JP3858379B2 - 心拍出量検出装置および心機能診断装置 - Google Patents
心拍出量検出装置および心機能診断装置 Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は心拍出量を日常生活や運動中に連続して検出するの好適な心拍出量検出装置とこれを用いた心機能診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
心臓は、主として心筋組織からなる筋肉性の器官であって、一定のリズムで収縮して血液を大動脈に送り出す。心臓は上部の心房と下部の心室にわかれ、心房と心室は心房中隔および心室中隔によって、左右にわかれている。心房も心室も規則正しく収縮・拡張を繰り返しているが、その時期は少しずれている。心房が収縮するときには、心室が拡張し、心房の血液が房室弁を押し開いて心室に流れ込む。この時、動脈弁は閉じており大動脈の血液が心室に流れ込むのを防ぐ。
【０００３】
逆に、心房が拡張して静脈から血液を吸い込んでいるときには心室は収縮して、血液を大動脈に送り出す。この時、房室弁は心室側から押し上げられるが、房室弁と心室壁との間に形成される腱索が張った状態になり、弁が反転しないようになっている。心室が収縮すると、動脈弁は動脈壁に押しつけられて血液を通す。この時、大動脈は拡張して、心室から押し出されてきた血液の一部を蓄える。
【０００４】
次に、心室が拡張している間、大動脈は次第に収縮して、蓄えていた血液を末梢に向かって送り出す。このため、心室から血液が送り出されていない間も、大動脈には常に血液が流れる。
【０００５】
このようして心臓は、血液を大動脈に送り出すが、その一回の収縮によって送り出される血液量は一回拍出量ＳＶと呼ばれる。その単位はリットルである。また、一回拍出量ＳＶと心拍数ＨＲ（回／分）の積は、心拍出量ＣＯと呼ばれる。心拍出量ＣＯは、心臓から送り出される１分間当たりの血液量を示しており、その単位はリットル／分である。
【０００６】
心臓に疾患があると、心筋組織の機能が低下して血液を大量に送り出すことができなくなるので、心拍出量ＣＯが低下する。一方、運動選手のようにトレーニングを積んでいる者は、運動強度が大きくなると心拍出量ＣＯが増大する。このように心拍出量ＣＯは、心機能の良否を反映するから、心機能を評価する際に指標として用いられることが多い。
【０００７】
心拍出量ＣＯを計測するにあたっては、まず、一回拍出量ＳＶを計測する必要がある。これを直接計測する手法としては、心臓カテーテルによって、心臓の内圧を測定し、その測定結果から一回拍出量ＳＶを算出するものがある。
【０００８】
また、他の方法としては、上腕部にカフ帯を装着して、動脈の血圧を測定し、その脈波波形から一回拍出量ＳＶを算出する収縮期面積法がある。図３２は、一般的な脈波波形を示したものである。脈波波形は、心臓の収縮・拡張によって生じる血液流の脈動を末梢部で測定したものであるから、その波形形状には、心臓の動きが反映されている。図中のＥＤは駆出期間と呼ばれ、１回の心拍中に心臓から血液が流れ出る時間に対応する。収縮期面積法にあっては、駆出期間ＥＤとこの期間に対応する脈波波形の血圧値を積分して面積Ｓを算出し、これに係数Ｋsvを乗じることによって、一回拍出量ＳＶを算出する。この場合、心拍出量ＣＯは以下の式で算出される。
ＣＯ＝Ｓ＊Ｋsv＊ＨＲ
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、心拍出量ＣＯは、上述したように心機能の評価指標として用いられるから、ランニング等の運動中に心拍出量ＣＯを知ることができれば、科学的なトレーニングを行うことが可能となる。また、心臓病を患っている患者は、日常の労作中に心機能が低下して、危険な状態に陥る場合もある。このような場合には、心拍出量ＣＯが減少するため、心拍出量ＣＯを労作中に知ることができれば患者の健康管理に役立てることができる。
【００１０】
しかしながら、心臓カテーテルによって心臓の内圧を測定する方法にあっては、被験者が安静な状態にあることが前提であり、運動中や日常生活において連続的に心拍出量ＣＯを計測することはできない。
【００１１】
また、カフ帯を用いる場合には、上腕部を大掛かり覆う必要があり、被験者に負担を強いることになる。さらに、運動中や日常生活において、被験者が腕を動かすと、その体動によって血液流が影響を受け、脈波波形に体動成分が重畳してしまう。このため、運動中や日常生活において連続的に心拍出量ＣＯを計測するこてができない。
【００１２】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、運動中や日常生活において連続的に心拍出量ＣＯを検出する心拍出量検出装置を提供することを目的とする。また、他の目的は、心拍出量検出装置によって得られた心拍出量ＣＯに基づいて、心機能を評価する心機能診断装置を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、前記生体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項２に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、前記生体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
また、請求項３に記載の発明にあっては、前記体動検出手段によって検出された体動波形に基づいて、前記生体の体動の有無を判定する判定手段を備え、前記体動除去手段は、前記判定手段の判定結果が体動無しを示す場合には、体動除去動作を停止し、前記体動除去脈波波形の替わりに、前記脈波波形を出力することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項４に記載の発明にあっては、前記心拍数検出手段は、前記心臓の心電波形または前記体動除去脈波波形の周期性に基づいて前記心拍数を求めることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項５に記載の発明にあっては、前記心拍数検出手段は、前記心臓の心電波形または前記体動除去脈波波形に周波数解析を施し、当該解析結果に基づいて前記心拍数を求めることを特徴とする。
【００１８】
また、請求項６に記載の発明にあっては、前記駆出期間検出手段は、前記体動除去脈波波形の各ピークを検出し、最大ピークから第１番目または第２番目に現れる負のピークと最小ピークを特定することによって前記駆出期間を検出することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項７に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項８に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する第1の体動除去手段と、前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する第２の体動除去手段と、対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波データを生成する周波数補正手段と、前記補正脈波データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記補正脈波データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２１】
また、請求項９に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形にウエーブレット変換を施して各周波数領域毎に脈波解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形にウエーブレット変換を施して各周波数領域毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、前記脈波解析データから前記体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１０に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形にウエーブレット変換を施して各周波数領域毎に脈波解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、対応する各周波数に基づいて、脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波解析データを生成する第１の周波数補正手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形にウエーブレット変換を施して各周波数領域毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、対応する各周波数に基づいて、体動解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正体動解析データを生成する第２の周波数補正手段と、前記補正脈波解析データから前記補正体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１１に記載の発明にあっては、前記第１のウエーブレット変換手段と前記第２のウエーブレット変換手段は、同期してウエーブレット変換を行うことを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１２に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２５】
また、請求項１３に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波解析データを生成する周波数補正手段と、前記補正脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記補正脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記補正脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１４に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記体動除去解析脈波データに逆ウエーブレット変換を施して体動除去脈波波形を生成する逆ウエーブレット変換手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２７】
また、請求項１５に記載の発明にあっては、前記心拍出量算出手段は、前記心臓の駆出期間における体動除去脈波波形を積分することによって当該期間に対応する前記体動除去脈波波形の面積を演算し、当該面積に基づいて前記心拍出量を演算することを特徴とする。
【００２８】
また、請求項１６に記載の発明にあっては、前記心拍出量算出手段は、前記心臓の駆出期間における体動除去脈波波形の各ピーク値に基づいて当該期間に対応する前記体動除去脈波波形の面積を演算し、当該面積に基づいて前記心拍出量を演算することを特徴とする。
【００３１】
また、請求項１７に記載の発明にあっては、基準装置によって測定された基準心拍出量と前記心拍出量算出手段によって測定された前記心拍出量との比を補正係数として記憶する記憶手段と、当該記憶手段から読み出した前記補正係数と前記心拍出量算出手段によって算出された前記心拍出量とを乗算し、この乗算結果を心拍出量として出力する乗算手段とを更に備えたことを特徴とする。
【００３２】
また、請求項１８に記載の発明にあっては、前記心拍出量検出装置を備えた心機能診断装置であって、前記心拍出量検出装置によって検出された心拍出量を告知する告知手段を更に備えたことを特徴とする。
【００３３】
また、請求項１９に記載の発明にあっては、前記心拍出量検出装置を備えた心機能診断装置であって、前記心拍出量検出装置によって検出された心拍出量を各閾値と比較して、評価指標を生成する評価手段と、前記評価手段によって生成された評価指標を告知する告知手段とを更に備えたことを特徴とする。
【００３４】
また、請求項２０に記載の発明にあっては、前記評価手段は、前記心拍数検出手段によって検出された心拍数に応じて前記各閾値を変更する変更部を更に備えたことを特徴とする。
【００３５】
また、請求項２１に記載の発明にあっては、前記評価手段は、被験者の体表面積を算出するためのパラメータを入力する入力部と、入力された前記パラメータに基づいて体表面積を演算する演算部と、演算された前記体表面積に基づいて前記各閾値を変更する変更部とを更に備えることを特徴とする。
【００３６】
【発明の実施の形態】
Ａ．機能構成
まず、本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の機能を図面を参照しつつ説明する。図１は本実施形態に係わる心機能診断装置の機能ブロック図である。図において、ｆ１は脈波検出手段であって、脈波波形を検出する。脈波波形は、例えば、指尖部や指の根本等の末梢部の血液流を光学式センサで検出することによって得られる。ｆ２は体動検出手段であって、体動を検出して体動波形を出力する。これにより、人が動いたことが検知される。
【００３７】
次に、ｆ３は体動除去手段であって、体動波形に基づいて脈波波形中の体動成分を生成し、脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する。これにより、運動中であっても、体動の影響を受けない脈波波形を生成することが可能となる。
【００３８】
次に、ｆ４は心拍数検出手段であって、体動除去脈波波形に基づいて心拍数を検出する。また、ｆ５は駆出期間検出手段であって、体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する。駆出期間とは、心臓が１回の収縮で血液を大動脈に送り出している期間をいう。ここで、駆出期間についてより詳細に説明する。
【００３９】
図２は心臓の周期を示したものである。図において、ＳＷは心電波形であり、ＭＨ１は心臓から流出する直後の大動脈血圧波形、ＭＨ２は末梢部（橈骨動脈）の一般的な脈波波形である。この図において、血液の流動に伴う時間遅れは無視してある。駆出期間ＥＤは、厳密な意味においては、大動脈血圧波形ＭＨ１における大動脈弁開放時刻ｔ１と大動脈弁閉鎖時刻ｔ２の時間間隔となり、安静時において、２８０ｍｓ程度である。大動脈弁の閉鎖は心室の収縮によって起こるので、この時間間隔は、心室収縮期の時間（Sysolic Time）とほぼ一致する。ところで、末梢部の脈波波形ＭＨ２におけるノッチＮ２は、ディクローティブノッチＮ２と呼ばれ、大動脈弁閉鎖によって生じるものである。このため、脈波波形ＭＨ２における最小ピークＰ０からピークＰ４までの時間間隔は、駆出期間ＥＤに相当する。
【００４０】
また、脈波波形には個人差があり、また同一個人においても波形形状が体調等によって変化することが知られている。このため、末梢部の脈波波形ＭＨ２は、ＭＨ３に示すようにピークＰ１とピークＰ３が重なり、ノッチＮ１が生じない場合がある。この場合にも駆出期間ＥＤは、最小ピークＰ０からピークＰ４までの時間間隔となる。
【００４１】
ところで、脈波波形ＭＨ２における最小ピークＰ０からノッチＮ１のピークＰ２までの期間は、見積の収縮時間（Estimated Sysolic Time）と呼ばれ、この時間間隔を駆出期間ＥＤと考える学説もある。いずれにしても、これらの期間が、心臓の収縮期間を代表する値であることについては、見解の相違はない。
【００４２】
これらのことから、この明細書で用いる駆出期間ＥＤは、厳密な意味での駆出時間（Ejection Duration）のみならず、心室収縮期の時間（Sysolic Time）および見積の収縮時間（Estimated Sysolic Time）を含むものとして、以下の説明を進める。具体的には、駆出期間ＥＤは、最小ピークから、最大ピークＰ１の後に発生する第１番目または第２番目に生じる負のピークＰ２，Ｐ４までの期間として把握される。
【００４３】
次に、ｆ６は、心拍出量検出手段であって、心拍手量ＣＯを検出する。例えば、駆出期間中の体動除去脈波波形に基づいて１回拍出量ＳＶを算出し、この１回拍出量ＳＶと心拍数を乗算することにより、心拍出量ＣＯを検出している。
【００４４】
次に、ｆ７は評価手段であって、心拍出量に基づいて、心機能の状態を評価する。すなわち、心機能の評価は、心臓から送り出される１分間当たりの血液量によって評価される。また、ｆ８は告知手段であって、評価結果を告知する。これにより、被験者や第三者である医師は、被験者の心機能を知ることができる。
【００４５】
次に、ｆ９は判定手段であって、体動波形のレベル変化に基づいて、体動の有無を判定し、体動が無い場合には、体動除去手段ｆ３の動作を停止させるように制御する。これにより、体動除去処理に伴う演算を低減することができる。
【００４６】
Ｂ．第１実施形態
１．第１実施形態の構成
本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の構成を図面を参照しつつ説明する。
１−１：第１実施形態の外観構成
図３は第１実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。図３において、本例の心機能診断装置１は、腕時計構造を有する装置本体１１０と、この装置本体１１０に接続されるケーブル１２０と、このケーブル１２０の先端側に設けられた脈波検出用センサユニット１３０とから大略構成されている。ケーブル１２０の先端側にはコネクタピース８０が構成されており、このコネクタピース８０は、装置本体１０の６時の側に構成されているコネクタ部７０に対して着脱自在である。装置本体１０には、腕時計における１２時方向から腕に巻きついてその６時方向で固定されるリストバンド６０が設けられ、このリストバンド６０によって、装置本体１１０は、腕に着脱自在である。脈波検出用センサユニット１３０は、センサ固定用バンド１４０によって遮光されながら人差し指の根本に装着される。このように、脈波検出用センサユニット１３０を指の根本に装着すると、ケーブル１２０が短くて済むので、ケーブル１２０は、ランニング中に邪魔にならない。また、掌から指先までの体温の分布を計測すると、寒いときには、指先の温度が著しく低下するのに対し、指の根本の温度は比較的低下しない。従って、指の根本に脈波検出用センサユニット１３０を装着すれば、寒い日に屋外でランニングしたときでも、脈拍数などを正確に計測できる。
【００４７】
また、装置本体１１０は、樹脂製の時計ケース２００（本体ケース）を備えており、この時計ケース２００の表面側には、現在時刻や日付に加えて、走行時や歩行時のピッチ、および脈拍数などの脈波情報などを表示するＥＬバックライト付きの液晶表示装置２１０が構成されている。また、液晶表示装置２１０には心拍出量ＣＯや一回拍出量ＳＶに代表される心機能の状態が表示されるようになっている。液晶表示装置２１０には、セグメント表示領域の他、ドット表示領域が構成されており、ドット表示領域では、各種の情報をグラフィック表示可能である。
【００４８】
また、時計ケース２００の内部には、加速度センサが１３０’が組み込まれており、これによって、ランニング中の腕の振りや、体の上下動によって生じる体動が検出される。また、その内部には、脈波検出用センサユニット１３０が計測した脈波波形ＭＨに基づいて心拍出量ＣＯや一回拍出量ＳＶの変化などを求めるとともに、それを液晶表示装置２１０に表示するために、各種の制御やデータ処理を行うマイクロコンピュータなどからなる制御部が構成されている。制御部には計時回路も構成されており、通常時刻、ラップタイム、スプリットタイムなども液晶表示装置２１０に表示できるようになっている。また、時計ケース２００の外周部には、時刻合わせや表示モードの切換などの外部操作を行うためのボタンスイッチ１１１〜１１５が構成されている。
【００４９】
次に、脈波検出用センサユニット１３０は、図４に示すようにＬＥＤ３２、フォトトランジスタ３３などから構成される。スイッチＳＷがｏｎ状態となり、電源電圧が印加されると、ＬＥＤ３２から光が照射され、血管や組織によって反射された後に、フォトトランジスタ３３によって受光され、脈波信号Ｍが検出される。ここで、ＬＥＤの発光波長は、血液中のヘモグロビンの吸収波長ピーク付近に選ばれる。このため、受光レベルは血流量に応じて変化する。したがって、受光レベルを検出することによって、脈波波形を検出できる。
また、ＬＥＤ３２としては、ＩｎＧａＮ系（インジウム−ガリウム−窒素系）の青色ＬＥＤが好適である。青色ＬＥＤの発光スペクトルは、例えば４５０ｎｍに発光ピークを有し、その発光波長域は、３５０ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にある。この場合には、かかる発光特性を有するＬＥＤに対応させてフォトトランジスタ３３として、ＧａＡｓＰ系（ガリウム−砒素−リン系）のフォトトランジスタを用いればよい。このフォトトランジスタ３３の受光波長領域は、例えば、主要感度領域が３００ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にあって、３００ｎｍ以下にも感度領域がある。このような青色ＬＥＤとフォトトランジスタ３３とを組み合わせると、その重なり領域である３００ｎｍから６００ｎｍまでの波長領域において、脈波が検出される。この場合には、以下の利点がある。
【００５０】
まず、外光に含まれる光のうち、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向があるため、外光がセンサ固定用バンドで覆われていない指の部分に照射されても、指の組織を介してフォトトランジスタ３３まで到達せず、検出に影響を与えない波長領域の光のみがフォトトランジスタ３３に達する。一方、３００ｎｍより低波長領域の光は、皮膚表面でほとんど吸収されるので、受光波長領域を７００ｎｍ以下としても、実質的な受光波長領域は、３００ｎｍ〜７００ｎｍとなる。したがって、指を大掛かりに覆わなくとも、外光の影響を抑圧することができる。また、血液中のヘモグロビンは、波長が３００ｎｍから７００ｎｍまでの光に対する吸光係数が大きく、波長が８８０ｎｍの光に対する吸光係数に比して数倍〜約１００倍以上大きい。したがって、この例のように、ヘモグロビンの吸光特性に合わせて、吸光特性が大きい波長領域（３００ｎｍから７００ｎｍ）の光を検出光として用いると、その検出値は、血量変化に応じて感度よく変化するので、血量変化に基づく脈波波形ＭＨのＳ／Ｎ比を高めることができる。
【００５１】
１−２：第１実施形態の電気的構成
次に、心機能診断装置の電気的構成を図５を参照して説明する。図５は心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
心機能診断装置１は、以下の部分から構成される。脈波検出用センサユニット１３０は脈波波形ＭＨを検出し、体動除去部１１に出力する。加速度センサ１３０’は、体動を加速度として検出して体動波形ＴＨを生成する。波形処理部１０は、体動除去部１１において体動成分を正確に除去するため、体動波形ＴＨに対して波形処理を施す。
【００５２】
ここで、脈波波形ＭＨ中の体動成分をＭＨt、真の脈波成分（体動除去脈波波形）をＭＨ’で表すこととすれば、ＭＨ＝ＭＨt＋ＭＨ’となる。体動波形ＴＨは、腕の振りの加速度そのものとして検出されるが、血流は血管や組織の影響を受けるので、体動成分ＭＨtは体動波形ＴＨを鈍らせたものになる。このため、波形処理部１０は、ローパスフィルタで構成されている。なお、ローパスフィルタの形式や定数は、実際に測定したデータから定められる。
【００５３】
次に、体動除去部１１は、脈波波形ＭＨから波形処理部１０の出力波形ＭＨｔを減算して、体動除去脈波波形ＭＨ’を生成する。体動除去脈波波形ＭＨ’は、図示せぬＡ／Ｄ変換器を介してデジタル信号に変換され、心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３に供給される。
【００５４】
