本發(fā)明涉及一種呼吸狀態(tài)估計裝置、便攜式設(shè)備、佩戴型儀器、程序、介質(zhì)、呼吸狀態(tài)估計方法以及呼吸狀態(tài)估計器。

背景技術(shù)：

在以往的呼吸狀態(tài)估計裝置中，存在使用心電圖的裝置和使用脈搏波的裝置。在使用心電圖的情況下，根據(jù)心電圖來測定心跳間隔，并根據(jù)該心跳間隔的波動即心跳變動來估計呼吸狀態(tài)。另外，在使用脈搏波的情況下，通過對脈搏波進行包絡(luò)線解析來提取基線變動、并測定該基線變動圖案，由此測定呼吸圖案(例如參照專利文獻1)。

專利文獻1：日本特許第4581480號公報

技術(shù)實現(xiàn)要素：

發(fā)明要解決的問題

然而，在使用心電圖的情況下，存在裝置大型化、對受驗者產(chǎn)生負(fù)擔(dān)這樣的問題。另外，在使用脈搏波的情況下，無法根據(jù)基線變動在短時間內(nèi)估計呼吸狀態(tài)。

用于解決問題的方案

在本發(fā)明的第一方式中，提供一種呼吸狀態(tài)估計裝置，具備：脈搏波信號獲取部，其從生物體的部位獲取脈搏波信號；脈搏數(shù)計算部，其基于脈搏波信號來計算生物體的脈搏數(shù)；以及呼吸狀態(tài)估計部，其基于脈搏數(shù)來估計生物體的呼吸狀態(tài)。

在本發(fā)明的第二方式中，提供一種便攜式設(shè)備，具備：第一方式所記載的呼吸狀態(tài)估計裝置；以及顯示器，其顯示表示呼吸狀態(tài)的信息。

在本發(fā)明的第三方式中，提供一種佩戴型儀器，具備：第一方式所記載的呼吸狀態(tài)估計裝置；以及顯示器，其顯示表示呼吸狀態(tài)的信息。

在本發(fā)明的第四方式中，提供一種程序，其使計算機作為第一方式所記載的呼吸狀態(tài)估計裝置來發(fā)揮功能。

在本發(fā)明的第五方式中，提供一種計算機可讀介質(zhì)，其記錄有第四方式所記載的程序。

在本發(fā)明的第六方式中，提供一種呼吸狀態(tài)估計方法，包括以下步驟：從生物體的部位以光學(xué)方式獲取脈搏波信號；基于脈搏波信號來計算生物體的脈搏數(shù)；以及基于脈搏數(shù)來估計生物體的呼吸狀態(tài)。

在本發(fā)明的第七方式中，提供一種呼吸狀態(tài)估計器，具備：影像獲取部，其獲取生物體的皮膚的影像；以及呼吸狀態(tài)估計部，其基于影像來估計生物體的呼吸狀態(tài)。

在本發(fā)明的第八方式中，提供一種呼吸狀態(tài)估計裝置，具備：脈搏波信號獲取部，其從生物體的部位以光學(xué)方式獲取脈搏波信號；脈搏波延遲時間計算部，其基于脈搏波信號來計算生物體的脈搏波延遲時間；以及呼吸狀態(tài)估計部，其基于脈搏波延遲時間來估計生物體的呼吸狀態(tài)。

此外，上述的發(fā)明的概要并沒有列舉出本發(fā)明的全部特征。另外，這些特征群的子組合也能夠成為發(fā)明。

附圖說明

圖1示出呼吸狀態(tài)估計裝置100的結(jié)構(gòu)的概要。

圖2示出脈搏波信號獲取部10的結(jié)構(gòu)的概要。

圖3示出脈搏波信號獲取部10的信號處理的算法的一例。

圖4示出窗口信號的截取方法的一例。

圖5示出脈搏數(shù)計算部20的結(jié)構(gòu)的一例。

圖6示出脈搏數(shù)計算部20的信號處理的算法的一例。

圖7示出漢寧窗函數(shù)的一例。

圖8示出凱塞·貝塞爾衍生窗函數(shù)的一例。

圖9示出比較例所涉及的呼吸狀態(tài)估計方法的一例。

圖10示出呼吸周期與脈搏數(shù)之間的相關(guān)性。

圖11示出呼吸狀態(tài)的估計方法的一例。

圖12示出呼吸狀態(tài)的估計方法的一例。

圖13示出脈搏數(shù)變動與脈搏數(shù)變動速度之間的關(guān)系。

圖14示出呼吸狀態(tài)估計裝置100的結(jié)構(gòu)的一例。

圖15示出脈搏波延遲時間計算部40的結(jié)構(gòu)的一例。

圖16示出脈搏波延遲時間計算部40的信號處理的算法的一例。

圖17示出脈搏波延遲時間的計算方法的一例。

圖18示出連續(xù)脈搏波延遲時間變動的一例。

圖19示出呼吸狀態(tài)的估計方法的一例。

圖20示出實施方式1所涉及的呼吸狀態(tài)估計裝置100。

圖21示出實施方式2所涉及的呼吸狀態(tài)估計裝置100。

圖22示出使用了照明的固定重采樣的一例。

圖23示出計算機1900的硬件結(jié)構(gòu)的一例。

具體實施方式

以下，通過發(fā)明的實施方式來對本發(fā)明進行說明，但是以下的實施方式并不是對權(quán)利要求書所涉及的發(fā)明進行限定。另外，實施方式中說明的特征的組合的全部未必均是發(fā)明的解決方案所必須的。

(實施例1)

圖1示出呼吸狀態(tài)估計裝置100的結(jié)構(gòu)的概要。呼吸狀態(tài)估計裝置100具備脈搏波信號獲取部10、脈搏數(shù)計算部20以及呼吸狀態(tài)估計部30。呼吸狀態(tài)估計裝置100基于從生物體1的部位獲取到的脈搏波信號來估計呼吸狀態(tài)。例如，呼吸狀態(tài)是指吸氣狀態(tài)、呼氣狀態(tài)、無呼吸狀態(tài)以及瞬時無呼吸狀態(tài)。

脈搏波信號獲取部10從生物體1的部位的影像獲取脈搏波信號。脈搏波信號是包含脈搏波信息的影像的rgb信號或ycbcr信號。脈搏波信息是指與表示生物體1的部位中的血管的脈動的時間波形有關(guān)的信息。脈搏波信息包含與脈搏波示出峰值的時刻有關(guān)的信息。

例如，脈搏波信號獲取部10從生物體1的部位的影像以光學(xué)方式獲取脈搏波信號。在以光學(xué)方式獲取脈搏波信號的方法中，存在使用攝像機影像的方法以及使用光電容積脈搏波(ppg：photoplethysmography)的方法。在使用攝像機影像的方法中，基于拍攝到生物體1的部位的影像中包含的血流信息來估計呼吸狀態(tài)。另外，也可以基于影像的濃度變化來估計呼吸狀態(tài)。在使用ppg的方法中，基于能夠利用血紅蛋白吸收光的性質(zhì)來獲取的血流量變化來估計呼吸狀態(tài)。脈搏波信號獲取部10將獲取到的脈搏波信號輸出到脈搏數(shù)計算部20。

脈搏數(shù)計算部20基于被輸入的脈搏波信號來計算生物體1的脈搏數(shù)。通過使用規(guī)定的信號處理算法來計算生物體1的脈搏數(shù)。脈搏數(shù)計算部20可以以預(yù)先決定的間隔周期性地計算脈搏數(shù)。脈搏數(shù)計算部20將所計算出的脈搏數(shù)輸出到呼吸狀態(tài)估計部30。

