JP2000287943A

JP2000287943A - 生体の活動状態検知装置

Info

Publication number: JP2000287943A
Application number: JP11096292A
Authority: JP
Inventors: Akira Akimoto; ▲あきら▼ 秋本; Shogo Tanaka; 正吾田中
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 1999-04-02
Filing date: 1999-04-02
Publication date: 2000-10-17

Abstract

(57)【要約】【課題】心音や呼吸音を測定しようとする場合に外乱
があっても、得ようとするデータが正確に把握できる生
体の活動状態検知装置を提供する。【解決手段】心音及び／又は呼吸音を電気信号として
検知可能な生体音検知センサ１２と、生体音検知センサ
１２からの信号ｘ（ｔ）に対し、以下の数式で求められ
る自己相関関数の所定レベル以上の極大値の周期を求め
る信号処理手段１３とを有する。【数１】

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、人や動物の心音や
呼吸音から、人や動物の健康状態を管理することができ
る生体の活動状態検知装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、中央医療サービス機関と患者
の自宅とを通信回線で繋いで、患者が自宅で生活しなが
らその健康状態を監視することのできる在宅医療システ
ムが知られている。この在宅医療システムは、患者の体
温、脈拍、血圧、心電図等の医療データを定期的に測定
し、この医療データを患者の自宅に設けた医療データ採
取管理装置から中央医療サービス機関内に設けられた集
中監視装置に転送している。かかる在宅医療システム
は、患者等の健康状態を監視するということから、測定
データが多くなると共に、それらのデータの採取は患者
自身が行うか、又は介助者が適切に行わねばならない。
そこで、本発明者は、ひとり暮らしの老人や病人等がベ
ッド又は布団で異常が発生した場合の検出装置について
研究し、先に、ウォーターベッド、あるいはエアーベッ
ドと呼ばれている就寝具に生体活動検知センサを設けた
もの（特開平１０−１９２２４６号公報明細書参照）を
提案した。これは患者等に取付けられた生体活動検知セ
ンサからの出力信号を用いて患者等の心拍数等を推定し
て異常発生を判定するものである。また、このような生
体活動検知センサを取付けた就寝具と、検出信号伝達装
置、及び生体活動異常判定装置を組み合わせることで、
ひとり暮らしの老人や病人等の異常発生に対応できると
いう利点を有している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記従
来のシステムにおいては、患者等に取付けられた生体活
動検知センサからの出力信号には、検出したい心拍数や
呼吸数等の検出を妨げる患者の日常的動作や周囲の振動
等による外乱要素が介在するため、心臓や肺等の運動を
精密に把握することが困難である。このため、例えば心
拍数を測定して、不整脈やそのレベルを検出すること等
は容易でなく、異常発生の判定には医師の判断を必要と
する場合が多く、このようなシステムの信頼性に乏しい
という問題があった。更には、病人や老人のみでなく、
人や動物が運動をしているときの身体の状況（心拍や呼
吸状態）を検知したい場合があり、この場合もセンサを
その人や動物に取付けて測定することになるが、心電図
を得るように人や動物に電極を取付けると運動の邪魔に
なり、更には、心音や呼吸音等からデータを取ると雑音
が多すぎて正確な測定が困難であるという問題があっ
た。本発明は、このような事情に鑑みなされたものであ
り、心音や呼吸音を測定しようとする場合に外乱があっ
ても、得ようとするデータが正確に把握できる生体の活
動状態検知装置を提供することを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】前記目的に沿う第１の発
明に係る生体の活動状態検知装置は、心音及び／又は呼
吸音を電気信号として検知可能な生体音検知センサと、
前記生体音検知センサからの信号ｘ（ｔ）に対し、以下
の（１）式で求められる自己相関関数の所定レベル以上
の極大値の周期を求める信号処理手段とを有している。
この極大値の周期から心音の周期（即ち、脈拍）や呼吸
周期の検出ができ、次の過程で、例えば、これらと対応
する正常の状態の心音の周期（即ち、脈拍）や呼吸周期
とそれぞれ比較し、測定対象の異常状況を把握するよう
にできる。なお、（１）式において、Ｔは十分大であ
り、ｔは現時刻を示す。

