１．バイタルサイン(Vital Sign)のモニタリング

 近年の健康に関する意識の高まりを受けて、日常の健康状態や運動量などをモニタリングする機能は、携帯電話や腕時計などのウェアラブルなスマート・デバイスに組み込まれるようになった。それらは疾病の治療を行う以外にも、良好な健康状態にある人も含め広く利用できるようになっている。その背景には、センサそのものの精度向上に関わるエレクトロニクスの継続的な進歩はもちろん、クラウド・コンピューティング、AI（Artificial Intelligence）、IoT（Internet of Things）、5Gなどデータ収集と解析を支える技術の発展がある。

 人々の健康状態（生命状態）を知る為の指標はバイタル・サイン（Vital Sign）と総称され、医療や介護の現場においては「呼吸数」「体温」「脈拍」「血圧」の4つが主要なものとして用いられている。加えて、「意識レベル」「尿量」「酸素飽和度（SpO2）」も扱われる場合がある。
特に脈拍は、様々な疾病や日々の健康状態を測る指標として有用であると知られるバイタル・サインのひとつである。なおかつ、その測定には非侵襲な光学的手法を用いることが可能である為、脈拍のモニタリング機能はウェアラブル機器に搭載されやすい特徴がある。

 次項では、バイタル・サイン・モニタリングの代表的な一例として脈拍測定を取り上げ、その信号処理の流れと心拍検出プログラムについて説明する。

２．脈拍のモニタリング

2.1 光電式容積脈波記録法（Photoplethysmography, PPG）の概要

 脈拍を電子的に測定する手法として、心電波形の計測や心音の計測など様々なものが知られているが、その中でも今日ウェアラブル機器における脈拍測定に広く用いられている手法が「光電式容積脈波記録法（Photoplethysmography, PPG）」である。この手法では、体表近くの血管にLED光を照射し、その透過量又は反射量をフォトダイオードで計測することで、血管の容積変化を非侵襲で検知することができ、その変動から脈拍を求めることができる。測定部位について比較的柔軟に対応できるのもこの手法の利点であり、指先や耳たぶなど体表面から光学的に血管を確認しやすい部位はもちろん、手首で計測を行う機器も既に実用化されている。

2.2 PPGの信号処理回路

 以下にPPGを実現する標準的な回路を示す。
 光信号を生成するための光源として、通常LEDが用いられる。光源の波長としては600 – 900 nmの範囲から１つ、または測定精度向上の為に複数が選択されるが、よく用いられるのは、人体の組織における吸光度が高いことが知られる緑色 (495 – 570 nm)である。また緑色は、特にウェアラブル機器においては重要な課題となる、モーション・アーティファクト(MA, 被験者の体動により生じる検査上のノイズ)の除去率が高い¹⁾ことも知られている。
 光源から生体を透過又は反射した信号は、フォトダイオードによって光信号から電気信号(電流)に変換される。さらに電流-電圧変換、周囲光の影響を除去する為のバンドパス・フィルタ(BPF)によるフィルタリング、増幅が行われた後、このPPG信号から脈拍を算出するデジタル処理の為にA/D変換される。

2.3 脈拍数算出アルゴリズム

 PPG信号からは、脈拍のみならず、動脈圧、血管硬化指数、脈波伝播時間、脈波伝播速度、心拍出量、動脈コンプライアンス、末梢抵抗といった心臓血管系の関連情報を得ることができる²⁾³⁾⁴⁾が、そのためには波形から、収縮期ピーク値、心臓から大動脈への血液の送出によるオンセット、大動脈弁の閉鎖によるディクロティック・ノッチなど、心臓の働きを観測する為に重要なポイントを正確に抽出するアルゴリズムが必要である。
 本稿で紹介する脈拍数算出アルゴリズムは、弊社アナログ・デバイセズが手首のPPG信号用に提案するものであり、本来、動脈圧波形用に提案された予測法を利用した信頼性の高いピークおよびオンセット検出アルゴリズムである⁵⁾。これは、「前処理」「補間」「予測」「信号品質評価」「心拍抽出」の各モジュールにより構成される。

