JP2018011819A - 生体信号処理方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】生体信号の分析に不必要なデータを適切に削除する。【解決手段】生体信号処理装置は、心電計１が測定した心電図波形から生体信号（Ｒ−Ｒ間隔）を抽出する生体信号抽出部２と、生体信号の時系列データに対して平均化処理を行う平均化処理部３と、生体信号抽出部２で抽出された生体信号のデータとこの生体信号のデータおよび直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データとの差に基づいて、生体信号抽出部２で抽出された生体信号のデータが適切かどうかを判定する異常値判定部４と、異常値判定部４で不適切と判定された生体信号のデータを削除する異常値処理部５とを備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、心電図波形から得られる生体信号について、不必要なデータを適切に除去して、生体信号の分析精度を向上させる生体信号処理方法および装置に関するものである。

心臓の拍動リズムは、自律神経すなわち交感神経・迷走神経の影響を受けて変動することが知られている。例えば、安静かつ寛いだ状態では、迷走神経が亢進し、心拍数の変動が大きくなる。心電図波形から抽出される心拍（Ｒ波）時刻の時間間隔、すなわちＲ−Ｒ間隔の時系列データを分析することで、自律神経機能を評価することができる。しかし、心電図波形のスペクトル分析などを行う場合においては、Ｒ波の検出ミスによるアーチファクトはもとより、期外収縮による心拍変動も結果に変化を与えるため、アーチファクトや期外収縮による心拍変動を適切に除去する必要がある（非特許文献１）。

スペクトル分析によって得られる指標としては、Ｒ−Ｒ間隔の変動の低周波成分ＬＦ（０．０４〜０．１５Ｈｚ）と高周波成分ＨＦ（０．１５〜０．４Ｈｚ）とのパワーの比をとった値であるＬＦ／ＨＦなどが、自律神経機能の評価に用いられている。

心電図波形を計測する際には、波形にノイズが加わることがある。特に、携帯型の装置や、人体に装着するウェアラブルデバイスを用いて日常生活の中での心電図波形を取得する場合には、体動などによるノイズが入りやすい。また、人体と電極との接触状況の変化等により、心電図波形の振幅レベルが大きく変動してしまうこともある。このようなノイズ等は、しばしばＲ波検出のミスを誘発する。その結果、Ｒ−Ｒ間隔のデータ列にも不必要なデータが加わることがある。また、スペクトル分析を行う場合には、期外収縮によるＲ−Ｒ間隔のデータを除くことが好ましい。期外収縮によるＲ−Ｒ間隔のデータを含めてスペクトル分析を行うとスペクトルは著しく変形する。

特許文献１には、分析対象のＲ−Ｒ間隔が、１つ前のＲ−Ｒ間隔およびＲ−Ｒ間隔の平均値に対して一定の割合以上離れているときに、当該分析対象のＲ−Ｒ間隔をノイズとみなして削除するスペクトル分析方法が開示されている。

特許第３３７８３１１号公報

井上博編集，「循環器疾患と自律神経機能 第２版」，医学書院，ｐ．８２−８７，２００１年

特許文献１に開示されたスペクトル分析方法のように、Ｒ−Ｒ間隔のデータを削除すべきかどうかを、１つ前のＲ−Ｒ間隔やＲ−Ｒ間隔の平均値との割合に基づいて判定し、処理を行った場合、削除すべきデータが削除されない場合がある。
図５は、Ｒ−Ｒ間隔を時系列にプロットしたタコグラムの例である。図５によると、拍毎にＲ−Ｒ間隔の値がばらついていることが見て取れる。なかでも点ａ，ｂのＲ−Ｒ間隔のデータは、値の振れ幅が大きい。そのため、これらのデータをスペクトル分析に含めた場合、自律神経の評価結果に誤りをもたらすことが推測される。

図６は、図５の１２時５２分付近の心電図波形を示す図である。図６の１００は心電図波形、○印１０１はＲ−Ｒ間隔を示している。これら○印で示すＲ−Ｒ間隔のデータのうち、上記の振れ幅の大きいデータを図５と同じ符号ａ，ｂで示している。図６によれば、点ａ，ｂのＲ−Ｒ間隔のデータは、Ｒ波検出のミスによるアーチファクトではなく、期外収縮によるものであることが分かる。しかし前述のとおり、Ｒ波の検出としては正しくとも、点ａ，ｂのデータは削除すべきである。

