特開 2023-163296 バイタルサイン検出装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023163296

(43)【公開日】2023-11-10

(54)【発明の名称】バイタルサイン検出装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/11 20060101AFI20231102BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20231102BHJP

【ＦＩ】

A61B5/11 110

A61B5/00 G

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022074090

(22)【出願日】2022-04-28

(71)【出願人】

【識別番号】591036457

【氏名又は名称】三菱電機エンジニアリング株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100110423

【弁理士】

【氏名又は名称】曾我 道治

(74)【代理人】

【識別番号】100111648

【弁理士】

【氏名又は名称】梶並 順

(74)【代理人】

【識別番号】100147566

【弁理士】

【氏名又は名称】上田 俊一

(74)【代理人】

【識別番号】100161171

【弁理士】

【氏名又は名称】吉田 潤一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100188514

【弁理士】

【氏名又は名称】松岡 隆裕

(72)【発明者】

【氏名】榊原 誠史

【テーマコード（参考）】

4C038

4C117

【Ｆターム（参考）】

4C038VA04

4C038VB31

4C038VC20

4C117XA03

4C117XB01

4C117XB04

4C117XE13

4C117XE24

4C117XE55

4C117XJ17

(57)【要約】

【課題】ドップラーレーダを使用して、より簡素な構成で、より高精度に生体情報を検出することのできるバイタルサイン検出装置を得る。
【解決手段】センサで検出された動き情報である出力信号に対してバイタルサインの検出に適したフィルタ帯域を通過させるフィルタリング処理を行うフィルタリング処理部と、フィルタリング後の信号に対して自己相関処理を行う自己相関処理部と、相関値スレッシュ以上となる相関値ピーク点の数をカウント値として算出するピークカウント部と、カウント値に基づいてバイタルサインの算出を行うバイタルサイン算出部とを備え、フィルタリング処理部は、出力信号に含まれているバイタルサインに関連する周波数成分を特定する解析処理を実行する信号解析部と、特定された周波数成分に基づいてフィルタリング処理に用いるフィルタ帯域を動的に決定するフィルタ帯域選定部とを有する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

電磁波を利用して、被測定者に対する送信波と反射波との差分から前記被測定者の動き情報を検出して出力信号として出力するセンサと、
前記出力信号に対してバイタルサインの検出に適したフィルタ帯域を通過させるフィルタリング処理を行い、フィルタリング後の信号を出力するフィルタリング処理部と、
前記フィルタリング後の信号の中からあらかじめ決められた単位時間に対応する部分信号を抜き出し、前記部分信号に対して自己相関処理を行うことで相関値を算出する自己相関処理部と、
前記相関値の中で相関値スレッシュ以上となる相関値ピーク点の数をカウント値として算出するピークカウント部と、
前記ピークカウント部により算出された前記カウント値に基づいてバイタルサインの算出を行うバイタルサイン算出部と
を備え、
前記フィルタリング処理部は、
前記出力信号に含まれているバイタルサインに関連する周波数成分を特定する解析処理を実行する信号解析部と、
特定された前記周波数成分に基づいて前記フィルタリング処理に用いる前記フィルタ帯域を動的に決定するフィルタ帯域選定部と
を有するバイタルサイン検出装置。

【請求項2】

前記ピークカウント部は、
前記単位時間に含まれる相関値ピーク点のカウント値の許容範囲が、算出すべきバイタルサインに応じてあらかじめ設定されており、
前記相関値スレッシュの値を最大値から徐々に下げていき、前記カウント値が前記許容範囲内となるように前記相関値スレッシュを動的に可変設定する
請求項１に記載のバイタルサイン検出装置。

【請求項3】

前記信号解析部は、ウェーブレット変換を使用して前記解析処理を実行する
請求項１または２に記載のバイタルサイン検出装置。

【請求項4】

前記フィルタ帯域選定部は、
動的に決定した前記フィルタ帯域の前回値を記憶し、
前記フィルタ帯域の今回値を決定した際に、前記前回値に対する前記今回値の変化率を算出し、前記変化率があらかじめ設定された更新許可範囲内であれば前記フィルタリング処理に用いるフィルタ帯域として前記今回値を採用し、前記変化率が前記更新許可範囲外であれば前記フィルタリング処理に用いるフィルタ帯域として前記前回値を採用する
請求項１または２に記載のバイタルサイン検出装置。

【請求項5】

前記フィルタ帯域選定部は、前記今回値が前記更新許可範囲よりも小さい値であった場合には、前記フィルタリング処理に用いるフィルタ帯域として前記前回値を採用するとともに、間引き処理を行う回数を規定する２以上の整数値としてｚ回を設定し、
前記信号解析部は、前記ｚ回ごとに前記解析処理を実行することで前記間引き処理を行う
請求項４に記載のバイタルサイン検出装置。

【請求項6】

前記フィルタリング処理部は、バイタルサインの検出に適した既知の値が前記フィルタ帯域の初期値としてあらかじめ設定されており、
前記ピークカウント部は、バイタルサインの検出に適した既知の値が前記相関値スレッシュの初期値としてあらかじめ設定されている
請求項１または２に記載のバイタルサイン検出装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、被測定者のバイタルサインの検出を非侵襲に行うバイタルサイン検出装置に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、人検知あるいは介護の見守りにおいて、個人情報保護の点から、遠隔からのバイタルデータの観測への需要が高まっている。

【0003】

ドップラーレーダ技術を用いることで、取得した信号に対して適切な周波数フィルタにより距離、歩行などの大きな動きから、心拍、呼吸などによる微細な動きまで、さまざまなデータを遠隔から観測可能である。このようなドップラーレーダ技術を利用した非侵襲な心拍計測を実現した従来技術がある（例えば、特許文献１参照）。

【0004】

また、取得したデータに対して複数の周波数成分において、それぞれ自己相関解析を実行することでバイタルデータの検出を行う従来技術もある（例えば、特許文献２参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特許第３０５７４３８号公報

【特許文献2】特許第５３３３４２７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
高齢者などの見守りのための検出装置においては、プライバシー保持など対象者への影響に配慮したやさしいシステムが求められる。

【0007】

また、ドップラーレーダ技術を利用してバイタルサインを抽出する際には、過渡的な体動、外来ノイズなど、バイタルデータに関係のない成分をできるだけ排除し、目的とする周波数付近のみを切り取ることが重要となる。