(1) 前処理
 PPG信号は、血液還流の低下やMAなどの影響を受けやすいことが知られている⁶⁾。これら要素の影響を最小限に抑える為、解析の前処理として、バンドパス・フィルタ処理や信号レベルを制限する自動ゲイン制御、信号の平滑化とベースライン変動の除去を行う必要がある。
 バンドパス・フィルタでは、PPG信号の高周波成分（外乱光や電源など）と、毛細血管密度や静脈血量の変化、温度変動のような低周波成分の両方を除去する。フィルタのカットオフ周波数は0.4Hzと4Hzに設定する。これは、脈拍の基本周波数範囲が0.4Hzから3Hzであり、心拍時間を強調する高調波を含める為にそれよりわずかに高い範囲で設定を行うことによる。
 フィルタ処理した信号のスパイクは、メジアン・フィルタを使って除去され、後段で信号振幅から選択するべきピークを検証する為に自動ゲイン制御が信号レベルを正負電圧に制限する。元のPPG信号は心拍以外の要因によるベースライン変動も含まれているが、特に心拍抽出を行う場合にはこれを取り除く必要がある。よって、ベースライン変動ノイズを除去する為にローパス有限インパルス応答（FIR）フィルタを使用し、取得信号を平滑化する。

(2)補間・予測
 補間モジュールでは、あるフレーム内のn個のデータ点から心拍間隔値を算出しmsec単位の高分解能な心拍間隔を取り出す。予測モジュールはその出力とPPG信号波形の1次導関数から、極大点前のゼロクロス点と対応する点をオンセット、その極大点後のゼロクロス点に対応する点を収縮期ピークとしてそれらを抽出する。この処理に用いられる予測モデルは、”An Adaptive Delineator for Photoplethysmography Waveforms” ⁷⁾（光電式容積脈波記録波形用の適応型予測モデル）および ”On an Automatic Delineator for Arterial Blood Pressure Waveforms” ⁸⁾（動脈血圧波形用の自動予測モデルについて）にそれぞれ示されるものと理論的には同じである。

(3) 信号品質評価・心拍抽出
 信号品質評価モジュールはPPG信号の品質を示す指標を算出し、それに基づき心拍抽出モジュールは抽出されたオンセットと収縮期ピークを信頼できる値としてレポートするかどうかを判断する。この指標は、”A Smarter Way to Find Pitch” ⁹⁾（よりスマートなピッチ検出法）の中で提案された手法を用いて、正規化された二乗誤差関数（自己相関関数の一形態）からPPG信号の周期性の程度を割り出すことで得られる。

次回に続く－

【著者紹介】
井口　璃音（いぐち　りおん）
アナログ・デバイセズ株式会社
デジタルインフラストラクチャー　ビジネスグループ
ヘルスケア
フィールドアプリケーションエンジニア

1. はじめに

 半導体技術の進歩により、測定対象物(Device Under Test; DUT)のインピーダンス測定、そしてDUTの特性変化の検知を目的とするインピーダンス・センシングはその応用範囲を広げている。本稿ではまずインピーダンスの測定手法を概観し、次いで最新半導体製品が可能とするインピーダンス測定／センシング・システムの構成と、その応用事例について紹介する。

2. インピーダンスとその測定手法

2.1. インピーダンスとその周波数特性

 インピーダンスは交流における電気の流れにくさを表す物理量であり、電気抵抗（実数軸のR）とリアクタンス（虚数軸のX）の和として複素平面上のベクトルで表現される（図1）。リアクタンスは容量性リアクタンス（＝キャパシタンスX_C）と誘導性リアクタンス（＝インダクタンスX_L）から構成される。

 電気抵抗の大きさは周波数によらず一定、キャパシタンスは周波数に反比例、インダクタンスは周波数に比例するが、現実世界においてインピーダンスは理想と異なる複雑な周波数特性を示す。
 例としてキャパシタの等価回路とその周波数特性を図2に示す。キャパシタンスCの周囲には、寄生成分として等価直列抵抗（ESR）、等価直列インダクタンス（ESL）、そして誘電体吸収の効果を反映するR_DA, C_DA、漏れ電流を反映する絶縁抵抗R_Pなど、様々な非理想性に起因する成分が存在する。結果としてキャパシタのインピーダンスは、自己共振周波数より低い周波数においては周波数が高くなるに従って減少するが、それより高い周波数では増加する。

 上に示したように現実に存在するDUTの電気的モデルは複雑な周波数特性を示すため、より現実に近いモデルを適用するためには、インピーダンスを複数の周波数で測定し周波数特性を得ることが必要である。

