JP6535575B2 - Physiological index detection device, physiological index detection method, physiological index detection processing program - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、生理指標検出装置、生理指標検出方法、生理指標検出処理プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to a physiological index detection device, a physiological index detection method, and a physiological index detection processing program.
ホルター(Holter)心電計などのウェアラブルデバイスを用いて取得する生体信号には、体動や静電気などによって様々なノイズが混入する可能性がある。このため、ノイズが混入することを想定して生体信号の特徴量抽出や解析を行う必要がある。 A biological signal acquired using a wearable device such as a Holter electrocardiograph may be mixed with various noises due to body movement or static electricity. For this reason, it is necessary to perform feature amount extraction and analysis of a biological signal on the assumption that noise is mixed.
図4は、心電図の一例を示す図である。
心電など循環器系の生体信号の場合、心室の収縮と同期した信号が周期的に観測される。心電の場合は図4(a)に示すQRS群(便宜上、以下においてR波と呼ぶことがある)が当該信号に相当する。図4(b)や図4(c)に示すように、心電については、隣接するR波同士の間隔であるRRI(RR Interval(例えばhttp://hclab.sakura.ne.jp/stress_novice_hartrate.html参照))の逆数で心拍数が求まるため、R波を検出することは医療以外の目的においても重要である。
FIG. 4 is a diagram showing an example of an electrocardiogram.
In the case of a biological signal of a circulatory system such as an electrocardiogram, a signal synchronized with the contraction of the ventricle is periodically observed. In the case of electrocardiogram, a QRS group (which may be hereinafter referred to as an R wave for convenience) shown in FIG. 4A corresponds to the signal. As shown in FIG. 4 (b) and FIG. 4 (c), with regard to the electrocardiogram, RRI (RR Interval (e.g. http://hclab.sakura.ne.jp/stress_novice_hartrate.) Which is the interval between adjacent R waves. Since the heart rate is determined by the reciprocal of html), it is important to detect R-waves for purposes other than medical treatment.
図5は、脈波の一例を示す図である。
また、図5に示すように、心電と同じく、循環器系の生体信号である脈波については、隣接するP波同士の間隔であるPPI(PP Intervalの逆数から脈拍数が求まるため(例えば特開2009−82292号公報参照))、P波を検出することについても医療以外の目的において重要となる。
FIG. 5 is a view showing an example of a pulse wave.
In addition, as shown in FIG. 5, as for the pulse wave which is a biological signal of the circulatory system as in the case of the electrocardiogram, PPI which is the interval between adjacent P waves (because the pulse rate is determined from the reciprocal of PP Interval (for example, See JP 2009-82292 A)) and P wave detection is also important for purposes other than medical treatment.
R波(心電)やP波(脈波)などの生理指標を検出する単純な方法として、閾値を用いる方法が考えられる。しかし、ウェアラブルデバイスが計測する生体信号の大きさは、機器構成、ユーザ、環境によって異なるため、閾値の設定によっては目標とする生理指標の検出漏れ、過剰検出、誤検出を引き起こす恐れがある。 As a simple method of detecting a physiological index such as R wave (electrocardiogram) or P wave (pulse wave), a method using a threshold can be considered. However, since the size of the biological signal measured by the wearable device varies depending on the device configuration, the user, and the environment, depending on the setting of the threshold, there is a risk of causing missed detection, excessive detection, or false detection of a target physiological index.
図6は、心電図において過剰検出、検出漏れ、誤検出を起こす一例を示す図である。図3中のAは閾値を、W1は過剰検出の部分を、W2は検出漏れの部分を、W3は誤検出の部分をそれぞれ示す。 FIG. 6 is a diagram showing an example in which excess detection, detection failure, and false detection occur in the electrocardiogram. In FIG. 3, A indicates a threshold value, W1 indicates a portion of overdetection, W2 indicates a portion of detection failure, and W3 indicates a portion of false detection.
また、別の方法として、生体信号の自己相関を用いる手法が考えられる。
しかし、テンプレートウィンドウおよび当該テンプレートウィンドウに基づく探索ウィンドウの幅を、心臓の拡張や収縮に関連する信号であるP波〜T波すべてを含むように設定すると、生体信号中に混入したノイズ等によって自己相関係数が低くなり、目標とする生理指標を検出できない場合が生じうる。
As another method, a method using autocorrelation of a biological signal can be considered.
However, if the template window and the width of the search window based on the template window are set so as to include all P waves to T waves that are signals related to expansion and contraction of the heart, noise caused by noise etc. There is a possibility that the correlation coefficient is low and the target physiological index can not be detected.
一方、上記の各ウィンドウの幅をQRS群(心電)やP波(脈波)と同等程度に設定すると、筋電など類似した生体信号を、目標とする生理指標として誤検出してしまう場合が生じうる。 On the other hand, if the width of each window described above is set to the same level as the QRS complex (electrocardiogram) or P wave (pulse wave), a case in which a similar biosignal such as myoelectric potential is erroneously detected as a target physiological index Can occur.
