノイズ低減処理を行う。

このように、本実施形態の拍動検出装置１００は、接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判断し、判断結果に基づいて、実際に接触圧検出信号を体動検出信号として体動ノイズ低減処理に用いるか否かを決定することができる。

そのため、体動ノイズ低減処理において接触圧検出信号を用いることが有効である場合に限り、接触圧検出信号を用いることが可能となり、体動検出信号に拍動成分が含まれている場合でも、適正な体動ノイズ低減処理を行うことができる。

これにより、例えばユーザーがセンサー等を体に装着する際に、押圧を調整しながら装着する必要がなくなり、ユーザーにとってより利便性の高い拍動検出装置を提供することが可能となる。

そして、体動ノイズ低減処理に用いられる体動検出信号の決定処理としては、接触圧検出信号を体動検出信号として使用するか否か決定するといった上述した処理の他にも、以下で説明するような処理を行っても良い。なお、体動ノイズ低減処理については、図２及び図３（Ａ）〜図３（Ｃ）を用いて前述した通りである。

決定部１１４は、接触圧検出信号に拍動成分が含まれないと判断した場合に、体動検出信号として接触圧検出信号を使用する決定処理を行ってもよい。あるいは、決定部１１４は、接触圧検出信号に拍動成分が含まれると判断した場合に、体動検出信号として接触圧検出信号を不使用とする決定処理を行ってもよい。

これにより、接触圧検出信号に拍動成分が含まれる場合には、体動ノイズ低減処理において接触圧検出信号を使わないようにできるため、脈波検出信号に含まれる拍動成分を減衰させてしまう恐れがない。そのため、体動ノイズ低減処理において、接触圧検出信号を積極的に用いることができる。前述したように、接触圧センサーは、手を握るなどの体動も検出することができるのに対して、モーションセンサーは被検体の各部の位置が変わらないような体動は検出することができない。したがって、本実施形態によれば、手を握るなどのモーションセンサーでは検出することができない体動ノイズ成分が脈波検出信号に含まれる場合でも、これを低減又は除去することが可能となる。そのため、モーション検出信号を用いて、体動ノイズ低減処理を行う場合よりも正確に拍動情報を求めることが可能となる。

しかし、接触圧検出信号に拍動成分が含まれる場合であっても、拍動情報を求める必要がある。この場合には、接触圧検出信号を使わない方が良い。一方で、前述したように、加速度センサー信号等のモーションセンサー信号に拍動成分が含まれる可能性は極めて小さく、万一含まれたとしても無視できるほど小さい。また、前述したようにモーションセンサーでは検出できない体動もあるが、全く拍動情報が求められないよりも、多少精度は落ちても拍動情報を求められる方が良い。

そこで、体動検出部２０は、モーションセンサーを有していてもよい。そして、決定部１１４は、接触圧検出信号に拍動成分が含まれると判断した場合には、体動検出部２０からのモーション検出信号を体動検出信号として使用する決定処理を行ってもよい。

これにより、接触圧検出信号に拍動成分が含まれる場合であっても、モーション検出信号を用いて体動ノイズ低減処理を行い、拍動情報を求めること等が可能となる。

具体例として、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）には、加速度検出信号を用いて体動ノイズ低減処理を行った時の結果を示している。脈波検出信号には、拍動と体動を表す２種類の基本周波数（Ａ１とＡ２）が含まれているが、加速度検出信号には体動を表す１種類の基本周波数Ｂ１しか含まれていない。そのため、接触圧検出信号を用いて体動ノイズ低減処理を行うと、図５（Ａ）〜図５（Ｃ）のようになってしまう場合であっても、図８（Ｃ）にように、拍動情報を求めるに当たり有効な振幅を持つ出力脈信号を求めることができる。

次に、接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判定する具体的な方法について説明する。前述したように、拍動は周期的な動きであり、本実施形態で扱う体動も周期的な動きである。つまり、これらを表す信号も周期的な信号であるため、接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判定するためには、接触圧検出信号内に周期的な信号が幾つ含まれているかが分かれば良い。

そこで、本実施形態の拍動検出装置１００は、接触圧検出信号の基本周波数の検出処理を行う体動信号処理部１１３を含んでもよい。そして、決定部１１４は、接触圧検出信号の基本周波数の検出処理結果に基づいて、決定処理を行ってもよい。すなわち、決定部１１４は、基本周波数の検出処理結果に基づいて、接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判定し、その判定結果に基づいて、体動ノイズ低減処理において接触圧検出信号を使用するかを判定しても良い。

