Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP5637583B2 - Age estimation device, age estimation method and age estimation program by non-contact biological information collection - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP5637583B2 - Age estimation device, age estimation method and age estimation program by non-contact biological information collection - Google Patents

Age estimation device, age estimation method and age estimation program by non-contact biological information collection Download PDF

Info

Publication number
JP5637583B2
JP5637583B2 JP2009004584A JP2009004584A JP5637583B2 JP 5637583 B2 JP5637583 B2 JP 5637583B2 JP 2009004584 A JP2009004584 A JP 2009004584A JP 2009004584 A JP2009004584 A JP 2009004584A JP 5637583 B2 JP5637583 B2 JP 5637583B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
age
age estimation
subject
interval
respiratory
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2009004584A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2010162069A (en
Inventor
哲也 西本
哲也 西本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nihon University
Original Assignee
Nihon University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nihon University filed Critical Nihon University
Priority to JP2009004584A priority Critical patent/JP5637583B2/en
Publication of JP2010162069A publication Critical patent/JP2010162069A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5637583B2 publication Critical patent/JP5637583B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Description

本発明は、非接触の生体情報の収集に基づく年齢推定装置、年齢推定方法及び年齢推定プログラムに関する。   The present invention relates to an age estimation device, an age estimation method, and an age estimation program based on collection of non-contact biological information.

医療分野において心拍、呼吸、体温、血圧等の生体情報はバイタルサインと呼ばれ、これらの生体情報には被験者の身体的特徴や状況が的確に反映されている。このような生体情報は、例えば、自動車を運転する際の運転手の精神的状態(緊張状態にあるか等)を知り、自動車の運転における安全性や快適性を高める指標として利用されている。   In the medical field, biological information such as heartbeat, respiration, body temperature, blood pressure, and the like is called vital signs, and the physical characteristics and conditions of the subject are accurately reflected in these biological information. Such biometric information is used, for example, as an index for increasing the safety and comfort in driving a vehicle by knowing the mental state (whether it is in tension, etc.) of the driver when driving the vehicle.

なかでも、心拍や呼吸は、その収集方法の容易性から過去にも多くの研究者によってデータが収集されており、運転者の飲酒状態や睡眠状態やその予兆を検知するための指標として用いる研究が進められている。   In particular, heart rate and breathing have been collected by many researchers in the past due to the ease of collection, and research is used as an indicator for detecting the driver's drinking and sleeping states and their signs. Is underway.

人体の心拍や呼吸数については、胸部に電極を貼付して、心拍や呼吸に伴って人体を流れる微弱電流を検出する接触式の測定方法が医療機関等で広く用いられている。また、エアマットレスやマイクロ波を用いて非接触で心拍や呼吸数を測定する方法も開発されている。   As for the heart rate and respiration rate of a human body, a contact-type measurement method in which electrodes are attached to the chest and a weak current flowing through the human body with heartbeat and respiration is detected is widely used in medical institutions and the like. In addition, methods for measuring heart rate and respiration rate in a non-contact manner using an air mattress or microwave have been developed.

ところで、シートベルトやエアバッグ等の衝突安全装置は、自動車の交通事故発生時の被害を最小限に抑えることに寄与しているが、現在、これらの安全装置は乗員の年齢や性別に関係なく作動させられている。   By the way, collision safety devices such as seat belts and airbags contribute to minimizing the damage caused by automobile traffic accidents, but these safety devices are now independent of the age and gender of passengers. Being activated.

しかしながら、乗員の衝撃耐性は年齢や性別によって異なることが分かっており、高齢者の場合は同等の外力を受けても、他の年齢層に比べて重症が発生し易くなることが報告されている。よって、乗員の年齢や性別を判別し、交通事故発生時に安全装置を年齢や性別に応じて作動させることができれば、乗員への傷害の発生やその大きさを低減できると考えられる。   However, it has been found that the impact resistance of passengers varies depending on age and gender, and it has been reported that elderly people are more likely to be severer than other age groups even if they receive the same external force. . Therefore, if the age and sex of the occupant can be determined and the safety device can be operated according to the age and sex when a traffic accident occurs, it is considered that the occurrence and magnitude of injury to the occupant can be reduced.

そこで、本発明は、生体情報収集手段によって得られた心拍や呼吸から被験者の年齢を推定する年齢推定装置、年齢推定方法及び年齢推定プログラムを提供することを目的とする。   Therefore, an object of the present invention is to provide an age estimation apparatus, an age estimation method, and an age estimation program for estimating the age of a subject from heartbeats and breaths obtained by a biological information collection means.

本発明の1つの態様は、被験者の年齢を推定する年齢推定装置であって、被験者から心拍の信号を含む生体情報を取得し、前記心拍の信号に基づいて心拍の間隔を示すRR間隔を求め、RR間隔から前記被験者の年齢を推定することを特徴とする。   One aspect of the present invention is an age estimation apparatus that estimates the age of a subject, obtains biological information including a heartbeat signal from the subject, and obtains an RR interval indicating the heartbeat interval based on the heartbeat signal. The age of the subject is estimated from the RR interval.

また、本発明の別の態様は、被験者の年齢を推定する年齢推定方法であって、被験者から心拍の信号を含む生体情報を取得し、前記心拍の信号に基づいて心拍の間隔を示すRR間隔を求め、RR間隔から前記被験者の年齢を推定することを特徴とする。   Another aspect of the present invention is an age estimation method for estimating the age of a subject, obtaining biological information including a heartbeat signal from the subject, and indicating a heartbeat interval based on the heartbeat signal. And the age of the subject is estimated from the RR interval.

また、本発明の別の態様は、被験者の年齢を推定する年齢推定プログラムであって、コンピュータに、被験者から心拍の信号を含む生体情報を取得し、前記心拍の信号に基づいて心拍の間隔を示すRR間隔を求め、RR間隔から前記被験者の年齢を推定する処理を実行させることを特徴とする。   According to another aspect of the present invention, there is provided an age estimation program for estimating the age of a subject, wherein biological information including a heartbeat signal is obtained from the subject and a heartbeat interval is determined based on the heartbeat signal. An RR interval is obtained, and a process of estimating the age of the subject from the RR interval is executed.

ここで、前記被験者から前記生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記生体情報から前記心拍の信号を抽出する心拍抽出手段と、前記心拍の信号からRR間隔を求めるRR間隔算出手段と、前記RR間隔算出手段において算出されたRR間隔の呼吸性変動を求める呼吸性変動抽出手段と、前記呼吸性変動の振幅値を求める振幅値算出手段と、前記呼吸性変動の振幅値に基づいて前記被験者の年齢を推定する年齢推定手段と、を備えることが好適である。   Here, biological information acquisition means for acquiring the biological information from the subject, heart rate extraction means for extracting the heartbeat signal from the biological information, RR interval calculation means for obtaining an RR interval from the heartbeat signal, Respiratory fluctuation extracting means for obtaining the respiratory fluctuation of the RR interval calculated by the RR interval calculating means, amplitude value calculating means for obtaining the amplitude value of the respiratory fluctuation, and the subject based on the amplitude value of the respiratory fluctuation It is preferable to include age estimation means for estimating the age.

