第1部 運動時にも計測可能なウェアラブル脈波計と体動アーチファクト除去アルゴリズムの開発

(2017年1月31日 10:00〜11:30)

　血管の脈動を体表から光学的に計測する光電脈波計は、装着部位の制限が少なく、安静時においては手首や上腕などでも脈拍数を計測可能であることから、ウェアラブルデバイスなどに応用されている。
　しかしながら、運動時においては得られる信号に体動によるノイズ (体動アーチファクト) が混入するため、正確な脈拍数を計測することは容易なことではなく、新たな技術開発が必要となる。
　運動強度を連続的にモニタリングすることはトレーニングの効率化やリスク管理を行う上で重要な要素である。

　一般に、運動中の運動強度には胸部にベルトで装着する心電計で算出される心拍数が利用されているが、連続的に使用する際には煩わしさが生じるほか、競技によっては胸部への電極の装着が運動の支障になる場合もある。
　一方、脈拍数を算出する光電脈波計は、計測部位に制限が少なく、手首や上腕などでも利用可能である。しかしながら、運動中の光電脈波信号を計測する場合には、信号に体の動きによるノイズ (体動アーチファクト) が重畳するため、運動中の脈拍数を正確に算出することは容易でなく、新たな技術が必要となる。
　そこで、本研究では、生体組織の光学特性に着目し、異なる 2 波長 (緑色光、近赤外光) を光源にもつウェアラブル光電脈波計を開発し、運動中における 2 つの光電脈波信号の特性と関係について検討した。
　さらに、効率的なトレーニングおよびリスク管理支援を実現するために、その 2 つの光電脈波信号を用いて信号に含まれる体動成分を除去し脈拍数を算出するアルゴリズムを提案するとともに、運動中の脈拍数モニタリングに対する有用性を検証した。

第2部 光電容積脈波を利用した各種生理指標の定量化技術、計測時のノイズ除去

(2017年1月31日 11:40〜13:10)

　脈波から算出できる指標は多数あるが、低ノイズ化に向けたアプローチは単一ではない。
　そこで本講座では、脈波測定の基本原理を確認の後、各種生理指標の算出法、および、そこで用いられている低ノイズ化のアプローチについて見ていく。
　講師の豊富な研究開発経験に基づき、脈波応用と低ノイズ化の具体例を多数紹介するため、他では絶対に聞けない、実践的かつ応用範囲の広い内容となっている。

1. 光電式容積脈波の基本原理
   • 容積と圧脈波
   • 生体の吸光特性
   • 血流量
   • ACとDC成分など
2. 光電式容積脈波を測定するための基本的セッティング
   • 測定部位
   • 反射と透過
   • 波長など
3. 修正ベアー・ランバート則の適用
   • 生体の散乱特性
   • 拡散方程式との違いなど
4. 脈波の周波数特性
   • 信号成分の帯域
   • 心電図との違いなど
5. 心拍数,脈拍変動性の測定
   • 心拍と脈拍の違いなど
6. 脈波伝播時間 (pulse transit time) の測定
7. 修正基準化脈動容積 (modified normalized pulse volume) の測定
   • 精神的ストレス評価
   • 血管内皮機能の評価
8. スマートフォンを用いた脈波測定の実際
   • 専用装置との違い
   • 異常値判定アルゴリズムなど
9. 可視光を用いた脈波測定による体動アーチファクトの低減化
   • どの可視光がベストか?青?緑?赤?
   • 近赤外線よりどれだけ良いのか?
10. 血中アルコール,グルコース濃度の測定
    • 積分球を用いた脈波信号強度の増強
    • 加算平均法を用いた低ノイズ化など
11. 改良容積補償法を用いた非観血的・連続血圧測定法
• 質疑応答

第3部 光電容積脈波法における体動ノイズと異常値の削減

(2017年1月31日 13:50〜15:20)

　光電容積脈波法による心拍センシングでは、運動中の体動ノイズが大きな問題であり、これまで多くの研究がなされてきているが、激しい運動中の体動ノイズを除去できる方法はなかった。
　通常の脈波センサに加え、同じ構造を持った体動センサを用いる方法は、我々のオリジナルのものであり、スプリントや跳躍時であっても体動ノイズを除去できる。
　本講座では、従来の方法と我々の方法を平易に解説する。

1. 光電容積脈波法における体動ノイズの発生原因
2. 運動による体動ノイズの問題点
   1. 通常の運動時
   2. 激しい運動時
3. 運動による体動ノイズの除去法
   1. 加速度を使う方法
   2. 体抵抗値を使う方法
   3. 信号処理を使う方法
   4. 光電容積脈波法による体動ノイズセンサとそれを用いた方法
4. 光電容積脈波法による体動ノイズセンサを用いた方法の性能評価
5. 運動中の脈波センシングにおける異常値の発生原因
6. 異常値の削減法
7. 異常値削減法の性能評価
• 質疑応答

第4部 脈波計測における解析とVisualAnalogScaleによる主観評価

(2017年1月31日 15:30〜17:00)

　本講座ではまず、脈波を計測し、それらの解析結果について、どのように解釈し利用するかという点を演者の現在までの研究成果から述べる。これらから、脈波解析の応用例について考察していく一助となることを期待している。
　次に、主観評価を数値化することを述べていく。演者は主観評価を調査し、数値化することが、脈波などの生体信号解析の結果とその解釈を相補する有益な手法となるのではないかと考え、研究してきた。ここでは、良く知られている手法のLikert Scale (LS) を概観するとともに、疼痛評価として医療保健分野でよく利用されているVisual Analog Scale (VAS) をも概観していく。これらと演者のこれまでの研究結果をあわせ、LSおよびVASの関連性などについても言及する。さらに、脈波解析と主観評価値を合わせて解釈することも延べ、二つの指標により得られる解釈というユニークな視点をも紹介する。

1. はじめに
2. 脈波計測における解析
   1. 脈波から得られる数値
   2. 時系列データの作成と解析
   3. 脈波解析とその解釈
3. 主観評価の数値化
   1. Likert Scale (LS)
   2. Visual Analog Scale (VAS)
   3. 主観評価をLSやVASで表現する
4. 脈波解析と主観評価値との関係
5. おわりに
• 質疑応答