ところで、体動がないにも拘わらず、体動除去部１１を動作させ体動除去を行うと、加速度センサ１３０’のノイズにより、体動除去部１１の出力信号のＳＮ比が劣化してしまい、また、体動除去動作のために電力を消費してしまう。このため、本実施形態にあっては、判定部１１’を設けている。判定部１１’は、体動波形ＴＨに基づいて、体動の有無を判定し制御信号Ｃを生成する。具体的には、閾値と体動波形ＴＨを比較することによって、判定する。この閾値は、加速度センサ１３０’のノイズレベルを考慮して、体動の有無が判定できるように予め定められる。そして、制御信号Ｃが体動無しを示す場合には、波形処理部１０と体動除去部１１の動作が停止される。この場合には、脈波波形ＭＨが体動除去部１１から直接出力される。これにより、体動除去部１１の出力信号のＳＮ比を改善することができ、また、装置の消費電力を低減することができる。
【００５５】
次に、心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３は、体動除去脈波波形ＭＨ’に基づいて、心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤを検出する。本実施形態にあっては、体動除去脈波波形ＭＨ’の振幅レベルを解析することによって、心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤを求めている。
心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３は、体動除去脈波波形ＭＨ’の形状を特定する波形パラメータを抽出する。ここで、１拍分の体動除去脈波波形ＭＨ’が図６に示すごとき形状をしているとすれば、波形パラメータを以下のように定義する。なお、図６において縦軸は血圧であり、横軸は時間である。
▲１▼１拍に対応した脈波が立ち上がってから（以下、この立ち上がり時刻を脈波開始時刻という）次の拍に対応した脈波が立ち上がりを開始するまでの時間ｔ6
▲２▼脈波内に順次現れる極大点Ｐ１，極小点Ｐ２，極大点Ｐ３，極小点Ｐ４および極大点Ｐ５の血圧値ｙ1〜ｙ5
▲３▼脈波開始時刻以後、上記各点Ｐ１〜Ｐ５が現れるまでの経過時間ｔ1〜ｔ5
【００５６】
心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３は、波形パラメータを算出するために、上記極大点或いは極小点について、これら各点に関連した「ピーク情報」と呼ばれる情報を抽出する。なお、ピーク情報の詳細についてはその内容が脈象判定部の構成，動作に関連するため、回路の構成を説明した時点でピーク情報の詳細に言及する。
【００５７】
図７は心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３の構成を示すブロック図である。図において１８１はマイクロコンピュータであって、各構成部分を制御する。１８４はＲＡＭによって構成される波形メモリであり、体動除去脈波波形ＭＨ’の波形値Ｗを順次記憶する。１９１は波形値アドレスカウンタであり、マイクロコンピュータ１８１から波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、サンプリングクロックφをカウントし、そのカウント結果を波形値Ｗを書き込むべき波形値アドレスＡＤＲ１として出力する。この波形値アドレスＡＤＲ１はマイクロコンピュータ１８１により監視される。
【００５８】
１９２はセレクタであり、マイクロコンピュータ１８１からセレクト信号Ｓ１が出力されていない場合、波形値アドレスカウンタ１９１が出力する波形値アドレスＡＤＲ１を選択して波形メモリ１８４のアドレス入力端へ供給する。一方、マイクロコンピュータ１８１からセレクト信号Ｓ１が出力されている場合、マイクロコンピュータ１８１が出力する読み出しアドレスＡＤＲ４を選択して波形メモリ１８４のアドレス入力端へ供給する。
また、体動除去脈波波形ＭＨ’は、Ａ／Ｄ変換器１８２とローパスフィルタ１８３を介して波形メモリ１８３に取り込まれる。
【００５９】
２０１は微分回路であり、ローパスフィルタ１８３から順次出力される波形値Ｗの時間微分を演算して出力する。
２０２は零クロス検出回路であり、波形値Ｗが極大値または極小値となることにより波形値Ｗの時間微分が０となった場合に零クロス検出パルスＺを出力する。さらに詳述すると、零クロス検出回路２０２は、図６に例示する脈波の波形においてピーク点Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，…，を検出するために設けられた回路であり、これらのピーク点に対応した波形値Ｗが入力された場合に零クロス検出パルスＺを出力する。
【００６０】
２０３はピークアドレスカウンタであり、マイクロコンピュータ１８１から波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、零クロス検出パルスＺをカウントし、そのカウント結果をピークアドレスＡＤＲ２として出力する。
２０４は移動平均算出回路であり、現時点までに微分回路２０１から出力された過去所定個数分の波形値Ｗの時間微分値の平均値を算出し、その結果を現時点に至るまでの脈波の傾斜を表す傾斜情報ＳＬＰとして出力する。
【００６１】
２０５は次に述べるピーク情報を記憶するために設けられたピーク情報メモリである。ここで、以下にピーク情報の詳細について説明する。すなわち、図９に示すピーク情報の内容の詳細は以下に列挙する通りである。
▲１▼波形値アドレスＡＤＲ１
ローパスフィルタ１８３から出力される波形値Ｗが極大値または極小値となった時点で波形値アドレスカウンタ１９１から出力されている書き込みアドレスである。換言すれば、極大値または極小値に相当する波形値Ｗの波形メモリ１８４における書き込みアドレスである。
▲２▼ピーク種別Ｂ／Ｔ
上記波形値アドレスＡＤＲ１に書き込まれた波形値Ｗが極大値Ｔ（Ｔｏｐ）であるか極小値Ｂ（Ｂｏｔｔｏｍ）であるかを示す情報である。
▲３▼波形値Ｗ
上記極大値または極小値に相当する波形値である。
▲４▼ストローク情報ＳＴＲＫ
直前のピーク値から当該ピーク値に至るまでの波形値の変化分である。
▲５▼傾斜情報ＳＬＰ
当該ピーク値に至るまでの過去所定個数分の波形値の時間微分の平均値である。
【００６２】
次に、マイクロコンピュータ１８１の制御下における心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３の動作を説明する。
【００６３】
（ａ）波形およびそのピーク情報の採取
マイクロコンピュータ１８１により波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されると、波形値アドレスカウンタ１９１およびピークアドレスカウンタ２０３のリセットが解除される。
この結果、波形値アドレスカウンタ１９１によりサンプリングクロックφのカウントが開始され、そのカウント値が波形値アドレスＡＤＲ１としてセレクタ１９２を介して波形メモリ１８４に供給される。そして、人体から検出された脈波信号がＡ／Ｄ変換器１８２に入力され、サンプリングクロックφに従ってデジタル信号に順次変換され、ローパスフィルタ１８３を介し波形値Ｗとして順次出力される。このようにして出力された波形値Ｗは、波形メモリ１８４に順次供給され、その時点において波形値アドレスＡＤＲ１によって指定される記憶領域に書込まれる。以上の動作により、図８に例示する脈波波形に対応した一連の波形値Ｗが波形メモリ１８４に蓄積される。
【００６４】
一方、上記動作と並行して、ピーク情報の検出およびピーク情報メモリ２０５への書込みが、以下に説明するようにして行われる。
まず、体動除去脈波波形ＭＨ’の波形値Ｗの時間微分が微分回路２０１によって演算され、この時間微分が零クロス検出回路２０２および移動平均算出回路２０４に入力される。移動平均算出回路２０４は、このようにして波形値Ｗの時間微分値が供給される毎に過去所定個数の時間微分値の平均値（すなわち、移動平均値）を演算し、演算結果を傾斜情報ＳＬＰとして出力する。ここで、波形値Ｗが上昇中もしくは上昇を終えて極大状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰとして正の値が出力され、下降中もしくは下降を終えて極小状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰとして負の値が出力される。
【００６５】
そして、例えば図８に示す極大点Ｐ１に対応した波形値Ｗがローパスフィルタ１８３から出力されると、時間微分として０が微分回路２０１から出力され、零クロス検出回路２０２から零クロス検出パルスＺが出力される。
この結果、マイクロコンピュータ１８１により、その時点における波形値アドレスカウンタ１９１のカウント値である波形アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，ピークアドレスカウンタのカウント値であるピークアドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）および傾斜情報ＳＬＰが取り込まれる。また、零クロス検出パルスＺが出力されることによってピークアドレスカウンタ２０３のカウント値ＡＤＲ２が１になる。
【００６６】
一方、マイクロコンピュータ１８１は、取り込んだ傾斜情報ＳＬＰの符号に基づいてピーク種別Ｂ／Ｔを作成する。この場合のように極大値Ｐ１の波形値Ｗが出力されている時にはその時点において正の傾斜情報が出力されているので、マイクロコンピュータ１８１はピーク情報Ｂ／Ｔの値を極大値に対応したものとする。そしてマイクロコンピュータ１８１は、ピークアドレスカウンタ２０３から取り込んだピークアドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）をそのまま書込アドレスＡＤＲ３として指定し、波形値Ｗ，この波形値Ｗに対応した波形アドレスＡＤＲ１，ピーク種別Ｂ／Ｔ，傾斜情報ＳＬＰを第１回目のピーク情報としてピーク情報メモリ２０５に書き込む。なお、第１回目のピーク情報の書き込みの場合は、直前のピーク情報がないためストローク情報ＳＴＲＫの作成および書き込みは行わない。
【００６７】
その後、図８に示す極小点Ｐ２に対応した波形値Ｗがローパスフィルタ１８３から出力されると、上述と同様に零クロス検出パルスＺが出力され、書込アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，ピークアドレスＡＤＲ２（＝１），傾斜情報ＳＬＰ（＜０）がマイクロコンピュータ１８１により取り込まれる。
そして、上記と同様、マイクロコンピュータ１８１により、傾斜情報ＳＬＰに基づいてピーク種別Ｂ／Ｔ（この場合、”Ｂ”）が決定される。また、マイクロコンピュータ１８１によりピークアドレスＡＤＲ２よりも１だけ小さいアドレスが読み出しアドレスＡＤＲ３としてピーク情報メモリ２０５に供給され、第１回目に書き込まれた波形値Ｗが読み出される。そして、マイクロコンピュータ１８１により、ローパスフィルタ１８３から今回取り込んだ波形値Ｗとピーク情報メモリ２０５から読み出した第１回目の波形値Ｗとの差分が演算され、ストローク情報ＳＴＲＫが求められる。このようにして求められたピーク種別Ｂ／Ｔ，ストローク情報ＳＴＲＫが他の情報，すなわち波形値アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，傾斜情報ＳＬＰ，と共に第２回目のピーク情報としてピーク情報メモリ２０５のピークアドレスＡＤＲ３＝１に対応した記憶領域に書き込まれる。以後、ピーク点Ｐ３，Ｐ４，…，が検出された場合も同様の動作が行われる。
そして所定のタイミングで、マイクロコンピュータ１８１により波形採取指示ＳＴＡＲＴの出力が停止され、波形値Ｗおよびピーク情報の採取が終了する。
【００６８】
（ｂ）脈波波形の分割処理
ピーク情報メモリ２０５に記憶された各種情報のうち、波形パラメータの採取を行う１拍分の波形に対応した情報を特定するための処理がマイクロコンピュータ１８１により行われる。
まず、ピーク情報メモリ２０５から各ピーク点Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，…，に対応した傾斜情報ＳＬＰおよびストローク情報ＳＴＲＫが順次読み出される。次いで、各ストローク情報ＳＴＲＫの中から正の傾斜に対応したストローク情報（すなわち、対応する傾斜情報ＳＬＰが正の値となっているもの）が選択され、これらのストローク情報の中からさらに値の大きなもの上位所定個数が選択される。そして、選択されたストローク情報ＳＴＲＫの中から中央値に相当するものが選択され、波形パラメータの抽出を行うべき１拍分の脈波の立ち上がり部（例えば図２７において符号ＳＴＲＫＭによって示した立ち上がり部）のストローク情報が求められる。そして、当該ストローク情報のピークアドレスよりも１だけ前のピークアドレス（すなわち、波形パラメータの抽出を行うべき１拍分の脈波の開始点Ｐ６のピークアドレス）が求められる。
このようにして一拍分の波形が特定されると、図６に示す時間ｔ6が算出される。
【００６９】
（ｃ）波形パラメータの抽出
マイクロコンピュータ１８１は、ピーク情報メモリ２０５に記憶された上記１拍分の脈波に対応した各ピーク情報を参照して各波形パラメータを算出する。この処理は例えば次のようにして求められる。
▲１▼血圧値ｙ1〜ｙ5
ピーク点Ｐ６〜Ｐ１１に対応する波形値をそれぞれｙ0〜ｙ5とする。
▲２▼時間ｔ1
ピーク点Ｐ７に対応する波形アドレスからピーク点Ｐ６に対応する波形アドレスを差し引き、その結果に対してサンプリングクロックφの周期を乗じてｔ1 を算出する。
▲３▼時間ｔ2〜ｔ6
上記ｔ1と同様、対応する各ピーク点間の波形アドレス差に基づいて演算する。
そして、以上のようにして得られた各波形パラメータはマイクロコンピュータ１８１内部のバッファメモリに蓄積される。
【００７０】
（ｄ）波形パラメータに基づく拍数の算出
時間ｔ6は一拍分の時間である。マイクロコンピュータ１８１は、時間ｔ6に基づいて６０／ｔ6を算出し、心拍数ＨＲを求める。
【００７１】
（ｅ）波形パラメータに基づく駆出期間の算出
マイクロコンピュータ１８１は、その内部のバッファメモリにアクセスし、波形パラメータに基づいて１心拍中の最小ピークＰminと最大ピークＰmaxを特定する。例えば、図６に示す波形にあっては、Ｐ０が最小ピークＰminとしてＰ１が最大ピークＰmaxとして特定される。
次に、最大ピークＰmaxの後、第１番目または第２番目に現れる負のピーク（ノッチ）を特定する。この例では、第２番目に現れる負のピークを特定するものとすれば、例えば、図６に示す波形にあっては、Ｐ４が負のピークとして特定される。そして、最小ピークＰminから負のピークＰ４までの期間を駆出期間ＥＤとして算出する。例えば、図６に示す波形にあっては、期間ｔ４が駆出期間ＥＤとして出力される。
このようにして、心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤが算出される。
【００７２】
次に、図５に示す一回拍出量算出部１４は、体動除去脈波波形ＭＨ’と駆出期間ＥＤに基づいて、駆出期間ＥＤ中の体動除去脈波波形ＭＨ’を特定し、その面積Ｓを算出する。具体的には、駆出期間ＥＤ中の各サンプルにおける体動除去脈波波形ＭＨ’を順次加算することによって、体動除去脈波波形ＭＨ’を積分して面積Ｓを算出している。そして、面積Ｓに係数係数Ｋsvを乗じることによって、一回拍出量ＳＶを算出する。すなわち、一回心拍出量ＳＶは以下の式で算出される。
ＳＶ＝Ｋsv＊Ｓ
【００７３】
次に、心拍出量算出部１５は、心拍数ＨＲと一回拍出量ＳＶを乗じることによって、心拍出量ＣＯを算出する。すなわち、心拍出量ＣＯは以下の式で算出される。
ＣＯ＝Ｋsv＊Ｓ＊ＨＲ
なお、心拍出量ＣＯを算出するにあたって、一分間当たりの一回心拍出量ＳＶを順次加算して算出してもよい。
【００７４】
次に、評価部１６は、メモリと比較器（図示せず）から構成され、心拍出量ＣＯに基づいて、心機能を評価して評価指標Ｘを生成する。メモリには、心拍出量ＣＯのデレーディングに用いられる閾値が格納される。閾値は、グレーディングの数に応じて設定されるが、この例では、閾値としてＲ１，Ｒ２を設定する。この閾値Ｒ１，Ｒ２は、予め記憶されているものであっても良いし、あるいは、医師やトレーナーが設定したものであっても良い。
【００７５】
また、比較器は、心拍出量ＣＯと閾値Ｒ１，Ｒ２とを比較して、評価指標Ｘを生成する。この例にあっては、ＣＯ＜Ｒ１で評価指標Ｘ１を生成し、Ｒ１≦ＣＯ＜Ｒ２で評価指標Ｘ２が生成され、Ｒ２≦ＣＯで評価指標Ｘ３が生成される。ここで、評価指標Ｘ１〜Ｘ３は、この心機能診断装置１の用いられ方によって、その意味するところが異なる。例えば、運動トレーニングに用いる場合には、適切な運動強度を維持するための尺度となるし、心疾患のリハビリテーションにおいて心機能を監視する場合には、回復の程度を示す尺度となる。
【００７６】
次に、表示部１７は、上述した液晶表示装置２１０等から構成され、そこには心拍出量ＣＯ、評価指標Ｘ、あるいは評価指標Ｘと対応付けられたメッセージ等が表示される。なお、表示の態様としては、フェイスチャート、文字、記号等がある。これにより、心機能の評価結果を被験者に告知することができる。
例えば、ランニングにおいてこの心機能診断装置１を用いる場合には、トレーナーが閾値Ｒ１，Ｒ２を設定することによって、適切な心拍出量ＣＯを保つように被験者に告知することが可能となる。この場合には、評価指標Ｘ１で「ペースを上げましょう。」、評価指標Ｘ２で「ペースを維持しましょう。」、評価指標Ｘ３で「ペースを下げましょう。」といったメッセージ文を表示部１７に表示させればよい。
【００７７】
Ｃ．第２実施形態
次に第２実施形態に係わる心機能診断装置を説明する。
１．第２実施形態の構成
図１０は、第２実施形態に係わる心機能診断装置１のブロック図である。第２実施形態は、第１実施形態と同様に加速度センサ１３０’と波形処理部１０を用いて体動成分ＭＨｔを検出するが、第１実施形態で説明した体動除去と、心拍数および駆出期間の検出をウエーブレット変換を用いて行う点で相違する。なお、第２実施形態の外観構成は、図３に示す第１実施形態の外観構成と同一である。
【００７８】
１−１．第１，第２のウエーブレット変換部および第１，第２の周波数補正部
図１０において、２０は第１のウエーブレット変換部であって、脈波検出用センサユニット１３０から出力される脈波波形ＭＨに対して周知のウエーブレット変換を施して、脈波解析データＭＫＤを生成する。また、２２は第２のウエーブレット変換部であって、加速度センサ１３０’から出力される体動波形ＭＨｔに対して周知のウエーブレット変換を施して、体動解析データＴＫＤを生成する。
【００７９】
一般に、信号を時間と周波数の両面から同時に捉える時間周波数解析において、ウエーブレットは信号の部分を切り出す単位となる。ウエーブレット変換は、この単位で切り出した信号各部の大きさを表している。ウエーブレット変換を定義するために基底関数として、時間的にも周波数的にも局在化した関数ψ（ｘ）をマザー・ウエーブレットとして導入する。ここで、関数ｆ（ｘ）のマザー・ウエーブレットψ（ｘ）によるウエーブレット変換は次のように定義される。
【数１】
【００８０】
数１においてｂは、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をトランスレート（平行移動）する際に用いるパラメータであり、一方、ａはスケール（伸縮）する際のパラメータである。したがって、数１においてウエーブレットψ（（ｘ−ｂ）／ａ）は、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をｂだけ平行移動し、ａだけ伸縮したものである。この場合、スケールパラメータａに対応してマザー・ウエーブレットψ（ｘ）の幅は伸長されるので、１／ａは周波数に対応するものとなる。なお、詳細な構成については後述する。
【００８１】
次に、２１は第１の周波数補正部であって脈波解析データＭＫＤに対して周波数補正を行う。上記した数１には周波数に対応する「１／ａ1/2」の項があるが、異なる周波数領域間でデータを比較する場合には、この項の影響を補正する必要がある。第１の周波数補正部２１はこのために設けられたものであり、ウエーブレットデータＷＤに係数ａ1/2を乗算して、脈波補正データＭＫＤ’を生成する。これにより、対応する各周波数に基づいて、周波数当たりのパワー密度が一定になるように補正を施すことができる。また、２３は第２の周波数補正部であって、第１の周波数補正部２１と同様に、周波数補正を施し、体動解析データＴＫＤから体動補正データＴＫＤ’を生成する。
【００８２】
ここで、第１のウエーブレット変換部２０の構成を図１１を用いて詳細に説明する。なお、第２のウエーブレット変換部２２は第１のウエーブレット変換部２０と同様に構成されているので、説明を省略する。
脈波波形ＭＨは、Ａ／Ｄ変換器によって脈波データＭＤに変換され、第１のウエーブレット変換部２０に供給されるようになっている。
この第１のウエーブレット変換部２０は、上記した数１の演算処理を行う構成であって、クロックＣＫが供給され、クロック周期で演算処理が行われるようになっており、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）を記憶する基底関数記憶部Ｗ１、スケールパラメータａを変換するスケール変換部Ｗ２、バッファメモリＷ３、トランスレートを行う平行移動部Ｗ４および乗算部Ｗ５から構成される。なお、基底関数記憶部Ｗ１に記憶するマザー・ウエーブレットψ（ｘ）としては、ガボールウエーブレットの他、メキシカンハット、Ｈａａｒウエーブレット、Ｍｅｙｅｒウエーブレット、Ｓｈａｎｎｏｎウエーブレット等が適用できる。
【００８３】
まず、基底関数記憶部Ｗ１からマザー・ウエーブレットψ（ｘ）が読み出されると、スケール変換部Ｗ２はスケールパラメータａの変換を行う。ここで、スケールパラメータａは周期に対応するものであるから、ａが大きくなると、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）は時間軸上で伸長される。この場合、基底関数記憶部Ｗ１に記憶されるマザー・ウエーブレットψ（ｘ）のデータ量は一定であるので、ａが大きくなると単位時間当たりのデータ量が減少してしまう。スケール変換部Ｗ２は、これを補うように補間処理を行うとともに、ａが小さくなると間引き処理を行って、関数ψ（ｘ／ａ）を生成する。このデータはバッファメモリＷ３に一旦格納される。
【００８４】
次に、平行移動部Ｗ４はバッファメモリＷ３からトランスレートパラメータｂに応じたタイミングで関数ψ（ｘ／ａ）を読み出すことにより、関数ψ（ｘ／ａ）の平行移動を行い関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）を生成する。
【００８５】
次に、乗算部Ｗ４は、変数１／ａ1/2、関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）および脈波データＭＤを乗算して心拍単位でウエーブレット変換を行い、脈波解析データＭＫＤを生成する。この例において、脈波解析データＭＫＤは、０Ｈｚ〜０．５Ｈｚ、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚ、１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚ、１．５Ｈｚ〜２．０Ｈｚ、２．０Ｈｚ〜２．５Ｈｚ、２．５Ｈｚ〜３．０Ｈｚ、３．０Ｈｚ〜３．５Ｈｚ、３．５Ｈｚ〜４．０Ｈｚといった周波数領域に分割されて出力される。
図１２は、脈波波形ＭＨの一部の期間について、脈波解析データＭＫＤを示したものである。この図において、期間ＴはピークＰ４の近傍にあり、脈波解析データＭＫＤは、期間Ｔを８分割した時間間隔で得られる。ところで、ウエーブレット変換においては、周波数分解能と時間分解能はトレードオフの関係にあるので、周波数分解能を犠牲にすれば、より短い時間間隔で脈波解析データを得ることもできる。
このようにして、生成された脈波解析データＭＫＤと体動解析データＴＫＤは、第１，第２の周波数補正部２１，２３によって周波数補正が施され、脈波補正データＭＫＤ’、体動補正データＴＫＤ’として出力される。