ここで、基本周波数とは、信号を正弦波の合成（例えばフーリエ級数）で表した時の最も低い周波数成分の周波数を指す。言い換えれば、基本周波数とは、周期的な信号の最小周期区間の繰り返し頻度のことを言い、周期的な信号の信号源と１対１に対応付けられる。すなわち、接触圧検出信号等の信号に基本周波数が幾つ含まれているかが分かれば、周期的な信号の信号源が幾つあるかを特定することができる。これに対して、基本周波数の整数倍の周波数成分のことを高調波という。具体的に、図５（Ｂ）では、Ｂ１及びＢ２がそれぞれ別々の信号源に対する基本周波数であり、Ｂ３がＢ１の高調波であり、Ｂ４がＢ２の高調波である。また、走行等の周期運動の最中に観測できる周期信号の信号源は、体動以外には、拍動であると考えられるため、Ｂ１とＢ２の一方が体動成分であり、他方が拍動成分であると考えられる。

具体例として、図９のフローチャートを用いて、基本周波数の算出処理の流れを説明する。なお、本処理は、図７のステップＳ１０４等において行う処理である。

図９に示す処理は、接触圧検出信号のパワースペクトルを昇順に１０本選択し、選択された１０本を総当たりで比較し、あるパワースペクトルの周波数が他のパワースペクトルの周波数の整数倍になっていれば、そのパワースペクトルは高調波スペクトルであると判断し、あるパワースペクトルの周波数がいずれのパワースペクトルの周波数の整数倍にもなっていなければ、そのパワースペクトルは基本周波数スペクトルであると判断するものである。

以下、順を追って説明する。まず、接触圧検出信号のパワースペクトルを大きい順に並べ替え（Ｓ２０１）、昇順に上位１０本を基本周波数スペクトルの候補とする（Ｓ２０２）。なお、候補とするパワースペクトルの数は必ずしも１０本であるとは限らず、例えばパワースペクトルの所定の閾値を設けて、昇順に１０本かつ閾値以上の大きさを持つパワースペクトルを候補とする等しても良い。また、この場合には、閾値を超えるパワースペクトルが無ければ、「候補なし」としてもよく、この場合にはモーション検出信号を用いて体動ノイズ低減処理を行う等してもよい。

次に、ｉ＝０〜９の範囲でｉを変化させて、ステップＳ２０３からステップＳ２０８内の第１のループ処理を繰り返す。

さらに、第１のループ内において、ｊ＝０〜９の範囲でｊを変化させて、ステップＳ２０４からステップＳ２０６内の第２のループ処理を繰り返す。

第２のループ処理内では、ｉとｊが等しいか否かを判断し（Ｓ２０５）、ｉとｊが異なる場合には、ｉ番目の候補の周波数をｊ番目の候補の周波数で除算した結果が整数になるか否かを判断する（Ｓ２０９）。

ｉ番目の候補の周波数をｊ番目の候補の周波数で除算した結果が整数になると判断した場合には、第２のループ処理を中止し（Ｓ２１０）、ｉ番目の候補は高調波スペクトルであると判断する（Ｓ２１１）。

一方、ｉ番目の候補の周波数をｊ番目の候補の周波数で除算した結果が整数にならないと判断した場合と、ステップＳ２０５において、ｉとｊが等しい場合には、ｊの値を１繰り上げて、第２のループ処理を継続する。

そして、ステップＳ２０６において、ｊが０〜９の範囲外となったと判断された場合には、第２のループ処理を終了し、ｉ番目の候補は基本周波数スペクトルであると判断する（Ｓ２０７）。

さらに、ステップＳ２０８において、ｉが０〜９の範囲外となったと判断された場合には、基本周波数のリストを出力し（Ｓ２１２）、基本周波数の算出処理を終了する。

なお、基本周波数の算出方法はここに挙げた方法に限定されず、変形実施が可能である。

これにより、接触圧検出信号の基本周波数を算出することで、接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判定すること等が可能になる。