呼吸狀態(tài)估計部30基于被輸入的脈搏數(shù)來估計生物體1的呼吸狀態(tài)。例如，呼吸狀態(tài)估計部30基于所計算出的脈搏數(shù)與下一次所計算出的脈搏數(shù)之間的比較來估計生物體1的呼吸狀態(tài)。這樣，呼吸狀態(tài)估計部30將相鄰的脈搏數(shù)進行比較來估計生物體1的呼吸狀態(tài)，因此能夠?qū)崟r地估計生物體1的呼吸狀態(tài)。另外，呼吸狀態(tài)估計部30可以基于所計算出的脈搏數(shù)與下一次的下一次所計算出的脈搏數(shù)之間的比較來估計生物體1的呼吸狀態(tài)。在該情況下，與根據(jù)基線信號估計呼吸狀態(tài)的情況相比，呼吸狀態(tài)估計部30不需要進行通過時間常數(shù)大的包絡(luò)線檢波來提取基線信號的處理，因此能夠在短時間內(nèi)估計呼吸狀態(tài)。另外，呼吸狀態(tài)估計部30可以根據(jù)脈搏數(shù)的變化來估計呼吸狀態(tài)。例如，呼吸狀態(tài)估計部30可以將脈搏數(shù)的變化量為預(yù)先決定的正的吸氣估計閾值以上的情況估計為吸氣狀態(tài)、將脈搏數(shù)的變化量為預(yù)先決定的負(fù)的呼氣估計閾值以下的情況估計為呼氣狀態(tài)、將脈搏數(shù)的變化量不為吸氣估計閾值以上且不為呼氣估計閾值以下的情況估計為瞬時無呼吸狀態(tài)。這樣，呼吸狀態(tài)估計部30通過使用脈搏數(shù)的變化量，能夠高精度地估計呼吸狀態(tài)。也就是說，呼吸狀態(tài)估計部30能夠高精度地識別吸氣狀態(tài)、呼氣狀態(tài)、瞬時無呼吸狀態(tài)。并且，呼吸狀態(tài)估計部30只使用脈搏數(shù)的變化量就能夠在短時間內(nèi)估計呼吸狀態(tài)。

圖2示出脈搏波信號獲取部10的結(jié)構(gòu)的概要。脈搏波信號獲取部10具備影像獲取部11、跟蹤信號生成部12、窗口截取部13以及信號校正部14。

影像獲取部11獲取生物體1的部位的影像。例如，影像獲取部11具有攝像機，拍攝生物體1的部位的影像。生物體1的影像既可以是靜止圖像序列，也可以是運動圖像。另外，影像獲取部11也可以向生物體1照射光并獲取其反射光。在該情況下，影像獲取部11具有發(fā)光二極管以及光電二極管。

跟蹤信號生成部12基于由影像獲取部11獲取到的影像來檢測生物體1的測定對象區(qū)域。跟蹤信號生成部12跟蹤所檢測出的區(qū)域中的脈搏波信號。跟蹤信號生成部12將所生成的跟蹤信號輸出到窗口截取部13。

窗口截取部13以預(yù)先決定的窗口尺寸截取跟蹤信號。在本說明書中，將截取出的跟蹤信號稱為窗口信號。另外，窗口尺寸是指窗口信號的時間寬度。窗口截取部13以預(yù)先決定的間隔截取窗口信號。窗口截取部13將截取出的窗口信號輸出到信號校正部14。

信號校正部14對窗口信號進行校正。對窗口信號的校正包含信號的插值以及不需要頻率的去除。例如，信號校正部14基于表示時間的基準(zhǔn)信號來生成固定為預(yù)先決定的采樣率的處理窗脈搏波。針對被截取出的每個窗口信號生成處理窗脈搏波。信號校正部14將校正后的信號作為處理窗脈搏波輸出到脈搏數(shù)計算部20。

圖3示出脈搏波信號獲取部10的信號處理的算法的一例。脈搏波信號獲取部10通過本例的算法來從攝像機影像中提取處理窗脈搏波。穩(wěn)定地提取處理窗脈搏波是準(zhǔn)確地估計呼吸狀態(tài)所需要的基礎(chǔ)技術(shù)。

在步驟s100中，影像獲取部11獲取生物體1的部位的影像。以1秒內(nèi)大約30次(30fps)的幀頻拍攝生物體1的部位的影像。例如，影像獲取部11根據(jù)生物體1的部位的影像來觀測皮膚血流。在生物體1的血液中，光的rgb成分中的g成分(綠色成分)的吸光特性與血紅蛋白濃度相應(yīng)地變化。脈搏波與血流量的變動對應(yīng)，因此透過生物體1的光或在生物體1發(fā)生反射的光的g成分的變動的周期與生物體1的脈搏波的周期對應(yīng)。即，生物體1的部位的影像中包含與脈搏波相應(yīng)的g成分的變動波形。[0]之后，跟蹤信號生成部12從所獲取到的測定對象者影像中提取rgb信號。本例的測定對象者影像具有640×480的像素。

在步驟s101中，跟蹤信號生成部12將所提取出的rgb信號變換為ycbcr信號。在此，y是亮度信號，cb、cr是色差信號。

在步驟s102中，跟蹤信號生成部12根據(jù)亮度信號y檢測臉部區(qū)域和對象區(qū)域roi。對象區(qū)域roi是基于亮度信號y確定的。對象區(qū)域roi是血管以能夠檢測出包含脈搏波信息的色差信號的變化的程度集中的區(qū)域。例如，作為生物體1的部位，跟蹤信號生成部12檢測毛細(xì)血管密集的鼻子區(qū)域，由此能夠檢測具有高的s/n比(信噪比)的處理窗脈搏波。

在步驟s103中，跟蹤信號生成部12根據(jù)在步驟s102中檢測出的對象區(qū)域roi的位置信息以及尺寸信息來提取對象區(qū)域roi。另外，跟蹤信號生成部12獲取所提取出的對象區(qū)域roi中的cb+cr信號。本例的對象區(qū)域roi是50×50像素的區(qū)域。

在步驟s104中，跟蹤信號生成部12基于所獲取到的cb+cr信號來對對象區(qū)域roi進行高斯濾波。在對象區(qū)域roi的周邊伴隨生物體1的運動而混入對象區(qū)域roi以外的區(qū)域的信號。通過高斯濾波，能夠增大對象區(qū)域roi的中心部分的強度并抑制對象區(qū)域roi的周邊部。也就是說，通過高斯濾波對可靠性低的對象區(qū)域roi的周邊的信號進行濾波。

在步驟s105中，基于濾波后的信號來生成對任意時刻的值進行標(biāo)記得到的cb+cr跟蹤信號。通過采用cb+cr跟蹤信號能夠減少運算量并穩(wěn)定地提取脈搏波波形。例如，cb+cr跟蹤信號是在整個對象區(qū)域roi內(nèi)對各像素的cb+cr信號進行合計所得到的值?；蛘?，cb+cr跟蹤信號是各像素的cb+cr信號的平均。即，設(shè)定為在對象區(qū)域roi中得出一個cb+cr跟蹤信號的值。

在步驟s106中，窗口截取部13從cb+cr跟蹤信號截取窗口信號。窗口信號是按預(yù)先決定的窗口尺寸和周期截取的。

在步驟s107中，信號校正部14通過樣條插值將攝像機/幀的幀頻波動校正為固定采樣率。為了校正幀頻的波動，使用影像中包含的基準(zhǔn)信號?；鶞?zhǔn)信號是表示影像獲取部11獲取到生物體1的影像的準(zhǔn)確的時刻的信號。例如，基準(zhǔn)信號是影像幀中包含的時間戳。

在步驟s108中，利用帶通濾波器bpf將脈搏波成分以外的波長區(qū)域截止。cb+cr跟蹤信號中有時包含與外部環(huán)境或生物體的運動對應(yīng)的頻率低的信號。因此，帶通濾波器bpf將與一般的生物體1的脈搏數(shù)hr對應(yīng)的0.75hz～4hz(脈搏數(shù)45～240)以外的波長區(qū)域截止。由此，能夠?qū)⑸矬w1的脈搏以外的噪聲截止。