【０００５】

【数２】

【０００６】また、第２の発明に係る生体の活動状態検
知装置は、心音及び／又は呼吸音を電気信号として検知
可能な生体音検知センサと、前記生体音検知センサの出
力信号ｘ（ｔ）を整流（全波又は半波）し、次にこれを
ローパスフィルタにかけ、得られた信号に対して自己相
関関数を求める信号処理手段とを有している。これによ
って、雑音を除去して必要な信号のみを取り出すことが
できる。なお、第１、第２の発明の生体の活動状態検知
装置における信号処理は、コンピュータを用いて予め設
定されたプログラムによって処理されることになる。こ
こで、第１、第２の発明に係る生体の活動状態検知装置
において、前記生体音検知センサは、水や空気等の流体
を封入した流体封入体の外表面又は内部、場合によって
は衣服に直接設けられているのが好ましい。これによっ
て、測定対象物に電極等を当てることなく、その活動状
況を把握できる。

【０００７】そして、第１、第２の発明に係る生体の活
動状態検知装置において、前記生体音検知センサは装着
具に取付けられていると共に、該装着具には該生体音検
知センサの信号を送る有線又は無線送信機が設けられ、
別置きされた前記信号処理手段に有線又は無線によって
測定データを送るようにしてもよい。これによって、離
れた状態から対象物の状況を把握できる。なお、第１、
第２の発明に係る生体の活動状態検知装置においては、
信号処理手段は装着具（衣服に装着されるもの、ベルト
や紐等で人体に取付けられるもの、衣服と測定対象物又
は衣服の間に挟んで使用するもの、絆創膏等で測定対象
物に接着して使用するものも含む）に設けられている場
合も含まれる。また、第１、第２の発明に係る生体の活
動状態検知装置において、前記生体音検知センサは装着
具に取付けられていると共に、該装着具には該生体音検
知センサの信号を記憶するメモリ回路が設けられ、前記
信号処理手段は前記メモリ回路に記憶されている生体音
検知センサの信号に対して処理を行う場合も本発明は適
用される。更には、以上の発明において、前記生体音検
知センサは装着具に取付けられていると共に、該装着具
には該生体音検知センサの信号を処理する前記信号処理
手段と、その表示器と、測定した又は処理したデータを
記憶するメモリ回路とが設けられているのが好ましい。
これによって、装着具以外の特別な装置を要せずして生
体の活動状態の観察が可能となる。なお、場合によって
は、前記信号処理手段の出力が、予め定められたレベル
を外れた場合には、警報信号を発する警報手段が設けら
れていてもよい。これによって、危険な状態となった人
や動物の状況を的確に把握でき、他所に通報することが
できる。

【０００８】

【発明の実施の形態】続いて、添付した図面を参照しつ
つ、本発明を具体化した実施の形態につき説明し、本発
明の理解に供する。ここに、図１（Ａ）、（Ｂ）は本発
明の一実施の形態に係る生体の活動状態検知装置の説明
図、図２（Ａ）、（Ｂ）はそれぞれ心電図及び生体音検
知センサの出力図である。図３はそれぞれ計測環境が良
好な場合の測定データで、（Ａ）は生体音検知センサの
出力ｘ（ｔ）に対する自己相関関数、（Ｂ）は生体音検
知センサの出力絶対値｜ｘ（ｔ）｜（ローパスフィルタ
ー通過後）に対する自己相関関数、（Ｃ）は心電図に対
する自己相関関数、図４はそれぞれ計測環境が悪い場合
の測定データで、（Ａ）は生体音検知センサの出力ｘ
（ｔ）に対する自己相関関数、（Ｂ）は生体音検知セン
サの出力絶対値｜ｘ（ｔ）｜（ローパスフィルター通過
後）に対する自己相関関数、（Ｃ）は心電図に対する自
己相関関数を示す。図５は信号の伝搬モデルを示すブロ
ック図、図６はインパルス応答波形図である。