【００８６】
１−２．体動除去部
次に、体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から体動補正データＴＫＤ’を減算して体動除去脈波データＭＫＤ’’を生成する。この点について、具体的に説明する。なお、以下の説明では、使用者が手でコップを持ち上げた後、これを元の位置に戻した場合を想定する。この場合、図１３（ａ）に示す脈波波形ＭＨが脈波検出用センサユニット１３０によって検出され、また、同時に図１３（ｂ）に示す体動波形ＭＨｔが波形処理部１０によって検出されたものとする。
【００８７】
ここで、体動波形ＭＨｔは、時刻Ｔ１から増加しはじめ、時刻Ｔ２で正のピークとなり、その後、次第に減少して時刻Ｔ２でレベル０を通過し、時刻Ｔ３で負のピークに達し、時刻Ｔ４でレベル０に戻っている。ところで、体動波形ＴＨは加速度センサ２１によって検出されるため、時刻Ｔ３は使用者がコップを最大に持ち上げた時刻に対応し、時刻Ｔ１は持上開始時刻に対応し、また、時刻Ｔ４は持上終了時刻に対応する。したがって、時刻Ｔ１から時刻Ｔ４までの期間が体動が存在する期間となる。なお、図１４（ｃ）は仮に体動がなかったとした場合の脈波波形ＭＨ’である。また、この例において、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、１．３Ｈｚとなっている。
【００８８】
ここで、図１４に期間Ｔｃ（図１３参照）における脈波補正データＭＫＤ’を示し、図１５に期間Ｔｃにおける体動補正データＴＫＤ’を示す。この図から、体動波形ＴＨには、０．０Ｈｚ〜１．０Ｈｚの周波数領域において比較的大きなレベルの周波数成分が存在していることが判る。脈波補正データＭＫＤ’と体動補正データＴＫＤ’が、体動除去部１１に供給されると、体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から体動補正データＴＫＤ’を減算して、図１６に示す体動成分が除去された体動除去脈波データＭＫＤ''を生成する。これにより、体動がある場合でもその影響をキャンセルすることが可能となる。
【００８９】
１−３．判定部
次に、判定部１１’は、体動波形ＴＨを予め定められた閾値と比較して、体動の有無を示す制御信号Ｃを生成し、これを波形処理部１０、第２のウエーブレット変換部２２および第２の周波数補正部２３に供給する。これによって、体動が無い場合には、波形処理部１０、第２のウエーブレット変換部２２および第２の周波数補正部２３の各動作が停止され、演算処理時間の低減、消費電力の低減、およびＳＮ比の向上が図られる。
【００９０】
１−４．心拍数検出部
次に、心拍数検出部１２は、体動除去脈波データＭＫＤ''に基づいて心拍数を算出する。この場合、心拍数検出部１２は、体動除去脈波データＭＫＤ''に基づいて１拍中の最大ピークＰmaxを特定する。脈波波形ＭＨ’の最大ピークＰmaxでは、高域周波数成分が大きくなるので、予め高域周波数成分に対応する閾値を定めておき、体動除去脈波データＭＫＤ''と閾値を比較して最大ピークＰmaxを特定する。そして、ある最大ピークＰmaxと次の最大ピークＰmax間の時間間隔Ｔを求め、６０／Ｔから心拍数ＨＲを算出する。
【００９１】
１−５．駆出期間検出部
次に、駆出期間検出部１３は、第１実施形態と同様に構成してもよいが、この例にあっては、体動除去脈波データＭＫＤ''に基づいて、最小ピークＰminを特定するとともに、最大ピークＰmaxの後、第２番目に現れる負のピークＰ４（ノッチ）を特定する。この場合には、最小ピークＰminに対応する周波数成分とピークＰ４に対応する周波数成分を閾値として予め記憶しておき、これらの閾値と体動除去脈波データＭＫＤ''を比較することによって、最小ピークＰminとピークＰ４を特定し、それらの間の時間間隔を駆出期間ＥＤとして算出する。
【００９２】
１−６．一回拍出量算出部
次に、一回拍出量算出部１４は、駆出期間ＥＤにおける各周波数領域の体動除去脈波データＭＫＤ''を加算して、当該期間におけるエネルギー量Ｅを求め、これに基づいて収縮期面積Ｓを演算する。
【００９３】
ところで、最小ピークＰminからピークＰ４までの脈波波形は、比較的急峻な山状の波形であることから、そこに含まれる周波数成分は高周波領域のものがほとんどである。したがって、低域周波数領域（例えば０Ｈｚ〜１Ｈｚ）の体動除去脈波データＭＫＤ''は、ノイズ成分であると考えることができる。そこで、駆出期間ＥＤにおける全ての周波数領域の体動除去脈波データＭＫＤ''を加算するのではなく、その一部を加算してエネルギー量Ｅを求めるようにしてもよい。
【００９４】
例えば、図１７に示すように、体動除去脈波データＭＫＤ''が得られたとすると、０Ｈｚ〜１Ｈｚの周波数領域にはノイズ成分が多いので、１Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数領域にある体動除去脈波データＭＫＤ''を加算すればよい。各周波数領域の体動除去脈波データＭＫＤ''をＭｎｍで表すものとすれば、この場合のエネルギー量Ｅは次式で与えられる。
【数２】
【００９５】
次に、一回拍出量ＳＶは次式で算出される。
ただし、Ｋｅはエネルギ量Ｅと面積Ｓとの間の変換係数である。
【００９６】
このように第２実施形態にあっては、ウエーブレット変換を用いて、収縮期面積Ｓを算出したので、脈波波形のノイズ成分を除去しつつ、一回拍出量ＳＶを求めることができるので、正確な心拍出量ＣＯを算出することが可能となる。
【００９７】
Ｄ．第３実施形態
上述した第２実施形態は、ウエーブレット変換によって周波数解析を行うために、第１のウエーブレット変換部２０、第１の周波数補正部２１、第２のウエーブレット変換部２２、第２の周波数補正部２３を用いた。これに対して、第３実施形態は、第２のウエーブレット変換部２２、第２の周波数補正部２３を省略する点で、第２実施形態と相違する。
【００９８】
第３実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成は、図３に示す第１実施形態の外観構成と同様であるのでここでは説明を省略し、その電気的構成について説明する。図１８は、第３実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。図において、体動除去部１１によって体動成分が除去された体動除去脈波波形ＭＨ’を生成すると、第１のウエーブレット変換部２０は、体動除去脈波波形ＭＨ’にウエーブレット変換を施す。第１の周波数補正部２１は第１のウエーブレット変換部１６の出力に周波数補正を施して、体動除去脈波データＭＫＤ''を生成する。
【００９９】
この場合、第１の周波数補正部２１の出力は、図１０に示す体動除去部１１の出力と等価である。すなわち、ウエーブレット変換は線形であるから、処理の順番を入れ替えても良いため、体動除去をアナログ信号で行った後にウエーブレット変換することと（第３実施形態）、ウエーブレット変換された脈波補正データＭＫＤ’と体動補正データＴＫＤ’に基づいて体動除去を行うことは（第２実施形態）、等価だからである。
なお、判定部１１’は、第１実施形態と同様であり、また、心拍数検出部１２、駆出期間検出部１３、一回拍出量算出部１４、心拍出量算出部１５、評価部１６および表示部１７は、第２実施形態と同様であるから、説明を省略する。
【０１００】
このように、第３実施形態にあっては、第２のウエーブレット変換部２２、第２の周波数補正部２３を省略しても、心拍出量ＣＯを算出することができるので、より簡易な構成で心機能の状態を診断することができる。
【０１０１】
Ｅ．第４実施形態
第１〜第３実施形態においては、加速度センサ１３０によって体動波形ＴＨを検出し、脈波波形ＭＨと体動波形ＴＨとを比較して、脈波波形ＭＨの周波数成分に含まれている体動成分をキャンセルして、心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤを算出し、これらに基づいて心機能の状態を診断した。しかし、加速度センサ１３０および波形処理部１０等が必要になるので、構成が複雑なる。第４実施形態は、この点に鑑みてなされたものであり、簡易な構成で、体動があっても正確に心機能の状態を診断することができる心機能診断装置を提供するものである。
【０１０２】
第４実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成は、図３に示す第１実施形態の外観構成と同様であるのでここでは説明を省略し、その電気的構成について説明する。図１９は第４実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図であり、加速度センサ１３０、波形処理部１０、第２のウエーブレット変換部２２、および第２の周波数補正部２３が省略されている点および体動除去部１１の内部構成を除いて、図１１に示す第２実施形態に係わる心機能診断装置１と同じである。以下、相違点について説明する。
体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から体動成分を分離除去して体動分離脈波データＴＢＤを生成する。ここで、体動除去部１１は、以下に述べる体動の性質を利用している。
【０１０３】
体動は、腕の上下動や走行時の腕の振り等によって生じるが、日常生活においては、人体を瞬間的に動かすことはほとんどない。このため、日常生活では、体動波形ＴＨの周波数成分はそれほど高くなく、０Ｈｚ〜１Ｈｚの範囲にあるのが通常である。この場合、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、１Ｈｚ〜２Ｈｚの範囲にあることが多い。したがって、日常生活において、体動波形ＴＨの周波数成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも低い周波数領域にある。
【０１０４】
一方、ジョギング等のスポーツ中にあっては、腕の振り等の影響があるため、体動波形ＴＨの周波数成分が幾分高くなるが、運動量に応じて心拍数が増加するため、脈波波形ＭＨの基本波周波数も同時に高くなる。このため、スポーツ中においても、体動波形ＴＨの周波数成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも低い周波数領域にあるのが通常である。
【０１０５】
体動除去部１１は、この点に着目して体動成分を分離するものであり、脈波波形ＭＨの基本波成分よりも低い周波数領域を無視するように構成されている。この場合には、脈波波形ＭＨの基本波成分より高い周波数領域に体動成分が存在すると心機能の検出精度が低下する。しかしながら、上述したように体動成分は脈波波形ＭＨの基本波成分よりも低い周波数領域にある確率が高いので、高い精度で心機能の状態を診断することができる。
【０１０６】
図２０は、体動除去部１１の詳細なブロック図である。波形整形部３０１は脈波波形ＭＨに波形整形を施して、脈波波形ＭＨと同期したリセットパルスを生成する。カウンタ３０２は図示せぬクロックパルスを計数し、前記リセットパルスによってカウント値がリセットされるようになっている。また、平均値算出回路３０３は、カウンタ３０２のカウント値の平均値を算出する。この場合、平均値算出回路３０３によって算出される平均値は、脈波波形ＭＨの平均周期に対応する。したがって、平均値を参照すれば、脈波波形ＭＨの基本波周波数を検知できる。
【０１０７】
次に、置換回路３０４は、前記平均値に基づいて、脈波波形ＭＨの基本波周波数を含む周波数領域を特定する。例えば、前記平均値が０．７１秒を示す場合には、基本波周波数は１．４Ｈｚとなるので、特定される周波数領域は１Ｈｚ〜１．５Ｈｚとなる。この後、置換回路３０４は、特定周波数領域未満の周波数領域について、脈波補正データＭＫＤ’を「０」に置換して体動分離脈波データＴＢＤを生成する。これにより、脈波波形ＭＨの基本波周波数より低い周波数領域の成分は、無視される。この場合、体動成分とともに脈波成分も「０」に置換されてしまうが、脈波波形ＭＨの特徴的な部分は基本波周波数よりも高域の周波数領域に存在するため、「０」に置換しても脈波波形には影響をほとんど与えない。
【０１０８】
例えば、脈波検出用センサユニット１３０によって、図１３（ａ）に示す脈波波形ＭＨ（基本波周波数１．３Ｈｚ）が検出されたものとすれば、期間Ｔｃの脈波補正データＭＫＤ’は、図１４に示すものとなる。
この場合、置換回路１９４によって特定される周波数領域は１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚとなるので、置換の対象となる周波数領域は、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚに対応するＭａ１２〜Ｍａ８２と０Ｈｚ〜０．５Ｈｚに対応するＭａ１１〜Ｍａ８１となる。したがって、脈波補正データＭＫＤ’のデータＭａ１２〜Ｍａ８２，Ｍａ１１〜Ｍａ８１は「０」に置換され、図２１に示す体動除去脈波データＭＫＤ’’が生成される。
こうして生成された体動除去脈波データＭＫＤ’’に基づいて、図１９に示す心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３は心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤを各々検出する。
【０１０９】
このように第４実施形態によれば、体動成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数成分よりも低い周波数領域に存在することが確率的に高いという体動の性質を巧みに利用して体動成分を除去した。このため、第１〜第３実施形態で必要とされた加速度センサ１３０や波形処理部１０といった構成を省略することができ、しかも体動がある場合でも正確に心機能の状態を診断することが可能となる。
【０１１０】
Ｆ．第５実施形態
第５実施形態は、第１実施形態で説明した一回拍出量算出部１４の変形例に係わるものであり、他の構成部分は、第１実施形態と同様である。第５実施形態の一回拍出量算出部１４には以下の態様がある。
【０１１１】
１．第１の態様
まず、第１の態様では、駆出期間ＥＤにおける体動除去脈波波形ＭＨ’の各ピークＰ１〜Ｐ４の血圧値とそれらの発生時刻から一回拍出量ＳＶを算出する。体動除去脈波波形ＭＨ’が図６に示すものであり、Ｐ０からＰ４までの期間を駆出期間ＥＤとするならば、一回拍出量ＳＶは次式で算出される。
この例は直線近似によって収縮期面積Ｓを算出し、これに基づいて一回拍出量ＳＶを算出する。
したがって、駆出期間ＥＤの全てのサンプルについて、体動除去脈波波形ＭＨ’を加算して面積Ｓを算出する方法と比較して、演算量を削減することができる。
【０１１２】
２．第２の態様
次に、第２の態様では、駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲから一回拍出量ＳＶを求める。ここでは、収縮期面積法における収縮期面積Ｓを駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲから算出する。
【０１１３】
脈波波形ＭＨには、個人差や同一個人であっても個人内差が存在するが、多数の実測データを計測することによって、ある心拍数ＨＲにおける脈波波形ＭＨのおおよその形を特定することができる。そして、脈波波形ＭＨが特定されると、駆出期間ＥＤに対応する面積Ｓを求めることができる。
【０１１４】
図２２は、第２の態様に係わる一回拍出量検出部１４のブロック図である。１４０は一回拍出量テーブルであって、そこには、心臓の駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲとに対応付けて収縮期面積Ｓが格納されている。この一回拍出量テーブル１４０は、心拍数ＨＲ毎に設けられた複数のテーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎから構成されており、各テーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎには、駆出期間ＥＤに対応付けた収縮期面積Ｓが格納されている。なお、これらのテーブル内容は、多数の実測データによって生成される。また、１４１は一回拍出量テーブル１４０の後段に設けられた乗算器であって、係数Ｋｓｖと収縮期面積Ｓとを乗算して一回拍出量ＳＶを算出する。
【０１１５】
以上の構成により、駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲが、一回拍出量テーブル１４０に供給されると、一回拍出量検出部１４０は、心拍数ＨＲに対応する１枚のテーブルＴＢを特定する。この後、このテーブルＴＢから、駆出期間ＥＤに対応する収縮期面積Ｓが読み出されると、乗算器１４１は一回拍出量ＳＶを演算する。
【０１１６】
このように、第２の態様にあっては、駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲのみから一回拍出量ＳＶを算出することができるので、簡易な構成で短時間のうちに一回拍出量ＳＶを求めることができる。
【０１１７】
なお、上述した各テーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎに、駆出期間ＥＤに対応付けた一回拍出量ＳＶを格納しておけば、乗算器１４１を省略することができる。この場合には、収縮期面積Ｓの替わりにＳ＊Ｋｓｖを各テーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎに格納しておけばよい。
【０１１８】
さらに、上述した各テーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎに、駆出期間ＥＤに対応付けた心拍出量ＣＯを格納しておけば、駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲから心拍出量ＣＯを直接求めることができる。図２３は、心拍出量テーブル１４０’を示した図である。この場合には、収縮期面積Ｓの替わりにＳ＊Ｋｓｖ＊ＨＲを各テーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎに格納しておけばよい。
【０１１９】
Ｇ．第６実施形態
上述した第１〜第５実施形態の心機能診断装置１は、収縮期面積法を適用して、駆出期間ＥＤにおける脈波波形の面積Ｓにある係数Ｋsvを乗じて一回拍出量ＳＶを算出した。ここで、係数Ｋsvは、各被験者によって厳密には異なるものである。このため、正確な一回拍出量ＳＶを算出するには、収縮期面積法で得られた一回拍出量ＳＶを補正することが望ましい。
そこで、第６実施形態では、図５、１０、１８および１９に示す第１〜第５実施形態の一回拍出量算出部１４と心拍出量算出部１５との間に、一回拍出量補正部２４を設けて、一回拍出量ＳＶの補正を行っている。
【０１２０】
図２４は、本実施形態に係わる一回拍出量補正部２４のブロック図である。図に示すように一回拍出量補正部２４は、補正係数ＫＨを算出する補正係数算出部２４０、補正係数ＫＨを記憶する補正係数メモリ２４１、および乗算部２４２から構成されている。
【０１２１】
補正係数算出部２４０には、熱色素希釈法等によって精密に計測される基準一回拍出量ＳＶｒが外部機器から供給されるとともに、一回拍出量算出部１４によって算出された一回拍出量ＳＶが供給されるようになっている。補正係数算出部２４０は、除算器で構成され、被験者が操作ボタンを操作して校正モードにすると、ＳＶｒ／ＳＶを補正係数ＫＨとして算出する。算出された補正係数ＫＨは補正係数メモリ２４１に記憶され、通常の測定モードにおいてそこから読み出され、使用される。乗算器２４２は、一回拍出量ＳＶと補正係数ＫＨを乗算して、補正済一回拍出量ＳＶ’を生成する。
【０１２２】
このように本実施形態によれば、校正モードにおいて補正係数ＫＨを算出し、通常の測定モードにおいて補正係数ＫＨを用いて補正済一回拍出量ＳＶ’を算出したので、より精密な心拍出量ＣＯを求めることができる。
【０１２３】
また、本実施形態の心機能診断装置１は、例えば、病院内の健康管理や、リラビリ中の健康管理に好適である。より具体的には、心疾患等の手術後に熱色素希釈法によって正確な基準一回拍出量ＳＶｒを計測すると同時に、携帯型の心機能診断装置１で一回拍出量ＳＶを計測する。そして、これらの計測結果から算出される補正係数ＫＨを記憶しておき、通常の測定モードにおいて補正係数ＫＨを用いて精密な心拍出量ＣＯを求める。これにより、患者はリハビリテーションによって健常に戻っていく過程で正確な心拍出量ＣＯに基づく心機能の診断を受けることができる。
【０１２４】
Ｈ．第７実施形態
第７実施形態は、評価指標Ｘの基準となる閾値を体表面積に応じて可変するものであり、評価部１６の構成を除いて、第１〜第６実施形態の構成と同様である。以下、相違点である評価部１６について説明する。
図２５は、第７実施形態に係わる評価部１６のブロック図である。１６０は体表面積算出部であって、そこには体重Ｗ（ｋｇ）と身長Ｈ（ｃｍ）が入力されるようになっており、これらに基づいて体表面積ＴＳが算出されるようになっている。この例では、体表面積ＴＳをデュボイス式と呼ばれる周知の実験式によって算出している。実験式を以下に示す。
ＴＳ＝Ｗ0.425×Ｈ0.725×７１．８４
【０１２５】
次に、１６１は閾値テーブルであって、そこには、体表面積ＴＳと心拍数ＨＲに対応付けられて、評価指標Ｘを生成するための閾値Ｒ１，Ｒ２が格納されている。この閾値テーブル１６１は、複数のテーブルＴＢ１’，ＴＢ２’，…ＴＢｎから構成されており、各テーブルには、心拍数ＨＲに対応付けられて閾値Ｒ１，Ｒ２が格納されている。そして、体表面積ＴＳが供給されると、各テーブルの中から、体表面積ＴＳに応じた１枚のテーブルが選択されるようになっている。したがって、この閾値テーブル１６１を参照すれば、体表面積ＴＳと心拍数ＨＲに応じた閾値Ｒ１，Ｒ２を得ることができる。
【０１２６】
次に、１６２は、比較部であって、閾値Ｒ１，Ｒ２と心拍出量ＣＯとを比較して、評価指標Ｘを生成する。
【０１２７】
上述したように、体表面積ＴＳによって閾値Ｒ１，Ｒ２を可変するようにしたのは、以下の理由による。一般に、体表面積ＴＳが大きい人は、体が大型で心拍出量ＣＯが多いが、逆に、体表面積ＴＳが小さい人は、体が小型で心拍出量ＣＯが少なくなる傾向にある。このため、両者の心拍出量ＣＯを同一の閾値Ｒ１，Ｒ２で評価しても、個々人に応じた心機能の評価を行うのが難しく、体表面積ＴＳに応じた評価指標Ｘを用いることによって、個々人の体型に応じた心機能の評価を行うことができるからである。
【０１２８】
また、心拍数ＨＲに応じて閾値Ｒ１，Ｒ２を可変するようにしたのは、以下の理由による。ランニング等の運動を行うと、骨格筋で大量の酸素が消費されるため、心拍数ＨＲが増加し、心拍出量ＣＯが増加する。換言すれば、運動強度に応じて心拍数ＨＲと心拍出量ＣＯは、変動するのである。したがって、心拍数ＨＲに応じた評価指標Ｘを用いることによって、被験者の運動強度が変化する際にも連続して心機能を評価することができるからである。
【０１２９】
したがって、本実施形態の心機能診断装置１を使用すれば、被験者の体型や動的に変化する心拍数ＨＲに応じて、閾値Ｒ１，Ｒ２を自動的に変更することができ、これにより、日常生活において、心機能を連続的に評価することが可能となる。
【０１３０】
Ｉ．変形例
本発明は、上述した実施形態に限定されないことは勿論であり、例えば、以下に述べる各種の変形が可能である。
（１）上述した第２〜第４実施形態では、第１の周波数補正部２１あるいは第２の周波数補正部２３を、異なる周波数領域でエネルギーを比較するために用い、補正結果を閾値と比較して最大ピークＰmax等を求めた。この場合、閾値自体を周波数補正を考慮したものにして、各周波数補正部を省略するようにしてもよい。
【０１３１】