2.2. インピーダンスの測定手法

 インピーダンスの測定に適した機器や特徴は、測定周波数により異なる。以下に、現在広く用いられている代表的な測定機器とその手法、そして特徴の概要を示す。

 なお各測定手法の原理については紙幅の都合で割愛する。電子計測器各社のアプリケーション・ノートやセミナー^ⅰにおいて解説がなされているので、必要に応じて活用いただきたい。

3. インピーダンス測定／センシング・システムの代表的なアプリケーション

 インピーダンスはDUTの電気的特性のひとつであり、DUTの成分や構造に起因する物理的性質を反映する。この特徴から、インピーダンス測定／センシングは様々な用途に応用されている（図3）。以下に、その代表例をいくつか紹介する。

3.1. 生体インピーダンス法(Body Impedance Analysis; BIA)

 人体は、血液や組織液等の電解質と、脂肪や骨等の電気を通しにくい物質から構成されている。このことを利用して、インピーダンスの測定結果から人体の電気的モデルを求めることが可能である。BIAは非侵襲的でありながら、体組成分析から疾病診断まで幅広い用途に応用できる^ⅱ。
 BIAでは、利用する人体モデルの複雑さによって、50 kHz程度の単一周波数でのインピーダンス（Single-frequency BIA; SF-BIA）または約1 kHz～1 MHzの複数周波数でのインピーダンス（Multi-frequency BIA; MF-BIA）が利用される。
 また、BIAは食品の品質測定や検査への応用も試みられている。魚の脂肪含有量を推定する装置が実用化されている^ⅲ他、冷凍による鮮度変化や果実の熟し具合、そして異物検知等への応用も学術的に検討されている。

3.2. 電気化学分析

 電気化学分析にはいくつかの手法があるが、電極間のインピーダンスの周波数特性を測定し電極において生じる化学反応の過程を把握する電気化学インピーダンス分光法(Electrochemical Impedance Spectroscopy; EIS)はその代表的なものの一つである。
 EISは研究開発用途で広く活用されており、リチウム・イオン・バッテリや今後の電池材料として期待される固体電解質等の特性評価、また金属材料の腐食等の評価に活用されている。また酵素や抗体などの生体物質を修飾した電極を用いることで、いわゆるバイオ・センサとして様々な有機物のセンシングにも用いられている。
 EISに用いる周波数は測定対象物によって大きく異なり、低周波数の場合はmHz程度から、高周波数の場合はMHzを超える場合もある。

3.3. 電子部品試験

 インピーダンスの測定は、抵抗、キャパシタ、インダクタといった受動部品や、トランジスタ・FETなどの能動部品等様々な部品の研究開発や量産試験に広く活用されている。研究開発用途では周波数スイープ可能なインピーダンス・アナライザ、量産時試験には各電子部品の規格に対応した周波数のインピーダンスを高速測定可能なLCRメータが用いられる場合が多い。
 電子部品試験に用いられる周波数はDUTと試験する特性によって大きく異なるが、一般的な電子機器に用いられる受動部品では、100Hz（キャパシタの容量測定） – 数百MHz（インダクタの自己共振周波数測定）程度である。
 一方、近年、モバイル通信、Wi-Fiなどの無線通信やUSB、PCI Expressなどの有線通信において、高データレートでの信号伝送のため高周波数帯の利用が拡大している。このことを背景として、各種部品やプリント基板等に対して、例として数GHzまでの広帯域の周波数特性を実測する要求も増加している。

3.4. インピーダンスを用いたCbM

 近年、状態基準保全（Condition based Maintenance; CbM）が次第に普及している。CbMとは、各種センサを用いて測定対象物を監視し、製品の劣化・故障の兆候を検知することで、不意のダウンタイムを削減するとともに保守作業を効率的に実施するための製品保全の手法である。
 CbMに活用し得るデータには、振動や音、温度、電流などが挙げられるが、インピーダンスもその1つである。ケーブルの断線検知・コネクタの嵌合検知から、電極やフィルタ等の劣化／故障検知、水位監視に至るまで、産業からインフラまでの広範なアプリケーションにおいてインピーダンスに基づくCbMが活用されることが期待される。このようなシステムにおいては、いわゆるラボ・グレードのインピーダンス測定装置ではなく、常時モニタリング可能を可能にする小型かつ経済的なソリューションが求められる。

