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(野村さんへのメモ)
・「図1-1-1」はマウスで適当に描いたものなので(^_^;)、スムースな形状にトレースして下さい
・関連情報Webページの紹介についてはここ(★)に置きましたので、コラム的に囲って目立たせて下さい
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■第4部　マイコンでトライ！ 生体情報の信号処理の基礎■

第1章　生体情報のディジタル信号処理

1-1　生体情報の信号処理のために

●生体情報の種類

生体情報といっても、領域が医学・生理学・生物学・生体工学・人間工学などにより、文献ごとに種類や定義に若干の違いがありますが、およそ表1-1-1のような種類があります。大きく分類するなら、
	・バイタルサイン - 生きている証拠
	・反射 - 無意識の反応
	・随意運動 - 意志/意図に基づく
というようなカテゴリであり、生体信号を計測・取得して利用する立場から言えば、大きく
	・絶対的な「値」を計測する
	・時間的な「変動」を計測する
という2種類のアプローチの違いがあります。本稿の「生体情報の信号処理」、特に「筋電」センシングにおいては、生体信号の絶対値の計測よりも、後者の生体信号の時間的変動に注目します。

(表1-1-1　生体情報の種類)

●生体情報の計測・監視の例

生体情報を、コンピュータ・エレクトロニクスのシステムが「計測・監視」する、という視点から、その計測方法で分類整理してみたのが表1-1-2です。

(表1-1-2　生体情報の計測・監視の例)

まず計測方法として大きく大別すれば、「非接触計測」と「接触計測」があります。「非接触計測」とは、対象である生体(人体)に触れないということで、基本はカメラによる画像認識などが中心となり、安価なWebカメラや、一般にライブラリが公開されているKinect、Leap Moitionなどのカメラセンサが流行していますが、本誌や「トランジスタ技術」誌で何度も特集されていますので、本稿では触れません。本稿で扱う「筋電」が画像認識より優れている点は次節(1-2)で解説します。

「接触計測」には大きく
	・化学的計測 
	・物理的計測
	・電気的計測
という3種類があります。血糖値・イオン・ホルモンなどの体内循環系・内分泌系の化学物質を特殊なセンサで計測する「化学的計測 」は本稿では触れません。接触計測のうち「物理的計測」とは、直接的に電気信号ではない生体情報を何らかの物理的センサで電気的信号に変換して計測する、というカテゴリです。第3章で、具体的な製品の事例を紹介します。

接触計測のうち「電気的計測」とは、センサとして電気信号(電極)を直接に人体に接触させるタイプのもので、有名なものとしては「脳波」「心電図」「筋電図」などがあります。「図」という用語は歴史的にプロッタ出力した事に由来するので、本稿では「脳波」「心電」「筋電」と呼びます。これらは全て、人体内部の神経系の情報伝達のための高速の化学反応により、電気的には図1-1-1のような「インパルス」と呼ばれる瞬間的な電位変化として検出されるものです。

(図1-1-1　神経繊維を伝わるインパルス信号)

本稿ではこのうち、神経繊維1本ごとのインパルスを医学的に計測するため、電極針を身体内に差し込むような手法の「神経束パルス」とか「針筋電」には触れません。それ以外の「脳波」「心電」「表面筋電」のうち、「脳波」と「心電」については、第3章で具体的な製品の事例を紹介します。そして「表面筋電」については、筆者が10年以上にわたってオリジナル筋電センサを研究してきた事もあり、mbedマイコンでの具体的なシステム製作事例とともに、第2章で重点的に取り扱います。神経系として共通の性格をもつので、本稿で紹介する「筋電」のアプローチは、「脳波」「心電」の領域にも応用できます。

●生体信号処理に特有な注意点

信号処理はここ20年ほど、コンピュータ技術の進展とともに常に進歩しています。特にオーディオ信号処理とかビデオ信号処理については、マルチメディア時代を支える重要なもので、いまさら「生体」にそれ以上の何が必要なのか、と思われるかもしれません。例えば、信号処理と言えば「フィルタ」ですが、音声信号処理のフィルタとどこが違うのか、と質問される事もあります。

そこでまず、本稿を通じて共通する「生体信号処理に特有な注意点」や関連するデータを整理しておきます。対象は上述のように、「脳波」「心電」「筋電」という、神経系のインパルス電気信号の生体情報に限ります。なお、電圧や周波数などの数値の範囲については、文献(★)によってばらつきがありますので、筆者が「やや広めに」まとめた数値を紹介します。