さらに、前記年齢推定手段は、前記呼吸性変動の振幅値が所定の閾値以下である場合に前記被験者が高齢者であると判定とすることが好適である。   Furthermore, it is preferable that the age estimation means determine that the subject is an elderly person when the amplitude value of the respiratory change is equal to or less than a predetermined threshold value.

また、前記年齢推定手段は、予め定められた呼吸性変動の振幅値と年齢との関係式に基づいて、前記呼吸性変動抽出手段において求められたRR間隔の呼吸性変動の振幅値から前記被験者の年齢を推定することが好適である。   In addition, the age estimating means may determine the subject from the amplitude value of the respiratory change in the RR interval determined by the respiratory change extracting means based on a predetermined relational expression between the amplitude value of the respiratory change and the age. It is preferable to estimate the age.

また、前記被験者から前記生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記生体情報から前記心拍の信号を抽出する心拍抽出手段と、前記心拍の信号からRR間隔を求めるRR間隔算出手段と、前記RR間隔算出手段において算出されたRR間隔の呼吸性変動を求める呼吸性変動抽出手段と、前記呼吸性変動の積分値を求める積分値算出手段と、前記呼吸性変動の積分値に基づいて前記被験者の年齢を推定する年齢推定手段と、を備えることが好適である。   A biological information acquisition unit that acquires the biological information from the subject; a heart rate extraction unit that extracts the heartbeat signal from the biological information; an RR interval calculation unit that obtains an RR interval from the heartbeat signal; and the RR Respiratory fluctuation extracting means for obtaining respiratory fluctuations of the RR interval calculated by the interval calculating means; integral value calculating means for obtaining an integrated value of the respiratory fluctuations; and It is preferable to include age estimation means for estimating the age.

さらに、前記年齢推定手段は、前記呼吸性変動の積分値が所定の閾値以下である場合に前記被験者が高齢者であると判定とすることが好適である。   Furthermore, it is preferable that the age estimation means determines that the subject is an elderly person when the integrated value of the respiratory change is equal to or less than a predetermined threshold.

また、前記生体情報取得手段は、非接触で被験者から前記生体情報を取得することが好適である。例えば、前記生体情報取得手段は、マイクロ波ドップラモジュールであることが好適である。   Further, it is preferable that the biological information acquisition means acquires the biological information from the subject without contact. For example, the biological information acquisition unit is preferably a microwave Doppler module.

ここで、前記マイクロ波ドップラモジュールは、座席の背もたれ部分に配置されていることが好適である。例えば、自動車等の車両のシートの背もたれ部分に配置することが好適である。さらに、前記マイクロ波ドップラモジュールは、前記座席の座面正面からみて中央より右にずれた位置に配置されていることが好適である。   Here, it is preferable that the microwave Doppler module is disposed in a backrest portion of a seat. For example, it is preferable to arrange the seat back portion of a vehicle such as an automobile. Furthermore, it is preferable that the microwave Doppler module is disposed at a position shifted to the right from the center when viewed from the front of the seating surface of the seat.

また、前記心拍抽出手段は、前記生体情報から0.8Hz以上2.0Hz以下の周波数成分を前記心拍の信号として抽出することが好適である。   Further, it is preferable that the heartbeat extracting unit extracts a frequency component of 0.8 Hz to 2.0 Hz as the heartbeat signal from the biological information.

本発明によれば、生体情報収集手段によって得られた心拍や呼吸から被験者の年齢を推定することができる。   According to the present invention, the age of the subject can be estimated from the heartbeat and respiration obtained by the biological information collecting means.

本発明の実施の形態における年齢推定装置の基本構成を示す図である。It is a figure which shows the basic composition of the age estimation apparatus in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における測定部のシートへの配置を示す図である。It is a figure which shows arrangement | positioning to the sheet | seat of the measurement part in embodiment of this invention. 心拍波形の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a heartbeat waveform. 本発明の実施の形態における年齢推定部の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the age estimation part in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における年齢推定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the age estimation process in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における年齢推定装置の構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the structure of the age estimation apparatus in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態において得られる体表面変位信号の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the body surface displacement signal obtained in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態において得られる心電図の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the electrocardiogram obtained in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における体表面変位信号のスペクトルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the spectrum of the body surface displacement signal in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における心電図のスペクトルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the spectrum of the electrocardiogram in embodiment of this invention. 呼吸性変動の振幅値と被験者の年齢との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the amplitude value of respiratory change, and a test subject's age. 呼吸性変動の振幅値と被験者の年齢との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the amplitude value of respiratory change, and a test subject's age. 本発明の別の実施の形態における年齢推定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the age estimation process in another embodiment of the present invention. 本発明の別の実施の形態における年齢推定装置の構成を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the structure of the age estimation apparatus in another embodiment of this invention.

本発明の実施の形態における年齢推定装置は、図1に示すように、測定部10、年齢推定部12を含んで構成される。   The age estimation device according to the embodiment of the present invention includes a measurement unit 10 and an age estimation unit 12 as shown in FIG.

測定部10は、年齢推定の対象となる人(被験者)から生体情報を収集するための手段を含む。測定部10は、少なくとも人の心拍を示す信号を収集することができればよい。   The measurement unit 10 includes means for collecting biological information from a person (subject) that is an age estimation target. The measurement part 10 should just collect the signal which shows a person's heartbeat at least.

測定部10は、例えば、マイクロ波ドップラモジュールを含んで構成することができる。マイクロ波には、対象物(人や物体)に当たった際に反射波が発生する性質がある。この反射波が発生する際に対象物が動いている場合、反射波の周波数はその影響を受けて元のマイクロ波の周波数とはずれが生ずる。マイクロ波ドップラモジュールは、マイクロ波を発射する送信部、対象物で反射したマイクロ波を受信する受信部、送信波と受信波との周波数の差を検出し、対象物の動きを求める演算部を含んで構成される。   The measurement part 10 can be comprised including a microwave Doppler module, for example. Microwaves have the property that a reflected wave is generated when they hit an object (a person or an object). When the object is moving when the reflected wave is generated, the frequency of the reflected wave is affected and the frequency of the original microwave is shifted. The microwave Doppler module includes a transmitter that emits microwaves, a receiver that receives microwaves reflected by the object, and a calculation unit that detects the difference in frequency between the transmitted wave and the received wave and obtains the movement of the object Consists of including.

