JP7267002B2 - Respiratory cycle measuring device and respiratory cycle measuring program - Google Patents
Respiratory cycle measuring device and respiratory cycle measuring program Download PDFInfo
- Publication number
- JP7267002B2 JP7267002B2 JP2018231687A JP2018231687A JP7267002B2 JP 7267002 B2 JP7267002 B2 JP 7267002B2 JP 2018231687 A JP2018231687 A JP 2018231687A JP 2018231687 A JP2018231687 A JP 2018231687A JP 7267002 B2 JP7267002 B2 JP 7267002B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- time
- correlation
- respiratory cycle
- processing
- results
- 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.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
本開示は、レーダ信号の時系列変化に基づいて、呼吸周期を測定する技術に関する。 The present disclosure relates to technology for measuring a respiratory cycle based on time-series changes in radar signals.
生体表面へと照射され生体表面から反射されたレーダ信号の時系列変化に基づいて、呼吸周期を測定する技術が、特許文献１～５に開示されている。特許文献１では、レーダ信号の時系列変化の山又は谷のカウント数に基づいて、呼吸周期を測定するが、レーダ信号の時系列変化の波形の歪みがあると、呼吸周期の測定が困難になる。特許文献２～４では、レーダ信号の時系列変化の周波数スペクトルに基づいて、呼吸周期を測定するが、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があると、呼吸周期の測定が困難になる。
特許文献５では、レーダ信号の時系列変化の相関処理結果に基づいて、呼吸周期を測定する。よって、レーダ信号の時系列変化の波形の歪みがあっても、呼吸周期の測定が可能になる。しかし、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があると、呼吸周期の測定が困難になる。つまり、呼吸周期が短いときには、短い相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができるが、その後に、呼吸周期が長くなると、短い相関処理時間のままでは、相関ピークを観測することができない。一方で、呼吸周期が長いときには、長い相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができるが、その後に、呼吸周期が短くなると、長い相関処理時間のままでは、相関ピークを観測しにくくなる。
In
そこで、前記課題を解決するために、本開示は、レーダ信号の時系列変化の相関処理結果に基づいて、呼吸周期を測定するにあたり、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期の測定を可能とすることを目的とする。 Therefore, in order to solve the above problem, the present disclosure measures the respiratory cycle based on the correlation processing result of the time-series change of the radar signal, even if there is a fluctuation in the waveform interval of the time-series change of the radar signal. , to enable measurement of the respiratory cycle.
前記課題を解決するために、複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する。 In order to solve the above problem, the correlation peak time is measured as the respiratory cycle in at least one of correlation processing results with a plurality of types of signal time lengths.
具体的には、本開示は、生体表面へと照射され生体表面から反射されたレーダ信号の時系列変化について、複数種類の信号時間長で相関処理を実行する相関処理実行部と、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する呼吸周期測定部と、を備えることを特徴とする呼吸周期測定装置である。 Specifically, the present disclosure includes a correlation processing execution unit that performs correlation processing with a plurality of types of signal time lengths for time-series changes in radar signals that are irradiated onto a living body surface and reflected from the living body surface; and a respiratory cycle measuring unit that measures a correlation peak time as a respiratory cycle in at least one of the correlation processing results at the signal time lengths of .
また、本開示は、生体表面へと照射され生体表面から反射されたレーダ信号の時系列変化について、複数種類の信号時間長で相関処理を実行する相関処理実行ステップと、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する呼吸周期測定ステップと、を順にコンピュータに実行させるための呼吸周期測定プログラムである。 Further, the present disclosure includes a correlation processing execution step of performing correlation processing with a plurality of types of signal time lengths for time-series changes in radar signals irradiated onto a living body surface and reflected from the living body surface; and a respiratory cycle measurement step of measuring the correlation peak time as the respiratory cycle in at least one of the long correlation processing results.
これらの構成によれば、呼吸周期が短いときには、長い相関処理時間及び短い相関処理時間のうち、短い相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができる。一方で、呼吸周期が長いときには、長い相関処理時間及び短い相関処理時間のうち、長い相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができる。よって、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期の測定を可能とすることができる。 According to these configurations, when the respiratory cycle is short, the correlation peak can be observed by adopting the short correlation processing time out of the long correlation processing time and the short correlation processing time. On the other hand, when the breathing cycle is long, a correlation peak can be observed by adopting a long correlation processing time out of a long correlation processing time and a short correlation processing time. Therefore, it is possible to measure the respiratory cycle even if there is a variation in the waveform interval of the time-series variation of the radar signal.
また、本開示は、前記相関処理実行部は、前記レーダ信号の時系列変化について、現時点を終端時とする前記複数種類の信号時間長で相関処理を並列して実行することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 Further, according to the present disclosure, the correlation processing execution unit performs correlation processing in parallel on the time-series change of the radar signal with the plurality of types of signal time lengths with the current time as the end time. It is a period measuring device.
この構成によれば、呼吸周期が短い期間から呼吸周期が長い期間へと遷移するときでも、長い相関処理時間及び短い相関処理時間で相関処理を並列して実行すれば、短時間の相関処理結果から長時間の相関処理結果へと直ちに切り替えることができる。一方で、呼吸周期が長い期間から呼吸周期が短い期間へと遷移するときでも、長い相関処理時間及び短い相関処理時間で相関処理を並列して実行すれば、長時間の相関処理結果から短時間の相関処理結果へと直ちに切り替えることができる。よって、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期のリアルタイム測定を可能とすることができる。 According to this configuration, even when the respiratory cycle transitions from a short period to a long period, if the correlation processing is executed in parallel with a long correlation processing time and a short correlation processing time, a short correlation processing result can be obtained. to long-term correlation results. On the other hand, even when the respiratory cycle transitions from a long period to a short period, if the correlation processing is executed in parallel with a long correlation processing time and a short correlation processing time, the long correlation processing result can be converted to a short time period. can be immediately switched to the correlation processing result of Therefore, it is possible to measure the respiratory cycle in real time even if there is a change in the waveform interval of the time-series change of the radar signal.
また、本開示は、前記相関処理実行部は、前記レーダ信号の時系列変化について、前記複数種類の信号時間長で自己相関処理を実行することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 Further, the present disclosure is the respiratory cycle measurement device, wherein the correlation processing execution unit performs autocorrelation processing on time-series changes in the radar signal using the plurality of types of signal time lengths.
この構成によれば、レーダ信号の時系列変化とサンプル波形との間の相互相関処理を実行するのではなく、レーダ信号の時系列変化の自己相関処理を実行するため、生体個体差又は呼吸測定環境によらないで、呼吸周期の測定を可能とすることができる。 According to this configuration, instead of executing cross-correlation processing between the time-series change of the radar signal and the sample waveform, auto-correlation processing of the time-series change of the radar signal is executed. It is possible to measure the respiratory cycle regardless of the environment.
また、本開示は、前記呼吸周期測定部は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、又は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 In addition, in the present disclosure, the respiratory cycle measurement unit measures at least one of the correlation processing results with the plurality of types of signal time lengths, or autocorrelation processing results of the correlation processing results with the plurality of types of signal time lengths. 2. In at least one of the above, the respiratory cycle measuring device is characterized in that the correlation peak time having the maximum peak value is measured as the respiratory cycle.
この構成によれば、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散がないときには、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。 According to this configuration, when there is no variance in the correlation peak time having the maximum peak value, the correlation peak time having the maximum peak value can be measured as the respiratory cycle. In addition, in the autocorrelation processing results of the correlation processing results with a plurality of types of signal time lengths, long-term stable fluctuations are easier to see than in the correlation processing results with a plurality of types of signal time lengths.
また、本開示は、前記呼吸周期測定部は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、又は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻のヒストグラムの代表値又は中央値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて頻度の重み付けを実行することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 In addition, in the present disclosure, the respiratory cycle measurement unit measures at least one of the correlation processing results with the plurality of types of signal time lengths, or autocorrelation processing results of the correlation processing results with the plurality of types of signal time lengths. In at least one of the above, in measuring the correlation peak time having the representative value or the median value of the histogram of the correlation peak time as the respiratory cycle, the frequency based on at least one of the temporal newness and the correlation peak value of the correlation processing result A respiratory cycle measuring device characterized by executing weighting.