（２）上述した第２〜第４実施形態で行ったウエーブレット変換はフィルタバンクを用いて行ってもよい。フィルタバンクの構成例を図２６に示す。図において、フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位は、高域フィルタ１Ａおよびデシメーションフィルタ１Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ１Ｃである。高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂは、所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波数成分を各々出力するようになっている。この例にあっては脈波データＭＤの周波数帯域として０Ｈｚ〜４Ｈｚを想定しているので、一段目の高域フィルタ１Ａの通過帯域は２Ｈｚ〜４Ｈｚに設定され、一方、一段目の低域フィルタ１Ｂの通過帯域は０Ｈｚ〜２Ｈｚに設定される。また、デシメーションフィルタ１Ｃは、１サンプルおきにデータを間引く。
こうして生成されたデータが次段に供給されると、周波数帯域の分割とデータの間引きが繰り返され、最終的には、０Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数帯域を８分割したデータＭ１〜Ｍ８が得られる。
【０１３２】
また、高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂとは、その内部に遅延素子(Ｄフリップフロップ)を含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。ところで、人の脈拍数は４０〜２００の範囲にあり、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、生体の状態に応じて刻々と変動する。この場合、基本波周波数に同期して、分割する帯域を可変することができれば、動的な生体の状態に追従した情報を得ることができる。そこで、トランスバーサルフィルタに供給するクロックを脈波波形ＭＨとさせることによって、分割する帯域を適応的に可変してもよい。
【０１３３】
また、脈波解析データＭＫＤのうち、脈波波形ＭＨの特徴を表す代表的な周波数成分は、基本波、第２高調波および第３高調波の各周波数成分である。したがって、フィルタバンクの出力データＭ＊１〜Ｍ＊８のうち一部を用いて脈象を判定するようにしてもよい。この場合、上述したようにフィルタバンクを脈波波形ＭＨに同期するように構成すれば、高域フィルタ１Ａ、低域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ１Ｃの一部を省略して、構成を簡易なものにすることができる。
【０１３４】
（３）上述した第１実施形態における体動除去部１１を第４実施形態で説明したウエーブレット変換で行ってもよい。この場合は、体動が除去されたウエーブレットに数３に示す逆ウエーブレットを施して波形の再合成を行い、再合成された脈波波形に基づいて、心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤを算出すればよい。
【数３】
【０１３５】
また、逆ウエーブレットは逆フィルタバンクを用いて構成すればよい。この場合、逆ウエーブレット変換部は、図２７に示すフィルタバンクで構成してもよい。図において、フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位は、高域フィルタ２Ａおよび補間フィルタ２Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよび補間フィルタ２Ｃと、加算器２Ｄである。高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂは、所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波数成分を各々出力するようになっている。また、補間フィルタ２Ｃは、２サンプル毎に１サンプルを内挿補間する。
【０１３６】
ここで、波形を再現するためには、図２６に示すフィルタバンクと図２７に示すフィルタバンクに完全再構成フィルタバンクを用いる必要がある。この場合、高域フィルタ１Ａ，２Ａおよび低域フィルタ１Ｂ，２Ｂの特性は、以下の関係があることが必要である。
Ｈ0(-Z)Ｆ0(Z)＋Ｈ1(-Z)Ｆ1(Z)＝０
Ｈ0(Z)Ｆ0(Z)＋Ｈ1(-Z)Ｆ1(Z)＝２Z-L
【０１３７】
また、高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂとは、その内部に遅延素子(Ｄフリップフロップ)を含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。なお、ウエーブレット変換部１０で使用するフィルタバンクを、脈波波形ＭＨの基本波周波数に同期して、分割する帯域を可変するため、供給するクロックを脈波波形ＭＨと同期させた場合には、このクロックを高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂに供給してもよい。
【０１３８】
（４）また、上述した各実施形態においては、表示部１７を告知手段ｆ８の一例として説明したが、装置から人間に対して告知をするための手段としては以下説明するようなものが挙げられる。これら手段は五感を基準に分類するのが適当かと考えられる。なお、これらの手段は、単独で使用するのみならず複数の手段を組み合わせても良いことは勿論である。そして、以下説明するように、例えば視覚以外に訴える手段を用いれば、視覚障害者であっても告知内容を理解することができ、同様に、聴覚以外に訴える手段を用いれば聴覚障害者に対して告知を行うことができ、障害を持つ使用者にも優しい装置を構成できる。
【０１３９】
まず、聴覚に訴える告知手段としては、心機能の分析・診断結果などを知らせるための目的、あるいは警告の目的でなされるものなどがある。例えば、ブザーの他、圧電素子、スピーカが該当する。また、特殊な例として、告知の対象となる人間に携帯用無線呼出受信機を持たせ、告知を行う場合にはこの携帯用無線呼出受信機を装置側から呼び出すようにすることが考えられる。また、これらの機器を用いて告知を行うにあたっては、単に告知するだけではなく、何らかの情報を一緒に伝達したい場合も多々ある。そうした場合、伝えたい情報の内容に応じて、以下に示す音量等の情報のレベルを変えれば良い。例えば、音高、音量、音色、音声、音楽の種類（曲目など）である。
【０１４０】
次に、視覚に訴える告知手段が用いられるのは、装置から各種メッセージ，測定結果を知らせる目的であったり、警告をするためであったりする。そのための手段として以下のような機器が考えられる。例えば、ディスプレイ装置、ＣＲＴ（陰極線管表示装置），ＬＣＤ（液晶表示ディスプレ）、プリンタ、Ｘ−Ｙプロッタ、ランプなどがある。なお、特殊な表示装置として眼鏡型のプロジェクターがある。また、告知にあたっては以下に示すようなバリエーションが考えられる。例えば、数値の告知におけるデジタル表示，アナログ表示の別、グラフによる表示、表示色の濃淡、数値そのまま或いは数値をグレード付けして告知する場合の棒グラフ表示、円グラフ、フェイスチャート等である。フェイスチャートとしては、例えば、図２８に示すものがある。
【０１４１】
次に、触覚に訴える告知手段は、警告の目的で使用されることがあると考えられる。そのための手段として以下のようなものがある。まず、腕時計等の携帯機器の裏面から突出する形状記憶合金を設け、この形状記憶合金に通電するようにする電気的刺激がある。また、腕時計等の携帯機器の裏から突起物（例えばあまり尖っていない針など）を出し入れ可能な構造としてこの突起物によって刺激を与える機械的刺激がある。
【０１４２】
次に、嗅覚に訴える告知手段は、装置に香料等の吐出機構を設けるようにして、告知する内容と香りとを対応させておき、告知内容に応じた香料を吐出するように構成しても良い。ちなみに、香料等の吐出機構には、マイクロポンプなどが最適である。
【０１４３】
（５）上述した各実施形態においては、脈波検出手段ｆ１の一例として脈波検出用センサユニット１３０を取りあげ説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、脈動を検出できるものであれば、どのようなものであってもよい。
【０１４４】
例えば、脈波検出用センサユニット１３０は反射光を利用したものであったが、透過光を利用したものであってもよい。ところで、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向がある。このため、透過光を利用する場合は、発光部から波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの光を照射し、照射光を組織→血管→組織の順に透過させ、この透過光の光量変化を検出する。透過光は血液中のヘモグロビンの吸収を受けるので、透過光の光量変化を検出することによって、脈波波形を検出することができる。
【０１４５】
この場合、発光部には、ＩｎＧａＡｓ系（インジウム−ガリウム−砒素）やＧａＡｓ系（ガリウム−砒素）のレーザー発光ダイオードが好適である。ところで、波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの外光は組織を透過し易いので、受光部に外光が入射すると脈波信号のＳ／Ｎが劣化してしまう。そこで、発光部から偏光したレーザー光を照射し、透過光を偏光フィルタを介して受光部で受光するようにしてもよい。これにより、外光の影響を受けることなく、脈波信号を良好なＳ／Ｎ比で検出することができる。
【０１４６】
この場合には、図２９（ａ）に示すように、発光部４００を締着具１４５の締め付け側に設け、時計本体側には受光部４０１を設けている。この場合、発光部２００から照射された光は、血管１４３を透過した後、橈骨４０２と尺骨４０３の間を通って、受光部２０１に達する。なお、透過光を用いる場合には、照射光は組織を透過する必要があるため、組織の吸収を考慮すると、その波長は６００ｎｍ〜１０００ｎｍであることが望ましい。
【０１４７】
また、同図（ｂ）は検出部位を耳朶とする例である。把持部材４０４と把持部材４０５は、バネ４０７で付勢され、軸４０６を中心に回動できるようになっている。また、把持部材４０４と把持部材４０５には、発光部４００と受光部４０１が設けられている。この脈波検出部を用いる場合には、耳朶を把持部材４０４と把持部材４０５で把持して脈波を検出する。なお、反射光を用いる場合には、同図（ｃ）に示すように指尖部から脈波波形ＭＨを検出するようにしてもよい。
【０１４８】
次に、光電式脈波センサを眼鏡と組み合わせた使用態様を説明する。なお、この眼鏡の形態では、使用者に対する告知手段としての表示装置も一緒に組み込まれた構造になっている。したがって、脈波検出部として以外に表示装置としての機能についても併せて説明する。
図３０は、脈波検出部が接続された装置を眼鏡に取り付けた様子を表わす斜視図である。図のように、装置本体は本体７５ａと本体７５ｂに分かれ、それぞれ別々に眼鏡の蔓７６に取り付けられており、これら本体が蔓７６内部に埋め込まれたリード線を介して互いに電気的に接続されている。
【０１４９】
本体７５ａは表示制御回路を内蔵しており、この本体７５ａのレンズ７７側の側面には全面に液晶パネル７８が取り付けられ、また、該側面の一端には鏡７９が所定の角度で固定されている。さらに本体７５ａには、光源（図示略）を含む液晶パネル７８の駆動回路と、表示データを作成するための回路が組み込まれている。この光源から発射された光は、液晶パネル７８を介して鏡７９で反射されて、眼鏡のレンズ７７に投射される。また、本体７５ｂには、装置の主要部が組み込まれており、その上面には各種のボタンが設けられている。なお、これらボタン８０，８１の機能は装置毎に異なる。また。光電式脈波センサを構成するＬＥＤ３２およびフォトトランジスタ３３（図４を参照）はパッド８２，８３に内蔵されると共に、パッド８２，８３を耳朶へ固定するようになっている。これらのパッド８２，８３は、本体７５ｂから引き出されたリード線８４，８４によって電気的に接続されている。
【０１５０】
次に、圧力センサによって脈波波形ＭＨを検出する例を説明する。図３１（ａ）は圧力センサを用いた心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。この図に示すように、心機能診断装置１には、一対のバンド１４４，１４４が設けられており、その一方の締着具１４５の締め付け側には、圧力センサ１３０’の弾性ゴム１３１が突出して設けられている。締着具１４５を備えるバンド１４４は、圧力センサ１３０による検出信号を供給するべくＦＰＣ（Flexible Printed Circuit）基板を軟性プラスチックで被覆した構造（詳細は図示省略）となっている。
【０１５１】
また、使用時においては、図３１（ｂ）に示すように、締着具１４５に設けられた弾性ゴム１３１が橈骨動脈１４３の近傍に位置するべく、腕時計１４６が被験者の左腕１４７に巻回される。このため、脈波を恒常的に検出することが可能となる。なお、この巻回については通常の腕時計の使用状態と何等変わることがない。こうして弾性ゴム１３１が、被験者の橈骨動脈１４３近傍に押圧されると、該動脈の血流変動（すなわち脈波）が弾性ゴム１３１を介して圧力センサ１３０’に伝達され、圧力センサ１３０’はこれを血圧として検知する。
【０１５２】
（６）上述した第１実施形態においてＦＦＴを用いて心拍数ＨＲを求めるようにしてもよい。この場合、心拍数ＨＲは、基本周波数ｆを測定し、ｆ・６０を算出すればよい。
【０１５３】
（７）上述した各実施形態において、心拍数ＨＲに対応して心拍出量ＣＯを格納する個人データベースを設けるようにしてもよい。この場合、個人データベースに心拍出量ＣＯを自動的に格納するにしておき、操作ボタンを操作すると過去の心拍出量ＣＯが表示部１７に表示されるにしておけば、被験者は心拍出量ＣＯのトレンドを知ることができる。例えば、ランニング等のトレーニングを行う場合には、トレーニングの効果をこのトレンドによって知ることができる。また、心疾患のリハビリテーションの場合には、心機能の回復の程度をトレンドによって知ることができる。
【０１５４】
（８）上述した各実施形態において、安静時に心拍出量を算出する装置にあっては、体動がないので、体動波形を検出する加速度センサ１３０’（体動検出手段）と、脈波波形ＭＨから体動成分を除去して体動除去脈波波形ＭＨ’を生成する体動除去部１１を用いなくてもよい。この場合、第５実施形態に記載された一回拍出量算出部１４を用いると、演算ステップを減少させることができるので、処理時間の短縮と消費電力の低減を図ることができる。
【０１５５】
（９）上述した各実施形態では、心機能診断装置１を説明したが、心機能診断装置１は、脈波検出用センサユニット１３０から一回拍出量算出部１４までの構成によって、一回拍出量ＳＶが算出されるので、これらの構成を一回拍出量検出装置として把握できることは勿論である。また、脈波検出用センサユニット１３０から心拍出量算出部１５までの構成によって、心拍出量ＣＯが算出されるので、これらの構成を拍出量検出装置として把握できることは勿論である。
【０１５６】
（１０）上述した各実施形態では、心機能診断装置１を説明したが、心機能診断装置１は、脈波検出用センサユニット１３０から一回拍出量算出部１４までの構成によって、一回拍出量ＳＶが算出されるので、これらの構成を一回拍出量検出装置として把握できることは勿論である。また、脈波検出用センサユニット１３０から心拍出量算出部１５までの構成によって、心拍出量ＣＯが算出されるので、これらの構成を拍出量検出装置として把握できることは勿論である。
【０１５７】
（１１）上述した第６実施形態においては、精密に計測された基準一回拍出量ＳＶｒと、一回拍出量算出部１４によって算出された一回拍出量ＳＶとに基づいて、補正係数ＫＨが算出しこれが補正係数メモリ２４１に記憶されるが、この補正係数ＴＨを心拍数ＨＲに対応付けて補正係数メモリ２４１に記憶するようにしてもよい。この場合には、通常の測定モードにおいて心拍数ＨＲに応じた補正係数ＴＨを読み出すことにより、より精密な心拍出量ＣＯを算出することができる。
【０１５８】
また、補正係数ＫＨを一回拍出量ＳＶについて算出するのではなく、心拍数ＨＲに応じた心拍出量ＣＯについて算出するようにしてもよい。この場合には、外部機器から精密に測定された基準心拍出量ＣＯ’と、心拍出量算出部１５で算出される心泊出量ＣＯとを補正係数算出部２４０に供給し、そこで生成される補正係数ＫＨを補正係数メモリ２４１に心拍数ＨＲと対応付けて格納するようにすればよい。そして、通常の測定モードにおいて、その時点の心拍数ＨＲに応じて補正係数メモリ２４１から読み出した補正係数ＫＨと、心拍出量ＣＯとを乗算器２４２で乗算することによって補正された心拍出量ＣＯを得るようにしてもよい。
【０１５９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の発明特定事項によれば、簡易な構成で運動中や日常生活において連続的に心拍出量を検出することができる。また、心拍出量に基づいて、心機能を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図２】
【図３】 第１実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。
【図４】 同実施形態に係わる脈波検出用センサユニット１３０の回路図である。
【図５】 同実施形態に係わる心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図６】 同実施形態に係わる１拍分の体動除去脈波波形ＭＨ’の一例を示す図である。
【図７】 同実施形態に係わる拍数検出部と駆出期間検出部の具体的な構成を示す回路図である。
【図８】 同実施形態に係わる脈波波形の一例を示す図である。
【図９】 同実施形態に係わるピーク情報の内容を示す図である。
【図１０】 第２実施形態に係わる心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図１１】 同実施形態に係わる第１のウエーブレット変換部の構成を示すブロック図である。
【図１２】 同実施形態に係わる脈波波形の一部の期間について、脈波解析データを示したものである。
【図１３】 同実施形態に係わる体動除去部の動作を説明するためのタイミングチャートである。
【図１４】 同実施形態において、期間Ｔｃにおける脈波補正データＭＫＤ’を示す図である。
【図１５】 同実施形態において、期間Ｔｃにおける体動補正データＴＫＤ’を示す図である。
【図１６】 同実施形態において、体動成分が除去された脈波補正データＭＫＤ''を示す図である。
【図１７】 同実施形態における、一回拍出量算出部の動作を説明するための図である。
【図１８】 第３実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。
【図１９】 第４実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。
【図２０】 同実施形態に係わる体動除去部１１の詳細なブロック図である。
【図２１】 同実施形態に係わる体動除去脈波データＭＫＤ’’の一例を示す図である。
【図２２】 第５実施形態に係わる一回拍出量算出部の構成を示すブロック図である。
【図２３】 同実施形態に係わる心拍出量テーブルを示すブロック図である。
【図２４】 第６実施形態に係わる一回拍出量補正部２４のブロック図である。
【図２５】 第７実施形態に係わる評価部１５のブロック図である。
【図２６】 変形例においてウエーブレット変換をフィルタバンクで構成した場合の例を示すブロック図である。
【図２７】 変形例において逆ウエーブレット変換をフィルタバンクで構成した場合の例を示すブロック図である。
【図２８】 変形例において告知手段の一態様としてのフェイスチャートを示す図である。
【図２９】 変形例に係わる光電式脈波センサの例を示す図である。
【図３０】 変形例において光電式脈波センサを眼鏡に応用した例を示す図である。
【図３１】 変形例において圧力センサを用いた心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。
【図３２】 収縮期面積法を説明する図である。
【符号の説明】
１３０ 脈波検出用センサユニット（脈波検出手段）
１３０’加速度センサ（体動検出手段）
１１ 体動除去部（体動除去手段）
１２ 心拍数検出部（心拍数検出手段）
１３ 駆出期間検出部（駆出期間検出手段）
１７ 表示部（告知手段）
２０ 第１のウエーブレット変換部（第１のウエーブレット変換手段）
２１ 第１の周波数補正部（第１の周波数補正手段）
２２ 第２のウエーブレット変換部（第２のウエーブレット変換手段）
２３ 第２の周波数補正部（第２の周波数補正手段）
【発明の属する技術分野】
本発明は心拍出量を日常生活や運動中に連続して検出するの好適な心拍出量検出装置とこれを用いた心機能診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
心臓は、主として心筋組織からなる筋肉性の器官であって、一定のリズムで収縮して血液を大動脈に送り出す。心臓は上部の心房と下部の心室にわかれ、心房と心室は心房中隔および心室中隔によって、左右にわかれている。心房も心室も規則正しく収縮・拡張を繰り返しているが、その時期は少しずれている。心房が収縮するときには、心室が拡張し、心房の血液が房室弁を押し開いて心室に流れ込む。この時、動脈弁は閉じており大動脈の血液が心室に流れ込むのを防ぐ。
【０００３】
逆に、心房が拡張して静脈から血液を吸い込んでいるときには心室は収縮して、血液を大動脈に送り出す。この時、房室弁は心室側から押し上げられるが、房室弁と心室壁との間に形成される腱索が張った状態になり、弁が反転しないようになっている。心室が収縮すると、動脈弁は動脈壁に押しつけられて血液を通す。この時、大動脈は拡張して、心室から押し出されてきた血液の一部を蓄える。
【０００４】
次に、心室が拡張している間、大動脈は次第に収縮して、蓄えていた血液を末梢に向かって送り出す。このため、心室から血液が送り出されていない間も、大動脈には常に血液が流れる。
【０００５】
このようして心臓は、血液を大動脈に送り出すが、その一回の収縮によって送り出される血液量は一回拍出量ＳＶと呼ばれる。その単位はリットルである。また、一回拍出量ＳＶと心拍数ＨＲ（回／分）の積は、心拍出量ＣＯと呼ばれる。心拍出量ＣＯは、心臓から送り出される１分間当たりの血液量を示しており、その単位はリットル／分である。
【０００６】
心臓に疾患があると、心筋組織の機能が低下して血液を大量に送り出すことができなくなるので、心拍出量ＣＯが低下する。一方、運動選手のようにトレーニングを積んでいる者は、運動強度が大きくなると心拍出量ＣＯが増大する。このように心拍出量ＣＯは、心機能の良否を反映するから、心機能を評価する際に指標として用いられることが多い。
【０００７】
心拍出量ＣＯを計測するにあたっては、まず、一回拍出量ＳＶを計測する必要がある。これを直接計測する手法としては、心臓カテーテルによって、心臓の内圧を測定し、その測定結果から一回拍出量ＳＶを算出するものがある。
【０００８】
また、他の方法としては、上腕部にカフ帯を装着して、動脈の血圧を測定し、その脈波波形から一回拍出量ＳＶを算出する収縮期面積法がある。図３２は、一般的な脈波波形を示したものである。脈波波形は、心臓の収縮・拡張によって生じる血液流の脈動を末梢部で測定したものであるから、その波形形状には、心臓の動きが反映されている。図中のＥＤは駆出期間と呼ばれ、１回の心拍中に心臓から血液が流れ出る時間に対応する。収縮期面積法にあっては、駆出期間ＥＤとこの期間に対応する脈波波形の血圧値を積分して面積Ｓを算出し、これに係数Ｋsvを乗じることによって、一回拍出量ＳＶを算出する。この場合、心拍出量ＣＯは以下の式で算出される。
ＣＯ＝Ｓ＊Ｋsv＊ＨＲ
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、心拍出量ＣＯは、上述したように心機能の評価指標として用いられるから、ランニング等の運動中に心拍出量ＣＯを知ることができれば、科学的なトレーニングを行うことが可能となる。また、心臓病を患っている患者は、日常の労作中に心機能が低下して、危険な状態に陥る場合もある。このような場合には、心拍出量ＣＯが減少するため、心拍出量ＣＯを労作中に知ることができれば患者の健康管理に役立てることができる。