このマイクロ波ドップラモジュールを用いて、マイクロ波を被験者の胸部や背中に照射することによって、被験者の心拍や呼吸による生体表面の微小な変位を測定することができる。マイクロ波の発振周波数は、例えば、10.525GHz(10.52GHz以上10.53GHz以下)とすることが好適である。また、マイクロ波は衣服程度なら透過するので、被験者が衣服を着用している状態のまま心拍や呼吸を測定することができる。この方法であれば、被験者を無拘束かつ非侵襲的に心拍及び呼吸を測定することができる。   By using this microwave Doppler module to irradiate the subject's chest and back with microwaves, it is possible to measure minute displacements on the surface of the living body caused by the subject's heartbeat and respiration. The oscillation frequency of the microwave is preferably, for example, 10.525 GHz (10.52 GHz to 10.53 GHz). In addition, since microwaves are transmitted through clothing, the heart rate and respiration can be measured while the subject is wearing clothing. With this method, the heart rate and respiration can be measured in a non-restraining and non-invasive manner for the subject.

また、マイクロ波ドップラモジュールによる体表面変位計測は被験者の背部側から行ってもよいし、胸部側から行ってもよい。ただし、胸部側から計測を行うより背部側から計測を行うほうが呼吸の影響を受けにくい利点がある。   The body surface displacement measurement by the microwave Doppler module may be performed from the back side of the subject or from the chest side. However, the measurement from the back side has the advantage of being less susceptible to respiration than the measurement from the chest side.

例えば、図2に示すように、車両のシート14内に測定部10を配置してもよい。図2はシート14を座面正面からみた図である。シート14に座った被験者(ドライバ)の背中側から上半身にマイクロ波が当たるように、背もたれ部分14aに測定部10を配置することが好適である。また、シート14に座った被験者(ドライバ)の心臓にできるだけ近い位置にマイクロ波が当たるように、背もたれ部分14aの座席の座面正面からみて中央(ラインA)より右にずれた位置に測定部10を配置することが好適である。このとき、マイクロ波が背もたれ部分14aからシート14の座面方向に向けて放射されるように測定部10を設けることが好ましい。   For example, as shown in FIG. 2, the measurement unit 10 may be disposed in the vehicle seat 14. FIG. 2 is a view of the seat 14 as seen from the front of the seating surface. It is preferable to arrange the measurement unit 10 on the backrest part 14a so that the microwave hits the upper body from the back side of the subject (driver) sitting on the seat 14. In addition, the measurement unit is located at a position shifted to the right from the center (line A) when viewed from the front of the seat surface of the seat of the backrest portion 14a so that the microwave hits the position as close as possible to the heart of the subject (driver) sitting on the seat 14. It is preferable to arrange 10. At this time, it is preferable to provide the measurement unit 10 so that the microwave is radiated from the backrest portion 14 a toward the seating surface direction of the seat 14.

また、心拍による変位は呼吸や他の体動等の変位より小さく、心拍による変位だけを抽出するためにフィルタ処理を施してもよい。例えば、心拍と呼吸とは検出される周波数が異なるので、それぞれの周波数帯域のみを透過するバンドパスフィルタを用いることにより心拍成分と呼吸成分とを分離することができる。この処理については後述する。   Further, the displacement due to the heartbeat is smaller than the displacement due to breathing or other body movements, and a filtering process may be performed to extract only the displacement due to the heartbeat. For example, since the detected frequency differs between the heartbeat and the respiration, the heartbeat component and the respiration component can be separated by using a bandpass filter that transmits only each frequency band. This process will be described later.

また、マイクロ波ドップラモジュールを生体情報の収集に利用する場合、発熱を含めた人体への副作用に関して安全となるように電力密度を1mW/cm2以下とすることが好ましい。 When the microwave Doppler module is used for collecting biological information, the power density is preferably 1 mW / cm 2 or less so as to be safe with respect to side effects on the human body including heat generation.

なお、年齢推定装置に非接触性が必要とされない場合には、一般的な心電図を測定部10として用いてもよい。心電図は、人体表面の心臓を挟んだ電位差のある2部位に関電極(陽極、陰極)を装着し、さらに1部位に接地電極(不間電極)を装着して電極間の電位差を差動増幅して心拍を示す信号を収集する。   In addition, when non-contact property is not required for the age estimation device, a general electrocardiogram may be used as the measurement unit 10. The electrocardiogram is equipped with electrodes (anode and cathode) with two potential differences across the heart on the surface of the human body, and a ground electrode (instant electrode) at one site, and the potential difference between the electrodes is differentially amplified. To collect a signal indicating the heartbeat.

心拍は、図3に示すように、P波(心房興奮波)、QRS波(心室興奮波)、T波(心室興奮回復波)と呼ばれる3種の波形から構成されている。また、スパイク状のQRS波の頂点の間隔をRR間隔とする。本実施の形態では、測定部10によって得られた信号からそれぞれの波形の頂点を検出し、頂点の間隔をRR間隔として評価する。   As shown in FIG. 3, the heartbeat is composed of three types of waveforms called P wave (atrial excitement wave), QRS wave (ventricular excitement wave), and T wave (ventricular excitement recovery wave). Further, the interval between the apexes of the spike-like QRS wave is defined as the RR interval. In the present embodiment, the vertices of the respective waveforms are detected from the signal obtained by the measurement unit 10, and the vertex interval is evaluated as the RR interval.

年齢推定部12は、図4に示すように、処理部20、記憶部22、入力部24、出力部26を含む一般的なコンピュータにより構成することができる。また、年齢推定部12は、以下の年齢推定処理を行うように構成されたロジック回路により構成してもよい。   As shown in FIG. 4, the age estimation unit 12 can be configured by a general computer including a processing unit 20, a storage unit 22, an input unit 24, and an output unit 26. The age estimation unit 12 may be configured by a logic circuit configured to perform the following age estimation process.

処理部20は、CPU等のコンピュータにおける演算を行う部分である。処理部20は、記憶部22に予め格納された年齢推定プログラムを実行し、測定部10によって得られた信号を処理して被験者の年齢を推定する。記憶部22は、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶手段を含んで構成される。記憶部22は、処理部20から適宜アクセス可能であり、年齢推定プログラム、測定部10で得られた信号、年齢推定処理に必要なパラメータ等を格納及び保持する。入力部24は、キーボード等の文字入力手段やマウス等のポインティングデバイスを含んで構成される。また、入力部24は、ネットワークや外部の装置に接続するためのインターフェースを含んでもよい。入力部24は、年齢推定処理を行う際に必要な各種データや各種パラメータを入力するために用いられる。出力部26は、ディスプレイ等の表示装置やプリンタ等の印刷装置を含んで構成される。また、出力部26は、外部装置へ信号を出力するためのインターフェースを含んでもよい。出力部26は、年齢推定装置において推定された被験者の年齢を示す信号を出力したり、年齢推定処理を行う際に必要な各種データや各種パラメータを入力するためのユーザインターフェースとして機能したりする。   The processing unit 20 is a part that performs calculations in a computer such as a CPU. The processing unit 20 executes an age estimation program stored in advance in the storage unit 22 and processes the signal obtained by the measurement unit 10 to estimate the age of the subject. The storage unit 22 includes storage means such as a semiconductor memory and a hard disk. The storage unit 22 is appropriately accessible from the processing unit 20, and stores and holds an age estimation program, a signal obtained by the measurement unit 10, parameters necessary for age estimation processing, and the like. The input unit 24 includes character input means such as a keyboard and a pointing device such as a mouse. The input unit 24 may include an interface for connecting to a network or an external device. The input unit 24 is used to input various data and various parameters necessary for performing age estimation processing. The output unit 26 includes a display device such as a display and a printing device such as a printer. The output unit 26 may include an interface for outputting a signal to an external device. The output unit 26 outputs a signal indicating the age of the subject estimated by the age estimation device, or functions as a user interface for inputting various data and various parameters necessary for performing the age estimation process.