本発明の目的は、固定的な閾値を用いることなく、生理指標を精度よく検出することができる生理指標検出装置、生理指標検出方法、生理指標検出処理プログラムを提供することである。 An object of the present invention is to provide a physiological index detection device, a physiological index detection method, and a physiological index detection processing program that can accurately detect a physiological index without using a fixed threshold.
上記目的を達成するために、この発明の実施形態における生理指標検出装置の態様は、生体信号からの検出対象となる生理指標の既知の特徴に基づいて、前記生体信号におけるテンプレートの波形を算出する第1の算出手段と、複数の所定期間内における前記生体信号の波形と前記算出した前記テンプレートの波形との類似性の高さを示す値、および前記複数の所定期間内における前記生体信号の大きさのばらつきを示す第1および第2の統計値を算出する第2の算出手段と、前記算出した前記類似性の高さを示す値が所定の値を超えるときに、前記検出対象となる生理指標の候補を前記複数の所定期間内における前記生体信号から検出する検出手段と、前記検出手段により検出した候補の前記第1の統計値が、1以上のn個の過去の生体信号に含まれる生理指標について前記算出した前記第1の統計値の平均値に対して0より大きく1より小さい倍率を掛けた値であることと、前記n−1個の過去の生体信号に含まれる生理指標と前記検出した候補とについて算出した前記第2の統計値が、前記n個の過去の生体信号に含まれる生理指標について算出した前記第2の統計値に対して1以上の任意の正の実数の倍率を掛けた値以下であることとの条件を満たすときに、前記検出した候補を前記検出対象となる生理指標として決定する決定手段とを有する装置を提供する。 In order to achieve the above object, an aspect of a physiological index detection apparatus according to an embodiment of the present invention calculates a waveform of a template in the biological signal based on known characteristics of a physiological index to be detected from the biological signal. First calculating means, a value indicating the degree of similarity between the waveform of the biological signal within a plurality of predetermined periods and the waveform of the template calculated, and the magnitude of the biological signal within the plurality of predetermined periods Second calculating means for calculating first and second statistical values indicating variation in height , and the physiology to be detected when the value indicating the calculated height of the similarity exceeds a predetermined value detecting means for detecting the candidates of the index from the biological signal at said plurality of predetermined periods, the first statistics of the candidate detected by the detecting means, one or more of n past biological signal And a value obtained by multiplying the average value of the first statistical value calculated above for the physiological index contained therein by a factor larger than 0 and smaller than 1 and included in the n-1 past biological signals The second statistical value calculated for the physiological index and the detected candidate is one or more arbitrary positive values with respect to the second statistical value calculated for the physiological index included in the n past biological signals when the real condition is satisfied with that magnification it is less than a value obtained by multiplying the, to provide a device and a determining means for determining a candidate the detected as physiological index to be the detection target.
本発明の実施形態における生理指標検出方法の態様は、生理指標検出装置に適用される方法であって、生体信号からの検出対象となる生理指標の既知の特徴に基づいて、前記生体信号におけるテンプレートの波形を算出する第1の算出ステップと、複数の所定期間内における前記生体信号の波形と前記算出した前記テンプレートの波形との類似性の高さを示す値、および前記複数の所定期間内における前記生体信号の大きさのばらつきを示す第1および第2の統計値を算出する第2の算出ステップと、前記算出した前記類似性の高さを示す値が所定の値を超えるときに、前記検出対象となる生理指標の候補を前記複数の所定期間内における前記生体信号から検出する検出ステップと、前記検出した候補の前記第1の統計値が、1以上のn個の過去の生体信号に含まれる生理指標について前記算出した前記第1の統計値の平均値に対して0より大きく1より小さい倍率を掛けた値であることと、前記n−1個の過去の生体信号に含まれる生理指標と前記検出した候補とについて算出した前記第2の統計値が、前記n個の過去の生体信号に含まれる生理指標について算出した前記第2の統計値に対して1以上の任意の正の実数の倍率を掛けた値以下であることとの条件を満たすときに、前記検出した候補を前記検出対象となる生理指標として決定する決定ステップとを有する方法を提供する。 An aspect of a physiological index detection method according to an embodiment of the present invention is a method applied to a physiological index detection device, and a template in the biological signal based on a known feature of the physiological index to be detected from the biological signal. A first calculation step of calculating a waveform of the value, a value indicating the degree of similarity between the waveform of the biological signal within a plurality of predetermined periods and the waveform of the template calculated, and the plurality of predetermined periods within the predetermined period A second calculation step of calculating first and second statistical values indicating variations in magnitude of the biological signal, and the value indicating the calculated height of the similarity exceeds a predetermined value ; a detection step of detecting a candidate of physiological indices to be detected from the biological signal at said plurality of predetermined periods, the first statistic of the detected candidate, one or more of the n A value obtained by multiplying the average value of the first statistical value calculated as described above for the physiological index included in the last biological signal by a factor larger than 0 and less than 1; The second statistical value calculated for the physiological index included in the signal and the detected candidate is one or more with respect to the second statistical value calculated for the physiological index included in the n past biological signals when any positive real numbers satisfying the possible magnification is less than a value obtained by multiplying a, to provide a method and a determining step of determining a candidate the detected as physiological index to be the detection target.