【００１０】
しかしながら、心臓カテーテルによって心臓の内圧を測定する方法にあっては、被験者が安静な状態にあることが前提であり、運動中や日常生活において連続的に心拍出量ＣＯを計測することはできない。
【００１１】
また、カフ帯を用いる場合には、上腕部を大掛かり覆う必要があり、被験者に負担を強いることになる。さらに、運動中や日常生活において、被験者が腕を動かすと、その体動によって血液流が影響を受け、脈波波形に体動成分が重畳してしまう。このため、運動中や日常生活において連続的に心拍出量ＣＯを計測するこてができない。
【００１２】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、運動中や日常生活において連続的に心拍出量ＣＯを検出する心拍出量検出装置を提供することを目的とする。また、他の目的は、心拍出量検出装置によって得られた心拍出量ＣＯに基づいて、心機能を評価する心機能診断装置を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、前記生体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項２に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、前記生体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
また、請求項３に記載の発明にあっては、前記体動検出手段によって検出された体動波形に基づいて、前記生体の体動の有無を判定する判定手段を備え、前記体動除去手段は、前記判定手段の判定結果が体動無しを示す場合には、体動除去動作を停止し、前記体動除去脈波波形の替わりに、前記脈波波形を出力することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項４に記載の発明にあっては、前記心拍数検出手段は、前記心臓の心電波形または前記体動除去脈波波形の周期性に基づいて前記心拍数を求めることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項５に記載の発明にあっては、前記心拍数検出手段は、前記心臓の心電波形または前記体動除去脈波波形に周波数解析を施し、当該解析結果に基づいて前記心拍数を求めることを特徴とする。
【００１８】
また、請求項６に記載の発明にあっては、前記駆出期間検出手段は、前記体動除去脈波波形の各ピークを検出し、最大ピークから第１番目または第２番目に現れる負のピークと最小ピークを特定することによって前記駆出期間を検出することを特徴とする。
【００１９】
また、請求項７に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項８に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する第1の体動除去手段と、前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する第２の体動除去手段と、対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波データを生成する周波数補正手段と、前記補正脈波データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記補正脈波データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２１】
また、請求項９に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形にウエーブレット変換を施して各周波数領域毎に脈波解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形にウエーブレット変換を施して各周波数領域毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、前記脈波解析データから前記体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１０に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波波形にウエーブレット変換を施して各周波数領域毎に脈波解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、対応する各周波数に基づいて、脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波解析データを生成する第１の周波数補正手段と、前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、前記体動波形にウエーブレット変換を施して各周波数領域毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、対応する各周波数に基づいて、体動解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正体動解析データを生成する第２の周波数補正手段と、前記補正脈波解析データから前記補正体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１１に記載の発明にあっては、前記第１のウエーブレット変換手段と前記第２のウエーブレット変換手段は、同期してウエーブレット変換を行うことを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１２に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２５】
また、請求項１３に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波解析データを生成する周波数補正手段と、前記補正脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記補正脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記補正脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１４に記載の発明にあっては、生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、各周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、前記体動除去解析脈波データに逆ウエーブレット変換を施して体動除去脈波波形を生成する逆ウエーブレット変換手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００２７】
また、請求項１５に記載の発明にあっては、前記心拍出量算出手段は、前記心臓の駆出期間における体動除去脈波波形を積分することによって当該期間に対応する前記体動除去脈波波形の面積を演算し、当該面積に基づいて前記心拍出量を演算することを特徴とする。
【００２８】
また、請求項１６に記載の発明にあっては、前記心拍出量算出手段は、前記心臓の駆出期間における体動除去脈波波形の各ピーク値に基づいて当該期間に対応する前記体動除去脈波波形の面積を演算し、当該面積に基づいて前記心拍出量を演算することを特徴とする。
【００３１】
また、請求項１７に記載の発明にあっては、基準装置によって測定された基準心拍出量と前記心拍出量算出手段によって測定された前記心拍出量との比を補正係数として記憶する記憶手段と、当該記憶手段から読み出した前記補正係数と前記心拍出量算出手段によって算出された前記心拍出量とを乗算し、この乗算結果を心拍出量として出力する乗算手段とを更に備えたことを特徴とする。
【００３２】
また、請求項１８に記載の発明にあっては、前記心拍出量検出装置を備えた心機能診断装置であって、前記心拍出量検出装置によって検出された心拍出量を告知する告知手段を更に備えたことを特徴とする。
【００３３】
また、請求項１９に記載の発明にあっては、前記心拍出量検出装置を備えた心機能診断装置であって、前記心拍出量検出装置によって検出された心拍出量を各閾値と比較して、評価指標を生成する評価手段と、前記評価手段によって生成された評価指標を告知する告知手段とを更に備えたことを特徴とする。
【００３４】
また、請求項２０に記載の発明にあっては、前記評価手段は、前記心拍数検出手段によって検出された心拍数に応じて前記各閾値を変更する変更部を更に備えたことを特徴とする。
【００３５】
また、請求項２１に記載の発明にあっては、前記評価手段は、被験者の体表面積を算出するためのパラメータを入力する入力部と、入力された前記パラメータに基づいて体表面積を演算する演算部と、演算された前記体表面積に基づいて前記各閾値を変更する変更部とを更に備えることを特徴とする。
【００３６】
【発明の実施の形態】
Ａ．機能構成
まず、本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の機能を図面を参照しつつ説明する。図１は本実施形態に係わる心機能診断装置の機能ブロック図である。図において、ｆ１は脈波検出手段であって、脈波波形を検出する。脈波波形は、例えば、指尖部や指の根本等の末梢部の血液流を光学式センサで検出することによって得られる。ｆ２は体動検出手段であって、体動を検出して体動波形を出力する。これにより、人が動いたことが検知される。
【００３７】
次に、ｆ３は体動除去手段であって、体動波形に基づいて脈波波形中の体動成分を生成し、脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する。これにより、運動中であっても、体動の影響を受けない脈波波形を生成することが可能となる。
【００３８】
次に、ｆ４は心拍数検出手段であって、体動除去脈波波形に基づいて心拍数を検出する。また、ｆ５は駆出期間検出手段であって、体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する。駆出期間とは、心臓が１回の収縮で血液を大動脈に送り出している期間をいう。ここで、駆出期間についてより詳細に説明する。
【００３９】
図２は心臓の周期を示したものである。図において、ＳＷは心電波形であり、ＭＨ１は心臓から流出する直後の大動脈血圧波形、ＭＨ２は末梢部（橈骨動脈）の一般的な脈波波形である。この図において、血液の流動に伴う時間遅れは無視してある。駆出期間ＥＤは、厳密な意味においては、大動脈血圧波形ＭＨ１における大動脈弁開放時刻ｔ１と大動脈弁閉鎖時刻ｔ２の時間間隔となり、安静時において、２８０ｍｓ程度である。大動脈弁の閉鎖は心室の収縮によって起こるので、この時間間隔は、心室収縮期の時間（Sysolic Time）とほぼ一致する。ところで、末梢部の脈波波形ＭＨ２におけるノッチＮ２は、ディクローティブノッチＮ２と呼ばれ、大動脈弁閉鎖によって生じるものである。このため、脈波波形ＭＨ２における最小ピークＰ０からピークＰ４までの時間間隔は、駆出期間ＥＤに相当する。
【００４０】
また、脈波波形には個人差があり、また同一個人においても波形形状が体調等によって変化することが知られている。このため、末梢部の脈波波形ＭＨ２は、ＭＨ３に示すようにピークＰ１とピークＰ３が重なり、ノッチＮ１が生じない場合がある。この場合にも駆出期間ＥＤは、最小ピークＰ０からピークＰ４までの時間間隔となる。
【００４１】
ところで、脈波波形ＭＨ２における最小ピークＰ０からノッチＮ１のピークＰ２までの期間は、見積の収縮時間（Estimated Sysolic Time）と呼ばれ、この時間間隔を駆出期間ＥＤと考える学説もある。いずれにしても、これらの期間が、心臓の収縮期間を代表する値であることについては、見解の相違はない。
【００４２】
これらのことから、この明細書で用いる駆出期間ＥＤは、厳密な意味での駆出時間（Ejection Duration）のみならず、心室収縮期の時間（Sysolic Time）および見積の収縮時間（Estimated Sysolic Time）を含むものとして、以下の説明を進める。具体的には、駆出期間ＥＤは、最小ピークから、最大ピークＰ１の後に発生する第１番目または第２番目に生じる負のピークＰ２，Ｐ４までの期間として把握される。
【００４３】
次に、ｆ６は、心拍出量検出手段であって、心拍手量ＣＯを検出する。例えば、駆出期間中の体動除去脈波波形に基づいて１回拍出量ＳＶを算出し、この１回拍出量ＳＶと心拍数を乗算することにより、心拍出量ＣＯを検出している。
【００４４】
次に、ｆ７は評価手段であって、心拍出量に基づいて、心機能の状態を評価する。すなわち、心機能の評価は、心臓から送り出される１分間当たりの血液量によって評価される。また、ｆ８は告知手段であって、評価結果を告知する。これにより、被験者や第三者である医師は、被験者の心機能を知ることができる。
【００４５】
次に、ｆ９は判定手段であって、体動波形のレベル変化に基づいて、体動の有無を判定し、体動が無い場合には、体動除去手段ｆ３の動作を停止させるように制御する。これにより、体動除去処理に伴う演算を低減することができる。
【００４６】
Ｂ．第１実施形態
１．第１実施形態の構成
本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の構成を図面を参照しつつ説明する。
１−１：第１実施形態の外観構成
図３は第１実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。図３において、本例の心機能診断装置１は、腕時計構造を有する装置本体１１０と、この装置本体１１０に接続されるケーブル１２０と、このケーブル１２０の先端側に設けられた脈波検出用センサユニット１３０とから大略構成されている。ケーブル１２０の先端側にはコネクタピース８０が構成されており、このコネクタピース８０は、装置本体１０の６時の側に構成されているコネクタ部７０に対して着脱自在である。装置本体１０には、腕時計における１２時方向から腕に巻きついてその６時方向で固定されるリストバンド６０が設けられ、このリストバンド６０によって、装置本体１１０は、腕に着脱自在である。脈波検出用センサユニット１３０は、センサ固定用バンド１４０によって遮光されながら人差し指の根本に装着される。このように、脈波検出用センサユニット１３０を指の根本に装着すると、ケーブル１２０が短くて済むので、ケーブル１２０は、ランニング中に邪魔にならない。また、掌から指先までの体温の分布を計測すると、寒いときには、指先の温度が著しく低下するのに対し、指の根本の温度は比較的低下しない。従って、指の根本に脈波検出用センサユニット１３０を装着すれば、寒い日に屋外でランニングしたときでも、脈拍数などを正確に計測できる。
【００４７】
また、装置本体１１０は、樹脂製の時計ケース２００（本体ケース）を備えており、この時計ケース２００の表面側には、現在時刻や日付に加えて、走行時や歩行時のピッチ、および脈拍数などの脈波情報などを表示するＥＬバックライト付きの液晶表示装置２１０が構成されている。また、液晶表示装置２１０には心拍出量ＣＯや一回拍出量ＳＶに代表される心機能の状態が表示されるようになっている。液晶表示装置２１０には、セグメント表示領域の他、ドット表示領域が構成されており、ドット表示領域では、各種の情報をグラフィック表示可能である。
【００４８】
また、時計ケース２００の内部には、加速度センサが１３０’が組み込まれており、これによって、ランニング中の腕の振りや、体の上下動によって生じる体動が検出される。また、その内部には、脈波検出用センサユニット１３０が計測した脈波波形ＭＨに基づいて心拍出量ＣＯや一回拍出量ＳＶの変化などを求めるとともに、それを液晶表示装置２１０に表示するために、各種の制御やデータ処理を行うマイクロコンピュータなどからなる制御部が構成されている。制御部には計時回路も構成されており、通常時刻、ラップタイム、スプリットタイムなども液晶表示装置２１０に表示できるようになっている。また、時計ケース２００の外周部には、時刻合わせや表示モードの切換などの外部操作を行うためのボタンスイッチ１１１〜１１５が構成されている。
【００４９】
次に、脈波検出用センサユニット１３０は、図４に示すようにＬＥＤ３２、フォトトランジスタ３３などから構成される。スイッチＳＷがｏｎ状態となり、電源電圧が印加されると、ＬＥＤ３２から光が照射され、血管や組織によって反射された後に、フォトトランジスタ３３によって受光され、脈波信号Ｍが検出される。ここで、ＬＥＤの発光波長は、血液中のヘモグロビンの吸収波長ピーク付近に選ばれる。このため、受光レベルは血流量に応じて変化する。したがって、受光レベルを検出することによって、脈波波形を検出できる。
また、ＬＥＤ３２としては、ＩｎＧａＮ系（インジウム−ガリウム−窒素系）の青色ＬＥＤが好適である。青色ＬＥＤの発光スペクトルは、例えば４５０ｎｍに発光ピークを有し、その発光波長域は、３５０ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にある。この場合には、かかる発光特性を有するＬＥＤに対応させてフォトトランジスタ３３として、ＧａＡｓＰ系（ガリウム−砒素−リン系）のフォトトランジスタを用いればよい。このフォトトランジスタ３３の受光波長領域は、例えば、主要感度領域が３００ｎｍから６００ｎｍまでの範囲にあって、３００ｎｍ以下にも感度領域がある。このような青色ＬＥＤとフォトトランジスタ３３とを組み合わせると、その重なり領域である３００ｎｍから６００ｎｍまでの波長領域において、脈波が検出される。この場合には、以下の利点がある。
【００５０】
まず、外光に含まれる光のうち、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向があるため、外光がセンサ固定用バンドで覆われていない指の部分に照射されても、指の組織を介してフォトトランジスタ３３まで到達せず、検出に影響を与えない波長領域の光のみがフォトトランジスタ３３に達する。一方、３００ｎｍより低波長領域の光は、皮膚表面でほとんど吸収されるので、受光波長領域を７００ｎｍ以下としても、実質的な受光波長領域は、３００ｎｍ〜７００ｎｍとなる。したがって、指を大掛かりに覆わなくとも、外光の影響を抑圧することができる。また、血液中のヘモグロビンは、波長が３００ｎｍから７００ｎｍまでの光に対する吸光係数が大きく、波長が８８０ｎｍの光に対する吸光係数に比して数倍〜約１００倍以上大きい。したがって、この例のように、ヘモグロビンの吸光特性に合わせて、吸光特性が大きい波長領域（３００ｎｍから７００ｎｍ）の光を検出光として用いると、その検出値は、血量変化に応じて感度よく変化するので、血量変化に基づく脈波波形ＭＨのＳ／Ｎ比を高めることができる。
【００５１】
１−２：第１実施形態の電気的構成
次に、心機能診断装置の電気的構成を図５を参照して説明する。図５は心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
心機能診断装置１は、以下の部分から構成される。脈波検出用センサユニット１３０は脈波波形ＭＨを検出し、体動除去部１１に出力する。加速度センサ１３０’は、体動を加速度として検出して体動波形ＴＨを生成する。波形処理部１０は、体動除去部１１において体動成分を正確に除去するため、体動波形ＴＨに対して波形処理を施す。
【００５２】
ここで、脈波波形ＭＨ中の体動成分をＭＨt、真の脈波成分（体動除去脈波波形）をＭＨ’で表すこととすれば、ＭＨ＝ＭＨt＋ＭＨ’となる。体動波形ＴＨは、腕の振りの加速度そのものとして検出されるが、血流は血管や組織の影響を受けるので、体動成分ＭＨtは体動波形ＴＨを鈍らせたものになる。このため、波形処理部１０は、ローパスフィルタで構成されている。なお、ローパスフィルタの形式や定数は、実際に測定したデータから定められる。
【００５３】
次に、体動除去部１１は、脈波波形ＭＨから波形処理部１０の出力波形ＭＨｔを減算して、体動除去脈波波形ＭＨ’を生成する。体動除去脈波波形ＭＨ’は、図示せぬＡ／Ｄ変換器を介してデジタル信号に変換され、心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３に供給される。
【００５４】
ところで、体動がないにも拘わらず、体動除去部１１を動作させ体動除去を行うと、加速度センサ１３０’のノイズにより、体動除去部１１の出力信号のＳＮ比が劣化してしまい、また、体動除去動作のために電力を消費してしまう。このため、本実施形態にあっては、判定部１１’を設けている。判定部１１’は、体動波形ＴＨに基づいて、体動の有無を判定し制御信号Ｃを生成する。具体的には、閾値と体動波形ＴＨを比較することによって、判定する。この閾値は、加速度センサ１３０’のノイズレベルを考慮して、体動の有無が判定できるように予め定められる。そして、制御信号Ｃが体動無しを示す場合には、波形処理部１０と体動除去部１１の動作が停止される。この場合には、脈波波形ＭＨが体動除去部１１から直接出力される。これにより、体動除去部１１の出力信号のＳＮ比を改善することができ、また、装置の消費電力を低減することができる。
【００５５】
次に、心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３は、体動除去脈波波形ＭＨ’に基づいて、心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤを検出する。本実施形態にあっては、体動除去脈波波形ＭＨ’の振幅レベルを解析することによって、心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤを求めている。
心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３は、体動除去脈波波形ＭＨ’の形状を特定する波形パラメータを抽出する。ここで、１拍分の体動除去脈波波形ＭＨ’が図６に示すごとき形状をしているとすれば、波形パラメータを以下のように定義する。なお、図６において縦軸は血圧であり、横軸は時間である。
▲１▼１拍に対応した脈波が立ち上がってから（以下、この立ち上がり時刻を脈波開始時刻という）次の拍に対応した脈波が立ち上がりを開始するまでの時間ｔ6
▲２▼脈波内に順次現れる極大点Ｐ１，極小点Ｐ２，極大点Ｐ３，極小点Ｐ４および極大点Ｐ５の血圧値ｙ1〜ｙ5
▲３▼脈波開始時刻以後、上記各点Ｐ１〜Ｐ５が現れるまでの経過時間ｔ1〜ｔ5
【００５６】
心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３は、波形パラメータを算出するために、上記極大点或いは極小点について、これら各点に関連した「ピーク情報」と呼ばれる情報を抽出する。なお、ピーク情報の詳細についてはその内容が脈象判定部の構成，動作に関連するため、回路の構成を説明した時点でピーク情報の詳細に言及する。
【００５７】
図７は心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３の構成を示すブロック図である。図において１８１はマイクロコンピュータであって、各構成部分を制御する。１８４はＲＡＭによって構成される波形メモリであり、体動除去脈波波形ＭＨ’の波形値Ｗを順次記憶する。１９１は波形値アドレスカウンタであり、マイクロコンピュータ１８１から波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、サンプリングクロックφをカウントし、そのカウント結果を波形値Ｗを書き込むべき波形値アドレスＡＤＲ１として出力する。この波形値アドレスＡＤＲ１はマイクロコンピュータ１８１により監視される。
【００５８】
１９２はセレクタであり、マイクロコンピュータ１８１からセレクト信号Ｓ１が出力されていない場合、波形値アドレスカウンタ１９１が出力する波形値アドレスＡＤＲ１を選択して波形メモリ１８４のアドレス入力端へ供給する。一方、マイクロコンピュータ１８１からセレクト信号Ｓ１が出力されている場合、マイクロコンピュータ１８１が出力する読み出しアドレスＡＤＲ４を選択して波形メモリ１８４のアドレス入力端へ供給する。
