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公開番号2025047272
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-03
出願番号2023155679
出願日2023-09-21
発明の名称脈波計測システム、脈波計測方法及び脈波計測プログラム
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人
主分類A61B 5/02 20060101AFI20250326BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】生理状態特徴量を取得することができる脈波計測システム、脈波計測方法及び脈波計測プログラムを提供する。
【解決手段】本開示に係る脈波計測システム1は、脈波信号を出力する光電脈波センサ10を有する脈波検出部と、脈波検出部からの脈波信号に基づいて拍動情報を演算する処理部20と、を備え、処理部20は、所定の周波数以上の脈波信号を通すハイパスフィルタ21と、所定の周波数未満の脈波信号を通すローパスフィルタ22とを有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
脈波信号を出力する脈波センサを有する脈波検出部と、
前記脈波検出部からの前記脈波信号に基づいて拍動情報を演算する処理部と、
を備え、
前記処理部は、
所定の周波数以上の前記脈波信号を通すハイパスフィルタと、
所定の周波数未満の前記脈波信号を通すローパスフィルタと、
を有する、
脈波計測システム。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記処理部は、
前記ハイパスフィルタを通した前記脈波センサからの脈波信号波形の直流成分を除去し、交流成分を増幅して、脈波波形の立ち上がり位置から脈拍間隔を取得する、
請求項１に記載の脈波計測システム。
【請求項３】
前記処理部は、
前記脈拍間隔の情報から生成した脈拍間隔波形を、バンドパスフィルタに通すことにより、複数の周波数帯域に分割した前記脈拍間隔波形の時系列データを取得する、
請求項２に記載の脈波計測システム。
【請求項４】
前記処理部は、
前記ローパスフィルタを通した前記脈波センサからの脈波信号波形を、バンドパスフィルタに通すことにより、複数の周波数帯域に分割した脈波波形の時系列データを取得する、
請求項１に記載の脈波計測システム。
【請求項５】
前記処理部は、前記複数の周波数帯域に分割した前記脈拍間隔波形の前記時系列データをヒルベルト変換し、瞬時振幅、瞬時位相、及び、前記瞬時位相の時間微分値の瞬時周波数を算出し、所定の期間における各分布を計算して、各平均値及び各標準偏差値を取得する、
請求項３に記載の脈波計測システム。
【請求項６】
前記処理部は、前記複数の周波数帯域に分割した前記脈波波形の前記時系列データをヒルベルト変換し、瞬時振幅、瞬時位相、及び、前記瞬時位相の時間微分値の瞬時周波数を算出し、所定の期間でそれぞれの各分布を計算して、各平均値及び各標準偏差値を取得する、
請求項４に記載の脈波計測システム。
【請求項７】
前記処理部は、
前記脈拍間隔の情報から生成した脈拍間隔波形を、バンドパスフィルタに通すことにより、複数の周波数帯域に分割した脈拍間隔波形の時系列データを取得し、
前記ローパスフィルタを通った前記脈波センサからの前記脈波信号波形を、前記バンドパスフィルタに通すことにより、前記複数の周波数帯域に分割した脈波波形の前記時系列データを取得し、
前記複数の周波数帯域に分割した前記脈拍間隔波形の前記時系列データをヒルベルト変換し、
前記複数の周波数帯域に分割した前記脈波波形の前記時系列データをヒルベルト変換し、
前記脈拍間隔波形の瞬時位相と、前記脈波波形の瞬時位相との差分を瞬時位相差として算出し、所定の期間で前記瞬時位相差の各分布を計算して、各平均値及び各集中度を取得する、
請求項２に記載の脈波計測システム。
【請求項８】
前記処理部は、少なくとも一つの前記分布から自律神経系の生理状態を表す特徴量を取得する、
請求項５～７のいずれか１項に記載の脈波計測システム。
【請求項９】
脈波信号を出力する脈波センサを有する脈波検出部から出力された前記脈波信号に基づいて拍動情報を演算させる際に、
所定の周波数以上の前記脈波信号をハイパスフィルタに通させ、
所定の周波数未満の前記脈波信号をローパスフィルタに通させる、
脈波計測方法。
【請求項１０】
