JP2016016203A - 生体情報検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】睡眠状態に応じて低消費電力化が可能な生体情報検出装置等を提供する。
【解決手段】生体情報検出装置は、被検体からの光を受光する第１の受光部１４１と、被検体からの光を受光する第２の受光部１４２と、被検体に対して光を射出する少なくとも１つの発光部１５０と、処理部２００と、を含む。発光部１５０と第１の受光部１４１との距離をＬ１とし、発光部１５０と第２の受光部１４２との距離をＬ２とした場合に、Ｌ１＜Ｌ２である。処理部２００は、第１の受光部１４１で検出された第１の検出信号と第２の受光部１４２で検出された第２の検出信号に基づいて被検体の活動状態の判定を行い、その活動状態に応じて発光部１５０及び第１の受光部１４１による第１の検出動作と発光部１５０及び第２の受光部１４２による第２の検出動作とを制御する。
【選択図】図２

Description

本発明は、生体情報検出装置等に関する。

脈波等の生体情報を測定する装置は、例えば健康促進やダイエットの目的、或いは睡眠状態をモニターして睡眠の質や疾患を管理することを目的とするものがある。例えば特許文献１には、覚醒状態や睡眠状態を検出し、その検出結果から寝付くまでの時間や深い睡眠の時間、中途覚醒（自覚の無い覚醒）の回数等を求め、その内容に基づいてユーザーに睡眠改善のアドバイスを与える技術が記載されている。

このような生体情報検出装置は例えば携帯型であることが多い。そのような携帯型の装置では小型軽量化が求められるため、電池の容量に制限があり、低消費電力化が求められる。

特開２００１−６１８１９号公報

さて、脈波等の生体情報を測定する場合には、生体情報以外にも身体の動きによるノイズ（体動ノイズ）が検出信号に加わる。この体動ノイズを低減する手法として、２つの光電センサーを用いて一方の光電センサーにより主として体動ノイズを検出する手法が考えられる。しかしながら、２つの光電センサーを用いることで消費電力が増すという課題がある。

なお、上述した特許文献１には、生体情報検出装置の低消費電力化という技術的課題や、その解決手法について記載がない。また、活動状態（例えば覚醒状態や睡眠状態等）の具体的な判定手法や、生体情報の具体的な測定手法についても記載がない。

本発明の幾つかの態様によれば、被検体（ユーザー）の活動状態に応じて低消費電力化が可能な生体情報検出装置等を提供できる。

本発明の一態様は、被検体からの光を受光する第１の受光部と、前記被検体からの光を受光する第２の受光部と、前記被検体に対して光を射出する少なくとも１つの発光部と、処理部と、を含み、前記発光部と前記第１の受光部との距離をＬ１とし、前記発光部と前記第２の受光部との距離をＬ２とした場合に、Ｌ１＜Ｌ２であり、前記処理部は、前記第１の受光部で検出された第１の検出信号と前記第２の受光部で検出された第２の検出信号に基づいて前記被検体の活動状態の判定を行い、前記活動状態に応じて前記発光部及び前記第１の受光部による第１の検出動作と前記発光部及び前記第２の受光部による第２の検出動作とを制御する生体情報検出装置に関係する。

本発明の一態様によれば、第１の検出信号と第２の検出信号に基づいて被検体の活動状態が判定され、その活動状態に応じて発光部及び第１の受光部による第１の検出動作と発光部及び第２の受光部による第２の検出動作とが制御される。これにより、例えば検出動作のオン・オフ等を、例えば覚醒状態や睡眠状態等の活動状態に応じて適応的に制御することが可能となり、活動状態に応じて低消費電力化することが可能となる。

また本発明の一態様では、前記活動状態は前記被検体の睡眠状態であり、前記処理部は、前記被検体が第１の睡眠状態であると判定された場合、前記第２の検出動作を通常動作モードに設定し、前記被検体が前記第１の睡眠状態よりも深い第２の睡眠状態であると判定された場合、前記第２の検出動作を非動作モードに設定してもよい。

このようにすれば、睡眠状態のうち第１の睡眠状態と第２の睡眠状態で異なる動作モードで検出動作を制御できる。即ち、より深い睡眠状態である第２の睡眠状態では、第１の睡眠状態よりも体動が小さいと考えられるため、第２の検出動作を非動作モードに設定することで低消費電力化できる。また、より浅い睡眠状態である第１の睡眠状態では、第２の検出動作を通常動作モードに設定することで、第２の検出信号を用いた体動ノイズの低減が可能となる。

また本発明の一態様では、前記処理部は、前記第２の検出動作の前記通常動作モードでは、前記第１の受光部により前記被検体からの光を検出する第１の期間及び前記第２の受光部により前記被検体からの光を検出する第２の期間において前記発光部を発光させ、前記第２の検出動作の前記非動作モードでは、前記第２の期間における前記発光部の発光を停止させてもよい。

このように、通常動作モードでは第１の検出動作と第２の検出動作においてそれぞれ別の期間で発光部が発光し、検出動作を行う。一方、第２の検出動作の非動作モードでは、第１の検出動作だけが行われるので、第２の検出動作に対応するタイミングでは発光部の発光が停止する。これにより、所定睡眠状態において発光部の発光回数が半分になり、発光部での消費電力を低減できる。

また本発明の一態様では、前記第１の睡眠状態は、レム睡眠であり、前記第２の睡眠状態は、ノンレム睡眠であってもよい。

このようにすれば、睡眠状態のうちレム睡眠とノンレム睡眠で異なる動作モードで検出動作を制御できる。即ち、ノンレム睡眠では第２の検出動作を非動作モードに設定することで低消費電力化できる。また、レム睡眠では、第２の検出動作を通常動作モードに設定することで、第２の検出信号を用いた体動ノイズの低減が可能となる。

また本発明の一態様では、前記処理部は、前記被検体が覚醒状態であると判定された場合、前記第２の検出動作を通常動作モードに設定し、前記被検体が所定睡眠状態であると判定された場合、前記第２の検出動作を非動作モードに設定してもよい。

このようにすれば、活動量が多く体動ノイズが発生しやすい覚醒状態において第２の検出信号を用いることで第１の検出信号から体動ノイズを低減することが可能となり、高精度な生体情報の検出が可能となる。そして、活動量が少なく体動ノイズが発生しにくい所定睡眠状態において第２の検出動作を停止させることで、低消費電力化を実現できる。

また本発明の一態様では、前記処理部は、前記第２の検出信号に基づいて前記第１の検出信号の体動ノイズを低減する体動ノイズ低減処理を行い、前記体動ノイズ低減処理後の前記第１の検出信号に基づいて、生体情報を演算してもよい。

第１の受光部と第２の受光部を有し、第１の受光部と第２の受光部で発光部からの距離Ｌ１、Ｌ２が異なることで、各受光部での生体情報と体動に対する感度を異ならせることが可能である。これにより、第１の受光部により主として生体情報を検出し、第２の受光部により主として体動ノイズを検出することが可能となり、第２の検出信号を用いて第１の検出信号から体動ノイズを低減し、高精度な生体情報を検出することができる。

また本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体情報として脈波情報を求め、前記脈波情報に基づいて前記活動状態の判定を行ってもよい。

脈波情報は自律神経の活動バランスに関係しており、活動状態に応じて自律神経の活動バランスは変化する。即ち、生体情報として脈波情報を求めることで、活動状態を判定することが可能となる。

また本発明の一態様では、前記処理部は、前記脈波情報の周波数解析により、交感神経の活動を表す第１の指標と副交感神経の活動を表す第２の指標を求め、前記第１の指標と前記第２の指標に基づいて前記活動状態の判定を行ってもよい。

脈波情報を周波数解析することで、脈波の周波数特性を取得できる。この周波数特性には拍動の周波数だけでなく、その拍動の周波数の揺らぎの周波数も含まれている。この揺らぎには自律神経の活動バランスの情報が含まれているので、それを第１の指標と第２の指標として求めることで、活動状態を判定することができる。

また本発明の一態様では、前記被検体の体動情報を検出するモーションセンサー部を含み、前記処理部は、前記体動情報に基づいて前記活動状態の判定を行ってもよい。

また本発明の一態様では、前記処理部は、前記被検体が覚醒状態から睡眠状態に遷移したと判定された場合、前記モーションセンサー部を低消費電力モードに設定してもよい。

入眠後には体動は小さいのでモーションセンサー部は覚醒状態のときと同じ動作を行う必要がない。そのため、入眠したと判定された場合にモーションセンサー部を低消費電力モードに設定することで、体動情報の取得回数を減らすことが可能となり、モーションセンサー部の消費電力を低減できる。

また本発明の他の態様は、被検体からの光を受光する第１の受光部と、前記被検体からの光を受光する第２の受光部と、前記被検体に対して光を射出する少なくとも１つの発光部と、少なくとも前記第１の受光部と前記発光部とが配置された基板と、前記第１の受光部及び前記第２の受光部よりも前記被検体側の位置に設けられ、前記被検体からの光を透過し、且つ前記被検体の生体情報の測定時に前記被検体に接触する透光部材と、処理部と、を含み、生体情報検出装置から前記被検体への方向における平面視において、前記透光部材と前記第１の受光部とが重なる領域での前記基板から前記透光部材の前記被検体に接触する面までの距離をｈ１とし、前記透光部材と前記第２の受光部とが重なる領域での前記基板から前記透光部材の前記被検体に接触する面までの距離をｈ２とした場合に、ｈ１＞ｈ２であり、前記処理部は、第１の受光部で検出された第１の検出信号と第２の受光部で検出された第２の検出信号に基づいて前記被検体の活動状態の判定を行い、前記活動状態に応じて前記発光部及び前記第１の受光部による第１の検出動作と前記発光部及び前記第２の受光部による第２の検出動作を制御してもよい。