また、体動除去脈波波形ＭＨ’は、Ａ／Ｄ変換器１８２とローパスフィルタ１８３を介して波形メモリ１８３に取り込まれる。
【００５９】
２０１は微分回路であり、ローパスフィルタ１８３から順次出力される波形値Ｗの時間微分を演算して出力する。
２０２は零クロス検出回路であり、波形値Ｗが極大値または極小値となることにより波形値Ｗの時間微分が０となった場合に零クロス検出パルスＺを出力する。さらに詳述すると、零クロス検出回路２０２は、図６に例示する脈波の波形においてピーク点Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，…，を検出するために設けられた回路であり、これらのピーク点に対応した波形値Ｗが入力された場合に零クロス検出パルスＺを出力する。
【００６０】
２０３はピークアドレスカウンタであり、マイクロコンピュータ１８１から波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されている期間、零クロス検出パルスＺをカウントし、そのカウント結果をピークアドレスＡＤＲ２として出力する。
２０４は移動平均算出回路であり、現時点までに微分回路２０１から出力された過去所定個数分の波形値Ｗの時間微分値の平均値を算出し、その結果を現時点に至るまでの脈波の傾斜を表す傾斜情報ＳＬＰとして出力する。
【００６１】
２０５は次に述べるピーク情報を記憶するために設けられたピーク情報メモリである。ここで、以下にピーク情報の詳細について説明する。すなわち、図９に示すピーク情報の内容の詳細は以下に列挙する通りである。
▲１▼波形値アドレスＡＤＲ１
ローパスフィルタ１８３から出力される波形値Ｗが極大値または極小値となった時点で波形値アドレスカウンタ１９１から出力されている書き込みアドレスである。換言すれば、極大値または極小値に相当する波形値Ｗの波形メモリ１８４における書き込みアドレスである。
▲２▼ピーク種別Ｂ／Ｔ
上記波形値アドレスＡＤＲ１に書き込まれた波形値Ｗが極大値Ｔ（Ｔｏｐ）であるか極小値Ｂ（Ｂｏｔｔｏｍ）であるかを示す情報である。
▲３▼波形値Ｗ
上記極大値または極小値に相当する波形値である。
▲４▼ストローク情報ＳＴＲＫ
直前のピーク値から当該ピーク値に至るまでの波形値の変化分である。
▲５▼傾斜情報ＳＬＰ
当該ピーク値に至るまでの過去所定個数分の波形値の時間微分の平均値である。
【００６２】
次に、マイクロコンピュータ１８１の制御下における心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３の動作を説明する。
【００６３】
（ａ）波形およびそのピーク情報の採取
マイクロコンピュータ１８１により波形採取指示ＳＴＡＲＴが出力されると、波形値アドレスカウンタ１９１およびピークアドレスカウンタ２０３のリセットが解除される。
この結果、波形値アドレスカウンタ１９１によりサンプリングクロックφのカウントが開始され、そのカウント値が波形値アドレスＡＤＲ１としてセレクタ１９２を介して波形メモリ１８４に供給される。そして、人体から検出された脈波信号がＡ／Ｄ変換器１８２に入力され、サンプリングクロックφに従ってデジタル信号に順次変換され、ローパスフィルタ１８３を介し波形値Ｗとして順次出力される。このようにして出力された波形値Ｗは、波形メモリ１８４に順次供給され、その時点において波形値アドレスＡＤＲ１によって指定される記憶領域に書込まれる。以上の動作により、図８に例示する脈波波形に対応した一連の波形値Ｗが波形メモリ１８４に蓄積される。
【００６４】
一方、上記動作と並行して、ピーク情報の検出およびピーク情報メモリ２０５への書込みが、以下に説明するようにして行われる。
まず、体動除去脈波波形ＭＨ’の波形値Ｗの時間微分が微分回路２０１によって演算され、この時間微分が零クロス検出回路２０２および移動平均算出回路２０４に入力される。移動平均算出回路２０４は、このようにして波形値Ｗの時間微分値が供給される毎に過去所定個数の時間微分値の平均値（すなわち、移動平均値）を演算し、演算結果を傾斜情報ＳＬＰとして出力する。ここで、波形値Ｗが上昇中もしくは上昇を終えて極大状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰとして正の値が出力され、下降中もしくは下降を終えて極小状態となっている場合は傾斜情報ＳＬＰとして負の値が出力される。
【００６５】
そして、例えば図８に示す極大点Ｐ１に対応した波形値Ｗがローパスフィルタ１８３から出力されると、時間微分として０が微分回路２０１から出力され、零クロス検出回路２０２から零クロス検出パルスＺが出力される。
この結果、マイクロコンピュータ１８１により、その時点における波形値アドレスカウンタ１９１のカウント値である波形アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，ピークアドレスカウンタのカウント値であるピークアドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）および傾斜情報ＳＬＰが取り込まれる。また、零クロス検出パルスＺが出力されることによってピークアドレスカウンタ２０３のカウント値ＡＤＲ２が１になる。
【００６６】
一方、マイクロコンピュータ１８１は、取り込んだ傾斜情報ＳＬＰの符号に基づいてピーク種別Ｂ／Ｔを作成する。この場合のように極大値Ｐ１の波形値Ｗが出力されている時にはその時点において正の傾斜情報が出力されているので、マイクロコンピュータ１８１はピーク情報Ｂ／Ｔの値を極大値に対応したものとする。そしてマイクロコンピュータ１８１は、ピークアドレスカウンタ２０３から取り込んだピークアドレスＡＤＲ２（この場合、ＡＤＲ２＝０）をそのまま書込アドレスＡＤＲ３として指定し、波形値Ｗ，この波形値Ｗに対応した波形アドレスＡＤＲ１，ピーク種別Ｂ／Ｔ，傾斜情報ＳＬＰを第１回目のピーク情報としてピーク情報メモリ２０５に書き込む。なお、第１回目のピーク情報の書き込みの場合は、直前のピーク情報がないためストローク情報ＳＴＲＫの作成および書き込みは行わない。
【００６７】
その後、図８に示す極小点Ｐ２に対応した波形値Ｗがローパスフィルタ１８３から出力されると、上述と同様に零クロス検出パルスＺが出力され、書込アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，ピークアドレスＡＤＲ２（＝１），傾斜情報ＳＬＰ（＜０）がマイクロコンピュータ１８１により取り込まれる。
そして、上記と同様、マイクロコンピュータ１８１により、傾斜情報ＳＬＰに基づいてピーク種別Ｂ／Ｔ（この場合、”Ｂ”）が決定される。また、マイクロコンピュータ１８１によりピークアドレスＡＤＲ２よりも１だけ小さいアドレスが読み出しアドレスＡＤＲ３としてピーク情報メモリ２０５に供給され、第１回目に書き込まれた波形値Ｗが読み出される。そして、マイクロコンピュータ１８１により、ローパスフィルタ１８３から今回取り込んだ波形値Ｗとピーク情報メモリ２０５から読み出した第１回目の波形値Ｗとの差分が演算され、ストローク情報ＳＴＲＫが求められる。このようにして求められたピーク種別Ｂ／Ｔ，ストローク情報ＳＴＲＫが他の情報，すなわち波形値アドレスＡＤＲ１，波形値Ｗ，傾斜情報ＳＬＰ，と共に第２回目のピーク情報としてピーク情報メモリ２０５のピークアドレスＡＤＲ３＝１に対応した記憶領域に書き込まれる。以後、ピーク点Ｐ３，Ｐ４，…，が検出された場合も同様の動作が行われる。
そして所定のタイミングで、マイクロコンピュータ１８１により波形採取指示ＳＴＡＲＴの出力が停止され、波形値Ｗおよびピーク情報の採取が終了する。
【００６８】
（ｂ）脈波波形の分割処理
ピーク情報メモリ２０５に記憶された各種情報のうち、波形パラメータの採取を行う１拍分の波形に対応した情報を特定するための処理がマイクロコンピュータ１８１により行われる。
まず、ピーク情報メモリ２０５から各ピーク点Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，…，に対応した傾斜情報ＳＬＰおよびストローク情報ＳＴＲＫが順次読み出される。次いで、各ストローク情報ＳＴＲＫの中から正の傾斜に対応したストローク情報（すなわち、対応する傾斜情報ＳＬＰが正の値となっているもの）が選択され、これらのストローク情報の中からさらに値の大きなもの上位所定個数が選択される。そして、選択されたストローク情報ＳＴＲＫの中から中央値に相当するものが選択され、波形パラメータの抽出を行うべき１拍分の脈波の立ち上がり部（例えば図２７において符号ＳＴＲＫＭによって示した立ち上がり部）のストローク情報が求められる。そして、当該ストローク情報のピークアドレスよりも１だけ前のピークアドレス（すなわち、波形パラメータの抽出を行うべき１拍分の脈波の開始点Ｐ６のピークアドレス）が求められる。
このようにして一拍分の波形が特定されると、図６に示す時間ｔ6が算出される。
【００６９】
（ｃ）波形パラメータの抽出
マイクロコンピュータ１８１は、ピーク情報メモリ２０５に記憶された上記１拍分の脈波に対応した各ピーク情報を参照して各波形パラメータを算出する。この処理は例えば次のようにして求められる。
▲１▼血圧値ｙ1〜ｙ5
ピーク点Ｐ６〜Ｐ１１に対応する波形値をそれぞれｙ0〜ｙ5とする。
▲２▼時間ｔ1
ピーク点Ｐ７に対応する波形アドレスからピーク点Ｐ６に対応する波形アドレスを差し引き、その結果に対してサンプリングクロックφの周期を乗じてｔ1 を算出する。
▲３▼時間ｔ2〜ｔ6
上記ｔ1と同様、対応する各ピーク点間の波形アドレス差に基づいて演算する。
そして、以上のようにして得られた各波形パラメータはマイクロコンピュータ１８１内部のバッファメモリに蓄積される。
【００７０】
（ｄ）波形パラメータに基づく拍数の算出
時間ｔ6は一拍分の時間である。マイクロコンピュータ１８１は、時間ｔ6に基づいて６０／ｔ6を算出し、心拍数ＨＲを求める。
【００７１】
（ｅ）波形パラメータに基づく駆出期間の算出
マイクロコンピュータ１８１は、その内部のバッファメモリにアクセスし、波形パラメータに基づいて１心拍中の最小ピークＰminと最大ピークＰmaxを特定する。例えば、図６に示す波形にあっては、Ｐ０が最小ピークＰminとしてＰ１が最大ピークＰmaxとして特定される。
次に、最大ピークＰmaxの後、第１番目または第２番目に現れる負のピーク（ノッチ）を特定する。この例では、第２番目に現れる負のピークを特定するものとすれば、例えば、図６に示す波形にあっては、Ｐ４が負のピークとして特定される。そして、最小ピークＰminから負のピークＰ４までの期間を駆出期間ＥＤとして算出する。例えば、図６に示す波形にあっては、期間ｔ４が駆出期間ＥＤとして出力される。
このようにして、心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤが算出される。
【００７２】
次に、図５に示す一回拍出量算出部１４は、体動除去脈波波形ＭＨ’と駆出期間ＥＤに基づいて、駆出期間ＥＤ中の体動除去脈波波形ＭＨ’を特定し、その面積Ｓを算出する。具体的には、駆出期間ＥＤ中の各サンプルにおける体動除去脈波波形ＭＨ’を順次加算することによって、体動除去脈波波形ＭＨ’を積分して面積Ｓを算出している。そして、面積Ｓに係数係数Ｋsvを乗じることによって、一回拍出量ＳＶを算出する。すなわち、一回心拍出量ＳＶは以下の式で算出される。
ＳＶ＝Ｋsv＊Ｓ
【００７３】
次に、心拍出量算出部１５は、心拍数ＨＲと一回拍出量ＳＶを乗じることによって、心拍出量ＣＯを算出する。すなわち、心拍出量ＣＯは以下の式で算出される。
ＣＯ＝Ｋsv＊Ｓ＊ＨＲ
なお、心拍出量ＣＯを算出するにあたって、一分間当たりの一回心拍出量ＳＶを順次加算して算出してもよい。
【００７４】
次に、評価部１６は、メモリと比較器（図示せず）から構成され、心拍出量ＣＯに基づいて、心機能を評価して評価指標Ｘを生成する。メモリには、心拍出量ＣＯのデレーディングに用いられる閾値が格納される。閾値は、グレーディングの数に応じて設定されるが、この例では、閾値としてＲ１，Ｒ２を設定する。この閾値Ｒ１，Ｒ２は、予め記憶されているものであっても良いし、あるいは、医師やトレーナーが設定したものであっても良い。
【００７５】
また、比較器は、心拍出量ＣＯと閾値Ｒ１，Ｒ２とを比較して、評価指標Ｘを生成する。この例にあっては、ＣＯ＜Ｒ１で評価指標Ｘ１を生成し、Ｒ１≦ＣＯ＜Ｒ２で評価指標Ｘ２が生成され、Ｒ２≦ＣＯで評価指標Ｘ３が生成される。ここで、評価指標Ｘ１〜Ｘ３は、この心機能診断装置１の用いられ方によって、その意味するところが異なる。例えば、運動トレーニングに用いる場合には、適切な運動強度を維持するための尺度となるし、心疾患のリハビリテーションにおいて心機能を監視する場合には、回復の程度を示す尺度となる。
【００７６】
次に、表示部１７は、上述した液晶表示装置２１０等から構成され、そこには心拍出量ＣＯ、評価指標Ｘ、あるいは評価指標Ｘと対応付けられたメッセージ等が表示される。なお、表示の態様としては、フェイスチャート、文字、記号等がある。これにより、心機能の評価結果を被験者に告知することができる。
例えば、ランニングにおいてこの心機能診断装置１を用いる場合には、トレーナーが閾値Ｒ１，Ｒ２を設定することによって、適切な心拍出量ＣＯを保つように被験者に告知することが可能となる。この場合には、評価指標Ｘ１で「ペースを上げましょう。」、評価指標Ｘ２で「ペースを維持しましょう。」、評価指標Ｘ３で「ペースを下げましょう。」といったメッセージ文を表示部１７に表示させればよい。
【００７７】
Ｃ．第２実施形態
次に第２実施形態に係わる心機能診断装置を説明する。
１．第２実施形態の構成
図１０は、第２実施形態に係わる心機能診断装置１のブロック図である。第２実施形態は、第１実施形態と同様に加速度センサ１３０’と波形処理部１０を用いて体動成分ＭＨｔを検出するが、第１実施形態で説明した体動除去と、心拍数および駆出期間の検出をウエーブレット変換を用いて行う点で相違する。なお、第２実施形態の外観構成は、図３に示す第１実施形態の外観構成と同一である。
【００７８】
１−１．第１，第２のウエーブレット変換部および第１，第２の周波数補正部
図１０において、２０は第１のウエーブレット変換部であって、脈波検出用センサユニット１３０から出力される脈波波形ＭＨに対して周知のウエーブレット変換を施して、脈波解析データＭＫＤを生成する。また、２２は第２のウエーブレット変換部であって、加速度センサ１３０’から出力される体動波形ＭＨｔに対して周知のウエーブレット変換を施して、体動解析データＴＫＤを生成する。
【００７９】
一般に、信号を時間と周波数の両面から同時に捉える時間周波数解析において、ウエーブレットは信号の部分を切り出す単位となる。ウエーブレット変換は、この単位で切り出した信号各部の大きさを表している。ウエーブレット変換を定義するために基底関数として、時間的にも周波数的にも局在化した関数ψ（ｘ）をマザー・ウエーブレットとして導入する。ここで、関数ｆ（ｘ）のマザー・ウエーブレットψ（ｘ）によるウエーブレット変換は次のように定義される。
【数１】
数１においてｂは、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をトランスレート（平行移動）する際に用いるパラメータであり、一方、ａはスケール（伸縮）する際のパラメータである。したがって、数１においてウエーブレットψ（（ｘ−ｂ）／ａ）は、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）をｂだけ平行移動し、ａだけ伸縮したものである。この場合、スケールパラメータａに対応してマザー・ウエーブレットψ（ｘ）の幅は伸長されるので、１／ａは周波数に対応するものとなる。なお、詳細な構成については後述する。
【００８１】
次に、２１は第１の周波数補正部であって脈波解析データＭＫＤに対して周波数補正を行う。上記した数１には周波数に対応する「１／ａ1/2」の項があるが、異なる周波数領域間でデータを比較する場合には、この項の影響を補正する必要がある。第１の周波数補正部２１はこのために設けられたものであり、ウエーブレットデータＷＤに係数ａ1/2を乗算して、脈波補正データＭＫＤ’を生成する。これにより、対応する各周波数に基づいて、周波数当たりのパワー密度が一定になるように補正を施すことができる。また、２３は第２の周波数補正部であって、第１の周波数補正部２１と同様に、周波数補正を施し、体動解析データＴＫＤから体動補正データＴＫＤ’を生成する。
【００８２】
ここで、第１のウエーブレット変換部２０の構成を図１１を用いて詳細に説明する。なお、第２のウエーブレット変換部２２は第１のウエーブレット変換部２０と同様に構成されているので、説明を省略する。
脈波波形ＭＨは、Ａ／Ｄ変換器によって脈波データＭＤに変換され、第１のウエーブレット変換部２０に供給されるようになっている。
この第１のウエーブレット変換部２０は、上記した数１の演算処理を行う構成であって、クロックＣＫが供給され、クロック周期で演算処理が行われるようになっており、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）を記憶する基底関数記憶部Ｗ１、スケールパラメータａを変換するスケール変換部Ｗ２、バッファメモリＷ３、トランスレートを行う平行移動部Ｗ４および乗算部Ｗ５から構成される。なお、基底関数記憶部Ｗ１に記憶するマザー・ウエーブレットψ（ｘ）としては、ガボールウエーブレットの他、メキシカンハット、Ｈａａｒウエーブレット、Ｍｅｙｅｒウエーブレット、Ｓｈａｎｎｏｎウエーブレット等が適用できる。
【００８３】
まず、基底関数記憶部Ｗ１からマザー・ウエーブレットψ（ｘ）が読み出されると、スケール変換部Ｗ２はスケールパラメータａの変換を行う。ここで、スケールパラメータａは周期に対応するものであるから、ａが大きくなると、マザー・ウエーブレットψ（ｘ）は時間軸上で伸長される。この場合、基底関数記憶部Ｗ１に記憶されるマザー・ウエーブレットψ（ｘ）のデータ量は一定であるので、ａが大きくなると単位時間当たりのデータ量が減少してしまう。スケール変換部Ｗ２は、これを補うように補間処理を行うとともに、ａが小さくなると間引き処理を行って、関数ψ（ｘ／ａ）を生成する。このデータはバッファメモリＷ３に一旦格納される。
【００８４】
次に、平行移動部Ｗ４はバッファメモリＷ３からトランスレートパラメータｂに応じたタイミングで関数ψ（ｘ／ａ）を読み出すことにより、関数ψ（ｘ／ａ）の平行移動を行い関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）を生成する。
【００８５】
次に、乗算部Ｗ４は、変数１／ａ1/2、関数ψ（ｘ−ｂ／ａ）および脈波データＭＤを乗算して心拍単位でウエーブレット変換を行い、脈波解析データＭＫＤを生成する。この例において、脈波解析データＭＫＤは、０Ｈｚ〜０．５Ｈｚ、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚ、１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚ、１．５Ｈｚ〜２．０Ｈｚ、２．０Ｈｚ〜２．５Ｈｚ、２．５Ｈｚ〜３．０Ｈｚ、３．０Ｈｚ〜３．５Ｈｚ、３．５Ｈｚ〜４．０Ｈｚといった周波数領域に分割されて出力される。
図１２は、脈波波形ＭＨの一部の期間について、脈波解析データＭＫＤを示したものである。この図において、期間ＴはピークＰ４の近傍にあり、脈波解析データＭＫＤは、期間Ｔを８分割した時間間隔で得られる。ところで、ウエーブレット変換においては、周波数分解能と時間分解能はトレードオフの関係にあるので、周波数分解能を犠牲にすれば、より短い時間間隔で脈波解析データを得ることもできる。
このようにして、生成された脈波解析データＭＫＤと体動解析データＴＫＤは、第１，第２の周波数補正部２１，２３によって周波数補正が施され、脈波補正データＭＫＤ’、体動補正データＴＫＤ’として出力される。
【００８６】
１−２．体動除去部
次に、体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から体動補正データＴＫＤ’を減算して体動除去脈波データＭＫＤ’’を生成する。この点について、具体的に説明する。なお、以下の説明では、使用者が手でコップを持ち上げた後、これを元の位置に戻した場合を想定する。この場合、図１３（ａ）に示す脈波波形ＭＨが脈波検出用センサユニット１３０によって検出され、また、同時に図１３（ｂ）に示す体動波形ＭＨｔが波形処理部１０によって検出されたものとする。
【００８７】
ここで、体動波形ＭＨｔは、時刻Ｔ１から増加しはじめ、時刻Ｔ２で正のピークとなり、その後、次第に減少して時刻Ｔ２でレベル０を通過し、時刻Ｔ３で負のピークに達し、時刻Ｔ４でレベル０に戻っている。ところで、体動波形ＴＨは加速度センサ２１によって検出されるため、時刻Ｔ３は使用者がコップを最大に持ち上げた時刻に対応し、時刻Ｔ１は持上開始時刻に対応し、また、時刻Ｔ４は持上終了時刻に対応する。したがって、時刻Ｔ１から時刻Ｔ４までの期間が体動が存在する期間となる。なお、図１４（ｃ）は仮に体動がなかったとした場合の脈波波形ＭＨ’である。また、この例において、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、１．３Ｈｚとなっている。
【００８８】
ここで、図１４に期間Ｔｃ（図１３参照）における脈波補正データＭＫＤ’を示し、図１５に期間Ｔｃにおける体動補正データＴＫＤ’を示す。この図から、体動波形ＴＨには、０．０Ｈｚ〜１．０Ｈｚの周波数領域において比較的大きなレベルの周波数成分が存在していることが判る。脈波補正データＭＫＤ’と体動補正データＴＫＤ’が、体動除去部１１に供給されると、体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から体動補正データＴＫＤ’を減算して、図１６に示す体動成分が除去された体動除去脈波データＭＫＤ''を生成する。これにより、体動がある場合でもその影響をキャンセルすることが可能となる。
【００８９】
１−３．判定部
次に、判定部１１’は、体動波形ＴＨを予め定められた閾値と比較して、体動の有無を示す制御信号Ｃを生成し、これを波形処理部１０、第２のウエーブレット変換部２２および第２の周波数補正部２３に供給する。これによって、体動が無い場合には、波形処理部１０、第２のウエーブレット変換部２２および第２の周波数補正部２３の各動作が停止され、演算処理時間の低減、消費電力の低減、およびＳＮ比の向上が図られる。
【００９０】
１−４．心拍数検出部
次に、心拍数検出部１２は、体動除去脈波データＭＫＤ''に基づいて心拍数を算出する。この場合、心拍数検出部１２は、体動除去脈波データＭＫＤ''に基づいて１拍中の最大ピークＰmaxを特定する。脈波波形ＭＨ’の最大ピークＰmaxでは、高域周波数成分が大きくなるので、予め高域周波数成分に対応する閾値を定めておき、体動除去脈波データＭＫＤ''と閾値を比較して最大ピークＰmaxを特定する。そして、ある最大ピークＰmaxと次の最大ピークＰmax間の時間間隔Ｔを求め、６０／Ｔから心拍数ＨＲを算出する。
【００９１】
１−５．駆出期間検出部
次に、駆出期間検出部１３は、第１実施形態と同様に構成してもよいが、この例にあっては、体動除去脈波データＭＫＤ''に基づいて、最小ピークＰminを特定するとともに、最大ピークＰmaxの後、第２番目に現れる負のピークＰ４（ノッチ）を特定する。この場合には、最小ピークＰminに対応する周波数成分とピークＰ４に対応する周波数成分を閾値として予め記憶しておき、これらの閾値と体動除去脈波データＭＫＤ''を比較することによって、最小ピークＰminとピークＰ４を特定し、それらの間の時間間隔を駆出期間ＥＤとして算出する。
【００９２】
１−６．一回拍出量算出部
次に、一回拍出量算出部１４は、駆出期間ＥＤにおける各周波数領域の体動除去脈波データＭＫＤ''を加算して、当該期間におけるエネルギー量Ｅを求め、これに基づいて収縮期面積Ｓを演算する。
【００９３】
