JP6304651B2 - 循環器機能演算装置 - Google Patents

Description

本発明は、循環器機能演算装置に関する。

特許文献１の循環器機能演算装置は、圧迫部、圧力検知部、脈波検出部、および特徴量演算部を有する。圧迫部は、被測定者の身体の被測定部を圧迫する。圧力検知部は、圧迫部により発生する圧迫圧力を検知する。脈波検出部は、圧力検知部からの出力信号に基づいて脈波情報を検知する。特徴量演算部は、脈波情報に基づいて被測定者の循環器機能の指標を演算する。特徴量演算部は、脈波の包絡線を含むパターン部分を、台形の概形パターンに整合させる。特徴量演算部は、循環器機能の指標として台形に整合させたパターン部分の上底の値を演算する。

特開２００５‐３２３８５３号公報

上記循環器機能演算装置により検知される脈波情報は、ハード特定、生体特性、および測定環境に影響される。ハード特性は、例えば圧迫部および圧力検知部等の特性が挙げられる。生体特性は、例えば被測定者の年齢、測定部の大きさ、脂肪と筋肉との割合、性別、および人種等の特性が挙げられる。測定環境は、例えば被測定者と圧迫部との位置関係、および被測定者の測定姿勢の変化等が挙げられる。ハード特性、生体特性、および測定環境等による脈波情報への影響は、演算結果に影響を与える。このため、演算結果が被測定者の実態に即した適切な結果から乖離するおそれがある。

他方、循環器機能演算装置の演算精度を向上することにより、ハード特性、生体特性、および測定環境等の影響により演算結果が適切な結果から乖離するおそれを低減できる。
上記循環器機能演算装置は、台形に整合させた脈波情報のパターン部分の上底の値のみを用い、脈波情報の他の特徴部分については考慮していない。一方、脈波情報は、他の特徴部分においても、循環器機能を反映している。このため、循環器機能の指標の演算精度は向上の余地がある。

本発明は、以上の背景をもとに創作されたものであり、循環器機能の指標の演算精度を向上できる循環器機能演算装置を提供することを目的とする。

本手段は、「被測定者の身体の被測定部を圧迫する圧迫部と、前記圧迫部により発生する圧迫圧力を検知する圧力検知部と、前記圧迫圧力を変化させる圧力制御部と、前記圧力制御部により前記圧迫圧力を変化させる過程における前記圧力検知部からの出力信号に基づいて脈波情報を検知する脈波検出部と、前記脈波情報から変量値を演算し、予め多変量解析により求められた複数の変数および係数を有する演算式に、前記変量値を代入し、循環器機能の指標となる特徴量を演算する特徴量演算部とを備えることを特徴とする循環器機能演算装置」を含む。

上記特徴量演算部は、予め多変量解析により求められた複数の変数および係数を有する演算式に、脈波情報から得られた複数の変量値を代入して循環器機能の判定を行う。このため、循環器機能の指標の演算精度を向上できる。

上記手段の一形態は、「前記脈波情報は、前記圧迫圧力を変化させる過程において複数の脈波を有し、前記特徴量演算部は、前記複数の脈波に関する値を前記変量値として演算する循環器機能演算装置」を含む。

上記手段の一形態は、「前記特徴量演算部は、前記複数の脈波のそれぞれの振幅を前記変量値として演算する循環器機能演算装置」を含む。
上記手段の一形態は、「前記特徴量演算部は、前記複数の振幅の幅を前記変量値として演算する循環器機能演算装置」を含む。

上記手段の一形態は、「前記特徴量演算部は、前記複数の脈波のそれぞれの幅を前記変量値として演算する循環器機能演算装置」を含む。
上記手段の一形態は、「前記特徴量は、前記循環器機能に関する特定の疾病に関する状態を判別する判別値と対応する指標であり、前記特徴量演算部は、前記特徴量と前記判別値とを比較することにより前記被測定者の前記特定の疾病に関する状態を判別する循環器機能演算装置」を含む。

上記手段の一形態は、「前記演算式は、予め多変量解析としての主成分分析により求められ、前記特徴量演算部は、前記特徴量を主成分に対する値として演算し、前記主成分により前記循環器機能を判定する循環器機能演算装置」を含む。