【0008】

最近では、より精度の高いデータ検出を行うために、自己相関などの信号解析が多用され、システム構成あるいはソフトウェアによる処理が複雑になる傾向にある。特許文献１、２に係る従来技術も、システム構成あるいはソフトウェアによる処理が複雑になる課題が挙げられる。この結果、処理負荷が重くなることで、リアルタイムでのバイタルサインの検出に影響が出ることがある。

【0009】

本開示は、このような課題を解決するためになされたものであり、ドップラーレーダを使用して、従来技術と比較して、より簡素な構成で、より高精度に生体情報を検出することのできるバイタルサイン検出装置を得ることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本開示に係るバイタルサイン検出装置は、電磁波を利用して、被測定者に対する送信波と反射波との差分から被測定者の動き情報を検出して出力信号として出力するセンサと、出力信号に対してバイタルサインの検出に適したフィルタ帯域を通過させるフィルタリング処理を行い、フィルタリング後の信号を出力するフィルタリング処理部と、フィルタリング後の信号の中からあらかじめ決められた単位時間に対応する部分信号を抜き出し、部分信号に対して自己相関処理を行うことで相関値を算出する自己相関処理部と、相関値の中で相関値スレッシュ以上となる相関値ピーク点の数をカウント値として算出するピークカウント部と、ピークカウント部により算出されたカウント値に基づいてバイタルサインの算出を行うバイタルサイン算出部とを備え、フィルタリング処理部は、出力信号に含まれているバイタルサインに関連する周波数成分を特定する解析処理を実行する信号解析部と、特定された周波数成分に基づいてフィルタリング処理に用いるフィルタ帯域を動的に決定するフィルタ帯域選定部とを有するものである。

【発明の効果】

【0011】

本開示によれば、ドップラーレーダを使用して、従来技術と比較して、より簡素な構成で、より高精度にバイタルサインを検出することのできるバイタルサイン検出装置を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本開示の実施の形態１に係るバイタルサイン検出装置の概略ブロック図である。

【図2】本開示の実施の形態１におけるフィルタリング処理部の内部構成を示したブロック図である。

【図3】本開示の実施の形態１に係るフィルタリング処理部内の信号解析部による信号解析結果の一例を示した説明図である。

【図4】本開示の実施の形態１における演算処理部で実行される一連処理に関するフローチャートである。

【図5】本開示の実施の形態１におけるフィルタリング処理部によるフィルタリング前の波形とフィルタリング後の波形との比較を示した説明図である。

【図6】本開示の実施の形態１に係るフィルタリング処理部から出力されたフィルタリング波形に対して、ある単位時間で切り出した部分信号を示した図である。

【図7】本開示の実施の形態１に係るフィルタリング処理部において、最適なフィルタ帯域の選定が行われた場合と行われなかった場合のそれぞれの部分信号について自己相関処理を行った際の比較結果を示した説明図である。

【図8】本開示の実施の形態１に係る自己相関処理部による自己相関処理結果に対して、ピークカウント部によりピークカウント処理を実行した状態を示した説明図である。

【図9】本開示の実施の形態１に係るピークカウント部により実行されるピークカウント処理に関するフローチャートである。

【図10】本開示の実施の形態２におけるバイタルサイン検出装置の設置例を示した説明図である。

【図11】本開示の実施の形態２に係るバイタルサイン検出装置で用いられるアナログ信号処理部、Ａ／Ｄ変換部、およびフィルタリング処理部を抜粋した概略ブロック図である。

【図12】本開示の実施の形態２におけるフィルタリング処理部に対する入力信号と、入力信号に対する信号解析部によるウェーブレット変換を用いた解析結果とを示した図である。

【図13】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における周波数２０Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図14】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における周波数２５Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図15】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における周波数３０Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図16】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における周波数３５Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図17】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における周波数４０Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図18】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における周波数２０Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図19】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における周波数２５Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図20】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における周波数３０Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図21】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における周波数３５Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図22】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における周波数４０Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図23】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域以外の周波数１５Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図24】本開示の実施の形態２における心拍信号帯域以外の周波数１５Ｈｚに対する解析結果を示した図である。

【図25】本開示の実施の形態２に係るフィルタリング処理部により実行される、心拍波形抽出に適したフィルタ帯域の選定に関する一連処理を示したフローチャートである。

【図26】本開示の実施の形態３に係るフィルタ帯域選定部の内部構成を示したブロック図である。

【図27】本開示の実施の形態３に係るフィルタ帯域選定部において実施されるフィルタ帯域の更新処理に関する説明図である。

【図28】本開示の実施の形態３に係るフィルタ帯域選定部により実行される最適フィルタ帯域の選定に関する一連処理を示したフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、本開示のバイタルサイン検出装置の好適な実施の形態につき、図面を用いて説明する。本開示に係るバイタルサイン検出装置は、動的に実施する最適フィルタリング処理を備えることで、より簡素な構成で、より高精度に生体情報を検出することができる点に技術的特徴を有するものである。

【0014】

実施の形態１．
図１は、本開示の実施の形態１に係るバイタルサイン検出装置の概略ブロック図である。図１に示した本実施の形態１に係るバイタルサイン検出装置は、ドップラーセンサ１と信号処理部３とを備えて構成されている。

【0015】

ドップラーセンサ１は、被測定者２からの情報採取のために、ＧＨｚ帯の電磁波の送受信動作を行うものであり、ドップラーレーダに相当する。具体的には、ドップラーセンサ１は、送信信号Ｔｘを送信波として被測定者２に向けて送信し、被測定者２で反射した反射波を受信信号Ｒｘとして受信し、送信波と反射波との差分から被測定者２の動き情報を検出して出力信号を生成し、信号処理部３に対して出力する。

【0016】

信号処理部３は、ドップラーセンサ１の出力信号に対して一連の信号処理を実施することで、被測定者２に関する生体情報を高精度に算出する。

【0017】

ここで、信号処理部３は、アナログ信号処理部４、Ａ／Ｄ変換部５、演算処理部６、表示部１１、制御部１２、および操作部１３を備えて構成されている、また、演算処理部６は、フィルタリング処理部７、自己相関処理部８、ピークカウント部９、および心拍数算出部１０を備えて構成されている。ここで、心拍数算出部１０は、バイタルサイン算出部に相当する。

【0018】

アナログ信号処理部４は、ドップラーセンサ１の出力信号に対して前処理を実施する。Ａ／Ｄ変換部５は、前処理されたアナログ信号をデジタル信号に変換する。演算処理部６は、デジタル信号に対して演算処理を実施し、心拍・呼吸数などのバイタルサインを算出する。