【０００９】図１（Ａ）に示すように本発明の一実施の
形態に係る生体の活動状態検知装置１０は、測定しよう
とする対象者が載せられる流体封入体の一例であるエア
マット１１と、エアマット１１の外表面又は内部に取付
けられる加速度センサからなる生体音検知センサ１２
と、生体音検知センサ１２からの信号を処理する信号処
理手段１３とを有している。以下、これらについて詳し
く説明する。

【００１０】エアマット１１は、天然ゴム又は人造ゴム
と繊維とから構成される通常市販されているエアマット
であって、図示しないがバルブが設けられていて内部に
は所定圧の空気が充填されている。なお、エアマット１
１の代わりに、内部に水等の液体を充填したウォーター
マットであってもよい。この場合、人がその上に乗ると
冷たく感じるので、上に毛布等をあてがうか、又は内部
にヒーターを備え、３６〜４３℃程度に常時加温するよ
うにしてもよい。

【００１１】生体音検知センサ１２（単に「心音セン
サ」という場合もある）は、機械的振動を検出すること
のできる抵抗線歪みゲージや圧電素子、半導体素子等の
感知部を備えたセンサであり、例えば、日本光電株式会
社製の加速度型心音センサ（ＴＡ−６０１Ｔ）を用いる
ことができる。このような加速度型心音センサ以外の形
式の生体音検知センサとして、例えば、非常に低い周波
数の振動（例えば、５〜２Ｈｚ）を感知できるものであ
れば、集音マイクであってもよい。また、前記した加速
度型心音センサの他に、例えば、日本光電株式会社製の
空気伝導型心音センサトランスデューサー（ＴＣ−６０
１Ｔ）を用いることもできる。このような空気伝導型心
音センサは、空気の封入されたエアマット１１に取付け
て監視対象者の生体活動を検出するのに適している。な
お、生体音検知センサ１２を所定広さ、例えば面積が５
０〜４００平方センチメートルの金属板や樹脂板を介在
させて、エアマット１１に取付けるのが好ましい。この
場合には、就床者が激しい寝返りを行った際にも生体音
検知センサ１２の位置を安定的に維持させることができ
ると共に、余分な雑音を拾うことなく、検出感度を高め
ることができる。

【００１２】信号処理手段１３には、図１（Ｂ）に示す
ように、生体音検知センサ１２の信号ｘ（ｔ）を処理す
る全波整流回路１４を備えている。この全波整流回路１
４は交流信号ｘ（ｔ）を｜ｘ（ｔ）｜に変換している。
ここで、信号処理に半波整流回路を使用することも可能
であるが、得ようとする信号出力の大きさが低下するの
で、全波整流の方が好ましい。次に、全波整流回路１４
を通過した信号｜ｘ（ｔ）｜をローパスフィルタ１５に
通す。これによって、心音や呼吸音の繰り返しパターン
をより正確に抽出することができる。このローパスフィ
ルタ１５としては、例えばカットオフ周波数が１０Ｈ
ｚ、好ましくは５〜２０Ｈｚの範囲のものを使用するの
がよい。なお、このローパスフィルタ１５は省略するこ
ともでき、更には、心音等の繰り返し情報はそのまま通
過するので、以下、ローパスフィルタ１５通過後の信号
も｜ｘ（ｔ）｜として表す。

【００１３】また、信号処理手段１３には、ローパスフ
ィルタ１５を通過した信号｜ｘ（ｔ）｜の自己相関関数
を求めるコンピュータを含む処理回路１６を有してい
る。この自己相関関数は、生体音検知センサ１２の出力
信号をｘ（ｔ）とした場合、前記した数（１）式で定義
される。ここで、φ（τ）が比較的大きい極大値をとる
最小のτ（≠０）を求めれば、例えば、ｘ（ｔ）が心拍
音の場合には、心拍の周期Ｐが求まることになる。な
お、以上に記載した生体音検知センサ１２、信号処理手
段１３、信号処理手段１３からのデータ又は生体音検知
センサ１２のデータを記憶するメモリ回路、及び処理さ
れたデータの表示器を装着具内に収納することも可能で
あり、これによって、この装着具を人体や動物に取付け
て、心拍や呼吸状況等のデータを検知することも可能で
ある。