図１（Ａ）は、生体情報検出装置の外観図。図１（Ｂ）は、生体情報検出装置の外観図及び、生体情報検出装置の装着及び端末装置との通信についての説明図。 生体情報検出装置の機能ブロック図。 図３（Ａ）〜図３（Ｃ）は、心拍のＬＦ成分とＨＦ成分を説明する図。 図４（Ａ）は、ＬＦ／ＨＦと活動状態の関係を模式的に示す図。図４（Ｂ）は、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）と活動状態の関係を模式的に示す図。 覚醒状態及び睡眠状態の判定手法と、各状態での検出動作の制御を説明する図。 生体情報検出装置の接続構成例。 活動状態の判定と検出動作の制御のフローチャート。 入眠判定処理の詳細なフローチャート。 振動要因を説明する図。 睡眠状態判定処理の詳細なフローチャート。 各動作モードにおける発光動作のタイミングチャート。 各動作モードにおける光電センサーと加速度センサーの動作タイミングチャート。 覚醒判定処理の詳細なフローチャート。 図１４（Ａ）、図１４（Ｂ）は、発光部と受光部の配置例、透光部材の構成例を表す断面図及び平面図。 発光部と受光部との距離が光の浸透深度に与える影響を説明する図。 発光部と受光部の間の距離と検出信号の信号強度の関係を示す図。 押圧に対する吸光度の変化を例示する図。 押圧に対する体動ノイズ感度の変化を例示する図。 図１９（Ａ）、図１９（Ｂ）は、スペクトラム減算法による体動ノイズ低減処理を説明する図。 適応フィルター処理による体動ノイズ低減処理を説明する図。 信号処理の流れを説明する図。

以下、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお以下に説明する本実施形態は特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。

１．生体情報検出装置
以下、本実施形態の生体情報検出装置について説明する。なお、以下では生体情報として脈波（脈拍数）を測定する場合を例に説明するが、本実施形態はこれに限定されず、脈波以外の生体情報（例えば血液中の酸素飽和度、体温、抹消血液循環の状態、心拍等）を検出する場合にも適用できる。

生体情報である脈波は血液の容積の変化として現れる。この血液の容積の変化（測定対象となる部位の血量の変化）を光電センサーで捉えることによって脈波を測定することができる。しかし、測定される部分の血液の容積は、心臓の拍動（すなわち、脈波）のほか、人体の動き（以下、体動という）によっても変化する。そのため、光電センサーにより脈波を測定する際には、心臓から測定される部位まで伝搬する過程で、体動によるノイズが波動に含まれる場合がある。つまり、血液は流体であり、血管には弾性があるため、体動によって生じた血液の流れが血液量の変化を生み、偽脈動として測定されてしまう場合がある。

このような体動ノイズを低減する手法として、光電センサーの検出信号のうち、脈信号に対応する成分をできるだけ維持し、体動ノイズに対応する成分を低減（狭義には除去）する手法がある。この体動ノイズの低減処理では、体動ノイズに対応する信号成分がどのようなものであるかを知る必要がある。

本実施形態では、光電センサーでの検出信号には体動ノイズが含まれてしまうことを利用し、第２の受光部では敢えて、脈信号の感度を低く、体動ノイズの感度を高く設定することで、主として体動ノイズを含む検出信号を取得可能にする。第２の受光部において体動ノイズに対応する信号を検出できれば、第１の受光部での検出信号から、第２の受光部での検出信号に対応する成分を除去（低減）することで体動ノイズの低減が可能となる。

このようなノイズ低減を行う場合、日常生活の活動時間帯（覚醒状態）においては、体動ノイズを効率よく除去するために第１の受光部と第２の受光部を常時動作させる必要がある。しかしながら、体動ノイズを除去するための第２の受光部を動作させることで、脈波を主として検出する第１の受光部のみで脈波を取得する場合に比べて動作継続時間（即ち消費電力）が短くなってしまう。

図１（Ａ）、図１（Ｂ）に、このような課題を解決できる本実施形態の生体情報検出装置（生体情報測定装置）の外観図を示す。

図１（Ａ）に示すように、生体情報検出装置は、バンド部１０とケース部３０とセンサー部４０を有する。ケース部３０はバンド部１０に取り付けられる。センサー部４０は、ケース部３０に設けられる。また生体情報検出装置は後述する図２に示すように処理部２００を有する。処理部２００は、ケース部３０に設けられ、センサー部４０からの検出信号に基づいて脈波（生体情報）を検出する。

バンド部１０はユーザーの手首に巻き付けて生体情報検出装置を装着するためのものである。バンド部には、不図示のバンド穴とバックル部が設けられる。どのバンド穴にバックル部の突起部を挿入するかに応じて、センサー部４０の押圧（手首表面に対して押しつける圧力）の大きさが調整される。

ケース部３０は、生体情報検出装置の本体部（筐体）に相当するものである。ケース部３０の内部には、センサー部４０、処理部２００等の生体情報検出装置の種々の構成部品が設けられる。

図１（Ｂ）に示すように、ケース部３０には、透光部材により形成された発光窓部３２が設けられている。ケース部３０内に設けられた発光部（ＬＥＤ、センサー部４０の発光部１５０とは異なる報知用の発光部）からの光が、発光窓部３２を介してケース部３０の外部に出射される。

センサー部４０はユーザーの脈波を検出するものである。例えば、後述する図１４（Ａ）に示すように、センサー部４０は、第１の受光部１４１と、第２の受光部１４２と、発光部１５０を有する。またセンサー部４０は、透光部材５０により形成され、被検体の皮膚表面に接触して押圧を与える凸部５２を有する。このように凸部５２が皮膚表面に押圧を与えた状態で、発光部１５０が光を出射し、その光が被検体（血管）により反射された光を第１の受光部１４１と、第２の受光部１４２がそれぞれ受光し、その受光結果が第１の検出信号、第２の検出信号として処理部２００に出力される。そして処理部２００は、センサー部４０からの第２の検出信号に基づいて第１の検出信号のノイズ低減処理を行い、ノイズ低減処理後の第１の検出信号に基づいて脈波を検出する。

図１（Ｂ）を用いて、生体情報検出装置４００の装着及び端末装置４２０との通信について説明する。

図１（Ｂ）に示すように、ユーザーは手首４１０に生体情報検出装置４００を時計のように装着する。上述したように、センサー部４０の凸部５２が手首４１０の皮膚表面に接触して押圧を与え、その状態で脈波が検出される。

生体情報検出装置４００と端末装置４２０は通信接続されて、データのやり取りが可能になっている。端末装置４２０は、例えばスマートフォン、携帯電話機、フューチャーフォン等の携帯型通信端末、或いはタブレット型コンピュータ等の情報処理端末である。通信接続としては、例えばブルートゥース（Bluetooth（登録商標））等の近接無線通信を採用できる。端末装置４２０の表示部４３０（ＬＣＤ等）には、センサー部４０の検出信号に基づき求められた各種の情報（例えば脈拍数や消費カロリー等）を表示できる。なお、脈拍数や消費カロリーなどの情報の演算処理は、生体情報検出装置４００において実行してもよいし、その少なくとも一部を端末装置４２０において実行してもよい。

生体情報検出装置４００には、発光窓部３２が設けられており、報知用の発光部の発光（点灯、点滅）により、各種の情報をユーザーに報知する。例えば脂肪燃焼ゾーンに入った場合や脂肪燃焼ゾーンから出た場合に、これを発光窓部３２を介した発光部の発光により報知する。或いは、端末装置４２０においてメール等が受信されると、それが端末装置４２０から生体情報検出装置４００に通知され、生体情報検出装置４００の発光部が発光することで、メール等の受信がユーザーに通知される。

このように図１（Ｂ）では、生体情報検出装置４００には表示部が設けられておらず、文字や数字等で報知する必要がある情報は、端末装置４２０の表示部４３０に表示される。なお、本実施形態はこれに限定されず、生体情報検出装置４００に表示部を設けてもよい。

図２に、生体情報検出装置の機能ブロック図を示す。生体情報検出装置は、センサー部４０、モーションセンサー部１７０、処理部２００、温度センサー部２４０、報知部２６０、入力部２７０（操作部）、記憶部２８０、通信部２９０を含む。

センサー部４０は、脈波を検出するものであり、第１の受光部１４１、第２の受光部１４２、発光部１５０を含む。なお、図２には発光部１５０が複数の受光部で共有される例を示したが、発光部は１つに限定されず２つ以上設けてもよい。

第１の受光部１４１、第２の受光部１４２、発光部１５０により脈波センサー（光電センサー）が実現される。即ち、第１の受光部１４１と発光部１５０により第１の脈波センサーが実現され、第２の受光部１４２と発光部１５０により第２の脈波センサーが実現される。センサー部４０は、複数の脈波センサーにより検出された信号を、検出信号（脈波検出信号）として出力する。

モーションセンサー部１７０は、種々のモーションセンサーのセンサー情報に基づいて、体動に応じて変化する信号である体動検出信号を出力する。モーションセンサー部１７０は、モーションセンサーとして例えば加速度センサー１７２を含む。なお、モーションセンサー部１７０は、モーションセンサーとして圧力センサーやジャイロセンサーなどを有してもよい。

温度センサー部２４０は、種々の温度センサーのセンサー情報に基づいて体温に応じて変化する温度検出信号を出力する。温度センサー部２４０は、温度センサーとして例えばサーミスター２４２を含む。なお、温度センサーとして熱電対等を有してもよい。

処理部２００は、例えば記憶部２８０をワーク領域として、各種の信号処理や制御処理を行うものであり、例えばＣＰＵ等のプロセッサー或いはＡＳＩＣなどの論理回路により実現できる。処理部２００は、脈波測定部２１０、周波数解析部２１２、睡眠状態判定部２１６、入眠・覚醒判定部２１８、制御部２５０を含む。

脈波測定部２１０は、センサー部４０からの脈波検出信号やモーションセンサー部１７０からの体動検出信号などに対して信号処理を行い、その処理後の信号から拍動情報を演算する。拍動情報は例えば脈拍数などの情報である。具体的には、脈波測定部２１０は、第２の受光部１４２からの体動検出信号とモーションセンサー部１７０からの体動検出信号とに基づいて、体動に起因したノイズである体動ノイズを低減する体動ノイズ低減処理を行う。そして、その処理後の信号に対してＦＦＴ等の周波数解析処理を行って、スペクトルを求め、求めたスペクトルにおいて代表的な周波数を心拍の周波数とする処理を行う。求めた周波数を６０倍にした値が、一般的に用いられる脈拍数（心拍数）となる。

なお、拍動情報は脈拍数そのものには限定されず、例えば脈拍数を表す他の種々の情報（例えば心拍の周波数や周期等）であってもよい。また、拍動の状態を表す情報であってもよく、例えば血液量そのものを表す値を拍動情報としてもよい。

周波数解析部２１２は、拍動情報に対してＦＦＴ等の周波数解析処理を行い、脈拍のスペクトラムを求める。脈拍のスペクトラムには、心拍の周波数だけでなく心拍の周波数の変化（揺らぎ）に対応する周波数も含まれており、その周波数を用いて睡眠状態を判定する。