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★本特集の執筆にあたって、筆者が調べた参考文献、関連した学会発表論文、製作事例のソースコードへのリンクなど、関連情報をまとめたWebページを作りましたので、興味のある読者は以下をあわせて参照して下さい。
→ http://nagasm.org/ASL/CQ_mbed_EMG.html
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◆電気信号の伝わり方

「脳波」「心電」「筋電」の計測に関係する、神経や筋肉(内部)の活動電位というのは、図1-1-1のように神経繊維1本あたり約100mVのレベルで変化します。これはけっこう大きな電気信号ですが、電極を身体内に挿した場合ですので、この信号は医者でないと使えません。そしてこの神経繊維の電気信号は、「身体を伝導する際に1/1000〜1/10000に減衰」します。

◆電気信号として非常に微弱

神経や筋肉内部の電気信号は、皮膚に貼りり付けた電極までの距離に応じて多数の細胞を通過するため、大きく減衰して
	・神経束パルス : 10μV (細胞の外側)
	・EEG(脳波) : 1μV〜500μV
	・ECG(心電) : 50μV〜2mV
	・EMG(筋電) : 10μV〜10mV
というレベルになります。これは神経パルス1発あたりの電圧レンジで、この微弱信号を検出・計測するためには、非常に高いゲインの増幅回路が必要となります。
また、この生体電気信号のレベルに対して、後述するいろいろなノイズ信号は、電圧レベルとしては100倍〜1000倍ほど大きいことが多く、音声信号処理や画像信号処理(理想的なエレクトロニクスの世界)のフィルタでは役に立たないケースも少なくありません。

◆信号源インピーダンスが相当に大きい

皮膚表面の電極で「脳波」「心電」「筋電」を計測する場合には、皮膚表面の電気的抵抗が大きいために、生体センサの増幅回路においては、上述の高ゲインだけでなく、非常に高い入力インピーダンスも必要とされます。電気的には、信号源インピーダンスとして
	・EEG(脳波) : 1kΩ〜100kΩ
	・ECG(心電) : 1kΩ〜100kΩ
	・EMG(筋電) : 100kΩ〜10MΩ
と言われています。計測される生体信号は、この信号源インピーダンスと、センサ回路の入力インピーダンスとで分圧されます。例えば入力インピーダンスが10kΩとかの普通の増幅器だと、脳波や心電で1/10、筋電だと1/100などと信号がさらに小さくなり、ノイズに埋もれて検出できません。そこで生体信号を有効に計測する増幅器は、高入力インピーダンスである必要があります。

◆ハム(交流誘導ノイズ)等が乗る

ステレオアンプの入力端子に手を触れると「ブー」と鳴るように、人間の身体は電源に由来する磁界変動を吸収する、周囲の電源ノイズのアンテナとなっています。上述のように、生体信号の電気信号レベルに対して、この身体ハムノイズの電圧は100〜1000倍のオーダとなります。
そこで生体信号センサ回路のほぼ全てで、検出電極をペア構成にして、ペア電極と別に基準(アース)電極を加えた「3電極」構成とします。これにより、
	・検出電極1〜基準(アース)電極
	・検出電極2〜基準(アース)電極
という2つのセンサ信号を得ます。このそれぞれに生体信号の100〜1000倍の大きさの環境ノイズが共通に乗っていますが、この2つのセンサ信号を差動増幅回路に加えて引き算することで、共通に乗っているハム成分がキャンセルされる、というものです。

しかし、この差動増幅回路にも「同相除去比」というアンバランス要素があり完全にはキャンセルされないので、残ったハム成分を除去するために、特定の周波数成分だけを減衰させる「ノッチフィルタ」が用いられます。日本では電源周波数が50Hzと60Hzの地域がありますから、「50/60切り替えスイッチ」とともに、この基準周波数を切り替えて、その整数倍成分を急峻な特性で減衰させる事が有効で、これはまさにディジタルフィルタの出番となります。

◆アーティファクト(基線変動)