以下、年齢推定装置における年齢推定処理について図5のフローチャートを参照して説明する。また、以下の処理における各工程を実行することによって、年齢推定装置は図6に示す各機能ブロックとして機能する。   Hereinafter, age estimation processing in the age estimation apparatus will be described with reference to the flowchart of FIG. Moreover, by performing each process in the following processes, the age estimation device functions as each functional block shown in FIG.

ステップS10では、測定部10により被験者の心拍の情報を含む生体情報の信号を取得する。ステップS10の処理が生体情報取得手段30に相当する。   In step S10, the measurement unit 10 acquires a biological information signal including information about the heartbeat of the subject. The process of step S10 corresponds to the biological information acquisition unit 30.

本実施の形態ではマイクロ波ドップラモジュールにより生体情報を取得する場合を中心に説明する。マイクロ波ドップラモジュールは、測定部10から被験者に対してマイクロ波を照射し、被験者で反射したマイクロ波を受信し、送信波と受信波との周波数の差を検出することによって、対象物の動きを求める演算部を含んで構成される。   In the present embodiment, a case where biological information is acquired using a microwave Doppler module will be mainly described. The microwave Doppler module irradiates the subject with the microwave from the measurement unit 10, receives the microwave reflected by the subject, and detects the difference in frequency between the transmitted wave and the received wave, thereby moving the object. It is comprised including the calculating part which calculates | requires.

このマイクロ波ドップラモジュールを用いて、マイクロ波を被験者の胸部や背中に照射することによって、被験者の心拍や呼吸による生体表面の微小な変位を測定することができる。本実施の形態では、サンプリング周波数を200Hz、収集時間を5分としたが、これに限定されるものではなく、より短い時間の計測であっても年齢推定は可能である。   By using this microwave Doppler module to irradiate the subject's chest and back with microwaves, it is possible to measure minute displacements on the surface of the living body caused by the subject's heartbeat and respiration. In the present embodiment, the sampling frequency is 200 Hz and the collection time is 5 minutes. However, the present invention is not limited to this, and it is possible to estimate the age even when measuring a shorter time.

測定部10において得られた生体情報に関する信号は処理部20へ送られ、処理部20はその情報を記憶部22に格納する。   A signal relating to biological information obtained in the measurement unit 10 is sent to the processing unit 20, and the processing unit 20 stores the information in the storage unit 22.

ステップS12では、ステップS10において得られた生体情報から心拍に関する信号を抽出する。ステップS12の処理が心拍抽出手段32に相当する。   In step S12, a signal related to the heartbeat is extracted from the biological information obtained in step S10. The process of step S12 corresponds to the heartbeat extracting unit 32.

図7は、マイクロ波ドップラモジュールによって得られた体表面変位信号の例である。体表面変位信号には、被験者の呼吸に合わせて上下する波形が重畳されている。一方、図8は、同じ被験者に対して心電図によって得られた信号の例である。ノイズが重畳されているが、スパイク状のQRS波が明確に観察される。   FIG. 7 is an example of a body surface displacement signal obtained by the microwave Doppler module. The body surface displacement signal is superimposed with a waveform that rises and falls according to the breathing of the subject. On the other hand, FIG. 8 is an example of a signal obtained by electrocardiogram for the same subject. Although noise is superimposed, a spike-like QRS wave is clearly observed.

図9にマイクロ波ドップラモジュールによって得られた体表面変位信号のスペクトル及び図10に心電図によって得られた信号のスペクトルをそれぞれ示す。図10のスペクトルから人体の心拍の信号は0.8Hz以上2.0Hz以下の周波数帯域、特に1.0Hz以上1.6Hz以下の周波数帯域に分布していることが分かった。図9においても0.8Hz以上2.0Hz以下の周波数帯域、特に1.0Hz以上1.6Hz以下の周波数帯域にスペクトルピークがみられる。   FIG. 9 shows the spectrum of the body surface displacement signal obtained by the microwave Doppler module, and FIG. 10 shows the spectrum of the signal obtained by the electrocardiogram. From the spectrum of FIG. 10, it was found that the human heartbeat signal is distributed in the frequency band of 0.8 Hz to 2.0 Hz, particularly in the frequency band of 1.0 Hz to 1.6 Hz. Also in FIG. 9, a spectrum peak is observed in a frequency band of 0.8 Hz to 2.0 Hz, particularly in a frequency band of 1.0 Hz to 1.6 Hz.

そこで、処理部20は、マイクロ波ドップラモジュールによって被験者の体表面変位信号を得た場合にはフィルタ処理により0.8Hz以上2.0Hz以下の周波数帯域の周波数成分を抽出する。特に、1.0Hz以上1.6Hz以下の周波数帯域の周波数を抽出することが好適である。例えば、3次のバターワース・バンドフィルタ(Butterworth Band Filter)を用いて、ローパスフィルタ係数を低域遮断周波数1.0(Hz)、ハイパスフィルタ係数を高域遮断周波数1.6(Hz)とすることにより所望の周波数成分を抽出することができる。   Accordingly, when the body surface displacement signal of the subject is obtained by the microwave Doppler module, the processing unit 20 extracts a frequency component in a frequency band of 0.8 Hz to 2.0 Hz by filtering. In particular, it is preferable to extract frequencies in the frequency band of 1.0 Hz to 1.6 Hz. For example, using a third-order Butterworth band filter, the low-pass filter coefficient is set to a low cutoff frequency of 1.0 (Hz) and the high-pass filter coefficient is set to a high cutoff frequency of 1.6 (Hz). Thus, a desired frequency component can be extracted.

