JP7091763B2 - 生体情報測定装置、及び生体情報測定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体情報測定装置、及び生体情報測定プログラムに関する。

特許文献１には、センサを用いて生体から抽出した動脈血の吸光度信号に基づいて酸素飽和度の変化を算出する酸素運搬の循環時間測定方法が記載されている。この酸素運搬の循環時間測定方法は、生体への吸気酸素量を変化させると共にその変化させた時点を基準点とし、その基準点から動脈血の酸素飽和度が変化するまでの時間を測定する。

特開２００６－２３１０１２号公報

ところで、心機能の状態を示す指標の一つに心拍出量がある。心拍出量を測定する代表的な方法として、血管内に挿入したカテーテルから冷水を注入することで測定を行う熱希釈法があるが、この熱希釈法では、生体に対する侵襲性が高く、生体の負担が大きい。

これに対して、酸素運搬の循環時間測定方法では、異なる波長の光を照射する複数の発光素子を生体に向けて発光させ、生体を透過又は反射した光の光量変化から血中酸素濃度の変化を測定している。この方法によれば、生体に対する侵襲性が比較的低く、生体への負担が小さくなる点で望ましいが、生体から検出される複数の光の光量変化の各々を表す信号の振幅比（減光度比）の変化を血中酸素濃度の変化として検出している。この場合、例えば、心房細動を持つ生体や、環境温度や精神状態等の影響により血流量が低下している生体等に対して、血中酸素濃度を精度良く測定することが難しい場合がある。

本発明は、生体から検出される複数の光の光量変化の各々を表す信号の振幅比（減光度比）の変化を血中酸素濃度の変化として検出する場合と比較して、血中酸素濃度の変化を精度良く測定することができる生体情報測定装置、及び生体情報測定プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の生体情報測定装置は、生体から検出される第１の波長の光の光量を表す第１の信号と、前記生体から検出される第２の波長の光の光量を表す第２の信号とを受け付け、前記生体の動脈血液量の変化に伴う、前記第１の信号で表される光量の変化量と前記第２の信号で表される光量の変化量との差が小さくなるように、前記第１の信号及び前記第２の信号の少なくとも一方を補正する補正部と、前記補正部により少なくとも一方が補正された第１の信号及び第２の信号に基づいて、前記生体における血中酸素濃度の変化を算出する算出部と、を備えている。

また、請求項２に記載の生体情報測定装置は、請求項１に記載の発明において、前記補正が、前記第１の信号の変化量と前記第２の信号の変化量とを同一にする補正であるとされている。

また、請求項３に記載の生体情報測定装置は、請求項１又は２に記載の発明において、前記血中酸素濃度の変化が、前記補正部により少なくとも一方が補正された第１の信号の値及び第２の信号の値との差により表される。

また、請求項４に記載の生体情報測定装置は、請求項３に記載の発明において、前記血中酸素濃度の変化を表す前記差に基づいて、前記生体の吸気酸素量の変化に伴う前記血中酸素濃度の変曲点を検出する検出部を更に備えている。

また、請求項５に記載の生体情報測定装置は、請求項４に記載の発明において、前記生体の吸気酸素量が変化した時点から、前記検出部により検出された前記血中酸素濃度の変曲点までの時間を特定する特定部を更に備えている。

また、請求項６に記載の生体情報測定装置は、請求項１～５のいずれか１項に記載の発明において、前記補正が、前記第１の信号の振幅と前記第２の信号の振幅との振幅比で表される係数を、前記第１の信号の値又は前記第２の信号の値に乗じることで行われる。

また、請求項７に記載の生体情報測定装置は、請求項６に記載の発明において、前記係数が、前記生体の吸気酸素量を変化させる前における前記第１の信号の振幅と前記第２の信号の振幅との振幅比で表され、前記補正が、前記係数を、前記生体の吸気酸素量を変化させた後における前記第１の信号の値又は前記第２の信号の値に乗じることで行われる。

また、請求項８に記載の生体情報測定装置は、請求項１～５のいずれか１項に記載の発明において、受光部から出力された、前記第１の波長の光に対応する第１の受光信号及び前記第２の波長の光に対応する第２の受光信号の各々から直流成分を除去し、直流成分を除去した後の第１の受光信号及び第２の受光信号の各々を、前記第１の信号及び前記第２の信号の各々として出力する第１除去部を更に備え、前記補正部が、前記第１除去部から受け付けた第１の信号及び第２の信号に基づいて、前記第１の信号の振幅と前記第２の信号の振幅との振幅比で表される係数を導出する。

また、請求項９に記載の生体情報測定装置は、請求項８に記載の発明において、前記補正が、前記導出した係数を、前記受光部から前記第１除去部を介さずに受け付けた第１の信号の値又は第２の信号の値に乗じることで行われる。

また、請求項１０に記載の生体情報測定装置は、請求項８又は９に記載の発明において、前記第１除去部が、ハイパスフィルタ又はバンドパスフィルタであるとされている。

また、請求項１１に記載の生体情報測定装置は、請求項１～７のいずれか１項に記載の発明において、受光部から出力された、前記第１の波長の光に対応する第１の受光信号及び前記第２の波長の光に対応する第２の受光信号の各々から前記生体の動脈血液量の変化に対応した周波数成分の少なくとも一部を除去し、周波数成分の少なくとも一部を除去した後の第１の受光信号及び第２の受光信号の各々を、前記第１の信号及び前記第２の信号の各々として出力する第２除去部を更に備えている。

また、請求項１２に記載の生体情報測定装置は、請求項１１に記載の発明において、前記第２除去部が、ローパスフィルタであるとされている。

また、請求項１３に記載の生体情報測定装置は、請求項１１に記載の発明において、前記第２除去部が、前記第１の受光信号の周期毎に得られる最大値と最小値との中間値に対応する中間点を結ぶ第１波形信号を生成することにより、前記生体の動脈血液量の変化に対応した周波数成分の少なくとも一部を除去し、前記第２の受光信号の周期毎に得られる最大値と最小値との中間値に対応する中間点を結ぶ第２波形信号を生成することにより、前記生体の動脈血液量の変化に対応した周波数成分の少なくとも一部を除去する。

一方、上記目的を達成するために、請求項１４に記載の生体情報測定装置は、生体から検出される第１の波長の光の光量を表す第１の信号と、前記生体から検出される第２の波長の光の光量を表す第２の信号とを受け付け、前記生体の動脈血液量の変化に伴う、前記第１の信号で表される光量の変化量と前記第２の信号で表される光量の変化量との差が小さくなるように、前記第１の信号及び前記第２の信号の少なくとも一方を補正する補正部と、前記生体の吸気酸素量が変化した後において、前記補正部により少なくとも一方が補正された第１の信号及び第２の信号から得られる血中酸素濃度の変曲点を検出する検出部と、を備えている。

更に、上記目的を達成するために、請求項１５に記載の生体情報測定プログラムは、コンピュータを、請求項１～１４のいずれか１項に記載の生体情報測定装置が備える各部として機能させる。

請求項１、請求項１４、及び請求項１５に係る発明によれば、生体から検出される複数の光の光量変化の各々を表す信号の振幅比（減光度比）の変化を血中酸素濃度の変化として検出する場合と比較して、血中酸素濃度の変化を精度良く測定することができる。