【0019】

表示部１１は、演算処理部６による演算の結果として検出されたバイタルサインを表示する。制御部１２は、信号処理部３全体の動作を制御するコントローラである。さらに、操作部１３は、装置外部からユーザが操作できる入力手段である。

【0020】

図２は、本開示の実施の形態１におけるフィルタリング処理部７の内部構成を示したブロック図である。本実施の形態１に係るフィルタリング処理部７は、帯域フィルタ部２０、信号解析部２１、およびフィルタ帯域選定部２２を備えている。

【0021】

フィルタリング処理部７内の帯域フィルタ部２０は、Ａ／Ｄ変換後のデジタル信号に相当する入力信号に対してバイタルサインデータの周波数成分を抽出する。信号解析部２１は、帯域フィルタ部２０による抽出帯域を決めるために、入力信号の解析を行う。また、フィルタ帯域選定部２２は、信号解析部２１による信号解析の結果から、フィルタ帯域を決定する。

【0022】

つまり、本実施の形態１におけるフィルタリング処理部７は、帯域フィルタ部２０のフィルタリング処理に用いる周波数帯域が固定でなく、入力信号に含まれるバイタルサインデータのおおよその周波数成分情報に基づき、帯域が動的に可変設定される構成となっている。

【0023】

図３は、本開示の実施の形態１に係るフィルタリング処理部７内の信号解析部２１による信号解析結果の一例を示した説明図である。より具体的には、Ａ／Ｄ変換部５によるＡ／Ｄ変換後の信号をＦＦＴにより周波数解析した結果の一例を示している。詳細は後述するが、図３においては、信号解析部２１によりＦＦＴを行った結果、心拍成分３０と呼吸成分３１とが抽出され、心拍成分３０を抽出するために適した帯域３２が、下限周波数ｆ０～上限周波数ｆ１の範囲として選定された状態が例示されている。

【0024】

図４は、本開示の実施の形態１における演算処理部６で実行される一連処理に関するフローチャートである。図１の概略ブロック図の演算処理部６において、Ａ／Ｄ変換部５以降の動作フローを示している。なお、ステップＳ１０～ステップＳ１４は、フィルタリング処理部７において実行される処理であり、図４中では点線で囲っている。

【0025】

まず始めに、ステップＳ１０において、フィルタリング処理部７は、Ａ／Ｄ変換部５によるＡ／Ｄ変換後の信号を入力信号として受け取る。次に、ステップＳ１１において、信号解析部２１は、ウェーブレット変換等を用いて入力信号に対する信号解析を行う。なお、ウェーブレット変換については後述する。

【0026】

次に、ステップＳ１２において、フィルタ帯域選定部２２は、図３に示したように、信号解析部２１による信号解析の結果から、入力信号に応じて最適なフィルタ帯域を決定する。

【0027】

次に、ステップＳ１３において、帯域フィルタ部２０は、下限周波数ｆ０～上限周波数ｆ１の範囲として選定されたフィルタ帯域を用いてフィルタリング処理を実行する。さらに、ステップＳ１４において、あらかじめ決められた単位時間に対応する部分信号の切り出しが行われる。なお、ステップＳ１１およびステップＳ１２の処理は、毎回実施する必要はなく、必要に応じて、あるいは定期的に実施することができ、詳細は実施の形態３で後述する。

【0028】

図５は、本開示の実施の形態１におけるフィルタリング処理部７によるフィルタリング前の波形とフィルタリング後の波形との比較を示した説明図である。より具体的には、図５（Ａ）は、ある単位時間で切り出したフィルタリング前の部分信号に関する波形を示しており、図５（Ｂ）は、ある単位時間で切り出したフィルタリング後の部分信号に関する波形を示している。

【0029】

図６は、本開示の実施の形態１に係るフィルタリング処理部７から出力されたフィルタリング波形に対して、ある単位時間で切り出した部分信号を示した図である。図６に示した部分信号は、フィルタリング処理部７により必要なバイタルサイン情報が抽出された波形に相当する。より具体的には、正しいバイタルサイン情報を表す周期性のある波形として、第１波形６０ａと第２波形６０ｂから、ほぼ１秒間隔での拍動が確認でき、これらは被測定者２から得られた心拍情報の一部に相当する。

【0030】

次に、ステップＳ１５において、自己相関処理部８は、図６に示したようなフィルタリング処理後の部分信号に対して自己相関処理を行う。自己相関処理を施すことで、図６に示した周期性のあるバイタルサイン情報を定量的に抽出することができる。

【0031】

図７は、本開示の実施の形態１に係るフィルタリング処理部７において、最適なフィルタ帯域の選定が行われた場合と行われなかった場合のそれぞれの部分信号について自己相関処理を行った際の比較結果を示した説明図である。図７（Ａ）は、最適なフィルタ帯域選定が行われた場合の自己相関結果であり、図７（Ｂ）は、最適なフィルタ帯域選定が行われなかった場合の自己相関結果である。

【0032】

図７（Ａ）と図７（Ｂ）とを比較すると、図７（Ａ）では、周期性のある自己相関結果が得られているが、図７（Ｂ）では、周期性のある自己相関結果が得られていないことがわかる。すなわち、被測定者２から得られた生体情報に対して、最適なフィルタ帯域選定を動的に行うことで、１回の自己相関処理を用いて周期性のあるバイタルサイン情報を高精度に抽出できることがわかる。

【0033】

図８は、本開示の実施の形態１に係る自己相関処理部８による自己相関処理結果に対して、ピークカウント部９によりピークカウント処理を実行した状態を示した説明図である。

【0034】

本実施の形態１に係るピークカウント部９で用いられるピークカウントのための相関値スレッシュ８１は、固定ではなく、第１ピーク８０ａ、第２ピーク８０ｂで示すように、想定されるピーク数の範囲内で可変とすることができる。そこで、相関値スレッシュ８１を可変動作させる具体的な処理について、図９を用いて説明する。ただし、バイタルサインの検出に適した既知の値を、フィルタ帯域の初期値としてあらかじめ設定しておくことも可能である。

【0035】

図９は、本開示の実施の形態１に係るピークカウント部９により実行されるピークカウント処理に関するフローチャートである。具体的には、先の図４に示したフローチャートのステップＳ１６内の詳細処理を示している。

【0036】

まず始めに、ステップＳ２０において、ピークカウント部９は、ピークカウントに用いる閾値に相当する相関値スレッシュ８１を、ｍａｘの値に設定する。次に、ステップＳ２１において、ピークカウント部９は、自己相関値の部分信号と相関値スレッシュ８１とを比較し、相関値スレッシュ８１以上の自己相関値を有する点をピークとして抽出し、ピーク数をカウントする。すなわち、ピークカウント部９は、周期性が高く、正しいバイタルサインのピークだけをカウントするために、相関値スレッシュ以上のピークを抽出していく。