【００１４】以下、生体音検知センサ１２によって心音
を検出する場合を主体としてこの出力信号の解析方法及
び意義等について詳しく説明する。心臓は心室、心房等
の筋内の収縮、膨張、弁の開閉など一連の動きを繰り返
して血液を体の各部へ送っている。この繰り返しの頻度
を心拍数と言い、検査時の状態によって異なるが、健常
者で１分間に７０〜８０回程度（周期にして0 ．8 秒程
度）である。この回数は図２（Ａ）に示すような心電図
をとることにより容易に測定できるが、その際、電極を
体表面に貼り付けなければならないなどの煩わしさが生
じる。さらに、他の臓器の筋電位などが重畳するため、
計測条件が悪い場合はフィルタにかけ前処理を行う必要
があるなど、専門家でないとわかりにくい面もある。

【００１５】これに対し、生体音検知センサ（一種の加
速度センサ）１２を貼り付けたエアーマット１１（ある
いはウォーターマット）上に被検者（即ち、測定対象
者）を乗せる方法、つまり心臓の鼓動を力学的に採取す
る方法では、就寝中に計測ができるなど、被験者に悟ら
れずに計測することができる。つまり、無拘束計測する
ことができる。従って、心理的に被験者に負担を与える
ことがないので、正確な計測ができる。更に、コンピュ
ータを用いたネットワークを利用することにより、数多
くの在宅被験者をコントロールセンターで集中管理でき
るなどの利点がある。参考のため、このようにして採取
した生体音検知センサの出力を、心電図に対照させて図
２（Ｂ）に示す。以下、（ａ）心拍数のオンライン自動
計測、（ｂ）心機能のオンライン自動計測、（ｃ）呼吸
の深さのオンライン自動計測に分けて説明する。

【００１６】（ａ）心拍数のオンライン自動計測図２（Ｂ）に示すように生体音検知センサ１２の出力デ
ータには、心電図のデータと同様、周期性がみられる。
この周期性は非健常者に限らず健常者であっても、時間
と共に微妙に狂ったりする。さらに、被験者と生体音検
知センサ１２との相対的位置関係によっては（たとえば
心臓の位置がマットから遠ざかる場合など）、大きな雑
音が混入しＳＮ比が悪化する。ランダムにみえる時系列
信号に現れる周期性を検出する方法としては、相関をと
る方法がよく知られているが、これらの悪条件下では、
周期性を見い出すことは困難である。つまり。相関係数
が大になるべきところ、周期性が微妙に狂うため小さな
値をとったりするからである。そこで、ここでは、この
周期性の微妙な狂いを吸収するため、直接生体音検知セ
ンサ１２の生の出力に対し自己相関関数を求める方式で
はなく、生体音検知センサ１２の出力をまず全波整流
し、次にこれを理想フィルタ（ローパスフィルタ／カッ
トオフ周波数：１０Ｈｚ程度）にかけ、こうして得られ
た最終的な信号に対し自己相関関数を求める方式を採用
する（図１参照）。このときの最終的な信号に対する自
己相関関数であるが、前述のように、これは生の受信信
号をｘ（ｔ) としたとき、前記した（１）式で定義され
る。但し、積分範囲は（ｔ−Ｔ）〜（ｔ）で、Ｔは十分
大であり、t は現時刻とする。また、｜ｘ（ｔ）｜は先
に述べたように、センサー出力絶対値｜ｘ（ｔ）｜をロ
ーパスフィルタに入力したときの出力の意で用いてい
る。ローパスフィルタを通す目的は、こうして得られた
自己相関関数にリップル波形ができるだけ現れないよう
にするためである。つまり、以下の方式により心拍周期
を求める際に、周期が求まり易いようにするためであ
る。

