特許 7558458 振動検知装置および振動検知方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-19

(45)【発行日】2024-09-30

(54)【発明の名称】振動検知装置および振動検知方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/11 20060101AFI20240920BHJP

   A61B 5/0245 20060101ALI20240920BHJP

   A61B 5/113 20060101ALI20240920BHJP

【ＦＩ】

A61B5/11 110

A61B5/0245 100

A61B5/11 100

A61B5/113

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2024531573

(86)(22)【出願日】2023-10-10

(86)【国際出願番号】 JP2023036662

【審査請求日】2024-05-28

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000006013

【氏名又は名称】三菱電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003166

【氏名又は名称】弁理士法人山王内外特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】和田 紗希

(72)【発明者】

【氏名】和泉 慎太郎

(72)【発明者】

【氏名】西本 研悟

【審査官】磯野 光司

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２０２３／０２１００９１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０２２／２４０３０６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０２０／０３９５３３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０２１／０１２８０６８（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／００－５／３９８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

近傍の電磁界の変化を検知する電波センサと、
慣性センサと、
前記電波センサの波形データと前記慣性センサの波形データとを学習モデルに入力し、前記学習モデルにより推論された振動の推論結果を前記学習モデルから取得する信号処理装置と、
を備え、
前記電波センサは検知対象である人の肺の動きによる電磁界の変化を検知し、
前記慣性センサは前記肺の動きによる局所振動を検知し、
前記信号処理装置は、前記電波センサと前記慣性センサで得られたすべての情報を用いて、前記振動として、前記人の呼吸のピークを推論する振動検知装置。

【請求項2】

近傍の電磁界の変化を検知する電波センサと、
慣性センサと、
前記電波センサの波形データと前記慣性センサの波形データとを学習モデルに入力し、前記学習モデルにより推論された振動の推論結果を前記学習モデルから取得する信号処理装置と、
を備え、
前記電波センサは検知対象である人の心臓の動きによる電磁界の変化を検知し、
前記慣性センサは前記心臓の動きによる局所振動を検知し、
前記信号処理装置は、前記電波センサと前記慣性センサで得られたすべての情報を用いて、前記振動として、前記人の心拍のピークを推論する振動検知装置。

【請求項3】

前記電波センサと、前記慣性センサと、前記信号処理装置とは、同一基板上に配置されている、請求項１または２のいずれか１項に記載された振動検知装置。

【請求項4】

前記電波センサは、
高周波信号を発生する信号発生部と、
その発生される高周波信号を送信するアンテナと、
入力される信号を検波して検波信号を生成し、生成した検波信号を出力する検波回路と、
第１の端子、第２の端子および第３の端子を有し、前記第１の端子が前記信号発生部に、前記第２の端子が前記検波回路に、前記第３の端子が前記アンテナにそれぞれ接続された分配回路であって、前記第１の端子に入力された信号を前記第３の端子から出力し、前記第３の端子に入力された信号を前記第１の端子および前記第２の端子に分配して出力する分配回路と、
を備える請求項１または２のいずれか１項に記載された振動検知装置。

【請求項5】

前記電波センサは、
高周波信号を発生する信号発生部と、
その発生される高周波信号を送信するアンテナと、
入力される信号を検波して検波信号を生成し、生成した検波信号を出力する検波回路と、
第１の端子、第２の端子および第３の端子を有し、前記第１の端子が前記信号発生部に、前記第２の端子が前記検波回路にそれぞれ接続された分配回路であって、前記第１の端子に入力された信号を前記第３の端子から出力し、前記第３の端子に入力された信号を前記第１の端子および前記第２の端子に分配して出力する分配回路と、
前記分配回路の第３の端子に接続された第４の端子と、前記アンテナに接続された第５の端子とを有し、可変素子を備える整合回路と、
を備え、
前記信号処理装置は、前記検波回路から出力された検波信号の値に基づいて前記整合回路の第４の端子のインピーダンスと第５の端子のインピーダンスとが整合するように、前記可変素子の調整値を制御する制御信号を前記整合回路へ出力する、
請求項１または２のいずれか１項に記載された振動検知装置。

【請求項6】

前記電波センサは、
高周波信号を発生する信号発生部と、
その発生される高周波信号を送信するアンテナと、
入力される信号を検波して検波信号を生成し、生成した検波信号を出力する検波回路（５）と、
第１の端子、第２の端子および第３の端子を有し、前記第２の端子が前記検波回路に接続された第１の分配回路であって、前記第１の端子に入力された信号を前記第３の端子から出力し、前記第３の端子に入力された信号を前記第１の端子および前記第２の端子に分配して出力する第１の分配回路と、
第４の端子、第５の端子および第６の端子を有し、前記第４の端子が前記信号発生部に、前記第５の端子が前記第１の分配回路の第１の端子に、前記第６の端子が前記検波回路にそれぞれ接続された第２の分配回路であって、前記第５の端子に入力された信号を前記第４の端子から出力し、前記第４の端子に入力された信号を前記第５の端子および前記第６の端子に分配して出力する第２の分配回路と、
前記第１の分配回路の第３の端子に接続された第７の端子と、前記アンテナに接続された第８の端子とを有し、可変素子を備える整合回路と、
を備え、
前記検波回路は、前記第１の分配回路から入力される信号を、第２の分配回路から入力される信号をローカル信号として直交検波してＩＱ信号を生成し、生成したＩＱ信号を前記検波信号として出力し、
前記信号処理装置は、前記検波回路から出力された検波信号の値に基づいて前記整合回路の第７の端子のインピーダンスと第８の端子のインピーダンスとが整合するように、前記可変素子の調整値を制御する制御信号を前記整合回路へ出力する、
請求項１または２のいずれか１項に記載された振動検知装置。