睡眠状態判定部２１６は、脈拍のスペクトラムに基づいて睡眠状態（例えばレム睡眠、ノンレム睡眠等）を判定する。具体的には、脈拍のスペクトラムにおいて０．０４〜０．１５Ｈｚの成分（以下、ＬＦ成分と呼ぶ）は自律神経の交感神経及び副交感神経の活動を表す指標であり、０．１５〜０．４Ｈｚの成分（以下、ＨＦ成分と呼ぶ）は副交感神経の活動を表す指標である。このＬＦ成分とＨＦ成分は睡眠状態に応じて変化するため、その変化を検出することで睡眠状態を判定する。この睡眠状態の判定は、下記の入眠・覚醒判定部２１８により入眠判定された後、覚醒判定されるまでの間に行う。

入眠・覚醒判定部２１８は、覚醒状態から睡眠状態へ移行する入眠と、睡眠状態から覚醒状態へ移行する覚醒との判定を行う。判定手法は種々の変形例が考えられるが、例えば例えばユーザーが就寝時にボタン（入力部２７０）を押すことで告知してもよいし、或いはモーションセンサー部１７０で検出された体動の大きさから判断してもよい。或いは、温度センサー部２４０で検出された体温の変化から判断してもよい。

制御部２５０は、生体情報検出装置の各部の制御を行う。具体的には、脈波を測定する際に発光部１５０の発光の強度やタイミング、光電センサーによる検出動作、モーションセンサー部１７０による検出動作等を制御する。このとき、睡眠状態や入眠、覚醒の判定結果に応じて、検出動作の実行、停止、間欠動作を制御する。例えば、ノンレム睡眠と判定された場合には、主として体動ノイズを検出する第２の受光部１４２による検出動作を停止する。

報知部２６０（報知デバイス）は、例えば電源オン時のスタートアップの報知、初回の脈波検出の成功の報知、脈波が検出できない状態が一定時間続いた時の警告、脂肪燃焼ゾーンの移動時の報知、電池電圧低下時の警告、起床アラームの通知、或いはスマートフォン等の端末装置からのメールや電話等の通知等を行う。報知部２６０は、例えば報知用の発光部（ＬＥＤ）である。或いは、ＬＣＤ等の表示部やブザー、振動モーター（バイブレーター）等の振動発生部等であってもよい。

入力部２７０は、ユーザーからの操作入力を受け付けるものである。例えば、入力部２７０はボタン等で構成される。操作入力としては、例えば入眠（就寝）や覚醒（起床）の自己申告、電源のオン・オフ、動作モードの切り替え、表示する情報の切り替え、脈波測定の開始・停止等を想定できる。

通信部２９０は、図１（Ｂ）で説明したように外部の端末装置４２０との通信処理（受信処理、送信処理）を行う。この通信部２９０の機能は通信用のプロセッサー或いはＡＳＩＣなどの論理回路により実現できる。

以上の実施形態によれば、生体情報検出装置は、被検体からの光を受光する第１の受光部１４１と、被検体からの光を受光する第２の受光部１４２と、被検体に対して光を射出する少なくとも１つの発光部１５０と、処理部２００と、を含む。処理部２００は、第１の受光部１４１で検出された第１の検出信号と第２の受光部１４２で検出された第２の検出信号に基づいて被検体の活動状態の判定を行い、活動状態に応じて発光部１５０及び第１の受光部１４１による第１の検出動作と発光部１５０及び第２の受光部１４２による第２の検出動作を制御する。ここで、図１４（Ａ）等で後述するように、発光部１５０と第１の受光部１４１との距離をＬ１とし、発光部１５０と第２の受光部１４２との距離をＬ２とした場合に、Ｌ１＜Ｌ２である。

図１４等で後述するように、発光部１５０と第１の受光部１４１との距離Ｌ１が、発光部１５０と第２の受光部１４２との距離Ｌ２よりも小さい（Ｌ１＜Ｌ２）ことで、第１の受光部１４１と第２の受光部１４２で脈波及び体動に対する感度が異なる。これにより、第１の受光部１４１により主として脈波の検出信号を取得し、第２の受光部１４２により主として体動の検出信号を取得し、その体動の検出信号により脈波の検出信号から体動ノイズを低減できる。

このとき、活動状態に応じて検出動作を制御することで、２つの受光部を用いて体動ノイズを効果的に低減しながら活動状態に合わせて適応的に検出動作のオン・オフ（又は間欠動作）を切り替えることが可能となる。これにより、２つの受光部を用いながらも低消費電力化を実現できる。

例えば図５で後述する例では、活動状態は、睡眠状態を細分化したレム睡眠とノンレム睡眠である。そして、主として脈波を検出する第１の検出動作は睡眠状態に関わらずに行い、主として体動を検出する第２の検出動作は、レム睡眠では行い、ノンレム睡眠では停止する。これは、ノンレム睡眠は深いレベルの睡眠状態であるため体動が小さいと考えられ、脈波検出信号から体動ノイズを低減しなくても十分な精度で脈波を検出できると考えられるためである。このようにして、ノンレム睡眠において第２の検出動作（及び、そのときの発光部１５０の発光）の消費電力を節約できる。

なお、活動状態は、被検体（ユーザー）の活動レベルに関する状態であり、例えば覚醒状態と睡眠状態である。本実施形態では、覚醒状態を１つの状態とし、睡眠状態を睡眠段階に応じた複数の状態とする場合を例に説明するが、これに限定されない。例えば、覚醒状態を、体動の多寡によって複数の状態に分類し、その状態に応じて光電センサーの検出動作を制御してもよい。例えば、第２の受光部１４２により得られる体動検出信号に基づいて、体動が比較的小さい又は少ない第１状態（例えばデスクワーク等）と、体動が比較的大きい又は多い第２状態（例えば運動時等）とを検出し、第１状態では検出動作を低消費電力の動作（例えば体動用センサーの検出動作を停止）に設定してもよい。

睡眠状態は、入眠から覚醒までの間の睡眠の深さのレベルに対応した状態であり、例えばレム睡眠と、レム睡眠よりも深いノンレム睡眠である。また、ノンレム睡眠を更に浅睡眠と、浅睡眠よりも深い深睡眠に分類し、浅睡眠と深睡眠で検出動作のオン・オフ、間欠動作を切り替え制御してもよい。例えば睡眠状態を覚醒、レム睡眠、レベル１〜レベル４のレム睡眠の６段階に分類した場合、レベル１のノンレム睡眠が浅睡眠、レベル２〜４のノンレム睡眠が深睡眠に対応してもよい。

また本実施形態では、活動状態は被検体の睡眠状態である。そして、処理部２００は、被検体が第１の睡眠状態であると判定された場合、第２の検出動作を通常動作モードに設定し、被検体が第１の睡眠状態よりも深い第２の睡眠状態であると判定された場合、第２の検出動作を非動作モードに設定する。

後述する図５の例では、第１の睡眠状態はレム睡眠であり、第２の睡眠状態はノンレム睡眠である。なお、これに限定されず、第１の睡眠状態と第２の睡眠状態は種々の睡眠状態に選択しうる。例えば、レム睡眠とノンレム睡眠の浅睡眠を第１の睡眠状態とし、ノンレム睡眠の深睡眠を第２の睡眠状態とし、そのノンレム睡眠の深睡眠において第２の検出動作を非動作モードに設定してもよい。

このようにすれば、覚醒と睡眠だけでなく睡眠の深さのレベルに応じて更に詳細に検出動作を制御することが可能となる。即ち、睡眠状態の中でも体動が比較的起きやすい睡眠状態を第１の睡眠状態とし、その第１の睡眠状態では第２の受光部１４２による検出動作を行って体動ノイズを低減できる。一方、睡眠状態の中でも体動が比較的起きにくく脈波に体動ノイズが混入しにくい睡眠状態を第２の睡眠状態とし、その第２の睡眠状態では第２の受光部１４２による検出動作を停止させることで低消費電力化を実現し、使用可能時間（電池の充電又は交換が必要となるまでの時間）を延長できる。睡眠状態の遷移は基本的にはある程度の長さ（例えば数十分）をもち、一晩に数回繰り返されるので、その間に消費電力が低減されることは非常に効果が大きい。

また本実施形態では、処理部２００は、被検体が覚醒状態であると判定された場合、第２の検出動作を通常動作モードに設定し、被検体が所定睡眠状態であると判定された場合、第２の検出動作を非動作モード（動作停止モード）に設定する。

所定睡眠状態は、後述する図５の例ではノンレム睡眠であるが、第２の検出動作を非動作モードに設定するのはノンレム睡眠に限定されない。例えば、全ての睡眠状態（入眠したと判定された場合）において第２の検出動作を非動作モードに設定してもよい。

このようにすれば、活動量が多く体動ノイズが発生しやすい覚醒状態において第２の受光部１４２を用いることで体動ノイズを低減し、高精度な脈波検出を実現できる。そして、活動量が少なく体動ノイズが発生しにくい睡眠状態において第２の受光部１４２による検出動作を停止させることで、低消費電力化を実現し、使用可能時間（電池の充電又は交換が必要となるまでの時間）を延長できる。

２．睡眠状態の判定手法
以下、上述した生体情報検出装置の詳細について説明する。まず、睡眠状態の判定手法について説明する。

図３（Ａ）〜図３（Ｃ）は、心拍のＬＦ成分とＨＦ成分を説明する図である。図３（Ａ）は、心拍間隔の時間変動の例である。心拍間隔（周期）は１回の拍動から次の拍動までの時間であり、図３（Ａ）では約１０００ミリ秒である。その逆数は単位時間あたりの拍動回数（周波数）になるので、１回／秒＝６０回／分の拍動に相当する。この心拍間隔は、約１０００ミリ秒を中心として揺らいでおり、時間変動があることが分かる。この揺らぎの周波数には自律神経の状態を表す情報が含まれている。

図３（Ｂ）は、副交感神経よりも交感神経が優位な場合の心拍のパワースペクトラムであり、図３（Ｃ）は、交感神経よりも副交感神経が優位な場合の心拍のパワースペクトラムである。上述したように、ＬＦ（Low Frequency）成分は帯域０．０４〜０．１５Ｈｚの成分に対応し、ＨＦ（High Frequency）成分は帯域０．１５〜０．４Ｈｚの成分に対応する。例えば、各帯域においてパワー密度を積算（積分）したものが各帯域での成分である。

交感神経は、被検体が活発な活動を行っている場合に活性化しやすい自律神経であり、図３（Ｂ）に示すように心拍のパワースペクトラムにはＬＦ成分とＨＦ成分が共に現れている。一方、副交感神経は、身体を休めている場合に活性化しやすい自律神経であり、図３（Ｃ）に示すように心拍のパワースペクトラムには、ほぼＨＦ成分のみが現れている。このように、交感神経と副交感神経の緊張状態のバランスによって、ＬＦ成分とＨＦ成分の現れ方や大きさが変わるため、これを利用して自律神経の活動バランスを推定し、その活動バランスにより睡眠状態を判定することが可能である。