請求項２に記載の発明によれば、複数の信号の変化量を同一にしない場合と比較して、血中酸素濃度の変化を精度良く測定することができる。

請求項３に記載の発明によれば、補正後の複数の信号の差を用いない場合と比較して、血中酸素濃度の変化を精度良く検出することができる。

請求項４に記載の発明によれば、補正後の複数の信号の差を用いない場合と比較して、血中酸素濃度の変曲点を精度良く検出することができる。

請求項５に記載の発明によれば、補正後の複数の信号の差を用いない場合と比較して、血中酸素濃度の変曲点までの時間を精度良く特定することができる。

請求項６に記載の発明によれば、複数の信号の振幅比で表される係数を用いない場合と比較して、血中酸素濃度の変化を精度良く測定することができる。

請求項７に記載の発明によれば、生体の吸気酸素量を変化させた後に係数を得る場合と比較して、精度の高い係数を得ることができる。

請求項８に記載の発明によれば、直流成分が除去されていない複数の信号から係数を得る場合と比較して、精度の高い係数を得ることができる。

請求項９に記載の発明によれば、直流成分が除去された後の複数の信号のいずれかに係数を適用する場合と比較して、血中酸素濃度の変化を精度良く測定することができる。

請求項１０に記載の発明によれば、簡易な手法で直流成分を除去することができる。

請求項１１に記載の発明によれば、複数の信号から動脈血液量の変化に対応した周波数成分を除去しない場合と比較して、血中酸素濃度の変化を精度良く測定することができる。

請求項１２に記載の発明によれば、簡易な手法で周波数成分を除去することができる。

請求項１３に記載の発明によれば、上記と同様に、簡易な手法で周波数成分を除去することができる。

実施形態に係る血流情報及び血中の酸素飽和度の測定例を示す模式図である。 実施形態に係る生体からの反射光による受光量の変化の一例を示すグラフである。 実施形態に係る血管にレーザ光を照射した場合に生じるドップラーシフトの説明に供する模式図である。 実施形態に係る血管にレーザ光を照射した場合に生じるスペックルの説明に供する模式図である。 実施形態に係る単位時間における周波数毎のスペクトル分布の一例を示すグラフである。 実施形態に係る単位時間あたりの血流量の変化の一例を示すグラフである。 実施形態に係る生体に吸収される光の吸光量の変化の一例を示すグラフである。 実施形態に係るヘモグロビンによる吸光度特性の一例を示すグラフである。 実施形態に係る呼吸波形の測定原理の説明に供する模式図である。 実施形態に係る拍出量の測定原理の説明に供する模式図である。 実施形態に係るＬＦＣＴの測定方法の一例を説明するためのグラフである。 実施形態に係る生体情報測定装置の電気的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る生体情報測定装置における発光素子及び受光素子の配置の一例を示す図である。 実施形態に係る生体情報測定装置における発光素子及び受光素子の配置の別の例を示す図である。 実施形態に係る受光素子におけるデータのサンプリングタイミングの一例を示すグラフである。 第１の実施形態に係る生体情報測定装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る生体情報測定プログラムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態に係るＩＲ光信号の振幅及び赤色光信号の振幅の一例を示すグラフである。 実施形態に係る係数と脈波差との関係の一例を示すグラフである。 実施形態に係るＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。 実施形態に係る補正後のＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。 実施形態に係る脈波の差分によるモニタ結果の一例を示すグラフである。 従来の、脈波の振幅比の変化を血中酸素濃度の変化として検出したモニタ結果の一例を示すグラフである。 実施形態に係る脈波差から特定されたＬＦＣＴの一例を示すグラフである。 比較例に係る振幅比から特定されたＬＦＣＴを示すグラフである。 第２の実施形態に係る生体情報測定装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係るＬＰＦが適用されたＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。 実施形態に係る補正後のＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。 （Ａ）は、実施形態に係るＬＰＦのカットオフ周波数を脈周波数と同一にした場合におけるＬＰＦ後の脈波形、脈波差、及び脈波差を拡大した状態を示すグラフである。（Ｂ）は、実施形態に係るＬＰＦのカットオフ周波数を脈周波数の１／２にした場合におけるＬＰＦ後の脈波形、脈波差、及び脈波差を拡大した状態を示すグラフである。（Ｃ）は、実施形態に係るＬＰＦのカットオフ周波数を脈周波数の１／４にした場合におけるＬＰＦ後の脈波形、脈波差、及び脈波差を拡大した状態を示すグラフである。（Ｄ）は、実施形態に係るＬＰＦのカットオフ周波数を脈周波数の１／８にした場合におけるＬＰＦ後の脈波形、脈波差、及び脈波差を拡大した状態を示すグラフである。 実施形態に係るＬＰＦが適用された赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。 実施形態に係る平滑化後の赤色光信号の時系列データから得られる中点波形の一例を示すグラフである。 実施形態に係る脈波中点を結んだＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。 実施形態に係る補正後のＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。 実施形態に係る脈波中点を結んだ脈波形から得られる脈波差及び脈波差を拡大した状態を示すグラフである。

以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態の一例について詳細に説明する。

［第１の実施形態］
まず、図１を参照して、生体情報のうち、特に血液に関する生体情報の一例である血流情報及び血中の酸素飽和度の測定方法について説明する。

図１は、本実施形態に係る血流情報及び血中の酸素飽和度の測定例を示す模式図である。
図１に示すように、血流情報及び血中の酸素飽和度とは、被験者の体（生体８）に向けて発光素子１から光を照射し、受光素子３で受光した、生体８の体内に張り巡らされている動脈４、静脈５、及び毛細血管６等の反射又は透過した光の強さ、すなわち、反射光又は透過光の受光量を用いて測定される。

（血流情報の測定）
図２は、本実施形態に係る生体８からの反射光による受光量の変化の一例を示すグラフである。
なお、図２において、グラフ８０の横軸は時間の経過を表し、縦軸は受光素子３の受光量を表す。

図２に示すように、受光素子３の受光量は時間の経過に伴って変化するが、これは血管を含む生体８への光の照射に対して現われる３つの光学現象の影響を受けるためであると考えられる。

１つ目の光学現象として、脈動によって、測定している血管内に存在する血液量が変化することによる光の吸収の変化が考えられる。血液には、例えば赤血球等の血球細胞が含まれ、毛細血管６等の血管内を移動するため、血液量が変化することによって血管内を移動する血球細胞の数も変化し、受光素子３での受光量に影響を与えることがある。

２つ目の光学現象として、ドップラーシフトによる影響が考えられる。

図３は、本実施形態に係る血管にレーザ光を照射した場合に生じるドップラーシフトの説明に供する模式図である。

図３に示すように、例えばレーザ光のような周波数ω₀のコヒーレント光４０を発光素子１から血管の一例である毛細血管６を含む領域に照射した場合、毛細血管６を移動する血球細胞で散乱した散乱光４２は、血球細胞の移動速度により決まる差周波Δω₀を有するドップラーシフトを生じることになる。一方、血球細胞等の移動体を含まない皮膚等の組織（静止組織）で散乱した散乱光４２の周波数は、照射したレーザ光の周波数と同じ周波数ω₀を維持する。したがって、毛細血管６等の血管で散乱したレーザ光の周波数ω₀＋Δω₀と、静止組織で散乱したレーザ光の周波数ω₀とが互いに干渉し、差周波Δω₀を有するビート信号が受光素子３で観測され、受光素子３の受光量が時間の経過に伴って変化する。なお、受光素子３で観測されるビート信号の差周波Δω₀は血球細胞の移動速度に依存するが、約数十ｋＨｚを上限とした範囲に含まれる。

また、３つ目の光学現象として、スペックルによる影響が考えられる。

図４は、本実施形態に係る血管にレーザ光を照射した場合に生じるスペックルの説明に供する模式図である。

図４に示すように、レーザ光のようなコヒーレント光４０を、発光素子１から血管中を矢印４４の方向に移動する赤血球等の血球細胞７に照射した場合、血球細胞７にぶつかったレーザ光は様々な方向に散乱する。散乱光は位相が異なるためにランダムに干渉し合う。これによりランダムな斑点模様の光強度分布を生じる。このようにして形成される光強度の分布パターンは「スペックルパターン」と呼ばれる。

既に説明したように、血球細胞７は血管中を移動するため、血球細胞７における光の散乱状態が変化し、スペックルパターンが時間の経過と共に変動する。したがって、受光素子３の受光量が時間の経過に伴って変化する。

次に、血流情報の求め方の一例について説明する。図２に示す時間経過に伴う受光素子３の受光量が得られた場合、予め定めた単位時間Ｔ₀の範囲に含まれるデータを切り出し、当該データに対して、例えば高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform: FFT）を実行することで、周波数ω毎のスペクトル分布が得られる。

図５は、本実施形態に係る単位時間Ｔ₀における周波数ω毎のスペクトル分布の一例を示すグラフである。
なお、図５において、グラフ８２の横軸は周波数ωを表し、縦軸はスペクトル強度を表す。