【請求項7】

前記アンテナは方形であり、前記高周波信号の波長をλとすると、前記アンテナの最外形の方形の１辺の長さはλ／１０以下である、請求項４に記載された振動検知装置。

【請求項8】

前記アンテナは方形であり、前記高周波信号の波長をλとすると、前記アンテナの最外形の方形の１辺の長さはλ／１０以下である、請求項５に記載された振動検知装置。

【請求項9】

電波センサと、慣性センサと、信号処理装置とを備える振動検知装置による振動検知方法であって、
前記電波センサが、近傍の電磁界の変化を検知するステップであって、検知対象である人の肺の動きによる電磁界の変化を検知するステップと、
前記慣性センサが、検知対象の局所振動を検知するステップであって、前記肺の動きによる局所振動を検知するステップと、
前記信号処理装置が、前記電波センサの波形データと前記慣性センサの波形データとを学習モデルに入力し、前記学習モデルにより推論された振動の推論結果を前記学習モデルから取得するステップと、
を備え、
前記信号処理装置は、前記電波センサと前記慣性センサで得られたすべての情報を用いて、前記振動として、前記人の呼吸のピークを推論する振動検知方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は振動検知技術に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、移動体の搭乗者の脈波を示す脈波情報を処理する脈波情報処理装置であって、第１脈波情報取得装置により取得された第１脈波情報と、第２脈波情報取得装置により前記第１脈波情報取得装置とは異なる方法で取得された第２脈波情報とを、当該第２脈波情報の確からしさを示す信頼度情報とともに取得可能な情報取得部と、前記信頼度情報に基づいて、前記第１脈波情報および前記第２脈波情報のうちいずれを前記搭乗者の脈波情報として出力するかを選択する情報選択部と、を備えることを特徴とする脈波情報処理装置に関する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２０－１０３４６１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１の技術によれば、第２脈波情報の確からしさを示す信頼度情報に基づいて、第１脈波情報および第２脈波情報のうちいずれか一方が搭乗者の脈波情報として択一的に選択されるので、選択された第１脈波情報または第２脈波情報にデータ欠損がある場合に、測定精度が低下するという問題がある。

【0005】

本開示は、このような問題の認識を契機としてなされたものであり、データ欠損による測定精度の低下を抑制できる振動検知技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の実施形態による振動検知装置の一側面は、近傍の電磁界の変化を検知する電波センサと、慣性センサと、前記電波センサの波形データと前記慣性センサの波形データとを学習モデルに入力し、前記学習モデルにより推論された振動の推論結果を前記学習モデルから取得する信号処理装置とを備える。

【発明の効果】

【0007】

本開示の実施形態による振動検知装置によれば、データ欠損による測定精度の低下を抑制できる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1A】振動検知装置の構成図である。

【図1B】振動検知装置の動作例を示すフローチャートである。

【図2】振動検知装置の構成図である。

【図3A】ループアンテナの一例を示す図である。

【図3B】メアンダダイポールアンテナの一例を示す図である。

【図4】信号処理装置の構成図である。

【図5】振動検知装置の構成図である。

【図6】振動検知装置の構成図である。

【図7】信号処理装置の構成図である。

【図8】振動検知装置により行われる整合回路の適応制御のフローチャートである。

【図9】振動検知装置の構成図である。

【図10】振動検知装置および心電計による波形を示す図である。

【図11】ＣＶＡＥ（Conditional Variational AutoEncoder）を用いて推論した心拍波形のピーク間隔と正解値である心電図波形のピーク間隔とのＲＭＳＥ（Root Mean Square Error；平方根平均二乗誤差）の値を被験者ごとに比較した比較結果を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を参照して、本開示における種々の実施形態について詳細に説明する。なお、図面において、同一または類似の部分には同一または類似の符号が付されており、そのような部分についての重複する説明は省略する。また、本開示において、「または」との用語は、特段の記載が無い限り、包括的論理和の意味で用いる。

【0010】

実施の形態１．
＜構成＞
図１Ａを参照して、実施の形態１による振動検知装置Ｄ１の構成について説明をする。図１Ａは、実施の形態１による振動検知装置Ｄ１を示す構成図である。図１Ａに示されているように、振動検知装置Ｄ１は、センサ部１と、信号処理装置２とを備える。

【0011】

センサ部１は、電波センサ１１と慣性センサ１２で構成されている。電波センサ１１は、電波センサ１１が使用する波長に比べて小さい小形アンテナを用いた、電波センサ１１の近傍の電磁界の変化を検知する近傍電磁界型電波センサである。放射効率の低い小形アンテナを用いることで、電波センサ１１の近傍の電磁界の変化のみを検知する。本開示において、「近傍」とは、電波センサ１１からの距離がλ／２π（λ：波長）以内の球の範囲内を意味する。

【0012】

電波センサ１１を検知対象の近くに配置することにより、電波センサ１１は検知対象の動きを観察することができる。ここで、「検知対象」とは、電波センサ１１の近くに位置する任意のオブジェクトを意味する。検知対象の典型的な例には人の肺、人の心臓、または機器の一部が含まれるが、人以外の動物の肺等のオブジェクトを検知対象としてもよい。検知対象が、例えば人の心臓である場合を想定する。心臓が動くと、その動きに起因して人の体表面が変動する。この人の体表面の変動により電磁界が変化する。したがって、電波センサ１１を人の体表面の近傍に配置することにより、人の心臓の動きを観察することができる。

【0013】

慣性センサ１２は、慣性運動を検知するセンサである。慣性センサ１２の例には、３軸加速度センサまたはジャイロセンサが含まれる。慣性センサ１２を検知対象の近くに配置することにより、慣性センサ１２は検知対象の動きに起因する局所振動を検知することができる。局所振動とは、慣性センサ１２が配置された位置における振動の意味である。