この構成によれば、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、ヒストグラムの代表値又は中央値を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。 According to this configuration, (1) even when there is dispersion in the correlation peak time having the maximum peak value, (2) the maximum peak value is rarely obtained at a time longer than the shortest time among the correlation peak times. (3) even when there is a correlation peak time with a small peak value, the representative or median value of the histogram can be measured as the respiratory cycle. In addition, in the autocorrelation processing results of the correlation processing results with a plurality of types of signal time lengths, long-term stable fluctuations are easier to see than in the correlation processing results with a plurality of types of signal time lengths.
また、本開示は、前記呼吸周期測定部は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、又は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関処理結果の加算結果の最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて加算の重み付けを実行することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 In addition, in the present disclosure, the respiratory cycle measurement unit measures at least one of the correlation processing results with the plurality of types of signal time lengths, or autocorrelation processing results of the correlation processing results with the plurality of types of signal time lengths. In at least one of the above, in measuring the correlation peak time having the maximum peak value of the addition result of the correlation processing result as the respiratory cycle, weighting the addition based on at least one of the temporal newness and oldness of the correlation processing result and the correlation peak value It is a respiratory cycle measuring device characterized by executing
この構成によれば、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、相関処理結果の加算結果での最大ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。 According to this configuration, (1) even when there is dispersion in the correlation peak time having the maximum peak value, (2) the maximum peak value is rarely obtained at a time longer than the shortest time among the correlation peak times. (3) Even when there is a correlation peak time with a small peak value, the maximum peak time in the result of adding the correlation processing results can be measured as the respiratory cycle. In addition, in the autocorrelation processing results of the correlation processing results with a plurality of types of signal time lengths, long-term stable fluctuations are easier to see than in the correlation processing results with a plurality of types of signal time lengths.
また、本開示は、前記呼吸周期測定部は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、又は、前記複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピークを呼吸成分又は高調波成分に分類するにあたり、（１）第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい自然数ｎの個数が、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい自然数ｎの個数より多いときに、第２ピーク時刻を呼吸周期として測定する、又は、（２）第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい現在又は過去の相関処理結果の個数が、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい現在又は過去の相関処理結果の個数より多いときに、第２ピーク時刻を呼吸周期として測定することを特徴とする呼吸周期測定装置である。 In addition, in the present disclosure, the respiratory cycle measurement unit measures at least one of the correlation processing results with the plurality of types of signal time lengths, or autocorrelation processing results of the correlation processing results with the plurality of types of signal time lengths. In at least one of the above, when classifying correlation peaks into respiratory components or harmonic components, (1) the number of natural numbers n where the correlation peak value at the 2nth peak time is greater than the correlation peak value at the 2n-1th peak time is greater than the number of natural numbers n smaller than the correlation peak value at the 2n-1 peak time, or (2) The number of current or past correlation processing results whose correlation peak value at the 2nth peak time is greater than the correlation peak value at the 2n−1th peak time is the number of correlation peak values at the 2nth peak time that is the 2n−1th peak time The respiratory cycle measuring device measures the second peak time as the respiratory cycle when the number of current or past correlation processing results smaller than the correlation peak value at is greater than the number of correlation processing results.
この構成によれば、第２ｎピーク時刻での呼吸成分の相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での高調波成分の相関ピーク値より小さい自然数ｎが稀に存在するときでも、相関ピークを呼吸成分又は高調波成分に精度良く分類することができる。そして、複数種類の信号時間長での相関処理結果の自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。 According to this configuration, even when there is a rare natural number n in which the correlation peak value of the respiratory component at the 2n-th peak time is smaller than the correlation peak value of the harmonic component at the 2n−1 peak time, the correlation peak is It can be classified into components or harmonic components with good accuracy. In addition, in the autocorrelation processing results of the correlation processing results with a plurality of types of signal time lengths, long-term stable fluctuations are easier to see than in the correlation processing results with a plurality of types of signal time lengths.
このように、本開示は、レーダ信号の時系列変化の相関処理結果に基づいて、呼吸周期を測定するにあたり、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、生体個体差又は呼吸測定環境によらないで、呼吸周期の測定を可能とすることができる。 In this way, in measuring the respiratory cycle based on the correlation processing result of the time-series change of the radar signal, the present disclosure makes it possible to measure the respiration cycle even if there is variation in the waveform interval of the time-series change of the radar signal. It is possible to measure the respiratory cycle regardless of the measurement environment.
添付の図面を参照して本開示の実施形態を説明する。以下に説明する実施形態は本開示の実施の例であり、本開示は以下の実施形態に制限されるものではない。 Embodiments of the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings. The embodiments described below are examples of implementing the present disclosure, and the present disclosure is not limited to the following embodiments.
本開示の呼吸周期測定の原理を図１、２に示す。レーダ信号の時系列変化として、レーダ信号のＩ成分、Ｑ成分、位相又は振幅の時系列変化が挙げられる。 The principle of respiratory cycle measurement of the present disclosure is shown in FIGS. Time-series changes in radar signals include time-series changes in the I component, Q component, phase, or amplitude of the radar signal.
図１の上段において、呼吸周期が短いときには、現時点から長い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークをリアルタイム観測しにくくなるが（呼吸周期の平均値に対する呼吸周期の変動幅の比率が大きくなるため。）、現時点から短い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークをリアルタイム観測することができる。 In the upper part of FIG. 1, when the breathing cycle is short, if a long autocorrelation processing time is adopted from the present time, it becomes difficult to observe the correlation peak in real time (the ratio of the fluctuation range of the breathing cycle to the average value of the breathing cycle becomes large. Therefore, if a short autocorrelation processing time is adopted from the present time, the correlation peak can be observed in real time.
図１の下段において、呼吸周期が長いときには、現時点から短い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークをリアルタイム観測することができないが（呼吸周期の長さと比べて現時点からの自己相関処理時間が短くなるため。）、現時点から長い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークをリアルタイム観測することができる。 In the lower part of Fig. 1, when the respiratory cycle is long, the correlation peak cannot be observed in real time if a short autocorrelation processing time is adopted from the present time (the autocorrelation processing time from the present time is (Because it becomes shorter.), if a long autocorrelation processing time is adopted from the present time, the correlation peak can be observed in real time.
そこで、本開示では、呼吸周期が短いときには、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間のうち、短い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができる。一方で、呼吸周期が長いときには、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間のうち、長い自己相関処理時間を採用すれば、相関ピークを観測することができる。よって、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期のリアルタイム測定を可能とすることができる。 Therefore, in the present disclosure, when the respiratory cycle is short, the correlation peak can be observed by adopting the shorter autocorrelation processing time out of the longer autocorrelation processing time from the present time and the shorter autocorrelation processing time from the present time. On the other hand, when the breathing cycle is long, the correlation peak can be observed by adopting the longer autocorrelation processing time out of the longer autocorrelation processing time from the present time and the shorter autocorrelation processing time from the present time. Therefore, it is possible to measure the respiratory cycle in real time even if there is a change in the waveform interval of the time-series change of the radar signal.
図２の本開示の第１の方法では、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間で、自己相関処理を「切り替え」実行する。つまり、前回の呼吸周期が短いときには、今回の自己相関処理時間を短くし、前回の呼吸周期が長いときには、今回の自己相関処理時間を長くし、呼吸周期の変動に応じて自己相関処理時間を切り替える。 In the first method of the present disclosure of FIG. 2, the autocorrelation processing is "switched" between a long autocorrelation processing time from the present time and a short autocorrelation processing time from the present time. In other words, when the previous breathing cycle is short, the current autocorrelation processing time is shortened, and when the previous breathing cycle is long, the current autocorrelation processing time is lengthened. switch.
すると、呼吸周期が短い期間から呼吸周期が長い期間へと遷移するときでも、短時間の自己相関処理結果から長時間の自己相関処理結果へと遅れて切り替えることができる。一方で、呼吸周期が長い期間から呼吸周期が短い期間へと遷移するときでも、長時間の自己相関処理結果から短時間の自己相関処理結果へと遅れて切り替えることができる。 Then, even when the breathing cycle transitions from a short breathing cycle period to a long breathing cycle period, it is possible to switch from the short-time autocorrelation processing result to the long-time autocorrelation processing result with a delay. On the other hand, even when the breathing cycle transitions from a long breathing cycle to a short breathing cycle, the long-time autocorrelation processing result can be switched to the short-time autocorrelation processing result with a delay.