これも生体情報処理に特有のものです。「脳波」「心電」「筋電」などの接触電極を用いる場合には、電極と皮膚の接触状態や、身体の運動・振動によって、レベルにして100〜1000倍のオーダの偶発的ノイズが発生します。これを「アーティファクト(基線変動)」と呼びます。文献によっては、上述のハムや静電気ノイズなど、計測したい生体信号以外の「雑音」をまとめてアーティファクトと総称している場合もあります。

計測対象の人体が静かにベッドに寝たり椅子に座っていればいいのですが、運動状態の計測とか特定の動作に伴う「脳波」「心電」「筋電」を計測する場合には、完全には避けられないタイプのノイズで、そのパターンも千差万別です。生体信号処理としては、例外的・突発的な信号であることを検出して「無視」する、という高度な/経験的なフィルタリングが必要です。また、センサ電極が皮膚に馴染むまで数分かかることから、それ以前の変動している時間を避ける、という工夫も重要です。

◆ドリフト

アーティファクトの一つとする文献もある「ドリフト」とは、計測される生体信号の全体が、時間的にゆっくりと変化する、という現象の総称です。その一つの要因は計測環境の温度変化で、「脳波」など比較的長い時間スケール(数分〜数十分)での生体信号計測の場合に、部屋や機材や人体の温度変化によるデータの変化が問題となります。また、医療分野では、数時間とか1日単位での連続計測をしている際に、機器の電圧変化などの要因がデータの変動として現われることもあります。

◆周波数帯域

「脳波」「心電」「筋電」の生体信号は、拡大してみれば神経繊維1本ごとのインパルスであり、それも化学変化なのでやや丸みを帯びたインパルス信号が生体内のローバスフィルタを経て表面電極に現われます。生体信号を電気信号として見た場合の周波数帯域はあまり広いものではなく、およそ「DC〜5kHz程度」で十分、とされています。つまり、サンプリング44.1KHzのオーディオ信号処理システムであれば十分(実質的には10KHz以上は不要なので「電話音声」程度の品質でも十分)です。

文献により幅がありますが、「脳波」「心電」「筋電」の生体信号の周波数帯域は
	・神経束パルス : DC〜3kHz
	・EEG(脳波) : 0.5Hz〜70Hz
	・ECG(心電) : 0.1Hz〜200Hz
	・EMG(筋電) : 1Hz〜2kHz
とされています。いずれもコンスタントに連続する信号ではなくて、多数のインパルスの集合体、時間的に密度と強度が変化する「ホワイトノイズないしピンクノイズのようなもの」である、と言えます。

◆神経活動電位のイオンチャンネルに起因する特性

詳しい説明は参考文献に譲りますが、「脳波」「心電」「筋電」の生体信号は神経細胞の活動電位のイオンチャンネルの変化なので、その生体情報処理には、大きく「閾値」と「不応期」という、生体信号処理に特有の2つの視点が重要となります。

「閾値」とは、化学的には「細胞膜の脱分極」現象に起因する非線形動作のことで、電子工学的に言うスレショルド電圧として考えると、「刻々とスレショルドが変化する、自己フィードバックのあるディジタル回路」と見ることができます。これは数理的モデルとしては、神経系や脳内作用に見られる種々の「カオス現象」の原因となる、典型的な非線形現象モデルです。

また「不応期」(refractory period)とは、神経細胞のナトリウムチャンネルが化学反応の直後に不活性となって反応しない時間であり、たとえば
	・骨格筋の絶対不応期 : 1〜3msec
	・心筋の絶対不応期 : 200msec
などのように、大きな幅の「不感」時間帯を持ちます。人間は機械ではないので、同じ刺激に対して単純な反応を必ず繰り返さずに、いわば「疲れる」という現象が、最小単位の神経繊維でも刻々と起きている、という事です。さらに筋電では連続的な運動による乳酸の蓄積のような「疲労」という化学的現象(→周波数特性が変化)もありますが、これは原理的には「不応期」とは別です。

◆これ以外の生体情報処理に特有の注意点

ここは他の筆者の方の記事にもあると思うので詳しく書きませんが、筆者が感じている生体信号処理の注意点としては、さらに
	・生体環境に有害な電気刺激等を与えない(危険防止)
	・個人差、疲労、適応/学習について考慮する
	・被験者実験には被験者の同意書・倫理委員会の承認が必要
の3点があります。これを面倒だと思うか、こういう事があるからこそ面白いと思うか、は人それぞれですが、筆者はけっこう、このような生体情報処理の特性に惹かれています。