圖4示出窗口信號的截取方法的一例。窗口截取部13以使多個窗口信號以預(yù)先決定的時間間隔重疊的方式從cb+cr跟蹤信號截取多個窗口信號。第一窗口信號是最近的窗口信號。將與第一窗口信號相鄰的窗口信號分別設(shè)為第二窗口信號～第四窗口信號。在本說明書中，將相鄰的窗口信號之間的偏移稱為重疊偏移時間。

重疊偏移時間與脈搏數(shù)計算部20計算脈搏數(shù)的周期相等。即，脈搏數(shù)計算部20每隔重疊時間的偏移量計算脈搏數(shù)。本例的重疊偏移時間為彼此相等的時間。例如在呼吸周期為15秒的情況下，將重疊偏移時間設(shè)為1秒。重疊偏移時間優(yōu)選小于呼吸的半個周期。

窗口尺寸可以設(shè)定為任意的大小。本例的窗口尺寸為大約200幀。但是，窗口尺寸優(yōu)選為生物體1的脈搏周期以上。脈搏周期是1次脈搏所需要的時間。

圖5示出脈搏數(shù)計算部20的結(jié)構(gòu)的一例。脈搏數(shù)計算部20具備窗函數(shù)乘法部21、合并輸出部22以及離散頻率變換部23。

窗函數(shù)乘法部21對被輸入的處理窗脈搏波乘以預(yù)先決定的窗函數(shù)。窗函數(shù)可以是漢寧窗、凱塞·貝塞爾衍生窗、高斯窗、漢明窗、圖基窗(tukeywindow)、布萊克曼窗(blackmanwindow)等信號處理中一般使用的函數(shù)。窗函數(shù)乘法部21將乘以窗函數(shù)來進行處理所得到的處理窗脈搏波作為加窗處理脈搏波輸出到合并輸出部22。

合并輸出部22生成將采樣數(shù)據(jù)合并到所輸入的加窗處理脈搏波而得到的合并窗口信號?？梢栽诔艘源昂瘮?shù)后的窗口信號之前、乘以窗函數(shù)后的窗口信號之后或者乘以窗函數(shù)后的窗口信號之前和之后合并采樣數(shù)據(jù)。例如，在合并輸出部22進行加窗處理脈搏波的零擴展的情況下，采樣數(shù)據(jù)為零。通過進行加窗處理脈搏波的零擴展，加窗處理脈搏波的分辨率提高。合并輸出部22將所生成的合并窗口信號輸出到離散頻率變換部23。

離散頻率變換部23對合并輸出部22所輸出的合并窗口信號進行離散頻率變換，來計算脈搏波特征量。脈搏波特征量是通過對合并窗口信號執(zhí)行高速傅立葉變換(fft：fastfouriertransform)而得到的fft頻譜。離散頻率變換部23能夠根據(jù)基于高分辨率的合并窗口信號所得到的fft頻譜來計算高分辨率的脈搏數(shù)。離散頻率變換部23將所計算出的脈搏數(shù)輸出到呼吸狀態(tài)估計部30。

圖6示出脈搏數(shù)計算部20的信號處理的算法的一例。被輸入到脈搏數(shù)計算部20的處理窗脈搏波是通過脈搏波信號獲取部10去除了不需要的成分后的可靠性高的脈搏波。脈搏數(shù)計算部20使用所截取出的處理窗脈搏波來實施步驟s201～203的處理以計算準(zhǔn)確的脈搏數(shù)。

在步驟s201中，窗函數(shù)乘法部21使用漢寧窗函數(shù)或凱塞·貝塞爾衍生窗函數(shù)來對處理窗脈搏波執(zhí)行加窗處理。由此，能夠進行時間上的加權(quán)。另外，可以選擇窗函數(shù)以使處理窗脈搏波的兩端的脈沖強度相等。

在步驟s202中，合并輸出部22將采樣數(shù)據(jù)合并到加窗處理脈搏波的后面來生成合并窗口信號。例如，采樣數(shù)據(jù)是與乘以窗函數(shù)后的處理窗脈搏波的兩端的脈沖強度相等的數(shù)據(jù)。在該情況下，本例的采樣數(shù)據(jù)為零。另外，合并窗口信號的尺寸被零擴展成為2的冪數(shù)的尺寸。通過進行零擴展，能夠使分辨率與合并采樣數(shù)據(jù)前相比有所提高。

在步驟s203中，離散頻率變換部23對合并窗口信號執(zhí)行fft，計算fft頻譜。fft的頻率分辨率δf通過采樣數(shù)n和采樣率fs而被決定為δf＝fs/n。因而，采樣數(shù)n越多，則分辨率δf越得到改善。

例如在不對點數(shù)為128的窗口信號進行零擴展而直接進行基于fft的頻率分析的情況下，頻率分辨率為0.23hz。如果用脈搏數(shù)表示則為14bpm，因此不能檢測脈搏數(shù)小于14bpm的變動。另一方面，當(dāng)對相同的點數(shù)為128的窗口信號添加896個零信號而使采樣數(shù)為1024時，頻率分辨率為0.029hz。如果用脈搏數(shù)表示則為1.7bpm。零擴展后的采樣數(shù)沒有限制，但是優(yōu)選為2的冪數(shù)，更優(yōu)選為256、512、1024、2048、4096。

如以上所述，脈搏數(shù)計算部20根據(jù)30hz這種低采樣率的處理窗脈搏波來計算合并窗口信號。因此，在以光學(xué)方式獲取脈搏波信號的情況下，不對采樣頻率進行上采樣就能夠測定高分辨率的脈搏數(shù)變動。通過使用高分辨率的脈搏數(shù)，呼吸狀態(tài)的估計精度得到提高。

圖7示出漢寧窗函數(shù)。漢寧窗函數(shù)是fft用窗函數(shù)的一例。漢寧窗函數(shù)是幀的兩端為零那樣的窗函數(shù)。另外，通過下述的(數(shù)式1)公式來表示漢寧窗函數(shù)w(n)。

[數(shù)式1]

在此，n表示采樣要素，n表示采樣數(shù)。

漢寧窗函數(shù)是窗中心時間(幀數(shù)64附近)具有權(quán)重的函數(shù)。因此，以窗中心時間處的脈搏波為中心來測定脈搏數(shù)。例如在30hz的幀頻下將窗口尺寸設(shè)為128采樣數(shù)來基于fft進行脈搏數(shù)測定的情況下，如果使用漢寧窗則進行以大約4秒前的脈搏波為中心的脈搏數(shù)測定。即，有時由于從脈搏數(shù)測定時間到中心時間的時間差而產(chǎn)生響應(yīng)時間。

圖8示出凱塞·貝塞爾衍生窗函數(shù)kbd(kaiser-bessel-derivedwindow)的一例。kbd窗函數(shù)與漢寧窗函數(shù)同樣，是幀的兩端為零那樣的窗函數(shù)。

通過凱塞窗wk的項，使用公式由下述的(數(shù)式2)公式來表示kbd窗函數(shù)dk。

[數(shù)式2]

(數(shù)式2)公式定義了長度為2n的窗。在此，dk滿足針對改進離散余弦變換(mdct：modifieddiscretecosinetransform)的下面的princen/bradley條件。即，在wn-k＝wk的情況下，dk用dk²+dk+n²＝1表示。另外，kbd窗還滿足另一個mdct條件、即對象性dk＝d2n-1-k。