図７は、図６と同じ期間のＲ−Ｒ間隔の時系列データに、Ｒ−Ｒ間隔の平均値ａｖｅを重ねて表示した図である。特許文献１に開示された技術において、データを削除すべきかどうかの基準を、例えばａｖｅ±３０％よりも離れていることとする。点ａのＲ−Ｒ間隔の値は７６６ｍｓであり、その時点でのＲ―Ｒ間隔の平均値ａｖｅ＝１０７０ｍｓに対して±３０％以内にあるため、点ａのデータは削除の対象とされない。同様に、点ｂのＲ−Ｒ間隔の値は１２３７ｍｓであり、その時点でのＲ―Ｒ間隔の平均値ａｖｅ＝１１００ｍｓに対して±３０％以内にあるため、点ｂのデータも削除の対象とされない。

したがって、図６、図７に示したＲ−Ｒ間隔の時系列データに特許文献１に開示された技術を適用すると、処理後のＲ−Ｒ間隔のデータ列は、図８の×印１０２で示すように、元のデータ（○印１０１）と同じになり、削除すべき点ａ，ｂのデータが削除されずに残ってしまうという問題点があった。

本発明は、上記のような問題点に鑑みてなされたものであり、生体信号の分析に不必要なデータを適切に削除することができる生体信号処理方法および装置を提供することを目的とする。

本発明の生体信号処理方法は、生体の心電図波形から生体信号を抽出する生体信号抽出ステップと、この生体信号抽出ステップで抽出した生体信号の時系列データに対して平均化処理を行う平均化処理ステップと、前記生体信号抽出ステップで抽出した生体信号のデータと、この生体信号のデータおよび直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データとの差に基づいて、前記生体信号抽出ステップで抽出した生体信号のデータが適切かどうかをデータ毎に判定する異常値判定ステップと、この異常値判定ステップで不適切と判定した生体信号のデータを削除する異常値処理ステップとを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の生体信号処理方法の１構成例は、さらに、前記異常値処理ステップで処理した後の生体信号の時系列データを補間して等間隔のデータに再構成する再サンプリング処理を行う再サンプリング処理ステップと、再サンプリング処理後のデータを周波数解析し、生体信号の周波数スペクトルを求める周波数解析ステップとを含むことを特徴とするものである。

また、本発明の生体信号処理方法の１構成例において、前記異常値判定ステップは、判定対象の生体信号のデータと、この判定対象のデータおよび直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データとの差が所定の閾値範囲内の場合、前記判定対象のデータを適切と判定し、この差が前記閾値範囲から外れている場合、前記判定対象のデータを不適切と判定するステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の生体信号処理方法の１構成例において、前記平均化処理ステップは、前記生体信号抽出ステップで抽出した生体信号の時系列データのそれぞれの値の逆数に基づく値に対して平均化処理を行い、この平均化処理で求めた値の逆数から生体信号の平均化データを算出するステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の生体信号処理方法の１構成例において、前記異常値判定ステップは、判定対象の生体信号のデータの処理前に、直前の時刻での生体信号のデータを不適切と判定し、かつ直前の時刻での生体信号のデータが、直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データを下回った場合、直前の時刻での生体信号のデータを、前記判定対象のデータに加算し、この加算後のデータと、前記判定対象のデータおよび直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データとの差が所定の閾値範囲内の場合、前記判定対象のデータを適切と判定し、この差が前記閾値範囲から外れている場合、前記判定対象のデータを不適切と判定するステップを含むことを特徴とするものである。
また、本発明の生体信号処理方法の１構成例において、前記生体信号は、Ｒ波と１つ前のＲ波の時間間隔であるＲ−Ｒ間隔である。

また、本発明の生体信号処理装置は、生体の心電図波形から生体信号を抽出する生体信号抽出手段と、この生体信号抽出手段で抽出された生体信号の時系列データに対して平均化処理を行う平均化処理手段と、前記生体信号抽出手段で抽出された生体信号のデータと、この生体信号のデータおよび直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データとの差に基づいて、前記生体信号抽出手段で抽出された生体信号のデータが適切かどうかをデータ毎に判定する異常値判定手段と、この異常値判定手段で不適切と判定された生体信号のデータを削除する異常値処理手段とを備えることを特徴とするものである。