ここで、血液量はグラフ８２の横軸と縦軸とで囲まれた斜線領域８４で表されるパワースペクトルの面積を全光量で規格化した値に比例する。また、血流速度はグラフ８２で表されるパワースペクトルの周波数平均値に比例するため、周波数ωと周波数ωにおけるパワースペクトルの積を周波数ωについて積分した値を斜線領域８４の面積で除算した値に比例する。

なお、血流量は血液量と血流速度の積で表わされるため、上記血液量と血流速度の算出式より求めることが可能である。血流量、血流速度、血液量は血流情報の一例であり、血流情報はこれに限定されない。

図６は、本実施形態に係る単位時間Ｔ₀あたりの血流量の変化の一例を示すグラフである。
なお、図６において、グラフ８６の横軸は時間を表し、縦軸は血流量を表す。

図６に示すように、血流量は時間と共に変動するが、その変動の傾向は２つの種類に分類される。例えば図６の区間Ｔ_１における血流量の変動幅８８に比べて、区間Ｔ_２における血流量の変動幅９０は大きい。これは、区間Ｔ_１における血流量の変化が、主に脈の動きに伴う血流量の変化であるのに対して、区間Ｔ_２における血流量の変化は、例えばうっ血や神経活動等の原因に伴う血流量の変化を示しているためであると考えられる。

（酸素飽和度の測定）
次に、血中の酸素飽和度の測定について説明する。血中の酸素飽和度とは、血中酸素濃度の一例であり、血液中のヘモグロビンがどの程度酸素と結合しているかを示す指標であり、血中の酸素飽和度が低下するにつれ、貧血等の症状が発生しやすくなる。

図７は、本実施形態に係る生体８に吸収される光の吸光量の変化の一例を示すグラフである。
なお、図７において、グラフ９２の横軸は時間を表し、縦軸は吸光量を表す。

図７に示すように、生体８における吸光量は、時間の経過と共に変動する傾向が見られる。

更に、生体８における吸光の変動に関する内訳について見てみると、主に動脈４によって吸光量が変動し、静脈５及び静止組織を含むその他の組織では、動脈４に比べて吸光量が変動しないとみなせる程度の変動量であることが知られている。これは、心臓から拍出された動脈血は脈波を伴って血管内を移動するため、動脈４が動脈４の断面方向に沿って経時的に伸縮し、動脈４の厚みが変化するためである。なお、図７において、矢印９４で示される範囲が、動脈４の厚みの変化に対応した吸光量の変動量を示す。

図７において、時刻ｔ_aにおける受光量をＩ_a、時刻ｔ_bにおける受光量をＩ_bとすれば、動脈４の厚みの変化による光の吸光量の変化量ΔＡは、（１）式で表される。

（数１）
ΔＡ＝ｌｎ(Ｉ_b／Ｉ_a)・・・（１）

図８は、本実施形態に係るヘモグロビンによる吸光度特性の一例を示すグラフである。
なお、図８において、縦軸は吸光度を表し、横軸は波長を表す。

図８に示すように、動脈４を流れる酸素と結合したヘモグロビン（酸化ヘモグロビン）は、特に約８８０ｎｍ近辺の波長を有する赤外線（infrared: IR）領域の光を吸収しやすく、酸素と結合していないヘモグロビン（還元ヘモグロビン）は、特に約６６５ｎｍ近辺の波長を有する赤色領域の光を吸収しやすいことが知られている。更に、酸素飽和度は、異なる波長における吸光量の変化量ΔＡの比率と比例関係があることが知られている。

したがって、他の波長の組み合わせに比べて、酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンとで吸光量の差が現われやすい赤外光(ＩＲ光)と赤色光を用いて、ＩＲ光を生体８に照射した場合の吸光量の変化量ΔＡ_ＩＲと、赤色光を生体８に照射した場合の吸光量の変化量ΔＡ_Ｒｅｄとの比率をそれぞれ算出することで、（２）式によって酸素飽和度Ｓが算出される。なお、（２）式においてｋは比例定数である。

（数２）
Ｓ＝ｋ(ΔＡ_Ｒｅｄ／ΔＡ_ＩＲ)・・・（２）

すなわち、血中の酸素飽和度を算出する場合、それぞれ異なる波長の光を照射する複数の発光素子１、具体的には、ＩＲ光を照射する発光素子１と赤色光を照射する発光素子１とを一部の発光期間が重複しても良いが、望ましくは発光期間が重複しないよう発光させる。そして、各々の発光素子１による反射光又は透過光を受光素子３で受光して、各受光時点における受光量から（１）式及び（２）式、又は、これらの式を変形して得られる公知の式を算出することで、酸素飽和度が測定される。

上記（１）式を変形して得られる公知の式として、例えば（１）式を展開して、光の吸光量の変化量ΔＡを（３）式のように表してもよい。

（数３）
ΔＡ＝ｌｎＩ_b－ｌｎＩ_a・・・（３）

また、（１）式は（４）式のように変形することができる。

（数４）
ΔＡ＝ｌｎ(Ｉ_b／Ｉ_a)＝ｌｎ(１＋(Ｉ_b-Ｉ_a)／Ｉ_a) ・・・（４）

通常、（Ｉ_b-Ｉ_a）≪Ｉ_aであることから、ｌｎ(Ｉ_b／Ｉ_a)≒(Ｉ_b-Ｉ_a)／Ｉ_aが成り立つため、（１）式の代わりに、光の吸光量の変化量ΔＡとして（５）式を用いてもよい。

（数５）
ΔＡ≒(Ｉ_b-Ｉ_a)／Ｉ_a ・・・（５）

なお、ＩＲ光を照射する発光素子１と赤色光を照射する発光素子１とを区別して説明する必要がある場合、以降では、ＩＲ光を照射する発光素子１を「発光素子ＬＤ１」といい、赤色光を照射する発光素子１を「発光素子ＬＤ２」というようにする。また、一例として、発光素子ＬＤ１を血流量の算出で使用する発光素子１とし、発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２を、血中の酸素飽和度の算出で利用する発光素子１とする。

また、血中の酸素飽和度を測定する場合、受光量の測定周波数は約３０Ｈｚから１０００Ｈｚ程度で十分であることが知られているため、発光素子ＬＤ２の１秒あたりの点滅回数を表す発光周波数も約３０Ｈｚから１０００Ｈｚ程度で十分である。したがって、発光素子ＬＤ２における消費電力等の観点からは、発光素子ＬＤ２の発光周波数を発光素子ＬＤ１の発光周波数より低くすることが好ましいが、発光素子ＬＤ２の発光周波数を発光素子ＬＤ１の発光周波数に合わせ、発光素子ＬＤ１と発光素子ＬＤ２を交互に発光させるようにしてもよい。

次に、図９を参照して、生体８の末梢部位から得られる脈波信号から呼吸波形を測定する原理について説明する。ここでいう末梢部位の一例としては、手の指先や、足の指先、耳朶等が挙げられる。なお、末梢部位には、肘よりも先の部位や、膝よりも先の部位等も含まれる。また、呼吸波形とは、生体８の呼吸状態を示す信号の波形であり、呼気及び吸気の時間変化を表す時系列信号の波形とされる。

図９は、本実施形態に係る呼吸波形の測定原理の説明に供する模式図である。
図９に示すように、吸気時には以下に示すステップにより脈波信号の振幅が減少する。
（Ｓ１）胸腔内圧が低下して陰圧となり、肺が拡張する。
（Ｓ２）静脈還流量が増加する。
（Ｓ３）右心房に流入する血液量が増加する。
（Ｓ４）肺の血管床が拡がり、肺が貯留する血液量が増加する。
（Ｓ５）肺から左心房に戻る血液量が減少する。
（Ｓ６）左心室の１回拍出量が減少する。
（Ｓ７）脈波信号の振幅が減少する。

一方、呼気時には以下に示すステップにより脈波信号の振幅が増加する。
（Ｓ８）肺から絞り出た血液が左心室に流入する。
（Ｓ９）脈波信号の振幅が増加する。

つまり、「心臓のポンプ動作」により生じる脈動に、呼吸により生じる「肺のポンプ動作」の影響が重畳されるため、生体８の末梢部位から得られる脈波信号から呼吸波形を測定することが可能となる。