本発明によれば、固定的な閾値を用いることなく、生理指標を精度よく検出することが可能になる。 According to the present invention, it is possible to accurately detect a physiological index without using a fixed threshold.
以下、この発明に係わる実施形態を説明する。
本発明では、心電のように「類似した波形が繰り返し現れる生体信号」を計測の対象とする。特徴を有する生体信号から得られる特徴量の値が取りうる範囲は、医学的および生理学的におおよそ判明している。
Hereinafter, an embodiment according to the present invention will be described.
In the present invention, “a biological signal in which a similar waveform repeatedly appears” like an electrocardiogram is an object of measurement. The range which the value of the feature value obtained from the biosignal having the feature can take is roughly known medically and physiologically.
また、本発明では、自己相関で捉えられる生体信号の波形形状に加え、波形の大きさを評価対象に含める。自己相関値に基づいて検出された候補データについて、当該候補データの波形の大きさの上限および下限を評価することで、探索ウィンドウ幅を生理指標と同等程度に設定した場合に生じうる、類似した形状の誤検出を低減する。 Further, in the present invention, in addition to the waveform shape of the biological signal captured by autocorrelation, the magnitude of the waveform is included in the evaluation target. For candidate data detected based on the autocorrelation value, evaluating the upper and lower limits of the waveform size of the candidate data makes it possible to set the search window width to the same degree as the physiological index, which is similar Reduce false detection of shape.
図1は、本発明の実施形態における生理指標検出システムの構成例を示す図である。
この生理指標検出システムは、生理指標検出装置20、生体信号計測デバイス30を有する。生理指標検出装置20は、データ受信部10、テンプレート算出部11、特徴量算出部12、生理指標検出部13、評価用生理指標記録部14、生体信号解析処理部15を備える。
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a physiological index detection system according to an embodiment of the present invention.
The physiological index detection system includes a physiological index detection device 20 and a biological signal measurement device 30. The physiological index detecting device 20 includes a data receiving unit 10, a template calculating unit 11, a feature amount calculating unit 12, a physiological index detecting unit 13, a physiological index for evaluation recording unit 14, and a biological signal analysis processing unit 15.
データ受信部10は、生体信号計測デバイス30により検出した生体信号を受信する。なお、データ受信部10が受信する生体信号に対して、フィルタリングなどの前処理を施しても良い。 The data receiving unit 10 receives the biological signal detected by the biological signal measuring device 30. The biological signal received by the data reception unit 10 may be subjected to preprocessing such as filtering.
テンプレート算出部11は、検出対象となる生理指標の既知の特徴に基づいて、テンプレートとなる波形を算出する。このテンプレートは、生体信号における特徴量の1種である相関係数(以下、相関値と呼ぶこともある)を特徴量算出部12で算出するために用いられる。 The template calculation unit 11 calculates a waveform serving as a template based on known characteristics of the physiological index to be detected. The template is used to calculate the correlation coefficient (hereinafter also referred to as a correlation value), which is one of the feature amounts in the biological signal, in the feature amount calculation unit 12.
特徴量算出部12は、テンプレート算出部11で算出したテンプレートの波形と生体信号の入力データとを基に生体信号における特徴量を算出して、生理指標検出部13に送出する。 The feature amount calculation unit 12 calculates a feature amount of the biological signal based on the waveform of the template calculated by the template calculation unit 11 and the input data of the biological signal, and sends it to the physiological index detection unit 13.
生理指標検出部13は、特徴量算出部12から受信した特徴量の情報を基に、生理指標を検出する。
評価用生理指標記録部14は、例えば不揮発性メモリなどの記憶装置であり、生理指標検出部13で検出した生理指標を一定期間保持する。この保持した生理指標は、生理指標検出部13による次回以降の検出のための過去の正解データとして用いられる。
生体信号解析処理部15は、生理指標検出部13で検出した生理指標についての所定の解析処理を行い、この解析結果を図示しない表示装置に表示する。
The physiological index detection unit 13 detects a physiological index based on the information of the feature amount received from the feature amount calculation unit 12.
The evaluation physiological index recording unit 14 is a storage device such as a non-volatile memory, for example, and holds the physiological index detected by the physiological index detection unit 13 for a certain period. The physiological index thus held is used as past correct data for detection by the physiological index detection unit 13 after the next time.
The biological signal analysis processing unit 15 performs predetermined analysis processing on the physiological index detected by the physiological index detection unit 13 and displays the analysis result on a display device (not shown).
以下、本発明を心電図のR波検出に適用した例について説明する。
<心電の特徴>
健常者におけるQRS群の最大持続時間は0.10[sec]以下である。上記の非特許文献1は、健常者の心拍数は40〜240[bpm]とされている(。すなわち、0.25〜1.5[sec]に1回はQRS群が計測される。
心電図において3.0[sec]にわたりQRS群が観測できない場合には、洞停止とみなされる(参照:http://nurse-senka.jp/contents/press/215681/)。
Hereinafter, an example in which the present invention is applied to R wave detection of an electrocardiogram will be described.