本発明によれば、異常値判定ステップを設けることにより、生体信号のデータの適切さ（もっともらしさ）を判定することができるので、平均値との割合に基づいて判定した場合には削除の対象とならない生体信号のデータを、平均値との差に基づいて判定することで不適切なデータとすることができ、生体信号の分析に不必要なデータを適切に削除して、生体の状態のより正確な分析を行うことが可能となる。

本発明の実施の形態に係る生体信号処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る生体信号処理装置の動作を説明するフローチャートである。 Ｒ−Ｒ間隔の時系列データに対して本発明の実施の形態に係る生体信号処理装置により異常値判定処理を行った結果を示す図である。 従来のデータ列および本発明の実施の形態の異常値判定処理後のデータ列から得られたＬＦ／ＨＦを示す図である。 Ｒ−Ｒ間隔の時系列データの例を示す図である。 心電図波形の例を示す図である。 Ｒ−Ｒ間隔の時系列データにＲ−Ｒ間隔の平均値を重ねて表示した図である。 Ｒ−Ｒ間隔の時系列データに対して従来の処理を適用した結果を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形態に係る生体信号処理装置の構成を示すブロック図である。生体信号処理装置は、心電計１が測定した心電図波形から生体信号を抽出する生体信号抽出部２と、生体信号抽出部２で抽出された生体信号の時系列データに対して平均化処理を行う平均化処理部３と、生体信号抽出部２で抽出された生体信号のデータとこの生体信号のデータおよび直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データとの差に基づいて、生体信号抽出部２で抽出された生体信号のデータが適切かどうかを判定する異常値判定部４と、異常値判定部４で不適切と判定された生体信号のデータを削除する異常値処理部５と、異常値処理部５で処理した後の生体信号の時系列データに対して再サンプリング処理を行う再サンプリング処理部６と、再サンプリング処理後のデータを周波数解析して生体信号の周波数スペクトルを求める周波数解析部７と、周波数解析部７の周波数解析結果を出力する出力部８とを備えている。

次に、図２を参照して本実施の形態の生体信号処理装置の動作を説明する。心電計１は、図示しない被験者の心電図波形を測定する。心電図波形の具体的な測定方法は周知の技術であるので、詳細な説明は省略する。

生体信号抽出部２は、心電計１が測定した心電図波形から生体信号（本実施の形態ではＲ−Ｒ間隔）を抽出する（図２ステップＳ１）。Ｒ−Ｒ間隔を求める方法としては、例えば文献「“ECG Implementation on the TMS320C5515 DSP Medical Development Kit (MDK) with the ADS1298 ECG-FE”，Texas Instruments Incorporated，＜http://www.ti.com/lit/an/sprabj1/sprabj1.pdf＞，2011」に開示された技術を用いることができる。この文献に開示された技術では、心電図波形を時間差分した値の変化を基にＲ−Ｒ間隔を求めている。あるいは特開２０１５−１５６９３６号公報に開示された技術等を用いて心拍時刻を求め、心拍時刻の間隔をＲ−Ｒ間隔としてもよい。

次に、平均化処理部３は、生体信号抽出部２が抽出したＲ−Ｒ間隔の時系列データに対して平均化処理を行う（図２ステップＳ２）。本実施の形態の平均化処理部３は、Ｒ−Ｒ間隔の逆数に基づく値に対して平均化処理を行い、この平均化処理で求めた値の逆数からＲ−Ｒ間隔の平均化データを算出することを、個々のデータ毎に行う。本実施の形態では、Ｒ−Ｒ間隔の時系列データをＲＲＩ（ｉ）とする。番号ｉ（ｉ＝１，２，３，…）が大きくなる程、時刻が後になることは言うまでもない。Ｒ−Ｒ間隔ＲＲＩ（ｉ）の逆数に基づく値としては、瞬時心拍数ＨＲ（ｉ）［ｂｐｍ］＝６００００／ＲＲＩ（ｉ）［ｍｓ］を用いる。

平均化処理前のｉ番目のＲ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ）から求まる瞬時心拍数を上記のとおりＨＲ（ｉ）とし、ｉ−１番目までの瞬時心拍数を平均化した値をＨＲａｖｅ（ｉ−１）、所定の平均化係数をｒとすれば、ｉ番目までの瞬時心拍数を平均化した値ＨＲａｖｅ（ｉ）は、式（１）によって求めることができる。
ＨＲａｖｅ（ｉ）＝ｒ×ＨＲ（ｉ）＋（１−ｒ）×ＨＲａｖｅ（ｉ−１）
・・・（１）