図２の本開示の第２の方法では、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間で、自己相関処理を「並列して」実行する。つまり、前回の呼吸周期が短いときにも、前回の呼吸周期が長いときにも、今回の自己相関処理時間として、短い時間及び長い時間をともに用い、呼吸周期の変動によらず自己相関処理時間を併用する。 In the second method of the present disclosure of FIG. 2, the autocorrelation processing is performed "in parallel" with a long autocorrelation processing time from the present time and a short autocorrelation processing time from the present time. In other words, both when the previous respiratory cycle was short and when the previous respiratory cycle was long, both a short time and a long time are used as the autocorrelation processing time this time, and the autocorrelation processing time is used together.
すると、呼吸周期が短い期間から呼吸周期が長い期間へと遷移するときでも、短時間の自己相関処理結果から長時間の自己相関処理結果へと直ちに切り替えることができる。一方で、呼吸周期が長い期間から呼吸周期が短い期間へと遷移するときでも、長時間の自己相関処理結果から短時間の自己相関処理結果へと直ちに切り替えることができる。 Then, even when the respiratory cycle transitions from a short period to a long period, the autocorrelation processing result for a short time can be immediately switched to the autocorrelation processing result for a long time. On the other hand, even when the respiration cycle transitions from a long respiration cycle to a short respiration cycle, the long-time autocorrelation processing result can be immediately switched to the short-time autocorrelation processing result.
本開示の呼吸周期測定システムの構成を図３に示す。本開示の呼吸周期測定プログラムの手順を図４に示す。呼吸周期測定システムＢは、レーダ装置１及び呼吸周期測定装置２から構成される。レーダ装置１は、レーダ送受信部１１、ＩＱ検波部１２及びＡＤ変換部１３から構成される。呼吸周期測定装置２は、重心位置算出部２１、ＩＱ変位抽出部２２、相関処理実行部２３及び呼吸周期測定部２４から構成され、図４、７に示した呼吸周期測定プログラムをコンピュータにインストールすることにより実現される。
FIG. 3 shows the configuration of the respiratory cycle measurement system of the present disclosure. FIG. 4 shows the procedure of the respiratory cycle measurement program of the present disclosure. A respiratory cycle measurement system B is composed of a
本開示のレーダ信号の時系列変化の抽出処理を図５に示す。本開示のレーダ信号の時系列変化の自己相関処理を図６に示す。本実施形態では、図２の本開示の第２の方法として、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間で、自己相関処理を「並列して」実行している。変形例では、図２の本開示の第１の方法として、現時点から長い自己相関処理時間及び現時点から短い自己相関処理時間で、自己相関処理を「切り替え」実行してもよい。 FIG. 5 shows extraction processing of time-series changes in radar signals according to the present disclosure. FIG. 6 shows autocorrelation processing of time-series changes of radar signals of the present disclosure. In this embodiment, as the second method of the present disclosure in FIG. 2, the autocorrelation processing is performed "in parallel" with a longer autocorrelation processing time from the present time and a shorter autocorrelation processing time from the present time. In a variation, the first method of the present disclosure of FIG. 2 may "switch" the autocorrelation processing to perform a longer autocorrelation processing time from the current time and a shorter autocorrelation processing time from the current time.
レーダ送受信部１１は、人間又は動物の生体表面Ｖへとレーダ照射信号を送信し、人間又は動物の生体表面Ｖからレーダ反射信号を受信する。ＩＱ検波部１２は、受信されたレーダ反射信号に対して、ＩＱ検波を行う。ＡＤ変換部１３は、ＩＱ検波されたレーダ反射信号に対して、ＡＤ変換を行う。重心位置算出部２１は、図５の上段に示したように、レーダ信号のＩＱ平面での移動軌跡の重心位置をＩＱ原点として算出する（ステップＳ１）。ＩＱ変位抽出部２２は、図５の左下欄及び右下欄に示したように、レーダ信号のＩＱ平面でのＩ成分、Ｑ成分、位相又は振幅の時系列変化を抽出する（ステップＳ２）。
The radar transmitter/
図５の左下欄では、短期間でのレーダ信号の位相の時系列変化を示す。短期間でのレーダ信号の位相の時系列変化は、呼吸周期約２秒で規則的に変動している。図５の右下欄では、長期間でのレーダ信号の位相の時系列変化を示す。長期間でのレーダ信号の位相の時系列変化は、前半（上記の短期間と同じ）では呼吸周期約２秒で規則的に変動しているが、後半（上記の短期間の後）では生体の不規則動作により不規則に変動している。 The lower left column of FIG. 5 shows time series changes in the phase of the radar signal over a short period of time. Time-series changes in the phase of the radar signal over a short period of time fluctuate regularly with a respiratory cycle of about 2 seconds. The lower right column of FIG. 5 shows time series changes in the phase of the radar signal over a long period of time. In the long-term time-series change of the phase of the radar signal, the first half (same as the above-mentioned short period) fluctuates regularly with a respiratory cycle of about 2 seconds, but the second half (after the above-mentioned short period) It fluctuates irregularly due to the irregular operation of
相関処理実行部２３は、第１相関処理実行部２３－１、・・・、第ｎ相関処理実行部２３－ｎから構成され、レーダ信号の時系列変化について、現時点を終端時とする複数種類の信号時間長で自己相関処理を並列して実行する（ステップＳ３）。
The correlation
図６の左上欄では、図５の左下欄及び右下欄に示したレーダ信号の位相の時系列変化についての、現時点を終端時とする２秒の信号時間長での自己相関処理結果を示す。なお、「２秒」とは、最も短い呼吸周期として期待される約１秒の２倍の時間として設定されている。また、「１倍」ではなく「２倍」であるのは、相関ピーク時刻を少なくとも１個得るためである。２秒の信号時間長での自己相関処理結果では、相関ピーク時刻は、約１．３秒であり、最大ピーク値は、相関ピーク時刻＝約１．３秒での約０．２５である。 The upper left column of FIG. 6 shows the results of autocorrelation processing with a signal time length of 2 seconds with the current time as the end time for the time-series changes in the phase of the radar signals shown in the lower left column and the lower right column of FIG. . It should be noted that "two seconds" is set to twice as long as about one second, which is expected as the shortest respiratory cycle. Also, the reason why "double" instead of "one time" is to obtain at least one correlation peak time. In the autocorrelation processing result with a signal time length of 2 seconds, the correlation peak time is about 1.3 seconds, and the maximum peak value is about 0.25 at the correlation peak time=about 1.3 seconds.
図６の右上欄では、図５の左下欄及び右下欄に示したレーダ信号の位相の時系列変化についての、現時点を終端時とする５秒の信号時間長での自己相関処理結果を示す。５秒の信号時間長での自己相関処理結果では、相関ピーク時刻は、約２．０秒及び約４．０秒であり、最大ピーク値は、相関ピーク時刻＝約２．０秒での約０．５０である。 The upper right column of FIG. 6 shows the results of autocorrelation processing with a signal time length of 5 seconds with the current time as the end time for the time-series changes in the phase of the radar signals shown in the lower left column and the lower right column of FIG. . In the autocorrelation processing result with a signal time length of 5 seconds, the correlation peak times are about 2.0 seconds and about 4.0 seconds, and the maximum peak value is about 0.50.
図６の左下欄では、図５の左下欄及び右下欄に示したレーダ信号の位相の時系列変化についての、現時点を終端時とする１０秒の信号時間長での自己相関処理結果を示す。１０秒の信号時間長での自己相関処理結果では、相関ピーク時刻は、約２．０秒～約８．８秒の４点であり、最大ピーク値は、相関ピーク時刻＝約８．８秒での約０．２０である。 The lower left column of FIG. 6 shows the results of autocorrelation processing with a signal time length of 10 seconds, with the current time as the end time, for the time-series changes in the phase of the radar signals shown in the lower left column and the lower right column of FIG. . In the autocorrelation processing result with a signal time length of 10 seconds, the correlation peak time is 4 points from about 2.0 seconds to about 8.8 seconds, and the maximum peak value is the correlation peak time = about 8.8 seconds. is about 0.20.