【0014】

信号処理装置２は、推論部２Ａと学習モデル２Ｂを備える。信号処理装置２のハードウェアの構成例については、実施の形態２に即して後述する。学習モデル２Ｂは、電波センサ１１と慣性センサ１２で得られた情報と、所望信号である波形のピークとの相関をあらかじめ学習した学習モデルである。学習モデル２Ｂの詳細な例については、実施の形態５に即して後述する。

【0015】

センサ部１は、例えば、人の肺または心臓等の検知対象の近くに配置して用いる。このように配置することにより、検知対象の動きに起因して生じる電磁界の変化または局所振動をより正確に検知することができる。

【0016】

＜動作＞
次に、図１Ｂを参照して、振動検知装置Ｄ１の動作について説明する。図１Ｂは、振動検知装置Ｄ１の動作を示すフローチャートである。ステップＳＴ１において、電波センサ１１は、電波センサ１１の近傍の電磁界の変化を検知する。電波センサ１１が検知対象の近くに配置されることにより、電波センサ１１は検知対象の動きに起因して生じる電磁界の変化を検知する。電波センサ１１の近傍の電磁界の変化から、電波センサ１１が近接する検知対象の容積変化を非接触で取得することができる。

【0017】

ステップＳＴ１とパラレルに行われるステップＳＴ２において、慣性センサ１２は、検知対象の動きに起因して生じる局所振動を非接触で取得する。

【0018】

なお、ここで言う非接触とは、電波センサ１１および慣性センサ１２が、人体の肌または機器に接触していないことを意味する。

【0019】

電波センサ１１と慣性センサ１２という、取得原理の異なるセンサを組み合わせて、単一センサでは取得できない信号を取得することで、データ欠損による精度劣化を補完することができる。

【0020】

ステップＳＴ３において、信号処理装置２の推論部２Ａは、電波センサ１１と慣性センサ１２により得られた情報を学習モデル２Ｂに入力し、学習モデル２Ｂから所望信号の振動（波形）を推論結果として取得する。推論結果には、波形のピークが含まれる。このように、２つのセンサのデータを学習モデル２Ｂに入力して振動を推論することにより、一方のセンサ出力にデータ欠損がある場合でも、他方のセンサのデータを用いて振動を推論することにより、データ欠損による精度劣化を補完して所望信号のＳ／Ｎ比を向上させることができる。

【0021】

学習モデル２Ｂは、あらかじめ正解値を用いて学習させたものでもよいし、得られたデータを用いて逐次学習させたものでもよい。ここで、正解値とは、例えば、心拍波形のピークを学習させる場合には心電図のような精度の担保された情報を指す。

【0022】

所望信号である取得波形のピークを特徴量とし、取得データをチャンネル数として複数の時系列データを読み込んで推論してよい。推論は、アルゴリズムによらず上記動作が可能なアルゴリズムであれば、教師あり学習、半教師あり学習、強化学習いずれのアルゴリズムであってもよい。

【0023】

以上のように、振動検知装置Ｄ１をセンサ部１と信号処理装置２とで構成し、センサ部１に備えられる電波センサ１１と慣性センサ１２で得られたすべての情報を用いて信号処理装置２に備えられる推論部２Ａの学習モデル２Ｂで波形のピークを推論することで、データ欠損による精度劣化を補完し、振動のピークを特徴量として抽出することの可能なＳ／Ｎ比の高い振動検知装置が得られるという効果が奏される。

【0024】

実施の形態２．
＜構成＞
実施の形態１では振動検知装置Ｄ１の構成について説明した。以下では、図２から図４を参照して、実施の形態２として、振動検知装置Ｄ１のより具体的な形態である振動検知装置Ｄ２について説明をする。図２は、実施の形態２に係る振動検知装置Ｄ２を示す構成図である。図３Ａおよび図３Ｂは電波センサに用いるアンテナの例をそれぞれ示し、図４は信号処理装置の構成図である。なお、図２、図３Ａ、図３Ｂ、図４において、図１と同一符号は、同一または相当する部分を示している。

【0025】

図２に示されているように、電波センサ１１は、アンテナ１１１と、信号発生部３と、分配回路４１と、検波回路５とを備え、検知する対象の振動を電波を用いて非接触で取得する。

【0026】

アンテナ１１１は使用波長に比べて小さい小形アンテナであり、アンテナ１１１の種類としてはループアンテナまたはダイポールアンテナなどを用いてよい。図２に示されているように、アンテナ１１１は端子１１１１を有する。

【0027】

図３Ａは２巻きループアンテナ１１１２の一例を示し、図３Ｂはメアンダダイポールアンテナ１１１３の一例を示す。図３Ａまたは図３Ｂにおいて、アンテナ１１１２または１１１３は端子１１１１に接続される。使用周波数の波長をλとするとき、いずれの場合にも、アンテナを構成する導電性の媒質を囲む最外形の方形の１辺の長さはλ／１０以下である。

【0028】

慣性センサ１２は、慣性運動を検知するセンサであり、図２に示されているように出力端子１２０１を有する。

【0029】

信号発生部３は、高周波信号を発生させる回路であり、出力端子３００１を有する。例えば、信号発生部３は、連続波信号である高周波信号を発生させる。

【0030】

分配回路４１は、３つの端子４１０１、４１０２および４１０３を有する高周波回路であり、端子４１０３から入力された信号を端子４１０１と端子４１０２に分配する。また、端子４１０１と端子４１０２とは互いにアイソレーションが取れているので、端子４１０１に入力された信号は、端子４１０２からは出力されず、端子４１０３からのみ出力される。なお、分配回路４１は、出力端子間のアイソレーションが取れていればよいので、ウィルキンソン型分配器またはアイソレーション端子が終端抵抗に接続された方向性結合器を用いて構成されていてもよい。