【００１７】この自己相関関数はτ＝0 で最大値φ
（０）をとるが、τが心拍の１周期長（あるいはその整
数倍）の値をとった場合にも、大きな極大値をとる。し
たがって、φ（τ）が比較的大きい極大値をとる最小の
τ（≠0 ）を求めれば、心拍の周期が求まったことにな
る。こうして、単位時間（1 分間）当たりの心拍数が高
精度に求まる。図３（Ｂ）、図４（Ｂ）に、計測環境が
良好な場合とそうでない場合の各々に対しこのようにし
て求めた自己相関関数を示し、図３（Ｃ）、図４（Ｃ）
には同時採取した心電図の自己相関関数を示す。図４
（Ｂ）、（Ｃ）からも明白なように、計測環境が悪い場
合でも、心電図と同一精度の高精度な心拍周期が読みと
れる様子がわかる。なお、図では、φ（τ）を最大値φ
（０）で割った規格化関数φ₀ （τ）＝φ（τ）／φ
（０）対し自己相関関数を描いている。参考のため、図
３（Ａ）、図４（Ａ）に、計測環境が良好な場合とそう
でない場合の各々に対し、生体音検知センサの生の出力
信号ｘ（ｔ）に対し、直接相関をとったときの結果を示
すが、いずれも（特に計測環境が悪い場合は）、｜ｘ
（ｔ）｜に対して相関をとった場合と異なり、周期長の
判読が困難である。このようにして心拍同期の検出が容
易に行われることが分かったが、この心拍周期の近傍で
｜ｘ（ｔ）｜（但し、ローパスフィルタ通過後の信号）
の繰り返しのバラツキを求めることにより不整脈の有無
及び不整脈があった場合のそれぞれのレベルを検出でき
る。

【００１８】（ｂ）心機能のオンライン自動計測図２（Ｂ）の生体音検知センサ（心音センサ）１２の出
力波形からわかるように、生体音検知センサ１２の出力
には、振動波形（紡錘形振動波形）が繰り返し現れる
（もちろん重畳して）。これは、心臓の筋肉の運動のた
びに、衝撃力が体を通して加速度センサからなる生体音
検知センサ１２に加わり、これにより紡錘形の振動波形
が生じるからである。もう少し詳しく説明すれば、衝撃
による圧力波動が体・マットの合成圧力伝播媒質を経
て、圧電形のセンサに加えられるからである。具体的に
は、この基準となる紡錘形振動波形は（２）式で表され
る（図５参照）。 r(t)= Ｌ^-1〔Ｇ₁ （ｓ）Ｇ₂ （ｓ）〕・・・・・（２）ここに、Ｇ₁ （ｓ）、Ｇ₂ （ｓ）は、（３）式で与えら
れる。ここで、Ｌ^-1はラプラス逆変換を表す記号であ
る。

【００１９】

【数３】

【００２０】このうちＧ₁ （ｓ）は伝播媒質としての体
とマットの合成伝達関数を、またＧ₂（ｓ）はセンサの
伝達関数を表わす。これらは共に、二次減衰振動系であ
る。このｒ（ｔ）は言わば心筋衝撃によるセンサ出力へ
のインパルス応答である。具体的なインパルス応答例を
図６に示すが、心臓の収縮に伴う1 周期分の一連の運動
に相当する一連のインパルス応答が重畳したものが図２
（Ｂ）のａの箇所に相当する。この１周期分の応答波形
が、さらに周期的に繰り返されることになる。

【００２１】従って、この一連の基準信号（インパルス
応答）の一次結合とセンサの受信信号ｘ（ｔ）との最適
パターンマッチングを計算機上でオンラインで行えば、
心機能のモニタリングが可能となる。つまり、1 周期分
の生体音検知センサ出力ｘ（ｔ）を（起点をシフトし
た）幾つかのインパルス応答ｒ（ｔ−Ｔｉ）（１≦ｉ≦
Ｎ）の一次結合（以下の（４）式で示される）で最適マ
ッチングしたときのＮやそのときの係数ｃ_i （１≦ｉ≦
Ｎ）の値及びＴ_i （１≦ｉ≦Ｎ）の相対的な位置関係等
により、心臓の種々の機能が評価できる。