図６の右下欄では、図５の左下欄及び右下欄に示したレーダ信号の位相の時系列変化についての、現時点を終端時とする２０秒の信号時間長での自己相関処理結果を示す。なお、「２０秒」とは、最も長い呼吸周期として期待される約１０秒の２倍の時間として設定されている。また、「１倍」ではなく「２倍」であるのは、相関ピーク時刻を少なくとも１個得るためである。２０秒の信号時間長での自己相関処理結果では、相関ピーク時刻は、約２．０秒の１点及び約７．０秒～約１７．３秒の６点であり、最大ピーク値は、相関ピーク時刻＝約２．０秒での約０．３５である。 In the lower right column of FIG. 6, the results of autocorrelation processing with a signal time length of 20 seconds with the current time as the end time are shown for the time-series changes in the phase of the radar signal shown in the lower left column and the lower right column of FIG. show. Note that "20 seconds" is set as twice as long as about 10 seconds, which is expected as the longest respiratory cycle. Also, the reason why "double" instead of "one time" is to obtain at least one correlation peak time. In the autocorrelation processing result with a signal time length of 20 seconds, the correlation peak time is 1 point at about 2.0 seconds and 6 points from about 7.0 seconds to about 17.3 seconds, and the maximum peak value is Correlation peak time = about 0.35 at about 2.0 seconds.
なお、図６では、上述の相関ピーク時刻において、呼吸による相関ピークが観測されているが、他の相関ピーク時刻において、心拍による相関ピークが観測され得る。そこで、呼吸による相関ピークを抽出するために、相関ピーク値及び相関ピーク幅が大きい相関ピークを、呼吸による相関ピークと判別する一方で、相関ピーク値及び相関ピーク幅が小さい相関ピークを、心拍による相関ピークと判別してもよい。或いは、呼吸による相関ピークを抽出するために、フィルタ処理をすることにより、呼吸成分の少なくとも基本波成分を維持したうえで、心拍成分のうちの基本波成分及び高調波成分を除去してもよい。 In FIG. 6, a correlation peak due to respiration is observed at the correlation peak time described above, but a correlation peak due to heartbeat may be observed at other correlation peak times. Therefore, in order to extract a correlation peak due to respiration, a correlation peak having a large correlation peak value and a large correlation peak width is determined as a correlation peak due to respiration, while a correlation peak having a small correlation peak value and a small correlation peak width is determined as a correlation peak due to heartbeat. You may discriminate|determine with a correlation peak. Alternatively, in order to extract the correlation peak due to respiration, filter processing may be performed to maintain at least the fundamental wave component of the respiration component and then remove the fundamental wave component and the harmonic component of the heartbeat component. .
呼吸周期測定部２４は、最大相関ピーク抽出部２４－１、ヒストグラム作成部２４－２及び相関処理結果加算部２４－３から構成され、以下の方法で呼吸周期を測定する。 The respiratory cycle measuring unit 24 is composed of a maximum correlation peak extracting unit 24-1, a histogram creating unit 24-2, and a correlation processing result adding unit 24-3, and measures the respiratory cycle by the following method.
呼吸周期測定の第１の方法として、最大相関ピーク抽出部２４－１は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する（ステップＳ４）。 As a first method of measuring the respiratory cycle, the maximum correlation peak extraction unit 24-1 extracts the correlation peak time having the maximum peak value in at least one of the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths as the respiratory cycle. Measure (step S4).
図６では、最大相関ピーク抽出部２４－１は、２秒、５秒、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果のうち、５秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果において、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻＝約２．０秒を呼吸周期として測定する。 In FIG. 6, the maximum correlation peak extraction unit 24-1 extracts the autocorrelation processing results for the signal time lengths of 2 seconds, 5 seconds, 10 seconds, and 20 seconds. In the correlation processing result, the correlation peak time having the maximum peak value=approximately 2.0 seconds is measured as the respiratory cycle.
もしも、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散がないときには、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。しかし、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときには、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定することができない。特に、最悪の場合は、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸成分ではなく高調波成分として測定してしまう。 If there is no variance in the correlation peak time with the maximum peak value, the correlation peak time with the maximum peak value can be measured as the respiratory cycle. However, when the correlation peak time with the maximum peak value has dispersion, the correlation peak time with the maximum peak value cannot be measured as the respiratory cycle. In particular, in the worst case, the correlation peak time having the maximum peak value is measured not as the respiratory component but as the harmonic component.
そこで、本開示の呼吸周期測定プログラムの更なる手順を図７に示す。図７では、呼吸周期測定の第１の方法を含めて、呼吸周期測定の第２～６の方法を挙げる。 FIG. 7 shows further procedures of the respiratory cycle measurement program of the present disclosure. FIG. 7 lists second to sixth methods of respiratory cycle measurement, including the first method of respiratory cycle measurement.
呼吸周期測定の第２の方法として、ヒストグラム作成部２４－２は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻のヒストグラムの代表値又は中央値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、自己相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて頻度の重み付けを実行する（図７の中央の破線枠内の「最初の自己相関処理結果」を参照。）。 As a second method of measuring the respiratory cycle, the histogram generator 24-2 generates a correlation having a representative value or a median value of a histogram of correlation peak times in at least one of autocorrelation processing results at a plurality of types of signal time lengths. In measuring the peak time as the respiratory cycle, frequency weighting is performed based on at least one of the temporal newness and oldness of the autocorrelation processing result and the correlation peak value ("first autocorrelation processing results”).
本開示の相関ピーク時刻のヒストグラム作成処理を図８に示す。図８の上段では、ヒストグラム作成部２４－２は、自己相関処理結果が時間的に新しければ、そして、相関ピーク値が大きければ、相関ピーク時刻の頻度の重み付けを大きくすることができる。例えば、自己相関処理時間ｐ秒を用いて、第ｑ時刻において、最大相関ピーク及び第２相関ピークについて、相関ピーク時刻がｔｐ、１（ｑ）及びｔｐ、２（ｑ）であり、自己相関係数がｃｐ、１（ｑ）及びｃｐ、２（ｑ）であれば、相関ピーク時刻ｔｐ、１（ｑ）及びｔｐ、２（ｑ）についての相関ピーク頻度はｗｑ×ｃｐ、１（ｑ）及びｗｑ×ｃｐ、２（ｑ）である。ただし、第（ｍ－２）、（ｍ－１）、ｍ時刻（第ｍ時刻は現時点。）についての重み付け係数ｗｍ－２、ｗｍ－１、ｗｍについて、ｗｍ－２＜ｗｍ－１＜ｗｍ≦１が成り立つ。 FIG. 8 shows the histogram creation process of the correlation peak times of the present disclosure. In the upper part of FIG. 8, the histogram generator 24-2 can increase the weighting of the frequency of the correlation peak time if the autocorrelation processing result is new in terms of time and if the correlation peak value is large. For example, using an autocorrelation processing time of p seconds, at the q-th time, for the maximum correlation peak and the second correlation peak, the correlation peak times are t p,1 (q) and t p,2 (q), and the auto If the correlation coefficients are c p,1 (q) and c p,2 (q), the correlation peak frequencies for the correlation peak times t p,1 (q) and t p,2 (q) are w q × c p,1 (q) and w q ×c p,2 (q). However, the weighting coefficients w m−2 , w m−1 , and w m for the (m − 2)th , ( m−1 )th time (the mth time is the current time), w m−2 <w m −1 <w m ≤1 holds.
図８の下段では、ヒストグラム作成部２４－２は、２秒、５秒、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果のうち、全ての信号時間長での自己相関処理結果（図８の上段を参照。）において、相関ピーク時刻のヒストグラムの代表値又は中央値を呼吸周期として測定する。このように、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、ヒストグラムの代表値又は中央値を呼吸周期として測定することができる。 In the lower part of FIG. 8, the histogram creation unit 24-2 shows the autocorrelation processing results for all signal time lengths ( 8.), the representative value or median value of the correlation peak time histogram is measured as the respiratory cycle. In this way, (1) even when there is dispersion in the correlation peak time having the maximum peak value, and (2) even when the maximum peak value is rarely obtained at a time longer than the shortest time among the correlation peak times and (3) the representative or median value of the histogram can be measured as the respiratory cycle even when there is a correlation peak time with a small peak value.