そして、平均化処理部３は、平均心拍数ＨＲａｖｅ（ｉ）を用いて式（２）により、ｉ番目までのＲ−Ｒ間隔を平均化した値ＲＲＩａｖｅ（ｉ）を算出すればよい。
ＲＲＩａｖｅ（ｉ）＝６００００／ＨＲａｖｅ（ｉ） ・・・（２）

平均化係数ｒの値を小さくすると、Ｒ−Ｒ間隔の変動に追随し難くなるので、このような点を鑑みて、例えばｒ＝０．２などとすると、適度に平均化されたＲ−Ｒ間隔の値が得られる。

本実施の形態では、適切な値かどうかを判定しようとする処理対象のＲ−Ｒ間隔の値も、判定結果と無関係に、平均化処理に組み込むようにしている。元データであるＲ−Ｒ間隔の時系列は１次情報であり、その平均化については、データの削除といった２次的判断とは独立に行うほうがよい。

次に、異常値判定部４は、生体信号抽出部２が抽出したＲ−Ｒ間隔のデータと、このＲ−Ｒ間隔のデータおよび直前の時刻までのＲ−Ｒ間隔のデータを用いて平均化処理部３が算出した平均化データとの差に基づいて、生体信号抽出部２が抽出したＲ−Ｒ間隔のデータが適切かどうかをデータ毎に判定する（図２ステップＳ３）。

具体的には、異常値判定部４は、ある時刻でのＲ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ）と平均化データＲＲＩａｖｅ（ｉ）との差ＲＲＩ（ｉ）−ＲＲＩａｖｅ（ｉ）が所定の閾値範囲内の場合、Ｒ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ）は適切であると判定し、差ＲＲＩ（ｉ）−ＲＲＩａｖｅ（ｉ）が閾値範囲から外れている場合、データＲＲＩ（ｉ）は不適切であると判定する。本実施の形態では、閾値範囲を±２００ｍｓとする。

ただし、異常値判定部４は、判定対象のＲ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ）の処理の前に、直前の時刻でのＲ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ−１）を不適切と判定し、かつ直前の時刻でのＲ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ−１）が、直前の時刻までのＲ−Ｒ間隔のデータを用いて平均化処理部３が算出した平均化データＲＲＩａｖｅ（ｉ−１）を下回った場合、すなわちＲＲＩ（ｉ−１）−ＲＲＩａｖｅ（ｉ−１）が負になった場合、直前の時刻でのＲ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ−１）を、判定対象のＲ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ）に加算し、加算後のデータＲＲＩ（ｉ）＋ＲＲＩ（ｉ−１）と平均化データＲＲＩａｖｅ（ｉ）との差ＲＲＩ（ｉ）＋ＲＲＩ（ｉ−１）−ＲＲＩａｖｅ（ｉ）が所定の閾値範囲内の場合、Ｒ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ）は適切であると判定し、差ＲＲＩ（ｉ）＋ＲＲＩ（ｉ−１）−ＲＲＩａｖｅ（ｉ）が閾値範囲から外れている場合、データＲＲＩ（ｉ）は不適切であると判定する。このように、直前の時刻でのＲ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ−１）を判定対象のＲ−Ｒ間隔のデータＲＲＩ（ｉ）に加算する理由については後述する。

異常値処理部５は、異常値判定部４が不適切と判定したＲ−Ｒ間隔のデータを削除する（図２ステップＳ４）。
再サンプリング処理部６は、異常値処理部５による処理後のＲ−Ｒ間隔の時系列データを補間して等間隔のデータに再構成する再サンプリング処理を行う（図２ステップＳ５）。このときの補間方法としては、線形補間、スプライン補間などがある。

周波数解析部７は、再サンプリング処理後のデータを高速フーリエ変換または最大エントロピー法（ＭＥＭ：Maximum Entropy Method）により周波数解析し、Ｒ−Ｒ間隔の周波数スペクトルを求める（図２ステップＳ６）。この解析に際しては、ハニング窓を用いて対象区間のデータを取り出し、取り出したデータに対して周波数解析を実施すればよい。

出力部８は、周波数解析部７による周波数解析結果を出力する（図２ステップＳ７）。出力方法の例としては、例えばＲ−Ｒ間隔の周波数スペクトルの表示、周波数スペクトルデータの外部への送信などがある。