【0031】

検波回路５は、２つの端子５００１と５００２を有し、入力端子５００１に入力された信号を検波し、検波信号を生成して、出力端子５００２に出力する。検波回路には、直交検波回路などを用いることができる。その場合には、入力・出力端子を２つずつ用意する必要があり、検波信号としてＩ（Ｉｎ Ｐｈａｓｅ）信号およびＱ（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ）信号を生成して出力する。Ｑ信号は、Ｉ信号と９０度位相の異なる信号である。

【0032】

図４に示されるように、信号処理装置２は、検波回路５から出力されるアナログ信号と、慣性センサ１２から出力されるアナログ信号とをデジタル信号に変換するアナログデジタル変換器２２と、アナログデジタル変換器２２で変換されたデジタル信号の値を記憶する記憶装置２３と、回路の制御またはデータの推論を行うプロセッサ２１とを有する。

【0033】

アナログデジタル変換器２２は、検波回路５から出力されるアナログ信号（検波信号）と慣性センサ１２から出力されるアナログ信号（検知信号）とをプロセッサ２１で制御できるデジタル信号に変換する。

【0034】

記憶装置２３は、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリや、ハードディスクなどの外部記憶装置の総称である。記憶装置２３には、プロセッサ２１によって用いられるプログラムまたはデータが保存されており、プロセッサ２１は、記憶装置２３に保存されているプログラムを読み込んで、学習モデル２Ｂへのデータの入出力を含む種々の動作を行う。また、記憶装置２３は、一時的データの格納先としても使用される。また、記憶装置２３に対して、検波回路５から出力される信号と慣性センサ１２から出力される信号の読み書きも行われる。

【0035】

次に、各端子の接続について説明をする。アンテナ１１１の端子１１１１は分配回路４１の端子４１０３と接続され、信号発生部３の端子３００１と分配回路４１の端子４１０１とが接続され、検波回路５の端子５００１と分配回路４１の端子４１０２とが接続される。

【0036】

＜動作＞
次に、振動検知装置Ｄ２の動作について説明をする。まず、信号発生部３の出力端子３００１から出力される信号は、分配回路４１の端子４１０１に入力され、端子４１０３から出力される。端子４１０３から出力された信号はアンテナ１１１の端子１１１１に入力され、アンテナ１１１から電波として放射される。アンテナ１１１から放射される電波は、検知対象または検知対象に隣接して存在するオブジェクトにより反射されて反射波の信号としてアンテナ１１１に入力される。アンテナ１１１から入力された反射信号は、端子１１１１から出力され、分配回路４１の端子４１０３に入力される。分配回路４１の端子４１０３に入力された反射信号は、分配回路４１の端子４１０２から出力され、検波回路５の端子５００１に入力され、検波信号として端子５００２から信号処理装置２へ出力する。

【0037】

次に、検知対象の近くに設置された慣性センサ１２は、検知対象の動きに起因した部位の振動による信号を検知すると、検知した検知信号を慣性センサ１２の端子１２０１から信号処理装置２へ出力する。

【0038】

信号処理装置２は、アンテナ１１１及び慣性センサ１２で取得した信号データをアナログデジタル変換器２２でアナログ信号をプロセッサ２１で受け取れるデジタル信号に変換し、さらに、デジタル信号に変換された信号やプロセッサ２１で計算されたデータを一時的あるいは半永久的に記憶する機能を有する記憶装置２３に記録する。

【0039】

また、本実施の形態に示した各機能を有する基板実装可能な部品で振動検知装置Ｄ２を構成することで、振動検知装置Ｄ２としてのすべての機能を基板上に実現できる。例えば、アンテナ１１１を銅箔パターンで構成することや、慣性センサ１２、信号発生部３、分配回路４１、検波回路５、信号処理装置２の機能を有する基板実装可能な部品で構成することが可能である。このとき、基板の誘電率や層構成は適宜設計事項であり、振動検知装置Ｄ２としての機能を有することができればどのような材質、層構成でもよい。

【0040】

以上のように、振動検知装置Ｄ２は、電波センサ１１と慣性センサ１２で構成されたセンサ部１と信号処理装置２とを備える。電波センサ１１は、アンテナ１１１と、信号発生部３と、分配回路４１と、検波回路５とを備える。信号処理装置２は、プロセッサ２１と、アナログデジタル変換器２２と、記憶装置２３とを備える。実施の形態１と同様に、センサ部１に備えられる電波センサ１１と慣性センサ１２で得られたすべての情報を用いて信号処理装置２の学習モデル２Ｂにより波形のピークを推論することで、データ欠損による精度劣化を補完し、高Ｓ／Ｎ比で動作可能な振動検知装置Ｄ２を、小型かつ低コストで実現することができる。

【0041】

実施の形態３．
実施の形態３として、実施の形態２における検波回路５として直交検波回路を用い、さらに慣性センサ１２として３軸加速度センサを用いた構成について説明する。図５は、本実施の形態による振動検知装置Ｄ３を示す構成図である。なお、図５において、図１と同一符号は、同一または相当な部分を示している。

【0042】

図５に示されているように、振動検知装置Ｄ３の電波センサ１１は、アンテナ１１１と、信号発生部３と、分配回路４１、４２と、直交検波回路５Ａとを備え、検知対象の動きに起因した振動を非接触で電波を用いて取得する。

【0043】

３軸加速度センサ１２Ａは、Ｘ、Ｙ、Ｚの３軸に沿った慣性運動を検知する。３軸加速度センサ１２Ａは、３つの出力端子１２０１、１２０２、１２０３を有する。３軸加速度センサ１２Ａは、Ｘ軸の検知信号であるＸ信号を出力端子１２０１に出力し、Ｙ軸の検知信号であるＹ信号を出力端子１２０２に出力し、Ｚ軸の検知信号であるＺ信号を出力端子１２０３に出力する。