脈波信号を出力する脈波センサを有する脈波検出部から出力された前記脈波信号に基づいて拍動情報を演算させる際に、
所定の周波数以上の前記脈波信号をハイパスフィルタに通させ、
所定の周波数未満の前記脈波信号をローパスフィルタに通させる、
ことをコンピュータに実行させる脈波計測プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、自律神経系の生理状態を表す特徴量を取得するための脈波計測システム、脈波計測方法及び脈波計測プログラム等に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
脈拍計等の電子機器が広く用いられている。脈拍計とは、人体の心拍に由来する拍動を検出するための装置である。脈拍計は、例えば、腕、手のひら、手指などに装着される脈波センサからの信号に基づいて、心拍に由来する信号を検出する装置である。
【０００３】
脈波センサとしては、例えば、緑色光を用いる光電センサが用いられる。光電センサは、生体に対して照射された光の反射を検出する。血管内の血流量に応じて、照射された光は、血中ヘモグロビンによって吸収される。このため、血流量が増えるほど反射光が減少する。光電センサは、反射光の変化として検出したセンサ情報（脈波センサ信号）を解析することで、拍動に関する情報を取得することができる。
【０００４】
しかしながら、血流量に応じて吸収される反射光の光量は、光電センサが発光する光量に比して非常に小さい。したがって、光電センサの受光部の信号の直流成分を、例えば、0.2Hzのハイパスフィルタを通して除去し、交流成分のみを数千倍に増幅して脈拍波形を観測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特許第６１６００２２号公報
特開２０２２－８４２３１号公報
【非特許文献】
【０００６】
W Zong, et al. “An Opensouce Algorithm to Detect Onset of Arterial Blood Pressure Pulses”IEEE Conputers in Cardiology 2003;30:259-262.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一般に、自律神経系の拍動情報は、0.4Hz以下の周波数帯域に現れることが知られている。従って、市場に出回っている脈波センサで計測した脈波波形情報には、0.1Hz以下の自律神経系の情報は、殆ど乗っていない。このため、脈波センサの計測データから自律神経系の情報を取得するためには、脈波波形の立ち上がり位置を算出して脈拍間隔データを取得し、その時系列データから自律神経系の情報を取得する必要がある（特許文献２参照）。
【０００８】
0.4Hz以下の帯域の脈波波形情報には、脈拍間隔時系列データにはない生体情報が乗っていると考えられる。脳幹の自律神経の制御中枢から交感・副交感神経を介して洞房結節に指令することで心拍間隔を制御する。また、一方では、自律神経は、血管の周辺の筋肉の緊張度合いを制御して血管に流れる血液量を調節する。脈拍間隔の時系列データは、前者の生理情報を取得できる。しかしながら、後者の生理情報は、脈波波形の0.1Hz以下の波形によってしか取得できない。一般に市販されている脈波センサでは、ハイパスフィルタを介して該周波数帯域情報を捨ててしまっている。このため、後者の生理情報を取得する手段がないのが現状である。
【０００９】
特許文献１では、光電センサにハイパスフィルタとローパスフィルタとを両方備え、0.1Hz以下の周波数帯域の脈波信号を取得する技術が提案されている。しかしながら、その帯域の脈波信号をセンサの押圧の最適化を行うことのみに使っており、当該課題解決には至っていない。脈波波形信号から機械学習等を用いても生理状態特徴量を取得することは困難である。
【００１０】
本開示は、一般の脈波センサでは取得できない0.1Hz以下の帯域の脈波波形信号を取得し、自律神経系の特に血管壁の収縮及び緩和による生理状態特徴量を取得する手段を提供するとともに、脈拍間隔と血液流量に関わる自律神経系の特徴量を一括して計測できる脈波計測システム、脈波計測方法及び脈波計測プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
（【００１１】以降は省略されています）

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