<Characteristics of electrocardiogram>
The maximum duration of the QRS complex in healthy subjects is less than or equal to 0.10 [sec]. In the non-patent document 1 described above, the heart rate of a healthy person is 40 to 240 [bpm] (ie, the QRS group is measured once in 0.25 to 1.5 [sec]).
If the QRS complex can not be observed for 3.0 [sec] in the electrocardiogram, it is considered as a sinus arrest (see: http://nurse-senka.jp/contents/press/215681/).
アスリート等、いわゆる「スポーツ心臓」を持つヒトの場合の心拍数は40[bpm]より低い場合でも正常とされる。Lowest-heart-rateのギネス記録は27[bpm]であることから、最低でも2.3[sec]に1回は心電図においてQRS群が計測されると考えられる。 The heart rate of an athlete or the like who has a so-called "sports heart" is considered normal even if it is lower than 40 bpm. Since the Guinness record of Lowest-heart-rate is 27 [bpm], it is considered that the QRS group is measured in the electrocardiogram at least once every 2.3 [sec].
上記のLowest-heart-rateについては、例えば
http://www.guinnessworldrecords.com/world-records/lowest-heart-rate
に開示される。
For the above-mentioned Lowest-heart-rate, for example,
http://www.guinnessworldrecords.com/world-records/lowest-heart-rate
Disclosed in
心電は類似した波形が繰り返し出現する生体信号である。ノイズが混入しない理想条件下であれば、QRS群で観測される波形の形状や電位の大きさは近い値をとると考えられる。 Electrocardiogram is a biological signal in which similar waveforms repeatedly appear. Under ideal conditions in which noise does not enter, it is considered that the shape of the waveform observed in the QRS group and the magnitude of the potential take close values.
図2は、本発明の実施形態における生理指標検出システムの処理動作の一例を示すフローチャートである。なお、本発明はフィルタリングなど他のノイズ除去・低減手法との併用が可能である。 FIG. 2 is a flowchart showing an example of the processing operation of the physiological index detection system according to the embodiment of the present invention. The present invention can be used in combination with other noise removal / reduction techniques such as filtering.
まず、生理指標検出装置20のテンプレート算出部11は、検出対象となるR波の既知の特徴に基づいて、以降の処理で用いるR波のテンプレート波形を算出する(S1)。本実施形態では、健常者におけるQRS群の上記の最大持続時間である0.10[sec]を心電図におけるテンプレート波形の幅、および心電図における複数の探索ウィンドウの幅として設定する。なお、R波に相当する区間を抽出することが可能であれば、本実施形態ではテンプレートの算出方法は問わない。 First, the template calculation unit 11 of the physiological index detection device 20 calculates a R-wave template waveform to be used in the subsequent processing based on the known characteristics of the R-wave to be detected (S1). In this embodiment, 0.10 [sec] which is the above-mentioned maximum duration of the QRS group in a healthy person is set as the width of the template waveform in the electrocardiogram and the width of a plurality of search windows in the electrocardiogram. In addition, as long as it is possible to extract the section corresponding to the R wave, the method of calculating the template does not matter in this embodiment.
次に、特徴量算出部12は、心電図におけるテンプレート波形以降の上記の複数の探索ウィンドウ内のそれぞれの波形について、以下の2種類の特徴量を算出する(S2)。まず、特徴量算出部12は、第1の特徴量として、(a)各探索ウィンドウ内の心電とテンプレート波形との相関値を算出する。
具体的には、特徴量算出部12は、心電における各探索ウィンドウのそれぞれについて、当該探索ウィンドウ内に含まれる生体信号と、テンプレート波形との相関値を算出する。なお、テンプレート波形との波形形状の類似性を表現できる値であれば、上記の相関値以外の別の特徴量を第1の特徴量として用いても良い。
Next, the feature amount calculation unit 12 calculates the following two types of feature amounts for each waveform in the above-mentioned plurality of search windows after the template waveform in the electrocardiogram (S2). First, the feature quantity calculation unit 12 calculates (a) the correlation value between the electrocardiogram in each search window and the template waveform as the first feature quantity.
Specifically, the feature quantity calculation unit 12 calculates, for each of the search windows in the electrocardiogram, a correlation value between the biological signal included in the search window and the template waveform. Note that another feature value other than the above correlation value may be used as the first feature value, as long as it can represent the similarity of the waveform shape with the template waveform.
また、特徴量算出部12は、上記の各探索ウィンドウ内の心電のそれぞれについて、所定のR波特徴量算出期間の分散値および標準偏差を算出する。これらの分散値および標準偏差は、各探索ウィンドウ内の心電位の大きさのばらつきを示す統計値である。 Further, the feature quantity calculation unit 12 calculates the variance value and the standard deviation of a predetermined R-wave feature quantity calculation period for each of the electrocardiograms in each of the search windows described above. These variances and standard deviations are statistics indicating variations in magnitude of cardiac potential within each search window.