【0044】

分配回路４２は、３つの端子４２０１、４２０２、４２０３を有する高周波回路であり、端子４２０１から入力された信号を端子４２０２と端子４２０３に分配する。また、端子４２０２と端子４２０３とは互いにアイソレーションが取れているので、端子４２０２に入力された信号は、端子４２０３からは出力されず、端子４２０１からのみ出力される。

【0045】

なお、分配回路４２は、出力端子間のアイソレーションが取れていればよいので、ウィルキンソン型分配器またはアイソレーション端子が終端抵抗に接続された方向性結合器を用いて構成されていてもよい。

【0046】

直交検波回路５Ａは、２つの入力端子（入力端子５００１、入力端子５００３）と、２つの出力端子（出力端子５００２、出力端子５００４）を有し、入力端子５００１に入力された信号を、入力端子５００３に入力されたローカル信号により直交検波し、Ｉ（In Phase）信号を出力端子５００２から出力し、Ｉ信号と９０度位相の異なるＱ（Quadrature）信号を出力端子５００４に出力する。

【0047】

信号処理装置２は、３軸加速度センサ１２Ａと直交検波回路５Ａで生成された信号である、Ｘ信号、Ｙ信号、Ｚ信号、Ｉ信号、Ｑ信号を、アナログデジタル変換器２２でアナログ信号をデジタル信号に変換し、さらに、デジタル信号に変換された信号は記憶装置２３に一時的あるいは半永久的に記憶する。

【0048】

次に、各端子の接続について説明をする。信号発生部３の端子３００１と分配回路４２の端子４２０１とが接続され、分配回路４２の端子４２０２と分配回路４１の端子４１０１とが接続され、分配回路４１の端子４１０３とアンテナ１１１の端子１１１１とが接続され、分配回路４１の端子４１０２と直交検波回路５Ａの端子５００１とが接続され、分配回路４２の端子４２０３と直交検波回路５Ａの端子５００３とが接続される。

【0049】

続いて、振動検知装置Ｄ２の動作について説明をする。信号発生部３の出力端子３００１から高周波信号が出力され、分配回路４２の端子４２０１に入力される。入力された信号は分配回路４２で２分配され、分配された信号は、端子４２０２と端子４１０３から出力される。分配回路４２の端子４２０２から出力された信号は、分配回路４１の端子４１０１に入力され、分配回路４１の端子４１０３から出力される。出力された信号はアンテナ１１１の端子１１１１に入力され、アンテナ１１１から電波として放射される。アンテナ１１１から放射された電波は、検知対象または検知対象に隣接するオブジェクトで反射されて反射波の信号としてアンテナ１１１に入力する。アンテナ１１１に入力した反射信号は、端子１１１１から出力され、分配回路４１の端子４１０３に入力する。分配回路４１の端子４１０３に入力された反射信号は、端子４１０２から出力される。分配回路４２の端子４２０３から出力された信号は直交検波回路５Ａの端子５００３へ入力され、分配回路４１の端子４１０２から出力された信号は直交検波回路５Ａの端子５００１へ入力され、直交検波回路５Ａで直交検波されて、出力端子５００２と出力端子５００４からＩ信号とＱ信号がそれぞれ信号処理装置２へ出力される。

【0050】

また、３軸加速度センサ１２Ａで検知した信号は、３軸加速度センサ１２Ａの出力端子１２０１、１２０２、１２０３から信号処理装置２へ出力される。

【0051】

また、本実施の形態に示した各機能を有する基板実装可能な部品で振動検知装置Ｄ３を構成することで、振動検知装置Ｄ３としてのすべての機能を基板上に実現できる。例えば、アンテナ１１１を銅箔パターンで構成することや、３軸加速度センサ１２Ａ、信号発生部３、分配回路４１、４２、直交検波回路５Ａ、信号処理装置２の機能を有する基板実装可能な部品で構成することが可能である。このとき、基板の誘電率や層構成は適宜設計事項であり、振動検知装置Ｄ３としての機能を有することができればどのような材質、層構成でもよい。

【0052】

以上のように、本実施の形態では、実施の形態２における検波回路５に直交検波回路５Ａを用い、さらに慣性センサ１２に３軸加速度センサ１２Ａを用いて振動検知装置Ｄ３を構成する。センサ部１に備えられる電波センサ１１と３軸加速度センサ１２Ａで得られる、Ｉ信号、Ｑ信号、Ｘ信号、Ｙ信号、Ｚ信号のすべての情報を用いて信号処理装置２の学習モデル２Ｂにより波形のピークを推論することで、データ欠損による精度劣化を補完し、高Ｓ／Ｎ比で動作可能な振動検知装置Ｄ３を、小型かつ低コストで実現することができる。

【0053】

実施の形態４．
実施の形態４として、実施の形態２または３における分配回路とアンテナの間に、適応制御可能な整合回路を追加した構成について説明する。図６は、本実施の形態による振動検知装置Ｄ４を示す構成図である。図６では、実施の形態２に整合回路を追加した構成を示しているが、実施の形態３の場合であっても図６に準じて分配回路とアンテナの間に整合回路を追加してよい。図７は、本実施の形態に係る信号処理装置の機能図である。図８は、整合回路の適応制御プログラムのフローチャートである。なお、図６～８において、図１と同一符号は、同一または相当な部分を示している。

【0054】

図６に示されているように、整合回路６は分配回路４１とアンテナ１１１の間に配置される。整合回路６は、３つの端子６００１、６００２、６００３を有し、端子６００２に接続される負荷インピーダンスを端子６００１に接続される回路のインピーダンスに整合させる回路であり、その通過および反射特性を可変できる回路である。また、第３の端子６００３はＧＮＤに接地されている。