具体的には、ＬＦ成分とＨＦ成分からＬＦ／ＨＦという第１の指標と、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）という第２の指標を求め、これらの指標を閾値判定することで睡眠状態を判定する。その説明図を図４（Ａ）〜図５に示す。

図４（Ａ）は、ＬＦ／ＨＦと活動状態の関係を模式的に示す図である。ＬＦ／ＨＦは交感神経の活動を表す指標であり、数値が大きいほど交感神経の活動が亢進していることを表す。図４（Ａ）に示すように、各状態においてＬＦ／ＨＦの値には幅があるものの、傾向として覚醒状態（体動）で最もＬＦ／ＨＦが大きく、睡眠が深くなるほどＬＦ／ＨＦが小さくなる。

また図４（Ｂ）は、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）と活動状態の関係を模式的に示す図である。ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）は副交感神経の活動を表す指標であり、数値が大きいほど副交感神経の活動が亢進していることを表す。図４（Ｂ）に示すように、各状態においてＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）の値には幅があるものの、傾向として覚醒状態（体動）で最もＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）が小さく、睡眠が深くなるほどＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）が大きくなる。

図５は、覚醒状態及び睡眠状態の判定手法と、各状態での検出動作の制御を説明する図である。なお、以下では覚醒状態を含めてＬＦ／ＨＦ、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）で判定する場合を例に説明するが、これに限定されず、例えば睡眠状態のみをＬＦ／ＨＦ、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）で判定し、覚醒状態は別の手法で判定してもよい。

図５において第１の指標、第２の指標の部分に記載された四角形は、各状態における指標値の分布を模式的に示すものであり、紙面上方向に値が大きくなる。第１の指標であるＬＦ／ＨＦに対しては、ＬＦ／ＨＦの第１の閾値ＳＴＡと第２の閾値ＳＴＢにより判定を行い、第２の指標であるＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）に対しては、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）の第１の閾値ＰＴＡと第２の閾値ＰＴＢにより判定を行う。具体的には、以下のように判定する。
ＳＴＡ＜ＬＦ／ＨＦ、且つＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）＜ＰＴＢ：覚醒
ＳＴＢ＜ＬＦ／ＨＦ＜ＳＴＡ、且つＰＴＢ＜ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）＜ＰＴＡ：レム睡眠
ＬＦ／ＨＦ＜ＳＴＢ、且つＰＴＡ＜ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）：ノンレム睡眠
例えば、ＬＦ／ＨＦの第１の閾値はＳＴＡ＝５であり、第２の閾値はＳＴＢ＝３である。ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）の第１の閾値はＰＴＡ＝０．５であり、第２の閾値はＰＴＢ＝０．３である。なお、この値は一例であり、実験等によって閾値を適宜設定すればよい。

上記の判定において覚醒状態又はレム睡眠と判定された場合には、第１の受光部１４１（脈波センサー）と第２の受光部１４２（体動用脈波センサー）による検出動作を共に通常動作に設定する。一方、上記の判定においてノンレム睡眠と判定された場合には、第１の受光部１４１（脈波センサー）による検出動作を通常動作に設定し、第２の受光部１４２（体動用脈波センサー）による検出動作を停止させる。通常動作や停止の具体例は、図１１等で後述する。

また、本実施形態では更に加速度センサー１７２（モーションセンサー）を用いて覚醒状態や睡眠状態を判定する。図５には各状態における加速度センサー１７２の検出信号を縦線により模式的に示す。紙面右方向に時間が進み、紙面上方向に加速度が大きくなる。この加速度は体動の大きさを表しており、各状態での体動の大きさや、その大きさのばらつき等を反映して加速度が変化している。例えば、加速度の第１の閾値をＭＴＡとし、第２の閾値をＭＴＢ（ＭＴＢ＜ＭＴＡ）とする場合、所定時間内においてＭＴＡ＜加速度となる回数、ＭＴＢ＜加速度＜ＭＴＡとなる回数、加速度＜ＭＴＢとなる回数をカウントする。そして、そのカウント値を比較してレム睡眠、ノンレム睡眠、覚醒状態を判定する。

或いは、図８等で後述するように、睡眠状態の区別ではなく入眠判定（又は覚醒判定）において加速度センサー１７２を用いてもよい。この場合、加速度が所定の閾値を超えた回数を検出し、その回数をコール（Cole）式に当てはめて覚醒しているか否かを判断する。

加速度センサー１７２の検出動作についても睡眠状態に応じて制御する。即ち、覚醒状態と判定された場合には通常動作（常時検出）を行い、レム睡眠又はノンレム睡眠と判定された場合には間欠動作（断続的な検出）を行う。

なお、状態遷移に応じた検出動作の制御は上記に限定されない。例えば、ノンレム睡眠において第２の受光部１４２による検出動作を停止するのではなく、低消費電力モード（例えば間欠動作）としてもよい。或いは、レム睡眠やノンレム睡眠において加速度センサー１７２による検出動作を間欠動作にするのではなく、停止させてもよい。

３．処理の詳細
次に、上述した睡眠状態の判定と検出動作の制御の処理の詳細を説明する。

図６に、生体情報検出装置の接続構成例を示す。生体情報検出装置は、アナログフロントエンド部ＡＦＥ１、ＡＦＥ２、第１の受光部１４１、第２の受光部１４２、発光部１５０、加速度センサー１７２、脈波測定部２１０、周波数解析部２１２、睡眠状態判定部２１６、入眠・覚醒判定部２１８を含む。なお、既に上述した構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付し、適宜説明を省略する。

アナログフロントエンド部ＡＦＥ１、ＡＦＥ２は、例えば増幅回路やフィルター回路、Ａ／Ｄ変換回路等で構成される。アナログフロントエンド部ＡＦＥ１は、第１の受光部１４１からの脈波検出信号の増幅やフィルター処理を行い、その信号をＡ／Ｄ変換してデジタルの脈波検出信号を脈波測定部２１０へ出力する。アナログフロントエンド部ＡＦＥ２は、第２の受光部１４２からの体動検出信号の増幅やフィルター処理を行い、その信号をＡ／Ｄ変換してデジタルの体動検出信号を脈波測定部２１０へ出力する。アナログフロントエンド部ＡＦＥ１、ＡＦＥ２は、例えばその全部又は１部が処理部２００（ＣＰＵ等）に内蔵されてもよいし、或いは処理部２００とは別の回路要素として設けられてもよい。

図７に、活動状態の判定と検出動作の制御のフローチャートを示す。この処理を開始すると、入眠・覚醒判定部２１８が加速度センサー１７２の体動検出信号や第２の受光部１４２の体動検出信号に基づいて入眠したか否かを判定する（ステップＳ１）。

入眠していないと判定された場合には、制御部２５０と脈波測定部２１０が覚醒時の動作モードで脈波の測定を実行する（ステップＳ６）。一方、入眠したと判定された場合には、睡眠状態判定部２１６がＬＦ／ＨＦ、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）の指標値に基づいて睡眠状態を判定する（ステップＳ２）。

覚醒状態である（即ち睡眠状態でない）と判定された場合にはステップＳ１に戻る。一方、レム睡眠状態と判定された場合には、制御部２５０と脈波測定部２１０がレム睡眠時の動作モードで脈波の測定を実行する（ステップＳ３）。また、ノンレム睡眠状態と判定された場合には、制御部２５０と脈波測定部２１０がノンレム睡眠時の動作モードで脈波の測定を実行する（ステップＳ４）。

次に、入眠・覚醒判定部２１８がＬＦ／ＨＦ、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）の指標値に基づいて覚醒したか否かを判定する（ステップＳ５）。覚醒していないと判定された場合にはステップＳ２に戻る。一方、覚醒したと判定された場合には、覚醒時の動作モードで脈波の測定を実行する（ステップＳ６）。なお、ここでは覚醒判定を入眠・覚醒判定部２１８が行うこととしたが、睡眠状態判定部２１６がＬＦ／ＨＦ、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）の指標値に基づいて覚醒判定を行ってもよい。また、覚醒判定はＬＦ／ＨＦ、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）を用いたものに限定されず、例えば入眠判定と同様に加速度センサー１７２等を用いて覚醒判定を行ってもよい。

４．入眠判定処理
次に、各ステップにおける処理の詳細について説明する。

図８に、ステップＳ１の入眠判定処理の詳細なフローチャートを示す。この処理が開始されると、入眠・覚醒判定部２１８が、入眠（就寝）を自己申告するためのスイッチ（入力部２７０）がユーザーによりオンされたか否かを判定する（ステップＳ２１）。

スイッチがオンされた場合には、加速度による体動判定を行う。即ち、加速度センサー１７２が加速度信号を検出し（ステップＳ２２）、入眠・覚醒判定部２１８が加速度信号を周波数解析（ＦＦＴ処理）してスペクトラムを求める（ステップＳ２３）。そして、入眠・覚醒判定部２１８は、スペクトラムから体動の有無を判定する（ステップＳ２４）。例えば、所定の帯域（又は全帯域でもよい）のパワーが閾値以上であるか否かで体動の有無を判定する。体動が無いと判定された場合にはステップＳ３０に進み、体動が有ると判定された場合にはステップＳ２３に戻る。

さて、図８のステップＳ２１においてスイッチがオンされていない場合には、加速度と光電センサーの検出信号による体動判定を行う。即ち、加速度センサー１７２が加速度信号を検出し（ステップＳ２５）、入眠・覚醒判定部２１８が加速度信号を周波数解析（ＦＦＴ処理）してスペクトラムを求める（ステップＳ２６）。また、入眠・覚醒判定部２１８が第２の受光部１４２からの体動検出信号を取得し（ステップＳ２７）、その体動検出信号を周波数解析（ＦＦＴ処理）してスペクトラムを求める（ステップＳ２８）。そして、加速度信号のスペクトラムと体動検出信号のスペクトラムから体動の有無を判定する（ステップＳ２９）。

加速度信号のスペクトラムから体動の有無を判定する手法は、上述した手法と同じである。体動検出信号のスペクトラムから体動の有無を判定する手法は、例えば加速度信号の場合と同様に、所定の帯域（又は全帯域でもよい）のパワーが閾値以上であるか否かで体動の有無を判定する。