呼吸周期測定の第３の方法として、相関処理結果加算部２４－３は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、自己相関処理結果の加算結果の最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、自己相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて加算の重み付けを実行する（図７の中央の破線枠内の「最初の自己相関処理結果」を参照。）。 As a third method of measuring the respiratory cycle, the correlation processing result adding section 24-3 calculates the maximum peak value of the addition result of the autocorrelation processing results in at least one of the autocorrelation processing results at a plurality of types of signal time lengths. In measuring the correlation peak time having the respiration cycle, weighting of addition is performed based on at least one of the temporal new/old and the correlation peak value of the autocorrelation processing result ("first Autocorrelation Results”).
本開示の最初の自己相関処理結果の加算処理を図９の左欄に示す。図９の左欄では、相関処理結果加算部２４－３は、自己相関処理結果が時間的に新しければ、そして、相関ピーク値が大きければ、自己相関処理結果の加算の重み付けを大きくすることができる。または、変形例として、２秒、５秒、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果を同じ重みで加算してもよい。さらに、変形例として、（１）時間０～２秒では、２秒、５秒、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果をそれぞれ１／４の重みで加算し、（２）時間２～５秒では、５秒、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果をそれぞれ１／３の重みで加算し、（３）時間５～１０秒では、１０秒及び２０秒の信号時間長での自己相関処理結果をそれぞれ１／２の重みで加算し、（４）時間１０～２０秒では、２０秒の信号時間長での自己相関処理結果を採用してもよい。
The left column of FIG. 9 shows the addition processing of the initial autocorrelation processing results of the present disclosure. In the left column of FIG. 9, the correlation processing result adding section 24-3 increases the weighting of addition of the autocorrelation processing result if the autocorrelation processing result is new in terms of time and if the correlation peak value is large. can be done. Alternatively, as a modification, the autocorrelation processing results at signal time lengths of 2 seconds, 5 seconds, 10 seconds, and 20 seconds may be added with the same weight. Furthermore, as a modified example, (1) at
図９の左欄では、相関処理結果加算部２４－３は、自己相関処理結果の加算結果において、相関ピーク時刻のうちの最大ピーク時刻＝約２．０秒を呼吸周期として測定する。このように、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、自己相関処理結果の加算結果での最大ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。 In the left column of FIG. 9, the correlation processing result adding section 24-3 measures the maximum peak time of the correlation peak times=approximately 2.0 seconds as the respiratory cycle in the addition result of the autocorrelation processing results. In this way, (1) even when there is dispersion in the correlation peak time having the maximum peak value, and (2) even when the maximum peak value is rarely obtained at a time longer than the shortest time among the correlation peak times (3) Even when there is a correlation peak time with a small peak value, the maximum peak time in the addition result of autocorrelation processing can be measured as the respiratory cycle.
呼吸周期測定の第４の方法として、最大相関ピーク抽出部２４－１は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する（図７の右欄の破線枠内の「更なる自己相関処理結果」を参照。）。呼吸周期測定の第４の方法については信号データを図示しないが、呼吸周期測定の第１の方法と同様に信号データを解析すればよい。 As a fourth method of measuring the respiratory cycle, the maximum correlation peak extraction unit 24-1 has the maximum peak value in at least one of the further autocorrelation processing results of the autocorrelation processing results at a plurality of types of signal time lengths. The correlation peak time is measured as the respiratory cycle (see "further autocorrelation processing results" in the dashed frame in the right column of FIG. 7). Although the signal data for the fourth respiratory cycle measurement method is not shown, the signal data may be analyzed in the same manner as the first respiratory cycle measurement method.
このように、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散がないときには、最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。ただし、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、長期的に安定した高調波変動がより現れやすくなることがあり得ることに注意することが望ましい。 Thus, when there is no variance in the correlation peak time with the maximum peak value, the correlation peak time with the maximum peak value can be measured as the respiratory cycle. Further, in the results of further autocorrelation processing of the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths, long-term stable fluctuations are easier to see than the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths. However, it is desirable to note that long-term stable harmonic fluctuations may be more likely to appear in further autocorrelation processing results of autocorrelation processing results with multiple types of signal time lengths.
呼吸周期測定の第５の方法として、ヒストグラム作成部２４－２は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻のヒストグラムの代表値又は中央値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、自己相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて頻度の重み付けを実行する（図７の右欄の破線枠内の「更なる自己相関処理結果」を参照。）。呼吸周期測定の第５の方法については信号データを図示しないが、呼吸周期測定の第２の方法と同様に信号データを解析すればよい。 As a fifth method of measuring the respiratory cycle, the histogram creation unit 24-2 creates representative histograms of correlation peak times in at least one of further autocorrelation processing results of autocorrelation processing results at a plurality of types of signal time lengths. In measuring the correlation peak time having the value or the median value as the respiratory cycle, frequency weighting is performed based on at least one of the temporal newness and oldness of the autocorrelation processing result and the correlation peak value (dashed line in the right column of FIG. 7 See "Further autocorrelation results" in the box). Although the signal data for the fifth respiratory cycle measurement method is not shown, the signal data may be analyzed in the same manner as the second respiratory cycle measurement method.
このように、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、ヒストグラムの代表値又は中央値を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。ただし、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、長期的に安定した高調波変動がより現れやすくなることがあり得ることに注意することが望ましい。 In this way, (1) even when there is dispersion in the correlation peak time having the maximum peak value, and (2) even when the maximum peak value is rarely obtained at a time longer than the shortest time among the correlation peak times and (3) the representative or median value of the histogram can be measured as the respiratory cycle even when there is a correlation peak time with a small peak value. Further, in the results of further autocorrelation processing of the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths, long-term stable fluctuations are easier to see than the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths. However, it is desirable to note that long-term stable harmonic fluctuations may be more likely to appear in further autocorrelation processing results of autocorrelation processing results with multiple types of signal time lengths.
呼吸周期測定の第６の方法として、相関処理結果加算部２４－３は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、自己相関処理結果の加算結果の最大ピーク値を有する相関ピーク時刻を呼吸周期として測定するにあたり、自己相関処理結果の時間的新旧及び相関ピーク値の少なくともいずれかに基づいて加算の重み付けを実行する（図７の右欄の破線枠内の「更なる自己相関処理結果」を参照。）。本開示の更なる自己相関処理結果の加算処理を図９の右欄に示す。呼吸周期測定の第５の方法についても、呼吸周期測定の第２の方法と同様に、相関処理結果加算部２４－３は、自己相関処理結果の加算の重み付けを実行すればよい。 As a sixth method of measuring the respiratory cycle, the correlation processing result adding section 24-3 adds the autocorrelation processing result to at least one of the autocorrelation processing results further autocorrelation processing results of the plurality of types of signal time lengths. In measuring the correlation peak time having the maximum peak value of the addition result as the respiratory cycle, weighting of the addition is performed based on at least one of the temporal new/old and the correlation peak value of the autocorrelation processing result (right column in FIG. 7). See “Further autocorrelation processing results” in the dashed box in ). Further addition processing of autocorrelation processing results according to the present disclosure is shown in the right column of FIG. 9 . For the fifth respiratory cycle measurement method, the correlation processing result addition unit 24-3 may perform weighting for addition of autocorrelation processing results in the same manner as in the second respiratory cycle measurement method.