關(guān)于kbd窗函數(shù)，幀數(shù)為40～90附近的權(quán)重大。另一方面，關(guān)于漢寧窗函數(shù)，加權(quán)集中在幀數(shù)為64附近的地方。由此，kbd窗函數(shù)與漢寧窗函數(shù)相比，針對接近最新的提取樣本的脈搏波的權(quán)重更高。因此，kbd窗更易于反映接近最新的提取樣本的脈搏波的值，因此能夠提高呼吸狀態(tài)估計的響應(yīng)。

(比較例)

圖9示出比較例所涉及的呼吸狀態(tài)的估計方法的一例。圖9的(a)示出脈搏波的隨時間的變化。圖9的(b)示出脈搏波的隨時間的變化以及基線變動。圖9的(a)示出將圖9的(b)的一部分的脈搏波放大后的波形。在圖9中，周期t表示脈搏波的周期，周期t表示基線變動的周期。在比較例的呼吸狀態(tài)估計方法中，利用基線變動的周期t與呼吸周期對應(yīng)來估計呼吸狀態(tài)。

例如，脈搏波的周期t為大約1秒左右，與此相對，基線變動的周期t為大約15秒左右。另外，在比較例的呼吸狀態(tài)估計方法中，與基線變動的圖案相應(yīng)地估計呼吸狀態(tài)。因此，比較例的呼吸狀態(tài)估計方法在15秒左右內(nèi)只能估計1次呼吸狀態(tài)。這樣，在比較例的方法中，無法實時地估計呼吸狀態(tài)，從而無法進行平滑的呼吸狀態(tài)的估計。

另外，基線變動被估計為是在沒有受驗者的身體運動等干擾的情況下進行呼吸所產(chǎn)生的變動。另外，基線變動的周期t具有與脈搏波的周期t的頻率相比更接近以光學(xué)方式獲取生物體1的圖像的情況下產(chǎn)生的噪聲的頻率。因而，在比較例的呼吸狀態(tài)估計方法中，因受驗者運動引起的誤差以及獲取影像時產(chǎn)生的誤差的影響變大，從而無法準(zhǔn)確地估計呼吸狀態(tài)。

圖10示出呼吸周期與脈搏數(shù)之間的關(guān)系。本例的受驗者除了處于通常狀態(tài)、憋氣狀態(tài)以外，還使呼吸周期按3bpm、6bpm以及12bpm這3個等級變化。

呼吸狀態(tài)估計部30根據(jù)脈搏數(shù)計算部20輸出的脈搏數(shù)來計算高分辨率的連續(xù)脈搏數(shù)變動。通過與對脈搏數(shù)的周期性的測定相應(yīng)地進行標(biāo)記來跟蹤連續(xù)脈搏數(shù)變動。然后，呼吸狀態(tài)估計部30根據(jù)連續(xù)脈搏數(shù)變動來估計呼吸狀態(tài)。

通常狀態(tài)是生物體1如平常那樣重復(fù)進行吸氣和呼氣的狀態(tài)。生物體1的吸氣和呼氣與脈搏數(shù)的變動連動。具體地說，當(dāng)生物體1進行吸氣時脈搏數(shù)上升，當(dāng)生物體1進行呼氣時脈搏數(shù)下降。由此，通過觀測脈搏數(shù)的上升和下降，能夠?qū)崟r地檢測呼吸狀態(tài)。

憋氣狀態(tài)是不進行吸氣和呼氣的狀態(tài)，或者是與幾乎沒有進行吸氣和呼氣同等的狀態(tài)。也就是說，憋氣狀態(tài)與所謂的無呼吸狀態(tài)相對應(yīng)。與通常狀態(tài)的區(qū)間相比，在憋氣狀態(tài)下脈搏數(shù)的變動小。

呼吸周期3bpm是指在1分鐘內(nèi)吸氣和呼氣各重復(fù)進行3次。在本例中，吸氣和呼氣彼此相等，分別為10秒。同樣地，呼吸周期6bpm是指在1分鐘內(nèi)吸氣和呼氣各重復(fù)進行6次。在呼吸周期為6bpm時，吸氣和呼氣分別為5秒。呼吸周期12bpm是指在1分鐘內(nèi)吸氣和呼氣各重復(fù)進行12次。在呼吸周期為12bpm時，吸氣和呼氣分別為2.5秒。

當(dāng)分別比較呼吸周期為3bpm、6bpm以及12bpm時的脈搏數(shù)時，可知脈搏數(shù)的變動周期與呼吸周期一致。即，能夠通過測定脈搏數(shù)的變動周期來計算呼吸周期。

如以上所述，脈搏數(shù)的變化與呼吸狀態(tài)具有相關(guān)性。即，呼吸狀態(tài)估計裝置100通過對脈搏數(shù)的變化進行解析，能夠?qū)崟r地檢測呼吸的周期和呼吸狀態(tài)。

圖11示出呼吸狀態(tài)的估計方法的一例。縱軸表示脈搏數(shù)，橫軸表示時間。本例的呼吸狀態(tài)估計部30根據(jù)連續(xù)的3點處的脈搏數(shù)的測定結(jié)果來估計呼吸狀態(tài)。呼吸狀態(tài)估計部30實現(xiàn)基于高分辨率連續(xù)脈搏數(shù)的平滑的呼吸狀態(tài)的估計。

時刻tc、tc-1、tc-2分別表示脈搏數(shù)的測定時間。將當(dāng)前時刻設(shè)為時刻tc，將過去的時刻設(shè)為時刻tc-1，將更靠過去的時刻設(shè)為tc-2。另外，將時刻tc、tc-1、tc-2處的脈搏數(shù)分別設(shè)為prc、pr(c-1)、pr(c-2)。在此，優(yōu)選的是，從時刻tc-2至?xí)r刻tc為止的期間比生物體1的呼吸周期小。

在脈搏數(shù)連續(xù)上升的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于吸氣狀態(tài)。例如，在prc-pr(c-1)≥0且pr(c-1)-pr(c-2)≥0且prc-pr(c-2)≥tr的情況下，估計為是吸氣狀態(tài)。此外，tr是指吸氣估計閾值。本例的吸氣估計閾值tr是5bpm。即，在從時刻tc-2至?xí)r刻tc為止的期間內(nèi)脈搏數(shù)始終不減少且脈搏數(shù)增加了5bpm以上的情況下，估計為是吸氣狀態(tài)。

另一方面，在脈搏數(shù)連續(xù)減少的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于呼氣狀態(tài)。例如，在prc-pr(c-1)≤0且pr(c-1)-pr(c-2)≤0且prc-pr(c-2)≤-tr的情況下，估計為是呼氣狀態(tài)。在本例中，將-tr用作呼氣估計閾值。然而，作為呼氣估計閾值，也可以使用與吸氣估計閾值不同的值。如以上所述，在從時刻tc-2至?xí)r刻tc為止的期間內(nèi)脈搏數(shù)始終不增加且脈搏數(shù)降低了5bpm以上的情況下，估計為是呼氣狀態(tài)。

另外，在不符合吸氣狀態(tài)和呼氣狀態(tài)的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于瞬時無呼吸狀態(tài)。另外，呼吸狀態(tài)估計部30也可以在脈搏數(shù)的變化量不為吸氣估計閾值以上且不為負(fù)的呼氣估計閾值以下時，估計為是瞬時無呼吸狀態(tài)。而且，在瞬時無呼吸狀態(tài)的連續(xù)時間變?yōu)闊o呼吸估計閾值ta以上的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于無呼吸狀態(tài)。例如，無呼吸估計閾值ta可以是5秒。

圖12示出呼吸狀態(tài)的估計方法的一例。縱軸表示脈搏數(shù)，橫軸表示時間。本例的呼吸狀態(tài)估計部30根據(jù)連續(xù)的4點處的脈搏數(shù)的測定結(jié)果來估計呼吸狀態(tài)。