次に、図１０を参照して、心臓からの血液の拍出量と相関がある指標の一例であるＬＦＣＴ（Lung to Finger Circulation Time）を測定する原理について説明する。ここでいう拍出量には、上述の心拍出量に限らず、１回拍出量、心係数等も含まれる。なお、心拍出量とは、心臓の単位時間（例えば１分）当たりの収縮によって動脈へ拍出される血液量と定義される。１回拍出量とは、心臓の１回の収縮によって動脈へ拍出される血液量と定義される。心係数とは、心拍出量を被験者の体表面積で除して得られる係数と定義される。また、ＬＦＣＴとは、呼吸で取り込まれた酸素が肺及び心臓を通り指先に到達するまでの時間と定義される。

図１０は、本実施形態に係る拍出量の測定原理の説明に供する模式図である。
図１０に示すように、上記拍出量とＬＦＣＴとは相関がある。例えば、拍出量の一例である心拍出量をＣＯとした場合、心拍出量ＣＯは、以下に示す（６）式により算出される。

（数６）
ＣＯ＝（ａ_０×Ｓ）／ＬＦＣＴ・・・（６）
ここで、ａ_０は定数であり、例えばａ_０＝５０が用いられる。また、Ｓは被験者の体表面積（ｍ²）であり、ＬＦＣＴの単位は秒である。

図１１は、本実施形態に係るＬＦＣＴの測定方法の一例を説明するためのグラフである。
なお、図１１において、縦軸は酸素飽和度の逆数を表し、横軸は時間を表す。

図１１に示すように、本実施形態に係るＬＦＣＴは、上述した酸素飽和度の変化から測定される。すなわち、ＬＦＣＴは、一定期間呼吸を停止した後に呼吸を再開した時点から、酸素飽和度が回復したことを示す変曲点までの時間を測定することで得られる。

ところで、上記ＬＦＣＴの測定では、血中酸素濃度の変化の検出に、一例として、ＩＲ光信号の変化量と赤色光信号の変化量との比率、つまり、波長が異なる２つの脈波信号（ここではＩＲ光信号及び赤色光信号）の振幅比が用いられる。この振幅比を用いる場合、例えば、心房細動を持つ生体や、環境温度や精神状態等の影響により血流量が低下している生体等に対して、血中酸素濃度を精度良く測定することが難しい場合がある。

以降では、心房細動を持つ生体や、環境温度や精神状態等の影響により血流量が低下している生体等であっても、血中酸素濃度を精度良く測定する生体情報測定装置について説明する。

図１２は、本実施形態に係る生体情報測定装置１０の電気的な構成の一例を示すブロック図である。

図１２に示すように、本実施形態に係る生体情報測定装置１０は、発光制御部１２、駆動回路１４、増幅回路１６、Ａ／Ｄ（Analog/Digital）変換回路１８、制御部２０、表示部２２、発光素子ＬＤ１、発光素子ＬＤ２、及び受光素子３を備えている。なお、発光素子ＬＤ１、発光素子ＬＤ２、受光素子３、及び増幅回路１６は、センサ部を構成している。また、発光制御部１２、駆動回路１４、増幅回路１６、Ａ／Ｄ変換回路１８、制御部２０、及び表示部２２は、本体部を構成している。本実施形態では、これらのセンサ部と本体部とは別体で構成され、有線又は無線を介して通信可能とされている。なお、センサ部と本体部とが一体的に構成されていてもよい。また、センサ部は、外部光が入力しないように生体８に密着するように取り付けられる。本実施形態に係るセンサ部は、一例として、生体８の指先に取り付けられるが、耳朶等の他の末梢部位にも取り付け可能とされている。

発光制御部１２は、発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２に駆動電力を供給する電力供給回路を含む駆動回路１４に、発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２の発光周期及び発光期間を制御する制御信号を出力する。なお、発光制御部１２は、制御部２０の一部として実現してもよい。

駆動回路１４は、発光制御部１２からの制御信号を受け付けると、制御信号で指示された発光周期及び発光期間に従って、発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２に駆動電力を供給し、発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２を駆動する。

受光素子３は、受光部の一例であり、発光素子ＬＤ１から第１の波長の光を受光し、受光した第１の波長の光に対応する第１の受光信号と、発光素子ＬＤ２から第２の波長の光を受光し、受光した第２の波長の光に対応する第２の受光信号と、を出力する。なお、本実施形態では、第１の波長として赤外領域に対応する波長の範囲が適用され、第２の波長として赤色領域に対応する波長の範囲が適用される。また、第１の受光信号にはＩＲ光信号が適用され、第２の受光信号には赤色光信号が適用される。

増幅回路１６は、受光素子３で発生する光の強さに応じた電流を電圧に変換し、Ａ／Ｄ変換回路１８の入力電圧範囲として規定される電圧レベルまで増幅する。

Ａ／Ｄ変換回路１８は、増幅回路１６で増幅した電圧を入力として、当該電圧の大きさで表される受光素子３の受光量を数値化して出力する。

制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０Ｂ、及びＲＡＭ（Random Access Memory）２０Ｃを備えている。ＲＯＭ２０Ｂには、生体情報測定プログラムが記憶される。この生体情報測定プログラムは、例えば、生体情報測定装置１０に予めインストールされていてもよい。生体情報測定プログラムは、不揮発性の記憶媒体に記憶して、又はネットワークを介して配布して、生体情報測定装置１０に適宜インストールすることで実現してもよい。なお、不揮発性の記憶媒体の例としては、ＣＤ-ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、光磁気ディスク、ＨＤＤ、ＤＶＤ-ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、フラッシュメモリ、メモリカード等が想定される。

表示部２２は、生体情報の測定結果を通知する通知部の一例である。表示部２２には、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ:Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等が用いられる。表示部２２は、タッチパネルを一体的に有している。

図１３は、本実施形態に係る生体情報測定装置１０における発光素子ＬＤ１、発光素子ＬＤ２、及び受光素子３の配置の一例を示す図である。また、図１４は、本実施形態に係る生体情報測定装置１０における発光素子ＬＤ１、発光素子ＬＤ２、及び受光素子３の配置の別の例を示す図である。

図１３に示すように、発光素子ＬＤ１、発光素子ＬＤ２、及び受光素子３は、生体８の一方の面に向かって並べて配置される。この場合、受光素子３は、生体８の表面近傍を透過した発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２の光を受光する。

なお、発光素子ＬＤ１、発光素子ＬＤ２、及び受光素子３の配置は、図１３の配置例に限定されない。例えば、図１４に示すように、発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２と、受光素子３とを、生体８を挟んで対向する位置に配置するようにしてもよい。この場合、受光素子３は、生体８を透過した発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２の光を受光する。

なお、ここでは一例として、発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２は、共に面発光レーザ素子であるものとして説明するが、これに限らず、端面発光レーザ素子であってもよい。また、発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２の各々から照射される光はレーザ光でなくてもよい。この場合、発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２の各々には、発光ダイオード（Light-Emitting Diode: LED）又は有機発光ダイオード（Organic Light-Emitting Diode: OLED）を用いてもよい。

図１５は、本実施形態に係る受光素子３におけるデータのサンプリングタイミングの一例を示すグラフである。図１５において、丸印の位置がサンプリングタイミングを示している。
なお、図１５において、縦軸は受光素子３の出力電圧を表し、横軸は時間を表す。

図１５に示すように、受光素子３が発光素子ＬＤ１から受光した光に対応する出力電圧を、ＩＲ_１、ＩＲ_２、・・・、ＩＲ_ｎとした場合に、時系列データとしてＩＲ（ｔ）＝ＩＲ_１、ＩＲ_２、・・・、ＩＲ_ｎが得られる。同様に、受光素子３が発光素子ＬＤ２から受光した光に対応する出力電圧を、Ｒｅｄ_１、Ｒｅｄ_２、・・・、Ｒｅｄ_ｎとした場合に、時系列データとしてＲｅｄ（ｔ）＝Ｒｅｄ_１、Ｒｅｄ_２、・・・、Ｒｅｄ_ｎが得られる。このとき、両方の発光素子ＬＤ１及び発光素子ＬＤ２に対して、発光しない期間を設け、暗状態での出力Ｄａｒｋ_１、Ｄａｒｋ_２、・・・、Ｄａｒｋ_ｎを得るようにしてもよい。この場合、ＩＲ（ｔ）は、ＩＲ_１－Ｄａｒｋ_１、ＩＲ_２－Ｄａｒｋ_２、・・・、ＩＲ_ｎ－Ｄａｒｋ_ｎとしてもよい。同様に、Ｒｅｄ（ｔ）は、Ｒｅｄ_１－Ｄａｒｋ_１、Ｒｅｄ_２－Ｄａｒｋ_２、・・・、Ｒｅｄ_ｎ－Ｄａｒｋ_ｎとしてもよい。これらのデータのサンプリングは、発光期間の終了近くで出力が安定している状態で行うことが望ましい。