【0037】

次に、ステップＳ２２において、ピークカウント部９は、ステップＳ２１によるカウント値が、あらかじめ設定した最小値Ｎｍｉｎ以上、かつ、あらかじめ設定した最大値Ｎｍａｘ以下で規定される検出範囲であるか否かを判断する。

【0038】

ここで、最小値Ｎｍｉｎおよび最大値Ｎｍａｘについて補足説明する。心拍、呼吸などのバイタルサインは、個人差、状態変化などに依存しながらも、ある範囲内に存在する。心拍数においては、一般の健常者であれば、通常時、約６０～１００ＢＰＭである。すなわち、このようなすでに既知である検出範囲に相当する最小値Ｎｍｉｎおよび最大値Ｎｍａｘをあらかじめ検出範囲として設定しておくことで、採取されたデータに惑わされることなく、正しいバイタルサインの情報をより早く検出することが可能となる。

【0039】

従って、ピークカウント部９は、ステップＳ２２においてカウント値が検出範囲内でないと判断した場合には、ステップＳ２３に進み、相関値スレッシュの値を１ランク下げ、ステップＳ２１の処理を再度実行する。

【0040】

そして、ピークカウント部９は、カウント値が検出範囲内になるまで、ステップＳ２３およびステップＳ２１の処理を繰り返す。ピークカウント部９は、カウント値が検出範囲内になるまで相関値スレッシュ８１を下げていき、その都度、カウント値を確認し、最終的に、カウント値が検出範囲となったことで、ステップＳ２４に進み、カウント値をセットした後、一連処理を終了する。

【0041】

図８の例では、ピークカウント部９は、徐々に相関値スレッシュを下げていき、第１ピーク８０ａを検知した時点で、ピーク間の周期が約１秒となることで、カウント値が６０ＢＰＭとなり、ピークのカウント値があらかじめ設定された検出範囲となることで、ピーク検知に関する一連処理を終了させる。

【0042】

なお、図８に示したように、ノイズ領域として、ピーク８２のような、ピーク値が低く不要な成分が存在する。しかしながら、相関値スレッシュをさらに下げて行った際にこれらをカウントした場合には、例えば、６０ＢＰＭの２倍以上の１２０～１８０ＢＰＭとなり、あらかじめ設定された一般の健常者における約６０～１００ＢＰＭの検出範囲外となる。

【0043】

従って、相関値ピーク点のカウント値の許容範囲を検出範囲として規定しておくことで、ピーク８２を誤検出してしまうまで相関値スレッシュ８１を下げてしまうことを防止でき、ピーク８２は検知されないこととなる。

【0044】

このように、フィルタリング処理部７は、ステップＳ１０～ステップＳ１４の処理を行うことで、入力信号に応じて最適なフィルタ帯域を動的に決定して部分信号を抽出することができる。この結果、図６に示すように、正しいバイタルサイン情報を表す周期性の高い信号成分の極大ピ－クとして、第１波形６０ａのピークおよび第２波形６０ｂのピークを抽出し、比較的低い値であるピークあるいはノイズ成分として周期性の低い小ピークに相当するピーク６１を抽出せず、両者を識別することができる。

【0045】

さらに、自己相関処理部８は、ステップＳ１５の処理を行うことで、部分信号に対する自己相関処理を実施でき、ピークカウント部９は、ステップＳ１６の処理を行うことで、自己相関値に対して所望の検出範囲内のカウント数になるまで相関値スレッシュを徐々に下げながら、ピーク検知を行うことができる。この結果、周期性が高く正しいバイタルサインのピークだけをカウントし、ノイズ成分あるいはバイタルサインと関係性が低いピークを除外することができる。

【0046】

換言すると、演算処理部６は、フィルタリング処理における最適なフィルタ帯域の決定、および所望のデータ数の範囲となるように相関値スレッシュを可変させてのピークカウント数の抽出といった、バイタルサインの抽出に適した予測的な処理を行うことを技術的特徴としている。

【0047】

この結果、ドップラーセンサ１による採取データだけに依存せず、バイタルサインに関連する正しい情報を定量的に、かつ高精度に検出することが可能となる。なお、フィルタリング処理における最適なフィルタ帯域のみを行うことでも、上述した効果を実現できる。

【0048】

最終的に、ステップＳ１７において、心拍数算出部１０は、バイタルサインに関するピークのカウント値に基づいて、心拍数を算出する。

【0049】

以上のように、実施の形態１によれば、バイタルサインに関連する正しい情報を抽出するために、フィルタリング処理においては、被測定者から取得した生体情報に対して適切なフィルタ帯域を動的に設定している。

【0050】

すなわち、ドップラーセンサからの出力信号に含まれているバイタルサインに関連する周波数成分を特定する解析処理を実施してフィルタ特性に反映することで、常に最適な帯域特性においてフィルタリング処理を行うことができる。この結果、バイタルサイン検出のために必要な、十分にＳ／Ｎのよい信号を得ることができる。

【0051】

また、バイタルサイン検出のために必要な、十分にＳ／Ｎのよい信号が得られることで、入力信号に対して直接的に処理を行う信号処理過程を極力少なくすることができる。この結果、１回の自己相関処理での実現など、シンプルなシステム構成が可能となる。

【0052】

さらに、実施の形態１によれば、ピークカウント処理においては、相関値スレッシュを徐々に下げながら所望の数のピーク値を抽出している。このようなピークカウント処理機能を、適切なフィルタ帯域を動的に設定する機能と併用することで、バイタルサインの検出精度をさらに向上させることができる。

【0053】

この結果、ドップラーレーダを使用して、従来技術と比較して、より簡素な構成で、より高精度にバイタルサインを検出することのできるバイタルサイン検出装置を得ることができる。

【0054】

実施の形態２．
本実施の形態２では、本開示の主要な構成であるドップラーセンサ１と信号処理部３の具体的な設置状態を踏まえ、バイタルサインとして心拍数および呼吸数を検出する際に、より高度な信号解析が可能なウェーブレット変換による信号解析を用いる場合について説明する。

【0055】

図１０は、本開示の実施の形態２におけるバイタルサイン検出装置の設置例を示した説明図である。具体的には、図１０では、バイタルサイン検出装置を構成するドップラーセンサ１および信号処理部３の設置状態の例を示すとともに、被測定者２との位置関係も示している。