時刻tc、tc-1、tc-2、tc-3分別表示脈搏數(shù)的測定時間。將當(dāng)前時刻設(shè)為時刻tc，按距當(dāng)前時刻近至遠(yuǎn)的順序?qū)⑦^去的時刻分別設(shè)為時刻tc-1、tc-2、tc-3。另外，將時刻tc、tc-1、tc-2、tc-3處的脈搏數(shù)分別設(shè)為prc、pr(c-1)、pr(c-2)、pr(c-3)。此外，優(yōu)選的是，從時刻tc-3至?xí)r刻tc為止的期間比生物體1的呼吸周期小。

在脈搏數(shù)為連續(xù)上升變動的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于吸氣狀態(tài)。上升變動是指脈搏數(shù)大致處于上升的傾向的變動。例如，在三個相鄰兩點之間的脈搏數(shù)變動(prc-pr(c-1)、pr(c-1)-pr(c-2)、pr(c-2)-pr(c-3))中的兩個以上的相鄰兩點之間的脈搏數(shù)變動不為負(fù)的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為吸氣狀態(tài)。

另一方面，在脈搏數(shù)為連續(xù)下降變動的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于呼氣狀態(tài)。下降變動是指脈搏數(shù)大致處于減少傾向的變動。例如，在三個相鄰兩點之間的脈搏數(shù)變動(prc-pr(c-1)、pr(c-1)-pr(c-2)、pr(c-2)-pr(c-3))中的兩個以上的相鄰兩點之間的脈搏數(shù)變動不為正的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為呼氣狀態(tài)。

另外，在不符合吸氣狀態(tài)和呼氣狀態(tài)的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于瞬時無呼吸狀態(tài)。另外，呼吸狀態(tài)估計部30也可以是在脈搏數(shù)的變化量不為吸氣估計閾值以上且不為負(fù)的呼氣估計閾值以下時，估計為是瞬時無呼吸狀態(tài)。而且，在瞬時無呼吸狀態(tài)的連續(xù)時間變?yōu)闊o呼吸估計閾值ta以上的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于無呼吸狀態(tài)。例如，無呼吸估計閾值ta可以是5。

圖13示出脈搏數(shù)變動與脈搏數(shù)變動速度之間的關(guān)系。圖13的(a)的縱軸表示脈搏數(shù)(bpm)，橫軸表示時間(秒)。圖13的(b)的縱軸表示脈搏數(shù)變動速度(bpm)，橫軸表示時間(秒)。

本例的受驗者與圖10所示的情況同樣，除了處于通常狀態(tài)、憋氣狀態(tài)以外，還使呼吸周期按3bpm、6bpm以及12bpm這3個等級變化。如圖13所示，脈搏數(shù)變動的周期與脈搏數(shù)變動速度的周期一致。即，脈搏數(shù)變動速度與脈搏數(shù)同樣地，與呼吸狀態(tài)具有相關(guān)性。因而，呼吸狀態(tài)估計裝置100通過計算脈搏數(shù)和脈搏數(shù)變動速度中的至少一個，能夠估計出生物體1的呼吸狀態(tài)。

(實施例2)

實施例1所涉及的呼吸狀態(tài)估計裝置100根據(jù)基于fft的脈搏數(shù)變動來估計呼吸狀態(tài)。另一方面，實施例2所涉及的呼吸狀態(tài)估計裝置100代替使用脈搏數(shù)變動而使用脈搏波延遲時間變動來估計呼吸狀態(tài)。脈搏波延遲時間是指處理窗脈搏波的自相關(guān)的延遲時間。

圖14示出呼吸狀態(tài)估計裝置100的結(jié)構(gòu)的一例。實施例2所涉及的呼吸狀態(tài)估計裝置100與實施例1所涉及的呼吸狀態(tài)估計裝置100的不同之處在于，實施例2所涉及的呼吸狀態(tài)估計裝置100具備脈搏波延遲時間計算部40來代替脈搏數(shù)計算部20。

脈搏波延遲時間計算部40基于脈搏波信號獲取部10獲取到的脈搏波跟蹤信號來計算生物體1的脈搏波延遲時間。脈搏波延遲時間計算部40將所計算出的脈搏波延遲時間輸出到呼吸狀態(tài)估計部30。

呼吸狀態(tài)估計部30根據(jù)被輸入的脈搏波延遲時間來計算高分辨率的連續(xù)脈搏波延遲時間變動。通過對周期性地測定出的脈搏波延遲時間進行標(biāo)記，來跟蹤連續(xù)脈搏波延遲時間變動。呼吸狀態(tài)估計部30基于連續(xù)脈搏波延遲時間變動來估計生物體1的呼吸狀態(tài)。

圖15示出脈搏波延遲時間計算部40的結(jié)構(gòu)的一例。脈搏波延遲時間計算部40具備偏置變動去除部41、自相關(guān)計算部42以及延遲時間計算部43。

偏置變動去除部41用于從被輸入的處理窗脈搏波中去除偏置變動成分。去除偏置變動成分的方法可以是對處理窗脈搏波進行一階微分。另外，偏置變動去除部41可以具備高通濾波器。此外，脈搏波延遲時間計算部40在偏置穩(wěn)定的狀態(tài)下被輸入處理窗脈搏波的情況下，不需要具備偏置變動去除部41。偏置變動去除部41將去除了偏置變動成分后的處理窗脈搏波作為加窗處理脈搏波輸出到自相關(guān)計算部42。

自相關(guān)計算部42計算被輸入的加窗處理脈搏波的自相關(guān)系數(shù)。自相關(guān)計算部42將所計算出的自相關(guān)系數(shù)輸出到延遲時間計算部。

延遲時間計算部43基于自相關(guān)計算部42所輸出的加窗處理脈搏波的自相關(guān)系數(shù)來輸出脈搏波延遲時間。脈搏波延遲時間是從自身的自相關(guān)系數(shù)峰值起至相鄰的自相關(guān)系數(shù)峰值為止的時間。

圖16示出脈搏波延遲時間計算部40的信號處理的算法的一例。被輸入到脈搏波延遲時間計算部40的處理窗脈搏波是通過脈搏波信號獲取部10去除了不需要的成分后的可靠性高的脈搏波。脈搏波延遲時間計算部40使用所截取出的處理窗脈搏波來執(zhí)行步驟s301～步驟s303以計算準(zhǔn)確的脈搏波延遲時間。

圖17示出脈搏波延遲時間的計算方法的一例。圖17的(a)示出脈搏波跟蹤強度。圖17的(b)示出脈搏波跟蹤速度。圖17的(c)示出自相關(guān)系數(shù)的隨時間的變化。圖17的(a)～圖17的(c)的橫軸都是采樣率為30hz的情況下的采樣數(shù)。

在步驟s301中，偏置變動去除部41針對處理窗脈搏波執(zhí)行一階微分處理。由此，得到去除了偏置變動后的加窗處理脈搏波。例如，圖17的(a)所示的脈搏波跟蹤強度的曲線通過被進行一階微分而成為圖17的(b)所示的脈搏波跟蹤速度的曲線。此外，偏置變動去除部41可以通過從處理窗脈搏波中去掉所生成的偏置變動近似成分來去除偏置的變動。在去掉偏置變動近似成分時，可以使用對頻率比脈搏周期的頻率低的偏置變動成分進行近似所得到的曲線。

在步驟s302中，自相關(guān)計算部42計算加窗處理脈搏波的自相關(guān)系數(shù)。例如，圖17的(c)是計算出圖17的(b)所示的脈搏波跟蹤速度的自相關(guān)系數(shù)的例子。在計算自相關(guān)系數(shù)時，可以使用一般的信號處理技術(shù)中使用的自相關(guān)函數(shù)。自相關(guān)計算部42能夠通過計算自相關(guān)系數(shù)來計算與自身的自相關(guān)系數(shù)峰值相鄰的自相關(guān)系數(shù)峰值。