体動が無いと判定された場合にはステップＳ３０に進み、体動が有ると判定された場合には覚醒状態であると判断し、ステップＳ６に進む。

ステップＳ３０では、入眠・覚醒判定部２１８が加速度センサー１７２の検出信号に基づいて入眠判定を行う。例えばコール式による入眠判定を行う。コール式による判定では、判定時点の前後を複数の期間に分割し、その各期間において加速度が所定の閾値を超えた回数をカウントする。コール式は、各期間でのカウント値を重み付け加算する式であり、そのコール式にカウント値を代入してコール式の値を求め、その値を閾値判定する。

この入眠判定で用いる体動の周波数について、図９を用いて説明する。なお、以下で説明する体動の周波数は、入眠判定だけでなくステップＳ２４、Ｓ２９等の体動判定で用いてもよい。

図９は、振動要因を説明する図である。覚醒時には、無意識の体動や自発的な動き、粗体動、細体動、不随意の震えが発生し、睡眠時には、粗体動、細体動、不随意の震えが発生する。また、覚醒時・睡眠時に関わらず環境から発生する振動がある。各要因の振動周波数は図に示す通りである。

これらの振動要因のうち、入眠判定に適したものとして無意識の体動を採用する。これは、以下の理由による。即ち、粗体動は０．５秒以上持続する体動或いは複数筋の収縮であり、細体動は０．５秒未満持続する体動或いは単一筋の収縮である。このことから、細体動は持続時間が短い或いは大きさ（加速度）が小さいと考えられ、他の体動を検出する際の妨げになりにくいと考えられる。この細体動の帯域では無意識の体動と自発的な動きが発生しうるが、自発的な動きは必ずしも常時発生するものではないので、無意識の体動で睡眠と覚醒を区別するのが適切と考えられる。

無意識の体動と細体動の帯域が重なるのは２〜３Ｈｚの帯域なので、この帯域の信号をバンドパスフィルター処理により加速度信号から取り出す。そして、その２〜３Ｈｚの帯域の信号が閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上である場合にはカウント値をインクリメントする。

ステップＳ３０で求めたコール式の値が閾値以上である場合には、入眠したと判断し、処理を終了する。一方、コール式の値が閾値未満である場合には、覚醒状態であると判断し、ステップＳ６に進む。

なお、入眠判定は上記の手法に限らず、種々の変形例が考えられる。例えば、時刻（所定時刻の検出）や体温（体温変動の検出）、ジャイロセンサーの検出信号、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）の検出信号、ＧＰＳの検出信号（移動量の検出）、気圧（立位と臥位の気圧差を検出）、呼吸等に基づいて入眠判定を行ってもよい。

５．睡眠状態判定処理
図１０に、ステップＳ２の睡眠状態判定処理の詳細なフローチャートを示す。この処理が開始されると、制御部２５０が発光部１５０を発光させ、脈波測定部２１０が第１の受光部１４１からの脈波検出信号と第２の受光部１４２からの体動検出信号を取得する（ステップＳ４１、Ｓ４３）。

次に、脈波測定部２１０は脈波検出信号と体動検出信号を周波数解析（ＦＦＴ処理）してスペクトラムを求め（ステップＳ４２、Ｓ４４）、スペクトラム減算法により脈波検出信号から体動ノイズを低減する処理を行う（ステップＳ４５）。なお、モーションセンサー部１７０からの信号を用いた適応フィルター処理を更に行って、体動ノイズを低減してもよい。

次に、周波数解析部２１２が脈波検出信号を周波数解析（ＦＦＴ処理）し、脈波のスペクトラムを求める（ステップＳ４６）。次に、周波数解析部２１２が脈波のスペクトラムからＬＦ成分とＨＦ成分を求め（ステップＳ４７）、第１の指標ＬＦ／ＨＦと第２の指標ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）を求める（ステップＳ４８）。

次に、睡眠状態判定部２１６が第１の指標ＬＦ／ＨＦと第２の指標ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）に基づいて睡眠状態を判定する（ステップＳ４９）。判定手法は図３〜図５で上述した通りである。覚醒状態であると判定された場合にはステップＳ１に戻り、レム睡眠又はノンレム睡眠と判定された場合には睡眠状態判定処理を終了する。

６．光電センサーによる検出動作
次に、ステップＳ３のレム睡眠時の動作モード、ステップＳ４のノンレム睡眠時の動作モード、ステップＳ６の覚醒時の動作モードにおける検出動作について説明する。

図１１は、各動作モードにおける発光動作のタイミングチャートである。脈波の波形は拍動において受光部に入射する反射光の強度を模式的に示したものである。発光部の波形は、各パルスが発光タイミングを表し、パルスの高さが光量（発光パワー）を表す。

覚醒状態とレム睡眠状態では、発光部１５０はタイミングｔＡにおいて第１の光量ＰＷＡで発光し、タイミングｔＢにおいて第２の光量ＰＷＢで発光する。第２の光量ＰＷＢは第１の光量ＰＷＡよりも大きい。タイミングｔＡでは第１の受光部１４１により脈波検出信号が取得され、タイミングｔＢでは第２の受光部１４２により体動検出信号が取得される。タイミングｔＡとタイミングｔＢは例えば交互であり、両タイミングを含む発光の周波数は例えば２５６Ｈｚである。

ノンレム睡眠状態では、第２の受光部１４２による体動検出信号の取得を停止する。即ち、発光部１５０はタイミングｔＡにおいて第１の光量ＰＷＡで発光し、タイミングｔＢにおいては発光しない。タイミングｔＡでは第１の受光部１４１により脈波検出信号が取得される。タイミングｔＡの発光の周波数は例えば１２８Ｈｚである。発光の周波数（回数）が１／２になると共に光量が大きい方の発光を行わないので、発光部１５０での消費電力が抑制される。

図１２は、各動作モードにおける光電センサーと加速度センサーの動作タイミングチャートである。レム睡眠、ノンレム睡眠の一般的な継続時間として２０分、７０分を記載しているが、実際の動作では任意の継続時間でよい。

第１の受光部１４１による検出動作は、覚醒状態、レム睡眠状態、ノンレム睡眠状態の全てで行う。検出動作“ｏｎ”の期間では、図１１で説明したタイミングｔＡで検出信号を取得する。タイミングｔＡは、例えばアナログフロントエンド部ＡＦＥ１のＡ／Ｄ変換回路がアナログの検出信号を取り込むタイミングである。

第２の受光部１４２による検出動作は、覚醒状態、レム睡眠状態で行い、ノンレム睡眠状態では行わない。検出動作“ｏｎ”の期間では、図１１で説明したタイミングｔＢで検出信号を取得する。タイミングｔＢは、例えばアナログフロントエンド部ＡＦＥ２のＡ／Ｄ変換回路がアナログの検出信号を取り込むタイミングである。検出動作“ｏｆｆ”の期間では、制御部２５０がアナログフロントエンド部ＡＦＥ２を動作停止モードに設定する。例えば、アナログフロントエンド部ＡＦＥ２の電源供給ラインにスイッチ素子（例えばトランジスター等）を設け、制御部２５０がそのスイッチ素子をオフすることで、動作を停止させる。或いは、増幅回路とＡ／Ｄ変換部のうち増幅回路のみ電源供給をオフしてもよい。或いは、アナログフロントエンド部ＡＦＥ２のバイアス電流（又はバイアス電圧）をオフすることで、動作を停止させてもよい。

加速度センサー１７２による検出動作は、覚醒状態では継続して行い、レム睡眠状態とノンレム睡眠状態では間欠的に行う。間欠動作における動作“ｏｎ”の期間の長さは、例えばＦＦＴ処理やコール式の算出に必要な長さに設定する。間欠動作における動作“ｏｎ”と動作“ｏｆｆ”のデューティーは例えば５０％であるが、これに限定されるものではない。

上述したように、体動ノイズの低減には基本的に第２の受光部１４２による検出信号と加速度センサー１７２による検出信号を用いるが、本実施形態では睡眠状態に応じて体動ノイズの低減に用いる信号を変える。

即ち、覚醒状態では体動が大きいので、精度良く体動ノイズを低減するために、第２の受光部１４２による検出信号と加速度センサー１７２による検出信号を共に用いる。そのため、検出動作は共に“ｏｎ”である。レム睡眠状態では、体動が小さいので、第２の受光部１４２による検出信号のみを用い、加速度センサー１７２による検出信号を用いない。そのため、加速度センサー１７２の検出動作を間欠動作にして消費電力を節約する。ノンレム睡眠状態では体動がほとんどなく、体動ノイズの低減は必要ないので、第２の受光部１４２による検出信号と加速度センサー１７２による検出信号を共に用いない。そのため、第２の受光部１４２の検出動作を“ｏｆｆ”にし、加速度センサー１７２の検出動作を間欠動作にして消費電力を節約する。

上記のようにレム睡眠状態とノンレム睡眠状態では体動ノイズの低減に加速度センサー１７２の検出信号を用いないが、睡眠状態の遷移を検出する確度を上げるための補助的なデータとして用いる。そのため、常時測定でなく間欠動作としている。例えば、図５で説明したように加速度の閾値判定により睡眠状態を判定し、その判定結果を、ＬＦ／ＨＦ等による判定の補助として用いてもよい。

７．覚醒判定処理
図１３に、ステップＳ５の覚醒判定処理の詳細なフローチャートを示す。この処理が開始されると、周波数解析部２１２が第１の指標ＬＦ／ＨＦと第２の指標ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）を求める（ステップＳ６１）。次に、入眠・覚醒判定部２１８が第１の指標ＬＦ／ＨＦと第２の指標ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）に基づいて覚醒状態であるか否かを判定する（ステップＳ６２）。判定手法は、図３〜図５で説明した通りである。睡眠状態であると判定された場合にはステップＳ２に戻り、覚醒状態と判定された場合には覚醒判定処理を終了する。

以上の実施形態によれば、処理部２００は、第２の検出動作の通常動作モードでは、第１の受光部１４１により被検体からの光を検出する第１の期間及び第２の受光部１４２により被検体からの光を検出する第２の期間において発光部１５０を発光させる。一方、処理部２００は、所定睡眠状態における第２の検出動作の非動作モードでは、第２の期間における発光部１５０の発光を停止させる。

例えば、図１１、図１２の例では、第２の受光部１４２による第２の検出動作は覚醒時とレム睡眠時に通常動作モードであり、ノンレム睡眠時に非動作モード（停止）である。そして、覚醒時とレム睡眠時には第１の期間（タイミングｔＡ）と第２の期間（タイミングｔＢ）において発光部１５０が発光し、ノンレム睡眠時には第２の期間（タイミングｔＢ）では発光部１５０が発光しない。