図９の右欄では、相関処理結果加算部２４－３は、自己相関処理結果の加算結果において、相関ピーク時刻のうちの最大ピーク時刻＝約２．０秒を呼吸周期として測定する。このように、（１）最大ピーク値を有する相関ピーク時刻に分散があるときでも、（２）相関ピーク時刻のうちの最短時刻よりも長い時刻において最大ピーク値をとる場合が稀にあるときでも、（３）小さいピーク値を有する相関ピーク時刻が存在するときでも、自己相関処理結果の加算結果での最大ピーク時刻を呼吸周期として測定することができる。そして、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。ただし、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、長期的に安定した高調波変動がより現れやすくなることがあり得ることに注意することが望ましい。 In the right column of FIG. 9, the correlation processing result adding section 24-3 measures the maximum peak time of the correlation peak times=approximately 2.0 seconds as the respiratory cycle in the addition result of the autocorrelation processing results. In this way, (1) even when there is dispersion in the correlation peak time having the maximum peak value, and (2) even when the maximum peak value is rarely obtained at a time longer than the shortest time among the correlation peak times (3) Even when there is a correlation peak time with a small peak value, the maximum peak time in the addition result of autocorrelation processing can be measured as the respiratory cycle. Further, in the results of further autocorrelation processing of the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths, long-term stable fluctuations are easier to see than the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths. However, it is desirable to note that long-term stable harmonic fluctuations may be more likely to appear in further autocorrelation processing results of autocorrelation processing results with multiple types of signal time lengths.
呼吸周期測定の第１～６の方法を用いても、相関ピークを呼吸成分又は高調波成分に精度良く分類することができないときには、以下の追加方法で呼吸周期を測定すればよい。
If the correlation peaks cannot be classified into respiratory components or harmonic components with high accuracy even by using the respiratory
呼吸周期測定部２４は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、又は、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピークを呼吸成分又は高調波成分に分類する。 The respiratory cycle measurement unit 24 measures at least one of the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths, or at least one of further autocorrelation processing results of the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths. , classify the correlation peaks into respiratory or harmonic components.
ここで、第１の追加方法として、呼吸周期測定部２４は、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい自然数ｎの個数が、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい自然数ｎの個数より多いときに、第２ピーク時刻を呼吸周期として測定する。 Here, as a first additional method, the respiratory cycle measurement unit 24 determines that the number of natural numbers n whose correlation peak value at the 2n-th peak time is greater than the correlation peak value at the 2n−1 peak time is is greater than the number of natural numbers n smaller than the correlation peak value at the 2n-1 peak time, the second peak time is measured as the respiratory cycle.
なお、第１の追加方法に先立ち、自然数ｎの個数範囲を設定することが望ましい。また、第１の追加方法に代えて、呼吸成分の相関ピーク値が高調波成分の相関ピーク値より大きくなるように、解析パラメータを適応的に設定してもよい。 In addition, it is desirable to set the number range of the natural number n prior to the first addition method. Also, instead of the first addition method, the analysis parameters may be adaptively set so that the correlation peak value of the respiratory component is greater than the correlation peak value of the harmonic component.
図９では、呼吸周期測定の第３、６の方法（自己相関処理結果の加算処理）を前提として、第１の追加方法を実行してもよい。図６では、呼吸周期測定の第１、４の方法（各自己相関処理結果の最大ピーク値検出）を前提として、第１の追加方法を実行してもよい。 In FIG. 9, the first additional method may be performed on the premise of the third and sixth respiratory cycle measurement methods (addition processing of autocorrelation processing results). In FIG. 6, the first additional method may be performed on the premise of the first and fourth respiratory cycle measurement methods (detection of the maximum peak value of each autocorrelation processing result).
具体例（不図示）として、自然数ｎ＝１であるときに、第２ピーク時刻での相関ピーク値は、第１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい。自然数ｎ＝２であるときに、第４ピーク時刻での相関ピーク値は、第３ピーク時刻での相関ピーク値より大きい。自然数ｎ＝３であるときに、第６ピーク時刻での相関ピーク値は、第５ピーク時刻での相関ピーク値より大きい。よって、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい自然数ｎの個数（２個）は、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい自然数ｎの個数（１個）より多い。そこで、呼吸周期測定部２４は、第２ピーク時刻＝約２．０秒を呼吸周期として測定する。 As a specific example (not shown), when the natural number n=1, the correlation peak value at the second peak time is smaller than the correlation peak value at the first peak time. When the natural number n=2, the correlation peak value at the fourth peak time is greater than the correlation peak value at the third peak time. When the natural number n=3, the correlation peak value at the sixth peak time is greater than the correlation peak value at the fifth peak time. Therefore, the number (two) of natural numbers n whose correlation peak value at the 2n-th peak time is greater than the correlation peak value at the 2n-1th peak time is It is greater than the number (one) of natural numbers n smaller than the correlation peak value at the time. Therefore, the respiratory cycle measurement unit 24 measures the second peak time=approximately 2.0 seconds as the respiratory cycle.
一方で、第２の追加方法として、呼吸周期測定部２４は、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい現在又は過去の自己相関処理結果の個数が、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい現在又は過去の自己相関処理結果の個数より多いときに、第２ピーク時刻を呼吸周期として測定する。 On the other hand, as a second additional method, the respiratory cycle measurement unit 24 determines the number of current or past autocorrelation processing results in which the correlation peak value at the 2nth peak time is greater than the correlation peak value at the 2n−1th peak time. is greater than the number of current or past autocorrelation processing results in which the correlation peak value at the 2nth peak time is smaller than the correlation peak value at the 2n-1th peak time, the second peak time is measured as the respiratory cycle .
なお、第２の追加方法に先立ち、自己相関処理結果の個数範囲を設定することが望ましい。また、第２の追加方法に代えて、呼吸成分の相関ピーク値が高調波成分の相関ピーク値より大きくなるように、解析パラメータを適応的に設定してもよい。 It is desirable to set the number range of autocorrelation processing results prior to the second addition method. Also, instead of the second addition method, the analysis parameters may be adaptively set so that the correlation peak value of the respiratory component is greater than the correlation peak value of the harmonic component.
図９では、呼吸周期測定の第３、６の方法（自己相関処理結果の加算処理）を前提として、第２の追加方法を実行してもよい。図６では、呼吸周期測定の第１、４の方法（各自己相関処理結果の最大ピーク値検出）を前提として、第２の追加方法を実行してもよい。 In FIG. 9, the second additional method may be executed on the premise of the third and sixth respiratory cycle measurement methods (addition processing of autocorrelation processing results). In FIG. 6, on the premise of the first and fourth respiratory cycle measurement methods (detection of the maximum peak value of each autocorrelation processing result), a second additional method may be performed.
具体例（不図示）として、自然数ｎ＝１であるとする。現在の自己相関処理結果では、第２ピーク時刻での相関ピーク値は、第１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい。現在より１回分だけ過去の自己相関処理結果では、第２ピーク時刻での相関ピーク値は、第１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい。現在より２回分だけ過去の自己相関処理結果では、第２ピーク時刻での相関ピーク値は、第１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい。よって、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より大きい現在又は過去の自己相関処理結果の個数（２個）は、第２ｎピーク時刻での相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での相関ピーク値より小さい現在又は過去の自己相関処理結果の個数（１個）より多い。そこで、呼吸周期測定部２４は、第２ピーク時刻＝約２．０秒を呼吸周期として測定する。 As a specific example (not shown), assume that the natural number n=1. In the current autocorrelation processing result, the correlation peak value at the second peak time is smaller than the correlation peak value at the first peak time. The correlation peak value at the second peak time is greater than the correlation peak value at the first peak time in the autocorrelation processing results that are one time past from the present. The correlation peak value at the second peak time is greater than the correlation peak value at the first peak time in the autocorrelation processing results two times past from the present. Therefore, the number (two) of the current or past autocorrelation processing results whose correlation peak value at the 2n-th peak time is greater than the correlation peak value at the 2n-1th peak time is the correlation peak value at the 2n-th peak time is greater than the number (one) of current or past autocorrelation processing results that are smaller than the correlation peak value at the 2n-1 peak time. Therefore, the respiratory cycle measurement unit 24 measures the second peak time=approximately 2.0 seconds as the respiratory cycle.