具体的には、特徴量算出部12は、R波において観測される急峻な電位の変化量を求めるため、R波特徴量算出期間を、R波の上記の最大持続時間である0.10[sec]以下に設定する。なお、心電位の大きさの上記のばらつきを表現できる値であれば、他の統計的な値を用いても良い。 Specifically, in order to obtain the amount of steep potential change observed in the R wave, the feature amount calculation unit 12 sets the R wave feature amount calculation period to the above-mentioned maximum duration of 0.10 [R wave]. sec] or less. Note that other statistical values may be used as long as they can represent the above-mentioned variation in the magnitude of the cardiac potential.
次に、生理指標検出部13は、第1の特徴量である相関値を基に、各探索ウィンドウ内の心電からR波の候補を選出する。生理指標検出部13は、R波候補の情報を内部メモリに記憶することで管理する。
また、対象とする探索範囲にR波が存在しない場合も考えられるため、生理指標検出部13は、現在の探索地点を管理する探索カウンタを用いる。
Next, the physiological index detection unit 13 selects R wave candidates from the electrocardiograms in each search window based on the correlation value that is the first feature amount. The physiological index detection unit 13 manages the R wave candidate information by storing the information in the internal memory.
In addition, since it is conceivable that there is no R wave in the target search range, the physiological index detection unit 13 uses a search counter that manages the current search point.
R波探索期間は、健常者の最小心拍数と対応する1.5[sec]以上であれば良い。また、洞停止の判別基準に基づき、R波探索期間(=3.0[sec])とすれば、アスリート等の上記のスポーツ心臓の心電図の場合でも、探索範囲内に最低1回はR波に対応する生体信号が観測できると考えられる。このため、本実施形態では、洞停止の判別基準に基づき、上記のR波探索期間(=3.0[sec])を最大探索範囲とする。 The R wave search period may be 1.5 [sec] or more which corresponds to the minimum heart rate of a healthy subject. Also, based on the judgment criteria for sinus arrest, if the R wave search period (= 3.0 [sec]), even in the case of an electrocardiogram of the above-mentioned sports heart such as athletes, at least one R wave within the search range. It is thought that the biological signal corresponding to can be observed. For this reason, in the present embodiment, the above-mentioned R wave search period (= 3.0 [sec]) is set as the maximum search range based on the determination criterion of the sinus stop.
生理指標検出部13は、以下の処理a、処理bを行なう。
(処理a)
生理指標検出部13は、探索カウンタの値およびR波候補をリセットし(S3)、探索カウンタの値が探索期間の所定の閾値を超えていなければ(S4のNO)、探索対象の相関係数を選択する(S5)。
The physiological index detection unit 13 performs the following processing a and processing b.
(Process a)
The physiological index detection unit 13 resets the value of the search counter and the R-wave candidate (S3), and if the value of the search counter does not exceed the predetermined threshold of the search period (NO in S4), the correlation coefficient of the search target Is selected (S5).
特徴量算出部12で算出した第1の特徴量である相関値が、所定の相関係数閾値およびこれまでの最大値を超えていれば(S6のYES)、生理指標検出部13は、心電図における当該相関値と対応した地点の波形をR波候補とみなす(S7)。ここで、相関係数はテンプレートとの相関性の高さを示す値とする。相関係数を使用する場合は値域が−1〜1となることから、相関係数の値域は「0<相関係数≦1」となる。
生理指標検出部13は、新たにR波候補が見つかるごとに探索カウンタをリセットする(S8)。このリセット後は、S4に戻る。
If the correlation value which is the first feature value calculated by the feature value calculation unit 12 exceeds the predetermined correlation coefficient threshold value and the maximum value so far (YES in S6), the physiological index detection unit 13 detects an electrocardiogram The waveform of the point corresponding to the said correlation value in is considered as an R wave candidate (S7). Here, the correlation coefficient is a value indicating the degree of correlation with the template. When the correlation coefficient is used, the range is −1 to 1, so that the range of the correlation coefficient is “0 <correlation coefficient ≦ 1”.
The physiological index detection unit 13 resets the search counter each time an R wave candidate is newly found (S8). After this reset, the process returns to S4.
(処理b)
一方、特徴量算出部12で算出した第1の特徴量である相関値が、当該時点での最大値、あるいは相関係数閾値未満の場合には(S6のNO)、生理指標検出部13は、探索カウンタの値をインクリメントする(S9)。このインクリメント後は、S4に戻る。
(Process b)
On the other hand, if the correlation value, which is the first feature value calculated by the feature value calculation unit 12, is the maximum value at that time, or less than the correlation coefficient threshold (NO in S6), the physiological index detection unit 13 , And increment the value of the search counter (S9). After this increment, the process returns to S4.