【0056】

バイタルサインの測定のための設置状況としては、図１０に示したように、例えば、鏡１０１といった毎日利用し、かつ被測定者２が椅子１０２に座っている静止状態でいる環境を利用することが考えられる。このような環境を利用することで、非侵襲で、バイタルサインの計測を実現することができる。

【0057】

ドップラーセンサ１と信号処理部３を備えたバイタルサイン検出装置を、被測定者２が一定時間同一の姿勢で作業する鏡１０１の前のような環境に設置する。図１０では、鏡１０１の上部にドップラーセンサ１が設置され、鏡１０１の前の椅子１０２に座っている被測定者２に対して送信信号Ｔｘを送信し、被測定者２で反射した受信信号Ｒｘを受信する。

【0058】

一方、信号処理部３は、鏡１０１の背面側に設置され、ドップラーセンサ１の出力信号である受信信号Ｒｘに対して一連の信号処理を実施することで、被測定者２に関するバイタルサインを高精度に算出する。なお、信号処理部３は、算出結果をデータベースに相当するクラウド１０３に送信することもできる。

【0059】

本実施の形態２では、バイタルサインとして、心拍数と呼吸数を検出することとする。人の心拍数の正常値は、年齢により異なるが、健康体の成人であれば、通常、６０～１００ＢＰＭといわれている。

【0060】

一方で、実際の心拍による体表面の動きは、６０～１００ＢＰＭ、すなわち１～１．５Ｈｚ付近の緩やかな変化をするものではなく、先の図７に示したように、２０～４０Ｈｚ付近の動きが６０～１００ＢＰＭで繰り返される。このようなことから、ドップラーセンサ１を用いて体表面の動きから心拍を算出する際には、２０～４０Ｈｚ付近の動きを観測することとなる。

【0061】

また、人の呼吸数の正常値に関しては、健康体の成人であれば、通常、１２～２０ＢＰＭといわれている。ここで、呼吸による体表面の動きは、心拍とは異なり、１２～２０ＢＰＭ、すなわち０．２～０．３Ｈｚ付近の緩やかな動きとして体表面に現れる。

【0062】

このような背景を踏まえ、心拍数および呼吸数の両方を高精度に検出するための構成について、次に説明する。図１１は、本開示の実施の形態２に係るバイタルサイン検出装置で用いられるアナログ信号処理部４ａ、Ａ／Ｄ変換部５ａ、５ｂ、およびフィルタリング処理部７ａ、７ｂを抜粋した概略ブロック図である。

【0063】

アナログ信号処理部４ａは、信号分岐処理部１１１、２０～４０Ｈｚのアナログフィルタ１１２ａ、および０．５～２Ｈｚのアナログフィルタ１１２ｂを備えて構成されている。アナログ信号処理部４ａは、図１１に示した構成を備えることで、心拍数の抽出に適したアナログ信号をＡ／Ｄ変換部５ａに対して出力し、呼吸数の抽出に適したアナログ信号をＡ／Ｄ変換部５ｂに対して出力する。

【0064】

演算処理部６内のＡ／Ｄ変換部５ａは、心拍数の抽出に適したアナログ信号をデジタル信号に変換し、フィルタリング処理部７ａは、心拍数の抽出に適したデジタル信号に対してフィルタリング処理を実行する。

【0065】

同様に、演算処理部６内のＡ／Ｄ変換部５ｂは、呼吸数の抽出に適したアナログ信号をデジタル信号に変換し、フィルタリング処理部７ｂは、呼吸数の抽出に適したデジタル信号に対してフィルタリング処理を実行する。

【0066】

本実施の形態２では、ドップラーセンサ１の出力信号を、図１１に示すような処理にて２つ以上の成分に分岐させて、それぞれを並列に信号処理する。この結果、抽出するための周波数帯域によって弁別可能な複数のバイタルサインを、１つのドップラーセンサ１から観測することを可能としている。すなわち、１つのドップラーセンサ１による出力信号に基づいて、複数の目的とするバイタルサインを取得することを可能としている。

【0067】

たとえば、心拍数および呼吸数の同時計測を行う場合には、計測するバイタルサインが全て体表面の動きとして現れる胸部のような部位を対象として、ドップラーセンサ１によるセンシングを行う。

【0068】

ドップラーセンサ１の出力データを、信号分岐処理部１１１により、計測する目的のデータに併せて分岐させ、心拍波形抽出のための２０～４０Ｈｚのアナログフィルタ１１２ａと、呼吸波形抽出のための０．５～２Ｈｚのアナログフィルタ１１２ｂを用いて、それぞれの信号成分を抽出する。抽出した信号をそれぞれ心拍数用のＡ／Ｄ変換部５ａと呼吸数用のＡ／Ｄ変換部５ｂによってデジタルデータに変換し、その後のフィルタリング処理部７ａ、７ｂ以降の信号処理により、それぞれのバイタルサインを算出する。

【0069】

次に、フィルタリング処理部７ａを中心に、心拍数の検出を例として、フィルタ帯域の設定に関する詳細な動作について説明する。心拍数を体表面の動きから検出する際には、前述の通り、実際の心拍数である６０～１００ＢＰＭ付近を観測するのではなく、他の動きの成分と弁別可能な帯域として、心拍の１周期での動きである２０～４０Ｈｚを対象として観測をする。

【0070】

先の図１における自己相関処理部８の処理を行うにあたり、前段のフィルタリング処理部７の段階で周波数フィルタを用いて、心拍成分以外の成分を除去する。その際の帯域は、心拍成分を除去しない範囲内であれば、より限定的であるほど、後段の自己相関処理部８の精度が向上する。

【0071】

しかしながら、心拍に含まれる成分には個人差あるいは体調の影響があり、フィルタリング処理部７における乗数を固定した上で、汎用性を持たせる場合には、周波数帯域を広く設ける必要がある。

【0072】

そこで、本実施の形態２では、先の図２に示したフィルタリング処理の過程で取得した波形を、フィルタリング処理部７内の信号解析部２１により信号解析し、その結果に基づいてＡ／Ｄ変換部５によるＡ／Ｄ変換後の信号に対する最適なフィルタ帯域の選定を行う。この結果、心拍に含まれる成分の個人差などの影響を抑制し、自己相関処理部８の前段でのフィルタ帯域幅を限定することができ、バイタルサイン検出の精度向上が可能となる。