図３は、図６、図７に示したＲ−Ｒ間隔の時系列データに対し、本実施の形態の生体信号処理装置により異常値判定処理を行った結果を示す図である。図３の○印１０１は元のＲ−Ｒ間隔のデータを示し、＋印１０３は本実施の形態の異常値判定部４が適切と判定したＲ−Ｒ間隔のデータを示している。

図６、図７に示した点ａのＲ−Ｒ間隔の値は７６６ｍｓであり、この点ａの時点でのＲ−Ｒ間隔の平均値ＲＲＩａｖｅ＝１０７０ｍｓに対して、−３０４ｍｓとなるので、異常値判定部４は、点ａのＲ−Ｒ間隔のデータを不適切と判定する。

Ｒ−Ｒ間隔の値が小さい方向に偏ると、その次のＲ−Ｒ間隔の値にも影響する。ノイズなど心拍でないものを誤って検出してしまった場合、次の心拍に関しては、正しく検出されていても、そのＲ−Ｒ間隔の値は実際より小さくなる。また、期外収縮などの場合には、次の心拍は、正常な洞調律であったとしても、そのＲ−Ｒ間隔の値は実際より大きくなる。こうしたことを勘案すると、平均値よりも小さいという理由で不適切と判断したＲ−Ｒ間隔の値を、次のＲ−Ｒ間隔の値に繰り越すことが有効である。値を繰り越すことにより、ノイズなどの誤検出の場合は、その次のＲ−Ｒ間隔は、正しい値に戻される。また、期外収縮などの場合は、その次のＲ−Ｒ間隔は、不適切と判定され得るような大きな値となる。

つまり、点ａの次の点ｂのＲ−Ｒ間隔の値は１２３７ｍｓであるが、直前の点ａのＲ−Ｒ間隔のデータが不適切と判定され、かつ点ａの時点でのＲ−Ｒ間隔の平均値ＲＲＩａｖｅ＝１０７０ｍｓを下回ったため、この点ａのＲ−Ｒ間隔の値７６６ｍｓを、判定対象の点ｂのＲ−Ｒ間隔の値１２３７ｍｓに加算する。加算後のＲ−Ｒ間隔の値２００３ｍｓは、点ｂの時点でのＲ−Ｒ間隔の平均値ＲＲＩａｖｅ＝１１００ｍｓに対して、＋９０３ｍｓとなるので、異常値判定部４は、点ｂのＲ−Ｒ間隔のデータを不適切と判定する。したがって、本実施の形態によれば、点ａ，ｂのＲ−Ｒ間隔のデータを削除することができる。

特許文献１に開示された技術のように、平均値との割合に基づいてＲ−Ｒ間隔のデータを削除するかどうかを判定する場合、Ｒ−Ｒ間隔の値が大きくなると、許容範囲も拡がることになる。Ｒ−Ｒ間隔１０００ｍｓに対しての±３０％であれば、許容範囲は±３００ｍｓとなる。例えば隣接するＲ−Ｒ間隔のデータ同士の差が瞬間的に３００ｍｓ程度になる場合もあるが、本実施の形態では、個々のＲ−Ｒ間隔のデータの真偽よりも、スペクトル分析等に用いるのに適切であるかどうかという観点を重視している。Ｒ−Ｒ間隔のデータが平均値に対して±２００ｍｓ以上離れている場合、期外収縮など、分析に不必要なデータである蓋然性が高い。そのような不必要なデータは、データを削除（欠損）することによる影響よりも、削除しなかった場合のスペクトル分析等への悪影響の方が大きい。

図４は、点ａ，ｂのデータを削除しない従来のデータ列から得られた低周波成分ＬＦ（０．０４〜０．１５Ｈｚ）と高周波成分ＨＦ（０．１５〜０．４Ｈｚ）とのパワーの比であるＬＦ／ＨＦ、および本実施の形態の生体信号処理装置により点ａ，ｂのデータを削除したデータ列から得られたＬＦ／ＨＦを示す図である。図４の４０は従来のＬＦ／ＨＦの値を示し、４１は本実施の形態のＬＦ／ＨＦの値を示している。

ここでは、各時刻のＬＦ／ＨＦの値は、ハニング窓を用いて当該時刻の直前３００秒分の計算区間のＲ−Ｒ間隔のデータを取り出し、この計算区間のデータから得られる周波数スペクトルを使って計算している。ハニング窓を適用しているため、計算区間の両端付近のデータの影響は減殺されている。