次回に続く－

【著者紹介】
渡邉　慶太郎（わたなべ　けいたろう）
アナログ・デバイセズ株式会社
インダストリアルビジネスグループ　インスツルメンツ
シニアフィールドアプリケーションエンジニア

1. 1-Wire^®バスとは^{1), 2)}

 センサ・システムの設計において、センサそのものの性能実現と共に、用途に適した通信手段と給電手段を選択する事が重要である。本稿に紹介する1-Wire技術は、電源や電気回路が搭載されていないメカ部品などのモニタリングや管理を簡易かつ経済的に行う上で有効な通信技術である。
 1-Wireバスは、1対のデータ線とグランド線を共有するコントローラと1つまたは複数のペリフェラルとの間で半二重双方向通信を実行するシリアル通信であり、ペリフェラル・デバイスの電力も1-Wireラインを介して供給することができる（図1）。

 ペリフェラル・デバイス内では、データ送信中のラインがHi状態のときに内部コンデンサへ電荷を蓄え、ラインがLoのときに蓄えた電荷をデバイスの回路駆動に使用する。1-Wireコントローラには、専用のライン・ドライバICを使用する以外に、マイコンのオープン・ドレインI/Oポート・ピンへ3Vから5Vへの抵抗プルアップを接続して構成する事も可能である。
 すべての1-Wireペリフェラル・デバイスには、個々のデバイスに固有の変更不可能な64 ビットのシリアル番号 (ID) が格納されている。デバイスの種類や機能の識別ビットを含むこの64ビットID値により、コントローラは同じバスに接続できる多数のデバイスの中から個々のペリフェラル・デバイスを認識でき、個々のペリフェラル・デバイスを搭載した製品に固有の電子IDを付与することができる。
 I2CやSPI などの他のシリアル・バスと比較して、1-Wireバスは断続的な接続環境で使用できるように設計されている。1-Wireバスから切断、または接続を失うと、1-Wireペリフェラル・デバイスは規定のリセット状態に戻る。再びバスに接続されて電源が戻るとペリフェラル・デバイスが再起動し、その存在をバス上に通知する。また1-Wireデバイスは保護する通信端子が1点のみであるため、堅牢なESD保護を内蔵でき、メカ製品など静電気に晒される非電子オブジェクトに追加して識別、認証、および校正データまたは製造情報の保存や配信などを経済的に行うことができる。
 1-Wireコントローラは、すべての 1-Wire 通信を開始および制御する。図１左に示すように、1-Wire 通信波形はパルス幅変調によりロジック０（パルス幅大）およびロジック 1（パルス幅小)を表現する。コントローラがバス全体を同期させる規定の長さのリセット・パルスを発行することで通信シーケンスが開始となり、すべてのペリフェラルはLoレベルのプレゼンス・パルスを発行してリセット・パルスに応答する。コントローラからペリフェラルへの書き込み操作では、各ビットのタイムスロットでコントローラが最初に1-WireラインをLoに駆動することでタイムスロットを開始し、次にラインを Low に保持してロジック0を送信するか、ラインを解放してロジック1を送信する。コントローラがペリフェラルからデータを読み取る場合も、各ビットのタイムスロットでコントローラが最初に1-WireラインをLoに駆動することでタイムスロットを開始し、次にペリフェラルがオープン・ドレイン出力をオンにしてラインをLoに保持してパルスを延長することでロジック0を返すか、オープン・ドレイン出力をオフのままにすることでロジック1を返す。ほとんどの1-Wireデバイスは、約15kbpsの標準速度と約111kbps のオーバードライブ速度の2つのデータ伝送速度に対応する。1-Wireプロトコルはセルフ・クロックであり、長いビット間遅延を許容し、割り込みのあるソフトウェア上でもスムーズな動作が可能である。
 その他1-Wireバスの詳細は参考資料に説明を譲る。

2. 1-Wireデバイスの例と用途

 表１に、1-Wire製品の種類と用途例を示す。以下にこのうちの幾つかの製品と用途の紹介を行う。

2.1．1-Wireインターフェース製品

 図2に1-Wireインターフェース製品の用途例として、DS28E18を用いてSPIセンサとマイコン間の通信を1-Wireで延長する例を示す。比較的低いデータ伝送速度の用途では、このようにSPIなどの基板内の短距離通信を1-Wireに変換して基板外へ伸ばすことで、大幅な設計変更を必要とせず、また無線で伝送距離を伸ばす場合と比べて部品点数や開発工数を削減できるシンプルで経済的な設計を実現できる。