また、決定部１１４は、体動信号処理部１１３が接触圧検出信号について複数の基本周波数を検出した場合には、接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かの判断を行ってもよい。そして、体動信号処理部１１３が接触圧検出信号について複数の基本周波数を検出しなかった場合には、接触圧検出信号に拍動成分が含まれていないと判断してもよい。

すなわち、ユーザーが走行や歩行等の周期的な運動をしている場合には、体動検出信号には必ず体動に対応する基本周波数が含まれる。そのため、図１０（Ａ）の例のように、体動信号処理部１１３が接触圧検出信号について複数の基本周波数を検出しなかった場合、つまり、体動成分以外の基本周波数を検出せず、基本周波数を一つだけ検出した場合には、検出された基本周波数は体動成分を表すものであると特定できる。したがって、この場合には、接触圧検出信号に拍動成分が含まれていないと判断してもよい。

ただし、厳密には、このように判断できるのは、周期運動を行っている場合に限定される。非運動中である場合等には、接触圧検出信号に拍動成分のみが含まれることも考えられるためである。しかし、拍動検出装置１００を実際に使用し拍動情報を取得する場面は、運動中である場合が多いため、周期運動を行っていない場合にも同じように判断していても実用上は問題にはならない。

これにより、接触圧検出信号に基本周波数が複数含まれるか否かによって、さらに厳密に判定処理を継続するか、接触圧検出信号に拍動成分が含まれていないと判断するかを決定すること等が可能になる。

また、複数の基本周波数を検出した場合、例えば２つの基本周波数を検出した場合でも、それが必ずしも体動成分と拍動成分のそれぞれを表しているとは限らない。例えば図１０（Ｂ）のような場合には、体動と拍動の基本周波数が検出されていると考えられる。しかし、一方で、接触圧を検出している間に、ユーザーの運動が走行からスキップに変化する場合などもあり、この場合には、走行に起因する基本周波数と、スキップに起因する基本周波数の２つの基本周波数が検出される。図１０（Ｃ）に示すような場合である。これらの基本周波数はどちらも体動成分を表すものであるため、この接触圧センサー信号（接触圧検出信号）は拍動成分を含まず、体動ノイズ低減処理に用いても良い。

本例のように走行からスキップに変化したことを周波数軸上で判断することは困難であるが、図１０（Ｃ）に示すような時間軸上であれば、ある点を境に運動が変化しているはずであるため、容易に区別することができる。

そこで、体動信号処理部１１３は、接触圧検出信号について複数の基本周波数を検出した場合に、接触圧検出信号についての複数の基本周波数を解析する時間周波数解析処理を行ってもよい。そして、決定部１１４は、時間周波数解析処理の結果に基づいて、接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判断してもよい。

具体的に、図１１のフローチャートを用いて、時間周波数解析処理を行う決定処理の流れを説明する。なお、本実施形態において、本処理は図７のステップＳ１０５において行うものとする。ただし、それに限定されない。また、本実施形態においては、接触圧センサー２２を複数備える場合を含める。例えば、カフ構造に基づく接触圧センサーと圧電素子を用いた接触圧センサーとを別々に配置してもよい。

まず、ｎ＋１個の接触圧センサー２２から各々接触圧検出信号を取得し、ｉ＝０〜ｎの範囲でｉを変化させて、ステップＳ３０１からステップＳ３０７のループ処理を行う（Ｓ３０１）。なお、ｎは正の整数であり、ここでは例えばｎ＝２とする。すなわち、接触圧センサー２２を３つ備えるものとする。

次に、ｉ番目の接触圧検出信号に含まれる基本周波数を算出する（Ｓ３０２）。基本周波数の算出方法は、図９に示す通りである。そして、ｉ番目の接触圧検出信号に複数の基本周波数が含まれるか否かを判断し（Ｓ３０３）、ｉ番目の接触圧検出信号に複数の基本周波数が含まれると判断した場合には、ＦＦＴを行った所定期間の接触圧検出信号を幾つかに区分して、時間周波数解析を行う（Ｓ３０４）。時間周波数解析としては、例えば、短時間フーリエ解析やウェーブレット変換等を行い、例えば歩行ピッチの変化等の運動の変化を検出する。

そして、時間周波数解析の結果として作成された図１０（Ｃ）のようなグラフにおいて、基本周波数の切れ目がないかを判断する（Ｓ３０５）。すなわち、基本周波数が急に変化している点があるか否かを判断することによって、運動の変化があるか否かを判断する。