図４によると、１２時５２分を過ぎたところから１２時５７分近くまでの間、従来のＬＦ／ＨＦの値と本実施の形態のＬＦ／ＨＦの値が乖離しており、点ａ，ｂのデータの有無による影響が現れていることが分かる。つまりこの区間では、従来のＬＦ／ＨＦの値は過小評価されたものであり、本実施の形態によるＬＦ／ＨＦの値がより実態に近いものと考えられる。

以上のように、本実施の形態では、異常値判定部４を設けることにより、Ｒ−Ｒ間隔のデータの適切さ（もっともらしさ）を判定することができ、Ｒ−Ｒ間隔の分析に不必要なデータを適切に削除して、生体の状態のより正確な分析を行うことができる。

本実施の形態で説明した生体信号処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。ＣＰＵは、記憶装置に格納されたプログラムに従って本実施の形態で説明した処理を実行する。

本発明は、心電図波形から得られる生体信号を分析する技術に適用することができる。

１…心電計、２…生体信号抽出部、３…平均化処理部、４…異常値判定部、５…異常値処理部、６…再サンプリング処理部、７…周波数解析部、８…出力部。

Claims (7)

1. 生体の心電図波形から生体信号を抽出する生体信号抽出ステップと、
   この生体信号抽出ステップで抽出した生体信号の時系列データに対して平均化処理を行う平均化処理ステップと、
   前記生体信号抽出ステップで抽出した生体信号のデータと、この生体信号のデータおよび直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データとの差に基づいて、前記生体信号抽出ステップで抽出した生体信号のデータが適切かどうかをデータ毎に判定する異常値判定ステップと、
   この異常値判定ステップで不適切と判定した生体信号のデータを削除する異常値処理ステップとを含むことを特徴とする生体信号処理方法。
2. 請求項１記載の生体信号処理方法において、
   さらに、前記異常値処理ステップで処理した後の生体信号の時系列データを補間して等間隔のデータに再構成する再サンプリング処理を行う再サンプリング処理ステップと、
   再サンプリング処理後のデータを周波数解析し、生体信号の周波数スペクトルを求める周波数解析ステップとを含むことを特徴とする生体信号処理方法。
3. 請求項１または２記載の生体信号処理方法において、
   前記異常値判定ステップは、判定対象の生体信号のデータと、この判定対象のデータおよび直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データとの差が所定の閾値範囲内の場合、前記判定対象のデータを適切と判定し、この差が前記閾値範囲から外れている場合、前記判定対象のデータを不適切と判定するステップを含むことを特徴とする生体信号処理方法。
4. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の生体信号処理方法において、
   前記平均化処理ステップは、前記生体信号抽出ステップで抽出した生体信号の時系列データのそれぞれの値の逆数に基づく値に対して平均化処理を行い、この平均化処理で求めた値の逆数から生体信号の平均化データを算出するステップを含むことを特徴とする生体信号処理方法。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の生体信号処理方法において、
   前記異常値判定ステップは、判定対象の生体信号のデータの処理前に、直前の時刻での生体信号のデータを不適切と判定し、かつ直前の時刻での生体信号のデータが、直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データを下回った場合、直前の時刻での生体信号のデータを、前記判定対象のデータに加算し、この加算後のデータと、前記判定対象のデータおよび直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データとの差が所定の閾値範囲内の場合、前記判定対象のデータを適切と判定し、この差が前記閾値範囲から外れている場合、前記判定対象のデータを不適切と判定するステップを含むことを特徴とする生体信号処理方法。
6. 請求項１乃至５のいずれか１項に記載の生体信号処理方法において、
   前記生体信号は、Ｒ波と１つ前のＲ波の時間間隔であるＲ−Ｒ間隔であることを特徴とする生体信号処理方法。
7. 生体の心電図波形から生体信号を抽出する生体信号抽出手段と、
   この生体信号抽出手段で抽出された生体信号の時系列データに対して平均化処理を行う平均化処理手段と、
   前記生体信号抽出手段で抽出された生体信号のデータと、この生体信号のデータおよび直前の時刻までの生体信号のデータを用いて算出された平均化データとの差に基づいて、前記生体信号抽出手段で抽出された生体信号のデータが適切かどうかをデータ毎に判定する異常値判定手段と、
   この異常値判定手段で不適切と判定された生体信号のデータを削除する異常値処理手段とを備えることを特徴とする生体信号処理装置。