次回に続く－

【著者紹介】
永井　郁（ながい　いく）
アナログ・デバイセズ株式会社　リージョナル・ビジネス・グループ

５．コンクリート中の鋼材の振動過渡応答の計測

図6　電磁パルス加振による非接触レーダ変位計測システム

６．PCコンクリート中のPCシースのグラウト充填評価

図10　レーダ波形の様子（充填率0%）

 図10に充填率0 %の供試体での等価サンプリング方式において得られたレーダ波形を示す。0.5 付近に見られるピークはアンテナ間の直達波であり、アンテナを供試体に押し付けているため極めて小さい。1 ns付近のピークは鋼材からの反射波であり、良好なSN比で鋼材の反射波が計測されていることがわかる。
 この遅延時間だけ遅延させたレンジ固定サンプリング方式により、パルス加振中の反射波の位相変化を計測し、変位波形を算出した。両供試体に対する各計測位置での変位波形を図11(a) に示す。振動波形の特徴は加振直後に加振パルスと同程度の鋭いパルス振動が現れ、その後6 ms程度のパルス幅の低周波の振動が表れている。さらに、充填率0%では100%に比べ、周期的な振動成分も現れていることがわかる。図11(b)に変位スペクトルを示すが、低周波のパルス振動は100 Hz以下の帯域を持つ。これは、両供試体でほぼ同様の特徴を持つため、供試体やコイル等の振動であると考えられる。また、充填率0%では300 Hzに充填率100 %に比べ20 dB程度大きい鋭いピークスペクトルが表れており、これが充填率0%で得られた周期信号に対応する。鋼材の1次たわみ共振の431 Hzに比べ、実験では300 Hzと低くなっているが、充填率0%の場合、鋼材両端を1 cm程度の幅のモルタルを充填して固定しているだけであり、完全拘束されていないため共振周波数が低下したものと考えられる。

図11　各供試体での鋼材振動の様子（全計測位置での信号を表示）

図12　変位計測の結果のプロファイル

図12(a)(b)に変位波形、及び変位スペクトルの位置依存性を示す。一次たわみ共振では供試体中央部の振動が最も大きくなると考えられるが、300 Hzの振動スペクトルも供試体中央部が最も大きく、供試体中央部から両端に近づくにつれて振動が小さくなるような特徴を有していることがわかる。一方、それ以外には時間波形、周波数スペクトルともに充填率による供試体の構造由来の違いは確認されなかった。未填領域に対して共振周波数は変化するが、充填率100%の変位スペクトルでは100Hz以上では明瞭なスペクトルピークが見られないため、未充填領域の幅がある程度変化してもその応答を明瞭に計測できる可能性がある。

７．おわりに

 コンクリートや地中内といった不可視領域の比誘電率や導電率の空間分布を可視化するレーダ技術は実用化されており、確立された技術であるが、今後、AI技術や新たな逆問題手法などを用いて、その波長限界を超えた高分解能可や新たな計測パラメータのイメージング等をメインストリームとした研究が進められいくと考えられる。その中で、今回紹介した『計測対象に振動を与えることで発生する2次的な応答をレーダで変位としてセンシング』する手法も、摂動の物理量、与え方、センシングする物理量など、まだ多くの発展が考えられ、これまで議論されてこなかった新たなセンシング分野への応用が期待できる。

【著者紹介】
三輪　空司（みわ　たかし）
群馬大学 大学院 理工学府電子情報部門 教授

■略歴
1995年　東北大学工学部資源工学科卒業
1997年　東北大学大学院資源工学専攻博士前期課程修了
1999年　東北大学大学院地球工学専攻博士後期課程修了　博士（工学）
1999年　電気通信大学電子工学科助手
2005年　群馬大学工学部電気電子工学科　助手
2011年　群馬大学大学院理工学府電子情報部門　准教授
2021年　群馬大学大学院理工学府電子情報部門　教授
現在に至る

電磁波を使った地下計測特にボアホールレーダの研究で学位取得、その後、地中レーダのハードウエア、信号処理、超解像アルゴリズム、超音波による生体内の硬さ評価システム、加振応用イメージング、バケット前方探査用地中レーダ、ドリル先端モニタリングレーダ、加振レーダによるコンクリート内の鉄筋腐食、劣化評価の研究に従事