基本周波数が急に変化している点がないと判断した場合には、ｉ番目の接触圧検出信号には複数の信号源がある、すなわちｉ番目の接触圧検出信号には拍動成分が含まれると判断し（Ｓ３０６）、ｉ＝ｎまでループ処理を繰り返す（Ｓ３０７）。そして、ｉが０〜ｎの範囲外となった場合に、処理を終了する。

一方、ステップＳ３０３において、ｉ番目の接触圧検出信号に複数の基本周波数が含まれていないと判断した場合には、体動に対応する基本周波数しか含まれていないと判断できるため、ステップＳ３０１からステップＳ３０７のループ処理を中止し（Ｓ３０８）、ｉ番目の接触圧検出信号の信号源は単一である、すなわちｉ番目の接触圧検出信号には拍動成分が含まれていないと判断する（Ｓ３０９）。

同様に、ステップＳ３０５において、基本周波数が急に変化している点があると判断した場合には、複数の基本周波数が含まれているものの、それらは全て体動に起因する基本周波数であると判断できるため、ループ処理を中止し（Ｓ３０８）、ｉ番目の接触圧検出信号の信号源は単一であると判断する（Ｓ３０９）。

これにより、０〜ｎ番目までの接触圧検出信号の中で、信号源が単一である接触圧検出信号を判別できる。すなわち、複数の接触圧センサー２２から取得した接触圧検出信号の中から、拍動成分が含まれない接触圧検出信号を選択すること等が可能となる。従って、拍動成分が含まれない接触圧検出信号を用いて、適正な体動ノイズ低減処理を行うこと等が可能になる。また、接触圧検出信号を使えない場合でも、モーション検出信号を用いて、体動ノイズ低減処理を行うこと等が可能になる。

また、体動信号処理部１１３が接触圧検出信号について複数の基本周波数を検出した場合に、接触圧検出信号の基本周波数と脈波検出信号の基本周波数とを比較すれば、接触圧検出信号が拍動成分を含んでいるか否かをより正確に判断することができる。

そこで、本実施形態の拍動検出装置１００は、脈波検出部１０から脈波検出信号を取得する脈波信号処理部１１１を含んでもよい。そして、脈波信号処理部１１１は、体動信号処理部１１３が接触圧検出信号について複数の基本周波数を検出した場合に、脈波検出信号の基本周波数の検出処理を行ってもよい。さらに、決定部１１４は、脈波検出信号の基本周波数の検出処理結果に基づいて、接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判断してもよい。

具体的に、前述した決定処理において体動検出信号の他に脈波検出信号を用いる場合の流れを、図１２のフローチャートを用いて説明する。なお、本実施形態において、本処理は図７のステップＳ１０５において行うものとする。ただし、それに限定されない。

まず、脈波検出信号に含まれる基本周波数を算出する（Ｓ４０１）。

ここで、脈波検出信号に体動ノイズ成分が含まれていない場合には、わざわざ体動ノイズ低減処理を行わなくても、十分正確な拍動情報を求めることができる。そのため本例では、脈波検出信号に基本周波数が複数含まれているか否かを判断し（Ｓ４０２）、脈波検出信号に１つの基本周波数しか含まれていないと判断した場合には、脈波検出信号には体動ノイズ成分は含まれておらず、拍動成分しか含まれていないと判断し、体動ノイズ低減処理を行わないと決定し（Ｓ４１６）、処理を終了する。

なお、この場合には、モーション検出信号を用いて、体動ノイズ低減処理を行う等の変形実施が可能であるが、接触圧検出信号を用いては体動ノイズ低減処理を行わない方が良い。前述したように、ユーザーが非運動中である場合には、接触圧検出信号に拍動成分のみが含まれる場合があり、このような接触圧検出信号を用いて体動ノイズ低減処理を行うと、脈波検出信号の拍動成分のみを低減してしまう恐れがあるためである。

一方、脈波検出信号に基本周波数が複数含まれていると判断した場合には、脈波検出信号に体動ノイズが含まれている可能性が高い。したがって、体動ノイズ低減処理を行う必要があるため、以下ではどの体動検出信号を用いるか否かの決定処理を行う。