本実施形態に係る生体情報測定装置１０のＣＰＵ２０Ａは、ＲＯＭ２０Ｂに記憶されている生体情報測定プログラムをＲＡＭ２０Ｃに書き込んで実行することにより、図１６に示す各部として機能する。

図１６は、第１の実施形態に係る生体情報測定装置１０の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
図１６に示すように、本実施形態に係る生体情報測定装置１０のＣＰＵ２０Ａは、第１除去部３０、補正部３１、算出部３２、検出部３３、特定部３４、及び推定部３５として機能する。なお、第１除去部３０は、必須の構成要素ではなく、必要に応じて設けるようにすればよい。

まず、第１除去部３０を設けない場合の各部の構成について説明する。

本実施形態に係る補正部３１は、受光素子３から出力されたＩＲ光信号及び赤色光信号の各々を受け付け、生体８の動脈血液量の変化に伴う、ＩＲ光信号の変化量（以下、ΔＩＲという。）と赤色光信号の変化量（以下、ΔＲｅｄという。）との差が小さくなるように、ＩＲ光信号を補正する。この動脈血液量の変化は、心拍に伴う脈動の振幅を表している。なお、この場合、ＩＲ光信号が第１の信号の一例とされ、赤色光信号が第２の信号の一例とされる。

上記補正は、ΔＩＲとΔＲｅｄとを同一にする補正であることが望ましい。ここで、ΔＩＲは、ＩＲ光信号の振幅として表され、ΔＲｅｄは、赤色光信号の振幅として表される。この場合、上記補正は、ΔＩＲとΔＲｅｄとの振幅比（ΔＲｅｄ／ΔＩＲ）で表される係数αを、ＩＲ光信号の値（ＩＲ（ｔ））に乗じることで行われる。つまり、ＩＲ（ｔ）の補正後の出力は、α×ＩＲ（ｔ）となる。

本実施形態に係る算出部３２は、補正部３１により補正されたＩＲ光信号及び赤色光信号に基づいて、生体８における血中酸素濃度の変化を算出する。この血中酸素濃度の変化は、一例として、補正部３１により補正されたＩＲ光信号及び赤色光信号との差（以下、この差を「脈波差」という。）により表される。例えば、脈波差をβ（ｔ）とした場合、β（ｔ）は、以下に示す（７）式により求められる。

（数７）
β（ｔ）＝α×ＩＲ（ｔ）－Ｒｅｄ（ｔ）・・・（７）

本実施形態に係る検出部３３は、算出部３２により算出された脈波差β（ｔ）に基づいて、生体８の吸気酸素量の変化に伴う血中酸素濃度の変曲点を検出する。なお、吸気酸素量を変化させる方法としては、一例として、息止めによる方法等が挙げられる。また、ここでいう吸気酸素量の変化とは、少なくとも数秒間に渡り血中酸素濃度に変化を及ぼす変化であって、通常の呼吸状態（例えば、平均的な呼吸回数、深さでの呼吸）による僅かな変化は含まないものとする。つまり、通常の呼吸状態では、吸気酸素量に変化はなく、呼吸を停止する、呼吸を弱める、酸素濃度の高い気体を吸い込む等により通常の呼吸状態から変化させた場合に、吸気酸素量が変化したと判断される。

本実施形態に係る特定部３４は、生体８の吸気酸素量が変化した時点から、検出部３３により検出された血中酸素濃度の変曲点までの時間を特定する。なお、吸気酸素量が変化した時点とは、例えば、呼吸停止の状態から呼吸を再開した時点等である。本実施形態では、特定部３４により特定された時間をＬＦＣＴとする。

本実施形態に係る推定部３５は、特定部３４により特定されたＬＦＣＴから拍出量を推定する。例えば、上記（６）式を用いて、拍出量の一例である心拍出量を推定する。

ここで、ＩＲ光信号及び赤色光信号の各々には、脈動や神経活動などによる血液量の変化を表す成分と、吸気酸素量の変化による酸素濃度の変化を表す成分と、が含まれている。そして、上記脈波差β（ｔ）によれば、係数α（＝ΔＲｅｄ／ΔＩＲ）をＩＲ（ｔ）に乗じ、α×ＩＲ（ｔ）とＲｅｄ（ｔ）との差を採用することで、動脈血の血液量の変化を表す成分が相殺され、酸素濃度の変化を表す成分のみが抽出される。

なお、上記では、ＩＲ光信号を補正するために、係数αを（ΔＲｅｄ／ΔＩＲ）としたが、赤色光信号を補正するために、係数αを（ΔＩＲ／ΔＲｅｄ）としてもよい。この場合、脈波差β（ｔ）は、以下に示す（８）式により求められる。

（数８）
β（ｔ）＝ＩＲ（ｔ）－α×Ｒｅｄ（ｔ）・・・（８）

また、上記では、２つの脈波信号の一例であるＩＲ光信号及び赤色光信号のいずれか一方を補正する場合について説明したが、ＩＲ光信号及び赤色光信号の両方を補正するようにしてもよい。また、上記では、ＩＲ光信号から赤色光信号を減じたが、赤色光信号からＩＲ光信号を減じても構わない。その場合、β（ｔ）にあらわれる変曲点の向きが異なる。

ここで、係数αを求めるときの脈波信号と、求めた係数αを適用する脈波信号とは時間的にずれている。つまり、上記補正は、吸気酸素量を変化させる前におけるΔＩＲとΔＲｅｄとの振幅比で表される係数αを、吸気酸素量を変化させた後におけるＩＲ（ｔ）又はＲｅｄ（ｔ）に乗じることで行われる。例えば、係数αを求めるときの脈波信号は、呼吸停止前の安静時における脈波信号を用いることが望ましい。

次に、第１除去部３０を設けた場合の各部の構成について説明する。

本実施形態に係る第１除去部３０は、受光素子３から出力されたＩＲ光信号及び赤色光信号の各々から直流成分を除去し、直流成分を除去した後のＩＲ光信号及び赤色光信号の各々を補正部３１に出力する。第１除去部３０には、一例として、ハイパスフィルタ又はバンドパスフィルタが適用される。なお、この場合、第１除去部３０により直流成分が除去されたＩＲ光信号が第１の信号とされ、第１除去部３０により直流成分が除去された赤色光信号が第２の信号とされる。

補正部３１は、第１除去部３０により直流成分が除去されたＩＲ光信号及び赤色光信号を受け付け、受け付けたＩＲ光信号の振幅と赤色光信号の振幅との振幅比で表される係数αを導出する。その後、補正部３１は、受光素子３から第１除去部３０を介さずに受け付けたＩＲ光信号の値であるＩＲ（ｔ）又は赤色光信号の値であるＲｅｄ（ｔ）に対して、上記導出した係数αを乗じることで、補正を行う。なお、算出部３２、検出部３３、特定部３４、及び推定部３５については同様であるため、繰り返しの説明は省略する。

ここで、図１６に示す生体情報測定装置１０の変形例として、算出部３２を設けない構成としてもよい。この場合、検出部３３が、生体８の吸気酸素量が変化した後において、補正部３１により少なくとも一方が補正されたＩＲ光信号及び赤色光信号から得られる血中酸素濃度の変曲点を検出する。

次に、図１７を参照して、第１の実施形態に係る生体情報測定装置１０の作用を説明する。なお、図１７は、第１の実施形態に係る生体情報測定プログラムの処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、被験者又は測定担当者の操作により生体情報測定装置１０の電源がオンされると、生体情報測定プログラムが起動され、以下の各ステップを実行する。