睡眠状態の中でもノンレム睡眠は深い睡眠であり、体動は小さい（例えば１回の体動の大きさが小さい、或いは体動の頻度が少ない）。そのため、主として体動ノイズを検出する第２の受光部１４２による第２の検出動作を非動作モードにすることが可能である。非動作モードは、上述したように例えばアナログフロントエンド部ＡＦＥ２の動作を停止することに対応する。更に、第２の期間での発光は不要となるので、非動作モードでは第２の期間での発光を停止できる。このようにして、体動が小さい睡眠状態において発光部１５０或いはアナログフロントエンド部ＡＦＥ２での消費電力を低減し、携帯型装置での電池の使用可能時間を延長できる。図１１の例ではノンレム睡眠は７０分程度あり、それが一晩に数回繰り返す。その間に点滅し続ける発光動作を停止できるので、発光回数は大幅に削減されることになり、消費電力の削減効果は大きい。

また本実施形態では、処理部２００は、第２の受光部１４２による第２の検出信号に基づいて第１の受光部１４１による第１の検出信号の体動ノイズを低減する体動ノイズ低減処理を行う。そして、処理部２００は、体動ノイズ低減処理後の第１の検出信号に基づいて、生体情報を演算する。

第１の受光部１４１と第２の受光部１４２を有することによって、各受光部での脈波と体動に対する感度を異ならせることが可能である。例えば、発光部１５０から各受光部までの距離（図１４（Ａ）のＬ１、Ｌ２）や、各受光部での透光部材５０の高さ（図１４（Ａ）のｈ１、ｈ２）を異ならせることで、生体情報と体動に対する感度を変えることができる。これにより、主として体動ノイズを検出する第２の検出信号を用いて、主として生体情報を検出するが体動ノイズが混入する第１の検出信号から体動ノイズを低減することが可能となる。このようにして体動ノイズを低減することで、精度の高い（例えばＳ／Ｎ比が高い）生体情報を演算できる。

また本実施形態では、処理部２００は、生体情報として脈波情報を求め、脈波情報に基づいて活動状態の判定を行う。

図３等で説明したように、脈波情報は自律神経の活動バランスに関係しており、活動状態（覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠）に応じて自律神経の活動バランスは変化する。これを利用することで、脈波情報から活動状態を判定することが可能である。例えば図３の例では脈波情報は拍動間隔（脈拍数）であり、その拍動間隔の揺らぎが自律神経の活動バランスに応じて変化する。この拍動間隔の揺らぎを検出し、各活動状態での判定基準に照らすことで活動状態を判定できる。

具体的には、処理部２００は、脈波情報の周波数解析により第１の指標ＬＦ／ＨＦと第２の指標ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）を求め、第１の指標ＬＦ／ＨＦと第２の指標ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）に基づいて活動状態の判定を行う。図４（Ａ）、図４（Ｂ）で説明したように、第１の指標ＬＦ／ＨＦは交感神経の活動を表し、第２の指標ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）は副交感神経の活動を表す。

図３（Ｂ）等で説明したように、ＬＦ成分とＨＦ成分は拍動間隔の揺らぎの情報である。このＬＦ成分とＨＦ成分から第１の指標ＬＦ／ＨＦと第２の指標ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）を求めることで、脈波情報から自律神経の活動バランスを示す情報を取り出すことができる。そして、この第１の指標ＬＦ／ＨＦと第２の指標ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）を用いることで、自律神経の活動バランスから活動状態を推定することが可能となる。

また本実施形態では、モーションセンサー部１７０が被検体の体動情報を検出し、処理部２００が体動情報に基づいて被検体の活動状態を判定する。そして、処理部２００は、被検体が覚醒状態から睡眠状態に遷移した（入眠した）と判定された場合、モーションセンサー部１７０を低消費電力モードに設定する。

例えば図８等で説明したように、モーションセンサー部１７０は体動情報として加速度信号を検出し、処理部２００は２〜３Ｈｚの帯域の加速度信号からコール式を求めて被検体が入眠したか否かを判定する。入眠したと判定された場合、処理部２００はレム睡眠時の動作モード又はノンレム睡眠時の動作モードを設定する。図１２等で説明したように、これらの動作モードではモーションセンサー部１７０は低消費電力モード（例えば間欠動作）に設定される。

上述したようにモーションセンサー部１７０が検出した体動情報は体動ノイズ低減処理に用いられるが、入眠後には体動は小さいのでモーションセンサー部１７０による体動ノイズの低減を行わなくても十分な精度（例えばＳ／Ｎ）で生体情報を演算できる。そのため、低消費電力モードに設定することでモーションセンサー部１７０での消費電力を抑えることができる。図１２の例ではデューティー５０％なので消費電力は約１／２となる。一方、完全に停止せず低消費電力モードにすることで、断続的に加速度信号を得ることが可能となる。例えば図５で説明したように、その加速度信号を睡眠状態の判定に用いることで、脈波による睡眠状態の推定をより正確なものにできる。

８．センサー部
次に、光電センサーの配置及び透光部材５０の形状と脈波検出の関係について説明する。まず、図１４（Ａ）、図１４（Ｂ）に、センサー部４０の詳細な構成例を示す。

図１４（Ａ）はセンサー部４０の断面図、図１４（Ｂ）は基板１６０上での発光部１５０、第１の受光部１４１、第２の受光部１４２の配置を表す平面図である。図１４（Ｂ）は図１４（Ａ）において装着状態での被検体側から生体情報検出装置への方向（ＤＲ２の方向）で観察した場合の平面視に対応する。

第１の受光部１４１、第２の受光部１４２、発光部１５０は、基板１６０（センサー基板）に実装されている。発光部１５０が光を被検体に出射し、その光が被検体（例えば血管等）により反射又は透過され、第１の受光部１４１と第２の受光部１４２が、その反射光又は透過光を受光して検出する。第１の受光部１４１と第２の受光部１４２は、例えばフォトダイオード等の受光素子により実現できる。ダイオード素子上には、受光角度を絞るための角度制限フィルターや受光素子に入射する光の波長を制限する波長制限フィルターを形成してもよい。発光部１５０は、例えばＬＥＤ等の発光素子により実現できる。なお、第１の受光部１４１、第２の受光部１４２、発光部１５０の全てが、同一の基板１６０に実装される必要はなく、それらのうち少なくとも一部の要素（例えば第２の受光部１４２）が別の基板に設けられてもよい。

脈拍計を例にとると、発光部１５０からの光は、被検体の内部を進み、表皮、真皮及び皮下組織等で拡散又は散乱する。その後、この光は、血管（被検出部位）に到達し、反射される。この際に、光の一部は血管により吸収される。そして、脈拍の影響により血管での光の吸収率が変化し、反射光の光量も変化するため、第１の受光部１４１がこの反射光を受光して、その光量の変化を検出することで、生体情報である脈拍数等を検出できるようになる。

なお、第１の受光部１４１と発光部１５０の間には、発光部１５０から第１の受光部１４１及び第２の受光部１４２への直接光を遮光する遮光壁７０（遮光用部材）を設けてもよい。

透光部材５０は、生体情報検出装置の被検体に接触する側の面に設けられ、被検体からの光を透過する。また透光部材５０は、被検体の生体情報の測定時に、被検体に接触する。例えば透光部材５０には凸部５２が形成されており、この凸部５２が被検体に接触する。凸部５２の表面形状は、曲面形状（球面形状）であることが望ましいが、これに限定されるものではなく、種々の形状を採用できる。また、透光部材５０は被検体からの光の波長に対して透明であればよく、透明な材料を用いてもよいし、有色の材料を用いてもよい。

本実施形態では、受光部を複数設けることで複数の光電センサーを実現することから、凸部５２も複数（例えば光電センサーの数に対応する数）設けられてもよい。図１４（Ａ）の例では、発光部１５０と第１の受光部１４１により実現される第１の光電センサーに対して、凸部５２−１が設けられ、発光部１５０と第２の受光部１４２により実現される第２の光電センサーに対して、凸部５２−２が設けられている。

なお、透光部材５０だけでなく、センサー部４０と被検体との接触状態を安定させる接触部８０を設けてもよい。ここでの接触部とは例えば図１４（Ａ）の８０であり、一例としては発光部１５０と、第１の受光部１４１と、第２の受光部１４２との周囲に設けられる。このような接触部８０を設けた場合、当該接触部８０において（理想的には）均等に圧力が加えられる状態において、生体情報検出装置が被検体に対して固定されることが想定される。すなわち、接触部８０により規定される平面が、生体情報検出装置の装着における基準を表す面となる。この場合、当該基準となる面よりも高い位置（ｈ１）と低い位置（ｈ２）での押圧の差を明確なものとすることが可能になる。

次に、受光部の配置と透光部材５０の高さについて説明する。図１４（Ａ）、図１４（Ｂ）に示すように、発光部１５０、第１の受光部１４１、第２の受光部１４２は、基板１６０の所定の方向（紙面右方向）に沿って配置されている。第２の受光部１４２と発光部１５０の距離Ｌ２は、第１の受光部１４１と発光部１５０の距離Ｌ１よりも大きい（Ｌ２＞Ｌ２）。ここで、距離Ｌ１、Ｌ２は、例えば発光部１５０や各受光部の代表位置の間の距離であり、基板１６０の所定の方向に沿った距離である。受光部の代表位置は、例えばＡ１、Ａ２で示す受光部の中心位置（例えばフォトダイオードの受光領域の中心等）とすればよい。発光部１５０の中心位置は、例えば発光部１５０にレンズが設けられる場合にはレンズの中心、或いは発光ダイオードの発光領域の中心等である。

透光部材５０の高さの方向を、生体情報検出装置が装着された状態において生体情報検出装置から被検体に向かう方向（図１４（Ａ）におけるＤＲ１）とする。第１の受光部１４１に対応する位置又は領域における透光部材の高さｈ１は、第２の受光部１４２に対応する位置又は領域における透光部材の高さｈ２に比べて高い（ｈ１＞ｈ２）。

高さをどのように定義するかは種々の変形実施が可能であるが、例えば、図１４（Ａ）に示したように、ＤＲ２の方向における平面視において、透光部材５０と第１の受光部１４１、第２の受光部１４２とが重なる領域での、基板１６０（基板１６０のうち発光部１５０等が設けられる面）から透光部材５０の被検体に接触する面までの距離を高さとしてもよい。距離は、後述のように代表位置での距離（高さ）であってもよいし、領域での平均距離（平均高さ）であってもよい。或いは、透光部材５０の厚み自体を高さとしてもよい。或いは、基板１６０の面と平行な基準面（例えば仮想的な面、何らかの部材の面）を設定し、当該基準面からの距離を透光部材５０の高さとしてもよい。