上記手段の一形態は、「前記特徴量演算部は、前記圧迫圧力の変化に対する前記複数の脈波の包絡線を演算し、前記包絡線を前記圧迫圧力の所定変化量毎、または前記脈波の大きさの所定変化量毎に分割し、分割された前記包絡線に関する値を前記変量値として用いる循環器機能演算装置」を含む。

本循環器機能演算装置は、循環器機能の指標の演算精度を向上できる。

実施形態の循環器機能演算装置の模式図。 実施形態の圧力検知部により検知される圧迫圧力と時間との関係を示したグラフ。 実施形態の脈波検出部により検出されるカフ圧力と脈波との関係を示したグラフ。 実施形態の脈波検出部により検出されるカフ圧力と脈波面積との関係を示したグラフ。 実施形態の脈波検出部により検出される脈波順序と脈波面積との関係を示したグラフ。 実施形態の表示部に表示される循環器機能の判定結果の一例を示す模式図。

図１を参照して、循環器機能演算装置１の構成について説明する。
循環器機能演算装置１は、圧迫部１０、圧力制御部２０、圧力検知部３０、脈波検出部４０、特徴量演算部５０、血圧算出部９０、および表示部１００を有する。

圧迫部１０は、カフ１１およびチューブ１２を有する。カフ１１は、被測定者の身体の被測定部としての上腕に巻きかけられる。カフ１１は、内部にエアーが供給されることにより膨張し、被測定者の腕を圧迫する。チューブ１２は、カフ１１と圧力制御部２０のエアーポンプ（図示略）およびエアー排出弁（図示略）とを接続している。

圧力制御部２０は、圧迫部１０へのエアーの供給および排出を制御することにより、カフ１１の内部の圧力（以下、「圧迫圧力Ｐ」）を変化させる。圧力制御部２０は、エアーポンプ（図示略）およびエアー排出弁（図示略）を有する。圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを増加させるとき、エアーポンプを駆動させ、カフ１１へエアーを供給する。圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを減少させるとき、排出弁を開弁させ、カフ１１からエアーを排出する。

圧力検知部３０は、圧迫部１０が被測定体の上腕を圧迫するときの圧迫圧力Ｐを検知する。圧力検知部３０は、圧力センサー（図示略）およびＡ／Ｄ変換器（図示略）を有する。圧力検知部３０は、圧力センサーにより検出した圧迫部１０の圧迫圧力Ｐを、Ａ／Ｄ変換器によりデジタル信号よりなる圧力信号に変換する。圧力検知部３０により変換された圧力信号は、脈波検出部４０および血圧算出部９０に出力される。

脈波検出部４０は、圧力検知部３０からの圧力信号に基づいて脈波情報を検出する。脈波検出部４０は、フィルタ回路（図示略）を有する。脈波検出部４０は、フィルタ回路において圧力検知部３０からの出力信号から直流成分等、所定の周波数成分を除去することにより脈波信号を生成し、生成された脈波信号から脈波の振幅を検出する。脈波検出部４０は、検出した脈波の振幅信号を特徴量演算部５０に出力する。

特徴量演算部５０は、脈波情報記憶部６０、変量値算出部７０、および循環器機能判定部８０を有する。脈波情報記憶部６０は、脈波検出部４０からの振幅信号を圧迫圧力Ｐと対応付けて脈波情報記憶部６０に記憶する。変量値算出部７０は、脈波情報記憶部６０に記憶された脈波の振幅から変量値を演算する。循環器機能判定部８０は、変量値算出部７０により演算された変量値を予め設定されている演算式に代入し、被測定者の循環器機能を判定する。循環器機能判定部８０は、被測定者の循環器機能の判定結果を表示部１００に出力する。

血圧算出部９０は、圧力検知部３０により検出される圧迫圧力Ｐと、脈波検出部４０により検出される脈波の振幅値との関係からオシロメトリック法などの所定のアルゴリズムを用いて、被測定者の最高血圧、最低血圧、および平均血圧の推定値を算出する。血圧算出部９０は、血圧の算出結果を表示部１００に出力する。

表示部１００は、液晶画面を有する。表示部１００は、液晶画面に循環器機能判定部８０の判定結果、血圧算出部９０により算出された被測定者の最高血圧、最低血圧、および平均血圧の推定値を表示する。

図２〜図６を参照して、循環器機能の判定処理について説明する。
図２に示されるように、循環器機能の判定を行うとき、圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを変化させる。具体的には、圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを第１圧力ＰＡまで上昇させる。すなわち、圧力制御部２０は、圧迫部１０にエアーを供給してカフ１１を膨張させる。圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを第１圧力ＰＡまで上昇させた後、圧迫圧力Ｐの上昇速度を低下させる。圧力制御部２０は、圧迫圧力Ｐを第１圧力ＰＡよりも高い第２圧力ＰＢまで上昇させた後、圧迫圧力Ｐを低下させる。すなわち、圧力制御部２０は、カフ１１からエアーを排出する。

第１圧力ＰＡおよび第２圧力ＰＢは、一般的な血圧に応じて設定されている。このため、圧力制御部２０が圧迫圧力Ｐを第１圧力ＰＡから第２圧力ＰＢまで上昇させる期間（以下、「脈波検出期間ＴＸ」）において、圧力検知部３０により検知される圧迫圧力Ｐは、脈波Ｗにともなって変動する。

図３に示されるように、脈波検出期間ＴＸにおける圧迫部１０へのエアーの供給量と対応する圧迫部１０の圧力（以下、「カフ圧力Ｃ」）の変化に対する圧迫圧力Ｐの変化は、脈波Ｗと対応する。なお、カフ圧力Ｃは、圧迫圧力Ｐから脈波Ｗの影響を除いた値と対応する。脈波検出部４０により検出される脈波信号は、カフ圧力Ｃに対する圧迫圧力Ｐの変化と対応する。

脈波Ｗは、血管の内外圧力差に応じた血管容積の変化を反映している。このため、血圧、循環器機能、および生体の力学的機能を含んだ複合的な情報により構成されていると考えられる。特徴量演算部５０は、脈波Ｗから得られる多数の情報から目的の循環器機能に応じた最適な情報を抽出することにより、脈波Ｗから循環器機能を演算する。

変量値算出部７０は、脈波情報記憶部６０に記憶された情報から、各脈波Ｗにおける脈波Ｗの面積（以下、「脈波面積Ａ」）とカフ圧力Ｃとを関連付けた情報を変量値として演算する。なお、各脈波Ｗの脈波面積Ａは、各脈波Ｗの大きさであり、各脈波Ｗの振幅と対応している。

脈波面積Ａは、１つの脈波Ｗが検出される期間における脈波信号を加算することにより演算される。脈波検出期間ＴＸにおいてｎ回の脈波Ｗが検知された場合、Ａ１は最初に検知される脈波の大きさを示す脈波面積Ａ１、Ａ２は２番目に検知される脈波面積Ａ、ｎ番目の脈波面積ＡがＡｎとなる。以降では、カフ圧力Ｃの上昇に応じた脈波Ｗの順序を脈波Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗｎとし、脈波Ｗ１，Ｗ２…Ｗｎの脈波面積Ａを脈波面積Ａ１，Ａ２，…，Ａｎとして示す。

図４に示されるように、カフ圧力Ｃの変化と脈波面積Ａとの関係から、包絡線Ｌが得られる。脈波面積Ａは圧迫部１０の微速加圧に従って特徴的な変化を示す。このため、包絡線Ｌは、山形形状を描く。包絡線Ｌは、個人によって特徴的な形状を示し、さらには各種循環器系の疾患などによってその形状が変化することが知られている。

循環器機能判定部８０は、変量値算出部７０からの出力を、カフ圧力Ｃの順番と脈波Ｗの面積とを組み合わせたデータ対として取り扱う。図５に示されるように、データ対は、脈波順序（Ｗｎ）と脈波Ｗの面積（Ａｎ）とを組み合わせた座標「（Ｗ１，Ａ１），（Ｗ２，Ａ２），…，（Ｗｎ，Ａｎ）」として表現すことができる。このように、脈波Ｗの順序をひとつの変数とすることで、複数の脈波情報のデータ対を取得することができる。変量値算出部７０は、このデータ対を変量値として循環器機能判定部８０に出力する。

循環器機能判定部８０は、変量値算出部７０により演算された変量値を予め設定されている演算式である下記（１）式および（２）式に代入し、特徴量Ｚ１１および特徴量Ｚ２１を演算する。

Ｚ１１＝ａ１１×Ａ１＋ａ１２×Ａ２＋…＋ａ１ｎ×Ａｎ …（１）
Ｚ２１＝ａ２１×Ａ１＋ａ２２×Ａ２＋…＋ａ２ｎ×Ａｎ …（２）
特徴量Ｚ１１は、血管状態の指標としての血管の硬さ度合いＺ１を定量的に示す。

特徴量Ｚ２１は、血管状態の指標としての血管の詰まり具合Ｚ２を定量的に示す。
（１）式の特徴量Ｚ１１を演算するための係数「ａ１１，ａ１２…ａ１ｎ」、および（２）式の特徴量Ｚ２１を演算するための係数「ａ２１，ａ２２…Ａ２ｎ」は、予め多変量解析としての主成分分析により決定されている。

図６に示されるように、循環器機能判定部８０は、特徴量Ｚ１の軸および特徴量Ｚ２の軸を有するグラフＳ上に（１）式および（２）式により算出された特徴量Ｚ１１および特徴量Ｚ２１をプロットすることにより、被測定者の循環器機能が４つのグループのいずれに属するかを判定する。

グラフＳの第１象限（領域Ｒ１）は、血管の硬さ度合Ｚ１が疾患の可能性が低い値（以下、「標準値」）よりも大きく、血管の詰まり具合Ｚ２が標準値よりも高い状態（循環器ハイリスク群）を示す。

グラフＳの第２象限（領域Ｒ２）は、血管の硬さ度合Ｚ１が標準値よりも小さく、血管の詰まり具合Ｚ２が標準値よりも高い状態（血管の詰りリスク群）を示す。
グラフＳの第３象限（領域Ｒ３）は、血管の硬さ度合Ｚ１が標準値よりも小さく、血管の詰まり具合Ｚ２が標準値よりも低い状態（循環器正常群）を示す。

グラフＳの第４象限（領域Ｒ４）は、血管の硬さ度合Ｚ１が標準値よりも高く、血管の詰まり具合Ｚ２が標準値よりも低い状態（血管硬さリスク群）を示す。
表示部１００は、グラフＳ上に循環器機能判定部８０により演算された特徴量Ｚ１１および特徴量Ｚ２１をプロットして表示する。

（１）式および（２）式の各係数を決定する主成分分析の方法について説明する。
各係数は、循環器機能演算装置１の圧迫部１０、圧力制御部２０、圧力検知部３０、および脈波検出部４０を用いて、互いに血管状態の異なる複数の被測定者から得られたカフ圧力Ｃの順番（Ｗｎ）と脈波Ｗの面積（Ａｎ）とを組み合わせたデータ列「（Ｗ１，Ａ１），（Ｗ２，Ａ２），…，（Ｗｎ，Ａｎ）」を用いて主成分分析を行うことにより得られる。

具体的には、データ列「（Ｗ１，Ａ１），（Ｗ２，Ａ２），…，（Ｗｎ，Ａｎ）」を用いて第１主成分および第２主成分以下の主成分を演算するための演算式を導く。
次に、各主成分を演算するための演算式に複数の被測定者から得られたデータ列を代入して、各被測定者の各主成分のスコアを演算する。

次に、各被測定者の各主成分のスコアを用いて散布図を作成する。
次に、散布図から各主成分の意味づけを行う。
主成分の意味づけについて説明する。

主成分分析により求められた第１〜第ｎ主成分のうちの主成分Ｘが血管状態としての血管の硬さを総合的に示す傾向があるとき、主成分Ｘを血管の硬さの指標とする。このため、主成分Ｘのスコアを求めるための演算式を（１）式とする。また、「ａ１１，ａ１２…ａ１ｎ」を、血管の硬さの指標である特徴量Ｚ１を算出するための係数として決定する。なお、血管の硬さを総合的に示す傾向があるときとは、例えば、主成分Ｘのスコアが高い人ほど、血圧が高く、かつ脈波の伝播速度（ＰＷＶ）が早い傾向にある場合、主成分Ｘは血管の硬さを総合的に示す傾向があるときと意味づけできる。

主成分分析により求められた１〜第ｎ主成分のうちの複数の主成分のうちの主成分Ｙが血管状態としての血管の詰まり具合を総合的に示す傾向があるとき、主成分Ｙを血管の詰まり具合の指標とする。このため、主成分Ｙのスコアを求めるための演算式を（２）式とする。また、係数「ａ２１，ａ２２…Ａ２ｎ」を、血管の詰まり具合の指標である特徴量Ｚ１を算出するための係数として決定する。なお、血管の詰まり具合を総合的に示す傾向があるときとは、例えば、主成分Ｙのスコアが高い人ほど、血中のコレステロール値が高く、かつ肥満度が高い傾向にある場合、主成分Ｙは血管の詰まり具合を総合的に示す傾向があるときと意味づけできる。

循環器機能演算装置１は、以下の効果を奏する。
（１）特徴量演算部５０は、予め多変量解析により求められた複数の変数および係数を有する（１）式および（２）式の変数に、脈波情報から得られた複数の変量値を代入して循環器機能の判定を行う。このため、循環器機能の指標としての特徴量Ｚ１１および特徴量Ｚ２１の演算精度を向上できる。

（２）特徴量演算部５０は、脈波面積Ａを変量値として用いている。このため、脈波Ｗのピーク高さを変量値として用いる場合よりもデータノイズに強くなる。このため、循環器機能の特徴量Ｚ１１および特徴量Ｚ２１の演算精度を向上できる。

（３）循環器機能演算装置１は、脈波検出期間ＴＸにおけるカフ１１に供給するエアーを微速加圧としている。このため、カフ１１による上腕の圧迫により血管が閉塞する前の状態を計測できる。このため、減圧しながら脈波Ｗを検出する構成と比較して、血管状態がより自然な状態で脈波Ｗを検出することができる。このため、演算精度が向上する。

（４）特徴量演算部５０は、脈波Ｗの順序をデータ対における一方の変数としている。脈波Ｗは、個人により異なるタイミングで現れる。このため、異なる被測定者においても、容易に計算を行うことができる。このため、脈波Ｗが現れるタイミング、または、脈波Ｗの幅を変数とする構成と比較して、演算負荷を減少させることができる。

（５）特徴量演算部５０は、脈波面積Ａをデータ対における一方の変数としている。このため、心電図を測定する電極またはマイクを用いた心拍数を用いる場合と比較して、多くの脈波情報を得ることができる。このため、多変量解析における精度が向上し、ノイズに強くなる。また、再現性が向上する。

（６）特徴量演算部５０は、脈波検出期間ＴＸにおける全ての脈波Ｗを変数としている。このため、脈波検出期間ＴＸにおける一部の脈波Ｗを用いる場合と比較して、循環器機能の演算精度を向上できる。

（７）循環器機能演算装置１は、多変量解析としての主成分分析を用いている。このため、多変数の持つ変動を少なくすることができる。このため、よりロバストな特徴量を抽出することができる。

（８）特徴量演算部５０は、２つの特徴量Ｚ１１，Ｚ２１を抽出することにより、循環器機能を２次元グラフで判定できる。このため、特徴量Ｚ１１，Ｚ２１と循環器機能のグループとを同時に表示することができる。このため、被測定者が理解しやすい。

（９）表示部１００は液晶画面を有する。このため、特徴量演算部５０の内部から直接結果を読み取ることができる。このため、循環器機能の判定結果を素早く表示することができる。

（１０）循環器機能演算装置１は、多変量解析を定量分析としている。このため、循環器機能を数値として演算することができる。このため、グラフＳにより循環器機能を表現することができる。このため、被測定者は、循環器機能のレベルを把握しやすい。

（その他の実施形態）
本循環器機能演算装置は、上記実施形態以外の実施形態を含む。以下、本循環器機能演算装置のその他の実施形態としての上記実施形態の変形例を示す。なお、以下の各変形例は、互いに組み合わせることもできる。

・実施形態の特徴量演算部５０は、脈波面積Ａを変量値として循環器機能を判定する。ただし、特徴量演算部５０の構成はこれに限られない。例えば、変形例の特徴量演算部５０は、下記の（Ｇ１）〜（Ｇ４）いずれかを変量値として循環器機能を判定する。
（Ｇ１）各脈波Ｗのピーク大きさ。
（Ｇ２）各脈波Ｗにおけるカフ圧力Ｃの変化量。
（Ｇ３）包絡線Ｌをカフ圧力Ｃの所定変化量毎に分割したときの脈波Ｗの変化量。
（Ｇ４）包絡線Ｌを脈波Ｗの所定変化量毎に分割したときのカフ圧力Ｃの変化量。

（Ｇ１）は、各脈波Ｗの振幅と対応している。なお、（Ｇ１）以外の各脈波Ｗの振幅と対応する値を変量値として採用することもできる。（Ｇ２）は、各脈波Ｗの幅と対応している。なお、（Ｇ２）以外の各脈波Ｗの幅と対応する値を変量値として採用することもできる。

・実施形態の特徴量演算部５０は、血管状態の指標を定量的に示す特徴量Ｚ１１，Ｚ２１を演算する。ただし、特徴量演算部５０の構成はこれに限られない。例えば、変形例の特徴量演算部５０は、血管状態の指標を定性的に示す特徴量を演算する。この場合、循環器機能に関する特定の疾病に関する状態を判別する判別値と対応する指標として特徴量Ｚ１，Ｚ２を演算する。演算式は、判別値との比較を行うことのできるものが用いられる。例えば、判別分析の演算式が用いられる。この場合、表示部１００は、判別分析の結果、すなわち、被測定者の循環器機能に関する特定の疾病に関する状態が、「基準値よりもリスクが高い」および「基準値よりもリスクが低い」の一方を文字情報により表示する。

・実施形態の特徴量演算部５０は、主成分分析を用いて特徴量Ｚ１１，Ｚ２１を演算する。ただし、特徴量演算部５０の構成はこれに限られない。例えば、変形例の特徴量演算部５０は、多重回帰分析を用いて特徴量Ｚ１１，Ｚ２１を演算する。この場合、演算式は、予め多重回帰分析により得られた演算式が用いられる。これにより、複数の説明変数から目的変数の最適な回帰モデルを作成できる。このため、精度のよい演算値を得ることが出来る。なお、多重回帰分析に代えて、正準相関分析を用いることもできる。この場合、複数の循環器機能に対して相関が最大となる係数を算出できる。このため、より個々の循環器機能を正確に表す特徴量を抽出することができる。

・実施形態の循環器機能演算装置１は、循環器機能の判定結果をグラフＳ上のプロットにより表示する。ただし、循環器機能演算装置１の構成はこれに限られない。例えば、変形例の循環器機能演算装置１は、循環器機能の判定結果を文字情報、または音声情報により表示する。文字情報としては、例えば「動脈硬化のハイリスク領域である」等が挙げられる。また、この変形例においては、循環器機能の領域の表示に加えて、「血管の硬さはレベル４」および「詰り具合はレベル６」等の特徴量Ｚ１１，Ｚ２１に基づいた循環器機能のレベル表示をすることができる。

・実施形態の循環器機能演算装置１は、脈波検出期間ＴＸにおいてカフ１１へのエアーの供給を微速増圧としている。ただし、循環器機能演算装置１の構成はこれに限られない。例えば、変形例の循環器機能演算装置１は、脈波検出期間ＴＸにおいてカフ１１へのエアーの供給を微速増圧としている。なお、脈波検出期間ＴＸの開始時における圧迫圧力Ｐは、第２圧力ＰＢとなり、脈波検出期間ＴＸの終了時における圧迫圧力Ｐは、第１圧力ＰＡとなる。この場合、微速増圧の構成と比較して、脈波の発生点が明確に現れる。このため、血圧を正確に計測することができる。

・実施形態の特徴量演算部５０は、２つの特徴量Ｚ１１，Ｚ２１を用いる。ただし、 特徴量演算部５０の構成はこれに限られない。例えば、変形例の特徴量演算部５０は、特徴量を１つ、または３つ以上用いる。特徴量を３つ以上用いる場合、多次元空間においてより詳細な数値や分類による循環器機能の判定を行うことができる。

・実施形態の循環器機能演算装置１は、表示部１００を有する。ただし、循環器機能演算装置１の構成はこれに限られない。例えば、変形例の循環器機能演算装置１は、表示部１００に代えてまたは加えて、外部装置で判定結果を表示するための接続端子を有する。この場合、外部装置において、さまざまなアプリケーションを用意することが簡単になる。このため、データの蓄積や解析が用意になる。このため、利便性を向上することができる。

・実施形態の特徴量演算部５０は、脈波検出期間ＴＸにおける全ての脈波Ｗを用いて特徴量Ｚ１１，Ｚ２１を演算する。ただし、特徴量演算部５０の構成はこれに限られない。例えば、変形例の特徴量演算部５０は、脈波検出期間ＴＸにおける一部の脈波Ｗを用いて特徴量Ｚ１１，Ｚ２１を演算する。

・実施形態の特徴量演算部５０は、カフ圧力Ｃと脈波Ｗとの関係を用いて変量値を演算している。ただし、特徴量演算部５０の構成はこれに限られない。例えば、変形例の特徴量演算部５０は、血管の内外圧差と脈波Ｗとの関係を用いて変量値を演算している。血管の内外圧差は、平均血圧値から圧迫圧力Ｐの差分をとることにより、算出することができる。

・各実施形態のカフ１１は、被測定者の身体の被測定部としての上腕に巻きかけられる。ただし、カフ１１の構成はこれに限られない。例えば、変形例のカフ１１は、被測定者の身体の被測定部としての手首または下腿に巻きかけられる。要するに、脈波が検出できる被測定部であれば、いずれの部位も被測定部とすることができる。

１…循環器機能演算装置、１０…圧迫部、２０…圧力制御部、３０…圧力検知部、４０…脈波検出部、５０…特徴量演算部。

Claims (7)

1. 被測定者の身体の被測定部を圧迫する圧迫部と、
   前記圧迫部により発生する圧迫圧力を検知する圧力検知部と、
   前記圧迫圧力を変化させる圧力制御部と、
   前記圧力制御部により前記圧迫圧力を変化させる過程における前記圧力検知部からの出力信号に基づいて脈波情報を検知する脈波検出部と、
   前記脈波情報から変量値を演算し、予め多変量解析により求められた複数の変数および係数を有する演算式に、前記変量値を代入し、循環器機能の指標となる特徴量を演算する特徴量演算部と
   を備え、
   前記脈波情報は、前記圧迫圧力を変化させる過程において複数の脈波を有し、
   前記特徴量演算部は、前記複数の脈波に関する値を前記変量値として演算する
   循環器機能演算装置。
2. 前記特徴量演算部は、前記複数の脈波のそれぞれの振幅を前記変量値として演算する
   請求項１に記載の循環器機能演算装置。
3. 前記特徴量演算部は、前記複数の脈波のそれぞれの幅を前記変量値として演算する
   請求項１に記載の循環器機能演算装置。
4. 前記特徴量は、前記循環器機能としての血管状態を定量的に判定する指標であり、
   前記特徴量演算部は、前記特徴量を用いて前記血管状態を判定する
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の循環器機能演算装置。
5. 前記特徴量は、前記循環器機能に関する特定の疾病に関する状態を判別する判別値と対応する指標であり、
   前記特徴量演算部は、前記特徴量と前記判別値とを比較することにより前記被測定者の前記特定の疾病に関する状態を判別する
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の循環器機能演算装置。
6. 前記演算式は、予め多変量解析としての主成分分析により求められ、
   前記特徴量演算部は、前記特徴量を主成分に対する値として演算し、前記主成分により前記循環器機能を判定する
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の循環器機能演算装置。
7. 前記特徴量演算部は、前記圧迫圧力の変化に対する前記複数の脈波の包絡線を演算し、前記包絡線を前記圧迫圧力の所定変化量毎、または前記脈波の大きさの所定変化量毎に分割し、分割された前記包絡線に関する値を前記変量値として用いる
   請求項６に記載の循環器機能演算装置。