ここで、ｎ＋１個の接触圧センサー２２から各々接触圧検出信号を取得し、ｉ＝０〜ｎの範囲でｉを変化させて、ステップＳ４０３からステップＳ４０６の第１のループ処理を行う（Ｓ４０３）。なお、ｎは正の整数であり、ここでは例えばｎ＝２とする。すなわち、接触圧センサー２２を３つ備えるものとする。

次に、ｉ番目の接触圧検出信号に含まれる基本周波数を算出する（Ｓ４０４）。基本周波数の算出方法は、図９に示す通りである。そして、脈波検出信号内の全ての基本周波数が、ｉ番目の接触圧検出信号内の基本周波数に含まれるか否かを判断する（Ｓ４０５）。

脈波検出信号内の基本周波数の中で、ｉ番目の接触圧検出信号の基本周波数に含まれないものがあれば、本実施形態では、それは拍動成分であると判断する。すなわち、接触圧検出信号は体動成分のみであり、拍動成分が含まれていないと判断する。

そのため、脈波検出信号内の基本周波数の中で、ｉ番目の接触圧検出信号の基本周波数に含まれないものがあると判断した場合には、第１のループ処理を中止し（Ｓ４０７）、拍動成分を含まないｉ番目の接触圧検出信号を用いて、体動ノイズ低減処理を行うと決定し（Ｓ４０８）、処理を終了する。

一方で、脈波検出信号内の全ての基本周波数が、ｉ番目の接触圧検出信号の基本周波数に含まれると判断した場合には、接触圧検出信号が体動成分の他に、拍動成分も含んでいると判断して、拍動成分を含まない接触圧検出信号を探すために、第１のループ処理を繰り返し（Ｓ４０６）、ｉが０〜ｎの範囲外となった場合に、拍動成分を含まない接触圧検出信号が存在しないと判断して、処理を終了する。

続けて、第１のループ処理を終了した後、ｉ＝０〜ｎの範囲でｉを変化させて、ステップＳ４０９からステップＳ４１２の第２のループ処理を行う（Ｓ４０９）。第２のループ処理では、ｉ番目の接触圧検出信号に対して、時間周波数解析を行い（Ｓ４１０）、時間周波数解析の結果として作成された図１０（Ｃ）のようなグラフにおいて、基本周波数の切れ目がないかを判断する（Ｓ４１１）。すなわち、基本周波数が急に変化している点があるか否かを判断する。

基本周波数が急に変化している点がないと判断した場合には、ｉ番目の接触圧検出信号には複数の信号源がある、すなわちｉ番目の接触圧検出信号には常に体動成分の他に拍動成分が含まれると判断し、拍動成分が含まれない区間がある接触圧検出信号を探すために、ｉ＝ｎまで第２のループ処理を繰り返す（Ｓ４１２）。そして、ｉが０〜ｎの範囲外となった場合に、第２のループ処理を終了する。最後に、接触圧検出信号を用いて体動ノイズ低減処理を行うことを諦め、加速度検出信号を用いて、体動ノイズ低減処理を行うと決定し（Ｓ４１３）、全体の処理を終了する。

一方、ステップＳ４１１において、基本周波数が急に変化している点があると判断した場合には、複数の基本周波数が含まれているものの、区間によっては全て体動に起因する基本周波数である可能性があるため、ループ処理を中止する（Ｓ４１４）。そして、脈波検出信号の基本周波数を含まない区間は、ｉ番目の接触圧検出信号を用いて体動ノイズ低減処理を行うと決定し、脈波検出信号の基本周波数を含む区間は、加速度検出信号を用いて、体動ノイズ低減処理を行うと決定し、処理を終了する（Ｓ４１５）。

また、時間軸上に表された接触圧検出信号の各時間区間において、拍動成分を含むか否かの具体的な判定方法には、以下のような方法がある。まず、図１０（Ｃ）のような時間軸上で、接触圧検出信号の基本周波数が切り替わる各点の前の部分に相当する信号を、第１の接触圧検出信号とし、切り替わり点の後ろの部分に相当する信号を、第２の接触圧検出信号とする。そして、脈波検出信号内の全ての基本周波数が、第１の接触圧検出信号の基本周波数に含まれるか否かの判定を行って、全て含まれれば、第１の接触圧検出信号が拍動成分を含むと判定し、一つでも含まれないものがあれば、第１の接触圧検出信号が拍動成分を含まないと判定する。第２の接触圧検出信号についても同様である。