また、各受光部に対応する位置又は領域の定義も種々考えられる。例えば、高さｈ１、ｈ２は、それぞれ第１の受光部１４１、第２の受光部１４２の代表位置での透光部材５０の高さである。ここでの代表位置は、例えば各受光部の中心位置Ａ１、Ａ２等を用いればよい。例えば、中心位置Ａ１における透光部材５０の高さとは、Ａ１からＤＲ１方向に伸ばした直線と透光部材５０の表面（装着時に被検体と接触する面）との交点を定義し、当該交点における透光部材５０の高さｈ１を用いればよい。或いは、高さｈ１は、被検体側からＤＲ２の方向に見た平面視において、第１の受光部１４１に重なる（又は、第１の受光部１４１を内包する）領域における透光部材５０の平均高さであってもよい。受光部に重なる（又は受光部を内包する）領域も種々考えられるが、例えばＤＲ２の方向における平面視において第１の受光部１４１を形成するフォトダイオードの受光領域に一致する領域、或いは、受光領域を内包し、且つ面積が最小となる領域（例えば長方形等）を考えればよい。

図１５等で後述するように、発光部１５０から受光部までの距離が異なると、光が組織内を通過する経路や光が組織内で到達する深さが変わる。発光部１５０から距離が近い方が受光部に到達する光量が多く信号の検出感度が高いので、本来の検出したい信号である脈波検出信号を取得する受光部としては、第１の受光部１４１を用いる。

また、図１７等で後述するように、透光部材５０の高さが異なると、生体情報検出装置を装着したときに透光部材５０が皮膚に与える押圧が変わる。透光部材５０の高さが高い方が押圧が高く、その押圧によって皮下組織の上層の毛細血管を圧迫する。上層の毛細血管を流れる血流は体動の影響を受けやすいため、その上層の毛細血管を圧迫して血流を抑制することで、体動ノイズの感度を下げることができる。そのため、脈波検出信号を取得する受光部としては、凸部５２−１の下に設けられた第１の受光部１４１を用い、体動検出信号を取得する受光部としては、凸部５２−２の下に設けられた第２の受光部１４２を用いる。

９．発光部と受光部の間の距離
次に、発光部と受光部の間の距離が検出信号に与える影響について説明する。

図１５は、発光部と受光部との距離が光の浸透深度に与える影響を説明するための図である。利用者の手首の皮膚面Ｓｆには、発光部１５０と第１の受光部１４１と第２の受光部１４２が接触している。実際には透光部材５０が皮膚面Ｓｆと接触するが、図１５では説明を簡略化するために、透光部材５０を省略している。

発光部と受光部との距離が短いほど、生体内の深い部分に対する感度が浅い部分に対する感度に比べて相対的に低下することが分かっている。すなわち、発光部１５０から照射された光が、生体組織内の深度Ｄ１の位置で反射して第１の受光部１４１に届く光の強度は、深度Ｄ１よりも深い深度Ｄ２の位置で反射して第１の受光部１４１に届く光の強度に比べて強い。一方、発光部１５０から照射された光が、深度Ｄ１の位置で反射して第２の受光部１４２に届く光の強度は、深度Ｄ２の位置で反射して第２の受光部１４２に届く光の強度に比べて強いが、第１の受光部１４１において生じるほどの違いはない。そのため、第１の受光部１４１は、第２の受光部１４２よりも相対的に浅い位置にある血管における脈波の測定に適している。

図１６は、発光部１５０と受光部の間の距離ＬＤと信号強度の関係を示す図である。図１６から明らかなように発光部１５０と受光部の距離ＬＤが近いほど、検出信号の信号強度が高くなり、感度等の検出性能が向上する。従って、主として脈信号を検出する第１の受光部１４１については、発光部１５０との距離ＬＤは近ければ近いほど望ましい。

例えば図１６の特性曲線Ｇ１における、距離が大きい側の接線Ｇ２から明らかなように、ＬＤ≧３ｍｍとなる範囲では、特性曲線Ｇ１が飽和している。これに対して、ＬＤ＜３ｍｍの範囲では、距離ＬＤが短くなるにつれて、信号強度が大きく増加している。従って、この意味においてＬＤ＜３ｍｍであることが望ましい。

また距離ＬＤについては下限値も存在し、距離ＬＤを近づけすぎることも望ましくない。皮膚面Ｓｆからの深さ方向に測定できる距離をＬＢとした場合、ＬＢ＝ＬＤ／２の関係が一般的に成り立つ。例えば皮膚面Ｓｆから１００μｍ〜１５０μｍの深さでは、表皮の最も浅い毛細血管に到達しないので、脈波の検出対象がない。そのため、ＬＤ≦２×ＬＢ＝２×１００μｍ〜２×１５０μｍ）＝０．２ｍｍ〜０．３ｍｍになると、脈波の検出信号が極めて小さくなることが予想される。つまり、距離ＬＤは近いほどが検出性能は向上するが、それにも限界があり、下限値が存在する。本実施形態では、第１の受光部１４１においては脈信号を十分な強度で検出する必要があることから、１．０ｍｍ≦Ｌ１≦３．０ｍｍであることが望ましい。

これに対して、発光部１５０と第２の受光部１４２との間の距離Ｌ２は、第１の受光部１４１に比べて脈信号に対する感度が低く、体動ノイズに対する感度が高くなるように設定すればよい。例えば、Ｌ２＜１．０ｍｍ、或いは３．０ｍｍ＜Ｌ２とすれば、１．０ｍｍ≦Ｌ１≦３．０ｍｍとなる第１の受光部１４１に比べて脈信号の度合いが下がり、体動ノイズの度合いが上がる（ＭＮ比が下がる）ことになる。

ただし、第２の受光部１４２では、検出信号のＭＮ比（Ｍが脈信号、Ｎがノイズを表し、ＭＮ比は脈信号とノイズとの比率（一般的なＳＮ比）である）が、第１の受光部１４１の検出信号のＭＮ比に比べて十分小さくなればよい。つまり、Ｌ２＜１．０ｍｍ、或いは３．０ｍｍ＜Ｌ２という絶対値としての距離を設定するという点よりは、第１、第２の検出信号の間である程度（例えば後述するスペクトラム減算法によるノイズ低減処理が可能な程度）の差ができるように、Ｌ１に対するＬ２の値を変化させる点を重視してもよい。

つまり、第２の受光部１４２からの第２の検出信号では、ＭＮ比が第１の検出信号に比べて小さければ十分である以上、脈成分がある程度含まれることは妨げられず、言い換えればＬ２は、１．０ｍｍ≦Ｌ２≦３．０ｍｍの範囲内であってもよい。

ここで、第１、第２の検出信号に差を生じさせるためのＬ１、Ｌ２の関係としては、例えばＬ２＞２×Ｌ１等であってもよい。この場合、Ｌ１＝１．０ｍｍであれば、Ｌ２＞２．０ｍｍである。脈信号をある程度の強度で検出することになるが、より短いＬ１が設定される第１の検出信号に比べて、第２の検出信号のＭＮ比が小さいという条件を満足できる。

１０．透光部材による押圧
次に、透光部材による押圧が検出信号に与える影響について説明する。

図１７は、押圧に対する吸光度の変化を例示する図である。横軸は押圧を、縦軸は吸光度を示している。押圧が変化すると、影響を受ける血管が変化する。最も影響を受けやすい、すなわち最も低い押圧で影響を受ける血管は毛細血管である。図１７の例では、押圧がｐ１を超えたところで吸光度の変化量が大きくなっているが、これは押圧で毛細血管がつぶれ始めたことを意味する。押圧がｐ２を超えると吸光度の変化がなだらかになっているが、これは毛細血管がほぼ完全につぶれている（閉じている）ことを意味する。毛細血管の次に影響を受けるのは動脈である。さらに押圧が増してｐ３を超えると吸光度の変化量が再び大きくなっているが、これは押圧で動脈がつぶれ始めたことを意味する。押圧がｐ４を超えると吸光度の変化がなだらかになっているが、これは動脈がほぼ完全につぶれている（閉じている）ことを意味する。

図１８は、押圧に対する体動ノイズ感度の変化を例示する図である。図１８では、発光部から受光部までの距離Ｌが２ｍｍの例および６ｍｍの例を併せて示している。距離Ｌが２ｍｍおよび６ｍｍのいずれの例でも、傾向としては、押圧が低いほどノイズ感度が高く、押圧が高いほどノイズ感度が低い。これは、毛細血管を流れる血液は、体動によって動きやすいため、生体組織内において比較的浅い位置に存在する毛細血管で反射する光には体動によるノイズが乗りやすいためであると考えられる。

本実施形態では、被検体の生体情報の測定時において、透光部材５０のうち第１の受光部１４１に対応する位置又は領域での押圧をｐ１とし、透光部材５０のうち第２の受光部１４２に対応する位置又は領域での押圧をｐ２とした場合に、ｐ１＞ｐ２に設定する。押圧の差は、被検体と接触する透光部材５０の高さの差により実現する。

具体的には、第２の受光部１４２は毛細血管に対応する信号を検出することで体動ノイズの比率を高くし、第１の受光部１４１は動脈に対応する信号（脈信号）を測定することで脈信号の比率を高くする。即ち、第２の受光部１４２における押圧はｐ１からｐ２の範囲（毛細血管が完全にはつぶれない圧力）に、第１の受光部１４１における押圧はｐ３からｐ４の範囲（毛細血管がつぶれる圧力）に収まるように設計される。例えば、第１の受光部１４１と第２の受光部１４２との押圧の差は、２．０ｋＰａ以上８．０ｋＰａ以下であることが望ましい。

１１．体動ノイズ低減処理（スペクトラム減算法）
次に、処理部２００が行う体動ノイズ低減処理について説明する。体動ノイズ低減処理には、第２の検出信号に基づいて行われるスペクトラム減算法と、モーションセンサー部１７０からの信号に基づいて行われる適応フィルター処理が含まれる。

まず、スペクトラム減算法について説明する。図１９（Ａ）、図１９（Ｂ）は、スペクトラム減算法を用いた、第２の検出信号に基づく第１の検出信号のノイズ低減処理を説明する図である。スペクトラム減算法では、第１、第２の検出信号に対してそれぞれ周波数変換処理を行ってスペクトルを求める。そして、第２の検出信号のスペクトルからノイズスペクトルを推定し、推定されたノイズスペクトルを、第１の検出信号のスペクトルから引き去る処理を行う。