在步驟s303中，延遲時間計算部43通過計算自身的自相關(guān)峰值與相鄰的自相關(guān)峰值之間的時間差，來計算脈搏波延遲時間。所計算的脈搏波延遲時間的分辨率由加窗處理脈搏波的采樣頻率來決定。由此，可以通過對處理窗脈搏波、加窗處理脈搏波進行上采樣來提高脈搏波延遲時間的分辨率。例如，上采樣中使用樣條插值。

圖18示出連續(xù)脈搏波延遲時間變動的一例?？v軸表示脈搏波延遲時間(1/30秒)，橫軸表示時間(秒)。本例的受驗者除了處于通常狀態(tài)、憋氣狀態(tài)以外，還使呼吸周期按3bpm、6bpm以及12bpm這3個等級變化。

連續(xù)脈搏波延遲時間變動與生物體1的吸氣和呼氣連動。但是，連續(xù)脈搏波延遲時間變動同呼吸周期之間的關(guān)系與圖10所示的脈搏數(shù)變動同呼吸周期之間的關(guān)系上下相反。具體地說，當(dāng)生物體1進行吸氣時脈搏波延遲時間下降，當(dāng)生物體1進行呼氣時脈搏波延遲時間上升。由此，通過觀測脈搏波延遲時間的上升和下降，能夠?qū)崟r地估計生物體1的呼吸狀態(tài)。

圖19示出呼吸狀態(tài)的估計方法的一例?？v軸表示脈搏波延遲時間，橫軸表示時間。本例的呼吸狀態(tài)估計部30根據(jù)連續(xù)的3點處的脈搏波延遲時間的測定結(jié)果來估計呼吸狀態(tài)。呼吸狀態(tài)估計部30實現(xiàn)基于高分辨率的連續(xù)脈搏波延遲時間的平滑的呼吸狀態(tài)的估計。

時刻tc、tc-1、tc-2分別表示脈搏波延遲時間的測定時間。將當(dāng)前時刻設(shè)為時刻tc，將過去的時刻設(shè)為時刻tc-1，將更靠過去的時刻設(shè)為tc-2。另外，將時刻tc、tc-1、tc-2處的脈搏波延遲時間分別設(shè)為plc、pl(c-1)、pl(c-2)。在此，優(yōu)選的是，從時刻tc-2至?xí)r刻tc為止的期間比生物體1的呼吸周期小。

在脈搏波延遲時間連續(xù)上升的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于呼氣狀態(tài)。例如在plc-pl(c-1)≥0且pl(c-1)-pl(c-2)≥0且plc-pl(c-2)≥tr的情況下，估計為是呼氣狀態(tài)。此外，tr是指呼氣估計閾值。即，在從時刻tc-2至?xí)r刻tc為止的期間內(nèi)脈搏波延遲時間始終不減少且脈搏波延遲時間增加了呼氣估計閾值tr以上的情況下，估計為是呼氣狀態(tài)。

另一方面，在脈搏波延遲時間連續(xù)減少的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于吸氣狀態(tài)。例如，在plc-pl(c-1)≤0且pl(c-1)-pl(c-2)≤0且plc-pl(c-2)≤-tr的情況下，估計為是吸氣狀態(tài)。在本例中，將-tr用作吸氣估計閾值。然而，作為吸氣估計閾值，也可以使用與吸氣估計閾值不同的值。如以上所述，在從時刻tc-2至?xí)r刻tc為止的期間內(nèi)脈搏波延遲時間始終不增加且脈搏波延遲時間下降了呼氣估計閾值tr以上的情況下，估計為是吸氣狀態(tài)。

另外，在不符合吸氣狀態(tài)和呼氣狀態(tài)的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于瞬時無呼吸狀態(tài)。另外，呼吸狀態(tài)估計部30也可以在脈搏波延遲時間的變化量不為吸氣估計閾值以下且不為正的呼氣估計閾值以上時，估計為是瞬時無呼吸狀態(tài)。而且，在瞬時無呼吸狀態(tài)的連續(xù)時間變?yōu)闊o呼吸估計閾值ta以上的情況下，呼吸狀態(tài)估計部30估計為生物體1處于無呼吸狀態(tài)。例如，無呼吸估計閾值ta可以是5秒。

如以上所述，呼吸狀態(tài)估計裝置100通過使用脈搏波延遲時間，能夠?qū)崟r地估計生物體1的呼吸狀態(tài)。另外，呼吸狀態(tài)估計裝置100也可以通過同時利用基于脈搏數(shù)對呼吸狀態(tài)的估計以及基于脈搏波延遲時間對呼吸狀態(tài)的估計來提高呼吸狀態(tài)的估計精度。

(實施方式1)

圖20示出實施方式1所涉及的呼吸狀態(tài)估計裝置100。本例的呼吸狀態(tài)估計裝置100被搭載在智能手機4。智能手機4具備攝像機5以及顯示器6。智能手機4是便攜式設(shè)備的一例，也可以搭載便攜式電話、觸摸面板等呼吸狀態(tài)估計裝置100。

攝像機5以光學(xué)方式獲取受驗者2的影像。攝像機5是影像獲取部11的一例。本例的攝像機5獲取包含受驗者2的單個部位的影像。本例的受驗者2的單個部位是鼻子3。另外，攝像機5可以檢測受驗者2的單個部位的運動來跟蹤拍攝該部位。例如，在受驗者2的單個部位向攝像機的攝像區(qū)域外移動的情況下，攝像機5控制攝像機5的平遙、俯仰、變焦等來進行追蹤以使單個部位處于攝像機5的攝像區(qū)域內(nèi)。

顯示器6顯示由呼吸狀態(tài)估計裝置100估計出的受驗者2的呼吸狀態(tài)。顯示器6也可以設(shè)置在智能手機4的外部。受驗者2能夠通過實感來獲知實時顯示于顯示器6的呼吸狀態(tài)。

本例的呼吸狀態(tài)估計裝置100使用了受驗者2的鼻子3的影像，但是也可以使用受驗者2的指尖的影像。例如，呼吸狀態(tài)估計裝置100使用設(shè)置在智能手機4的背面的光學(xué)式指紋傳感器來獲取指尖的影像。另外，受驗者2的單個部位不限于鼻子3和指尖。鼻子3和指尖由于毛細(xì)血管集中，因此血紅蛋白濃度變高。因此，當(dāng)使用鼻子3的影像和指尖的影像時，脈搏波信息的提取靈敏度和脈搏信息的計算精度變高。并且，也可以使用佩戴于指尖的單個光電容積脈搏波計來提取脈搏波信息。

這樣，本例的呼吸狀態(tài)估計裝置100以光學(xué)方式提取脈搏波信息來輸出呼吸狀態(tài)，因此對受驗者2的負(fù)擔(dān)小。并且，本例的呼吸狀態(tài)估計裝置100是從影像中提取脈搏波信息的結(jié)構(gòu)，因此能夠不與受驗者2接觸且無約束地估計呼吸狀態(tài)。此外，如果在受驗者2的影像內(nèi)存在多個人，則呼吸狀態(tài)估計裝置100能夠同時估計多個人的呼吸狀態(tài)。

(實施方式2)

圖21示出實施方式2所涉及的呼吸狀態(tài)估計裝置100。本例的呼吸狀態(tài)估計裝置100被安裝在腕帶型ppg傳感器7內(nèi)。另外，呼吸狀態(tài)估計裝置100的一部分可以安裝在能夠與腕帶型ppg傳感器7進行通信的智能手機4內(nèi)。

腕帶型ppg傳感器7是利用了光電容積脈搏波傳感器的佩戴型儀器的一例。腕帶型ppg傳感器7具備發(fā)光二極管8以及光電二極管9。發(fā)光二極管8向受驗者2的腕部位照射光。光電二極管9檢測被受驗者2的血紅蛋白吸收后的光。由此，腕帶型ppg傳感器7以光學(xué)方式獲取包含與受驗者2的血流量變化有關(guān)的信息的脈搏波信號。