また、あるR波候補の発見時点から開始した探索カウンタの値が所定の最小R波間隔期間を超えると(S4のYES)、生理指標検出部13は、心電図における上記の相関値に対応する箇所を最小R波間隔期間内のR波候補とする。心電の場合、生理指標検出部13は、健常者の最大心拍数(=240[bpm])に基づいて最小R波間隔期間を0.25[sec]と設定することで、当該期間よりも持続時間が短い類似波形をR波候補としないようにすることができるので、生理指標の候補の過剰検出を防ぐことができる。 In addition, when the value of the search counter started from the discovery time of a certain R wave candidate exceeds the predetermined minimum R wave interval period (YES in S4), the physiological index detection unit 13 detects a point corresponding to the above correlation value in the electrocardiogram. Let R be a candidate R wave within the minimum R wave interval period. In the case of electrocardiogram, the physiological index detection unit 13 sets the minimum R-wave interval period to 0.25 [sec] based on the maximum heart rate (= 240 [bpm]) of a healthy subject, thereby achieving more than the relevant period. Since a similar waveform with a short duration can be avoided as an R wave candidate, overdetection of a candidate for a physiological index can be prevented.
また、探索カウンタが最小R波間隔期間=0.25[sec]を超えたときで、この最小R波間隔期間に検出されたR波候補がある場合(S10のYES)、生理指標検出部13は、このR波候補の第2の特徴値である分散値および標準偏差の評価を行う。 In addition, when the search counter exceeds the minimum R wave interval period = 0.25 [sec], and there is an R wave candidate detected in this minimum R wave interval period (YES in S10), the physiological index detection unit 13 The evaluation of the variance and the standard deviation, which are the second feature values of this R-wave candidate, is performed.
具体的には、分散値平均をμ、標準偏差をσと表すとき、生理指標検出部13は、評価用生理指標記録部14に記録された過去の正解データである過去n回分のR波の分散値平均値および標準偏差に対して、R波候補の上記の第2の特徴値である分散値や標準偏差が以下の条件を満たすか否かを評価する(S11)。 Specifically, when the dispersion value average is represented by μ and the standard deviation is represented by σ, the physiological index detection unit 13 detects the past n pieces of R waves that are correct data in the past recorded in the physiological index storage unit 14 for evaluation. With respect to the dispersion value average value and the standard deviation, it is evaluated whether the dispersion value and the standard deviation, which are the above-mentioned second feature values of the R wave candidate, satisfy the following conditions (S11).
第1の条件は、評価対象のR波候補の分散値が、評価用生理指標記録部14に記録された過去の正解データである過去n回分のR波の分散値平均μのk倍以上であることである。kは0<k<1である任意の実数である。このkを定めたのは、R波候補がR波近傍の波形であるならば、この候補の分散が過去に観測されたR波近傍の分散と同等となると想定されるからである。 The first condition is that the dispersion value of the R wave candidate to be evaluated is k times or more the average μ of the dispersion value of the past n R waves, which is the past correct data recorded in the evaluation physiological index recording unit 14 It is a certain thing. k is any real number such that 0 <k <1. The reason why k is determined is that if the R wave candidate is a waveform near the R wave, it is assumed that the dispersion of this candidate is equivalent to the dispersion near the R wave observed in the past.
この条件により、R波との相似性は高いが電位が小さい、筋電やインパルス性ノイズなどのノイズの誤検出を低減することができるので、生理指標の過剰検出を防ぐことができる。 Under this condition, false detection of noise such as myoelectric potential or impulsive noise can be reduced while having high similarity to the R wave but small potential, so that excessive detection of a physiological index can be prevented.
図3は、本発明の実施形態における生理指標検出システムによるR波候補の特徴量の評価について説明するための図である。第2の条件は、評価用生理指標記録部14に記録された過去の正解データである過去n−1回分のR波(図3に示したR2〜R5に対応)と評価対象のR波候補と(総計n個のデータ)の標準偏差σcandidateが、評価用生理指標記録部14に記録された過去n回分のR波(図3に示したR1〜R5に対応)の標準偏差σnのl倍以下であることである。lは1以上の任意の正の実数である。 FIG. 3 is a diagram for explaining the evaluation of the feature amount of the R wave candidate by the physiological index detection system according to the embodiment of the present invention. The second condition is the past n-1 R waves (corresponding to R 2 to R 5 shown in FIG. 3) corresponding to the past correct data recorded in the evaluation physiological index recording unit 14 and the R to be evaluated. The standard deviation σ candidate of the wave candidate and (total n data) is the standard of the past n R waves (corresponding to R 1 to R 5 shown in FIG. 3) recorded in the evaluation physiological index recording unit 14 That is not more than l times the deviation σ n . l is any positive real number greater than or equal to one.
この条件により、R波との相関性は高いが電位が大き過ぎる、インパルス性ノイズなどのノイズの誤検出を低減することができるので、生理指標の過剰検出を防ぐことができる。 Under this condition, false detection of noise such as impulsive noise, which has high correlation with the R wave but the potential is too large, can be reduced, so excessive detection of the physiological index can be prevented.