このように、第２ｎピーク時刻での呼吸成分の相関ピーク値が第２ｎ－１ピーク時刻での高調波成分の相関ピーク値より小さい自然数ｎが稀に存在するときでも、相関ピークを呼吸成分又は高調波成分に精度良く分類することができる。そして、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果の更なる自己相関処理結果では、複数種類の信号時間長での自己相関処理結果と比べて、長期的に安定した変動がより見やすくなる。 In this way, even when there is a rare natural number n in which the correlation peak value of the respiratory component at the 2n-th peak time is smaller than the correlation peak value of the harmonic component at the 2n−1 peak time, the correlation peak It is possible to classify into harmonic components with high accuracy. Further, in the results of further autocorrelation processing of the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths, long-term stable fluctuations are easier to see than the results of autocorrelation processing with a plurality of types of signal time lengths.
本開示の第１の方法の呼吸周期測定の結果を図１０に示す。図１０では、図２の本開示の第１の方法として、現時点から１０秒及び２０秒の自己相関処理時間で、自己相関処理を「切り替え」実行している。図１０の左欄では、自己相関係数が０．５を超える相関ピークについて、個数は十分でなく、これらの相関ピーク時刻に基づく１分間当たりの呼吸数について、特に早い呼吸が十分に検出されていない。図１０の右欄では、生体の状態変化（安静時と動作時との間の変化等）があるかどうかによらず、瞬時での及び平滑された１分間当たりの呼吸数について、特に早い呼吸が十分に検出されていない。 FIG. 10 shows the results of respiratory cycle measurement of the first method of the present disclosure. In FIG. 10, the first method of the present disclosure of FIG. 2 is "switching" autocorrelation processing with autocorrelation processing times of 10 seconds and 20 seconds from the current time. In the left column of FIG. 10, the number of correlation peaks with an autocorrelation coefficient exceeding 0.5 is not sufficient, and particularly early breathing is sufficiently detected for the number of breaths per minute based on these correlation peak times. not In the right column of FIG. 10, the instantaneous and smoothed breaths per minute, especially fast breathing are not sufficiently detected.
本開示の第１の方法の呼吸周期測定の結果を図１１に示す。図１１では、図２の本開示の第１の方法として、現時点から２秒、５秒、１０秒及び２０秒の自己相関処理時間で、自己相関処理を「切り替え」実行している。図１１の左欄では、自己相関係数が０．５を超える相関ピークについて、個数は多少増えるが、これらの相関ピーク時刻に基づく１分間当たりの呼吸数について、特に早い呼吸が十分に検出されていない。図１１の右欄では、生体の状態変化（安静時と動作時との間の変化等）があるかどうかによらず、瞬時での及び平滑された１分間当たりの呼吸数について、特に早い呼吸が十分に検出されていない。 FIG. 11 shows the results of respiratory cycle measurement of the first method of the present disclosure. In FIG. 11, the first method of the present disclosure of FIG. 2 is "switching" autocorrelation processing at autocorrelation processing times of 2 seconds, 5 seconds, 10 seconds, and 20 seconds from the current time. In the left column of FIG. 11, the number of correlation peaks with an autocorrelation coefficient exceeding 0.5 is slightly increased, but particularly early breathing is sufficiently detected for the number of breaths per minute based on these correlation peak times. not In the right column of FIG. 11 , the instantaneous and smoothed breaths per minute, particularly fast breathing are not sufficiently detected.
本開示の第２の方法の呼吸周期測定の結果を図１２に示す。図１２では、図２の本開示の第２の方法として、現時点から２秒、５秒、１０秒及び２０秒の自己相関処理時間で、自己相関処理を「並列して」実行している。図１２の左欄では、自己相関係数が０．５を超える相関ピークについて、個数は十分であり、これらの相関ピーク時刻に基づく１分間当たりの呼吸数について、早い／遅い呼吸が十分に検出されている。図１２の右欄では、生体の状態変化（安静時と動作時との間の変化等）があるかどうかによらず、瞬時での及び平滑された１分間当たりの呼吸数について、早い／遅い呼吸が十分に検出されている。 FIG. 12 shows the results of respiratory cycle measurement of the second method of the present disclosure. In FIG. 12, autocorrelation processing is performed "in parallel" with autocorrelation processing times of 2 seconds, 5 seconds, 10 seconds and 20 seconds from the current time as the second method of the present disclosure of FIG. In the left column of FIG. 12, the number of correlation peaks with an autocorrelation coefficient exceeding 0.5 is sufficient, and the number of breaths per minute based on these correlation peak times indicates that early/slow breathing is sufficiently detected. It is In the right column of FIG. 12, fast/slow breathing rates for instantaneous and smoothed breaths per minute, regardless of whether there is a change in body state (such as between resting and working). Sufficient respiration is detected.
本実施形態では、レーダ信号の時系列変化について、「現時点」を終端時とする相関処理を実行している。変形例として、レーダ信号の時系列変化について、「任意時刻」を終端時とする相関処理を実行してもよい。本実施形態では、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期のリアルタイム測定を可能とすることができる。 In the present embodiment, correlation processing is executed with the "current time" as the end time for time-series changes in radar signals. As a modified example, correlation processing may be performed with an "arbitrary time" as the end time for time-series changes in radar signals. In this embodiment, it is possible to measure the respiratory cycle in real time even if there is variation in the waveform interval of the time-series variation of the radar signal.
本実施形態では、レーダ信号の時系列変化について、複数種類の信号時間長で相関処理を「並列して」実行している。変形例として、レーダ信号の時系列変化について、複数種類の信号時間長で相関処理を「順次」実行してもよい。本実施形態では、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、呼吸周期の高速測定を可能とすることができる。 In the present embodiment, correlation processing is executed "in parallel" with a plurality of types of signal time lengths for time-series changes in radar signals. As a modified example, the correlation processing may be "sequentially" performed with a plurality of types of signal time lengths for time-series changes in the radar signal. In the present embodiment, it is possible to perform high-speed measurement of the respiratory cycle even if there is variation in the waveform interval of the time-series variation of the radar signal.
本実施形態では、レーダ信号の時系列変化の「自己」相関処理を実行している。変形例として、レーダ信号の時系列変化とサンプル波形（例えば、患者の過去の波形を事前に取得、又は、ウェーブレット変換のマザー関数及びスケール数等のパラメータを事前に設定。）との間の「相互」相関処理を実行してもよい。本実施形態では、生体個体差又は呼吸測定環境によらないで、呼吸周期の測定を可能とすることができる。 In this embodiment, "auto" correlation processing of the time-series variation of the radar signal is performed. As a modification, " A cross-correlation process may also be performed. In this embodiment, it is possible to measure the respiratory cycle regardless of individual differences in living organisms or the respiratory measurement environment.
本実施形態では、時間無相関な雑音成分、周期的な振動成分及び呼吸成分の高調波成分等がフィルタ処理で除去される前における、レーダ信号の時系列変化について、相関処理を実行している。変形例として、時間無相関な雑音成分、周期的な振動成分及び呼吸成分の高調波成分等がフィルタ処理で除去された後における、レーダ信号の時系列変化について、相関処理を実行してもよい。 In the present embodiment, correlation processing is performed on time-series changes in radar signals before time-uncorrelated noise components, periodic vibration components, harmonic components of respiratory components, and the like are removed by filtering. . As a modification, correlation processing may be performed on time-series changes in radar signals after time-uncorrelated noise components, periodic vibration components, harmonic components of respiratory components, and the like are removed by filtering. .
本開示の呼吸周期測定装置及び呼吸周期測定プログラムは、レーダ信号の時系列変化の相関処理結果に基づいて、呼吸周期を測定するにあたり、レーダ信号の時系列変化の波形間隔の変動があっても、生体個体差又は呼吸測定環境によらないで、呼吸周期の測定を可能とすることができる。 The respiratory cycle measurement device and the respiratory cycle measurement program of the present disclosure measure the respiratory cycle based on the correlation processing result of the time-series change of the radar signal. , it is possible to measure the respiratory cycle regardless of individual differences in living organisms or the respiratory measurement environment.