【0055】

整合回路６は、適応的に制御可能な可変素子を有し、可変素子として可変容量ダイオード、エアバリコン、またはポリバリコンを用いても良い。

【0056】

整合回路６の各端子は次のように接続される。端子６００１は、分配回路４１の端子４１０３に接続され、端子６００２はアンテナ１１１の端子１１１１に接続され、端子６００３は接地される。

【0057】

また、整合回路６は信号処理装置２から送られる制御信号により、可変素子の値を適応的に変更することで、整合回路６に接続される負荷インピーダンスの変化に応じて回路定数を調整することができる。

【0058】

図７は、信号処理装置２の構成図であり、図４で示した構成部に加え、デジタル信号をアナログ信号に変換するデジタルアナログ変換器２４を有する。

【0059】

デジタルアナログ変換器２４は、プロセッサ２１が演算した結果のデジタル信号を整合回路６が受け取れるアナログ信号に変換するものである。なお、デジタルアナログ変換器２４は専用の処理を行うハードウェアを用いても良いし、同処理を行うプログラムを用いても良い。

【0060】

次に、整合回路の調整方法について、図８のフローチャートを用いて説明する。振動検知装置Ｄ４のプロセッサ２１は、制御プログラムに従って、電源が投入されると、デジタル信号に変換された検波回路５または直交検波回路５Ａの検波信号（説明の便宜上、「Ｉｄ信号」と称する。）と整合回路６の可変素子の値とを記憶装置２３に記憶する（ステップＳＴ１０１）。以下、各ステップにおける動作は、制御プログラムに従って、プロセッサ２１により行われる。

【0061】

ある測定時間Ｔ秒に満たない場合（ＮＯ：ステップＳＴ１０２）には信号の記録を続け、Ｔ秒間経過した場合（ＹＥＳ：ステップＳＴ１０３）には、記憶装置２３に記憶させておいたＴ秒間分のＩｄ信号の時間平均値の絶対値を計算する（ステップＳＴ１０３）。なお、時間平均の計算やそのほか処理を実行している間も、シャットダウンの処理が実行されない場合には、信号を記録し続けるものとする。

【0062】

Ｉｄ信号の値の時間平均の絶対値がある閾値Δを下回る場合（ＮＯ：ＳＴ１０４１）には処理はＳＴ１０１に戻り、その絶対値がその閾値Δ以上である場合（ＹＥＳ：ＳＴ１０４２）には整合回路６の端子６００２に接続される負荷インピーダンスを端子６００１に接続される回路のインピーダンスに整合するよう、調整値（可変素子の値）の計算を行う（ステップＳＴ１０５）。そして、整合回路６へ、計算した調整値を出力する（ステップＳＴ１０６）。

【0063】

次にプロセッサ２１に対してシャットダウン処理が実行されたかを判定し、シャットダウン処理が実行されていない場合（ＮＯ：ステップＳＴ１０７１）には処理はＳＴ１０１に戻り、シャットダウン処理が実行された場合（ＹＥＳ：ＳＴ１０７２）にはプロセッサ２１はシャットダウン処理を実行して図８の適応制御処理を終了する。

【0064】

以上のように、アンテナ１１１と分配回路４１の間に適応制御可能な整合回路６を配置することで、アンテナ１１１で取得する信号のＳ／Ｎ比の高い振動検知装置Ｄ４を実現できる。

【0065】

実施の形態５．
実施の形態５として、実施の形態１～４における機械学習にＣＶＡＥ（Conditional Variational AutoEncoder）を実装した場合における測定方法について説明する。測定方法の一例として、心拍波形の取得方法について説明する。図９は実施の形態５による振動検知装置Ｄ５の構成図である。

【0066】

振動検知装置Ｄ５は、図５のセンサ部に図３Ａのループアンテナ１１１２を備える。また、図９に示されているように、振動検知装置Ｄ５は図６の整合回路６を備え、図８の整合回路の適応制御処理を行う図７の信号処理装置２を備えた構成である。

【0067】

本実施の形態で示すループアンテナ１１１２は２巻きであり、ループアンテナ１１１２を囲む最外形の方形の１辺の長さは使用周波数のλ／１００の大きさとする。なお、ここで示す長さは一形態であり、アンテナが小形アンテナであり、最外形の長さが使用周波数のλ／１０以下であれば、種類、形状、大きさ等の詳細に限定はなく、検知対象の種類または電波法の規定によって種々の形態を選択してよい。

【0068】

図９で示す構成の振動検知装置Ｄ５に関し、アンテナ１１１２は銅箔パターンで構成し、信号発生部３その他の回路として表面実装部品を用いることで、振動検知装置Ｄ５を１枚の基板に構成することができる。

【0069】

振動検知装置Ｄ５の銅箔でパターニングされたアンテナ１１１２を、心臓の近くの体表面付近の位置に、体表面に接触しないように配置する。例えば、振動検知装置Ｄ５を服の上に配置する。

【0070】

整合回路６を備える電波センサ１１と図８の整合回路の適応制御処理に係るアルゴリズム（整合回路調整アルゴリズム）とを用いた場合における、服の上に配置された振動検知装置Ｄ５により取得された波形（心拍・呼吸波形）の例を図１０に示す。図１０において、“Ｍｏｄｕｌｅ”により表されている波形が振動検知装置Ｄ５により取得された波形を表す。図１０における「開発センサ」とは、振動検知装置Ｄ５を意味する。このとき、心電図波形を、振動検知装置Ｄ５により取得する波形と時間を同期して同時に取得した。図１０において、“ＥＣＧ”（Electrocardiogram）により表されている波形が不図示の心電計による波形を表す。整合回路調整アルゴリズムを用いて整合回路を適応的に制御することで、電波センサ１１で取得する信号のＳ／Ｎ比を向上し、正解値である心電図波形のピークタイミングと同期したピークを持つ波形を取得することが可能となる。電波センサ１１から放射される電波の周波数としてＶＨＦ帯（３０～３００ＭＨｚ）を用いたが、これは一例に過ぎず、他の周波数を用いてもよい。