評価対象のR波候補が第1および第2の条件を両方とも満たす場合(S11のYES)、生理指標検出部13は、当該R波候補を正しいR波として認定し(S12)、評価用生理指標記録部14に記録された最も古いR波のデータを当該認定したR波のデータで更新する(S13)。その後、各探索ウィンドウ内の心電のデータのうち、R波と認定したデータの後続のデータがあれば(S14のYES)、S3に戻り、このデータについて新たなR波候補が探索される。 When the R wave candidate to be evaluated satisfies both the first and second conditions (YES in S11), the physiological index detecting unit 13 recognizes the R wave candidate as the correct R wave (S12), and the physiology for evaluation The oldest R-wave data recorded in the index recording unit 14 is updated with the recognized R-wave data (S13). After that, if there is subsequent data of the data identified as the R wave among the data of the electrocardiogram in each search window (YES in S14), the process returns to S3, and a new R wave candidate is searched for this data.
探索カウンタの値が最小R波間隔期間(=0.25[sec])を超えたR波候補がある場合で、S11で説明した第1および第2の条件を満たさない場合(S11のNO)、生理指標検出部13は、当該R波候補をR波と認定せずに破棄する。この場合、S3に戻り、各探索ウィンドウ内の心電のデータのうち破棄したR波候補後続のデータについて新たなR波候補が探索される。 When there is an R-wave candidate whose search counter value exceeds the minimum R-wave interval period (= 0.25 [sec]) and the first and second conditions described in S11 are not satisfied (NO in S11) The physiological index detection unit 13 discards the R wave candidate without recognizing it as an R wave. In this case, the process returns to S3, and new R-wave candidates are searched for the discarded R-wave candidate subsequent data among the electrocardiogram data in each search window.
上記のように、本発明における生理指標検出システムは、対象とする生理指標の既知の指標に基づいて、探索範囲の設定および候補データの選出を行うことで、波形形状のみが類似しているデータの誤検出を低減することができる。 As described above, the physiological index detection system according to the present invention performs setting of a search range and selection of candidate data based on a known index of a physiological index to be processed, data in which only the waveform shape is similar. False positives can be reduced.
心電におけるR波検出の場合、探索範囲を洞停止の判別基準、例えば3.0[sec]とすることで,スポーツ心臓を持つユーザのR波を検出することを可能とする。また、候補データの選出するために、心拍数が最大心拍数である場合の心拍間隔を例えば0.25[sec]とすることで、ユーザの運動強度が高い場合におけるR波検出を可能とする。 In the case of R wave detection in the electrocardiogram, by setting the search range as a discrimination criterion of sinus arrest, for example, 3.0 [sec], it is possible to detect the R wave of the user having a sports heart. Also, in order to select candidate data, by setting the heart rate interval when the heart rate is the maximum heart rate to, for example, 0.25 [sec], R wave detection is enabled when the user's exercise intensity is high .
また、脈波を対象とする場合も、最大脈拍数(一説には「220−年齢」とされる。参考:「オムロン脈拍計HR-500U」,http://www.healthcare.omron.co.jp/sp/hr500u/s/)と洞停止の基準を用いることで、同様の効果が得られる。 In addition, in the case of targeting pulse waves, the maximum pulse rate (in one theory, “220-age” is referred to. Reference: “Omron pulsimeter HR-500U”, http://www.healthcare.omron.co. Similar effects can be obtained by using jp / sp / hr 500 u / s /) and the criteria for sinus arrest.
さらに、選出した候補データを、対象の生理指標と紐づけられる、生体信号の波形形状と波形の大きさという二つの観点から評価することで、生理指標と異なる電位特性を有するデータの誤検出を低減することができる。 Furthermore, by evaluating the selected candidate data from the two viewpoints of the waveform shape of the biological signal and the size of the waveform linked to the physiological index of interest, false detection of data having potential characteristics different from the physiological index is performed. It can be reduced.
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。 The present invention is not limited to the above embodiment as it is, and at the implementation stage, the constituent elements can be modified and embodied without departing from the scope of the invention. In addition, various inventions can be formed by appropriate combinations of a plurality of constituent elements disclosed in the above embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, components in different embodiments may be combined as appropriate.
また、各実施形態に記載した手法は、計算機(コンピュータ)に実行させることができるプログラム(ソフトウエア手段)として、例えば磁気ディスク(フロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスク等)、光ディスク(CD−ROM、DVD、MO等)、半導体メモリ(ROM、RAM、フラッシュメモリ等)等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウエア手段(実行プログラムのみならずテーブルやデータ構造も含む)を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウエア手段を構築し、このソフトウエア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスクや半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。 In addition, the method described in each embodiment is, for example, a magnetic disk (a floppy (registered trademark) disk, a hard disk, etc.), an optical disk (CD-ROM, etc.) as a program (software means) that can be executed by a computer. It can be stored in a recording medium such as a DVD, an MO, etc., a semiconductor memory (ROM, RAM, flash memory, etc.), and can be distributed via transmission via a communication medium. The program stored on the medium side includes a setting program for configuring the software means (not only the execution program but also the table and data structure) to be executed by the computer in the computer. A computer that implements the present apparatus reads a program recorded in a recording medium, and sometimes constructs a software means by a setting program, and executes the above-mentioned processing by controlling the operation by this software means. Incidentally, the recording medium referred to in the present specification is not limited to the distribution medium, but includes a storage medium such as a magnetic disk or a semiconductor memory provided in an apparatus connected inside a computer or via a network.