【００２２】

【数４】

【００２３】例えば、上記の最適マッチングを心音セン
サ出力の一周期分ごとに繰り返せば、支配的なインパル
ス応答間の時間間隔の不規則性や支配的なインパルス応
答の振幅の時間的不規則性などが検出され、不整脈の検
出及びそのレベルが計測できる。なお、この最適マッチ
ングの方法でも、支配的なインパルス応答間の時間間隔
により心拍数も求められるが、心拍救に限定するのであ
れば、この方式よりも（ａ）で述べた方法が簡単であ
る。また、心音センサ出力に現れる主要な紡錘形振動波
形成分と単一インパルス応答とのパターンマッチング、
あるいは（ａ）の方法による｜ｘ（ｔ）｜（あるいはロ
ーパスフィルタ通過後の信号）に現れる繰り返し波形の
時間間隔を求めることによっても、この心拍周期の決定
及び不整脈の検出が可能である。式（４）と受波信号と
のパターンマッチングに関しては、二つの波形の間の幾
何学的角度を利用すればよく、このときの最適なＮ、
｛ｃ_i ｝、｛Ｔ_i ｝の決定法については次に説明する。
ウィンドウ長を（サンプル数にして）Ｍ、サンプリング
周期を△Ｔとして、心拍一周期分に相当するデータウィ
ンドウＤを考える。ここで、データウィンドウＤは以下
の（５）式で定義される。

【００２４】

【数５】

【００２５】このとき、ウィンドウＤ内の異なった時刻
Ｔ₁ ＝ｋ₁ ΔＴ、Ｔ₂ ＝ｋ₂ ΔＴ、・・・、Ｔ_N ＝ｋ_N
ΔＴを起点とする紡錘形振動波形、つまり前記した
（２）式により作成される基本反射波をｒ_k1、ｒ_k2・・
・・ｒ_kN（サンプリング周期△Ｔで数ベクトル表示した
もの）とする。また、この同一ウィンドウ内の実波形
（受波信号）を同様に数ベクトル表示したものをｒ′_k
とする。このとき、ｒ′_k をｒ _k1、ｒ_k2・・・・ｒ_kNの
一次結合で最適近似したときの最小二乗誤差はよく知ら
れているように次の（６）式で与えられる。

【００２６】

【数６】

【００２７】ここで、ｇ（・, ・・・, ・）は引数に対
するグラム行列式を、またδ_k は最適近似に伴う近似誤
差のノルムを表す。従って、この場合の最適マッチング
角度は次の式（７）で与えられる。

【００２８】

【数７】

【００２９】よって、上式をＴ₁ 、Ｔ₂ 、Ｔ₃ 、・・・
Ｔ_N に対し計算し、このとき得られたマッチング角度θ
ｋを最小にする時刻Ｔ₁ 、Ｔ₂ 、・・・・Ｔ_N （ただ
し、θｋが閾値を超えるとき）を求めれば、これらが各
紡錘形振動波形（つまり、インパルス応答）の受波時刻
と判定される。このとき、Ｎ個の紡錘形振動波形の受波
時刻Ｔ₁#、Ｔ₂#・・・・Ｔ_N # だけでなく、このウィ
ンドウ内で最適パターンマッチングを実現するＮ個のイ
ンパルス応答の結合係数ｃ₁ 、ｃ₂ ・・・ｃ_N も同時に
得ることができる。具体的には、これら結合係数は、
ｒ′_k を（受波時刻Ｔ₁#、Ｔ₂#・・・・Ｔ_N # に対す
る）ｒ _k1、ｒ_k2・・・・ｒ_kNで張られる部分空間に直交
射影することにより求まる。つまり、このときの直交射
影ベクトルｒ″_k を、ｒ″_k ＝ｃ₁ ｒ_k1＋ｃ₂ ｒ_k2＋・・・・ｃ_N ｒ_kN ・・・・・（８）とすれば、ｃ_i （1 ≦ｉ≦Ｎ）が上記の結合係数となる
が、これら結合係数は、ｒ′_k −ｒ″_k と｛ｒ_k1、
ｒ_k2、・・・・ｒ_kN｝の直交性条件（ [ｒ′_k −ｒ″
_k ] 、 [ｒ_ki] ）＝０（１≦ｉ≦Ｎ）から容易に求ま
る。ここに、（[ ] 、[ ]）なる記号はＥｕｃｌｉｄの
意味での内積を表す。詳細は略すが、よく知られたＣｒ
ａｍｅｒの公式を用いれば、上記の結合係数は次式で与
えられる。ｃ_i ＝det[Ｇ_i ] ／det[Ｇ] （1 ≦ｉ≦N ）・・・・・（９）ここに、Ｇは数（１０）式に示す行列（グラム行列とい
う）である。