【0071】

次に、機械学習を用いて心拍のピークを高精度に推論する方法の一例について説明する。振動検知装置Ｄ５を構成する電波センサ１１、３軸加速度センサ１２Ａは信号の取得原理は異なるものの、検知対象の動きによる振動を検知することの可能なセンサである。これら２つのセンサからは、Ｉ信号、Ｑ信号、Ｘ信号、Ｙ信号、およびＺ信号の５つの時系列データを取得できる。

【0072】

ＣＶＡＥは、潜在変数付き確率グラフィカルモデルとして構成されるオートエンコーダネットワーク構造の深層生成モデルであるＶＡＥ(Variational AutoEncoder；変分オートエンコーダ)を基に、クラスラベル付きのデータセットを学習することで、クラスごとの分布の違いを条件付き確率で捉えることのできるモデルである。本実施の形態において、クラスラベルは、すなわち正解値の情報を指す。なお、ＣＶＡＥは学習モデル２Ｂの一例に過ぎず、学習モデル２ＢはＣＶＡＥに限定されない。

【0073】

Ｉ信号、Ｑ信号、Ｘ信号、Ｙ信号、およびＺ信号を入力値とし、正解信号として心電図波形を与えることで、取得信号と正解信号とが対応するクラスラベルデータ（学習データ）を生成する。ここで得られたクラスラベルデータ（学習データ）を信号処理装置２の記憶装置２３に保存しておく。推論時に、Ｉ信号、Ｑ信号、Ｘ信号、Ｙ信号、およびＺ信号の取得データを学習モデル２Ｂに入力して心電図波形の推論を行う。心拍波形のピークを検知する場合には、三角形型の窓関数などを用意しピークとそれ以外に分けて学習させることで、より推論精度が向上する。クラスごとの分布の違いを条件付き確率で捉えて推論するため、ノイズは低減される。

【0074】

図１１は、学習に使用したデータごとにＣＶＡＥを用いて推論した心拍波形のピーク間隔と正解値である心電図波形のピーク間隔とのＲＭＳＥ（Root Mean Square Error；平方根平均二乗誤差）の値を被験者ごとに比較した比較結果を示す図である。被験者はＡ、Ｄ、Ｆ、およびＨの４名である。

【0075】

図１１には、１）電波センサ（凡例：近傍電磁界センサのみ）で得られるＩ信号およびＱ信号と心電図波形とで学習させた場合、２）３軸加速度センサ（凡例：加速度センサのみ）で得られるＸ信号、Ｙ信号およびＺ信号と心電図波形とで学習させた場合、３）本実施の形態におけるセンサ構成（凡例：近傍電磁界センサと加速度センサ）で得られるＩ信号、Ｑ信号、Ｘ信号、Ｙ信号およびＺ信号と心電図波形とで学習させた場合を示している。

【0076】

図１１から明らかなように、単一のセンサで得られるデータを用いて学習させるよりも、本実施の形態で示すセンサ構成で得られるデータをすべて使用して学習させることにより、誤差が低減される。したがって、本実施の形態によれば、推論の精度が向上するという効果が得られる。

【0077】

以上のように、電波センサと３軸加速度センサを用いた構成で得られた信号をすべて用いて機械学習を行い、波形のピークを推論することで、データ欠損による精度劣化を補完し、高Ｓ／Ｎ比で動作可能な振動検知装置を得られる。

【0078】

＜付記＞
以上で説明した種々の実施形態のいくつかの側面について、以下のとおりまとめる。
（付記１）
付記１による振動検知装置は、近傍の電磁界の変化を検知する電波センサ（１１）と、慣性センサ（１２）と、前記電波センサの波形データと前記慣性センサの波形データとを学習モデルに入力し、前記学習モデルにより推論された振動の推論結果を前記学習モデルから取得する信号処理装置（２）と、を備える。

【0079】

（付記２）
付記２による振動検知装置は、付記１に記載された振動検知装置であって、前記電波センサと、前記慣性センサと、前記信号処理装置とは、同一基板上に配置されている。

【0080】

（付記３）
付記３による振動検知装置は、付記１または２に記載された振動検知装置であって、前記電波センサは検知対象である人の肺の動きによる電磁界の変化を検知し、前記慣性センサは前記肺の動きによる局所振動を検知し、前記信号処理装置は、前記振動として、前記人の呼吸のピークを推論する。

【0081】

（付記４）
付記４による振動検知装置は、付記１または２に記載された振動検知装置であって、前記電波センサは検知対象である人の心臓の動きによる電磁界の変化を検知し、前記慣性センサは前記心臓の動きによる局所振動を検知し、前記信号処理装置は、前記振動として、前記人の呼吸のピークを推論する。

【0082】

（付記５）
付記４による振動検知装置は、付記１から４のいずれか１つに記載された振動検知装置であって、前記電波センサは、図２に示されているように、高周波信号を発生する信号発生部（３）と、その発生される高周波信号を送信するアンテナ（１１１）と、入力される信号を検波して検波信号を生成し、生成した検波信号を出力する検波回路（５）と、第１の端子（４１０１）、第２の端子（４１０２）および第３の端子（４１０３）を有し、前記第１の端子が前記信号発生部に、前記第２の端子が前記検波回路に、前記第３の端子が前記アンテナにそれぞれ接続された分配回路（４１）であって、前記第１の端子（４１０１）に入力された信号を前記第３の端子（４１０３）から出力し、前記第３の端子（４１０３）に入力された信号を前記第１の端子（４１０１）および前記第２の端子（４１０２）に分配して出力する分配回路（４１）と、を備える。