10…データ受信部、11…テンプレート算出部、12…特徴量算出部、13…生理指標検出部、14…評価用生理指標記録部、15…生体信号解析処理部、20…生理指標検出装置、30…生体信号計測デバイス。 10: data reception unit, 11: template calculation unit, 12: feature amount calculation unit, 13: physiological index detection unit, 14: physiological index recording unit for evaluation, 15: biological signal analysis processing unit, 20: physiological index detection device, 30 ... biomedical signal measurement device.
Claims (5)
複数の所定期間内における前記生体信号の波形と前記算出した前記テンプレートの波形との類似性の高さを示す値、および前記複数の所定期間内における前記生体信号の大きさのばらつきを示す第1および第2の統計値を算出する第2の算出手段と、
前記算出した前記類似性の高さを示す値が所定の値を超えるときに、前記検出対象となる生理指標の候補を前記複数の所定期間内における前記生体信号から検出する検出手段と、
前記検出手段により検出した候補の前記第1の統計値が、1以上のn個の過去の生体信号に含まれる生理指標について前記算出した前記第1の統計値の平均値に対して0より大きく1より小さい倍率を掛けた値であることと、前記n−1個の過去の生体信号に含まれる生理指標と前記検出した候補とについて算出した前記第2の統計値が、前記n個の過去の生体信号に含まれる生理指標について算出した前記第2の統計値に対して1以上の任意の正の実数の倍率を掛けた値以下であることとの条件を満たすときに、前記検出した候補を前記検出対象となる生理指標として決定する決定手段と、
を備えた生理指標検出装置。 First calculating means for calculating a waveform of a template in the biological signal based on known characteristics of a physiological index to be detected from the biological signal;
The indicating the variation in the size of the biological signal in similarity value indicating the height, and said plurality of predetermined periods of the waveform of the template waveform with the calculation of the biosignal in a plurality of predetermined periods 1 And second calculating means for calculating a second statistical value,
When the value indicating the similarity of the height the calculated exceeds a predetermined value, a detection means for detecting a candidate of physiological index to be the detection target from the biological signal at said plurality of predetermined periods,
The first statistical value of the candidate detected by the detection means is larger than 0 with respect to the average value of the first statistical values calculated for physiological indices included in one or more n past biological signals The second statistical value calculated for the value obtained by multiplying by a factor smaller than 1 and the physiological index included in the n-1 past biological signals and the detected candidate is the n past The above-mentioned candidate detected when satisfying the condition that the second statistical value calculated for the physiological index included in the biological signal is equal to or less than a value obtained by multiplying the magnification of any positive real number by one or more A determination unit that determines as the physiological index to be detected .
A physiological index detection device equipped with
生体信号からの検出対象となる生理指標の既知の特徴に基づいて、前記生体信号におけるテンプレートの波形を算出する第1の算出ステップと、
複数の所定期間内における前記生体信号の波形と前記算出した前記テンプレートの波形との類似性の高さを示す値、および前記複数の所定期間内における前記生体信号の大きさのばらつきを示す第1および第2の統計値を算出する第2の算出ステップと、
前記算出した前記類似性の高さを示す値が所定の値を超えるときに、前記検出対象となる生理指標の候補を前記複数の所定期間内における前記生体信号から検出する検出ステップと、
前記検出した候補の前記第1の統計値が、1以上のn個の過去の生体信号に含まれる生理指標について前記算出した前記第1の統計値の平均値に対して0より大きく1より小さい倍率を掛けた値であることと、前記n−1個の過去の生体信号に含まれる生理指標と前記検出した候補とについて算出した前記第2の統計値が、前記n個の過去の生体信号に含まれる生理指標について算出した前記第2の統計値に対して1以上の任意の正の実数の倍率を掛けた値以下であることとの条件を満たすときに、前記検出した候補を前記検出対象となる生理指標として決定する決定ステップと、
を有する生理指標検出方法。 A method applied to a physiological index detection device, comprising:
A first calculation step of calculating a waveform of a template in the biological signal based on known characteristics of a physiological index to be detected from the biological signal;
The indicating the variation in the size of the biological signal in similarity value indicating the height, and said plurality of predetermined periods of the waveform of the template waveform with the calculation of the biosignal in a plurality of predetermined periods 1 And a second calculating step of calculating a second statistical value;
When the value indicating the similarity of the height the calculated exceeds a predetermined value, a detection step of detecting a candidate of physiological index to be the detection target from the biological signal at said plurality of predetermined periods,
The first statistical value of the detected candidate is larger than 0 and smaller than 1 with respect to the average value of the first statistical value calculated for physiological indices included in one or more n past biological signals The second statistical value calculated for the value multiplied by the magnification, the physiological index included in the n-1 past biological signals, and the detected candidate is the n past biological signals. when satisfying the thing for the calculated second statistic is less than the value obtained by multiplying one or more arbitrary positive real number magnification for physiological index contained in said detecting candidates the detected A decision step to decide as a target physiological index ;
And a physiological index detection method.
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