【００３０】

【数８】

【００３１】ここで、Ｇ_i は行列Ｇにおいて第ｉ列目を
以下の（１１）式で示す列ベクトルｂに置き換えた行列
を示す。なお、det[・] は行列式をとることを意味し、
（１１）式のＴは転置を表す記号である。このようにし
て、Ｎ個の紡錘形振動波形の受波時刻Ｔ₁#、Ｔ₂#・・・
・Ｔ_N # のみでなく、各紡錘形振動波形の大きさ及び位
相（つまり係数の符号）も同時にわかる。なお、Ｎに関
しては、（７）式のθ_k が飽和する、つまり所定の閾値
に収まるような最小の値を考えればよい。ここでは、プ
ログラムの作成上、インパルス応答をモデルにより作成
したが、インパルス応答のデータを直接採集し、メモリ
に入れたものを用いることもできる。

【００３２】

【数９】

【００３３】（ｃ）呼吸の深さのオンライン自動計測生体音検知センサ出力に現れる低周波数成分をローパス
フィルタにより取り出せば、その周波数及び振幅によ
り、呼吸の頻度や深さも同時に計測できる。この呼吸の
頻度（1 分間当たりの呼吸数）や呼吸の探さは、（低周
波対応の）生体音検知センサだけでなく、歪ゲージをマ
ットに貼り付けておくことによっても計測できる。

【００３４】以上、本発明の実施の形態を説明したが、
本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではな
く、要旨を逸脱しない条件の変更等は全て本発明の適用
範囲である。例えば、本実施の形態においては、生体音
検知センサをエアマットやウォーターマットに取付けた
が、人が装着する装着具（例えば、シャツ、首輪、ジャ
ケット、サポーター等）に取付け、この信号を装着具に
取付けそれを無線送信機で無線によって送信し、その測
定データを受信して別置きされた前記した信号処理手段
に入力するようにすることも可能であり、これによっ
て、人や動物の運動状況のデータを直ちに得ることがで
きる。この場合、生体音検知センサを内部に液体や気体
が充填された袋あるいは押圧板等に取付けておき、この
袋や板を人や動物に接するようにすることによって、更
に効率のよい測定ができる。また、無線でデータを送る
他に有線でデータを送ったり、場合によっては、人体や
動物に取付けた生体音検知センサからの出力をアナログ
又はデジタルで記憶しておき、必要な場合に信号処理手
段に入力して心拍、呼吸数等のデータを得るようにする
ことも可能である。勿論、信号処理手段を直接センサ部
にくっつけておき、処理結果を必要なときに参照できる
ようにすることも可能である。

【００３５】

【発明の効果】請求項１〜６記載の生体の活動状態検知
装置においては、生体音検知センサからの信号に対し、
所定の自己相関関数を求めているので、確実に生体の心
音や呼吸音を検知することができる。この場合、生体音
検知センサは電極等を必要としないので、その取付けが
容易であり、場合によっては本人や動物に意識させない
で、取付けることもできる。特に、請求項２記載の生体
の活動状態検知装置においては、生体音検知センサの出
力信号を整流し、これをローパスフィルタに通して自己
相関関数を求めるようにしているので、測定時に外乱が
あっても精度の高いデータを正確に得ることができる。
請求項３記載の生体の活動状態検知装置においては、生
体音検知センサは、水や空気等の流体を封入した流体封
入体の外表面又は内部に設けられているので、この流体
封入体を人や動物に当てることによって、その出力を得
ることができ、心電図のように身体の特定部分に複数個
の電極を取付ける等の煩わしさが解消できる。請求項４
記載の生体の活動状態検知装置は、生体音検知センサは
装着具に取付けられて、この装着具には該生体音検知セ
ンサの信号を送る無線送信機が設けられているので、ワ
イヤレスの状態で人や動物の心音や呼吸音等を検知でき
る。特に、激しい運動をする人や動物等に適している。
請求項５記載の生体の活動状態検知装置は、生体音検知
センサの信号を記憶するメモリ回路が設けられているの
で、有線や無線でデータを送る必要がなく、データを装
着具内に記憶させておくことができる。そして、請求項
６記載の生体の活動状態検知装置においては、装着具の
中に全ての装置が配置されているので、特別な処理装置
を必要とすることなく、生体の活動状況を見ることがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】（Ａ）、（Ｂ）は本発明の一実施の形態に係る
生体の活動状態検知装置の説明図である。