なお、図１２に示した処理は当然変形実施すること等が可能である。例えば、第２のループ処理は行わずに、ステップＳ４０６の後に、加速度検出信号を用いて体動ノイズ低減処理を行うと決定する等してもよい。

これにより、体動信号処理部１１３が接触圧検出信号について複数の基本周波数を検出した場合に、接触圧検出信号の基本周波数と脈波検出信号の基本周波数とを比較して、接触圧検出信号が拍動成分を含んでいるか否かをより正確に判断すること等が可能になる。また、複数個の接触圧検出信号のうち拍動成分の含まれない接触圧検出信号を用いて、体動ノイズ低減処理を行うこと等が可能になる。さらに、接触圧検出信号を使えない場合でも、モーション検出信号を用いて、体動ノイズ低減処理を行うこと等が可能になる。

また、本実施形態の拍動検出装置１００は、体動ノイズ低減処理後の脈波検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部１２０を含んでもよい。なお、拍動情報は、前述した通りである。

これにより、例えば、脈波検出信号よりもユーザーが直感的に理解しやすい脈拍数等の拍動情報をユーザーに提示すること等が可能になる。また、前述した体動ノイズ低減処理を行う場合には、脈拍数の算出精度を向上させること等が可能となる。

また、以上の本実施形態は、上記の拍動検出装置１００と、脈波検出部１０と、体動検出部２０と、を含む電子機器にも適用できる。

これにより、拍動検出装置１００を含む電子機器にも本実施形態の手法を適用できる。電子機器は具体的には脈拍計であり、その構成は図４（Ａ）や図４（Ｂ）に示したものであってもよいし、他の構成であってもよい。

また、本実施形態の拍動検出装置１００、電子機器及びプログラム等は、その処理の一部または大部分をプログラムにより実現してもよい。

これにより、本実施形態の処理をプログラムにより実現することが可能になる。プログラムは、例えば、図４（Ａ）等のようなデバイスの処理部（例えばＤＳＰ）等に読み出されて実行されるプログラムであってもよい。

また、ユーザーの装着する脈波検出デバイスは、脈波センサー１１と、脈波センサー１１からの脈波センサー信号を無線又は有線で通信する通信部から構成されてもよい。その場合、本実施形態のプログラムは脈波検出デバイスとは別体として設けられ、前述した通信部から脈波センサー信号を受信する情報処理システムの処理部（例えばＣＰＵ）等に読み出されて実行される。この情報処理システムはＰＣ等のユーザーの装着が想定されないものであってもよいし、スマートフォン等のユーザーの装着（携帯）が想定されるものであってもよい。また、インターネット等のネットワークを介して接続されたサーバーシステム等を情報処理システムとしてもよい。

脈波検出デバイスと、プログラムが実行される情報処理システムが別体である場合、拍動情報のユーザーへの提示に用いられる表示部は任意の箇所に設けられる。例えば、情報処理システムの表示部に表示してもよいし、脈波検出デバイスに表示部を設け、情報処理システムから出力された拍動情報を表示してもよい。また、異なる機器（例えば情報処理システムとしてサーバーシステムを用いた場合の任意のクライアント装置等）の表示部に表示してもよい。

そして、上記のプログラムは、情報記憶媒体に記録される。ここで、情報記録媒体としては、ＤＶＤやＣＤ等の光ディスク、光磁気ディスク、ハードディスク（ＨＤＤ）、不揮発性メモリーやＲＡＭ等のメモリーなど、情報処理システム等によって読み取り可能な種々の記録媒体を想定できる。

以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項およ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。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義また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。また、拍動検出装置、電子機器及びプログラムの構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。

１０ 脈波検出部、１１ 脈波センサー、１５ フィルター処理部、
１６ Ａ／Ｄ変換部、２０ 体動検出部、
２１ モーションセンサー（加速度センサー）、
２２ 圧力センサー（接触圧センサー）、２４ フィルター処理部、
２６ Ａ／Ｄ変換部、７０ 表示部、１００ 拍動検出装置、１１０ 信号処理部、
１１１ 脈波信号処理部、１１３ 体動信号処理部、１１４ 決定部、
１１５ 体動ノイズ低減部、１２０ 拍動情報演算部、３００ 保持機構、
３０２ ガイド、４００ ベース部、１１１１ 周波数解析部、
１１１２ 基本周波数検出部、１１３１ 加速度信号処理部、
１１３２ 接触圧信号処理部、１１３１１ 周波数解析部、
１１３１２ 基本周波数検出部、１１３２１ 周波数解析部、
１１３２２ 基本周波数検出部