図１７のステップ１００では、補正部３１が、受光素子３から得られるＩＲ光信号の振幅（ΔＩＲ）を取得し、受光素子３から得られる赤色光信号の振幅（ΔＲｅｄ）を取得する。このステップ１００では、まず、被験者が安静状態を保った状態で、脈波振幅として、ΔＩＲ及びΔＲｅｄの各々を取得する。

図１８は、本実施形態に係るＩＲ光信号の振幅及び赤色光信号の振幅の一例を示すグラフである。
なお、図１８において、縦軸は受光素子３の出力電圧を表し、横軸は時間を表す。

図１８に示すように、補正部３１は、ＩＲ光信号の値の時系列データであるＩＲ（ｔ）からΔＩＲを取得し、赤色光信号の値の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）からΔＲｅｄを取得する。

ステップ１０２では、補正部３１が、ステップ１００で取得したΔＩＲ及びΔＲｅｄに基づいて、ΔＩＲとΔＲｅｄとの振幅比で表される係数αを導出する。係数αは、一例として、以下に示す方法で導出される。
（ａ）任意のタイミングで得られた振幅比を採用する。なお、この場合、ＬＦＣＴの測定開始後でもよい。
（ｂ）一定期間で得られた複数の振幅比の平均値を採用する。この方法の場合、一点のみの振幅比を採用して係数αを導出する場合と比較し、測定に適した係数αが求められる。
（ｃ）測定終了後に、一例として、図１９に示すように、係数αを０～１の間で変化させ、脈波差β（ｔ）に現れる脈動の周波数成分が最も小さい値を採用する。但し、係数αを（ΔＲｅｄ／ΔＩＲ）とした場合、ΔＩＲ＞ΔＲｅｄの条件を満たすものとする。この方法の場合、測定中に係数αを導出する必要がないため、例えば、測定時間が短縮される。

図１９は、本実施形態に係る係数αと脈波差β（ｔ）との関係の一例を示すグラフである。
なお、図１９において、縦軸は脈波差β（ｔ）を表す。また、この例では、α＝ΔＲｅｄ／ΔＩＲ、β（ｔ）＝α×ＩＲ（ｔ）－Ｒｅｄ（ｔ）、である。

図１９の上図は、係数α＝０．２の場合における脈波差β（ｔ）の全体波形及び拡大波形を示す。左図が全体波形であり、右図が拡大波形である。

図１９の中図は、係数α＝０．３５８３の場合における脈波差β（ｔ）の全体波形及び拡大波形を示す。左図が全体波形であり、右図が拡大波形である。

図１９の下図は、係数α＝０．６の場合における脈波差β（ｔ）の全体波形及び拡大波形を示す。左図が全体波形であり、右図が拡大波形である。

上記より、係数α＝０．３５８３の場合に、脈波差β（ｔ）に現れる脈動の周波数成分が最も小さくなることが分かる。従って、上記（ｃ）の方法によれば、係数α＝０．３５８３が採用、酸素濃度の変曲点が正しい位置にある脈波差β（ｔ）が得られる。

ステップ１０４では、補正部３１が、被験者が安静状態を保った状態で、ＬＦＣＴの測定開始の指示を受け付ける。この測定開始の指示は、一例として、被験者又は測定担当者が表示部２２のタッチパネル等を介して測定開始を指示することで行われる。

ステップ１０６では、補正部３１が、被験者に対して、息止め開始の指示を行う。具体的には、例えば、表示部２２に「息を止めて下さい。」等のメッセージを表示させることで行ってもよいし、音声による指示でもよい。

ステップ１０８では、補正部３１が、息止め開始から一定期間経過後（例えば２０秒経過後）、被験者に対して、呼吸再開の指示を行う。具体的には、例えば、表示部２２にカウントダウンによる呼吸再開を指示するメッセージを表示させることで行ってもよいし、音声による指示でもよい。また、被験者自身による操作（ボタンの押圧操作等）によって呼吸を再開したことを入力してもよい。

ステップ１１０では、補正部３１が、呼吸再開後、所定時間経過したか否かを判定する。この所定時間は、経過観察のための時間として予め設定されており、一例として、６０秒間等である。なお、測定部位によって酸素の到達時間が異なるため、測定部位に適した経過観察のための時間を予め設定しておくとよい。所定時間経過したと判定した場合（肯定判定の場合）、ステップ１１２に移行し、所定時間経過していないと判定した場合（否定判定の場合）、ステップ１１０で待機となる。

ステップ１１２では、補正部３１が、上記ステップ１０２で導出した係数αを、上記の測定により得られたＩＲ（ｔ）又はＲｅｄ（ｔ）に乗じることで、補正を行う。なお、本実施形態では、係数α（ΔＲｅｄ／ΔＩＲ）をＩＲ（ｔ）に乗じて補正しているが、Ｒｅｄ（ｔ）を補正する場合、係数αを、ΔＩＲ／ΔＲｅｄ、とすればよい。

図２０は、本実施形態に係るＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。
なお、図２０において、縦軸は受光素子３の出力電圧を表し、横軸は時間を表す。
図２０に示すように、グラフｇ１は、ＩＲ光信号の時系列データであるＩＲ（ｔ）を表す。また、グラフｇ２は、赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。

図２１は、本実施形態に係る補正後のＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。
なお、図２１において、縦軸は受光素子３の出力電圧を表し、横軸は時間を表す。
図２１に示すように、グラフｇ３は、ＩＲ（ｔ）に係数αを乗じてオフセットを調整したα×ＩＲ（ｔ）を表す。また、グラフｇ４は、赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。

なお、上記ステップ１０８での呼吸再開の指示は、血中酸素濃度の低下を検知した場合に、行うようにしてもよい。

図２２は、本実施形態に係る脈波の差分によるモニタ結果の一例を示すグラフである。 図２２では、縦軸は脈波差β（ｔ）を表し、横軸は時間を表す。また、図２３は、従来の、脈波の振幅比の変化を血中酸素濃度の変化として検出したモニタ結果の一例を示すグラフである。図２３では、縦軸はΔＩＲとΔＲｅｄの振幅比を表し、横軸は時間を表す。

図２２及び図２３から理解されるように、本実施形態に係る方式（図２２）では、従来の方式（図２３）と比較し、息止めによる酸素飽和度の変化が明確に現れている。

次に、ステップ１１４では、算出部３２が、ステップ１１２で補正して得られたα×ＩＲ（ｔ）、及び、Ｒｅｄ（ｔ）から、上記（７）式を用いて脈波差β（ｔ）を算出する。なお、Ｒｅｄ（ｔ）を補正した場合には、上記（８）式を用いて脈波差β（ｔ）を算出すればよい。

ステップ１１６では、検出部３３が、ステップ１１４で算出した脈波差β（ｔ）に基づいて、被験者の吸気酸素量の変化に伴う血中酸素濃度の変曲点を検出する。

ステップ１１８では、特定部３４が、被験者の吸気酸素量が変化した時点から、ステップ１１６で検出した変曲点までの時間を、ＬＦＣＴとして特定し、本生体情報測定プログラムによる一連の処理を終了する。なお、本実施形態では、ＬＦＣＴの特定までの処理としたが、更に、特定したＬＦＣＴを上記（６）式に適用して、拍出量の一例である心拍出量を算出してもよい。

図２４は、本実施形態に係る脈波差β（ｔ）から特定されたＬＦＣＴの一例を示すグラフである。図２４では、縦軸は脈波差β（ｔ）を表し、横軸は時間を表す。また、図２５は、比較例に係る振幅比から特定されたＬＦＣＴを示すグラフである。図２５では、縦軸はΔＩＲとΔＲｅｄの振幅比を表し、横軸は時間を表す。

図２４に示すように、呼吸を再開した時点から、脈波差β（ｔ）（＝α×ＩＲ（ｔ）－Ｒｅｄ（ｔ））の最大値により示される変曲点までの時間をＬＦＣＴとする。

なお、図２４において、グラフｇ５は、脈波差β（ｔ）を片幅ｎデータ（この例ではｎ＝６４）の移動平均として表したものである。また、グラフｇ６は、係数α＝０．３５８３とした場合の脈波差β（ｔ）を表す。このように、脈波差β（ｔ）を片幅ｎデータの移動平均とすることで、血中酸素濃度の違いによる残留脈波成分が除去されるため、より精度の高いＬＦＣＴが得られる。