【0083】

（付記６）
付記６による振動検知装置は、付記１から４のいずれか１つに記載された振動検知装置であって、前記電波センサは、図６に示されているように、高周波信号を発生する信号発生部（３）と、その発生される高周波信号を送信するアンテナ（１１１）と、入力される信号を検波して検波信号を生成し、生成した検波信号を出力する検波回路（５）と、第１の端子（４１０１）、第２の端子（４１０２）および第３の端子（４１０３）を有し、前記第１の端子が前記信号発生部に、前記第２の端子が前記検波回路にそれぞれ接続された分配回路（４１）であって、前記第１の端子（４１０１）に入力された信号を前記第３の端子（４１０３）から出力し、前記第３の端子（４１０３）に入力された信号を前記第１の端子（４１０１）および前記第２の端子（４１０２）に分配して出力する分配回路（４１）と、前記分配回路の第３の端子に接続された第４の端子（６００１）と、前記アンテナに接続された第５の端子（６００２）とを有し、可変素子を備える整合回路（６）と、を備え、前記信号処理装置は、前記検波回路から出力された検波信号の値に基づいて前記整合回路の第４の端子のインピーダンスと第５の端子のインピーダンスとが整合するように、前記可変素子の調整値を制御する制御信号を前記整合回路へ出力する。

【0084】

（付記７）
付記７による振動検知装置は、付記１から４のいずれか１つに記載された振動検知装置であって、前記電波センサは、図９に示されているように、高周波信号を発生する信号発生部（３）と、その発生される高周波信号を送信するアンテナ（１１１）と、入力される信号を検波して検波信号を生成し、生成した検波信号を出力する検波回路（５）と、第１の端子（４１０１）、第２の端子（４１０２）および第３の端子（４１０３）を有し、前記第２の端子が前記検波回路に接続された第１の分配回路（４１）であって、前記第１の端子（４１０１）に入力された信号を前記第３の端子（４１０３）から出力し、前記第３の端子（４１０３）に入力された信号を前記第１の端子（４１０１）および前記第２の端子（４１０２）に分配して出力する第１の分配回路（４１）と、第４の端子（４２０１）、第５の端子（４２０２）および第６の端子（４２０３）を有し、前記第４の端子が前記信号発生部に、前記第５の端子が前記第１の分配回路の第１の端子に、前記第６の端子が前記検波回路にそれぞれ接続された第２の分配回路（４２）であって、前記第５の端子（４２０２）に入力された信号を前記第４の端子（４２０１）から出力し、前記第４の端子（４２０１）に入力された信号を前記第５の端子（４２０２）および前記第６の端子（４２０３）に分配して出力する第２の分配回路（４２）と、前記第１の分配回路の第３の端子に接続された第７の端子（６００１）と、前記アンテナに接続された第８の端子（６００２）とを有し、可変素子を備える整合回路（６）と、を備え、前記検波回路（直交検波回路５Ａ）は、前記第１の分配回路から入力される信号を、第２の分配回路から入力される信号をローカル信号として直交検波してＩＱ信号を生成し、生成したＩＱ信号を前記検波信号として出力し、前記信号処理装置は、前記検波回路から出力された検波信号の値に基づいて前記整合回路の第７の端子のインピーダンスと第８の端子のインピーダンスとが整合するように、前記可変素子の調整値を制御する制御信号を前記整合回路へ出力する。

【0085】

（付記８）
付記８による振動検知装置は、付記５から７のいずれか１つに記載された振動検知装置であって、前記アンテナは方形であり、前記高周波信号の波長をλとすると、前記アンテナの最外形の方形の１辺の長さはλ／１０以下である。

【0086】

（付記９）
付記９による振動検知方法は、電波センサ（１１）と、慣性センサ（１２）と、信号処理装置（２）とを備える振動検知装置による振動検知方法であって、前記電波センサが、近傍の電磁界の変化を検知するステップ（ＳＴ１）と、前記慣性センサが、検知対象の局所振動を検知するステップ（ＳＴ２）と、前記信号処理装置が、前記電波センサの波形データと前記慣性センサの波形データとを学習モデルに入力し、前記学習モデルにより推論された振動の推論結果を前記学習モデルから取得するステップ（ＳＴ３）と、を備える。

【0087】

なお、実施形態を組み合わせたり、各実施形態を適宜、変形、省略したりすることが可能である。

【産業上の利用可能性】

【0088】

本開示の振動検知装置は、例えば、人の心拍等のバイタル情報を取得するための装置として用いることができる。

【符号の説明】

【0089】

１ センサ部、２ 信号処理装置、２Ａ 推論部、２Ｂ 学習モデル、３ 信号発生部、５ 検波回路、５Ａ 直交検波回路、６ 整合回路、１１ 電波センサ、１２ 慣性センサ、１２Ａ ３軸加速度センサ、２１ プロセッサ、２２ アナログデジタル変換器、２３ 記憶装置、２４ デジタルアナログ変換器、４１ 分配回路、４２ 分配回路、１１１ アンテナ、１１１２ ループアンテナ、１１１３ メアンダダイポールアンテナ、Ｄ１～Ｄ５ 振動検知装置。

【要約】

振動検知装置は、近傍の電磁界の変化を検知する電波センサ（１１）と、慣性センサ（１２）と、前記電波センサの波形データと前記慣性センサの波形データとを学習モデルに入力し、前記学習モデルにより推論された振動の推論結果を前記学習モデルから取得する信号処理装置（２）とを備える。

【図1A】

【図1B】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】