【0073】

胸部を対象として観測したドップラーセンサ１の出力波形をＦＦＴにて信号解析を行った場合には、先の図３に示したように、呼吸成分３１に相当する１Ｈｚ付近の波形に、非常に大きなピークが現れる。その一方で、心拍波形抽出の対象としている２０～４０Ｈｚ付近における心拍成分３０の波形を見ると、複数のピークが立っているような形となる。従って、信号解析結果から得られる入力信号の周波数成分の状態を把握することで、目的の信号成分を精度よく取り出すことが可能となる。

【0074】

その際、上述したようなＦＦＴを信号解析部２１による解析処理として使用しても実現可能である。ただし、心拍による体表面の動きは非常に微弱であり、ノイズによる影響を非常に受けやすく、心拍成分を抽出するための帯域を正確に特定することが難しい場合がある。

【0075】

そこで、本実施の形態２では、信号解析部２１において、より高度な信号解析が可能なウェーブレット変換を用いて、Ａ／Ｄ変換後の信号に含まれているバイタルサインに関連する周波数成分を特定する。

【0076】

図１２は、本開示の実施の形態２におけるフィルタリング処理部７ａに対する入力信号１２０と、入力信号１２０に対する信号解析部２１によるウェーブレット変換を用いた解析結果１２１とを示した図である。図１２（Ａ）は、横軸を時間、縦軸を振幅レベルとした入力信号１２０を示しており、図１２（Ｂ）は、横軸を時間、縦軸を周波数とした解析結果１２１を示している。

【0077】

ウェーブレット変換では、信号強度を周波数と時間変化の次元で確認することができる。このため、図１２に示したように、２０～４０Ｈｚの帯域の中で信号強度が心拍数と同様の６０～１００ＢＰＭ付近で変化している部分を確認することが可能となる。

【0078】

先の図２に示した信号解析部２１において、Ａ／Ｄ変換部５によるＡ／Ｄ変換後の信号に対してウェーブレット変換を実行することにより、その解析結果として、図１２に示すような時間に対する周波数とその強度との関係の情報を得ることができる。図１２（Ｂ）において表示されている輝度は、信号強度を示しており、この図１２では、輝度レベルが低い方が、信号強度が高いことを表している。

【0079】

また、図１３～図２２は、本開示の実施の形態２における心拍信号帯域における各周波数に対する解析結果を示した図である。具体的には、図１３では周波数２０Ｈｚにおける周波数波形１３１、図１４では周波数２５Ｈｚにおける周波数波形１４１、図１５では周波数３０Ｈｚにおける周波数波形１５１、図１６では周波数３５Ｈｚにおける周波数波形１６１、図１７では周波数４０Ｈｚにおける周波数波形１７１、がそれぞれ示されている。

【0080】

また、図１８では周波数２０Ｈｚにおける絶対値の周波数波形１８１およびピーク検出結果１８２、図１９では周波数２５Ｈｚにおける絶対値の周波数波形１９１およびピーク検出結果１９２、図２０では周波数３０Ｈｚにおける絶対値の周波数波形２０１およびピーク検出結果２０２、図２１では周波数３５Ｈｚにおける絶対値の周波数波形２１１およびピーク検出結果２１２、図２２では周波数４０Ｈｚにおける絶対値の周波数波形２２１およびピーク検出結果２２２、がそれぞれ示されている。

【0081】

さらに、図２３、図２４は、本開示の実施の形態２における心拍信号帯域以外の周波数に対する解析結果を示した図である。具体的には、具体的には、図２３では心拍信号帯域以外の周波数１５Ｈｚにおける周波数波形２３１が示されており、図２４では心拍信号帯域以外の周波数１５Ｈｚにおける絶対値の周波数波形２４１が示されている。

【0082】

信号解析部２１は、図１２に示したような時間に対する周波数とその強度との関係の情報から、２０Ｈｚ、２５Ｈｚ、３０Ｈｚ、３５Ｈｚ、４０Ｈの各周波数に対して、図１３～図１７に示したような信号強度の時間変化を取り出す。さらに、信号解析部２１は、抽出した各周波数における信号に対して絶対値をとり、平滑化を行った後に、図１８～図２３に示したように、極大・極小値の検出を行い、これらの情報の中から、心拍波形抽出に最適なフィルタ帯域の選定を行う。

【0083】

このような動作についてフローチャートを用いて説明する。図２５は、本開示の実施の形態２に係るフィルタリング処理部７ａにより実行される、心拍波形抽出に適したフィルタ帯域の選定に関する一連処理を示したフローチャートである。図２５では、先の図４で説明したステップＳ１２における「最適フィルタ帯域の選定」に関する処理について、ウェーブレット変換結果を用いた具体的な処理を示している。

【0084】

図４におけるステップＳ１２は、図２５においてはステップＳ２５１～ステップＳ２５６で構成されており、フィルタリング処理部７ａ内のフィルタ帯域選定部２２で実行される一連の処理を以下に説明する。

【0085】

フィルタ帯域選定部２２は、ウェーブレット変換によって抽出された各周波数における信号に対して、図１８～図２２に示したように、絶対値をとり平滑化を行った後に、極大・極小値の検出を行い、極大・極小値のそれぞれの間隔を求める（ステップＳ２５１に相当）。

【0086】

フィルタ帯域選定部２２は、一般の健常者の通常時の心拍数に相当する約６０～１００ＢＰＭで変化する周波数をリストアップしておく（ステップＳ２５２に相当）。そして、フィルタ帯域選定部２２は、ステップＳ２５１で検出したピーク間隔が６０～１００ＢＰＭで変化している周波数を、最適フィルタ周波数ｆとして選定し、（ｆ－５）Ｈｚを帯域フィルタ部２０の下限値ｆ０、（ｆ＋５）Ｈｚを帯域フィルタ部２０の上限値ｆ１として、フィルタ帯域を設定する（ステップＳ２５４に相当）。

【0087】

また、フィルタ帯域選定部２２は、ピーク間隔が６０～１００ＢＰＭで変化している周波数が２つ以上存在する場合（ステップＳ２５３に相当）には、それらのピーク間隔の中央値を算出し（ステップＳ２５５に相当）、中央値に最も近い周波数を最適フィルタ周波数ｆとして選定する（Ｓ２５６に相当）。

【0088】

たとえば、先の図１２の解析結果から抽出可能な２０Ｈｚ、２５Ｈｚ２１２、３０Ｈｚ、３５Ｈｚ、４０Ｈｚの各周波数成分（図１３～図１７参照）を比較し、選定を行った場合を考える。この場合、図１４の２５Ｈｚにおける周波数波形１４１を中心として±５Ｈｚの範囲が最適なフィルタ帯域として選定されることになる。