また、心電図によって被験者の心拍信号を得た場合には、処理部20はフィルタ処理によりQRS波を強調する処理を行うことが好ましい。例えば、3次のバターワース・バンドフィルタ(Butterworth Band Filter)を用いて、ローパスフィルタ係数を低域遮断周波数5.0(Hz)、ハイパスフィルタ係数を高域遮断周波数15.0(Hz)とすることによりQRS波の周波数成分を強調することができる。   Further, when the heartbeat signal of the subject is obtained by an electrocardiogram, the processing unit 20 preferably performs a process of enhancing the QRS wave by a filter process. For example, using a third-order Butterworth band filter, the low-pass filter coefficient is set to a low cutoff frequency of 5.0 (Hz), and the high-pass filter coefficient is set to a high cutoff frequency of 15.0 (Hz). Thus, the frequency component of the QRS wave can be emphasized.

処理部20は、マイクロ波ドップラモジュールによって得られた体表面変位信号から抽出した心拍信号成分、又は、心電図のQRS波を強調した心拍信号を記憶部22に格納する。   The processing unit 20 stores the heartbeat signal component extracted from the body surface displacement signal obtained by the microwave Doppler module or the heartbeat signal in which the QRS wave of the electrocardiogram is emphasized in the storage unit 22.

ステップS14では、ステップS12において得られた心拍を示す信号からRR間隔を算出する。ステップS14における処理がRR間隔算出手段34に相当する。   In step S14, the RR interval is calculated from the signal indicating the heartbeat obtained in step S12. The processing in step S14 corresponds to the RR interval calculation means 34.

RR間隔は、スパイク状のQRS波のピークの間隔である。処理部20は、ステップS12で得た心拍の信号からQRS波のピークを抽出する閾値を設定し、その閾値を超えた場合にQRS波のピークであるとして、隣り合うピークの間隔をRR間隔として算出する。処理部20は、得られたRR間隔を記憶部22に格納する。   The RR interval is the interval between spiked QRS wave peaks. The processing unit 20 sets a threshold value for extracting a QRS wave peak from the heartbeat signal obtained in step S12, and when the threshold value is exceeded, the QRS wave peak is assumed to be an adjacent peak interval as an RR interval. calculate. The processing unit 20 stores the obtained RR interval in the storage unit 22.

表1に、算出されたRR間隔の例を示す。表1には年齢が20代の10人の被験者についてマイクロ波ドップラモジュールによって得られた体表面変位信号から算出したRR間隔と、心電図によって得られた心拍信号から算出したRR間隔と、を示している。   Table 1 shows an example of the calculated RR interval. Table 1 shows the RR interval calculated from the body surface displacement signal obtained by the microwave Doppler module and the RR interval calculated from the heartbeat signal obtained by the electrocardiogram for 10 subjects in their 20s. Yes.

Figure 0005637583
Figure 0005637583

ステップS16では、ステップS14で算出したRR間隔から呼吸性変動を抽出する。ステップS16は、呼吸性変動抽出手段36に相当する。   In step S16, respiratory change is extracted from the RR interval calculated in step S14. Step S <b> 16 corresponds to the respiratory change extraction unit 36.

まず、ステップS14で算出したRR間隔を所定のサンプリング周期でサンプリングする。サンプリングの周波数は、例えば2Hzとすることが好適である。   First, the RR interval calculated in step S14 is sampled at a predetermined sampling period. The sampling frequency is preferably 2 Hz, for example.

次に、サンプリングしたRR間隔の信号から呼吸性変動を抽出するために、2種類の無限インパルス応答フィルタ(IIR)を適用する。第1の無限インパルス応答フィルタでは、0.09Hz以下の周波数帯を遮断する。例えば、次数21のバターワース・ハイパスフィルタを用いて低域遮断周波数0.09Hzのフィルタリングを行う。続いて、第2の無限インパルス応答フィルタでは、0.12Hz以下の周波数帯を遮断し、さらに0.4Hz以上の周波数帯を遮断する。例えば、次数21のバターワース・バンドパスフィルタを用いて低域遮断周波数0.12Hz及び高域遮断周波数0.4Hzのフィルタリングを行う。   Next, two types of infinite impulse response filters (IIR) are applied to extract respiratory fluctuations from the sampled RR interval signals. In the first infinite impulse response filter, a frequency band of 0.09 Hz or less is cut off. For example, a low-frequency cutoff frequency of 0.09 Hz is filtered using a Butterworth high-pass filter of order 21. Subsequently, in the second infinite impulse response filter, the frequency band of 0.12 Hz or lower is cut off, and further, the frequency band of 0.4 Hz or higher is cut off. For example, a Butterworth bandpass filter of order 21 is used to perform filtering with a low cutoff frequency of 0.12 Hz and a high cutoff frequency of 0.4 Hz.

ステップS18では、ステップS16で抽出した呼吸性変動からその振幅値を求める。ステップS18は、振幅値算出手段38に相当する。   In step S18, the amplitude value is obtained from the respiratory change extracted in step S16. Step S18 corresponds to the amplitude value calculation means 38.

一人の被験者に対する計測から得られたRR間隔のばらつき(分散)は年齢によって特徴を有する。すなわち、年齢が高くなるにつれてRR間隔のばらつきは小さくなる傾向を示す。   The variation (dispersion) in the RR interval obtained from the measurement for one subject has characteristics depending on the age. That is, the RR interval variation tends to decrease as the age increases.

呼吸性変動の振幅値を抽出する方法は、一人の被験者に対してステップS16で抽出された呼吸性変動波形について、その波形のプラスのピーク(山)とマイナスのピーク(谷)を検出し、プラスのピークの平均値とマイナスのピークの平均値をそれぞれ求め、プラスのピークの平均値とマイナスのピークの平均値の差を呼吸性の変動の振幅値(ARSA)とするものである。 The method for extracting the amplitude value of the respiratory fluctuation is to detect a positive peak (mountain) and a negative peak (valley) of the waveform of the respiratory fluctuation waveform extracted in step S16 for one subject, The average value of the positive peak and the average value of the negative peak are obtained, and the difference between the average value of the positive peak and the average value of the negative peak is used as the amplitude value (A RSA ) of respiratory fluctuation.

処理部20は、上記処理を行い、求めた呼吸性の変動の振幅値ARSAを記憶部22に格納する。 The processing unit 20 performs the above processing, and stores the obtained amplitude value A RSA of the respiratory change in the storage unit 22.

ステップS20では、ステップS18で抽出した呼吸性変動の振幅値ARSAから被験者の年齢を推定する。ステップS20が年齢推定手段40に相当する。 In step S20, the age of the subject is estimated from the respiratory fluctuation amplitude value A RSA extracted in step S18. Step S20 corresponds to the age estimation means 40.

図11は、複数の被験者について求められた呼吸性変動の振幅値ARSAを年齢に対してプロットした図である。20歳代の被験者(I群)の振幅値ARSAは20〜130程度の範囲に分布しているのに対し、40歳代以上の被験者(II群)の振幅値ARSAは0〜40の範囲に分布している。 FIG. 11 is a diagram in which the amplitude values A RSA of respiratory changes obtained for a plurality of subjects are plotted against age. The amplitude value A RSA of subjects in their 20s (Group I) is distributed in the range of about 20 to 130, whereas the amplitude value A RSA of subjects in the 40s and over (Group II) is 0 to 40. Distributed in the range.

