システム情報学研究科
准教授 和泉 慎太郎
3．マイクロ波ドップラーセンサを用いた非接触心拍計測
3.1 概要と実測例
電波を対象物に照射すると、対象物の速度に応じてドップラー効果により反射波の周波数が変化する。この現象を利用し、図7に示したように人体に向けてマイクロ波を照射し、反射波を計測することで、心臓の拍動による体表面の微細な振動を検出することができる。内部的には図8に示すように受信信号に送信信号をミキシングし、中心周波数をDCにシフトさせることでドップラー効果による変動成分を抽出する。
図9は24 GHzマイクロ波ドップラーセンサ（新日本無線社NJR4233D1）を用いて走行中の車両内で実測した心拍の一例である。リファレンスとして心電図センサを装着して同時に計測を行った。心電図のR波及びT波から予想される心臓の拡張・収縮のタイミングにおいて、ドップラー波に20～40 Hz程度の周波数成分を有する信号が計測されている。
3.2 ノイズと心拍抽出
上記の方法により、非接触での心拍モニタリングが可能となる。しかし、ドップラー波にノイズが混入すると、正確な瞬時心拍を抽出することが困難となり、診断結果に大きな影響を及ぼす。特に心拍計測において問題になるのは、計測対象者の体動を計測してしまう体動ノイズと、センサ自体に機械的な振動が加わることで発生する振動ノイズである。
図10は体動ノイズを含む心拍の計測例である。室内環境で距離画像センサとマイクロ波ドップラーセンサを用いて同時に計測を行った。図10上段は胸部に照射した場合のマイクロ波ドップラーセンサの出力、図10下段は距離画像センサを用いて同時に計測した測定対象者の体動速度を示している。体動が無い期間にドップラーセンサ出力に周期的に見られる信号が心臓の拍動を示している。 しかし、体動の大きな期間ではその波が体動ノイズに埋もれてしまっている。このように、時間軸の処理では体動ノイズが含まれる計測結果から心拍を分離することは困難である。
ノイズを含むドップラー波から心拍を抽出する手法として、我々はARモデルによる時間周波数解析を用いた方法を提案している8)。先行研究としてFFTやMUSIC法を用いたもの9)があるが、測定結果が平均心拍数であるため心拍変動モニタリングには向かないこと、また測定精度が低いことが課題となっていた。これに対して提案手法では、ARモデルを用いた周波数解析10)を導入し、より高精度な心拍間隔抽出手法を実現している。
図11はドップラーセンサ出力と、その周波数解析結果の一例を示している。体動ノイズの多い前半部分では低周波域にノイズ成分が見られるが、心拍成分も確認できる。次に、この解析結果から自己相関を用いて心拍の間隔を抽出する。我々はこれまでに、心電図を対象に、自己相関を用いて瞬時心拍を抽出する方法を提案している。さらに、線形補間と組み合わせることでサンプリング誤差を補正し精度を向上できることを確認している11)。これらの手法を周波数軸にも拡張し、二次元的に探索する手法を用いて心拍間隔を求める。図12は心拍抽出結果の一例を示している。x軸に計測時間、y軸に心拍間隔に相当するシフト時間、z軸に相関係数の強さを示している。相関係数は大きいほど黄色に近づき小さいほど青色に近づく。また、赤い実線はリファレンスセンサから得られた心拍間隔を示している。相関係数の大きいシフト時間が図12の黄色い帯状の部分であり、リファレンスセンサで取得した心拍間隔の変動と一致している。安静時の計測データに対して、10 msの平均誤差で心拍間隔を抽出できることを確認している。
3.3 課題と将来展望
ノイズ耐性の向上、小型化、低消費電力化が非接触心拍計測の課題である。センサの小型化・低消費電力化はノイズ耐性とトレードオフの関係にあるため、回路ハードウェアと信号処理アルゴリズムの融合による解決が求められる。
また、マイクロ波ドップラーセンサを用いた心拍抽出に対しては様々な検討が行われているが12)、計測された心拍成分が体の部位ごとに異なる理由や、その個人差に対する議論は不十分である。図13はセンサを衣服の上から胸部に接触させ、心電図及びPPGと同時に計測した実測例である。前述した実測例よりも小型のドップラーセンサ（新日本無線社NJR4233D1）を用いて計測している。ドップラー波はバンドパスフィルタにより高周波信号（10～50Hz、赤色）と低周波信号（0.5～5Hz、青色）に分離されている。心電図と照らし合わせると、高周波にも低周波にも心拍と同期した信号が現れていることがわかる。
高周波成分と低周波成分でそれぞれに異なる特徴を持った心拍成分が計測される理由については、高周波成分は心臓の拡張収縮にともなう振動、低周波成分は血管を脈波が伝搬する振動ではないかと予想している。高周波成分は胸部に加速度センサを装着して計測したBCG（Ballistocardiograph7））と、低周波成分はPPGと、それぞれ強い相関があることがわかっている。
これらの心拍波形は個人差の影響によって周波数特性が異なる。これは心臓の拍動パターンが個人によって異なるためで、心電図にも同様の個人差が現れることが知られている13)。先行研究13)ではこの個人差を生体認証に応用しており、マイクロ波ドップラーセンサで計測された心拍成分を同様に生体認証に応用できる可能性がある14)。
4．おわりに
少子高齢化社会の中で、医療ヘルスケア応用に向けた生体信号の常時計測が注目されており、さまざまな計測技術が提案されている。本稿では特に心拍の計測に着目し、特にマイクロ波ドップラーセンサを用いた非接触心拍抽出技術について、実測例と課題を紹介した。非接触計測における大きな課題は体動をはじめとしたさまざまなノイズへの対策であり、回路ハードウェアと信号処理アルゴリズムの融合によるノイズ耐性の向上が求められている。
参考文献
8) S. Izumi, T. Okano, D. Matsunaga, H. Kawaguchi, and M. Yoshimoto, “Non-contact Instantaneous Heart Rate Extraction System Using 24-GHz Microwave Doppler Sensor,” IEICE Transactions on Communications, vol. E102-B, no. 6, pp. 1088-1096, June 2019.
9) K. J. Lee, C. Park, and B. Lee, “Tracking driver’s heart rate by continuous-wave Doppler radar,” Proc. of IEEE EMBC 2016, pp. 5417-5420, Aug. 2016.
10) S. Yoshida, S. Izumi, K. Kajihara, Y. Yano, H. Kawaguchi and M. Yoshimoto, “Energy-Efficient Spectral Analysis Method Using Autoregressive Model-Based Approach for Internet of Things,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 66, no. 10, pp. 3896-3905, Oct. 2019.
11) K. Watanabe, S. Izumi, Y. Yano, H. Kawaguchi, M. Yoshimoto, “Heartbeat Interval Error Compensation Method for Low Sampling Rates Photoplethysmography Sensors,” IEICE Transactions on Communications, vol. E103-B, no.6, pp.645-652, June 2020.
12) V. L. Petrović, M. M. Janković, A. V. Lupšić, V. R. Mihajlović and J. S. Popović-Božović, “High-Accuracy Real-Time Monitoring of Heart Rate Variability Using 24 GHz Continuous-Wave Doppler Radar, ” IEEE Access, vol. 7, pp. 74721-74733, 2019.
13) J. S. Arteaga-Falconi, H. Al Osman and A. El Saddik, “ECG Authentication for Mobile Devices,” IEEE Trans. Instrumentation and Measurement, vol. 65, pp. 591–600, Mar. 2016.
14) T. Okano, S. Izumi, H. Kawaguchi,and M. Yoshimoto, “Non-Contact Biometric Identification and Authentication Using Microwave Doppler Sensor,” Proc. of IEEE BioCAS, pp. 392–395, Oct. 2017.
【著者紹介】
和泉 慎太郎（いずみ しんたろう）
神戸大学 大学院システム情報学研究科 准教授
■略歴
2011年 神戸大学大学院工学研究科博士後期課程修了 博士（工学）
2009年 日本学術振興会 特別研究員
2011年 神戸大学先端融合研究環 助教
2018年 大阪大学産業科学研究所 特任准教授（常勤）
2019年 神戸大学大学院システム情報学研究科 准教授