Claims (10)

1. 脈波センサーを有する脈波検出部からの脈波検出信号に含まれる体動ノイズ成分を低減する体動ノイズ低減処理を行う体動ノイズ低減部と、
   前記体動ノイズ低減処理に用いられる体動検出信号の決定処理を行う決定部と、
   を含み、
   前記決定部は、
   接触圧センサーを有する体動検出部からの接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判断し、判断結果に基づいて、前記接触圧検出信号を前記体動検出信号として使用するか否かの前記決定処理を行い、
   前記体動ノイズ低減部は、
   前記接触圧検出信号を前記体動検出信号として使用すると判断された場合には、前記脈波検出信号と前記接触圧検出信号とに基づいて、前記体動ノイズ低減処理を行うことを特徴とする拍動検出装置。
2. 請求項１において、
   前記決定部は、
   前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれないと判断した場合に、前記体動検出信号として前記接触圧検出信号を使用する前記決定処理を行うことを特徴とする拍動検出装置。
3. 請求項２において、
   前記体動検出部は、
   モーションセンサーを有し、
   前記決定部は、
   前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれると判断した場合には、前記体動検出部からのモーション検出信号を前記体動検出信号として使用する前記決定処理を行うことを特徴とする拍動検出装置。
4. 請求項１乃至３のいずれかにおいて、
   前記接触圧検出信号の基本周波数の検出処理を行う体動信号処理部を含み、
   前記決定部は、
   前記接触圧検出信号の前記基本周波数の検出処理結果に基づいて、前記決定処理を行うことを特徴とする拍動検出装置。
5. 請求項４において、
   前記決定部は、
   前記体動信号処理部が前記接触圧検出信号について複数の基本周波数を検出した場合には、前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれているか否かの判断を行い、
   前記体動信号処理部が前記接触圧検出信号について前記複数の基本周波数を検出しなかった場合には、前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれていないと判断することを特徴とする拍動検出装置。
6. 請求項５において、
   前記体動信号処理部は、
   前記接触圧検出信号について前記複数の基本周波数を検出した場合に、前記複数の基本周波数を解析する時間周波数解析処理を行い、
   前記決定部は、
   前記時間周波数解析処理の結果に基づいて、前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれているか否かを判断することを特徴とする拍動検出装置。
7. 請求項５又は６において、
   前記脈波検出部から脈波検出信号を取得する脈波信号処理部を含み、
   前記脈波信号処理部は、
   前記体動信号処理部が前記接触圧検出信号について前記複数の基本周波数を検出した場合に、前記脈波検出信号の基本周波数の検出処理を行い、
   前記決定部は、
   前記脈波検出信号の前記基本周波数の検出処理結果に基づいて、前記接触圧検出信号に前記拍動成分が含まれているか否かを判断することを特徴とする拍動検出装置。
8. 請求項１乃至７のいずれかにおいて、
   前記体動ノイズ低減処理後の前記脈波検出検出信号に基づいて、拍動情報を演算する拍動情報演算部を含むことを特徴とする拍動検出装置。
9. 請求項１乃至８のいずれかに記載の拍動検出装置と、
   前記脈波検出部と、
   前記体動検出部と、
   を含むことを特徴とする電子機器。
10. 脈波センサーを有する脈波検出部からの脈波検出信号に含まれる体動ノイズ成分を低減する体動ノイズ低減処理を行う体動ノイズ低減部と、
    前記体動ノイズ低減処理に用いられる体動検出信号の決定処理を行う決定部として、
    コンピューターを機能させ、
    前記決定部は、
    接触圧センサーを有する体動検出部からの接触圧検出信号に拍動成分が含まれているか否かを判断し、判断結果に基づいて、前記接触圧検出信号を前記体動検出信号として使用するか否かの前記決定処理を行い、
    前記体動ノイズ低減部は、
    前記接触圧検出信号を前記体動検出信号として使用すると判断された場合には、前記脈波検出信号と前記接触圧検出信号とに基づいて、前記体動ノイズ低減処理を行うことを特徴とするプログラム。

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