また、図２４に示すグラフｇ５及びグラフｇ６によれば、息止め期間が終了し呼吸を再開した直後から、脈波差β（ｔ）の値が上昇し、１つのピークを迎えた後に値が下降していることが分かる。脈波差β（ｔ）は、血中酸素濃度が低下すると上昇するため、ピークの時点が最も血中酸素濃度が低い状態であり、下降を始める変曲点が呼吸再開により血液中に酸素が取り込まれ始めたことを表している。従って、呼吸を再開しピークを迎えるまでの時間がＬＦＣＴとして特定される。

一方、図２５に示す比較例では、振幅比（ΔＲｅｄ／ΔＩＲ）からＬＦＣＴを特定している。このため、例えば、脈波振幅の小さい被験者等の場合に、本来のピーク位置とは異なるピーク位置を検出してしまい、ＬＦＣＴを精度良く特定できない場合がある。

このように、本実施形態によれば、波長の異なる２つの脈波信号の振幅比を用いる場合と比較して、血中酸素濃度の変化が精度良く測定される。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、血中酸素濃度の変化を精度良く測定するために、血中酸素濃度の変化を表す脈波差β（ｔ）を用いる形態について説明した。本実施形態では、更に、補正前の各脈波信号から脈波成分を除去することで、血中酸素濃度の変化の測定の精度を更に向上させる。

図２６は、第２の実施形態に係る生体情報測定装置１１の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
図２６に示すように、本実施形態に係る生体情報測定装置１１は、上述の第１除去部３０、補正部３１、算出部３２、検出部３３、特定部３４、及び推定部３５に加え、更に、第２除去部３６を備えている。なお、第１の実施形態に係る生体情報測定装置１０と同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付し、ここでの繰り返しの説明は省略する。

本実施形態に係る第２除去部３６は、受光素子３から出力されたＩＲ光信号及び赤色光信号の各々から生体８の動脈血液量の変化に対応した周波数成分の少なくとも一部を除去し、周波数成分の少なくとも一部を除去した後のＩＲ光信号及び赤色光信号の各々を補正部３１に出力する。第２除去部には、一例として、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）が適用される。

本実施形態に係る補正部３１は、第２除去部３６により周波数成分の少なくとも一部が除去されたＩＲ光信号及び赤色光信号を受け付ける。

図２７は、本実施形態に係るＬＰＦが適用されたＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。
なお、図２７において、縦軸は受光素子３の出力電圧を表し、横軸は時間を表す。

図２７に示すように、グラフｇ７は、ＬＰＦ適用後のＩＲ光信号の時系列データであるＩＲ（ｔ）を表す。また、グラフｇ８は、ＬＰＦ適用前のＩＲ光信号の時系列データであるＩＲ（ｔ）を表す。グラフｇ９は、ＬＰＦ適用後の赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。また、グラフｇ１０は、ＬＰＦ適用前の赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。なお、ここではＬＰＦの一例として、次数２のベッセルフィルタを用いた。また、脈周波数（ここでは１．６Ｈｚ）に対して、ＬＰＦのカットオフ周波数を脈周波数の１／８（ここでは０．２Ｈｚ）とした。

図２８は、本実施形態に係る補正後のＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。
なお、図２８において、縦軸は受光素子３の出力電圧を表し、横軸は時間を表す。
図２８に示すように、グラフｇ１１は、ＬＰＦを適用したＩＲ（ｔ）に係数αを乗じてオフセットを調整したα×ＩＲ（ｔ）を表す。また、グラフｇ１２は、赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。

図２９（Ａ）は、本実施形態に係るＬＰＦのカットオフ周波数を脈周波数と同一にした場合におけるＬＰＦ後の脈波形、脈波差β（ｔ）、及び脈波差β（ｔ）を拡大した状態を示すグラフである。
図２９（Ｂ）は、本実施形態に係るＬＰＦのカットオフ周波数を脈周波数の１／２にした場合におけるＬＰＦ後の脈波形、脈波差β（ｔ）、及び脈波差β（ｔ）を拡大した状態を示すグラフである。
図２９（Ｃ）は、本実施形態に係るＬＰＦのカットオフ周波数を脈周波数の１／４にした場合におけるＬＰＦ後の脈波形、脈波差β（ｔ）、及び脈波差β（ｔ）を拡大した状態を示すグラフである。
図２９（Ｄ）は、本実施形態に係るＬＰＦのカットオフ周波数を脈周波数の１／８にした場合におけるＬＰＦ後の脈波形、脈波差β（ｔ）、及び脈波差β（ｔ）を拡大した状態を示すグラフである。

なお、図２９（Ａ）～図２９（Ｄ）において、脈周波数は、１．６Ｈｚである。脈波差β（ｔ）は、α×ＩＲ（ｔ）－Ｒｅｄ（ｔ）である。グラフｇ１３は、ＬＰＦを適用したＩＲ（ｔ）に係数αを乗じてオフセットを調整したα×ＩＲ（ｔ）を表す。また、グラフｇ１４は、赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。

図２９（Ａ）～図２９（Ｄ）に示すグラフの例から、ＬＰＦのカットオフ周波数を脈周波数の１／４以下にすることが望ましい。カットオフ周波数を１／４以下にすることで、脈波の影響が大幅に低減され、より高い精度で血中酸素濃度の変曲点が検出される。なお、カットオフ周波数により遅延が発生するため、遅延時間を補正するために、カットオフ周波数に応じたルックアップテーブルを持つことが望ましい。

また、上記ＬＰＦに代えて、脈波の中点を用いる方法を適用してもよい。この場合、第２除去部３６は、ＩＲ光信号の周期毎に得られる最大値と最小値との中間値に対応する中間点を結ぶ第１波形信号を生成することにより、生体８の動脈血液量の変化に対応した周波数成分の少なくとも一部を除去する。同様に、第２除去部３６は、赤色光信号の周期毎に得られる最大値と最小値との中間値に対応する中間点を結ぶ第２波形信号を生成することにより、生体８の動脈血液量の変化に対応した周波数成分の少なくとも一部を除去する。

まず、第２除去部３６は、得られたＩＲ（ｔ）及びＲｅｄ（ｔ）の各々に対して、平滑化フィルタを施す。平滑化フィルタとしてＬＰＦを適用する場合、カットオフ周波数の目安として、脈周波数（ここでは１．６Ｈｚ）の２倍（ここでは３．２Ｈｚ）以上、１６倍（ここでは２５．６Ｈｚ）以下の範囲とする。これは、カットオフ周波数が低過ぎると、振幅値の低下が起こり、高過ぎると、ノイズが除去できない場合があるためである。

図３０は、本実施形態に係るＬＰＦが適用された赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。
なお、図３０において、縦軸は受光素子３の出力電圧を表し、横軸は時間を表す。

図３０に示すように、グラフｇ１５は、脈周波数の２倍のカットオフ周波数を持つＬＰＦを適用した赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。また、グラフｇ１６は、脈周波数の４倍のカットオフ周波数を持つＬＰＦを適用した赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。また、グラフｇ１７は、脈周波数の８倍のカットオフ周波数を持つＬＰＦを適用した赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。また、グラフｇ１８は、脈周波数の１６倍のカットオフ周波数を持つＬＰＦを適用した赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。また、グラフｇ１９は、ＬＰＦを適用していない赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。

図３１は、本実施形態に係る平滑化後の赤色光信号の時系列データから得られる中点波形の一例を示すグラフである。
なお、図３１において、縦軸は受光素子３の出力電圧を表し、横軸は時間を表す。
ここでは、図３０に示すグラフｇ１７を用いた場合を例示して説明するが、他のグラフｇ１５、グラフｇ１６、及びグラフｇ１８を用いてもよい。

図３１に示すように、第２除去部３６は、グラフｇ１７の周期毎に、最大値をとるピーク値Ｐ１と、最小値をとるピーク値Ｐ２と、を検出する。なお、ピーク値Ｐ１を（ｔ_ｉ，ｙ_ｉ）で表し、ピーク値Ｐ２を（ｔ_ｉ＋１，ｙ_ｉ＋１）で表す。隣接するピーク値Ｐ１とピーク値Ｐ２との中間値Ｐ３を（ｔ、ｙ）とした場合、中間値Ｐ３は、以下に示す（９）式により求められる。