腕帶型ppg傳感器7將受驗者2的影像或所估計出的呼吸信息通過無線發(fā)送到智能手機4。無線使用bluetooth(注冊商標(biāo))以及wi-fi(注冊商標(biāo))等無線網(wǎng)絡(luò)。智能手機4在從腕帶型ppg傳感器7被輸入了呼吸信息的情況下，將呼吸信息顯示于顯示器6。另外，智能手機4在從腕帶型ppg傳感器7被發(fā)送了受驗者2的影像的情況下，可以基于該影像來估計呼吸信息。此外，在腕帶型ppg傳感器7具備顯示器6和呼吸狀態(tài)估計裝置100的情況下，也可以將呼吸信息顯示于腕帶型ppg傳感器7所具備的顯示器6。

圖22示出使用了照明的固定重采樣的一例。在圖22中，○符號表示固定采樣率，×符號表示影像采樣率。

固定采樣率是指呼吸狀態(tài)估計裝置100獲取影像的理想的頻率。例如，呼吸狀態(tài)估計裝置100以30hz的固定采樣率獲取影像。

影像采樣率是指呼吸狀態(tài)估計裝置100進行獲取的實際的采樣率。例如在呼吸狀態(tài)估計裝置100搭載于智能手機4等便攜式終端的情況下，影像采樣率產(chǎn)生波動。因此，在影像采樣率與固定采樣率之間產(chǎn)生偏移。另外，當(dāng)影像采樣率產(chǎn)生波動時，變得不清楚所獲取到的脈搏數(shù)的準(zhǔn)確的時間，從而呼吸信息的估計精度變差。

另一方面，由交流電源驅(qū)動的照明所發(fā)出的光不被人的眼睛所察覺，但是以固定的亮度頻率準(zhǔn)確地進行動作。另外，在呼吸狀態(tài)估計裝置100獲取到的影像中包含計算照明的相位所需的信息。能夠根據(jù)預(yù)先決定的區(qū)域的照明的反射光的強度來計算照明的相位。預(yù)先決定的區(qū)域可以是影像中所包含的物體的一部分的區(qū)域。優(yōu)選的是，預(yù)先決定的區(qū)域不移動。另外，呼吸狀態(tài)估計裝置100也可以不對照明的反射光進行拍攝，而直接對照明的光進行拍攝。例如，呼吸狀態(tài)估計裝置100事先計算預(yù)先決定的區(qū)域的反射光的最大強度和最小強度。由此，呼吸狀態(tài)估計裝置100能夠通過測定預(yù)先決定的區(qū)域的反射光的強度，來根據(jù)影像計算照明的相位。即，在與影像采樣率設(shè)為目標(biāo)的相位之間產(chǎn)生了偏移的情況下，能夠基于照明的相位來校正該影像的相位。這樣，呼吸狀態(tài)估計裝置100能夠通過以照明的亮度頻率校正影像采樣率的波動來提高呼吸信息的估計精度。換言之，呼吸狀態(tài)估計裝置100能夠?qū)⒎从秤趫D像中的照明作為基準(zhǔn)時鐘使用。

如以上所述，呼吸狀態(tài)估計裝置100能夠以光學(xué)方式高精度地估計生物體1的呼吸狀態(tài)。呼吸狀態(tài)估計裝置100從生物體1的部位以光學(xué)方式計算脈搏數(shù)，因此不對生物體1產(chǎn)生負(fù)擔(dān)就能夠估計呼吸狀態(tài)。另一方面，當(dāng)從生物體1的部位以光學(xué)方式計算脈搏數(shù)時，由于生物體1的運動等而容易包含低頻的噪聲。然而，呼吸狀態(tài)估計裝置100使用頻率比利用基線變動的呼吸狀態(tài)的估計方法的頻率高的區(qū)域，因此易于去除噪聲。

另外，呼吸狀態(tài)估計裝置100每隔窗口信號的重疊時間的偏移量計算脈搏數(shù)，因此能夠在任意的時間檢測脈搏數(shù)。也就是說，即使在不清楚下一個脈沖是否到來的狀態(tài)下也能夠估計呼吸狀態(tài)。呼吸狀態(tài)估計裝置100能夠不依賴于脈搏數(shù)而實時地估計呼吸狀態(tài)。即，呼吸狀態(tài)估計裝置100能夠?qū)崿F(xiàn)平滑的呼吸的檢測。呼吸狀態(tài)的實時測定能夠應(yīng)用于實時地引導(dǎo)生物體1的呼吸法的應(yīng)用程序中。

圖23示出本實施方式所涉及的計算機1900的硬件結(jié)構(gòu)的一例。本實施方式所涉及的計算機1900具備：cpu周邊部，其具有通過主控制器2082而相互連接的cpu2000、ram2020、圖形控制器2075以及顯示裝置2080；輸入輸出部，其具有通過輸入輸出控制器2084而與主控制器2082連接的通信接口2030、硬盤驅(qū)動器2040以及cd-rom驅(qū)動器2060；以及傳統(tǒng)輸入輸出部，其具有與輸入輸出控制器2084連接的rom2010、軟盤驅(qū)動器2050及輸入輸出芯片2070。

主控制器2082將ram2020、以高傳送速率訪問ram2020的cpu2000以及圖形控制器2075連接。cpu2000基于rom2010和ram2020中保存的程序進行動作，對各部進行控制。圖形控制器2075獲取cpu2000等在設(shè)置于ram2020內(nèi)的幀緩沖器上生成的圖像數(shù)據(jù)，使該圖像數(shù)據(jù)顯示在顯示裝置2080上。圖形控制器2075也可以取代上述方式而在內(nèi)部包含用于保存由cpu2000等生成的圖像數(shù)據(jù)的幀緩沖器。

輸入輸出控制器2084將主控制器2082、作為比較高速的輸入輸出裝置的通信接口2030、硬盤驅(qū)動器2040、以及cd-rom驅(qū)動器2060連接。通信接口2030經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)而與其它裝置之間進行通信。硬盤驅(qū)動器2040保存計算機1900內(nèi)的cpu2000所使用的程序和數(shù)據(jù)。cd-rom驅(qū)動器2060從cd-rom2095讀取程序或數(shù)據(jù)，并經(jīng)由ram2020將該程序或數(shù)據(jù)提供給硬盤驅(qū)動器2040。

另外，輸入輸出控制器2084上連接有rom2010、以及軟盤驅(qū)動器2050和輸入輸出芯片2070這種比較低速的輸入輸出裝置。rom2010保存計算機1900在啟動時所執(zhí)行的引導(dǎo)程序和/或依賴于計算機1900的硬件的程序等。軟盤驅(qū)動器2050從軟盤2090讀取程序或數(shù)據(jù)，并經(jīng)由ram2020將該程序或數(shù)據(jù)提供給硬盤驅(qū)動器2040。輸入輸出芯片2070將軟盤驅(qū)動器2050與輸入輸出控制器2084相連接，并且例如經(jīng)由并口、串口、鍵盤口、鼠標(biāo)口等將各種輸入輸出裝置與輸入輸出控制器2084相連接。

要經(jīng)由ram2020而提供給硬盤驅(qū)動器2040的程序被保存到軟盤2090、cd-rom2095或ic卡等記錄介質(zhì)，由使用者來提供。程序從記錄介質(zhì)被讀出，經(jīng)由ram2020而被安裝到計算機1900內(nèi)的硬盤驅(qū)動器2040，并在cpu2000中被執(zhí)行。

在計算機1900中被安裝且使計算機1900作為呼吸狀態(tài)估計裝置發(fā)揮功能的程序具備脈搏波信號獲取塊、脈搏數(shù)計算塊、呼吸狀態(tài)估計塊。這些程序或塊各自對cpu2000等產(chǎn)生作用來使計算機1900作為呼吸狀態(tài)估計裝置發(fā)揮功能。