したがって、処理部20は、振幅値ARSAが40以上60以下を閾値として、より好ましくは振幅値ARSAが50を閾値として、その閾値以下の振幅値ARSAを有する被験者を高齢者として判定する。 Therefore, the processing unit 20 determines a subject having an amplitude value A RSA of 40 to 60 as a threshold, more preferably an amplitude value A RSA of 50 as a threshold, and an amplitude value A RSA equal to or lower than the threshold as an elderly person. .

なお、このような処理では高齢者として判定された被験者には高齢者でない者を含む場合があるが、シートベルトの締付け強度を高齢者向けに調整する等の安全装置をより高齢者向けに制御するような場合には問題はない。   In such a process, the subject determined to be an elderly person may include a person who is not an elderly person, but the safety device such as adjusting the tightening strength of the seat belt for the elderly person is controlled for the elderly person. There is no problem if you do.

また、図12は、複数の被験者について求められた呼吸性変動の振幅値ARSAを年齢層ごとに平均化してプロットした図である。なお、図12において実線はマイクロ波ドップラモジュールによって得られた体表面変位信号の呼吸性変動の振幅値ARSAの傾向を示す換算ラインであり、破線は心電図によって得られた心拍信号の呼吸性変動の振幅値ARSAの傾向を示す換算ラインである。いずれの計測方法においても、20歳代から60歳代にかけて振幅値ARSAは徐々に低下する傾向を示すことが分かる。 FIG. 12 is a diagram in which the amplitude values A RSA of respiratory fluctuations obtained for a plurality of subjects are averaged and plotted for each age group. In FIG. 12, the solid line is a conversion line indicating the tendency of the amplitude value A RSA of the respiratory fluctuation of the body surface displacement signal obtained by the microwave Doppler module, and the broken line is the respiratory fluctuation of the heartbeat signal obtained by the electrocardiogram. It is the conversion line which shows the tendency of amplitude value ARSA of. In any measurement method, it can be seen that the amplitude value A RSA tends to gradually decrease from the 20s to the 60s.

したがって、処理部20は、ステップS18で求められた被験者の振幅値ARSAを図12の換算ラインに当てはめ、その被験者の年齢を推定する。 Accordingly, the processing unit 20 applies the amplitude value A RSA of the subject obtained in step S18 to the conversion line in FIG. 12, and estimates the age of the subject.

このようにして推定された被験者の年齢に基づいて、交通事故発生時にシートベルトやエアバッグ等の衝突安全装置を年齢に応じて作動させることができる。これにより、高齢者に対しては安全装置の動作を調整して乗員への傷害の発生やその大きさを低減できる。   Based on the age of the subject thus estimated, a collision safety device such as a seat belt or an airbag can be activated according to the age when a traffic accident occurs. As a result, for elderly people, the operation of the safety device can be adjusted to reduce the occurrence and magnitude of injury to the occupant.

なお、ステップS18における呼吸性変動の振幅値を求める方法の代りに、数式(1)を適用して呼吸性変動の積分値IRSAを算出してもよい。|RSA|は呼吸性変動波形の数値の絶対値である。図13及び図14にこの場合のフローチャート及び年齢推定装置の機能ブロック図を示す。

Figure 0005637583
Instead of the method of obtaining the respiratory fluctuation amplitude value in step S18, the integral value I RSA of respiratory fluctuation may be calculated by applying Equation (1). | RSA | is the absolute value of the numerical value of the respiratory fluctuation waveform. FIG. 13 and FIG. 14 show a flowchart in this case and a functional block diagram of the age estimation apparatus.
Figure 0005637583

このように算出された積分値IRSAも図11と同様に被験者の年齢層に応じた分布をする。すなわち、20歳代の被験者の積分値IRSAは広範囲に分布するのに対し、40歳代以上の被験者の積分値IRSAは低い値の範囲に分布する。したがって、積分値IRSAが所定の閾値以下であれば高齢者と判定することができる。 The integrated value I RSA calculated in this way also has a distribution corresponding to the age group of the subject as in FIG. That is, the integrated value I RSA of subjects in their 20s is distributed over a wide range, whereas the integrated value I RSA of subjects in their 40s and over is distributed in a low value range. Therefore, if the integrated value I RSA is equal to or less than a predetermined threshold value, it can be determined that the elderly person.

10 測定部、12 年齢推定部、14 シート、14a 背もたれ部分、20 処理部、22 記憶部、24 入力部、26 出力部、30 生体情報取得手段、32 心拍抽出手段、34 RR間隔算出手段、36 呼吸性変動抽出手段、38 振幅値算出手段、40 年齢推定手段。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Measurement part, 12 Age estimation part, 14 Seat, 14a Backrest part, 20 Processing part, 22 Storage part, 24 Input part, 26 Output part, 30 Biometric information acquisition means, 32 Heart rate extraction means, 34 RR interval calculation means, 36 Respiratory fluctuation extracting means, 38 amplitude value calculating means, 40 age estimating means.

Claims (13)