図１９（Ａ）に、実際に求められた第１の検出信号のスペクトルと、第２の検出信号のスペクトルを示す。上述してきたように、本実施形態に係る生体情報検出装置を用いることで、第２の検出信号のスペクトルは主としてノイズ成分に対応するスペクトルとなる。つまり、第２の検出信号のスペクトルにおいて大きなピークが立っている周波数が、体動ノイズに対応する周波数であると推定できる。実際には、第２の検出信号のスペクトルのうち、ピークだけを減算してもよいがこれに限定されず、例えば第１の検出信号のスペクトル全体から、第２の検出信号のスペクトル全体を減算する処理を行えばよい。

減算に際しては、ノイズを相殺するように、例えば、第１の検出信号および第２の検出信号の一方に係数が乗算される。この係数は、例えば所定の周波数の信号強度から求められる。或いは、例えばクラスター化等の手法によりノイズと信号とを分離し、第１の検出信号のノイズと第２の検出信号のノイズとを同じ強度にするように係数が算出されてもよい。

スペクトラム減算法による体動ノイズ低減処理の前後の第１の検出信号の例を図１９（Ｂ）に示す。図１９（Ｂ）からわかるように、体動ノイズ低減処理により、０．７〜０．８Ｈｚ（脈拍数でいう４２〜４８）及び１．５Ｈｚ（脈拍数９０）に現れていた体動ノイズが小さく抑えられ、これらを脈信号であると誤判定する可能性を抑止できる。一方、１．１Ｈｚ（脈拍数６６）前後に現れていた脈信号に対応するスペクトルについては、低減することなく信号レベルを維持することが可能である。

スペクトラム減算法は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）等の周波数変換処理と、スペクトルでの減算処理により実現されるため、アルゴリズムがシンプルであり計算量が少ないという利点がある。また、後述する適応フィルター処理のような学習要素がないため、瞬時応答性が高いという特性がある。

１２．体動ノイズ低減処理（適応フィルター処理）
次に、適応フィルター処理を用いた、モーションセンサーからの検出信号に基づく体動ノイズ低減処理を説明する。

図２０に、適応フィルター２１４を用いたノイズ低減処理の具体例を示す。モーションセンサー部１７０の検出信号は体動ノイズに対応するため、当該検出信号から特定されるノイズ成分を第１の検出信号から引き去る処理を行うものであり、考え方の大筋はスペクトラム減算法と同様である。

ただし、脈波検出信号中の体動ノイズと、体動センサーからの体動検出信号は、ともに同一の体動に起因する信号であったとしてもその信号レベルまで同一であるとは限らない。よって、体動検出信号に対して適応的にフィルター係数が決定されるフィルター処理を行うことで、推定体動ノイズ成分を算出し、脈波検出信号と推定体動ノイズ成分の差分をとるものとする。フィルター係数が適応的に（学習を行って）決定されるため、ノイズ低減処理の精度を向上させることが可能であるが、フィルター係数の決定における処理負荷や、出力のディレイを考慮する必要がある。なお、適応フィルター処理については広く知られた手法であるため、詳細な説明については省略する。

第２の検出信号を用いたスペクトラム減算法に加えてモーションセンサーを用いた適応フィルター処理を併用することで、スペクトラム減算法のみを行う場合に比べて、より精度よく体動ノイズを低減することが可能になる。例えば図１９（Ｂ）では、０．７〜０．８Ｈｚ、或いは２．３〜２．４Ｈｚにおけるノイズを低減し切れていないが、モーションセンサーからの検出信号を用いた処理を併用することで、それらのノイズを低減することも可能である。

本実施形態では、スペクトラム減算法による体動ノイズ低減処理を行い、その処理後の信号に対して、モーションセンサーを用いた適応フィルター処理を行う。この場合の、各信号の流れを示したものが図２１である。

図２１に示すように、生体からは脈信号とノイズ信号が検出可能であるが、複数の受光部からの各検出信号にはその両方が含まれることになる。ただし本実施形態ではその比率は受光部毎に異なり、第１の検出信号は比較的脈信号が多く、第２の検出信号は第１の検出信号に比べて脈信号の比率が低い（体動ノイズの比率が高い）。そして、この２つの検出信号を用いて脈信号と体動信号（体動ノイズ）を分離する。この処理は、上述したスペクトラム減算法により実現される。そして、分離された脈信号（体動ノイズ低減処理後の第１の検出信号）に対して、モーションセンサーの検出信号（図２１では加速度信号）を用いた第２の体動ノイズ低減処理が行われ、その結果から脈拍数等が推定される。

なお、以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また生体情報検出装置等の構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。

本発明の実施形態では、被検体の睡眠状態に基づいて検出動作を制御する構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、加速度センサー１７２からの信号に基づいて、被検体の活動状況を判定し、読書中やデスクワークなど、体動に起因するノイズが小さいと判断された場合に、第１の受光部による第１の検出動作と第２の受光部による第２の検出動作とを制御するように構成しても良い。このような構成にすることで、睡眠時だけでなく、日常生活の活動の中でも電力消費を低減することができる。

１０ バンド部、３０ ケース部、３２ 発光窓部、４０ センサー部、
５０ 透光部材、５２，５２−１，５２−２ 凸部、６６ 脈拍数、７０ 遮光壁、
８０ 接触部、９０ 脈拍数、１４１ 第１の受光部、１４２ 第２の受光部、
１５０ 発光部、１６０ 基板、１７０ モーションセンサー部、
１７２ 加速度センサー、２００ 処理部、２１０ 脈波測定部、
２１２ 周波数解析部、２１４ 適応フィルター、２１６ 睡眠状態判定部、
２１８ 覚醒判定部、２４０ 温度センサー部、２４２ サーミスター、
２５０ 制御部、２６０ 報知部、２７０ 入力部、２８０ 記憶部、２９０ 通信部、
４００ 生体情報検出装置、４１０ 手首、４２０ 端末装置、４３０ 表示部、
ＡＦＥ１，ＡＦＥ２ アナログフロントエンド部、Ｌ１，Ｌ２ 距離、
ＰＷＡ 第１の光量、ＰＷＢ 第２の光量、ｈ１，ｈ２ 高さ、
ｔＡ タイミング（第１の期間）、ｔＢ タイミング（第２の期間）

Claims (11)

1. 被検体からの光を受光する第１の受光部と、
   前記被検体からの光を受光する第２の受光部と、
   前記被検体に対して光を射出する少なくとも１つの発光部と、
   処理部と、
   を含み、
   前記発光部と前記第１の受光部との距離をＬ１とし、前記発光部と前記第２の受光部との距離をＬ２とした場合に、Ｌ１＜Ｌ２であり、
   前記処理部は、
   前記第１の受光部で検出された第１の検出信号と前記第２の受光部で検出された第２の検出信号に基づいて前記被検体の活動状態の判定を行い、前記活動状態に応じて前記発光部及び前記第１の受光部による第１の検出動作と前記発光部及び前記第２の受光部による第２の検出動作とを制御することを特徴とする生体情報検出装置。
2. 請求項１において、
   前記活動状態は前記被検体の睡眠状態であり、
   前記処理部は、
   前記被検体が第１の睡眠状態であると判定された場合、前記第２の検出動作を通常動作モードに設定し、
   前記被検体が前記第１の睡眠状態よりも深い第２の睡眠状態であると判定された場合、前記第２の検出動作を非動作モードに設定することを特徴とする生体情報検出装置。
3. 請求項２において、
   前記処理部は、
   前記第２の検出動作の前記通常動作モードでは、前記第１の受光部により前記被検体からの光を検出する第１の期間及び前記第２の受光部により前記被検体からの光を検出する第２の期間において前記発光部を発光させ、
   前記第２の検出動作の前記非動作モードでは、前記第２の期間における前記発光部の発光を停止させることを特徴とする生体情報検出装置。
4. 請求項２又は３において、
   前記第１の睡眠状態は、レム睡眠であり、
   前記第２の睡眠状態は、ノンレム睡眠であることを特徴とする生体情報検出装置。
5. 請求項１において、
   前記処理部は、
   前記被検体が覚醒状態であると判定された場合、前記第２の検出動作を通常動作モードに設定し、
   前記被検体が所定睡眠状態であると判定された場合、前記第２の検出動作を非動作モードに設定することを特徴とする生体情報検出装置。
6. 請求項１乃至５のいずれかにおいて、
   前記処理部は、
   前記第２の検出信号に基づいて前記第１の検出信号の体動ノイズを低減する体動ノイズ低減処理を行い、前記体動ノイズ低減処理後の前記第１の検出信号に基づいて、生体情報を演算することを特徴とする生体情報検出装置。
7. 請求項６において、
   前記処理部は、
   前記生体情報として脈波情報を求め、前記脈波情報に基づいて前記活動状態の判定を行うことを特徴とする生体情報検出装置。
8. 請求項７において、
   前記処理部は、
   前記脈波情報の周波数解析により、交感神経の活動を表す第１の指標と副交感神経の活動を表す第２の指標を求め、前記第１の指標と前記第２の指標に基づいて前記活動状態の判定を行うことを特徴とする生体情報検出装置。
9. 請求項６乃至８のいずれかにおいて、
   前記被検体の体動情報を検出するモーションセンサー部を含み、
   前記処理部は、
   前記体動情報に基づいて前記活動状態の判定を行うことを特徴とする生体情報検出装置。
10. 請求項９において、
    前記処理部は、
    前記被検体が覚醒状態から睡眠状態に遷移したと判定された場合、前記モーションセンサー部を低消費電力モードに設定することを特徴とする生体情報検出装置。
11. 被検体からの光を受光する第１の受光部と、
    前記被検体からの光を受光する第２の受光部と、
    前記被検体に対して光を射出する少なくとも１つの発光部と、
    少なくとも前記第１の受光部と前記発光部とが配置された基板と、
    前記第１の受光部及び前記第２の受光部よりも前記被検体側の位置に設けられ、前記被検体からの光を透過し、且つ前記被検体の生体情報の測定時に前記被検体に接触する透光部材と、
    処理部と、
    を含み、
    生体情報検出装置から前記被検体への方向における平面視において、前記透光部材と前記第１の受光部とが重なる領域での前記基板から前記透光部材の前記被検体に接触する面までの距離をｈ１とし、前記透光部材と前記第２の受光部とが重なる領域での前記基板から前記透光部材の前記被検体に接触する面までの距離をｈ２とした場合に、ｈ１＞ｈ２であり、
    前記処理部は、
    第１の受光部で検出された第１の検出信号と第２の受光部で検出された第２の検出信号に基づいて前記被検体の活動状態の判定を行い、前記活動状態に応じて前記発光部及び前記第１の受光部による第１の検出動作と前記発光部及び前記第２の受光部による第２の検出動作を制御することを特徴とする生体情報検出装置。