這些程序中描述的信息處理通過被讀入到計算機1900，來作為軟件與上述的各種硬件資源相協(xié)作的具體手段即脈搏波信號獲取部10、脈搏數(shù)計算部20以及呼吸狀態(tài)估計部30而發(fā)揮功能。而且，通過這些具體手段，來實現(xiàn)與本實施方式中的計算機1900的使用目的相應(yīng)的信息的運算或加工，由此構(gòu)建與使用目的相應(yīng)的特有的呼吸狀態(tài)估計裝置100。

另外，在計算機1900中被安裝且使計算機1900作為脈搏波測定裝置發(fā)揮功能的程序具備脈搏波信號獲取塊、脈搏數(shù)計算塊、呼吸狀態(tài)估計塊。這些程序或塊各自對cpu2000等產(chǎn)生作用來使計算機1900作為脈搏波測定裝置發(fā)揮功能。

并且，這些程序中描述的信息處理通過被讀入到計算機1900，來作為軟件與上述的各種硬件資源相協(xié)作的具體手段即脈搏波信號獲取部10、脈搏波延遲時間計算部40以及呼吸狀態(tài)估計部30而發(fā)揮功能。而且，通過這些具體手段，來實現(xiàn)與本實施方式中的計算機1900的使用目的相應(yīng)的信息的運算或加工，由此構(gòu)建與使用目的相應(yīng)的特有的呼吸狀態(tài)估計裝置100。

另外，在計算機1900中被安裝且使計算機1900作為脈搏波測定裝置發(fā)揮功能的程序具備脈搏波信號獲取塊、脈搏波延遲時間計算塊、呼吸狀態(tài)估計塊。這些程序或塊各自對cpu2000等產(chǎn)生作用來使計算機1900作為脈搏波測定裝置發(fā)揮功能。

作為一例，在計算機1900與外部的裝置等之間進行通信的情況下，cpu2000執(zhí)行被下載到ram2020上的通信程序，基于通信程序中描述的處理內(nèi)容來對通信接口2030指示通信處理。通信接口2030受到cpu2000的控制，來讀出在設(shè)置于ram2020、硬盤驅(qū)動器2040、軟盤2090或cd-rom2095等存儲裝置上的發(fā)送緩存區(qū)域等中存儲的發(fā)送數(shù)據(jù)后發(fā)送至網(wǎng)絡(luò)，或者將從網(wǎng)絡(luò)接收到的接收數(shù)據(jù)寫入到設(shè)置于存儲裝置上的接收緩存區(qū)域等。這樣，通信接口2030既可以通過dma(直接存儲器存取)方式來與存儲裝置之間傳送發(fā)送接收數(shù)據(jù)，也可以代替該方式，通過由cpu2000從傳送源的存儲裝置或通信接口2030讀出數(shù)據(jù)、并將數(shù)據(jù)寫入到傳送目的地的通信接口2030或存儲裝置來傳送發(fā)送接收數(shù)據(jù)。

另外，cpu2000從硬盤驅(qū)動器2040、cd-rom驅(qū)動器2060(cd-rom2095)、軟盤驅(qū)動器2050(軟盤2090)等外部存儲裝置中保存的文件或數(shù)據(jù)庫等中將全部或所需部分通過dma傳送等讀入到ram2020，并對ram2020上的數(shù)據(jù)進行各種處理。然后，cpu2000將結(jié)束了處理的數(shù)據(jù)通過dma傳送等寫回到外部存儲裝置。在這種處理中，ram2020可以被視作暫時保持外部存儲裝置的內(nèi)容的存儲裝置，因此在本實施方式中將ram2020和外部存儲裝置等總稱為存儲器、存儲部或存儲裝置等。本實施方式中的各種程序、數(shù)據(jù)、表、數(shù)據(jù)庫等各種信息被保存在這種存儲裝置上，成為信息處理的對象。此外，cpu2000還能夠?qū)am2020的一部分保持為高速緩沖存儲器，在高速緩沖存儲器上進行讀寫。在這種方式中也同樣，高速緩沖存儲器承擔(dān)ram2020的功能的一部分，因此在本實施方式中，除了區(qū)別表示的情況以外，高速緩沖存儲器也包含在ram2020、存儲器和/或存儲裝置中。

另外，cpu2000對從ram2020讀出的數(shù)據(jù)進行由程序的命令串指定的包括本實施方式中記載的各種運算、信息的加工、條件判斷、信息的檢索/置換等在內(nèi)的各種處理后寫回到ram2020。例如，cpu2000在進行條件判斷的情況下，判斷是否滿足本實施方式中示出的各種變量與其它變量或常量相比為大、小、以上、以下、相等等條件，在條件成立的情況下(或不成立的情況下)分支為不同的命令串或調(diào)用子程序。

另外，cpu2000能夠?qū)Υ鎯ρb置內(nèi)的文件或數(shù)據(jù)庫等中保存的信息進行檢索。例如，在存儲裝置中保存有將第一屬性的屬性值與第二屬性的屬性值分別對應(yīng)起來的多個條目的情況下，cpu2000從存儲裝置中保存的多個條目中檢索與指定了第一屬性的屬性值的條件一致的條目，并讀出該條目中保存的第二屬性的屬性值，由此能夠得到與滿足規(guī)定的條件的第一屬性相對應(yīng)的第二屬性的屬性值。

以上示出的程序或塊也可以保存在外部的記錄介質(zhì)中。作為記錄介質(zhì)，除了能夠使用軟盤2090、cd-rom2095以外，還能夠使用dvd或cd等光學(xué)記錄介質(zhì)、mo等光磁記錄介質(zhì)、磁帶介質(zhì)、ic卡等半導(dǎo)體存儲器等。另外，也可以將與專用通信網(wǎng)絡(luò)或因特網(wǎng)連接的服務(wù)器系統(tǒng)中設(shè)置的硬盤或ram等存儲裝置用作記錄介質(zhì)，經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)向計算機1900提供程序。

以上，使用實施方式來對本發(fā)明進行了說明，但是本發(fā)明的技術(shù)范圍不限定于上述實施方式所記載的范圍。本領(lǐng)域技術(shù)人員明確可知能夠?qū)ι鲜鰧嵤┓绞绞┘痈鞣N變更或改進。根據(jù)權(quán)利要求書的記載明確可知這種施加了變更或改進的方式也能夠包含在本發(fā)明的技術(shù)范圍內(nèi)。

應(yīng)當(dāng)留意的是，關(guān)于權(quán)利要求書、說明書以及附圖中示出的裝置、系統(tǒng)、程序以及方法中的動作、過程、步驟以及階段等各處理的執(zhí)行順序，只要沒有特別注明“先于…”、“在…之前”等、并且不是前面的處理的輸出在后面的處理中使用的情況，就能夠以任意的順序?qū)崿F(xiàn)。關(guān)于權(quán)利要求書、說明書以及附圖中的動作流程，為了方便而使用“首先，”、“接著，”等來進行了說明，但是并不意味著必須以此順序來實施。

附圖標(biāo)記說明

1：生物體；2：受驗者；3：鼻子；4：智能手機；5：攝像機；6：顯示器；7：腕帶型ppg傳感器；8：發(fā)光二極管；9：光電二極管；10：脈搏波信號獲取部；11：影像獲取部；12：跟蹤信號生成部；13：窗口截取部；14：信號校正部；20：脈搏數(shù)計算部；21：窗函數(shù)乘法部；22：合并輸出部；23：離散頻率變換部；30：呼吸狀態(tài)估計部；40：脈搏波延遲時間計算部；41：偏置變動去除部；42：自相關(guān)計算部；43：延遲時間計算部；100：呼吸狀態(tài)估計裝置。