ところで、最小ピークＰminからピークＰ４までの脈波波形は、比較的急峻な山状の波形であることから、そこに含まれる周波数成分は高周波領域のものがほとんどである。したがって、低域周波数領域（例えば０Ｈｚ〜１Ｈｚ）の体動除去脈波データＭＫＤ''は、ノイズ成分であると考えることができる。そこで、駆出期間ＥＤにおける全ての周波数領域の体動除去脈波データＭＫＤ''を加算するのではなく、その一部を加算してエネルギー量Ｅを求めるようにしてもよい。
【００９４】
例えば、図１７に示すように、体動除去脈波データＭＫＤ''が得られたとすると、０Ｈｚ〜１Ｈｚの周波数領域にはノイズ成分が多いので、１Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数領域にある体動除去脈波データＭＫＤ''を加算すればよい。各周波数領域の体動除去脈波データＭＫＤ''をＭｎｍで表すものとすれば、この場合のエネルギー量Ｅは次式で与えられる。
【数２】
次に、一回拍出量ＳＶは次式で算出される。
【００９６】
このように第２実施形態にあっては、ウエーブレット変換を用いて、収縮期面積Ｓを算出したので、脈波波形のノイズ成分を除去しつつ、一回拍出量ＳＶを求めることができるので、正確な心拍出量ＣＯを算出することが可能となる。
【００９７】
Ｄ．第３実施形態
上述した第２実施形態は、ウエーブレット変換によって周波数解析を行うために、第１のウエーブレット変換部２０、第１の周波数補正部２１、第２のウエーブレット変換部２２、第２の周波数補正部２３を用いた。これに対して、第３実施形態は、第２のウエーブレット変換部２２、第２の周波数補正部２３を省略する点で、第２実施形態と相違する。
【００９８】
第３実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成は、図３に示す第１実施形態の外観構成と同様であるのでここでは説明を省略し、その電気的構成について説明する。図１８は、第３実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。図において、体動除去部１１によって体動成分が除去された体動除去脈波波形ＭＨ’を生成すると、第１のウエーブレット変換部２０は、体動除去脈波波形ＭＨ’にウエーブレット変換を施す。第１の周波数補正部２１は第１のウエーブレット変換部１６の出力に周波数補正を施して、体動除去脈波データＭＫＤ''を生成する。
【００９９】
この場合、第１の周波数補正部２１の出力は、図１０に示す体動除去部１１の出力と等価である。すなわち、ウエーブレット変換は線形であるから、処理の順番を入れ替えても良いため、体動除去をアナログ信号で行った後にウエーブレット変換することと（第３実施形態）、ウエーブレット変換された脈波補正データＭＫＤ’と体動補正データＴＫＤ’に基づいて体動除去を行うことは（第２実施形態）、等価だからである。
なお、判定部１１’は、第１実施形態と同様であり、また、心拍数検出部１２、駆出期間検出部１３、一回拍出量算出部１４、心拍出量算出部１５、評価部１６および表示部１７は、第２実施形態と同様であるから、説明を省略する。
【０１００】
このように、第３実施形態にあっては、第２のウエーブレット変換部２２、第２の周波数補正部２３を省略しても、心拍出量ＣＯを算出することができるので、より簡易な構成で心機能の状態を診断することができる。
【０１０１】
Ｅ．第４実施形態
第１〜第３実施形態においては、加速度センサ１３０によって体動波形ＴＨを検出し、脈波波形ＭＨと体動波形ＴＨとを比較して、脈波波形ＭＨの周波数成分に含まれている体動成分をキャンセルして、心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤを算出し、これらに基づいて心機能の状態を診断した。しかし、加速度センサ１３０および波形処理部１０等が必要になるので、構成が複雑なる。第４実施形態は、この点に鑑みてなされたものであり、簡易な構成で、体動があっても正確に心機能の状態を診断することができる心機能診断装置を提供するものである。
【０１０２】
第４実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成は、図３に示す第１実施形態の外観構成と同様であるのでここでは説明を省略し、その電気的構成について説明する。図１９は第４実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図であり、加速度センサ１３０、波形処理部１０、第２のウエーブレット変換部２２、および第２の周波数補正部２３が省略されている点および体動除去部１１の内部構成を除いて、図１１に示す第２実施形態に係わる心機能診断装置１と同じである。以下、相違点について説明する。
体動除去部１１は、脈波補正データＭＫＤ’から体動成分を分離除去して体動分離脈波データＴＢＤを生成する。ここで、体動除去部１１は、以下に述べる体動の性質を利用している。
【０１０３】
体動は、腕の上下動や走行時の腕の振り等によって生じるが、日常生活においては、人体を瞬間的に動かすことはほとんどない。このため、日常生活では、体動波形ＴＨの周波数成分はそれほど高くなく、０Ｈｚ〜１Ｈｚの範囲にあるのが通常である。この場合、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、１Ｈｚ〜２Ｈｚの範囲にあることが多い。したがって、日常生活において、体動波形ＴＨの周波数成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも低い周波数領域にある。
【０１０４】
一方、ジョギング等のスポーツ中にあっては、腕の振り等の影響があるため、体動波形ＴＨの周波数成分が幾分高くなるが、運動量に応じて心拍数が増加するため、脈波波形ＭＨの基本波周波数も同時に高くなる。このため、スポーツ中においても、体動波形ＴＨの周波数成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数よりも低い周波数領域にあるのが通常である。
【０１０５】
体動除去部１１は、この点に着目して体動成分を分離するものであり、脈波波形ＭＨの基本波成分よりも低い周波数領域を無視するように構成されている。この場合には、脈波波形ＭＨの基本波成分より高い周波数領域に体動成分が存在すると心機能の検出精度が低下する。しかしながら、上述したように体動成分は脈波波形ＭＨの基本波成分よりも低い周波数領域にある確率が高いので、高い精度で心機能の状態を診断することができる。
【０１０６】
図２０は、体動除去部１１の詳細なブロック図である。波形整形部３０１は脈波波形ＭＨに波形整形を施して、脈波波形ＭＨと同期したリセットパルスを生成する。カウンタ３０２は図示せぬクロックパルスを計数し、前記リセットパルスによってカウント値がリセットされるようになっている。また、平均値算出回路３０３は、カウンタ３０２のカウント値の平均値を算出する。この場合、平均値算出回路３０３によって算出される平均値は、脈波波形ＭＨの平均周期に対応する。したがって、平均値を参照すれば、脈波波形ＭＨの基本波周波数を検知できる。
【０１０７】
次に、置換回路３０４は、前記平均値に基づいて、脈波波形ＭＨの基本波周波数を含む周波数領域を特定する。例えば、前記平均値が０．７１秒を示す場合には、基本波周波数は１．４Ｈｚとなるので、特定される周波数領域は１Ｈｚ〜１．５Ｈｚとなる。この後、置換回路３０４は、特定周波数領域未満の周波数領域について、脈波補正データＭＫＤ’を「０」に置換して体動分離脈波データＴＢＤを生成する。これにより、脈波波形ＭＨの基本波周波数より低い周波数領域の成分は、無視される。この場合、体動成分とともに脈波成分も「０」に置換されてしまうが、脈波波形ＭＨの特徴的な部分は基本波周波数よりも高域の周波数領域に存在するため、「０」に置換しても脈波波形には影響をほとんど与えない。
【０１０８】
例えば、脈波検出用センサユニット１３０によって、図１３（ａ）に示す脈波波形ＭＨ（基本波周波数１．３Ｈｚ）が検出されたものとすれば、期間Ｔｃの脈波補正データＭＫＤ’は、図１４に示すものとなる。
この場合、置換回路１９４によって特定される周波数領域は１．０Ｈｚ〜１．５Ｈｚとなるので、置換の対象となる周波数領域は、０．５Ｈｚ〜１．０Ｈｚに対応するＭａ１２〜Ｍａ８２と０Ｈｚ〜０．５Ｈｚに対応するＭａ１１〜Ｍａ８１となる。したがって、脈波補正データＭＫＤ’のデータＭａ１２〜Ｍａ８２，Ｍａ１１〜Ｍａ８１は「０」に置換され、図２１に示す体動除去脈波データＭＫＤ’’が生成される。
こうして生成された体動除去脈波データＭＫＤ’’に基づいて、図１９に示す心拍数検出部１２と駆出期間検出部１３は心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤを各々検出する。
【０１０９】
このように第４実施形態によれば、体動成分は脈波波形ＭＨの基本波周波数成分よりも低い周波数領域に存在することが確率的に高いという体動の性質を巧みに利用して体動成分を除去した。このため、第１〜第３実施形態で必要とされた加速度センサ１３０や波形処理部１０といった構成を省略することができ、しかも体動がある場合でも正確に心機能の状態を診断することが可能となる。
【０１１０】
Ｆ．第５実施形態
第５実施形態は、第１実施形態で説明した一回拍出量算出部１４の変形例に係わるものであり、他の構成部分は、第１実施形態と同様である。第５実施形態の一回拍出量算出部１４には以下の態様がある。
【０１１１】
１．第１の態様
まず、第１の態様では、駆出期間ＥＤにおける体動除去脈波波形ＭＨ’の各ピークＰ１〜Ｐ４の血圧値とそれらの発生時刻から一回拍出量ＳＶを算出する。体動除去脈波波形ＭＨ’が図６に示すものであり、Ｐ０からＰ４までの期間を駆出期間ＥＤとするならば、一回拍出量ＳＶは次式で算出される。
したがって、駆出期間ＥＤの全てのサンプルについて、体動除去脈波波形ＭＨ’を加算して面積Ｓを算出する方法と比較して、演算量を削減することができる。
【０１１２】
２．第２の態様
次に、第２の態様では、駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲから一回拍出量ＳＶを求める。ここでは、収縮期面積法における収縮期面積Ｓを駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲから算出する。
【０１１３】
脈波波形ＭＨには、個人差や同一個人であっても個人内差が存在するが、多数の実測データを計測することによって、ある心拍数ＨＲにおける脈波波形ＭＨのおおよその形を特定することができる。そして、脈波波形ＭＨが特定されると、駆出期間ＥＤに対応する面積Ｓを求めることができる。
【０１１４】
図２２は、第２の態様に係わる一回拍出量検出部１４のブロック図である。１４０は一回拍出量テーブルであって、そこには、心臓の駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲとに対応付けて収縮期面積Ｓが格納されている。この一回拍出量テーブル１４０は、心拍数ＨＲ毎に設けられた複数のテーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎから構成されており、各テーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎには、駆出期間ＥＤに対応付けた収縮期面積Ｓが格納されている。なお、これらのテーブル内容は、多数の実測データによって生成される。また、１４１は一回拍出量テーブル１４０の後段に設けられた乗算器であって、係数Ｋｓｖと収縮期面積Ｓとを乗算して一回拍出量ＳＶを算出する。
【０１１５】
以上の構成により、駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲが、一回拍出量テーブル１４０に供給されると、一回拍出量検出部１４０は、心拍数ＨＲに対応する１枚のテーブルＴＢを特定する。この後、このテーブルＴＢから、駆出期間ＥＤに対応する収縮期面積Ｓが読み出されると、乗算器１４１は一回拍出量ＳＶを演算する。
【０１１６】
このように、第２の態様にあっては、駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲのみから一回拍出量ＳＶを算出することができるので、簡易な構成で短時間のうちに一回拍出量ＳＶを求めることができる。
【０１１７】
なお、上述した各テーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎに、駆出期間ＥＤに対応付けた一回拍出量ＳＶを格納しておけば、乗算器１４１を省略することができる。この場合には、収縮期面積Ｓの替わりにＳ＊Ｋｓｖを各テーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎに格納しておけばよい。
【０１１８】
さらに、上述した各テーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎに、駆出期間ＥＤに対応付けた心拍出量ＣＯを格納しておけば、駆出期間ＥＤと心拍数ＨＲから心拍出量ＣＯを直接求めることができる。図２３は、心拍出量テーブル１４０’を示した図である。この場合には、収縮期面積Ｓの替わりにＳ＊Ｋｓｖ＊ＨＲを各テーブルＴＢ１，ＴＢ２，…ＴＢｎに格納しておけばよい。
【０１１９】
Ｇ．第６実施形態
上述した第１〜第５実施形態の心機能診断装置１は、収縮期面積法を適用して、駆出期間ＥＤにおける脈波波形の面積Ｓにある係数Ｋsvを乗じて一回拍出量ＳＶを算出した。ここで、係数Ｋsvは、各被験者によって厳密には異なるものである。このため、正確な一回拍出量ＳＶを算出するには、収縮期面積法で得られた一回拍出量ＳＶを補正することが望ましい。
そこで、第６実施形態では、図５、１０、１８および１９に示す第１〜第５実施形態の一回拍出量算出部１４と心拍出量算出部１５との間に、一回拍出量補正部２４を設けて、一回拍出量ＳＶの補正を行っている。
【０１２０】
図２４は、本実施形態に係わる一回拍出量補正部２４のブロック図である。図に示すように一回拍出量補正部２４は、補正係数ＫＨを算出する補正係数算出部２４０、補正係数ＫＨを記憶する補正係数メモリ２４１、および乗算部２４２から構成されている。
【０１２１】
補正係数算出部２４０には、熱色素希釈法等によって精密に計測される基準一回拍出量ＳＶｒが外部機器から供給されるとともに、一回拍出量算出部１４によって算出された一回拍出量ＳＶが供給されるようになっている。補正係数算出部２４０は、除算器で構成され、被験者が操作ボタンを操作して校正モードにすると、ＳＶｒ／ＳＶを補正係数ＫＨとして算出する。算出された補正係数ＫＨは補正係数メモリ２４１に記憶され、通常の測定モードにおいてそこから読み出され、使用される。乗算器２４２は、一回拍出量ＳＶと補正係数ＫＨを乗算して、補正済一回拍出量ＳＶ’を生成する。
【０１２２】
このように本実施形態によれば、校正モードにおいて補正係数ＫＨを算出し、通常の測定モードにおいて補正係数ＫＨを用いて補正済一回拍出量ＳＶ’を算出したので、より精密な心拍出量ＣＯを求めることができる。
【０１２３】
また、本実施形態の心機能診断装置１は、例えば、病院内の健康管理や、リラビリ中の健康管理に好適である。より具体的には、心疾患等の手術後に熱色素希釈法によって正確な基準一回拍出量ＳＶｒを計測すると同時に、携帯型の心機能診断装置１で一回拍出量ＳＶを計測する。そして、これらの計測結果から算出される補正係数ＫＨを記憶しておき、通常の測定モードにおいて補正係数ＫＨを用いて精密な心拍出量ＣＯを求める。これにより、患者はリハビリテーションによって健常に戻っていく過程で正確な心拍出量ＣＯに基づく心機能の診断を受けることができる。
【０１２４】
Ｈ．第７実施形態
第７実施形態は、評価指標Ｘの基準となる閾値を体表面積に応じて可変するものであり、評価部１６の構成を除いて、第１〜第６実施形態の構成と同様である。以下、相違点である評価部１６について説明する。
図２５は、第７実施形態に係わる評価部１６のブロック図である。１６０は体表面積算出部であって、そこには体重Ｗ（ｋｇ）と身長Ｈ（ｃｍ）が入力されるようになっており、これらに基づいて体表面積ＴＳが算出されるようになっている。この例では、体表面積ＴＳをデュボイス式と呼ばれる周知の実験式によって算出している。実験式を以下に示す。
ＴＳ＝Ｗ0.425×Ｈ0.725×７１．８４
【０１２５】
次に、１６１は閾値テーブルであって、そこには、体表面積ＴＳと心拍数ＨＲに対応付けられて、評価指標Ｘを生成するための閾値Ｒ１，Ｒ２が格納されている。この閾値テーブル１６１は、複数のテーブルＴＢ１’，ＴＢ２’，…ＴＢｎから構成されており、各テーブルには、心拍数ＨＲに対応付けられて閾値Ｒ１，Ｒ２が格納されている。そして、体表面積ＴＳが供給されると、各テーブルの中から、体表面積ＴＳに応じた１枚のテーブルが選択されるようになっている。したがって、この閾値テーブル１６１を参照すれば、体表面積ＴＳと心拍数ＨＲに応じた閾値Ｒ１，Ｒ２を得ることができる。
【０１２６】
次に、１６２は、比較部であって、閾値Ｒ１，Ｒ２と心拍出量ＣＯとを比較して、評価指標Ｘを生成する。
【０１２７】
上述したように、体表面積ＴＳによって閾値Ｒ１，Ｒ２を可変するようにしたのは、以下の理由による。一般に、体表面積ＴＳが大きい人は、体が大型で心拍出量ＣＯが多いが、逆に、体表面積ＴＳが小さい人は、体が小型で心拍出量ＣＯが少なくなる傾向にある。このため、両者の心拍出量ＣＯを同一の閾値Ｒ１，Ｒ２で評価しても、個々人に応じた心機能の評価を行うのが難しく、体表面積ＴＳに応じた評価指標Ｘを用いることによって、個々人の体型に応じた心機能の評価を行うことができるからである。
【０１２８】
また、心拍数ＨＲに応じて閾値Ｒ１，Ｒ２を可変するようにしたのは、以下の理由による。ランニング等の運動を行うと、骨格筋で大量の酸素が消費されるため、心拍数ＨＲが増加し、心拍出量ＣＯが増加する。換言すれば、運動強度に応じて心拍数ＨＲと心拍出量ＣＯは、変動するのである。したがって、心拍数ＨＲに応じた評価指標Ｘを用いることによって、被験者の運動強度が変化する際にも連続して心機能を評価することができるからである。
【０１２９】
したがって、本実施形態の心機能診断装置１を使用すれば、被験者の体型や動的に変化する心拍数ＨＲに応じて、閾値Ｒ１，Ｒ２を自動的に変更することができ、これにより、日常生活において、心機能を連続的に評価することが可能となる。
【０１３０】
Ｉ．変形例
本発明は、上述した実施形態に限定されないことは勿論であり、例えば、以下に述べる各種の変形が可能である。
（１）上述した第２〜第４実施形態では、第１の周波数補正部２１あるいは第２の周波数補正部２３を、異なる周波数領域でエネルギーを比較するために用い、補正結果を閾値と比較して最大ピークＰmax等を求めた。この場合、閾値自体を周波数補正を考慮したものにして、各周波数補正部を省略するようにしてもよい。
【０１３１】
（２）上述した第２〜第４実施形態で行ったウエーブレット変換はフィルタバンクを用いて行ってもよい。フィルタバンクの構成例を図２６に示す。図において、フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位は、高域フィルタ１Ａおよびデシメーションフィルタ１Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ１Ｃである。高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂは、所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波数成分を各々出力するようになっている。この例にあっては脈波データＭＤの周波数帯域として０Ｈｚ〜４Ｈｚを想定しているので、一段目の高域フィルタ１Ａの通過帯域は２Ｈｚ〜４Ｈｚに設定され、一方、一段目の低域フィルタ１Ｂの通過帯域は０Ｈｚ〜２Ｈｚに設定される。また、デシメーションフィルタ１Ｃは、１サンプルおきにデータを間引く。
こうして生成されたデータが次段に供給されると、周波数帯域の分割とデータの間引きが繰り返され、最終的には、０Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数帯域を８分割したデータＭ１〜Ｍ８が得られる。
【０１３２】
また、高域フィルタ１Ａと低域フィルタ１Ｂとは、その内部に遅延素子(Ｄフリップフロップ)を含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。ところで、人の脈拍数は４０〜２００の範囲にあり、脈波波形ＭＨの基本波周波数は、生体の状態に応じて刻々と変動する。この場合、基本波周波数に同期して、分割する帯域を可変することができれば、動的な生体の状態に追従した情報を得ることができる。そこで、トランスバーサルフィルタに供給するクロックを脈波波形ＭＨとさせることによって、分割する帯域を適応的に可変してもよい。
【０１３３】
また、脈波解析データＭＫＤのうち、脈波波形ＭＨの特徴を表す代表的な周波数成分は、基本波、第２高調波および第３高調波の各周波数成分である。したがって、フィルタバンクの出力データＭ＊１〜Ｍ＊８のうち一部を用いて脈象を判定するようにしてもよい。この場合、上述したようにフィルタバンクを脈波波形ＭＨに同期するように構成すれば、高域フィルタ１Ａ、低域フィルタ１Ｂおよびデシメーションフィルタ１Ｃの一部を省略して、構成を簡易なものにすることができる。
【０１３４】
（３）上述した第１実施形態における体動除去部１１を第４実施形態で説明したウエーブレット変換で行ってもよい。この場合は、体動が除去されたウエーブレットに数３に示す逆ウエーブレットを施して波形の再合成を行い、再合成された脈波波形に基づいて、心拍数ＨＲと駆出期間ＥＤを算出すればよい。
【数３】
また、逆ウエーブレットは逆フィルタバンクを用いて構成すればよい。この場合、逆ウエーブレット変換部は、図２７に示すフィルタバンクで構成してもよい。図において、フィルタバンクは３段で構成されており、その基本単位は、高域フィルタ２Ａおよび補間フィルタ２Ｃと、低域フィルタ１Ｂおよび補間フィルタ２Ｃと、加算器２Ｄである。高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂは、所定の周波数帯域を分割して、高域周波数成分と低域周波数成分を各々出力するようになっている。また、補間フィルタ２Ｃは、２サンプル毎に１サンプルを内挿補間する。
【０１３６】
ここで、波形を再現するためには、図２６に示すフィルタバンクと図２７に示すフィルタバンクに完全再構成フィルタバンクを用いる必要がある。この場合、高域フィルタ１Ａ，２Ａおよび低域フィルタ１Ｂ，２Ｂの特性は、以下の関係があることが必要である。
Ｈ0(-Z)Ｆ0(Z)＋Ｈ1(-Z)Ｆ1(Z)＝０
Ｈ0(Z)Ｆ0(Z)＋Ｈ1(-Z)Ｆ1(Z)＝２Z-L
【０１３７】
また、高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂとは、その内部に遅延素子(Ｄフリップフロップ)を含むトランスバーサルフィルタで構成すればよい。なお、ウエーブレット変換部１０で使用するフィルタバンクを、脈波波形ＭＨの基本波周波数に同期して、分割する帯域を可変するため、供給するクロックを脈波波形ＭＨと同期させた場合には、このクロックを高域フィルタ２Ａと低域フィルタ２Ｂに供給してもよい。
【０１３８】
（４）また、上述した各実施形態においては、表示部１７を告知手段ｆ８の一例として説明したが、装置から人間に対して告知をするための手段としては以下説明するようなものが挙げられる。これら手段は五感を基準に分類するのが適当かと考えられる。なお、これらの手段は、単独で使用するのみならず複数の手段を組み合わせても良いことは勿論である。そして、以下説明するように、例えば視覚以外に訴える手段を用いれば、視覚障害者であっても告知内容を理解することができ、同様に、聴覚以外に訴える手段を用いれば聴覚障害者に対して告知を行うことができ、障害を持つ使用者にも優しい装置を構成できる。
【０１３９】