Ｂ：呼吸周期測定システム
Ｖ：生体表面
１：レーダ装置
２：呼吸周期測定装置
１１：レーダ送受信部
１２：ＩＱ検波部
１３：ＡＤ変換部
２１：重心位置算出部
２２：ＩＱ変位抽出部
２３：相関処理実行部
２３－１：第１相関処理実行部
２３－ｎ：第ｎ相関処理実行部
２４：呼吸周期測定部
２４－１：最大相関ピーク抽出部
２４－２：ヒストグラム作成部
２４－３：相関処理結果加算部
B: Respiratory cycle measurement system V: Biological surface 1: Radar device 2: Respiratory cycle measurement device 11: Radar transmitter/receiver 12: IQ detector 13: AD converter 21: Gravity center position calculator 22: IQ displacement extractor 23: Correlation Processing execution unit 23-1: first correlation processing execution unit 23-n: n-th correlation processing execution unit 24: respiratory cycle measurement unit 24-1: maximum correlation peak extraction unit 24-2: histogram creation unit 24-3: correlation Processing result adder
Claims (6)
前記複数種類の信号時間長での前記相関処理の結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する呼吸周期測定部と、
を備えることを特徴とする呼吸周期測定装置。 Correlation processing (autocorrelation processing of the time-series change of the radar signal , or a correlation processing execution unit that executes in parallel the cross-correlation processing between the time-series change of the radar signal and the sample waveform ;
a respiratory cycle measurement unit that measures a correlation peak time as a respiratory cycle in at least one of the results of the correlation processing with the plurality of types of signal time lengths;
A respiratory cycle measuring device comprising:
ことを特徴とする、請求項１に記載の呼吸周期測定装置。 The respiratory cycle measurement unit performs further autocorrelation processing on at least one of the results of the correlation processing with the plurality of types of signal time lengths, or on the results of the correlation processing with the plurality of types of signal time lengths. 2. The respiratory cycle measurement device according to claim 1 , wherein in at least one of the results, the correlation peak time having the maximum peak value is measured as the respiratory cycle.
ことを特徴とする、請求項１に記載の呼吸周期測定装置。 The respiratory cycle measurement unit performs further autocorrelation processing on at least one of the results of the correlation processing with the plurality of types of signal time lengths, or on the results of the correlation processing with the plurality of types of signal time lengths. In at least one of the results, in measuring the correlation peak time having the representative value or the median value of the histogram of the correlation peak time as the respiratory cycle, the time of the correlation processing result (or the further autocorrelation processing result) 2. The respiratory cycle measuring device according to claim 1 , wherein frequency weighting is performed based on at least one of old and new and correlation peak values.
ことを特徴とする、請求項１に記載の呼吸周期測定装置。 The respiratory cycle measurement unit performs further autocorrelation processing on at least one of the results of the correlation processing with the plurality of types of signal time lengths, or on the results of the correlation processing with the plurality of types of signal time lengths. In at least one of the results, in measuring the correlation peak time having the maximum peak value of the addition result of the correlation processing result (or the further autocorrelation processing result) as a respiratory cycle, the correlation processing result (or 2. The respiratory cycle measuring device according to claim 1 , wherein weighting of the addition is performed based on at least one of temporal new/old values and correlation peak values of the results of the further autocorrelation processing .
ことを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の呼吸周期測定装置。 The respiratory cycle measurement unit performs further autocorrelation processing on at least one of the results of the correlation processing with the plurality of types of signal time lengths, or on the results of the correlation processing with the plurality of types of signal time lengths. In at least one of the results, in classifying the correlation peaks into respiratory components or harmonic components, (1) the correlation peak value at the 2nth peak time is greater than the correlation peak value at the 2n-1th peak time, the natural number n When the number is greater than the number of natural numbers n where the correlation peak value at the 2n-th peak time is smaller than the correlation peak value at the 2n−1 peak time, the second peak time is measured as the respiratory cycle, or (2 ) The number of current or past correlation processing results (or the further autocorrelation processing results) in which the correlation peak value at the 2nth peak time is greater than the correlation peak value at the 2n-1th peak time is the 2nth When the correlation peak value at the peak time is greater than the number of current or past correlation processing results (or the further autocorrelation processing results) smaller than the correlation peak value at the 2n-1 peak time, the second The respiratory cycle measuring device according to any one of claims 1 to 4 , wherein peak time is measured as a respiratory cycle.
前記複数種類の信号時間長での前記相関処理の結果の少なくともいずれかにおいて、相関ピーク時刻を呼吸周期として測定する呼吸周期測定ステップと、
を順にコンピュータに実行させるための呼吸周期測定プログラム。 Correlation processing (autocorrelation processing of the time-series change of the radar signal , or a correlation processing execution step of executing in parallel the cross-correlation processing between the time-series change of the radar signal and the sample waveform ;
a respiratory cycle measurement step of measuring a correlation peak time as a respiratory cycle in at least one of the results of the correlation processing with the plurality of types of signal time lengths;
A respiratory cycle measurement program for causing a computer to execute in order.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018231687A JP7267002B2 (en) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | Respiratory cycle measuring device and respiratory cycle measuring program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018231687A JP7267002B2 (en) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | Respiratory cycle measuring device and respiratory cycle measuring program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020092782A JP2020092782A (en) | 2020-06-18 |
| JP7267002B2 true JP7267002B2 (en) | 2023-05-01 |
Family
ID=71084170
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2018231687A Active JP7267002B2 (en) | 2018-12-11 | 2018-12-11 | Respiratory cycle measuring device and respiratory cycle measuring program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7267002B2 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2025022745A1 (en) * | 2023-07-21 | 2025-01-30 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015188603A (en) | 2014-03-28 | 2015-11-02 | アルプス電気株式会社 | Beat detector |
| JP2016131713A (en) | 2015-01-19 | 2016-07-25 | 沖電気工業株式会社 | Cycle estimation device, cycle estimation method, and program |
-
2018
- 2018-12-11 JP JP2018231687A patent/JP7267002B2/en active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015188603A (en) | 2014-03-28 | 2015-11-02 | アルプス電気株式会社 | Beat detector |
| JP2016131713A (en) | 2015-01-19 | 2016-07-25 | 沖電気工業株式会社 | Cycle estimation device, cycle estimation method, and program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2020092782A (en) | 2020-06-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5101316B2 (en) | Pitch extraction using fundamental frequency harmonics and subharmonic suppression | |
| US8655436B2 (en) | Heart rate meter and heart beat detecting method | |
| JP2004254329A5 (en) | ||
| WO2011033784A1 (en) | Signal extracting apparatus | |
| Wang et al. | Artifact reduction based on Empirical Mode Decomposition (EMD) in photoplethysmography for pulse rate detection | |
| KR101704491B1 (en) | Heart rate measufing apparatus and method, recording medium for performing the method | |
| US9241671B2 (en) | Apparatus and method for removing noise from biosignals | |
| IL213211A (en) | Signal processing for pulse oximetry | |
| CN109932624A (en) | A kind of cable partial discharge periodical narrow-band interference denoising method based on Gaussian scale-space | |
| JP2016182165A (en) | Biological signal processing device, biological signal processing program, computer readable recording medium recording biological signal processing program and biological signal processing method | |
| WO2003102810A2 (en) | Waveform analysis | |
| EP3553780A1 (en) | Signal feature extraction device, signal feature extraction method, and program | |
| JP7267002B2 (en) | Respiratory cycle measuring device and respiratory cycle measuring program | |
| JP6467044B2 (en) | Shunt sound analysis device, shunt sound analysis method, computer program, and recording medium | |
| Bhuiyan et al. | Advantages and limitations of using matrix pencil method for the modal analysis of medical percussion signals | |
| JP6299172B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
| JP7224163B2 (en) | Heartbeat cycle measurement device and heartbeat cycle measurement program | |
| CN112292069B (en) | Method and device for screening atrial fibrillation | |
| CN120458531B (en) | Heart health state detection method and device and electronic equipment | |
| CN115886744B (en) | A method and device for denoising motion pulse wave | |
| JP4952162B2 (en) | Data processing apparatus, data processing method, and data processing program | |
| CN110368020B (en) | Heart sound signal preprocessing method and device | |
| KR101948386B1 (en) | A bio-information determination apparatus and method of a target using an impulse radar | |
| CN114675253B (en) | Water surface micro-wave frequency estimation method, device, electronic equipment and storage medium | |
| US10426408B2 (en) | Signal detection device and signal detection method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211110 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220916 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221101 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221227 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230411 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230419 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7267002 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |