JP5911840B2 - 診断データ生成装置および診断装置 - Google Patents
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Description
23・・・CPU
27・・・メモリ
図1に、本発明にかかる診断データ生成装置1を有する診断装置100の機能ブロック図を示す。診断装置100は、指尖脈波計測手段3、診断データ生成装置110、報知手段11および出力手段12を備えている。
m+1次元平均ベクトル数演算手段8は、前記脈波データからN個の個別データについて、連続するm+1個の要素で構成される組み合わせを、複数生成する組み合わせ生成手段、前記各組合わせをm+1次元のベクトルとして各ベクトル間の距離を演算するm+1次元ベクトル距離演算手段、前記m+1次元の各ベクトルについて、前記距離d内に存在するベクトルの数を演算するとともに、そのm+1次元ベクトル数についての統計的平均値を演算するm+1次元平均ベクトル数演算手段、前記m+1次元の各ベクトルについて、距離d内に存在するベクトルの数を演算するとともに、その前記m+1次元ベクトル数についての統計的平均値を演算するm+1次元平均ベクトル数演算手段を有している。
診断装置100のハードウェア構成について、図2を用いて説明する。同図は、診断装置100を、CPUを用いて構成したハードウェア構成の一例である。
(3.1 診断データ生成処理)
図4に診断データ生成処理の全体のフローチャートを示す。ユーザは、脈波センサ33に計測対象の指を接触させて、診断装置100に計測開始処理を実行させる。これにより、CPU23は、指尖脈波の読み取りおよび記憶を開始する(図4ステップS1)。結果は、メモリ27に記憶される。記憶された脈波データは横軸時間、縦軸血流量を表している。
ここで、mは組を構成する要素数、rは距離の閾値、Nは数サンプル数である。
図10に示すような加速度脈波についても、既に説明したように、サンプルエントロピーの軌道傾向が、精神疾患者と健常者では異なる。発明者は、前記加速度脈波のカオスアトラクタを表示することにより、何らかの違いが生ずる可能性があると仮定して、カオスアトラクタを生成した。その結果、図11A,図12Aに示すように、健常者と精神疾患者とではアトラクタの形状が明確に異なる。
第2実施形態では、加速度脈波のアトラクタを生成して、その形状が丸い場合と角がある場合とで、精神疾患者であるのかを判断するようにした。発明者は、かかる加速度脈波の特性のいずれが、このような傾向を生じているのかについて、検討した。その結果、発明者の調べた対象者(健常者465名および精神疾患患者199名)について、脈波データを4回微分した4回微分データの波高比b/aおよび波高比b/dは、精神疾患の判断に相関関係があることが分かった。すなわち、4回微分データの波高比b/dが大きいほど精神疾患の傾向にあること、および4回微分データの波高比b/aが小さいほど精神疾患の傾向にあることが判明した。図20〜図22に分析結果を示す。図21、図22のp値から、4回微分データの波高比b/aおよび波高比b/dについて、精神疾患と相関関係があることが分かる。
重心Y=40*(-0.567)+47*0.482=0
F<0の時、健常者、それ以外は精神疾患者と判断できる。
この診断データ生成装置に第1実施形態と同様に、報知手段およびまたは出力手段を接続して、診断装置400を構成するようにしてもよい。
第1実施形態において開示した発明は、図25に示すような、診断データ生成装置として把握することができる。
Claims (9)
- A)測定部位に流れている血流量によって変化する脈波データを記憶する脈波記憶手段、
B)下記を有するm次元平均ベクトル数演算手段、
b1)前記脈波データからN個の個別データについて、連続するm個の要素で構成される組み合わせを、複数生成する組み合わせ生成手段、
b2)前記各組合わせをm次元のベクトルとして各ベクトル間の距離を演算するm次元ベクトル距離演算手段、
b3)前記m次元の各ベクトルについて、距離d内に存在するベクトルの数を演算するとともに、その前記m次元ベクトル数についての統計的平均値を演算するm次元平均ベクトル数演算手段、
b4)前記m次元の各ベクトルについて、距離d内に存在するベクトルの数を演算するとともに、そのm次元ベクトル数についての統計的平均値を演算するm次元平均ベクトル数演算手段、
C)下記を有するm+1次元平均ベクトル数演算手段、
c1)前記脈波データからN個の個別データについて、連続するm+1個の要素で構成される組み合わせを、複数生成する組み合わせ生成手段、
c2)前記各組合わせをm+1次元のベクトルとして各ベクトル間の距離を演算するm+1次元ベクトル距離演算手段、
c3)前記m+1次元の各ベクトルについて、前記距離d内に存在するベクトルの数を演算するとともに、そのm+1次元ベクトル数についての統計的平均値を演算するm+1次元平均ベクトル数演算手段、
c4)前記m+1次元の各ベクトルについて、距離d内に存在するベクトルの数を演算するとともに、その前記m+1次元ベクトル数についての統計的平均値を演算するm+1次元平均ベクトル数演算手段、
D)前記m次元平均ベクトル数および前記m+1次元平均ベクトル数に基づいて、前記脈波の微視的乱雑さを求める乱雑さ演算手段、
を備え、
前記m次元平均ベクトル数演算手段および前記m+1次元平均ベクトル数演算手段は、前記距離dを変化させた場合の、m次元平均ベクトル数およびm+1次元平均ベクトル数を求め、
前記乱雑さ演算手段は、前記距離dを変化させた場合の、前記脈波の微視的乱雑さを求め、
さらに、前記脈波の微視的乱雑さの変化グラフを生成する生成手段を有すること、
を特徴とする診断データ生成装置。 - 請求項1の診断データ生成装置において、
前記距離dは、前記N個の個別データにおける血流量の標準偏差に係数を乗じたものであり、
前記乱雑さ演算手段は、前記係数を変化させることにより前記距離dを変更して、前記脈波の微視的乱雑さを求めること、
を特徴とする診断データ生成装置。 - 請求項1または請求項2の診断データ生成装置において、
前記脈波データは、脈波の時系列データであるもの、
を特徴とする診断データ生成装置。 - 請求項1または請求項2の診断データ生成装置において、
前記脈波データは、微分脈波データの時系列データであるもの、
を特徴とする診断データ生成装置。 - 請求項1〜4のいずれかの診断データ生成装置において、
前記m=2、またはm=3であるもの、
を特徴とする診断データ生成装置。 - A)測定部位に流れている血流量によって変化する脈波データを記憶する脈波記憶手段、
B)下記b1)〜b3)を有する演算手段、
b1)前記脈波データからN個の個別データについて、連続するm個の要素で構成される組を、複数生成し、各組の要素の値から決定される組特性値の違いが第1閾値d未満である組の集合数を第1組数として求める第1組数演算手段、
b2)前記N個の個別データについて、連続するm+1個の要素で構成される組を、複数生成し、各組の要素の値から決定される組特性値の違いが第1閾値d未満である組の集合数を第2組数として求める第2組数演算手段、
b3)前記第1組数および前記第2組数に基づいて、前記脈波の微視的乱雑さを求める微視的乱雑さ演算手段、
C)前記微視的乱雑さ演算手段に、前記第1閾値dを変化させた場合の、前記脈波の微視的乱雑さを演算させる変化微視的乱雑さ演算手段、
D)前記第1閾値dを変化させた場合の脈波の微視的乱雑さの変化グラフを生成する手段を有すること、
を特徴とする診断データ生成装置。 - 請求項6の診断データ生成装置において、
前記第1閾値dは、前記N個の個別データにおける血流量の標準偏差に係数を乗じたものであり、
前記変化微視的乱雑さ演算手段は、前記係数を変化させることにより前記第1閾値dを変更して、前記脈波の微視的乱雑さを求めること、
を特徴とする診断データ生成装置。 - 請求項1〜7のいずれかの診断データ生成装置、
前記生成された変化グラフを出力する出力手段、
を備えた診断データ出力装置。 - 請求項1〜8のいずれかの診断データ生成装置、
前記変化グラフについて、単純減少傾向でない場合には、これを報知する報知手段、
を備えた診断装置。
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