まず、聴覚に訴える告知手段としては、心機能の分析・診断結果などを知らせるための目的、あるいは警告の目的でなされるものなどがある。例えば、ブザーの他、圧電素子、スピーカが該当する。また、特殊な例として、告知の対象となる人間に携帯用無線呼出受信機を持たせ、告知を行う場合にはこの携帯用無線呼出受信機を装置側から呼び出すようにすることが考えられる。また、これらの機器を用いて告知を行うにあたっては、単に告知するだけではなく、何らかの情報を一緒に伝達したい場合も多々ある。そうした場合、伝えたい情報の内容に応じて、以下に示す音量等の情報のレベルを変えれば良い。例えば、音高、音量、音色、音声、音楽の種類（曲目など）である。
【０１４０】
次に、視覚に訴える告知手段が用いられるのは、装置から各種メッセージ，測定結果を知らせる目的であったり、警告をするためであったりする。そのための手段として以下のような機器が考えられる。例えば、ディスプレイ装置、ＣＲＴ（陰極線管表示装置），ＬＣＤ（液晶表示ディスプレ）、プリンタ、Ｘ−Ｙプロッタ、ランプなどがある。なお、特殊な表示装置として眼鏡型のプロジェクターがある。また、告知にあたっては以下に示すようなバリエーションが考えられる。例えば、数値の告知におけるデジタル表示，アナログ表示の別、グラフによる表示、表示色の濃淡、数値そのまま或いは数値をグレード付けして告知する場合の棒グラフ表示、円グラフ、フェイスチャート等である。フェイスチャートとしては、例えば、図２８に示すものがある。
【０１４１】
次に、触覚に訴える告知手段は、警告の目的で使用されることがあると考えられる。そのための手段として以下のようなものがある。まず、腕時計等の携帯機器の裏面から突出する形状記憶合金を設け、この形状記憶合金に通電するようにする電気的刺激がある。また、腕時計等の携帯機器の裏から突起物（例えばあまり尖っていない針など）を出し入れ可能な構造としてこの突起物によって刺激を与える機械的刺激がある。
【０１４２】
次に、嗅覚に訴える告知手段は、装置に香料等の吐出機構を設けるようにして、告知する内容と香りとを対応させておき、告知内容に応じた香料を吐出するように構成しても良い。ちなみに、香料等の吐出機構には、マイクロポンプなどが最適である。
【０１４３】
（５）上述した各実施形態においては、脈波検出手段ｆ１の一例として脈波検出用センサユニット１３０を取りあげ説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、脈動を検出できるものであれば、どのようなものであってもよい。
【０１４４】
例えば、脈波検出用センサユニット１３０は反射光を利用したものであったが、透過光を利用したものであってもよい。ところで、波長領域が７００ｎｍ以下の光は、指の組織を透過しにくい傾向がある。このため、透過光を利用する場合は、発光部から波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの光を照射し、照射光を組織→血管→組織の順に透過させ、この透過光の光量変化を検出する。透過光は血液中のヘモグロビンの吸収を受けるので、透過光の光量変化を検出することによって、脈波波形を検出することができる。
【０１４５】
この場合、発光部には、ＩｎＧａＡｓ系（インジウム−ガリウム−砒素）やＧａＡｓ系（ガリウム−砒素）のレーザー発光ダイオードが好適である。ところで、波長が６００ｎｍ〜１０００ｎｍの外光は組織を透過し易いので、受光部に外光が入射すると脈波信号のＳ／Ｎが劣化してしまう。そこで、発光部から偏光したレーザー光を照射し、透過光を偏光フィルタを介して受光部で受光するようにしてもよい。これにより、外光の影響を受けることなく、脈波信号を良好なＳ／Ｎ比で検出することができる。
【０１４６】
この場合には、図２９（ａ）に示すように、発光部４００を締着具１４５の締め付け側に設け、時計本体側には受光部４０１を設けている。この場合、発光部２００から照射された光は、血管１４３を透過した後、橈骨４０２と尺骨４０３の間を通って、受光部２０１に達する。なお、透過光を用いる場合には、照射光は組織を透過する必要があるため、組織の吸収を考慮すると、その波長は６００ｎｍ〜１０００ｎｍであることが望ましい。
【０１４７】
また、同図（ｂ）は検出部位を耳朶とする例である。把持部材４０４と把持部材４０５は、バネ４０７で付勢され、軸４０６を中心に回動できるようになっている。また、把持部材４０４と把持部材４０５には、発光部４００と受光部４０１が設けられている。この脈波検出部を用いる場合には、耳朶を把持部材４０４と把持部材４０５で把持して脈波を検出する。なお、反射光を用いる場合には、同図（ｃ）に示すように指尖部から脈波波形ＭＨを検出するようにしてもよい。
【０１４８】
次に、光電式脈波センサを眼鏡と組み合わせた使用態様を説明する。なお、この眼鏡の形態では、使用者に対する告知手段としての表示装置も一緒に組み込まれた構造になっている。したがって、脈波検出部として以外に表示装置としての機能についても併せて説明する。
図３０は、脈波検出部が接続された装置を眼鏡に取り付けた様子を表わす斜視図である。図のように、装置本体は本体７５ａと本体７５ｂに分かれ、それぞれ別々に眼鏡の蔓７６に取り付けられており、これら本体が蔓７６内部に埋め込まれたリード線を介して互いに電気的に接続されている。
【０１４９】
本体７５ａは表示制御回路を内蔵しており、この本体７５ａのレンズ７７側の側面には全面に液晶パネル７８が取り付けられ、また、該側面の一端には鏡７９が所定の角度で固定されている。さらに本体７５ａには、光源（図示略）を含む液晶パネル７８の駆動回路と、表示データを作成するための回路が組み込まれている。この光源から発射された光は、液晶パネル７８を介して鏡７９で反射されて、眼鏡のレンズ７７に投射される。また、本体７５ｂには、装置の主要部が組み込まれており、その上面には各種のボタンが設けられている。なお、これらボタン８０，８１の機能は装置毎に異なる。また。光電式脈波センサを構成するＬＥＤ３２およびフォトトランジスタ３３（図４を参照）はパッド８２，８３に内蔵されると共に、パッド８２，８３を耳朶へ固定するようになっている。これらのパッド８２，８３は、本体７５ｂから引き出されたリード線８４，８４によって電気的に接続されている。
【０１５０】
次に、圧力センサによって脈波波形ＭＨを検出する例を説明する。図３１（ａ）は圧力センサを用いた心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。この図に示すように、心機能診断装置１には、一対のバンド１４４，１４４が設けられており、その一方の締着具１４５の締め付け側には、圧力センサ１３０’の弾性ゴム１３１が突出して設けられている。締着具１４５を備えるバンド１４４は、圧力センサ１３０による検出信号を供給するべくＦＰＣ（Flexible Printed Circuit）基板を軟性プラスチックで被覆した構造（詳細は図示省略）となっている。
【０１５１】
また、使用時においては、図３１（ｂ）に示すように、締着具１４５に設けられた弾性ゴム１３１が橈骨動脈１４３の近傍に位置するべく、腕時計１４６が被験者の左腕１４７に巻回される。このため、脈波を恒常的に検出することが可能となる。なお、この巻回については通常の腕時計の使用状態と何等変わることがない。こうして弾性ゴム１３１が、被験者の橈骨動脈１４３近傍に押圧されると、該動脈の血流変動（すなわち脈波）が弾性ゴム１３１を介して圧力センサ１３０’に伝達され、圧力センサ１３０’はこれを血圧として検知する。
【０１５２】
（６）上述した第１実施形態においてＦＦＴを用いて心拍数ＨＲを求めるようにしてもよい。この場合、心拍数ＨＲは、基本周波数ｆを測定し、ｆ・６０を算出すればよい。
【０１５３】
（７）上述した各実施形態において、心拍数ＨＲに対応して心拍出量ＣＯを格納する個人データベースを設けるようにしてもよい。この場合、個人データベースに心拍出量ＣＯを自動的に格納するにしておき、操作ボタンを操作すると過去の心拍出量ＣＯが表示部１７に表示されるにしておけば、被験者は心拍出量ＣＯのトレンドを知ることができる。例えば、ランニング等のトレーニングを行う場合には、トレーニングの効果をこのトレンドによって知ることができる。また、心疾患のリハビリテーションの場合には、心機能の回復の程度をトレンドによって知ることができる。
【０１５４】
（８）上述した各実施形態において、安静時に心拍出量を算出する装置にあっては、体動がないので、体動波形を検出する加速度センサ１３０’（体動検出手段）と、脈波波形ＭＨから体動成分を除去して体動除去脈波波形ＭＨ’を生成する体動除去部１１を用いなくてもよい。この場合、第５実施形態に記載された一回拍出量算出部１４を用いると、演算ステップを減少させることができるので、処理時間の短縮と消費電力の低減を図ることができる。
【０１５５】
（９）上述した各実施形態では、心機能診断装置１を説明したが、心機能診断装置１は、脈波検出用センサユニット１３０から一回拍出量算出部１４までの構成によって、一回拍出量ＳＶが算出されるので、これらの構成を一回拍出量検出装置として把握できることは勿論である。また、脈波検出用センサユニット１３０から心拍出量算出部１５までの構成によって、心拍出量ＣＯが算出されるので、これらの構成を拍出量検出装置として把握できることは勿論である。
【０１５６】
（１０）上述した各実施形態では、心機能診断装置１を説明したが、心機能診断装置１は、脈波検出用センサユニット１３０から一回拍出量算出部１４までの構成によって、一回拍出量ＳＶが算出されるので、これらの構成を一回拍出量検出装置として把握できることは勿論である。また、脈波検出用センサユニット１３０から心拍出量算出部１５までの構成によって、心拍出量ＣＯが算出されるので、これらの構成を拍出量検出装置として把握できることは勿論である。
【０１５７】
（１１）上述した第６実施形態においては、精密に計測された基準一回拍出量ＳＶｒと、一回拍出量算出部１４によって算出された一回拍出量ＳＶとに基づいて、補正係数ＫＨが算出しこれが補正係数メモリ２４１に記憶されるが、この補正係数ＴＨを心拍数ＨＲに対応付けて補正係数メモリ２４１に記憶するようにしてもよい。この場合には、通常の測定モードにおいて心拍数ＨＲに応じた補正係数ＴＨを読み出すことにより、より精密な心拍出量ＣＯを算出することができる。
【０１５８】
また、補正係数ＫＨを一回拍出量ＳＶについて算出するのではなく、心拍数ＨＲに応じた心拍出量ＣＯについて算出するようにしてもよい。この場合には、外部機器から精密に測定された基準心拍出量ＣＯ’と、心拍出量算出部１５で算出される心泊出量ＣＯとを補正係数算出部２４０に供給し、そこで生成される補正係数ＫＨを補正係数メモリ２４１に心拍数ＨＲと対応付けて格納するようにすればよい。そして、通常の測定モードにおいて、その時点の心拍数ＨＲに応じて補正係数メモリ２４１から読み出した補正係数ＫＨと、心拍出量ＣＯとを乗算器２４２で乗算することによって補正された心拍出量ＣＯを得るようにしてもよい。
【０１５９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の発明特定事項によれば、簡易な構成で運動中や日常生活において連続的に心拍出量を検出することができる。また、心拍出量に基づいて、心機能を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態に係わる心機能診断装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図２】
【図３】 第１実施形態に係わる心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。
【図４】 同実施形態に係わる脈波検出用センサユニット１３０の回路図である。
【図５】 同実施形態に係わる心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図６】 同実施形態に係わる１拍分の体動除去脈波波形ＭＨ’の一例を示す図である。
【図７】 同実施形態に係わる拍数検出部と駆出期間検出部の具体的な構成を示す回路図である。
【図８】 同実施形態に係わる脈波波形の一例を示す図である。
【図９】 同実施形態に係わるピーク情報の内容を示す図である。
【図１０】 第２実施形態に係わる心機能診断装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図１１】 同実施形態に係わる第１のウエーブレット変換部の構成を示すブロック図である。
【図１２】 同実施形態に係わる脈波波形の一部の期間について、脈波解析データを示したものである。
【図１３】 同実施形態に係わる体動除去部の動作を説明するためのタイミングチャートである。
【図１４】 同実施形態において、期間Ｔｃにおける脈波補正データＭＫＤ’を示す図である。
【図１５】 同実施形態において、期間Ｔｃにおける体動補正データＴＫＤ’を示す図である。
【図１６】 同実施形態において、体動成分が除去された脈波補正データＭＫＤ''を示す図である。
【図１７】 同実施形態における、一回拍出量算出部の動作を説明するための図である。
【図１８】 第３実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。
【図１９】 第４実施形態に係わる心機能診断装置のブロック図である。
【図２０】 同実施形態に係わる体動除去部１１の詳細なブロック図である。
【図２１】 同実施形態に係わる体動除去脈波データＭＫＤ’’の一例を示す図である。
【図２２】 第５実施形態に係わる一回拍出量算出部の構成を示すブロック図である。
【図２３】 同実施形態に係わる心拍出量テーブルを示すブロック図である。
【図２４】 第６実施形態に係わる一回拍出量補正部２４のブロック図である。
【図２５】 第７実施形態に係わる評価部１５のブロック図である。
【図２６】 変形例においてウエーブレット変換をフィルタバンクで構成した場合の例を示すブロック図である。
【図２７】 変形例において逆ウエーブレット変換をフィルタバンクで構成した場合の例を示すブロック図である。
【図２８】 変形例において告知手段の一態様としてのフェイスチャートを示す図である。
【図２９】 変形例に係わる光電式脈波センサの例を示す図である。
【図３０】 変形例において光電式脈波センサを眼鏡に応用した例を示す図である。
【図３１】 変形例において圧力センサを用いた心機能診断装置の外観構成を示す斜視図である。
【図３２】 収縮期面積法を説明する図である。
【符号の説明】
１３０ 脈波検出用センサユニット（脈波検出手段）
１３０’加速度センサ（体動検出手段）
１１ 体動除去部（体動除去手段）
１２ 心拍数検出部（心拍数検出手段）
１３ 駆出期間検出部（駆出期間検出手段）
１７ 表示部（告知手段）
２０ 第１のウエーブレット変換部（第１のウエーブレット変換手段）
２１ 第１の周波数補正部（第１の周波数補正手段）
２２ 第２のウエーブレット変換部（第２のウエーブレット変換手段）
２３ 第２の周波数補正部（第２の周波数補正手段）
Claims (21)
- 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、
前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、
前記生体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。 - 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、
前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、
前記生体の心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。 - 前記体動検出手段によって検出された体動波形に基づいて、前記生体の体動の有無を判定する判定手段を備え、
前記体動除去手段は、前記判定手段の判定結果が体動無しを示す場合には、体動除去動作を停止し、前記体動除去脈波波形の替わりに、前記脈波波形を出力することを特徴とする請求項１または２に記載の心拍出量検出装置。 - 前記心拍数検出手段は、前記心臓の心電波形または前記体動除去脈波波形の周期性に基づいて前記心拍数を求めることを特徴とする請求項１または２に記載の心拍出量検出装置。
- 前記心拍数検出手段は、前記心臓の心電波形または前記体動除去脈波波形に周波数解析を施し、当該解析結果に基づいて前記心拍数を求めることを特徴とする請求項１または２に記載の心拍出量検出装置。
- 前記駆出期間検出手段は、前記体動除去脈波波形の各ピークを検出し、最大ピークから第１番目または第２番目に現れる負のピークと最小ピークを特定することによって前記駆出期間を検出することを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の心拍出量検出装置。
- 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、
前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する体動除去手段と、
前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。 - 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、
前記体動波形に基づいて前記脈波波形中の体動成分を生成し、前記脈波波形から前記体動成分を除去して体動除去脈波波形を生成する第1の体動除去手段と、
前記体動除去脈波波形にウエーブレット変換を施して、周波数領域毎に体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する第２の体動除去手段と、
対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波データを生成する周波数補正手段と、
前記補正脈波データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記補正脈波データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。 - 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波波形にウエーブレット変換を施して周波数領域毎に脈波解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、
前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、
前記体動波形にウエーブレット変換を施して周波数領域毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、
前記脈波解析データから前記体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。 - 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波波形にウエーブレット変換を施して周波数領域毎に脈波解析データを生成する第１のウエーブレット変換手段と、
対応する各周波数に基づいて、脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波解析データを生成する第１の周波数補正手段と、
前記生体の体動を示す体動波形を検出する体動検出手段と、
前記体動波形にウエーブレット変換を施して周波数領域毎に体動解析データを生成する第２のウエーブレット変換手段と、
対応する各周波数に基づいて、体動解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正体動解析データを生成する第２の周波数補正手段と、
前記補正脈波解析データから前記補正体動解析データを減算して、体動を除去した体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。 - 前記第１のウエーブレット変換手段と前記第２のウエーブレット変換手段は、同期してウエーブレット変換を行うことを特徴とする請求項９または１０に記載の心拍出量検出装置。
- 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記体動除去脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。 - 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、
対応する各周波数に基づいて、体動除去脈波解析データに周波数当たりのパワーを正規化するように補正を施して補正脈波解析データを生成する周波数補正手段と、
前記補正脈波解析データに基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記補正脈波解析データに基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における各周波数領域の前記補正脈波解析データを加算した結果と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。 - 生体の検出部位から脈波波形を検出する脈波検出手段と、
前記脈波検出手段によって検出された前記脈波波形にウエーブレット変換を施して、周波数領域毎に脈波解析データを生成するウエーブレット変換手段と、
前記脈波解析データのうち、予め定められた体動に対応する周波数成分を除去して、体動除去脈波解析データを生成する体動除去手段と、
前記体動除去解析脈波データに逆ウエーブレット変換を施して体動除去脈波波形を生成する逆ウエーブレット変換手段と、
前記体動除去脈波波形に基づいて、心拍数を検出する心拍数検出手段と、
前記体動除去脈波波形に基づいて、心臓の駆出期間を検出する駆出期間検出手段と、
前記心臓の駆出期間における前記体動除去脈波波形と前記心拍数に基づいて、心拍出量を算出する心拍出量算出手段と
を備えたことを特徴とする心拍出量検出装置。 - 前記心拍出量算出手段は、前記心臓の駆出期間における体動除去脈波波形を積分することによって当該期間に対応する前記体動除去脈波波形の面積を演算し、当該面積に基づいて前記心拍出量を演算することを特徴とする請求項１乃至８または１４のうちいずれか１項に記載の心拍出量検出装置。
- 前記心拍出量算出手段は、前記心臓の駆出期間における体動除去脈波波形の各ピーク値に基づいて当該期間に対応する前記体動除去脈波波形の面積を演算し、当該面積に基づいて前記心拍出量を演算することを特徴とする請求項１乃至８または１４のうちいずれか１項に記載の心拍出量検出装置。
- 基準装置によって測定された基準心拍出量と前記心拍出量算出手段によって測定された前記心拍出量との比を補正係数として記憶する記憶手段と、
当該記憶手段から読み出した前記補正係数と前記心拍出量算出手段によって算出された前記心拍出量とを乗算し、この乗算結果を心拍出量として出力する乗算手段と
を備えたことを特徴とする請求項１乃至１６のうちいずれか１項に記載の心拍出量検出装置。 - 請求項１乃至１６のうちいずれか１項に記載した心拍出量検出装置を備えた心機能診断装置であって、
前記心拍出量検出装置によって検出された心拍出量を告知する告知手段を備えたことを特徴とする心機能診断装置。 - 請求項１乃至１６のうちいずれか１項に記載した心拍出量検出装置を備えた心機能診断装置であって、
前記心拍出量検出装置によって検出された心拍出量を各閾値と比較して、評価指標を生成する評価手段と、
前記評価手段によって生成された評価指標を告知する告知手段と
を備えたことを特徴とする心機能診断装置。 - 前記評価手段は、前記心拍数検出手段によって検出された心拍数に応じて前記各閾値を変更する変更部を備えたことを特徴とする請求項１９に記載の心機能診断装置。
- 前記評価手段は、
被験者の体表面積を算出するためのパラメータを入力する入力部と、
入力された前記パラメータに基づいて体表面積を演算する演算部と、
演算された前記体表面積に基づいて前記各閾値を変更する変更部と
を備えることを特徴とする請求項１９に記載の心機能診断装置。
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