【0089】

図１４の２５Ｈｚにおける周波数波形は、他の周波数成分の周波数波形と比較すると、ピーク間隔とともに信号強度が安定している。従って、後段のフィルタリング処理を行うに当たって、最適なフィルタ帯域が選定されることが分かる。

【0090】

一方で、たとえば、図２３の周波数１５Ｈｚにおける周波数波形２３１に示すような、最適な帯域からはずれた周波数成分は、図２４の絶対値の周波数波形２４１のとおり、ピーク間隔が一定でない。従って、図２５に示したフローチャートによる処理では、１５Ｈｚの周波数は最適な帯域としては選定されない。すなわち、このような心拍に対する検出精度が悪くなるような帯域でのフィルタリング処理は行われない。

【0091】

このように、フィルタリング処理部７ａへの入力信号の信号解析により検出した極大・極小値の間隔から、心拍の成分である６０～１００ＢＰＭで信号強度が変化している箇所から心拍の成分が強く表れる帯域を特定することにより、最適なフィルタ周波数帯域ｆ０～ｆ１を動的に選定することが可能となる。

【0092】

結果的に、入力信号に対して、バイタルサインの検出に適した最適な周波数帯域を通過させるフィルタリング処理を行うことができ、不要な信号を極力除去した状態で、後段の自己相関処理を行うことができ、心拍数の検出精度が向上する。さらには、入力信号に動的に依存するため、フィードバックループを有する適応フィルタのように意図しない特性ズレ等の性能劣化は発生せず、それらを補正するためのフィルタ特性や構成の初期化処理等の必要がない。

【0093】

なお、自己相関処理を１回実施した後に、上述したようなピークカウント処理を行うことで、正しいバイタルサインのカウントを可能とするためには、前述のとおり、フィルタリング処理部７において最適なフィルタ帯域を用いてフィルタリング処理を行うことが必要不可欠である。

【0094】

例えば、フィルタ帯域を固定帯域とした場合には、フィルタリング処理部への入力信号によっては最適な帯域でない状態でのフィルタリングが行われてしまうことが想定される。この場合には、自己相関処理を行った後のデータにノイズ等不要な成分が増加してしまうため、正しくバイタルサインの周期をカウントすることができない結果となる。

【0095】

すなわち、本実施の形態２では、前段での動的に設定されたフィルタ帯域を用いた最適フィルタリング処理と、後段での相関値スレッシュを徐々に下げながら行うピークカウント処理との組合せることにより、高精度なバイタルサインの検出システムが、シンプルな構成により、処理負荷軽減などの相乗効果とともに実現可能となる。

【0096】

なお、上述した実施の形態２では、心拍検出を主な例として述べたが、一部記載のとおり、呼吸検出も同時に実現可能であり、呼吸検出側に本開示の検出手法を適用できるのはもちろんである。

【0097】

なお、胸部の体表面の動きとして、心拍による体表面の動きは非常に微細なものである一方で、呼吸による体表面の動きは比較的大きく表れる。すなわち、胸部を対象とする呼吸の検出・測定の場合には、ウェーブレット変換を省略してもよく、これにより、信号解析にかかる時間をさらに短縮することが可能となる。

【0098】

また、信号解析にウェーブレット変換を使用しているが、これに限らず、最適フィルタリングのための周波数帯域が抽出可能であれば、この解析手法に限らないことは言うまでもない。

【0099】

さらに、バイタルサインのデータを取得した後に、先の図１０に示したように、生のデータをクラウド１０３へ送信し、演算処理をクラウド１０３で行うことで装置の小型化、および処理の高速化が可能となる。

【0100】

また、本開示に係る表示部１１は、バイタルサインの検出結果を表示させるとともに、ネットワーク接続機能を有している。従って、表示部１１を活用することで、必要に応じて外部に対してデータの送受信を行うことも可能である。

【0101】

実施の形態３．
本実施の形態３では、バイタルサイン検出装置を心拍数検出に適用するとともに、フィルタリング処理部７において演算負荷の軽減を図る処理を適用する場合について説明する。

【0102】

図２６は、本開示の実施の形態３に係るフィルタ帯域選定部２２ａの内部構成を示したブロック図である。本実施の形態３におけるフィルタ帯域選定部２２ａは、帯域データ抽出部２６０、帯域データ比較部２６１、データ格納部２６２、およびフィルタ帯域決定部２６３を備えて構成されている。

【0103】

また、図２７は、本開示の実施の形態３に係るフィルタ帯域選定部２２ａにおいて実施されるフィルタ帯域の更新処理に関する説明図である。さらに、図２８は、本開示の実施の形態３に係るフィルタ帯域選定部２２ａにより実行される最適フィルタ帯域の選定に関する一連処理を示したフローチャートである。これら図２６～図２８を用いて、フィルタリング処理部７内のフィルタ帯域選定部２２ａにおける演算負荷の軽減を図る手法について説明する。

【0104】

帯域データ抽出部２６０は、先の実施の形態１、２におけるフィルタ帯域選定部２２と同様の処理を行うことで、フィルタリング処理に用いるフィルタ帯域を動的に決定し、決定したフィルタ帯域を今回値とする。

【0105】

帯域データ比較部２６１は、前回処理において動的に決定されたフィルタ帯域が前回値として記憶されているデータ格納部２６２から前回値を抽出する。そして、帯域データ比較部２６１は、前回値に対する今回値の変化率を算出することで、前回値と今回値との差異を定量的に比較する。

【0106】

そして、フィルタ帯域決定部２６３は、変化率があらかじめ設定された更新許可範囲内であるか、あるいは更新許可範囲外であるかに応じて、フィルタリング処理に用いるフィルタ帯域として今回値を採用するか、前回値を採用するかを決定する。

【0107】

フィルタ帯域の具体的な更新処理について、図２７を用いて説明する。図２７に示した説明図において、横軸はデータ比較回数を表し、縦軸はデータ比較時の変化率の大きさを表している。また、図２７において、変化率Ａは、比較的小さい変化率を意味しており、変化率Ｂは、変化率Ａよりも大きく、中程度の変化率を意味しており、あらかじめ設定される値である。

【0108】

フィルタ帯域選定部２２ａは、変化率の大きさおよび比較回数に応じて、フィルタ帯域として今回値あるいは前回値のいずれかを選定し、更新処理を実施する。

【0109】

具体的には、フィルタ帯域選定部２２ａ内のフィルタ帯域決定部２６３は、今回値として算出した変化率が、変化率Ａ以下であれば、フィルタ帯域の更新処理を実施せず、現在のフィルタ帯域、すなわち前回値をそのまま採用する（図２７中の符号２７０の処理に相当）。

【0110】

また、フィルタ帯域決定部２６３は、今回値として算出した変化率が
変化率Ａ＜今回値＜変化率Ｂ
の範囲内であれば、今回値を最新のフィルタ帯域とする更新処理を行う（図２７中の符号２７１の処理に相当）。

【0111】

また、フィルタ帯域決定部２６３は、今回値として算出した変化率が変化率Ｂを超える値である場合には、今回値として算出した変化率が極端に大きいと判断し、一旦、フィルタ帯域は更新せず、現在のフィルタ帯域、すなわち前回値をそのまま採用する（図２７中の符号２７２の処理に相当）。

【0112】

そして、フィルタ帯域決定部２６３は、今回値として算出した変化率が変化率Ｂを超える状態が、あらかじめ設定した整数値であるｎ回以上続いた時点で、今回値を最新のフィルタ帯域とする更新処理を行う（図２７中の符号２７３の処理に相当）。

【0113】

このような更新処理の流れをまとめたものが図２８に示したフローチャートである。今回値を求める処理は、バイタルサインの検出の都度、毎回実行してもよいが、必要に応じて一時的に処理を止める間引き処理を実行し、フィルタの帯域を固定とすることも可能であり、間引き処理を行うことで演算負荷の軽減を図ることができる。そこで、図２８に示したフローチャートでは、このような間引き処理も含めた一連処理が示されており、以下に説明する。

【0114】

本実施の形態３におけるフィルタ帯域選定部２２ａは、図２７に示した比較処理において、フィルタ帯域として抽出した前回値に対する今回値の変化率を算出し、変化率および比較回数を参照する（ステップＳ２８３、ステップＳ２８７の処理に相当）。

【0115】

そして、フィルタ帯域選定部２２ａは、変化率が変化率Ａ以下であり、微小変化に相当する場合には、バイタルサインの検出に影響ないとして、トータル処理の効率化のため、フィルタの帯域は前回値のまま固定とする（ステップＳ２８９の処理に相当）。

【0116】

また、フィルタ帯域選定部２２ａは、変化率が変化率Ａを超え、変化率Ｂ未満の範囲である場合には、バイタルサイン検出の最適化を優先し、フィルタ帯域として今回値を採用するとともに、格納データを前回値から今回値に更新する（ステップＳ２８４、ステップＳ２８５の処理に相当）。

【0117】

また、フィルタ帯域選定部２２ａは、変化率が変化率Ｂ以上であり、通常予想外の大きな変化に相当する場合には、いったんフィルタ設定は前回値のまま（ステップＳ２８８の処理に相当）としながら、ｎ回分程度変化状況を見極め（ステップＳ２８７の処理に相当）、それでも同じ状況が続く場合には、なにがしか大きな状態変化が発生したと判断して、その状況に追従するため、あらためて、フィルタ帯域として今回値を採用するとともに、格納データを前回値から今回値に更新する（ステップＳ２８４、ステップＳ２８５の処理に相当）。

【0118】

また、電源投入開始後の初回検出時には、固定の初期値をフィルタ帯域として採用してもよい。ただし、図２８に示したフローチャートでは、ステップＳ２８０、ステップＳ２８６、ステップＳ２８８処理を経由することで、格納された前回値の帯域データを読み出して、フィルタ帯域としている。これにより、毎回同じ被測定者２が使用とすることを想定すれば、測定開始時の早期から、正確なバイタルサインの検出が可能となる。

【0119】

さらには、負荷の重い信号解析処理の軽減目的において、例えば、抽出された帯域データの変化率が変化率Ａより少ない場合には、上述のようにフィルタ帯域を固定とする処理だけでなく、一時的に信号解析部２１による信号解析処理を行わないように間引き処理を行うことができる。つまり、変化が少ない場合には、被測定者２の測定状態が安定した状況が想定され、影響のない範囲で、信号解析処理を間引きつつ、バイタルサインの検出を実行する。

【0120】

このような間引き処理を行う際には、ステップＳ２８９にて間引きカウントｚを２以上の整数値としてセットし、ステップＳ２８８にて間引きカウントｚから１を減算し、ステップＳ２８０にて間引きカウントｚが０より大きいか否かを判断する。

【0121】

このように間引きカウントｚを用いることで、検出のタイミングにおいて、ｚ回に１回の割合で間引いて信号解析を行うことができる。たとえば、あらかじめｚ＝５と設定したとすれば、状態安定時には検出動作５回のうち信号解析処理を１回に間引くことができ、通常の２０％の解析処理負荷にて検出が可能となる。

【0122】

以上のように、実施の形態３によれば、フィルタリング処理部に対する入力信号の変化状況に応じて、フィルタ帯域の更新処理の停止と実行、および信号解析処理の停止と実行、を切り替えることができる。この結果、トータル処理の効率化による検出時間の短縮化を図ることができ、検出データのリアルタイム性が向上するとともに、精度のよいバイタルサイン検出装置の実現が可能となる。

【0123】

なお、上述したようなフィルタ帯域設定時の負荷軽減は、間引き解析に限らない。例えば、電源投入後、初回安定状態までの解析処理に間引き処理を適用し、安定状態となった後は、フィルタ帯域設定を固定としてもよい。また、ユーザによる操作部１３からのコマンド入力時にフィルタ帯域を動的に設定するための解析処理を実行するといったように、フィルタ帯域の再設定タイミングをユーザに任せてもよいことは言うまでもない。

【符号の説明】

【0124】

１ ドップラーセンサ（ドップラーレーダ）、３ 信号処理部、４ アナログ信号処理部、５、５ａ、５ｂ Ａ／Ｄ変換部、６ 演算処理部、７ フィルタリング処理部、８ 自己相関処理部、９ ピークカウント部、１０ 心拍数算出部（バイタルサイン算出部）、１１ 表示部、１２ 制御部、１３ 操作部、２０ 帯域フィルタ部、２１ 信号解析部、２２ フィルタ帯域選定部、３０ 心拍成分、３１ 呼吸成分、３２ 心拍検出用アナログフィルタ帯域、２６０ 帯域データ抽出部、２６１ 帯域データ比較部、２６２ データ格納部、２６３ フィルタ帯域決定部。

【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22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】