被験者の年齢を推定する年齢推定装置であって、
前記被験者から生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記生体情報から心拍の信号を抽出する心拍抽出手段と、
前記心拍の信号からRR間隔を求めるRR間隔算出手段と、
前記RR間隔算出手段において算出されたRR間隔の呼吸性変動を求める呼吸性変動抽出手段と、
前記呼吸性変動の振幅値を求める振幅値算出手段と、
前記呼吸性変動の振幅値に基づいて前記被験者の年齢を推定する年齢推定手段と、
を備え
前記年齢推定手段は、予め定められた呼吸性変動の振幅値と年齢との関係式に基づいて、前記呼吸性変動抽出手段において求められたRR間隔の呼吸性変動の振幅値から前記被験者の年齢を推定することを特徴とする年齢推定装置。
An age estimation device for estimating the age of a subject,
Biometric information acquisition means for acquiring biometric information from the subject;
A heartbeat extracting means for extracting a heartbeat signal from the biological information;
RR interval calculation means for obtaining an RR interval from the heartbeat signal;
A respiratory fluctuation extracting means for obtaining a respiratory fluctuation of the RR interval calculated by the RR interval calculating means;
An amplitude value calculating means for obtaining an amplitude value of the respiratory change;
Age estimation means for estimating the age of the subject based on the amplitude value of the respiratory variation;
Equipped with a,
The age estimating means calculates the age of the subject from the amplitude value of the respiratory change in the RR interval determined by the respiratory change extracting means based on a predetermined relational expression between the amplitude value of the respiratory change and the age. age estimation apparatus and estimates the.
被験者の年齢を推定する年齢推定装置であって、
前記被験者から生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記生体情報から心拍の信号を抽出する心拍抽出手段と、
前記心拍の信号からRR間隔を求めるRR間隔算出手段と、
前記RR間隔算出手段において算出されたRR間隔の呼吸性変動を求める呼吸性変動抽出手段と、
前記呼吸性変動の積分値を求める積分値算出手段と、
前記呼吸性変動の積分値に基づいて前記被験者の年齢を推定する年齢推定手段と、
を備えることを特徴とする年齢推定装置。
An age estimation device for estimating the age of a subject,
Biometric information acquisition means for acquiring biometric information from the subject;
A heartbeat extracting means for extracting a heartbeat signal from the biological information;
RR interval calculation means for obtaining an RR interval from the heartbeat signal;
A respiratory fluctuation extracting means for obtaining a respiratory fluctuation of the RR interval calculated by the RR interval calculating means;
An integral value calculating means for obtaining an integral value of the respiratory change;
An age estimation means for estimating the age of the subject based on the integrated value of the respiratory variation;
An age estimation device comprising:
請求項1に記載の年齢推定装置であって、
前記年齢推定手段は、前記呼吸性変動の振幅値が所定の閾値以下である場合に前記被験
者が高齢者であると判定することを特徴とする年齢推定装置。
The age estimation device according to claim 1,
The age estimation means, age estimation apparatus amplitude of the respiratory variation is the subject is less than or equal to a predetermined threshold and wherein the stamp Teisu Rukoto to be elderly.
請求項2に記載の年齢推定装置であって、
前記年齢推定手段は、前記呼吸性変動の積分値が所定の閾値以下である場合に前記被験
者が高齢者であると判定することを特徴とする年齢推定装置。
The age estimation device according to claim 2,
The age estimation means, age estimation device integrated value of the respiratory variation is the subject is less than or equal to a predetermined threshold and wherein the stamp Teisu Rukoto to be elderly.
請求項1〜のいずれか1つに記載の年齢推定装置であって、
前記生体情報取得手段は、非接触で被験者から前記生体情報を取得することを特徴とする年齢推定装置。
The age estimation device according to any one of claims 1 to 4 ,
The biometric information acquisition unit acquires the biometric information from a subject in a non-contact manner.
請求項に記載の年齢推定装置であって、
前記生体情報取得手段は、マイクロ波ドップラモジュールであることを特徴とする年齢
推定装置。
The age estimation device according to claim 5 ,
The age estimation apparatus, wherein the biological information acquisition means is a microwave Doppler module.
請求項に記載の年齢推定装置であって、
前記マイクロ波ドップラモジュールは、座席の背もたれ部分に配置されていることを特徴とする年齢推定装置。
The age estimation device according to claim 6 ,
The microwave Doppler module is disposed on a backrest portion of a seat.
請求項に記載の年齢推定装置であって、
前記マイクロ波ドップラモジュールは、前記座席の座面正面からみて中央より右にずれ
た位置に配置されていることを特徴とする年齢推定装置。
The age estimation device according to claim 7 ,
The age estimation apparatus, wherein the microwave Doppler module is arranged at a position shifted to the right from the center when viewed from the front of the seating surface of the seat.
請求項1〜のいずれか1つに記載の年齢推定装置であって、
前記心拍抽出手段は、前記生体情報から0.8Hz以上2.0Hz以下の周波数成分を
前記心拍の信号として抽出することを特徴とする年齢推定装置。
The age estimation device according to any one of claims 1 to 8 , wherein
The age estimation apparatus, wherein the heartbeat extraction means extracts a frequency component of 0.8 Hz to 2.0 Hz as the heartbeat signal from the biological information.
被験者の年齢を推定する年齢推定方法であって、
前記被験者から生体情報を取得する生体情報取得工程と、
前記生体情報から心拍の信号を抽出する心拍抽出工程と、
前記心拍の信号からRR間隔を求めるRR間隔算出工程と、
前記RR間隔算出工程において算出されたRR間隔の呼吸性変動を求める呼吸性変動抽出工程と、
前記呼吸性変動の振幅値を求める振幅値算出工程と、
前記呼吸性変動の振幅値に基づいて前記被験者の年齢を推定する年齢推定工程
を備え
前記年齢推定工程では、予め定められた呼吸性変動の振幅値と年齢との関係式に基づいて、前記呼吸性変動抽出工程において求められたRR間隔の呼吸性変動の振幅値から前記被験者の年齢を推定することを特徴とする年齢推定方法。
An age estimation method for estimating the age of a subject,
A biological information acquisition step of acquiring biological information from the subject;
A heartbeat extraction step of extracting a heartbeat signal from the biological information;
An RR interval calculating step for obtaining an RR interval from the heartbeat signal;
A respiratory variation extracting step for obtaining a respiratory variation of the RR interval calculated in the RR interval calculating step;
An amplitude value calculating step for obtaining an amplitude value of the respiratory change,
And age estimation step of estimating the age of the subject based on the amplitude value of the respiratory variation,
Equipped with a,
In the age estimation step, the age of the subject is determined from the amplitude value of the respiratory change in the RR interval determined in the respiratory change extraction step based on a predetermined relationship between the amplitude value of the respiratory change and the age. age estimation method, characterized in that the estimated.
被験者の年齢を推定する年齢推定方法であって、
前記被験者から生体情報を取得する生体情報取得工程と、
前記生体情報から心拍の信号を抽出する心拍抽出工程と、
前記心拍の信号からRR間隔を求めるRR間隔算出工程と、
前記RR間隔算出工程において算出されたRR間隔の呼吸性変動を求める呼吸性変動抽出工程と、
前記呼吸性変動の積分値を求める積分値算出工程と、
前記呼吸性変動の積分値に基づいて前記被験者の年齢を推定する年齢推定工程と、
を備えることを特徴とする年齢推定方法。
An age estimation method for estimating the age of a subject,
A biological information acquisition step of acquiring biological information from the subject;
A heartbeat extraction step of extracting a heartbeat signal from the biological information;
An RR interval calculating step for obtaining an RR interval from the heartbeat signal;
A respiratory variation extracting step for obtaining a respiratory variation of the RR interval calculated in the RR interval calculating step;
An integral value calculating step for obtaining an integral value of the respiratory change;
An age estimation step of estimating the age of the subject based on the integrated value of the respiratory variation;
An age estimation method comprising:
被験者の年齢を推定する年齢推定プログラムであって、
コンピュータに、
前記被験者から生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記生体情報から心拍の信号を抽出する心拍抽出ステップと、
前記心拍の信号からRR間隔を求めるRR間隔算出ステップと、
前記RR間隔算出ステップにおいて算出されたRR間隔の呼吸性変動を求める呼吸性変動抽出ステップと、
前記呼吸性変動の振幅値を求める振幅値算出ステップと、
前記呼吸性変動の振幅値に基づいて前記被験者の年齢を推定する年齢推定ステップと、
を行わせ
前記年齢推定ステップでは、予め定められた呼吸性変動の振幅値と年齢との関係式に基づいて、前記呼吸性変動抽出ステップにおいて求められたRR間隔の呼吸性変動の振幅値から前記被験者の年齢を推定することを特徴とする年齢推定プログラム。
An age estimation program for estimating the age of a subject,
On the computer,
A biological information acquisition step of acquiring biological information from the subject;
A heartbeat extraction step of extracting a heartbeat signal from the biological information;
An RR interval calculating step for obtaining an RR interval from the heartbeat signal;
A respiratory variation extraction step for obtaining a respiratory variation of the RR interval calculated in the RR interval calculation step;
An amplitude value calculating step for obtaining an amplitude value of the respiratory change,
An age estimation step of estimating the age of the subject based on the amplitude value of the respiratory variation;
It was carried out,
In the age estimation step, the age of the subject is determined from the amplitude value of the respiratory variation in the RR interval obtained in the respiratory variation extraction step based on a predetermined relationship between the amplitude value of the respiratory variation and the age. age estimation program, characterized in that the estimate.
被験者の年齢を推定する年齢推定プログラムであって、
コンピュータに、
前記被験者から生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記生体情報から心拍の信号を抽出する心拍抽出ステップと、
前記心拍の信号からRR間隔を求めるRR間隔算出ステップと、
前記RR間隔算出ステップにおいて算出されたRR間隔の呼吸性変動を求める呼吸性変動抽出ステップと、
前記呼吸性変動の積分値を求める積分値算出ステップと、
前記呼吸性変動の積分値に基づいて前記被験者の年齢を推定する年齢推定ステップと、
を行わせることを特徴とする年齢推定プログラム。
An age estimation program for estimating the age of a subject,
On the computer,
A biological information acquisition step of acquiring biological information from the subject;
A heartbeat extraction step of extracting a heartbeat signal from the biological information;
An RR interval calculating step for obtaining an RR interval from the heartbeat signal;
A respiratory variation extraction step for obtaining a respiratory variation of the RR interval calculated in the RR interval calculation step;
An integral value calculating step for obtaining an integral value of the respiratory change;
An age estimation step of estimating the age of the subject based on the integrated value of the respiratory variation;
An age estimation program characterized by having
JP2009004584A 2009-01-13 2009-01-13 Age estimation device, age estimation method and age estimation program by non-contact biological information collection Expired - Fee Related JP5637583B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009004584A JP5637583B2 (en) 2009-01-13 2009-01-13 Age estimation device, age estimation method and age estimation program by non-contact biological information collection