【図２】（Ａ）、（Ｂ）はそれぞれ心電図及び生体音検
知センサの出力図である。

【図３】それぞれ計測環境が良好な場合の測定データ
（又は処理したデータ）で、（Ａ）は生体音検知センサ
の出力ｘ（ｔ）に対する自己相関関数、（Ｂ）は生体音
検知センサの出力絶対値｜ｘ（ｔ）｜（ローパスフィル
タ通過後の）に対する自己相関関数、（Ｃ）は心電図に
対する自己相関関数である。

【図４】それぞれ計測環境が悪い場合の測定データ（又
は処理したデータ）で、（Ａ）は生体音検知センサの出
力ｘ（ｔ）に対する自己相関関数、（Ｂ）は生体音検知
センサの出力絶対値｜ｘ（ｔ）｜（ローパスフィルタ通
過後の）に対する自己相関関数、（Ｃ）は心電図に対す
る自己相関関数を示す。

【図５】信号の伝播モデルを示すブロック図である。

【図６】インパルス応答波形図である。

【符号の説明】

１０：生体の活動状態検知装置、１１：エアマット、１
２：生体音検知センサ、１３：信号処理手段、１４：全
波整流回路、１５：ローパスフィルタ、１６：処理回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】心音及び／又は呼吸音を電気信号として
検知可能な生体音検知センサと、前記生体音検知センサ
からの信号ｘ（ｔ）に対し、以下の数式で求められる自
己相関関数の所定レベル以上の極大値の周期を求める信
号処理手段とを有することを特徴とする生体の活動状態
検知装置。【数１】
【請求項２】心音及び／又は呼吸音を電気信号として
検知可能な生体音検知センサと、前記生体音検知センサ
の出力信号ｘ（ｔ）を整流し、次にこれをローパスフィ
ルタにかけ、得られた信号に対して自己相関関数を求め
る信号処理手段とを有することを特徴とする生体の活動
状態検知装置。
【請求項３】請求項１又は２記載の生体の活動状態検
知装置において、前記生体音検知センサは、水や空気等
の流体を封入した流体封入体の外表面又は内部に設けら
れていることを特徴とする生体の活動状態検知装置。
【請求項４】請求項１又は２記載の生体の活動状態検
知装置において、前記生体音検知センサは装着具に取付
けられていると共に、該装着具には該生体音検知センサ
の信号を送る有線又は無線送信機が設けられ、別置きさ
れた前記信号処理手段に有線又は無線によって測定デー
タを送ることを特徴とする生体の活動状態検知装置。
【請求項５】請求項１又は２記載の生体の活動状態検
知装置において、前記生体音検知センサは装着具に取付
けられていると共に、該装着具には該生体音検知センサ
の信号を記憶するメモリ回路が設けられ、前記信号処理
手段は前記メモリ回路に記憶されている生体音検知セン
サの信号に対して処理を行うことを特徴とする生体の活
動状態検知装置。
【請求項６】請求項１又は２記載の生体の活動状態検
知装置において、前記生体音検知センサは装着具に取付
けられていると共に、該装着具には該生体音検知センサ
の信号を処理する前記信号処理手段と、その表示器と、
測定した又は処理したデータを記憶するメモリ回路とが
設けられていることを特徴とする生体の活動状態検知装
置。