（数９）
ｔ＝（ｔ_ｉ＋ｔ_ｉ＋１）／２、ｙ＝（ｙ_ｉ＋ｙ_ｉ＋１）／２・・・（９）

そして、第２除去部３６は、上記（９）式により求めた中間値Ｐ３に対応する中間点を結ぶことで、第２波形信号の一例である中点波形ｇ２０を生成する。このようにして、Ｒｅｄ（ｔ）についての第２波形信号が生成されるが、ＩＲ（ｔ）についての第１波形信号も同様の手法で生成される。

図３２は、本実施形態に係る脈波中点を結んだＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。
なお、図３２において、縦軸は受光素子３の出力電圧を表し、横軸は時間を表す。

図３２に示すように、グラフｇ２１は、脈波中点を結んだＩＲ光信号の時系列データであるＩＲ（ｔ）を表す。また、グラフｇ２２は、脈波中点を結ぶ前のＩＲ光信号の時系列データであるＩＲ（ｔ）を表す。グラフｇ２３は、脈波中点を結んだ赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。また、グラフｇ２４は、脈波中点を結ぶ前の赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。

図３３は、本実施形態に係る補正後のＩＲ光信号の時系列データ及び赤色光信号の時系列データの一例を示すグラフである。
なお、図３３において、縦軸は受光素子３の出力電圧を表し、横軸は時間を表す。
図３３に示すように、グラフｇ２５は、脈波中点を結んだＩＲ（ｔ）に係数αを乗じてオフセットを調整したα×ＩＲ（ｔ）を表す。また、グラフｇ２６は、赤色光信号の時系列データであるＲｅｄ（ｔ）を表す。

図３４は、本実施形態に係る脈波中点を結んだ脈波形から得られる脈波差β（ｔ）及び脈波差β（ｔ）を拡大した状態を示すグラフである。
なお、図３４において、縦軸は脈波差β（ｔ）を表し、横軸は時間を表す。

図３４に示す例では、脈波差β（ｔ）は、α×ＩＲ（ｔ）－Ｒｅｄ（ｔ）である。

このように、本実施形態によれば、ＬＰＦ又は脈波中点を用いて、補正前の各脈波信号から脈波成分を除去することで、血中酸素濃度の変化が更に精度良く測定される。

以上、実施形態として生体情報測定装置を例示して説明した。実施形態は、生体情報測定装置が備える各部の機能をコンピュータに実行させるためのプログラムの形態としてもよい。実施形態は、このプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体の形態としてもよい。

その他、上記実施形態で説明した生体情報測定装置の構成は、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において状況に応じて変更してもよい。

また、上記実施形態で説明したプログラムの処理の流れも、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。

また、上記実施形態では、プログラムを実行することにより、実施形態に係る処理がコンピュータを利用してソフトウェア構成により実現される場合について説明したが、これに限らない。実施形態は、例えば、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成との組み合わせによって実現してもよい。

１ 発光素子
３ 受光素子
４ 動脈
５ 静脈
６ 毛細血管
７ 血球細胞
８ 生体
１０、１１ 生体情報測定装置
１２ 発光制御部
１４ 駆動回路
１６ 増幅回路
１８ Ａ／Ｄ変換回路
２０ 制御部
２０Ａ ＣＰＵ
２０Ｂ ＲＯＭ
２０Ｃ ＲＡＭ
２２ 表示部
３０ 第１除去部
３１ 補正部
３２ 算出部
３３ 検出部
３４ 特定部
３５ 推定部
３６ 第２除去部
４０ コヒーレント光
４２ 散乱光
４４ 矢印

Claims (15)

1. 生体から検出される第１の波長の光の光量を表す第１の信号と、前記生体から検出される第２の波長の光の光量を表す第２の信号とを受け付け、前記生体の動脈血液量の変化に伴う、前記第１の信号で表される光量の変化量と前記第２の信号で表される光量の変化量との差が小さくなるように、前記第１の信号及び前記第２の信号の少なくとも一方を補正する補正部と、
   前記補正部により少なくとも一方が補正された第１の信号及び第２の信号に基づいて、前記生体における血中酸素濃度の変化を算出する算出部と、
   を備えた生体情報測定装置。
2. 前記補正は、前記第１の信号の変化量と前記第２の信号の変化量とを同一にする補正である請求項１に記載の生体情報測定装置。
3. 前記血中酸素濃度の変化は、前記補正部により少なくとも一方が補正された第１の信号の値及び第２の信号の値との差により表される請求項１又は２に記載の生体情報測定装置。
4. 前記血中酸素濃度の変化を表す前記差に基づいて、前記生体の吸気酸素量の変化に伴う前記血中酸素濃度の変曲点を検出する検出部を更に備えた請求項３に記載の生体情報測定装置。
5. 前記生体の吸気酸素量が変化した時点から、前記検出部により検出された前記血中酸素濃度の変曲点までの時間を特定する特定部を更に備えた請求項４に記載の生体情報測定装置。
6. 前記補正は、前記第１の信号の振幅と前記第２の信号の振幅との振幅比で表される係数を、前記第１の信号の値又は前記第２の信号の値に乗じることで行われる請求項１～５のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
7. 前記係数は、前記生体の吸気酸素量を変化させる前における前記第１の信号の振幅と前記第２の信号の振幅との振幅比で表され、
   前記補正は、前記係数を、前記生体の吸気酸素量を変化させた後における前記第１の信号の値又は前記第２の信号の値に乗じることで行われる請求項６に記載の生体情報測定装置。
8. 受光部から出力された、前記第１の波長の光に対応する第１の受光信号及び前記第２の波長の光に対応する第２の受光信号の各々から直流成分を除去し、直流成分を除去した後の第１の受光信号及び第２の受光信号の各々を、前記第１の信号及び前記第２の信号の各々として出力する第１除去部を更に備え、
   前記補正部は、前記第１除去部から受け付けた第１の信号及び第２の信号に基づいて、前記第１の信号の振幅と前記第２の信号の振幅との振幅比で表される係数を導出する請求項１～５のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
9. 前記補正は、前記導出した係数を、前記受光部から前記第１除去部を介さずに受け付けた第１の信号の値又は第２の信号の値に乗じることで行われる請求項８に記載の生体情報測定装置。
10. 前記第１除去部は、ハイパスフィルタ又はバンドパスフィルタである請求項８又は９に記載の生体情報測定装置。
11. 受光部から出力された、前記第１の波長の光に対応する第１の受光信号及び前記第２の波長の光に対応する第２の受光信号の各々から前記生体の動脈血液量の変化に対応した周波数成分の少なくとも一部を除去し、周波数成分の少なくとも一部を除去した後の第１の受光信号及び第２の受光信号の各々を、前記第１の信号及び前記第２の信号の各々として出力する第２除去部を更に備えた請求項１～７のいずれか１項に記載の生体情報測定装置。
12. 前記第２除去部は、ローパスフィルタである請求項１１に記載の生体情報測定装置。
13. 前記第２除去部は、
    前記第１の受光信号の周期毎に得られる最大値と最小値との中間値に対応する中間点を結ぶ第１波形信号を生成することにより、前記生体の動脈血液量の変化に対応した周波数成分の少なくとも一部を除去し、
    前記第２の受光信号の周期毎に得られる最大値と最小値との中間値に対応する中間点を結ぶ第２波形信号を生成することにより、前記生体の動脈血液量の変化に対応した周波数成分の少なくとも一部を除去する請求項１１に記載の生体情報測定装置。
14. 生体から検出される第１の波長の光の光量を表す第１の信号と、前記生体から検出される第２の波長の光の光量を表す第２の信号とを受け付け、前記生体の動脈血液量の変化に伴う、前記第１の信号で表される光量の変化量と前記第２の信号で表される光量の変化量との差が小さくなるように、前記第１の信号及び前記第２の信号の少なくとも一方を補正する補正部と、
    前記生体の吸気酸素量が変化した後において、前記補正部により少なくとも一方が補正された第１の信号及び第２の信号から得られる血中酸素濃度の変曲点を検出する検出部と、
    を備えた生体情報測定装置。
15. コンピュータを、請求項１～１４のいずれか１項に記載の生体情報測定装置が備える各部として機能させるための生体情報測定プログラム。

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