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009004584A JP5637583B2 (en) 2009-01-13 2009-01-13 Age estimation device, age estimation method and age estimation program by non-contact biological information collection

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2010162069A JP2010162069A (en) 2010-07-29
JP5637583B2 true JP5637583B2 (en) 2014-12-10

Family

ID=42578770

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009004584A Expired - Fee Related JP5637583B2 (en) 2009-01-13 2009-01-13 Age estimation device, age estimation method and age estimation program by non-contact biological information collection

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5637583B2 (en)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101177921B1 (en) 2011-08-19 2012-08-29 (주)에이지바이오매틱스 System for measuring biological ages of viscera
JP5454593B2 (en) * 2012-01-26 2014-03-26 トヨタ自動車株式会社 Heart rate signal processing apparatus and heart rate signal processing method
US11744502B2 (en) * 2013-11-30 2023-09-05 Koninklijke Philips N.V. Automated detection of patient age by ECG
JP6413714B2 (en) * 2014-12-05 2018-10-31 三菱自動車工業株式会社 Crew status acquisition device
WO2018087900A1 (en) * 2016-11-11 2018-05-17 タキオニッシュホールディングス株式会社 Vital module, diver module, and diver monitoring system
TWI790728B (en) * 2021-08-27 2023-01-21 李宗諺 Portable device for circulatory shock monitoring

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4625886B2 (en) * 2003-06-06 2011-02-02 株式会社ユメディカ Pulse wave analysis method and autonomic nervous function evaluation device
JP4452145B2 (en) * 2004-08-20 2010-04-21 株式会社デンソー Heart rate detector
JP4396650B2 (en) * 2006-02-20 2010-01-13 株式会社デンソー Sleep support device, program, and recording medium
JP2008253538A (en) * 2007-04-05 2008-10-23 Tokyo Metropolitan Univ Non-contact mental stress diagnosis system

Also Published As

Publication number Publication date
JP2010162069A (en) 2010-07-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6767059B2 (en) Biological information acquisition device and signal processing method
US11089993B2 (en) Device and method for measuring sleep state, phase coherence calculation device, body vibration signal measurement device, stress level measurement device, sleep state measurement device, and cardiac waveform extraction method
JP5637583B2 (en) Age estimation device, age estimation method and age estimation program by non-contact biological information collection
KR101188655B1 (en) Pillow with apparatus for inference of sleeping status
EP3888548B1 (en) Bed-based ballistocardiogram apparatus
JP6208372B2 (en) Depression state determination method and depression state determination device
JP6558328B2 (en) Biological information output device and chair provided with biological information output device
JP5022530B2 (en) Fatigue degree calculation device and computer program
CN103815896A (en) Mental fatigue monitoring method, device and system and mobile processing terminal
JP2016512777A (en) Method for detecting fall and fall detector
JP2011024902A (en) Electrocardiographic device for vehicle
JPWO2005092193A1 (en) Load body state determination device, vehicle seat, and computer program
JP4962735B2 (en) Biological information acquisition device
Conoci et al. Live demonstration of portable systems based on silicon sensors for the monitoring of physiological parameters of driver drowsiness and pulse wave velocity
EP2962638B1 (en) Dozing prevention method
WO2017082165A1 (en) Respiration estimating method and device
US10575736B2 (en) Biometric information acquisition device
JP4863047B2 (en) Respiratory heart rate monitoring device
JPWO2007094464A1 (en) Cardiopulmonary function measuring device
JP4609539B2 (en) Sleepiness detection device
JP2021074272A (en) Biological signal detection device, heartbeat signal detection server, vehicle, biological signal detection program, and heartbeat signal detection program
Shen et al. Ballistocardiogram-Based Heart Rate Variation Monitoring Using Unsupervised Learning.
Thirion et al. Pulse: An unobtrusive vitals monitoring system based on innovative high sensitivity sensors
US20250268519A1 (en) Device and method for measurement of physiological parameters by temporary contact with a receptor surface
Massagram et al. Feasibility assessment of Doppler radar long-term physiological measurements

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20111121

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20130326

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20130709

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130830

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20140304

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20140423

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20141007

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20141017

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees