1．はじめに

近年、高血圧や糖尿病・肥満等の生活習慣病が増加している。これらの生活習慣病は動脈硬化を引き起こし、心筋梗塞や脳梗塞等の心血管疾患の原因となる。心血管疾患はすべての年齢層において死因の上位に含まれており、また、要介護の主原因ともなっている。従って、生活習慣の改善や心血管疾患の早期発見は健康寿命の延伸に不可欠であり、少子高齢化社会の重要な社会課題である医療費の抑制にも貢献する。そのための手段として、ウェアラブルセンサをはじめとしたさまざまな生体計測デバイスを用いた常時モニタリングが注目されている。 日常生活下において生体信号の常時モニタリングを実現するためにはユーザビリティの向上が大きな課題である。長期間装着するデバイスは小型かつ軽量でなければならないが、バッテリ容量が限られるため消費電力の削減が求められる。また、日常生活下では体動をはじめとした様々なノイズへの対策も必要となる。皮膚に電極を接触させる必要のあるセンサでは、皮膚のかぶれや不快感が問題となる。これらの課題はトレードオフの関係にあり、デバイスとアルゴリズムの協調設計により解決する必要がある。
本稿では心拍の計測に着目し、ユーザビリティの課題を解決する非接触心拍計測技術について紹介する。

2．心拍の計測

心拍の変動を解析することで、自律神経系の働きの評価やストレスモニタリング、心疾患のスクリーニングにつながる指標を得ることができる。これまでにさまざまな心拍計測手法が提案されている。

2.1　心電図

心臓は心筋細胞の電気的活動によって収縮と拡張を繰り返し、血液を体中に送り出している。心筋の電気的活動は右心房にある洞結節から始まり、房室結節を経て心室へと伝わる。心筋は脱分極と再分極を繰り返す。図1に示す心電図（ECG: Electrocardiograph）はこの心筋細胞の電気的な活動を記録したものである。

心筋の電気的興奮によって、体表面に電位分布が現れることが知られている¹⁾（図2）。この電位の時間変化を体表面に貼り付けた電極で計測したものが心電図（図1）である。体表面に電極を接触させる必要があり、最も高精度な心拍情報が得られるが、電極を皮膚に直接触れさせる必要があるため長期間の計測では使用者への負担が大きい。ジェル電極を用いるのが一般的であるが、乾燥電極も開発されている。

2.2　容量結合型心電図

皮膚に電極を直接接触させる必要があるという心電図の欠点を解消する手法として、容量結合型心電図が提案されている²⁾。これは電極と皮膚表面との間に衣服等の絶縁体が挟まった状態を前提とした心電図計測手法である。図3はその等価回路を示している。この構成を実現するためには1GΩ以上の入力インピーダンスが必要であり、ハムノイズ等の影響を強く受ける。また、C_E が変動すると大きなノイズが計測信号に現れるため体動ノイズ耐性の低さもこの手法の課題である。

2.3　光電式容積脈波

心臓の収縮により血液が動脈に拍出される際に、血管内に生じる圧力の変化が末梢方向へ伝わる波動を脈波と呼ぶ³⁾。時間軸における脈波の概形を図4に示す。血管内の圧力変化を計測したものを圧脈波、血管の容積変化を計測したものを容積脈波と呼ぶ。また、脈波を1階微分した波形は速度脈波、2階微分した波形は加速度脈波と呼ぶ。

侵襲度の低い脈波の計測方法として、光電式容積脈波法（PPG: Photo Plethysmography）が広く用いられている。PPGは、発光素子であるLEDと受光素子であるフォトダイオード(PD)を用いて脈波を計測する手法である（図5）。LEDにより光を体表面から血管を流れる血液に向けて照射し、体組織に吸収されずに残った光をPDによって受け取り、PDの出力電流を電圧に変換・増幅する⁴⁾。血液中のヘモグロビンは光の波長によって吸収率が異なるが⁵⁾、ウェアラブルセンサでは緑色光がよく用いられる。PPGではLEDを点灯させながら脈波計測を行うため、消費電力が大きいという課題がある。

2.4　動画像

非接触でPPGと同様に脈波を計測する手法として、動画像を用いた方法が提案されている⁶⁾。カメラの撮像素子は被写体で反射した光の強度をRGBの輝度値として記録する。この情報から、前述した血液中のヘモグロビンが高い吸光係数を示す緑色の輝度値の変化を抽出することで、相対的な血流量の変化を計測することができる。この手法は、非接触で計測できるという利点があるが、体動ノイズと環境光の変化に弱いという課題がある。カメラを用いることと、動画像に対する信号処理の演算量が多くなるため、消費電力が大きい点も課題である。

2.5　圧脈波と体表面の振動

心臓の拍動に合わせて、体表面には脈波と相関のある振動が現れる。これを圧力センサや電波を用いて計測することでも同様の情報が得られる。例えば、圧電素子を手首の撓骨動脈近傍等の動脈に近い皮膚表面に貼り付けることで、脈動による血管壁の振動が体組織を通して皮膚表面に現れた圧脈波を計測できる(図6)。圧電素子を用いる方法は低消費電力に実現することができるが、動脈が皮膚に近い位置にある部位に装着位置が限定されるという課題がある。また、皮膚との接触状態の変化や、体動によるノイズに弱い点が実用上の問題となる。胸部に加速度センサを装着し、心臓の拍動による振動を計測する手法（BCG: Ballistocardiograph^7））もあるが、圧電素子と同様の課題がある。

電波を用いることで、体表面の振動を非接触に計測することができる。人体とアンテナの結合の変化やドップラー効果を用いて、心臓の拍動により体表面に生じる微小な変位を読み取り、心拍を抽出する。特に、マイクロ波ドップラーセンサのように高い周波数を用いることで、心拍成分を高精度に計測できる(図7)。この手法も、動画像を用いる方法と同様に非接触で計測できるという利点があるが、体動ノイズと周辺動体によるノイズへの対策が課題である。消費電力はカメラほど大きくはないが、数十mAの電流を消費する。

2.6　心拍計測手法のまとめ

心拍計測手法を比較すると、動画像とマイクロ波ドップラーセンサを用いる手法は完全に非接触、非拘束での計測が可能である。近年はユーザビリティの観点からこれらの非接触手法が着目されている。ただし、特に体動ノイズに対する耐性が低いという課題がある。また、消費電力も大きい。動画像と比較すると、プライバシー面や消費電力面でマイクロ波ドップラーセンサを用いた方法に利点がある。

1. 背景

近年、数多くのフレキシブルセンサ及びシステムが報告されている。特に、フレキシブルデバイスの一番の利用方法として期待されていることの一つが、ウェアラブルデバイスとしての利用である。現在までに、Electric skinなどフレキシブルセンサを用いたウェアラブルデバイスが数多く提案されている。しかしながら、肌に密着したウェアラブルデバイスを考慮したうえで、必要不可欠な特性の一つはストレッチャビリティであると考えられる。そのストレッチャビリティを克服するために、Waver状の電極を用いたシステムなどがこれまでに提案されている。その中の一つが、究極のフレキシビリティとストレッチャビリティを持つガリウム系液体金属(Galinstan)を用いたセンサとシステムである。このようなelectronicsは、従来のSolid-state electronicsを超えたLiquid-state electronicsとなると考えている。本論では、これまで、我々の研究室で開発してきた液体金属による伸縮可能なセンサと加工及びシステム開発に関して論ずる。

2. 加工方法

デバイスを構築するためにリソグラフィ及び3次元プリンティングによるマイクロ流路を元に電極形成を行った(図1, 2)^1,2。実際にはフォトリソグラフィ技術及び3次元プリンティングにより流路を基板内に作製し、その流路内に電極にあたる液体金属を導入することでデバイスを構築する。フォトリソグラフィを用いれば数µmレベルでの配線構造を作製することが可能である。ただし、液体金属を流路形状に注入しているため流体抵抗が発生し、過度に細く長い電極を作製することは困難である。一方、3次元プリンティングによる電極作製を利用することで容易に3次元回路を作製することが可能である。

通常、薄膜を用いた回路では層ごとに回路を作製し、アライメントを行いVIA(Vertical Interconnect Access)を形成するという工程が必要である。液体金属の場合は注入することだけで3次元の回路を作製することが可能となる。3次元プリンティングの精度に関してはまだ改善する必要があるが、非常に強力な加工ツールになる。基材としてPDMS(ポリジメチルシロキサン)やPU(ポリウレタン)が使用可能である。我々の研究室では、以上のようなマイクロ流体を利用することでゲルの中に配線しかつ3次元のコイル形状を構築することに成功している(図3)³。このように、液体金属を利用し最適な加工方法を選択することで自由自在に電極配線を行うことが可能である。

3. センサ

3.1 圧力センサ

PDMS内に作成した2つのマイクロ流路内にGalinstanを注入することで、圧力センサを開発している(図4)⁴。センサには、中心部に圧力が加わると中心部の引張と、外縁部の圧縮が作用する。その結果、ホイートストンブリッジ回路構造を用いることで圧力を検出できる。作製した圧力センサを対象の手首に装着すれば心拍を計測できる(図5)。更に、我々は図4の小型の圧力センサをPDMSで作成したグローブ内に埋め込むことで図6のような圧力グローブを実現した。実際に、果物をつまんだ時に、その圧力を検出できる(図6)。

3.2　温度・湿度・光センサ

イオン液体をセンシング材料として用いることで温度・湿度センサを開発した(図7)¹。実際の構成は三つのマイクロ流路の二つに液体金属による配線を施し、残りの一つの流路にイオン液体を導入する。本研究において、温度センシングの実験では1-ethyl-3-methylimidazolium trifluoromethanesulfonate ([EMIM][Otf])を用い、湿度の実験では[EMIM][Otf]、1-butyl-3-methyli-midazoliumhexafluorophosphate([BMIM][PF6])と1-butyl-1-methylpyrrolidinium bis(trifluoromethylsulfonyl)　-imide([BMPYR][NTf2])を用いた。実際には電極間のイオン液体の電気特性をPotentiostatを用いて、Nyquist plotを作成し、そのプロットから、Constant phase elementを持つコンデンサと抵抗からなる等価回路を想定した。その等価回路を用いてコンダクタンス及びキャパシタンスを計測することで各外乱(温度、湿度)のセンシングを行った。

本センサの測定感度は通常の金属の温度・湿度センサに比べて約10倍の感度があり、超高感度センサを確立することができた。更に、アゾ系のイオン液体を用いることで光に対して感受性を有する液体光センサを実現した⁵。このイオン液体に有機溶媒を混合することで、センシングによる持続時間を変更することが可能である。この技術を用いることで光メモリも実現することができた。

1．はじめに

近年、多くの人が自動車を便利な、或いは、日常生活に不可欠な移動手段として利用している。移動の自由が得られることは、生活の質を向上させる上でも重要な役割を果たしている。しかし、一方で、不適切な利用の仕方やミスによって、不幸な事故へ繋がる要素を含んでいる。そのため事故を防止するための適切な予防安全システムが必要とされている。その対象は、走行中の事故のみではなく、搭乗して目的地に到達するまでの過程や駐車中の車室内への滞在も含まれる。例えば、後席に子供を置き去りにしてしまい、閉め切った車室内で熱中症になり死亡する事故が報告されている。また、子供によるドアの開閉による事故なども多く報告されている。更に、運転ストレスによる体調悪化によるものも考えられる。そこで、我々は、車室内の生体を検出し、生体情報を利用することで、これらの事故防止につなげる生体センサの開発を行っている。

我々が開発している生体センサは、車室内にいる生体の位置や大きさ（大人／子供）を判別し、呼吸数や脈拍数といった生体情報を抽出することを目標としている。例えば、図１に示すような車室内に子供だけが取り残されている状態を判別したり、子供が座っている側のドアのチャイルドロック機能を有効化したり、衝突事故発生時にエアバック展開を着座姿勢に応じて制御したりするなど、車室内での生体の情報が活用できる。また、呼吸数や脈拍数などの生体情報は、大人か子供かの判別に利用できるとともに、乗員のストレス状態を判断して空調システムを制御するなどの活用にも期待できる。

2．生体レーダー検出

昨今CMOSベースのミリ波レーダーデバイスが安価に入手できるようになった。マイコン内蔵のミリ波モジュールを利用すれば、図2に示すように、電源、アンテナ、通信回路を構成することで、生体レーダー検出システムを構築することができる。今回開発したシステムでは、アンテナは送信２チャンネル、受信４チャンネルで構成し生体の方位を判別している。このシステムに生体検出アルゴリズムを実装することで要求されるアプリケーションへ対応する。

図3の(a)にセンサとシートに座った人の位置関係を側面から見た状態を示す。実際には、送信波は、身体だけでなく、他のシートや床面にも到達し、その反射波をセンサで受けることになる。このように、ミリ波レーダーデバイスを車室内で使うと、電波を強く反射する金属物の影響で幾つかの問題が生じる。また、それらの金属物は、走行時やアイドリング時などに振動するため、移動物体の検出に優れたドップラー式レーダーにおいては、非常に大きな外乱の中に埋もれた状態から生体固有の信号を抽出するという信号処理手法を駆使しなければならない。我々は、独自の生体検出アルゴリズムの開発を行ってこれらの課題を解決している。

今回構成したミリ波レーダーでは、FMCW方式のビート周波数により対象物までの距離を知ることができる。また、複数の受信アンテナ間の位相差から検出物の方向を知ることができる。図3の(b)に、座標軸X-Yの対応付けが分かりやすいように上面図を示し、ミリ波レーダーから得られる情報の解析画面を図3の(c)に示している。ミリ波レーダーから得られる信号は、各受信アンテナで得られる信号をミリ波モジュールでミキシング処理された後のI,Q信号である。FMCW方式では、これをフーリエ変換することで距離指標毎に分離して取得する。解析画面の左上部のグラフは、受信アンテナ１チャンネル分のデータをアンテナからの距離0～155cmの範囲で示している。橙色はI,Q信号の大きさ、黄色は、その変動成分の大きさを示している。この変動成分の抽出には、呼吸成分の利得が高くなるようバンドパスフィルターの設計を行っている。電波を反射する物体が存在する距離でI,Q信号の大きさは大きくなる。また、生体の呼吸等により動きが大きい距離でI,Q信号の変動成分の大きさは大きくなる。更に、解析画面の右上部のグラフは、各受信アンテナ間の位相差から求めた方位プロファイルである。横軸は角度で-90～90degの範囲で、検出物体が存在する距離70cmからの到来波の状態が分かるように表示を合わせている。検出物体が存在する方位で、強度が強くなるように信号を合成している。解析画面の右下部は、検出物体の位置をX-Y座標のレーダーマップ上に三角印で示している。このマップの生成処理では、I,Q信号の距離と方位の強度情報を使って、生体が存在する位置の強度が高くなるように信号合成を行っている。そして、そのピーク位置を生体として検出する。

生体の位置が特定できれば、その位置に対応したI,Q信号から生体情報を抽出する。解析画面の左下部には、抽出した生体情報を数値パラメータとして示し、更に、大人／子供の判別結果を人型の模擬灯で示している。本稿では、抽出する生体情報のうち脈拍数の推定方法について説明する。